Училище за бизнес Виланова, Университет Виланова, Виланова, Пенсилвания, САЩ

ефект

Erasmus School of Economics, Erasmus University Rotterdam, Ротердам, Холандия

Кореспонденция: Корнелиус А. Ритвелд ([email protected])

Училище за бизнес Виланова, Университет Виланова, Виланова, Пенсилвания, САЩ

Erasmus School of Economics, Erasmus University Rotterdam, Ротердам, Холандия

Кореспонденция: Корнелиус А. Ритвелд ([email protected])

Резюме

Обективен

Това проучване допринася за литературата за последиците от затлъстяването върху доходите и богатството, като използва скорошни открития за генетичната основа на ИТМ.

Методи

Връзката между оценката на генетичния риск (GRS) за ИТМ, която отразява генетичната предразположеност към по-високо телесно тегло, и доходите и богатството беше анализирана в надлъжен набор от данни, обхващащ 5962 индивида (22 490 индивидуални годишни наблюдения) от Американското здравеопазване и Изследване за пенсиониране.

Резултати

Емпиричните анализи показаха, че GRS за ИТМ намалява индивидуалния доход и богатството на домакинствата чрез канала на по-ниско образование. Анализът на стратифицираните полове показа, че този ефект е особено важен сред жените.

Заключения

Това проучване предоставя подкрепа за отрицателните ефекти на GRS за ИТМ върху индивидуалния доход и богатството на домакинствата чрез по-ниско образование за жените. При мъжете ефектите се оценяват на по-малки и незначителни. По-големите ефекти за жените в сравнение с мъжете може да се дължат на по-голямата дискриминация, основана на вкуса на пазара на труда, пред която са изправени жените.

Въведение

Разпространението на затлъстяването в световен мащаб се е увеличило значително през последните години. Икономическите последици от затлъстяването са широко проучени (1). Затлъстяването е свързано с безработица, по-ниски доходи и получаване на държавни помощи (1). Влиянието на затлъстяването върху по-лошите резултати на пазара на труда е преди всичко чрез влошаване на здравето (1). Лошото здраве, задвижвано от по-голямо затлъстяване, може да намали производителността на работното място, но може и да изостри дискриминацията от работодателите, основана на вкуса (2) .

Един от основните проблеми с идентификацията в тази област на изследване е обратната причинно-следствена връзка между телесното тегло и резултатите на пазара на труда, което означава, че по-ниското тегло може да повлияе положително на доходите, но по-ниските доходи също могат да увеличат теглото. Важни фактори, които е трудно да се включат в емпирични модели, като инвестиции в здравен капитал, допълнително усложняват оценката на тези взаимоотношения. Използвайки наследствения аспект на затлъстяването, проучванията използват теглото на роднина като инструментална променлива, за да направят извод за причинно-следствената връзка (3). Обаче факторите за учене и социална зараза, свързани с теглото на роднината, могат да окажат влияние върху собственото тегло. Наскоро генетичните варианти, свързани със затлъстяването, бяха използвани като инструментални променливи за оценка на ефекта от тежестта върху резултатите от пазара на труда (4). Въпреки това, поради плейотропното функциониране на гените (гени, влияещи едновременно на множество резултати), може да се постави под въпрос дали ограничението на изключването е в тези така наречени Менделови проучвания за рандомизация (5) .

Независимо от това, наследствеността на затлъстяването се оценява на около 40% до 70% (6) и това дава възможности за напредък в литературата за ИТМ и резултатите от пазара на труда. Проучване за асоцииране в целия геном от 2015 г. (GWAS) успя да намери няколко индивидуални генетични варианта, които са свързани с ИТМ (7). Въз основа на резултатите от GWAS може да се изгради резултат за генетичен риск (GRS) за ИТМ, който обяснява 21,6% от действителния ИТМ (7). GRS е претеглена сума от множество генетични варианти и теглата са пропорционални на очакваните размери на ефекта в GWAS (8). Тъй като GRS е дарен при зачеването, GRS за затлъстяване може да помогне да се разопаковат каналите, чрез които ИТМ и резултатите от пазара на труда са свързани. Тази статия допринася за литературата, като използва GRS за затлъстяване като предиктор за постигнатото образование, което от своя страна влияе върху натрупването на доходи в по-късен живот и богатство.

Ние използваме надлъжен набор от данни, включващ 5962 лица (22 490 индивидуални годишни наблюдения) от американското проучване за здраве и пенсиониране (HRS). HRS е представителен панел на американци на възраст над 50 години и техните съпрузи, който предлага доста уникална възможност за свързване на GRS за ИТМ с надлъжни данни за доходите и богатството в по-късен етап. Нашите резултати показват, че пътят на медиация чрез образователни постижения се поддържа за жени, но не и за мъже. Резултатите са в съответствие с предходни проучвания, показващи, че отрицателното влияние на затлъстяването върху резултатите от пазара на труда е по-силно при жените, отколкото при мъжете (9) .

Методи

В нашето проучване ние се позовахме на данни от HRS, които са представителни за населението на САЩ над 50 години и техните съпрузи (10). HRS се фокусира върху различни резултати на пазара на труда, здравеопазването и пенсионирането. Генетичните данни бяха събрани от съгласни участници в HRS между 2006 и 2012 г. (11). В това проучване използвахме GRS за ИТМ, публикувано през април 2018 г. GRS за ИТМ се основава на резултати от GWAS, проведено от консорциума за генетично изследване на антропометричните черти (GIANT) (7). GRS за ИТМ е обединен с файла с данни, предоставен от RAND Центъра за изследване на стареенето, който включва хармонизираните двугодишни данни на HRS (1992-2014, версия P).

Ефектът на GRS за ИТМ върху доходите и богатството чрез постигнатото образование е оценен с помощта на подхода „разлика в коефициента“ (14). Този подход сравнява коефициента на GRS за ИТМ в модел с и без медииращата променлива. Промяната в коефициента за GRS за ИТМ поради включването на образованието показва до каква степен медииращата променлива обяснява връзката между GRS за ИТМ и зависимата променлива. Значимостта на медииращия ефект е оценена по метода на Karlson-Holm-Breen (KHB) (15). Въз основа на оценката, че „съществува силна отрицателна връзка между теглото и доходите при жените, но не и при мъжете; т.е. жените с по-високи доходи са по-малко склонни да [имат затлъстяване] ”(1), извършихме регресиите в пълната извадка, както и в под стратифицирани по пол подпроби.

Следвайки препоръките на центъра за генотипиране, пробата беше ограничена до лица от европейски произход (16). За да сме сигурни, че сме се фокусирали единствено върху лица, които са активни на пазара на труда, освен това изключихме лица на възраст над 65 години и тези, които са се пенсионирали. За целите на обобщаването бяха изключени и лица (съпрузи) на възраст под 50 години. Окончателната извадка от анализ включва 5962 индивида, представляващи 22 490 индивидуални годишни наблюдения с пълна информация за всички променливи, включени в регресиите. Таблица 1 представя описателна статистика на извадката от анализа. Таблици на съответствието са налични в таблици за поддържаща информация S2-S4.

Пълна проба, мъж, жена, нлица = 5,962, нлица = 2790, нлица = 3,172, ниндивидуална вълна = 22 490 ниндивидуална вълна = 10 543 ниндивидуална вълна = 11,947 Средно SD Мин Макс Средно SD Мин Макс Средно SD Мин Макс
Логаритъм на индивидуалните доходи 8.925 3.609 0,000 15.691 9.079 3.838 0,000 15.691 8.789 3.388 0,000 13.321
Логаритъм на домакинството 12.106 1.535 0,000 18.322 12.212 1.461 0,000 17.507 12.013 1.591 0,000 18.322
Години на образование 13.601 2.415 0,000 17.000 13.771 2,587 0,000 17.000 13.452 2.241 0,000 17.000
GRS за ИТМ -0,013 0,995 -3,636 3.911 -0,019 0.989 -3,297 3.911 -0,008 1.000 -3,636 3.637
ИТМ 27.458 5.050 15.300 63.200 27.887 4.464 15.300 57.400 27.080 5.489 15.700 63.200
Възраст 57.427 4.004 50 000 65 000 57,738 3.897 50 000 65 000 57.152 4.078 50 000 65 000
Пол (1 = мъж; 2 = жена) 1.531 0,499 1.000 2000 1.000 0,000 1.000 1.000 2.000 0,000 2000 2000
Съжителство (1 = да; 0 = не) 0,822 0,383 0,000 1.000 0,894 0,308 0,000 1.000 0,757 0,429 0,000 1.000
Брой деца 2.938 1.779 0,000 19 000 2.885 1.754 0,000 16 000 2.985 1.800 0,000 19 000
Самоотчитане на здравето (1 = отлично - 5 = лошо) 2.243 0,940 1.000 5.000 2.262 0.946 1.000 5.000 2.225 0,935 1.000 5.000
Логаритъм на дохода на съпрузите 5.482 5.115 0,000 14.334 5.812 4.935 0,000 13.514 5.191 5.251 0,000 14.334
Индустрия (първи сектор) 0,080 0,271 0,000 1.000 0,139 0,346 0,000 1.000 0,028 0,165 0,000 1.000
Индустрия (втори сектор) 0,157 0,364 0,000 1.000 0,219 0,414 0,000 1.000 0.103 0,304 0,000 1.000
Промишленост (трети сектор) 0,763 0,425 0,000 1.000 0,642 0,479 0,000 1.000 0.869 0,337 0,000 1.000
Тип работа (бяла яка) 0,385 0,487 0,000 1.000 0,175 0,380 0,000 1.000 0,359 0,480 0,000 1.000
Тип работа (розова яка) 0,298 0,457 0,000 1.000 0,054 0,226 0,000 1.000 0,406 0,491 0,000 1.000
Тип работа (синя яка: услуги) 0.104 0,306 0,000 1.000 0,356 0,479 0,000 1.000 0,149 0,356 0,000 1.000
Тип работа (синя яка: ръчен труд) 0,213 0,409 0,000 1.000 0,415 0,493 0,000 1.000 0,086 0,281 0,000 1.000
  • Описателна статистика за манекени с вълни и 10 основни компонента не се отчита тук, но е достъпна при поискване от авторите.
  • SD, стандартно отклонение; Макс, максимум; Мин, минимум.

Резултати

Таблица 2 представя основните резултати за моделите, обясняващи логаритъма на индивидуалния доход (панел А) и логаритъма на богатството на домакинствата (панел Б). В пълната извадка открихме значително отрицателна връзка между GRS за ИТМ и богатство (Колона 1). Връзката между GRS за ИТМ и дохода не беше значителна (P = 0,196). Връзката между постигнатото образование и двата резултата беше значително положителна (колона 2). Като цяло забелязахме, че непряката връзка между GRS за ИТМ и индивидуалния доход, както и богатството на домакинствата е значително отрицателна (Колона 3). Процентът на медиация е бил съответно 13,67% и 23,27% (колона 4).

(1) (2) (3) (4)
Проба Директната връзка между GRS за ИТМ и зависимата променлива (модел без посредническа променлива) Връзката между постигнатото образование и зависимата променлива (модел с медиираща променлива) Непряката връзка между GRS за ИТМ и зависимата променлива чрез постигнатото образование Непряката връзка (3) като процент от пряката връзка (1)
Панел А: Логаритъм на индивидуалните доходи
Пълна проба -0,054 0,089 *** *** P -0,007 * * P 13,67%
(0,042) (0,020) (0,003)
Само за мъже -0,039 0,069 ** ** P -0,004 11,29%
(0,064) (0,026) (0,004)
Само жени -0,074 0,122 *** *** P -0,012 * * P 17,25%
(0,055) (0,030) (0,005)
Панел Б: Логаритъм на богатството на домакинствата
Пълна проба -0,067 *** *** P 0,164 *** *** P -0,013 * * P 23,27%
(0,019) (0,009) (0,005)
Само за мъже -0,084 *** *** P 0,151 *** *** P -0,009 12,79%
(0,028) (0,012) (0,008)
Само жени -0,058 ** ** P 0,180 *** *** P -0,018 ** ** P 37,09%
(0,025) (0,014) (0,007)
  • Стандартните грешки са в скоби.
  • *** P ** P * P

Дискусия

В това проучване ние се опираме на генетичната основа на затлъстяването, за да изследваме влиянието на ИТМ върху доходите и богатството чрез образователни постижения. Нашето проучване осигурява подкрепа за отрицателните ефекти на GRS за ИТМ върху индивидуалния доход и богатството на домакинствата чрез по-ниско образование за жените. При мъжете ефектите се оценяват на по-малки и незначителни. Тези резултати са в съответствие с по-ранни проучвания, показващи липсата на отрицателна корелация между теглото и дохода сред мъжете (1). Освен това, по-големите ефекти за жените в сравнение с мъжете може да се дължат на по-голяма дискриминация, основана на вкуса на пазара на труда, пред която са изправени жените (17) .

Нашите изводи се основават на данни от лица на възраст между 50 и 65 години, живеещи в САЩ. Следователно обобщаемостта на нашите открития за развиващите се страни и по-младото население може да бъде ограничена. Независимо от това, нашето проучване явно изисква по-нататъшно изследване на това, което кара хората с висока генетична склонност към затлъстяване да достигнат относително ниско ниво на образование, например чрез изследване дали има характеристики (като личностни черти), генетично свързани с ИТМ, както и с образованието постижение. Освен това бъдещите проучвания могат да изследват осъществимостта и целесъобразността на тестването за GRS за ИТМ в ранна възраст, за да се планират интервенции за подобряване на образованието и впоследствие доходи и богатство в по-късния живот.

Моля, обърнете внимание: Издателят не носи отговорност за съдържанието или функционалността на която и да е поддържаща информация, предоставена от авторите. Всички заявки (различни от липсващо съдържание) трябва да бъдат насочени към съответния автор на статията.