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 de le profilage racial et la discrimination fondée sur le sexe dans marché du travail même en l'absence de préjugés manifestes de la part des acteurs économiques concernés. 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, comme les traits physiques qui sont utilisés pour classer le sexe ou la race, comme un proxy pour les caractéristiques autrement inobservables 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
stéréotypes pour combler le vide d'information. En tant que tels, les décideurs rationnels utilisent agrégat les caractéristiques du groupe pour évaluer les caractéristiques individuelles qui peuvent entraîner l'appartenance certains groupes sont traités différemment des autres, même lorsqu'ils se ressemblent les uns les autres le respect.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 basés sur le comportement moyen du groupe discriminé.
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 au risque, la théorie de la discrimination statistique pourrait être utilisée pour expliquer des décideurs comme un responsable du recrutement qui montre une préférence pour le groupe avec la plus faible variance (perçue ou réel). 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 ou elle a une meilleure mesure de certains traits pertinents du résultat du demandeur de sa propre course. Selon la théorie, un gestionnaire peu enclin au risque préférera le candidat du groupe pour lequel il existe une mesure qui minimise risque, ce qui peut entraîner une offre plus élevée pour un candidat de sa propre race par rapport à un candidat d'une race différente toutes les autres choses égal.
Les deux sources de discrimination statistique
Contrairement à d'autres théories de la discrimination, la discrimination statistique n'implique aucune sorte d'animosité ou 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 et recherchant des 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 de discrimination auto-imposé. 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 de telles statistiques la discrimination. Ce qui revient à dire, par exemple, que les individus du groupe discriminé peuvent être moins susceptibles d'acquérir les compétences et l'éducation concurrencer les autres candidats en raison de leur moyenne ou supposé que le retour sur investissement de ces activités est moins que non discriminatoire groupes.