万向峰会Panel：区块链经济学

TL;DR

• 《关于 PoS（权益证明）的思考》——芝加哥大学布斯商学院 Fuji Bank and Heller 金融学讲席教授何治国
• 《Web3 经济和其三个潜力研究发展方向》——康奈尔大学 Rudd Family 管理学讲席教授和金融学终身教授丛林
• 《Stakinq 经济分析》——清华大学社会科学学院经济所教授、所长汤珂
• 圆桌论坛：《区块链经济学前沿问题讨论斑》——万向区块链首席经济学家邬传伟（主持人 )；康奈尔大学 Rudd Family 管理学讲席教授和金融学终身教授丛林；芝加哥大学布斯商学院 Fuji Bank and Heller 金融学讲席教授何治国；清华大学社会科学学院经济所教授、所长汤珂

《关于 PoS（权益证明）的思考》——芝加哥大学布斯商学院 Fuji Bank and Heller 金融学讲席教授何治国

非常感谢主办方万向区块链实验室的邀请，让我有机会参与到 2022 上海区块链国际周，并且和各位就今天的主题进行分享。

相信在座诸位也已经有所耳闻，当下最热门的话题就是 Merge，也就是以太坊的合并。以太坊将从工作量证明机制转为权益证明机制。实际上，权益证明简称 PoS，并不是一个新鲜的事物，但是它是否是现实可行机制依然还有待时间的检验。

对于这样话题的研究已经存在很长一段时间了，我本人也在这个领域进行了相关的研究。同时，对于这样一个非常有意思、非常重要的话题进行了大量思考。

在今天的演讲中，我想和各位就这一问题做两个维度的探讨：

• 第一个维度，Slashing 和智能合约，Slashing 的意思就是罚没你的保证金。
• 第二个维度，也就是大家正在集中探讨的问题，集中化。

首先，PoS 之所以看起来非常精妙，是因为它不说「我们要求有矿工进行挖矿」，因为矿工和挖矿本身是能源消耗极大的活动。权益证明 PoS 使用 Slashing，也就是通过惩罚的机制来取代挖矿 PoW 中的激励机制。惩罚的意思就是，我们可以先要求潜在的节点先质押保证金，如果节点作恶的话，就会罚没你的保证金。

在经济学中，有必要对于均衡和非均衡进行区分，关键在于，如果说非均衡状态下的惩罚，会阻止你在均衡状态中作恶，就相当于提供激励的成本几乎为零。

正如我刚刚已经跟各位介绍过的，在 PoS 中，验证者首先要质押保证金，有时候并不是质押真正的货币，只是货币的时间价值，因为一段时间之后他们就可以解除质押。在如果在质押过程中，节点出现了作恶的行为，他们的保证金就会被罚没。这相当于在「胡萝卜与大棒」机制中的胡萝卜。但是在 PoW 中，机制相当于将「胡萝卜和大棒」相结合。但是对于矿工来说，在 PoW 中，你必须要参与到竞争出块的过程，也就是说，如果你想要成为最终的出块者，你需要进行大量的计算和挖矿，对于矿工来说，这方面的成本是非常高的。

凡此种种，不管从哪个层面而言，权益证明都优于工作量证明。同时，智能合约的应用也让经济学家感到非常兴奋。在幻灯片下的这张图显示的是正到 ETHEREUM2.0 验证节点中，遭遇到保证跟罚没的节点数量。必须要提醒大家一点，这里所提到的 ETH2.0 是在以太坊正式合并之前所运行的信标链。换言之，在信标链上所有东西相当于是在实验厂一样，信标链上的东西是空的，但依然可以进行签名或者做其他许多事情。幻灯片上显示的是在这条信标链被罚没的节点数量，表明转向权益证明之后，被罚没节点的数量出现下降的趋势。

这张幻灯片似乎看起来权益证明是有效的，但是作为经济学家让我感兴趣的一点在于，我看到了机制，我不会立刻就认为这个机制是有效的，必须要更加深入的思考。包括思考以下几个问题：谁管理智能合约？谁负责执行奖惩？不能说是机器来负责智能合约的执行和奖惩的执行。归根到底，机器是由人开发的，为什么我们需要思考这些问题？因为区块链不能是中心化的机器。就网络中参与者的行为而自动被触发采取相应的行动，因为这和区块链去中心化的精神是背道而驰的。

我截取了 Consensus 有关于以太坊 2.0 奖惩机制的一篇论文选段，顺便跟各位介绍一下，正如我刚才所说，以太坊 2.0 不过只是实验阶段。在选段里提到了，在所有情况下，作恶者首先要被抓住，才能触发惩罚的机制。而告密的验证者首先会创建作恶行为的消息，然后在全网进行广播。接下来出块者才会将其打包进区块链。

所以你可以看到，在过程中有几方参与，比如说像打包者，就像是网络中的「警察」一样，将作恶行为打包进区块链。另外还有告密者，会有告密。这一切听起来都是非常精妙的设计。另外，也包含许多现实机制来提供激励。听起来非常奇妙，包含很多现实的机制，提供激励。

到这个阶段大家就会想，这一切听起来都很顺理成章，因为我们有智能合约，我本人也对智能合约做了研究。我理解智能合约是区块链上只能针对去中心化的共识做出反应，才去行动。

之前我和 Vilcon（音）合著的一篇论文中也强调了这一点，智能合约只会对去中心化的共识做出反应。所以必须要深入解析，首先你需要有共识，而且共识必须要是去中心化的，如果说作恶行为没有达成去中心化的共识，那么作恶行为就不会被抓住。这就是我一切思考的起点。

再思考一下什么是智能合约？从计算机科学家的角度来说，智能合约并不难理解，代表的是一段代码，这段代码负责执行某些预先确定好的逻辑。如果说你作恶的话，你就会受到惩罚，这是非常简单的智能合约范例。但是智能合约还有第二点，比第一点更重要，它要求区块链中所有的节点都必须要运行相同的代码，如果说所有的节点运行相同的代码，有相同输入值的话，才能在全网立刻达成共识，进行奖惩。

当然，要实现这一点，其实有很多技术进步来确保这样的逻辑得以自动执行。但从经济学家的角度来说，我们认为「智能合约」一词很具有误导性，如果你读过 Aliwahond 和 Hongzhou（音）这两位知名诺贝尔经济学奖得主专著的话，尤其是他们对于经济学中契约问题研究的话，你会问出的第一个问题就是这个作恶行为，也就是在智能合约中的「输入变量」是否真正可以被写入智能合约之中，必须要先保证这一点，然后才能实施惩罚。但是这是非常难的，是现实世界中不一样，在现实世界中如果你作恶的话，你马上就会受到惩罚。但是在区块链世界中，不会马上就此达成去中心化的共识。

在 PoS 的系统之中，「可以被写入智能合约」这一点非常重要。因为这些可以写入智能合约的变量输入值必须要是均衡的对象。而在区块链的世界中，智能合约只能对链上的变量作出反应。也就是说，如果有人在链下作恶的话，告密者先要发现，然后向整个社区进行广播，由整个社区达成共识之后上链只有到了上线阶段，智能合约才开始执行。但是在作恶行为上链之前，有很多的前置步骤。

从计算机科学的角度来说，智能合约直到上链这一步才开始正式执行。但是从经济学家的角度来说，其实我们更感兴趣了解这些前置的步骤如何实现，任何的作恶行为如何经历种种前置步骤最后上链。当然这里面涉及到激励，在这一领域有非常多的研究，也是我们非常感兴趣的领域。

我刚刚跟各位介绍了经济学家和区块链科学家在很多方面意见是存在分歧的。比如从经济学家的角度来说，我们经常会假设说如果所有的变量都是可以观察到的，也就是说所有人都可以看到它的情况下，这样的变量被称为可以观察到的。如果说是可以观察到的，我们就有办法把它写入到智能合约。

比如说我们总是可以有相关的检查员在网络中负责执行一系列的前置步骤，直到将其写入智能合约。但是在区块链的世界中，这样的过程并不容易，因为在区块链中很可以观察到的变量（比如说价格）都是链下数据。当然，在这个领域区块链社区做出了大量努力，让更多线下、链下、现实中的数据上链。

我也观察到了这个领域确实有非常多重要的突破，但是在这方面的研究依然还没有结束，我们需要思考如何将链下的数据，其中包括一些作恶的行为放到链上，从而使得智能合约能够被触发，并且采取相关的行动，比如说奖惩机制。这至少是在未来五年智能合约、区块链技术发展的重要方。

而这又引入了另外一个非常重要的问题，如何执行？一般情况下，权益证明中都会使用到拜占庭容错的某种形式，比如说 PBFT 或者其他形式的 BFT 拜占庭容错。虽然说是不同变体的拜占庭容错，但是实质是一样的。我们知道区块链中有不同的区块，如果一个区块达成共识的话，这个区块就被上链，接下来就可以就另外的区块进行投票。

首先会有领头的节点发起区块，其他节点接下来就会投票。经过几轮投票之后，也许就会达成共识。当然，这取决于网络中的节点是否是恶意的，或者节点是否犯了错。往往在拜占庭容错中这样有假设，网络中有一部分节点是诚实的，有一部分节点是恶意的。计算机科学可以证明，只要恶意节点的数量不超过三分之一，在几轮投票之后就可以达成共识，一般来说都会有所谓的「诚实节点」。这样的假设对于计算机科学来说是非常重要的。

但是从经济学家的角度来说，我们听到「诚实」一词就开始皱眉，因为我们不知道诚实的定义到底是什么？我们认为一切都取决于激励。所以在这方面我也做了一些研究。

目的是将「诚实」一词的意义进行泛化，泛化成经济学家更熟悉的概念，也就是「理性」。因为我们认为，在未来当区块链为不同组织所使用时，不同组织也会有一点非常重要需要考量，这点就是「激励」。也就是说，他们为什么想要参与到区块链中。在过去，所有分布式账本之中，虽然是分布式的，但是都是分布于组织之中，因此对于组织来说过去并不像现在这样尤其需要关注激励机制的问题

对于拜占庭容错进行了大量研究，研究了拜占庭中的节点，节点可以是恶意的，也可以是诚实的。这一切又回归到我之前在上一张幻灯片中所介绍的，有关于智能合约以及如何对作恶节点进行惩罚的问题。

归根结底，背后的理念在于，如果领头的发起人将会发起包含作恶行为的区块，由投票节点进行投票。对于这些区块来说，关键就在于它们最终能够对于作恶行为进行正确的奖励或惩罚激励，但这样的逻辑并不始终是对的。如果说所有节点都是诚实的，那么就不需要奖惩问题，也不需要区块链。相对于投票行为进行奖惩、进行激励比较简单，因为你可以对代码进行检查。

当前在美国以及世界大部分地区的区块链应用，主要都是转账，转账检查是非常容易的，可以检查签名是否正确，可以检查实际转账的金额和初始发起的转账金额数字是否是一致的，这些检查都是非常容易的。

然而，我觉得哪怕是在当前的以太 2.0 完成了合并，并且在 PoS 顺利运行的情况下，我依然会担心。或者说，我希望被说服，这样的奖惩机制可以很轻易地沿用到其他应用中，也许这些应用中非黑即白的问题并不是那么清晰明了。在这样的情况下，到底如何知道投票行为、投票结果和现实世界中一般对于「是」与「否」的认定是一致的。这就是拜占庭容错和奖惩机制之间的关联性。

受这样的逻辑所驱动，我们确实也做了些实证研究，做这样的实证研究比较容易，对于以太坊 2.0 信标链上所有的提案及证明进行了研究。

以太坊信标链上一共有 450 万个区块，都可以进行实证研究，可以检查每个区块。而做实证研究的焦点就是判断违反协议的行为是否会导致最终保证金被罚没。比如说你在链上，你看到有人作恶，作为检查者我没有办法罚没它的保证金，但是我可以观察到是否有作恶的行为，我可以验证是否作恶的行为得到了惩罚。这张幻灯片上也显示出一些会遭到惩罚的事件，比如说环绕投票或者双重提案等等。

实证研究的结论就是所有链上的作恶行为都已经被发现了。但是这样的结论是否已经足够令人满意？哪怕有奖惩机制存在，有激励存在，依然还是有作恶的行为，依然存在不均衡的情况。这就意味着我们可以对于奖惩机制进行更好的设计，有时候也许是惩罚过轻，无法阻止有些人作恶。

第二个问题也是更重要的问题，这些作恶的行为正在发生，但是却没有人愿意将这些行为发布到链上，这一点非常重要。因为对于经济学家来说，我们考虑的是否有激励让你去作恶，有时候我作恶了，但是却没有人约束我。也因此，虽然我作恶了，但是我作恶的行为没有上链，所以我没有得到惩罚。如果说这样的现象非常多的话，我就会继续作恶。

我们确实也发现一些链下作恶行为，现在正在对链下作恶行为的有效性进行检查。所以我觉得这些话题在未来也将是非常有意思的话题，哪怕在以太坊 2.0 正式完成合并之后，这样的话题也会吸引很多很多研究。

我刚刚跟各位解释了我对于罚没激励的思考，以及智能合约更加深层次的经济机制思考。我认为这一领域未来确实会吸引很多人研究。

接下来把话题切换到另外一个非常重要的领域，也就是在权益证明中 Staking 过于集中的问题，这个问题最近吸引到了非常多关注，因为人们意识到以太坊的合并正在发生，在实验性的信标链上到底应该怎么做？

这张幻灯片的数字已经不言自明了，幻灯片是在上个月截取的，里面展示的是所有不同的矿池的保证金在整个保证金中所占的具体份额。可以想象一下，每个矿池代表的是一个节点或者一群节点，其中「31%」这个数字确实是抓人眼球，这个数字应该属于 Lido 矿池，但是由于幻灯片上饼状图之间的颜色不是特别好区分，但我想应该是 Lido。这个数字传递了非常强有力的信息，有一个节点非常强大，占比达到了 31%，一个节点实力强大，占了 31% 的总质押金额。这令人忧心，因为去中心化的本质在于让许多比较小的、比较弱的人可以有发言权，所以这样的现实令人忧心。这不禁让我思考，是否一开始的时候以太坊就是这样高度集中化的状态，还是说，只是最近才出现的现象。

这张幻灯片显示的是按时间顺序所列出的集中程度，有一点非常有意思，我们没有看到最近出现的集中化程度日益增加的趋势，如果确实有趋势的话，随着越来越多人参与集中化，随着时间顺序日益下降，虽然我不知道为什么，但是我认为有一个合理的陈述就是我们没有看到合理、清晰的趋势显示说以太坊从去中心化逐渐走向中心化，这点非常有意思。

大家还记不记得在最开始的时候，比特币刚刚吸引到大量注意力的时候，有一些个人用自己的 PC 机、游戏机、显卡进行挖矿行为。而在当时是非常去中心化的状态，那是以太坊比特币刚刚出来的时候，渐渐人们意识到可以形成矿池来增强自己的实力，于是大的矿池出现，并且逐渐指导了以太坊的挖矿生态，所以你看到的是非常清晰的趋势，比特币从去中心化走向中心化。

要解释它也非常容易，最开始大家对于这样的趋势不将其当回事，但之后却慎重对待，一旦你非常看重这一点，那么你的优势，不管是在设备、挖矿、通信方面的微弱优势，很容易就会被转化成在质押、均衡状态下市场份额，以及市场话语权方面巨大的差异，微弱的优势变成巨大的差异。但是，在 PoS 中却没有看到这样的现象，这是非常有意思的。

我还想指出第二个重要的现象，在最开始的时候第一张图似乎就显示出不平等，但是你必须要扪心自问的话题在于是否一定去中心化就表明平等，就代表平等呢？在我的脑海中，去中心化代表的是一种机制，意味着每个人都有均等的机会，没有任何的规则会把任何人排除在外。但是平等是一种结果，不是一种机制。也就是说，我们需要确认是否存在平等。但是你不能简简单单地将去中心化和平等画上等号，原因也是显而易见的。

在现实世界中看到很多场景，每个人都有均等的机会，但并不一定最终产生了均等的结果，所以，我们有必要认为去中心化是一种竞争。

我想强调一点，没有竞争的去中心化是有威胁的，去中心化可以保证竞争，因为任何人都可以进入并且挑战主导者的地位。我认为这是重要的，有竞争保证的去中心化是非常有效的。

问题在于有竞争保证的去中心化是否真的更加有效呢？问题在于这些天然的垄断力量是否会搭起一道桥，阻止其他人进入，这也是非常有意思的问题，不仅仅对于区块链来说如此，对其他领域而言也是如此，我们拭目以待，看一下未来一到两年间，PoS 能否绕过这个天然的垄断问题，虽然这个问题几乎是世界上所有经济现象都面临的。

感谢各位！

《Web3 经济和其三个潜力研究发展方向》——康奈尔大学 Rudd Family 管理学讲席教授和金融学终身教授丛林

非常感谢万向区块链的邀请，非常荣幸参加 2022 年上海区块链国际周，我的名字是丛林，我是康奈尔大学管理学和金融学教授。

现在大家对于康奈尔大学和加密货币的渊源已经耳熟能详的，比如我们提出「加密货币」一词的时候，要比比特币的出现还要早十年时间。同时在区块链、DeFi 领域进行了非常多前沿研究。我们有开展跟区块链相关的课程，今天想要和大家分享一下对于经济学、Web3 领域非常重要的研究方向。

但是，我今天演讲的风格可能会跟平时不一样，因为平时我会专注于一篇文章的详细解读，但今天更加从高屋建瓴的视角跟大家分享当前的研究课题。

首先来看一下分布式系统中的经济学设计，看到非常多的共识协议、预言机网络、费用机制等相关的博弈论研究。像何治国教授和我也发布了智能合约经济学方面的第一个研究。除此之外，专门研究了代币经济学、货币政策在区块链系统及平台上的应用。当然，这不是今天我要跟大家具体介绍的内容。想和大家重点提一下接下来这个方兴未艾的领域。Web3 的名誉和身份系统。

我将和大家分享的第二个研究领域和方向，是 Web3 数据。数据将会对代币和数字资产进行分类和估值，可以帮助监管者鉴别操纵市场的行为，会简要跟大家进行介绍。我本人非常感兴趣的方向、应用就是如何用区块链来做反垄断，以实现治理的共享。用「Data DAO」一词来描述课题。

第三个研究方向正好和今年万向峰会的主题密接相关，就是可持续性和环境影响。这种既可以是区块链的直接影响，也可以是来自于区块链的间接影响，比如说如何帮助我们解决其他跟环境相关的问题，比如说极具潜力的领域就是用区块链和加密货币来实现碳中和。

首先先看一下分布式系统中经济学的设计。

这张幻灯片上可以看到一系列最新的研究方向，无论是涉及到协议的设计，还是费用机制设计等等。我的同事 Easley 和 O’Hara 对于费用机制和比特币当中的设计做了大量的研究和贡献。像我和何教授是第一个提出对代币的动态估值模式，以及基于代币平台货币政策的相关研究。

汤珂教授在之后会跟大家介绍质押，也就是 Staking。最近我们一起做的研究是跟费用设计有关，现在费用设计领域依然是非常重要的，在研究中提出问题，通过 Web3 和 DeFi 是否能够实现民主化和包容性？我们希望通过 Web3 和 DeFi 实现民主化和包容性。如果要这么做的话，我们所做的第一个详细研究就使用了以太坊上的 DeFi 数据。当然，要稍微提一下，以太坊上有 93% 左右 DeFi 应用。

像 ETH 的持有情况以及在以太坊的挖矿出现了一种集中化的趋势，集中在一小部分的个人和交易当中，大约是 5% 左右获得 70% 的奖励。有的人会说，这可能会存在问题的，但随着以太坊从 PoW 转为 PoS，这样的现象可能会发生改变。除此之外，也观察到一种现象，一种演变，过去人们习惯用以太坊来结算大部分的交易，但现在更多看到会有其他二层货币进行结算。

会看到过去 P2P 的直接交易更加通过 DeFi 协议或应用来完成。费用的设计对于小的参与者来说是非常不利，原因非常简单，在交易和计算过程中你需要支付的费用在以太坊中是固定的，不管你是转账 10 美元还是 10 亿美元，你所要支付的手续费都是一样的。对于小规模的参与者来说是非常不利的。

当然还有 Gas 费的波动性也会有很多的不确定性，比如说你在转账时设置的 Gas 费用存在很大的不确定性，这可能会导致极大的交易失败的可能性，也会影响了金融系统中包容性和民主化。当然，我们还是有希望的。最近的 EIP159 提案以及相关一系列的空投，也是在实现包容性的过程中。

比如说根据 EIP159 提案，提出了要对 Gas 费进行销毁，代表一种再分配的政策。比如说从大规模参与者中收费，然后将其销毁，然后就实现了通缩，这样所有的持有者都是能够从中获益，相当于是一种再分配的机制。

接下来跟大家展示一下销毁和货币政策是如何密切相关的？当然，在奢侈品中也存在类似的现象和行为。比如说对于一个平台、一家公司来说，他们有动力、有激励将某些产品进行销毁，增加未来他们可能要收取到的授权费。这又和央行对于货币供应的管理是密切相关的，但因为时间的关系，没有办法和大家就这方面进行详细介绍。

接下来和大家分享一个比较新颖的领域，名誉以及 Web3 身份。如果大家比较关注 DeFi 协议中共识设计的话，会发现大部分 DeFi 协议依然使用的都是动态的激励，比如说在一轮出块过程中，到底如何设置激励？从而保证节点不作恶。而名誉代表的动态的激励，它由来已久，而且事实上也是给到平台一种机会，承认对去中心化平台的贡献，并进行激励。

这种贡献包括共识的形成、内容的产生、社区的搭建，以及参与的游戏当中，这一切对于 Web3 的可持续性都是至关重要的。然而，名誉系统的设计是需要非常复杂的考量，目前还没有就如何设计出最好的名誉系统达成共识，这种缺失本身就是非常有意思的研究方向。

名誉在链上是可以一直存在的，意味着它可以成为 Web3.0 身份的基石，在 Web3 中会点赞，会发布自己的照片，但是这样的行为往往只是局限于某一个平台，或者某一个 APP 当中。你也可以说现在有互操作性，可以把身份进行迁移，但这样很依赖于中心化的平台，或者中介机构，很容易遭到攻击和操纵。

Web3 的前提在于每个用户都有独一无二的互联网身份，就好像我们自己的邮箱地址或者驾照一样，这和你自己在链上的身份密切挂钩的。你链上的身份以及链下的行为都可以实现一种一致性。比如说你的钱包可以作为个人的页面，或者你自己像是 Facebook 或者是领英的账号是一样的，但是 Web2 不一样的是去中心化的身份是有证据来支撑的，有永久的不可篡改的时间戳对你过去的行为进行记录，而且记录在账本上。已经有一些初创企业正在探索这个领域，包括 Violet、Rabbithole、Polywork、Koodos、Chainlink 等等。我本人也在给 Chainlink 在这个领域提供相关的咨询。这实际上就是涉及在链下可鉴别的个人信息在链上进行验证。比如说可以允许个人把自己的成就记录在链上，铸造定制化的 NFT 为个人所使用。

名誉是非常复杂的话题，有客观和主观的衡量标准，有时候可以获得对于个人的名誉评级，当然也有一些其他指标，这种指标可以是链上也可以是线下的，可以是被动收集的，根据你链上的活动，也可以是通过铸造 NFT 进行主动的收集，这样可以在其他平台上进行使用。当然，平台本身也可以是中心化或者是去中心化的，这对名誉系统的设计也会产生一定的影响。

接下来和大家简要分享一下最近在进行的一项研究，课题是去中心化系统中名誉和身份的设计。

从高屋建瓴的角度跟大家进行分享，我们知道行为可以获得奖励，而奖励取决于分配函数，函数里的关键在于输入参数是什么，包括你所质押的代币量，也就是你用「S」来表示 Staking，以及名誉用 Reputation 的「R」来表示。名誉评分既可以是主观的，也可以用客观的指标。比如说你可以做一些方差和偏差的权衡，获得最优量。对于每个验证者而言，就变成最优控制，他必须要评判自己要质押多少，对名誉进行动态的管理。同时也能够基于自己所有执行任务获得奖励，比如说在区块链中形成共识本身就是任务，从名誉引入区块链中就会减少在系统中以及市场中的集中程度，同时也会让行为的奖励成本更低，也会让用户更加和生态系统进行绑定，从而人用户更加关注于生态系统长期可持续性的发展。

在传统基于评级的竞争中，新进入者很难进行竞争。但是现在可以通过质押的方式参与到竞争中，这也是我们现在在淘宝中所观察到的，新进入的商户可以通过交一些保证金，比如说在平台上出现了一些行为的问题，你的保证金就有可能会被没收。如果你没有很多钱，但你有很好声誉的话，也可以参与到竞争中，由此提升用户的福祉。

接下来和大家分享第二个领域，也就是 Web3 数据的使用。可以使用数据用于加密货币以及数字资产钴的估值和分类。在研究中也探讨了加密货币四种不同的类型，对于不同数字资产进行了概念化的定义和分类。

使用数千种已经观察到的加密货币开发出有效的定价模型，这也是我们在最近研究中所做的课题。更重要的是我们发现不同类别的加密货币，它们之间是存在着一种强差异性，这对于实践者来说是非常有用的信息。可以使用数据对于网络犯罪、手机病毒、避税行为、虚假交易进行鉴别。比如说在名为「加密货币」对敲交易的研究中，经济学识别对敲交易。当人们在做交易、下订单的时候往往习惯将数字取整，所以交易金额在 5 和 10 的倍数，这样交易的笔数应该是最多的。当然，这也是我们在受监管的交易所当中所观察到的一个现象。

但是在没有受监管的交易所当中却没有观察到这一点，比如说在取整的这些数字上没有看到交易的频率明显增长，同时分布也是非常没有规律的，但可以用其他的分布，比如说密法则，或者对于交易的尾部法则来鉴别，这些法则我们都在股票市场以及其他资产市场上观察到。我们将法则应用到加密市场的时候，确实发现在受监管的交易所观察到这样的模式。比如说像密法则就非常适用在不受监管交易所当中，交易所有动力虚增交易量，从而形成更多的流动性。我们觉得这些分布是非常没有规律的。

当然还有感兴趣的一点，用户联盟和数据 DAO，这些主题也进行了大量研究，用在了数字化平台中的反垄断。看到很多保护用户隐私的法律，以及开放数据、开放银行相关法律的出台。但是，我们也面临着一些挑战，传统大规模企业依然占到主导地位。而监管政策本身自己就有一定的不足之处。

因为金融科技的去中心化，以及基于区块链的属性，可能为这样的事情做出贡献，关键在于我们必须要有准确的设计，必须首先对它有很好的理解。

在现代社会中，相信所有人都会认可这一点，除了资本土地、劳动力之外，用户对于生产的贡献也是非常大的。因为他们能够提供数据，也能够助力网络效应。

之所以会有低效的现象，因为用户并没有将他们产生数据和分享数据的能力进行内化，并且对其他的用户产生影响，或者对市场、其他的平台产生影响。同时，激励平台来提升自身的基础设施，为用户提升更好的服务，让用户产生更多的数据。

在研究中提出了「用户联盟」概念，是通过数据 DAO，或者通过 DeFi 协议来实现。也就是说，个人组成了联盟，与平台进行谈判，从而获得合理的报酬。与此同时，对于行业大型机构、整体经济都会产生一定的影响。

在这张幻灯片中，展示的是用户联盟解决方案如果跟 GDPR 这些在欧洲的强制性法律法规，以及在美国基于市场的法律法规进行对比的话会有怎样的结果。在各个维度，我们发现用户联盟都是要优于其他的强制性法规，因为它能够进一步提升用户的福祉。这是我们观察到的现象。在这个领域当中，还没有看到发展的非常好的项目涌现，或者一些初创企业使用数据来做治理，在这个领域还需要更多研究才能让更多应用不断涌现出来。

接下来，想跟大家分享的是第三个研究方向，也是跟可持续性、环境影响相关的。

首先，先介绍一下加密挖矿的影响。人们对于 PW 以及 BOS 的对比进行了大量讨论，论点都是有理有据的。从金融创新的角度来看，这些都属于金融创新。在我和何教授一起做的名叫中心化矿池中去中心化挖矿的研究中，我们也是第一个做研究的研究人员。提出矿池的出现会恶化对环境的影响，虽然它本身是属于一种金融创新，因为它允许矿工之间进行风险共担，通过风险的共担，矿工更有动力进行挖矿，从而增加了 PoW 的零和博弈，而且会对环境产生负面影响。

但是我们发现，在极具有潜力的领域中，也有些未必探索的领域，也就是如何区块链来解决碳中和的问题。根据一些研究或报告，如果我们要实现碳中和，到 2030 年大气中必须要减少 200 亿吨二氧化碳的排放。也就是说，不仅仅要实现碳中和，而要在未来几年实现负碳排。区块链到底在这个领域中扮演怎样的角色呢？我们做了一些先行的项目，有些项目的估值已经达到了千亿美元，像 BitGreen、FlowCarbon、Regen 这些项目。归根到底，可以用区块链来做更好的对碳排放的鉴定和溯源，然后把它放在区块链上。

区块链也可以对 ESG 和污染进行记录，除此之外，我们也需要对代币经济学以及激励制度进行更好的设计。就这个领域而言，相信未来会有更好解决方案的涌现。有一个非常关键的概念在于代币的贡献必须要具有稀缺性，而自然资源的稀缺性天然就是代币的供应是有限的。另外一方面，代币也可以激励生态参与者走向更可持续化的未来。我们团队在不断探索投票、质押、平台等研究方向。这个领域也需要更多的计算机科学家、经济学家、政府官员、法律从业者共同参与。

总结一下，今天我跟各位介绍了 Web3 经济以及三个极具潜力的研究课题和方向，我觉得未来会有更多的研究和应用在不断涌现，我本人也非常乐意在峰会结束之后与各位进行更多的探讨与分享。

我的演讲到此结束，谢谢各位！

《Staking 经济分析》——清华大学社会科学学院经济所教授、所长汤珂

很高兴万向峰会的主办方邀请我参加「区块链经济学」的主题活动，今天我演讲的题目是：Staking 经济分析，这篇文章是我和康奈尔大学的丛林，以及我的学生一起完成的。

首先介绍一下文章的背景。

大家知道，目前全球通证经济发展得非常快，很多去中心化应用都在蓬勃发展，市场氛围不断提高。在这样的大背景下，我们希望研究比较新颖的经济体：抵押经济体，英文叫做 Staking economy。

最近看到一个现象，有些人对传统的 PoW（工作量证明）机制进行抨击，通过一系列文章， 阐述 PoW 工作量证明机制设计非常消耗资源，也一定程度上导致区块链效率下降。因此，一些公司，特别是以以太坊为代表的公链，提出来要使用 PoS（Proof-of-Stake）抵押证明的方式来实现区块链共识。这样的模式能够节约非常多的电量，对降低能源消耗非常有意义。所以，PoS 机制在越来越多地被使用。

麻省理工学院在技术评论中提到了全球十大新技术的前景，其中包括了 Proof-of-Stake（抵押工作量证明）技术，这也是为什么我们要研究抵押经济体的原因。

首先，介绍一下抵押经济体，它有两个层次：

第一个层次，主要用 PoS（Proof-of-Stake）机制来取代传统工作量证明 PoW 的机制。PoS 取代 PoW 最核心的思想是看谁抵押得多，谁有更高的概率来记账。当然，记账不是免费记的，记账个体帮助区块链达成一致性。这样的话，记账行为实际上是得到回报的，这就产生了经济体。是更高的一层，很多人把抵押经济用来做应用。

比如说在现在很多去中心化的应用里，用到了抵押层级。不管抵押在基础的工作量证明基础上，还是在第二个应用的层级上，这两个层级都用到了抵押，都属于抵押经济的一部分。

在第一层级用抵押记账的话，当然有一定的风险，如果有恶意节点出现则要对它们进行处罚。抵押机制有更加泛化的应用，叫 pan-PoS。根据之前的信用、历史来进行记账，这都是泛化的应用

第二个层级，刚才也谈到了，有很多去中心化金融应用也用到了抵押。举一个例子，比如说我抵押一些通证，被抵押的通证可能就被借出去了，抵押者收取一定的利息。同时，有的另外应用把通证抵押以后来生成新的资产。

这类应用的第一步也都是抵押，所以主要研究的就是这两层关于抵押的应用。

同时，我们也看到抵押经济体中大量使用通证，实际上通证是有两层含义的。美国气候管理委员会 CFTC 认为通证是一类商品，但也有一定货币的属性，所以它是介于商品和货币之间的。如果通证作为商品的重要用途就是用来做抵押。

如果将通证作为货币的话，大家就会考虑货币兑换的汇率。在一般的汇率市场上，大家会用利率平价原理来看一国利率和另一国利率之间的转换关系，因此应该分析一下不同通证之间的转换关系，从一个通证换到另一个通证，是否符合外汇市场的规律。

这篇文章主要做两件事：

第一是建立模型，在模型中模拟抵押经济体。模型中包含了把抵押通证作为抵押品来抵押，同时通证还有别的用途，比如说交换的媒介、投资的需求。如果把它作为抵押品来抵押的话，对平台来说是有好处的。当然，第一点抵押者得到了回报。第二点对平台的好处是平台变得更稳定了。在第一种应用中，通过记账使得区块链达成共识，记账的人越多去中心化程度就越高，区块链被攻破的效率就越小，51% 攻击的效率就越小。

如果越来越多人来抵押的话，说明去中心化应用被更多人所接受，这样平台的发展也会变得更好。所以抵押得越多，平台效率、生产率就会越高。这是从模型中得到的。当然，由于时间的关系不再展示模型了。得到模型之后再看有实际的实证证据，主要是从商品角度、外汇角度看实证的证据。

下面给大家分享一下实证证据，主要有三点：

• 第一点，回报利率和回报收益越高就会吸引更多人来抵押，这很容易理解。
• 第二点，如果抵押人越多，那么通证将来的收益就越高，这也很好理解。如果抵押人越多的话，平台就越稳定，生产力就越高。刚刚提及的第一层级和第二层级都是如此，平台越好，那平台所关联的通证就会越好。
• 第三点，如果把通证作为外汇的话，利率平价原理并不工作。利率平价原理是「理想国」，大家想，如果一个国家利率高的时候，那国家的汇率就会降低。当你持有这个国家货币的话，你可能得到很高的利率。但换成别的国家货币的时候，会有汇率的损失。通过这样的操作，就等于你直接持有其他国家的货币。

大家认为，利率平价原理是理想模型。

在目前的汇率市场中，人们验证发现不对，利率平价原理不工作。如果你把不同通证之间的兑换想成汇率的话，我们发现这样的利率平价原理也并不工作，这和目前外汇市场的发现是一样的。

下面，给大家分享一下我们提供的实证证据。我们用了 60 个抵押经济体里的通证，每个通证都和一个平台相关，60 个样本实际占到了抵押经济体的 93% 以上的市场份额。下表显示了这 60 个通证从 2018 年到 2022 年四年的抵押情况。

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画一个特别简单的图，如果通过抵押通证得到的回报利率越高，是不是真正抵押率就越高呢？把某一个通证做平均抵押率和平均回报率，有 60 个通证，来画一个图会发现真的是，确实呈正相关。横轴是平均的抵押回报，纵轴是抵押率。蓝色线是我们去掉的抵押回报率太高的几个，没有去掉的是用灰色线表示。

刚才的图是平均抵押率对平均抵押回报。按照时间点来看，每一个通证所对应的抵押回报率和抵押比率之间进行简单的回归，发现结果非常明显。不管是用 7 天的窗口，还是 14 天的窗口来计算抵押回报率和抵押比率。

接下来再看滞后一期的抵押回报率是不是能够预测抵押的比率，答案是滞后一期的抵押回报率越高的话，也能预测将来抵押的比率越高。

总之，通过刚才一个图和两个表，能看到当我们抵押的利率、回报越高的时候，能够让更多人参与抵押。

下面一个大家关注的问题是如果更多人参与抵押，是不是真正平台变得更好以后能带来未来通证价格的上升呢？我们也做了回归，回归结果告诉我们非常显著。当今天的抵押量、抵押比率增加以后，明天通证的价格就会上涨，未来 7 天价格就会上涨，效果一直能够延续到未来的 30 天。关于更多人来抵押，确实是让平台变得更好，因此平台所对应的通证价格就会上涨。

总结一下，刚才讲的关于抵押回报率对抵押大小、抵押数量的影响，以及抵押数量对价格的影响。主要是通过商品的视角来看，因为商品的核心功能是可以用来做抵押的。

如果把通证作为货币来看的话，一个货币对于另一个货币之间有汇率，还有通证对于美元也有汇率。传统的利率平价原理有个基本的汇率。「S」是说用多少本地货币换外币，假定本地货币都是通证，外币货币都是美元，我们来做这样的分析。如果本地利率，可以理解为本地抵押通证以后得到的回报利息、回报比率。

本国利率越高，带星的是外国的利率，如果本国利率比国外利率更高的话，那「S」应该越大。「S」越大，意味着更多本国货币能够买 1 个外国货币，说明本国货币贬值了，同样的外国货币需要更多的本国货币去买。因此，本国利率如果高的话，那本国的汇率就要降低了。

这是「理想国」的理想境界，告诉大家不管你持有哪一国的货币，你可以先持有一个国家的货币，攒一定利息以后再换成另外一个国家的货币。不管怎么样，你都不应该得到套利的利益，没有利益。

诺贝尔经济学奖获得者 Fama 在 1984 年的时候检验了这样的关系在汇率市场上是不是真的存在，检验就是这个公式，他发现如果β小于零的时候，就说明利率抵押原理是不对的，等于零的话是工作的。我们用它同样的检验来看，发现实际上利率平价原理并不工作。

为什么利率平价原理并不工作呢？道理是比较简单的。如果一个国家、一个通证利率高了，更多人会来参与抵押，因为利率高了，更多人会来参与抵押。更多人参与抵押导致平台所对应的通证价格就会进一步提高，也就是说利率高带来价格高了，并不是汇率的贬值，并不是价格低。

刚才讲到了，如果用传统利率平价原理，一个国家的利率高，对应这个国家的货币会贬值的。而我刚才谈到了，对于通证经济体 / 抵押经济体里，如果一个平台的抵押回报利率高的话，更多人来抵押，因此让货币、通证会变得更值钱，因为平台变得更好了，抵押的人更多了。所以，和传统利率平价原理是相违背的，是不工作的利率平价原理。

因此，每一种通证我们都做了回归，发现没有一个通证是符合这样的原理的，因此是不工作的。

外汇市场也是这样的，外汇市场中利率平价原理也并不工作。非常多学者在进一步研究另外两个关系：

第一个关系：持有。既然有很多外汇利率高，我是不是要持有它？别人在外汇市场上曾经发现过，对于利率高的外汇，比如说人民币利率就比较高，购买力平价原理并不工作，所以大家会更喜欢持有利率高的货币。持有利率高的货币以后，反而汇率会更加坚挺。

这样规律的主要一篇文章是 Koijen 写的 Carry。如果把通证作为汇率的话，把它映射到抵押经济体，我们也可以来算一下 Carry。Carry 的意思就是持有，主要体现了持有通证的好处和抵押通证的好处。抵押通证的好处当然是获得利率了，所以就能够根据这样的公式算出来持有通证的好处是多少，就叫 Carry。

看一看持有是不是能够预测将来的通证价格呢？答案是可以的，非常正相关。道理也是一样的，当一个通证抵押收益率、抵押利率高的时候，这时候你的持有是大的，因为你持有通证收益是高的，利率高，同时有更多人来抵押，使得平台所对应的通证将来的收益是提高的，所以持有 Carry 能正向预测未来通证的收益。

这篇文章主要想告诉我们两件事情：

第一，抵押经济体被很多人使用，更高的抵押利率能够吸引更多人来抵押，同时更多人抵押以后平台会变得好，因此所对应的通证价格会进一步提高。

第二，如果把通证作为外汇 / 货币来看的话，利率平价原理（UIP）并不工作，而且持有能够正向预测通证价格。

未来，如果区块链想要进一步发展并拥抱更好、更具有效率的共识机制的话，PoS 机制是不可或缺的。同时随着 Web3.0 的临近，大家更多使用区块链，区块链的效率问题确实变得更加重要了。这也是我们研究抵押经济体的原因。

我今天就分享到这里，希望大家能够喜欢这篇文章，谢谢大家！

圆桌论坛：《区块链经济学前沿问题讨论班》

嘉宾：邹传伟，万向区块链首席经济学家

丛林，康奈尔大学管理学讲席教授及美国国家经济研究所金融学终身教授

何治国，芝加哥大学金融学教授

汤珂，清华大学社会科学研究所所长

邹传伟（主持人）：各位线上观众大家好！欢迎来到万向区块链全球峰会的「区块链经济学前沿问题讨论班」，我是这场论坛的主持人邹传伟。今天非常有幸请到了三位在区块链经济学研究方面处于世界一流的学者。首先，请三位教授介绍一下自己。

何治国：大家好！非常有幸参加万向区块链实验室组织的峰会，我是何治国，毕业于清华大学，2008 年之后在芝加哥大学工作。从 2015 年开始研究加密经济，希望能和大家多交流。

丛林：我叫丛林，很荣幸今天来到万向区块链峰会，我大学时学习数学和物理，在斯坦福读博士期间对金融科技、区块链等领域有了了解和接触，在芝加哥大学工作的时候和何老师一起做过研究，目前在康奈尔大学任教，同时管理金融科技中心。过去几年，我主要的研究领域包括金融科技和数字经济。之前研究的课题包括：如何证明去中心化共识的可持续性，如何从博弈与激励的角度分析智能合约，还有预言机网络等。

汤珂：各位观众，大家好！非常高兴今天有机会跟大家在线上见面，我是来自清华大学社会科学学院和五道口金融学院的汤珂。之前主要研究大宗商品交易，直到六年前，有学生跟我说现在要讨论一类新的大宗商品——加密货币，后来我又研究 NFT 这类数字资产。这类新商品和传统商品非常不一样，期待随着人类向元宇宙世界的过渡，越来越多人参与到其中，能够把虚拟世界、元宇宙世界治理得越来越好。谢谢大家！

邹传伟（主持人）：谢谢三位教授的自我介绍，我相信大家和我一样，都从三位教授之前的主旨演讲中得到了很多启发。可以这样说，三位教授代表了全世界范围内研究区块链有关经济学问题最前沿的水平，而且三位教授之间也有很多合作。

何教授在主旨演讲中深入讨论了 PoS 的经济学问题，并且是以以太坊信标链为例，说明了对 Staking 池集中化的担心，在以比特币为代表的 PoW 型区块链中很早就出现了矿池集中化的现象。请问何教授，您觉得 PoS 型的区块链或早或晚都会遇到这个问题吗？有没有可能通过共识算法层面的设计缓解这些问题？这个问题在当前具有很大的迫切性，因为 9 月 15 日以太坊就已经切换到 PoS 了。

何治国：这个问题是「one billion maybe one trillion question」。这个问题有两个层面：

第一个层面，是不是 PoS 或早或晚都会遇到中心化的问题？本来的设计应该是去中心化的，但慢慢会发展成集中化、中心化的趋势。从现在的数据来看，这个趋势变化会更早。因为刚开始时，PoW 都是「小打小闹」的，没有专业的团队，或者没有非常职业化的选手，后来慢慢发现了可以获益的方式，然后出现了规模效应，就会出现中心化的趋势。现在来看，PoS 马上就会出现这样的趋势，这是非常简单的经济学原理。

这个问题和 Crypto 或其他的东西都没有关系，就是最基本的经济发展规模效应问题。从这个问题上来看，不是算法层面的机制设计就可以解决的。当然，如果有更高层面的机制设计的话，那是可以解决的，比如收税。

当然事情是在慢慢发展变化的，区块链能让社会层面很容易实施非常有效的税收机制。从这个角度来讲，我不担心太多集中化的问题，只是一开始的时候大家会马上看到出现集中化现象。

邹传伟（主持人）：谢谢何教授。何教授提到这里面不完全是算法问题，更多是来自于 Staking 池的职业化程度，以及经济学上固有的规模效应问题。这个问题正好和我要问丛教授的问题有关，丛教授在 Web3.0 经济学和三个有前景的方向中提到了 Web3 身份和声誉的关系，特别是 Stake 和声誉之间的互补和替代关系。

请问丛教授，您觉得在 Stake 和声誉之间是互补的成分多，还是替代的成分多？特别是在 Staking 池目前集中化、职业化的趋势里，如果我是一个刚刚进入的小白用户，我的 Stake 非常少，但是我的声誉非常好，您觉得我有多大的可能性完全靠声誉在市场里逆袭？如果没有逆袭可能性，那这个市场的固化程度会非常明显，除非我们走向刚才何老师说的税收方式。

丛林：您提的问题都非常好。大部分区块链机制设计以及共识设计，抛开计算机方面技术实现，很多时候的确是经济问题。大部分激励机制基本都是静态的激励机制，比如 Proof of Stake、Proof of Work，都是每一轮出一个区块，然后提供相应的激励。「声誉」还是比较新的概念，尽管在传统经济里并不陌生，但是对于区块链、Web3、DeFi 来说，还是比较新的方向。它可以和 Stake 有互补关系，也可以是替代的关系，取决于具体的应用。

回到刚才讨论的话题——中心化的问题，在传统经济平台、数字平台里经常出现「winner takes all（赢者通吃）」，包括淘宝、京东上的商家，他们也会有打分，有用户评分，评论好的、得分高的，可能拿到的生意就更多，也有更多的机会建立声誉，更好地发展业务等。现在很多网络直播、带货经济里也有这种现象，是有加强性的反馈机制在里面。

这时候 Staking 是有办法来打破传统经济里的集中性问题，节点可能还没有建立起很好的评级，但如果可以多 Stake 一些的话，也有可能很有竞争力。因为更多的 Stake 面临着更大的惩罚，这解决了传统经济里的冷启动问题。

回到区块链或区块链相关的应用里，我认为是互补的成分更多一点。为什么？因为传统区块链的设计理念用的都是静态的激励机制。动态的激励机制可以更有效地提供激励，英文叫「Back Loading Incentives」，把激励推到更远的未来，使得它能更好地起效用。

我之前和 ChainLink 有合作，讨论预言机网络设计的问题，存在一些所谓的「不可能定理」。有时候很难让所有的 Oracle 预言机都做出正确、准确的信息提供服务，但如果游戏会重复出现，也会持续很久，同时又能提供动态的激励机制，通过声誉建立，可以让所有预言机能够更好地完成任务。

这样的例子还有很多，包括在一些有周期性的市场里，当市场很淡的时候，如果只是用动态的机制，不足以让参与者很好地完成他们的任务。但如果将声誉和 Stake 结合，可能能帮助系统度过比较低的周期，等市场重新恢复的时候，很多参与者已经建立了良好的声誉，所以他们「Incentive Compatible」 （激励相容），会主动维护系统。

当然，具体的问题还是要具体分析，但大方向是确定的，如果能把声誉系统加到原来静态的激励设计里，可能会有很大帮助。

邹传伟（主持人）：谢谢丛教授的回答。丛教授为我们引入了目前机制设计方面非常前沿的问题——动态和静态机制结合。我相信这在经济学上也是新的问题，而且在机制设计方面也会有很多创新。

接下来的问题是针对汤教授的，汤教授对 Staking 经济的实证分析让我很受启发，我也曾经想过验证利率平价在 Staking 里是不是成立的，看了汤教授的文章以后，我觉得我的困惑基本得到解决。汤教授发现 Staking 的收益率越高，用户 Staking 的比例也越高，Token 升值的动力也会越大。但在行业里也发现另外一个现象，因为很多时候 Staking 伴随着新 Token 的发行，如果 Staking 收益率越高，发行速度越高，也会造成可供出售的 Token 数量越高，这对价格有向下的压力。这两种影响，从汤老师的文章来看，应该是以前一种为主。但是，您觉得是不是存在着最优 Staking 收益率的概念，是不是 Staking 收益率越高越好？

汤珂：多谢，这是一个特别好的问题。我们在考虑实证的时候，首先假定了外生给定的抵押回报率。在外生给定抵押回报率之下，发现用目前已有的样本看到了刚才您谈到的正向比例关系——回报率越高，抵押越多。当设计者把抵押确保率设得极高的话，这个正向关系现象就不明显。当外生回报率设定以后，投资者、抵押者都是理性的，他会考虑这么高的回报率是不是和现实相吻合，或者这么高的设计，平台能不能持续下去。

回到您的问题，在给定的条件下，或者在已经有的理性投资者都参与的样本中，这个关系是比较明显的，而且在样本里，特别高的回报率是很少的。如果只看高回报率的话，正向关系是没有的或者不明显的。

另外，是不是存在最优的点？我觉得如果把回报率视作内生的变量，是可以调节的。从这个意义上来说，根据平台不同的使用内容、使用场景，平台稳定性应该有最优点。但目前来看，最优机制往往很难存在，通常在一开始的投资说明书里就已经把回报率机制写得很清楚，后续很难偏离这个机制。

所以，理论上是存在的，但实际上不太容易实现。也许以后能有更好的办法，把回报率调节得更加内生化，这样可能得到一个更加好的机制设计方法。

邹传伟（主持人）：谢谢汤老师的回答。汤老师从理论上认为最优的 Staking 收益率应该是存在的，但是在现实中面临各种各样的问题，各种各样的场景，找到适当的平衡还面临很多挑战，这也有待在行业实践里进一步观察和检验。

接下来我根据三位教授的主旨演讲，设计了一些面向三位教授的问题，想听一下大家的见解。

第一个问题，何教授在主旨演讲里花了比较多的篇幅，深入阐述智能合约的功能。9 月 8 日中国人民银行范一飞副行长在「第二届中国 - 北京数字金融论坛」上，重点介绍了数字人民币智能合约的可编程应用。在去中心化金融 DeFi 发展中，大家都感受到了智能合约可组合性的影响，因为智能合约的可组合性，才有 DeFi「乐高积木」的提法。就我所见，目前经济学里并没有与可编程性、可组合性对应的概念。

从经济学的角度，三位教授怎么看待智能合约的可编程性、可组合性？如果用在机制设计里有什么样的影响？会不会造成新的风险？

何治国：这属于跨界的两个概念，其实讲了两件事。

第一，援引范一飞行长提的中国数字人民币智能合约的应用，在几乎中心化的做法下，数字人民币做起来是非常容易的，它是非常直接的技术运用。但如果在去中心化上做，相比一般经济学里思考的智能合约，差别还是挺大的，因为智能合约可执行的输入一定要在链上。目前，我很少看到链上和链下结合得很好的案例。因为链下的东西还没有找到很好的办法放到链上去，所以我认为不能只讨论智能合约而把最重要的问题给忽略了。

第二，可编程性和可组合性。这个问题对于经济学家来说，没有特别多的思路。在很多情况下，不同金融机构的合同可能是相互借鉴的，就和律师所有的合同都是差不多的类似，都是最重要的那个点、最重要的那几个数字留下来。类比个人的工资合同，也是这样，所有的语言都是一样的，就是最关键的几个数字上有区别。这其实就是可编程性、可组合性的问题。

说到风险问题，把所有部分想象成像「乐高积木」一样一块一块的，如果做投资策略的人没有考虑不同的组合会带来怎样的后果的话，风险会很大。到最后运用时，肯定会内部先尝试不同的组合会带来什么样的后果。

在现实生活中怎么去运用智能合约，更多还是传统的经济学、金融学思路，把各个方面的「积木」都抽象化，想一想里面有什么交互作用，再来做判断。

丛林：谢谢何教授，何教授讲得很好，我稍微补充一下。

首先，关于可编程性，我认为从经济学、计算机、密码学角度，能讲的比较少。其中一个原因何老师已经说了，很多时候是链下可执行性的问题。经济学里也没有考虑执行的问题，因为一般讨论合约理论，都假设会按照合约来执行。从这个角度来说，双方可学习、可互补的地方比较少。

从可组合性的角度来讲，经济学还是有很多东西可供借鉴。我们生活中、研究中见到的合约大部分都是双向合约，需要双方签署。但也有一些经济学里研究的合约具有组合性质，比如一份合约里规定我的报酬取决于我的竞争对手。在这个时候，我得到的报酬和我面临的激励机制就和我的竞争对手、我的合作伙伴的合约会有互动。可以想象一个大的投资机构要投资给很多小的基金，他们会做排列组合，尽管会每一个单独去签合约，但其实有综合的考虑。

在这个方向上，经济研究以及经验可以拿过来给智能合约做借鉴。或者反过来，如果智能合约里实现得很好的，也能够启发更多的经济合约理论研究。

邹传伟（主持人）：谢谢两位。何教授和丛教授从中心化、去中心化以及链上、链下不同的场景讨论这个问题。

三位教授都对 Staking 进行了非常深入的研究，我们可以看到两种场景：第一种场景，在 PoS 型区块链里，Staking 保障了共识算法的安全性；第二种场景，在 DeFi 阶段里，Staking 保障了去中心化环境中债务履约的问题。但另外一方面，也需要看到 Staking 毫无疑问会降低流动性使用效率，比如 DeFi 的发展指标叫 TVL 总锁仓价值，有正面的价值，但反过来也说明很多资产处于被锁定的状态。

有没有一种优化的 Staking 设计，既能保障前面的共识算法、安全性、DeFi 债务的履约能力，但是又能减少对流动性的占用？前段时间，Vitalik 提出了 SBT 灵魂绑定代币的概念，试图把声誉和机制引进到去中心化的环境里。您们觉得，Vitalik 的 SBT 是可行的方案吗？

丛林：我先分享一下我关于这个问题的想法，主要有三方面：

第一，讨论 Staking 的设计造成什么影响，不应该把它当作独立的东西考虑，应该把它跟整个系统，尤其是用代币的系统结合起来，即讲 Staking 的时候在 Stake 这个 Token，或者 Lock up（锁定）很多种不同的 Token。同时应该把它和系统里的货币政策结合起来。所谓的「锁住了」，降低了流动性，其实也影响了可流动的代币数量，所以需要 Point-design 联合在一起的设计。不止从微观层面、公司金融层面来考虑 Staking 的设计，同时也要从更宏观的角度去考虑。

第二，在考虑 Staking 优化方案时，也要考虑系统处于哪一个阶段。之前汤老师也有提到过，在实际操作中设计最优化的利率比较难，很多项目会设比较高的利率，当然你可以说这是对风险的补偿。这就像亚马逊、Uber、滴滴一样，在初期阶段会给用户很多补贴，来吸引用户在这个阶段进行 Staking。Staking 回报机制的模式，可能和长期稳定状态的模式不太一样。确定阶段之后，就可以确定很多经济里的研究，降低流动性和经济里的质押、存款、利率，或者是不动产投资、有一些可类比性。

最后，回到 SBT。SBT 其实是把「声誉」嫁接进来，或者更广一点，它其实是把 Web3 里很核心的概念指出来了，就是「Identity」。原来的 Identity 都是局限在一个平台上，你在这个平台上的信息、行为无法跨平台通用。有没有跨平台的，甚至链上链下都可以使用的「Identity」？我觉得 SBT 这个方向和概念是正确的，把声誉加进来，和静态的激励机制结合在一起会有很多好处。

但是，这个概念实现的细节又回到了如何设计声誉机制上，Reputation 或是 Rating 机制，都可能涉及到链上信息、链下信息。究竟谁来做，更新的速度是怎样的，这些都是动态的优化问题。其中一个环节和 Staking 相关，结合声誉和 Staking 的时候怎么做优化设计，已经有一些研究了，这个问题也是非常值得深入研究的方向。

汤珂：我的想法也和 Staking 有关。从实证上看，当 Stake 越多的时候，整个市场的流动性是下降的，这时候 Token 价格可能会提高。

当我们在平台上记账、挖矿时，传统的做法是质押，相当于抵押品或者投名状一样的东西放在这个地方，我告诉你我不作恶，因为我质押了这么多东西，如果我作恶的话平台会有问题，我自己也会倒霉。如果我们使用 SBT 的声誉机制呢？像丛老师说的，能够帮助我们解决质押品数量的问题，也有可能两者最终结合在一起，有的人声誉特别好，就不需要那么多抵押品，就能来记账。

所以，我认为把两者结合在一起的做法最有可能实现，就像我们在银行借钱，需要向银行提供抵押品，但如果借款人信用特别好，就不用那么多抵押品，甚至不需要提供抵押品。

何治国：读了 SBT 论文后，我意识到这个东西原来就是「芝麻信用」。SBT 的想法是现实生活中非常简单、非常直接的经济学逻辑，其实就是激励机制。想法很好，但我认为在实施的时候，肯定还是困难重重。原因是你本来就想做隐私，就想做谁都不知道的事儿，但最后又想回归本源，希望你做的事大家都能看见，还需要别人给你打分，这事儿我不知道该怎么实现。

邹传伟（主持人）：谢谢何教授。三位教授的回答对我们理解这些问题提供了非常全面的视角。丛教授和汤教授提到了声誉应该在一定程度上降低对抵押品的使用，何老师提到本来希望有相对匿名的方式来参与市场，不希望有太多隐私被记录下来，但最后又需要别人来帮忙评级，这是个两难问题。这些视角对我们理解后面的应用都非常有帮助。

丛教授在主旨演讲里提到了 Token 销毁和货币政策之间的关系。Token 销毁是区块链领域中非常常见的机制设计之一，问题是我们怎么从经济学的角度去理解 Token 的销毁？Token 销毁是更接近于中央银行回购基础货币，还是更接近于上市公司回购股票？或者只是为了创造稀缺性和特殊价值？尽管市场上关于 Token 销毁有很多实践，请问三位教授，Token 销毁存在着某种最优的机制设计吗？

丛林：我先抛砖引玉，分享一下我和另外两位教授之前研究里得出的一些结论。不应该把 Token 销毁直接和量化宽松、收紧之类的政策做类比，它销毁的时候就完全销毁了，并不是一种交换，也不是我发了新的币，然后把它再买回来，反向亦然。从实际操作来讲，Token 销毁和把基础货币收回来销毁掉更接近些。但是从概念上来讲，是通过调节供给更好地适应经济增长的周期。就像 Burberry 等很多奢侈品牌，存货太多的时候会烧掉一些货，看起来很浪费，但他是为了长期的稀缺性价值。「稀缺性」一种是人为的设计，可以根据经济原理做优化。但想优化什么，很多平台并未说清楚。平台上的货币供给、销毁政策究竟是为了什么？央行把这件事情说得很清楚，为了保证就业率，也为了物价的平稳。

在区块链、Web3 的生态系统里，应该关注什么？关注价格的平稳吗？或者是它跟其他货币交换的价值的平稳吗？还是让它最大可能地成长，有最高的应用性，所有人都来用？同时，我们知道这些系统里也有安全性问题，是不是这种货币供给的政策能提供足够好、足够全面的奖励机制？我认为把这些目的想清楚以后，其实可以得出最优的设计。最优的设计不一定是完全销毁，如果完全销毁的同时又可以随时印出、发出新的 Token，那么完全销毁也没有那么完全，就像公司把股票买回来了还是可以再抛出去。

何治国：Token 销毁和货币政策之间，一个是很小的经济，一个是很大的经济。我同意丛老师的思路，我一直不认为 Token 销毁本身有太多的意义。Token 销毁可能有立即见效的作用，但我不是很清楚。就像丛老师说的，今天销毁了明天再加上，意义不是很大。

邹传伟（主持人）：谢谢何教授。请问丛教授，您觉得数据 DAO 怎么通过集体谈判的机制，帮助用户更好地保护自己数据的权益。最近欧美对数据信托有非常多的讨论，您觉得他们讨论的数据信托是不是一种特殊形式的数据 DAO。

丛林：这也是我最近特别关注的问题。区块链、金融科技、Web3 带来了很多金融普惠，当用户都参与进来，贡献了很多数据的时候，究竟有没有得到很好的回报？或者他的隐私有没有得到很好的保护？有很多政策、讨论都在谈论这一点，比如隐私保护政策，有 GDPR（欧盟通用数据保护条例）、CCPA（加州消费者信息法案）等，还有何老师现在做的 Open Banking（开放银行）、Open Data Initiative（开放数据计划），数据共享的政策，都跟这个都息息相关。

究竟 Data Dao，或者用户联盟、数据 DAO 是不是很好的解决方案？首先要想清楚问题是什么。问题就是用户是零散的，产生的信息，产生的数据也是零散的，他们在做决定的时候不会把他们的外生性（Exogeneity）考虑进来，也许这个平台给我一点好处我就愿意共享我的数据，但我没有考虑我贡献的数据是不是使得平台一家独大，或者是不是影响了市场里更多的竞争？从长远发展角度来看，是不是使更多用户反而受到更多伤害。这和反垄断是类似的。

在法律研究里，大家经常会谈到数据信托（Data Trust）。Data DAO 和 Data Trust 并不完全一样。t，现实生活中也有一些例子已经实现了 Data Trust，但更多的还是交给中介来处理。Data DAO 本身是一种去中心化的管理模式，用户们能够选出一些代表和平台「讨价还价」，作为整体平台给我们什么样的报酬，然后再分发给零散的用户。

目前有一些类似的尝试，但还没看到特别完善的案例。我们现在研究的内容主要是怎么设计机制来更好地协调所有用户的决策，使得「用户福利」（Consumer Welfare）能够达到最优状态。

邹传伟（主持人）：谢谢丛教授，期待您在 Data DAO 方面接下来的研究进展。

接下来想讨论一个趋势性的问题，三位教授都是 Token 经济学方面的专家，您们怎么看待 Token 经济学这个研究领域？它和经济学里的哪些研究领域，比如说机制设计、货币经济，和哪些研究领域有交集？带来了哪些新的问题？需要我们现在引进哪些分析工具？

汤珂：Token 经济学有些新的工具，我认为这里面最重要的工具就是公钥密码学。整个区块链建立在两个非常重要的工具上：

第一个，公钥密码学。从 RSA、Diffie-Hellman 这些公钥密码学里推出了整个账户体系。

第二个，共识机制的建立。我觉得中本聪非常大的贡献就是 PoW 机制设计，让人们知道通过这样的方法能够达到共识。

对于公钥密码学，通过设计整套公钥密码的模式，能够让用户离开原来的中心化的账户。公钥密码的体系，能够理解很多更深的问题，比如之前提到的图灵完备问题、以太坊问题等。实际上，大部分都是在密码学角度来分析这个领域。

同时，和哪些研究领域有交集？平台经济、双边市场设计，还有平台上现在出现的一些新的资产。大家都在争论这类资产到底是商品还是货币，我认为这些资产和传统的商品是不一样的，它到底不一样在什么地方？应该怎么来分析这些虚拟资产？还有一些传统资产定价理论的新引申，比如加密货币新的影响因子到底是什么样的，传统的网络影响因子、传统的股票市场因子到底是不是还存在，这些都是新的工具。

何治国：我多加两个我觉得有意思的。一是竞争。有了 Token 之后，相当于平台把自己的一部分定价行为给用户，这是很有意思的现象。平台寡头的问题很多政要都比较关心，包括美国和中国，我相信以后这方面的研究会越来越多。二是信息经济学。信息经济学和汤老师说的公钥密钥非常有意思，只是应用还没到那个层次，和一般经济学家考虑的信息经济学还没有很好的接口，但它确实直接接触到了信息，包括 Zero-Knowledge Proof（零知识证明）。我和丛林一开始写的文章里，其实强调这个是关于信息的，但是希望能有更多的实际应用。信息是经济学里的一个重要支柱，能够在今后区块链应用中体现出来。

丛林：简单补充一些，之前汤老师和何老师提的，这跟货币金融学、公司金融、资产定价、市场微观结构都有一定联系，包括怎么设计系统里交易的费用。

从实践者的角度来讲，一些从经济学、统计学里出来的东西也许会有些帮助。其中有两个值得强调的点：一是我们会看到很多链上的、公开的数据，也会看到很多网络，所以区块链追踪、侦探的工作，可以通过大数据分析模型来挖掘更多信息，也会对整个网络有更多的了解；另外一方面，在 Web3 大环境下，很多时候我们未必达到了完全去中心化，很多时候还是很分布式的，在这种情况下，传统的分析工具，如 Closed form solution（解析解），完全解出来一些模型，或者完全模拟一些场景会比较困难。

有一些其他工具可能就会更好用，如 Agent Base Simulation，你需要大规模地模拟很多不同类型的参与者，然后看宏观上有什么效果。或者像我和汤老师在一篇研究里提到的，很多个体都在解决不同的问题，怎么刻画宏观的现象？可能这一类工具会有更多的应用。

邹传伟（主持人）：非常感谢三位教授的回答，一方面让我们知道区块链和经济学有非常大的交集，也给我们指明了接下来值得关心的方向，也期待三位教授更多的研究成果。因为时间关系，今天的讨论就到这儿，非常感谢三位教授的参与，也非常感谢在线观众的时间，谢谢大家！再见！

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