2025海外归国留学生秋季就业发展报告

2025海外归国留学生秋季就业发展报告 目录+ CONTENTS 开篇 前言01 调研方法02 调研样本人群02 样本人群画像03 行业篇 海归期望进入行业类型分析 10Ⅱ 性别维度 11Ⅲ 年龄与性别对选择行业偏好交叉分析 12Ⅳ 留学国家背景与行业偏好 14Ⅴ 学历层次导向行业门槛 15Ⅵ 专业背景 16Ⅶ 行业期望薪资分布 企业篇 海归目标企业类型选择分析 17181920202121Ⅰ 不同年龄选择企业的偏好Ⅱ 企业类型偏好的性别分布差异Ⅲ 海归不同年龄性别对行业偏好细分Ⅳ 不同留学背景对企业选择偏好分布Ⅴ 不同学历对企业平台选择Ⅵ 专业背景与企业类型匹配Ⅶ 企业类型与期望薪资（人民币 / 年）关联 岗位篇 海归岗位期望与职业发展倾向 222323242425262627Ⅰ 年龄差异下的岗位偏好Ⅱ 性别与年龄交叉分析Ⅲ 不同留学背景学生对岗位选择偏好Ⅳ 学历驱动对岗位期望关联分析Ⅴ 专业背景Ⅵ 海归期望企业类型偏好与岗位职能的内在关联Ⅶ 语言能力Ⅷ 海归期望薪资与岗位选择的分布特征Ⅸ 海归对 AI 使用频率的选择与岗位特征的分布关联 实习篇 归国海归实习偏好与规划分析报告 前言PREFACE 随着全球化教育的深化与国内就业市场对国际化人才需求的提升，海外归国海归群体（简称：海归）已成为推动产业升级与人才流动的重要力量。2025 年为新一年海归集中毕业的关键节点，叠加留学低龄化、就业市场“过程衔接”趋势（如在读海归关注兴趣企业），海归求职呈现新的结构性特征。 为把握当前海归群体的就业偏好与市场适配规律，本报告基于 2025 年Jobs 海归人才招聘会（春季）收集到的一手数据，站在海外归国海归人群角度，系统分析其年龄分布、学历背景、留学地区、专业选择及就业倾向（包括城市、行业、企业类型、岗位与薪资预期等），旨在为海归提供职业规划参考，同时为企业人才引进与政策调整提供数据支撑。 调研方法 数据来源：本报告数据来源于 2025 年Jobs 海归人才招聘会（春季）期间开展的线上问卷调查，问卷通过招聘会官方平台定向发放，回收有效样本覆盖不同学历、留学地区及在职的海归群体。 调研范围：北京、上海、广州、深圳共四地同期海归招聘会的样本数据，形成覆盖北上广深四城的调研范围。 样本数量：调研对象为 2025 年参加Jobs 海归人才招聘会（春季）北京、上海、广州、深圳专场的海归，调研总人数为580人，涵盖本科至博士后各学历层次，包含应届毕业生、在读海归及有海外工作经验的回流群体，样本性别比例基本均衡（男性占55.45%，女性占45.55%）。55.45% 调研方法：采用定量研究为主，通过结构化问卷采集基础信息（年龄、学历、留学国家等）与就业偏好数据；结合交叉分析（如学历与行业选择、留学地区与城市倾向）挖掘变量关联，运用数据可视化呈现分布特征。 调研样本人群 身份特征：具有海外高等教育经历（含本科、硕士、博士、博士后）的中国籍海归，包括应届毕业生、毕业1-3 年的职场新人、有 5 年以上工作经验的回流群体，以及海外在读（本科三年级及以上、硕士一年级及以上）的准毕业生。 留学背景：样本人群覆盖英、美、澳、加、新加坡、中国香港等主要留学国家 / 地区，其他国家中包含日本、韩国、马来西亚、欧洲国家（如：德国、法国等），专业包含理工、金融 / 商科、文社、传媒 / 艺术等多个专业领域。 求职阶段：处于职业选择期（如应届求职）、职业转型期（如跨行业、城市发展）或求职规划期（如在读海归提前了解市场），且有明确国内就业意向的群体。 样本人群画像 Ⅰ 海归求职者年龄结构与应届驱动特征 ◎年龄占比分布：图 1 显示，90 后占比 6%，其他年龄段占比 9%，95 后占比 29%；00 后海归占比56%，为求职主体。 ◎应届身份的核心动力：如图 2 所示，简历投递峰值集中在23 岁（10.9%）、24 岁（19.5%）、25 岁（18.6%），三者合计占比近50%，海归平均求职年龄为25.17 岁，反映出毕业1-3 年的“应届 / 准应届”身份是海归求职需求的关键驱动因素。 ◎就业规划前置：约8%的在读海归参与招聘会，显示国内就业市场与海外留学教育的关联从传统“毕业衔接”向“过程衔接”延伸，国际化人才就业规划呈现前置倾向。 Ⅱ 留学目的地与学历层次分布特征 ◎硕士学历为主要求职群体：如图 3 所示，本次参与样本人群的海归中，硕士学历占比达 78%，是主要群体。这与海外（特别是英国授课型硕士 1 年制、澳洲、香港等地）硕士项目普遍具备的“学制较短、教育资源集中”特点较为契合，符合海归对教育周期和资源配置的选择倾向。 ◎博士与本科构成补充：博士占比 14%，体现了学术研究领域的人才储备；本科占比 7%，反映了部分学生在本科阶段完成留学后，选择深造、或直接进入职场，呈现多元发展路径。 留学地区与学历关联分布 ◎本科群体：如图 4 所示，本次样本人群中，美国、加拿大的占比较高，其中加拿大本科占比44%，显著高于其他留学国家，除加拿大外，美国在本科维度的占比也较高于英国、澳洲等多数地区。 ◎硕士群体：英国、澳洲、中国香港的占比处于较高区间，美国、新加坡、加拿大在硕士维度占比相对较低。 ◎博士群体：新加坡在博士维度占比（16.7%）显著高于其他地区，其次是其他留学国家博士占比（13.92%）和美国博士（9.9%）,本次样本群体中其余地区博士占比相对偏低。 Ⅲ 留学目的地与专业选择关联性 ◎文社类专业：如图 5 所示，加拿大（31.03%）、中国香港（30%）占比显著高于其他地区，该专业更容易受到选择该留学地区的海归青睐。其次是其他留学地区（22.34%）、英国（19.91%）。在本次样本人群中，新加坡海归选择文社类占比最少（4.76%）。 ◎理工类专业：除加拿大、中国香港外，理工类专业受到其余留学国家样本海归青睐，其中新加坡海归占比最高（33.33%）。 ◎金融 / 商科专业：除新加坡、其他留学地区外，该专业为其余留学国家样本海归的第二占比集中区域。其中澳洲（31.03%）、加拿大（31.03%）海归占比最高。 ◎传媒 / 艺术及其他专业：新加坡（传媒 / 艺术：23.81%，其他：14.29%）海归在本次样本人群中选择该两个专业占比显著性高于其余留学国家。 Ⅳ 学历层次与专业领域关联分析 ◎文社类专业：如图 6 所示，本次样本人群中，硕士（21.03%）和本科（20.45%）为选择该专业的主要群体，博士（14.29%）在该专业占比较低。 ◎理工类专业：在该专业中，博士后（100%）占比显著性高于其他学历海归，其次是博士（52.38%），硕士（28.11%）占比最低。 ◎金融 / 商科专业：硕士（30.98）在该专业中占比最高，本科与博士（22.73%，21.43%）占比接近。 ◎传媒 / 艺术专业：在该专业中博士（4.76%）占比最低，同时在相同学历不同专业中占比最低。表明在本次样本人群中，该博士群体规模相对较小。 ◎其他专业：各学历选择其他专业占比较低，但博士占比相对略高。 ◎整体情况：不同专业领域呈现出显著差异化的学历结构，理工类和金融 / 商科专业是本次样本人群中大部分海归选择的领域。 Ⅴ 学历层次与语言能力进阶 ◎本科群体：如图 7 所示，（语言能力 6-7 分：一般）区间存在一定占比分布，部分学生需早期尝试语言考试，或相关专业对语言门槛要求相对灵活。8 分及以上本科群体占比超 50%。 ◎硕博群体：( 语言能力 8 分、9 分：较为熟练 )及“非常熟练”区间，硕士、博士群体占比随学历提升呈递增趋势，其中博士群体在“非常熟练”区间占比超 50%，显著高于其他学历群体。 ◎博士后群体：（语言能力 9 分、非常熟练）为博士后外语能力主要自评区间，在9 分群体中占比最高（67%），显著性高于其他不同学历海归。 ◎整体外语能力信心表现：结合上述情况可见，绝大部分海归的外语能力达到较高水平，也体现出他们对自己的外语能力有较强信心。 Ⅵ 目标城市期望年资（人民币 / 年）分布特征 ◎一线城市主流薪资段趋同，内部结构差异显著： ◆主流区间：如图 8 所示，目标进入一线城市（北上广深）工作的海归的主流期望薪资段均集中在10-20 万元/ 年（区间占比 50% 及以上）。 ◎城市定位塑造薪资期望差异： ◆北京：除主流区间外，海归期望年薪在10 万元及以下占4.6%，在期望年薪50 万及以上占比在四所城市最高（5.9%）。 ◆上海：期望薪资在20-30 万元以上区间占比最高（区间占比 30.2%）。 ◆广州：10-15 万元占比最高 (28.88%)，且10 万元及以下占比 (6.90%) 亦为最高。 ◆深圳：海归期望年薪在20-25 万元 (19.2%) 与 30-50 万元 (11.4%) 占比为最高。 行业篇 海归期望进入行业类型分析 Ⅰ 不同年龄段的行业偏好：AI 与互联网占比突出，90 后选择偏向均衡 ◎ 全年龄层行业偏好共性：样本数据显示，90 后、95 后、00 后海归年龄段海归更期望进入互联网和人工智能 (AI)行业。 ◎各代际细微差异： ◆90 后海归（图 9）：互联网（13.11%）与AI（12.70%）合计占比近26%，构成科技行业偏好；金融（11.89%）、教育与培训（9.84%）等传统高价值行业仍保持较高选择度。 ◆95 后海归（图 10）：期望进入AI 行业的占比(16.25%)略高于互联网 (10.38%)。 ◆00 后海归（图 11）：期望进入互联网行业的占比(13.11%)略高于AI(12.70%)。 Ⅱ 性别维度：行业偏好分化显著 ◎男性海归倾向技术领域：如图 12 所示，在AI(16.02%)和互联网 (13.75%)等技术密集型行业的期望占比显著高于女性。 ◎女性海归偏好服务 / 内容领域：在教育 (10.87%)、文娱 (7.41%)、新媒体 (5.85%)等服务型、内容创意型行业的期望占比更高。这类行业更注重沟通、创意，且工作模式相对灵活。 Ⅲ 年龄与性别对选择行业偏好交叉分析 ◎男性海归：技术偏好贯穿各个年龄段，90 后海归选择方向更集中： ◆科技行业占据主要部分：在90 后（图 13）、95 后（图 14）、00 后（图 15）海归中，期望进入 AI、电子工程、制造业等技术类行业的占比远高于同龄女性。 ◆90 后男性对文娱 / 新媒体选择倾向较低：本次样本人群中，90 后男性期望进入文娱或新媒体行业占比接近 0。 ◎女性海归：偏好随年龄段不同呈现差异： ◆90 后女性更倾向进入互联网与金融领域：90 后女性在期望进入互联网、金融行业的占比显著高于男性及95 后女性。 ◆95 后、00 后女性更倾向进入教育、咨询服务行业：该两类群体在教育、文娱期望占比显著高于男性。 Ⅳ 留学国家背景与行业偏好 ◎英国海归：如图 16 所示，英国海归主要期望进入互联网（12.42%）、AI（11.8%）、金融（9.37%）行业。从统计结果的比例区间观察，上述领域的选择占比形成 10% 上下的相对集中区间，呈现行业期望的聚焦特征。 ◎美国海归：偏好AI(15.29%)、互联网（13.38%）、金融（13.06%）行业。这与上述提到的美国海归主要学历为理工类和金融 / 商科专业产生呼应。 ◎澳洲海归：主要倾向 AI、互联网及金融行业，除此之外，物流与供应链管理为澳洲海归选择占比最高的行业（6.85%）。 ◎新加坡海归：偏好互联网（19.15%）、金融（17.02%）及电子工程（10.4%）行业偏好集中。在选择电子工程行业中，新加坡海归占比显著高于其它留学国家。 ◎中国香港海归：在互联网（17.22%）、AI（15.23%）及教育（13.91%）行业的偏好相对集中。教育行业中，中国香港海归占比显著高于其它国家。 ◎其他留学国家海归：主要倾向AI（14.0