Экономика, где доминируют рынки, на которых победителю достается все, имеет совершенно иную динамику, чем привычная нам промышленная экономика. Как мы говорили в начале главы, доходы двух каменщиков будут различаться между собой значительно меньше, чем доходы разработчиков приложений, и это не единственное отличие. Вместо стабильных долей рынка, где величина дохода определяется пропорционально различиям в таланте и усилиях, конкуренция на рынках, где победителю достается все, менее стабильна и более асимметрична. Замечательный экономист Йозеф Шумпетер писал о «созидательном разрушении», когда каждая инновация не только создает новые ценности для потребителей, но и делает ненужными прежние инновационные решения. Победитель в этой гонке развивается, начинает доминировать на своем рынке, однако оказывается уязвимым перед следующим поколением инноваторов. Это наблюдение описывает рынки программных продуктов, медиа и интернета значительно точнее, чем традиционные рынки производства и услуг. Однако по мере того, как все больше отраслей становятся цифровыми и сетевыми, можно ожидать более широкого распространения динамики, предложенной Шумпетером.

В экономике суперзвезд распределение дохода имеет совершенно иную форму. Помимо того, что небольшая группа на самом верху пользуется преимуществами роста своих доходов, происходят изменения и в фундаментальной структуре распределения. Когда доходы примерно пропорциональны абсолютным результатам, как в примере с каменщиками, распределение доходов будет примерно соответствовать распределению уровня мастерства и усилий. По множеству характеристик те или иные черты человеческой цивилизации соответствуют нормальному распределению, также известному как гауссово распределение, или колоколообразная кривая. Происходит примерное распределение по высоте, силе, скорости, общему коэффициенту умственного развития, а также, скорее всего, и по многим другим характеристикам, таким как эмоциональный интеллект, уровень организованности и даже старательность.

Нормальное распределение встречается довольно часто (отсюда и название) и имеет интуитивно понятную закономерность. По мере движения к каждому из «хвостов» распределения количество участников начинает резко снижаться. Кроме того, значения среднего арифметического, медианы и моды в нормальном распределении совпадают между собой. Таким образом, «средний» человек располагается в середине распределения, как наиболее обычный или часто встречающийся тип личности.

Если бы распределение дохода в США следовало нормальному распределению, то медианный доход поднимался бы вместе со средним; очевидно, что этого не происходит. Еще одна характеристика нормального распределения состоит в том, что при отклонении от среднего значения вероятность найти объект с экстремальными значениями быстро снижается, причем это снижение происходит все быстрее и быстрее. Отношение числа людей ростом 210 см к числу людей ростом 198 см значительно меньше, чем пропорция людей с ростом 198 см к людям с ростом 180 см. Иными словами, на границах распределения редко встретишь экстремальные параметры.

Напротив, рынки суперзвезд (и соответствующий им «длинный хвост») лучше описывать с помощью экспоненциальной кривой, или кривой Парето, в которой небольшое количество людей контролируют непропорционально высокую долю продаж. Зачастую такое распределение описывается правилом 80/20 (20 процентов участников получают 80 процентов прибыли), однако эта ситуация может стать еще более экстремальной. К примеру, исследование Эрика и его соавторов показало, что продажи книг в Amazon характеризуются именно экспоненциальным распределением. Экспоненциальное распределение имеет «толстый хвост», иными словами, вероятность экстремальных событий в нем значительно выше, чем можно было бы ожидать в нормальном распределении. Кроме того, эти продажи «масштабно инвариантны», что означает, что книга-бестселлер составляет примерно такую же долю в десятке самых продаваемых книг, как первая десятка в первой сотне или первая сотня в первой тысяче. Экспоненциальные законы описывают многие явления, от частоты землетрясений до частоты использования слов в большинстве языков. Они также описывают распределение сбыта книг, DVD, приложений для смартфонов и других информационных продуктов.

Другие рынки представляют собой смесь различных типов распределения. Экономика США в целом может быть описана как смесь логарифмически нормального и экспоненциального распределения, а доход людей на самом верху определяется экспоненциальным распределением. Некоторые из наших текущих исследований в МТИ как раз посвящены причинам и последствиям такой ситуации, а также тому, как она могла бы развиваться со временем.

Ситуация, при которой распределение дохода начинает соответствовать экспоненциальному закону, может иметь важные последствия. К примеру, Ким Тайпейл, основатель Стилвелловского центра прикладных исследований науки и технологической политики, утверждает:

Такая перемена разрушает наши ментальные модели понимания мира. Большинство из нас привыкли размышлять, ссылаясь на определенный опыт. Политики часто говорят о «среднем избирателе», а специалисты по маркетингу – о «типичном потребителе». Это вполне работает для нормального распределения, в котором наиболее распространенное значение находится недалеко от среднего, или, если говорить более формально, мода (наиболее вероятное значение) и арифметическое среднее распределение совпадают или почти совпадают. Однако среднеарифметическое значение при экспоненциальном распределении значительно выше, чем значение медианы или моды. К примеру, в 2009 году средняя зарплата бейсболистов основной лиги составляла 3 240 206 долларов – примерно в три раза больше медианной зарплаты, составлявшей 1 150 000 долларов.

С практической точки зрения это означает, что, когда доход распределяется в соответствии с экспоненциальным распределением, его значение для большинства людей будет ниже среднего – прощай, озеро Вобегон! Кроме того, со временем средний доход может повыситься без какого-либо увеличения медианного дохода или, в данном случае, без какого-либо увеличения доходов для большинства людей. Экспоненциальное распределение не просто повышает неравенство с точки зрения дохода; оно также сбивает с толку нашу интуицию.