什么是平均数，被平均的人生与注会眼中的数据陷阱

大家好,我是你们的老朋友，一个在注会行业摸爬滚打多年的“数字摆渡人”。

今天咱们来聊一个听起来简单得不能再简单,但实际上暗藏玄机，甚至可以说有点“阴险”的概念——平均数。你可能会想：“切，平均数谁不知道？不就是加起来除以个数嘛，小学数学就学过。” 别急，正是因为它太常见、太基础了，我们往往最容易掉进它的坑里，作为一名注册会计师（CPA），我每天的工作就是跟报表、数字和各种各样的商业逻辑打交道，我可以负责任地告诉你，在财务分析和审计工作中，如果只看平均数，不仅可能看不出真相，甚至可能得出完全相反的结论。

这篇文章,我想抛开教科书上那些冷冰冰的定义，用咱们生活中的大白话，聊聊这个“骗”了我们很多年的平均数。

那个让我们感到“拖后腿”的神奇数字

咱们先从生活体验说起。

每次看到新闻里发布平均工资、平均可支配收入的时候，你是不是都会有一种深深的“被冒犯感”？新闻说某城市平均工资是 10000 元，你摸摸自己 5000 元的工资条，再看看同事老张的 6000 元，心里不禁嘀咕：“到底是谁把平均数拉得这么高？我是不是拖了全市人民的后腿？”

这就是平均数最著名的“陷阱”：它对极端值特别敏感，而且非常不抗“拉偏架”。

这就好比我和姚明走进一家酒吧。姚明身高 2.26 米，我身高 1.75 米，咱俩往那一站，一算平均身高：(2.26 + 1.75) ÷ 2 = 2.005 米。这时候，酒吧老板如果只看这个平均数，他会觉得：“哇，我这酒吧今天接待的都是巨人啊，我得把门框加高，椅子也得换成特大号的。”

但实际上呢？姚明确实高，但我只是个普通人，这个“2米多”的平均身高，既不能代表姚明（他比平均高），也不能代表我（我比平均矮），它成了一个谁都不像的“四不像”。

在统计学中这叫“数据偏态”，在我们的社会财富分配中，这种偏态尤为明显，极少数超级富豪掌握了社会绝大部分财富，这就导致计算出来的“平均财富”远远高于绝大多数人的真实水平。

我的第一个观点是：在贫富差距较大或者数据分布极度不均的领域，平均数是一个“虚伪”的绅士，它掩盖了底层的真实困境。

注会视角：报表里的“平均”游戏

把目光拉回到我的专业领域——会计和审计，在财务报表中，平均数更是无处不在，而且经常被管理层用来“粉饰门面”。

库存周转率的迷雾

在做审计的时候,我们非常关注企业的存货周转率，也就是企业卖货有多快，计算这个指标时，通常需要用到“平均存货余额”。

公式是：平均存货 = (期初存货 + 期末存货) ÷ 2。

看起来很科学对吧？但这中间有很大的操作空间。假设一家公司，为了掩盖卖不出去的事实，会在年底拼命突击发货，或者搞一些“压货”给经销商的操作，把期末存货做得特别低。这时候，分母（平均存货）变小了，整个存货周转率就变得特别好看，作为外部投资者，一看：“哇，这家公司货如轮转，经营效率真高！” 但实际上，这可能只是年底的一次“数字化妆”，如果我们用每个月的存货余额来算一个加权平均数，可能就会发现真相完全不是那么回事。

被平均坏账率

再比如应收账款的坏账准备,有些公司会告诉你：“我们行业的平均坏账率只有 2%，你看我们计提了 2.5%，我们多谨慎啊，多稳健啊。”

但作为注会,我会去深挖这 2% 的背后是什么，如果这家公司的主要客户都是一些濒临破产的小微企业，而行业里的巨头客户都是国企，那这个“行业平均”对这家公司就没有任何参考意义。平均数成了管理层推卸责任的借口：“大家都这样，所以我这样没问题。” 这也就是我们常说的“随大流”心理在数据上的体现。

什么时候平均数才靠谱？

我也不是要把平均数一棒子打死,它之所以能流传至今，自然有它的过人之处。

什么时候平均数最能代表真相？答案是：当数据分布呈现“正态分布”的时候。

想象一下人类的身高。如果你把全中国成年男性的身高画成一张图，你会发现，绝大多数人都集中在 1.70 米到 1.75 米左右，特别高的和特别少的都很少，这种中间高、两头低的钟形曲线，就是正态分布。在这种情况下，平均数、中位数（排在中间那个数）和众数（出现次数最多的数）是几乎重合的。这时候，你说“中国成年男性平均身高 1.72 米”，这个数字就非常有代表性，它能很好地描述这个群体的特征。

在财务上也是一样,如果我们分析一家制造企业成千上万个标准件螺丝的成本，这些螺丝的成本差异极小，几乎都在 0.1 元上下浮动，这时候算出来的“平均成本”，就能非常准确地用于定价和核算。

平均数是一个只有在“众生平等”（数据差异小）的时候，才最公正的法官。

别忘了它的兄弟：中位数与众数

既然平均数经常“撒谎”，那我们该怎么办？作为专业人士，我在做分析时，一定会把另外两个兄弟请出来：中位数和众数。

中位数：就是把你和一群人按工资排队，排在最中间那个人的工资。
众数：就是这群人里，拿得最多的那个工资档位。

让我们回到那个经典的“工资被平均”的例子。假设一个创业公司有 10 个人：

老板：100 万年薪
9 个员工：每个 10 万年薪

算平均数：(100万 + 9×10万) ÷ 10 = 19 万。人均年薪 19 万，听起来像是个高薪公司，对吧？

算中位数：把 10 个人按工资排好，第 5 个和第 6 个都是 10 万，取中间值。中位数是 10 万。这才是真相！这家公司里，有一半人的工资不超过 10 万。

算众数：出现次数最多的工资是 10 万。大部分人的工资就是 10 万。

你看,当你把中位数和众数摆上台面，平均数编织的“财富幻象”瞬间就破灭了。在审计工作中，如果我发现一家公司的平均工资涨了 20%，但员工工资的中位数没变，我立刻就会警觉：是不是高管给自己发了巨额奖金，从而拉高了整体平均？这背后可能隐藏着治理结构的问题。

具体的生活实例：买房与投资

咱们再聊聊买房。很多中介网站会发布一个城市的“平均成交价”，你一看，均价 3 万一平，觉得自己手里的预算 250 万能买个 80 平的两居室，心里美滋滋的。结果一去售楼处，发现好地段的房子全要 4 万、5 万，只有偏远郊区或者烂尾楼风险高的才卖 2 万。这就是“平均房价”给你带来的误导，城市房价不是正态分布，它是根据地段、学区、配套呈现极度偏态的。如果你只盯着平均数做预算，最后要么是买了不满意的房子，要么就是根本买不起。

再说说投资。 “这只基金过去五年的平均收益率是 15%！”听起来很诱人？但如果第一年涨了 100%，第二年跌了 50%，第三年涨了 100%，第四年跌了 50%…… 简单的算术平均数可能让你觉得赚翻了，但如果你真的投了钱进去，用复利（几何平均数）一算，你可能根本没赚多少钱，甚至还在亏本。华尔街有一句名言：“你无法吃平均数。” 意思是，股市的平均指数涨了，不代表你的账户就涨了，指数会定期把烂公司踢出去，换进好公司，但你的账户里一旦买到了烂股票，那亏损是实打实的。

个人观点：拒绝被“平均”定义的人生

写了这么多,我想聊聊我的个人观点。

第一，警惕任何只用平均数说话的报告。 无论是在职场看财报，还是在生活中看新闻，如果一篇文章、一个报告，只给你扔出一个“平均数”，而没有提供“中位数”、“最高值”、“最低值”或者“分布范围”，那么这个报告大概率是在忽悠你，或者至少是不专业的，作为注会，我称之为“重大错报风险”的高发区。

第二，不要用平均数来焦虑自己。 我们这代人，很容易陷入一种“平均水平焦虑症”。 “30岁的人平均存款应该有 30 万”，“35岁平均应该有房有车”，“平均结婚年龄是 27 岁”…… 这些数字像鞭子一样抽打着我们，让我们觉得自己不够好，觉得自己是失败者。但就像我前面说的，你不知道这些平均数背后包含了多少富二代、包含了多少幸存者偏差。每个人的时区、资源、起点都不一样，强行把自己塞进一个“平均模具”里，只会削足适履，让你失去自己的独特性。你不需要成为那个“平均数”，你只需要成为“昨天的自己”的平均数以上，那就是成长。

第三，平均数是宏观的尺子，不是微观的镜子。 对于国家决策者、企业CEO来说，平均数是衡量宏观趋势的好工具，GDP平均增速、人均产能，这些指标能帮他们看清大方向。但对于我们具体的个人、具体的部门，平均数往往太粗糙了，我们需要的是精细化的、颗粒度更细的数据，你要知道你的具体客户在想什么，而不是知道“平均客户”在想什么——因为“平均客户”根本就不存在。