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 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 + β 1 GENERO i + β 2 EDAD i + β 3 EDAD 2 i + β 4 HLSEM i + β 5 INGRESO i + β 6 ESTCIV i + β 7 EDU i + β 8 LOC i + β 9 TRANSP i + ε i 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.

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:

*** Estadísticamente significativo al 1%. Nota: Errores estándar en paréntesis. a. Dependiente AFH b. Dependiente AF c. Calculados en las medias muestrales Resultados

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 %. 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 VariablesCambio en niveles de actividad física por semana Probabilidad de presencia de actividad física (%) Género masculino horas17.3 mayor que en la mujer Edad (Cada año adicional > 12)- 2.4 minutos- 0.4 Edad 2 Aumenta al alcanzar la 3ª edad Trabajo (40 hrs.)- 30 minutos- 6.0 Sueldo (Cada 1000 más al mes)1.2 minutos Casado o unión libre-30 minutos-8.0 Educación (Cada año más)5.3 minutos2.1 Residir en zona urbana10.3 minutos3.8 Cada hora de transporte-40 segundos0.2

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)