Экономическая наука в тяжелые времена. Продуманные решения самых важных проблем современности

Подобное происходило и во Франции. Когда-то французы отвергали итальянцев. Затем поляков. Затем испанцев и португальцев. Каждая волна мигрантов в конечном счете интегрировалась, но в каждом случае поначалу французы считали, что «на этот раз все по-другому». К 2016 году настала очередь мусульман быть отвергнутыми.

Откуда берутся эти предпочтения и такое отношение? Почему мы, похоже, ищем нового врага, хотя и примирились с предыдущим?

СТАТИСТИЧЕСКАЯ ДИСКРИМИНАЦИЯ

Потенциально существуют некоторые простые экономические объяснения неприятия других групп, во многом в духе стандартной модели Беккера и Стиглера. Страх перед чужаками иногда служит экономической цели. Между 1950 и 2000 годами индуистско-мусульманские беспорядки в Индии были гораздо более вероятны в определенном городе в определенный год, если дела у мусульманской общины шли относительно хорошо. И они были менее вероятны, если преуспевала индуистская община[222]. Это согласуется с подробным описанием некоторых крупных беспорядков, когда от того, что могло бы показаться случайным насилием, в первую очередь страдал мусульманский бизнес. Насилие часто является удобным прикрытием для мародерства.

Верно также и то, что иногда отдельные люди испытывают потребность выразить нетерпимость и предубеждение (даже если на самом деле они не разделяют подобные чувства), чтобы продемонстрировать преданность своей группе. Например, во время экономического кризиса в Индонезии увеличилось число членов групп по чтению Корана. Проявление сильной религиозности было знаком верности, которая позволяла заслужить место в круге взаимопомощи[223]. В других контекстах – люди иногда молчат о своем расизме (и/или сексизме) или даже вторят тому, что правильно говорить, потому что не хотят потерять свою работу или ценные социальные связи.

И, наконец, существует то, что экономисты называют статистической дискриминацией. Однажды в Париже мы разговорились с водителем Uber, который выражал восторг по поводу своей работы. Он рассказал, что в старые времена (до Uber), если выходца из Северной Африки вроде него видели за рулем хорошей машины, то все думали, что он либо наркоторговец, либо угнал машину. В основном люди справедливо считали, что большинство нормальных североафриканцев, как правило, относительно бедны и поэтому вряд ли могут позволить себе новую машину, и на основе этой статистической закономерности предполагали, что каждый конкретный североафриканский водитель хорошей машины был преступником. Теперь же они принимают его за водителя Uber, что является явным прогрессом.

Статистическая дискриминация оправдывает, почему полиция в Соединенных Штатах чаще всего останавливает чернокожих водителей. Так же как недавние объяснения правительства штата Уттар-Прадеш с индуистским большинством, почему так много людей, «случайно» убитых полицией (в так называемых убийствах в схватке), являются мусульманами. Среди преступников больше черных и мусульман. Иными словами, то, что выглядит как неприкрытый расизм, необязательно таковым является; это может быть результатом целенаправленного воздействия на некоторые характеристики (торговля наркотиками, преступность), которые, как оказалось, коррелируют с расой или религией. Поэтому причиной может быть статистическая дискриминация, а не старомодные предрассудки, то, что экономисты называют дискриминацией на основе предпочтений. Однако конечный результат для вас одинаков, если вы чернокожий или мусульманин.

Недавнее исследование воздействия политики «запрета поля для галочки» («ban the box» – BTB) на уровень безработицы среди молодых чернокожих мужчин дает убедительную демонстрацию статистической дискриминации. Политика ВТВ запрещает работодателям применять бланки заявлений с особым полем, в котором надо поставить галочку, если у вас есть судимость. Двадцать три штата приняли эту политику в надежде повысить занятость среди молодых чернокожих мужчин, которые гораздо чаще других имеют судимость и уровень безработицы среди которых вдвое превышает средний по стране[224].

Чтобы проверить эффективность такой политики, два исследователя отправили 15 000 фиктивных онлайн-заявок на вакансии работодателям в Нью-Джерси и Нью-Йорке, непосредственно до и сразу после того, как штаты Нью-Йорк и Нью-Джерси внедрили политику BTB[225]. Для определения расы в резюме использовались специально подобранные типично белые или типично афроамериканские имена, а сведения о судимости, если они требовались, указывались случайным образом.