Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Literatur mengenai hubungan upah dan berat badan di Indonesia belum menemukan bukti mengenai diskriminasi upah berdasarkan berat badan. Dengan menggunakan Indonesia Family Life Survey (IFLS) 5, penelitian ini menganalisis hubungan antara berat badan dan upah serta mengidentifikasi diskriminasi yang dikaitkan dengan weight-wage gap dengan mengontrol berbagai covariate. Hasil menunjukkan bahwa terdapat weight premium untuk pria dan sebagian dari premium tersebut dapat dijelaskan oleh perbedaan modal manusia. Di sisi lain, wanita yang underweight menerima upah lebih rendah dibandingkan yang tidak underweight. Dekomposisi Oaxaca-Blinder mengindikasikan bahwa weight-wage gap yang dialami oleh pria dan wanita disebabkan oleh unexplained differences, yang mengarah pada adanya diskriminasi. Menggunakan model dengan interaksi, saya menemukan bahwa pria dan wanita mengalami statistical discrimination berdasarkan berat badan. Hasil regresi hanya robust untuk model pria menurut heterogeneity analysis, sedangkan coefficient stability test menunjukkan bahwa tidak ada hasil regresi yang robust. Meskipun demikian, analisis menunjukkan bahwa menambahkan covariate dapat mengurangi overestimation dari unexplained factors yang berkaitan dengan weight-wage gap. ......Literature on the weight-wage relationship in Indonesia shows inconclusive evidence on the existence of weight-based discrimination. By utilizing the Indonesia Family Life Survey (IFLS) Wave 5, this study examines the relationship between body weight and wages and identifies the discrimination attributed to the weight-wage gap by controlling multiple covariates. The finding shows that weight premium exists for men and some of the premia can be explained by human capital differences. On the other hand, underweight women receive less wages compared to non-underweight women. The Oaxaca-Blinder decomposition indicates that the weight-wage gap for men and women is due to unexplained differences, which pointed to discrimination. Using interaction models, I found that both men and women suffer from weight-based statistical discrimination. The regression results are only robust for men according to heterogeneity analysis, while the coefficient stability test shows that none of the regressions are robust. Nevertheless, the analysis suggests that adding covariates reduces the overestimation of the unexplained factors attributed to the weight-wage gap.