Geschlechterdiskriminierung bei chinesischer Peer-to-Peer-Kreditvergabe messen

Zusammenfassung

Die Arbeit untersucht geschlechtsspezifische Unterschiede bei der Kreditfinanzierung auf einer großen chinesischen Peer-to-Peer-Kreditplattform. Sie argumentiert, dass herkömmliche Maße für Ungleichbehandlung direkte Diskriminierung erfassen, indirekte oder Proxy-Effekte jedoch übersehen können. Zur Bewertung umfassenderer Benachteiligung vergleichen die Autoren Finanzierungsquoten mit den tatsächlichen Renditen der Kreditnehmer und verwenden eine zweistufige Methode der Prädiktorsubstitution anhand von Beobachtungsdaten.

Die Analyse ergibt, dass Kreditnehmerinnen bei gleichen tatsächlichen Renditen eher eine Finanzierung erhalten, und schätzt, dass ein erheblicher Teil dieses Vorteils auf indirekte Diskriminierung oder Proxy-Diskriminierung entfällt. Der Gesamtvorteil bedeutet jedoch nicht, dass jede Quelle von Verzerrung Frauen begünstigt: Renditeprognosen von Anlegern können eine rationale statistische Bevorzugung bewirken, während Hinweise auf eine höhere erwartete Renditeschwelle für Kreditnehmerinnen auf geschmacksbasierte Benachteiligung hindeuten. Die Autoren warnen, dass diese Kräfte gleichzeitig auftreten und einander verdecken können. Die Ergebnisse beschreiben eine einzelne Plattform und beruhen auf Schätzungen anhand von Beobachtungsdaten. Sie sollten daher nicht als allgemeine Darstellung von Kreditmärkten oder Anlegerverhalten verstanden werden.

Kernaussagen

• Die Studie misst Unterschiede bei der Finanzierung im Verhältnis zu tatsächlichen Kreditrenditen und geht damit über direkte Ungleichbehandlung hinaus.
• Eine zweistufige Methode der Prädiktorsubstitution schätzt anhand von Beobachtungsdaten die umfassendere Benachteiligung.
• Insgesamt sind die Finanzierungsergebnisse für Kreditnehmerinnen günstiger, doch der geschätzte Unterschied umfasst indirekte Effekte oder Proxy-Effekte.
• Rationale statistische Diskriminierung und geschmacksbasierte Diskriminierung können gleichzeitig und in entgegengesetzte Richtungen wirken.
• Die Daten stammen von einer großen chinesischen P2P-Kreditplattform und sind möglicherweise nicht auf andere Märkte übertragbar.

Schlagwörter

# Gender Animus Can Still Exist Under Favorable Disparate Impact: a Cautionary Tale from Online P2P Lending


# Gender Animus Can Still Exist Under Favorable Disparate Impact: a Cautionary Tale from Online P2P Lending









This paper investigates gender discrimination and its underlying drivers on a prominent Chinese online peer-to-peer (P2P) lending platform. While existing studies on P2P lending focus on disparate treatment (DT), DT narrowly recognizes direct discrimination and overlooks indirect and proxy discrimination, providing an incomplete picture. In this work, we measure a broadened discrimination notion called disparate impact (DI), which encompasses any disparity in the loan's funding rate that does not commensurate with the actual return rate. We develop a two-stage predictor substitution approach to estimate DI from observational data. Our findings reveal (i) female borrowers, given identical actual return rates, are 3.97% more likely to receive funding, (ii) at least 37.1% of this DI favoring female is indirect or proxy discrimination, and (iii) DT indeed underestimates the overall female favoritism by 44.6%. However, we also identify the overall female favoritism can be explained by one specific discrimination driver, rational statistical discrimination, wherein investors accurately predict the expected return rate from imperfect observations. Furthermore, female borrowers still require 2% higher expected return rate to secure funding, indicating another driver taste-based discrimination co-exists and is against female. These results altogether tell a cautionary tale: on one hand, P2P lending provides a valuable alternative credit market where the affirmative action to support female naturally emerges from the rational crowd; on the other hand, while the overall discrimination effect (both in terms of DI or DT) favors female, concerning taste-based discrimination can persist and can be obscured by other co-existing discrimination drivers, such as statistical discrimination.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.