网络投票程序,西安seo培训,厦门电信网站备案,wordpress建网站培训The effects of tokenization on ride-hailing blockchain platforms
再一次分析一下一篇关于区块链的文章#xff0c;这篇文章比较新#xff0c;2023年发表在POMS上。
由于这篇文章跟之前那几篇关注假货的文章的重点不一样#xff0c;所以需要仔细读一下他的INTRODUCTION…The effects of tokenization on ride-hailing blockchain platforms
再一次分析一下一篇关于区块链的文章这篇文章比较新2023年发表在POMS上。
由于这篇文章跟之前那几篇关注假货的文章的重点不一样所以需要仔细读一下他的INTRODUCTION。
引言部分 区块链近年来受到学术界和工业界的日益增长的关注。 在传统的对等市场peer-to-peer market/共享经济sharing economy中依赖一个集中平台来收集和认证信息以此来减少供应端和需求端沟通和搜索的成本从而增加各方彼此的信任度监督交易的执行。 然而这类传统的集中平台会收取高额的交易费用通常是由供应端来支付。
区块链为这类交易提供了另外的选择基于分布式账本和智能合约区块链可以“减少寻租者rent seeker、降低收费、增加透明度”DACSEE分散式网约车平台的创立者Lim Chiew Shan。
然而区块链的应用面临一些挑战1尽管区块链可以保证存储信息的安全性但是无法保证输入的真实性和可得性导致“garbage-in-garbage-out“的问题。2需要激励机制来确保用户的积极参与区块链系统。
近年来tokenization成为区块链发展的主流为非流动性资产的交易提供了便利(Babich Hilary, 2019)。
尽管tokens的引入看起来很有前景但是在现实中它们的应用并无优势。例如加密货币cryptocurrency一直在全球面临严重的政治管制因为担心它们可能会破坏金融市场的稳定。
这种缺乏实体经济支撑相反被投机活动支撑的概念在资本的疯狂逐利中更容易丧失可持续发展的能力导致泡沫破灭。而这种泡沫破灭的风险引起政府的关注从而导致更严格的监管。 例如中国政府实施了一系列的立法禁止加密货币活动推动了nontoken-based非代币区块链的发展例如点融网、IBM等P2P网络借贷平台这类平台不发行tokens或者只使用tokens作为交易工具。
不同于非代币区块链平台通过收取佣金来覆盖平台维护成本和盈利。代币区块链平台保留部分已发行代币加密货币由于这些代币被广泛使用和接受因此这些代币的价值会增加为平台提供盈利。然而由于代币制一般不收取佣金所以无法通过佣金盈利。
在网约车市场ride-hailing market集中化的网约车平台如Uber和滴滴10年前进入市场至今已经占领大部分市场份额。这些平台为司机和乘客提供定价和匹配服务向司机收取服务佣金。 与之不同区块链平台如DACSEE、DAV、TADA、Swarm City、RideNote、DRIFE等允许用户依据自己的喜好匹配需求而不是被动地接受平台的指派。
这篇文章是为了探索区块链技术的潜在好处并且探究区块链技术对对等市场的影响分析这类代币平台相对于非代币平台的优势和劣势。这篇文章专注于网约车市场已经从传统市场转向对等市场。
在介绍一个代币平台的模型之后还考虑到挖掘mining对平台利润的影响研究了最优代币奖金token bonus。 然后为了避免政策对代币市场的严格禁止文章还建模了非代币平台并且研究最优代币奖金token bonus和佣金。 作者认为尽管所有之前提到的基于区块链的网约车平台都是代币的非代币平台也是一个选择。 传统的网约车平台例如滴滴、Lyft等都在寻求区块链方案来应对新兴分散式网约车的威胁(Fromgeek.com, 2022)。
对于这些已经存在的网约车平台如果它们想引入区块链技术非代币平台是一个更为现实的选择因为这类平台不需要改变他们的盈利模式并且对于这类已经很大并且成熟的平台而言向代币区块链的转变会在操作上和法律上更复杂。
进一步文章比较了两类系统的社会福利并且基于北京市场进行了数值分析。
文章结论 文章发现第一代币区块链平台会设置一个更高的挖掘奖金mining bonus因此可以吸引更多司机作为miner矿工减少挖掘能力不足。然而这也会减少交易量和司机成功找到客户的概率。 因此如果交易成本或者挖矿缺货成本很高随着时间的推移平台在减少挖掘奖金之前应该增加对矿工的激励。 第二非代币平台应注意不要设置一个太高的佣金因为如果设置一个太高的佣金就需要一个非常高的挖掘奖金来吸引足够多的司机而这会导致更低的盈利。 第三代币系统会带来更多社会福利除非非代币平台收取一个明显更高的价格然而文章证明这种情况非代币平台收取明显更高的价格对于北京市场案例来说是不现实的。对于北京市场代币可以带来更高的利润和匹配效率。因此为了减轻对于政府在加密货币活动上的顾虑系统的立法对于加密货币市场是必要的。 第四之前的研究认为区块链效率和去中心性是替代关系不可兼得。与之前的研究不同文章认为区块链效率和去中心性的同时实现是可能的。
文章贡献 第一文章设计了一个分析性模型来研究对等市场中的代币平台的最优策略。另外文章也研究了这些策略如何被市场条件和商业环境特征市场竞争、平台成熟度、机会成本、固定成本、定价规则等影响。 第二因为加密货币受到政策的严格限制文章在一个非代币结构中重塑了代币模型并得出了在不同情况下的最优策略。 第三研究了不同情况下挖掘短缺、匹配效率、系统效率、社会福利代币和非代币平台的适用性。研究了各种情况下代币或者非代币哪种会导致更高的社会福利。也提出了不同的方式调整区块链的去中心化水平、价格、挖掘系统设计来做提高社会福利。并且数值分析证明代币平台通常可以在社会福利和匹配效率上表现更好。 第四研究结果对理解怎样实现区块链平台的效率和公平提供了见解。区块链在共享经济方面的应用会很有优势为未来区块链发展和研究提供了潜在机会。文章进一步分析了不同的区块链和挖掘系统对用户资产购买和共享决策的影响并且给出了对等市场的运营机制的建议。 第五为了增加代币和非代币平台的可及性文章给出了对用户、平台运营人员、政府这些区块链平台的参与者的可行的指导。
文献综述 文献综述包括两部分一部分是“区块链对平台运营和共享经济的影响”另一部分是“共享平台的中介作用”。 区块链对平台运营和共享经济的影响 很少有研究关注到区块链在共享经济中对平台运营的影响因此先讨论一下区块链对业务流程的影响。 Frizzo-Barker et al. (2020)认为目前区块链相关研究还处于早期因此在各行业对区块链的应用上的管理问题亟待更多的定量研究。Babich and Hilary (2019)认为区块链可以帮助共享平台降低增加新参与者的边际成本并克服供应链金融在信息不对称和道德成本方面的不确定性。 关于区块链在降低信息不确定性的研究Pereira et al. (2019)认为如果不确定性的降低和透明度的提高所带来的好处超过编写智能合约和实施分布式存储和验证分类账的成本时那么去中心化的区块链系统会表现得更好。 关于区块链对共享经济的影响的研究J. Sun et al. (2016)认为区块链实现了无信任、分布式、自动化、透明的商业模式笑出了中间商传统的第三方平台从而降低了运营成本提高了效率。通过案例研究Pazaitis et al. (2017)发现区块链驱动的平台可以增加生产性社区的价值但是信任的道德问题仍然亟待解决。Hawlitschek et al. (2018)悲观地预测区块链在共享经济中的应用不那么有前景他认为建立一个无信任和去中心化的制度所带来的预期收益不足以带来回报。 与本文不同以上这些研究都不是分析性的。 共享平台的中介作用 Hu (2019)指出有关共享平台的中介角色有三个主题的研究1匹配和定价2信息和支付3有自调度供应商。 由于本文是有关第一个主题的因此只对这个主题的文献进行综述。 关于匹配的文献为了定量分析系统的效率很多研究都将匹配过程建模成排队系统。供应方是服务者客户以泊松分布到来。 许多研究考虑了供需双方的异质性如客户对拥挤的不耐烦程度与时间相关的需求不确定性拥堵时供应方数量的不确定性等。一些研究探索具有不同偏好的群体之间的匹配优先顺序。Chen and Hu (2020)研究有前瞻性的司机和顾客的网约车平台的固定定价策略他发现固定定价和基于等待成本的价格调整会导致用户的短视行为。
关于价格的文献研究趋势从固定定价向阶段定价转变从统一定价到按服务、产品定价转变。例如Cachon et al. (2017)发现当人工价格变得更贵对网约车平台上的消费者而言动态定价比固定定价要好。Bai et al. (2018)认为平台应该按时间收取佣金率在高峰期收取更高的佣金率在非高峰期收取更低的佣金率。L. Sun et al. (2019)通过按服务定价具体的驾程细节和司机定位研究匹配问题。
以上的研究都是基于共享平台的中介作用和其决策的。所有的问题都是以一个集中的方式去思考的。但是区块链是以一个去中心化的方式运行的没有平台的直接参与定价和匹配市场组成可能很难控制导致区块链在共享经济中的采纳受阻。 本文主要是研究区块链在对等市场的采纳问题比较了代币和非代币的表现。
模型 基础模型主要是代币平台的最优决策。由于代币的高度多样化的功能和应用代币的本质很难定义。在现实生活中代币可能在非代币平台中被采纳为对社区用户的激励此时在代币和法定货币间有一个固定的汇率。在本文的研究中假设代币平台在初始阶段就发行了一个ICO并且不固定其汇率。
最近区块链平台的两种类型被应用代币和非代币。两类平台都是基于包括挖掘在内的区块链技术因此对于区块链平台而言平台运营和矿工都起了重要的作用。
区块链平台的四类参与者 1乘客目的是在对应的服务水平下降低成本。核心决策变量是价格。 2司机目标是最大化利润对于非代币平台司机的盈利是从平台对客户支付金额的重分配得到的即平台会收取支付金额的部分作为佣金司机得到支付金额-佣金的金额。对于代币平台司机可以收到所有支付金额因为不用再支付佣金了。 每个用户乘客、司机都决定是否买一辆车如果买了那么他首先满足自己的需求也可以使用多余的供应能力作为一个司机来参与这个平台。如果他决定不买车那么他就是平台的乘客。 用户在自用水平上存在异质性可以被解释为购买的车以多高的频率使用这也会影响他们的决策。因为重度使用者更可能成为一个司机所有的用户的目标都是最大化自己的效用。 3矿工他们使用数字化设备来获取挖掘奖金对于区块链平台而言挖掘很重要。因为没有集中的平台来管理所以在分布式账本上有效记录每个交易。因此挖掘是一个可以扩大系统存储数据内存的过程这需要个体用户作为矿工参与其中使用有计算能力的终端设备如笔记本、手机等来提供存储能力。因为区块链系统的交易存储相较其他系统更慢挖掘奖金对保证区块链有足够多的矿工来处理所有的交易来说至关重要。 在本文研究中挖掘过程对于代币和非代币平台来说都是需要的因为都依赖区块链技术。
假设司机和乘客都可以成为矿工只要他们有终端设备。
在基础模型中假设只有注册的司机被允许挖矿。他们上传驾驶数据、计算、获得他们挖矿对应的回报。 在现实世界中客户可能在其搭乘时间内也能参与挖矿但是他们的奖励普遍低于司机。例如司机在AlphaCar一个中国的分散网约车平台的挖矿奖金是乘客的100倍。这种设置的优势在于司机可以更容易地记录连续的驾驶数据。这也有助于保护隐私因为避免了外部矿工参与保证只有平台的司机能访问到交易数据。
然而在现实生活中外部矿工或者消费者有时是可以参与挖矿的。因此在扩展中去除了只有平台司机可以成为矿工的假设。 4平台经营者两类平台都追求利益最大化。 代币平台不收取佣金费用它是通过持有一定数量的代币进行升值来获利。这跟投资一支有巨大升值空间的股票类似 这也正是为什么大家普遍将这种代币作为一种新型资产的原因。这类货币的价值增值取决于平台的总交易量这类平台的关键盈利在于通过鼓励社区交易来达到代币的增值。同时平台会奖励矿工代币来维持区块链的效率因为缺少计算能力会直接导致系统拥堵。 非代币平台经营者的收入来源于佣金收入这意味着扩大总交易量有助于平台的盈利。与代币平台一样为了避免计算能力短缺矿工会被奖励。 因此两类平台都会利用“挖矿奖金”来激励用户。
文章假设定价权是用户的在附录中会放松这个假设另外非代币平台会设置一个佣金这个佣金先被设置为外生的在附录中会放松这个假设。
模型T代币区块链平台 平台作为信息中心将定价价格以代币为单位和匹配交给用户。
网约车和代币循环过程
司机发送定位给平台。在发出请求之前客户需要提前从平台购买代币。平台收到客户的预付款。然后司机在乘客上车点接乘客。到达目标地点之后乘客将代币支付给司机。平台不需要收取一个佣金。
尽管不同平台在定价过程上有些微不同最终打车价格是完全取决于用户而不是平台的。 例如Swarm City平台上乘客发出一个包含乘车详细内容的打车请求并且提出一个打车价格以代币为单位。 如果司机同意这笔交易那么匹配就完成了。 在RideNode平台上乘客先上传他们在集中服务平台如Uber上的价格截图然后司机会出一个价格然后乘客决定是否接受这个价格。
所有的交易是直接在用户之间处理的。这也是现实生活中代币平台的运营方式。 除了乘客给的打车费用司机还可以收到一个“挖掘奖金”代币。用户可以在平台上买入或者卖出代币。
代币保险 在代币平台的初创阶段有一个类似公司首次公开募股的ICO。总代币数量为n。因为发行代币过程简单投入资金少不需要考虑发行代币的成本。 通常对发放的代币进行三路分配。首先n1数量会保留下来用作卖给用户来支付打车费用的。第二n2数量会作为司机的“挖矿奖金”。第三n-n1-n2的数量会被平台持有。假设n和n1是给定的。
实际上因为重点不在于n的大小因为发行的代币多了只会稀释没代币的价值而在于三路分配的比例所以n也可以归一化为1。然而使用n更加直观。所以文章就还是使用n。 固定n1是因为为了保证流畅的交易需要有足够多的代币流通。
为了最大化利润平台决策n-n1-n2的数量以及n2的“挖矿奖金”的数量。
一个更高的奖金会鼓励用户作为司机和矿工参与到平台中。特别是在引入区块链后的第一阶段提供一个高额奖金非常重要从而保证有足够多的挖掘能力来记录交易。 第一阶段的时间长度为l。单位时长的可用支付挖掘奖金的代币数量是n2/l。
在给定期望司机数量和每代币的货币价值的情况下每个司机的单位时间的货币价值可以记为mTn2可以和mT一一对应。
从分析中可以看到很容易将mT作为一个决策变量n2是mT的因变量而不是the other way around。
在现实生活中区块链总是随着时间推移减少奖金支付这可能需要多阶段建模。然而为方便处理和更加直观本文的模型还是只专注于一个阶段。
司机的数量qTd。 乘客的数量qTc。 qTdqTc1。
打车的单位时间乘车价格pT即打车费用是和乘车时间正相关的。
在基础模型中假设乘车价格pT是外生的。这一方面是为了易于处理另一方面也是因为在有外部taxi服务的竞争下往往单位时间的乘车价格是在一个合理的水平上。在扩展中也考虑了内生的pT。
单位时间的总需求是 λ T \lambda T λT。 单位时间的总供应是 μ T \mu T μT。
因此每个司机占用的期望可用时间是 α T λ T / μ T \alpha T \lambda T/ \mu T αTλT/μT。
因为通常乘客发出请求后很快就能达成订单满足需求 因此假设单位时间的总交易价值是 λ T ∗ p T \lambda T*pT λT∗pT。平台的价值随着总交易价值递增因此假设这个关系是线性的平台的价值是z*总交易价值 z ∗ λ T ∗ p T z*\lambda T*pT z∗λT∗pTz0。在现实世界中z代表金融市场的售价比price-to-sales ratio。
因此单位代币的期望价值是平台的价值/n即 ϕ z ∗ λ T ∗ p T / n \phi z* \lambda T*pT/n ϕz∗λT∗pT/n。
司机相对乘客的决策。 假设用户是异质的他们的单位时间使用率 θ \theta θ均匀分布于0-1。 总市场的容量是1。
购买汽车的成本是固定的这个成本摊销为单位时间的成本F。每个司机都会首先满足自己的需求只在自己空闲的时间才会提供服务。 司机通过两个渠道获得利润1自己使用汽车2提供服务来获得打车费用。
b是平均单位时间的使用效益。
司机通过满足自己的需求达到的总使用效益为b* θ \theta θ。 司机在提供服务时有一个机会成本c。因此司机提供服务的单位时间收入是p-c。 司机在提供服务时每单位时间司机还会得挖掘奖金mT。 因此司机的总效用函数是 U d b ∗ θ ( 1 − θ ) ∗ ( α T ∗ ( p T − c ) m T ) − F Udb*\theta(1-\theta)*(\alpha T*(pT-c) mT)-F Udb∗θ(1−θ)∗(αT∗(pT−c)mT)−F
乘客的效用函数 U c ( b − p T ) ∗ θ Uc(b-pT)* \theta Uc(b−pT)∗θ
司机的效用函数和乘客的效用函数的无差异点为 θ T \theta T θT因此部分用户成为乘客部分成为司机。因此确定了乘客数量和司机数量qTc和qTd通过乘客和司机的数量可以确定供应量 μ T \mu T μT和需求量 λ T \lambda T λT以及司机成功得到一个乘客的概率 α T \alpha T αT。
然后文章给出的是 α T θ T 2 / ( 1 − θ T ) 2 \alpha T\theta T ^2/(1-\theta T)^2 αTθT2/(1−θT)2这里为什么是平方的形式我不太清楚。
总用户福利司机效用乘客效用 司机效用是 U d ( θ ) Ud(\theta ) Ud(θ)在0- θ \theta θT上的积分。 乘客效用是 U c ( θ ) Uc(\theta ) Uc(θ)在 θ \theta θT-1上的积分。
平台的目标 将数字代币视为一种新型资产因此假设期望净收益是正比于其价值的。假设r是每单位时间每单位代币的期望净收益率。前面定义了单位代币的期望价值为 ϕ \phi ϕ。 因此单位时间内平台持有的n-n1-n2数量的代币的单位净收益是 ( n − n 1 − n 2 ) ∗ ϕ ∗ r (n-n1-n2)*\phi *r (n−n1−n2)∗ϕ∗r。
平台利润平台持有代币的净收益-挖掘奖金 为了保证平台的效率平台需要使用挖掘奖金来激励司机挖矿。 假设每笔交易需要的挖掘时间至少是t。因此总需求必要的挖掘时间是 λ T \lambda T λT*t如果总供应 μ T λ T \mu T\lambda T μTλT*t$ 。才能满足系统的效率要求。 当系统非效率时系统会得到一个惩罚 ( μ T − λ T ∗ t ) ∗ σ (\mu T- \lambda T *t)^ *\sigma (μT−λT∗t)∗σ 。
因此平台的目标函数是 m a x m T ( π T ) ( n − n 1 − n 2 ) ∗ ϕ ∗ r − ( μ T − λ T ∗ t ) ∗ σ max_{mT}(\pi T)(n-n1-n2)*\phi * r-(\mu T- \lambda T *t)^ *\sigma maxmT(πT)(n−n1−n2)∗ϕ∗r−(μT−λT∗t)∗σ
这里文章还没有考虑到挖掘奖金只考虑系统可能遭受的惩罚。 文章认为 σ \sigma σ的大小跟平台的私有化水平有关当私有化水平更低的时候意味着平台开放性更低有更高的可能性会被入侵所以导致一个更高的 σ \sigma σ。在现实中精确估计 σ \sigma σ非常难但是应该被设置成足够大以保证系统有足够多的挖掘能力。在这里其实 σ \sigma σ也可以看作是保证 μ T λ T ∗ t \mu T\lambda T *t μTλT∗t的拉格朗日乘子。
单位交易所需的最少挖掘时间t可以系统的交易处理速度 也反应了系统的去中心化水平。之前的研究表明更高的去中心化水平会导致系统的交易处理速度更慢。因为在去中心化网络中达成协议需要更多参与者的同意这意味着每笔交易需要更多的挖掘时间和算力。
为了让区块链系统的分散化决策制定能work需要引入一个共识机制consensus mechanism。
作为验证交易信息的过程共识机制确定了什么条件下可以创建新块交易记录。
之前确定的单位代币的期望价值是 ϕ z ∗ λ T ∗ p T / n \phi z * \lambda T * pT /n ϕz∗λT∗pT/n。 因为平均有 λ T \lambda T λT个司机每单位时间会得到挖掘奖金mT因此在l单位时间内有 n 2 μ T ∗ m T ∗ l / ϕ n2 \mu T * mT*l / \phi n2μT∗mT∗l/ϕ。
所以代入可以得到 m a x m T ( π T ) ( n − n 1 − n 2 ) ∗ ϕ ∗ r − ( μ T − λ T ∗ t ) ∗ σ max_{mT}(\pi T)(n-n1-n2)*\phi * r-(\mu T- \lambda T *t)^ *\sigma maxmT(πT)(n−n1−n2)∗ϕ∗r−(μT−λT∗t)∗σ
结果分析
然后作者进行数值分析得到了mT在影响平台的利润的时候有一个最优点。太低的mT会让系统没有效率太高的mT对平台来说太贵了。然而对于总社会福利和用户效益而言它们都是随着mT单调增的所以作者认为为了提高总体的社会福利政府应该给平台补贴。
最优的代币奖金 作者分析了对于不同的 σ \sigma σ的范围mT跟n1/n的递增和递减关系。 这是关于挖掘能力短缺成本和持有更少的货币带来的损失之间的权衡。 随着平台选择有更多的代币销售给乘客n1/n一方面平台有动机持有更少的代币增加挖掘奖金来维持系统运行效率另一方面平台还会希望减少挖掘奖金持有更多的代币来增加利润。 因此当短缺成本较小的时候mT随着n1/n递减当短缺成本较大的时候mT随着n1/n递增。
作者还分析了对于某个比较低的 σ \sigma σ的范围在不同t每笔交易所需的挖掘时间的范围上mT跟z的递增和递减关系。 这也是关于挖掘能力短缺成本和持有更少的货币带来的损失之间的权衡。 因此当短缺成本 σ \sigma σ较低时1当t较小的时候mT随着zP/S ratio递减当t较大的时候mT随着z售价比P/S ratio递增。
然后还分析了mT随着机会成本c正向、每笔交易所需的挖掘时间t正向和司机固定成本摊销F负向的变化关系。以及最优平台利润随着c负向、t负向和F负向的变化关系。
模型N非代币区块链平台 由于对加密货币的政策限制非代币平台也值得分析。
平台也会设置一个“挖掘奖金“但是与代币平台不同的是它们会收取一个佣金。文章假设佣金是外生的。
假设佣金率是 γ N \gamma N γN所以对于乘客的每笔支付司机只能收到 1 − γ N 1- \gamma N 1−γN的比例。 因此司机的效用函数变为 U d b ∗ θ ( 1 − θ ) ∗ ( α T ∗ ( p N ∗ ( 1 − γ N ) − c ) m N ) − F Udb*\theta(1-\theta)*(\alpha T*(pN*(1- \gamma N)-c) mN)-F Udb∗θ(1−θ)∗(αT∗(pN∗(1−γN)−c)mN)−F。 乘客的效用函数不变依旧是 U c ( b − p T ) ∗ θ Uc(b-pT)* \theta Uc(b−pT)∗θ
平台的收益来源仅仅是佣金为 λ N ∗ γ N ∗ p N \lambda N * \gamma N * pN λN∗γN∗pN平台非效率惩罚是 − σ ∗ ( t ∗ λ N − μ N ) -\sigma *(t*\lambda N -\mu N)^ −σ∗(t∗λN−μN)。 平台的目标函数为 π N λ N ∗ γ N ∗ p N − σ ∗ ( t ∗ λ N − μ N ) − m N ∗ μ N \pi N \lambda N * \gamma N * pN - \sigma *(t*\lambda N -\mu N)^-mN * \mu N πNλN∗γN∗pN−σ∗(t∗λN−μN)−mN∗μN。
然后作者通过数值分析来表明mN如何影响代币平台的利润。有研究表明世界上对等共享平台普遍收取的佣金率为30%-40%滴滴在北京收取大约30%的佣金率因此假设pN 1.3pT。
文章分析了mN会随着 γ N \gamma N γN递增如果平台收取一个更高的佣金率那么司机得到的收入就变少了因此需要一个更高的奖金来激励足够多司机参与平台。
然后作者对两种平台的表现进行比较分析。 考虑两种情况 1假设两种系统有相同的匹配效率低的打车价格的系统会有一个高的挖掘奖金来补偿司机。 2假设提供相同的挖掘奖金代币平台会有更低的乘客剩余和更低的盈利。
然后针对四个主要的特征衡量表现的指标比较了两类系统的最优策略。 1.社会福利 在非代币平台需要给平台佣金所以只能增加打车价格。如果打车价格增加不够多的时候非代币平台的社会福利会低于代币平台的社会福利。只有在pN足够大的时候非代币平台的社会福利才会比代币平台更大。也就是说平台和司机的总增加利润超过了乘客的损失。 然后作者给出的数值分析表明30%的打车价格增加并不足以使得非代币平台的社会福利比得上代币平台。而且当司机的机会车本c越高、单位交易需要的挖掘时间t越高固定成本摊销F越小那么非代币平台的社会福利就越比代币平台的社会福利差更多。因此在这些情况下政府应该鼓励代币平台的应用和发展。并且政府还可通过降低资产价格F来推动区块链技术发展。
2.匹配效率 司机成功找到一个乘客的概率越大那么匹配效率越高。 除非每笔交易所需的挖掘时间t非常高否则代币平台的概率比非代币平台显著更高。这也支持了“共享会带来更高的效率”这一说法。 3.平衡效率和公平 文章认为在两个系统中挖掘能力短缺挖掘能力越短缺说明结点个数越少去中心化水平越低随着每笔交易所需的挖掘时间t区块链效率t越小效率越高的增加而减少。即去中心化水平会随着区块链效率降低而减少。这与以前的研究结论相反以前的研究结论认为区块链效率和去中心化水平是替代项。使用相对较少的节点可以保证更高的交易速度但是去中心化水平会被质疑。 解释两个系统通过增加挖掘奖金来适应每笔交易的挖掘时间的增加从而导致更多用户选择成为司机从而降低了挖掘能力的不足。 4.平台的盈利水平 由于非代币平台的盈利与z和r高度相关所以很难比较行业、国家、市场条件都会对两类平台的盈利比较有影响。通过数值分析文章得出对于北京市场而言就司机和平台的利润而言代币平台都优于非代币平台。
