蒙格斯智库：跨省婚姻让孩子更高更聪明？

栏目介绍：“有趣的经济学”是《蒙格斯报告》公众号推出的国际前沿经济学论文评论类推文。论文一般来自《美国经济评论》（AER）、《计量经济学杂志》（ECA）、《政治经济学杂志》（JPE）、《经济学季刊》（QJE）等国际顶尖学术刊物，我们希望用通俗易懂的介绍和评论使高大上的经济学有趣起来。

导言

在我国，传统的婚配圈通常仅发生于同省、同市、甚至同村等相近范围内，表现为以熟人网络构成的相对封闭狭小的社会空间。而近年来，伴随着经济发展与技术进步，人口流动日益频繁，就近婚配模式逐渐向外扩张，跨省婚姻比例日益增加。这一现象越来越多，对下一代又有什么影响呢？

2018年2月发表于《经济学与人类生物学》（Economics and Human Biology）的论文对此展开了讨论，其作者包括来自中国农业大学的Chen Zhu、Qiran Zhao和Qihui Chen以及来自南京大学的Xiaohui Zhang。论文题目是《跨省婚姻中的异配优势效应研究：对中国的实证研究》（Hybrid marriages and phenotypic heterosis in offspring：evidence from China）。

研究者通过多种方法测量了跨省婚姻对子代的影响。研究发现，从受教育年限来看，跨省婚姻使子代平均受教育年限增加了0.11年。从子代身高来看，跨省婚姻的子代身高较省内婚配子代高0.88厘米。此外，跨省婚姻对不同性别子代的影响不同。跨省婚姻产生的男性子代平均受教育年限较之省内婚姻男性子代增加0.13年，身高则高1.15厘米。而对女性子代而言，这两个数据分别为0.08年和0.35厘米。不仅如此，父母出生地地理距离每增加1000km，男性子代受教育年限增加0.30年，而女性子代仅增加0.19年。这也意味着男性子代中的异配优势效应更明显。

研究背景

异配优势（heterosis/ heterozygote advantage）是一种遗传学现象，指同一物种内基因型差异较大的个体相结合，其后代会表现出优于双亲的遗传适应表型特征（Chen 2013；Lippman and Zamir， 2006）。生物学家已经发现了许多动物和植物中存在异配优势的证据，但现有对人类异配优势的研究多集中在分子生物学和细胞层面的探讨，缺乏个体层面的研究。

由于人类历史中长久以来地理隔离的存在，不同人群间的地理距离与遗传距离间存在正相关关系（Manica et al. 2005；Jorde and Wooding 2004），研究者由此提出“距离-表现”假说（“distance-performance” hypothesis），即来自不同省份的夫妻（跨省婚姻）所产生的后代们可能会在在智商、身高及容貌吸引力等方面更具优势。

数据选择

本研究数据来自国家统计局（National Bureau of Statistics of China ，NBS）2000年人口普查微观数据的0.95‰样本。该调查范围覆盖31个省、自治区与直辖市，数据集有1180111条记录，包含了被调查者当前注册地及出生地信息。在剔除了无配偶的样本后，得到了553538（276769对夫妻）个记录。

研究者对这些夫妻做了初步统计，其统计结果如下图1所示：

图1 夫妻数据统计结果

正如研究者所预料的，中国三个城市化程度最高——北京、天津和上海有着最高的异地通婚率。

研究者又采用了三种变量对父母遗传距离或基因差异程度进行测度：

（1）跨省婚姻二元变量，若父母出生于不同省份，则该变量为1，反之则为0；

（2）跨省婚姻中父母双方出生省的测地距离（按省会城市经纬度坐标计算）；

（3）依据基因频率得到的由FST测度的中国不同人群间基因距离。

为了考察跨省婚配对子代身高的影响，同时因为人口普查数据库中不包含子代身高信息，研究者采用了CHNS（China Health and Nutrition Survey，中国健康与营养调查）的数据做了补充。

　　模型建立

研究者将样本年龄严格限制在18岁以上，并对主要变量做了初步统计，统计结果如下图2所示：

图2 子代样本统计结果

统计结果显示，跨省婚姻中，父母双方出生省的测地距离平均值为889.48公里（标准差为583.61公里），为所有父母样本均值的26倍。

研究者采用高维固定效应模型（high-dimensional fixedeffects model，HDFE）以控制无法观测的地区社会经济因素影响。普遍认为个体的受教育水平很大程度上与其智力水平相关，受教育水平因而可作为遗传适应性较好的代理变量。研究者首先分析父母遗传多样性差异对子代学业表现的影响，模型形式为：

其中，被解释变量为子代的受教育年限，用以作为智力遗传适应性的代理变量。Ψ为父母遗传距离或基因差异程度的代理变量。X代表一组个人社会经济特征向量，包括年龄、性别、民族、是否在城市居住、婚姻状况、迁移历史、兄弟姐妹人数以及父母迁移人数等。为控制父母的遗传影响，还加入了父母的受教育年限。

考虑到潜在的内生性问题，研究者构建了两个工具变量。一是父母迁移原因的虚拟变量，若父母是因为工作分配或升学而进行迁移，则此值为1。在1952年至1984年（甚至延续到90年代中期）的“计划经济”时代，个人的工作几乎是由政府分配的，因而此种迁移决定是外生的。第二个工作变量为省级水平的每年平均婚配距离。研究者使用了高维固定效应-两阶段最小二乘模型（high-dimensional fixed effects-two stage least-squares models，HDFE-2SLS）进行了工具变量法的分析。

为了进一步增强结果的稳健性，研究者还用身高作为另一个遗传适应性的代理变量进行检验。相比于学业成就，身高被认为是一个更为外生的遗传适应性指标，受社会经济背景的影响较小。研究者使用CHNS数据考察了父母遗传距离对子代身高的影响，分析模型如下：

其中被解释变量为CHNS数据中由专业人员测量的被访者身高，其他变量与上述第一个一致。

实证研究

（1）父母遗传距离对子代学业成就影响

研究者采用了标准HDFE模型和工具变量HDFE-2SLS模型对父母基因差异变量对子代受教育年份的影响进行了测量，估计结果都显示该影响是正向且显著的，测量结果如下图3所示：

图3 父母遗传距离对子代学业成就影响

由上图3可以看出，跨省婚姻使子代平均受教育年限增加了0.11年。父母双方出生地地理距离每增加1000公里，子代的受教育年限增加0.21年。父母基因距离增加0.01，子女受教育年限提高0.22年。

（2）父母遗传距离对子代身高影响

研究者采用HDFE模型对父母遗传距离对子代身高影响的影响进行了测量，估计结果显示该影响是正向且显著的，测量结果如下图4所示：

图4 父母遗传距离对子代身高影响

由上图4可以看出，跨省婚姻的子代身高较省内婚配子代高0.88厘米。父母出生地每增加1000公里，其子代身高将增高0.94厘米。父母间遗传距离每增加0.01，子代身高将增高0.38厘米。

（3）性别差异

研究者又将男女分开分别做了上述测量，父母遗传距离对不同性别子代学业成就影响如下图5所示：

图5 父母遗传距离对不同性别子代学业成就影响

结果显示，跨省婚姻产生的男性子代平均受教育年限较之省内婚姻男性子代增加0.13年。而对女性子代而言，这一数据则为0.08年。此外，父母出生地地理距离每增加1000km，男性子代受教育年限增加0.30年，而女性子代仅增加0.19年。

研究者又基于性别做了进一步的研究，父母遗传距离对不同性别子代身高影响研究结果如下图6所示：

图6 父母遗传距离对不同性别子代身高影响

结果显示，跨省婚姻产生的男性子代身高较之省内婚姻男性子代增加1.15厘米，而对女性子代而言，这一数据则为0.35厘米。

上述结果意味着男性子代中的异配优势效应更明显。

研究结论

研究者使用丰富的微观数据考察了跨省婚姻对子代遗传适应性的影响，并采用工具变量、身高回归等方法尽量控制内生性问题，提高结果的稳健性。从受教育年限来看，跨省婚姻使子代平均受教育年限增加了0.11年。父母双方出生地地理距离每增加1000公里，子代的受教育年限增加0.21年。父母基因距离增加0.01，子女受教育年限提高0.22年。从子代身高来看，跨省婚姻的子代身高较省内婚配子代高0.88厘米。父母出生地每增加1000公里，其子代身高将增高0.94厘米。父母间遗传距离每增加0.01，子代身高将增高0.38厘米。

此外，跨省婚姻对不同性别子代的影响不同。跨省婚姻产生的男性子代平均受教育年限较之省内婚姻男性子代增加0.13年，身高则高1.15厘米。而对女性子代而言，这两个数据分别为0.08年和0.35厘米。不仅如此，父母出生地地理距离每增加1000km，男性子代受教育年限增加0.30年，而女性子代仅增加0.19年。这也意味着男性子代中的异配优势效应更明显。