在依赖姓名来标示种族的审计研究中，这个问题经常出现。（其他标示种族的方法，比如照片，显然更糟。） 我觉得我有资格对此发表一些看法，因为我写过一篇关于这个主题的论文。 种族化的名字同时标示种族和阶级。 然而，这是否构成设计缺陷或优势取决于感兴趣的估计量。换句话说，阶级感知是否代表“特征，而非缺陷”或“缺陷，而非特征”并不明确。 特征，而非缺陷：在这个框架下，阶级是推动种族歧视的机制。种族歧视的部分原因是因为人们对他们所互动的人的阶级做出假设——有时甚至在额外的阶级信号面前也是如此。有一种观点认为，不纠正阶级是最生态有效的做法。阶级感知是种族歧视在现实世界中运作的一部分。试图“保持阶级不变”有可能阻碍一个重要机制。在这里，估计量是被视为种族少数的总效应，包括这种感知所触发的基于阶级的推论。 缺陷，而非特征：在这个框架下，阶级是一个应该被部分剔除的问题。在这里，你关注的是一个非常不同的量。基于阶级的推论被视为一种污染信号。在这里，调整阶级并不是关于现实主义，而是关于概念的清晰性。在这里，估计量是种族的直接效应，净化感知的阶级差异。这个估计量更抽象。你可以说它对现实世界决策的反映较少。而且如果阶级推论本身是种族化的，那么它的政策相关性也可能较低。 然而，最终，这两种方法回答的是不同但同样合理的问题。这一切都取决于你试图回答什么问题。 最后，我想指出，这种分歧并不是关于研究设计能力——而是关于理论。阶级感知是种族的下游，还是与之可分？目标是测量作为经历的歧视，还是原则上的歧视？我们想要现实主义还是分解？这些都要求我们在实验中做出有意的决策。