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第三，正如之前提到过的，兄弟姐妹差异模型研究打破了人群结构。也就是说，即使结论对家庭内的比较是成立的，这些结论能否推广到家庭间也仍不确定。这些家庭内的研究有可能偏离我们想要推广到更大群体的结论。事实上，正如在第三章中所说，教育的多基因分数在家庭内效应较强。
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第四，主成分分析阻止了我们深入理解遗传的作用机制。比较11分和10分的多基因分数对理解遗传机制的作用很少，相比之下一个碱基A到碱基T的变异能告诉我们更多。尽管一个合理的反驳是我们或许得不到那样大的数据规模。
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37.但是兄弟姐妹分析也有它的问题，比如，从一个到另一个的溢出效应，这一效应会使一部分家族内的效应沉默；或者产生利基效应（niche formation），使一部分效应得到强化。另外，从家族不一致性中寻找结论会有相当大的误差。T. Frisell, S. Öberg, R. Kuja-Halkola, and A.Sjölander, “Sibling comparison designs: Bias from non-shared confounders and measurement error,”Epidemiology23, No. 5 (2012): 713–720。
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38.尽管其他不太令人相信的证据也是可能的，比如，基因和环境的相互作用有可能引起种族间不同婴儿的出生体重不一样，在更深层的研究中这样的解释会更少。Dalton Conley and Kate W.Strully.“Birth weight ,infant mortality,and race
:Twin comparisons and genetic/environ-mental inputs.”Social Science Medicine75,no.12（2012）2446-2454.
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39.当然，也有可能是因为更健康的人能找到免于暴晒的工作，因此也更白。但是，在控制基因型这一变量后，这些其他解释的可信度显著下降。在另外一些假设中，我们可以用肤色的基因来预测兄弟姐妹间的颜色差异，以此评估环境对遗传产生的肤色的影响（这里我们假设控制肤色的基因不会影响血压）。
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40.Ann J. Morning, Department of Sociology, New York University,email.
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第六章 基因国富论
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1.J. d’A. Guedes, T. C. Bestor, D. Carrasco, R. Flad, E. Fosse, M.Herzfeld, C. C. Lamberg-Karlovsky,et al., “Is Poverty in our genes？”CurrentAnthropology54, No. 1 (2013): 71–79。
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2.http://data.worldbank.org/topic/poverty.
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3.人均GDP。数据来源：世界银行。http://data.worldbank.org/indicator/NY. GDP.PCAP.CD?order=wbapi_data_value_2013+wbapi_data_value+wbapi_data_value-last&sort=asc.
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4.女性人均寿命。数据来源：世界银行。http://data.worldbank.org/indicator/ SP.DYN.LE00.FE.IN?order=wbapi_data_value_2012+wbapi_data_value+wbapi_data_value-last&sort=asc.
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5.数据来源：世界银行。http://data.worldbank.org/country/korea-republic.
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6.数据来源：世界概况，美国中情局。https://www.cia.gov/library/publications/the-world-factbook/fields/2004.html#kn.
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7.回想一下，朝鲜在1950年的战争中经历重创。我们也许会问，是否是战争的破坏导致了朝鲜的欠发达。另外，一些报告显示，朝鲜的工业到1957年已完全恢复。朝鲜在1910 —1945年的抗日战争时期工业化进程非常迅速，这一点也是朝鲜的早期优势。最后“三八线”两侧经济发展的差异却是如此惊人。尤其是，“三八线”本身没有任何厚此薄彼之意。R.L. Worden,ed.,North Korea
:Acountry Study,5th ed(Washington, DC: Federal Research Division,Library of Congress, 2008）。
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8.非洲河盲症（盘尾丝虫病）。第二常见的由感染而引发的失明。盘尾丝虫病感染了1700万~2500万人。这种病的成因是感染了一种由蚋传播的肠内寄生虫。蚋通常生活在河流边，尤其是在撒哈拉沙漠以南的非洲。
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9.S. Enrico and R. Wacziarg, “How deep are the roots of econmic development?”Journal of Economic Literature51, No. 2 (2013): 325–369。
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10.在Jared Diamond提出的例子中，温带植物比热带储存更多的能量。冰川活动在热带地区外创造了很多富含营养的土壤。J. Diamond, “Whatmakes countries rich or poor？” Daron Acemoglu & James RobinsonWhyNations Fail
:The Origins of power,Prosperity,and poverty,http://www.nybooks.com/articles/ 2012/06/07/what-makes-countries-rich-or-poor/。
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11.当然，东西方的交流也并不是一直都是有益的。例如，在14世纪，黑死病杀死了欧洲近1/3的人口。
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12.O. Galor & O. Ozak, “The agricultural origins of time preference”。2014年剑桥国家经济研究局工作报告。
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13.T. Talhelm, A. Zhang, S. Oishi, C. Shimin, D. Duan, X. Lan, and S.Kitayama,“Large-scale psychological differences within China explained by rice versus wheat agriculture,” Science344, No. 6184 (2014): 603–608。
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14.A. Alesina, P. Giuliano, and N. Nunn,“On the origins of gender roles
:Women and the plough,” Quarterly Journal of Economics 128, No. 2 (2013)
:469–530。
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15.从远古而来的环境进程和因素对于成功的现代经济发展的解释是一种“命运逆转”的叙事口吻。据此，那些早期优势不但不是产生现代发展的有利因素，还是消极因素。例如，达隆·阿斯莫罗、西蒙·约翰逊和詹姆斯·罗宾逊给出了一些证据证明，让某些国家在1500年富裕一时的地理和环境因素，也造成了它们现代的衰落。他们的分析聚焦于早期欧洲殖民者，拥有优势地理因素的地区可能会被欧洲殖民，进而在更长的历史时期压抑原住民的发展［“Reversal of fortune
:Geography and institutionsin the making of the modern world income distribution,”Quarterly Journal ofEconomics117, no. 4（2002）: 1231–1294］。虽然在1500年经历有利环境条件的地区可能在现在经历着不利的发展，但是那些在公元1500年经历有利环境的人，他们的后代仍然享受着发展上的优势，因为他们的后代更换了居住环境。
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16.这项研究使那些古老的争议重新进入人们的视野，许多争论都根植于种族主义和排外主义。正如我们在之前章节所讨论的那样，遗传学和社会科学的结合既带来了机遇，也带来了陷阱。而将种群遗传学、宏观经济学以及社会科学三者的整合则更加强了这一趋势。事实上，对于遗传学（揭示的种族和祖先起源）与国家盛衰的关系的探索必须注意到科学方法在历史学中的正确和错误应用，并从中吸取教训。过去把欧洲国家的发达与其他地区国家（通常是非洲）的欠发达归因于人种差距是不对的。我们也在第五章曾提到过，许多这样的理论被证明在科学上是站不住脚的（即便抛去他们本身存在的伦理与道德上的问题不谈）。这些理论是那个未开明的时代的思想遗骸。例如，在第二章中，我们讨论并反驳了遗传上的《钟形曲线：美国社会中的智力与阶层结构》警告。在第五章中，我们又进一步拆穿了种族遗传学的虚伪面目。过去，以遗传学和生物学来解释国家间发展差异的研究还存在着其他一些谬误。这是一些我们需要正视并抛弃的谬误。但这并不意味着，未来整合了种群遗传学和社会科学的新理论就一定是没有偏见的，或不受过去的谬误影响。
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17.Q. Ashraf and O. Galor,“The ‘Out of Africa’ hypothesis, human genetic diversity, and comparative economic development,”AmericanEconomic Review103, No. 1 (2013): 1。
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18.这些计算远比它们听起来复杂得多，而且计算遗传多样性程度的方法有很多种。事实上，我们没有充足的世界范围内的人口遗传学数据来比较来自同一空间（如国家）的任意两个人的基因型。这样的数据库需要包含来自不同国家的大样本量（图6.1包含了109个国家）。所以使用一些较小的数据组（包含53个族群），有时一组数据甚至不足100人。这样我们计算得到西伯利亚雅库特族群遗传多样性（多样性分数），然后根据人口比例应用于雅库特人现在生活的国家，如俄罗斯的分析中。另一个例子是研究人员可以估计法兰西族群的遗传多样性，然后将这一数值应用于整个法国人口（除了法兰西族群以外，还有许多来自北非等世界各地的族群）。他们还将这一“法兰西”多样性程度应用于评估生活在美国的法国裔公民，以及仍然有法兰西人后代的前法国殖民地的遗传多样性。还有一种使用单一族群多样性数据组合来得到整个国家多样性程度的方法。将每一族群的地理位置和离开非洲的迁徙路径之间的关系进行比较，可以预测每一个国家的遗传多样性。
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