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【香樟推文2075】在团队合作时,男性和女性能获得同样的认可吗?

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推文信息:

Sarsons,Heather & Schram, Arthur & Gërxhani, Klarita & Reuben, Ernesto.(2020). Gender Differences in Recognition for Group Work. Journal of PoliticalEconomy, 129(1), 101-147.

推文链接:

https://www.journals.uchicago.edu/doi/10.1086/711401


01

引言

在团队合作中,如果个人的贡献度无法得到完全的观测,那雇主会以性别为标准认定不同成员的功劳吗?现如今,团队合作在不同组织中都扮演了越来越重要的角色,然而少有经验研究讨论如何把团队成果分配到每个成员的头上。除非雇主可以掌握团队中每个人对集体产出做出了多少的贡献,否则他们就需要在信息不完全的前提下,确定每个人的贡献度。如何选择这个分配标准呢?部分人口特征,比如性别,就成为了可能的答案之一。


本文作者探讨了在个人对集体贡献度不确定的前提下,不同的贡献度分配情况是否会造成男性和女性获得晋升机会的差异。在不少行业里,女性不止受雇的概率低于男性,升职的概率也低于男性。论文研究了团队成果分配上是否存在性别差异,同时进一步研究了这种差异是否能解释职位晋升方面存在的男女差别。


文章其余部分安排如下:第二部分对数据进行了描述,并展示了不同性别经济学家取得终身教职的用时差异。第三部分的内容显示,如果女性有更多的独作,那同男性获得终身教职需要的年限差异将会缩小;如果有更多的合作论文,则不会缩小这种差异。女性每多一篇合作论文获得终身教职的概率显著低于同样情况下的男性。变换多种条件后,发现结果具有稳健性。第四部分讨论了这样的结果可能跟女性与男性合作时,获得的认可度相对更低有关;同时解释了为什么同男性一起合作获得的回报较低,女性却依然选择合作。第五部分说明了实验设计和实验结果。第六部分阐述了作者对合著论文的未来展望。第七部分做了总结。


数据

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为了检验文章作者构成和相应作者获得终身教职之间的关系,作者利用从1985年到2014年,在美国排名前35拥有博士点的大学,获得终身教职的经济学者的简历,构建了一个数据集。简历上的记录为识别个人研究产出和其事业发展之间的关系,提供了可能。作者通过合作网络,可以比较男性和女性因合作获得的回报是否存在差异。


(一)样本选择与数据概览

选择拥有博士点的大学的原因在于,这些学校评选终身教职获得者主要看学术产出,这很方便度量。文科院校等则会比较重视教学技能,而这不容易度量。顶尖院校内对经济学者的评价基本就是看他们发表论文的质量和数量。


文章使用的数据可能存在样本选择问题——一些学者在获得终身教职之后却转身去了业界或者政府,这部分人的终身教职信息难以通过简历进行确认。作者搜集了35所目标大学可以找到的历史上的教师名单,不能找到的则去美国排名前75的机构,加拿大排名前5的机构和欧洲排名前5的机构去确认是否有获得过目标大学的终身教职。作者还尝试在一些大型研究机构检索经济学者的简历。这样处理之后仍然可能存在样本选择,但只使用有历史教师名单院校的数据不会影响主要结果。


在个人简历中,作者编码了学者何时何地获得博士学位、工作经历、文章发表、主要研究领域和方向。文章发表情况截止到获得终身教职之前,专著的章节也不计入。在稳健性检验时,则添加了获得终身教职后一两年内发表的文章。


为了控制学者个人发表的质量,作者使用了Kalaitzidakis等在2003年开发的评估体系,把发表论文对标AER,看所发文章等同于多少篇AER。


此外,作者还爬取了谷歌学术上到2015年为止,这些经济学者获得终身教职前文章发表的引用情况,并作为控制变量引入了研究。


(二)关于终身教职

如何定义终身教职呢?通过查看目标学校在2015年的要求,大部分是要求员工要在获得工作7年后才能申请。所以,文章考虑把6到8年作为申请获得终身教职的时间窗口。如果一位学者在窗口期去了排名低于现在学校5位及以上的学校,就认为其没有获得终身教职。类似地,一位学者如果在窗口期去了业界,那也视作没有获得终身教职。这样处理终身教职,和现实中部分学者两到三年就会更换工作机构有关。不是他们无法获得终身教职,而是个人的偏好。一些学者即使已经获得了原学校的终身教职,也更愿意换到另一所差不多的学校继续工作。举个例子,有的学者在MIT工作了7年之后获得了终身教职,但因为其他的一些原因拒掉offer并去到了哈佛。


如上所述,假设一个人在窗口期之前就离开了最初的工作地点,文章会选择第二个工作机构决定终身教职申请。也就是说,如果一个人在A大学获得了第一份工作,但在三年后就到了B大学,文章将把B大学作为该人申请终身教职的学校,但不会从0开始计算申请教职所需的年限。因为超过80%的学者申请终身教职的年数都是从第一份工作开始计算的。而在时间窗口内前往业界求职的学者则被剔除在样本之外。


(三)描述性统计

表1展示了数据的描述性统计结果。全样本中,有69%的人选择接受终身教职,但男女存在差异,只有52%的女性获得了终身教职,男性的数字是73%。


文章考虑的终身教职申请时的文章发表情况有文章的总发表数,独作数和合作数。男性和女性发表的文章总数上并没有统计显著的差异。文章质量方面,男性和女性在五大经济学顶刊上发文的可能性也没有显著差异。文章产出方面唯一统计显著的差别是,男性学者的合作论文更可能发表在排名略微靠前的期刊上。具体地,男性的合作论文所发期刊平均排名相当于0.34篇AER,女性的合作论文相当于0.31篇AER。所以,在随后的分析过程里,文章使用了所发文章等价于多少篇AER和文章引用情况,来控制发表质量。


表格还展示了学者的论文合作模式。男性和女性合作者的数量基本相同,但合作者类型的数量存在不同。比如,女性和高级职称人员合作的可能性更小,会偏好同其他助理教授一起写文章。


经验研究及结果

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这部分内容给出了三个主要结果第一,确认男性和女性在获得终身教职方面,存在显著的时间差异。第二,如果女性合作者越多,这个差异越显著;如果女性的文章全部都是独作,那么她获得终身教职的时长不会和男性有明显不同。第三,女性合作论文对象的性别是十分重要的。如果女性选择和女性合作,就不需要承受所谓的合作者惩罚


图1绘出了下式中 的分性别OLS结果。

因变量是指示变量,表示主要研究领域是f的个体i在学校s于t年获得了终身教职。 是个体i的所发论文总数,同时纳入二次项捕捉论文发表对获得终身教职的非线性影响 是个体层面的控制变量,包括了所发论文期刊的平均排名、总引用量的对数、个体i申请终身教职的工作年数和个体i合作论文的合作者总数。剩余几项分别代表了申请终身教职的机构、申请终身教职的年份和研究领域的固定效应。


图1表明,在控制了产出情况、主要研究领域、申请终身教职的机构和申请终身教职的年份之后,男性和女性获得终身教职所需的工作年限仍然存在显著差异。  


文章另在(1)式的基础上添加了总发文数量和性别的交叉项,得到估计结果见下表2第一列。无论是男性还是女性,每多发表一篇论文得到的边际利益没有差异。


为检验合作论文是否对男性学者和女性学者有不同的影响,文章把文章区分为独作和合作,再次用OLS估计,结果见表2。对男性而言,每多一篇独作能为他获得终身教职提高9.5%的可能性;对女性而言,对应的数字是15.5%。合作的情况则不同,对男性而言,每多一篇合作能为他获得终身教职提高7.4%的可能性;对女性而言,可能性只能提高4.7%。


然而,不是所有的女性都会因为合作论文而更难以获得终身教职。在表3中,作者区分合作者性别为只有男性,只有女性和既有男性也有女性三种类型,结果表明,合作论文给女性申请终身教职带来负面影响,主要发生在和男性一起合作的情况之下。对男性而言,如果和另外的男性一起合作,每多一篇合作论文,获得终身教职的可能性将会增加7.8%,而对女性而言,这个可能性只会增加1.8%。如果女性学者和女性合作,那每多一篇合作论文,她获得终身教职的可能性会增加10.4%。


文章还尝试了反事实分析,估计合作论文中男性和女性得到的不同的认可程度,对男性和女性在获得终身教职的差异中起到了多大的作用。随后使用历史上的教师名单、其他计算期刊排名的方式、加入获得终身教职后不久后发表的文章等进行了稳健性检验,主要结果保持一致。


作用渠道及解释

04


为什么会存在第三部分中说明的现象呢?有几种可能的解释。但经过这一部分的讨论,最可能的答案是,在与男性合作论文的过程中,女性学者并没有比男性付出得更少,而是她们的付出没有得到相衬的认可。


作者假设评审委员会最初认为女性普遍比男性能力低,独作文章比合作文章更能明确地释放能力信号。所以如果一篇文章由男性和女性合作完成,女性得到的认可度会更低。作者为检验这个假说,比较了没有获得终身教职的男性和女性的产出,然后探讨并排除了其他的可能解释,比如基于个人偏好选择,女性比男性更少去推介自己的文章和基于偏好的歧视。第五部分的实验更是提供了证据,说明女性并不会在合作关系中投入得更少。不过,如果合作内容通常是由男性来完成的,或者评价者是男性,那么女性的付出就会被低估。


最后,作者讨论了为什么女性还是会选择和男性继续合作文章。本文的答案是,女性并没有意识到,这样的合作论文会让自己付出认可度低的代价。


结论

05


第四部分给出了即使在所取得的团队成果中获得的认可更少,女性却依然会选择同男性进行合作的一些解释,随后概括性地总结为可能是很多女性没有意识到,自己因团队成果获得的认可会更少。


终身教职评审委员会对女性申请者的评判可以说是驾轻就熟,但因为某一申请者的不完全信息而做了特别的决策,无异于赌博。一篇发表的文章可以看作是申请人的能力信号,文章也假定评审委员会更偏好能力高的申请人。如果评审委员会低估女性申请者在合作论文中的贡献度,那就说明,对女性而言,合作论文不能发送出能力高的信号。而在第四部分中已经说清,是否选择合作论文和能力高低没有显著联系。无论是能力高的女性,还是能力低的女性,合作倾向基本相同。第四部分还进行了“结果测试”,比较了获得终身教职后的男性与女性的产出情况。没有获得终身教职的女性比没有获得终身教职的男性产出更高。即使团队合作中分工平等,实验结果也表明团队成果认可程度,存在性别差异。所以,从长期来看,文中探讨的合作论文并不是一种平衡状态。


如果女性意识到合作论文不能给自己带来足够的认可,而且特别是跟男性一起合作时。若是评审委员会还一直固执己见,那么女性最佳的应对策略就是放弃跟人合作论文,或者只和女性合作论文。长此以往,评审委员会的做法不仅导致了性别不公,而且会造成合作关系的低效。相对地,如果评审委员会可以恰当地评估合作论文中各位合作者的水平,劳动力市场的运转就会更加顺畅。能力强的女性学者被低估时,她们会选择能力评估更公正的学校求职,倒逼评审委员会消弭这种认可差异。


到目前为止,文章只能说这种认可度差别在经济学者中是存在的。这种差异是会导致合作关系的无效率吗?还是会逐渐消失?只能让时间去回答了。


写在最后

06


在诸多学术领域,女性获得终身教职的可能性都显著低于男性。正如文章引言所说,这样的现象并不局限于学术界。这种差异可以有不少解释,但在控制了可观测特征,比如生育偏好和实际产出观测特征后,差异依然存在。


这篇文章提供了另一种可能的解释。在团队合作中,如果每个人具体做了些什么工作不够明晰,那么女性最后得到的认可会更低。如果信号不够干净,雇主就只能去推测应聘者的能力和生产效率。而合作论文就是一种带有噪音的信号。和男性有较多合作论文的女性,获得终身教职的概率,显著低于跟同性合作更多的女性。这就说明性别成为了雇主推测时用到的指标。但是,如果雇主能接受到清晰的信号,可以明确地判断能力高低,他们就会对男性和女性一视同仁。比如独作的男性和女性并不会被区别对待。来自两项实验的证据显示,这个结果不能用男性和女性在团队合作时选择性的、不同的投入程度解释。实验还进一步表明,这种现象也会发生在男性身上。如果男性和女性一起完成通常由女性完成的工作,那么男性在这份工作中获得的认可度也会更低。


当今世界越来越倚重团队合作,注意文中所说的这个现象自然十分重要。合作可以说是科技领域引以为傲的支撑,但从业者男性居多,如果女性不能在团队合作中得到足够的认可,她们难以攀登到更高的职业阶梯。同样地,在女性从业者居多的行业,男性也会面临同样的境遇。那么,这种团队合作中认可度存在的性别差异,就会进一步固化职场中的性别隔离。

 

推文作者简介:

余玉方,对外经济贸易大学公共经济管理2020级学硕,主要兴趣:劳动经济学、城市经济学。欢迎互动交流:yuyufang2010@163.com



 Abstract 

Westudy whether gender influences credit attribution for group work usingobservational data and two experiments. We use data from academic economists totest whether coauthorship matters differently for tenure for men and women. Wefind that conditional on quality and other observables, men are tenuredsimilarly regardless of whether they coauthor or solo-author. Women, however,are less likely to receive tenure the more they coauthor. We then conduct twoexperiments that demonstrate that biases in credit attribution in settingswithout confounds exist. Taken together, our results are best explained bygender and stereotypes influencing credit attribution for group work.

声明:推文仅代表文章原作者观点,以及推文作者的评论观点,并不代表香樟经济学术圈公众号平台的观点。

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本期小编:张晓明





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