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撕开消费领域性别歧视的“面纱”
来源:中国妇女研究网 | 本网发布日期:2019年12月2日
标题: 撕开消费领域性别歧视的“面纱”
作者: 莫兰
资料来源: 中国妇女报
发布时间: 2019-11-22
关键字: 消费领域 性别歧视 公平共享
 

 

一张小小的信用卡,撕开了消费领域性别歧视的“面纱”。即使想“甩锅”给“黑箱算法”这一“非人为因素”,这口锅也未必就能甩出去。

前不久,由苹果公司与高盛公司合作发行的苹果信用卡“千呼万唤始出来”,却因为被质疑服务存在性别歧视,引发轩然大波。

起因是美国信息技术行业企业家汉松曝料称,他与妻子提交的是联合纳税申报表,居住在共同财产州,他的信用额度却是妻子的20倍,即使妻子还清了最低还款额,苹果信用卡也不会在下一个结算期前批准她的任何支出额度。有网民表示,即便妻子的信用分和工资均高于他,但信用额度仅是他的1/3。就连苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克也站出来“控诉”,称在没有独立的银行或信用卡账户及独立的资产的前提下,自己的信用卡额度却是妻子的10倍。

明明是依据家庭财产这一共同基础来决定授信额度,却因为性别而相差数倍甚至数十倍之多,激怒众多用户并受到美国监管部门调查,两家公司一点都不冤。

一张小小的信用卡,撕开了消费领域性别歧视的“面纱”。即使想“甩锅”给“黑箱算法”这一“非人为因素”,这口锅也未必就能甩出去。正如汉森所言:“高盛和苹果正在将信用评估的工作委托给一个黑匣子,他们可能没有性别歧视的意图,但是出现了性别歧视的结果。”

算法并非“无辜”的执行者——在今年6月美国众议院金融服务委员会举行的听证会上,有专家指出,人工智能可能会存在固有思维,对女性和少数族裔的财务决策产生不利影响,助长贷款中的歧视现象。

性别与信用额度的相关性,在倪显情所撰《基于数据挖掘技术的信用评分卡模型》一文中被证实。为建立“信用评分卡模型”,作者引入了年龄、性别、婚姻状况、住房状况、单位性质、是否有车等一系列变量,并计算出一份得分表,最终得出结论:“男性这一客户特征对客户成为好客户的影响较大。”

这一结论并非“空中楼阁”,多项真实数据成为支撑它的“地基”:新浪财经与51信用卡联合发布《2018年信用卡行业报告》表明,2017年持卡用户中,男性与女性的占比分别为74.4%和25.6%,前者几乎是后者的3倍之多,差距悬殊。融360发布的《2018信用卡市场调研分析报告》显示,根据大数据研究院的统计,2018年1月~10月,线上信用卡进件量约为1.3亿件;在申请人群中,男女比例为7:3,差距也逾两倍。有业内人士认为,这说明银行信用卡可能确实更偏好男性客户。

同样情形在零售金融领域亦有体现。各种现金贷、消费贷平台的用户性别比例分布中,男性高于女性的现象司空见惯。

究其原因,或许能在互联网金融、产业经济研究员江瀚的文章中找到答案:“几乎没有信用卡发卡机构会把性别作为一个绝对指标来衡量信用卡额度,但信用额度也很有可能分男女。因为从统计概率的角度来说,男性在社会中从事的工作往往相对收入会略高于女性。”

而男性收入之所以高于女性,背后折射的是高位、高薪、高学历这“三高”领域中的女性缺席现象,这正是社会性别不平等的重要表现。

还有消费领域被长期诟病的“粉红税”,更是大写的性别歧视。同一类商品,“女性用品”的价格要比“男性用品”昂贵得多,由于女性用品多以“粉红色”标识为主,高出的差价被形象地称作“粉红税”。之所以“同质不同价”甚至“低质更高价”,源于“女性用品”被附加上所谓“女性气质”,女性不得不为此买单,哪怕功能更差。

与男性经济实力同等或更高的前提下,信用额度被低估,只能享受到更少的权利,还得为同质或低质商品付出更高昂的价格——这就是女性在消费领域遭受的显失公平的待遇。

事实上,无论是算法,还是统计概率,抑或商品定价,都并非脱离社会现实、处于远离社会规范的真空中,而是基于大量历史数据材料之上进行的分析研判,由于样本的偏颇、伦理价值观的失范而导致的性别歧视,其实是现实社会歧视的延伸,它并非根源,而只是“镜子”。

要改变这一现状,不能仅仅寄望于打破图像扭曲的“镜子”,而是要溯本追源,改变镜中映照出的不平等现实。真正地赋权女性,让她们能够更广泛地更深入地参与经济、政治和社会生活中,平等地拥有政治权利、经济权利和社会地位,从而获得更强有力的话语权、决策权和议价权,才能彻底铲除性别歧视的土壤,实现公平共享。

归根结底,“她经济”的力量,不只显示在消费数额和购买力上,更在于女性日益拥有扭转不公平对待的强劲议价权,而这一切,正建立在不断推进的平等进程之上。

访客你好,
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