İstatistiksel ayrımcılık (ekonomi) - Statistical discrimination (economics)

İstatistiksel ayrımcılık , ekonomik ajanların (tüketiciler, işçiler, işverenler vb.) etkileşimde bulundukları bireyler hakkında eksik bilgiye sahip olduklarında ırk veya cinsiyet eşitsizliğinin ortaya çıktığı teorik bir davranıştır . Bu teoriye göre, ekonomik ajanlar rasyonel ve önyargısız olsa bile, demografik gruplar arasında eşitsizlik var olabilir ve devam edebilir. Grupların farklı işgücü piyasası sonuçlarını açıklamak için ırkçılığı, cinsiyetçiliği ve benzerleri kullanan zevke dayalı ayrımcılığın tam tersidir .

İstatistiksel ayrımcılık teorisinin öncülüğünü Kenneth Arrow (1973) ve Edmund Phelps (1972) yaptı. "İstatistiksel ayrımcılık" adı, işverenlerin istihdam kararları verme biçimiyle ilgilidir. Başvuranların üretkenliği hakkındaki bilgileri eksik olduğundan, üretkenlik çıkarımı yapmak için ait oldukları gruba ilişkin istatistiksel bilgileri kullanırlar. Azınlık grubu başlangıçta daha az üretkense (tarihsel ayrımcılık veya kötü bir dengeye sahip olması nedeniyle), bu gruptaki her bireyin daha az üretken olduğu varsayılır ve ayrımcılık ortaya çıkar. Ayrımcılık Bu tür kendi kendini takviye neden olabilir kısır döngü ayrımcılığa uğrayan grup atipik bireyler piyasada katılan pek hevesli olarak, ya da (vb eğitim) yatırım onların (ortalama) dönüş olarak becerilerini geliştirmek, the zamanla ayrımcılığa uğramayan gruba göre daha azdır.

(Teorikleştirilmiş) istatistiksel ayrımcılığın ilgili bir biçimi, başvuranların işverenlere gönderdiği sinyallerdeki farklılıklara dayanmaktadır. Bu sinyaller başvuranın üretkenliğini bildirir, ancak gürültülüdür. Başvuru sahipleri aynı nominal ortalamanın üzerinde sinyallere sahip olsalar bile gruplar ortalamalar üzerinde farklılık gösterirse ayrımcılık meydana gelebilir: ortalamaya gerileme, daha yüksek ortalamalı bir grubun bir üyesinin daha yüksek bir gerçek değere sahip olma olasılıkları daha yüksek olduğu için daha az gerileyeceği anlamına gelir, düşük ortalamalı grup üyesi daha fazla gerileyecek ve grup üyeliği göz ardı edilirse sinyal değerlerini abartacaktır ("Kelley paradoksu"). Ayrımcılık, ortalamaların eşit olduğu varsayıldığında bile, sinyallerdeki grup varyanslarında (yani sinyalin ne kadar gürültülü olduğu konusunda) meydana gelebilir . Varyansa dayalı ayrımcılığın gerçekleşmesi için karar vericinin riskten kaçınması gerekir ; böyle bir karar verici, daha düşük varyansa sahip grubu tercih edecektir. Teorik olarak özdeş iki grup varsayıldığında bile (ortalama ve varyans dahil olmak üzere her bakımdan), riskten kaçınan bir karar verici, sinyal hata terimini en aza indiren bir ölçümün (sinyal, test) bulunduğu grubu tercih edecektir . Örneğin, A ve B adlı iki bireyin, tüm popülasyon için ortalamanın oldukça üzerinde teorik olarak aynı test puanlarına sahip olduğunu varsayalım, ancak bireysel A'nın tahmini daha güvenilir olarak kabul edilir, çünkü gruba kıyasla kendi grupları için büyük miktarda veri mevcut olabilir. O zaman, biri A'dan diğeri B'den iki kişi aynı işe başvurursa, A işe alınır, çünkü puanlarının daha güvenilir bir tahmin olduğu algılanır, bu nedenle riskten kaçınan bir karar verici B'nin puanını şöyle görür: şans olması daha olasıdır. Tersine, iki grup ortalamanın altındaysa, B işe alınır, çünkü A grubunun negatif puanının daha iyi bir tahmin olduğuna inanılır. Bu, istihdam şanslarında ve aynı zamanda farklı grupların ortalama ücretlerinde farklılıklar yaratır - daha düşük sinyal hassasiyetine sahip bir grup, orantısız olarak daha düşük ücretli işler için istihdam edilecektir.

Amerika Birleşik Devletleri'nde yasa dışı olan Afrika kökenli Amerikalılara karşı ev ipotekli kredi verme ayrımcılığının kısmen istatistiksel ayrımcılıktan kaynaklanabileceği öne sürülmüştür .

Piyasa güçlerinin bazı istatistiksel ayrımcılığı cezalandırması beklenir; örneğin, işe başvuranları ilgili ölçütler üzerinde test etme yeteneğine sahip ve istekli bir şirketin, istihdam kararları için yalnızca grup ortalamalarına dayanan bir şirketten daha iyi performans göstermesi beklenir.

2020 yılında yapılan bir araştırmaya göre, istatistiksel ayrımcılık teorisi konusunda deneyimli yöneticilerin kalıp yargıların doğruluğuna inanmaları, kalıp yargıları kabul etmeleri ve işe alımda cinsiyet ayrımcılığına girme olasılıkları daha yüksekti. Yöneticilere istatistiksel ayrımcılığa yönelik eleştiriler hakkında bilgi verildiğinde bu etkiler azalmıştır.

Ayrıca bakınız

• Coate-Loury modeli

Referanslar

daha fazla okuma