Estudio de los determinantes de satisfacción laboral post COVID, para el aumento de la productividad empresarial en Colombia
En la ciencia económica, la importancia del estudio de los determinantes de la satisfacción laboral surge de la evidencia empírica que demuestra una estrecha relación entre la satisfacción y la productividad de los empleados. El objetivo central de esta investigación es identificar los determinantes...
- Autores:
-
Solano Ramos, Sebastian Felipe
Martínez Araque, Julían Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
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En la ciencia económica, la importancia del estudio de los determinantes de la satisfacción laboral surge de la evidencia empírica que demuestra una estrecha relación entre la satisfacción y la productividad de los empleados. El objetivo central de esta investigación es identificar los determinantes de la satisfacción laboral en la época post COVID para mejorar el desempeño en las organizaciones locales. Para ello, se analizan los resultados de la “Gran Encuesta Integrada de Hogares” (GEIH) del DANE, que incluye una muestra anual de aproximadamente 240,000 hogares, permitiendo diagnosticar la satisfacción laboral en Colombia en 2021, después de la crisis económica del COVID-19. La metodología empleada en este trabajo de grado se basa en un análisis de estadística descriptiva de las variables estudiadas y la realización de tres regresiones para identificar los determinantes de la satisfacción laboral. Dado que esta variable es binaria, se utilizaron modelos de elección discreta: i) modelo de probabilidad lineal (MPL), ii) modelo logit, y iii) modelo probit, empleando el software de Stadistical Software for Data Science (STATA, 2023). Se concluyó que las variables con mayor impacto significativo sobre la satisfacción laboral fueron: el ingreso laboral, la compatibilidad entre responsabilidades familiares y laborales, si es pensionado, si aporta a Caja de Compensación Familiar, ARL, y los meses que lleva trabajando en la empresa. Estos determinantes son cruciales para el mejoramiento del desempeño en las organizaciones del país. |
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Para ello, se analizan los resultados de la “Gran Encuesta Integrada de Hogares” (GEIH) del DANE, que incluye una muestra anual de aproximadamente 240,000 hogares, permitiendo diagnosticar la satisfacción laboral en Colombia en 2021, después de la crisis económica del COVID-19. La metodología empleada en este trabajo de grado se basa en un análisis de estadística descriptiva de las variables estudiadas y la realización de tres regresiones para identificar los determinantes de la satisfacción laboral. Dado que esta variable es binaria, se utilizaron modelos de elección discreta: i) modelo de probabilidad lineal (MPL), ii) modelo logit, y iii) modelo probit, empleando el software de Stadistical Software for Data Science (STATA, 2023). Se concluyó que las variables con mayor impacto significativo sobre la satisfacción laboral fueron: el ingreso laboral, la compatibilidad entre responsabilidades familiares y laborales, si es pensionado, si aporta a Caja de Compensación Familiar, ARL, y los meses que lleva trabajando en la empresa. Estos determinantes son cruciales para el mejoramiento del desempeño en las organizaciones del país.In economic science, the importance of studying the determinants of job satisfaction arises from empirical evidence showing a close relationship between satisfaction and employee productivity. The central objective of this research is to identify the determinants of job satisfaction in the post-COVID era in Colombia to enhance performance in local organizations. This is achieved through analyzing results from the "Gran Encuesta Integrada de Hogares" (GEIH) survey by DANE, comprising an annual sample of approximately 240,000 households. The survey assessed job satisfaction in Colombia in 2021, following the economic crisis caused by COVID-19. The methodology of this thesis involves a descriptive statistical analysis of the studied variables and three regressions to identify the determinants of job satisfaction. Since job satisfaction is a binary variable, discrete choice models were applied: i) linear probability model (LPM), ii) Logit model, and iii) Probit model using Statistical Software for Data Science (STATA, 2023). The study concluded that the variables with the most significant impact on job satisfaction were income, compatibility between family and work responsibilities, pensioner status, contributions to Family Compensation Fund, Occupational Risks Administrators (ARL), and the duration of employment at the company. These determinants are identified as fundamental factors for improving performance in local organizations in Colombia.Economistahttps://www.ustabuca.edu.co/Pregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EconomíaFacultad de EconomíaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 ColombiaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estudio de los determinantes de satisfacción laboral post COVID, para el aumento de la productividad empresarial en ColombiaColombiaCOVIDJob satisfactionLogit modelProbit modelLinear probability modelSTATACondiciones de trabajo laboralSatisfacción laboralEmpleador y empleadosAmbiente laboralAnálisis de informaciónColombiaCOVIDModelo de probabilidad linealModelo logitModelo probitSatisfacción laboralSTATATrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BucaramangaAmézquita, D. (2013). Satisfacción Laboral y Calidad del empleo en Colombia. Obtenido de https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/server/api/core/bitstreams/abe0152f-2eeb-4c3c-83ca-7e8313f90035/contentBarrera, B., y Botia, J. (2014). Determinantes de la Satisfacción Laboral en Colombia. Obtenido de http://tangara.uis.edu.co/biblioweb/tesis/2014/151116.pdfBecker, S. (2018). Uso de variables instrumentales para establecer la causalidad. Obtenido de World of Labor: https://wol.iza.org/uploads/articles/250/pdfs/using-instrumental-variables-to-establish-causality.one-pager.es.pdfCarvalho, A., Casanova, S. (22 de Abril de 2021). Equipos & Talento. Obtenido de https://www.equiposytalento.com/noticias/2021/04/22/el-ambiente-y-la-estabilidad-laboral-factores-mas-importantes-que-el-salarioCódigo Sustantivo del Trabajo. (2011). Código Sustantivo del Trabajo. 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