Tourism & Management Studies, 12(2), 2016 DOI: 10.18089/tms.2016.12217
RSC y empresas tecnológicas: Un estudio sobre las motivaciones de implantación e integración en empresas
españolas
CSR and technology companies: A study on the motivations of implementation and integration in Spanish companies
Juan Andrés Bernal Conesa
Dpto. de Ciencias Económicas y Jurídicas del Centro Universitario de la Defensa de San Javier (CUD). C/Coronel López Peña s/n. CP 30720, Santiago de la
Ribera (Murcia). jandres.bernal@cud.upct.es
Antonio Juan Briones Peñalver
Dpto. Organización de Empresas de la Facultad de Ciencias de la Empresa de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT), Calle Real, 3, CP 30201,
Cartagena, Murcia. aj.briones@upct.es
Carmen de Nieves Nieto
Dpto. de Ciencias Económicas y Jurídicas del Centro Universitario de la Defensa de San Javier (CUD). C/Coronel López Peña s/n. CP 30720, Santiago de la
Ribera (Murcia). carmen.denieves@upct.es
Resumen
Abstract
En este artículo se propone un modelo de ecuaciones estructurales para
explicar las motivaciones de implantar medidas de Responsabilidad Social
Corporativa (RSC) en empresas tecnológicas españolas y cómo influyen en
la integración de la RSC la presencia de sistemas de gestión normalizados
previos a la implantación de dichas medidas. El análisis de la RSC en
empresas tecnológicas se encuentra en un estado inicial como demuestra
la literatura analizada. Se llevó a cabo un estudio en empresas ubicadas en
parques científicos y tecnológicos españoles. Los resultados del modelo
revelan que existe una relación positiva, directa y estadísticamente
significativas entre las motivaciones, los sistemas de gestión previos, la
implantación de medidas de RSC y la integración real de la RSC en la
organización, y por tanto con implicaciones teóricas y prácticas para la
gestión de la RSC en empresas tecnológicas cubriendo el hueco encontrado
en la literatura.
In this article a structural equation model is proposed to explain the
motivations of implementing Corporate Social Responsibility (CSR)
measures in Spanish technology companies and its linkage with other
standardized management systems before CSR implementation. The
analysis of CSR in technology companies is in an initial state, as shown by
the literature analyzed. The study was conducted in companies located in
Spanish Science and Technology Parks. For this study, a survey was sent
and structural equation model was used.
Model results show that there is a positive, direct and statistically
significant relationship between the motivations, previous management
systems, implementation of CSR and the real integration of CSR in the
organization. The links between the motivations of CSR, CSR actions and
their integration in technology companies are reliably and empirically
demonstrated.
Palabras clave: Responsabilidad social corporativa, motivaciones, empresas
tecnológicas, integración, ecuaciones estructurales.
Keywords: Corporate social responsibility, motivation, technology
companies, integration, structure equation modeling.
Gopalakrishnan, 2001, pag.47). La RSC es una innovación en la
gestión pues contribuye y fomenta: (1) la innovación que resulta
del diálogo con los grupos de interés (stakeholders) tanto internos
como externos a la empresa, (2) la identificación de nuevas
oportunidades de negocio derivadas de las demandas sociales y
medioambientales en productos y procesos más eficientes o en
nuevas formas de negocio dirigidas a la denominada base de la
pirámide, formada por las personas con menos recursos (Prahalad
& Ramaswamy 2004) y (3) la creación de mejores lugares y formas
de trabajar que favorecen la innovación y la creatividad, como las
basadas en mayor participación de los empleados y más confianza
en ellos (Benito-Hernández & Esteban-Sánchez, 2012).
1. Introducción
Si algo caracteriza el entorno empresarial en los últimos años ha
sido la aguda crisis económica sufrida, la cual no puede ser
atribuida meramente a un cambio de ciclo económico sino
también a la ausencia de valores y principios éticos en el
funcionamiento de las organizaciones (Melé, Argandoña, &
Sanchez-Runde, 2011). A lo largo de este periodo se ha puesto de
manifiesto la importancia de la transparencia y la ética como
atributos estrechamente vinculados a la gestión empresarial. Por
tanto, se puede decir que la Responsabilidad Social Corporativa
(RSC) guarda una estrecha relación con los períodos de crisis
económica, en el sentido de que la ausencia de la misma, se
considera uno de los factores desencadenantes de los problemas
financieros (Pérez Ruiz & Rodríguez del Bosque, 2012), al tiempo
que su gestión efectiva puede ayudar a las organizaciones a
minimizar los impactos negativos de la crisis (Janssen, Sen, &
Bhattacharya, 2015).
Por ello, las empresas, deben adoptar prácticas formalizadas de
RSC y, por tanto, establecer aquellos procedimientos y
herramientas que estén alineadas con su estrategia corporativa
(Bocquet, Le Bas, Mothe, & Poussing, 2013), pues la RSC se traduce
en un mayor éxito competitivo (Herrera, Larrán, & MartínezMartínez, 2013), siempre y cuando esté integrada en la
organización y con ello genere una innovación en los proceso de
gestión(Benito-Hernández & Esteban-Sánchez, 2012). Si la RSC
está integrada en los procesos de negocio genera prácticas
innovadoras las cuales pueden ser fuente de una mejora de la
competitividad (Vilanova, Lozano, & Arenas, 2009). Dicha
Por otro lado, las organizaciones están constantemente
adaptándose a los cambios económicos con la intención de tener
mayores posibilidades de supervivencia en el mercado. Un factor
clave para ello es la innovación (Bernardo, 2014). Ésta se puede
contextualizar como “la adopción de una idea o un nuevo
comportamiento en la organización” (Damanpour &
154
J. Bernal-Conesa, A. Briones-Peñalver, C. Nieves-Nieto / Tourism & Management Studies, 12(2), 2016, 154-164
integración puede ser facilitada por sistemas de gestión
normalizados previamente implantados.
producto y proceso, las empresas deben adoptar prácticas
formalizadas de RSC (Boulouta & Pitelis, 2014).
Siendo conscientes de todas estas situaciones, el objetivo de este
artículo es: (1) investigar las motivaciones de las empresas
tecnológicas para tomar parte de las iniciativas de RSC e implantar
actividades y políticas en su seno, integrándolas en el sistema de
gestión propio de cualquier organización y (2) analizar los factores
facilitadores de la implantación e integración de la RSC en el seno
de la organización. Para ello el artículo se estructura con un
apartado (2) de revisión de la literatura para conocer la situación
de la RSC en empresas tecnológicas españolas, sus posibles
motivaciones y cómo es la integración de la RSC en los sistemas de
gestión de la empresa. A continuación se plantea el modelo
conceptual y las hipótesis objeto de estudio (apartado 3). Un
apartado (4) descriptivo de la metodología y técnica empleada
para el estudio para mostrar los resultados obtenidos en el
apartado 5. Para finalizar con un apartado (6) sobre la discusión,
conclusiones y limitaciones del estudio.
Diversos autores (Perrini, Russo, & Tencati, 2007; Spence, 2007)
han señalado el sector como uno de los elementos que inciden
sobre la cultura organizativa a la hora de adoptar e integrar las
prácticas de RSC en los planes estratégicos de las empresas. Así,
por ejemplo, Perrini et al. (2007) detectaron como las empresas
del sector de las Tecnologías de la Información y la Comunicación
(TIC) estaban más predispuestas a controlar e informar sobre sus
comportamientos de RSC mientras que las empresas
manufactureras se interesaban más por motivar a sus empleados
a través de actividades de voluntariado en la comunidad donde
residen.
En determinados sectores tecnológicos, los períodos de desarrollo
de productos son extremadamente largos y las empresas suelen
presentar resultados negativos en los primeros años de vida,
presentado mayores dificultades de financiación. En estos casos,
los indicadores financieros no son efectivos para valorar el
potencial de las empresas, siendo más adecuados los activos
intangibles y los basados en el conocimiento (Quintana García,
Benavides Velasco, & Guzmán Parra, 2013).
2. Revisión de la literatura
Académicamente, la Responsabilidad Social Corporativa(RSC) se
utiliza a menudo como un término general para describir una
variedad de cuestiones relacionadas con las responsabilidades de
las empresas (Hillenbrand, Money, & Ghobadian, 2013). Sin
embargo, no existe una definición universalmente aceptada sobre
la RSC (Dahlsrud, 2008), aunque se puede afirmar que la RSC es,
además del cumplimiento estricto de las obligaciones legales
vigentes, la integración voluntaria en el gobierno y gestión, en la
estrategia, políticas y procedimientos, de las preocupaciones
sociales, laborales, medioambientales y de respeto a los derechos
humanos que surgen de la relación y el diálogo transparente con
sus grupos de interés, responsabilizándose así de las
consecuencias y los impactos que se derivan de las acciones de una
organización (Mendoza, De Nieves, & Briones, 2010). Así pues,
destaca en el estudio de la RSC una perspectiva teórica basada en
la conocida Teoría de los Stakeholders, la cual establece que las
empresas no sólo deben satisfacer a sus accionistas sino también
a una amplia variedad de grupos que puedan afectar o verse
afectados por las acciones de la empresa (Freeman & Reed, 1983).
Entre estos activos intangibles podemos encontrar la RSC, la cual
como demuestran algunos estudios tiene una relación positiva con
el performance (Muñoz, Pablo, & Peña, 2015; Hammann, Habisch,
& Pechlaner, 2009). Además, la actividad desarrollada por una
empresa tiene un alto impacto social cuando ésta opera en el
sector de las tecnologías de la información y las
telecomunicaciones (Luna Sotorrío & Fernández Sánchez, 2010),
ya que se produce una generación de puesto de trabajo
cualificados y fomenta la formación de trabajadores (JiménezZarco, Cerdán-Chiscano, & Torrent-Sellens, 2013; VásquezUrriago, Barge-Gil, & Rico, 2012).
Es por ello que se va a investigar y analizar la situación de las
empresas tecnológicas españolas frente a la RSC, tomando como
punto de partida las ubicadas en parques científicos y tecnológicos
españoles pues en ellos hay una mayor presencia de empresas de
alta tecnología (Vásquez-Urriago et al., 2012).
2.1 Sector tecnológico español y RSC
Por otro lado, en la literatura científica existen numerosos estudios
sobre la RSC tanto en grandes empresas (Melé, Debeljuh, &
Arruda, 2006), como en pequeñas (Baumann-Pauly, Wickert,
Spence, & Scherer, 2013; Vázquez-Carrasco & López-Pérez, 2013)
y en diferentes sectores (Bernal-Conesa, De Nieves-Nieto, &
Briones-Peñalver, 2014; Moseñe, Burritt, Sanagustín, Moneva, &
Tingey-Holyoak, 2013) e incluso alguno que hace referencia a
empresas del sector tecnológico (Guadamillas-Gómez, DonateManzanares, & Skerlavaj, 2010). Se encuentran además estudios
sobre las posibles motivaciones de adoptar la RSC (Graafland &
Schouten, 2012) de forma general y su integración con otros
sistemas de gestión de la empresa (Bernardo, 2014; Von Ahsen,
2014). Sin embargo, no se han encontrado estudios sobre la RSC,
sus motivaciones e integración en empresas tecnológicas, las
cuales son fuente constante de innovación, tanto en procesos
como en productos, ya que el estudio del papel de las empresas
tecnológicas en la gestión ambiental, la sostenibilidad y por tanto
en la RSC está aún en sus etapas iníciales (Wang, Chen, & BenitezAmado, 2015). De hecho para fomentar las innovaciones de
Las empresas ubicadas en los parques científicos y tecnológicos
(PCyT) muestran un mayor esfuerzo en innovación y valoran más
los obstáculos a la innovación (Vásquez-Urriago, Barge-Gil, Rico, &
Paraskevopoulou, 2014) y se aprecia un nivel de cooperación
significativamente mayor en el caso de estas empresas (VásquezUrriago et al., 2012).
El concepto de parque científico se originó a finales de 1950 en el
contexto universitario estadounidense (Jiménez-Zarco et al.,
2013). El éxito de parques tecnológicos como el de Silicon Valley
en California o el de Cambridge en Reino Unido ha influido para
reproducir el modelo en otros países (Ratinho & Henriques, 2010).
En España, los primeros parques surgieron a mediados de la
década de 1980, siguiendo una estrategia de atracción de
empresas de alta tecnología (Jiménez-Zarco et al., 2013) con el
objetivo de contribuir al crecimiento económico y empresarial en
el ámbito local o regional. Actualmente existen 68 parques
científicos y tecnológicos y en ellos se acogen a empresas de
155
J. Bernal-Conesa, A. Briones-Peñalver, C. Nieves-Nieto / Tourism & Management Studies, 12(2), 2016, 154-164
interés (Simon, Karapetrovic, & Casadesus, 2012). Sin embargo en
muchas empresas, la calidad, la salud y seguridad y la gestión
ambiental existen como tres sistemas paralelos (Hamidi, Omidvari,
& Meftahi, 2012). Por lo tanto, un sistema de gestión integrado
(SGI) debe integrar en la actualidad los aspectos (1) centrados
específicamente en la calidad, la salud y seguridad, el medio
ambiente, el personal y las finanzas y (2) de manera general en los
grupos de interés y la responsabilidad para con dichos grupos,
asumiendo por tanto diferentes niveles de integración (Jørgensen,
Remmen, & Mellado, 2006).
origen, naturaleza e intereses distintos: spin-offs académicas de
Base Tecnológica (EBT), Empresas de Base de Conocimiento (EBC)
y start-ups (Jiménez-Zarco et al., 2013).
Los PCyT tienen en común la creación de empresas tecnológicas o
atraer a empresas ya consolidadas para fomentar el desarrollo
regional a través de un enfoque tecnológico y la creación de
empleo y bienestar (Ratinho & Henriques, 2010; Jiménez-Zarco et
al., 2013). Por tanto, los parques tecnológicos estarían
directamente relacionados con dos de las tres dimensiones de la
RSC (la económica y la social) y generarían una red de cooperación
entre empresas tecnológicas, lo cual puede aumentar la capacidad
de general conocimiento y ampliar positivamente las relaciones
con los agentes propios del negocio.
La necesidad de la integración de los sistemas de gestión
individuales tiene sus raíces en la necesitad de utilizar eficazmente
los recursos de la organización (Asif, Searcy, Zutshi, & Fisscher,
2013). En referencia a la integración de la RSC en las empresas la
literatura revela que muy pocas empresas la tienen integrada de
manera efectiva (Bernardo, Casadesus, Karapetrovic, & Heras,
2012; Karapetrovic & Casadesús, 2009), a pesar de los beneficios
que aporta dicha integración (Bernardo, Simon, Tarí, & MolinaAzorín, 2015; Simon et al. 2012).
Además, las empresas pertenecientes a los parques son en
promedio de menor tamaño, tienen una mayor vocación
exportadora, pertenecen más frecuentemente a un grupo de
empresas, son en mayor proporción de reciente creación y tienen
una disminución menos frecuente de la cifra de negocios por venta
o cierre de la empresa (Vásquez-Urriago et al., 2012).
Por ello, el presente estudio parte de la existencia de diferentes
motivaciones, pero queriendo detectar cuales son éstas para las
empresas tecnológicas y si existen “agentes facilitadores” de su
integración.
Como se puede observar las empresas tecnológicas juegan un
papel fundamental pues aportan inversión directa, generan
empleos y ofrecen formación. Pero esta actividad también ha
generado importantes retos sociales y laborales.
3. Modelo conceptual e hipótesis
2.2 Motivaciones de la RSC y su integración
En base a los apartados anteriores y analizando los trabajos
previos en ellos citados referentes a la existencia de diferentes
motivaciones para adoptar una estrategia de RSC en las empresas
y su influencia en ella, y teniendo presente la Teoría de los
Stakeholders, según la cual las empresas deben asumir
responsabilidades respecto a los empleados y clientes como
grupos más relevantes entre otros (Herrera et al., 2013; Hammann
et al., 2009), el presente apartado trata de centrarse en cuáles son
estas motivaciones en las empresas tecnológicas españolas y como
una vez detectadas se puede facilitar una estrategia proactiva en
materia de RSC, proponiendo las siguientes hipótesis de
investigación:
A pesar de la dificultad de aportar una definición de RSC (Dahlsrud,
2008), la idea general que se extrae de todas ellas es que la RSC
supone que las empresas deben llevar a cabo sus negocios de
manera que demuestren consideración para el más amplio
entorno social con el fin de servir de manera constructiva a las
necesidades de la sociedad.
Las motivaciones para la puesta en práctica de la RSC han sido
estudiadas de forma general (Graafland & Schouten, 2012), en
diferentes países (Prajogo, Tang, & Lai, 2012) y sectores,
encontrándose dos tipos diferentes de motivaciones principales:
las externas o extrínsecas a la organización, entre ellas destacan
las de carácter financiero o económico que tienen relación con el
beneficio (Graafland & Schouten, 2012) y las internas o intrínsecas
a la organización , que no solo tienen que ver con el beneficio de
la organización sino también con los valores y creencias del
personal que conforman las organizaciones (Graafland &
Schouten, 2012).
H1: Existen diferentes motivaciones (tanto internas como
externas) (a) que influyen positivamente en la adopción de
medidas de RSC para su implantación definitiva en la empresa y (b)
que influyen en la adopción de otros sistemas de gestión.
H2: (a) la existencia de sistemas de gestión normalizados -de
Calidad (Q), Medioambiente (MA) y/o Seguridad y Salud Laboral
(SST)- previos a la adopción de medias de RSC facilitan la
implantación de la RSC y (b) ayudan (median) a su integración real
en la organización.
Para cumplir con los requisitos de los grupos de interés de un
modo sistemático, las organizaciones emplean diferentes sistemas
de gestión , entre los que cabe destacar la gestión de la calidad, el
medio ambiente, la seguridad y salud laboral, y la responsabilidad
social corporativa (Asif, Fisscher, Bruijn, & Pagell, 2010). Dichos
sistemas aparecen con frecuencia en la estrategia y políticas de
empresa, y además las organizaciones están aplicando no sólo
uno, sino una serie de estándares de sistemas de gestión para
satisfacer sus propias necesidades así como las de los grupos de
H3: La integración de RSC de la empresa se verá afectada de
manera directa y positivamente por la facilidad de implantación de
las medidas de RSC.
Estas hipótesis están resumidas en el modelo conceptual reflejado
en la Gráfico 1.
Gráfico 1 - Modelo conceptual
156
J. Bernal-Conesa, A. Briones-Peñalver, C. Nieves-Nieto / Tourism & Management Studies, 12(2), 2016, 154-164
Motivaciones
Implantación
de medidas
de RSC
H1a
H1b
H3
Integración
RSC real en la
organización
H2b
H2a
S.G. previos
(Q,MA, SST)
(Gallardo-Vázquez & Sánchez-Hernández, 2013), lo que diferencia
a estos modelos con los modelos clásicos de regresión
multivariante.
4. Metodología
Existe una gran variedad de métodos para la agregación de datos
existentes en las ciencias sociales (Rodríguez Gutiérrez, Fuentes
García, & Sánchez Cañizares, 2013), sin embargo éstos no se aplican
de manera general en el campo de la investigación de la RSC. Uno de
los métodos más ampliamente utilizado es el análisis factorial,
principalmente en trabajos cuya base de estudio se basa en
encuestas (Rodríguez Gutiérrez et al., 2013). Para la realización del
análisis se ha recurrido, en este trabajo, a un modelo de ecuaciones
estructurales. Los modelos de ecuaciones estructurales son
procedimientos estadísticos que permiten comprobar la medida de
las hipótesis funcionales, predictivas y causales, siendo estas
herramientas estadísticas multivariantes esenciales para entender
muchos elementos de investigación y llevar a cabo investigación
básica o aplicada en las ciencias del comportamiento, de gestión, de
salud y sociales (Bagozzi & Yi, 2011).
Además, los modelos de ecuaciones estructurales incluyen dos
niveles de análisis, el modelo de medida y el modelo estructural,
(Hair , Sarstedt, Hopkins, & Kuppelwieser, 2014). Es decir, el
modelo de medida verifica cómo las constructos hipotéticos se
miden en términos de las variables observadas (indicadores) y el
modelo estructural examina las relaciones entre los constructos
(Chen & Chang, 2011). El modelo estructural trata de realizar un
análisis similar al de la regresión pero con poder explicativo
(Gallardo-Vázquez & Sánchez-Hernández, 2013), estudiando los
efectos directos e indirectos del conjunto de los constructos.
Para la formación de los constructos se ha recurrido a los
siguientes indicadores (Tabla 1), basados no solo en la literatura
consultada (Battaglia, Testa, Bianchi, Iraldo, & Frey, 2014;
Gallardo-Vázquez & Sánchez-Hernández, 2014; Turyakira, Venter,
& Smith, 2014; Asif et al., 2013; Lee, Park, & Lee, 2013) sino
también en la Teoría de los Stakeholders:
En los modelos de ecuaciones estructurales, se asumen relaciones
más complejas (con efectos directos e indirectos) al tiempo que se
trabaja con variables latentes (no observables directamente y que
deben medirse a través de indicadores), llamados constructos
Tabla 1 - Indicadores
externas
internas
Motivaciones
MO1
MO2
MO3
MO4
MO5
MO6
MO7
MO8
MO9
MO10
MO11
MO12
MO13
MO14
MO15
MO16
MO17
MO18
MO19
Mejorar las condiciones laborales de mis trabajadores
Reducir el absentismo laboral
Aumentar la motivación de los empleados
Mejorar las formación y capacitación de los empleados
Mejorar la eficacia y el control de las operaciones
Construir sinergias entre los sistemas de gestión
Cumplir con leyes y políticas gubernamentales
Cumplir indicaciones de: clientes, accionistas, grupos ecologistas,…
Mejorar las relaciones con la comunidad donde está asentada la organización
Salvaguardar los derechos de los consumidores
Reducir las reclamaciones de los clientes
Proteger al medioambiente
Favorecer el desarrollo sostenible
Mejorar la imagen de la empresa al coincidir con acciones de la competencia
Ser homologado como proveedor de organismos públicos
Ser homologado como proveedor de organismos privados
Reducir las sanciones de organismos públicos
Obtener ayudas o subvenciones de organismos públicos
Cumplir con requisitos de terceras partes, (p.e. administración, entidades financieras, etc.)
Implantacion
Im1
Existe un conocimiento previo sobre las dificultades de implantación
Im2
Existen ventajas de tener un sistema de gestión normalizado, p.e, estandarización de procesos, formación del personal
Im3
Se conocen los procesos de auditoría interna y externa para la certificación
Im4
Se conocen los requisitos de los diferentes sistemas, (p.e. cumplimento legal, revisión por la dirección, auditorias, indicadores…)
Im5
Surgen sinergias entre los sistemas (comparten recursos, documentación común, etc.)
Integración
157
J. Bernal-Conesa, A. Briones-Peñalver, C. Nieves-Nieto / Tourism & Management Studies, 12(2), 2016, 154-164
Int1
Int2
Int3
Int4
Int5
Comparten recursos
Comparten procedimientos documentados
Comparten requisitos
Se unifica el manual de gestión
Comparten personal
Sistemas de Gestion Previos
SGP1
Existe un departamento de gestión encargado de todo
SGP2
Los trabajadores conocen los sistemas de gestión y los aplican diariamente sin dificultades
SGP3
Los sistemas certificados son en sí el sistema de gestión de la organización y por tanto el certificado no es una cuestión de imagen
Nota: Indicadores en negrita son aquellos que fueron validados en este estudio para las diferentes escalas de los constructos.
(4) PLS puede estimar modelos con muestras pequeñas, de hecho,
los algoritmos de modelado de PLS tienden a obtener resultados
con altos niveles de potencia estadística (Reinartz, Haenlein, &
Henseler, 2009), incluso cuando el tamaño de la muestra es muy
modesto (Rigdon, 2014). Por lo tanto, y siguiendo a Henseler et al.
(2014) utilizamos PLS como un instrumento estadístico destacable
para la gestión y la investigación de las organizaciones, ya que
varios estudios han indicado que el tamaño de muestra necesario
está entre 30 y 100 casos si tenemos como mínimo 3 o 4
indicadores por constructo (Hair et al., 2014; Roldán & SánchezFranco, 2012). Además, una simulación Monte Carlo realizada por
Chin y Newsted (1999) muestra que PLS pueden recoger
información significativa del tamaño de las muestras tan bajas
como 20 (Reinartz et al., 2009). Por tanto se considera que nuestra
muestra es suficiente como para llevar a cabo un análisis
estadístico de modelización de ecuaciones estructurales basadas
en mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM).
Para la elaboración de este estudio en el que se incluye tanto el
examen de las relaciones entre los constructos como el análisis de
las hipótesis mencionadas en la Gráfico 1, se diseñó un
cuestionario especifico, utilizando la escala Likert 1-5 (1
«totalmente en desacuerdo» y 5 «totalmente de acuerdo»),
debido a que un gran número de preguntas hacen referencia a
cuestiones que no pueden ser cuantificadas con un valor concreto
(ejemplo: Implantar medidas de RSC para aumentar la motivación
del empleado). En general, el cuestionario incluía preguntas
relacionadas con las motivaciones de implementación de la RSC, la
integración con otros sistemas de gestión, su facilidad de
integración, la adopción de una estrategia de RSC y los grupos de
interés para la organización, en línea con otros estudios (GallardoVázquez & Sánchez-Hernández, 2013; Prajogo et al., 2012; de
Godos Díez, Fernández Gago, & Cabeza García, 2012; Law &
Gunasekaran, 2012; Díez & Gago, 2011).
Para la recogida de datos, se enviaron invitaciones mediante email
para el acceso al link del cuestionario. Esta metodología tiene sus
ventajas, pero no está exenta de inconvenientes, por ejemplo la
tasa de respuesta se ha estimado alrededor de un 11% más baja
en comparación con otros métodos más tradicionales de encuesta
(Sánchez-Fernández, Muñoz-Leiva, & Montoro-Ríos, 2012), sin
embargo, autores como Hung y Law (Hung & Law, 2011) sugieren
que, a pesar de sus desventajas, los beneficios de las encuestas
online superan los inconvenientes.
5. Análisis estadístico de los datos y resultados
Los datos cuantitativos se recogieron a través de las respuestas
que los directivos y personal altamente cualificado de empresas
tecnológicas españolas- ubicadas en parques científicos y
tecnológicos- realizaron a similitud de estudios previos (GallardoVázquez & Sánchez-Hernández, 2013) (Law & Gunasekaran, 2012).
Entre las distintas preguntas incluidas en el cuestionario se
encontraban las relacionadas con las motivaciones que llevaban a
los encuestados a adoptar medidas de RSC y su facilidad de
implantación e integración en la empresa.
Para el desarrollo del trabajo empírico se ha realizado una
encuesta online, recibiéndose durante el año 2014 un total de 98
cuestionarios, de los cuales se consideran validos para este estudio
sobre motivaciones de la RSC, un total de 56 ya que éste es el
número de empresas que habían emprendido medidas de RSC (o
tenían intención de hacerlo) y por tanto tenían motivaciones sobre
la RSC. La población objeto del estudio fueron 489 empresas
contactadas, por tanto se tiene una tasa de respuesta válida de un
11.45% con un error del 12.35% para p=q=0.5, para una nivel de
confianza del 95 %; z=1.96.
El software utilizado fue SmartPLS 2.0 M3, desarrollado por Ringle,
Wende y Will en 2005. Dado que SmartPLS es un modelo de
estimación y análisis PLS-SEM, utiliza el proceso de estimación en
dos pasos (Chin et al. 2003), evaluando el modelo de medida y el
modelo estructural (Hair et al., 2014). En primer lugar, se estima el
modelo de medida, donde se determina la relación entre los
indicadores y el constructo (Roldán & Sánchez-Franco, 2012) y en
segundo lugar, se realiza la estimación del modelo estructural,
donde se evalúan las relaciones entre los diferentes constructos, a
través de los coeficientes path, su nivel de significación (R2
Coefficent of determination) y la redundancia validada cruzada (Q2
Cross-validated redundancy) (Hair et al., 2014).
La técnica elegida dentro de ecuaciones estructurales es la
conocida como Partial Least Squares (PLS),por diferentes razones
pues: (1) se ha utilizado previamente en las investigaciones
relacionadas con la tecnología (Wang et al., 2015); (2) el uso de PLS
se ha recomendado cuando el conocimiento teórico sobre un tema
es escaso (Hair et al., 2014) -como es el caso de RSC y empresas
tecnologías- y además PLS es más adecuado para aplicaciones
causales, predictivas y de construcción de teorías (análisis
exploratorio) (Henseler et al., 2014; Roldán & Sánchez-Franco,
2012); (3) PLS puede estimar modelos con indicadores reflexivos y
formativos sin ningún problema de identificación (Vinzi, Chin,
Henseler, & Wang, 2010) porque trabaja con compuestos
ponderados en lugar de factores (Gefen, Rigdon, & Straub, 2011);
5.1 Análisis modelo de medida
En el modelo de medida se definen los constructos latentes que
van a ser utilizados en el modelo asignándole indicadores a cada
uno, por tanto, se contemplan las relaciones entre cada constructo
y sus indicadores basándose en el cálculo de los componentes
principales. En los modelos de medición reflexivos, este análisis se
lleva a cabo con referencia a los atributos de fiabilidad individual del
indicador, la fiabilidad del constructo, la validez convergente (Fornell
158
J. Bernal-Conesa, A. Briones-Peñalver, C. Nieves-Nieto / Tourism & Management Studies, 12(2), 2016, 154-164
constructo (Carmines & Zeller, 1979). Teniendo en cuenta los
valores iníciales obtenidos se han eliminado del modelo, mediante
procesos iterativos de depuración, los indicadores reflectivos que
no cumplían el criterio de fiabilidad individual, hasta conformar el
número de indicadores definitivos para cada uno de los
constructos (Gallardo-Vázquez & Sánchez-Hernández, 2014a). En
este estudio, todos los indicadores reflexivos tienen cargas por
encima de 0.71 (cifras en negrita en la Tabla 2).
& Larcker, 1981; Tenenhaus, Vinzi, Chatelin, & Lauro, 2005) y la validez
discriminante (Hair, Sarstedt, Ringle, & Mena, 2012).
La fiabilidad de cada elemento individual se evalúa mediante el
análisis del factor de cargas estandarizadas (λ), o correlaciones
simples de los indicadores con su respectivo variable latente
(Roldán & Sánchez-Franco, 2012) o constructo (Hair et al., 2014).
La fiabilidad del elemento individual es considerado adecuado
cuando un indicador tiene un λ mayor que 0.707 en su respectivo
Tabla 2 - Cargas y cargas cruzadas para el modelo de medición
Indicador
Motivaciones
Implantación
Integración
SG previos
MO11
MO14
MO15
MO16
MO17
MO18
MO19
MO7
Im1
Im2
Im3
Im4
Im5
Int1
Int2
Int3
Int4
Int5
SGP1
SGP2
SGP3
0,712
0,716
0,832
0,843
0,854
0,718
0,878
0,758
0,330
0,243
0,290
0,427
0,389
0,353
0,421
0,368
0,411
0,185
0,330
0,367
0,242
0,225
0,382
0,279
0,352
0,251
0,200
0,349
0,402
0,811
0,710
0,898
0,930
0,897
0,632
0,721
0,698
0,642
0,448
0,480
0,534
0,640
0,324
0,347
0,325
0,346
0,284
0,301
0,367
0,216
0,564
0,410
0,601
0,706
0,711
0,900
0,933
0,904
0,925
0,760
0,741
0,636
0,655
0,293
0,337
0,252
0,340
0,253
0,186
0,258
0,230
0,541
0,396
0,564
0,602
0,498
0,654
0,681
0,663
0,715
0,642
0,893
0,882
0,915
En los modelos de medida con indicadores reflexivos, se debe
c) (Hair et al., 2014)
Cronbach (Castro & Roldán, 2013), para evaluar la consistencia
interna de medidas de los constructos. Se interpretan ambos
valores con las directrices que ofrecieron Nunnlly y Bernstein
(1994) los cuales sugieren un valor de 0,7 como punto de
referencia para una fiabilidad modesta aplicable en las primeras
etapas de investigación. En la presente investigación, los cuatro
constructos analizados tienen una alta consistencia interna pues
se superan los niveles recomendados, ya que para la fiabilidad
compuesta, incluso se supera el umbral más restrictivo propuesto
por Nunally y Bernstein (1994) de 0.8 (ver Tabla 3).
Por su parte, la validez discriminante representa el grado en que el
constructo es empíricamente distinto de otros constructos o, en
otras palabras, el constructo mide lo que realmente pretende.
Dicha validez discriminante se analiza mediante dos métodos
(Gefen & Straub, 2005). Por un lado, un método para evaluar la
existencia de validez discriminante es el criterio de Fornell y
Larcker (1981). Este método establece que el constructo deber
estar formado con más varianza de sus indicadores que cualquier
otro constructo. Para corroborar este requisito, la raíz cuadrada de
la AVE de cada constructo debe ser mayor que sus correlaciones
con cualquier otro constructo. Esta condición se cumple para
todos los constructos en relación con sus otras variables (ver Tabla
3). La segunda opción para la verificación de la validez
discriminante, se realiza examinando las cargas transversales de
los indicadores. Este método es considerado a menudo menos
restrictivo (Henseler, Ringle, & Sinkovics, 2009) y requiere que las
cargas de cada indicador en su constructo sean más altas que las
cargas cruzadas (cross-loadings) en otros constructos.
Para valorar la validez convergente se calcula la varianza media
extraída (AVE), la cual deber ser al menos igual a 0.5 (Fornell &
Larcker, 1981) y es equivalente a la comunalidad de un constructo
(Hair et al., 2014), por lo que un AVE de 0.5 demuestra que el
constructo explica más de la mitad de la varianza de sus
indicadores.
c),
Tabla 3 c
coeficientes de validez convergente y discriminante
AVE
Implantación
Integración
Motivaciones
Implantación
0,929
0,9047
0,727
0,8531
Integración
0,948
0,9305
0,785
0,7145
0,886
Motivaciones
0,930
0,9142
0,626
0,4008
0,398
0,791
SG previos
0,924
0,8776
0,803
0,6152
0,756
0,348
SG previos
0,896
Nota: Elementos de la diagonal (negrita) son la raíz cuadrada de la varianza compartida entre los constructos y sus medidas (varianza media extraída). Fuera de la
diagonal los elementos son las correlaciones entre constructos. Para la validez discriminante, los elementos diagonales deben ser mayores que los elementos fuera
de la diagonal.
159
J. Bernal-Conesa, A. Briones-Peñalver, C. Nieves-Nieto / Tourism & Management Studies, 12(2), 2016, 154-164
Así en primer lugar, se aceptarán aquellos coeficientes path, y por
extensión las hipótesis planteadas, que sean significativos según
una distribución t de Student de una cola con n-1 grados de
libertad (Roldán & Sánchez-Franco, 2012). Estos valores (Chin,
1998) deben ser al menos de 0,2 e idealmente superar el valor 0,3.
5.2 Análisis del modelo estructural
Una vez que la fiabilidad y la validez del modelo de medida han
sido establecidas, deben tomarse varios pasos con objeto de
evaluar las relaciones hipotéticas dentro del modelo estructural
(Hair et al., 2014), el cual evalúa el peso y la magnitud de las
relaciones entre los distintos constructos. La bondad del ajuste del
modelo es comprobada a través del análisis del estadístico de la t
de Student, el nivel de significación de los parámetros path
el valor R2 para cada constructo dependiente y la prueba de StoneGeisser (Q2), que consiste en una validación cruzada del modelo
evaluando en qué medida los parámetros estimados son útiles
para predecir las variables observadas correspondientes a estos
constructos (Roldán & Sánchez-Franco, 2012).
(Ramírez-Correa, 2014)
mayores de 0,2 (ver Tabla 4). De acuerdo con Hair et al. (2011) se
utilizó un bootstrapping (5000 remuestras) para generar los
estadísticos t-Student y su errores estándar, lo que nos permitió
evaluar la significación estadística de los coeficientes path (Castro
& Roldán, 2013), como se observa en la Tabla 4.
Tabla 4 - Contraste de hipótesis planteadas
H
Relaciones entre constructos
Standard Error
T Statistics
H1a
Motivaciones -> Implantación
0,2123*
0,0959
2,2133
H1b
Motivaciones -> SG previos
0,3482**
0,1134
3,0714
H2a
SG previos -> Implantación
0,5413***
0,1016
5,3297
H2b
SG previos -> Integración
0,5091***
0,1157
4,3993
H3
Implantación -> Integración
0,4013***
0,1147
3,4996
Nota: t(0.05, 4999) = 1,645158499, t(0.01. 4999) = 2,327094067, t(0.001, 4999) = 3,091863446; * p < 0,05. ** p < 0,01. *** p <
0,001. ns. No significativo (basado en t(4999), test de una cola).
estudios similares (p.e Gallardo-Vázquez & Sánchez-Hernández,
2014b; Wang et al., 2015). Como se puede observar en la Gráfico
2, todos los R2 están entre el mínimo 0.1 y el 0.75, por lo que tienen
una capacidad predictiva en diferente grado.
En segundo lugar, se analiza la varianza explicada. La bondad de un
modelo se determina a través de la fortaleza de cada relación
estructural y se analiza utilizando el valor de R 2 para cada
constructo dependiente. Según Falk y Miller, (Falk & Miller, 1992),
estos valores deben ser superiores a 0.1 para poder considerar que
el modelo tiene suficiente capacidad predictiva. Así pues,
considerando que el R2 es una medida de la exactitud del modelo
(Hair et al., 2014), y que por tanto mide la cantidad de varianza del
constructo que es explicada por el modelo (Serrano-Cinca et al.
2007) con los valores 0.75, 0.50, 0.25, respectivamente, se
describen los niveles sustanciales, moderados o débiles de la
exactitud de la predicción (Hair et al., 2014; Henseler et al., 2009),
aunque se considera que con valores de 0.2 se obtiene un buen
poder explicativo de los constructos (Ajamieh, Benítez, Braojos, &
Gelhard, 2016). La estructura del modelo presentado y las
relaciones que en él se establecen están en línea con otros
Finalmente, el test de Stone-Giesser (Q2) se usa como criterio para
medir la relevancia predictiva de los constructos dependientes
(Roldán & Sánchez-Franco, 2012; Wang et al., 2015) y, por tanto,
es un medio para evaluar la relevancia predictiva del modelo
estructural (Hair et al., 2014). Para modelos reflexivos se utiliza el
índice de redundancia de validez cruzada (Q2) (Castro & Roldán,
2013). Si Q2 es mayor que 0 esto implica que el modelo tiene
relevancia predictiva (Hair et al., 2014), en nuestro caso todos los
Q2 obtenidos tienen signo positivo y son mayores que 0, como se
puede apreciar en la Gráfico 2.
Gráfico 2 - Contraste del modelo propuesto
Motivaciones
R2 =n.a
Q2 =0,627
b =0,212*
Implantación
R2 =0,418
Q2 =0,208
b =0,401***
Integración RSC
R2 =0,672
Q2 =0,519
b =0,509***
b =0,348**
b =0,541***
S.G. previos
R2 =0,121
Q2 =0,098
Los resultados resumidos en la Gráfico 2, confirman que el modelo
estructural tiene una relevancia predictiva satisfactoria para las
tres variables dependientes: los sistemas de gestión previos, la
implantación de RSC y la integración real de la RSC en la
organización, pudiéndose por tanto afirmar que todas las hipótesis
planteadas son aceptadas.
6. Discusión, conclusiones y limitaciones
A la luz de los resultados se confirman las hipótesis planteadas y a
pesar de que la hipótesis H1a confirma que existen motivaciones
para implantar la RSC en empresas tecnológicas están son sólo de
160
J. Bernal-Conesa, A. Briones-Peñalver, C. Nieves-Nieto / Tourism & Management Studies, 12(2), 2016, 154-164
tipo externo no existiendo de tipo interno como sugieren
Graafland y Schouten (2012).
RSC y qué pueden esperar de sus acciones. De hecho, la
confirmación de las hipótesis planteadas y el buen funcionamiento
del modelo nos permiten afirmar que la consideración de la RSC
contribuirá en gran medida a favorecer y estimular el desarrollo
sostenible de las comunidades en las que se asientan las empresas
tecnológicas socialmente responsables.
En referencia a los Sistemas de Gestión Previos (H2), los resultados
si confirman lo sugerido por otros autores (p.e. Battaglia et al.,
2014) en cuanto a que dichos sistemas implantados en la
organización son facilitadores de la integración de la RSC y tienen
efectos indirectos positivos.
Se cree además, que el presente artículo facilitará a los directivos
de las empresas la identificación y el desarrollo de indicadores que
permitan medir las variables involucradas en diagnosticar su
posición con respecto a la RSC.
Una vez que se han adoptados medias de RSC, éstas son asumidas
por la organización y se pueden usar para reforzar la estrategia
corporativa, tal y como sugieren Isaksson et al.(2014) ya que se
produce una integración real (H3) y significativa, por lo que la RSC
forma parte de un intangible estratégico en línea con otros
estudios (Bocquet et al., 2013) que puede contribuir a la
innovación y la competitividad de la empresa tecnológica.
Es, por ello, importante que los empresarios y emprendedores
tecnológicos conozcan sus potencialidades en RSC e integren la
gestión responsable en su estrategia empresarial siendo
conscientes de su relación con la competitividad de la empresa y
su performance, lo que puede ser una futura línea de
investigación, pues dicho análisis daría respuesta a la generación
de un crecimiento inteligente y sostenible.
La aplicación de medidas socialmente responsables no se traduce
únicamente en un posicionamiento ético o moral por parte de las
organizaciones, sino también en la generación de intangibles de
elevado valor estratégico, tales como la reputación corporativa
(Ramos, Manzanares, & Gómez, 2014) o la innovación, que
contribuyan al desarrollo sostenible.
El presente estudio reconoce la existencia de diversas limitaciones
en sus resultados y conclusiones. En primer lugar, una limitación
inicial está relacionada con la noción de causalidad. Aunque la
evidencia es proporcionada por la causalidad del modelo, esto en
realidad no ha sido probado. El presente estudio tiene un enfoque
de modelado asociativo, puesto que va dirigido más hacia la
predicción de la causalidad. Mientras que la causalidad garantiza
la capacidad de controlar los eventos, la asociación (predicción)
sólo permite un grado limitado de control (Falk & Miller, 1992).
En el presente estudio, el objetivo ha sido examinar las
motivaciones de implantar RSC en empresas tecnológicas en
mayor profundidad a través de la aplicación de un modelo
predictivo y un análisis estadístico de mediación, pues, el estudio
del papel de las empresas tecnológicas en la gestión ambiental y la
sostenibilidad está aún en sus etapas iníciales (Wang et al., 2015).
En segundo lugar, otra limitación se encuentra determinada por la
técnica utilizada para el modelo propuesto: ecuaciones
estructurales, que asume una linealidad de las relaciones entre las
variables latentes (Castro & Roldán, 2013).
Los resultados obtenidos muestran que las motivaciones, los
sistemas de gestión previamente adoptados por las empresas y la
implantación de medias de RSC están relacionados entre sí, de tal
manera que los sistemas de gestión previos y la implantación de
medidas de RSC median significativamente en el efecto de la
integración real de la RSC en la organización.
En tercer lugar, las empresas tecnológicas son organizaciones
dinámicas que cambian con el tiempo. En consecuencia, la
investigación futura del mismo debería medir los constructos
analizados a lo largo de varios periodos de tiempo, teniendo en
cuenta la dinámica para configurar las diferentes dimensiones de
la RSC.
A través del estudio realizado, se pretende cubrir el vacío
detectado sobre las motivaciones en empresas tecnológicas para
la implantación de medidas de RSC, ya que si bien existen estudios
previos sobre motivaciones para la RSC, su integración y los
resultados en empresas españolas, estos lo hacen desde un punto
de vista regional (Gallardo-Vázquez & Sánchez-Hernández, 2014a);
Vintró, Fortuny, Sanmiquel, Freijo, & Edo, 2012) o analizando un
único aspecto de dicha relación (Prado-Lorenzo, Gallego-Álvarez,
García-Sánchez, & Rodríguez-Domínguez, 2008). Así pues, la
ausencia de trabajos empíricos previos que analicen las
motivaciones de la RSC en el sector de la tecnología en España y su
integración en la empresa justificó su realización y se considera
que viene a añadir un suplemento investigador a los estudios que
relacionan la RSC y su integración en las empresas, pues dicha
relación no se estudia con un efecto directo únicamente, sino que
incorpora una relación indirecta a través de los sistemas de gestión
previos como variable de mediación parcial.
En cuarto lugar, las limitaciones del uso de características
sectoriales, si bien tienen la ventaja de permitir que el sector
pueda ser analizado a nivel global, muestran poca cohesión,
debido al amplio espectro de empresas, desde unas dedicadas a
diseñar aplicaciones para móviles hasta otras dedicadas a la
seguridad y defensa. En otros subsectores en los que existe una
fuerte conexión entre los miembros, podría generarse una
importante línea de investigación que permitirá avanzar en
nuestra comprensión del efecto de la RSC en el desempeño de la
empresa tecnológica y su posible influencia en la competitividad.
Finalmente, las ventajas y desventajas de la RSC dependerán de las
características del contexto empírico en el que se realice el
estudio.
La principal contribución de este trabajo ha sido demostrar la
vinculación entre, las motivaciones de la RSC, las acciones de RSC
y su integración en las empresas tecnológicas de manera empírica
y fiable. Estos resultados son útiles para los empresarios, para
motivarlos a entender porqué deben esforzarse en innovar
organizativamente y en prestar atención a cuestiones relativas a la
Por último, destacar que no se ha introducido ninguna variable de
control, sin embargo algunas investigaciones previas ponen de
manifiesto que las grandes empresas suelen obtener mayores
resultados económicos, sociales y medioambientales como
consecuencia de una mayor disponibilidad de recursos, lo que les
permite desarrollar un número mayor de actividades de RSC
161
J. Bernal-Conesa, A. Briones-Peñalver, C. Nieves-Nieto / Tourism & Management Studies, 12(2), 2016, 154-164
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(Guoyou, Saixing, Chiming, Haitao, & Hailiang, 2013) por lo que se
podría utilizar el tamaño de la empresa como variable de control.
A pesar de las limitaciones indicadas anteriormente, este trabajo
podría considerarse pionero, ya que representa un punto de
partida para los aspectos de la RSC en cualquier empresa
tecnológica y cubre el hueco detectado en la literatura. Por tanto,
como futuras líneas de investigación se propone poner a prueba
un modelo estructural que analizará la relación causal entre la
motivación de las empresas tecnológicas hacia la RSC y la
integración real en su estrategia empresarial orientado hacia la
competitividad. Los resultados de ese modelo indicarán si las
motivaciones de la RSC explicarían en cierto modo el éxito
competitivo. Si es así, sería una estrategia interesante para las
empresas tecnológicas que la desarrollen determinar (1) cuál es la
intención estratégica de la RSC; (2) participar en la RSC para
obtener un beneficio específico; (3) abordar la RSC como una
inversión en activos intangibles; (4) centrase en una categoría
específica de las partes interesadas (por ejemplo, clientes,
empleados, proveedores, etc.); (5) decidir cómo comunicar la
iniciativa RSC; y (6) diseñar y gestionar el proceso de toma de
decisiones de la RSC.
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Recibido: 19.04.2016
Reenviado: 06.07.2016
Aceptado: 07.07.2016
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