【文献速读】AEJ Airbnb中的种族歧视

珞珈奇侠

美国一直致力于消除种族歧视，在很多领域都推出了相应的法规来减小歧视程度。然而随着新兴的共享经济出现，现有法规所不能触及的在线经济领域中，对于歧视现象的文献研究和法律政策目前还比较缺乏。Benjamin Edelman、Michael Luca和 Dan Svirsky三位教授合作，发表在American Economic Journal: Applied Economics的最新论文“Racial Discrimination in the Sharing Economy: Evidence from a Field Experiment”通过在Airbnb在线租房平台上的实验，研究了分享经济中的种族歧视现象。研究表明，那些具有鲜明黑人特色的名字更容易招致房东的拒绝，而明显像是白人的名字比较容易成功租到房间。

作者采用了经典的随机实验方法：文章选取了5个大都市统计区作为实验地区，创建20个Airbnb实验账号，提前8周随机预约网站上显示“available”的房屋，观察账号不同的名字如何影响房客是否愿意将房屋出租的决定。上述的账号名字是依据过去文献的研究结果赋予的，具有鲜明的人种特征，分别为：5个男性黑人、5个女性黑人、5个男性白人和5个女性白人。而针对被随机抽取到的房屋，文章收集了一系列信息，包括卧室数量、浴室数量和价格等。对于这些房屋的房主，作者通过机器学习的方法，读取房主的账号头像，判断其种族、性别及年龄等特征，并雇佣亚马逊的Mechanical Turk进行人工double check。这些信息可以被用来做更加细致的子样本的研究，以便明确租客租到房屋的可能性与种族间的因果联系。

20个实验账号一共发出了约6400条房屋租住申请，作者依据房主的不同回复，将其分为了6大类：30天内没有回复、房间已满、要求租客提供更多信息、还需要一段时间才能给出明确答复、同意但追问了租客几个问题、同意。作者把注意放在了最明确的“同意”上，进行了下面的统计。结果发现，听起来像是白人的账号名字大约得到了50%的同意，而听起来像黑人的只有42%。然而这一结果可能是因为仅仅将回复限制在“同意”导致的偏差，也可能是因为黑人名字的邮件更可能被放入垃圾邮件而没有得到回复。作者为了处理这一问题，对于上面的5大类回复（除了30天没有回复）都做了检验，结果类似。因此相信这一种族差异不是由于别的因素所导致的。

随后作者将房主按种族、性别、房屋价格、房屋热门程度等因素进行细分，在每一个子样本中重复了上面的统计，结果仍旧是白人名字更容易得到同意。唯一值得注意的是，女性黑人房主对女性黑人房客的同意率较高，作者认为这可能是由于种族和性别同质性（homophily）带来的。

为了实验结论的外部有效性，作者抓取了房主网页上的以往房客评论，观察是否有黑人房客曾经入住。作者认为，如果实验结论是完全是由于纯粹的偶然导致的，和种族无关的话，那么房主以前是否接待过黑人房客这一因素应该对实验结果没有影响。作者将样本限制在有黑人租客留言评论过的房主里，发现在这一子样本中，黑人和白人名字的账号得到同意的概率几乎一样。因此作者相信，先前全样本的结论应该是由于种族歧视所驱使的。

作者还考虑了实验账号设置的问题：实验账号没有头像，而且没有入住Airbnb的历史，这两个因素可能会让房主犹豫是否同意将自己的房屋租给这些房客。作者认为，Airbnb的所有用户中，大约有一半都是没有头像的，而且每一个账户的一开始都是没有入住历史和留言评论的，这些因素不会导致实验结果有误差。同时，作者还引用了依据Airbnb内部数据的文献，发现它也得出了和自己类似的结论，因此自己的实验结果是可靠的。

既然确信租房同意率的差异是因为种族导致的，那么作者简单计算了一下这种种族歧视所带来的成本。宁愿不出租也不租给黑人的机会成本大约就等于房屋租金，而出租房屋的成本则是后期的清扫维护费用。实验8周后，作者回到网站上，观察那些拒绝了黑人租客的房主中有多少没有成功租出自己的房间，进行简单的计算发现，这一种族歧视的经济成本大约为65到100美元。

文末，作者还对在线的分享经济提出了一些设想来解决种族歧视问题，譬如隐藏账号的真名，或者引入一些传统旅馆的check in方法，在得到租客信息之前决定是否让租客入住（传统线下旅馆不可能因为前台看到住客是黑人就拒绝入住）。作者认为Airbnb的这种租住机制为房主提供了太多的租客信息，有可能会引致歧视。同样，对于政策制定者而言，在线经济不应该成为法外之地，也可以通过加强审计等方式来遏制房东的歧视行为。（论文全文链接在附件中）

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