The heterogeneity of beauty premium in China: Evidence from CFPS
The heterogeneity of beauty premium in China: Evidence from CFPS
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中国美容溢价的异质性：来自 CFPS 的证据
DOI：
10.1016/j.econmod.2019.12.014
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发表时间：
2020-08
影响因子：
4.7
通讯作者：
应珊珊
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
彭浪川;王曦;应珊珊
利用中国人口的全国代表性样本，我们检验了外貌对小时工资的影响。我们将外貌和小时工资联系起来的理论框架有两个预测。首先，高技能工人的美貌溢价高于低技能工人。其次，这种基于统计的歧视源于招聘经理的信念，即美貌通过非认知技能有助于提高生产率。实证结果证实了这两种预测。长得好看的人比其他人多挣大约5.4%，长得丑的人比其他人少赚大约3.3%。此外，分位数估计表明，外观在0.75分位数的影响是0.25分位数的两倍多。最后，在我们的样本中，社交技巧、沟通技巧和自信是三个传播渠道，通过这些渠道，外表可以积极影响一个人的时薪。我们的研究结果表明，美貌溢价在劳动力市场普遍存在，需要相关的反歧视法规。
Using a nationwide representative sample of the Chinese population, we examine the effect of physical appearance on the hourly wage. Our theoretical framework that connects physical appearance and the hourly wage has two predictions. First, the beauty premium is larger for high-skilled workers than for low-skilled workers. Second, this statistical-based discrimination arises from the hiring manager’s belief that beauty contributes to productivity through non-cognitive skills. Empirical results confirm both predictions. Good-looking individuals earn roughly 5.4% more than the rest, and bad-looking individuals earn roughly 3.3% less than the rest. Moreover, quantile estimates show that the effect of physical appearance at the 0.75 quantile is more than twice as the one at the 0.25 quantile. Finally, social skills, communication skills, and self-confidence are three transmission channels through which physical appearance can positively affect one’s hourly wage in our sample. Our findings imply that the beauty premium is widespread in the labor market and relevant anti-discrimination regulations are needed.
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DOI：
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发表时间：
2018
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
N. Baryshnikova;N. Pham
通讯作者：
N. Baryshnikova;N. Pham
影响因子：
2
作者：
Chen Qihui;Wang Xiaobing;Zhao Qiran
通讯作者：
Zhao Qiran
全球原油与中国商品期货市场的异质依赖性：来自分位数回归的证据
影响因子：
2.2
作者：
Zhu HM;Duan R;Peng C;Jia XH
通讯作者：
Jia XH
影响因子：
1.5
作者：
Ahn, Seung Chan;Lee, Young Hoon
通讯作者：
Lee, Young Hoon
DOI：
10.1111/1475-4932.12091
发表时间：
2014-03
期刊：
Macroeconomics: Production & Investment eJournal
影响因子：
--
作者：
J. Borland;A. Leigh
通讯作者：
J. Borland;A. Leigh