우리나라 30∼40대 남성 및 여성 그리고 20대 여성 임금근로자의 임금에는 신장 프리미엄(height premium)이 존재한다. 연령, 가족배경, 건강, 직종, 교육을 통제하면 30∼40대 남성은 신장이 1cm 증...

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
우리나라 30∼40대 남성 및 여성 그리고 20대 여성 임금근로자의 임금에는 신장 프리미엄(height premium)이 존재한다. 연령, 가족배경, 건강, 직종, 교육을 통제하면 30∼40대 남성은 신장이 1cm 증...
우리나라 30∼40대 남성 및 여성 그리고 20대 여성 임금근로자의 임금에는 신장 프리미엄(height premium)이 존재한다. 연령, 가족배경, 건강, 직종, 교육을 통제하면 30∼40대 남성은 신장이 1cm 증가함에 따라 시간당 임금이 1.0%씩 상승하며 30∼40대 여성은 0.7%씩 상승한다. 20대 여성은 0.9%로 30∼40대 남성과 거의 같다. 30∼40대 남성 및 여성에게서는 신장이 학력에 영향을 주는 경로가 확인되지만, 신장이 직종선택을 통해 임금에 영향을 주는 것은 발견되지 않는다. 20대 여성 임금근로자의 신장 프리미엄은 가족배경, 건강, 직종, 교육을 통제하더라도 거의 변하지 않는다.
한편, 신체질량지수(body mass index; BMI) 23 이상을 비만이라고 하면 30∼40대 비만한 남성은 비만하지 않은 남성보다 임금이 높으나, 30∼40대 비만한 여성은 비만하지 않은 여성보다 임금이 낮다. 30∼40대 남성의 BMI-임금 단면(BMI-wage profile)은 오목하고(concave) 그 정점은 BMI 25.6이다. 비만(D)의 기준인 23이 이 정점보다 낮아 비만(D)의 계수가 양으로 추정된다. 반면에 30∼40대 여성의 임금은 BMI에 대해 음의 선형관계를 가지고 있어 비만(D)의 계수가 음으로 추정된다. 남성은 여성에 비해 골격이 커서 우리의 비만 기준에 의해 비만이어도 비만인 것으로 보이지 않을 수 있어 이러한 추정결과가 나오지만 여성은 날씬할수록 임금이 높다. 20대 여성은 30∼40대 여성과 달리 BMI-임금 단면(BMI-wage profile)이 오목하고 그 정점은 BMI 19.6이다. 비만(D)의 기준인 23이 이 정점보다 높아 20대 여성의 경우 비만(D)의 계수가 음으로 추정된다. 그리고 이 추정계수는 -0.193으로 30∼40대 여성의 경우 -0.083보다 통계적으로 유의하지는 않지만 낮다. 20대 여성이 30∼40대 여성에 비해 몸매에 더 신경을 쓸 수밖에 없는 이유가 여기에 있다.
30∼40대 남성과 여성은 추가적으로 가족특성, 건강, 직종, 교육을 통제하면 비만이 통계적으로 유의한 영향을 임금에 주지 않는다. 즉, 30∼40대 남성과 여성의 경우 비만이 교육과 직종선택을 통해 임금에 간접적으로 영향을 주지만 통계적으로 유의한 직접적인 영향은 없다. 그러나 이 변수들을 통제하더라도 20대 비만한 여성은 비만하지 않은 여성보다 임금이 13.0% 낮다. 20대 여성의 경우에는 비만이 교육과 직종선택을 통해 간접적으로 임금에 영향을 줄 뿐만 아니라 직접적으로 임금에 영향을 준다. 젊은 여성이 다른 집단에 비해 몸매에 더 큰 관심을 가지지 않을 수 없는 이유가 다시 한 번 확인된다. 모든 분석 집단에 대해 비만의 외생성은 기각되지 않는다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
In Korea, controlling age, family background, health, occupation, and education, the hourly wage rate increases by 1.0% per centimeter with height for male wage workers of age 30∼49, by 0.7% for female wage workers of age 30∼49, and by 0.9% for fe...
In Korea, controlling age, family background, health, occupation, and education, the hourly wage rate increases by 1.0% per centimeter with height for male wage workers of age 30∼49, by 0.7% for female wage workers of age 30∼49, and by 0.9% for female wage workers of age 20∼29. We find that height increases the wage rate through education among male and female workers of age 30∼49. The height premium of female wage workers of age 20∼29 is scarcely affected by family background, health, occupation, and education.
If ones with 23 or higher body mass index are classified as obese, obese ones are more paid than non-obese ones among male wage workers of age 30∼49, but obese ones are less paid than non-obese ones among female wage workers of age 30∼49. Among male wage workers of 30∼49, the wage increases with BMI until 25.6 and then decreases, so that the BMI-wage profile is concave. Since the criterion of obesity is BMI of 23, which is lower than 25.6, the coefficient of obesity (D) is positively estimated. However, among female wage workers of 30∼49, the BMI-wage profile is nrgatively linear. so that the coefficient of obesity (D) negatively estimated. Since men have larger frames than women, obese men by our criterion may not seem to be obese, we can have such estimation for men. However, the slimmer women are, the more they are paid.
Among female wage workers of 20∼29, the wage increases with BMI until 19.6 and then decreases, so that the BMI-wage profile is concave. Since the criterion of obesity is BMI of 23, which is higher than 19.6, the coefficient of obesity (D) is negatively estimated. This estimated coefficient is ?0.193, which is lower than ?0.083 for female wage workers of age 30∼49 although their difference is not statistically significant. This is why women of 20∼29 pay more attention to their figures than other groups.
Among male and female wage workers, respectively, their obesity does not statistically significantly affect their wage after controlling their family backgrounds, health, occupation, and education. That is, the obesity affects the wage indirectly through educational and occupational choice, but does not statistically significantly affect the wage. However, Among female wage workers of age 20∼29, the obesity affects the wage not only indirectly through educational and occupational choice, but also directly. The wage obese ones are paid lower by 13.0% than non-obese ones after controlling those variables. We confirm again that the obesity discount of female wage workers of age 20∼29 is why they are much more concerned about their figures than other groups. The exogeneity of obesity is not rejected for all groups.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 박기성, "한국 노동시장에서의 신장 프리미엄" 한국노동경제학회 33 (33): 129-149, 2010
2 최필선, "청소년기 비만이 학업성취도에 미치는 영향" 한국교육학회 47 (47): 73-92, 2009
3 임희정, "신장과 비만이 임금에 미치는 영향" 성신여자대학교 대학원 2012
4 최선미, "성인여성의 비만관리 실태 및 만족도에 관한 연구" 숙명여자대학교 원격대학원 2010
5 Mobius, M. M., "Why Beauty Matter" 96 (96): 222-235, 2006
6 Corbett, W. R., "The Ugly Truth about Appearance Discrimination and the Beauty of our Employment Discrimination Law" 14 (14): 153-178, 2007
7 Neal, D. A., "The Role of Premarket Factors in Black-White Wage Difference" 104 (104): 869-895, 1996
8 Behrman, J., "The Return to increasing bodyweight" University of Pennsylvania 2001
9 Cawley, J., "The Impact of Obesity on Wages" 39 (39): 451-474, 2004
10 Morris, S., "The Impact of Obesity on Employment" 14 (14): 413-433, 2007
1 박기성, "한국 노동시장에서의 신장 프리미엄" 한국노동경제학회 33 (33): 129-149, 2010
2 최필선, "청소년기 비만이 학업성취도에 미치는 영향" 한국교육학회 47 (47): 73-92, 2009
3 임희정, "신장과 비만이 임금에 미치는 영향" 성신여자대학교 대학원 2012
4 최선미, "성인여성의 비만관리 실태 및 만족도에 관한 연구" 숙명여자대학교 원격대학원 2010
5 Mobius, M. M., "Why Beauty Matter" 96 (96): 222-235, 2006
6 Corbett, W. R., "The Ugly Truth about Appearance Discrimination and the Beauty of our Employment Discrimination Law" 14 (14): 153-178, 2007
7 Neal, D. A., "The Role of Premarket Factors in Black-White Wage Difference" 104 (104): 869-895, 1996
8 Behrman, J., "The Return to increasing bodyweight" University of Pennsylvania 2001
9 Cawley, J., "The Impact of Obesity on Wages" 39 (39): 451-474, 2004
10 Morris, S., "The Impact of Obesity on Employment" 14 (14): 413-433, 2007
11 Percico, N., "The Effect ofAdolescent Experience on Labor Market Outcome : The Case of Height" 112 (112): 1019-1053, 2004
12 Sabia, J., "The Effect of Body Weight on Adolescent Academic Performance" 73 (73): 871-900, 2007
13 Loh, E. S., "The Economic Effects of Physical Appearance" 74 (74): 420-438, 1993
14 Case, A., "Stature and Status: Height, Ability, and Labor Market Outcomes" 116 (116): 499-532, 2008
15 Solderlund, M., "Physical Attractiveness of the Service Worker in the Moment of Truth and its Effects on Customer Satisfaction" 16 (16): 216-226, 2009
16 Frieze, Irene Hanson, "Perceived and Actual Discrimination in the Salaries of Male and FemaleManagers" 20 : 46-67, 1990
17 Pagan, J. A., "Obesity, Occupational Attainment and Earnings" 78 (78): 756-770, 1997
18 Sargent, J. D., "Obesity and Stature in Adolescence and Earnings in Young Adulthood : Analysis of a British Birth Cohort" 148 : 681-687, 1994
19 Borjas, G. J., "Labor Economics" McGraw-Hill 2005
20 Heckman, J. J., "Detecting Discrimination" 12 (12): 101-116, 1998
21 Pfann, G. A., "Business Success and Business Beauty Capital" 67 (67): 201-207, 2000
22 Averett, S., "Black-white differences in social and economic consequences of obesity" 23 (23): 166-173, 1999
23 Biddle, J., "Beauty, Productivity, and Discrimination: Lawyers’ Looks and Lucre" 16 (16): 172-201, 1998
24 Hamermesh, D. S., "Beauty and the Labor Market" 84 (84): 1174-1194, 1994
학술지 이력
| 연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
|---|---|---|---|
| 2026 | 평가 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
| 2020-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (재인증) | ![]() |
| 2017-01-01 | 등재 | 등재학술지 유지 (계속평가) | ![]() |
| 2014-01-01 | 등재 | 등재학술지 선정 (계속평가) | ![]() |
| 2013-01-01 | 등재 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | ![]() |
| 2012-01-01 | 등재 | 등재후보학술지 유지 (기타) | ![]() |
| 2011-01-01 | 등재 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | ![]() |
| 2009-01-01 | 등재 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | ![]() |
학술지 인용정보
| 기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
|---|---|---|---|
| 2016 | 0.67 | 0.67 | 0.76 |
| KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
| 0.85 | 0.87 | 0.865 | 0.09 |