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중국 개인 간 대출의 성별 편향 측정

기사 arXiv papers · 저자: Xudong Shen et al.
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요약

이 논문은 중국의 주요 개인 간 대출 플랫폼에서 나타나는 대출 자금 지원의 성별 격차를 살펴봅니다. 기존의 차별적 대우 측정법은 직접적인 차별을 포착하지만 간접 효과나 대리 변수 효과를 놓칠 수 있다고 주장합니다. 더 넓은 범위의 차별적 영향을 평가하기 위해 관측 데이터에서 차입자의 실제 수익률과 자금 지원률을 비교하고 2단계 예측변수 대체 방법을 사용합니다.

분석 결과 실제 수익률이 같을 때 여성 차입자가 자금을 지원받을 가능성이 더 높으며, 이 이점의 의미 있는 일부는 간접 또는 대리 변수 차별에서 비롯된 것으로 추정됩니다. 하지만 전체적인 이점이 모든 편향이 여성에게 유리하다는 뜻은 아닙니다. 투자자의 수익률 예측은 합리적인 통계적 선호를 만들 수 있지만, 여성 차입자에게 더 높은 기대수익률 기준을 적용한다는 근거는 여성에 대한 취향 기반 편향을 시사합니다. 저자들은 이러한 요인들이 공존하며 서로를 가릴 수 있다고 경고합니다. 결과는 한 플랫폼에 관한 것이고 관측 추정에 의존하므로 대출 시장이나 투자자 행동 전반에 적용되는 설명으로 받아들여서는 안 됩니다.

핵심 아이디어

  • 이 연구는 직접적인 차별적 대우를 넘어 실제 대출 수익률을 기준으로 자금 지원 격차를 측정합니다.
  • 관측 데이터에서 차별적 영향을 추정하기 위해 2단계 예측변수 대체 접근법을 사용합니다.
  • 전체 자금 지원 결과는 여성 차입자에게 유리하지만, 추정된 격차에는 간접 또는 대리 변수 효과가 포함됩니다.
  • 합리적 통계적 차별과 취향 기반 차별은 동시에 작용하며 서로 반대 방향으로 나타날 수 있습니다.
  • 근거는 중국의 주요 개인 간 P2P 대출 플랫폼에서 나온 것으로, 다른 시장에 일반화되지 않을 수 있습니다.

태그

중국 시장통계
전문
# 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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