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Introduzione
Dal secondo dopoguerra ad oggi l’Italia ha vissuto una profonda trasformazione nella
scena sociale ed economica, e su tale sfondo la popolazione italiana è aumentata, ha
modificato la sua struttura, è successivamente invecchiata, e soprattutto si sono modificate
le sue abitudini ed i suoi comportamenti.
In particolare, il livello di fecondità (Tasso di Fecondità Totale di periodo), sceso
sotto il valore di ricambio generazionale della popolazione negli anni Ottanta, ha raggiunto il
preoccupante valore di 1.18 nel 1995, e l’età media al primo figlio è attualmente di circa 30
anni. Ci si trova ora in una situazione in cui il numero di persone con più di sessantacinque
anni supera il numero di persone con meno di quattordici anni, fenomeno dovuto al
prolungamento della vita media e, soprattutto, alla caduta della fecondità. Quest’ultimo e
decisivo fattore scatenante dell’invecchiamento della popolazione comporta anche una
diminuzione drastica della popolazione in età attiva con conseguenti ripercussioni sul
sistema pensionistico. Accanto ai problemi di carattere economico che la nostra particolare
dinamica demografica ci pone, vanno poi considerati quelli di natura politica, sociale e
psicologica che ci si prospettano.
Da qui nasce la necessità di
- capire con esattezza le tendenze attuali inerenti le dinamiche di coppie e i processi
riproduttivi in atto in Italia
- delineare plausibili scenari futuri che possano essere d’aiuto nella formulazione di
politiche rivolte al sostegno della fecondità italiana.
Lo studio prevede un’analisi applicata alle sole donne disaggregate per area di residenza;
sono state elaborate delle simulazioni ad-hoc per ciascuna ripartizione territoriale (Nord-
Ovest, Nord-Est, Centro, Sud ed Isole), ed inoltre particolare enfasi viene data ai risultati a
livello nazionale.
I dati
Il campione utilizzato è costituito dalle 4824 donne in età 20-49 intervistate per la
seconda Indagine Nazionale sulla Fecondità in Italia (Inf-2) condotta tra il mese di
Novembre del 1995 e il mese di Febbraio dell’anno successivo. Questa seconda survey (la
prima si svolse nel 1979) fa parte del progetto Family and Fertility Survey (FFS) concepito
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nell’ambito dell’Economic Commission for Europe (ECE) e coordinato dalla Population
Activities Unit (PAU) delle Nazioni Unite.
Metodologia
Il modello demografico utilizzato in questa analisi (LIPRO, LIfestyle PROjections) è
di tipo dinamico-multistato. Il programma utilizzato nelle simulazioni prende il nome dal
modello implementato ed è stato sviluppato presso l’istituto NIDI da Van Imhoff e Keilman
nel 1991.
I principi di base del LIPRO sono quelli della teoria delle Multistate Life Tables che viene
comunemente inclusa nell’ambito dei modelli time-continuous Markov chain con un state
space finito: l’idea è quella di seguire come una coorte di unità di analisi, disaggregata in
base a determinate caratteristiche individuali, si evolva nel tempo modificando il suo
ammontare complessivo e la sua composizione secondo le caratteristiche stesse.
Il processo viene interamente descritto in termini di salti: ad ogni evento corrisponde un
salto tra due posizioni distinte dello state space e, dunque, la modificazione di (almeno) uno
stato. I salti sono a loro volta determinati dal LIPRO in base a delle specifiche probabilità di
transizione: tali probabilità sono calcolate dal programma stesso a partire dalle intensità (o
probabilità istantanee) di transizione.
Sia X ≥ 0 il parametro continuo non negativo che rappresenta il tempo a partire
dall’accadimento di un particolare evento (la durata di un’unione, tempo trascorso
dall’ultima nascita, etc.). Gli stati nello state space finito S = [1, .., n] corrispondono agli stati
demografici (ad esempio, single senza figli, in unione con figli, etc.) e le transizioni tra stati
corrispondo ad eventi demografici (inizio di un’unione, nascita di un figlio, etc.).
Si consideri ora un qualsiasi individuo della popolazione sotto osservazione che salti da una
posizione all’altra al variare di X; tale processo stocastico può essere descritto per mezzo di
variabili aleatorie indicatrici Ii (x) (i=1, .., n; x ≥0) tali che Ii (x) = 1 se l’individuo in
questione occupa lo stato i al tempo x, 0 altrimenti. Una volta che lo state space è stato
definito, il modello richiede una popolazione di partenza ed una matrice di probabilità di
transizione P(x,y) o una matrice di intensità di transizione M(x).
Le probabilità di transizione pi ij (x,y) e le intensità di transizione µij (x) si definiscono nel
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modo seguente:
dove
se si assume che le intensità di transizione siano costanti all’interno di determinati intervalli
temporali (quelle che Hoem e Funck Jensen chiamano piecewise continuous functions) si ha
la formulazione del modello esponenziale:
Willekens (1997), in una discussione sui punti di forza e sulle carenze dei modelli di
proiezione demografica multistato in generale, ha sottolineato l’importanza della stima delle
intensità di transizione auspicando il ricorso a modelli di regressione (logit e log-rate) su
base individuale, così da superare le difficoltà di stima delle probabilità di transizione a
livello macro: ed è in questa ottica che, prendendo spunto dal link esistente fra il corpus di
concetti e metodologie dell’event history analysis e la teoria alla base delle life tables
multistato, sono state utilizzate le regressioni Logistiche per tale operazione.
In particolare, definendo la funzione di rischio1 h(t) come
Dove f(t) è la densità della funzione di ripartizione F(t) = Pr[T ≤ t] e S(t) = 1-F(t) = Pr [T >
t], ovvero la funzione di sopravvivenza. Considerando una successione di variabili aleatorie
Tn, si può interpretare
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h(t) come il tasso instantaneo che l’n-esimo evento accada in [t, t+dt),
1Comunemente detta hazard function, descrive il rischio istantaneo che l’evento si verifichi
nell’intervallo temporale [t, t+dt), dato che questo non si è verificato sino a t.
2
La funzione di sopravvivenza S, che descrive la probabilità che l’n-esimo evento non sia accaduto
sino a t, è definita da:
−=>= ∫
t
n dsshtTtS
0
)(exp]Pr[)(
dove h è la corrispondente funzione di rischio:
)(ln
)(
)(
)( tS
dt
d
tS
tf
th −==
]1)(|1)(Pr[),( === xIyIyx ijijp
ji
h
hxx
x
ij
h
ij ≠
+
=
→
,
),(
lim)(
0
p
m
))(exp(),( hxMhxxP =+
dt
tTdttTt
tS
tf
th
dt
]|Pr[
lim
)(
)(
)(
0
≥+<≤
==
→
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ponendo h(t)dt = Pr[t ≤ Tn< t+dt | Tn ≥ t].
A partire dalla matrice dei rischi istantanei (occurrence-exposure rates), attraverso il
LIPRO è stata calcolata la matrice di probabilità di transizione ed in seguito le life e birth
tables e le experience tables che sono delle particolari tavole ristrette a membri della
popolazione che hanno sperimentato almeno una volta uno specifico evento.
Le specifiche adottate
In questo studio è stato implementato l’approccio life-table del LIPRO: 100000
donne di una immaginaria coorte, disaggregate in base alle differenti posizioni dello state
space definito, sono seguite dalla nascita fino al compimento dei 50 anni. Sono ammessi solo
eventi interni (non è possibile entrare o uscire dalla coorte iniziale) e ci si pone in condizioni
di mortalità nulla (che sappiamo non avere importanti effetti nelle classi d’età considerate,
20-49).
Lo state space definito in questo studio consta di 6 posizioni risultanti da tutte le
possibili combinazioni dei fattori: status dell’unione: donne single (S) e donne in unione (U);
status della parity: nessun figlio (0), un figlio (1) e almeno due figli (2). Gli eventi così
definiti sono 30 (62-6, gli elementi della matrice meno la diagonale principale), ma alcuni
sono logicamente impossibili (riduzione del numero di figli messi al mondo) ed altri sono
inammissibili per ipotesi: non si è ipotizzato che fosse possibile sperimentare eventi multipli.
Per ognuna delle 10 possibili transizioni e per ciascuna delle cinque ripartizioni
considerate, sono state stimate le probabilità istantanee di salto (età-specifiche) seguendo
ciascuna donna retrospettivamente mese per mese. Tale tecnica di event history analysis,
elaborata tramite l’utilizzo della procedura Logistic del SAS, mira a studiare l’impatto di
determinate variabili sui differenti eventi di interesse. Le covariate analizzate in questa
analisi sono tutte di tipo time-varying e precisamente: età corrente, status dell’unione, status
della parity e una dummy di coorte (donna nata prima o dopo il 1960) inclusa per tener conto
dei comportamenti più recenti.
L’inadeguatezza di stimare dei tassi di occorrenza/esposizione a livello macro, viene
così superata con l’utilizzo di metodi che ripercorrono la biografia degli individui
approfittando della ricchezza informativa dell’indagine: l’esplosione dei record individuali ci
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ha permesso di valutare l’effetto delle variabili studiate nei vari stadi del ciclo di vita
feconda della donna.
Tramite il LIPRO si sono elaborate quindi per ognuna delle 5 aree di analisi: una life
table con la popolazione disaggregata per posizione nello state space e classe d’età, una birth
table che contiene le nascite corrispondenti alle donne in un particolare stato e in una
determinata classe d’età, una experience table relativa alle donne con almeno un figlio, ed
infine una experience table per il campione con almeno due figli.
Per poter analizzare i risultati a livello nazionale, si è applicata un’opportuna
riponderazione ai 5 modelli geografici, con pesi ricavati a partire dalla composizione
percentuale delle donne intervistate.
Sono stati simulati diversi scenari futuri in base a due categorie di ipotesi: una prima
tipologia verte su modifiche all’andamento funzionale dei set delle intensità di transizione.
La seconda categoria di modifiche ha come obiettivo quello di studiare come comportamenti
imitativi (dal punto di vista delle intensità di transizione tra stati della parity) tra ripartizioni
possano modificare l’andamento della storia feconda a livello nazionale.
Risultati
Il quadro che emerge dall’analisi dei modelli di riferimento (quelli ricavati a partire
dalle intensità di transizione ottenute dalle regressioni logistiche) è quello di una Italia
caratterizzata da una spiccata eterogeneità nei comportamenti (Tab. 1), con le aree centro
settentrionali che mostrano bassi livelli di fecondità, solo parzialmente bilanciata dai più alti
valori del TFT sperimentati al Sud e nelle Isole (comunque ben al di sotto della soglia di
ricambio generazionale). Aggregando i risultati per ripartizione, il livello di fecondità totale
raggiunto nel nostro Paese è di 1.276. Il 95.6% delle nascite avvengono all’interno di unioni
(siano esse matrimoniali che di tipo coabitativo).
Tab. 1: Modelli Benchmark
TFT
donne con almeno
1 figlio (%)
età media al
primo figlio
donne con almeno
2 figli (%)
età media al
secondo figlio
Nord Ovest 0.939 57.33 30.9 24.67 33.4
Nord Est 1.087 55.40 29.6 31.50 32.8
Centro 1.075 58.81 30.2 30.49 33.2
Sud 1.759 66.44 28.7 49.23 31.7
Isole 1.672 59.73 29.1 46.15 32.4
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In base ai differenti scenari che sono stati costruiti mediante simulazione (vedi Tab. 2),
possiamo trarre una serie di conclusioni:
- il timing dell’entrata in unione è di fondamentale importanza nel delineare il livello di
fecondità raggiunta: un’ulteriore, successivo ritardo dell’uscita dalla famiglia avrebbe
conseguenze rilevanti
- come ci si aspettava (il campione di Inf-2 è di tipo prettamente tradizionale), le rotture
delle unioni influiscono in minima parte sui comportamenti riproduttivi
- un possibile, ed ulteriore abbassamento della propensione al primo figlio potrebbe essere
bilanciato solo da un anticipo dell’entrata in una unione
- se l’attuale trend di rincorsa delle ripartizioni centro meridionali verso i comportamenti
riproduttivi dell’area Nord Ovest continuasse in modo progressivo3, dovremo aspettarci
un’ulteriore riduzione del livello di fecondità che porterebbe il TFT al valore di 1.02 figli
per donna: il modello del figlio unico da molti paventato diverrebbe realtà.
Conclusioni
La situazione che viene delineata dai modelli elaborati, conferma quanto ci si
aspettava: l’ormai chiara tendenza al posticipo ed alla riduzione della fecondità e le
specificità territoriali. E’ netta, infatti, la contrapposizione tra il modello Nord Ovest e quello
del Sud e delle Isole, con Nord Est e Centro che si collocano in una posizione intermedia.
3
ed in particolare, Nord Est e Centro con comportamenti riproduttivi simili a quelli attuali del Nord
Ovest ed il Sud e le Isole con propensione uguale a quella sperimentata ora dal Centro
Tab. 2
Modello Ipotesi TFT Variazione %*
1 Anticipazione delle unioni 1.692 +32.57
2 Postponimento delle unioni 1.005 -21.26
3 Eliminazione delle rotture 1.315 +3.00
4 Abbassamento transizione al primo figlio 0.967 -24.23
5 Combinato: 1 & 4 1.297 +1.61
6 Nord Ovest come Centro 1.330 +4.19
7 Centro Nord Est come Nord Ovest 1.210 -5.17
8 Centro Nord Est come Sud 1.474 +15.47
9 Sud Isole come Centro 1.083 -15.18
10 Combinato: 7 & 9 1.017 -20.35
Benchmark Nessun intervento 1.276 -
* rispetto al benchmark
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A livello nazionale, il valore del TFT ottenuto dal modello Benchmark (1.276) è
conforme al valore reale (considerando che precedenti ricerche sull’Inf-2 hanno evidenziato
una sovrastima campionaria tra il 4% e 9%): ciò, oltre a dare credito agli scenari costruiti
che, quindi, possono essere validi strumenti per la costruzione di politiche rivolte al sostegno
della fecondità italiana, ci consente di validare il processo metodologico intrapreso.
Lo sguardo al futuro: se le tendenze attuali venissero confermate, il nostro Paese
sperimenterà un’ ulteriore diminuzione del livello di fecondità da collocarsi tra il 5% ed il
20% a seconda dei comportamenti intrapresi. Tale trend negativo potrebbe essere in qualche
modo interrotto solo con brusche modificazioni che attualmente sembrano di difficile
realizzazione: anche l’ipotesi più forte, quella di un anticipo quinquennale dell’entrata in
unione, pur producendo una ripresa del livello di fecondità di circa un terzo, ci terrebbe ben
al di sotto del valore di ricambio generazionale.
Il lavoro svolto, di duplice valenza, metodologica e di contenuto, ha quindi mostrato
con sufficiente evidenza quali siano le tendenze in atto dei comportamenti di coppia e
riproduttivi; l’analisi condotta ci ha inoltre permesso di valutare l’impatto di tali tendenze, e
di loro plausibili modificazioni, sul futuro della fecondità italiana. Nonostante ciò, potrebbe
essere effettuata una valutazione più raffinata delle dinamiche di coppia e delle propensioni
riproduttive, approfondendo l’analisi secondo le seguenti prospettive:
- l’adozione di uno state space che tenga conto dello status dell’istruzione e della
condizione lavorativa. Sappiamo che questi due fattori sono determinanti in quella che
Donati ha definito famiglia prolungata: un modello, questo, dove le transizioni allo stato
adulto avvengono con un crescente ritardo ed il giovane adulto rimane in famiglia per
avere un tempo dilazionato di scelta di vita possibili in vista di massimizzare le
opportunità di ingresso nel mondo professionale.
- visto il recente, seppur lento, aumento delle convivenze come nuova forma di unione, si
può pensare di aggiungere nuove modalità alla covariata status dell’unione
- nella fase di costruzione delle ipotesi, si può intervenire sulle intensità di transizione
tramite interpolazione utilizzando particolari funzioni i cui parametri sono di immediata
interpretazione demografica (la curva Gamma, ad esempio).
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