在上一篇文章中，我們將2015年到2022年的5億條招聘數(shù)據(jù)，映射到了中國的標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)代碼中。這些數(shù)據(jù)，已經(jīng)全部可以在數(shù)據(jù)團小程序中查到。應(yīng)該如何解讀這數(shù)億條招聘數(shù)據(jù)？從這些數(shù)據(jù)中，我們能看到哪些現(xiàn)象？在本篇中，我們會為大家一探究竟。▍招聘數(shù)據(jù)和真實就業(yè)數(shù)據(jù)的關(guān)系
首先要說明的是，并不是所有職業(yè)都能找到對應(yīng)的招聘數(shù)據(jù)，例如在第一大類“黨的機關(guān)、國家機關(guān)、群眾團體和社會組織、企事業(yè)單位負責(zé)人”中，絕大部分職業(yè)都不會在網(wǎng)絡(luò)上進行招聘。在“辦事人員和有關(guān)人員”中，許多職位也只會通過公務(wù)員或者事業(yè)單位考試招聘，同樣不會出現(xiàn)在招聘網(wǎng)站中。類似的情況還出現(xiàn)在警察、軍人、農(nóng)林牧漁業(yè)相關(guān)崗位中。因此，招聘數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的結(jié)果，其實更接近我們常說的“打工人”范疇，在這個范疇中，共有357類職業(yè)能找到與之映射的招聘數(shù)據(jù)。那么，招聘數(shù)據(jù)到底能在多大程度上與實際的就業(yè)數(shù)據(jù)相關(guān)呢？將2015-2022年的招聘數(shù)據(jù)與2020年第七次人口普查的分職業(yè)人口數(shù)據(jù)對比，得到下圖。可以看到，招聘數(shù)量越多的崗位，在第七次人口普查中，確實也是就業(yè)更多的崗位。個別崗位的就業(yè)數(shù)量高于招聘數(shù)量，特別是金屬制品制造人員、建筑施工人員等；還有一些崗位比如新聞出版、文化藝術(shù)和體育專業(yè)人員的招聘數(shù)量高于就業(yè)數(shù)量，體現(xiàn)的是不同崗位在網(wǎng)絡(luò)上進行招聘的不同傾向。藍領(lǐng)崗位很少會在幾大招聘網(wǎng)站上進行招聘，而白領(lǐng)崗位則相反。總體而言，各行業(yè)的招聘數(shù)據(jù)與該行業(yè)的實際就業(yè)人數(shù)的相關(guān)性達到0.57。分析招聘數(shù)據(jù)，將是我們分析中國勞動力市場的一大利器。▍工資最高的職業(yè)
人們最為關(guān)心的內(nèi)容，可能就是每個職業(yè)的工資高低。哪些職位工資最高呢？根據(jù)大眾媒體的渲染，很多人可能會猜測，排名榜首的應(yīng)該出自計算機專業(yè)，或者是商科專業(yè)。下表列出了從2015年到2022年這8年中每年工資最高的職位前十名。由于一些職位較罕見，不能保證職位完全準(zhǔn)確，該表排除了一些招聘人數(shù)較少的職位。可以看到，在表中出現(xiàn)了大量意料之外的職位。
在最近八年中，最多上榜工資前十名的崗位實際上是——模特。模特一共在前十名榜單中出現(xiàn)了6次，只有2017年和2022年沒有排進前十名，在2018到2021年的排名也一直穩(wěn)定在4到5名左右。接下來三個在薪酬排行榜上多次領(lǐng)先的職位是超聲科醫(yī)師、期貨交易員以及信息安全工程技術(shù)人員，他們都在8年中4次上榜。商科專業(yè)、計算機專業(yè)在這里各自認領(lǐng)一個職位。而超聲科醫(yī)師則成為醫(yī)學(xué)類職業(yè)中最為穩(wěn)定的。接下來還有九個職業(yè)，在8年中3次上榜，他們分別是電子元器件工程技術(shù)人員、計算機軟件工程技術(shù)人員、數(shù)據(jù)分析處理工程技術(shù)人員、皮膚科醫(yī)師、會計專業(yè)人員、文學(xué)作家、民航乘務(wù)員、婚介師、婚姻家庭咨詢師。在這九個職業(yè)中，計算機相關(guān)職業(yè)有三個，商科專業(yè)有一個，醫(yī)學(xué)專業(yè)也有一個，三大專業(yè)已經(jīng)占據(jù)了5個。程序員在這里終于上榜。從這里我們也可以看到，標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)的分類，是具有極高特異性的，“程序員”這個稱呼，從定義范圍看，其實有些太過于寬泛了。前文中排名最高，8年上榜4次的“信息安全工程技術(shù)人員”，可以說是程序員的一類。熟練python、R和SQL的“數(shù)據(jù)分析處理工程技術(shù)人員”，自稱半個程序員可能也問題不大。就算是比較純粹的主要編寫程序的人員，在中國標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類體系中也分為兩類。第一種就是8年3次上榜的“計算機軟件工程技術(shù)人員”，在中國標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)中編號為2-02-10-03，即“從事計算機軟件研究、需求分析、設(shè)計、測試、維護和管理的工程技術(shù)人員”。而還有一類，名為“計算機程序設(shè)計員”，在中國標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)中編號4-04-05-01，即“從事計算機和移動終端應(yīng)用程序設(shè)計、編制工作的人員”。這類職位，在招聘數(shù)據(jù)中，工資排名并不算高，一般在二十名之后。除了計算機、商科和醫(yī)學(xué)，剩下四個上榜三次的職位中，除了民航乘務(wù)員算是傳統(tǒng)認知中的高薪崗位之外，婚介師？文學(xué)作家？看起來都有些莫名其妙。婚介師的崗位招聘確實較少，人們可能不熟悉。但文學(xué)作家映射最多的崗位，人們其實并不陌生。那就是——新媒體內(nèi)容創(chuàng)作者。“文學(xué)作家”，主要指文字方面的新媒體內(nèi)容創(chuàng)作，而2022年排名第5的“劇作家”，則屬于短視頻方面的腳本內(nèi)容創(chuàng)作。近四年，正是內(nèi)容創(chuàng)作者收入最高的四年，從圖文到短視頻，你方唱罷我登場，相關(guān)職業(yè)薪資自然也是水漲船高。有些讀者可能會想，公眾號小編雖然也算是一個內(nèi)容創(chuàng)作者，但哪里算得上什么文學(xué)作家呢？為了搞清這個問題，大家不妨回到前一篇文章，再次參考我們分類職業(yè)的依據(jù)——不是通過這個職業(yè)叫什么，而是通過這個職業(yè)需要員工干什么（這也正是標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類的科學(xué)性所在）。那么，新媒體內(nèi)容創(chuàng)作者的招聘需求，最優(yōu)先的一點就是要創(chuàng)作高質(zhì)量、有創(chuàng)意、有爆款潛力的文章，吸引大量閱讀，而與這個需求最為接近的標(biāo)準(zhǔn)職業(yè)分類，就恰好是文學(xué)作家這一個了。▍時代的饋贈：歷年工資增長最快的職業(yè)
工資高低，只是一個靜態(tài)數(shù)字。工資隨著時間的變化，才是許多人，尤其是還未進行職業(yè)選擇的應(yīng)屆生或者準(zhǔn)大學(xué)生們真正關(guān)心的內(nèi)容。那么，從2015年到2022年，哪些職業(yè)的平均工資增長最快？為了去除不同職業(yè)經(jīng)驗結(jié)構(gòu)不同帶來的工資影響，我們保留了每一年招聘數(shù)據(jù)中對經(jīng)驗沒有要求，或者要求招收應(yīng)屆生的崗位，進行工資的平均，結(jié)果如下圖所示。可以看到，增長最快的崗位，基本上都是原本薪資較低，對教育、技能需求并不算高的崗位。其中理貨員、道路運輸調(diào)度員、倉儲管理員等，都與物流相關(guān)。前廳服務(wù)員、餐廳服務(wù)員、家政服務(wù)員則是很典型的服務(wù)型崗位，這些崗位的工資，這幾年上升非?？欤瑥?015年的2000-3000元之間，上升到了目前的6000元以上。
藥師、小學(xué)教育教師和化學(xué)研究人員是其中為數(shù)不多的專業(yè)技術(shù)崗位。這三個崗位的工資增長，都頗有些“翻身”的感覺。雖然化學(xué)屬于“生化環(huán)材”四大天坑之一，藥學(xué)也是醫(yī)學(xué)院中相對不受歡迎的崗位，但從數(shù)據(jù)上看，他們的工資增長卻都比較快。更為有趣的是其中的“小學(xué)教育教師”。在“雙減”后，從2021年到2022年，小學(xué)教師招聘減少了近80%，但他們的工資卻從5800元大幅上升至7200元。因為，2022年時，大部分“小學(xué)教育教師”崗位招聘其實并不來自小學(xué)這類教育機構(gòu)，而是來自于被大量失去了機構(gòu)培訓(xùn)的中產(chǎn)家庭需求的“家庭私人小學(xué)教師”。
工資增長最慢的崗位，相對來說則更集中在高工資的崗位中。如前文出現(xiàn)的高工資職業(yè)模特、期貨交易員、會計專業(yè)人員等都出現(xiàn)在了這里。近幾年，模特和期貨交易員的工資都有所下降，而會計專業(yè)人員的工資多年來也幾乎保持不變，僅有2022年出現(xiàn)了較大上升。在住宿與餐飲業(yè)中，雖然前廳服務(wù)員和餐廳服務(wù)員的工資都有大幅度上升，但“中式烹調(diào)師”，即中餐廚師的工資卻幾乎保持不變。導(dǎo)游的工資在這幾年來也沒有上升，尤其是2020年疫情以來，導(dǎo)游的工資幾乎沒有任何增長。除此之外，工程造價工程技術(shù)人員、法律顧問、信息系統(tǒng)運行維護工程技術(shù)人員、音像師的工資增長也比較緩慢。
▍個人的積累：工資隨從業(yè)年限的增長
第一個時間維度，是不同隊列（不同年份入職）的一群人，從事同一份工作，但由于供需關(guān)系以及技能結(jié)構(gòu)上的變化，在不同的年度的工資不同，代表的是市場隨時間的變化，在上一節(jié)已經(jīng)討論。第二個時間維度，則是同一個隊列（相同年份入職）的一群人，從事一份工作若干年后，由于技能增長、經(jīng)驗豐富、團隊擴大，雖然職位類別仍然相似，但是工資已經(jīng)大幅度上升了，代表的是經(jīng)驗的回報。比如我們說一些職業(yè)“越老越吃香”，而另一些職業(yè)只能是“青春飯”，正是對這兩類職業(yè)做了最具有傾向性的區(qū)分。為了最好的區(qū)分出兩個時間上的差異，在上面一部分“工資隨時間增長”的計算中，我們使用的全都是對經(jīng)驗沒有需求的招聘數(shù)據(jù)；在這一部分中，我們將使用分從業(yè)年限的年度招聘崗位數(shù)據(jù)。隨著經(jīng)驗變化的工資增長率是通過跨年度的經(jīng)驗-工資差異計算得出的。舉個例子，A崗位，在2018年時，市場上對0年經(jīng)驗需求的招聘崗位平均工資為5000元。2019年時，市場上對1年經(jīng)驗需求的A崗位招聘平均工資為6000元。不難發(fā)現(xiàn)，2018年0年經(jīng)驗的這批人，和2019年時有1年經(jīng)驗的這批人來自同一個隊列。因此，6000÷5000=120%，就是同一個隊列的人口，從2018到2019年，0到1年經(jīng)驗帶來的工資增長倍數(shù)。
我們算出所有年份，包括2015到2016、2016到2017……2020到2021、2021到2022這樣7個0到1年的經(jīng)驗帶來的工資增長倍數(shù)，再按照招聘人數(shù)加權(quán)求平均，就得到了A崗位在過去8年時的0到1年經(jīng)驗帶來的工資增長倍數(shù)。用同樣的方法，我們再一次算出1到2年的工資增長倍數(shù)、2到3年的工資增長倍數(shù)……8到9年的工資增長倍數(shù)。將每一年的工資增長倍數(shù)連乘，就得到了這個崗位從0年經(jīng)驗到9年經(jīng)驗一共10年工作的工資增長倍數(shù)。比如，下圖列出了根據(jù)2015-2022年數(shù)據(jù)算出的北京市所有“證券投資專業(yè)人員”的跨年度經(jīng)驗增長率：可以看到，證券投資專業(yè)人員的工資在0-1年時增長了12%，接下來第二年和第三年分別增長了40%和58%。從第3年到第6年，工資主要在4-5年時增長了96%，另外兩個年份工資沒有什么變化。在工作的第6-9年，工資平均增長率和前三年類似。從這里我們可以看出使用招聘數(shù)據(jù)來計算不同職位分從業(yè)年限工資的幾個特點。首先，在市場上進行招聘的崗位薪酬，和這個崗位在市場上的存量平均薪酬情況，并不是一回事。我們能在市場上觀察到的高經(jīng)驗需求職位招聘，往往都是要挖角這個職位上最資深最優(yōu)秀的從業(yè)者，因此會給出更高的工資增長率。有一種說法是“越跳槽工資越高”，這份數(shù)據(jù)，正是一個每一年跳槽一次的虛擬從業(yè)者的招聘價格計算出來的，它并不能完全代表那些跳槽較少的從業(yè)者情況。其次，除了3年以下的情況，大部分招聘并不會固定一個特定的崗位經(jīng)驗?zāi)晗?，一般來說會是1到3年、4到6年、5年以上這樣的一個較為寬松的經(jīng)驗范圍。我們在計算時，會按照這個職位需要的經(jīng)驗中較小的數(shù)字作為這個職位的最低經(jīng)驗需求。例如，一個要求5到10年經(jīng)驗的崗位，就會被認為是需要5年經(jīng)驗。因此，這種算法會使得一些年份的數(shù)據(jù)較少，比如6年，因為幾乎很少會有崗位要求一個“6年經(jīng)驗，不多不少”的從業(yè)者，6也不太會成為某一個崗位的最低經(jīng)驗需求，大部分招聘數(shù)據(jù)會選擇5這個數(shù)字。這就會使得這個數(shù)字年份的經(jīng)驗增長數(shù)據(jù)相對來說不那么可靠。但是，我們可以把所有年份的經(jīng)驗工資增長倍數(shù)連乘起來，得到這個崗位的各年度總工資，這個數(shù)字就能夠去除單一年份的波動了。例如北京市的“證券投資專業(yè)人員”，假設(shè)有一個從業(yè)人員從2022年開始工作，隨后每一年都跳槽一次，每次跳槽時的工資增長率都和2015-2022年對應(yīng)從業(yè)年限時的工資增長率一樣，一直工作到2031年，他每年的收入和總收入會有多少？可見下圖：
可以看到，在這樣的計算方式下，一個2022年時入職平均工資為11681元的證券投資專業(yè)人員，每年跳槽一次，在2031年時的月薪就會高達12.3萬元，這10年的工資總收入將高達639萬元。這個數(shù)字確實看起來比較高，但當(dāng)我們對所有的職位都進行同樣的計算后，他們之間就可以進行更長期的相互比較——比較入職工資，也比較入職工資的跨年度變化，更重要的是比較從業(yè)年限為這份職業(yè)帶來的增長。下表列出了北京和上海不同職位的十年工資總和前十名。可以看到，電子元器件工程技術(shù)人員雖然在本文表一中落后于模特、期貨交易員、超聲科醫(yī)師和信息安全工程技術(shù)人員，但由于該職位隨著工作年限的工資增長很快，他反而成為了北京、上海當(dāng)仁不讓的十年總工資第一名?？紤]到電子元器件工程技術(shù)人員這個職位正是中國要在芯片上奮力趕超所需要的關(guān)鍵人才，他們的十年工資排名最高，似乎也并沒有那么讓人意外了。
當(dāng)然，在上表中，可能也會有一些讓你看起來不太好理解的數(shù)據(jù)。用數(shù)據(jù)團小程序查詢數(shù)據(jù)時，你可能也會發(fā)現(xiàn)一些職位隨工作年限而增長的工資出現(xiàn)了虛線，這是因為這些職位并沒有足夠的數(shù)據(jù)來計算他的跨從業(yè)年限工資增長，我們只能使用一些方法來對其進行模擬——包括使用中類、大類職業(yè)的年限工資增長率、使用當(dāng)?shù)仄骄哪晗薰べY增長率等方法。為了數(shù)據(jù)的完整性，我們在小程序中對每個崗位都計算了十年工資總收入，但當(dāng)你發(fā)現(xiàn)某個崗位的工資年限增長有較多虛線組成時，那么這個職位的十年總工資可能并不是那么可靠。▍選擇職業(yè)，也要選擇城市
除了時間變化之外，其實，我們的職業(yè)選擇還有更多的維度。下圖列出了北京市個職位的初始工資和每一年的工作增長率。如果將下圖劃分為四個象限——右上角第一象限，就是初始工資高，每增加一年從業(yè)經(jīng)驗也會有更快增長的職位，他們是最搶手的職位。左上角第二象限，是初始工資低，但每年增速快，這部分職業(yè)初期辛苦，但上限較高。右下角第四象限，則是初始工資高，但每年增速緩慢，不能通過跳槽來增加薪酬的職位。這些職位在初期會有比較好的回報，但有較低的天花板，和左上角職位形成對比。左下角第三象限，初始工資和年限工資增長都較低，相對來說是競爭力不那么強的職位。以上是北京的情況，假如換一個互聯(lián)網(wǎng)或科技行業(yè)發(fā)展程度不同的城市，會有什么區(qū)別呢？在已經(jīng)選定了職業(yè)的情況下，我們能不能找到更合適的城市？下圖列出了“計算機程序設(shè)計員”在各個城市的2022年招聘平均工資和年限工資增長率，為了突出重點城市，這里我們僅保留了人口在500萬以上且每年招聘數(shù)量均在500人以上的城市。
可以看到，北京、上海等地確實出現(xiàn)在靠近散點圖右上角的區(qū)域，即入職工資和每年增加工資的幅度比較高。西安、成都兩地在圖像最上方，這兩個城市的程序員初始工資雖然不高，但卻顯示了最高的每年工資增長幅度?；葜荨①F陽等地在圖像的最右方，顯示了更高的初始工資，但后續(xù)增長相對有限。在圖像左下角的城市則對程序員不是那么友好，例如哈爾濱，在初始工資和后續(xù)增長上都比較有限。如果想看更多的可能性選擇，讀者們可以進入到小程序里自行探索。本次工作產(chǎn)出的每一條數(shù)據(jù)，都是過去8年中5億條招聘數(shù)據(jù)匯總計算得來的。這個招聘數(shù)據(jù)的礦井，代表的是過去。數(shù)據(jù)中，有一些源自我們自己的選擇；有一些源自個人的努力、堅持和積累；還有更大一部分，其實是來自時代的饋贈。那么，未來呢？時代正在劇變，時代的饋贈也可能變?yōu)闀r代的考驗。在各種GPT們已經(jīng)闖入人們生活的當(dāng)下，我們又需要怎么看待不同職業(yè)的未來？敬請期待本系列的下篇：哪些職業(yè)更有可能被GPT替代？【重要！】基于現(xiàn)有公眾號推送規(guī)則，對數(shù)據(jù)團推文感興趣的讀者們?nèi)绻敫皶r收到我們的推送，還請將“城市數(shù)據(jù)團”公眾號添加星標(biāo)，并多多點贊和“在看”，感謝大家的支持~
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