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[導(dǎo)讀] 區(qū)塊鏈為非中心的、自組織的社區(qū)化經(jīng)濟(jì)形態(tài)提供了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ),良好的社區(qū)化運(yùn)作除了需要共識(shí)機(jī)制來(lái)保障其安全和性能之外,還需要巧妙設(shè)計(jì)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制來(lái)協(xié)調(diào)多個(gè)參與方的行為。 漠水云,Anncha

區(qū)塊鏈為非中心的、自組織的社區(qū)化經(jīng)濟(jì)形態(tài)提供了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ),良好的社區(qū)化運(yùn)作除了需要共識(shí)機(jī)制來(lái)保障其安全和性能之外,還需要巧妙設(shè)計(jì)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制來(lái)協(xié)調(diào)多個(gè)參與方的行為。

漠水云,Annchain核心成員,上海交通大學(xué)物理學(xué)博士,負(fù)責(zé)區(qū)塊鏈社區(qū)的機(jī)制設(shè)計(jì)、區(qū)塊鏈政策與市場(chǎng)趨勢(shì)方向的研究。

曄不,Annchain核心成員,康涅狄格大學(xué)金融風(fēng)險(xiǎn)管理碩士。負(fù)責(zé)區(qū)塊鏈項(xiàng)目和應(yīng)用研究分析、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)。

什么是激勵(lì)相容?

“激勵(lì)相容”(incentive compaTIble)這一概念來(lái)自諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主里奧尼德·赫維茨(Leonid Hurwicz)創(chuàng)立的機(jī)制設(shè)計(jì)理論。機(jī)制設(shè)計(jì)的目標(biāo)是使一個(gè)基于給定參與人的社會(huì)選擇函數(shù)實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化。機(jī)制設(shè)計(jì)試圖通過(guò)實(shí)施一個(gè)博弈規(guī)則來(lái)達(dá)到該目標(biāo)。

激勵(lì)相容:在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中每個(gè)理性經(jīng)濟(jì)人都會(huì)有自利的一面,其個(gè)人按自利的規(guī)則行動(dòng)。激勵(lì)相容是指對(duì)于一定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和社會(huì)目標(biāo),如果能有一種機(jī)制使人們?cè)谧岳袨轵?qū)使下采取的行動(dòng),正好使預(yù)定目標(biāo)得以實(shí)現(xiàn),那么這一機(jī)制就是激勵(lì)相容的。

以太坊創(chuàng)始人Vitalik Buterin等人提出了有關(guān)優(yōu)化配置公共物品的“自由激進(jìn)主義”模型。顯然,按照上面的定義,自由主義模型并不是激勵(lì)相容的,更接近于一種“劫富濟(jì)貧”的平均化行為。

去年9月底,Ron Lavi等三位學(xué)者在論文《Redesigning Bitcoin‘s Fee Market》中提出了一種接近激勵(lì)相容的虛擬資產(chǎn)費(fèi)用設(shè)計(jì)——壟斷價(jià)格機(jī)制(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“MP機(jī)制”),今年11月,姚期智的Conflux團(tuán)隊(duì)從理論計(jì)算機(jī)科學(xué)的角度用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)證明支持MP機(jī)制可以作為“Virtual asset fee design candidate”(虛擬資產(chǎn)費(fèi)用設(shè)計(jì)的備選方案)。下面我們介紹MP機(jī)制的核心內(nèi)容。

壟斷價(jià)格機(jī)制

“pay your bid”機(jī)制

當(dāng)下多數(shù)區(qū)塊鏈社區(qū)的主要參與方是礦工和用戶(hù)。礦工對(duì)維護(hù)區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)安全起到關(guān)鍵的作用,礦工在出塊獎(jiǎng)勵(lì)和手續(xù)費(fèi)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)下,負(fù)責(zé)打包交易的工作。

在現(xiàn)有的區(qū)塊鏈社區(qū)費(fèi)用設(shè)計(jì)中,用戶(hù)支付的手續(xù)費(fèi)是在一種公開(kāi)可見(jiàn)情況下由用戶(hù)自由報(bào)價(jià)確定的,論文中將之定義為“pay your bid” 機(jī)制,考慮到每個(gè)區(qū)塊有容量限制(即打包到每個(gè)區(qū)塊的交易數(shù)量有上限),該機(jī)制的痛點(diǎn)在于:

1. 在待轉(zhuǎn)賬數(shù)量較多時(shí),礦工將交易的手續(xù)費(fèi)按從大到小排序(按單位字節(jié)比較)后選擇交易進(jìn)行打包。用戶(hù)為了讓自己的交易盡快被礦工打包到區(qū)塊,必須不斷加高手續(xù)費(fèi),同時(shí)可能還得盯著時(shí)刻變化的報(bào)價(jià)以保證自己的價(jià)格能勝出,使得手續(xù)費(fèi)被惡性競(jìng)價(jià)抬高,用戶(hù)體驗(yàn)極差。而礦工可能在區(qū)塊大小更小的情況下獲得更多的收益(區(qū)塊容量越小,交易被打包進(jìn)區(qū)塊的競(jìng)爭(zhēng)越激烈)。

2. 區(qū)塊容量太小導(dǎo)致轉(zhuǎn)賬擁堵可以通過(guò)擴(kuò)大區(qū)塊等方式來(lái)緩解,但擴(kuò)大區(qū)塊后又可能引發(fā)新的問(wèn)題。在待轉(zhuǎn)賬數(shù)量較少時(shí),區(qū)塊容量沒(méi)填滿(mǎn),用戶(hù)發(fā)現(xiàn)自己的交易大概率會(huì)被打包,同時(shí)可以看見(jiàn)其他用戶(hù)的報(bào)價(jià),于是可以有恃無(wú)恐地不斷壓低自己的報(bào)價(jià),導(dǎo)致礦工因得不到足夠的收入而離場(chǎng),降低區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)的安全性。

總而言之,“pay your bid” 機(jī)制下的用戶(hù)會(huì)受到區(qū)塊大小的影響而出現(xiàn)非誠(chéng)實(shí)報(bào)價(jià),導(dǎo)致費(fèi)用設(shè)計(jì)不合理。R. Lavi等人提出的MP機(jī)制剔除了區(qū)塊大小的影響,而且被證明是接近激勵(lì)相容的。

MP機(jī)制

MP機(jī)制的一個(gè)前提是:假定用戶(hù)希望他們的交易能盡快被打包在下一個(gè)區(qū)塊內(nèi)。

另外,為了簡(jiǎn)易推理流程,假設(shè)每筆交易占用區(qū)塊的大小相同,直接比較每筆交易費(fèi)用,推廣到一般情況,用單位字節(jié)費(fèi)用替代每筆交易費(fèi)用即可。

MP機(jī)制規(guī)則:

1. 將交易池中的交易按費(fèi)用從大到小排序,例如有6筆交易費(fèi)用:(3,2,2,1,1,1)。

2. 礦工從最高費(fèi)用的交易開(kāi)始選取一組交易,按被選取交易組合中的最低出價(jià)收費(fèi)。例如,選取前3筆(3,2,2),則對(duì)3筆交易收取費(fèi)用 3 × 2 = 6;選取前4筆(3,2,2,1),則對(duì)4筆收取費(fèi)用 4 × 1 = 4;

3. 假設(shè)在 n 筆已經(jīng)排序的交易中選取了前 k 筆交易,相應(yīng)費(fèi)用為 b_k,則 R = k × b_k 即礦工的收入,假設(shè) k = k* 時(shí),R 取最大值 Rmax,該最大值 Rmax 被稱(chēng)為壟斷收入(monopolisTIc revenue),第 k* 個(gè)費(fèi)用 b_k* 即為壟斷價(jià)格(monopolisTIc price)。當(dāng)壟斷收入對(duì)應(yīng)多個(gè) k* 時(shí),取 k* 的最大值(保證收入不變,盡可能打包更多交易)。在上面的例子中,可以計(jì)算出,當(dāng) k = 3 或 6 時(shí),均能獲得壟斷收入Rmax = 6,根據(jù)規(guī)則,壟斷價(jià)格取 k = 6 對(duì)應(yīng)的費(fèi)用,即 1,6個(gè)交易都被打包進(jìn)區(qū)塊。

4. MP機(jī)制隱含條件:選取交易數(shù)量上限由區(qū)塊大小決定;礦工只考慮眼前利益。

如果每個(gè)用戶(hù)都按自己能接受的最高費(fèi)用誠(chéng)實(shí)報(bào)價(jià),那么MP機(jī)制可以在滿(mǎn)足用戶(hù)意愿的情況下使礦工獲得最高收入。同時(shí),論文驗(yàn)證了雖然用戶(hù)可以在某些情況下通過(guò)隱匿誠(chéng)實(shí)報(bào)價(jià)(bid shading)或多重策略報(bào)價(jià)(mulTIple strategic bids)來(lái)獲得更大的利益,但當(dāng)用戶(hù)數(shù)量足夠大時(shí),兩種策略給他們帶來(lái)的額外利益接近于0。在這樣的情況下,自利用戶(hù)為避免自己的交易不被打包的風(fēng)險(xiǎn),會(huì)進(jìn)行誠(chéng)實(shí)報(bào)價(jià),同時(shí)礦工獲得最佳收入。所以MP機(jī)制是接近激勵(lì)相容的。

上圖展示了通過(guò)模擬對(duì)比兩種費(fèi)用設(shè)計(jì)機(jī)制下礦工的收入隨區(qū)塊大小變化曲線(xiàn)。假設(shè)區(qū)塊最多能打包的交易數(shù)為L(zhǎng),礦工的手續(xù)費(fèi)從[0,1]區(qū)間隨機(jī)取值。在“pay your bid”機(jī)制下,考慮極端情況(用戶(hù)都是自利的),用戶(hù)看到別人的出價(jià)后將自己的競(jìng)價(jià)調(diào)低到從大到小排序后第L+1個(gè)報(bào)價(jià),而MP機(jī)制則按照相應(yīng)規(guī)則計(jì)算壟斷收入。

可見(jiàn)在區(qū)塊容量較大時(shí),“pay your bid”機(jī)制會(huì)迫使礦工接受手續(xù)費(fèi)低于合理價(jià)位的交易直到填滿(mǎn)區(qū)塊。而相反地,不管區(qū)塊容量大小如何,MP機(jī)制保證了礦工每次按達(dá)到壟斷收入的計(jì)算規(guī)則選取一定數(shù)量的交易,用戶(hù)惡意壓低手續(xù)費(fèi)將面臨其交易不能及時(shí)被打包到區(qū)塊的風(fēng)險(xiǎn)。

用戶(hù)的自利博弈

MP機(jī)制中,用戶(hù)存在兩種情況可以鉆空子讓自己的交易被打包的同時(shí)節(jié)省手續(xù)費(fèi):

隱匿誠(chéng)實(shí)報(bào)價(jià)(bid shading)

用戶(hù)可以通過(guò)隱匿自己可接受的最高報(bào)價(jià)而謀求利益。

舉例:假設(shè)有n個(gè)用戶(hù),他們各自的最高報(bào)價(jià)均為v=1,如果所有用戶(hù)都誠(chéng)實(shí)報(bào)價(jià),即b=v=1,那么壟斷收入為R=n,k*=n,壟斷價(jià)格為p=1。這個(gè)時(shí)候,有個(gè)用戶(hù)i發(fā)現(xiàn),他/她可以策略性地降低報(bào)價(jià)為bi=1-1/n,這樣前n-1個(gè)交易和前n個(gè)交易的壟斷收入均為n-1,根據(jù)定義,最終壟斷價(jià)格為用戶(hù)i的策略?xún)r(jià)格1-1/n,他/她可以節(jié)約一點(diǎn)手續(xù)費(fèi)同時(shí)保證自己的交易被打包。

為了使自己獲得更多利益,用戶(hù)隱匿自己的誠(chéng)實(shí)報(bào)價(jià)而給出的策略?xún)r(jià)格(strategic price)是保證該用戶(hù)的交易能被打包的最低價(jià)格,定義如下:

也就是:對(duì)于除用戶(hù)i以外給定的一組交易(b1,。..,bi-1,bi+1,。..,bn),找到一個(gè)價(jià)格bi,使bi按從大到小順序插入到該組交易中后計(jì)算得到的壟斷價(jià)格小于等于bi,所有可能bi的組合中最小值即為策略?xún)r(jià)格。

如何計(jì)算策略?xún)r(jià)格?

假設(shè)有一組報(bào)價(jià)(9,8,7,6,5,4,3,2,1),對(duì)第一位用戶(hù)而言,排除他的報(bào)價(jià)9,礦工在剩余序列依次取交易組合的收入如下表所示:

可見(jiàn)如果沒(méi)有第一位用戶(hù)的交易,壟斷價(jià)格是4,壟斷收入是20,而第一位用戶(hù)想要保證自己的交易被礦工打包,他的策略?xún)r(jià)格應(yīng)該是20/7,插入2和3之間,仍然會(huì)被打包進(jìn)區(qū)塊。

如下圖所示的模擬結(jié)果顯示,對(duì)于交易池價(jià)格在某個(gè)區(qū)間均勻分布的情況而言,高于平均水平的出價(jià)用戶(hù)往往能找到低于其誠(chéng)實(shí)價(jià)格的策略?xún)r(jià)格(Winning players),而低于平均水平的出價(jià)用戶(hù)往往會(huì)得到一個(gè)高于其誠(chéng)實(shí)價(jià)格的策略?xún)r(jià)格(Loosing players),且策略?xún)r(jià)格大部分集中在某一值附近。當(dāng)然,交易池內(nèi)的手續(xù)費(fèi)價(jià)格分布不同會(huì)導(dǎo)致不同的結(jié)果。

那么,為什么說(shuō)MP機(jī)制是接近激勵(lì)相容的呢?有了策略?xún)r(jià)格和誠(chéng)實(shí)壟斷價(jià)格(用戶(hù)誠(chéng)實(shí)報(bào)價(jià)情況下得到的壟斷價(jià)格),我們可以計(jì)算出一個(gè)用戶(hù)靠策略節(jié)省手續(xù)費(fèi)的折扣率delta,論文中對(duì)折扣率的最大值delta_max在用戶(hù)數(shù)量趨近無(wú)窮大時(shí)的極限等于0進(jìn)行了證明。

這里我們不討論證明過(guò)程,只舉一個(gè)具體的例子讓讀者有更直觀(guān)的印象:

1. 假設(shè)交易池內(nèi)的交易取值為1或2,那么報(bào)價(jià)為1的交易明顯更多,壟斷價(jià)格為1,策略?xún)r(jià)格為1-1/n,最大折扣率為delta_max=1/n,當(dāng)n趨近于無(wú)窮大時(shí),delta_max趨近于0;

2. 當(dāng)報(bào)價(jià)為2的交易明顯更多時(shí),壟斷價(jià)格為2,策略?xún)r(jià)格為2(1-1/k*),其中,k*=pn是報(bào)價(jià)為2的交易數(shù)量(p為交易池中報(bào)價(jià)為2的概率),最大折扣率為delta_max=1/k*。當(dāng)n趨近于無(wú)窮大時(shí),delta_max趨近于0;

3. 當(dāng)報(bào)價(jià)為2的交易數(shù)量比報(bào)價(jià)為1的交易數(shù)量多1筆時(shí),例如(2,2,2,2,1,1,1),壟斷價(jià)格為2,策略?xún)r(jià)格為1-1/n,delta_max=0.5+1/(2n)。當(dāng)n趨近于無(wú)窮大時(shí),delta_max趨近于0.5。然而,出現(xiàn)這種情況的概率類(lèi)同于隨機(jī)行走n步之后回到0點(diǎn)的概率,在n趨近于無(wú)窮大時(shí)極限為0。

多重策略報(bào)價(jià)(multiple strategic bids)

另一種策略是將同一筆交易拆分成多筆交易投入交易池,例如,交易池內(nèi)有4筆交易,手續(xù)費(fèi)排列為(5,2,1,1),如果用戶(hù)都進(jìn)行誠(chéng)實(shí)出價(jià),那么壟斷價(jià)格為5,第二筆交易開(kāi)始將不被打包。此時(shí),發(fā)起第二筆交易的用戶(hù)可以通過(guò)拆分策略,提交兩筆手續(xù)費(fèi)為1的交易,使手續(xù)費(fèi)排列變?yōu)椋?,1,1,1,1),這時(shí)壟斷價(jià)格變?yōu)?,5筆交易都將被打包。

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