La inestabilidad climática, una pérdida en la biodiversidad, la disminución en la calidad de vida, el incremento en las necesidades sociales, y la importancia de una recuperación económica, son temas que requieren una atención considerable, ya que las consecuencias de estas han provocado en la población un efecto negativo en diferentes niveles, involucrando a los individuos en distintos campos de acción (Aguiñaga et ál., 2018; Rodríguez et ál., 2020, 2021). En relación a lo anterior, una corriente de pensamiento dirigido hacia la sostenibilidad ha buscado un compromiso interdisciplinario, en el cual se puedan atender las necesidades a través de diversos enfoques, buscando beneficios en pro del ambiente, la sociedad, y la economía de manera simultánea (Carro et ál., 2017; Feil et ál., 2015; Rodríguez et ál., 2021). En este sentido, un área cuya participación resulta de gran interés e importancia es el contexto empresarial, ya que este forma uno de los principales impulsores hacia el fomento económico de cualquier región, especialmente las micro, pequeñas y medianas empresas (Ayuso y Navarrete-Báez, 2018; Choongo et ál., 2016); así mismo, las actividades que se realizan en dicho ámbito tienen una influencia, positiva o negativa, en el panorama del entorno natural y social derivado del contacto directo que tienen las empresas con la comunidad, teniendo de esta manera la oportunidad de generar una gran aportación hacia los objetivos de la sostenibilidad (Isensee et ál., 2020; Koe et ál., 2014; Lu et ál., 2020).

De manera adicional, se menciona que los posibles efectos favorables y desfavorables provocados en la región, resultan de una vinculación directa con la forma de dirección de las personas que guían a dichas unidades económicas, implicando en gran medida el tipo y diversidad de habilidades y conocimientos con los que cuentan para atender las necesidades (Rodríguez et ál., 2020, 2021), de la perspicacia para identificar y aprovechar las situaciones y convertirlas en oportunidades, y de mantener una flexibilidad de adaptación al cambio (Belz y Binder, 2017; Criado-Gomis et ál., 2017;Rodríguez et ál., 2021).

Derivado de lo anterior, se presenta la necesidad por analizar y determinar la influencia de un conjunto de habilidades relacionadas con el emprendimiento para la generación de la sostenibilidad, por lo que el objetivo del presente estudio se encamina hacia el análisis de las competencias de emprendimiento y la determinación de su influencia en el desarrollo de un comportamiento sostenible en las MiPymes de Tamaulipas, por lo que la pregunta de investigación se establece como ¿cuál es la influencia de las competencias de emprendimiento en el desarrollo de un comportamiento sostenible en las MiPymes de Tamaulipas?.

Para llevar a cabo el análisis propuesto, el fundamento teórico de partida se desprende de la teoría del comportamiento planeado, haciendo particular énfasis en el control del comportamiento percibido como uno de los principales impulsores en la generación de acciones concretas, por lo que a través de una investigación cuantitativa y deductiva ubicada en el Estado de Tamaulipas en México, se utiliza el método de ecuaciones estructurales basados en mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM) a través de un modelo jerárquico de segundo orden, con la finalidad de determinar el nivel predictivo de las habilidades establecidas (competencia para innovar, habilidad interpersonal, y reconocimiento de la oportunidad) en la explicación del comportamiento.

2. El control del comportamiento percibido y la teoría del comportamiento planeado

Para brindar una contextualización al tema de estudio, hablar de un comportamiento es referirse a todas las acciones en donde el individuo tiene voluntad propia de decisión, ya sea para llevar a cabo ciertas actividades o no. Al respecto, se menciona que las conductas se desarrollan en situaciones específicas de acuerdo con la influencia de ciertos elementos implicados, los cuales generan la decisión de actuar (Ajzen, 1991; Fishbein y Ajzen, 1975).

En este sentido, la teoría del comportamiento planeado extiende la explicación de la teoría de la acción razonada, esto al incluir el elemento del control del comportamiento percibido como impulsor en la generación de conductas, añadiéndose de esta manera al componente motivacional de la intención, el cual se describe como el empeño que una persona mantiene con la finalidad de desarrollar un comportamiento. Esta intención, recibe una influencia directa de la actitud, de la norma subjetiva, y del control del comportamiento percibido (Ajzen, 1991).

En relación con lo anterior, el control del comportamiento percibido se establece como la dificultad o facilidad que se percibe para lograr el desarrollo de una conducta, en donde dicha óptica depende de los recursos de la persona, y cuya mejor representación es la confianza que se tenga en las habilidades para ejecutar la acción (Ajzen, 1991). Las habilidades y conocimientos en específico marcan la pauta para el tipo de actividades a realizar, llegando a establecer la diferencia entre quienes llegan a ser emprendedores y aquellos que no (Carland et ál., 1984; Gartner, 1988). Lo anterior resulta de gran interés e importancia para brindar una explicación a la generación de un comportamiento sostenible en el contexto del emprendimiento.

3. Conceptualización del comportamiento sostenible

Una vez descrita la base teórica para la generación de un comportamiento y los elementos implicados, resulta importante determinar la conceptualización del comportamiento sostenible, establecida como un conjunto de acciones o conductas resolutivas, equilibradas, empáticas, conscientes, y de ejecución inmediata, anticipada, desde una perspectiva a largo plazo para el mejoramiento económico, social y ambiental (Jahanshahi et ál., 2017; Rodríguez et ál., 2020; Wu et ál., 2019). En este comportamiento, los individuos presentan una influencia mediante algunos elementos de la personalidad, y los resultados dependen de las competencias reconocidas para generar la acción (Rodríguez et ál., 2021) Es así como se procede a describir las habilidades más representativas en el emprendimiento y en la sostenibilidad, las cuales se toman como base en el presente estudio.

4. Competencias significativas para el emprendimiento y la sostenibilidad

Un estado de alerta, la sensibilidad hacia el entorno y un alto nivel de apreciación para identificar las distintas formas de enfrentar los retos, son factores que permiten detonar una acción, pasando así de la intención a un comportamiento específico (Aparicio et ál., 2016). En este sentido, las destrezas implícitas deben mantener una integración simultánea para la obtención de mejores resultados (Gartner, 1988), por lo que la capacidad para identificar y aprovechar oportunidades, así como una orientación hacia la innovación y la creatividad, forman parte importante para el desarrollo de las actividades en el emprendimiento (Gartner, 1988; Urbano y Pulido, 2008).

Por otro lado, la Organización de las Naciones Unidas (ONU, 2018) establece una serie de pautas que orientan a la generación de la sostenibilidad, cuya preocupación radica en la transformación hacia el bien común por medio de un enfoque de equilibrio para el desarrollo sostenible. En este contexto, diversos investigadores han establecido una serie de habilidades importantes dentro del emprendimiento, con la finalidad de generar un beneficio económico, social, y ambiental, donde el reconocimiento y aprovechamiento de oportunidades, la innovación, y una flexibilidad o adaptación al cambio son elementos clave para su desarrollo (Belz y Binder, 2017; Criado-Gomis et ál., 2017; Patzelt y Shepherd, 2010; Triantafillidou y Tsiaras, 2018). Quien se dedique a este tipo de actividades empresariales, requiere de una sensibilidad y de un equilibrio en su trabajo, así como de una combinación adecuada de habilidades para el logro de los beneficios deseados (Criado-Gomis et ál.., 2017; Divito y Bohnsack, 2017; Sardianou et ál., 2015).

Como se mencionó anteriormente, una convergencia de habilidades se hace presente, en donde el reconocimiento de oportunidades, la innovación, y una habilidad interpersonal resultan ser altamente significativas (Biberhofer et ál., 2019; Chandler y Jansen, 1992; Wesselink et ál., 2015). Al respecto, se menciona que el reconocimiento de oportunidades es una destreza ampliamente reconocida, la cual se refiere a la sensibilidad del emprendedor para identificar coyunturas en el entorno, con la posibilidad de ser aprovechadas a través de soluciones que permitan atender las necesidades presentes (Dahlstrom y Talmage, 2018; Sung y Park, 2018). Autores como Buil et ál.et ál. (2016), Criado-Gomis et ál.et ál. (2017) y Galleli et ál.et ál. (2019) destacan la importancia del reconocimiento de oportunidades para la generación de comportamientos sostenibles de manera positiva y significativa, mientras que Cui et ál.et ál. (2016) y Kucel y Vialta-Bufi (2016) indican su relevancia en el ámbito empresarial y de negocios.

Por otro lado, la innovación es una característica distintiva que ha manifestado su importancia a lo largo del tiempo dentro del ámbito emprendedor para la creación constante de mejoras en pro de una adaptación al contexto (Manyaka-Boshielo, 2017; Schumpeter, 1949). Esta se puede definir como un interés y habilidad para la reestructuración de productos, servicios, y procesos en la generación de innovaciones que permitan solucionar diversas problemáticas (Evers y Rush, 1996; Santos et ál., 2013), y la cual se desprende de las características del individuo que le permiten aprovechar las oportunidades antes identificadas (Santos et ál., 2013). En este sentido, autores como Ayuso y Navarrete-Báez (2018), Bamgbade et ál.(2017) y Biberhofer et ál.(2019) señalan su vinculación hacia la generación de conductas sostenibles, mientras que de Kucel y Vialta-Bufi (2016) y Santos et ál.(2019) señalan su implicación en el emprendimiento.

Finalmente, la habilidad interpersonal implica el fortalecimiento de interrelaciones con los grupos de interés para lograr una participación colaborativa a través de un flujo eficiente de las actividades empresariales (Biberhofer et ál., 2019; Galleli et ál., 2019). Dentro de la sostenibilidad, esta característica toma relevancia derivado de la dificultad que conlleva el logro del equilibrio de los beneficios perseguidos (Galleli et ál., 2019; Lambrechts et ál., 2019). Al respecto, Biberhofer et ál. (2019), Demssie et ál. (2019) y Brundiers y Wiek (2017) establecen una conexión positiva y significativa con el comportamiento sostenible; mientras que Kucel y Vialta-Bufi (2016) también señalan su importancia dentro de la esfera empresarial.

Es así como, tomando en consideración las asunciones antes mencionadas, las hipótesis del presente estudio se enmarcan a continuación:

H1: Las competencias de emprendimiento tienen una influencia positiva y significativa en el comportamiento sostenible.

H1a: La competencia para reconocer oportunidades contribuye de manera positiva y significativa en la manifestación de las competencias de emprendimiento.

H1b: La competencia para innovar contribuye de manera positiva y significativa en la manifestación de las competencias de emprendimiento.

H1c: La competencia interpersonal contribuye de manera positiva y significativa en la manifestación de las competencias de emprendimiento.

5. Metodología

Con la finalidad de cumplir con el objetivo de estudio, dar respuesta a la pregunta de investigación, y comprobar las hipótesis señaladas, se diseñó una investigación de enfoque cuantitativo, transversal, y no experimental, que permitió establecer la influencia de cada uno de los elementos propuestos en la generación de un comportamiento sostenible.

En relación con la unidad de análisis, el sector seleccionado corresponde a las Micro, Pequeñas, y Medianas Empresas (MiPymes), de las cuales se cuenta con un total de 125,280 unidades en el Estado de Tamaulipas de acuerdo con los datos del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI, 2020) de México.

Este sector se selecciona debido a su potencial de aportación con las vertientes de la sostenibilidad (económico, social, y ambiental) en un nivel muy amplio. En este sentido, la modalidad de su estructura, la familiaridad, el contacto directo con la comunidad y el entorno, la contribución económica, su volumen, y la fuerte presencia que tienen en los distintos países, hacen de las MiPymes un sector de interés para el estudio, principalmente en lo concerniente al cambio de mentalidad y a la generación de acciones en pro de la sostenibilidad (Ayuso y Navarrete-Báez, 2018; Roxas et ál., 2017).

Para calcular un tamaño de muestra, sobre una población finita (Münch y Ángeles, 2007), se tomó un coeficiente de confianza (z) de 1.96, un error de estimación (e) de 0.05, una probabilidad a favor (p) de 0.75, una probabilidad en contra (q) de 0.25, y una población (N) de 125,280; de esta manera el tamaño de muestra del estudio fue de 287 MiPymes.

No obstante, pese a los esfuerzos realizados solo se pudieron estudiar 137 MiPymes, lo cual representó una tasa de respuesta del 34.25% (137/400); sin embargo, considerando la regla de diez utilizada en ecuaciones estructurales (metodología a seguir en el presente estudio) en donde se menciona que el número mínimo de casos debe ser de diez veces la cantidad de paths estructurales generados dentro del modelo (Hair et ál., 2017; Hannachi, 2020), la cantidad de muestra se presenta satisfactoria para estimaciones óptimas (Duarte y Amaro, 2018). Por otro lado, autores como Hair et ál. (2014) establecen que muestras superiores a 100 observaciones generan estimaciones aceptables para las cargas factoriales, lo cual es apoyado por Guo et ál. (2017) y Nikolaou et ál. (2018) en sus diversas investigaciones.

El muestreo utilizado fue no probabilístico por conveniencia, ya que el contexto pandémico actual generó limitaciones en la recopilación de datos. Los informantes fueron los propietarios de los negocios, y tomadores de decisiones en relación al rumbo de sus empresas(Ayuso y Navarrete-Báez, 2018; Choongo et ál., 2016; Roxas et ál., 2017).

Por otro lado, la región de análisis fue el Estado de Tamaulipas, debido al interés establecido en dicha zona para el fomento y sostenibilidad del sector empresarial dentro de las estrategias del gobierno estatal y de algunos programas de dirección (Tamaulipas, 2021).

En relación con la técnica de tratamiento de datos, se establece por un lado la conveniencia en el uso de ecuaciones estructurales basados en mínimos cuadrados parciales (SEM-PLS), ya que esta permite generar la predicción de la variable dependiente teniendo a su vez la posibilidad de identificar los constructos que resulten de mayor relevancia en la explicación (Hair et ál., 2017, 2019); así mismo, permite un tratamiento adecuado de los datos ante las limitaciones de distribución que se puedan presentar, llevando a cabo estimados adecuados incluso en muestras pequeñas (Hair et ál., 2017, 2019; Quoquab y Mohammad, 2020). De manera complementaria, se establece la posibilidad de un análisis a partir de constructos reflectivos (competencias de emprendimiento) y formativos (comportamiento sostenible) dentro del mismo modelo de estudio (Ali y Park, 2016), tal como se requiere en la presente investigación, lo cual le confiere adicionalmente un enfoque cuantitativo.

Por otro lado, el modelo de medida utilizado es de segundo orden, es decir, las variables latentes se conforman a un nivel de abstracción más alto, reduciendo de esta manera la cantidad de paths generados y permitiendo una comprensión más simple entre las relaciones. De manera concreta, el modelo es de tipo I (reflectivo-reflectivo) para la variable de competencias de emprendimiento, mientras que es de tipo II (reflectivo-formativo) para la variable de comportamiento sostenible. Para llevar a cabo dicho análisis se usó el método de dos etapas, el cual, en un primer paso, se obtuvieron los valores del primer orden y consecutivamente se obtienen los del segundo orden, esto último a través de la generación y uso de las puntuaciones del primer orden.

En cuanto a la recopilación de información, la misma se desarrolló durante el periodo de octubre a noviembre del año 2020 a través de una aplicación electrónica de un instrumento conformado por cinco preguntas que intentó captar variables sociodemográficas (sexo, sector, tamaño, escolaridad, y edad de los encuestados), y 15 preguntas sobre las tres habilidades mencionadas, tomando como base una escala Likert de cinco puntos en donde se evaluó desde (1) “Totalmente en desacuerdo” hasta (5) “Totalmente de acuerdo”. De estas, 15 preguntas cinco correspondieron a la habilidad para reconocer oportunidades, cinco para la habilidad de innovación, y cinco para la habilidad interpersonal, todo fundamentado en las medidas utilizadas por Evers y Rush (1996), Man (2001), y Chandler y Jansen (1992). Las variables captadas en el instrumento se detallan en el Anexo Nº 1.

Por otro lado, para evaluar el comportamiento sostenible se utilizó una serie de 20 items, ocho de estos se refieren a prácticas ambientales, seis al ámbito social, y seis al contexto económico. Al igual que lo anterior, se utilizó una escala Likert de cinco puntos desde (1) “Totalmente en desacuerdo” hasta (5) “Totalmente de acuerdo”. El fundamento partió principalmente desde las medidas utilizadas por Amankwah-Amoah et ál. (2019) para el aspecto ambiental; por Garay et ál. (2017) y Tasleem et ál. (2019) para el ámbito social; y por Winroth et ál. (2016) y Garay et ál. (2017) para el contexto económico.

6. Análisis y discusión de resultados

Como resultado del levantamiento de datos, 137 observaciones fueron recopiladas en el estado de Tamaulipas. Como parte de los criterios de selección de tales unidades se tomó en consideración, en primer lugar, su condición de activas dentro del estado; en segundo lugar, que pertenecieran al sector comercial (C), de servicios (S), o de manufactura (M); en tercer lugar, que se catalogaran como micro, pequeña, o mediana empresa de acuerdo con los estándares de clasificación de INEGI (2004) según la cantidad de trabajadores (micro 0-10 [C, S, M], pequeña [C=11-30, S y M=11-50], y mediana [C=31-100, S=51-100, M=51-250]), y finalmente, que el propietario tuviera la disposición y disponibilidad de participar.

Las características sociodemográficas recolectadas en las unidades de estudio, fueron: el sector y el tamaño de la empresa, y el sexo, la escolaridad y edad de los encuestados. Según la Tabla Nº 1, la mayoría de los empresarios son personas jóvenes, ya que el 67.1% tienen como edad máxima 40 años, siendo la edad predominante entre 31-40 años (33.6%); por otro lado, se presenta que el 67.1% de los encuestados posee estudios de licenciatura y posgrado, es decir, la mayoría de los individuos cuentan con estudios a nivel superior, aspecto que puede ser de influencia en los resultados posteriores. Por su parte, la participación empresarial se presenta con una leve tendencia hacia el sexo masculino (50.4%); sin embargo, las mujeres (48.2%) tienen también una importante representatividad en el contexto.

De manera complementaria, se menciona que la participación en la recopilación de datos se dió de manera muy similar para las tres áreas de la industria, es decir, en el sector comercial (35.8%), de manufactura (29.9%), y de servicios (32.8%); mientras que, de acuerdo con su tamaño, la principal aportación de información fue por parte de las microempresas (85.4%).

Para llevar a cabo la evaluación estadística descriptiva de cada constructo, se analizaron los datos atípicos, el valor mínimo, máximo, la media, y la desviación estándar de cada medida utilizada (TablaNº 2), en donde se puede mencionar la eliminación de observaciones que presentaban medidas atípicas, por lo que la muestra quedó finalmente en 114 observaciones en relación con los casos originales. Complementariamente, se menciona que el valor mínimo de respuesta para las competencias de emprendimiento fue 2 [Bajo] y el máximo fue 5 [Muy alto]; mientras que, para comportamiento sostenible, el valor mínimo fue 1 [Totalmente en desacuerdo] y el máximo fue 5 [Totalmente de acuerdo].

Tabla Nº 1. Edad, nivel de estudios y sexo

Tabla Nº Tabla Nº 1. Edad, nivel de estudios y sexo

Descriptivo	Clasificación	Frecuencia	Porcentaje
Edad	Hasta 20 años	11	8.0
	21-30	35	25.5
	31-40	46	33.6
	41-50	26	19.0
	51-60	15	10.9
	61 o más	4	2.9
Último nivel de estudios	Ninguno	5	3.6
	Primaria	2	1.5
	Secundaria	3	2.2
	Medio Superior	35	25.5
	Licenciatura	54	39.4
	Posgrado	38	27.7
Sexo	Masculino	70	50.4
	Femenino	67	48.2

Elaboración propia.

Por otro lado, la desviación de los datos a la media se mantuvo por debajo de 1, a excepción del item Soc1 ("Involucramiento en proyectos sociales dentro de la comunidad") que ligeramente sobrepasó dicho valor (1.008), mientras que la menor variabilidad se presentó por parte del item Int2 (0.577). Con lo anterior, se puede mencionar que los valores presentados fueron bajos (<1), estableciendo así una variabilidad mínima de estos, influyendo en los resultados (Hair et ál., 2014).

Inmediatamente, se llevó a cabo el análisis exploratorio de los datos, en donde se evaluaron los datos ausentes, la asimetría y curtosis, la correlación de datos, y se llevó a cabo el Análisis Factorial Exploratorio (AFE). Dentro de los resultados obtenidos (Tabla Nº 3), se puede observar que no se presentan datos ausentes; así mismo, la desviación en la distribución de la normalidad para la innovación, la interpersonalidad, el reconocimiento de la oportunidad, y lo económico se mantienen inferiores al (+/-)2, según lo recomendado por Lloret-Segura et ál.et ál. (2014) y Muthén y Kaplan (1992), mientras que los indicadores de ambiente y lo social se presentan principalmente con una leptocurtosis, es decir, con datos de la muestra concentrados en la media.

Tabla Nº 2. Análisis descriptivo de las variables

	Dimensión	Ítem (*)	N	Mínimo	Máximo	Media	DE
Competencias de Emprendimiento	Innovación	Inn1	114	2	5	4.39	0.672
		Inn2	114	3	5	4.18	0.812
		Inn3	114	3	5	4.39	0.747
		Inn4	114	3	5	4.46	0.681
		Inn5	114	2	5	4.46	0.743
	Interpersonal	Int1	114	3	5	4.55	0.666
		Int2	114	3	5	4.66	0.577
		Int3	114	3	5	4.56	0.610
		Int4	114	3	5	4.46	0.681
		Int5	114	3	5	4.55	0.653
	Reconocimiento de la Oportunidad	RO1	114	3	5	4.65	0.595
		RO2	114	3	5	4.52	0.694
		RO3	114	3	5	4.66	0.607
		RO4	114	3	5	4.62	0.657
		RO5	114	3	5	4.58	0.637
Comportamiento Sostenible	Ambiental	Amb1	114	2	5	4.45	0.788
		Amb2	114	2	5	4.6	0.648
		Amb3	114	2	5	4.47	0.707
		Amb4	114	2	5	4.42	0.786
		Amb5	114	1	5	4.16	0.927
		Amb6	114	1	5	4.38	0.803
		Amb7	114	2	5	4.45	0.742
		Amb8	114	2	5	4.5	0.767
	Social	Soc1	114	1	5	4.03	1.008
		Soc2	114	2	5	4.54	0.719
		Soc3	114	1	5	4.61	0.736
		Soc4	114	2	5	4.59	0.750
		Soc5	114	2	5	4.66	0.636
		Soc6	114	2	5	4.63	0.695
	Económico	Eco1	114	2	5	4.37	0.823
		Eco2	114	2	5	4.24	0.834
		Eco3	114	1	5	4.03	0.926
		Eco4	114	1	5	4.10	0.940
		Eco5	114	1	5	4.20	0.923
		Eco6	114	1	5	4.20	0.933

Elaboración propia.

Pese a lo anterior, se continuó con el análisis ya que se determinó que los valores superiores en la curtosis no presentaban en su mayoría una gran desviación al (+/-)2; así mismo, dada la técnica de análisis utilizada en el presente estudio (PLS-SEM), esta permite la posibilidad de generar resultados confiables a pesar de las restricciones en normalidad (Afthanorhan, 2014; Hair et ál., 2019; Irfan y Hassan, 2019).

Seguidamente, se evaluó la correlación entre las medidas de los constructos para corroborar la pertinencia de explicación de las variables en estudio. A partir de los resultados (Tabla Nº 4), se establecen correlaciones en un rango de bajas a altas, tomando en consideración los niveles como inapropiadas (<0.3), bajas (0.3-0.5), medias (0.5-0.7), y altas (0.7-0.9) (Galván et ál., 2019). Lo anterior se presenta a un nivel de significancia al 0.01 bilaterial; por lo que hasta el momento, no se recomienda la eliminación de ítems (nivel de significancia estadística al 0.01).

Finalmente, se llevó a cabo un Análisis Factorial Exploratorio (AFE) para reducir la complejidad en el análisis de las medidas, conjuntando de esta manera los ítems para la conformación de los factores; esta evaluación permite evaluar la pertinencia en la conformación de los constructos teorizados a través de las medidas asignadas (Galván et ál., 2019; Hair et ál., 2014). Como parte de los elementos a considerar dentro de los resultados para dar solidez a la conformación de los factores por medio de sus ítems, se tiene en primera instancia el test de Kaiser, Meyer y Olkin (KMO), el cual permite establecer la adecuación de las correlaciones entre los ítems de cada variable para determinar si es pertinente llevar a cabo la factorización, en este sentido los valores se pueden clasificar como inadecuados (>0.50), mediocres (0.60-0.69), y satisfactorios (0.70-0.80) (Lloret-Segura et ál., 2014).

Por otro lado, la prueba de esfericidad de Bartlett permite determinar la significancia estadística en la matriz de correlaciones (en al menos algunos ítems) para establecer la propiedad de llevar a cabo el análisis factorial (Hair et ál., 2014). De manera complementaria, se analizaron las comunalidades, las cuales indican el nivel de variación de los ítems en su explicación de la variable, donde los valores superiores a 0.5 son los recomendados para influir en la determinación de la varianza acumulada del factor en un 60%, explicando con esto a la variable de manera satisfactoria (Hair et ál., 2014; Lloret-Segura et ál., 2014). Finalmente, se examina la agrupación y adecuación de los factores a través del método de máxima verosimilitud con rotación Varimax para una mayor precisión.

En el marco de las consideraciones anteriores, se presenta que la variable de competencias de emprendimiento (Tabla Nº 5) genera un Alpha de Cronbach de 0.930, una alta correlación para las medidas si se toma en cuenta que el mínimo sugerido es de 0.70 (Hair et ál., 2014), es decir, los ítems tienen una consistencia interna apropiada para la representación de la variable. Así mismo, el KMO obtenido es de 0.917, señalando una satisfactoria adecuación factorial, es decir, las correlaciones son adecuadas para llevar a cabo la factorización; mientras tanto, el estadístico de esfericidad de Bartlett se presenta como significativo (<0.05), indicando una significancia pertinente para la matriz de correlaciones y sugiriendo que la muestra establecida es adecuada. Complementariamente, las comunalidades para las variables resultan por encima del 0.60, a excepción de los items Inn1, Inn2, Int3, RO2, y RO4 que presentan valores en un rango de 0.329-0.588; sin embargo, su omisión repercutiría negativamente en los resultados, por lo que se decide retenerlas (Hair et ál., 2014; Lloret-Segura et ál., 2014).

Tabla Nº 3. Análisis previo de datos

Tabla Nº Tabla Nº 3. Análisis previo de datos

Constructo	Ítem	Ausentes	Asimetría	Curtosis
Innovación	Inn1	0	-0.820	0.331
	Inn2	0	-0.334	-1.405
	Inn3	0	-0.768	-0.801
	Inn4	0	-0.899	-0.373
	Inn5	0	-1.130	0.242
Interpersonal	Int1	0	-1.200	0.212
	Int2	0	-1.488	1.246
	Int3	0	-1.072	0.138
	Int4	0	-0.899	-0.373
	Int5	0	-1.169	0.200
Reconocimiento de la Oportunidad	RO1	0	-1.499	1.217
	RO2	0	-1.114	-0.071
	RO3	0	-1.597	1.443
	RO4	0	-1.514	0.980
	RO5	0	-1.245	0.423
Ambiental	Amb1	0	-1.535	2.081
	Amb2	0	-1.758	3.429
	Amb3	0	-1.437	2.270
	Amb4	0	-1.349	1.385
	Amb5	0	-1.067	0.719
	Amb6	0	-1.524	2.870
	Amb7	0	-1.339	1.551
	Amb8	0	-1.616	2.257
Social	Soc1	0	-1.002	0.659
	Soc2	0	-1.654	2.631
	Soc3	0	-2.472	7.282
	Soc4	0	-2.096	4.239
	Soc5	0	-2.300	6.273
	Soc6	0	-2.258	5.402
Económica	Eco1	0	-1.168	0.624
	Eco2	0	-0.844	-0.040
	Eco3	0	-0.801	0.522
	Eco4	0	-0.975	0.762
	Eco5	0	-0.964	0.323
	Eco6	0	-1.081	0.632

Elaboración propia.

Tabla Nº 4. Análisis de correlación de datos

Tabla Nº Tabla Nº 4. Análisis de correlación de datos

Variable	Constructo	Ítems	Correlación
Competencias Emprendedoras	Innovación	Inn1, Inn2, Inn3, Inn4, Inn5	Baja-alta
	Interpersonal	Int1, Int2, Int3, Int4, Int5	Baja-alta
	Reconocimiento de la Oportunidad	RO1,RO2,RO3,RO4,RO5	Baja-media
Comportamiento Sostenible	Ambiental	Amb1,Amb2,Amb3,Amb4,Amb5	Baja-alta
	Social	Soc2,Soc3,Soc4,Soc5	Baja-alta

Significancia al 0.01 bilateral (*). Fuente: Elaboración propia.

Luego de lo anterior se puede hablar de una representatividad por parte de los ítems a un nivel bajo (<0.5), modesto (0.5), y alto (>0.6), explicando con esto el 62.46% del total de la varianza (nivel satisfactorio considerando el 60% sugerido) a través de tres factores con cargas superiores a 0.500, a excepción de Inn1, Inn2, Int3 que permanecen en un rango de 0.372-0.494, y cuya eliminación se consideró posteriormente en el análisis de ecuaciones estructurales; no obstante, Int1 e Int5 decidieron eliminarse, ya que su retención disminuiría los niveles antes descritos (Hair et ál., 2014). Derivado de lo anterior, se puede comprobar empíricamente la conformación teórica brindada a cada uno de los constructos de la variable.

Tabla N º 5. Resultados del AFE para competencias de emprendimiento

Tabla N Tabla N º 5. Resultados del AFE para competencias de emprendimiento

Descriptivo	Clasificación	Frecuencia	Porcentaje
Edad	Hasta 20 años	11	8.0
	21-30	35	25.5
	31-40	46	33.6
	41-50	26	19.0
	51-60	15	10.9
	61 o más	4	2.9
Último nivel de estudios	Ninguno	5	3.6
	Primaria	2	1.5
	Secundaria	3	2.2
	Medio Superior	35	25.5
	Licenciatura	54	39.4
	Posgrado	38	27.7
Sexo	Masculino	70	50.4
	Femenino	67	48.2

Elaboración propia basada en SPSS.

Por otro lado, la evaluación de la variable comportamiento sostenible (Tabla Nº 6) presenta un Alpha de Cronbach de 0.928, considerándose satisfactorio para la correlación de los ítems y para una consistencia interna de la variable; así mismo, el KMO establece una adecuación factorial positiva (0.872), mientras que la esfericidad de Bartlett indica una significancia pertinente en la matriz de correlaciones y una adecuación muestral (<0.05) (Hair et ál., 2014; Lloret-Segura et ál., 2014). Complementariamente, las comunalidades se presentan como bajas (<0.5), moderadas (0.5), y altas ( >0.6), en

donde la menor representatividad es por parte del itemSoc1 (0.245); sin embargo, su retención no provoca efectos negativos, por lo que se decide mantenerla. El 60.89% de la varianza es explicada a través de sus ítems, a un nivel satisfactorio tomando en cuenta el valor mínimo sugerido de 60%, y conformándose así tres factores con cargas superiores a 0.600, a excepción del item Soc1 que obtiene un 0.414 relacionándose en esta medida con la comunalidad descrita anteriormente (0.245) (Hair et ál., 2014). De esta forma se presenta la comprobación empírica de la conformación de los tres constructos de la variable.

Tabla Nº 6. Resultados del AFE para Comportamiento Sostenible

Tabla Nº Tabla Nº 6. Resultados del AFE para Comportamiento Sostenible

	Dimensión	Ítem (*)	N	Mínimo	Máximo	Media	DE
Competencias de Emprendimiento	Innovación	Inn1	114	2	5	4.39	0.672
		Inn2	114	3	5	4.18	0.812
		Inn3	114	3	5	4.39	0.747
		Inn4	114	3	5	4.46	0.681
		Inn5	114	2	5	4.46	0.743
	Interpersonal	Int1	114	3	5	4.55	0.666
		Int2	114	3	5	4.66	0.577
		Int3	114	3	5	4.56	0.610
		Int4	114	3	5	4.46	0.681
		Int5	114	3	5	4.55	0.653
	Reconocimiento de la Oportunidad	RO1	114	3	5	4.65	0.595
		RO2	114	3	5	4.52	0.694
		RO3	114	3	5	4.66	0.607
		RO4	114	3	5	4.62	0.657
		RO5	114	3	5	4.58	0.637
Comportamiento Sostenible	Ambiental	Amb1	114	2	5	4.45	0.788
		Amb2	114	2	5	4.6	0.648
		Amb3	114	2	5	4.47	0.707
		Amb4	114	2	5	4.42	0.786
		Amb5	114	1	5	4.16	0.927
		Amb6	114	1	5	4.38	0.803
		Amb7	114	2	5	4.45	0.742
		Amb8	114	2	5	4.5	0.767
	Social	Soc1	114	1	5	4.03	1.008
		Soc2	114	2	5	4.54	0.719
		Soc3	114	1	5	4.61	0.736
		Soc4	114	2	5	4.59	0.750
		Soc5	114	2	5	4.66	0.636
		Soc6	114	2	5	4.63	0.695
	Económico	Eco1	114	2	5	4.37	0.823
		Eco2	114	2	5	4.24	0.834
		Eco3	114	1	5	4.03	0.926
		Eco4	114	1	5	4.10	0.940
		Eco5	114	1	5	4.20	0.923
		Eco6	114	1	5	4.20	0.933

Elaboración propia basada en SPSS.

6.1 Evaluación del modelo de medida de primer orden

El modelo de medida se refiere a la evaluación de la relación entre cada uno de los constructos con sus respectivos ítems, con la finalidad de identificar la aportación que estos últimos brindan a dicha variable (Hair et ál., 2011; Duarte y Amaro, 2018; Hannachi, 2020). En el presente estudio, todos los constructos del primer orden son de carácter reflectivo, es decir, cada conjunto de ítems representa a cada variable latente; así mismo, estos pueden ser intercambiables, por lo que la supresión de alguno de ellos no afecta el significado del constructo (Duarte y Amaro, 2018; Hair et ál., 2017). Para llevar a cabo las valoraciones pertinentes, se tomaron como base los lineamientos generales establecidos por Hair et ál. (2019), Cenfetelli y Basselier (2009), y Galván (2019).

En esta primera etapa, se consideraron tres elementos principales (Abbasi et ál., 2020; Hair et ál., 2017): la validez convergente (cargas y varianza promedio extraída), la confiabilidad de consistencia interna (Alpha de Cronbach y confiabilidad compuesta), y la validez discriminante; así mismo, para la obtención de la confiabilidad y significancia estadística, se hizo uso de un bootstrapping con 5000 submuestras (Afthanorhan, 2014).

En primera instancia, para analizar la aportación de cada ítem al constructo y establecer que estos miden una misma variable (validez convergente), se examinaron las cargas, las cuales explican el grado de relación que cada medida tiene con la variable, por lo que se sugieren valores superiores al 0.70 para una correcta representatividad de acuerdo con lo recomendado por Hair et ál. (2019); no obstante, se indica que valores entre 0.40-0.70 pueden ser retenidos siempre y cuando la confiabilidad compuesta no se vea afectada (Irfan y Hassan, 2019). Por otro lado, la varianza promedio extraída resume la convergencia de los ítems en un mismo constructo, por lo que valores superiores al 0.50 establecen una correlación satisfactoria entre los ítems, explicando con esto al menos el 50% de la varianza (Hair et ál., 2019; Irfan y Hassan, 2019).

Seguidamente, y como se explicó en apartados anteriores, el Alpha de Cronbach indica la correlación general entre los ítems, representando así el valor inferior para la consistencia interna de la variable, mientras tanto, el índice de confiabilidad compuesta (CR) establece el valor superior, por lo que en ambos casos valores entre 0.60 – 0.70 se consideran como aceptables, y entre 0.70 – 0.90 como satisfactorios para analizar que los ítems no presentan redundancia entre sí (Hair et ál., 2017, 2019; Chea et ál., 2019). Finalmente, la validez discriminante permite identificar el grado en que dos constructos son distintos, es decir, que estos son únicos en su composición, para esto se siguen los criterios de Fornell-Larcker y la razón de correlación Heterotrait-Monotrait (HTMT), los cuales serán detallados más adelante (Hair et ál., 2017).

Validez Convergente

Dentro de este apartado se analiza la correcta explicación y aportación de cada ítem a su constructo, por lo que se hace uso de la evaluación de las cargas y del nivel de la varianza promedio extraída (AVE). En este sentido, como se mencionó, se habla que los valores de las cargas son apropiadas cuando son superiores al 0.70 y en algunas ocasiones superiores al 0.40; por otro lado, un AVE por encima del 0.50 indica un nivel satisfactorio de correlación (Hair et ál., 2019; Irfan y Hassan, 2019).

Respecto a lo anterior, los resultados iniciales presentan cargas entre 0.596 – 0.885 para todos los indicadores, y a pesar de que algunos de estos se encuentran por debajo del 0.70, pueden ser retenidos por encontrarse por arriba del 0.40. En relación con el AVE, todos los constructos mostraron niveles superiores al 0.50. Es así como, hasta el momento, se establece una representatividad por parte de todos los ítems, por lo que se procede a analizar la confiabilidad de consistencia interna.

Confiabilidad de consistencia Interna

Una vez establecida la representatividad de los indicadores para la explicación de los constructos, se debe analizar que los ítems no sean redundantes para la generación de una mejor consistencia interna, por lo que el Alpha de Cronbach y el índice de confiabilidad compuesta (CR) ayudan con dicha estimación (Hair et ál., 2017, 2019). Al respecto, Cheah et ál. (2019) y Hair et ál. (2017) establecen como medidas aceptables valores por encima del 0.60. Dentro de los resultados hallados, las medidas se encuentran entre 0.853-0.915 para el Alpha de Cronbach, y entre 0.858-0.920 para la CR, por lo que en ambos casos se presentan como satisfactorios.

Validez Discriminante

Además del establecimiento de la representatividad y explicación de los indicadores a los constructos específicos, una evaluación adicional debe tomarse en consideración, esto es el análisis para señalar que las variables y sus medidas no repiten su explicación con otras variables e ítems, por lo que debe realizarse la estimación de la validez discriminante entre los constructos. Esta evaluación usualmente se obtiene a través de dos criterios: Fornell-Larcker y la razón de correlación Heterotrait-Monotrait (HTMT) (Ali y Park, 2016; Hair et ál., 2017; Irfan y Hassan, 2019). El primero de ellos se obtiene al comparar el AVE de cada variable con la correlación al cuadrado de dicha variable, en donde el AVE debe ser superior; mientras tanto, el segundo criterio establece medidas inferiores al 0.90 para un resultado satisfactorio.

Los resultados para el primer criterio (Fornell-Larcker) no presentan una adecuación en su totalidad, infiriendo una posible duplicidad en la explicación de distintas variables por parte de algunos indicadores; por lo tanto, para el mejoramiento de los niveles se procedió a la eliminación de los ítems Inn1, Inn2, Int4, Int5, RO1, RO4, Amb5, Soc1, Eco4, y Eco6. Después de los cambios realizados, tanto el criterio de Fornell-Larcker y el HTMT se cumplen en su totalidad (Tablas Nº 7 y Nº 8).

Tabla Nº 7. Resultados Fornell-Larcker para el modelo de medida de primer orden

Tabla Nº Tabla Nº 7. Resultados Fornell-Larcker para el modelo de medida de primer orden

Constructo	Ítem	Ausentes	Asimetría	Curtosis
Innovación	Inn1	0	-0.820	0.331
	Inn2	0	-0.334	-1.405
	Inn3	0	-0.768	-0.801
	Inn4	0	-0.899	-0.373
	Inn5	0	-1.130	0.242
Interpersonal	Int1	0	-1.200	0.212
	Int2	0	-1.488	1.246
	Int3	0	-1.072	0.138
	Int4	0	-0.899	-0.373
	Int5	0	-1.169	0.200
Reconocimiento de la Oportunidad	RO1	0	-1.499	1.217
	RO2	0	-1.114	-0.071
	RO3	0	-1.597	1.443
	RO4	0	-1.514	0.980
	RO5	0	-1.245	0.423
Ambiental	Amb1	0	-1.535	2.081
	Amb2	0	-1.758	3.429
	Amb3	0	-1.437	2.270
	Amb4	0	-1.349	1.385
	Amb5	0	-1.067	0.719
	Amb6	0	-1.524	2.870
	Amb7	0	-1.339	1.551
	Amb8	0	-1.616	2.257
Social	Soc1	0	-1.002	0.659
	Soc2	0	-1.654	2.631
	Soc3	0	-2.472	7.282
	Soc4	0	-2.096	4.239
	Soc5	0	-2.300	6.273
	Soc6	0	-2.258	5.402
Económica	Eco1	0	-1.168	0.624
	Eco2	0	-0.844	-0.040
	Eco3	0	-0.801	0.522
	Eco4	0	-0.975	0.762
	Eco5	0	-0.964	0.323
	Eco6	0	-1.081	0.632

Elaboración propia a partir de Smart PLS versión 3.3.3

Tabla Nº 8. Resultados del HTMT para el modelo de medida de primer orden

Tabla Nº Tabla Nº 8. Resultados del HTMT para el modelo de medida de primer orden

Variable	Constructo	Ítems	Correlación
Competencias Emprendedoras	Innovación	Inn1, Inn2, Inn3, Inn4, Inn5	Baja-alta
	Interpersonal	Int1, Int2, Int3, Int4, Int5	Baja-alta
	Reconocimiento de la Oportunidad	RO1,RO2,RO3,RO4,RO5	Baja-media
Comportamiento Sostenible	Ambiental	Amb1,Amb2,Amb3,Amb4,Amb5	Baja-alta
	Social	Soc2,Soc3,Soc4,Soc5	Baja-alta

Elaboración propia a partir de Smart PLS versión 3.3.3. Nota: Intervalos de confianza con test de una cola, bootstrapping con 5000 submuestras al 5% de significancia.

Con la finalidad de asegurar que la validez convergente y la consistencia interna de los constructos no se afectaran, se evaluaron nuevamente las medidas antes descritas, obteniendo en este sentido cargas superiores al 0.70 para todos los ítems, mejorando los valores iniciales; el AVE para cada constructo se mantuvo por encima del 0.50; el Alpha de Cronbach se mostró superior al 0.820; y la CR se generó por arriba del 0.829. Adicionalmente, se establece que la representatividad de los constructos no presentó afectación, ya que se mantuvo un mínimo de tres ítems por variable de acuerdo a lo recomendado (Hair et ál., 2014); así mismo, se indica un nivel de significancia de los resultados del 5% a través del bootstrapping (5000 submuestras) (Tabla Nº 9).

6.2. Evaluación del modelo de medida de segundo orden

Una vez analizado el modelo de medida de primer orden, se procedió a evaluar el modelo de medida de segundo orden, para el cual se requirió de la aplicación del método de dos etapas en la generación de los valores para las nuevas medidas (Sarstedt et ál., 2019). Dentro de esta etapa, el análisis de la variable competencias de emprendimiento se evaluó a través de una modalidad reflectiva, mientras que comportamiento sostenible se midió a través de una formativa. En el caso de la primera (reflectiva), se tomaron en consideración los elementos descritos con anterioridad, mientras que para el caso de la segunda (formativa) se analizó la multicolinealidad de los constructos, y la significancia y relevancia de sus pesos (Cenfetelli y Bassellier, 2009; Hair et ál., 2019).

Tabla Nº 9. Resultados del modelo de medida de primer orden

Tabla Nº Tabla Nº 9. Resultados del modelo de medida de primer orden

Constructo	Ítems	Cargas	Alpha	Rho_A	CR	AVE	HTMT
Comportamiento Sostenible	Amb1	0.776	0.904 (0.855-0.939)	0.905 (0.856-0.938)	0.904 (0.855-0.939)	0.575 (0.459-0.686)	Sí
	Amb2	0.798
	Amb3	0.745
	Amb4	0.729
	Amb6	0.762
	Amb7	0.743
	Amb8	0.753
	Eco1	0.743	0.846 (0.784-0.888)	0.846 (0.776-0.885)	0.845 (0.781-0.889)	0.577 (0.471-0.663)	Sí
	Eco2	0.771
	Eco3	0.738
	Eco5	0.787
	Soc2	0.863	0.937 (0.893-0.963)	0.938 ()0.893-0.963)	0.937 (0.893-0.963)	0.750 ()0.625-0.839)	Sí
	Soc3	0.842
	Soc4	0.877
	Soc5	0.847
	Soc6	0.898
Competencias de Emprendimiento	Inn3	0.800	0.870 (0.816-0.907)	0.871 (0.815-0.907)	0.870 (0.815-0.907)	0.691 (0.595-0.764)	Sí
	Inn4	0.833
	Inn5	0.859
	Int1	0.761	0.845 (0.767-0.897)	0.853 (0.782-0.897)	0.847 (0.771-0.897)	0.650 (0.531-0.743)	Sí
	Int2	0.886
	Int3	0.765
	RO2	0.723	0.827 (0.738-0.885)	0.834 (0.743-0.887)	0.829 (0.739-0.886)	0.619 (0.489-0.721)	Sí
	RO3	0.848
	RO5	0.785

Elaboración propia a partir de Smart PLS versión 3.3.3. Nota: Intervalos de confianza con test de una cola, bootstrapping con 5000 submuestras al 5% de significancia.

6.2.1 Modelo de medida reflectivo de segundo orden

Como se mencionó, para la evaluación de un modelo de medida reflectivo se tomó en cuenta la validez convergente, la confiabilidad de consistencia interna, y la validez discriminante de los constructos (Tabla Nº 10). En este caso, el análisis en esta modalidad corresponde a la variable competencias de emprendimiento.

Validez Convergente

Con el objetivo de analizar la representatividad e importancia de los indicadores en la explicación de la variable, se evaluaron las cargas de las distintas medidas, obteniendo rangos satisfactorios entre 0.767-0.878 (Hair et ál., 2019). De manera complementaria, se evaluó el AVE para determinar la correlación entre los indicadores de la variable, obteniéndose un valor satisfactorio de 0.675 (Cheah et ál., 2019).

Confiabilidad de consistencia interna

Para comprobar la no repetición en la explicación por parte de los indicadores, se hizo uso del análisis del Alpha de Cronbach y de la CR. Los resultados obtenidos mantienen un valor de 0.861 tanto para el Alpha como para CR, por lo que los indicadores se presentan como no reiterativos (Cheah et ál., 2019; Hair et ál., 2019).

Validez discriminante

En relación con la evaluación de la variable latente, a fin de comprobar que es única en su medición, los datos arrojados no fueron suficientes para la generación de un valor, dado que al solo tener una variable con esta modalidad, la misma no puede ser sujeta a comparación. Los resultados descritos se generan con una significancia del 5%, utilizando para esto un bootstrapping de 5000 submuestras.

A partir de la información presentada hasta el momento, se puede dar respuesta a las hipótesis H1a, H1b, y H1c, por lo que se puede afirmar que la competencia para reconocer oportunidades (H1a), la competencia para innovar (H1b), y la competencia interpersonal (H1c) contribuyen de manera positiva y estadísticamente significativa en la manifestación de las competencias de emprendimiento.

Tabla Nº 10. Modelo de medida reflectivo de segundo orden

Tabla Nº Tabla Nº 10. Modelo de medida reflectivo de segundo orden

Constructo	Ítems	Comunalidades	1	2	3
Innovación	Inn1	0.421	0.441
	Inn2	0.329	0.372
	Inn3	0.693	0.742
	Inn4	0.746	0.743
	Inn5	0.729	0.608
Interpersonal	Int2	0.677		0.586
	Int3	0.473		0.494
	Int4	0.878		0.876
Reconocimiento de la oportunidad	RO1	0.612			0.582
	RO2	0.526			0.600
	RO3	0.840			0.813
	RO4	0.588			0.649
	RO5	0.608			0.615

Elaboración propia a partir de Smart PLS versión 3.3.3. Nota: Intervalos de confianza con test de una cola, bootstrapping con 5000 submuestras al 5% de significancia.

6.2.2 Modelo de medida formativo de segundo orden

Un modelo formativo implica que cada dimensión de la variable (económica, social, y ambiental) permite constituir o formar a la variable latente, por lo que estos indicadores no son reemplazables, y la eliminación de alguno de ellos afectaría el significado de la variable de comportamiento sostenible (Cenfetelli y Bassellier, 2009; Hair et ál., 2017). Dentro de esta modalidad, se tomó en cuenta la evaluación del análisis de multicolinealidad (VIF), y la significancia y relevancia de los pesos (Cenfetelli y Bassellier, 2009; O. Galván, 2019; Hair et ál., 2019) (Tabla 11).

Análisis de Multicolinealidad (VIF)

El análisis de multicolinealidad evalúa que las medidas formativas no compartan correlación con otras, ya que cada indicador debe ser único en la explicación de una parte en concreto de la variable latente (Hair et ál.., 2017). Al respecto, el factor de inflación de la varianza (VIF) es el valor que indica la propiedad de las medidas en este sentido, por lo que una medida inferior a 3.3 se considera como adecuada (Cheah et ál., 2019; Hair et ál., 2017, 2019). Dentro de los resultados, los valores del VIF se mantienen en un rango de 1.492-1.702, por lo que se establece la no presencia de multicolinealidad entre indicadores, siendo de esta manera únicos e irrepetibles.

Significancia y relevancia de los Pesos

El peso de una medida establece la relevancia que dicho indicador aporta a la explicación de la variable latente, en donde los valores oscilan entre +/-1, es decir, a mayor valor, mayor es la contribución del indicador. Al respecto, se sugieren valores por encima de 0.1 (García-Machado y Martínez-Ávila, 2019), los cuales deben de resultar estadísticamente significativos (<0.05) para considerar su contribución relativa, es decir, su aportación cuando se toman en cuenta el resto de los indicadores formativos. A pesar de lo anterior, se sugiere considerar de manera paralela la contribución absoluta de cada indicador para su retención en el modelo, es decir, su aportación a la variable sin la presencia del resto de las medidas, en una relación única entre indicador y variable (Cenfetelli y Bassellier, 2009). En este sentido, se establece la pertinencia de evaluar las cargas, las cuales deben permanecer por encima del 0.50 y estadísticamente significativas (Afthanorhan, 2014; Hair et ál., 2019).

Dentro de los resultados obtenidos para la variable de comportamiento sostenible, se establecen pesos de 0.385 para económica, de 0.709 para social, y de 0.08 para ambiental, en donde las dos primeras resultan estadísticamente significativas (<0.05), mientras la última (ambiental) no lo es; sin embargo, al analizar la contribución absoluta, se presentan cargas por encima del 0.50 estadísticamente significativas para las tres medidas (ambiental, económica, y social), lo que permite mantener la retención de los tres indicadores.

Derivado de lo anterior se puede asumir que, mientras el aspecto económico y social resultan tener una aportación al comportamiento sostenible cuando se toman en cuenta las tres medidas, el aspecto ambiental genera aportación en una relación única con la variable latente.

No obstante, los tres elementos resultan de importancia para la conformación del comportamiento sostenible, en donde el mayor peso es por parte del aspecto social.

Tabla Nº 11. Modelo de medida formativo de segundo orden

Tabla Nº Tabla Nº 11. Modelo de medida formativo de segundo orden

Constructo	Ítems	Comunalidades	1		2		3
Ambiental	Amb1	0.697	0.795
	Amb2	0.606	0.688
	Amb3	0.532	0.641
	Amb4	0.587	0.706
	Amb5	0.514	0.645
	Amb6	0.597	0.716
	Amb7	0.577	0.690
	Amb8	0.517	0.610
Social	Soc1	0.245			0.414
	Soc2	0.671			0.756
	Soc3	0.905			0.934
	Soc4	0.792			0.841
	Soc5	0.608			0.708
	Soc6	0.834			0.867
Económico	Eco1	0.514				0.616
	Eco2	0.631				0.717
	Eco3	0.669				0.763
	Eco4	0.605				0.767
	Eco5	0.562				0.614
	Eco6	0.516				0.672

Elaboración propia a partir de los resultados en PLS versión 3.3.3. Nota: Intervalos de confianza con base en test de una cola, bootstrapping con 5,000 submuestras al 5% de nivel de significancia. Significancia al 1% (*), 5% (**)

Fuente: Elaboración propia a partir de los resultados en PLS versión 3.3.3. Nota: Intervalos de confianza con base en test de una cola, bootstrapping con 5,000 submuestras al 5% de nivel de significancia. Significancia al 1% (*), 5% (**)

6.3. Evaluación del modelo estructural

El modelo estructural se refiere a la evaluación de las relaciones o paths generados entre las variables independientes (exógenas) con la dependiente (endógena), en donde se establece el poder explicativo sobre esta última (Hair et ál., 2011; Duarte y Amaro, 2018; Hannachi, 2020). En este sentido, se sugiere que para la evaluación del modelo estructural se tomen en consideración los valores del VIF, el tamaño y significancia estadística de los paths, y el coeficiente de determinación (R²).

Dentro de los resultados obtenidos (Tabla Nº 12), no se generaron valores suficientes para el VIF, esto debido a que el modelo presenta una sola variable exógena, por lo que no se puede llevar a cabo un análisis comparativo con otra variable. Por otra parte, la evaluación del coeficiente path sigue las recomendaciones que se mencionaron para el análisis de los pesos, al obtener un valor de 0.497 estadísticamente significativo (valor t= 4.883, valor p= 0.000), se considera como una relación moderada (Cenfetelli y Bassellier, 2009; Hair et ál., 2019). Luego, al evaluar el poder explicativo de la variable de comportamiento sostenible a través de las competencias de emprendimiento, se obtiene un coeficiente de determinación (R²) de 0.247, considerado como débil - moderado (García-Machado y Martínez-Ávila, 2019; Garson, 2016; Hair et ál., 2017). A partir de la información previa, se puede dar respuesta a la H1, concluyendo que las competencias de emprendimiento tienen una influencia positiva y estadísticamente significativa en el comportamiento sostenible.

Tabla Nº 12. Modelo estructural

Tabla Nº Tabla Nº 12. Modelo estructural

Constructo	Ambiental	Económica	Innovación	Interpersonal	Reconocimiento	Social
Ambiental	0.758
Económica	0.623	0.76
Innovación	0.28	0.303	0.831
Interpersonal	0.346	0.36	0.771	0.806
Reconocimiento	0.325	0.416	0.811	0.786	0.787
Social	0.596	0.506	0.446	0.377	0.445	0.866

Elaboración propia a partir de los resultados en PLS versión 3.3.3. Nota: Intervalos de confianza con base en test de una cola, bootstrapping con 5,000 submuestras al 5% de nivel de significancia. Significancia al 1% (*)

6.4. Ajuste del modelo

Como parte complementaria a las evaluaciones establecidas, y a pesar de que su desarrollo aún está en etapa temprana, se analiza la bondad de ajuste del modelo (Tabla Nº 13) con la finalidad de reducir las diferencias entre las matrices estimadas y las observadas. Para llevar a cabo lo anterior, se toman en consideración los valores del Residual Cuadrático de la Raíz Media Estandarizada (Standardized Root Mean Square Residual-SRMR-), d__USL, y d__G. El primero de ellos, el SRMR, se establece como el residual de raíz media estandarizada, es decir, las desviaciones de la matriz de correlaciones observadas y validadas, con un valor máximo de 0.08 para un buen ajuste; mientras tanto, la distancia euclídea al cuadrado (d__USL) y la distancia geodésica (d__G ) se basan en los resultados del bootstrapping, para calcular la discrepancia entre la matriz de covarianza empírica e implícita del modelo (García-Machado y Martínez-Ávila, 2019; Hair et ál., 2017).

Dentro de los valores obtenidos, se observa un SRMR de 0.021 al 95% de confianza, mientras tanto, el d__USL, y d__G mantienen valores de 0.009 y de 0.010 respectivamente también al 95% de confianza; por lo tanto, el modelo de la presente investigación arrojó un buen ajuste, en donde la diferencia entre las matrices estimadas y las observadas son mínimas, por lo que puede ser tomado como referencia dentro de los razonamientos teóricos.

A continuación, se presenta el modelo estructural (Gráfico Nº 1) en donde se observa la conformación del modelo de medida de segundo orden, los indicadores en cada constructo, las cargas, los pesos, el coeficiente path, la relevancia estadística, y el poder predictivo R², para concluir que las competencias de emprendimiento ejercen un efecto moderado en la explicación del comportamiento sostenible; a la vez se determina que las competencias de innovación, de reconocimiento de la oportunidad, y de la interpersonal, tienen influencia y relevancia en la explicación de la variable de competencias de emprendimiento.

Tabla Nº 13. Ajuste del modelo

Tabla Nº Tabla Nº 13. Ajuste del modelo

Constructo	Ambiental	Económica	Innovación	Interpersonal	Reconocimiento	Social
Ambiental
Económica	0.623 (0.448-0.757)
Innovación	0.279 (0.145-0.416)	0.302 (0.149-0.461)
Interpersonal	0.346 (0.198-0.497)	0.358 (0.201-0.511)	0.770 (0.641-0.858)
Reconocimiento	0.329 (0.175-0.472)	0.419 (0.260-0.564)	0.811 (0.671-0.903)	0.782 (0.644-0.884)
Social	0.596 (0.326-0.788)	0.503 (0.294-0.679)	0.446 (0.272-0.600)	0.378 (0.209-0.549)	0.443 (0.253-0.643)

Elaboración propia a partir de los resultados en PLS versión 3.3.3. Nota: Intervalos de confianza con base en test de una cola, bootstrapping con 5,000 submuestras al 5% de nivel de significancia.

7. Conclusiones

En el presente documento se detalla la importancia de las competencias en la generación de comportamientos, presentándose así específicamente como un elemento de alta relevancia para el emprendimiento y para la sostenibilidad, en donde los actores deben demostrar una variedad integral de habilidades para afrontar y superar los retos que presente el entorno (Ajzen, 1991; Gartner, 1988; Ploum et ál., 2018). Es así como, el presente estudio buscó analizar el efecto de las competencias de emprendimiento en el desarrollo de un comportamiento sostenible en las MiPymes de Tamaulipas, estableciendo a su vez la importancia de una serie de habilidades para la integración de dicha variable de orden superior.

Los resultados obtenidos permiten validar las hipótesis planteadas. En un primer momento, se determina que la competencia para reconocer oportunidades (H1a), la competencia para innovar (Hab), y la competencia interpersonal (H1c) contribuyen de manera positiva y estadísticamente significativa en la manifestación de las competencias de emprendimiento; en segundo lugar, se halló que las competencias de emprendimiento influyen positiva y estadísticamente significativa en el comportamiento sostenible (H1), estableciendo así una relación causal. Todo lo anterior dentro del marco de la muestra seleccionada, y con un ajuste del modelo adecuado, que puede ser tomado como referencia para análisis semejantes en otras realidades o localidades del país (México) y del mundo. También los resultados del presente estudio apoyan empíricamente a lo establecido en investigaciones previas (Biberhofer et ál., 2019; Criado-Gomis et ál., 2017; Kucel y Vialta-Bufi, 2016; Wesselink et ál., 2015).

Dentro del conjunto de habilidades presentadas, se determina que el reconocimiento de oportunidades, como destreza que identifica brechas en el entorno susceptibles a ser aprovechadas y convertidas en oportunidades de negocio, es la variable que brinda mayor contribución en las competencias de emprendimiento que generan un comportamiento sostenible, tal como lo establecen diversos autores, quienes indican que el reconocimiento y aprovechamiento de oportunidades es parte inicial y fundamental en los procesos administrativos y empresariales del emprendimiento sostenible (Belz y Binder, 2017; Muñoz, 2017; Triantafillidou y Tsiaras, 2018). Dicha ponderación también puede haber sido influida por el entorno pandémico del Covid-19, al momento de recolectar los datos debido a la necesidad empresarial de convertir las amenazas del entorno en oportunidades.

De manera secuencial, en el trabajo se presentó la importancia de la habilidad para innovar, cuya relevancia también se establece para el entorno del emprendimiento sostenible (Criado-Gomis et ál., 2017; Spence et ál., 2011), se menciona que una vez identificadas las oportunidades, estas tienden a ser aprovechadas a través de las innovaciones (Santos et ál., 2013). Finalmente, la competencia interpersonal permite fortalecer las interconexiones necesarias de colaboración (Biberhofer et ál., 2019), que apuntalan las capacidades de reconocimiento de oportunidades y de innovación.

En otro sentido, el comportamiento sostenible presentado en las MiPymes de Tamaulipas permite ver un desequilibrio entre las dimensiones que lo integran, demostrando un mayor énfasis hacia las acciones sociales, seguido por las prácticas económicas, y finalmente se presenta una preocupación por el ambiente. Este último elemento se indica como relevante cuando se evalúa sin la presencia del aspecto social y económico, es decir, la preocupación ambiental disminuye su relevancia ante las necesidades sociales y económicas; sin embargo, se mantiene como importante para la conformación del comportamiento sostenible. Lo anterior puede ser el resultado de una imperante necesidad frente al contexto de crisis actual.

Después de lo expuesto, se puede concluir que los empresarios de las MiPymes en Tamaulipas presentan competencias de emprendimiento que influyen en la generación de un comportamiento sostenible, en donde el reconocimiento de oportunidades, la innovación, y la habilidad interpersonal son trascendentales para la generación de resultados positivos. A pesar de la presencia de un desequilibrio en las dimensiones del comportamiento sostenible, se puede percibir una preocupación por los tres elementos que lo conforman; sin embargo, elementos adicionales a nivel personal y contextual pueden influir en dichos resultados, por lo que en futuras investigaciones se podrían incluir aspectos tales como la influencia de la crisis sanitaria, motivaciones particulares de los empresarios, elementos culturales, y demás políticas de la región con la finalidad de extender los resultados generados en el presente estudio.

Gráfico Nº 1 . Gráfico Nº 1. Modelo Estructural. Gráfico Nº 1. Modelo Estructural. Elaboración propia a partir de los resultados en PLS versión 3.3.3