Forma sugerida de citar:

Mendoza-Solis, M., García-Alcaraz, J. L. y Sánchez-Ramírez, C. (2025). Influencia del liderazgo transaccional y transformacional en el desempeño social, ambiental y operativo. Retos Revista de Ciencias de la Administración y Economía, 15(30), pp. 311-326. https://doi.org/10.17163/ret.n30.2025.07

Introducción

El liderazgo es “la capacidad que posee un individuo para influir, motivar y capacitar a los demás para contribuir a la eficacia y al éxito de las empresas de las que forma parte” (Carreiro y Oliveira, 2019). Esa definición demuestra que el estilo de liderazgo afecta a su rendimiento en el mercado, y que el liderazgo es tan esencial como cualquier otro recurso de la empresa (AlNuaimi et al., 2021). Debido a que el liderazgo no consiste simplemente en ocupar un puesto administrativo; si no que abarca un conjunto de habilidades, comportamientos y visión estratégica que influyen en el rendimiento organizacional (Jiang y Ali, 2024). Por lo cual, se requiere invertir recursos para desarrollar líderes a todos los niveles y con esto lograr una transformación organizativa, y existen dos estilos de liderazgos que son ampliamente documentados: el transaccional (TSL) y el transformacional (TFL) (McClanahan, 2020).

El TSL es la base del éxito, ya que los líderes se enfocan en el funcionamiento diario para lograr las metas organizacionales (Martin, 2017). Este estilo funciona bien cuando la empresa es relativamente estable (Aga, 2016), y la prioridad es la supervisión y el control de los seguidores. En el TSL, las recompensas o los castigos se aplican a los seguidores en función de los resultados logrados en las actividades desempeñadas (AlNuaimi et al., 2021). Sin embargo, si la empresa está en proceso de renovación, este liderazgo puede tener resultados negativos debido a que se centra más en el rendimiento cuantitativo, por lo cual deja de un lado el rendimiento cualitativo. Este enfoque adopta actitudes conservadoras, habituales y reactivas en vez de proactivas e innovadoras, incentiva a los seguidores mediante sus intereses y requerimientos (Arokiasamy etal., 2015; Laohavichien y Weerasai, 2025).

Por otra parte, el TFL influye en sus seguidores a través de la inspiración, la motivación y la empatía (AlNuaimi et al., 2021). El TFL tiene un impacto positivo en las organizaciones y también influye en los seguidores a nivel personal (Martin, 2017), ya que el papel del líder es actuar como mentor que apoya, desarrolla, entrena y nutre a los seguidores, presenta una visión compartida, establece confianza y seguridad (Yue et al., 2019). El TFL facilita la renovación de la empresa porque promueve el cambio, empodera a los empleados, fomenta una relación basada en la empatía, el carisma y la lealtad. Por lo tanto, actúan emocionalmente, y varios estudios han relacionado este tipo de liderazgo con la inteligencia emocional (Chatterjee y Kulakli, 2015). Además, el TFL crea y mejora la cultura organizativa, contribuye a que los seguidores dejen sus necesidades individuales en favor del bien colectivo y corporativo. Adicional a esto, la evidencia empírica afirma que el TFL es más eficaz para las organizaciones (Park y Pierce, 2020), mejora la satisfacción del empleado y la cultura organizativa, que son factores claves para la productividad y la eficacia (Aferi et al., 2023). Las empresas manufactureras son entidades clave para el desarrollo económico e inciden en la economía global; sin embargo, debido a la intensa competencia, diversidad de productos e incertidumbre en el mercado, deben enfocarse en fortalecer el desempeño organizacional.

Se deduce de lo anterior que el estilo de liderazgo es un elemento crítico en el rendimiento organizacional, que hace referencia a la habilidad de una empresa para lograr sus objetivos de manera eficaz y eficiente. Este principio incluye diversas dimensiones que analizan la manera en que una organización alcanza resultados en distintas áreas esenciales, y algunas de sus dimensiones son las operativas, sociales y ambientales.

Los líderes adoptan estilos de liderazgo que les permiten generar ambientes participativos, de confianza y colaboración, lo que resulta en equipos más cohesionados y orientados al logro de objetivos estratégicos. Además, estos estilos facilitan la alineación entre las metas individuales y las organizacionales, y promueve un mayor sentido de propósito y pertenencia entre los colaboradores. La literatura especializada ha demostrado que un liderazgo efectivo impacta positivamente en métricas clave como la eficiencia en las operaciones, la satisfacción laboral y la retención de talento (López González, 2024).

Por otro lado, un estilo de liderazgo inadecuado genera conflictos, baja motivación y ambiente laboral poco productivo, y afecta el desempeño organizacional. Por ejemplo, líderes autocráticos y con una comunicación deficiente limitan la innovación, el incremento del rendimiento organizacional y propician una toma de decisiones deficiente, ya que no se retroalimentan de los demás miembros del equipo, y reducen la capacidad de la organización para adaptarse a entornos dinámicos (Sharma, 2022). En contraste, los líderes que priorizan el desarrollo de sus empleados, promueven el aprendizaje continuo e impulsan el rendimiento a corto plazo y la resiliencia ante desafíos (Deng et al., 2023). Por lo tanto, el estilo de liderazgo se posiciona como un pilar clave para alcanzar y mantener altos niveles de desempeño en las organizaciones.

El impacto que tiene el estilo de liderazgo en el rendimiento organizacional ha sido profundamente analizado en diversos entornos. Por ejemplo, un reciente estudio reportó una revisión sistemática y metaanálisis de la relación del liderazgo en el desempeño (Bonini et al., 2024), otro estudio fue realizado en el sector de producción petróleo y gas en Ghana (Anyigba y Lartey, 2024), a su vez, se realizó una investigación sobre el estilo de liderazgo y el desempeño sustentable en Sierra Leona (Kebe et al., 2024), y en otra investigación se consideraron aspectos éticos, culturales y sociales del liderazgo y su desempeño en Jordania (Alkhadra et al., 2023).

Concretamente en México, el sector de manufactura es famoso por sus trabajadores altamente capacitados, con 2 702 116 empleos a nivel nacional, 481 786 en Chihuahua y específicamente, en Ciudad Juárez están instalados 24 parques industriales y 328 compañías manufactureras, y genera 322 787 empleos (IMMEX, 2023), muchos de los cuales son gerenciales que se refieren a líderes. No obstante, pese a la relevancia de ese sector industrial, son escasas las investigaciones que analizan los estilos de liderazgo, dado que lo exploran de forma general. Por ejemplo, se ha analizado el impacto del liderazgo en la satisfacción laboral (Lara Bárcenas et al., 2023), o cómo puede ser un factor que genera flexibilidad y resiliencia en cadenas de suministro (Solis et al., 2023), ignorando los estilos de éste y cómo impactan los índices de eficiencia operativa, social y ambiental.

Este estudio contribuye a cubrir esa área de investigación, se busca cuantificar la influencia del TSL y TFL en el desempeño operativo (DO), social (DS) y ambiental (DA) que tienen las empresas maquiladoras mexicanas. Los resultados de este estudio permitirán a los gerentes conocer qué estilo de liderazgo les favorece para lograr los objetivos de las empresas que dirigen.

TSL moviliza los recursos humanos a través de un control y seguimiento constantes para alcanzar los objetivos establecidos (Aga, 2016). En concreto, la dimensión de recompensa contingente (RC) establece el intercambio de recursos tangibles e intangibles, como incentivos o reconocimiento profesional, lo que mejora la motivación y crea lealtad de los trabajadores hacia la empresa (Fletcher et al., 2019). Por otra parte, el líder que utiliza la gestión por excepción activa (GEA), genera un entorno de confianza para controlar el progreso del seguidor en el logro de las metas establecidas, y con ello incrementa la satisfacción laboral (Sandstrom y Reynolds, 2020). Así, debido a que en las dos dimensiones de TSL, se influye de manera positiva en el trabajador, lo que ayuda a tener un buen clima laboral, y crear en este el sentido de compromiso y lealtad que a su vez beneficia a la organización, se puede establecer la siguiente hipótesis al entorno mexicano:

H₁: El TSL influye directa y positivamente en el DS en la industria manufacturera mexicana.

Para este estudio, se elimina la dimensión de gestión por excepción pasiva (GEP) porque en la revisión bibliográfica se ha comprobado que tiene resultados negativos sobre la cultura organizacional, debido a que disminuye la satisfacción del personal y contribuye negativamente en la creación de un entorno de trabajo seguro (Flatau-Harrison et al., 2020).

En las últimas décadas, la responsabilidad social ha acaparado la atención de los académicos (Soler-Sanchis et al., 2025). En el TFL la dimensión de estimulación intelectual está presente en los directores generales de empresas, donde es un promotor del desarrollo de estrategias de responsabilidad social, ya que se centra en participar en cuestiones sociales (Waldman y Siegel, 2008). El TFL mejora la satisfacción y aumenta el compromiso participativo porque la motivación no es económica, sino de realización personal (Jiménez, 2018). En general, el líder que aplica un TFL es un mentor, va más allá del mantenimiento de los sistemas, su foco es la renovación de las empresas en todos los ámbitos, y crear una visión compartida. Por lo cual, se propone la siguiente hipótesis en el entorno mexicano:

H₂: El TFL influye directa y positivamente sobre el DS en la industria manufacturera mexicana.

Se ha analizado el TFL y el TSL y el impacto que presenta en la innovación y las compras ecológicas en Emiratos Árabes Unidos, que contribuyen a impulsar los mercados sostenibles (AlNuaimi et al., 2021). Los resultados indican que TSL y TFL no impactan en las compras ecológicas, pero sí en la innovación, lo que potencia las compras ecológicas y mejora la sostenibilidad medioambiental. Por otra parte, en Pakistán se estudiaron los efectos del liderazgo ambidiestro (TSL y TFL) con los mecanismos de gobernanza y la sostenibilidad social de las industrias manufactureras y encontraron que el liderazgo ambidiestro está relacionado con la mejora de la sostenibilidad medioambiental, y debe prestarse especial atención al TSL porque su ausencia afecta significativamente a la sostenibilidad ecológica (Awan et al., 2018).

El TSL se centra en las actividades rutinarias, el seguimiento de los procedimientos y el mantenimiento del statu quo (Martin, 2017), y apoya el cumplimiento de los requisitos medioambientales. Por lo tanto, se establece que:

H₃: El TSL influye directa y positivamente sobre el DA en la industria manufacturera mexicana.

El TFL influye en la administración y el entusiasmo ecológicos de los trabajadores en China con el objetivo de impulsar la creatividad ecológica corporativa, los hallazgos señalan que el TFL ejerce un impacto positivo y relevante en la creatividad ecológica, los recursos humanos ecológicos, la administración y el entusiasmo ecológico de los trabajadores (Jia, 2018). Por otra parte, el TFL permite influir en la gestión de los recursos humanos, las prácticas e innovaciones ecológicas y el desempeño medioambiental (Singh et al., 2020). Lo anterior se debe a que el estilo TFL puede mejorar el comportamiento de los empleados y, a su vez, alcanzar los objetivos medioambientales organizacionales (AlNuaimi et al., 2021). Así, dado que el TFL promueve un cambio de mentalidad y ayuda a los seguidores a lograr una moral alta, y crea una visión compartida a favor del desempeño organizacional, entonces se propone la siguiente hipótesis al entorno mexicano:

H₄: El TFL influye directa y positivamente sobre el DA en la industria manufacturera mexicana.

Un estudio realizado en el sector de la construcción en Sudáfrica, investigo los estilos de liderazgo y el logro de los proyectos, los hallazgos señalan una correlación positiva entre TFL y TSL y el logro del proyecto, en contraposición a los estilos de liderazgo autocrático y laissez-faire, que no tenían vínculos (Liphadzi et al., 2015). Adicional a esto, se ha mencionado que el DO mejora a través de TSL-GEA (İşcan et al., 2014), y un estudio realizado en Etiopía informó que la dimensión RC del TSL está positivamente relacionada con el éxito en los proyectos (Aga, 2016). Por otra parte, el TSL de la alta dirección está positivamente asociada a la integración interna de las empresas (Birasnav y Bienstock, 2019).

En Turquía examinaron el liderazgo y su influencia en el DO a través de la gestión del conocimiento y cómo afecta la innovación organizacional y el espíritu corporativo (Uslu et al., 2015), los hallazgos señalan que el TSL incrementa estas dos variables, y se puede considerar que el logro de los proyectos y la innovación son componentes del DO de una empresa, por tal motivo, se sugiere la siguiente hipótesis para el contexto mexicano:

H₅: El TSL tiene un impacto directo y positivo sobre el DO en la industria maquiladora mexicana.

Por otra parte, un estudio analiza todas las características del TFL y su impacto en la adopción y difusión de la innovación, tales como la nueva tecnología y la computación móvil en la nube. Los resultados indican que la estimulación intelectual y la consideración individualizada del TFL están fuertemente relacionadas con la adopción de la innovación y la computación móvil en nube, y hace más eficientes a la empresa (Carreiro y Oliveira, 2019). Asimismo, se realizó una investigación sobre la relación de TFL y TSL con la integración interna, las compañías proveedoras, los clientes, y la implantación de tecnología avanzada, sus resultados indican que el TFL y la tecnología de fabricación avanzada en las empresas manufactureras están relacionadas positivamente con la integración de los clientes (Birasnav y Bienstock, 2019).

Adicional a esto, otro estudio examina de manera efectiva TFL y TSL en relación con la innovación de procesos y productos, así como el entendimiento de la capacidad de adquisición en China, y reportan un impacto positivo de TFL en la innovación de productos y procesos (Chang et al., 2015). Además, señalaron que los componentes de estimulación intelectual, influencia idealizada y motivación inspiradora conducen a un enfoque de promoción en la consecución de los objetivos del proyecto, lo que se asocia con un sistema de mayor calidad y menos retrasos. Por lo tanto, se establece la siguiente hipótesis en el entorno mexicano:

H₆: El TFL influye directa y positivamente en el DO en la industria manufacturera mexicana.

La figura 1 ilustra gráficamente las seis hipótesis establecidas.

Materiales y método

Se realizó una revisión de literatura con las palabras clave como TSL, TFL y desempeño organizacional, enfocándose en artículos publicados del 2015 en adelante para identificar los ítems en las variables latentes y crear el cuestionario, mismo que consta de tres apartados, el primero se pretende recolectar los datos demográficos del encuestado, en el segundo apartado se establecen los ítems del TFL y TSL y, por último, en el tercero se indaga sobre el DO, DA y DS.

El cuestionario inicial fue validado por ocho jueces, cinco directivos de la industria maquiladora y tres académicos. Luego de las dos etapas con los jueces, se generó el instrumento final adaptado al contexto geográfico de la industria maquiladora mexicana, y todos los ítems se respondieron en una escala tipo Likert de cinco puntos, en el cual uno equivale a nunca, dos es rara vez, tres es frecuentemente, cuatro es casi siempre y cinco es siempre. Véase el apéndice con el cuestionario completo.

Se aplicó el cuestionario online mediante la plataforma Google Forms dirigido a directores ingenieros y supervisores que trabajan en la industria manufacturera y que dirigen grupos de trabajo y garantizar que fueran líderes. La información se recopiló del 20 de junio al 20 de octubre de 2024. Todos los encuestados debían haber dirigido al menos tres proyectos de trabajo en equipo para evaluar su desempeño.

El 21 de octubre de 2024 se descarga una base de datos, misma que se analizó en el software SPSS v.25® y se procedió con la depuración, identificando los valores extremos para evitar sesgos en el análisis, por lo que se estandarizaron los valores de cada variable observada. Es importante destacar que los valores absolutos superiores a 4 se consideraron valores extremos por ser puntos distantes, por lo que se reemplazaron por la mediana (Kaneko, 2018). Después se identificaron los encuestados no comprometidos por medio de la desviación estándar de cada encuesta, y valores menores a 0.5 se eliminaron del análisis (García-Alcaraz et al., 2017).

Para llevar a cabo el estudio descriptivo de la muestra, se examinaron los datos demográficos de la primera parte del cuestionario a través de tablas cruzadas, con el objetivo de entender la experiencia de los participantes y el sector industrial al que pertenecen. Para los ítems contenidos en la segunda y tercera secciones del instrumento de recolección de la información, como medida de tendencia central se utiliza la mediana debido a que las valoraciones se encuentran en una escala ordinal, mientras que, como medida de dispersión se utiliza el rango intercuartílico el cual se determina al restar el tercer cuartil del primer cuartil (García-Alcaraz etal., 2017).

Las variables en la figura 1 fueron validadas antes de integrarlas en el modelo propuesto y se usaron varios índices, tales como (Kock, 2015).

Para la validación interna se utilizaron los índices de fiabilidad y alfa de Cronbach (IAC), ambos con valores mayores a 0.7.

Para la validez predictiva paramétrica se usaron los índices R2 y R2 ajustado y se buscó que superaran el valor de 0.02. Para la validez predictiva no paramétrica se usó Q2, y se buscó valores similares a R2.

Para la validez convergente se usó la varianza media extraída (VME) con valor superior a 0.5.

Para la colinealidad se utilizó el factor de inflación de la varianza (IIV) con valores menores a 3.3.

En esta fase se utilizó modelo de ecuaciones estructurales (MEE) para validar cada una de las hipótesis y medir la relación entre TSL y TFL y los tres tipos de rendimiento analizados. Para el análisis se usó el software WarpPLS v. 8 ®, basado en mínimos cuadrados parciales (MCP), el cual se recomienda para muestras pequeñas con distribución no normal o información obtenida en la escala Likert (Kock, 2019). Todas las hipótesis fueron verificadas con un grado de fiabilidad del 95 % (significación del 5 %).

Previo a la interpretación del modelo, se establecieron las siguientes medidas de ajuste de la eficiencia del mismo (Kock, 2019):

El coeficiente medio de trayectoria (CMT) mide la relación entre las variables.

Para la validez predictiva del modelo se usó los índices R² y R² ajustado y se buscó que superaran el valor de 0.2.

Se utilizó el índice de inflación de la varianza media del bloque (IIVMB) y de colinealidad media completa (IIVMC) para medir la colinealidad entre los constructos y valores inferiores a 3.3.

Tenenhaus GoF se usó para medir el ajuste de los datos al modelo y con valor superior a 0.36.

En este estudio se analizaron los efectos directos (no hay efectos indirectos) para validar las hipótesis, los cuales se visualizan como flechas que conectan las variables latentes en la figura 1, y se estima un valor β estandarizado mediante MCP. La hipótesis nula H₀: β=0, es examinada en contraposición a la hipótesis alternativa H₁: β≠0. Con un nivel de confianza del 95 %, se evidencia estadísticamente que β=0, entonces no hay relación entre las variables latentes y se descarta la hipótesis; en cambio, si se evidencia que β≠0, sin importar el signo, entonces sí hay relación entre las variables y se admite la hipótesis.

Además, para cada constructo dependiente, se estima un valor R² como medida de la varianza explicada por los constructos independientes. Además, para cada efecto proyectado, se indica un tamaño del efecto (TE), lo cual establece la cantidad de varianza explicada por un constructo independiente en un constructo dependiente. La suma de TE en una variable independiente es igual a R² de la misma.

Adicional a lo anterior, para cada hipótesis de la figura 1 se reporta un análisis de sensibilidad, donde se estiman tres tipos de probabilidades de ocurrencia de los constructos en niveles altos P(Zi>1) y bajos P(Zi<-1), donde Zi es una variable estandarizada. Las tres probabilidades calculadas son la probabilidad de encontrar los constructos en niveles altos o bajos de forma aislada, la probabilidad de encontrar constructos independientes y dependiente en combinación de niveles altos y bajos se establecen por & y, la probabilidad condicional de que un constructo dependiente ocurra en un nivel alto o bajo, dado que el constructo independiente ha ocurrido, y se representa por “SI”.

Resultados y discusiones

Se obtuvieron 178 cuestionarios al final del periodo; sin embargo, 22 fueron eliminados por no cumplir con los requisitos de inclusión, por lo cual, quedo un de total 156 cuestionarios válidos para el análisis, donde el 41.7 % fueron respondidos por hombres y 58.3 % por mujeres. La tabla 1 muestra el puesto de los participantes en la encuesta y los años que llevan en el cargo. Se puede notar que los ingenieros y gerentes dieron una respuesta de 76 y 56, respectivamente. Además, la mayoría de los participantes en la encuesta poseían entre 2 y 5 años de experiencia en su posición (70.51 %), lo que señala que los datos son fiables.

La tabla 2 muestra la cantidad de trabajadores en las compañías y el ámbito industrial al que se vincula. Se nota que la mayoría de los participantes son de grandes corporaciones, dado que 101 de estas cuentan con más de 500 trabajadores (64.74 %), y los sectores industriales más destacados fueron el automovilístico y los servicios, con 47 y 46 encuestas, respectivamente, correspondientes al 59.61 % del total.

La tabla 3 presenta el análisis descriptivo de las variables observadas del modelo, cabe señalar que no se indican los ítems eliminados durante el proceso de depuración del IAC.

Los índices de validación de las variables latentes se muestran en la tabla 4 y de acuerdo con esos valores, las variables son válidas y pueden integrarse en el SEM, ya que todas cumplen, por lo cual se concluye que hay suficiente validez interna, convergente y predictiva, y la colinealidad es aceptable (véase la columna “mejor si” para comparar el valor). Además, se reporta la prueba de normalidad de Jarque-Bera (JB), en la cual, se indica que las variables no son normales y se justifica el uso del enfoque de mínimos cuadrados parciales.

Los índices de eficiencia del modelo se presentan en la tabla 5 y se observa que el CMT, RCM y RCMA indican una validez predictiva aceptable, mientras que los valores IIVMB y IIVMC indican la ausencia de colinealidad y el índice de Tenenhaus señala un correcto ajuste de los datos. El modelo evaluado en el programa WarpPLS v.7 se muestra en la figura 2, donde se presentan los valores β normalizados y el p-valor vinculado a la hipótesis. Además, se especifica el valor de R-cuadrado correspondiente a cada variable dependiente.

En la tabla 6 se muestran las conclusiones relatvas a todas las hipótesis, según los valores de la figura 2 del modelo evaluado. El valor β simboliza la relación entre las variables latentes y se vincula con el p-valor para evaluar la relevancia estadística de las relaciones. Un caso ilustrativo es la correlación entre TFL y DS, que tiene una relación de β=0.630 y p<0.001, lo que evidencia que, si el TFL incrementa su desviación normal en una unidad, el DS se incrementa en 0.630

En términos generales, se observa que TFL tiene mayores efectos sobre DS, DA y DO, en comparación con TSL, ya que los valores de β son mayores. Por ejemplo, el efecto de TFL sobre DS es de 0.630, mientras que el de TSL es solamente 0.208; tres veces mayor. En el modelo presentado en la figura 1, se plantearon seis hipótesis y, basándose en los resultados obtenidos que se presentan en la figura 2, se puede deducir que:

H₁ . Hay suficiente evidencia estadística para sostener que TSL impacta directa y positivamente a DS en la industria manufacturera mexicana, dado que el primer constructo aumenta su desviación estándar en una unidad, mientras que el segundo constructo lo hace en 0.208 unidades. Este hallazgo implica que este líder se enfoca en ofrecer un sistema de recompensas, otorgar reconocimiento al personal, mejorar las posibilidades de crecimiento para los empleados al incrementar las campañas motivacionales y la tasa de promoción interna, de igual forma, incrementar la satisfacción y el compromiso de pertenencia de los trabajadores. Este trabajo contradice al estudio realizado en Malasia, en el cual, no hallaron una relación significativa (Saeidi et al., 2021), lo cual puede deberse al entorno propio de la industria maquiladora mexicana.

H₂ . Hay suficiente evidencia estadística para sostener que el TFL tiene un impacto directo y positivo sobre la DS en la industria manufacturera mexicana, debido a que TFL aumenta en una unidad la desviación estándar, DS también lo hace en 0.630 unidades. Este hallazgo implica que este líder que posee ética, valores y adaptabilidad incrementará la atracción y desarrollo del talento interno y promoverá la lealtad a la empresa, lo que ayudará a crear un buen ambiente y estabilidad laboral. Este estudio coincide con la investigación realizada en Malasia donde se demostró que el TFL ofrece un mayor resultado ante el DS en comparación con el TSL (Saeidi et al., 2021).

H₃ . Hay suficiente evidencia estadística para sostener que TSL impacta directa y positivamente sobre la DA en la industria manufacturera mexicana, debido a que TSL aumenta la desviación estándar en una unidad, DA aumenta 0.225 unidades. Estos hallazgos implican que este líder se orienta al cumplimiento de las obligaciones y se enfoca en las metas organizacionales, lo que impactará en el cumplimiento de los indicadores ambientales difundidos en la empresa y apoya el cumplimiento legal de los requisitos ambientales. Este estudio coincide con el realizado en los Emiratos Árabes Unidos, donde también se encontró una relación significativa entre el TSL y DA (AlNuaimi et al., 2021).

H₄ . Hay suficiente evidencia estadística para sostener que TFL influye directa y positivamente en DA en la industria manufacturera mexicana, se debe a que TFL aumenta en una unidad la desviación estándar, DA incrementa en 0.501 unidades. Esto significa que este líder se enfoca en modelar el comportamiento organizacional y realizar estrategias de largo plazo, lo que ayudará a establecer metas ambientales anuales y favorecerá la imagen verde de la empresa. Un estudio realizado en China demostró que hay una relación positiva entre la TSL y la DA (Chen et al., 2021), lo cual, coincide con esta investigación, sin embargo, el estudio realizado en los Emiratos Árabes Unidos reveló que la TSL no influye directamente en la contratación ecológica, pero sí a través de la variable mediadora de la capacidad de innovación; es decir, el efecto no es directo (AlNuaimi et al., 2021), por lo cual, difiere de los resultados obtenidos, esto puede deberse a cuestiones regionales.

H₅ . Hay suficiente evidencia estadística para sostener que TSL impacta directa y positivamente sobre la DO en la industria maquiladora, porque si el TSL aumenta la desviación estándar en una unidad, DO lo hace en 0.180 unidades. Este hallazgo implica que este líder establece control sobre los seguidores, estrategias a corto y mediano plazo y se centra en las metas organizacionales, lo que ayudará a utilizar el equipo y la capacidad instalada, lo cual impacta el servicio al cliente. Un estudio realizado en china demostró que el TSL afectó significativamente a DO (Chen et al., 2021), lo cual, coincide con los resultados mostrados en esta investigación.

H₆ . Hay suficiente evidencia estadística para sosten er que TFL impacta directa y positivamente sobre el DO en la industria manufacturera mexicana, debido a que cuando TFL aumenta la desviación en una unidad, DO incrementa en 0.541 unidades. Este hallazgo implica que el líder con efectividad, flexibilidad y autorrecompensa ayudará a mejorar la innovación en la empresa y el nivel de servicio pre y postventa, y mejora la relación de lealtad con el cliente. El estudio realizado en China encontró que TFL tenía un efecto significativo sobre DO (Chen et al., 2021), lo cual coincide con esta investigación.

El análisis de sensibilidad en la tabla 7, muestra las probabilidades de cada variable de los cuatro escenarios posibles cuando ocurren aisladamente en sus escenarios alto (+) y bajo (-), conjuntamente (&) o condicionalmente (SI). Por ejemplo, la probabilidad de TFL+ y DS+ es de 0.567, si TFL ocurre solo en su nivel alto es de 0.141 y en su nivel bajo es de 0.173, SD es en su nivel alto de 0.192 y en su nivel bajo es de 0.186, y conjuntamente, estas dos variables en su nivel alto de 0.109.

El TFL+ muestra probabilidades más altas de generar desempeño positivo en las tres dimensiones analizadas (social, operativo y ambiental). En particular, la probabilidad condicional de un DS+ bajo un TFL+ (IF(DS+|TSFL+)) es del 56.7 %, lo que refleja que este estilo puede inspirar a los empleados a alinearse con objetivos sociales importantes. Asimismo, el DO+ (SI(DO+|TSFL+) =52.0 %) y el DA+(IF(DA+|TSFL+) =63.5 %), también están positivamente influenciados. Lo anterior indica que el TFL fomenta un entorno laboral en el cual los trabajadores se sienten valorados y motivados a dar lo mejor de sí mismos, impulsa la creatividad y la búsqueda de soluciones innovadoras, un factor clave para mejorar los procesos operativos y adaptarse a entornos dinámicos.

Por su parte, el TSL+ tiene un menor impacto en la ocurrencia de niveles altos de desempeño en comparación con el TFL+. Por ejemplo, para que ocurra DS+ en el marco de un TSL+ se tiene solamente 43.3 %, mientras que DO+ es de 40 % y de DA+ es de 53.7 %; sin embargo, aun así, pueden ocurrir.

Sin embargo, es importante mencionar que se requiere mantener un estilo de liderazgo equilibrado. Aunque el TFL tiene un impacto positivo más fuerte en general, el liderazgo transaccional (TSL+) también puede contribuir a resultados positivos si se combina adecuadamente. Por ejemplo, la probabilidad condicional de un DO+ bajo TSL+ es del 40.0 %, lo que indica que este estilo puede ser útil para mantener estabilidad y eficiencia en ciertas áreas. Es decir, un TSL proporciona la estructura necesaria para operaciones eficientes, mientras que un TFL inspira innovación y compromiso, por lo que los gerentes deben adaptarse a sus propias necesidades organizacionales.

Se observa que los niveles bajos de liderazgo en cualquier estilo son un fuerte riesgo organizacional. Por ejemplo, la presencia de TSL —puede generar un DS— en 62.1 %, un DO — en 56.35% y un DA— en 54.3 %, lo que refleja que una ausencia de estructura, refuerzos claros o comunicación efectiva puede conducir a un deterioro en la cohesión y efectividad organizacional. Además, la ocurrencia de TFL, también es un riesgo organizacional, dado que puede generar un DS en 69 %, un DO en 60.9 % y un DA en 57.1 %. Es decir, niveles bajos de cualquier liderazgo representan riesgos organizacionales.

Esos niveles bajos de liderazgo y desempeño pueden deberse a una falta de objetivos claros, en los que no se tenga una guía clara para los empleados, y con ello se genera confusión y disminuye la productividad, además de carecer de una estructura adecuada para manejar expectativas que generen tensiones y desmotiven a los equipos de trabajo.

Finalmente, es importante mencionar que debido al incremento de la conciencia ambiental de los clientes y público en general, el TFL+ ofrece mejores resultados que le permiten a las organizaciones cumplir con regulaciones y normas gubernamentales, lo que brinda una imagen verde y de empresa socialmente responsable, diferenciándola de los competidores y dándole una ventaja competitiva.

Conclusiones

Los resultados obtenidos demuestran que tanto el TSL como el TFL tienen un impacto directo y positivo en los desempeños sociales, operativos y ambientales; sin embargo, el impacto de TFL fue siempre mayor en los tres tipos de desempeños analizados. La principal aportación de este estudio es la demostración de que el TFL tiene más del doble de impacto que el TSL en el desempeño organizacional (DS, DA, DO), lo cual marca la pauta para que las compañías desarrollen este tipo de liderazgo entre el personal administrativo y con ellos obtengan mayores beneficios en su cultura organizacional, sus operaciones productivas y ambientales. Cabe señalar que los dos tipos de liderazgos demostraron un impacto positivo y que la aplicación de cada uno se debería de analizar, tomando en cuenta el contexto de la compañía y los resultados que se desean alcanzar. Aplicar un TSL resulta de gran utilidad en los puestos de supervisión y coordinación, o en trabajos estructurados que permiten a los empleados comprender sus funciones, las acciones que deben de desarrollar, y el alcance de las metas que deben cumplir, también se recomienda cuando la empresa requiere realizar cambios rápidos, aumentar la agilidad en sus operaciones y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado. Sin embargo, el TFL se enfoca en lograr un mejor posicionamiento en el mercado a largo plazo, por lo que puede funcionar mejor en posiciones jerárquicas altas en las empresas, donde se planten estrategias corporativas a largo plazo.

Por otro lado, cabe señalar que los datos provienen de una muestra obtenida en la industria manufacturera en Ciudad Juárez (México), la cual tiene características culturales, sociales y gubernamentales específicas por ser una frontera con Estados Unidos de América y referirse a empresas maquiladoras solamente, por lo que los resultados aquí reportados pueden diferir de otras regiones; además, se basa en solamente 156 respuestas y eso representa una limitación. Las futuras investigaciones pueden enfocarse a replicar el estudio en otras regiones del país u otros países, y/o en diferentes sectores industriales, así como incluir el desempeño financiero como una variable de respuesta.

Apoyos y soporte financiero de la investigación

Entidad: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de México.

País: México

Ciudad: Ciudad Juárez, Chihuahua

Proyecto subvencionado: El liderazgo en la cadena de suministros

Código de Proyecto: 198607

Referencias bibliográficas

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