Американский расизм — 2 часть
Содержание:
Различия в доходах и образовании
Некоторые считают, что расизмом можно объяснить разницу в доходах различных групп населения. Однако, если мы учтём образование, умственные способности, семейное положение и регион проживания, то получится, что чёрные зарабатывают больше белых.
Конечно, расизмом можно объяснить разницу групп в каких-то переменных, например, в образовании, но важно отметить, что разница групп в доходах «меняет своё направление» без прямого учёта каких-либо мер расизма.
Что касается возможностей получения образования, Murray and Rueben (2008) подсчитали расходы на одного ученика в школах США в период между 1972 и 2002 годами. Они обнаружили следующее: «В 1972 году соотношение между расходами небелых к белым было 0,98; эта тенденция изменилась к 1982 году, поскольку расходы на одного учащегося для небелых стали немного выше, чем для белых учащихся в большинстве штатов и в Соединенных Штатах в целом, и находились на этом уровне в течение последних 20 лет». Таким образом, с 1982 года расходы на небелых студентов были больше, чем на белых.
Этот вопрос был снова рассмотрен Richwine (2011), исследование обнаружило, что расходы на чёрных студентов были на 1% выше, чем на белых студентов, в то время как расходы на азиатов и латиноамериканцев были на несколько процентных пунктов ниже.
Эти различия в расходах отражаются в характеристиках школ: в среднем, в более “чёрных” школах меньше классы, опытные учителя c более формальным образованием и высокой заработной платой (Cocoran et al., 2003).
Эта информация может удивить некоторых людей, поскольку левые часто приводят данные, показывающие, что более “черные” школьные округа получают в среднем меньше средств. Это правда, но внутри самих школьных округов “черные” школы получают больше денег, поэтому чернокожие учащиеся посещают лучше финансируемые школы, чем белые учащиеся, несмотря на заголовки, кричащие о неравенстве на уровне округов, которые часто попадаются нам на глаза (Ejdemyr et al., 2017).
После окончания средней школы, ученики поступают в колледж. Основываясь на агрегированной информации из 20 предыдущих исследований, мы можем определить, что при сравнении абитуриентов с одинаковой квалификацией, чёрные учащиеся имеют в 21 раз большие шансы на поступление, чем белые. У латиноамериканцев этот показатель выше в 3 раза, у азиатов он на 6% ниже и на 59% выше, в зависимости от того, используем мы среднюю оценку или медианную.
(Значения в столбцах рас показывают шансы на поступление в сравнении с белыми абитуриентами, при условии, что уровень квалификации является одинаковым.)
Точно так же было подсчитано, что доля белых студентов, зачисляемых в колледжи, увеличится с 66% до 75%, если решения о зачислении будут приниматься исключительно на основе результатов тестов.
Когда небелые учащиеся попадают в колледж, то они с большей вероятностью получают гранты и стипендии, несмотря на то, что родители белых студентов оплачивают своим детям обучение так же часто, как и родители небелых (Kantrowitz, 2011; Brown, 2019).
В целом, распределение ресурсов в системе образования предпочитает небелых студентов белым. Очевидно, что заявление о том, что белые расисты замедлили успех чёрной экономики, лишив их необходимых для образования ресурсов, не имеет под собой никаких оснований.
Разница в безработице
Ранее я упоминал, что расовую разницу в доходах можно легко “повернуть вспять”, попросту учтя некоторые важные показатели. Разумеется, что для того, чтобы что-то вообще зарабатывать, вам сначала понадобится работа, и многие люди убеждены, что компании не нанимают меньшинства по причине расизма.
Это утверждение плохо согласуется с открытым поведением корпораций. Например, отчёт 2017 года обнаружил, что 90% компаний из списка S&P 100 проводили какие-то инициативы в вопросе разнообразия, а 75% из них даже установили определённые квоты для найма меньшинств. Этот же отчёт обнаружил, что эти практики стремительно набирают популярность.
Идея о том, что расизм объясняет групповые различия в занятости, тоже плохо согласуется с тем фактом, что разрыва в занятости между расами в начале 20 века не было, хотя в то время белые люди значительно чаще имели расистские предубеждения против чёрных.
Стоит отметить, что разрыв в занятости между расами, возникший во второй половине 20 века, является, по крайней мере отчасти, добровольным. Согласно Williams (2011): “На протяжении 1979-1980 годов, Национальное Бюрю Экономических Исследований провело опрос в гетто Бостона, Филадельфии и Чикаго. Только небольшая часть жителей там имела работу, но практически все сказали, что получить позицию чернорабочего легко или достаточно легко; 71% респондентов сказали, что получить работу с минимальной оплатой труда достаточно легко.”
Если сказать это левому, то вам скорее всего ответят тем, что с чернокожим, после подачи идентичного с белым резюме, с меньшей вероятностью свяжется работодатель, основываясь на имени человека. Если быть точным, Quillian et al. (2017) провели мета-анализ исследований дискриминации при найме и обнаружили, что чёрные получают на 36% меньше звонков от работодателей, чем белые. Даже если этот эффект и объясняется расизмом, он проявляется не очень сильно.
Однако, скорее всего это не так. Подобные эксперименты основаны на базовом непонимании того, как квалификация связана с эффективностью сотрудника. Предположим, что распределения эффективности чёрных и белых состоят из двух пересекающихся нормальных распределений, вот так:
Теперь предположим, что квалификации в резюме требуют такого определенного уровня навыков и способности получать эти навыки, что плохие сотрудники не способны легко его достигнуть. Как видно по примеру ниже, не существует никакого порога эффективности (или любой другой связанной с профессии черты - объёма знаний, самодисциплины, когнитивных способностей) при котором средний показатель белых был бы выше среднего показателя чёрных, но не был бы при этом выше среднего показателя чёрных, попавших за обозначенный порог.
Это особенно заметно, если мы упрощаем чёрным получение определённых квалификаций по сравнению с белыми. В таком случае производительность белых будет превосходить производительность чёрных с равной квалификацией, даже если в целой популяции не будет никакой разницы между эффективностью белых и чёрных.
Именно эта ситуация и происходит, когда общество практикует позитивную дискриминацию, и, как мы видим, позитивная дискриминация в отношении афроамериканцев широко распространена в современной Америке.
Эти теоретические соображения должны быть достаточным доказательством ошибочности подобных экспериментов как меры расизма, но если вы хотите получить эмпирическое подтверждение этого утверждения, то вам стоит взглянуть на результаты крупного исследования, проведённого федеральным правительством, которое измеряло у людей связанные с работой когнитивные навыки - такие как математика, навык письма, способность эффективно использовать информацию, полученную из документа.
Как видно, общая тенденция такова, что чернокожих респондентов опережают белые респонденты, при этом имея уровень образования ниже, чем у чернокожих.
Аналогичные результаты были получены в исследовании Neill (1990), которые показывают перцентили AFQT белых и чёрных мужчин в возрасте от 19 до 21 года (с учётом уровня образования) в период с 1953 по 1958 год и отдельно в 1980 году. (AFQT - это тест, разработанный военными для измерения когнитивных навыков, имеющих отношение к выполнению военных обязанностей, таких как способность рассуждать, читать и производить математические вычисления.)
В 1980, чёрные, получившие 3-4 года образования в колледже, в среднем достигали 49.7 перцентиля или чуть ниже среднего значения, независимо от образования. С другой стороны, средний перцентиль белых с 3-4 годами колледжа составлял 80.2, 65.8 при 1-2 годах колледжа и 46.5 при 3-4 годах старшей школы. Это ещё сильнее проявлялось в 50х, когда черные с 3-4 годами обучения в колледже получали результаты ниже белых с 3-4 годами старшей школы.
Таким образом, для работодателя вполне разумно предпочесть среднестатистического белого заявителя среднестатистическому черному, даже если их квалификации одинаковы “на бумаге”.
Наиболее важные доказательства по этому вопросу получены от Roth et al. (2003), исследование провело мета-анализ данных 19 предыдущих исследований и обнаружило, что черные работники набрали на 0,30 стандартных отклонений ниже, чем белые работники по показателям производительности труда, даже если они работали на одной и той же позиции в одной организации. Это говорит о том, что меньшинства имеют более низкие показатели того, что требуется от заявителей с точки зрения фактической эффективности работы, а не с точки зрения квалификаций “на бумаге”.
Эта точка зрения согласуется с тем фактом, что большинство фирм прибегает к позитивной дискриминации при найме, и с тем фактом, что чёрные заявители получают на 36% меньше звонков от работодателей.
Некоторые скажут, что такое объяснение несколько грубое, и может даже расистское, поскольку она вынуждает нас принять разрыв в производительности между чёрными и белыми. Хотелось бы снова заметить, что это не менее грубое или расистское утверждение, чем обвинение белых людей в существовании этой разницы. Единственная причина, по которой я привожу этот аргумент - чтобы защитить белых от этого обвинения. Мы также можем принять тот очевидный факт, что разница в средних значениях это просто разница в средних значениях, и в каждой группе есть самые разные люди.
Разница в одобрении кредитных заявок
Еще один распространенный аргумент левых касается того факта, что чернокожим получить кредит труднее, чем белым. Данные из Pew показывают, что чернокожим людям действительно чаще отказывают в ипотечном кредите, но даже среди чернокожих этот показатель составляет всего 27%.
Говоря о процентных ставках, стоит согласиться с тем фактом, что вероятность того, что чернокожие получат ипотечную процентную ставку в 8% или более, в два раза выше, чем для белых. Однако это всё ещё большая редкость даже среди чёрных держателей ипотеки. Средняя процентная ставка одинакова для белых, латиноамериканцев и чёрных, однако возможно значительно ниже для азиатов.
Так что эти различия хоть и реальны, но довольно незначительны. Левые склонны отмечать, что эти различия остаются даже при учёте кредитных рейтингов. Это правда, но оставшиеся различия действительно не очень большие. Например, Cheng et al. (2014) проанализировали данные из U.S. Survey of Consumer Finances за 2001, 2004, и 2006 года и обнаружили, что учёт поведения потребителей и долгового риска позволил сократить черно-белый разрыв по средней процентной ставке до 0,29%.
Что ещё важнее, так это то, что кредитный рейтинг не предсказывает поведение одинаково для всех рас. Обратите внимание на отчёт федерального резерва конгрессу о том, насколько хорошо кредитный рейтинг предсказывает поведение заёмщика: “Последовательно, по всем трём кредитным рейтингам и всем пяти показателям, чернокожие...стабильно показывают более высокий риск недобросовестного поведения, чем предсказывала кредитная история”. Другими словами, выдача кредитов чернокожим является более рискованной даже при учёте кредитного рейтинга.
В этом отчете также отмечается, что это в основном справедливо для черных и белых людей с низким кредитным рейтингом. Среди тех, у кого высокий кредитный рейтинг, разница между расами в плане риска невелика. Кроме того, исследование, проведенное Чикагским федеральным резервом, не выявило расовой предвзятости в одобрении кредитов тем, кто имеет хороший кредитный рейтинг, но обнаружило существенный уклон в пользу белых среди тех, кто имеет плохой кредитный рейтинг. Точно так же Ross et al. (2004) обнаружили, что чернокожим заемщикам труднее получать кредиты, но это справедливо только для тех, у кого нет ипотечного страхования.
Самые сильные доказательства против расовой предвзятости в кредитовании были представлены Bhutta and Hizmo (2019). Они проанализировали данные всех ипотечных кредитов, застрахованных FHA в 2014 и 2015 годах. После учёта кредитного рейтинга и дохода, они обнаружили черно-белый разрыв в 0,03% и латино-белый разрыв в 0,015%. Этот результат похож на тот, что был представлен ранее, но в отличие от большинства исследований в этой области, Бхутта и Хизмо также включили данные о дисконтных баллах, и это выявило расовую разницу в пользу небелых. Объединяя эти данные в единую модель, они не обнаружили расовой предвзятости в графике ожидаемых выплат заемщика. Еще более важно то, что ожидаемый доход, получаемый за счет кредита, существенно не отличается в зависимости от расы заемщика.
Эти данные очень тяжело соотнести с расовыми предрассудками. Тот факт, что после того, как другие показатели совпадают, у всех рас оказываются одинаковые ожидаемые графики выплат, прямо указывает на отсутствие проявлений расизма в кредитовании. То, что ожидаемый доход по кредитам не отличается в зависимости от расы, убедительно свидетельствует о том, что различия в условиях кредитов, предоставляемых черным и белым, отражают лишь то, что кредиторы точно прогнозируют условия, которые максимизируют прибыль в каждой расе заемщиков. Трудно представить, как этот результат мог бы получиться, если бы люди исходили из расовой ненависти, а не экономической рациональности.
Ещё одно заявление левых заключается в том, что некоторые районы были обведены «красной чертой» и подвергаются дискриминации со стороны банков. В этих районах исторически много меньшинств, что приводит к дискриминации. Эта гипотеза была проверена в различных городах, и было последовательно показано, что расовый состав района не имеет прямого влияния на вероятность одобрения кредита, означая, что этот нарратив попросту ложен.
Ahlbrant (1977), Питтсбург, Пенсильвания — Расовый состав района не оказал прямого влияния на шансы его жителей получить кредит.
Hutchison et al. (1977), Толедо, штат Огайо — Расовый состав района не оказал прямого влияния на шансы его жителей получить кредит.
Dingemans (1979), Сакраменто, Калифорния — «Этническая принадлежность слабо объясняет» ставки по кредитам. Подробности не предоставлены.
Avery et al. (1981), Кливленд, Огайо — В демографически стабильных районах раса не оказала прямого влияния на количество кредитов, выданных в данном районе. Кредиты одобряются с меньшей вероятностью (9%) в районах с быстро меняющейся демографией.
Tootell (1996), Бостон, Массачусетс — Расовый состав района не оказал прямого влияния на шансы его жителей получить отказ по кредиту.
[Перевод материала]: https://ideasanddata.wordpress.com/2020/06/03/american-racism-and-the-anti-white-left/