Retos, 16(31), 2026 Revista de Ciencias de la Administración y Economía

ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618

www.retos.ups.edu.ec

abril-septiembre 2026

pp. 61-76

https://doi.org/10.17163/ret.n31.2026.04

Revista de Ciencias de Revista de Ciencias de

Administración y EconomíaAdministración y Economía

Conciencia ambiental, resiliencia y tecnología: estrategias

clave para impulsar el empleo verde empresarial

Strategic drivers of green employment in firms:

environmental awareness, resilience, and technology

Alfonso Jesús Gil-López

Profesor e investigador de la Universidad de La Rioja, España

alfonso.gil@unirioja.es

https://orcid.org/0000-0002-8180-4769

https://ror.org/0553yr311

Diego Sesma-Martín

Profesor e investigador de la Universidad de La Rioja, España

diego.sesmam@unirioja.es

https://orcid.org/0000-0002-6787-594X

https://ror.org/0553yr311

Claudia Tobías-Marín

Universidad de La Rioja, España

claudia.tobias@unirioja.es

https://orcid.org/0000-0002-1980-9956

https://ror.org/0553yr311

Begoña Berges-Cordón

Universidad de La Rioja, España

begona.berges@alum.unirioja.es

https://orcid.org/0009-0001-5588-3248

https://ror.org/0553yr311

Recibido: 09/12/25 Revisado: 07/02/26 Aprobado: 26/02/26 Publicado: 01/04/26

Resumen: este estudio examina cómo factores individuales se asocian con resultados organizativos vinculados a la sostenibilidad, con foco en la

realización de empleos y conductas verdes. Se evalúan (a) la relación entre conciencia verde y empleos verdes, (b) la asociación entre resiliencia

y conciencia verde y (c) el papel mediador de la aceptación tecnológica en el vínculo entre conciencia y empleos verdes. Con una muestra de

302 trabajadores en España, se estimó un modelo PLS-SEM (SmartPLS) utilizando escalas validadas de aceptación tecnológica, conciencia verde,

empleos/habilidades verdes y resiliencia (Likert 1-7). Los hallazgos muestran asociaciones coherentes con las hipótesis: la conciencia verde se

relaciona positivamente con el desempeño de empleos/conductas verdes; la resiliencia se asocia positivamente con la conciencia verde; y la

aceptación tecnológica presenta una mediación parcial y significativa, atenuando el efecto directo de la conciencia sobre los empleos verdes. En

las variables de control, el nivel educativo no muestra un efecto significativo, mientras que la categoría laboral se relaciona negativamente con los

empleos verdes, lo que podría reflejar menor margen de actuación en niveles jerárquicos inferiores. Dado el diseño transversal, estos resultados

deben interpretarse como relaciones asociativas y no como evidencia causal. A la luz de los resultados, se sugiere que integrar el comportamiento

proambiental y la aceptación tecnológica ayuda a comprender la brecha actitud-comportamiento en la transición verde y apuntan a la convenien-

cia de seleccionar y desarrollar talento resiliente y con valores ecológicos, así como de diseñar herramientas y formación verdes centradas en el

usuario y condiciones de trabajo que faciliten transformar actitudes en desempeño ambiental.

Palabras clave: conciencia verde, resiliencia, tecnología, empleos verdes, proambiental.

Cómo citar: Gil-López, A. J., Sesma-Martín, D., Tobías-Marín, C. y Berges-Cordón, B. Conciencia ambiental, resiliencia y tecnolo-

gía: estrategias clave para impulsar el empleo verde empresarial. Retos Revista de Ciencias de la Administración y Economía, 16(31),

pp. 61-76. https://doi.org/10.17163/ret.n31.2026.04

ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618

Alfonso Jesús Gil-López, Diego Sesma-Martín, Claudia Tobías-Marín y Begoña Berges-Cordón

Abstract: this study investigates the associations between individual factors and organizational outcomes related to sustainability, with a focus on

the implementation of green jobs and green behaviors. Specifically, the analysis examines (a) the relationship between green awareness and green

jobs, (b) the association between resilience and green awareness, and (c) the mediating role of technology acceptance in the relationship between

green awareness and green jobs. A sample of 302 workers in Spain was analyzed using a PLS-SEM model (SmartPLS) with validated scales for

technology acceptance, green awareness, green jobs/skills, and resilience (Likert 1–7). The results indicate that green awareness is positively asso-

ciated with green job and behavior performance, resilience is positively related to green awareness, and technology acceptance partially mediates

the effect of green awareness on green jobs. Among the control variables, education level does not show a significant effect, while job category

is negatively associated with green jobs, possibly due to limited opportunities for action at lower hierarchical levels. Due to the cross-sectional

design, these findings should be interpreted as associative rather than causal. Overall, the results highlight that integrating pro-environmental

behavior and technology adoption provides insight into the attitude–behavior gap in the green transition and underscores the importance of selec-

ting and developing resilient employees with ecological values, as well as designing user-centered green tools, training, and working conditions

that support the translation of attitudes into environmental performance.

Keywords: green awareness, resilience, technology, green jobs, pro-environmental.

Introducción

En la actualidad, la sostenibilidad ha dejado

de considerarse un asunto secundario para con-

vertirse en un eje estratégico de la toma de deci-

siones (García-Salirrosas, 2023; Hermundsdottir

y Aspelund, 2022). La crisis climática, junto con

la presión social e institucional, impulsa a las or-

ganizaciones a integrar criterios ambientales en

su estrategia (Daddi et al., 2016). Este desplaza-

miento se reeja en el auge de los empleos ver-

des, que aportan capacidades y prácticas para

operar y competir con menor huella ambiental,

facilitando la adopción de modelos bajos en car-

bono y circulares basados en la eciencia en el

uso de recursos. Desde una perspectiva de mi-

crofundamentos, el foco se sitúa en los mecanis-

mos individuales, cognitivos, motivacionales y

conductuales que habilitan la implementación

efectiva de la sostenibilidad. En particular, in-

teresa identicar qué creencias y conocimientos

ambientales, como la conciencia verde; qué dis-

posiciones psicológicas, tales como la resiliencia

para sostener decisiones bajo tensiones de coste y

tiempo; y qué capacidades de adopción de herra-

mientas, como la aceptación tecnológica, impul-

san que las directrices estratégicas se traduzcan

en rutinas diarias, decisiones operativas y com-

portamientos verdes en el trabajo cotidiano.

Los empleos verdes se denen como aque-

llos trabajos que, en diversos sectores (agricul-

tura, industria, servicios, I+D, administración),

contribuyen de manera sustancial a preservar

o restaurar la calidad del medioambiente (Boh-

nenberger, 2022). En el plano organizativo, ello

supone incorporar prácticas, rutinas y estánda-

res que alineen el desempeño con objetivos am-

bientales e integren la gestión ambiental en la

lógica competitiva (Hart, 1995).

En este proceso, el papel de los empleados

y sus actitudes resulta determinante, porque

las políticas ambientales solo generan impac-

to cuando se traducen en hábitos, decisiones y

estándares operativos en el puesto de trabajo

(Norton et al., 2015). Asimismo, muchas con-

ductas proambientales son discrecionales, como

pueden ser el ahorro energético, separación de

residuos o propuestas de eco-mejora, por ello,

dependen en gran medida de valores y motiva-

ciones además de normas formales. De hecho,

una parte relevante de los fallos en sostenibili-

dad se explica por dicultades de ejecución y

adherencia, más que por el diseño estratégico.

En este contexto, la conciencia verde del tra-

bajador, entendida como el grado de sensibili-

dad, conocimiento y compromiso personal con

la protección ambiental en el ámbito laboral,

se asocia con una mayor probabilidad de des-

plegar conductas proambientales en el trabajo

(Dumont et al., 2017; Paillé y Boiral, 2013; Katz

et al., 2022; Alherimi et al., 2024). En consecuen-

cia, el primer objetivo es analizar la relación en-

tre la conciencia verde del empleado y la reali-

zación de empleos/conductas verdes (Paillé et

al., 2014; Alt et al., 2016).

Otra variable individual de interés es la resi-

liencia del empleado, denida como la capacidad

para adaptarse, aprender y sobreponerse ante si-

tuaciones adversas o cambios (Connor y David-

son, 2003). Dado que la implantación de prácti-

cas sostenibles suele exigir ajustes en rutinas y

formas de trabajo, los empleados más resilientes

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tienden a afrontar mejor estos retos y pueden

mostrar mayor predisposición hacia conductas

ecológicas (Norton et al., 2015; Paillé y Boiral,

2013; Avey et al., 2008). De esta propuesta surge

el segundo objetivo: analizar la relación entre la

resiliencia del empleado y su conciencia verde.

Ahora bien, aunque un empleado presente

elevados valores ambientales, esto no garanti-

za por sí mismo que esa conciencia se traduz-

ca en resultados observables en el trabajo. Esta

discrepancia se vincula con la conocida brecha

actitud–comportamiento, ampliamente do-

cumentada en el estudio ambiental (An et al.,

2022; Blake, 1999; Giord, 2011; Kollmuss y Ag-

yeman, 2002). En el contexto organizativo, se

podría sostener que la aceptación tecnológica

actúa como un mecanismo habilitador que fa-

cilita dicha traducción: cuando los empleados

perciben las tecnologías como útiles y fáciles

de usar, aumenta la probabilidad de incorporar

prácticas sostenibles en sus rutinas y decisiones

cotidianas, en línea con los modelos clásicos de

aceptación tecnológica (Davis, 1989; Venkatesh

et al., 2003) y con la evidencia sobre sistemas de

información “verdes” que favorecen conduc-

tas proambientales en el trabajo (Chen y Tung,

2014). En particular, cuando las prácticas verdes

dependen de herramientas digitales o tecnolo-

gías limpias, su aceptación condiciona que la

conciencia se materialice en acciones observa-

bles. Por ello, el tercer objetivo es analizar el

efecto mediador de la aceptación tecnológica en

la relación entre la conciencia verde y los em-

pleos/conductas verdes.

En relación a la brecha y la originalidad de

la investigación, aunque la literatura ha anali-

zado por separado la relación entre conciencia

ambiental y conductas proambientales, y ha

desarrollado modelos robustos de adopción

tecnológica, sigue siendo limitada la evidencia

que integre en un mismo marco explicativo los

microfundamentos que permitan convertir una

orientación “verde” en resultados operativos

dentro de la organización. Este estudio intenta

cubrir esa brecha al proponer y contrastar un

modelo parsimonioso que conecta (i) un recur-

so psicológico individual relevante (resiliencia)

como antecedente de la (ii) conciencia verde, y

explica su traducción en (iii) empleos/conduc-

tas verdes mediante un mecanismo de conver-

sión basado en la aceptación tecnológica.

Así, el trabajo no se limita a replicar rela-

ciones conocidas en un nuevo contexto, sino

que explicita el “cómo” de la implementación:

por qué la motivación ambiental no siempre

se transforma en acción y en qué condiciones

instrumentales puede hacerlo, atendiendo a

críticas sobre la acumulación de constructos sin

claricación suciente de los mecanismos micro

que sostienen la ejecución cotidiana de la sos-

tenibilidad (Aguinis y Glavas, 2012). En suma,

el artículo conecta explícitamente motores in-

dividuales (conciencia verde y resiliencia) con

resultados organizativos (empleos/conductas

verdes) e incorpora la aceptación tecnológica

como mecanismo que convierte actitudes en

desempeño ambiental.

A continuación, se desarrolla el marco teóri-

co que fundamenta las hipótesis y el modelo de

investigación propuesto.

Relación entre la conciencia verde y

los empleos verdes

La conciencia verde la entendemos como el

grado en que la persona conoce los problemas

ambientales, es sensible ante ellos y asume un

compromiso personal para proteger el entorno

(Kim y Lee, 2023), puede entenderse como un

antecedente cognitivo y motivacional. Desde la

Teoría del Comportamiento Planicado y el mo-

delo Valor-Creencia-Norma, esta disposición se

traduce en intenciones y conductas proambienta-

les cuando el individuo percibe que puede actuar

(control percibido) y que debe hacerlo (obligación

moral) (Ajzen, 1991; Bamberg y Möser, 2007).

En el ámbito organizativo, una mayor con-

ciencia verde incrementa la relevancia de metas

ecológicas y el ajuste entre valores personales y

prácticas ambientales de la empresa. Esto facili-

ta que los empleados busquen u ocupen puestos

con mayor componente ambiental o, alterna-

tivamente, rediseñen su propio trabajo incor-

porando tareas orientadas a reducir impactos,

tales como el ahorro de recursos, prevención

de residuos o mejora de procesos (Boiral, 2009;

Norton et al., 2015). En términos de la perspec-

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Alfonso Jesús Gil-López, Diego Sesma-Martín, Claudia Tobías-Marín y Begoña Berges-Cordón

tiva Motivación-Oportunidad-Capacidad, la

conciencia verde opera como motivación inter-

na que impulsa la búsqueda de oportunidades

y el aprendizaje de rutinas sostenibles, incluso

cuando las oportunidades son limitadas, se ex-

presa en conductas cotidianas (ahorro energé-

tico, reciclaje, propuestas de mejora ambiental,

entre otras) que “ecologizan” progresivamente

el trabajo (Paillé y Boiral, 2013).

La conciencia verde refuerza la autodeter-

minación porque favorece la internalización de

valores ecológicos: cuando una persona integra

la protección ambiental en su sistema de valores

e identidad, actuar de forma sostenible deja de

percibirse como una exigencia externa y pasa a

vivirse como una elección propia. En términos

de la Teoría de la Autodeterminación, esa inter-

nalización incrementa la regulación autónoma

(más coherencia valorativa y sentido de propó-

sito) y, por ello, aumenta la persistencia incluso

cuando las conductas verdes implican esfuerzo

o costes (Deci y Ryan, 2000; Giord, 2011).

Por su parte, la evidencia empírica muestra

de forma consistente que tanto las actitudes

como la conciencia ambiental se asocian posi-

tivamente con los comportamientos sostenibles

en el trabajo, como la ciudadanía ambiental, las

ecoiniciativas y las conductas propias del pues-

to orientadas a la sostenibilidad. Asimismo, se

ha documentado que estos comportamientos

incrementan el componente ambiental de los

puestos de trabajo (Paillé et al., 2014). De esta

forma, se puede observar cómo la teoría y los

hallazgos acumulados respaldan que una ma-

yor conciencia verde se traduce, a través de la

intención, la norma personal y la congruencia

entre valores, en una mayor probabilidad de

ocupar y desempeñar empleos verdes.

En consecuencia, se plantea la hipótesis 1.

H1: La conciencia verde del empleado se relaciona

positivamente con los empleos verdes.

Relación entre la resiliencia

y la conciencia verde

La resiliencia provee recursos psicológicos,

como la autoecacia, la esperanza y el optimis-

mo, que ensanchan la apertura cognitiva y la dis-

posición a explorar alternativas. Esto favorece la

atención sostenida, el aprendizaje y la reexión

sobre impactos y soluciones ambientales, en línea

con la teoría de conservación de recursos y la teo-

ría de ampliación y construcción de las emocio-

nes positivas (Hobfoll, 1989; Fredrickson, 2001).

En el ámbito laboral, esta “reserva” de recursos

facilita reencuadrar las iniciativas de sostenibili-

dad como desafíos abordables, en lugar de ame-

nazas, lo que incrementa la sensibilidad hacia

metas ecológicas y promueve la interiorización

de valores y normas proambientales (Bakker y

Demerouti, 2007).

Asimismo, la resiliencia se considera un

componente del capital psicológico, entendido

como un recurso positivo de orden superior for-

mado por capacidades personales desarrolla-

bles que sostienen el bienestar y el desempeño.

En su formulación clásica, el capital psicológico

integra autoecacia, esperanza, optimismo y re-

siliencia. Especícamente, la resiliencia aporta

la capacidad de recuperarse y adaptarse ante

la adversidad, manteniendo el esfuerzo y el

aprendizaje frente a demandas y contratiempos

(Luthans et al., 2006; Avey et al., 2011). A partir

de estos planteamientos, se respalda que los

empleados más resilientes tiendan a mostrar

mayor conciencia verde, al contar con más re-

cursos para sostener la atención, reinterpretar

obstáculos y consolidar marcos de actuación ali-

neados con la sostenibilidad (Avey et al., 2011).

Con base en estos argumentos, se propone la

siguiente hipótesis.

H2: La resiliencia del empleado se relaciona positiva-

mente con su conciencia verde.

El papel mediador de la

aceptación de la tecnología

La disposición de los empleados a aceptar e

implementar tecnologías innovadoras ampli-

ca el efecto de su conciencia ambiental sobre

las prácticas laborales sostenibles. Diversos

estudios empíricos recientes señalan que las

innovaciones tecnológicas pueden fomentar

la sostenibilidad, al facilitar nuevas formas de

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participación ambiental y hacer más accesible

el comportamiento verde (An et al., 2022; Lee-

sakul et al., 2022). En este sentido, en el sector

consumo se ha indicado que cierta tecnología

(pagos digitales) media la relación entre la

conciencia ecológica de las personas y sus há-

bitos verdes efectivos, habilitando más accio-

nes ambientales (An et al., 2022). Por analogía,

en la empresa, un empleado ambientalmente

comprometido necesitará herramientas y sis-

temas adecuados para traducir sus buenas

intenciones en actos concretos, como usar un

software de monitoreo de huella de carbono,

optimizar procesos mediante el Internet de las

cosas para ahorrar recursos, entre otros aspec-

tos. Si el empleado muestra rechazo o resisten-

cia a las nuevas tecnologías, es probable que

incluso con alta conciencia ecológica no logre

mejorar el desempeño ambiental de su puesto.

De hecho, la falta de aceptación tecnológica

por parte de los trabajadores ha sido identi-

cada como una de las principales barreras

para la adopción de prácticas sostenibles y la

transformación digital verde en las organiza-

ciones (Leesakul et al., 2022). Por el contrario,

una fuerza laboral abierta a la innovación tec-

nológica podrá implementar más fácilmente

iniciativas de mejora ambiental. Por todo ello,

se señala la hipótesis 3.

H3: La aceptación de la tecnología media positivamen-

te la relación entre la conciencia verde del empleado y

los resultados en términos de empleos verdes.

Adicionalmente, el modelo teórico conside-

ra dos variables de control relevantes de carác-

ter demográco: nivel educativo del empleado

y puesto de trabajo. El nivel de estudios suele

asociarse a mayor conocimiento ambiental y a

una mayor comprensión e implementación de

prácticas sostenibles (Dietz et al., 1998; Franzen

y Meyer, 2010; Giord y Nilsson, 2014), además

de estar vinculado a las competencias verdes

que demandan las transiciones ecológicas. Por

su parte, el tipo de cargo/posición jerárquica

determina en gran medida las oportunidades

de acción: los mandos y directivos disponen de

palancas formales para tomar decisiones e intro-

ducir políticas verdes, mientras que los puestos

operativos canalizan la sostenibilidad mediante

comportamientos cotidianos y ciudadanía am-

biental (Boiral, 2009; Norton et al., 2015). Contro-

lar por educación y puesto permite aislar mejor

los efectos de las variables principales del estu-

dio (conciencia, resiliencia y tecnología) sobre los

empleos/conductas verdes, reduciendo sesgos

de confusión ligados a diferencias en capital hu-

mano y poder discrecional (Norton et al., 2015).

En la gura 1 se puede apreciar el modelo de

análisis y las hipótesis planteadas en el estudio.

Figura 1

Modelo de análisis propuesto

H2 H3= CV AT EV = a x b

c´= H1

Resilencia

(Re)

Conciencia

verde (CV)

Aceptación de

la tecnología

(AT)

Empleos

verdes

(EV)

Nivel

educación

(Ne)

Categoría

laboral

(CI)

a b

Nota. Elaboración propia.

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Alfonso Jesús Gil-López, Diego Sesma-Martín, Claudia Tobías-Marín y Begoña Berges-Cordón

Materiales y método

Participantes en el estudio

La muestra estuvo compuesta por 302 traba-

jadores (n = 302) residentes en España, seleccio-

nados mediante muestreo no probabilístico ac-

cidental (por conveniencia) de tipo voluntario.

Se invitó a participar a potenciales encuestados

a través de difusión en línea, por redes sociales

profesionales y contactos institucionales, y el

acceso se realizó mediante un enlace al cuestio-

nario. La participación fue anónima y volunta-

ria, y antes de iniciar la encuesta se presentó un

consentimiento informado donde se explicó el

objetivo del estudio, el carácter académico de

la investigación y el uso agregado de los da-

tos. Como criterios de inclusión, se consideró:

(a) ser mayor de edad, (b) encontrarse laboral-

mente activo al momento de la respuesta y (c)

completar el cuestionario en su totalidad; como

criterios de exclusión, se descartaron registros

incompletos, duplicados o de participantes que

no cumplieran los criterios anteriores. La reco-

lección de datos se realizó mediante encuesta en

línea entre noviembre de 2024 y mayo de 2025,

siguiendo un diseño transversal.

Instrumentos y medidas

Para la medición de los constructos se em-

plearon ítems tomados y adaptados de instru-

mentos previamente utilizados en la literatura,

diferenciando entre escalas psicométricas con-

solidadas y operacionalizaciones empíricas. En

concreto, la resiliencia se midió mediante una

versión abreviada de la escala CD-RISC (Con-

nor y Davidson, 2003), ampliamente validada

en estudios previos. La aceptación de la tec-

nología se operacionalizó a partir de los ítems

utilizados por Weiss et al. (2016), adaptados al

contexto organizativo del presente estudio. Los

constructos de empleos verdes y habilidades

verdes se midieron mediante ítems derivados

de trabajos previos sobre transición verde y

mercado laboral sostenible (Martínez-Fernán-

dez et al., 2010; Renfors, 2024), adaptados para

su uso en encuestas individuales.

El cuestionario nal estuvo compuesto por

53 ítems. De ellos, 16 ítems correspondieron a

los constructos principales analizados en el mo-

delo (aceptación de la tecnología: 4 ítems; resi-

liencia: 4 ítems; empleos verdes: 4 ítems; habi-

lidades verdes: 4 ítems), mientras que el resto

se destinó a variables de control, caracterización

del puesto y datos sociodemográcos. Todos los

ítems fueron traducidos y adaptados al español

siguiendo un procedimiento de adaptación se-

mántica, y evaluados mediante escalas Likert

de siete puntos (1 = totalmente en desacuerdo; 7

= totalmente de acuerdo). Se realizó una prueba

piloto con 30 empleados para evaluar la clari-

dad, comprensión y adecuación cultural de los

ítems, introduciéndose ajustes menores en la re-

dacción antes de la recogida denitiva de datos.

Análisis de datos

El objetivo de la investigación fue: mode-

lar la relación entre la conciencia y los empleos

verdes, incorporando dos extensiones teóricas

clave: (a) la asociación entre resiliencia y con-

ciencia verde y (b) el efecto de mediación de la

tecnología en el vínculo conciencia y los em-

pleos verdes. Además, se controló por nivel de

estudios y puesto de trabajo. Para este propósi-

to se adoptó PLS-SEM con SmartPLS, siguiendo

las recomendaciones de Hair et al. (2011), por las

siguientes razones: (1) El interés principal es ex-

plicar y predecir la presencia (o intensidad) de

empleos verdes a partir de la conciencia verde,

considerando la resiliencia como antecedente y

la tecnología como mecanismo explicativo (me-

diación). PLS-SEM maximiza la varianza ex-

plicada de los constructos endógenos. (2) PLS-

SEM es apropiado con un tamaño muestral de

302 sujetos y con variables capturadas en esca-

las ordinales (tipo Likert).

Atendiendo a estos criterios metodológicos,

PLS-SEM con SmartPLS se ajusta al carácter

explicativo del estudio, admite mediación y es-

pecicaciones formativas, y proporciona herra-

mientas diagnósticas modernas para sustentar

conclusiones sólidas sobre cómo la resiliencia

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favorece la conciencia verde y cómo la tecnolo-

gía media su traducción en empleos verdes.

Resultados y discusión

Caracterización de la muestra

El estudio se basó en 302 participantes y pre-

sentó una estructura empresarial dominada por

organizaciones medianas y grandes: el 43,0 %

procede de compañías con más de 99 emplea-

dos y el 39,8 % de rmas de 10-99, mientras que

solo el 17,2 % trabaja en microempresas (1-9).

Por sectores, prima Servicios (60,9 %) frente a

Industria (39,1 %). En términos de capital hu-

mano, la muestra está altamente cualicada:

un 59,5 % cuenta con grado universitario, un

35,5 % con bachillerato/formación profesional y

un 5,0 % con educación primaria o secundaria.

Por categoría laboral, predominan las personas

empleadas (56,6 %), seguidas de mandos inter-

medios (23,5 %) y directivos (17,9 %) (ver tabla 1).

La composición de la muestra, con predo-

minio de organizaciones medianas y grandes,

mayor presencia del sector servicios y un nivel

educativo elevado, resulta adecuada y cohe-

rente con el objetivo del estudio, pues se trata

de entornos donde la sostenibilidad suele estar

más institucionalizada en forma de políticas,

procedimientos y herramientas de gestión, lo

que incrementa la probabilidad de observar con

claridad la traslación de la conciencia verde a

empleos y conductas proambientales.

Asimismo, el mayor nivel educativo facilita

la comprensión de iniciativas y mensajes am-

bientales, reduciendo sesgos por falta de alfa-

betización ambiental y permitiendo evaluar con

mayor precisión los mecanismos individuales

analizados.

Esta conguración no invalida los hallaz-

gos, sino que delimita su alcance: los resultados

son especialmente informativos para organiza-

ciones con mayor capacidad de despliegue de

prácticas de sostenibilidad, y constituyen una

base pertinente para futuras réplicas en mi-

croempresas o sectores con menor grado de for-

malización ambiental.

Tabla 1

Participantes en el estudio

Variables N %

Tamaño de empresa

1 a 9 empleados 52 17,2

10 a 99 empleados 120 39,8

+ 99 empleados 130 43,0

Sector

Industrial 118 39,1

Servicios 184 60,9

Nivel de educación

Educación primaria y secundaria 15 5,0

Bachillerato o formación profesional 108 35,5

Grado universitario 179 59,5

Categoría laboral

Directivo 54 17,9

Mando intermedio 71 23,5

Empleado 177 56,6

N 302 100

Nota. Elaboración propia.

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Alfonso Jesús Gil-López, Diego Sesma-Martín, Claudia Tobías-Marín y Begoña Berges-Cordón

Modelo de medida

El primer paso para evaluar el modelo de

medida fue analizar la abilidad y la validez

de los indicadores. Como se muestra en la

tabla 2, la abilidad compuesta evidencia un

nivel adecuado de consistencia interna para

la mayoría de los constructos. A continuación,

se examina la validez convergente y la validez

discriminante.

Tabla 2

Resultados del modelo de medida

Constructo VIF Carga factorial α Cronbach FC AVE

Aceptación de la tecnología 0,821 0,823 0,651

Conanza en las nuevas tecnologías 1,871 0,929

Capacidad para nuevas tecnologías 1,815 0,805

Aumento ecacia por la tecnología 1,472 0,777

Facilidad uso de tecnologías 1,882 0,816

Conciencia verde 0,702 0,703 0,501

Integración legislación ambiental 1,384 0,708

Reducción de consumos 1,815 0,702

Uso innovador de recursos 1,349 0,738

Entiendo el concepto “lavado verde” 1,146 0,701

Empleos verdes 0,797 0,799 0,624

Oportunidad trabajo estable/

sostenible 1,728 0,796

Valoración de empresas verdes 1,606 0,791

Impulso del desarrollo económico 2,142 0,863

Oportunidad de carrera laboral 1,368 0,704

Resiliencia 0,703 0,710 0,616

La persona emocionalmente fuerte 1,506 0,783

* La persona que se adapta cambios - 0,564

La persona es optimista 1,318 0,819

Persona que gestiona los imprevistos 1,323 0,750

Nota: VIF: Variance ination factor, FC: Fiabilidad compuesta, AVE: Average variance extracted. * El ítem tiene baja carga

factorial y, por lo tanto, fue eliminado.

La validez convergente se evaluó en la tabla

3 siguiendo a Fornell y Larcker (1981), de modo

que los valores de varianza media extraída

(AVE) deben ser > 0,50 (Tabla 2). Asimismo, se

vericó la multicolinealidad: todos los factores

de inación de la varianza (VIF) fueron < 3,3,

umbral habitualmente aceptado como indicati-

vo de ausencia de colinealidad problemática.

El AVE se empleó tanto para la validez con-

vergente (tabla 2) como para la validez discri-

minante (tabla 3). Se calculó la raíz cuadrada de

la AVE (en la diagonal) y se comprobó que fuera

superior a las correlaciones entre constructos

emparejados. Adicionalmente, se utilizó en la

tabla 3 la razón heterotrait-monotrait (HTMT)

para conrmar la validez discriminante; ningu-

no de los valores superó 0,90, por lo que se cum-

ple este criterio (Henseler et al., 2015).

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Tabla 3

Resultados del modelo de medida. Validez discriminante

Criterio de Fornell-Larcker Heterotrait-monotrait ratio (HTMT)

AT CV EV Re Ne Cl AT CV EV Re Ne Cl

AT 0,807 AT

CV 0,272 0,685 CV 0,370

EV 0,382 0,642 0,790 EV 0,471 0,853

Re 0,509 0,374 0,281 0,785 Re 0,664 0,539 0,371

Ne 0,218 -0,282 -0,161 0,008 1,000 Ne 0,242 0,363 0,180 0,049

Cl 0,139 -0,225 -0,215 0,048 0,363 1,000 Cl 0,151 0,320 0,138 0,053 0,326

Nota. AT: Aceptación de la tecnología, CV: Conciencia verde, EV: Empleos verdes, Re: Resiliencia, Ne: Nivel de educación,

CL: Categoría laboral

Modelo estructural

La tabla 4 presenta los parámetros principa-

les de los dos modelos del estudio relacionados

con la evaluación estructural.

Tabla 4

Resultados del modelo estructural

Relaciones

Modelo 1 Modelo 2 Soporta

R²EV=0,421 R²CV=0,139; R²AT=0,118; R²EV=0,464

Coecien-

tes de

trayectoria

t- valor Intervalo de

conanza

Coecientes

de trayec-

toria

t- valor Intervalo de

conanza

H1: CV→EV 0,636*** 16,308 0,575; 0,702 0,438*** 8,053 0,436, 0,644 Sí

H2: Re→CV 0,474*** 7,078 0,291; 0,467 Sí

CV→AT = a 0,372*** 5,540 0,179; 0,377

AT→EV = b 0,257*** 4,629 0,171; 0,353

Variables de control

Ne 0,049 0,966 -0,050; 0,148 -0,021 0,426 -0,119; 0,077

Cl -0,092 1,751 -0,195; 0,011 -0,122** 2,315 -0,227; -0,022

Nota. AT: Aceptación de la tecnología, CV: Conciencia verde, Empleos verdes: Empleos verdes, Resiliencia: Re, Ne: Nivel de

educación, Cl: Categoría laboral.

El Modelo 1 muestra el efecto total de la

conciencia verde sobre los empleos verdes,

que resultó signicativo (c = 0,636***). Por su

parte, el Modelo 2, en el que interviene la va-

riable mediadora, muestra cómo el efecto de

la conciencia verde sobre los empleos verdes

disminuye en magnitud, aunque se mantiene

signicativo cuando interviene la aceptación

de la tecnología (c′ = 0,438***). Por tanto, se

apoya la H1, que indica que existe una relación

positiva y estadísticamente signicativa entre

la conciencia verde y los empleos verdes.

Además, en la misma tabla 4 (en el Modelo 2)

se puede observar el efecto estadísticamente sig-

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nicativo entre la resiliencia y la conciencia verde

(0,474***) lo que permite contrastar la H2, que se-

ñala que la resiliencia se relaciona signicativa y

positivamente con la conciencia verde. Para con-

trastar la H3, se vericó que las rutas a (0,372***)

y b (0,257***) fueran estadísticamente signicati-

vas (véase tabla 4). Así, tanto la aparente dismi-

nución del efecto directo, como la magnitud de

los coecientes de regresión de a y b indicaron el

potencial efecto indirecto de la conciencia verde

sobre los empleos verdes con la aceptación de la

tecnología como variable mediadora (H3).

Para conrmar la hipótesis 3 se evaluó el

efecto indirecto. Los resultados evidencian

una mediación parcial de la aceptación de la

tecnología en la relación entre la conciencia

verde y los empleos verdes, pues el efecto di-

recto se mantuvo signicativo, aunque con me-

nor magnitud, mientras que el efecto indirecto

(H3) también fue signicativo (0,070**) (ver ta-

bla 5). Asimismo, se calculó la varianza expli-

cada por la mediación (VAF), que determina el

tamaño del efecto indirecto (a × b) en relación

con el efecto total (c). Cuando el VAF es supe-

rior al 20 % (en este caso, VAF = 28,66 %; véase

la tabla 5), se considera que existe mediación

parcial (Hair et al., 2014).

Tabla 5

Resultados del modelo estructural, efectos de mediación

Efecto total en EV (Modelo 1) Efecto directo en EV (Modelo 2) Efecto indirecto en EV (Modelo 2)

BCCI BCCI BCCI

Rela-

ción

Cami-

no tInferi-

Supe-

rior

Hipó-

tesis

Cami-

no tInferi-

Supe-

rior

Hipó-

tesis

Punto

estima-

tInfe-

rior

Su-

pe-

rior

Sig. VAF

EV c=

0,636***

16,308

0,558 0,689 H2

c’ =

0.438***

8,053 0,442 0,620 H3 0,070**

2,765

0,035 0,116 Sí 28,66 %

Variables de control

Ne 0,002 0,040 -0,052 0,145 -0,058 1,142 -0,115 0,080

Cl -0,067 1,480 -0,193 0,011 -0,037 0,780 -0,223 -0,016

Nota. EV: Empleos verdes, Ne: Nivel de educación, Cl: Categoría laboral, BCCI: Bias corrected condence interval. VAF:

Variance accounted for. Sig.: Signicación.

Entre las variables de control, el nivel edu-

cativo (-0,037) no resultó signicativo, por el

contrario, la categoría laboral (-0,122**) resul-

tó signicativa, por lo tanto, a medida que se

pasa de “Directivo” a “Mando intermedio”

y “Empleado”, el valor de la variable depen-

diente (o latente) disminuye.

En términos de varianza explicada, el Mo-

delo 1 muestra una capacidad explicativa mo-

derada-alta sobre empleos verdes (R² Empleos

Verdes (EV) = 0,421). Al incorporar la acepta-

ción tecnológica como mediador (Modelo 2), la

varianza explicada en empleos verdes aumen-

ta hasta R²EV = 0,464, lo que sugiere que el me-

canismo tecnológico añade poder explicativo

incremental. Asimismo, la resiliencia explica

una parte de la conciencia verde (R² Conciencia

Verde (CV) = 0,139) y la conciencia verde ex-

plica la aceptación tecnológica (R² Aceptación

de la Tecnología (AT) = 0,118), indicando que

el modelo captura una cadena de efectos psi-

cológicos e instrumentales. En cuanto a mag-

nitudes, el efecto total de la conciencia verde

sobre empleos verdes es elevado (c = 0,636),

y se reduce al introducir la mediación (c′ =

0,438), manteniéndose signicativo, lo cual es

coherente con una mediación parcial. El efecto

indirecto (CV→AT→EV) resulta signicativo

(0,070) y representa aproximadamente el 28,66

% del efecto total (VAF), lo que apoya que la

aceptación tecnológica actúa como un ‘puente’

relevante, aunque no exclusivo, para traducir

conciencia verde en desempeño verde.

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Discusión de resultados

H1. Conciencia verde y su relación

con los empleos/conductas verdes

La primera hipótesis planteaba una rela-

ción entre la conciencia verde y los empleos (o

conductas) verdes. Los resultados indican que

la conciencia verde del empleado se asocia po-

sitiva y signicativamente con la realización

de empleos/conductas verdes. Este patrón es

coherente con marcos motivacionales conso-

lidados, como la Teoría del Comportamiento

Planicado y Valor–Creencia–Norma, según los

cuales actitudes y normas personales, cuando el

individuo percibe control y congruencia moral,

se traducen en intención y acción (Ajzen, 1991;

Bamberg y Möser, 2007).

En clave organizativa, la conciencia verde

incrementa la prioridad de las metas ecológicas

y el ajuste de valores con rutinas sostenibles, lo

que facilita tanto la preferencia por tareas con

contenido ambiental como la reconguración

proambiental del puesto (Norton et al., 2015;

Boiral, 2009). La literatura previa respalda este

vínculo: metaanálisis publicados y estudios em-

píricos a nivel de empleado han documentado

relaciones positivas entre actitudes y valores

verdes y los comportamientos proambientales

en el trabajo incluida la ciudadanía ambiental

y las eco-iniciativas, que a su vez contribuyen

a “reverdecer” las actividades cotidianas (Paillé

et al., 2014; Katz et al., 2022). En esta línea, los

resultados del presente estudio respaldan H1.

H2. Resiliencia y su relación

con la conciencia verde

La segunda hipótesis planteaba una relación

entre la resiliencia y la conciencia verde del em-

pleado. Los resultados la respaldan: una mayor

resiliencia se asocia con niveles más altos de

conciencia verde. La resiliencia aporta recursos

psicológicos, como, la autoecacia, la esperanza

y el optimismo, que favorecen una mayor ampli-

tud atencional y una exploración más activa del

entorno, tal como anticipan la teoría de la con-

servación de recursos y la teoría de ampliación y

construcción (Hobfoll, 1989; Fredrickson, 2001).

En contextos de cambio ambiental, como la

adopción de nuevas rutinas o tecnologías lim-

pias, las personas resilientes tienden a reinter-

pretar las exigencias como desafíos manejables

y muestran mayor disposición a aprender sobre

impactos y soluciones, lo que puede reforzar su

conciencia verde. La evidencia previa respalda

esta relación: estudios sobre capital psicológico,

incluidos metaanálisis publicados, han identi-

cado asociaciones consistentes entre estos re-

cursos y actitudes y conductas deseables en el

trabajo (Avey et al., 2011). En esta línea, los ha-

llazgos del presente estudio apoyan la H2.

H3. Aceptación tecnológica

como mediador

La tercera hipótesis proponía un efecto de

mediación de la aceptación tecnológica entre la

conciencia verde y los empleos/conductas ver-

des. La mediación signicativa sugiere que la

aceptación tecnológica actúa como bisagra que

ayuda a transformar la conciencia ecológica en

resultados operativos.

En línea con el Technology Acceptance Model

(TAM) y la Unied Theory of Acceptance and Use

of Technology (UTAUT), la utilidad percibida y la

facilidad de uso condicionan la intención y, en

última instancia, el uso efectivo de una tecnología

(Davis, 1989; Venkatesh et al., 2003). Aplicado al

ámbito de la sostenibilidad, las tecnologías y los

sistemas de información orientados a objetivos

ambientales pueden reducir fricciones de im-

plementación y proporcionar retroalimentación

oportuna, facilitando la traducción de actitudes

en conductas proambientales. En esta línea, evi-

dencia reciente sugiere que la tecnología puede

actuar como mecanismo intermediario entre la

conciencia y la práctica, al ampliar el repertorio

de acciones verdes que los individuos perciben

como factibles y ejecutables (An et al., 2022). En

conjunto, estos argumentos son coherentes con

los resultados observados y respaldan la H3.

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Explicaciones alternativas

y tensiones conceptuales

Aunque los resultados son coherentes con el

marco propuesto, existen lecturas alternativas.

En primer lugar, la direccionalidad entre acep-

tación tecnológica y desempeño verde podría

ser parcialmente inversa o bidireccional: em-

pleados más expuestos a herramientas digitales

o a prácticas verdes podrían desarrollar ma-

yor aceptación por familiaridad/uso, o ambos

podrían depender de recursos y prioridades

organizativas no observadas. En segundo lu-

gar, dada la proximidad conceptual entre una

orientación proambiental activa y la disposición

a adoptar mejoras instrumentales, parte de la

asociación entre conciencia verde y aceptación

tecnológica podría reejar un factor subyacente,

como la orientación a la innovación o a la me-

jora continua. Por último, el efecto negativo de

la categoría laboral sugiere que la “oportunidad

de actuar” (autonomía, discrecionalidad, acce-

so a herramientas) puede condicionar la tra-

ducción de actitudes en conducta, lo que abre

la puerta a contrastar moderaciones y modelos

alternativos en estudios futuros.

Variables de control (nivel

educativo y categoría laboral)

En relación con las variables de control, la

categoría laboral mostró un efecto signicati-

vo y negativo. Este patrón puede interpretarse

como un efecto de oportunidades de acción: al

descender en la jerarquía, suele disminuir la

discrecionalidad para modicar procesos, rea-

signar recursos o priorizar objetivos ambienta-

les; en ausencia de palancas formales, las acti-

tudes proambientales pueden traducirse menos

en conducta observable. Sin embargo, la asocia-

ción también podría estar capturando condicio-

nes organizativas no observadas, como el grado

de institucionalización ambiental, acceso a for-

mación y herramientas, apoyo del supervisor o

clima de sostenibilidad del área, que varían sis-

temáticamente por categoría y condicionan la

capacidad real de actuación. Por tanto, el efecto

sugiere menos un gradiente jerárquico “auto-

mático” y más una combinación entre autono-

mía, recursos y contexto que habilita o restringe

la ejecución de conductas verdes (Boiral, 2009;

Norton et al., 2015).

Por su parte, el nivel educativo no mostró

efectos signicativos, en línea con la literatura

previa y se interpreta principalmente como una

variable de ajuste del modelo, asociada a dife-

rencias en alfabetización ambiental y capacidad

de procesamiento de información compleja.

Aportaciones a la literatura

Este trabajo integra marcos de comporta-

miento proambiental y de aceptación tecnológi-

ca al evidenciar que la aceptación de tecnologías

verdes actúa como un mecanismo que ayuda

a convertir la conciencia verde en conductas

y empleos verdes, aportando explicación a la

brecha entre actitudes y comportamiento (Koll-

muss y Agyeman, 2002; Davis, 1989; Venkatesh

et al., 2003). Además, sitúa la conciencia verde

dentro de los recursos psicosociales al mostrar

el papel facilitador de la resiliencia, en coheren-

cia con la Teoría de la Conservación de Recursos

y con el enfoque de ampliación y construcción

de recursos (Hobfoll, 1989; Fredrickson, 2001;

Avey et al., 2011).

Implicaciones para la gestión

Los hallazgos sugieren tres palancas directa-

mente vinculadas al modelo estimado: (1) desa-

rrollar y canalizar la conciencia verde hacia tareas

y rutinas concretas, incluyendo objetivos y prác-

ticas claras, comunicación operativa de metas

ambientales; (2) fortalecer recursos de resiliencia

que faciliten apertura al aprendizaje y persisten-

cia ante exigencias del cambio; y (3) aumentar la

aceptación y uso efectivo de tecnologías orien-

tadas a la sostenibilidad mediante formación,

soporte y diseño centrado en el usuario (Davis,

1989; Venkatesh et al., 2003). De este modo, es-

tas acciones favorecen que la orientación proam-

biental se convierta en ejecución diaria.

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Conclusiones

Los resultados muestran que la concien-

cia verde impulsa el desempeño de empleos y

conductas verdes, y que la resiliencia favorece

el desarrollo de dicha conciencia. Además, la

aceptación tecnológica actúa como un puente

clave para transformar actitudes proambienta-

les en acciones concretas. Por ello, las organi-

zaciones deberían potenciar valores ecológicos,

resiliencia y formación/tecnologías orientadas

al usuario para acelerar una transición sosteni-

ble efectiva.

De cara a la gestión, estos resultados invitan

a tratar la sostenibilidad como un problema de

implementación cotidiana, no solo de formula-

ción estratégica. Para ello, conviene actuar en

tres frentes complementarios: (1) claricar qué

signica “trabajo verde” en cada puesto me-

diante objetivos operativos, indicadores simples

y rutinas observables; (2) fortalecer recursos

personales, como la resiliencia, que sostengan la

persistencia cuando existen tensiones de coste,

tiempo o carga de trabajo; y (3) poner a dispo-

sición herramientas y sistemas orientados a me-

tas ambientales que reduzcan fricciones, facili-

ten información y refuercen hábitos, tales como

guías de decisión, seguimiento de consumos o

recordatorios de buenas prácticas. De esta ma-

nera, estas acciones aumentan la probabilidad

de que la conciencia ambiental se traduzca en

desempeño vericable y sostenido.

Este estudio presenta limitaciones que abren

oportunidades de investigación. En primer lu-

gar, el diseño transversal y el uso de autoinfor-

mes en un único momento limitan la inferen-

cia causal e incrementan el riesgo de sesgo de

método común y deseabilidad social; para mi-

tigarlo se garantizó la participación anónima y

voluntaria, se indicó que no existían respuestas

correctas o incorrectas y se enfatizó el propó-

sito académico, y además los VIF (empleados

también como diagnóstico por colinealidad) no

sugieren que el método común distorsione sus-

tantivamente las estimaciones. Con todo, los re-

sultados deben interpretarse como asociaciones

coherentes con el marco teórico, por lo que fu-

turas investigaciones deberían emplear diseños

longitudinales o intervenciones, por ejemplo,

la formación en tecnologías verdes o progra-

mas de resiliencia, y múltiples fuentes de datos

(supervisores/pares, registros de uso de herra-

mientas, métricas objetivas de impacto) e incor-

porar pruebas adicionales del sesgo de método

común, tales como (i) una variable marcador

teóricamente no relacionada y (ii) la evaluación

del predominio de un factor único en análisis

exploratorios. En segundo lugar, aunque se

aplicaron errores robustos, no se abordó de for-

ma exhaustiva la endogeneidad; trabajos poste-

riores podrían recurrir a instrumentos o diseños

cuasi-experimentales para reforzar la validez

interna. En tercer lugar, conviene replicar con

pruebas adicionales de validez de medida (in-

variancia) y con modelos alternativos cuando

proceda. Finalmente, la generalización puede

depender del contexto; futuras réplicas debe-

rían ampliarse a muestras multisectoriales y

multinivel, e incorporar condiciones de contor-

no no medidas aquí (apoyo/justicia ambiental,

seguridad psicológica, liderazgo) que podrían

activar la traducción de actitudes en conducta.

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ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618

Alfonso Jesús Gil-López, Diego Sesma-Martín, Claudia Tobías-Marín y Begoña Berges-Cordón

Apoyos y soporte nanciero de la investigación

Financiación Autor/es

Entidad: Comunidad Autónoma de La Rioja

País: España

Ciudad: Logroño

Proyecto subvencionado: TDiERH

Código de proyecto: Aanza 2023/07

Alfonso Jesús Gil-López

Entidad: Comunidad Autónoma de La Rioja,

Universidad de La Rioja y Banco Santander

País: España

Ciudad: Logroño

Proyecto subvencionado: Contrato predoctoral 2023

Código de proyecto: CAR-UR 23

Claudia Tobías-Marín

Entidad: Universidad de La Rioja

País: España

Ciudad: Logroño

Proyecto subvencionado: Beca de iniciación

a la investigación 2024-25

Código de proyecto: BII_Grado2024-25

Begoña Berges-Cordón

Declaración de Autoría - Taxonomía CRediT

Autores Contribuciones

Alfonso Jesús Gil-López Conceptualización, análisis formal, obtención de fondos, investigación, metodolo-

gía, supervisión, redacción. Borrador original. Revisión y edición.

Diego Sesma-Martín Conceptualización, investigación, metodología, Borrador original, redacción.

Revisión y edición.

Claudia Tobías Marín Conceptualización, análisis formal, investigación, metodología, redacción.

Borrador original, redacción. Revisión y edición.

Begoña Berges Cordón Conceptualización, conservación de datos, análisis formal, metodología, Borrador

original, redacción.

Declaración de uso de inteligencia articial

Los autores DECLARAN que, en la elaboración del artículo titulado: “Conciencia verde, resiliencia y tecnología:

claves estratégicas para impulsar empleos verdes en la empresa”: no se utilizó Inteligencia Articial (IA) en ninguna

etapa del proceso.