Annalisa Donno & M. Letizia Tanturri

Presentazione sul tema: "Annalisa Donno & M. Letizia Tanturri"— Transcript della presentazione:

1 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, Gennaio 2015

2 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? A major difficulty in those studies is to correctly distinguish and quantify the impact of factors often inter- related and overlapping, as well as to establish causality among childlessness determinants. A major obstacle in childlessness research is the challenge to establish causality, or the ability to empirically determine whether certain life course factors are actual determinants of fertility or whether certain life course and fertility behaviors are simultaneously affected by the presence of other common determinants.

3 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) Capire se il modello specificato per lo studio dell’infecondità femminile è in grado di cogliere e ben rappresentare la struttura dell’infecondità maschile. Specificazione di un modello causale che spieghi l’infecondità delle donne, per coorte.

4 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.

5 Modelli a Equazioni Strutturali
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. MODIFICARE TITOLO Modelli a Equazioni Strutturali

6 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.

7 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.

8 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: , ,

9 Specificazione del modello di infecondità
Ipotesi 1 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 socio-economico dell’individuo stesso. Effetto indiretto, mediato. Ipotesi 3 La propensione alla famiglia, influenzata direttamente dallo status socio-economico, e indirettamente dal livello culturale-economico 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. Labor force participation can be a consequence as well as a cause of childlessness: direction of the causality between socio-economic status and childlessness not univocally determined. Occupational situation during the mean age at first marriage for each birth cohort. Choices made at younger ages and their short-term consequences in terms of education and occupation are determinants of fertility choices. NTE 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.

10 Modello di infecondità: Risultati Attesi per Genere
Infecondità per livello di istruzione. Uomini (sx) e donne (dx)

11 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. VARIABILE LATENTE VARIABILI MANIFESTE LOADINGS SE CRITICAL RATIO RISORSE DELLA FAMIGLIA D’ORIGINE 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 8,633 0,532 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 -7,652 -0,754 -18,063 -0,605 0,048 -12,589 Madre (Occupata) 0,090 0,057 1,569 0,131 3,154 0,140 0,049 2,846 Aggiungerò una riga in cui inserirò il numero di osservazioni in ciascun campione e la percentuale di donne childless NUMERO DI OSSERVAZIONI 1715 1931 2063 % INFECONDITA’ 12,3% 12,5% 16%

12 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. VARIABILE LATENTE VARIABILI MANIFESTE LOADINGS SE CRITICAL RATIO STATUS SOCIO-ECONOMICO 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 16,674 Clerical support workers 0,218 0,084 2,591 0,070 0,043 1,619 0,037 0,049 0,753 Managers/Professionals 0,099 7,596 0,603 0,056 10,681 0,222 0,060 3,706 Technicians/Associate professionals 0,207 0,072 2,866 0,450 9,431 0,514 0,044 11,697 Artisans/skilled agricultural, forestry, fishery workers -0,170 0,045 -3,749 -0,692 0,042 -16,673 -0,503 -11,496 Stationary/mobile plant and machine operators -0,067 0,035 -1,935 -0,115 -4,099 -0,276 0,041 -6,651 Elementary occupation -0,243 0,040 -6,030 -0,005 0,033 -0,136 -0,095 0,029 -3,333 NUMBER OF OBSERVATIONS 1715 1931 2063 % CHILDLESS 12,3% 12,5% 16%

13 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. VARIABILE LATENTE VARIABILI MANIFESTE LOADINGS SE CRITICAL RATIO FAMILY LIFE PROPENSITY 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 Convissuto -0,166 0,081 -2,055 -0,344 0,059 -5,861 -0,227 -3,778 Convive -0,198 0,070 -2,838 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 -3,007 -0,165 0,078 -2,114 Nubile -0,688 0,088 -7,853 -0,782 0,050 -15,670 -0,776 -14,668 SENZA FIGLI -0,715 0,054 -13,160 -0,731 0,035 -20,993 -0,722 0,040 -17,948 NUMERO DI OSSERVAZIONI 1715 1931 2063 % INFECONDITA’ 12,3% 12,5% 16%

14 Risultati: Modello Strutturale
Risorse della famiglia d’origine  Status socio-economico Coorte di nascita Path coefficient SE t R² 0,468* 0,019 24,017 0,219 0,530* 0,020 27,457 0,281 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 -0,827* 0,012 -66,882 0,685 -0,810* 0,013 -60,559 0,655 -0,811* 0,014 -57,308 0,657 *p≤0.05

15 Infecondità maschile Il modello specificato per lo studio dell’infecondità femminile è in grado di cogliere e spiegare la struttura dell’infecondità maschile (uomini 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.

16 “The research leading to these results has received funding from the European Union's Seventh Framework Programme (FP7/ ) under grant agreement no for the research project FamiliesAndSocieties”

17 Partial Least Squares: Model Specification

18 Partial Least Squares: Estimation Method

19 Childlessness Model Specification
Low education mother High education mother Low education father High education father Working mother Clerical father Managerial position father Working-class father Family of origin Resources Family of origin dissolution No Siblings More than one sibling Cohabiting Cohabited Unmarried Married Couple dissolution Marriages number CHILDLESSNESS Family Life Propensity Low education High education Managers/Professionals Techicians/Associate professionals Artisans/Skilled agricultural workers Elementary employee Plant and machine operators Elementary self-employed Labor force participation can be a consequence as well as a cause of childlessness: direction of the causality between socio-economic status and childlessness not univocally determined. Occupational situation during the mean age at first marriage for each birth cohort. Choices made at younger ages and their short-term consequences in terms of education and occupation are determinants of fertility choices. NTE Socio-Economic Status