年龄对民族偏见的影响：来自跳台滑雪的证据

其次，我们提供了关于国家偏见判断是否受法官年龄影响的第一个测试。先前的研究表明，在老年人或同龄人中，态度往往更具偏见；这项研究首次分析了在高风险判断情况下，对来自同一国家的人的偏爱是否会产生这种影响。为了支持我们的预测，我们发现，年龄越大，来自同一国家的运动员获得的评分越高，来自其他国家的运动员受到的歧视也越多。这种偏见似乎是潜意识的，因为数据显示，在决定性的跳跃中，没有使用有利于跳跃者的策略。发现群体偏见随年龄增长而增加可能是全球化的结果，例如，自我概念的定义（Tajfel，1982）依赖于年轻群体的国籍。专业跳台滑雪提供了一个有用且相关的自然实验，但该研究也存在一些局限性。首先，年龄（判断）变量的分布是左偏的；在我们的样本中，只有少数法官年龄不到40岁。然而，每位法官的大量观察加强了结果的可靠性。第二，我们没有关于lso可能影响歧视态度的个人层面因素（如教育）的数据。第三，我们对风况的测量完全依赖于顺风和逆风的强度；没有关于侧风的数据，但这种情况也会产生影响。第四，出于职业考虑，年轻法官可能会对来自同一国家的跳投者表现出更保守的行为和判断，以避免被指控偏袒（Gibb-ons和Murphy，1992）。

随着年龄的增长，更多的经验和更高的工作保障可能会减少这种影响。这项研究初步探讨了在高风险环境中年龄对歧视性判断的影响；在这方面，还需要解决其他研究差距。例如，一个涵盖更长时间的数据集可以揭示单个法官随着年龄的增长在判断模式上的个人发展。此外，测试性别对年龄对国家偏见判断的影响也很有趣。在我们的数据集中，几乎所有的评委都是男性，因此一个性别变量可以衡量个人的评判模式，而不受性别影响。如果更多的女性开始评判职业跳台滑雪，这个领域可以为分析性别影响提供一个令人信服的研究背景。参考Sacolin，A.，Bostic，R。，a and Painter，G.（2016）。法国跨国籍租赁市场歧视的现场研究。《城市经济学杂志》，95:49–63。Ahmed，A.（2013年）。烹饪游戏中的种族偏好：一项基于瑞典喜剧《和我在一起》的研究。《民族与种族研究》，36（12）：2220–2236。Angrist，J.D.和Pischke，J.-S.（2008）。大多数无害的计量经济学：经验主义者的比较。新泽西州普林斯顿：普林斯顿大学出版社。Anwar，S.、Bayer，P.和Hja lmarsson，R.（2012）。陪审团种族对刑事审判的影响。《经济学季刊》，127（2）：1017–1055。Bagues，M.、Sylos Labini，M.和Zinovyeva，N.（2017）。科学委员会的性别构成是否重要？《美国经济评论》，107（4）：1207–38。Blau，F.D.和Kahn，L.M.（2003）。了解性别工资差距的国际差异。《劳动经济学杂志》，21（1）：106–144。Ceobanu，A.M.和Escandell，X.（2010）。

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如果跳远距离很短，跳远者通常会“放弃”跳远，不担心良好的着陆，从而导致很低的评分。因此，我们排除了最低分数低于14.5.2的所有跳跃。我们排除了所有以摔倒结束的跳跃，因为风格点数取决于摔倒，并不反映之前飞行阶段的质量。3、如果跳远的最低和最高风格分数相差超过2分，我们将其排除在外；这种情况表明，一个或多个评委忽视了一个重大风险（例如，在着陆时抓住雪）。由于缺少有关法官年龄的数据，一些观察结果必须排除在外。我们只包括至少两名法官的国籍观察。如果只有一名法官代表一个国家（如斯洛伐克、韩国和哈萨克斯坦），估计的国籍效应可能不是由于本国国民的偏袒，而是由于个别特定的机构。跳线国家编号。ofFreq。累计百分比。Jumpers1 AUT 13 2003 12.9 12.92 BUL 1 50 0.3 2 13.223 CAN 1 190 1.22 14.444 CZE 7 1199 7.72 22.175 EST 1 36 0.23 22.46 FIN 5 425 2.74 25.147 FRA 2 409 2.63 27.778 GER 11 2250 14.49 42.269 ITA 3 176 1.13 43.3910 JPN 1 0 1405 9.05 5 2.4411 NOR 9 2060 13。27 65.9812 POL 9 1940 12.49 78.4813 RUS 6 680 4.38 82.8614 SLO 13 1793 11.55 94.415 SUI 5 630 4.06 98.4616 USA 3 239 1.54 100总计99 14，18 0 100个国家的法官国籍否。ofFreq。累计百分比。法官1 AUT 10 1,5 38 10.85 10.852 CAN 2 435 3.07 13.913 CZE 3 459 3.24 17.154 FIN 7 1337 9.43 26.585 FRA 2 375 2.64 29.226 GER 18 2224 15.68 44.917 ITA 2 513 3.62 48.538 JPN 3 818 5.77 54.299 NOR 9 1761 12.42 6 6.7110 POL 7 1259 8.88 75.5911 ROU 2 387 2.73 78.3212 RUS 4 782 5.51 83.8413 SLO 7 1,15 1 8.12 91.9514 SUI 4 677 4.77 96.7315 USA 2 464 3.27 100总计82 14180 100相关性Matrixsamen。年龄家庭距离p。

风p.stylet-修正案1 AGE（法官）0.0155 1主页0.1389 0.0304 1距离点0.0209 0.0131 0.0071 1风点0.0142-0.068 2 0.029-0.0 603 1样式点ST-10.0411-0.000 1 0.0227 0.4425 0.0446 1表4：独立变量的相关矩阵回归1：排除样式点ST-1（跳线），因为样式指针ST-1与距离点略微相关（见表4），一次跳投越长，跳投通常越好，因此该跳投可能在之前的比赛中获得了更高的平均分。因此，我们从表2中重新运行模型1和2，而不使用样式指针ST-1、结果稳健：再次抽样在0.01水平上显著，其系数甚至高于表2。风力条件的影响很小。1b型2bsamenation 0.0852***0.0950***（0.0127）（0.0123）home（跳线）0.0859***0.0635***（0.0237）（0.0229）距离点0.0712***0.0640***（0.0053）（0.0056）距离点-0.0002***-0.00 01***（0.0000）（0.0000）风点0.0001 0.0011（0.0009）（0.0010）样式点ST-1（跳线）––常数13.9171***14。0522***（0.1565）（0.1660）跳e r FE no judge FE no yesObs。14180 14180R2 0.566 0.607调整。R2 0.566 0.605注：因变量为样式点。括号中是稳健的标准误差。*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01（聚集在跳跃水平上）表5：回归分析：自身国籍偏差，不包括风格点tst-1（跳线）回归2：排除样式点ST-1（跳线）正如我们对模型1和模型2所做的那样，我们还从表3重新运行了没有stylepointst的模型4-1（跳线），因为与di s tance点略微相关。

同样，抽样以及交互作用术语抽样*年龄证明对模型修改具有稳健性，因为两者在0.01水平上都是显著的。型号4BS菜单-0.2743***（0.0872）samenation*年龄0.0073***（0.0017）年龄（judge）0.0005（0.0005）家庭（跳线）0.0824***（0.0237）距离点0.0713***（0.0053）距离点-0.0002***（0.0000）风点-0.0001（0.0009）常数13.8894***（0.1578）跳跃e r FE noJudge FE noObs。14180R2 0.567调整。R2 0.566注：因变量为stylepoints。稳健的标准误差不存在。*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01表6：回归分析：年龄对民族偏见的影响，不包括风格点-1（跳线）