Explicit and implicit belief-based gender discrimination: a hiring experiment

Abstract: Understanding discrimination is key for designing policy interventions that promote equality in society. Economists have studied the topic intensively, typically taxonomizing discrimination as either taste-based or (accurate) statistical discrimination. To enrich this taxonomy, we design a hiring experiment that rules out both of these sources of discrimination along the gender dimension. Yet, we still detect substantial discrimination against women. We provide evidence of two forms of discrimination, explicit and implicit belief-based discrimination. Both rely on statistically inaccurate beliefs but differ in how clearly they reveal the decision-maker's gender bias. Our analysis highlights the central role played by contextual features of the choice environment in determining whether and how discrimination will manifest. We conclude by discussing how policy makers may design effective regulation to address specific forms of discrimination

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource, 38 S.
Sprache
Englisch
Anmerkungen
Veröffentlichungsversion
begutachtet

Erschienen in
Discussion Papers / Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung, Forschungsschwerpunkt Markt und Entscheidung, Abteilung Ökonomik des Wandels ; Bd. SP II 2020-306

Klassifikation
Wirtschaft

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Mannheim
(wer)
SSOAR, GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.
(wann)
2020
Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
Berlin
(wer)
Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung gGmbH
(wann)
2020
Urheber
Barron, Kai
Ditlmann, Ruth
Gehrig, Stefan
Schweighofer-Kodritsch, Sebastian
Beteiligte Personen und Organisationen
Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung gGmbH

URN
urn:nbn:de:101:1-2022020211315143884235
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:25 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Barron, Kai
  • Ditlmann, Ruth
  • Gehrig, Stefan
  • Schweighofer-Kodritsch, Sebastian
  • Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung gGmbH
  • SSOAR, GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e.V.

Entstanden

  • 2020

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