(#133). BELLEZA, PESO, ESTATURA Y SALARIOS Para las mujeres, la belleza de los hombres depende del peso corpororal de forma significativamente diferente que para los hombres. De forma general, la belleza de hombres y mujeres depende de la estatura y peso (más bellos cuanto más altos y delgados). Las personas bellas ganan más dinero que las que no lo son

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[REVISIÓN DE ARTÍCULO] Hay evidencia sustancial en la investigación acerca de la influencia de la belleza y algunas medidas antropométricas (peso, estatura, BMI) sobre ciertas variables socioeconómicas como los salarios o el crimen, por ejemplo.

El objetivo de esta investigación es analizar si la belleza, las medidas antropométricas o ambas contribuyen a explicar la variación en los salarios.

Metodología

Los autores emplearon la German General Social Survey (ALLBUS), una encuesta que se realiza cada 2 años sobre las actitudes, comportamientos y estructura social de las personas residentes en Alemania desde 1980 hasta 2012, aunque se centran sólo en el periodo 2008-2012 por ser el único donde existe información sobre medidas antropométricas y de atractivo físico. Un total de 1075 personas fueron consideradas.

Las variables medidas son la estatura, el peso, y el índice de masa corporal (BMI), además del atractivo de cada entrevistado. Esta última medida es reportada por cada entrevistador de manera subjetiva al inicio de cada entrevista, valorada sobre una escala de 1 a 11.

Otras variables sociodemográficas eran también recogidas. Se consideraron individuos entre 25 y 50 años, y que no tuvieran obesidad mórbida o infrapeso, es decir, BMI entre 18.5 y 39.99. 

El atractivo se midió antes de que se comenzara la entrevista para centrarse sólo en el aspecto físico, y que ningún otro factor relacionado con la forma de comunicación contaminase los resultados. Además se consideró el atractivo de “cuerpo entero”, que es una medida más fiable que valorar sólo las caras, ya que al evaluar el cuerpo entero se tiene mucha más información sobre la proporción y simetría global de cada individuo.

Resultados

En primer lugar los autores plantearon un modelo de efectos fijos para tratar de explicar la valoración de la belleza en función de las características del entrevistador y del entrevistado.

Los resultados indican que la valoración de la belleza de las mujeres no dependía del género del entrevistador pero sí de la estatura y del peso (más bellas las más altas y delgadas). Por contra, la belleza de los hombres depende del género del entrevistador, ya que el peso está negativamente asociado a la belleza para las entrevistadoras.

En cuanto a los salarios, los hombres y mujeres bellos ganan más dinero R_square=19% en mujeres y 23% en hombres.. Pero esa relación es algo compleja, porque también las características antropométricas lo hacen; así la estatura está positivamente asociada con los salarios para hombres y mujeres.

Implicaciones

Para las mujeres, la belleza de los hombres depende del peso corpororal de forma significativamente diferente que para los hombres. De forma general, la belleza de hombres y mujeres depende de la estatura y peso (más bellos cuanto más altos y delgados). Las personas bellas ganan más dinero que las que no lo son.

Limitaciones/Comentarios

El artículo parte de una buena idea, pero creo que falla en el planteamiento de las ecuaciones de regresión. Si en un primer momento la belleza se hace depender de las características antropométricas y de los entrevistadores, después quizá sólo se debería haber empleado como covariable para explicar los salarios, sin incluir de nuevo las características físicas. Tal vez un modelo de estimación en 2 etapas hubiera sido más adecuado. No obstante, estas consideraciones metodológicas no cambiarían seguramente la asociación encontrada entre salarios y belleza.

Oreffice, S. & Quintana-Domeque, C. (2016). Beauty, body size and wages: Evidence from a unique data set. Economics & Human Biology, 22, 24-34.

Indicadores de calidad de la revista*

  Impact Factor (2014) Cuartil Categoría
Thomson-Reuters (JCR) 1.90 Q2 PUBLIC, ENVIRONMENTAL & OCCUPATIONAL HEALTH
Scimago (SJR) 1.19 Q1 HEALTH (SOCIAL SCIENCE)

* Es simplemente un indicador aproximado para valorar la calidad de la publicación

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