Hvordan gruppeidentitet påvirker økonomisk atferd

Daniel Carvajal-Zuniga disputerer for PhD-graden ved NHH 23. august 2024 med avhandlingen «Essays on Group Identity and Economic Behavior».

Avhandlingen til Daniel Carvajal-Zuniga utforsker hvordan og når gruppeidentitet—definert som en persons selvfølelse avledet fra oppfattet medlemskap i sosiale grupper—påvirker økonomisk atferd. I tre kapitler adresserer kandidaten disse spørsmålene, ved hjelp av eksperimentelle metoder, incentiviserte målinger og storskala undersøkelser.

Det første kapittelet studerer prososial atferd i et stort utvalg fra USA, der deltakerne eksogent utsettes for sosiale kontekster med varierende nivåer av nasjonalitetsmangfold. Han finner at mangfoldige kontekster forsterker deltakernes inngruppe-bias. Dette er tendensen til å favorisere sin egen gruppe og gir seg utslag i økte tildelinger til personer med samme nasjonale opphav og reduserte tildelinger til utlendinger (sammenlignet med tildelinger i homogene kontekster hvor slik bias ikke er til stede).

Strategisk samhandling mellom bedrifter

Alina Ozhegova disputerer for PhD-graden ved NHH 20. august 2024 med avhandlingen «Essays in Industrial Organization of Spatially Differentiated Markets».

Det andre kapittelet utvider denne forskningen og undersøker hvordan en persons majoritets-minoritetsstatus i en sosial kontekst påvirker deres sosiale preferanser. Deltakere fra et amerikansk utvalg blir tilfeldig tildelt roller som medlemmer av en majoritet eller en minoritet. Funnene avslører at majoritets-minoritetsstatus ikke signifikant påvirker disse sosiale preferansene. Videre er inngruppe-tilhørighet, definert som hvorvidt en person føler seg nærmere inngruppen sammenliknet med utgruppen, en avgjørende faktor i fremveksten av inngruppe-bias i sosiale preferanser.

Det tredje kapitlet setter søkelys på en annen identitet – kjønn – og undersøker kjønnsforskjeller i bruk av generativ KI. Forfatterne dokumenterer en betydelig kjønnsforskjell blant studenter ved en topp handelshøyskole i Norge, hvor kvinnelige studenter, spesielt toppstudenter, velger bort bruk av KI. Avhandlingen identifiserer mulige faktorer som påvirker denne forskjellen. Usikkerhet knyttet til identitet, på basis av stereotyper, kan spille en rolle.

Til slutt peker forfatterne på politiske verktøy som kan lukke dette gapet. Deres funn viser at generativ KI kan utvide eksisterende kjønnsforskjeller i arbeidsmarkedet, men at egnet politikk kan forhindre en slik utvikling.