市场越完善，歧视行为总会变少吗？ 在种族隔离期间，虽然法律禁止用黑人，但是由于黑人劳动力价格低，还是有些公司冒着违背法律雇佣黑人。在种族歧视期间，某些时候，需要法律来维护歧视。 然而，由于趋利性，市场也会导致一些歧视现象的产生，比如职场中性别歧视。 在生育期间，女性无法工作， 会降低企业生产力，此时歧视是有效率的。所以，也许企业主观上并没有想要歧视职业女性，却因为市场因素而产生了歧视行为。此时，我们有需要相关法律来避免歧视。 随着生产力的提高，人们要求更多的闲暇和更少的工作时间，男性也会要求更多的闲暇时间。这种情况下，不需要法律，市场也自然会消解对女性的职场歧视吗？ 从这个角度上来说，经济发展、市场完善、激励改变会成为消解歧视的重要原因？而法律、政策则是市场不完善时起到了补充和过渡的作用。可以这样理解吗？ 猪月，经济学爱好者 先引两句很有意思的判词。从现有的研究来看，没有确定的答案，但即使是在很完善的市场中，歧视也依然存在。问题的难处在于我们要知道歧视的原因是什么，才能明白是不是进一步完善市场可以消解歧视。从经济学家的角度来看，可以把歧视分成偏见和统计性歧视。所谓的偏见，就是 Becker 定义的歧视：个人愿意放弃一定收入来排斥特定组别的个体。这样的歧视是很难通过市场来改善的，因为这些施行歧视的人，可以从行为本身中获得效用。有的人也许内心并不愿意歧视，但因为周围的人都持有偏见，他为了不被排斥 / 不失去生意 / 不被开除等也实施歧视，或者为了博取他人的正面评价而实施歧视，这些也都可以纳入到偏见中。所谓的统计性歧视，可以用下面的例子来说明。垄断的房屋经销商看到黑人来买房就给开高价，因为他们知道来自黑人的需求弹性比较低。如果这些经销商的信念是真的，那这就构成统计性歧视。行为本身是理性的，但在外界看来，不同组别并没有被公正对待。 如果放开市场，来自偏见的歧视是没法消除的，因为辱骂 / 欺凌 / 孤立那些不幸的群体本身就会为歧视者带来效用，他们自然也愿意花一点钱来购买这种“商品”。来自正确信念的统计性歧视也是不能消除的，因为此时利润最大化的行为要求企业去歧视。像前一段例子里给的房屋经销商，如果黑人和白人对房屋的需求弹性真的有差异，那如果市场完善，为了最大化利润，他的目标就应该是利润最大化，那自然会引向歧视。只有基于错误信念的歧视才会被完善的市场消除。以印度为例，假定不同种姓的码农拥有相同的编程能力。班加罗尔各大企业的 HR 不在意种姓，但是错误地把高种姓和高能力挂钩，那我们也会观察到统计性歧视，但这是基于错误的信念的决策。时间长了，部分企业发现雇用低种姓的码农更加划算，这样的歧视就会慢慢消失。所以，题主可能是稍微乐观了。有很多歧视不是放开市场就可以消除的。 只有理论说服力是不够的，我们可能更期待在现实中市场究竟能不能消除歧视。似乎目前圆桌上的问题比较多的是针对要素市场上的歧视，或者说就是劳动力市场上的歧视。但商品市场上的歧视也非常重要。相对于劳动力市场来说，商品市场似乎要简单很多：一手交钱，一手交货，两不相欠。不过，如果将我们购买商品的整个过程细分成几个环节，其中每一个都有可能导致歧视。我们看到了广告，打电话过去洽谈，商家有可能因为我是女性 / 少数民族 / LGBT 就不乐意回复我吗？特别的身份会不会减少我的选择，或者导致我无法拿到好的价格？在和商家讨价还价的过程中，歧视会不会导致我们更难杀价？即使是交易完成之后，歧视会不会导致我得不到足够好的售后服务呢？在很多国家，房屋租赁 / 购买市场包含以上说的各个环节，歧视有时十分显著。人生的另一样大件消费品，汽车也是如此，汽车市场也是歧视的重灾区。这些决定和就业一样，对个人的生活品质十分重要。此外，逛商场服务员给冷脸还是热脸？买咖啡的时候会不会莫名其妙等待许久？等待肾脏移植能不能排到前面？各类问题日积月累，绝不能算无关紧要了。 因此，下面给出的很多例子都是来自商品市场的。除了上面说的原因，还有一点就是商品市场一般要比劳动力市场简单一些。但这不意味着研究歧视真的就很简单，实际上，用计量手段来判别是否有歧视是一件相当微妙的事情。如果不考虑太困难的技术，像前面说的，我们可以通过回归来判断统计性歧视。因为统计性歧视和个体特征相关，而我们可以在回归中控制个体特征。可是，我们很难确定有没有基于偏见的歧视，毕竟我们很难说我们已经穷尽了所有变量了。解决这个问题需要很仔细地设计实验。此外，在统计上，什么叫做歧视呢？一般我们只会去比较平均数，但是，Goldberg 非常有洞见地指出：如果黑人和白人面对的报价分布的高阶矩有显著差别，这能叫做歧视吗？如果一阶矩二阶矩都相同，但分布的形状显著不同，这时又怎么判别歧视呢？这依赖于我们对实际生活中人的效用的精确把握，而这是十分微妙的。另外，如果只看价格 / 工资，我们可能会忽略质量这个要点，而质量本身既不好衡量，也难有数据。最后，即使发现有歧视，我们也很难说清楚其从何而来，有可能来自供给方，也可能来自需求方。如果把供给 / 需求和偏见 / 统计叠加起来，那就有四种歧视，区分这些歧视同样不是简单的工作。 目前来看，研究得最透彻的应该是住房市场。但即使是是住房市场，我们也要注意很多先决条件。首先，租房和买房尽管在理想的经济学世界中等价，但在现实生活中可能是两个问题，研究歧视时也应该分开研究。其次，我们不能忽略集聚效应。以美国的种族歧视为例，白人和黑人在居住的时候对他们的邻居有要求吗？如果是，那么实际情况可能会特别复杂。Bailey 在 1996 年的经典论文考虑了下面一种情况：如果白人和黑人都更倾向于和白人做邻居，那我们可能会观察到这样的价格分布。在白人占主导的区域中，中心区房价贵，四周的房价便宜；在黑人占主导的区域中，中心区房价便宜，边缘的价格反而高。因此，在考虑是否有歧视时，应该要把房子的四邻都考虑进去。Myers 在 2004 年的论文就用数据控制了这一点。不过，控制这一点需要有质量非常好的数据，因此，已有的大部分研究都是直接用直接回归的方法来考虑房价。早期的一些研究可以参见 Riach 和 Rich 制作的这张表，最右是歧视的幅度，右二是被歧视的群体最左是研究进行的地点和年份。这里歧视的幅度指的主要是信息上的歧视，比如说数字是 81%，粗略说来，就是相同的条件的少数购房者和非少数购房者相比，从中介那里得知的房源数量要少 81%。这一块的数据没有发现显著下降的趋势。直接研究住房市场价格歧视的文献相对较少，Choi，Ondrich 和 Yinger 等三位学者利用 1989 年和 2000 年美国全国房地产市场歧视调查数据，结合各地房价，发现基于偏见的歧视确实存在，但自 1989 年以来有明显下降。 虽然这些研究都比较早，也比较粗糙，但控制了其它因素的后续研究得到的结果是比较近似的。Meyers 的论文可能是这一领域控制得比较精细的，她发现，在住房市场上，如果只考虑信息方面，不存在偏见歧视，而存在统计性歧视。其中，比较想买好房子的黑人会比较吃亏，因为住房中介会看菜下饭，给比较穷的黑人推荐的信息很完善，而给想买好房子的黑人推荐的就比较少。此外，如果控制邻居效应，把房子分成以下三类：黑人区、混合区、白人区，那么中介几乎从来不会给人推荐郊区的混合区住宅。此外，黑人邻居的数量确实会影响房子的价格，形式就是下面这张图，其中两个断点代表了混合区和白人区的分野，以及黑人区和混合区的分野，每一段的负斜率说明更高的黑人比例会导致更低的房价。如果种族比例对房价没有影响，图像应该近似于一条直线。最后，她发现观察到的统计性歧视主要来自供给方，也就是房屋中介。黑人等少数族裔 / 妇女等群体在房屋抵押贷款上也更容易吃亏，即使控制其它条件以后，他们拿到的利率也更高，贷款期限也更短。Black 等学者拿到了独一无二的住房抵押贷款申领者数据库，其中包含个体资产、教育程度、家庭结构等细节。他们发现，贷款市场同样不存在偏见歧视，但也难称统计性歧视，根源是讨价还价的能力不同。一个寻求 300 万贷款的人和一个贷 100 万的人，在银行面前的话语权肯定是不同的。话语权不同，最后出来的结果可能就不同。这一类很难称之为歧视。 另外一种检验有无歧视的方法是做实验。这一类文献主要是跟随 Betrand 和 Mullainathan 的方法，设计一些各方面特征都相似的简历 / 个人简介，只是名字不同，带有不同的民族特色，然后寄送给房东 / 房主，看对方的反应。Baldini 和 Federici 两位学者 2010 年在意大利做的实验发现歧视确实存在，在部分地区，如果有一个穆斯林名字或者东欧名字，即使其它各方面条件都相同，得到的待遇也不同。总的来看，如下图所示，得到积极反馈的概率有显著差异。此外，进一步的研究显示，提供更详细的信息可以减少歧视，而发送邮件中出现的格式错误则会显著减少非意大利名字申请者得到积极反馈的概率。Hansen 和 Hewley 在美国做了类似的实验，只不过对象换成了非裔美国人，得到的结果是一致的，歧视显著存在。同样的实验方法也被运用于西班牙的住房市场，结果发现有摩洛哥特色名字的申请者在西班牙受到了歧视。最后，还有两项在瑞典进行的研究也运用了类似的方法，结果发现：少数族裔确实受到了歧视，但同性恋则得到了公平的待遇。这些研究基本都在 2005 年之后进行，暗示着即使住房 / 租房市场已经十分发达，我们似乎也无法完全消除歧视。 另一个特别重要的市场是汽车市场。Ayres 是这个领域的权威，也是他最先在这个领域引进了实验：处于相同年龄区间的不同族裔不同性别的志愿者，穿着相同的宽松运动服，开着相同的车来到实验地点。他们被要求尽量弱化个体特征，同时他们听到的实验说明都是一样的。接下来他们被随机配对，随后就指定的汽车型号进行讨价还价。谈判的过程被全程记录。他们发现：存在明显的种族歧视和性别歧视。其中，白人男性最后拿到的价格平均而言，要比黑人女性低 1000 美元，系数相当显著。他们尝试寻找歧视的来源。单纯的基于偏见的歧视没有得到支持，观察到的差异主要来自以下三个因素：搜寻成本差异、信息差异和讨价还价成本差异。不过，这三项并不能完全解释不同群体面对的价格差异。Goldberg 在 1996 年的经典论文对此做了很有力的批评。首先，尽管 Ayres 已经尽力控制其它变量一致，但实验有一硬伤是很难解决的。由于参与者知晓他们做的是关于歧视的实验，这可能导致有意无意的自我暗示，使实验结果出现偏差。Goldberg 的研究是利用数据做的，没有这个缺点。后续的实验也设法解决了这个问题。List 在 2004 年用球星卡做了类似的讨价还价实验，在实验流程中，参与者只被告知他们要参与的是“经济学游戏”，没有提到关于歧视的内容。在介绍完实验后，实验马上开始，没有明显的节点。结果发现，少数民族和女性在球星卡交易中处于不利地位，但这完全可以由个体特征得到解释，属于统计性歧视。Goldberg 的结果与此类似。不过，她做了非参数检验，发现即使考虑了其它特征，少数族裔 / 女性得到的价格分布的二阶矩也和其它群体有显著不同，如下所示。其中 minor=1 代表是少数族裔，0 则代表不是。minorfew 代表少数族裔女性，可以很明显地看到服从不同的分布。Goldberg 发现这一点和已有的讨价还价理论相合，但这一点缺乏严格检验。 考虑了买车，当然也要考虑出租车市场。这些发现可能没有购房购车那么重要，但也和日常生活息息相关。Ayres 在 2004 年利用纽约出租车数据发现，少数族裔司机平均收到的小费更少，而少数族裔的乘客也倾向于给更少的小费。不过，这其中很大一部分是统计性歧视。此外，少数族裔拦车也比较麻烦，司机看到他们招手停车的概率更低。这一点很大程度上可以归结到他们给的小费更低这一点上。另一个值得关注的市场是快餐。Graddy 利用新泽西州和宾夕法尼亚州肯德基、汉堡王等四家快餐店的数据发现：区域内黑人比例越高，快餐店定价就越高。无论是薯条还是汉堡等主食，这一点都是一致的。Graddy 尽可能地控制了其它因素，利用快餐店是直营 / 加盟，他控制了价格弹性的异质性；利用快餐店位置数据，他控制了竞争程度。此外，他还控制了固定成本差异、犯罪率及可变成本等因素。Myers 的另一篇论文则着重考察了少数族裔聚居区的油价，发现确实稍微偏高。穷人聚居区的零售店是否价格更高一直以来是一个有争议的问题，而考察少数族裔比例和零售店价格的关系的文献相对较少。Myers 另一篇非常有意思的论文（曾被广泛报道）则考察了咖啡馆中的性别歧视，发现控制其它因素之后，女性等待咖啡的时间平均而言比男性要长 20%。此外，针对全美部分餐馆顾客的调查显示，没有显著的证据说明黑人和白人受到了差别对待，不过黑人主观上对得到的服务评价偏低。上面是一些小市场上的研究，另一项比较全面的研究来自 Antecol 和 Cobb-Clark。他们同样使用了一个独一无二的数据集：军方针对歧视进行的特别调查。由于普通士兵在国内的调度是随机的，故他们的流转可以作为一个自然实验。对他们做调查，我们就可以了解美国各地社区内种族歧视的程度。调查主要针对士兵在周边社区租房 / 购物中感受到的歧视，看下图可以发现，歧视还是普遍存在的。西班牙裔、非裔和华裔士兵感受到的歧视尤其严重，严重程度随着周边社区中同族裔人口的比例上升而下降。不过，最重要的影响因素还是士兵和周边社区互动的方式。如果士兵已婚且伴侣族裔在周边社区中属于多数，那他感受到歧视的频率会显著下降；如果他 / 她的伴侣也是少数族裔，那感受到歧视的频率会显著上升。总而言之，结合上面一系列证据（多是 2000 年以后的论文），歧视仍然是广泛存在的。 题主还问到立法是否能促进消除歧视。这一块也许要咨询专业人士，但针对上面提到过的重要的市场，比如住房和汽车市场，都有过关于立法的争论。其实美国政府在 1960 年代就推出了公平住宅法令来抑制歧视。不过，这些法律的效果还是取决于我们究竟面对的是何种歧视。基于错误信念的统计性歧视，在长期来看，可以让市场自己去解决。基于偏见的歧视，如果法律足够严厉而且执行足够细密，也可以解决。但是，基于正确信念的统计性歧视则很难判定，它不会在市场中自发消失，如果采取法律遏制，我们又会陷入更深层的法理难题：消除歧视需要侵犯自由市场。连篇累牍的讨论，没有确定的结果。像目前的肾脏移植，虽然这不是市场，却面临相同的难题。白人能优先得到肾源，但这是因为白人和黑人有部分抗原有差异，且白人捐赠肾脏比例高。这种问题显然很难通过单纯的法律或者市场来解决。设计更有效的匹配机制，采取鼓励捐献的公共政策才是最紧要的。同样的思路也适用于其它市场。从现有的研究看，我们面临的比较多的还是统计性歧视，单纯依靠法律来压制这种歧视也许是无效率的。 参考文献： Ahmed A M, Andersson L, Hammarstedt M. 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