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La Economía y el debate entre naturaleza vs. crianza

José Luis Ferreira

Este artículo es la versión en español de otro publicado en Mapping Ignorance hace un tiempo y resume una revisión de la literatura presentada en Sacerdote (2011) [1]. Agradezco a Ricardo Mora el haberme recomendado su lectura.


El modelo más sencillo en genética del comportamiento supone que los resultados del hijo (Y) se producen por una combinación lineal y aditiva de los inputs genéticos (G), de las condiciones ambientales compartidas (F) y de factores no explicados (S). Por ejemplo, si Y son años de educación, el modelo puede expresarse como

    Y = G + F + S,

donde G, F y S son los años de educación explicados por factores genéticos, ambientales y no explicados, respectivamente.

Harían falta muchos estudios para saber exactamente qué factores genéticos y ambientales hay tras esta relación. Mientras se eso hace podemos aprender mucho acerca de la importancia de los tres factores considerados. Si, además, asumimos que G, F y S no están correlacionados y tomamos la varianza en los dos lados de la ecuación, tenemos:

    Var(Y) = Var(G) + Var(F) + Var(S).

Si dividimos los dos lados por Var(Y) obtenemos:

    1 = g + f + s,

donde g y f son la parte de la varianza en los años de estudio explicados por factores genéticos y ambientales, respectivamente, mientras que s es la varianza que continúa sin explicar.

Si medimos YGF y S en las unidades apropiadas (restando la media y dividiendo entre la varianza), unos cálculos estadísticos sencillos muestran que la correlación entre los resultados de dos hermanos adoptivos es igual a

    Corr(Y1,Y2) = Covar(Y1,Y2) = Covar(F1,F2) = Var(F1) = f,

mientras que la correlación entre dos hermanos biológicos es igual a

    Corr(Y1,Y2) = Covar(Y1,Y2) = Covar(G1+F1, 1/2G1+F1) = 1/2g + f.

Todo lo anterior asume que dos hermanos adoptivos no comparten factores genéticos, pero sí comparten el ambiente al 100%, mientras que los biológicos comparten el 50% de los factores genéticos y el 100% de los ambientales.

Estudiando estas correlaciones entre hermanos adoptivos y entre hermanos biológicos podemos encontrar los valores de gf y s. Por ejemplo, si las correlaciones son 0,1 y 0,35, respectivamente, tenemos que f = 0,1 y g = 0,5. Si este es el caso podemos decir que el factor genético explica el 50% de las diferencias en Y en la población, mientras que el ambiental explica solo el 10%, dejando un 40% sin explicar. Un análisis similar puede hacerse usando gemelos idénticos y no idénticos.

Hay cuatro meta-estudios en la literatura que miden las contribuciones de los genes y del ambiente familiar en el coeficiente de inteligencia: Goldberger (1977) [2], Bouchard y McGue (1981) [3], Devlin et al. (1981) [4] y Taylor (1980) [5]. La varianza atribuida a factores genéticos varía entre el 32% y el 60% (con una media alrededor del 50%), mientras que el ambiente común explica entre el 4% y el 29% (con media 15%). Otros cuatro estudios, desarrollados principalmente por sociólogos y economistas, usan el modelo de comportamiento genético para analizar la varianza en los años de educación: Behrman y Taubman (1989) [6], Scarr y Weinberg (1994) [7], Teasdale y Owen (1984) [8] y Behrman et al. (1977) [9]. En estos estudios los factores genéticos explican entre el 36% y el 88% (con media en 60%) de la varianza, mientras que el ambiente común explica entre el 5% y el 41% (con media alrededor del 20%). Otros estudios sobre ingresos y rasgos de personalidad muestran diferencias similares entre estos factores, aunque ambos en un nivel menor.


Figura I Comparación del coeficiente de transmisión de padres a hijos.
Reproducido de Sacerdote (2007).
El gráfico muestra los coeficientes de una regresión de las medidas en varias variables del hijo sobre las de la madre para adoptivos (eje horizontal) y no adoptivos (eje vertical).

Los estudios anteriores, sin embargo, contrastan con el hecho de que el ambiente sí parece influir, tal y como se recoge en los estudios sobre los efectos de asignación de escuelas realizados por Hoxby y Murarka (2007) [10], Evans y Schwab (1995) [11] y Neal (1997) [12]. Se pueden intentar reconciliar estos datos con el modelo anterior de varias maneras: tal vez el efecto tiene lugar a través del 15-20% de explicación de la varianza por causas ambientales, o tal vez los genetistas del comportamiento trabajan con un rango restringido de ambientes observados en unas pocas sociedades. Además, el modelo de partida puede ser excesivamente simple. La influencia de los distintos factores puede no ser lineal o aditiva, o tal vez las correlaciones entre ellos no son cero, y el no tener en cuenta estas posibilidades tal vez hace que se infraestime el factor ambiental y se exagere el genético. De hecho, Dickens y Flynn (2001) [13] presentan un modelo en el que el ambiente responde de manera endógena a las dotaciones genéticas y encuentra unas estimaciones distintas. Björklund et al. (2005) [14] permiten distintas correlaciones ambientales entre gemelos idénticos y gemelos no idénticos y muestran cómo los efectos de la herencia genética disminuyen significativamente. Ridley (2003) [15] y Turkheimer et al. (2003) [16] también muestran cómo la hipótesis de linealidad puede sobre estimar el factor genético.

Hay un largo recorrido desde la observación de que la genética importa hasta una descomposición de la varianza, y luego de ahí a la estimación de efectos causales de intervenciones fuera del rango y a las predicciones de los cambios en las políticas. Un problema de visión puede tener una causa genética al 100%, pero eso no impide que se pueda corregir con unas gafas.

Sacerdote (2011) [1] propone un enfoque distinto, usado por economistas, que requiere calcular coeficientes de transmisión para varios resultados de padres biológicos a hijos dados en adopción. Un ejemplo de coeficientes de transmisión tiene la forma:

    Ei = a + dEMi + gXi + ei,

donde Ei y EMi son los años de educación de un niño adoptado y los de la madre adoptiva (o biológica), respectivamente, mientras que Xi puede ser un vector para controlar por la edad o el sexo. El coeficiente capta el grado en que un año adicional de educación en la madre se transmite al hijo.

Björklund et al. (2006) [17] usa el censo de todos los hijos adoptivos en Suecia nacidos entre 1962 y 1966 y una muestra del 20% de los no adoptivos nacidos en ese mismo periodo. Con esos datos estima los coeficientes de transmisión de los padres adoptivos o biológicos a los hijos adoptivos y no adoptivos. Los datos que considera son años de escolarización, la posesión de un título universitario, los ingresos anuales y los salarios.

Para los no adoptivos vemos que los coeficientes de transmisión de los ingresos están alrededor de 0,24, similar a otras estimaciones hechas en la literatura. La transmisión de la educación es también un 0,24, y también similar a la encontrada en otros estudios. No se encuentran diferencias si se usa el nivel de educación del padre o de la madre.

Para los hijos adoptivos se encuentran un par de hechos de interés. La transmisión de años de educación del padre biológico al hijo dado en adopción es alta, con un coeficiente de 0,113, casi igual al coeficiente de transmisión de los padres a sus hijos adoptivos, que es 0,114. Más aún, ambos coeficientes suman 0,227, que es casi igual al coeficiente de transmisión a los hijos no adoptivos, que es 0,24. Sacerdote (2007) [18], Liu y Zeng (2007) [19] y Plug (2004) [20] son estudios adicionales en esta misma dirección. Esta aditividad aparente de la transmisión de los padres biológicos y adoptivos se puede observar en cinco de las seis relaciones analizadas. El coeficiente de transmisión de los padres biológicos es, con todo, mayor en algunas de ellas.

La Figura I muestra los coeficientes de transmisión para nueve diferentes variables y para hijos adoptivos y no adoptivos. El patrón que se observa es que las características físicas como la obesidad y la altura muestran poca transmisión entre padres e hijos adoptivos, mientras que las sociales, como el fumar o beber moderadamente, muestran una transmisión similar desde los padres biológicos y adoptivos. La educación está en un lugar intermedio.

Estudios como estos pueden reconciliar la evidencia acumulada de que la biología importa muchos con la no menor evidencia de que las diferencias en la calidad de la escuela y del ambiente familiar también son importantes, y pueden proveer las bases de políticas efectivas hacia las desigualdades sociales.

Referencias

1. Sacerdote, Bruce. 2011. Nature and nurture effects on children’s outcomes: what have we learned from studies of twins and adoptees? Handbook of Social Economics 1A, Elsevier.

2. Goldberger, Arthur S. 1978. The genetic determination of income: commentAmerican Economic Review 98, 960-69.

3. Bouchard, T.J., and McGue, M. 1981. Familial studies of intelligence: a reviewScience 212, 1055-1059.

4. Devlin, B.; Daniels, M., and Roeder, K. 1997. The heritability of IQNature 388, 468-471.

5. Taylor, Howard F. 1980. The IQ game, New Brunswick: Rutgers University Press.

6. Behrman, Jere R., and Taubman, Paul. 1989. Is schooling 'mostly in the genes'? Nature nurture decomposition using data on relativesJournal of Political Economy 97, 1425-1446.

7. Scarr, Sandra, and Weinberg, Richard A. 1994. Educational and occupational achievements of brothers and sisters in adoptive and biologically related familiesBehavior Genetics 24, 301-325.

8. Teasdale T.W., and Owen, David R. 1984. Heredity and familial environment in intelligence and educational level—A sibling studyNature 309, 620-622.

9. Behrman, Jere R.; Taubman, Paul, and Wales, T. 1977. Controlling for and measuring the effects of genetics and family environment in equations for schooling and labor market success. In Kinometrics: Determinants of socioeconomic success within and between families, editor, Paul Taubman, Amsterdam; New York: North-Holland Pub. Co. Elsevier North-Holland.

10. Hoxby, Caroline M., and Murarka, Sonali. 2007. New York City's charter schools overall report. Cambridge, MA: New York City Charter Schools Evaluation Project, June.

11. Evans, William N. and Robert M Schwab. 1995. Finishing high school and starting college: do catholic schools make a difference? The Quarterly Journal of Economics 110, 941-974.

12. Neal, Derek. 1997. The effects of catholic secondary schooling on educational attainmentJournal of Labor Economics 15, 98-123.

13. Dickens, William, and Flynn, James R. 2001. Heritability estimates versus large environmental effects: the IQ paradox resolvedPsychological Review 108, 346-369.

14. Björklund, Anders; Jäntti, Markus, and Solon, Gary. 2005. Influences of nature and nurture on earnings variation: a report on a study of various sibling types in Sweden. In Samuel Bowles, Herbert Gintis, and Melissa Osborne Groves (eds.), Unequal chances: family background and economic success, pp. 145-164, Princeton: Princeton University Press.

15. Ridley, Matt. 2003. Nature via nurture, New York: Harper Collins.

16. Turkheimer, Eric; Haley, Andreana; Waldron, Mary; D'Onofrio, Brian, and Gottesman, Irving I. 2003. Socioeconomic status modifies heritability of IQ in young childrenPsychological Science 14, 623-628.

17. Björklund, Anders; Lindahl, Mikael, and Plug, Erik. 2006. Intergenerational effects in Sweden: what can we learn from adoption data? The Quarterly Journal of Economics, forthcoming.

18. Sacerdote, Bruce I. 2007. How large are the effects from changes in family environment? A study of Korean American adopteesThe Quarterly Journal of Economics 121, 119-158.

19. Liu, Haoming and Zeng, Jinli. 2009. Genetic ability and intergenerational earnings mobilityJournal of Population Economics 22, 75-95.

20. Plug, Erik. 2004. Estimating the effect of mother's schooling on children's schooling using a sample of adopteesAmerican Economic Review 94, 358-368.

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