2017程序员起薪多少？你后悔了吗？

【导读】：Stack Overflow 工程师最近 David Robinson 做了一次数据分析，总结了程序员的技术选择和所在国家收入之间的关系。

Stack Overflow 非常热衷于利用数据来和用户分享对全世界开发者社区的认知。比如它通过对全球开发者在 Stack Overflow 上询问 Andorid 相关问题统计，得出了结论：收入较低国家的开发者询问 Android 问题的数量要高于高收入国家的开发者。

这个问题引发了我们的联想：高收入国家和低收入国家之间，开发人员在技术选择方面有什么不同呢？这种不同又会如何影响全球的软件开发产业呢？在本文中，我们就探索了上述的问题，并且发现通过收入来区分软件工业的发展，是一种很有效的办法。

本文中的所有分析结论都是基于 2017 年 1 月 到 8 月的数据，并挑选在这段时间内出现频率 Top 250 标签进行统计的。为了减少数据样本过大可能造成的偏差，我们集中选取了相应时间段内来自 64 个国家的超过 500 万个问题进行分析。需要说明的是，这些数据很大程度上只反应了英语开发者们的行为模式（当然通过对西班牙语和葡萄牙语站点的分析，发现在墨西哥，西班牙这些国家，得到的分析结论和英语国家差不多）。

技术和人均 GDP 的相关性

在最近的一篇文章中，我们通过计算 Android 相关问题的比例（就是某个国家Android相关的问题的数量占该国整体Stack Overflow问题数据量的百分比），发现这个比例和这个国家的人均GPD是成反比的。所以我们也想知道，其他种类的技术和人均GDP的关系。

因此我们调查了主流的编程语言和平台，包括PHP、Python、R 等等。

统计发现，来自某个国家 Android 相关问题和 PHP 相关问题的数量是和国家的收入情况成反比的，而同 Python、R 语言相关问题的数量则是正比。当然，在每一个统计案例里都会有例外的情况（例如，来自人均收入较高的韩国的 Android 问题数量要远超我们的预期，来自中国的 Python 问题的数量相对较低），但是总体来看，这种正反比关系还是很有说服力的。（多重假设检验调整后，每一种语言案例统计的决定系数都在 0.5 到 0.6 之间，P 值为 10 的负六次方）。

必须要说明一下，我们得出这些结论不是要说明什么因果性。我们并不是说，如果你选择了那些富有国家的开发者使用的编程语言，那么你所在的国家就能变成富有的国家。并且我们也不是说，国家的经济会直接影响到某种计算机技术的使用。我们只是发现，把经济和社会因素（例如教育程度，软件工业发展的年限，外包的水平等）看成一个整体，从总体上会与这个国家的财富多寡相关。

软件开发产业是按什么标准一分为二的？

在我们调查软件技术趋势时，通常只会把全世界的国家分成两组（即高收入国家和非高收入国家）来统计。我们不会把各国分成许多组来把相关性问题复杂化。因为在这方面已经有了很成熟的划分标准，我们就直接用世界银行收入分级标准就可以了，这种分级法是以人均国民总收入（GNI）为基准的。

上图显示，全球一共有 78 个国家属于高收入国家，这些国家多半由美国、加拿大、西欧、部分中东和东亚国家，以及澳大利亚/新西兰构成。通过统计学的手段可以证明，这种划分方法是有足够依据的，而且这种划分方法比其他的方法更有意义，比如很多时候人们喜欢按照东西半球来划分国家，可实际上澳大利亚的技术分布情况却更接近美国和欧洲，而不是同属东半球的中国和印度尼西亚。

这种分类方法同时也把 Stack Overflow 的访问量分成了两组，其中高收入国家访问量超过 2/3，剩余的国家占了访问量的不到 1/3。（得到这样的结果是和被调查国家软件开发人员的数量、互联网的基础设施的情况、以及说英语人数的情况严重相关的）。其中非高收入国家的访问量的排名分别为：印度、巴西、俄罗斯和中国。

高低收入国家使用的技术有什么不同？

我们已经把软件开发的世界分成了两个区域了。那么高收入国家和非高收入国家在使用的技术上有什么不同呢？

我们从中可以看到一些有趣的结论：

数据科学技术的不同：我们之前已经看到，Python 和 R 语言的使用情况和国家的富有程度是相关的。Python 在高收入国家使用的规模大约是其余国家的两倍之多，而 R 语言的使用规模差达到了 3 倍多。我们还注意到，通过对内容更具体的标签（tags）的统计，发现在Python和R科学计算领域，使用不同的计算包的人收入跳度很明显，例如pandas, umpy, matplotlib和ggplot2。这说明了在数据科学研究方面，不同的技术角色之间存在收入鸿沟。当然在越富有，工业化程度越高的国家，数据科学研究的占国家经济的比例越大，程序员的学历也越高，这个结论是符合逻辑的。

C/C++：在 Stack Overflow 上还有两个值得一提的语言就是 C 和 C++，高收入国家的程序员访问这两种语言的次数比低收入国家程序员多。对这个现象，有一种猜测是，它和教育机构有关：因为在之前的一篇《学生如何使用Stack Overflow》的帖子里，我们发现美国的大学对 C/C++ 的访问频率是非常高的。当然这个现象也可能和电器制造商的地理分布情况有关。

PHP 和 Android：我们在以前的一篇《全球移动开发调查》的帖子中讨论了 Android 开发的情况，除此之外，还有一种技术和低收入国家息息相关，那就是 PHP。在Stack Overflow上，来自低收入国家的对 CodeIgniter(一个PHP开源框架)的问题非常的多，而高收入国家队这个框架的提问几乎没有，这么大悬殊实在是一个很有趣的现象。经过进一步的调查，发现对 CodeIgniter 的重度访问来自于南亚，东南亚（尤其是印度、印度尼西亚、巴基斯坦和菲律宾），来自美国或者都周的访问几乎没有。所以可以推断，这个框架主要是这些外包公司用来开发门户网站用的。

结论：统计这些有什么用？

我们做这些统计当然是因为对编程语言生态系统的兴趣。而且这对我们日后要做的数据探索有很大的启发。

我们在说软件开发工业方面的问题时，要意识到我们的问题都是由两个单独的问题混合起来的，这很重要，因为这种混合会给我们带来更多的信息。

比如，我们想找到是哪些技术给Stack Overflow带来最大的流量，例如：《探寻Flash技术不不断缩水的原因》。如果我们把访问量最多的技术列出一张表，你会发现高收入和低收入的国家的分布是完全不一样的。

例如，2017 年以来，Python 是来自高收入国家被访问第二多的话题，但是在非高收入国家，Python 只能排到第 8 位。而本文作者自己使用的 R 语言，在高收入国家访问数量的排名是第 15，但是在非高收入国家排名却在 50 开外。

这些数据对 Stack Overflow 了解全球的开发者生态来说都是很重要的数据。而对于美国的技术招聘者来说，他们需要掌握未来的动向，所以他们需要了解更多的方面的数据，而不仅是“来自印度的学生要学习什么样的计算机语言”、“技术投资人在肯尼亚寻找合适的技术公司”这类话题。