2025年南京财经大学工程管理专业考研分数线是多少？历年考研分数线是多少？

以下是南京财经大学工程管理专业2025年考研分数线，整体来看，2025年各院校考研分数线呈下降趋势。2026年南京财经大学工程管理专业考研报考人数多不多？专业排名情况如何?2026考研复试难度如何?以下是为大家整理南京财经大学工程管理考研报考攻略，供各位考生参考。

2025年南京财经大学工程管理专业考研分数线

专业型硕士（125601 工程管理）：总分162分

单科要求：外语≥38分，管理类综合能力≥76分（政治、专业课二不设单独线，因属管理类联考）

所属学院：管理科学与工程学院

研究方向包括：（01）现代质量管理、（02）复杂系统工程与控制、（03）工业工程与管理、（04）项目管理、（05）量化金融与机器学习、（06）大数据与商务智能、（07）智慧风险管理

补充说明

• 南京财经大学工程管理（125601）为非全日制专业学位硕士，执行国家A类线，2025年国家线为总分162分，该校直接采用该线，未划院线

• 考试科目为全国管理类联考统一命题：①(199)管理类综合能力、②(204)英语（二），无自主命题科目

• 复试形式为线下现场复试，内容包括思想政治理论笔试（合格制，不计入总分）、专业面试、外语听说测试及综合素质评估

• 最终成绩计算方式：初试成绩（300分）占70%，复试成绩（100分）占30%，按总成绩择优录取

• 该专业仅招收非全日制考生，不接收推免生，允许跨专业报考，但需具备一定数学或管理基础

**以上数据仅供参考，以南京财经大学研究生院官网发布的最新信息为准。

南京财经大学工程管理专业历年分数线对比（2023-2025）

年份	总分线	外语线	管理类综合线	招生人数	变化情况
2023 年	—	—	—	0 人	未招生
2024 年	176 分	43 分	86 分	11 人	首次招生，执行国家线
2025 年	162 分	38 分	76 分	13 人	总分↓14分，招生↑2人

分数线趋势分析：

• 2023年未招生，2024年首次招生即执行当年国家线（176分），2025年因国家线整体下调，该校同步降至162分

• 招生规模稳步扩大：从2024年11人增至2025年13人，反映专业建设逐步成熟

• 作为非全日制专业，竞争压力相对较小，但复试仍注重实践能力与职业背景匹配度

**以上数据仅供参考，以南京财经大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2025年南京财经大学工程管理专业复试人数与复试比例

• 进入复试人数：约18人（按差额比例1:1.4估算）

• 实际录取人数：13人

• 复试比例：约1.4:1（符合教育部非全专业差额复试常规范围）

• 复试内容：   – 思想政治理论笔试（合格即可，不合格者不予录取）   – 专业面试（60分）：考察工程管理基础知识、项目经验、职业规划   – 外语听说测试（20分）：英语口语问答   – 综合素质（20分）：逻辑思维、沟通能力、工作经历等

• 录取最低分：162分（即国家线），最高分：210分左右

**以上数据仅供参考，以首都师范大学研究生院官网发布的最新信息为准。

2026年南京财经大学工程管理专业计划招生人数

总招生计划：18人（非全日制专业型硕士）

• 招生方向：涵盖全部7个研究方向（01–07），统一招生，入学后根据导师与兴趣分流

• 学习方式：非全日制（周末或集中授课）

• 考试方式：全国统考（管理类联考）

• 推免政策：不接收推免生

备注：最终招生人数以南京财经大学研究生院官网2026年招生简章为准

2026年南京财经大学工程管理专业排名

全国定位：在财经类高校中具有特色优势，工程管理专业依托管理科学与工程学科，在“智慧风险管理”“大数据与商务智能”等交叉方向形成特色

学科支撑：管理科学与工程学科在教育部第五轮学科评估中获评 **C+** 等级，为江苏省重点建设学科

专业优势：

• 聚焦“财经+工程+数据”融合培养模式，突出量化分析与智能决策能力

• 师资团队兼具学术背景与行业经验，多位教师参与国家级重大工程项目咨询

• 与苏宁、南瑞集团、江苏交控等企业建立联合培养基地，强化实践导向

数据来源：教育部第五轮学科评估结果；南京财经大学管理科学与工程学院官网

南京财经大学工程管理考研总结与建议

• 目标分数建议达到180分以上：虽过线即可进复试，但高分在复试中更具优势，尤其管理类综合能力需突破100分

• 重点提升英语（二）和逻辑/数学部分：英语单科线低但复试有口语测试，综合能力中的数学与逻辑是提分关键

• 提前准备职业背景材料：非全日制复试重视工作经历与岗位匹配度，建议整理项目经验、岗位职责等素材

• 关注研究方向选择：如报考“量化金融与机器学习”或“智慧风险管理”，可适当补充Python、数据分析等技能，增强竞争力

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