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(shù)網(wǎng)站 Stack Overflow 上，我們可以基于該網(wǎng)站的開發(fā)者調(diào)查數(shù)據(jù)，了解全球的開發(fā)新趨勢(shì)及動(dòng)態(tài)。Stack Overflow 分析了其網(wǎng)站上各編程語言的標(biāo)簽的訪問情況：發(fā)達(dá)國家程序員喜歡 Python、R（重視科研）、C 與 C++（重視教育）；欠發(fā)達(dá)國家的喜歡 PHP 與 Android 開發(fā)。

　　近日，在 Stack Overflow 全球移動(dòng)開發(fā)者分布的調(diào)查報(bào)告中發(fā)現(xiàn)，相較于高收入的國家，Android 在低收入國家應(yīng)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(jīng)濟(jì)背景下的國家編程技術(shù)有何不同，它又如何影響著我們對(duì)全球軟件開發(fā)行業(yè)的看法。本篇文章將帶領(lǐng)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(diào)查報(bào)告分析基于 2017 年（1-8 月）中使用最多的 250 個(gè)編程語言標(biāo)簽。為了減少誤差，我們僅分析了這段時(shí)間內(nèi)訪問各種編程語言達(dá) 500 萬次及以上的 64 個(gè)國家。

　　人均 GDP 相關(guān)的技術(shù)

　　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(gè)國家的人均 GDP 負(fù)相關(guān)。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(tái)時(shí)，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(gè)國家的收入呈負(fù)相關(guān)，而 Python 和 R 語言則正好相反，呈現(xiàn)出越發(fā)達(dá)國家使用的頻率越高。在這種趨勢(shì)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(yù)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(guān)聯(lián)性還是比較強(qiáng)的。

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

　　為何要將世界的軟件開發(fā)行業(yè)劃分為兩種？

　　當(dāng)研究趨勢(shì)時(shí)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(guān)的因素更有用。作為一個(gè)有價(jià)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(jìn)行劃分。

　　共計(jì)有 78 個(gè)高收入經(jīng)濟(jì)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(jīng)對(duì)國家間差異（如主成分分析）的根本驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了一些分析，認(rèn)為這是一個(gè)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(shù)訪問及使用方面來說與中國或印度尼西亞更為類似）。