如何看待求职过程中的性别歧视

[如何看待人生中的进与退]《论语》曰：“每日三省吾身”。这是一句亘古不变的名言。它饱含着人生的智慧。人人皆需自省，即便孔孟圣人也亦如此。思想的火花常常在自省中进现；人生的智慧常常在自省中悟出...+阅读

如何看待求职过程中的性别歧视

小Z，年方25，是今年的应届硕士生，眼看毕业的日子一天一天近了，但工作还没有最终敲定。想想这1年多以来的求职经历，小Z可以说是五味杂尘。

小L，年方28，硕士毕业已有2年，由于毕业时工作不是很好找，最后去了一家与自己专业并不对口的公司，想想多年专业就此荒废，小L决定回归自己本专业，找一份工作。

小C,38岁，是个有着16年工作经验，期间只任职过2家公司，最近一家公司工作已有12年，由于经济不景气，公司已拖欠了4个月的工资，无奈的小C也加入了求职大军。

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漫漫求职路，并不像他们想向的那样，期间他们遇到了各种歧视。

一、性别

性别歧视在理工科女生中是最常见的，好像上面的小Z，学的是机械制造。很多企业都不录用女生，面试的机会几乎为零。

二、婚育状况

如果你是大龄未婚女，或是已婚未育，那你面试中一定会被问到下在的问题（这些在国外，都被视为违法，但在中国，在正常不过了）

1、有男朋友吗？交往几年了？怎么认识的？怎么计划未来生活的？——判断你恋爱的稳定性、结婚计划及入职后生育的可能性。

2、结婚几年了？先生做什么工作？怎么认识的？双方父母对生育问题是怎么看待的？——这还是招聘吗？这与我的工作能力有毛关系。

3、现在的是男孩，还是女孩？有计划要二胎吗？

三、血型

血型被很多HR所推崇，他们认为通过血型判断一个人的性格是非常准确的。

A型：黑胆汁质，性格一般偏内向、善于思考、情绪偏悲观。

B型：多血质，性格外向、能言善判、乐观积极。

AB型：粘液质，性格也偏内向、不喜集体活动，喜欢独处和旁观、看事情多为负面。

O型：黄胆汁质，性格外向、行动型，执行力好、乐观向上。

人生存于社会，性格其实会根据所处的环境和年龄等各种因素而发生变化，所以血型与性格其实没有必然的联系，只能作为一种参考，切不可用于判断候选人性格特质。

四、星座

有些比较屌的HR在面试的时候喜欢询问候选人星座，以此来判断候选人的性格。其实这只个概率问题的游戏，如果通过星座就能简单判定一个人的性格、秉性，就不会有那么多选错人，跟错人的事情发生了。因此，如果你还在用星座学作为自己招聘的辅助工具，那可真是太OUT了。

五、学历

现在的学历歧视，已经不仅仅停留在专科、本科、硕士层面，而是扩展到对于所毕业院校。不知从什么时候起，985,211、统招统分都成了大家JD中必不可少的词汇。老枪个人认为这是大幅扩招所带来的后果，学生质量真是一届不如一届。

六、地域（籍贯）

如果你是河南人，那你可能会成为很多公司不录用的候选人。你可能会觉得，我河南人招谁惹谁了。河南是中国的大省，也是人口最多的地区，所以我们听到的关于河南人的负面信息也会多。老枪想说，不要一竿子打死一船人，每个地区都有优秀的人，也会有犯错的人。

七、相貌

身高在求职中也是一个非常重要的指标，尤其是某些例如前台、行政或是公关岗位，都要求身高，更有甚者，还要规定体重，或是要求不能是单眼皮。

八、属相

一般在意属相的老板，多半是神学或佛学信徒，他们对于风水，非常的在意，也比较关注八字是否合。

除了上面这些歧视之外，还有例如民族、健康（乙肝）等形形色色的歧视，被企业用于人才筛选中。平等用工，一视同仁是每个企业的社会责任。从长远来看，企业筛选人才中的这些歧视，并不利于企业的发展。

我们在挑选人才时，应该更多关注个人品质、学习能力、创造力和主动性，不要因为偏见错失优秀的人才。

职业女性如何面对晋升中的性别歧视

其实她的能力并不比他们差。在上一次的晋升中原来的同事又一次变成了自己的顶头上司，于是HELEN萌生了去意。

灯塔职业心理咨询师事务所：

大家可能很熟悉这种案例，女性在职场上很多时候会受到歧视。从找工作的一开始，多数用人单位就对女性提出的要求非常高，处在相同水平上，公司可能就要男性了。女性必须要比男性优秀，胜出的把握才大些。

我们从社会学的角度来分析一下，为何职业女性这么明显地感觉到和男性的差异，感觉团体的目标和竞争规则与自己几乎没有什么联系，她们是那么陌生，甚至与我们个人的信念，价值观以及行为准则格格不入。我们都能区分出一个优势群体和弱势群体：一个在上，一个在下。优势群体的存在基础是对它对自己文化的肯定。这里所说的文化是其价值观、信念、原则、态度、假设以及行为准则。这种主流文化遏制了弱势群体的价值观、信念和原则，所以优势群体通过言行、传统和社会行为传递的价值观是排他性的。虽说现在早不是什么男权时代了，但这些所谓的男性优势还是很有影响力的，很多地方都存在着歧视女性的现象。

在这不公平的职场竞争中，职业女性在这不快的、令人沮丧的环境中，感受到作为弱势群体的压力。其实，女性跟男性相比，具有很多与生俱来的优势。因为在强调团队合作的情况下，女性比她们的男同事具有更高水平的交往技巧。因此，你要利用自己的这种能力，在工作中更加充分的发挥自己的工作能力。

我们具体来看看女性在交往上的优势：

更注重人际关系

利用谈话融洽关系

被认为更容易平易近人

认为工作上的决定应该由大家一起来做

避免冲突，维护和平气氛

更通融，更具有自我牺牲精神

一个出色的职业女性在面对职场上的性别歧视时，不是逃避，不是顺从，不是忍让，而是要让男上司和男同事们都明白，你是出色的，拿出业绩来说话。当然要注意工作中的技巧运用，让他们知道不是只有男的才能完成，我们需要的是团体的力量。在一个非常融洽的集体中工作，是很开心的事情。

职业女性们，改变一个人的固有观念也许很难，比如对女性的歧视，但你首先要自信，同时展示你的业务能力，还有就是对企业文化的知晓。知道这个企业喜欢什么样的人，以及他们的日常规矩，和一些不成文的规定。既不能整天埋头工作，而不顾其他；也不能为了忙于职场的人际网络，而搞得满城风雨。你要兢兢业业，对男性喜欢竞争的天性有所了解，更要对他们所主宰的企业文化认识深刻。

在两性之间架起桥梁，你就必须尊重男性，尊重他们的想法：他们既要地位，也要给人一种竞争者的形象。所以团队的合作和协作在这时是很重要的，职业女性通过努力让抱有那些性别歧视想法的人对你刮目相看。

不要像HELEN一样遇到这种问题，就无所适从，甚至准备离开公司。不会正确恰当地处理这些问题，到哪一家企业都无法高效愉快的工作。跳槽并不是解决问题的最佳途径，找到原因，对症下药才会有所突破。（完）

女性就业歧视原因及对策建议

一、女性就业歧视的原因有哪些

（一）中国传统观念根深蒂固，“女主内”思想从未改变 “男尊女卑”“夫为妻纲”的不平等观念已在人们思想中根深蒂固。在人们的观念中，评价女性的成功标准不在于是否事业有成，而在于是否婚姻幸福、家庭美满，女性自身价值的体现依然是回归家庭、相夫教子。正是这样的传统观念使女性的就业形势日趋严峻，一方面，女性在择业时会更多考虑家庭、地域等因素，某种意义上减少了可选择的工作岗位；另一方面，来自社会和家庭的压力使女性开始怀疑自己的价值观，逐渐在工作中失去积极性和创造性，这也是很多企业更愿意招男性的重要原因之一。

（二）企业为减少人力成本，追求自身利益最大化在女性的职业生涯中需要经历孕期、生育期、哺乳期。我国劳动法明确规定：“女职工产假工资照发，不影响其高福利待遇。”因此，在市场经济体制下，企业为了节约人力资源成本，实现自身利益的最大化，更愿意选择男性员工，也更愿意为他们提供学习和培训的机会。此外，女性休完产假返岗后，很可能会出现技能生疏、与工作脱节的现象，导致企业不愿意为她们提供返岗再培训。

再者，女性的体力和生理状况普遍不如男性，一些重体力活和连续作业也不适合女性，这也是造成男女就业不平等的另一因素。

（三）高等教育质量下降，扩招导致供求失衡自1999年开始扩招以来，中国本专科在校学生逐年增加，预计在2020年中国毛入学率将达到40%，我国高等教育逐步实现了从“精英教育”向“大众教育”的转变。部分学校为了自身利益，在没有进行合理专业设置和教师安排的前提下盲目招生，并新增了一些所谓的热门专业来增加人数，等到毕业时才发现毕业人数和市场需求之间存在巨大矛盾，当初所谓的热门专业早已供大于求。

因此，就业形势严峻的关键在于大学本身：官僚化、盲目扩招、专业设置不合理、教学资源分配不均、教师质量良莠不齐、学校责任心下降等原因导致毕业生质量普遍下降，企业招聘时对毕业生的认可度降低，这也使本身就受很多束缚和歧视的女大学生就业形势更加严峻。

（四）女性自身综合素质欠缺，难以快速适应职场需要首先，女性缺乏正确的就业观。

受传统观的影响，女性择业时更多会考虑地域、工资待遇、津贴福利等因素，她们更愿意去政府机关、事业单位、国有企业以求安稳体面。其次，教育制度使学生缺乏实践和创新能力。高等教育专业设置和考评制度还不完善，学校过多强调成绩的重要性，很少关注学生的实践创新能力，很多学生出现高分低能、读死书的现象，加上女生性格内向、自尊心强，她们在步入社会后很难快速适应职场，不能满足职场的需求。

（五）法律落实性不强，保障体制不健全目前，我国关于女性就业权方面的法律和政策还存在很多缺陷，一些规定可操作性不强、法律条文不清晰、缺乏对歧视的明确界定，使女性在受到歧视时，无法凭借法律武器来保护自己的权益。例如，《就业促进法》第62条规定：“实施就业歧视的，劳动者可以向人民法院提起诉讼。”但是规定中对于歧视并没有明确的概念，而且招聘中很多隐形歧视也无法通过法律来界定。

总之，女性通过司法程序维护权益不仅费时费力，而且结果往往不尽如人意，如果不完善法律中的一些具体条文，简化立案过程中的繁琐程序，那么更多女性在面对歧视时依然会选择沉默。

二、改善女性就业歧视对策建议

（一）转变传统观念，提高女性文化程度消除女性就业歧视的关键在于转变几千年来的性别歧视思想，从根本上实现男女就业机会的平等。

首先，应提高全体公民，尤其是农村地区的教育水平，转变其传统的男尊女卑思维模式，树立男女平等观念。其次，扩大基础教育普及范围，提高女性自身的文化程度和市场竞争力。

（二）完善生育保险制度，分担企业用工成本企业歧视女性的根本原因是为了节约劳动力成本，最大限度地提高自身利益。因此，国家应该完善女性生育保险制度，由国家和社会共同承担生育成本，减少企业应承担的费用，使企业能够客观地评价女性的劳动能力，建立以人为本的管理理念。

（三）提高教育质量，加强就业指导一方面，保证高等教育教学质量，引导学生树立正确的人生观、价值观、就业观，培养学生的实践创新能力，提高女性在职场中的竞争力。另一方面，注重提高女性自身素质和技能，尤其要加强对农村妇女和待业女工的技术培训，使妇女从单一的家务劳动中解放出来并投身到劳动力市场中，从而有效提高女性经济地位。

（四）加快第三产业发展，鼓励女性自主创业国家应提供相应的优惠政策鼓励中小企业发展，加快第三产业的发展进程，为女性创造更多就业岗位，缓解劳动力供求矛盾，使男女各行业的劳动分配比例更合理。此外，在提倡“大众创业、万众创新”的今天，国家同样应鼓励和支持女性创业。一是制定相应的创业计划为女性提供更多创业平台；二是学校和社会可以举办相应的创业课程，加强女性对创业的了解和认知；三是以小额贷款支持女性创业，为其开辟新的就业途径。

（五）完善妇女权益保护法，建立社会保障体系贯彻落实涉及妇女的就业法，...

现在职场上的性别歧视是否还是很普遍女生好难

现在职场上的性别歧视还存在，不是普遍存在。用大数据的方法来衡量职场的性别不平等在科技业，求职时的性别不平等一直是个重要话题。但针对该议题，在实际操作层面却鲜有基于大数据的系统性研究。对于那些拥有大量数据的企业来说，缺乏一个严格而科学的系统很容易导致人力资源部门仅仅根据道听途说来推测性别不平等问题产生的原因，而忽略了真正的根源。为了这个目的，本文提出了一种可重复地用来评价求职性别不平等的系统研究方法，并且附带使用这种方法进行评价的案例。样本和研究方法：基于1382份简历的数据分析这次研究中用到的是一个数据工程师职位的1382名求职者的简历数据，其中1029人为男性，占74.4%,353为女性，占25.5%。需要指出的是，因为不知道这些求职者的性别（在美国等一些国家，为了避免各种偏见，简历一般不附带求职者个人照片和性别信息等），因此上述性别人数和比例是基于求职者的姓名和Atipica公司（即本文作者所在的公司）的性别预测模型得到的，总的准确率可以达到96%，但会产生4%的误差。

在后续的分析中，这一误差也可能会有所影响。而求职者的职业技能也由Atipica公司的技能映射模型获得。首先，我们需要明确的是，如何通过指标来衡量性别不平等？通过比较特定职位的男女求职者的被拒比例，我们可以确定是否存在潜在的性别不平等，因为在其他条件相同的情况下，理论上被拒比例应该是接近的。（图片说明：被拒比例=被拒的申请者人数/总申请人数）在这项研究中，我们通过比较在审查求职申请阶段的被拒率来衡量不平等。选取这个阶段的原因主要有以下两个：在审查求职申请的阶段，雇主会有多重方式来评价一个求职者，例如，电话沟通技巧等，而不是单一通过简历来评价。为了减少不可控因素，我们把数据的收集固定在这个阶段。审查求职申请通常对于之后的进一步考察影响最大。

我们发现约90%的求职者在这个阶段会被拒。那么在审查求职申请阶段产生的被拒率的差异都可以被归结为：客观因素：工作经验、教育背景和技能体系。主观因素：被认为教育背景不符合、被认为工作经验不符合、故意或者非故意的偏见。由于主观因素的本质，它本身是不可控的，所以我们把研究对象限定在客观因素。在测量显著性过程中，我们必须要考虑到两类误差。一是样本误差，二是性别预测的误差（4%）。考虑到性别预测误差，我们放弃了T检验（即t-test，是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著）。这类传统参数测试，而改用了置换测试并且配合蒙特卡洛方法，在每次重复测试中都在男性和女性中做了4%的样本交换，并且验证了重复性假设。

数据分析：男性和女性技能相差不大，但女性被拒率更高被拒率的差异：男性和女性的被拒率分别为83.0%和88.6%，女性比男性高出5.6个百分点，这个偏差在统计上表现出显著性（p=0.03）。紧接着作者评估了各项客观因素在偏差显著性上起的作用。技能总数量上的差异：女性求职者简历上平均罗列96项技能，男性求职者简历上平均罗列93项技能。根据上图所显示出来的情况，技能数量的平均数和中位数相差不大。可以发现，尽管在技能平均数量上存在差异，但这种差异一方面小到不存在实际影响，另一方面在统计显著性上也不显著（p=0.38）。技能体系上的差异：为了查明技能体系上的差异，我们根据技能映射模型找出了34项核心技能，并把我们从简历里挖掘出来的技能进行比较。

上图显示了一些技能在简历中呈现的比例，例如，不论男女，约80%的求职者都在简历中提到Java。通过定性分析，我们可以看出技能分布在男女求职者上区别不大。定量分析男女求职者在技能集合上的相似性，我们可以看出分布的标准差。我们用 Aᵢ和Bᵢ分别表示掌握技能i的男女求职者比例，例如，A_java = 0.8并且B_java = 0.8。则n种技能的总平均偏差比例为：这就意味着，平均来看，对于每一项技能，男性掌握该技能的比例都要高于女性掌握该技能的比例2.2个百分点，偏差并不大。偏差的百分数看上去直观，但缺点是我们并不知道相对偏差。我们进一步利用平均数标准化偏差计算相对偏差：在标准化之后，技能集合上男女求职者的偏差为5.3% —— 换句话说技能集合上94.7%都是一样的。

5.3%的偏差虽然小，但也可能影响巨大，尤其是如果这种差异体现在核心技能上时。为了搞清楚这个问题，我们运用置换测试/蒙特卡洛法计算了男女求职者在特定技能掌握比例上的偏差。比如，如果50%男性和53%女性都会“hadoop”，我们就要计算这3%的差异是不是显著。结果发现，在剩余的33项技能中，只有SQL和统计两项技能显示出性别差异性，而且这两项都是女性的掌握程度高于男性。大体上，我们可以说在技能的大多数方面男女之间不存在差异，而SQL和统计上又是女性有显著的优势。工作经验上的差异：下表列出了男女求职者工作年限的平均数和中位数，值得注意的是职位要求并不包含工作年限。我们发现工作年限上只有半年的差异，尽管在差异上表现出显著性，但在实际录用的层面上并没有什么实际意义，很少有公司会把...