王善高，严斌剑，周应恒，田 旭

（南京农业大学经济管理学院，南京210095）

一、引言

“明明可以靠脸吃饭却偏偏要靠才华”，这是网络上的一句流行语，大意是夸别人不仅长得好看、有颜值，还非常有才华。虽是一句赞美之词，但却反映了一个现实问题——靠脸真的可以吃饭吗？“美貌经济学”（Economics of Beauty）对劳动者外表的经验研究为这一问题提供了解答：该学派认为在劳动力市场中，除了性别歧视、户籍歧视、残疾歧视和种族歧视外，其实还存在着外表歧视（Rhode，2014）[1]。Kuhn and Shen（2013）在研究中国劳动力市场中的性别歧视问题时，统计了我国2008～2010年间的约105.8万份企业招聘广告，梳理发现对应聘者相貌、身高等作出明确要求的企业达到了10.3%，其中，在学历要求较低的招聘企业中，对应聘者形象和身高作出要求的企业更是高达24.3%[2]，说明在低学历招聘企业中，外表歧视现象更为严重。通过企业招聘条件可以发现外表特征是企业招聘职员的一个重要考量因素，一般而言，良好的外表特征能够增强求职者的竞争力，从而使得他们有机会获得更多、更好的就业机遇。那么，外表特征在我国劳动力市场中扮演着什么样的角色呢？它对劳工者的收入会有影响吗？为了解开这些谜题，本文拟从劳动者的“颜值”入手，深入分析中国劳动力市场中的外表歧视现象。

一直以来，劳动力市场中的外表歧视都是社会学和心理学关注的焦点，而经济学鲜有涉及，这可能是由于外表歧视比较普遍，不容易引起人们的关注（Loh，1993）[3]，但随着市场竞争愈加激烈，劳动力市场中的外表歧视问题逐渐凸显。在此背景下，经济学家们也逐渐关注劳动力市场中的外表歧视现象，并且越来越多的学者投入到外表歧视行为的研究中。如：Hamermesh and Biddle（1994）研究劳动者的相貌和身材在就业中的作用时，发现劳动者的外表对工资具有显著的正向作用[4]。Harper（2000）研究了劳动者身材对工资收入的影响，发现标准身材劳动者的工资收入要高于肥胖身材的劳动者[5]。Rhode（2011）在她的著作中也认为拥有良好外表的人，在工作中往往能够获得更多的晋升机会和更好的工资待遇[1]。此外，Persico 等 （2004）[6]、Price （2008）[7]、Lundborg（2009）[8]、Johnston（2010）[9]等也对劳动市场中的外表歧视问题进行了研究。

然而，与国外学者的关注点不同，国内鲜有学者分析我国劳动力市场中的外表歧视行为。现有研究大多从性别歧视、户籍歧视和残疾歧视等视角分析我国劳动力市场中的歧视现象（王美艳，2005[10]；章元和王昊，2011[11]；解垩，2011[12]）。出现这种现象的可能原因是，在我国外表歧视比较普遍，还没有引起人们足够的重视，而且我国也没有出台相应的法律法规来限制外表歧视，大家潜意识里已经默许了外表歧视现象，因此相对于我国劳动力市场中存在的性别歧视、户籍歧视和残疾歧视，个人外表特征的歧视行为却较少受到关注。外表歧视虽然是一种隐性的歧视行为，但它同样可能会给社会带来危害，如：加剧收入不平等、导致犯罪、给被歧视者造成心理创伤等。有鉴于此，本文拟采用2014年中国劳动力动态调查（CLDS）数据，通过计量实证方法探究我国劳动力市场中劳动者颜值对其收入的影响，在此基础上，进一步探讨劳动者颜值影响收入的作用机制，为我国劳动力市场中的“颜值溢价”现象提供理论依据。

二、研究方法与数据说明

（一）研究方法

关于劳动者颜值对收入的影响，本文假设劳动者的收入是由方程（1）决定的：

其中，shourui表示劳动者全年总收入；Face表示劳动者的颜值；Xi表示个人特征变量，涵盖了性别、年龄、受教育年限和居住地等；Worki表示人力资本，包括身体健康状况、一周工作小时数和个人能力；Marketi表示劳动者所处的市场环境；Dummyi表示劳动者职业和所处地区的虚拟变量；εi是误差项。其中，系数β1是本文关注的重点，反映了颜值对收入的影响。如果β1为正且显著，说明颜值对收入有正向影响；如果β1为负且显著，说明颜值对收入有负向影响；如果β1为零或不显著，则说明颜值对收入没有影响。

（二）数据来源

本文数据来源于中国劳动力动态调查2014（CLDS）。CLDS调查是中山大学社会科学调查中心主持的一个全国性大型社会调查项目，调查样本覆盖全国29个省市（港澳台、西藏、海南除外），调查对象为样本家庭户中的全部劳动力，调查内容涵盖了劳动者的教育、健康、工作、社交、家庭等各方面的社会经济活动，调查方式采用多阶段、多层次与劳动力规模成比例的概率抽样方法①更多关于CLDS数据的详细说明，请参看CLDS网站主页：http：//css.sysu.edu.cn/。CLDS调查于2012年进行了首次正式调查，2014年、2016年分别进行了两轮追踪调查，目前对外公开数据仅开放到2014年，本文采用最新公开的2014年数据进行实证分析。

在实证分析中，本文处理数据的步骤如下：首先，匹配家庭问卷和劳动力个体问卷，并保留两份问卷中受访者是同一个人的样本。其次，剔除受访者的个人特征变量、人力资本变量如性别、年龄、身体健康状况、工作状况、居住地、受教育程度和个人全年收入等变量数据缺失或记录为“不知道”等的样本。最后，考虑到本文的研究对象是劳动者群体，因此参照大多数学者的方法（赵颖，2016）[13]，将受访者年龄限制在18～65岁之间，并剔除2013年全年没有工作以及还在上学的样本。通过筛选，我们最终得到了5631个样本。

（三）变量说明

1.劳动者个人全年收入

本文对劳动者全年总收入的衡量主要来自劳动者报告的收入状况，CLDS2014问卷直接询问了“您2013年各类收入总计是多少万元”。

2.劳动者颜值

CLDS2014问卷让访员记录了被访者的长相，“您觉得被访者的长相怎样？1…2…3…4…5…6…7…8…9…10（长相越好，评分越高）”。需要说明的是，由于各个访员的审美观点不同，所以被访者的长相得分可能存在一定偏误。但考虑到问卷调查队员大多为年龄相仿的在校学生，他们的审美观会存在一定的相同之处，而且问卷将长相得分细化为了10级刻度，这在一定程度上能够避免极端得分的情况。基于这两点的考虑，我们认为本文的审美偏误不会太严重。

3.个人特征变量

①性别：若劳动者为男性设置为1，女性设置为0。②年龄：CLDS2014问卷直接询问了劳动者的出生年份。③受教育年限：CLDS2014问卷仅询问了受访者的受教育程度，本文按照我国教育体制将其转化为相应的受教育年限。④政治面貌：若劳动者为群众设置为1，否则为0。⑤身高和体重：CLDS2014问卷直接询问了劳动者的身高和体重状况。⑥居住地：若劳动者的居住地为城镇则设置为1，否则为0。

4.人力资本变量

①健康状况：CLDS2014问卷将受访者的身体健康状况分成5类：1非常不健康；2比较不健康；3一般；4健康；5非常健康。②一周工作小时数：CLDS2014问卷直接询问了劳动者一周的工作小时数。③个人能力：由于个人能力是不可观测变量，因此需要使用代理变量来表征。大量文献指出个人能力与家庭背景具有较强的相关性（Car⁃neiro and Heckman，2002[14]；李 雪松 和 詹姆斯 ，2004[15]），本文参照大多数学者的分析思路（Berman等，2000）[16]，将劳动者父母的受教育程度作为个人能力的代理变量。CLDS2014问卷直接询问了劳动者父亲、母亲的受教育程度。

5.市场环境

市场化指数：参照大多数学者的分析方法，本文用市场化程度来表征市场环境。市场化指数来源于樊纲的《中国市场化指数》。

6.虚拟变量

①职业虚拟变量：CLDS2014问卷将劳动者职业分为了9大类，本文按照职业种类设置了虚拟变量。②省份虚拟变量：在实证中，本文也控制了地区虚拟变量，将我国划分为东中西三大地区①东部地区省份为：北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南（11个省）；中部地区省份为：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南（8个省）；西部地区省份为：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆（12个省）。。

图1 长相得分与收入关系的折线图

三、颜值对收入的影响

（一）颜值与收入的描述性分析

图1展示了劳动者长相得分与收入关系的折线图。总体来看，劳动者长相得分与收入之间呈现出正向相关关系，说明颜值越高的群体，收入越高。其中，以全样本为例，长相得分为2、5、9群体的平均年收入依次为12966.7元、24415.9元和39796.4元，呈现出明显的递增趋势。有意思的是，我们发现无论是全样本、男性样本还是女性样本，长相得分与收入关系折线图的两端都出现了“弯折”现象，说明在颜值得分最低和最高的两种极端情况下，颜值与收入之间可能不存在正向关系。出现这种现象的可能原因是：对于颜值得分极低的群体，他们难以靠外貌吃饭，因此会加倍努力学习技能，转而依靠才华吃饭，现实中的“马云现象”就是很好的例证；而对于颜值得分极高的群体，他们可能就是我们通常所说的“花瓶子”，中看不中用，缺乏一定的技能，因而收入跟颜值不成正比。当然，此时的结论仅是我们简单统计的结果，事实是否如此还有待实证检验，对此本文将从实证角度进一步分析劳动者颜值对收入的影响。

（二）颜值与收入的OLS回归

通过对回归方程（1）的估计，本文估计了颜值对劳动者收入的影响（结果见表1）。在表1中，模型1没有加入控制变量，颜值的估计系数在1%的水平上显著为正。模型2加入了控制变量，颜值的估计系数变为在5%的水平上显著为正，说明在控制其他特征变量的影响后，劳动者的长相得分依然对其收入具有正向作用，这似乎验证了上文图1中长相得分与收入关系的趋势图。

为了避免由于性别差异产生的歧视性问题，我们在模型3和模型4中分样本进行了回归。总体来看，男性劳动者和女性劳动者颜值的估计系数分别在10%和5%的水平上显著为正，说明无论在男性劳动群体还是女性劳动群体中，劳动者的长相得分均对其收入具有显著的正向作用，即我们通常所说的“颜值溢价”。从系数大小来看，男性劳动者的颜值估计系数为0.064，这说明在控制其他影响因素的条件下，男性劳动者的长相得分每提升一个等级，其年收入将增长0.064万元。女性劳动者的颜值估计系数为0.068，这说明在控制其他影响因素的条件下，女性劳动者的长相得分每提升一个等级，其年收入将增长0.068万元。有意思的是，我们发现女性劳动者的“颜值溢价”程度要略微高于男性劳动者，一种可能的解释是，在现实社会中，人们往往更多的是关注女性劳动者的颜值，而对于男性更多的是关注于能力和才华，因此女性劳动者的颜值溢价程度要更明显。

（三）颜值与收入的分位数回归

上文的OLS分析虽然证明了劳动者颜值对收入有正向影响，但仅反映了在平均收入水平上的结果。考虑到图1中的“弯折”现象，我们猜想在不同的收入水平上，劳动者颜值对收入的影响可能会存在差异。为了更精确、更全面地反映颜值与收入的分布情况，我们借鉴了Johar and Katayama（2012）的思路采用分位数回归方法进一步分析颜值对收入的影响[17]。表4汇报了分位数回归的结果，我们选取了7个分位点进行回归，分别是10%、20%、30%、50%、70%、80%、90%分位点，这7个结果大体上能反映出回归结果的变化趋势。

总体来看，在 10%、20%、30%、50%、70%、80%、90%分位点上颜值的估计系数依次为-0.005、0.010、0.021、0.037、0.077、0.093和0.166，这说明随着收入分层的提高，劳动者颜值对收入的影响效应越来越大，当工资收入在80%分位点上时，颜值对收入的影响效应达到最大。有意思的是，我们发现在10%、20%以及90%分位点上颜值的估计系数不显著，说明颜值对收入没有影响，这进一步印证了上文图1中的“弯折”现象，说明颜值对收入的影响效应在不同的收入阶层上存在较大差异，在较低收入阶层和较高收入阶层中颜值对收入的影响较小，而在中等收入阶层中颜值对收入的影响较为显著。一种可能的解释是，在较低和较高收入水平上的劳动者从事体力劳动和技术性劳动的可能性较大，这类职业对外表要求相对较低，但对体能和技能的要求较高，因而出现了颜值对收入没有影响的现象。最后，分性别来看，在男性样本中，颜值对收入的影响主要集中在中低收入分层（20%～70%）阶段，而在女性样本中，颜值对收入的影响主要集中在中高收入分层（50%～80%）阶段，表现出了略微差异。

表1 劳动者颜值对收入的影响

表2 劳动者颜值与收入的分位数回归

四、颜值影响收入的路径分析

通过上文分析，我们发现劳动者颜值对收入有正向影响，而且在不同的收入水平上，颜值对收入的影响效应也存在差异。那么，颜值是通过什么路径来影响劳动者收入的呢？对此本文将作进一步分析。

（一）颜值与社交

第一种可能的路径是社交。一般来说，颜值高的群体社交范围比较广泛（Snyder and Rothbart，1971）[18]，会拥有大量的人脉，因此他们的饭局会相对多一些，而且在中国传统的酒席文化中，饭局除了可以联络感情外，更多的是商业上的合作，一笔合作的谈成则意味着收入的增加。CLDS2014问卷询问了劳动者过去三个月在外就餐的情况，“您陪朋友在外就餐过吗？1从不；2很少；3有时；4较多；5经常”。我们对劳动者回答的“从不”、“很少”、“有时”、“较多”、“经常”分别赋值1、2、3、4、5来反映劳动者的就餐频率。图2展示了长相得分与陪朋友在外就餐频率的折线图。总体来看，无论是农村的男性、女性还是城市的男性、女性，随着长相得分的提高，劳动者在外就餐的频率呈现出递增趋势，说明颜值高的群体饭局应酬要多一些，因而高颜值群体要比低颜值群体拥有更多的商业合作机遇，这在一定程度上能够增加他们的收入。有意思的是，我们发现男性样本中在颜值得分为1处出现了“弯折”现象，这说明颜值得分低的人也有较高的在外就餐频率，这似乎与我们的逻辑不符。一种可能的解释是，正如上文图1指出的那样，颜值得分极低的群体，他们难以靠外貌吃饭，因此会加倍努力学习技能，转而依靠能力吃饭，例如现实中的“马云现象”，当他们的财富达到一定阶段时，社交、应酬会逐步增多，因而在外就餐频率相对较高。

图2 长相得分与陪朋友在外就餐的频率

（二）颜值与自信心

第二种可能的路径是自信心。人类群体互相区别的基本特征莫过于视觉，即造成人的“第一印象”的容貌特征。在人与人的交往中，“第一印象”大多来自颜值，高颜值群体会给人留下较好的印象，这会使他们在生活交往中显得更自信。根据教育心理学的理论，自信心实际上是个人能力的一种体现，自信心强的人处理事情的能力也比较强（张海峰，1999）[19]。CLDS2014问卷询问了劳动者在过去四周里，您是否经常有以下的感受或想法，“我觉得有信心处理好自己的问题？1没有；2很少；3有时；4经常；5总是”。同样地，我们对劳动者回答的“没有”、“很少”、“有时”、“经常”、“总是”分别赋值1、2、3、4、5来反映劳动者的自信心。图3展示了长相得分与处理问题信心的柱状图。总的看来，无论是全样本、男性样本还是女性样本，高颜值群体处理问题的信心要高于低颜值群体，说明高颜值群体处理问题的能力相对较强，而大量文献指出个人能力与个人收入是呈正相关的（Lun⁃dborg等，2009）[8]，因此自信心强的人往往会有高收入。

图3 长相得分与处理问题的信心

（三）颜值与职业

第三种可能的路径是职业。在劳动力市场上，销售、服务等工作需要直接面对消费者，因此这类职业对劳动者的颜值要求相对高些（江求川和张克中，2013）[20]，但这类非农工作的收入要高过农业体力劳动者的收入。表3汇报了不同职业类别劳动者长相得分的均值。总体来看，长相得分最高的三个职业依次是负责人、办事人员和有关人员以及商业、服务业人员，这些职业以服务、销售、文员为主，需要经常与人群接触，因此需要较高的颜值；而长相得分较低的职业是农、林、牧、渔、水利业生产人员以及生产、运输设备操作人员及有关人员，这些职业以农业生产、运输为主，因此对颜值的要求相对较低。一般而言，在现实生活中，从事服务、销售、文员等职业劳动者的收入要明显高于从事农业生产、运输等职业劳工者的收入，所以颜值高的群体有较高的可能性从事高收入的职业，这在一定程度上解释为什么颜值高的人收入会高。

五、结论

一直以来，劳动力市场存在的诸如性别歧视、户籍歧视和残疾歧视等不公正现象都是大家所关注的焦点，但与这些歧视现象不同的是，由外貌造成的外表歧视问题尚未得到应有的关注。外表歧视虽然是一种隐性的歧视行为，但它同样可能会带来诸如给被歧视者造成心理创伤、加剧收入不平等、导致犯罪等社会危害。有鉴于此，本文采用2014年中国劳动力动态调查（CLDS）数据，通过计量实证方法探究了我国劳动者颜值对其收入的影响，在此基础上，进一步探讨了颜值影响收入的可能路径。主要结论有：（1）总体来看，劳动者颜值对收入具有正向影响，即我国劳动力市场存在“颜值溢价”现象，平均而言，劳动者的长相得分每提升一个等级，其年收入将增长0.062万元。此外，我们还发现女性劳动者的“颜值溢价”程度要略微高于男性劳动者。（2）颜值对收入的影响效应在不同的收入阶层上存在明显差异，具体而言，在较低收入阶层和较高收入阶层中颜值对收入没有影响，而在中等收入阶层中颜值对收入的影响较为显著，且这种趋势在男性样本中体现得尤为明显。（3）颜值高的劳动者社交范围更广、自信心更强，而且会选择收入相对较高的职业，这些因素均会影响劳动者的收入。

表3 不同职业类别劳动者的长相得分

本文的研究结果表明，我国劳动力市场存在“颜值溢价”现象，但这也间接说明我国劳动力市场存在外貌歧视的不公正现象。在这个大谈“颜值”的年代，外貌歧视更容易被大家所忽视，与其他歧视一样，劳动力市场的外貌歧视也会给被歧视者造成心理创伤、加剧收入不平等，最终造成整个社会福利损失。为了缓解这种外貌歧视现象，我们呼吁大家树立正确的价值观，倡导公平公正的就业环境。同时，各行各业应树立起公平公正的招聘机制，避免以貌取人。最后，我们建议政府完善相应的法律法规来限制外表歧视，为求职者创造出一个良好的就业环境。✿