1700230770 6.Herrnstein and Murray,The Bell Curve，第341页。

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1700230772 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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1700230774 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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1700230776 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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1700230778 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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1700230780 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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1700230782 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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1700230784 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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1700230786 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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1700230788 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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1700230790 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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1700230792 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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1700230794 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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1700230796 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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1700230798 17.D. Conley and B. Domingue,“Bell Curve revisited.”

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1700230800 18.尽管教育水平和职业选择通常在双方开始这段关系前就已经明确了，但收入水平很大程度上与关系建立后的一些决策有关。关于选型婚配方面的文献综述，可参见C. Schwartz, “Trends and variation in assortative mating: Causes and consequences,”Annual Review of Sociology39 (2013):451–470。

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1700230802 19.C. R. Schwartz and R. D. Mare, “Trends in educational assortative mating from 1940 to 2003,”Demography42, No. 4 (2005): 621–646.

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1700230804 20.也许我们可以看到人们按基因型分类比按表型分类更多，因为“大学毕业”者众多，仅仅是一个称谓掩盖了许多可能反映在基因型相似性层面的微妙差异。换句话说，相比仅仅是简单的一纸文凭，基因型可能是个更合适的标准来指示配偶正在寻找什么（认知能力和其他能帮助学术成功的能力）。

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1700230806 21.J. R. Alford, P. K. Hatemi, J. R. Hibbing, N. G. Martin, and L. J.Eaves,“The politics of mate choice,”Journal of Politics73, No. 2 (2011):362–379.

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1700230808 22.C. T. Gualtieri, “Husband-wife correlations in neurocognitive test performance,”Psychology4, No. 10 (2013): 771–775。

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1700230810 23.Ibid.

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1700230812 24.研究者在不同时间点对夫妇进行了检查，并没有发现相似性有所增加，因此目前暂时可以排除婚后相似性增加的可能。然而，研究已婚个体很难从复杂的情况下找出合理的解释。理想情况是，我们能够收集到个体结婚前的相关信息。M. N. Humbad, M. B. Donnellan, W. G.Iacono, M. McGue, and S. A. Burt,“Is spousal similarity for personality a matter of convergence or selection?”Personality and Individual Differences49, No. 7 (2010): 827–830; R. R. McCrae, T. A. Martin, M. Hrebícková, T.Urbánek, D. I. Boomsma, G. Willemsen, and P. T. Costa Jr., “Personality trait similarity between spouses in four cultures,”Journal of Personality76, No. 5(2008): 1137–1164; D. Watson, E. C. Klohnen, A. Casillas, E. N. Simms, and J. Haig,“Match makers and deal breakers: Analyses of assortative mating in newlywed couples,”Journal of Personality72, No. 5 (2004): 1029–1068; G. C.Gonzaga, S. Carter, and J. G. Buckwalter,“Assortative mating, convergence,and satisfaction in married couples,” Personal Relationships 17, No. 4 (2010):634–644。

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1700230814 25.在两个不同的研究中，政治学家分析了一个流行的在线约会网站上真实的用户信息。他们发现用户不愿意在个人资料中分享自己的政治信息。然而，自由主义者或保守主义者倾向于表现一些共同的非政治性特征，用户会根据这类特征来做出约会选择。因此，虽然人们不是明确基于政治意识形态来择偶，但是依据上述方式仍然可以导致选型婚配。C. A.Klofstad, R. McDermott, and P. K. Hatemi,“Do bedroom eyes wear political glasses? The role of politics in human mate attraction,”Evolution and HumanBehavior33, No. 2 (2012): 100–108；“The dating preferences of liberals and conservatives,”Political Behavior35, No. 3 (2013): 519–538。

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1700230816 26.最近，一个政治科学家团队的研究发现了一个有趣的机制，人们能够通过气味识别具有相似政治态度的潜在伴侣。研究背后的逻辑是，出于许多进化的原因，例如，抵抗疾病和识别欺诈，人们有必要具备区分群体内和群体外的人的能力，而嗅觉信息能起到一定的辅助作用。研究人员进行了一项实验，要求参与者评价匿名个体身体气味的吸引力，这些个体的政治态度属于“极左”的自由派或是“极右”的保守派。实验发现，参与者对具有类似政治倾向的人的气味评价更高。该研究的结论备受争议，政治态度上的选型婚配与嗅觉线索之间是否能建立稳固联系还需通过更多的实验来验证。这方面一个很好的例子是人闻到腐烂食物时的厌恶反应。这种身体反应有助于保护我们不吃致病甚至是致命的食物。研究人员发现，厌恶敏感性（disgust sensitivity）与保守态度高度相关，特别是在道德和性行为方面。R. McDermott, D. Tingley, and P. K. Hatemi,“Assortative mating on ideology could operate through olfactory cues,”American Journal ofPolitical Science58, No. 4 (2014): 997–1005.

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1700230818 27.L. Eika, M. Mogstad, and B. Zafar,“Educational assortative mating and household income inequality”(working paper w20271, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, 2014), http://www.newyorkfed.org/research/staff_reports/sr682. pdf.

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