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2019年9月下期
颜值与收入——劳动力市场相貌歧视问题研究/魏华颖 孙宏皓
来源：领导科学网,领导科学杂志社唯一网站
作者：魏华颖 孙宏皓
日期：2019-09-06 17:08:25
| 龄筛选时仅保留处于工作年龄段，即男性16岁—60岁、女性16岁—55岁的劳动力样本；考虑到我国劳动力招聘市场中，相对于劳动者受教育年限，用人单位更关注劳动者实际获得的学历水平，所以本研究并未将学历转化为受教育年限加入回归方程中，而是将样本的学历水平设定为虚拟变量，并以高中为分界点，学历为高中及以上时设定为1、高中以下时设定为0；户口类型分为农业户口、非农业户口、居民户口（之前为农业户口）、居民户口（之前为非农业户口）四类，以农业户口作为参照，设定三个虚拟变量；婚姻状况分为未婚、初婚、再婚、离异、丧偶、同居六类，以未婚作为参照，设定五个虚拟变量；主要生活工作区域分为东部、中部、西部三类，以东部作为参照，设定两个虚拟变量。
五、实证结果
（一）OLS回归结果
由表1可知：男性劳动力样本比女性劳动力样本的工资收入高35.65%；具有高中及以上学历的劳动力样本相对于高中以下学历的劳动力样本工资收入高35.77%；劳动力样本的年龄每增长一岁，工资收入上涨6.67%；相较于工作生活在东部城市的劳动力样本而言，生活在中部和西部的劳动力样本的工资收入分别低22.09%、36.70%。以上控制变量的回归结果与绝大多数前人学者的研究保持一致，从一定程度上说明了本研究在筛选数据、数据处理上的科学性和有效性。在主要解释变量外貌方面，外貌中等的劳动力样本与外貌较差的劳动力样本的工资收入未见显著差异，但相较于外貌较差的劳动力样本而言，外貌较好的劳动力样本工资收入高18.04%，这一结果也与前人学者的研究成果相类似。
（二）固定效应模型估计
为了在OLS方法的基础上，进一步探讨主要解释变量外貌的内生性问题，本研究充分利用面板数据的优势，建立固定效应模型，采用两期数据做差的方式，消除不随时间变化且难以观测变量对回归方程估计的影响，结果如表2所示：相较于外貌较差的劳动力样本而言，外貌中等的劳动力样本工资收入高16.68%、外貌较好的劳动力样本工资收入高20.39%。
对比两组回归结果可以发现，基于面板数据固定效应模型与OLS回归的结果略有差别，在利用面板数据的特点消除部分外貌作为主要解释变量的内生性问题后，由外貌不同导致的工资收入差异小幅扩大，相较于外貌较差的劳动力样本而言，外貌中等的劳动力样本也产生了工资收入上的优势，除此之外，外貌较好的劳动力样本与外貌较差的劳动力样本的工资收入差异进一步加大，说明OLS回归低估了外貌作为主要解释变量对劳动力样本工资收入的影响。
（三）相貌影响工资 |