程序員不同的編程語言收入差距分析

　　摘要：在全球著名 IT 技術網站 Stack Overflow 上，我們可以基于該網站的開發(fā)者調查數(shù)據(jù)，了解全球的開發(fā)新趨勢及動態(tài)。Stack Overflow 分析了其網站上各編程語言的標簽的訪問情況：發(fā)達國家程序員喜歡 Python、R（重視科研）、C 與 C++（重視教育）；欠發(fā)達國家的喜歡 PHP 與 Android 開發(fā)。

　　近日，在 Stack Overflow 全球移動開發(fā)者分布的調查報告中發(fā)現(xiàn)，相較于高收入的國家，Android 在低收入國家應用得更加廣泛。

　　那么這究竟意味著什么？不禁引發(fā)我們深思，不同經濟背景下的國家編程技術有何不同，它又如何影響著我們對全球軟件開發(fā)行業(yè)的看法。本篇文章將帶領大家共同探討這些差異，并解讀將軟件開發(fā)行業(yè)劃分為高收入國家和世界其他地區(qū)的必要性。

　　調查報告分析基于 2017 年（1-8 月）中使用最多的 250 個編程語言標簽。為了減少誤差，我們僅分析了這段時間內訪問各種編程語言達 500 萬次及以上的 64 個國家。

　　人均 GDP 相關的技術

　　在近期的一篇“Where in the World is Mobile Development？”文章中，我們使用“ Stack Overflow Trends tool”分析得出 Android 流量占比往往與一個國家的人均 GDP 負相關。這促發(fā)我們想要了解其他的編程語言是否也如此。

　　在挖掘主要的編程語言和平臺時，除了 Android 之外，其他一些主要語言還有 PHP、Python 和 R。

　　從上圖可以看出，Android 和 PHP 的使用數(shù)量與一個國家的收入呈負相關，而 Python 和 R 語言則正好相反，呈現(xiàn)出越發(fā)達國家使用的頻率越高。在這種趨勢之下，我們也發(fā)現(xiàn)了一些特例，諸如韓國使用 Android 頻率比預期的多，而中國更多的是使用 Python，但通常而言，這種語言使用流量和國家關聯(lián)性還是比較強的。

　　在這里也需要特別聲明的是：基于以上數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并不意味著編程語言的選擇會影響到一個國家的平均收入，而一個國家的 GDP 也不會影響開發(fā)者對于編程語言的抉擇，二者并沒有任何的因果關系。

　　為何要將世界的軟件開發(fā)行業(yè)劃分為兩種？

　　當研究趨勢時發(fā)現(xiàn)，將軟件開發(fā)行業(yè)分為兩組國家（高收入和非高收入）比考慮其他一系列相關的因素更有用。作為一個有價值的分類，我們可以基于人均 GNL（國民總收入）使用世界銀行收入分類進行劃分。

　　共計有 78 個高收入經濟體，主要由美國和加拿大、西歐、中東和東亞部分地區(qū)以及澳大利亞/新西蘭組成。 我們已經對國家間差異（如主成分分析）的根本驅動因素進行了一些分析，認為這是一個合理的分工，而且它比其他分割方法更有意義，比如東半球與西半球。 （例如，澳大利亞在編程技術訪問及使用方面來說與中國或印度尼西亞更為類似）。