市场越完善，歧视行为总会变少吗？ 慧航，公众号:ecopaper，Keep calm and DO your Research 从 Becker 开始将歧视的研究引入到经济学开始，关于「市场」是否会降低「歧视」就有了不少的讨论。然而可惜的是，至少理论上，这个问题仍然没有明确的答案。 关于「歧视」，经济学中主要有两套理论：基于「偏见（prejudice）」的方法以及基于「统计歧视（statistical discrimination）」的方法。 前者基于偏见的方法，也就是 Becker 开始研究这个问题的时候引入的。那么什么是偏见，什么是歧视？比如我认为南美球员私生活混乱，这是偏见，但是不会造成歧视，因为我仅仅是一个观众。但是如果一个俱乐部高层因为认为南美球员私生活混乱，而拒绝引进南美球员，或者给予南美球员较低的薪水，那这可能就是歧视了，因为造成了市场上结果的差异。需要注意的是，偏见不一定带来歧视，歧视也不一定完全由于偏见。 那么，一个完善的市场一定能解决因为偏见带来的歧视么？让我们来想几个例子。 比如，我是雇主，现在想要招一批员工。但是我毫无来由的有对非 985 学校学生的偏见，愿意付给非 985 学校的学生的工资比 985 高校的学生要少 2000 块。如果说对于这项工作，985 高校或者非 985 高校的学生都可以以相同的生产率胜任，那么对于雇主来说，理性的决策就是付给 985 高校的学生以超过非 985 高校学生 2000 的工资。注意如果这两类学生的生产率是一样的，明明可以以低 2000 的成本招到工人，却要以高 2000 的工资招 985 的学生，这种歧视的行为会导致企业利润的损失。 但是，这个种工资差异一个潜在假设是所有的企业都有同样的偏见——所有企业主都只愿意付给非 985 高校的学生以低于 985 高校学生 2000 的工资，如此一来，市场上 985 高校的学生的工资就比非 985 高校的学生工资高 2000。但是，如果有些企业对非 985 高校的学生歧视更小，甚至没有歧视呢？ 那么可以很自然的想到，这些企业因为没有歧视，所以平均每个雇员的成本都比有歧视的企业低 2000 块钱，进而利润也就更多。因为这些企业不歧视非 985 高校的学生，而且工资低，因而这些企业将会雇佣非 985 高校的学生，进而，非 985 高校的学生身价水涨船高，985 高校的学生身价逐渐下降，两类高校学生工资之间的差异下降到不足 2000，那些歧视非 985 高校学生的企业将会只雇佣 985 高校的学生。 这样发展下去，最终的均衡是，两类高校的学生工资是一样的，歧视似乎「消失」了，然而，两类高校的学生却发生了「分离」，即不歧视的企业专门招收非 985 高校的学生，歧视的企业只招收 985 高校的学生。 因而从这个想法看来，一个「完善」的市场，的确会消除歧视。 然而现实中我们却很难看到「完善」的市场，因而也很难消除歧视。 一个我能切身体验到的例子是，当我进入上海财经大学读研的时候，就被反复告知「投行」对非清北复交四所高校毕业生的歧视。国际大投行比如高盛摩根，以及国内大投行中金之类的，不会考虑上财的毕业生。然而我听到的第二句话是，除去这些大投行，在上海的其他金融公司上财的学生并没有劣势。如此一来，大投行算不算「歧视」呢？我不知道，或许是「统计性歧视」吧。但是自从我入校以来，小破财的学生进不了大投行又从来没有改变过。为什么呢？我想一个重要的原因是：因为在中国发行审核制度下，大投行的垄断势力非常强，受到其他小投行的竞争压力非常小。哪个投行如果想要雇佣小破财的廉价劳动力去跟这些大投行竞争，基本上属于痴人说梦。因而，以上市场导致歧视消失的故事自然不能完成。 另外还有更多的其他摩擦。比如以上的过程假设了市场的「自由进入」和「自由退出」，然而现实中很难达到。比如上述过程假设了劳动市场的无摩擦调整，雇员可以在不同的企业随意跳槽而没有任何成本，这也很不现实。所以现实中，「不完善」的市场可能的确是「歧视」不能被消除的原因。 之前说过，除了「偏见」导致的歧视之外，还有一种「统计性歧视」。这种歧视与「偏见」导致的歧视有个很大的不同，即在「偏见」的模型里面，不同组别的人是没有差异的。而「统计性」歧视却承认这种差异。比如统计意义上而言，985 高校的学生因为大学的师资更好，所以生产率更高，从 985 高校毕业生找到优秀雇员的概率更高，那么对于非 985 高校毕业生的歧视就是一种「统计性歧视」：也许非 985 高校的毕业生的确有优秀的，但是更难找到。 那么，一个完善的市场会消除「统计性歧视」么？这个就非常困难了。 首先，之所以会有「统计性歧视」，很大程度上是由于甄别的成本。如果甄别成本为 0，企业可以完全甄别出雇员的生产率，那么「统计性歧视」不会存在。一个理性的企业会甄别出所有潜在雇员的生产率，择优录取。但是现实情况是，甄别成本通常非常的高，而市场也很难降低甄别成本。所以单纯靠「完善的市场」的力量消除这类歧视，可能是徒劳的。 其次，与「统计性歧视」相关的，还有更严重的「自我实现」的问题。 仍然是举上面投行的例子吧。假设投行想要招人，有两类人：清北复交毕业生，和其他普通 985、211 毕业生，分别简称为 A、B。为了成为一个合格的雇员，必须进行前期的投资，比如「实习」。假设「实习」有三种状态，好、中、差。雇主知道，实习表现好的毕业生肯定是合格个雇员，实习表现差的毕业生肯定不是好的雇员，但是对于中等水平的实习生，可能模棱两可，企业很难判断。投行有个先验的信念（belief），比如可能主观认为有中等水平实习经历的学生中 A 类学生是合格的雇员的概率更大，所以对中等实习水平的实习生，雇主更愿意要 A 类学生。 好了，现在问题来了，如果是这样，那么对于 B 类的学生，因为更好的实习需要付出更多努力，成本更高，但是被投行看中的几率比 A 类学生低，算一下成本收益，可能并不划算，因而在实习中可能不会表现太好。而投行不断的调整自己的信念，最终的结果是发现，在中等的实习生中，的确 A 类学生有合格雇员的可能性更大。最终的均衡结果就是，雇主的信念经过不断的调整，的确是对的。如此一来，虽然两类学生都是一样的，但是由于雇主对两类学生的不同信念，直接导致了最终两类学生的确产生了「统计意义上的差别」。 这种情况的特殊性在于，市场直接产生了「歧视」，而非解决了歧视。因为「信念」并不是固有的偏见，相反，它是动态随着市场的情况在变化的。然而，即使这样，「歧视」的结果还是内生的产生了。 所以，如果从理论角度来讲，一个「完善」的市场的确可能消除歧视，也有可能产生歧视；但是考虑到不可能有完善的市场，所以单纯靠市场的力量来消除歧视，似乎是不现实的。 更多讨论，查看 知乎圆桌 · 偏见、歧视与不公 查看知乎原文
