Como medir o viés de gênero em empréstimos peer-to-peer na China

Resumo

O artigo examina disparidades de gênero no financiamento de empréstimos em uma importante plataforma chinesa de empréstimos peer-to-peer. Argumenta que medidas convencionais de tratamento desigual capturam a discriminação direta, mas podem deixar passar efeitos indiretos ou de proxy. Para avaliar o impacto desigual de forma mais ampla, os autores comparam as taxas de financiamento com as taxas reais de retorno dos tomadores e usam um método de substituição de preditores em duas etapas com dados observacionais.

A análise conclui que tomadoras têm maior probabilidade de obter financiamento quando os retornos reais são mantidos iguais e estima que uma parcela relevante dessa vantagem é discriminação indireta ou por proxy. Porém, a vantagem agregada não significa que todas as fontes de viés favoreçam as mulheres: as previsões de retorno dos investidores podem gerar favoritismo estatístico racional, enquanto evidências de um limite de retorno esperado mais alto para tomadoras apontam para viés baseado em preferência contra elas. Os autores alertam que essas forças podem coexistir e ocultar umas às outras. Os achados descrevem uma plataforma e se baseiam em estimativas observacionais, portanto não devem ser tratados como explicação universal dos mercados de empréstimos ou do comportamento dos investidores.

Ideias principais

• O estudo mede disparidades de financiamento em relação aos retornos reais dos empréstimos, indo além do tratamento desigual direto.
• Uma abordagem de substituição de preditores em duas etapas é usada para estimar o impacto desigual com dados observacionais.
• Os resultados gerais de financiamento favorecem as tomadoras, mas a disparidade estimada inclui efeitos indiretos ou de proxy.
• A discriminação estatística racional e a discriminação baseada em preferência podem operar ao mesmo tempo e em direções opostas.
• As evidências vêm de uma importante plataforma chinesa de empréstimos P2P e podem não se generalizar a outros mercados.

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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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.