賀超城 吳江 黃茜 左任銜 唐振華

摘要：[目的/意義]當(dāng)前，“內(nèi)卷”的流行成為一種文化現(xiàn)象，其所反映的社會現(xiàn)實問題更值得關(guān)注。厘清“內(nèi)卷”的概念及特點，從定量的角度衡量“內(nèi)卷”，有助于分析“內(nèi)卷”的形成機制并尋求其破解路徑。[方法/過程]首先，梳理“內(nèi)卷”概念的演化過程；其次，結(jié)合大學(xué)生群體競爭場景提出“內(nèi)卷”的定量測度；再次，從網(wǎng)絡(luò)拓撲、競合策略及價值評價3個方面探索不同策略對仿真系統(tǒng)“內(nèi)卷”程度影響；最后，結(jié)合上述實驗結(jié)果，分別從個體和群體層面提出相應(yīng)建議。[結(jié)果/結(jié)論]隨著網(wǎng)絡(luò)拓撲中隨機性的降低，系統(tǒng)“內(nèi)卷”競爭程度越來越大。合作型策略可以提升系統(tǒng)的總產(chǎn)出，競爭型策略的系統(tǒng)總投入高，系統(tǒng)總產(chǎn)出卻較低。而對于價值評價，全局模式下其在高投入、低回報和邊際效用遞減等特點上表現(xiàn)突出，“內(nèi)卷”嚴重。

關(guān)鍵詞：內(nèi)卷? ? 多智能體仿真? ? 知識流動? ? 群體學(xué)習(xí)競爭

分類號：C93

引用格式：賀超城， 吳江， 黃茜， 等. 基于多智能體仿真的大學(xué)生群體競爭“內(nèi)卷”機制研究[J/OL]. 知識管理論壇， 2022， 7（5）： 574-597[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/316/.

1? 引言

近年來，“內(nèi)卷”正成為網(wǎng)絡(luò)熱詞?！兑慕雷帧?020年十大流行語就有“內(nèi)卷”一詞，具體指“某一領(lǐng)域內(nèi)，隨著人群涌入及領(lǐng)域自身的限制，所有人要付出更多的努力才能獲取與以往相同收益的現(xiàn)象”，也稱為“努力的通貨膨脹”[1]?，F(xiàn)實中，大學(xué)生無疑是“內(nèi)卷大軍”中的一員。在高校擴招和經(jīng)濟放緩的影響下，大學(xué)生在進校伊始就面臨著與日俱增的就業(yè)壓力。他們自覺或不自覺地與他人競爭，且愈演愈烈，朝著“內(nèi)卷”趨勢發(fā)展?！皟?nèi)卷”不僅是大學(xué)生的一種自我調(diào)侃，更是在學(xué)業(yè)、就業(yè)等諸多壓力下其狀態(tài)的真實寫照。無論是對個人還是社會，內(nèi)卷都是一種負面狀態(tài)。王俊秀[2]指出內(nèi)卷是低水平的模仿和復(fù)制，導(dǎo)致只有“量”的增長，而無“質(zhì)”的改變；沒有內(nèi)容上的突破，只有形式上的轉(zhuǎn)變。對個人而言，“內(nèi)卷”狀態(tài)下的大學(xué)生承受著巨大壓力，容易造成精神健康問題。對社會而言，“內(nèi)卷”狀態(tài)使得大學(xué)生之間的人際關(guān)系緊張，信息交流不充分，形成“囚徒困境”。

“內(nèi)卷”早已不是一個新詞，早在18世紀，康德便提出了“內(nèi)卷化”的概念[3]。然而，當(dāng)下流行的“內(nèi)卷”其內(nèi)涵已經(jīng)發(fā)生了明顯的演變?，F(xiàn)有關(guān)于“內(nèi)卷”的理論研究主要圍繞傳統(tǒng)意義上的“內(nèi)卷”進行，而關(guān)于網(wǎng)絡(luò)流行的“內(nèi)卷”的理論尚未建立。此外，現(xiàn)有關(guān)于網(wǎng)絡(luò)流行的“內(nèi)卷”的研究多從現(xiàn)象、成因、危害、破局方法等定性視角切入，缺少對于“內(nèi)卷”的測度指標(biāo)、影響因素的定量分析，使得對于“內(nèi)卷”的探討標(biāo)準不一。從定性定量結(jié)合的視角解讀大學(xué)生群體“內(nèi)卷”現(xiàn)象，挖掘其影響機制，有助于全面認識并系統(tǒng)應(yīng)對當(dāng)前大學(xué)生群體乃至全社會激烈的“內(nèi)卷”現(xiàn)象。

為此，本文首先梳理了“內(nèi)卷”的相關(guān)文獻，對“內(nèi)卷”概念的演變進行論述，并提出本文研究的“內(nèi)卷”定義及特點；隨后對大學(xué)生群體競爭場景下的“內(nèi)卷”研究進行回顧，歸納出大學(xué)生群體“內(nèi)卷”在個體和群體層面的表現(xiàn)，并從絕對量和相對量兩個維度構(gòu)建了“內(nèi)卷”的評價指標(biāo)；再次，構(gòu)建仿真模型，從網(wǎng)絡(luò)拓撲、競合策略及價值評價3個方面展開仿真實驗，探索不同策略對大學(xué)生群體競爭“內(nèi)卷”程度的影響；最后，就實驗結(jié)果進行分析，分別為大學(xué)生個體和管理者正確應(yīng)對“內(nèi)卷”提出相應(yīng)建議。

2? 相關(guān)研究與理論

2.1? “內(nèi)卷”概念與演變

早在18世紀，康德[3]便提出了“內(nèi)卷化”，認為“內(nèi)卷化”是事物在內(nèi)部復(fù)雜化，但不影響外界的現(xiàn)象。戈登威澤[4]補充了“內(nèi)卷化”的概念：系統(tǒng)在外部擴張條件受到約束時，內(nèi)部不斷精細化和復(fù)雜化的過程。20世紀60年代，格爾茨[5]用“內(nèi)卷化”的概念研究爪哇的水稻農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，并提出“農(nóng)業(yè)內(nèi)卷化”的概念。20世紀80年代，“內(nèi)卷”概念被引入到國內(nèi)學(xué)術(shù)界。黃宗智[6]采用這一概念來研究小農(nóng)經(jīng)濟問題，用勞動的邊際產(chǎn)量遞減或邊際報酬遞減來界定“內(nèi)卷化”。隨后“內(nèi)卷”被引入社會制度[7]、市場經(jīng)濟[8]、社會福利[9]等諸多領(lǐng)域。與學(xué)術(shù)術(shù)語相比，網(wǎng)絡(luò)熱詞的“內(nèi)卷”概念有所不同。自2020年下半年以來，“內(nèi)卷”一詞火爆網(wǎng)絡(luò)。“學(xué)歷內(nèi)卷”“教育內(nèi)卷”“打工人內(nèi)卷”等迅速成為人們熱議的話題。然而，在走熱的背后是概念定義的模糊不清。章舜粵[10]認為對于“內(nèi)卷”的討論有誤用和濫用之勢，各種稀奇古怪的“內(nèi)卷”本可以用更為平實、貼切的概念來描述。徐英瑾[11]認為當(dāng)前的“內(nèi)卷”概念是一種誤讀與泛用，人們簡單地將“過度競爭”與“內(nèi)卷”等同起來。

經(jīng)典的“內(nèi)卷”概念具有以下5個特點：①群體關(guān)鍵要素的增長是一種無發(fā)展的增長；②群體關(guān)鍵要素增長的邊際效用遞減；③群體內(nèi)部不斷精細化和復(fù)雜化；④群體內(nèi)缺乏充分競爭；⑤群體行為邏輯缺乏變化。網(wǎng)絡(luò)熱詞“內(nèi)卷”的概念則增加了新特點，也模糊了一些既有特點，但邊際效用遞減的核心特征不變。在個體層面，一個典型的特點是“努力的通貨膨脹”，另一個特點是“競速型自我”，追求全面、快速競爭[12]。在群體層面，以往“內(nèi)卷”中，群體的特點①和特點②被繼承下來，特點③得以淡化，特點④從缺乏充分競爭轉(zhuǎn)為過度競爭，特點⑤從重復(fù)過往轉(zhuǎn)為尋求突破不斷嘗試新路徑。表1總結(jié)了兩種“內(nèi)卷”概念特點。

基于上述“內(nèi)卷”概念演化過程的梳理可知，“內(nèi)卷”概念的外延在不斷擴大，其內(nèi)涵也在不斷更新。而在明確本文研究對象為大學(xué)生群體的基礎(chǔ)上，本文聚焦網(wǎng)絡(luò)流行語意義上的“內(nèi)卷”概念：“內(nèi)卷”是系統(tǒng)內(nèi)所有人為獲取與以往相同的收益所需付出的努力比以往更多的一種激烈競爭狀態(tài)，在此狀態(tài)下，“內(nèi)卷”表現(xiàn)為系統(tǒng)成員之間競爭激烈以至于整個系統(tǒng)中投入越來越大，收益卻越來越少。

2.2? 大學(xué)生群體“內(nèi)卷”

近年來，大學(xué)生群體的“內(nèi)卷”受到了學(xué)術(shù)界和社會的高度關(guān)注[13-14]。苑津山[15]從大學(xué)生“內(nèi)卷”現(xiàn)狀的評價失真、競爭失格和個體失獨三方面來探討“內(nèi)卷”參與者的假性學(xué)習(xí)邏輯，指出學(xué)生入局“內(nèi)卷”存在環(huán)境導(dǎo)向偏差、群體裹挾與個體身心欠佳三方面原因。盧曉雯[16]認為“內(nèi)卷”是一種過度競爭下的自我封鎖狀態(tài)。林楊千[17]探討了大學(xué)生“內(nèi)卷”現(xiàn)象的表現(xiàn)、危害以及應(yīng)對措施，包括建立“內(nèi)卷”預(yù)警機制、重視心理輔導(dǎo)、完善資源配置等。趙祥輝[18]研究了博士生發(fā)表制度的“內(nèi)卷”現(xiàn)象，認為目標(biāo)替代、路徑依賴、資源競爭、功能鎖定是造成“內(nèi)卷”現(xiàn)象的原因。可見，當(dāng)前針對大學(xué)生群體“內(nèi)卷”的研究多從理論的視角定性地探討其成因及對策。

2.3? 相關(guān)理論

（1）錦標(biāo)賽制理論。錦標(biāo)賽制理論的主要內(nèi)容是：在絕對業(yè)績不確定時，企業(yè)委托人通過建立績效薪酬制度，將代理人的報酬與其績效排名聯(lián)系起來，以此保證代理人在滿足自己的預(yù)期收益的同時達到改善企業(yè)效率的目的[19]。錦標(biāo)賽制有3個特征：①獎金固定；②根據(jù)績效排名來分配獎金；③獎金差距越大，參與者贏得競賽的動力就越強。類似地，在當(dāng)前的大學(xué)生群體競爭中存在著明顯的錦標(biāo)賽制，盡管社會呼吁要建立多元評價體系，但錦標(biāo)賽制仍因其可衡量、易操作、強激勵等特點廣泛存在于在大學(xué)生群體競爭中。錦標(biāo)賽制理論是適用解釋以選拔為目的的升學(xué)、工作考核的“內(nèi)卷”現(xiàn)象。

（2）零和博弈理論。零和博弈指的是在嚴格競爭下，參與博弈各方中，一方的收益意味著另一方的損失。各方收益和損失總和永遠為“零”[20]。在零和博弈中，博弈雙方不存在合作的可能，一方的所得正是另一方的所失，社會的整體利益不變。在以錦標(biāo)賽制為評價標(biāo)準的大學(xué)生評獎評優(yōu)中也存在著零和博弈現(xiàn)象。在以排名為評判標(biāo)準下，評獎評優(yōu)中一人的勝出往往意味著另一人的失敗。在升學(xué)與就業(yè)等“內(nèi)卷”現(xiàn)象中，也是一種零和博弈現(xiàn)象。評獎評優(yōu)或保研都是按比例進行排名擇優(yōu)，而“大量人員參加，但錄用卻很少”直接導(dǎo)致了群體間的零和博弈。

（3）自我效能理論。自我效能理論由班杜拉于1982年提出，認為人類行為不僅受行為結(jié)果期望的影響，更受自我效能期望的影響[21]。個體在面對一項任務(wù)時會先對任務(wù)難度進行主觀評估，然后再采取對應(yīng)的行為。如果個體評估該任務(wù)為挑戰(zhàn)型任務(wù)，就會產(chǎn)生正向的激勵效應(yīng)。當(dāng)任務(wù)評估為障礙型任務(wù)，則激勵效應(yīng)降低，甚至產(chǎn)生焦慮心理。

3? 大學(xué)生群體競爭“內(nèi)卷”仿真建模

大學(xué)生群體的“內(nèi)卷”現(xiàn)象是當(dāng)前社會最嚴重、最受關(guān)注的“內(nèi)卷”現(xiàn)象之一。深入認識和把握大學(xué)生群體競爭“內(nèi)卷”問題對于其健康成長與社會的和諧穩(wěn)定都有重要意義。當(dāng)下，網(wǎng)絡(luò)熱詞“內(nèi)卷”概念的外延正在不斷擴大，其內(nèi)涵也在不斷細化。結(jié)合“內(nèi)卷”概念的特點和演化過程，本文認為大學(xué)生群體競爭的“內(nèi)卷”是在大學(xué)生群體中，個體為獲取與以往相同的收益所需付出的努力比以往更多，投入取得的收益的邊際效應(yīng)越來越少的一種激烈競爭狀態(tài)。

大學(xué)生群體競爭“內(nèi)卷”現(xiàn)象涉及諸多個體，大學(xué)生個體之間的社會網(wǎng)絡(luò)、認知基礎(chǔ)等關(guān)系也錯綜復(fù)雜，彼此的競合行為更是非線性動態(tài)變化的，難以通過還原論的分解方法對其演化過程進行計算和重現(xiàn)[22-23]。計算機仿真，從微觀個體到宏觀整體，自下而上地刻畫復(fù)雜系統(tǒng)的涌現(xiàn)性，來體現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的復(fù)雜性、層次性和交互性，為研究此類復(fù)雜社會系統(tǒng)提供了整體論的切入點。本節(jié)構(gòu)建基于多智能體的“內(nèi)卷”仿真模型，為深入挖掘“內(nèi)卷”形成機制奠定模型基礎(chǔ)。

3.1? 仿真情景與假設(shè)

3.1.1? 仿真情景

當(dāng)代大學(xué)生“內(nèi)卷”現(xiàn)象的典型場景之一就是保研名額的爭奪。在就業(yè)形勢日益嚴峻的背景下，不少大學(xué)生選擇了升學(xué)的發(fā)展路徑。據(jù)統(tǒng)計，2021年全國共招收碩士研究生105.07萬人，2021年度的報考人數(shù)為337萬人，而2022報考人數(shù)達457萬，創(chuàng)歷史新高。為避開競爭激烈的考研和直接就業(yè)，大學(xué)生們把目光瞄向了保研這條賽道。而根據(jù)教育部的有關(guān)規(guī)定，設(shè)立研究生院的普通高校保研名額的比例一般在15%左右，不同高校有所不同。這意味著在一般情況下，在具有保研資格的高校中，只有相對位次排在前15%的學(xué)生能夠順利拿到保研名額，剩下的85%無論成績?nèi)绾味紝⒃诒Ｑ懈偁幹惺?。保研名額的稀少與涌入人群的眾多導(dǎo)致保研競爭呈“內(nèi)卷”之勢。當(dāng)學(xué)生們努力學(xué)習(xí)不僅換不來預(yù)期的收益而且收益為負時，“內(nèi)卷”陷阱就產(chǎn)生了。在保研計算規(guī)則中，課程成績占據(jù)90%左右的權(quán)重，是保研考核中的硬指標(biāo)，因此本文的仿真將聚焦于以保研升學(xué)為目的的大學(xué)生群體知識學(xué)習(xí)與應(yīng)用過程。根據(jù)M. H. Boisot[24]的理論，群體知識學(xué)習(xí)與應(yīng)用可以歸納為知識擴散（將自身知識進行擴散）、知識吸收（吸收他人的知識）、知識掃描（基于吸收的知識與既有知識，創(chuàng)造新知識）和問題解決4個階段。相應(yīng)地，筆者認為在大學(xué)生知識學(xué)習(xí)與群體競爭情景中，知識流動過程包括知識擴散、知識吸收、知識整合、知識應(yīng)用4個子過程。其中知識擴散包括知識被動溢出和主動擴散；知識吸收取決于個體的吸收能力和意愿；知識整合表現(xiàn)為吸收者對所吸收知識的突變；知識應(yīng)用為個體運用自身知識創(chuàng)造價值。

3.1.2? 仿真假設(shè)

基于上述情景，結(jié)合現(xiàn)有理論，本研究對仿真模型進行了適當(dāng)簡化，提出以下基本假設(shè)：

（1）根據(jù)錦標(biāo)賽理論，大學(xué)生學(xué)習(xí)知識技能的唯一目的是在知識應(yīng)用過程中獲得良好的成績，進而去取得較好的排名，實現(xiàn)擇優(yōu)。

（2）大學(xué)生個體與熟人之間形成社會網(wǎng)絡(luò)，并動態(tài)演化，且個體僅通過網(wǎng)絡(luò)連邊進行知識流動。

（3）每個大學(xué)生的知識背景由向量表示，不同維度代表不同的知識技能，其數(shù)值大小表示個體在該維度的知識存量。

3.2? 仿真模型設(shè)計

3.2.1? 智能體與智能體屬性設(shè)計

在移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)環(huán)境下，高校教育形態(tài)與場景更加多元化，在傳統(tǒng)課堂教學(xué)知識和自主閱讀獲取知識之外，在線知識社區(qū)與在線課程等為當(dāng)代大學(xué)生提供了更多的知識獲取途徑[25]。因此，仿真模型中設(shè)計存在兩類智能體：大學(xué)生智能體和知識源智能體，其中知識源包括老師、書籍、線上平臺等各類外部知識獲取來源。相應(yīng)地，模型設(shè)計大學(xué)生智能體的知識背景分為綜合知識和專業(yè)知識，其中綜合知識初始分布服從正態(tài)分布，為該大學(xué)生智能體的初始知識水平；專業(yè)知識則從知識源吸收，初始為0。在知識擴散和知識吸收階段，個體通過社會網(wǎng)絡(luò)在鄰居節(jié)點之間彼此擴散吸收知識。由于競爭關(guān)系，不一定所有個體都愿意分享自己的知識，因此存在競爭型和合作型策略。模型使用屬性compete_will來表示大學(xué)生智能體的競合策略。如果個體i對個體j采用競爭型策略，即compete_willi [j]=1，則i不對j分享知識技能；如果i對j采用合作型策略，即compete_willi [j]=0，則i對j分享知識技能。在知識應(yīng)用階段，大學(xué)生智能體根據(jù)知識背景knowledge和執(zhí)行能力executive_power，來取得知識產(chǎn)出output（知識背景knowledge和執(zhí)行能力executive_power相乘）。output向量中的每一維的值表示個體在對應(yīng)知識維度的成績。多輪的累積產(chǎn)出為output_total。相應(yīng)地，個體的單次投入input等于執(zhí)行力executive_power，多輪的投入input_total為執(zhí)行能力executive_power在時間上的累積。根據(jù)錦標(biāo)賽理論和相關(guān)文獻[26]，排名擇優(yōu)機制與“內(nèi)卷”息息相關(guān)。模型根據(jù)知識產(chǎn)出output為大學(xué)生智能體設(shè)計兩種排名屬性：①局部排名rank_regional（在網(wǎng)絡(luò)鄰居中的排名）；②整體排名rank_whole（在整體大學(xué)生群體中的排名）。個體知悉自身在鄰居節(jié)點中的局部排名，但是不知悉整體排名。根據(jù)自我期望理論，自我效能實現(xiàn)的程度是決定大學(xué)生能否長久保持努力狀態(tài)的重要激勵機制?；谂琶儎樱Ｐ蜑榇髮W(xué)生智能體設(shè)計回報屬性reward來刻畫大學(xué)生學(xué)習(xí)的自我效能實現(xiàn)的程度，排名上升越大則自我實現(xiàn)程度越大。多輪得到累積回報為reward_total。表2總結(jié)了仿真模型中主體的屬性。

KnowledgeSource knowledge 知識向量。

3.2.2? 智能體交互規(guī)則設(shè)計

大學(xué)生智能體按照以下規(guī)則進行交互：

（1）知識結(jié)構(gòu)的向量表示。參考巴志超等的研究[24]，可以用一個D維的知識向量來表示每個個體的知識基礎(chǔ)，其中前M維表示專業(yè)知識，第M+1維到第D維表示綜合知識。在t時刻，個體i的知識向量為：

Ki（t）=[Ki（t）1， Ki（t）2， …， Ki（t）M， Ki（t）M+1， …， Ki（t）D]? ?公式（1）

（2）知識流動。大學(xué)生從知識源及周圍同學(xué)中吸收學(xué)習(xí)知識。

對于個體i和j，如果j對i采取合作策略，且在知識維度d上，j比i高，則i可以從j接收知識：

其中，Kj（t）d–Ki（t）d表示i從j繼承的知識，βij為i接收知識的能力，0<βij<1。βij受到i和j在該維度上的知識水平以及兩者的連邊強度L0 （i，j）的影響[27]：

ΔKi（t）d表示i在接收知識基礎(chǔ)上的創(chuàng)新知識，表現(xiàn)為一種主觀能動性的創(chuàng)新增長，且這種創(chuàng)新增長發(fā)生在整個演化過程中，表示為[28]：

ΔKi（t）d= Ki（t）d （λi）? ? ? ? ? ? ? ? 公式（4）

其中，0<λi<1表示個體i的創(chuàng)新能力。

（3）新增連邊。隨著時間推移，根據(jù)三元閉包理論[29]，個體傾向于在二階鄰居中建立新的社交關(guān)系，并以較小的概率與非相連個體產(chǎn)生連邊。模型設(shè)計在每隔給定時間段T后，個體i與二階鄰居j1以概率Link_prob_1發(fā)生連邊，與非相連個體j2以概率Link_prob_2發(fā)生連邊。

（4）投入更新。智能體的投入包括時間成本和精力成本，智能體i的投入為：

inputi（t）=excutei（t）? ? ? ? ? ? ? 公式（5）

（5）產(chǎn)出更新。大學(xué)生智能體根據(jù)知識背景knowledge和執(zhí)行能力executive_power，來取得知識產(chǎn)出output，智能體i的產(chǎn)出更新公式為：

outputi（t）d=Knowledgei（t）d*executive_poweri （t）? ? ? ?公式（7）

（6）排名更新。大學(xué)生的排名包括局部排名和整體排名。個體知悉自身在鄰居節(jié)點中的局部排名，但是不知悉在整體中的排名，系統(tǒng)在每隔給定時間段T后進行一次整體排名：

rank_locali （t）=Rank' （|outputi （t）|）? ? 公式（9）

其中|outputi（t）|表示向量outputi（t）的模長，Rank（|outputi（t）|）表示|outputi（t）|在集合{|outputi（t）|， 0≤i

（7）競合意愿更新。隨著階段性全局排名的公布，個體對于全局排名在自身前面的個體的競合意愿會作出相應(yīng)調(diào)整[30]。模型為不同排名區(qū)間里的智能體設(shè)計不同的競合意愿更新規(guī)則。設(shè)N為擇優(yōu)名額。模型設(shè)置排名在區(qū)間1≤r<0.5N的個體i對其他個體j的競合意愿調(diào)整為合作狀態(tài)；排名在區(qū)間0.5N≤r<1.5N的智能體i因為排名在擇優(yōu)邊緣，區(qū)間內(nèi)的競爭氛圍濃厚，系統(tǒng)設(shè)置在此區(qū)間內(nèi)的智能體i對同為此區(qū)間的其他智能體j采取競爭策略，對其他區(qū)間的智能體采取合作策略；排名r在區(qū)間1.5N

（8）回報更新。大學(xué)生關(guān)注自身的排名并將排名變動視為努力學(xué)習(xí)的回報?？紤]到排名機制是一個零和博弈，有人上升了一名就有人下降了一名，結(jié)合自我效能理論，個體的主觀回報受到排名變動和初始排名的影響。從第100名上升到第99名帶來的主觀回報，遠遠不如從第2名上升到第1名的，因此本文采用信息檢索的NDCG檢索效果指標(biāo)[31]：

（9）執(zhí)行力更新。根據(jù)自我效能理論，智能體i的當(dāng)前回報會影響智能體i下一階段的執(zhí)行力。當(dāng)回報為正時，將給智能體i帶來正反饋，執(zhí)行力上升；當(dāng)回報為負時，將給智能體i帶來負反饋，執(zhí)行力下降。據(jù)此，設(shè)計智能體i的執(zhí)行力更新規(guī)則為：

仿真模型所用參數(shù)及說明見表3。仿真示意圖見圖1和圖2。

3.3 “內(nèi)卷”測度

大學(xué)生的群體競爭“內(nèi)卷”現(xiàn)象表現(xiàn)出高投入、低回報、邊際效用遞減、競爭激烈等4個特征，一方面體現(xiàn)在相對排名的穩(wěn)定性上，另一方面表現(xiàn)在絕對績效的趨近上。激烈的競爭下，每個個體都投入很多的努力，彼此差距甚微，但是改變不了相對排名。

“內(nèi)卷”高投入特征用累計瞬時投入來測度，見公式（14）。“內(nèi)卷”衡量的是一個群體的狀態(tài)，反映“內(nèi)卷”的指標(biāo)也應(yīng)從群體層面去考慮。結(jié)合上述“高投入”的特點，模型將系統(tǒng)內(nèi)所有智能體的瞬時投入相加作為系統(tǒng)的投入，觀察系統(tǒng)投入的變化趨勢。用ns表示nstudents，下同，有：

“內(nèi)卷”低回報特征用累計瞬時回報來測度，見公式（15）。在衡量低回報時，模型將系統(tǒng)內(nèi)所有智能體的瞬時回報相加作為系統(tǒng)的回報，觀察回報的變化趨勢有：

“內(nèi)卷”邊際效用遞減特征用經(jīng)濟學(xué)中的投入產(chǎn)出比來測度，見公式（16）。結(jié)合表1“內(nèi)卷”特點，可以發(fā)現(xiàn)邊際效用遞減是群體“內(nèi)卷”的一個典型特征，參考經(jīng)濟學(xué)上的投入產(chǎn)出比，計算系統(tǒng)的投入回報比ROI?？紤]智能體的瞬時投入和瞬時回報，則有系統(tǒng)的ROI如下：

筆者用變異系數(shù)來測度“內(nèi)卷”競爭激烈程度特征，見公式（17）-（20）。Input_system、Reward_system和ROI涉及“內(nèi)卷”的高投入、低回報、邊際效用遞減3個特征。針對“內(nèi)卷”競爭激烈的特征，本研究采用變異系數(shù)指標(biāo)（Coefficient of Variation，CV）。針對系統(tǒng)瞬時投入，有系統(tǒng)瞬時投入變異系數(shù)Input_system_CV（t）：

系統(tǒng)累計投入變異系數(shù)Input_all_system_CV（t）：

對于系統(tǒng)產(chǎn)出績效有：

表4匯總了“內(nèi)卷”的特點及相應(yīng)衡量指標(biāo)。

3.4? 仿真引擎

本文采用語法簡單、功能強大、模型庫眾多且可視化良好的Netlogo編程實現(xiàn)的包含眾多智能體及其交互的復(fù)雜仿真模型，仿真流程見圖3。具體步驟如下：

（1）初始化：無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)進行初始化；根據(jù)表3設(shè)置模型初始參數(shù)；根據(jù)3.2節(jié)中的智能體與智能體屬性設(shè)計對智能體的知識背景向量、執(zhí)行力和創(chuàng)新能力進行初始化設(shè)置；初始化智能體的回報為0。

（2）智能體應(yīng)用知識：按照公式（5）-（8）計算智能體的瞬時投入、累計投入和瞬時產(chǎn)出、累計產(chǎn)出。

（3）計算智能體排名，計算回報：按照公式（9）計算智能體的局部排名和全局排名；按照公式（10）、（11）計算智能體的瞬時回報和累計回報。

（4）調(diào)整智能體競合態(tài)度：按照智能體交互規(guī)則7調(diào)整智能體的競合態(tài)度。

（5）智能體間進行知識流動：按照公式（2）更新智能體的知識向量。

（6）智能體更新執(zhí)行力：按照公式（12）更新智能體的執(zhí)行力。

（7）智能體新增連邊：按照智能體交互規(guī)則3，智能體擴展社會關(guān)系，產(chǎn)生新增連邊。

（8）“內(nèi)卷”指標(biāo)計算：根據(jù)3.3節(jié)確定的“內(nèi)卷”測度指標(biāo)，按照公式（13）-（19）計算“內(nèi)卷”指標(biāo)。

（9）t=t+1：仿真時間增加1。

（10）判斷t<200：判斷仿真時間是否達到200，如果是，則仿真結(jié)束，否則回到步驟（2）進入下一個循環(huán)。

4? 實驗與結(jié)果分析

為探究“內(nèi)卷”的形成機制，尋求破解“內(nèi)卷”的可能途徑，本節(jié)首先對默認參數(shù)進行結(jié)果分析，其次分別調(diào)整并分析網(wǎng)絡(luò)拓撲、競合策略、價值評價對大學(xué)生群體競爭“內(nèi)卷”的影響。

4.1? 默認參數(shù)下結(jié)果分析

本小節(jié)根據(jù)表3所設(shè)計的默認參數(shù)進行仿真實驗與結(jié)果分析，分別從執(zhí)行力、投入產(chǎn)出及其變異系數(shù)來分析系統(tǒng)的“內(nèi)卷”情況。

圖4為系統(tǒng)總執(zhí)行力演化圖。隨著仿真時間的推移，群體的整體努力程度越來越大，在仿真時刻t=70后趨于穩(wěn)定狀態(tài)。圖4（a）和（b）分別為系統(tǒng)總執(zhí)行力的標(biāo)準差和變異系數(shù)演化圖，兩者都是經(jīng)過一個短暫的上升后呈下降趨勢，最終達到穩(wěn)定狀態(tài)?？梢?，隨著時間的推移，大學(xué)生付出的努力越來越大，但是差距越來越小，競爭越來越激烈。

針對“內(nèi)卷”的高投入、低回報和邊際效用遞減的特點，根據(jù)公式（13）-（15）繪制系統(tǒng)投入回報演化圖（見圖5）。隨著時間的進行，群體的總投入越來越大，回報卻越來越小，對應(yīng)的ROI也呈下降趨勢。系統(tǒng)回報演化圖和ROI圖中有明顯的周期性凸起，這是因為reward在每次t=25的倍數(shù)時刻使用的是智能體的整體排名來計算。仿真結(jié)果符合前文所述的“內(nèi)卷”特點。

針對變異系數(shù)（Coefficient of Variation，CV）有系統(tǒng)投入產(chǎn)出變異系數(shù)演化圖，見圖6?？梢钥吹剑瑹o論是從投入還是產(chǎn)出，不管是瞬時量還是累積量，它們的CV趨勢都是下降的。這說明大學(xué)生的投入和產(chǎn)出在不斷增加，差距在不斷縮小，競爭越來越激烈。

綜上，對仿真結(jié)果的分析可以印證模型設(shè)計的有效性。在仿真系統(tǒng)中，智能體的執(zhí)行力越來越大，智能體的投入也越來越大。然而因為系統(tǒng)“內(nèi)卷”的存在，智能體的努力付出沒有獲得相應(yīng)的回報，系統(tǒng)的總回報越來越小，邊際效用越來越低，智能體間的競爭越來越激烈。

4.2? 網(wǎng)絡(luò)拓撲對“內(nèi)卷”的影響

本小節(jié)選擇4種經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)拓撲：規(guī)則網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)、隨機網(wǎng)絡(luò)、無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)（BA 網(wǎng)絡(luò)）[32-33]，并分析其對仿真系統(tǒng)“內(nèi)卷”的影響。仿真實驗中，保持其余，以此驗證仿真模型的穩(wěn)定性。仿真參數(shù)見表5。其中，K表示初始網(wǎng)絡(luò)的平均節(jié)點度，p表示小世界網(wǎng)絡(luò)斷鏈重連概率。本節(jié)分別從不同網(wǎng)絡(luò)下的總投入、總產(chǎn)出、總回報、系統(tǒng)投入回報比、累積總投入變異系數(shù)、累計總產(chǎn)出變異系數(shù)進行分析。

由圖7-圖12可知，各網(wǎng)絡(luò)拓撲下仿真結(jié)果大致趨同。在圖7中，在未達到均衡狀態(tài)時，斷鏈重連概率為0.2的小世界網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)總投入最高，BA網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)總投入最低。然而在到達均衡狀態(tài)后，不同網(wǎng)絡(luò)進入均衡狀態(tài)的時刻和值都相差無幾。在圖8-圖10中，不同網(wǎng)絡(luò)下的系統(tǒng)總產(chǎn)出、總回報和系統(tǒng)ROI大致相同。從圖7、圖9、圖10可以看出，針對“內(nèi)卷”的高投入、低回報和邊際效用遞減特點，不同網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)對“內(nèi)卷”的上述特點影響差別小。然而，針對“內(nèi)卷”的競爭激烈特點，不同網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)下的系統(tǒng)變異系數(shù)指標(biāo)差別明顯，且呈現(xiàn)出一定的規(guī)律。在圖11和圖12中，相對而言，隨機網(wǎng)絡(luò)的變異系數(shù)最大，其次是小世界網(wǎng)絡(luò)，再次是規(guī)則網(wǎng)絡(luò)，最后是BA網(wǎng)絡(luò)。

因此，網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)對群體“內(nèi)卷”的影響主要集中于“內(nèi)卷”的競爭激烈這一特點。隨機網(wǎng)絡(luò)下的群體“內(nèi)卷”競爭程度較小，隨著網(wǎng)絡(luò)拓撲中的隨機性的降低，群體“內(nèi)卷”競爭程度越來越大。在經(jīng)濟增速放緩和人才基數(shù)擴大背景下，行業(yè)內(nèi)部競爭加劇，企業(yè)人才選拔標(biāo)準陡然升高，倒逼更多高校學(xué)子進入升學(xué)這一賽道，卻陷入更深的“內(nèi)卷”困境之中。因此為了增大群體網(wǎng)絡(luò)的隨機性，對于個體而言，應(yīng)當(dāng)合理評估自身能力，選擇更能發(fā)揮自身能力優(yōu)勢的發(fā)展方向進行深耕，而不一味“隨大流”卷入保研競爭之中；而對于群體，應(yīng)當(dāng)為他們提供更多的就業(yè)升學(xué)選擇信息，使其明確不同發(fā)展方向的未來前景，鼓勵群體成員多元化發(fā)展。

4.3? 競合策略對“內(nèi)卷”的影響

競爭是群體形成“內(nèi)卷”的重要推動力。合理的競爭能夠促進群體活力，然而過度競爭卻容易導(dǎo)致群體“內(nèi)卷”。本小節(jié)仿真實驗設(shè)置3種競爭策略：競爭型、競合型和合作型，來探究競合策略對“內(nèi)卷”的影響，策略設(shè)置見表6。本節(jié)分別從不同競合策略下的總投入、總產(chǎn)出、總回報、系統(tǒng)投入回報比、累積總投入變異系數(shù)、累積總產(chǎn)出變異系數(shù)進行分析。

圖13為不同競爭策略下的系統(tǒng)總投入演化圖。不同類型競爭策略的系統(tǒng)總投入趨勢大致相同。競爭型策略的系統(tǒng)總投入比其他兩種策略的系統(tǒng)總投入要高。圖14為不同競爭策略下的系統(tǒng)總產(chǎn)出演化圖。競爭型策略的系統(tǒng)總產(chǎn)出走勢與其他兩種策略的系統(tǒng)總產(chǎn)出走勢明顯不同。競爭型策略的系統(tǒng)總產(chǎn)出在經(jīng)過短暫上升后達到穩(wěn)定狀態(tài)，而競合型策略和合作型策略在仿真時間內(nèi)無明顯的穩(wěn)定趨勢。因此，在3種競爭策略中，競爭型策略下的系統(tǒng)的總投入最高，但系統(tǒng)總產(chǎn)出最小。

圖15和圖16分別為不同競爭策略下的系統(tǒng)總回報演化圖和系統(tǒng)ROI演化圖。不同競爭策略對于系統(tǒng)總回報和系統(tǒng)ROI的影響大致相同，都是呈下降趨勢，體現(xiàn)了“內(nèi)卷”的低回報和邊際效用遞減的特點。

圖17和圖18反映了不同競爭策略下的系統(tǒng)“內(nèi)卷”競爭程度。從這兩幅圖中大致可以看出，在t=50時刻之前，合作型策略的變異系數(shù)最大，競爭型策略次之，競合型策略最小。同時可知，隨著時間的演進，競爭型策略的變異系數(shù)會超過合作型策略的變異系數(shù)。競爭型策略下的仿真系統(tǒng)初始階段智能體之間的競爭氛圍濃厚，智能體你追我趕，競爭激烈；隨著時間的推移，由于智能體之間采用相互競爭的策略，智能體間的知識流動受到阻礙，導(dǎo)致智能體之間的差距拉大，系統(tǒng)的變異系數(shù)上升，而合作型策略則相反。不管是合作型策略還是競爭型策略，它們的變異系數(shù)均大于競合型策略。

綜上，競爭策略對于仿真系統(tǒng)“內(nèi)卷”的影響主要集中于“內(nèi)卷”的高投入和競爭激烈這兩個特點。合作型策略可以提升系統(tǒng)的總產(chǎn)出，而競爭型策略的系統(tǒng)總投入高，系統(tǒng)總產(chǎn)出低。因此，對于群體而言，應(yīng)當(dāng)及時關(guān)注成員的競爭狀態(tài)，倡導(dǎo)關(guān)注實際提升的價值取向，鼓勵成員保持健康的競爭合作關(guān)系，促進系統(tǒng)總產(chǎn)出提升，有效提高群體成員整體水平。而個體應(yīng)當(dāng)合理看待自身與群體成員間的競爭合作關(guān)系，摒棄一味爭先，謀求合作共贏。

4.4? ?價值評價對“內(nèi)卷”的影響

排名擇優(yōu)機制是導(dǎo)致群體“內(nèi)卷”的重要因素，反映了群體的價值評價體系。本小節(jié)將探究系統(tǒng)內(nèi)不同的排名機制對仿真系統(tǒng)“內(nèi)卷”形成的影響。具體而言，在本小節(jié)的仿真實驗中，設(shè)置3種不同的排名公布機制。第一種是每次仿真迭代都公布一次智能體的全局排名，稱為全局模式；第二種是現(xiàn)有的每隔25時間單位公布一次的全局排名，稱為一般模式；第三種是不公布智能體的全局排名，稱為局部模式。仿真策略見表7。本節(jié)分別從不同價值評價體系下的總投入、總產(chǎn)出、總回報、系統(tǒng)投入回報比、累積總投入變異系數(shù)、累計總產(chǎn)出變異系數(shù)進行分析。

由圖19-圖22可知，從系統(tǒng)的總投入和總產(chǎn)出來看，在3種策略中，全局模式系統(tǒng)總投入、系統(tǒng)總產(chǎn)出最高而系統(tǒng)總回報和系統(tǒng)ROI最小，且拐點更早，系統(tǒng)“內(nèi)卷”程度比其他兩種價值評級體系更嚴重。

如圖23和圖24所示，在仿真的前期，全局模式的累積總投入和總產(chǎn)出的變異系數(shù)最大，一般模式最??；在仿真的中期，局部模式的變異系數(shù)最大，全局模式的變異系數(shù)次之，一般模式的變異系數(shù)最??；在仿真的中期，全局模式的變異系數(shù)最大，一般模式的變異系數(shù)依然最小。

綜合以上分析可知，價值評價對仿真系統(tǒng)“內(nèi)卷”的影響作用于“內(nèi)卷”的高投入、低回報、邊際效用遞減和競爭激烈4個特點。可見，價值評價對系統(tǒng)“內(nèi)卷”的影響是全方位的。全局模式的價值評價在高投入、低回報和邊際效用遞減等特點上表現(xiàn)突出，“內(nèi)卷”嚴重，而在競爭激烈特點上卻顯得不是很激烈?？赡艿慕忉屖侨帜Ｊ筋l繁地公布全局排名使得個體對于自己競爭對手的實力了解得更為全面，能夠?qū)崿F(xiàn)針對性競爭，從而在整體競爭氛圍不是很濃厚的情況下達到嚴重的“內(nèi)卷”狀態(tài)。因此，對于管理者而言，應(yīng)選擇合適的時機和頻率發(fā)布排名，如在保研評價前一學(xué)期進行一次排名發(fā)布，既能夠幫助有望保研的同學(xué)提前準備，又能幫助排名靠后的同學(xué)及時調(diào)整自身發(fā)展策略；而個體應(yīng)當(dāng)合理看待保研排名，多關(guān)注自身實際成長，多維度看待自身發(fā)展與成果。

5? 總結(jié)與展望

當(dāng)前，“內(nèi)卷”成為人們熱議的話題，其反映的社會現(xiàn)實問題值得關(guān)注。一方面，“內(nèi)卷”一詞的走紅使其概念發(fā)生了一定程度的演化，造成“內(nèi)卷”概念模糊不清；另一方面，現(xiàn)有的研究多是從定性的角度描述其表現(xiàn)、成因、危害和應(yīng)對，少有從定量的角度測度“內(nèi)卷”，并挖掘其影響機制。為此本研究結(jié)合大學(xué)生群體競爭“內(nèi)卷”場景，系統(tǒng)歸納了“內(nèi)卷”在個體和群體層面的表現(xiàn)，并從投入統(tǒng)計量、產(chǎn)出統(tǒng)計量、投入產(chǎn)出效用和變異系數(shù)4個維度提出了“內(nèi)卷”的全面的定量測度；其次采用多智能體仿真方法構(gòu)建仿真模型，從網(wǎng)絡(luò)拓撲、競合策略及價值評價三方面展開仿真實驗，探索不同策略對大學(xué)生群體競爭“內(nèi)卷”程度的影響。結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)拓撲對大學(xué)生群體競爭“內(nèi)卷”的影響主要集中于“內(nèi)卷”的競爭激烈性。隨著網(wǎng)絡(luò)拓撲中的隨機性的降低，系統(tǒng)“內(nèi)卷”競爭程度越來越大；競合策略對仿真系統(tǒng)“內(nèi)卷”的影響主要集中于“內(nèi)卷”的高投入和競爭激烈性。合作型策略可以提升系統(tǒng)的總產(chǎn)出，競爭型策略的系統(tǒng)總投入較高，系統(tǒng)總產(chǎn)出卻較低；價值評價對仿真系統(tǒng)“內(nèi)卷”的影響是全方位的。全局模式下的價值評價在高投入、低回報和邊際效用遞減等特點上表現(xiàn)突出，“內(nèi)卷”嚴重。本文對以保研為目的的典型“內(nèi)卷”情景進行仿真建模，本文建模方法還適用就業(yè)、升學(xué)、考公、出國等選拔類競爭情景。

本研究所得出的結(jié)論可以為大學(xué)生個體和管理者應(yīng)對“內(nèi)卷”提供參考。對于大學(xué)生個體而言，個人應(yīng)該努力擴展交際圈，全面發(fā)展自身的認知，從多維度看待“內(nèi)卷”現(xiàn)象。在競爭策略上，個體保持一定的競爭意愿可以提升群體整體的產(chǎn)出，全面競爭的態(tài)度不可取。在價值評價上，個體應(yīng)多關(guān)注自身的實際成長，避免因一時的成績排名波動而改變既定目標(biāo)和行為。對于管理者而言，管理政策應(yīng)當(dāng)為群體之間的信息充分交流提供便利，鼓勵群體成員之間的競爭合作關(guān)系，關(guān)注成員的競爭狀態(tài)，倡導(dǎo)關(guān)注實際提升的價值取向，不以成敗論英雄。

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作者貢獻說明：

賀超城：研究設(shè)計，開展實驗，論文撰寫；

吳? 江：研究設(shè)計，論文修改；

黃? 茜：開展實驗，論文撰寫；

左任銜：開展實驗，論文撰寫；

唐振華：開展實驗，論文撰寫。

Research on the “Involution” Mechanism of College Students Group Competition based on Multi-agent Simulation

He Chaocheng? Wu Jiang? Huang Qian? Zuo Renxian? Tang Zhenhua

School of Information Management of Wuhan University， Wuhan 430072

Abstract： [Purpose/Significance] At present， the popularity of “involution” has become a cultural phenomenon， and the social reality it reflects deserves attention. Clarify the concept and characteristics of “involution” and measure it from a quantitative perspective， which helps to quickly seek the formation mechanism of “involution” and the path to solve it. [Method/Process] At first， the study explained the evolution of the concept of “involution”. Secondly， the evaluation index of “involution” is constructed in relation to the competition scenario of university students. Finally， we analyzed the experimental results， and gave corresponding suggestions from the three dimensions of individual and group. [Result/Conclusion] As the randomness in the network topology decreases， the degree of competition for the “involution” of the system increases. The cooperative strategy can improve the total output of the system， while the total system input of the competitive strategy is high， but the total output of the system is low. On the whole， the value evaluation under the global mode is outstanding in the characteristics of high investment， low return and diminishing marginal utility， and the “involution” is serious.

Keywords： involution? ? multi-agent simulation? ? knowledge flow? ? group learning competition