万字详解 Web3 应用的经济代币模型

撰文：Jake，Antalpha Ventures

核心观点

• 经济代币是应用内经济与财富的货币映射形式（不适用于治理代币）。客观上，缺乏足够消耗场景与摩擦机制的经济代币最终会崩溃；主观上，缺乏足够信用与共识的经济代币需要较长时间培养共识与信用，否则会导致经济代币模型的崩塌。
• 经济代币的实际购买力需与现实生活中的实际购买力保持相对稳定和平衡的状态。对于用户来讲，经济代币具有交换、投资与套利的机会；对于项目方来讲，经济代币可以润滑应用内的不同模块，追溯不同板块的经济热度，以调整系统内的数值系统。
• 和现实生活中货币政策的三元悖论类似，对于应用的经济代币模型来讲，项目方不可能同时实现的三角模型：法币与经济代币的「汇率」稳定、资本自由兑换和独立的质押代币利率调整。
• 对于项目方来讲，关注消耗的经济代币与用户持有的经济代币，需要观察用户的投资与套利行为。必要时，项目方需要及时调整应用内的数值系统。

导言

不同于国家的货币依赖信用与权力机构的背书，Web3 项目方的经济代币（不同于治理代币）依赖于消耗场景与信用机制。代币经济学的范围涉猎代币的创造、分配、投票和效用等诸多方面。本文主要从具有消耗场景的经济代币模型分析经济代币的创造、设计和消耗机制，并给投资者在经济代币模型的分析上给予参考。由于文章版面的限制，本文涉及到经济代币的数学模型和经济学模型会直接给出相关的结论和总结，减少模型的推导过程。

应用经济代币的定义与范围

一般来讲，针对 C 端用户的应用项目内会有使用和消耗场景。针对应用内使用、消耗和交换的代币，即为该应用的经济代币。而在应用内，可能存在多种类型的经济代币形式。例如，在 Web3 游戏中，应用可以采用金币、宝石和积分等多种形式，此种经济代币的形式和 Web2 游戏的形式类似。

应用的数值系统、经济系统与经济代币

信息来源：Jake 分析

而在 Web3 应用中，代币经济模型一般可分为经济代币模型和治理代币模型。站在长期价值主义的视角，对于经济代币，常见的基础使用场景为交换和消费（结算与应用）；对于治理代币，基础的使用场景为股权映射。部分项目方会针对其治理代币赋权（映射股权的部分功能），如投票权和分工权等（但要注意，赋权存在可逆的风险与可能性）。由于治理代币在某种程度上映射股权的功能，因此如果 Web3 项目方在使用治理代币时，调用以太坊 ERC-4626 提案协议，则可以参考金融资产的现金流衡量标准测算治理代币的价格（如依赖现金流和分红机制等方法测算）。如果 Web3 项目方未调用以太坊 ERC-4626 提案协议，则可以采用其他方法来测算治理代币的价格。

对于治理代币，本文后续不再详细分析，后文主要专注于对 Web3 应用的经济代币分析。

Web2 与 Web3 应用的经济代币对比

区块链在技术层面上提供了一种可互操作的方式来存储、交换和编程产权、货币、资产和身份。

信息来源：公开市场信息

由于 Web2 项目方未使用区块链技术对 C 端用户的产权、资产和身份的追溯和确认，因此 Web2 应用内缺乏对用户有形资产和无形资产的确权，同样导致产权、资产和身份无法在网络的应用上迁移与共享。碎片化的 Web2 应用形成 Web2 应用间的壁垒。并且，因为 Web2 应用（具有使用和消耗场景的 Web2 应用，如各类游戏 APP）缺乏「出金」的金融通道，也没有开放的金融 API 端口，所以在 Web2 应用内只有「入金」（充值）的通道，C 端用户无法将 Web2 应用的资产和产权变现，也无法完全印证 Web2 跨应用的投资和消费行为。（如需跨应用确认，仍需要 Web2 项目方官方的确认和说明；但同时避免不了 Web2 项目方对 C 端用户数据增加、修改和删除的可能性）

例如，在规范的 Web2 贷款平台上，如果用户需要贷款，该贷款平台需要调取用户在银行系统的个人信用报告、过往一段时间的流水记录及其他必要的个人信息。正如上所说，由于 Web2 贷款应用本身无法印证用户的投资行为、消费行为和信用记录，所以 Web2 贷款应用需要银行系统出具的用户报告。

因此，在 Web3 世界中，由于区块链带来的确权性和不可更改性，应用间具备开放性和交互性；而在 Web2 应用中，项目具有相对保守性与相对封闭性。在开放经济和确权性的条件下，经济代币同样具备了「出金」的金融潜力和可能性。

因此，对比 Web2 应用和 Web3 应用的经济代币，Web2 应用的经济代币仅能在应用内流转与消耗，无法做到「出金」，也无法跨应用反应用户的投资、消费和交易等行为。Web2 应用的经济代币只能留存至 Web2 应用中；而在 Web3 应用中，用户的数据与 NFT 资产归属于用户，经济代币已确权，Web3 应用的经济代币具有流动性。由于用户可将其经济代币及 NFT 资产变现离场，Web3 应用的经济代币超越了 Web2 经济代币的「消费属性」，带来了经济代币新的属性——「金融属性」。经济代币从「消费场景」拓展到「消费场景 + 金融场景」，而用户可以利用 Web3 的经济代币消费、投资和套利等。从一定程度上来讲，Web3 应用项目发行的经济代币即为该应用使用和消耗的「货币」。

Web3 经济代币的属性

对于 Web3 用户来讲，应用内的经济代币具有交换媒介、投资、贮藏与套利等诸多属性。以下针对用户的消费、投资和套利等行为，对经济代币的属性拆解，并针对代币的不同属性分析出对应的数理模型和经济学模型：

1）交换媒介（一般等价物）：对于在应用内的经济代币来讲，主要作用是在该应用的项目内，使用和消耗经济代币，以交换获得该项目内的效用，即「入金 - 消费 / 交换 - 出金」的整体流程。同时，作为项目的一般等价物，经济代币可以帮助用户更容易地在应用内找到对手方，以达成交易、互换及消费等（一般等价物带来的网络效应）。

理性消费者会衡量以法币形式的实际购买力（如美元、欧元等），比较现实生活中与 Web3 应用的服务与产品，最终选择性价比高的产品与服务。理论上，在消费过程中，对于同样质量与产品与服务，理性的消费者用户会选择更低价格的商品。因此，在币价波动的过程中，理性消费者会择机低价时购入经济代币与 Web3 应用内资产，此时理性消费者一定程度上维稳经济代币的币价与应用内的资产价格，提振用户对应用的信心。

2）投资和贮藏：由于在 Web3 应用内，NFT 资产和资金均有畅通的「出金」渠道，因此用户有动机投资。即，用户低价购买经济代币和应用资产，待一定时间后高价售出。同时，入金购买的资产如有生息的属性，因此，从投资与贮藏的视角上看，用户的操作可以概括为「入金 - 购买 NFT 资产 - 出金」或「入金 - 出金」。

3）套利：Web3 应用的经济代币相对于稳定币来讲，不可避免会产生币价的波动，由此带来了套利的机会。对于机会主义用户，对经济代币的「看多」或「看空」行为会带来一定的利润空间（但同时也面临着巨大的风险）；擅长套利的机会主义用户善于找到经济系统与规则设计上的漏洞，利用价值洼地以获取超额利润。对于 Web3 项目方来讲，无法把机会主义的套利者驱逐出经济系统，也同样无法禁止套利的行为。Jake 认为项目方需要有一定的包容性，要允许套利者存在于经济系统内。Web3 项目方可以把套利者看作寻找经济系统漏洞的先导者，将其经济代币走向视为指标，在经济系统内追踪经济代币的流动和走向，以发现经济代币系统的漏洞，最后采取相应的调控措施来稳定经济秩序。

对于经济系统与经济代币设置极其不完善的应用项目方：如果机会主义用户大量充斥在 Web3 应用内，则会有大量无效的交换行为，造成经济代币的币价波动，此时会用户（投资者、套利者与消费者）贪婪与恐惧的情绪，会造成经济代币的币价极其不稳定，放大币价波动的区间，严重影响应用内消费者的产品体验和心理预期，破坏应用内经济秩序与活动，最终导致应用内经济系统的崩塌。

信息来源：Jake 分析与整理

对于 Web3 项目方来讲，经济代币具有货币、润滑应用内不同板块和检验应用内各板块的均衡状态等诸多作用。对于项目方来讲，项目方需要考虑到应用内经济系统的运行情况，以发行经济代币。单纯凭借设计极佳的经济模型，而忽略应用本身属性的项目方会不可避免掉入旁氏的经济系统内（击鼓传花不可持续）。项目方在设计经济系统与经济代币时，需要符合应用的效用价值与物价水平，以下将从项目方的经济代币发行与调整的不同角度诠释：

1）「货币发行与创造」：如上所说，Web3 应用用户需要用交换媒介（一般等价物）在应用内消费与交换；而对于 Web3 应用项目方来讲，需要发行与创造经济代币，以满足 Web3 用户消费与交换的需求。在设计经济代币的模型中，需要考虑到当前应用内的物价水平、经济代币的实际购买力、应用内消耗场景、流动性与当前用户持币数量等诸多因素。

• 质押收益率可以调节应用经济代币的发行和创造，并且调节应用内经济代币的流动性。项目方在设置经济代币的质押收益率时，需要考虑到货币的乘数效应及货币扩张过程中对应用内消耗场景的影响。项目方可以通过用户入金的数量与经济代币的质押比率，动态调整质押收益率。
• 治理代币运行的机制（释放与销毁机制）和经济代币的运行机制不同。经济代币的运行在于保持用户相对稳定的实际购买力，并润滑应用内不同板块，维护应用内稳定的经济秩序。而治理代币的消耗场景少，因此用户对投资收益（金融场景）的需求会远大于消耗场景的需求。

2）润滑应用内不同模块：由于应用内会存在不同的消费模块，因此在不同模块之间存在消费场景的摩擦，用户会增加对不同场景对应的经济代币的需求。针对不同的消费模块，项目方可以推出不同的经济代币，以方便解决用户的消费需求和投资需求。由于不同应用内的消耗场景数量不一，因此不便统一规划出经济代币的数量一定为一种或两种。

根据目前市场上已有应用项目的实践经验，如果经济代币的数量过多，会导致用户的使用体验降低；而如果经济代币的数量少，项目方会缺乏对经济系统的细致分析和把控的能力。根据实践经验，Web3 应用项目方设置 1-4 种经济代币居多。

3）追踪经济代币走向：经济代币在应用内的流向，也便于项目方分析用户的交换行为和应用内不同模块的热度，以调整应用内不同模块的数值与效用，最终达到应用内的均衡。

如果应用内模块的物价保持稳定的状态，则经济代币的走向与趋势会印证出套利空间，项目方应及时纠正板块内的数值设计与效用；如果应用内模块的物价保持浮动的状态，则经济代币的走向引导物价上浮，挤压套利者的套利空间，但同时会导致部分经济模块的活动趋于活跃，市场供给发展的速度与市场需求发展速度不成比例，带动部分应用模块物价上浮高于其他模块，此时对于 Web3 项目方来讲，需要及时调整模块内的数值，以降低模块内的经济过热现象。

信息来源：Jake 分析

Web3 经济代币的考虑因素与设计机制

基于以上经济代币的属性分析，项目方可以根据项目的特点（包括但不限于系统的搭建、用户的画像和数值的设计）发行与调整经济代币模型。由于经济代币为应用内经济系统和「生产系统」的上层表现形式，经济代币带动用户间产生对应的网络与传导效应，因此将应用内运作机理展示如下图。

信息来源：哥伦比亚大学、康奈尔大学与俄亥俄州立大学

Web3 应用的经济代币设计牵一发而动全身。在经济代币如此重要的情况下，Jake 提供以下 Web3 应用经济代币的考虑因素与设计原则供项目方参考。同时，需要注意的是由于经济代币和治理代币的经济属性不同，以下经济代币的考虑因素和设计原则不一定能够适用于应用的治理代币。

1）经济代币的发行需与应用内的消耗机制相匹配。在应用内，经济代币的释放数量超过消耗数量，则会导致本时间周期内流通中的经济代币超过上一个时间单位，此时会引发应用的通货膨胀。在经济系统内，适度的通货膨胀可以刺激应用内的消耗，提升应用的留存收益。

根据历史的实践经验，通货膨胀比较稳定的区间为 2%-4%；而超过此区间值，即使不会引起类似现实生活中的「皮鞋成本」和「菜单成本」等成本科目，但仍会一定程度上导致​​应用内的用户计价混乱与不便。并且，由于应用内不同商品与服务面对同样的通货膨胀，价格的涨幅不一，因此会改变用户的消耗行为和决策，最终导致应用内资源配置不当和错位。

同时，不可忽略的是，通货膨胀会给应用的经济系统带来一些隐藏的成本和消耗。

• 对用户的使用体验和消费行为造成负面的影响：根据预期理论，根据在应用内的通货膨胀历史经验，理性的 Web3 用户会对未来的通货膨胀产生预期，而意料之外的通货膨胀会导致用户做出错误的消费和套利行为，由此给用户带来了负面的使用体验和消费行为，极不利于用户未来的留存和消费行为。
• 相对价格的变动性与不确定性。由于价格的变动，导致了 Web3 用户的购买和消费行为发生变化，也会导致「生产资源」的所有者调整生产方式和资源配给，因此在一定程度上，会改变应用内不同模块的资源配给和抵消运行。
• 应用内用户的财富分配不均。由于应用内的通货膨胀会导致不同板块的价格上涨幅度不一，因此掌握价格上涨更高的「生产资源」的所有者与用户财富提升更快，此时会导致应用内用户财富分配不均衡。如果将时间周期拉长，部分用户会发展成为寻租者，对应用内的经济系统产生较大的负面影响。

2）经济代币的实际购买力需与现实生活中的实际购买力保持相对稳定和平衡的状态。由于在开放的 Web3 应用内，经济代币不可避免的会受到美联储加息降息、各国国家经济政策和经济周期等诸多影响。所以，对于理性消费者而言，会横向比较在 Web3 应用与现实生活中的实际购买力。

• 和 Web2 应用相比较：由于 Web2 应用是相对封闭的「经济体」，缺乏「出金」的端口和途径，仅有「入金」的渠道，因此，不会受到美元潮汐的影响。但由于 Web3 应用具有相对开放的特点，因此经济代币需要将现实生活中的实际购买力作为基准。如果 Web3 经济代币模型设计不佳，套利者会充分利用「出金」的端口将应用内留存收益搬空。尽管项目方可以采用时间锁、离境税和高质押收益率等手段，但仍解决不了根本问题，最后会面临经济代币抛压的压力，经济系统面临整体崩盘的后果。
• 经济代币需要相对长久且稳定的购买力：理性的 Web3 用户会衡量当前时间点经济代币的购买力，并会和未来预期的经济代币购买力比较。如果两个时间点的实际购买力相差较大，则会促使理性的用户在实际购买力高（模块的物价水平低）时消费；频繁的购买力大幅变动则会吸引套利者进入应用，也会将部分消费者转化成套利者（套利带来的经济收益和效用更高），扰乱应用内的经济秩序，将应用内的留存收益转移到套利者的钱包内。因此，对于 Web3 项目方来讲，保持应用内相对稳定的价格水平与经济代币稳定的实际购买力是保持应用生态活跃的必要条件之一。
• 经济代币的独立性：通过经济代币，Web3 项目方可以监督应用内的代币走向，保持调控代币和数值模型的能力，维护应用内的经济秩序；如果放弃经济代币，选择美元稳定币，则会丧失掉对代币的调控能力（但仍有其他方法保持对整体经济系统的调控能力）。严格意义上，应用内经济代币的购买力不一定和美元保持等价购买力，即不一定和美元稳定币挂钩。针对 Web3 应用内的实际购买力，Web3 项目方可以选择美元稳定币，也可以选择应用本身的经济代币和应用内「货币政策」来稳定应用的经济系统和「生产系统」。

3）Web3 应用需充分发挥应用本身的属性将留存收益留存至应用内，而非利用旁氏的经济模型吸引用户加入。并且，在相对稳定的经济系统中，经济代币的币价会保持在相对稳定和平衡，经济代币本身并不会带来高额的盈利，而是拓展并维护 Web3 项目方盈利的渠道和方式。通过出售经济代币而获利的 Web3 项目方，会面临经济代币的抛压压力，此类应用的 Web3 项目发展不持久。而应用的经济代币模型崩塌是治理代币崩塌的前兆，最终导致经济系统和生产系统的崩塌。

较高的质押收益率会给 Web3 用户套利的空间。超高的质押收益率与激励机制会将用户的属性从消费者转化成套利者。套利者会捕获 Web3 应用的经济留存，同样避免不了经济代币抛压的压力。对于项目方，在设置质押收益率与激励机制时，可将现实生活中的资本利得收益作为基准。

• 理性的套利者比较现实的资本利得与 Web3 应用内的资本利得，在不考虑「离境税」与手续费等因素的情况下，如果 Web3 应用的资本利得远超现实，则套利者会采用「入金 - 质押 - 出金」的方式套利，最后会导致两种情况。第一种，币价下跌，直至跌到 Web3 应用的经济代币收益与现实的资本利得呈现大致均衡的状态；第二种，Web3 项目方作为用户对手方，收回市场上抛压的经济代币，强行保持着高质押收益率，则套利者持续通过高收益的经济代币机制套利，直至 Web3 项目方的经济留存收益被搬空。
• 谨慎对待总供给量高，但流通量低的经济代币。对于用户来讲，除收益率套利外，仍有其他套利手段。对于套利者，需要持有经济代币来维持流动性等待未来的抛售与交易。流通量大但储存量小的经济代币，说明应用的消费属性强，套利属性弱；流通量小但储存量大的经济代币，说明应用的套利属性强，消费属性弱。因此，对于项目方来讲，可以监测流通中经济代币数量及比例，判别和预测用户的属性及未来行动，可据此调整应用内的数值系统，以减少套利行为，留存消费者用户及其消费收益。

调控机制：根据观察，当前在 Web3 应用方主要采用弱调控与强调控两种方式，以稳定应用的经济秩序与减少资金外流。

• 弱调控：指 Web3 项目方较少干预应用内的经济秩序，仅传达良好的经济信号，或吸引外部的玩家进入到应用内。

公开透明的金库制度：项目方将玩家的存款与质押展示在金库中，可以传递良好信号，稳定玩家的预期。但同时需要注意的是：大户的砸盘易导致散户的恐慌与踩踏。此种金库制度的核心点在于稳定大户及做市商。

与 DeFi 相结合：通过质押治理代币或经济代币，获得额外收益。如上所说，对于用户来讲，可以选择「入金 - 质押 - 出金」的方式套利。但由于超高的年化收益，项目方最终会无力承担 DeFi 的超额收益。如果项目方想要加入 DeFi 的元素，需检验用户的套利空间，以减少留存收益的损失。（项目方在上线 DeFi 功能前，同样需进行压力测试）

• 强调控：项目方采用强调控的制度，来稳定应用内的经济系统，避免资金流出过快。目前市场上采用较多的强调控方式如下。

调节离境税：在用户出金时，提高离境税门槛，增加用户离开应用的成本，提高应用的留存收益。

调节时间税：将实时出金的时间（T+0）调整为隔天出金或延迟 N 天出金（T+1 或 T+N），且以出金时的汇率结算。在币价下跌的过程中，能够一定程度上减缓资金的流出量；但会加剧用户的恐慌情绪。

调节质押收益率：降低质押收益率，可以降低套利用户的套利收益；对于项目方，可以降低成本压力，留存应用的忠实用户，将套利用户「挤」出应用内。

项目方应谨慎使用「铸币权」。在释放经济代币的过程中，从过去的项目中学习经验和教训，学会使用周期的视角，用数学和经济学的方法设计代币经济学。以下提供几点供参考。（包括但不限于以下几点）

• 初始发行经济代币时，以美元及其他法币衡量的相对值十分重要，以此来确定经济代币的实际购买力；如果不影响交易与套利的情况下，初始发行的经济代币绝对值没有相对值重要。
• 对于经济代币来讲（不适用于治理代币），发行与释放机制应与进入人数、用户的实际购买力和应用的消耗场景等因素相匹配。在此基础之上的信用和共识基础能够稳定用户的信心，从经济与模型角度提高应用的用户留存；随意释放的经济代币会导致经济代币的币价崩溃，套利者和用户挤兑和踩踏，最终导致经济模型的崩塌。

4）其他多种玩法与操作

• 激励与分配：由于应用需要多名建设者共同搭建，项目方可以给予贡献者适应的经济代币激励。（同样适用于治理代币）合适的激励机制与分配机制能够促进贡献者对项目的贡献。
• Vetoken 的投票权：由于质押收益率过高最终会导致经济代币模型的崩塌，因此部分项目方将质押奖励从经济代币转化为 Vetoken。持有 Vetoken 会有对项目重大事项的投票权力。
• 流动性：经济代币的流动性对于项目方十分重要。流动性的缺失，会导致用户需要额外的币价补偿来提高流动性。因此，项目方需要监测应用的经济代币流动性，关注用户在应用内的套利动机；必要时，项目方需要与做市商合作，避免经济代币的币价大幅波动。

可以参考的经济指标（包括但不限于以下指标）：消耗经济代币的账户数 / 长期持有经济代币的账户数；无经济代币活动的账户数 / 总账户数；已消耗的经济代币数量 / 用户留存的经济代币数量等指标。

Web3 经济代币的相关协议与标准

根据以上分析，项目方应考虑选择代币的调用与执行标准。截止 2022 年 12 月，梳理以下以太坊上经济代币与治理代币相关的协议提案：

信息来源：Ethereum Improvement Proposals

除以上以太坊协议标准外，仍有其他的协议标准尚未列出，部分处于草稿阶段或停滞不前的阶段，如 ERC-823、ERC-1080、ERC-1462、ERC-5095 等若干协议提案；另外，由于公链均不同，Solana、Avalanche 和 Binance Smart Chain (BSC) 等都支持各自不同的标准，在此处不再详细展开。如感兴趣，欢迎与 Jake 交流沟通。

经济代币系统的旁氏模型分析

良好的经济系统与「生产系统」相辅相成，但当前有部分项目方利用旁氏模型（拆了东墙补西墙）吸引用户进入，最后导致应用的经济系统的崩塌，无法维护长久和稳定的应用生态。以下简述 Web3 应用经济系统的旁氏模型及产生原因。

1）不切实际的高收益率。项目方作为用户的对手方，给予用户足量的代币奖励时，无法承担经济代币的抛压压力，导致经济代币与法币的「汇率」持续下跌，加速用户恐慌的情绪，最终导致经济代币的模型坍塌。

在 Web2 应用中，以法币计价的收益机制最终仍然会回归到较低水平，例如某某极速版应用；从法币换成经济代币的形式，并无实际改变其基本事实——脱离应用本身的应用属性，用经济代币捕获超额经济收益的可能性极小。若项目想强行持续保持经济代币的经济收益，最终会导致经济代币与法币的「汇率」持续下跌。

对于应用的经济代币模型来讲，项目方不可能同时实现的三角模型：法币与经济代币的「汇率」稳定、资本自由兑换和独立的质押代币利率调整。

2）缺乏足够的消耗经济代币的经济场景。项目方在设计经济系统与经济模型时，需要有足够的经济代币的消耗场景来吸引和承接用户的消耗。单一的经济代币消耗场景无法形成用户的网络和连接效应，也无法持续的吸引用户在单一场景内消费，会促进用户「挖提卖」的套利心理与行为。

3）无限量的货币发行。如上文提到，稀缺性决定了经济代币的价格。无限量发行的经济代币价格最终会归零。

4）所有用户的入金金额（以法币形式）低于出金与套利的金额（以法币形式），即为旁氏经济模型的定义形式。财富不可以凭空创造。即使以经济代币的计价形式替换掉以法币形式的计价形式，无法弥补其经济代币模型的漏洞。

5）巨鲸砸盘造成用户恐慌性挤兑。应用内巨鲸用户突然变现离场，流动性短期不足会导致短期经济代币的币价下跌，给其他普通用户传递不良的信号和预期，此时会发生用户的恐慌性挤兑和抛售。流动性不足叠加挤兑风波，会导致应用经济系统的崩溃。因此，对于项目方，需要维护好巨鲸用户、做市商及其他大户的关系，尽量避免发生此挤兑性危机。

经济代币的模型规划与其他发展建议

1）增强应用本身应用的属性，避免用旁氏的经济模型吸引用户，「击鼓传花」式的经济模型无法持久运行下去；在经济代币的模型设置时，可以选择性的参考其应用属性价值。

对于资产方向，关注核心增量资产的链上映射，逐步提高链上 NFT 资产的效用属性与价值，提高 NFT 资产在应用中的活跃度与参与度。

2）防作弊与攻击：即使设计良好的经济代币模型与经济系统，仍有被机器人刷单、用户作弊与黑客攻击的可能性。因此，项目方在正式上线项目前，需充分测试应用的安全系统与经济系统；在上线后，追踪经济代币的走向，及时动态完善经济系统的数值设计，避免 Web3 应用项目被用户和机器人「掏空」经济系统的留存收益。

3）完善的经济代币模型设计，提升应用内的留存收益与价值。

• 外部性补偿：当用户的付费意愿低于项目方的边际成本，项目方可以借助外部性补偿应用的经济损失。否则，会导致经济系统的崩溃。
• 避免一致性预期，允许用户不同预期的存在，项目方需要用不同用户的预期对冲；用户预期应用内不同板块的收益与成本应呈现均衡的状态。受到资源的有限性与稀缺性的限制，应用尽量避免持续为用户提供静态且稳定的「收益」预期。用户的一致性预期会产生共振效应，价值的同向认同会放大用户贪婪与恐惧的情绪，同时放大经济代币的波动区间，最终极容易导致经济代币模型的崩溃。

在理论中，项目方可以参考连续时间情况下的随机过程等理论。例如，随机过程中的马尔科夫模型等模型会对项目方有一定的参考价值。

• 在设计经济代币模型时，项目方应避免成为用户的对手方。

4）其他代币模型设计的注意事项

• 单纯的旁氏经济模型无法持续且稳定吸引用户。
• 应用内多元化的消费场景和摩擦机制有机会增加用户在应用内的经济留存收益。
• 从用户角度看，Web2 细分领域应用的使用体验若优于 Web3 应用，则 Web3 应用经济代币的套利属性会大于消耗属性；Web2 细分领域应用的使用体验若弱于 Web3 应用，则 Web3 应用经济代币的消耗属性会大于套利属性，才有机会实现长久的经济留存收益。
• 完善应用内的出入金机制，提升用户的体验。

5）完善的经济代币模型设计，提升应用内的留存收益与价值提升应用项目的商务拓展和维护的能力。Web3 世界的开放性是一把双刃剑。开放性对于强势的应用项目方来讲，强势项目方具备潜在影响弱势项目方的能力，因此，开放性伴随着强势项目方的扩张性和侵略性。

• 对于应用的经济代币模型来讲，项目方不可能同时实现的三角模型：法币与经济代币的「汇率」稳定、资本自由兑换和独立的质押代币利率调整。
• 对于强势项目方，可以优先选择：法币与经济代币的「汇率」稳定和自由出入金。

信息来源与参考文献：

Jens Groth. “Short pairing-based non-interactive zero-knowledge arguments”. In: Proceedings of the16th International Conference on the Theory and Application of Cryptology and Information Security,ASIACRYPT ’10 (2010), pp. 321–340.

Iddo Ben-Tov Alessandro Chiesa Ariel Gabizon Daniel Genkin Matan Hamilis Evgenya Pergament Michael Riabzev Mark Silberstein Eran Tromer Eli BenSasson and Madars Virza. “Computational integrity with a public random string from quasi-linear PCPs”. In: EUROCRYPT 2017 (36th International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques) (2017).

Reed Hundt. Statement of Reed Hundt, Chairman of the Federal Communications Commission on Spectrum Policy Management before the Subcommittee on Telecommunications, Trade and user Protection, Committee on Commerce, U.S. House of Representatives. Feb. 1997.

J. Callen V. Aivazian. “The Coase Theorem and the Empty Core”. In: Journal of Law and Economics 24 (1 1981), pp. 175–181.

Wilko Bolt and Maarten van Oordt. On the Value of Virtual Currencies. Tech. rep. Working Paper No. 2016-42. Bank of Canada, Apr. 2016.

Interactive Advertising Bureau. Ad Blocking: Who Blocks Ads, Why and How to Win Them Back. Tech. rep. Interactive Advertising Bureau, 2016.

Mathew Ingram. “How Google and Facebook Have Taken Over the Digital Ad Industry”. In: Fortune (Jan. 2017).

Mark Jurkowitz Amy Mitchell and Kenneth Olmstead. Social, Search and Direct: Pathways to Digital News. Tech. rep. Pew Research Center, Mar. 2014. 

Digital Content Next Research Team. DCNs Distributed Content Revenue Benchmark Report. Tech. rep. Digital Content Next, Jan. 2017. 

YouExec. Google & Facebook ad traffic is 90% useless. [Online; accessed 22-January2017]. 

Chris Pemberton. Gartner CMO Spend Survey 2016-2017 Shows Marketing Budgets Continue to Climb. Tech. rep. Gartner Research, Dec. 2016. 

Jack Simpson. 40% of publishers describe their digital ad revenue as shrinking or static. Tech. rep. Econsultancy, Oct. 2015. 

Dimitri DeFigueiredo. Github discussion of concave score. May 2016. 

S. Myers R. Pass S. Hohenberger and A. Shelat. “An Overview of ANONIZE: A Large-Scale Anonymous Survey System”. In: IEEE Security and Privacy 13.2 (2015), pp. 22–29.

Abhi Shelat Rafael Pass. “Micropayments for Decentralized Currencies”. In: CCS ’15: Proceedings of the 22Nd ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (2015), pp. 207–218.

Matthew D. Green Jingcheng Liu Ian Miers Peihan Miao Pratyush Mishra Alessandro Chiesa. “Decentralized Anonymous Micropayments”. In: EUROCRYPT 2017 (36th International Conference on the Theory and Applications of Cryptographic Techniques) (2017).

Lin William Cong, Ye Li, Neng Wang. “Tokenomics: Dynamic adoption and Valuation” in National Bureau of Economic Research

Ian Miers Matthew Green. “Bolt: Anonymous Payment Channels for Decentralized Currencies”. In: IACR Cryptology ePrint Archive 2016 (2016).

MIT Technology Review and Vigilant. “Navigating Planet Ad Tech: A Guide for Marketers”. In: MIT Technology Review (Oct. 2013). 

T. H.; Beck J. C. Davenport. The Attention Economy: Understanding the New Currency of Business. Harvard Business School Press, 2001. isbn: 978-1578514410.

Wikipedia. AIDA (marketing). [Online; accessed 22-January-2017]. 2017.

Jack Neff. “P&G Tells Digital to Clean Up, Lays Down New Rules for Agencies and Ad Tech to Get Paid”. In: Advertising Age (Jan. 2017). 

Paul Sholtz. “Transaction Costs and the Social Costs of Online Privacy”. In: First Monday 6.5 (May 2001). 

Lee Rainie. “The state of privacy in post-Snowden America”. In: Pew Research Center FactTank (Sept. 2016). 

Margaret Boland. Cyber criminals are stealing billions from the ad industry each year. [Online; accessed 22-January-2017]. 2016. 

Hillary Tuttle. “The Rise of Malvertising”. In: Risk Management Monitor (Aug.

2015). 

Rob Leathern. “Carriers are Making More From Mobile Ads than Publishers Are”. In: Medium (Oct. 2015). 

eMarketer. US Ad Blocking to Jump by Double Digits This Year. [Online; accessed 22-January-2017]. June 2016.

Robert J. Gordon (1988), Macroeconomics: Theory and Policy, 2nd ed., Chap. 22.4, 'Modern theories of inflation'. McGraw-Hill.