adas模型分析我国经济（从GPD分布对比世界）

财富分布是有动力学原理的。一个成熟的经济体，财富分布符合指数率分布，而非正态分布。具体来说，是对数正态分布即log(财富值)成正态。这后面的数学暂时不深究。

成熟即停滞：但“成熟经济”本身意味着经济体发展动力弱。一个成熟的经济体，必然发展慢。

背后的原理可以用热力学第二定律来解释.

一个热力学系统达到了热力学平衡,其分布是麦克斯韦-玻尔兹曼分布。 而麦克斯韦-玻尔兹曼分布（M。B分布）是正态分布的一种特殊形式（是的，正态又出现了），其内部有着深刻内涵。补充一点，费米-狄拉克分布与玻色-爱因斯坦分布在一般情况下与M-B分布一样，都是正态分布。

一提到熵，会有很多联想和哲学思辩。如普利高津把熵和时间的方向性关联起来等等。但一旦脱离了“分布”这一统计物理内涵，熵就成了无源之水，无本之木，最后变成无意义的思维内耗。这里先不进入细节，说一下结论。

孤立系统离热力学平衡分布（M-B分布）越远，就越有演变的动力。 而一旦达到了平衡，就不再演变。

一个形象的比喻：一个平衡系统就是一潭死水。

下面看看世界，美国，中国的动力特性，这里需要很多假设，但不妨认为世界是分形（自相似）的。因此从其中区别中可以得到定性结论。

世界财富该如何分布，这个已经有不少研究。下图是2019年的数据。（引自网络，没有自己做了）。其中欧盟没有合并计算。

美国各州的财富该如何分布。下图是2010年的数据，美国的变化比较慢，我想和今年比应该基本差不多。（来自维基，自己做了一张）其中加利福尼亚州，德克萨斯州，纽约州 是前三名.

再看我国各省今年的GDP分布。（人民日报截图）

以纯粹历史长度来看,显然世界>中国>美国.

但是要以经济稳定史来看,世界>美国>中国.

从财富集中程度来看，需要一个标准,只以第一名看,是有偶然性的,这里前三名和其后面的差距来看,符合规律:世界>美国>中国. 即正比于各自经济稳定的历史.

经济稳定时间越长,越偏向财富集中.

图中的信息量很多.

对比中美各自的分布,中国陕西与美国亚拉巴马州有一定的相似性,都是阶梯形分布中本阶梯的第一个.在整个排名中大致位置相同.这里简单计算了一下,计算中基于前面的前三名思想,还是取前三名的均值作为基准:

陕西/前三名均值=0.274043,也就是27.4%。

亚拉巴马/前三名均值=0.124468,也就是12.4%。

按照指数正态分布律，其实平均是不符合的。不仅如此，平均分布也不符合普通的正态分布。下面是一个典型的指数正态分布。反倒集中的分布更符合指数正态分布,也就是热力学的"更均衡"。

不是绕口令：平均的更不均衡，不平均的更均衡。

所以，财富越集中，越缺乏动力。

根据这套均衡理论，决策者制造动力的理论如下:

定义: 不均衡(不符合财富的指数分布律,可以是平均); 均衡(符合财富的指数分布律).

1. 创造一个不均衡(平均)的分布.
2. 创造不均衡向均衡演化的条件.

历史上所有朝代的发展,都是财富不断集中的过程.

历史上所有朝代的更替,都是集中的财富被再分配的过程.

现代我国的发展,是一个很好的例子(说三遍):我们创造了一个热力学不均衡的分布,并用制度创造了向热力学均衡演化的条件.而这一热力学不均衡的初始条件是印度没有的.

现实中,中国阿里巴巴,腾讯,华为的发展,如同美国的洛克菲勒,摩根一样,形成了财富的集中.(这里不做评价,陈述事实).

要保持动力,需要再创造不均衡,才能踏破轮回.

毕竟我们开局的好条件,随时代演化的大大不同了.

上帝:云智熵,你来坐我的位置

云智熵:那我就没有动力了