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.
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.
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