広告を使って人種差別を調べる

オンラインクラシファイド広告のCraigslistを使って人種差別を調べる実験について。

The Visible Hand – Freakonomics Blog

I suspect that most people would say that the skin color of the iPod holder wouldn’t matter to them. […] Economists have never liked to rely on what people say, however.

iPodを売るという個人広告があったときに、出品者の肌の色を気にするかと聞かれれば多くの人は否定する。しかし、口で否定したら差別は存在しないというわけでは当然ない。

Over the course of a year, they placed hundreds of ads in local online markets, randomly altering whether the hand holding an iPod for sale was black, white, or white with a big tattoo.

実際に肌の色やタトゥーの有無が異なるiPod広告を出品してみるという実験が行われた。その結果は、

  • 黒人の出品者は白人に比べて13%レスポンスが17%オファーが少なかった
  • オファーがあった場合に限っても2-4%オファーの金額は少なかった
  • コンタクト人が名前を書かない割合が17%、郵送を受け付けない割合が44%少なく、遠隔地への振り込みを懸念する割合は56%高かった
  • 犯罪の多い地域ではさらにこの差はひろがった

とのことで、黒人と白人とで買い手の行動は明白に違うことが分かる。しかし、これは「人種差別」を示すとは限らない。

With statistical discrimination, on the other hand, the black hand is serving as a proxy for some sort of negative

単に人種を観察できない属性の代理変数として統計的に差をつけることがありえるからだ。人種をシグナルとして利用するのは差別とは言えないだろう。相手が差別されているなら低めの価格でオファーしても通る可能性が高いということもある。

If the ad is really high quality, the authors conjecture, maybe that provides a signal that could trump the statistical discrimination motive for not buying from the black seller.

この統計的区別と単純な差別とを分離するためにはシグナルとしての役割が必要ない状態にすればよい。ここでは広告を非常に信頼できるものにするという実験を行っているが、結果は変わらないということで人種差別の存在を示している。但し、広告の書き方でどれほど信頼性が変わるのかよくわからない。

Black sellers do especially bad in high crime cities, which the authors interpret as evidence that it is statistical discrimination at work.

一方、犯罪率の高低をみると、犯罪の高い地域ほど差は大きく、こちらは統計的な区別があることを示している。犯罪が少なければシグナルの必要はない(=どちらにしろ犯罪はない)からだ。コメント欄には同じ人種には「差別」がないとして、同じ人種同士の取引とそうでない取引とを比べたらどうかという意見もついている。

女性の出世は何故遅い

結構微妙な記事が多いHBSだが、女性の出世に関する面白いネタがあった。

Women in Management: Delusions of Progress

アメリカでは女性の社会進出は目覚しく、労働人口においても肩を並べている。しかし、社内での出世に関しては有意な差があるようだ。

Even after adjusting for years of work experience, industry, and region, Catalyst found that men started their careers at higher levels than women. […] Among women and men without children living at home, men still started at higher levels.

その差は職務経験・産業・地域・子供の有無を調整しても変わらないとのこと。では何が原因なのか。面白い調査結果が挙げられている。

A quarter of the women in our study left their first job because of a difficult manager—nearly as many as those who moved on for more money (26%) or for a career change (27%). Only 16% of the men left because of a difficult manager.

最初の職を辞めた理由を調査したものだ。こちらも条件付されているのか分からないが、上司とうまくいかなかったという理由が男性に比べて多い。

Of course, these results suggest that women and men may be treated differently by their first managers.

とはいえ、ここから男女が上司に違う扱いをされているのはOf courseとか言われると何だろうか?という気にはなる。女性のほうが人間関係を重視するだけかもしれない(多分にありそうだ)。

Companies must acknowledge their failure on this front, learn why they haven’t succeeded, and come up with better programs to help talented women advance.

その挙句、企業はこの問題を解決して有能な女性の進出を助けなければならないとまで言われるとどうだろう。もし男女の出世における差が単なる差別に基づくものであるなら、差別されている人を優先的に雇う企業は競争で優位に立つはずなので市場にまかせておいてもいいはずだ。

などと少し真面目に考えてしまったものの:

Catalyst works with businesses and the professions to build inclusive workplaces and expand opportunities for women and business.

記事を書いた人たちは女性のための職場環境を整える団体にいるようで、この記事自体が単なる広告のようだ。何か悔しいが書いてしまったのでポストしてみた。

エスニシティ別所得ギャップ

アメリカのエスニシティ別の所得の推移を示した綺麗なグラフ:

The US Income Gap | MintLife Blog | Personal Finance News & Advice

内容自体は極めて常識的で、白人およびアジア系の所得が高く、女性の所得は低い。但し、このことから直接結論を出すのは難しい。このグラフはむしろ単純なグラフを読む上での落とし穴を考えるのにいい。ぱっと思いつくだけでも以下のような問題点がある:

  • 平均所得であってメジアン所得ではないので、外れ値に大きく影響される
  • 労働時間で調整されていない;アジア系の所得が高いのは労働時間が長いためでもあるし、女性が低いのも労働時間が短い部分が大きいだろう
  • 推移だけを見るとギャップが開いているように見えるが、片対数グラフではないし、インフレが調整されていないように見える
  • 教育水準などで条件付されていないので、エスニシティ別の所得を見ているつもりで学歴別の所得を見ているだけかもしれない

最近アメリカではグラフを含めた視覚化を行うサイトが相当数あるが日本でも似たような試みがあると面白い。