遗传经济学是在传统经济学原理的基础之上，结合现代遗传学、行为遗传学等科学理论，运用遗传学方法和研究手段及人类基因数据库，对社会经济现象和人类社会经济行为内在决定机制展开深入研究，以期能够在后天环境因素以外，从基因功能与遗传机制的角度揭示人类社会经济行为发生与差异化发展的又一动因，从而最终形成能够更好解释和预测人类社会经济行为特征的理论和方法的一门交叉学科。

遗传经济学的学术价值体现在四个主要方面：第一，遗传经济学是对人类行为决策研究由精神层面向物质层面的进一步拓展；第二，遗传经济学能够帮助识别和分离后天社会经济因素与先天禀赋因素对个体的影响；第三，遗传经济学能够帮助进行因果推断；第四，遗传经济学研究结论能够“反哺”自然科学研究。我国当前社会经济的进步与科学技术水平的提升为遗传经济学研究发展既提出了现实需要又创造了前提条件。

遗传经济学研究主要涵盖了三个方面的内容：

（一）利用全基因组关联分析对与个体经济行为特征相关的基因进行测度和定位

全基因组关联分析（Genome-Wide Association Study, 简称GWAS）是目前最流行的复杂性状遗传解析方法之一。其原理是在人类全基因组范围内找出存在的序列变异，从而筛选出与表型性状相关的基因位点。根据基因型与表现型（Phenotype）在人体中的因果关系链，我们可以将经济行为和特征分为近基因性状（Proximal Traits）和远基因性状（Distal Traits）。简单而言，近基因性状在人体内受基因调控的作用路径更短、更直接；而远基因性状受基因调控的作用路径更长，且更易受后天社会经济环境因素的影响。目前，遗传经济学相关研究已利用GWAS发现了与亲社会性、冲动性等近基因性状，以及与学业成就、收入、风险偏好、时间偏好、主观幸福感、生育意愿等远基因性状密切相关的遗传基因。

（二）在孟德尔随机化法框架中将基因变量作为工具变量进行因果推断

每个人的基因在形成时都是一个近似随机的过程，并且在个体出生前就已经决定；基因本身不会在出生后受到外在环境因素的影响而改变。这一重要特性赋予了经济学家进行因果推断的一个新思路——孟德尔随机化法（Mendelian Randomization，简称MR）。根据孟德尔遗传定律，父母的遗传信息（即DNA）在形成生殖细胞并传给子女时会随机进行分配；因此，假如某一个体特征（如身高、饮酒行为、是否罹患糖尿病等）由一个或一组特定基因决定，那么子女是否携带这些相关基因就可以被看作是一种天然的随机化过程。在实际应用中，研究人员通常可采用工具变量回归法或两阶段最小二乘法来获得相关结果。

（三）将基因变量直接作为自变量融入经济学实证模型中

由于基因的特性，回归模型中的基因自变量本身不会存在令人困扰的内生性问题。基因自变量的直接纳入一方面能够使模型“干净”地分离出先天禀赋因素对于所考察因变量的影响，使得识别和检验遗传因素的单独影响成为可能；另一方面，如果研究问题本身更关注的是后天因素对于因变量的影响，则研究人员可以通过将基因自变量视为与性别、年龄等人口学变量相类似的变量予以控制，从而更好地识别和聚焦于成长环境、政策变化等后天因素对于因变量的影响。

正如人类基因组图谱的绘制完成只是作为人类认识自身生命的起点相类似，通过遗传经济学确定了某一经济行为或特征的遗传性绝不代表研究的结束；相反，这意味着对于个体行为决策更深层次作用机制研究的开始。中国古代思想家提出，学术研究的任务之一在于“究天人之际”，即探讨自然与社会、天道与人道之间的关系。遗传经济学注重分析人类经济行为的遗传生物学基础与内在动因，既适应了当代世界经济发展、科学进步的理论需求，也与中国古代“天人合一”理论高度契合，有望成为丰富和壮大中国特色哲学社会科学体系的重要内容。