難以落實性別平等是個令人沮喪的問題。與男性相比，女性在高階管理層任職的人數較少、薪水也較低，而且更不容易得到關鍵的首次升遷機會。人們對這項議題提出了許多可能原因，其中有個觀點堅信是男女行為的差異導致。

 

　　這個論點提出一個問題：男性和女性行為真的差異很大嗎？事實上，過去幾乎沒有具體數據能證明，先前的研究仰賴於問卷調查和自我評估報告，這些蒐集方式本身就容易產生偏見和誤差。幸運的是，隨著數位通訊和感應科技的進步，現在已經有方法能準確評估工作場所的行為。

 

　　麥肯錫公司的分析研究員史帝芬‧托爾班（Stephen Turban）、自動駕駛公司Cruise Automation招募專員蘿拉‧費曼（Laura Freeman）與科技公司Humanyze創辦人班‧韋伯（Ben Waber）決定找出答案，釐清性別的行為差異是否為「同工不同酬」的原因。他們調查了一間大型跨國公司，其女性在高階管理層所占比例較低。該公司的初階員工女性比例約為35％至40％，隨著職位越高女性所占比例也越低，而在該公司最高的兩個管理層中，女性只占了20％。

 

　　研究團隊用了四個月時間，蒐集各層級辦公室包含數百名員工的電子郵件往來和會議行程，並發給每位員工「社交徽章」以追蹤個人行為。這個徽章看起來就像比較大的員工識別證，它以感應器記錄每個人的社交、動作和行為模式，以及跟其他徽章的緊密程度和交談情況（音量和音調，但不包括內容）。藉由感應器研究人員能夠知道誰與誰交談、在哪裡對話，以及誰主導了對話。

 

　　雖然研究人員不會知道配戴者的個人身份，但能獲得關於性別、職位和年資等資料。為了保護個人隱私，感應器不會紀錄任何對話內容，只會蒐集相關的詮釋資料（即交談對象、交談時間與長度）。研究人員還擬定常見的假設，試圖找出女性任職高階主管比男性少的原因：是帶領女性的指導者比較少嗎？還是與主管的溝通時間比較少？或者與主管交談時不如男性積極主動？

 

 

　然而，研究人員分析大量匿名數據後發現，男性和女性的行為並沒有顯著差異：女性與男性接觸的人數相當，與主管的溝通時間相當，工作時間也與同職位男性相當。研究者雖然看不到員工具體的工作內容，但他們發現男性和女性在上網時間、全神貫注作業和面對面交談等工作模式方面差不多。在績效評估方面，各層級的男性和女性考績也很公平。儘管如此，女性還是沒有獲得升遷機會，而男性則不斷升職。

 

　　尤其是「女性比較少接觸主管」的假設毫無證據支持。研究人員從電子郵件、會議日程和面對面溝通的數據發現，男性和女性距離高階管理層都只有大約兩步之遙。舉例來說，甲認識乙，而乙認識某個主管，那麼甲距離這名主管只有兩步的社交距離。

 

　　還有些論點認為「女性比較少進行日常社交」，因為她們無法或不想花時間與同事相處。但這點在數據上也站不住腳，研究採用的衡量方法為「加權中心性」，藉由紀錄員工花多少時間與不同的人交談，以此衡量關係的緊密程度。數據表明，在工作場所的社交關係中，男性和女性與管理層的直接互動次數相當，女性和男性在工作場所的社交地位沒有差異。

 

　　既然男女的工作行為差不多，那又該如何解釋性別差異呢？

 

 

　　研究表明，這間公司升遷機會的性別差異不在於行為本身，而在於別人如何解釋和看待她們的行為。這說明那些倡導女性改變行為的理論——比如鼓勵女性接受挑戰，不要畫地自限的「挺身而進」（Lean in）——可能忽略了更巨大的根本問題：同工不同酬就是出於偏見，而不是行為差異。

 

　　當兩組人的行為相同，而某一方卻遭到差別待遇即為「偏見」。數據證明，這些差異與女性行為無關，而是別人怎麼看待她們的行為。例如，女性指導計畫嘗試把有潛力的女性職員多和管理層接觸，但女性與管理層的溝通頻率和男性相同，那問題就不在於缺乏接觸，而是人們如何看待這些談話。

 

　　偏見不僅涉及人們怎麼看待辦公室內部的行為，還包括辦公室之外的期望。以這間公司為例，女性傾向於在工作四至十年期間離職，這個時間點提出了另一種假設：也許女性決定離職是有別的原因，比如照顧孩子。雖然數據無法確定假設的真偽，但研究人員不認為這是替偏見辯解的理由。

 

　　假如男性和女性在家庭中的關係平等，那麼男女的離職比例應該差不多，但事實並非如此。麥肯錫公司和非營利組織挺身而進（LeanIn.org）2017年的性別報告顯示，有伴侶的女性做全部或大部分家務的可能性高出男性5.5倍。女性做了更多家務還是沒有升遷，而男性卻不受影響。先前的研究也表明，當男性有小孩後形象會加分，更容易被認為「有責任感」；但女性卻會被認為對工作不再那麼投入。

 

　　研究人員指出，雖然許多旨在加強女性領導能力的計劃有所幫助，但企業或許更需要聚焦在「減少偏見」這個最根本也難以解決的問題。當企業推動減少偏見的政策同時，應該制定明確且公平競爭的規定，讓男性和女性得到升遷或錄用的機會更加平等。由於太多旨在消除性別不平等的計劃基於軼事證據或粗糙的調查結果，研究提醒企業必須像處理所有商業問題一樣解決性別不平等問題：使用真實的數據。

 

 

參考報導：Harvard Business Review

 

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