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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 sí 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.
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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.
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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.
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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.
Referencias
Antikainen, R y Lönnqvist, A. (2006). Knowledge Work Productivity Assessment.
Institute of Industrial Management. Tampere University of Technology. P. O. Box 541,
FIN-33101 Tampere, Finland.
Balaguer, A. (2009). Dirección de Personas, un timón en la tormenta. Ediciones Díaz
De Santos. España.
Batista, J., Coenders, G., (2000). Modelos de Ecuaciones Estructurales (modelos para el
análisis de relaciones causales). Editorial La Muralla, S.A., Madrid.
Camisón, C. y Cruz, S. (2006). La medición del desempeño organizativo desde una
perspectiva estratégica. Creación de un instrumento de medida. Revista Europea de
Dirección y Economía de la Empresa, vol. 17, núm. 1, 2008. pp. 79-102.
Cea, M. (2004). Análisis multivariable. Teoría y práctica en la investigación social.
Editorial SÍNTESIS, S.A. Madrid.
Charles, D. (2001). Exploring the human capital contribution to productivity, and
profitability, and the market evaluation of the firm. Tesis doctoral. University School of
Business and Technology. Saint Louis, Missouri.
Delgadillo, L. (2003). Modelo para evaluar la productividad en micro, pequeñas y
medianas empresas de la cadena productiva de la electrónica, la informática y las
telecomunicaciones en el estado de Jalisco, México. 27 Congreso Nacional de
Estadística e Investigación Operativa. Lleida, 8-11 de abril de 2003. Universidad de
Guadalajara.
Duarte, E. (2006). Estudio de motivación, actitudes y productividad en empleados del
sector maquilador del noroeste de México. Proyecto de Disertación Doctoral. CETYS
Universidad. Mexicali, B.C. a 28 de Abril de 2006.
Fernández-Ríos, M. y Sánchez, J., (1997). Eficacia organizacional. Concepto, desarrollo
y evaluación. Díaz de Santos. Madrid.
2051
Forth, J. y McNabb, R. (2007). Workplace Performance: A comparison of subjetive and
objetive measures in the 2004 Workplace Employment Relations Survey. WERS 2004
Information and Advice Service Technical Paper No. 2.
Gibbs, M., Merchant, K., Van der Stede, W. y Vargus, M. (2003). Determinants and
effects of subjectivity in incentives. University of Southern California, Leventhal
School of Accounting, Los Angeles.
Grandas, N. (2000). La cultura de la confianza como generador de Productividad en las
organizaciones. Universidad de los Andes, Facultad de Ingeniería, Departamento de
Ingeniería Industrial.
González, P. (1989). Aplicación del LISREL al análisis del rendimiento estudiantil.
Revista Economía Nº4, 1989. 55-73.
Jones, E., Chung, C. (2006). A methodology for measuring engineering knowledge
worker productivity. Engineering Management Journal. Vol. 18 No. 1.
Kemppilä, S. and Lönnqvist, A. (2003) Subjective Productivity Measurement. The
Journal of American Academy of Business, Cambridge, Vol. 2, No. 2, pp. 531-537.
Kerlinger, F. y Lee, H. 2002. Investigación del Comportamiento. Métodos de
Investigación en Ciencias Sociales. McGraw-Hill. México.
López, C., Fernández, K. y Mariel, P. (2002). Departamento de Econometría y
Estadística Universidad del País Vasco Lehendakari Aguirre 83,E48015 BILBAO,
Spain. 9 de octubre de 2002.
Luthans,F. y Youssef, C. (2004). Human, Social, and Now Positive Psychological
Capital Management: Investing in People for Competitive Advantage. Organizational
Dynamics, Vol. 33, No. 2, pp. 143–160, 2004.
Maroto, A., y Cuadrado, J. (2008). Evolución de la productividad en España. Un
análisis sectorial 1980-2006. Economía Industrial, 367: 15-35, 2008.
Mertens, L. (2002) Formación, Productividad y competencia laboral en las
organizaciones. Cinterfor/OIT.
Moyes, G., Owusu-Ansah, S., Ganguli, G., (2006) Factors Influencing the level of job
satisfactios of hispanic accounting professionals: a percentual survey. Journal of
Business & Economic Studies, Volume 12, No. 1, Spring 2006.
Mungaray, A. y Ramírez-Urquidy, M. (2007). Human Capital and Productivity in
Microenterprises. Universidad Autónoma de Baja California. Consulta Online at
http://mpra.ub.uni-muenchen.de/4064/. MPRA Paper No. 4064, posted 07. November
2007/ 03:39.
Parra, F. (1998). El objeto olvidado de la sociología. Universidad Complutense de
Madrid. Facultad de Ciencias Políticas y Sociología. Paper 56.
Perea, J. (2006). Gestión de recursos humanos: enfoque sistémico en una perspectiva
global. Revista IIPSI. Facultad de Psicología. UNMSM. Vol. 9. N° 1. Pp. 109-122.
Pérez, J y Amador C. (2005). Desarrollo de una Escala para Medir la Motivación
Laboral del Empleado Puertorriqueño. Revista Interamericana de
Psicología/Interamerican Journal of Psychology - 2005, Vol. 39, Num. 3 pp. 421-430
Prokopenko, J. (1999). La Gestión de la Productividad. Editorial LIMUSA, S.A. de
C.V. México.
Quijano, S. (2006). Dirección de Recursos Humanos y Consultoría en las
organizaciones. Icaria Editorial, S. A. Barcelona.
Rodríguez, L. (2004). Los Modelos de Ecuaciones Estructurales. Anuario de pedagogía
N°6 pp. 311-333. Universidad de Zaragoza.
2052
Saari, L. y Judge, T. (2004). Employee attitudes and job satisfaction. Human Resource
Management, Winter 2004, Vol. 43, No. 4.
Samaniego, C. (1998). Absentismo, Rotación y Productividad. Introducción a la
Psicología del trabajo y las organizaciones. Ediciones Pirámide, Madrid.
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.