从高校历年高考分数线,看中国产业发展

在很大程度上,高考录取分数线是市场博弈的结果,比所谓的大学排名要靠谱很多,因为大学排名涉及政治地位和招生规模等因素,计划色彩太强。而决定各高校高考分数线的,在中长期来看主要有这么几个:

1地域;如果高校所在城市经济发展较好,则该学校分数线有望上涨;

 

2头衔;过去分985和211,现在分双一流,头衔决定了大学获得的经费、就业认可度、保研出国等;

 

3专业热门度;这个是本文研究的重点,一般来说,当某个专业就业好的时候,考生倾向优先报考该专业,而该专业是王牌学科的学校,则会备受考生追捧,典型的比如财经院校,当财经专业被追捧时财经院校分数往往都会水涨船高;再比如计算机类院校,随着这几年互联网就业行情持续向好计算机类院校分数也大幅上升。所以,在很大程度上专业院校反映我国各产业发展历程。

民国时期:(重文理轻工科的时代)

从各高校历年高考分数线变动看中国产业发展历程,如何报专业

 

民国时期的大学教育在很大程度上比较“重文理科、轻工科”。民国时期的知名大学大多是综合院校,以文科教学和理科教学为主,工科院校不太被重视,上榜的学校仅两个是真正意义的工科院校,一些行业性高校也以医学、农学、师范、财经为主,那个时期的中国没能实现工业化,所以工科专业毕业出路不如文理科专业好,学生也更愿意包括综合性大学。这在很大程度上解释了为什么抗日战争中国面对工业化的日本作战很惨烈的原因。中国真正开启工业化之路还是在50年代,依靠苏联援建的156项工业计划迎来了采掘业和装备制造业的发展。

 

除了工科弱势之外,民国高校的另一个格局就是集中度太高,大量的教学资源被集中到国立中央大学,高度精益化也是国立中央大学能成为当时亚洲第一学府的原因。

 

八九十年代:(重工业时代)

 

从各高校历年高考分数线变动看中国产业发展历程,如何报专业

从各高校历年高考分数线变动看中国产业发展历程,如何报专业

 

八九十年代的高考录取分数线大概能看出这么几个特点:

 

1理工科学校备受追捧。那个时代的流行语就是:“学好数理化,走遍全天下。”那一时期中国在搞改革开放后第一波工业化浪潮,乡镇经济蓬勃发展,沿海工厂大面积崛起,加上新中国对重工业的重视。在这种背景下,理工科专业是考生的主流选择,当时分数最高的反而是中科大,盯着中国理科第一高校的头衔,中科大在出国方面备受认可,很多学子也希望通过考上中科大实现赴美留学的梦想。那个年代金融和法律就业还没有现在这么火热,文科就业更是比较困难,但是整个社会对工程师的需求却非常大,哪怕是普通的地质或者测绘学院也有大量考生报考。

 

2部委性高校比较火爆。典型的比如邮电类学校、中青政、外交学院,在那个年代这类学校可以部分包分配,毕业出路较好,分数也高。

 

3财经学校还没有现在那么火。那一时期金融专业就业大多数去银行,那一时期银行待遇并不比传统工科好太多。在很大程度上,那一时期国贸专业反而比较好,典型的如对外经贸大学,在九十年代招了不少状元,这是因为我国出口外贸事业处于起飞阶段。

 

无论从哪种角度来说,八九十年代的高考生都以学工科乃至传统工科为荣,在很大程度上是因为那个年代全球开启第三轮产业转移浪潮,东亚四小龙的低端制造业大量转移制中国大陆,那一时期我国对传统工科的需求量非常大,煤炭、钢铁、水泥、有色等行业处于井喷状态。

 

21世纪初期:(外贸黄金时代)

 

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21世纪初的高考分数线可以看出这么几个特点:

 

1综合性院校被认可,清北华五人的格局初步形成。随着八九十年代小商品经济红利期过去,我国结束了改革开放第一波工业化时期。工科院校不再被全民追捧,综合性大学认可度明显上升。在此阶段,清华、北大、复旦、上交、中科大、浙大、南大、人大占据前几名的高校格局基本形成,后面的学校很难再对这几所学校在分数线造成冲击。其他综合类院校分数线也有所上升。

 

2中国享受全球化红利,外贸一飞冲天,外语外贸院校备受追捧。典型的比如北外和上外,以及外经贸,在2000年-2007年期间,特别是加入WTO之后,外资大量流入,这类院校分数线异常高,当时英语专业就业非常好,一个英语流利的本科生可以轻易在沿海外资企业找到月薪10000的工作(那个年代的10000相当于现在的50000)。

 

3部分政策性高校分数极高。最典型的比如中青政和外交学院,由于每年都有大量应届生被相关部委招录,这类院校成为当时想从政的学生优先报考的院校,经常可以招到状元。但是这几年来看这类院校分数跌落最狠。所以政策性院校乃至政策性机构、政策性企业终究只是时代产物,随着市场经济的推进这类机构企业有可能埋没在历史的尘埃之中。

 

4生物专业被高度追捧。21世纪初有句经典的话叫:“二十一世纪是生物的世纪”,生物特别是生物工程(把生物从定性分析转变为定量分析)异常火爆,像清北生物专业当时招了很多状元。然而后来的近二十年里,基础生物理论几乎没什么突破,当初高分学生物的考生在不转专业的情况下大多面临找工作难的问题。

 

2010年(4万亿经济刺激之后):

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09年的“四万亿”经济刺激是中国经济的一个拐点。在此之后中国经济走上投资依赖型之路。“四万亿”的效力是迅速的,基建、采掘、能源等行业开工量大幅增长,加之当时原油价格暴涨,带动大宗商品也大幅上涨,整个中国处于大通胀时期。中石油的市值成为全球第一,石油类专业异常火爆,中国石油大学收分猛涨。除此之外,与采矿和基建航运相关的专业备受考生追捧。

 

但是这一时期生物专业和英语、外贸专业则跌落神坛。生物专业主要是由于这门学科基础研究领域长期没有突破,“二十一世纪是生物的世纪”这一信条逐渐被打破。英语和外贸专业则是由于此期间中国外贸出口大幅下滑,所需的翻译和涉外人才大幅收缩导致的。

 

2012年:(金融大爆炸)

 

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2010年-2015年有这么几个特点:

 

1金融就业一飞冲天,财经学校迎来最热时期。2009年的“四万亿”对采掘和能源行业的带动是短暂的,但是对金融行业的带动则持续了很长时期。2010年中国开启了金融自由化之路,影子银行发展迅猛,信托行业空前造富,银行理财大幅攀升,金融创新层出不迭。就这样中国金融行业爆发式增长,金融从业者在这段时期收入远高于其他行业平均水平。财经学校或财经专业也被高分考生追捧,当时两财一贸的金融专业在部分省份甚至比清北最低录取线还要高。地方财经院校如西财、中南财、东财等分数也异常高,西财那个时期远高于川大,甚至比华科、天大都要高;东财则比吉大和山大等985高。但是很明显,这些考生在高点进入金融专业,最后毕业的时候却迎来了金融失业潮。

 

2受房地产专业带动,土木、建筑等专业收分走高。那一时期中国房地产行业行情也非常好,各大房地产公司或建筑研究院都在扩招,土木和建筑等专业在2010-2013年的时候非常热门,成为各高校高分专业。乃至同济土木的收分高过复旦交大,由于汽车专业也火爆,同济大学一度吸引很多考生。但是今天来看,这些高分入场的考生毕业的时候也面临找工作难的问题。

 

3传统工科被考生慢慢抛弃。“四万亿”的药效过去后,自2013年起中国进入漫长的通缩过程,经济开始脱实向虚。传统工科日子非常不好过,因为下游需求端减少,整个实体经济发展缓慢,对相应专业毕业生的需求量也急速萎靡。曾经火热的“地矿油”专业(地质、矿产、石油)的毕业生很难找到对口专业,曾经大规模扩招的中石油由于油价下跌成了缩招单位。

 

4985、211头衔越来越重要。没入985或211的高校,这十年来发展越来越缓慢,在保研、出国、就业上受到很大限制,甚至985和211院校也产生分化,中国大学的等级壁垒越来越严格。

 

5政策性高校逐渐没落。比如中青政和外交学院,受公务员考试热的影响,分数仍然很高,但已经有松动的趋势。但是当时包括这些政策性学校的高分考生则比较吃亏,因为毕业的时候已经很难再进原来可以轻松进的部委了。这类学校分数的下跌一直持续至2019年。

 

2015年:(互联网革命)

 

从各高校历年高考分数线变动看中国产业发展历程,如何报专业

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 2015年-2017年有这么几个特点:

 

1中国迎来移动互联网革命,计算机专业开始崛起。中国的移动互联网革命是从2010年开始的,2014年阿里巴巴上市后迎来了加速阶段,在此之后计算机专业从调剂专业(最不被认可的专业)开始逐渐回温,最终迎来了史诗级逆袭。在此之前很多人对计算机的印象就是青春饭、秃头机,但是在计算机高工资的诱惑下,鄙视计算机的考生和家长终于体会到了被打脸的滋味。2016年,计算机考研录取终于不再是调剂专业,迎来市场认可。但是高考的传导速度则慢了2年,直到2018年计算机才真正成为高考最热门专业之一。

 

2、金融行业迎来最后的挣扎,2017年后财经院校开始走低。2015年的股市牛市和2016年债市的牛市让金融专业享受到了大口吃肉的感觉,但是2017年开始国家加大金融去杠杆的力度,金融行业开始为之前五六年的浪荡还债,2018年贸易战开打后金融行业更是首当其冲(资本市场调整快于实体经济)。很多金融应届生突然发现工作没以前好找了,很多金融从业者发现跳槽没以前好跳了,很多金融大佬发现躺着赚钱的日子突然没了。

 

3土木、建筑遇冷,传统工科进一步没落。曾经收分很高的土木和建筑专业逐渐不再被考生追捧。传统工科更是进一步下跌,很多工科院校如果不大力发展计算机专业只能接受分数线进一步沉沦的命运。除了“地矿油”专业,“机土化能”专业(机械、船舶、土木、建筑、汽车、能动)等专业也由于产能过剩面临毕业即失业的问题,上交船舶之类的专业,本科生毕业很难找到对口岗位。“生化环材”专业(生物、化学、环境、材料)进一步被唾弃,先知先觉的考生和家长已经在大面积逃离这类性价比很低的专业。985传统工科的本科毕业生就业不如普通211计算机的本科生是普遍现象。

 

4地域分化明显,东北高校被抛弃,京沪、江浙和广深高校被追捧。2013年中国进入通缩之后,地域经济发展出现分层,一线城市和强二线城市发展稳健,但是三四线城市和东北、天津、山西、内蒙等地域发展出现很大问题。东北、山西、内蒙GDP出现负增长,天津和重庆则从原来中国GDP增长前二的大城市变为倒数。与此对应的就是东北的高校被集体抛弃,不仅是外地学子在抛弃,东北的学生更是急速逃离东北(东北高校在本地收分断崖式下降)。大连理工、哈工大、吉林大学、东北大学等高校分数明显下降。其他如东北财经,沾上东北+财经+非211身份,分数下降更快。天津的衰退同样影响了当地的学校,南开和天大的分数同样在走低,曾经的清北复开早已成为传说,南开的分数线不仅没法跟复旦交大相比,连北航和同济也比不过了。另一方面,由于一线城市的坚挺,京沪、江浙和广深的高校被追捧。

 

2019年:(计算机一统天下,财经衰落,传统工科彻底出局)

 

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2019年是收官之年,可以看出很多:

 

1计算机成为高考霸主,碾压其他所有专业。2019年计算机的高薪终于被考生和家长普遍认知(可见就业信息传导高考市场有多慢),清华“姚班”、“智班”的收分高于清华经管和北大光华的收分,成为新的状元集中营。两电一邮(北邮、电子科技大学、西安电子科技大学)以及华科主要的计算机类院校分数暴涨,各大高校的计算机专业供不应求。对考研而言,曾经300分就够上的计算机专业现在可能要370多分了,可谓对比惊人。出现这种现象的原因很简单,中国的计算机类工作(主要是互联网公司)待遇碾压其他行业。

 

普通211计算机专业的本科生起薪大概在二十多万,薪资上涨速度合理;研究生起薪三四十万;博士则可以达到五六十万这种水平。和金融做对比,名校金融专业本科生起薪大概十万,基本销售岗位;研究生起薪二十万,券商基金挤破头才能进;博士生如果能去券商基金研究所则可以拿到四五十万的待遇,关键是薪资上涨速度金融相对计算机并没有很大优势。如果对比化学生物和其他传统工科专业则更为明显,985学校这些专业的本科生毕业基本只能找月薪五六千的工作,而且工作环境很一般,经常下工地;研究生稍微好点但是如果去不了研究所只能拿七八千的工作;博士生去大型研究所可以拿到二三十万的工资;而且化学生物和传统工科的特点就是薪资上涨速度很慢,如果不走学术路线,在对应岗位就业很艰难。

 

2金融行业没落,财经院校分数线下滑。无论是高端的清华经管、北大光华,中高端的两财一贸,中端的地方财经院校(西财、中南财、东财、南审等),分数线都在下滑。金融行业的萧条已经部分传导至高考市场,虽然存在计算机对金融的替代效应,但是不能否认财经院校的高光时刻已经远去。金融行业这波萧条主要是去杠杆政策和贸易战导致的,预计未来萧条仍将持续,财经院校分数走低可能会是一个连续过程。

 

3制造业萧条,传统工科彻底出局。传统工科专业就业持续艰难,之前传统工科仅仅只是本科就业难,但是现在连传统工科的硕士就业也异常艰难,诸如船舶之类的专业,硕士毕业的薪资可能也就六七千。不仅如此,曾经就业较好的机械、自动化、电气就业也大幅下滑,沦为白菜行业。除计算机以外的工科就业差,很大程度上是中国大多数制造业全球竞争力较低导致的。

 

4深圳的高校异军突起。典型的比如哈工大深圳分校、香港中文大学深圳分校,分数大幅上涨,哈工大深圳分校的分数线甚至比本部都高。在很大程度上,深圳是中国仅次于京沪的城市,但是深圳的医疗和教育存在明显短板,预计未来深圳市政府将大力发展这两块。哪个大学能在深圳站稳脚跟成为当地TOP1,就能成为中国仅次于清北的学校。如果哈工大未来把主体搬迁至深圳,成为深圳工业大学(或者深圳科技大学),那该学校将迅速赶上例如浙大、南大这样的学校。

 

5外语类院校没落。北外和上外的分数大幅度退步,从上等211退步到中等211水平。很大程度上,外语类专业前景堪忧,一方面是中国对外向型经济的依赖度在下降,另一方面是人工智能的冲击使市场对笔译人才的需求度在下降,翻译软件可以解决很多翻译问题,这个专业在慢慢变得饱和。

 

如何选择专业?

 

把高考包括当做一个市场,这个市场具有明显的盲目性和滞后性。考生和家长都是根据当年的就业好坏来决定填报,一拥而上的挤热门专业。典型的比如2010年一拥而上报土木,2011年一拥而上报金融,2019年一拥而上报计算机。要知道就业信息在高考市场的传导具有滞后性,某个行业的火爆可能要2-4年才能传导到高考市场,比如计算机2014年就业就开始向好,但是直到2019年才真正被考生充分认识到。另一方面,高考到本科毕业乃至研究生毕业有很长的时间,4-7年不等,在这一时间内可能发生很多事情。比如2013年踩着高点报考金融,基本上2019年才能毕业,此时的金融就业和2013年的时候完全不可同日而语。

 

选择专业具有很强的周期性,不考虑周期去报志愿会出现很大问题。在不考虑情怀和兴趣等因素的情况下:

 

典型的成功报考包括:

 

1995-2000年报考国贸或外语

2000-2005年报考地矿油(地质、矿产、石油)或土木、建筑专业

2005-2010年报考财经专业

2010-2015年报考计算机专业

 

这类成功的报考都具有“低点入、高点出”的特点,在分数较低的时候考入,在就业较好的时候毕业,低进高出,毕业后能狠狠赚一波。

 

失败的包括包括:

 

2000-2005年报考生物专业

2005-2007年报考外语或外贸专业

2008-2013年报考传统工科

2010-2013年报考土木和建筑专业

2011-2014年报考财经专业

 

这类失败的包括都具有“高点入、低点出”的特点,在分数较高的时候考入,在就业惨淡的时候毕业,这样来看性价比可能没那么高了。

 

成功的选择专业可能会改变一生的轨迹,很多优秀的学子因为选错了行业最终只能忍受清贫的生活。

 

从各高校历年高考分数线变动看中国产业发展历程,如何报专业

 

从图中可以看出,过去十多年金融行业在我国各产业中增速非常高,房地产业则在09-11年增速较高,但是2016年来金融去杠杆开始后金融行业走了下坡路,计算机则开始逆势上涨。所以报专业需要对我国各产业经济发展趋势有一定了解。

 

各大类专业点评:

 

计算机:

 

计算机从曾经的“秃头机”逆袭为今天的“宇宙机”,在很大程度上是由于我国只有计算机这支产业具有国际竞争力,只有计算机类的公司能开出高工资。但是计算机存在一个问题就是未来发展具有不确定性,人工智能在很大程度上有过度泡沫化的倾向,虽然5G的到来可能会催生很多可能,但是中国是个竞争极其激烈、内卷化极其严重的国家。如果未来计算机延续当下趋势,发展良好,由于报考人数过多,计算机专业可能会提高招聘门槛,像金融行业今天这样卡学历卡性别卡背景。如果未来计算机发展出问题,比如人工智能被证实是骗局,5G没能催生很多新产业,那么今天一拥而上报考计算机的考生将面临大规模失业的可能。

 

就目前的趋势来看,计算机已经存在分层的问题, 很多培训班批量生产搞java的码农,普通的程序员只能敲毫无技术的代码,干得还是体力活,而且不得不以996为代价来获取高收入。但是算法岗的刚性需求还在,只不过门槛要求在提高,比如ACM比赛获奖者、顶会发表过文章、名校计算机硕士乃至博士等。计算机行业也分三六九等,CS比EE的就业要好一些。未来整个计算机就业分层的趋势会越来越明显。而且计算机和金融一样,高端岗位基本都在一线城市,虽然工资高,但是房价也高。

 

财经(特别是金融):

 

金融行业现在风光不再,整个经济下行阶段金融行业首当其冲,再加上去杠杆政策(虽然现在变稳杠杆了但是肯定不能像以前那样放肆地加杠杆了)。预计金融行业的低谷期还会持续较长时间,即便短期来一波牛市也很难挽救这个行业的颓败。至于整个财经专业,也很难有起色,国贸专业受贸易战影响短期很难回温。过去“金融自由化”、“金融大创新”的时代暂告结束,监管套利和刚兑应该会被打破,未来技术金融可能是趋势之一。

 

相比计算机而言金融行业很大的问题就是转入门槛太低,如果想敲好代码的话可能需要半年到一年的时间,如果想搞好算法则需要2-3年时间,毕竟高深的算法和数据结构需要用到离散数学。但是金融行业基本没什么转行门槛,除了宏观和固收研究之外,一个工科生可以通过考注会或司法考试来进入金融岗位从事投行和行研等工作。低门槛导致金融行业的兴盛期比较短,因为在其就业好的时候别的专业的学生可以大量转入,包括文科专业的学生。

 

传统工科:

 

包括机械、自动化、传播、地矿、电气、化工、土建、交运、农林工程等专业,可以说除了计算机之外的大多数工科专业,招生人数最多,但是性价比都比较低。首先,这类专业学习难度很大,挂科风险高,毕业不是很容易。其次,这些专业工作环境不太好,经常要去项目现场长期驻扎,对身体要求高,比如国家电网经常需要工程师去各地检修电力情况,造船厂需要经常待在船舶厂。再次,这些专业待遇很一般,因为供给严重过剩,很多传统工科的本科生在毕业前几年在公司基本只能承担基层员工的角色(和农民工同工同酬),浙大或上交传统工科本科毕业生待遇不比有经验的农民工高太多。如果考公务员的话,传统工科能报的岗位太少,很多只能竞争“三不限”岗位(不限专业、学历、户籍)。

 

但是传统工科就业差的根本原因还是因为我国制造业在世界上缺乏竞争力导致的,无论是汽车还是航空还是机械,我国都很难与发达国家展开竞争,制造业大而不强,导致我国缺乏类似通用电气、西门子、丰田、宝马、波音这样的制造业超级公司,我国的制造业大公司除了华为和比亚迪之外,大多数都是国企,在世界范围内竞争力很一般,无法开出很高的工资,也没办法接受大量的毕业生,导致我国985和211院校的工科专业毕业生就业非常困难。

 

基础理科:

 

基础理科分化比较明显,对于生物和化学来说,就业可谓是惨不忍睹,“生化环材”可谓是比传统工科就业还要惨淡的专业,毕竟传统工科不管怎么样还能找到工作,只不过待遇一般,生物和化学很有可能面临毕业即失业的困境。而且生物经常要做解刨实验,化学经常要和有毒气体打交道,对身体的损害非常大。而且这类学科数理课程开设较少,通过考研转行的难度很大。对于生物和化学研究生而言,又必须忍受导师的压榨,如果不读博的话又很难走学术路线,所以比较艰难。

 

对于数学和物理而言,这两专业找对口专业的难度也不小,除非去教书。但是数学物理乃至统计学的好处在于好转行,既可以转金融也可以转计算机,当金融行情好的时候大量数学物理系的转金融搞量化,当计算机行情好的时候大量数学物理系转计算机搞算法。所以说这两专业比较万金油,当然课程压力也大。

 

文史哲和外语类专业:

 

文史哲要分开看,中文系就业会明显好于哲学和历史系,因为中文系考公务员能报考的岗位比较多(法律、财经、中文、管理、计算机招得比较多)。中文专业可以通过考公务员来实现逆袭。但是哲学和历史更多是情怀专业,虽然这两学科对于研究很有帮助,但是我国这两门学科发展受限,对口的岗位也少,所以就业较为弱势。

 

外语类专业就业没有以前那么闪亮,因为我国经济越来越依赖内需,另一方面人工智能翻译软件的完善也在冲击外语类专业的就业。“一带一路”和“亚投行”长期看对小语种就业是利好,但是短期内变现难度较大。

 

教育类专业(师范院校):

 

中短期来看师范类院校在一定程度上被追捧,因为经济下行期间就业较为稳定的教师行业成为就业避难所,教师行业有寒暑假这一特点也吸引了很多人。但是教育行业有个问题:长期来看我国生育率在降低,未来中小学生规模会收缩,所以教育机构也会面临一定冲击。就目前来看,去深圳从事教育行业会是一波很好的机会,因为深圳在做大医疗和教育的蛋糕,深圳高校的崛起是必然。现在去深圳应聘大学老师可能985硕士就够了,未来可能会和京沪一样,要博士,所以可以考虑上车。

 

比较有钱途的专业:

 

法律:

 

无论我国未来政治改革方向是什么,法治一定是核心路线。而且过去做蛋糕(经济高速增长)的年代过去了,以后可能是分蛋糕(经济中速增长)的年代,这种时候法律的作用就体现出来了。无论是政府机关还是民间,都需要大量法律人才,需求量会有一个上升。参考发达经济体经验,当一个经济体达到一定阶段时对律师的需求量是在上升的。过去法律是红牌专业,未来可能会有分化,对名校法律本硕的需求量会增大。

 

除此之外法律专业很大的一个优势是在其具有一定门槛性。和金融相比,未来法律改革的特点就是强调法本、非法本法硕、非法律专业的区别。别的专业的想报考司法考试需要三年法律工作经验,这基本意味着司法考试的报考人员限定在了法律专业里面。法律本科的地位也在凸显,未来司法改革可能会突出法律本科和非法本的区别,无论在法院还是红圈所还是公务员考试中,法本的认可度都在提升。对于法律专业而言,过去主要看是否是五院四系(中国政法、中南财经政法、西南政法、华东政法、西北政法,以及北大、人大、武大、吉大的法学院),以后可能会看本科是否是法律专业的,这使其他专业通过考法律硕士来从事法律专业的难度提升。

 

而且法律很大的好处在于好考公务员,众所周知公务员考试限专业不限学校,公务员考试招考最多的就是法律专业,三本法律专业的学生考公务员难度远低于清华传统工科。从这个角度讲,法律专业就业下限也较高。

 

临床、口腔:

 

医疗行业在我国未来会迎来很大发展,类似日本那样的银发经济必将迎来。因为我国人口老龄化问题非常严重,随着60后和70后变老,这部分人会提高在医疗上的投入。另一方面,我国代际贫富差距非常明显,财富主要掌握在60后和70后手中。再者,随着经济的进步,对健康的重视度必然会提高,这些都会增加对医疗的需求。

 

但是临床和口腔最大的优势就是门槛极高,甚至比法律还要高,因为临床和口腔一般都是八年制本硕博连读,时间非常长,基本不存在别的专业通过考研跨专业考进来的说法。而且临床和口腔属于越老越吃香的行业,比计算机这样面临中年危机(35岁被裁员)的专业要稳定很多。

 

北大医学部、清华协和、川大华西、中山医学部等学校临床和口腔专业非常好,像川大口腔八年制专业,毕业出来很容易找到西南片区顶级的医院,容易认识各种领导,在当地混个中上层问题不大。

 

 

人才发财要看周期,选择专业也要看周期,不考虑周期因素盲目选择专业容易吃大亏,选错专业比选对专业的学生相当于少考了100分。当然有一种情况除外,如果出于兴趣、天赋和情怀选择某专业,那是有可能在这一行业成为佼佼者的,行行出状元,任何行业如果干到精通,把工作变成事业,也能成为精英的。

 

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