Зарплати в IT- сфері з точки зору регресійного аналізу

У січневий зарплатному опитуванні DOU взяло участь 4200 чоловік - абсолютний рекорд серед всіх попередніх опитувань. Після невеликої очищення даних (явні промахи в перекладі зарплати в долари, начебто системних адміністраторів з річним стажем із зарплатою в 5000, або просто дивні зарплати у вигляді цифр '1 ', '6' і т. д.) ми все одно отримуємо більше 4 тисяч спостережень - число, більш ніж достатня, для отримання значущих результатів за допомогою регресій. Детальніше про сам метод та результати дослідження читайте нижче.

Розподіл анкет за посадами в виглядає так:

Відхилення від попередніх опитувань мінімальні.

Розподіл Software Engineers і QA Engineers за рівнем:

Розподіл серед Software Engineers залишилося таким же, у QA спостерігається незначне зменшення кількості Seniori'ов за рахунок збільшення частки Junior'ов.

Середній вік 26.7 років - значення, яке вже можна вважати майже канонічним для галузі - в попередніх опитуваннях середній вік був у межах 26.5-27 років. На тлі стабільних показників явно виділяється середній досвід роботи. Якщо на минулих етапах він, в середньому, становив 4.2-4.3 року, то цього разу у нас є різке падіння до 3.3 років. У мене тут напрошується одне пояснення - кількість фахівців у галузі зростає, і не завжди за рахунок колишніх студентів (середній вік той же) - значна кількість людей змінюють попереднім сферу діяльності на ІТ.

Регресійний аналіз

Хоча більшість людей мають технічну освіту чули про метод найменших квадратів та його застосування в різних сферах, головна сфера його застосування - регресійний аналіз поки не знайшов належної уваги в нашій країні. Хоча його вже давно використовують у багатьох компаніях IT сфери, у сферах фінансів та економіки, його викладанням, як окремої науки, займаються лише поодинокі ВУЗи України. Я не буду вдаватися в подробиці методу (обсяг матеріалу, доступний в інтернеті, навіть російською мовою, досить великий), а лише зосереджуся на деяких результатах, які мені здалися цікавими/незвичайними/заслуговують уваги. Буду радий відповісти на будь-які питання щодо самого методу, методу отримання даних результатів, а також обговорити їх. Трохи про саму методології в кінці статті.

Загальний досвід і зарплата. У середньому, за інших рівних умов, додатковий рік досвіду обіцяє працівникові IT сфери надбавку в розмірі +19% (або близько $ 200 в абсолютних значення). Ефект відрізняється залежно від посади. Так, незважаючи на більш низьку зарплату (і знову-таки, в середньому) у фахівців QA, додатковий рік досвід дає надбавку близько +30% (у Senior'ов +25%, у джуніор +40%), тоді як у Software Engineer середньої ланки цей показник становить лише +16% (у Senior'ов так само +16%, у джуніор +30%).
Досвід на поточному місці роботи. У деяких сферах, робота на одному і тому ж місці негативно позначається на вашій зарплаті. Виявляється, IT сфера одна з них. Ті, хто засиджуються на одному місці, щороку втрачають можливість на додаткові +1.5% до зарплати, яку мають ті, хто частіше міняють компанію. Звичайно, цей маленький відсоток з лишком перебивається ефектом від додаткового роки досвіду. Кожен може спробувати зробити свої висновки: плинність кадрів в галузі, не дуже великий середній вік (схильність до частих переходах), часте переманювання співробітників між компаніями, etc. А факт ж такий: на відміну від багатьох галузей, де цінується відданість компанії, IT сектор віддає перевагу активним працівникам, готовим до змін. Логічно.
Вік? Тільки не в IT. Середня прибивання за додатковий прожитий рік - 1.3% (близько $ 14). Висновок? Ваш життєвий досвід не важливий. Важливий тільки досвід роботи в цій сфері. Ймовірно, результат повинен відрізнятися для високих С-level позицій. На жаль, маленька вибірка по цих позиція не дозволяє це перевірити.
Освіта не грає ролі. Знання англійської впливає. Всі коефіцієнти на рівень освіта не значущі. Це означає, що статистично їх не можна відрізнити від нуля (немає ефекту на зарплату). Велика вибірка чітко дає зрозуміти, що рівень освіта не так важливий у цій сфері. Можливе пояснення - технічно/математично підковані люди виберуть відповідні вищі освіта, але в Україні рівень саме IT освіти залишає бажати кращого. Ймовірно, така людина самостійно може освоїти всі ази і досвідом повністю компенсувати відсутність освіти. При цьому рівень знання англійської мови відіграє величезну роль. Так, перехід від рівня Нижче Середнього до рівня Середнього дає надбавку в +10%, +8% за подальший перехід на рівень Вище середнього і, нарешті, +7% за заповітний перехід до рівня Advanced. Може люди з більш високою зарплатою більше подорожують або просто схильні перебільшувати свої знання? Навіть у такому випадку, показник може знизитися лише незначно. Факт же такий - англійська мова надзвичайно важливий. Вивчайте його.
Самоосвіта. Коефіцієнт на кількість годин, які ви проводите за самоосвітою, що не значущий. Тобто, ефекту немає. Але тут варто бути скептичною. Можливо, проблема була в постановці питання. У неочищеної базі було чимало відповідей на зразок 500 годин на місяць. Багато хто не задумалися над цим питанням і могли відповісти не зовсім (м'яко кажучи) точно. Це була пілотна спроба і, можливо, наступного разу, слід використовувати діапазони, що б отримати адекватний результат. Будемо пробувати.
Київ в лідерах. Навіть з урахуванням інших параметрів, зміна працевлаштування з наступного лідера за зарплатами - Львова до столиці обіцяє надбавку в +24%. Ті ж +24%, якщо ви переїхали з Харкова. +14%, Якщо з Одеси *.
Розмір компанії. У той час, коли розміри зарплат у компаніях сегмента 50-200 співробітників ,200-1000 і понад 1000 статистично не відрізняються між собою, явно менше отримують ті, хто трудиться в компаніях, де менше 10 співробітників - 17%, 10-50 співробітників - 8%.
Дівчата QA. Близько 44% дівчат трудяться на позиції QA різного рівня. У хлопців аналогічний показник близько 11%. Як думаєте, чим викликане таке перевагу прекрасної статі?

* Ці значення не пов'язані з середніми зарплатами. Середня зарплата у Львові вище, ніж, скажімо, в Одесі, але і переїзд до столиці обіцяє велику надбавку до зарплати. Це може бути пов'язано з тим, що, в середньому, у Львові працюють люди з більш високою кваліфікацією.

Методологія і дослідження

Метод найменших квадратів (МНК) - основа стандартного регресійного аналізу. Його основна ідея полягає в тому, що б підібрати такі коефіцієнти, які б максимально близько описували модель (у даному випадку, за рахунок мінімізації суми квадратів відхилень).

Проста модель МНК на практиці:

Історія метод починається ще з часів Гауса і Лежандра, які побудували основи методу в кінці 18го століття. Сьогодні, сучасні методи МНК використовуються для прогнозування всіляких процесів в абсолютно різних сферах, починаючи від економіки і фінансів, і закінчую медициною і фізикою. Рідкісна Нобелівська премія з економіки дістається за роботу, де не використовується регресійний аналіз, а сфера фінансів на половину побудована з методів, заснованих на МНК.

Ефект досвіду та рівня освіти на зарплату (так звана Економіка праці ) почав вивчатися ще в середині минулого століття, а одним з головних засновників самої науки вважається Якоб Мінсер . У наші дні, сотні і тисячі статей друкуються в авторитетних виданнях на цю тему, а багато економістів вже отримали своїх Нобелів за дослідження ринку праці. Оскільки сучасної економічної науки, як такої, в Україні майже не існує, то і цей метод поки не знайомий широким колам.

Дані опитування DOU підходячи для аналізу як не можна краще. Велика вибірка, цікава сфера, хороші питання. Багато економістів, з якими я обговорював це опитування, були часто стурбовані повному обсязі випадкової вибіркою DOU. З іншого боку, DOU єдине співтовариство такого рівня в Україні. На мій погляд, більшість працівників сфери знають і відвідують цей ресурс. Вже не кажучи про те, що можна сміливо припустити, що всі працівники ІТ сфери мають доступ до Інтернету (частою проблемою Інтернет опитувань є не випадкова вибірка, через не рівномірного розподілу доступу в Інтернет серед населення).

Якщо ви зацікавилися методом, сферами його застосування або будь-якими іншими релевантними питаннями, я буду радий на них відповісти.

Для зацікавлених можу зауважити, що я використовував майже класичну Мінсеровскую регресію з деякими інструментальними змінними (саме для цього були питання про вік написання першої програми і працевлаштування батьків). Регресія була на логарифм зарплати, з урахуванням більшості змінних з опитувальника DOU. Кількість змінних, з урахуванням фіктивних змінних, досягало близько 70 змінних. Результати, наведені вище, базувалися виключно на значущих коефіцієнтах (зазвичай, p-value був близько 0.00-0.01). R2 близько 70%, F-value = 117.31. Все це ганялося в Stata 11.

UPD: Дані статті приведені з роботи лютому 2013.

На кінець квітня були зроблені деякі доповнення/виправлення:

1. Не можна звинувачувати ІТ освіта України в цілому. В анкеті не було поділу на ІТ освіта або будь-яку іншу спеціальність. Цілком можливо, що в Україні є деякі ВНЗ з освітою, підходящим для роботи в ІТ сфері, але їхній внесок у загальну ситуацію не великий.

2. Ефект досвіду на зарплату регресний. На сьогоднішньому ринку, досвід перестає додавати істотну надбавку до З/П, в середньому, після семи років. Ймовірно, ця ситуація зміниться незабаром.

3. Поєднання навчання і роботи позитивно позначається на майбутню зарплату (додатково до отриманому досвіду роботи). У середньому, +1 рік суміщення - +3% до З/П. Логічне пояснення? Можливо, це виробляє працьовитість) А може просто вчить ставити пріоритети. "

Опубліковано: 24/04/13 @ 11:36
Розділ Різне

SEO Блог