Proceso de gestión del conocimiento: infraestructura y calidad del sistema como estrategias resilientes

por Pavitra Sivagnanam, Arul Ramanatha Pillai, Rajesh Elangován, Satyanarayana Parayitam

Resumen

La pandemia mundial de COVID-19 ha afectado negativamente a las instituciones educativas de todo el mundo, lo que ha dado lugar a frecuentes cierres obligatorios y normas de distanciamiento social. Después de esperar un breve período, la mayoría de las organizaciones, incluidas las instituciones educativas, trasladaron sus operaciones de la enseñanza-aprendizaje tradicional en clase a la enseñanza-aprendizaje virtual basada en la web. 

Como resultado de un cambio sin precedentes, la facultad, los estudiantes y los administradores enfrentaron varios desafíos. Sin embargo, la forma en que las instituciones educativas estaban haciendo frente a esta situación desafiante seguía siendo una pregunta importante. Para abordar esto, presentamos el Proceso de Gestión del Conocimiento (KMP), la Infraestructura del Sistema de Gestión del Conocimiento (KMSINF) y la Calidad del Sistema de Gestión del Conocimiento (KMSQU) como estrategias resilientes para convertir los desafíos en oportunidades. 

Usando los procesos y prácticas de KM, se construye un modelo complejo para influir positivamente en el compromiso, el desempeño y la satisfacción laboral de los empleados. Se utilizó un instrumento de encuesta para recopilar datos de 747 profesores de 14 instituciones de educación superior en la parte sur de la India. 

Después de probar las propiedades de medición utilizando el paquete Lisrel de modelado de ecuaciones estructurales, el modelo complejo se probó utilizando las macros Hayes PROCESS. Los resultados indican que:

(i) KMP está positivamente relacionado con el desempeño y el compromiso de los empleados,

(ii) el compromiso de los empleados media la relación entre KMP y el desempeño,

(iii) KMSINF modera la relación entre KMP y el compromiso de los empleados,

(iv) KMSQU modera la relación moderada entre KMP y KMSINF para influir en el compromiso de los empleados, y

(v) el desempeño se relaciona positivamente con la satisfacción laboral. Los resultados sugieren que los procesos de KM, la infraestructura del sistema y la calidad del sistema son estrategias eficaces y resilientes para que las instituciones educativas funcionen normalmente durante la pandemia mundial actual. Se discuten las implicaciones para KM, el compromiso de los empleados y la satisfacción laboral.

1. INTRODUCCIÓN

Uno de los mayores eventos de “cisne negro” del presente siglo fue la enfermedad por coronavirus (COVID-19) en diciembre de 2019, que se convirtió en una pandemia mundial en marzo de 2020 (Sohrabi et al.,  2020 ). Como resultado de la pandemia, la vida social, económica y empresarial del mundo entero se ha paralizado. Varios países impusieron “bloqueos” para evitar que las personas se expusieran al virus (Lonska et al.,  2021). Como resultado, el distanciamiento social y la comunicación virtual se han convertido en la orden del día. 

Después de una breve pausa, los líderes de todas las naciones desviaron sus recursos para luchar contra el enemigo invisible. La reducción de la actividad económica afectó severamente a todos los sectores de manufactura y servicios (venta minorista, bancos, instituciones educativas, bienes raíces, TI, recreación, medios y atención médica), excepto solo a los trabajadores de “primera línea” que estaban completamente comprometidos. Las normas de distanciamiento social aumentaron el uso de Internet y los servicios basados ​​en Internet para las comunicaciones y el trabajo desde el hogar (D’Souza et al.,  2022 ).

La pandemia mundial ha traído cambios paradigmáticos en el funcionamiento de varias organizaciones, incluidas las instituciones de educación superior a nivel mundial (Ahmed et al.,  2020 ; Apte et al.,  2022 ; Lonska et al.,  2021 ). Los empleados, profesores (también llamados trabajadores del conocimiento), estudiantes y público en general tuvieron que hacer frente a los desafíos de salud impuestos por la pandemia y, al mismo tiempo, continuar realizando sus actividades habituales (Henriksen et al.,  2020 ; Khan,  2021 ). ). 

En adelante facultad se refiere a “ trabajadores del conocimiento ”.” que crean, adquieren, comparten y difunden conocimiento entre los estudiantes. Las instituciones de educación superior tuvieron que encontrar formas de sobrevivir formulando e implementando estrategias resilientes para las instituciones de educación superior (Rana et al.,  2020 ; Zieba & Bongiovanni,  2022 ). Uno de los mayores desafíos que enfrentan las instituciones educativas durante la crisis es cambiar de la educación presencial a la educación en línea basada en la web. En países en desarrollo como India, un cambio tan inmediato fue un desafío debido a la falta de infraestructura adecuada para implementar instrucciones en línea (Almaiah et al.,  2020 ; Irshad et al.,  2021 ; Usman et al.,  2021 ).

El presente estudio investiga cómo las instituciones de educación superior implementaron estrategias resilientes para abordar los desafíos creados por la pandemia global y restaurar el funcionamiento normal. Como el “conocimiento” es un activo estratégico, los “trabajadores del conocimiento” (Cegarra et al.,  2010 ) y los “directores de conocimiento” juegan un papel importante en las organizaciones al crear y difundir conocimiento entre los participantes de la organización (Cegarra-Navarro et al.,  2020 ). 

Además, el aprendizaje en las instituciones educativas es un “proceso intensivo en conocimientos tanto a nivel individual como organizacional e integra la adquisición, el almacenamiento y la creación de conocimientos a través de un esfuerzo consciente” (Bratianu et al.,  2011.: pags. 10), al darse cuenta de esto, los beneficios de la gestión del conocimiento (KM) han sido bien documentados en la literatura; y este estudio considera que el Proceso de Gestión del Conocimiento (KMP), la Infraestructura del Sistema de Gestión del Conocimiento (KMSINF) y la Calidad del Sistema de Gestión del Conocimiento (KMSQU) pueden utilizarse como estrategias resilientes para enfrentar una crisis como la pandemia mundial. Hace aproximadamente una década, los investigadores descubrieron que KMP se empleaba retóricamente como una estrategia eficaz en la gestión de crisis (Davenport & Prusak,  1998 ; Jennex & Raman,  2009). 

Siguiendo el ejemplo de los estudios anteriores sobre gestión de crisis, este estudio argumenta que crear una cultura de intercambio de conocimientos entre los empleados y desarrollar una infraestructura de conocimientos fomentando un clima de colaboración anularía los efectos nocivos de una pandemia global. Una posible consecuencia es restaurar el compromiso, el desempeño y la satisfacción laboral de los empleados. Además, algunos de los estudios anteriores documentaron que KMP ayuda a mitigar el agotamiento emocional y el estrés entre los empleados (Parayitam et al.,  2021 ; Shea et al.,  2021 ).

Dado que los miembros de la facultad son considerados trabajadores del conocimiento y oficinas principales del conocimiento, no se puede subestimar su papel en la mejora del compromiso, el desempeño y la satisfacción. En las organizaciones, “los trabajadores del conocimiento son aquellos que no solo comparten información sino que también hacen un uso efectivo del conocimiento construido sobre esta información” (Reinhardt et al.,  2011 ). 

Aplicando esta definición, los docentes de las instituciones educativas pueden ser considerados trabajadores del conocimiento que ayudan a los estudiantes a transformar la información en conocimiento relevante (Bratianu, 2014 ; Cegarra-Navarro et al.,  2020 ). 

En entornos organizacionales, los directores de conocimiento elaboran estrategias para promover las prácticas de KM y motivar a los empleados para un desempeño superior. Por ejemplo, en un estudio realizado sobre la industria de la construcción española, los investigadores encontraron que la apertura a nuevas ideas, aprender de la demanda del entorno y utilizar el conocimiento a tiempo es esencial para el éxito empresarial (Cegarra et al., 2010 ).

En el contexto de los trabajadores del conocimiento y las oficinas de conocimiento principales, es importante ver cómo los miembros de la facultad implementan estrategias resilientes en la crisis actual de COVID-19. Como la pandemia global en países en desarrollo como India, la infraestructura inadecuada y la falta de preparación para enfrentar la crisis pueden afectar negativamente la productividad y el compromiso y desempeño de los empleados, y KMP puede ser muy útil para mitigar tales efectos adversos (Parayitam et al.,  2022 ). Este documento aborda cómo KMP, KMPINF y KMPSQ ayudan a mejorar el compromiso, el desempeño y la satisfacción laboral de los empleados. Hasta donde sabemos, los estudios centrados en la utilización de KM durante la situación de pandemia mundial son escasos; tratamos de cerrar la brecha respondiendo las siguientes preguntas de investigación (RQ):

RQ1: ¿Cómo actúa KMP como una estrategia resiliente para mejorar el desempeño y el compromiso de los empleados durante la pandemia global?

RQ2: ¿Cómo modera KMPINF la relación entre KMP y el compromiso de los empleados?

RQ3: ¿Cómo KMPSQU modera la relación moderada entre KMP y KMPINF para influir en el compromiso de los empleados?

El presente estudio hace cinco contribuciones significativas a la KM y la literatura sobre el compromiso de los empleados. En primer lugar, los cinco componentes de KMP (creación, almacenamiento, intercambio, accesibilidad y aplicación de conocimientos) desempeñan un papel vital en la mejora del compromiso de los empleados (afectivo, normativo y continuo) en crisis como la pandemia mundial. En segundo lugar, el KMSINF fortalece el efecto positivo de KMP en el compromiso de los empleados. Tercero, este estudio encontró evidencia de que KMSQU brinda apoyo adicional a la asociación positiva de KMP con el compromiso de los empleados. Cuarto, los cinco componentes de KMP tienen un efecto indirecto en el desempeño a través del compromiso de los empleados. En quinto lugar, el estudio se suma a la creciente literatura sobre la asociación positiva entre el desempeño y la satisfacción laboral. En resumen, el modelo de mediación moderada de doble capa se centra en el papel de KMP, KMSINF,

El resto del documento está organizado de la siguiente manera. En la siguiente subsección, definimos las variables en el presente estudio. En la Sección  2 , proporcionamos antecedentes teóricos y desarrollo de hipótesis. La Sección  3 incluye la metodología y la Sección  4 se ocupa del análisis. Finalmente, la discusión, las implicaciones teóricas y prácticas, las limitaciones, la investigación futura y la conclusión se presentarán en la Sección  5 .

1.1 Variables en el presente estudio

Las variables de este estudio son: KMP, KMSINF, KMSQU, compromiso de los empleados, desempeño y satisfacción laboral.

El KMP consta de cinco componentes: creación de conocimiento, almacenamiento de conocimiento, intercambio de conocimiento, accesibilidad al conocimiento y aplicación del conocimiento.

1.1.1 Creación de conocimiento

El conocimiento se crea cuando las personas recopilan, sintetizan y procesan el conocimiento y desarrollan nuevas ideas y conocimientos (Nonaka, 1994 ; Vorbeck & Finke, 2001 ). El uso del conocimiento de un individuo se convierte en la base para compartir el conocimiento en las organizaciones.

1.1.2 Almacenamiento de conocimiento

En las organizaciones, el conocimiento se almacena en varias formas: documentos escritos, archivos, bases de datos electrónicas, procedimientos organizacionales y rutinas. Cuando se crea nuevo conocimiento, debe almacenarse para usarlo en el futuro cuando sea necesario (Vorbeck & Finke, 2001 ).

1.1.3 Intercambio de conocimientos

Un componente esencial de KMP es el intercambio de conocimientos. Cuando se comparte el conocimiento, progresa gradualmente a niveles más altos a medida que el intercambio de conocimiento se mueve verticalmente (Intezari et al., 2017 ; Nonaka, 1994 ).

1.1.4 Accesibilidad del conocimiento

La accesibilidad se refiere a la disponibilidad del conocimiento almacenado. Si los participantes de la organización no pueden acceder al conocimiento, el propósito por el cual se almacena el conocimiento se frustra. Por lo tanto, es imperativo ver que los usuarios previstos tengan acceso al conocimiento almacenado (Tiwana, 2000 ).

1.1.5 Aplicación del conocimiento

El grado en que los individuos aplican el conocimiento para completar una tarea dada es significativo. Si los individuos no pueden hacer uso del conocimiento, su desempeño se resiente. Por ejemplo, si un empleado no puede aprovechar el software para preparar la contabilidad de nómina, el propósito de instalar el software se vuelve redundante. Por lo tanto, los empleados necesitan adquirir habilidades para aplicar los conocimientos disponibles en las organizaciones.

1.1.6 Infraestructura del Sistema de Gestión del Conocimiento

El concepto tomado del sistema de tecnología de la información (TI), el KMSINF se refiere al soporte provisto en términos de redes, computadoras, tecnologías basadas en la web, medios digitales, software de sistema, bases de datos, herramientas de software y aplicaciones (Jarvenpaa & Staples, 2001 ). ; Tan & Noor, 2013 ). Por lo tanto, la falta de infraestructura se convierte en una desventaja severa y no permitiría a los participantes de la organización compartir conocimientos.

1.1.7 Calidad del Sistema de Gestión del Conocimiento

La calidad de la información almacenada, transferida y compartida depende de la calidad del sistema (Lin, 2011 ). La confiabilidad y precisión de la información son necesarias para tomar decisiones y, por lo tanto, KMSQU juega un papel vital en la mejora del desempeño (Nelson et al., 2005 ). En el contexto de las organizaciones, el funcionamiento de los departamentos de investigación y desarrollo (I+D) depende en gran medida de la calidad del sistema. En las instituciones de educación superior, se requiere un alto KMSQU para que los profesores participen en actividades de investigación y se dediquen a la pedagogía innovadora.

1.1.8 Proceso de gestión del conocimiento

Compromiso de los empleados: El compromiso de los empleados en la organización ha sido ampliamente estudiado en el comportamiento organizacional y la psicología industrial (Allen & Meyer, 1990 ; Wang et al., 2020 ; Xu et al., 2020 ). Como concepto global, el compromiso de los empleados se define como un “estado psicológico que vincula al individuo con la organización” (Allen & Meyer, 1990 , p. 14). El compromiso de los empleados es una construcción multidimensional y se explica en el modelo de tres componentes (Allen y Meyer, 1990 ). Estos componentes son compromiso afectivo, compromiso de continuidad y compromiso normativo.

El compromiso afectivo se refiere al apego emocional de un individuo hacia una organización. Según Allen y Meyer ( 1990 ), el compromiso afectivo se refiere a “un vínculo afectivo y emocional con la organización. El individuo fuertemente comprometido se identifica con la organización, está involucrado y disfruta de ser miembro de ella” (p. 2). Así, el compromiso afectivo revela el deseo de un individuo de permanecer en la organización.

El compromiso normativo se refiere a la obligación moral de un individuo de permanecer en una organización. En cierto sentido, el compromiso normativo representa la lealtad de un individuo a una organización. También se refiere a la necesidad de un individuo de permanecer en la organización.

El compromiso de continuidad se refiere a los costos de dejar la organización y las ganancias relacionadas con la continuación del empleo (Kanter, 1968 ; Meyer et al., 2002 ). Los costos pueden incluir el apego psicológico a la organización actual a la que se renuncia si un empleado deja la organización. Por lo tanto, el compromiso de continuidad refleja la necesidad de un individuo de permanecer en la organización.

1.1.9 Rendimiento

El desempeño de los empleados es un determinante significativo del éxito organizacional. El desempeño laboral es una construcción multidimensional que consiste en el conjunto de comportamientos de un empleado que contribuye a las metas organizacionales (Campbell & Wiernik, 2015 ). En este estudio, consideramos el desempeño de tareas y el desempeño contextual (Ramos-Villagrasa et al., 2019 ).

El desempeño de tareas se refiere a los “comportamientos que contribuyen a producir un bien o prestar un servicio” (Rotundo & Sackett, 2002 : p. 67). El desempeño de la tarea incluye trabajos a realizar, generalmente en la descripción del trabajo.

El desempeño contextual se refiere al “comportamiento que contribuye a las metas de la organización contribuyendo a su entorno social y psicológico” (Rotundo & Sackett, 2002 : 67–68). Las tareas incluyen aquellas que van más allá de los deberes especificados y contribuyen a la organización. Estos también se denominan comportamientos de rol extra o comportamientos de ciudadanía organizacional.

1.1.10 Satisfacción laboral

Un constructo ampliamente estudiado en comportamiento organizacional y psicología industrial es la satisfacción laboral (Judge et al., 2001 ). La satisfacción laboral se refiere a la actitud positiva o negativa de una persona con respecto al entorno laboral y al empleo (Issam, 2008 ; Judge et al., 2001 ). La satisfacción laboral se deriva del tipo de trabajo que ocupa un empleado y las responsabilidades relacionadas con el trabajo. La satisfacción laboral se define como “un estado emocional agradable o positivo derivado de una evaluación hecha por una persona sobre su trabajo o su experiencia laboral” (Locke, 1976 , p. 1300). En este estudio examinamos cómo las estrategias resilientes implementadas en las organizaciones influyen positivamente en la satisfacción laboral de los empleados.

1.2 Justificación del presente estudio: contexto indio

La mayoría de los estudios anteriores se centraron en la importancia de KMP en el compromiso, el rendimiento y la satisfacción laboral de los empleados en el contexto occidental (Argote & Fahrenkopf, 2016 ; Inkinen, 2016 ; Judge et al., 2002). Lo que es más importante, el efecto de la pandemia mundial en las instituciones educativas se estudió en el contexto de los países desarrollados de Occidente, Europa y Australia (Besser et al., 2020 ; Caron et al., 2022 ; Zieba & Bongiovanni, 2022). 

Los estudios en el contexto indio, especialmente en relación con los desafíos que enfrentan las instituciones educativas y las estrategias resilientes, aunque algunos estudios estaban relacionados con los empleados en la industria de TI (Apte et al., 2022). Dado que las condiciones de trabajo y la cultura son diferentes en la India, sería interesante examinar cómo KMP, la calidad del sistema y la infraestructura juegan un papel importante en la normalización del sistema de educación superior después de los cierres periódicos y las normas de distanciamiento social obligatorio que obligan a los profesores y administradores. para pasar a la enseñanza basada en la web.

2 ANTECEDENTES TEÓRICOS Y DESARROLLO DE HIPÓTESIS

El marco teórico de este estudio proviene de KMP, Knowledge Management Practices (Alavi & Leidner, 2001 ; Lee & Choi, 2003 ; Nonaka, 1994 ) y Intellectual Capital Theory (ICT) (Bratianu et al., 2011 ; Edvinsson & Malone, 1997 Stewart, 1999). El estudio postula que el proceso, los sistemas y la infraestructura de KM podrían usarse de manera efectiva para enfrentar la crisis actual de COVID-19 en las instituciones de educación superior. En primer lugar, cambiar la cultura laboral de un modelo de instrucción presencial a uno en línea requiere el intercambio de conocimientos y la transferencia de conocimientos entre el profesorado y los estudiantes. 

Los administradores, profesores y estudiantes no estuvieron expuestos a la enseñanza basada en la web en un entorno indio típico caracterizado por la falta de infraestructura tecnológica adecuada y recursos financieros para implementar la instrucción basada en la web de la noche a la mañana. Esto requiere un ajuste radical al clima cambiante, y el intercambio de conocimientos sería muy útil para suavizar el proceso. Segundo, las instituciones educativas que operan bajo severas restricciones presupuestarias pueden encontrar la implementación de sistemas KM de alta calidad y la puesta en funcionamiento de la infraestructura KMS para restaurar la confianza entre los estudiantes en la capacidad de las instituciones educativas para brindar instrucción de calidad paralela a la enseñanza en clase. 

En tercer lugar, dado que los empleados no están adecuadamente capacitados para impartir clases en línea, los comportamientos de roles adicionales exhibidos por algunos empleados al compartir el conocimiento permitirían un funcionamiento fluido.

Además de las Prácticas y Procesos de GC, el presente estudio considera las TIC como un marco útil que explica la importancia de los “activos de conocimiento” como componente del “capital intelectual”, especialmente en relación con las universidades (Bratianu, 2013 ). El principio básico de las TIC es que “El aprendizaje es un proceso intensivo en conocimiento tanto a nivel individual como organizacional e integra la adquisición, el almacenamiento y la creación de conocimiento a través del esfuerzo consciente” (Bratianu et al., 2011 : p.10). 

Los activos de conocimiento también se denominan “capital intelectual organizacional”, y la creación, adquisición, intercambio, difusión y transferencia de conocimiento genera valor en las organizaciones (Bratianu, 2013 ; Edvinsson & Malone, 1997 ; Stewart,1999 ). Debido a su capacidad para explicar la relación entre KMP, desempeño y satisfacción, las TIC se consideran un marco teórico esencial en este estudio.

2.1 Desarrollo de hipótesis

2.1.1 KMP: relación de rendimiento

El proceso de KM que consiste en la creación, el almacenamiento, el intercambio, la accesibilidad y la aplicación del conocimiento se conectó positivamente con la creatividad, la innovación y el desempeño (Andreeva & Kianto, 2011 ; Lee & Choi, 2003 ; Marqués & Simón, 2006 ; Zack et al., 2009). KMP permite a las personas compartir el conocimiento creado, almacenado y accesible cuando sea necesario, mejorando así el rendimiento (Inkinen, 2016 ). El conocimiento se considera un “activo estratégico” y las cinco dimensiones de KMP (Alavi & Leidner, 2001 ) ayudan a mejorar el desempeño de los empleados. Al sintetizar y asimilar el conocimiento existente, la creación de conocimiento ayuda a desarrollar nuevas ideas y puntos de vista (Nonaka, 1994). 

Cuando ese conocimiento se almacena para que esté disponible para uso futuro (Gray & Fu, 2004 ) y se comparte entre los empleados (Intezari et al., 2017 ), los beneficios de dicho conocimiento pueden materializarse en términos de un mejor desempeño. La aplicación del conocimiento creado, almacenado y compartido ayudaría a los empleados a aumentar su desempeño (Parayitam et al., 2021 ). Por lo tanto, varios investigadores en el pasado documentaron una asociación positiva entre KMP y el rendimiento tanto conceptual como empíricamente (Bhatti et al., 2011 ). En el contexto actual de la pandemia mundial de COVID-19, se espera que KMP mejore el rendimiento de los empleados, ya que el intercambio de conocimientos les ayuda a cumplir los objetivos de la organización. Con base en la evidencia empírica disponible ylogos , ofrecemos la siguiente hipótesis:

Hipótesis 1. KMP está positiva y significativamente relacionado con el rendimiento .

2.1.2 KMP: relación de compromiso del empleado

A través de la interacción social y la comunicación efectiva, se mejoraría el intercambio de conocimientos en las organizaciones, y la investigación existente informó que el intercambio de conocimientos tendría un impacto positivo en el compromiso de los empleados (Alvesson, 2000 ; Cabrera & Cabrera, 2005 ; Song et al., 2006 ). Un estudio reciente realizado en 611 empleados en Vietnam encontró que la adquisición, conversión y aplicación del conocimiento están relacionadas positivamente con el compromiso de los empleados (Khoa & Hoa, 2021 ). 

En el pasado, los investigadores han señalado que las organizaciones que crean un entorno de apoyo para el intercambio, la transferencia y la disponibilidad de conocimientos fomentarían el trabajo en equipo entre los empleados y mejorarían el compromiso organizacional (Benson & Brown, 2007 ; Gold et al.,2001 ). 

Los investigadores argumentan que KMP permite a las organizaciones involucrarse en la interacción y participación de los miembros y los motiva a aprender y adquirir conocimientos para desempeñarse de manera efectiva y permanecer comprometidos con la organización (Yuniawan & Udin, 2020 ). Algunos investigadores descubrieron que KMP aumenta el compromiso a través de una mayor satisfacción laboral (Najeeb et al., 2018 ). Se encontró una asociación positiva entre KMP y el compromiso de los empleados (Al-Shanti, 2020 ). Así, con base en la evidencia empírica disponible y logos, ofrecemos la siguiente hipótesis:

Hipótesis 2. KMP se relaciona positiva y significativamente con el compromiso de los empleados .

2.1.3 Compromiso del empleado—Relación desempeño

La investigación existente reportó una fuerte relación positiva entre cada una de las dimensiones del compromiso del empleado (afectivo, normativo y de continuidad) (Meyer & Allen, 1991 ) con el desempeño del empleado (Chen et al., 2006 ; Gunlu et al., 2010 ; Qureshi et al. al., 2019 ). Las relaciones positivas entre cada uno de los componentes se relacionaron significativamente con la productividad y el desempeño de los empleados (Dixit & Bhati, 2012 ; Qaisar et al., 2012 ; Sinclair et al., 2005 ; Suliman & Iles, 2000 ).). 

Si bien la mayoría de los estudios informaron una asociación positiva entre los tres componentes y el desempeño, en un estudio realizado entre 329 empleados en Turquía, solo el compromiso afectivo afectó significativamente el desempeño (Metin & Asli, 2018 ). Algunos de los estudios recientes brindan evidencia sólida que respalda la asociación positiva entre tres componentes del compromiso y el desempeño de los empleados (Wang et al., 2020 ; Xu et al., 2020 ). En base a lo anterior, ofrecemos la siguiente hipótesis:

Hipótesis 3. El compromiso de los empleados se relaciona positiva y significativamente con el desempeño .

2.1.4 Compromiso del empleado como mediador

Dado que el conocimiento se considera un activo estratégico, como explicamos anteriormente, las organizaciones implementan procesos de KM de manera efectiva para mejorar el desempeño de los trabajadores. Si bien el efecto directo de KMP en el desempeño se explica por sí mismo, algunos investigadores argumentan que el KMP tendrá un efecto indirecto en el desempeño a través del compromiso. Por ejemplo, en un estudio realizado entre 302 empleados en una empresa de servicios públicos de Taiwán, Chiu y Chen ( 2016 ) encontraron que el compromiso de los empleados mediaba en la relación entre las capacidades de KM y la eficacia organizacional. 

Otro estudio realizado en Pakistán encontró que el compromiso de los empleados actuó como mediador entre las prácticas de KM y el desempeño de los trabajadores (Razzaq et al., 2019). Por lo tanto, si bien la investigación existente proporcionó un fuerte respaldo empírico para el efecto directo de las tres dimensiones del compromiso en el desempeño y la satisfacción laboral (Diamantidis & Chatzoglou, 2019 ; Nazir & Islam, 2017 ; Ribeiro et al., 2018 ), el papel del compromiso organizacional como un mediador entre KMP y el rendimiento ha sido poco estudiado. Basados ​​en escasa evidencia empírica pero con logos fuertes, ofrecemos la siguiente hipótesis mediadora:

Hipótesis 4. El compromiso de los empleados media la relación entre KMP y desempeño .

2.1.5 Relación desempeño y satisfacción laboral

Una de las áreas más estudiadas en comportamiento organizacional y psicología aplicada es la relación entre desempeño y satisfacción laboral. El amor o disfrute de un individuo por su trabajo depende en gran medida de factores situacionales y espirituales (Keller & Semmer, 2013 ; Tekingündüz et al., 2015 ). 

La satisfacción laboral depende de varias dimensiones: salarios, beneficios laborales, oportunidades de promoción, condiciones laborales, el comportamiento de los supervisores y la experiencia organizacional en general (Misener et al., 1996 ). 

La satisfacción laboral tiene dos componentes: intrínseco (o satisfacción interna) y extrínseco (satisfacción externa). La satisfacción del resultado del trabajo en forma de salarios y recompensas económicas da como resultado una satisfacción externa, mientras que la sensación de logro da como resultado una satisfacción intrínseca.

El desempeño laboral está relacionado con el éxito de realizar las tareas definidas en la descripción del trabajo. Los empleados son evaluados en función del éxito que desempeñan en su trabajo y se les recompensa en consecuencia. Por lo tanto, un desempeño superior da como resultado mayores recompensas, lo que conduce a la satisfacción laboral. Sin embargo, la relación entre el desempeño y la satisfacción laboral no es sencilla. 

Los investigadores en comportamiento organizacional y psicología industrial difieren en cuanto a cuál precede: si el desempeño o la satisfacción. Juez et al. ( 2001 ) examinaron siete modelos de la relación desempeño-satisfacción y encontraron que algunos académicos argumentan que la satisfacción laboral da como resultado el desempeño (p. ej., Keaveney y Nelson, 1993 ; Shore y Martin, 1989 ), mientras que otros sostienen que el desempeño genera satisfacción laboral (Naylor et al., 1980 ; Olson y Zanna, 1993 ). 

Los estudiosos del comportamiento de la teoría de las expectativas sugieren que “el buen desempeño conduce a recompensas que, a su vez, conducen a la satisfacción laboral” (Lawler & Porter, 1967 : p. 23). La investigación existente realizada anteriormente ha informado una relación fuerte y positiva entre el desempeño y la satisfacción laboral (Brown et al., 1993 ; Darden et al., 1989 ; MacKenzie et al., 1998 ). 

Algunos estudios recientes encontraron una asociación positiva entre el desempeño y la satisfacción laboral (Ertekin & Avunduk, 2021 ; Platis et al., 2015). Con base en la abundante evidencia empírica disponible, ofrecemos la siguiente hipótesis:

Hipótesis 5. El rendimiento se relaciona positiva y significativamente con la satisfacción laboral .

2.1.6 KMSINF como primer moderador

Los cinco componentes de KMP implican el intercambio de información sobre el conocimiento, y la facilidad con la que los miembros de la organización pueden almacenar, actualizar, recuperar y acceder a la información depende de la infraestructura del sistema KM (KMSINF) (Hansen et al., 1999 ). Un KMSINF efectivo permite que los empleados interactúen, colaboren y compartan su conocimiento para lograr los objetivos deseados de la organización (Andersen, 1998 ; Yaacob & Hassan, 2005 ). 

Un KMSINF eficiente en las organizaciones apoya la comunicación tanto horizontal como verticalmente y, por lo tanto, ayuda a transferir el conocimiento y la información económica y geográficamente (Connelly & Kelloway, 2003 ).). Un KMSINF típico incluye redes, computadoras, almacenamiento, medios digitales, bases de datos electrónicas, software de sistemas y aplicaciones, lo que facilita la conectividad técnica y social entre los miembros de una organización (Jarvenpaa & Staples, 2001 ). 

En el contexto de las universidades, dicho KMSINF es de suma importancia para compartir conocimientos que fomenten la investigación, la docencia y el servicio que brinda la facultad. En este estudio, argumentamos que KMSINF aumenta la fuerza de la relación positiva entre KMP y el compromiso de los empleados. 

Cuando los empleados pueden comunicarse de manera efectiva, acceder al conocimiento y compartirlo cuando sea necesario, se motivan para desempeñarse y muestran compromiso. Si bien algunos académicos han documentado los beneficios de KMSINF en la comunicación interpersonal efectiva y la mejora del rendimiento, sería interesante explorar el efecto moderador de KMSINF en el compromiso de los empleados. Especialmente durante la presente pandemia mundial, KMSINF permitiría a los profesores de instituciones académicas compartir la información almacenada que ayudaría a realizar con éxito la enseñanza, la investigación, la y servicio Con base en lo anterior, ofrecemos la siguiente hipótesis moderadora:

Hipótesis 2a. KMSINF modera la relación entre KMP y el compromiso de los empleados .

2.1.7 KMSQU como segundo moderador

Si bien la infraestructura del sistema proporciona una plataforma para que los participantes de la organización intercambien información a través de la comunicación, la eficiencia y la eficacia dependen de la calidad del sistema KM. En TI, la calidad del sistema se refiere a la precisión, confiabilidad y relevancia de la información disponible para los empleados (Lin, 2011 ). 

KMSQU está relacionado con la calidad del conocimiento creado, almacenado, transferido y accesible para los empleados (Nelson et al., 2005 ). KMSQU es muy importante para que las organizaciones funcionen de manera efectiva y disfruten de una ventaja competitiva sostenida, ya que un sistema ineficaz solo permite mostrar un rendimiento subóptimo. En las instituciones de educación superior, KMSQU permite que los profesores tengan acceso al conocimiento almacenado y ayuda a compartir y transferir el conocimiento (Kulkarni et al.,2006 ). 

La evidencia de resultados positivos de KMSQU en la excelencia del cuerpo docente en universidades orientadas a la investigación sugiere que KMP se aprovecha para proporcionar conocimientos precisos y de fácil acceso para mejorar el rendimiento y el crecimiento (Alavi y Tiwana, 2002 ; DeLone y McLean, 2003 ). 

Si el KMSQU es bajo, el intercambio de conocimientos organizacionales será limitado y los empleados tenderán a acumular conocimientos y ocultar información, lo que afectará negativamente el desempeño de los demás (Lim et al., 2013 ).

Si bien los estudios anteriores establecieron las consecuencias positivas de KMSINF y KMSQU, no se han explorado los efectos moderadores de la infraestructura del sistema y la calidad del sistema. Por lo tanto, sería interesante explorar el efecto moderador de KMSQU (segundo moderador) en la relación entre KMP y KMSINF (primer moderador) para influir en el compromiso de los empleados. En este estudio, ofrecemos la siguiente hipótesis exploratoria de moderación de doble capa (mediación moderada moderada):

Hipótesis 2b. KMSQU modera el efecto moderado de KMSINF y KMP en el compromiso de los empleados .

El modelo conceptual se presenta en la Figura 1 .

3 MÉTODO

3.1 Muestra y encuestados

Dado que el contexto del estudio son las instituciones educativas, se utilizó un instrumento de encuesta estructurada para recopilar datos para el profesorado y los administradores de las mejores universidades afiliadas a universidades de renombre en la parte sur de la India. Seguimos un método estratificado de muestreo. El procedimiento de muestreo, por lo tanto, fue secuencial. Primero, seleccionamos 14 instituciones educativas basadas en el Marco de Clasificación Institucional Nacional del Ministerio de Educación, Gobierno de India (NIRF, 2022). 

Estas instituciones están ubicadas en cuatro ciudades: Chennai, Tiruchirappalli, Coimbatore y Virudhunagar. En segundo lugar, nos pusimos en contacto con los directores de las instituciones y recopilamos la información, incluidos los correos electrónicos sobre los miembros de la facultad. Todas las instituciones educativas estaban operando de forma remota debido a problemas de distanciamiento social durante la pandemia mundial de COVID-19. Por lo tanto, enviamos el instrumento de la encuesta a través de Google Docs. 

Recopilamos encuestas de 747 profesores. Comenzamos la recopilación de datos en noviembre de 2021 y la completamos en marzo de 2022. Dado que Google Docs no permite que los encuestados pasen a la siguiente pregunta a menos que se hayan dado las respuestas, todas las encuestas estaban completas. Verificamos el sesgo de falta de respuesta comparando los primeros 100 encuestados con los últimos 100 encuestados y no encontramos diferencias significativas entre estos dos grupos.

El perfil demográfico de los encuestados se presenta en la Tabla 1 .TABLA 1. Perfil demográfico

	Número	Porcentaje
Género
Masculino	316	42.3
Femenino	431	57.7
Edad en años)
menos de 30	140	18.7
30–40	357	47.8
40–50	187	25,0
Por encima de 50	63	8.4
Experiencia (en años)
menos de 7	278	37.2
8–14	257	34.4
15–21	123	16.5
22–28	68	9.1
Por encima de 29	21	2.8
Ingresos anuales
Menos de Rs. 300,000 ($4000)	376	50.3
Rs. 300.000–Rs. 600,000 ($4000–$8000)	200	26.8
Rs. 600.000–Rs. 900,000 ($8000–$12,000)	51	6.8
Rs. 900,000–Rs. 1200 000 ($12 000–$16 000)	50	6.7
Por encima de Rs. 1200,000 ($16,000)	70	9.4

3.2 Medidas

Los constructos se midieron en una escala de cinco puntos tipo Likert (“1” = muy en desacuerdo; “5” = muy de acuerdo). Los cinco componentes de KMP: creación de conocimiento (cuatro elementos), almacenamiento de conocimiento (cinco elementos), intercambio de conocimiento (tres elementos), accesibilidad del conocimiento (cuatro elementos) y aplicación del conocimiento (cuatro elementos), se midieron utilizando el instrumento adaptado de Muhammed ( 2006 ). 

El compromiso afectivo (cinco ítems), el compromiso normativo (cinco ítems) y el compromiso de continuidad (seis ítems) se midieron utilizando la escala adaptada de Allen y Meyer ( 1990 ). KMSINF (cinco ítems) y KMSQU (cinco ítems) se midieron utilizando la escala adaptada de Tan y Noor ( 2013 ). 

La satisfacción laboral se midió utilizando los seis ítems adaptados de Brayfield y Rothe ( 1951). Finalmente, se midió el desempeño en la tarea (cinco ítems) y el desempeño contextual (ocho ítems) mediante la escala adaptada de (Ramos-Villagrasa et al., 2019 ).

El Apéndice consta de la Tabla A1 (que muestra los indicadores de todos los constructos), la Tabla A2 (que muestra las variables latentes de segundo orden) y la Tabla A3 (que muestra la comparación de varios modelos de medición).

3.3 Modelo de medición

Es esencial verificar el modelo de medición antes de probar hipótesis (Anderson & Gerbing, 1988 ). En consecuencia, realizamos un análisis factorial confirmatorio, evaluamos las propiedades de los constructos en el modelo de medición y presentamos los resultados de las variables latentes de primer orden en la Tabla A1 y las variables latentes de segundo orden en la Tabla A2 (consulte el Apéndice ).

Las cargas factoriales de los 13 constructos estaban por encima de 0,7; el alfa de Cronbach para todas las variables fue superior a 0,7, y la estimación extraída de la varianza promedio (AVE) para todas las variables estuvo por encima del nivel mínimo aceptable de 0,5, lo que establece confiabilidad (Fornell & Larcker, 1981 ; Hair et al., 2019 ) . También comparamos varios modelos utilizando el paquete LISREL de modelado de ecuaciones estructurales, y los resultados se mencionaron en la Tabla A3 (ver Apéndice ).

Como se muestra en la Tabla A3 , el modelo de referencia de 13 factores se ajusta bien a los datos [ χ ² = 5386,21; gl = 2066; x2 /gl ⁼ 2,60; RMSEA = 0,046; CFI = 0,94; RMR = 0,046 RMR estandarizado = 0,040; TLI = 0,93; GFI = 0,81]. La comparación del modelo base con 12 modelos alternativos revela que el índice de ajuste comparativo (CFI) para el modelo de 13 factores fue 0,94; el error cuadrático medio de aproximación (RMSEA) fue de 0,046 (que es menor que el valor de corte de 0,08). Esta bondad de las estadísticas indica un buen ajuste del modelo a los datos (Browne & Cudeck, 1993 ). En resumen, estas estadísticas proporcionan evidencia de la distinción de los 13 constructos.

Dado que agregamos las cinco dimensiones de KMP, dos dimensiones de desempeño y tres dimensiones de compromiso de los empleados, realizamos variables latentes de segundo orden. Presentamos las cargas factoriales y el AVE en la Tabla A2 .

Los estadísticos de bondad de ajuste para las variables latentes de segundo orden proporcionan un buen ajuste de los datos al modelo [ χ ² = 3626.57; gl = 1211; RMSEA = 0,052; CFI = 0,94; NNFI = 0,93; TMR = 0,054; RMR estandarizado = 0,048; GFI = 0,822].

3.4 Fiabilidad y validez

La Tabla 2 captura las estadísticas descriptivas: medias, desviaciones estándar y correlaciones de orden cero.TABLA 2. Estadísticos descriptivos: Medias, desviaciones estándar y correlaciones de orden cero

Variables	Significar	Desviación Estándar	1	2	3	4	5	6
1. Proceso de gestión del conocimiento (KMP)	4.03	0.76	0.83
2. Calidad del Sistema de Gestión del Conocimiento (KMSQ)	3.74	0.98	0,64***	0.87
3. Infraestructura del Sistema de Gestión del Conocimiento (KMSINF)	4.05	0.87	0,71***	0,52***	0.91
4. Compromiso de los empleados	3.77	0.81	0,61***	0,64***	0,48***	0.84
5. Rendimiento	4.09	0.81	0,73***	0,54***	0,63***	0,64***	0.86
6. Satisfacción laboral	3.92	0.88	0,63***	0,58***	0,52***	0,73***	0,71***	0.77

• Nota : Los valores en las diagonales son la raíz cuadrada de la estimación extraída de la varianza promedio (AVE). Los valores en negrita muestran que los coeficientes de regresión son significativos. *** p  < 0,001.

Un análisis preliminar de las correlaciones revela que la correlación más alta fue 0,73 y la correlación más baja fue 0,52. Dado que las correlaciones no superaron el 0,75, la multicolinealidad no es un problema con los datos (Tsui et al., 1995 ). Además, la raíz cuadrada de AVE para las seis variables fue mayor que las correlaciones entre las variables. Por ejemplo, la correlación entre KMSQ y el compromiso de los empleados fue de 0,64, que es menor que la raíz cuadrada de AVE (0,87) de KMSQ y (0,84) del compromiso de los empleados. 

Como verificación adicional de la multicolinealidad, observamos el factor de inflación de la varianza (VIF) y descubrimos que los valores de VIF eran inferiores a 5, lo que sugiere que la multicolinealidad no es un problema con los datos (Hair et al., 2019 ).

3.5 Sesgo del método común

Como el sesgo del método común es un problema potencial en la investigación de encuestas, se acostumbra verificar el sesgo del método común. Los resultados mostraron que un solo factor representó menos del 30 % de la varianza, que es inferior al valor límite de 0,50, lo que sugiere que el sesgo del método común no es un problema en este estudio (Podsakoff et al., 2003 ). Además, la comparación del modelo de referencia de 13 factores con el modelo de un solo factor (que se muestra en la Tabla A3 ) confirma que la estimación deficiente del factor único y la buena estimación de los 13 factores indican que el sesgo del método común no es un problema en esta investigación.

4 PRUEBAS DE HIPÓTESIS

Para probar las hipótesis 1 a 4, se utilizaron las macros de PROCESO de Hayes ( 2018 ) (número de modelo 4). Los resultados se presentan en la Tabla 3 .TABLA 3. Prueba de H1, H2, H3 y H4 (hipótesis de mediación)

	DV = rendimiento	DV = compromiso del empleado H2	DV = rendimiento
Paso 1	Paso 2	Paso 3
coeficiente	se	t	pags	coeficiente	se	t	pags	coeficiente	se	t	pags
Constante	0.9374	0.0953	9.8340	0.0000	1.2305	0.1172	10.5023	0.0000	0.6376	0.0975	6.5387	0.0000
KMP H1	0.7865	0.0233	33.7432	0.0000	0.6324	0.0286	22.0765	0.0000	0.6324	0.0286	22.0955	0.0000
Compromiso de los empleados H3									0.2436	0.0285	8.5609	0.0000
R 2	0.604				0.395				0.640
F	1138.60				487.37				661.18
df1	1				1				2
df2	745				745				744
pags	0.0000				0.0000				0.0000
Efecto total
			Efecto total	se	t	pags	LLCI	ULCI
			0.7865	0.0233	33.7432	0.0000	0.7407	0.8322
Efecto directo
			Efecto directo	se	t	pags	LLCI	ULCI
KMP → Rendimiento	0.6324	0.0286	22.0955	0.0000	0.5762	0.6886
Efecto indirecto de bootstrapping: H4
	efecto indirecto	BOTA se	BOTA LLCI	BOTA ULCI
KMP → Compromiso de los empleados → Desempeño	0,1541 (0,6324 × 0,2436 = 0,1541)	0.0279	0.0986	0.2090

• Nota : N  = 747. Boot LLCI se refiere a los intervalos de confianza de bootstrapping de límite inferior. Boot ULCL se refiere a los intervalos de confianza de bootstrapping de límite superior. Los valores en negrita muestran que los coeficientes de regresión son significativos.
• Abreviaturas: KMP, Proceso de Gestión del Conocimiento; KMSINF, Infraestructura del Sistema de Gestión del Conocimiento; KMSQU, Sistema de Gestión del Conocimiento de la Calidad.

La hipótesis 1 postula que KMP se asocia positivamente con el rendimiento. El paso 1 en la Tabla 3 muestra que el coeficiente de regresión de KMP sobre el desempeño fue positivo y significativo ( β = 0,786; t = 33,74; p  < 0,001), lo que respalda H1. El coeficiente de regresión de KMP sobre el compromiso de los empleados (que se muestra en el Paso 2 de la Tabla 3 ) fue positivo y significativo ( β = 0,632; t = 22,07; p  < 0,001), lo que respalda H2. El coeficiente de regresión del compromiso de los empleados con el desempeño (que se muestra en el Paso 3) fue positivo y significativo ( β = 0.243; t = 8.756; p < .001), apoyando así H3. Verificar la hipótesis de la mediación requiere examinar el efecto indirecto de KMP en el desempeño mediado por el compromiso de los empleados. El efecto indirecto de KMP en el rendimiento fue positivo y significativo ( β = 0,1541; intervalo de confianza corregido por sesgo del 95 % (BCCI) [0,0986; 0,2090]), y dado que “cero” no estaba contenido en los intervalos BCCI, la hipótesis de mediación es soportado.

El efecto indirecto fue 0,1541 (0,6324 × 0,2436), y el efecto total fue el efecto directo (0,6324) más el efecto indirecto (0,1541) [0,6324 + 0,1541 = 0,7865. Por lo tanto, las muestras de arranque de 20,000 respaldan la hipótesis de mediación (H4) de que el compromiso de los empleados media la relación entre KMP y el desempeño.

4.1 KMSINF como moderador (H2a)

Para probar la hipótesis de moderación (H2a) y la hipótesis de mediación moderada (H2b), utilizamos el modelo número 11 de las macros PROCESS de Hayes ( 2018 ). Los resultados se presentaron en la Tabla 4 .TABLA 4. Prueba de la Hipótesis  2a (interacción de tres vías) (resultados del modelo de mediación moderada moderada)

	DV = desempeño; mediador = compromiso del empleado; moderadores: KMSINF (primer moderador) y KMSQU (segundo moderador); IV = KMP
DV = compromiso de los empleados	DV = rendimiento
coeficiente	se	t	pags	LLCI	ULCI	coeficiente	se	t	pags	LLCI	ULCI
Constante	−0,4557	0.6088	−0,7485	0.4544	−1.6509	0.7395	0.5962	0.1082	5.5103	0.0000	0.3838	0.8086
KMP	0.9124	0.1837	4.9656	0.0000	0.5517	1.2731	0.5802	0.0314	18.4887	0.0000	0.5186	0.6418
KMSINF	0.8225	0.2667	3.0846	0.0021	0.2990	1.3460
KMSQU	0.4621	0.3377	1.3684	0.1716	−0,2008	1.1250
KMP × KMSINF H2a	0.2355	0.0646	3.6465	0.0003	0.1087	0.3623
KMP × KMSQU	−0,0854	0.0800	−1.0675	0.2861	−0,2424	0.0716
KMSINF × KMSQU	−0,1387	0.0936	−1,4808	0.1391	−0,3225	0.0452
KMP × KMSINF × KMSQU H2b	0.0439	0.0209	2.1012	0.0360	0.0029	0.0849
Compromiso de los empleados							0.3067	0.0296	10.3475	0.0000	0.2485	0.3649
R 2	0.464						0.591
F	91.21						538.45
df1	7						2
df2	739						744
Valor p	.0000						.0000

Índice de mediación moderada moderada
Índice	BOTA SE	BOTA LLCI	BOTA ULCI
0.0135	0.0064	0.0012	0.0264

Índices de mediación condicional moderada por KMSINF
KMSQU	Índice	BOTA SE	BOTA LLCI	BOTA ULCI
3.0000 (bajo)	−0.0318	0.0173	−0,0631	0.0063
4.0000 (medio)	−0.0184	0.0187	−0.0513	0.0235
5.0000 (alto)	−0.0049	0.0219	−0,0436	0.0440

Efectos condicionales del predictor focal (compromiso de los empleados) en valores de moderadores (KMSINF × KMSQU)
KMSINF	KMSQU	Efecto	se	t	pags	LLCI	ULCI
Bajo	Bajo	0.2930	0.0557	5.2593	0.0000	0.1836	0.4024
Bajo	Medio	0.3613	0.0592	6.1039	0.0000	0.2451	0.4775
Bajo	Alto	0.4296	0.0851	5.0477	0.0000	0.2625	0.5967
Medio	Bajo	0.2152	0.0642	3.3503	0.0008	0.0891	0.3413
Medio	Medio	0.3164	0.0529	5.9868	0.0000	0.2127	0.4202
Medio	Alto	0.4176	0.0746	5.6019	0.0000	0.2713	0.564
Alto	Bajo	0.1633	0.0775	2.1075	0.0354	0.0112	0.3154
Alto	Medio	0.2865	0.0643	4.4524	0.0000	0.1602	0.4128
Alto	Alto	0.4097	0.0862	4.7548	0.0000	0.2405	0.5788

• Nota : Los valores en negrita muestran que los coeficientes de regresión son significativos.

Siguiendo el modelo número 11, ingresamos KMP como variable independiente, el desempeño como variable dependiente, el compromiso del empleado como mediador, KMSINF como primer moderador y KMSQU como segundo moderador, para mostrar el efecto de dos y tres vías. interacciones de manera en el compromiso de los empleados. El coeficiente de regresión del término de interacción bidireccional fue significativo ( β _{KMP × KMSINF} = 0,235; t = 3,646; p  < 0,01), y las muestras de arranque de 20 000 produjeron el BCCI [0,1087; 0.3623], y el cero no estaba contenido en los intervalos de confianza, lo que respalda la hipótesis de que KMSINF modera la relación entre KMP y el compromiso de los empleados. La inspección visual de la trama de interacción se presenta en la Figura 2 .

Como se muestra en la Figura 2 , los niveles más bajos de KMP se asocian con un nivel más bajo de compromiso de los empleados cuando los niveles de KMSINF son bajos en comparación con los niveles más altos de KMSINF. Además, a medida que KMP aumenta de niveles bajos a altos, hay un fuerte aumento en el compromiso de los empleados en niveles más altos de KMSINF que en niveles más bajos de KMSINF. Estos resultados corroboran la Hipótesis de moderación 2a .

El coeficiente de regresión de la interacción de tres vías, como se planteó en 2b, fue significativo ( β _{KMP × KMSINF × KMSQU} = 0,044; t = 2,101; p  < 0,05), y las muestras de arranque de 20 000 arrojaron el BCCI [0,0029; 0.0849], y el cero no estaba contenido en los intervalos de confianza, lo que respalda la hipótesis de mediación moderada moderada de que KMSQU moderó la relación moderada entre KMP y KMSINF que influye en el compromiso de los empleados. El índice de mediación moderada moderada fue 0.0135 (Boot SE = 0.0064; Boot LLCI = 0.0012; Boot ULCI = 0.0264), y los efectos condicionales del predictor focal (compromiso de los empleados) a diferentes valores de los moderadores presentados en la parte inferior de la Tabla 4prestar apoyo a H2b. La inspección visual de la trama de interacción se presenta en la Figura 3 .

La Figura 3 muestra el efecto de moderación de KMSQU en valores bajos y altos. El Panel A muestra el efecto moderador de KMSINF y KMP en el compromiso de los empleados en los niveles más bajos de KMSQU. Como se puede ver en el Panel A, los niveles más bajos de KMP se asocian con niveles más bajos de compromiso de los empleados cuando KMSINF es bajo que cuando KMSINF es alto. Cuando observamos el Panel B, que muestra el efecto de interacción de KMP y KMSINF a niveles más altos de KMSQU, hay una diferencia significativa entre las líneas, mostrando una relación positiva más fuerte entre KMP y valores más altos de KMSINF que con valores más bajos de KMSINF. Estos resultados corroboran la Hipótesis de moderación 2b .

4.2 Probando el H5

La hipótesis 5 postula que el desempeño conduce a la satisfacción laboral. Dado que el modelo muestra que el desempeño es un mediador entre KMP y la satisfacción laboral, para probar H5, utilizamos el modelo número 4 de Hayes ( 2018 ) y presentamos los resultados en la Tabla 5 .TABLA 5. Prueba H5

	DV = satisfacción laboral	DV = rendimiento	DV = satisfacción laboral
Paso 1	Paso 2	Paso 3
coeficiente	se	t	pags	coeficiente	se	t	pags	coeficiente	se	t	pags
Constante	1.0020	0.1212	8.2676	0.0000	0.9374	0.0953	9.8340	0.0000	0.5140	0.1176	4.3704	0.0000
KMP	0.7281	0.0296	24.5697	0.0000	0.7865	0.0233	33.7432	0.0000	0.3187	0.0430	7.4077	0.0000
Rendimiento H5									0.5206	0.0425	12.2416	0.0000
R 2	0.447				0.604				0.540
F	603.66				1138.60				437.07
df1	1				1				2
df2	745				745				744
pags	.0000				.0000				.0000
Efecto total
			Efecto total	se	t	pags	LLCI	ULCI
			0.7281	0.0296	24.5697	0.0000	0.6699	0.7862
Efecto directo
			Efecto directo	se	t	pags	LLCI	ULCI
KMP → Rendimiento	0.3187	0.0430	7.4077	0.0000	0.2342	0.4031
Efecto indirecto del bootstrapping:
	efecto indirecto	BOTA se	BOTA LLCI	BOTA ULCI
KMP → Desempeño → Satisfacción laboral	0,4094 (0,7865 × 0,5206 = 0,4094)	0.0461	0.3133	0.4940

• Nota : N = 747. Boot LLCI se refiere a los intervalos de confianza de bootstrapping de límite inferior. Boot ULCL se refiere a los intervalos de confianza de bootstrapping de límite superior. Los valores en negrita muestran que los coeficientes de regresión son significativos.
• Abreviaturas: KMP, Proceso de Gestión del Conocimiento; KMSINF, Infraestructura del Sistema de Gestión del Conocimiento; KMSQU, Sistema de Gestión del Conocimiento de la Calidad.

En el Paso 3 de la Tabla 5 , podemos ver que el coeficiente de regresión del desempeño sobre la satisfacción laboral fue positivo y significativo ( β = 0.520; t = 12.24; p  < .001), apoyando así H5. Aunque no planteamos la hipótesis de que el desempeño media la relación entre KMP y la satisfacción laboral, el efecto indirecto de KMP → desempeño → satisfacción laboral fue 0.4094 y significativo (Boot SE = 0.0461; Boot LLCI = 0.3133; Boot ULCI = 0.4940).

5 DISCUSIÓN

Este estudio tiene como objetivo desentrañar las estrategias resilientes empleadas por las instituciones educativas durante la presente pandemia mundial. Sobre la base de los procesos, la infraestructura y los sistemas de KM, se desarrolla y prueba un modelo conceptual para mostrar cómo se mejoran el compromiso, el desempeño y la satisfacción de los empleados en las instituciones de educación superior. Hemos resaltado la importancia de KMP, la calidad del sistema y la infraestructura como variables importantes que ayudan a aliviar los efectos nocivos de la pandemia global en la facultad cuando se trasladaron a las instrucciones basadas en la web.

Primero, los resultados de este estudio indican que KMP está positiva y significativamente asociado con el desempeño de los empleados (Hipótesis 1 ), hallazgo consistente con los otros estudios en la literatura (Marqués & Simón, 2006 ; Parayitam et al., 2021 ; Zack et al. ., 2009 ). En segundo lugar, los hallazgos indican la asociación positiva de KMP con el compromiso de los empleados (hipótesis 2 ), y estos resultados sugieren que las cinco dimensiones de KMP tienen un efecto positivo en tres dimensiones de compromiso. Estos resultados son consistentes con los hallazgos de estudios anteriores (Gold et al., 2001 ; Khoa & Hoa, 2021 ; Yuniawan & Udin, 2020 ).

En tercer lugar, los resultados brindan evidencia sólida que respalda el impacto positivo del compromiso de los empleados en el desempeño (hipótesis 3 ), lo cual es consistente con los estudios anteriores en la literatura sobre el compromiso de los empleados (Chen et al., 2006 ; Qureshi et al., 2019 ; Wang et al., 2020 ). En cuarto lugar, este estudio informa que el KMP, además del efecto directo, tiene un efecto indirecto a través del compromiso de los empleados (Hipótesis 3 ). Aunque investigadores anteriores han documentado una relación positiva entre el compromiso y el desempeño de los empleados, este estudio va un paso más allá para respaldar la hipótesis de la mediación.

En cuarto lugar, este estudio proporcionó pruebas sólidas de que KMSINF moderó la relación entre KMP y el compromiso de los empleados (hipótesis 2a ). Aunque no hubo estudios previos para dar fe de esta relación, los efectos directos de la infraestructura del sistema ayudan a explicar este efecto de moderación. En quinto lugar, además de KMSINF, el estudio informó un efecto de doble moderación de KMSQU sobre el compromiso de los empleados (hipótesis 2b ). Esta interacción de tres vías no fue estudiada por investigadores anteriores y, por lo tanto, para garantizar este resultado nos basamos en las relaciones directas. Finalmente, la asociación positiva entre desempeño y satisfacción laboral (Hipótesis 5) encontró apoyo en este estudio. Esto está en línea con la vasta literatura sobre la relación desempeño-satisfacción. Sin embargo, dado que este estudio se realizó durante la pandemia mundial, los resultados revelan que KMP, infraestructura, calidad del sistema actúan para facilitar el compromiso, el desempeño y la satisfacción de los empleados.

5.1 Implicaciones teóricas y aportes

Los hallazgos de este estudio tienen implicaciones significativas para la teoría y la práctica de KM. Primero, más allá de los resultados empíricos, la primera contribución significativa de esta investigación es nuestro enfoque para comprender las consecuencias de la pandemia global en el compromiso, el desempeño y la satisfacción en las instituciones educativas. El mecanismo fundamental ante los estudiosos del comportamiento organizacional y la psicología industrial es identificar las estrategias resilientes para evitar las consecuencias negativas de la pandemia. Esta investigación encontró que el intercambio de conocimientos, la accesibilidad y la aplicación allanan el camino para aumentar la tarea y el desempeño contextual, al mejorar el compromiso de los empleados. Siguiendo las recomendaciones de los primeros académicos de que en situaciones de crisis, KMP debe usarse como una estrategia resiliente en los escenarios pandémicos globales de hoy. Segundo, este estudio subraya la importancia de implementar KMSINF para permitir que los profesores compartan el conocimiento entre ellos. Como la mayoría de los profesores en el subcontinente indio no están expuestos a la enseñanza basada en la web, solo algunos miembros que son expertos en tecnología pueden tener un conocimiento completo del método híbrido de enseñanza. Además, los docentes más jóvenes aprenden rápido y podrían ayudar a otros, lo que se relaciona con el desempeño contextual. La tercera contribución importante de este estudio es el reconocimiento de la importancia de KMSQU para que la información compartida y transferida sea de alta calidad. A veces, las universidades pueden tener una infraestructura integrada pero carecen de la calidad del sistema, lo que dificulta el desempeño. Las evidencias anecdóticas y la escasa investigación disponible revelan que las bajas conexiones de red,2021 ). Este estudio documentó que al mantener la calidad del sistema, se fortalece la asociación positiva entre KMP y el compromiso de los empleados, lo que en última instancia conduce a un desempeño superior y satisfacción laboral.

La tercera contribución clave de esta investigación es el apoyo a la mediación moderada de varias capas, que es un concepto novedoso que no ha sido explorado por investigadores anteriores. El cambio repentino a la enseñanza en línea sin dar suficiente tiempo ha resultado en una creciente tensión en todos los sectores, incluido el sector educativo, y antes de que afecte negativamente el compromiso de los empleados, las instituciones educativas encontraron útil incorporar KMP como una estrategia resiliente. El apoyo de la alta dirección de estas instituciones, en respuesta a las crecientes demandas y desafíos creados por la pandemia, ha dado como resultado la utilización del intercambio y la transferencia de conocimientos para completar con éxito los semestres después de los cierres prolongados durante los últimos 2 años. A los profesores que no están acostumbrados a Google Meet y Zoom les resulta difícil adaptarse a las herramientas pedagógicas. La única solución plausible para aliviar el tecnoestrés es crear un clima de transferencia de conocimientos entre los profesores. En algunos aspectos, el comportamiento de ciudadanía organizacional, que se refleja en el desempeño contextual, ha ayudado al profesorado a superar el estrés y ver que el compromiso no se ve afectado negativamente. En general, este estudio encontró que para mantener el equilibrio, los empleados deben aprovechar sus habilidades y competencias y motivar a sus colegas en beneficio de la organización.

5.2 Limitaciones e investigación futura

Los resultados del presente estudio deben interpretarse a la luz de algunas limitaciones. Primero, el sesgo del método común, que es inherente a cualquier investigación de encuesta, podría ser un problema potencial. Sin embargo, tratamos este problema siguiendo las recomendaciones de Podsakoff et al. ( 2003 ), y explicó al respecto en la sección de análisis. En segundo lugar, dado que la encuesta involucró la recopilación de datos de los encuestados, existe la posibilidad de que los datos estén infectados por el sesgo de deseabilidad social. Sin embargo, como defienden algunos investigadores, seguimos el sesgo de deseabilidad social asegurando a los encuestados el anonimato de los datos (Holden & Passey, 2009 ).). La tercera limitación es que nos enfocamos solo en el cuerpo docente de las instituciones de educación superior. No se ha estudiado la percepción de los estudiantes sobre la efectividad del cambio instruccional. En cuarto lugar, la muestra es de la parte sur de la India, lo que puede no plantear el problema de la generalización porque todas las instituciones de educación superior están gobernadas por la Comisión de Becas Universitarias, el principal organismo principal a nivel nacional. Sin embargo, la naturaleza y la experiencia del efecto de la pandemia global en las instituciones educativas de los países desarrollados es radicalmente diferente, además de las diferencias culturales. Por lo tanto, los resultados pueden no ser generalizables entre países desarrollados.

Esta investigación proporciona varias vías para futuras investigaciones. Primero, el modelo conceptual desarrollado y probado en esta investigación se puede aplicar a diferentes sectores, incluidas las industrias de TI, atención médica, automóvil y manufactura. Dado que el KMP, la infraestructura y la calidad del sistema juegan un papel vital, independientemente de los sectores, es más probable que los resultados sean aplicables en otros sectores. En segundo lugar, los futuros investigadores pueden centrarse en estudios entre países para ver si las diferencias culturales influyen en las relaciones. En tercer lugar, se pueden incluir variables adicionales como el apoyo social, el apoyo del personal administrativo, la confianza entre los miembros de la facultad, los estilos de liderazgo, transaccional y transformacional, para contrarrestar los efectos adversos de las situaciones de crisis que pueden tener en el compromiso, el desempeño y el trabajo de los empleados. satisfacción.

6. CONCLUSIÓN

Basado en las teorías del proceso, las prácticas y el capital intelectual de KM, el presente estudio demostró que las organizaciones pueden recuperarse de situaciones adversas impuestas por crisis como la pandemia de COVID-19 mediante el empleo de estrategias resilientes. 

En este estudio, consideramos las instituciones educativas como el foco. Destacamos la importancia de KMP, KMSINF y KMSQU como variables cruciales, pero los resultados se aplican a cualquier organización. Dado que el papel de los trabajadores del conocimiento y los directores de conocimiento se reconoce en los entornos organizacionales para mejorar la productividad, el desempeño, el compromiso y la satisfacción, es crucial comprender la importancia de implementar las estrategias de resiliencia apropiadas para gestionar situaciones de crisis como la pandemia mundial. 

Mediante el desarrollo de un modelo complejo de varias capas, hemos especificado condiciones límite donde los efectos combinados de KMP, infraestructura y calidad del sistema mejoran el compromiso, el desempeño y la satisfacción de los empleados. Además de las variables estudiadas en este modelo exploratorio, concluimos que los estilos de liderazgo, la inteligencia emocional y la confianza interpersonal hacen avanzar la investigación y encontrar otras formas de mejorar el desempeño y la satisfacción. 

Si bien la pandemia global ha creado desafíos, también creó la oportunidad de encontrar formas alternativas de funcionar sin obstaculizar el desempeño. A medida que continúa la pandemia mundial y el trabajo desde el hogar se ha convertido en una norma en lugar de una excepción, la enseñanza basada en la web ha brindado una oportunidad para las instituciones educativas en los países en desarrollo. Finalmente,

APÉNDICE A

TABLA A1. Resultados del análisis factorial confirmatorio y propiedades de medición (variables latentes de primer orden)

Variables y las fuentes de las medidas	Alfa	Cargas estandarizadas ( λ yi )	Confiabilidad ( λ 2 yi )	Varianza (Var( ε i ))	Estimación extraída de la varianza Σ ( λ 2 yi )/[( λ 2 yi ) + (Var( ε i ))]
Creación de conocimiento (Muhammed,  2006 ).	0.86				0.78
He creado nuevos conocimientos interactuando con otros.		0.85	0.71	0.29
He creado nuevos conocimientos expresando lo que sabía.		0.89	0.80	0.20
He creado nuevos conocimientos aplicando mis conocimientos.		0.89	0.80	0.20
He creado nuevos conocimientos combinando la información que recopilé		0.89	0.79	0.21
Almacenamiento de conocimientos (Muhammed,  2006 ).	0.89				0.78
He almacenado nuevos conocimientos que he creado.		0.88	0.77	0.23
He almacenado nueva información cada vez que la recibí.		0.89	0.80	0.20
He almacenado nueva información cada vez que la usé.		0.90	0.80	0.20
He retenido información en computadoras/archivos/o en mi memoria		0.88	0.77	0.23
He retenido mis nuevas ideas en computadoras/archivos/o en mi memoria		0.88	0.77	0.23
Compartir conocimientos (Muhammed,  2006 ).	0.85				0.83
He compartido mis mejores prácticas.		0.90	0.82	0.18
He compartido la información que usé.		0,92	0.85	0.15
He compartido la información que he obtenido de otros lugares.		0.91	0.82	0.18
Accesibilidad al conocimiento (Muhammed,  2006 ).	0.88				0.74
He accedido a la información necesaria con facilidad.		0.84	0.70	0.30
He recuperado información que tengo almacenada.		0.88	0.77	0.23
I was able to recall the required information with ease.		0.89	0.79	0.21
I could remember things easily.		0.84	0.70	0.30
Knowledge application (Muhammed, 2006).	0.90				0.81
I have implemented my ideas in my job.		0.89	0.79	0.21
I have applied my knowledge in my job.		0.91	0.83	0.17
I have applied new information I received in my work.		0.91	0.83	0.17
I have implemented the best practices that I developed.		0.90	0.80	0.20
Knowledge Management System Quality (KMSQU) (Tan & Noor, 2013)	0.89				0.77
The knowledge provided by the knowledge management system at my institution is relevant to my research work		0.89	0.80	0.20
The knowledge provided by the knowledge management system at my institution is accurate.		0.91	0.83	0.17
The knowledge provided by the knowledge management system at my institution is always up-to-date.		0.90	0.81	0.19
The operation of the knowledge management system at my institution is dependable		0.80	0.64	0.36
The knowledge management system at my institution makes knowledge easy to access		0.89	0.79	0.21
Knowledge Management System Infrastructure (Tan & Noor, 2013)	0.92				0.83
My institution uses a knowledge management system that allows academic faculty to collaborate with each other		0.90	0.81	0.19
My institution uses a knowledge management system that allows academic faculty to communicate with each other		0.92	0.84	0.16
My institution uses a knowledge management system that allows academic faculty to search for necessary knowledge		0.93	0.86	0.14
My institution uses a knowledge management system that allows academic faculty to access necessary knowledge		0.93	0.86	0.14
My institution uses a knowledge management system that allows academic faculty to store specific types of knowledge that include explicit knowledge (e.g., documents) and tacit knowledge (e.g., personal/experience-based knowledge)		0.88	0.77	0.23
Affective Commitment (Allen & Meyer, 1990)	0.87				0.74
I would be very happy to spend the rest of my career in this institution.		0.82	0.67	0.33
I feel as if this institution’s problems are my own.		0.80	0.64	0.36
I feel like “part of my family” at this institution.		0.88	0.77	0.23
I feel “emotionally attached” to this institution.		0.88	0.77	0.23
This institution has a great deal of personal meaning for me.		0.89	0.78	0.22
Continuance Commitment (Allen & Meyer, 1990)	0.84				0.60
It would be very hard for me to leave my job at this institution right now even if I wanted to		0.72	0.51	0.49
Too much of my life would be disrupted if I leave my institution		0.80	0.64	0.36
Right now, staying with my job at this institution is a matter of necessity as much as desire.		0.80	0.64	0.36
I believe I have too few options to consider leaving this institution.		0.79	0.62	0.38
One of the few negative consequences of leaving my job at this institution would be the scarcity of available alternatives elsewhere.		0.73	0.54	0.46
One of the major reasons I continue to work for this institution is that leaving would require considerable personal sacrifice.		0.80	0.64	0.36
Normative Commitment (Allen & Meyer, 1990)	0.85				0.63
I feel no obligation to remain with my institution.		0.71	0.50	0.50
Even if it were to my advantage, I do not feel it would be right to leave.		0.73	0.53	0.47
I would feel guilty if I left this institution now.		0.78	0.61	0.39
This institution deserves my loyalty.		0.86	0.74	0.26
I would not leave my institution right now because of my sense of obligation to it.		0.84	0.71	0.29
I owe a great deal to this institution.		0.84	0.71	0.29
Task Performance (Ramos-Villagrasa et al., 2019)	0.90				0.79
I managed to plan my work so that I finished it on time		0.87	0.76	0.24
I kept in mind the work result I needed to achieve		0.88	0.78	0.22
I was able to set priorities		0.90	0.80	0.20
I was able to carry out my work efficiently		0.91	0.83	0.17
I managed my time well		0.89	0.79	0.21
Contextual Performance (Ramos-Villagrasa et al., 2019)	0.91				0.77
On my initiative, I started new tasks when my old tasks were completed		0.84	0.71	0.29
I took on challenging tasks when they were available		0.87	0.76	0.24
I worked on keeping my job-related knowledge up-to-date		0.88	0.77	0.23
I worked on keeping my work skills up-to-date		0.90	0.80	0.20
I came up with creative solutions for new problems		0.88	0.77	0.23
asumí responsabilidades adicionales		0.89	0.79	0.21
Busqué continuamente nuevos retos en mi trabajo.		0.88	0.78	0.22
Participé activamente en reuniones y/o consultas.		0.87	0.75	0.25
Satisfacción laboral (Brayfield & Rothe,  1951 )	0.84				0.59
Encuentro verdadero placer en mi trabajo.		0.85	0.73	0.27
Me gusta mi trabajo más que el trabajador promedio		0.88	0.77	0.23
Rara vez me aburro de mi trabajo		0,45	0.20	0.80
No consideraría tomar otro trabajo.		0,68	0.47	0,53
La mayoría de los días estoy entusiasmado con mi trabajo.		0.86	0.74	0.26
Me siento bastante satisfecho con mi trabajo.		0.81	0,66	0.34

TABLA A2. Resultados del análisis factorial confirmatorio y propiedades de medición (variables latentes de segundo orden)

Variable	Alfa	Cargas estandarizadas ( λ yi )	Confiabilidad ( λ 2 yi )	Varianza (Var(ε i ))	Estimación extraída de la varianza Σ ( λ 2 yi )/[( λ 2 yi ) + (Var(ε i ))]
Proceso de gestión del conocimiento (KMP)	0.88				0.70
Creación de conocimiento		0.87	0.76	0.24
almacenamiento de conocimiento		0.86	0.74	0.26
El intercambio de conocimientos		0.87	0.76	0.24
Accesibilidad al conocimiento		0.76	0.58	0.42
aplicación del conocimiento		0.81	0,66	0.34
Compromiso de los empleados	0.87				0.71
Compromiso afectivo		0.86	0.74	0.26
Compromiso de continuidad		0.74	0,55	0,45
Compromiso normativo		0.91	0.83	0.17
Actuación	0.81				0.75
Desempeño de habilidades		0.86	0.74	0.26
rendimiento contextual		0.87	0.76	0.24

TABLA A3. Comparación de modelos de medida

Modelo	factores	x2 _	d.f.	∆ x 2	RMSEA	RMR	RMR estandarizado	CFI	TLI = NNFI	GFI
Nulo		55869.75	2211
modelo de referencia	Trece factores: KMSINF, KSMQ, KCR, KST, KSH, KAC, KAP, AFC, COC, NOC, SAT, TPE, CPE	5386.21	2066		0.046	0.0467	0.0394	0.94	0,93	0.81
modelo 1	Modelo de doce factores: KMSINF + KMSQU, KCR, KST, KSH, KAC, KAP, AFC, OC, NOC, SAT, TPE, CPE	6257.87	2078	871.66*	0.052	0.0480	0.0410	0,92	0.91	0.72
modelo 2	Modelo de once factores: KMSINF + KMSQU + KCR, KST, KSH, KAC, KAP, AFC, COC, NOC, SAT, TPE, CPE	8274.55	2089	2888.34*	0.063	0.073	0.070	0.88	0.87	0,69
modelo 3	Modelo de diez factores: KMSINF + KMSQU + KCR + KST, KSH, KAC, KAP, AFC, COC, NOC, SAT, TPE, CPE	10427.61	2099	5041.4*	0.072	0.070	0.065	0.84	0.83	0,56
modelo 4	Modelo de nueve factores: KMSINF + KMSQU + KCR + KST + KSH, KAC, KAP, AFC, COC, NOC, SAT, TPE, CPE	11455.87	2108	6069.66*	0.077	0.068	0.060	0.82	0.81	0.54
modelo 5	Modelo de ocho factores: KMMINF + KMSQU + KCR + KST + KSH + KAC, KAP, AFC, COC, NOC, SAT, TPE, CPE	12114.29	2116	6728.08*	0.079	0.071	0,61	0.81	0.80	0,53
modelo 6	Seven factor model: KMSINF + KMSQU + KCR + KST + KSH + KAC + KAP, AFC, COC, NOC, SAT, TPE, CPE	13269.97	2123	7883.76*	0.083	0.074	0.064	0.79	0.78	0.52
Model 7	Six factor model: KMSINF + KMSQU + KCR + KST + KSH + KAC + KAP + AFC, COC, NOC, SAT, TPE, CPE	15755.55	2129	10369.34*	0.092	0.087	0.076	0.75	0.74	0.46
Model 8	Five factor model: KMSINF + KMSQU + KCR + KST + KSH + KAC + KAP + AFC + COC, NOC, SAT, TPE, CPE	17581.49	2134	12195.28*	0.098	0.097	0.082	0.71	0.70	.43
Model 9	Four factor model: KMSINF + KMSQU + KCR + KST + KSH + KAC + KAP + AFC + COC + NOC, SAT, TPE, CPE	18949.68	2138	13563.47*	0.103	0.098	0.084	0.69	0.68	.39
Model 10	Three factor model: KMSINF + KMSQU + KCR + KST + KSH + KAC + KAP + AFC + COC + NOC + SAT, TPE, CPE	19926.77	2141	14540.56*	0.105	0.099	0.085	0.67	0.66	0.37
Model 11	Two factor model: KMSINF + KMSQU + KCR + KST + KSH + KAC + KAP + AFC + COC + NOC + SAT + TPE, CPE	21940.37	2143	16554.16*	0.111	0.103	0.089	0,63	0,62	0.35
modelo 12	Modelo de un factor: KMSINF + KMSQU + KCR + KST + KSH + KAC + KAP + AFC + COC + NOC + SAT + TPE + CPE	24228.83	2144	18842.62*	0.117	0.107	0.092	0.59	0.58	0.32

Referencias

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Fuente: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/kpm.1722