一堂人人都能听懂的机制设计课

一笔赊账,
谁来作证?

从菜市场的一本小账簿出发,
看懂银行、区块链,以及“信任”背后的经济学。

本科生友好约 25 分钟故事 · 实验 · 推导
一份记录,连接一群人的信任
菜市场里的摊主、顾客和一本由多人共同确认的账簿
明天还钱,今天凭什么相信?↶
↳

基于 Auer、Monnet & Shin 的论文
Distributed ledgers and the governance of money ↗

Journal of Financial Economics · 2025
01 / 一个菜市场,三个难题

如果大家都很诚实,
就不需要这堂课了。

账本能记录“谁欠谁”。但账本不会自己写字,
更不会自动让写字的人说真话。

!
这篇论文问的不是“用不用区块链”,而是:

怎样安排人数、报酬和规则,才能让自利的人愿意维护一本诚实的账?

01

借款人愿不愿还?

赖掉今天这笔钱很诱人。失去明天的交易机会,才让守信用有价值。

今天省的钱 vs. 明天失去的机会
02

记账人愿不愿做?

检查、沟通都费力。如果担心别人不做、共识不成,自己也可能不想动。

预期报酬 vs. 工作成本
03

记账人会不会撒谎?

如果接受贿赂能立刻赚更多,就要让失去长期收益成为足够大的代价。

眼前的贿赂 vs. 未来的损失
02 / 共识不是免费的

赞成票要求越高,
为什么反而要多付钱?

“大家都同意”听起来很安全。
可每个人也更担心:忙了一场,事情还是办不成。

动手实验 A

把共识门槛调高一点

每名记账人的工作成本固定为 10 点。拖动门槛,看看保证他们愿意工作的最低奖励。

简单多数附近接近全体同意
单人最低奖励 Z33.3 点
超出成本的租金 R23.3 点
Z(τ) = C1 − τ = 33.3
维持工作的最低奖励 Z(τ) = 10 / (1 − τ)

理解关键

1 − τ 是边际验证者的主观成功概率,来自全局博弈中的临界信念。它不是最终均衡中整个账本的成功率;奖励足够时,模型可以实现充分验证。上面的 10 个圆点只做比例示意。

为什么恰好是 C / (1 − τ)?展开 3 步推导 +
STEP 1 · 临界信念

在消失噪声的全局博弈中,边际参与者眼中,工作比例 w 在 [0,1] 上均匀分布。

Pr(w ≥ τ) = 1 − τ
STEP 2 · 恰好愿意工作

预期报酬至少覆盖成本。最低奖励让边际参与者无差异。

(1 − τ)Z = C
STEP 3 · 除以成功概率

门槛越高,协调风险越大,需要越多报酬;多出来的部分称为经济租金。

Z = C/(1 − τ)
R = Z − C = τZ
03 / 你来当制度设计师

让每一个人,
都有理由说真话。

人数不是越多越好,报酬也不是越高越好。
试着找到一个既愿意工作、又不容易被收买的组合。

可交互 · 教学模型

这里不预测现实币价。我们用一组透明的假设,检验你设计的制度是否满足论文的激励约束。

你的方案 / 实时检验 · 模型单位

单人验证报酬Z = C / (1 − τ)
人均最大贿赂(x + VZ) / (τV)
社会净剩余u(x) − x − VC

1 借款人愿意还款吗?

失去未来交易的代价
今天赖账省下的付款

2 记账人愿意拒绝贿赂吗?

作弊可能失去的未来
现在最多能拿的贿赂

✳

工作约束已通过 Z = C/(1 − τ) 内置满足。只有激励约束都满足且净剩余为正,面板才标记“可支持交易”。不可行方案的剩余只是账面值。

课堂挑战
论文的核心洞见

未来越不值钱,
账本可能越需要更多人。

分散记账可以分薄可供每人收取的贿赂,
却会重复消耗验证资源。最优制度,要在两者之间权衡。

长期激励强δ 逐渐降低 ⟶长期激励弱
01 / 高度集中

少数人,守住大账本

长期收益足够大,少量验证者就有理由保持诚实;强到一定程度,交易可达第一最佳。

02 / 部分分布式

多找几位街坊作证

内部验证者也依赖这个市场。增加参与者、缩小交易,可以降低每人面对的贿赂诱惑。

03 / 完全分布式

大家一起,少赊一点

所有晚期生产者参与验证,V = 1。交易越小,最优门槛可能越接近简单多数。

04 / 交易无法维持

没有值得守护的明天

长期激励过弱时,任何验证安排都可能无法支持正的信用交易。

方向示意,概括 Proposition 5;各区域边界取决于参数,并非现实世界的固定分类。集中化是连续统模型中 V → 0、τ → 1 的联合极限,不能把 V = 0 直接代入公式。

04 / 保留模型的骨架

把故事翻译成数学,
洞见才真正站得住。

每个公式都在回答一个具体问题。
按顺序展开,也可以直接查看你关心的部分。

从未来价值 → 激励约束 → 最优制度
01

为什么“以后还能做生意”能约束今天?

贝尔曼方程 · 违约因子

+

先用易懂的特例:所有人一直存活、没有切换账本的选择。令 S = u(x) − x − VZ 为每笔交易扣除私人付款后的剩余,α 为交易匹配概率,β 为贴现因子。

U = αS + βU
整理 →
U = αS1 − β

内部记账人额外获得验证租金 R;外部记账人只有这笔租金。以概率 π 查出受贿时,未来价值的损失构成拒贿的动力。

UIV = α(S + R)1 − β,   UEV = αR1 − β,   δ = πβα1 − β
人话版:不是“他天生诚实”,而是“这一次作弊,会砸掉以后吃饭的饭碗”。
查看论文完整的 δ 表达式
δ = πσβ̃(1 − η)α1 − σβ̃ − (1 − η)(1 − σ)/σ

σ:存活概率;β̃:纯时间贴现因子;η:离开当前账本后保留的外部价值比例。该式来自动态价值与开户收费的联立求解,使用时要求模型参数可行(含分母为正)。δ 不是概率,可以大于 1。

02

三道约束,把“诚实”变成私人最优

工作、还款、拒贿 · 式 (13)—(17)

+
先让人肯做

工作约束

全局博弈给出最低奖励。

Z = C/(1 − τ),  R = τZ
再让人肯还

借款人的约束

赖账损失 ≥ 今天省下的付款。

δπ[u(x) − x − VZ] ≥ x + VZ
最后让人不撒谎

内部验证的拒贿约束

需要收买 τV 的验证者;可分配的贿赂总额来自省下的付款。

δ[u(x) − x − VZ + R] ≥ x + VZτV
外部验证: δR ≥ x + VZτV

内部验证的额外约束力就是 δS。当 S ≥ 0,内部验证者除了验证收入,还会失去市场交易价值;因此同一方案下更难被收买。这里的贿赂分配遵循论文的合谋假设,并非所有现实攻击的通用公式。

03

为什么外包记账需要更强的长期激励?

推导 δ > 1 的必要条件 · 式 (20)

+

从外部验证者的拒贿约束出发,代入 R = τZ:

δτZ ≥ (x + VZ)/(τV)
两边乘以 τV
(δτ² − 1)VZ ≥ x
代入 Z = C/(1 − τ)
(1 − τ)x ≤ (δτ² − 1)VC

若 x > 0、V,C > 0 且 τ < 1,必须 δτ² > 1,因此 δ > 1 是必要条件,但不是任意方案可行的充分条件。内部验证多了交易收益作为抵押,所以在某些 δ ≤ 1 的环境中仍能支持交易。

人话版:外人只怕丢“记账工资”;街坊还怕整个市场做不下去。
04

最优投票门槛,为什么不是一律 100%?

两种边际效应 · 推出式 (22)

+

固定 x、V,把内部拒贿约束整理为 δ[u(x) − x] ≥ F(τ)。从原始约束直接代入 Z 与 R 得到:

F(τ) = x + VCτV + C[1 − δ(1 − V)]1 − τ + δC

当 B = 1 − δ(1 − V) > 0 时,这个函数关于 τ 严格凸。让它的一阶导数为零:

F′(τ) = − x + VCτ²V + CB(1 − τ)² = 0
1 − τ̂τ̂ = √VC[1 − δ(1 − V)]x + VC

门槛提高的好处
造假需收买更多人,单个验证者能分到的贿赂被稀释。

门槛提高的代价
工作协调更难,最低奖励上升,又改变还款与拒贿激励。

如果 V = 1,就有 τ̂ = [1 + √(C/(x + C))]−1,随 x → 0 趋近 1/2。这不是现实区块链“50% 就安全”的结论。上式只优化固定 x、V 下的拒贿约束;还需检验还款约束和变量边界。若 B ≤ 0,不能套用内部解。

代数说明:这里从式 (13)、(14)、(16) 重新整理。公开的 2023 年工作稿式 (21) 的展示形式与直接代入结果有差异;这里保留可复核的展开式,它能推出式 (22),不将此自行视为作者发布的勘误。
05

为什么最优交易也要“少做一点”?

社会目标 · 拉格朗日条件

+
maxx,V,τ α[u(x) − x − VC]

给验证者的奖励 VZ 是人与人之间的转移,社会真正消耗的是 VC。私人付款不等于社会资源成本。令 g = δ[u(x) − x] − F(τ)。在还款约束不绑定、拒贿约束绑定的内点分支,忽略正常数 α:

ℒ = u(x) − x − VC + λg,  λ ≥ 0

对交易规模求导:

[u′(x) − 1](1 + δλ) − λ/(τV) = 0
u′(x) = 1 + λτV(1 + δλ) > 1  (λ > 0)

第一最佳满足 u′(x*) = 1。因为边际效用递减,所以 x̂ < x*。对验证者数量的内点条件是:

−C + λ[x/(τV²) − δZ] = 0

增加验证者降低单人的贿赂诱惑,但增加资源成本和奖励付款。完整问题还需要所有激励约束、边界和互补松弛条件;不能只解这两个偏导数。

人话版:少赊一点,并不是机器处理不过来,而是诱惑小一点,诚实才撑得住。

看公式时,随手查一下

x每笔交易规模
u(x)消费带来的效用
V验证者数量测度
τ共识所需赞成比例
C单位真实验证成本
Z / R验证奖励 / 净租金
δ综合长期激励因子
π受贿被发现的概率
α / β匹配概率 / 贴现因子
05 / 走出菜市场

同一道问题,
出现在不同的账本里。

现实案例帮助看清机制,
但不是对论文参数和结论的直接实证检验。

留给课堂的问题

“越去中心化,就越值得信任。”
现在,你会怎样回答?

先问谁在记账、他会失去什么、造假能赚多少,再谈需要多少人。

查看讨论提示 →

更多验证者可能稀释贿赂,也会重复消耗资源并增加协调难度。长期激励强时,集中验证可以很有效;激励弱时,内部参与者的共同利益可能使分散验证更合适。没有脱离成本、参与者身份和激励条件的万能架构。

课后阅读与使用说明

把直觉带走,把出处留下。

本页为教学性改编,示例参数与街坊故事均为演示。完整模型还包含账户收费、存活、账本切换与机制实施。

01
Auer, Monnet & Shin (2025)Distributed ledgers and the governance of money · JFE 167, 104026
↗
02
公开工作论文全文BIS Working Papers No. 924 · 2023 年修订稿 · 法国央行托管
↗
03
BIS 论文入口版本信息、摘要与相关材料
↗

公式编号沿用所讨论的发表版;公开工作稿分页不同。福利与净租金推导采用通信成本退化到上界的极限设定,因此 C 同时是固定真实成本。现实案例的一手来源列于各案例中。