Jak ekonomiści definiują dyskryminację statystyczną?

Dyskryminacja statystyczna to teoria ekonomiczna, która próbuje wyjaśnić nierówności rasowe i płciowe. Teoria próbuje wyjaśnić istnienie i wytrzymałość profilowanie rasowe oraz dyskryminacja ze względu na płeć w rynek pracy nawet przy braku jawnego uprzedzenia ze strony zaangażowanych podmiotów gospodarczych. Pionierską teorię dyskryminacji statystycznej przypisuje się amerykańskim ekonomistom Kenneth Arrow i Edmundowi Phelpsowi, ale od samego początku była ona dalej badana i wyjaśniana.

Mówi się, że zjawisko dyskryminacji statystycznej występuje, gdy osoba podejmująca decyzje gospodarcze wykorzystuje obserwowalne cechy jednostek, takie jak jako cechy fizyczne używane do kategoryzacji płci lub rasy, jako wskaźnik dla niemożliwych do zaobserwowania cech, które są istotne dla wyniku. Zatem przy braku bezpośrednich informacji o produktywności, kwalifikacjach, a nawet pochodzeniu kryminalnym osoby podejmującej decyzje mogą zastąpić średnie grupowe (rzeczywiste lub wyobrażone) lub

Zgodnie z tą teorią mogą występować i utrzymywać się nierówności między grupami demograficznymi, nawet jeśli podmioty gospodarcze (konsumenci, pracownicy, pracodawcy itp.) Są racjonalni i nie mają uprzedzeń. Ten rodzaj preferencyjnego traktowania jest oznaczony jako „statystyczny”, ponieważ stereotypy mogą opierać się na przeciętnym zachowaniu grupy dyskryminowanej.

Niektórzy badacze dyskryminacji statystycznej dodają inny wymiar dyskryminującym działaniom decydentów: niechęć do ryzyka. Przy dodatkowym wymiarze awersji do ryzyka można by zastosować teorię dyskryminacji statystycznej w celu wyjaśnienia działań decydenci tacy jak menedżer ds. zatrudnienia, który wykazuje preferencje dla grupy o niższej wariancji (postrzegane lub real). Weźmy na przykład menedżera, który należy do jednej rasy i ma dwóch równych kandydatów do rozważenia: jednego, który należy do wspólnego wyścigu menedżera i drugiego, który jest innej rasy. Kierownik może czuć się bardziej dostosowany kulturowo do kandydatów własnej rasy niż do kandydatów innej rasy, oraz dlatego należy wierzyć, że on lub ona ma lepszą miarę pewnych cech istotnych dla rezultatu własnego wnioskodawcy wyścigi. Zgodnie z teorią menedżer ds. Niechęci do ryzyka preferuje wnioskodawcę z grupy, dla której istnieje pewien pomiar, który minimalizuje ryzyko, które może skutkować wyższą ofertą dla wnioskodawcy z jego własnej rasy w stosunku do kandydata z innej rasy, wszystkie inne rzeczy równy.

W przeciwieństwie do innych teorii dyskryminacji, dyskryminacja statystyczna nie zakłada żadnej wrogości, a nawet preferencji wobec określonej rasy lub płci ze strony decydenta. W rzeczywistości decydent w teorii dyskryminacji statystycznej jest uważany za racjonalny, poszukujący informacji maksymalizator zysków.

Uważa się, że istnieją dwa źródła dyskryminacji statystycznej i nierówności. Pierwsza, znana jako „pierwsza chwila” dyskryminacja statystyczna ma miejsce, gdy uważa się, że dyskryminacja jest skuteczną odpowiedzią decydenta na asymetryczne przekonania i stereotypy. Dyskryminacja statystyczna w pierwszej chwili może zostać wywołana, gdy kobiecie zaoferuje się niższe wynagrodzenie niż męski odpowiednik, ponieważ kobiety są postrzegane jako średnio mniej produktywne.

Drugie źródło nierówności znane jest jako dyskryminacja statystyczna „w drugim momencie”, która pojawia się w wyniku samorozwojowego cyklu dyskryminacji. Teoria jest taka, że ​​osoby z dyskryminowanej grupy są ostatecznie zniechęcane do wyższej wydajności na temat cech istotnych z punktu widzenia ze względu na istnienie takiej statystycznej „pierwszej chwili” dyskryminacja. To znaczy, na przykład, że osoby z dyskryminowanej grupy mogą mieć mniejsze szanse na zdobycie umiejętności i wykształcenia w równym stopniu konkurować z innymi kandydatami ze względu na ich średnią lub zakładaną stopę zwrotu z tych działań mniejszą niż niedyskryminacja grupy.