Determinantes de la
actividad física en México
Raymundo Cruz Rodríguez Guajardo
José de Jesús Salazar Cantú
Ariel Alfonso Cruz Ramos
(Departamento de economía, Tecnológico de Monterrey)
Antecedentes y objetivo
Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico
(2010) México ocupa el primer lugar mundial en sobrepeso y el segundo
en obesidad.
El Programa Nacional de Cultura Física y Deporte 2008 fijó como
objetivo, pasar de 6 a 35 millones de personas físicamente activas en el
periodo 2008 a 2012.
El objetivo del presente estudio es la detección y dimensionamiento de
los factores que inciden en el tiempo asignado a la actividad física entre
las personas residentes en México.
Marco teórico
Al estudiar la asignación que el individuo hace de su tiempo, Becker (1965) lo
divide entre aquel dedicado a la obtención de ingreso y el asignado al ocio.
Cawley (2004) propone una extensión del modelo de Becker y divide la
asignación del tiempo individual en 5 conceptos:
S : Dormir; L: Ocio; O: Trabajo; T: Transportación; y H: Hogar
Si bien la asignación de tiempo a un concepto es rival de otro, el perfil personal
también influye en el patrón de asignación. Al hacer esta consideración,
Humphreys y Ruseski (2010, 2009 y 2007) complementan el modelo SLOTH. El
presente estudio adopta este último enfoque.
Revisión de la literatura
El estudio del tiempo asignado a la actividad física proviene principalmente de tres
campos: Medicina, deporte y economía.
Los estudios médicos han dejado en claro los problemas de salud, física y mental,
asociados al sedentarismo. A su vez, han provisto de guías claras sobre las dosis de
actividad recomendable, según distintas etapas del ciclo vital del ser humano.
En el área de deporte se abordan problemáticas de grupos (niños, jóvenes, adultos),
tipo de deporte e infraestructura para el mismo y suelen ser estudios de corte
descriptivo.
Según Kwame (2009) sólo un 2% de los trabajos publicados en este campo,
corresponden a la vertiente económica, basada inicialmente en estudios de demanda y
recientemente en aplicaciones del modelo SLOTH.
El modelo a estimar
Siguiendo las especificaciones de Brown y Roberts (2010) y Saldaña,
Rodríguez y Salazar (2003), a continuación se presenta el modelo a
considerar en la estimación econométrica, el cual contempla variables del
enfoque SLOTH, así como de los perfiles sociales.
(AF, AFH)i = α + β1GENEROi + β2EDADi + β3EDAD2i + β4HLSEMi +
β5INGRESOi + β6ESTCIVi + β7EDUi + β8LOCi + β9TRANSPi + εi
Donde:
Las variables aparecen en el cuadro 1 del documento en extenso.
i = 1, 2…n es el número de individuos en la encuesta.
ε = término del error de especificación.
1

2


y  3
4

 5
stro n g ly d isag ree
d isag ree
n eu tral
ag ree
stro n g ly ag ree
3

y  2
1

4 -year co lleg e (th e fu ll co lleg e ex p eri en ce)
2 -year co lleg e (a p artial co lleg e ex p er ien ce)
n o co lleg e
y i   G R A D E S i  ei
*
 3 (4-year college)

y   2 (2-year college)
1 (no college)

if
yi   2
if
1  yi   2
if
yi  1
*
*
*
y i   G R A D E S i  ei
*
 3 (4-year college)

y   2 (2-year college)
1 (no college)

if
yi   2
if
1  yi   2
if
yi  1
*
*
*
L   ,  1 ,  2   P  y1  1   P  y 2  2   P  y 3  3 
The parameters are obtained by maximizing the log-likelihood
function using numerical methods. Most software includes options for
both ordered probit, which depends on the errors being standard
normal, and ordered logit, which depends on the assumption that the
random errors follow a logistic distribution.
3.
If we treat GRADES as a continuous variable, what is the marginal
effect on the probability of each outcome, given a 1-unit change in
GRADES? These derivatives are:
 P  y  1
G R A D E S
P  y  2 
G R A D E S
P  y  3
G R A D E S
    1   G R A D E S   
     1   G R A D E S      2   G R A D E S    
   2  GRADES   
Slide 10
Resultados
MCOa
PROBITb
Efectos
Marginalesc
Variables
Coeficientes
Coeficientes
C
1.3219***
(0.0770)
-0.6480***
(0.0388)
GÉNERO
1.0466***
(0.0297)
0.5394***
(0.0151)
0.173198
EDAD
-0.0392***
(0.0040)
-0.0313***
(0.0021)
-0.004097
EDAD2
0.0003***
(4.41E-05)
0.0003***
(2.37E-05)
HLSEM
-0.0126***
(0.0007)
-0.0048***
(0.0004)
-0.001525
INGRESO
1.97E-05***
(3.73E-06)
1.39E-05***
(1.78E-06)
4.43E-06
ESTCIV
-0.5142***
(0.0326)
-0.2486***
(0.0170)
-0.079727
EDU
0.0879***
(0.0040)
0.0667***
(0.0021)
0.021277
LOC
0.1720***
(0.0330)
0.1203***
(0.0175)
0.037613
TRANSP
-0.0115***
(0.0035)
-0.0066***
(0.0018)
-0.002100
Observaciones
41,144
41,144
R2
0.09
Estadístico F
P - Valor
429.6801
0.000
DW
1.96
0.7503
RV
*** Estadísticamente significativo al 1%.
Nota: Errores estándar en paréntesis.
5297.635
0.000
a. Dependiente
AFH
b. Dependiente
AF
c. Calculados en
las medias
muestrales
Interpretación
Evaluando en la media de educación, los hombres mostraron una probabilidad 17.3%
más alta de realizar actividad física y un promedio de 1.05 horas más de ésta por
semana.
Gráfica 1. Probabilidad de realizar actividad física en mujeres
(PRMEDU) y hombres (PRHEDU), según años de educación.
Fuente: Elaboración propia, con base en los
coeficientes del modelo probit.
Interpretación
En cuanto a la edad, cada año más significa una pérdida de actividad física y una probabilidad 0.4%
menor de realizar actividad física. La edad al cuadrado permite ver que hay un umbral de 65 años,
donde la relación deja de ser negativa.
Gráfica 2. Probabilidad de realizar actividad física en mujeres
(PRMEDAD) y hombres (PRHEDAD), según su edad.
Fuente: Elaboración propia, con base en los
coeficientes del modelo probit.
Interpretación
Una jornada laboral de 40 horas por semana significaría una probabilidad 6% menor de hacer actividad
física y un promedio de 30 minutos menos de la misma por semana, en comparación con no trabajar.
Igualmente, 1000 pesos más de salario mensual aumentan en 1.2 minutos la actividad física semanal, al
tiempo que aumentan la probabilidad de activación física en 0.0044%.
Gráfica 3. Probabilidad de realizar actividad física en mujeres (PRMINGRESO)
y hombres (PRHINGRESO), según niveles de ingreso mensual.
Fuente: Elaboración propia, con base en los
coeficientes del modelo probit.
Resumen
Variables
Cambio en niveles Probabilidad de
de actividad física presencia de
por semana
actividad física (%)
Género masculino
+ 1.05 horas
Edad (Cada año adicional > 12)
- 2.4 minutos
Edad2
17.3 mayor que en la
mujer
- 0.4
Aumenta al alcanzar la
3ª edad
Trabajo (40 hrs.)
- 30 minutos
- 6.0
Sueldo (Cada 1000 más al mes)
1.2 minutos
0.0044
Casado o unión libre
-30 minutos
-8.0
Educación (Cada año más)
5.3 minutos
2.1
Residir en zona urbana
10.3 minutos
3.8
Cada hora de transporte
-40 segundos
0.2
Implicaciones de política
Los esfuerzos por incrementar la actividad física en México deben
priorizar la atención a las personas según el siguiente orden:
+
Género femenino
Trabajadores
Casados o en unión libre
Residentes del área rural
Bajo nivel escolar
Niños, jóvenes y adultos, antes de la tercera edad
Amplios lapsos de transporte hogar trabajo hogar
Mayores ingresos
-
MUCHAS GRACIAS
Raymundo Rodríguez
José Salazar
Ariel Ramos
(Departamento de economía, Tecnológico de Monterrey)