大部分现有的经济学研究显示，外貌漂亮之人能够获取更高工资，此即美貌的工资溢价。当下学术界存有两种机制阐释这种现象出现的缘由。第一种阐释为雇主自身偏好长相漂亮的工人，这称作审美偏好歧视。第二种阐释表明漂亮外貌属于人力资本的一部分，能够提升工人在执行像服务顾客以及谈判这类人际任务时的工作绩效，进而提高这类工人的工资。无法准确衡量个人所从事工作里的人际互动量，第二种解释仅局限于理论层面，为此缺少了相关的实证证据。由Ralph Stinebrickner，Todd Stinebrickner以及Paul Sullivan合作撰写，发表在The Review of Economics and Statistics上的论文“Beauty，job tasks and wages：a new conclusion about employer taste - based discrimination”，通过探究工人在两种不同工作类型下是否有一样的溢价效应来检验以上两种机制，这两种不同工作类型，一种侧重处理人际关系，另一种侧重处理信息。
在理论层面，美貌致使工作绩效得以提高这种情况，仅仅会出现在那种需要对人际关系进行频繁处理的各类工作里，然而在针对处理信息的那些工作当中，美貌对于绩效所产生的影响是极为微小的。所以，作者把工人所从事的工作任务划分成了分别是与人进行交互以及与信息进行交互的两种不同类型。要是在这两种不同类型的工作之上存在着一样的工资溢价现象，那就表明这种溢价是因为审美偏好歧视而造成的；要是溢价仅仅是存在于处理人际关系的那些工作当中，那就表明美貌凭借提高绩效从而让工人获取到了溢价。
作者所运用的数据源自BereaPanel Study（BPS），此项目针对在2000年秋季以及2001年秋季进入伯利尔学院的新生展开调查，大概有86％的新生完成了第一年的基线调查，而且在后续每年回访之时，受调查者的参与率始终维持在80％至90％的区间，故而该调查的数据质量颇高，BPS的调查覆盖了同学习以及工作相关的大多内容，包含对学生外貌的测评和其在具体工作任务里所耗费的时间量。BPS 通过五点量表对每个学生，的外貌吸引力予以衡量，首先，55 位评估者针对每个学生 ID 照片打分，5 分代表很好看，1 分代表不好看，接着拿 55 个评分的平均值当作该学生的外貌分数，在进行回归时作者把它标准化 1，为区分受调查者的工作类型，作者依据其在不同工作任务中所耗费的时间量，将其划分成人与人交互组和与信息交互组，若受调查者的时间大多用于执行人际任务，那么就进入与人交互组，反之则属于与信息交互组。要是在两种任务之上所耗费的时间是相等的，那么这既是属于与人交互的组别，同时又是属于与信息交互的组别。
最后，作者运用数据开展了实证检验，基准模型回归结果显示，将外貌吸引力程度提高1标准差，工资水平能够提高7.8%，接着作者区分工作任务类别，分别对外貌对工资的影响进行探究，并进行回归，结果表明，在与人交互的组别里，把外貌吸引力程度增加1标准差，工资水平可提高9.7%，而在以处理信息的工作当中，外貌对工资几乎不会产生影响，因此该结果证实了外貌的工资溢价是经由提高工作绩效而形成的，并非雇主的审美偏好。更多文章内容，可点击左下角“阅读原文”查看。
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