Introducción
En situaciones de crisis, como es el caso de las guerras, los desastres o las epidemias, los daños físicos son atendidos inmediatamente, sin embargo, la investigación sobre sus afectaciones psicológicas es aún limitada (Ribot-Reyes et al., 2020). Ello es desafortunado, dado que, en el caso de las epidemias, existen múltiples efectos psicosociales en la población (Ramírez-Ortiz et al., 2020). A consecuencia de las pandemias surge el miedo, el cual eleva la ansiedad y el estrés en las personas (Ornell et al., 2020). En la pandemia de Covid-19, la salud mental individual y el estado mental de la población en general, estuvieron y siguen comprometidos, ya que, a semejanza de eventos similares, esta pandemia generó miedo y estrés asociados a la exposición, el riesgo de infección y la posible transmisión del virus en el entorno cercano, lo que incrementó el aislamiento y la posible emersión de afectaciones psicológicas (Villca et al., 2021). Por otra parte, las medidas de seguridad implementadas para evitar contagios, tuvieron consecuencias en las personas, ya que incrementaron el estrés y elevaron otro tipo de sintomatologías de salud mental; lo anterior afectó particularmente a los trabajadores, tanto a los que se mantuvieron laborando como a los que retornaron a su actividad, cuando concluyó la suspensión de actividades no esenciales.
En este entorno existen retos. Por una parte, el regreso al trabajo. Este evento implica contacto social, el cual genera mayor morbimortalidad; sin embargo, debe reconocerse que el aislamiento por largo tiempo, también provoca mayor morbimortalidad (Buitrago et al., 2021). Se destaca que la mayoría de los estudios académicos se han enfocado en el personal de salud, aun cuando existen otros grupos de trabajadores esenciales, en ocupaciones no sanitarias, cuya salud mental puede también estar siendo afectada, como es el caso de los empleados de la industria, el comercio y los servicios. Aunque estos trabajadores no tienen un alto riesgo de infectarse con Covid-19, su salud mental no se ha examinado en investigaciones pandémicas previas (Toh et al., 2021) y en la actualidad los estudios son escasos. En ese sentido, trabajos recientes (Fang et al., 2020) destacan que, en el caso de trabajadores no médicos de primera línea, las encuestas de salud mental y las evaluaciones basadas en la evidencia son relativamente escasas, y por tanto el estado emocional y psicológico de estas personas no recibe la atención debida.
Existen trabajadores esenciales (personal no médico) cuya salud mental puede ser afectada negativamente; es el caso del personal de la industria maquiladora de exportación, de los establecimientos comerciales y de las empresas del sector servicios, el cual labora en fábricas, mercados, distribuidoras, talleres mecánicos, u otros establecimientos, para realizar su trabajo de forma continua (Toh et al., 2021), produciendo y atendiendo a los clientes. Entre los desafíos que enfrentan estos trabajadores se destacan los siguientes: cierre seguro y posterior inicio de actividades; interferencia de los nuevos peligros relacionados con la pandemia y los peligros habituales del proceso [por ejemplo, la reducción de personal y las dificultades para cumplir con objetivos, metas de calidad y productividad]. Este escenario complejo incrementó el estrés de los trabajadores, lo que puede detonar el agotamiento, el cinismo y, finalmente, la intención de abandono del trabajo.
Este trabajo de investigación se realiza con trabajadores operativos de establecimientos comerciales, de servicios y de la industria maquiladora en el norte de México. Tiene dos objetivos. El primero se centra en indagar si el miedo al Covid-19 tiene efectos significativos en el estrés y en el agotamiento laboral, si el agotamiento laboral conduce al cinismo y éste a su vez, a la intención de abandono de la organización. El segundo objetivo consiste en determinar si existen diferencias en el modelo de ruta propuesto, entre empleados del sector comercial e industrial. El estudio se llevó a cabo durante las primeras etapas del brote de Covid-19. Esta investigación resulta novedosa ya que analiza los trastornos psicológicos ocasionados por la pandemia, en sujetos distintos al personal de salud.
Las actividades económicas en las empresas se caracterizan por la presencia de amenazas inesperadas y factores de estrés. A este escenario, durante el año 2020, se agregó la pandemia de Covid-19, lo que complicó aún más el contexto. Por lo general, los eventos negativos pueden ser angustiantes, y la pandemia Covid-19 no fue la excepción, ya que provocó estrés laboral (Bragatto et al., 2021, Fung et al., 2021; Yu et al., 2021). No solo la probabilidad de contagio afectó a los empleados en lo individual. Los cambios de vida inducidos por la pandemia generaron afectaciones en términos de estrés percibido y salud mental (Wang et al., 2021) por el deterioro de la economía que derivó en cierre de empresas y pérdida de plazas de trabajo. En el contexto de la actual pandemia, un trabajo reciente en China (Chen, 2021) identificó que entre los factores estresantes se encontraban el miedo de perder el empleo, el temor asociado al virus y la falta de apoyo organizacional percibido. Es de precisar que cuando se eleva el estrés, aumentan los problemas de salud físicos y mentales (Alcover et al., 2017).
La pandemia de Covid-19 reveló la vulnerabilidad sanitaria a nivel global, lo que desencadenó contagios biológicos y emocionales que atemorizan a la población (Romero-González et al., 2021; Buitrago et al., 2021). Además, las medidas de bloqueo provocaron un colapso económico que incrementó el desempleo (Carracedo et al., 2021), lo que también generó miedo en los trabajadores, asociado en gran medida a la posibilidad de perder su fuente de sustento y la incapacidad de conseguir, en el corto plazo, otro trabajo. Sin duda, la declaración de pandemia por Covid-19 es el origen del incremento en la sintomatología de ansiedad en la población, en gran medida por el miedo al contagio (Gordon y Borja, 2020). En estudios recientes (Chen, 2021; Şimşir, et al., 2022) se ha establecido que los empleados sienten pánico por la pandemia y el miedo al Covid se asocia a estrés, ansiedad, y angustia. Luego, en el contexto de esta pandemia, sentir miedo puede considerarse normal, ya sea por el temor de contagio al interactuar con compañeros o bien por la propia reincorporación laboral. Este escenario además puede generar rechazo, sensación de ansiedad y estrés.
El estrés excesivo puede conducir a problemas psicosociales y de salud mental, como el burnout (Yıldırım y Solmaz, 2022), síndrome psicológico que surge como respuesta a la exposición prolongada a estresores interpersonales crónicos (Maslach y Leiter, 2016). Entre las dimensiones del burnout se encuentran el agotamiento emocional y los sentimientos de desapego o cinismo (Maslach y Jackson, 1981; Maslach y Leiter, 2016; Chen y Eyoun, 2021). La percepción de sentimientos que conducen al agotamiento omnipresente, pernicioso y costoso en los empleados, se evidencia especialmente durante una crisis, como la causada por Covid-19 (Gabriel y Aguinis, 2022). En ese sentido, es importante considerar la percepción de inseguridad en el entorno de trabajo (Chen y Eyoun, 2021). Alcover et al. (2017) identificaron que el deterioro en las condiciones laborales incrementa el estrés, el desgaste emocional y el cinismo. Además, Gabriel y Aguinis (2022) señalan que los bajos recursos y las altas demandas conducen al agotamiento, como resultado del estrés laboral crónico. Luego, el estudio del agotamiento es importante porque sus efectos negativos pueden impactar al trabajador y al empleador (Ibar et al., 2021).
La despersonalización o cinismo se refiere a la indiferencia o actitudes distantes respecto del puesto desempeñado, su significado, importancia y la utilidad atribuida a las tareas que se realizan (Soares et al., 2021). En específico, el cinismo se relaciona con el distanciamiento afectivo y personal, caracterizado por conductas y actitudes negativas del trabajador (Nunes y Roazzi, 2021). Por lo general, el cinismo es una respuesta a la sobrecarga de agotamiento emocional e inicialmente funciona como un amortiguador que protege a la persona, al crear desapego de un entorno laboral agobiante (Maslach, 2018). El cinismo afecta de forma negativa el desempeño y el comportamiento prosocial, causa conflictos entre individuos, rotación de personal y ausentismo (Bang y Reio, 2017).
La intención de rotar o abandonar es la expresión de los empleados de pretender dejar una firma y buscar otro empleo (Fung et al., 2021). En sectores como el comercio, la industria maquiladora de exportación y los servicios, las altas tasas de rotación se asocian a la exposición a estresores como largas jornadas de trabajo, reducidos tiempos de descanso, malos tratos de supervisores, metas elevadas de atención a clientes, producción y ventas, tareas repetitivas y carentes de contenido, trastornos de sueño asociados a turnos nocturnos, salario precario, y falta de equilibrio entre el trabajo y la vida personal (López et al., 2014; Solís, 2014; Ledesma et al., 2009). En conjunto, estas condiciones crean un contexto que puede generar insatisfacción y burnout, y con ello motivar la posibilidad de abandonar el trabajo (Tziner et al., 2015).
En la literatura se ha indagado sobre el efecto de distintas variables antecedentes de la intención de abandono (Alcover et al., 2017; Mérida y Extremera, 2020; Olaniyan y Hystad, 2016; Orhan et al., 2016). Los hallazgos evidencian que la satisfacción en el trabajo, el liderazgo, la inseguridad laboral y el cinismo son variables influyentes en la intención de abandono. En este trabajo se indaga precisamente sobre el efecto del cinismo sobre dicha intención. En ese sentido, se afirma que los trabajadores cínicos piensan que la organización no se interesa por ellos y solo los usa para obtener utilidades y consecuentemente, desarrollan el deseo de renunciar (Çınar et al., 2014). Es decir, los empleados que experimentan sobrecarga laboral y situaciones de riesgo ocupacional (como Covid-19), con el paso del tiempo desarrollan agotamiento y sus recursos laborales se extinguen; luego, como medida de afrontamiento, adoptan estrategias como la evasión o el retiro de situaciones estresantes, es decir se detona en ellos el cinismo que finalmente los conduce a la intención de abandono (Lapointe et al., 2011; Máynez-Guaderrama y Cavazos-Arroyo, 2021).
En el contexto de la pandemia Covid-19, la intención de rotación es una respuesta a la tensión psicológica, el estrés y las emociones negativas implícitas (Yu et al., 2021). Un trabajo reciente (Bajrami et al., 2021) encontró que la inseguridad laboral causada por Covid-19, predice las intenciones de rotación, ya que las personas consideraron buscar un nuevo trabajo, a pesar de haber sobrevivido a la enfermedad. A partir de la literatura revisada en la Figura 1 se presenta el modelo conceptual a validar.
Las hipótesis de investigación son:
H1: El miedo al COVID-19 influye directa, positiva y significativamente en el estrés laboral.
H2: El miedo al COVID-19 afecta directa, positiva y significativamente al agotamiento.
H3: El estrés laboral impacta directa, positiva y significativamente sobre el agotamiento.
H4: El agotamiento impacta directa, positiva y significativamente sobre el cinismo.
H5: El cinismo influye directa, positiva y significativamente sobre la intención de abandonar el trabajo.
Método
Se realizó una investigación cuantitativa, empírica, no experimental y transversal, con una muestra no probabilística de empleados de los sectores industrial, comercial y de servicios en el norte de México, específicamente en municipios de los estados fronterizos de Baja California, Chihuahua y Tamaulipas. El trabajo de campo se desarrolló durante los meses de julio a septiembre del 2020, en el contexto de la pandemia de Covid-19. Como técnica estadística se usó un modelo de ecuaciones estructurales basado en mínimos cuadrados parciales (PLS-SEM), ya que es útil para explorar y predecir modelos, así como para desarrollar teorías en etapas tempranas de estudio (Hair et al., 2019).
En total se contó con 328 encuestas válidas de un total de 456 disponibles, lo que representa el 72% de ellas. Con respecto al sector en que laboran los participantes, 38.7% reportó trabajar en comercio, 32.9% en industria y 28.4% en servicios. El 50.3% de ellos eran hombres y 49.7% mujeres. El 18.9% indicó una edad menor a 25 años, 43.3% entre 25 y 34 años, 24.4% entre 35 y 44 años, 11.3% entre 45 y 54 años y sólo el 2.1% era mayor de 54 años. En relación a su formación educativa, la mayoría contaba con licenciatura (70.7%), 23.8% señaló educación media superior, 4.6% educación básica y solo el 0.9% contaba con educación media. En lo relativo a su estado civil, 50.3% estaba soltero, divorciado o era viudo y 49.7% reportaron estar casados o en unión libre.
A partir de escalas validadas y adaptadas al entorno, se diseñó el instrumento para recolectar los datos. Los ítems se midieron con un formato tipo Likert, con cinco puntos de asignación de respuesta, desde 1 (no me caracteriza) hasta 5 (muy característico en mí). El miedo al Covid-19 se evaluó con 13 ítems adaptados del cuestionario de ansiedad multidimensional de SIDA de Snell Jr. y Finney (1998). El agotamiento y el cinismo se valoraron, con 5 y 7 ítems, respectivamente, adaptados de la escala de Maslach et al. (2001). El estrés percibido se midió con 11 ítems adaptados de la escala de Cohen et al. (1983). Finalmente, la intención de abandono con la escala de Herrera (2017). Los ítems se presentan en el Anexo 1.
Resultados
El primer paso consistió en revisar la estimación y significancia estadística de las cargas. En ese sentido, se recomienda que los ítems exhiban cargas factoriales iguales o mayores a 0.708 (Hair Jr. et al., 2020). Del modelo original de 42 ítems, se eliminaron 11: 5 de miedo al Covid-19 (Cv1, Cv5, Cv7, Cv8, Cv9), 1 de intención de abandono (Ia1), 3 de estrés percibido (Ep4, Ep7, Ep8), y 2 Cinismo (Bo9, Bo11). Como se muestra en la Tabla 1, los 33 ítems remanentes exhiben cargas factoriales superiores a 0.708 y en todos los casos, son estadísticamente significativas. En lo relativo a la fiabilidad compuesta de los constructos, tanto los valores alfa de Cronbach como los de fiabilidad compuesta, cumplen con los puntos de corte mínimo y máximos recomendados de 0.70 y 0.95. En relación al análisis de varianza media extraída (AVE), el modelo final de medición cumple con lo sugerido, dado que los valores de los constructos para este indicador son mayores de 0.50 (Fornell y Larcker, 1981).
Constructo | Ítems | Cargas factoriales | Alfa de Cronbach | rho_A | IFC | Varianza extraída |
---|---|---|---|---|---|---|
Miedo al Covid-19 | Cv2 | 0.777 (24.924) | 0.92 | 0.926 | 0.934 | 0.64 |
Cv3 | 0,826 (31,655) | |||||
Cv4 | 0,832 (37.766) | |||||
Cv6 | 0.711 (23.866) | |||||
Cv10 | 0.799 (36.654) | |||||
Cv11 | 0.834 (45.435) | |||||
Cv12 | 0.829 (43.720) | |||||
Cv13 | 0.786 (25.642) | |||||
Agotamiento | Bo1 | 0.876 (50.485) | 0.927 | 0.928 | 0.945 | 0.773 |
Bo2 | 0.889 (59.218) | |||||
Bo3 | 0.910 (61.705) | |||||
Bo4 | 0.849 (39.292) | |||||
Bo5 | 0.872 (47.927) | |||||
Cinismo | Bo6 | 0.889 (54.126) | 0.929 | 0.933 | 0.946 | 0.78 |
Bo7 | 0.911 (67.543) | |||||
Bo8 | 0.889 (45.105) | |||||
Bo10 | 0.842 (33.525) | |||||
Bo12 | 0.883 (44.466) | |||||
Estrés percibido | Ep2 | 0.850 (43.617) | 0.936 | 0.94 | 0.948 | 0.722 |
Ep3 | 0.860 (51.881) | |||||
Ep5 | 0.849 (39.438) | |||||
Ep6 | 0.872 (46.211) | |||||
Ep9 | 0.826 (31.077) | |||||
Ep10 | 0.857 (48.628) | |||||
Ep11 | 0.834 (38.879) | |||||
Intención de abandono | Ia2 | 0.788 (24.743) | 0.904 | 0.926 | 0.934 | 0.64 |
Ia3 | 0.847 (38.606) | |||||
Ia4 | 0.860 (48.116) | |||||
Ia5 | 0.913 (84.131) | |||||
Ia6 | 0.837 (32.619) |
Fuente: elaboración propia a partir de resultados de Smart PLS 3.3.2
La validez discriminante del modelo se estableció con el ratio Heterotrait-Monotrait (HTMT) de las correlaciones. Este indicador refleja el valor promedio de las correlaciones de los indicadores entre constructos distintos, en relación a la media geométrica del promedio de correlaciones de los indicadores que miden el mismo constructo (Ringle et al., 2020). Existe validez discriminante cuando el ratio HTMT es menor de 0.85 (constructos afines) o de 0.90 (constructos distintos) (Hair Jr. et al., 2020). En la Tabla 2, se presentan los ratios HTMT del modelo. En todos los casos, los ratios HTMT son inferiores a los puntos de corte máximos recomendados, lo que indica que existe validez discriminante en el modelo de medición.
Agotamiento | Cinismo | Estrés laboral | Intención de abandono | Miedo al Covid-19 | |
---|---|---|---|---|---|
Agotamiento | 0.879 | ||||
Cinismo | 0.668 | 0.883 | |||
Estrés laboral | 0.727 | 0.625 | 0.85 | ||
Intención de abandono | 0.435 | 0.63 | 0.409 | 0.85 | |
Miedo al Covid-19 | 0.436 | 0.289 | 0.366 | 0.144 | 0.8 |
Fuente: elaboración propia a partir de resultados de Smart PLS 3.3.2
La serie de paths del modelo estructural reflejan las relaciones propuestas entre las variables latentes, en ellas se evidencian las hipótesis de investigación postuladas (Ringle et al., 2020). Además de los paths estructurales, en el modelo se revisaron los coeficientes de determinación (R2) y los indicadores Q2. En la Figura 2, se presenta el modelo contrastado de este trabajo de investigación. En el mismo, se muestran los valores de los paths estructurales y los coeficientes de determinación R2.
Como se presenta en la Tabla 3, se validaron las 5 hipótesis postuladas. Los resultados indican que en el contexto estudiado el miedo al Covid-19 afecta directa, positiva y significativamente al agotamiento (0.196, t=4.781) y al estrés percibido (0.366, t=8.264). Además, evidencian que el estrés laboral afecta directa, positiva y significativamente al agotamiento (0.655, t=17.130), el agotamiento impacta positiva y significativamente al cinismo (0.668, t=19.234) y el cinismo incide positiva y significativamente sobre la intención de abandonar el trabajo (0.630, t=14.540).
Hipótesis | Coeficiente de path | Valor t | Decisión |
---|---|---|---|
H1: El miedo al Covid-19 afecta positiva y significativamente al estrés | 0.366 | 8.264*** | Se valida |
H2: El miedo al Covid-19 afecta positiva y significativamente al agotamiento | 0.196 | 4.781*** | Se valida |
H3: El estrés afecta positiva y significativamente al agotamiento | 0.665 | 17.130*** | Se valida |
H4: El agotamiento impacta positiva y significativamente al cinismo | 0.668 | 19.234*** | Se valida |
H5: El cinismo incide positiva y significativamente sobre la intención de abandonar el trabajo | 0.63 | 14.530*** | Se valida |
Resultados de las pruebas de hipótesis:
*Significativo con un alfa de 0.05, si t > 1.96 para una prueba de dos colas
**Significativo con un alfa de 0.01, si t > 2.576 para una prueba de dos colas
***Significativo con un alfa de 0.001, si t > 3.291 para una prueba de dos colas
Fuente: elaboración propia a partir de resultados de Smart PLS 3.3.2
Asimismo, se revisaron los valores de inflación de la varianza (VIF) del modelo, para verificar la inexistencia de multicolinealidad. En este caso, se recomienda que los valores de VIF sean menores de 3.0 (Hair et al., 2019). Ninguno de los valores de VIF de los constructos superó dicho punto de corte (Estrés-agotamiento, VIF=1.155; agotamiento-miedo al Covid-19, VIF=1.155; cinismo-agotamiento, VIF=1.000; estrés-miedo al Covid-19, VIF=1.000; estrés-cinismo, VIF=1.000).
El coeficiente de determinación (R2) mide el grado en que el modelo estructural explica los datos; con ello, es posible determinar su calidad de predicción (Seidel y Back, 2009). A partir de su magnitud, es posible afirmar si la explanación del constructo es sustancial (R2= 0.67), moderada (R2=0.35), o débil (R2= 0.19) (Henseler et al., 2009). Como se muestra en la Figura 2, el modelo estructural de este trabajo de investigación explica de forma débil al estrés (R2= 0.134), de forma moderada al cinismo (R2= 0.446) y a la intención de abandono (R2= 0.396) y de forma entre moderada y sustancial al agotamiento (R2= 0.561).
El indicador Q2 de Stone Geisser permite determinar el nivel de predicción del modelo estructural. Cuando dicho indicador exhibe valores mayores a cero, el modelo tiene la capacidad de predecir (Chin, 2010). En este trabajo de investigación, los valores Q2 de las variables endógenas son mayores a cero (agotamiento Q2=0.427; cinismo Q2=0.341; estrés laboral Q2=0.093; e intención de abandono Q2=0. 275) ello evidencia la relevancia predictiva del modelo propuesto.
A través de un análisis multigrupo (MGA) se evaluó la existencia de diferencias significativas asociadas al sector laboral. Se contrastó el modelo de ruta de las personas que trabajan en el sector comercial (n=127), respecto del modelo de ruta de los empleados del sector industrial (n=108). Antes de iniciar con el MGA, se verificó que el tamaño de la muestra de cada grupo cumpliera con un tamaño mínimo que garantizara que cuenta con la suficiente capacidad estadística para detectar cambios (Chea et al., 2020). Para ello, se realizó un análisis de potencia estadística con G*Power, el cual arrojó un tamaño mínimo de muestra de 64 observaciones por grupo, para así detectar valores de R2 cercanos a 0.25 con un nivel de significancia del 5% y un nivel de potencia del 80%. En este estudio se cumple con las recomendaciones, dado que se contó con 127 observaciones del sector comercial y 108 del sector industrial.
Otro requisito previo a la corrida de este tipo de análisis, es garantizar que existe invarianza configuracional, invarianza de composición e igualdad de medias y varianzas en los grupos. La invarianza configuracional ocurre cuando los indicadores del modelo son idénticos entre los grupos, lo que implica similitud en ítems, escalas de medición, optimización, tratamiento de los datos y algoritmos usados. Tal condición se cumple en este trabajo de investigación. Luego, para establecer la invarianza de composición y la igualdad de medias y varianzas, se utiliza el procedimiento de medición de la invarianza de variables compuestas (MICOM) (Henseler et al., 2016). En la Tabla 4, se muestra que los puntajes de las correlaciones originales no son estadísticamente distintos de los puntajes de las correlaciones de medias de permutación, lo que indica que existe invarianza de composición. Luego, se revisó la igualdad de medias y varianzas. Como se observa en la Tabla 5, se cumple con este aspecto, ya que las medias y varianzas originales y de permutación no son estadísticamente distintas.
Constructo | Correlación original | Correlación de medias de permutación | 5.00% | P-valores de permutación |
---|---|---|---|---|
Agotamiento | 1 | 1 | 1 | 0.519 |
Cinismo | 0.999 | 1 | 0.999 | 0.071 |
Estrés laboral | 1 | 1 | 0.999 | 0.965 |
Intención de abandono | 1 | 0.999 | 0.997 | 0.794 |
Miedo al Covid-19 | 0.998 | 0.998 | 0.996 | 0.188 |
Fuente: elaboración propia a partir de resultados de Smart PLS 3.3.2, paso 2 procedimiento MICOM
Constructo | Media - diferencias originales (sectorSector(Comercial) - sectorSector(Industria)) | Media - diferencia de medias de permutación (sectorSector(Comercial) - sectorSector(Industria)) | 2.50% | 97.50% | P-valores de permutación | Varianza - diferencia original (sectorSector(Comercial) - sectorSector(Industria)) | Varianza - diferencia de medias de permutación (sectorSector(Comercial) - sectorSector(Industria)) | 2.50%2 | 97.50%3 | P-valores de permutación4 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Agotamiento | -0.054 | 0.001 | -0.29 | 0.265 | 0.692 | -0.125 | -0.002 | -0.3 | 0.317 | 0.413 |
Cinismo | -0.182 | 0.003 | -0.28 | 0.247 | 0.17 | -0.091 | -0.003 | -0.43 | 0.385 | 0.671 |
Estrés laboral | -0.055 | 0.003 | -0.28 | 0.267 | 0.677 | -0.141 | 0.002 | -0.33 | 0.343 | 0.424 |
Intención de abandono | -0.146 | 0.005 | -0.26 | 0.237 | 0.274 | 0.162 | 0.007 | -0.3 | 0.326 | 0.334 |
Miedo al Covid-19 | 0.046 | -0.005 | -0.26 | 0.25 | 0.741 | 0.128 | -0.008 | -0.27 | 0.238 | 0.321 |
Fuente: elaboración propia a partir de resultados de Smart PLS 3.3.2, paso 3 procedimiento MICOM.
El análisis multigrupo evidenció que no existen diferencias estadísticamente significativas entre el modelo de ruta del sector comercial y el del sector industrial. Ello evidencia que el modelo se comporta de forma similar en ambos sectores (ver Tabla 6).
Relaciones estructurales | Coeficientes path-dif. (Sector Comercial - Sector Industrial) | Valor p original 1 cola (Sector Comercial) vs Sector Industrial) | Valor p nuevo (Sector Comercial) vs Sector Industrial) |
---|---|---|---|
Agotamiento -> Cinismo | -0.086 | 0.897 | 0.205 |
Cinismo -> Intención de abandono | 0.033 | 0.366 | 0.732 |
Estrés laboral -> Agotamiento | -0.155 | 0.96 | 0.079 |
Miedo al Covid-19 -> Agotamiento | 0.138 | 0.092 | 0.183 |
Miedo al Covid-19 -> Estrés laboral | 0.017 | 0.443 | 0.885 |
Fuente: elaboración propia a partir de resultados de Smart PLS 3.3.2
Discusión
Durante las primeras etapas de Covid-19, este trabajo de investigación indagó si el miedo al Covid-19 tenía efectos significativos en el estrés y en el agotamiento laboral, si el agotamiento laboral conduce al cinismo y éste a su vez, a la intención de abandono de la organización. Además, a través de un análisis multigrupo se contrastaron los resultados del modelo propuesto entre los sectores comercial e industrial. Lo anterior, para identificar si existían diferencias entre ellos. El contexto de estudio fueron los estados fronterizos de Baja California, Chihuahua y Tamaulipas.
Se planteó que el miedo al Covid-19 influye directa, positiva y significativamente en el estrés laboral. Los resultados del estudio confirman lo postulado. Estos hallazgos coinciden con trabajos previos (Peñafiel-León et al., 2021) que indican que las emergencias sanitarias y epidemias causan afecciones psicológicas, entre las que se encuentran los síntomas de estrés postraumático. Asimismo, confirman que la pandemia de Covid-19 reveló la vulnerabilidad sanitaria que prevalece a nivel global, lo que desencadenó contagios biológicos y emocionales que atemorizan a la población (Romero-González et al., 2021; Buitrago et al., 2021). Sin duda, la declaración de pandemia por Covid-19 originó el incremento en la sintomatología de ansiedad reciente, en gran medida por el miedo al contagio (Gordon y Borja, 2020); asimismo, los cambios de vida resultantes de la contingencia provocaron no sólo pánico en los empleados, sino que incrementaron su estrés (Alcover et al., 2017; Chen, 2021; Wang, et al., 2021). En el contexto estudiado, el miedo se refleja en mayor medida en la preocupación del empleado de tener el virus de Covid-19, en el miedo de contagiarse y luego, transmitir la enfermedad a familiares, amigos, vecinos o compañeros. Por su parte, el estrés se manifiesta en mayor grado en la sensación del trabajador de sentir que existen cosas que salen de su control, en haberse sentido nervioso y estresado y en su enfado por cosas que están fuera de su control.
Por otra parte, se postuló que el miedo al Covid-19 afecta directa, positiva y significativamente al agotamiento. Trabajos como el de Gabriel y Aguinis (2021) indican que especialmente durante una crisis, como la causada por Covid-19, existen sentimientos que provocan agotamiento omnipresente, pernicioso y costoso en los empleados. Los hallazgos de esta investigación confirman lo encontrado en trabajos previos (Chen y Eyoun, 2021; Reynolds et al., 2021) en los que se identificó que el miedo al Covid-19 provoca agotamiento, en gran medida por la inseguridad en el entorno laboral. En el contexto de estudio, el agotamiento se refleja mayormente en la percepción del empleado de sentirse exhausto, frustrado y emocionalmente agotado.
Además, se consideró que el estrés laboral impacta directa, positiva y significativamente sobre el agotamiento. Los resultados coinciden con hallazgos que indican que el estrés excesivo puede detonar problemas psicosociales y de salud mental, entre los que se encuentra el agotamiento (Yıldırım y Solmaz, 2022). En ese sentido, Jin et al., (2020) señalan que el agotamiento es una parte inherente del estrés que ocurrirá naturalmente mientras los trabajadores estén expuestos a presiones.
En la hipótesis cuatro se planteó que el agotamiento impacta directa, positiva y significativamente sobre el cinismo. Nuestros resultados lo confirman y con ello se refuerza que el cinismo es una respuesta ante el agotamiento emocional que funciona como una estrategia de afrontamiento o un amortiguador que protege a la persona del entorno laboral agobiante (Bang y Reio, 2017; Bragatto et al., 2021; Maslach, 2018). Además, se coincide con planteamientos que destacan que el agotamiento extingue los recursos de los empleados, los cuales en respuesta adoptan estrategias de protección como evadirse o retirarse de situaciones estresantes (Lapointe et al., 2011). Sin duda, en el entorno de Covid-19, el agotamiento detona el cinismo en el empleado. El cinismo se evidencia mayormente en el contexto estudiado en las dudas del empleado sobre la trascendencia y valor de su trabajo y en su pérdida de entusiasmo por el mismo.
Finalmente, se confirmó lo postulado en la hipótesis cinco, en relación a que el cinismo influye directa, positiva y significativamente sobre la intención de abandonar el trabajo. Los hallazgos reiteran lo establecido previamente, respecto a que el cinismo genera intención de rotación, dado que los trabajadores cínicos, al considerar que la organización no se interesa por ellos, desarrollan el deseo de renunciar (Çınar et al., 2014; Máynez-Guaderrama y Cavazos-Arroyo, 2021). La intención de abandono del trabajo se manifiesta en mayor grado, en el contexto, en las intenciones de buscar un nuevo trabajo durante los próximos meses y de dejar su empleo, además de sus pensamientos cotidianos respecto a dedicarse a buscar otro tipo de trabajo.
El análisis multigrupo en PLS permite probar las variaciones entre diferentes grupos, en dos modelos idénticos; lo anterior, gracias a que el supuesto subyacente del MGA es la heterogeneidad entre grupos (Cheah et al., 2020). En este estudio, se realizó un análisis multigrupo a partir de conjuntos creados en base al sector laboral de los encuestados (industrial, comercial o de servicios). Se realizó una comparación entre los modelos de ruta de los sectores industrial y comercial. Los resultados obtenidos indican que no existen diferencias significativas entre los grupos. Es decir, el modelo se comporta de forma similar en los sectores industrial y comercial. Es de resaltar que el sector servicios no fue objeto de comparación, por lo que no se puede asegurar la inexistencia de diferencias entre el mismo y los sectores industrial y comercial.
Conclusiones
Las personas, las empresas, los sistemas de salud y las autoridades de muchos países no estaban preparados para el Covid-19. El presente estudio contribuye a la literatura al analizar los efectos de la pandemia de Covid19 en los trabajadores de los sectores comercio, servicios e industria de la frontera norte mexicana. Esta investigación resulta novedosa ya que analiza los trastornos psicológicos ocasionados por la pandemia, en personal distintos al de salud; sin embargo, estos empleados también desempeñan tareas importantes para la economía y la población en general, ya que manufacturan artículos, comercializan productos y prestan servicios. Al permanecer en sus puestos, estos trabajadores ayudaron a satisfacer la demanda de productos y servicios de la población. Sin embargo, su trabajo y salud mental no había recibido una atención similar a la otorgada en el caso del personal médico.
Los resultados reflejan que el Covid-19 provocó miedo en los trabajadores que afectó su salud mental. De manera específica los resultados muestran el no rechazo de las cinco hipótesis planteadas, encontrando que el miedo al Covid-19 influye directa, positiva y significativamente en el estrés laboral y el agotamiento. También se encontró que el estrés laboral impacta directa, positiva y significativamente sobre el agotamiento, que el agotamiento impacta directa, positiva y significativamente sobre el cinismo y que el cinismo influye directa, positiva y significativamente sobre la intención de abandonar el trabajo. Es decir, la pandemia ha incidido en los trabajadores a nivel de cuestionarse la continuidad de mantenerse en su puesto de trabajo. Sin embargo, debe tener presente que esta epidemia también puede haber detonado miedo al desempleo, en particular asociado a la posibilidad de perder la fuente de sustento y enfrentarse a la incapacidad de emplearse en el corto plazo. Entonces, si bien el trabajador ha experimentado estresores que, en un escenario no pandémico, serían causa de abandono y rotación de personal, ante la recesión económica, optó por desarrollar resiliencia, permanecer en su puesto y manejar su miedo al contagio, priorizando mantener el empleo que le garantizaba una fuente de ingresos. Los resultados permiten inferir que la pandemia de Covid-19 es un evento que afecta a la salud mental de todo trabajador que, al atender clientes, proveedores o interactuar con personas, está expuesto al contagio. Como se ha evidenciado, la intención de abandono del empleo está siendo afectada por la pandemia, hecho que hace necesario establecer programas y medidas encaminadas a fortalecer los sistemas de seguridad y salud ocupacional de las empresas, por ejemplo, enfatizando las medidas preventivas de uso correcto de mascarilla (a fin de minimizar la probabilidad de contagio), así como proveer un entorno seguro, sanitizado y ventilado que busque consolidar una cultura de prevención de riesgos de trabajo. Por otra parte, los resultados del análisis multigrupo aplicado a los trabajadores de los sectores industrial y comercial, indican que, para los empleados de estos dos grupos, no existen diferencias significativas en su percepción del impacto que el miedo al Covid-19 tuvo en el estrés laboral, el agotamiento, el cinismo y su intención de abandonar el trabajo. Sin embargo, quedan pendientes las comparaciones entre estos dos sectores y el sector de servicios, donde pueden encontrarse resultados diferentes.
Teniendo en cuenta que la recolección de datos se realizó a través de una encuesta en línea, existe un posible sesgo de selección debido al muestreo no probabilístico; por lo tanto, los hallazgos no son generalizables a la población general. Sin embargo, los hallazgos deben ser considerados como parte de la evidencia rápida generada en el contexto evolutivo de la pandemia de Covid-19. Además, el instrumento utilizado presenta adecuadas propiedades psicométricas de confiabilidad y validez. Se recomienda que este trabajo sea replicado en otros contextos y sectores. Se cree que es posible avanzar en el conocimiento, estudiando otros territorios, ya que es probable que en otros entornos los efectos del Covid-19 en la intención de abandonar el trabajo sean distintos. Como futuras líneas de investigación se recomienda dar continuidad a la presente investigación para valorar la presencia de emociones negativas como síntomas de depresión y ansiedad en trabajadores de sectores distintos al de salud.