La discriminación estadística es un comportamiento teorizado en el que la desigualdad grupal surge cuando los agentes económicos (consumidores, trabajadores, empleadores, etc.) tienen información imperfecta sobre los individuos con los que interactúan. [1] Según esta teoría, la desigualdad puede existir y persistir entre grupos demográficos incluso cuando los agentes económicos son racionales. Esto se distingue de la discriminación basada en el gusto , que enfatiza el papel de los prejuicios (sexismo, racismo, etc.) para explicar las disparidades en los resultados del mercado laboral entre grupos demográficos. [2]
La teoría de la discriminación estadística fue iniciada por Kenneth Arrow (1973) y Edmund Phelps (1972). [3] El nombre "discriminación estadística" se relaciona con la forma en que los empleadores toman decisiones laborales. Dado que su información sobre la productividad de los solicitantes es imperfecta, utilizan información estadística, tanto actual como histórica, sobre el grupo al que pertenecen para inferir la productividad. Si un grupo minoritario es menos productivo inicialmente (debido a una discriminación histórica o por haber atravesado un mal equilibrio), se asumirá que cada individuo de este grupo es menos productivo y surge la discriminación. [4] Este tipo de discriminación puede dar lugar a un círculo vicioso que se refuerza a sí mismo con el tiempo, ya que los individuos atípicos del grupo discriminado se ven disuadidos de participar en el mercado, [5] o de mejorar sus habilidades a medida que su retorno (promedio) de la inversión (educación, etc.) es menor que para el grupo no discriminado. [6]
Una forma relacionada de discriminación estadística se basa en diferencias en las señales que los solicitantes envían a los empleadores. Estas señales informan de la productividad del solicitante, pero son ruidosas. Puede ocurrir discriminación si los grupos difieren en sus medias, incluso si los solicitantes tienen señales nominales idénticas por encima del promedio: la regresión a la media implicará que un miembro de un grupo con una media más alta retrocederá menos ya que es más probable que tenga un valor real más alto. mientras que el miembro del grupo con la media más baja retrocederá más y la señal sobreestimará su valor si se ignora la pertenencia al grupo ("paradoja de Kelley" [7] ). La discriminación también puede ocurrir en variaciones de grupo en las señales (es decir, en qué tan ruidosa es la señal), incluso suponiendo promedios iguales. Para que se produzca una discriminación basada en la variación, quien toma las decisiones debe ser reacio al riesgo ; quien toma decisiones preferirá el grupo con la varianza más baja. [8] Incluso suponiendo dos grupos teóricamente idénticos (en todos los aspectos, incluidos el promedio y la varianza), quien toma decisiones con aversión al riesgo preferirá el grupo para el cual exista una medición (señal, prueba) que minimice el término de error de la señal . [8] Por ejemplo, supongamos que dos individuos, A y B, tienen puntuaciones teóricamente idénticas en las pruebas muy por encima del promedio de toda la población, pero la estimación del individuo A se considera más confiable porque puede haber una gran cantidad de datos disponibles para su grupo en comparación. al grupo de B. Luego, si dos personas, una de A y otra de B, solicitan el mismo trabajo, se contrata a A, porque se percibe que su puntuación es una estimación más confiable, por lo que quien toma decisiones con aversión al riesgo ve La puntuación de B tiene más probabilidades de ser cuestión de suerte. Por el contrario, si los dos grupos están por debajo del promedio, se contrata a B, porque se cree que la puntuación negativa del grupo A es una mejor estimación. Esto genera diferencias en las posibilidades de empleo, pero también en los salarios medios de diferentes grupos: un grupo con una menor precisión de señal será empleado desproporcionadamente en puestos de trabajo peor remunerados. [9]
Se ha sugerido que la discriminación en los préstamos hipotecarios para viviendas contra los afroamericanos , que es ilegal en los Estados Unidos , puede deberse en parte a la discriminación estadística. [10]
Se espera que las fuerzas del mercado penalicen algunas formas de discriminación estadística; por ejemplo, se espera que una empresa capaz y dispuesta a evaluar a sus solicitantes de empleo con métricas relevantes obtenga mejores resultados que una que se basa únicamente en promedios grupales para sus decisiones de empleo. [11] [ se necesita verificación ]
Según un estudio de 2020, los gerentes que tenían experiencia con la teoría de la discriminación estadística tenían más probabilidades de creer en la exactitud de los estereotipos, aceptarlos y discriminar por género en la contratación. Cuando los directivos fueron informados de las críticas contra la discriminación estadística, estos efectos se redujeron. [12]