El objetivo general de esta investigación se centra en determinar qué factores influyen sobre la transmisión de conocimiento entre los operarios de las empresas del distrito industrial de Anápolis, Brasil. La pregunta central de la investigación es ¿Cómo ocurre la transmisión del conocimiento formal e informal entre los trabajadores operarios del distrito industrial?

Así pues, la investigación centra sus esfuerzos en conocer la realidad del distrito industrial y profundiza en los factores de la transmisión del conocimiento de sus operarios. La literatura que aborda la cuestión de la transmisión del conocimiento en distritos industriales se ha centrado en las relaciones que se establecen entre las empresas que integran el distrito industrial, dada la capacidad de esta estructura organizativa para absorber conocimiento (Cainelli y De Liso, 2004). Además de las relaciones entre las propias empresas, también son muy relevantes las que se producen entre las empresas y las instituciones en la generación de conocimiento. Con esta investigación pretendemos dar un enfoque alternativo y mostrar estos comportamientos desde el nivel individual, analizando la influencia de la transmisión del conocimiento entre personas.

En los últimos años se viene investigando la presencia y la transmisión del conocimiento dentro de los distritos industriales como una fuente muy importante de ventaja competitiva para todas las empresas existentes en el distrito (López y Marco Lajara 2020). Este interés proviene principalmente de las áreas económicas y empresariales además de dirigentes políticos y representantes de esas aglomeraciones. Se trata en definitiva de aglomeraciones que tienen mucha importancia para el desarrollo económico de empresas y territorios y, por consiguiente, para el crecimiento y el bienestar de estas regiones (Todeva et al., 2007). También ha sido constatada la relevancia de la transmisión de conocimiento entre las empresas de los distritos como un hecho clave para su desarrollo y supervivencia. En consecuencia, en este trabajo se investiga la transmisión del conocimiento de los trabajadores del distrito industrial. Este estudio se justifica por la necesidad de comprender cómo se produce la transmisión de conocimiento en los distritos industriales, desde el punto de vista del operario, teniendo en cuenta los conocimientos formal e informal, y cómo afecta el hecho de la pertenencia a un distrito industrial.

El crecimiento de los distritos industriales (Becattini, 1979; Porter, 1990) en las últimas décadas se justifica principalmente por la mejora de la productividad y en la evolución de su entorno económico y social. En este sentido, la formación continua de los trabajadores ha demostrado ser una herramienta importante para promover el desarrollo local.

El Distrito Agroindustrial de Anápolis (DAIA), Brasil, fue elegido por su ubicación geográfica estratégica, entre dos capitales (Goiânia y Brasilia), situadas en el centro del país. Hoy, DAIA cuenta con alrededor de 150 empresas de diferentes sectores como artefactos para las industrias de la construcción, plástico, papel, cartón, alimentos y automóviles. Además, alberga el segundo mayor complejo fármaco-químico de Brasil y genera más de 20.000 empleos directos. Entre las razones para la instalación de estas industrias estuvo el apoyo del gobierno a través de incentivos expresados en la Ley Estadual N° 7.700/73 (Cunha, 2010; Evangelista et al., 2015).

Chaparro et al., (2017), señala que el capital está formado en una gran parte por conocimiento y organización, que la educación debe tener la consideración de inversión nacional, y también que el conocimiento es el motor más poderoso de la producción. En la misma línea, Marshall sitúa al conocimiento, entendido en un sentido amplio, en una posición central basado en el punto de vista del desarrollo y el crecimiento económico. Hayek (1945), por su parte, manifestaba que la toma de decisiones sobre la asignación de los recursos disponibles en la economía debía de estar basada en el conocimiento; al tiempo que señalaba, a modo de corolario, que el sistema económico más eficiente sería aquel que hiciese un uso más pleno del conocimiento existente. En definitiva, el conocimiento es, de hecho, el elemento central que actúa como límite a la tasa de crecimiento empresarial, y permite entender el desarrollo experimentado por las economías occidentales en el siglo XX (Abramowitz, 1956; Rosenberg, 1976).

De entre las diferentes tipologías de conocimiento, el conocimiento tácito o informal representa la parte no codificada. Por lo tanto, su transmisión se hará por otro tipo de cauces que exigen algún tipo de contacto personal y, en muchas ocasiones, la pertenencia a un determinado colectivo sociocultural. Se trata en definitiva del conocimiento personal que queda después del codificado y que no se corresponde con la información. De alguna forma, conocer y comprender estos elementos tácitos es solo posible para aquellos individuos que tienen en común unos conocimientos previos, una serie de experiencias personales comunes, un mismo entorno socioeconómico, que comparten un mismo proyecto social e incluso que hayan participado activamente en el proceso de gestación del conocimiento (Cowan et al., 2000).

El conocimiento tácito precisa un mecanismo de aprendizaje más elaborado que se produce a través de la práctica. Se plantea en términos de una trayectoria profesional que permite a los trabajadores el reconocimiento de situaciones, desarrollo de rutinas de trabajo, así como la capacidad de reflexión y discusión sobre los nuevos problemas que se puedan plantear. Buena parte de este aprendizaje se adquiere dentro del trabajo habitual, aunque el acceso al mismo depende de las condiciones en las que se desarrolla. La optimización de las habilidades adquiridas por los trabajadores requiere dotar al proceso productivo de elementos de capital que faciliten el aprovechamiento de los nuevos conocimientos tácitos adquiridos en forma de habilidades prácticas (Arrow, 1962; Eraut, 2010). El aspecto espacial está conectado con la posibilidad de acumular conocimientos en un contexto local y, por tanto, es crucial para el desarrollo de una economía de aglomeración. Sumado a la cultura local y al capital social, todo el conjunto contribuye al aumento de la competitividad de las empresas (Frost, 2017; Urdaneta y Borgucci, 2021). Como consecuencia de lo expuesto con anterioridad, formulamos la siguiente hipótesis:

Para Budí-Orduña (2013), en lo que se refiere a las fuentes del conocimiento, se distingue entre internas y externas a las fronteras de la empresa. La distinción obedece al origen del proceso de captación del conocimiento e innovación, según tenga lugar en el interior de la empresa o sea adquirido a través de empresas o instituciones proveedoras de tecnología, innovación o conocimiento en sentido amplio. Se trata de una distinción en cuanto al origen y no tanto sobre la consideración de la innovación como endógena o exógena. Además de tener en cuenta el origen de los medios que facilitan el conocimiento, Budí-Orduña (2013) tiene también en consideración la voluntad y la planificación del proceso de innovación.

El conjunto de conocimientos del trabajador habrá sido adquirido tanto antes como durante el tiempo de relación laboral con la empresa. Puede haber sido adquirido como parte de la actividad formativa-laboral o bien de manera ajena a la empresa (sirva de ejemplo el aprendizaje de otros idiomas de forma privada por el trabajador y que se convierte en un activo de conocimiento para la empresa). Nótese que considerar que el conocimiento en la empresa tiene un origen interno o externo es más una cuestión de estrategia de innovación que de oportunidad (Borg, 2001).

La empresa optará por una u otra alternativa en función de los elementos disponibles, pero también de cómo establezca su estrategia de captación del conocimiento necesario. Este planteamiento sitúa el origen de la innovación en los propios procesos de colaboración, donde la puesta en común de intereses y conocimientos previos es el punto central para la innovación. Es también el que parece guiar las ayudas que conceden, por ejemplo, las administraciones europeas, que tienden a primar los proyectos de investigación que requieren acuerdos entre empresas y centros de investigación (Teece, 1992).

Los distritos muestran una intensidad innovadora llamada efecto innovador del distrito. Este comportamiento se asocia a la existencia de la triada marshalliana: spillovers de conocimiento, un mercado laboral formado y proveedores especializados (Galletto y Domènech, 2014). Este tipo de conocimiento es incorporado y transmitido a través de conferencias, símbolos estéticos, imágenes, signos y narrativas (Asheim, 2007; Graizbord y Santiago, 2021).

La transmisión del conocimiento refleja la capacidad de la empresa de generar, diseminar, internalizar nuevos conocimientos, compartir experiencias personales y aprendizaje organizacional a través de manuales y normas de la empresa (Nonaka y Takeuchi, 1995; Miake et al., 2018). El conocimiento codificado o formal puede requerir de una fase de práctica de aprendizaje, relacionado en muchas ocasiones con la necesidad de adquirir destreza en su aplicación. Se trata del proceso de ir conociendo y aúna el conocimiento codificado con el informal. Es una fase más del proceso de conocimiento, e implica algún tipo de contacto personal. La codificación exige también cierto grado de rigidez y uniformidad que aumente la eficiencia en la comunicación y la transmisión del conocimiento. Pero esta rigidez también puede entenderse que limita la creatividad y los cambios radicales. En definitiva, el hecho de que el conocimiento codificado pueda ser fácilmente transferible fuera del contexto en el cual se ha generado es su principal característica (Arrow, 1974; Lissoni, 2001; Polanyi, 1966). Como consecuencia de lo expuesto con anterioridad, formulamos la siguiente hipótesis:

La transmisión de conocimiento también ocurre por las relaciones dentro del distrito industrial. De acuerdo con Granovetter (1973), para entender la fuerza de los lazos, es necesario una combinación de factores tales como la cantidad de tiempo, la intimidad, la intensidad emocional, la confianza y los servicios mutuos que caracterizan el enlace. En esta dimensión relacional, Molina-Morales et al. (2008) analizaron la fuerza de los lazos (fuertes, frecuentes e interacciones íntimas) desde la perspectiva de cuatro indicadores principales, a saber:

El distrito industrial permite establecer dos puntos de interconexión entre los agentes implicados: uno de tipo sectorial y otro de tipo geográfico. Las empresas y los trabajadores son parte de un distrito industrial en la medida que comparten una vinculación con un sector de actividad o, en general, con una actividad que define como tal al distrito. Además, y es un requisito, está el hecho de compartir una localización geográfica que debe, en todo caso, estar aparejada a lo anterior. La información y el conocimiento a los que se hace referencia se transmiten dentro del entorno geográfico y entre las personas o instituciones que comparten un mismo lenguaje, un conjunto de códigos específicos exclusivos del distrito industrial y que conforman una comunidad epistemológica propia. El distrito industrial garantiza un entorno de conocimiento compartido; entorno que se corresponde con el omnipresente concepto marshalliano de la atmósfera industrial (Lazaric y Lorenz, 1998).

En el estudio de los distritos industriales, donde las empresas e instituciones están física y cognitivamente muy próximas, se constata que esa proximidad favorece el acceso y la transmisión del conocimiento y, por lo tanto, permite a estas empresas una ventaja en su capacidad de innovación. (Molina-Morales y Martínez-Fernandez, 2009; Capello, 1999; Tsai, 2000). Además, genera ventajas para las empresas distintas del conocimiento, como la cooperación y la confianza. La transferencia de conocimiento sugiere que la cooperación y la confianza desarrolladas están relacionadas con la transferencia de conocimiento, dado que el conocimiento se produce y transfiere de manera más eficiente a través de la proximidad local. De esta forma, la actividad económica basada en el nuevo conocimiento tiene una alta propensión a agruparse dentro de una región geográfica (Hoffmann, et al., 2014; Urdaneta y Borgucci, 2021).

Cuanto más fuerte es el vínculo entre los miembros del distrito industrial, más probable es la transmisión de conocimiento redundante, esto es, información conocida por los miembros del distrito industrial y que no aporta elementos nuevos que puedan ser transformados en conocimiento útil. Este hecho supone una dificultad añadida a la creación de nuevo conocimiento, constituyendo en sí mismo una barrera a la entrada de nuevos miembros en la red epistemológica que constituye el distrito. Expósito-Langa y Molina-Morales (2010) plantean que el establecimiento de lazos fuertes entre empresas tiene evidentes beneficios en cuanto a transmisión de conocimiento, si bien también observan efectos negativos derivados del conocimiento redundante. Estos autores determinan que la existencia de dispersión estructural, interacciones sociales, e instituciones locales, minimizan los efectos negativos que la redundancia y la obsolescencia de conocimiento tienen en la transmisión de conocimiento en los distritos industriales (Expósito-Langa et al., 2011; McFadyen y Cannella, 2004; Sparrowe et al., 2001). Como consecuencia de lo expuesto con anterioridad, formulamos la siguiente hipótesis:

Hipótesis 3 (H.3): La participación en un distrito industrial favorece la transmisión de conocimiento.

A partir del estudio teórico y de la investigación junto a los trabajadores del distrito industrial, se llegó al modelo teórico propuesto, Figura (1).

Este análisis cuantitativo se hizo a través de la aplicación de un cuestionario dirigido a los operarios con el objetivo de conocer su punto de vista sobre cómo ocurre la transmisión del conocimiento en el distrito industrial.

Como se puede observar en la Tabla (3), el KMO encontrado fue de 0,895. Según los criterios adoptados por Kaiser (1974), ese valor es considerado bueno, siendo así el análisis de factores apropiado para esos datos. Otra prueba que permite verificar la adecuación del análisis factorial es la prueba de esfericidad de Bartlett.

Como podemos observar en la Tabla (3), de acuerdo con el test de esfericidad de Bartlett, el análisis de componentes principales es adecuado, dado que la sig. < 0,05. Siendo así, debemos proseguir con nuestro análisis.

En la Matriz de Factores Tabla (4), se observa la carga de cada pregunta en su respectivo factor analizado. Podemos verificar que las cargas que cada pregunta en el factor medido es bastante elevada. El factor 1 se refiere a la participación en un distrito industrial, el factor 2 engloba las variables del conocimiento tácito de los trabajadores del distrito industrial, el factor 3 corresponde a la transmisión de conocimiento en el distrito industrial y el factor 4 corresponde al conocimiento explícito de los trabajadores del distrito industrial.

Por lo tanto, se observa que los indicadores utilizados se agruparon conforme a la disposición inicial propuesta en el cuestionario, con la excepción de los indicadores TC1 y TC3, que pasaron a componer el factor Conocimiento Tácito, el CE3 y CE4, que pasaron a componer el factor transmisión de conocimiento, y los indicadores TC6, TC7 y TC8 que no presentaron carga factorial. De esta forma, el análisis factorial confirmó la disposición de la mayoría de los indicadores en las respectivas categorías propuestas.

Después de la ronda de la AFE para factores independientes, se puede percibir que los resultados presentados corroboran completamente lo presentado por el modelo teórico. Por tanto, se concluye que los análisis de los componentes son adecuados a los datos. El valor mínimo aceptable para el Alpha de Cronbach es 0,60, por debajo de ese valor, la consistencia interna de la escala utilizada se considera baja. En ese sentido, se observa que los valores del Alpha de Cronbach se encuentran por encima del mínimo exigido. Para Hair et al. (2005), valores por encima de 0,8 son muy buenos, de acuerdo con la Tabla (5).

Análisis Factorial Confirmatorio (AFC)

En el modelo de ecuaciones estructurales se pueden identificar dos componentes principales: (a) un modelo de medida que representa las relaciones de las variables latentes (o constructos) con sus indicadores (o variables empíricas), y (b) el modelo estructural donde se describe la interrelación entre los constructos. El modelo de medida permite al investigador usar varias variables (indicadores) para una única variable latente dependiente o independiente. El objetivo fundamental del modelo de medida es corroborar la idoneidad de los indicadores seleccionados en la medición de los constructos de interés, es decir, que el investigador evalúe cómo las variables observadas combinan (covarían o correlacionan) para identificar el constructo hipotetizado. En el caso de que los indicadores propuestos correlacionen débilmente entre sí, se puede considerar que el investigador ha especificado el modelo erróneamente o que hay un desacierto en las presuntas relaciones entre las variables (Cupani, 2012; Weston y Gore, 2006). En la Figura (2) se propone un ejemplo del modelo de medida.

La verificación de la calidad del modelo es la forma de evaluar si el modelo teórico es capaz de representar la estructura correlacional de las variables utilizadas en la muestra de la investigación (Maroco, 2010). Esta verificación se realiza mediante la evaluación de los ajustes del modelo. Esos ajustes son evaluados por medio de índices, sin embargo, hay que resaltar que la elección de los índices a ser utilizados puede ser compleja, dadas las diversas opciones disponibles (Marôco, 2010).

Evaluación del modelo de medición.

En la Figura 2: Análisis Factorial Confirmatorio Inicial Modelo Inicial no presentan un buen ajuste.

Los índices de ajuste de calidad final, Figura (3), X2/gl= 2,348; CFI = 0,937; GFI: 0,907; PGFI: 0,558; PCFI = 0,681 y RMSEA = 0,086 atienden a los valores de referencia de la literatura (Marôco, 2010). El Chi-cuadrado, que prueba la probabilidad de que el modelo teórico se ajuste a los datos, presentó un buen ajuste, x2/gl = 2,348. Los indicadores anteriores dan soporte al modelo teórico, conforme a los preceptos de Brown (2006) y Marôco (2010).

Los índices de ajuste de calidad final X2/gl: 2,297; CFI = 0,938; PGFI: 0,570; PCFI = 0,696 y RMSEA = 0,084 atienden a los valores de referencia de la literatura (Marôco, 2010). El chi-cuadrado, que prueba la probabilidad de que el modelo teórico se ajuste a los datos, x2/gl = 2,297, presentó un buen ajuste y fue significativo. Los indicadores anteriores dan soporte a la confirmación, conforme a los preceptos de Brown (2006) y Marôco (2010).

Cuando llegamos al modelo estructural, Figura (4), se constata que:

Después de los ajustes, los índices absolutos, relativos y de parsimonia del análisis confirmatorio final fueron ajustados. El modelo representa adecuadamente los datos muestrales, atendiendo a los valores de referencia de la literatura (Marôco, 2010).

El análisis confirmatorio demuestra que el conocimiento tácito influye en la transmisión del conocimiento, lo que se confirma en la literatura. Según Collin (2010), el conocimiento tácito impulsa el lenguaje, la ciencia, la educación, la gestión, el deporte, el arte, y nuestra relación con las máquinas. Es decir, el conocimiento tácito hace que los hablantes fluyan, permite a los científicos la parte crucial de lo que enseñan los maestros, hace que la vida burocrática parezca ordenada y también permite, de forma inconsciente, la transmisión del conocimiento ya que los usuarios traemos el conocimiento tácito. Como los encuestados ejercen actividades de poca complejidad, es más fácil la transmisión de conocimiento. Lo que confirma la hipótesis 1: La transmisión de conocimiento está positivamente influenciada por los procesos informales.

Atendiendo a los análisis, el conocimiento explícito también influye positivamente en la transmisión del conocimiento en una proporción parecida a la del conocimiento tácito, en línea con la literatura existente. El conocimiento explícito es un conocimiento formal y sistematizado, que puede ser registrado y estar disponible en diferentes formas: fórmulas, procedimientos codificados, etc. Por lo tanto, el conocimiento explícito organizacional reside en la organización y resulta en un aprendizaje organizativo por la transmisión del conocimiento (Collins, 2010; Contractor y Ra, 2002). Lo que confirma la hipótesis 2: La transmisión de conocimientos está positivamente influenciada por los procesos formales.

Aunque la literatura confirma la influencia positiva de la participación en un distrito industrial en la transmisión del conocimiento (Stata, 1989; Nonaka, 1991; Slater y Narver, 1995), el análisis confirmatorio demuestra una carga muy baja, lo que indica que esa influencia no ocurre directamente, sino de forma indirecta, a través del conocimiento explícito. Por lo tanto, nuestros resultados no confirman, al menos en su totalidad, la hipótesis 3: La participación en un distrito industrial favorece la transmisión de conocimiento.

El resultado del análisis confirmatorio demuestra una nueva relación, donde el conocimiento explícito influye en el conocimiento tácito. Esto se explica por el hecho de que el conocimiento formal, con el tiempo, se internaliza y transforma en conocimiento tácito. A pesar de una baja carga factorial en el modelo, esta relación mejora el ajuste y hace el modelo más consistente. Se trata, además, de un resultado que también se encuentra alineado con la literatura existente. De hecho, el saber explícito y documentado se interioriza en forma tácita por los trabajadores a través de la asimilación, de la complementación y de la reorganización de conocimientos. Este proceso está estrechamente relacionado con el aprender haciendo, con la creación de rutinas de acción o la adquisición de habilidades (Nonaka y Takeuchi, 1995).