統計性歧視理論

統計性歧視理論是指統計性歧視的根據在於信息的不完全，以及獲取信息需要支付成本，企業在勞動力市場上僱傭時，往往將求職者的群體特徵推斷為個體特徵，這種做法會使不利群體遭受統計性歧視。

基本介紹

• 中文名：統計性歧視理論
• 外文名：Statistical discrimination theory
• 作者：菲爾普斯
• 提出時間 ：1972年

理論提出

1972年，美國學者菲爾普斯在《美國經濟評論》正式提出統計性歧視理論，建立模型來解釋統計性歧視問題。

如果不利群體額總體統計性特徵中，個體差異越大，那么利用群體特徵來推斷作為甄選標準的代價就越高。但是對於企業來說，這仍是不完全信息下的高效率的做法，與僱主利潤最大化目標是一致的。