Depende. Una sociedad con poca diversidad genética resulta ser poco creativa, con poca capacidad de innovar y con poca división del trabajo. Por otro lado, demasiada diversidad genética hará que sea más probable que las gentes se peleen entre ellos. Así pues, existe un nivel óptimo de diversidad genética, al menos si queremos maximizar el crecimiento económico. Esta es la tesis de un atrevido y, por qué no decirlo, controvertido trabajo de los economistas Quamrul Ashraf y Oded Galor (ver el trabajo aquí y un excelente resumen (narrado por el mismísimo Morgan Freeman (!!) aquí).
El trabajo de Ashraf y Galor argumenta que existen factores antiquísimos (deep-rooted factors) que explican una gran parte de las diferencias de riqueza entre países hoy en día. El primer Homo sapiens vivió en el este de África y, poco a poco, fue emigrando a otras partes del planeta. Esto puede verse en el siguiente mapa del trabajo de Ramachandran et al. (2005) (ver aquí), de donde los autores obtienen parte de sus datos.
Este proceso llevó consigo un gran cambio en la diversidad genética de las distintas poblaciones. Los que se quedaron en el este de África mantuvieron una gran diversidad, sin embargo, los grupos que fueron emigrando eran mucho más homogéneos genéticamente puesto que pertenecían a grupos étnicos más parecidos entre ellos. El siguiente gráfico muestra que, efectivamente, hay una relación muy negativa entre la distancia al este de África (la cuna de la humanidad) y la diversidad genética hoy en día (la variable usada para medir la diversidad genética es la heterocigosidad esperada, es decir la probabilidad de que dos individuos seleccionados aleatoriamente difieran genéticamente en relación a un espectro de características).
Medir la diversidad genética de los países actuales presenta dos dificultades: en primer lugar, es necesario construir la diversidad genética de un país a partir de sus grupos étnicos, teniendo en cuenta la diversidad dentro de cada grupo y entre estos grupos. Segundo, hay que controlar por el hecho de que grupos de poblaciones no indígenas migraron a lo largo de la historia a su localización actual en busca de una mayor prosperidad. La colonización europea de América es un claro ejemplo de este fenómeno. Para atajar estos problemas, los autores en primer lugar restringen su muestra a la era pre-colonial, donde es razonable pensar que las poblaciones regionales eran indígenas a sus condiciones geográficas.
Si uno piensa en el modelo Maltusiano de la economía (ver aquí una entrada mía al respecto), antes de la Revolución Industrial los países que experimentaban mayores aumentos en su productividad no eran más ricos, sino que estaban más densamente poblados. Siguiendo esta lógica, el trabajo estima la relación entre la densidad de población de cada país en el año 1500AD y la su diversidad genética, controlando por muchísimas otras variables como cuantos años pasaron desde que el país tuvo su revolución Neolítica (muy relacionado con la hipótesis de Jared Diamond, ver aquí), la productividad de la tierra para la agricultura, y muchas otras características geográficas que pueden afectar la densidad de un país. Los resultados pueden verse claramente en el siguiente gráfico: tanto los países con poca diversidad genética en 1500 como aquellos con mucha diversidad genética en 1500 eran pobres. Aquellos con una diversidad genética intermedia eran claramente más ricos. Etiopia (muy cerca de la cuna de la humanidad) es un ejemplo de muchísima diversidad genética y Brasil muestra el nivel más bajo de diversidad. Japón o Francia parecen tener, en 1500, el nivel ‘óptimo’ de diversidad genética. En general, hay un claro patrón continental: África tiene mucha diversidad genética y América muy poca, mientras que Europa y Asia (Oceanía en cierta medida también) se encuentran en un punto medio.
Uno podría decir que el gráfico anterior no es muy representativo de lo que pasó en el mundo en este período debido al bajo número de observaciones (21 países). El siguiente paso del proyecto es usar una fuente de variación exógena para 1) Demostrar que la relación entre la densidad de la población y la diversidad genética es causal y 2) aumentar el número de observaciones usando la variación es esta variable exógena. La exogeneidad del estudio se mide con la distancia al Este de África, donde apareció el primer hombre. El argumento se basa en el serial effect: cuanto más lejos se encuentre una población del este de África, menor diversidad genética va a tener. Puesto que la distancia al este de África es un factor puramente geográfico, es, por definición exógeno a la densidad de población y, por tanto, esta estrategia permite estudiar si hay un efecto causal entre estas variables.
El siguiente gráfico muestra que la relación de U invertida es muy robusta: países con poca o mucha diversidad genética (estimada con el método que he comentado arriba) eran menos densos en el año 1500, mientras que países con niveles intermedios de diversidad eran mucho más densos (la misma relación se mantiene cuando consideran la densidad de población en el año 2000, como puede verse más abajo).
Ni que decir cabe que el trabajo de Ashraf y Galor desató airadas críticas desde que se hizo público. Un grupo de antropólogos (ver aquí) argumentó que el estudio presentaba serias deficiencias en términos de datos, metodología e interpretación de los resultados. Una segunda critica era que las implicaciones de este estudio eran peligrosísimas puesto que, por ejemplo, sugerían que era bueno para un país reducir la inmigración en busca de una mayor homogeneidad genética. Los autores respondieron en detalle a todas estas críticas (aquí). Como no tengo espacio para hablar de la defensa de los datos, metodología en interpretación, quiero resumir solamente su respuesta a las implicaciones políticas del estudio. Galor y Ashraf (junto a Mark Klemp) son muy claros al respecto: las políticas de educación son fundamentales para fomentar el pluralismo, especialmente en sociedades con mucha diversidad genética. Estas políticas van a permitir a los países diversos reducir los potenciales costes sociales asociado a la diversidad a la vez que beneficiarse de la creatividad que esta diversidad conlleva. Decir que la diversidad genética arraigada en un país es un factor clave para entender su éxito económico, no significa, de ningún modo, que su destino económico esté anclado en el pasado y sea inamovible. Es posible implementar policías que fomenten la convivencia entre diferentes poblaciones de forma que toda la sociedad se beneficie de ello. En términos del tercer gráfico, es posible – y deseable- que la parte de la derecha de la curva se mueva hacia arriba de forma que la relación entre diversidad genética (en gran parte determinada históricamente) y riqueza sea siempre positiva. Políticas en esta dirección incluyen potenciar la confianza entre la gente, mediar en conflictos sociales, estimular la participación cívica, mejorar la calidad de las instituciones, y reducir las ineficiencias y distorsiones existentes en la provisión de bienes públicos. Por otro lado, sociedades “demasiado” homogéneas genéticamente deberían llevar a cabo políticas que favorezcan la inmigración y la tolerancia hacia los inmigrantes que traigan consigo una población más diversa.
Hay 6 comentarios
No entiendo bien el último gráfico. ¿Los países con mayor renta per cápita en el año 2000 son Gabón y Trinidad y Tobago?
Alfonso, el eje vertical en los últimos dos gráficos de la entrada no es el PIB per cápita del año 1500 o 2000 sino el PIB per cápita del año 2000 residual, o sea, neto del efecto que en él tienen las siguientes variables: el tiempo que ha transcurrido desde la Revolución Neolítica, la productividad de la tierra, variables institucionales, culturales y geográficas y efectos fijos por continente. Más concretamente, el eje vertical representa el PIB per cápita en el año 2000 predicho por la diversidad genética y su cuadrado más los residuos de la regresión del PIB per cápita en el año 2000 en todas las variables que he mencionado.
David, muy interesante pero ¿no hay una contradicción entre las siguientes dos frases?
-“ Este proceso llevó consigo un gran cambio en la diversidad genética de las distintas poblaciones. Los que se quedaron en el este de África mantuvieron una gran diversidad, sin embargo, los grupos que fueron emigrando eran mucho más homogéneos genéticamente puesto que pertenecían a grupos étnicos más parecidos entre ellos. ”
-“ El argumento se basa en el serial effect: cuanto más lejos se encuentre una población del este de África, mayor diversidad genética va a tener“
Según la primera hay más diversidad genética en AFRICA que en el resto. En la segunda afirma lo contrario.
Por otra parte la exogeneidad de la distancia al este de a AFRICA y la densidad de población es cuestionable. La densidad poblacional en 1500 está geográficamente condicionada por la latitud -mas capacidad de producir alimentos en áreas templadas - luego puede estar capturando lo que ya explicaron Sachs y compañía sobre latitud y subdesarrollo
Mar,
¡Tienes razón, hay un typo obvio! Debería ser: “El argumento se basa en el serial effect: cuanto más lejos se encuentre una población del este de África, MENOR diversidad genética va a tener“. Lo he corregido, gracias!
Respecto al segundo comentario, los autores controlan por un montón de variables (incluyendo la latitud) cuando instrumentan diversidad genética con distancia de África (mira su Table 2).
Mágnífico trabajo. Muchas gracias por el post. Indicas que los autores circunscriben el análisis al periodo precolonial por las dificultades para media para épocas más recientes la variable explicativa diversidad genética. Me parece muy acertado. No estoy tan seguro, sin embargo, de que las conclusiones obtenidas puedan extrapolarse directamente al mundo actual. Del trabajo se desprende que la variabilidad genética induce efectos sobre la productividad, tanto positivos como negativos. Como no explicita los efectos de las interacciones de la variabilidad genética con otros factores de crecimiento económico como la educación, las aglomeraciones urbanas o la difusión de la tecnología, por decir solo algunos, podría ocurrir que para distintos países, regiones de un estado o barrios de una misma ciudad se necesitara simultáneamente más y menos diversidad genética. Utilizar estos resultados para defender la entrada o no de más emigración no parece razonable.
Fede, gracias por tu comentario (y perdón por el retraso en contestar… Thanksgiving en USA!). Me parece muy razonable lo que dices. De hecho, hablaba de esto con un colega el otro día: ¿por qué usar el país como unidad y no las regiones o incluso aglomeraciones urbanas sin más? Imagino que- con mucho trabajo- uno podría medir la diversidad genética en estas diferentes unidades geográficas. Medir el PIB per cápita es más fácil- por ejemplo, se pueden usar datos de luces (night lights). Por otro lado, usar interacciones en el modelo parece interesante, pero siempre me han parecido complicadas las regresiones con interacciones: vas a interaccionar diversidad genética con todas las X? esto resultaría en un modelo muy difícil de interpretar y, en mi experiencia, los coeficientes empiezan a perder significatividad rápidamente…Creo que, en todo caso, habría que ver si la teoría te sugiere una interacción clave. Saludos.
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