Competencias de gestión de los directivos que inciden en el cumplimiento de metas de las PYMES del sector textil en Cuenca, Ecuador

Compoverde Cajas, Rosario y Mendoza Gómez, Joel y Marcillo Chasy, Jennifer (2022) Competencias de gestión de los directivos que inciden en el cumplimiento de metas de las PYMES del sector textil en Cuenca, Ecuador. Innovaciones de negocios, 19 (38). pp. 129-147. ISSN 2007-1191

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Resumen

Es importante caracterizar las variables independientes como competencias específicas para desempeñar las actividades administrativas y gerenciales para cumplir de manera satisfactoria los objetivos organizacionales. Este artículo busca identificar cuáles son las competencias de gestión de los directivos que logran el cumplimiento de metas de las PYMES en la industria textil de la Ciudad de Cuenca identificando la incidencia del liderazgo, motivación y trabajo en equipo en el cumplimiento de metas de las PYMES. De este modo, se busca facilitar a los administradores de las PYMES en la industria manufacturera, la gestión administrativa para el cumplimiento de metas con un enfoque de competencias, de manera que puedan mejorar su desempeño administrativo y en consecuencia el nivel de cumplimiento de sus metas. Esta investigación utiliza un enfoque cuantitativo, además tiene un alcance exploratorio, descriptivo con una investigación correlacional y explicativa con diseño no experimental, transversal. Para ello se desarrolla un análisis factorial en el que se identifican variables latentes a partir de las variables de las dimensiones liderazgo, motivación y trabajo en equipo. Posteriormente, mediante un modelo de regresión lineal se identifica el efecto o influencia de las variables latentes en el cumplimiento de metas, determinándose que una articulación entre el líder y el equipo de trabajo (liderazgo interactivo) influye positivamente en cumplimiento de metas, al igual que la articulación líder individuo (motivación individual). El modelo de regresión lineal (tabla 3) se tiene que tanto los factores ML2 y ML1 así como el intercepto son significativos para el modelo (el valor p de todas las variables es < 0.05). A pesar de que el R cuadrado (0.647) no es muy alto, sí refleja que el modelo explica una gran parte de la variabilidad.

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