男女不同酬、高考加分，歧视归根结底也是经济学问题( 二 )
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“统计性歧视”则由另一位诺奖得主肯尼斯·阿罗提出 ， 指的是
基于统计数据做出决策 ， 进行差别对待（歧视） 。
比如某个企业家对该企业的女性员工工作情况做过统计 ， 发现未婚女性员工在入职几年后会休产假 ， 影响工作效率；而有了孩子的女性员工为了承担照顾家庭的责任 ， 在工作时长上不如男性员工 。
于是 ， 这位企业家在招聘新员工时 ， 给同一岗位的男性、女性应聘者分别开出不同的薪水 ， 或者某些工作时间长的岗位不对女性开放 ， 客观上形成了对女性的就业歧视 。
与“基于偏好的歧视”相比 ， “统计性歧视”显得有情可原 ， 因为它是企业在数据的基础上衡量成本做出的选择 ， 对事不对人 。
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不过这种歧视其实是在信息不全的情况下 ， 以偏概全的结果——以之前女性员工总体的工作情况 ， 推测女性员工个体的工作情况 。 对此 ， 可以通过提供更多信息的方法来缓解 。 比如 ， 女性求职者可以表明家里老人会带小孩、会请保姆、自身近几年无育儿计划等 ， 企业在得知相关信息后 ， 歧视也就减弱了 。
当然 ， 现实往往没有这么简单 ， 歧视是一个复杂的社会问题 。
首先 ，
这两种歧视很难区分 ， 可能同时存在 。
很少有人会公开声称自己有某种歧视 ， 而我们也没有读心术来直接观察他人的信念 。
美国警察选择性执法可能是因为种族主义者故意对黑人找茬；也可能是因为黑人犯罪率高于白人 ， 美国警察因此加大对黑人嫌疑者的盘查 ， 执法上也更加粗暴 。 中小企业贷款难可能是因为银行不想给贷款；也可能是数据表明中小企业还款能力弱……
其次 ， “基于偏好的歧视”可能会造成“统计性歧视” ， 也就是说 ，
歧视自我实现了 。
比如 ， 在一个对女性存在偏见的企业 ， 女性员工难以获得与男性同等的工作回报和晋升 ， 于是选择将重心放到家庭上 ， 结果形成了“重家庭不重工作”的事实 ， 由此给“统计性歧视”提供了又一个数据支持 。
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正因为歧视的成因复杂 ， 如何解决歧视也是麻烦事 。 简单粗暴的措施可能会带来新的问题 。
比如 ，
原本为了消除歧视的措施 ， 却会产生新的歧视
， 经济学称之为逆向歧视 。
美国出台过一项“平权法案” ， 为了弥补美国历史上对黑人和女性的歧视 ， 要求在大学录取学生、公司招收员工时 ， 应当照顾少数族裔和女性 。
有的大学采取了给黑人
、拉美裔申请者“加分”的制度或实行百分比定额制 ， 黑人的大学录取率大大提高 。
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矫枉过正之下 ， 原本作为强势群体的白人受到不利对待 ， 相当于形成了逆向歧视 。
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