La discriminación estadística es una teoría de la conducta en la que la desigualdad de grupo 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 gustos , que enfatiza el papel del prejuicio (sexismo, racismo, etc.) para explicar las disparidades en los resultados del mercado laboral entre grupos demográficos. [2]
La teoría de la discriminación estadística fue desarrollada por Kenneth Arrow (1973) y Edmund Phelps (1972). [3] El nombre "discriminación estadística" se relaciona con la forma en que los empleadores toman decisiones de contratación. 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 navegado por 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 desanimados a participar en el mercado [5] o a mejorar sus habilidades, ya que su retorno (promedio) de la inversión (educación, etc.) es menor que el del grupo no discriminado. [6]
Una forma relacionada de discriminación estadística se basa en las diferencias en las señales que los solicitantes envían a los empleadores. Estas señales informan sobre la productividad del solicitante, pero son ruidosas. La discriminación puede ocurrir si los grupos difieren en las medias, incluso si los solicitantes tienen señales nominales superiores a la media idénticas: 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 verdadero más alto, mientras que el miembro del grupo con una media más baja retrocederá más y la señal sobrestimará su valor si se ignora la pertenencia al grupo ("paradoja de Kelley" [7] ). La discriminación también puede ocurrir en las varianzas de grupo en las señales (es decir, en lo ruidosa que es la señal), incluso suponiendo promedios iguales. Para que se produzca una discriminación basada en la varianza, el tomador de decisiones debe ser reacio al riesgo ; dicho tomador de decisiones preferirá el grupo con la varianza más baja. [8] Incluso suponiendo dos grupos teóricamente idénticos (en todos los aspectos, incluyendo el promedio y la varianza), un tomador de decisiones reacio al riesgo preferirá el grupo para el cual existe una medición (señal, prueba) que minimiza el término de error de señal . [8] Por ejemplo, supongamos que dos individuos, A y B, tienen puntajes de prueba teóricamente idénticos muy por encima del promedio para 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 con el grupo de B. Entonces, si dos personas, una de A y otra de B, solicitan el mismo trabajo, A es contratado, porque se percibe que su puntaje es una estimación más confiable, por lo que un tomador de decisiones reacio al riesgo ve que el puntaje de B es más probable que sea suerte. Por el contrario, si los dos grupos están por debajo del promedio, B es contratado, porque se cree que el puntaje negativo del grupo A es una mejor estimación. Esto genera diferencias en las oportunidades de empleo, pero también en los salarios promedio de diferentes grupos: un grupo con una precisión de señal más baja será empleado desproporcionadamente en trabajos peor remunerados. [9]
Se ha sugerido que la discriminación en los préstamos hipotecarios contra los afroamericanos , que es ilegal en los Estados Unidos , puede estar causada en parte por 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 sobre métricas relevantes tenga un mejor desempeño que una que se basa únicamente en promedios grupales para tomar decisiones de empleo. [11] [ verificación necesaria ]
Según un estudio de 2020, los directivos que tenían experiencia con la teoría de la discriminación estadística tenían más probabilidades de creer en la veracidad de los estereotipos, aceptarlos y participar en la discriminación de género en la contratación. Cuando se informó a los directivos de las críticas contra la discriminación estadística, estos efectos se redujeron. [12]