在现代社会 ， 随着信息收集、分析和计算机运算能力的发展 ， 统计数据已经成为人们论证观点的一种方式 ， 在很多时候 ， 它甚至被认为最客观、最真实 。 换句话说 ， 统计数据不只是统计学、经济学和社会学等学科的研究方法 ， 在人们需要了解不同社会、不同群体的差异时 ， 即便只是在社交媒体上发个动态也可能使用有利于论证本人观点的数据 。
数字确实可能传递了一种客观真实和事实确凿的力量 ， 在人们所熟悉的表达中就有“百分比” ， 以一个群体的收入类比于另一个群体 。 而像这样的比较还有更多 。 但是受制于收集和分析的方法局限 ， 数字却未必能反映真实的情况 ， 而纵然数字是正确的 ， 描述这些数字所衡量的内容的词语也可能存在差错、谬误 。
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托马斯·索威尔（Thomas Sowell） ， 美国经济学家 ， 著有《美国种族简史》《歧视与不平等》《经济学的思维方式》等作品 。 （图片?Rod Searcey）
【托马斯·索威尔|托马斯·索威尔：遗憾的是，统计数据在误导人们对歧视的认知】享誉当今学术界的黑人经济学家托马斯·索威尔（Thomas Sowell）认为最重要的 ， 倒不是这些数字或描述性词语有何种缺陷 ， 而是数字背后经常隐藏着需要反思的、存在根本性错误的假设 ， 最终因为遗漏关键性因素而产生认知错误 。 揭示歧视、不平等现象的数字的确具有一种巨大的感召力 ， 这是因为 ， 人们普遍有着追求包容、平等社会的朴素愿望 ， 可遗憾的是 ， 恰恰也因此容易被误导 ， 不假思索地接受了所有声称发现了歧视或不平等现象的数据 。 在索威尔看来 ， 在2021年获得诺贝尔经济学奖的戴维·卡德（David Card）等三人 ， 其统计数据也同样存在谬误 。
下文经中信出版社授权节选自《歧视与不平等》一书 ， 内容有删节 ， 标题为摘编者所起 。
注文中提到的“Ⅰ类歧视”和“Ⅱ类歧视”为索威尔区分的两种歧视类型 。 前者是基于个人品质差异的歧视 ， 后者是出于对种族、性别、地域等身份的群体性歧视 。
原文作者 | 托马斯·索威尔
摘编 | 罗东
《歧视与不平等》 ， [美]托马斯·索威尔 著 ， 刘军 译 ， 中信出版社 ， 2021年8月 。 （点击书封可购买）
01
群体差异：
来自黑人住房抵押贷款的案例
在21世纪初一场漫长而激烈的政治和媒体运动中 ， 有人声称 ， 对黑人住房抵押贷款申请者存在着明显的歧视 ， 各种来源的数据被反复引用 。 相关数据显示 ， 最理想的抵押贷款的黑人申请者 ， 比条件相同的抵押贷款的白人申请者被拒绝的次数要多得多 。
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