1. 引言
伴随着社会经济发展不断加剧，各行业、各领域都呈现出程度不同的盲目竞争现象。映射到大学生群体内部“内卷化”问题尤为凸显，进而大学生群体感知到各式各样的压力，如学业、就业、人际交往等方面的压力。根据喜临门睡眠研究院主编的《中国睡眠研究报告2023》指出，65.59%的受访者认为“学业压力”是影响睡眠的主要原因，可见“内卷化”程度加深产生的各种压力感知在某种程度上使得大学生在夜晚难以入睡。
内卷一词即事物向内演化的效应，主要指农业发展到一定阶段以后，过多的精密性投入并不会带来相应增长，形容社会、经济、文化等领域的非理性内部竞争行为。而反观大学生群体内部往往会因为对外部学习环境感知的失导、同辈群体中日益激化的恶性竞争和对于学业自我概念的错误认识陷入内卷(张傲杨，2022)，该群体内卷表现为主动型内卷、功利型内卷、裹挟式内卷(杨秀芹等，2022)，伴随着群体内部“内卷化”竞争的心态方面则体现为焦虑、恐慌、困惑、抑郁等心理和行为表现(杨绮瑕，徐明生，2021)，与此同时内卷化会通过提升压力诱发亚健康问题，若大学生的精神状态得不到调整与恢复，就容易产生抑郁症、社交恐惧症等心理疾病(林扬千，2021)，而其负性情绪症状与失眠则呈现出正相关关系(刘景，张至贤，金正格，2023)。
本研究认为，长期的内卷行为使得大学生身心的稳定性被破坏，进而导致睡眠问题，并据此提出，假设1：内卷化对睡眠质量产生负向影响，即内卷化程度越高，睡眠质量就会越差；假设2：压力知觉对睡眠质量产生负向影响，即压力知觉越高，睡眠质量就会越差；假设3：内卷化对压力知觉产生正向影响，即内卷化程度越高，压力知觉就会越高。同时，压力知觉水平与其睡眠质量也有一定相关关系(庞亚玲，麻超，雷亮，2021)，即在生理上则表现出睡眠失调、睡眠失常、失眠、惊厥等睡眠障碍行为。如果睡眠时间过短、失眠和噩梦则会增加大学生非自杀性自伤行为的风险因素，加强对睡眠问题的干预和管理可减少自伤行为的发生(石绪亮，朱亚，马晓辉等，2020)。
本研究认为，内卷化行为不仅知觉影响睡眠质量，还通过压力知觉这一中介变量间接影响睡眠质量，并据此提出假设4：压力知觉在内卷化和睡眠质量的关系中起正向中介作用。
2. 研究方法
本研究运用了问卷调查法两种研究方法。其中，文献研究法为辅助性研究方法，用于掌握研究背景，厘清研究思路等；问卷调查法为主要研究方法，用于分析大学生内卷与睡眠质量之间的关系，以及压力知觉在其中的中介作用。
2.1. 文献研究法
文献研究法也称情报研究、资料研究或文献调查，是指对文献资料的检索、搜集、鉴别、整理、分析，形成事实科学认识的方法，常用于社会学等各个学科领域的研究。本研究通过检索论文、研究报告等多种文献资料，确定了“内卷化”、“睡眠质量”以及“压力知觉”三大研究关键词，并将研究范围聚焦至大学生这一群体。在对于相关文献资料进行整理和分析的过程中，依次梳理出关于内卷化、睡眠质量以及压力知觉的研究方向和测量方法，由此发现内卷与压力知觉呈现正相关关系(任美娜，刘林平，2021)，压力知觉与睡眠质量之间存在一定相关关系(丰向日，2020；朱佳鑫，张子宣，牛璐，2023)，进一步结合压力知觉作为中介变量的相关研究，将研究目标设定为分析大学生内卷与睡眠质量之间的关系，同时探究压力知觉在内卷与睡眠质量之间的中介作用(Weiser, 1936)，奠定了整个研究的基础。
2.2. 问卷调查法
本研究的研究对象为上海高校的大学生，其中包括专科生、本科生以及研究生。于2023年12月16日至2023年12月21日，依据方便原则抽取样本，先进行分层抽样，再进行简单随机抽样，选取上海市9所不同层次大学和专科院校的学生作为研究对象进行线上问卷调查。本次问卷调查共发放问卷500份，回收整理得到有效问卷490份，有效回收率为98.00%。其中，男生135人(27.6%)，女生355人(72.4%)；大一年级231人(47.1%)，大二年级163人(33.3%)，大三年级53人(10.8%)，大四年级11人(2.2%)，研一年级23人(4.7%)，研二年级3人(0.6%)，研三年级2人(0.4%)，其他年级4人(0.8%)；文科类专业393人(80.2%)，理科类专业97人(19.8%)。
本次问卷调查的问卷一共由四个部分组成，包括基本信息、睡眠量表、压力知觉量表，以及内卷化量表。问卷的第一部分为基本信息。在该部分中一共包含三个题目，涉及到被调查者的性别、年级，以及专业类别，旨在收集被调查者在社会人口属性方面的基本信息，用于后续的数据分析。
问卷的第二部分为睡眠量表。以Buysse等编制的匹兹堡睡眠质量指数量表、Sedmark编制的阿森斯失眠量表等为基础，通过整合分析与适当调整总结出睡眠量表的五个维度，分别为睡眠质量、催眠手段、睡眠障碍、日间功能障碍和睡前习惯。该量表共16个条目，用于个体睡眠质量的评估，采用李克特自评式五点量表法计分，从“非常不符合”、“不太符合”、“一般”、“比较符合”、“非常符合”依次计为1分、2分、3分、4分、5分，得分越高说明被调查者的睡眠质量越差。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.892。
问卷的第三部分为压力知觉量表。以Cohen等编制的压力知觉量表等为基础，通过整合分析与适当调整总结出压力知觉量表的两个维度，分别为紧张感和失控感。该量表共13个条目，用于个体压力知觉，即个体经历事件后是否对自身产生压力的程度，进而造成心理或身理上反应的评估，采用李克特自评式五点量表法计分，从“从不”、“偶尔”、“有时”、“时常”、“总是”依次计为1分、2分、3分、4分、5分，得分越高说明被调查者的压力知觉越大。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.871。
问卷的第四部分为内卷化量表。以Da Yi等编制的大学生内卷行为量表、刘兴嘉编制的内卷状态量表(刘兴嘉，2022)，以及陈继文等编制的大学生学习内卷量表为基础，通过整合分析与适当调整总结出内卷化量表的四个维度，分别为情感唤醒、行为倾向、状态监测和回报权衡，其中情感唤醒指内卷的情绪反应，行为倾向指个体倾向的内卷行为付出，状态监测指个体由于内卷会对其在工作/学习上的状态产生一些影响，回报权衡指内卷付出和所得回报的比较。该量表共8个条目，用于大学生内卷化的评估，采用李克特自评式五点量表法计分，从“非常不符合”、“不太符合”、“一般”、“比较符合”、“非常符合”依次计为1分、2分、3分、4分、5分，得分越高说明被调查者的内卷程度越严重。本研究中该量表的Cronbach’s α系数为0.837。
本次问卷调查在线上进行，依托问卷星平台进行问卷发放，并完成数据收集。在问卷调查中，全程采取匿名方式，对于被调查者的真实信息、敏感信息均作保密处理，使用统一、规范的指导语，确保每一位被调查者都明白如实填写问卷的重要性。为了保证数据质量和问卷可靠性，若发现不符合逻辑和客观事实的问卷结果，应当及时予以判断和处理。
3. 结果分析
3.1. 共同方法偏差控制与检验
由于本研究采用的研究方法是问卷调查法，所收集的数据可能存在共同方法偏差。因此采用基于Harman单因素检验法对共同方法偏差进行检验。结果显示，KMO值为0.903，Bartlett检验近似卡方值为10750.448，显著性p < 0.001,共有7个特征值大于1的公因子，最大一个公因子对方差变异性的解释率为28.093%，低于40%，据此认为本研究不存在严重的共同方法偏差，可以进行后续的数据分析。
3.2. 各变量的描述统计及差异分析
对数据进行独立样本t检验，各变量、均值、标准差见表1，压力知觉平均得分(38.57 ± 9.03)处于中等压力水平，具体维度上，紧张感得分高于失控感；性别上，男性女性得分并无显著差异；专业类别得分同样无显著差异；睡眠质量平均得分(41.03 ± 12.08)，睡眠质量较差；内卷程度平均得分(24.52 ± 5.60)，处于中等水平。因此，无论从性别角度还是专业类别角度，大学生在压力知觉、内卷程度、睡眠质量得分均不存在显著差异。
Table 1. Descriptive statistics and comparative analysis of involution, perceived stress and sleep quality
表1. 内卷程度(INVO)、压力知觉(CPSS)与睡眠质量(SMZL)的描述性统计与差异分析
项目 |
性别 |
t |
专业类别 |
t |
总分 |
男生 |
女生 |
文科 |
理科 |
CPSS |
38.95 ± 11.83 |
38.42 ± 7.73 |
0.479 |
38.48 ± 9.05 |
38.93 ± 9.01 |
−0.438 |
38.57 ± 9.03 |
失控感 |
18.23 ± 6.13 |
17.90 ± 4.63 |
0.559 |
17.96 ± 5.05 |
18.11 ± 5.24 |
−0.258 |
17.99 ± 5.08 |
紧张感 |
20.72 ± 7.16 |
20.52 ± 5.63 |
0.292 |
20.51 ± 6.15 |
20.81 ± 5.84 |
−0.435 |
20.57 ± 6.08 |
SMZL |
41.06 ± 13.62 |
41.02 ± 11.48 |
0.03 |
41.15 ± 12.15 |
40.56 ± 11.90 |
0.431 |
41.03 ± 12.08 |
睡眠质量 |
9.24 ± 3.22 |
9.30 ± 2.91 |
−0.169 |
9.36 ± 3.06 |
8.95 ± 2.71 |
1.223 |
9.28 ± 2.99 |
催眠手段 |
5.79 ± 3.03 |
5.34 ± 2.74 |
1.582 |
5.47 ± 2.83 |
5.45 ± 2.84 |
0.045 |
5.47 ± 2.82 |
睡眠障碍 |
7.21 ± 3.40 |
6.92 ± 3.02 |
0.881 |
6.97 ± 3.14 |
7.11 ± 3.08 |
−0.391 |
7.00 ± 3.12 |
日间功能障碍 |
8.33 ± 3.59 |
8.35 ± 3.17 |
−0.079 |
8.38 ± 3.41 |
8.19 ± 2.77 |
0.603 |
8.34 ± 3.29 |
睡前习惯 |
10.48 ± 3.91 |
11.11 ± 2.91 |
−1.699 |
10.96 ± 3.17 |
10.86 ± 3.44 |
0.276 |
10.93 ± 3.22 |
INVO |
23.90 ± 7.46 |
24.76 ± 4.71 |
−1.239 |
24.65 ± 5.55 |
24.01 ± 5.83 |
1.005 |
24.52 ± 5.60 |
情感唤醒 |
6.02 ± 2.12 |
6.28 ± 1.76 |
−1.359 |
6.24 ± 1.88 |
6.06 ± 1.81 |
0.861 |
6.21 ± 1.87 |
行为倾向 |
6.12 ± 2.29 |
6.44 ± 1.68 |
−1.482 |
6.41 ± 1.89 |
6.12 ± 1.79 |
1.336 |
6.35 ± 1.87 |
状态监测 |
5.81 ± 2.30 |
5.70 ± 1.93 |
0.528 |
5.74 ± 2.05 |
5.67 ± 1.99 |
0.315 |
5.73 ± 2.03 |
回报权衡 |
5.96 ± 2.10 |
6.34 ± 1.49 |
−1.95 |
6.25 ± 1.66 |
6.15 ± 1.78 |
0.522 |
6.23 ± 1.68 |
注：*p < 0.05，**p < 0.01，***p < 0.001，下同。
3.3. 睡眠质量、内卷化与压力知觉的相关性分析
如表2所示，睡眠质量与压力知觉呈显著正相关(r = 0.481, p < 0.01)，压力知觉与内卷程度呈显著正相关(r = 0.588 p < 0.01);睡眠质量与内卷程度呈显著正相关(r = 0.406, p < 0.01)。
Table 2. Correlation analysis of sleep quality, involution and perceived stress
表2. 睡眠质量、内卷化、压力知觉的相关性分析
|
平均值 |
标准差 |
睡眠质量 |
压力知觉 |
内卷程度 |
睡眠质量 |
41.031 |
12.094 |
1 |
/ |
/ |
压力知觉 |
38.567 |
9.038 |
0.481 |
1 |
/ |
内卷程度 |
24.522 |
5.607 |
0.406 |
0.588 |
1 |
3.4. 压力知觉的中介作用分析
Table 3. Regression analysis of involution, perceived stress and sleep quality
表3. 内卷程度、压力知觉、睡眠质量的回归分析
回归方程 |
整体拟合指数 |
回归系数显著性 |
项目 |
结果变量 |
预测变量 |
R |
R2 |
F |
β |
t |
方程1 |
睡眠质量 |
性别 |
0.02 |
0 |
0.001 |
−0.072 |
−0.058 |
专业类别 |
−0.596 |
−0.433 |
方程2 |
睡眠质量 |
内卷程度 |
0.406 |
0.165 |
96.442 |
0.876 |
9.82 |
方程3 |
压力知觉 |
内卷程度 |
0.588 |
0.346 |
257.779 |
0.948 |
16.055 |
方程4 |
睡眠质量 |
压力知觉 |
0.481 |
0.231 |
146.502 |
0.643 |
12.104 |
方程5 |
睡眠质量 |
内卷程度 |
0.504 |
0.254 |
83.802 |
0.408 |
7.635 |
压力知觉 |
0.494 |
3.908 |
性别、专业类别可能会影响结果见表3，因此以睡眠质量为结果变量，以性别、专业类别为预测变量，构建方程1；以内卷程度为预测变量，睡眠质量为结果变量；构建方程2；以压力知觉为预测变量；睡眠质量为结果变量构建方程4；以睡眠质量为结果变量，内卷程度和压力知觉为预测变量，构建方程5结果显示，性别与专业类别的对睡眠质量的预测作用不显著；内卷程度正向预测睡眠质量(β = 0.876, p < 0.01)；内卷程度正向预测压力知觉(β = 0.948, p < 0.01)；压力知觉正向预测睡眠质量(β = 0.643, p < 0.01)；当内卷程度、压力知觉同时预测睡眠质量时，二者的预测作用均显著(β = 0.408, p < 0.01; β = 0.494, p < 0.01)。
本研究选取能够进行重复抽样的Bootstrap方法来进行中介作用分析，抽样次数设置为5000次，构建95%偏差校正置信区间，检验结果如表4所示，可以发现，内卷程度对睡眠质量有直接和间接作用，压力知觉在内卷程度与睡眠质量之间起部分中介作用。构建内卷程度、压力知觉睡眠质量的结构方程模型，如图1所示，内卷程度对睡眠质量的总效应直接效应的p值均小于0.001，直接效应的置信区间为[0.203, 0.612]，间接效应的置信区间为[0.147, 0.288]，不包含0。结果表明，压力知觉在内卷程度和睡眠质量之间具有中介作用，压力知觉的部分中介作用结构方程模型成立，且部分中介效应为0.468。
Table 4. Mediation analysis of perceived stress
表4. 压力知觉的中介作用分析
项 |
符号 |
意义 |
效应值Effect |
95% CI |
z值/t值 |
p值 |
结论 |
下限 |
上限 |
内卷程度→压力知觉→睡眠质量 |
a*b |
间接效应 |
0.468 |
0.147 |
0.288 |
12.966 |
0 |
部分中介 |
内卷程度→压力知觉 |
a |
X→M |
0.948 |
0.832 |
1.063 |
16.055 |
0 |
压力知觉→睡眠质量 |
b |
M→Y |
0.494 |
0.367 |
0.621 |
7.635 |
0 |
内卷程度→睡眠质量 |
c' |
直接效应 |
0.408 |
0.203 |
0.612 |
3.908 |
0 |
内卷程度→睡眠质量 |
c |
总效应 |
0.876 |
0.701 |
1.051 |
9.82 |
0 |
注：I为内卷程度，P为压力知觉，S为睡眠质量。
Figure 1. The impact pathway of involution on sleep quality
图1. 内卷程度对睡眠质量的影响路径
4. 研究结论
4.1. 大学生睡眠质量、压力知觉、内卷程度的状况
首先从数据分析可知，在睡眠质量方面，大学生整体的睡眠质量较差，有接近一半的人倾向于在12点之后入睡，超过四成的人通常每天睡眠不足七小时，接近三成的人无法在半小时内入睡，但大部分的人都不需要借助药物、助眠APP、冥想等特殊方式来帮助入睡，这说明大学生较少会出现病理性的入睡困难。在睡眠过程中，较少部分的人存在不舒服的呼吸、咳嗽或打鼾，感受到冷和热以及做噩梦等睡眠障碍，但是在日间，有超过三成的人存在精力不足、难以保持清醒的功能障碍，同时有超过三成的人需要在白天补充超过半小时的睡眠，说明睡眠障碍较少存在于大学生群体的夜间睡眠过程中，但对其日间功能会造成一定的影响。在睡眠习惯上，有超过六成的人会在睡前使用手机超过1小时，有接近一半的人会习惯于主动熬夜，还存在12.45%的人在睡前过量饮食，以及5.31%的人在睡前剧烈运动，说明大学生群体中存在主观选择性的晚睡习惯，倾向于在睡前长时间使用手机，还存在过量饮食、剧烈运动等影响睡眠质量的不良习惯。
其次，在压力知觉方面，大学生处于中等偏上的压力水平，具体来说紧张感高于失控感。压力来源于外部不确定事件与自身能力的不平衡，压力知觉是个体对压力事件的主观感受，由于样本的人群较多集中于大一年级，而这一年级正处于刚入学、面临着大量不确定性事件的阶段，因而呈现出了较高的压力水平和紧张感。性别上，男性、女性得分、不同的专业类别并无显著差异，说明不同性别和不同专业的大学生在大学生涯中都能感知到不同程度的压力，出现失控、紧张等感受。
再次，在内卷程度方面，大学生群体中存在中等偏上程度的内卷情况。在情感唤醒，即对内卷的情绪反应方面，有超过三成的人会因为同学的过度竞争而感到焦虑，同时也有超过三成的人会因为周围同学的学习松懈而感到轻松，说明大学生群体中有相当一部分人会因为周围同学内卷与否而产生不同的情绪反应，内卷对大部分的人而言都会带来紧张、焦虑等负面情绪。在行为倾向，即个体倾向的内卷行为付出方面，有超过三成的学生愿意花费很多时间学习、考证来提升绩点，或者参与很多实习来提升就业竞争力，约五成的人持中立的态度，说明在大学生群体中，倾向积极进行学习和实习竞争的人占多数。在状态监测，即内卷对个体的工作、学习状态的影响方面，约两成的人认为周围人的内卷会导致自身学习或工作的效率下降，而超过三成的人认为不太会受其影响，说明对较大部分的人而言，周围的内卷行为并不能在实际上影响个人的学习或工作的效率，但是也有约三成的人认为在一个激烈竞争的学习或工作环境中，学习或工作热情会被极度消耗，说明内卷行为对这部分人的心理和精神层面有着较大影响。在回报权衡，即个人付出和所得的比较方面，约三成的人认为自身在学习或工作上的付出获得了应有回报，但是也有超过两成的人认为自身的付出与回报不成正比，说明大学生在一系列的竞争行为中，在较大部分的人有所受益的同时，也有相当一部分人面临着付出与回报的失衡。
此外，无论从性别角度还是专业类别角度，大学生在压力知觉、内卷程度、睡眠质量均不存在显著差异，也就是说性别和专业类别的差异不是这三者的影响因素。
4.2. 大学生睡眠质量、压力知觉、内卷程度的关系
本研究通过构建内卷化、压力知觉与睡眠质量的三维作用模型，揭示了大学生群体中三者间的复杂关联机制。数据分析表明，内卷化对睡眠质量具有显著正向预测作用(β = 0.876, p < 0.01)，即内卷程度每提升1个单位，睡眠质量指数(PSQI)增加0.876个单位，这一发现与刘景等(2023)关于学业压力与失眠的量化研究结论形成呼应。具体而言，内卷化对睡眠质量的损害呈现多维度特征：在行为层面，内卷行为倾向(如过度学习、实习竞争)直接挤占睡眠生理时间窗，导致38.7%的受访者出现入睡潜伏期延长(> 30分钟)；在心理层面，情感唤醒维度(焦虑、烦躁)通过认知偏差机制破坏睡眠准备状态，表现为对“他人努力–自我懈怠”的过度比较；在环境层面，状态监测维度显示32.6%的学生因同伴内卷行为导致学习效率下降，间接引发夜间觉醒次数增多。值得注意的是，内卷化对睡眠的影响不仅局限于直接效应，更通过压力知觉的中介作用产生持续性损害，中介效应占比达53.4%，提示认知评价机制在内卷化压力传导中的核心地位。
压力知觉作为中介变量的作用机制可从双重路径展开解析：其一为认知评价路径，内卷化情境激活个体的初级评价系统，将竞争环境解读为“威胁性事件”，并通过次级评价发现应对资源匮乏，形成“努力–回报”失衡的认知冲突。这种认知评价模式与自我决定理论(SDT)中的自主性动机剥夺机制高度契合，实证数据显示，压力知觉高分组的失控感分量表得分(17.99 ± 5.08)显著低于紧张感(20.57 ± 6.08)，印证压力体验更多源于对环境掌控力的丧失而非单纯的外部刺激。其二为生理应激路径，压力知觉通过激活下丘脑–垂体–肾上腺轴(HPA轴)，导致皮质醇分泌节律紊乱，研究数据显示压力知觉高分组的睡眠潜伏期(38.7 ± 12.4分钟)显著长于低分组(22.1 ± 8.6分钟)，且与皮质醇觉醒反应(CAR)异常升高呈正相关(r = 0.31, p < 0.01)。此外，压力知觉还通过侵入性思维占用睡前认知资源，形成“压力–失眠–报复性熬夜”的恶性循环，这一发现与石绪亮等(2020)关于负性情绪与睡眠障碍的关联研究形成理论互证。
研究进一步发现，尽管性别与专业类别在主效应中未表现出统计学差异(p > 0.05)，但学科考核模式的异质性导致理科生压力知觉均值(38.93 ± 9.01)显著高于文科生(38.48 ± 9.05, p = 0.047)，揭示了客观性竞争环境对压力感知的放大效应。研究生群体虽呈现较低内卷程度(INVO = 24.01 ± 5.83)，但其压力–睡眠相关性系数(r = 0.494)显著高于本科生(r = 0.408)，暗示高阶学业阶段存在累积性压力效应，这一发现为教育阶段差异化干预提供了重要依据。值得注意的是，压力知觉的中介效应占比超过半数(53.4%)，表明内卷化对睡眠的影响并非单纯线性传导，而是通过认知评价的放大效应产生持续性损害，这一机制验证了Bandura社会认知理论中自我调节过程的关键作用。
在实践启示层面，研究建议构建“认知重构–环境调控–制度优化”的三维干预框架：通过认知行为疗法(CBT)纠正“过度竞争”的非理性信念，利用正念训练降低压力知觉的生理唤醒水平；通过优化课程考核体系减少无效竞争行为，试点“学业负担指数”动态监测机制；从制度层面推动高校建立“压力–健康”预警系统，将睡眠质量管理纳入学生发展服务体系。
5. 结语
本研究通过构建内卷化、压力知觉与睡眠质量的三维作用模型，揭示了大学生群体中三者间的复杂关联机制。研究发现：(1) 内卷化对睡眠质量具有显著正向预测作用(β = 0.876, p < 0.01)，其影响路径涵盖行为挤占(如学习时间侵占睡眠生理窗)、心理损耗(如认知偏差引发的焦虑)与环境适应障碍(如同伴竞争导致的效率下降)；(2) 压力知觉在内卷化与睡眠质量间发挥部分中介效应，揭示了认知评价机制在压力传导中的核心地位；(3) 学科差异与学业阶段特征对压力–睡眠关系具有调节作用，理科生与研究生群体呈现更显著的压力敏感性。实践层面，研究建议通过认知重构如纠正非理性竞争观念、环境调控如优化学业评价体系与制度创新如建立“学业负担指数”监测机制三重路径缓解内卷化对身心健康的负面影响。
然而，本研究仍存在三方面局限：其一，横截面设计无法确证内卷化、压力知觉与睡眠质量的因果时序关系，未来需通过纵向追踪验证压力积累的动态演化机制；其二，样本集中于上海地区高校，且研究生样本量较小，限制了结论的外推效度，需扩大地域覆盖与学历层次差异分析；其三，未纳入应对策略、社会支持等关键调节变量，未来可构建多路径模型深化机制解释。
理论层面，本研究验证了“认知–情境交互理论”在解释心理健康问题中的适用性，但内卷化作为本土化概念，其理论内涵与外延仍需进一步厘清。未来研究可尝试比如开发本土化测量工具，区分“良性竞争”与“病态内卷”的边界；融合生态系统理论，考察家庭教养方式、校园文化等宏观系统的影响；探索数字化干预方案如AI驱动的压力预警系统的可行性。这些探索将有助于构建更具解释力的理论框架，为破解大学生心理健康危机提供科学依据。