统计性歧视理论
1972年,美国学者菲尔普斯在《美国经济评论》正式提出统计性歧视理论,建立模型来解释统计性歧视问题。
统计性歧视理论认为,统计性歧视的根据在于信息的不完全,以及获取信息需要支付成本,企业在劳动力市场上雇佣时,往往将求职者的群体特征推断为个体特征,这种做法会使不利群体遭受统计性歧视。
如果不利群体额总体统计性特征中,个体差异越大,那么利用群体特征来推断作为甄选标准的代价就越高。但是对于企业来说,这仍是不完全信息下的高效率的做法,与雇主利润最大化目标是一致的。
1972年,美国学者菲尔普斯在《美国经济评论》正式提出统计性歧视理论,建立模型来解释统计性歧视问题。
统计性歧视理论认为,统计性歧视的根据在于信息的不完全,以及获取信息需要支付成本,企业在劳动力市场上雇佣时,往往将求职者的群体特征推断为个体特征,这种做法会使不利群体遭受统计性歧视。
如果不利群体额总体统计性特征中,个体差异越大,那么利用群体特征来推断作为甄选标准的代价就越高。但是对于企业来说,这仍是不完全信息下的高效率的做法,与雇主利润最大化目标是一致的。