受众特征
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在一个国家或地区,自由职业者和自雇程序员的高比例可能表明当地经济侧重于软件开发服务出口。这是因为,与在国内市场就业相比,许多来自发展中国家/地区的程序员在为海外公司远程工作时可以获得更多收入。一个有趣的现象是,印度和巴西的自由职业者比例相对较低(均为 10%)。根据推测,这两个国家的开发者经常通过大型外包公司或直接在国际公司的当地开发中心工作。
培训生
初级
中级
高级
其他
18-20 岁
21-29 岁
30-39 岁
40-49 岁
50-59 岁
60 岁或以上
年轻开发者的比例一方面取决于特定国家或地区的总体人口构成,另一方面取决于软件开发的起步时间。在美国和日本之外,60 岁以上的编程团队成员虽然存在,但很少见。而在许多美国办公室里,使用过打孔卡和点阵打印机的人都足以组成一整个团队。
请注意,上表中的数据代表加权份额,而不是我们收到的原始回复。我们进行了大量统计工作,最大限度地减少数据中的偏差。例如,我们收到的来自土耳其的回复远远多于来自日本的回复。然而,我们知道日本的开发者要多得多,因此我们应用加权来纠正这一事实。您可以在报告的调查方法部分找到有关加权过程的更多信息。
性别
男性
女性
不愿回答
非二元性别、性别酷儿或非常规性别
在下方的性别分布图中,“其他”选项包括“非二元性别、性别酷儿或非常规性别”,以及“其他(请说明)”和“不愿回答”选项。不过,该组样本量太小,无法得出可靠结论。
男性 | 女性 | 其他 | |
---|---|---|---|
95% | 2% | 3% | 日本 |
95% | 5% | 0% | 乌克兰 |
94% | 6% | 1% | 巴西 |
94% | 2% | 4% | 中国大陆 |
94% | 5% | 1% | 西班牙 |
94% | 5% | 1% | 土耳其 |
93% | 4% | 3% | 德国 |
93% | 4% | 3% | 欧洲其他地区 |
92% | 4% | 3% | 比荷卢和北欧 |
92% | 6% | 2% | 东欧、巴尔干半岛和高加索地区 |
92% | 5% | 2% | 法国 |
92% | 6% | 2% | 墨西哥 |
91% | 6% | 2% | 中南美洲 |
91% | 7% | 2% | 印度 |
91% | 8% | 1% | 中东、非洲、中亚 |
91% | 6% | 3% | 俄罗斯联邦 |
89% | 7% | 4% | 加拿大 |
89% | 10% | 1% | 韩国 |
89% | 5% | 5% | 英国 |
88% | 8% | 3% | 东南亚其他地区和大洋洲 |
88% | 8% | 4% | 美国 |
87% | 10% | 3% | 阿根廷 |
18-29 岁 | 30-39 岁 | 40 岁或以上 | |
---|---|---|---|
14% | 9% | 2% | 韩国 |
11% | 13% | 6% | 阿根廷 |
10% | 7% | 2% | 加拿大 |
9% | 6% | 6% | 中东、非洲、中亚 |
9% | 7% | 8% | 东南亚其他地区和大洋洲 |
9% | 10% | 6% | 美国 |
8% | 5% | 1% | 巴西 |
7% | 5% | 5% | 中南美洲 |
7% | 4% | 5% | 东欧、巴尔干半岛和高加索地区 |
7% | 7% | 8% | 印度 |
7% | 3% | – | 土耳其 |
6% | 5% | 7% | 墨西哥 |
5% | 6% | 1% | 比荷卢和北欧 |
5% | 6% | 4% | 西班牙 |
5% | 7% | 4% | 英国 |
4% | 8% | 3% | 法国 |
4% | 4% | 0% | 日本 |
4% | 5% | 1% | 欧洲其他地区 |
3% | 5% | 3% | 德国 |
2% | 1% | – | 中国大陆 |
数据显示,韩国 30 岁以下的女性程序员占比已达 14%。为什么会出现这种情况?可以认为,这一结果并非偶然,而是韩国政府自 20 世纪 90 年代中期开始实施的战略性长期政策的结果。
这些政策的重点是促进工作场所的性别平等,其中性别主流化是国家议程的重要组成部分。例如,2002 年《培养和支持女性科学家和技术人员法》是促进科学技术领域性别包容的重要一步。
此类举措的一个例子是 2000 年面向女性科学家启动的临时专项研发预算。这笔预算从 250 万美元开始,逐步增加,旨在促进女性对科学技术的贡献。
此外,韩国统计局在 2008 年《经济活动状况和参与率报告》中强调,30 岁以上女性的经济活动参与率极低。作为回应,《促进失业妇女经济活动法》颁布。
综上,韩国政府谨慎而持续的政策决定帮助增加了女性在编程职位中的比例,特别是 30 岁以下的女性。韩国在 STEM 领域实现性别平等的成功步骤可以有效指导那些软件开发职位上女性占比不到 4%(即使是在年轻员工中)的国家/地区开展变革。
42%
23%
高级
35%
33%
中级
18%
32%
初级
4%
11%
培训生
1%
1%
其他
男性 | 女性 | 其他 | |
---|---|---|---|
82% | 13% | 5% | 我没有任何专业编码经验 |
85% | 11% | 4% | 不足 1 年 |
89% | 8% | 3% | 1-2 年 |
92% | 5% | 3% | 3-5 年 |
93% | 4% | 3% | 6-10 年 |
95% | 3% | 3% | 11-16 年 |
96% | 2% | 2% | 16 年以上 |
男性 | 女性 | 其他 | |
---|---|---|---|
96% | 1% | 3% | Go |
95% | 3% | 2% | Kotlin |
95% | 4% | 1% | PHP |
95% | 4% | 1% | Dart |
94% | 4% | 3% | TypeScript |
94% | 4% | 2% | C# |
94% | 5% | 2% | Ruby |
93% | 4% | 3% | Java |
93% | 3% | 4% | Scala |
92% | 5% | 3% | SQL |
92% | 4% | 4% | Shell 脚本 |
92% | 5% | 2% | JavaScript |
92% | 6% | 2% | Swift |
90% | 6% | 4% | Python |
90% | 8% | 2% | HTML/CSS |
90% | 5% | 5% | C++ |
90% | 2% | 8% | Rust |
88% | 7% | 6% | C |
在这里,语言之间的性别差异很可能与经验有关。如上图所示,很大一部分女性近几年才进入这一行业,目前处于职业生涯的早期阶段。因此,目前许多女性使用院校课程中的编程语言编写代码,很少有女性使用 Go、Rust、Kotlin 和 Scala 等语言 – 这些语言很少是最先掌握的语言。
男性 | 女性 | 其他 | |
---|---|---|---|
95% | 3% | 3% | 基础架构开发/DevOps |
94% | 3% | 3% | 系统设计 |
94% | 4% | 3% | 部署 |
93% | 4% | 3% | 代码审查 |
93% | 4% | 3% | 系统管理 |
93% | 5% | 2% | 人员管理 |
92% | 5% | 3% | 编码/编程 |
92% | 5% | 3% | 测试 |
92% | 5% | 3% | 产品管理 |
92% | 4% | 3% | 教授编程 |
92% | 5% | 3% | 数据工程 |
91% | 5% | 4% | 技术写作 |
90% | 7% | 3% | 数据分析 |
90% | 6% | 4% | 机器学习 |
90% | 6% | 3% | 商业智能 |
89% | 7% | 5% | 学术研究 |
88% | 8% | 3% | UX/UI 设计/研究 |
84% | 12% | 5% | 平面设计/艺术 |
迁移
只有 11% 的调查参与者在出生地以外的国家或地区工作。因此,我们没有足够的数据来可靠地确定主要移民路线,但我们可以显示特定地区迁出和迁入的人口比例。
数据显示,2022 年程序员移民量明显增加。这在很大程度上与乌克兰战争有关,因为当年所有移民的程序员中有近 40% 来自俄罗斯、乌克兰或白俄罗斯。在大量乌克兰人移居欧盟国家的同时,相当数量的俄罗斯程序员也移居到免签证国家/地区。这些国家/地区主要包括中亚、高加索、巴尔干地区国家,以及以色列和土耳其。
2021 年 | 2022 年 | 2023 年 | |
---|---|---|---|
29% | 30% | 36% | 加拿大 |
23% | 24% | 28% | 英国 |
22% | 22% | 26% | 比荷卢和北欧 |
19% | 18% | 19% | 欧洲其他地区 |
17% | 17% | 19% | 美国 |
18% | 16% | 18% | 东南亚其他地区和大洋洲 |
16% | 14% | 18% | 德国 |
12% | 13% | 17% | 西班牙 |
6% | 12% | 16% | 东欧、巴尔干半岛和高加索地区 |
8% | 7% | 14% | 俄罗斯联邦 |
7% | 7% | 11% | 中东、非洲、中亚 |
3% | 7% | 11% | 乌克兰 |
12% | 10% | 9% | 日本 |
7% | 7% | 9% | 法国 |
9% | 7% | 7% | 中南美洲 |
6% | 5% | 7% | 阿根廷 |
2% | 3% | 4% | 土耳其 |
1% | 3% | 2% | 印度 |
4% | 3% | 2% | 墨西哥 |
1% | 0% | 2% | 巴西 |
0% | 1% | 1% | 中国大陆 |
1% | 1% | 1% | 韩国 |
这里的迁入是指受访者表示居住在某个国家/地区但出生在其他国家/地区。
2021 年 | 2022 年 | 2023 年 | |
---|---|---|---|
29% | 49% | 62% | 乌克兰 |
12% | 22% | 42% | 俄罗斯联邦 |
18% | 18% | 20% | 东欧、巴尔干半岛和高加索地区 |
14% | 15% | 17% | 中南美洲 |
14% | 15% | 16% | 土耳其 |
11% | 11% | 16% | 欧洲其他地区 |
10% | 10% | 16% | 中东、非洲、中亚 |
11% | 12% | 13% | 法国 |
13% | 11% | 12% | 英国 |
8% | 8% | 12% | 东南亚其他地区和大洋洲 |
12% | 10% | 11% | 加拿大 |
8% | 6% | 11% | 阿根廷 |
6% | 10% | 9% | 墨西哥 |
7% | 11% | 8% | 比荷卢和北欧 |
6% | 7% | 8% | 巴西 |
6% | 5% | 8% | 印度 |
5% | 8% | 7% | 韩国 |
3% | 6% | 6% | 西班牙 |
5% | 5% | 6% | 德国 |
2% | 2% | 3% | 中国大陆 |
1% | 2% | 3% | 美国 |
1% | 0% | 0% | 日本 |
这里的迁出是指受访者表示出生在某个国家/地区但居住在其他国家/地区。这些数字根据“您位于哪个国家或地区?”、“您是否出生在目前居住的国家/地区?”和“您出生在哪个国家/地区?”等问题综合计算得出。