La riproduzione intergenerazionale delle diseguaglianze

Transcript

La riproduzione intergenerazionale delle diseguaglianze in Italia:
istruzione, occupazione e retribuzioni
Michele Raitano
(Sapienza Università di Roma)
Abstract
Facendo uso delle informazioni rilevate nell’indagine ISFOL PLUS del 2006, nell’articolo si indaga
il processo di trasmissione intergenerazionale delle diseguaglianze in Italia, considerando
l’occupazione dei genitori come variabile proxy del background familiare. Dopo aver osservato il
grado di associazione delle occupazioni svolte da genitori e figli, il meccanismo di riproduzione
intergenerazionale delle diseguaglianze viene valutato osservando il legame fra risultati dei figli e
caratteristiche dei genitori in due stadi successivi, relativi, il primo, all’accesso a posizioni
diversamente vantaggiose in termini di titolo di studio ed occupazione , il secondo, alla presenza di
ulteriori differenziali retributivi anche a parità di esiti raggiunti nel primo stadio. Si valuta inoltre in
quale misura tale eventuale differenziale possa essere associato allo svolgimento da parte del figlio
della stessa mansione del genitore o sia connesso alle modalità di ricerca del posto di lavoro.
1. Introduzione
Gli studi sulla mobilità sociale intergenerazionale indagano il legame fra le opportunità degli
individui - in termini di reddito, istruzione, occupazioni e, più in generale, condizioni di vita - e le
caratteristiche dell’ambiente socio-familiare di origine, valutando quindi, da diverse prospettive, in
quale misura le diseguaglianze socio-economiche persistano nel passaggio delle generazioni.
In generale, un incremento della mobilità, ovvero un allentamento del legame fra posizioni di
genitori e figli, viene considerato auspicabile sia sotto il profilo dell’efficienza, sia sotto quello
dell’equità. Dal primo punto di vista si nota come un basso livello di mobilità possa limitare il
grado di “competizione” del sistema economico, generando effetti dannosi sulla crescita; qualora
infatti le posizioni sociali fossero in qualche modo predefinite, si affievolirebbero gli incentivi
all’investimento in capitale umano (inteso in senso lato) da parte sia dei più che dei meno abbienti e
si osserverebbero “sprechi” nell’allocazione delle risorse, ovvero nelle destinazioni raggiunte da
individui potenzialmente (o effettivamente) dotati, ma privi di occasioni di ascesa sociale. Dal
secondo punto di vista il concetto di mobilità sociale appare strettamente legato a quello di
eguaglianza di opportunità che, pur nella molteplicità di accezioni (Roemer 2005), riguarda la
1
possibilità di raggiungere determinate posizioni sociali indipendentemente dal background di
provenienza ed in funzione unicamente dei “meriti” individuali1.
Il trasferimento dei vantaggi fra generazioni successive può essere valutato attraverso molteplici
dimensioni, tra cui le principali solitamente considerate sono i livelli di istruzione, il tipo di
occupazione e il reddito familiare o da lavoro2. Il processo attraverso cui si determinano tali
vantaggi è comunque molto complesso e si snoda in diverse fasi della vita degli individui e tramite
numerosi canali, che operano spesso in interazione (Meade 1973, Franzini e Raitano 2010). Fra tali
canali vanno ricordati: quello economico, relativo all’impatto diretto che reddito e ricchezza
familiare hanno sulle scelte di istruzione e sulle opportunità occupazionali dei figli; quello
culturale/familiare, connesso al modo in cui l’ambiente familiare condiziona attitudini e preferenze
dei figli; quello sociale, relativo a come abilità, preferenze e opportunità di scelta degli individui
siano influenzate dal social network a cui essi appartengono3. A conferma dell’immagine di un
processo complesso con molti snodi, i cui esiti condizionano significativamente quelli successivi, la
riproduzione intergenerazionale delle diseguaglianze viene interpretata dagli studiosi più attenti
come un processo cumulativo in cui vantaggi, anche piccoli, lungo ogni dimensione ed in ogni
snodo possono sommarsi fino a generare una struttura di ampi privilegi legati all’origine (Meade
1973, Di Prete e Eirich 2006, Jenkins e Siedler 2007).
Gli studi sulla mobilità sociale si sono finora sviluppati secondo due approcci principali, uno
sociologico ed uno economico. Il primo identifica la posizione raggiunta in base alla classe sociale
di appartenenza – a sua volta ricondotta al tipo di occupazione svolta – ed indaga quanto siano
simili gli status occupazionali di individui appartenenti a generazioni familiari successive. Il
secondo definisce la posizione sociale mediante indicatori di reddito e si concentra prevalentemente
sulla misura della trasmissione delle diseguaglianze economiche fra genitori e figli.
Indipendentemente dalla metodologia di analisi seguita, la letteratura conferma il forte
condizionamento che la famiglia di origine esercita sulle chances individuali in tutte le moderne
società, ma al contempo mostra come il grado di associazione fra prospettive dei figli e background
1
Il legame fra i concetti di mobilità sociale ed eguaglianza di opportunità è in realtà ben più complesso e sfaccettato di
quanto possa apparire a prima vista (Roemer 2004 e 2005; Jencks e Tach 2006).
2
Altre dimensioni del vantaggio intergenerazionale (che comportano poi esiti più favorevoli anche in termini di
istruzione, occupazione e redditi) si osservano con riguardo al peso alla nascita, ai rischi di mortalità infantile, al
carattere e ai comportamenti individuali e allo stato di salute (Mayer 2002). Si osserva inoltre come le stesse abilità
cognitive dei quindicenni, valutate mediante i risultati dei test PISA predisposti dall’OCSE, siano strettamente associate
alle caratteristiche del background (Fuchs e Woessmann 2004).
3
Nonostante sia talvolta richiamato, soprattutto nella letteratura economica, come un meccanismo attraverso cui
potrebbe realizzarsi il trasferimento intergenerazionale delle diseguaglianze (si pensi al dibattito fra nature e nurture,
Bjorklund et al. 2005), nel presente lavoro non si considera il cosiddetto canale genetico, ovvero il trasferimento
ereditario di abilità cognitive. Infatti, come ricorda Ballarino (2007), “le spiegazioni basate sull'ereditarietà genetica
dell'intelligenza non hanno mai superato la prova della verifica empirica; non è certa neppure l'esistenza di qualcosa
come l'intelligenza, per non dirne la misurabilità, e anche le misurazioni più accurate del quoziente intellettivo mostrano
che esso può spiegare solo una piccola parte della variazione del successo scolastico”.
2
di origine vari significativamente nei diversi paesi e sia solitamente più basso in quelli del Nord
Europa e più elevato (oltre che in quelli in via di sviluppo) nel Regno Unito e negli Stati Uniti4.
In comparazione internazionale l’Italia appare come uno dei paesi occidentali “meno mobili”,
ovvero uno di quelli in cui è più forte la trasmissione dei vantaggi socio-economici fra generazioni
successive. E questa rappresentazione della società italiana emerge sia qualora la mobilità venga
osservata attraverso le classi occupazionali (Pisati e Schizzerotto 2004), sia allorché venga
esaminata tramite la somiglianza dei titoli di studio di genitori e figli (Hertz et al. 2007, Gabriele e
Raitano 2008), sia nel caso in cui ci si concentri sul calcolo della correlazione intergenerazionale
dei redditi (Piraino 2007, Mocetti 2007) o si valuti il legame fra retribuzioni e status socioeconomico di provenienza (Franzini e Raitano 2009, Raitano e Vona 2010).
Nel presente lavoro, facendo uso delle molteplici informazioni retrospettive sulla famiglia di
origine rilevate nell’indagine ISFOL PLUS del 2006, si intende indagare ulteriormente il processo
di trasmissione intergenerazionale nel nostro Paese, concentrandoci, come variabile proxy del
background familiare, sull’occupazione dei genitori. Non ci limiteremo però a misurare il grado di
associazione intergenerazionale delle professioni svolte5, ma cercheremo di indagare in quale
misura le stesse prospettive salariali dei figli, anche qualora mediate dal titolo di studio conseguito e
da altre variabili “intervenienti”, siano legate allo status occupazionale dei genitori.
Il meccanismo di riproduzione intergenerazionale delle diseguaglianze verrà dunque valutato in
due stadi successivi: nel primo si studia l’accesso a posizioni diversamente vantaggiose, in termini
di titolo di studio e qualifica occupazionale; nel secondo si analizza se, ed in quale misura, a parità
di esito raggiunto nel primo stadio, i livelli salariali siano connessi al background familiare e
contribuiscano, dunque, ad amplificare la trasmissione intergenerazionale delle diseguaglianze
manifestatasi nel primo stadio.
Nello specifico, dopo aver descritto le caratteristiche del dataset utilizzato ed aver mostrato le
matrici intergenerazionali di mobilità occupazionale (paragrafo 2), nel terzo paragrafo si valuterà,
mediante analisi econometriche multivariate, l’associazione fra professione dei genitori ed esiti
formativi ed occupazionali dei figli. Successivamente le prospettive individuali verranno
identificate con i redditi annui da lavoro (dipendente ed autonomo) e si verificherà se emergono
differenziali salariali fra individui con diversa origine (paragrafo 4). Infine (paragrafo 5) si
approfondirà lo studio del legame fra background e livelli retributivi, valutando in quale misura tale
4
Si vedano, fra gli altri, Breen (2004), Solon (2002), Corak (2006), d’Addio (2007), Andrews e Leigh (2009), Jantti et
al. (2006).
5
I gruppi occupazionali di appartenenza di figli e genitori vanno dunque intesi da due prospettive associate, ma distinte:
quelli dei primi vanno considerati come un fondamentale esito attraverso cui valutare il processo di riproduzione delle
diseguaglianze; quelli dei secondi come una variabile cruciale che racchiude una serie di aspetti - reddito familiare,
preferenze e stili di vita del nucleo di origine, network sociale di riferimento - che possono condizionare le opportunità
della prole.
3
eventuale legame possa essere associato allo svolgimento da parte del figlio della stessa mansione
dei genitori e/o sia connesso all’azione delle reti informali nella ricerca del posto di lavoro. Il sesto
paragrafo conclude riassumendo le principali evidenze rilevate nell’analisi.
2. La mobilità occupazionale
La letteratura sulla mobilità sociale, specialmente quella sociologica, enfatizza le diverse
implicazioni in termini di reddito, prestigio e potere derivanti dallo status occupazionale e,
generalmente, valuta la persistenza intergenerazionale mediante le matrici di transizione delle
occupazioni dei genitori (solitamente dei padri) e dei figli (Ballarino e Cobalti 2003, Hout 1983).
Tuttavia, l’individuazione delle caratteristiche delle occupazioni svolte e, conseguentemente, la
relativa classificazione non sono operazioni banali, né unanimemente condivise dagli studiosi.
Soprattutto nei lavori finalizzati a comparazioni internazionali (Breen 2004), ci si basa di solito
sull’impostazione di Erikson e Goldthorpe (1992 e 2002), i quali identificano sette gruppi
occupazionali rappresentativi di diverse classi sociali. Questa classificazione è stata però, di recente,
aspramente criticata (McIntosh e Munk 2009). Altri autori, anziché identificare dei gruppi
professionali, hanno proposto misure quantitative della struttura occupazionale, basate su indici
sintetici calcolati assegnando ad ogni specifica attività lavorativa un valore crescente in funzione
del prestigio ad essa associata (Duncan 1961, Ganzeboom e Treiman 1996).
Nel presente lavoro non si intende inferire dalla distribuzione delle occupazioni una qualche
indicazione teorica della stratificazione per classi della società, ma si segue un approccio più
pragmatico, in base al quale le professioni vengono identificate tramite gruppi costruiti a partire dai
9 macro-gruppi della classificazione ISCO-88 proposta dall’ILO (1990)6, attraverso cui
nell’indagine ISFOL-PLUS sono codificate le occupazioni di genitori e figli.
Nello specifico, incrociando le informazioni sul gruppo professionale e sul tipo di rapporto di
lavoro – autonomo o dipendente – sono stati costruiti per genitori e figli 5 gruppi occupazionali: i)
dirigenti e professionisti (dipendenti appartenenti ai primi 2 gruppi ISCO e autonomi del secondo
gruppo, ad esempio avvocati e medici che svolgono la libera professione); ii) imprenditori
(autonomi del primo gruppo ISCO); iii) white-collars (dipendenti che lavorano come impiegati o
insegnanti di scuola o svolgono professioni tecniche); iv) artigiani e commercianti (autonomi del
quinto e del settimo gruppo ISCO); v) blue-collars (operai e lavoratori non qualificati)7. Come
6
I 9 macro-gruppi della ISCO-88 sono i seguenti: dirigenti e imprenditori; professioni intellettuali, scientifiche e ad
elevata specializzazione; professioni tecniche; impiegati; addetti al commercio e ai servizi per la famiglia; lavoratori
specializzati nell’agricoltura; artigiani e operai specializzati; operai non specializzati; professioni non qualificate.
7
In alcune elaborazioni del presente lavoro le occupazioni sono ulteriormente raggruppate in 3 sole categorie: manager
(dirigenti, professionisti e imprenditori), white-collars (impiegati, artigiani e commercianti) e blue-collars.
4
variabile di background, anziché riferirci, come in molti studi, al lavoro del solo padre, si considera
l’occupazione maggiormente qualificata svolta dai genitori.
Tab. 1: Matrice di mobilità assoluta dei gruppi occupazionali di genitori e figli (percentuali di riga).
Occupati della fascia d’età 35-49.
Dirig/prof.
Imprenditori
White-collars
Artig./Comm.
Blue-collars
Distrib. figli
Dirig./profess.
Imprenditori
White-collars
Artig./Comm.
Blue-collars
Distrib. dei figli
Totale occupati
Dirigenti/Prof. Impren. White-collars Artig./Comm.
36,1
5,1
48,4
7,4
10,5
15,9
38,4
24,6
15,6
4,3
58,7
8,7
8,6
5,5
46,5
18,2
4,9
3,1
41,3
9,2
9,7
4,6
46,4
11,5
Dirig/Prof.
42,7
10,0
15,2
6,9
5,6
9,7
Impren.
8,1
23,8
6,8
4,2
3,4
5,6
Uomini
White-collars
36,7
20,0
51,6
38,5
34,3
38,3
Blue-collars
3,1
10,5
12,8
21,2
41,6
27,9
Distrib. padri
4,1
5,8
23,3
17,6
49,2
100,0
Artig./Comm.
7,6
32,9
11,8
26,7
11,0
14,9
Blue-collars
5,1
13,4
14,6
23,8
45,7
31,5
Distrib. padri
3,8
5,1
23,1
17,3
50,7
100,0
Artig./Comm.
Blue-collars
0,7
7,3
10,0
17,5
34,9
22,5
Distrib. padri
Donne
Dirig./profess.
Imprenditori
White-collars
Artig./Comm.
Blue-collars
Distrib. dei figli
Dirig/Prof.
Impren.
28,2
11,1
16,2
11,1
3,7
9,6
1,4
7,0
0,8
7,3
2,5
3,2
White-collars
62,7
59,3
68,9
58,1
52,6
58,4
7,1
15,3
4,2
6,1
6,3
6,4
4,7
6,7
23,7
17,9
47,0
100,0
Fonte: elaborazioni su dati ISFOL-PLUS (2006)
Gli studi sulla persistenza dei redditi fra genitori e figli evidenziano come le stime della
correlazione intergenerazionale non siano robuste rispetto all’età in cui si osservano i figli (Haider e
Solon 2006). Qualora si prendano in considerazione individui appartenenti a classi di età troppo
giovani, in cui la transitorietà dei livelli di reddito (e della stessa occupazione svolta) è elevata, si
tende infatti a sottostimare la misura della trasmissione intergenerazionale. In letteratura (Corak
2006, Solon 2002) si suggerisce allora che, nell’impossibilità di osservare le dinamiche individuali
attraverso lunghe serie di dati panel, i “figli” vadano considerati ad età centrali della loro carriera,
ovvero intorno ai 40 anni, un’età in cui la transitorietà dei redditi è generalmente minore e si può
assumere che la gran parte degli elementi sottostanti i diversi canali di trasmissione delle
diseguaglianze abbiano già esercitato la gran parte dei loro effetti. Pertanto, nel presente lavoro ci si
5
focalizza sugli occupati di età compresa fra i 35 ed i 49 anni rilevati nell’indagine ISFOL-PLUS del
2006 (in totale 4.303 osservazioni, di cui 3.302 relative a lavoratori dipendenti).
La matrice di mobilità assoluta dei gruppi occupazionali – che fornisce, per riga, le frequenze
campionarie concernenti il raggiungimento di un determinato esito occupazionale, condizionate
all’occupazione dei genitori – segnala un’elevata persistenza intergenerazionale (tabella 1). In
particolare, la quota di figli che si situa nello stesso gruppo dei genitori risulta elevata, soprattutto
fra gli uomini e per chi discende da dirigenti/professionisti, white-collars e blue-collars8. Tuttavia,
la numerosità di ogni cella delle tavole di mobilità assoluta è influenzata dall’evoluzione della
struttura dell’occupazione al passare delle generazioni; la matrice risente, in altri termini, del fatto
che nel corso degli anni si modifica la distribuzione marginale delle occupazioni (ad esempio, fra
genitori e figli mutano sostanzialmente le quote di impiegati ed operai).
Per verificare – al netto dei cambiamenti della struttura occupazionale – le probabilità relative di
pervenire ad una certa destinazione, piuttosto che ad un’altra, sperimentate da soggetti provenienti
da diverso background, si mostra allora la tavola di mobilità relativa (tabella 2), nella quale si
indicano gli odds ratios generalizzati, ovvero i rapporti fra tali probabilità relative. Nello specifico,
ogni cella della matrice indica il coefficiente concorrenziale medio, ovvero il vantaggio
(svantaggio) medio della classe di origine rispetto a tutte le altre origini, ai fini del raggiungimento
della classe di destinazione corrispondente. Quando tale coefficiente – che viene calcolato come
media geometrica di tutti i possibili rapporti di probabilità di ogni determinata cella9 - assume un
valore maggiore dell’unità, si segnala la presenza di un vantaggio relativo della classe di origine
considerata sulle altre relativamente alla destinazione della cella, altrimenti si osserva uno
svantaggio relativo (dalla tabella 2 si desume, ad esempio, che la probabilità di fare l’imprenditore
piuttosto che un qualsiasi altro lavoro è di 3,4 volte superiore per i figli degli imprenditori, rispetto
a quella dei discendenti dei lavoratori degli altri gruppi).
Per l’Italia l’osservazione della tavola di mobilità relativa amplifica l’immagine di persistenza
occupazionale già suggerita dalla matrice di mobilità assoluta10. I valori collocati sulla diagonale
principale sono infatti sempre superiori all’unità – e per gli uomini anche di molto (ma per le donne
è molto più forte la persistenza come blue-collars) –, a evidenza di quanto sia forte la tendenza a
restare nella classe dei genitori, soprattutto per chi proviene dai due gruppi professionali estremi.
8
Tale risultato è in linea con quello di De Paola et al. (2008), che osservano la somiglianza dell’occupazione di padri e
figli sulla base delle 16 categorie professionali rilevate dall’Indagine sui redditi e la ricchezza delle famiglie italiane
condotta nel 2004 dalla Banca d’Italia.
9
Per dettagli sulla metodologia di calcolo degli odds ratios si vedano Ballarino e Cobalti (2003) e Checchi e Dardanoni
(2002).
10
Risultati analoghi sono rilevati in ISTAT (2006) e da Gabriele e Kostoris (2007).
6
Tab. 2: Matrice di mobilità relativa dei gruppi occupazionali di genitori e figli (odds ratios).
Occupati della fascia d’età 35-49.
Dirigenti/profess.
Imprenditori
White-collars
Artigiani e commercianti
Blue-collars
Dirig/Prof.
7,33
0,56
1,56
0,50
0,31
Dirigenti/profess.
Imprenditori
White-collars
Blue-collars
Dirig/Prof.
8,26
0,54
1,35
0,43
0,39
Dirigenti/profess.
Imprenditori
White-collars
Blue-collars
Dirig/Prof.
7,86
0,57
2,32
0,58
0,17
Totale occupati
Impren. White-collars
1,11
1,42
3,41
0,51
0,67
1,51
0,80
0,86
0,49
1,06
Uomini
1,38
1,24
4,72
0,30
0,86
1,74
0,44
1,20
0,40
1,27
Donne
0,70
2,08
2,70
0,60
0,21
1,71
2,91
0,58
0,88
0,81
Artig./Comm.
0,61
2,06
0,62
1,59
0,81
Blue-collars
0,14
0,49
1,02
1,82
7,74
Artig./Comm.
0,37
2,37
0,62
2,40
0,76
Blue-collars
0,19
0,54
0,80
1,85
6,57
Artig./Comm.
1,97
2,04
0,61
0,49
0,83
Blue-collars
0,04
0,54
1,99
2,10
10,09
La riproduzione intergenerazionale della struttura occupazionale può d’altronde derivare da
numerosi fattori, in primis dal titolo di studio conseguito dai figli, che può dipendere a sua volta dal
background di origine e determina poi le opportunità occupazionali future. Si passa pertanto ad
esaminare, mediante analisi econometriche che controllino per numerose caratteristiche individuali,
l’associazione fra esiti individuali e background occupazionale dei genitori.
3. Le determinanti di istruzione e occupazione
L’istruzione è generalmente ritenuta lo strumento più efficace per garantire la mobilità sociale e
ridurre la persistenza intergenerazionale delle diseguaglianze nei redditi e negli status socioeconomici. Dal momento che, in media, un maggior numero di anni di studio è associato ad un
maggior salario e ad una mansione lavorativa più qualificata, si ritiene infatti che l’ampliamento
delle possibilità di istruzione possa consentire agli individui di scindere le proprie prospettive da
quelle della famiglia di provenienza. In realtà, nonostante l’offerta di istruzione pubblica gratuita
almeno fino al raggiungimento dell’obbligo scolastico (generalizzata perlomeno nei paesi più
sviluppati), si osserva ovunque una correlazione positiva (e spesso elevata) nei livelli di istruzione
di genitori e figli (Hertz et al. 2007, Gabriele e Raitano 2008).
7
Per l’Italia si stima l’impatto del background familiare sul titolo di studio dei figli mediante un
modello ordered probit (tabella 3)11. Il contesto di provenienza viene considerato attraverso 4
variabili: due relative alla composizione familiare durante l’adolescenza (il numero di fratelli e
sorelle ed una dummy con valore unitario se si viveva con ambedue i genitori), una relativa al
“capitale culturale” (il titolo di studio più elevato di padre o madre) ed una relativa al background
occupazionale, che può essere inteso (oltre che come “capitale relazionale” e, al pari del titolo di
studio, come proxy di motivazioni e preferenze della famiglia) come una proxy del reddito familiare
(a parità del livello di istruzione familiare) e segnalare, quindi, in quale misura i vincoli di liquidità
possano condizionare le opportunità formative dei figli.
Tab. 3: Regressione ordered probit del livello di istruzione dei figli.
Donna
Età
Immigrato
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Presenza entrambi genitori
Numero di fratelli
Genitore laureato
Genitore diplomato
Genitore dirigente/professionista
Genitore imprenditore
Genitore white-collar
Genitore artigiano/commerciante
Numero di osservazioni
LR χ2(14)
Prob. > χ2
Pseudo R2
Coefficiente
0,1798
-0,0074
0,0769
-0,3633
-0,1826
0,0154
0,2393
-0,1699
1,2286
0,4889
0,9955
0,5468
0,7264
0,3004
4.303
1.469,6
0,000
0,1427
Errore Standard
0,0350
0,0040
0,2175
0,0456
0,0496
0,0506
0,0607
0,0111
0,0936
0,0576
0,1057
0,0761
0,0503
0,0476
z
5,13
-1,84
0,35
-7,97
-3,68
0,30
3,94
-15,24
13,13
8,49
9,41
7,18
14,44
6,31
P value
0,000
0,066
0,724
0,000
0,000
0,761
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
0,000
La modalità omessa per l’area territoriale è “Sud e Isole”, per il titolo di studio dei genitori è “genitori con al più un
diploma secondario inferiore”, per l’occupazione dei genitori è “genitore blue-collar”. Fonte: elaborazioni su dati
ISFOL-PLUS (2006)
La regressione ordered probit evidenzia, in misura statisticamente sempre significativa al livello
di probabilità del 99,9%, l’associazione fra istruzione dei figli ed origine familiare12. In linea con
l’evidenza empirica (riportata in d’Addio 2007), si osserva come la presenza di ambedue i genitori
incrementi la possibilità di prosecuzione degli studi, mentre il numero di fratelli, riducendo le
risorse, monetarie e non, a disposizione dei figli, le riduca. Come già rilevato in molti altri studi
11
Il titolo di studio viene considerato crescente secondo una variabile a 5 modalità: al più titolo primario, secondario
inferiore, secondario superiore, laurea e titolo post-laurea (master e dottorati).
12
Dal momento che è spesso empiricamente difficile inferire nessi di causalità profondi – anche a causa dell’esistenza
di variabili non osservabili che potrebbero influenzare contemporaneamente le variabili di background e gli esiti
raggiunti dai figli (e i salari percepiti), così generando problemi di endogeneità – nel presente lavoro il legame fra
origini dei genitori ed esiti figli viene generalmente indicato attraverso il più lasco concetto di correlazione.
8
sull’Italia13, l’istruzione dei figli cresce col titolo di studio dei genitori. A parità di questo,
l’istruzione dei figli è maggiore per chi discende da genitori ad alto status occupazionale14, anche a
causa, presumibilmente, del ruolo svolto da reddito e ricchezza nel compensare eventuali vincoli di
liquidità che, in presenza di mercati dei capitali imperfetti, insorgono nel finanziamento
dell’investimento in capitale umano (sia costi diretti dell’istruzione, sia costi opportunità dei
mancati salari durante il periodo di studio)15.
Il legame fra istruzione dei figli e background “culturale” ed occupazionale potrebbe indurre a
ritenere che la riproduzione intergenerazionale della struttura occupazionale rilevata nel paragrafo
precedente e, dunque, la più elevata probabilità di accesso alle professioni più qualificate e
remunerative per chi proviene da un contesto migliore siano imputabili esclusivamente ai
meccanismi sottostanti il processo formativo. In altri termini, la scarsa mobilità occupazionale
potrebbe discendere unicamente dal fatto che i figli di genitori appartenenti a gruppi occupazionali
meno qualificati, per l’effetto congiunto dei vincoli “culturali” e reddituali richiamati in precedenza,
tenderebbero a conseguire titoli di studio inferiori e, quindi, raggiungerebbero occupazioni meno
qualificate. L’occupazione dei genitori non eserciterebbe in tal caso un effetto specifico su quella
dei figli ed il legame intergenerazionale nei gruppi professionali sarebbe interamente mediato dal
percorso di istruzione individuale.
Per verificare la validità di tale assunzione si è condotta una serie di regressioni logit in cui si è
stimata la probabilità di appartenere a ciascuno dei cinque macro-gruppi occupazionali identificati
in precedenza16, controllando per alcune esplicative relative alle caratteristiche individuali ed al
background occupazionale dei genitori (tabella 4). Al fine di osservare l’impatto della mediazione
dell’istruzione, le stime sono state condotte prima escludendo e poi includendo fra le variabili di
controllo il titolo di studio del figlio.
Nel modello senza titoli di studio, la probabilità di essere dirigenti o professionisti è
significativamente maggiore per i figli di genitori dello stesso gruppo ed inferiore per i discendenti
di blue-collars e autonomi a media qualifica (artigiani e commercianti). Considerata la mediazione
13
Si vedano, tra gli altri, Checchi et al. (2006), Checchi e Flabbi (2006) e Gabriele e Raitano (2007), i quali,
evidenziano come il livello di istruzione dei genitori condizioni le prospettive dei figli in ogni snodo del percorso
formativo (prosecuzione oltre l’obbligo, scelta del tipo di secondaria superiore, ottenimento del diploma, iscrizione
all’università e conseguimento successivo della laurea).
14
Il coefficiente relativo ai figli dei white-collars è maggiore di quello degli imprenditori, fra i quali, d’altronde,
possono esserci individui con livelli di reddito e prestigio sociale molto eterogenei.
15
Fino agli anni più recenti la letteratura economica identificava i vincoli di reddito e di liquidità nelle scelte di
investimento in capitale umano come il principale (se non unico) canale di trasmissione intergenerazionale delle
diseguaglianze (Becker, Tomes, 1979 e 1986). La letteratura più recente enfatizza invece maggiormente come la
riproduzione delle diseguaglianze intergenerazionali possa dipendere da una molteplicità di fattori; si vedano i lavori
contenuti in Bowles et al. (2005), Corak (2004) e Morgan et al. (2006).
16
La dipendente di ogni regressione è quindi una variabile binaria che assume valore “1” quando l’individuo appartiene
al gruppo occupazionale in questione (“0” altrimenti).
9
dell’istruzione, scompare invece lo svantaggio relativo di chi proviene dai due gruppi meno
qualificati, mentre rimane significativa la maggiore probabilità relativa di raggiungere una
professione molto qualificata per i figli di genitori con analoga professione. La specificità delle
attività imprenditoriali, in cui la somiglianza intergenerazionale sembra legata più alla trasmissione
del capitale fisico che alla mediazione del titolo di studio, è confermata dalla logit sulla probabilità
di lavorare come imprenditori, in cui, in ambedue i modelli stimati (con e senza dummies
sull’istruzione), l’unica origine che esercita un’influenza (positiva) sull’esito è proprio l’essere figli
di imprenditori. Un meccanismo simile si osserva anche per quanto concerne l’esito “artigiano o
commerciante” che, in ambedue i modelli stimati, è associato in misura significativa solamente allo
status di lavoratore autonomo dei genitori. Riguardo ai restanti esiti si nota che lavorare da “colletti
bianchi” è statisticamente più probabile per i figli degli impiegati, ma la significatività di alcune
origini scompare una volta incluso nella stima il titolo di studio, e che svolgere mansioni da
“colletto blu” è statisticamente più probabile per la prole degli operai e degli artigiani/commercianti
(meno probabile invece per i figli di dirigenti e professionisti), mentre, mediate per il titolo di
studio, rimangono significative al livello del 95% solo le origini operaie.
Le stime logit, dunque, sottolineano che, anche controllando per gli effetti di composizione
(ovvero per alcune caratteristiche individuali), si conferma il meccanismo di riproduzione
intergenerazionale della struttura professionale mostrato nella matrice di mobilità relativa del
paragrafo precedente (nella quale si descrive l’associazione fra provenienze e destinazioni al lordo
degli effetti di composizione), in cui tutti gli odds ratios delle celle sulla diagonale principale hanno
un valore superiore all’unità (tabella 2): segno e significatività dei coefficienti stimati nei “modelli
1” della tabella 4 evidenziano infatti, per ogni esito, la maggiore probabilità relativa che caratterizza
chi proviene da famiglie con genitori che avevano anch’essi raggiunto la stessa professione.
Considerando la mediazione dei titoli di studio (tabella 4, modello 2), inoltre, mentre in generale si
attenua la significatività dell’influenza delle origini diverse dall’esito in questione, si continua ad
evidenziare la maggiore probabilità relativa di raggiungere lo stesso livello professionale dei
genitori.
Pertanto, anche controllando l’effetto stimato per l’influenza di numerose caratteristiche
individuali e per il ruolo svolto dall’istruzione, le regressioni logit confermano il vantaggio relativo
nell’accesso alle occupazioni più qualificate da parte di chi proviene da contesti più favorevoli e, in
particolare, rafforzano l’immagine di limitata mobilità occupazionale e forte riproduzione
intergenerazionale della struttura professionale (e, dunque, delle diseguaglianze economiche)
segnalata per l’Italia dalle analisi descrittive del precedente paragrafo.
10
Il vantaggio relativo nel raggiungimento di professioni più qualificate da parte di chi proviene
da background più vantaggiosi è confermato se – anziché mediante regressioni con variabile
dipendente binaria su ogni singolo gruppo occupazionale (particolarmente utili per valutare la
probabilità relativa di ricadere nella stessa categoria dei genitori) – si conduce una regressione
orderd probit sullo status occupazionale raggiunto (tabella 5)17.
La stima viene effettuata mediante quattro diversi modelli, via via più ricchi nel numero di
variabili esplicative. Il primo modello mostra come, rispetto ai figli dei white-collar, l’ascesa
sociale sia più facile per quelli di dirigenti e professionisti, più improbabile per la prole dei bluecollars e degli autonomi a media qualifica. Inserita la mediazione del titolo di studio (modello 2),
rimangono statisticamente significativi il vantaggio dei discendenti dei lavoratori a più alta qualifica
e la condizione sfavorevole dei figli degli operai. Il quadro dei vantaggi comparati stimati non
cambia in modelli più complessi, in cui si disaggregano i laureati a seconda della disciplina in cui
hanno conseguito il titolo (modello 3) e, infine (modello 4), in cui si aggiunge una serie di altre
variabili esplicative: una proxy delle abilità osservabili (una dummy costruita in base ai voti
dell’esame finale del più alto titolo di studio conseguito)18, altri elementi di background (numero di
fratelli e presenza di entrambi i genitori durante l’adolescenza, non significative in questo caso) e
alcune caratteristiche dell’attività svolta che sovente sono connesse all’origine familiare (se si è
iscritti ad un albo professionale o se si prosegue un’attività di famiglia, variabili queste che hanno
entrambe un coefficiente stimato positivo e significativo dato che si riscontrano quasi sempre in
soggetti ad alta qualifica occupazionale).
Finora si è quindi indagato, confermandone l’esistenza, il primo dei due meccanismi, richiamati
nell’introduzione, in cui si può concretare il processo di trasmissione intergenerazionale delle
diseguaglianze sociali e di reddito, ovvero un più probabile accesso alle posizioni più qualificate e
remunerative da parte di chi proviene da contesti socio-familiari più favorevoli. Passiamo ora ad
esaminare se, ed in quale misura, anche a parità di istruzione e professione svolta, gli stessi livelli
salariali siano associati al background familiare.
17
La dipendente di tale regressione è una variabile qualitativa ordinale crescente a 3 modalità: blue-collar, white-collar
(inclusi artigiani e commercianti) e manager (composta da dirigenti, professionisti e imprenditori).
18
La dummy “voto alto” assume valore 1 se ci si laurea con almeno 105/110 o (per i non laureati) se ci si diploma con
almeno 55/60.
11
Tab. 4: Regressioni logit sull’occupazione dei figli
Anzianità
Donna
Immigrato
Divorziato/vedovo
Single
Ha figli
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Max secondaria inf.
Laurea
Genitore dirig/prof
Genitore art/comm
Genitore blue-collar
LR χ2
Prob. > χ2
Pseudo R2
Dirigente/
professionista
Modello 1
Modello 2
-0,054****
0,005
-0,107
-0,292*
-1,252
-1,635*
0,218
0,459
0,387
0,618**
0,037
0,320
0,044
0,216
-0,088
0,004
0,000
-0,095
-0,957**
2,397***
1,018***
0,522**
-0,395
-0,385
-0,585**
-0,117
-1,166***
-0,325
4.303
4.303
136,78
325,20
0,000
0,000
0,095
0,247
Imprenditore
Modello 1
0,006
-0,666***
-1,512
0,428
-0,649
-0,324
-0,613**
0,236
-0,260
0,164
1,433***
0,182
-0,400
4.303
49,49
0,000
0,065
Modello 2
0,000
-0,657***
-1,495
0,417
-0,671
-0,369
-0,633**
0,221
-0,260
-0,050
-0,509*
0,302
1,448***
0,154
-0,440
4.303
54,06
0,000
0,067
White-collar
Modello 1
-0,009
0,826***
0,706
-0,331*
-0,249
-0,090
-0,059
-0,155
0,070
-0,485***
-0,875***
-0,479***
-0,670***
4.303
119,82
0,000
0,047
Modello 2
0,000
0,841***
0,931
-0,354*
-0,234
-0,053
-0,034
-0,209
-0,047
-1,372***
-0,760***
-0,364*
-0,771***
-0,242
-0,341***
4.303
216,65
0,000
0,106
Artigiano/
commerciante
Modello 1 Modello 2
0,005
-0,003
-1,015*** -1,003***
0,593
0,593
-0,220
-0,241
-0,378
-0,411
-0,111
-0,165
0,239
0,216
-0,017
-0,032
0,183
0,188
0,019
-0,646***
-0,135
0,064
1,351***
1,351***
0,880***
0,818***
0,038
-0,052
4.303
4.303
76,58
81,10
0,000
0,000
0,060
0,064
Blue-collar
Modello 1
0,032***
-0,398***
-0,576
0,340
0,550**
0,323
0,067
0,153
-0,137
-1,437**
-0,292
0,536***
1,479***
4.303
178,48
0,000
0,109
Modello 2
-0,003
-0,356***
-1,045
0,273
0,497*
0,130
-0,038
0,236
0,093
1,741***
-2,270***
-0,900
-0,693*
-0,102
0,772***
4.303
332,13
0,000
0,232
La modalità omessa per l’area territoriale è “Sud e Isole”, per lo stato civile è “sposato”, per il titolo di studio è “diploma secondario superiore”, per l’occupazione dei genitori è
“genitore white-collar”. *** significativo al livello di probabilità del 99%; ** significativo al livello di probabilità del 95%; * significativo al livello di probabilità del 90%.
12
Tab. 5: Regressione ordered probit sull’occupazione dei figli (macro-gruppi ISCO)
Anzianità
Donna
Immigrato
Divorziato/vedovo
Single
Ha figli
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Massimo diploma secondario inferiore
Liceo
Laurea tecnica
Laurea giuridica-economica
Laurea umanistica
Laurea medica
Laurea
Voto alto
Presenza entrambi genitori
Numero di fratelli
Attività di famiglia
Iscrizione ad albo professionale
LR χ2
Prob. > χ2
Pseudo R2
Modello 1
Coefficiente
P value
-0,0186
0,000
0,1716
0,000
-0,1081
0,619
-0,0274
0,716
-0,1175
0,087
-0,0894
0,116
-0,0837
0,065
-0,0457
0,353
0,0025
0,960
0,4959
-0,0013
-0,3085
-0,6922
4.303
591,1
0,000
0,055
0,000
0,987
0,000
0,000
Modello 2
Coefficiente
P value
0,0011
0,672
0,1303
0,000
-0,0105
0,962
0,0204
0,790
-0,0587
0,402
0,0258
0,657
-0,0333
0,471
-0,0500
0,320
-0,0820
0,107
-0,7918
0,000
0,8113
0,2549
0,1026
-0,0434
-0,3311
4.303
1307,4
0,000
0,123
0,000
0,007
0,192
0,431
0,000
Modello 3
Coefficiente
P value
0,0012
0,644
0,1403
0,000
-0,0655
0,765
0,0165
0,829
-0,0691
0,325
0,0222
0,704
-0,0355
0,443
-0,0550
0,274
-0,0864
0,090
-0,7930
0,000
-0,0037
0,964
1,1670
0,000
0,6176
0,000
0,6830
0,000
0,9725
0,000
0,2470
0,1002
-0,0476
-0,3333
4.303
1332,7
0,000
0,125
0,010
0,203
0,390
0,000
Modello 4
Coefficiente
P value
0,0004
0,883
0,1588
0,000
-0,0455
0,838
0,0303
0,693
-0,0320
0,650
0,0334
0,569
-0,0125
0,792
-0,0273
0,597
-0,0588
0,259
-0,7889
0,000
0,0109
0,893
0,9529
0,000
0,4783
0,000
0,5945
0,000
0,7127
0,000
0,2224
0,0085
-0,0813
-0,3260
0,1643
-0,0021
0,0727
0,2195
0,3518
4.303
1410,3
0,000
0,132
0,021
0,916
0,144
0,000
0,000
0,858
0,247
0,000
0,000
La modalità omessa per l’area territoriale è “Sud e Isole”, per lo stato civile è “sposato”, per il titolo di studio è “diploma secondario superiore professionale”, per l’occupazione
dei genitori è “genitore white-collar”. Fonte: elaborazioni su dati ISFOL-PLUS (2006)
13
4. Redditi da lavoro e background occupazionale
Nel presente paragrafo si valuta, mediante regressioni condotte col metodo dei minimi quadrati
ordinari (OLS), l’associazione fra le occupazioni svolte dai genitori e i (logaritmi dei) redditi da
lavoro lordi annui degli individui della classe di età 35-49. Nell’indagine ISFOL-PLUS le
remunerazioni annue sono rilevate per la totalità degli occupati, dipendenti, autonomi e
parasubordinati. Tuttavia, data l’elevata frequenza di non risposte alla specifica domanda, in molti
casi i redditi degli autonomi sono ricostruiti mediante procedure di imputazione (Mandrone 2006).
Tenendo conto di tale aspetto, le elaborazioni sulle retribuzioni presentate in questo e nel prossimo
paragrafo sono condotte sia per il solo sotto-campione dei lavoratori dipendenti, sia per la totalità
degli occupati (includendo quindi anche autonomi e parasubordinati).
In questo paragrafo si valuta l’effetto medio sui redditi da lavoro del background occupazionale
dei genitori senza osservare nel dettaglio l’influenza delle specifiche interazioni fra professioni dei
genitori e dei figli, che saranno invece oggetto dell’analisi del paragrafo 5. Analogamente a quanto
effettuato in precedenza, le stime vengono condotte mediante modelli via via più ricchi di variabili
esplicative, in modo da osservare se il contesto di origine eserciti un suo specifico effetto sui redditi
da lavoro, a parità di tutte le altre condizioni, o se la sua influenza sia mediata dal ruolo di una serie
di altre caratteristiche dei figli a cui esso è correlato (in primis l’istruzione e la qualifica
occupazionale).
Le regressioni delle retribuzioni annue, sia nel caso dei dipendenti che in quello della totalità
degli occupati (rispettivamente, tabelle 6 e 7), confermano, in tutti i modelli, le usuali evidenze
mostrate per l’Italia dalle stime delle wage equations: le remunerazioni sono infatti
significativamente minori per le donne (anche a causa della maggiore frequenza di interruzioni
dell’attività che le caratterizza), per i residenti al Sud, per chi ha una bassa anzianità lavorativa (con
l’usuale effetto concavo evidenziato dal segno negativo dell’anzianità al quadrato) e, ovviamente,
per chi ha un contratto a tempo parziale. Differenze significative nei due campioni emergono però
quando si passa a valutare l’impatto del background familiare.
Riferendoci ai soli lavoratori dipendenti (tabella 6) si conferma come – rispetto ai figli dei bluecollars – chi discende da genitori più qualificati ottenga un significativo vantaggio salariale
(modello 1). Gran parte di questo vantaggio è però mediata dal livello di istruzione che, come visto
in precedenza (tabella 3), è fortemente associato al background. Inserendo fra i regressori il titolo di
studio (modello 2), infatti, i coefficienti stimati delle dummies di background si riducono
notevolmente e solo discendere da dirigenti e professionisti resta una circostanza significativa, che
offre un differenziale salariale positivo (rispetto ai figli degli operai) pari circa al 7%. Il
differenziale persiste qualora nella stima (modello 3) si includano l’anzianità di servizio presso
14
l’attuale datore e due variabili binarie proxy dell’abilità individuale, relative ai voti conseguiti e
all’aver ripetuto anni di scuola (variabili il cui impatto sui salari è per altro non significativo).
Pur mantenendosi positivo, il vantaggio retributivo per i discendenti dei lavoratori
maggiormente qualificati scompare, invece, quando nell’equazione dei salari si controlli per la
professione svolta19. In base alla significatività statistica, il positivo effetto sui salari finora
discusso, a parità di istruzione, sembra quindi legato principalmente alla maggiore probabilità di
accesso a professioni più qualificate e remunerative per i figli di dirigenti e professionisti (già
evidenziata nel terzo paragrafo), piuttosto che all’eventualità di un ulteriore premio che, anche a
parità di occupazione, avvantaggerebbe chi proviene da un migliore background.
Tab. 6: Regressione OLS dei redditi annui lordi da lavoro dipendente
Donna
Anzianità lavorativa
Anzianità al quadrato
Immigrato
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Part-time
Laurea
Voto alto
Bocciato a scuola
Anzianità di servizio
Manager
Blue-collar
Costante
F
Prob. > F
R2
R2 corretto
Modello 1
-0,223***
0,020***
-0,000***
-0,005
0,052***
0,093***
0,109***
-0,496***
0,218***
0,096***
0,124***
0,043**
9,745
3.302
135,64
0,000
0,331
0,329
Modello 2
-0,255***
0,017***
-0,000***
0,022
0,074***
0,102***
0,094***
-0,456***
-0,187***
0,205***
0,069**
-0,004
0,025
0,011
9,797
3.302
153,5
0,000
0,395
0,393
Modello 3
-0,247***
0,011***
-0,000**
0,052
0,073***
0,105***
0,102***
-0,434***
-0,187***
0,196***
0,075**
-0,008
0,014
0,011
0,020
-0,007
0,008***
9,779
3.302
137,22
0,000
0,415
0,412
Modello 4
-0,258***
0,013***
-0,000***
0,038
0,070***
0,110***
0,097***
-0,434***
-0,168***
0,148***
0,045
-0,016
0,001
-0,003
0,007***
0,158***
-0,118***
9,798
3.302
148,4
0,000
0,435
0,432
La modalità omessa per l’area territoriale è “Sud e Isole”, per il titolo di studio è “diploma secondario superiore”, per
l’occupazione dei figli è “white-collar”, per l’occupazione dei genitori è “genitore blue-collar”. *** significativo al
livello di probabilità del 99%; ** significativo al livello di probabilità del 95%; * significativo al livello di probabilità
del 90%. Fonte: elaborazioni su dati ISFOL-PLUS (2006)
Tuttavia, il quadro cambia sensibilmente laddove nella stima si includano anche i redditi da
lavoro autonomo e parasubordinato (tabella 7). Rispetto al caso dei soli dipendenti, si osserva infatti
19
Nelle stime dei salari dei paragrafi 4 e 5 le variabili esplicative “manager” “professionista” si riferiscono,
rispettivamente, ai lavoratori dipendenti che svolgono attività dirigenziali o professioni intellettuali ad alta qualifica, ed
agli autonomi liberi professionisti.
15
che, controllando per i titoli di studio (modello 2), anche i figli di white-collars e autonomi a media
qualifica risultano avvantaggiati rispetto ai blue-collars (si mantiene invece non significativa
l’origine “imprenditore”, a segnale di un’estrema eterogeneità della platea di chi rientra in tale
categoria) e, soprattutto, che, anche inserendo fra i regressori l’occupazione svolta dai figli
(modello 4), i discendenti di dirigenti e professionisti e dei white-collars ricevono un significativo
premio (rispettivamente, +13% e +4,5%)20.
Tab. 7: Regressione OLS dei redditi annui lordi da lavoro (dipendente e autonomo)
Donna
Immigrato
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Part-time
Laurea
Parasubordinato
Autonomo
Voto alto
Bocciato a scuola
Manager
Professionista
Imprenditore
Artigiano-commerciante
Blue-collar
Costante
F
Prob. > F
R2
R2 corretto
Modello 1
-0,249***
0,028***
-0,001***
0,020
0,168***
0,153***
0,171***
-0,494***
0,321***
0,107***
0,161***
0,077***
-0,659***
0,005
9.630
4.303
92,71
0,000
0,232
0,230
Modello 2
-0,269***
0,027***
-0,001***
0,034
0,182***
0,153***
0,152***
-0,459***
-0,166***
0,233***
0,145***
0,030
0,062***
0,047**
-0,666***
-0,001
9.643
4.303
96,63
0,000
0,265
0,262
Modello 3
-0,266***
0,024***
-0,001***
0,058
0,180***
0,153***
0,161***
-0,447***
-0,148***
0,223***
0,147***
0,023
0,059***
0,044*
-0,622***
0,008
0,004
-0,048**
0,005***
9.640
4.303
83,65
0,000
0,271
0,267
Modello 4
-0,271***
0,024***
-0,001***
0,058
0,184***
0,156***
0,160***
-0,441***
-0,126***
0,210***
0,131***
0,006
0,045**
0,035
-0,634***
0,005***
0,105***
-0,047
0,121***
-0,042
-0,068***
9.641
4.303
77,51
0,000
0,276
0,272
l’occupazione dei figli è “white-collar”, per la tipologia contrattuale è “dipendente”, per l’occupazione dei genitori è
“genitore blue-collar”. *** significativo al livello di probabilità del 99%; ** significativo al livello di probabilità del
95%; * significativo al livello di probabilità del 90%. Fonte: elaborazioni su dati ISFOL-PLUS (2006)
20
I coefficienti relativi alle diverse occupazioni svolte dai figli (valutati rispetto ai white-collars), non segnalano il
differenziale reddituale medio fra le diverse professioni, bensì il gap stimato a parità di tutte le altre variabili.
L’osservazione dell’assenza di differenziale fra liberi professionisti e white-collars non implica dunque che non vi sia
un’ampia distanza nei redditi medi (le medie campionarie per tali due categorie sono pari, rispettivamente, a 35.300 e
20.700 euro annui lordi), ma dipende in gran parte da effetti di composizione legati al fatto che, a differenza di quanto si
registra fra gli impiegati, la totalità dei professionisti è laureata.
16
Il background occupazionale familiare è, come detto, una proxy di numerosi fattori relativi al
contesto di origine – il tenore di vita, le preferenze/motivazioni/informazioni, il network sociale di
appartenenza – che, più o meno meritocraticamente, possono condizionare le prospettive dei figli. A
parità di titolo di studio, le più remunerative prospettive professionali e, soprattutto laddove si
svolgano attività autonome, un ulteriore vantaggio salariale a parità di occupazione possono dunque
dipendere da una serie di aspetti (eventualmente interagenti) legati al background che
contribuiscono a determinare le probabilità di accesso alle mansioni a più alta retribuzione e,
eventualmente, ulteriori premi salariali. Una lista di tali aspetti include sicuramente i seguenti:

Una differente qualità (effettiva o segnalata) degli studi effettuati. I più abbienti (o quelli
meglio informati) potrebbero, in altri termini, accedere a scuole e università migliori (o
percepite dai datori come tali) e questo favorirebbe l’ottenimento di posti più
soddisfacenti e la dinamica salariale e di carriera.

Un effetto positivo del tenore di vita familiare su alcune caratteristiche individuali che
condizionano poi significativamente (a parità di titolo di studio) le prospettive di
carriera, in primis lo stato di salute e le cosiddette soft skills21.

Un maggior costo opportunità di search della migliore opportunità lavorativa, che
induce i meno abbienti (e i meno informati e chi ha accesso a una rete di relazioni meno
diffusa) ad “accontentarsi” del primo lavoro disponibile senza attendere quello che
meglio soddisfa le loro aspirazioni (o offre migliori prospettive a lungo termine). In
particolare, i meno abbienti, in presenza di mercati dei capitali imperfetti, ed in assenza
di una rete informale che in qualche modo ne corregga i fallimenti, incontrerebbero
maggiori difficoltà ad intraprendere attività autonome.

La trasmissione ereditaria del capitale fisico di imprese ed attività autonome e del
capitale relazionale ad esse associate (ad esempio la clientela di un rinomato studio
professionale).

Una trasmissione informale di capitale umano (passaggio di adeguate motivazioni e
informazioni e di competenze specifiche relative al lavoro di padre e madre) che induce i
figli a ripetere le professioni dei genitori e può comportare un ulteriore vantaggio
salariale.
21
La letteratura più recente (Bowles e Gintis, 2002; Osborne Groves, 2005; Goldthorpe e Jackson, 2008) ha posto
un’enfasi particolare sull’impatto dei modelli culturali-familiari nello sviluppo di tratti caratteriali non di tipo cognitivo
(le cosiddette soft skills, ovvero gli elementi che formano le competenze sociali e relazionali; ad esempio le
motivazioni, le preferenze, l’avversione al rischio, l’estroversione, la disponibilità al lavoro di gruppo, il senso di
disciplina o di leadership, fino a fattori, almeno in parte geneticamente trasmettibili, quali altezza, peso e bellezza) che
sembrano determinanti sempre più cruciali nello spiegare il successo sul mercato del lavoro e, di conseguenza,
andrebbero considerati una causa primaria della trasmissione intergenerazionale dei vantaggi.
17

Il ruolo dei social networks, che potrebbe essere fortemente correlato col background.
Chi ha origini meno favorevoli, presumibilmente, dispone di una rete sociale meno
adatta ad aiutare a trovare in via informale i lavori più remunerativi (o ad ottenere
consigli e informazioni adeguate nelle scelte professionali). In particolare, chi proviene
da contesti sociali più favorevoli avrebbe una maggiore facilità a inserirsi nelle
professioni autonome, indipendentemente dall’attività svolta dai genitori, sfruttando la
rete di conoscenze e amicizie dei parenti22.
Le stime presentate non consentono di distinguere il ruolo svolto da alcuni dei summenzionati
aspetti, sia perché il background occupazionale è, inevitabilmente, proxy di canali di trasmissione
che agiscono su piani differenti (redditi, modelli familiari, reti sociali), sia perché l’impatto stimato
è quello medio e non permette, dunque, di valutare eventuali specifici effetti legati all’interazione
delle destinazioni dei figli e delle origini dei genitori. Per cercare di distinguere, nei limiti dei dati a
disposizione, alcuni degli aspetti che possono influire sul vantaggio occupazionale e salariale
goduto da chi proviene da un migliore background, nel prossimo paragrafo si verifica se i vantaggi
in questione siano imputabili all’identità dell’occupazione di genitori e figli o al ruolo svolto dalle
reti informali di parenti, conoscenti e amici nella fase di accesso al lavoro.
5. Persistenza occupazionale, canale informale e retribuzioni
Alcuni dei meccanismi di riproduzione intergenerazionale delle diseguaglianze elencati in
precedenza potrebbero manifestarsi qualora il figlio svolgesse la stessa professione del genitore. Il
trasferimento informale di capitale umano e/o la trasmissione ereditaria del capitale fisico di
imprese ed attività autonome potrebbe infatti comportare, come detto, vantaggi occupazionali e
salariali per i figli, costituendo, quindi, per questi un ulteriore incentivo economico all’imitazione
della carriera dei genitori.
Il dettaglio delle rilevazioni del tipo di lavoro svolto da genitori e figli (basate per i genitori sui
macro-gruppi ISCO) dell’indagine ISFOL-PLUS non consente però di identificare i figli che
ricalcano esattamente le orme dei genitori, ma solo di individuare chi rimane nello stesso gruppo
professionale (eventualmente poi svolgendo lavori di diverso tipo, come ad esempio nel caso del
figlio di un professore universitario che fa il dirigente d’azienda). Non è quindi possibile valutare se
l’esatta identità dell’attività di genitori e figli influisca sui salari di questi ultimi. In senso più lato, si
può comunque valutare se, più che il background in sé (come analizzato nel paragrafo 4), sia la
specifica appartenenza allo stesso gruppo occupazionale dei genitori a comportare vantaggi
22
A tale proposito Inzerillo, Jappelli, Padula (2010) rilevano come in Italia i fattori di trasmissione intergenerazionale
nell’accesso alla libera professione per architetti e ingegneri non attengano tanto ad una trasmissione parentale di tale
professione, ma al vantaggio derivante dal poter iniziare l’attività presso studi di amici o conoscenti dei genitori.
18
salariali, ad esempio grazie ai meccanismi collegati al capitale relazionale ed alla rete sociale a cui
si ha accesso e/o al trasferimento di alcune soft skills.
Tab. 8: Regressione OLS dei redditi annui lordi da lavoro con dummy sull’identità dell’occupazione
fra genitore e figlio
Donna
Immigrato
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Part-time
Laurea
Manager
Imprenditore
Blue-collar
Stesso gruppo professionale dei genitori
Parasubordinato
Autonomo
Costante
F
Prob. > F
R2
R2 corretto
Lavoro dipendente
-0,259***
0,013***
-0,000***
0,038
0,071***
0,110***
0,097***
-0,435***
-0,111***
0,150***
0,007***
0,160***
-0,119***
0,002
9,799
3.302
180,07
0,000
0,434
0,432
Autonomi e dipendenti
-0,272***
0,025***
-0,001***
0,066
0,184***
0,157***
0,161***
-0,437***
-0,134***
0,226***
0,005***
0,117***
0,158***
-0,008
-0,086***
0,022
-0,633***
-0,034
9,659
4.303
89,73
0,000
0,274
0,271
l’occupazione dei figli è “white-collar”, per la tipologia contrattuale è “dipendente”. *** significativo al livello di
probabilità del 99%; ** significativo al livello di probabilità del *** significativo al livello di probabilità del 99%; **
significativo al livello di probabilità del 95%; * significativo al livello di probabilità del 90%. Fonte: elaborazioni su
dati ISFOL-PLUS (2006)
Si è quindi condotta una regressione dei redditi da lavoro (tabella 8) in cui, anziché le variabili
di background finora considerate, si è inserita una dummy che assume valore unitario quando
l’individuo si situa nello stesso gruppo professionale del genitore (considerando i 5 macro-gruppi
descritti nel paragrafo 2). A parità di condizioni, per ambedue i campioni considerati (solo
dipendenti o tutti gli occupati), la persistenza occupazionale non esercita un effetto significativo sui
salari.
D’altronde, la dummy in questione rileva l’effetto medio di tutte le possibili combinazioni di
genitori e figli di identica classe occupazionale. In linea con alcuni spunti presenti nella letteratura
sociologica (Granovetter 1995), è invece verosimile ritenere che ben diverse siano le possibilità di
trasferire soft skills e capitale umano, fisico o relazionale per i genitori appartenenti ai diversi
19
gruppi professionali e che, di conseguenza, a seconda del gruppo di origine, sia differente l’effetto
sui salari derivante dalla persistenza nella stessa professione (o gruppo occupazionale).
Al fine di valutare se, a parità di esito raggiunto dai figli, provenire dalla stessa classe consenta
di ottenere vantaggi salariali, si sono costruite delle dummies di interazione fra la professione del
figlio e del genitore e le si è inserite, al posto della dummy di identità vista in precedenza, come
esplicative della wage equation (tabella 9). Sulla base delle posizioni occupate in una matrice di
mobilità intergenerazionale a 3 categorie – alta qualifica (dirigenti, professionisti e imprenditori),
media qualifica (white-collars e artigiani e commercianti), bassa qualifica (blue collars) – le
dummies indicano se l’esito occupazionale raggiunto dal figlio, comparato con l’origine dei
genitori, rappresenti una situazione di stabilità, di ascesa o di discesa sociale.
Nello specifico, le dummies considerate identificano le seguenti coppie di genitori e figli (sim,
up e down indicano se si sta salendo o scendendo di gruppo occupazionale rispetto ai genitori,
mentre il numero da 1 a 3 indica la posizione occupazionale, decrescente, dei figli): sim1 figli ad
alta qualifica provenienti da genitori similmente qualificati; up1 figli ad alta qualifica di genitori
della classe occupazionale media o bassa; up2 figli di fascia media di genitori a bassa qualifica;
down2 figli di fascia media di dirigenti, professionisti o imprenditori; sim2 e sim3 genitori e prole in
occupazioni, rispettivamente, a media e a bassa qualifica; down3 blue-collars discendenti di
lavoratori a media o alta qualifica. Sim2 è la modalità di riferimento delle stime.
Inserire nella regressione tali interazioni evidenzia come le dinamiche medie possano
nascondere una serie di meccanismi che agiscono con differenti intensità e caratteristiche nei diversi
contesti di origine (tabella 9). Per chi lavora in attività a media o a bassa qualifica, similmente a
quanto visto nella stima precedente (tabella 8), l’origine non esercita un’influenza significativa in
ambedue i campioni di riferimento (totale occupati e dipendenti). Al contrario, fra chi raggiunge
professioni ad alta qualifica, discendere da genitori di eguale livello è associato ad un significativo
vantaggio salariale rispetto a chi svolge la stessa attività, ma avendo sperimentato un’ascesa sociale
(il test sui coefficienti stimati delle variabili sim1 e up1 rifiuta l’ipotesi nulla di eguaglianza dei
parametri). In linea con quanto discusso nel paragrafo 4, il premio salariale (stimato) dell’origine è
ben più ampio se valutato sul complesso degli occupati (i coefficienti di sim1 e up1, misurati
rispetto all’omessa sim2, sono pari, rispettivamente al 20% e al 9%) rispetto al caso dei soli
dipendenti (il valore dei coefficienti per le due variabili in esame è in questo caso pari al 21% e al
15%).
L’esame delle interazioni fra destinazioni e provenienze evidenzia quanto sia invero complesso
e pieno di sfaccettature il processo di trasmissione intergenerazionale delle diseguaglianze. In tale
processo un ruolo importante può d’altronde essere svolto dai meccanismi di accesso sul mercato
20
del lavoro. Laddove i canali di reperimento dell’occupazione fossero differenziati in base all’origine
sociale potrebbero infatti concretarsi ulteriori forme di riproduzione intergenerazionale delle
diseguaglianze.
Tab. 9: Regressione OLS dei redditi annui lordi da lavoro con dummies sulle interazioni fra gruppi
occupazionali di genitori e figli
Donna
Immigrato
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Part-time
Laurea
Sim1
Up1
Up2
Down2
Sim3
Down3
Parasubordinato
Autonomo
Costante
F
Prob. > F
R2
R2 corretto
Test F
Ho: Sim1 = Up1
Ho: Sim3 = Down3
Lavoro dipendente
-0,259***
0,013***
-0,000***
0,038
0,071***
0,110***
0,096***
-0,434***
-0,115***
0,144***
0,007***
0,210***
0,150***
0,007
-0,007
-0,115***
-0,114***
9,797
3.302
132,68
0,000
0,434
0,431
P value
0,047
0,967
-0,273***
0,025***
-0,001***
0,066
0,180***
0,153***
0,161***
-0,443***
-0,132***
0,201***
0,005***
0,200***
0,087***
-0,003
0,000
-0,077***
-0,084**
-0,629***
-0,050**
9,681
4.303
76,95
0,000
0,274
0,271
P value
0,029
0,838
La modalità omessa per l’area territoriale è “Sud e Isole”, per il titolo di studio è “diploma secondario superiore”, per la
tipologia contrattuale è “dipendente”, per l’occupazione è “genitori e figli nel gruppo 2”. *** significativo al livello di
probabilità del 99%; ** significativo al livello di probabilità del *** significativo al livello di probabilità del 99%; **
significativo al livello di probabilità del 95%; * significativo al livello di probabilità del 90%. Fonte: elaborazioni su
dati ISFOL-PLUS (2006)
La letteratura economica e sociologica si è sovente interessata allo studio del ruolo svolto dalla
rete di parenti, amici e conoscenti (il cosiddetto canale informale) nell’influenzare le possibilità di
accesso al lavoro ed i livelli retributivi. Dal punto di vista teorico un filone della letteratura ritiene
che lo scambio informale di informazioni riduca le asimmetrie fra datori e aspiranti lavoratori e, in
tal modo, contribuisca ad accrescere l’efficienza del sistema economico23. Sarebbe quindi lecito
attendersi che, grazie a migliori mismatches fra domanda e offerta di lavoro (che aumentano le
23
A tale proposito si vedano Montgomery (1991) e Holzer (1988) e le rassegne di Ioannides e Datchet Loury (2004) e
Sylos Labini (2005).
21
possibilità occupazionali di chi usa la propria rete di contatti), chi ottiene il lavoro mediante il
canale informale possa ricevere un premio salariale. L’evidenza empirica è però controversa:
mentre infatti negli Stati Uniti chi usufruisce del canale informale sembra essere, in media, meglio
retribuito (Granovetter 1995), nei paesi europei il premio salariale scompare e, in molti casi, si
configura invece un significativo wage gap a discapito di chi fa uso di tale canale (Pellizzari 2004).
In particolare, per l’Italia alcuni studi mostrano che chi ottiene il posto mediante conoscenze è
pagato significativamente di meno (Pistaferri 1999, Pellizzari 2004).
Tab. 10: Regressione OLS dei redditi annui lordi da lavoro con dummy sull’aver trovato l’attuale
lavoro tramite il canale informale
Donna
Immigrato
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Part-time
Laurea
Manager
Professionista
Imprenditore
Blue-collar
Canale informale
Parasubordinato
Costante
F
Prob. > F
R2
R2 corretto
Lavoro dipendente
-0,259***
0,013***
-0,000***
0,051
0,071***
0,109***
0,098***
-0,430***
-0,104***
0,142***
0,006***
0,160***
-0,112***
-0,050***
9,818
3.302
181,81
0,000
0,436
0,434
-0,271***
0,024***
-0,001***
0,074
0,184***
0,155***
0,161***
-0,435***
-0,130***
0,223***
0,005***
0,111***
-0,039
0,120***
-0,046*
-0,071***
-0,040**
-0,631***
9,680
4.303
89,95
0,000
0,274
0,271
l’occupazione dei figli è “white-collar”, per la tipologia contrattuale è “dipendente”. *** significativo al livello di
probabilità del 99%; ** significativo al livello di probabilità del 95%; * significativo al livello di probabilità del 90%.
I dati dell’indagine ISFOL-PLUS confermano per il nostro paese tale risultato. Inserendo fra i
regressori della wage equation una dummy che assume valore unitario quando l’intervistato dichiara
di aver ottenuto l’attuale lavoro attraverso la rete informale di parenti e conoscenti (il 28% del
campione dichiara di aver usufruito di tale rete)24 si conferma infatti, per entrambi i campioni
24
All’interno del canale informale potrebbero ricadere anche le “raccomandazioni” ricevute durante i concorsi pubblici.
I dati a disposizione non consentono di valutare appieno questo aspetto, dato che non viene chiesto agli intervistati nel
22
osservati, un significativo gap salariale a discapito di chi accede al lavoro mediante il canale
informale (tabella 10); questo risultato suggerisce che tale canale può rappresentare essenzialmente
un meccanismo residuale di accesso, usato in prevalenza dagli individui meno dotati, che
faticherebbero altrimenti a reperire un lavoro (Datchet Loury 2006).
Tuttavia, un effetto medio negativo della dummy sul canale informale non implica
necessariamente che le modalità di ottenimento del posto di lavoro non possano contribuire in alcun
caso alla trasmissione intergenerazionale dei vantaggi. In linea con quanto discusso in precedenza, i
metodi di reperimento dell’occupazione potrebbero infatti essere diversi a seconda dell’origine
sociale e, soprattutto, la “qualità” del canale informale a cui accedono individui con differente
background potrebbe essere molto eterogenea, comportando dunque esiti differenziati in termini
salariali. A tale proposito Granovetter (1995) e Lin et al. (1981) rilevano come le risorse a cui la
relazione informale dà accesso (in termini di prospettive occupazionali) siano fortemente
diversificate in base al background di origine25. Anche in riferimento al ruolo dei canali informali
non appare quindi sufficiente valutare l’impatto medio, ma bisogna esaminare attentamente,
dapprima, la diversa propensione degli individui di diversa origine a farne uso e, successivamente,
l’impatto differenziale sui salari derivante dal suo utilizzo, a seconda del background dei lavoratori.
La stima logit sulla probabilità di aver trovato l’attuale lavoro tramite una relazione informale
(tabella 11) segnala come la probabilità di utilizzare la rete di parenti e conoscenti come canale di
accesso decresca linearmente all’aumentare del titolo di studio, confermando in molti casi la natura
residuale di tale canale per chi ha skills limitati (che potrebbe quindi contribuire a spiegare il segno
negativo del coefficiente stimato nella tabella 10). Al contempo, l’osservazione della differente
attitudine a basarsi sulla rete di parenti e conoscenti per chi proviene da diversi background – che
ha caratteristiche di non linearità, essendo maggiore fra i figli dei lavoratori ad alta qualifica e dei
blue-collars rispetto a chi discende da white-collars – segnala, in linea con le teorie prima ricordate,
l’esistenza di possibili eterogeneità sulle caratteristiche della relazione informale fra individui ad
alto o basso background.
dettaglio in cosa si sia concretata la relazione con parenti e conoscenti e la gran parte di chi ha avuto accesso al pubblico
impiego mediante “raccomandazioni” potrebbe rispondere di aver usufruito di meccanismi formali, dal momento che
l’assunzione è stata comunque effettuata tramite concorso. Va ad ogni modo evidenziato che il 5,2% del campione dei
dipendenti del settore pubblico (dove l’accesso dovrebbe essere regolato, per definizione, in modo formale) dichiara di
avere ottenuto l’attuale posto di lavoro attraverso contatti informali. A segnale del possibile ruolo del social network
anche nell’accesso al settore pubblico, Scoppa (2009), sulla base dei dati dell’Indagine Banca d’Italia, rileva che la
probabilità di lavorare in tale settore è, rispettivamente, del 35% o del 24% a seconda che l’individuo sia o meno figlio
di un dipendente pubblico.
25
Granovetter (1995) distingue fra legami forti (parenti e amici stretti con caratteristiche simili alle sue) e deboli,
rilevando che si accede più spesso al lavoro attraverso legami deboli (ambiti più distanti dal proprio). Ed il ricorso a
legami deboli, che egli ritiene più efficaci, è più frequente per chi proviene da background migliori.
23
Tab. 11: Regressione logit sulla probabilità di aver trovato l’attuale lavoro mediante il canale
informale
Età
Donna
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Immigrato
Laurea
Voto alto
Bocciato
Part-time
Servizi
Settore pubblico
Parasubordinato
Autonomo
Costante
Wald χ2
Prob. > χ2
Pseudo R2
Modello 1
Coefficiente
P value
-0,0419
0,002
0,3760
0,001
-0,1265
0,382
-0,1521
0,333
0,0630
0,700
1,0139
0,039
0,8569
0,000
-0,8182
0,000
-0,1295
0,339
-0,0719
0,590
0,5763
0,025
0,7599
0,002
0,1374
0,448
0,3870
0,008
0,786
0,1573
4.303
143,92
0,000
0,066
0,000
Modello 2
Coefficiente
P value
-0,0305
0,036
0,3605
0,008
-0,4250
0,006
-0,3528
0,040
-0,1948
0,280
0,6805
0,204
0,6367
0,000
-0,4949
0,022
-0,0498
0,737
-0,0921
0,516
0,5850
0,037
0,9590
0,001
0,2719
0,158
0,3341
0,035
0,1559
0,387
0,0054
0,970
-2,4968
0,000
0,0682
0,790
-1,4618
0,000
0,5537
0,000
4.303
306,88
0,000
0,1841
La modalità omessa per l’area territoriale è “Sud e Isole”, per il titolo di studio è “diploma secondario superiore”, per il
settore è “industria””, per la tipologia contrattuale è “dipendente”, per l’occupazione dei genitori è “genitore whitecollar”. Fonte: elaborazioni su dati ISFOL-PLUS (2006)
Per valutare tale aspetto si è quindi condotta un’ulteriore regressione sui redditi annui da lavoro
in cui si sono inserite delle dummies di interazione fra l’origine (classificata in base a 3 categorie) e
la variabile binaria relativa all’aver trovato o meno l’attuale occupazione tramite relazioni
informali. Fra i dipendenti si conferma come, per ogni origine, il canale informale sia associato a
minori salari26. Tuttavia, analogamente a quanto visto nelle analisi precedenti, il quadro cambia
sostanzialmente quando si includono anche i redditi da attività autonome, in cui è forse maggiore lo
spazio per esprimere le relazioni sociali più “produttive” per chi proviene da un contesto più
favorevole: in questo caso, infatti, chi proviene dalle origini più qualificate e si affida alle reti
informali riceve una remunerazione ben più elevata di chi, con le stesse origini, non vi si affida (per
i figli di white e blue-collars è invece confermato il differenziale a vantaggio di chi usa canali
formali di accesso al lavoro).
26
Per l’Italia Ballarino, Bratti (2010) e Sylos Labini (2005) hanno valutato, per diverse origini familiari (o diverse
tipologie di relazione informale, seguendo un approccio a là Granovetter), l’effetto sui salari dei neo-laureati di chi usa
il canale informale rispetto a chi segue meccanismi formali, rilevando come, in generale, il canale informale sia sempre
associato a minori salari, ma lo svantaggio relativo derivante dal suo utilizzo sia significativamente maggiore per chi
proviene da background più svantaggiati.
24
Tab. 12: Regressione OLS dei redditi annui lordi da lavoro con dummies sull’interazione fra canale
informale e background
Donna
Immigrato
Nord-ovest
Nord-est
Centro
Part-time
Laurea
Manager
Professionista
Imprenditore
Blue-collar
Genitore manager + informale
Genitore manager + formale
Genitore white-collar + informale
Genitore white-collar + formale
Genitore blue-collar + informale
Lavoro dipendente
-0,260***
0,049
0,013***
-0,000***
0,070***
0,109***
0,098***
-0,426***
-0,104***
0,137***
0,006***
0,157***
-0,114***
-0,090**
0,049*
-0,057***
0,009
-0,030*
Parasubordinato
Costante
F
Prob. > F
R2
R2 corretto
9,810
3.302
141,82
0,000
0,437
0,434
-0,270***
0,082
0,024***
-0,001***
0,184***
0,154***
0,159***
-0,444***
-0,122***
0,212***
0,005***
0,110***
-0,044
0,106***
-0,053*
-0,061***
0,104**
0,016
-0,014
0,033
-0,061**
-0,633***
9,669
4.303
74,26
0,000
0,276
0,273
l’occupazione dei figli è “white-collar”, per la tipologia contrattuale è “dipendente”, per l’occupazione dei genitori è
“genitore blue-collar” + formale”. *** significativo al livello di probabilità del 99%; ** significativo al livello di
probabilità del 95%; * significativo al livello di probabilità del 90%. Fonte: elaborazioni su dati ISFOL-PLUS (2006)
6. Conclusioni
Il processo di trasmissione intergenerazionale delle diseguaglianze è molto complesso, è
mediato dal funzionamento di numerosi canali (economici, familiari/culturali, sociali), si snoda in
diverse fasi della vita degli individui e può essere valutato da diversi punti di vista, tra cui i
principali solitamente considerati sono il livello di istruzione, la qualifica occupazionale e le
retribuzioni.
Per indagare tale processo e valutare in quale misura i tre suddetti aspetti siano condizionati dal
background familiare, nel presente lavoro si è proposta un’analisi empirica sull’Italia, condotta sul
sotto-campione degli occupati della fascia d’età 35-49 rilevato nell’indagine ISFOL-PLUS del
2006. Come variabile rappresentativa delle origini ci si è concentrati sul gruppo occupazionale dei
25
genitori (definito in base alla classificazione delle professioni ISCO-88), che rappresenta una buona
proxy di una serie di aspetti - reddito familiare, preferenze e stili di vita del nucleo di origine,
network sociale di riferimento - che possono influenzare in maniera cruciale le prospettive dei figli.
Il lavoro si è sviluppato dapprima osservando, tramite tavole di mobilità intergenerazionale, la
persistenza delle occupazioni fra genitori e figli e, successivamente, indagando, mediante analisi
econometriche via via più dettagliate, le determinanti delle occupazioni e dei redditi da lavoro, in
modo da valutare se, a parità di caratteristiche individuali, le origini condizionino le prospettive
professionali e retributive della prole.
L’associazione statistica evidenziata dalle tavole di mobilità, assoluta e relativa, ha confermato
come l’Italia sia un paese a limitata mobilità occupazionale. La maggiore probabilità per i figli di
ricadere nello stesso gruppo professionale dei genitori è stata inoltre confermata anche dalle analisi
multivariate e segnala come la persistenza occupazionale costituisca un primo cruciale meccanismo
di riproduzione intergenerazionale delle diseguaglianze.
Si è poi valutato in quale misura chi proviene da contesti più favorevoli tenda a percepire
compensi più elevati e si è verificato che, considerando i redditi da lavoro del complesso degli
occupati (autonomi e dipendenti), discendere da genitori ad alta qualifica occupazionale garantisce
un premio salariale anche a parità di istruzione e professione dei figli. Fra i lavoratori dipendenti la
maggiore retribuzione di chi proviene da origini migliori sembra invece legata essenzialmente al
vantaggio in termini di titolo di studio conseguito e professione raggiunta.
Infine, per distinguere nei limiti dei dati a disposizione alcuni dei molteplici aspetti che possono
influire sul vantaggio occupazionale e salariale goduto da chi proviene da un migliore background,
si è verificato se i privilegi in questione siano imputabili alla somiglianza dell’occupazione svolta
da genitori e figli o alle reti informali di parenti, conoscenti e amici nella fase di accesso al lavoro e
si è osservato che, fra i lavoratori più qualificati, migliori origini garantiscono un maggior reddito
da lavoro e che (considerando insieme redditi da lavoro autonomo e dipendente) chi proviene da
background più qualificati riesce a raggiungere, grazie alla rete di relazioni sociali a cui ha accesso,
occupazioni meglio retribuite.
In definitiva emerge come, a dimostrazione della complessità del fenomeno della propagazione
intergenerazionale della diseguaglianza, la considerazione di effetti medi sull’intera popolazione
tenda a nascondere molte delle specifiche dinamiche del processo di trasmissione. I possibili
meccanismi alla base di tale processo (in primis le opportunità attivabili mediante le reti informali)
sono infatti fortemente eterogenei e background specific e vanno quindi indagati studiando in
dettaglio le interazioni fra le diverse origini ed i vari canali di trasmissione.
26
In termini di reddito da lavoro, in qualsiasi modo si identifichino il background e le interazioni
fra questo ed i fattori di trasmissione, il trasferimento dei vantaggi è molto più evidente se nel
campione stimato sono inclusi anche i lavoratori autonomi27. Questa regolarità - che merita ulteriori
approfondimenti, anche per valutare il ruolo vincolante svolto da una serie di elementi quali le
modalità di accesso agli ordini professionali, la trasmissione ereditaria delle attività autonome e, più
in generale, le forti imperfezioni dei mercati dei capitali - porta dunque a ritenere che in Italia molte
delle diseguaglianze intergenerazionali si trasmettono sia attraverso maggiori possibilità di accesso
al lavoro autonomo e alla libera professione (attività il cui peso fra gli occupati è, peraltro,
nettamente maggiore che nella media dei paesi UE), sia, ulteriormente, mediante un premio
salariale (una sorta di rendita) che viene ricevuto dagli autonomi provenienti da background
favorevoli, anche grazie ai loro contatti con social networks più influenti.
27
L’elevata correlazione intergenerazionale dei redditi di genitori e figli che, in comparazione internazionale, pone
l’Italia come uno dei paesi più rigidi (Franzini e Raitano 2010) potrebbe quindi essere significativamente sottostimata
dato che le stime per l’Italia si basano unicamente sui salari da lavoro dipendente (Piraino 2007, Mocetti 2007).
27
Bibliografia
Andrews D., Leigh A. (2009), “More Inequality, Less Social Mobility”, Applied Economics Letters,
vol. 16, pp. 1489-1492
Ballarino G. (2007), “Sistemi formativi e mercato del lavoro”, in M. Regini (a cura di), La
sociologia economica contemporanea, Laterza, Bari.
Ballarino G., Bratti M. (2010), “Reperimento del lavoro e disuguaglianza sociale”, in Checchi D. (a
cura di), Immobilità diffusa. Perché la mobilità intergenerazionale è così bassa in Italia, Il
Mulino, Bologna.
Ballarino G., Cobalti A., (2003), La mobilità sociale, Carocci Editore, Roma.
Becker G., Tomes N. (1979), “An equilibrium theory of the distribution of income and
intergenerational mobility”, Journal of Political Economy, vol. 81.
Becker G., Tomes N. (1986), “Human capital and the rise and fall of families”, Journal of Labor
Economics, vol. 4.
Bjorklund A., Jantti M., Solon G. (2005), “Influences of nature and nurture on earnings variation: a
report on a study of various sibling types in Sweden”, in Bowles S., Gintis H., Osborne Groves
M. (a cura di), Unequal chances: family background and economic success, Russell Sage, New
York.
Bjorklund A., Jantti M. (2009), “Intergenerational Income Mobility and the Role of Family
Background”, in Salverda W., Nolan B., Smeeding T. (eds.), Oxford Handbook of Economic
Inequality, Oxford University Press.
Bowles S., Gintis H. (2002), “The inheritance of inequality”, Journal of Economic Perspectives,
vol. 16.
Bowles S., Gintis H., Osborne Groves M. (a cura di) (2005), Unequal chances: family background
and economic success, Russell Sage, New York.
Breen R. (a cura di) (2004), Social mobility in Europe, Oxford University Press.
Checchi, D., Dardanoni V. (2002), “Mobility comparisons: does using different measure matter?”
mimeo.
Checchi D., Flabbi L. (2006), “Mobilità intergenerazionale e decisioni scolastiche in Italia”, in
Ballarino G., Checchi D. (a cura di), Sistema scolastico e disuguaglianza sociale. Il Mulino,
Bologna.
Checchi D., Fiorio C., Leonardi M. (2006), “Sessanta anni di istruzione scolastica in Italia”, Rivista
di Politica Economica, numero monografico su “I 60 anni della Costituente. Regole ed
istituzioni per l’economia”, VII-VIII, luglio-agosto.
Corak M. (2006), “Do poor children become poor adults? Lessons from a cross country comparison
of generational earnings mobility”, IZA Discussion Paper, n. 1993.
Corak M. (a cura di) (2004), Generational income mobility in North America and Europe,
Cambridge University Press.
d’Addio A. C. (2007), “Intergenerational transmission of disadvantage: mobility or immobility
across generations? A review of the evidence for OECD Countries”, OECD Working Paper,
(2007)7.
Datchet Loury L. (2006), “Some contacts are more equal than others: informal networks, job tenure,
and wages”, Journal of Labor Economics, vol. 24, n. 2.
De Paola, M., Ponzo M. Scoppa V. (2008), “Il ruolo dei network sociali nel mercato del lavoro
italiano: evidenze e ipotesi interpretative”, Rivista delle Politiche Sociali, n. 2/08.
Di Prete, T., Eirich, G. (2006), Cumulative Advantage as a Mechanism for Inequality: A Review of
Theoretical and Empirical Developments, Annual Review of Sociology, 32: 271-97.
Duncan, O. D. (1961), ‘‘A socio-economic index for all occupations’’, in Reiss A. (a cura di),
Occupations and social status, Free Press, Glencoe.
Erikson R., Goldthorpe J.H. (1992), The constant flux: a study of class mobility in Industrial
societies, Oxford University Press, Oxford
28
Erikson R., Goldthorpe J.H. (2002) “Intergenerational inequality: a sociological Perspective”,
Journal of Economic Perspectives, 16, pp. 31-44
Franzini M., Raitano M. (2009), “Persistence of inequality in Europe: the role of family economic
conditions”, International Review of Applied Economics, vol. 23, n. 3.
Franzini M., Raitano M. (2010), “Non solo istruzione. Condizioni economiche dei genitori e
successo dei figli nei paesi europei”, in Checchi D. (a cura di), Immobilità diffusa. Perché la
mobilità intergenerazionale è così bassa in Italia, Il Mulino, Bologna..
Fuchs T., Woessmann L. (2004), “What accounts for international differences in student
performance? A re-examination using PISA data”, CESifo Working Paper, n. 1235.
Gabriele S., Kostoris F. (2007), “Un’analisi economica della mobilità sociale in Italia”, Rivista di
politica economica, Anno XCVI, Serie III, Fascicolo V-VI, maggio-giugno.
Gabriele S., Raitano M. (2007), “Incentivi ad accumulare capitale umano e background familiare:
l’evidenza italiana”, in Isae Rapporto Trimestrale Politiche Pubbliche e Redistribuzione.
Gabriele S., Raitano M. (2008), “La trasmissione intergenerazionale dei titoli di studio nell’Unione
Europea”, Rivista delle Politiche Sociali, n. 2/08.
Ganzeboom H., Treiman D. (1996), “Internationally comparable measures of occupational status
for the 1988 International Standard Classification of Occupations”, Social Science Research,
vol. 25.
Goldthorpe J., Jackson M. (2008), “La meritocrazia dell’istruzione e i suoi ostacoli”, Stato e
Mercato, n. 82.
Granovetter, M. (1995), “Afterword”, in M. Granovetter, Getting a Job: A Study of Contacts and
Careers, 2nd edition, Chicago: Chicago UP.
Hertz T., Jayasundera T., Piraino P., Selcuk S., Smith N., Veraschangina A., (2007), “The
inheritance of educational inequality: international comparisons and fifty-year trends”, The B.E.
Journal of Economic Analysis and Policy, vol. 7, n. 2.
Holzer, H. J. (1988), Search Method Use by Unemployed Youth, Journal of Labor Economics, 6: 120.
Hout M. (1983), Mobility tables, Sage Pubblications.
ILO - International Labor Office (1990), International Standard Classification of Occupations:
ISCO–88, Geneva.
Inzerillo U., Jappelli T., Padula M. (2010), “I fattori generazionali nell’accesso alla libera
professione: risultati di un’indagine campionaria”, in Checchi D. (a cura di), Immobilità diffusa.
Perché la mobilità intergenerazionale è così bassa in Italia, Il Mulino, Bologna.
Ioannides Y., Datcher Loury L. (2004), “Job information networks, neighbourhood effects and
inequality”, Journal of Economic Literature, vol. 42, n. 4.
ISTAT (2006), Rapporto Annuale. La situazione del paese nel 2005, Roma.
Jantti M., Bratsberg B., Roed K. Raaum O., Naylor R., Osterbacka E., Bjorklund A., Eriksson T.,
(2006), “American exceptionalism in a new light”, IZA discussion paper, n. 1938.
Jencks C., Tach L. (2006), “Would equal opportunity mean more mobility?”, in Morgan S., Grusky.
D., Fields G. (a cura di), Mobility and inequality: frontiers of research from sociology and
economics, Stanford University Press.
Jenkins S., Siedler T. (2007), “The intergenerational transmission of poverty in industrialized
countries”, CPRC Working Paper, n. 75.
Lin, N., Ensel, M., Vaughn, J. (1981), Social Resources and Strentgh of Ties: Structural Factors in
Occupational Status Attainment, American Sociological Review, 46: 339-405.
Mandrone E. (2006), “Impianto dell’indagine PLUS”, in Mandrone E., Radicchia D. (a cura di),
PLUS: participation, labour, emplyment, survey. Indagine campionaria nazionale sulle
caratteristiche e le aspettative degli individui sul lavoro, Rubbettino Editore, Soveria Mannelli.
Mayer S. (2002), The Influence of Parental Income on Children’s Outcomes, New Zealand Ministry
of Social Development Report.
29
McIntosh J., Munk M. (2009), “Social class, family background and intergenerational mobility”,
European Economic Review, vol. 53.
Meade (1973) The Inheritance of Inequality: Some Biological, Demographic, Social, andEconomic
Factors, The Proceedings of the British Academy, vol. 59, trad.it., in Id., Politica Economica e
mercato, Mulino, Bologna, 1993.
Mocetti S. (2007), “Intergenerational Earnings Mobility in Italy”, The B.E. Journal of Economic
Analysis and Policy, vol. 7, n. 2.
Montgomery, J. D. (1991), Social Networks and Labor-Market Outcomes: Toward an Economic
Analysis, American Economic Review, 81, 5: 1408-18.
Morgan S., Grusky. D., Fields G. (a cura di) (2006), Mobility and inequality: frontiers of research
from sociology and economics, Stanford University Press.
Pellizzari, M. (2004), Do Friends and Relatives Really Help in Getting a Good Job?, CEP
Discussion Paper 623, Londra: CEP.
Piraino P. (2007), “Comparable estimates of intergenerational income mobility in Italy”, The B.E.
Journal of Economic Analysis and Policy, vol. 7, n. 2.
Pisati M., Schizzerotto T. (2004), “The Italian mobility regime: 1985-97”, in Breen R. (a cura di),
Social mobility in Europe, Oxford University Press.
Pistaferri, L. (1999), Informal networks in the Italian labor market, Giornale degli Economisti 58(34), 355-75.
Raitano M., Vona F. (2010), “Measuring the link between intergenerational occupational mobility
and earnings: evidence from 8 European Countries”, OFCE Working Paper, n. 3.
Roemer J. (2004), “Equal opportunity and intergenerational mobility: going beyond
intergenerational income transition matrices”, in Corak M. (a cura di), Generational income
mobility in North America and Europe, Cambridge University Press.
Roemer J. (2005), “Equality of opportunity”, New Palgrave Dictionary.
Scoppa V. (2009), “Il posto pubblico? Si eredita”, www.lavoce.info.
Solon G. (2002), “Cross-country differences in intergenerational income mobility”, Journal of
Economic Perspectives, vol. 16.
Sylos Labini, M. (2005), Social Networks and Wages: It is All About Connections!, LEM Working
Paper Series, 2004/10, Pisa: LEM.
30

La riproduzione intergenerazionale delle diseguaglianze

Transcript

Documenti analoghi

Home | FC Crotone

Essere genitore, essere (stato) figlio. I copioni familiari della violenza.

(Microsoft PowerPoint - terapia madre bambino 29 gen 14 da

2011.03.30 LIBERO DI LEGGERE

Modulo iscrizione

Controllare la rete a livello internazionale : NetEye per GKN

Motivi per determinare l`età cronologica di un minore non

il genitore digitale - Liceo Classico Dettori

dalla disputa all`avversione

Report - Deloitte