Web3. Распределение благосостояния в мире
Этот вопрос крайне важен, если вы по-настоящему поняли криптофшор и его принципы и цели...
Коротко
Глобальная «пирамида богатства» показывает крайне неравномерное распределение по миру.
Так, по данным Credit Suisse (2016), 0,7% самых состоятельных взрослых (с состоянием свыше $1 млн) владели ~45,6% мирового богатства, а нижние 73% населения (со состоянием <$10 000) – всего 2,4%.
Современные оценки подтверждают эту тенденцию. К сожалению.
В 2023 г. около 39% взрослых имели чистое состояние ниже $10 000 (практически нищенский уровень) и контролировали лишь ~0,5% мирового богатства.
К следующей группе («низший и средний класс») с богатством $10–100 тысяч относится примерно 43% мирового населения.
Ещё около 15% взрослых обладают состоянием от $100 тыс. до $1 млн, а лишь 1,5% – более $1 млн.
При этом «сверхбогатые» 1,5% населения (состояние >$1 млн) аккумулируют почти 50% всего богатства, тогда как бóльшая часть населения владеет ничтожной долей.
- Нищие (состояние < $10 000): ≈39% взрослого населения, доля мирового богатства ~0,5%.
- Средний класс (состояние $10 000–100 000): ≈43% взрослых, владеют ~10–15% богатства.
- Высший средний класс (состояние $100 000–1 000 000): ≈15% взрослых, владеют порядка (ок.) 40% богатства.
- Сверхбогатые (состояние > $1 000 000): 1,5% взрослых, владеют (до) ~50% богатства.
Региональные различия
Уровень благосостояния сильно варьируется по регионам. И это - очевидно.
США (с Канадой) доминируют по числу миллионеров: на долю региона приходится ~43% всех взрослых с состоянием >$1 млн, Западная Европа – ≈23%, Азиатско-Тихоокеанский регион – ≈26%.
При этом в странах APAC значительно выше доля малоимущих: например, около 69% взрослых в регионе имеют состояние < $10 000 (против 15% в Америке).
Средний уровень богатства на душу в Евразии (EMEA) сейчас выше, чем в других регионах: около $166 000 (в переводе в USD) на взрослого, в то время как в США и Канаде – ~$146 000, в АТР – ~$156 000.
Однако темп роста максимальный в Азии и Латинской Америке: с 2008 г. среднее состояние взрослого выросло в APAC на +122%, в Америке +110%, тогда как в Европе лишь на +41%.
Разрыв видно также в развитии «среднего класса»: пока в развитых странах львиная доля населения уже имеет состояние >$10 000, в АТР эта планка пока вмещает более 80% населения.
Историческая динамика неравенства
Глобальная неравномерность богатства менялась на протяжении столетия. По оценкам World Inequality Database, мировое распределение доходов (и косвенно – богатства) было крайне неравным ещё к началу XX в. – доля 10% богатейших составляла 50–60% всех доходов.
Между 1910 и 1970 гг. эти пропорции сгладились (доля топ-10 упала с 60% до 54%), но после 1980-х годов вновь выросли (к ~61% к 2000 г.), а к 2020 г. немного снизились до ~55%.
Практически аналогичная картина видна и для распределения богатства: в 2020-е годы глобальное соотношение «богатство к доходу» (wealth/income) достигло 500–600% ВНД, близко к пикам начала XX в.
То есть за прошедший век неравенство то уменьшалось (первая половина XX в.), то вновь усиливалось (последние десятилетия), но по уровню концентрации всё ещё близко к исторически высоким показателям.
Методы измерения неравенства
Неравенство описывается графическими и числовыми метриками. Я не буду рассказывать о всех, но вот несколько:
Кривая Лоренца изображает накопленную долю богатства (ось Y) в зависимости от накопленной доли населения (ось X). Если все имели бы равное состояние, кривая совпадала бы с диагональю 45°; реальная криволинейная форма показывает отставание беднейших групп.
Коэффициент Джини вычисляется на основе кривой Лоренца как отношение площади между линией равенства и реальной кривой к полной площади треугольника.
Gini = 0 означает идеальное равенство, 1 – полную концентрацию (всяко примеру, 1 человек имеет всё). Для мировой экономики наблюдается высокое значение Gini (порядка 0,8–0,9) – очень неравное распределение.
Преимущество Gini – учёт всей кривой распределения и размер-независимость, недостаток – потеря детализации (одно и то же значение может быть у разных распределений).
Кроме того, применяют долевые коэффициенты (например, отношение доли 10% богатейших к доле 40% беднейших – коэффициент Пальмы), децильные / перцентильные соотношения (например, квинтильные коэффициенты) и энтропийные индексы (например, индекс Тейла), которые полезно раскладывать на вклад неравенства внутри и между группами.
Каждый метод подчёркивает разные участки распределения: кривые Лоренца и Gini отражают всю функцию, коэффициенты Пальмы и перцентильные – фокусируются на самых верхних или нижних значениях.
Распределение криптоактивов по уровням держателей
В мире криптовалют ситуация с концентрацией следующая:
Большинство адресов держат очень маленькие суммы: к примеру, в сети Bitcoin лишь ~8% адресов содержат более 0,1 BTC, при этом эти «средние держатели» аккумулируют подавляющую часть валюты.
В частности, 6,3% адресов имеют 0,1–1 BTC (их доля держит ≈5,4% монет), 1,5% адресов – 1–10 BTC (держат ≈10,5%), 0,24% – 10–100 BTC (держат ≈21,7%), а 0,03% – 100–1000 BTC (держат ≈23,5%).
«Киты» с экстремальными балансами ещё сильнее концентрируют богатство: на четыре адреса с 100–1000 тыс. BTC приходится 704 497 BTC, на 93 адреса с 10–100 тыс. BTC – 2 287 472 BTC (вместе ≈14% всего выпуска). В расчёте на проценты адресов это ничтожные величины – например, 97 крупнейших адресов (–0,000002% от общего числа) хранят примерно 14% всех биткоинов. И не стоит забывать, что чаще всего эти адреса - биржи, т.е. они децентрализованы, но уже "внутри".
Таким образом, тезис о том, что топовые адреса владеют подавляющим объёмом криптовалюты, - не состоятелен.
Например, согласно часто приводим данным BitInfoCharts, лишь 1,86% адресов Bitcoin контролируют более 90% всего эмитированного биткойна. Но давайте посмотрим на реальную картину:
Как видим, аккумуляция уже не так очевидна. Но ещё более очевидно обратное, если посмотреть вот на такой график:
Для сравнения: в традиционной экономике верхние 1–2% взрослого населения владеют около 50% мирового богатства.
Неравенство в криптоэкономике vs. традиционной
Все указанные факты показывают, что распределение богатства в крипто-активах заметно более неравномерно, но в пользу сообщества, а не китов, как об этом часто заявляют СМИ.