Determinanti a livello micro dell’infecondità in Italia:
un confronto di genere tra coorti
Annalisa Donno & M. Letizia Tanturri
(Dipartimento di Scienze Statistiche – Università di Padova)
Qualità della vita in Italia: venti anni di studi attraverso l'indagine Multiscopo dell'Istat
Roma, 27-28 Gennaio 2015
Rationale
Negli ultimi anni l’infecondità è divenuta una componente fondamentale del declino dei livelli di fecondità in molti
Paesi europei.
Sebbene il fenomeno abbia conosciuto una marcata crescita, in Italia si hanno ancora poche informazioni sugli
individui che terminano la vita riproduttiva senza figli: si sa poco sia delle loro caratteristiche sia dei fattori che
hanno contribuito a determinare tale condizione.
Le relazioni causali tra l’infecondità e gli elementi che si ipotizza la determinino sono ancora poco studiate e
controverse.
I fattori che determinano l’infecondità sono spesso interrelati, è difficile distinguere e quantificare il loro impatto
relativo.
Negli ultimi decenni, in Italia:
Forte crescita dell’infecondità permanente, maschile e femminile
 12.3% (donne), 9% (uomini) nel 1997;
 12.5% (donne), 13% (uomini) nel 2003;
 16% (donne), 14% (uomini) nel 2009;
 Quali sono le determinanti del fenomeno a livello micro?
Obiettivi
Duplice obiettivo:
 Investigare sulle determinanti dell’infecondità a livello micro, approfondendo lo studio delle
strutture causali che governano il fenomeno, attraverso un approccio basato sui Modelli a
Equazioni Strutturali (SEM)
Specificazione di un modello causale che
spieghi l’infecondità delle donne, per coorte.
 Capire se il modello specificato per lo studio dell’infecondità femminile è in grado di
cogliere e ben rappresentare la struttura dell’infecondità maschile.
Come raggiungere i nostri obiettivi
L’infecondità è un fenomeno complesso, spiegato da diverse teorie (Teoria delle preferenze,
Teoria delle scelte razionali, Teoria della trasmissione intergenerazionale di valori e
comportamenti, Ciclo di vita).
Gli studi empirici si concentrano sul legame tra traiettorie di vita e comportamenti riproduttivi, ma
anche sui processi sociali che portano alla formazione dei valori e delle preferenze di ciascun
individuo.
Mettere insieme, in una visione sistemica, più aspetti dell’infecondità, provenienti da diversi
background teorici, per studiare il fenomeno in maniera esaustiva, ipotizzando una rete di
relazioni causali tra le determinanti generalmente proposte in letteratura.
Challenge
Maggiori difficoltà nella ricerca sull’infecondità:
 Stabilire la causalità e determinare empiricamente se gli aspetti legati al ciclo di vita siano
deteminanti dirette dell’infecondità, o se questi, insieme ai comportamenti riproduttivi, siano
simultaneamente determinati dalla presenza di fattori comuni.
Modelli a Equazioni Strutturali
Approccio SEM
I modelli a equazioni strutturali sono molto utili per lo studio di fenomeni complessi, per la cui
comprensione si rende necessario il ricorso a diversi aspetti ed elementi, spesso legati da relazioni di
tipo causale. La complessità di tali fenomeni può essere ridotta attraverso un approccio dinamico che
consente di:
 Studiare le reti causali tra diverse dimensioni che caratterizzano il fenomeno e il fenomeno stesso;
 Capire se e in che misura ciascuna dimensione contribuisce nel determinare il fenomeno.
Processo di costruzione del modello  Due modelli concettualmente diversi.
 Un modello di misurazione che specifica le relazioni tra le variabili osservate e le sottostanti
variabili latenti;
 Un modello strutturale che specifica le relazioni causali tra costrutti latenti, sulla base del
backgroud teorico che guida lo studio.
Approccio Partial Leat Squares
 Distribution free;
 Nessuna restrizione con riferimento alla scala di misurazione e alla numerosità campionaria;
 Le relazioni tra costrutti latenti e variabili osservate possono essere specificati in diversi modi:
 Riflessivo: la variabile latente è un fattore comune sottostante che determina la struttura di covarianza
tra le corrispondenti variabili osservate;
 Formativo: la variabile latente è un indicatore sintetico, misurato attraverso diverse variabili osservate;
 MIMIC: modello riflessivo e formativo.
Dati: Multiscopo ISTAT
Famiglia e Soggetti Sociali 2009
Dati individuali, cross-section che forniscono informazioni sul ciclo di vita, dando la possibilità di:
 Trattare le storie individuali in maniera longitudinale;
 Analizzare l’infecondità attraverso uno studio di coorte;
 Costruzione retrospettiva di variabili sulle condizioni socio-demografiche degli individui.
Contenuti informativi di interesse:





Processi di formazione della coppia e della famiglia;
Carriere lavorative, ricerca di lavoro, eventuali interruzioni lavorative, mobilità sociale;
Condizioni socio-economiche della famiglia d’origine (quando gli individui avevano 14 anni);
No dati retrospettivi su opinioni, religione e sistema di valori;
No dati retrospettivi su relazioni sociali e reti di aiuto formale e informale.
Focus:
 Uomini 50-55
 Donne 45-50
 Tre coorti: 1947-52, 1953-58, 1959-64.
Specificazione del modello di infecondità
Ipotesi 1
Ipotesi 3
Il livello culturale e le condizioni
economiche e sociali della famiglia di
appartenenza influiscono su alcuni aspetti
dello
status
socio-economico
dell’individuo.
Le risorse culturali ed economiche della
famiglia
d’origine
influenzano
i
comportamenti riproduttivi dell’individuo,
attraverso il legame con lo status socioeconomico dell’individuo stesso. Effetto
indiretto, mediato.
La propensione alla famiglia, influenzata
direttamente dallo status socio-economico,
e indirettamente dal livello culturaleeconomico della famiglia d’origine,
determina la struttura di covarianza di
variabili che rappresentano le preferenze
rispetto ai processi di formazione della
famiglia.
I processi di creazione della famiglia e i
comportamenti
riproduttivi
sono
simultaneamente
determinati
dalla
presenza di un fattore comune.
Ipotesi 2
Lo status socio-economico ha un effetto
indiretto sull’infecondità, attraverso il
legame con la family life propensity.
Ci si aspetta che tale relazione operi in
maniera differente tra uomini e donne.
Modello di infecondità:
Risultati Attesi per Genere
Infecondità per livello di istruzione. Uomini (sx) e donne (dx)
50
40
30
20
10
0
40
30
High
20
High
Middle
10
Middle
Low
0
Low
Risultati: Modello di Misurazione
Risorse della Famiglia di Origine
Le variabili relative al livello di formazione dei genitori e alla loro situazione occupazionale sono
misure accurate del livello culturale-economico della famiglia d’origine.
1947-52
VARIABILE
LATENTE
RISORSE
DELLA
FAMIGLIA
D’ORIGINE
VARIABILI MANIFESTE
LOADING
S
SE
1953-58
CRITICAL
RATIO
LOADING
S
SE
1959-64
CRITICAL
RATIO
LOADING
S
SE
CRITICAL
RATIO
Formazione madre (low)
-0,639
0,050
-12,701
-0,722
0,040
-17,830
-0,781
0,036
-21,917
Formazione madre (high)
0,510
0,102
4,991
0,417
0,060
6,999
0,521
0,064
8,104
Formazione padre (low)
-0,802
0,042
-19,040
-0,763
0,035
-21,622
-0,796
0,029
-27,064
Formazione padre (high)
0,695
0,089
7,775
0,451
0,052
8,703
0,615
0,058
10,583
Padre (Manager)
0,651
0,077
8,506
0,447
0,052
8,633
0,532
0,052
10,240
Padre (Impiegato)
0,383
0,097
3,951
0,497
0,043
11,593
0,523
0,051
10,287
Padre (Operaio)
-0,462
0,060
-7,652
-0,754
0,042
-18,063
-0,605
0,048
-12,589
Madre (Occupata)
0,090
0,057
1,569
0,131
0,042
3,154
0,140
0,049
2,846
NUMERO DI OSSERVAZIONI
1715
1931
2063
% INFECONDITA’
12,3%
12,5%
16%
Risultati: Modello di Misurazione
Status Socio-economico
La partecipazione alla forza lavoro può essere sia causa che conseguenza delle scelte riproduttive: la direzione di
causalità tra SES e infecondità è controversa.
Le scelte compiute in giovane età e le loro conseguenze a breve termine, in termini di formazione e occupazione,
sono elementi che influenzano le decisioni sulla vita di coppia e sui comportamenti riproduttivi.
1947-52
VARIABILE
LATENTE
VARIABILI MANIFESTE
LOADINGS
SE
1953-58
CRITICAL
RATIO
LOADINGS
SE
1959-64
CRITICAL
RATIO
LOADINGS
SE
CRITICAL
RATIO
Basso livello di formazione
-0,472
0,066
-9,097
-0,725
0,028
-25,755
-0,791
0,031
-25,303
Alto livello di formazione
0,680
0,048
14,032
0,670
0,047
14,249
0,791
0,047
16,674
Clerical support workers
0,218
0,084
2,591
0,070
0,043
1,619
0,037
0,049
0,753
0,753
0,099
7,596
0,603
0,056
10,681
0,222
0,060
3,706
0,207
0,072
2,866
0,450
0,048
9,431
0,514
0,044
11,697
-0,170
0,045
-3,749
-0,692
0,042
-16,673
-0,503
0,044
-11,496
-0,067
0,035
-1,935
-0,115
0,028
-4,099
-0,276
0,041
-6,651
-0,243
0,040
-6,030
-0,005
0,033
-0,136
-0,095
0,029
-3,333
Managers/Professionals
STATUS
SOCIOTechnicians/Associate
ECONOMICO
professionals
Artisans/skilled agricultural,
forestry, fishery workers
Stationary/mobile plant and
machine operators
Elementary occupation
NUMBER OF OBSERVATIONS
1715
1931
2063
% CHILDLESS
12,3%
12,5%
16%
Risultati: Modello di Misurazione
Family Life Propensity
La propensione alla famiglia è un fattore comune che determina la struttura di covarianza di variabili legate ai
processi di formazione della coppia e della famiglia.
È significativamente determinata da variabili che rappresentano le caratteristiche riproduttive della famiglia d’origine.
1947-52
VARIABILE
LATENTE
VARIABILI MANIFESTE
LOADINGS
SE
1953-58
CRITICAL
RATIO
LOADINGS
SE
1959-64
CRITICAL
RATIO
LOADINGS
SE
CRITICAL
RATIO
Dissoluzione famiglia d’origine
-0,068
0,069
-0,984
-0,065
0,046
-1,414
-0,110
0,053
-2,062
Nessun fratello
-0,311
0,075
-4,137
-0,229
0,060
-3,835
-0,382
0,068
-5,616
Più di due fratelli
0,506
0,083
6,089
0,374
0,067
5,622
0,461
0,063
7,309
Numero di matrimoni
0,668
0,091
7,311
0,686
0,062
11,122
0,747
0,056
13,351
-0,166
0,081
-2,055
-0,344
0,059
-5,861
-0,227
0,060
-3,778
-0,198
0,070
-2,838
-0,166
0,049
-3,406
-0,173
0,058
-2,973
Sposato
0,756
0,079
9,546
0,727
0,047
15,606
0,725
0,052
13,955
Unione dissolta
-0,305
0,116
-2,636
-0,178
0,059
-3,007
-0,165
0,078
-2,114
Nubile
-0,688
0,088
-7,853
-0,782
0,050
-15,670
-0,776
0,053
-14,668
SENZA FIGLI
-0,715
0,054
-13,160
-0,731
0,035
-20,993
-0,722
0,040
-17,948
FAMILY LIFE Convissuto
PROPENSITY Convive
NUMERO DI OSSERVAZIONI
1715
1931
2063
% INFECONDITA’
12,3%
12,5%
16%
Risultati: Modello Strutturale
Risorse della famiglia d’origine  Status socio-economico
Coorte di nascita
Path coefficient
SE
t
R²
1959-64
0,468*
0,019
24,017
0,219
1953-58
0,530*
0,020
27,457
0,281
1947-52
0,524*
0,024
25,485
0,275
*p≤0.05
Status socio-economico  Propensione alla vita familiare
Coorte di nascita
Path coeffient
SE
t
R²
1959-64
-0,827*
0,012
-66,882
0,685
1953-58
-0,810*
0,013
-60,559
0,655
1947-52
-0,811*
0,014
-57,308
0,657
*p≤0.05
Infecondità maschile
Il modello specificato per lo studio dell’infecondità femminile è in grado di cogliere e spiegare la
struttura dell’infecondità maschile (uomini 50-55 anni)?
 Le stime ottenute non permettono di interpretare in maniera chiara il significato delle variabili
latenti, e dunque delle relazioni causali specificate nel modello.
Bisognerebbe specificare un nuovo modello ad hoc per lo studio dell’infecondità maschile.
“The research leading to these results has received funding from the European Union's
Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) under grant agreement no. 320116
for the research project FamiliesAndSocieties”
http://www.familiesandsocieties.eu/
Partial Least Squares:
Model Specification
X h   h 0   h   h
   h xh 
h
Partial Least Squares:
Estimation Method
e jj '  sign corr  y, y ' 
z j   e jj ' y j '
y j     jh  x jh  x jh   X jw j
e jj '  corr  y, y '
 jh  cov  x jh , z j 
w j   X 'j X j  X 'j z j
1
Childlessness Model Specification
Low education mother
High education mother
Low education father
High education father
Family of origin dissolution
Working mother
No Siblings
Clerical father
More than one sibling
Managerial position father
Cohabiting
Cohabited
Unmarried
Family Life
Propensity
Working-class father
Low education
Married
High education
Couple dissolution
Marriages number
CHILDLESSNESS
Family of
origin
Resources
Managers/Professionals
Socio-Economic
Status
Techicians/Associate professionals
Artisans/Skilled agricultural workers
Elementary employee
Plant and machine operators
Elementary self-employed