Mesurer les biais de genre dans le prêt entre particuliers en Chine

Résumé

L’article examine les disparités de financement des prêts selon le genre sur une grande plateforme chinoise de prêt entre particuliers. Il soutient que les mesures conventionnelles de traitement différencié saisissent la discrimination directe, mais peuvent passer à côté des effets indirects ou liés à des variables de substitution. Pour évaluer plus largement l’impact différencié, les auteurs comparent les taux de financement aux taux de rendement réels des emprunteurs et appliquent une méthode de substitution des prédicteurs en deux étapes à des données observationnelles.

L’analyse constate que les emprunteuses ont davantage de chances d’obtenir un financement lorsque les rendements réels sont maintenus égaux, et estime qu’une part importante de cet avantage relève d’une discrimination indirecte ou liée à des variables de substitution. Toutefois, cet avantage global ne signifie pas que toutes les sources de biais favorisent les femmes : les prévisions de rendement des investisseurs peuvent entraîner un favoritisme statistique rationnel, tandis que les éléments indiquant un seuil de rendement attendu plus élevé pour les emprunteuses suggèrent un biais fondé sur les préférences à leur encontre. Les auteurs soulignent que ces forces peuvent coexister et se masquer mutuellement. Les résultats décrivent une seule plateforme et reposent sur des estimations observationnelles ; ils ne doivent donc pas être considérés comme une description universelle des marchés du crédit ou du comportement des investisseurs.

Idées clés

• L’étude mesure les disparités de financement par rapport aux rendements réels des prêts, au-delà du traitement différencié direct.
• Une approche de substitution des prédicteurs en deux étapes sert à estimer l’impact différencié à partir de données observationnelles.
• Dans l’ensemble, les résultats de financement favorisent les emprunteuses, mais la disparité estimée comprend des effets indirects ou liés à des variables de substitution.
• La discrimination statistique rationnelle et la discrimination fondée sur les préférences peuvent agir simultanément dans des directions opposées.
• Les données proviennent d’une importante plateforme chinoise de prêt P2P et les résultats pourraient ne pas se généraliser à d’autres marchés.

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# 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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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.