*这是来自 不断发展的经济学.

双胞胎研究的证据表明，经济和政治特征具有重要的遗传成分。 也就是说，人与人之间的某些变异可归因于遗传变异。

尽管如此，未能证明遗传性可归因于特定基因。 候选基因研究，其中单个基因（或 SNP) 被检查其对性状的潜在影响，长期以来未能确定超过百分之一的影响。 此外，许多候选基因结果无法在新样本的研究中复制。

遗传分析的另一种方法现在开始解决这个问题。 基因组相关性矩阵限制最大似然（GREML——本文作者在下面讨论的术语）是一种技术，旨在检查所有 SNP 如何同时解释性状的差异。 该方法已用于检查 高度, 智能化、性格和几种疾病，并且普遍表明双胞胎研究中估计的遗传力的一半可归因于采样的 SNP。

PNAS 发表新论文 试图将这种方法应用于经济和政治表型。 Benjamin 及其同事的论文表明，在行为研究中观察到的经济和政治行为中约有一半的遗传性可以通过 SNP 阵列来解释。

作者使用了瑞典双胞胎登记处最近对受试者的调查结果，这些受试者具有教育程度、四种经济偏好（风险、耐心、公平和信任）和五种政治偏好（移民/犯罪、外交政策、环保主义、女权主义和平等和经济政策）衡量。 GREML 分析发现，对于一种经济偏好，即信任，由 SNP 解释的方差水平在统计上是显着的，估计狭隘遗传力超过 0.2。 政治偏好中的两个，经济政策和外交政策，具有在统计上显着的狭窄遗传力，其中每一个的遗传力估计值都高于 0.3。 作者指出，由于估计是嘈杂的，并且 GREML 提供了下限，因此结果与这些性状的低至中等遗传力一致。

教育程度也被发现具有统计学意义的结果，尽管对教育程度的更精确测量和所有科目的数据的可用性使得该结果更有可能。

这一结果证实了双胞胎研究的证据，并为相信分子遗传数据可用于预测表型性状提供了基础。 然而，GREML 分析方法的一个有趣特征是，在对一个样本进行这种分析后，获得的数据并不能帮助预测样本外某人的特征。 该技术显示了分子遗传数据的潜力，而无需直接实现这些结果。

作为比较，作者检查了是否有任何单个 SNP 可以预测经济或政治偏好，但没有发现符合显着性检验标准 5×10^-8. 需要如此高的显着性来反映正在测试的大量 SNP。

作者还对单卵（同卵）和异卵（异卵）双胞胎进行了标准比较，这导致了与现有文献一致的遗传力估计，尽管样本比通常使用的样本大得多。 翻看补充资料，最让我吃惊的是，双胞胎分析表明耐心的遗传性很低，双胞胎之间的相关性非常低，同卵双胞胎和异卵双胞胎之间几乎没有区别（实际上，对于男性来说，异卵双胞胎更多相似的）。

作者从他们的工作中得出了一些结论，其中许多在一个 经济视角 去年底的文章。 第一个也是最明显的一点是，我们应该谨慎对待所有候选基因研究。 希望一些坚持发表小样本候选基因研究的期刊会关注这一点。 在他们将要进行的地方，您需要非常大的样本，并且比大多数已发表的研究中使用的样本要大得多。

同时，他们仍然希望基因研究可以做出贡献，特别是如果可以确定基因和性状之间的生物学途径。 这可能包括使用基因作为 工具变量 或作为非遗传经验工作中的控制变量。 然而，用作工具变量确实需要对基因起作用的途径有一些了解，因为它可能具有多种作用（即，它是多效性的）。 他们还建议将重点转向已知有较大影响且结果已被复制的 SNP。

在对政治和经济偏好的分析中，让我有点不舒服的是这些偏好的松散性质。 一方面，从受试者中引出它们的方式可能会有很大差异，测量的性质也是如此。 拿 2005 年 Alford 及其同事的论文 关于政治偏好，该研究调查了 28 项政治偏好。 许多观点可能会随着时间的推移而改变，并且彼此高度相关。 为什么要停在 28 岁？

因此，最好退后一步并确保收集有关更高级别特征的数据。 我通常认为智商和五大人格特质（开放性、尽责性、随和性、外向性和稳定性）是一个很好的起点，并且可能会捕捉到政治和经济偏好的大部分变化。 例如，耐心等偏好可能会反映在智商上，而开放性则体现了政治倾向的大部分自由保守派。 从这样的基础开始，也可以为研究生物途径提供更大的空间。

社会科学遗传学协会联盟 正在做一些工作 协调表型 跨越大样本。 希望他们的工作将朝着这个方向发展。