峰會演講速遞丨圓桌論壇:區塊鏈經濟學前沿問題討論班

萬向區塊鏈 發佈 2022-10-01T17:00:44.212859+00:00

9月26日下午,萬向區塊鏈首席經濟學家鄒傳偉、康奈爾大學Rudd Family管理學講席教授和金融學終身教授叢林、芝加哥大學布斯商學院Fuji Bank and Heller金融學講席教授何治國、清華大學社會科學學院經濟所教授/所長湯珂在第八屆萬向區塊鏈全球峰會《區塊鏈經濟學前沿

9月26日下午,萬向區塊鏈首席經濟學家鄒傳偉、康奈爾大學Rudd Family管理學講席教授和金融學終身教授叢林、芝加哥大學布斯商學院Fuji Bank and Heller金融學講席教授何治國、清華大學社會科學學院經濟所教授/所長湯珂在第八屆萬向區塊鏈全球峰會《區塊鏈經濟學前沿問題討論班》圓桌論壇中,就區塊鏈經濟學底層邏輯與應用發展進行了深入探討。下文根據活動直播速記整理,略有不影響原意的刪改。僅代表嘉賓個人觀點,不代表萬向區塊鏈立場。

鄒傳偉(主持人):各位線上觀眾大家好!歡迎來到萬向區塊鏈全球峰會的「區塊鏈經濟學前沿問題討論班」,我是這場論壇的主持人鄒傳偉。今天非常有幸請到了三位在區塊鏈經濟學研究方面處於世界一流的學者。首先,請三位教授介紹一下自己。

何治國:大家好!非常有幸參加萬向區塊鏈實驗室組織的峰會,我是何治國,畢業於清華大學,2008年之後在芝加哥大學工作。從2015年開始研究加密經濟,希望能和大家多交流。

叢林:我叫叢林,很榮幸今天來到萬向區塊鏈峰會,我大學時學習數學和物理,在斯坦福讀博士期間對金融科技、區塊鏈等領域有了了解和接觸,在芝加哥大學工作的時候和何老師一起做過研究,目前在康奈爾大學任教,同時管理金融科技中心。過去幾年,我主要的研究領域包括金融科技和數字經濟。之前研究的課題包括:如何證明去中心化共識的可持續性,如何從博弈與激勵的角度分析智能合約,還有預言機網絡等。

湯珂:各位觀眾,大家好!非常高興今天有機會跟大家在線上見面,我是來自清華大學社會科學學院和五道口金融學院的湯珂。之前主要研究大宗商品交易,直到六年前,有學生跟我說現在要討論一類新的大宗商品——加密貨幣,後來我又研究NFT這類數字資產。這類新商品和傳統商品非常不一樣,期待隨著人類向元宇宙世界的過渡,越來越多人參與到其中,能夠把虛擬世界、元宇宙世界治理得越來越好。謝謝大家!

鄒傳偉(主持人):謝謝三位教授的自我介紹,我相信大家和我一樣,都從三位教授之前的主旨演講中得到了很多啟發。可以這樣說,三位教授代表了全世界範圍內研究區塊鏈有關經濟學問題最前沿的水平,而且三位教授之間也有很多合作。

何教授在主旨演講中深入討論了PoS的經濟學問題,並且是以以太坊信標鏈為例,說明了對Staking池集中化的擔心,在以比特幣為代表的PoW型區塊鏈中很早就出現了礦池集中化的現象。請問何教授,您覺得PoS型的區塊鏈或早或晚都會遇到這個問題嗎?有沒有可能通過共識算法層面的設計緩解這些問題?這個問題在當前具有很大的迫切性,因為9月15日以太坊就已經切換到PoS了。

何治國:這個問題是「one billion maybe one trillion question」。這個問題有兩個層面:

第一個層面,是不是PoS或早或晚都會遇到中心化的問題?本來的設計應該是去中心化的,但慢慢會發展成集中化、中心化的趨勢。從現在的數據來看,這個趨勢變化會更早。因為剛開始時,PoW都是「小打小鬧」的,沒有專業的團隊,或者沒有非常職業化的選手,後來慢慢發現了可以獲益的方式,然後出現了規模效應,就會出現中心化的趨勢。現在來看,PoS馬上就會出現這樣的趨勢,這是非常簡單的經濟學原理。

這個問題和Crypto或其他的東西都沒有關係,就是最基本的經濟發展規模效應問題。從這個問題上來看,不是算法層面的機制設計就可以解決的。當然,如果有更高層面的機制設計的話,那是可以解決的,比如收稅。

當然事情是在慢慢發展變化的,區塊鏈能讓社會層面很容易實施非常有效的稅收機制。從這個角度來講,我不擔心太多集中化的問題,只是一開始的時候大家會馬上看到出現集中化現象。

鄒傳偉(主持人):謝謝何教授。何教授提到這裡面不完全是算法問題,更多是來自於Staking池的職業化程度,以及經濟學上固有的規模效應問題。這個問題正好和我要問叢教授的問題有關,叢教授在Web3.0經濟學和三個有前景的方向中提到了Web3身份和聲譽的關係,特別是Stake和聲譽之間的互補和替代關係。

請問叢教授,您覺得在Stake和聲譽之間是互補的成分多,還是替代的成分多?特別是在Staking池目前集中化、職業化的趨勢里,如果我是一個剛剛進入的小白用戶,我的Stake非常少,但是我的聲譽非常好,您覺得我有多大的可能性完全靠聲譽在市場裡逆襲?如果沒有逆襲可能性,那這個市場的固化程度會非常明顯,除非我們走向剛才何老師說的稅收方式。

叢林:您提的問題都非常好。大部分區塊鏈機制設計以及共識設計,拋開計算機方面技術實現,很多時候的確是經濟問題。大部分激勵機制基本都是靜態的激勵機制,比如Proof of Stake、Proof of Work,都是每一輪出一個區塊,然後提供相應的激勵。「聲譽」還是比較新的概念,儘管在傳統經濟里並不陌生,但是對於區塊鏈、Web3、DeFi來說,還是比較新的方向。它可以和Stake有互補關係,也可以是替代的關係,取決於具體的應用。

回到剛才討論的話題——中心化的問題,在傳統經濟平台、數字平台里經常出現「winner takes all(贏者通吃)」,包括淘寶、京東上的商家,他們也會有打分,有用戶評分,評論好的、得分高的,可能拿到的生意就更多,也有更多的機會建立聲譽,更好地發展業務等。現在很多網絡直播、帶貨經濟里也有這種現象,是有加強性的反饋機制在裡面。

這時候Staking是有辦法來打破傳統經濟里的集中性問題,節點可能還沒有建立起很好的評級,但如果可以多Stake一些的話,也有可能很有競爭力。因為更多的Stake面臨著更大的懲罰,這解決了傳統經濟里的冷啟動問題。

回到區塊鏈或區塊鏈相關的應用里,我認為是互補的成分更多一點。為什麼?因為傳統區塊鏈的設計理念用的都是靜態的激勵機制。動態的激勵機制可以更有效地提供激勵,英文叫「Back Loading Incentives」,把激勵推到更遠的未來,使得它能更好地起效用。

我之前和ChainLink有合作,討論預言機網絡設計的問題,存在一些所謂的「不可能定理」。有時候很難讓所有的Oracle預言機都做出正確、準確的信息提供服務,但如果遊戲會重複出現,也會持續很久,同時又能提供動態的激勵機制,通過聲譽建立,可以讓所有預言機能夠更好地完成任務。

這樣的例子還有很多,包括在一些有周期性的市場裡,當市場很淡的時候,如果只是用動態的機制,不足以讓參與者很好地完成他們的任務。但如果將聲譽和Stake結合,可能能幫助系統度過比較低的周期,等市場重新恢復的時候,很多參與者已經建立了良好的聲譽,所以他們「Incentive Compatible(激勵相容)」,會主動維護系統。

當然,具體的問題還是要具體分析,但大方向是確定的,如果能把聲譽系統加到原來靜態的激勵設計里,可能會有很大幫助。

鄒傳偉(主持人):謝謝叢教授的回答。叢教授為我們引入了目前機制設計方面非常前沿的問題——動態和靜態機制結合。我相信這在經濟學上也是新的問題,而且在機制設計方面也會有很多創新。

接下來的問題是針對湯教授的,湯教授對Staking經濟的實證分析讓我很受啟發,我也曾經想過驗證利率平價在Staking里是不是成立的,看了湯教授的文章以後,我覺得我的困惑基本得到解決。湯教授發現Staking的收益率越高,用戶Staking的比例也越高,Token升值的動力也會越大。但在行業里也發現另外一個現象,因為很多時候Staking伴隨著新Token的發行,如果Staking收益率越高,發行速度越高,也會造成可供出售的Token數量越高,這對價格有向下的壓力。這兩種影響,從湯老師的文章來看,應該是以前一種為主。但是,您覺得是不是存在著最優Staking收益率的概念,是不是Staking收益率越高越好?

湯珂:多謝,這是一個特別好的問題。我們在考慮實證的時候,首先假定了外生給定的抵押回報率。在外生給定抵押回報率之下,發現用目前已有的樣本看到了剛才您談到的正向比例關係——回報率越高,抵押越多。當設計者把抵押確保率設得極高的話,這個正向關係現象就不明顯。當外生回報率設定以後,投資者、抵押者都是理性的,他會考慮這麼高的回報率是不是和現實相吻合,或者這麼高的設計,平台能不能持續下去。

回到您的問題,在給定的條件下,或者在已經有的理性投資者都參與的樣本中,這個關係是比較明顯的,而且在樣本里,特別高的回報率是很少的。如果只看高回報率的話,正向關係是沒有的或者不明顯的。

另外,是不是存在最優的點?我覺得如果把回報率視作內生的變量,是可以調節的。從這個意義上來說,根據平台不同的使用內容、使用場景,平台穩定性應該有最優點。但目前來看,最優機制往往很難存在,通常在一開始的投資說明書里就已經把回報率機制寫得很清楚,後續很難偏離這個機制。

所以,理論上是存在的,但實際上不太容易實現。也許以後能有更好的辦法,把回報率調節得更加內生化,這樣可能得到一個更加好的機制設計方法。

鄒傳偉(主持人):謝謝湯老師的回答。湯老師從理論上認為最優的Staking收益率應該是存在的,但是在現實中面臨各種各樣的問題,各種各樣的場景,找到適當的平衡還面臨很多挑戰,這也有待在行業實踐里進一步觀察和檢驗。

接下來我根據三位教授的主旨演講,設計了一些面向三位教授的問題,想聽一下大家的見解。

第一個問題,何教授在主旨演講里花了比較多的篇幅,深入闡述智能合約的功能。9月8日中國人民銀行范一飛副行長在「第二屆中國-北京數字金融論壇」上,重點介紹了數字人民幣智能合約的可編程應用。在去中心化金融DeFi發展中,大家都感受到了智能合約可組合性的影響,因為智能合約的可組合性,才有DeFi「樂高積木」的提法。就我所見,目前經濟學裡並沒有與可編程性、可組合性對應的概念。

從經濟學的角度,三位教授怎麼看待智能合約的可編程性、可組合性?如果用在機制設計里有什麼樣的影響?會不會造成新的風險?

何治國:這屬於跨界的兩個概念,其實講了兩件事。

第一,援引范一飛行長提的中國數字人民幣智能合約的應用,在幾乎中心化的做法下,數字人民幣做起來是非常容易的,它是非常直接的技術運用。但如果在去中心化上做,相比一般經濟學裡思考的智能合約,差別還是挺大的,因為智能合約可執行的輸入一定要在鏈上。目前,我很少看到鏈上和鏈下結合得很好的案例。因為鏈下的東西還沒有找到很好的辦法放到鏈上去,所以我認為不能只討論智能合約而把最重要的問題給忽略了。

第二,可編程性和可組合性。這個問題對於經濟學家來說,沒有特別多的思路。在很多情況下,不同金融機構的合同可能是相互借鑑的,就和律師所有的合同都是差不多的類似,都是最重要的那個點、最重要的那幾個數字留下來。類比個人的工資合同,也是這樣,所有的語言都是一樣的,就是最關鍵的幾個數字上有區別。這其實就是可編程性、可組合性的問題。

說到風險問題,把所有部分想像成像「樂高積木」一樣一塊一塊的,如果做投資策略的人沒有考慮不同的組合會帶來怎樣的後果的話,風險會很大。到最後運用時,肯定會內部先嘗試不同的組合會帶來什麼樣的後果。

在現實生活中怎麼去運用智能合約,更多還是傳統的經濟學、金融學思路,把各個方面的「積木」都抽象化,想一想裡面有什麼交互作用,再來做判斷。

叢林:謝謝何教授,何教授講得很好,我稍微補充一下。

首先,關於可編程性,我認為從經濟學、計算機、密碼學角度,能講的比較少。其中一個原因何老師已經說了,很多時候是鏈下可執行性的問題。經濟學裡也沒有考慮執行的問題,因為一般討論合約理論,都假設會按照合約來執行。從這個角度來說,雙方可學習、可互補的地方比較少。

從可組合性的角度來講,經濟學還是有很多東西可供借鑑。我們生活中、研究中見到的合約大部分都是雙向合約,需要雙方簽署。但也有一些經濟學裡研究的合約具有組合性質,比如一份合約里規定我的報酬取決於我的競爭對手。在這個時候,我得到的報酬和我面臨的激勵機制就和我的競爭對手、我的合作夥伴的合約會有互動。可以想像一個大的投資機構要投資給很多小的基金,他們會做排列組合,儘管會每一個單獨去簽合約,但其實有綜合的考慮。

在這個方向上,經濟研究以及經驗可以拿過來給智能合約做借鑑。或者反過來,如果智能合約里實現得很好的,也能夠啟發更多的經濟合約理論研究。

鄒傳偉(主持人):謝謝兩位。何教授和叢教授從中心化、去中心化以及鏈上、鏈下不同的場景討論這個問題。

三位教授都對Staking進行了非常深入的研究,我們可以看到兩種場景:第一種場景,在PoS型區塊鏈里,Staking保障了共識算法的安全性;第二種場景,在DeFi階段里,Staking保障了去中心化環境中債務履約的問題。但另外一方面,也需要看到Staking毫無疑問會降低流動性使用效率,比如DeFi的發展指標叫TVL總鎖倉價值,有正面的價值,但反過來也說明很多資產處於被鎖定的狀態。

有沒有一種優化的Staking設計,既能保障前面的共識算法、安全性、DeFi債務的履約能力,但是又能減少對流動性的占用?前段時間,Vitalik提出了SBT靈魂綁定代幣的概念,試圖把聲譽和機制引進到去中心化的環境裡。您們覺得,Vitalik的SBT是可行的方案嗎?

叢林:我先分享一下我關於這個問題的想法,主要有三方面:

第一,討論Staking的設計造成什麼影響,不應該把它當作獨立的東西考慮,應該把它跟整個系統,尤其是用代幣的系統結合起來,即講Staking的時候在Stake這個Token,或者Lock up(鎖定)很多種不同的Token。同時應該把它和系統里的貨幣政策結合起來。所謂的「鎖住了」,降低了流動性,其實也影響了可流動的代幣數量,所以需要Point-design聯合在一起的設計。不止從微觀層面、公司金融層面來考慮Staking的設計,同時也要從更宏觀的角度去考慮。

第二,在考慮Staking優化方案時,也要考慮系統處於哪一個階段。之前湯老師也有提到過,在實際操作中設計最優化的利率比較難,很多項目會設比較高的利率,當然你可以說這是對風險的補償。這就像亞馬遜、Uber、滴滴一樣,在初期階段會給用戶很多補貼,來吸引用戶在這個階段進行Staking。Staking回報機制的模式,可能和長期穩定狀態的模式不太一樣。確定階段之後,就可以確定很多經濟里的研究,降低流動性和經濟里的質押、存款、利率,或者是不動產投資、有一些可類比性。

最後,回到SBT。SBT其實是把「聲譽」嫁接進來,或者更廣一點,它其實是把Web3里很核心的概念指出來了,就是「Identity」。原來的「Identity」都是局限在一個平台上,你在這個平台上的信息、行為無法跨平台通用。有沒有跨平台的,甚至鏈上鏈下都可以使用的「Identity」?我覺得SBT這個方向和概念是正確的,把聲譽加進來,和靜態的激勵機制結合在一起會有很多好處。

但是,這個概念實現的細節又回到了如何設計聲譽機制上,Reputation或是Rating機制,都可能涉及到鏈上信息、鏈下信息。究竟誰來做,更新的速度是怎樣的,這些都是動態的優化問題。其中一個環節和Staking相關,結合聲譽和Staking的時候怎麼做優化設計,已經有一些研究了,這個問題也是非常值得深入研究的方向。

湯珂:我的想法也和Staking有關。從實證上看,當Stake越多的時候,整個市場的流動性是下降的,這時候Token價格可能會提高。

當我們在平台上記帳、挖礦時,傳統的做法是質押,相當於抵押品或者投名狀一樣的東西放在這個地方,我告訴你我不作惡,因為我質押了這麼多東西,如果我作惡的話平台會有問題,我自己也會倒霉。如果我們使用SBT的聲譽機制呢?像叢老師說的,能夠幫助我們解決質押品數量的問題,也有可能兩者最終結合在一起,有的人聲譽特別好,就不需要那麼多抵押品,就能來記帳。

所以,我認為把兩者結合在一起的做法最有可能實現,就像我們在銀行借錢,需要向銀行提供抵押品,但如果借款人信用特別好,就不用那麼多抵押品,甚至不需要提供抵押品。

何治國:讀了SBT論文後,我意識到這個東西原來就是「芝麻信用」。SBT的想法是現實生活中非常簡單、非常直接的經濟學邏輯,其實就是激勵機制。想法很好,但我認為在實施的時候,肯定還是困難重重。原因是你本來就想做隱私,就想做誰都不知道的事兒,但最後又想回歸本源,希望你做的事大家都能看見,還需要別人給你打分,這事兒我不知道該怎麼實現。

鄒傳偉(主持人):謝謝何教授。三位教授的回答對我們理解這些問題提供了非常全面的視角。叢教授和湯教授提到了聲譽應該在一定程度上降低對抵押品的使用,何老師提到本來希望有相對匿名的方式來參與市場,不希望有太多隱私被記錄下來,但最後又需要別人來幫忙評級,這是個兩難問題。這些視角對我們理解後面的應用都非常有幫助。

叢教授在主旨演講里提到了Token銷毀和貨幣政策之間的關係。Token銷毀是區塊鏈領域中非常常見的機制設計之一,問題是我們怎麼從經濟學的角度去理解Token的銷毀?Token銷毀是更接近於中央銀行回購基礎貨幣,還是更接近於上市公司回購股票?或者只是為了創造稀缺性和特殊價值?儘管市場上關於Token銷毀有很多實踐,請問三位教授,Token銷毀存在著某種最優的機制設計嗎?

叢林:我先拋磚引玉,分享一下我和另外兩位教授之前研究里得出的一些結論。不應該把Token銷毀直接和量化寬鬆、收緊之類的政策做類比,它銷毀的時候就完全銷毀了,並不是一種交換,也不是我發了新的幣,然後把它再買回來,反向亦然。從實際操作來講,Token銷毀和把基礎貨幣收回來銷毀掉更接近些。但是從概念上來講,是通過調節供給更好地適應經濟增長的周期。就像Burberry等很多奢侈品牌,存貨太多的時候會燒掉一些貨,看起來很浪費,但他是為了長期的稀缺性價值。「稀缺性」一種是人為的設計,可以根據經濟原理做優化。但想優化什麼,很多平台並未說清楚。平台上的貨幣供給、銷毀政策究竟是為了什麼?央行把這件事情說得很清楚,為了保證就業率,也為了物價的平穩。

在區塊鏈、Web3的生態系統里,應該關注什麼?關注價格的平穩嗎?或者是它跟其他貨幣交換的價值的平穩嗎?還是讓它最大可能地成長,有最高的應用性,所有人都來用?同時,我們知道這些系統里也有安全性問題,是不是這種貨幣供給的政策能提供足夠好、足夠全面的獎勵機制?我認為把這些目的想清楚以後,其實可以得出最優的設計。最優的設計不一定是完全銷毀,如果完全銷毀的同時又可以隨時印出、發出新的Token,那麼完全銷毀也沒有那麼完全,就像公司把股票買回來了還是可以再拋出去。

何治國:Token銷毀和貨幣政策之間,一個是很小的經濟,一個是很大的經濟。我同意叢老師的思路,我一直不認為Token銷毀本身有太多的意義。Token銷毀可能有立即見效的作用,但我不是很清楚。就像叢老師說的,今天銷毀了明天再加上,意義不是很大。

鄒傳偉(主持人):謝謝何教授。請問叢教授,您覺得數據DAO怎麼通過集體談判的機制,幫助用戶更好地保護自己數據的權益。最近歐美對數據信託有非常多的討論,您覺得他們討論的數據信託是不是一種特殊形式的數據DAO。

叢林:這也是我最近特別關注的問題。區塊鏈、金融科技、Web3帶來了很多金融普惠,當用戶都參與進來,貢獻了很多數據的時候,究竟有沒有得到很好的回報?或者他的隱私有沒有得到很好的保護?有很多政策、討論都在談論這一點,比如隱私保護政策,有GDPR(歐盟通用數據保護條例)、CCPA(加州消費者信息法案)等,還有何老師現在做的Open Banking(開放銀行)、Open Data Initiative(開放數據計劃),數據共享的政策,都跟這個都息息相關。

究竟Data DAO,或者用戶聯盟、數據DAO是不是很好的解決方案?首先要想清楚問題是什麼。問題就是用戶是零散的,產生的信息,產生的數據也是零散的,他們在做決定的時候不會把他們的外生性(Exogeneity)考慮進來,也許這個平台給我一點好處我就願意共享我的數據,但我沒有考慮我貢獻的數據是不是使得平台一家獨大,或者是不是影響了市場裡更多的競爭?從長遠發展角度來看,是不是使更多用戶反而受到更多傷害。這和反壟斷是類似的。

在法律研究里,大家經常會談到數據信託(Data Trust)。Data DAO和Data Trust並不完全一樣。現實生活中也有一些例子已經實現了Data Trust,但更多的還是交給中介來處理。Data DAO本身是一種去中心化的管理模式,用戶們能夠選出一些代表和平台「討價還價」,作為整體平台給我們什麼樣的報酬,然後再分發給零散的用戶。

目前有一些類似的嘗試,但還沒看到特別完善的案例。我們現在研究的內容主要是怎麼設計機制來更好地協調所有用戶的決策,使得「用戶福利(Consumer Welfare)」能夠達到最優狀態。

鄒傳偉(主持人):謝謝叢教授,期待您在Data DAO方面接下來的研究進展。

接下來想討論一個趨勢性的問題,三位教授都是Token經濟學方面的專家,您們怎麼看待Token經濟學這個研究領域?它和經濟學裡的哪些研究領域,比如說機制設計、貨幣經濟,和哪些研究領域有交集?帶來了哪些新的問題?需要我們現在引進哪些分析工具?

湯珂:Token經濟學有些新的工具,我認為這裡面最重要的工具就是公鑰密碼學。整個區塊鏈建立在兩個非常重要的工具上:

第一個,公鑰密碼學。從RSA、Diffie-Hellman這些公鑰密碼學裡推出了整個帳戶體系。

第二個,共識機制的建立。我覺得中本聰非常大的貢獻就是PoW機制設計,讓人們知道通過這樣的方法能夠達到共識。

對於公鑰密碼學,通過設計整套公鑰密碼的模式,能夠讓用戶離開原來的中心化的帳戶。公鑰密碼的體系,能夠理解很多更深的問題,比如之前提到的圖靈完備問題、以太坊問題等。實際上,大部分都是在密碼學角度來分析這個領域。

同時,和哪些研究領域有交集?平台經濟、雙邊市場設計,還有平台上現在出現的一些新的資產。大家都在爭論這類資產到底是商品還是貨幣,我認為這些資產和傳統的商品是不一樣的,它到底不一樣在什麼地方?應該怎麼來分析這些虛擬資產?還有一些傳統資產定價理論的新引申,比如加密貨幣新的影響因子到底是什麼樣的,傳統的網絡影響因子、傳統的股票市場因子到底是不是還存在,這些都是新的工具。

何治國:我多加兩個我覺得有意思的。一是競爭。有了Token之後,相當於平台把自己的一部分定價行為給用戶,這是很有意思的現象。平台寡頭的問題很多政要都比較關心,包括美國和中國,我相信以後這方面的研究會越來越多。二是信息經濟學。信息經濟學和湯老師說的公鑰密鑰非常有意思,只是應用還沒到那個層次,和一般經濟學家考慮的信息經濟學還沒有很好的接口,但它確實直接接觸到了信息,包括Zero-Knowledge Proof(零知識證明)。我和叢林一開始寫的文章里,其實強調這個是關於信息的,但是希望能有更多的實際應用。信息是經濟學裡的一個重要支柱,能夠在今後區塊鏈應用中體現出來。

叢林:簡單補充一些,之前湯老師和何老師提的,這跟貨幣金融學、公司金融、資產定價、市場微觀結構都有一定聯繫,包括怎麼設計系統里交易的費用。

從實踐者的角度來講,一些從經濟學、統計學裡出來的東西也許會有些幫助。其中有兩個值得強調的點:一是我們會看到很多鏈上的、公開的數據,也會看到很多網絡,所以區塊鏈追蹤、偵探的工作,可以通過大數據分析模型來挖掘更多信息,也會對整個網絡有更多的了解;另外一方面,在Web3大環境下,很多時候我們未必達到了完全去中心化,很多時候還是很分布式的,在這種情況下,傳統的分析工具,如Closed Form Solution(解析解),完全解出來一些模型,或者完全模擬一些場景會比較困難。

有一些其他工具可能就會更好用,如Agent Based Simulation(基於代理人的模擬),你需要大規模地模擬很多不同類型的參與者,然後看宏觀上有什麼效果。或者像我和湯老師在一篇研究里提到的,很多個體都在解決不同的問題,怎麼刻畫宏觀的現象?可能這一類工具會有更多的應用。

鄒傳偉(主持人):非常感謝三位教授的回答,一方面讓我們知道區塊鏈和經濟學有非常大的交集,也給我們指明了接下來值得關心的方向,也期待三位教授更多的研究成果。因為時間關係,今天的討論就到這兒,非常感謝三位教授的參與,也非常感謝在線觀眾的時間,謝謝大家!再見!

關鍵字:

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2021-11-08T07:43:04.603774+00:00

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