谁都说自己没责任。我只想知道，我女儿的未来，能不能从文件柜里出来。”
他合上文件夹。
“贺市长问得好。”他的声音比平时低，“这个问题其实赋分制还没能完全回答。但它至少让登记和评估变成了全系统的硬要求——在此之前，孩子们做植入连登记都没有。”他停了停，“但这不代表我满意。今晚我来讲讲我当时推导临界阈值的数学过程，以及在推导结束的那个深夜，我做了什么。”
当天晚上，韩世清没有回家。他让秘书把会议室隔壁的小休息室收拾出来，只留一盏台灯。窗外的长安街已经暗下来了，车流稀疏，路灯在玻璃上映出一排昏黄的光斑。他从公文包里取出那份发黄的论文单行本，翻到附录B。
这篇文章是他三十四岁时写的。那时候他还在科学院数学所做博士后，头发比现在多，每天骑一辆二手自行车往返中关村和出租屋，周末在颐和园边上散步推公式。他给这篇论文起的标题很平淡——《群体行为扩散的临界阈值：一个带信息不对称的随机网络模型》。投稿之后等了几个月，审稿意见回来三条，每条都在质疑“实际应用价值”。他加了几个数值模拟案例，勉强通过。发表后引用量至今没超过三位数。但赋分制的整个数学根基，就藏在这篇论文的附录B里。
他把论文翻到推导部分，从第一步开始重新走了一遍。不是回忆，是确认——确认自己十几年前算出来的那个数字，在经历了政策制定、社会争论、舆论压力之后，仍然站得住。
第一步是定义建模对象。一个有限群体，个体总数为N。每个个体面临一个二元选择——采取新技术，或保持旧状态。赋分制需要设计的，就是让这两个选择在群体层面上不至于失衡。
第二步是刻画个体决策规则。每个个体在决定是否跟风之前，会从周围随机抽取k个邻居作为参考样本，观察其中已植入者的比例。这个局部观测值与全局真实比例之间存在偏差，偏差的大小就是信息不对称参数σ。
第
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