為什麼社會上會有「歧視」？經濟學是這麼解釋的

知識 02-05

圖片：《撞車》

歧視的根源是什麼？

知友：Manolo

（500+ 贊同，經濟學、博弈論話題優秀回答者）

從經濟學角度給個回答。幾十年來，經濟學家對歧視的解釋，都可以大致劃分到兩個層面：

第一層是非「壞」即「蠢」，在大的層面上區分「基於偏好的歧視」和「統計性歧視」；

第二層則是「理性的人都相似。不理性的人，各有各的蠢法」，探討歧視的具體形成機制。

接下來，我主要以職場為背景，舉一些例子來闡述已有的理論。實證文章，自己的專欄「輟耕錄」已介紹過許多了，歡迎關注。

第一層非「壞」即「蠢」

至少 50 年前，經濟學家已經在研究歧視了。兩位諾獎得主，各自划出一種觀點，奠定後來研究的基礎。其中一位是貝克爾，他提出了「基於偏好的歧視（taste-based discrimination）」這個概念。

什麼意思呢？假如一個白人如此歧視黑人，這就意味著，他寧願損失一筆錢，也不要看到黑人。反映到招聘中，就是明明是黑人應聘者更有能力，能帶來利潤，他也選擇不要。

另一位諾獎得主就是鼎鼎大名的阿羅，提出了「統計性歧視（statistical discrimination）」這個概念。這又是什麼意思呢？還是拿招聘中的種族偏好來解釋：同樣是白人老闆，黑人應聘者。

現在，這個老闆不討厭黑人，但是他很擔心員工有犯罪經歷。假如黑人的犯罪率確實比較高，而這個老闆又看不到應聘者深入的個人信息，老闆就會基於膚色去判斷，傾向於不錄取黑人員工。

這兩種歧視很不一樣。再簡單一點概括的話，基於偏好的歧視，歧視就是目的；統計性歧視，歧視只是手段。

為了幫助知友分辨這兩個概念，我再舉一個例子：

同樣是不招女性。如果企業主不招女性的原因，單純是因為厭女，根本就不想看見女人，這就是基於偏好的歧視；如果企業主並不在乎性別，只是擔憂女性招進來以後懷孕生產，影響企業的利潤，這就是統計性歧視。

到這裡，標題為什麼叫非「壞」即「蠢」，理由已經出來了。如果我們大家認同，歧視常常是不好的、是需要糾正的。那麼，在這個意義上說，基於偏好的歧視是「壞」的。

那麼，為什麼說統計性歧視是「蠢」呢？從這個定義可以看到，如果企業能掌握應聘者的一切信息，統計性歧視根本不會發生。之所以會有這個現象，正是因為企業只能根據很少的信息，作粗略的判斷，難免「錯殺」。

正因為兩類歧視不一樣，我們對待兩類歧視的態度也不一樣。對第一類歧視，尤其是基於偏好的性別歧視、種族歧視等，大多數人都是深惡痛絕；對第二類歧視，很多人會覺得更加「情有可原」。

從定義上來看，既然第一類歧視根植於人的偏好之中，那唯一的辦法就是改變人；既然第二類歧視的原因是企業或學校等機構缺乏信息，通過提供更多信息，我們可以緩解這類歧視問題。

不過，這裡還剩下一個問題：實踐中，我們怎麼分辨這兩類歧視？實話說，這是個難題。

以種族歧視為例，一開始，大家將工資數據拿出來，然後控制教育、年齡等變數，聲稱剩下的差距就是歧視。可是，經過反覆論爭之後，大家發現這個變數實在是控制不完。

接下來，大家就招募膚色不同、其它條件相近的實驗者，跑去辦手續、買車等等，用區別對待的程度反映歧視。

可是，既然世界上沒有兩片一模一樣的樹葉，那我們也沒法指望世界上有兩個除了膚色、其它方面一模一樣的人。說到底，還是變數控制不完。

再接下來，經濟學家繼續開腦洞，製造一大堆其它地方都相同，只有名字不同（名字能反映種族）的簡歷到處投遞，然後根據企業的回應來看歧視。再一次，又有學者質疑：我們怎麼知道，名字本身不會傳遞出種族和簡歷項目之外的信息呢？

說到底，這個問題的根源在這裡：因為我們沒有辦法直接觀察到偏好，所以，我們只能把我們能想像到的、反映其它信息的統計性歧視排除掉，然後聲稱剩下的那部分可能是基於偏好的歧視。

假如觀察到種族間工資有差距，我們先考慮教育，再控制犯罪，再控制工時，等等。最後實在是找不到其它解釋因素了，我們再說，剩下的很可能是基於偏好的歧視。這類探索，永無止境。

第二層理性的人都相似。不理性的人，各有各的「蠢」法

這裡，我是在經濟學的意義上使用「理性人」這個詞的：理性的人或企業，能夠收集充足的信息，並據此作出明確的判斷。可是，現實中的人和企業並非如此。

他們常常要根據有限的信息，在局限的條件下決斷。不同的決斷方式，也會導致不同形式的歧視問題。當然，這部分更多地是在回答「統計性歧視」的根源是什麼。經濟學家一般不深究偏好，這部分更多是其它學科的研究內容。

第一點是自我實現的歧視。

再讓我舉一個職場的例子：假如性別歧視已經存在，女性很難晉陞到高層。中層和基層的女性看到這點，就會掂量自己努力付出的價值。如果覺得自己的付出，無望得到諸如晉陞在內的回報，她們也許就會選擇更少的工作，把重心放到家庭上。

結果，「女性更重家庭，不重工作」就會成為事實，她們更少晉陞高層，也就顯得「理所當然」。可是，大家沒有意識到：如果不是已有的歧視這一層枷鎖，有許多女性本來會更看重工作、有足夠能力晉陞高層的。

第二點是基於偏好的歧視導致統計性歧視。

這是個經典的例子：假設有一 HR，對男性只看重能力，對女性同時看重能力和外貌。這導致一部分能力沒那麼強，但外貌出眾的女性進入企業。結果是企業內部，男性的平均工作能力比女性要強。

現在，來了一個新的 HR，看到這個情況，他 / 她根據這一情況斷定：男性的平均能力是更強。此時，哪怕新 HR 在招聘中不偏不倚，對男女都只看能力。由於企業內部的情況的影響，他 / 她也會更傾向於招「能力更強」的男性。

第三點是「千頭萬緒，似我者生」。

假設企業現在招人，對各方面能力和素質都有要求。這可讓 HR 頭疼了：又要團隊協作，又要專業能力，還要領導力，這麼多維度，怎麼判斷得過來呢？假設這個 HR 是黃種人，因為文化等原因，他 / 她很可能覺得：判斷背景和自己相似的應聘者，實在是要更容易一些。

於是，同樣是黃種人，儘管各方面水平可能沒那麼高，但考察起來容易，入職概率更大；其它族裔，儘管水平可能要更高，但考察起來費事，入職難度更大。歧視應運而生。

第四點是信號中的噪音大小也會導致歧視。

同樣是企業招人，能力達到一個水準就要。現在，兩撥應聘者，一撥大學畢業，有很多經歷可以反映能力；另一撥自學成才，很多經歷都難以確切證實。如果標準定得高，後一撥人面臨歧視：大學畢業的應聘者，能拿出來反映能力的經歷很多，更容易達標；後者向 HR 發送的信號，「噪音更大」，實在難以判斷達標沒有。

不過，如果標準低，被歧視的也許反而是前一撥：能反映他們能力的經歷太多了，判斷出他們沒達標，相應也更容易。

第五點更微妙：歧視可以部分解決道德風險問題。

這也是個經典的模型：企業技術更新換代，要求工人投入成本適應新技術。不同的工人，在新技術下的產出不同。如果企業無法完全觀察到工人的投入，以下辦法，可以部分解決工人投入偏低的問題：隨便找一個要求（可以和適應成本、生產能力等都沒關係），給達到要求的員工上新技術、給高工資；達不到的用舊技術、給低工資。

為什麼？雖然歧視的因素和產出等沒關係，但是，選擇達到要求的，是高產出工人的概率更大。

第六點與其說是歧視的根源，不如說是歧視的一種形式：歧視，還可能意味著以不同的方式解讀同樣的信號。

在之前的一個答案中，我介紹了 2017 年的一篇研究，其中提到：基本特徵相同的男女醫生，同樣是做好了一台轉診手術，男醫生以後收到的轉診數量增加更多，手術費上升也更多；同樣是做壞了一台轉診手術，女醫生以後收到的轉診數量下降更多，手術費減少的幅度更大。總之，有限的信息可能以各種各樣的方式導致歧視，歧視本身也包含了區別性地解讀信息的行為。

最後做個總結。

經濟學上，一般將歧視分成「基於偏好的歧視」和「統計性歧視」兩類，前者以歧視為目的，後者以歧視為手段，本質是不完全信息下的決策。區分兩類歧視很難，但正確的政策，需要考慮兩類歧視的不同性質。

具體來說，信息不完全，可以多種不同的方式導致歧視；歧視，本身也代表了差別性地解讀信息的方式。

至於基於偏好的信息根源為何，這一點更多是其它學科的研究內容。文章的結尾給出了兩部分對應的參考文獻，基本按順序和原文各段對應。

參考文獻：

Becker, Gary S. The economics of discrimination. University of Chicago Press, 2010.

Arrow, Kenneth. "The theory of discrimination." Discrimination in Labor Markets 3.10 (1973): 3-33.

Guryan, Jonathan, and Kerwin Kofi Charles. "Taste‐based or statistical discrimination: The economics of discrimination returns to its roots." The Economic Journal 123.572 (2013).

Coate, Stephen, and Glenn C. Loury. "Will affirmative-action policies eliminate negative stereotypes?." The American Economic Review (1993): 1220-1240.

Neilson, William, and Shanshan Ying. "From taste-based to statistical discrimination." Journal of Economic Behavior & Organization 129 (2016): 116-128.

Bagues, Manuel, and Maria J. Perez-Villadoniga. "Why do I like people like me?." Journal of Economic Theory 148.3 (2013): 1292-1299.

Morgan, John, and Felix Várdy. "Diversity in the workplace." The American Economic Review 99.1 (2009): 472-485.

Fang, Hanming. "Social culture and economic performance." American Economic Review (2001): 924-937.

Sarsons, Heather. "Interpreting signals in the labor market: Evidence from medical referrals." (2017).

知友熱評

原則上來說的話，競爭壓力足夠大的情況下第一類歧視會消失……

劉鎮銳

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