先建数据，再建理论
大部分经济学著作从理论模型出发，用有限数据做验证。皮凯蒂反过来：先花十五年构建数据集，再从数据中提取规律。
数据来源是各国的所得税记录、遗产税申报、国民账户和财富调查。皮凯蒂和阿特金森、赛斯等合作者把这些分散的历史资料整理成统一格式的时间序列，覆盖20多个国家、跨越200到300年。
这套方法的前提判断很重要：官方经济统计（如基尼系数）通常只覆盖几十年，而且低估了顶层的真实财富。要看清不平等的长期趋势，必须回到原始税收记录——它们虽然有各种偏差，但是目前能获得的最长时间序列。
收入vs.财富：两把尺子量不同的东西
皮凯蒂的方法论区分了两个维度：收入不平等和财富不平等。两者的走势不一定同步。
收入不平等看的是"每年赚多少"的分布——工资、奖金、资本利得。财富不平等看的是"总共拥有多少"的分布——房产、股票、债券、存款。
财富比收入更集中。全球前10%持有的总财富通常在60%-90%之间，而前10%的收入份额通常在30%-50%之间。而且财富不平等的变化比收入不平等更缓慢——存量是有惯性的。
这两把尺子的区分不是学术挑剔。讨论不平等时只看收入（大多数政策讨论的默认视角），会漏掉最重要的那层——资本存量的分布。
r>g作为解释引擎
数据建好之后，皮凯蒂需要一个解释框架来说明"为什么数据长这样"。
r>g 就是这个解释引擎。当资本回报率高于经济增长率时，财富向持有资本的群体集中。这不是一个新观点——马克思、库兹涅茨都涉及过。但皮凯蒂做了两件前人没做的事：
一是用数据证明r>g在历史上是常态，r<g 是异常（仅出现在战争和高增长期）。
二是建立了一个简单的数学模型来量化r>g对财富分布的长期影响。模型显示，即便r只比g高一两个百分点，在几代人的时间里，财富集中度就会显著上升。
全球财富数据库：方法的基础设施
皮凯蒂最持久的方法论贡献可能不是r>g这个理论，而是World Inequality Database（WID）——一个公开的全球财富和收入分配数据库。
WID 把各国的不平等数据标准化，让跨国比较成为可能。在WID之前，你很难直接比较法国和美国的不平等程度，因为两国的统计口径不同。
这个数据库把不平等研究从"理论争论"推进到"实证检验"。你可以用WID的数据去验证或反驳皮凯蒂的结论。方法本身是可重复、可质疑、可改进的——这比任何理论结论都更有价值。
和同目录其他分析方法的对比
马克思从生产过程的内部逻辑推演财富集中。皮凯蒂不依赖劳动价值论，直接从税收数据和国民账户入手。两者得出了方向一致的结论，但路径和前提完全不同。
凯恩斯关心的是短期波动和需求管理，不讨论长期分配。皮凯蒂关心的恰恰是凯恩斯不管的那个时间尺度——几十年到几百年。
曼昆的《经济学原理》里，不平等主要被解释为人力资本差异的结果。皮凯蒂的数据表明，人力资本差异只能解释收入不平等的一部分，而财富不平等有自己的独立驱动力——资本回报率。