A partire dal 2008, il nostro Paese ha attraversato una profonda crisi, con un drastico rallentamento dell’economia e significativi tagli ai trasferimenti pubblici alle famiglie e ai soggetti più fragili; parallelamente, si è registrata una persistente diminuzione delle nascite. È dunque naturale domandarsi se vi sia un nesso tra i due fenomeni anche considerando che da precedenti studi emerge l’influenza dell’incertezza economica e del supporto pubblico sulle scelte riproduttive (come Bracaglia et al., I nidi servono davvero per rilanciare la natalità in Italia?, 2025). Ci proponiamo di analizzare l’impatto dell’incertezza economica sulla fecondità mediante modelli di regressione ad effetti fissi (si veda, per esempio, García-Pereiro & Paterno, 2025), utilizzando come unità di analisi le province italiane (considerando i confini del 2023) nel periodo 2002-23, adottando dunque una prospettiva poco esplorata, in particolare per un arco temporale tanto esteso.

Analizziamo (fonte: ISTAT) il tasso di fecondità totale (TFT) e quello riferito al primo ordine di nascita (TFT 1°) di ogni provincia nel 2002-2023. Per il mercato del lavoro, sono stati inclusi i tassi di occupazione, disoccupazione e inattività, distinti per sesso e fascia di età (fonte: ISTAT), la retribuzione reale annua lorda da lavoro dipendente e il salario reale orario (fonte: ARDECO), entrambi pro capite; queste variabili sono ritardate di un anno rispetto agli indicatori di fecondità considerando che la condizione economica influenza con ritardo le scelte riproduttive. Inoltre, è stata considerata la spesa pubblica, totale o distinta in spesa sanitaria e in istruzione (fonte: Agenzia per la Coesione Territoriale); per mancanza di dati, i valori sono qui ritardati di 2 anni ed è stato applicato il valore reale pro capite regionale a tutte le relative province. Infine, è stata inclusa la percentuale di donne straniere in età feconda sul totale (fonte: ISTAT). Senza entrare nel dettaglio, è stato necessario imputare alcuni valori mancanti per il TFT 1° nel 2002 e per gli indicatori dello stato occupazionale nelle province di più recente istituzione.

La fecondità (v. Fig. 1) prima della crisi del 2008 è aumentata sia al Centro-Nord (e in modo più netto grazie anche all’immigrazione straniera) sia al Sud. Dal 2009, la costante diminuzione ha portato ad una convergenza di Centro-Nord e Sud verso un TFT di 1,19 e un TFT 1° di 0,59 circa.

Figura 1: Andamento medio degli indicatori di fecondità tra il 2002 e il 2023

Figura 2: Andamento medio del tasso di occupazione tra il 2001 e il 2022. Serie tratteggiate: fascia di età 15-29

Come riportato in Figura 2, l’occupazione media tra le province è cresciuta molto più per gli uomini che per le donne, ma il divario si è ridotto nel tempo; per i giovani si registrano generalmente valori inferiori rispetto alla popolazione attiva dello stesso sesso e sembrano loro i più colpiti dalla crisi del 2008; come atteso, risulta che i livelli del Sud sono sempre inferiori a quelli corrispondenti del Centro-Nord.

Data la forte correlazione tra i tassi ci siamo focalizzati sul tasso di occupazione, che rappresenta meglio la situazione economica; ad esempio, una diminuzione dei disoccupati potrebbe essere conseguenza anche dell’aumento degli inattivi.

I livelli medi del reddito e del salario orario registrati al Centro-Nord sono nettamente superiori a quelli del Sud (v. Fig. 3), ed il divario si amplia nel tempo. La crisi economica produce dal 2010 una marcata contrazione dei redditi e una diminuzione più contenuta dei salari orari, il che indica una diminuzione delle ore lavorate, mentre tra il 2013 circa e il 2019 si assiste ad una fase di ripresa, soprattutto al Centro-Nord, dove i salari superano i livelli pre-crisi.

Figura 3: Andamento medio del reddito e del salario orario tra il 2001 e il 2022. Legenda: • Centro-Nord •Sud

Con la crisi pandemica del 2020 e il conseguente rallentamento del sistema economico, i salari orari aumentano bruscamente mentre i redditi medi annui diminuiscono, suggerendo una diminuzione delle ore lavorate (Romaniello e Stirati 2022); dal 2022, complice l’elevata inflazione, entrambe le variabili calano nettamente. La correlazione media annua tra di esse, considerate in termini nominali essendo deflazionate con diversi indici, è pari in media all’89%, per cui nelle analisi successive si considererà solo il reddito.

L’analisi congiunta del salario orario e dell’occupazione rivela che tra il 2001 e il 2009 un aumento dell’occupazione media dell’1,2% a livello nazionale, è associato ad un aumento dei salari reali del 6,7%, mentre tra il 2014 e il 2019, dopo la crisi del 2008 e l’accelerazione del processo di flessibilizzazione del mercato del lavoro, l’aumento medio dell’occupazione risulta del 4,7%, e quello dei salari del 4,6%. Dunque, negli ultimi anni i salari crescono meno dell’occupazione e ciò è coerente con il diffondersi del cosiddetto “lavoro povero”, connesso all’aumento dei contratti atipici (v. R. Evangelista e L. Pacelli Lavoro e salari in Italia, 2025 e il Rapporto ASTRIL 2022), oltre che con l’ipotesi, formulata da M. Fana e M. Raitano (Il Jobs Act e il costo della nuova occupazione: una stima, 2016) e rafforzata da C. Ardito et al. (Jobs Act e incentivi alle assunzioni: una visione d’insieme, 2020), secondo cui il Jobs Act non ha incentivato l’occupazione stabile.

Le ultime variabili economiche considerate sono quelle relative alla spesa pubblica (Figura 4). Si individuano tre distinte fasi: dal 2000 al 2009 circa aumenta la spesa pubblica, in particolare nella sanità; tra il 2009 e il 2013 circa si riduce drasticamente soprattutto la spesa in istruzione; infine, dal 2014 al 2021 si ha un incremento generale (che però interessa marginalmente la spesa in istruzione), dovuto in gran parte alle misure di contrasto degli effetti economici della pandemia di Covid-19 (solo nel 2020 vengono superati i livelli pre-crisi, con l’eccezione della spesa in istruzione).

Figura 4: Andamento medio della spesa pubblica tra il 2001 e il 2022. Legenda: • Centro-Nord • Sud

La correlazione media annua tra le principali variabili e la fecondità è complessivamente positiva al Centro-Nord ma non al Sud, dove solo per le donne straniere il dato è in generale positivo. Da queste prime analisi emerge un chiaro differenziale territoriale, di genere e legato all’età, ma occorrono analisi più approfondite per confermare o, eventualmente, smentire tali risultati.

Tabella 1: Bontá di adattamento media (corretto) e relativo range

Sono stati stimati numerosi modelli, distinguendo per variabile di risposta (TFT o TFT 1°), genere (popolazione totale o femminile), età (popolazione in età attiva o giovanile) e territorio (Italia o ripartizioni). Inoltre, per ogni caso sono state considerate diverse formulazioni: ad effetti fissi provinciali, per poter confrontare nel tempo una stessa unità territoriale; temporali, per condurre un’analisi territoriale confrontando in uno stesso anno province differenti; fissando entrambi i fattori, per poter valutare l’effetto delle singole variabili al netto di distorsioni legate alla provincia o all’anno, quali differenze legislative o culturali. Per ogni configurazione sono stati stimati diversi modelli: lineare, in cui è stata inserita, quando statisticamente significativa, l’interazione tra occupazione e reddito; lineare con termini quadratici, se significativi e, infine, un ulteriore modello in cui, a partire da quest’ultimo, è stata inserita l’interazione tra occupazione e reddito. L’inclusione di termini quadratici, significativi soprattutto nell’analisi dell’immigrazione, permette di cogliere effetti non lineari delle variabili. Le variabili relative al reddito e alla spesa sono incluse in forma logaritmica, per interpretare i coefficienti – in particolare nelle formulazioni lineari – come tassi di crescita. Non potendo presentare tutti i risultati nel dettaglio, in Tabella 1 sono riportate solo le bontà di adattamento medie con i rispettivi range.

Un primo, interessante risultato è la presenza di marcate differenze di natura territoriale e temporale, dato che i modelli in cui si controlla per entrambi i fattori di distorsione risultano nettamente migliori da un punto di vista diagnostico. I valori massimi si osservano nei modelli con termini quadratici; l’interazione, anche se utile per analizzare la relazione tra impiego e retribuzione, non porta in genere ad un grande miglioramento dell’. Alla luce di queste considerazioni e non potendo ovviamente esporre i risultati relativi a tutti i modelli, la Tabella 2 riporta i soli esiti relativi al TFT nei modelli lineari con termine di interazione, più facilmente interpretabili rispetto ai modelli con termini quadratici e sostanzialmente analoghi da un punto di vista diagnostico. Eventuali differenze con altri modelli qui non esposti verranno solo accennate.

Tabella 2: TFT – Sotto-tabella superiore: popolazione in età attiva, sotto-tabella inferiore: giovani. Nota: i coefficienti riportati per il Sud rappresentano la differenza rispetto ai coefficienti relativi al Centro-Nord

Nel complesso, a livello nazionale non emergono differenze rilevanti tra popolazione totale e femminile. Reddito ed occupazione sembrerebbero associati negativamente alla fecondità, ma includendo il termine di interazione, di segno positivo, per ogni livello di occupazione osservato l’effetto complessivo del reddito risulterebbe positivo, mentre l’occupazione inciderebbe positivamente solo per livelli elevati del reddito, che indicano stabilità economica. Questo aspetto emerge in particolare per i giovani, per i quali l’occupazione avrebbe impatto positivo solo per redditi molto elevati. Per il TFT 1° si osservano dinamiche simili a queste ultime anche per la popolazione complessiva, dato che la nascita del primo figlio riguarda comunque le coppie più giovani. In riferimento alla spesa pubblica, significativa solo nei modelli non lineari, la spesa sanitaria avrebbe un effetto positivo sul TFT, mentre per la spesa in istruzione si osserverebbe solo un effetto negativo sul TFT 1°. In riferimento alle donne straniere emerge un effetto positivo ma dalle formulazioni quadratiche si osserva un impatto negativo per livelli elevati, oltre il 20% circa, che tuttavia si manifesta solo in alcuni anni in poche province del Centro-Nord, come Milano e Prato; tale risultato è forse legato a particolari condizioni socio-economiche delle straniere (come l’elevata presenza di persone di origine cinese a Prato), ma servirebbero dati più dettagliati per trarre conclusioni in tal senso.

Le analisi a livello ripartizionale mettono in luce altri aspetti. Per la popolazione in età attiva, l’occupazione avrebbe un impatto generalmente positivo sulla fecondità, ma al Centro-Nord ciò vale solo per i redditi elevati, mentre al Sud è vero in particolare per redditi bassi; solo per le donne al Sud, redditi elevati sono associati ad un impatto negativo dell’occupazione. In riferimento ai giovani si osserva, invece, un effetto negativo sul TFT a prescindere dal sesso. È interessante notare che il reddito avrebbe un effetto positivo solo al Centro-Nord, a differenza di quanto sembra emergere da un’analisi a livello nazionale. Per quanto riguarda la spesa pubblica, si osserva per la sanità – più chiaramente per il TFT – un effetto positivo al Centro-Nord e negativo al Sud, che potrebbe riflettere un impiego delle risorse migliore nel primo caso (come evidenziato, ad esempio, da Viesti, I comuni e la sfida del PNRR, 2022 e Chiapperini & Viesti, Il PNRR e i divari territoriali, 2024), al contrario dell’istruzione, che avrebbe un impatto negativo, forse perché correlata con una posticipazione delle scelte riproduttive probabilmente legato ad un prolungamento degli studi (ma non per il TFT al Sud). In riferimento alla percentuale di straniere, si giunge a conclusioni analoghe a quelle discusse in precedenza; per i giovani, in particolare, la sola formulazione quadratica risulta significativa.

In sintesi, in un contesto come quello italiano in cui i figli non sono più visti come braccia per i campi, ma si cerca di garantire loro un futuro migliore, che effetto hanno avuto politiche di austerità e salari stagnanti? Come evidenzia Clara Mattei (L’economia è politica, Fuoriscena, 2023) le politiche di austerità, implementate attraverso i tagli alla spesa pubblica e la precarizzazione del mercato del lavoro, hanno ampliato le disuguaglianze esistenti, il che può spiegare la recente sistematica diminuzione delle nascite e la contrazione della fecondità. La nostra analisi, pur nei limiti dei dati a disposizione, da un lato sembra confermare queste tendenze e dall’altro evidenzia come il peggioramento degli indicatori economici abbia impattato maggiormente sulle donne, i giovani e i residenti al Sud, in linea con i risultati ottenuti in precedenti studi, come il Rapporto ASTRIL 2022, il quale ha evidenziato l’impatto maggiore della precarizzazione lavorativa proprio per queste categorie: un aumento dell’occupazione rifletterebbe dunque in realtà un aumento di contratti precari, spiegandone così l’effetto negativo sulla fecondità; un aumento della retribuzione risulterebbe possibilmente associato al passaggio ad un impiego più impegnativo in termini di tempo, motivo per cui ciò andrebbe a scoraggiare le nascite, dato anche lo scarso supporto pubblico. Questi risultati confermano le nostre ipotesi, anche se andrebbe indagato più a fondo l’impatto negativo della spesa e dell’immigrazione in alcuni modelli, come discusso in precedenza, ma nel complesso sembrano indicare la necessità di politiche che favoriscano una maggiore stabilità lavorativa e un adeguato supporto pubblico per affrontare questa difficile fase della demografia italiana.