En la tabla 1 se muestran las cargas factoriales de los ítems respecto al constructo al que pertenecen. Salvo para el ítem AUTO3 que presentaba una carga de 0,408, en el resto de casos tal valor resultaba superior a 0,707, superando el nivel de significación habitualmente requerido, por lo que se mantuvieron los restantes indicadores incorporados en el estudio.

La validez convergente se establece a través del análisis de la varianza media extraída (Average Variance Extracted, AVE), habiéndose planteado (Fornell y Larcker, 1981) que los valores AVE deben ser superiores a 0,5. En el presente estudio todos los casos superan tal valor (tabla 1) pues están por encima de 0,7, pudiéndose aceptar la validez convergente de los constructos relacionados en el modelo estructural. Falk y Miller (1992) recomiendan un valor para R2 superior a 0,10, mientras que Chin (1998b) considera los valores 0,67; 0,33 y 0,19 como sustanciales, moderados y débiles respectivamente, y Hair, Ringle y Sarstedt (2011) fijan tales niveles para la investigación en márketing en 0,75; 0,5 y 0,25. El análisis de los valores alcanzados demuestra que en todo caso se supera la cota inferior planteada por Falk y Miller (1992), y que los constructos presentan un valor que se podría catalogar de moderado según Chin (1998b), salvo para el caso del uso efectivo.

Para establecer la validez discriminante, el valor AVE debe ser superior a la varianza compartida entre el constructo y los demás constructos incorporados en el modelo. Para simplificar la comparación, cada elemento de la diagonal principal (raíz cuadrada del AVE) debe ser superior a los restantes elementos de su fila y columna correspondiente –correlaciones entre constructos– (Barclay, Higgins y Thompson, 1995). En la tabla 2 se muestra que se cumple tal condición. Asimismo, todos los ítems presentan una carga sobre el constructo al que pertenecen superior a la que tienen sobre cualquier otro.

Se procedió a estimar el modelo estructural (tabla 3) que contenía todas las variables incorporadas de forma conjunta si bien por claridad en la explicación se presentan primero los componentes del modelo UTAUT y posteriormente las relaciones relativas a sus antecedentes.

Respecto al funcionamiento del modelo UTAUT (fig. 1), la expectativa de resultado (path=0,3102, t-valor=2,7378) y la expectativa de esfuerzo (path=0,4204, t-valor=4,2514) inciden directamente sobre la intención de uso, al tiempo que la influencia social no presenta tal efecto significativo (path=0,0531, t-valor=0,5696). Finalmente, tanto la intención de uso (path=0,2719, t-valor=3,2215) como las condiciones facilitadoras (path=0,2118, t-valor=2,3349) inciden de forma significativa en el uso efectivo de la plataforma de e-Gobierno.

Figura 1.

Modelo sujeto a verificación.

(0.27MB).

Del análisis del modelo estructural (fig. 1) se puede concluir que de los 4 antecedentes que se le planteaban a la expectativa de resultado, solo resultan tener un efecto significativo la aversión a la interacción personal (path=0,376, t-valor=4,7819) y a la confianza (path=0, 4632, t-valor=5,1355), pero no a la compatibilidad (path=0,0327, t-valor=0,5806) ni a la flexibilidad (path=0,0471, t-valor=1,0519). Respecto a los antecedentes señalados a la expectativa de esfuerzo, resultan significativas la confianza (path=0,4083, t-valor=3,9226) y la asistencia (path=0,3136, t-valor=3,9151), pero no la autoeficacia (path=0,1639, t-valor=1,6687). La influencia social se ve significativamente condicionada por el conocimiento (path=0,5195, t-valor=7,2893), mientras que las condiciones facilitadoras lo son por la autoeficacia (path=0,2132, t-valor=2,8366) y la asistencia (path=0,5793, t-valor=10,5783), pero no por la conveniencia (path=0,1149, t-valor=1,4100).

Para analizar la forma en que el comportamiento de un constructo es explicado por las variables predictoras origen se recurre al análisis de la varianza explicada de los constructos dependientes. La varianza explicada viene dada por el valor absoluto resultado de multiplicar el coeficiente path por el coeficiente de correlación entre ambas variables. De esta forma, se puede observar (tabla 4) que la expectativa de esfuerzo es explicada en mayor medida por la conveniencia y la asistencia, la expectativa de resultado por la aversión a la interacción personal y a la confianza, las condiciones facilitadoras por la asistencia, la intención de uso por la expectativa de esfuerzo y la expectativa de resultado, y el uso por los 2 antecedentes planteados en el modelo, esto es, la intención de uso y las condiciones facilitadoras.

Desde diversos ámbitos se ha reclamado la incorporación de componentes adicionales que ayuden a profundizar en el conocimiento de la adopción de las iniciativas de e-Gobierno. Si bien se ha planteado la existencia de algunos de estos para entornos obligatorios, se debe verificar su funcionamiento para otros de carácter voluntario, objetivo del presente trabajo.

Antes de analizar el papel desempeñado por los antecedentes del UTAUT, se debe comenzar por exponer las relaciones resultantes entre las variables componentes del modelo empleado, verificándose el impacto de la expectativa de esfuerzo y la expectativa de resultado sobre la intención de uso de la plataforma de e-Gobierno. De acuerdo con los resultados alcanzados, cuando una persona tiene libertad en la decisión de adoptar la plataforma de e-Gobierno lo hará si la considera útil y fácil de emplear (LeRouge et al., 2004; Wang, 2002); asimismo, y en línea con Venkatesh et al. (2003), la influencia social no desempeña un papel significativo en la adopción del e-Gobierno. También se verifica el efecto de la intención de uso y las condiciones facilitadoras sobre el uso efectivo de las plataformas de e-Gobierno. Como se sugiere en la literatura, en el caso de entornos de adopción voluntaria, las actitudes se correlacionan con la intención de comportamiento y esta con el uso (Brown et al., 2002). Según los resultados alcanzados, y en línea con trabajos previos, UTAUT se muestra como una modelización muy adecuada para explicar la intención de uso, pero no tanto para el uso efectivo de las nuevas tecnologías, en general, y del e-Gobierno en particular.

Los gobiernos están realizando un importante esfuerzo por desarrollar sistemas de prestación de los servicios públicos que vengan a completar los tradicionales. De acuerdo con los resultados alcanzados y para un entorno voluntario de uso, la intención de emplear las plataformas de e-Gobierno se verá determinada tanto por el beneficio que el ciudadano espere obtener como por lo sencillo que le resulte acceder a él. Al tratarse de un entorno voluntario, la opinión de aquellas personas que este considera relevantes no será trascendente en la intención de uso. El uso efectivo de la plataforma se verá provocado tanto por la intención de emplearlo, como por la creencia que tenga de que existen tanto la infraestructura como el personal necesario para ayudarle en caso necesario.

En relación con los antecedentes incorporados al modelo cabe indicar que, si bien la aversión a la interacción personal y la confianza se mantienen como antecedentes de la expectativa de resultado, no resulta significativo el efecto que sobre esta variable presentan tanto la compatibilidad como la flexibilidad. La compatibilidad se refiere al grado en el que una tecnología es congruente con las experiencias pasadas, y en España existe todavía un amplio porcentaje de la población que no se encuentra habituada a recibir la prestación de los servicios públicos a través de Internet (Muñoz-Cañavate e Hípola, 2011). Respecto al papel de la flexibilidad, se debe tener presente que la amplia mayoría de los servicios ofrecidos en las páginas web no permitían la adaptación a las necesidades de los ciudadanos.

De acuerdo con el resultado de la investigación, parece que los ciudadanos estarán más dispuestos a utilizar los servicios en línea de las Administraciones Públicas, aunque no los encuentren compatibles con la forma en la que les gusta interaccionar, resultando este planteamiento contrapuesto a aquellos otros que sugieren que la compatibilidad actúa como antecedente de la expectativa de resultado (Koening-Lewis et al., 2010; Wu y Wang, 2005). Respecto a la expectativa de esfuerzo, esta recibe una influencia significativa de la conveniencia y de la asistencia, pero no de la autoeficacia.

El trabajo también permite verificar el efecto significativo del conocimiento sobre la influencia social, y de la autoeficacia y asistencia sobre las condiciones facilitadoras, pero no de la conveniencia sobre estas últimas. Tampoco se observa un efecto de la autoeficacia sobre la expectativa de esfuerzo y de la conveniencia sobre las condiciones facilitadoras. Al ser la autoeficacia el antecedente clave del esfuerzo cognitivo percibido, se puede comprender que esta no se relacione de forma significativa con la expectativa de esfuerzo. Respecto a la conveniencia, que se trate de un servicio voluntario provoca que esta se vincule a la expectativa de esfuerzo pero no a las condiciones facilitadoras en línea con Islam et al. (2011). Los servicios y facilidades aportados por el e-Gobierno se relacionan con la idea de que beneficiarse de su uso les resultará sencillo, pero no con que exista la tecnología y el soporte requerido en caso de necesitarlo el ciudadano.

Nuestros resultados están en línea con lo planteado en un amplio número de trabajos previos. Así, la autoeficacia no se constituye como antecedente del esfuerzo cognitivo percibido asociado al uso de la tecnología, tal y como ya se había planteado en la literatura (Argawall et al., 2000; Compeau y Higgins, 1995b), al tiempo que la inexistencia de efecto de la conveniencia nos sitúa, en cierta medida, en línea con Islam et al. (2011). Finalmente, de forma contraria a Chan et al. (2010), la flexibilidad no se encuentra vinculada a la expectativa de resultado.

Si se profundiza en el grado en que los antecedentes explican el comportamiento de los componentes del modelo, la conveniencia se constituye en el antecedente fundamental de la expectativa de esfuerzo que, a su vez, lo es de la intención de uso de la plataforma de e-Gobierno. La asistencia tiene un papel menos relevante en la explicación del comportamiento de la expectativa de esfuerzo, pero es el antecedente fundamental de las condiciones facilitadoras. Ya que estas explican en un importante grado el uso, la asistencia desempeña un rol esencial en el modelo. La confianza y la aversión a la interacción personal explican casi en su totalidad el comportamiento de la expectativa de resultado; esta, unida a la conveniencia, son los antecedentes fundamentales de la intención de uso de la plataforma de e-Gobierno. Se puede señalar, por tanto, que conveniencia, asistencia, confianza y aversión a la interacción personal son los antecedentes clave de la adopción del e-Gobierno en entornos voluntarios.

Puede concluirse por todo lo anterior que mientras para Chan et al. (2010) resultan significativas todas las relaciones planteadas en el modelo, en el presente trabajo no resultan significativas las relaciones expuestas anteriormente. Que el ciudadano opte voluntariamente por el uso de la plataforma de e-Gobierno puede provocar que la compatibilidad deje de influir sobre la expectativa de esfuerzo, dando menos relevancia a la consistencia que presente la nueva tecnología con las experiencias pasadas.

Si se quiere afectar a la expectativa de resultado, resultará fundamental señalar al ciudadano las ventajas que presenta la plataforma en la prestación del servicio como fórmula para evitar la interacción personal, así como generar confianza en la prestación. La expectativa de esfuerzo se ve acrecentada por los servicios y facilidades que se vinculen a la prestación a través del e-Gobierno, así como por la creencia en que se les ayudará si resulta necesario. Para aumentar la percepción de las condiciones facilitadoras las administraciones deberían incidir mediante campañas y canales de comunicación adecuados tanto en la autoeficacia como en la asistencia.

La crisis económica y social que sufre gran parte de Europa cuestiona continuamente la actual organización y estructura de la Administración Pública, en aras de una supuesta mejora de nuestra competitividad. Para conseguirlo, los gobiernos están adoptando medidas de diversa índole. Por un lado, están delegando parte de sus funciones en entidades privadas (cobros de tasas e impuestos a través de bancos y cajas de ahorro, por ejemplo); por otro, están intentando que las gestiones con la ciudadanía se realicen cada vez más sin recurrir a la interacción personal con la Administración, fomentando así el autoservicio tan habitual en otros sectores económicos.

En este último escenario surge el e-Gobierno como un instrumento que permite a la Administración el cumplimiento de este objetivo. Hasta llegar a una previsible situación futura, probablemente no demasiado lejana en el tiempo, en que desde la Administración se obligue a los ciudadanos a ejecutar la mayor parte de las gestiones a través de plataformas de e-Gobierno, existirá un período de tiempo en que convivan gestiones voluntarias y obligatorias, como sucede en nuestros días. Este tránsito exige la adopción de un conjunto de medidas por parte de la Administración que permitan el convencimiento, la formación y la acumulación progresiva de experiencias de uso por parte del administrado, que asegure un uso comprensivo, racional y acertado de estas plataformas.

Según nuestra investigación, si los gobiernos quieren aumentar tanto la intención como el uso efectivo del e-Gobierno en la Administración, deberán desarrollar acciones de márketing público que mejoren las percepciones que los ciudadanos poseen sobre sus expectativas de uso, sobre su facilidad de empleo y sobre la existencia de apoyo profesional dispuesto y capacitado para resolver cualquier problema que surja durante su utilización. El trabajo presentado confirma la relevancia de estos elementos desde la perspectiva del administrado, resaltando además la importancia que para su gestión tiene la consideración de estos 4 factores: la aversión que manifieste el ciudadano a la interacción personal con la Administración, el grado de confianza que posea en la herramienta, la asistencia que recibirá y la conveniencia que percibe en el uso del e-Gobierno.

En consecuencia, la aversión a la interacción personal es un criterio de segmentación clave que debiera emplearse por la Administración para identificar en la población grupos de ciudadanos que desarrollan un comportamiento dispar en relación con el uso del e-Gobierno. Se recomienda, por tanto, distinguir grupos en la población en función de este grado de aversión (alto o bajo). En ambos segmentos es aconsejable poner en práctica acciones de comunicación con mensajes que potencien en el ciudadano la confianza en las herramientas de e-Gobierno y la seguridad en la obtención de asistencia. Sin embargo, dado que la motivación para su utilización en población con baja aversión a la interacción personal se aventura a priori menor, el esfuerzo en ella debe centrarse además en mostrar la conveniencia (menor esfuerzo y mejores condiciones de prestación del servicio) de la plataforma.

En procesos de cambio como el que se describe, en los que la confianza del afectado es clave en el empleo de nuevas herramientas, y se sugiere a la población afrontar nuevos comportamientos en materias especialmente sensibles (relación con la Administración), de entre todos los canales de comunicación por los que podría circular el mensaje sería el más directo –el boca a boca y las recomendaciones personales– el que tendría más eficacia. Ello conduce a ser necesariamente cuidadoso en cada una de las experiencias de e-Gobierno con los ciudadanos. Un correcto tratamiento ayudará a una divulgación positiva del administrado entre familiares y entorno cercano.

El presente estudio está sujeto a 2 limitaciones fundamentales. La primera tiene que ver con la muestra empleada, ya que aumentar tanto el tamaño muestral como el número de municipios empleados en el trabajo de campo facilitaría la extrapolación de las conclusiones alcanzadas. La segunda limitación se vincula a la estructura del modelo empleado. Recientemente se ha señalado la necesidad de tener presente ciertos condicionamientos metodológicos al analizar las relaciones medidas, especialmente vinculados a la necesidad de captar los datos en sucesivas oleadas siguiendo la causalidad planteada en el modelo.

Dentro de las futuras líneas de investigación resultaría interesante centrarse en la identificación de las estrategias que favorezcan la percepción de los antecedentes con un impacto significativo sobre los componentes del modelo, así como en el desarrollo de estudios que vengan a identificar nuevos antecedentes que sirvan para desarrollar más y mejor el enfoque del e-Gobierno centrado en el ciudadano.