劳动力市场长期公平的短期干预

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英文标题：
《A Short-term Intervention for Long-term Fairness in the Labor Market》
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作者：
Lily Hu and Yiling Chen
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最新提交年份：
2018
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英文摘要：
  The persistence of racial inequality in the U.S. labor market against a general backdrop of formal equality of opportunity is a troubling phenomenon that has significant ramifications on the design of hiring policies. In this paper, we show that current group disparate outcomes may be immovable even when hiring decisions are bound by an input-output notion of \"individual fairness.\" Instead, we construct a dynamic reputational model of the labor market that illustrates the reinforcing nature of asymmetric outcomes resulting from groups\' divergent accesses to resources and as a result, investment choices. To address these disparities, we adopt a dual labor market composed of a Temporary Labor Market (TLM), in which firms\' hiring strategies are constrained to ensure statistical parity of workers granted entry into the pipeline, and a Permanent Labor Market (PLM), in which firms hire top performers as desired. Individual worker reputations produce externalities for their group; the corresponding feedback loop raises the collective reputation of the initially disadvantaged group via a TLM fairness intervention that need not be permanent. We show that such a restriction on hiring practices induces an equilibrium that, under particular market conditions, Pareto-dominates those arising from strategies that statistically discriminate or employ a \"group-blind\" criterion. The enduring nature of equilibria that are both inequitable and Pareto suboptimal suggests that fairness interventions beyond procedural checks of hiring decisions will be of critical importance in a world where machines play a greater role in the employment process.
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中文摘要：
在正式机会平等的大背景下，美国劳动力市场持续存在种族不平等，这是一个令人不安的现象，对招聘政策的设计产生了重大影响。在本文中，我们表明，即使雇佣决策受到“个人公平”的投入产出概念的约束，当前的群体差异结果也可能是不可改变的相反，我们构建了劳动力市场的动态声誉模型，该模型说明了群体对资源的不同获取以及投资选择所导致的不对称结果的强化性质。为了解决这些差异，我们采用了由临时劳动力市场（TLM）和永久劳动力市场（PLM）组成的双重劳动力市场，前者限制公司的雇佣策略，以确保获准进入管道的工人的统计均等，后者则根据需要雇佣表现优异的员工。工人个人声誉为其群体产生外部效应；相应的反馈回路通过TLM公平干预提高了最初处境不利群体的集体声誉，这种干预不需要是永久性的。我们表明，这种对雇佣行为的限制导致了一种均衡，即在特定的市场条件下，帕累托支配着那些在统计上歧视或采用“群体盲”标准的策略所产生的均衡。不公平和帕累托次优均衡的持久性表明，在一个机器在就业过程中发挥更大作用的世界里，招聘决策程序检查之外的公平干预将至关重要。
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分类信息：

一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Computer Science and Game Theory        计算机科学与博弈论
分类描述：Covers all theoretical and applied aspects at the intersection of computer science and game theory, including work in mechanism design, learning in games (which may overlap with Learning), foundations of agent modeling in games (which may overlap with Multiagent systems), coordination, specification and formal methods for non-cooperative computational environments. The area also deals with applications of game theory to areas such as electronic commerce.
涵盖计算机科学和博弈论交叉的所有理论和应用方面，包括机制设计的工作，游戏中的学习（可能与学习重叠），游戏中的agent建模的基础（可能与多agent系统重叠），非合作计算环境的协调、规范和形式化方法。该领域还涉及博弈论在电子商务等领域的应用。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> A_Short-term_Intervention_for_Long-term_Fairness_in_the_Labor_Market.pdf (693.64 KB)

2022-6-2 16:32:31 上传

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关键词：劳动力市场 劳动力 intervention Quantitative Applications

劳动力市场长期公平的短期干预Lily HuHarvard UniversityCambridge，MAlilyhu@g.harvard.eduYiling哈佛大学剑桥分校，MAyiling@seas.harvard.eduABSTRACTa形式上的机会平等的总体背景是一个令人不安的现象，它具有重要的意义坎特拉米对招聘政策设计的质疑。在本文中，我们证明了当前群体被“个人公平”的投入产出概念所瓦解相反，它说明了由于群体对资源的不同获取以及由此产生的投资选择所导致的不对称结果的强化性质。为了解决这些差异，我们采用了由临时劳动力市场（TLM）组成的双重劳动力市场，其中RM的雇佣策略受到限制，以确保统计性相应的反馈回路通过TLM公平干预提高最初处于不利地位群体的集体声誉，这种干预不需要是永久性的。我们表明，这种对雇佣行为的限制会导致一种均衡，即在特定的市场条件下，帕累托支配那些在统计上歧视或采用“群体盲”标准的策略所产生的均衡。不公平和帕累托次优均衡的持续性质表明，在机器在就业过程中发挥更大作用的世界里，招聘决策程序检查之外的公平干预将至关重要。ACM参考格式：Lily Hu和Yiling Chen。2018年，劳动力市场长期公平的短期干预。2018年4月23日至27日，法国里昂，2018 WWW:2018年网络会议。ACM，美国纽约州纽约市，10页。

https://doi.org/10.1145/3178876.31860441导言随着算法越来越多地被用于做出以前只属于人类的社会决策，农业工作已经挑战了最优性和生态系统的主导地位当偏见和歧视问题可能受到威胁时。成长中的研究算法eld本论文根据知识共享署名4.0国际（CC BY 4.0）许可证发布。作者保留在个人和公司网站上以适当的署名传播作品的权利。在重新发布、重用等情况下，应使用以下属性：“根据知识共享CC BY 4.0许可证在WWW2018(c)中发布。”WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂(c)2018 IW3C2（国际万维网会议委员会），publishedunder Creative Commons CC BY 4.0 License。ACM ISBN 978-1-4503-5639-8/18/04。https://doi.org/10.1145/3178876.3186044ied但是，有两种广泛的对立观点提出了解决方案，对每个人的处理都是类似的）[]或者在群体层面（群体通常采用基于约束的干预来实现公平性），我们脱离了考虑静态域通用算法的标准公平性账户，而是为特定群体开发了一个动态模型c劳动力市场决策领域。我们的工作考虑了rms的招聘实践提供了就业机会和工资前景。我们通过建立工人和rm行为已被证明会产生非对称的群体结果，在成功诱导群体公平均衡的实践中，黑人和白人工人之间的经验观察到了这种结果。我们的论文借鉴了大量的经济学文献。WTO花费了ofc的投资成本，该成本根据信号和集团成员进行分配。

这个rm对这一信息缺失问题的回应是更新其对员工素质的看法通过借鉴其优势，为她所在团队的能力水平。因此，如果rm持有didi的不同优先级erent组，它还将设置di不同组规格c雇用门槛。此外，由于这些不同的阈值在高水平上被观察和内部化。值得注意的是，即使各组的投资成本分布相同，不对称均衡rms独特的先验知识和强化不同的就业这是自Arrow[5]以来经济学文献中的标准假设。前景。换句话说，理性的工人和rms最佳响应因此，歧视性结果是“公正的”ed.“个人公平”的支持者可以类似地诊断类似投资的问题。毕竟，不公平雇佣决定的错误推论。此外，当投资水平很低时，投资既合理又公平。然而，由于统计歧视和机器学习即使没有群体偏见，悖论依然存在：在保持全球不同结果的同时，循环的公平投资选择。di准确定位观测到的全系统非对称结果的特定原因，对我们设计约束以确保领域内的公平性的任务提出了挑战。如果结果本身被困在反馈循环中，那么成功的公平约束应该第一，使系统脱离当前的稳定状态，第二，使其走上一条通向最佳平衡的道路。因此，成功的方法必须考虑现场的公平性。本文介绍了一个领域规范c动态模型，干预eects系统范围内的影响，确保稳定和自我维持的agroup公平平衡。临时劳动力市场（TLM），然后过渡到永久劳动力市场（PLM）。

我们使用此分区对TLM雇用实践施加约束，以强制实施组统计奇偶性表示。然而，该限制无需在PLM中适用RM选择自然的最佳响应招聘策略。我们的就业模式是信誉型的——一个工人拥有个人声誉，这是她过去工作表现的总结，也是其成员产生“良好”结果的比例的总结。在这个模型中，我们通过对RM在TLM中的雇佣策略，PLM中产生的稳定状态是对称的，因此在Dwork等人提出的“个人公平”的阐述中，比例相等。[]，构建的内部信号环境rms雇佣标准aect员工投资，amore在劳动经济学文献中，比较在细分市场中仍在收缩的集团内部和集团之间的质量的灵活度量方法很常见。统计歧视的定义，而我们的定义明确要求群体公平结果。这两个小组的工作人员都取得了良好的成果，受到了严厉的惩罚。均衡的劳动力市场，无论是程序上的还是精英统治下的[，3？]-在算法公平性文献中讨论。此外，我们还表明，在特定的劳动力市场条件下，系统会产生自己的反馈回路，即一旦恢复了群体平等，公平约束就会过时，雇佣策略就会失效。公平的概念是决策函数基于输入输出的属性。铸造工人和RM作为战略代理将其封装在静态classi中cationsetting。我们主张进行干预，以解决市场和社会的根源，而不仅仅是前景和决策不平等的立场不符合我们的要求对这项更大的任务很在行。

我们提出的约束旨在通过选择系统自身的循环e来扰动非对称均衡的劳动力市场ects将安装长期自我维持的组平等。ics并介绍我们的公平干预。第3节概述了受约束的招聘模式的均衡结果。没有这种约束的招聘策略。这张纸的结尾是关于歧视的均衡趋势及其对公平约束设计的影响。Weissue展望了算法公平性的未来工作。1.1算法公平性文献中的相关工作，Zemel等人。[]通过构建代理数据到中间层集群的映射，解决组和个体的公平性概念，每个集群允许以类似方式对待“相似”代理。这种双重映射方法大致对应于TLM和PLMin在我们的模型中的角色。相关工作寻求距离度量来指导初始映射[]，但由于相似性标准各不相同，本文对劳动力市场动态的集中处理旨在解决这一问题。我们回应了Friedler等人的呼吁。[]在一个领域和类别中具体说明一种特定的公平世界观阳离子任务。我们的模型首先假设群体之间存在固有的平等。因此，di可观察到的投资决策或工作结果的差异是由于不平等的社会稳定造成的，产生了二次经济增长不平等的ects，而非基本di个体本质上的差异。长期以来，劳动力市场歧视一直是经济学关注的焦点，因为就业方面的持续不平等现在在美国是非法的。

和groupdi的基因账户差异在很大程度上受到质疑[]，现代劳动力市场歧视理论更新了贝克尔的“基于品味的”歧视经典著作[]和菲尔普斯的异源群体生产力模型[]差异[]-通过检查不对称结果的社会来源。研究eld从大量的实证文献中得知邻域隔离对代理人群体声誉概念的影响个人成本的ect。本文还将招聘过程界定为声誉。其中，我们的工作与Levin[]提出的模型最为相似，在该模型中，工人拥有个人声誉，即使成本条件随机演变，声誉也会产生持续的反馈，即ect导致趋同到一种不对称均衡，在这种均衡中，群体占据着不同的社会地位。与莱文不同，我们模型中的集体声誉概念不仅影响员工的前瞻性期望和激励，而且还明确影响后代的投资成本。此外，由于我们的工作考虑到了“个人声誉”的概念，我们将“个人声誉”的概念正式化为以前成果的全部历史。这些额外的“数据”由算法决策者处理。考虑到劳动力市场中算法公平的功能。2模型我们通过利用由临时劳动力市场组成的成人劳动力市场设置，强调了公平约束在模型的其他标准劳动力市场动态中的作用RM根据其在aare劳动力市场范围内的最佳应对招聘实践进行招聘，并且在TLM前的个人投资决策中，个人员工的声誉发挥着关键作用。2.1常规设置依次在时间t=、、。。。。

劳动力市场保持恒定的相对规模：居住在-M根据参数κ从TLM过渡到PLM，并将PLM保持在速率λ。每个工人属于两组中的一组u∈ 带σB的{B，W}- 离开劳动力市场的σBof组u通过组间出生F（θ）被替换。相反，社会声誉因时间和群体而异。组的时间计算πut提高了组u中所有在劳动力市场上产生“良好”结果的个人在时间间隔内的比例[t- τ，t]，其中参数τ≥0控制时滞e一个集团前几代人在其当前声誉上的表现。ηw（Дt）Дtt计算在每个时间步，wagewt=w（Дt′）以aPoisson方式更新，以使t′<t缩短最后一次wagechange的时间。雇佣过程通过将工人分配到具有不同工资的熟练或非熟练任务来正式化。为简单起见，未通过特定雇佣阈值的工人仍可能被视为“已雇佣”，但他们被分配到一项非技能任务，工资标准化为0。作为一种功能，工资溢价在下降，因为随着“好”工人相对供应的增加，不完善的工人替代性降低了他们的边际生产率，从而降低了工资。

我们规定了最低工资→∞w（Дt）=“wand a maximum工资”wsuchlimДt→0w（Дt）=wlaws，相反，他们还可以跟踪“优秀”工人的供应，相对于rms的需求。2.2临时劳动力市场u集团的员工选择投资人力资本ηi≥根据她在技能型劳动力市场的预期工资收益和她的个人投资成本函数，工人们有着无限的理性，无法预测未来的工资动态。工人进入TLM；TLM公司做出雇佣决策工人在TLM工作中努力，产生结果工人在PLM工作中努力，产生结果PLM公司做出雇佣决策56工人出生在2个集团中的1个，工人做出投资决策0 1 2 3 4工人进入PLM；PLM公司做出招聘决策图1：员工和整个劳动力市场的rm互动。cπut（θi，ηi），这是一个函数，在她的个人能力θi中递减，在她选择的投资水平ηi中递增。πut与ects di对外直接投资集团产生的差异性外部性不同的社会地位[]。我们假设，与低声誉群体中同等能力的员工相比，属于社会声誉较高群体的员工改善了成本状况。正式地πut<πνt，cπut（θi，ηi）是cπνt（θi，ηi）的正单调变换。人力资本投资是一个不完美的信号，工人有一个隐藏的真实类型：素质ed或不合格ed，ρ∈ {Q，U}。Letγ：R≥0→ [，]是一个单调递增函数，它将工人的投资水平映射到其合格的概率预计起飞时间。

与斯彭斯关于教育的原著不同，在我们的模型中，aη与她成为合格者的可能性正相关，因此，aη纯粹是向雇主发出的信号edγ（η）。HTR≥0>u → {，}这样，工人的雇佣决定只基于其可观察的投资水平ηi∈ R≥0和groupmembershipu。受雇于TLM的工人进入管道并有资格竞争PLM熟练工作；工人被永久排除在技术工资候选人的资格之外。因此，我们可以互换使用术语“熟练”和“雇佣”。2.3永久性劳动力市场劳动力市场动态遵循重复的原则（B）结果ects的个人声誉和未来回报。使用L是免费的，但使用H需要花费eρ（θi），这是质量的函数阳离子ρ∈ {Q，U}和能力水平θ，即ort公司θi，eU（θi）>eQ（θi）强调能力水平θ和质量的概念阳离子状态ρ是不同的工人素质。一个高能力的工人是一个适合特定工作的培训和技能。我们可以毫不客气地说，一个工人“天生”就具备一定的能力水平，并且“赚取”了另一个投资决策，这就产生了一个质量阳离子状态。Gpρ，Kg提高了获得质量结果的概率阳离子ρ和eort水平k，则以下不等式成立。pQ，H>pQ，L；pU，H>pU，L；pQ，L>pU，L从e开始质量ect施加高e时的阳离子ort已经包含在其成本中，pQ，H=pU，H，我们将这两个数量都写在aspH中。然后，我们分别简化pQ、Land pU、Lto pQ和PURE。我们强调eort实施成本（·）c（·）市场决策和dier按组成员身份。