Revista Venezolana de Gerencia (RVG)
Año 29 No. 108, 2024, 1615-1629
octubre-diciembre
ISSN 1315-9984 / e-ISSN 2477-9423
Como citar: Yong-Chung, F., García-Salirrosas, E. E., Bonilla-Bermeo, J. D., y Medina de la Cruz, R. M. (2024). Capital psicológico en trabajadores profesionales peruanos: análisis de factores determinantes. Revista Venezolana De Gerencia, 29(108), 1615-1629. https://doi.org/10.52080/rvgluz.29.108.9
Capital psicológico en trabajadores profesionales peruanos: análisis de factores determinantes
Yong-Chung, Felipe*
García-Salirrosas, Elizabeth Emperatriz**
Bonilla-Bermeo, Jeniffer Denisse***
Medina de la Cruz, Rose Marie****
Resumen
La fuerza de trabajo en los países iberoamericanos, evoluciona hacia una mayor presencia de trabajadores con educación superior, así el objetivo de esta investigación es determinar la influencia de algunos factores del capital psicológico en los trabajadores activos con título universitario en Lima Metropolitana. Además de analizar la relación entre el capital psicológico y el stress ocupacional en los mismos trabajadores. A través de un estudio de enfoque cuantitativo, de diseño transversal y no experimental, se aplica una encuesta a 395 trabajadores profesionales activos, los datos obtenidos son analizados empleando un modelo de ecuaciones estructurales basadas en covarianzas. El estudio demuestran la existencia de una relación causal significativa entre el balance trabajo-vida y el capital psicológico, asimismo, se comprueba una relación significativa entre los premios e incentivos y el capital psicológico. Finalmente, la investigación concluye que el apoyo social y la autoconfianza son los determinantes clave en el efecto positivo que el balance trabajo-vida y los premios e incentivos tienen sobre el capital psicológico.
Palabras clave: capital psicológico; balance trabajo-vida; premios e incentivos; stress ocupacional; trabajadores con educación superior.
Recibido: 18.05.24 Aceptado: 10.07.24
* Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Email: Felipe.yongchung@hotmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6495-6197
** Universidad Autónoma del Perú. Email: egarciasa@autonoma.edu.pe. ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4197-8438
*** Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Email: jeniffer.bonilla@unmsm.edu.pe. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9765-1923
**** Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas. Email: rosemariemedinadelacruz@gmail.com. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9057-1979
Psychological Capital in Peruvian Professional Workers: Analysis of determining factors
Abstract
The workforce in Ibero-American countries is evolving towards a greater presence of workers with higher education, thus the objective of this research is to determine the influence of some factors of psychological capital on active workers with a university degree in Metropolitan Lima. In addition to analyzing the relationship between psychological capital and occupational stress in the same workers. Through a quantitative approach study, with a cross-sectional and non-experimental design, a survey is applied to 395 active professional workers, the data obtained are analyzed using a structural equation model based on covariances. The study demonstrates the existence of a significant causal relationship between work-life balance and psychological capital. Likewise, a significant relationship is proven between rewards and incentives and psychological capital. Finally, the research concludes that social support and self-confidence are the key determinants of the positive effect that work-life balance and rewards and incentives have on psychological capital.
Keywords: psychological capital; work-life balance; prizes and incentives; occupational stress; workers with higher education
1. Introducción
El estrés ocupacional es una problemática persistente entre los colaboradores de las empresas (O’Neill & Davis, 2011). Según la Organización Mundial de la Salud (OMS, 2023), “el estrés es un estado de preocupación o tensión mental generado por una situación difícil”, hoy en día esta condición se agrava por el uso intensivo de la tecnología digital (Dragano & Lunau, 2020). Sin embargo, también se tiene documentado en la literatura el fenómeno del capital psicológico, que según Luthans et al, (2007) es el estado psicológico positivo que tiene una persona para enfrentar, de mejor manera, las condiciones agobiantes del estrés. Por su parte, Avey et al, (2011) y Zientara y Kuczynski (2009) señalan que, según sus investigaciones, el capital psicológico se relaciona positivamente con el compromiso, la satisfacción, la autosuficiencia y el bienestar; en cambio, tiene una relación negativa con el estrés y la ansiedad. Estudios recientes en América Latina confirman lo anteriormente señalado. Se encuentra una relación positiva entre el capital psicológico y el compromiso afectivo en los trabajadores en modalidad virtual (Pérez Durán et al, 2023), demostrándose una relación positiva entre el capital psicológico y la satisfacción laboral en el personal docente, particularmente en Argentina (Salessi, 2021).
Por otro lado, el crecimiento de la demanda por educación superior en los países latinoamericanos desde el año 2012, según reporte de la Organización de Estados Iberoamericanos para la Educación (OEI, 2023), registró una tasa de crecimiento promedio, para los países, del 32%. Dentro de este fenómeno también se encuentra el Perú; según el Centro Nacional de Planeamiento Estratégico Peruano (CEPLAN, 2023), el crecimiento de la educación superior ha sido sostenido en los últimos 14 años (2008 al 2022).
El síndrome de agotamiento severo por razones laborales se presenta en más del 70% de los trabajadores en países como Argentina, Chile, Panamá y Ecuador, siendo que en el Perú el 78% de los trabajadores manifiestan haber sentido un extremo agotamiento causado por el trabajo, cifra que representa un crecimiento de 12 puntos en relación con el año 2022 (Chávez, 2023). Se tiene entonces que el stress ocupacional, es un problema actual y que se presentará, según los datos mostrados, en una mayor cantidad de trabajadores profesionales, pues se trata de la fuerza laboral en evolución, tanto en el Perú como en Latinoamérica.
En ambientes laborales estresantes (horarios agotadores, frecuencias de descansos inapropiados, falta de recursos laborales), los profesionales desarrollan una profunda insatisfacción que finalmente determina su salida del puesto laboral (Lu et al, 2017; Said y El-Shafei, 2021). Solamente los trabajadores que tienen la capacidad de adaptarse mejor al ambiente laboral pueden obtener mejores resultados tanto a nivel personal como para la organización (Chen, 2019). Así se tiene que el capital psicológico cumpliría un papel importante, al ser el último recurso interno que tiene el trabajador para combatir los efectos del stress, siendo de esta manera relevante estudiar las variables que influyen sobre este elemento clave del trabajador.
Dentro de estas variables, se menciona en el estudio de Sinniah et al, (2019) al balance trabajo-vida y a los premios e incentivos. En el Perú, los estudios sobre el capital psicológico se enfocan principalmente en sus efectos sobre el stress, el desempeño y la satisfacción laboral en el sector educativo, siendo escasos los estudios sobre las variables que influyen en el capital psicológico de los trabajadores, Sin embargo, uno de estos pocos estudios es el de Estrada-Araoz et al, (2024), quienes identifican una relación significativa entre la carga laboral y el capital psicológico en docentes de educación básica.
De lo planteado, se genera la necesidad de resolver las siguientes interrogantes; ¿cómo influye el balance trabajo-vida en el capital psicológico de los trabajadores profesionales? ¿Cómo influyen los permisos e incentivos en el capital psicológico de los trabajadores profesionales? ¿Es correcto que el capital psicológico tiene un efecto negativo sobre el stress ocupacional en los trabajadores profesionales?
Por lo tanto, surge la necesidad de responder a estas preguntas de investigación, en función de determinar la influencia de algunos factores del capital psicológico en los trabajadores activos con título universitario en Lima Metropolitana para desarrollar un análisis entre el capital psicológico y el stress ocupacional en los mismos trabajadores con la expectativa de que los resultados del estudio puedan contribuir al desarrollo de estrategias efectivas que permitan mejorar el capital psicológico de los trabajadores.
2. Determinantes del capital psicológico
El capital psicológico se refiere a los recursos internos que una persona posee, como la autoeficacia, la esperanza, la resiliencia y el optimismo (Azanza et al, 2014; Zhang et al, 2017). Estos recursos pueden influir en la forma en que las personas enfrentan desafíos, manejan el estrés y persiguen sus metas. Cuando las personas reciben premios por lograr metas o desempeñarse bien, pueden sentirse más capaces de enfrentar desafíos futuros (Rojas, 2007).
Asimismo, los premios y los incentivos pueden aumentar la esperanza al proporcionar a las personas un sentido de dirección y propósito (Valencia & Castaño, 2022). Saber que hay una recompensa esperando al final puede ayudar a las personas a superar obstáculos y mantenerse enfocadas en sus objetivos a pesar de los contratiempos (Zurita et al, 2023). En el mismo sentido, los premios y los incentivos pueden fomentar el optimismo al crear una expectativa positiva sobre el futuro (Moccia, 2016).
Por otro lado, el balance entre trabajo y vida personal está estrechamente relacionado con el capital psicológico, ya que ambos conceptos influyen en el bienestar general y la capacidad para enfrentar los desafíos de la vida (Moccia, 2016). Aquí hay algunas formas en que el equilibrio trabajo-vida y el capital psicológico están interconectados: Un buen equilibrio entre el trabajo y la vida personal puede ayudar a reducir el estrés laboral y prevenir el agotamiento (Parray et al, 2023). El capital psicológico incluye características como la autoeficacia, la esperanza, la resiliencia y el optimismo (Azanza et al, 2014; Xu et al, 2022). Un equilibrio saludable entre el trabajo y la vida personal proporciona oportunidades para desarrollar y fortalecer estas características (Lange & Kayser, 2022; García-Salirrosas et al, 2023). Cuando las personas se sienten equilibradas y satisfechas en su vida personal, es más probable que se desempeñen bien en el trabajo (Tian et al, 2019). Las conexiones sociales y el apoyo emocional son componentes importantes del capital psicológico (Kwok et al, 2015), y pueden provenir de amigos, familiares y compañeros de trabajo con quienes se comparten intereses fuera del entorno laboral.
Finalmente, las personas que tienen un alto capital psicológico tienden a tener una mayor capacidad para manejar el estrés y las demandas laborales, lo que les permite afrontar los desafíos con mayor eficacia y mantener una actitud positiva incluso en situaciones difíciles (Kwok et al, 2015).
El capital psicológico puede influir en la forma en que las personas perciben y se adaptan a los cambios en el entorno laboral. Aquellos con un alto capital psicológico tienden a ver los cambios como desafíos manejables en lugar de amenazas abrumadoras, lo que puede reducir la experiencia de estrés asociada con los cambios organizacionales (Li et al, 2021).
Las personas con un alto capital psicológico son más propensas a utilizar estrategias de afrontamiento efectivas, buscar apoyo social y mantener una visión optimista incluso en situaciones estresantes, lo que les ayuda a recuperarse más rápidamente de los desafíos laborales (Krzeminska et al, 2018). Por otro lado, un alto capital psicológico puede ayudar a contrarrestar los efectos del estrés ocupacional, promoviendo un mayor sentido de bienestar en el trabajo y una mayor satisfacción laboral (Mensah & Amponsah-Tawiah, 2016).
En concordancia con lo mencionado anteriormente sobre los determinantes del capital psicológico, se puede afirmar la siguiente hipótesis:
H1. Los premios e incentivos influyen positivamente sobre el capital psicológico.
H2. El balance trabajo-vida tiene una influencia positiva sobre el capital psicológico.
H3. El capital psicológico tiene una influencia negativa en el stress ocupacional.
3. Consideraciones metodológicas del estudio
En este apartado se describe la técnica de recolección de los datos y su proceso analítico. En este sentido, se detallan las características de la población objeto de la investigación, así como la composición del instrumento de recolección de datos que se emplea y, finalmente, se justifican las herramientas de análisis de datos que se aplican.
Al tratarse de un estudio sobre el capital psicológico en trabajadores con instrucción superior, la unidad de análisis incluye a hombres y mujeres económicamente activos y con formación universitaria, en este caso de la ciudad de Lima, Perú. Lo que se busca es lograr una muestra de características uniformes que permitan generalizar los resultados hacia la población (Hernandez et al, 2014).
Así, a partir de una población de 1’372,299 profesionales peruanos con trabajo activo en Lima Metropolitana (INEI, 2023), el estudio calcula con un 95% de nivel de confianza y 5% de margen de error, una muestra que incluye 395 trabajadores activos. Para lograr una muestra probabilística y representativa, se aplica una estrategia de estratificación geográfica, aplicando el criterio de densidad poblacional por distrito. La aplicación del cuestionario fue realizada entre los meses de noviembre 2023 y abril 2024, de manera autosuministrada a través del correo electrónico. En la Tabla 1 se muestra la información demográfica.
Tabla 1
Características de la muestra
|
Género |
Frecuencia |
% |
|
Total |
395 |
100 |
|
Femenino |
233 |
59 |
|
Masculino |
162 |
41 |
|
Grupos Etarios |
Frecuencia |
% |
|
18 - 25 |
67 |
17.0 |
|
26 - 35 |
221 |
56.0 |
|
36 - 45 |
86 |
21.7 |
|
46 - 55 |
18 |
4.6 |
|
56 - 65 |
3 |
0.7 |
|
Tamaño de la empresa (por número de trabajadores) |
Frecuencia |
% |
|
1 - 10 |
63 |
16.0 |
|
11 - 50 |
99 |
25.1 |
|
51 - 250 |
72 |
18.2 |
|
más de 250 |
161 |
40.7 |
Fuente: elaboración propia con MINITAB.
De las respuestas a las preguntas demográficas se construye la Tabla 1, en donde se destaca que la muestra tiene una predominancia de sujetos del género femenino con un 59.0%, asimismo que la mayoría se encuentra en el rango de edades de 26 a 35 años con un 56.0% y que la mayoría trabaja en medianas o grandes empresas (según el número de trabajadores por empresa) con un 58.9 %. Finalmente, que el puesto de trabajo más recurrente es el de asistente con 21.5%, seguido de analista con 9.6% y ejecutivos con 6.1%.
Para la confección del instrumento de recolección de datos, la presente investigación considera 3 factores influyentes en el capital psicológico: los premios e incentivos, el estrés ocupacional y el balance trabajo-vida. A partir del modelo teórico creado, se confecciona el instrumento de recolección de datos, el cual se adapta de los trabajos de Zientara et al, (2023) y Sinniah et al, (2019), siendo 4 items para el constructo capital psicológico, 3 items para el constructo stress ocupacional, 3 items para el constructo premios e incentivos y otros 4 items para el constructo balance trabajo-vida. Adicionalmente, el instrumento incluye 7 preguntas demográficas. De esta manera, se construye un instrumento de 22 items. La escala de Likert empleada es de 1 a 7 (totalmente en desacuerdo hasta totalmente de acuerdo).
Para el análisis del presente modelo multivariante, se decide aplicar la técnica del modelado de ecuaciones estructurales. Hair Jr. et al, (2021) señalan que el modelo de ecuaciones estructurales se aplica especialmente para el estudio de modelos con múltiples variables, en donde se busca comprender las relaciones existentes entre las mismas. Asimismo, dentro de las variantes de los modelos de ecuaciones estructurales, se encuentra la alternativa empleando las covarianzas; según Dash y Paul (2021), esta alternativa es la más conveniente para estudios de naturaleza causal, como es el caso de la presente investigación. Por lo anterior descrito, se decide optar por la aplicación del modelo de ecuaciones estructurales por covarianzas.
Además, Solakis et al, (2021) explica en su estudio que el modelo de ecuaciones estructurales basadas en covarianzas facilita la comprensión de las relaciones entre las variables de un modelo explicativo técnico. Se caracteriza por el uso de muestras de gran tamaño; en este caso la investigación analiza los datos de 395 individuos encuestados.
Para el procesamiento y análisis de los datos recolectados se emplean los softwares MINITAB ver 21.1.0 y SMART PLS 4.0, para el análisis estadístico descriptivo y para el modelo de ecuaciones estructurales basado en covarianzas, respectivamente. En el último caso, se emplea la versión beta del modelo de ecuaciones estructurales basadas en covarianzas de SMART PLS 4.0.
4. Validación del Modelo Multivariante (CB SEM)
En esta sección se muestran los resultados del análisis inferencial, empleando para ello el modelo de ecuaciones estructurales basadas en covarianzas (CB SEM), siendo que para ello los análisis se ejecutan siguiendo dos etapas secuenciales; a) el análisis factorial confirmatorio (AFC) y b) el análisis relacional entre las variables (Dash & Paul, 2021).
En el diagrama 1 se muestra el modelo de investigación, sometido al análisis de las ecuaciones estructurales basadas en covarianzas. Para considerar al modelo como válido, este se somete a la prueba de análisis factorial confirmatorio (AFC), que para Malhotra et al, (2006) es la prueba que permite minimizar los errores del modelo y así permitir estudiar las verdaderas relaciones entre las variables. El AFC incluye las pruebas de validez convergente, consistencia interna, validez discriminante, prueba de normalidad y el análisis del ajuste del modelo.
Diagrama 1
Modelo de ecuaciones estructurales para análisis factorial confirmatorio
Fuente: elaboración propia con SMART PLS.
La prueba de validez convergente y de consistencia interna es la primera etapa del análisis de validez del modelo y su instrumento. Para la validez convergente se calcula el promedio de la varianza extraída (AVE) y el indicador de confiabilidad compuesta (CR). Según Fornell y Larcker (1981), los valores mínimos aceptables correspondientes son 0.5 y 0.7. En el caso de la consistencia interna, se emplea el alfa de Cronbach cuyo valor mínimo consensuado por los autores es de 0.7 (Hernandez et al, 2014). Finalmente, la carga factorial por indicador no debe ser menor a 0.6 (Dash & Paul, 2021). En la Tabla 2 se muestran los resultados de las pruebas antes descritas.
Tabla 2
Validez convergente y consistencia interna
|
Indicador |
Constructo |
Carga |
Alfa de Cronbach Cronbach |
AVE |
C.R. |
|
Capital psicológico |
|||||
|
CP1 |
Confianza en su propia capacidad |
0.794 |
0.895 |
0.683 |
0.895 |
|
CP2 |
Capacidad de adaptación |
0.837 |
|||
|
CP3 |
Sentido de optimismo |
0.860 |
|||
|
CP4 |
Confianza en el entorno |
0.815 |
|||
|
Premios e incentivos |
|||||
|
PI1 |
Satisfacción salarial |
0.841 |
0.844 |
0.658 |
0.842 |
|
PI2 |
Competitividad salarial |
0.904 |
|||
|
PI3 |
Incentivos económicos frecuentes |
0.670 |
|||
|
Balance Trabajo-Vida |
|||||
|
PBVT1 |
Importancia del Balance Trabajo-Vida |
0.828 |
0.881 |
0.653 |
0.879 |
|
PBVT2 |
Desempeño y balance Trabajo-Vida |
0.890 |
|||
|
PBVT3 |
Políticas de balance Trabajo-Vida |
0.735 |
|||
|
PBVT4 |
Flexibilidad laboral y compromiso |
0.770 |
|||
|
Stress ocupacional |
|||||
|
ST1 |
Demasiada micro gerencia |
0.683 |
0.767 |
0.526 |
0.769 |
|
ST2 |
Problemas de salud |
0.715 |
|||
|
ST3 |
Falta de tiempo para hacer el trabajo |
0.775 |
|||
Fuente: elaboración propia con SMART PLS.
Los resultados obtenidos para cada uno de los indicadores, como se muestra en la Tabla 2, se encuentran dentro de los límites aceptados; por lo tanto, el modelo tiene validez convergente y consistencia interna.
Para el análisis de la validez discriminante, se construye la tabla de Fornell y Larcker, en donde la raíz cuadrada del AVE por constructo debe ser mayor a los valores de correlación con los demás constructos (Fornell & Larcker, 1981). Otra forma de analizar la validez discriminante es a través del índice de hetero rasgos y homo rasgos (HTMT), cuyo valor no debe de exceder 0.85 (Kline, 2010, como se citó en Sinniah et al, 2019). Los resultados de la prueba de Fornell y Larcker se muestran en la Tabla 3 y la prueba de la relación HTMT se muestra en la Tabla 4.
Tabla 3
Validez discriminante (prueba de Fornell y Larcker)
|
Constructo |
CP |
PBVT |
PI |
ST |
|
CP |
0.827 |
|||
|
PBVT |
0.633 |
0.808 |
||
|
PI |
0.195 |
0.101 |
0.811 |
|
|
ST |
-0.099 |
-0.060 |
-0.013 |
0.725 |
Fuente: elaboración propia con SMART PLS.
Tabla 4
Ratio Heterásgos - Homorásgos
|
Constructo |
CP |
PBVT |
PI |
ST |
|
CP |
||||
|
PBVT |
0.643 |
|||
|
PI |
0.174 |
0.128 |
||
|
ST |
0.113 |
0.090 |
0.068 |
Fuente: elaboración propia con SMART PLS.
En las Tablas 3 y 4 se puede observar que los valores de los indicadores de la validez discriminante se encuentran dentro de los límites aceptables. En consecuencia, se considera que el modelo teórico y su instrumento aplicado, presentan validez discriminante.
Una vez hecha la comprobación satisfactoria de la validez convergente, consistencia interna y validez discriminante, se procede al análisis del ajuste del modelo. Para ello se hace uso de diversos indicadores de ajuste. Según Dash y Paul (2021), se deben emplear tres tipos de indicadores de ajuste: los de ajuste absoluto, los de ajuste incremental y los de parsimonia. Para la validez del modelo, se emplean 4 índices de ajuste absoluto (Chi2/df, SRMR, AGFI y RMSEA), 3 índices de ajuste incremental (NFI, TLI, CFI), 1 índice de ajuste de parsimonia (PGFI). Los resultados de los índices y los valores de referencia permitidos se muestran en la Tabla 5.
Tabla 5
Ajuste del modelo correlacional
|
Ajuste del modelo |
Chi2/df |
RMSEA |
SRMR |
AGFI |
NFI |
TLI |
CFI |
PGFI |
|
Resultados |
2.486 |
0.061 |
0.045 |
0.911 |
0.940 |
0.953 |
0.963 |
0.636 |
|
Recomendado |
1 - 3 |
< 0.08 |
< 0.05 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.5 |
Fuente: elaboración propia con SMART PLS.
Se puede apreciar en la Tabla 5 que los valores de todos los índices se encuentran dentro de los límites aceptables. Por lo tanto, se concluye que el modelo teórico y su instrumento tienen ajuste.
Luego de haberse validado el modelo teórico de estudio, se inicia el análisis relacional entre las variables. Como se ha señalado anteriormente, para este fin se aplica el modelo de ecuaciones estructurales basadas en las covarianzas del software SMART PLS 4.0 versión beta. El modelo relacional (diagrama 2) es sometido nuevamente a las pruebas de validez y consistencia, además de las pruebas de ajuste del modelo.
Diagrama 2
Resultados del análisis relacional entre los constructos con bootstraping de 1000 submuestras
Fuente: elaboración propia con SMART PLS.
Ocurriendo que todos los resultados están conformes con los límites aceptables y son muy cercanos a los resultados del modelo correlacional, los resultados de la prueba de ajuste del modelo relacional se muestran en la Tabla 6.
Tabla 6
Ajuste del modelo relacional
|
Ajuste del modelo |
Chi2/df |
RMSEA |
SRMR |
AGFI |
NFI |
TLI |
CFI |
PGFI |
|
Resultados |
2.429 |
0.060 |
0.053 |
0.914 |
0.939 |
0.955 |
0.963 |
0.662 |
|
Recomendado |
1 - 3 |
< 0.08 |
< 0.05 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.90 |
>0.5 |
Fuente: elaboración propia con SMART PLS.
Se concluye, a este nivel de la investigación, que el modelo de estudio propuesto de ecuaciones estructurales basado en covarianzas es válido y confiable.
Para llevar a cabo el análisis relacional, como se mencionó anteriormente, se aplicó la prueba de bootstraping, en este caso con 1000 submuestras. En la Tabla 7 y en la Figura 2, se pueden observar los valores de las cargas por indicador, los errores por variable, el coeficiente de determinación y la significancia de cada relación.
Tabla 7
Resultados del análisis relacional entre los constructos con bootstraping de 1000 submuestras.
|
Hipótesis |
R2 |
Coeficiente de ruta |
Error estándar |
P values |
Validación de la hipótesis |
|
H1 PI -> CP |
0.410 |
0.139 |
0.022 |
0.002 |
Soportada |
|
H2 PBVT -> CP |
0.625 |
0.081 |
0.000 |
Soportada |
|
|
H3 CP -> ST |
0.010 |
-0.098 |
0.078 |
0.071 |
No Soportada |
Fuente: elaboración propia con SMART PLS.
Los datos obtenidos del análisis relacional que se muestran en la Tabla 7, muestran que se tiene un valor de R2 de 0.410 para el constructo de capital psicológico (CP). Según Hair et al, (2011), los valores de R2 de 0.75, 0.50 y 0.25 son percibidos como sustancial, moderado y débil respectivamente, por ello se considera que el resultado de la investigación tiene un nivel moderado.
Los resultados del análisis relacional muestran que la variable balance trabajo-vida es la que mayor influencia tiene sobre el capital psicológico, en este caso de una manera significativa y positiva, al tener un coeficiente de ruta estandarizado de 0.625 y una significancia de 0.000, lo que confirma la H2. Este hallazgo es reforzado por la investigación Moccia (2016), quien señala que el balance, trabajo y vida personal tiene una estrecha relación con el capital psicológico. Asimismo, Kwok et al, (2015) explican que el apoyo emocional es un componente crucial para fortalecer el capital psicológico. Por su parte, Parray et al, (2023) encuentran que el equilibrio entre el trabajo y la vida personal reduce el agotamiento causado por el estrés laboral.
La variable premios e incentivos también muestra un impacto significativo y positivo sobre el capital psicológico de los trabajadores profesionales peruanos, al tener un coeficiente de ruta estandarizado de 0.139 y una significancia de 0.002, lo que confirma la hipótesis H1. Este resultado guarda relación con la investigación de Valencia y Castaño (2022), quienes plantean cómo los premios e incentivos generan en los trabajadores un sentido de dirección, lo que fortalece su capital psicológico.
En esa misma línea, Rojas (2007) sustenta que los premios e incentivos generan un mayor sentido de capacidad y autosuficiencia en los trabajadores, lo cual está directamente relacionado con el capital psicológico, definido por el autor Azanza et al, (2014) como un recurso interno de los trabajadores.
Aunque la literatura resalta el poder del capital psicológico para minimizar los efectos del stress ocupacional (Mensah & Amponsah-Tawiah, 2016; Krzeminska et al, 2018), en este estudio no se logra comprobar la relación inversa entre la variable capital psicológico y el stress ocupacional en los trabajadores profesionales peruanos con una significancia menor a 0.05 (H3). Es probable que el motivo principal sea la mayor autonomía que los trabajadores profesionales tienen de manejar sus propias emociones, resultado de una preparación que les permite contar con mayores recursos para lidiar con contextos laborales adversos (Department of Business Innovation and Skills, 2013). Sin embargo, este argumento tendría que ser corroborado con mayores estudios.
4. Conclusiones
El estudio plantea tres preguntas de investigación que tienen como eje central establecer la relación entre el balance trabajo-vida y los premios e incentivos sobre el capital psicológico, y cómo el capital psicológico puede influir sobre el estrés laboral de los trabajadores profesionales. Los resultados demuestran que el principal causante de fortalecer el capital psicológico del trabajador profesional es el balance trabajo-vida, pero dentro de esta variable, el elemento principal, sobre el cual subyace su influencia, sería el apoyo social que percibe el trabajador de parte de su entorno y que lo fortalece para minimizar los efectos agobiantes del estrés ocupacional. Además, se comprueba la relación causal de los premios e incentivos con el capital psicológico, sustentado por el efecto positivo que se genera sobre la autoconfianza en las capacidades propias de los colaboradores para hacer su trabajo, además de dar un sentido de dirección y esperanza. Sin embargo, no se logra establecer una relación directa entre el capital psicológico y el stress laboral, lo que podría ser profundizado en futuras investigaciones.
Resulta importante mencionar como principal limitación del trabajo el proceso de selección de la muestra, la misma que, por su naturaleza amplia y variada, no permite garantizar la absoluta aleatoriedad probabilística, pudiendo existir implicancias en la generalización de los resultados.
Finalmente, además de la contribución teórica que se proporciona con este estudio, a nivel empresarial estos resultados pueden ser acogidos por las empresas para el desarrollo de estrategias de gestión para la mejora del balance trabajo-vida y de los premios e incentivos (programas de reconocimiento y de apoyo al equilibrio trabajo-vida), pues esto favorece el desarrollo y el bienestar psicológico de los trabajadores, lo que genera un incremento en la motivación y compromiso de los mismos, beneficiando el desempeño individual y eventualmente logrando los objetivos de la empresa.
Referencias bibliográficas
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