本报告基于中国一所大学2018–2020届共7,479名本科生的行政与手机使用数据，其中6,430名学生可匹配到月度应用使用记录，样本覆盖2018–2021学年。
学生平均每月使用移动应用92.9小时，标准差108.5小时；其中社交33.4小时、视频22.4小时、游戏12.1小时。
经随机寝室分配与外生政策冲击辨识，发现同伴行为具显著传染性：室友应用使用量每增加一标准差，个人使用增加约5.8%。行为溢出主导于同伴影响，室友特征本身的情境效应小且不显著。
对学业影响：工具变量估计显示，本人移动应用使用每增加一标准差，必修课程GPA下降约36.2%（以同专业组内标准差计）；室友使用的总合效应相当于GPA下降约22.7%，超出本人影响的一半。对体能课（PE）影响更大：一标准差使用增加使PE成绩下降约2.74分，约为对必修GPA影响的三至四倍。
对就业影响：一标准差的个人应用使用上升关联毕业初始工资下降约2.3%；室友使用上升造成约0.9%的工资下降。若把未成年人每周限玩三小时的政策扩展到大学生，估计可将毕业初薪提高约0.9%。
机制证据：高频GPS显示，热门游戏上线（如Yuanshen）后，学生到自习室平均晚到18.2分钟并更早回寝，旷课与迟到率上升；夜间应用使用每增加一标准差，平均睡眠时长减少约30分钟，晚睡概率与晚起概率明显上升。
异质性发现：富裕家庭与入学前重度使用者更易受溢出影响；富裕学生在GPA上受损更大，但工资效应在群体间差异有限。调查显示重度使用者更可能自认上瘾、提交更少求职申请、对聘用满意度更低。
趋势洞察：证据表明移动应用过度使用通过时间替代、学习环境扰动与睡眠削减三条路径削弱人力资本积累，且行为同伴效应放大个体行为的社会外部性。政策干预（如使用时长限制或基于行为的干预）在大学环境可产生放大效应，既改善学业表现也带来可测的早期薪酬收益，值得进一步在不同教育阶段与制度背景下试点验证。
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