Генетическое «слепое пятно» экономистов: Данные, которые мы не собираем

Эта статья предназначалась для другого форума. Когда из этого ничего не вышло, я решил перенести ее сюда.

–

Профессор социологии Уильям Х. Сьюэлл глубоко интересовался социальной мобильностью. Влияют ли карьерные устремления на карьерные достижения? Лежат ли в основе этих устремлений индивидуальные и социальные особенности? Несмотря на некоторые предварительные исследования, проведенные в 1950-х годах, Сьюэллу не хватало данных, чтобы ответить на эти вопросы.

В 1962 году Сьюэлл сделал счастливое открытие: в административном здании Висконсинского университета остались неиспользованными графики опросов и перфокарты, составленные в ходе опроса 1957 года об образовательных планах всех старшеклассников Висконсинской средней школы. Теперь у него было то, что ему было нужно. Он случайным образом отобрал 10 317 человек из числа этих пожилых людей и в 1964 году разослал их родителям опросные открытки, в которых спрашивал об образовании, карьерных устремлениях и социально-экономическом статусе пожилых людей. Ответили восемьдесят семь процентов родителей. В ходе телефонного опроса, проведенного самими выпускниками в 1975 году, было получено 89% ответов.

С этих шагов началось Висконсинское лонгитюдное исследование; лонгитюдные исследования охватывают испытуемых с течением времени. В 1977 году опрос был расширен и в него были включены случайно выбранные братья и сестры выпускников. К 2020 году в ходе опроса были собраны данные за более чем 60 лет. Выпускникам средней школы был 81 год.2006-2007 годы стали важной вехой. Участникам были разосланы наборы для анализа слюны для генетического анализа. В 2011 году наборы были отправлены по почте тем, кто не прошел первый тур. В целом, 64 процента выпускников и 36 процентов братьев и сестер представили образцы, охватывающие примерно половину из 18 000 участников.Поскольку генетические данные не меняются, эти образцы обогатили данные за 50 лет, включая тот первоначальный сбор в 1957 году. Каждая новая коллекция, например, собранная в 2011 и 2020 годах, также дополняется этими генетическими данными.

В 2018 году Дэниел Бельски и его коллеги опубликовали статью в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, в которой использовали генетические данные Висконсинского лонгитюдного исследования. Для каждого учащегося они рассчитали “полигенный балл” — показатель влияния генетики на уровень образования. Учащиеся с более высокими баллами имели более высокий карьерный успех и социальный статус, чем их родители в 1957 году. Они были мобильны. Это наблюдение подтвердилось и в семьях: братья и сестры, набравшие более высокие баллы, также достигли большего.

Поскольку генетика является причиной многих изучаемых нами явлений, генетические данные могут иметь огромную ценность. Изучение механизмов передачи и рекомбинации ДНК между поколениями может помочь разработчикам политики в изучении таких проблем, как социальная мобильность, бедность и неравенство. Мы могли бы оценить меры вмешательства — от образования до налоговой реформы и ухода за детьми. Выяснив, какие меры вмешательства эффективны, мы могли бы более эффективно распределять государственные ресурсы. Кэтрин Пейдж Харден всесторонне обосновывает ценность генетического анализа в превосходной книге «Генетическая лотерея: почему ДНК важна для социального равенства». В дальнейшем я расскажу об этом лишь самым поверхностным образом.Однако существует серьезное препятствие для использования генетических данных таким образом: большинство наборов данных, которые мы используем для изучения социально-экономических явлений, не содержат генетических данных, что не позволяет нам включать генетику в наши анализы.

Мы должны решить эту проблему, собрав генетические данные от участников лонгитюдных исследований. Поскольку наша ДНК фиксируется на всю жизнь, мы должны дополнить старые лонгитюдные данные генетическими данными, обогащая результаты многолетней работы. Добавление генетических данных к лонгитюдному исследованию в Висконсине обеспечивает шаблон.

Мы также могли бы использовать генетические данные в нашей экспериментальной работе. Добавление генетических данных к экспериментальным группам могло бы дать более глубокое представление о гетерогенности поведения.

Важно отметить, что мы можем сделать это сейчас. В то время как многие дискуссии о генетических данных в социальных науках сосредоточены на увеличении размера выборки, новых инструментах и будущих возможностях, существующие инструменты могут дать нам представление о сегодняшнем дне и воплотить в жизнь будущие возможности.

Далее я сначала затрону две темы, представляющие интерес для экономистов (моей собственной профессии): использование генетической передачи для установления причинно-следственных связей и некоторые примеры применения генетических данных к вопросам социальной мобильности и неравенства. Это подводит меня к моей главной мысли о том, что нам следует дополнить наши основные исследовательские наборы генетическими данными уже сейчас.

Причинно-следственная связь

Существует множество данных, указывающих на то, что результаты образования и социально-экономический статус передаются из поколения в поколение. Вот два примера из Австралии (я буду опираться на материал из моей родной страны, которую я знаю лучше всего): Ученик 9-го класса (в возрасте 14-15 лет), чьи родители имеют степень бакалавра или выше, в среднем овладеет навыками счета почти на четыре года раньше, чем его одноклассники, чьи родители не имеют такой степени. степень бакалавра. Ребенок, родившийся в Австралии в семье с доходом родителей в 20% от самого низкого, имеет 12-процентную вероятность оказаться в 20% от самого высокого уровня доходов через 30 лет.

У лиц, ответственных за экономическую политику, эти статистические данные вызывают вопросы. Имеют ли дети образованных, богатых родителей несправедливое преимущество? Поможет ли выравнивание благосостояния с помощью налогов и трансфертов сократить разрыв между поколениями? Разработка надежных решений требует точной оценки причинно-следственной связи, но корреляция между результатами у детей и родителей не доказывает, что более высокое образование родителей или социально-экономический класс влияют на результаты у следующего поколения. Нам нужно рассмотреть, не может ли третий фактор “запутать” результат.Вероятным третьим фактором является генетика. У детей и родителей общая ДНК. Если бы родители генетически передавали своим детям такие черты, как интеллект и добросовестность, мы могли бы увидеть корреляцию между ребенком и родителем, даже если образование или доход родителей не оказывали прямого влияния на ребенка. Не будет преувеличением сказать, что в основе этого результата может лежать генетика: первый закон генетики поведения гласит, что все поведенческие черты человека передаются по наследству.

Генетическая путаница поднимает вопрос о том, как определить причину. Экономисты без ума от причинно-следственных связей; в отсутствие рандомизированных контролируемых исследований они рыщут по миру в поисках интересных наборов данных и проводят квазиэксперименты, чтобы выявить причинно-следственные связи. Это стремление привело к появлению инновационных подходов к определению причинно-следственных связей. Экономисты празднуют “революцию доверия”, требуя тщательного планирования исследований.Примером квазиэксперимента могут служить протесты в Париже в мае 1968 года, которые привели к тому, что власти были снисходительны к вступительным экзаменам в университеты. Эрик Морин и Сандра Макнелли изучали студентов, которые с трудом сдали экзамены, несмотря на повышенное снисхождение, и, вероятно, не были бы приняты в другие учебные заведения. Эти студенты в будущем получали более высокую заработную плату, а их дети, в свою очередь, получали более качественное образование. Поскольку бунт не повлиял на генетику родителей, мы можем предположить, что причиной стали изменения в системе школьного образования.

Акцент экономистов на причинно-следственных связях имеет свои преимущества. Литература по общественным наукам изобилует исследованиями, в которых генетика является очевидной помехой. В экономической литературе меньше примеров (по крайней мере, у меня такое впечатление). Хотя экономисты редко обсуждают генетику, они предпочитают экспериментальные разработки, которые позволяют избежать путаницы. Это, однако, накладывает ограничения на вопросы, на которые мы можем ответить.К счастью, для преодоления генетической неразберихи не всегда требуется, чтобы в городе начались массовые беспорядки.

Геном человека состоит из 3 миллиардов пар оснований, причем более 99% пар оснований одинаковы у разных людей. Большая часть различий между людьми связана с однонуклеотидными полиморфизмами (SNP), изменениями только в одной паре оснований, которые присутствуют по меньшей мере у 1% населения. Генетические базы данных, такие как Висконсинское лонгитюдное исследование, обычно содержат образцы SNP. Если вы проходили ДНК-тест в таких компаниях, как 23andMe (R.I.P.) или MyHeritage, они также проанализировали ваши SNP.Исследования с использованием SNP-данных показывают, что большинство признаков являются полигенными: то есть многие гены лежат в основе наследуемости признаков. Например, в одном исследовании было выявлено 3952 SNP, связанных с уровнем образования. Это отражает предложенный четвертый закон генетики поведения: «Типичная поведенческая черта человека связана с очень многими генетическими вариантами, на каждый из которых приходится очень небольшой процент поведенческой изменчивости».

Длинный список SNP сам по себе бесполезен для изучения результатов социальных наук. В результате ученые разработали полигенные баллы — взвешенное количество SNP, усиливающих тот или иной признак. Например, одно исследование показало, что у человека, набравшего 84-й процентиль полигенных баллов по уровню образования, было на 19% больше шансов получить высшее образование, чем у человека со средним баллом. Может показаться, что это не так уж и много, но этот показатель схож по величине с влиянием многих социальных и культурных факторов, таких как социально-экономический статус семьи.

Несмотря на очевидную связь между полигенными показателями и результатами, это опять-таки корреляция, а не доказательство причинно-следственной связи. Означает ли связь между полигенной оценкой и результатом, что разница вызвана генетикой? Мы не можем сразу ответить “да”. Возможно, имеет место стратификация населения, когда генетические различия между группами возникают из-за исторических, культурных и социальных факторов. Например, смешанные браки между высокообразованными группами могут со временем привести к концентрации генетических вариантов, что свидетельствует о том, что генетика является исторической случайностью, а не действительной причиной. По крайней мере, мы можем исключить обратную причинно-следственную связь; образование не изменяет ДНК.

Однако природа передачи ДНК от родителя к ребенку обеспечивает механизм, с помощью которого мы можем приблизиться к причине. Ваш генетический материал состоит из 23 пар хромосом, по половине каждой пары происходит от каждого из ваших отцов и матерей. Хромосомы каждого из родителей, в свою очередь, произошли от ваших бабушек и дедушек, но вы не получили точных копий хромосом ваших бабушек и дедушек. При создании яйцеклеток и сперматозоидов ваших родителей хромосомы ваших бабушек и дедушек были соединены вместе, в результате чего каждая яйцеклетка или сперматозоид имели разные комбинации хромосом ваших бабушек и дедушек. У женщин образуется около 45 сращиваний, а у мужчин — около 26. В результате братья и сестры получают случайный набор хромосом от каждого из родителей. Этот набор включает в себя небольшое количество фрагментов (около 23+45=68 от матери и 23+26=49 от отца), а не каждую из трех миллиардов пар оснований независимо друг от друга. Из-за такого небольшого количества фрагментов генетическое родство между братьями и сестрами может значительно отличаться от среднего показателя в 50%, при этом у большинства братьев и сестер общий генетический материал составляет от 43 до 57%. У моих однояйцевых сыновей-близнецов с младшим братом общий ДНК только на 41%.Понимание того, как передается ДНК, открывает фантастические возможности. Исторически генетика поведения основывалась на сравнении однояйцевых и разнояйцевых близнецов или обследовании приемных детей. Данные о родстве теперь позволяют распространить методологию исследования близнецов на семьи, в которых нет близнецов. Меньшая вариабельность в родстве между братьями и сестрами (по сравнению с однояйцевыми и разнояйцевыми близнецами) снижает возможность установления связи между генами и исходами, но это компенсируется большим количеством доступных выборок, когда вы больше не ограничены выборками близнецов. С тех пор исследователи расширили эту методологию, включив в нее более широкие выборки населения, а не только братьев и сестер, для оценки наследуемости таких признаков, как уровень образования.

Внутрисемейные различия в SNP также позволяют нам рассчитывать более надежные полигенные показатели. Поскольку набор SNP для каждого из братьев и сестер является результатом лотереи, причинно-следственная связь менее подвержена предвзятости.

Другая возможность возникает из-за того, что некоторые генетические варианты не передаются от родителей к детям. Если эти непередаваемые варианты влияют на развитие ребенка, мы можем исключить генетическую передачу и сосредоточиться на экологических каналах, таких как социально-экономический статус. Кэтрин Пейдж Харден (Kathryn Paige Harden) и Филипп Келлингер (Philipp Koellinger) называют это проектом «виртуального родителя», который имитирует исследования по усыновлению в том смысле, что дети воспитываются людьми с другими генами. Конг и его коллеги использовали это предположение, чтобы показать, что влияние непередаваемых вариантов на образование детей на 30% сильнее, чем показатель полигенности.

Методологии, лежащие в основе этого исследования, все еще находятся в стадии разработки и являются предметом некоторых интересных дискуссий. Эффективно ли мы контролируем стратификацию населения, когда у нас нет выборок, основанных на данных о семьях? Однако в настоящее время это не является препятствием для сбора данных, и дальнейший сбор данных поможет разрешить подобные споры.Что касается всех доказательств, указывающих на их влияние, то гены — это не судьба. Примером может служить мысленный эксперимент Артура Голдбергера с очками. Плохое зрение, обусловленное генетикой, может быть исправлено с помощью воздействия окружающей среды.Хотя Голдбергер высказал это мнение в качестве аргумента против использования наследственности при разработке политики, исследования межпоколенческого статуса показали, что гены и окружающая среда взаимосвязаны. Методологии, подобные описанным выше, могут помочь нам понять причины передачи инфекции, определить, какие политические меры являются наиболее перспективными, и изучить влияние этих мер на распространение.

Эта статья не является всеобъемлющим обзором исследований, связанных с политикой, но ниже приведены некоторые краткие иллюстрации, касающиеся социальной мобильности и передачи социально-экономического статуса от поколения к поколению, чтобы дать представление о вопросах, которые могут быть освещены с помощью генетических данных.

Что такое оптимальный уровень социальной мобильности?

Я не знаю ответа на этот вопрос, но любой ответ требует от нас рассмотрения генетики. При наличии генетических данных случайная сортировка не возникнет в обществе с равными условиями окружающей среды. Учесть следующее. Исследование, проведенное на финских близнецах, выявило существенное генетическое влияние на пожизненный заработок: около 40% различий в доходах женщин и около половины — мужчин. В ходе двадцати одного другого исследования, проведенного в Австралии, Швеции и Соединенных Штатах, были получены аналогичные оценки генетического вклада, при этом влияние общей среды обитания, включающей общие экологические факторы, такие как социально-экономический статус родителей, составило около 9 процентов. Это второй закон генетики поведения в действии: эффект от воспитания в одной семье меньше, чем от воздействия генов. Однако является ли наследуемость врожденной характеристикой ребенка, реакцией родителей на генотип ребенка или окружающей средой, созданной благодаря родительскому генотипу, который также передается ребенку?

Анализы с использованием генетических данных находятся в стадии разработки, но они могут пролить свет на этот вопрос. Полигенные оценки в области образования связаны с более высоким социально-экономическим статусом и лучшими результатами труда, даже среди братьев и сестер. Однако те, кто вырос в семьях с высоким статусом, как правило, имеют более высокий уровень успеваемости в колледже и лучшие социально-экономические результаты независимо от их оценок. Кроме того, существует более тесная взаимосвязь между полигенными оценками и окончанием колледжа в более высоких социально-экономических группах. Хотя эта закономерность может частично отражать ненаблюдаемые генетические вариации — полигенные показатели отражают лишь часть наследуемых признаков, — эти данные свидетельствуют о возможности улучшения результатов для талантливых учащихся из семей с низким статусом.

В настоящее время проводится все больше исследований в области передачи навыков, что является одним из путей сохранения социально-экономического статуса. В одном исследовании были выявлены три генетических пути: прямой генетический эффект, при котором и у родителей, и у ребенка есть гены, повышающие их навыки; родительские инвестиции в детей с более высокими полигенными показателями; и родители с более высокими генетическими факторами сами вкладывают больше в своих детей. Это исследование показало, что игнорирование генетики переоценивает влияние родительских инвестиций на навыки ребенка, но окружающая среда, созданная родителями под влиянием их генетики, также имеет значение, по крайней мере, для детей в возрасте до семи лет, которые были обследованы в этом исследовании. Изучение этих инвестиций может дать идеи для вмешательства.В другом исследовании использовались генетические данные, чтобы дать представление о накоплении богатства. Люди с более высоким показателем полигенности за годы обучения в школе имели больший семейный достаток после выхода на пенсию. Те, кто набрал баллы в 84-м процентиле, имели дополнительный доход более чем на 150 000 долларов. Надбавка к полигенному баллу сохранялась даже после учета образования и дохода, что позволяет предположить, что этот показатель отражает и другие навыки. Одним из важных выводов является взаимодействие генов и окружающей среды. Взаимосвязь между уровнем благосостояния и полигенной оценкой была в четыре раза выше у тех, у кого нет пенсий с установленными выплатами, которые предполагают гарантированный доход и требуют небольшого количества решений о распределении денег. Те, у кого показатели полигенной оценки были ниже, как правило, испытывали трудности с управлением своими пенсионными инвестициями, что указывает на то, что свобода может навредить тем, кто с трудом принимает сложные финансовые решения. Этот вывод может послужить основой для разработки политики. В Австралии обязательные накопительные планы с фиксированным доходом направляют часть дохода на пенсионные счета с льготным налогообложением, доступ к которым невозможен до выхода на пенсию. Это «очковое» решение проблемы, хотя очки получают все, независимо от необходимости. Более целенаправленным ответом могла бы стать относительно щедрая пенсионная система Австралии, проверенная на наличие средств.

Генетические факторы также могут влиять на последствия политики в области распределения. Налоги на табак были призваны ограничить его употребление, но, как утверждал Джейсон Флетчер в своей спекулятивной статье, генетически неблагополучные группы населения могут нести более тяжелое бремя. Варианты генов никотиновых рецепторов могут вызывать разные реакции; те, у кого в мозге были более высокие реакции на вознаграждение, не сократили курение, несмотря на более высокую стоимость. Это говорит о том, что для некоторых групп населения использование заменителей никотина может быть более эффективным, чем налоги.Растет число примеров неоднородных генетических реакций на политические меры. Повышение минимального возраста окончания школы привело к снижению индекса массы тела у лиц, генетически предрасположенных к ожирению. Учащиеся с низкими оценками по полигенности, посещающие школы с более благоприятными условиями, с меньшей вероятностью бросали занятия математикой. Аналогичным образом, взаимосвязь между оценками по полигенности и отсевом из средней школы была слабее в семьях с более высоким социально-экономическим положением, что свидетельствует о способности противостоять худшим результатам. Чтобы понять, могут ли ответы зависеть от генетики, полезно рассмотреть, зависят ли они от образования, дохода или других социально-экономических факторов. Генетика, вероятно, лежит в основе многих из этих негенетических переменных.

Небольшое, но постоянно растущее количество исследований дает непротиворечивую картину: генетика влияет на социальную мобильность и неочевидным образом взаимодействует с факторами окружающей среды. В отсутствие генетики мы с трудом можем оценить причины и упускаем из виду информацию, которая может помочь нам оценить меры вмешательства.

Практические шаги

Несмотря на приведенные выше примеры, существует множество неиспользованных возможностей для использования генетических данных в экономике и разработке политики. Литература обширна, но малочисленна.

Однако, чтобы использовать эти возможности, нам необходимо дополнить наши базы данных генетическими данными. Нам необходимо создать генетическую инфраструктуру. Когда экономисты планируют исследование с использованием лонгитюдных наборов данных или экспериментальных групп, им не нужно думать о том, как собрать образцы слюны или о стоимости генетического анализа. Генетические данные должны присутствовать по умолчанию.

Расширенные лонгитюдные данные

Наборы лонгитюдных данных ценны своей многомерностью с течением времени, что позволяет исследователям отслеживать изменения и изучать жизненный путь участников. Спросите экономиста-прикладника об их самом ценном исследовательском ресурсе, и он часто укажет на лонгитюдные данные.

В Австралии наш самый известный набор лонгитюдных данных — это исследование динамики домохозяйств, доходов и рабочей силы в Австралии (HILDA). Исследование, начатое в 2001 году с выборки из более чем 7000 домохозяйств, в настоящее время доступно исследователям за 22 года. С использованием данных HILDA было опубликовано более 1000 статей на самые разные темы — от того, как потеря работы влияет на тех, кто выполняет домашнюю работу, до влияния динамики фондового рынка на благосостояние и социальной мобильности между поколениями.

В Соединенных Штатах, пожалуй, самыми известными лонгитюдными обследованиями являются Национальные лонгитюдные обследования (NLS), проводимые Бюро статистики труда США. К ним относятся Национальное лонгитюдное исследование молодежи, проведенное в 1979 году (отслеживались лица, родившиеся в период с 1957 по 1964 год) и в 1997 году (отслеживались лица, родившиеся в период с 1980 по 1984 год). Оба исследования, названные по годам их проведения, продолжаются и по сей день.

Ценность этих лонгитюдных ресурсов заключается в глубине охвата тематических областей и времени их проведения. В HILDA представлены данные о происхождении, детях, образовании, финансах, здравоохранении, жилье, результатах работы, навыках и взаимоотношениях. Однако проблема заключается в том, что даже при всем богатстве ресурсов может потребоваться некоторая изобретательность, чтобы определить, что является причиной наблюдаемых результатов. Исследователи используют такие механизмы, как упорядочение событий, предполагая, что причинно-следственная связь должна прослеживаться во времени. Но это, как правило, сопряжено с серьезными ограничениями.Опять же, генетика предоставляет потенциальный инструмент. Если вы хотите изучить, как поведение родителей влияет на развитие ребенка с течением времени, генетические данные могут быть использованы для выявления экологических и генетических причин, а там, где это связано с генетикой, — для изучения путей, по которым работает генетика. Даже если генетические данные не определяют причинно-следственную связь, они могут дать представление о ней.

К сожалению, многие из наших наиболее ценных лонгитюдных наборов данных не содержат связанных генетических данных. Есть несколько исключений, включая лонгитюдное исследование в Висконсине и другие, которые лежат в основе примеров в этой статье. Исследование раннего развития близнецов, в ходе которого было отслежено 15 000 близнецов, родившихся в Великобритании в период с 1994 по 1996 год, теперь дополнено генетическими данными. Исследование в Данидине и Национальное лонгитюдное исследование здоровья подростков также содержат генетические данные. Существуют и другие методы, некоторые из которых приведены в примерах в этой статье.

Для каждого набора лонгитюдных данных мы должны дополнять сбор данных генетическими данными. Это относится не только к новым исследованиям. Мы могли бы дополнить существующие исследования этими данными. Генетические данные, полученные от участников сегодня, могут быть использованы для анализа данных первого раунда HILDA или национального лонгитюдного опроса. Существует множество исследований, в которых люди отслеживались на протяжении десятилетий, а участники все еще доступны. Если распространить сбор генетических данных на семьи, то станут доступны многие подходы к определению причинно-следственных связей, описанные в этой статье. Примером этого является лонгитюдное исследование в Висконсине.

Характер лонгитюдных исследований делает генетическую выборку перспективной. Преимуществом лонгитюдных исследований является тесная связь с участниками. Участники уже предоставляют много конфиденциальной информации и, возможно, захотят поделиться генетическими данными. В большинстве лонгитюдных исследований уже действуют строгие протоколы конфиденциальности, контролирующие доступ к данным в зависимости от степени их секретности. Аналогичные меры по обеспечению конфиденциальности могут быть применены к генетическим данным, что позволит решить такие проблемы, как использование генетических данных для идентификации отдельных лиц. Вместо того, чтобы предоставлять прямой доступ к данным SNP, можно было бы опубликовать набор полигенных оценок и данные о родстве внутри семей. Если исследователям нужен доступ к более подробным данным, существующие средства контроля доступа к более чувствительным лонгитюдным данным обеспечивают уровень техники. Лонгитюдное исследование в Висконсине имеет такой многоуровневый доступ с более строгими требованиями к SNP-данным, чем к агрегированным полигенным показателям.

Само по себеобъем исследований, полученных в ходе крупных лонгитюдных опросов, обеспечивает высокую рентабельность выборки. При затратах менее 100 долларов на человека стоимость генотипирования, скажем, для молодежных опросов NLS или HILDA, составляет менее 1 миллиона долларов каждый. Сбор образцов может быть осуществлен по почте. Тысячи статей, в которых используются эти данные, не говоря уже о том, что они используются правительством и политиками, делают этот шаг чрезвычайно важным.

Экономическая эффективность будет только возрастать. Генотипирование и секвенирование становятся дешевле. Вскоре генетические образцы распространятся на весь геном, охватывая более редкие варианты и смягчая проблемы стратификации популяции. Полигенные оценки, которые можно получить на основе генетических данных, будут только набирать силу.

Расширение экспериментальных данных

Хотя большая часть приведенного выше обсуждения была сосредоточена на исследованиях с использованием лонгитюдных наборов данных, существует также возможность использовать генетические данные для экспериментальная работа дает больше информации.

Исторически сложилось так, что студенты были типичными участниками экономических или психологических экспериментов. Они дешевы и широко доступны в университетских городках. Такая зависимость от узкой группы населения привела к неизбежной (по крайней мере, в ретроспективе) критике. Поведение разных групп населения различается. Стандартный экспериментальный объект — человек с Запада, образованный, промышленно развитый, богатый и демократичный (СТРАННЫЙ) — не является репрезентативным. Полученные в результате данные отличаются как по группам населения или обществам, так и внутри них. Студенты, получившие высшее образование, не являются репрезентативными по сравнению с теми, у кого нет высшего образования. То же самое относится и к богатым, и к бедным.

Одним из решений является расширение круга участников. Сегодня эксперименты реже проводятся со студентами (хотя неясно, являются ли участники эксперимента, привлеченные через краудсорсинговую платформу Amazon Mechanical Turk, более представительными представителями человечества).

Другой подход заключался в изучении того, как меняются ответы участников в ходе экспериментов. Экономисты-бихевиористы часто указывают на неоднородность как на будущее прикладной науки о поведении. Люди различаются по способностям, ресурсам, целям и предпочтениям. В результате экономистам-бихевиористам необходимо выйти за рамки универсальной философии и использовать индивидуальные подходы. На практике исследователи решают эту проблему, собирая данные о поле, доходе, образовании и других демографических переменных и изучая, как меняются ответы в зависимости от демографических различий.

Генетика может улучшить наше понимание гетерогенности. Согласно первому закону поведенческой генетики, генетика может определять вариабельность экспериментального поведения. Кроме того, многие характеристики, которые мы определяем как источник вариаций, могут не отражать основную причину. Генетические данные могут помочь нам определить, по-разному ли реагируют состоятельные люди, потому что они богаче или потому что у них есть характеристики, которые, как правило, приводят к богатству. Генетические данные позволяют проверить сбалансированность рандомизированных контролируемых исследований, то есть проверить предположение о том, что все группы одинаковы. Это также позволяет нам повысить эффективность анализа — нашу способность выявлять эффекты — за счет учета некоторых различий между участниками эксперимента.

Интеграция генетических данных в эксперименты может позволить нам исследовать связи, обнаруженные в данных наблюдений. Например, связь между полигенными показателями уровня образования и благосостоянием на момент выхода на пенсию может быть обусловлена различиями в способности принимать сложные решения. Мы могли бы проверить эту гипотезу с помощью экспериментов, изучающих, как навыки принятия сложных решений зависят от полигенных показателей. Эксперименты могли бы стать испытательным полигоном для вмешательств или, по крайней мере, послужить основой для обсуждения политики.

Для использования генетики в экспериментальной работе необходимо создать группы — группы людей, которые зарегистрировались для участия в экспериментах, — с генетическими данными, доступными для каждого участника. Каждый участник группы может быть генотипирован, и экспериментатор получит полигенные оценки для ряда результатов, представляющих интерес для каждого участника. Агрегированный характер этих оценок делает повторную идентификацию практически невозможной. Поскольку масштабы эффекта, связанного с полигенными показателями, как правило, столь же велики, как и при многих вмешательствах в социальные науки, генетические эффекты могут быть обнаружены в экспериментах с таким же количеством участников, как и в обычном лабораторном эксперименте.

В прошлом это уже делалось с группами близнецов, хотя в этом случае генетические данные обычно ограничиваются тем, являются ли близнецы моно- или дизиготными. Например, Twins Research Australia поддерживает группу из 35 000 пар близнецов, к которой исследователи могут обратиться для доступа к существующим данным или проведения нового исследования. На основе этих данных одна группа исследователей разработала исследование экономических предпочтений австралийских близнецов.

Включение генетических данных в экспериментальную работу может оказаться более сложной задачей, чем в случае с лонгитюдными данными, поскольку не существует готовых механизмов сбора данных и доступа к ним. Это потребует инвестиций. Однако затраты на генотипирование или секвенирование вряд ли будут чрезмерно высокими. Поскольку участники группы обычно участвуют во многих экспериментах, стоимость генетических тестов может быть распределена между ними. Поскольку генетические данные не меняются — в отличие от других признаков, измеряемых в экспериментальных исследованиях, — их необходимо собрать только один раз. Кроме того, генетические данные конкретны и не являются самостоятельными данными, поэтому они более последовательны и надежны.

В качестве альтернативы, существующие ресурсы для генетических исследований могут быть расширены по целевому назначению. База данных британского биобанка содержит генетические данные, данные об образе жизни и состоянии здоровья полумиллиона участников из Великобритании (хотя она могла бы быть более полной, если бы в ней участвовало больше семей). Эстония, Исландия и скандинавские страны располагают большими генетическими базами данных. Они могли бы предоставить участникам эксперимента полигенные оценки. Экспериментальные данные затем становятся частью растущего информационного ресурса. Коммерческие провайдеры, такие как 23andMe, с большими базами данных клиентов, могут даже искать альтернативные источники дохода, способствуя привлечению участников для экспериментальных исследований.

Решающее значение для ценности любых будущих наборов данных имеет репрезентативная выборка населения. Однако полигенные оценки, как правило, разрабатываются на основе однородных групп населения, чаще всего с европейским происхождением. В результате полигенные оценки нельзя просто включить в анализ различных групп. Генетические данные сами по себе не решают проблему СТРАННОСТИ, если исследовательские группы остаются СТРАННЫМИ. Это важные, но в конечном счете решаемые проблемы, с которыми нам следует бороться.

Моя докторская диссертация была посвящена связи между эволюцией человека и экономическим ростом. Когда я представил проект своей кандидатской диссертации, первым комментарием, который я получил, было то, что я должен отказаться от любых грантов от мужчин со смешными усиками и приветствиями в виде вытянутой руки. Хотя этот комментатор и согласился, такая первоначальная реакция является типичной реакцией на обсуждение генетики в социальных науках.Однако этот «страх» перед последствиями генетики — не единственное препятствие для ее использования. Генетические данные просто недоступны для многих исследований. Из-за их отсутствия их легко игнорировать. Если авторы не упоминают генетику в своем анализе, мало кто из рецензентов будет критиковать их за то, что они упустили из виду очевидную ошибку. Они не могут запросить дальнейший анализ, если нет данных.

В результате, несмотря на примеры, подобные тем, которые я обсуждал выше, потенциал генетики в том, что касается нашего мышления по важным политическим вопросам, остается неиспользованным. Я просмотрел документы, посвященные социальной мобильности в Австралии, в том числе аналитические записки Казначейства, отчеты Австралийского института здравоохранения и социального обеспечения и выступления главы крупнейшего экономического аналитического центра правительства Австралии. Генетика не упоминается. Иногда можно найти левоцентристского политика, который понимает, что генетика может влиять на социальную мобильность (хотя этот политик был профессором экономики и опубликовал статью о социальной мобильности). Однако даже они умалчивают о генетике, когда переходят к политическому режиму.

Тем не менее, политикам трудно заниматься генетическими вопросами, когда исследования проводятся на основе лонгитюдных наборов данных без генетических данных. Содержательные статьи, исследующие генетику социальной мобильности или другие экономические вопросы, встречаются редко. Когда речь заходит о конкретном политическом вопросе, маловероятно, что будет доступен генетический анализ, особенно такой, который сопоставляет соответствующие группы населения или точные политические меры.

Вот почему так важно обогащать наши наборы экономических данных. Надежная база генетических данных имеет решающее значение для углубления нашего понимания таких вопросов политики, как социальная мобильность, неравенство, развитие навыков и разнообразие наших реакций на вмешательство правительства. Проводя больше исследований, включающих генетику, мы сможем выявить ограничения исследований, которые игнорируют этот критический фактор. Только тогда мы сможем ответить на жизненно важные вопросы и разработать более эффективную политику.

Другие новости:

---