Die Ökonomie der Diskriminierung

Statistische Diskriminierung ist eine ökonomische Theorie, die versucht, Rassen- und Geschlechterungleichheiten zu erklären. Die Theorie versucht, das Vorhandensein und die Beständigkeit von Rassenprofilen und geschlechtsspezifischer Diskriminierung auf dem Arbeitsmarkt zu erklären, auch wenn die beteiligten Wirtschaftsakteure keine offensichtlichen Vorurteile haben. Die Pioniere der statistischen Diskriminierungstheorie werden den amerikanischen Ökonomen Kenneth Arrow und Edmund Phelps zugeschrieben, wurden jedoch seit ihrer Einführung weiter erforscht und erläutert.

Definition der statistischen Diskriminierung in wirtschaftswissenschaftlichen Begriffen

Das Phänomen der statistischen Diskriminierung tritt auf, wenn ein wirtschaftlicher Entscheidungsträger beobachtbare Merkmale von Personen, wie z. B. die physischen Merkmale, die zur Kategorisierung von Geschlecht oder Rasse verwendet werden, als Proxy für ansonsten nicht beobachtbare Merkmale verwendet, die ergebnisrelevant sind. In Ermangelung direkter Informationen über die Produktivität, die Qualifikation oder den kriminellen Hintergrund einer Person kann ein Entscheidungsträger daher Gruppenmittelwerte (entweder real oder imaginär) oder Stereotype einsetzen, um die Informationslücke zu füllen. Rationale Entscheidungsträger verwenden daher aggregierte Gruppenmerkmale, um einzelne Merkmale zu bewerten, die dazu führen können, dass Personen, die zu bestimmten Gruppen gehören, anders behandelt werden als andere, selbst wenn sie sich in jeder Hinsicht gleich sind.

Nach dieser Theorie kann es auch dann zu Ungleichheiten zwischen den Bevölkerungsgruppen kommen, wenn die Wirtschaftsakteure (Verbraucher, Arbeitnehmer, Arbeitgeber usw.) rational und vorurteilsfrei sind. Diese Art der Vorzugsbehandlung wird als "statistisch" bezeichnet, da Stereotypen zugrunde liegen können das durchschnittliche Verhalten der diskriminierten Gruppe.

Einige Forscher der statistischen Diskriminierung fügen den diskriminierenden Handlungen der Entscheidungsträger eine weitere Dimension hinzu: Risikoaversion. Mit der zusätzlichen Dimension der Risikoaversion könnte die statistische Diskriminierungstheorie verwendet werden, um Maßnahmen von Entscheidungsträgern wie Einstellungsmanagern zu erklären, die eine Präferenz für die Gruppe mit der geringeren Varianz (wahrgenommen oder real) zeigen. Nehmen wir zum Beispiel einen Manager, der aus einem Rennen stammt und zwei gleiche Kandidaten hat: einen, der aus dem gemeinsamen Rennen des Managers stammt, und einen anderen, der aus einem anderen Rennen stammt. Der Manager fühlt sich möglicherweise kultureller auf Bewerber seiner oder ihrer eigenen Rasse eingestellt als auf Bewerber einer anderen Rasse und ist daher der Ansicht, dass er oder sie bestimmte ergebnisrelevante Merkmale des Bewerbers seiner oder ihrer eigenen Rasse besser beurteilen kann. Die Theorie besagt, dass ein risikoaverser Manager den Bewerber aus der Gruppe bevorzugt, für die eine Messung vorliegt, die das Risiko minimiert, was dazu führen kann, dass ein Bewerber für sein eigenes Rennen ein höheres Gebot abgibt als ein Bewerber für ein anderes Rennen Dinge gleich.

Die zwei Quellen der statistischen Diskriminierung

Im Gegensatz zu anderen Diskriminierungstheorien geht die statistische Diskriminierung nicht von einer Feindseligkeit oder gar einer Bevorzugung einer bestimmten Rasse oder eines bestimmten Geschlechts seitens des Entscheidungsträgers aus. Tatsächlich wird der Entscheider in der statistischen Diskriminierungstheorie als rationaler, nach Informationen suchender Gewinnmaximierer angesehen.

Es wird angenommen, dass es zwei Ursachen für statistische Diskriminierung und Ungleichheit gibt. Die erste, als "erster Moment" bekannte statistische Diskriminierung tritt auf, wenn angenommen wird, dass die Diskriminierung die wirksame Reaktion des Entscheidungsträgers auf asymmetrische Überzeugungen und Stereotype ist. Eine statistische Diskriminierung im ersten Moment kann hervorgerufen werden, wenn eine Frau einen niedrigeren Lohn als ein männliches Gegenstück erhält, weil Frauen im Durchschnitt als weniger produktiv wahrgenommen werden.

Die zweite Ursache für Ungleichheit ist die statistische Diskriminierung im "zweiten Moment", die als Ergebnis des sich selbst erzwingenden Diskriminierungszyklus auftritt. Die Theorie ist, dass die Personen aus der diskriminierten Gruppe aufgrund der Existenz einer solchen statistischen Diskriminierung im "ersten Moment" letztendlich von einer höheren Leistung in Bezug auf diese ergebnisrelevanten Merkmale abgehalten werden. Dies bedeutet zum Beispiel, dass Einzelpersonen aus der diskriminierten Gruppe möglicherweise weniger Chancen haben, sich aufgrund ihrer durchschnittlichen oder angenommenen Investitionsrendite mit anderen Kandidaten zu messen, als nicht diskriminierte Gruppen.