L'économie de la discrimination

La discrimination statistique est une théorie économique qui tente d'expliquer l'inégalité raciale et de genre. La théorie tente d'expliquer l'existence et l'endurance du profilage racial et de la discrimination fondée sur le sexe sur le marché du travail, même en l'absence de préjugés manifestes de la part des acteurs économiques impliqués. Le pionnier de la théorie de la discrimination statistique est attribué aux économistes américains Kenneth Arrow et Edmund Phelps, mais a fait l'objet de recherches et de développements approfondis depuis sa création..

Définition de la discrimination statistique en termes économiques

Le phénomène de discrimination statistique se produirait lorsqu'un décideur économique utilise des caractéristiques observables des individus, telles que les traits physiques qui sont utilisés pour classer le sexe ou la race, comme indicateur indirect de caractéristiques autrement non observables qui sont pertinentes pour les résultats. Ainsi, en l'absence d'informations directes sur la productivité, les qualifications ou même les antécédents criminels d'un individu, un décideur peut substituer des moyennes de groupe (réelles ou imaginaires) ou des stéréotypes pour combler le vide. En tant que tels, les décideurs rationnels utilisent des caractéristiques de groupe agrégées pour évaluer les caractéristiques individuelles qui peuvent conduire à ce que les individus appartenant à certains groupes soient traités différemment des autres, même lorsqu'ils se ressemblent à tous les autres égards..

Selon cette théorie, l'inégalité peut exister et persister entre les groupes démographiques même lorsque les agents économiques (consommateurs, travailleurs, employeurs, etc.) sont rationnels et sans préjugés. Ce type de traitement préférentiel est qualifié de "statistique" car les stéréotypes peuvent être fondés sur le comportement moyen du groupe victime de discrimination.

Certains chercheurs sur la discrimination statistique ajoutent une autre dimension aux actions discriminatoires des décideurs: l'aversion au risque. Avec la dimension supplémentaire de l'aversion pour le risque, la théorie de la discrimination statistique pourrait être utilisée pour expliquer les actions des décideurs comme un responsable du recrutement qui montre une préférence pour le groupe avec la plus faible variance (perçue ou réelle). Prenons, par exemple, un manager qui est d'une race et a deux candidats égaux à considérer: un qui est de la race partagée du manager et un autre qui est une race différente. Le gestionnaire peut se sentir plus à l'écoute des candidats de sa propre race que des candidats d'une autre race et, par conséquent, croire qu'il a une meilleure mesure de certains traits pertinents pour les résultats du candidat de sa propre race. Selon la théorie, un gestionnaire opposé au risque préférera le candidat du groupe pour lequel il existe une mesure qui minimise le risque, ce qui peut entraîner une offre plus élevée pour un candidat de sa propre race que pour un candidat d'une race différente tous les autres. les choses égales.

Les deux sources de discrimination statistique

Contrairement à d'autres théories de la discrimination, la discrimination statistique n'implique aucune sorte d'animosité ni même de biais de préférence envers une race ou un sexe particulier de la part du décideur. En fait, le décideur dans la théorie de la discrimination statistique est considéré comme un maximiseur de profit rationnel, à la recherche d'informations.

On pense qu'il existe deux sources de discrimination et d'inégalité statistiques. La première, connue sous le nom de «discrimination au premier moment», se produit lorsque la discrimination est considérée comme la réponse efficace du décideur aux croyances asymétriques et aux stéréotypes. Une discrimination statistique au premier moment peut être évoquée lorsqu'une femme se voit offrir un salaire inférieur à celui d'un homme, car les femmes sont perçues comme étant moins productives en moyenne.

La deuxième source d'inégalité est connue sous le nom de discrimination statistique au "deuxième moment", qui résulte du cycle d'auto-application de la discrimination. La théorie est que les individus du groupe discriminé sont finalement découragés de meilleures performances sur ces caractéristiques pertinentes pour les résultats en raison de l'existence d'une telle discrimination statistique au "premier moment". Ce qui revient à dire, par exemple, que les individus du groupe discriminé peuvent être moins susceptibles d'acquérir les compétences et l'éducation pour concurrencer également les autres candidats en raison de leur moyenne ou supposé que le retour sur investissement de ces activités est inférieur à celui des groupes non discriminés.