來源：漲姿勢

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(tuán)體和社會組織、企事業(yè)單位負(fù)責(zé)人 " 中，絕大部分職業(yè)都不會在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)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。

【資料圖】

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 年～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(jìn)行招聘的不同傾向。藍(lán)領(lǐng)崗位很少會在幾大招聘網(wǎng)站上進(jìn)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(dá)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)。

但實際情況比我們想象得更為復(fù)雜。

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(jìn)前十名，在 2018 年到 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(rèn)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(hù)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(rèn)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(jìn)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(jìn)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?？?，從 2015 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 "。

那么，工資增長最慢的職業(yè)又是哪些呢？

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(hù)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

工資的增長，包含兩個時間上的維度。

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(tuán)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。

為了最好地區(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 年到 2016 年、2016 年到 2017 年…… 2020 年到 2021 年、2021 年到 2022 年這樣 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 年～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(jìn)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(rèn)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 年～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(dá) 12.3 萬元，這 10 年的工資總收入將高達(dá) 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(jìn)行同樣的計算后，他們之間就可以進(jìn)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?？梢钥吹剑娮釉骷こ碳夹g(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(tuán)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(jìn)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由較多虛線組成時，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。下圖列出了北京市各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。

惠州、貴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。

今天的職業(yè)，明天又會變成怎樣？

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？

本文來自微信公眾號：城市數(shù)據(jù)團(tuán)（ID：metrodatateam），作者：chenqin

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