14 septembre 2006

Livre : The bell curve (1/3)

Livre : The bell curve (2/3)
Livre : The bell curve (3/3)



The bell curve – Intelligence and class structure in american life

Richard Herrnstein & Charles Murray

Ce livre publié en 1994 parle de la place de l’intelligence dans la société américaine. Le titre provient du nom de la courbe en cloche qui décrit la répartition de la population selon le quotient intellectuel (ci-dessous « QI »). La thèse des auteurs est que l’intelligence joue un rôle important dans l’éducation, le travail, la délinquance, et la vie sociale et économique en général. Ce rôle est rarement pris en compte par les études similaires, qui concentrent leurs efforts sur les facteurs tels que le milieu socioéconomique ou l’origine ethnique. Le cœur du livre est basé sur l’analyse d’une longue série de données statistiques appelée la NLSY (National Longitudinal Survey of Youth), qui donne pour la première fois une source exhaustive sur l’ensemble de ces thèmes. A cela vient s’ajouter un état des lieux d’un grand nombre d’autres études.

Les thèmes abordés par Murray et Herrnstein sont nombreux, certains sont très sensibles, ce qui exige de leur part – et de celle du lecteur – une grande rigueur d’analyse. Ils parlent ainsi de ce qu’ils baptisent l’élite cognitive, de pauvreté et de justice sociale, de différences raciales, de l’héritabilité de l’intelligence et de ses conséquences démographiques, d’eugénisme et de dysgénie, de l’efficacité des moyens visant à développer l’intelligence en particulier chez les enfants. Est-ce pour cela que le livre n’a jamais été traduit en français ? Ce n’est sans doute pas la principale, puisque pratiquement aucune des études citées n’a été faite en France. Quoi qu’il en soit, en voici une synthèse, que j’espère simplement fidèle à l’original.

En ce qui concerne les politiques publiques, en revanche, elles sont affaire de choix. Les auteurs prennent donc souvent position en faisant des préconisations ou en critiquant certaines politiques existantes. Mais pour ce qui est de l’analyse des statistiques, les auteurs cherchent à décrire non pas ce qui devrait être, ni ce qui pourrait être, mais ce qui est. Richard Herrnstein est décédé peu après la publication, et voici quelques phrase extraites de la nécrologie rédigée par Charles Murray :

About four years ago, shortly after Dick and I had begun to collaborate on a new book about intelligence and social policy, we were talking over a late-evening Scotch at his home in Belmont, Mass. We had been musing about the warning shots the prospective book had already drawn and the heavy fire that was sure to come. The conversation began to depress me, and I said, "Why the hell are we doing this, anyway?"

Dick recalled the day when, as a young man, he had been awarded tenure. It was his dream fulfilled -- a place in the university he so loved, the chance to follow his research wherever it took him, economic security. For Dick, being a tenured professor at Harvard was not just the perfect job, but the perfect way to live his life. It was too good to be true; there had to be a catch. What's my part of the bargain? he had asked himself. "And I figured it out," he said, looking at me with that benign, gentle half-smile of his. "You have to tell the truth." There was no self-congratulation in his voice, just an answer to my question.

Introduction

Comme de nombreux autres domaines, la recherche sur l’intelligence a démarré à partir de la deuxième moitié du 19ème siècle, stimulée par les travaux de Darwin. Ce dernier avait proposé que l’intelligence était une étape cruciale de l’évolution de l’espèce humaine, et qu’elle se transmettait héréditairement. Son jeune cousin Francis Galton, scientifique très polyvalent – géographe, psychologue, météorologue, il fut entre autres l’inventeur de la régression et de la corrélation en statistique – entreprit d’étudier les familles aristocratiques anglaises pour mesurer leur « intelligence » en termes d’acuité visuelle, auditive, sensibilité du toucher, etc. Le psychologue français Alfred Binet fut le premier à développer des tests visant à mesurer l’intelligence en termes plus élaborés, notamment la capacité à raisonner. Au début du 20ème siècle, un officier de l’armée britannique nommé Charles Spearman tenta de mesurer l’aptitude des individus dans plusieurs domaines, mais il constata que, quels que soient les tests passés, leurs résultats étaient fortement liés. Il expliqua ce phénomène en suggérant que tous les tests faisaient appel à un facteur explicatif commun qu’il baptisa l’intelligence générale, ou g. Commença alors un long débat qui ne s’est jamais apaisé jusqu’à aujourd’hui sur l’intelligence et l’hérédité. Les années qui suivirent furent les années noires de l’eugénisme, lorsque des fanatiques proposèrent d’utiliser les résultats des tests d’intelligence pour justifier des politiques raciales, de stérilisation, de contrôle de l’immigration ou de réduction des retards mentaux. Les disputes continuèrent au cours des années 1930 sur la part respective de l’inné et de l’acquis dans l’intelligence. Mais le débat public changea radicalement après la deuxième guerre mondiale. Dans les années 1960 et 1970, il était devenu presque impensable d’affirmer en public que les gènes pouvaient avoir un rôle dans le développement de l’intelligence. Que ce soient les psychanalystes ou les comportementalistes, la plupart des psychologues adhéraient à ce point de vue. A contre courant, un psychologue et expert des tests (psychométricien) nommé Arthur Jensen publia en 1969 un article dans lequel il se demandait comment les programmes d’aide aux enfants défavorisés pourraient stimuler leur développement intellectuel. Ses conclusions étaient que ces programmes étaient d’une efficacité limitée car beaucoup de ces enfants avaient un faible QI au départ. Il notait que la plupart étaient noirs, et que historiquement la population noire américaine avait eu un QI notablement inférieur à celui de la population blanche américaine [NDR : sauf précision contraire on écrira ci-dessous les noirs et les blancs en référence à la population américaine]. La réaction ne se fit pas attendre, elle fut violente et Jensen fut quasiment mis au banc de la société [NDR : cependant il est resté très actif, et a publié en 1998 un livre de référence intitulé The g factor]. En 1971, afin de ne pas défavoriser les minorités ethniques, la Cour Suprême interdit l’usage des tests de QI lors des entretiens d’embauche, sauf dans le cas où l’employeur peut justifier que cette compétence est indispensable pour le poste. Dans les années 1970, des travaux de recherche furent menés pour déterminer si le QI était ou non héritable, en utilisant une méthode consistant à étudier la corrélation du QI au sein d’une fratrie selon la proportion de gènes communs (vrais jumeaux, frères, demi-frères).

A ce jour, le débat continue sur la question de savoir ce que l’intelligence recouvre, si il existe plusieurs formes d’intelligence (spatiale, logique, verbale, émotionnelle) ou bien une intelligence générale, ainsi que sur la question de son héritabilité. Afin de rendre la lecture du livre possible, les auteurs précisent qu’ils ont adopté le point de vue classique, celui de l’intelligence générale, sur lequel ils fondent leur analyse. Ils font leurs les six affirmations suivantes :

- les êtres humains diffèrent dans leurs capacités cognitives ;

- tous les tests académiques mesurent plus ou moins cette aptitude (on dit qu’ils sont plus ou moins « chargés en g »), mais les tests de QI conçus spécialement pour la mesurent le plus précisément ;

- les tests de QI reflètent, en première approximation, ce que les gens entendent généralement lorsqu’il disent de quelqu’un qu’il est intelligent ou malin ;

- les mesures de QI varient peu au cours de la vie d’une personne ;

- les tests de QI bien conçus et passés dans des conditions rigoureuses ne sont pas biaisés d’un point de vue social, économique, ethnique ou racial ;

- la capacité cognitive est significativement héritable [NDR : au sens statistique], apparemment pas moins que 40% et pas plus que 80%.

Cela ne signifie pas que le débat est clos sur ces six affirmations, mais il s’agit essentiellement de débats techniques qui ne remettent pas en question l’ensemble. Pourtant, d’après ce qu’on peut lire dans les médias généralistes, il semble que l’opinion générale est presque exactement l’inverse de ce qui figure ci-dessus.

Première Partie – L’émergence d’une élite cognitive

Les classes cognitives dans l’éducation

Au cours du 20ème siècle, les Etats-Unis ont ouvert les portes de l’éducation supérieure comme jamais auparavant. Entre 1920 et 1990, la part des Américains obtenant un college degree est passée de 2% à un tiers de la population. Mais une autre histoire se déroulait en parallèle. Il était une fois un pays où le college degree était réservé à une petite minorité d’enfants nés dans une famille aisée… mais ce pays décida plutôt de réserver l’éducation supérieure aux enfants les plus méritants.

Si l’on examine les high school graduates dont le QI se situe dans le dernier quartile [NDR : les 25% des high school graduates les plus hauts par ordre de QI croissant], un peu plus de 50% d’entre eux accédaient au college pendant la première moitié du siècle. Aujourd’hui, la proportion est passée à 80%. Ce changement s’est concentré sur la période 1950-1960. Mais si l’on examine à l’autre extrémité les étudiants peu brillants dont le QI est dans le premier quartile, leurs chances d’accéder au college ont légèrement diminué sur la même période. Le changement intervenu est massif : en l’espace d’une décennie, l’entrée au college est devenue très liée à l’intelligence, et ce mode de sélection s’est maintenu depuis.

[NDR : Notons que l’intelligence n’est pas le seul critère d’entrée, sinon on observerait sur le graphique une marche d’escalier correspondant au QI minimum nécessaire pour l’entrée au college. La pente de la courbe est plus raide aujourd’hui que dans les années 1920, mais pas à ce point !]

A cette stratification des étudiants selon le QI s’est ajoutée une stratification des college entre eux. Les écoles de l’Ivy League et les Seven Sisters – les plus prestigieuses des Etats-Unis – étaient déjà considérées comme élitistes bien avant la deuxième guerre mondiale. A en juger par les résultats d’examens de leurs élèves, en 1926 ces derniers avaient pourtant un QI moyen de 117. Ceci situait l’élève moyen de ces établissements d’élite à peine au-dessus du QI de 115 constituant le niveau moyen pour l’entrée au college. Mais à l’issue de la période de transition des années 1950, on observe que les élèves des college d’élite sont sélectionnés parmi les individus les plus intelligents, loin dans dernières fractions de la distribution. En termes statistiques plus précis :

- vers 1930, les graduates des meilleurs college étaient proches des college graduates moyens, à environ un écart-type au-dessus de l’ensemble de la population ;

- en 1990, les étudiants de l’élite sont presque trois écart-types au-dessus de la moyenne, tandis que l’étudiant moyen a peu progressé.

[NDR : La population d’étudiants ayant obtenu un diplôme du college est représentée par la courbe gris foncé, qui grossit et se décale peu vers la droite, tandis que le point invisible qui représente les college d’élite se décale beaucoup à droite.]

Il est à noter que pendant les années 1950, les voyages longs devinrent plus courants et les élèves les plus brillants des Etats-Unis purent traverser le pays pour rentrer à Harvard. A cette époque, on peut dire qu’envoyer ses enfants à Harvard était bon marché si on compare au coût actuel. En 1952 l’école comptait donc encore une proportion significative d’enfant issus de familles à faible revenu. Au même moment, non seulement le nombre de candidats continuait d’augmenter du fait de la massification de l’éducation, mais de plus les critères de sélection devenaient de plus en plus liés à l’intelligence. En 1960, sous l’effet de cette compétition accrue, la proportion d’étudiants issus de milieux populaires à Harvard avait baissé par rapport à 1952.

En résumé :

- au cours des années 1950 l’intelligence a pris un rôle plus important dans la sélection des élèves à l’entrée du college ;

- fait nouveau, les college se sont hiérarchisés entre eux par niveaux d’intelligence.

Une des conséquences de cette évolution est qu’elle a segmenté la société plus nettement qu’avant par classes cognitives, et conduit à l’apparition de cette élite cognitive. Pourquoi s’intéresser à l’élite cognitive ? Car, bien que très peu nombreuse, elle est amenée à occuper des postes qui comptent dans la vie économique et politique de la nation. Autrefois, on pouvait reconnaître les membres de cette élite principalement à leur origine sociale. Aujourd’hui, ils se distinguent de plus en plus par leur QI.

Les classes cognitives dans la vie professionnelle

Les individus diffèrent en intelligence selon leur occupation professionnelle, du charpentier au dentiste et à l’avocat d’affaires. Il existe donc une corrélation entre le QI et l’occupation professionnelle. Dans une étude sur longue période, des enfants ont passé un test de QI à l’âge de 7-8 ans, puis on a attendu qu’ils aient 26 ans pour observer vers quelle profession ils s’étaient orientés après leurs études. La corrélation entre ces deux données était forte – entre 0,5 et 0,6 – aussi forte que la corrélation du QI adulte avec la profession [NDR : Il s’agit d’une très forte corrélation, et on n’obtient pas souvent des valeurs si élevées en sciences sociales]. Leur QI d’enfant était un indicateur de leur future profession au moins aussi valable que leur QI d’adulte ou le niveau d’études atteint. Pour étudier ce sujet, une autre méthodologie consiste à établir une liste de professions intellectuelles, par exemple : comptables, ingénieurs, dentistes, avocats, enseignant du supérieur, chercheur, etc. Ces professions, qui représentaient environ 2% des emplois en 1900, sont montées à 7% en 1990. Sans suprise, elles draînent donc proportionnellement une part plus grande des actifs situés dans le dernier décile en termes d’intelligence. Il n’y a rien là de très étonnant [NDR : le lien entre intelligence et profession est clairement établi, mais celui entre intelligence et revenu est un peu moins net]. Enfin, la profession de chef d’entreprise a évolué de façon notable sur l’échelle de l’intelligence. En 1900, le président d’une grande entreprise était généralement l’archétype du capitaliste privilégié : WASP épiscopalien, né dans une famille riche, et fils d’un chef d’entreprise. En 1950, la proportion de chefs d’entreprise issus de familles riches et épiscopaliennes avait commencé à baisser. Mais la vraie transition s’opéra durant les 25 années suivantes, donnant plus d’importance à l’intelligence et moins à l’origine sociale et culturelle. En 1976, une éducation supérieure était devenue un bagage indispensable dans la population des chefs d’entreprise, et les juifs y étaient largement représentés – un phénomène inconnu dans les années 1920.

La pression économique vers la partition

Le lien entre intelligence et occupation professionnelle peut s’expliquer par l’éducation : il faut être intelligent pour suivre des études d’avocat. Mais le phénomène est plus profond. Il apparaît que la performance d’un salarié dépend de son intelligence, et ce pour de nombreuses professions, même les moins intellectuelles. Sur ce point on croit parfois à tort que la relation entre intelligence et performance professionnelle est modeste. Lorsqu’elle existe, elle s’expliquerait parce que des aptitudes spécifiques sont requises pour un travail particulier, ce qui n’a rien à voir avec l’intelligence générale. Pourtant, de nombreuses études ont été menées sur l’usage des tests d’embauche pour les emplois civils comme militaires, privés comme publics, et elles convergent sur les points suivants :

- les tests d’aptitudes spécifiques ne prédisent pas mieux la performance professionnelle que les tests d’intelligence les plus généraux ;

- la corrélation entre l’intelligence générale et la performance au travail ou en formation professionnelle est plus importante que ce que l’on pensait, suffisamment pour que cela ait des répercussions économiques.

Comment mesurer la performance professionnelle objectivement ? Faut-il prendre en compte les appréciations du supérieur hiérarchique, des collègues, tester des connaissances pratiques, tester la connaissance du poste, compter les promotions, mesurer la production horaire ? C’est une question difficile, et la réponse est généralement assez subjective. En pratique, la mesure la plus utilisée est l’appréciation par le supérieur hiérarchique, parce qu’elle est disponible et peu intrusive. Mais par quels liens de cause à effet l’intelligence influence-t-elle la performance ? La chaîne causale qui est statistiquement la plus forte est la suivante : les salariés intelligents sont ceux qui ont la meilleure connaissance du poste. Et les employés qui connaissent bien leur poste sont les meilleurs lorsque l’on teste l’exécution de tâches types. Ces conclusions doivent cependant être prises avec prudence, car dans ce domaine la mesure reste un art difficile. Le lien est plus facile à établir dans le domaine de la formation professionnelle où un salarié peut être amené à passer un test d’aptitude avant de suivre une formation professionnelle. Dans ce cas, le lien entre son score et son succès lors de la formation est très fort.

Vient ensuite la question des méthodes d’évaluation permettant de prédire la performance d’un salarié lors de son embauche. Pour les professions intellectuelles, lorsque l’on compare les méthodes d’évaluation, tests cognitifs ont la meilleure validité devant – par ordre décroissant de validité – la biographie (CV), les vérifications de référence, le niveau d’éducation, l’entretien personnel, et les notes au college. Ce résultat doit être interprété de la façon suivante : si un employeur préfère procéder à ses embauches sur la base d’entretiens personnels plutôt que sur la base de tests cognitifs, une bonne partie de ses décisions d’embauche seront inchangées. Mais, dans les cas où les deux méthodes donnent des conclusions opposées, l’employeur qui se fie plutôt à l’entretien personnel embauchera en moyenne des collaborateurs significativement moins performants que celui qui se fie à un test. En interdisant l’utilisation des tests de QI lors des procédures d’embauche, la Cour Suprême a donc pris une décision qui est potentiellement lourde de conséquences pour l’économie.

Des marches plus hautes, des portes plus étroites

En raison de ce qui précède, le principal moteur du partitionnement cognitif de l’éducation et du travail est économique. Non seulement les individus intelligents sont sélectionnés efficacement dans les études supérieures, non seulement leurs performances professionnelles sont meilleures, mais leur valeur économique pour les employeurs augmente et cette tendance devrait continuer. Là encore, la transition s’est produite durant les années 1950 comme on le voit dans le graphique ci-dessous [NDR : C’est un paragraphe que je trouve personnellement un peu faible dans le livre. C’est frustrant parce que, si tout repose sur l’idée que l’intelligence a pris de la valeur, on aimerait donc savoir pourquoi cela s’est produit, et pourquoi dans les années 1950. Mais, si les causes avancées par Murray et Herrnstein ne sont pas convaincantes, leurs conclusions sont-elle modifiée pour autant ?].

Durant les 25 dernières années, les inégalités de salaires se sont accrues [NDR : aux Etats-Unis]. Toutes les analyses statistiques aboutissent à des conclusions similaires : les variables habituelles – sexe, niveau d’éducation, etc. – ne suffisent pas expliquer cette évolution. Même après leur prise en compte, il subsiste une augmentation inexpliquée des inégalités de salaires que l’on nomme « le résidu ». Quels sont les facteurs susceptibles d’expliquer ce résidu, en plus et indépendamment de l’éducation, du sexe, etc. ? L’intelligence serait un bon candidat :

- les nouvelles technologies nécessitente plus de compétences intellectuelles ;

- l’augmentation de la taille des grandes entreprises augmente la valeur économique de certaines décisions, ce qui requiert des dirigeants de plus en plus brillants.

Le classement cognitif opère aussi géographiquement : mêmes lieux d’habitation, mêmes lieux de travail. Dans les grandes villes, l’échec des écoles publiques accentue le phénomène en incitant les familles aisées à déménager dans les banlieues plus riches afin de placer leurs enfants dans les meilleures écoles. Un thème de réflexion est que les enfants de l’élite cognitive se retrouvent ensemble à l’école, et ne connaissent pas l’ensemble de la population alors qu’ils peuvent être amenés à jouer un rôle publique plus tard.

On voit alors poindre le syllogisme suivant : si les différences d’intelligence sont héritées, et si la réussite et les revenus dépendent de l’intelligence, alors la position sociale repose en partie sur des différences entre les individus qui sont héritées.

Mais à quel point le QI est-il héritable ? A ce jour le débat continue, mais après plusieurs décennies d’études, il est peu probable que l’héritabilité du QI soit inférieure à 40% ni supérieure à 80%. Nous adoptons ici une valeur moyenne de 60%, ce qui signifie par corollaire que le QI est pour environ 40% une question d’environnement. Un sujet si sensible mérite une explication détaillée sur l’origine et la fiabilité de ces estimations. La question posée signifie que l’on veut mesurer, dans les variations de QI observée dans une population, quelle part est dûe à des variations génétiques et quelle part est dûe à des variations d’environnement. Si la moitié des variations de QI est dûe aux variations génétiques dans cette population, l’héritabilité est de 50% [NDR : L’héritabilité n’est pas comme une constante physique, elle dépend du groupe étudié, du lieu, du moment]. Ainsi, si l’on parvient à égaliser les conditions d’environnement, l’héritabilité du QI augmente parce que la variation dûe à l’environnement diminue tandis que la variation génétique reste la même. Pour cette raison, il est probable que l’héritabilité du QI est plus élevée aujourd’hui qu’il y a un siècle. Notons que pour les 40% de variation dûe à l’environnement, les études montrent que le rôle joué par l’environnement familial est faible [NDR : ce sujet passionnant n’étant pas développé ici, je renvoie par exemple au livre de JR.Harris]. Puisque le QI et donc la destinée des individus dépend en partie de la loterie de la vie – les gènes –, il faut considérer la propension qu’ont les hommes et les femmes à former des couples de même intelligence. La corrélation du QI entre époux est autour de 40% dans la plupart des études, et on peut penser qu’elle augmente depuis l’avènement du féminisme. En effet, maintenant que les femmes ont couramment accès à des études supérieures et à la vie professionnelle, les couples de même intelligence doivent se former plus souvent du fait du partitionnement des universités et des lieux de travail évoqué plus haut.

Alors que l’Amérique se félicite pour son brassage social, et son ascenseur social, nous semblons décrire ici une situation où l’élite cognitive devient une sorte de caste privilégiée. La situation est-elle aussi extrême ? Non, il y a des gens intelligents qui n’obtiennent pas de bachelor degree, et certains – dont Bill Gates est emblématique – réussissent remarquablement. Mais aussi nombreuses soient les exceptions, elles sont moins nombreuses que par le passé, et cette tendance est amenée à se poursuivre.


12 septembre 2006

The Genographic Project

Le National Geographic et IBM se sont associés pour soutenir un projet de recherche sur l'histoire de l'humanité. Le projet va permettre de collecter des échantillons d'ADN parmi environ 100,000 individus, principalement dans des populations indigènes. L'ADN mitochondrial étant transmis par la mère, et le chromosome Y par le père uniquement, ils permettent de retrouver les groupes humains qui ont un ancêtre commun, et d'estimer quand il a vécu. Ainsi, l'objectif est de retracer l'atlas des mouvements migratoires de l'humanité depuis notre départ d'Afrique il y a peut-être 60,000 ans.

Parallèlement à ce projet scientifique, le Genographic Project permet à chacun de se constituer son atlas personnel. En achetant un kit, on peut réaliser soi-même un prélèvement buccal et l'envoyer au projet qui analyse soit l'ADN mitochondrial (qui vient de la mère de la mère etc. de ma mère), soit le chromosome Y (qui vient du père du père etc. de mon père). La comparaison avec la base de données permet alors de connaître un peu mieux nos aïeux, et de voir quel a été le parcours de la famille depuis l'Afrique de l'Est.

Le kit n'est pas donné, surtout pour un Français du fait des droits de douane (compter 150€ au total). Mais l'aventure est si passionnante que, personnellement, je n'ai pas hésité un instant!

01 septembre 2006

Article : The effects of overcrowded housing on children's performance at school

Eric Maurin and Dominique Goux have studied the possibility that sharing the same room with a sibling might affect a child’s performance at school (in [2001] and [2004]). They used a large body of statistical data available in the French Labor Survey. Their goal was to determine if educational attainment was correlated with overcrowded housing, independantly of the other factors which can influence both simultaneously.

Their model rests on the three following assumptions:

- A child can be held back one year in primary or secondary school depending on her birth of month (the age relative to her peers has been shown to have an influence) and academic ability.

- The academic ability can depend on the child’s gender, the total number of children in the family, the amount of space available for each family member, and other unknown factors.

- Finally, the amount of space itself depends on the parent’s socioeconomic status, and the way they chose to share their budget between housing and other consumption.

Their very clever statistical modeling shows a clear correlation between housing conditions during childhood and performance at school, which cannot be totally explained in terms of differences of parental socioeconomic status and family size. They conclude that it is worth studying how housing policy could help improve the poorest children’s school performance.

While reading their papers, I was struck by the fact that intelligence was never mentioned. Since it is obviously an important factor in a child’s performance at school, it called for additional questions which are listed below:

- What role could intelligence play in the story? (Let us call this the intelligence hypothesis)

- Can this idea be rejected on the basis of Goux and Maurin’s data?

- Could it on the contrary provide a better explanation of their data?

- In case intelligence looks like the right way to go, what additional study would we need to eliminate any remaining skepticism?

Here is a brief discussion of these four questions.

1) What role could intelligence play in the story?

Since the model leaves room for some “unknown factors”, intelligence could be one of those. Another way to put it is that it is not enough to know a child’s gender, month of birth and environment to predict her educational attainment: intelligence counts. For the model to be invalidated, intelligence would need to be correlated with one of the other factors such as family size, housing conditions, or gender composition. How could this happen? Although it is a rather controversial issue (note the use of “could” below), intelligence is thought to have the following correlations:

- Intelligence could affect family size: more intelligent people having less children, independantly of their socioeconomic background, and the people with higher socioeconomic status having more children when compared to people of similar intelligence but lower socioeconomic status.

- Intelligence could affect professional occupation, income, and therefore housing conditions.

- Intelligence could affect cultural attitudes towards feminism and gender preference, thereby influencing the sibship’s gender composition.

- Intelligence could affect a woman’s probability of getting a divorce, and being alone to raise her children.

Whose intelligence are we talking about, the child’s or the parent’s? This does not necessarily matter, if it turns out that intelligence has a certain heritability. Without claiming that “intelligence runs in families”, it would be enough for intelligence to be somewhat heritable to account for the above. Therefore, an indicator of the parents’ intelligence is all that would be needed in addition to the data provided in the French Labor Survey.

2) Can the intelligence hypothesis be rejected on the basis of Goux and Maurin’s data?

It is impossible to give a firm negative answer without going through all the computations again, which has not been done. As a first step, however, it is possible to search the articles for any bit of information which would clearly contradict the intelligence hypothesis. Here are a few arguments which come close:

- In Chapter 3 of [2001], the authors discuss the assumption of independence for the unknown factors. They check that their results would be unaffected by any factor in the form of spending, different from housing expenses, which could affect the child’s outcome. This is not sufficient, however, to reject the intelligence hypothesis since it is an exogenous characteristic of the child. In order to factor intelligence into the model, it should be added as an independant variable to the list of a child's characteristic along with age and gender, or to his parent's characteristics along with socioeconomics status.

- In Chapter 4.4 of [2001], the authors show that a statistical test (Sargan) shows no correlation between the estimated residuals of their model and the instrument variables. They consider that the amount of time a mother spends at home with her children could have influenced schooling, but there is no trace of such an effect here. Again, part of the effects of intelligence are factored into the model through various correlations. All the test tells us is that the remaining variations in intelligence are independent from the other instrument variables, which is consistent with the intelligence hypothesis.

- In [2004], the authors introduce the notion of the two last children of a family being a boy and a girl. In Chapter 5, it is shown that only when the children come in this order does it have a positive influence on their outcome. The proposed reason is that parents are reluctant to place their youngest daughter in her brother’s bedroom. Admittedly, it could be tough to explain this phenomenon under the intelligence hypothesis. A tentative approach could be the following: some families in this configuration are those whose parents absolutely want a girl, and keep having children until they finally have a girl. This could be correlated with cultural preferences linked with intelligence as indicated above.

3) Does the intelligence hypothesis provide a better explanation of their data?

Generally speaking, the intelligence hypothesis should produce results very similar to what we see in both articles. Academic ability would be correlated with intelligence, and family size and overcrowding would be negatively correlated with intelligence because more intelligent people would tend to have at the same time more children, lower socioeconomic status, and therefore lower housing conditions. In order to decide whether the intelligence hypothesis is valid, it is therefore not sufficient to look at the data at hand as it is largely explainable by the overcrowding hypothesis. However, the intelligence hypothesis would have an edge when it comes to understanding why large families are correlated with lower socioeconomic status (Table 1 in [2004]).

4) What additional study would we need to eliminate any remaining skepticism?

Intelligence tests are not very well considered in social sciences, and it is unlikely that any such data has been collected in the French Labor Study. It would be possible to make such study in the United States using the data from the National Longitudinal Study of Youth. In France, the available data would be sufficient to test if socioeconomic status and educational attainment are correlated with the sibship’s gender composition. A very simple test would be to check whether there is a difference between families with one or many boys followed by a girl and families with one or many girls followed by a boy.

Conclusion

What is the point in bringing up the intelligence issue? Well, if there were some truth to the intelligence hypothesis, it would mean that Maurin and Goux’s results partly reflect the fact that less intelligent children do not do as well at school, while simultaneously having more siblings and poorer housing conditions. If this interpretation were right, then public policies aimed at improving poor children’s schooling by giving every child an individual bedroom could turn out to be simply very expensive and inefficient.