La discriminazione statistica è una teoria economica che tenta di spiegare la disuguaglianza razziale e di genere. La teoria tenta di spiegare l'esistenza e la resistenza di profilazione razziale e discriminazione basata sul genere nel mercato del lavoro anche in assenza di palesi pregiudizi da parte degli attori economici coinvolti. Il pioniere della teoria della discriminazione statistica è attribuito agli economisti americani Kenneth Arrow e Edmund Phelps, ma è stato ulteriormente studiato ed esposto sin dal suo inizio.
Definizione di discriminazione statistica in termini economici
Si dice che il fenomeno della discriminazione statistica si verifichi quando un decisore economico utilizza caratteristiche osservabili di individui, come ad esempio come tratti fisici utilizzati per classificare il genere o la razza, come proxy di caratteristiche altrimenti non osservabili che sono rilevanti ai fini del risultato. Pertanto, in assenza di informazioni dirette sulla produttività, le qualifiche o persino il background criminale di un individuo, un decisore può sostituire le medie di gruppo (reali o immaginarie) o
stereotipi per riempire le informazioni vuote. Come tali, i decisori razionali usano aggregato raggruppare le caratteristiche per valutare le caratteristiche individuali che possono comportare l'appartenenza di individui a certi gruppi di essere trattati in modo diverso rispetto ad altri anche quando sono uguali tra loro rispetto.Secondo questa teoria, la disuguaglianza può esistere e persistere tra i gruppi demografici anche quando gli agenti economici (consumatori, lavoratori, datori di lavoro, ecc.) Sono razionali e senza pregiudizi. Questo tipo di trattamento preferenziale è etichettato "statistico" perché gli stereotipi possono essere basati sul comportamento medio del gruppo discriminato.
Alcuni ricercatori di discriminazione statistica aggiungono un'altra dimensione alle azioni discriminatorie dei decisori: l'avversione al rischio. Con la dimensione aggiunta dell'avversione al rischio, la teoria della discriminazione statistica potrebbe essere usata per spiegare le azioni di i decisori come un manager delle assunzioni che mostra una preferenza per il gruppo con la varianza più bassa (percepita o vero). Prendi, ad esempio, un manager che è di una razza e ha due candidati uguali da prendere in considerazione: uno che è della razza condivisa del manager e un altro che è una razza diversa. Il manager può sentirsi più in sintonia culturale con i candidati della propria razza che con i candidati di un'altra razza, e pertanto, credi di avere una migliore misura di alcuni tratti rilevanti per il risultato del richiedente gara. La teoria sostiene che un manager avverso al rischio preferirà il candidato del gruppo per il quale esiste una misurazione che minimizza rischio, che può comportare un'offerta più elevata per un richiedente della propria razza su un richiedente di una razza diversa per tutte le altre cose pari.
Le due fonti di discriminazione statistica
A differenza di altre teorie della discriminazione, la discriminazione statistica non presuppone alcun tipo di animosità o inclinazione di preferenza verso una determinata razza o genere da parte del decisore. In effetti, il decisore nella teoria della discriminazione statistica è considerato un massimizzatore del profitto razionale e alla ricerca di informazioni.
Si pensa che ci siano due fonti di discriminazione statistica e disuguaglianza. Il primo, noto come "primo momento", la discriminazione statistica si verifica quando si ritiene che la discriminazione sia la risposta efficace del decisore alle credenze asimmetriche e agli stereotipi. La discriminazione statistica al primo momento può essere evocata quando a una donna viene offerto un salario inferiore rispetto a una controparte maschile perché le donne sono percepite come mediamente meno produttive.
La seconda fonte di disuguaglianza è nota come discriminazione statistica "secondo momento", che si verifica a seguito del ciclo di discriminazione che si autoalimenta. La teoria è che gli individui del gruppo discriminato sono in definitiva scoraggiati dalle prestazioni più elevate su quelle caratteristiche rilevanti per il risultato a causa dell'esistenza di tale "primo momento" statistico discriminazione. Vale a dire, ad esempio, che gli individui del gruppo discriminato possono avere meno probabilità di ottenere le competenze e l'educazione allo stesso modo competere con altri candidati a causa della loro media o presunto un ritorno sull'investimento da tali attività è meno che non discriminato gruppi.