統計的差別
「統計的差別」(または「統計による差別」)とは、経済主体(消費者、労働者、雇用主など)が、交渉相手の個人に対して不完全な情報しか持っていない場合に、統計的に合理的に判断しようとした結果として、人種または性別に基づく不平等が生じるという行動で、「差別の経済学」と言う経済学的理論に基づく用語である。
この「統計による差別」の理論によれば、経済主体が合理的で偏見を持たない場合でも、統計的母集団(統計を取る調査対象となる集団)に対して不平等が生じる。この「統計的差別」の理論は、各集団における労働市場の成果の格差を、人種差別、性差別、個々人の好き嫌いなどによって説明するという「嗜好による差別」(「差別的嗜好」)の理論とは対照的なものである。「嗜好による差別」を行う雇用者は、企業の利益を最大化することよりも自分の差別的嗜好を優先する人間であるため、長期的には市場の圧力で淘汰されてしまうことが期待されるのに対して、「統計による差別」を行う雇用者は、逆に、自分の入手できる情報をすべて利用して企業の利益の最大化を行う人間であるため、市場においてその不平等が存在する状態がずっと続く可能性がある。
「統計的差別」の理論は、ケネス・アロー(1973)およびエドムンド・フェルプス(1972) によって最初に唱えられた。なお「嗜好による差別」の理論は、「差別の経済学」の理論の確立者である経済学者のゲーリー・ベッカーが最初に唱えた理論である。
仮に、平均と分散を含むすべての点で理論的に同一である2つの集団が存在としても、リスクを嫌う意思決定者は、シグナルの誤差項を最小化するであろう測定結果(シグナルやテストなど)が存在するグループを好む。
例えば、集団Aと集団Bが存在すると仮定する。集団Aと集団Bは理論的に同一のテストスコアを持っており、しかも2つの集団のスコアは母集団全体の平均をはるかに上回っていると仮定する。しかし、集団Aの方が、集団Bと比べて大量のデータを利用できる場合、集団Aのスコアの方が、集団Bのスコアよりもより信頼できると考えられる。
その後、集団Aに所属する個人aと、集団Bに所属する個人bの2人が同じ仕事に応募したとすると、個人aが雇用されるだろう。なぜなら、リスクを嫌う意思決定者にとって、集団Aのスコアの方がより確実性が高く、集団Bのスコアは偶然性がより高いと認識されているためである。
逆に、集団Aのスコアと集団Bのスコアが共に母集団全体の平均を下回っていた場合、集団Aの方が利用できるデータが多い分、集団Aのネガティブなスコアの方がより信頼できる推定値であると考えられる。そのため、集団Aに所属する個人aと、集団Bに所属する個人bの2人が同じ仕事に応募した場合、個人bの方が採用されるだろう。
結果として、理論的に全く同一である集団Aと集団Bに所属する個々人の間で雇用機会に違いが生じると同時に、集団同士の平均賃金にも違いが生じることになる。
要するに、シグナルの精度が低いグループに所属する個人は、本人の真の能力に関わらず、賃金の低い仕事に不釣り合いに採用されることになる。