想开掉湖北籍员工？我劝你别这样做

“我是湖北籍员工，公司会不会因为病毒事件将我裁掉？”在知乎上，一条帖子引发广泛关注。湖北人的担忧不是偶然，多地就曾发生多起不招湖北籍员工的事件。
仅仅是因为“籍贯是湖北”，就要招来用工歧视？如果你是企业老板，现实告诉你，你不能这么做。

信息不透明引发的不信任

“租住临时旅馆，因是湖北籍被拒收。”近日，在一家人才市场，一名求职者因为身份问题，不仅工作没有着落，连住宿也是个问题。
在疫情期间，一些歧视性的现象时有发生，例如有的新冠肺炎康复者被排挤，部分湖北人住宿问题难以解决，来自疫情严重地区的劳动者遭受部分劳务派遣公司歧视，甚至找不到工作；有的一直居住在外地、疫情期间未回湖北的湖北籍人也受到影响。
对这些企业来说，如果无法确定湖北籍群体中个人传染风险的确切情况，一些社区、企业就会基于湖北的平均风险程度采取行动，“平均用力”。

与此同时，时有发生的个人对与疫情相关的信息误报、瞒报等行为加深了个人、社区和企业的不信任，企业对个人自报的风险信息持怀疑态度，这进一步加剧了对湖北人的不信任。
患难见真情，我们也看到了一些温暖的场景。黄晓明工作室一名湖北籍员工申请“辞职”，主要是因疫情而暂时不能跟随团队一起奋战。黄晓明对此拒绝，“吃好喝好，别想这些没用的，有我一口就饿不着你们”。
《合肥晚报》报道，2月24日，在当地政府的协助之下，一位近期未曾返乡的湖北籍员工落实了复工事宜。而在此之前中山市三角镇发布通知，镇政府和商会将为湖北籍新朋友联系就业岗位，并报销前来路费。
人是最宝贵的资源，员工是企业最宝贵的财富，大家都在抢人才的时候，仅仅因为某些特殊情况下的特征就拒绝，对企业来说，也是得不偿失的。

企业可能会错过优秀的湖北籍员工

当前疫情期间歧视的一个根源，就不得不提到 “统计性歧视” 。
1972年，美国学者菲尔普斯在《美国经济评论》正式提出统计性歧视理论，建立模型来解释统计性歧视问题。 统计性歧视是将一个群体的典型特征看作该群体中每一个个体所具有的特征，并利用这个群体的典型特征作为雇佣标准而产生的歧视。
统计性歧视理论认为，统计性歧视的根据在于信息的不完全，以及获取信息需要支付成本，企业在劳动力市场上雇佣时，往往将求职者的群体特征推断为个体特征，这种做法会使不利群体遭受统计性歧视。
事实上，歧视在经济上不仅对那些受歧视的人有害，而且对实施歧视的人也同样有害。1992年的诺贝尔经济学奖得主贝克尔，当年的博士论文题目就叫《歧视经济学》，他说：“歧视是指一个经济主体为了不与自己所排斥的特定人群进行交易或订立合同而准备付出的一笔费用。”
例如，对一家企业来说，害处就是它会错过很多优秀的湖北员工，就是它不得不花更多的人力物力去另觅高人。
破解疫情期间的歧视行为，需要从上述根源入手，采取科学、务实的态度和方法，对症下药。
例如，“人员一码通”使社区和企业对员工信息有迹可循；按照法律法规严肃追究虚报病情、行程和隔离情况等信息的人员责任，增进人与人之间的信任。中国人民大学国家发展与战略研究院研究员赵忠就表示，即便遇到最坏的情况，生产经营过程中出现传染时，企业发生费用和企业停产的损失，充分发挥市场的作用，引导保险公司推出复工复产保险业务。保险公司合理划分企业应该负担的损失部分，以减少保险市场的道德风险；国家相关部门规定保费水平不得依据员工来源地的不同而不同，以避免造成对特定来源地员工的歧视。

大数据将降低企业用人成本？

在生活中，你也会遇到各种形式的“统计性歧视”。
不只是用工，比如在一条僻静的小巷子，一个头发染成金黄色的小伙子朝你快步走路，你可能会下意识地紧张起来，但如果是一个头发染成金黄色的姑娘，那你就不会这么紧张了。因为在你的潜意识中，前者更可能打劫你。
2019年11月，23岁女孩闫某某在浙江某公司求职时，两次因“河南人”身份而收到不适合岗位的通知，遂将该公司告上法庭。杭州互联网法院最后判决被告浙江某公司向原告闫某某口头道歉、在国家级媒体刊登道歉声明，并赔偿闫某某精神抚慰金及合理维权费用损失10000元。
但在信息不完全的情况下，进行统计性歧视并非一个坏的决策方法。例如，在劳动力市场上，雇主将文凭视作求职者能力的信号而执行雇用决策，对于那些没有文凭的求职者而言，这就构成了统计性歧视，尽管某些没有文凭的求职者可能同那些有文凭的求职者一样聪明和勤奋，但雇主不可能仔细地调查每一个没有大学文凭的求职者。同样的道理，为什么企业中并不需要人人都用得上英语，也要员工通过四六级考试。
也就是说，如果逐一考察每一个体的成本很高时，统计性歧视就是不完全信息情况下比较有效率的决策方法。
面对信息的不对称，一些统计学歧视在所难免，但在大数据、人工智能等技术的发展，信息成本也会越来越低，那是不是可以乐观地预测，统计性歧视会越来越少，那时候作为企业的用工成本，是不是会有所降低呢？

撰文 | 南方日报、南方+记者郜小平

编辑| 李珩丹
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