最富有的人并不是最有天赋的,富有的原因超简单!

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一种新的财富创造计算机模型证实,最成功的人并不是最有才华的,而是最幸运的。考虑到这一点可以使多种投资的回报最大化。

财富的分配遵循一种众所周知的模式,有时被称为 80:20 规则:80% 的财富由 20% 的人拥有。事实上,去年的一份报告得出的结论是,只有八个人的财富总额相当于世界上最贫穷的 38 亿人的财富总额。

这似乎发生在所有社会的各个层面。这是一种经过充分研究的模式,称为幂律,它出现在各种社会现象中。但财富分配是最具争议性的问题之一,因为它引发了有关公平和功绩的问题。为什么只有这么少的人拥有如此多的财富?

传统的答案是,我们生活在一个精英制度中,人们因自己的才能、智力、努力等而获得奖励。许多人认为,随着时间的推移,这会转化为我们观察到的财富分配,尽管一定程度的运气也能发挥作用。

但这个想法有一个问题:虽然财富分配遵循幂律,但人类技能的分布通常遵循关于平均值对称的正态分布。例如,通过智商测试测量的智力就遵循这种模式。平均智商是 100,但没有人智商达到 1,000 或 10,000。

以工作时间来衡量的努力也是如此。有些人的工作时间比平均时间长,有些人的工作时间比平均时间短,但没有人比其他人工作时间多十亿倍。

然而,当谈到这项工作的回报时,有些人确实比其他人拥有数十亿倍的财富。更重要的是,大量研究表明,从其他标准来看,最富有的人通常并不是最有才华的。

那么,哪些因素决定个人如何致富呢?难道机遇的作用比任何人预想的都要大吗?如何利用这些因素(无论是什么)让世界变得更美好、更公平?

由于意大利卡塔尼亚大学的亚历山德罗·普鲁奇诺 (Alessandro Pluchino) 和几位同事的工作,我们得到了答案。这些人创建了人类才能的计算机模型以及人们利用它来利用生活机会的方式。该模型允许团队研究机会在此过程中的作用。

结果令人大开眼界。他们的模拟准确地再现了现实世界中的财富分配。但最富有的人并不是最有才华的(尽管他们必须具有一定水平的才能)。他们是最幸运的。这对于社会如何优化从商业到科学等各个领域的投资回报具有重大影响。

普卢奇诺和他的同事的模型很简单。它由N个人组成,每个人都具有一定水平的天赋(技能、智力、能力等)。这种天赋通常分布在某个平均水平附近,有一定的标准偏差。因此,有些人比平均水平更有才华,有些人则低于平均水平,但没有人比其他人更有才华几个数量级。

这与各种人类技能甚至身高或体重等特征的分布相同。有些人比平均水平高或矮,但没有人像蚂蚁或摩天大楼那么大。确实,我们都很相似。

计算机模型绘制了每个人 40 年职业生涯的图表。在此期间,个人会经历幸运事件,如果他们有足够的才华,他们可以利用这些幸运事件来增加他们的财富。

然而,他们也会经历一些导致财富减少的不幸事件。这些事件是随机发生的。

40 年后,普鲁奇诺和同事根据财富对个人进行了排名,并研究了最成功人士的特征。他们还计算财富分配。然后他们多次重复模拟以检查结果的稳健性。

当团队按财富对个人进行排名时,分布与现实社会中的情况完全相同。 ‘80-20’规则得到遵守,因为 80% 的人口只拥有总资本的 20%,而其余 20% 的人拥有相同资本的 80%。

如果最富有的 20% 的人最终被证明是最有才华的,这可能并不令人惊讶或不公平。但事实并非如此。最富有的人通常并不是最有才华的人,也不是最有才华的人。研究人员表示:“最大的成功永远不会与最大的才能同时发生,反之亦然。”

那么,如果不是人才,还有什么其他因素导致了这种财富分配的倾斜呢? “我们的模拟清楚地表明,这样的因素纯粹是运气,”普卢奇诺和他的同事说。

该团队根据个人在 40 年职业生涯中经历的幸运和不幸事件的数量对个人进行排名,从而证明了这一点。 “很明显,最成功的人也是最幸运的人,”他们说。 “不太成功的人也是最不幸的人。”

这对社会具有重大影响。利用运气在成功中所扮演的角色的最有效策略是什么?

普鲁奇诺和他的同事从科学研究经费的角度来研究这个问题,这显然是他们关心的问题。世界各地的资助机构都有兴趣最大化其在科学界的投资回报。事实上,欧洲研究理事会最近投资了 170 万美元用于研究偶然性(运气在科学发现中的作用)以及如何利用它来改善资助结果。

事实证明,普卢奇诺和他的同事已经准备好回答这个问题。他们利用模型探索不同类型的融资模式,看看在考虑运气的情况下哪种模式能产生最佳回报。

该团队研究了三种模型,其中研究经费平均分配给所有科学家;随机分配给一部分科学家;或者优先给予那些过去最成功的人。其中哪一个是最好的策略?

事实证明,提供最佳回报的策略是将资金平均分配给所有研究人员。第二和第三好的策略是将其随机分发给 10% 或 20% 的科学家。

在这些情况下,研究人员最好能够利用他们不时获得的偶然发现。事后看来,很明显,一位科学家过去做出了重要的偶然发现,并不意味着他或她将来更有可能做出这一发现。

类似的方法也可以应用于其他类型企业的投资,例如小型或大型企业、科技初创企业、增加人才的教育,甚至创造随机幸运事件。