外貌对学业成绩的影响：“美貌溢价”还是“美貌惩罚”？

郑筱婷,刘育峰,洪梓桓

一、引言

学业成绩是求职者的重要信息。用人单位招聘时重视学业成绩，主要是因为学业成绩衡量了一个人学习能力的强弱，而学习能力也是工作能力的良好预测指标，故而学业成绩是求职者未来表现的一项重要参考指标。但是，“形象好，气质佳”被列入招聘要求屡见不鲜，相貌出众者在劳动力市场上更受欢迎且通常可获得更高的工资——美貌溢价(Hamermesh,2011；Biddle and Hamermesh,1998；Scholz and Sicinski,2015；Harper,2000)。部分学者认为这是相貌出众者亦有着较高的工作能力之故(郭继强等，2016)。问题是相貌出众者真的能力更强吗？他们的学习能力更强、学业成绩更好吗？在不同学业阶段也都如此吗？本研究利用CFPS2018的数据尝试着回答上述三个问题。

教育学、心理学和经济学的文献表明个人特征(性别、认知能力与非认知能力等)、家庭特征(父母受教育水平、家庭社会经济地位等)、班级与学校特征(班级规模、是否重点学校等)等一系列因素都会对学业成绩产生重要影响。French等人(French et al.,2009)最早研究了外貌与学业成绩的关系，基于美国学校的纵向调查数据，发现高中生的外貌(基于面试官对学生身体吸引力、性格和仪容仪表的评分)对其平均绩点(GPA)有显著的正向影响,即外貌得分越高的学生，其GPA也会更高。其后，众多学者纷纷利用各个国家的数据，对不同学业阶段(小学、大学)的学生展开此类研究(Chen et al.,2019；Hernández-Julián and Peters,2017；Cipriani and Zago,2011；Krawczyk,2018；Kaestner and Grossman,2009)。大部分研究支持了French等人(French et al.,2009)的研究结论(Chen et al.,2019；Hernández-Julián and Peters,2017；Cipriani and Zago,2011)，但仍有部分研究显示外貌与学业成绩之间并不存在显著的相关关系(Krawczyk,2018；Kaestner and Grossman,2009)。不过，这些研究都没有解决遗漏变量以及变量的测量误差所导致的内生性问题，估计结果可能存在一定的偏误。因此，外貌与学业成绩的关系仍需要更深入的研究。

本研究的贡献有以下两点：第一，使用CFPS2018的数据，本文研究了不同学业阶段的学生，外貌对其学业成绩的影响。将不同学业阶段的学生进行对比，可以发现外貌在不同学业阶段产生了不同的影响，并探讨和实证检验了自控能力对美貌惩罚的调节作用。第二，现有文献仅探讨了学生外貌与其学业成绩的相关关系，本文用受访者对应访员下的所有受访者外貌平均得分(不含受访者本人)作为受访者外貌得分的工具变量，大大减轻了外貌与学业成绩之间的内生性问题，得到了更为准确的估计。

实证结果显示，对于小学生而言，外貌评分每提高1个单位，其班级排名进入前10%的概率会提高3%左右，即存在“美貌溢价”；而对高中生而言，外貌评分每提高一单位，其班级排名进入前10%的概率降低约8%，即存在“美貌惩罚”效应。稳健性检验表明基准结果是稳健的。鉴于在高中阶段存在“美貌惩罚”，经历高考筛选后胜出的貌美个体兼具较好相貌和较高的自控力，即其亦具备更高的非认知能力及生产力，故劳动力市场上的美貌溢价部分源于更强的非认知能力，而非仅仅是外貌歧视。

本文的结构安排如下：第二部分回顾了研究外貌和学业成绩的相关文献；第三部分介绍所选用的数据来源、变量及模型；第四部分为实证研究结果；最后是结论与讨论。

二、文献回顾

(一)学业成绩影响因素

影响学业成绩的因素，国内外已有充分研究，可总结为以下三个方面：第一，个人特征，包括性别(李梦竹，2018；张军成等，2020)、户籍(杨娟、李凌霄，2019)、认知能力与非认知能力(梁兴丽等，2020；Heckman and Rubinstein，2001；刘中华，2018；Ross and Broh，2000；Duckworth and Seligman，2005)、学习动机与学习习惯(孙睿君等，2012；闫波等，2017)、学习压力(Saqib and Rehman,2018；Frazier et al.,2019)、健康状况(顾和军、严蔚然，2019)、私人辅导/家教(Guo et al.,2020)、移动手机与互联网使用(Giunchiglia et al.,2018)等；第二，家庭特征，包括家庭社会经济地位(赵必华，2013；卢伟、褚宏启，2019)、家庭规模(Ogunsola et al.,2014)、父母受教育水平及亲子沟通(卢伟、褚宏启，2019；李波、尹璐，2019)等；第三，校园特征，包括是否公立学校(Chen and Feng,2013)、是否重点学校(王骏、孙志军，2015；王骏等，2017)、社交网络与同伴效应(Hernández-Julián and Peters，2018；Samad et al.,2019；袁舟航等，2018；王萍，2012)、班级人数(Maganga,2016；王骏等，2017)等。为了尽量不遗漏相关变量，本文尽可能地将以上因素加以控制。

(二)外貌与学业成绩

French等人(French et al.,2009)利用美国国家青少年健康纵向研究的数据考察高中生的个人外貌(基于面试官对身体吸引力、性格和仪容仪表的评分)对平均绩点的影响，研究发现拥有更高个人外貌评分的个体，其平均绩点也会更高，即成绩存在“美貌溢价”。后续研究均支持了“美貌溢价”的存在(Chen et al.,2019； Hernández-Julián and Peters,2017；Cipriani and Zago,2011)。部分学者认为教育中的“美貌溢价”完全是由教师的外貌歧视导致的(Chen et al.,2019； Hernández-Julián and Peters,2017)，但也有部分学者认为美貌也是一种生产力，相貌更佳的个体拥有更强的认知能力和非认知能力(陈雨露、秦雪征，2018)，表现出更积极的行为和特征(Cipriani and Zago,2011)，从而能获得更好的成绩。还有学者发现外貌与成绩之间并不存在显著的相关关系(Krawczyk,2018；Kaestner and Grossman,2009)。

综上，在教育领域中，外貌一方面通过影响教师的评价(Chen et al.,2019； Hernández-Julián and Peters,2017)、认知能力和非认知能力(陈雨露、秦雪征，2018)间接影响学生的学业成绩；另一方面，美貌带来的更多的社交机会、更高的恋爱可能性(邓卫广、高庭苇，2019)却可能分散个体的注意力，降低学习的专注度。这两种相反的效应使得外貌对学业成绩的总影响在不同的学业阶段呈现出不同的结果。在所有学习阶段，外貌对学业成绩的正面影响都是存在的；而外貌对于成绩的负面影响更容易出现在对社交需求增强且情窦初开的青少年时期。因此，我们可以预测，在懵懂的小学阶段，外貌对学业成绩影响的总效应是正的，表现为“美貌溢价”，而在中学阶段，外貌对于学业成绩的总效应可能很小，接近为0，甚或为负，表现为“美貌惩罚”。

图1 外貌影响学业成绩的机制

现有文献很少考虑到学生的自控能力对学业成绩的影响，本文将自控能力作为抑制学业成绩中“美貌惩罚”的一种机制。自控能力强的貌美个体能更好地平衡学习和社交的需求，学习的时间和专注力较少被更多社交机会所影响，“美貌”给学习带来的负面影响较少。若|E2|<|E1|，那么美貌总体上仍有助于获得更高的学习成绩；但若是自控能力较弱，那么“美貌”带来的社交机会越多，对学业成绩的负面影响越大。若|E2|≥|E1|，那么总体上美貌不利于其提高学习成绩，甚至表现为“美貌惩罚”。

此外，现有文献中对外貌的测量大多使用访员对个体的主观评价，这种评价具有较强的主观性，不同访员的审美偏好有所不同，会导致一定的评分偏差。因此，本文控制了诸多个人特征以及社交等非认知能力变量，并分别以班级成绩排名及年级成绩排名来衡量学业成绩，用受访者对应访员调查的所有受访者相貌平均得分(不含受访者本人)作为外貌的工具变量，分析外貌在不同学业阶段对成绩的影响。

三、数据及实证策略

(一)数据来源及变量定义

本文所选用的数据来源于北京大学中国社会科学调查中心实施的中国家庭动态追踪调查(China Family Panel Studies，CFPS)2018年的数据。该项目收集了个体、家庭、社区三个层次的数据，覆盖了经济活动、教育成果、家庭关系、人口迁移、个体健康等众多内容。该调查覆盖25个省/市/自治区，目标样本规模为16000户，调查对象涵盖样本家户中所有的家庭成员。CFPS的主体调查问卷依据数据层次的不同，划分为社区问卷、家庭问卷、成人问卷以及少儿问卷四种类型。其中，关于个体的最近一次期中、期末成绩排名、外貌、健康、人缘关系等数据来自于CFPS调查的个人问卷部分，而反映个体的家庭收入、美容支出、衣着消费等数据来自于家庭问卷部分。

本文用“最近一次期中、期末班级成绩排名”以及“最近一次期中、期末年级排名”来衡量学业表现。

“最近一次期中、期末班级成绩排名”简称“班级成绩排名”，取值范围为1-5。作者对原始数据中的排名进行了重新编码。“班级成绩排名”取值为1表示排名位于班级“最后24%”，2表示班级排名位于“51-75%”，3表示班级排名位于“前26-50%”，4表示班级排名位于“前11-25%”，5表示班级排名位于“前10%”。(1)问卷中“班级成绩排名”的取值1-5为“前10%”至“后24%”，为使后续回归结果方便解释和理解，本文对此调整了顺序，即“班级成绩排名”取值越大，学业成绩越好。个体均处于在读阶段，且在读学校类型为普通小学、普通初中、普通高中。相比以往文献中的语文成绩、数学成绩、英语成绩以及一系列的问卷测试成绩，该变量能较全面地衡量个体的学业成绩。

“最近一次期中、期末年级成绩排名”简称“年级成绩排名”，取值范围和数值含义同“班级成绩排名”，衡量了观测个体在年级中的排名。该变量与班级成绩排名类似，不复赘述。

外貌(beauty)作为本文重点关注的解释变量，本文选取的是2018年CFPS调查中访员给受访者的外貌评分，分值区间为1-7分。由于问卷中的问题是让个体在1-7分中选择，并仅注明1分为最差，7分为最好，故本研究认为该评分可视为来连续变量。

根据现有文献，本文选取的控制变量主要包括：

个人特征变量：“城乡分类”，基于统计局的城乡分类，以0表示乡村，1表示城镇；(2)CFPS2018年的调查问卷中，有关户口的信息收集仅针对16周岁以上的个体，而作为本文研究对象的中小学生多为16周岁以下，户口信息缺失，因此采用城乡分类来控制家庭所在地的影响。“年龄”表示调查时受访者的实际年龄，(3)仅保留年龄24岁以下的中小学生个体。在回归中还纳入其二次项；“性别”，以0表示女性，1表示男性；“是否肥胖”，按照WHO标准划分，身体质量指数(BMI)(4)BMI等于体重(公斤)/身高(米)的平方。为30以上则为肥胖，0表示为BMI在30以下，1表示BMI在30以上；“是否健康”，按1到5依次为不健康、一般、健康、比较健康和非常健康表示受访者自评的健康状况，回答为3-5定义为健康，取值为1，否则取0；“是否健康变差”，自评一年来自身健康状况变化，取值为1-3分别表示变得更好、没有变化和变得更差，回答等于3定义为健康变差，取值为1，否则取0；“智力评价”，按1到7依次从很低到很高表示访员对受访者的智力评分；“字词测试得分”及“数学测试得分”用来表示个人的认知能力。“是否担任学生干部”，以0表示否，1表示是；“是否参加课外辅导”，以0表示没有参加课外辅导，1表示参加了课外辅导；“非周末学习时长”，表示受访者周一至周五每一天花在学习上的时间大约是几小时；“周末学习时长”，表示受访者周末每天花在学习上的时间大约是几小时；(5)剔除了每日平均学习时长超过20小时的异常值。“自评学习压力”，按1到5依次从没有压力到有很大压力表示受访者的学习压力；“人缘关系”，按0到10以此从最低到最高表示受访者认为自身的人缘关系有多好。

家庭特征方面，“父亲受教育年限”“母亲受教育年限”，根据父母亲受教育程度以及标准学制换算；“家庭年收入”，表示家庭在过去12个月内的所有收入，并取对数。“家庭衣着支出”，表示过去12个月内家庭中衣着鞋帽的支出，并取对数；“家庭美容支出”，表示过去12个月内家庭理发、美容的总支出，并取对数。增加“家庭衣着支出”和“家庭美容支出”可以一定程度上减少因衣着打扮引起的外貌测量误差。

学校特征方面，“学校所属地区”，以0表示农村学校，1表示城市/城镇学校；“是否重点学校”，以0表示否，1表示是；“班级人数”“年级人数”分别指学生所在班级和年级的总人数；受访者对学校的满意程度，按1到5表示非常不满意到非常满意，对学校非常不满意和不满意的，“是否对学校满意” 取值为0，否则取值为0。“是否对班主任满意”定义与之相似。需要说明的是，本文的被解释变量为学校或班级的分段排名，由于不同学校或不同班级间的排名不具有可比性，如能在模型设定中加入学校固定效应和班级固定效应是更好的。但CFPS调查按照社区和家庭抽样而非按学校抽样，问卷中并未采集有关学校和班级的特定信息，本研究无法控制学校和班级的固定效应。为此，本文增加“学校所属地区”“是否重点学校”和“班级人数”等控制变量尽量使得不同学校或班级间的成绩排名相对可比。

考虑访员对学生群体的审美偏差，回归中仅使用采访学生数量大于5人的访员样本。表1是变量的描述性统计，其中外貌均值为5.9，表明访员对受访者的外貌评价中，高于平均水平的评价较多。

表1 变量的描述性统计

(二)模型设定

本文主要探讨外貌对学业成绩的影响，由于代表学业成绩的被解释变量“最近一次期中、期末班级成绩排名”、“最近一次期中、期末年级成绩排名”、均为排序变量，故使用有序概率(Ordered Probit)模型进行回归分析，设定以下模型：

(1)

同时，设μ0<μ1<μ2<μ3是未知的切点，并定义：

不过，上述基准回归模型可能存在潜在内生性问题。首先，外貌皆由访员根据受访者的外貌打分而得，评分具有主观性，且该评分易受受访者被调查之时的衣着打扮、精神状态乃至心情的影响，故外貌变量可能存在一定的测量误差。其次，可能存在遗漏变量问题。比如，研究者无法观察到个人的学习习惯、学习能力等因素也可能对学习成绩产生重要影响。参考陈雨露和秦雪征(2018)的做法，本研究将受访者对应访员所访问的所有受访者相貌平均得分(不含受访者本人)作为个体外貌的工具变量，该工具变量可以体现访员的主观审美偏好及评分标准，因此与受访者的相貌评分相关；另外，其偏好及标准不会直接对学生的学业成绩产生直接影响，即满足外生性。

四、实证结果

(一)外貌与学业表现

对于不同学习阶段的学生而言，外貌对其成绩可能存在不同的影响。因此，本文根据学生的学习阶段，分别估计外貌对小学生、初中生和高中生成绩的影响，并以此作为基准回归结果。

首先，小学生的外貌对其班级排名的影响，见表2。第(1)列仅控制了省份及访员的固定效应，并未加入其他控制变量，beauty的系数显著为正，即外貌对小学生班级排名有显著正向的影响，且在1%的显著性水平下显著。列(2)进一步控制了个人特征变量，列(3)比列(2)增加了家庭特征变量，列(4)比列(3)再增加了学校特征变量。回归结果显示：在增加一系列控制变量后，外貌的回归系数渐次变小，说明外貌捕获了部分控制变量的影响。以第(4)列的结果为例，外貌对小学生班级排名的回归系数为0.123，在10%的水平下显著，其边际效应为：外貌评分每提高1个单位，小学生班级排名进入前11-25%或前10%的概率分别提高1%或3%左右。即外貌越好，小学生学业成绩也更有可能更好，小学阶段存在“美貌溢价”效应。在控制变量方面，性别、认知能力、母亲受教育水平、是否担任学生干部以及周末学习时长等因素也会对小学生的班级排名产生不同程度的显著影响，基本与其他研究的结果一致(李梦竹，2018；卢伟、褚宏启，2019；李波、尹璐，2019；梁兴丽等，2020；Heckman and Rubinstein,2001；Ross and Broh,2000；Duckworth and Seligman,2005)。

表2 外貌对小学生班级排名的影响

续表

表3为外貌对初中生班级排名影响的结果。结果显示，在不控制其他变量的情况下，外貌对初中生班级排名存在显著的正向影响，但在控制个人特征、家庭特征和学校特征变量后，回归系数变为负数，但不显著。这表明若不控制个人特征变量，外貌的系数其实是捕获了个人特征变量影响的结果。学生的个人特征性别、认知能力、是否担任学生干部等因素对其班级排名存在显著的影响。控制了家庭特征后，因太多虚拟变量而导致边际效应的标准误无法计算出来。

表3 外貌对初中生班级排名的影响

表4为外貌对高中生班级排名的回归结果。表中结果显示，对于高中生而言，无论是否控制其他因素的影响，外貌对其班级排名都有着显著的负面影响，且至少在5%的水平下显著。边际效应显示：外貌评分每提高1个单位，高中生班级排名进入前11-25%或前10%的概率分别降低6%或8%左右，即随着外貌评分的提升，其班级排名更低的概率也会越高，呈现出“美貌惩罚”效应。

表4 外貌与高中生班级排名的回归结果

在控制变量方面，性别、母亲受教育水平、是否担任学生干部、周末学习时长等因素依然会对高中生的学业成绩产生显著的影响。(6)因为较难在一个表中呈现各个控制变量的5个边际效应，控制变量的结果请读者来函索取。性别对班级排名存在负向影响，女生成绩在各个阶段优于男生。有意思的是，这种负向影响从小学到高中有增长的趋势。值得一提的是，母亲的受教育程度对小学生的成绩排名有显著的正向影响，而对高中生的影响却是负的，结合样本中各阶段学生母亲的受教育程度，(7)本研究的样本中，约50.6%小学生的母亲最高学历为初中及以上，约83.1%高中生的母亲最高学历为初中及以下。我们认为受教育程度较高的母亲对小学生的辅导可提高其成绩，但基本无法对高中生进行有效辅导，反而可能因为对子女的较高的教育期待，导致负面的影响。

除了班级排名之外，年级排名也是一个衡量学生成绩的重要指标。外貌对各学习阶段学生的年级排名的回归结果如表5所示。与班级排名的回归结果类似，外貌对小学生年级排名产生显著的正向影响，但在控制其他因素时变得不再显著；在不控制其他因素时，外貌对初中生的年级排名有显著的正向影响，而在控制了个人特征后该系数就变为负数；对高中生而言，外貌对其年级排名的回归系数不显著，但均为负数。性别的系数为负，且小学和初中阶段显著为负，说明女性在各个学习阶段的成绩总体上优于男性。

表5 外貌对年级排名的影响

综上，与本文在第二部分的理论分析一致，外貌对不同阶段学生的学业成绩有不同程度乃至相反方向的影响。对于小学生而言，外貌对学业成绩的影响表现为“美貌溢价”；对初中生来说，外貌对学业成绩的影响不显著，但已初步呈现出不同的影响；而对于高中生而言，外貌在学业成绩方面则表现为明显的“美貌惩罚”。总之，外貌是学生学业成绩的重要影响因素之一，会在不同学习阶段产生不同的影响。

(二)减轻内生性问题

为减轻前面所述的潜在内生性问题，本研究利用受访者对应访员所访问的所有受访者相貌平均得分(不含本人)作为受访者相貌评分的工具变量，估计结果见表6。在控制了潜在的内生性问题后，高中生中仍存在显著的“美貌惩罚”，即外貌评分越高的学生，其班级成绩排名与年级成绩排名却越低。一阶段估计结果显示，工具变量与受访者的外貌评分高度相关。两阶段估计结果显示lnsig_2值约为-1.9，模型的二阶段估计显著，且模型通过了atanhrho_12检验，表明使用条件混合过程方法(CMP)估计优于使用有序probit模型估计，工具变量是有效的。

表6 访员的平均评分作为工具变量

(三)外貌对学业成绩影响的机制分析：自控能力的作用

根据前面的理论分析，外貌对学业成绩存在两种不同方向的影响。笔者认为，学生的自我控制能力在抑制“美貌惩罚”方面，发挥着重要作用。相貌出众者，因可获得更多社交机会而可能用更多的时间社交而使学习的时间和精力减少。高自控力的学生能更好控制自己的社交时间，并保证学习时间，从而减少因美貌所带来的“美貌惩罚”效应，而较低自控力的学生因无法抵制社交活动的诱惑而使学习时间和精力受到影响，学业成绩受损。对此，本文利用控制点量表和互联网娱乐频率来衡量自控能力，结果如表7和表8所示。

利用CFPS2018问卷中控制点量表得分，本研究构造是否内控型人格(hic)的虚拟变量，控制点量表得分低于15分定义为内控型人格，取值为1，高于或等于15分为外控型人格，取值为0；(8)控制点量表包括5个问题，部分问题并非得分越高而倾向性越强，因此本研究对部分问题的得分进行了重新编码,得分1到5为从十分不同意到十分同意，3分表示中立。内控型人格的个体更有可能获得更好的学业成绩(刘中华，2018)。定义使用互联网娱乐频率一周3-4次及以上为高频率组，取值为1，否则取0。(9)CFPS2018问卷中关于互联网娱乐的频率的问题为：“一般情况下，您使用互联网娱乐(如看视频、下载歌曲等)的频率有多高？”，回答取值1-7分别为几乎每天、一周3-4次、一周1-2次、一月2-3次、一月一次、几个月一次、从不。在表7中列(1)-(3)的模型设定上，分别在式(1)的基础上加入“是否内控型人格”(hic)及其与外貌的交乘项(beauty*hic)、“是否高频率组”(net)及其与外貌的交乘项(beauty*net)。

表7中的结果显示，初中阶段beauty*hic系数为正，表明与自控力较低的个体相比，内控型人格(高自控力)个体存在“美貌溢价”或可以减少“美貌惩罚”。

表7 外貌对学业成绩影响的机制分析：用内控型人格测度自控能力

表8中，在高中阶段，互联网娱乐频率与外貌的交互项(beauty*net)的系数显著为负，表明与不经常使用互联网娱乐的个体相比(高自控力)，高频使用互联网娱乐(低自控力)会使得貌美的个体的成绩下降，造成高中阶段的“美貌惩罚”。但是在初中和小学阶段，beauty*net的系数并不显著。这表明自控力在高中更加重要。

表8 外貌对学业成绩影响的机制分析：用互联网娱乐频率测度自控力

(四)其他稳健性检验

1.剔除班级人数较少的观测值

本文的被解释变量成绩排名并非具体的次序排名，而是比较模糊的分段排名，当班级或年级人数较少时，排名的区分度会过大，有可能影响估计结果的准确性。因此，本文剔除学生所在班级或年级人数小于10人的观测值，重新回归，结果如表9所示。相比于基准回归结果，回归系数的大小和显著性水平并没有太大的变化，与基准结果一致。班级或年级人数的系数均不显著，不支持相关文献的结论——在规模较小的班级/年级，学生可获得的资源及教师关注度都会提升，从而对学业成绩产生正向影响(Maganga,2016；王骏等，2017)。这可能是因为在中国，大班额往往出现在教育质量较高的大城市及好学校，而小班往往是在生源不足且教育质量较低的农村地区的缘故。

表9 剔除班级人数较少的观测值

2.仅保留熟练访员的观测值

本文对外貌的测度使用访员对个体的主观评价打分，具有较强的主观性。不同访员的审美偏好有所不同，另外，对不同年龄段的群体，同一访员判断“美”的标准也未必统一，从而导致一定的评分偏差。同一访员采访学生数量过少时，评分经验不足可能会导致外貌评分存在较大的波动，而采访学生的数量较多时，这种波动会变小，从而减少访员审美偏差所带来的偏误。因此本文仅留下采访学生数量大于等于5人的访员样本。稳健性检验中，仅保留采访学生数量大于等于10人的样本，结果如表10所示。相比于基准回归结果，小学生、初中生样本估计的回归系数的方向、大小及显著性都没有明显的变化，而高中生样本估计结果则变得不再显著，但班级排名的回归系数仍为负数。

表10 仅保留熟练访员的观测值

(五)异质性分析

外貌对学业成绩的影响可能因个体特征不同而相异。为探讨个体特征的影响，下面分析外貌对学业成绩影响的性别差异、城乡差异以及寄宿与非寄宿差异。

1.性别差异

以往许多文献也支持了外貌对劳动力市场表现、婚姻、认知与非认知能力等方面的影响存在性别差异(French et al.,2009；Harper,2000；胡文馨、曾湘泉，2019；陈雨露、秦雪征，2018)。因此，外貌对学业成绩的影响也可能存在性别差异。因此，本研究在基准回归中加入性别(gender)和外貌(beauty)的交互项，以估计外貌影响的性别差异，结果如表11所示。外貌对班级排名的影响方向和基准回归相似，外貌对学业成绩的影响，在小学阶段呈现出美貌溢价，在高中阶段呈现出“美貌惩罚”，但显著性有所下降。性别和外貌的交互项在小学、初中和高中阶段的系数都比较小且均不显著，不论是用班级排名还是年级排名衡量学业成绩。这表明在统计上外貌对于学业成绩不存在性别差异。

表11 外貌对学业成绩影响的性别差异

2.城乡差异

人们不仅对不同性别个体的外貌有着不同的评判标准，在不同的环境中，外貌的评判以及发挥的作用也可能会发生变化(Chen et al.,2019)。外貌对于成绩的影响也可能存在城乡差异。因此，本研究用城市(urban)和外貌的交互项，其系数反映了外貌对成绩影响的城乡差异，结果如表12所示。在小学阶段，外貌与城市的交互项的系数为负，且以年级排名衡量的学业成绩的回归中，其系数显著为负。这表明与农村学生相比，城市学生存在“美貌惩罚”，或相对于城市学生，农村学生存在美貌溢价。初中高中阶段交互项的系数符号则恰好相反，故与农村相比，城市学生存在美貌溢价。总的来说，外貌对学业成绩的影响存在一定的城乡差异。

表12 外貌对学业成绩影响的城乡差异

3.寄宿与非寄宿差异

寄宿制学校的建设是扩大义务教育规模，促进城乡教育均衡发展的重要工程，尤其在农村地区，寄宿制学校是义务教育的载体(朱志胜等，2019)。尽管寄宿制学校可以提供比较稳定和安全的教育环境(Curto & Fryer，2014)，提高教育质量，但长期的校园统一居住使得家庭教育与情感互动存在缺位，从而不利于学生的心理健康和非认知能力发展(陆伟等，2017)。根据学生寄宿情况在基准回归中加入寄宿(boarding)以及寄宿和外貌的交互项，结果如表13所示。寄宿和外貌的交互项的系数小学阶段为正，初中和高中阶段为负，但统计上均不显著。这表明在初中和高中，寄宿加重了美貌惩罚，尽管统计意义上不显著。与非寄宿初高中生比，寄宿的初高中生，增加了外貌对其成绩排名的负向影响，且高中阶段交互项的系数更大。在小学生寄宿率远低于初高中生且小学生寄宿学校管理较严格的背景下，这一结果表明，若家庭教育缺位或学校管理不严，美貌会给青春期青少年带来学业上的“惩罚”效应。

表13 外貌对学业成绩影响的寄宿与非寄宿差异

综上，我们认为，美貌是一把双刃剑，对学生学业成绩同时存在正向和负向的影响，在不同条件下表现出不同的结果。当有外部环境(如家长)约束时，美貌的负面作用可以得到一定程度的抑制，其正面作用得以显现；当学生处于寄宿或留守情况时，外部环境的约束变小，美貌的负面作用得以放大，甚或超过了其正面作用，对学业成绩产生了显著负向影响。

五、结论

诸多文献探究外貌在劳动力市场上的作用，多数显示在劳动者的工资收入中存在美貌溢价，而在劳动者的晋升中则存在美貌惩罚。但是，外貌对个体学业表现影响的研究还较少，更没有区分不同学业阶段的不同影响。同时，现有研究学业表现的文献，多使用测试成绩绝对值衡量学业表现，由于不同地区学生的成绩高低往往不具有可比性，利用学生所在班级和学校的相对排名来衡量学业表现更加科学。

利用CFPS2018 的数据，本研究探究了外貌对班级成绩排名、年级成绩排名的影响。结果表明，外貌评分高的小学生，其学业成绩排名靠前的可能性会提高，即表现为“美貌溢价”；而外貌评分高的高中生，其学业成绩排名靠前的可能性却会降低，即表现为“美貌惩罚”。这是因为不同学业阶段，个体面临的外部约束和社交需求有所不同，小学阶段学生多数不寄宿，家长管束较严，减少了“美貌惩罚”。高中生大多住校且处于青春期，对社交的需求日益强烈，美貌带来更多社交机会的同时，也分散了学习的注意力和精力，容易给学业成绩带来“美貌惩罚”。异质性分析表明外貌不存在性别差异和寄宿非寄宿的差异，但存在城乡差异。和城市的学生相比，农村的小学生的年级排名存在美貌溢价，农村的高中生则存在“美貌惩罚”。与非寄宿生相比，高中寄宿会增加“美貌惩罚”，尽管统计上不显著。机制分析显示高自控能力有助于减少中学阶段出现的“美貌惩罚”。因此，家庭和学校应重视学生的非认知能力培养，比如从小培养和提升学生的自控能力以减少中学阶段可能出现的“美貌惩罚”。

在拥有更多社交机会的情况下，拥有更强的自控能力的学生依然选择专注于学习而非社交。美貌惩罚使得兼具较好相貌和高非认知能力的个体才能考上大学，即经历中高考筛选后胜出的貌美个体，其本身具备更高的非认知能力及生产力，故劳动力市场上的美貌溢价部分源于非认知能力的差异，而非仅仅是外貌歧视。

本文旨在抛砖引玉，尚存诸多不足。受数据所限，各个学业阶段的观测值数量不多，且CFPS调查按照社区和家庭抽样而不是按照学校抽样，因此学生来自各个不同的学校和班级，无法控制学校和班级的固定效应。其次，本研究所使用的工具变量并不完美，但目前无法获得更好的工具变量。最后，本文估计的是外貌对学业成绩的总体影响，即最终体现的是“美貌惩罚”还是“美貌溢价”，尚无法分离“美貌惩罚”和“美貌溢价”各自的影响。