Discriminação estatística (economia) - Statistical discrimination (economics)

A discriminação estatística é um comportamento teorizado em que a desigualdade racial ou de gênero resulta quando os agentes econômicos (consumidores, trabalhadores, empregadores, etc.) têm informações imperfeitas sobre os indivíduos com os quais interagem. Segundo essa teoria, a desigualdade pode existir e persistir entre grupos demográficos mesmo quando os agentes econômicos são racionais e não preconceituosos. Contrasta com a discriminação baseada no gosto, que usa o racismo, o sexismo e gostos para explicar os diferentes resultados dos grupos no mercado de trabalho.

A teoria da discriminação estatística foi iniciada por Kenneth Arrow (1973) e Edmund Phelps (1972). O nome "discriminação estatística" está relacionado à maneira como os empregadores tomam decisões de emprego. Como as informações sobre a produtividade dos candidatos são imperfeitas, eles usam informações estatísticas sobre o grupo a que pertencem para inferir a produtividade. Se o grupo minoritário é menos produtivo inicialmente (devido à discriminação histórica ou por ter navegado em um equilíbrio ruim), cada indivíduo neste grupo será considerado menos produtivo e a discriminação surgirá. Este tipo de discriminação pode resultar em um círculo vicioso auto-reforçador ao longo do tempo, uma vez que os indivíduos atípicos do grupo discriminado são desencorajados de participar do mercado, ou de melhorar suas habilidades como seu retorno (médio) sobre o investimento (educação, etc.) é menor do que para o grupo não discriminado.

Uma forma relacionada de discriminação estatística (teorizada) é baseada nas diferenças nos sinais que os candidatos enviam aos empregadores. Esses sinais informam a produtividade do candidato, mas são barulhentos. A discriminação pode ocorrer se os grupos diferirem nas médias, mesmo se os candidatos tiverem sinais nominais acima da média idênticos: a regressão à média implicará que um membro de um grupo de média mais alta regredirá menos, pois é mais provável que tenham um valor verdadeiro mais alto, enquanto o membro de média inferior do grupo regredirá mais e o sinal superestimará seu valor se a participação no grupo for ignorada ("paradoxo de Kelley"). A discriminação também pode ocorrer em variações de grupo nos sinais (ou seja, em quão ruidoso o sinal é), mesmo assumindo médias iguais. Para que a discriminação baseada na variância ocorra, o tomador de decisão precisa ser avesso ao risco ; tal tomador de decisão irá preferir o grupo com a variância mais baixa. Mesmo assumindo dois grupos teoricamente idênticos (em todos os aspectos, incluindo média e variância), um tomador de decisão avesso ao risco preferirá o grupo para o qual existe uma medição (sinal, teste) que minimiza o termo de erro do sinal . Por exemplo, suponha que dois indivíduos, A e B, tenham pontuações de teste teoricamente idênticas bem acima da média de toda a população, mas a estimativa do indivíduo A é considerada mais confiável porque uma grande quantidade de dados pode estar disponível para seu grupo em comparação com o grupo de B. Então, se duas pessoas, uma de A e uma de B, se candidatarem ao mesmo emprego, A é contratado, porque se percebe que sua pontuação é uma estimativa mais confiável, então um tomador de decisão avesso ao risco vê a pontuação de B como é mais provável que seja sorte. Por outro lado, se os dois grupos estão abaixo da média, B é contratado, porque a pontuação negativa do grupo A é considerada uma estimativa melhor. Isso gera diferenças nas oportunidades de emprego, mas também nos salários médios de diferentes grupos - um grupo com um sinal de precisão mais baixo será desproporcionalmente empregado para empregos com salários mais baixos.

Foi sugerido que a discriminação no empréstimo de hipotecas residenciais contra afro-americanos , o que é ilegal nos Estados Unidos , pode ser parcialmente causada por discriminação estatística.

Espera-se que as forças de mercado penalizem algumas formas de discriminação estatística; por exemplo, espera-se que uma empresa capaz e disposta a testar seus candidatos a empregos em métricas relevantes se saia melhor do que uma que depende apenas das médias do grupo para as decisões de emprego.

De acordo com um estudo de 2020, os gerentes que tiveram experiência com a teoria da discriminação estatística eram mais propensos a acreditar na precisão dos estereótipos, aceitar os estereótipos e se envolver na discriminação de gênero na contratação. Quando os gerentes foram informados das críticas contra a discriminação estatística, esses efeitos foram reduzidos.

Veja também

Referências

Leitura adicional

  • Arrow, KJ (1973), "The Theory of Discrimination", em O. Ashenfelter e A. Rees (eds.), Discrimination in Labor Markets , Princeton, NJ: Princeton University Press. ISBN  0-691-04170-9
  • Coate, Steven e Glenn Loury, 1993, As políticas de ação afirmativa eliminarão os estereótipos negativos ?, The American Economic Review, 1220-1240. JSTOR  2117558
  • Glenn Loury , The Anatomy of Racial Inequality , Princeton University Press. Ilustra informalmente a teoria no contexto das diferenças raciais dos Estados Unidos .
  • Phelps, Edmund S. (1972). "The Statistical Theory of Racism and Sexism". American Economic Review . 62 (4): 659–661. JSTOR  1806107 .