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美国社会似乎已经接受和认同了某些经济歧视行为,也就是说向不同人群提供同一服务(例如保险)的价格不同这类歧视行为被认为是合法的。但是,在有些国家,此类经济歧视行为则被认为是不合法的。比如,欧盟正在讨论是否应该禁止汽车保险费用方面的性别歧视行为。根据汽车保险公司的统计,如果这一法案通过的话,男性投保者的保费将会下降约10%。(当然,汽车保险公司并不会做亏本的买卖,所以相应地,女性投保者的保费就会上升。)
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此外,经济歧视行为存在的原因还可能在于,人们认为自己拥有关于其他人的经济情况的某种信息(这种想法可能是正确的,也可能和事实不符)。出于各种各样的原因,个人和企业可能认为他们可以通过歧视他人的方式来获得更高的利润。比如,当一位身家百万的CEO请承包商来修缮他的豪宅时,承包商可能会开出一个比市场价高出20%的价格,因为承包商认为与住普通住宅的客户相比,住豪宅的富人有能力支付更高的修缮费用。某家企业可能会认为,为了达到股东的利润预期,公司应该对某些客户提高产品售价。这种类型的歧视行为并非出自仇恨或敌意,而是完全出于冷酷自私的金钱动机。
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如果你恰好是那个“冤大头”,那么上述种种对你而言显然不是什么令人愉快的事情。但是,承包商向你索要更高的修缮费并不是因为他恨你,他只是想多赚些钱,获得更高的利润而已。从承包商(或者保险公司)的角度来说,经济歧视行为是利润最大化的一种必然选择,无关个人好恶。
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从表面来看,在我们这个以交易为基础的经济体中,经济歧视行为似乎是可以接受的。但是,经济歧视行为有时也是非常丑恶的,比如,经济歧视行为的受害者往往并不知道自己被区别对待,这很不合理。随着互联网的普及,我们的各种信息和数据被机构或他人以各种方式和途径获得,这扩大了经济歧视行为的范围。如今,网络公司正在悄悄地搜集我们注册网络账号时透露的大量个人信息。通过分析这些信息,企业可以轻松地知道谁是它们想要的客户,谁是它们不想要的客户。通过对我们的个人信息进行分析,企业可以更好地实行各种经济歧视行为,从而最大限度地获取利润。
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我们来看一下罗伯特·科尔的例子。罗伯特·科尔是一位65岁的老人,居住在密西西比州的弗格森市,他很喜欢在网上搜索和研究各种信息。为了帮助一位患有糖尿病的朋友,罗伯特·科尔在网上搜索了关于糖尿病的信息,并把这些信息汇总后告诉那位患病的朋友。不久以后,罗伯特·科尔开始收到各种邮寄广告和网络广告,这些广告都是关于糖尿病药品的。是谁窃取了罗伯特·科尔的个人信息?罗伯特·科尔输入谷歌搜索引擎的关键字是如何被搜集、分析和利用的?罗伯特·科尔告诉记者:“我是不是被当作一名糖尿病患者而进入了某些公司的数据库?我没有得糖尿病,但是,我不知道该如何联系这些公司别再给我发这类广告了。”
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这个案例让我们感到惊慌和不安。如果我们在网上留下的个人信息——详细的购物明细、访问过的网站、经济状况等——被各种商业机构获取并加以利用,这会是多么可怕的事情。
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事实上,大部分网站都在用某种消费者完全不了解的方法来搜集和利用他们的信息。自动搜索软件一直在网上运行,寻找各个角落里的消费者信息;网站使用名为“小甜饼”的小型文本文件和浏览器来跟踪用户;第三方数据经纪商则实时出售用户的网络信息来获利。只要你在网上购物,或者只是进行网络搜索,就会留下自己的电子指纹,各种商业机构也可以利用这些电子指纹来获取你的个人信息——购物明细、最近访问过的网站、经济状况等。然后,很多网站会利用上述信息进行定价。通过搜集和分析这些信息,公司就能够了解你的喜好和动机,从而利用你的这些个人信息来提高它们的商业利润。
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网络公司可以通过研究和分析你的购物历史来判断你的经济情况,并且发现你付得起比其他客户更高的价格。如果你“不幸”比其他顾客更有钱,或者你不喜欢像其他客户那样频繁地比价,那么你很可能成为商家的经济歧视行为的受害者。
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但是,你也许会问,这种类型的歧视行为究竟有什么问题呢?毕竟,在现实世界中,不同的客户也常常会为同样的商品和服务付出不同的价格。任何订过机票或酒店、租过车的人都经历过这样的价格歧视。针对同样的商品和服务,很多公司会对不同的客户给出不同的报价,并试图找到最优化的激励机制,以促使客户愿意支付最高的价格购买产品。如果你是一位成功的生意人,你要从芝加哥飞往旧金山开会,很显然,和手头很紧的年轻人相比,你不太在乎机票的价格。那么,在这样的情况下,为什么航空公司不能对有钱的生意人开出更高的票价呢?
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问题就在于,在网络世界里,消费者们并不知道自己是企业的经济歧视行为的对象(或者说牺牲者),因为他们不知道其他人为同一件商品支付的价格。如果一个人穿着昂贵的西装走进汽车经销店,汽车销售员就会向这个人推销店里最贵的车,这位客户多多少少会清楚自己的处境,而且店里的汽车都有明码标价,客户可以根据标价讨价还价。但是,如果这个人在网上订机票,那么他很可能意识不到自己的高工资和富裕的生活方式会导致他看到的机票报价高于其他乘客。面对这样的经济歧视行为,消费者没有任何能力抗拒或改变。
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网站的定价通常是依靠计算机算法来完成的,算法考虑的信息包括客户的购物历史、家庭住址(程序会划分出“经济较好”的地区和“经济较差”的地区)、消费习惯、信用卡账户等。这些程序能够极为娴熟地区分消费者之间微小的区别,并最大限度地加以利用,它们的高超能力简直令人叹为观止。即使某位消费者知道网站给自己的报价高于其他客户,他很可能也无法利用这些信息来降低自己的购买成本,因为网站不会允许他以其他价格购买这项商品或者服务。也许你会说:“那又怎么样?如果有钱人能够付得起更高的价格,那就让他们多付点儿钱好了。”但是,你有没有想过这样的问题:在现实世界中,如果商家给女性、少数族裔以及残疾人开出更高的价格,那么大多数人都会认为这种行为是错误的或不道德的。从公民权利的角度来看,虽然经济歧视行为是一个暧昧不清的灰色地带,但是大多数人都认为这样的行为是不公平的。
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与仇恨和敌视引发的歧视行为一样,经济歧视行为也存在于我们日常生活的方方面面。当人们在街上问路的时候、购物的时候(不管是在实体商店购物还是网上购物)、找工作的时候、修车的时候,经济歧视行为无处不在。判断哪些行为是合理的,哪些行为是不合理的,是一件非常困难的事情。我们认为,认识到这种困难是非常重要的,因为只有当我们了解了人们歧视他人的真正的内在动机,政策制定者们才可能通过各种各样的方式来保证每个人都受到公正的对待。
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那么,如何把仇恨和敌视引发的歧视行为和经济歧视行为区分开呢?我们决定走到街头去寻找这个问题的答案。
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经济歧视会加剧种族歧视
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简是一位50岁的白人女性,有几个处于青春期的孩子,她头发灰白,戴着金丝眼镜,一吹冷风就会鼻头发红。简身穿藏青色的羊毛大衣,戴着米色围巾,她就是我们的“特工”。我们雇用简在芝加哥的一条街道上询问前往著名的威利斯大厦的正确路线。简问路的第一个对象是一名中年的白人女性。这位中年女性认真地告诉简,大厦的入口离这里不远,“向前走两个街区到密歇根路,然后穿过马路,再走一个街区到范布伦路,大厦的入口就在你的右手边”。简对这位女士表达谢意,并按照这条路线前行。那么,这位中年女士指的路是对的吗?
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我们的第二位“特工”名叫泰隆,是一位20岁的黑人男性。他身穿一件帽衫和松松垮垮的低腰牛仔裤。泰隆十分有礼貌地叫住了另一位中年白人女性,并向她问路。这位白人女性毫不犹豫地答道:“嗯,我不知道。”然后,泰隆又向一位30多岁的男性问路,结果对方意味深长地打量了泰隆一会儿,然后给他指了一条错误的路线。
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在这项实验中,我们试图研究不同年龄、不同性别、不同种族的人在问路的时候会受到怎样不同的对待。偏见会影响人们帮助别人的积极性吗?当一位外表友善的中年白人女性询问威利斯大厦的位置时,路人会做出怎样的反应?而一位年轻的黑人男性问同样的问题,又会得到怎样的回应?那么,年轻的白人女性、年轻的白人男性、年长的黑人男性呢?
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我们选择的问路对象也包括不同年龄、不同种族和不同性别的路人,实验的结果如下表所示。我们的实验反映了什么情况?每位“特工”获得帮助的概率分别有多大?平均来说,被问路的人愿意花多长时间来帮助问路者?
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下表中的数据给出了十分有趣的结果。如果你是一位不幸迷路的女性,那么你获得路人帮助的概率相当高,年轻女性在这方面更占优势。如果你是一位年长的黑人男性,那么你获得帮助的概率会略高于年长的白人男性。但如果你是一位年轻的黑人男性,那么你还是随身携带全球定位系统更可靠。年轻的黑人男性问路时获得帮助的概率不但小于两种肤色的年轻女性(她们得到帮助的概率最高),也小于两种肤色的中年人(不论男女),还小于白人男性。
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表6–1
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你可能会认为,路人不愿意停下来帮助黑人男青年是因为种族歧视,也许在某些情况下,你的这种推断是正确的。但是,我们的实验结果显示,年长的黑人男性和女性,以及年轻的黑人女性得到帮助的概率并不低,所以不能完全用种族歧视来解释。如果路人总体上来说是愿意帮助黑人问路者的,但却认为问路的黑人男青年比较具有威胁性,那么这种现象就不能用种族歧视来解释,而应该被界定为一种经济歧视行为。
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路人之所以不愿意帮助泰隆,并不是因为仇恨或者敌意,相反,这种行为的内在动机是恐惧和自我保护的欲望。人们之所以害怕泰隆,是因为人们害怕自己成为犯罪对象,而黑人男青年的犯罪率确实较其他人群要高。基于同样的逻辑,我们猜测如果我们请一位光头、穿着靴子、身上文着卐字纹的白人男青年在同一个街角问路,路人大约也会纷纷加快脚步离开那里。
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为了检验这一猜测,我们决定在实验中加入一些经济信号。我们再次派出泰隆和其他一些与泰隆差不多年纪的黑人男青年,但是这次我们让他们穿上了商务西装。我们认为,如果对黑人男青年的区别对待是源于仇恨,那么这批西装革履的黑人男青年问路时仍然不会获得太多帮助。另一方面,这些人西装革履的打扮会向路人释放出“安全”的信号,因此路人可能会愿意给他们指路。
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