如何避免已婚未育成就业劣势？专家解析女子因已婚被辞事件******

　　如何避免“已婚未育”成就业劣势？ 专家解析“女子上班第一天因已婚被辞”事件

　　采访背景

　　1月12日，一则“女子上班第一天因已婚被辞”的消息冲上热搜。据报道，广东省广州市的王女士第一天上班，填完资料，正在了解公司的相关介绍和日常的工作职责时，突然被人事叫到办公室通知辞退事宜，理由是“王女士已婚，后期会要孩子”。

　　王女士称，第一次遇到这种情况自己很生气。事情曝光后，不少网友对涉事企业明目张胆歧视女性就业的行为感到愤怒，纷纷呼吁加大执法力度、优化就业环境，消除女性就业歧视。

　　歧视女性就业违反了哪些法律法规？应该如何加强治理解决职场歧视问题？记者为此进行了深入采访。

　　□ 本报记者 张守坤

　　刚办完入职手续就被公司辞退了！令广东省广州市的王女士颇为不解的是，招聘时她已经告知企业自己“已婚”，面对人事时又明确说自己近期没有备孕的打算，但依然难逃被辞退的结局。

　　王女士的遭遇并非个例。女性就业歧视长期存在：女子怀孕7个月被公司告知“没产假”并被辞退；有酒店要求女员工“怀孕就主动辞职”；一女员工因怀上二胎遭公司解雇……

　　这不仅是对女性的职场性别歧视，更是对劳动法律的漠视。

　　在中国劳动关系学院法学院院长沈建峰看来，这种以性别或者婚否为由排除录用、提高录用条件或解除劳动合同的行为显然构成了就业歧视和违法解除劳动合同，也违反了妇女权益保障法。

　　王女士被辞一事曝光后，很多网友表示，女性在职场上被歧视的事情数不胜数。有女网友说，自己在面试时会被问到“结婚了吗”“准备生孩子吗”，甚至有企业人事直言已婚未育是劣势。

　　对于一些企业不愿找已婚未孕或正在备孕的员工这一问题，上海市某公司人事告诉记者，原因很简单，就是怕影响工作，进而影响企业效益。女职工产假相当于带薪休假，而且有了孩子后可能无法全身心投入工作。

　　我国法律明确规定，国家保障妇女享有与男子平等的劳动和社会保障权利。用人单位在招录(聘)过程中，除国家另有规定外，不得将限制结婚、生育或者婚姻、生育状况作为录(聘)用条件。但为何在现实生活中，职场性别歧视依然屡见不鲜、屡禁不止？

　　受访专家认为，这是由多种原因造成的，除了观念、社会经济发展等方面的因素外，也有法律制度方面的因素。

　　北京市律协劳动与社会保障专业委员会委员杨保全认为，女性在就业过程中所遭受的歧视往往不是以明显直接的方式存在的，而是以不易察觉的隐蔽方式，甚至是“披着合法的外衣”，女性所遭遇的歧视从应聘、工作、晋升、薪酬福利到退休，贯穿整个就业过程。对用人单位来说，规避法律法规的具体操作办法有很多，违法成本低。

　　在北京瀛和律师事务所律师赵彬看来，劳动者维权成本高，我国反就业歧视的相关立法规定过于原则，缺乏可操作性，容易出现受理难、审理难等困境，对劳动者的举证责任要求也比较高，导致维权难度大。同时，有关主管部门在就业歧视问题上的监管力度有待加强，例如，《劳动保障监察条例》还没有将就业歧视明确纳入到劳动保障监察事项中去。

　　“现有的法律并没有完全平衡好用人单位、女职工以及国家之间的利益。招聘女职工，对用人单位来说，可能加重用工成本，又没有相关分担机制，用人单位必然会排斥女职工的录用。比如，目前奖励产假期间的工资在很多地方都是由用人单位承担，一些地方规定男性享有的陪产假可以‘转让’给配偶享有等。”沈建峰说。

　　女性职场权益，如何才能有效保障？

　　沈建峰说，妇女权益保障法修订之后，进一步明确了构成就业歧视的行为，明确了对妇女的就业歧视等可以由人社部门责令改正；拒不改正或者情节严重的，处一万元以上五万元以下罚款，从而强化了对性别歧视的治理。此外，女职工遭遇就业歧视后，可以向人民法院提起诉讼，也可以向劳动保障监察部门投诉、举报，要求处理。

　　杨保全说，为更加有效地保护女性就业平等权，妇女权益保障法将就业性别歧视纳入公益诉讼范围。由检察机关提起反就业性别歧视公益诉讼，比个人诉讼提起更具优势。因此，如果劳动者感觉维权难度较大，可以求助检察机关。

　　“平等就业权兼有人格权益与身份权益的双重属性。就业歧视作为一种特殊的侵权形式，对受害人的救济可参考适用侵权法的责任形式。除了需要补偿受害人实际支出的费用和损失以外，还应补偿其丧失工作机会或工作的未来经济损失。对于用人单位给劳动者造成严重损失的，还应当予以惩罚性赔偿。造成严重精神损害的，应当根据损害的情节予以精神损害赔偿，以加大用人单位违法成本，起到规范和约束的作用。”杨保全说。

　　值得注意的是，在沈建峰看来，随着反就业歧视观念的深入人心，目前实践中直接而明确的就业歧视已经比较罕见，很少有用人单位在招聘简章中明确性别要求，也很少有用人单位告诉劳动者不被招聘的原因。目前，隐性的就业歧视比较常见，成为劳动者权益维护的难点和痛点。

　　对于隐性就业歧视，维权最大的难点在于举证。对此，赵彬建议，劳动者要注意收集相关证据。同时，相关部门应该在平等就业的宣导、监督、执法上加大力度，努力营造公平就业环境。

　　杨保全认为，还应健全司法救济机制。劳动关系成立前的招聘阶段，即受到就业性别歧视的受害人如要提起诉讼，根据既有证据规则的规定，需自行收集用人单位的侵权证据，然而，让尚未进入劳动领域的当事人收集用人单位的违法证据，在实践中的难度不仅远远大于劳动纠纷中的当事人，而且很有可能无法做到，使保障妇女合法权益、平等就业权成为空谈。因此，还需构建系统完善的司法程序。

　　“未来条件成熟时，应进一步完善就业促进法，制定专门的反就业歧视法，或者在劳动基准法中增加反就业歧视的规则，明确就业歧视的认定标准，合理分配就业歧视的举证责任，优化就业歧视的救济程序。”沈建峰说。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟