Dan Luu 发表了一篇分析，探讨了税收等级、福利悬崖和马拉松配速等各种不连续性，指出这些突然的阈值如何引发意外的行为和分配效应。 这一分析很重要，因为不连续性普遍存在却常被忽视，在政策、金融甚至体育中导致低效和不公平。通过揭示这些模式，文章鼓励设计者平滑过渡或预见行为反应。 文章涵盖了美国税收等级、英国福利递减、马拉松完赛时间尖峰以及波兰语测试分数分布等例子。它指出不连续性常产生“悬崖”，即输入的微小变化导致输出的巨大跳跃。
背景
系统中的不连续性指函数从一个值跳跃到另一个值而不经过中间值的点。常见例子包括税收等级（边际税率突然变化）和福利门槛（资格突然消失）。理解这些对于设计公平高效的系统至关重要。
社区讨论
评论者分享了更多例子：英国税收悬崖导致超过 60%的边际税率，以及马拉松配速员效应解释完赛时间聚集。有人主张完全取消经济状况审查以避免悬崖，其他人则欣赏马拉松例子既有幽默又有洞察力。