近日，我院朱晨教授、赵启然副教授、陈祁晖教授和国内外高校合作者撰写的论文“Genetic basis of STEM occupational choice and regional economic performance: a UK biobank genome-wide association study”在国际遗传学学术期刊Human Genomics（《人类基因组学》，遗传学JCR Q1，影响因子6.481）发表。南京农业大学农学院贺建波博士、中山大学心理学系罗思阳副教授和芬兰于韦斯屈莱大学（University of Jyväskylä）经济与商学院Petri Böckerman教授为共同合作者。该研究首次利用英国生物银行（UK Biobank）超过17万人的大型样本和全基因组关联分析（GWAS）识别出与个人STEM职业选择密切相关的基因，并创新性考察和探讨了地区平均STEM职业选择多基因评分与区域经济发展之间的关联，为比较经济发展（comparative economic development）提供了新的理论和实践证据。

STEM是指科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineer）和数学（Mathematics）专业。STEM人才是衡量一个国家核心竞争力的重要指标。然而，世界上许多国家和地区正面临STEM人才的短缺，无法满足发展需求。已有文献考察了可能影响个人STEM职业选择的一些个人和环境因素，包括个性特征、数学能力、动机、童年接触、能力信念，父母职业、同伴影响和性别刻板影响等。但目前人们对于遗传禀赋在塑造STEM职业选择中的潜在作用仍知之甚少。

另一方面，一些研究发现和记录了非STEM职业的遗传性，如Nicolaou和Shane（2010）基于双胞胎的研究揭示了教师、管理、销售和自雇等职业的高度遗传性。Roeling等（2017）的研究结果估计创造性职业的遗传率约为0.70。Song等（2022）通过大规模的全基因组关联分析发现了9个与领导力显著关联的基因位点。这些发现都进一步强化了遗传禀赋在职业选择过程中所发挥的不可忽视的作用。

本研究是迄今为止最大的关于STEM职业选择的全基因组关联分析（图1）。作者识别和确定了STEM职业选择相关基因位点，SNP遗传力估计值为4.2%，主要SNP位点曾被报道与神经质、教育程度、BMI、睡眠相关表型、胼胝体中后部体积以及帕金森病进展相关。该研究证明了STEM职业选择的可遗传性和多基因性，为进一步研究职业选择的生物学机制提供了基础。

图1、STEM职业选择GWAS结果曼哈顿图

基于GWAS结果，作者发现STEM职业选择与多种个人健康和社会经济特征之间存在遗传相关性（图2）。如STEM职业选择与受教育程度、认知能力、收入、非认知能力之间呈现显著的正遗传相关关系，而与经常性吸烟、失眠症、早起、风险承受、每周饮酒次数、神经质之间呈现显著的负遗传相关关系。该研究为STEM职业选择的生物学基础提供了新的见解。

图2、STEM职业选择与17种健康和社会经济特征之间的遗传相关关系

在地理分布上，按照出生地（birthplace）绘制的STEM职业多基因评分呈现梯度式自然分布（图3，右图）。按照现居地（home address）绘制的STEM职业多基因评分则呈现出一定的集聚效应（图3，左图）。作者又进一步根据英国行政区域划分，检验了380个地方当局（local administrative units）层面的平均STEM职业多基因评分与属地经济发展指标之间的关系。在控制了地方当局人口和大区域固定效应（如苏格兰、威尔士、东英格兰等）之后，作者发现较高的地方当局平均STEM职业多基因评分与当地增值税（VAT）、科技企业数量和雇员人数、信息业企业数量和雇员人数、建筑业企业数量和雇员人数、艺术/娱乐/休闲业企业数量和雇员人数等经济指标之间存在显著的正向相关关系。作者未发现区域STEM职业多基因评分与国内生产总值（GDP）之间存在显著关联。这些发现也为劳动经济学和区域经济学相关研究打开了新思路。

图3、STEM多基因评分的地理分布

该研究的结果有几个潜在的应用。首先，这项研究为那些有兴趣促进STEM教育和就业的政策制定者和教育工作者提供了宝贵的信息，作为振兴当地经济增长和改善个人社会经济成果的手段。第二，该研究强调了在理解和解决社会经济差异方面考虑个人基因构成的重要性。第三，该研究为不断增加的关于复杂特征和行为的遗传学文献做出了贡献。此外，作者的发现对社会平等也有影响。具体来说，作者发现STEM多基因评分和社会经济成果之间的关联在不同的性别和种族亚群中存在显著差异。这些发现表明，可能需要针对不同亚群体的文化和种族背景制定政策，以充分实现STEM教育和STEM工作的潜力，促进社会平等。例如，针对教育和工作场所的性别定型观念的干预措施可能有助于减少STEM多基因分数和社会经济成果之间的性别差距。同样，在缺乏创业和创新因素的民族分组中，促进创业和创新的干预措施可能有助于加强STEM多基因评分对收入的影响，促进社会平等。该论文在发表后也受到英国、美国、荷兰、芬兰等多国遗传社会科学领域研究人员的关注。

该研究也存在几个局限性。首先，尽管UKB数据库提供了丰富的信息，该研究仍然缺乏对环境因素的充分控制。因此，作者所发现的STEM多基因评分和经济指标之间的关联可能并不一定反映因果关系；环境因素可能会调节这种关联。其次，数据的局限性也可能使作者无法描绘出一些感兴趣的关联。例如，UKB只包含家庭收入的数据，而不是个人层面的工资或劳动收入。因此，家庭组成和来自婚姻市场的因素可能会影响STEM多基因评分对个人劳动生产率的估计效果。第三，作者无法在区域经济分析的实证模型中考虑到潜在的时间变化的区域效应。最后，与其他GWAS一样，一个基本的方法学挑战是，即使在同质化的人群中也会出现人口分层问题。在这种情况下，作者发现的关联可能是由人口变化而非遗传因素驱动的。

本研究得到全球食物经济与政策研究院（AGFEP）、北京食品安全政策与战略研究基地（FSP）、国家自然科学基金（项目编号：72103187、71973136、32071081、71973134）、中国农业大学2115人才发展培育支持计划等项目的支持。

论文链接：https://doi.org/10.1186/s40246-023-00488-2