“我只是碰巧在正确的时间做了正确的事情。我们只是这个时代的幸运儿。跟所有成功者一样，我们也不是说比别人更加油能力或者更加精力充沛。”

马云误打误撞进入互联网行业的故事很好地阐释了运气是人生结果中所发挥的重要作用。马云的成功部分可以追溯到1995年发生的一系列事情。科技新闻网站Geekwire曾这样描述到：

“马云在一栋名为美国银行的大楼里第一次见识到了互联网。他的一个朋友当时怂恿他尝试了第一次使用互联网搜索。一开始，马云有点犹豫，因为他知道那台电脑很昂贵，他要是不小心弄坏了，可赔不起。朋友说：‘你就搜一下吧’，于是我就用互联网搜索了第一个英文单词‘啤酒’，马云这样说到。‘我不知道为啥输了这个单词，也可能是因为这个英文单词比较好拼写吧’，我看到有来自德国、美国和日本的啤酒，但是没有看到有来自中国的，于是我就又搜索了第二个单词‘中国’，结果并没有搜索到什么东西。于是他回忆到，他们当时就制作了一个很小的，有点“丑陋”的网站，网站上线3个小时后我接到我一个朋友打来的电话：‘马云，你来了五封电子邮件啦’，我问到‘什么是电子邮件？’基于这些来自问讯电子邮件的判断，他说到，‘这个事情很有趣，我们应该坚持做下去。’”

《科学》（Science）期刊中有一片文章这样描述运气和技能的关系：“虽然成功在一定程度上很可能由一些内在的因素决定，比如品质或者技能，但是成功也很可能在一定程度上（有时很大程度上）取决于一些外部因素，比如运气和累积优势。受制于这内外两组因素，对于特定的某个人、产品、或者某个主意为什么成功，而其他的类似的事物却没有成功，任何对此的解释都有局限性。这并不是因为我们缺少可以效仿的适当的成功模式，而是成功本身就具有很大的偶然性。”

除了运气之外，技能很明显也在马云的成功中扮演了一个不可或缺的角色。什么样的技能重要呢？若要详细讨论这个问题，可能需要专门写上好几篇文章了。但是马云的成功中有一个技能的作用是确定无疑的，那就是他善于发现新兴的商机并迅速行动。他能够识别出新的商业机会带来的可能性，并且非常积极主动的利用这种机遇。大多数人可能没有这种识别机遇的能力，而且即使有，也很少会迅速行动起来并找到获利机会。此外，马云还有其他一系列技能支撑他开拓事业。比如，马云自己曾这样说过：

“开始，我对技术一窍不通。我对管理也知之甚少。但是重点是你不需要懂得很多知识。你需要做的就是找到比你聪明的人就行。这么多年来，我一直努力寻找比我聪明的人，当我找到这些人后，我的工作就是让这些聪明绝顶的人能够一起共事”“中国年轻人进入大学前需要通过一个考试，我考了三次都失败了。我后来也经历了很多挫折。我申请了30份不同的工作，结果都被拒之门外。我还曾去应聘警察部门，他们说‘你不合格’当肯德基刚开到我那个城市时，我还去应聘过。总共24个人应聘，23人个都通过了面试。”

所有遇到与技能和运气相关的问题，我都会请教Michael Mauboussin：“其中一种理论观点我比较喜欢，那就是把它看作是一个连续体，一个极端是纯运气无技能，另一极端是纯技能无运气。很明显，大多数情况都是介于这两个极端中间，而最后到底是出于中间的哪个位置就很重要了.......不出意外，当你审视真实世界的情况时，不论是商业、投资，抑或是你最喜欢的运动队，技能和运气都是在发挥作用的。重要的问题是，各自发挥多大比例的作用？”

马云创建阿里巴巴明显属于成功现象的幂律分布中的一个异常值。在2018年2月份的一份报纸中，Michael Golosovsky这样写道：“大约一个世纪以前，幂律分布就已经引起了科研圈里的注意；科研人员也已经将它与此前著名的高斯模型做了详细的对比”。一个有趣的问题就此出现---这些诡异的分布的生成机制是什么？最后理论研究的结论是，优先连接机制是一种较为合理靠谱的解释，也就是说它产生出了一个带有幂律分布的复杂网络结构。如果幂次法则有一个简单的解释，那么理解这种幂律分布现象就简单很多了。可惜的是，有很多模型能够产生幂次法则现象，而这些其中可能只有部分能够准确反映真实的现实过程。也就间接地说，任何一个因素或者因素组合产生的幂律分布结果都经常不可能准确确定。

Golosovsky基于“适应度”理念的模型做了大量的研究后发现：“令人意外的是，网络增长现象下的两种对立的假设 – 所有的结点都是一样的，抑或是不同的，这两种推理最后到导致了同样的增长等式。”关于复杂网络下的幂律分布，偏好依附（优先连接模型）将其认定为是一种新结点连接到旧结点的一种战略，而适应度模型则认为这种分布是来源于度分布。适应度模型成功地解释了关于同龄结点、同龄结点的不同轨迹等方面的先动优势、度分布等这些内容。但是这个模型并不能解释在某些网络下出现的非线性动态增长规律。”

2018年2月份另一篇题为《才能与运气：成败中随机性的重要性》的文章，得出了成功是如何自我生成的结论：“…虽然才能在实验对象中呈现出高斯模型分布特征，但是40年工作生活后的成功或者财富分布结果依然遵循这幂次法则，这也与真实世界中财富分布的帕累托定律和二八法则相一致。这些模拟实验的一个重要结果是发现了，其实绝大多数成功的实验对象几乎从来都不是最聪明的那些个体，而是那些分布在高斯模型才能分布的平均值 – 这也是另一个在相关文献中被反复提及的典型事实。这个模型也揭示出了一个经常被低估的事实，那就是幸运事件在决定个体最终成就高低中的重要性….那些已经取得高成就的个体通常能够获得更多的回报和资源，而这又经常被误读为是衡量能力或者才能的一个标准。”

对这些问题，我自己的看法是，那些幸运又有才的个体通常会因为自身的成功而获得更多的技能。换句话说，不仅仅成功是可以自我生长，技能也会。比如，一个演员随着演出角色的增加，他们不仅会获得更多的机会，而且他们也会因此变得更加有才华，演技更加精湛。如果正如Golosovsky认为的那样，运气和适应度都会“产生同样的增长等式”，那么我们就更加无法嘲笑或者忽视这两个所谓偶然因素的重要性了，实际上我们也很难这样做。另一篇“才能与运气”的文章很好地总结了许多前人在此方面的研究：

“近年来，像统计学家和风险分析师Nassim Taleb、投资分析师Michael Maubous、以及经济学家Robert Frank，都在他们各自非常成功的著作里探讨了在金融交易、商业、运动、艺术、音乐、文学、科学以及其他众多领域中运气和技能两者的关系和作用。他们的最终结论是偶发事件对人生的影响比大多数人想象中的作用的要大。他们还总结出：光有才华和努力还不够，运气也很重要，然而大多数成功人士都将运气的作用都大大低估了。这是因为随机性事件的影响和作用一般比较微妙和间接，所以大家很容易在叙述成功的时候，认为成功是各种条件下的必然。Nassim Taleb把这种倾向称之为‘叙事谬误’，而社会学家Paul Lazarsfeld对此定义的术语是‘后见之明偏误’。”在他最近的一本书《知晓结果后，一切都是显而易见》（Everything Is Obvious: Once You Know the Answer）中，社会学家和网络结构科学研究先驱Duncan J. Watts认为无论是‘叙事谬误’，还是‘后见之明偏误’，它们都有一种特殊的力量，当人们目睹了非同寻常的成功后，它总使人们倾向于认为这是刻苦努力和才华横溢两者结合的必然结果；而实际上这种成功是来源于一种异常复杂、相互交织、且环环相扣的一系列步骤事件。其中任何一个步骤或者事件变动，那么其整个职业生涯或者生活轨迹必定随之改变。”