Esta es la segunda parte de la traducción de mi artículo de diciembre en Mapping Ignorance. Debe leerse la primera parte para su comprensión.
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 as 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.
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 attainment. Journal of Labor Economics 15, 98-123.
13. Dickens, William, and Flynn, James R. 2001. Heritability estimates versus large environmental effects: the IQ paradox resolved. Psychological 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 children. Psychological 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 adoptees. The Quarterly Journal of Economics 121, 119-158.
19. Liu, Haoming and Zeng, Jinli. 2009. Genetic ability and intergenerational earnings mobility. Journal 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 adoptees. American Economic Review 94, 358-368.