paper - Dipartimento di Sociologia e Ricerca Sociale

Il peso delle eredità sociali nelle disuguaglianze di salute: un modello di “Health Status
Attainment” (VERSIONE PROVVISORIA)
di M.Lucchini e S.Sarti
“Il problema di determinare il meccanismo (…)
ammette sempre un numero infinito di soluzioni”
(Maxwell…..Treatise on Electricity and Magnetism)
ABSTRACT
Negli ultimi anni le disuguaglianze sociali nelle condizioni di salute hanno ricevuto una maggiore
attenzione da parte della sanità pubblica. La riflessione sociologica in questo campo ipotizza due canali
principali attraverso cui tali disuguaglianze si riproducono in configurazioni dotate di una relativa
stabilità. Il primo è di tipo inter-generazionale e si realizza per mezzo delle risorse materiali e
simboliche messe a disposizione dai genitori per i figli, il secondo è intra- generazionale, ed avviene
attraverso la capitalizzazione del differenziale iniziale di risorse.
Riprendendo ed ampliando il modello di Status Attainment teorizzato da Blau e Duncan (1967) la nostra
ipotesi di lavoro è che le eredità socio-culturali dovrebbero esercitare un ruolo centrale nella
strutturazione delle disuguaglianze di salute,.
I dati impiegati derivano da due differenti indagini: la prima è l’ILFI, Indagine Longitudinale sulle
Famiglie Italiane, la seconda è l’indagine Multiscopo ISTAT sull’”Uso del Tempo Libero” del 2003.
Tramite modelli lineari di equazioni strutturali (SEM) si cercherà di identificare i percorsi (pathways)
diretti ed indiretti che costituiscono i canali di trasmissione e di riproduzione delle disuguaglianze di
salute.
Date le premesse teoriche e le conoscenze acquisite dalla ricerca socio-epidemiologica ci aspettiamo di
trovare una consistente associazione tra origine sociale e disuguaglianze nelle condizioni di esistenza e
di benessere psicofisico attraverso la mediazione delle dotazioni culturali ed economiche conseguite dal
soggetto nel suo corso di vita.
Introduzione
1. Riflessione teorica e interrogativo di ricerca
2. Un’integrazione del modello teorico di “Education Attainment” di Blau e Duncan
3. Dati e tecniche
4. Analisi
5. Conclusioni
Bibliografia
1.Riflessione teorica e interrogativo di ricerca
In questo paragrafo riprenderemo brevemente le interpretazioni sociologiche sulle disuguaglianze di
salute.
Tali costruzioni teoretiche, per comodità espositiva, possono essere polarizzate attorno a due paradigmi,
quello delle differenze e quello delle disuguaglianze (o anche della ‘selezione’ e della ‘causazione’).
In sostanza gli studiosi vicini al primo paradigma non riconoscono l’esistenza di vere disuguaglianze,
che come noto, implicano un grado più o meno elevato di iniquità sociale, ma più banalmente vedono
nella diversa distribuzione degli stati di salute un’accettabile diversità biologica e culturale (cfr. Krieger
2001; cfr. Costa et al. 1998; cfr. Gould 1981). Queste concezioni sostengono la natura individualizzata
della salute, per cui gli individui con una salute migliore sono quelli che possiedono un maggiore
capitale biologico (nel senso di patrimonio genetico) ed una migliore capacità di discernere i
comportamenti salutistici da quelli insalubri. In pratica sono gli individui più adatti, geneticamente
favoriti e più salutisti, ad avere maggiori chance di ascendere nella scala sociale (cfr. Gould 2002; cfr.
Sommers e Rosenberg 2003; cfr. Kitcher 2004).
Nel secondo paradigma possiamo invece includere, tra i vari approcci che ne derivano,
l’approccio psico-sociale (Cassel 1976) e la teoria della produzione delle disuguaglianze di salute
(Navarro 1971; 1986, cfr. Link e Phelan 1995). Secondo questi approcci, di matrice strutturalista, gli
individui ereditano dal contesto sociale in cui crescono svantaggi di salute oltre che economici anche di
tipo biologico e comportamentale (Wickrama et al. 1999; Johnson et al. 1999; Kåreholt 2001; Spencer e
Logan 2002; Regidor et al. 2004). Questi svantaggi ridurrebbero le chance di raggiungere posizioni
sociali migliori violando la regola democratica delle pari opportunità. Dunque, pur nelle differenze
individuali, gli appartenenti al medesimo gruppo sociale che condividono un insieme simile di risorse,
economiche, culturali e sociali, vivrebbero stili di vita ed esposizioni insalubri socialmente
condizionate.
L’approccio psico-sociale muove dalla considerazione più ampia dei concetti sistemici di “ospiteagente-ambiente”. Non tutti gli individui (gli ospiti) esposti ad un agente (gli elementi patogeni) si
ammalano, perché esiste un’influenza dell’ambiente sociale. La vulnerabilità dell’ospite dipende dallo
stress fisico e psicologico. L’ambiente sociale altera la suscettibilità dell’ospite attraverso le funzioni
neuro-endocrine (a proposito si vedano gli studi di psico-neuro-endocrinologia e psico- neuroimmunologia, cfr. Fremont e Bird 1999). Come fattori decisivi dell’ambiente sociale sono considerati: le
relazioni gerarchiche di potere, la disorganizzazione sociale, i repentini cambiamenti sociali, la
marginalità sociale e l’isolamento, la deprivazione (temi che riprendono il concetto durkheimiano di
anomia). Tutti questi fattori psico-sociali agiscono sull’individuo indebolendone la resistenza all’agente,
mentre la rete sociale di supporto viene a costituirsi come un filtro che ne attenua gli effetti. Secondo
Cassel ridurre la malattia significa intervenire sui fattori di stress psico-sociale. In sintesi l’approccio
psico-sociale considera le risposte biologiche endogene alle interazioni umane.
La teoria della produzione, originariamente di impostazione marxista (Navarro 1971; 1986), si sviluppa
attorno agli anni ’60-’70, e nasce in aperta polemica con l’approccio degli stili di vita individualizzati
(del victim-blading, relativa al primo paradigma). In questa visione le disuguaglianze di salute hanno
un’origine materialista (in senso marxiano) e derivano dall’organizzazione economica della società,
nella quale si realizza una contrapposizione di interessi tra poveri- malati e ricchi-sani. Il bagaglio
concettuale utilizzato è quello tipico degli approcci di classe: la società capitalista (basata
sull’accumulazione del capitale) richiede un’organizzazione sociale del lavoro tale da produrre
disuguaglianze sociali che si ripercuotono sulla salute (esposizione a rischi sul posto di lavoro,
disoccupazione, stipendi inadeguati, mercificazione dell’attività umana, allocazione iniqua delle risorse
pubbliche, eccetera).
Altri approcci teorici vicini a questo paradigma si differenziano sui tempi con cui opererebbero i
“meccanismi” che producono disuguaglianza (Costa et al. 1998). Alcuni attribuiscono maggiore peso
alla “programmazione biologica” (Barker 1994), ossia le condizioni sociali determinerebbero il capitale
biologico di una persona nei primissimi anni della sua vita. Le condizioni di salute e la cura della madre,
le risorse economico- materiali, l’esposizione ad ambienti nocivi o a infezioni, eccetera, possono
concorrere ad indebolire le capacità biologiche del corpo dell’infante con gravi ripercussioni nella vita
adulta. Ad esempio una nutrizione materna carente può condizionare lo sviluppo del bambino già
durante la gestazione ed aumentarne la propens ione al rischio di ipertensione quando sarà adulto. Altri
studiosi invece sostengono come “meccanismo” principale di disuguaglianza la cumulazione in senso
longitudinale degli svantaggi sociali sulla salute, ossia concepiscono la salute come risultante dei corsi
di vita (Power et al. 1991; cfr. Kåreholt 2001).
Più in generale gli approcci che muovono attorno al paradigma delle disuguaglianze affermano che le
condizioni sociali rappresentano la causa fondamentale della diversa distribuzione degli stati di salute
nella popolazione. “Thus, while medical sociologists and social epidemiologists have not denied the
possibility that illness affects social conditions …, they have, at the same time, demonstrated a
substantial causal role for social conditions as causes of illness.” (Link e Phelan 1995, p.83).
In sostanza le diverse prospettive teoriche si differenziano principalmente, ma non solamente, in base
alla diversa considerazione che viene attribuita ad uno dei due termini della dicotomia
selezione/causazione (cfr. Blane et al. 1993; cfr. Whelan 1994; Ross e Mirowsky 1995; Mulatu e
Schooler 2002; Kivimäki et al. 2003).
Da un lato vi sono coloro che pensano che la salute sia l’esito di processi selettivi dell’ambiente per cui
essa dipende fondamentalmente dalla predisposizione genetica e dalla capacità di scegliere al meglio
(individualmente) le condotte di vita più salutari. Dall’altro vi sono coloro che affermano che la salute è
in gran parte il risultato di marcati condizionamenti sociali.
Dal punto di vista empirico le tesi dei sostenitori della “causazione” vantano un credito molto maggiore,
in quanto molti studi longitudinali di tipo panel hanno mostrato importanti ripercussioni delle condizioni
sociali sulla salute anche a grande distanza di tempo. La salute apparirebbe quindi come la risultante
delle condizioni sociali vissute nel corso della vita, le quali accumulano una serie di fattori di rischio e di
svantaggi sociali (deprivazione economica, isolamento relazionale, disoccupazione, stili di vita insalubri,
ambienti di lavoro nocivi, ecc.) che a volte si manifestano in singole patologie altre volte indeboliscono
lo stato psico- fisico del soggetto in senso più ampio. 1 Le condizioni sociali intaccherebbero il sistema
bio-psichico tanto che “la matrice sociale risulterebbe, così, letteralmente incorporata, al pari di una
cicatrice.” (Costa e Spadea 2004, p.6). Ad esempio il peso alla nascita dei neonati o le condizioni di
salute nell’infanzia si sono mostrate sensibilmente correlate sia alle condizioni sociali dei genitori, sia
alle condizioni di salute una volta raggiunta l’età adulta (Jonsson e Mills 2001; Spencer e Logan 2002). 2
Anche studi che si propongono di controllare entrambe le direzioni (condizioni sociali-salute e salutecondizioni sociali) non negano l’esistenza di effetti selettivi, tuttavia questi ultimi, paragonati agli effetti
di causazione, appaiono assolutamente inferiori (Mulatu e Schooler 2002).
In sintesi il paradigma delle differenze ritiene l’eterogeneità negli stati di salute un effetto di
meccanismi di selezione naturale della specie umana. Il paradigma delle disuguaglianze considera
invece l’eterogeneità nella salute come prodotto delle sperequazioni sociali, e dunque come effetto di
disuguaglianze sociali tout court.
In modo estremamente chiaro e conciso il demografo Jacques Vallin riassume la dialettica tra i due
paradigmi come segue: “...l’accesso a questa o quella categoria socio-professionale dipende, tra l’altro,
dalla salute. Per ottenere i migliori posti nella società, occorre dar prova di qualità la cui piena
espressione è molto facilitata agli individui più sani di corpo e spirito. Così, sin dall’inizio [...] gli strati
sociali più elevati hanno tutte le possibilità di essere costituiti da individui con una salute, in media,
migliore degli altri ... [Allo stesso tempo] un figlio di operai ha molte meno possibilità di diventare un
quadro superiore che un figlio di un quadro superiore. Egli subisce, nella sua infanzia, delle condizioni
1
Uno studio sul benessere nell’anzianità mostra che la salute (o benessere psico-fisico), componente fondamentale del
benessere tout-court, appare una risultante delle condizioni sociali vissute nel corso della vita. Per cui la salute degli anziani
che hanno vissuto in posizioni sociali privilegiate appare migliore, a parità di stile di vita e di altre variabili sociodemografiche (Lucchini e Sarti 2007).
2
“Poor socioeconomic circumstances in early life may lead to biological vulnerability in later life, and adult health
behaviours seem to have socioeconomic roots early in life.” (Spencer e Logan 2001, p.326).
di vita che [...] sono meno favorevoli alla sua salute. Solo per questo fatto, nell’età in cui si stabilisce
l’appartenenza sociale, il suo stato di salute rischia di essere, in media, peggiore.” (cit.in Herzlich e
Adam 1994, p.55).
L’obiettivo che qui ci poniamo è indagare le dinamiche di riproduzione delle disuguaglianze
socioeconomiche che marcano i corsi di vita dei soggetti, nonché l’impatto di quest’ultime sulla salute.
Più nello specifico cercheremo di ipotizzare un dispositivo latente che mimi la propagazione delle
disuguaglianze a partire dallo status della famiglia di origine.
Le disuguaglianze costituiscono ‘forze’ che possono assumere forme eterogenee e sostanziarsi in
differenziali di natura economica, relazionale, simbolica e psicofisica. Gallino parla a tal proposito di
disuguaglianze globali per definire disparità di carattere oggettivo che non riguardano solo la
dimensione educativa, reddituale, patrimoniale, lavorativa, ma che si estendono ai domini della
nutrizione, delle protezioni sociali, della salute e della speranza di vita (Gallino 2006).
2. Un’integrazione del modello teorico di “Education Attainment” di Blau e Duncan
Impiegando modelli lineari di equazioni strutturali (SEM) collegheremo cronologicamente una serie di
fattori espressivi delle disuguaglianze inter e intragenerazionali, documentando l’esistenza di
significativi effetti di trasmissione delle disuguaglianze sociali tra genitori e figli nonché la cogenza
(pregnanza) di queste ultime nella predizione dello stato di salute.
Già diversi studiosi si sono interrogati sulla trasmissione dai genitori ai figli di deficit di salute per via
della deprivazione socio-economica e delle pratiche comportamentali di stile di vita. (Regidor et al.
2004; Spencer e Logan 2002;Wickrama et al. 1999). Da un lato infatti, il background familiare pare
influenzare la salute dei figli in tre modi: dal punto di vista del capitale biologico (trasmissione genetica
di malattie), deprivazione socio-economica (privazioni materiali e difficoltà di approvvigionamento di
certe risorse) e dal punto di vista delle pratiche di vita (condotte di vita insalubri, quali l’abitudine al
fumo, l’eccessivo consumo di alcolici, eccetera).
Lo studio a proposito a nostro parere più significativo è quello di Wickrama e colleghi (1999). Questa
indagine longitudinale si avvale di un campione di 330 adolescenti statunitensi ed utilizzando modelli di
equazioni strutturali investiga le relazioni inter-generazionali tra genitori (adulti) e figli (adolescenti)
rispetto agli stili di vita rischiosi per la salute. In particolare i ricercatori si propongono di studiare
l’influenza dello stile di vita dei genitori sia di tipo diretto (in quanto coesistente coi figli) sia di tipo
indiretto (il figlio ripete i comportamenti rischiosi), e di entrambi i meccanismi. 3 Viene considerata
come variabile di controllo anche lo status sociale familiare operativizzato attraverso il capitale culturale
del padre e della madre. Le ipotesi sostenute dal gruppo di ricerca, vicine alla teoria strutturalista,
ritengono che gli stili di vita sono individualizzati, ma le persone socialmente svantaggiate per motivi
socio-economici (occupazione, titolo di studio, ecc,) e dunque con minori risorse (conoscenze, valori,
livelli, capacità), non sono in grado di scegliere liberamente comportamenti di vita non rischiosi.
I risultati dello studio appaiono confermare tali ipotesi, esistono cioè pesanti influenze (sia dirette che
indirette) di tipo inter- generazionale nei comportamenti rischiosi per la salute. I figli oltre che a subire i
comportamenti a rischio dei genitori (fumo passivo, disagio psicologico, ecc.) ne ereditano anche le
abitudini insalubri. Nello studio si evidenzia inoltre una interessante caratterizzazione di genere intergenerazionale, ossia la trasmissione di comportamenti negativi avverrebbe in maggior misura tra padre e
figlio, e tra madre e figlia.
3
Nei modelli proposti da Wickrama e colleghi lo stile di vita è trattato come un costrutto latente a partire da cinque variabili
manifeste legate a comportamenti a rischio: alimentazione povera, scarso esercizio fisico, consumo di tabacco, consumo di
alcool e sonno inadeguato. Questo studio dichiara esplicitamente alcuni limiti: il campione è piccolo e geograficamente
circoscritto, e considera solo il tipo familiare ‘genitori con figli’, in ambiente rurale e di etnia bianca.
In questo lavoro trarremmo ispirazione dallo schema di trasmissione delle disuguaglianze di Blau e
Duncan contenuto nella loro celebre opera “The American Occupational Structure” (1967), che a
tutt’oggi rappresenta un riferimento obbligato nell’ambito degli studi sulla stratificazione sociale e sulla
mobilità sociale.
Le disuguaglianze si comportano come ‘differenziali di tensione’ che si propagano lungo i canali della
sfera familiare, educativa, lavorativa comportando variazioni nell’accumulo e nella composizione del
capitale economico, sociale e simbolico. Lungo tali canali il differenziale delle opportunità e delle
possibilità di vita dovrebbe rivelare un elevato grado di viscosità. In certi punti del percorso possono
delinearsi fenomeni di perequazione per effetto del caso, del merito individuale e dell’interferenza di
fattori socioistituzionali. Un elevato status socioeconomico di origine può essere convertito in un
elevato capitale culturale e quest’ultimo in un elevato status professionale e socioeconomico. La catena
di trasmissione delle disuguaglianze si completa con conversione delle forme di capitale culturale e
socioeconomico in un processo di capitalizzazione della salute (o viceversa di accumulazione di fattori
di rischio.)
Il modello di Blau e Duncan (1967) di Educational Attainment ha mostrato l’importanza del background
familiare sulla riproduzione sociale della disuguaglianza, in particolare come lo status socio-economico
dei genitori eserciti la sua influenza sulla posizione occupazionale dei figli non direttamente, ma in
modo mediato, attraverso il livello di istruzione raggiunto dai figli. Dunque gli svantaggi competitivi
tendono a riprodursi proprio in forza di un maggiore investimento da parte della famiglia in termini di
anni di istruzione “concessi” alla prole. A nostro parere la trasmissione intergenerazionale dello status
socio-economico va di pari passo con la trasmissione delle condizioni di salute (cfr. Quesnel-Vallèe e
Taylor 2005).
In pratica, un migliore background familiare produce un differenziale in termini di migliori stati di
salute, non direttamente, ma attraverso la mediazione delle condizioni materiali raggiunte dal soggetto,
le quali sono influenza te dal livello di istruzione.
Il modello di Health Attainment che proponiamo è in sintesi quello riportato nella seguente figura.
Figura 1 Modello teorico di Health Attainment
In questo modello ipotizziamo una gerarchia di relazioni consequenziali, che sono causali in senso
statistico ma non necessariamente in senso sostanziale. Come è noto il concetto di casualità è alquanto
controverso nelle scienze sociali, e anche naturali, poiché in tali modelli le costruzioni “causali” non
possono che rimanere soltanto ad un livello teoretico (Blalock 1961, Bunge 1970).
Il background familiare, definito in termini di capitale socio-culturale a disposizione dei genitori,
influenzerebbe tutte le variabili a destra del modello. L’istruzione del soggetto/figlio sarebbe
condizionata quindi dal background familiare e condizionerebbe a sua volta le condizioni economiche
del soggetto stesso, oltre che il suo stato di salute. Le condizioni economiche, ossia la situazione
materiale di esistenza, sarebbero invece effetto sia dell’istruzione raggiunta dal soggetto, sia del suo
background familiare, mentre esse condizionerebbero la sua salute, che si pone come l’ultimo anello
della catena, ossia la variabile ‘effetto’ su cui misurare la varianza spiegata da tutte le altre variabili.
Una criticità del modello, relativa ai dati a disposizione, è l’incertezza della direzione del nesso, in
quanto non è possibile a priori escludere l’esistenza di meccanismi di selezione, per cui i soggetti con
migliore salute (in termini di più alto capitale biologico determinato dalla predisposizione genetica)
abbiano avuto maggiori chance di ascendere nella scala sociale. Tuttavia, alcuni accorgimenti (come il
considerare solo soggetti con più di 30 anni che hanno terminato gli studi), e l’evidenza empirica
apportata da numerosissimi studi ci portano ad escludere la rilevanza di meccanismi di selezione (cfr.
Mulatu e Schooler 2002).
Un ulteriore punto debole connesso al precedente è la mancanza di informazioni sullo stato di salute dei
genitori a 14 anni dell’intervistato, dunque non possiamo aprioristicamente escludere che una cattiva
salute dei genitori, a parità di background socio-culturale non eserciti un effetto alternativo sulla salute
dei figli. Tuttavia appare verosimile che questo effetto tenda ad andare nello stesso senso delle ipotesi
che stiamo testando piuttosto che contraddirle.
2. Dati e tecniche
I dati impiegati derivano da due differenti indagini: la prima è l’ILFI, Indagine Longitudinale sulle
Famiglie Italiane, la seconda è l’indagine Multiscopo ISTAT sull’”Uso del Tempo Libero” del 2003.
L’impiego dei due data sets permette un confronto tra due basi dati prestigiose e numericamente
consistenti, al fine di dare maggiore corroborazione alle nostre ipotesi. In particolare la Multiscopo
fornisce un data set estremamente ricco dal punto di vista quantitativo, come numero di casi, viceversa
l’ILFI fornisce alto valore aggiunto di informazioni dal punto di vista delle variabili.
Nelle nostre analisi considereremo solo i soggetti con più di 30 e meno di 65 anni. Ciò allo scopo di
depurare il possibile effetto spurio esercitato da coloro che ancora sono studenti al momento
dell’intervista, senza per questo perdere informazioni preziose in quanto solo raramente i giovani
accusano stati di salute non buona. Inoltre non considerando i più anziani eviteremo il rischio di
incorrere in un campione troppo selezionato che porrebbe un problema di eterogeneità rispetto alla
misurazione delle disuguaglianze di salute tra gli anziani (Willson et al. 2007). 4
Abbiamo a disposizione 3271 soggetti per l’ILFI, e 26593 per la Multiscopo.
Nel data set ILFI possiamo contare sulle variabili di posizione sociale tradotte in un punteggio metrico
nella scala di stratificazione de Lillo-Schizzerotto (de Lillo e Schizzerotto 1985). Occorre sottolineare
che per le donne esiste un più elevato numero di casi mancanti, in quanto tra esse è maggiore la quota di
soggetti che non hanno mai lavorato e quindi su esse non è stata rilevata l’ultima occupazione svolta.
Tuttavia, come si vedrà, gli output sulla Multiscopo per le donne risulteranno assolutamente simili a
quelli ILFI. Le variabili selezionate tra quelle disponibili riguardano:
Indagine Multiscopo:
Etichetta
VARIABILI sulle ORIGINI FAMILIARI
Anni scolarità Padre
tipo
range
Metrica
0-21
VARIABILI sul SOGGETTO
Anni scolarità
Metrica
0-21
Salute in generale
Soddisfazione della salute
Ordinale
Ordinale
1-5 (molto bene - molto male)
1-5 (molto - per niente)
Soddisfazione economiche
Risorse economiche famiglia
Situazione economica famiglia
Ordinale
Ordinale
Ordinale
1-5 (molto - per niente)
1-4 (ottime – insufficienti)
1-5 (molto ricca – molto povera)
Indagine ILFI:
Etichetta
VARIABILI sulle ORIGINI FAMILIARI
Anni scolarità Padre
Anni scolarità Madre
Posizione occupazionale padre 14 anni sogg.
tipo
range
Metrica
Metrica
Metrica
0-21
0-21
9-90 (scala de lillo-schizzerotto)
VARIABILI sul SOGGETTO
Anni scolarità
Ultima posizione occupazionale
Soddisfazione della salute
Soddisfazione condiz.econ.famiglia
Accessibilità ai beni
Difficoltà economiche
Metrica
Metrica
Ordinale
Ordinale
Ordinale
Ordinale
0-21
9-90 (scala de lillo-schizzerotto)
1-5 (peggiore - migliore)
1-5 (molto - per niente)
0-6 (beni desiderati, ma non accessibili)
0-4 (presenza di 0,1,2,3,4 difficoltà)
Le domande dei questionari relativamente alle variabili utilizzate sono le seguenti:
4
Ci riserviamo di indagare le dinamiche di riproduzione e trasmissione delle disuguaglianze di salute tra gli anziani in altra
sede.
- Domande MULTISCOPO
-Salute percepita:
“Come va in generale la salute? Dia un punteggio da 1 a 5 dove 1 indica lo stato peggiore e 5
quello migliore.”
-Soddisfazione salute:
“Pensi agli ultimi 12 mesi. Lei si ritiene soddisfatto dei seguenti aspetti che hanno riguardato la
sua vita? Salute: molto, abbastanza, poco, per niente.”
-Soddisfazione economica:
“Pensi agli ultimi 12 mesi. Lei si ritiene soddisfatto dei seguenti aspetti che hanno riguardato la
sua vita? Situazione economica: molto, abbastanza, poco, per niente.”
-Situazione economica:
“Facendo riferimento alla situazione economica della famiglia, lei la definirebbe? Molto ricca,
ricca, né ricca né povera, povera, molto povera.”
-Risorse economiche della famiglia:
“Con riferimento agli ultimi 12 mesi e tenendo presente le esigenze di tutti i componenti
familiari, come sono state le risorse economiche comp lessive della famiglia) Ottime, adeguate,
scarse, assolutamente insufficienti.”
- Domande ILFI
-Salute percepita:
“In una scala che va da 1 a 5, dove 1 indica uno stato di pessima salute fisica e 5 uno stato di
ottima salute fisica, dove si collocherebbe?”
-Soddisfazione economica:
“In che misura è soddisfatto dell’attuale situazione economico- finanziaria della sua famiglia?
Molto, abbastanza, poco, per niente, non so.”
-Difficoltà economiche:
“Negli ultimi 12 mesi la sua famiglia ha incontrato difficoltà economiche …?
1. … nell’acquistare alimenti? Sì, No, Non so. 2. … nell’acquistare vestiti? Sì, No, Non so. 3. …
nel pagamento di spese per medicinali o visite specialistiche? Sì, No, Non so. 4. … nel
pagamento delle bollette per l’elettricità, l’acqua e il gas? Sì, No, Non so.”
-Accessibilità ai beni:
“La sua famiglia dispone di… 1. … un’auto privata? 2. … un videoregistratore?
3. … un forno a micro-onde? 4. … una lavastoviglie? 5. … un personal computer? 6. … un
abbonamento a internet? “ Se NO, sono state considerate le risposte 1 alla seguente domanda: “1.
Vorremmo averla, ma non possiamo permettercela. 2.Non siamo interessati. 3. Non sa”
L’indice di salute percepita, che qui utilizziamo come variabile dipendente (il terminale del modello su
cu tutte le altre variabili esercitano il loro effetto) dovrebbe essere controllato per variabili più
‘oggettive’ di condizione psico- fisica dell’intervistato, tuttavia esso costituisce comunque un buon
predittore delle condizioni di salute oggettive dell’intervistato: “It seems that people are excellent judges
of their own underlying state of health and future prospects.” (Drever et al. 2004, p.590) 5 . In particolare
Rogers (1995) sostiene la validità dell’indicatore di salute percepita (o dichiarata) studiandone gli effetti
sulle chance di sopravvivenza. In una serie di modelli di regressione logistica dicotomici su dati censuari
USA degli anni ’80, Rogers mostra che, a parità di età, sesso, livello educativo, tipo di malattia e tipo di
invalidità, l’effetto netto dell’indicatore di salute percepita risulta essere significativamente correlato con
la propensione ad essere ancora in vita. 6
5
Per approfondimenti sull’uso dell’indicatore di salute percepita: Johnson e Wolinsky 1993; Rogers 1995; Idler e Benjamini
1999; Burstrom e Fredlund 2001.
6
Il dichiarare una salute “povera” rispetto ad una “eccellente”, le modalità che costituiscono gli estremi della scala a 5 gradi
dell’indicatore, aumenta la propensione alla mortalità di quasi 20 volte (Rogers 1995, p.48).
Le tecniche
Come già anticipato, in questo lavoro realizzeremo dei modelli statistici multivariati, impiegando le
equazioni strutturali. Lo sviluppo di tali tecniche di analisi si accompagna alla maggior attenzione
riposta dagli scienziati sociali alla validità e all’attendibilità delle misurazioni empiriche. Si aggiunga
poi il desiderio di stimare parametri strutturali, vale a dire effetti espressivi di costrutti teoretici
complessi, non osservabili e variamente concatenati l’uno all’altro. I software adottati in questo lavoro
sono LISREL e AMOS, i quali permettono l’implementazione di modelli per l’analisi delle strutture di
covarianza e consentono un approccio potente e flessibile per modellare i fenomeni sociali e per fare
inferenza in modo appropriato.
Questi modelli vengono utilizzati quando si lavora con costrutti latenti, ossia con concetti che si
collocano ad un alto livello nella scala dell’astrazione semantica e che difficilmente possono essere
misurati direttamente. Ne sono un’esemplificazione la condizione psicofisica percepita, lo stile di vita, il
benessere economico e relazionale, il background familiare, il prestigio occupazionale, la classe sociale
(Sherbourne e Hays 1990; Johnson e Wolinsky 1993; Farmer e Ferraro 1997; Wickrama et al. 1999;
Mulatu e Schooler 2002).
I modelli di equazioni strutturali nascono per rispondere alla duplice esigenza di misurazione dei
costrutti latenti e di specificazione dei nessi causali tra le variabili inferite. 7 Tali modelli sintetizzano due
tradizioni di ricerca: la tradizione psicometrica di misurazione delle variabili latenti e quella
econometrica di definizione dei nessi causali tra le variabili. Con i modelli LISREL (Linear Structural
Relationship) ci è consentito specificare e sottoporre a verifica la direzione e la consistenza dei nessi
causali (o di correlazione) tra costrutti latenti, vale a dire tra variabili che si collocano ad un alto grado
nella scala dell’astrazione semantica che possono essere solo indirettamente inferite con l’impiego di
indicatori imperfetti. 8
La specifica di un modello LISREL è una traduzione di una teoria in un sistema di equazioni algebriche.
Lo starting point di norma è un diagramma che visualizza variabili osservate e latenti nonché i nessi
causali che collegano i fattori in parola.
Per realizzare un’adeguata traslazione di una teoria in modello è necessario che tutti i costrutti-predittori
del fenomeno che si intende predire/spiegare siano contenuti nel modello e siano correttamente inferite
da opportuni indicatori empirici. Va subito detto che nel modello che presentiamo mancano fattori
espressivi dello stile di vita. Nei dataset impiegato mancano informazioni sui comportamenti orientati a
capitalizzare salute e a prevenire malattie. Tale manchevolezza indebolisce la capacità previsiva del
modello. 9
Il modello di equazioni strutturali che ora proponiamo ci consente di ricostruire la trama dei nessi tra
l’origine sociale e i marcatori di conseguimento di status con l’opportuna aggiunta di un fattore
espressivo della salute percepita.
I modelli da noi specificati non tolgono plausibilità ad altri modelli che possono rivelarsi parimenti
compatibili con i dati se non addirittura migliori. Per la formulazione di un modello di equazioni
7
Nello specifico, tali modelli si compongono di due livelli: il livello di misurazione delle variabili latenti (così definite
perché non immediatamente osservabili) e quello strutturale di definizione dei nessi causali o di correlazione tra di esse
(Jöreskog e Sörbom 1988, Corbetta, 1992). Ne risulta un approccio teorico generale in grado di sussumere in proprio seno
l’analisi fattoriale e la path analysis.
8
Per i modelli generali le analisi sono state condotte usando LISREL 8.54, testando l’efficacia delle variabili ordinali
(policoriche). Tramite PRELIS è stata calcolata la matrice di correlazioni policoriche per variabili ordinali. I modelli di
equazioni strutturali permettono la decomposizione dell’effetto totale, esercitato da una variabile esogena su una variabile
endogena, in un effetto diretto ed in un effetto indiretto. Quest’ultimo può manifestarsi attraverso una o più variabili
intervenienti. Anderson e Gerbing (1988) consigliano di verificare in prima battuta la validità e l’attendibilità degli indicatori
da cui si inferiscono i costrutti latenti ed in seconda le relazioni strutturali tra i costrutti. ”The measurement model provides
an assessment of convergent and discriminant validity, and the structural model provides an assessment of nomological
validity.”(Schumacker and Lomax 1996, p.129). Le analisi per i modelli generali sono poi state ripetute con AMOS, e con
questo software sono state realizzate per i sottocampioni distinti per genere e fascia d’età.
9
Modello di misura e modello strutturale vengono stimati simultaneamente con l’impiego dello stimatore di sistema FIML
(Full-information maximum-likelihood). Lisrel fornisce un’ampia gamma di test e informazioni diagnostiche per giudicare la
significatività statistica dei parametri e la bontà di adattamento del modello ai dati.
strutturali solitamente ci si riferisce alla teoria in argomento o alle ricerche precedenti. Non esiste un
modello causale vero in assoluto; esistono semmai tanti modelli causali più o meno plausibili da un
punto di vista teorico o pre-empirico. 10
Tramite modelli lineari di equazioni strutturali (SEM) si cercherà quindi di identificare i canali diretti ed
indiretti di trasmissione delle disuguaglianze durante il corso di vita dei soggetti. Si cercherà di
quantificarne il peso totale del background familiare, dell’istruzione e della situazione economica sulla
condizione psicofisica del soggetto. La nostra ipotesi è che le disuguaglianze sono forze di capitale
economico commutabili nel corso di vita non solo in dotazioni di capitale culturale, relazionale e
psicofisico. Le disuguaglianze si configurano come disparità di carattere materiale che si riproducono
nel corso di vita e si commutano in molteplici altre forme di disparità fino a lasciare il loro marchio
sullo stato di salute del soggetto.
Uno degli argomenti di maggior interesse in questo saggio è la quantificazione dell’effetto che l’origine
familiare esercita sulla salute del soggetto direttamente e indirettamente col tramite dell’istruzione e
della condizione economica raggiunta al momento dell’intervista.
LE VARIABILI OSSERVATE ED I COSTRUTTI LATENTI
Il primo modello, stimato sui dati Multiscopo, annovera i seguenti tipi di variabili:
- La variabile ‘istruzione del padre’ è un costrutto endogeno misurato senza errore e ottenuto
computando gli anni di istruzione formale necessari al conseguimento dei diversi titolo di studio.
Tale variabile non costituisce un costrutto latente quando una proxy del capitale culturale
- Il fattore latente endogeno nominato “cattiva salute” è stato inferito impiegando la variabile:
salute percepita e soddisfazione della propria salute.
- Il fattore latente “deprivazione economica” è stato inferito impiegando tre indicatori e
segnatamente:
-il grado di soddisfazione economica,
-la valutazione delle risorse economiche familiari,
-la valutazione della situazione economica della famiglia.
- L’età è una variabile proxy dell’orologio biologico ed è misurata senza errore
Il modello stimato sui dati ILFI conta invece dei seguenti tipi di variabili:
- La variabile ‘background familiare’ è un fattore latente inferito dalle seguenti variabili osservate:
-gli anni di scolarità del padre,
-la posizione occupazionale del padre espressa come punteggio della scala de lillo-schizzerotto,
-gli anni di scolarità della madre.
- Il fattore endogeno nominato “cattiva salute” è una proxy delle condizioni psico-fisiche del
soggetto misurata senza errore.
- La variabile posizione occupazionale dell’intervistato è misurata senza errore.
- Il fattore latente “deprivazione economica” è stato inferito impiegando tre indicatori e
segnatamente:
-la soddisfazione delle condizioni economiche della famiglia,
-l’accessibilità ai beni di consumo,
-la presenza di difficoltà economiche.
- L’età è una variabile proxy dell’orologio biologico ed è misurata senza errore.
10
Anzi a ben vedere “…tutti i modelli sono sbagliati anche se alcuni possono risultare utili, più utili di altri.” (Box 1976). Ci
auguriamo che i risultati di tale test possano indicare una direzione proficua per la conduzione di ricerche più approfondite in
questo campo ancora poco esplorato.
Stimeremo modelli SEM su due fonti indipendenti di dati. La prima è l’indagine multiscopo ISTAT del 200…, la seconda
l’indagine longitudinale sulle famiglie italiane (ILFI). Per ciascuna base dati implementeremo una coppia di modelli. A un
primo modello generale ad effetti fissi seguirà un modello (del tipo multisample e multigroup) nel quale si consente al
gradiente socioeconomico di variare all’interno dei gruppi formati dall’incrocio del genere con le classi di età.
4. Analisi
Le analisi si compongono di quattro momenti. I primi due modelli si rifanno ai dati Multiscopo, nei
quali si poteva contare su un’elevata numerosità del campione, ma su un minor numero di variabili. Il
secondo modello si riferisce alla distinzione del campione per genere e gruppo d’età, al fine di
controllare l’esistenza di eventuali effetti spuri di queste variabili.
Il terzo ed il quarto modello impiegano invece i dati ILFI, per i quali le numerosità sono più basse,
generando talvolta problemi di significatività statistica, ma in cui è stato possibile impiegare un maggior
numero di variabili permettendoci di riprodurre più fedelmente l’impianto principale del modello teorico
di Blau e Duncan.
In sostanza i dati Multiscopo hanno dato robustezza ai risultati delle analisi, mostrandosi in piena (e
sorprendentemente forte) sintonia con i dati ILFI, qualitativamente più informativi.
4.1 Il modello generale sui dati MULTISCOPO
Il modello in questione, espresso in forma di diagramma nel grafico sottostante mostra un buon grado di
11
adattamento ai dati.
Figura 2 Modello analitico generale per la Multiscopo
11
Le misure della bontà di adattamento valutano l’accuratezza con cui un dato modello è capace di riprodurre le varianze e
covarianze tra i dati empirici. Tra gli indici di adattamento quelli comunemente impiegati sono il chi-square, il goodness of
fit index (GFI), l’adjusted goodness-of-fit index (AGFI). Gli indici di comparazione comparano un dato modello con un
modello nullo (Schumacker and Lomax 1996). Gli indici di parsimonia fanno riferimento al numero di coefficienti che
devono essere stimati per raggiungere un buon adattamento del modello ai dati.
Adattamento del Modello : N=26953,Chi2 =1466.14(P=0.0),DF=13,GFI=0.99,AGFI=0.96,RMSEA=0.033.
Tabella 1 Coefficienti di regressione standardizzati, validazione dei costrutti latenti
Deprivazione
Cattiva salute
economica
RISECON
+ 0.87
SIT_ECO
+ 0.83
SOD_ECO
+ 0.59
SALUTE_P
+ 0.90
SALUTE_S
+ 0.78
Tabella 2 Coefficienti di regressione standardizzati
>>>
Istruzione
Depriv.econ.
Età
- 0.20
- 0.15
Background
+ 0.52
- 0.11
Istruzione
- 0.31
Depriv.econ.
0 Parametro fissato a zero.
Tabella 3 Effetti totali standardizzati
>>>
Istruzione
- 0.20
Età
Cattiva salute
+ 0.32
0
- 0.06
+ 0.24
Depriv.econ.
- 0.09
Cattiva salute
+ 0.31
Background
+ 0.52
- 0.27
- 0.09
Istruzione
Depriv.econ.
-
- 0.31
-
- 0.13
+ 0.24
Tabella 4 Coefficienti di determinazione R2
R2
Istruzione
0.37
Depriv.econ.
0.12
Cattiva Salute
0.18
La nostra attenzione è in primo luogo focalizzata sulle stime dei parametri Gamma (?) che misurano
l’intensità degli effetti dei fattori esogeni su quelli endogeni, e sui parametri Beta (β) che esprimono
l’effetto dei fattori endogeni su altri fattori endogeni. 12
L’interpretazione dei risultati si effettua prendendo in considerazione la correttezza del segno del
parametro stimato e la rispettiva consistenza. Come già argomentato tali modelli ci consentono di
scomporre le covarianze tra le variabili in effetti diretti, indiretti, in relazioni spurie e congiunte.
Le stime dei parametri possono essere lette in modi differenti a seconda che il ricercatore sia interessato
alla predizione piuttosto che alla spiegazione di un dato fenomeno. Se optiamo per la messa a punto di
un buon modello predittivo sarà sufficiente analizzare la forza degli effetti diretti. In alternativa se il
nostro interesse è la stima degli effetti causali, sarà necessario calcolare gli effetti totali associati ai
singoli regressori sommando agli effetti diretti gli effetti (indiretti) mediati da variabili intervenienti e
concomitanti.
Prendiamo ora in considerazione gli effetti diretti per analizzarne la forza e la significatività statistica.
Col crescere dell’età il corpo si indebolisce, si infragilisce, dunque non può che aumentare lo stato di
insoddisfazione nei confronti della salute. Guardando alle stime dei coefficienti standardizzati, la
variazione di un punto standard sull’età produce una variazione di circa un terzo di punto sulla
deprivazione della salute. Anche la deprivazione economica esercita un’influenza degna di
considerazione sulla salute sebbene l’effetto diretto si riveli lievemente più contenuto rispetto all’età. Più
12
Un coefficiente strutturale esprime la forza del nesso causale tra due variabili ed è interpretabile come l’ammontare di
cambiamento che si verifica nella variabile dipendente per ogni unità di cambiamento che si verifica nella variabile
predittore, tenendo le altre variabili a valori costanti .
specificamente, la variazione di un punto standard sulla deprivazione economica comporta la variazione
di un quarto di punto sulla salute percepita.
L’istruzione del padre (che è impiegata come proxi del background familiare) e l’istruzione del soggetto
esercitano invece effetti diretti sostanzialmente trascurabili benché i segni delle stime siano conformi
alle aspettative teoriche. Data la scarsa consistenza della stima del parametro espressivo dell’origine e
l’assenza di significatività, si è deciso di togliere il path causale corrispondente per guadagnare in
parsimonia.
Come ci si poteva aspettare, gli effetti dei predittori tendono a stemperarsi man mano che ci si allontana
lungo lo schema causale ipotizzato. Nel modello in questione la rilevanza dei predittori appare legata al
ritardo temporale. Quanto minore è il temporal lag tra predittore e variabile predetta tanto maggiore è la
forza predittiva del primo nei confronti del secondo.
Il passaggio dalla logica ‘predittiva’ a quella ‘causale’ implica la presa in considerazione degli effetti
causali totali ovvero delle quantità ottenute sommando gli effetti diretti agli effetti (indiretti) mediati da
una o più variabili intervenienti o concomitanti.
Il background della famiglia di origine e l’istruzione del soggetto esercitano un effetto causale totale
sulla deprivazione psicofisica di moderata intensità. In aggiunta l’istruzione del padre influisce in modo
considerevole sull’istruzione del figlio (+0.52) e l’istruzione del soggetto protegge dalla deprivazione
socioeconomica (-0.31).
Per avere un’idea della strettezza della relazione tra le variabili e quindi del potere predittivo del sistema
di equazioni strutturali teniamo sott’occhio l’R2 ovvero la percentuale di varianza spiegata riferita ai tre
costrutti latenti endogeni - ‘Istruzione’, ‘Deprivazione economica’ e ‘Deprivazione di Salute’ - che si
attesta rispettivamente al 37%, al 12% e al 18%. Ne deriva che in tale modello un’ampia proporzione di
varianza rimane confinata nei residui a causa del fatto che le vite degli umani sono in ampia misura
giocate dal caso o più semplicemente in conseguenza del mancato inserimento di altre variabili o della
presenza di non linearità.
4.2 Il modello multisample/multigroup sui dati MULTISCOPO
Cercheremo ora di capire se l’effetto del gradiente socioeconomico interagisce o meno con l’età. In altre
parole punteremo il fuoco dell’attenzione sul grado di variazione del gradiente socioeconomico
all’interno dei vari gruppi sociali costruiti sulla base della classe di età e del genere. La consistenza del
gradiente in parola dovrebbe via via rinforzarsi col trascorrere dell’età fino all’entrata nella prima fase di
anzianità per poi declinare nelle fasi successive di tarda anzianità e di vecchiaia. Per essere più precisi la
relazione tra gradiente socioeconomico ed età dovrebbe manifestare un andamento di tipo non monotono
lineare a forma di U rovesciata. L’intensificarsi del gradiente nella prima fase dell’anzianità può essere
letto nei termini di un progressivo accumulo nel tempo degli effetti negativi relativi all’esposizione ai
fattori di rischio.
Le stime dei coefficienti sono fornite distintamente per i diversi campioni formati sulla base delle
diverse fasce di età e del diverso periodo della rilevazione.
Col trascorrere dell’età il corpo si indebolisce, si infiacchisce, si cumulano gli effetti negativi imputabili
all’esposizione ai fattori di rischio o a stili di vita malsani.
MODELLI CON FASCIA D’ETA’ E GENERE MULTISCOPO
Tabella 5 Coefficienti di regressione standardizzati
N
BG > A.scol.
-
A.scol. > DEPR
Dep.E. > Catt.Salute
Modello generale
(Lisrel)
+ 0.52
-
- 0.31
+ 0.24
26953
Maschi 30-39
Maschi 40-49
Maschi 50-59
Maschi 60-64
+ 0,45
+ 0,46
+ 0,51
+ 0,53
-
-0,23
-0,26
-0,27
-0,26
+ 0,19
+ 0,28
+ 0,29
+ 0,33
4081
3900
3465
1521
Femmine 30-39
Femmine 40-49
Femmine 50-59
Femmine 60-64
+ 0,46
+ 0,48
+ 0,53
+ 0,51
-
-0,22
-0,27
-0,23
-0,20
+ 0,17
+ 0,25
+ 0,29
+ 0,35
4451
3974
3566
1635
Tabella 6 Effetti totali standardizzati
BG > Salute
A.scol. > Catt.
Salute
Modello generale
(Lisrel)
- 0.09
- 0.13
Maschi 30-39
Maschi 40-49
Maschi 50-59
Maschi 60-64
- 0,11
- 0,10
- 0,10
- 0,15
- 0,12
- 0,12
- 0,14
- 0,12
Femmine 30-39
Femmine 40-49
Femmine 50-59
Femmine 60-64
- 0,06
- 0,10
- 0,11
- 0,14
- 0,11
- 0,07
- 0,11
- 0,07
Adattamento del Modello: N= 26953,Chi2 =847,363 (P=0.0),DF=112, GFI=0,992,AGFI=0,980,RMSEA=0,016.
4.3 Il Modello generale sui dati ILFI
Il modello applicato sui dati ILFI è que llo rappresentato nella seguente figura.
13
Figura 3 Modello analitico generale per l’ILFI.
Tabella 7 Coefficienti di regressione standardizzati, validazione dei costrutti latenti
Background Deprivazione
economica
PO padre
+ 0.58
AS padre
+ 0.92
AS madre
+ 0.87
Beni no ac.
+ 0.56
Diff_econ
+ 0.74
insod_eco
+ 0.80
Tabella 8 Coefficienti di regressione standardizzati
>>>
Background
Istruzione
Posiz.occupaz.
Età
- 0.07*
0
Background
+ 0.63
0
Istruzione
+ 0.62
Posiz.occupaz.
Depriv.econ.
0 Parametri fissati a zero. *Parametri non significativi allo 0,05.
13
Depriv.econ.
0
- 0.09*
- 0.11*
- 0.21
-
Cattiva salute
+ 0.37
0
- 0.02*
- 0.02*
+ 0.21*
Adattamento del Modello: N=3271, Chi2 =464.92 (P=0.0),DF=28, GFI= 0.97,AGFI= 0.94,RMSEA= 0.0.
Tabella 9 Effetti totali standardizzati
Istruzione
Posiz.occupaz.
- 0.07*
- 0.05*
Età
Background
Istruzione
Pos.occ.
Depriv.econom.
Depr.econ.
+ 0.02*
Cattiva salute
+ 0.37
+ 0.63
-
+ 0.39
+ 0.62
- 0.24*
- 0.24*
- 0.07*
- 0.08
-
-
- 0.21
-
- 0.06*
+ 0.21
*Parametri non significativi allo 0,05.
Tabella 10 Coefficienti di determinazione R2
R2
Istruzione
0.43
Posiz.occupaz.
0.39
Depriv.econ.
0.12
Salute
0.21
4.4 Il modello multisample/multigroup sui dati ILFI
Il modello converge e mostra un buon adattamento ai dati. 14
ILFI
Tabella 11 Coefficienti di regressione standardizzati
N
BG > A.scol.
A.scol. > P.O.
PO > DEPR
Dep.E. > Catt.Salute
Modello generale
(Lisrel)
+ 0.63
+ 0.62
- 0.21
+ 0.21
3271
Maschi 30-39
Maschi 40-49
Maschi 50-59
Maschi 60-64
+ 0.56
+ 0.53
+ 0.56
+ 0.71
+ 0.45
+ 0.57
+ 0.48
+ 0.54
- 0.21*
- 0.18*
- 0.24*
- 0.04*
+ 0.06*
+ 0.21*
+ 0.19*
+ 0.44*
460
488
501
194
Femmine 30-39
+ 0.50
Femmine 40-49
+ 0.57
Femmine 50-59
+ 0.70
Femmine 60-64
+ 0.63
*Parametri non significativi allo 0,05.
+ 0.58
+ 0.54
+ 0.57
+ 0.59
- 0.14*
- 0.22*
- 0.18*
+ 0.06*
+ 0.19*
+ 0.17*
+ 0.30*
+ 0.23*
424
504
488
212
Tabella 12 Effetti totali standardizzati
BG > Salute
Pos.occ. > Catt.Salute
- 0.07
- 0.08
- 0.06
Maschi 30-39
Maschi 40-49
Maschi 50-59
Maschi 60-64
- 0,04
- 0,03
- 0,09
- 0,18
- 0,09
- 0,07
+ 0,02
- 0,24
+ 0,01
- 0,03
- 0,07
- 0,07
Femmine 30-39
- 0,06
- 0,15
- 0,09
Modello generale
(Lisrel)
14
A.scol. > Salute
Adattamento del Modello: N=3271, Chi2 =356,566 (P=0.0), DF=216, GFI=0,979, AGFI=0,957, RMSEA=0,014.
Femmine 40-49
Femmine 50-59
Femmine 60-64
- 0,09
- 0,01
- 0,25
+ 0,02
- 0,22
+ 0,04
+ 0,01
- 0,13
- 0,03
Questo terzo modello, realizzato sui dati ILFI permette una maggiore corrispondenza con il modello
originale di Blau e Duncan, considerando anche la posizione occupazionale del soggetto al momento
dell’intervista, oltre che il capitale familiare di partenza ed il suo titolo di studio. Tuttavia si osserverà
come la posizione occupazionale del soggetto assorbe parte dell’effetto istruzione sulle condizioni
economiche, ma anche come il percorso degli effetti rimanga sostanzialmente immutato.
A parità di età, il gradiente contribuisce a spiegare una buona proporzione di varianza della variabile
stato di salute.
Il nostro studio conferma le tesi di House e altri (1994) secondo cui nello stadio di vita della maturità e
di ingresso nell’anzianità, il declino dello stato di salute appaia ritardato per i soggetti che occupano le
posizioni alte della stratificazione sociale.
4. Conclusioni (PROVVISORIE)
…
Le ipotesi da cui siamo partiti sul ruolo di mediazione svolto dall’istruzione, presentate all’inizio di
questo lavoro, paiono confermate in modo chiaro da entrambi i data set. Gli esiti delle analisi, infatti,
risultano particolarmente significativi proprio alla luce della somiglianza degli effetti nei due diversi
modelli.
Una componente importante della salute appare dunque influenzata dal background familiare. Ma tale
condizionamento avviene secondo percorsi indiretti. In particolare attraverso l’istruzione dei figli, la
quale aumenta le chance di ottenere posizione sociali più elevate ed un maggiore disponibilità di risorse
economiche.
Infine la salute sembra essere più direttamente condizionata dalla situazione economica che nel concreto
i soggetti si trovano a vivere.
Ragionando in termini metaforici, se la disuguaglianza fosse paragonabile alla tensione elettrica, lo
schema ipotizzato funzionerebbe come una sorta di impianto di distribuzione della corrente. Al
passaggio tra un punto e l’altro si ha una perdita di energia in misura relativa alla distanza ed alla
conducibilità dei trasmettitori che fanno ‘resistenza’ al trasferimento di elettricità. I meccanismi
istituzionali di redistribuzione delle risorse possono essere visti come ‘resistori’ della disuguaglianza. La
forza dei coefficienti beta che collegano i fattori del modello rappresenta invece l’unità di misura della
corrente, ovvero indica la forza applicata dalla disuguaglianza che riesce a trasferirsi da un punto
all’altro della rete malgrado la resistenza.
In tale ricostruzione simbolica le azioni ‘resistive’ di perequazione possono applicarsi in tre punti del
circuito di disuguaglianze:
1-Garantendo pari opportunità di istruzione a prescindere dalle origini sociali familiari (onde attenuare
l’effetto delle tre frecce).
2-Offrendo condizioni economiche minime per garantire un sistema di ricompense meritocratico che
però non marginalizzi parte della popolazione (onde attenuare l’effetto delle due frecce).
3-Garantendo pari condizioni di assistenza sanitaria (onde annullare la disuguaglianza residuale).
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