Filippo Oncini – PhD Student Sociologia e Ricerca Sociale, Università degli Studi di Trento.

Presentazione sul tema: "Filippo Oncini – PhD Student Sociologia e Ricerca Sociale, Università degli Studi di Trento."— Transcript della presentazione:

1 Filippo Oncini – PhD Student Sociologia e Ricerca Sociale, Università degli Studi di Trento

2 Sitting at the (Inequality) Table Classi sociali e consumo alimentare in Italia

3 Contributi sociologici: i classici ‘The Condition of the Working Class in England’ - Engels (1844) Booth (1886-1903), Rowntree (1908), Pember Reeves (1914) Bourdieu ‘La distinction’ (1984)

4 Literature review Generalmente, le ricerche mostrano che lo status socio-economico è ancora oggi determinante per indagare il consumo di alcuni alimenti (e.g. Darmon & Drwnoski, 2008); Rilevanza del tema: obesità (definita la “epidemia globale” dalla WHO); Verdura, frutta, cibi biologici, pesce, carni bianche, prodotti integrali: upper Ses Carne, junk food, fast food, pasta-pane-riso, legumi e patate: lower SeS Higher SeS = cibo più salutare, pochi grassi e pochi alimenti con contenuto chilocalorico elevato; Lower SeS = carne, grassi aggiunti, zuccheri

5 Quali problemi? Variabili socioeconomiche: spesso trattate in modo troppo vago (Lalluka et al., 2006; Braveman et al., 2003). Il consumo di cibo deve essere considerato come un insieme di pratiche (Warde, 2000). Molti dataset…ma informazioni tendenzialmente scarse. Quali variabili considerare? Status, classe, istruzione, reddito…

6 Dati e metodo Multiscopo: 2003-2012 (Lavoratori: 25-55; N=156,169, 64% del campione) Variabili che riguardano il cibo: porzioni alla settimana; trasformazione da ordinale a metrica per facilitarne l’interpretazione. Variabili di controllo: classe sociale (6 categorie), livello di istruzione (4 categorie), bmi, stato civile, età, regione, sesso VariablesOriginal Cat.Transformed Cat. Pane-pasta-riso, salumi, carne bianca, carne rossa, maiale, latte, formaggio, verdura in foglia, verdura in frutto, frutta, pesce, uova, snack, legumi, patate, dolci 1. Mai 2. Meno di una volta a settimana 3. Qualche volta alla settimana 4. Una volta al giorno 5. Più di una volta al giorno 1. 0 portions 2. 0.5 portions 3. 4 portions 4. 7 portions 5. 12 portions Soft Drinks 1. Mai 2. Solo stagionalmente 3. Più raramente 4. 1-2 bicchieri al giorno 5. Da mezzo a un litro al giorno 6. Più di un litro al giorno 1. 0 portions 2. 0.1 portions 3. 0.4 portions 4. 2.1 portions 5. 3.5 portions 6. 7 portions Table 1. Ordinal to metric transformation. Occasional missing s treated as 0.

7 Figure 5. Food consumption trends. 2003-2012.

8 Costruzione delle variabili dipendenti: PCA VariableCarni Frutta e verduraSquareDolci e JunkLatticiniBaseUniqueness Carni bianche 0.760.45 Carni rosse 0.820.37 Maiale 0.680.48 Verdure foglia 0.860.26 Verdura frutto 0.860.27 Frutta 0.60 Legumi 0.830.37 Uova 0.43 0.38 0.51 Patate 0.740.43 Snack 0.770.39 Dolci 0.710.47 Soft Drinks 0.610.63 Latte 0.820.37 Formaggio 0.710.41 Pasta-pane- riso 0.800.35 Salumi 0.480.52 Pesce -0.400.54 Table 5. PCA. Rotated factor loadings (promax). (Blanks represents loadings < 0.35).

9 Regressione OLS Meat Veg&Fru Snack&Sweets Square Dairy Essential Fish Controls 20050.01(0.05)0.15*(0.08)0.07*(0.04)0.05(0.04)0.03(0.05)-0.11**(0.04)0.03(0.02) 2006-0.08*(0.05)2.55***(0.08)0.17***(0.04)-0.10**(0.04)-0.15***(0.05)-0.17***(0.04)0.04**(0.02) 20070.08(0.05)0.21***(0.08)0.17***(0.04)-0.32***(0.04)-0.24***(0.05)-0.30***(0.04)0.06***(0.02) 20080.07(0.05)0.18**(0.08)0.20***(0.04)-0.22***(0.04)-0.23***(0.05)-0.31***(0.04)0.00(0.02) 20090.21***(0.05)-0.17**(0.08)0.32***(0.04)0.02(0.04)-0.28***(0.05)-0.32***(0.04)0.04*(0.02) 20100.18***(0.05)-0.00(0.08)0.39***(0.04)-0.07*(0.04)-0.20***(0.05)-0.43***(0.04)0.06***(0.02) 20110.13***(0.05)-0.05(0.08)0.42***(0.04)-0.09**(0.04)-0.33***(0.05)-0.49***(0.04)0.05***(0.02) 20120.10**(0.05)-0.21**(0.08)0.19***(0.04)-0.11**(0.04)-0.48***(0.05)-0.72***(0.04)-0.02(0.02) White Coll.0.04(0.04)0.04(0.06)0.09***(0.03)0.13***(0.03)0.12***(0.04)0.12***(0.03)-0.04**(0.02) Pet. Agri.0.60***(0.10)0.79***(0.16)-0.04(0.09)0.72***(0.09)0.87***(0.11)1.12***(0.08)-0.19***(0.04) Pet. Urban0.25***(0.05)0.06(0.08)0.25***(0.04)0.30***(0.04)0.05(0.05)0.32***(0.04)-0.01(0.02) W.C. Agri0.12(0.08)-0.16(0.13)0.08(0.07)0.80***(0.07)0.07(0.09)0.63***(0.07)-0.20***(0.03) W.C. Urban0.45***(0.04)-0.12*(0.07)0.47***(0.04)0.63***(0.04)0.21***(0.05)0.42***(0.04)-0.07***(0.02) Low. Sec.0.11**(0.05)0.40***(0.09)0.30***(0.05)-0.46***(0.05)0.42***(0.06)0.08(0.05)0.06***(0.02) Upper Sec.-0.05(0.06)0.83***(0.10)0.19***(0.05)-0.61***(0.05)0.43***(0.06)-0.05(0.05)0.19***(0.03) Tert. or high.-0.45***(0.06)1.53***(0.11)-0.09(0.06)-0.82***(0.06)0.54***(0.07)-0.17***(0.06)0.26***(0.03) Married0.45***(0.03)0.36***(0.05)-0.17***(0.03)0.26***(0.03)0.29***(0.03)0.34***(0.03)0.05***(0.01) Div. or widow.0.14***(0.05)-0.33***(0.08)-0.09**(0.04)0.18***(0.04)0.16***(0.05)-0.27***(0.04)0.03(0.02) Centre1.14***(0.03)0.21***(0.05)-0.49***(0.03)0.64***(0.03)-0.12***(0.04)0.20***(0.03)0.43***(0.01) South0.55***(0.03)-1.09***(0.04)-0.50***(0.02)1.42***(0.02)-0.55***(0.03)0.07***(0.02)0.52***(0.01) Normal 18.5-240.30***(0.06)0.19**(0.10)-0.35***(0.05)-0.02(0.05)0.24***(0.06)-0.14***(0.05)-0.02(0.03) Overweight 25-300.55***(0.06)0.11(0.10)-0.44***(0.05)-0.04(0.06) 0.13*(0.07)-0.15***(0.05)-0.02(0.03) Obese 31-1.00***(0.07)0.12(0.12)-0.34***(0.06)-0.06(0.06) -0.02(0.08)-0.03(0.06)-0.03(0.03) 35-44-0.56***(0.03)0.78***(0.05)-0.88***(0.03)-0.04(0.03)-0.20***(0.03)-0.27***(0.03)0.08***(0.01) 45-55-0.87***(0.03)1.72***(0.06)-1.58***(0.03)-0.02(0.03)-0.48***(0.04)-0.33***(0.03)0.13***(0.01) Female-0.66***(0.03)2.16***(0.04)-0.40***(0.02)-0.16***(0.02)0.87***(0.03)-1.15***(0.02)0.01(0.01) Constant8.70***(0.09)16.82***(0.16)5.74***(0.08)7.46***(0.08)8.70***(0.11)12.05***(0.08)2.15***(0.04) Observations156,169 R-squared0.03 0.05 0.04 0.01 0.03 0.02

10 Risultati: classe e istruzione Effetto classe sociale ≠ istruzione; Tendenzialmente c’è coerenza con i risultati trovati in altri paesi; Effetto classe rimarrebbe al netto del reddito o dello status? Ambiente rurale vs ambiente urbano?

11 Carne Frutta e verdura Fig. 1 Effetto Istruzione su CarneFig. 2 Effetto Istruzione su Frutta e Verdura Fig. 3 Effetto classe sociale su CarneFig. 4 Effetto classe sociale su Frutta e verdura

12 SquareBase Fig. 5 Effetto Istruzione su SquareFig. 6 Effetto Istruzione su Base Fig. 7. Effetto Classe sociale su Square Fig. 8. Effetto Classe sociale su Base

13 Pesce Dolci e junk Education Fig. 9 Effetto Istruzione su Pesce Fig. 10 Effetto Istruzione su Dolci e Junk Fig. 11 Effetto Classe sociale su PesceFig. 11 Effetto Classe sociale su Dolci e Junk

14 E la spesa? Bisognerebbe considerare anche la spesa, non solo la quantità; Prezzo della carne: dipende da molti fattori (origine, taglio, etc.) E’ possibile ottenere una panoramica più dettagliata confrontando l’indagine Multiscopo con quella sui Consumi delle famiglie (2009); Dati e metodi: spesa mensile pro capite; adulti lavoratori 25- 55 (N=9,619 - 42%). Confronto tra regressioni OLS: Bourgeoisie vs Working Class

15 Multiscopo vs Consumi delle famiglie (2009) Variables MultiscopoConsumi Freq.% % Social Class Bourgeoisie2,81116.51,65217.2 White Collar5,44632.03,15332.8 Agri. Pet-Bourg.2801.71141.2 Urban Pet-Bourg.2,18912.91,11611.6 Agri. Work. Class4622.71851.9 Urb. Work. Class5,82334.23,39935.3 Education Primary or none8004.74024.2 Lower secondary7,21742.44,24944.2 Upper secondary6,21536.53,51836.6 Tertiary or higher2,77916.31,45015.1 Marital Status Single5,09630.01,91419.9 Married10,25260.36,65769.2 Divorced/Widowed1,6639.81,04810.9 Region North7,89946.44,55747.4 Centre3,16018.61,66817.3 South and Island5,95235.03,39435.3 Age 24-344,65127.31,46315.2 35-446,40837.73,83039.8 45-555,95235.04,32645.0 Gender Male9,03653.17,42977.2 Female7,97546.92,19022.8 Total 17,011100.09,619100 Table 8. Independent variables. Multiscopo 2009 and Indagine sui consumi delle famiglie 2009.

16 1. Spesa e quantità differiscono

17 2. Solo una dimensione differisce

18 Discussione (1) Taste of luxury and taste of necessity? (Bourdieu, 1983); Brand of luxury and of necessity? e.g. cibo biologico in UK (Wier et al., 2008) Possibile spiegazione: Hard Discount: 0.7 to 1.2 incremento nei multinomial log-odds per la working class (Dove compri di solito pane, pasta, carne, verdura, pesce etc.?) Negozi tradizionali e mercato: -0.2 punti per la working class

19 Discussione (2) Pattern culturali di disuguaglianze sono ancora radicati nello status socio- economico; necessario capire meglio quali dimensioni siano più importanti; Necessarie variabili più dettagliate, sia nelle variabili dipendenti che in quelle indipendenti; considerare «l’intreccio» tra le pratiche alimentari: 1. Quantità e spesa nello stesso dataset; 2. Condimenti, tipi di cottura; 3. Food-styles (etnico, fast-food, vegano, macrobiotico…); 4. Trasmissione del gusto: ‘indelible mark of infant learning’ [Bourdieu, p.76]); 5. Mangiar fuori (Warde, 2000).

20 Grazie !

21 Bibliografia Bourdieu, (1983). La distinzione. Critica sociale del gusto. Il Mulino. Braveman PA, Cubbin C, Egerter S, Chideya S, Marchi KS, Metzler M et al. (2005). Socioeconomic status in health research: one size does not fit all. Journal of American Medical Association 294, 2879–2888. Darmon, N., & Drewnowski, A. (2008). Does social class predict diet quality? The American journal of clinical nutrition, 87(5), 1107-1117. Lallukka, T., Laaksonen, M., Rahkonen, O., Roos, E., & Lahelma, E. (2006). Multiple socio-economic circumstances and healthy food habits. European journal of clinical nutrition, 61(6), 701-710. Warde, A., & Martens, L. (2000). Eating out: Social differentiation, consumption and pleasure. Cambridge University Press. Warde, A. (2004). La normalità del mangiar fuori. Rassegna italiana di sociologia, 45(4), 493-518. World Health Organization. (2000). Obesity: preventing and managing the global epidemic (No. 894). Wier, M., O’Doherty Jensen, K., Andersen, L. M., & Millock, K. (2008). The character of demand in mature organic food markets: Great Britain and Denmark compared. Food Policy, 33(5), 406-421.