Kellogg Insight - 想从事科学领域的工作?
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Careers Leadership 3月 10, 2014

想从事科学领域的工作?

性别歧视如何影响聘雇

Based on the research of

Ernesto Reuben

Paola Sapienza

Luigi Zingales

女性在相对而言薪酬较高的科学、数学及工程领域就业的人数远比男性少,这个令人担忧的现象多年来引发了无数的解释。天性是其中一种可能:男性在先天上即具有更多想在这些专业领域出人头地的能力或欲望。然而一项由四位研究人员(包括Kellogg管理学院金融学教授Paola Sapienza在内)所做的极具影响力的2008年研究,却指出后天培养的重要性。

分析了全球各地十五岁青少年参加的数学测验数据后,Sapienza和同事得出的结论是:两性在受教育机会、保健和就业等方面越平等的国家,数学上的性别差距最小。Sapienza说道:“我们发现,某些国家不存在性别差距的问题。而且有趣的是,这些国家的女性解放程度更高。”

显然,一个国家平等文化的多寡会影响它的性别差距。但在哪些方面呢?差异是否源自国家的教育体制?儿女教养技巧?还是榜样?

当然,其中最大也最具政治敏感性的可能性之一,就是职场存在着歧视。于是,Sapienza与哥伦比亚大学的Ernesto Reuben,以及芝加哥大学的Luigi Zingales,共同展开了一项专为测试此一可能性的研究。该研究结果发表在本周的《美国国家科学院学报》,结果显示,事实上女性在一开始会被假定为对基本数学工作的胜任能力不如男性(尽管事实并非如此); 而且,不同于男性,女性被问及自己的能力时往往倾向于低估。然而雇主并不会将女性低估自身能力这个统计学上的可能性列入考虑,而是将两性对自己的评价不加分析地照单全收,使性别差距的情况更为严重。

简单的数学,强烈的偏见
以分组方式参加这项研究的学生们首先完成一个有关两位数相加的简单任务。选用此一任务是因为已知男性与女性在表现上并无分别。Sapienza说道:“然而它与数学有关,加上外界普遍存有男孩应该比女孩优秀这样的刻板印象或看法,因此我们正好用它来研究此一认知在多大程度上会影响聘雇和拔擢的决定。”

接下来,研究随机选出两人充当候选的“员工”。其他学生则被要求单从表面来推测两名候选人中哪一位在第二回合的数学任务中表现较佳。然后,这两人继续完成新测验。而每位雇主则被准许“雇用”两位员工的其中之一。如果雇主选出的是测验表现较佳的候选人,雇主就会获得较高的奖金。

果然,虽然男性和女性在执行任务时表现得同样优秀,但当男女被放在一起互相比较时,女性被预测为表现较差,只有34%的时候会获选受雇—这明显是一个基于表面的歧视例证。Sapienza形容,由于雇主“不需与此人相处-这只是个一局定输赢的比赛”;该研究直接命中基于能力、而非人缘或组织契合度的歧视。“我们想衡量认为某人较无法胜任工作的想法会产生何种程度的歧视”,Sapienza这么说。

夸夸其谈与真实数据
除了要确定聘雇时的性别偏见,研究人员还想看看当雇主收到有关员工的额外信息时,雇主是否会克服最初的偏见。在另一个假设情况中,雇主决定雇用谁之前,研究人员要求候选员工替自己说好话。Sapienza说,“我们要求每个候选人对自己未来的工作表现立下一个期许标准,并将它传达给招聘的雇主。”

这些新信息如何影响雇主?雇用女性的可能性不会增加。

Sapienza说道:“对于自己日后的表现,男性往往夸大其辞或是过度乐观。而女性呢?相对来说,她们事实上预期的会比其实际上的表现糟糕。”这意味着女性会受到双重打击:她们被误认为从事数学工作的能力不如男性,而且她们较可能低估自己的能力。由于雇主未能将男性往往夸自己能力的事实列入考虑,因此当候选员工有机会推销自己时,聘雇的偏见反倒加深。

接下来,研究人员检视真实数据是否能消弭聘雇时的性别差距。在这个假设情况中,雇主在决定聘雇人选之前得以查阅候选员工过去的分数记录。Sapienza解释:“过去的表现是预测未来表现一个非常好的指标”。结果,雇主们的确对最初的预期想法有所转变,最终雇用了比之前假设情况更多的女性;然而,重要的是,男性在聘雇中获选的机率依然较高,即使其过去的表现与此结果并不一定一致。

Sapienza认为,倘若雇主能够一而再、再而三地亲眼看到能力强的女雇员表现胜过能力较弱的男同事,那么性别差距终将消失殆尽。她问道:“但话说回来,事实上真有可能取得那么多清楚又有说服力的数据吗?”真实世界中的聘雇情况确实不是这样—在现实中,决定性数据难以获取,而且我们从来不会去观察落选者的工作表现。

内隐的偏见仍然汹涌
作为最终分析,研究人员审视雇主的聘雇实践与其在处理内隐关联事务时的表现之间的关系。Sapienza解释:“这个练习的目的是要衡量你暗藏于内但不承认、或者自己并未意识到的偏见有多少。”该练习比较将数学概念与男性发生关联还是与女性发生关联时哪个更容易产生印象。

研究人员发现,男女雇主将数学与男性而不是女性联想在一起的倾向更强烈。此外,他们还发现雇主个人内隐的性别偏见与其个人最初偏爱男性员工的程度之间存在着正比的关系 。但有趣的是对于夸夸其谈的反应,内隐的偏见与其个人是否愿意改变对女性求职者的预期表现之间存在着更为密切的关系。研究人员写道:“对女性心存更多偏见的雇主更加愿意相信男性预期自我表现时的夸大陈述。”

那么,我们能够终止聘雇时的性别歧视吗?“世上许多歧视都是内隐的,我们的研究支持这样的观点。”也就是说,雇主们真的以为自己做出正确的雇用决定,而且能轻易地找到歧视以外的解释来将那些决定合理化。但正如Sapienza的研究结果显示,即使我们有心选出适合某职务的最佳人选,我们仍然受到自己的偏见左右。

了解我们内心隐藏的偏见并建立消除或减少那些偏见的程序是第一步。Sapienza说:“我们都受制于偏见,因此意识到那些偏见是很重要的。”这其中的目的之一,是为了确保求职者得到公平的对待。而且这也是明智之举,因为偏见会引导人们做出徒劳无功的决定。Sapienza问道:“谁愿意那样白费工夫呢?”

Featured Faculty

Paola Sapienza

Donald C. Clark/HSBC Chair in Consumer Finance, Professor of Finance, and Zell Center Faculty Fellow

About the Writer

Jessica Love is the editor-in-chief of Kellogg Insight.

About the Research

Reuben, E., P. Sapienza, and L. Zingales. 2014. How stereotypes impair women’s careers in science. Proceedings of the National Academy of Sciences.

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