LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 2230.
DOI: https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4734
Construcción de un indicador sintético de ingresos en los
municipios
Developing a composite index of municipal revenue capacity
Luis Alberto Cepeda Villasana1
lacv97@hotmail.com
https://orcid.org/0000-0002-9946-0503
Universidad Autónoma de Querétaro
Querétaro – México
Carlos Alejandro León González
carlos.leon@municipiodequeretaro.gob.mx
https://orcid.org/0009-0009-5597-0606
Secretaría de Finanzas, Municipio de Querétaro
Querétaro – México
Osiel Antonio Montoya Vallejo
osiel.montoya@gmail.com
https://orcid.org/0000-0003-0207-5375
Secretaría de Finanzas, Municipio de Querétaro
Querétaro – México
Eric Urías Romero
eric.urias71@anahuac.mx
https://orcid.org/0009-0005-0905-6638
Universidad Anáhuac Cancún
Querétaro – México
Artículo recibido: 09 de julio de 2025. Aceptado para publicación: 30 de octubre de 2025.
Conflictos de Interés: Ninguno que declarar.
Resumen
Este artículo propone la construcción de un Índice Sintético de Ingresos (ISI) como herramienta
analítica para evaluar y jerarquizar la capacidad de los municipios mexicanos para generar ingresos.
El índice busca superar los enfoques reduccionistas tradicionales, que se centran en métricas como
el Producto Interno Bruto (PIB) a nivel municipal, mediante la integración de múltiples dimensiones
fiscales, administrativas, institucionales y monetarias. La metodología empleada permite la
recuperación de información estandarizada para distintos municipios del país, asegurando una
comparabilidad territorial y una alta replicabilidad. El ISI pretende contribuir al debate técnico e
institucional sobre la capacidad de generación de riqueza en contextos subnacionales, aportando una
herramienta metodológicamente robusta, técnicamente flexible y políticamente útil para identificar y
analizar las diversas condiciones de las economías locales en México.
Palabras clave: índice sintético, ingresos, finanzas municipales, desarrollo subnacional
Abstract
This article proposes the construction of a Synthetic Income Index (ISI) as an analytical tool to evaluate
1 Autor de correspondencia
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 2231.
and rank the income-generation capacity of Mexican municipalities. The index seeks to overcome
traditional reductionist approaches, which often focus on metrics like municipal Gross Domestic
Product (GDP), by integrating multiple fiscal, administrative, institutional, and monetary dimensions.
The methodology allows for the retrieval of standardized information across different municipalities,
ensuring territorial comparability and high replicability. The ISI aims to contribute to the technical and
institutional debate on wealth-generation capacity in subnational contexts, offering a methodologically
robust, technically flexible, and politically useful tool for identifying and analyzing the diverse
conditions of local economies in Mexico.
Keywords: synthetic index, income, municipal finance, subnational development
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Cómo citar: Cepeda Villasana, L. A., León González, C. A., Montoya Vallejo, O. A., & Urías Romero, E.
(2025). Construcción de un indicador sintético de ingresos en los municipios. LATAM Revista
Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades 6 (5), 2230 – 2244.
https://doi.org/10.56712/latam.v6i5.4734
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 2232.
INTRODUCCIÓN
La medición de fenómenos económicos complejos, como la capacidad para generar ingresos públicos
y privados a escala municipal, requiere la superación de enfoques unidimensionales y la adopción de
herramientas que reconozcan la naturaleza multidimensional, heterogénea y estructuralmente
condicionada de los territorios. En este contexto, los índices sintéticos se inscriben en una tradición
metodológica que concibe la agregación cuantitativa como una representación abstracta, razonada y
comparativa, más que como una métrica absoluta.
Bajo esta perspectiva, el Índice Sintético de Ingresos (ISI) se justifica como una herramienta analítica
diseñada para capturar el perfil estructural de la capacidad generadora de ingresos. Su diseño integra
componentes complementarios bajo una lógica de representación integral y técnicamente robusta, con
valor explicativo y utilidad para el diseño de instrumentos y políticas públicas que fomenten la
generación de riqueza. Con el fin de asegurar la solidez analítica y la transparencia metodológica, se
abordan explícitamente las ambigüedades recurrentes en la construcción de indicadores compuestos,
buscando reducir la arbitrariedad conceptual, establecer criterios consistentes de comparación y
anticipar posibles objeciones metodológicas.
La capacidad de un municipio para desarrollar oportunidades de generación de ingresos en todos los
ámbitos de la economía condiciona directamente las oportunidades de bienestar de sus habitantes.
Dicha capacidad está determinada por su base económica, productiva, institucional y administrativa
(Bird & Slack, 2015). Aunque los ingresos representan solo una faceta de la generación de riqueza,
constituyen un elemento indispensable para mantener el flujo circular de la economía y promover su
crecimiento, con un enfoque particular en el bienestar de las familias (Lavoie & Stockhammer, 2023).
La conceptualización de la capacidad para generar ingresos ha evolucionado desde perspectivas
meramente cuantitativas hacia enfoques que reconocen la complejidad estructural de los territorios y
sus condicionantes institucionales (Madrigal-Delgado et al., 2018). Esta evolución ha permitido superar
la visión reduccionista que equiparaba la capacidad fiscal de las entidades locales con el volumen de
ingresos observados, avanzando hacia una comprensión integral que incorpora elementos como la
base económica, el marco institucional y las capacidades administrativas, los cuales determinan el
potencial recaudatorio, los ingresos públicos y las oportunidades de generación de ingresos para los
hogares (Ardanaz et al., 2022).
La presente investigación se enfoca en la construcción de un índice sintético que permita agrupar y
jerarquizar la capacidad de los municipios de mayor tamaño en México para generar ingresos. Para
ello, se identifican y operacionalizan un conjunto de variables estrechamente relacionadas con la
generación de ingresos dentro de un área geográfica delimitada.
METODOLOGÍA
Recordemos que la funcionalidad del índice es su capacidad de sintetizar las dimensiones
estructurales complementarias que buscan identificar la capacidad de generar ingresos y manifestar
una valoración respecto al enfoque que se manifiesta en las variables. Estas dimensiones fueron
seleccionadas como indicadores de fortaleza laboral, por su relevancia teórica, por la facilidad para
interpretarse como generadoras de ingreso, por la capacidad para capturar distintos aspectos del
ingreso de las familias y del sector público, representado este último en los ingresos municipales, y por
su disponibilidad comparativa como información pública (cuadro 3).
Cabe destacar que las variables según se obtiene de manera pública deben estar sujetas a una
modificación para los intereses del presente indicador mediante la transformación en indicadores per
cápita o porcentajes.
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En cuanto a las variables sin transformar, la periodicidad y rezago de su publicación depende de la
fuente y el tema:
Los datos cuya fuente es la EFIPEM, ingresos municipales e impuestos totales, se publican de manera
anual en de manera anual con un rezago al cierre del año de 6 meses.
La información correspondiente a masa salarial y empleo con fuente en el IMSS su publicación es
mensual, con rezago aproximado de 10 días al cierre del mes.
El nivel de empleo y desempleo del 1er trimestre del año, correspondiente a la ILMM, se publica de
manera anual con rezago de 6 meses respecto al cierre del año.
Para los datos poblacionales se utilizan las proyecciones que CONAPO ha publicado, mismas que
fueron actualizadas con la información del Censo de Población y Vivienda del 2020.
Tabla 1
Variables originales
Variable Justificación
Masa salarial total anual
(MSTA)
Donde ������ =
Representa una doble sumatoria, por un lado, la suma de la masa
salarial registrada ante el IMSS por cada empresa en cada ciudad y
posteriormente la suma de los meses del año.
���������� = ∑12
��=1 ∑��
��=1 ������������ Ec. 1)
Masa salarial de la empresa “i” durante el mes “j” en el municipio “k”.
Datos publicados mensualmente por el IMSS.
Total anual de trabajadores
asociados a un salario.
(TASAL)
Al igual que la masa salarial, es la doble sumatoria del total de
trabajadores registrados ante el IMSS por las “n” empresas de un
municipio y mismo que se suma para los 12 meses del año de esa
ciudad.
������������ = ∑12
��=1 ∑��
��=1 ����������_�������� Ec. 2)
Donde ����������_�� = Empleo registrado por la empresa “i” durante el mes “j” en el
municipio “k”. Datos publicados mensualmente por el IMSS.
Porcentaje de empleo
Informal (EIF)
Dato porcentual del total del empleo informal. Obtenido de los
Indicadores Laborales para los Municipios de México (ILMM) para el
Trimestre I del 2023.
Población Económicamente
Activa Ocupada (PEAOC)
Dato trimestral que refiere a la Población Económicamente Activa
que se encuentre ocupada al primes trimestre del 2023.
Población total (POB) Corresponde a la población total estimada por el Consejo Nacional
de Población (CONAPO) durante 2023.
Ingresos Municipales
Totales (IMT).
La suma de los Ingresos Totales publicada en la Encuesta de
Finanzas Públicas Estatales y Municipales (EFIPEM) del 2023 para
cada uno de los municipios seleccionados.
Impuestos Totales o
Recaudación Total (TAX)
Corresponde a la información de impuestos totales publicada en la
Encuesta de Finanzas Públicas Estatales y Municipales (EFIPEM) del
2023 para cada uno de los municipios seleccionados.
Nota: Se excluyen variables correlacionadas como "Total de egresos" e "Impuestos generales" por no
distinguir fuentes propias ni reflejar esfuerzo fiscal.
Fuente: elaboración propia.
El análisis presentado corresponde al año 2023, ya que en este periodo este es dato más reciente de
información en el cual convergen todas las variables. En el cuadro 4 se presentan las variables
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transformadas, las cuales brindan una interpretación más adecuada para el tipo de índice que se desea
obtener.
Para enriquecer el índice sintético de ingresos, se integran variables complementarias que permiten
capturar factores estructurales, institucionales y financieros vinculados a la generación de ingresos
propios (Bautista, 2022) en el caso del sector público e ingresos personales en el caso de la población.
La inclusión de estos indicadores obedece a tres criterios: pertinencia teórica, disponibilidad de
información comparable, y capacidad explicativa (Soto & Schuschny, 2009).
Estas variables complementan las dimensiones originalmente propuestas, permitiendo una evaluación
más robusta y multidimensional de la capacidad para generar ingresos dentro de una territorialidad
municipal (Bautista, 2022). La incorporación de estos indicadores responde a la necesidad de capturar
no solo los resultados fiscales observables, sino también los factores estructurales e institucionales
(Ardanaz et al., 2022; Sour, 2008).
Se utiliza la estimación de la población en 2023 según los datos de CONAPO, esto como variable de
control para estandarizar todos los ingresos, eliminando sesgos de escala que distorsionarían las
comparaciones entre municipios, además se consideran solo aquellos municipios donde la población
es más de 400,000 habitantes ya que se aprovechan economías de escala tanto en procesos
productivos como recaudatorios y de aplicación de políticas públicas.
Tabla 2
Variables transformadas
Variable Justificación
Salario promedio
anual (���� ̿)
La razón entre la Masa salarial total anual (MSTA) y Total anual de
trabajadores asociados a un salario. (TASAL).
���� ̿ =
����������
������������
Ec. 3)
Mide el salario promedio diario pagado durante el periodo de un año.
Ingresos promedio
(����̿)
El resultado de dividir la masa salarial anual entre la proyección de la
población total.
������ ̿ =
����������
��������
Ec. 4)
Porcentaje de empleo
Formal (EF)
100% menos el porcentaje de informalidad, esto para mantener una lógica
ascendente, es decir, en la medida que aumenta a la variable, mejor se
encuentra el municipio.
���� = 100 − ������ Ec. 5)
Inversa de la Carga
laboral (CL1)
La carga laboral corresponde al número de personas que en promedio una
persona empleada, en el sector formal, debería mantener, pero la lógica de
la carga laboral estaría en dirección opuesta al resto de los indicadores,
para evitarlo se invierte la fórmula.
����1 = (
������
����������
)
−1
Ec. 6)
Ingresos Municipales
Totales per cápita.
(IMTPER)
En el caso de los ingresos totales además de los impuestos, se incluyen
transferencias, mismas que representan una aproximación a la generación
de impuestos federales.
�������������� ̿ =
��������
��������
Ec. 7)
Impuestos per cápita
(TAXPER)
Los impuestos municipales per cápita están relacionados con la capacidad
recaudatoria y de generación de ingresos del sector público, misma que
refleja es poder adquisitivo de las familias y establecimientos.
�������������� ̿ =
��������
��������
Ec. 8)
Porcentaje de
Impuestos respecto a
ingresos (TAX/Ing)
Representa la autonomía fiscal que tiene cada municipio respecto a
transferencias, en la medida que se identifiquen este indicador sea mayor,
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habrá mejores condiciones para generar programas que atiendan a la
población.
������/������ =
��������
��������
Ec. 9)
Nota: Se excluyen variables correlacionadas como "Total de egresos" y "Impuestos generales" por no
distinguir fuentes propias ni reflejar esfuerzo fiscal.
Fuente: Elaboración propia.
La primera etapa en la construcción del índice sintético consiste en llevar todas las variables a una
escala común y comparable, lo cual se logra mediante normalización lineal, existen distintos métodos
para realizar estas normalizaciones, por ejemplo: Min-Max (MM), Z-score, Decimal-scaling, Median and
median absolute deviation, función sigmoidal, etc. (Gil, Mora & Pérez, 2014).
La normalización de variables constituye un paso crítico en la construcción de índices sintéticos, ya
que permite expresar indicadores heterogéneos en una escala común y comparable (Treviño, 2023;
Soto & Schuschny, 2009). Aquí se utiliza la que corresponde a las puntuaciones Z de la distribución
normal, según lo plantea la Ec. 10):
����/2 =
����−����
������
Ec. 10)
Donde:
����/2 =Corresponde a las punciones Z de la distribución normal al 95% de confianza.
���� = Corresponde a una de las 7 variables que componen al Índice estimado para los k municipios que
participan en la construcción. El subíndice k corresponde a las 7 variables analizadas.
��
��
=El promedio de la “k” variable analizada.
������ = Desviación estándar de la “k” variable analizada.
Esto genera la información necesaria para la aplicación del método de distancias ponderadas (DP2)
en la construcción del índice.
Método de Distancias Ponderadas o DP2, es un indicador que tiene su origen en Pena (1977), y cuenta
con diversas características que lo hacen el más conveniente para el presente análisis cuantitativo ya
que características que permiten tenerlo como instrumento de agregación de variables expresadas en
distintas medidas puesto que en él se aplica la normalización de los datos anteriormente mencionada,
además la misma metodología suele asignar valores a las ponderaciones lo que reduce la
incertidumbre en la construcción del índice (Domínguez y otros , 2011).
Dicho método se describe mediante las siguientes ecuaciones. Sea una Matriz X, comparada con un
vector de valores de referencia, en este caso dirigen los valores del indicador de tal manera que más
es mejor. Al final la metodología asigna ponderaciones a cada una de las variables componentes del
índice y posteriormente calcula el índice para cada elemento del conjunto de datos.
Matrix �� = (������) con �� = 1, … , �� unidades y �� = 1, … , �� indicadores Ec. 11)
Vector de referencia por indicador ���� = �������������� ⇒ �� = (��1 , … , ����) Ec. 12)
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Estandarización y dirección
Si “más es mejor”, se usa ������ = ������ Ec. 13)
Si “menos es mejor”, antes invierta la dirección ������ = −������ o reescalamiento
La desviación típica de cada k variable ���� = √
1
��−1
∑�� ( ������ − ������)2 Ec. 14)
Se obtiene la distancia parcial, en valor absoluto, respecto al indicador de referencia ���� estandarizada
������ =
| ��̂����−����|
����
Ec. 15)
Para cada k variable se obtiene el ����
2 de la regresión ���� sobre los indicadores ya incorporados, lo que
permite obtener los ponderadores no redundantes:
���� = √1 − ����
2 Ec. 16)
Las ecuaciones 15 y 16 proporcionan los elementos para la construcción del índice ponderado DP2,
ecuación 17.
����2�� = ∑��
��=1 ���������� Ec. 17)
Una vez que se obtiene el valor del índice, se aplica el método de Dalenius y Hodges (1959), el cual
tiene por objetivo agrupar en estratos las observaciones que pueden tener varianza similar, es decir, se
forman estratos que minimizan la varianza al interior de cada uno.
DESARROLLO
Para el desarrollo del indicador propuesto, es fundamental señalar que las fuentes de ingreso
consideradas se derivan de registros administrativos públicos de gran escala, específicamente los
cubos de información del Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS). La masa salarial registrada ante
el IMSS, que corresponde al salario diario de los trabajadores formales, es un componente central de
este análisis, representando el empleo formal en la economía (Samaniego, 2018).
Los índices sintéticos son herramientas consolidadas para la evaluación de fenómenos
multidimensionales. Su aplicación abarca diversas áreas, como la medición de esfuerzos fiscales
(Madrigal-Delgado et al., 2018; OECD, 2008), la calidad ambiental (Ruiz, 2012), la vulnerabilidad y el
bienestar social (CONEVAL, 2005), y la marginación (Peláez Herreros, 2023). A nivel regional, se han
utilizado para evaluar el turismo sostenible (Laxe, Palmero y Francos, 2004). De acuerdo con la OCDE
(2008), estos instrumentos son particularmente útiles cuando se busca comparar entidades
territoriales heterogéneas, cuando la dimensión de interés no es directamente observable de forma
unívoca y cuando la variabilidad interna de los componentes es significativa y requiere una reducción
estructurada (Mora et al., 2022).
En el ámbito de las finanzas públicas subnacionales, los índices sintéticos permiten condensar
información multidimensional en una medida robusta y replicable, facilitando la comparación entre
municipios con características heterogéneas (Madrigal-Delgado et al., 2018; Ardila & García, 2017).
Esta capacidad comparativa es fundamental para el diseño de políticas públicas orientadas a reducir
disparidades fiscales y promover un desarrollo territorial equilibrado (Muñoz et al., 2017).
El enfoque metodológico de este índice se alinea con experiencias internacionales como el Índice de
Capacidades Institucionales Subnacionales del BID (2022) y el Índice de Recaudación Potencial del
Instituto de Estudios Fiscales en España (2016). Ambos referentes buscan diagnosticar brechas
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estructurales, clasificar municipios según su desempeño y diseñar estrategias diferenciadas de
fortalecimiento institucional (Huerta & Vanegas, 2020; Ardila & García, 2017; Nardo et al., 2008).
Los índices sintéticos permiten condensar información multidimensional en una medida robusta y
replicable. De acuerdo con la OCDE (2008), los indicadores compuestos son útiles cuando:
Se busca comparar entidades territoriales heterogéneas, lo cual se cumple en la muestra.
La dimensión observada no es directamente observable como unívoca, en tal caso el índice brindará
dicho resultado.
La variabilidad interna de los componentes es significativa y requiere reducción estructurada.
En esta línea, el índice aquí propuesto sigue el enfoque usado por el Índice de Capacidad Institucional
Subnacional del BID (2022) o el Índice de Recaudación Potencial del IEF en España (2016), ambos
referentes en el campo.
Tabla 3
Contraste de los casos internacionales
Índice País / Institución Dimensión evaluada Aplicación principal
Índice de Capacidades
Institucionales
BID / América Latina Capacidad
institucional
subnacional
Diagnóstico de
debilidades estructurales
Índice de Recaudación
Potencial
Instituto de Estudios
Fiscales (España)
Capacidad fiscal
municipal
Evaluación del esfuerzo
recaudatorio relativo
Fuente: elaboración propia.
La tabla 4 se presenta el listado de los municipios que contribuyen con la información para la
construcción de índice, además se presenta su clave de identificación y la entidad a la que pertenecen,
esto con el fin de identificar cuáles son las entidades federativas que aportan más municipios, por
ejemplo, de las 32 entidades federativas que conforman el territorio de la República Mexicana, solo 23
contaron con municipios cuya población fue igual o mayor a los 400 mil habitantes durante 2023, según
las proyecciones de CONAPO.
Tabla 4
Lista de municipios analizados
N° Clave de
Mpio.
Descripción
Mpio.
Entidad No
.
Clave de
Mpio.
Descripción
Mpio.
Entidad
1 22014 Querétaro Querétar
o
30 25006 Culiacán Sinaloa
2 19039 Monterrey Nuevo
León
31 15013 Atizapán de
Zaragoza
Estado de
México
3 19006 Apodaca Nuevo
León
32 19021 General
Escobedo
Nuevo León
4 8037 Cd. Juárez Chihuahu
a
33 14098 San Pedro
Tlaquepaque
Jalisco
5 19046 San Nicolás de
los Garza
Nuevo
León
34 28022 Matamoros Tamaulipas
6 14120 Zapopan Jalisco 35 11007 Celaya Guanajuato
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7 15104 Tlalnepantla de
Baz
Estado
de
México
36 26018 Ciudad Obregón Sonora
8 8019 Chihuahua Chihuahu
a
37 30193 Veracruz Veracruz
9 2004 Tijuana Baja
California
38 11020 León Guanajuato
10 24028 San Luis Potosí San Luis
Potosí
39 27004 Centro Tabasco
11 23005 Benito Juárez Quinta
Roo
40 16053 Morelia Michoacán
12 14039 Guadalajara Jalisco 41 7101 Tuxtla Gutiérrez Chiapas
13 26030 Hermosillo Sonora 42 11017 Irapuato Guanajuato
14 2002 Mexicali Baja
California
43 15109 Tultitlán Estado de
México
15 15057 Naucalpan de
Juárez
Estado
de
México
44 25001 Ahome Sinaloa
16 31050 Mérida Yucatán 45 10005 Durango Durango
17 2001 Ensenada Baja
California
46 21114 Puebla Puebla
18 28027 Nuevo Laredo Tamaulip
as
47 18017 Tepic Nayarit
19 28032 Reynosa Tamaulip
as
48 15081 Tecámac Estado de
México
20 25012 Mazatlán Sinaloa 49 12001 Acapulco de
Juárez
Guerrero
21 15121 Cuautitlán Izcalli Estado
de
México
50 19031 Juárez Nuevo León
22 5030 Saltillo Coahuila 51 15033 Ecatepec de
Morelos
Estado de
México
23 30087 Xalapa Veracruz 52 14101 Tonalá Jalisco
24 1001 Aguascalientes Aguascal
ientes
53 15025 Chalco Estado de
México
25 14097 Tlajomulco de
Zúñiga
Estado
de
México
54 15058 Nezahualcóyotl Estado de
México
26 19026 Guadalupe Nuevo
León
55 15039 Ixtapaluca Estado de
México
27 19018 García Nuevo
León
56 15060 Nicolás Romero Estado de
México
28 5035 Torreón Coahuila 57 15031 Chimalhuacán Estado de
México
29 15106 Toluca Estado
de
México
Fuente: CONAPO.
Originalmente, el índice fue diseñado para abarcar los 2,478 municipios de las 31 entidades federativas
y las 16 demarcaciones territoriales de la Ciudad de México. Sin embargo, la muestra final se restringe
a los 57 municipios con más de 400,000 habitantes en 2023. Este criterio se justifica por la presencia
de economías de aglomeración en centros urbanos de mayor tamaño, las cuales generan condiciones
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favorables para el establecimiento de empresas, una mayor demanda agregada, una oferta laboral más
diversificada y una mayor provisión de servicios que facilitan las operaciones económicas (Henderson,
2014; Duranton & Puga, 2020).
RESULTADOS
Los resultados del análisis descriptivo muestran la información relevante para la generación de las
puntuaciones Z’s, cuadro 5, así como una considerable heterogeneidad en los estadísticos
descriptivos. En las columnas correspondientes a los datos máximos y mínimos se incluye el
municipio que obtuvo la puntuación correspondiente, destacan Querétaro (Querétaro), Monterrey
(Nuevo León) y Nuevo Laredo (Tamaulipas) con los valores máximos en múltiples indicadores,
mientras que Guadalajara (Jalisco) y Ciudad Juárez (Nuevo León) fueron los mejores en un solo
indicador.
Por otro lado, Chimalhuacán presenta los valores mínimos en cinco de los ocho indicadores, en cambio
Ixtapalucan, Nicolás Romero (ambos del estado de México) y Nuevo Laredo (Tamaulipas) obtuvieron
el valor mínimo en un indicador.
Tabla 5
Estadísticos descriptivos para normalización y ciudades relacionadas
Variable Máx Min Media Desv. Estándar
(���� ̿)
$ 761.739
Guadalajara
$ 309.666
Chimalhuacán
$ 494.019 $ 88.596
(����̿) $ 3,667.531
Monterrey
$31.503
Chimalhuacán
$ 1,330.217 $ 760.752
(EF) 75.100 %
Ciudad Juárez, N.L.
30.820 %
Chimalhuacán
57.684 % $ 9.725
(PEAOC) 98.690 %
Nuevo Laredo
92.160 %
Nicolás Romero
96.823 % 1.108 %
(CL1) 0.529
Monterrey
0.008
Chimalhuacán
0.214 0.106
(IMTPER) $ 10,537.720
Nuevo Laredo
$ 2,991.308
Ixtapaluca
$ 5,318.446 $ 1,434.188
(TAXPER) $ 3,021.724
Querétaro
$ 181.835
Chimalhuacán
$ 1,101.487 $ 644.57
(TAX/Ing) 0.429
Querétaro
0.042
Nuevo Laredo
0.199 0.085
Fuente: elaboración propia.
Según la metodología descrita anteriormente, con los resultados estimados del índice se construye
una jerarquización que permite ordenar los municipios de mayor a menor calidad, o viceversa. La
construcción de este indicador nos permite observar que en la medida que aumenta su valor, las
condiciones del municipio se encuentran mejor, mientras que al disminuir su valor representa que la
entidad contrastada se encuentra en peores condiciones.
Con la interpretación anterior podemos observar que los resultados del cuadro 6 sitúan al municipio de
Querétaro como el mejor posicionado en materia de aquellos elementos que componen el indicador,
por el contrario, Chimalhuacán está considerado como el último lugar. Así mismo, mediante la
aplicación de la técnica de Dalenius y Hodge (1959) se agrupa la información en 5 niveles que permiten
determinar quiénes son los municipios con las mejores condiciones para generar ingresos.
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Un detalle importante al utilizar el método DP2, se pondera en mayor medida a los indicadores que se
correlacionan menos con el resto de las variables a pesar de que teóricamente pudiera no existir una
relación entre una relación entre los indicadores (Domínguez y otros, 2011).
Tabla 6
Indicador Sintético de ingresos.
N° Clave
de
Mpio.
Descripción
Mpio, Estado
ISI
2023
G-ISI
2023
N
o
Clave
de
Mpio.
Descripción
Mpio.
ISI
2023
G-ISI
2023
1 2201
4
Querétaro 16.93
3
Muy
alto
30 2500
6
Culiacán 11.18
4
Medio
2 1903
9
Monterrey 16.58
9
Muy
alto
31 1501
3
Atizapán de
Zaragoza
11.08
0
Medio
3 1900
6
Apodaca 14.44
8
Muy
alto
32 1902
1
General
Escobedo
11.02
5
Medio
4 8037 Cd. Juárez,
Chih.
14.37
2
Muy
alto
33 1409
8
San Pedro
Tlaquepaque
10.58
1
Medio
5 1904
6
San Nicolás
de los Garza
14.23
3
Muy
alto
34 2802
2
Matamoros 10.41
3
Medio
6 1412
0
Zapopan 14.21
9
Muy
alto
35 1100
7
Celaya 10.27
0
Medio
7 1510
4
Tlalnepantla
de Baz
14.08
3
Muy
alto
36 2601
8
Cajeme 10.25
7
Medio
8 8019 Chihuahua 13.64
2
Muy
alto
37 3019
3
Veracruz 10.07
5
Bajo
9 2004 Tijuana 13.35
2
Alto 38 1102
0
León 9.787 Bajo
10 2402
8
San Luis
Potosí
13.25
3
Alto 39 2700
4
Centro 9.731 Bajo
11 2300
5
Benito Juárez,
QRR
13.15
4
Alto 40 1605
3
Morelia 9.687 Bajo
12 1403
9
Guadalajara 12.99
8
Alto 41 7101 Tuxtla
Gutiérrez
9.529 Bajo
13 2603
0
Hermosillo 12.98
5
Alto 42 1101
7
Irapuato 9.520 Bajo
14 2002 Mexicali 12.94
5
Alto 43 1510
9
Tultitlan 9.415 Bajo
15 1505
7
Naucalpan de
Juárez
12.70
2
Alto 44 2500
1
Ahome 9.220 Bajo
16 3105
0
Mérida 12.49
3
Alto 45 1000
5
Durango 9.142 Bajo
17 2001 Ensenada 12.43
8
Alto 46 2111
4
Puebla 8.932 Bajo
18 2802
7
Nuevo Laredo 12.34
3
Alto 47 1801
7
Tepic 8.306 Bajo
19 2803
2
Reynosa 12.30
8
Alto 48 1508
1
Tecámac 8.187 Bajo
20 2501
2
Mazatlán 12.15
6
Alto 49 1200
1
Acapulco de
Juárez
7.511 Muy
bajo
21 1512
1
Cuautitlán
Izcalli
12.06
7
Alto 50 1903
1
Juárez, N.L. 7.399 Muy
bajo
22 5030 Saltillo 11.96
8
Alto 51 1503
3
Ecatepec de
Morelos
7.194 Muy
bajo
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 2241.
23 3008
7
Xalapa 11.94
7
Alto 52 1410
1
Tonalá 7.040 Muy
bajo
24 1001 Aguascaliente
s
11.74
6
Medio 53 1502
5
Chalco 5.958 Muy
bajo
25 1409
7
Tlajomulco de
Zúñiga
11.72
5
Medio 54 1505
8
Nezahualcóyo
tl
5.677 Muy
bajo
26 1902
6
Guadalupe,
N.L.
11.52
1
Medio 55 1503
9
Ixtapaluca 5.480 Muy
bajo
27 1901
8
García, N.L. 11.34
2
Medio 56 1506
0
Nicolás
Romero
5.206 Muy
bajo
28 5035 Torreón 11.32
2
Medio 57 1503
1
Chimalhuacán 0.048 Muy
bajo
29 1510
6
Toluca 11.20
8
Medio
Fuente: elaboración propia.
DISCUSIÓN
Es conveniente identificar que los resultados aquí presentados permiten observar que existe una
jerarquización (Pena, 1972) y agrupación (Dalenius & Hodge, 1959) en las entidades municipales en
cuanto a la facilidad que podrían tener las familias para la obtención de ingresos y de esa manera
mejorar su bienestar económico.
Entre las principales limitaciones se incluyen:
● Disponibilidad y calidad heterogénea de datos municipales.
● Dificultad para captar aspectos cualitativos de la capacidad fiscal.
● Sensibilidad a decisiones metodológicas sobre normalización y ponderación.
● Riesgo de simplificación excesiva de fenómenos complejos.
● Falta incluir datos de salarios informales a través de la ENOE, aunque la inclusión de esta
información reduciría a 40 ciudades participantes la muestra.
● La creación de un ejercicio con una mayor extensión de la temporalidad, es decir, en este
ejercicio solo se incluye el año 2023.
La homogeneización de las variables depende de la información proyectada al utilizar los datos de
CONAPO.
Entre las implicaciones más relevantes destacan la necesidad de generar series de información
confiables para el análisis de las entidades municipales, así como la construcción de variables que
reflejen de una manera más completa el acceso a ingresos de las familias, por ejemplo, de ser posible
ampliar las muestras de la Encuesta Nacional de Ingreso y Gasto en los Hogares para obtener datos
relacionados a las fuentes de ingresos de las familias de manera más fidedigna.
Otro punto importante es que a pesar de que el ISI cuenta con metodología comparable con la que
estable el Índice de Competitividad del IMCO (2024), con la salvedad que este último se enfoca a la
competitividad de las áreas urbanas, lo que incluye información de seguridad legalidad, ingresos
públicos, variables instrumentales relacionadas a ingreso, innovación, etc.
Como líneas de investigación sugeridas, es conveniente revisar el uso de estos indicadores con
detonantes de la inmigración e identificar su correlación con variables que representen criminalidad en
diferentes periodos de tiempo, o por ejemplo verificar la posibilidad de utilizar estas variables para la
construcción de un PIB municipal.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 2242.
CONCLUSIÓN
La investigación aquí planteada permite generar un Índice sintético con variables conocidas y
disponibles, es de fácil interpretación y se facilita su entendimiento dentro del ámbito municipal. Lo
más importante es que con sus resultados se puede construir una jerarquización que toma en cuenta
la totalidad de variables que influyen en el fenómeno de la generación de ingresos de los habitantes de
los municipios, estos resultados son comparables para los 57 municipios ya que disponen de la
información necesaria para su cálculo y por su tamaño son relativamente comparables.
Como resultado principal se puede identificar que el Municipio de Querétaro, Querétaro obtiene la mejor
calificación siendo que destaca en la recaudación per cápita y la proporción impuestos respecto al
total de ingresos, el municipio de Chimalhuacán se caracterizó por ser el peor calificado. Al aplicar la
metodología de Dalenius-Hodge es posible agrupar a 8 municipios como los más de mayor grado de
desarrollo en los elementos del ISI (Muy Alto) y 9 municipios con el grado de menor desarrollo (Muy
Bajo).
A pesar de sus limitaciones, el ISI se presenta como una herramienta útil para el diagnóstico y análisis
comparativo, para fortalecer su aplicación, se recomienda mantener una total transparencia
metodológica, realizar análisis de sensibilidad y complementar los hallazgos con estudios de caso que
profundicen en los contextos locales específicos. Futuras investigaciones podrían vincular estos
resultados con indicadores de bienestar social, como los niveles de marginación o pobreza,
contribuyendo así a un entendimiento más integral de la relación entre la capacidad económica de los
territorios y la calidad de vida de sus habitantes.
Como parte de futuras investigaciones los presentes resultados pueden ser vinculados a los niveles de
marginación o de rezago social de la población ya que la principal fuente de ingresos de las familias
mexicanas se basa en la obtención de ingresos laborales, de hecho, los resultados más recientes
muestran que la reducción de la pobreza ha sido provocada por la mejoría en los salarios.
LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, Asunción, Paraguay.
ISSN en línea: 2789-3855, octubre, 2025, Volumen VI, Número 5 p 2243.
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