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第四章 美国社会中的基因分拣和变动
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1.1959年，社会学家西摩·利普赛特（Seymour Lipset）和莱因哈德·本迪克斯（Reinhard Bendix）指出：“广泛的社会流动性一直与工业化相伴并且也是现代工业化社会的基本特征。在每个工业化国家，大部分人从事的职业与他们父母的大相径庭。” ［S. M. Lipset and R. Bendix,SocialMobility in Industrial Societies（Berkeley: University of California Press,1959）, p. 11.］用西布莉（Sibley）的话（引自布劳与邓肯略有修改的引言）便是：“一个人的自致地位（achieved status），也就是他在一些客观标准方面所取得的成就，比他的先赋地位（ascribed status），也就是他的家庭出身背景，更为重要。” ［P. M. Blau and O. D. Duncan,The AmericanOccupational Structure（New York: John Wiley, 1967）, p. 430］也就是说，精英统治的崛起并不仅仅是社会科学家的一个笑话。
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2.他们没有引用杨，这显然是一个重大遗漏。
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3.许多评论家尤其是社会学家指出，他们当时的论证尽管有趣但存在缺陷［C. S. Fischer, M. Hout, M. Sanchez Jankowski, S. R. Lucas, A. Swidler,and K. Voss,Inequality by Design（Berkeley: University of California Press,1996）］。例如，赫恩斯坦和默里被认为高估了基因对智商以及智商进一步对社会经济状况的影响。他们认为智商的效应就是遗传禀赋的效应，罔顾包括行为遗传学在内的大量文献。这些文献证明智商受到巨大的环境影响，甚至其遗传率取决于家庭的社会、经济地位。虽然批评众多，但值得指出的是，赫恩斯坦和默里的第二个更具争议的观点也并未大幅偏离许多社会学家持有的功能主义信条。例如，以下三条引语：
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①假如没有任何因素会不当影响应聘者竞争职业的机会，那么不可避免地只有那些最能胜任每种类型活动的人才会被挑中。决定工作分配方式的唯一因素是能力的多样性……
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②因此社会不平等是一种无意识的演变机制，社会通过这种机制确保最重要的职位由最有资格的人认真担任。
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③没有人敢说职业应该依据认知能力将我们分类，也没有人强行推进这一过程。而它在暗中发展，由看不见的手引导着。
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这些引语距今差不多正好50年了。第一条来自Durkheim［1893;inEmile Durkheim: Selected Writings, ed. A. Giddens（Cambridge: Cambridge University Press, 1972）, p. 181］；第二条来自K. Davis和W. E. More，“Some principles of stratification,”American Sociological Review10, No. 2(1945): 242–249；第三条来自《钟形曲线：美国社会中的智力与阶层结构》(Herrnstein and Murray, p. 52)。除了“认知能力”（cognitive abilities）一词在19世纪或20世纪中期没有得到广泛应用外，我们认为这些引用是相通的。
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4.Herrnstein and Murray,The Bell Curve, 109–110.
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5.Herrnstein and Murray,The Bell Curve，第91–92页。
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6.Herrnstein and Murray,The Bell Curve，第341页。
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7.B. W. Domingue, D. Conley, J. Fletcher, and J. D. Boardman,“Cohort effects in the genetic influence on smoking,”Behavior Genetics46, No. 1(2016): 31–42.
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8.这一结论也通过多基因分数方法获得，之后我们将进行更详细的讨论。我们所发现的类似结果是建立在一个重要的早期文献上的，该文献以双生子为研究对象并按出生队列对遗传率做了一张图：J. D. Boardman, C.L. Blalock, and F. C. Pampel,“Trends in the genetic influences on smoking,”Journal of Health and Social Behavior51, No. 1 (2010): 108–123。
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9.想想在美国出生的移民家庭子女，当父母来自贫穷国家时，他们往往长得比年长的家庭成员要高。最明显的例子可以参考埃塞俄比亚犹太人的情况。他们从极端低卡路里的环境中被空运到遍布牛奶和蜂蜜的土地上（以色列）。在1984年摩西行动（Operation Moses）中从亚的斯亚贝巴（Addis Ababa）撤离时，那些在迁移期间还处于子宫内的人比那些已经出生的人高得多。V. Lavy, A. Schlosser, and9 A. Shany,“Out of Africa: Human capital consequences of in utero conditions” (working paper w21894, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, 2016).
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10.对于像身高或BMI这类加性遗传的性状，如果我们依据出生队列对其进行划分，也能观察到相同的模式。尽管遗传力增加了，但我们并没有发现两段出生队列之间存在统计学上的显著差异。D.Conley, T. Laidley, D. W. Belsky, J. M. Fletcher, J. D. Boardman, and B. W.Domingue,“Assortative mating and differential fertility by phenotype and genotype across the 20th century,”Proceedings of the National Academy of Sciences(2016): 201523592.
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11.D. Conley, T. M. Laidley, J. D. Boardman, and B. W. Domingue, 2016.Changing Polygenic Penetrance on Phenotypes in the 20th Century Among Adults in the US Population.Scientific Reports, 6。这项工作的一个潜在问题是死亡率偏差（mortality bias）。由于健康与养老研究（HRS）中的受访者必须存活到2000年后才能得到基因型信息样本，因此在我们的分析中，早期出生队列的个体寿命高于平均水平。如果教育基因型分值低（通过多基因分数测量）但同时教育水平高（或相反）的个体较早死亡，我们可能在老年人群中观察到基因型和教育水平之间更强的相关性，而这一现象就是由于不同群体的死亡率不同导致的。然而这种情况是极不可能的，因为大量的研究文献表明教育水平与寿命呈正相关［A. Lleras-Muney,“The relationship between education and adult mortality in the United States,”Review of Economic Studies72, No. 1（2005）: 189–221］。如果多基因分数对寿命具有类似的积极影响（独立于教育水平），那么具有低教育程度和低多基因分数的人将面临最高的死亡率。在这种情况下，选择性偏差将有助于减弱多基因分数和教育水平之间的关系。由于这种选择性偏差对较老的出生队列作用更大，这将导致我们低估遗传因素重要性下降的程度。用于生成多基因分数的方法也可能影响我们的判断结果。
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平均而言，组成发现样本（discovery sample）（用于估计进行多基因分数计算的项目的权重）的出生队列的个体，比瑞典双生子注册局（Swedish Twin Registry）中登记的要更年轻些。发现样本中所有队列的平均出生年份为1951年，而我们的健康与养老研究中的样本平均出生年份为1941年。即使整体而言，遗传因素在不同时期的出生队列中重要性相似，但如果不同的遗传因素作用于不同的出生队列，那么用较年轻的出生队列构建的多基因分数在较老的出生队列中可能具有较差的预测能力。由于我们的多基因分数是从年轻的出生队列估算的，平均来说，这种偏差使它能更好地预测健康与养老中年轻群体的教育水平，因此，也不太可能驱动上述模式。
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最后，作为再次确认，我们使用弗雷明翰心脏研究样本的第2代和第3代进行同样的数据分析，样本在测定基因型时的中值年龄为39岁；因此，死亡率偏差的影响应该不大。类似地，我们发现，在该样本中，出生队列和多基因分数的预测能力的相互作用没有显著变化。样本大小仅为HRS的1/3，所以它也是效力不足的。
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12.全基因组复杂性状分析（GCTA heritability analysis）显示年轻和年长的出生队列之间没有变化，但也存在与身高和BMI分析一样的统计效力不足的问题。
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13.A. R. Branigan, K. J. McCallum, and J. Freese,“Variation in the heritability of educational attainment: An international meta-analysis,”SocialForces92 (2013)
:109–140。他们对全球双生子研究的元分析证明，“对于20世纪后半叶出生的个体，更多的教育成就方面的方差可以用遗传变异来解释”。然而，他们是基于样本之间的差异（不同国家的样本）得出此结论，而不是基于给定人口和样本中的差异。此外，他们所观察到的方差划分中的差异可能是由于双生子自身性质在不断变化导致的（更多的双生子是由于父母首次生育年龄上升而出生的），而这也被证明会影响基于双生子的遗传力估算［B. Devlin, M. Daniels, and K. Roeder.,“The heritability of IQ,”Nature388, No. 6641 (1997)
:468–471］。
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14.为了确定教育水平的分布中教育的遗传效应在何处下降，我们建立了线性概率模型（linear probability models）并以此分析教育阶段过渡的位置［R. D. Mare, “Social background and school continuation decisions,”Journal of the American Statistical Association75, No. 370（1980）
:295–305］。以下几种情况是我们所关注的，至少完成高中学业（≥12年的教育）、至少上过大学（＞12年的教育），完成大学学业或更多（≥16年的教育），以及高于大学（＞16年的教育）。对于每个教育阶段，我们聚焦于那些已经完成前一教育阶段的个体（例如，对于那些仅仅高中毕业的人群，我们关注的是其中还上过一些大学课程的人）。当我们检验教育多基因分数在各个过渡阶段的预测作用时（例如，主效应在出生队列的各个时期基本保持恒定），我们发现，在高中毕业到大学毕业的过渡阶段，多基因分数的预测能力是提高的。然而，在大学毕业到研究生的过渡阶段进行建模时我们发现，其预测能力再次下降。然后，我们检验了多基因分数和出生年份之间的相互作用，发现多基因分数的效应是在教育分布的低端（高中毕业）下降的。事实上，在最高的教育过渡阶段，也就是从大学毕业进入研究生阶段，遗传效应在较年轻的出生队列中不断增加。我们也使用了来自同一批数据的多基因分数检验了这些模型［C. A. Rietveld, S. E.Medland, J. Derringer, J. Yang, T. Esko, N. W. Martin, H.-J. Westra, et al.,“GWAS of 126,559 individuals identifies genetic variants associated with educational attainment,”Science340, No. 6139（2013）: 1467–1471］，并专门用于预测大学毕业情况而且获得了相同的结果［D. Conley and B. Domingue,“The Bell Curve revisited: Testing controversial hypotheses with molecular genetic data,”Sociological Science3（2016）, doi
:10.15195/v3.a23］。
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以上教育阶段的分析又为家庭背景在教育系统中的影响的辩论增添了素材。梅尔认为，由于各个教育阶段的梯度选择，在教育阶梯上迈过的阶段越多，家庭背景的影响程度应该越小。虽然教育多基因分数也可以算是祖传的财物，然而它在家庭内部也有显著的差异。实际上，这一分数能否作为基于技能的禀赋（skill-based endowment）的衡量指标也备受争议，而一般性的选择梯度也是作用于这种禀赋的。我们发现，在所有出生队列中，教育多基因分数对大学教育时期影响最大而对高中毕业与研究生教育的过渡时期影响较弱——所展现的倒U形模式与选择梯度理论不一致。采用了这种按教育阶段分析的方法后，我们还检验了最大限度维持不平等（maximally maintained inequality，MMI）理论的遗传版本［MMI; see A. E.Raftery and M. Hout,“Maximally maintained inequality: Expansion, reform,and opportunity in Irish education, 1921–1975,”Sociology of Education（1993）
:41–62］，MMI理论的一个预测是，当一个给定的教育阶段（如中学）接近饱和（普遍可及，人人享有）时，阶层背景在该阶段中的影响将会更小。随着中学教育的普及，我们应该看到，在高中毕业的教育程度中，多基因分数效应随着时间的推移而下降。但是，后中学教育（post-secondaryschooling）并未达到同样程度的不平等抑制（ineuality-dampening），因此，对于后中学系统（post-secondary system）的各个过渡阶段，我们认为多基因分数对年轻出生队列的影响没有下降。根据最大限度维持不平等理论，遗传背景重要性的下降出现于教育分布的下半部分（主要是高中毕业以及向高等教育过渡的阶段）。实际上，对于大学毕业向研究生教育过渡的阶段，多基因分数效应的趋势是随时间增长的。
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15.当然，美国这段时期以来的教育水平变化巨大，已经超出了通常为10年的“强制性”（mandatory）教育要求。随着20世纪下半叶高等教育的扩招，我们需要重新审视基因影响的可能性。
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16.A. Okbay, J. P. Beauchamp, M. A. Fontana, J. J. Lee, T. H. Pers, C.A. Rietveld, P. Turley, et al., “Genome-wide association study identifies 74 loci associated with educational attainment,”Nature533, No. 7604 (2016): 539–542.
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17.D. Conley and B. Domingue,“Bell Curve revisited.”
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