A statisztikai diszkrimináció egy olyan gazdasági elmélet, amely megpróbálja megmagyarázni a faji és a nemek közötti egyenlőtlenségeket. Az elmélet megkísérli megmagyarázni faji profilozás és a nemi alapú megkülönböztetés az munkaerőpiac még az érintett gazdasági szereplők nyilvánvaló előítéleteinek hiányában is. A statisztikai diszkriminációelmélet úttörője Kenneth Arrow és Edmund Phelps amerikai közgazdászoknak tulajdonítható, ám a kezdetektől kezdve további kutatást végeztek és kifejtettek.
A statisztikai diszkrimináció meghatározása a gazdasági szempontból
A statisztikai diszkrimináció jelensége akkor áll fenn, amikor a gazdasági döntéshozó az egyének megfigyelhető jellemzőit használja mint a nemek vagy fajok kategorizálására használt fizikai tulajdonságok, mint proxy az egyébként nem megfigyelhető tulajdonságokra, amelyek az eredmény szempontjából relevánsak. Tehát, ha nincs közvetlen információ az egyén termelékenységéről, képesítéséről vagy akár bűnügyi hátteréről, a döntéshozó helyettesítheti a csoportok átlagát (akár valós, akár elképzelhető), vagy
sztereotípiák hogy kitöltse az információt. Mint ilyen, a racionális döntéshozók használják adalékanyag csoportjellemzők az egyéni jellemzők értékeléséhez, amelyek az egyénekhez tartozhatnak egyes csoportokat másként kezelnek, mint mások, még akkor is, ha egymáshoz hasonlóak tisztelet.Ezen elmélet szerint az egyenlőtlenség fennállhat és fennállhat a demográfiai csoportok között akkor is, ha a gazdasági szereplők (fogyasztók, munkavállalók, munkáltatók stb.) Ésszerűek és előítélet nélküliek. Az ilyen típusú preferenciális bánásmódot "statisztikai" megjelöléssel látják el, mivel a sztereotípiák a megkülönböztetett csoport átlagos viselkedésén alapulhatnak.
A statisztikai diszkrimináció egyes kutatói újabb dimenzióval egészítik ki a döntéshozók megkülönböztető intézkedéseit: a kockázatkerülést. A kockázatkerülés hozzáadott dimenziójával a statisztikai diszkriminációelmélet felhasználható a cselekedetek megmagyarázására a döntéshozók, mint például egy bérleti menedzser, aki előnyben részesíti az alacsonyabb szórású (észlelt vagy igazi). Vegyünk például egy menedzsernek, aki egy versenyből áll és két egyenlő jelöltet vesz figyelembe: az egyik, aki a menedzser közös versenyében, a másik pedig egy másik verseny. A menedzser kulturálisan jobban érzi magát a saját fajta kérelmezői számára, mint egy másik faj pályázói számára, és ennélfogva úgy gondolja, hogy jobban meg tudja mérni a kérelmező bizonyos, az eredmény szempontjából releváns vonásait verseny. Az elmélet szerint a kockázatkerülő menedzser a kérelmezőt inkább azon csoportból részesíti előnyben, amelyre vonatkozóan létezik olyan mérés, amely minimalizálja kockázat, amely magasabb ajánlatot eredményezhet a saját versenypályázatának kérelmezője számára egy másik versenypályázatot jelentő pályázó felett, minden más dologgal szemben egyenlő.
A statisztikai diszkrimináció két forrása
A diszkrimináció más elméleteivel ellentétben a statisztikai diszkrimináció semmiféle ellenségeskedést vagy akár preferenciális elfogultságot nem vállal a döntéshozó részéről egy adott faj vagy nem ellen. Valójában a statisztikai megkülönböztetés elméletében a döntéshozót ésszerű, információt kereső profitmaximalizálónak tekintik.
Úgy gondolják, hogy a statisztikai diszkriminációnak és az egyenlőtlenségnek két forrása van. Az első, az első pillanatban alkalmazott statisztikai diszkrimináció akkor fordul elő, amikor a megkülönböztetésről úgy gondolják, hogy a döntéshozó hatékonyan reagál az aszimmetrikus hiedelmekre és sztereotípiákra. Az első pillanatbeli statisztikai megkülönböztetés akkor váltható ki, ha egy nőnek alacsonyabb bért kínálnak, mint egy férfinak, mivel a nőket átlagosan kevésbé termelékenynek tekintik.
Az egyenlőtlenség második forrását statisztikai diszkriminációnak "második pillanatnak" nevezik, amely a hátrányos megkülönböztetés önszabályozó ciklusának eredményeként jelentkezik. Az elmélet az, hogy a hátrányos megkülönböztetésnek kitett csoport egyéneit végül elriasztják a jobb teljesítménytől az ilyen eredmény szempontjából releváns jellemzőkre, mivel létezik ilyen „első pillanat” statisztikai adat megkülönböztetés. Ami például azt jelenti, hogy a megkülönböztetett csoportból származó egyének kevésbé valószínű, hogy egyenlő mértékben kapják meg a készségeket és az oktatást átlaguk miatt versenyeznek más jelöltekkel, vagy feltételezhetik, hogy e tevékenységekből származó beruházás megtérülése kevesebb, mint megkülönböztetésmentes csoportokat.