财富分布是有動力學原理的。一個成熟的經濟體，财富分布符合指數率分布，而非正态分布。具體來說，是對數正态分布即log(财富值)成正态。這後面的數學暫時不深究。

成熟即停滞：但“成熟經濟”本身意味着經濟體發展動力弱。一個成熟的經濟體，必然發展慢。

背後的原理可以用熱力學第二定律來解釋.

一個熱力學系統達到了熱力學平衡,其分布是麥克斯韋-玻爾茲曼分布。 而麥克斯韋-玻爾茲曼分布（M。B分布）是正态分布的一種特殊形式（是的，正态又出現了），其内部有着深刻内涵。補充一點，費米-狄拉克分布與玻色-愛因斯坦分布在一般情況下與M-B分布一樣，都是正态分布。

一提到熵，會有很多聯想和哲學思辯。如普利高津把熵和時間的方向性關聯起來等等。但一旦脫離了“分布”這一統計物理内涵，熵就成了無源之水，無本之木，最後變成無意義的思維内耗。這裡先不進入細節，說一下結論。

孤立系統離熱力學平衡分布（M-B分布）越遠，就越有演變的動力。 而一旦達到了平衡，就不再演變。

一個形象的比喻：一個平衡系統就是一潭死水。

下面看看世界，美國，中國的動力特性，這裡需要很多假設，但不妨認為世界是分形（自相似）的。因此從其中區别中可以得到定性結論。

世界财富該如何分布，這個已經有不少研究。下圖是2019年的數據。（引自網絡，沒有自己做了）。其中歐盟沒有合并計算。

美國各州的财富該如何分布。下圖是2010年的數據，美國的變化比較慢，我想和今年比應該基本差不多。（來自維基，自己做了一張）其中加利福尼亞州，德克薩斯州，紐約州 是前三名.

再看我國各省今年的GDP分布。（人民日報截圖）

以純粹曆史長度來看,顯然世界>中國>美國.

但是要以經濟穩定史來看,世界>美國>中國.

從财富集中程度來看，需要一個标準,隻以第一名看,是有偶然性的,這裡前三名和其後面的差距來看,符合規律:世界>美國>中國. 即正比于各自經濟穩定的曆史.

經濟穩定時間越長,越偏向财富集中.

圖中的信息量很多.

對比中美各自的分布,中國陝西與美國亞拉巴馬州有一定的相似性,都是階梯形分布中本階梯的第一個.在整個排名中大緻位置相同.這裡簡單計算了一下,計算中基于前面的前三名思想,還是取前三名的均值作為基準:

陝西/前三名均值=0.274043,也就是27.4%。

亞拉巴馬/前三名均值=0.124468,也就是12.4%。

按照指數正态分布律，其實平均是不符合的。不僅如此，平均分布也不符合普通的正态分布。下面是一個典型的指數正态分布。反倒集中的分布更符合指數正态分布,也就是熱力學的"更均衡"。

不是繞口令：平均的更不均衡，不平均的更均衡。

所以，财富越集中，越缺乏動力。

根據這套均衡理論，決策者制造動力的理論如下:

定義: 不均衡(不符合财富的指數分布律,可以是平均); 均衡(符合财富的指數分布律).

1. 創造一個不均衡(平均)的分布.
2. 創造不均衡向均衡演化的條件.

曆史上所有朝代的發展,都是财富不斷集中的過程.

曆史上所有朝代的更替,都是集中的财富被再分配的過程.

現代我國的發展,是一個很好的例子(說三遍):我們創造了一個熱力學不均衡的分布,并用制度創造了向熱力學均衡演化的條件.而這一熱力學不均衡的初始條件是印度沒有的.

現實中,中國阿裡巴巴,騰訊,華為的發展,如同美國的洛克菲勒,摩根一樣,形成了财富的集中.(這裡不做評價,陳述事實).

要保持動力,需要再創造不均衡,才能踏破輪回.

畢竟我們開局的好條件,随時代演化的大大不同了.

上帝:雲智熵,你來坐我的位置

雲智熵:那我就沒有動力了

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