Economia discriminării

Discriminarea statistică este o teorie economică care încearcă să explice inegalitatea rasială și de gen. Teoria încearcă să explice existența și rezistența profilării rasiale și a discriminării bazate pe gen pe piața muncii chiar și în absența prejudecăților excesive din partea actorilor economici implicați. Pionieratul teoriei discriminării statistice este atribuit economiștilor americani Kenneth Arrow și Edmund Phelps, dar a fost cercetat și expus în continuare de la începuturile sale.

Definirea discriminării statistice în termeni economici

Se spune că fenomenul discriminării statistice are loc atunci când un factor de decizie economică folosește caracteristici observabile ale indivizilor, cum ar fi trăsăturile fizice care sunt utilizate pentru a categoriza genul sau rasa, ca un proxy pentru caracteristici altfel neobservabile care sunt relevante pentru rezultat. Deci, în absența informațiilor directe despre productivitatea, calificările sau chiar antecedentele individuale ale unui individ, un factor de decizie poate înlocui mediile grupului (reale sau imaginate) sau stereotipuri pentru a umple informațiile nule. Ca atare, factorii de decizie raționali utilizează caracteristici de grup agregate pentru a evalua caracteristicile individuale care pot duce la tratarea diferită a persoanelor aparținând anumitor grupuri decât altele, chiar și atunci când sunt similare în orice alt aspect..

Conform acestei teorii, inegalitatea poate exista și persistă între grupurile demografice chiar și atunci când agenții economici (consumatori, muncitori, angajatori etc.) sunt raționali și fără prejudecăți. Acest tip de tratament preferențial este etichetat „statistic”, deoarece stereotipurile pot fi bazate pe comportamentul mediu al grupului discriminat.

Unii cercetători ai discriminării statistice adaugă o altă dimensiune acțiunilor discriminatorii ale factorilor de decizie: aversiunea la risc. Odată cu dimensiunea adăugată a aversiunii față de risc, teoria discriminării statistice ar putea fi utilizată pentru a explica acțiunile factorilor de decizie, precum un manager de angajare, care arată o preferință pentru grupul cu o varianță mai mică (percepută sau reală). Luăm, de exemplu, un manager care face parte dintr-o cursă și are în vedere doi candidați egali în considerare: unul care este din cursa comună a managerului și altul care este o rasă diferită. Managerul se poate simți mai atasat cultural de solicitanții propriei rase decât de solicitanții unei alte rase și, prin urmare, consideră că are o măsură mai bună a anumitor trăsături relevante pentru rezultate ale solicitantului propriei sale rase. Teoria susține că un manager de risc invers va prefera solicitantul din grupul pentru care există o anumită măsurătoare care să reducă la minimum riscul, ceea ce poate duce la o ofertă mai mare pentru un solicitant al propriei sale curse asupra unui solicitant al unei rase diferite. lucrurile sunt egale.

Cele două surse de discriminare statistică

Spre deosebire de alte teorii ale discriminării, discriminarea statistică nu presupune nici un fel de animozitate sau chiar prejudecăți de preferință față de o anumită rasă sau gen din partea factorului de decizie. De fapt, factorul de decizie din teoria discriminării statistice este considerat a fi un maximizator rațional, care caută informații.

Se crede că există două surse de discriminare statistică și inegalitate. Primul, cunoscut sub numele de „primul moment” discriminare statistică apare atunci când se crede că discriminarea este un răspuns eficient al factorului decizional la credințele și stereotipurile asimetrice. Discriminarea statistică din primul moment poate fi evocată atunci când unei femei i se oferă salarii mai mici decât omologul masculin, deoarece femeile sunt considerate a fi mai puțin productive în medie.

A doua sursă de inegalitate este cunoscută sub numele de discriminare statistică „al doilea moment”, care apare ca urmare a ciclului de auto-aplicare a discriminării. Teoria este că indivizii din grupul discriminat sunt descurajați în cele din urmă de performanțe mai mari cu privire la aceste caracteristici relevante pentru rezultat, din cauza existenței unei astfel de discriminări statistice „în primul moment”. Ceea ce înseamnă, de exemplu, că persoanele din grupul discriminat pot avea mai puțin șanse să obțină competențele și educația pentru a concura în mod egal cu alți candidați din cauza mediei lor sau a presupus că un randament al investițiilor din aceste activități este mai mic decât grupurile nediscriminate.