Nella prima ondata, il coronavirus è stato meno letale nei comuni dove il livello di istruzione è più alto. Forse in quelle zone le persone si sono protette meglio perché in grado di valutare l’attendibilità delle informazioni in circolazione.

Le differenze nella diffusione del Covid-19

Il Covid-19 ha colpito i comuni italiani in modo diverso. Le maggiori differenze si osservano tra Nord e Centro-Sud (figura 1). Tuttavia, anche confrontando municipi all’interno della stessa macroarea, si vedono importanti differenze nella gravità della pandemia. Che cosa spiega queste differenze?

Figura 1 – Eccesso di mortalità 2020 e 2021 (rispetto alla media 2015-2019).

Vari studi hanno analizzato il ruolo di fattori come il livello di capitale sociale, la presenza di case per anziani, la struttura della popolazione e i legami familiari.

Una variabile finora trascurata è il livello d’istruzione, che potrebbe influenzare il grado di rispetto delle misure di salute pubblica prese dal governo e dalle regioni in risposta alla pandemia e, di conseguenza, il livello di mortalità.

In un nuovo studio analizziamo la relazione tra livello d’istruzione medio nel comune e l’eccesso di mortalità del 2020 e 2021 rispetto agli anni precedenti. Il livello di istruzione e altre caratteristiche del comune provengono dal Censimento della popolazione del 2011, mentre i dati sulla mortalità giornaliera per comune, fascia d’età e sesso sono forniti dall’Istat, per il periodo da gennaio 2012 a settembre 2021.

Le figure 2 e 3 riportano il tasso di mortalità mensile medio per mille abitanti nella fascia d’età 60+, per periodo (gennaio-febbraio, marzo-maggio, giugno-settembre, ottobre-dicembre) e anno, dal 2012 al 2021. I periodi corrispondono alle diverse fasi dell’epidemia nel 2020 e 2021: gennaio-febbraio 2020, il periodo precedente alla pandemia; marzo-maggio 2020, la prima ondata; giugno-settembre 2020, la fase di declino dell’epidemia e di revoca delle misure di salute pubblica; ottobre-dicembre 2020 e gennaio-febbraio 2021, la seconda ondata; marzo-maggio 2021 e giugno-settembre 2021, rispettivamente, la terza ondata e il suo declino. Distinguiamo le regioni del Nord da quelle del Centro-Sud perché la prima ondata ha colpito quasi esclusivamente il Settentrione. Inoltre, per ogni area geografica, la figura distingue cinque gruppi di comuni in base al loro livello d’istruzione, catturato dai quantili della percentuale di residenti con almeno un diploma d’istruzione superiore. I quantili si riferiscono alla distribuzione dell’istruzione nell’intero paese, visto che le differenze territoriali in questa variabile sono modeste.

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Figura 2 – Tasso di mortalità, Nord Italia

Figura 3 – Tasso di mortalità, Centro-Sud Italia

Perché solo nella prima ondata?

Le figure mostrano chiaramente che i comuni del Nord d’Italia con un livello d’istruzione inferiore hanno registrato durante la prima ondata (marzo-maggio 2020) un incremento maggiore nel tasso di mortalità rispetto agli altri gruppi di comuni. Al contrario, il gradiente di mortalità per livello d’istruzione non si osserva durante la seconda e terza ondata né al Nord, né al Centro-Sud. Lo stesso risultato si ottiene da una più raffinata analisi econometrica che controlla anche per possibili confounders, come il livello di reddito medio del comune, la densità della popolazione, il livello di mobilità, la struttura occupazionale e il livello di capitale sociale.

Come spiegare la presenza di un gradiente per livello d’istruzione durante la prima ondata, ma non durante le successive? E in particolare non durante la seconda ondata, che pure ha visto eccessi di mortalità solo di poco inferiori a quelli osservati durante la prima?

È difficile fornire una risposta definitiva. Sembra ragionevole escludere le spiegazioni che puntano a un effetto spurio dell’istruzione, dovuto a una sua correlazione con avversione al rischio, maggiore propensione verso un atteggiamento pro-sociale, e urbanizzazione o densità di popolazione a livello municipale. Tutte queste interpretazioni, infatti, non spiegano perché l’effetto dell’istruzione vari tra prima e seconda ondata.

Allo stesso modo la diversa incidenza del lavoro da casa tra i lavoratori più e meno istruiti non spiega l’andamento osservato nei dati. Durante la seconda ondata i lavoratori meno istruiti sono tornati a lavorare in presenza in misura maggiore rispetto ai lavoratori più istruiti. Ciò avrebbe dovuto rafforzare l’effetto dell’istruzione durante la seconda ondata, e non indebolirlo.

Infine, una correlazione positiva tra istruzione dei politici locali e istruzione della popolazione, per cui gli amministratori locali delle zone più istruite sarebbero stati in grado di gestire meglio la sorpresa della prima ondata, non sembra plausibile. Infatti, fin dal decreto legge n. 6 del 23 febbraio 2020, nelle primissime fasi dell’epidemia, il governo ha cercato di uniformare la risposta della pandemia a livello nazionale, riducendo l’autonomia decisionale dei sindaci.

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Una spiegazione alternativa fa riferimento al livello di coerenza della comunicazione riguardo alle misure preventive e protettive. Durante la prima ondata, la comunicazione è stata piuttosto contraddittoria. Per esempio, alcuni medici hanno sostenuto che il Covid-19 non fosse peggiore di una normale influenza o che l’uso della mascherina non fosse efficace. E il livello di fake news che circolavano sui social è stato particolarmente elevato durante le prime settimane della prima ondata. Solo più tardi, a cavallo dell’estate, è stato raggiunto un consenso circa i comportamenti preventivi efficaci da adottare.

Basandoci sul fatto assodato che un livello d’istruzione più elevato consente alle persone di elaborare meglio le informazioni e di valutarne l’attendibilità, ipotizziamo che le persone più istruite siano state in grado di proteggersi meglio durante la prima ondata, distinguendo l’informazione corretta nella confusione comunicativa. Nelle ondate successive, quando la comunicazione è stata relativamente più coerente e le fake news velocemente smentite, il ruolo dell’istruzione nel determinare i comportamenti protettivi degli individui potrebbe essere stato meno rilevante.

Se la nostra ipotesi fosse corretta, l’implicazione sarebbe che una comunicazione contraddittoria accentua le disuguaglianze di salute e deve essere il più possibile evitata.

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