統計的差別

統計的差別とは

統計的差別、英語で言うところの「statistical discrimination」とは、経済において、消費者や雇用主、労働者などの経済主体が互いに持つ情報が不完全な結果として現れる不平等な状態を指します。具体的には、人種や性別などの属性に基づいて、個人を公平に評価することができず、そのために生じる格差や差別が発生します。これにより、例えば企業が人材採用の際に応募者の実際の能力ではなく、性別や人数の多い集団に依存した統計的な平均値を用いて判断し、結果的に賃金格差が生み出されることがあります。

理論の概要

統計的差別の理論は、合理的で偏見を持たない経済主体であっても、個々の集団に対して不平等が生じることを示しています。この理論は、「差別的嗜好」に基づく差別、つまり個人の好みによる差別とは対照的です。後者では、雇用主が自己の偏見を優先することで市場から淘汰される場合があるのに対して、統計的差別は情報に基づく意思決定の結果として残り続けることがあります。

この概念を初めて提唱したのはケネス・アロー（1973年）とエドムンド・フェルプス（1972年）です。それに対し、差別の経済学を確立したゲーリー・ベッカーは「嗜好による差別」という理論を唱えました。

雇用におけるシグナル

統計的差別は雇用市場で特に顕著です。雇用主は、応募者の能力に関する情報が限られている中で、多数の応募者から優れた人材を見極めようとします。これを行うために、雇用主は応募者の学歴や資格、さらには体育会系出身かどうかなどの「シグナル」を利用します。例えば、体育会系の学生は平均的に一定の体力や協調性があると見なされ、その属性から推測することで選別されるのです。

このプロセスでは、記号が応募者の生産性に関する情報を伝えますが、必ずしも正確とは限りません。これがリスク回避的な意思決定者の偏りを生み、統計的に有意な差別を生産する原因となります。

精度の影響

統計的差別が発生する理由に、シグナルの精度差があります。同じ平均を持つと仮定した2つの集団があったとしても、データの多さにより一方の集団のスコアが信頼される場合、雇用機会において不公平が生じます。リスクを嫌う雇用主は、情報が豊富で一貫性のある集団の方を好むため、集団の平均が優れていても、誤差の高い信号を持つ集団は不利益を受けるのです。

統計的差別の影響

このようにして生じた統計的差別の特性は、差別を受ける側の人々に自己強化的な悪循環を引き起こす要因となります。差別を受ける集団の人々は、能力や努力にかかわらず、有利な集団に比べて市場価値が低いと見なされ、結果として教育やスキル向上への投資が減少します。

また、法的枠組みとして、日本においては男女間の賃金格差が特に問題視され、2015年の女性活躍推進法により国家の助言が行われるようになりました。この法律は、統計的差別の是正を目指しています。

最終的に、統計的差別は雇用市場での構造的な問題を引き起こし、人々の可能性を制限します。この問題の解決には、さまざまな観点からのアプローチが求められています。

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