Az elhízásra való hajlam genetikai hatása a jövedelemre és a vagyonra az iskolai végzettség révén

Villanova School of Business, Villanova University, Villanova, Pennsylvania, USA

Erasmus Közgazdasági Iskola, Rotterdami Erasmus Egyetem, Rotterdam, Hollandia

Levelezés: Cornelius A. Rietveld ([email protected])

Villanova School of Business, Villanova University, Villanova, Pennsylvania, USA

Erasmus Közgazdasági Iskola, Rotterdami Erasmus Egyetem, Rotterdam, Hollandia

Levelezés: Cornelius A. Rietveld ([email protected])

Absztrakt

Célkitűzés

Ez a tanulmány hozzájárul az elhízás jövedelmi és vagyoni következményeinek irodalmához a BMI genetikai alapjaival kapcsolatos legújabb felfedezések kiaknázásával.

Mód

A BMI genetikai kockázati pontszáma (GRS), amely a nagyobb testsúlyú genetikai hajlamot tükrözi, valamint a jövedelem és a vagyon közötti kapcsolatot elemezték egy longitudinális adatsorban, amely 5962 személyt (22 490 egyedi éves megfigyelést) tartalmazott az Egyesült Államok Egészségügyi Hivatalától. és nyugdíjas tanulmány.

Eredmények

Az empirikus elemzések azt mutatták, hogy a BMI-re vonatkozó GRS az alacsonyabb iskolai végzettség csatornáján keresztül csökkenti az egyéni jövedelmet és a háztartások vagyonát. A nem szerinti rétegzett elemzések azt mutatták, hogy ez a hatás különösen jelentős a nők körében.

Következtetések

Ez a tanulmány a nők alacsonyabb iskolai végzettségén keresztül támogatja a GRS BMI-re gyakorolt negatív hatásait az egyéni jövedelemre és a háztartások vagyonára. A férfiak esetében a hatások becslések szerint kisebbek és jelentéktelenek. A nőstényekre gyakorolt nagyobb hatás a férfiakhoz képest a munkaerő-piaci ízlésen alapuló nagyobb megkülönböztetésnek tudható be, amellyel a nők szembesülnek.

Bevezetés

Az elhízás világszerte elterjedtsége az utóbbi években jelentősen megnőtt. Az elhízás gazdasági következményeit széles körben tanulmányozták (1). Az elhízást összefüggésbe hozták a munkanélküliséggel, az alacsonyabb jövedelemmel és az állami juttatásokkal (1). Az elhízás hatása a gyengébb munkaerő-piaci eredményekre elsősorban az egészség romlásán keresztül történik (1). A magasabb elhízás által vezérelt rossz egészségi állapot csökkentheti a munkahelyi termelékenységet, de súlyosbíthatja az ízlésen alapuló megkülönböztetést is a munkaadók részéről (2) .

Az egyik legfontosabb azonosítási kérdés ezen a kutatási területen a testtömeg és a munkaerő-piaci eredmények közötti fordított okozati összefüggés, vagyis az alacsonyabb súly pozitívan befolyásolhatja a kereseteket, de az alacsonyabb keresetek a súlyt is növelhetik. Az empirikus modellekbe nehezen beilleszthető fontos tényezők, például az egészségügyi tőkebefektetések tovább bonyolítják e kapcsolatok becslését. Az elhízás örökletes aspektusát kihasználva a tanulmányok a rokon súlyát használták instrumentális változóként az ok-okozati összefüggések levonására (3). A hozzátartozó súlyához kapcsolódó helyettes tanulási és társadalmi fertőző tényezők azonban hatással lehetnek a saját testsúlyára. A közelmúltban az elhízáshoz kapcsolódó genetikai variánsokat alkalmazták instrumentális változóként a súly munkaerő-piaci eredményekre gyakorolt hatásának felmérésére (4). Ugyanakkor a gének pleiotróp működése miatt (több kimenetet egyidejűleg befolyásoló gének) megkérdőjelezhető, hogy a kizárási korlátozás érvényes-e ezekben az úgynevezett Mendeli randomizációs vizsgálatokban (5) .

Mindazonáltal az elhízás örökölhetősége a becslések szerint 40-70% körüli (6), és ez lehetőséget nyújt a BMI és a munkaerő-piaci eredmények szakirodalmában történő előrehaladásra. Egy 2015-ös genomszintű asszociációs tanulmány (GWAS) segítségével sikerült megtalálni a BMI-hez kapcsolódó különféle genetikai variánsokat (7). A GWAS eredmények alapján elkészíthető a BMI genetikai kockázati pontszáma (GRS), amely a tényleges BMI 21,6% -át magyarázta (7). A GRS több genetikai variáns súlyozott összege, és a súlyok arányosak a GWAS becsült hatásméreteivel (8). Mivel a GRS a fogantatáskor fel van ruházva, az elhízás GRS segíthet kibontakozni azokat a csatornákat, amelyeken keresztül a BMI és a munkaerő-piaci eredmények összefüggenek. Ez a cikk hozzájárul az irodalomhoz azáltal, hogy az elhízásra vonatkozó GRS-t használja az iskolai végzettség előrejelzőjeként, ami viszont befolyásolja a későbbi élet jövedelmét és a vagyon felhalmozódását.

Az USA Egészségügyi és Nyugdíjas Tanulmányából (HRS) 5962 személyt (22 490 egyedi éves megfigyelést) tartalmazó longitudinális adathalmazra támaszkodunk. A HRS egy 50 évnél idősebb amerikaiak és házastársaik reprezentatív testülete, amely meglehetősen egyedülálló lehetőséget kínál a BMI GRS-jének összekapcsolására a későbbi élet jövedelmére és vagyonára vonatkozó longitudinális adatokkal. Eredményeink azt mutatják, hogy az iskolai végzettségen keresztüli mediációs utat a nők támogatják, a férfiak azonban nem. Az eredmények összhangban vannak a korábbi tanulmányokkal, amelyek azt mutatják, hogy az elhízás munkaerő-piaci eredményekre gyakorolt negatív hatása erősebb a nőknél, mint a férfiaknál (9) .

Mód

Vizsgálatunk során a HRS adataira támaszkodtunk, amelyek reprezentatívak az 50 évnél idősebb amerikai lakosság és házastársaik számára (10). A HRS a munkaerőpiac, az egészségügy és a nyugdíj kimenetelének sokféleségére összpontosít. Genetikai adatokat a beleegyező HRS-résztvevőktől gyűjtöttek 2006 és 2012 között (11). Ebben a tanulmányban a BMI-re vonatkozó, 2018 áprilisában kiadott GRS-t használtuk. A BMI-re vonatkozó GRS a GWAS eredményein alapul, amelyet az antropometriai tulajdonságok genetikai vizsgálata (GIANT) konzorcium végzett (7). A BMI-re vonatkozó GRS-t összevonták a RAND Center for the Aging Study által biztosított adatfájllal, amely tartalmazza a HRS harmonizált kétévenkénti adatait (1992–2014, P verzió).

A GRS BMI-re gyakorolt hatását az iskolai végzettség révén a jövedelemre és a vagyonra a „koefficiens-különbség” megközelítéssel értékelték (14). Ez a megközelítés összehasonlítja a BMI GRS együtthatóját egy modellben a közvetítő változóval és anélkül. A BMI-re vonatkozó GRS-együttható változása az iskolai végzettség felvétele miatt jelzi, hogy a mediáló változó mennyiben magyarázza a BMI-re vonatkozó GRS és a függő változó kapcsolatát. A közvetítő hatás jelentőségét Karlson-Holm-Breen (KHB) módszerrel értékelték (15). Azon értékelés alapján, hogy „a súly és a jövedelem között erőteljes negatív összefüggés van a nők körében, a férfiaknál azonban nem; azaz a magasabb jövedelmű nőknél kevésbé valószínű, hogy [elhíznak] ”(1), a regressziókat a teljes mintában, valamint a nemenként rétegzett részmintákban hajtottuk végre.

A genotipizáló központ ajánlásait követve a mintát az európai származású egyénekre korlátozták (16). Annak biztosítása érdekében, hogy kizárólag a munkaerőpiacon aktív személyekre összpontosítsunk, kizártuk a 65 évnél idősebb személyeket és a nyugdíjasokat is. Az általánosíthatóság céljából az 50 év alatti személyeket (házastársakat) is kizárták. A végső elemzési mintába 5962 személy vett részt, amelyek 22 490 egyedi éves megfigyelést tartalmaznak, és teljes információt tartalmaznak a regressziókban szereplő összes változóról. Az 1. táblázat az elemzési minta leíró statisztikáját mutatja be. A megfelelési táblázatok az S2 ‐ S4 támogató táblázatokban találhatók.

Teljes minta, férfi, nő, Negyének = 5,962, Negyének = 2,790, Negyének = 3172, Negyéni hullám = 22,490 Negyéni hullám = 10 543 Negyéni hullám = 11,947 Átlagos SD Min Max Átlagos SD Min Max Átlagos SD Min Max

Az egyéni jövedelem logaritmusa	8.925	3.609	0,000	15.691	9.079	3.838	0,000	15.691	8.789	3.388	0,000	13.321
A háztartás vagyonának logaritmusa	12.106	1.535	0,000	18.322	12.212	1.461	0,000	17.507	12.013	1.591	0,000	18.322
Az oktatás évei	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 a BMI-hez	−0.013	0,995	−3.636	3.911	−0,019	0,989	−3.297	3.911	−0.008	1.000	−3.636	3.637
BMI	27.458	5.050	15.300	63.200	27.887	4.464	15.300	57.400	27.080	5.489	15.700	63.200
Kor	57.427	4.004	50.000	65.000	57.738	3.897	50.000	65.000	57.152	4,078	50.000	65.000
Nem (1 = férfi; 2 = nő)	1.531	0,499	1.000	2.000	1.000	0,000	1.000	1.000	2.000	0,000	2.000	2.000
Együttélés (1 = igen; 0 = nem)	0,822	0,383	0,000	1.000	0,894	0,308	0,000	1.000	0,757	0,429	0,000	1.000
Gyermekek száma	2.938	1.779	0,000	19.000	2.885	1.754	0,000	16.000	2.985	1.800	0,000	19.000
Ön által bejelentett egészségi állapot (1 = kiváló - 5 = gyenge)	2.243	0,940	1.000	5.000	2.262	0,946	1.000	5.000	2.225	0,935	1.000	5.000
A házastársi jövedelem logaritmusa	5.482	5.115	0,000	14.334	5.812	4.935	0,000	13.514	5.191	5.251	0,000	14.334
Ipar (első szektor)	0,080	0,271	0,000	1.000	0,139	0,346	0,000	1.000	0,028	0,165	0,000	1.000
Ipar (második szektor)	0,157	0,364	0,000	1.000	0,219	0,414	0,000	1.000	0,103	0,304	0,000	1.000
Ipar (harmadik szektor)	0.763	0,425	0,000	1.000	0.642	0,479	0,000	1.000	0,869	0,337	0,000	1.000
Munka típusa (fehér gallér)	0,385	0,487	0,000	1.000	0,175	0,380	0,000	1.000	0,359	0,480	0,000	1.000
Munka típusa (rózsaszín gallér)	0,298	0,457	0,000	1.000	0,054	0.226	0,000	1.000	0,406	0,491	0,000	1.000
Munka típusa (kék gallér: szolgáltatások)	0,104	0,306	0,000	1.000	0,356	0,479	0,000	1.000	0,149	0,356	0,000	1.000
Munka típusa (kék gallér: fizikai munka)	0,213	0,409	0,000	1.000	0,415	0,493	0,000	1.000	0,086	0,281	0,000	1.000

A hullámbábuk és a 10 fő komponens leíró statisztikáit itt nem közöljük, de a szerzők kérésére rendelkezésre állnak.
SD, szórás; Max, maximum; Min. Minimum.

Eredmények

A 2. táblázat bemutatja az egyéni jövedelem (A panel) és a háztartás vagyonának logaritmusát (B panel) megmagyarázó modellek főbb eredményeit. A teljes mintában szignifikánsan negatív összefüggést találtunk a BMS és a vagyon GRS között (1. oszlop). A BMI és a jövedelem közötti GRS közötti kapcsolat nem volt szignifikáns (P = 0,196). Az iskolai végzettség és a két eredmény közötti kapcsolat szignifikánsan pozitív volt (2. oszlop). Összességében azt figyeltük meg, hogy a BMI és az egyéni jövedelem, valamint a háztartások vagyona közötti GRS közvetett kapcsolata szignifikánsan negatív volt (3. oszlop). A mediáció százalékos aránya 13,67%, illetve 23,27% volt (4. oszlop).

(1) (2) (3) (4)

Minta	A BMI GRS és a függő változó közötti közvetlen kapcsolat (modell közvetítő változó nélkül)	Az iskolai végzettség és a függő változó kapcsolata (modell közvetítő változóval)	A BMI-re vonatkozó GRS és a függő változó közötti közvetett kapcsolat az iskolai végzettség révén	A közvetett összefüggés (3) a közvetlen kapcsolat százalékában (1)
A panel: Az egyéni jövedelem logaritmusa
Teljes minta	-0,054	0,089 * * P	-0,007 * * P	13,67%
(0,042)	(0,020)	(0,003)
Csak férfiak	-0,039	0,069 P	-0,004	11,29%
(0,064)	(0,026)	(0,004)
Csak nőstények	-0,074	0,122 * * P	-0,012 * * P	17,25%
(0,055)	(0,030)	(0,005)
B panel: A háztartások vagyonának logaritmusa
Teljes minta	-0,067 * * P	0,164 * * P	-0,013 * * P	23,27%
(0,019)	(0,009)	(0,005)
Csak férfiak	-0,084 * * P	0,151 * * P	-0,009	12,79%
(0,028)	(0,012)	(0,008)
Csak nőstények	-0,058 P	0.180 * * P	-0,018 P	37,09%
(0,025)	(0,014)	(0,007)

A szokásos hibák zárójelben vannak.
*** P ** P * P

Vita

Ebben a tanulmányban az elhízás genetikai alapjaira támaszkodva tanulmányozzuk a BMI jövedelemre és vagyonra gyakorolt hatását az iskolai végzettség révén. Vizsgálatunk a nők alacsonyabb iskolai végzettségén keresztül támogatja a GRS BMI-re gyakorolt negatív hatásait az egyéni jövedelemre és a háztartások vagyonára. A férfiak esetében a hatások becslések szerint kisebbek és jelentéktelenek. Ezek az eredmények összhangban vannak a korábbi tanulmányokkal, amelyek azt mutatják, hogy nincs negatív összefüggés a férfiak súlya és jövedelme között (1). Ezenkívül a nőkre gyakorolt nagyobb hatás a férfiakhoz képest a nők munkaerő-piaci ízlésen alapuló nagyobb megkülönböztetésének tudható be (17) .

Következtetéseink az USA-ban élő 50 és 65 év közötti egyének adatain alapulnak. Ezért megállapításaink általánosíthatósága a fejlődő országokra és a fiatalabb népességre korlátozott lehet. Mindazonáltal tanulmányunk egyértelműen további kutatásokat indokol arra vonatkozóan, hogy a magas genetikai hajlamra hajlamosak-e az elhízásra való egyének viszonylag alacsony iskolai végzettséget elérni, például annak megvizsgálásával, hogy vannak-e olyan jellemzők (például személyiségjegyek), amelyek genetikailag kapcsolódnak a BMI-hez, valamint az oktatási képességekhez elérése. Ezenkívül a jövőbeni tanulmányok feltárhatják a BMI-re vonatkozó GRS-k tesztelésének megvalósíthatóságát és kívánatosságát fiatal korban annak érdekében, hogy beavatkozásokat tervezzenek az iskolai végzettség, majd a későbbi életbeli jövedelem és vagyon javítására.

Kérjük, vegye figyelembe: A kiadó nem felelős a szerzők által szolgáltatott bármilyen kiegészítő információ tartalmáért vagy működéséért. Bármilyen kérdést (a hiányzó tartalom kivételével) a cikk megfelelő szerzőjéhez kell irányítani.