研究 | Token流通量的變化到底會影響什么？_TOKEN

小結

本文試圖從貨幣流通理論出發構建代幣經濟體價值及代幣”內在價值”的評估框架。根據貨幣流通理論，銷毀不能直接提高代幣的理論價格。

Econ101

經濟學經典供求關系告訴我們，在某個資源供給不變的情況下，當需求上升，資源的價格會上漲。

今年2月由OKB掀起的銷毀熱潮似乎也在踐行著這個邏輯。在需求不變的情況下，通過銷毀降低供給量，拉動價格。

近期銷毀項目，來源：項目方公告

然而這個邏輯直接應用到“Token“上時，就會碰到一個問題：”Token“和”蘋果“不一樣，不是交換之后吃掉或者爛掉就消失了。大多數時候，它只是被”交換“，并沒有被”消耗”，同一個Token可以在市場里被使用交換數次，到那到底該怎么衡量它的需求和價格變化呢？

這時我們需要引入一個指標：”流通率“。在現實生活中，商品實現了交換后，一般就會退出流通，進入生產或者生活消費，比如蘋果。而貨幣作為商品交換的媒介，在流通中不斷的為實現商品交換而服務。Token和貨幣一樣，每一單位會被重復使用多次，所以在衡量Token供需變化的時候，除了供給和需求的數量之外，還需要考慮單位Token被使用的次數。而V衡量的就是在單位時間內單位貨幣在經濟體內流轉的次數。

一般來說，流通率等于經濟體GDP和經濟體中貨幣供應量的比率，高流通速率代表在同等貨幣供應量的情況下，一個單位的貨幣被換手了更多次，說明經濟活動更頻繁。對于一個總量固定的token經濟體來說，當token流通總量不變時，流通率增長會反映經濟體”GDP“的增長。

舉例來說，假設一個經濟體里只有Alice和Bob兩個人，兩人之間一共有500美元的流通貨幣。在一年之內，Alice和Bob之間進行了如下交易：

以太坊聯合創始人Mihai Alisie正在研究基于以太坊的社交網絡:以太坊聯合創始人Mihai Alisie表示，以太坊最大的障礙不是可擴展性，而是社區。目前，他的創業公司Akasha正在研究基于以太坊的社交網絡框架和“超級應用程序”。（decrypt）[2020/8/4]

1.??Alice花了300向Bob買了一升汽油

2.??Alice花200請Bob幫她修理了一次電腦

3.??Bob花了500請Alice幫他照顧了一次他的貓咪

一年內兩人之間，一共產生了1,000美元等值的經濟活動，但是兩人之間只有500美元的流通貨幣，所以每一單位的貨幣在經濟活動中流轉了2次，貨幣的流通率為2。

V的定量計算：貨幣流通理論和“費雪方程”

了解了V是什么之后，更進一步，我們可以通過貨幣流通理論中的”費雪方程“——MV=PQ將V量化。MV=PQ表達了經濟體的總購買量(MV)等于經濟體的總產出量(PQ)。

方程中：

1.??M表示貨幣供應量

2.??V表示貨幣的流通速率

此時M*V表示經濟體內的總購買量（TotalExpenditure=500*2=1,000美元)，同時

1.??P表示經濟體內的價格水平或實際GDP(一升汽油的定價是300美元）

2.??而Q表示經濟體內產出的貨物和服務的總量

所以P*Q表示了經濟體總產出量

顯然MV=PQ。

此時，我們對公式做簡單的變換得到：V=PQ/M?，也就是說V等于名義GDP與名義貨幣存量的比值。

小知識：美國2019年的GDP為21.7萬億美元，M1流通速率約為5.5，M2流通速率約為1.4。進一步的回看歷史上美元M1和M2流通率的變化可以發現，在2008年金融危機發生之前，美元M1的流通率一直在上升。可以發現2008年之后，隨著美聯儲推出多輪量化寬松政策，貨幣流通量上漲，美國GDP在不斷增長，但同時貨幣流通率在不斷下降。貨幣存量的增長超過了GDP的增長，而M2的流通率更是在2019年達到了1960年以來的新低。相對比，中國2019年的名義GDP為99萬億元，M1貨幣存量平均為55萬億，流通速率1.8，M2流通速率為0.52遠低于美國。這其中有兩國對于M2的統計口徑不同造成的差距。但除此之外，我國國民儲蓄水平普遍比較高以及間接融資主導的融資結構也是造成我國貨幣流通速率較低的主要原因。注：雖然近年來”貨幣之謎“的現象引發了大量學術界的討論，但我們仍認為經典的貨幣流通理論對理解當前的代幣經濟體有很強的指導意義。

動態 | 日本證券通證協會與美國證券通證平臺Securitize合作研究證券通證課題:據Cointelegraph消息，日本證券通證協會（JSTA）于6月18日宣布，已和美國證券通證平臺Securitize基本達成一致，將在研究證券通證課題方面進行合作。[2019/6/18]

歷史上美元的流通率的變化，圖片來源：https://fred.stlouisfed.org/series/M1V

歷史上美元的流通率的變化，圖片來源：https://fred.stlouisfed.org/series/M1V

2019

年Q4，美元的M2流通率已經達到1960年以來歷史新低。

理解Token經濟體里的“V”

目前大部分發行“UtilityToken”的項目都擬構建一個以其Token為流轉媒介的經濟體，至少白皮書里面是這么說的。

在這個經濟體中，網絡和協議提供數字資源，使用者購買數字資源，中間的所有交易都是以其Token為流轉載體完成的。這里面的數字資源可以類比為Alice和Bob之間交換的“汽油、修電腦和照看貓咪”，而Token在這里承擔的就是支撐協議經濟體流轉的“貨幣“的角色。

因此我們認為實際經濟體的貨幣流通理論對此類型的經濟體有很強的參考意義，我們將Token經濟體中的4個關鍵參數定義為：

1.??M：加密資產的流通規模

2.??V：加密資產的流通速率

3.??P：網絡中數字資源的價格，以Token為單位計價，如ETH生態中的單位”wei“

4.??Q：經濟體中的數字資源的總產出，如存儲，計算等，通常由使用需求驅動

動態 | 浙江成立首個由政校企聯手打造的區塊鏈技術研究機構:據浙江在線消息，11月20日，由省互聯網信息辦公室指導，浙江大學區塊鏈研究中心、杭州趣鏈科技有限公司聯合成立的浙江省區塊鏈技術研究院在杭州揭牌。據介紹，這是浙江省首個由政府、高校、企業三方聯手打造的區塊鏈技術研究機構，將以國家戰略需求為牽引，加強區塊鏈技術的戰略研究和技術應用，推動政府、經濟、社會等領域的數字化轉型，加快推進網絡強省建設。[2018/11/21]

P*Q代表了單位時間內基于加密協議提供的Utility的網絡”總產出“，也是網絡的名義GDP。如果這時網絡經濟價值的法幣計價為F，則F=網絡的GDP*代幣和法幣之間的匯率，則網絡的Token相對法幣的理論價格Pex=F/PQ=F/MV。

Token流通量變化對經濟體基本面的影響

一般來說，銷毀、減半等行為會影響代幣的流通量。

銷毀：

假設在代幣銷毀的過程中，網絡內部對資源的“需求”和定價均保持不變，則P*Q保持不變，同時假設市場對網絡服務的需求保持不變，網絡產生價值的市場定價不變，網絡產生的價值的法幣計價保持不變。

根據Pex=F/MV=F/PQ，會有以下幾種情況：

1.??銷毀的代幣是未流通的代幣，則不影響M。因此當前Pex=F/MV不會產生變化

2.??銷毀的代幣是流通中的代幣，銷毀對資產的流通速率產生的影響可能為：

1.??流通速率不變，M減少，Pex上升，價格上漲

2.??流通速率下降，M減少，Pex上升，價格上漲

3.??流通速率上升，但上升的百分比小于M減少的百分比，則M*V下降，則Pex上升，價格上漲

4.??流通速率上升，且上升的百分比大于M減少的百分比，則M*V上升，Pex下降，價格下跌

注：一般的市場價格由投機價值和內在價值兩部分構成，當前基于流通理論所計算的價格更多是內在價值的理論參照。加密資產市場每天都在快速發展，目前針對其基本面和估值的研究也十分有限。當前所有針對基本面的思考都是為了在投資或者項目運營的過程中，摒棄噪音和wishfulthinking，梳理邏輯，找到校準和評價自己行為的標尺。

聲音 | 中國人民大學國際貨幣所研究員：ICO整治迫在眉睫:據經濟日報消息，中國人民大學國際貨幣所研究員李虹含近日表示，一些自媒體大號存在虛假宣傳問題，誤導投資者投資虛擬貨幣，部分區塊鏈媒體甚至與虛擬貨幣發幣方聯手，利用股市操作手法，在某些虛擬貨幣上“坐莊”，對虛擬貨幣采取暴漲暴跌操作，俗稱“割韭菜”，部分虛擬貨幣投資者損失慘重。因此，ICO亂象整治迫在眉睫。[2018/8/28]

由此可見，銷毀并不能直接提高代幣的內在價格。

回看近期銷毀的項目，被銷毀的大多是未流通的代幣。在這種情況下，M并未發生改變。刺激市場的市場主要是對未來流通量減少的預期。這種預期一方面刺激了市場對項目“投機價值“的判斷。另一方面銷毀間接提高了經濟體參與者短期內的“持幣意愿"，降低了經濟體短期的V。但這種預期的影響是短暫的。而且，這種影響對本身流通性較高的項目會更顯著，因為項目本身流通性高，短期內對V的影響很大，進而使得MV下降幅度較大，使得Pt有明顯上升；而對于本身流通率就比較低的項目，V本身就很小，短期內的影響也會相對有限。

減半

對于PoW類型的項目來說，挖礦產出的代幣全部進入經濟活動中流通，且貨幣的流通量是在不斷上升。因此在沒有減半的情況下，假設貨幣的流通速率保持不變，貨幣流通量的增加會使得M*V增加，進而給幣價Pex=F/MV帶來下行壓力。而假設經濟體GDP的增速和流通量的增速保持一直，則Pex=F/MV可以維持不變。

因此減半的設計可以使得在GDP增速保持不變的時候，降低M的增速，進而改善幣價的下行壓力。當然，這個推論是在經濟體的流通率“V”保持不變的情況下才能成立。

計算Token經濟體里的“V”

目前市場中對于流通率的衡量和統計的數據還很少，已知有包括Woobull統計的比特幣的流通率和Tokeninsight和AResearch聯合發布的以太坊生態活躍度榜單中對以太坊及部分ERC20代幣的流通率的統計。

動態 | 西班牙正研究設計新的關于區塊鏈項目的立法框架:Orvium合伙創始人Manuel Martin近日表示支持西班牙議會的一項提案，該提案由西班牙保守黨派提出，其呼吁政府推出新的區塊鏈監管法規。Martin認為：“如果國家政權市場委員會（CNMV）這類公共機構跟隨其他數字貨幣數據中心機構的腳步，為區塊鏈相關項目設立一個立法框架，西班牙就能完全解鎖區塊鏈革新的巨大潛力。”[2018/7/8]

比特幣流通速率和美元流通速率的對比，圖片來源：https://charts.woobull.com/bitcoin-velocity/

注：圖中的比特幣流通率=比特幣的美元市值/比特幣的美元交易總量，并非比特幣鏈上經濟的流通情況

2019年中下旬，比特幣的流通速率約為1.44左右，和美元M1的流通速率水平相似。

2015~2019年期間，比特幣的流通速率一直在美元M1和M2的流通速率之間

以太坊及以太坊生態活躍度榜單，圖片來源：Tokeninsight，https://asresearch.io/#/ar

圖中的以太坊及以太坊生態項目統計為項目的鏈上流通率，并根據項目實際的流通量進行了歸一化處理。除此之外，榜單還對項目生態的”國民儲蓄水平“進行了統計，通過統計活躍地址的資產持有率”M“來體現。在以太坊生態之外，ASResearch也計劃逐步加入對其他生態的追蹤和統計。

V的啟示

1.???Velocity是token的基本面估值的重要參數

在目前已經提出的多種數字資產估值方法論中，多個方法論涉及到貨幣流通理論和流通率的參數。其中Chris@Placeholder還專門就INETValuationModel分享了他的估值模型。

在他的模型中，貨幣流通理論被用量化token經濟網絡的UtilityValue，得到每一年網絡UtilityValue的現值和終值，以便采用DCF模型針對UtilityValue的現值和終值進行估算。詳細的model和分析參見：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ng4vv3TUE0DoB12diyc8nRfZuAN13k3aRR30gmuKM2Y/edit?usp=sharing

估值模型及方法論概覽

圖片來源：

https://

medium.com/blockchain-at-berkeley/todays-crypto-asset-valuation-frameworks-573a38eda27e?

用貨幣流通理論來估算經濟體產出的現值

圖片來源https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ng4vv3TUE0DoB12diyc8nRfZuAN13k3aRR30gmuKM2Y/edit?usp=sharing

1.???早期的項目保持低流通率，可以降低價格波動的風險。

在早期項目內部經濟活動和相對外部的經濟體價值還沒有被完全建立和認可之前，無論是經濟體自身能產生的“GDP”，還是“GDP”相對外部經濟體的定價都會較低。而同時，經濟體的參與者對于持有此項目的”成本”相對較高，因此參與經濟體的成員的普遍Organic持有意愿較低，也就是國民儲蓄意愿較低，天然會提高流通率。而此時，過多的交易通道會刺激流通率的進一步提升。對于項目而言，Pt=F/MV，在F較低的情況下，流通率的如果過高，會使得Pt下降，進而加大代幣價格的下行壓力。

2.V和經濟體的信貸能力和金融創新能力相關

金融創新會使得經濟體內的貨幣層次的劃分復雜化，并通過“替代”銀行的貨幣創造降低了廣義貨幣余額。以美國為例，20世紀60年代初開始，美國的金融機構為了為規避《銀行法》對于利率上限的限制，推出了一系列金融創新工具，如大額可轉讓定期存單、按揭貸款證券化。這些金融創新工具使居民將部分原先屬于M2的資產轉換為收益更高的債券、共同基金和長期基金，從而降低了M2余額。在同等GDP水平下，提高了基礎貨幣的流通率。

對加密經濟體來說，生態代幣若能產生良好的經濟活動閉環，可以增加經濟體內的貨幣層次。如果生態代幣或生態中其他信貸活動產生的不良資產過多，則將會有一部分基礎貨幣將在金融體系內沉淀，不再發揮作用，因而降低了貨幣流通速度。

關于ASResearch：

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微信：ASResearch

知乎專欄：ASR區塊鏈

參考Reference：

1.???https://en.wikipedia.org/wiki/Equation_of_exchange

2.???https://multicoin.capital/2017/12/08/understanding-token-velocity/

3.???https://vitalik.ca/general/2017/10/17/moe.html

4.???https://www.freecodecamp.org/news/single-biggest-problem-with-token-models-part-2-52c0eca2115c/https://zhuanlan.zhihu.com/p/222**82

5.???https://multicoin.capital/2018/02/13/new-models-utility-tokens/

6.???https://vitalik.ca/general/2017/10/17/moe.html

7.???https://data.eastmoney.com/cjsj/hbgyl.html

8.???https://www.yicai.com/news/100472044.htm

9.???https://medium.com/@cburniske/cryptoasset-valuations-ac83479ffca7

10.??https://www.iss.nl/sites/corporate/files/Josep_Lluis_de_la_Rosa.pdf

11.??https://medium.com/blockchain-at-berkeley/todays-crypto-asset-valuation-frameworks-573a38eda27e

12.??http://www.sse.com.cn/aboutus/research/report/c/4385821.pdf

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