Reverse Regression, Fairness, and Employment Discrimination
反向回归、公平与就业歧视AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反向回归、公平与就业歧视
- 研究问题
- 在控制工作资历差异后，如何用工资和资历的比较研究潜在就业歧视，两种回归方向分别对应何种公平概念？
- 方法与思路
- 摘要介绍以工资为因变量、资历和性别为解释变量的回归，以及以资历为因变量、工资和性别为解释变量的反向回归。
- 材料陈述的贡献
- 摘要强调公平包含两个不同方面，分别基于工资比较和资历比较；作者认为，评价公平需要同时考虑这两种概念。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对两种回归各自比较的对象、资历变量的测量及控制方式，以及作者如何界定并联合评价两类公平。
- 阅读边界
- 摘要未说明数据来源、具体估计结果或识别假设；统计调整后的工资差异，尚不能仅凭摘要认定为歧视的因果效应。
原文摘要
Possible salary discrimination can be studied by comparing mean salaries of, say, males and females, after statistical adjustment for differences in job qualifications. The adjustment is often made by regression, with salary as dependent variable, and job qualifications and sex as independent variables. One might also regress job qualifications on salary and sex, a procedure called reverse regression. Ideas about fairness as well as technical concepts are relevant to discrimination studies. There are two distinct aspects of fairness, one based on comparisons of salary and the other based on comparisons of qualifications. Both concepts are needed to evaluate fairness.