Статистическая дискриминация (экономика)

редактировать

Статистическая дискриминация - это теоретизированное поведение, в котором расовое или гендерное неравенство результаты, когда экономические агенты (потребители, работники, работодатели и т. Д.) Имеют несовершенную информацию о лицах, с которыми они взаимодействуют. Согласно этой теории, неравенство может существовать и сохраняться между демографическими группами, даже если экономические агенты рациональны и непредвзяты. Это контрастирует с дискриминацией по вкусу, которая использует расизм, сексизм и т.п. для объяснения различных результатов групп на рынке труда.

Теория статистической дискриминации была основана Кеннетом Эрроу (1973) и Эдмундом Фелпсом (1972). Название «статистическая дискриминация» относится к тому, как работодатели принимают решения о приеме на работу. Поскольку их информация о производительности кандидатов несовершенна, они используют статистическую информацию о группе, к которой они принадлежат, чтобы сделать вывод о производительности. Если группа меньшинства изначально менее продуктивна (из-за исторической дискриминации или из-за плохого равновесия), каждый человек в этой группе будет считаться менее продуктивным и возникает дискриминация. Этот тип дискриминации может привести со временем к самоусиливающемуся порочному кругу, поскольку нетипичные люди из дискриминируемой группы не поощряются к участию на рынке или к повышению своих навыков по мере получения (средней) прибыли от инвестиции (образование и т. д.) меньше, чем для недискриминационной группы.

Родственная форма (теоретической) статистической дискриминации основана на различиях в сигналах, которые соискатели посылают работодателям. Эти сигналы сообщают о производительности соискателя, но они шумные. Дискриминация теперь может происходить по группе отклонений в сигналах (то есть в том, насколько зашумлен сигнал), при условии равных средних значений. Чтобы дискриминация имела место, лицо, принимающее решение, должно быть не склонным к риску ; такой человек, принимающий решения, предпочтет группу с меньшей дисперсией. Даже если предположить, что две теоретически идентичные группы (во всех отношениях, включая среднее значение и дисперсию), лицо, принимающее решение, не склонное к риску, предпочтет группу, для которой существует измерение (сигнал, тест), которое минимизирует сигнал , член ошибки. Например, предположим, что два человека, A и B, имеют теоретически одинаковые результаты тестов, значительно превышающие средние для всей популяции, но оценка индивидуума A считается более надежной, поскольку для их группы может быть доступен большой объем данных по сравнению с группой. из B. Затем, если два человека, один из A и один из B, претендуют на одну и ту же работу, A нанимается, потому что считается, что их оценка является более надежной оценкой, поэтому лицо, принимающее решение, не склонное к риску, видит оценку B как скорее удача. И наоборот, если две группы ниже среднего, B нанимается, потому что отрицательная оценка группы A считается лучшей оценкой. Это порождает различия в шансах на трудоустройство, но также и в средней заработной плате разных групп - группа с более низкой точностью сигнала будет непропорционально задействована для низкооплачиваемых рабочих мест.

Было высказано предположение, что дискриминация жилищного ипотечного кредитования против Афроамериканцы, что является незаконным в Соединенных Штатах, отчасти может быть вызвано статистической дискриминацией.

Ожидается, что рыночные силы будут наказывать некоторые формы статистической дискриминации; Например, ожидается, что компания, способная и желающая проверять своих кандидатов на вакансию по релевантным показателям, будет лучше, чем та, которая полагается только на средние значения группы при принятии решений о приеме на работу.

См. также

Ссылки

Дополнительная литература

Последняя правка сделана 2021-06-09 10:07:23
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте