经常会有同学在群里讨论考研大小年,如果碰到大年考取难度就会更大一些,碰到小年考取就会相对容易一点;还有就是数学如果是碰到大年就会很难,如果是小年可能会简单。那么,到底什么是大小年?就西财而言,2021是大年还是小年?
今年我们就大家关心的这个问题来做简单分析:
什么是大小年?
每年,各个专业的分数线都会有所变动,有些年份相对高一些,有些年份相对低一些,如果某个专业在某个年份,由于报考的人数比较多,考试难度大或者分数线高,导致考取难度比较大,一般来说将这个年份称之为大年,反之则是小年。
分数线是比较重要的指标,假设各年度考试难度完全一致,那么分数线高就代表考取难度大,但从实际情况来看,各年度考试难度是不可能完全一致的,特别是专业课,由于是自主命题,不可能像政治、英语、数学命题那么考究,出题老师有时候手重了一点,可能就导致考生们分数普遍很低,比较典型的就是2020年的经济学二,难度实在比2019年大了很多,导致分数普遍比2019年低了15-20分,加之2020年数学三的难度也有所增加,所以,虽然2020年经济类相关专业分数线比2019年低,但其实考取难度是更大的。
考生人数也是比较重要的指标,在招生人数不变的情况下,一般来说某个专业考生人数越多,竞争越激烈,考取难度越大,但也不是绝对的,同样是100个考生考某个专业,如果都是学霸,那么竞争肯定更为激烈,考取难度是更大的,但我们认为一般来说同一个专业考生整体实力是相对比较稳定的,各个年份不会有太大的波动;而专业和专业之间,特别是热门专业和冷门专业的考生整理实力应该是有一定差距的,这也很好理解,明知山有虎,偏向虎山行,肯定是有一定实力才会选择难度更大的专业的。
全国历年考研人数与录取人数
注:以上数据来源于网络,部分数据不一定完全准确,特别是近几年的录取人数,不同的数据来源之间的出入还比较大,我们经过多方对比,选择了我们认为较为可信的数据。
西财历年考研人数与录取人数
注:以上2020年的报考人数并非准确数据,网传有2.4万的,也有2.5万的,我们暂取中值24500人,一般来说上一年的数据官方在6月底公布,但今年受疫情影响迟迟没有公布,预计在9月份开学之后才会公布。
为什么会出现大小年?
在上面提到,同一个专业不同年份考生实力大致相当,如果某个专业上一年度分数特别高,或者考试难度特别大导致考生的普遍分数比较低(大年);那么第二年报考的学生就会望而却步而纷纷改报其他专业,从而导致报考人数减少,考取难度降低(小年);而第三年的考生看到第二年分数低、报录比低,则又会聚集到这个专业来,考取难度自然又会升高(大年),以此大小年循环往复。
当然实际情况不会这样简单:
首先,总的考生人数是在增加的,并且在18、19、20年还有较大幅度的增长。这就意味着在这些年份,各专业的考取难度不会只是此消彼长,而是整体难度都会有所增加,只是看哪个专业增加的多,哪个专业增加的少而已,运气好的话碰到某个专业爆冷,考的人很少,但那也只是运气。
其次,考生在选择专业的时候也是理性的,也会考虑到可能存在大小年的规律,因此并不是所有人都会一窝蜂的去报考上一个年分数线低、难度小的专业,也不是所有人都会放弃上一年分数线高、难度大的专业。比较典型的例子就是金融中心,金融中心是西财的王牌专业,无论是名气、平台、师资、就业还是发展机会等方面都是数一数二的,可以看看我们之前的一篇文章: ,以前也有很多年份分数线非常高,但从2014、2015年以来,分数线就持续保持低位,并不是说这个专业本身就不好了,出现这种情况的很重要的原因就是,大家都怕这样一个不错专业因为上一年分数线低,会吸引大量的考生报考,导致分数线暴涨。
那到底还存在大小年一说吗?我们认为还是存在的,只不过不一定大小年就一定是交替出现,可能是大-小-大-小,也可能大-大-小-小-大-大。
以金融学院的金融学和金融工程(红色和黄色的线条)这两个专业为例,从2015年到2019年,分数线基本都是高低交替出现,是有比较明显的大小年的特征的,虽然2020年比2019年分数线降低了,但2020年比较特殊,2020年专业课明显比以前年度难,且数学三难度也比较大,把这个因素考虑进去之后,2020年的分数线是高于2019年的,也就是说2019年、2020年都可以算作大年。
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和金融学一样,除了2019年和2020年都算大年之外,从2015年之后,以上几个专业也存在大小年交替出现的特征,2015年之前西财的专硕考生人数较少,几乎专业分数线几乎都是国家线,没有太明显的大小年。
其他专业的情况大家可以自行加以分析,大家可以去“西财考研app”(可扫描文末二维码安装)上查看各年度的分数线以及报录比等数据。
那么重点来了
2021年西财将会是“大年”还是“小年”?
我们先抛出观点:我们认为2021年西财将会是小年!
可能很多人会不太相信的我们这个观点,按照这两年的趋势,加上今年疫情可能会影响到找工作以及出国的行情,网传2021年考生人数将会达到400万人。
我们倒是认为对待考生数量应该更加理性一些,连续两年的高增长之后,继续保持高位增长的可能性不大,毕竟2015、2016、2017大学生的录取人数均为700万左右(如下图所示),2019考研主力是2015年入学的大学生,2020考研主力是2016年大学生,2021考研主力是2017年大学生,大学生录取人数没有明显的变化,也就是说考生基数没有太大的变化。
那么为什么2019年和2020年考研人数暴增呢?原因应该是比较复杂的,说两个主要的原因:1、由于中国经济不断发展,不少考生家庭经济压力小,对就业的要求变得更高,在没有理想工作的情况下,选择考研或者出国;2、最近几年考研竞争激烈程度逐渐激烈,二战甚至三战的考生比例越来越高,这也是近几年考生人数快速增加的主要原因,据教育部统计:2017年,往届生88万,所占比例43.8%;2018年,往届生107万,所占比例45%;2019年,往届生137万,所占比例48.23%;2020年,往届生比例没有查到,据说已经达到50%。
根据经验来看,二战同学比较普遍,三战的同学也不算特别少,但四战的同学很少,毕竟四战的压力很大,考研成本也过高了,也就是说往届生考研的比例不会无限制的增加,从最近几年的趋势来看,增长速度也是放缓的,2020年的50%比例估计已经是快到了天花板。我们预测,2021年的考生人数增幅会减少,如果非要给出一个比例,10%吧。
另外,招生规模也在不断扩大,2020年因为疫情的原因,研究生招生人数增加18.9万,是增加的比较多的一年,但实际上研究生招生人数一直在增加,从2016年的60万,到2020年的100万(也有数据说是110万)短短几年的时间增加了很多,而全国研究生录取比率一直在30%左右徘徊,说明国家也会随着教育资源的不断增加会尽可能的满足大家读研的需求的,可以预见的是,2021的招生规模还会继续扩大。
总结来说:2021年全国研究生招生的人数会继续增加,而考生人数不会像网传增加的那么多,形势可能没有有些自媒体说的那么严峻!
以上是宏观层面的分析,下面我们再来说说西财,我们认为西财2021是小年的主要依据有:
1、在2020年竞争白热化的情况下,西财很多专业的分数线都前所未有的高。大部分专硕的专业分数线都比2019年高出不少,特别是税务专硕和国际商务这两个专业分数线高达390多分,即便是这两个专业的专业课本身难度不大考生分数比较高,经济类联考396的分数普遍也比较高,但要考到390分以上,题再简单也会是一件容易的事情;金融专硕虽然分数比2019年稍微降了一点,但今年431的分数普遍比2019年低了10分左右,加之数学三也比2019年难,金融专硕实际的分数线应该是高于2019年5-10分的;经济类的学硕专业和金融专硕类似,并且有过之而无不及,虽然分数线下降,但802比去年难了太多,如果考生802的成绩与2019年差不多的话,经济类学硕的很多专业分数线都会高出20分以上,之前还有同学说2021的经济类学硕专业会不会因为分数线比较低,吸引很多人来考,这是低估了大家获取信息的能力,其实恰恰相反,我们之前与很多同学交流的过程中就发现,很多打算考的同学都在考虑是不是要换成别的专业,大家都知道经济学801802的分数低的这个情况,害怕到时候自己忙活大半年也只能考个八九十分;会计学院学硕也是如此,分数线已经创历史最高纪录,招生人数也一直在缩招,从2010年左右的200多人,缩减到现在的50人左右,会计学、财务管理的考录比也早就是西财最高,2019年就已经达到恐怖的30:1,估计2020年还会更高。2020年分数线高,考取难度大就会从一定程度上劝退一部分考生,但这并意味着2021年考生人数就一定会减少,下面我们要说的第2点更具有参考价值。
2、从我们目前了解到的情况来看,2021年西财很多专业的热度比起2020年要低,比如说各种西财考研群的人数,各种资料和教材的销售数据,各种西财考研讨论话题的数量和热度等等,这些数据从侧面显示2021年西财很多专业的热度开始降低,加之最近这十来年,经管类的专业的热度本身也在降低(热度上升的阿里、腾讯、华为为代表的科技巨头大量需要的理工科专业),我们认为2021极有可能成为一个转折点,热度和难度都会有所减小,当然,西财作为财经类中比较有竞争力的一个院校,在全国考研人数高居不下的情况下,想要很容易考上还是不现实的。
总结一下:通过我们目前了解到的信息,我们认为2021年西财不少专业的热度将会有所下降(不是所有专业),这对于现在正在备考的同学来说是个好消息,希望大家能认真备考,抓住这个机会一举考研成功!
以上分析还是有很多推测的成分,为了更加准确的了解今年西财各专业的报名情况,请大家进入以下小程序,登记自己要报考的专业,登记之后也可以看到你要报考的专业有多少人报考,后期我们会结合去年和千年的数据来进行对比分析,那个数据会更有说服力一些! |