La Última Transición de la Fecundidad Mecanismos ...

La Última Transición de laFecundidad

Mecanismos, Escenarios a Futuro

Daniel Ciganda1, Nicolas Todd2, Mikko Myrskylä1, Ritabrata Dutta3,Angelo Lorenti1, Susann Kowatsch1, Lars Dommermuth4

1Max Planck Institute For Demographic Research2Centre National de la Recherche Scientifique, Paris

3Department of Statistics, University of Warwick3Statistics Norway

Human Development Index (HDI)

Tot

al F

ertil

ity R

ate

(TF

R)

0.3 0.6 0.8 0.9 0.95

1.2

1.5

23

46

8

1975

0.3 0.6 0.8 0.9 0.95

1.2

1.5

23

46

8

2005

Source: Myrskylä, Kohler, Billari - Nature (2009)

Motivación

� Cambio en la relación fecundidad - desarrollo:

� Índice de Desarrollo Humano, Myrskyla et al (2009).

� Participación de la mujer en el mercado de trabajo, Rindfuss & Brewster (1996).

� PBI per-capita, Luci (2014).

� ¿Cuáles son las dinámicas a nivel micro detrás del cambio en lacorrelación fecundidad - desarrollo?

� ¿Puede el desarrollo contribuir a la recuperación de las tasas defecundidad?

Ciganda, Todd, Myrskylä, Dutta, Lorenti, Kowatsch, Dommermuth La Última Transición de la Fecundidad April 7, 2021 4 / 49

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0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1925 1950 1975 2000

●ForecastedObserved ●●

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●●●●●●●

●

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●

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0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1925 1950 1975 2000

●ForecastedObserved

●●●●

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●●●●●●●●●●0.2

0.4

0.6

0.8

1940 1960 1980 2000


Nivel Educativo- Participación M. Trabajo - Nac. No Planeados | Francia 1925 - 2016.

� Transición en la educación, mercado de trabajo: Caída del TamañoDeseado de Familia

� Transición Fecundidad Natural a Fecundidad regulada: Caída defecundidad No planeada / No deseada.

Intro

� Diferenciar entre fecundidad planificada y no planificada es clave.

� Si consideramos la distancia entre la fecundidad deseada y la realizada...


Paraguay

Albania

Albania Czech Republic

Czech Republic

Czech Republic

Czech Republic

France

France

France

France

France

France

France

France

Iceland

Iceland

Ireland

Ireland

Ireland

Ireland

Ireland

Ireland

Italy

Italy

Italy

Italy

Italy Italy

Latvia

Latvia

Lithuania

Lithuania

Luxembourg

LuxembourgMacedonia

Macedonia

Malta

Malta

Netherlands

NetherlandsNetherlands

Netherlands

Netherlands

Netherlands

Norway

Norway

Norway

Norway

Poland

Poland

Poland

Portugal

PortugalRomania

Romania

Russia

Russia Russia

Slovenia

Slovenia

Slovenia

Spain

Spain

Spain

Spain

Spain

Spain

SpainSwitzerland

Switzerland

Switzerland

Switzerland

United Kingdom

United Kingdom

United Kingdom

United Kingdom

United Kingdom

United Kingdom

United Kingdom

Burkina Faso

Burkina Faso

Burkina Faso

Burundi

Burundi

Cameroon

Cameroon

Cameroon

Egypt

Egypt

Egypt

Egypt

Egypt

Jordan

Jordan

Jordan

KenyaKenya

Kenya

Kenya

Lesotho

Malawi

Malawi

Malawi

Mali

Mali

Mali

Morocco

Morocco

Morocco

Nepal

Nepal

Nigeria

Nigeria

South Africa

Tanzania

Tanzania

Tanzania Tanzania

−3

−2

−1

0

1

2

0.4 0.6 0.8HDI

Fer

tility

GA

P

Mecanismos

� A medida que los países se desarrollan, atraviesan tres transicionesimportantes:

Ñ La expansión de la edcación superiorÑ La transición de la fecundidad natural a la reguladaÑ Transición de un regimen de proveedor único a un régimen de hogarescon dos ingresos

� Como consecuencia, las personas se vuelven más similares conrespecto a su capacidad para prevenir nacimientos no planificados y mássimilares con respecto a sus preferencias por un tamaño dado de familia.

� En una primera etapa de anticoncepción premoderna, la expansión de laeducación superior contribuye principalmente a la disminución de lafecundidad (reducción de la fecundidad no planificada, promoción de laparticipación en el mercado laboral) Ñ los efectos negativos superancualquier beneficio potencial

� Una vez que se hayan completado la difusión de la anticoncepciónmoderna y la transición al mercado laboral, la expansión continua de laeducación podría resultar en la recuperación de las tasas de fecundidad.


Ideas Influyentes Relación Recursos - Fecundidad

� Becker: costos de oportunidad, trade-off cantidad y calidad.

� Necesitan asumir un preferencia negativa por los hijos después de uncierto nivel de ingresos.

� Galor (2011) The Demographic Transition: Causes and Consequences

� Suponen un control perfecto sobre el proceso reproductivo.

� Estos modelos datan de la década de 1960. La anticoncepción fueLEGALIZADA en Francia en 1967 (!)

� España: 1978(!!!)


Modelos del Proceso Reproductivo: Definiciones

Proceso Reproductivo - Secuencia de nacimientos de distinto orden de unamujer/pareja y edades de la madre al nacimiento

A partir de un grupo de estas secuencias pueden obtenerse todas lasmedidas resumen de fecundidad:

� Tasas específicas por edad; Tasa Global de Fecundidad; PPR;Indicadores de cohorte


Figure: Trayectoria Reproductiva de una Cohorte de 8 Mujeres

0 20 40 60Edad


Figure: Tasas Específicas de Fecundidad Por Edad, España, 1960 - 2017

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

10 20 30 40 50Edad

f(x)

1960

1970

1980

1990

2000

2010

Año


Figure: Tasas Global Fecundidad, España, 1960 - 2017

1

2

3

1960 1980 2000Año

TF

R

1960

1970

1980

1990

2000

2010

Año


Descripción del Modelo

Para construir un modelo del proceso reproductivo simple, necesitamos:

� Inicio del proceso (inicio de la actividad sexual, formación de una unión)

� Probabilidad / riego de concebir Ñ fecundabilidad

� Período de no suceptibilidad (embarazo + amenorrea post-parto)

Considerar: Cambio en el riesgo de concebir con la edad


Modelo del Proceso Reproductivo

Figure: Modelo Computacional del Proceso Reproductivo en Regimen de Fecundidad Natural



Para construir un modelo del proceso reproductivo en un contexto defecundidad regulada, necesitamos:

� Inicio del proceso (inicio de la actividad sexual, formación de una unión)

� Probabilidad / riego de concebir Ñ fecundabilidad

� Período de no suceptibilidad (embarazo + amenorrea post-parto)

� Preferencias: Número Deseado de Hijos

� Decisión de tener un/otro hijo

� Riesgo de concebir en presencia de acciones anticonceptivas(efectividad)


Número Deseado de Hijos

� Nr. de hijos que una mujer en la simulación intentará activamentealcanzar.

� Se genera al momento de la formación de la unión y depende de:

� El número deseado de hijos promedio por las mujeres en edad reproductiva en lapoblación

� Participación en el mercado de trabajo de la mujer (depende a su vez del niveleducativo)

� Proporción de mujeres con el mismo status de actividad en el mercado laboral

� Reducción en el tiempo directamente relacionada con cambios en ladistribución del trabajo remunerado / no remunerado.


Número Deseado de Hijos

Nr. de hijos que una mujer en la simulación intentará activamente alcanzar.

EG � D tris ��1� p-1qwi � p1� ptrisq � δ

�

donde:

tris is el tiempo a la formación de la unión para la mujer i

D tris es el numero deseado de hijos promedio para todas las mujeres en edadreproductiva en tris.

wi indica si la mujer i participa o no en el mercado de trabajo

ptris es la proporción de mujeres en la población que comparten el status departicipación con la mujer i

δ el desvío máximo de la norma


Intención

� Probabilidad de que una mujer/pareja decida tener un/otro hijo en un añodeterminado.

� Hay una penalización a la intención asociada a participar en el mercado laboral.

� Nivel educativo puede reducir esa penalización:subcontratación, horario laboral flexible, dist. de trabajo no remunerado dentro delhogar.

� Tiempo desde el último nacimiento

if (decision == yes){

Fi ,x (fecundabilidad) Ñ Nacimiento Planeado

}else{

RFi ,x ,t (fecundabilidad residual) Ñ Nacimiento No Planeado

}


Intención

Probabilidad de que una mujer/pareja decida tener un/otro hijo en un añodeterminado.

Ii ,t � pβi � ωi � wiqp1� e�λ�di ,tq


Modelo del Proceso Reproductivo

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

Year

u

1925 1935 1945 1955 1965 1975 1985 1995 2005 2015

Years of Education

118

Figure: Modelo Computacional del Proceso Reproductivo en Regimen de Fecundidad NaturalCiganda, Todd, Myrskylä, Dutta, Lorenti, Kowatsch, Dommermuth La Última Transición de la Fecundidad April 7, 2021 21 / 49


Inputs

� Distribución empírica del nivel educativo (cohorte)� Distribución de la participación en el mercado de trabajo por

nivel educativo (cohorte)� Tasas de mortalidad (cohorte)

Eventos

� Inicio de una unión con cohabitación� Decisión de tener un hijo� Nacimientos� Muertes

Output� Trayectorias reproductivas para las cohortes de nacimiento de

mujeres nacidas de 1910 a 2016


read input dataeducational attainment (cohort)labor force participation by edu. (cohort)

initializationgenerate wts to birth in the first year

While time < end time do

choose next event Ñ n_eventupdate clockupdate ages & waiting times

if n_event � birth then

if girl thenadd to populationassign:educational attainmentyears in educationlabor force participationwt to unionwt to deathwt to evaluate == Inf

endupdate indicators of mother:age at birthnr. childrennr. children leftwt to evaluate

end

if n_event � death then

remove from the population

end

(continues at top of right column)

if n_event � union formation then

assign desired family size Di

compute intention Ii ,t

if Ii ,t > x � Up0, 1q thenwt conception Ñ Fi ,x

elsewt conception Ñ RFi ,x ,t

endif wt conception > 1 year then

wt evaluate == 1 yearend

end

if n.event � evaluate thenupdate intention Ii ,t

if Ii ,t > x � Up0, 1q thenwt conception Ñ Fi ,x

elsewt conception Ñ RFi ,x ,t

endif wt conception > 1 year then

wt evaluate == 1 yearend

end

if year change thenremove those with age > max_agecompute indicators.

end

end While

save outputasfrs; unplanned births; desired fam. size.

end

Name Domain Description Source

δ desired fam. size effect on Di of working estimatedβ intention baseline intention fixedλ intention rate of reduction penalty after pregnancy fixedη intention penalty on intention of working estimatedτ intention years of edu. after which η is reduced estimatedε intention speed at which η is reduced fixedφ fecundability maximum fecundability fixedγ fecundability inflection point of decline (age) fixedκ fecundability speed of decline with age fixedA contraception additional effect due to achieved D fixedρ contraception governs minimum effect on conception risk estimatedυ contraception maximum effect on conception risk estimatedψ contraception inflection year in the diffusion process estimatedr contraception speed of the diffusion estimatedα contraception differential access/use by education estimatedξ age union form. time to union after schooling estimated

Table: Parámetros del modelo


Estimación

� Likelihood-free estimation methods Ñ Computación BayesianaAproximada (ABC)

Fuente: Pacchiardi et al. - Sankhya B (2020)


Estimación - Gutmann & Corander (2016)

Obtain an an initial sample of X of size n0, θ1, ..., θn0Compute ∆θ1, ...,∆θn0Set n � n0

While n ¤ N do

Map the relationship θ Ñ ∆θ with a Gaussian Process emulator G p�qObtain an new sample of X of size n�

Obtain predictions for G pθkq k � 1, ...., n�

Compute acquisition function Ap�q

Obtain the new locations to be explored θjCompute ∆θj

Increment n

end While

Return:The value of θ that minimizes ∆θ; orA fraction p of θ values with lowest ∆θ


� Tasas específicas de fecundidad por edad entre los 14 y los 50 años parael período 1960-2016. De: Human Fertility Database. item El númeroideal promedio de niños. Obtenido de (Sobotka et al. 2014). itemFecundidad Completa por educación. Obtenido de (Zeman et al. 2014).item Proporción de nacimientos no planeados / no deseadosRegnier-Loilier et al (2007).


Age Specific Fertility Rates

0.0

0.1

0.2

20 30 40 50

ObservedSimulated

(a) 1960

0.0

0.1

0.2

20 30 40 50

(b) 1980

0.0

0.1

0.2

20 30 40 50

(c) 2000

0.0

0.1

0.2

20 30 40 50

(d) 2016

0.0

0.2

0.4

0.6

1960 1980 2000

SimulatedObservedMean Simulations

(e) Unplanned Births

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

1960 1980 2000


(f) Unwanted Births

1.5

2.0

2.5

3.0

1960 1970 1980


(g) Desired Family Size

(a) Spain

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1

2

3

4

1960 1980 2000 2020

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(b) France

1

2

3

4

1960 1980 2000 2020


Demographic Modelsof The ReproductiveProcessPast, Interlude and FutureDaniel Ciganda, Nicolas Todd


Demographic Models of The Reproductive Process

� Período de desarrollo activo:Henry (1972), Brass (1958), Singh(1963) Sheps et al. (1973) Singhet al. (1974), Perrin and Sheps(1964), Potter and Sakoda (1966)

� Desaparición hacia la década del80

� Fragmentación del trabajo teórico,empírico, y de proyección

� Causas:� Univerzalisación de microdatos, las

técnicas y paquetes estadísticospara analizarlos

� Modelos no incorporan la fuente devariabilidad más importante en uncontexto de fecundidad regulada:preferencias, decisiones

� Ni sus determinantes (STD)

AN ANALYTIC SIMULATION MODEL OF HUMAN REPRODUCTION 301

take place in the middle of a month and that passages into two different states cannot occur

simultaneously. Consequently the order in which the probabilities are applied is important.

When a woman's life cycle is to be simulated, her age at death is determined first by drawing

one random number. The age when sterility occurs, if this event precedes her death, is then found

in a similar way. At present the probabilities of death and sterility are functions of age only.

All of the states shown in Fig. I are temporary states. The onset of sterility puts the probabilityof conceiving equal to zero, but does not affect passages into the other states of Fig. I. The age atfirst marriage (if any) is found, marriage being defined to include any type of sexual union. It isassumed that a suitable partner with a specified age differential exists. When a woman marries, her

reproductive history may begin. As long as she is married and susceptible to conception, she is

subjected every month to the possibility of becoming pregnant. It is recognized that, in the absence

of contraception, the probability of a conception in any month depends on the frequency and timing

of sexual intercourse and on the physiological status of the woman and her mate. In the model

it is assumed that these factors result in a probability that will be referred to as the natural

AGE 15

I REMARRIAGE:

WIDOWHOOD ~ I

DIVORCE

FOETALO~ATH

REMARRIAGE

LIVEBIRTH

tI -----lINFANT INFANTDEATH SURVIVING

NON-! .. I SUSCEPTIBLE I .. I

POST PARTUMPERIOD

FIGURE I. Possible paths followed by surviving fecund women during reproductive ages, I5 to 50 years.

Dow

nloa

ded

by [

Car

negi

e M

ello

n U

nive

rsity

] at

11:

52 1

8 Ja

nuar

y 20

15

Figure: REPSIM, Ridley & Sheps (1966)


Demographic Models of The Reproductive Process

Tres tendencias que convergen para una potencial vuelta de los modeloscomputacionales del proceso reproductivo:

� La popularización de enfoques como ABM

� Los avances en la capacidad de computación y en la herramientas deprogramación que reducen las barreras para imlementar y computarsimulaciones de mediana y larga escala

� El Desarrollo de técnicas estadísticas que permiten la inferencia, laevaluación de la incertidumbre y la comparación de modelos

*Reproducible: Código y datos disponible en Github.


Spain

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0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

20 30 40 50

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(a) 1960

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(b) 1980

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0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

20 30 40 50

(c) 2000

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0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

20 30 40 50

(d) 2016

1.5

2.0

2.5

3.0

1980 1990 2000 2010


(e) Desired Family Size

Idea

� Simular trayectorias reproductivas a partir de un modelo del procesoreproductivo Ñ conjunto conocido de mecanismos

� Aplicar a nuestros datos simulados los mismos modelos estadísticos quese han aplicado a datos observados

� ¿Pueden los mecanismos modelados explicar los resultadosobservados?


Relative Risks for the Transition to Second Child by Cohort and Education, with LowestEducation as the Reference | Women

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Obs. LowerSecondary

Obs. HigherSecondary

(a) Secondary Education

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Obs. SomeCollege

Obs. HigherDegree

(b) Tertiary Education

Fuente: Kravdal and Rindfuss - American Sociological Review (2008)

Simulated Data

� Edad a cada nacimiento / Nr. Final de Hijos

� Cohorte

� Tamaño deseado de familia

� Educación

� Participación en el mercado de trabajo


Relative Risks for the Transition to Second Child by Cohort and Education, with LowestEducation as the Reference | Women

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Obs. LowerSecondary



0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Obs. SomeCollege

Obs. HigherDegree


Fuente: Kravdal and Rindfuss - American Sociological Review (2008)

Relative Risks for the Transition to Second Child by Cohort en Education, with LowestEducation as the Reference | Women

0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Obs. LowerSecondary


SimulatedSecondary


0.25

0.50

0.75

1.00

1.25

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Obs. SomeCollege

Obs. HigherDegree

SimulatedTertiary


Relative Risks for the Transition to Second and Third Births by Cohort | Women with TertiaryEducation, Comparison of Model Specifications.

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Sim.Original Model

(a) Transition to 2nd Child

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Sim.Original Model

(b) Transition to 3rd Child


0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Sim.Model w/ LaborForce Status

Sim.Original Model


0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4


Sim.Original Model



0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Sim. ModelDesired Fertility


Sim.Original Model


0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1940_4 1945_9 1950_4 1955_9 1960_4

Sim. ModelDesired Fertility


Sim.Original Model


Conclusiones

� El cambio en la correlación entre el nivel educativo y la fecundidad noimplica necesariamente un cambio en las preferencias

� Una parte significativa de este cambio puede explicarse por la reducciónde la fecundidad no planeada y la convergencia de los tamañosdeseados de familia a medida que avanza la transición de las mujeres almercado laboral

� Los modelos computacionales pueden ser útiles cuando se trata depreguntas que involucran cantidades difíciles de medir / observar


Proyecciones Causales /Mecanísticas

Daniel Ciganda, Nicolas Todd, Mikko Myrskylä, Susann Kowatsch

Ciganda, Todd, Myrskylä, Kowatsch Proyecciones April 7, 2021 45 / 49

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0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1925 1950 1975 2000

●ForecastedObserved ●●

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●

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●

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0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1925 1950 1975 2000


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●●●●●●●●●●0.2

0.4

0.6

0.8

1940 1960 1980 2000


Nivel Educativo- Participación M. Trabajo - Nac. No Planeados | Francia 1925 - 2016.

(a) France

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1

2

3

4

1960 1980 2000 2020

●SimulatedMean simulationsForecastedMean forecast

●

●

●

Base scenarioStrong educ. effectNo effect

(b) TFR

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●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●2

3

1920 1940 1960 1980

(c) CCF

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1960 1980 2000 2020

(d) Mean Age at Birth

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1960 1980 2000 2020

●SimulatedMean simulationsForecastedMean forecast

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Base scenarioStrong educ. effectNo effect

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1960 1980 2000 2020

(e) Spain

Gracias!

Ciganda, Todd, Myrskylä, Kowatsch Proyecciones April 7, 2021 49 / 49

La Última Transición de la Fecundidad Mecanismos ...

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