Количественный разбор: что данные говорят, если их посчитать

метод: CAGR по абсолютным $M (1900–1950), год рождения = первый ненулевой, время до $100M — интерполяция порогов.

Что значит: быстрее всех рос рынок, которого вообще не существовало (радио+ТВ+реклама вещания, CAGR 21%/год, до $100M за ~3 года) — это новая УСЛУГА/опыт, а не «железо». Электротранспорт (CAGR 0.9%) — рынок, который родился рано, но почти не рос и затем умер. Самая большая возможность — в новых услугах поверх инфраструктуры, не в самой технологии.

метод: HHI = Σ(доля сегмента)² ×10000; доля высокомаржинальных = сумма прибыли тира «hi» / пул. Разовый убыток Insull −$750M (1932) и убыток транспорта ИСКЛЮЧЕНЫ (иначе доля считается от около-нулевого/отрицательного знаменателя — артефакт).

Что значит: ранний пул был гипер-концентрирован в ОДНОМ коммодити (медь, 55%, HHI=4380), затем расползся по многим сегментам (HHI упал до ~1250 — деконцентрация). Доля высокомаржинальных (защищённых) сегментов выросла с 0% до ~48% в фазу формирования (P4), затем осела ~34%. То есть на старте прибыль = один защищённый ресурс; в зрелости — распределена, но защищённые узлы держат от трети до половины.

метод: ранговая корреляция Спирмена между центральностью узла (PageRank/betweenness/degree) и тиром маржи (lo/mid/hi), n=94 узла графа с размеченной маржой.

Что значит: статистической связи между «насколько узел в центре потоков» и «сколько он зарабатывает» НЕТ (все ρ около нуля, не значимы). Средний PageRank у высокомаржинальных узлов (3.74e-3) практически равен низкомаржинальным (3.72e-3). Прежний тезис «центральность ≠ маржа» теперь не утверждение, а измеренный факт: ρ≈0.

метод: линейная регрессия (OLS) доли статьи в себестоимости 1 kWh по индексу декады (1880-е…1950-е).

Что значит: доля денег за труд падала на ~2.25 п.п. каждую декаду (22%→7%), доля за капитал (амортизация + возврат на капитал) росла на ~5.38 п.п. (25%→58%). R²≈0.95 и p=0.0001 — это не «общее впечатление», а почти прямая линия: сдвиг с оплаты людей на оплату капитала шёл системно и предсказуемо.

метод: corr(реальная цена, КПД) = −0.88; лог-лог регрессия log(цена)=β·log(МВт), β=−0.34 → цена ×2^β при удвоении масштаба.

Что значит: цена 1 kWh сильно отрицательно коррелирует с КПД (−0.88) и масштабом станции (−0.70). Эластичность по масштабу −0.34: каждое удвоение средней мощности станции снижало реальную цену примерно на 21% — это «кривая обучения по масштабу». Подтверждает: удешевление дал не дешёвый уголь, а эффективность и укрупнение.

метод: год пересечения порога 50% по ряду households_electrified_pct vs средний год достижения 50% бытовыми приборами (логистика blockD).

Что значит: приборы массово пошли примерно через 12 лет после того, как половина домов получила электричество (раньше мы говорили ~9–10 — данные дают ~12). Промышленность достигла 50% электропривода уже в 1919 — на ~6 лет раньше домов. То есть промышленность вела за собой быт, а бытовые приборы ехали на готовой домашней сети с задержкой ~декада.

метод: регрессия скорости диффузии k по году изобретения (r=0.81, p=0.014, R²=0.66) и по году t50 (R²=0.06, p=0.56); сравнение средних по типам.

Что значит и в чём я ошибался: «каждый следующий продукт быстрее» — НЕ чистый календарный тренд. Связь есть с годом ИЗОБРЕТЕНИЯ (позже изобретённое диффундирует быстрее, r=0.81), но по году выхода на рынок (t50) связь незначима (R²=0.06). Скорость сильнее определяется ТИПОМ: медиа/сетевые продукты диффундируют быстрее (k=0.32) бытовых, требующих смены поведения (k=0.18). Телефон — выброс (немонотонен из-за Депрессии). Корректный тезис: быстрее идут позже-изобретённые И медийно-сетевые продукты — не «любой поздний».