DEI值得挽救，避免走向极端-华尔街日报
Roland Fryer
这两位男士都有一定道理。DEI旗下的一些做法确实令人反感，甚至违法——雇佣、晋升和录取标准中，种族凌驾于资质之上，培训课程营造对白人不利的环境。但随着公司、大学和其他组织清除这些做法，它们应当小心，确保我们大多数人认同的DEI部分不会成为附带损害。DEI作为人才优化对于处于劣势群体、拥抱它的组织以及美国都是有益的。
DEI最好的一面是关于培养人才，以公平的方式衡量人才，选择重要角色的最佳人选，并在一个并非每个人都有平等机会展示自己能力的世界中发现隐藏的人才。这种方法侧重于克服个体的不利条件，而非种族。它的受益者不会遭受不公平偏好所带来的污名。
人才优化从学前教育到董事会都有影响，但随着人们年龄的增长和证明自己的机会，策略也会发生变化。他们如何利用这些机会提供了我们试图衡量的信号的一部分，作为他们潜在能力的指标；当人们缺乏这些机会时，我们只能猜测。
首先从童年开始，没有4岁的孩子做过任何事情“值得”比另一个更好的学前教育。因此，帮助落后的儿童，改善失败的学校，缩小种族差距的努力应该是一个高度优先的任务。正如我和史蒂文·列维特在一篇研究中所展示的，4岁时存在种族成就差距，但这可以用父母的收入和职业来解释。我长期以来一直挑战美国东北部的独立私立学校，要求他们把每一届学前班学生视为他们核心的多元包容性战略的一部分，而不是等到高中才开始。
正如我在这些页面上所写的，学校选择的努力近年来取得了巨大进展，但离创造真正的竞争并保证所有学生有机会发挥他们的全部潜力还有很长的路要走。决策者应该从学前教育到高中彻底改革教育，以便来自社会各阶层的学生都有平等的竞争机会。
在大学阶段，一个以人才优化为重点的招生政策将考虑学生所面临的障碍。想象一下，一个富孩子上过私立学校和有家教，一个来自破碎家庭和资金不足的公立学校的贫困孩子。如果他们在调整后的学术表现大致相似，那么即使他的未经调整的分数较低，贫困孩子已经证明了更多的潜在能力。一个以人才为重点的招生政策会录取他而不是他富有的竞争者。但它不会做相反的事情——接受一个富有的申请者而不是一个贫穷的申请者，因为前者是少数族裔，或者因为他的私立学校顾问能够修改他的申请使他看起来有教养。
雇主应该消除种族偏见，不仅因为歧视是错误的，而且因为这是市场失败，阻止了合适的人进入合适的职位。公平的招聘和晋升最大化了生产力和利润，增加了多样性。只有在不存在偏见的情况下，优才制和多样性才会发生冲突，但在我与数十家公司企业合作的工作中，我发现大约10%到15%的种族歧视在招聘和晋升中是由于偏见造成的，这意味着狭义可辨别的歧视性做法是从大量经验数据中获得的，而不仅仅是统计差异。
我在数据中看到的一个模式是，大型企业在决定提拔谁时，并不对所有种族群体的内部绩效评估给予同等重视。表现优异的黑人员工通常比表现类似的白人更有可能被提拔，但在表现平平的员工中，白人在晋升中享有相当大的优势。经济学家称之为统计歧视——在个体员工信息不完善时，使用种族、性别或年龄等易于观察的代理变量。对于那些几乎完美的绩效评估，黑人员工比白人员工更容易被提拔，因为这些是容易的决定。对于表现平平的员工，判断更加主观，因此更容易产生刻板印象。
我们在公司中一直看到的另一个模式是，即使是类似的员工，起薪中存在显著的种族差异，但随着雇主对每个员工的真实生产力了解更多，这些差异会随时间减少。我使用新泽西州大量求职者和全国代表性的工人样本找到了类似的结果——黑人员工的工资增长速度每年比白人员工高1%到2%。这是统计歧视在人力资源数据中的经典例子。
摆脱这种偏见作为DEI战略，可以提高生产力和多样性。有两种方法可以做到这一点：在决策时提供更客观的信息，减少依赖直觉的需要，并使用诸如机器学习之类的分析来帮助决策，如招聘或晋升，以抵消人类的偏见。我更喜欢第二种方法，并已经建立了几种基于机器学习的算法，帮助公司最大化生产力，并实现多样性作为人才优化的DEI战略。
围绕DEI的骚动让我度过了许多不眠之夜。我获得了一项少数族裔奖学金去读研究生学校；我认为我是一个DEI录取者。我的数学GRE分数位居95百分位数，而我的学习伙伴的分数大约在99百分位数左右。但我为了取得这些分数所经历的一切——父亲在监狱，母亲我还未见过——这些都是重要的背景。
我担心对DEI的彻底否定会使像我这样的成功变得更加困难，甚至不可能实现。给我希望的是DEI中有一些重要的部分几乎任何人都可以相信。优化人才，给予所有人实现其全部潜力的机会，这是作为美国人的核心意义。
Fryer先生是哈佛大学经济学教授，Equal Opportunity Ventures的创始人，曼哈顿研究所的高级研究员。