Digitalización y crecimiento económico en México: un análisis con modelos de panel dinámico (2015-2023)

Javier Gonzalo Rodríguez-Ruiz

Problems of Development / Problemas del Desarrollo2025https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2025.223.70359article
ABDC C
Weight
0.50

What the paper says

El objetivo del presente estudio es indagar la relación causal entre digitalización y crecimiento económico en México, construyendo un Índice de Economía y Sociedad Digital (IESD) a nivel estatal para el periodo 2015-2023. Los resultados indican que un incremento del 1% en el IESD impulsa el PIB total en 0.058%, efecto que se duplica en los estados con mayor progreso económico, 0.134%. También sugieren que mayor infraestructura tecnológica, cierre de brecha digital y el desarrollo de habilidades digitales son imperativos para posicionar a México entre las primeras diez economías del mundo, así como el incidir en la reducción de patrones estatales heterogéneos de digitalización a través de la implementación de políticas públicas en materia digital.

Open paper page →

Cite this paper

https://doi.org/https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2025.223.70359

Or copy a formatted citation

@article{javier2025,
  title        = {{Digitalización y crecimiento económico en México: un análisis con modelos de panel dinámico (2015-2023)}},
  author       = {Javier Gonzalo Rodríguez-Ruiz},
  journal      = {Problems of Development / Problemas del Desarrollo},
  year         = {2025},
  doi          = {https://doi.org/https://doi.org/10.22201/iiec.20078951e.2025.223.70359},
}

Paste directly into BibTeX, Zotero, or your reference manager.

Flag this paper

Digitalización y crecimiento económico en México: un análisis con modelos de panel dinámico (2015-2023)

Flags are reviewed by the Arbiter methodology team within 5 business days.


Evidence weight

0.50

Balanced mode · F 0.40 / M 0.15 / V 0.05 / R 0.40

F · citation impact0.50 × 0.4 = 0.20
M · momentum0.50 × 0.15 = 0.07
V · venue signal0.50 × 0.05 = 0.03
R · text relevance †0.50 × 0.4 = 0.20

† Text relevance is estimated at 0.50 on the detail page — for your query’s actual relevance score, open this paper from a search result.