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。统计性歧视是将一个群体的典型特征看作该群体中每一个个体所具有的特征,并利用这个群体的典型特征作为雇佣标准而产生的歧视。
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。
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