区块链平台的经济影响

根据这些工作，我们的平台经理控制着管理者之间的不对称信息，但由于一般均衡效应，她没有考虑某些类型的外部性。最后，区块链作为一种与传统现金竞争的记录保存方法的想法是对“金钱作为记忆”概念的突出体现Kocherlakota（1998）、Kocherlakota和Wallace（1998）、Lagos和Wright（2005）、Rocheteau和Wright（2005）、Camera和Li（2008）以及Gu、Mattesini和Wright（2014）探讨了货币和信贷如何相互替代orcoexist。然而，信贷作为一种替代支付方式，并不影响交易资产的质量，因为它仍然是债务人的记录，而不是资产质量的记录。因此，文献中的市场细分是跨期的（昼夜）：分散的市场首先产生一些信贷，集中的市场随后产生偿还。作为第5节中的一些证据。然而，这表明区块链平台通过记录资产质量、使交易取决于资产质量并区分买卖双方，甚至在静态环境中也会触发市场细分。2、技术概述：区块链协议区块链可以看作是管理和跟踪交易信息的一种新方式。交易的参与者（比如卖家和买家）拥有自己所在州的私人信息，比如他们拥有或已经花费了多少比特币，他们出售的产品的质量等等。在传统世界中，我们通常维护一个账本，以集中的方式记录参与者的状态信息，例如，有一家银行作为中介。

由于信息不对称或结算风险，没有可信第三方中介的双边交易会产生逆向选择风险。相反，在区块链平台上，分类账不是由特定实体持有，而是分布在网络中的所有参与者之间。分布式账本系统要求有关经济状况的信息成为所有参与者的共识。这突出了它与传统交易的第一个区别，在传统交易中，只有集中的中介机构跟踪状态信息。此外，以太坊允许编写复杂的脚本来描述信息验证和记录的条件，这意味着只有在代码中的条件完全满足时（即状态相关）才会发生交易。这是区分区块链与信用系统（或信用卡）作为记录保存方法的关键方面。总的来说，网络中的一个成员很难推翻共识。以比特币为例，称为矿工的系统经理利用他们的计算能力来解决耗时的密码问题。这一过程被称为“工作证明”，执行速度最快的矿工有权向链中添加新块。因此，如果恶意代理试图将欺诈信息添加到交易历史记录中，则其必须超过网络中的所有矿工，这就需要极高的计算能力。一旦一组事务信息形成一个块，它就会被哈希函数加密并传递给下一个块以创建一个块链。

如果一个实体的输入不同，则哈希函数的输出就会不同。更广泛地说，在信息不对称的市场中，区块链θ的不同安全级别可以解释为ZF干预，例如在最近的金融危机后购买场外交易资产。大多数ZF干预模型都没有考虑细分市场的相互作用。例如，参见Philippon和Skreta（2012年）、Tirole（2012年）、Chiu和Koeppl（2016年）。保修是区块链类似系统的一个例子。尽管保修保证了产品的质量，但它们有两个主要区别。首先，只有在产品转让且事后质量得到验证的情况下，才提供和执行担保，而智能合同只有在质量得到保证的情况下才转让产品。因此，它们在交易的哪个方面有所不同，产品的质量或转让取决于另一方面。其次，担保的执行对消费者来说是一项巨大的成本，而智能合约从不要求消费者承担成本，因为交易是一种质量证明。参见，例如Lehmann和Ostlund（1974）以及Palfrey和Romer（1983）。达成共识有多种方式，不同的区块链采用不同的流程。Chiu和Koeppl（2017）对这些方法的效率进行了理论比较。是不同的。因此，修改链中的一条信息需要修改区块链中的所有后续信息。因此，任何试图从修改现有信息中获益的尝试几乎都是不可能的。也就是说，只有相关信息才能添加到区块链中，并且不会被篡改。3、理论框架考虑一个经济体，其细分市场在t=0和1时运行。

存在风险中性买方（消费者）和卖方（生产者）的连续统一体，两者都以私人价值α为特征∈ [0, 1]. α具有累积测度F，假设其是一致的。在t=0的日期，每个买家都被赋予一定数量的现金w，提取α，并参与市场购买资产。在卖方方面，每个卖方都有一个随机质量为q的单位资产，要么高，q=H，要么低，q=L，Pr（q=H）=π∈ （0，1），与α无关。根据大数定律，高质量资产的经济范围分数为π，低质量资产的经济范围分数为1- π. 此外，还提供零利息回报的无风险储蓄。对于具有私人价值α的卖方和买方，资产在日期t=1时产生以下（人均）效用：y（α）=α如果q=Hφα如果q=Lφ∈ （0，1）是原始质量差。如果资产质量较低，代理只能获得效用的φ部分。根据有关市场微观结构的文献（如Glosten和Milgrom，1985），经纪人最多只能交易和持有一单位资产，不能卖空。3.1. 市场结构有两个不同交易媒介的交易平台。一个是具有加密货币的区块链，另一个是具有固定货币的传统市场。我们通过区块链平台指数j=B（区块链）和现金指数j=C（现金）进行交易。智能合约为了区分通过区块链进行的交易和通过现金市场进行的交易，我们将智能合约定义为我们的模型，如下所示。定义1。θ区块链机制检测并拒绝卖家打算在B市场出售的低质量资产的比例。参数θ称为区块链平台的“安全级别”。我们在附录A中提供了θ的激励示例和微观基础。

θ的解释可能因我们应用该模型的上下文而异。例如，如果交易的资产是加密货币本身，如比特币，θ是该机制阻止试图“双重消费”的概率如果交易资产是消费品，例如在葡萄酒区块链中，θ捕获合同的应急程度，例如，如果交易状态达到t，则用st=（st）表示-1、··、s），t处的块记录事务att的信息和加密的历史状态，St=（St，h（St）），其中h是哈希函数。现在，t+1处的下一个块记录St+1=（St+1，h（St）），依此类推。如果代理想要将过去的状态sk重写为sk，那么她必须更改所有块sk、sk+1、···、st，因为这会导致sk的更改，从而触发sk+1的更改，因为ski与sk不相同，依此类推。对卖方和买方α施加相同的F是为了便于跟踪，在我们的分析中并不重要。在生产者和消费者之间的整个中介过程中。首先，我们将此值作为市场参与者的已知值。随后，在第4.4.2小节中。接着，我们研究了一个案例，其中区块链的管理者可以控制这个安全级别。此外，为了激励代理持有加密货币，我们引入了以下限制：假设1。要在B市场以PB（现金）的价格购买kBamount资产，买方必须持有PBKB/Q加密货币，其中Q是加密货币的现金价格（见预算约束[1]）。这一假设来自这样一个事实，即捐赠是以现金形式提供的。

我们在模型中称之为“加密货币不先进”（CIA）约束，Schilling和Uhlig（2018）考虑了类似的公式。很明显，加密货币的需求和定价主要是在资产交易市场之外决定的。因此，通过删除假设1并将其强加给卖家的行为，我们仍然可以分析其他类别的加密货币平台，例如以太坊的一部分，其中卖家必须拥有加密货币才能验证其真实性。此外，我们还表明，即使没有假设1.3.2，也可以描述区块链技术的基本价格。买方的最优行为在以下预算约束下，α型买方在t=1，V（α）=E[c |α]时使其预期消费最大化：w≥ PCkC+Qb+s，QPBb≥ kB，（1）c=yC（α）kC+yB（α）kB+s。kjand pjr表示市场j上资产的需求和价格，Q是加密货币的价格，b是加密货币的需求（数量）。所有价格均以现金计价。因此，在B市场上以加密货币交易的资产价格为PB/Q。无风险储蓄期权用s表示。yj（α）的定义由以下（2）给出。第一行中的限制意味着买方将其现金捐赠用于在C市场和加密货币中购买资产，后者用于在B市场中购买资产。假设1表明，B股市场的购买量受到她持有加密货币的限制。此外，代理可以保持不活动状态，以便从其资产中获得零效用。第二行显示消费水平，其中，对于j∈ {B，C}，yj（α）≡~πjα≡ [πj+（1- πj）φ]α，（2）πj≡ Pr（q=市场中的H-j）。（3） θ的另一种解释是根据Cong和He（2017）的共识质量。

尽管分布式账本通过由系统管理员汇总报告，使状态接近完美，但仍然存在噪音和偏见。我们取一个大θ作为精度。此外，Kroll、Davey和Felten（2013）认为，由于集团试图达成共识，分布式账本系统存在出错的风险。Biais et al.（2018）也表明，一条链的一方会产生两种（或更多）不同的共识。我们通过θ<1来捕捉这些事件。我们可以成立保险或第三方机构，以降低C市场中柠檬的风险，而C市场通常存在于实体经济中。一种可能的描述方法是在C市场中引入拒绝概率θ。我们遵循的一种更为节俭的方式是考虑1- π是指即使在我们要求第三方机构拒绝后仍留在经济中的低质量资产的比例，即现有保险不能覆盖所有资产。正如引言中所解释的，该假设捕获了区块链交易平台中用作交换手段的加密货币的类别。第4.4小节中的分析。提供区块链基本价值的度量，而不是加密货币的价值，因此不需要关于CIA的这种假设。因此，YJR代表由市场j中柠檬风险调整的预期私人回报，用1表示- πj.由于y的风险中性和线性，将订单分成两个市场不是最优的。因此，需求总是达到其上限（kj=1），并且CIA约束具有约束力。

Vj（α）给出了在各个市场购买资产（VB、VC）和保持不活动（V）的预期回报=~πjα- Pjif j公司∈ {B，C}0，如果j=0。我们从上面的方程中减去w，因为它不影响平衡行为。为了解决场地选择问题，我们猜测如下：PBπB>PCπC，πB>πC，（4）这将被证明是一个唯一的平衡。直观地说，Pj/~πjis是一个标准化价格，代表α的倒数，它在j市场购买和保持不活跃之间产生了无差别。这表明，对于α相对较高（相对较低）的交易员来说，这是一个积极的衡量指标，他们希望进入B市场（相对较低的Cmarket）。事实上，在（4）项下，α型买家的最佳行为由截止点α决定*这样的α*≡PB- PC▄πB-~πC。图1绘制了回报Vi与α的对比图，并显示了最佳行为的截止值。也就是说，对于α型买家来说，（i）如果α≥ α*, （ii）在C市场中，如果α∈ [PC∏C，α*), 以及（iii）否则保持非活动状态。直觉上，每个买家都面临着价格-质量权衡，即B市场提供更高质量和预期回报，但价格更高。注意，较高πjis乘以α的收益，而成本是Pj。

因此，B市场对高α买家更有吸引力。图1：买家的回报只有门槛上的买家（定义见下文）才能拆分订单，但我们通过假设不同的代理在B市场交易打破平局规则来简化我们的讨论。参见Gabszewicz和Wauthy（2014），了解类似的结构，他们将这些陈述为假设，而我们从内生角度推导它们。买家的行为可以被视为纵向差异的模型，如Tirole（1988）第2章所述。如果（4）不成立，B市场变得太有吸引力，无法保证共存。通过沿α聚合，每个市场的总需求为KDJ=1.- F（α*) 对于j=B，F（α*) - FPC▄πC对于j=C.（5），统一F允许我们推导出反向需求函数：Pj=πC+~π-1.PB~π- KDC公司对于j=CPC+~π(1 - KDB）对于j=B，（6）带~π ≡πB-~πC.请注意，插入将在下一节中导出的总供应量KSj将产生均衡价格。一个市场的价格影响另一个市场的价格，质量差异，~π，以以下方式影响价格：引理1。供应固定，质量差异较大(π） 促使更多的交易者从C市场转移到B市场，从而导致更低的PCP和更高的PB。根据第二个等式，价格差，P≡ PB- PC，源于质量差异。这可以看作是溢价：B市场的资产通过更高的质量获得了比C市场更高的估值，~π. 在下一小节中，我们将从供应方行为中得出质量差异。3.3. 卖方的最优行为：内生质量正如关于逆向选择的文献所假设的那样，每个卖方都知道自己资产的质量。此外，请注意，每个销售商都不参与战略交易：因为每个销售商都是非原子的，所以场地选择的信号效应被转移到了一边。

相反，卖方选择（筛选）是由于θ>0，即使在竞争平衡中也是如此。3.3.1. 低质量卖家首先，我们考虑低质量资产卖家（L型卖家）的最优策略。如果交易员在B股市场出售资产，预期回报为WLB=（1- θ） PB+θφα。（7） 第一个术语表示交易避免拒绝的情况，第二个术语表示资产被区块链拒绝的情况。在后一种情况下，交易者必须使用资产获得φα。另一方面，对于F的形式，统一假设在该模型中是有限制的。这种平衡是由药剂的迁移行为驱动的。例如，如果我们将F设为双峰，或者如果我们只有两种类型的α，在极端情况下，通过迁移产生的影响会减弱。通过假设一致性，区块链平台和市场结构的基本效应不会因这种移民的倾斜效应（或广泛边际的剧烈变化）而改变。这是细分市场模型中经常出现的问题，在该模型中，异质交易者决定参与哪个市场。例如，参见朱（2014）的类似讨论。这种结构可以通过假设卖方被告知概率λ，而未被告知概率1来概括- λ.知情的卖家知道资产的特定特征，可以区分柠檬，而不知情的代理则不能。我们提供了λ的广义情况下的分析∈ （0，1）在附录B中。请注意，通过以这种方式设置模型，我们也隐含地排除了卖方串通的可能性，如Cong和He（2017）所述。