基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才薪資影響因素分析

郭麗清 藍(lán)康偉 朱思霖 李泓鍇 許穎

摘? 要： 為了實(shí)現(xiàn)人才的更好發(fā)展，文章對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才薪資影響因素進(jìn)行分析。通過(guò)爬取數(shù)萬(wàn)條互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的招聘信息，并利用描述性分析、相關(guān)性分析方法，得出工作經(jīng)驗(yàn)、城市、學(xué)歷、公司規(guī)模等多個(gè)維度因素對(duì)薪資的影響作用。最后文章對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才薪資的問(wèn)題進(jìn)行總結(jié)、展望，以期使從業(yè)者把握行業(yè)動(dòng)態(tài)，為求職者提供重要參考。

關(guān)鍵詞： 人才發(fā)展; 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè); 人才薪資; 影響因素

中圖分類號(hào)：G316;TP391.1? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1006-8228（2020）02-09-04

Analyzing the factors affecting salary of talent in the Internet industry with big data

Guo Liqing， Lan Kangwei， Zhu Silin， Li Hongkai， Xu Ying

（School of Information Science & Technology， Xiamen University Tan Kah Kee College， Xiamen Fujian， 363105， China）

Abstract： In order to achieve better development of talents， this paper analyzes the factors affecting the salary of the Internet industry. By crawling tens of thousands of recruitment information in the Internet industry， and using descriptive analysis and correlation analysis methods， the effects of multiple dimensions， such as work experience， city， education， and company size， on salary are obtained. Finally， the issues of the salary in the Internet industry are summarized and prospected， in order to enable practitioners to grasp the industry dynamics and provide job seekers with important reference.

Key words： Alent development; the Internet industry; salary of talent; influencing factor

0 引言

人才是企業(yè)發(fā)展的根本。在“互聯(lián)網(wǎng)+”發(fā)展新業(yè)態(tài)下，企業(yè)對(duì)相關(guān)人才的需求呈現(xiàn)井噴趨勢(shì)。2017年中美兩國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)人才需求量是供應(yīng)量的10倍[1]。

人才供需失衡是制約企業(yè)發(fā)展的瓶頸。如何招聘到合適的人才，成為企業(yè)人力資源部門(mén)重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題。而薪資是人才能力與崗位需求匹配的重要體現(xiàn)，也是人才在擇業(yè)過(guò)程中考慮的主要因素[2-3]。本文從國(guó)內(nèi)某招聘網(wǎng)站抓取2019年6月發(fā)布的上萬(wàn)條互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的招聘數(shù)據(jù)，以薪資水平為切入點(diǎn)，探究各項(xiàng)因素對(duì)薪資的影響情況，以期對(duì)人力招聘和人才求職的過(guò)程提供有益的參考。

1 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文數(shù)據(jù)共包含3萬(wàn)多條招聘信息，每條數(shù)據(jù)包含求職薪資、公司名稱、所在地、公司規(guī)模、融資情況、招聘崗位、經(jīng)驗(yàn)要求、學(xué)歷要求等9個(gè)變量，各個(gè)變量詳細(xì)信息見(jiàn)表1。以薪資為因變量，各個(gè)維度的影響因素作為自變量。對(duì)于招聘數(shù)據(jù)中，不同公司崗位名稱略有不同，為了更好地分析，我們將崗位名稱歸類為5大類別，分別是研發(fā)、運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、數(shù)據(jù)分析和設(shè)計(jì)，分析詳情在下文展開(kāi)。

2 描述性分析

2.1 薪資分布情況

薪資水平高低在一定程度上能夠反映技術(shù)門(mén)檻以及人才供需之間的關(guān)系。圖1反映了薪資水平的整體分布情況。具體而言，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的平均薪資水平為17.5k/月（k/月—千/月，下文同），中位數(shù)為15k/月，高于平均薪資的崗位數(shù)量為11056個(gè)，占總量41.16%。從薪資水平的分布柱形圖看，整體偏左，也有少量的高薪人才的需求，達(dá)到40k/月。

2.2 公司基本信息

2.2.1 城市分布情況

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對(duì)人才需求，主要集中在一線城市和新一線城市，占總數(shù)的79.74%。北上廣深杭等一線城市對(duì)人才的需求量為22269人，占top10城市的84%。圖2描述了人才需求量Top10城市的薪資水平，北京的薪資水平最高，月均薪資中位數(shù)為20k，上海次之;杭州表現(xiàn)突出，高于深圳和廣州。究其原因，一線及新一線城市有著地理及相關(guān)政治、經(jīng)濟(jì)政策的支持，存在其發(fā)展優(yōu)勢(shì)，如北京、上海，遍布百度、騰訊、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭總部;杭州作為強(qiáng)新一線城市，是互聯(lián)網(wǎng)人才聚集池，聚集以阿里巴巴為代表的大廠，有力地促進(jìn)當(dāng)?shù)鼗ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，發(fā)展空間大。另外，新一線城市相比一線城市的消費(fèi)水平較低，對(duì)企業(yè)及求職者具有相當(dāng)?shù)奈Α?/p>

2.2.2 公司規(guī)模情況

圖3反映了公司規(guī)模與薪資水平的關(guān)系。從公司規(guī)?？?，隨著公司規(guī)模的擴(kuò)大，整體工資水平提高。少于15人的公司規(guī)模一般為中小型企業(yè)，財(cái)力相對(duì)短缺，薪資水平相對(duì)較低。然而，在該規(guī)模下，少數(shù)公司的薪資最高值，達(dá)到甚至超過(guò)其他規(guī)模大的公司的最大值，這也驗(yàn)證了小型企業(yè)人才機(jī)制相對(duì)靈活。公司規(guī)模在500人以上占比為59%，平均薪資約為20k/月。當(dāng)公司達(dá)到一定規(guī)模，公司的體系逐漸完善，薪資也趨于穩(wěn)定。

2.2.3 公司融資情況

圖4反映了公司融資情況與薪資水平的關(guān)系。未融資和天使輪的企業(yè)處于種子階段，風(fēng)險(xiǎn)較高，平均薪資約為12k/月;進(jìn)入A輪融資后的企業(yè)開(kāi)始步入正軌，為了更好地發(fā)展，企業(yè)愿意提供較高的薪資水平;D輪及以上的公司達(dá)到23k/月。然而，上市公司的薪資低于C輪或C輪以上的公司，可能的原因是上市企業(yè)整體相對(duì)發(fā)展較為平穩(wěn)，工作強(qiáng)度較為合適，同時(shí)具有一定的品牌效應(yīng)，有些人愿意在更好地平臺(tái)發(fā)展而放棄較高薪資。

2.3 崗位需求信息

2.3.1 崗位類別

圖5反映了崗位類別與薪資水平的關(guān)系。從薪資角度看，數(shù)據(jù)分析崗位的薪資水平最高，薪資范圍為15-25k/月。這間接地佐證了近幾年來(lái)各大企業(yè)漸漸意識(shí)到數(shù)據(jù)是企業(yè)的資產(chǎn)，紛紛進(jìn)行相關(guān)人才的戰(zhàn)略儲(chǔ)備。研發(fā)和產(chǎn)品是求職者尋求工作的熱門(mén)崗位;設(shè)計(jì)崗位中，平面設(shè)計(jì)師的工資會(huì)相對(duì)高一些。運(yùn)營(yíng)崗位是根據(jù)不同的職位薪資也隨之不同，新媒體運(yùn)營(yíng)崗位人員的薪資相對(duì)較高。

2.3.2 工作經(jīng)驗(yàn)

圖6反映了工作經(jīng)驗(yàn)與薪資水平的關(guān)系。從工作經(jīng)驗(yàn)看，薪資隨著工作經(jīng)驗(yàn)的積累呈直線上升的趨勢(shì)。工作3年以內(nèi)的薪資水平差異不大，大約為12k/月，這主要因?yàn)楣ぷ鞯?-3年屬于個(gè)人成長(zhǎng)沉淀期。3-5年的工作經(jīng)驗(yàn)，薪資明顯提升，平均薪資達(dá)到了15-25k/月。5-10年的工作經(jīng)驗(yàn)，薪資顯著提升，最高薪資可達(dá)40k+/月。這是因?yàn)榫哂?以上工作經(jīng)驗(yàn)的人才，處于個(gè)人成熟爆發(fā)期，可以給企業(yè)帶來(lái)可觀的價(jià)值/收入，此時(shí)的員工也期望具有更高地匹配薪資。

2.3.3 學(xué)歷要求

圖7反映了學(xué)歷要求與薪資水平的關(guān)系。從學(xué)歷看，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中，人才招聘的崗位大多要求本科學(xué)歷，要求碩/博的崗位相對(duì)較少，薪資伴隨著學(xué)歷的提升也會(huì)水漲船高。大?；虿幌薜穆毼恍劫Y水平差異不大，中位數(shù)是12k/月，本科生則提升至18k/月，比大專學(xué)歷高了50%;碩士和博士學(xué)歷則明顯高于其他學(xué)歷，博士的薪資上限更高。這與和華為近期給8位應(yīng)屆博士開(kāi)出百萬(wàn)年薪[4]的消息一樣，有力地說(shuō)明了讀書(shū)可以創(chuàng)造財(cái)富。

2.3.4 崗位要求

為了能夠進(jìn)一步了解企業(yè)對(duì)于崗位的詳細(xì)要求，我們運(yùn)用jieba分詞提取關(guān)鍵詞信息，并統(tǒng)計(jì)了各關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率，進(jìn)而繪制了崗位要求詞云圖，結(jié)果如圖8所示。通過(guò)詞云圖可知，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)對(duì)于人才的要求在團(tuán)隊(duì)合作、溝通、經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)的要求最為明顯;數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法、管理、設(shè)計(jì)、應(yīng)用等要求緊隨其后。

3 相關(guān)性分析

Pearson相關(guān)系數(shù)法[5]是一種度量?jī)蓚€(gè)變量之間關(guān)系密切程度的度量方法，廣泛應(yīng)用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)[6]、輿情評(píng)估[7]等各個(gè)領(lǐng)域。相關(guān)計(jì)算公式如下：

[r=Nxiyi-xiyiNxi2-xi2Nyi2-yi2]

r的絕對(duì)值越接近1，兩個(gè)因素的相關(guān)性越強(qiáng)。為了更加直觀地觀察各個(gè)自變量與薪資標(biāo)簽之間的關(guān)聯(lián)性，我們引入了統(tǒng)計(jì)學(xué)上的熱力圖模型[8]。從圖9中可看出工作經(jīng)驗(yàn)對(duì)薪資水平影響的相關(guān)度較高，接著依次是城市、學(xué)歷、崗位類型、融資情況、公司規(guī)模。

4 總結(jié)與展望

本文通過(guò)搭建爬蟲(chóng)框架獲取某招聘網(wǎng)站3萬(wàn)多條招聘信息，經(jīng)過(guò)一系列的數(shù)據(jù)清洗處理后，通過(guò)數(shù)據(jù)分析及挖掘得到如下一些結(jié)論：①對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，人才需求量主要集中在北京、上海、廣州、深圳、杭州等一線和新一線城市;②工作經(jīng)驗(yàn)積累3-5年后薪資呈明顯上升趨勢(shì);③在工作崗位方面，Java、Android、iOS等研發(fā)技術(shù)崗位依舊是主流的熱門(mén)崗位;④從學(xué)歷看，擁有碩/博教育背景的人才，薪資水平普遍高于20k+/月，且薪資上限遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于本科及以下學(xué)歷;⑤崗位類型方面，新興起的數(shù)據(jù)分析相關(guān)職位薪資最高，大數(shù)據(jù)方面薪資誘人;⑥公司規(guī)模方面，規(guī)模在500人以上的薪資最高，規(guī)模少于50人的公司，最高薪資和最低薪資差距較大。最后，本文通過(guò)皮爾森系數(shù)對(duì)薪資影響因素進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明：互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)薪資影響因素影響力從大到小排序依次為工作經(jīng)驗(yàn)、城市、學(xué)歷、崗位類型、融資情況、公司規(guī)模。后續(xù)的研究，將嘗試引入機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法構(gòu)建人才自畫(huà)像，實(shí)現(xiàn)薪資預(yù)測(cè)模型，為求職者和HR提供一個(gè)相對(duì)客觀的參考數(shù)據(jù)。

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