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La digitalizzazione della vita, il corso di vita e la demografia
Francesco C. Billari
Department of Sociology e Nuffield College University of Oxford
CEPRA Lecture 2015 CEPRA, Università della Svizzera Italiana
Lugano, 22 ottobre 2015
Schema
¢ Digitalizzazione, corso di vita e demografia
¢ Minaccia o opportunità? ¢ Età e digitalizzazione in Europa
l Tendenze l Minaccia o opportunità?
¢ Vita di famiglia: avere figli l Google e le decisioni di fecondità l Intenzioni e comportamenti
¢ Discussione
Digitalizzazione, corso di vita e demografia ¢ I cambiamenti strutturali delle società
e delle economie influenzano l Le decisioni che prendiamo nel corso
della vita (es. legami, fecondità, intensità delle relazioni intergenerazionali, risparmio/investimento/consumo, residenza)
l àla forma e la struttura delle popolazioni (la demografia). Es. Bassa fecondità e invecchiamento della popolazione
Digitalizzazione, corso di vita e demografia ¢ A volte questi cambiamenti strutturali
sono l molto veloci (guerre, cadute di regimi,
recessioni…) l permanenti
¢ La digitalizzazione della vita (quotidiana) è un cambiamento strutturale veloce e permanente, che influenza l il corso della vita l la demografia
Cambiamenti tecnologici
¢ I cambiamenti tecnologici hanno influenzato il corso di vita e la demografia in vari modi, es. l Lavoro e sistema dell’istruzione (Boserup
e produttività) l Medicina (vaccini, igiene). Non
parleremmo di invecchiamento senza I progressi nella durata della vita (Livi-Bacci, 2012)
Cambiamenti tecnologici
¢ I cambiamenti tecnologici hanno influenzato il corso di vita e la demografia in vari modi, es. l La famiglia, la fecondità, il genere
• Metodi contraccettivi moderni (“power of the pill” (Goldin & Katz, 2002), “Seconda Transizione Demografica” (Lesthaeghe & van de Kaa)
• Elettrodomestici come “engines of liberation” (Greenwood & Sheshadri, 2005)
Digitalizzazione, corso di vita e demografia
¢ Digitalizzazione: imponente e veloce diffusione di tecnologie digitali che influenzano la vita quotidiana l Dai PC a Internet con Banda Larga l Dai telefoni ai cellulari e agli
smartphones ¢ Una vera e propria discontinuità
strutturale
Minaccia o opportunità?
¢ Kohli (2007) “istituzionalizzazione del corso di vita” – come per Kohli la digitalizzazione influenza il corso di vita attraverso l Prospettive e pianificazioni (decisioni) l Eventi cruciali (es. Avere un figlio)
¢ La digitalizzazione è un’opportunità o una minaccia per le scelte della vita e la demografia?
Minaccia o opportunità?
¢ Minaccia l Troppe informazioni online (Gigerenzer:
“less is more”)? l Influenze negative attraverso social
media? l Isolamento (come per le città?) l “Digital divide” tra classi sociali, società,
o generazioni? à Ulteriore conflitto tra generazioni
l Sfera lavorativa invade tutte le sfere della vita quotidiana?
Minaccia o opportunità?
¢ Opportunità l Accesso a informazioni per tutti a costo
minore: nuove tecnologie permettono di prendere decisioni migliori
l Minore isolamento sociale sui social media, nuove forme di comunicazione in gruppi (Whatsapp familiare)
l Riduzione, a lungo termine delle barriere sociali e tra generazioni
l Nuove tecnologie permettono di combinare meglio lavoro e famiglia
Minaccia o opportunità?
¢ Minaccia vs. opportunità: troppo presto per dare una risposta completa l Probabilmente vi sono più risposte,
con leve di azione che permettono di “cogliere” il dividendo di opportunità della digitalizzazione
¢ Possiamo però iniziare a dare uno sguardo a quanto sta accadendo
Età e digitalizzazione in Europa
¢ European Social Survey ¢ Principale variabile—uso di Internet
• “how often do you use the internet, the World Wide Web or e-mail – whether at home or at work – for your personal* use”
• *private or recreational use that does not have to do with one’s work or occupation
¢ Focus: uso quotidiano ¢ Velocità di crescita per età?
Uso quotidiano per età-Europa 2002-2010
020
4060
80%
ute
nti
15-24 25-34 35-44 55-64 65-74 75+
Paesi inclusi: Belgio, Danimarca, Germania, Irlanda, Finlandia, Francia, Norvegia, Paesi Bassi, Polonia, Portogallo, Regno Unito, Slovenia, Spagna, Svezia, Svizzera, Ungheria. Dati pesati per popolazione e disegno campionario.
Età e digitalizzazione in Europa
¢ Minaccia o opportunità? Effetti sociali dell’invecchiamento
¢ Solitudine “How often do you socially meet with friends, relatives or colleagues” (“soli” se meno di una volta a settimana)
¢ Legame con uso quotidiano di Internet (età 55 e oltre)
Solitudine e uso quotidiano di Internet-Europa 2002-2010, età 55+
010
2030
4050
% s
oli
55-64 65-74 75+No Sì No Sì No Sì
Solitudine e uso quotidiano di Internet-Svizzera 2002-2010, età 55+
010
2030
40%
sol
i
55-64 65-74 75+No Sì No Sì No Sì
Età e digitalizzazione in Europa
¢ Minaccia o opportunità? Parlare di cose personali
¢ “Anyone to discuss intimate or personal matters with”
¢ Legame con uso quotidiano di Internet
Contatti e uso quotidiano di Internet-Europa 2002-2010, età 55+
020
4060
8010
0%
han
no q
ualc
uno
55-64 65-74 75+No Sì No Sì No Sì
Contatti e uso quotidiano di Internet-Svizzera 2002-2010, età 55+
020
4060
8010
0%
han
no q
ualc
uno
55-64 65-74 75+No Sì No Sì No Sì
Età e digitalizzazione in Europa
¢ Più opportunità che minaccia ¢ (effetti diminuiscono se si tengono
sotto controllo fattori che influenzano sia la digitalizzazione sia isolamento/contatti, es. livello di istruzione, genere, reddito)
Vita di famiglia: avere figli
¢ Digitalizzazione e scelte di vita familiare
¢ Fecondità (cruciale per dinamiche demografiche)
Vita di famiglia: avere figli
¢ Tre casi ¢ Primo: evidenza su informazione—
Google! ¢ (lavoro con Francesco D’Amuri & Juri
Marcucci-Banca d’Italia)
Google e fecondità ¢ “GI” indici di ricerche effettuate su
Google in un dato mese (dati USA) l Maternity (GI1) l Ovulation (GI2) l Pregnancy (GI3) l Più indicatore composto (prima
componente principale) (GIPC1)
¢ Indicatori normalizzati a 100 per il mese con la più alta incidenza e per la ricerca di “maternity” (2004:1,2009:12)
l Es. se l’indicatore GI3 (pregnancy) è 120, le ricerche sono 20% rispetto al massimo raggiunto da GI1 (maternity)
¢ Altri dati: l Tassi di natalità mensili (nascite/
pop16): USDHHS, BLS l Tassi di disoccupazione: BLS l Tasso di crescita PIL (St Louis FED)
Google e fecondità
Google e fecondità
¢ Le previsioni a 12 e 24 dei tassi di natalità si giovano dell’utilizzo di indicatori derivati dalle ricerche su Google
¢ àEvidenza che le persone cercano in linea quando devono scegliere di avere figli: una “Googlizzazione” delle nascite?
¢ (rilevanza dell’informazione online)
Banda larga e fecondità ¢ Ipotesi contrastanti (Wajcman, 2015)
l H1 (Minaccia) La digitalizzazione porta il lavoro a casa in ogni momento e rende la compatibilità lavoro-famiglia più difficile (“always on”). Effetto negativo sulla propensione ad avere figli
l H2 (Opportunità) La digitalizzazione consente di avere la casa al lavoro, e di lavorare da casa (maggiore compatibilità). Effetto positivo
• (non discutiamo qui digitalizzazione e figli per teenager—Guldi & Herbst, 2015)
Banda larga e fecondità
¢ Effetti diversi ¢ Genere
l H3 La digitalizzazione rinforza l’orientamento al lavoro per gli uomini (effetti maggiormente positivi per le donne)
¢ Stratificazione/digital divide l H4 Il dividendo positivo della
digitalizzazione è catturato maggiormente dai più istruiti (lavori potenzialmente più adatti)
Digitalizzazione e intenzione di avere figli
¢ Ondate 2 e 5 (2004, 26 paesi; 2010, 27 paesi)
¢ Età 18-39 ¢ Intenzione di avere figli
l “Do you plan to have a child within the next three years?”
• Definitely not, probably not=0 • Definitely yes, probably yes=1
¢ Notare che le intenzioni a 3 anni predicono bene i comportamenti successivi (Kapitány & Spéder, 2013) (anche se con differenze tra paesi)
¢ Per 100 nascite pianificate nella ESS, circa 60 hanno luogo (Harknett & Hartnett, 2014)
Digitalizzazione e intenzione di avere figli
¢ Per la digitalizzazione—accesso a Internet (come prima)
¢ Modelli Country-Fixed-Effect Linear Probability separato per genere l Alta istruzione=più di 15 anni di studio l Occupazione=lavoro pagato negli
ultimi 7 giorni ¢ Contolli per
l Età (quadratico), anno, stato civile,numero di figli precedente
Digitalizzazione e intenzione di avere figli
DonneBassaistruzione Altaistruzione
Accesso -0.3% +6.2%SE 1.1% 2.8%p 0.815 0.024
Usoquo6diano -1.7% +1.2%SE 1.0 1.4p 0.092 0.401
N 10,424 5,829%intendono 26.6% 41.9%
UominiBassaistruzione Altaistruzione
Accesso +0.6% +5.9%SE 1.2% 3.4%p 0.639 0.086
Usoquo6diano -2.4% -0.6%SE 1.0% 1.6%p 0.018 0.713
N 9,758 4,409%intendono 27.9% 37.5%
Digitalizzazione e intenzione di avere figli
Donne Occupate Nonoccupate
Bassaistruzione Altaistruzione Bassaistruzione AltaistruzioneAccesso +1.3% 7.3% -1.3% 5.3%SE 1.7% 3.6% 1.5% 4.3%p 0.438 0.043 0.355 0.210
Usoquo6diano 1.7% 0.9% -4.7% 0.7%SE 1.4% 1.7% 1.4% 2.5%p 0.236 0.597 0.001 0.781
N 5,097 3,968 5,327 1,861
%intendono 30.3% 46.2% 23.0% 32.9%
Digitalizzazione e intenzione di avere figli
¢ Più opportunità (H2) che minaccia (H1)
¢ Poca evidenza per differenze di genere (no H3)
¢ Evidenza per H4: opportunità per istruiti/occupati vs. minaccia per meno istruiti/non occupati
Digitalizzazione e intenzione di avere figli
¢ The UK Household Longitudinal Study (“Understanding Society”)—un campione di circa 40000 famiglie sul Regno Unito l Donne di età 18-39 l Si escludono
• Campione aggiuntivo di minoranze etniche
• Madri sole l Ondate 1-4 (2009-2013)
Digitalizzazione e fecondità
¢ “Treatment effect models” l Treatment=accesso banda larga a
Wave 1 l Outcome=ha un altro figlio entro Wave
4 (circa 4 anni) • Escluse donne incinta a Wave 1
¢ “Average Treatment Effect” con Propensity Score Matching
¢ Standard errors robusti (Abadie-Imbens)
Digitalizzazione e fecondità
Understanding Society
¢ Modello logit per variabile treatment ¢ Predittori:
• Reddito familiare (modified OECD equivalence scale) W1
• Abitazione posseduta W1 (dummy) • Abitazione posseduta vale più di £250K W1
(dummy) • Età (quadratica) W1 • Numero di figli biologici coresidenti W1 • Regione (12) W1 • Residenza rurale/urbana W1
Understanding Society
DonneBassaistruzione Altaistruzione
NonoccupateW1 OccupateW1NonoccupateW1OccupateW1ATE -2.1% +2.4% -4.0% +5.0%RobustSE 4.1% 2.6% 5.4% 1.8%p 0.607 0.353 0.452 0.004
N 1,053 1,336 346 1,378%conunaltrofiglio 9.7% 8.0% 9.0% 11.1%
Understanding Society
¢ L’accesso a banda larga è associato a livelli di fecondità più alta, ma solo per le donne occupate con alta istruzione (H2+H4)
Discussione
¢ La digitalizzazione della vita quotidiana è un cambiamento permanente
¢ Sta già influenzando e influenzerà il corso della vita (pianificazione, comportamentiàdigitalizzazione del corso di vità)
¢ Quindi anche le trasformazioni demografiche—come per altri grandi cambiamenti tecnologici
Discussione
¢ (Primi) risultati indicano l Digitalizzazione più come opportunità
che come minaccia (invecchiamento, scelte familiari)
l Problema di “digital divide” (e possibilità di intervento politico)
Discussione
¢ Occorre fare ricerca e raccogliere informazioni (con digitalizzazione, corsi di vita e scelte demografiche) per l comprendere meglio il fenomeno l cogliere opportunità di mercato l disegnare politiche
¢ Opportunità nell’uso di “big data”
Discussione
¢ Caveat: non semplice stabilire se le relazioni sono di tipo causale (esperimenti/ esperimenti naturali?)