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DOI: 10.1055/s-0028-1109648
© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York
Adipositas und Erfolg am Arbeitsmarkt
Obesity and Occupational PositionsPublication History
Publication Date:
16 February 2010 (online)
Zusammenfassung
Zielsetzung: Vorhergehende Studien haben gezeigt, dass adipöse Arbeitnehmer, insbesondere adipöse Frauen im Durchschnitt niedrigere Löhne erhalten als nicht-adipöse Arbeitnehmer. Ziel dieses Beitrags ist es, den Zusammenhang zwischen Fettleibigkeit, Lohn und beruflicher Stellung zu analysieren. Methodik: Wir untersuchen den Zusammenhang zwischen Löhnen in Berufen und BMI mithilfe eines linearen Regressionsmodells. Anschließend verwenden wir Multinomiale Logit Regressionen und Ordered Probit Regressionen, um den Einfluss von Fettleibigkeit auf die berufliche Stellung von Individuen zu messen. Die Daten für die Analyse stammen von der „2003 Health Survey for England” (HSE) und der „Annual Survey of Hours and Earnings”. Um eine mögliche Endogenität von BMI zu überprüfen, schätzen wir alle Modelle auch mit Instrumentenvariablen. Ergebnisse: Die Analyse zeigt, dass adipöse Frauen ceteris paribus in Berufen mit geringeren Durchschnittslöhnen tätig sind. Darüber hinaus reduziert Fettleibigkeit bei Frauen die Wahrscheinlichkeit einen Beruf mit hohen Anforderungen auszuüben. Adipöse Männer sind hingegen nicht durch ihr Gewicht benachteiligt: Sie arbeiten sowohl in Berufen mit höheren und niedrigeren Durchschnittsgehältern und Anforderungen im Vergleich zu ihren normalgewichtigen Peers. Schlussfolgerung: Unsere Studie legt nahe, dass der Faktor Adipositas die berufliche Stellung von Frauen und somit auch die Höhe ihres Lohns beeinträchtigt.
Abstract
Aim: Evidence suggests that obese workers, and in particular obese females, on average earn lower wages than non-obese workers. The aim of this study is to examine the relationship between obesity, earnings and occupation selection. Methods: We investigated directly the relationship between mean occupational earnings and obesity measures by regressing the former against the latter plus a range of individual and area covariates. We also used multinomial logistic regression and ordered probit regression to model the impact of obesity on occupation selection. The data for the analyses were taken from the 2003 Health Survey for England (HSE) and the Annual Survey of Hours and Earnings. Potential endogeneity of BMI was investigated using instrumental variables. Results: For the mean occupation wage regression, we find that obesity has a negative and significant effect on occupational wages in females. For the occupation selection model, we find that obese men have an increased likelihood of working in higher paid occupations and lower paid occupations, while obese women have an increased likelihood of working in lower paid occupations only. In addition, obese women are significantly more likely to work in occupations which require a low skill. Conclusion: Our paper suggests that obese female workers attain lower occupational positions than their non-obese peers.
Schlüsselwörter
Adipositas - Arbeitsmarkt - Instrumentenvariablen
Key words
obesity - labour market outcomes - instrumental variables
Literatur
- 1 OECD Health Data 2008. Organisation for Economic Cooperation and Development Paris; 2008
- 2 NHLBI (National Heart, Lung and Blood Institute) .Clinical Guidance on the Identification, Evaluation and Treatment of Overweight and Obesity in Adults. NIH Publication Number 98 – 4083 New York; National Institute of Health 1998
- 3 Roehling M V. Weight-based discrimination in employment: Psychological and legal aspects. Pers Psychol. 1999; 52 969-1017
- 4 Loh E S. The economic effects of physical appearance. Social Science Quarterly. 1993; 74 420-438
- 5 Hamermesh D S, Biddle J E. Beauty and the labor market. American Economic Review. 1994; 84 1174-1194
- 6 Sargent J D, Blanchflower D G. Obesity and stature in adolescence and earnings in young adultshood: analysis of a British cohort. Archives of Pediatrics and Adolescent Medicine. 1994; 148 681-687
- 7 Pagan J A, Davila A. Obesity, occupational attainment and earnings. Social Science Quarterly. 1994; 78 756-770
- 8 Sarlio-Latheenkorva S, Lahelma E. The association of body mass index with social and economic disadvantage in women and men. International Journal of Epidemiology. 1999; 28 445-559
- 9 Harper B. Beauty, stature and the labour market: a British cohort study. Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2000; 62 771-801
- 10 Cawley J. The impact of obesity on wages. Journal of Human Resources. 2004; 39 451-474
- 11 Morris S. The impact of obesity on occupational attainment. Journal of Health Economics. 2005; 25 (2) 347-364
- 12 Department of Health .Health Survey for England 2003. A survey carried out [13] … on behalf of the Department of Health. London; The Stationary Office 2005
- 13 Annual Survey of Hours and Earnings 2003. London; Office for National Statistics 2004
- 14 RKI Epidemiologisches Bulletin Nr.18. Berlin; Robert Koch Institut 2007
- 15 Leben und Arbeiten in Deutschland: Ergebnisse des Mikrozensus 2003. Wiesbaden; Statistisches Bundesamt 2004
- 16 Standard Occupational Classification. London; Office for National Statistics 2000 Vol. 1 and Vol. 2
- 17 WHO. Obesity: Preventing and managing the global epidemic. Report of WHO consultation on obesity Geneva; World Health Organisation 1998
- 18 McFadden D. Conditional Logit Analysis of Qualitative Choice Behavior. P. Zarembka Frontiers in Econometrics New York; Academic Press 1973: 105-142
- 19 Wooldridge J M. Econometric Analysis of Cross section and Panel Data. Cambridge; MIT Press 2002
1 Für die Europäische Union lagen uns nur OECD-Daten zu Größe und Gewicht für Frankreich, Italien, Finnland, Spanien, Niederlande, Österreich und Großbritannien vor.
2 Roehling [3] zeigte, dass übergewichtigen Angestellten zahlreiche negative Stereotype zugeschrieben werden (Faulheit, Schlamperei, Mangel an Kompetenz und Selbstdisziplin).
3 Diese Bedingung nennt man „Independence of Irrelevant Alternatives” (IIA) Bedingung. Da keine verlässlichen Tests für die IIA-Bedingung existieren, empfiehlt McFadden [18] multinomiale Modelle nur in Situationen zu nutzen, in denen der Entscheidungsträger die Outcome-Kategorien unabhängig voneinander bewerten kann.
Leonie Sundmacher
Technische Universität Berlin, Fakultät VII Wirtschaft und Management
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