Tasso di fecondità totale
Il tasso di fecondità totale (abbreviato abitualmente con TFT) è un indicatore statistico utilizzato in demografia, chiamato anche più comunemente "numero medio di figli per donna". Corrisponde in lingua inglese al Total Fertility Rate (TFR).
Composizione dell'indicatore
Definito come
ove:
- α = l'età minima per la quale le donne possono avere figli (spesso approssimata con 15 anni)
- β = l'età massima per la quale le donne possono avere figli (spesso approssimata con 49 anni)
- fx = il tasso di fecondità specifico per l'età x, ovvero il numero medio di figli avuti a quell'età
È uno degli indicatori più usati in demografia, soprattutto per confrontare l'ammontare di nascite tra popolazioni diverse (nel tempo o nello spazio o per altre caratteristiche). Infatti non risente della variabile struttura per età delle popolazioni.
Solitamente si indica con il valore TFT = 2 un livello di nascite che permette ad una popolazione di riprodursi mantenendo costante la propria struttura demografica. Ciò è chiaramente una approssimazione, in quanto presuppone che tutti i parametri rimangano costanti, soprattutto quelli della mortalità. Un valore di TFT minore o maggiore di 2 indica una tendenza della popolazione a rimandare o meno la genitorialità.
Inoltre il TFT può essere calcolato sia per una generazione (in questo caso bisogna conoscere il tasso di fecondità specifico per 35 anni di seguito) che ad un determinato momento (in tal caso il TFT è calcolato tenendo conto del comportamento di 35 diverse generazioni).
Tassi di fecondità per paese
Lista pubblicata dalle Nazioni Unite per il periodo 2005-2010.
| Pos. | Paese | Tasso di fecondità (2005-2010) |
Tasso di fecondità aggiornato | Anno di riferimento e fonte |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Template:NER | 7,19 | 6,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 2 | Template:GNB | 7,07 | 4,4 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 3 | Template:AFG | 7,07 | 4,3 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 4 | Template:BDI | 6,80 | 5,3 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 5 | Template:LBR | 6,77 | 4,2 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 6 | Template:COD | 6,70 | 5,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 7 | Template:TLS | 6,53 | 3,9 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 8 | Template:MLI | 6,52 | 5,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 9 | Template:SLE | 6,47 | 4,2 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 10 | Template:UGA | 6,46 | 4,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 11 | Template:AGO | 6,43 | 5,4 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 12 | Template:TCD | 6,20 | 5.6 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 13 | Template:SOM | 6,04 | 6,0 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 14 | Template:BFA | 6,00 | 5,1 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 15 | Template:RWA | 5,92 | 4,0 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 16 | Template:MWI | 5,59 | 4.1 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 17 | Template:YEM | 5,50 | 3,7 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 18 | Template:GIN | 5,44 | 4,6 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 19 | Template:BEN | 5,42 | 4,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 20 | Template:GNQ | 5,36 | 4,4 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 21 | Template:NGA | 5,32 | 5,3 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 22 | Template:ETH | 5,29 | 4,1 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 23 | Template:ZMB | 5,18 | 4,6 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 24 | Template:TZA | 5,16 | 4,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 25 | Template:MOZ | 5,11 | 4,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 26 | Template:PSE | 5,06 | 3,6 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 27 | Template:ERI | 5,05 | 4,0 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 28 | Template:KEN | 4,96 | 3,4 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 29 | Template:TGO | 4,80 | 4,3 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 30 | Template:MDG | 4,78 | 4,0 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 31 | Template:GMB | 4,70 | 5,2 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 32 | Template:SEN | 4,69 | 4,6 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 33 | Template:CAF | 4,58 | 4,6 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 34 | Template:COG | 4,49 | 4,4 | 2019 |
| 35 | Template:CIV | 4,46 | 4,6 | 2019 |
| 36 | Template:MRT | 4,37 | 4,5 | 2019 |
| 37 | Template:CMR | 4,31 | 4,5 | 2019 |
| 38 | Template:COM | 4,30 | 4,1 | 2019 |
| 39 | Template:IRQ | 4,26 | 3,6 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 40 | Template:SDN | 4,23 | 4,3 | 2019 |
| 41 | Template:GTM | 4,15 | 2,8 | 2019 |
| 42 | Template:DJI | 3,95 | 2,7 | 2019 |
| 43 | Template:WSM | 3,93 | 3,8 | 2019 |
| 44 | Template:SLB | 3,87 | 4,4 | 2019 |
| 45 | Template:STP | 3,85 | 4,3 | 2019 |
| 46 | Template:GHA | 3,84 | 3,8 | 2019 |
| 47 | Template:TON | 3,83 | 3,5 | 2019 |
| 48 | Template:PNG | 3,78 | 3,5 | 2019 |
| 49 | Template:VUT | 3,74 | 3,7 | 2019 |
| 50 | Template:FSM | 3,71 | 2,8 | 2019 |
| 51 | Template:HTI | 3,54 | 2,9 | 2019 |
| 52 | Template:PAK | 3,52 | 3,5 | 2019 |
| 53 | Template:BOL | 3,50 | 2,7 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 54 | Template:SWZ | 3,45 | 3,0 | 2019 |
| 55 | Template:LSO | 3,37 | 3,1 | 2019 |
| 56 | Template:CPV | 3,37 | 2,2 | 2019 |
| 57 | Template:SAU | 3,35 | 2,3 | 2019 |
| 58 | Template:TJK | 3,35 | 3,6 | 2019 |
| 59 | Template:HND | 3,31 | 2,4 | 2019 |
| 60 | Template:NPL | 3,28 | 1,9 | 2019 |
| 61 | Template:GUF | 3,27 | 3,3 | 2019 |
| 62 | Template:PHL | 3,23 | 2,5 | 2019 |
| 63 | Template:LAO | 3,21 | 2,6 | 2019 |
| 64 | Template:NAM | 3,19 | 3,3 | 2019 |
| 65 | Template:ZWE | 3,19 | 3,5 | 2019 |
| 66 | Template:KHM | 3,18 | 2,5 | 2019 |
| 67 | Template:JOR | 3,13 | 2,7 | 2019 |
| 68 | Template:PRY | 3,08 | 2,4 | 2019 - |
| 69 | Template:SYR | 3,08 | 2,8 | 2019 |
| 70 | Template:GAB | 3,06 | 3,9 | 2019 |
| 71 | Template:OMN | 3,00 | 2,8 | 2019 |
| 72 | Template:BLZ | 2,93 | 2,3 | 2019 |
| 73 | Template:BWA | 2,90 | 2,8 | 2019 |
| 74 | Template:EGY | 2,89 | 3,3 | 2019 |
| 75 | Template:BGD | 2,83 | 2,0 | 2019 |
| 76 | Template:DOM | 2,81 | 2,3 | 2019 |
| 77 | Template:IND | 2,81 | 2,2 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 78 | Template:NIC | 2,76 | 2,4 | 2019 |
| 79 | Template:FJI | 2,75 | 2,8 | 2019 |
| 80 | Template:ISR | 2,75 | 3,0 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 81 | Template:LBY | 2,72 | 2,2 | 2019 |
| 82 | Template:ESH | 2,70 | 2,4 | 2019 |
| 83 | Template:SLV | 2,68 | 2,0 | 2019 |
| 84 | Template:QAT | 2,66 | 1,8 | 2019 |
| 85 | Template:ZAF | 2,64 | 2,4 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 86 | Template:MDV | 2,63 | 1,8 | 2019 |
| 87 | Template:MYS | 2,60 | 2,0 | 2019 |
| 88 | Template:ECU | 2,58 | 2,4 | 2019 |
| 89 | Template:PAN | 2,56 | 2,4 | 2019 |
| 90 | Template:VEN | 2,55 | 2,3 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 91 | Template:GUM | 2,54 | 2,3 | 2019 |
| 92 | Template:PER | 2,51 | 2,2 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 93 | Template:TKM | 2,50 | 2,7 | 2019 |
| 94 | Template:UZB | 2,49 | 2,4 | 2019 |
| 95 | Template:KGZ | 2,48 | 3,0 | 2019 |
| 96 | Template:JAM | 2,43 | 2,0 | 2019 |
| 97 | Template:SUR | 2,42 | 2,4 | 2019 |
| 98 | Template:DZA | 2,38 | 3,0 | 2019 |
| 99 | Template:MAR | 2,38 | 2,4 | 2019 |
| 100 | Template:Bandiera | 2,36 | 2,2 | 2019 |
| 101 | Template:GUY | 2,33 | 2,4 | 2019 |
| 102 | Template:KAZ | 2,31 | 2,7 | 2019 |
| 103 | Template:ARE | 2,31 | 1,4 | 2019 |
| 104 | Template:GRD | 2,30 | 2,0 | 2019 |
| 105 | Template:BRN | 2,29 | 1,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 106 | Template:BHR | 2,29 | 2,0 | 2019 |
| 107 | Template:PYF | 2,26 | 1,9 | 2019 |
| 108 | Template:ARG | 2,25 | 2,2 | 2019 |
| 109 | Template:COL | 2,22 | 1,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 110 | Template:MEX | 2,21 | 2,1 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 111 | Template:LBN | 2,21 | 2,1 | 2019 |
| 112 | Template:VCT | 2,19 | 1,9 | 2019 |
| 113 | Template:BTN | 2,19 | 2,0 | 2019 |
| 114 | Template:KWT | 2,18 | 2,1 | 2019 |
| 115 | Template:LCA | 2,18 | 1,4 | 2019 |
| 116 | Template:IDN | 2,18 | 2,3 | 2019 |
| 117 | Template:VIR | 2,15 | 2,0 | 2019 |
| 118 | Template:TUR | 2,14 | 2,1 | 2019 - EUROSTAT |
| 119 | Template:VNM | 2,14 | 2,1 | 2019 |
| 120 | Template:URY | 2,12 | 2,0 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 121 | Template:GLP | 2,11 | 2,1 | 2019 |
| 122 | Template:CRI | 2,10 | 1,7 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 123 | Template:NCL | 2,08 | 1,9 | 2019 |
| 124 | Template:MMR | 2,07 | 2,1 | 2019 |
| 125 | Template:ALB | 2,06 | 1,6 | 2019 - EUROSTAT |
| 126 | Template:USA | 2,05 | 1,8 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 127 | Template:ISL | 2,05 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 128 | Template:ABW | 2,04 | 1,9 | 2019 |
| 129 | Template:IRN | 2,04 | 2,1 | 2019 |
| 130 | Template:BHS | 2,02 | 1,7 | 2019 |
| 131 | Template:NZL | 1,99 | 1,9 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 132 | Template:IRL | 1,96 | 1,8 | 2019 - EUROSTAT |
| 133 | Template:CHL | 1,94 | 1,6 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 134 | Template:TUN | 1,93 | 2,2 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 135 | Template:MTQ | 1,91 | 1,9 | 2019 |
| 136 | Template:BRA | 1,90 | 1,7 | 2019 - CIA WORLD FACTBOOK |
| 137 | Template:FRA | 1,89 | 1,8 | 2019 - EUROSTAT |
| 138 | Template:LKA | 1,88 | 2,2 | 2019 |
| 139 | Template:MNG | 1,87 | 2,9 | 2019 |
| 140 | Template:MUS | 1,86 | 1,4 | 2019 |
| 142 | Template:PRK | 1,85 | 1,9 | 2019 |
| 143 | Template:THA | 1,85 | 1,5 | 2019 |
| 144 | Template:NOR | 1,85 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 145 | Template:MNE | 1,83 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 146 | Template:PRI | 1,83 | 1,2 | 2019 |
| 147 | Template:FIN | 1,83 | 1,5 | 2019 - EUROSTAT |
| 148 | Template:GBR | 1,82 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 149 | Template:AZE | 1,82 | 2,1 | 2019 - EUROSTAT |
| 150 | Template:DNK | 1,80 | 1,8 | 2019 - EUROSTAT |
| 151 | Template:SWE | 1,80 | 1,8 | 2019 - EUROSTAT |
| 152 | Template:SRB | 1,79 | 1,4 | 2019 - EUROSTAT |
| 153 | Template:AUS | 1,79 | 1,8 | 2019 |
| 154 | Template:CHN | 1,73 | 1,7 | 2019 |
| 155 | Template:NLD | 1,72 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 156 | Template:LUX | 1,66 | 1,4 | 2019 - EUROSTAT |
| 157 | Template:BEL | 1,65 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 158 | Template:TTO | 1,64 | 1,7 | 2019 |
| 159 | Template:CYP | 1,61 | 1,3 | 2019 |
| 160 | Template:CAN | 1,53 | 1,5 | 2019 |
| 161 | Template:BRB | 1,50 | 1,6 | 2019 |
| 162 | Template:CUB | 1,49 | 1,6 | 2019 |
| 163 | Template:EST | 1,49 | 1,6 | 2019 -EUROSTAT |
| 164 | Template:PRT | 1,46 | 1,3 | 2019 - EUROSTAT |
| 165 | Template:MKD 1995-2019 | 1,43 | 1,5 | 2019 |
| 166 | Template:CHE | 1,42 | 1,5 | 2019 - EUROSTAT |
| 167 | Template:Bandiera Template:Bandiera Isole del Canale | 1,42 | 1,5 | 2019 |
| 168 | Template:AUT | 1,42 | 1,5 | 2019 - EUROSTAT |
| 169 | Template:ESP | 1,41 | 1,3 | 2019 - Banca Mondiale |
| 170 | Template:GEO | 1,41 | 1,3 | 2019 - EUROSTAT |
| 171 | Template:DEU | 1,41 | 1,6 | 2019 - EUROSTAT |
| 172 | Template:MDA | 1,40 | 1,3 | 2019 - EUROSTAT |
| 173 | Template:ARM | 1,39 | 1,8 | 2019 - EUROSTAT |
| 174 | Template:ITA | 1,38 | 1,25 | 2021 - ISTAT |
| 175 | Template:MLT | 1,37 | 1,5 | 2019 - EUROSTAT |
| 176 | Template:HRV | 1,35 | 1,4 | 2019 - EUROSTAT |
| 177 | Template:RUS | 1,34 | 1,8 | 2019 - EUROSTAT |
| 178 | Template:GRC | 1,33 | 1,3 | 2019 - EUROSTAT |
| 179 | Template:BGR | 1,31 | 1,6 | 2019 - EUROSTAT |
| 180 | Template:ROU | 1,30 | 1,6 | 2019 - EUROSTAT |
| 181 | Template:LVA | 1,29 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 182 | Template:HUN | 1,28 | 1,5 | 2019 - EUROSTAT |
| 183 | Template:SVN | 1,28 | 1,6 | 2019 - EUROSTAT |
| 184 | Template:JPN | 1,27 | 1,4 | 2019 |
| 185 | Template:LTU | 1,26 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 186 | Template:SGP | 1,26 | 1,2 | 2019 |
| 187 | Template:SVK | 1,25 | 1,5 | 2019 - EUROSTAT |
| 188 | Template:CZE | 1,24 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 189 | Template:BIH | 1,23 | 1,3 | 2019 |
| 190 | Template:POL | 1,23 | 1,4 | 2019 - EUROSTAT |
| 191 | Template:UKR | 1,22 | 1,4 | 2019 - EUROSTAT |
| 192 | Template:KOR | 1,21 | 1,1 | 2019 - ONU[1] |
| 193 | Template:BLR | 1,20 | 1,7 | 2019 - EUROSTAT |
| 194 | Template:HKG | 0,97 | 1,4 | 2019 |
| 195 | Template:MAC | 0,91 | 1,2 | 2019 |
I nomi in corsivo sono territori dipendenti.
Nota: Gli unici paesi riconosciuti e indipendenti che mancano da questo elenco sono Andorra, Monaco, Città del Vaticano e San Marino.
Modelli demografici
Nel 1956 i demografi Wilson e Blake proposero una distinzione fra determinanti di prossimità e determinanti contestuali dell'infertilità femminile, includendo l'aborto e l'impiego di metodi contraccettivi nella prima categoria di cause prime, alle quali si associavano il contesto socio-economico degli individui oggetto di indagine clinica.[2] Sulla base di queste macrovariabili, nel 1978 fu proposto da John Bongaarts un modello previsionale che quantificava per i fattori di inibizione del tasso di fertilità femminile, a partire da un'elaborazione dei seguenti dati suddivisi per intervalli di età: la percentuale di donne sposate, il tasso medio di fertilità, una stima dell'infertilità post-parto e la percentuale di donne che attualmente usano metodi contraccettivi efficaci.
Nel 2015 John Bongaarts propose una revisione del modello, reso più robusto e accurato alla luce delle ricerche condotte nel tre decenni precedenti, confermando lo stesso impianto di fondo.[3]