Construcción de indicadores de Capital intelectual
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XIII Congreso Internacional de Investigación en Ciencias Administrativas La administración frente a la globalización: Gobernabilidad y Desarrollo
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XIII Congreso Internacional de Investigación en Ciencias Administrativas
La administración frente a la globalización: Gobernabilidad y desarrollo
5, 6, 7 y 8 de mayo de 2009
La importancia del Capital Humano sobre el Capital Estructural y Relacional de
una Universidad Pública de acuerdo con un análisis factorial confirmatorio
Rosa María Nava Rogel
Facultad de Economía. UAEMEX
XIII Congreso Internacional de Investigación en Ciencias Administrativas La administración frente a la globalización: Gobernabilidad y Desarrollo
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La importancia del Capital Humano sobre el Capital Estructural y Relacional de
una Universidad Pública de acuerdo con un análisis factorial confirmatorio
Resumen
El creciente interés por reconocer los intangibles de cualquier organización y
concretamente el Capital Intelectual, se ha extendido hacia las Instituciones de
Educación Superior (IES), pues para gestionarlo y aprovecharlo primero hay que
reconocerlo. Existen algunos modelos que han surgido con este propósito para
empresas y se han adoptado para IES sin tomar en cuenta sus características
particulares; otros más se han elaborado en forma de reporte, generando tanta
información que la hace poco útil. Por otro lado, los modelos revisados hechos para
estructuras empresariales, establecen que es necesario partir del capital humano, el
estructural y el relacional para poder conformar el Capital Intelectual. Con lo anterior,
existe el riesgo de valuar parcialmente el potencial del Capital Humano existente en
los Profesores de Tiempo Completo (PTC).
Este trabajo presenta una propuesta para identificar los elementos del Capital
Humano, Estructural y Relacional a partir de un análisis factorial confirmatorio, con el
fin de reconocer el Capital Intelectual de una Universidad Pública.
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La importancia del Capital Humano sobre el Capital Estructural y Relacional de
una Universidad Pública de acuerdo con un análisis factorial confirmatorio
Introducción
En las últimas décadas, se han observado cambios más acelerados y drásticos que
en épocas pasadas. Uno de los principales actores para la generación de estos
cambios ha sido el conocimiento, por lo que se ha convertido en la principal ventaja
competitiva de los países más desarrollados (ENTER 2006).
De acuerdo con García (2004), el conocimiento es el conjunto de procesos y
actividades encaminadas a buscar, crear y diseminar el Capital Intelectual para
mejorar globalmente, añadiendo inteligencia, valor y flexibilidad. Para lograr estos
beneficios es necesario reconocer, valorar, impulsar y gestionar al Capital
Intelectual, identificando sus elementos, determinando de un sistema de indicadores
que estén alineados a esos elementos, a su medición y elaboración de un informe
(Rivero y Vega 2003).
Los estudios revisados sobre la valuación del Capital Intelectual en universidades
(Leitner 2002; Fazlagic 2005; Sánchez y Elena 2006; Ramírez, Lorduy et al. 2007),
corresponden a entornos europeos, con medio ambiente y circunstancias diferentes
a las universidades públicas mexicanas, en las que su valuación depende de sus
propios objetivos, estrategias y entorno de actividades (Edvinsson y Malone 1998).
Por otra parte, algunos de los estudios mencionados parten de modelos hechos para
entornos empresariales, como el de Edvisson y Malone (1998) y el Cuadro de
Mando Integral (Kaplan y Norton 2000) en el que establecen que para que se genere
el Capital Intelectual, se requiere del Capital Humano, Estructural y Relacional, pero
reconocen que los elementos que integran a cada uno, dependen del giro de la
organización y el objetivo que se tiene al querer medir a este importante intangible.
Además estudios como el de Yun & Hyo (2006) y Huang (2007) demuestran que el
Capital Humano es el más importante para poder generar el Capital Intelectual.
De aquí que el objetivo de este trabajo sea demostrar que los elementos que
conforman al Capital Humano tienen un peso importante en el Capital Estructural y
Relacional. Para ello, en la primera parte de este trabajo se hace referencia a los
principales autores que han estudiado el Capital Intelectual, la importancia de
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medirlo y sus componentes. En seguida, se explica el análisis que se realizó
partiendo del modelo hipotético para finalmente poder pasar a los resultados
obtenidos de esta investigación.
Para ello se utiliza el método descriptivo (Pérez 1998), comparando y analizando los
diferentes estudios realizados. Dadas las características particulares de cada
organismo académico, este estudio se limita a utilizar indicadores construidos a
partir de información generada y presentada en un anuario estadístico con el fin de
utilizar un modelo estructural (Kline, 2005).
Consideraciones Teóricas
Evolución de la definición de Capital Intelectual
Existen varias concepciones, más o menos uniformes. Para fines de este trabajo, se
destacan las que aportan elementos clave para la definición de indicadores de
Capital Humano, Relacional y Estructural en organismos académicos de una
Universidad Pública Estatal.
A pesar de que se han querido generar nuevas y mejores definiciones, la propuesta
por Edvinsson y Malone (1998) promotores del desarrollo del Capital Intelectual,
parece ser una de las más completas. Para ellos, el término incluye la posesión de
conocimientos, experiencia aplicada, tecnología organizacional, relaciones con
clientes y destrezas profesionales que dan a la empresa una ventaja competitiva en
el mercado. Mencionan que una gran parte del valor de una empresa, es
inexplicable e incontable. Estos elementos son fundamentales tanto para empresas
como para otras instituciones, entre ellas las de Educación Superior.
Aunque Booth (1998) establece más o menos lo mismo, agrega que el Capital
Intelectual también debe verse como la habilidad de una empresa para desplegar
sus recursos dentro de nuevos mercados y para transformar nuevas ideas en
productos y servicios. De acuerdo con su estudio, la verdadera dificultad consiste en
transferir y aprovechar este intangible, para incrementar y acelerar el valor de la
empresa. Si esto se traslada a las universidades públicas estatales, el Capital
Intelectual debería medirse a partir de la generación de productos y servicios hacia
dentro o hacia fuera, así como la formación de personal altamente calificado que
apoyan a empresas, gobiernos federal, estatal y municipal e incluso a otras
instituciones de educación (Barnés 1997). Sin embargo, el principal actor en la
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generación de productos y servicios y la formación de personal, es el Profesor de
Tiempo Completo, ya que entre sus actividades están la de realizar investigación,
docencia y academia (Clark, 2000).
Importancia de medir el Capital Intelectual en IES
A pesar del creciente interés por reconocer los intangibles en cualquier organización
y concretamente el Capital Intelectual, las Normas de Información Financiera1 en
México, Estados Unidos y otros países, prohíben explícitamente reconocer
intangibles generados internamente, a excepción de ciertas partidas particulares
(CINIF, 2005) que a continuación se explican.
La normatividad contable considera que las inversiones realizadas con la finalidad
de desarrollar un intangible, como una marca interna, no cumplen los requisitos de
reconocimiento conforme a estas reglas, puesto que se considera que no es un
recurso “identificable” que sea “controlado” ni que su costo pueda ser valuado
confiablemente (CINIF 2005). Así, las normas de información financiera (NIFs)
delimitan el reconocimiento de intangibles generados internamente, solamente a
costos de desarrollo (UNAM, Coopers et al. 2002). Estas restricciones se establecen
para evitar que se inflen o reduzcan esos valores y con ello, el valor de la
organización, tratando de salvar a los inversionistas de situaciones como las vividas
a partir de la quiebra de la empresa “Enron”2 (Caredda, D’egidio et al. 2004). Sin
embargo, todo parece indicar que el camino para evitar estas situaciones, es más
bien midiendo objetivamente el Capital Intelectual, ya que en el caso citado, se
perdieron la creatividad reconocida y la reputación de la empresa y con ello todos
sus intangibles ocultos e incluso el valor total de ésta, que se dio con la quiebra.
Todo esto porque no se pudo determinar los alcances de haber recibido el premio
otorgado por la revista “Fortune”, generando especulación entre los inversionistas,
situación que quedó fuera del control de la propia empresa.
Bajo este contexto, las autoridades encargadas de establecer las reglas de
presentación de la información financiera, no han podido realizar una regulación
1 Principios que regulan la información presentada en los estados financieros de las organizaciones.
2 El 2 de diciembre de 2001, la quiebra de esta empresa provocó un escándalo a nivel mundial, ya que pocos
meses antes la revista “Fortune” la había premiado como la más creativa de los últimos cinco años, asegurando
que tendría un crecimiento continuo durante toda la década Zamorano, E. (2003). "Hay un rinoceronte en la
sala." Contaduría Pública, CINIF.
.
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sobre la valuación del Capital Intelectual, porque temen que se valúe
subjetivamente. Sin embargo, cada vez son más conscientes de la necesidad de su
valuación (CINIF, 2005).
Por otro lado, el hecho de no medir o informar sobre la propiedad de acceso a
dichos intangibles, crea un daño sustancial para la organización, en forma de costos
excesivos de capital, alta volatilidad y riesgos implícitos en el valor de sus stocks,
inversiones insuficientes y una deficiente asignación de recursos (Caredda, D’egidio
et al. 2004).
Así, mientras no exista una forma uniforme de valuar estos intangibles, lo más
factible es informar sobre el Capital Intelectual en forma independiente a los estados
financieros de las organizaciones (Brooking 1997).
Para la IES es especialmente importante informar, valorar y aprovechar su Capital
Intelectual, ya que, como Gibbons (1998) y Bueno (2002) afirman, juega un papel
fundamental en varias áreas que a la sociedad interesa, pues es la principal
responsable de la formación de personal altamente calificado, tanto para empresas,
organizaciones no lucrativas y gobiernos, como para otras instituciones de
educación. Por lo tanto, la sociedad tiene derecho a saber cómo las IES están
contribuyendo al avance del conocimiento.
Además, muchas de las investigaciones científicas, tecnológicas o humanísticas
existentes, se llevan a cabo dentro de las IES y una parte de dichas investigaciones,
observan problemas que interesan a algunos sectores de la sociedad. Si esos
estudios se difunden, se dará de manera natural una mayor vinculación con la
universidad (Barnés 1997), contribuyendo a incrementar la productividad de varios
sectores.
Estos beneficios, se han demostrado en estudios relativos al desempeño de la
educación superior -traducido en formación de Capital Intelectual- como el realizado
por Salomón (2007).
Para lograr los beneficios arriba mencionados, las IES deben contar con algunos
elementos que actúan en forma conjunta, a los que se les denomina componentes.
En el siguiente apartado, se comenta cada uno de ellos.
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Componentes del Capital Intelectual.
Tomando como punto de partida el modelo de Bontis (2001) que es una
combinación de los modelos de Edvinsson y Malone (1998) y de Roos, Dragonetti &
Edvinsson (1997), se realizó una comparación de los elementos de los Capitales
Humano, Relacional y Estructural que los autores más reconocidos en el tema han
detectado. Dicho modelo establece estos Capitales como partes del Capital
Intelectual3.
Parece ser que, entonces, la clasificación propuesta por Bontis (2001) es la más
aceptable, ya que abarca lo dicho por los otros autores consultados. Además, estos
Capitales son retomados posteriormente por Bueno (2002) en su proyecto
denominado “Intelectus”, en el que logró que algunas Universidades Españolas
reportaran indicadores de Capital Intelectual a la Sociedad.
Estableciendo ya los Capitales que conforman el Capital Intelectual, se analizaron
diferentes definiciones de Capital Humano, Estructural y Relacional de los autores
más reconocidos en la materia.
Como resultado, se tomaron las definiciones propuestas por Euroforum (1998), ya
que contiene la mayoría de los elementos que los autores abordados plantean,
además de que sirvieron para construir el modelo “Intelectus” de Bueno (2002), uno
de los más reconocidos para medir el Capital Intelectual en Centros de Investigación
Europeos.
Descripción del objeto de estudio
La Universidad Pública que se estudió tiene más de 50 años aunque funcionó como
Instituto desde principios del siglo XXI. Tiene presencia en prácticamente todo el
Estado de México y en parte del Distrito Federal. Desde su creación y hasta finales
de los setenta, se han abierto veinte facultades (Peñaloza, 2003), a las que se les
denomina organismos académicos. Si se comparan los organismos que cuentan con
mayor matrícula contra el número de profesores de tiempo completo e
investigadores que existen, el crecimiento no ha sido equitativo: la facultad de
Contaduría y Administración y la de Derecho tienen más de sesenta alumnos por
Profesor de Tiempo Completo (PTC), mientras que el promedio está en veinticinco
3 El modelo de Bontis (2001) llamado “Índice de Capital Intelectual” no es el primero que propone esta
clasificación. Sin embargo, es tal vez uno de los que ofrece más elementos para poder realizar una comparación
adecuada.
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alumnos. Esto repercute, por supuesto, en la poca producción de investigadores:
nuevamente estas dos facultades son dos de las que menos investigación realizan
(figura 1).
En cuanto a los recursos recibidos, esta Universidad Pública obtuvo en ese año para
investigación un subsidio federal 895.5 millones de pesos (mdp), un subsidio estatal
de de casi 1,141 mdp e ingresos propios cercanos a los 542.5 mdp. Esto hace un
total de 2,579 mdp, la mayoría de estos recursos fue para PTC con proyectos en
CONACYT y con perfil PROMEP. Si se toma en cuenta que en el 2007 se
registraron 394 proyectos, en promedio le costó a la Universidad 64.84 mdp cada
proyecto (UAEMex, 2008).
Figura 1: Comparativo de alumnos y maestros en los organismos académicos con mayor demanda
Licenciatura Especialidad Maestría Doctorado Total
Psicología 1.429 1 1.430
Contaduría y Admon. 2.054 178 2.232
Derecho 1.445 168 105 27 1.745
Ingeniería 1.909 73 10 1.992
Medicina 1.230 880 64 5 2.179
Organismos con mayor demanda 8.067 1.048 421 42 9.578
Total universidad 19.096 1.280 780 160 17.726
% que representa 42,2% 81,9% 54,0% 26,3% 54,0%
Organismo AcadémicoAlumnos
Licenciatura Maestría Doctorado Total Registrados S.N.I.
Psicología 6 26 15 47 14 5 30,43
Contaduría y Admon. 5 27 5 37 4 2 60,32
Derecho 4 16 7 27 4 5 64,63
Ingeniería 10 25 17 52 13 9 38,31
Medicina 14 23 10 47 7 7 46,36
Organismos con mayor demanda 39 117 54 210 42 28 45,61
Total universidad 141 349 217 707 176 139 25,07
% que representa 27,7% 33,5% 24,9% 29,7% 23,9% 20,1%
Alumnos
/PTC
Profesor de Tiempo Completo InvestigadoresOrganismo Académico
Fuente: elaboración propia con base a datos de UAEMex, (2008). Agenda
Estadística 2007.
Definiciones de Capital Humano, Estructural y Relacional
A partir de las definiciones propuestas por Euroforum (1998), se elaboraron las
siguientes adaptadas a las Instituciones de Educación Superior.
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Capital Humano: Es el conjunto de conocimientos que el Profesorado ha adquirido a
partir de sus habilidades y competencias apoyado en la capacitación y actualización
académica, así como el trabajo en equipo y que puede generar conocimiento a otros
profesores y alumnos si existe satisfacción, un adecuado liderazgo y estabilidad
emocional.
Capital Relacional: Son las relaciones inter e intrainstitucionales que permiten la
difusión del conocimiento con alumnos, exalumnos, capacitadores, redes de
conocimiento así como los convenios y proyectos con organismos públicos y
privados.
Capital Estructural: Son todos los procesos internos, formas de comunicación y en
general toda la estructura física y organizacional que permite una adecuada
administración del conocimiento.
De acuerdo con Bontis (2001) el Capital Intelectual es la suma del Capital Humano,
Relacional y Estructural; sin embargo, estudios como el realizado por Yun & Hyo
(2006) basado en un modelo de Ecuaciones Estructurales, demuestran que la fuerza
que ejerce cada uno de estos Capitales sobre el Capital Intelectual es diferente. A
partir de estos hallazgos se planteó la siguiente hipótesis.
Hipótesis
Los elementos que conforman al Capital Humano tienen un peso importante en el
Capital Estructural y Relacional en una Universidad Pública.
Método
Después de la exploración de varias técnicas para medir el Capital Intelectual de los
PTC en los organismos académicos, se observó que la forma más adecuada para
llevar a cabo esta investigación es a partir de indicadores construidos con una base
de datos existente (UAEMex 2008) con el fin de que puedan compararse.
Utilizando como plataforma los elementos identificados en cada Capital, se
establecieron los indicadores que conforman el Capital Humano, Relacional y
Estructural. En seguida, se depuraron tomando sólo aquellos que pueden obtenerse
a partir de los reportes oficiales que genera cada organismo académico de una
Universidad Pública, eliminando aquellos indicadores que no se reportan, los que se
pueden obtener sólo a partir de la percepción de los Profesores de Tiempo
Completo, de alumnos y de egresados; los que se generan por Universidad y no por
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organismo académico, así como los que de alguna manera están inmersos en otros
indicadores; como resultado se identificaron siete indicadores de Capital Humano,
cuatro de Capital Estructural y dos de Capital Relacional.
Con el fin de hacer comparable la información obtenida, se relativizaron los datos
(Alvarez y Cadena, 2006) a partir del número de Profesores de Tiempo Completo
que existen en cada organismo académico, obteniendo promedios y desviaciones
estándar muy variables y por tanto, poco comparables. Por ello, se re-escalaron los
indicadores (Kerlinger y Lee 2002) con una base de 10 a 1000.
Con este ajuste en los indicadores, fue necesario comprobar que no existieran datos
que representaran alguna posible linealidad (Kline 2005), verificando la correlación
existente entre ellos, pues como lo establece Anastasi y Urbina (1998), las
correlaciones altas representan una duplicación innecesaria, porque cubren en gran
medida los mismos aspectos. Como resultado, se eliminó el indicador de
“Conferencias Impartidas” porque presenta un alto grado de correlación con el
indicador de “Publicaciones”. Este último se incluyó porque presenta un mayor nivel
de significancia que el eliminado, con respecto a los demás indicadores (figura 2).
Figura 2: Estadísticos descriptivos y correlaciones
Variable Media D.T. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1. SNI. 0.1783 0.1437 1
2. Promep 0.3221 0.1698 0.3993 1
3. Conferencias
impartidas 0.1851 0.2202 -0.1547 0.5037 1
4. Publicaciones 0.3022 0.3328 -0.1636 0.6206 0.9293 1
5. Estudiando posgrado 0.1220 0.0822 0.0971 -0.1655 -0.1147 -0.0895 1
6. Congresos asistidos 0.1529 0.1245 0.0981 0.4707 -0.0078 0.1923 -0.2885 1
7. Cuerpos académicos 0.0973 0.0513 0.6311 0.6268 0.1930 0.1855 0.2013 0.1419 1
8. Alumnos por PTC 0.3263 0.1712 -0.4917 0.1895 0.1906 0.3026 -0.1781 0.2907 -0.2758 1
9. Profesores asignatura
y Medio Tiempo 0.0314 0.0286 -0.3489 -0.0833 0.1420 0.1768 -0.1383 -0.0881 -0.1405 0.6515 1
10. Libros 0.3056 0.2329 -0.3023 0.3046 0.1564 0.3228 0.1919 0.1253 0.0953 0.4547 0.1230 1
11. Cubículos 0.9753 0.3670 0.1273 0.3563 0.2425 0.3404 0.5398 0.2795 0.4559 0.0218 -0.2019 0.1314 1
12. Convenios 0.2613 0.1868 -0.1716 0.2791 0.1861 0.3767 0.2680 0.0906 -0.0705 0.3934 0.2717 0.1915 0.3795 1
13. Proyectos 0.5478 0.2713 0.4773 0.3490 0.1125 0.2153 0.2619 0.3676 0.5043 0.0462 -0.0512 -0.0186 0.5729 0.1748
Correlación muy alta: posible linealidad
Significativa al 95%
Significativa al 90% Fuente: elaboración propia a partir de datos obtenidos en el SPSS 15.0
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El siguiente paso fue realizar un análisis sobre la normalidad de los datos, ya que de
acuerdo con Iglesias y Sulé (2003) y Kline (2005), es de suma importancia para no
realizar inferencias equívocas. Para ello, se analizaron los histogramas de cada una
de las variables, con lo que se decidió ajustar aquellas que no presentaron una
distribución normal. Sin embargo, sólo fue posible realizar dicho ajuste sobre la
variable de “publicaciones”, que además se consideró relevante de acuerdo con las
corrientes teóricas consultadas.
Un indicador que sí tuvo que eliminarse porque no pudo ajustarse a una distribución
normal y porque las teorías consultadas no mencionan sobre éste, fue el de
“profesores de apoyo”.
Indicadores como “SNI”, “Profesores estudiando posgrado”, “Congresos asistidos”,
“alumnos” y “libros” se mantuvieron, aunque no tienen una forma perfecta de
distribución normal, por lo cual se utilizó para el cálculo de la chi-cuadrada el método
de mínimos cuadrados generalizado con condiciones de normalidad multivariable
menos rigurosas que el de máxima verosimilitud (Lévy, 2003).
Una vez depurados los datos (ver figura 3), se construyó el modelo hipotético con
base a lo que los autores arriba mencionados han estudiado (figura 4). Sin embargo,
como los modelos propuestos fueron diseñados para ambientes empresariales más
que académicos, se realizó un análisis factorial confirmatorio bajo el método de
extracción de máxima verosimilitud, ya que de acuerdo con Lévy (2003), conserva
toda la varianza que para este estudio fue sumamente importante (figura 5).
Figura 3: Definiciones conceptuales para los indicadores utilizados
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S.N.I.Profesores que pertenecen al Sistema Nacional de
Investigadores
Prompep Profesores que obtienen estímulos por docencia e investigación
Publicaciones Artículos, capítulos de libros, libros y material didáctico
Profesores estudiando Profesores que han obtenido licencia para estudiar un posgrado
Congresos Congresos nacionales e internacionales a los que han asistido
Cuerpos académicosConstituidos por PTC para generar productos académicos y de
investigación
AlumnosRelación de número de alumnos entre cada profesor de tiempo
completo
LibrosRelación de número de libros en el organismo académico entre
cada PTC
CubículosEspacio físico destinado para que los profesores realicen
actividades de docencia e investigación
ConveniosConvenios realizados con sector público y privado así como con
otras IES
ProyectosProyectos de investigación registrados ante la Secretaría de
Investigación
Capital
Humano
Capital
Estructural
Capital
Relacional
Fuente: elaboración propia. Figura 4. Modelo hipotético del que se parte
Capital
Humano
Cuerpos
Académicos
SNI
Proyectos
Cubículos
Promep
Capital
Estructural
Publicaciones
Alumnos
Libros
Profesores
estudiando
Capital
Relacional
Congresos
Convenios
Capital
Intelectual
Fuente: elaboración propia Figura 5. Matriz factorial rotada
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Capital
Humano
Capital
Relacional
Capital
EstructuralOtros
SNI. 0,8131 0,0387- 0,5541- 0,1714
Promep 0,6843 0,5215- 0,4121 0,2983
Publicaciones 0,2261 0,3270- 0,6175 0,0992
Profesores estudiando 0,2139 0,9100- 0,1708 0,3097
Congresos 0,3479 0,3662- 0,2814 0,2506-
Cuerpos Académicos 0,7595 0,0414- 0,0463 0,2218
Alumnos 0,1472- 0,1995- 0,6154 0,2270-
Libros 0,0060- 0,0196 0,6066 0,2304
Cubículos 0,5060 0,3770 0,4902 0,0149
Convenios 0,1367 0,1264 0,5342 0,1041
Proyectos 0,8141 0,2377 0,1607 0,5038-
C Humano C Relacional C Estructural Otros
SNII 0.8131 0.0387- 0.5541- 0.1714
Promep 0.6843 0.5215- 0.4121 0.2983
Profesores estudiando 0.2139 0.9100 0.1708 0.3097
Congresos 0.3479 0.3662- 0.2814 0.2506-
Cuerpos Académicos 0.7595 0.0414- 0.0463 0.2218
Alumnos 0.1472- 0.1995- 0.6154 0.2270-
Libros 0.0060- 0.0196 0.6066 0.2304
Cubículos 0.5060 0.3770 0.4902 0.0149
Convenios 0.1367 0.1264 0.5342 0.1041
Proyectos 0.8141 0.2377 0.1607 0.5038-
Publicaciones 0.2261 0.3270- 0.6175 0.0992
Fuente: elaboración propia a partir del SPSS 15.0, utilizando el método de máxima verosimilitud
Con la información generada se pudo verificar qué indicadores tienen mayor peso en
el Capital Humano, el Relacional y el Estructural.
Destaca en primer lugar el haber encontrado un cuarto elemento, que a pesar de
que tiene cargas factoriales fuertes, ninguno de los indicadores predominó su peso
en este otro elemento que precisamente se denominó “otros”. Sin embargo,
analizando las cargas de cada elemento –que en su mayoría son importantes-
puede sugerirse que se considere como la sinergia de los tres capitales.
Se reconstruyó el modelo hipotético original, tomando en cuenta las cargas
factoriales establecidas en el análisis factorial confirmatorio. Así, los indicadores de
“profesores estudiando” y “congresos” que se habían establecido originalmente
como parte del Capital Humano, pasaron a formar parte del Capital Relacional, el
indicador de “cubículos” del Capital Estructural, explicó mejor al Capital Humano, el
indicador de “convenios” obtuvo una mayor carga factorial en el Capital Estructural y
no al Capital Relacional como originalmente se había planteado y “proyectos” que
antes estaba adscrito al Capital Relacional pasó como elemento del Capital
Humano. Por último, el indicador “Publicaciones” que originalmente se observó como
parte del Capital Relacional, tuvo un mayor peso en el Capital Estructural. Con estos
cambios el modelo hipotético se modificó como se muestra en la figura 6.
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Figura 6. Modelo hipotético re-estructurado de acuerdo con el Análisis Factorial Confirmatorio.
Capital
Humano
Cuerpos
Académicos
SNI
Proyectos Cubículos
Promep Capital
Estructural
Publicaciones
Alumnos
Libros
Profesores
estudiando
Capital
Relacional
Congresos
Fuente: elaboración propia.
Análisis de los datos
Indicadores
Observando los promedios más altos para los Indicadores de cada Capital (figura 7),
destaca, en primer lugar, la facultad de turismo, que por un lado, es el que tiene el
mayor Capital Humano, Estructural y Relacional, lo que indica que además de contar
ya con varios Doctores, están realizando un esfuerzo adicional por preparar a más
Profesores de Tiempo Completo con este nivel académico y están utilizando las
estructuras y redes para generar conocimiento. Por otro lado es importante señalar
que es el que menos desviación presenta entre sus promedios.
La facultad de ciencias, por su parte, es el que obtuvo el segundo lugar en los
promedios más altos de Capital Humano; sin embargo, no están preparando más
Doctores, por lo que es el que presenta mayor desviación estándar con respecto al
Capital Estructural y Relacional. Ciencias Agrícolas presenta un comportamiento
similar, pero la desviación estándar entre los tres capitales no es tan aguda.
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Figura 7. Promedio de Capital Humano, Estructural y Relacional por cada organismo académico
0.0000
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Promedio CH
Promedio CE
Promedio CR
Fuente: elaboración propia.
Por otra parte, las facultades que presentan menores promedios de Capital Humano,
(Lenguas, Antropología, Derecho y Contaduría), coincidentemente presentan un
promedio similar en su Capital Estructural pero está muy por debajo el Capital
Relacional. Esto quiere decir que a pesar de que tienen una buena estructura para
generar conocimiento, existen pocas redes que les impide tener un crecimiento, es
decir, no realizan acciones para captar conocimiento del exterior.
Por tanto, al analizar los promedios de los indicadores de cada Capital, no puede
aceptarse la hipótesis planteada, ya que no se observó algún patrón de
comportamiento entre los organismos académicos que pueda hacer referencia a que
el Capital Humano actúa como detonante de los otros dos Capitales.
Análisis Factorial Confirmatorio
Observando el Análisis Factorial Confirmatorio realizado para verificar la carga
factorial de cada elemento en los tres tipos de capitales (figura 5), se observó que el
peso que tienen los profesores de tiempo completo adscritos al Sistema Nacional de
Investigadores y los profesores con perfil PROMEP, es importante. Esto concuerda
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con la teoría, ya que el personal que más se prepara puede transmitir mayores
conocimientos.
Sin embargo, de acuerdo con este análisis, el que mayor importancia tiene en la
consolidación de capital humano son los proyectos que se generan para que el
conocimiento pueda aplicarse a solucionar algún problema de la comunidad. Este
hecho demuestra la importancia de la vinculación entre el sector productivo y las
instituciones de educación superior que varios autores han planteado (Bueno, 2000;
Leitner 2002; Fazlagic 2005; Sánchez y Elena 2006; Ramírez, Lorduy et al. 2007).
Esa vinculación es precisamente la que genera que el PTC conciba mayores
capacidades y conocimientos (Pallán, 1997), porque se obliga a estudiar e investigar
para poder sacar adelante esos proyectos, agrandando entonces al Capital Humano.
La siguiente variable a considerar es precisamente la de S.N.I., ya que presenta una
carga factorial fuerte dentro del Capital Humano, pero es interesante el hecho de
que también hay una carga factorial importante en el elemento de Capital
Estructural. Esto puede relacionarse con el hecho de que cuanto más profesores
investigadores reconocidos por este organismo existen, más se le apoya a la
institución que los contrata con financiamiento e infraestructura. Sin embargo, la
carga factorial presentada en el Capital Relacional no es relevante, ya que para el
S.N.I. no es relevante asistir a congresos (a menos que sean expositores) ni estudiar
un posgrado (a menos que sea una estancia postdoctoral). Esto se confirma con la
poca correlación encontrada entre estas variables.
Por orden de importancia, la variable de cuerpos académicos es otro indicador con
peso según el análisis factorial confirmatorio. Esto no es sorpresivo, ya que se ha
comprobado en varios estudios (Euroforum 1998; Nonaka y Takeuchi, 1999) que el
trabajo en equipo genera conocimiento explícito que es mucho más fácil de trasmitir
y multiplicar. Sin embargo, no tiene un peso importante en los otros Capitales. Esto
se confirma observando que las correlaciones más significativas las tiene con
variables que también pertenecen al Capital Humano.
La variable de PROMEP no tiene un peso tan grande como se esperaba, pero es
importante destacar el peso que sí tiene en los otros Capitales. Esto se explica por
todas las actividades que se les pide a los Profesores para poder gozar de este
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estímulo, que como se establece para fortalecer las actividades de investigación y
docencia, tiene que ver con todas las variables de este estudio.
El último elemento que se integró y que no se esperaba dentro del Capital Humano,
fue el de cubículos, que originalmente se había establecido como un elemento del
Capital Estructural. Partiendo de las experiencias observadas en algunos
organismos académicos, este hallazgo puede explicarse si se toma en cuenta que
para que una persona produzca más, requiere su propio espacio, libre de
distracciones, ya sea para realizar investigaciones o para poder atender al
alumnado. Además, al tener su propio espacio, el PTC puede sentir mayor
pertenencia a su organismo académico. Sin embargo, como no existe algún estudio
sobre este fenómeno, puede constituir una línea interesante de investigación. Lo que
sí existe es evidencia que revela que esta variable es una de las que más peso tiene
en el Capital Estructural y Relacional, seguramente porque al contar con un espacio
propicio, puede realizar con mayor eficacia sus actividades como investigador y/o
como docente y puede sacar mayor provecho de lo que estudia o de lo que escucha
en congresos, compartiéndolo con otras personas
Por otra parte, las cargas factoriales presentadas en los elementos del Capital
Estructural tienen pesos similares, destacando moderadamente el indicador de
publicaciones, que originalmente se había establecido como parte del Capital
Humano. Este cambio puede explicarse si se observan los grandes beneficios que
conlleva el escribir: existe un mayor reconocimiento y por lo tanto, se genera una
mayor y mejor estructura para que haya más investigación. Es por eso que en el
modelo se estableció incluso, la relación directa entre las publicaciones y los
congresos a los que asisten los investigadores.
Los siguientes indicadores con mayor peso, originalmente se habían establecido
como parte del Capital Estructural y se confirmó su pertenencia a éste: los alumnos
que existen por cada PTC y los libros que están en la biblioteca. La importancia de
los alumnos en la labor de los PTC´s es indiscutible; a pesar de que al principio de
este estudio se observó que en cuanto mayor es la relación de alumnos por PTC
menos puede hacerse investigación, es importante comprender que el trabajo del
profesor sería muy pobre sin los alumnos: debe haber un equilibrio, porque los
profesores también generan conocimiento si realizan tutorías y están en contacto
con alumnos que generan conocimiento y lo comparten.
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En cuanto al acervo bibliográfico que existe, es un indicador que demuestra la
riqueza de lo que el propio profesor conoce: los libros que se encuentran en las
bibliotecas son, en gran parte, los que donaron los alumnos y son los que
conocieron durante sus años de estudio por recomendación de sus profesores. Este
hecho puede reforzarse con la correlación significativa resultante con los alumnos
por PTC del 90%.
El indicador de convenios fue uno de los que no se esperaban dentro del Capital
Estructural, ya que se había considerado como parte del capital relacional porque es
la formalización del acercamiento que tienen los sectores productivos y otras
instituciones de educación superior con la universidad. Sin embargo, gracias a este
tipo de instrumentos, pueden activarse y actualizarse los procesos, la comunicación
y las estructuras físicas y organizacionales, porque los PTC`s entran a una dinámica
que así los obliga para poder cumplir con lo que se establece en dichos convenios,
pudiendo entonces generar un mayor capital estructural.
El Capital Relacional es el único que cambió todos sus elementos: originalmente se
había establecido como parte de éste los proyectos y convenios y finalmente
explicaron mejor este capital los profesores que están estudiando un posgrado y los
congresos a los que asisten. Si se profundiza, lo que el análisis factorial
confirmatorio arrojó es mucho más explicativo que lo que originalmente se tenía: por
un lado, los profesores que están estudiando un posgrado tienen la oportunidad de
intercambiar conocimientos con sus compañeros y maestros del posgrado, para
después transmitir ese conocimiento a sus compañeros profesores: el hecho de que
estén estudiando, los obliga a hacer este ejercicio, que difícilmente se haría en otras
circunstancias. Por otro lado, el hecho de que los profesores asistan a congresos,
les abre el panorama: se enteran de lo que otros están haciendo e intercambian
ideas, puntos de vista y conocimientos.
El que los maestros se sigan preparando y salgan de su entorno para enterarse de
lo que otros están haciendo, es una rica fuente de difusión de conocimientos, es
decir, de Capital Relacional.
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Resultados
El análisis factorial confirmatorio demostró que la mayoría de los indicadores del
Capital Humano tienen un peso importante en el Capital Estructural y Relacional, ya
que la generación y difusión del conocimiento es un proceso dinámico que requiere
de personas que posean el conocimiento, pero también se requiere de
infraestructura y redes para poder trasmitirlo.
Se encontró una sola variable que sólo presentó carga factorial importante en el
Capital Humano: la de Cuerpos Académicos, por lo que puede afirmarse que las
habilidades para poder realizar labores en equipo repercuten poco en todo el Capital
Intelectual en la Universidad Pública estudiada: los esfuerzos individuales en las
actividades de investigación y docencia son los que más productos generan.
El hallazgo de haber encontrado un cuarto elemento del Capital Intelectual que
representa la sinergia entre el Capital Humano, el Estructural y el Relacional, fue
también importante, pues demuestra que los indicadores no pueden ni deben
etiquetarse como exclusivos de uno de ellos, porque repercuten en todo el Capital
Intelectual, aunque para efectos prácticos y de medición se agrupan.
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Conclusiones
La generación del conocimiento en las universidades parte del Capital Intelectual,
que a su vez parte del Capital Humano de los PTC. Por eso, las universidades
públicas deben redoblar esfuerzos en la contratación y capacitación del personal
docente, preferentemente con perfil de investigadores. Como consecuencia y por
añadidura, se podrán obtener mayores recursos para la compra de acervo
bibliográfico, instalaciones e infraestructura suficiente para poder ofertar una
educación con mayor calidad.
Al mismo tiempo, es necesario que el Estado establezca políticas para incentivar la
investigación dentro de las universidades públicas, en donde deben surgir las
investigaciones dirigidas a resolver problemas reales, es decir, la investigación
pertinente, partiendo de sus profesores de tiempo completo, porque así se generará
un beneficio doble: los profesores realizan una vinculación directa con los
empresarios, obligándose a actualizarse y a capacitarse y además pueden trasmitir
el conocimiento generado en esos proyectos de investigación a sus alumnos,
involucrándolos incluso en la solución de problemas reales y mostrándoles un
panorama más acorde con la realidad sobre el entorno que vive el sector productivo.
Para que las investigaciones realizadas dentro de la universidad garanticen que van
enfocadas a resolver algún problema concreto y de alto impacto a la sociedad, será
importante encargárselas preferentemente a profesores que están inscritos en el SNI
y/o que tengan perfil PROMEP, para que a su vez, pueda generarse una sinergia
positiva dentro de los cuerpos académicos y de los proyectos de investigación con
una orientación de resoluciones prácticas y concretas.
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