2.1 Adopción de tecnologías verdes

El término verde se utiliza para aquello que se percibe como ecológico y está relacionado con los procesos ambientales. De acuerdo con ^{Jørgensen (2001)} , las tecnologías verdes se conceptualizan como el conjunto de conocimientos, artefactos y herramientas de alto rendimiento para mitigar los problemas y riesgos ambientales. Estas tecnologías no solo se ven en las maquinarias y el equipo de bajo consumo, también en modelos intelectuales que brindan efectivas soluciones en la utilización de recursos y energía, la calidad ambiental, la seguridad ecológica y la salud (^{Wicki y Hansen, 2019}).

Toda tecnología verde tiene un impacto en el ambiente y, por ende, su elección debe ser en función de los beneficios, las desventajas y el valor que generará, así como de las competencias que son requeridas para utilizarlas (^{Hötte, 2020}; ^{Xia, Zhang, Yu y Tu, 2019}). No obstante, aprovechar las ventajas de la tecnología verde no es una mera cuestión de adquisición, sino también de adopción. Esta adopción hace referencia a la implementación y asimilación de dichas tecnologías para el cumplimiento de los objetivos ambientales (^{Orsatti, Quatraro y Pezzoni, 2020}).

El estudio de la adopción de tecnologías verdes en los sectores productivos involucra diversas áreas que van desde la ingeniería y el diseño hasta la percepción social y la gestión de la innovación (^{Jørgensen, 2001}). De acuerdo con la literatura, la adopción de tecnologías verdes se ve manifestada en a) la estructura de costos, b) el ahorro de recursos y c) el beneficio ambiental.

La estructura de costos toma en cuenta la inversión de tecnologías de calidad para cumplir con su cometido ambiental (^{Saunila, Rantala, Ukko y Havukainen, 2018}). Por ejemplo, las empresas pueden adquirir tecnologías verdes, pero eso no significa que sean factibles y asequibles, pues, comúnmente, los costos de adquisición son altos en comparación con los costos que tienen las tecnologías convencionales. Además, se suman los conocimientos especializados y la infraestructura para que este tipo de tecnologías funcionen adecuadamente (^{Abbas y Sağsan, 2019}).

Una efectiva adopción de las tecnologías verdes es útil en la disminución de los costos y el aumento de ingresos, así como en la estabilidad de la cadena de suministro (^{Lartey et al., 2019}). Por tal razón, las empresas necesitan de diagnósticos para comprar tecnologías según su relación costo-beneficio e invertir en aquellas con mayores impactos ambientales favorables y que cuenten con características deseables de productividad, fiabilidad y sostenibilidad (^{Saunila et al., 2018}; ^{Xia et al., 2019}).

Por otro lado, el ahorro de recursos con apoyo de la adopción de tecnologías verdes se traduce en beneficios económicos (^{Namagembe et al., 2018}). Cuando las empresas examinan exhaustivamente el entorno ambiental, se hacen más conscientes de sus debilidades y adoptan mejores prácticas de gestión ecológica (^{Fernando, Jabbour y Wah, 2019}). De hecho, uno de los propósitos de la tecnología verde es contribuir a la solución de los problemas ambientales a través del ahorro de recursos (^{Wicki y Hansen, 2019}).

La adopción de tecnologías verdes prioriza la reducción de materiales y energías utilizadas en la producción, seguida de la sustitución de materiales no renovables (^{Sadiku, 2020}). Asimismo, el ahorro de recursos está relacionado con las prácticas de reducción, reutilización y reciclaje; aspectos que son valorados positivamente por las empresas y los propios trabajadores al percibir que contribuyen al cuidado ambiental.

Por su parte, el beneficio ambiental es otro aspecto que refleja la adopción de las tecnologías verdes. Ejemplo de estos beneficios son la diminución de estragos negativos en la calidad del aire, el agua y el suelo; incluso aquellos relacionados con la reducción o reversión de los problemas de desperdicios (^{Fernando et al., 2019}). Cuando las empresas combinan sus objetivos de eficiencia productiva y de calidad ambiental, demuestran que pueden ser simultáneamente competitivas y ecológicas (^{Kasseeah, 2019}; ^{Xie, Zhu y Wang, 2019}).

2.2 Prácticas de responsabilidad ambiental

En la literatura científica, la responsabilidad ambiental está incluida en los esquemas de la responsabilidad social corporativa (RSC) y la responsabilidad ambiental corporativa (RAC) (^{Ferri y Pini, 2019}). No obstante, aunque el concepto de RSC guarda una relación con el aspecto ambiental, se orienta más hacia el compromiso que tienen las empresas con las prácticas comerciales éticas, el desarrollo y la calidad de vida de sus colaboradores y de la sociedad (^{Hernández, Vargas, Delgado y Rodríguez, 2017}). Por su parte, la RAC y otra concepción más amplia como la responsabilidad social corporativa y ambiental (RSCA) priorizan el compromiso y la cultura de las empresas para preservar y cuidar el ambiente con apoyo de los colectivos sociales (^{Graafland y Noorderhaven, 2018}; ^{Han, Chua, Ariza-Montes y Untaru, 2020}).

En este sentido, la responsabilidad ambiental se conceptualiza como una práctica empresarial basada en la gestión ecológica para la obtención de posibles beneficios, entre ellos, la diferenciación de los productos y una mejor reputación (^{Qin, Harrison y Chen, 2019}). Asimismo, las prácticas de responsabilidad ambiental se vinculan con el desempeño y éxito empresarial, ya que la percepción de los trabajadores, clientes, socios e inversionistas sobre la conducta de la empresa puede determinar el grado de confianza que tienen sobre esta, lo que brinda mayor posicionamiento y legitimidad (^{Xie et al., 2019}). En consecuencia, las prácticas de responsabilidad ambiental no pueden quedarse solamente en el discurso de las empresas, también deben reflejarse en a) las políticas ambientales, b) la regulación y certificación, c) la oferta de servicios responsables y d) la satisfacción de la demanda.

Respecto a las políticas ambientales, estas surgen para abordar los fallos y direccionar el comportamiento ecológico. En la actualidad, las políticas y otro tipo de iniciativas ambientales han ido en aumento y su alcance no se limita al interior de las empresas, también incluyen la participación, coordinación y colaboración conjunta con los stakeholders del sector en cuestión, así como de mecanismos y plataformas para incidir en las actividades relacionadas con la protección ambiental (^{Jørgensen, 2001}; ^{Reed, 2008}).

Las empresas en su compromiso ecológico se alinean con las regulaciones legislativas vigentes y se esfuerzan por la obtención de alguna certificación que avale sus prácticas ambientales (^{Hernández et al., 2017}). El cumplimiento de los criterios de estas regulaciones y certificaciones tiene como principal objetivo influir en el comportamiento individual de los trabajadores para llevarlos hacia el uso eficiente de los recursos y la adaptación de prácticas ecológicas (^{Graafland y Noorderhaven, 2018}; ^{Han et al., 2020}). En el ámbito turístico, ejemplo de certificaciones internacionales en materia ambiental son Leadership in Energy and Environmental Design (LEED), Earth Check, Green Leaders, Green Globe Standards, Green Key, Green Seal y Travel Life.

Por otra parte, las prácticas de responsabilidad se ven reflejadas en la oferta de servicios. En tal oferta, se busca el cumplimiento de estándares relacionados con el cuidado ambiental y la optimización de los recursos utilizados en la prestación de servicios. Asimismo, la práctica corresponde al uso de equipos de bajo consumo, la implementación de sistemas de reciclaje de recursos (como cartón, plástico, vidrio y agua de lluvia) y la utilización de energías alternativas (^{Mak y Chang, 2019}; ^{Verma y Chandra, 2017}).

Desde la percepción de los trabajadores, las prácticas de responsabilidad ambiental no solo se observan en la prestación de servicios, sino también en cómo son satisfechas las demandas de los clientes (^{Preziosi, Tourais, Acampora, Videira y Merli, 2019}). Tal situación se da porque los consumidores están interesados en que los trabajadores lleven a cabo prácticas ambientales según sus necesidades (^{Memarzadeh y Anand, 2020}).

En suma, las prácticas de responsabilidad ambiental se ven soportadas por la adopción de tecnologías verdes. Por un lado, la adopción de tecnologías verdes puede proporcionar beneficios ambientales, una mayor optimización de costos y ahorro de recursos para dar atención a las políticas ambientales, así como a los criterios de regulación y certificación que deben de cumplir las empresas (^{Fernando et al., 2019}; ^{Namagembe et al., 2018}; ^{Saunila et al., 2018}). Por otra parte, las prácticas de responsabilidad ambiental reflejadas en la oferta de servicios y la satisfacción de la demanda se facilitan cuando se adoptan tecnologías verdes al aminorar los estragos ambientales y aprovechar con eficiencia los recursos (^{Mak y Chang, 2019}; ^{Preziosi et al., 2019}; ^{Verma y Chandra, 2017}). Por ende, la hipótesis es la siguiente:

3.1 Diseño de la investigación

La metodología tuvo un enfoque cuantitativo, un diseño no experimental y un corte transversal, puesto que no se controló ninguna variable y se observó el fenómeno tal cual se presenta en su contexto natural. Asimismo, el alcance fue explicativo al analizar cómo es la influencia que ejerce la adopción de las tecnologías verdes sobre las prácticas de responsabilidad ambiental, desde la percepción de los trabajadores.

3.2 Muestra y recolección de datos

Se trató de una muestra no probabilística de 385 trabajadores de hoteles de la Ciudad de México. A pesar de hacer la invitación a los trabajadores de 190 hoteles, solo participaron los procedentes de 74 hoteles de tres, cuatro y cinco estrellas, en su mayoría con alguna certificación ambiental (tabla 1). Sin embargo, se mantuvo un criterio de cuota de dos a cuatro trabajadores por empresa, los cuales participaron de manera voluntaria.

La técnica para la recolección de datos fue la encuesta autoadministrada. La aplicación de la encuesta se hizo directamente en las empresas durante los meses de enero y febrero de 2020. Durante la aplicación, fue necesario corroborar que los instrumentos estuvieran debidamente contestados por los trabajadores, con el fin de excluir instrumentos por valores perdidos. En esta actividad se pidió permiso a los gerentes para aplicar los instrumentos dentro de los hoteles a su cargo. Asimismo, se dio a conocer a los trabajadores que la información se utilizaría para fines académicos y que se garantizaría la confidencialidad de las respuestas.

Los participantes fueron en su mayoría jóvenes-adultos entre 21 y 35 años de edad (78,8%). Respecto a su nivel educativo, cuentan con estudios de licenciatura (36,4%), preparatoria y carrera técnica (36,6%). Se desempeñan como administrativos (20,3%), recepcionistas (20,3%) y camareras (14,8%); además de tener una antigüedad laboral de menos de uno a tres años (72,2%) (tabla 2).

3.3 Operacionalización de las variables

El instrumento para medir la percepción de los trabajadores sobre la adopción de las tecnologías verdes y la responsabilidad ambiental se construyó a partir de la revisión de literatura científica, la opinión de expertos y una prueba piloto, con lo que se obtuvieron los ítems definitivos (tabla 3). Asimismo, para la valoración de los ítems se desarrolló una escala tipo Likert con amplitud de seis puntos, desde 1 para “totalmente en desacuerdo” (aspecto negativo) hasta 6 para “totalmente de acuerdo” (aspecto positivo).

3.4 Tratamiento de datos

Para someter a prueba la hipótesis de investigación, se utilizó el método PLS-SEM por dos principales razones: a) porque supone un enfoque de modelado suave sobre la distribución de datos y b) porque las aplicaciones tienen poca teoría disponible (^{Hair, Hult, Ringle y Sarstedt, 2017}). Ante el uso de escalas reflectivas por la operacionalización de los constructos de primer y segundo orden, se especificó un modelo tipo I reflectivo-reflectivo, puesto que a) los ítems son manifestaciones de los constructos de primer orden y, a su vez, los constructos de primer orden son manifestaciones de los constructos de segundo orden; b) los ítems y los constructos pueden ser intercambiables, ya que no son determinantes absolutos o exclusivos; y c) los ítems y los constructos comparten un contenido igual o similar (^{Jarvis, Mackenzie y Podsakoff, 2003}). En el tratamiento de datos se empleó el software Smart PLS versión 3.3.3 (^{Ringle, Wende y Becker, 2015}).

4.1 Modelo de medida

Para el modelo de medida, se recurrió a las pruebas de confiabilidad y validez. Para ello, se cotejaron los valores de consistencia interna a través del alfa de Cronbach ( ), rho_A y fiabilidad compuesta (FC) de cada constructo; como se observa en la tabla 4, los valores resultaron satisfactorios al ser mayores a 0,700 (^{Hair et al., 2017}). En cuanto a la validez, se verificó la colinealidad de los ítems y la estructura factorial. La tabla 4 expone las cargas de cada ítem y muestra valores mayores al criterio mínimo (> 0,707), mientras que el factor de inflación de la varianza (variance inflation factor, VIF, por sus siglas en inglés) no indica la presencia de multicolinealidad entre los ítems.

También se cumplió con la validez convergente y discriminante, puesto que los valores de cada varianza media extraída (average variance extracted, AVE, por sus siglas en inglés) fueron mayores a 0,500 y su raíz cuadrada fue superior a la correlación entre variables (^{Fornell y Larcker, 1981}) (tabla 5); así, se soporta la pertinencia de las mediciones para un contraste con la realidad (^{Hair et al., 2017}).

4.2 Modelo estructural

En cuanto al modelo estructural, se utilizó la función bootstrapping con un remuestreo de 5000 casos para corroborar el ajuste (^{Dijkstra y Henseler, 2015}) (tabla 6). Como estimador se tomó la raíz cuadrada media residual estandarizada (standardized root mean square residual, SRMR, por sus siglas en inglés), para evaluar la magnitud promedio de las discrepancias entre las correlaciones observadas y esperadas como una medida absoluta del criterio de ajuste (modelo de medida). De acuerdo con ^{Hu y Bentler, (1998)} , el valor del SRMR debe ser inferior a 0,080; este se cumple (SRMR = 0,076). De igual manera, el índice de ajuste normalizado (normed fit index, NFI, por sus siglas en inglés) presentó un valor de 0,902 (^{Bentler y Bonett, 1980}), mientras que la media cuadrática de la covarianza residual (root mean squared residual covariance, RMS_theta, por sus siglas en inglés) tuvo un valor de 0,109, dentro de los límites recomendados (^{Lohmöller, 1989}). Valores que en conjunto indican un buen ajuste del modelo.

Por otro lado, los valores de t y p cumplen con los criterios t ≥ 1,960 y p ≤ 0,001, lo que evidencia la significancia de las dinámicas entre constructos de primer y segundo orden (tabla 6). Otro aspecto en la evaluación del modelo estructural fueron los tamaños de los efectos (f2), en los que los valores de 0,020 se califican como pequeños, 0,150 son medios y 0,350 son grandes para considerar la validez predictiva del modelo (^{Cohen, 1998}). En la tabla 6, se muestran tamaños grandes de los efectos en todos los casos.

En la figura 1, se puede observar que la adopción de tecnologías verdes ejerce una influencia en las prácticas de responsabilidad ambiental del 81% ( β= 0,816); además de obtener un coeficiente de determinación (R2) de 0,665, lo que representa que el 67% de la varianza de las prácticas de responsabilidad ambiental es predicha por el modelo. Con tales resultados se da soporte a la hipótesis central de investigación (H1).

Fuente: elaboración propia.

Figura 1 Influencia de la adopción de las tecnologías verdes sobre las prácticas de responsabilidad ambiental 

Con base en la percepción de los trabajadores, la adopción de tecnologías verdes y las prácticas de responsabilidad ambiental son aspectos evaluados como “ligeramente de acuerdo” y “moderadamente de acuerdo”, puesto que todos los constructos tuvieron medias entre = 4,225 y = 4,745 (tabla 7). Aunado a los resultados del modelo estructural, se puede decir que la adopción de tecnologías (estructura de costo, ahorro de recursos y beneficio ambiental) y las prácticas de responsabilidad ambiental (política ambiental, regulación y certificación, oferta de servicios y satisfacción de la demanda) tienen una importancia alta según los coeficientes path ( β), coeficientes de determinación (R2) y el tamaño de los efectos (f2). El desempeño de los constructos demostró ser positivo; este se encuentra en un nivel bajo-medio según las medias ( ).