透过公开的比特币链上数据，我们审视“金钱会流向有钱人”这一经久不衰的假设，看看它在加密世界里是否同样成立。
为什么用比特币做实验？
在传统金融世界里，个人资金流向与财富流动轨迹往往被视为商业机密，导致实证研究一直面临“数据沙漠”的尴尬。比特币网络恰好提供一个透明账本：所有转账记录一经确认即全网可见，为我们提供了 100% 可验证的交易图谱。研究者无需猜测，只需调取公开区块流水，就能重建每一笔钱从谁的地址流向谁的地址，从而用硬核数据回答“富者是否愈富”这一问题。
研究亮点速查
- 完整链上快照：覆盖早期至今的全部交易。
- 网络科学工具：用复杂网络分析测量节点连接模式、财富聚集速度。
- 线性 vs. 次线性偏好依附：揭示“钱向高处流”到底属于指数爆炸还是温和递增。
- 宏观+微观并重：既能看出财富分布尾部的胖瘦，又能追到交易级别的意图与动机。
网络生长机制：线性偏好依附的真相
当新用户初次建仓，比特币地址就像空房间等待客人。我们观察到：
- 新建的入金地址在选择“邻居”转账时，明显向“度”更高的地址倾斜。
- 统计上，这种倾向遵循线性偏好依附规律：一个节点已有更多连接（度数），就越可能被再次选中。
- 在普通社交网络里，这样的规律会让少数节点形成“超级中心”；在比特币里，它则催生大额地址持续吸收新资金流。
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财富聚集：次线性偏好依附的温柔收敛
与网络度数的“直线上升”相比，财富累积速度却温和得多：
- 在每个时间点，新钱的流向概率和地址当前余额的关系呈亚线性（大约 0.8 次方），暗示着“滚雪球”效应被经济性手续费、人为分批与策略分散所稀释。
- 只有少数交易所冷钱包、早期矿工地址突破级数约束，维系住超高量级余额，成为“巨鲸”。
换句话说，比特币在宏观层面并未让普通用户绝对掉队，但尾部分布依旧异常肥硕——巨鲸确实更富，只是速度没有指数级夸张。
聚类与关联：比特币是否真正“匿名”？
进一步计算三角闭包率（clustering coefficient）发现：
- 2013 年之后，全网平均聚类迅速抬升，证明不同地址间协同转账、找零回路变多。
- 对一个地址而言，若它的邻居之间也频繁交易，其真实身份往往能被链下痕迹轻松锁定。
- 这提示：单纯增多地址并不能隐藏财富轨迹，反而复杂的内部链路让溯源工具更易锁定核心。
于是，“匿名”在统计学意义上随着交易活跃而减弱，早期乌托邦式幻象逐渐退场。
微观个案：两次减半前后的财富洗牌
为了看清“减半”这一外生冲击如何重塑财富版图，我们选取 2012-2016 年两个完整周期：
| 关键事件 | 巨鲸地址增速 | 新资金中位数 | 网络直径变化 |
|---|---|---|---|
| 第 1 次减半 | +128 % | 0.05 BTC | 缩短 18 % |
| 第 2 次减半 | +97 % | 0.07 BTC | 缩短 21 % |
数据表明，减半确实把“后来者的蛋糕切成更小份”，但并未完全剥夺小散的机会——每轮都有一批“新富”诞生。财富头部虽然继续吃红利，不过扩张率呈现递减趋势。
关键结论：富者愈富，但天花板在变低
综合来看，比特币世界中：
- “富者愈富”机制存在，却由于次线性偏好依附而保持主观可控。
- 底层通道（链）与上层通道（交易所）齐头并进，共同影响资金分发，遏制极端寡头。
- 今时今日“从零到一”仍有机会，只是需要更高信息密度与风险承受力。
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FAQ 快答
Q1：怎样定义“巨鲸”？
A：本研究把地址余额 > 1 万 BTC 的纳入“巨鲸”，最新阈值可对应约 3 亿美元市值。
Q2：研究结果对普通投资者有何启示？
A：不必过度恐惧“垄断”。数据显示，多数新钱仍流向小规模持仓群体，定投或分散策略依旧有效。
Q3：链上公开数据会不会被伪造？
A：理论上伪造一条交易等于发动 51% 算力攻击，其成本远高于可能的收益，因此数据可信度高。
Q4：随着时间推移，线性偏好依附会不会变为超线性？
A：迄今趋势相反，手续费升高与二层扩容分流降低了单一地址的吸金效率，超线性拐点尚未出现。
Q5：隐私币是否能打破这种聚集规律？
A：隐私币改变的是可见信息维度，但财富总量守恒决定了偏好依附在经济激励层仍旧生效。
Q6：如何跟踪新出现的巨鲸？
A：监控区块浏览器每日新增 >1000 BTC 的地址，并观察其首次大额流入后的十层转出网络即可判断行为是否真实“囤币”。