DEPÓSITO LEGAL ZU2020000153  
Esta publicación científica en formato digital  
es continuidad de la revista impresa  
ISSN 0041-8811  
E-ISSN 2665-0428  
Revista  
de la  
Universidad  
del Zulia  
Fundada en 1947  
por el Dr. Jesús Enrique Lossada  
Ciencias  
Sociales  
y Arte  
Año 12 N° 34  
Septiembre - Diciembre 2021  
Tercera Época  
Maracaibo-Venezuela  
REVISTA DE LA UNIVERSIDAD DEL ZULIA. 3ª época. Año 12 N° 34, 2021  
Lucio Flores P. & Jorge B. Tello M. /// Caracterización multidimensional del Programa de Estímulos  410-441  
Caracterización multidimensional del Programa de Estímulos a la  
Innovación en México  
Lucio Flores Payan*  
Jorge Benjamín Tello Medina**  
RESUMEN  
El actual trabajo desarrolla un análisis que faculta la identificación de algunos de los resultados  
alcanzados por la Política de Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI) en México, visualizado en  
los efectos de implementación del Programa de Estímulos a la Innovación (PEI). El análisis se  
realizó con el objetivo de cuantificar los resultados del PEI. Se diseñaron y calcularon dos índices  
multidimensionales, el primero basado en la teoría de la lógica difusa, el otro como un índice  
sintético. Los resultados evidencian la necesidad de plantear nuevos mecanismos en materia  
normativa e institucional para lograr acuerdos y asociaciones firmes entre el sector público y el  
privado en temas referentes al capital de riesgo, estímulos fiscales u otros, que permitan llevar a  
cabo objetivos claros y en común, para que la contribución de la CTI sea en pro del desarrollo  
económico de todo el país. Igualmente, se manifiesta la bondad del uso de conjuntos difusos en  
la construcción de índices multidimensionales de manera que posibilita mayor precisión debido  
a que su construcción se basa en la creación de un universo de datos continuo, a la vez que hace  
posible el manejo de un mayor número de variables.  
PALABRAS CLAVE: Lógica matemática; Ciencia y Tecnología; Programa de Estímulos a la  
Innovación; Política Pública.  
Artículo original derivado del Proyecto de investigación “Análisis del Programa de Estímulos a  
la Innovación (PEI) en México. Aplicación de la Teoría Difusa”, realizado entre 2017 a 2019.  
*
Profesor Investigador del Departamento de Política y Sociedad del Centro Universitario de la  
** Estudiante del Doctorado en Políticas Públicas y Desarrollo del Centro Universitario de  
Recibido: 01/07/2021  
Aceptado: 19/08/2021  
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REVISTA DE LA UNIVERSIDAD DEL ZULIA. 3ª época. Año 12 N° 34, 2021  
Lucio Flores P. & Jorge B. Tello M. /// Caracterización multidimensional del Programa de Estímulos  410-441  
Multidimensional characterization of the Innovation Stimulus  
Program in Mexico  
ABSTRACT  
This paper develops an analysis that enables the identification of some of the results achieved by  
the Science, Technology and Innovation Policy (CTI) in Mexico, visualized in the effects of the  
implementation of the Innovation Stimulus Program (ISP). The analysis was carried out in order  
to quantify the results of the PEI. Two multidimensional indices were designed and calculated,  
the first based on fuzzy logic theory, the other as a synthetic index. The results show the need  
to propose new mechanisms in normative and institutional matters to achieve firm agreements  
and associations between the public and private sectors on issues related to risk capital, fiscal  
incentives or others, that allow to carry out clear and common objectives, so that the  
contribution of the CTI is for the economic development of the entire country. Likewise, the  
goodness of the use of fuzzy sets in the construction of multidimensional indexes is manifested  
in a way that allows greater precision because its construction is based on the creation of a  
continuous universe of data, at the same time that it makes possible the handling of a greater  
number of variables.  
KEYWORDS: Mathematical logic; Science and Technology; Innovation Stimulus Program;  
Public Policy.  
Introducción  
En recomendaciones recientes de la Comisión Económica para América Latina y el Caribe  
(
CEPAL, 2016: 15), se ha hecho evidente la insistencia en avanzar hacia sectores más intensivos  
en tecnología, considerando dicha acción como clave en el logro del crecimiento sostenido.  
Para ello, el país debe contar con capacidades científicas, tecnológicas y de innovación,  
una sólida articulación entre los diversos agentes que se involucran, así como impulsar la  
construcción de sistemas de innovación bajo un apropiado marco regulatorio (Dutrénit, et al.,  
2013: 12).  
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Con respecto a los sistemas de innovación, se ha insistido en su formación desde la escala  
1
nacional , al existir un consenso en que la relación entre los actores implicados en el cambio  
tecnológico e innovación contribuye al crecimiento económico (Lundvall, 1992: 91; Nelson, 1992:  
348-349; Freeman 1995: 14; Edquist 1997: 16; OCDE, 1997: 11; Etzkowitz y Leydesdorff, 2000: 110;  
Dosi, 2005: 33; Kaplinsky, 2011: 193).  
Pero también, adquiere una particular relevancia la formación de Sistemas Regionales de  
Innovación (SRI) ya que, a través del vínculo y sinergia de los agentes interesados dentro de un  
espacio geográfico específico pueden incrementar la competitividad (Malmberg y Maskell 2002;  
Cooke, 1996; Cooke, Uranga y Etxebarria, 1998; Cooke, 2001; Scott, 2006; Ferreira, 2016).  
La innovación y la creación de conocimiento terminan por ser procesos interactivos entre  
diversos agentes y organizaciones, valiéndose de mecanismos de cooperación e intercambio de  
información para generar nuevo conocimiento (Lundvall, 2000).  
Es en este contexto, la estrategia adoptada en el país es la de impulsar programas de  
innovación abierta o creación conjunta, para que agentes locales tengan mayor proximidad, un  
mejor control de los recursos financieros destinados a los proyectos, y de esta forma, compartir  
los riesgos que conlleva invertir en Ciencia, Tecnología e Innovación (CTI).  
Un agente involucrado e impulsor de instrumentos para estimular la inversión en  
investigación, desarrollo tecnológico e innovación, es el Consejo Nacional de Ciencia y  
Tecnología (CONACYT). Así se tienen los fondos y estrategias en busca de la interacción de  
todos los actores en torno al Sistema de Ciencia, Tecnología e Innovación de México (Lámbarry-  
Vilchis & Moreno-Jiménez, 2020).  
Algunos de estos instrumentos buscan alcanzar un par de objetivos, por un lado, impulsar  
lCTI desde los niveles regionales, sectorial o ciertas empresas en específico, y en segundo lugar,  
incrementar la vinculación entre el sector productivo y el académico. Un programa  
presupuestario diseñado para buscar el logro de estos objetivos es el Programa de Estímulos a la  
1
Un Sistema Nacional de Innovación está constituido por: La red de organizaciones e instituciones  
públicas y privadas en un estado soberano cuyas actividades e interacciones inician, importan, modifican  
y difunden nuevas tecnologías y modelos organizativos (Cooke, Uranga y Etxebarria, 1998: 1570).  
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Innovación (PEI). Este programa ha logrado, mediante la participación conjunta del sector  
público con el privado, sumar una inversión total de 48 mil 541 millones de pesos en ocho años.  
La implementación del PEI se da conforme a lo que marca una política pública basada en  
la obtención de resultados. Por tal motivo, cobra especial relevancia analizarlo en términos de si  
es un programa que se aprovecha mejor según las condiciones con las que cuente cada entidad  
federativa, es decir, si es un instrumento diferenciador de los entornos para que su  
implementación sea favorable e impulse a su vez la CTI.  
En este sentido, es importante cuestionarnos ¿con qué condiciones cuentan las entidades  
federativas para favorecer la implementación de instrumentos como el PEI e impulsar la CTI?  
A partir de esta pregunta de investigación, surge una conjetura que sirve como eje rector  
de la investigación: Instrumentos para estimular la cadena educación-ciencia-tecnología-  
innovación, a través de la complementariedad de recursos con el sector productivo, como es el  
caso del PEI, crean un efecto de desigualdad entre entidades federativas, empresas, IES y Centros  
de Investigación, porque solo se adaptan a entornos con las condiciones necesarias que favorecen  
su implementación.  
Derivado de todo esto, el objetivo general del presente trabajo es analizar los resultados  
del PEI y caracterizar las entidades federativas de México mediante diversos entornos que sean  
propicios para el desarrollo de la CTI.  
1
. Ciencia, Tecnología e Innovación en México  
En México, la estructura del Sistema Nacional de Innovación constituye un entramado  
complejo de organizaciones, políticas, normas, programas y principios. La CTI está presente de  
manera notable en la agenda política de México. En términos financieros, se le ha dado tal  
importancia que se puede percibir en la trayectoria que ha seguido la función de Ciencia,  
Tecnología e Innovación, en el Gasto Programable del Sector Público Presupuestario. No  
obstante, tras la caída del precio del petróleo en el año 2015 se realizaron diversos ajustes, en  
consecuencia, en los años 2016 y 2017 disminuyeron sus montos programados, como se puede  
apreciar en el siguiente gráfico.  
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Gráfico 1. Gasto del gobierno federal en la función Ciencia, Tecnología e Innovación.  
$
54,868.7  
$
53,445.6  
$
50,577.2  
$
50,009.7  
2014  
$
41,920.5  
2013  
$
36,204.6  
$
31,400.8  
2011  
$
27,699.3  
2010  
$
25,667.0  
2009  
$
19,384.2  
23,060.8  
2008  
$
2007  
2012  
2015  
2016  
2017  
Años  
Gasto programable de CTI  
Fuente: Elaboración propia a partir de la SHCP (2018). Estadísticas Oportunas de Finanzas Públicas.  
Por otra parte, mediante el Gasto en Investigación y Desarrollo Experimental (GIDE) se  
puede medir cuánto se destina al desarrollo de conocimiento. La OCDE (2015: 44) define al  
GIDE como el trabajo creativo y sistemático realizado con el fin de aumentar el stock de  
conocimiento, incluido el conocimiento del hombre, la cultura y la sociedad, y esto sirve para el  
diseño de nuevas aplicaciones mediante el uso de estos conocimientos disponibles.  
Gráfico 2. Gasto en investigación y desarrollo experimental como proporción del PIB en  
México en comparación con el promedio de los países miembros de la OCDE.  
3.00  
2.50  
2.00  
1.50  
1.00  
0.50  
0.00  
2.39  
0.54  
2.40  
0.55  
2
0
.29  
.47  
2.34  
0.52  
2.30  
2.33  
0.52  
2.34  
0.49  
2.37  
0.50  
2.22  
0.43  
2
0
.12  
.39  
2.15  
0.40  
2
.18  
0
.54  
0.37  
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015  
Años  
México  
Promedio OECD  
Fuente: Elaboración propia a partir de OCDE, Main Science and Technology Indicator (2019).  
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El supuesto del GIDE es la inversión especializada en la producción de bienes intensivos  
en tecnología para la generación de conocimiento. Sin embargo, como se aprecia en el gráfico 2,  
al comparar este gasto a nivel internacional, México se encuentra muy por debajo del promedio  
en los países miembros de la OCDE, el cual se ha mantenido por encima del 2% del PIB durante  
más de una década.  
En torno a la composición del GIDE en el país, la tendencia en años recientes muestra,  
conforme a sus fuentes de financiamiento, un modelo cada vez más soportado por el sector  
público y menos participativo por parte del sector privado.  
Gráfico 3. Comportamiento del GIDE según el origen de su financiamiento  
80  
70  
60  
50  
40  
30  
20  
10  
0
72  
72.2  
71.7  
6
7.3  
4.5  
68  
6
3
62.7  
33.3  
5
5.8  
4.6  
3
33.3  
2
20  
20  
18.5  
18.9  
2009  
2010  
2011  
2012  
2013  
2014  
2015  
2016  
AÑO  
Financiamiento Público  
Financiamiento Privado  
Fuente: Elaboración propia con cifras de CONACYT 2016: 19. *Otros sectores lo componen: el privado  
no lucrativo, los hogares y las IES.  
Un elemento fundamental en el desarrollo de cualquier economía y en especial de las  
sustentadas en la CTI es la formación de capital humano, en este sentido, se realizó la siguiente  
tabla comparativa entre las diferentes entidades federativas, con el objetivo de mostrar las  
capacidades de formación e impulso de capital humano a nivel superior con las que cuenta cada  
una de ellas.  
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Tabla 1. Formación de capital humano a nivel superior por entidad federativa.  
Egresados por cada 100 mil habitantes  
Miembros del  
Sistema Nacional  
de Investigadores  
por cada 100 mil  
hab./b  
Distribución %  
de becas  
CONACYT  
nacionales /b  
Entidad Federativa  
Licenciatura* Especialidad  
Maestría  
Doctorado  
Aguascalientes  
Baja California  
Baja California Sur  
Campeche  
Chiapas  
660.0  
509.9  
410.9  
484.0  
414.3  
510.4  
514.1  
39.8  
10.5  
2.1  
70.6  
71.0  
8.2  
9.4  
6.5  
81.7  
7.6  
7.2  
5.2  
4.4  
12.1  
6.7  
4.7  
7.4  
1.3  
0.8  
4.2  
0.8  
0.2  
1.2  
15.3  
23.5  
35.4  
15.2  
6.0  
36.9  
271.0  
99.1  
70.6  
56.3  
79.0  
138.1  
73.9  
59.9  
61.1  
12.7  
7.3  
Chihuahua  
Coahuila  
9.4  
2.0  
2.2  
0.5  
31.5  
0.7  
6.0  
3.2  
0.8  
1.1  
11.9  
12.4  
28.1  
91.1  
10.5  
9.0  
6.7  
Colima  
682.3  
898.7  
423.0  
405.8  
389.4  
383.1  
18.0  
61.4  
10.7  
12.7  
11.4  
0.6  
Ciudad de México  
Durango  
Edo.México  
Guanajuato  
Guerrero  
14.8  
3.2  
28.6  
53.8  
60.7  
53.2  
92.7  
Hidalgo  
589.6  
476.4  
385.5  
482.7  
27.7  
26.5  
7.0  
1.6  
12.7  
16.4  
15.5  
54.3  
Jalisco  
7.7  
5.8  
2.9  
3.7  
Michoacán  
Morelos  
4.9  
9.7  
11.2  
4
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Nayarit  
654.8  
504.7  
322.2  
531.8  
674.4  
416.4  
381.7  
747.6  
515.1  
22.1  
12.1  
4.6  
22.1  
18.1  
0.5  
9.2  
9.9  
0.7  
72.1  
142.8  
32.2  
115.5  
60.1  
57.4  
51.8  
21.3  
15.4  
1.2  
0.5  
5.4  
0.9  
5.0  
3.2  
0.5  
2.7  
1.9  
10.1  
20.4  
7.5  
Nuevo León  
Oaxaca  
Puebla  
12.1  
3.4  
2.2  
7.9  
8.2  
8.0  
5.5  
7.7  
15.2  
32.2  
8.9  
Querétaro  
Quinta Roo  
San Luis Potosi  
Sinaloa  
23.1  
13.1  
19.6  
6.9  
45.3  
48.9  
56.2  
64.3  
31.3  
Sonora  
2.4  
0.7  
1.4  
0.7  
4.0  
2.2  
0.7  
Tabasco  
490.9  
559.4  
436.7  
445.1  
618.5  
397.7  
21.0  
13.6  
1.4  
Tamaulipas  
Tlaxcala  
6.7  
8.6  
4.4  
5.9  
8.3  
11.9  
9.1  
Varacruz  
Yucatán  
9.0  
18.1  
8.9  
49.7  
93.2  
46.4  
28.2  
12.6  
Zacatecas  
Fuente: Elaboración propia a partir de: a/ Anuarios Estadísticos de la ANUIES; incluye modalidad Escolarizada y no Escolarizada, de  
sostenimiento Público y Particular, ciclo 2016-2017. b/ CONACYT, Actividades del CONACYT por Entidad Federativa 2016. c/ SEP,  
Superior,  
consultado  
en:  
Universitario, Licenciatura Universitaria y Tecnológica. NOTA: En el cálculo de la tasa por cada 100 mil habitantes se utilizó como  
fuente INEGI, Encuesta Intercensal 2015.  
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En torno a la formación de capital humano, las entidades con mayores tasas de egresados  
a nivel licenciatura por cada cien mil habitantes son: la Ciudad de México, Sinaloa, Colima,  
Querétaro y Aguascalientes. A nivel posgrado existen diversos cambios, por ejemplo, en  
especialidad son la Ciudad de México, Aguascalientes, Hidalgo, Jalisco, Puebla y Nayarit las de  
mayores tasas. En maestría, Campeche, Nuevo León, Ciudad de México, Puebla y Chiapas son  
las entidades con altas concentraciones de egresados por cada cien mil habitantes. A nivel  
doctorado, son los estados de Campeche, Nayarit, Nuevo León, Puebla y la Ciudad de México  
los más destacados en este tipo de tasa.  
Con relación a los investigadores e investigadoras miembros del Sistema Nacional de  
Investigadores (SNI), en el año 2016 se tenía registro que había 23,647 miembros, 54.3% del total  
2
de inscritos en el Sistema se agrupo solamente en 5 entidades federativas : Ciudad de México,  
Nuevo León, Puebla, Campeche y Queretaro. Todo lo anterior señala que son las entidades con  
elevados indicadores en cuanto al fortalecimiento de capital humano calificado.  
Como parte de la infraestructura para potenciar el desarrollo de este tipo de actividades,  
el sector público cuenta actualmente con nueve Universidades Federales y treinta y cuatro  
Públicas Estatales, así como, ciento catorce Universidades Tecnológicas, sesenta y dos  
Universidades Politécnicas, y varios Centros Públicos de Investigación (CPI) en el país.  
La siguiente tabla muestra el número de IES con las que cada estado cuenta, hasta el ciclo  
2016-2017 y de carácter público y privado.  
Tabla 2. Instituciones de Educación Superior públicas y privadas por entidad federativa 3.  
Entidad Federativa  
Cantidad de IES  
Entidad  
Cantidad de  
Entidad  
Cantidad de  
públicas y privadas  
Federativa IES públicas Federativa IES públicas  
y privadas  
107  
y privadas  
66  
Ciudad de México  
Edo. México  
Puebla  
290  
290  
282  
Chihuahua  
Hidalgo  
Sonora  
Tabasco  
Nayarit  
106  
105  
65  
63  
Guerrero  
2
estado de la Ciencia, la Tecnología y la Innovación  
Cifras oficiales de la Subsecretaría de Educación Superior 2017, SEP. Consultadas en:  
Cifras extraída de: Actividades del CONACYT por Entidad Federativa 2016. Informe General del  
4
18  
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Jalisco  
226  
203  
Yucatán  
Baja  
95  
93  
Quinta Roo  
Campeche  
57  
51  
Veracruz  
California  
Morelos  
Oaxaca  
Chiapas  
177  
168  
151  
91  
90  
85  
Tlaxcala  
Zacatecas  
Aguascalient  
es  
49  
49  
46  
Guanajuato  
Nuevo León  
Querétaro  
Michoacán  
Coahuila  
142  
121  
Sinaloa  
San Luis  
Potosi  
81  
Colima  
Baja  
34  
25  
69  
California  
Sur  
Tamaulipas  
110  
Durango  
68  
Fuente: Dirección General de Educación Superior 2017, SEP.  
Como parte de las IES, los Centros Públicos de Investigación también juegan un papel  
importante en torno a la generación de CTI, estos se distribuyen de la siguiente manera:  
Tabla 3. Número de Centros Públicos de Investigación  
INSTITUCIÓN  
CENTROS/PLANTELES INSTITUTOS  
TOTAL  
IPN  
20  
9
20  
9
CINVESTAV  
UNAM  
49  
30  
19  
Coord. de Investigación Científica  
Coord. de Humanidades  
CPI-CONACYT  
8
8
22  
11  
4
23  
27  
4
19  
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Derivado de la política pública de fomento a la CTI, así como, buscar la interacción entre  
quienes participan en investigaciones científicas con el aparato productivo nacional, el  
CONACYT promueve desde el año 2009 el Programa de Estímulos a la Investigación, Desarrollo  
Tecnológico e Innovación o también llamado Programa de Estímulos a la Innovación (PEI).4  
Mediante este programa se otorgan subsidios parciales para detonar la inversión en  
Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación (IDTI) por parte de las empresas mexicanas  
(
PECiTI 2014-2018). Es decir, por medio del PEI, el CONACYT destina recursos económicos  
complementarios sobre el monto de un proyecto que genere innovaciones tecnológicas, de  
productos o procesos y tengan el mayor impacto posible sobre la competitividad de la economía  
nacional.  
Por lo tanto, la dualidad que conforma el PEI, promover la inversión y articular el sector  
productivo con la academia para desarrollar proyectos de IDTI, supone un instrumento de  
injerencia dentro del proceso de crecimiento económico del país.  
En cuanto a su composición, el programa cuenta con tres modalidades, en las cuales según  
el tamaño de la empresa y/o la vinculación (se considera el monto presupuestado a las IES / CPI  
involucrados, así como su número) son determinantes para poder participar.  
La primera, llamada INNOVAPYME, proporciona recursos complementarios al invertir  
en proyectos de innovación tecnológica dentro de micro, pequeñas y medianas empresas con la  
finalidad de incrementar su competitividad y la creación de nuevos empleos.  
Una segunda modalidad de apoyo mediante estímulos económicos púbicos es  
INNOVATEC, y la cual opera solo en empresas grandes, para articular cadenas productivas con  
actividades de IDTI. En ambas modalidades, se incentiva la generación de patentes sobre sus  
productos, procesos o servicios y así mejorar la competitividad de las empresas e impactar en la  
economía de cada entidad federativa (Moctezuma, López y Mungaray, 2017: 137).  
La última es PROINNOVA, y su objetivo es impulsar propuestas de desarrollo  
tecnológico que se presenten en vinculación con al menos dos IES, o dos Centros de  
4
En términos presupuestarios, este programa se localiza dentro del Ramo 38 como: “Programas  
Federales” en el grupo “Subsidios: Sectores Social y Privado o Entidades Federativas y Municipios” bajo  
la modalidad de “Otros Subsidios”.  
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Investigación (CI) o uno de cada uno, de tal forma que, se puedan desarrollar proyectos mediante  
flujos de conocimiento, y el trabajo en conjunto lleve a concretar redes de innovación o alianzas  
estratégicas.  
2
. Metodología  
El presente trabajo es sustentado bajo el esquema de los estudios observacionales, se  
realiza un análisis integral, construido bajo el paradigma cuantitativo al seguir los patrones de  
análisis del paradigma Hipotético-Deductivo (Marradi, 2007).  
La obtención de los datos utilizados se realizó a partir de bases de datos del Instituto  
Nacional de Geografía y Estadística (INEGI), Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología  
(
CONACYT), Foro Consultivo Científico y Tecnológico (FCCyT), Instituto Mexicano de la  
Propiedad Intelectual (IMPI), Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) en  
México, Consejo Nacional de Evaluación de la Política de Desarrollo Social (CONEVAL).  
La metodología se basó principalmente en la construcción de dos índices, uno sintético y  
el otro multidimensional, que fueron utilizados como instrumentos de medición de las  
condiciones con las que cuentan las entidades federativas.  
Como resultados de una revisión exhaustiva de del estado del arte en metodología y  
métodos para la cuantificación de la CTI, el presente trabajo tomó como base de análisis cuatro  
pilares principales a partir de los cuales se desagregan los ejes de estudio y a su vez las variables  
a medir, estos pilares son: I) mano de obra educada y calificada, II) infraestructura de  
información y comunicación adecuada, III) sistema de innovación eficaz, y IV) régimen  
económico e institucional conductor del conocimiento y se integran por las siguiente  
características:  
Conforme a esta composición, se desagregaron de forma tal que se pudieran ajustar la  
mayor cantidad posible de variables para medir e interpretar cada pilar. Todas las variables que  
tenían relación y de las cuales se tuvieran los datos, pasaron una etapa tratamiento y selección  
bajo el método de análisis factorial. Las variables recolectadas para los cuatro pilares según sus  
componentes fueron:  
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Tabla 4. Principales variables extraídas de las fuentes primarias consultadas.  
VARIABLES  
Número de Investigadores SNI por entidad federativa  
Número de PNPC por entidad federativa.  
Número de Becas Nuevas  
Centros Públicos de Investigación en el Registro Nacional de  
Instituciones y Empresas Científicas y Tecnológicas (RENIECYT)  
IES en el RENIECYT  
Centros Particulares de Investigación  
Porcentaje de población en situación de pobreza  
Rezago Social  
Inversión Extranjera Directa.  
PIB por entidad en millones de pesos corrientes.  
Gasto programable del sector público presupuestario por entidad  
federativa.  
Empleo (Tasa de participación económica)  
Exportación de mercancías  
Número de Laboratorios nacionales  
Solicitudes de invenciones por entidad federativa  
Empresas en el RENIECYT  
Porcentaje del presupuesto Estatal destinado a CTI.  
Proyectos impulsados por el PEI.  
Proyectos en Fondo Sectorial de Innovación (FINNOVA).  
Cuenta con: Ley Estatal de CyT, Consejo de CyT y/o Secretaría de CTI  
Porcentaje de viviendas con Computadora.  
Porcentaje de viviendas con Internet.  
Porcentaje de viviendas con teléfono celular  
Fuente: Elaboración propia.  
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Al mismo tiempo, fue indispensable establecer ejes de análisis mediante la agrupación de  
variables para que se pudiera explicar mejor cada constructo que se propone. Esto dio como  
resultado, un modelo analítico donde pudiesen coexistir las condiciones óptimas necesarias para  
impulsar y desarrollar la CTI en todas las entidades federativas, los ejes de análisis son : 1.-  
Entorno económico, 2.- Entorno Innovador, 3.- Uso de las TIC´s, 4.- Infraestructurapara para la  
formación de CH y trsmisión del conocimiento, 5.- Fortalecimiento de capital humano (CH), 6.-  
Impulso y Apoyo Institucional, 7.-Entorno Social.  
Es pertinente hacer mención que se integró un eje que no aparece en los pilares antes  
mencionados “el entorno social”. Esto tiene que ver con uno de los intereses de esta investigación,  
conocer mediante los resultados de los índices cómo se comporta este eje a nivel nacional.  
El calculo de los dos índices se materializó en uno sintético y uno multidimensional  
5
construido a partir de los elementos de la teoría de la lógica difusa , el cálculo del índice  
multidimensional se realizó bajo la construcción de un sistema difuso construido para la  
integración y calculo para las entidades federativas.  
El sistema difuso se integró de las funciones de pertenencia y sus respectivos conjuntos  
para el análisis de cada variable. Para el diseño, se recurrió a la ayuda del programa  
computacional Matlab, en la caja de herramientas llamada fuzzy, y ahí tomaron la siguiente  
forma:  
5
Para tener mayor detalle sobre la teoría de la lógica difusa, uso y aplicación en el análisis de  
fenómenos sociales y en la evaluación de políticas públicas se puede revisar 1) Flores Payán, Lucio  
2016). Cuantificación del desempeño económico de los gobiernos locales en México. Región y Sociedad,  
(
vol. XXVIII, núm. 66, mayo-agosto, 2016: 295-320. El Colegio de Sonora, Hermosillo, México. 2) Flores  
Payán, Lucio y Vallejo, J. Refugio (2015). Evaluación de políticas y programas sociales mediante lógica  
difusa. Nóesis. Revista de Ciencias Sociales y Humanidades, vol. 24, núm. 47, enero-junio, 2015: 82-113  
Instituto de Ciencias Sociales y Administración. Ciudad Juárez, México. 3) Flores L., y Salas I. (2018).  
Las brechas de género en la calidad del empleo en. Una valoración basada en modelos de lógica difusa.  
Analísis Económico. vol 30. núm 75.  
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Figura 1. Ejemplo de diseño de un conjunto difuso en Matlab para una variable  
Fuente: Elaboración propia.  
Posterior al diseño de los conjuntos, para poder representar la relación entre variables se  
utilizaron tablas de verdad. Esta es la mejor forma para indicar las reglas que debe ejecutar al  
software para cada variable. Fue así que, mediante tres reglas de entrada, Bajo, Medio y Alto, se  
obtuvieron cinco de salida: Favorable, Aceptable, Regular, Malo y Muy Malo.  
Tabla 5. Ejemplo de tabla de verdad para el EJE 1  
EJE 1 Fortalecimiento de Capital Humano  
Número de SNI (BAJA)  
Número de Becas  
Número de SNI (MEDIO)  
Número de SNI (ALTA)  
Número de Becas  
Número de Becas  
B
M
A
MM  
MM  
M
B
M
A
MM  
M
M
B
M
A
MM  
M
M
BAJA  
MEDIA  
ALTA  
BAJA  
MEDIA  
ALTA  
BAJA  
MEDIA  
ALTA  
Número de
 Becas  
Número de
 Becas  
Número de
 Becas  
Número  
de PNPC  
Número  
de PNPC  
Número  
de PNPC  
B
M
A
M
R
R
B
M
A
R
R
R
B
M
A
R
R
A
Número de Becas  
Número de Becas  
Número de Becas  
B
M
A
A
A
F
B
M
A
A
A
F
B
M
A
A
F
F
F = Favorable A = Aceptable R= regular M = malo MM = muy malo  
Fuente: Elaboración propia.  
Bajo estas reglas, se trasforman los valores y se puede ver el efecto de la relación entre  
variables para cada eje en forma de un índice. Al tener los valores expresados como índice para  
cada eje, se colocaron en la misma tabla que los resultados obtenidos en el índice sintético.  
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El calculo del índice sintético se realizó mediante el uso de una función condicionante de  
tipo “si entonces” para cada valor correspondiente a cada variable se multiplicó por un factor  
ponderado, éste según el criterio donde fue incluido. La función utilizada bajo la codificación de  
excel es del tipo:  
=
SI (CELDA<=CANTIDAD MENOR, CELDA*0, SI (CELDA<=CANTIDAD MAYOR, CELDA*0.5, SI  
(
CELDA>CANTIDAD MAYOR, CELDA*1, n)))  
Esta función fue utilizada para todas la variables, excepto para Rezago Social y Población  
en situación de pobreza (Eje de Entorno Social) ya que sus valores en la medida que aumentaban  
tendrían que ser ponderadas con una cantidad menor, por lo tanto, se puede decir que la  
ejecución de la función para este par de variables fue de forma inversa.  
Para el cálculo del índice sintético se utilizó una hoja de trabajo en Excel. Como primer  
paso, fue tener de manera ordenada la información de las variables que constituyen cada eje para  
cada entidad federativa. De esta forma, se pudo sacar el porcentaje que le corresponde a cada  
entidad federativa. Según su resultado, se fueron incorporando en alguno de los tres criterios de  
ponderación sobre una escala de 0 a 1. De igual forma, en las variables que se introdujeron como  
porcentajes e índices fue tomado su promedio para la colocación en alguno de los criterios  
previamente establecidos.  
3. Resultados y Discusión  
Los resultados son presentados de acuerdo con los 7 ejes planteados, con la intención de  
caracterizar la condición de estos ejes en las diferentes entidades federativas.  
3.1. Fortalecimiento de Capital Humano (Eje 1)  
Para este primer eje, el índice sintético muestra que la entidad con mejores condiciones  
para fortalecer el capital humano es la Ciudad de México (CDMX), pues concentra altos niveles  
de programas inscritos en el PNPC, un significativo número de miembros del SNI y Becas en  
apoyo a niveles de posgrado. Seguido de esta entidad, podemos apreciar un grupo conformado  
por Jalisco, Nuevo León, Estado de México, Puebla, Veracruz, Baja California y Guanajuato,  
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cuyos niveles en las variables antes mencionadas, generan un entorno aceptable y como opciones  
alternativas a la CDMX.  
Figura 2. Mapa de resultados del índice sintético para el Eje 1  
Fuente: Elaboración propia.  
Con respecto al grupo de entidades (14 en total) que se encuentra muy por debajo de las  
que obtuvieron mejores resultados, señalan no solo una marcada diferencia en términos de la  
escases de un entorno de este tipo, sino que su alejamiento es tan pronunciado que denota la  
inexistencia de una base de capital humano propensa a ser fortalecida.  
La interpretación del índice difuso es más amplia, es decir, coloca como un solo grupo a  
las entidades mencionadas en el índice sintético. Aquí se puede apreciar la asignación de valores  
de pertenencia que dan como resultado un mejor equilibrio en cuanto a las entidades con mejores  
condiciones en el eje planteado.  
Así mismo, eleva a entidades como Morelos y San Luis Potosí a un rango que se pueden  
considerar como alternativas. Muestra también que Aguascalientes deja de ser del grupo con  
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rango más bajo, esto habla nuevamente de los límites en los que se quedan ciertas entidades y  
que la lógica tradicional las consideraría como estáticas. Por otra parte, ambos índices coinciden  
en la deficiencia de este entorno en casi toda (excluyendo Veracruz y Yucatán) la región sur  
sureste del pais.  
Figura 3. Mapa de resultados del índice difuso para el Eje 1  
Fuente: Elaboración propia.  
3.2 Infraestructura para formación de Capital Humano (CH) y transmisión de  
conocimiento (Eje 2)  
En el caso del segundo eje, se replica la situación del eje anterior. Una centralización de  
las mejores condiciones en este entorno en la CDMX y la formación de un grupo con entidades  
secundarias, arriba nombradas, Jalisco, Nuevo León, Estado de México, Puebla y Guanajuato. En  
relación al grupo (13 entidades) que se encuentra en un rango aún menor, revelan una condición  
de carácter medio, es decir, cuentan con algunos centros de investigación, ya sean públicos o  
privados y algunas IES inscritas en el RENIECYT.  
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En cambio, las otras trece entidades que se encuentran en deficiencias de infraestructura,  
se localizan de forma muy dispersa, lo que hace ver que a diferencia del entorno anterior, no  
necesariamente por ser el sur sureste se tiene implícita esta carencia, sino que es un problema  
que atañe a otras entidades sin importar su ubicación geográfica.  
Figura 4. Mapa de resultados del índice sintético pare el Eje 2  
Fuente: Elaboración propia.  
Los resultados obtenidos mediante el índice difuso, también guardan cierta similitud con  
el eje uno. De nuevo, se puede hablar de un grupo de entidades que se ubica a la par con la CDMX.  
Además, suben de nivel las entidades de Morelos, Michoacán y Veracruz, como regiones con  
potencial en las condiciones que conforman este entorno de infraestructura.  
En consecuencia y por obvia razón, disminuye el número de entidades que se encontraban  
en un rango que tiene como límite la escala intermedia en el índice sintético. No obstante,  
continúa un grupo de trece entidades con insuficiencias entorno a formar capital humano y  
trasmitir conocimiento.  
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Sobre este último grupo, y con respecto al índice sintético, sube de rango el estado de  
Oaxaca y disminuye Tabasco. La disminución de rango obedece a que en el índice difuso no basta  
con tener una variable con una cifra aceptable y esto ayude a mantenerse en un rango, en otras  
palabras, el índice difuso está en función de la relación de las variables que componen el eje, así  
que su resultado es proporcional y más equilibrado.  
Figura 5. Mapa de resultados del índice difuso para el Eje 2  
Fuente: Elaboración propia.  
3.3. Entorno económico (Eje 3)  
En el eje referente al entorno económico, el índice sintético refleja una fuerte  
concentración de capacidad económica tan solo en la región centro del país (CDMX y Estado de  
México). En un segundo plano se encuentran las entidades de Nuevo León, Jalisco y Veracruz.  
Por debajo de éstas, Baja California, Chihuahua, Coahuila, Tamaulipas, San Luis Potosí,  
Guanajuato y Campeche, son entidades que cuentan con una condición de este tipo que va de lo  
regular a lo bajo.  
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Pero lo que sí es de llamar la atención, es como el resto de la República se sitúa en un  
rango mínimo en términos económicos, poca Inversión Extranjera Directa, su PIB es  
porcentualmente bajo en comparación con los primeros lugares de este eje y algunas tienen un  
aporte al PIB nacional casi marginal, y que decir de su Gasto Programable, es poco significativo  
si se equipara con los de otros gobiernos estatales.  
Figura 6. Mapa de resultados del índice sintético para el Eje 3  
Fuente: Elaboración propia.  
El índice difuso ofrece una perspectiva diferente en cuanto a las entidades con  
capacidades económicas importantes. Se incorporan al nivel más alto, junto con la CDMX y el  
Estado de México, estados como Jalisco, Nuevo León, Veracruz y Guanajuato.  
También es claro el aumento de Chihuahua a la siguiente escala de medición, como  
ejemplo de que cuenta con condiciones económicas atractivas. Con excepción de Puebla, Sonora  
y Tabasco que también entran a otra categoría, ambos índices coinciden en que más de la mitad  
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de la República (diecisiete entidades) arrojan niveles muy bajos en materia económica, en  
consecuencia, no ofrecen un ambiente propicio donde se puedan aprovechar las variables  
involucradas para detonar actividades relacionadas con la CTI.  
Figura 7. Mapa de resultados del índice difuso para el Eje 3  
Fuente: Elaboración propia.  
3.4. Ejes restantes  
Los resultados obtenidos en los ejes subsecuentes se presentan a manera de tabla resumen  
para una valoración y comparación entre ambos de forma práctica.  
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Tabla 6. Resultados y comparación entre índices para los ejes restantes  
Resultados índice  
sintético  
Resultados índice  
difuso  
Eje  
Diferencias/similitudes  
Este índice ubica a  
CDMX, Nuevo León y  
Con el máximo nivel  
está: CDMX, Estado de  
México,  
Guanajuato y Nuevo  
León.  
El  
índice  
sintético  
centraliza a la CDMX,  
Puebla,  
Nuevo León y Jalisco  
como los únicos estados  
Jalisco  
como  
las  
entidades  
más  
innovadoras.  
para llevar  
a
acabo  
procesos de innovación.  
Estado de México,  
Querétaro  
Guanajuato en un  
segundo plano.  
Solo Querétaro  
y
Jalisco están como  
entidades con rango  
por debajo al más alto.  
y
El difuso incluye a otras  
entidades con entornos  
óptimos, sin embargo,  
coloca a Jalisco en un  
nivel menor junto con  
4
.-Entorno innovador  
Michoacán, Morelos y  
Puebla en condiciones  
regulares.  
Con  
regular:  
Chihuahua, Morelos,  
Michoacán y Yucatán.  
un  
entorno Querétaro.  
Coahuila,  
Ambos índices señalan  
alrededor de 20  
entidades con carencias  
El resto de las  
entidades se ubican en  
un nivel muy bajo.  
El resto de la república en sus condiciones para  
en un nivel muy bajo en desarrollar un entorno  
cuanto a este eje.  
innovador.  
Entidades con mejores  
condiciones sociales:  
Morelos, Estado de La CDMX, Yucatán, El índice sintético no  
México, Guanajuato, Querétaro, toda la muestra ninguna  
San  
Zacatecas,  
Durango,  
Luis  
Potosí, región norte y buena entidad en el rango de  
Nayarit parte de la centro norte condición regular.  
5.- Entorno social  
Coahuila, (excepto  
S.LP.  
y
Baja California Norte y Zacatecas)  
en  
Sur, Campeche  
Yucatán.  
y condición favorable.  
El índice difuso brinda  
más  
condiciones  
En un nivel aceptable, favorables.  
entidades  
en  
sociales  
Además,  
Le siguen Sonora, se cuenta con: Estado sube a otro nivel a  
Chihuahua, Sinaloa, de México, Morelos, Querétaro, Tlaxcala,  
Nuevo León, Tlaxcala, Tabasco, Hidalgo y Puebla, estos  
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Tamaulipas,  
Aguascalientes,  
Campeche, Yucatán, dos últimos los coloca en  
SLP y Zacatecas. un nivel regular.  
Jalisco,  
Colima,  
Querétaro, CDMX y  
Quintana Roo.  
En un entorno social Baja a las entidades de:  
muy desfavorecido se Yucatán, Campeche,  
encuentra: Michoacán, Morelos, Estado de  
Un entorno muy bajo Guerrero, Veracruz, México, San Luis Potosí  
lo tienen: Michoacán, Oaxaca, Chiapas.  
y Zacatecas, todas ellas  
ubicadas en el nivel más  
alto del índice sintético.  
Hidalgo,  
Puebla,  
Tlaxcala,  
Guerrero,  
Oaxaca,  
Veracruz,  
Chiapas, Tabasco.  
Hay coincidencias en  
entidades  
con  
condiciones  
muy bajas.  
sociales  
El  
estado  
mejor  
posicionado por ambos  
índices es Jalisco.  
Con  
un  
apoyo Jalisco  
y
Yucatán  
con un  
entorno favorable.  
favorable se encuentra cuentan  
la CDMX y Jalisco.  
En el índice sintético no  
existe un conjunto de  
Hay un conjunto en un En  
un  
rango entidades  
encuentren  
que  
se  
nivel de apoyo regular, aceptable: CDMX,  
formado por: Querétaro,  
Chihuahua, Coahuila, Guanajuato,  
.- Apoyo institucional  
Nuevo  
posicionadas en un nivel  
aceptable.  
Nuevo  
6
León, León y Coahuila.  
Querétaro, Puebla y  
Yucatán.  
El índice difuso coincide  
con el índice sintético en  
En entorno regular  
está: Baja California,  
1
8 entidades en el rango  
más bajo.  
Los demás estados se Sinaloa, Chihuahua,  
ubican en un nivel de Tamaulipas, Estado de  
muy poco a poco México, Morelos  
apoyo institucional. Puebla.  
y
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A
excepción  
de  
Sinaloa, toda la región  
norte del país, Jalisco, El índice difuso amplía el  
Con  
resultados:  
los  
mejores Aguascalientes,  
CDMX, Querétaro,  
número de entidades  
CDMX, con una condición  
Nuevo León, Sonora, Colima y Quintana favorable en el uso de las  
Baja California Norte y Roo, tienen una TIC´s.  
Sur. condición favorable.  
Los dos índices arrojan  
En un nivel aceptable Las entidades con un grupo dentro del  
se encuentra: condición aceptable: rango que va de un nivel  
7.- Uso de las TIC´s  
Aguascalientes,  
Colima,  
Yucatán, Campeche, bajo  
Jalisco, Estado de México, conformado  
a
lo regular,  
por:  
Nayarit,  
Coahuila, Morelos, Guanajuato, Zacatecas, San Luis  
Chihuahua, Sinaloa, Nayarit, Sinaloa y Potosí,  
Michoacán,  
Puebla,  
Tamaulipas,  
Durango.  
Tlaxcala,  
Querétaro, Yucatán y  
Quintana Roo.  
Veracruz y Tabasco.  
Con mayor rezago en  
este eje: Hidalgo, Hay coincidencias en  
Oaxaca y Chiapas con Guerrero, Oaxaca y Oaxaca y Chiapas con  
los peores resultados. Chiapas.  
Fuente: Elaboración propia.  
condiciones escasas.  
Conclusiones  
Es evidente la insistencia por parte de organismos internacionales de aumentar la  
generación de conocimiento, así como la incorporación de la Ciencia, Tecnología e Innovación  
(
CTI) en los planes y políticas de los gobiernos, con el objetivo de obtener niveles de desarrollo  
social y económico sostenidos.  
En México, la rectoría de las políticas públicas para el desarrollo está fuertemente  
centralizada en el Estado, debido en gran parte, a su tradición estatista y tecnócrata para abordar  
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y solucionar problemas públicos. Este ha sido el caso en el tema de la CTI, ya que su intervención  
obedece a solventar fallas de mercado y de información asimétrica que no permiten su aumento  
e impulso en los sectores productivos. En este sentido, el impulso a la CTI se considera una  
estrategia hacia el crecimiento económico, y por tal motivo, se encuentra en la agenda política  
del país y en los planes de desarrollo de las entidades federativas.  
Inscrito en estos planes, el proceso para desarrollar CTI queda bajo la intervención y  
relación de diversos agentes, que al mismo tiempo, conforman un Sistema. Esta diversidad de  
agentes y la búsqueda constante de su articulación, hacen que dicho sistema se vuelva complejo  
de coordinar y desarrollar.  
Por tal motivo, el gobierno ha implementado políticas de CTI ligadas de forma directa al  
problema de la productividad y competitividad en los sectores productivos. Un aspecto  
fundamental de estas políticas que promociona el Gobierno Federal, es el que gira en torno al  
financiamiento. Uno de los principios en los que se basa este mecanismo, es aumentar las  
capacidades de capital humano e infraestructura para desarrollar actividades de investigación,  
desarrollo tecnológico e innovación.  
Pero a pesar de los esfuerzos gubernamentales no se ha logrado llegar a la meta de un  
financiamiento público equivalente al 1% del PIB como lo señala la Ley de Ciencia y Tecnología.  
Esto conlleva afectaciones relacionadas a la generación de CTI, porque el no poder mantener un  
ritmo sostenido de inversión, durante periodos de recorte presupuestal o incertidumbre  
económica, las condiciones previamente adquiridas, así como los procesos de vinculación entre  
agentes, se pueden ver frenados por la falta de recursos económicos.  
El presente trabajo ha evidenciado que el financiamiento debe ir acompañado de capital  
humano altamente calificado, es decir, no solo contar con una cuantiosa base de individuos, sino  
que su formación y fortalecimiento les permita aumentar la capacidad de generar ideas para  
desarrollar CTI y trasmitir conocimiento, sobre todo hacia los sectores productivos. Esto puede  
convertirse en el largo plazo en un círculo virtuoso, ya que la mejora en la tecnología incrementa  
la productividad del propio el sector que hace investigación.  
No obstante, son muy pocas entidades federativas que cuentan con capital humano  
formado a nivel superior (desde licenciatura hasta doctorado) y con las condiciones necesarias  
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para su fortalecimiento. En términos absolutos, las entidades que sobresalen en este sentido,  
encabezadas por la CDMX son: Estado de México, Puebla, Nuevo León, Jalisco y Veracruz.  
En términos de infraestructura, las entidades federativas antes nombradas, cuentan con  
un número importante de IES tanto públicas y privadas. Con respecto a los CI, los más grandes  
y de mayor prestigio se encuentran concentrados en la CDMX, o por lo menos la matriz, ya que  
se han creado algunas sedes fuera de este estado. Esto posibilita a dichas entidades, a contar con  
mejores condiciones para desarrollar actividades de investigación, desarrollo tecnológico e  
innovación (IDTI) y por otro lado, genera grandes diferencias con el resto del país, en el sentido  
de complicar su avance hacia el desarrollo de CTI para sus regiones.  
Es evidente el avance en terminos del objetivo de la Política de innovación conjunta la  
cual busca un mayor acercamiento entre agentes y estimular la inversión para acelerar la  
incorporación de los sectores productivos en los mercados globales mediante la producción de  
bienes y servicios con mayor valor agregado. Pese a esta gran intención, la composición del GIDE  
muestra que existe un “efecto desplazamiento” es decir, el sector privado ha disminuido la  
inversión en CTI conforme aumenta la del sector público.  
Con relación a PEI se hace visibleque en el tiempo de su implementación la inversión del  
sector privado ha sido menor que la pública. A partir del argumento de que el conocimiento es  
una materia prima muy valiosa y que al incorporarla a la producción de bienes y servicios, éstos  
mejorarán, el esquema de complementariedad planteado en este programa, bajo el supuesto  
principal de la teoría de la dependencia de los recursos, no logra adecuarse a tal, porque una de  
las partes asume mayor riesgo durante el complejo proceso de innovación.  
No cabe duda que el PEI ha beneficiado un buen número de empresas, principalmente  
pequeñas y grandes empresas. De los proyectos apoyados, la modalidad PROINNOVA ha sido la  
más recurrente. Empero, la mitad de estos proyectos en vinculación fueron realizados por tan  
solo diez IES, otro 30% fue en conjunto con también diez CI. Las organizaciones académicas que  
destacan en la captación de un mayor número de proyectos en conjunto con empresas se  
encuentra, el ITESM y la UANL, conocidos por sus fuertes lazos con el sector empresarial; la  
UNAM, el CINVESTAV y el IPN, por su prestigio y concentración de los mejores científicos del  
país. En cuanto a los CI, el CIATEQ y el CIMAV han fungido como las principales organizaciones  
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que se vinculan con mayor frecuencia por su alta especialidad en desarrollar tecnología. En  
consecuencia, la implementación del PEI arroja una alta concentración de proyectos apoyados  
en: Nuevo León, Ciudad de México, Estado de México, Jalisco y Guanajuato. Un dato adicional  
que se expuso y que respalda esta centralización de proyectos en conjunto con IES y CI, es el  
hecho de que en una tercera parte de la república mexicana se desarrollaron el 60.7% de todos  
los proyectos.  
Los resultados del análisis mediante la caracterización de los entornos que se pueden  
considerar necesarios para un mayor impulso de la CTI, expusieron de forma general, las  
entidades que cuentan con las mejores condiciones. Los dos primeros ejes relacionados con el  
capital humano, la infraestructura para su formación y su fortalecimiento, señalan en ambos  
índices, que la CDMX, Jalisco, Nuevo León, Estado de México, Puebla, Veracruz, Baja California  
y Guanajuato son las entidades con entornos que van de lo aceptable a lo favorable. En el tercer  
eje, con excepción de Puebla y Baja California, son las mismas entidades que tienen un entorno  
económico aceptable o favorable.  
Ambos índices ponen a la CDMX, Nuevo León y Jalisco, el difuso agregaría también a  
Querétaro, como únicas entidades con entornos para llevar a cabo innovación. Lo que si llama la  
atención es como en veinte entidades, en promedio, carecen de condiciones para que sean  
considerados en éste entorno. De igual forma sucede con el eje cinco, donde ambos índices  
coinciden en que Michoacán, Guerrero, Veracruz, Oaxaca y Chiapas (el sintético agregaría a  
Hidalgo y Tlaxcala) son estados que cuentan con un entorno social muy desfavorecido.  
El número seis, indica que mediante el uso de ambos índices son las mismas entidades de  
los ejes del uno al tres con mejores entornos, y coinciden en que casi una veintena de entidades  
tienen niveles muy bajos de apoyo institucional. Para el último eje, gran parte del país tiene  
alcance a las tecnologías de la información y comunicación, pero si hay una marcada diferencia  
de uso con entidades como: Hidalgo, Guerrero, Oaxaca y Chiapas, si tomamos el resultado del  
índice difuso, mismas entidades que se repiten en las escalas más bajas de los ejes anteriores.  
El uso de la lógica difusa en el presente trabajo permitió profundizar en el análisis de la  
caracterización realizada, se pudo observar mediante una técnica diferente un enfoque más  
apegado a la realidad, en el sentido de la subestimación y sobreestimación de los entornos  
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planteados. Gracias a la construcción de un índice difuso, se facilitó la interacción de las  
condiciones con las que cuentan las diversas entidades federativas para conformar sus entornos,  
y a su vez, al contrastarlo con otro instrumento de medición sirvió para validar su uso, ya que  
compartieron algunas similitudes en un tema tan complejo como el de la CTI.  
Cabe enfatizar que, el PEI como instrumento de política pública denota la existencia de  
contadas IES y CI que logran vincularse con el sector empresarial, lo anterior es muestra de las  
diferencias muy marcadas entre organizaciones. L ojus resultados del PEI en suma con el análisis  
de caracterización, dejan en claro la gran desigualdad que prevalece entre entidades, ya que solo  
algunas terminan por ofrecer condiciones adecuadas para impulsar la CTI.  
Con todo lo descrito hasta el momento, quizás tenga sentido replantear si es adecuado el  
actual modelo de financiamiento a la CTI, soportado en gran medida por el sector público, o si  
es correcto seguir promoviendo este tipo de incentivos. Lo que si se vuelve una necesidad  
imperativa, es plantear nuevos mecanismos en materia normativa e institucional para lograr  
acuerdos y asociaciones firmes entre el sector público y el privado en temas referentes al capital  
de riesgo, estímulos fiscales u otros, que permitan llevar a cabo objetivos claros y en común, para  
que la contribución de la CTI sea en pro del desarrollo económico del todo el país y no solo de  
algunas regiones.  
El principal objetivo de la política en los estados debería estar enfocado a fomentar los  
vínculos entre los agentes locales bajo sus propias condiciones, es decir, conocer sus propios  
alcances. A partir de ello, diseñar programas diferenciadores con respecto a sus entornos e  
implicaciones en materia de crecimiento económico, bienestar social, productividad y  
competitividad empresarial. Además, es necesario que sean evaluados sus efectos e impactos en  
todos sus entornos y que no sean solo objetivos o metas dentro de los términos de referencia o  
reglas de operación de los programas.  
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superior  
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