作为作者，你和读者之间发生过什么有趣的故事？
《富种起源》是2023年2月底上架的。过去七十天里，我有幸和不少读者成了好朋友，有些交往还颇具传奇色彩。这里，我想分享其中一段故事。
有位素不相识的读者，名叫吴卫。他在微信读书的电子书里，在一个靠后的章节里很不起眼的一句话下划线，写了一条四页A4纸那么长的笔记：
# 用Python代码实现了上面的模拟，确实如此
import pandas as pd
import numpy as np
……
……
……
s2 = pd.Series(se2,name="u=0.9")
df = pd.concat([s1,s2],axis=1)
是的，他把自己的程序贴在了笔记里。
他做笔记的地方，是书里讲制度竞择的章节。那一章里，我交代了一个模型。这个模型对像工业革命这样的重大转轨现象提出了一种不依赖于多重均衡的新机制——竞择逆转。因为模型体现了“文明”与“生存”之间的取舍，书中把这个竞择逆转机制称为刘慈欣机制。我在书里只交代了模型的架构和结果。结果是非常出人意料的。吴卫出于好奇，就自己写程序跑了一下，发现结果的确和书里说的一样。
我在微信读书里偶然翻到了这条笔记，就和这位读者加了微信，打了电话。原来，他在一家大数据公司工作，平时就和经济数据与编程打交道。
聊着聊着，我突然有了个大胆的想法，我想请他一起来做个研究。
话说，我在书里曾把制度竞择模型与演化生物学中的间断平衡现象做类比，讨论其共通性。在类比中我说，这类由竞择产生的突变现象往往都具有“星火燎原”的特征:
第一，变化往往来自于某个星火地区，从一点蔓延到整体。
第二，这个星火地区往往处于边缘地域，与其它地区相对隔离（生物学中的间断平衡、边域种化是指新物种往往起源于与母种群相隔离的边缘小种群）。
这两点对于我们理解工业革命当然是很重要的，毕竟工业革命并不是一大片区域缓慢的整体式的进步，而是由点及面极速扩张式的突变，而突变的星火——英国——恰好就是一个岛国。
上面第一点，我在模型中早已经观察到了。第二点，起自于对模型的经验与直觉：我在和模型打交道的过程中渐渐感觉到，星火的发生似乎依赖于相对的隔离，所以我猜测，星火往往出自边缘地域，这可能是一条规律。
但这毕竟只是一个猜测。书一出版，我才意识到：我还没在自己的模型里检验过这个猜想呢。我不确定这个猜想是否成立。本该验证了再写进书里，可是因为写作前前后后分成好几次，我把这么重要的一个检验给漏了。如果猜想不成立，我肯定是要公开道歉，并在再版时修改相关内容的。
这时和吴卫聊着聊着，我就把这个事情跟他说了。我说我也不知道结果做出来咋样，如果做出来发现，边缘地域并没有出产革命星火的的优势，那我书里大约有四五页的内容就错了。我问他愿不愿意做这个检验，研究“制度竞择中星火产地的边域倾向”。吴卫一口答应。
于是，后来的三个星期，吴卫每到周末，就编程研究这个事情。这个程序比书里的制竞模型要复杂不少，因为它涉及到星火的事后识别（就是说给定一段已经发生的模拟历史，你要回溯到转轨的源头，把英国曼彻斯特这个地方从地图上给找出来——哪怕这个地方本身恰好已经“沦陷”了）。在几轮研究、探讨、改进程序的稳健性后，吴卫得到了结果：
上图是1600次模拟历史中产生的2217个星火在20x20的地图上的分布热力图。之所以星火数高于模拟次数，是因为有些模拟历史中发生转轨的时候，可能存在多个文明星火，并且这些星火文明还流传下去了，最终与其它文明融合成了一片。
结果确实符合写书时的猜想：星火更容易出现在角落和边缘，与英国的岛国身份相呼应。
棋盘世界400个地区中最外两圈的格子，面积占整体的36%，但星火数占到整体的62.56%，每个地区出产星火的概率是腹地（非最外两圈的地区）的3倍。尤其是四个角落的16个格子，虽然面积只占整个“世界”的4%，但星火数占到了15.25%，出产星火的概率是腹地的6.5倍。
完美。
等到《富种起源》再版的时候，我会把吴卫先生的这个结果写进书里。
我也会以他为第一作者，和他合写一篇论文，讨论竞择逆转机制中的星火产地问题。
如果未来几十年里，学术界接受了《富种起源》里的说法，大家会认识到，竞择逆转和多重均衡一样，在解释经济转轨现象中有着广泛的运用，而在现代经济增长的起源问题上，它是比多重均衡更重要的一个机制。届时，“星火多产于边缘”这个规律，作为竞择逆转机制的一个普遍而重要的特征，也会被学者们留意、采纳、运用。
分享这个故事是出于一种感慨。从读到吴卫的电子书笔记，看到python程序，到和他交流，与他探讨星火边域问题，最终完成实验，验证假说，未来还要写进书里，发表成论文……这番作者与读者之间的互动，给我一种不真实的感觉，还挺有时代风格的。
