高学历能消除劳动力市场上的容貌歧视吗？——来自财经类硕士毕业生的经验研究

谭远发，刘昌宇

（A.西南财经大学 中国西部经济研究中心；B.西南财经大学 工商管理学院，四川 成都 611130）

一、引言

图1 财经类硕士毕业生关于颜值对求职作用的认识

“颜值”是一个网络热词，主要指一个人的长相、体形、性征、皮肤、音质等身体禀赋的组合所带来的吸引力。［1］颜值不仅影响求职者就业机会，还影响薪水与职业发展。可以说美貌与人力资本相媲美甚至更好。［2］《2018 中国青年颜值竞争力报告》指出，求职者认为外貌对就业机会的影响仅次于工作经验和学历，七成职场人拿出超20%的工资用于提升颜值竞争力；70.6%的雇主称是否以貌取人要视行业和岗位而定。［3］一项针对中国2008-2010年间约105.8万份招聘广告的统计分析发现，分别有7.7%和2.6%的企业对应聘者容貌和身高有明确要求；那些对学位要求较低的企业对容貌和身高有明确要求的比例分别高达15%和9.3%。［4］

容貌歧视作为隐性的就业歧视行为，既会对被歧视者造成心理创伤，又会降低人们努力工作的积极性，甚至降低全社会的福利水平。［5］如何理性看脸以及避免劳动力市场上可能存在的容貌歧视是值得研究的重要话题，高学历能否作为一种弥补容貌劣势的手段？当前我国高等教育从精英化转向大众化，劳动力的素质和结构都已发生了根本变化，大学毕业生已成为我国新增劳动力的主力军，硕士毕业生人数逐年增加，是重要的高学历人群，容貌是否影响他们就业与工资值得研究。我们在2016和2017年毕业季对西南财经大学400多名硕士毕业生的就业调查发现，59%和67%的被调查者表示，外貌对求职过程有作用（见图1）。

本文以财经类硕士毕业生为研究对象，主要基于如下考虑：一是财经类院校专业设置以经济类和管理类为主，就业去向以金融为代表的高收入服务业为主。西南财经大学近五成硕士毕业生去了金融行业工作，“五官端正，形象气质佳”往往是从业人员的基本要求，更可能遭遇容貌歧视。理工农医类毕业生从事的工作专业性和技术性强，外貌无关紧要。二是硕士研究生就业遭遇本科生与博士生“两头挤压”，从事研究性工作不如博士生，基础性岗位企业更青睐动手能力强的本科生。以西南财经大学为例，约八成本科生和硕士生去了企业工作，近六成博士生去了高校和科研机构工作。三是服务行业的从业人员多与消费者直接接触，对应聘者容貌要求高，容貌歧视可能更普遍。《2018年中国青年颜值竞争力报告》指出，服务业求职最“看脸”。［3］周伟基于上海和成都两地招聘广告分析发现，服务业对应聘者容貌有较高要求。［6］四是财经类硕士毕业生进入行业可能是影响颜值溢价的重要机制。《2011-2016年中国服务业与服务经济全景报告》指出，金融业在服务业各行业中资产规模和利润总额最大，2016年占服务业总额比重分别达44.6%和28.8%。［7］费舒澜也发现只有在服务业具有显著为正的美貌溢价。［8］

基于上述背景，本文采用西南财经大学2016届和2017届硕士毕业生的就业调查数据，从容貌歧视、能力信号、行业进入视角出发，旨在考察颜值对财经类硕士毕业生起薪的影响。与已有研究相比较来看，本文的主要创新点有：一是首次针对财经类硕士毕业生这一重要的高学历群体，以金融类高收入服务业选择探讨了颜值对起薪的影响及作用机制。二是基于高学历群体的抽样调查数据，首次使用他评颜值作为自身颜值估计的工具变量，对颜值影响起薪的理论机制进行了实证检验。三是基于研究发现探讨如何应对我国劳动力市场存在的容貌歧视问题以及当代硕士研究生该如何理性看待和追求“美”。

二、文献综述

国际上关于外貌对个体就业、工资和职业发展的研究关注较早，逐渐成熟和体系化。美国德克萨斯大学Hamermesh 教授长期致力于外貌与收入的关系研究，是该领域的权威。Hamermesh &Biddle 首次实证考察了外貌对收入的影响，控制其他影响因素后，美貌者的收入高于平均水平，即美貌溢价（Beauty Premium）；难看者的收入则低于平均水平，即丑陋罚金（Ugliness Penalty）；总体上，美貌者比难看者至少多挣14%的收入，而且男性的“丑陋罚金”和“美貌溢价”都高于女性。［9］Marlowe&Schneider发现容貌歧视在男性求职成功方面表现得更明显。［10］Hamermesh 等人运用该方法对上海劳动力市场研究发现，女性的“丑陋罚金”和“美貌溢价”都超过男性。［11］Hosoda等人指出，美貌者在求职方面比容貌平庸者境遇要好，这种容貌歧视对男女来讲同等重要，但这种歧视随时间推移而减小。［12］Hamermesh 在著作中将劳动力市场上的容貌歧视称为“美貌经济学”（Economics of Beauty）。［13］国外学者相继证实“以貌取人”和“美貌溢价”现象在各国劳动力市场上普遍存在。大部分观点和结论可总结为“容貌越好录用机会越大，收入越高”，不管什么职业，容貌都很重要，只是程度不同而已。［5］

国内学者证实中国劳动力市场上存在不同程度的容貌歧视和身材歧视。张俊莉通过“容貌影响实验”发现，容貌良好的求职者比容貌较差的求职者更有可能获得高评价。［14］袁慧娟、张智勇通过“无偏见证明”实验发现，相对于女性被试者而言，男性被试者更看重容貌在招聘中发挥的作用，也就是说，男性所表达的相貌偏见比女性明显。［15］高文书基于中国12城市调查数据发现多数人的容貌与收入之间有密切关系，而容貌中的身高特征在就业中发挥着突出作用。［16］江求川、张克中将身高和体重同时作为身材的两个维度，发现中国劳动力市场上确实存在身材歧视问题。［17］刘一鹏等基于中国家庭追踪调查（CFPS2010）数据发现容貌高于平均水平并不会带来显著的工资溢价，即不存在“美貌溢价”；但存在“丑陋罚金”，容貌低于平均水平分别使男性和女性劳动者工资率显著降低17.8%和9.5%。［18］郭继强等利用中国家庭追踪调查（CFPS2012）数据和上海社科院人口研究所“流动和常住人口的家计调查”（SASS1996），发现“容貌与收入呈高跟鞋曲线”，即漂亮总体上有助于提升收入，但最漂亮那一类人的漂亮溢价却没有次美者高。［19］杨园争等基于“中国劳动力动态调查”（CLDS2012）数据发现，在男性、女性以及低学历群体中，“美貌溢价”和“丑陋罚金”都存在，但是容貌对高学历劳动者工资的影响并不显著，认为提升学历水平可纠正容貌对低收入的负效应。［20］王询等基于“中国劳动力动态调查”（CLDS2014）数据发现，与容貌一般相比，高颜值有“美貌溢价”，低颜值无“丑陋罚金”，还发现健康对容貌的效应有纠正作用。［21］张晓云等使用中国家庭追踪调查（CFPS2014）数据发现我国劳动力市场上存在“身高溢价”现象，增进地区市场化程度能够显著降低甚至消除身高歧视。［22］

关于容貌如何影响个人在劳动力市场上的表现，Hamermesh&Biddle提出并检验了容貌影响收入的三种路径：歧视、生产力差异和职业拥挤。［9］劳动力市场上存在与个人劳动生产率无关的容貌歧视，一些研究按来源将容貌歧视细分为雇主歧视和消费者歧视，雇主歧视往往是主要原因。［23］雇主天然地倾向于给予美貌的员工更高的能力评估和工资绩效。人们头脑中存在着一种关于外貌的刻板印象，会认为“美的就是好的”，很容易就会对美貌的人产生好印象而给予他们较高的评价。［24］容貌歧视不仅仅缘于个人喜好，还与劳动力市场存在的容貌刻板印象有关，人们往往将一些美好的道德品质与颜值高的人联系起来，美貌者在应聘中得到的关注更多，竞聘成功率更高。［25］绝大部分学者及其研究证实容貌对人们对个体产生第一印象具有重要的影响，甚至这种刻板印象会存在很久。有学者指出，容貌的影响力是普遍存在并长期持续的，它涉及社会生活中每一个判断、行为与待遇等。［26］刘一鹏等将容貌对工资的影响很大部分归于与个人生产率无关的雇主歧视，少部分归于容貌带来的劳动生产率差异。［18］

在信息不对称时，容貌可作为一种能力信号。与相貌一般的人相比，外表美貌的人通常会被人们认为能力更强，对男性来说尤其如此，特别是当有关个人能力的其他信息缺失的情况下，这种效应更为显著。［27］一项试验研究发现：美貌员工更自信，被顾主倾向于认为更有能力，在一些特定的工作技能（如沟通和社交）表现更好，带来美貌溢价。［28］个体颜值对能力的影响可能有两方面：一方面，当个人对自己容貌的认知处于较高水平并得到外界认可时，会增强其个体的自信心、进取心，并不断去强化自身发展与能力培养。［22］有研究也发现了“身高溢价”，发育较早的青少年可以获得更多的社会交往经历，提升了沟通能力、自信心，从而获得更大的成功。［29］另一方面，颜值高会给其带来更多的机会，在社会组织中发表意见、承担责任，进而提高其能力素质与能力。在高校中，这些机会往往表现为更受老师和同学喜爱，获得更多的学习机会与担任学生干部的机会等。郭继强等将容貌作为一种“人际技能信号”解释容貌对收入的影响机理。［19］

容貌歧视还可能体现在雇主“以貌取人”，使得美貌者进入对颜值要求高的高收入职业，造成低颜值者很难进入高收入职业；同时，美貌者在职业选择方面具有更强的谈判能力，有助于其进入平均工资较高的职业，低颜值者谈判能力低，进入高收入职业的概率低。如果说Hamermesh &Biddle（1994）关于容貌对收入的影响机理侧重于偏好视角，郭继强等强调信号视角，将容貌作为一种人际技能信号解释容貌对收入的影响机理，那么，本文则强调行业进入视域，将颜值对工资的影响归于雇主“以貌取人”导致的行业拥挤和硕士毕业生自选择的结果。因为美貌的求职者能够在谈判中占据有利地位，在能力评估上得分更高，更能被录用。［30］美貌的求职者选择行业时具有更强的谈判能力，更能进入对颜值要求高的高收入行业。英国《金融时报》专栏作家露西·凯拉韦（Lucy Kellaway）指出，银行和专业服务性行业的颜值水平越来越高。［31］费舒澜也发现只有在服务业具有显著为正的美貌溢价。［8］

综上所述，学术界从多角度揭示了劳动力市场上的容貌歧视现象及其原因，取得了很多富有启发意义的研究成果。由于研究目标和侧重点不同，即使采用同一数据来源，研究结论也不尽相同。杨园争等发现“美貌溢价”和“丑陋罚金”都存在，提升学历可纠正容貌对低收入的负效应。［20］王询等发现高颜值有“美貌溢价”，低颜值无“丑陋罚金”，健康对外貌的效应有纠正作用。［21］研究内容上，少数关注美貌溢价机制的研究，对于容貌和能力的关系探讨不足，未能对美貌的能力信号提供直接有效的经验证据。颜值测量上，已有研究多采用CFPS和CLDS数据中访员对被调查者的外貌评价，其他一些研究采用身高、体重以及BMI，颜值测量的信度和效度有待检验。郭继强等指出，CFPS2012的容貌水平显著地结构性偏高。［19］研究对象上，大多聚焦于一般群体和全部行业，对高学历群体和服务行业的实证研究较少。尽管杨园争等揭示出容貌歧视在高学历群体中失效，［20］但他们将大专及以上作为高学历的划分标准已不能适应新形势。我国高等教育从精英化转向大众化，大学毕业生已成为我国新增劳动力的主力，研究生才是高学历群体，高学历能否降低他们在劳动力市场上面临的容貌歧视值得研究。因此，本文基于容貌歧视、能力信号和行业进入视角，旨在考察财经类硕士毕业生颜值对起薪的影响，探讨高学历能否消除劳动力市场上的容貌歧视。

三、数据与研究方法

1.数据与变量

我们分别于2016年6月和2017年6月对西南财经大学2016届和2017届硕士毕业生进行了分层抽样。首先根据毕业生专业和性别分布情况进行分层，因为该校专业设置以经济类和管理类为主，女多男少。考虑金融、会计专业硕士毕业生在金融行业就业对口，而且又是该校国家重点学科和热门专业，我们又参考了金融、会计和其他专业的学生比例按专业分层抽样。两届硕士毕业生分别抽样200人和240人，累计发放问卷440份，回收409份。经过缺失值处理，特别是依据起薪的盒子图剔除异常值之后，得到最终有效问卷329份。由于本文研究的行业进入变量是金融行业，因而对财经类硕士毕业生就业行业进行统计划分，并与该校2016届和2017届硕士毕业生就业质量报告公布的全体硕士毕业生数据进行对比。表1显示硕士毕业生总人数、就业人数、男女比例、专业分布、在金融行业的就业比例等基本稳定和一致，这说明样本对总体具有较好的代表性。

表1 西南财经大学2016届和2017届硕士毕业生总体和样本情况对比

工资是因变量，反映就业结果，它是在硕士毕业生与用人单位签订三方协议时的协议薪水，即以年来计的起薪。较之实际工资，起薪有两个优势：一方面，起薪是劳动力市场运行的重要指标，关乎就业、教育和人才市场导向，它能够更好地反映信息不对称条件下雇主的容貌偏好。另一方面，起薪可以一定程度上避免实际工资与颜值相互影响导致的内生性问题。《2018中国青年颜值竞争力报告》报道称，七成职场人拿出超20%的工资用于提升颜值竞争力。

颜值是自变量，反映容貌美丑。已有调查数据例如SASS1996、CFPS2012和CLDS2012采用访员对于调查对象容貌的评价来测量。由于访员众多，审美标准各异，颜值测量的可靠性、有效性和可比性值得怀疑。本文采用访员对于被调查的颜值他评和被调查者对自己的颜值自评两种方法，主客观结合提高颜值测量的信度和效度。颜值以1-5分评价，评分越大代表颜值越高。回归分析中，将自（他）评颜值分为三类：“比较高”和“非常高”归为高，“比较低”和“非常低”归为低，中等作为参照组。身材变量主要通过计算个人BMI值，然后根据BMI中国标准来分类：18.5-23.9为正常，大于23.9为超重，小于18.5为偏瘦，本文将身材偏瘦赋值为1，其他赋值为0。

控制变量不仅包括个人能力，还涉及性别、年龄、户口、家庭背景等变量。由于能力比较难测量，予以特别说明。财经类硕士毕业生的能力主要指其通过自身的学习与培养形成的凝聚在个体身上的具有非共享性的知识与能力，主要分为两类：一类是认知能力，从学校课程中学习获得，主要体现在学习成绩上，也包括语言能力、计算能力和记忆力等；另一类是非认知能力，相对认知能力而言，不包括在认知能力的个人特质、亲和力、组织力、领导力等等其他能力，即是人们常说的“智商”和“情商”。认知能力用是否获得校外或国家奖学金、平均成绩绩点、是否通过国家英语六级考试来测量，考虑到财经类专业的特殊性，加入是否通过注册会计师考试这个变量；非认知能力方面，本文用党员身份、学生干部和金融机构实习经历来衡量，这三方面表明学生有更多的锻炼机会，非认知能力特别是社交能力更强。

2.描述统计

表2显示，该校2016 届和2017 届硕士毕业生样本的起薪对数平均值是11.27，平均年薪为exp（11.27）=78 432.997元。从就业行业上看，56.9%的硕士毕业生在金融行业工作，与全体毕业生的行业分布基本一致。1-5级评价，自评颜值的平均值为3，即自评颜值处于中等水平，大部分学生身材处于正常和偏胖范围，偏瘦的仅占22.8%。硕士毕业生平均年龄为25.71，其中最小的22岁，最大的31岁。全部样本中，女生占多数，达到57%；来自农村的学生多于城镇。此外，表2还报告了硕士毕业生能力，包括是否获得奖学金、是否有金融行业相关的实习经历、所学专业、是否通过注册会计师考试、平均成绩绩点等等。

图2 显示，自评颜值分布与他评颜值分布情况较为接近。具体而言，无论自评还是他评的颜值中，非常低以及比较低的评价都较少，最为集中的是颜值中等，其次是比较高和非常高。自评颜值与他评颜值的评分偏差不大，对自评颜值和他评颜值进行一致性检验，Kappa 系数高达0.835，这说明颜值测量具有较高的信度。图3 显示随着财经类硕士毕业生自评颜值和他评颜值提高，其起薪对数均值也相应提高，这说明颜值测量具有较高的效标关联效度。尤其是他评颜值与起薪对数均值的线性关系更加明显，既说明录用环节用人单位对颜值高财经类硕士毕业生有明显的偏好，又说明他评颜值较自评颜值更客观和可靠。

3.研究方法

本文参照Hamermesh&Biddle，［9］将起薪方程设定如下：

表2 描述性统计（N=329）

图2 财经类硕士毕业生自评颜值与他评颜值的一致性

图3 财经类硕士毕业生不同颜值组的平均起薪

其中，log(salary)i为第i个硕士毕业生起薪的对数值，Beautyi和Uglinessi分别代表衡量自评颜值高于和低于一般水平的两个虚拟变量，即自评颜值高和自评颜值低，以自评颜值中等作为参照组。∁ij是第i个硕士毕业生的j个特征变量组成的向量，ui为随机误差项。

本文首先使用OLS 方法估计方程（1），而且仅当Beautyi和Uglinessi独立于随机误差项ui的时候，OLS对β的估计是一致的。由于以下几个原因，Beautyi和Uglinessi可能会与随机误差项ui相关，即存在内生性问题。一是家庭背景不仅影响学生颜值，还可能影响就业和起薪，因此本文控制父母受教育情况和家庭收入。二是颜值可能和能力相关，所谓“腹有诗书气自华”，而能力和工资正相关。对该问题最简单的处理方法是找到一个可以衡量能力的代理变量，本文用七个反映在校表现的变量来测量。三是遗漏变量问题，尽管我们较为全面地控制影响起薪的其他因素可以减少潜在的遗漏变量问题，但仍然无法从根本上消除其影响。四是起薪和颜值可能相互影响，颜值不仅影响起薪，起薪也可能影响颜值，高报起薪者往往会高估自己的颜值，低报起薪者也可能低估自己的颜值。因此，本文用他评颜值（访员对被调查者的评分）作为自评颜值的工具变量对方程（1）进行2SLS工具变量估计，以确保实证结果的可靠性。2SLS估计的一阶段回归方程设定如下：

上式中，Beautyi和Uglinessi为方程（1）中衡量颜值水平使用的两个虚拟变量，∁ij是控制硕士毕业生的j个特征变量。OBeautyi和OUglinessi为工具变量，分别代表他评颜值高和他评颜值低，以他评颜值中等作为参照组。为随机误差项。

四、实证分析

1.美貌溢价和丑陋罚金存在吗？

表3报告了颜值对起薪的估计结果，模型（1）未考虑控制变量，较之自评颜值中等，自评颜值低的起薪低2%，但在统计意义上并不显著，即无“丑陋罚金”。然而，自评颜值高的财经类硕士毕业生可以获得10.7%的“美貌溢价”。模型（2）控制身材偏瘦变量后，自评颜值高的“美貌溢价”降至8.9%，身材偏瘦对起薪有显著的负向影响。模型（3）控制了专业、户籍、年龄、身材等变量以后，“美貌溢价”上升为12.7%。模型（4）进一步控制了父母教育程度和家庭收入等变量后显示，“美貌溢价”又降至10.9%。总体上看，“丑陋罚金”在模型（1）至模型（4）中一直都不显著，并未发现颜值低给财经类硕士毕业生起薪带来负面影响，但美貌一直给财经类硕士毕业生起薪带来溢价，与王询等［21］研究发现一致。从控制变量看，家庭收入对财经类硕士毕业生起薪有显著影响，随着家庭收入提高，对起薪的影响系数增大。此外，金融和会计专业硕士毕业生比其他专业硕士毕业生的起薪高9%；2017届硕士起薪水较2016届高10.3%。

表3 颜值对财经类硕士毕业生起薪的影响：OLS回归估计（N=329）

考虑自评颜值存在内生性问题，表4使用他评颜值作为自评颜值的工具变量进行两阶段最小二乘（2SLS）估计。Cragg-Donald Wald F统计量为10.668，在真实显著性水平10%下拒绝工具变量为冗余工具变量的原假设，可认为不存在弱工具变量问题。Sargan statistic 统计量的P值为0.000，Durbin-Wu-Hausman内生性检验结果为5.080，都拒绝自评颜值高和自评颜值低是外生变量的假设，即二者是内生性变量，需要用工具变量进行估计。一阶段回归显示，他评颜值与自评颜值之间存在显著的正相关，同时，身材偏瘦对于自评颜值有显著的影响，身材偏瘦提高了硕士毕业生自评颜值低的可能性，降低了自评颜值高的可能性。第二阶段回归显示“丑陋罚金”仍不显著，但“美貌溢价”依然显著，高达41.1%，大于OLS估计值，这说明不考虑内生性问题时，OLS低估了颜值高带来的溢价。符合预期的是在所有的回归中2016 届和2017 届硕士毕业生的颜值对起薪均有正向作用，且在1%水平上显著。尤其使用两阶段最小二乘（2SLS）估计时颜值高研究生的“美貌溢价”高达41.1%。此外，所学专业、性别和家庭收入等因素显著影响财经类硕士毕业生起薪，这与杜江和张东明［32］的结论一致。

表4 颜值对财经类硕士毕业生起薪的影响：2SLS回归估计（N=329）

2.能力可以解释美貌溢价吗？

“美貌溢价”是源于雇主的美貌偏好，还是因为“美貌”能释放个人的能力信号？下文将从能力信号的角度探讨颜值能否通过影响能力进而获得高起薪。由于无法进行自然实验，那么在起薪方程中引入能力的合适代理变量便是最好的方法。本文研究对象为财经类硕士毕业生，参照已有研究，［32-33］用在校成绩、奖学金、学生会干部、共产党员和证书等变量可以比较好地度量能力，采用他评颜值作为自评颜值的工具变量进行估计。由于这些因变量都是二分类变量，因而使用IV Probit模型。表5显示，颜值对所有能力变量均没有显著影响，这说明财经类硕士毕业生颜值与能力无关。

表5 颜值对财经类硕士毕业生能力的影响：IV Probit工具变量估计（N=329）

表6 能力和颜值对财经类硕士毕业生起薪的影响：2SLS回归估计（N=329）

在信息不对称条件下，雇主招聘时将学校名气、在校成绩、奖学金、学生会干部、共产党员和证书等标准作为筛选条件，进而影响起薪水平。如表6所示，模型（1）为基准模型，未控制能力变量。模型（2）引入国家六级考试、通过注册会计师考试、获得过校外奖学金和平均学分绩点在3.5以上这四个反映认知能力的变量，只有学分绩点在3.5以上这一变量在10%的水平上显著，其余变量对财经类硕士毕业生起薪影响不显著。模型（3）引入了共产党员、学生会干部和有金融机构实习经历这三个反映非认知能力的变量，它们对于财经类硕士毕业生起薪的影响并不显著。模型（4）将所有能力变量都引入方程，这些能力变量对财经类硕士毕业生起薪影响不显著，这说明能力不能解释美貌溢价，颜值未有效释放能力信号。

3.颜值影响进入金融行业吗？

表7 颜值和能力对财经类硕士毕业生进入金融行业的影响（N=329）

西南财经大学是全国知名的重点财经类院校，其毕业生进入金融行业有优势，金融行业专业性强且服务业往往对容貌有明确要求，故本文选择金融行业作为高收入服务业的代表进行分析。考虑金融行业对于求职者专业素养具有较高要求，相关的实习经历或金融专业的学生对进入相关行业具有一定的优势，模型中将能力和金融机构实习经历等变量作为控制变量。表7显示，在模型（1）-（4）中，颜值高对于财经类硕士毕业生进入金融行业具有显著的正向影响。这可能由于雇主“以貌取人”导致的行业拥挤和硕士毕业生自主选择的结果。首先金融与会计专业硕士毕业生更容易进入金融行业，其次金融机构实习经历也在1%的水平上显著且回归系数很大，说明金融机构实习经历对财经类硕士毕业生进入金融行业就业帮助较大，符合金融行业对应聘者的相关知识具有一定要求的特征。女生虚拟变量在5%的水平上对进入金融行业产生负向影响，这说明金融行业对女生存在着明显的性别歧视问题。能力变量中，除金融机构实习经历以外，其他能力变量均不显著，这说明财经类硕士毕业生在校期间的能力培养对进入金融行业的作用不明显，面试官考核应届生是否适合金融行业更看重实习经历。

4.金融行业能解释美貌溢价吗？

表8 金融行业、非金融行业及颜值对财经类硕士毕业生起薪的影响

既然颜值对进入金融行业有显著作用，那么金融行业的工资优势能解释美貌溢价吗？表8考察了金融行业对财经类硕士毕业生起薪的影响，模型（1）未控制自评颜值，金融行业比非金融行业平均起薪高6.8%，且在5%的水平上显著，这说明金融行业的确有起薪优势，金融行业比非金融行业的工资更高。《2011-2016年中国服务业与服务经济全景报告》也指出，金融业在服务业各行业中资产规模和利润总额最大。模型（2）引入自评颜值，金融行业工资优势不再显著，但“美貌溢价”显著。

模型（3）继续引入个人特征、能力和家庭背景变量以后，金融行业变量不再显著，这些变量特别是家庭背景对财经类硕士毕业生进入金融行业起到显著作用。考虑到颜值对起薪的影响因行业而异，56.9%的受访者在金融行业就业，下文分金融和非金融行业予以分别探讨。控制其他影响因素以后，模型（4）显示，金融行业的美貌溢价为36.1%；模型（5）显示，在非金融行业颜值对起薪的影响并不显著。这说明颜值对起薪的影响因行业而异，这可能由于雇主“以貌取人”导致的行业拥挤和硕士毕业生自选择的结果。一方面，金融行业对美貌的偏好更明显，“以貌取人”使得美貌者得以进入；另一方面，美貌者在行业进入方面具有更强的谈判能力，有助于其进入金融行业。

5.美貌溢价如何随分位数升高而变化？

以颜值为代表的一些变量对起薪在各分位数上有显著影响，但是影响程度可能有差异，因而有必要对它按分位数分解。下文依照颜值将所有样本分为两组，即将自评颜值高归为研究组，将自评颜值低和自评颜值中等归为参照组，然后参考谭远发的研究将两组的起薪差异分解为可解释部分和不可解释部分，也即禀赋效应和歧视效应，［34］对这两组的起薪差距进行Quantile回归分解。

表9清晰地呈现了美貌溢价、禀赋效应和歧视效应三者如何随工资分布分位点升高而变化。在25 分位数上，美貌溢价高达17.8%，其中可以被个人禀赋效应所解释的部分为5.2%，歧视效应为12.6%。财经类硕士毕业生的美貌溢价随着起薪分位数的升高而不断缩小，在50 分位数上，美貌溢价缩小为12.4%，在75 分位数上，美貌溢价缩小为4.7%，这说明高学历群体的容貌歧视也存在“粘地板效应”。图4直观地显示财经类硕士毕业生容貌歧视效应也随着起薪分位数升高而降低，在高分位数上，歧视效应比低分位数上小，这说明低起薪群体比高起薪群体遭受的容貌歧视更大。起薪分布底端约25%的高学历群体所受的容貌歧视更大，他们更应受到反歧视政策的关注。

表9 美貌溢价的分位数分解结果

五、结论与启示

图4 美貌溢价的分位数分解结果

对于高学历能否消除财经类硕士毕业生在劳动力市场上面临的容貌歧视，本文基于西南财经大学2016 届和2017届硕士毕业生的调查数据，研究了财经类硕士毕业生颜值对起薪的影响及其机制。实证研究发现硕士毕业生颜值对起薪有显著影响，虽然不存在“丑陋罚金”，但有“美貌溢价”，溢价大小因估计方法不同而有差异。从机制上看，“美貌溢价”主要来源于行业进入，而非能力信号，具体地说，“美貌溢价”并不是雇主本能地给予美貌者更高的能力评估和起薪，而是由于雇主“以貌取人”导致的行业拥挤和硕士毕业生自主选择的结果，颜值影响财经类硕士毕业生进入以金融为代表的高收入服务业，因而获得高起薪，即美貌者更容易进入以金融为代表的高收入服务业，获得了“美貌溢价”。

颜值诚可贵，能力仍重要。虽然颜值对财经类硕士毕业生在校的能力培养无显著影响，能力代理变量对进入金融行业和起薪影响不显著，但这并非表明能力不重要。这可能由于信息不对称的情况下，容貌显见的特点比能力代理变量传递的信号更有效，也可能由于我国劳动力市场的人才评价标准和价值导向有偏差。本文虽然发现了“美貌溢价”，但未发现“丑陋罚金”现象，即财经类硕士毕业生颜值低于一般水平而未得到低起薪，这说明低颜值财经类硕士毕业生遭受的容貌歧视并不明显。该发现与已有研究［20-21］结论一致：容貌歧视对高学历群体失效，即颜值低并不会对高学历群体的起薪产生负面影响。财经类硕士毕业生的容貌歧视效应也随着起薪分位数升高而降低。这说明高学历群体的容貌歧视存在“粘地板效应”，提高学历水平一定程度上有利于降低但并不能消除容貌歧视，部分程度上证实了“人丑就要多读书”的合理性。［35］

上述研究结论的政策含义如下：政府要建立和完善与市场体系相符合的反就业歧视法律体系。起薪分布底端约25%的高学历群体所受的容貌歧视更大，他们更应受到反歧视政策的关注。企业可以尝试用现代先进技术手段消除容貌偏见。联合利华和微软公司正在墨西哥进行一项尝试：［31］面试前3 分钟，面试官隔着屏障面试应聘者，以免关键的第一印象受到长相干扰。这类做法值得推广。虽然颜值高有优势，但是广大研究生要理性看脸，树立健康正确的职场“审美观”，内外兼修，做好自我颜值管理。规律的生活作息、积极的身体锻炼，加上乐观心态、温和脾性，都是提升颜值的措施。［1］

当然，本文也还存在不足之处：样本来自一所财经类院校，对全国所有财经类院校毕业生的代表性有限；仅关注硕士研究生，缺乏对硕士生与本科生、博士生的比较分析。颜值对硕士研究生入职后工资变化、选拔、晋升通道的追踪研究以及作用机制是否会发生变化，有待在未来展开深入的研究。对于颜值的测量，除了容貌和身材外，颜值与气质、谈吐、精神面貌、穿衣打扮等因素息息相关，这些因素并未被纳入颜值测量维度，未来研究可考虑加入更多维度来测量颜值。