Resumen La dinámica de la migración interna en México es un elemento determinante en la composición de la mano de obra de cierta región, por lo que su análisis coadyuva, entre otras cosas, al mejor entendimiento de los mercados laborales y cambios sociodemográficos de la región. Con la finalidad de caracterizar los patrones más recientes de los flujos migratorios de la mano obra calificada y no calificada, se consideran datos censales para los periodos 1995-2000, 2005-2010 y 2010-2015. Con esto se estiman diferentes indicadores que describen la intensidad y concentración relativa de la migración interestatal. Se evidencian cambios en los patrones migratorios y una menor concentración de la migración interna, cuyo efecto es más marcado para la mano de obra no calificada. Es decir, se observa que el número de entidades que juegan un rol preponderante en la redistribución de la mano obra en México ha aumentado. La relación de la movilidad laboral interna se hace evidente con el dinamismo regional y como resultado de nuevos patrones geográficos de ubicación de inversión, producción y aglomeración económica.

Abstract The dynamics of the internal migration is a crucial element in the composition of the workforce of a certain region, so its analysis contributes to the better understanding of labor markets and sociodemographic changes in a region. In order to characterize the most recent patterns of migratory flows of skilled and unskilled labor, census data are considered for the periods 1995-2000, 2005-2010 and 2010- 2015. The analysis considers different indicators that describe the intensity and relative concentration of interstate migration. Changes in migratory patterns are evident; a lower concentration of internal migration whose effect is more marked for unskilled labor. That is, it is observed that the number of states that play a preponderant role in the redistribution of labor in Mexico has increased. The relationship of domestic labor mobility is evident to the regional transformation as a result of new geographical patterns of location of investment, production and economic agglomeration.

Abstract This paper explores the spatial location patterns of firms in different sectors of the Mexican manufacturing industry. The analysis is carried out using a continuous spatial statistic approach by employing a K-function for each sector that is then compared to a Complete Spatial Randomness (CSR) distribution and other relevant benchmarks. We show that Mexican manufacturing follows a bimodal distribution and significant spatial concentrations are present for all manufacturing sectors at different distances. However, using the spatial distribution of the complete set of manufactures as a point of reference, variations in the spatial distribution are also found to exist.

Resumen Se analizan los patrones de localización espacial de los diferentes sectores que componen las manufacturas mexicanas sobre un espacio continuo. Se hace utilizando la función K de Ripley, técnica basada en la distancia que permite tratar el espacio como continuo. Al utilizar como referencia la CSR (Complete Spatial Randomnes) se encontraron concentraciones espaciales significativas para todos los sectores manufactureros a diferentes rangos de distancia. Asimismo, se detectó que la estructura espacial de las manufacturas es bimodal. Sin embargo, al usar la distribución espacial del conjunto de las manufacturas como punto de referencia se han obtenido variaciones en la distribución espacial.

Abstract This study provides a prime discussion of the creative class at a regional level in Mexico. The analysis is grounded on Florida’s 3Ts (Talent, Tolerance and Technology) from which a creative index is estimated for each municipality. The method combines a main component analysis as well as an exploratory spatial data analysis (ESDA), the latter in order to identify spatial concentrations of high (low) values of the creativity index across the geography. The results show that the creative index is concentrated in large urban centers of Mexico such as Mexico City, Guadalajara, and Monterrey. While the findings suggest a strong relationship between human capital and technology, a weak relationship was found for the bohemian class and the creative class.

Resumen La presente investigación aborda una discusión sobre la creatividad en México mediante la estimación de un índice a nivel municipal que integra variables relacionadas con el Talento, la Tolerancia y la Tecnología, elementos que de acuerdo con Florida (2002), las regiones deben poseer para que sean más competitivas. El análisis empírico combina técnicas de componentes principales junto con un análisis exploratorio de datos espaciales con el fin de obtener un ranking del Índice de Creatividad, conocer la distribución espacial del mismo y mostrar los municipios mejor posicionados. Los resultados señalan que el Índice de Creatividad se concentra en los grandes centros urbanos de México (Ciudad de México, Guadalajara y Monterrey) y que existe una fuerte relación entre el capital humano y la tecnología, mas no entre la clase bohemia y la clase creativa, por lo que se llegan a resultados parciales en comparación con los trabajos realizados por Florida en otros contextos.

Abstract The export dynamics of industrial activities in the country is analyzed by estimating regional indicators of productivity, sophistication and use of network analysis to mp exporting industries space. The results show that products related to the manufacturing sector, specifically the Transportation Industry, have a higher level of sophistication. The regions with the most connectivity between industries are the Border and the Central Bajío. This study may contribute to the design of public policies, supporting the development of productive chains with greater proximity in industry space.

Resumen Se analiza la dinámica exportadora de las actividades industriales en México, mediante la estimación de indicadores regionales de productividad, sofisticación y el análisis de redes para el mapa de espacio de las industrias exportadoras. Los resultados muestran que los productos del sector manufacturero, específicamente la Industria de Equipo de Transporte, tienen un mayor nivel de sofisticación. Además, destacan una mayor conectividad entre industrias, como la región Frontera y Centro-Bajío. Este estudio puede coadyuvar en el diseño de políticas públicas y al desarrollo de cadenas productivas con mayor proximidad en el espacio de industrias.

Abstract This article examines the nature of cluster patterns of firms and establishments that belong to the creative industry. An exploratory analysis of spatial distribution is performed highlighting the importance of cluster forms and their concentration in the Monterrey Metropolitan Area (MMA). By using spatial statistical techniques, clusters of firms were determined according to their size and economic activity. The results allow identifying spatial clusters of firms that are not randomly distributed, but show a strong pattern of concentration in the central area of the urban space. This study contributes to a better understanding about creative urban spaces and provides a source of information for the formulation of public policies aimed at forging innovative knowledge-based sectors.

Resumen Este artículo examina la naturaleza de los patrones de aglomeración de las empresas y establecimientos pertenecientes a la industria creativa. En él se realiza un análisis exploratorio de su distribución espacial resaltando la importancia de las formas de aglomeración y su grado de concentración en el Área Metropolitana de Monterrey (AMM). Mediante el uso de técnicas de estadística espacial, se determinaron aglomeraciones (clusters) de empresas de acuerdo a su tamaño y actividad económica. Los resultados permiten identificar clusters espaciales de empresas que no se encuentran distribuidas aleatoriamente, sino que presentan un fuerte patrón de concentración en la zona central del espacio urbano. Este trabajo contribuye a un mejor entendimiento de las zonas urbanas creativas y constituye una fuente de información para la formulación de políticas públicas dirigidas a la creación de sectores innovadores basados en el conocimiento.

Abstract Mexico’s aerospace industry (IA) is considered strategic due to the possibilities offered to national business to be inserted into supply chain; by its productive characteristics involves the development of suppliers by externalities, which requires business co-location. This document applies the Co-location Quotient (CLQ) statistic in five Mexican entities in order to detect spatial co-location patterns in clusters related to the IA. The results indicate its spatial attraction to aerospace business, as well as electronics, machinery and equipment. Additionally, it can be identified differences in regards co-location patters with respect to the productive capacities by entity; this suggests inputs for the design of industrial policy.

Resumen La industria aeroespacial (IA) en México es considerada estratégica por las posibilidades que ofrece al empresariado nacional de insertarse en su cadena de proveeduría. Por sus especificidades productivas necesita desarrollar proveedores mediante externalidades que requieren colocación empresarial. Esta investigación utiliza el estadístico Colocation Quotient (CLQ) en cinco entidades mexicanas para detectar patrones de co-locación espacial en aglomeraciones de la IA. Los resultados señalan su atracción espacial por empresas del mismo sector, así como de electrónica, maquinaria y equipo. Adicionalmente, se observan diferencias en los patrones detectados respecto a las capacidades productivas señaladas por entidad, lo que proporciona insumos para el diseño de política industrial.

The present study focuses on the geographical context of the innovation sector by exploring the spatial distribution of groups of firms and establishments in Mexico. The application of local spatial statistics is intended to identify, quantify and locate agglomerations (spatial clusters) of these firms. Once identified, their level of relative specialization in terms of employment composition is calculated to determine the characteristics of each spatial cluster. The results suggest seven resulting ellipses of first-order hierarchical grouping, where the manufacture of motor vehicles exhibits the largest share of total employment in Ciudad Juarez, Monterrey, and Guanajuato-Queretaro. The spatial cluster located in the Federal District shows a higher proportion of employment in the pharmaceutical and medicine manufacturing industry. For Tijuana the highest proportion of employment is found in audio and video equipment manufacturing, for Jalisco in semiconductors and other electronic components, and for Reynosa in communication equipment.

El presente estudio se centra en el contexto geográfico del sector de la innovación, mediante la exploración de la distribución de grupos de grandes empresas y establecimientos en México. Con la aplicación de técnicas de la estadística espacial local, se pretende identificar, cuantificar y localizar aglomeraciones (clusters espaciales) de empresas. Después se calcula su nivel de especialización relativa en términos de la composición del empleo, para determinar las ramas industriales características de cada uno. Los resultados sugieren siete elipses de la agrupación jerárquica de primer orden, donde la mayor proporción del empleo total la ocupa la fabricación y manufactura de vehículos de motor en Ciudad Juárez, Monterrey y Guanajuato-Querétaro; el cluster espacial situado en el Distrito Federal en la manufactura farmacéutica y medicinal; en Tijuana, la fabricación de equipos de audio y video; en Jalisco los semiconductores y manufactura de otros componentes electrónicos y en Reynosa los equipos de comunicación.

ABSTRACT The objective of this paper is to explore the spatial distribution of industries in the innovation sector in Mexico. Through the use of Explanatory Spatial Data Analysis (ESDA), we aim to present an original study in a spatial context, in which the empirical analysis considers recently available firmlevel georeferenced data, as well as data from the Economic Census of 2009. We use global and local spatial statistics in order to identify, quantify, and locate spatial clusters of firms and their employment composition. By doing so, we aim to show the existence of “hot-spot” areas with strong dynamics of innovation activities. The analysis identifies the most innovative regions based on seven spatial clusters of large-size establishments across the country distributed primarily in urban and metropolitan areas. This study contributes to a better understanding of the prevailing conditions of innovation clusters in the country and may help in the design of specific innovation policies tailored to firm size and for specific sectors aiming to accelerate the regional innovation process. It also provides guidance to policymakers eager to promote the development of local economies and identify where regional innovation systems need to be developed, financed, and designed.

RESUMEN El objetivo de este artículo es investigar la distribución espacial de las industrias en el sector de la innovación en México. Mediante el análisis exploratorio de datos espaciales (AEDE), se presenta un estudio original en un contexto espacial en que el análisis empírico emplea datos georreferenciados recientemente disponibles, por empresa, así como datos de los Censos Económicos de 2009. Se utilizan estadísticas espaciales globales y locales para identificar, cuantificar y localizar clusters espaciales de empresas y su correspondiente composición del empleo. Con esto se muestra la existencia de “puntos calientes”, es decir, zonas en donde se presenta una fuerte dinámica de actividades de innovación. Este análisis identifica las regiones más innovadoras con base en siete clusters espaciales de grandes empresas distribuidos por todo el país, principalmente en zonas urbanas y metropolitanas. El estudio contribuye a una mejor comprensión de las condiciones de los clusters de innovación que imperan en el país y quizás ayude en la formulación de políticas específicas de innovación basadas en el tamaño de las empresas y para sectores específicos, esto con el objetivo de acelerar el proceso de innovación regional. También aporta lineamientos para los encargados de formular políticas ansiosos por promover el desarrollo de las economías locales e identificar en dónde se requiere desarrollar, financiar y elaborar sistemas de innovación regionales.