25%叠加理论指的是在两个或多个领域努力成为前25%，这样经过叠加效应之后，就会成为10%，甚至是第1名，从而赚到更多财富。可以简单的理解为A×B>A。

社会中存在着普遍的二八定律，也叫80/20法则或者帕累托定律，它是由二十世纪初期的意大利经济学家兼社会学家维弗雷多·帕累托提出的。它的大意是：在任何特定群体中，重要的因子通常只占少数，而不重要的因子则占多数，因此只要能控制具有重要性的少数因子即能控制全局。

比如，社会上20%的人占有80%的社会财富；20%的疾病消耗80%的医疗资源；80%的利润来源于20%的产品等等（如图2所示）。

图2 社会上20%的人占有80%的社会财富

丹尼尔•贝尔在《帕累托分布与收入最大化》有着对财富分配更直观的描述：“如果待分配的财富总量是100万元，人数为100人，那么我们会有这样一组对应的分配比例：排在前面的20个人，分得80万元；同理，这20人中的4个人，分得64万元；4个人中的1个人，分得50万元。”第一名分到100万中的50万，而最后的80人却只能得到20万。也就是你的名次越靠前，分到的钱数越多，并且是按照幂率分配而不是平均分配的。

那么如果目标是赚钱，如何才能利用二八定律赚到更多钱呢？

《巨人的工具》一书中给出了方法，我称之为“25%叠加理论”。书中写道：“如果你想过一种普通人的成功生活，那就不需要太多规划，只要别惹是生非，正常上学，找到一份自己喜欢的工作就可以了。但是如果你想取得非凡的成就，那你只有两条路可走：

（1）在某一具体领域成为最优秀的人；

（2）在两个或更多的领域成为非常优秀的人（位列前25%）。

第一条路非常艰难，几乎不可能实现。能够在NBA打球或者能够推出白金唱片的人屈指可数。我甚至不会建议任何人对此进行尝试。第二条路相对简单。只要你通过努力，就至少可以在几个领域中成为排名前25%的优秀人才。就我（指漫画家斯科特·亚当斯）个人来说，我的绘画技能比大多数人都好，但我并不是真正的大艺术家。同尚未走红的普通喜剧演员相比，我的幽默高明不到哪去，但我比大多数人要幽默。问题的关键是很少有人能够做到不但画得好，而且幽默段子写得好。正是这两点的结合才使得我能够成为少数成功的人。如果再加上我的商业背景，那么情况就是：很少有漫画家能够理解我涉及的某个主题，如果他们没有经历过的话。我一直建议年轻人要擅长在公开场合讲话（成为前25%的公共演讲者）。任何人经过练习都可以做到这一点。如果你把这一特长同另外一个特长结合起来，那么你会发现，突然之间你就成了那些只掌握一种特长的人的老板。或者除了获得工程学位、法学学位、医学学位、理学学位或其他任何学位之外，你可以再争取获得管理学学位。这会让你在短时间内拥有领导者的视野，或者帮助你利用几方面的综合知识创办自己的公司。

资本主义奖励的是那些既稀有又有价值的人和事。你可以让自己变得稀有，具备两种或多种‘优秀才能’，直到无人能与你匹敌……在你的综合技能中，至少有一种应当是沟通技能，无论是口头沟通还是书面沟通。这非常简单，就像学习如何比世界上75%的人更具推销能力一样。这是一种真正值得学习的技能。在此基础上，再根据自己的兴趣增加另一种技能，那么此时你就有了两种技能。因为对于第二种技能，你可以轻松投入足够的精力，达到前25%的水平。如果你还有能力掌握第三种技能，比如管理或演讲技能，最好也将其发展起来。

这条建议听起来好像没什么大不了的，但是在各个领域排名前25%的优秀人才中，你很难能找到一个不具备3种特长的成功人士。”

斯科特·亚当斯的漫画《呆伯特》之所以能够畅销全球，就是因为斯科特•亚当斯融合了漫画+幽默+办公室政治，也就是以幽默的漫画表现办公室政治，虽然他不是漫画画得最好的，也不是幽默说的最好的，也不是办公室政治讲的最好的，但是三者的叠加，就让他成为了办公室政治幽默漫画这个领域中最好的，市场经济奖励稀缺且有价值的东西，所以他就可以因此赚到大量财富。

那么一个做饭好吃的出租车司机，该如何赚到更多的钱？

如果这个人开出租车或者去做厨师，他赚到的钱不会比大多数人多，因为他在这两个行业中的排名都不高。那该怎么办呢？

使用25%叠加理论，去做一个既需要他的开车技能，又能利用他做饭好吃的技能的领域，比如做户外游的司机并提供美味餐食服务，这样既解决了那些想出去野游不想开车，又想吃热乎饭菜的人的需求。他在户外野游这个领域就能使得自己的名次大大提前，从而赚到更多财富。假如他还能说一口较好的外语，那么还可以专做外国人的户外野游，或者增加自己导游讲解能力，叠加自己的能力。

如果你的能力在两个领域都能排在25%之内，那么两个领域叠加之后，你可能就是行业的前10%，甚至可能是行业的第一名，这样你就能在这个领域赚到更多的钱。

如果我们更深入的研究帕累托分布，我们会发现世界上有两种典型分布：正态分布和幂率分布，正态分布是一种随机分布，本质是独立性，事件之间相互独立；而幂率分布是一种正反馈，事件不再独立，一个事件对本身和后续事件有影响（如图4所示）。

图4 正态分布和幂率分布

马太效应、比尔·盖茨的正反馈理论、巴菲特的滚雪球理论和索罗斯的反身理论都是正反馈模型。