许多人认为世上诸事的状态呈正态分布，我们只需要关注平均的状态，因为特定个体不足以对平均状态产生大幅扰动。比如，随机挑选一万人测度出他们的平均身高 或平均体重，这时再加入另一个新人对平均身高或体重的影响将微乎其微。因为，即使这个新人的身高或体重是平均身高或体重的五倍（这是多么不可能的事啊）， 那么它对平均身高或体重的影响也不到万分之五，可以忽略不计。

   美国学者塔勒布把这种特定事件对总体的平均状态影响很小的世界，称为平均斯坦。对应于平均斯坦，他提出了极端斯坦这个术语，来表示另一个与此对立的世界。 在极端斯坦中，特定的事件将极大地影响总体的平均状态，或者说个体可轻易地以不成比例的方式影响整体。比如收入的平均量常常就来自极端斯坦，你可以对刚才挑选的一万人计算出他们的平均收入，然后加入一个新人。假设这个新人就是比尔·盖茨，那么我们就会发现平均收入发生了巨大的变化。因为，收入分布并不是正态的，那一万人财富仅占1％，而盖茨一个人的财富占了99％，这是一个非常极端的分布。

    世界上的事件和现象，大都可以归入平均斯坦或者极端斯坦这两种模式。北京市统计局发布的统计数据表明，被统计对象中肯定有收入特别高的但为数不多的富人，他们对统计结果产生了很大的影响，这些人应该属于极端斯坦这个范畴，他们对分数的分子贡献巨大，从而使平均数发生巨大变化。我想，这种可能性应该是存在的。用这样的统计方法去看待北京市职工年平均工资为44715元这样的统计结果，这种结果还是非常有可能的。

    因此，当我们在引入极端斯坦这个概念进行数据统计的时候，产生这样的统计结果，也就不足为奇了。

    我们只能说，现在各个省市统计出来的平均工资往往只具有象征意义，并不能真实地反映出大多数人（尤其是低收入阶层）的实际收入情况。对于这样一种现象，我们也就不难理解了。

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