A large number of research shows that innovation directly impacts the economic development of countries. This article aims to analyze the innovation gap between some Latin American nations such as Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru, with reference to South Korea identifying the most important variables of pillar 12 of innovation of the World Economic Forum model. The study methodology, based on multivariate factor analysis, is fed with information generated for the seven variables of pillar 12, in the period 2011-2017. As the main result, it is found that the most prominent variables are: Investment by companies in research and development, the quality of research institutions, applied patents, the ability to innovate, university-industry collaboration and the availability of scientists and engineers. It is concluded that Brazil, Mexico and, especially, Chile, have managed to develop some innovative capacities, especially in terms of the participation of companies in research and development, in the quality of research institutions and in applied patents; but they have neglected the government's efforts for their productive sectors, a fundamental requirement to crystallize their position in the innovation ranking.

La competitividad de las entidades federativas y de sus municipios que constituyen un país juega un rol clave para orientar las estrategias y esfuerzos que permitan lograr un desarrollo en la prosperidad de manera sostenida de su población. Es por ello que se han generado grandes esfuerzos para desarrollar metodologías de medición de la competitividad. En este trabajo se presenta como propuesta un nuevo modelo, el cual fue probado empíricamente, para medir la competitividad mediante un indicador compuesto y con ello caracterizar los municipios del estado de Sonora, México. Este libro pretende contribuir con un paso más en el camino hacia la productividad de los municipios. Coedición con McGraw-Hill Interamericana Editores S. A. de C. V

Este artículo presenta brevemente los antecedentes de la reflexión y construcción colectiva del Derecho a la Ciudad, a partir de la experiencia en la capital del país para realizar la “Carta de la Ciudad de México por el Derecho a la Ciudad”. Asimismo, se identifican las principales acciones y retos para el gobierno, a fin de incorporar y materializar en las políticas públicas los principios y ejes rectores que integran este nuevo derecho humano.

La calidad como una ventaja competitiva en educación superior es un atributo diferenciador que genera competitividad, estimula el mejoramiento y la innovación en los procesos de aprendizaje. Esta investigación tiene como objetivo identificar los factores que influyen en el nivel de calidad percibido en tres sedes de educación superior. Para ello, se llevó a cabo una investigación mixta, en la que se aplicó una encuesta semiestructurada para la recolección de datos aplicada en 1.831 graduados, seleccionados aleatoriamente de una población de 9.343 egresados de la cohorte 1994-2016. El modelo de la encuesta contempla 43 indicadores incluidos en tres dimensiones; y el efecto que estas tienen en la calidad percibida en sus egresados. Para el procesamiento y análisis de los datos, el análisis factorial es ejecutado en el software SPSS y Minitab, y como principal resultado se identifican seis categorías, 1) Calidad percibida como excelente, 2) Calidad percibida como muy buena, 3) Calidad percibida como buena, 4) Calidad percibida como adecuado, 5) Calidad percibida como baja, y 6) Calidad percibida como muy baja. Esto permitió llegar a la conclusión de que los factores que intervienen en el nivel de calidad percibida, tanto por alumnos como por egresados de educación superior, son las denominadas competencias genéricas.

Se analizan los niveles de pobreza para 74 entidades conformadas por los 72 municipios, el Estado de Sonora en su conjunto y el país México, utilizando para ello los modelos de medición de la pobreza desarrollados tanto por el CONEVAL como por CONAPO. Los datos del primer modelo son analizados mediante estadística univariada, con la que se identifican los rankings y porcentaje de pobreza, los porcentajes de la población con ingresos en línea de bienestar mínima, línea de bienestar económica y el porcentaje de la población con al menos una de seis carencias sociales. Los resultados de ambos modelos coinciden en identificar a 6 de los 10 municipios más pobres de Sonora en lo general estos son: Yécora, Álamos, Rosario, San Miguel de Horcasitas, San Ignacio Río Muerto y Etchojoa.