Contextual determinants of induced abortion: a panel analysis.

OBJECTIVE: Analyze the contextual and individual characteristics that explain the differences in the induced abortion rate, temporally and territorially.
METHODS: We conducted an econometric analysis with panel data of the influence of public investment in health and per capita income on induced abortion as well as a measurement of the effect of social and economic factors related to the labor market and reproduction: female employment, immigration, adolescent fertility and marriage rate. The empirical exercise was conducted with a sample of 22 countries in Europe for the 2001-2009 period.
RESULTS: The great territorial variability of induced abortion was the result of contextual and individual socioeconomic factors. Higher levels of national income and investments in public health reduce its incidence. The following sociodemographic characteristics were also significant regressors of induced abortion: female employment, civil status, migration, and adolescent fertility.
CONCLUSIONS: Induced abortion responds to sociodemographic patterns, in which the characteristics of each country are essential. The individual and contextual socioeconomic inequalities impact significantly on its incidence. Further research on the relationship between economic growth, labor market, institutions and social norms is required to better understand its transnational variability and to reduce its incidence.

INTRODUCTION

Voluntary pregnancy termination (VPT), or induced abortion, is a global phenomenon that responds to sociodemographic patterns, in which the characteristics of each country are essential. Its incidence is an important indicator of the frequency of unwanted pregnancies, and can point out gaps in contraceptive services and use of effective contraception.

In Europe, it is an object of discussion. Depending on the legal system in force in each country, it may constitute a punishable act or not. In Malta and Andorra, the termination of pregnancy is forbidden and punished by law, while in the Netherlands unrestricted abortion is allowed up to 24 weeks of pregnancy; in case of fetal malformation or mother’s health risks, this time limit does not apply .

Most European countries opt for a time limit law that allows unrestricted abortion during a certain number of weeks. Germany, Austria, Belgium, Bulgaria, Denmark, among others, allow it at the request of the woman during the first 12 weeks of pregnancy. Romania, Netherlands, Sweden, United Kingdom and Finland extended that time limit. In Italy, the limit is 90 days and in Portugal, 10 weeks. In countries that do not have a time limit law, it is allowed only under certain assumptions, and within certain time periods. Spain, United Kingdom and Finland are governed by circumstances such as: rape, fetal malformation, danger to the mother’s physical and mental health or socioeconomic problems. Ireland has one of the most restrictive laws, and allows terminating the pregnancy only if there is a risk to the mother’s life. Poland allows it in the first 12 weeks in case of incest, rape or fetal malformation .

Regarding its incidence, the European region has experienced a significant decrease in the number of VPT, from 7.7 million in 1995 to 4.2 million in 2008, which constitutes a decrease greater than 43.0%, if we consider the rate per thousand women of childbearing age . This reduction is a result of the significant decline in records in former Soviet countries, between 4.0 and 6.0% per year, in contrast to the stability of Central European countries such as Denmark, Finland, and France, which maintain their records stable .

The territorial distribution of VPT differs significantly. Western Europe recorded the lowest rates in the world, with 12 VPT per thousand live births. In contrast, the Eastern countries (Bulgaria, Czech Republic, Hungary, Romania, among others) have the highest estimated rates in the world, over 500 VPT per thousand live births in 2009 (Figure), although it is acknowledged that the increased use of contraceptive methods in these countries has decreased records substantially .

Figure

Abortions per thousand live births in Europe during 2009*.

As an alternative to fertility in relation to an unwanted pregnancy, VPT is associated with socioeconomic variables. Works analyzing fertility determinants are numerous, but few people have explored the unintended pregnancies, including abortion , , . Social determinants change, and those relating to fertility and abortion are modified, with changes in the socioeconomic context of the geographical area of reference. The investigation and prevention of the causes of this situation require the knowledge of the mechanisms generating and boosting the process in each territory.

Previous studies confirm the importance of the contextual factors of a territory on VPT, such as: income level, health expenditure , , or relevance of individual determinants such as employment status, educational level, the condition of being an immigrant, age and race , , . However, we are unaware of studies analyzing these aspects simultaneously in a number of territories, considering the characteristics and laws of each of them over a time period. In Europe, in particular, studies have been conducted in Spain , , Denmark , and the United Kingdom, but a regional joint analysis has not been done. In addition, these works perform cross-sectional analyses, which disregard the temporal dimension of the phenomenon. Time and space are coordinates that jointly affect sociodemographic phenomena. Statistical modeling allowing the incorporation of both dimensions to the analysis will enable deeper analysis in studies conducted. In addition, it will allow observing factors and effects of heterogeneous behavior affecting the decision-making in the territory, and the approach to temporary effects affecting all units of study.

In this research we try to cover both aspects by analyzing, temporally and territorially, the socioeconomic determinants of VPT in 22 European countries. Our objective focuses on analyzing the contextual and individual characteristics that explain the differences in the induced abortion rate.

METHODS

VPT econometric modelling with panel data allows seeing both the heterogeneity unobservable in the territorial sphere or temporal horizon and the analysis of its adjustment dynamics. Applying it enables analyzing the factors and effects of behavior, heterogeneous in the territory and unchangeable in time, as well as getting closer to the temporary effects common to all units of study, improving the efficiency of the econometric estimation . This analysis allowed measuring the incidence of the determinants of VPT and assessing its effects, providing those politically responsible with indicators about the target population of appropriate social policy instruments to reduce its incidence. However, before proceeding to the modelling, it was necessary to check if there was spatial dependence (Moran’s index), to propose an alternative analysis method in case it were detected. Since that did not occur, a panel data econometric model was used.

The panel data econometric model is specified as:

where i and t denote the cross-sectional and the temporal identifiers, respectively; y it, the dependent variable; α, vector of intercepts of n parameters; B’, vector of k explanatory variables x it corresponding to the i-th observation at the t time for the k regressors; and uit, random disturbance term. The sample size with i = 1, …, n and t = 1, …, T is equal to n × T.

The interpretation of the panel data models is usually done through the analysis of its error components:

where, in addition to the random disturbance term εit, µ i collects the unobservable effects that differ only in terms of cross-sectional units, while δt collects the non-quantifiable effects exclusively linked to the time evolution. Depending on the assumptions made about µ i, the model is estimated using a fixed effects model (FEM) or random effects model (REM), and the choice between them is made based on the Hausman test . In our analysis, the individual significance of variables was carried out using Student’s t-test, and the Wald test was used to assess their joint significance. The estimated model was a panel with cross-sectional fixed effects (country effects), as well as time-fixed effects; for its analysis, we used the maximum likelihood contrast for the redundancy of fixed effects. In addition to these contrasts, we assessed heteroscedasticity using the Chi-square test, autocorrelation using the D (Durbin-Watson) test, and normality of residuals using the Jarque-Bera test.

On the basis of the conceptual framework established, we analyzed: a) the influence of two essential aspects of the welfare state on VPT: public investment in health (PISALUD), measured as a percentage of gross domestic product per capita (GDP) invested in health by territory ; and income, measured by the GDP ; b) sociodemographic factors related to labor market and reproduction : female employment rate (TEF); immigration rate , (TMIGRACION); adolescent fertility rate , (TFADOLESCENTE); and crude divorce rate , (SYD).

The empirical exercise was carried out with a sample that combined information from 22 European countries for the 2001-2009 period. Germany, Belgium, Bulgaria, Croatia, Denmark, Slovakia, Slovenia, Spain, Estonia, Finland, France, Greece, Hungary, Italy, Lithuania, Norway, Netherlands, Poland, United Kingdom, Czech Republic, Romania and Sweden. The information concerning Austria, Cyprus, Ireland, Latvia, Malta and Portugal was not available in its entirety, reason why it could not be considered in the econometric analysis. The index of induced abortion was the rate of abortion per thousand live births (TIVE), which eliminates bias and allows a better approach to the subject matter, when considering only the population likely to perform this practice .

National data relating to TIVE and ISALUD data were obtained from the World Health Organization Regional Office for Europe . The information on the explanatory variables TEF, TFADOLESCENTE, TMIGRACION, GDP, and SYD was obtained from Eurostat , and data corresponding to TFADOLESCENTE, from the Economic Commission for Europe (UNECE) Statistical Database .

RESULTS

First we conducted a spatial analysis to study whether there was a relationship of dependency between different European regions or location. Moran’s index disregarded the relationship of spatial dependence (Moran I = -0.0950867).

Then we estimated an REM (Table 1, model 1), which assumes that the correlation between unobservable effects and explanatory variables is nonexistent. The estimators were significant, and the contrast using the Wald test indicated that the model was globally significant at a level of 0.1%.

Table 1

Estimation of the induced abortion rate (TIVE). Europe, 2001-2009.

	Model 1	Model 2	Model 3	Model 4	Model 5
	Random effects	Fixed effects	Temporary effects	FGLS Heteroscedasticity	PCSE Heteroscedasticity
C	1070.682a	1445.079a	1.330.778	1210.787a	1210.787a
	[114.998]	[126.31]	[102.1809]	[90.8704]	[75.1461]
ISALUD	-14.2015b	-12.9745b	-14.6179c	-7.7007a	-7.7007a
	[5.6217]	[5.7916]	[8.4618]	[2.1917]	[2.0390]
GDP	-5.2898a	-7.3596a	-1.4085a	-6.1841a	-6.1841a
	[0.6890]	[0.9030]	[0.5232]	[0.5385]	[0.5684]
SYD	33.6164c	41.5132b	107.036	21.4442a	21.4442a
	[18.4693]	[19.6720]	[17.3734]	[6.4321]	[6.9256]
TEF	-24.010	-4.1021c	-4.2070b	-4.2911a	-4.2911a
	[1.9983]	[2.1894]	[1.7905]	[0.8220]	[0.8019]
TFADOLESCENTES	-4.8254b	-11.1895a	-8.5713a	-3.0200b	-3.0200b
	[2.2203]	[3.0330]	[1.2032]	[1.5305]	[1.51305]
TMIGRACION	4.3310a	4.3478a	33.661	3.6991a	3.6991a
	[1.2983]	[1.3156]	[2.4082]	[1.0368]	[0.8532]
R2	-	0.9328	0.5389	0.9638	0.9638
F	-	874.805	152.828	168.08	168.08
		[0.000]	[0.000]	[0.000]	[0.000]
WALD	19.048	23.007	334.523	56.97	-
	[0.000]	[0.000]	[0.000]	[0.000]
WALD Heteroscedasticity	-	52357.6	-	-	-
		[0.000]
Breusch-Pagan	409.498	-	-	-	-
	[0.000]
Hausman test	45.009.386	-	-	-	-
	[0.000]
Space effects	Yes	Yes	No	Yes	Yes
Time effects	No	No	Yes	No	No
Space and time effects	No	No	No	No	No
Observations	198	198	198	198	198

C: independent term; ISALUD: investment in health measured as a percentage of GDP; GDP: gross domestic product; SYD: rate of separations and divorces; TEF: female employment rate; TFADOLESCENTES: adolescent fertility rate; TMIGRACION: migration rate; FGLS: feasible generalised least squares; PCSE: panel-corrected standard error

a significant at 1.0%.

b significant at 5.0%.

c significant at 10.0%.

Student’s t-test within brackets

There is no justification for treating the individual effects as uncorrelated with the other regressors. The application of the Hausman test allowed us to resolve this issue, since it was significant at a level of 1.0% (45.0093; p = 0.000); the REM was inconsistent.

The FEM considers that differences between territories can be captured by differences in the constant term, and is uniform over the time (model 2). The variables were significant individually, and the estimation improved substantially, R2 = 0.932857. The joint significance contrast of the regressors indicated that the model was significant at the level of 1.0%.

We added time dummy variables for each year, which allowed controlling by circumstances affecting territories in a given year and, therefore, reduced significant biases. We estimated the model 3, of temporary effects, and applied the maximum likelihood test for the redundancy of fixed effects, keeping the null hypothesis that the fixed effects of time are equal (1.3071; p = 0.2423), reason why we disregarded its estimation.

Therefore, the most suitable model was that of fixed effects controlled only by space (model 2). However, in the presence of heteroscedasticity (Chi-square = 52357.6), it was corrected with feasible generalized least squares (FGLS) estimators (model 4); the panel corrected standard errors (PCSE) method (model 5), which provided more precise standard errors, was used for the analysis of results. This was the model that provided the best results, with statistically significant estimators and R2 = 0.9638 (Table 2). Jarque-Bera’s contrast maintained the null hypothesis of normality, α = 0.9639; the maximum likelihood test for the redundancy of fixed effects indicated that these were different at a level of significance of 0.01% (83.40; p < 0.0001).

Table 2

Confidence intervals for regression coefficients. Model 5.

Variable	Coefficient	90%CI		95%CI		99%CI
		Lower	Higher	Lower	Higher	Lower	Higher
C	1210.787	1086.505	1335.068	1062.447	1359.126	1015.026	1406.547
ISAUDE	-7.700703	-11.07337	-4.328036	-11.72624	-3.675165	-13.01310	-2.388306
GDP	-6.184140	-7.124206	-5.244075	-7.306181	-5.062100	-7.664868	-4.703413
SYD	21.44424	9.990212	32.89827	7.772976	35.11551	3.402628	39.48586
TEF	-4.291182	-5.617474	-2.964890	-5.874214	-2.708151	-6.380267	-2.202097
TFADOLESCENTES	-3.020076	-5.575805	-0.464347	-6.070535	-0.030383	-7.045687	1.005535
TMIGRACION	3.699134	5.118555	2.279712	5.393322	2.004945	5.934910	1.463357

C: independent term; ISALUD: investment in health measured as a percentage of GDP; GDP: gross domestic product; SYD: rate of separations and divorces; TEF: female employment rate; TFADOLESCENTES: adolescent fertility rate; TMIGRACION: migration rate

The results showed how higher levels of average national income and increased investments in public health reduced the incidence of induced abortion [GDP (-6.1841; p = 0.0000), ISALUD (-7.7007; p = 0.0002)]. The variability of the sociodemographic factors affecting the reproductive behavior manifested in the sign and statistical significance of sociodemographic factors peculiar to each country: civil status, female employment, migration rate and adolescent fertility rate [SYD (21.4442; p = 0.0023) TEF (-4.2911; p = 0.00001), TFADOLESCENTES (-3.0200; p = 0.0423), TMIGRACION (3.6991; p = 0.0000)].

DISCUSSION

Although the reproductive life planning capacity is crucial for the health of women and families , it remains a neglected public health issue. This study shows how the great TIVE variability observed in Europe, in the 2001-2009 period, was a consequence of socioeconomic contextual factors of each territory, and of individual socioeconomic characteristics. This work shows, for the first time, the unobservable heterogeneity of the phenomenon of induced abortion in Europe and analyzes the influence of factors that approach the level of welfare state of the territory and sociodemographic factors related to the labor market and reproduction on VPT.

The access to public health services, and its gratuitousness, is an indicator of welfare state. Previous studies showed a negative relationship between access to health care and VPT , , . Although there is access to the public health system, the cost of contraceptives is not covered in all territories , and the costs of induced abortion are borne by women. The results obtained show a negative and significant effect of the variable ISALUD (-7.7007; p = 0.0001). In ceteris paribus conditions, an increase of one percentage point in health investment would generate a decrease of 3.34 of the analyzed TIVE.

The economic development impact on the fertility is ambiguous. The economic theory of human behavior interprets the reduction experienced by the fertility in developed countries as the result of a rational behavior of the family, which replaces quantity with quality of children. However, during the last decades, many countries have seen how their economic progresses have been accompanied by significant rises in fertility. This fact is mainly viewed from a certain level of economic development in which institutional changes, which improve the opportunities to reconcile paid work and life familiar, are produced . The result obtained for GDP (-6.1841; p < 0.0001) reflects on the demand for children, the dominance of the income effect over the substitution effect, which means that the changes in the relationship between fertility and economic development observed in the European context are detected between VPT and economic growth.

The highest rate of induced abortion against unwanted pregnancy occurs in women who do not live as part of a couple; the greater vulnerability in this situation justifies this fact. However, decisions about family planning are modified during periods of economic turbulence , . From the theoretical consideration that children are a marital specific investment , we would expect a decline in the rate of marriages to reduce fertility and increase the rate of induced abortion. The results reflect these considerations, since the variable SYD shows an effect of the regulatory role of marriage in the behavior of fertility .

The difficulty of combining paid work and family responsibilities has been an important focus of investigation , . The TEF parameter estimated (-4.2911; p = 0.00001) indicates a significantly and inversely proportional effect of the variable . Better female labor and socioeconomic conditions decrease the abortion rate . This is associated to the fact that more educated women have higher income profiles, greater access and knowledge of contraceptive techniques, and less difficulties with unwanted pregnancies. In addition, greater stability in employment, flexible markets and laws that do not hinder part-time jobs promote the accomplishment of fertility desires, while job instability and problems associated with the labor context reduce fertility intentions .

In 2010, there were 32.5 million foreigners in the European Union, a number equivalent to 6.5% of its population. The immigration of a large number of women, territorially and heterogeneously distributed, in the 2000-2010 period, substantially increased the female population of childbearing age throughout Europe.

Several studies have analyzed how the migration phenomenon is a determinant of the dependent variable , , and some suggested that the frequency of VPT in the immigrant population is higher than in the local population , . Our results show that although reproductive health programs addressing the particularities of the immigrant community are increasingly numerous, immigrants are particularly vulnerable in the European context (TMIGRACION [3.6991; p = 0.0001]). Social support, educational and economic level, knowledge and use of the health care system reduce the vulnerability of the immigrant community in the case of an unwanted pregnancy .

Age is an important predictor of abortion, affecting its probability , . Induced abortion rates for those younger than 20 years reflect that, in a large number of European countries, women tend to abort when faced with unwanted pregnancies. France, Sweden, Denmark, Finland, Italy, Norway, Spain, among others, have higher incidence of induced abortions than births for those younger than 20 years . In countries such as Portugal, Serbia or Romania, the incidence of abortion is lower than that of birth at all ages. The sign of the rate of adolescent fertility variable expresses this fact, and its significance shows the importance of this predictor in the incidence of abortion in Europe .

The fixed effects peculiar to each country, which affect the VPT rate, approximate their facilitating or slowing effect on that rate (Table 3). The differences in the national development of the regulatory laws of induced abortion explain most of the results obtained. Some examples of the differences in such effects are: information dissemination programs within the regular processes of sexual and reproductive health care; restrictions for abortion of pregnancies over 12 weeks; sexual information programs for young women and immigrants; number and geographical distribution of family planning centers; and peculiar behaviors related to cultural and religious aspects.

Table 3

Estimated peculiar effects.

Country	Estimation
Poland	-596.7504
Croatia	-409.1235
Spain	-40.59503
Hungary	-3.950368
Bulgaria	-2.854302
Belgium	-25.88377
Lithuania	-248.3597
Slovenia	-201.8468
Greece	-184.5420
Czech Republic	-166.0605
Italy	-11.65880
Netherlands	121.2132
United Kingdom	131.9203
Denmark	168.3040
Romania	175.5154
Estonia	185.0873
Germany	26.69242
Sweden	373.1402
Finland	41.30129
Norway	504.1910
Slovakia	66.51944
France	97.74059

In conclusion, this study allows better understanding of the contextual determinants and individual characteristics of abortion in different European territories, of induced abortion, and of the target population for family planning activities, or sexual and reproductive education, to reduce the incidence of VPT. The study, however, has limitations due to the unavailability of micro-level data and the lack of information about VPT carried out outside the rules of each country. More research should be performed about the relationship between: economic growth, labor market, institutions, design of policies for handling working life and personal life, social norms and fertility trends, to better understand the variety of transnational patterns, and thus, reduce the incidence of induced abortion.

INTRODUCCIÓN

La interrupción voluntaria del embarazo (IVE), o aborto inducido, es un fenómeno global que responde a patrones sociodemográficos, en los que las peculiaridades de cada país son fundamentales. Su incidencia es un indicador importante de la frecuencia de los embarazos no deseados, y puede señalar lagunas en servicios de anticoncepción y en uso de anticonceptivos eficaces.

En Europa constituye una práctica objeto de debate. Dependiendo del ordenamiento jurídico vigente en cada país, puede constituir un acto punible o no. En Malta y Andorra, la interrupción del embarazo está prohibida y penada por ley, mientras que en Holanda se permite el aborto libre hasta las 24 semanas de gestación; en caso de malformación del feto o salud de la madre, ese plazo no aplica .

La mayoría de los países europeos opta por una ley de plazos que permite el aborto libre durante un determinado número de semanas. Alemania, Austria, Bélgica, Bulgaria, Dinamarca, entre otros, lo admiten a petición de la mujer durante las 12 primeras semanas de embarazo. Rumanía, Holanda, Suecia, Reino Unido y Finlandia amplían el plazo señalado. En Italia el límite está en 90 días y en Portugal en 10 semanas. En países que no cuentan con ley de plazos, se permite solo bajo determinados supuestos, y dentro de límites temporales. España, Reino Unido y Finlandia se rigen por supuestos como: violación, malformación del feto, peligro para la salud física y psíquica de la madre o problemas socioeconómicos. Irlanda es una de legislaciones más restrictivas, y permite interrumpir el embarazo solo si hay riesgo para la vida de la madre. Polonia lo permite en las primeras 12 semanas, en caso de incesto, violación o malformación del feto .

Respecto a su incidencia, la región europea ha experimentado un descenso significativo del número de IVE, pasando de 7,7 millones en 1995 a 4,2 millones en 2008, lo que configura una disminución superior al 43,0%, si consideramos la tasa por mil mujeres en edad fértil . Esta reducción es consecuencia del significativo descenso de los registros en los antiguos países soviéticos, de entre 4,0 y 6,0% anual, en contraste con la estabilidad de países centroeuropeos como Dinamarca, Finlandia, o Francia, que mantienen sus registros estables .

La distribución territorial del IVE difiere significativamente. El occidente europeo registra las tasas más bajas del mundo, con 12 IVE por mil nacimientos vivos. En contraste, los países del este (Bulgaria, República Checa, Hungría, Rumanía, entre otros) tienen las tasas estimadas más altas del mundo, superiores a 500 IVE por mil nacimientos vivos en 2009 (Figura), aunque debe reconocerse que la mayor utilización de métodos anticonceptivos en estos países ha disminuido sustancialmente los registros .

Figura

Abortos por mil nacimientos vivos en Europa durante el año 2009*.

Como alternativa a la fecundidad ante un embarazo no deseado, la IVE se asocia con variables socioeconómicas. Son numerosos los trabajos que estudian los determinantes de la fecundidad, pero pocos los que han profundizado en los embarazos no deseados, incluyendo el aborto , , . Los determinantes sociales cambian, y los relativos a la fecundidad y aborto se modifican, cuando lo hace el contexto socioeconómico del ámbito territorial de referencia. La investigación y prevención de las causas de esa situación, requiere el conocimiento de los mecanismos que generan e impulsan el proceso en cada territorio.

Estudios previos constatan la importancia que tienen factores contextuales de un territorio sobre la IVE, tales como: nivel de renta, gasto sanitario , , o relevancia de determinantes individuales como status laboral, nivel educativo, condición de inmigrante, edad y raza , , . Sin embargo, desconocemos la existencia de estudios que analicen estos aspectos simultáneamente en un conjunto de territorios, teniendo en cuenta las características y leyes propias de cada uno de ellos, a lo largo de un periodo temporal. En Europa, en concreto, se han realizado estudios en España , , Dinamarca , y Reino Unido, pero no se ha hecho un análisis conjunto regional. Además, estos trabajos efectúan análisis transversales, que desconsideran la dimensión temporal del fenómeno. Tiempo y espacio son coordenadas que de forma conjunta afectan a los fenómenos de naturaleza sociodemográfica. Una modelización estadística que permita incorporar ambas dimensiones al análisis, permitirá profundizar en los estudios realizados. Adicionalmente, posibilitará la visualización de factores y efectos de comportamiento heterogéneo que condicionan la toma de decisión en el territorio, y la aproximación a los efectos temporales que afectan a todas las unidades del estudio.

Mediante esta investigación, intentamos cubrir ambos aspectos, efectuando el análisis, temporal y territorialmente, de los determinantes socioeconómicos de la IVE en 22 países de Europa. Nuestro objetivo se concreta en analizar las características contextuales e individuales que explican las diferencias en la tasa de aborto inducido.

MÉTODOS

La modelización econométrica de la IVE con datos panel permite capturar, tanto la heterogeneidad no observable en el ámbito territorial u horizonte temporal, como el análisis de su dinámica de ajuste. Con su aplicación, es posible analizar los factores y efectos de comportamiento, heterogéneo en el territorio, e invariable en el tiempo, así como aproximarse a los efectos temporales comunes a todas las unidades del estudio, mejorando la eficiencia de la estimación econométrica . Este análisis permitió medir la incidencia de los determinantes de la IVE, y evaluar sus efectos, dotando a los responsables políticos de indicadores acerca de la población objetivo de instrumentos de política social adecuados, para reducir su incidencia. No obstante, antes de proceder a la modelización, fue necesario comprobar si existía dependencia espacial (índice de Moran) para, en caso de que se detectase, plantear un método de análisis alternativo. Al no identificar dependencia espacial, se aplicó un modelo econométrico de datos panel.

El modelo econométrico de datos panel se especificó como:

donde, i y t denotan identificador transversal y temporal, respectivamente; y it, variable a explicar; α, vector de interceptos de n parámetros; B’, vector de k variables explicativas x it correspondientes a la i-ésima observación de la unidad temporal t para los k regresores; y uit, término de perturbación aleatoria. El tamaño muestral con i = 1, …, n y t = 1, … T será igual a n × T.

La interpretación de los modelos de datos panel habitualmente se realiza mediante el análisis de sus componentes de error

donde, además de εit término de perturbación aleatoria, µ i recoge los efectos no observables que difieren únicamente en términos de unidades transversales, mientras que δt los efectos no cuantificables ligados exclusivamente a la evolución temporal. Dependiendo de las hipótesis realizadas acerca de µ i, el modelo se estima mediante un modelo de efectos fijos (MEF) o aleatorios (MEA), y su elección se realiza con base en el test de Hausman . En nuestro análisis, la significatividad individual de las variables se efectúo mediante el estadístico t-Student, y el test de Wald fue utilizado para valorar la significatividad conjunta de las mismas. El modelo estimado fue un panel con efectos fijos de secciones cruzadas (efectos de país), así como con efectos fijos de tiempo; para su análisis, se utilizó el contraste de máxima verosimilitud para la redundancia de efectos fijos. Además de estos contrastes, se valoró heterocedasticidad, estadístico Chi-cuadrado; autocorrelación, estadístico D (Durbin-Watson); y, normalidad de los residuos, test de Jarque-Bera.

Sobre la base del marco conceptual establecido, analizamos: a) la influencia de dos aspectos esenciales del estado de bienestar sobre la IVE: inversión pública en salud (ISALUD), medida como porcentaje del producto interior bruto percápita (PIB) invertido por territorio en salud ; y renta, medida por el PIB ; b) los factores sociodemográficos relacionados con el mercado laboral y la reproducción : tasa de empleo femenino (TEF); tasa de inmigración , (TMIGRACION); tasa de fecundidad adolescente , (TFADOLESCENTE); y tasa bruta de divorcio , (SYD).

El ejercicio empírico se realizó con una muestra que combinó la información de 22 países de Europa para el periodo 2001-2009. Se utilizó información relativa a: Alemania, Bélgica, Bulgaria, Croacia, Dinamarca, Eslovaquia, Eslovenia, España, Estonia, Finlandia, Francia, Grecia, Hungría, Italia, Lituania, Noruega, Países Bajos, Polonia, Reino Unido, República Checa, Rumanía y Suecia. La información relativa a Austria, Chipre, Irlanda, Letonia, Malta y Portugal no estaba disponible en su totalidad, razón por la que no pudo ser considerada en el análisis econométrico. El indicador del aborto inducido fue la tasa de aborto por mil nacimientos vivos (TIVE), que elimina sesgos y permite una mejor aproximación al objeto de estudio, al considerar únicamente la población susceptible de realizar esta práctica .

Los datos nacionales relativos a la TIVE, y los datos de ISALUD, se obtuvieron de la World Health Organization Regional Office for Europe . La información de las variables explicativas TEF, TFADOLESCENTE, TMIGRACION, PIB y SYD se obtuvo de Eurostat , y los datos correspondientes a TFADOLESCENTE, de la Economic Commission for Europe (UNECE) Statistical Database .

RESULTADOS

En primer lugar, se efectúo un análisis espacial, con el objeto de estudiar si existía una relación de dependencia entre diferentes puntos o regiones europeas. El índice de Moran descartó la relación de dependencia espacial (Moran I = -0,0950867).

A continuación, se procedió a la estimación de un MEA (Tabla 1, modelo 1), que asume que la correlación entre efectos no observables y variables explicativas es inexistente. Los estimadores fueron significativos, y el contraste mediante el test de Wald indicó que el modelo era globalmente significativo a un nivel 0,1%.

Tabla 1

Estimación de la tasa de aborto inducido (TIVE). Europa, 2001-2009.

	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3	Modelo 4	Modelo 5
	Efectos aleatorios	Efectos fijos	Efectos temporales	FGLS Heteroscedasticidad	PCSE Heteroscedasticidad
C	1070,682a	1445,079a	133,0778	1210,787a	1210,787a
	[114,998]	[126,31]	[102,1809]	[90,8704]	[75,1461]
ISALUD	-14,2015b	-12,9745b	-14,6179c	-7,7007a	-7,7007a
	[5,6217]	[5,7916]	[8,4618]	[2,1917]	[2,0390]
PIB	-5,2898a	-7,3596a	-1,4085a	-6,1841a	-6,1841a
	[0,6890]	[0,9030]	[0,5232]	[0,5385]	[0,5684]
SYD	33,6164c	41,5132b	10,7036	21,4442a	21,4442a
	[18,4693]	[19,6720]	[17,3734]	[6,4321]	[6,9256]
TEF	-2,4010	-4,1021c	-4,2070b	-4,2911a	-4,2911a
	[1,9983]	[2,1894]	[1,7905]	[0,8220]	[0,8019]
TFADOLESCENTES	-4,8254b	-11,1895a	-8,5713a	-3,0200b	-3,0200b
	[2,2203]	[3,0330]	[1,2032]	[1,5305]	[1,51305]
TMIGRACION	4,3310a	4,3478a	3,3661	3,6991a	3,6991a
	[1,2983]	[1,3156]	[2,4082]	[1,0368]	[0,8532]
R2	-	0,9328	0,5389	0,9638	0,9638
F	-	87,4805	15,2828	168,08	168,08
		[0,000]	[0,000]	[0,000]	[0,000]
WALD	19,048	23,007	33,4523	56,97	-
	[0,000]	[0,000]	[0,000]	[0,000]
WALD Heteroscedasticidad	-	52357,6	-	-	-
		[0,000]
Breusch-Pagan	409,498	-	-	-	-
	[0,000]
Prueba Hausman	45,009386	-	-	-	-
	[0,000]
Efectos espacio	Sí	Sí	No	Sí	Sí
Efectos tiempo	No	No	Si	No	No
Efectos espacio y tiempo	No	No	No	No	No
Observaciones	198	198	198	198	198

C: término independiente; ISALUD: inversión en salud medido como porcentaje del PIB; PIB: producto interior bruto; SYD: tasa de separaciones y divorcios; TEF: tasa de empleo femenino; TFADOLESCENTES: tasa de fecundidad en adolescentes; TMIGRACION: tasa de migración; FGLS: mínimos cuadrados generalizados factibles; PCSE: errores estándar corregidos para panel

a significativo al 1,0%.

b significativo al 5,0%.

c significativo al 10,0%.

Estadístico t-Student entre corchetes

No hay justificación para tratar los efectos individuales como no correlacionados con los otros regresores. La aplicación del test de Hausman nos permitió resolver esta cuestión, dado que fue significativo a un nivel del 1,0% (45,0093; p = 0,000); el MEA resultó inconsistente.

El MEF considera que las diferencias entre territorios pueden captarse por diferencias en el término constante, y es uniforme a lo largo del tiempo (modelo 2). Las variables fueron significativas individualmente, y la estimación mejoró sustancialmente, R = 0,932857. El contraste de significatividad conjunta de los represores indicó que el modelo era significativo al nivel del 1,0%.

Fueron agregadas variables dummies temporales para cada año, que permitieron controlar por circunstancias que afectaron a los territorios en un año dado y, por lo tanto, redujeron sesgos importantes. Se estimó el modelo 3, de efectos temporales, y se aplicó el test de máxima verosimilitud para la redundancia de los efectos fijos, manteniendo la hipótesis nula de que los efectos fijos de tiempo son iguales (1,3071; p = 0,2423), razón por la que se prescindió de su estimación.

Por consiguiente, el modelo más adecuado fue el de efectos fijos, controlado solo por el espacio (modelo 2). No obstante, ante la presencia de heteroscedasticidad (Chi-cuadrado = 52357,6), se corrigió con estimadores de mínimos cuadrados generalizados factibles (FGLS), (modelo 4); el método de errores estándar corregidos para panel (PCSE) (modelo 5) que presentó errores estándar más precisos, fue el utilizado para el análisis de resultados. Este modelo fue el que mejores resultados proporcionó, con estimadores estadísticamente significativos y R2 = 0,9638 (Tabla 2). El contraste de Jarque-Bera mantuvo la hipótesis nula de normalidad, α = 0,9639; el test de máxima verosimilitud para la redundancia de los efectos fijos, indicó que estos eran diferentes a un nivel de significatividad del 0,01% (83,40; p < 0,0001).

Tabla 2

Intervalos de confianza para los coeficientes de regresión. Modelo 5.

Variable	Coeficiente	IC90%		IC95%		IC99%
		Inferior	Superior	Inferior	Superior	Inferior	Superior
C	1210,787	1086,505	1335,068	1062,447	1359,126	1015,026	1406,547
ISAUDE	-7,700703	-11,07337	-4,328036	-11,72624	-3,675165	-13,01310	-2,388306
PIB	-6,184140	-7,124206	-5,244075	-7,306181	-5,062100	-7,664868	-4,703413
SYD	21,44424	9,990212	32,89827	7,772976	35,11551	3,402628	39,48586
TEF	-4,291182	-5,617474	-2,964890	-5,874214	-2,708151	-6,380267	-2,202097
TFADOLESCENTES	-3,020076	-5,575805	-0,464347	-6,070535	-0,030383	-7,045687	1,005535
TMIGRACION	3,699134	5,118555	2,279712	5,393322	2,004945	5,934910	1,463357

C: término independiente; ISALUD: inversión en salud medido como porcentaje del PIB; PIB: producto interior bruto; SYD: tasa de separaciones y divorcios; TEF: tasa de empleo femenino; TFADOLESCENTES: tasa de fecundidad en adolescentes; TMIGRACION: tasa de migración

Los resultados mostraron cómo mayores niveles de renta media nacional, y mayores inversiones en salud pública, reducían la incidencia del aborto inducido [PIB (-6,1841; p = 0,0000), ISALUD (-7,7007; p = 0,0002)]. La variabilidad de los factores sociodemográficos que afectaron el comportamiento reproductivo, se manifestó en el signo e importancia estadística de factores sociodemográficos propios de cada país: empleo femenino, estado civil, tasa de migración y fecundidad adolescente [SYD (21,4442; p = 0,0023) TEF (-4,2911; p = 0,00001), TFADOLESCENTES (-3,0200; p = 0,0423), TMIGRACION (3,6991; p = 0,0000)].

DISCUSIÓN

Aunque la capacidad de planificación de la vida reproductiva es fundamental para la salud de mujeres y familias , sigue siendo una cuestión descuidada en salud pública. Este estudio muestra cómo la gran variabilidad de TIVE observada en Europa, en el periodo 2001-2009, fue consecuencia de factores socioeconómicos contextuales de cada territorio, y de características socioeconómicas individuales. El trabajo capta, por primera vez, la heterogeneidad no observable del fenómeno del aborto inducido en Europa, y analiza la influencia de factores que aproximan el nivel del estado de bienestar del territorio, y de factores sociodemográficos relacionados con el mercado laboral y la reproducción, sobre la IVE.

El acceso a los servicios públicos de salud, y su gratuidad, es un indicador del estado del bienestar. Estudios previos muestran una relación negativa entre acceso a la atención sanitaria e IVE , , . Aunque hay acceso a la sanidad pública, el coste de los anticonceptivos no está cubierto en todos los territorios , y los gastos de aborto inducido corren a cargo de la mujer. Los resultados obtenidos muestran un efecto negativo y significativo de la variable ISALUD (-7,7007; p = 0,0001). En condiciones caeteris paribus, un incremento unitario de un punto porcentual en inversión en salud, generaría un descenso de 3,34 unidades de la TIVE analizada.

El impacto del nivel de desarrollo económico sobre la fecundidad es ambiguo. La teoría económica del comportamiento humano interpreta la reducción experimentada por la fecundidad en los países desarrollados, como el resultado de un comportamiento racional de la familia que sustituye cantidad, por calidad de hijos. No obstante, durante las últimas décadas, muchos países han visto cómo sus avances económicos han estado acompañados de repuntes significativos de la fecundidad. Este hecho se visualiza fundamentalmente a partir de un determinado nivel de desarrollo económico, en el que se producen cambios institucionales que mejoran las oportunidades de conciliar trabajo remunerado y vida familiar . El resultado obtenido para PIB (-6,1841; p < 0,0001), refleja en la demanda de hijos el dominio del efecto renta sobre el efecto sustitución, lo que significa que los cambios observados dentro del contexto europeo, en la relación entre fecundidad y desarrollo económico , se detectan entre IVE y crecimiento económico.

La mayor tasa de aborto inducido ante embarazos no deseados se presenta en mujeres que no conviven en pareja; la mayor vulnerabilidad en esta situación justifica este hecho. No obstante, las decisiones sobre planificación familiar se modifican durante períodos de turbulencia económica , . A partir de la consideración teórica de que los niños son una inversión específica marital , cabría esperar que un descenso en la tasa de matrimonios redujese la fecundidad, y aumentase la tasa de abortos inducidos. Los resultados reflejan estas consideraciones, ya que la variable SYD visualiza una acción del papel regulador de la nupcialidad en el comportamiento de la fecundidad .

La dificultad de combinar trabajo remunerado y responsabilidades familiares, ha sido un foco importante de investigación , . La estimación del parámetro TEF (-4,2911; p = 0,00001) obtenida, indica un efecto significativo e inversamente proporcional de la variable . Mejores condiciones socioeconómicas y laborales femeninas disminuyen la tasa de aborto. Este hecho se asocia a que las mujeres con mayor nivel de instrucción presentan perfiles de renta superior, mayor accesibilidad y conocimiento de técnicas anticonceptivas, y menores dificultades ante la materialización de embarazos no deseados. Adicionalmente, mayor estabilidad en el empleo, mercados flexibles y leyes que no penalizan el empleo a tiempo parcial, favorecen la materialización de los deseos de fecundidad, mientras que inestabilidad laboral y problemas asociados al contexto laboral, reducen las intenciones de fecundidad .

En 2010, había 32,5 millones de extranjeros en la Unión Europea, equivalentes al 6,5% de su población. La inmigración de un elevado número de mujeres, distribuidas territorialmente de forma heterogénea, en el periodo 2000-2010, incrementó sustancialmente la población femenina en edad fértil en todo el contexto europeo.

Varios estudios analizaron cómo el fenómeno migratorio constituye un determinante de la variable a explicar , , y algunos sugirieron que la frecuencia de IVE en la población inmigrante es mayor que en la población nacional , . Nuestros resultados muestran que aunque son cada vez más numerosos los programas de salud reproductiva que abordan las particularidades del colectivo inmigrante, este es especialmente vulnerable en el contexto europeo (TMIGRACION [3,6991; p = 0,0001). Apoyo social, nivel educativo y económico, conocimiento y uso del sistema de salud reducen la vulnerabilidad del colectivo inmigrante ante un embarazo no deseado .

La edad es un importante predictor del aborto, ya que la probabilidad de este varía de acuerdo a ella , . Las tasas de aborto inducido para las menores de 20 años reflejan que, en un gran número de países europeos, las mujeres tienden a abortar ante embarazos no deseados. Francia, Suecia, Dinamarca, Finlandia, Italia, Noruega, España, entre otros, presentan mayor incidencia de aborto inducido, que de nacimientos, para las menores de 20 años . En países como Portugal, Serbia o Rumanía, la incidencia de aborto es inferior a la de nacimiento en todas las edades. El signo de la variable tasa de fecundidad en adolescentes manifiesta este hecho, y su significatividad muestra la importancia de este predictor en la incidencia del aborto en Europa .

Los efectos fijos, propios de cada país, que afectan a la tasa de IVE, aproximan su efecto dinamizador o ralentizador sobre la misma (Tabla 3). Las diferencias en el desarrollo nacional de las leyes reguladoras del aborto inducido, explican la mayor parte de los resultados obtenidos. Algunos ejemplos de las disparidades en dichos efectos son: programas de difusión de información dentro de los procesos regulares de atención sobre salud sexual y reproductiva; limitaciones para practicar abortos de más de doce semanas de gestación; programas de información sexual al colectivo de mujeres jóvenes e inmigrantes; número y distribución geográfica de centros de planificación familiar; y comportamientos propios, relacionados con aspectos culturales y religiosos.

Tabla 3

Efectos propios estimados.

País	Estimación
Polonia	-596,7504
Croacia	-409,1235
España	-40,59503
Hungría	-3,950368
Bulgaria	-2,854302
Bélgica	-25,88377
Lituania	-248,3597
Eslovenia	-201,8468
Grecia	-184,5420
República Checa	-166,0605
Italia	-11,65880
Países Bajos	121,2132
Reino Unido	131,9203
Dinamarca	168,3040
Rumanía	175,5154
Estonia	185,0873
Alemania	26,69242
Suecia	373,1402
Finlandia	41,30129
Noruega	504,1910
Eslovaquia	66,51944
Francia	97,74059

Para concluir, este estudio permite conocer mejor los determinantes contextuales y las características individuales del aborto en los distintos territorios europeos. Proporciona resultados que permiten comprender mejor la variabilidad del aborto inducido, y proporciona un mejor conocimiento de la población objetivo de acciones de planificación familiar, o de educación sexual y reproductiva, con el objeto de reducir su incidencia. El estudio, no obstante, presenta limitaciones consecuencia de la no disponibilidad de datos a nivel micro y la no existencia de información acerca de la IVE efectuada fuera de la normativa de cada país. Es necesaria más investigación acerca de las relaciones entre: crecimiento económico, mercado laboral, instituciones, diseño de políticas de conciliación de la vida laboral, normas sociales y tendencias de fertilidad, para comprender mejor la variedad de patrones transnacionales, y poder así, reducir la incidencia del aborto inducido