Чарльз Уилан - Голая экономика. Разоблачение унылой науки

Стоит ли считать всю эту информацию точной и однозначной? Нет. Возможно, кандидат-мужчина всю жизнь мечтает сидеть дома с пятью ребятишками, а кандидат-женщина много лет назад решила, что не хочет иметь детей. Но это, конечно, отнюдь не самые вероятные сценарии развития дальнейших событий. В результате женщина бывает наказана, потому что у компании нет информации о ее жизненных обстоятельствах, зато она располагает полными данными о самых разных общих социальных тенденциях. Разве это справедливо? Нет. И кстати, незаконно. Тем не менее подобная логика не лишена смысла. Иными словами, в данном случае дискриминация рациональна, и это переворачивает с ног на голову саму идею дискриминации, потому что, как правило, она не рациональна. Как отмечал лауреат Нобелевской премии Гэри Беккер в книге The Economics of Discrimination («Экономика дискриминации»), работодатели со «вкусом к дискриминации» приносят свои прибыли в жертву, потому что отказываются от кандидатов – представителей меньшинств в пользу менее квалифицированных белых [87]. Пациент, который не желает, чтобы его осмотрел выдающийся чернокожий врач, просто глуп. Юридическая фирма, которая сводит к минимуму текучесть персонала, выбирая кандидатов на основе среднестатистических данных, возможно, и оскорбляет наши чувства и даже нарушает федеральный закон, но глупыми ее действия не назовешь.

Если подойти к этой ситуации как к информационной проблеме, можно выдвинуть сразу несколько важных идей. Во-первых, компании-работодатели не единственные злодеи в данном случае. Когда женщина-специалист решает родить ребенка, берет отпуск по беременности и родам, а затем даже увольняется, она несправедливо перекладывает свои издержки на свою компанию. И что еще важнее, она перекладывает свои издержки на других женщин. Компании, которые предполагают, что могут быть разорены сотрудницами, берущими отпуск по беременности и родам, а затем бросающими работу, скорее всего, будут дискриминировать молодых женщин при найме (особенно уже беременных) и с меньшей вероятностью предложат будущим и новоиспеченным мамам щедрые пособия по беременности. К счастью (и это вторая идея), у данной проблемы есть быстрое и простое решение: щедрый, но подлежащий возмещению пакет по беременности и родам. Пакет остается за вами, если вы вернетесь на работу после декрета, и вам придется вернуть его, если вы решите этого не делать. Такое в общем простое изменение политики найма дает нам почти все, что мы хотим. Компаниям больше не нужно беспокоиться из-за выплаты пособий женщинам, которые не вернутся на работу. В сущности, у работодателя появляется возможность предлагать сотрудницам более крупные пособия, не создавая при этом стимул получить деньги и уволиться. Женщины, в свою очередь, намного меньше страдают от дискриминации при приеме на работу.

Статистическая, или, как ее еще называют, рациональная, дискриминация происходит в том случае, когда человек делает вывод, вполне оправданный, если основывать его на всеобъемлющих статистических моделях, однако, во-первых, скорее всего, неправильный в конкретной ситуации и, во-вторых, оказывающий дискриминационное влияние на определенные группы людей. Предположим, у работодателя нет никаких расовых предрассудков, но он не приемлет даже мысли о том, чтобы взять на работу человека с уголовным прошлым. Разумеется, это благоразумно, причем по целому ряду причин. Но когда этому работодателю приходится принимать решение о найме, не имея доступа к сведениям о судимости кандидатов (либо потому, что у него нет времени или ресурсов для сбора такой информации, либо потому, что закон запрещает требовать ее от кандидатов), вполне вероятно, что он предвзято отнесется к чернокожим мужчинам, которые, по статистике, имеют судимость чаще, чем белые мужчины (28 процентов против 4).

Конечно, работодателя волнует только одно: была ли у стоящего перед ним человека судимость. Если он может получить об этом информацию с высокой степенью надежности, более широкие социальные модели уже не будут иметь значения для его решения. Теоретически логично предположить, что для ослабления дискриминации в отношении чернокожих мужчин без судимости при приеме на работу необходимо предоставить работодателям доступ к соответствующим данным. Так оно и есть. Группа экономистов сравнила решения о найме в фирмах, которые проводят проверки на наличие судимости, с такими же решениями в компаниях, которые этого не делают. В итоге они пришли к такому выводу: «Мы обнаружили, что работодатели, проверяющие наличие у кандидатов криминального прошлого, с большей вероятностью нанимают афроамериканцев, особенно мужчин. Этот эффект заметнее проявляется среди работодателей, которые признаются в остром нежелании нанимать людей с судимостью, нежели среди тех, у кого такие убеждения отсутствуют» [88].