Overconfidence and Prejudice

该研究构建了一个多维误设学习（misspecified learning）模型，用以解释个体如何形成关于不同社会群体的偏见性信念。在社会由多个互不相交的群体构成的环境中，代理人过度自信地认为自己具有较高的"能力"（calibre），并通过观察自己和他人在社会中的"认可度"（recognition）来进行贝叶斯学习。他理解认可度部分取决于能力，但也可能受到多种"歧视"（discrimination）——即以固定比例在不同群体间重新分配认可度的系统性力量——的影响。代理人知道歧视的分配比例但不知道歧视的程度。作者证明了代理人的长期信念可通过一个封闭形式的公式（Theorem 1）表出：代理人高估了伤害自身群体的歧视，低估了有益于自身群体的歧视，由此产生三个层次的内群体偏见——群内高估、绝对内群体偏差和相对内群体偏差（Proposition 1）。理论进一步揭示了一系列丰富的比较静态特征：（1）竞争效应——与另一群体形成新的利益对立会降低对该群体的评价（Proposition 2）；（2）偏差替代（bias substitution）——对某一歧视类型信息的改进会减少该维度的偏差，但增加对其他歧视类型的偏差（Proposition 3）；（3）仅改善对他人认可度的信息无法消除偏见，但提供关于歧视的信息和对群体成员的直接接触可降低偏见——这为著名的接触假说（contact hypothesis）提供了新颖的信念基础；（4）相似性偏差——代理人对与自己特征更相似的他人有更积极的偏差（Proposition 5）。作者进一步表明，即使代理人初始没有群体概念且不认为存在系统性歧视，仅凭个体层面信号的相关性结构，他也会内生地形成内外群体并夸大群体差异的重要性（Proposition 6）。该文在方法论上的核心贡献是导出了多维误设学习模型在长期中信念的封闭解（Theorem 2），为研究高维误设环境下的信念形成提供了通用分析工具。