常松、老徐|新型大學投檔線超“雙一流”：是就業捷徑，還是新誤區？

【文/觀察者網專欄作者 常松、老徐】

近日，2025年度高考投檔線公佈。一些在自媒體上備受關注的新大學的投檔線高出很多“雙一流”大學。比如創校時間不長的南方科技大學、深圳理工大學，物理類的投檔線繼續力壓中山大學、華南理工大學。深圳兩所職業技術大學——深圳職業技術大學和深圳信息職業技術大學的物理類投檔線，竟然超過了廣州的三所“雙一流”大學。

於是，很多媒體開始關注是不是中國大學開始變天了？新型大學開始“掀桌子”了？

新高考語境的幕後推手

事實上，在新高考的背景下，拋開“專業”談“大學”，就是用舊時代的思維來思考。大家習慣的“錄取分數線”是老高考時代的話語體系，“院校專業組”才是新高考錄取單元。

那麼，所謂的職業技術大學超過“雙一流”，究竟是怎麼回事呢？

還是回到院校專業組來看一看深圳職業技術大學和深圳信息職業技術大學的招生計劃：

根據媒體報道的投檔線情況，廣東省內物理類投檔最高分617分，超特控線83分，投檔最低分566分；歷史類投檔最高分584分，投檔最低分558分。

深圳信息職業技術大學是今年剛剛“升級”為職業技術大學，拿到本科招生資格。2025年，“升級”後正式開啓面向夏季高考的本科招生，設置軟件工程技術、現代通信工程、集成電路工程技術、智能製造工程技術、嵌入式技術等5個職業本科專業，各個專業均計劃招生60人，總計劃招生300人。

根據媒體報道的投檔線情況最低投檔分566分‌，超過特控線32分；最高投檔分600分‌，超過特控線66分。

那麼，被媒體拿來比較的廣東幾所“雙一流”表現如何？

這裏我們來看看“雙一流”大學——華南農業大學。

其中，191-物理類各專業組在廣東省投檔的最低分

210-經濟管理組，566，為金融學、市場營銷

211-新文科及公共管理組，567，為日語、土地資源管理

213-人居環境組，565，為建築學（普通本科批投檔線）

214-園林組，566，為園林

215-智能建造組，566，為土木工程

216-自動化及機械工程組，583，為工業設計，車輛工程，能源與環境系統工程

217-大數據與數學統計學組，577，為統計學，信息管理與信息系統

218-IT組，589，為軟件工程

219-人工智能與集成電路組，586，為電子信息科學與技術，光電信息科學與工程

220-食品科學與安全組，574，為食品質量與安全、生物工程、包裝工程

221-生命科學與生態保護組，575，為生態學，生物育種科學

222-材料與能源組，573，為木材科學與工程，傢俱設計與工程，製藥工程

223-空間數據及環境科學組，569，為海洋科學，測繪工程

230-動物生產與健康創新班組，593，為動物科學

231-動物生產與健康組，571，為國家公園建設與管理，水產養殖學，智慧漁業

232-植物生產與綠美工程創新班組，572，為林學創新班

233-植物生產與綠美工程組，570，為園藝，林學，草業科學，森林保護

（以上數據為華南農業大學公佈，最終結果以廣東省考試院公佈消息為準）

在這裏，用具體的專業組與深職大進行對比，同樣的信息類專業組，兩校的投檔線分別是586/572。華南農業大學依舊比深職大高出十多分。

在這裏，對華南農業大學再介紹幾個信息：華南農業大學是首輪“雙一流”院校，學校的“作物學”入選一流學科建設。根據教育部第五輪學科評估（2023年），該校作物學、農業工程、獸醫學等學科位居全國前列。學校擁有多位院士，研究方向分別涵蓋植物育性發育的分子遺傳和基因工程、農業技術與裝備自動化等。

從華南農業大學的分數線就可以明顯看出幾個很突出的特點：

·同一學校內，不同專業之間的分數差異很大；

·專業投檔線和學校優勢學科基本無關，農業學科投檔線並不高；

·信息類等熱門專業普遍分數高。

這些趨勢，也可以擴大到全國所有高校，是新高考院校專業組改革下的最大趨勢。

可以再多看幾所學校的情況。以學科覆蓋廣著稱的吉林大學為例（廣東省普通批次，不含中外聯合辦學）：

此外，再以河南省的錄取結果為數據樣本，比較一下信息類學科與大學優勢學科的錄取分數線。

追溯這些985/211高校的錄取分數線，可以看到非常明顯的規律。各個學校的優勢專業和非優勢的信息類專業對比，都呈現出了信息類專業的錄取分數線的強勢，而且從過去8年的數據來看，這一差距越來越大，而2020年以前並未出現如此明顯的分化。而以信息類學科為優勢的北京郵電大學的相應學科分數線則更是一騎絕塵，甩出92小夥伴幾個身位。

顯然，產生這一現象原因，毫無疑問，就是“就業”二字。

“就業為王”成為了當下高考志願填報的第一要義。從計算機專業被熱捧，到軍警校分數線的居高不下；從上海海關學院超過211，到北大在內蒙古提前批的公共事業管理類（物理組）0投檔；從同濟大學工科實驗班（建築城市規劃類）最低604分，比去年普通批計算機類低近40分，到東北大學工商管理專業多省投檔線甚至低於部分211——背後都不過是“就業”二字。

“你方唱罷我登場”

對人生髮展影響最大的變量是“宏觀”。

無論是改革開放初期的個體户，還是上世紀90年代體制內下海的紅頂商人，亦或是近十年來興起的互聯網新貴，都無疑是將個人資源與發展與時代發展緊密結合，進而取得成功。

回顧高考40多年來的“版本之子”，考生們用腳投票：

上世紀八九十年代，中科大一路領跑，分數線力壓清北，理工科備受熱捧。春天的故事裏，一個個沿海工廠紛紛崛起，鄉鎮經濟蓬勃發展，工業項目百花齊放。20世紀從未有過那樣的年代，我們對於高新技術人才的需求如此熱切，從航空航天到水利電力，“畢業分配工作”的政策下，國民經濟各個行業對人才的旺盛需求也給了各個理工科專業畢業生大展拳腳的天地。

21世紀初，加入WTO後的中國，迎來了外貿的黃金時期，同樣起飛的還有財貿外語類學校的分數線。緊接着，在“兩財一貿三桶油”成當紅炸子雞的時候，我們就迎來了“二十一世紀是生物的世紀”的年代。對於未來新興技術的追捧，由此萌芽。儘管今日的生物已經是另一個詞的典型代表，但是這份對於新興技術的追捧從沒有消失，只不過現在這個詞換成了“人工智能”。

但2008年一場金融海嘯，讓一切的偽需求瞬間“裸泳”。世界貿易的萎縮，不僅僅讓財貿外語類專業熱度減退，甚至連一直紅火的船舶製造和航海技術也一夜入冬。然而，在中國，“四萬億”卻再次讓考生們用腳投票，基礎設施建設一時逆勢崛起。今日“打灰”自嘲的土木專業當時迎來了前所未有的房地產時代。私家車需求被點燃後，汽車消費開始了一場長達二十年熱度不退的消費升級。得到“房+車”雙重buff的同濟大學分數線一度直逼交大復旦。

走進第二個十年，萬眾創業，PPT造神的時代，金融行業猶如脱繮的野馬肆意奔馳，整個金融行業爆發式增長，金融從業者在這段時期收入遠高於其他行業平均水平。清北理工男，轉行金融業成為了當時中關村一景，北大經雙的課堂上，活躍着數十個專業PhD熱望。

狂奔年代，房地產與互聯網成為了中國經濟的兩大範式。一二三四五線的城市樓盤不斷飛漲，資本盛寵下的互聯網新貴紛紛敲鐘。建築土木計算機，也成為了高校招生的金字招牌，直到2020年的春天。

那麼當下，考生們又都湧向何方呢？

以教師、醫生、公務員為代表的“有編制”的體制內工作，在今年大學錄取中更加火爆。與其相呼應的，是去年以來考公大軍的不斷壯大。高考季全員攀上600分的公費師範生與公考中一萬比一的崗位報錄比，都成為了後疫情時代當代青年對於“穩定性”追求的時代註腳。

而在當下，新能源與人工智能，似乎成為了這個新質生產力大變革的版本答案。

在獵聘大數據提供的2024年上半年的用工需求中，選取了平均年薪超過20萬元的行業，其中除了金融和整車製造之外，無疑都是新能源和信息產業的領域。而從另一組薪酬的對比更能看得出，什麼叫“別人的地板，是你的天花板”。

然而，就業和專業的選擇真的有如此重要的相關性嗎？在這裏看一看一組國信證券對於高考專業熱度與產業變遷的研究數據：

招生分數是高校專業錄取熱度最為直接和有效的反映，是考生為未來產業發展情況所進行的一次最為真實的投票。熱門專業很難長期保持熱度。在2007/2015/2023三個觀察年份當中，僅有法學和通信工程兩個專業排序始終保持在前10水平。相對而言，2015-2023年專業排序變動幅度要大於2007-2015年。從排序的平均變化來看，2015年相比於2007年；偏向理論學科的排序反而較為穩定，甚至在近年出現小幅上升。

“熱情”並不持久，“冷門”始終如一。在三個截面數據的觀察年份當中，專業熱度始終保持在較高水平並不容易，僅有法學（三個觀察年份排序分別為3/6/1）和通信工程（2/5/10）兩個專業排序始終保持在前10水平。堪稱“一代版本一代神”。

相反，在各年份排序尾端，相關專業排序情況較為穩定，在三個觀察年份中有四個專業始終位於後10位，分別為農學、水利水電、社會學、食品科學。也就是這幾個真是墊底得很穩定了。

2007年最為熱門的五個專業（微電子學、法學、電氣工程、通信工程、金融學），在2015年均繼續保持在前11位，但在2023年，前5位相對於2015年發生了巨大變化，建築學排名從首位大幅度下降到第25位，其餘熱門專業也大面積發生較大變化。

偏向理論學科的排序反而較為穩定，甚至在近年出現小幅上升。在偏應用類專業“你方唱罷我登場”的同時，理論類學科整體排序則相對穩定。總體來看，文科類別當中的歷史學、哲學（其中包含了馬克思主義研究），理科類當中的數學、物理學，均大致保持了排序穩定，甚至在2023年出現不同程度的排序上升。

粗略來看，各專業熱度似乎與產業結構變遷存在較大關聯。在2007-2015年間，中國經濟邏輯大致穩定，產業結構線索相對明確，專業熱度變化相對較小，而在2015年後，伴隨產業結構巨大變化，各專業排序也大幅洗牌。

2013年，碧桂園實控人楊國強對下屬説：“給你30個億，你去給我找300個人來。”足可見當時地產行業的豪橫。建築學專業也順理成章成為了當時不少高校的王牌專業，成為了諸多學子們的夢想專業。

實際上，土木工程專業與建築學專業的熱度幾乎與中國城鎮化率年變動走勢一致，在2015-2017年左右達到最後的高峯，此後轉入下行。自1998年房改以來，堅挺了近三十年的中國地產市場在人們心中留下了深深的烙印，直到2020年，土木工程仍然受到一些媒體和網紅的推薦。但是，當地產行業持續調整，建築和土木工程專業畢業生似乎沒能到達當初理想的“夢之彼岸”，反而成了網絡世界裏自嘲和調侃的對象。

和房地產同樣起飛的計算機行業，則是另一番景象。在人工智能不斷引爆的持續輸入下，依舊保持着當紅的熱度。特別是在大數據和人工智能等新技術層出不窮的產業趨勢下，計算機和信息技術相關產業熱度更上一層樓，在一些第三方機構所進行的大學各專業就業情況微觀研究報告當中，近5年來綠牌專業（薪資、就業率持續走高）大量被信息技術相關產業所佔據。

產業熱度進一步促進了高校專業自身發展。自2018年起首設人工智能本科專業以來，短短5年時間，開設高校從35所擴張到536所。2021年年末，教育部決定在部分高校實施計算機領域本科教育教學改革試點工作計劃，簡稱“101計劃”，計算機相關專業受到進一步熱捧。

在主幹專業熱度持續的同時，一些與信息技術相關的交叉學科也煥發生機。例如，在經管類學科相對熱門的時刻，信息管理在很長一段時間裏都是管理學科當中偏冷的那一個，從2013年-2023年，教育部歷年本科專業備案和審批結果中，信息管理與信息系統專業撤銷數量高舉第一。但在信息技術持續升温、同時經管類專業遭遇挫折的背景下，數據分析、數字治理等領域反而成了管理類專業當中為數不多的“扛把子”。

走出象牙塔的就業兑現

自媒體上渲染的就業焦慮，無疑是當下高考報志願的考生和家長們的最大焦慮。

2025年，全國大學畢業生總數達到了1222萬人，比去年還多了42萬人。這個龐大的數字讓就業市場的競爭變得更加慘烈。前些年尚未找到合適工作的畢業生與今年的新畢業生疊加，競爭壓力倍增。

為什麼當下大學生就業“壓力山大”？

供給側產能過剩、需求側市場疲軟、供給與需求不匹配，三重困難同時存在，導致了當下大學生就業的重重壓力。

從供給側來説，每當全國經濟遇到下行困難，大學擴招都是教育部一定會打出的子彈：2009年為應對金融危機，增設“專業碩士”，到2025年為應對就業壓力擴招“工程博士”。可以説留給高等教育的蓄水池可能不多了。

如果再結合人口數據來看，在過去20年，我們的高考適齡人口（18-19歲）已經減少了1000萬，而高校（含大專）錄取人數卻增長了一倍。也就是説，在2005年時只有五分之一的人可以讀大學；到了2024年，共有三分之二的人可以讀大學。這些大學生最終都將成為就業市場的總供給。

那麼，就業市場的總需求也相應地增加了嗎？

從需求側來看，中國經濟的表現直接反映到GDP增速上，已經處在了5%的台階。而根據奧肯定律，實際GDP增長率每低於潛在增長率1%，就業率會下降約0.5%。過去十年GDP增速從7.5%降到5%，就業率可想而知。

更加嚴重的是，大學所培養的能力和素養，同產業界的需求差異極大。中國高校的培養方案已經大大落後於產業發展。中國大學的專業設置和人才培養模式長期由行政部門主導，缺乏與產業界的動態對接和即時反饋。這種自上而下的決策機制，導致專業設置與市場需求存在不同程度的脱節，許多畢業生難以勝任崗位要求，企業則抱怨“招不到合適的人”。

為追求“學科評估”排名，高校傾向於將資源投入到容易出成果的領域，而忽視與產業結合緊密但短期難見成效的專業。這種“唯指標論”的做法，進一步加劇了人才培養與產業需求的錯位。高校教師在招聘和考核時，普遍以學術成果為首要標準，而對產業經驗的重視不足。博士生在校期間專注於學術研究，未曾參與過企業項目，應聘教職後便開始教學，毫無產業經歷。此外，教師晉升體系強化了這一傾向，職稱評審更看重論文數量和課題經費，導致教師缺乏動力深入產業一線。

而且中國大學的課程內容，普遍滯後於產業發展。有相當部分高校，教學中使用的案例、工具和實驗項目多為5-10年前的內容，不僅無法滿足當前需求，甚至可能誤導學生。同時，高校課程修訂需經過多層審批，通常3-5年才更新一次。這跟以月為單位迭代的人工智能時代的技術發展速度完全不在一個頻率。

那麼，熱門專業就真的可以在走出象牙塔的時候成功“變現”嗎？

專業選擇的真正麻煩在於，從專業填報到畢業生就業之間，至少間隔了四年時間，這種時間上的滯後使得高考志願選擇帶上了強烈的不確定性。在大學生們身處象牙塔的時期，中國產業結構正發生着重大變革，從熱門專業到熱門產業的進階路線能否走通就成了一個問題。

真正的不確定性存在三個動態的維度之中。

1.從招生到招聘

以上市公司員工人數增速和平均薪酬增速的變化來看，部分傳統意義上的高薪行業如金融業，實際上已經進入員工人數增速和平均薪酬增速“雙降”的狀態，即使近年來發展較快的計算機產業也出現員工人數增速下行情況。

首先根據數據來看專業熱度和就業難度之間的相關性。從2023年情況來看，二者之間表現為高度正相關關係：2023年行業員工人數增速越高的行業，其對應專業招生熱度越高。但是，用2018年專業熱度與2023年員工人數增速進行迴歸，那麼二者之間的關係將立即轉為負相關關係，即2018年專業熱度越高的專業，反而在2023年越容易出現不好就業的情況。

2. 從高分到高薪

在薪酬方面，類似於員工人數與專業熱度之間的變化規律，在較短時間間隔當中，專業熱度同樣與薪酬增速之間表現為正相關關係。僅以2023年各專業招生熱度來看，與2022年對應行業薪酬增速之間呈現顯著正相關關係。但一旦將時間拉長，專業熱度與薪酬增速之間反而可能出現弱負相關關係，即專業熱度越高，越不容易找到高薪工作的情況。

3. 從專業到產業

從更加宏觀層面對專業熱度與產業結構變化進行了研究，使用了各產業利潤總額（部分產業用增加值做替代）與專業熱度進行了研究，就當期而言，在二者之間並未發現比較明顯的關聯。

事實上，根據國信的研究數據，將2007年-2023年各專業熱度與員工人數、薪酬增速和產業增速三個變量分別進行了面板迴歸，結果顯示，專業熱度在整體上表現為員工人數的同期變量，對薪酬增速和產業增速則均表現為滯後變量，滯後期數分別為三期和一期，P值均較小。也就是説，專業熱度與同年員工人數增速、三年前薪酬增速和一年前產業增速相關程度最高，且這種關係確定性較強。

這意味着什麼？

在專業兑現的問題上，專業熱度在更大程度上表現為產業變化的滯後而非領先變量。也就是説，你必須在三年後的產業經濟後視鏡裏才能看到今天的專業兑現。

因此，對於絕大多數中國普通家庭而言，要準確預判未來產業發展趨勢還是太難了，在選擇專業時候，人們的經驗更多還是來自於對剛剛發生的既成事實，而非對未來的評估。

縱觀中國高考40多年的“版本更新”，我們非常清楚“沒有永恆的熱門”，也沒有永遠景氣的行業。甚至過去五年我們就已經領教到了“經濟週期”殘酷。那麼接下來的中國產業發展，將迎來怎麼樣的版本更新？

從瑞·達利歐《大週期》中的這張圖，我們或許能得到答案：

這張圖總結了世界主要國家在過去五百多年裏的發展水平。我們自1949年觸底反彈之後，以極其高昂的斜率、迅猛的發展勢頭重返歷史最高階段，站在世界第二的位置，即將面對與世界第一大國在曲線上的“相交”。

同樣地，我們也可以在世界主要國家GDP比重的發展曲線中，感受到未來註定會到來的世界巔峯的博弈與競爭。

就像一百年前一樣，這也是一個“百年未有之大變局”。

在這場時代的勁風中，無論我們是迎風而上，找到自己的風口；還是避風躲雨，在一個穩定的港灣裏坐看風起雲湧，都是人生的選擇。

但是，從當下的投檔線和就業率來看，留給考生的好選擇，相對有限。

2026年，將繼續見證這片古老土地的變化。

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