智商也要交遗产税:为什么聪明人的孩子大多没那么聪明?
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本文看点:我们该如何看待孩子的成长与父母资质之间关系?通过今天的文章,我们将透过“概率”来探讨这一问题,读过文章,或许我们会放下焦虑,更加顺应孩子的自然天性。
本文作者:赵昱鲲 (公号ID: Zhao-yukun)
周四
思维 📖
全文共5546字,阅读时间11分钟
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我是荷兰队球迷,但只是大赛型观众(所以近几年来节省了不少时间),因此当我在1996年英国欧洲杯上第一次看见约尔迪·克鲁伊夫上场时,顿时激动起来:“这是约翰·克鲁伊夫的儿子啊!一定又是一个天才!哪怕只有他爸一半的基因,也能拯救荷兰队了!”
▲ 貌似谦逊的球衣显示着他的特殊出身:只有名字,而没有他爸爸那个显赫的姓氏
但几场比赛踢下来,我很快就对他失望了。他的资质平平,在队中作用一般,荷兰队状态也不佳,先是闷平苏格兰,然后他和Bergkamp各进一球,2:0胜了瑞士,但随后1:4大败于东道主英格兰,侥幸小组出线后就点球输给法国而卷铺盖回家了。2年后的1998法国世界杯上,他连国家队都没进。
▲对,抱紧这个叫Bergkamp的10号,他才是荷兰队的大腿
当然,我也不会太怪约尔迪。毕竟,其他球王级人物的子女在球场上的表现更差劲:
贝利的儿子Edinho是一个守门员,职业最高成就是随桑托斯队获得1995年巴西联赛亚军。
马拉多纳的儿子Sinagra只踢到意大利丁级联赛,后来改踢沙滩足球了。
贝肯鲍尔的儿子Stephan只打过几场德国甲级联赛,绝大部分职业生涯都在低级别联赛里度过。
▲左起:小贝利,小马拉多纳,小贝肯鲍尔
所以,相比起来,小克鲁伊夫已经算很成功了,入选过国家队,踢过大赛,大部分职业生涯都在顶级联赛,还效力的是巴塞罗那、曼联这种强队。毕竟,像罗纳尔多、小罗、C·罗纳尔多的那样连续三代世界足球先生级别家族,是可遇而不可求的。
这其实就是我在“孩子比你成绩差,才说明你这几十年没有白奋斗啊”里讲的均值回归。首先,这些球王的孩子的足球天赋远高于常人,要知道,哪怕是踢丁级联赛,也是千挑万选出来的。但其次,他们的成就远低于他们的父亲。
踢球如此,读书也如此。从智商到身体素质、运动能力、考试能力、领导力等等,父辈的成就越高,他们孩子的成就也会比常人更高,但离他们父辈的成就也更远。
▲ 弗朗西斯·高尔顿,均值回归的发现者和牺牲品
达尔文的表弟高尔顿是第一个研究这个现象的科学家[1]。他测量了205对夫妻和他们的928个成年子女的身高,发现它们的分布如下图所示,其中横坐标是父母二人的身高的平均值,纵坐标是每一个子女的身高(为了方便比较,所有女性的身高都乘以了1.08),颜色深的点表示这里的数据点更多:
▲ 图像来源:[1]
从这张图可以看出:
第一,所有子女的平均身高和所有父母的平均身高差不多,大概是68英寸左右,即1.72米。
第二,平均来说,高个子父母的孩子也更高,矮个子父母的孩子也更矮。红线是采用两种不同计算方法的拟合结果,是持续正增长的。
第三,假如子女的高矮程度和父母一致的话,那应该拟合出来的是图中的黑线,即斜率等于1,父母有多高,子女平均也有多高,父母有多矮,子女平均也有多矮。但真实情况拟合出来的红线的斜率小于1,也就是说,子女的高或矮程度比父母的高或矮程度要更低。
高尔顿甚至计算出了这个系数(是的,他老人家就是线性回归方法的鼻祖),为2/3[2]。比如说,中国男性的平均身高是1.70米,女性是1.58米[3],比值正好是1.08,那如果你们夫妻俩比较高,身高分别是1.86和1.70,则按照高尔顿的算法,你们的平均身高是(1.86+1.70*1.08)= 1.85,高出平均值1.70有0.15米之多。但是,你们的孩子不会也高这么多,他们只会高出0.15* 2/3=0.10,也就是儿子的期望身高为1.80,女儿的期望身高为1.80/1.08=1.67.
当然,这是假设两代人的身高不变的情况下,而且这个公式只是高尔顿从他的身高测量中总结出来的,未必在其他人群中适用,更不见得适用于其他性状,尤其他用线性关系来拟合也太简单化了。但是,他观察到的这个现象是准确的。人类乃至整个生物界都存在着这种均值回归现象。为什么呢?
因为第一,身高这些连续分布的性状,都是很多基因控制的。人类当然也有一些性状是少数几个基因控制的,比如雀斑,主要受MC1R基因影响,还有眼睛颜色,主要受OCA2和HERC2基因影响。这些性状的遗传性都很高,父母如果有雀斑,孩子一定也有,父母都是黑眼珠(严格地说是深棕色),孩子一定也是黑眼珠。
但这些性状都不是连续的,你要么有雀斑,要么没有,而眼睛的颜色一共也就是那么多种,并不真的像彩虹一样从红色渐变到紫色,因为少数几个基因的组合总是有限的。
当一个表现出连续分布的性状,总是受多个基因影响的。那么,从概率上讲,大部分组合都会导致一个中等的结果,只有少数罕见的组合才能出现极端的结果,并且大多涉及隐性基因。父母分别都是一种罕见结果,他们的基因重新组合后,还如此罕见的概率就没有那么大了。
举个简单粗暴的例子,假设有8个基因控制身高,用Aa, Bb, Cc, Dd, Ee, Ff, Gg, Hh来表示,其中大写字母表示显性等位基因,小写字母表示隐性等位基因,隐性组合越多,个子越高。平均人群的隐性组合为4对。
假如父亲的基因是AABbccddeeffgghh,母亲的基因是aabbccddeeffGgHH,两个人都有6个基因为隐性,因此个子都比较高,但是他们的孩子的基因经过重新组合后,只有1/4的可能仍然有6对隐性对为基因(AabbccddeeffggHh),有1/2的可能有5对(AaBbccddeeffggHh或AabbccddeeffGgHh),有1/4的可能有4对(AaBbccddeeffGgHh),因此平均身高会低于父母。
第二,对于智力这种东西,它都不能被称为性状,这不仅仅是因为它受后天的影响很大(我们在这里就暂时只讨论它的先天成分),而且因为智力的表现有很多种。最著名的比如加德纳的多元智能理论,认为人有语文、数理逻辑、空间、肢体动觉、音乐、人际、内省、自然等八大智能,因此我们说一对夫妻智力高的时候,他们很可能强的不是同一种智力,因此也不一定就能生出智力也高的孩子来。
所以,假如你是一个文科学霸,老公是一个理科学霸,那很可能导致你们成为学霸的天赋因素是不同的,比如说,也许你擅长写作但不那么擅长推理,他擅长推理但不那么擅长写作。你们两个的基因重新组合以后,很可能你们的孩子在写作、推理两方面都只比常人高一点,因此成绩也就并不突出了。
甚至同一项能力,比如考试,我和我太太都比较强,但我们俩考得好的方法不一样。我擅长抽象化,只要理解了背后的原理,就下笔如有神,但遇到无法理解的东西,比如语文中的阅读理解或者作文主题,往往能离题万里。我太太则喜欢具体化,就算是不理解的题目,她也能做出正确的答案。
这两种策略各有优劣,她能一直很稳定地考高分,而我的分数经常在极高和中等之间震荡。但最终,我们俩都在应试教育中取得了不错的成绩,因为我们都有自己擅长的技能。可我们的孩子就惨了,很可能抽象化和具体化这两项技能都无法get到,最终成绩只能平平。
▲这个微博上的段子的意思也差不多
第三,就算你们夫妻俩是一模一样的学霸,有一模一样的考试技能,而且基因重新组合之后,孩子还同样地复制了你们的学霸基因,也不能保证他的成绩跟你们当年一样好,因为你们生长的环境不同了。
基因的表达受环境影响,你孩子在一个更富足、电子刺激更多、人际刺激更少的环境下长大,考试能力的发展很可能不一样。汉高祖和吕后都是中国历史上一等一的狠人,刚毅果决、心狠手辣,但生出来的惠帝,却宅心仁厚、优柔寡断。这里固然有基因重新组合的问题,但惠帝五岁就被立为太子,长于深宫之中、妇人之手,与高祖、吕后那种“混社会”的生活经历相比,就算本来是猛虎,也被养成小猫了。
说到底,本来就没有一个绝对的标准来衡量谁的基因更好,唯一能衡量的是你的基因和环境的契合程度。几十年前让你成功的基因,不见得在当下的环境里,对你孩子成功的促进作用还有那么大。因此,哪怕是你本人复生,再重新生长一遍,也不见得能取得当年的好成绩。
理解这一切的关键就在于概率。对于一对普通夫妻,他们的基因重新组合之后,在不同的环境之下,孩子聪明的概率还是一个以平均值为中间值的正态分布。
可是,对于一对聪明夫妻,他们的基因重新组合之后,孩子能仍然得到“聪明组合”的概率会降低,两人的智力技能很可能会分散削弱,而且跟环境的契合度也会变小,导致了孩子虽然比其他孩子更聪明,但是比父母要笨一点——或者说,更正常一点。
而对于非常聪明的夫妇,你们俩越聪明,就说明你们的情况越罕见:你们各自都有一套很罕见的基因组合,发展出一套很罕见的智力技能,而且很幸运地和当时的环境相契合,得到了最佳的表现。因此,当你们倆的基因重新组合之后,这样的“聪明组合”就越难复制,你们的智力技能就越难重合,而且与环境契合的概率就越低。因此,你们的孩子比一般聪明的夫妻的孩子更聪明,但是跟你们的差距也比一般聪明的家庭里孩子跟父母的差距要更大。
就好象遗产税。假如用高尔顿的公式,这个税率就是1/3。假如你们俩的智商都是130,那么你们跟100的平均值相比,有30的盈余。对不起,你孩子没法完全继承这30的盈余,他们得交1/3的遗产税,最终可期望达到的智商只有120。
你的智商比普通人高得越多,交的遗产税就越多。当然,哪怕交了遗产税,你孩子的智商仍然高于常人。所以,你也不用太悲观。假如你有10亿遗产留给子女,虽然子女要交3.3亿的遗产税,吃的“亏”比只继承1亿遗产的要大,但继承的绝对数字仍然是远远大于只给他1亿遗产的。
这个遗产税交到哪里去了呢?给“笨”人了啊!假如一对夫妻的智商都是70,他们的孩子也不会只有70,而有80的平均值。
或者换用人口分布就看得更加清楚了。用2016年的数据来估计[4],全国考生940万人,985高校共招18万7346人,你如果是985毕业,考试能力就是考生中的前2%。那一年清华北大共招7300人,所以如果你是清北毕业的,那就是考生中的前0.08%。再加上一本录取率大概是略高于10%,就差不多正好构成了正态分布的三个标准偏差的分界线:
▲ 当然下图的总曲线其实会往左稍微偏移一点
如果我们假设考试能力也是同样的正态分布,那么,如果你们俩都是清北毕业的,那么你们比平均值高出三个标准差,可你们的孩子平均来说,只会高出两个标准差,所以,平均来说,清北毕业的夫妻的孩子是上985(当然985也包括清北)。
如果你们俩都是985,那么你们比平均值高出两个标准差,可你们的孩子平均来说,只会高出1.3个标准差,所以,平均来说,985毕业的夫妻的孩子会上比较好的一本,大概是211(当然211也包括985)。
如果你们俩都是一本,那么你们比平均值高出一个标准差,可你们的孩子平均来说,只会高出0.67个标准差,所以,平均来说,一本毕业的夫妻的孩子会上比较好的二本和稍微差一些的一本。
而且,如果考虑到很多同龄人根本没有参加高考,那么上面推算的实际的均值回归幅度还要更大一些。
那清北、985、211空出来的那么多位置给谁?
——给普通人的子女啊。他们的基数比211大得多,占到总人数的90%,虽然孩子能上好学校的概率远低于清北的子女、较低于985的子女、稍低于211的子女,但在庞大的基数之下,仍然能够在211中占绝对多数,在985中占相对多数,在清北里占到一定比例。
类似的,更多的985子女会补充到清北里去,更多的211子女会补充到985里去。
所以均值回归和进化并不矛盾。假如一个考试能力真的是强烈影响到生存和繁衍的话(我当然知道现实情况比这么一句话复杂得多),那么考得差的人留下的孩子更少,因此下一代的考试能力的平均值会变得更强,因此会有更多的人考得更好。虽然极少数清北、985、211的人的孩子考得更差了,但是从整体来看,下一代的考试能力变得更强了。
当然,其实智力和遗传之间肯定不会是如此简单的线性关系,因此在这里用高尔顿的公式只是为了方便说明问题,但实际情况可能和这个差别很大。不过均值回归的这个基本趋势是不变的。哪怕由于大学扩招、出国留学的普及,下一代上好大学的几率已经远远大于上一代,但聪明人的孩子平均来说没有自己聪明这个规律,仍然成立。
这就是大自然的神奇之处。这个遗产税不像人世间的财产遗产税,富人们可以通过各种法律漏洞来逃避,在人类基因编辑技术真正可用之前,还没有任何人可以逃脱。但这个遗产税也比人世间的财产遗产税灵活,它并不是一个死板的税率————而是基于概率之上。
因此,均值回归只是说,如果你们俩都很聪明,那么你们的孩子的平均智力期望值在你们之下,普通人之上。但是,他当然也有可能会与你们持平,甚至高过你们。就像居里夫人和先生,都是伟大的科学家,他们的女儿Irène后来也得了诺贝尔化学奖(但他们的另一个女儿Ève就压根没有从事科学)。又如杨武之先生是中国一流的数学家,但他的儿子杨振宁先生是世界一流的物理学家。
▲ 居里夫人和她的两个女儿:Eve(左)、Irene(右)。如果你为Eve感到悲哀,那善良就限制了你的想象力:她的丈夫Labouisse获得了1965年诺贝尔和平奖
现在,如果你真的接受了均值回归的道理的话,那我猜要么你的数学和逻辑思维能力很强,要么你不止一个孩子。因为两个孩子之间,正如父母和子女之间一样,也是共享50%的基因,所以,均值回归在兄弟姐妹之间也存在:假如有一个孩子在某一方面很强,那另一个孩子在这个方面也会比较强,但没有那个孩子强。
比如,Irene得了诺贝尔化学奖,但Eve在科学上就毫无建树。甚至在表兄弟之间,比如达尔文是超一流的科学家,高尔顿也是杰出的科学家,但成就就逊色一筹了。再如迈克尔·杰克逊,家里的兄弟姐妹都是一流的歌手,但离他这个“流行之王”还差一个档次。
▲ 迈克尔·杰克逊是以“杰克逊五兄弟”出道的,但他的才华很快就盖过了他的哥哥们
所以,我常说,生老二是化解育儿焦虑的最佳方法。人类最常犯的错误之一,就是强行归因,也就是把本来偶然性的事件,一定要找一个因果解释。所以,地震是因为天神发怒,输球是因为裁判偏心,而各种政治经济现象都可以用一个阴谋论来解释。
本来你当年学习好,是一系列基因、环境的组合,你却一定要找出一个原因来,比如勤奋、抢跑,然后顺着这个归因,如果孩子成绩不好,那么要么是他不够勤奋,一面是自己的补课计划不够抢跑,于是逼着孩子整天上各种培训班。但其实,就是你孩子的运气没有你好(大部分人的运气都没有你好)而已。
但如果你有两个孩子,比如我家老二出生后,我惊讶地发现她与老大的差异竟然如此之大,两人擅长的领域几乎完全相反,这才真正地心悦诚服于基因和环境的偶然组合的概率论威力,彻底放弃了“孩子的能力应该等于父母的平均值”这么幼稚的想法,然后就再不焦虑,更能顺着孩子的自然天性来养育他们了。
[1]. Francis Galton and regression to themean. Stephen Senn. http://www.dcscience.net/Senn-2011-Francis-Galton-and-Regression-to-the-Mean.pdf
[2]. Regression toward the mean. Wikipedia.https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_toward_the_mean
[3]. 国民体质监测公报。http://www.gov.cn/guoqing/2016-05/13/content_5073091.htm
[4]. https://m.sohu.com/n/493637942/
[5]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/35048957
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