文章目录[隐藏]
职场父母必须应对各种现实挑战。即使在育儿假结束后，优质的托儿服务也很难找到，而且价格昂贵，工作差旅难以协调，学校接送缩短了工作日，等等，不一而足。但是，即使您设法解决了所有这些实际困难，从而能够投入工作所需的时间和精力，您的雇主仍可能认为您不够敬业，从而可能影响您的职业发展机会。
我们还从几十年的研究中了解到，由于文化中的性别角色将女性与家务和养育子女的责任联系在一起，女性尤其容易面临这种偏见–通常被称为 “母性惩罚”。这些挑战（包括现实的和感觉到的）可能会促使女性决定不生孩子，或推迟到事业更成熟时再要孩子。
然而，最近的研究表明，没有子女的妇女仍然会受到母性偏见的影响–管理者可能会认为某个年龄段的妇女将来会有子女，从而使她们面临更高的投资风险，并在就业市场上处于不利地位。
也许是婴儿？
“任何有头脑的小商人都不会雇用育龄妇女”。欧洲议会议员戈弗雷-布鲁姆（BBC News，2004 年）。
我们与杰米-格罗尔（Jamie Gloor）教授和伊登-金（Eden King）教授共同进行的研究显示，如果女性处于生育年龄，那么管理者可能仍然会将没有孩子的女性视为雇佣风险–这是一种影响年轻女性的 “可能生育 “偏见。考虑到因初为人母而产生的延长假期、工作场所混乱或人员流动等预期成本，经理们可能会认为年轻女性是有风险的投资。我们假设，这种风险意识会转化为不愿与年轻女性签订较长期的合同。
为了验证这些观点，我们对瑞士 12 所大学的 790 名早期职业雇员进行了调查，研究了性别、父母身份和年龄如何相互作用，以预测其就业机会的质量。结果显示，与母亲和无子女的男性相比，无子女的女性更有可能从事不稳定的工作（短期合同和临时合同）。此外，这种影响在 30 岁中后期的无子女女性中最为明显。
为了证实招聘经理中存在 “也许会生孩子 “的偏见，我们还进行了一项 “简历评估 “研究。我们请美国 376 位经验丰富的经理对六份女性求职者档案（即简历和社交媒体档案）中的一份进行评估。所有条件下的简历都是一样的，社交媒体内容显示所有求职者都是无子女的。但是，求职者的年龄各不相同（30 多岁与 40 多岁），他们在社交媒体上发布的信息有的表示对生孩子没有兴趣，有的表示对生孩子持开放态度，还有的表示没有相关信息（但表示事业是重中之重）。然后，受访者被要求从合同类型、期限和福利等方面说明推荐工作的优势。
正如所预测的那样，30 多岁的女性求职者表示对将来是否要孩子持开放态度，但经理们却给她分配了最不稳定的工作机会。不过，好消息是，当这位年轻的求职者明确表示对自己的职业有强烈的承诺时（没有透露为人父母的意愿），经理们为她提供的工作机会与那些表示对孩子没有兴趣的女性不相上下–“也许会生孩子 “的偏见被削弱了。
避免 “也许是婴儿 “的偏见
招聘环境可能特别容易引起 “也许是婴儿 “的偏见。首先，”选择退出 “的说法加剧了这种风险的感知，这种说法认为大批女性自愿离开自己的职业去做全职妈妈；而实际上，是缺乏灵活性将所有父母都赶了出去。
其次，在许多国家，询问求职者的育儿状况或意向是违法的（这是正确的）；但招聘经理仍可能根据求职者的性别和年龄来推断工作/家庭的优先顺序。第三，没有为母亲和父亲提供育儿假权利的组织不仅强化了性别角色假设（这一点不会被忽视），而且还为雇用女性埋下了实际成本，这可能与组织的公平目标背道而驰。
幸运的是，组织可以做一些事情来防止 “也许是婴儿 “的假设产生有偏见的招聘决定。尽管减少偏见首先是组织的责任，但还是有一些基于证据的建议可以帮助女性减轻性别假设的影响。
组织应该
- 支持管理人员使用稳健的面试程序，并做出以证据为基础的甄选决定，避免在评估申请人时依赖有问题的启发式方法或 “感觉适合”。
- 对员工应享待遇进行集中预算，这样管理人员就不会觉得在所谓的 “高风险 “员工身上投资会增加成本。
- 通过提供对称的育儿福利（母亲和父亲的 “家事假”），降低雇用女性的预期成本。
- 实行灵活的工作政策，这通常有利于所有员工，而不仅仅是父母。
女性求职者可以
- 将谈话的重点放在使你成为优秀员工的特质上，尽可能避免明确讨论为人父母的意图–女性做母亲和不做母亲都会面临负面影响。
- 当被问及 “您认为自己五年后会在哪里工作？”时，通过表达对工作的承诺和对晋升的渴望来表明您在组织中的长远发展。
- 注意社交媒体上发出的信号，因为大多数雇主会将其作为非正式的背景调查（这对所有求职者都是很好的建议！）。
有些人可能会说，将年轻女性排除在外是合理的，因为她们（从统计学角度看）更有可能使用昂贵的员工福利–但这种思维方式将人简化为一个类别和一个金额数字，同时也暴露了短视的思维方式和可能存在的潜在偏见。(如果这听起来像你现在的上司，也许是时候把你的 LinkedIn 简介改成 “开放招聘 “了）。根据人口统计数据做出人事决定是一种歧视，同时也是一种错误的决策，因为人口统计数据并不能可靠地预测工作成效。最终，组织将从无偏见的决策中获益。