2.1. Responsabilidad Social Empresarial y Responsabilidad Social Universitaria

La RSE es un tema central de investigación de las últimas décadas (^{Hoffman, 2007}; ^{Glavas y Aguinis, 2012}; ^{Gallardo-Vázquez et al., 2013}; ^{Gallardo-Vázquez y Sánchez- Hernández, 2014a}, ^2014b; ^{Herrera-Madueño et al., 2016a}; ^{Herrera-Madueño, Larrán-Jorge, Martínez-Conesa y Martínez-Martínez, 2016b}; ^{Moneva-Abadía, Gallardo- Vázquez y Sánchez-Hernández, 2018}; ^{Valdez-Juárez, Gallardo-Vázquez y Ramos-Escobar, 2018}). La Unión Europea, en el llamado Libro Verde. Fomentar un marco europeo para la Responsabilidad Social de las Empresas (^{Comisión de las Comunidades Europeas, 2001, p. 7}) definió la RSE bajo los siguientes términos: “la integración voluntaria, por parte de las empresas, de las preocupaciones sociales y medioambientales en sus operaciones comerciales y sus relaciones con sus interlocutores”. Más recientemente, de nuevo la ^{Comisión de las Comunidades Europeas (2011)} ha señalado la responsabilidad de las empresas por su impacto en la sociedad y haciendo referencia expresa a la necesidad de colaboración con las partes interesadas para “integrar las preocupaciones sociales, medioambientales y éticas, el respeto de los derechos humanos y las preocupaciones de los consumidores en sus operaciones empresariales y su estrategia básica” (^{Comisión de las Comunidades Europeas, 2011, p. 7}).

La literatura la concibe como una estrategia que se integra con los objetivos y las competencias centrales de la empresa y, desde el principio, está diseñada para crear valor comercial y un cambio social positivo en la organización, integrándose en la cultura y los negocios del día a día (^{McElhaney, 2009}). La RSE debe incluirse en el modelo de negocios, incluyendo prácticas que tengan impactos económicos, sociales y ambientales en el área de actividad donde opera la compañía (^{Weber, 2008}; ^{Slack, 2012}). En este sentido, se observa una evolución que va más allá de la visión de ^{Friedman (2007)} y ^{Ludescher, Mahsud y Prussia (2012)}, quienes abogaron por la búsqueda del beneficio o rentabilidad como resultado final de la actividad realizada y destinado al propietario del negocio.

Dado que las organizaciones son un grupo de individuos que influyen y son influidos en el conjunto de actuaciones que en su seno tienen lugar, se admite que la Teoría de los Stakeholders cobra todo su sentido, al considerar que se persigue la maximización del interés de todas las partes implicadas en la organización. Así, en este contexto, se adopta esta perspectiva teórica dentro del conjunto de las posibles existentes para el estudio de la RSE (^{Alvarado, Bigné y Currás, 2011}). De acuerdo con ^{Freeman (1998, p. 174)}, los stakeholders son aquellos “grupos e individuos que se benefician, son perjudicados o respetados por las acciones corporativas”. Esta teoría define a la empresa como una lista de contratos, no solo implícitos sino también explícitos, y especifica la necesidad de reconocer la importancia de todos los grupos involucrados en la creación y distribución de valor económico (^{Asher, Mahoney y Mahoney, 2005}). Bajo esta perspectiva, los gerentes de una empresa no solo se enfocan en maximizar la riqueza de los accionistas, sino que también tienen una responsabilidad con otros grupos de personas (^{Martínez-Ferrero, 2014}) que se ven afectados por actividades corporativas, como acreedores, empleados, clientes, proveedores, comunidades locales, el gobierno, etc. Por lo tanto, estos grupos deben ser considerados en la toma de decisiones de la gerencia (^{Freeman, 1999}). La evidencia muestra que la investigación con respecto a las partes interesadas y la RSE ha crecido en interés (^{Morsing y Schultz, 2006}; ^{Dobele, Westberg, Steel y Flowers, 2014}; ^{Viveros, 2016}), al observar la influencia de los grupos de interés en las prácticas de las empresas.

En torno a la RSE, son destacables aquellos trabajos que profundizan en las pequeñas y medianas empresas, analizando el papel tan relevante que este tejido empresarial juega en las regiones y países (^{Gallardo-Vázquez et al., 2013}; ^{Gallardo-Vázquez et al., 2014a}, ^2014b; ^{Herrera-Madueño et al., 2016a}, ^2016b; ^{León, Benavides y Castán, 2017}; ^{Moneva-Abadía et al., 2018}; ^{Valdez-Juárez et al., 2018}); por otro lado, trabajos que analizan la RSE en el contexto de las empresas cooperativas, vinculando la actuación socialmente responsable con otras acciones tales como la innovación, certificación, premios recibidos, reputación y performance (^{Castilla-Polo et al., 2018}); igualmente, trabajos que analizan la RSE en el sector turismo, tal como se observa en ^{Font, Guix y Bonilla-Priego (2016)}, ^{Martínez y Nishiyama (2017)} y ^{Tyrrell, Paris y Biaett (2012)}; así como investigaciones que orientan la RS en el contexto de las instituciones de enseñanza superior.

El enfoque de la RS en el contexto de las universidades conduce a la Responsabilidad Social Universitaria (RSU). Al igual que otras organizaciones, las universidades han definido su propia cultura corporativa, asentada en una misión, visión, valores y principios (^{Larrán et al., 2012b}), que determinarán su funcionamiento socialmente responsable. Este contexto condicionará la actitud ética del estudiante (^{Leonard y Cronan, 2005}), generando junto con el desarrollo integral del individuo un valor desde la acción (^{Guédez, 2006}; ^{Vallaeys, 2007}).

La institución universitaria promueve su capacidad de desarrollar las estrategias orientadas a la docencia, la investigación, la gestión y la extensión o proyección a la sociedad a partir de las actuaciones de RSU (^{Domínguez, 2009}). ^{Baker-Shelley, van Zeijl-Rozema y Martens (2017)} señalan que las universidades tienen la obligación de proporcionar, a través de la educación y la investigación, la transformación social que se requiere y que no respeta las fronteras del planeta. Sin embargo, a pesar de su clara orientación hacia la sociedad, las universidades aún no han logrado el grado de implicación en materia de RS que tienen otras organizaciones, por lo que su potencial para integrar profundamente la sostenibilidad permanece en gran parte sin explotar (^{Lozano, 2011}; ^{Moneva y Martín, 2012}; ^{Lozano, Lukman, Lozano, Huisingh y Lambrechts, 2013}; ^{Baker- Shelley et al., 2017}). De esta forma, el concepto de RSC no llega de forma generalizada a la universidad española hasta finales de los años noventa (^{Gaete, 2012}).

Esta situación determina una oportunidad transcen-dente de cambio en cuanto a la orientación estratégica de las universidades hacia los valores de RSU (^{Bok, 2009}), estrategia que está en continuo desarrollo, destacando la cohesión social entre sus objetivos primordiales. Por otro lado, también se señalan cuatro parámetros claves, como son la formación, la investigación, el liderazgo social y el compromiso (^{Beltrán-Llevador, Íñigo-Bajo y Mata-Segreda, 2014}). Por todo ello, no se puede dejar de mencionar el impacto que la institución genera en el entorno, en los distintos ámbitos organizativo, educacional, cognitivo y social (^{Vallaeys, Cruz y Sasia, 2009}).

Al igual que en el contexto empresarial, ^{Gaete (2012)} y ^{Larrán y Andrades (2015a)} sugieren la incorporación de los distintos grupos de interés al gobierno universitario, afirmando que las políticas de RSU deben basarse en la teoría de los stakeholders, con el fin de recoger los intereses y expectativas de los distintos grupos de interés (estudiantes, profesores, investigadores, personal de administración y servicios, gestores…). Particularmente relevante es el papel de los estudiantes, grupo de interés sobre el que se centra el presente estudio. Ante ello, no se puede olvidar que uno de los desafíos más relevantes que enfrenta la universidad es impulsar las motivaciones y la satisfacción de los estudiantes (^{Lamberton, 2005}; ^{Sánchez- Hernández y Mainardes, 2016}; ^{Vázquez et al., 2016}; ^{Saleem, Moosa, Imam y Khan, 2017}) en un entorno de RS.

De esta forma, las clásicas funciones universitarias se han adaptado a los nuevos tiempos (^{Molina, Sierra, Restrepo y Mondragón, 2012}), incorporando otra serie de valores con fundamento en la RS de sus stakeholders, con especial protagonismo de los estudiantes (^{Moneva y Martín, 2012}; ^{Latif, 2018}). De este modo, las universidades tienen la oportunidad de aprovechar el desarrollo social y económico que representan los valores de la RSU, más allá de los propios límites académicos (^{Beltrán-Llevador et al., 2014}), lográndose la integración de los objetivos académicos y sociales (^{Gaete, 2012}), tal como se proclama en toda universidad socialmente responsable, alcanzándose la satisfacción de los diversos colectivos afectados (^{Jongbloed, Enders y Salerno, 2008}; ^{Sanje y Senol, 2012}; ^{Saleem et al., 2017}).

Analizada la literatura sobre RSE y RSU, en la siguiente subsección se pasará a abordar lo referente a la medición de ambas estrategias en las organizaciones.

2.2. Medición de la Responsabilidad Social

Tras la implementación de acciones socialmente responsables en las empresas, a continuación, se procederá a revisar la medición de estas acciones de RS. Sin embargo, el desarrollo de medidas válidas y fiables no es tarea fácil (^{Gallardo-Vázquez et al., 2013}). En un primer lugar, desde el ámbito empresarial, el trabajo de ^{Singhapakdi, Vitell, Rallapalli y Kraft (1996)} considera las percepciones de directivos acerca del papel de la ética y la RS, lo cual limita su uso en el contexto del presente estudio, pues el agente de interés son los estudiantes. Igualmente, orientado a la percepción de los directivos, se menciona el diseño de la escala procedente de ^{Quazi y O´Brien (2000)}, escala que presenta una doble limitación. Por un lado, el hecho del agente de interés al cual está orientada y, por otro, no haberse diseñado para medir cómo la organización participa en la realización de acciones socialmente responsables, ofreciendo visiones generales de la RS (^{Gallardo-Vázquez et al., 2013}). Ampliando el grupo de stakeholders, y considerando a los empleados, clientes y gobierno, ^{Turker (2008)} crea una escala de medida de 19 indicadores con base en las percepciones de estos grupos de interés. Como limitación de esta escala, se puede mencionar la dificultad de obtener datos sobre comportamientos socialmente responsables de las organizaciones (^{Gallardo-Vázquez et al., 2013}).

Por otra parte, ^{Maignan y Ferrell (2000)}, basado en ^{Carroll (1979)}, introduce la escala de ciudadanía corporativa, como la medida en que las empresas cumplen con las responsabilidades económicas, legales, éticas y discrecionales. ^{Gallardo-Vázquez et al. (2013)} desarrollaron una amplia escala de medida para pequeñas y medianas empresas, en la que ponían en relación las tres dimensiones de la RSC (económica, social y medioambiental), con información recibida por las empresas, así como con la difusión que las empresas a su vez realizaban de las acciones acometidas. Igualmente, la RSC se vinculaba en esta escala de medida con otras variables estratégicas, tales como la innovación, el desempeño y el éxito competitivo.

^{Yeh (2015)} presenta una escala de medida de RSC, con vinculación a otras variables estratégicas, tales como la lealtad del cliente, el valor de la relación, la calidad de la relación, la defensa del cliente y la innovación de servicio. Como limitaciones de este estudio, se cita que el sector se aleja totalmente del objeto de este trabajo, lo cual imposibilita la generalización de la escala de medida, como pone de manifiesto el autor. Por su parte, ^{D'Aprile y Taló (2014)} analizaron las características psicosociales de la RSC, vinculando la dimensión cognitiva con la dimensión afectiva y comportamental de los stakeholders con la realización de acciones socialmente responsables en las organizaciones. Un aspecto particular de la RSC, también digno de mencionar, es el consumo socialmente responsable (CSR), cuya medición ha sido objeto de estudio por parte de ^{Dueñas, Perdomo-Ortiz y Villa (2014)}, concluyendo con 7 dimensiones del constructo CSR.

Más tarde, ^{Taghian, D’Souza y Polonsky (2015)} midieron la RSE analizando el nivel de influencia de las partes interesadas en la RSE de las organizaciones. Concretamente, se cuestionaron si los grupos de interés locales tienen poder para hacer cumplir sus demandas a las empresas. La amplia escala de RSC interna de ^{Mory, Wirtz y Göttel (2016)} considera dimensiones tan importantes en la RSC como la estabilidad en el empleo, el entorno de trabajo, el desarrollo de habilidades, la diversidad de la fuerza de trabajo, el equilibrio entre el trabajo y la vida familiar, la participación tangible de los empleados, el empoderamiento, el compromiso organizacional afectivo y el compromiso organizacional normativo. Sin embargo, adolece del enfoque competencial que se busca en este trabajo, por lo que, salvo el apoyo de ciertos ítems para el cuestionario, no ha sido posible utilizarla en su totalidad.

Abordando la creación de escalas de medida en el ámbito universitario, se encuentran algunos estudios, tales como el de ^{Larrán et al. (2012a)}, quienes llevaron a cabo un estudio del nivel de implantación de la RS en las universidades españolas. Como resultado de ello, definieron un conjunto de indicadores en varias dimensiones: gobierno corporativo, estudiantes, personal, sociedad, medio ambiente, empresa, mejora continua, así como también identificaron las posibles barreras y aceleradores ante la implementación de la RSU. Más tarde, se señala el trabajo de ^{Sánchez-Hernández y Mainardes (2016)}, enfocado precisamente al stakeholder “estudiantes”. La escala creada identifica tres dimensiones: a) gestión responsable: orientada a la gobernanza y gestión; b) programas de educación responsable: orientada a los títulos, asignaturas, planes de estudio y estudios de casos; y c) investigación responsable: orientada a la educación de investigación, el compromiso y los recursos para la investigación.

Por su parte, ^{Vázquez et al. (2016)} diseñan una escala de RSU formada por 8 componentes: proyección externa, investigación, educación en valores medioambientales, gestión interna, relaciones universidad-empresa, educación en valores sociales, índice general de RSU y satisfacción del estudiante. ^{Saleem et al. (2017)} modelizan la satisfacción del estudiante universitario a partir de la calidad del servicio, moderado por variables tales como el precio, la cultura y la reputación universitaria. Estos autores concluyen que la cultura universitaria fortalece positivamente la calidad del servicio para lograr y mantener la satisfacción de los estudiantes, mientras que el precio y la reputación de la universidad fortalecen la relación en una dirección negativa.

Muy recientemente, ^{Latif (2018)} ha llevado a cabo el desarrollo y validación de una escala de medida de RSU. La metodología de investigación seguida ha sido coincidente con la empleada en este trabajo, aplicando un AFE y un AFC, aunque la configuración inicial de la escala de partida es diferente. ^{Latif (2018)} parte de 7 dimensiones: responsabilidades operativas, responsabilidades de los stakeholders internos, responsabilidades legales, responsabilidades éticas, responsabilidades de investigación/ desarrollo, responsabilidades filantrópicas y compromiso de la comunidad.

Analizados los anteriores trabajos y evaluadas las escalas de medidas que aportaban, se aborda el estudio de la formación docente en el ámbito concreto de empresa, con un carácter cercano a la sostenibilidad, en aras a tratar de lograr el vínculo que se busca en el trabajo. La cuestión de investigación planteada es saber si los estudiantes ¿se encuentran en actitud de alcanzar unas CT cercanas a la sostenibilidad? ¿qué formación es la que deben recibir para lograrlas? ¿participan en actividades de esta naturaleza?

2.3. La formación docente cercana a la sostenibilidad

Como ya pusieron de manifiesto ^{Gallardo y Castilla (2016, p. 3)} “diversos autores han tratado el tema de la valoración de las competencias y de su relevancia para el estudiante universitario” desde una óptica global y sin diferenciar entre RS y ética empresarial, cuestión criticada por ^{Larrán y Andrades (2015b)}. Bajo la opinión de estos últimos autores conviene enfatizar entre el papel de la conducta empresarial en el ámbito de la ética y las consecuencias derivadas de la actividad empresarial que se asocian a la RS.

La dimensión social de la educación universitaria incluye una serie de aspectos, tales como “ampliar el acceso a la universidad y la cohesión social, frenar el fracaso de estudiantes, crecer en eficacia y equidad, empujar el desarrollo regional y forjar ciudadanos socialmente responsables” (^{González-Maura, 2006}), citados por ^{Gallardo y Castilla (2016, p. 3)}. Partiendo de estas ideas, años más tarde ^{González-Maura y González-Tirado (2008)} señalaron la importancia de la responsabilidad social y el compromiso ciudadano, el compromiso con su medio socio-cultural, el compromiso ético y con la calidad, la valoración y el respeto por la diversidad, así como la multiculturalidad y el compromiso con la preservación del medio ambiente. En este sentido, no se puede olvidar, como dice ^{De la Caba-Collado, López-Atxurra y Bobowik (2016, p.189)} que “en definitiva, la responsabilidad social es un concepto multidimensional, que va más allá de ser respetuoso y que hace referencia a una forma de estar en el mundo, conectado con lo que les sucede a los otros y al medio ambiente”.

De esta forma, las competencias cívico-sociales también son incluidas por ^{Villa y Villa (2007)} en la educación universitaria, haciendo referencia a: “competencia académica y planificación, rigurosidad, habilidades comunicativas, relaciones interpersonales, competencia tecnológica, liderazgo, coherencia con los valores, flexibilidad e interculturalidad, espíritu cívico, conciencia ecológica, compromiso social y espiritualidad”, citadas por ^{Gallardo y Castilla (2016, p. 3)}. Junto a los autores anteriores, ^{Aznar et al. (2014)} incorporan un conjunto de actividades en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Su estudio, llevado a cabo en una muestra de profesorado, analiza los desafíos y oportunidades de esta incorporación.

Para el caso concreto de los estudiantes de Administración y Dirección de Empresa a los que se dirige este trabajo y en relación con la formación en RS, se puede afirmar que tiene un peso cada vez mayor en las organizaciones dado el número de prácticas socialmente responsables que se vienen implementando en éstas (^{Secchi, 2006}; ^{Zu y Song, 2009}; ^{Weyzig, 2009}).

Los estudiantes de Administración y Dirección de Empresa en un sentido amplio tienen su futuro desarrollo condicionado al ámbito de los negocios, contexto en el cual la RS como concepto y estrategia han acaparado la atención desde hace ya algún tiempo. Si van a ser responsables de la gestión empresarial, la gestión de la RS en la estrategia corporativa es una cuestión inevitable. Como señalan ^{Clemente-Ricolfe y Escribá-Pérez (2013, p. 537)} “las competencias pretenden aunar la formación en las universidades con el mundo laboral” y en este contexto hay que ser conscientes de que “la responsabilidad social debe ser, ante todo, un tema de la alta dirección: si el Presidente y el Consejero Delegado o el Director General no vibran con la idea de ser socialmente responsables, si no asumen sus deberes en este sentido y no la empujan con fuerza en la organización, la RS acabará muerta” (^{Argandoña, 2010, p. 1}). En este sentido, se advierte una relación inmediata entre los estudiantes de las titulaciones del ámbito de Administración y Dirección de Empresas y las CT relativas o cercanas a la sostenibilidad.

En definitiva, la educación en valores y RS es relevante no sólo para las Instituciones de Enseñanza Superior, sino también para las empresas y la sociedad en su conjunto (^{González-Rodríguez, Díaz-Fernández y Simonetti, 2013}). No obstante, algunas opiniones vertidas por miembros de la comunidad educativa señalan que el nivel de enseñanza de la RS no alcanza el nivel deseado, siendo conscientes de que es necesario un mayor fomento a través de las líneas necesarias: asignaturas, seminarios, cursos, másteres, etc. (^{Matten y Moon, 2004}; ^{Christensen, Peirce, Hartman, Hoffman y Carrier, 2007}; ^{Sánchez-Hernández y Mainardes, 2016}).

Por otro lado, son numerosas las CT que se pueden trabajar desde la educación superior en temas de RS y, sin duda, también numerosas las consecuencias beneficiosas que ello conllevaría, a la vez que importante la participación que se puede lograr de los estudiantes en actividades de naturaleza socialmente responsable. Por ello, se considera que existe una terna que afecta a los estudiantes de manera clara y directa “formación / competencias / participación en actividades de RS”, la cual constituye el modelo teórico de RSU (figura 1) y el cual se evalúa seguidamente de manera empírica.

Fuente: elaboración propia.

Figura 1 Modelo teórico 

3.1. Generación de ítems

Se ha diseñado una escala específica de indicadores construidos desde la revisión teórica en estos temas, que debían ser valorados en todos los casos con una escala Likert de 1: totalmente en desacuerdo a 7: totalmente de acuerdo. Dichos indicadores solicitaban la percepción del estudiante sobre una visión global de la RS, con base en el conocimiento adquirido a lo largo de sus estudios. Más concretamente, el cuestionario aborda tres amplios grupos de cuestiones que fueron debatidas y consensuadas en un focus group entre 15 compañeros, conocedores e investigadores en RS, a la vez que inquietos de fomentar la RS entre los estudiantes universitarios. Con el objetivo de consensuar los ítems que debían formar parte de cada uno de los bloques, se partió de un debate, y de la puesta en común se obtuvo lo que se encuentra en la tabla 1.

En relación con la administración del cuestionario, se llevó a cabo una selección de asignaturas troncales de los diferentes Grados (Programas) relacionados con el ámbito de la empresa y los negocios en las que, contando con la colaboración del profesor respectivo, se procedió a la aplicación de los mismos. La duración media dedicada por los estudiantes a este cuestionario se sitúa en 15 minutos y el proceso de codificación y el tratamiento posterior de los resultados obtenidos se ha llevado a cabo con el programa estadístico SPSS v.23.

4.1. Análisis factorial exploratorio

Dada la ausencia en la literatura de una escala de medida en competencias, formación y participación en actividades de RS en el contexto universitario, se optó por la creación de una propia, a partir de un conjunto de 32 ítems apoyados en literatura de referencia tal y como se ha indicado. No obstante, para la posterior utilización de esta escala, es necesario validar los indicadores, para lo cual se va a someter la escala, en primer lugar, a un análisis factorial exploratorio (AFE). Mediante esta técnica se agrupan las variables (ítems) que se correlacionan fuertemente entre sí, y cuyas correlaciones con las variables de otros agrupamientos (factores) son menores (^{Pérez y Medrano, 2010}). Es decir, se lleva a cabo la agrupación del conjunto de variables observables en función de la variabilidad que cada una de ellas comparte con las demás. Lo anterior determina la utilidad de esta técnica para detectar fuentes latentes de covariación entre medidas observadas.

Una exigencia adicional para el análisis es el tamaño de la muestra con el fin de asegurar el menor error de muestreo posible. Ante ello, el AFE proporcionará buenos resultados cuando se empleen muestras grandes, de aproximadamente 300 participantes, lo que conduciría a resultados útiles y relativamente estables (^{Tabachnicky y Fidell, 2001}; ^{Pérez y Medrano, 2010}). En este caso, el AFE se realiza con una muestra de 284 observaciones.

Como paso previo a la realización de un AFE, es necesario comprobar que los ítems a estudiar se encuentran altamente correlacionados (^{Comrey, 1973}). Para ello, las pruebas estadísticas a emplear más utilizadas son el test de esfericidad de Bartlett y la medida de adecuación muestral de Kaiser- Mayer-Olkin (KMO). El test de esfericidad de Bartlett manifiesta la ausencia de correlación entre los indicadores, así valores de significación menores a 0,100 indican que los datos son adecuados para el análisis. La medida KMO¹ determina un estadístico que informa de la calidad de los datos, de tal manera que valores superiores a 0,6 indicarían que los datos presentan una calidad apropiada, por lo que se puede llevar a cabo el AFE. En la tabla 4 se observan los resultados de ambas pruebas estadísticas.

Observando los valores obtenidos, se obtuvieron resultados adecuados. El valor de la significancia del test de Bartlett fue de 0,000 (inferior a 0,100). Con relación al estadístico KMO tomó el valor de 0,879, superior a 0,6, lo cual indica que los datos muestran una buena calidad para realizar el AFE.

4.2. Método de extracción de factores de ejes principales.

Una vez que se ha verificado el cumplimiento de las anteriores pruebas estadísticas se puede llevar a cabo el AFE, para lo cual se pueden emplear cualquiera de sus métodos. Entre los métodos de extracción de factores, los más usados son el de Componentes Principales y Ejes Principales (^{Kahn, 2006}). La elección de uno u otro viene determinada por la distribución que presentan los datos objeto de estudio. En este sentido, cuando no se cumple el principio de normalidad de las variables, el más recomendado es el método de Ejes Principales (^{Pérez y Medrano, 2010}). En el presente estudio, la recolección de datos se ha realizado con base en un cuestionario con escala tipo Likert de 1 a 7, por lo tanto, se trata de indicadores de naturaleza discreta, motivo que indica que la distribución no satisface el criterio de normalidad². Ante ello, se ha empleado el método de extracción de factores de Ejes Principales (^{Costello y Osborne, 2005}).

Por otro lado, se plantea la elección del número de factores a considerar en el análisis, lo cual puede realizarse según diversos criterios. En este caso, se ha considerado el significado de los autovalores, como indicadores de la proporción de varianza explicada. Se ha seguido el criterio de ^{Kaiser (1960)}, según el cual se excluyen los factores cuyos autovalores sean inferiores a 1, a la vez que se cumple el criterio de porcentaje de varianza mínima total explicada para el ámbito de las Ciencias Sociales, con base en la cual los factores deben explicar cerca del 60% de la varianza total observada en los indicadores originales.

Según se observa en la tabla 5, el primer factor explica un 29,94% de la varianza; el segundo, un 16,809%; el tercero, un 5,783%; y el cuarto, un 4,358%, llegando a explicar de manera conjunta estos factores un 56,89% de la varianza total. Los siguientes factores explican porcentajes inferiores, pudiendo considerar que la selección de estos 4 primeros factores es la más apropiada, reduciéndose la dimensionalidad de 32 a 4. Como se sabe, se han seleccionado los factores cuyo autovalor es superior a 1, lo cual lleva cierta pérdida de capacidad explicativa, pero lo importante es que esta pérdida no sea significativa y con la elección de los 4 factores que se ha realizado la pérdida es realmente pequeña.

Tabla 5 Varianza total explicada 

Método de extracción: Factorización de Ejes principales.

Fuente: elaboración propia.

Un método alternativo para la selección del número de factores es el denominado scree test, gráfica scree o gráfico de sedimentación (^{Cattell, 1966}) (figura 2) en el que se representan gráficamente los autovalores (eje de ordenadas) para cada factor (eje de abscisas). Analizando visualmente esta figura se han de buscar los puntos de inflexión en la gráfica, justificándose la selección de 4 factores. ^{Kline (2000)} afirma que el scree test es un procedimiento sujeto a cierto grado de subjetividad, si bien se ha verificado la confiabilidad del mismo. El primer cambio de pendiente en la gráfica determina el punto de corte para el número de factores a extraer (^{Pérez y Medrano, 2010}), ubicándose a la izquierda los autovalores que explican la mayor parte de la varianza.

Fuente: elaboración propia.

Figura 2 Gráfico de sedimentación 

Una vez elaborada la matriz factorial no rotada, resulta difícil de interpretar. Ante ello, y al haberse observado la recomendación de extraer 4 factores, es imprescindible obtener una matriz adicional de factores rotados (^{Carroll, 1953}). Al rotar, los indicadores se colocan más cerca de los factores diseñados, a la vez que la varianza de los mismos se concentra en menos factores, facilitándose la interpretación de la matriz obtenida (^{Kaiser, 1958}). El objetivo de la rotación, de acuerdo con ^{Pérez y Medrano (2010)}, es llevar a cabo una eliminación de las correlaciones negativas importantes, lo que produciría la reducción del número de correlaciones de cada ítem en los diversos factores.

4.3. Identificación de factores rotados

Así, después de extraer los factores iniciales, se sometieron a un procedimiento de rotación Varimax, dado que las soluciones factoriales rotadas facilitan la interpretación de los factores. Este tipo de rotaciones es la que suele recomendarse en la construcción de escalas factoriales (^{Nunnally, 1978}; ^{Kline, 1986}, ¹⁹⁹⁴; ^{Rennie, 1997}). Al rotar, las variables se sitúan más próximas a los factores diseñados que las explican, la varianza de las variables se ha concentrado en un menor número de factores y se facilita la interpretación de la solución factorial obtenida (^{Kaiser, 1958}; ^{Pérez y Medrano, 2010}).

A continuación, se muestra la matriz de los componentes rotados (tabla 6). Se procede al análisis de la significación de las cargas factoriales obtenidas. Éstas representan la correlación entre los indicadores y los factores observados. Siguiendo las indicaciones de ^{Hair, Black, Babin y Anderson (2009)}, se consideran significativas las cargas factoriales mayores o iguales a 0,55. A partir de este criterio se ha procedido a la siguiente asignación por factores: el primer factor, Factor 1, agrupa los indicadores P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7, P8, P9, P11 y P12; el segundo factor, Factor 2, agrupa los indicadores CT2, CT5, CT6, CT7, CT8, CT9,CT10, CT11 y CT12; el tercer factor, Factor 3, agrupa los indicadores F5 y F6; el cuarto factor, Factor 4, agrupa los indicadores F1 y F2. Se observa que no todos los indicadores cargan bien en algún factor concreto, tal es el caso de CT1 (Compromiso ético en el trabajo), CT3 (Capacidad para trabajar en equipo), CT4 (Trabajo en un equipo de carácter interdisciplinar), P10 (Programas de donación de sangre y otras causas sociales), F3 (Como asignatura específica), F4 (En un seminario organizado sobre esta temática), F7 (Como actividades voluntarias realizadas en algunas asignaturas) y F8 (No he recibido formación de RS), lo cual determina su eliminación.

La tabla 7 expresa la matriz de transformación empleada para realizar la rotación.

Estos cuatro factores obtenidos del análisis factorial exploratorio constituyen las dimensiones de las competencias transversales, formación en RS y participación en actividades. Resulta de utilidad el cálculo de los coeficientes α de Cronbach para cada uno de los factores, como si se tratara de pequeñas escalas, con el objeto de observar la correlación entre las variables. Así, se han determinado los siguientes coeficientes: α1 = 0,948; α2 = 0,877; α3 = 0,904; α4 = 0,774. Como se observa, todos los valores del α de Cronbach para cada uno de los factores son superiores a 0,7, lo cual indica que son buenos en todos los casos. Esto determina la consistencia interna de los ítems que componen la escala.

A continuación, se va a tratar de confirmar, mediante el AFC la existencia de estos factores que se han determinado en el AFE.

4.4. Análisis factorial confirmatorio

El análisis factorial confirmatorio (AFC) que permita testar y validar la escala de medida (^{Fornell y Larcker, 1981}; ^{Anderson y Gerbing, 1988}) se ha llevado a cabo mediante la técnica de los modelos de ecuaciones estructurales, usando el software Smart PLS v.3.2.8. El modelo de medida va a determinar si los datos se ajustan bien al modelo (^{Henseler, Ringle y Sinkovics, 2009}; Henseler, Hubona y Ray, 2016). En este análisis se abordará el estudio de la bondad del ajuste, la fiabilidad compuesta, la validez convergente y discriminante. Para evaluar la bondad de ajuste del modelo estimado a los datos observados, se utilizarán los siguientes índices disponibles para Partial Least Square (PLS) (^{Henseler et al., 2016}; ^{Henseler, 2018}): a) raíz cuadrada media estandarizada (SRMR); b) la discrepancia de mínimos cuadrados no ponderados (d_ULS); c) la discrepancia geodésica (d_G); y d) el índice de ajuste normalizado (NFI).

La evaluación del índice normalizado de la raíz cuadrada residual (SRMR) ofrece un valor satisfactorio de 0,066 (tabla 8), que está por debajo del límite habitual de 0,08 propuesto por ^{Hu y Bentler (1998)}. En relación con las pruebas de ajuste d_ULS y d_G, realizadas mediante estadísticas de inferencia basadas en bootstrapping (^{Henseler et al., 2016}), se han obtenido valores de 0,916 y 0,473, respectivamente, inferiores al percentil del 95%, por lo que se ha determinado que la discrepancia existente no es significativa. Por otra parte, el modelo alcanza un nivel aceptable en el NFI, al superar el valor mínimo recomendado por ^{Escobedo, Hernández, Estebané y Martínez (2016)}, quienes señalan un nivel de ajuste aceptable para NIF >0,90 (0,921>0,920). En la tabla 8 aparecen reportados los distintos índices de ajuste analizados.

Seguidamente es necesario analizar la fiabilidad y validez convergente. Para esto, se realizó un análisis de fiabilidad para determinar la consistencia interna de múltiples indicadores para cada constructo (^{Lu, Lin y Tu, 2009}). Tradicionalmente, el Alpha de Cronbach ha sido el índice usado para medir la fiabilidad de un constructo. Sin embargo, ^{Cronbach y Shavelson (2004)} han señalado que este coeficiente puede no ser suficiente. Ante ello, se utiliza la fiabilidad compuesta que estima la medida en que un conjunto de indicadores de constructos latentes comparten la medida de un constructo (^{Hair, Anderson, Tatham y Black, 1998}). Para interpretar los valores de fiabilidad compuesta de los constructos se recurre a las recomendaciones de ^{Nunnally (1978)} y ^{Nunnally y Bernstein (1994)}. Según estos autores, valores por encima de 0,7 para el indicador de fiabilidad compuesta de un constructo son considerados como suficientes cuando la investigación aún es incipiente y de tipo exploratorio, aunque para investigación más avanzada exigen un valor igual o mayor de 0,8. Tal y como se puede observar en la tabla 9, todos los valores de fiabilidad compuesta estuvieron entre 0,889 y 0,957, lo que demuestra que las medidas en el estudio son confiables (^{Hair, Sarstedt, Ringle y Mena, 2012}).

Posteriormente, para evaluar la validez convergente, es decir, el grado de interrelación entre los constructos observados, se valora la varianza extraída media (AVE) (^{Fornell y Larcker, 1981}; ^{Hair, Ringle y Sarstedt, 2011}). El AVE se calcula mediante la suma de cada carga de factor al cuadrado, dividida por el número de indicadores. ^{Fornell y Larcker (1981)} recomiendan que la varianza extraída media (AVE) sea superior a 0,50. Dado que los valores de AVE para cada uno de los constructos superaban este valor, se estableció la validez convergente. Los resultados de fiabilidad compuesta y AVE se muestran en la tabla 9.

Por último, se evalúa la validez discriminante, la cual indica “la medida en la cual un constructo dado difiere de otros constructos” (^{Roldán y Sánchez-Franco, 2012, p. 204}). En el análisis PLS, para determinar que un constructo tiene validez discriminante debe compartir más varianza con sus indicadores que con los otros constructos del modelo (^{Barclay, Higgins y Thomson, 1995}). ^{Fornell y Larcker (1981)} proponen utilizar la varianza extraída media (AVE) entendiendo que su valor debería ser mayor que las correlaciones al cuadrado entre este constructo y los demás que forman el modelo. El análisis realizado demuestra que la raíz cuadrada del AVE de cada constructo (valor de la diagonal) es superior a la correlación entre cada uno de ellos y el resto de constructos del modelo (0,731>0,321 y 0,232; 0,954>0,321 y 0,695; 0,817>0,695). Por lo tanto, puede concluirse indicando que los constructos bajo estudio cumplieron los criterios establecidos de validez discriminante siguiendo a ^{Fornell y Larcker (1981)} (tabla 10).

Al realizar el AFC se observa que los ítems CT2 (Motivación y compromiso por la calidad), CT5 (Habilidad en las relaciones personales), pertenecientes al Factor 2, han sido eliminados. De esta manera, el Factor 2 queda conformado por los restantes 7 ítems. Igualmente, los ítems F1 (Formando parte de un tema de una asignatura más general) y F2 (Formando parte de un tema en dos o más asignaturas del plan de estudios), han sido eliminados, y dado que eran los únicos ítems que conformaban el Factor 4, éste ha quedado descartado. Por tal motivo, el AFC determina la existencia de tres únicos factores. Finalmente, la escala queda conformada por los siguientes factores e ítems (tabla 11), que en total suman 20, habiéndose reducido la inicial en 12 ítems.

A continuación, se va a identificar y denominar cada uno de los factores atendiendo a los indicadores que contienen, con el fin de delimitar los distintos componentes de la escala objeto de estudio:

El factor 1, F1, contempla actividades y programas diversos en los cuales se ha participado y contribuido. Entre ellos se citan: las iniciativas relacionadas con el medioambiente, con Organizaciones No Gubernamentales (ONGs), fundaciones, diversidad, interculturalidad, plantación de árboles, recogida de alimentos para comedores sociales, carreras deportivas benéficas, mercado solidario, programas de voluntariado, de cooperación internacional, de banco del tiempo y de limpieza del campus. Se trata, en todos los casos, de actividades que determinan la implicación y participación en actividades de RS en el contexto universitario. Por este motivo, este factor fue identificado como “Participación en programas y actividades socialmente responsables”.

El factor 2, F2, contempla diversas competencias transversales trabajadas durante la estancia en la universidad, tales como: la capacidad para trabajar en entornos diversos y multiculturales, la capacidad de adaptación a nuevas situaciones, creatividad, liderazgo, iniciativa y espíritu emprendedor, sensibilidad hacia temas medioambientales y sociales, así como respeto y promoción de los valores democráticos y de la coeducación. Se trata de competencias orientadas a la mejora de habilidades personales en un sentido social y profesional. Por este motivo, este factor fue identificado como “Competencias transversales de mejora social y profesional”.

El factor 3, F3, contempla la formación recibida en RS de manera muy concreta, ya sea en el contexto de un curso de verano, de perfeccionamiento u otra oferta de formación continua. Se trata de una formación adquirida a nivel de postgrado y con carácter amplio. Por este motivo, este factor se ha identificado como “Formación continua de RS”.

Con estos tres factores se integraría el diseño de la escala específica de RSU orientada al estudiante universitario, compuesta por las CT relativas a la RS orientadas a la sostenibilidad, la formación de RS y la participación del estudiante en actividades con carácter igualmente ético y responsable.