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Los factores humanos que inciden en la productividad y sus dimensiones

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Resumen Las organizaciones están compuestas por individuos y son los que le dan ―vida‖. Los individuos se asocian, colaboran, e interactúan para el logro de sus metas y los de la organización, este hecho genera procesos psicológicos y psicosociales que afectan a los individuos, a los grupos y a los resultados de la organización. A fin de establecer los factores humanos que inciden en la productividad y partiendo de un Análisis Factorial se establecieron los factores y los constructos latentes subyacente. Mediante la técnica de Modelos de Ecuaciones Estructurales, SEM, se encontraron cuatro factores: individuales, grupales, organizacionales y de resultados.
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2042
4th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management
XIV Congreso de Ingeniería de Organización
Donostia- San Sebastián , September 8th -10th 2010
Los factores humanos que inciden en la productividad y sus
dimensiones.
Mirza Cequea1, Carlos Rodríguez Monroy2, Miguel Núñez Bottini3
1 Ingeniero Electricista, UNEXPO, MSc. en Gerencia, UNEG. Doctorando de la ETSII-UPM. E-mail:
mm.cequea@alumnos.upm.es. 2 Profesor Titular de la UPM. Coordinador Doctorado Conjunto UPM-
UNEG. E-mail: crmonroy@etsii.upm.es. 3 Profesor Titular de la UNEXPO, Profesor invitado Doctorado
Conjunto UPM-UNEG. E-mail: mnunez@etsii.upm.es.
Resumen
Las organizaciones están compuestas por individuos y son los que le dan ―vida‖. Los individuos se
asocian, colaboran, e interactúan para el logro de sus metas y los de la organización, este hecho genera
procesos psicológicos y psicosociales que afectan a los individuos, a los grupos y a los resultados de la
organización. A fin de establecer los factores humanos que inciden en la productividad y partiendo de un
Análisis Factorial se establecieron los factores y los constructos latentes subyacente. Mediante la técnica
de Modelos de Ecuaciones Estructurales, SEM, se encontraron cuatro factores: individuales, grupales,
organizacionales y de resultados.
Palabras clave: Motivación, Participación, Satisfacción Laboral y productividad.
1. Las dimensiones humanas de la productividad
Muchos autores han planteado la relación e influencia que ejerce el factor humano en la
productividad y el desempeño de las organizaciones (Samaniego, 1998; Charles, 2001;
Kemppilä y Lönnqvist, 2003; Tolentino, 2004; Saari y Judge, 2004; Jones y Chung,
2006). Esta influencia involucra procesos psicológicos y psicosociales que son
complejos de cuantificar (Parra, 1998; Quijano, 2006).
Una organización es productiva cuando alcanza sus metas, tanto en calidad, como en
cantidad (Grandas, 2000), trasformando sus insumos en productos al menor costo
posible. Al respecto Balaguer, 2009; pág. 44 señala, ―La empresa tiende a la mejor
combinación posible de los factores de producción (trabajo, tierra y capital, a los que se
les une la dirección) para obtener el producto al menor coste posible, con la máxima
calidad posible, el mejor servicio al cliente y obtener el mayor beneficio que se pueda‖.
La productividad es el resultado de la armonía y articulación entre la tecnología, los
recursos humanos, la organización y los sistemas (Tolentino, 2004), considerando la
combinación óptima o equilibrada de los recursos (Delgadillo2003). Grandas (2000)
señala que la productividad de una organización está afectada por ciertas características
y comportamientos del individuo. Asimismo, Saari y Judge (2004), establecieron que
los factores psicológicos son importantes en el trabajo. Otros autores han señalado el
enfoque sistémico de la productividad y la influencia de las personas en ésta (Grandas,
2000; Saari y Judge, 2004; Quijano, 2006; Maroto, y Cuadrado, 2008).
El hecho productivo requiere de la participación de las personas, de una permanente
relación social laboral, lo cual indica que en su realización está presente un componente
psicológico, así lo señala Perea (2006). Delgadillo (2003) al respecto destaca que el
factor humano está presente en todos los momentos del hecho productivo, por lo que es
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el más importante, además considera, que la capacitación y la motivación intervienen
positivamente en la productividad.
La formación y el entrenamiento elevan o están relacionados directamente con la
productividad, el capital humano es crucial para el éxito de las organizaciones, lo cual
se convierte en una ventaja competitiva sostenible dando como resultado el mejor
retorno de su inversión (Luthans y Youssef, 2004). Mungaray y Ramírez-Urquidy
(2007) determinaron que la formación que la empresa brinda a su personal incrementa
la productividad percibida por ellos.
Según los hallazgos de Duarte (2006), Moyes y otros (2006), la satisfacción en el
trabajo está relacionada con los empleados altamente productivos, el valor de la
recompensa que los empleados obtendrán por su desempeño está relacionado con la
actitud laboral para los empleados altamente productivos y la percepción de que el
esfuerzo será recompensado, está relacionado con la actitud laboral en empleados
altamente productivos.
Numerosos autores han coincidido en la naturaleza multidimensional de la
productividad y en la conveniencia de utilizar métodos diferentes a los tradicionales,
que utilizan medidas objetivas o indicadores, por métodos de medición subjetivos
basados en las percepciones de las personas involucradas en el proceso (Camisón y
Cruz, 2006; Kemppilä y Lönnqvist, 2003; Pedraja y Rodríguez, 2004; Antikainen y
Lönnqvist, 2006; Gibbs y otros, 2003; Forth y McNabb, 2007).
En varios trabajos consultados, los autores coinciden en que no se dispone de una escala
para medir subjetivamente la productividad y que haya sido aceptada y probada en su
fiabilidad y validez (Camisón y Cruz, 2006). Métodos cómo el de Delphi, el de Likert y
el Análisis Factorial Confirmatorio, entre otros, se han utilizado intensivamente,
evolucionando hacia escalas multidimensionales.
Fernández-Ríos y Sánchez (1997) plantean veintinueve criterios como indicadores
válidos de eficacia de una empresa, descritos en su ―Cuestionario de EFO‖, estos
criterios fueron propuestos por Campbell como criterios de efectividad organizacional.
De acuerdo con la revisión de la literatura son varios los factores referidos a las
personas que tienen incidencia en la productividad, como son la motivación y la
satisfacción laboral, la participación, el aprendizaje y la formación, la comunicación, los
hábitos de trabajo, el clima laboral, las actitudes y sentimientos, la toma de decisiones,
la solución de conflictos, la ergonomía, el liderazgo y estilo gerencial, la cultura
organizacional, comunicación, la capacitación y recompensas (Kemppilä y Lönnqvist,
2003; Antikainen y Lönnqvist, 2006).
Quijano (2006) señala que las decisiones que toma la organización para alcanzar sus
objetivos estratégicos, generan un impacto sobre las personas que conforman la
organización. Estos procesos que se dan en la organización y que inciden en la
actuación de las personas cómo individuos o como grupos. Unos ocurren en el
individuo y le generan mayor o menor bienestar, satisfacción, motivación, compromiso,
participación, entre otros, y son catalogados como psicológicos; otros, ocurren producto
de la interacción y socialización de las personas cómo fenómenos grupales,
experimentados por el conjunto y que no pueden ser explicados aisladamente ya que son
producto de un sistema de significados compartidos y que inciden en el comportamiento
grupal, tales como la el clima, el liderazgo, la cohesión grupal y la cultura, entre otros, y
son catalogados cómo psicosociales.
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A su vez estos procesos generan unos resultados en las personas y en la organización,
tales como la identificación y el sentido de pertenencia, entre otros que pueden influir
en el comportamiento de los directivos y por ende en los resultados de la organización.
De acuerdo a lo planteado los factores pueden agruparse en dimensiones de acuerdo a
las perspectivas antes mencionadas: Dimensión del Individual, que está referida a la
persona con necesidades que satisfacer, Dimensión Grupal, que están referidas a la
actuación de las personas asociadas con otros para satisfacer necesidades comunes, y
Dimensión Organizacional, referida a aquellos procesos provistos por la organización y
que influencian a las personas. Dadas las interrelaciones existentes entre la dimensiones,
la delimitación entre una y otra puede resultar borrosa por lo que se debe tener presente
que determinadas variables de una dimensión pueden influir indirectamente en las otras
y viceversa.
2. Estudio empírico de los factores humanos que inciden en la productividad
En un estudio previo realizado utilizando el Cuestionario EFO propuesto por Fernández
y Ríos (1997), con base a los 29 criterios establecidos por Campbell, se establecieron
los criterios que a juicio de los consultados se corresponden con factores humanos que
inciden en la productividad. Para la realización del estudio, se adaptaron las preguntas
del Cuestionario EFO, a fin de ajustarlas al objetivo de la consulta. Se realizó una
prueba piloto para establecer la pertinencia y relevancia de los criterios, para lo cual se
les entregó el cuestionario a cinco (5) expertos. Cómo resultado se incorporaron
―Recreación y Sueldos y Salarios‖ y se eliminó ―Valoración por las instituciones
Externas‖, quedando finalmente el cuestionario aplicado compuesto por 30 criterios.
Adicionalmente, se verificó que de acuerdo con la revisión teórica realizada, los
factores pueden ser catalogados como factores humanos y corresponden a la
actuación de la persona como individuo o como grupo que interactúa en la organización,
lo que permitió clasificarlos en tres dimensiones: Individuales, Grupales y
Organizacionales. Los hallazgos de este trabajo nos permitieron seleccionar los factores
a estudiar con mayor profundidad a efectos de la presente investigación, para lo cual se
aplicarán otros instrumentos, a fin de obtener más detalles y una mejor aproximación al
hecho en estudio. Partiendo de este estudio se pretende establecer las relaciones
causales entre los factores seleccionados cómo factores humanos de alto impacto en la
productividad utilizando el Análisis Factorial, a fin de determinar las contribuciones de
cada uno de estos factores.
3. Referencias teóricas
3.1. Relaciones causales.
Con frecuencia estudiamos conceptos no físicos y abstractos conocidos cómo
constructos. Los constructos son entidades hipotéticas que inventamos para explicar el
comportamiento observado (Kerlinger y Lee, 2002), son conceptos que tienen ―el
significado agregado de haber sido enunciado o adoptado para un propósito científico
especial, de forma deliberada y consciente. Los constructos son denominados variables
latentes o factores. En otras palabras, son fenómenos abstractos, o constructos teóricos,
que no se pueden observar directamente, (González, 1989; Rodríguez 2004) y que sólo
pueden medirse de forma indirecta a través de indicadores. Los constructos no son
observables y las variables, una vez definidas operacionalmente, son observables.
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Cuando queremos desentrañar las relaciones que existen entre variables no físicas, sobre
las cuales no se puede ejercer control, como las del comportamiento, por ejemplo, es
posible recurrir a investigaciones empíricas con la finalidad de descubrir las relaciones
causales entre las variables objeto de estudio, lo cual es posible mediante el análisis
causal. En las ciencias sociales esta metodología se refiere al conjunto de estrategias y
técnicas de elaboración de modelos causales que permiten explicar los sucesos o
eventos, contrastándolos empíricamente y cuyo objeto es estudiar los efectos de
variables examinadas como ―causas‖ sobre otras consideradas como ―efectos‖ (Batista y
Coenders, 2000).
3.2. El modelo general de sistemas de ecuaciones estructurales
Los Modelos de Ecuaciones Estructurales se han constituido en la herramienta por
excelencia para análisis de relaciones causales de tipo lineal que subyacen entre
constructos. Dichos modelos no prueban la causalidad, pero ayudan al investigador en
la toma de decisiones, respecto a las hipótesis causales cuando se contradicen con los
datos. Las teorías causales, por lo tanto, son susceptibles de ser estadísticamente
rechazadas si se contradicen con los datos, mediante las covarianzas o correlaciones
entre variables. Esto significa que mediante esta metodología es posible confirmar si las
teorías causales propuestas en el modelo son rechazadas o no (López, Fernández y
Mariel, 2002)
Mediante análisis simultáneo de todo el conjunto de variables se somete al contraste
estadístico el modelo teórico propuesto por el investigador, con el objeto de comprobar
en qué grado es consistente con los datos obtenidos empíricamente (Rodríguez 2004).
La viabilidad del modelo y de las relaciones postuladas entre las variables será
confirmada si la bondad de ajuste es adecuada. Por el contrario, si el ajuste resulta
inadecuado, dichas relaciones no pueden ser sostenidas. En el contexto de SEM, las
variables observables sirven de indicadores del constructo o factor subyacente (Batista
y Coenders, 2000; Rodríguez 2004).
3.3. Sistema de hipótesis
Teniendo en consideración que la metodología SEM permite confirmar las teorías
causales propuestas, las relaciones causales establecidas en este trabajo pueden ser
mejoradas son susceptibles de ser analizadas para el fenómeno en estudio. La hipótesis
planteada se muestra esquemáticamente en la figura 1, donde las flechas
unidireccionales implican relación directa y las flechas bidireccionales correlación.
Productividad
Factores
Individuales
Factores
Grupales
Factores
Organizacionales
Figura1. Modelo de Relaciones de la Productividad Vs Factores.
Asumiendo que: Factores Individuales = FACT_IND; Factores Grupales =
FACT_GRU; Factores Organizacionales = FACT_ORG; y Factores de Resultados
(Productividad) = PRODUCTI;
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Las ecuaciones que expresan las variables son:
FACT_IND = f(FACT_GRU, FACT_ORG) + e1 (1)
FACT_GRU = f(FACT_IND, FACT_ORG) + e2 (2)
FACT_ORG = f(FACT_IND, FACT_GRU) + e3 (3)
PRODUCTI = f(FACT_IND, FACT_GRU, FACT_ORG) + e4 (4)
De acuerdo con el planteamiento del problema FACT_IND, FACT_GRU, FACT_ORG
son variables independientes y PRODUCTI es una variable dependiente de éstas. De
acuerdo a la teoría del SEM las variables independientes serán ―variables latentes
exógenas‖ y la variable dependiente será la ―variable latente endógena‖. Cada una con
sus variables observables o indicadores asociados.
3.4. Validación del modelo
El modelo teórico planteado será validado con la técnica cuantitativa de análisis de
datos multivariados denominada Modelamiento de Ecuación Estructural (SEM). Esta
técnica El provee una apropiada y eficiente estimación para una serie de ecuaciones de
regresión múltiple de estimación simultanea y comprende tanto el modelo estructural,
como el modelo de. El SEM nos permite encontrar una estimación de relaciones de
dependencia múltiple e interrelacionada, y además tiene la habilidad de representar
conceptos no observados en estas relaciones y estimar la medida de error en los
procesos de estimación. Este tipo de análisis multivariado se puede realizar a mediante
paquetes estadísticos tales como LISREL (Jöreskog&Söborbom), AMOS (Arbuble) de
SPSS, entre otros (González, 1989; Batista y Coenders, 2000; Kerlinger, 2002; Cea
2004).
4. Metodología
El presente estudio se integra en el marco de una investigación asociada al desarrollo de
la tesis doctoral titulada ―Modelo multifactorial para optimización de la productividad
en el proceso de generación de energía eléctrica. Aplicación al caso de las centrales
hidroeléctricas venezolanas‖. Se aplicó el Cuestionario EFO modificado a veinte (200)
individuos que ocupan puestos operativos o personal base, que laboran en centrales
hidroeléctricas de Venezuela.
Se analizaron los datos obtenidos mediante el software estadístico SPSS Statistics 17.0,
con el cual se realizó el Análisis Factorial previo para verificar la presencia de variables
latentes y de relaciones causales entre ellas. Se utilizó el método de Componentes
Principales para la extracción de los factores, con rotación Varimax, para lo cual se le
asignó un número fijo de factores (cuatro) en concordancia con la justificación teórica
(existencia de Factores Individuales, Grupales, Organizacionales y de Resultados).
Para el análisis causal, una vez comprobada la pertinencia del análisis SEM, se utilizó el
software LISREL 8.80 Student, en su versión estudiantil, con el cual se corrió el modelo
propuesto. Se encontraron limitantes en el número de variables que soporta la versión
estudiantil del software, por lo que atendiendo a la parquedad se limitó la cantidad de
variables utilizadas para plantear en el modelo.
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5. Resultados y Análisis
5.1. Análisis factorial
Para conocer las unidades o dimensiones que subyacen en las variables (Kerlinger,
2002; Cea 2004), se realizó la extracción de cuatro factores, utilizando en el SPSS el
método de componentes principales, atendiendo a lo planteado en el marco teórico ya
que se esperan obtener tres dimensiones humanas (individual, grupal y organizacional)
y una dimensión de resultados (organizacional) asociada a la productividad.
Se evaluó el conjunto de datos para establecer si era pertinente un análisis factorial,
dando cómo resultados que el KMO es considerado (0,78), por lo que es posible
sintetizar las variables empíricas en un número menor de factores o componentes (Cea,
2004). Asimismo, se verificaron los KMO individuales presentes en la diagonal de la
matriz anti-imagen, descartando los valores por debajo de 0,50. Igualmente, una elevada
proporción de valores cercanos a 0,0 fuera de la diagonal es indicativa de que el análisis
factorial procede. El determinante de La matriz de correlaciones dio, Determinante =
5,45E-011, valor indicativo de la presencia de intercorrelaciones muy elevadas entre las
variables. Se examinó la comunalidad, eliminándose inicialmente cinco factores cuya
extracción estaba por debajo de 0,50, los cuatro factores extraídos explican el 59,609 de
la varianza de los datos.
Se procedió a realizar una rotación Varimax y se encontró que en el primer factor
(Factor1) cargan todos los factores identificados cómo atribuibles al individuo (6), e
identificados con una ―I‖ al inicio de la etiqueta para facilitar la identificación en el
análisis, en el segundo factor (Factor 2) cargan seis (6) factores atribuibles a las
personas cuando interactúan en grupos, e identificados con una ―G‖ al inicio de la
etiqueta. En el tercer factor (Factor 3) cargan los factores que tienen que ver con lo
estructural de la organización y que afectan al individuo. Es importante destacar que
accidentalidad y formación no cargaron en el Factor 3, pero desde el punto de vista
teórico son factores estructurales. Por último, el cuarto factor (Factor 4) que está
relacionado con los resultados de la organización en términos de productividad. De
acuerdo al planteamiento teórico o sustantivo subyacente en los factores encontrados
podemos afirmar que los cuatro factores conforman cuatro variables latentes o
constructos identificados por el significado que comparten las variables que los
conforman (Kerlinger, 2002; Cea 2004).
De la Matriz de Componentes rotados el Factor 1, está explicado por seis variables
I_ABS (Absentismo), I_INT (Internalización de Objetivos), I_PAR (Participación),
I_MOT (Motivación), I_SAT (Satisfacción en el trabajo) e I_ROT (Rotación), todos
relacionados con los factores psicológicos del individuo o factores internos de la
persona, en cómo percibe lo que le pasa y cómo reacciona ante los estímulos del
entorno. Esto nos permite sugerir que el Factor 1 conforma una variable latente,
explicada por las variables observables señaladas y que denominaremos Factores
Individuales.
De acuerdo a lo planteado, el Factor 2 está explicado por G_REC (Recreación), G_COH
(Cohesión), G_MOR (Moral), G_CON (Conflicto), todos relacionados con los factores
psicosociales que experimenta el individuo cuando interactúa, o socializa con otros en
grupos con un objetivo común. Esto nos permite sugerir que el Factor 2 conforma una
variable latente, explicada por las variables observables señaladas y que denominaremos
Factores Grupales.
Asimismo, el Factor 3 está explicado por O_HAB (Habilidades Interpersonales de la
Dirección), O_FLE (Flexibilidad), O_ENF (Énfasis en el Logro), O_GES (Gestión de la
Información y la comunicación), O_SUE (Sueldos y Salarios), O_FOR (Formación y
Desarrollo), O_ACC (Accidentalidad) y O_CAL (Calidad), todas relacionados con los
factores estructurales de la organización que afectan la actuación del individuo. Esto
nos permite sugerir que el Factor 3 conforma una variable latente, explicada por las
variables observables señaladas y que denominaremos Factores Organizacionales.
Por último, el Factor 4 está explicado por O_PRO (Producción), O_CRE (Crecimiento),
O_EFI (Eficiencia), todas relacionadas con los de resultados de la organización como
consecuencia del manejo que las personas realizan de los recursos disponibles y de sus
decisiones. Esto nos permite sugerir que el Factor 4 conforma una variable latente,
explicada por las variables observables señaladas y que denominaremos Productividad.
5.2. Análisis del modelo
Una vez establecidas la existencia de relaciones latentes inmersas en el conjunto de
variables observadas y que pueden ser agrupadas por constructos sustentados
teóricamente, se procedió al estudio de las relaciones causales presentes entre las
variables latentes encontradas, para determinar las relaciones causa efecto presentes
(Batista y Coenders, 2000). En la tabla 1, se muestra la especificación del modelo.
Tabla 1. Especificación del modelo.
Variables latentes
Etiqueta
Tipo
Efectos
Variables Observables
o Indicadores
Factores Individuales
FACT_IND
Exógena
Directo en PRODUCTI
Covarianza entre
FACT_GRU y
FACT_ORG
I_PAR
I_MOT
I_SAT
Factores Grupales
FACT_GRU
Exógena
Directo en PRODUCTI
Covarianza entre
FACT_IND y FACT_ORG
G_REC
G_COH
G_MOR
Factores
Organizacionales
FACT_ORG
Exógena
Directo en PRODUCTI
Covarianza entre
FACT_IND y FACT_GRU
O_HID
O_FLE
O_FOR
Factores de Resultado
o Productividad
PRODUCTI
Endógena
R_PRO
R_EFI
La solución estandarizada resultante de correr los datos en el software LISREL8.80
versión estudiantil se muestra en la figura 2, la cual presenta cómo quedó configurado
finalmente el modelo, luego de realizar varias corridas para ajustar los parámetros a las
zonas de aceptación. Los principales ajustes se muestran en la tabla2. Los índices de
ajuste globales indican un ajuste razonable del modelo, lo cual es corroborado por los
índices de ajuste incrementales, ya que sugieren la aceptación del modelo, dichos
ajustes se muestran en la tabla 2.
2049
Figura 2. Solución estandarizada del modelo propuesto, arrojada por LISREL8.80.
Tabla 2. Los ajustes del modelo, de acuerdo al LISREL.
Estadístico
Valor de aceptación
Valor del modelo
Decisión
χ2(Satrorra-Bentler)
p>0,05
χ2=38,954 (p = 0,0372)
No aceptación
Razón χ2/gl
<2
1,55816
Aceptación
RMSEA
<0,05
0,053
Error razonable
NFI
>0.95
0,972
Regular
NNFI
>0,95
0,977
Aceptable
CFI
>0,95
0,989
Correcta estimación
IFI
>0,95
0,990
Aceptable
CN
>200
227,383
Aceptable
GFI
>0,90
0,949
Aceptable
AGFI
>0,90
0,865
Ajuste Mediocre
PGFI
>0,90
0,359
No aceptación
La figura 3 muestra el diagrama de los residuos estandarizados que están muy cercanos
a la línea de aceptación, lo cual pudiera corregirse al incluir otras variables en el modelo
que no fueron consideradas por limitaciones de la versión estudiantil del software
utilizado.
Figura 3. Qplot de los residuos estandarizados del modelo propuesto, arrojada por LISREL8.80.
2050
6. Conclusiones y recomendaciones
Se encontró la presencia de causalidad en el modelo propuesto. Los datos analizados
arrojaron una estructura latente de cuatro factores que de acuerdo a la teoría se
denominaron Factores Individuales, Factores Grupales, Factores Organizacionales y
Factores de Resultados, los tres primeros son dimensiones del Factor Humano y el
cuarto de la Productividad.
Se corroboró la existencia de una dimensión psicológica, psicosocial y estructural en los
factores evaluados. Se obtuvieron las relaciones causales entre los factores previamente
definidos como constructos y la productividad, con base a la teoría de referencia y a los
resultados arrojados por el modelo.
La motivación, la Participación y la Satisfacción Laboral, forman parte de los Factores
Individuales que inciden en la productividad.
De acuerdo a los índices de ajustes globales e incrementales el modelo es aceptado,
teniendo en cuenta que por limitaciones del número de variables aceptadas por el
software estudiantil, fue limitada. Los resultados obtenidos representan los resultados
parciales de una investigación de mayor alcance que se está realizando. El modelo que
incluyan un mayor número de variables y que respeten el principio de parsimonia y los
ajustes formarán parte de resultados de una tesis doctoral en curso.
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Management, Winter 2004, Vol. 43, No. 4.
Samaniego, C. (1998). Absentismo, Rotación y Productividad. Introducción a la
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Steers, R., Porter, L., y Bigley, G. (2003). Motivation and work behavior. New York:
McGraw-Hill.
Tolentino, A. (2004). New Concepts of Productivity and its Improvement. European
Productivity Network Seminar, Budapest, 13-14 May 2004.
... En un estudio previo realizado con la finalidad de establecer los factores humanos que inciden en la productividad (Cequea et al., 2010), se encontró una estructura latente de cuatro factores que de acuerdo a la teoría se denominaron Factores Individuales, Factores Grupales, Factores Organizacionales y Factores de Resultados, los tres primeros son dimensiones del Factor Humano y el cuarto de la Productividad. ...
... En dicho estudio se corroboró la existencia de una dimensión psicológica, psicosocial y estructural en los factores evaluados. Se obtuvieron las relaciones causales entre los factores previamente definidos como constructos y la productividad, con base a la teoría de referencia y a los resultados arrojados por el modelo (Cequea et al., 2010). ...
... Además, autores como Parra (1998) Sumado a los factores, tal como señala Cequea et al., (2010), la dimensión organizacional que hace referencia a las decisiones y directrices impartidas por la organización respecto de la productividad, influye y se conjuga con las dimensiones psicológica y psicosocial que se experimentan en el ambito laboral y que a su vez reprecuren sobre la labor del trabajador y el colectivo de colaboradores. ...
... Cabe subrayar que para la presente investigación se aborda la motivación desde los factores extrínsecos e intrínsecos, desde la óptica laboral propiamente dicha donde lo extrínseco está relacionado con todos aquellos factores y aspectos sobre los cuales la empresa desde su esfera gerencial y administrativa tiene total dominio (Peña, 2015;Sánchez, 2008); y donde lo extrínseco está relacionado con todo aquellos factores y aspectos externos a la empresa sobre los cuales la misma carece de intervención directa, relacionados con la individualidad de los colaboradores como personas independientes (Cequea, et al., 2010). ...
... Estas dos variables influyen en la productividad de las empresas. 4 La motivación es una variable compleja, infinita y constante, inherente a las personas. 5 Se asocia al esfuerzo para conseguir logros organizacionales a través del logro de satisfacciones individuales. ...
... La importancia de este estudio radica en la capacidad que tiene la motivación, denominada una variable individual, de influir en el clima organizacional de la empresa y en consecuencia, en la productividad como lo plantean Cequea, Rodriguez-Monroy, y Nuñez. 4 Por tal motivo, se requiere que los dirigentes desarrollen las capacidades y estrategias para gestionar esta variable humana en la empresa. 21 El presente documento tiene como objetivo, realizar una aproximación al clima organizacional de una empresa promotora de salud a partir del análisis de los niveles de motivación de los empleados. ...
... Likewise, it is a non-physical, abstract concept; they are hypothetical constructions that we elaborate to explain the observable variables [39]. Regarding the human factors that influence the measurement of productivity and according to the theoretical review, the investigations of [38], [39], [40], [41], [42], [43], [44], and [45] there is a classification of criteria associated with the human factor from the individual, group and organizational dimensions:  Individual factors: in this category, the criteria are related to the individual's psychological processes or internal aspects of the person, how they perceive what is happening and how they react to environmental stimuli, observable variables: absenteeism, internalization of objectives, participation, motivation, job satisfaction [38].  Group factors: the variables are related to the psychosocial processes that individuals experience when they interact or socialize with others in groups with a common objective, observable variables: recreation, cohesion, morale, and conflict [38]. ...
Article
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In this article, a comparison between nine traditional models of productivity measurement and a transdisciplinary model is made. The study includes a description of the characteristics, advantages, and disadvantages of the most used models worldwide by for-profit organizations, as well as those of a new transdisciplinary model. The scientometric and bibliometric analyses are the primary sources in the definition of the representative elements of each model and the particularities that influence the measurement of company productivity. In addition, applied research is used through inquiry to professionals from different areas, businessmen, employees, and researchers related to the manufacturing area, with the aim of obtaining differential information about the models. The results indicate that the use of the total productivity measurement model predominates due to ease of implementation; on the other hand, data envelopment analysis (DEA) is little used because it is strongly impacted when comparing multiple variables; economic models are generally used to estimate government taxes. Finally, the research shows that the generalization of the use of a transdisciplinary model to measure productivity is feasible; however, the model requires an integral structure that allows it to adapt to changing global conditions.
... Con base en los estudios de Díaz y Aroche (2020), Valle Baeza (1991), Krugman (1997), Cequea et al. (2010) y López (2012) se abordará la variable dependiente productividad a través de los siguientes indicadores: competencias personales; bienestar laboral; efectividad, eficiencia y eficacia; trabajo en equipo y consecución de objetivos. Al mismo tiempo la variable independiente pandemia por covid-19 se tratará según la experiencia, criterio y objetivos de los propios autores de esta investigación, pues no existen teorías o antecedentes de contraste, a través de dos indicadores: percepción sostenibilidad organizacional y toma de decisiones, así como efecto pandemia covid-19 sobre las condiciones laborales y condiciones diarias. ...
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¿Cómo se ha visto afectada la productividad de la organización del sector eléctrico colombiano motivo de estudio por causa de la pandemia de covid-19? Para comprender este problema, el objetivo de esta investigación ha sido analizar la relación y el impacto de los efectos de la pandemia sobre la productividad de una organización del sector eléctrico colombiano a través de un diseño no experimental, transversal, correlacional/causal. Como resultado, se establece una relación importante de 0,627 entre las variables pandemia de covid-19 y productividad. Además, se confirma una percepción organizacional de adaptación a las nuevas condiciones laborales fuerte o muy fuerte del 92,3%, fortaleciéndose también la apreciación personal de productividad laboral en este nuevo escenario de trabajo pues el 75,22% de los encuestados consideran que ha aumentado desde que trabajan en casa.
... Similarly, mindfulness has been positively associated with a number of strengths that are important for successful job performance; such as emotional intelligence [18], self-compassion and tolerance of ambiguity [19], coping skills [16], and management self-efficacy [20]. Regarding the above, the scientific literature raises the importance of some psychological variables such as satisfaction with life, affects and various aspects of personality in promoting positive job performance [21]. ...
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Mindfulness-based interventions (MBI) are a recognized effective psychological practice characterized by attention control, awareness, acceptance, non-reactivity, and non-judgmental thinking obtained through the practice of meditation. They have been shown to be useful in reducing stress and enhancing well-being in different contexts. In this research, the effectiveness of an MBI was evaluated on variables that can promote successful job performance such as mindfulness trait, positive and negative affect, forgiveness, personality strengths and satisfaction with life. The intervention was carried out through a smartphone application called “Aire Fresco” (Fresh Air) during 14 days in the middle of the quarantine produced by the Covid-19 pandemic. The study sample was composed of 164 Spanish people who were distributed in two groups: control group and experimental group, which were evaluated before and after the intervention. The MANCOVA performed showed an overall positive effect of the intervention on the variables evaluated. The different ANCOVAs carried out showed that the intervention was beneficial in increasing mindfulness trait, reducing negative affect or increasing life satisfaction, among others. Our study is, as far as we know, the first to demonstrate the effectiveness of a brief intervention in mindfulness conducted using a smartphone application in Spanish.
... In addition, Saari and Judge (2004) already in 2010 identified various authors who have mentioned the effect exerted by the human factor in the productivity and performance of organizations (Cequea et al. 2010;Jones and Chung 2006). Among the various factors that relate to the human factor and its impact on productivity are the motivation, job satisfaction, participation, learning and training, communication, work habits, the labor climate, attitudes and feelings, decision-making, the solution of conflicts, ergonomics, leadership and management style, the organizational culture, the training and the rewards (Antikainen and Lönnqvist 2006). ...
Chapter
The Project Portfolio Problem (PPP) has been solved through different approaches. The success of some of them is related to a proper application of the decision-maker’s preferences, and a correct identification of organization’s resource practices and conditions. However, there are still a small number of classes of PPP that have been solved using these approaches, and there is also a need for increasing them. Due to this situation, the present research develops a strategy, based on ant colony optimization that incorporates the decision-maker’s preferences into the solution of a case of PPP under conditions of synergy, cannibalization, redundancy, and with interactions between projects. The algorithm was experimentally tested, and the results show a good performance of it over a random set of instances.
... In addition, Saari and Judge (2004) already in 2010 identified various authors who have mentioned the effect exerted by the human factor in the productivity and performance of organizations (Cequea et al. 2010;Jones and Chung 2006). Among the various factors that relate to the human factor and its impact on productivity are the motivation, job satisfaction, participation, learning and training, communication, work habits, the labor climate, attitudes and feelings, decision-making, the solution of conflicts, ergonomics, leadership and management style, the organizational culture, the training and the rewards (Antikainen and Lönnqvist 2006). ...
Chapter
The processes developed in manufacturing enterprises are evaluated permanently by different key performance indicators (KPI) to measure their competitiveness. Some of these KPI come from various approaches as the economic, environmental, and social under a sustainable perspective. Within the economic dimension are used indicators such as process time, level of product quality, on-time delivery to the customer, and cost per hour of production. For the environmental dimension, it is assessed the environmental impact in the form of gaseous emissions, solid waste and energy consumption, this is due to incentives and government regulations and the opportunity to reduce costs generated by their irrational use. Similarly, the social dimension has been valued through the recurrent indicator of the number of accidents. The purpose of this chapter is to provide a theoretical framework of how the human factor, since the social, economic, and environmental dimension, affects the productivity; as well as the indicators commonly used in the measurement of performance, the variables that are considered in its measurement and the way companies innovate processes to obtain competitive advantages of this factor. That is why the Toyota Production System (TPS), the Ford Production System (FPS), and the Caterpillar Production System (CPS) are analyzed and contrasted as referents to world class because of maintaining the best production practices. Finally, it aims to highlight the future trends in its consideration to evaluate the overall performance of the organizations, this with the aim to highlight those factors that have a positive effect on strengthening the competitiveness of enterprises.
Thesis
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En esta investigación se desarrolla un nuevo modelo de medición de la productividad para empresas del sector industrial, en el cual el conjunto de variables es elegido con fundamento en el elemento Transdisciplina de la Complejidad. La visión transdisciplinar que envuelva la educación, el entorno mutable, las características personales, el comportamiento social y la historia, está presente como requisito necesario del modelo.
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El presente trabajo de investigación se realiza con la finalidad de identificar como se asocia el recurso humano con la productividad en las micro y pequeñas empresas (Mipes) desde el punto de vista de la cultura organizacional, la evaluación del desempeño, el liderazgo y la importancia de las políticas y reglas de la organización. El método utilizado es cuantitativo y descriptivo derivado de un proyecto de investigación con la Red Latinoamericana de Administración y Negocios (RELAYN), los sujetos de estudio son directivos o responsables de las unidades económicas de todos los sectores económicos en Mérida, Yucatán. Abstract The present research work is carried out in order to identify how human resources are associated with productivity in micro and small companies (mypes) from the point of view of organizational culture, performance evaluation, leadership and importance of the policies and rules of the organization. The method used is quantitative and descriptive derived from a research project with the Latin American Business and Administration Network (RELAYN), the study subjects are managers or responsible for the economic units of all economic sectors in Mérida, Yucatán.
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This article identifies three major gaps between HR practice and the scientific research in the area of employee attitudes in general and the most focal employee attitude in particular—job satisfaction: (1) the causes of employee attitudes, (2) the results of positive or negative job satisfaction, and (3) how to measure and influence employee attitudes. Suggestions for practitioners are provided on how to close the gaps in knowledge and for evaluating implemented practices. Future research will likely focus on greater understanding of personal characteristics, such as emotion, in defining job satisfaction and how employee attitudes influence organizational performance. © 2004 Wiley Periodicals, Inc.
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ormación, productividad y competencia laboral en las organizaciones % INTRODUCCIÓN La formación tiene muchas expresiones y finalidades en la vida de las personas y en la sociedad. En este documento se analizará una de esas expresiones, que es su vinculación con la productividad y las condiciones de trabajo en las organizacio-nes. La productividad se define en su expresión más elemental como la relación entre insumo y producto. La mejora de esa relación, conllevaría teóricamente a mayores niveles de bienestar. Este axioma es cuestionable por múltiples razones. Sobre todo porque las estadísticas nacionales o de empresas no consideran todos los insumos posibles. Especialmente omiten aquellos que no tienen precio, pero que sí tienen valor social, como por ejemplo la afectación del medio ambiente, el dete-rioro de las condiciones de trabajo, la fatiga física y mental de los trabajadores, el estrés, para mencionar algunos. Lo mismo se puede argumentar para los produc-tos: que no necesariamente son todos socialmente útiles e incluso llegan a des-truir activos sociales y naturales (medio ambiente, por ejemplo), con lo que la productividad puede resultar negativa para muchos países y empresas, si se toma-ran en cuenta esas variables (OIT, 2000). Consciente de estos problemas en la medición, no cualquier mejora en la producti-vidad en las organizaciones/empresas es socialmente deseada; solamente aque-lla que nace de una gestión socialmente responsable. Respetando esta delimita-ción, la productividad se convierte en la base del bienestar. Es en este sentido que se emplea el término productividad en este trabajo. La identificación de los determinantes de la mejora de la productividad en las orga-nizaciones ha sido objeto de estudio de muchos analistas a lo largo del último siglo, algunos enfatizando aspectos teóricos, otros empíricos. Entre ellos figuran los que han estudiado los determinantes del impacto de las iniciativas de forma-ción en la productividad. Abunda también la literatura de tipo normativo sobre gestión de productividad y capacitación, dirigida a gerentes y directores de organizaciones, o a ejecutores de programas de capacitación.
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The hypothesis that human capital increases productivity is tested using data from a sample of low value-added microenterprises. A special attribute of this paper is the join treatment of formal learning or training in education institutions, and informal training by experience of the owner in the firm management. Following previous studies, the relation between human capital and productivity is determined by estimating production functions with the inclusion of dummy variables to control for formal education and informal training by experience. Evidence of the linkage of human capital and productivity is reported. It is also reported that both types of investment in human capital have asymmetrical contribution to productivity, where the impact of experience is predominant. This allows concluding that the long-run existence of the firms in the sample is explained by the accumulation of experience in the management. Returns to education occur primarily for technical education and are lower than those generated by experiential learning in the firm management.
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Productivity is a key determinant for the success of any organisation. This holds true also in the case of knowledge-intensive organisations. Traditional productivity measures are based on measuring the quantities of outputs (i.e. products and services) produced as well as the inputs used in the production process. However, these quantitative methods cannot usually be applied to knowledge work because of, e.g., the qualitative nature of the output of knowledge work. Therefore, there is a need for a new measurement method that knowledge-intensive organisations could use in managing their productivity. Subjective productivity measurement (SPM) is a measurement approach that collects information about productivity through a questionnaire or an interview targeted to an interest group. This paper introduces a specific SPM method, "Knowledge Work Productivity Assessment" (KWPA). It is especially designed for measuring productivity in knowledge-intensive organisations. KWPA can be used to identify possible problems in factors of productivity as well as targets for development. It consists of a combination of a questionnaire and several employee interviews. The results of the questionnaire provide an overall description of various factors related to productivity while the interviews provide more in-depth information of specific issues. The implementation of KWPA has contributed to the verification of its applicability. The method has been gone through a change from something usable in research also to a practical tool that can identify problems in drivers of production as well as indicate lower levels of productivity. KWPA has also passed the weak market test of the constructive research approach, when one of the participant organisations adopted it as a part of their continuous productivity assessment.
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Understanding what determines workplace performance is important for a variety of reasons. In the first place, it can inform the debate about the UK's low productivity growth. It also enables researchers to determine the efficacy of different organizational practices, policies and payment systems. In this article, we examine not the determinants of performance but how it is measured. Specifically, we assess the alternative measures of productivity and profitability that are available in the 2004 Workplace Employment Relations Survey (WERS). Previous WERS have been an important source of data in research into workplace performance. However, the subjective nature of the performance measures available in WERS prior to 2004 has attracted criticism. In the 2004 WERS, data were again collected on the subjective measure but, in addition, objective data on profitability and productivity were also collected. This allows a comparison to be made between the two types of measures. A number of validity tests are undertaken and the main conclusion is that subjective and objective measures of performance are weakly equivalent but that differences are also evident. Our findings suggest that it would be prudent to give most weight to results supported by both types of measure.
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This study examines two questions: when do firms make greater use of subjectivity in awarding bonuses, and what are the effects of subjectivity on employee pay satisfaction and firm performance? We examine these questions using data from a sample of 526 department managers in 250 car dealerships. First, the findings suggest that subjective bonuses are used to complement perceived weaknesses in quantitative performance measures and to provide employees insurance against downside risk in their pay. Specifically, use of subjective bonuses is positively related to: (1) the extent of long-term investments in intangibles; (2) the extent of organizational interdependencies; (3) the extent to which the achievability of the formula bonus target is both difficult and leads to significant consequences if not met; and (4) the presence of an operating loss. Second, we find that the effects of subjective bonuses on pay satisfaction, productivity, and profitability are larger the greater the manager's tenure, consistent with the idea that subjectivity improves incentive contracting when there is greater trust between the subordinate and supervisor.
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Productivity is an important success factor for all organizations and, thus, it should also be managed. Productivity measurement is a traditional tool for managing productivity. There are several different methods for productivity measurement. In certain situations, these traditional methods may not be applicable suggesting that there is a need for other kind of measures. An alternative approach for the traditional methods is subjective productivity measurement. Subjective productivity measures are not based on quantitative operational information. Instead, they are based on personnel's subjective assessments. The data is collected, e.g., using questionnaires. The objective of the paper is to present subjective productivity measurement as a new and potential managerial tool for productivity measurement. In addition, some evidence regarding the practicality and usefulness of the method is presented. The paper is based in reviewing studies in which subjective productivity measurement has been used. At the moment, there are only a few experiences regarding the use of subjective productivity measures. There are several problems regarding the validity, reliability and practical using principles of the measures. Despite the problems, subjective productivity measurement appears to be very potential method for measuring productivity in situations where the objective methods fail.
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There is growing evidence that human resources are crucial to organizational success, and may offer the best return on investment for sustainable competitive advantage. The purpose of this article is to analyze what constitutes competitive advantage from traditionally recognized sources. We then turn to treating human resources as a capital investment for competitive advantage. Specific attention is given to increasingly recognized human and social capital and the newly proposed positive psychological capital. After providing the theoretical and research background, attention is given to guidelines for how to practically manage human, social, and positive psychological capital for competitive advantage. (PsycINFO Database Record (c) 2012 APA, all rights reserved)