1、研究背景
在我國, 社會上普遍存在嫌矮愛高的現象，有人認為身高欠佳人士形象不佳, 從而影響工作。然而身高多數是由遺傳因素決定, 是個人所無法控制的。在我國, 就業歧視目前在我國已成為乙個不爭的事實, 如公務員招考, 以及大多數用人單位往往在招聘公告上對求職者的身高做出硬性規定, 身高未如理想的求職者往往連面試機會都被剝奪, 其在就業中處於被動和被選擇的地位, 就業權益也極易遭到損害和侵犯。
一項最新研究顯示，與矮個子的人相比，高個子的人生活更加幸福。身材較矮的人對自己的生活狀況往往較不滿意。研究發現，大多數生活不幸福的男性比平均身高矮近一英吋。
在《經濟學與人類生物學》期刊上發表的研究報告指出，身高和受教育程度、收入也有關。沒讀完中學的男性的身高比平均身高矮0.5英吋，合1.
27厘公尺；比讀了大學的人平均身高矮1英吋多，合2.54厘公尺。而這一點在女性身上卻沒有明顯的體現，在身高上僅有微小的差距。
2、相關研究與研究假設
來自紐澤西州普林斯頓大學的研究人員總結稱，受教育程度、收入和身高的關係在很大程度上可以解釋身高與幸福感和生活滿意度的關係。黃建華、房思思（2006）在《身高與獲得事業成功以及收入方面的關係》中指出，身高與事業成功有很強的關係, 身高會影響社會對乙個人的社會受尊重程度， 反過來社會受尊重程度會影響個人的自信， 個人的自信會影響乙個人的表現( 主觀評價與客觀評價) ，個人的表現影響乙個人的收入與事業成功。從經濟學角度看, 身高歧視是一種不合理且帶有偏見的資源配置行為, 會損害勞動者的工作機會和就業權利; 而從社會學角度看, 身高歧視會使弱勢群體進一步陷入困境, 從而釀成社會不穩定性因素。
因此, 受教育程度、收入不能承受身高歧視之重。
本文待驗證的假設是：身高與受教育程度呈負相關；身高與收入呈負相關。
3、資料與變數
本文採用的資料是nlsy79中觀測值數目為540的乙個子樣本(eaef21)。變數定義:
直方圖：
由直方圖可以直**出資料分布大致符合正態分佈。同時對身高和受教育年限作散點圖，可以看出散點呈現離中趨勢，兩變數（身高和受教育年限）沒有明顯因果關係。使用spss16.
0對其進行簡單的線性相關性分析pearson correlation為0.072，表明兩者有一定的正相關；p值大於0.05，支援原假設，身高與受教育年限無明顯相關關係。
將「受教育年限」作為被解釋變數，身高、年齡、性別、父親的受教育年限、母親的受教育年限及認知能力作為解釋變數，對其進行多重共線性分析。雖「父親的受教育年限」和「母親的受教育年限」的共線性較為明顯，但兩者的t值較大，可以不做共線性處理。
對相關變數作回歸分析，r2為0.367大於0.3，則方程擬合度較好，可進行回歸分析，確立回歸方程。由於不同解釋變數之間的單位不同，則需採用標準回歸係數。
由標準回歸係數可簡單看出「父親的受教育年限」「母親的受教育年限」和「認知能力」對被解釋變數的影響較為顯著，回歸方程如下：
令y1為「受教育年限」，x1為「性別」變數，x2為「年齡」變數，x3為「母親受教育程度」,x4為「父親受教育程度」變數，x5為「身高」變數，x6為「認知能力」變數。
y1=（-0.071）x1+（-0.070）x2 +0.122 x3+0.196 x4+0.003 x5+0.434 x6
在計算標準回歸係數的同時，採用三種逐步剔除的方法（stepwise，forward，backward）對解釋變數進行剔除，留下對被解釋變數影響最大的幾個解釋變數，包括「認知能力」，「父親的受教育年限」和「母親的受教育年限」，且三個變數的t值皆小於0.05，表明其對「受教育年限」的影響較為顯著。三種剔除方法都將「身高」變數剔除，明確表明身高對受教育年限沒有影響。
最後對回歸模型進行異方差檢驗得到結果如下：
通過殘差圖可以看出，方程存在一定的異方差性。
身高對收入的影響分析
由散點圖可以直**出收入與身高呈現一定的集中分布，存在一定的因果關係。使用spss16.0對其進行簡單的線性相關性分析pearson correlation為0.
230，表明兩者有正相關關係；p值小於0.05，推翻原假設，即身高與收入存在明顯的相關關係。
將「收入」作為被解釋變數，身高、年齡、受教育年限、任職年限、每週工作時間及工作經驗作為解釋變數，對其進行多重共線性分析。各變數的vif值較小，表面各變數之間的多重共線性不明顯。
對相關變數作回歸分析，r2為0.237於0.3，則方程擬合度較差，進行回歸分析，確立回歸方程。由於不同解釋變數之間的單位不同，則需採用標準回歸係數。
由此可以得出線性回歸方程的標準化後的係數。
令y2為「收入」，x1為「年齡」變數，x2為「受教育年限」變數，x3為「工作經驗」,x4為「每週工作時間」變數，x5為「任職年限」變數，x6為「身高」變數。
y2=（-0.021）x1+0.437x2 +0.132 x3+（-0.027） x4+0.072 x5+0.187 x6
採用三種逐步剔除的方法（stepwise，forward，backward）對解釋變數進行剔除，留下對被解釋變數影響最大的幾個解釋變數。如在使用backward方法進行剔除時，可以看出「身高」「受教育年限」「任職年限」「工作經驗」變數對「收入」影響大，「受教育年限」對其影響最大，「身高」次之。「年齡」變數對其影響最小，最先被剔除。
對資料進行異方差檢驗，綜上可發現回歸方程通過了f檢驗與t檢驗。但由殘差散點圖可以看出，存在一定的異方差性。需要用最小加權二乘法進行修正。
個人分析：
（1）身高對受教育年限沒有影響，不論身高高低，在受教育的權力與義務等等待遇中都沒有差別，可以由大學生的身高現狀中體現出來，很多矮小的學生智商很高，而很多高大的學生也有在學術上很有建樹的。不過，身材矮小的學生可能自卑，但並不影響他們接受更多教育，甚至可能有一種避免走向社會，繼續逃避社會激烈競爭（工作上對相貌存在某種程度上的重視與偏見）而選擇繼續在學校受教育。
現行的教育體系（如：本國高考制度考研制度出國留學政策制度）對身高一項沒有特別限制與說明可能是導致這一結果的主要原因之一。我們若要深入研究身高對受教育年限的影響，還應對對「智商」與「身高」進行相關性研究，因為智商對受教育年限應該是有明顯影響的。
（2）身高對收入的影響還是有的，身材高的人存在一種相比他人沒有的獨特優勢，這種優勢可能體現為自信心的增加，可能體現於求職中的某種外貌優勢，或者在工作中的某種優勢，使得其易於獲得工作，或者在工作中易於表現優秀而獲得高薪水。而受教育年限，其在一般意義上應該是對收入影響最大的因素。社會中除了自己創業的人（學歷可能很低或較低而收入卻很高）之外，一般員工都是學歷與收入掛鉤的，高學歷的人通常處於中高層，而低學歷的人處於基層。
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