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作者的實驗設(shè)計與以往的研究有以下幾個不同之處。首先，作者選擇了應(yīng)屆畢業(yè)生的簡歷，以避免不同的工作經(jīng)驗可能造成的偏差。其次，作者關(guān)注的是技能要求較高的職業(yè)，這些職業(yè)至少要求本科學(xué)歷。第三，作者的樣本比較大。

作者的實驗是在2016年3月到11月之間，在上海陸家嘴一個知名的招聘平臺的幫助下進行的。第一階段，作者從全國金融行業(yè)公司的樣本池中隨機抽取了673份簡歷，包括7種公司類型：銀行、證券公司、保險公司、投資公司、互聯(lián)網(wǎng)金融公司、金融咨詢公司和其他金融公司。作者剔除了沒有提供關(guān)鍵信息的簡歷，最終得到658份簡歷樣本，其中包括337名女性和321名男性。第二階段，作者選擇了四名娛樂界名人，他們分別被認為是美麗的男性/女性，以及普通的男性/女性。根據(jù)同一性別的娛樂明星的外貌，作者使用人像合成器和圖像處理軟件合成了每份簡歷上的證件照。最終作者為每位應(yīng)聘者重新得到了兩份在面部特征上不同但在其他方面基本相同的簡歷，其中一份使用外表迷人的簡歷照，而另一份使用外表普通的簡歷照。

為了檢驗作者設(shè)計的證件照的有效性，作者進行了一項在線調(diào)查，讓參與者對作者所示的兩對證件照進行快速評分，分值從1到10，分數(shù)越大，外貌就越漂亮，整個過程都是模仿簡歷的篩選過程。根據(jù)調(diào)查結(jié)果，四類證件照的平均分為美女 (6.44)、普通女子(4.07)、帥氣男子(6.75)、普通男子(4.28)，這基本證明了作者設(shè)計的證件照的有效性。

另外，為了提供足夠大的教育水平的變化，作者將樣本按畢業(yè)院校分為四類：低質(zhì)量學(xué)士、中等質(zhì)量學(xué)士、高質(zhì)量學(xué)士、高質(zhì)量碩士。

最后作者選擇了上海、北京、深圳、成都和武漢五個城市，并根據(jù)這些城市不同用人單位發(fā)布的相應(yīng)招聘崗位的不同要求，在招聘結(jié)束后的一段時間內(nèi)發(fā)送符合要求的成對簡歷，兩份簡歷的投遞順序是隨機的，同一性別在一小時的間隔內(nèi)投遞到相同的職位。

本文的基本回歸方程是：

對于第j對類似簡歷中的個體i（i=1,2），Callback_ij表示個體i是否收到面試通知（1表示收到，0則沒有）；Look_ij表示申請人的相貌（1表示有吸引力的相貌，0則不是）；X_ij是三種類型控制變量的向量：個人特征、公司特征和招聘職位特征；μ_j代表了其他觀測到的在對之間而不是在對內(nèi)有區(qū)別的相關(guān)變量，例如城市固定效應(yīng)；e_ij和η_j分別表示未被觀察到的因人而異、成對變化的特征，主要是簡歷特征和投遞特征，這些特征在簡歷和投遞過程中都可以被雇傭者觀察到，但沒有被作者控制；ε_ij表示誤差項。為了分析外觀與其他特征的交互作用(如性別、教育、公司特征和位置特征)，作者引入了外貌虛擬變量和其他解釋變量的交互項(例如, Look_ij?X_ij)。

由于作者的編碼不能控制來自簡歷或投遞過程的所有特征，基于基本回歸的估計可能會有偏差。因此，作者使用了一個固定效應(yīng)模型：

利用實驗數(shù)據(jù)，作者用固定效應(yīng)模型估計了美貌溢價，還探討了不同性別、教育背景、公司特征和職位類型的外貌歧視的異質(zhì)性。

數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，勞動力市場存在外貌歧視，外貌有吸引力的個人被通知面試的幾率會高5.6%。外貌歧視在女性中更為嚴重(女性為5.7%，男性為5.4%），但男性和女性之間的美麗溢價差異并不顯著。這與之前的文獻結(jié)果不一致，一種可能的解釋是，在以往的研究中發(fā)現(xiàn)的性別差異是由遺漏變量或測量誤差造成的。

有更好的教育背景總體上降低了整個樣本的外貌歧視，提高學(xué)歷可以將遭遇外貌歧視的概率降低0.7%。有趣的是，不同教育水平的男性和女性之間存在著異質(zhì)效應(yīng)。低教育水平的男性比女性遭受更嚴重的外貌歧視，但高教育水平的男性比女性更少遇到外貌歧視。教育對外貌歧視的緩解作用只存在于男性中，而長相普通、教育質(zhì)量較好的女性則更容易遭遇外貌歧視。

另外作者還探究了不同的用人單位地點、是否上市、所有權(quán)和交易模式下外貌歧視的異質(zhì)性。首先，因為一線城市的勞動力市場競爭更加激烈，外貌歧視在一線城市比二線城市更嚴重，尤其是女性（一線城市的差異是6.4%，二線城市是4.4%）。其次，上市公司更歧視長相普通的求職者，尤其是女性求職者（非上市公司是5.5%，上市公司是7.5%）。第三，與其他所有制企業(yè)，如國企和外企相比，民營企業(yè)對相貌普通的求職者表現(xiàn)出更多的歧視，而且差異很顯著。第四，傳統(tǒng)金融公司通常是面對面進行交易，而互聯(lián)網(wǎng)金融公司通常是通過網(wǎng)絡(luò)完成交易的。因此，員工的外表對于傳統(tǒng)金融公司來說可能更為重要。但作者的結(jié)果表明互聯(lián)網(wǎng)公司和其他類型公司之間的外貌歧視并沒有顯著差異。

最后，作者根據(jù)招聘職位特征來討論外貌歧視。作者將這些工作分為研究類和銷售類，高薪類和非高薪類。在男性子樣本中，研究型職位比銷售職位表現(xiàn)出更高的美貌溢價，但在女性子樣本中則不然。一種可能的解釋是，研究型職位的勞動力市場是男性主導(dǎo)的，激烈的競爭可能會增加男性的美貌溢價。在整個樣本和男性子樣本中，高薪職位的美貌溢價較大；而在女性子樣本中，高薪職位的美貌溢價略小。但當(dāng)作者控制了個人未觀測特征后，這兩種職位的性別歧視異質(zhì)性就消失了。

為了檢驗回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，作者在同一回歸中包含了所有交互項，進一步估計外貌對勞動力市場表現(xiàn)的影響。估計結(jié)果表明，相貌普通的人，尤其是男性，可以通過提高他們的教育水平來顯著緩解外貌歧視。而在一線城市，女性遭受到更嚴重的外貌歧視。當(dāng)用在線調(diào)查中算出的美貌評分來代替是否美貌的虛擬變量時，得到的結(jié)果和上面是一樣的，所以以上結(jié)果是穩(wěn)健的。

Heckman（1993）認為在這種實驗里，由于決定生產(chǎn)力的不可觀測因素的方差在不同群體間有差異，因此可能產(chǎn)生在任何方向上歧視的虛假證據(jù)。為了應(yīng)對Heckman的批評，作者采用Neumark(2012)提出的方法，使用異方差probit模型重新得到一個無偏差的估計，該估計結(jié)果和基本結(jié)果基本一致。

明確立法反對殘疾、種族或性別歧視是容易的，但通過立法反對外貌歧視是困難的，因為評價外貌的標準過于主觀。在現(xiàn)存的文獻中，美貌溢價已經(jīng)被廣泛的研究過，然而，以往的研究很難確定因果關(guān)系。另外，大多數(shù)研究注重于通過工資差距衡量外貌歧視對勞動力市場結(jié)果的影響，而作者考慮的是外貌歧視也可能會影響勞動力市場的機會，比如被選中參加面試。本研究采用現(xiàn)場實驗的方法，為在面試前階段基于品味的外貌歧視的存在提供了新的因果證據(jù)。

這項研究得出了幾個有趣的發(fā)現(xiàn)。首先，無論市場的規(guī)模大小、個人的性別、教育程度是如何的，外貌歧視都會導(dǎo)致勞動力市場上面試機會的不平等；其次，擁有更好的教育背景可以緩解外貌歧視；第三，外貌歧視是有性別差異的，男性可以通過提高學(xué)歷來緩解就業(yè)市場對外貌的歧視，但教育程度較高的女性卻更容易遭遇外貌歧視；第四，美貌溢價在不同的勞動力市場規(guī)模、公司類型和職位特征之中不同。