23 februari 2022

Tre LiU-forskare i nationalekonomi och psykologi tilldelas Myrdalspriset 2021 för sin forskning om hur transpersoner diskrimineras på arbetsmarknaden. Den prisade undersökningen är den första i sitt slag i världen.

Symbolisk bild för diskriminering.
Studien är i sitt slag unik och visar diskrimineringen på arbetsmarknaden. Fotograf: Radachynskyi

Årligt pris

Myrdalspriset delas ut årligen av Swedbank till årets bästa artikel i Nationalekonomiska Föreningens tidskrift Ekonomisk debatt. De tre forskarna Ali Ahmed, Per A Andersson och Mark Granberg tilldelas priset för artikeln Transpersoner diskrimineras i rekryteringsprocessen som publicerades i Ekonomisk debatt nr 1 förra året.

I motiveringen konstaterar juryn att studien är den första i sitt slag, även i internationellt, och skriver:

”Resultaten av undersökningen visar tydligt att transpersoner diskrimineras på arbetsmarknaden i Sverige. /…/ Artikeln är välskriven med en tydlig linje och klar struktur. Resultaten i studien lyfter viktiga samhällsfrågor och diskriminering i arbetslivet kan få allvarliga konsekvenser för personers ekonomi, livskvalitet och hälsa. Denna artikel bidrar på flera sätt till en informerad och nyanserad debatt.”

Den vetenskapliga artikeln bygger på en experimentell undersökning där över 2 000 fingerade jobbansökningar skickades ut till arbetsgivare med utannonserade tjänster i tolv lågkvalificerade yrken. Könsidentiteten signalerades i ansökningshandlingarna genom att de sökande informerade arbetsgivarna om att de ändrat sitt tilltalsnamn.

Skillnaden i antalet positiva svar jämfört med sökande som inte bytt namn visade tydligt att transpersoner diskrimineras. Detta trots att diskriminering enligt lag är förbjuden i Sverige.

"Mycket hedrad"

Ali Ahmed är professor i nationalekonomi. Per A Andersson och Mark Granberg är doktorander i psykologi respektive nationalekonomi. Mark Granberg säger så här om utmärkelsen:

Mark Granberg, doktorandMark Granberg.

- Jag känner mig naturligtvis mycket hedrad att juryn och nationalekonomiska föreningen valt att ge oss ett så fint pris. Det var oväntat och både jag och mina medförfattare är mycket glada.

Varför är studien viktig?

- Resultaten är viktiga för att det är första gången som en experimentell metod har används för att fastställa att anställningsdiskriminering mot transpersoner förekommer. Studien är gjord i Sverige och är den första av sitt slag i världen, säger Mark Granberg.

Blev ni förvånade över resultatet?

- Jag skulle inte säga att de generella resultaten förvånade oss, snarare så var det vissa detaljer som var mer förvånande. Exempelvis tyder våra resultat på att en transman troligen skulle diskrimineras på grund av att han är trans i mansdominerade yrken men på grund av att han är en man i kvinnodominerade yrken. I artikeln diskuterar vi hur detta belyser svårigheten i att fastställa diskrimineringsgrunder i enskilda fall.

Undersökningen om transpersoner är kopplad till en studie om hur män diskrimineras i kvinnodominerade yrken, men är en fristående forskningsartikel. Artikeln om diskriminering mot män i kvinnodominerade branscher är ett projekt där forskarna kombinerat data från tidigare undersökningar, varav en är den studie som nu fått pris.

Kontakt

Senaste nytt från LiU

Serverrum,data på svart skärm.

Maskinpsykologi – en brygga till generell AI

AI som är lika intelligent som människor kan bli möjlig tack vare psykologiska inlärningsmodeller, kombinerat med vissa typer av AI. Det menar Robert Johansson som i sin avhandling har utvecklat begreppet maskinpsykologi.

Forskning för hållbar framtid får nära 20 miljoner i bidrag

Ett oväntat samarbete mellan materialvetenskap och beteendevetenskap. Utveckling av bättre tjänster för att hantera klimatförändringarna. Det är två forskningsprojekt vid LiU som får stora stöd från Marianne och Marcus Wallenbergs stiftelse.

Innovativ idé för effektivare cancerbehandlingar prisas

Lisa Menacher har tilldelats Christer Giléns stipendium 2024 inom området statistik och maskininlärning för sin masteruppsats. Hon har använt maskininlärning i ett försök att göra val av cancerbehandling mer effektivt.