文/中國人民銀行數字貨幣研究所所長姚前
演算法經濟的發展顛覆了傳統認知，甚至引發了爭議。本文沿用科斯新制度經濟學的分析框架和思路，利用契約經濟學研究了從傳統經濟到共享經濟、加密經濟等演算法經濟的演化邏輯，剖析演算法機制執行的經濟機理、優點缺點及其與市場和企業的邊界。研究發現，演算法經濟不僅不會走向計劃經濟，反而是一種更加接近自由市場的經濟模式。
圖靈獎獲得者、Pascal之父Nicklaus Wirth曾提出一個著名公式：“程式=演算法+資料結構”。這個公式深刻地揭示了程式的本質特徵，如果將其擴充套件至更為廣泛的業務流程，該公式完全可以修正為“智慧業務=演算法+資料”。常說的雲端計算、大資料、人工智慧、分散式賬本技術等，實質上均是“演算法+資料”的體現，無非側重點各有不同。因此有人對演算法推崇備至，認為構建演算法模仿，超越並最終取代人類，是21世紀最重要的能力，未來屬於演算法和其創造者。
依此，我們對演算法經濟進行定義。演算法經濟是指人們將生產經驗、邏輯和規則總結提煉後“固化”在程式碼上，使生產經營活動無須人工干預，自動執行的經濟模式。演算法經濟的意義在於，傳統上市場供需匹配依靠市場的自發力量實現，而隨著現代資訊科技的發展和應用，市場供需匹配在自發力量的基礎上，透過演算法的應用大幅改善匹配效率和交易成本。根據演算法對企業的不同替代程度，演算法經濟可分為共享經濟和加密經濟。共享經濟中，供需雙方透過演算法直接對接交易，但共享平臺的建設和運營依然依靠企業的組織、管理與協調功能，而在加密經濟中，企業等經濟個體透過激勵相容的演算法規則和相關契約安排，“無組織”地開展分散式協同生產。
資源配置的三種機制：價格、企業與演算法
市場經濟透過自動的價格機制實現資源的流動與配置。價格漲跌間資源的供給與需求自主調整著，反過來又推動價格變化，最終達成市場均衡。價格機制一向被經濟學家們奉為圭臬。但事實上許多資源的組織協調通常是在沒有價格機制參與的情況下進行的，如企業的生產活動。
D.H.羅賓遜對企業有個生動描述：“在不自覺的統籌協調的大海中的自覺力量的小島上，它如同凝結在黃油牛奶中的一塊塊黃油。”對此，羅納德·科斯（R.H.Coase）提出了經濟學史上的一個“驚世”之問：“假如生產是由價格機制調節的，生產就能在根本不存在任何組織的情況下進行，面對這一事實，我們要問組織為什麼存在。”1937年科斯發表著名論文《企業的本質》，開創性地利用交易費用理論分析了企業的本質及其與市場的關係和邊界所在，並因此於1991年獲得諾貝爾經濟學獎。他認為，企業產生的原因是企業組織勞動分工的交易費用低於市場組織勞動分工的費用。作為價格機制的替代物，企業是一種替代市場進行資源配置的組織。兩種機制交易費用高低決定了兩者間的邊界。
科斯的交易費用理論完美闡述了企業在一個專業化的交換經濟中出現的根本原因，時至今日仍閃爍著智慧的光芒。企業與價格機制成了大家廣泛認同的現代市場經濟的主要資源配置模式。然而，隨著移動網際網路和現代資訊科技的快速發展和廣泛應用，傳統意義上的企業發生了“異化”，出現新的組織形態，比如共享經濟的平臺型企業，更有甚者，出現了企業的“消亡”。那就是本文所探討的完全依靠演算法而執行的“無組織形態的組織力量”——以比特幣、以太坊等加密代幣為代表的自治去中心化組織（Decentralized Autonomous Organization，簡稱DAO）。
共享平臺型企業的特徵是，原先企業內部的生產活動大量被外移至共享平臺，打破了長期生產要素對企業的依附，直接向終端使用者提供服務或產品。如共享打車，司機與共享平臺之間沒有固定的僱傭關係，自由地接入或退出共享平臺開發運營的打車app，根據自我意願直接向顧客提供打車服務獲得收入。自治去中心化組織進一步將共享平臺企業的去中介化進行到底，完全“抹除”了企業的組織形態。於是就有了類似“科斯之問”的第二個問題：傳統的經濟學理論告訴我們，生產要麼由價格機制調節，要麼由企業組織開展。面對這一結論，我們要問，DAO組織為何存在？它和企業有何區別？它與企業和市場的邊界在哪？這些問題尚待研究。
回顧科斯的經典論著《企業的本質》，他的解釋首先來自一個樸素的觀察：“在企業之內，市場交易被取消，伴隨著交易的複雜的市場結構被企業家所替代，企業家指揮生產”，因此自然而然地推匯出：“企業的顯著特徵就是作為價格機制的替代物”，進而，科斯利用交易費用理論解釋了在什麼情況下資源的配置由價格機制決定，在另一種什麼情況下資源的配置依賴於作為協調者的企業家，從而“在經濟理論上的一個鴻溝上架起一座橋樑”。
我們若以相同的視角去審視共享平臺和DAO組織的經濟活動，亦可以得到一個樸素的發現：在這些組織裡，由企業家指揮的生產變少了，而市場交易活動變多了，但協調、控制等組織功能依然存在，只是這些功能原先由企業家承擔，現在則透過演算法來實現。比如，透過演算法，共享平臺自動搜尋和匹配產品的供需，快速達成交易，無須需預測、計劃、協調與控制等企業管理活動；比特幣、以太幣等DAO組織平臺則以密碼學技術為基礎，透過分散式多節點共識機制，“完整、難以篡改”地記錄價值轉移（交易）的全過程，構建了去中心化、多中心化的應用或商業邏輯，並且透過執行在區塊鏈上的程式碼即智慧合約，保證業務邏輯的自動強制執行，整個流程無需任何管理人員的介入，自動完成了商品的生產、交易與消費。據此，我們就找到了回答DAO組織為什麼存在的切入點，即在價格機制和企業機制之外出現了第三種市場資源配置機制：演算法機制。
科斯框架：研究資源配置機制演化的一般邏輯
（一）交易的自願原則
自願原則是現代經濟學分析的基本假定。誠如科斯所言：“經濟體制‘自行執行’，並不意味著沒有私人計劃。每個人都在不同方案之間進行著預測和選擇。假如要使經濟體制有秩序的話，這就是不可或缺的。”在市場價格的統籌協調下，眾多個體的自願交易行為“不自覺”地完成了資源的配置。究其根本，是個體的自願交易動機，來源於交易雙方對帕累託改進的“追求”。只有讓任何參與個體的境況變得更好，個體才會有更大的激勵去參與交易。因此，任何成功的交易必應是一個激勵相容的交易。
自願原則是任何市場化資源配置機制的基礎，企業亦不例外。各類經濟個體自願加入企業，這就意味著與價格機制相比，企業必須是一個帕累託改進的安排。那麼，為何由企業組織生產活動要比價格機制更能實現帕累託改進呢，科斯認為，這是因為企業的交易費用更低。
（二）契約與交易費用
交易費用與契約有關。契約是指當事人雙方關於權利和義務的安排，每一次市場交易都可以看成是買賣契約的一次訂立與履行，從這個角度看，市場是由許多契約關係組成。透過市場形成的契約關係可能是正式的，如法律意義上的合同；也可能是非正式的，如口頭上的允諾。而交易費用則是指當事人達成和執行契約時所需要耗費的成本，由搜尋成本、談判成本、簽約成本與監督成本等構成。
交易費用源於不確定條件下資訊的不完備：未來資訊的不完備以及他人資訊的不完備。具體而言，在簽約前，由於資訊的不完備（事前隱藏資訊），需要花費相應的成本搜尋合適的交易對手；在簽約中，由於資訊的不完備，需要在契約裡事先規定交易各方的權利、責任和義務，而在明確這些權利、責任和義務的過程中需要花費成本和代價；簽約後，由於資訊的不完備（事後隱藏行動），執行契約亦需要費用，比如監督執行契約、更改契約以及違約後的追償等。
（三）長期契約與短期契約：企業對價格機制的替代
契約可根據權利與義務的分隔時間長短區分為長期契約和短期契約。權利與義務的分隔時間越短，如“一手交錢一手交貨”的“一錘子”買賣是短期契約，而分隔時間越長，則是長期合約。根據科斯的觀點，企業是一組契約安排。他指出，“契約的本質在於它限定了企業家的權力範圍。只有在限定的範圍內，他才能指揮其他生產要素”。其中的契約更多意指長期契約，在企業裡有一系列的長期契約，如企業與員工、經理人簽訂的僱傭合同、與銀行簽訂的借貸合同、與出資人簽訂的出資合同等。正是這些相關個體相互討價還價而訂立了一系列的長期契約，最終集合成了企業這一組織形態。科斯認為，之所以企業在組織生產方面要比價格機制更具有優勢，在於每一筆短期契約均要耗費搜尋、談判和簽約成本，而企業透過更少的長期契約替代大量的短期契約，由此大大降低了交易費用。他分析：“如果簽訂一個較長期的契約以替代若干個較短期的契約，那麼簽訂每一個契約的部分費用就將被節省下來”“企業或許就是在期限很短的契約不令人滿意的情形下出現的”。
顯然，企業的長期契約主要針對生產要素，因此，經濟學家張五常認為，企業是用要素市場代替產品市場。我們將透過長期契約提供的生產要素稱為長期生產要素，包括勞動力、管理、資本等。那麼，為何人們更願意簽訂長期契約呢？科斯認為，這是“由於人們注重避免風險，因此寧願簽訂長期契約而不是短期契約”“如果沒有不確定性，企業的出現似乎是不可思議的”。因為面對風險，不同個體有著不同的風險承受能力，且不同個體有著不同的風險偏好。因此，透過簽訂長期契約，有些人規避了風險，獲得穩定的固定收入，比如普通勞動者的工資、債權人的利息，而有些人承擔了相對更高的風險，雖然僅獲得剩餘索取權，但不排除因此獲得更高收益的可能，各方根據自己的資源稟賦和風險態度，均實現了帕累託改進。長期契約所節省下來的交易費用即為帕累託改進的總和，固定收入者（普通員工、債權人等）和剩餘索取權者（股東）共同分配了企業所創造的“經濟租金”。
（四）長期契約的不完備性
固然，長期契約有助於減少短期契約，節省了事前搜尋、談判和簽約的交易費用，但由於不完備性，長期契約存在著一項不可忽視的事後交易費用，那就是契約的執行成本。
契約的完備性是指如果契約能夠詳細說明未來可能出現的所有狀態、每種狀態下各方當事人的權利和義務，以及權利和義務的執行機制，那麼，這樣的契約是完備的，否則就是不完備的。在現實中契約常常不是完備的，這是因為很難預料到未來可能出現的所有狀態，即使對未來的各種可能性都預料到了，但要把這些可能性全部描述出來也是相當困難的。進一步講，即使事前的描述很完備，但是事後的解釋也可能產生分歧，而且執行成本也可能會相當高。從交易費用角度看，雖然完備的契約能夠降低事後討價還價的可能性，使事後的交易費用得到節約，但它也使得事前的交易成本上升。因此，綜合上述各種因素，權利和義務間隔的時間越長，當事人越傾向於選擇 “走一步看一步”的策略：長期契約往往只是以一般條款規定一下，具體細節則留待以後解決，完備性低於短期契約。那麼，為了降低因長期契約的不完備性而帶來的執行成本，需要補充的契約安排來“打補丁”，以控制事後交易費用的上升。
（五）長期契約的補充安排：公司治理
根據Jensen和 Meckling（1976）以及 Easterbrook和Fischel （1996）的觀點，公司治理結構是一系列契約的集合，包括股東與股東之間、股東與企業之間、企業與高階管理人員之間、高階管理人員與員工等之間的合約。涉及股東的剩餘控制權、股東與企業家之間的委託代理以及大股東與小股東之間的委託代理等權利和義務的安排。
這些安排有助於彌補長期契約的不完備性，以股東的剩餘控制權為例，股東的剩餘控制權是指合約中無法事前規定的、對企業資產和經濟活動的指揮權。由於長期契約不完備，相關主體可能會隱藏行動，比如工人的努力水平，而剩餘控制權規定了當發生長期契約上沒有註明的情況時究竟誰有權做出企業的決定，這對長期契約進行了補充，避免了在組織內的無休止“討價還價”，有效降低交易費用。再如，由於資訊不對稱，經營權與所有權的分離帶來了委託代理問題，針對這些問題，一方面可透過合理的激勵機制來解決，如建立與業績掛鉤的薪酬制度和晉升制度；另一方面可給予管理層股權激勵，讓企業家也成為股東，從而內部化企業家行為的外部性，實現企業家與股東利益的一致。
（六）長期契約的補充安排：法律制度
法律本身實際上也是一種契約，它對企業中長期契約形成了有效的補充，大大降低交易費用。一方面，法律在事前為當事人提供了通用契約，使當事人的契約談判可以集中於相對特殊問題的解決，比如組建公司，當事人只需要做兩件事：一是根據公司法選擇特定的企業組織形式；二是將公司法中沒有規定的條款進一步明確，指定公司章程和條例，由此省去了事前的談判和簽約成本。另一方面，法律具有強制性的權威，列出的原則性規定，所有人都必須接受，因此節約了事前的交易成本。同時，法律為契約的事後執行提供了糾紛解決機制，轉移了事前約定和事中監督的壓力，也降低了事後執行成本。比如，少數股東權益受到大股東或管理層侵害時可向行政機關請求救濟或者向法院提起訴訟，用事後的制裁形成威懾，替代事前監管，節約監督成本，從而緩解大股東與小股東之間、股東與管理層之間的委託代理問題。
（七）企業與市場的邊界
企業透過長期契約對短期契約的替代，節省了事前交易費用，但並不能完全消除交易費用，反而因長期契約的不完備性增加了事後交易費用。雖然公司治理、法律制度和聲譽機制等補充契約安排有助於控制事後交易費用的上升，但這些補充的契約實質上也新增了額外交易，企業需要付出相應的代價。比如公司治理中的管理與控制增加了企業的管理費用。這些交易費用可能會隨著企業規模的擴大而不斷上升，並且企業規模的擴大同時還可能會讓企業家不能成功地將生產要素用在它們價值最大的地方，導致資源浪費。科斯將這些因企業規模擴大而帶來交易費用的上升，稱為“管理收益遞減”，反映了企業的機構困境（Institutional Dilemma），即企業的存在是為了利用群體的努力，但它們的某些資源又為了引導這些努力而慢慢流失。因此，企業規模不可能無限擴大的，它與市場的邊界在於，“在企業內部組織交易的成本或是等於在另一個企業中的組織成本，或是等於由價格機制‘組織’這筆交易所包含的成本”。
共享經濟：演算法對企業的輔助
（一）共享演算法：短期契約對長期契約的替代
早在1937年撰寫《企業的本質》時，科斯就注意到了資訊科技發展對企業組織形態的影響。他指出：“傾向於降低空間組織成本的電話和電報的技術變革將導致企業規模的擴大，一切有助於提高管理技術的變革都將導致企業規模的擴大。”企業經營和管理的資訊化、自動化和智慧化，最佳化了企業的生產流程和管理結構，加快資訊流速率，提高決策效率，大大降低了企業管理成本和費用。資訊化和數字化, 已成為現代企業經營的基本戰略。從契約經濟學的角度看，這其實是透過演算法的應用，大幅降低了企業長期契約的交易費用，從而進一步強化了企業在資源配置上的優勢，擴充套件了企業與市場的邊界。
然而，隨著網際網路技術、大資料分析、雲端計算和人工智慧的發展，越來越多的由演算法控制的資訊化系統融入當前企業，演算法對企業的影響已不再停留在以往簡單的輔助功能上，而是從根本上改變了企業的組織形態和運營模式，湧現出了一大批供需雙方直接對接交易的共享平臺，其中最為典型的就是Uber、滴滴為代表的網約車平臺。在這些平臺上，生產者與消費者直接進行動態、多變、複雜的網狀連線和點對點交易，而有效支撐這些網狀連線和點對點交易的則是平臺企業所設計、維護和運營的強大演算法。並且隨著環境和市場的變化，演算法不斷調整和最佳化。不同於以往支撐企業內部資訊管理的演算法，這些演算法的作用不在於幫助企業提高管理技術，以此降低企業執行長期契約的費用，而是“減少”了長期契約，破除長期生產要素對企業的依附，將許多經濟活動移到企業外部，由供給者和消費者直接對接進行“一錘子”買賣，大幅增加了短期契約的數量。比如共享打車平臺，司機與共享平臺之間沒有固定的長期僱傭關係，無須遵循傳統的管理規則，自由地接入或退出共享平臺開發運營的打車app，向顧客直接提供打車服務。這是短期契約對長期契約的替代，是演算法對預測、計劃、協調與控制等企業管理活動的替代。之所以能夠發生替代，原因在於，大資料、雲端計算和人工智慧等現代演算法技術的應用大幅降低了海量短期契約的交易費用，包括搜尋匹配的費用、談判簽約的費用、執行監督的費用。
（二）搜尋匹配的演算法機制
由於資訊不對稱，市場交易需要搜尋匹配，而這將耗費成本。隨著群體規模的擴大，一個人同另一個人的直接互動變得越來越不可能，相互之間的交易搜尋匹配成本越來越高，因此每個個體往往是以“就近原則”在有限的範圍內開展市場交易，由此許多可能的商品和服務的生產和消費沒有變成現實。比如個人閒置的不具有標準化特徵的個性商品，如閒置的家用汽車、閒置的電腦硬碟空間甚至是閒置的時間和精力等，難以進行有償的共享與交易。
移動網際網路的發展首次打破了人與人之間的物理隔絕，大幅擴充套件了人的集體行動範圍。但要達成人與人之間的市場交易這還不夠，更直接和廣泛的資訊傳播只是提高了集體行動的可能性，沒有在根本上徹底解決訂單搜尋和匹配的資訊成本問題，直到大資料、雲端計算和人工智慧等演算法技術的應用後，海量短期契約的搜尋和匹配成本才大大降低。以共享打車為例，共享平臺每天需要處理的訂單是海量的，一天的成交訂單量有數百萬，如何低成本、快速、高效地搜尋和匹配這些訂單成了關鍵。共享打車平臺首先運用雲端計算搭建了大規模實時分單處理平臺，實現多維度最佳訂單匹配。使用者輸入一個目的地，最佳合理排程都由雲端計算以毫秒級的速度來計算。其次，共享打車平臺運用了大資料分析技術。以滴滴打車為例，它覆蓋了交通路況、使用者叫車資訊、司機駕駛行為、車輛資料等多個維度的資料。基於這些大資料，可應用分類、聚類分析、關聯分析、神經網路、機器學習等資料探勘技術來進行訂單的供需預測，從而幫助平臺快速地達成供需匹配。最後，由於司機和使用者永遠在運動和變化中，共享打車平臺在供需預測的基礎上，運用了路徑規劃和預計到達時間（Estimated Time of Arrival，簡稱ETA）兩項地圖技術圍繞最低的價格、最高的司機效率和最佳交通系統執行效率等指標進行最優動態規劃，然後透過大規模分散式計算來實現上述的最優撮合，實現智慧派單。據悉，當前共享打車平臺的動態規劃演算法可以預測每一單出行的時長以及預估在每一個路口前的等待時長。
（三）談判簽約的演算法機制
為了平衡各方利益，共享平臺制定了規則，並將其轉化為演算法自動執行。這些以演算法形式表達的規則通常都會被清晰明確地告知到所有參與主體，由各主體根據自願原則選擇是否參與，若選擇參與，則須遵守相關規定。類似法律制度，演算法本身就是適用於每個主體的通用契約，降低了交易雙方“討價還價”的談判成本，同時，這些規則對各方利益進行了平衡，有利於進一步最佳化市場的供需平衡，降低供需失衡的可能性，提高契約的成功匹配效率。以滴滴打車為例，它設計了動態調價和“滴米”派車的演算法機制調整優質稀少資源匹配的有效程度，透過價格槓桿來調節供需。區域供需失衡時，演算法會基於實時交通狀況，計算出一個合理的建議加價倍數。動態調價情況在叫車前就會告知乘客，如果乘客同意，才確認發出訂單，否則可直接取消叫車且不會收取違約金。“滴米”派車類似積分制度，司機積累的“滴米”高了，就更好搶單，以此來平衡各種不同單子的供需。
（四）執行監督的演算法機制
雖然短期契約在完備程度上高於長期契約，但由於無法“窮盡”所有資訊，仍存在不完備性，因此在契約的事後執行監督上依然需要耗費成本。對此，共享平臺設計了類似聲譽機制的獎懲機制，將其轉化為演算法自動執行來約束各方的行為，並利用大資料分析和人工智慧技術進行事後判責。以滴滴為例，它建立了服務信用體系，使用大資料技術分析乘客打分、乘客評價以及取消率等變數，綜合計算出每個司機的服務分值，服務分越高，司機可獲得的訂單和收入越多。除了服務分，共享打車還透過人工智慧進行智慧的司乘判責。
（五）共享平臺的委託代理問題
共享平臺的演算法機制依然沒有脫離傳統企業的組織形態。平臺規則和演算法由企業設計、維護和運營。在一定程度上，共享平臺的演算法機制可看作是企業所提供的SaaS服務（Software as a Service，應用即服務），即共享平臺的演算法是企業向平臺參與者供給的一種長期產品。從契約關係上看，企業與各平臺參與者之間存在著長期契約關係。
這一長期契約存在資訊不對稱性，表現在雖然規則上會清晰明確地告知到所有參與主體，但規則背後的演算法的具體原理、引數以及每次執行的實際情況，對外部主體保密，只有共享平臺的運營企業才能知道，這就可能會發生演算法濫用和利益侵佔的事件，從而引發參與者對演算法的不信任。比如，共享打車的動態調價演算法就曾被質疑過企業是否在利用演算法來謀取私利。對於這種委託代理問題，業界提出了“計算機道德”和“演算法倫理”的概念，督促企業自律，如谷歌曾經把“不作惡”視作公司的口號以增強顧客對平臺的信任。另外，就只能透過“用腳投票”的市場機制來進行約束企業的行為。
加密經濟：演算法對企業的替代
如果說共享平臺的演算法機制還“殘餘”著企業的影響，去中心化、去組織化的加密經濟的演算法機制則完全“抹除”了企業的任何“痕跡”，成為一種完全獨立於企業的全新的資源配置機制。也正是因為完全“拋棄”企業的管理控制功能，加密經濟的演算法機制所要承擔的功能和解決的問題，難度甚於共享平臺。首要的問題是，沒有企業的組織、管理與協調，由誰去開發演算法？怎麼“無組織”地組織分散式協同生產。對此，加密經濟透過激勵相容的演算法規則和相關契約安排，明確了各方的經濟利益，充分調動了各方的積極性，使有效的分散式協同生產真正成為可能。
作為加密經濟的基石，區塊鏈技術可分為資料層、網路層、共識層、激勵層、合約層和應用層六個層次。其中, 資料層封裝了底層資料區塊以及相關的資料加密和時間戳等技術；網路層則包括分散式組網機制、資料傳播機制和資料驗證機制等；共識層主要包括保障節點資料一致性的各類共識演算法和協議；激勵層將經濟因素整合到區塊鏈技術體系中來，主要包括經濟激勵的發行機制和分配機制，以及相對的懲罰機制等；合約層主要封裝各類指令碼、演算法和智慧合約，是區塊鏈可程式設計特性的基礎；應用層則封裝了區塊鏈的各種應用場景和案例。
從契約經濟學的角度看，資料層和網路層對應的功能是契約的搜尋匹配；共識層和激勵層對應著契約的談判簽約；合約層則包含了契約的執行監督功能。加密經濟不僅有技術邏輯層上的支撐，又有經濟邏輯層上的保障，加密技術與經濟機制設計的結合使加密經濟成為具有巨大潛力的新興經濟模式。
（一）搜尋匹配：DLT的去中心化與開放性
根據統計研究，自組織存在冪律特徵：個體等級越高，對組織的貢獻越不均衡，或可稱“二八法則”，即20%的人提供了80%的貢獻，而另外80%的人貢獻了20%。對於企業而言，他們通常採取的策略是，透過事前甄別和事後淘汰機制“搜尋”出前20%的貢獻者，與他們簽訂固定的長期契約，而忽略後80%的人，使他們成為經濟活動的偶然參與者，因此，企業的開放性是有限的。
但對於DAO組織而言，“無用”不代表不重要，不代表可以捨去，正是因為對參與者的無歧視對待，任其自由加入和退出，DAO組織才可最大限度地做大樣本，無需“搜尋”就可獲得儘可能多的貢獻者。且從交易費用角度看，參與者的自由加入與退出不耗費DAO組織的任何資源，即不存在交易費用，而企業不一樣，他們與參與者需要簽訂長期契約，每個參與者的進入和退出，都會讓企業付出相應的交易費用，通俗講，企業不養“閒人”。因此，企業對參與者選擇了封閉性策略，而DAO組織採取了開放性策略。
可以說，對於任何的分散式協同生產，開放性都是關鍵性的。誠如Eric S. Raymond（2000）研究發現，當大量的貢獻者以一種去中心化的組織結構持續不斷地協同合作時，專案開發的效率最佳。而區塊鏈技術的出現正是使得網際網路變得更加開放，更加去中心化，更加安全，更加隱私，更加平等以及更加易於進入。這是因為：一是區塊鏈系統異構多活，靈活性強。區塊鏈技術採用P2P網路協議，基於一致的P2P協議，不同節點可由不同開發者使用不同的程式語言、基於不同的架構、實現不同版本的全節點來處理交易。二是區塊鏈系統不依賴於個別節點，容錯性強。區塊鏈技術透過共識演算法保持各節點資料的高度一致，每一個全節點都會維護一個完整的資料副本，整個系統的正常運轉不依賴於個別節點，同時還能保證整個系統的7×24小時不間斷工作。三是區塊鏈系統安全可信，可靠性強。安全機制是區塊鏈系統中最為核心與關鍵的組成部分，主要包括隱私保護、共識協議安全性、智慧合約安全性、數字賬戶安全（錢包私鑰保護）、離鏈交易安全機制、密碼演算法的實現安全及升級機制等。比如，區塊鏈在身份認證、許可權控制和簽名驗籤部分，使用了非對稱密碼技術，保證交易的安全可靠，且透過雜湊函式、時間戳、默克爾樹等巧妙的資料結構設計並輔以密碼學和共識演算法，實現資料庫歷史記錄的難以篡改。在隱私保護上，區塊鏈技術吸納了零知識證明、多方保密計算、環簽名、基於格的密碼體制、全同態密碼學、鏈外資訊互換通道等前沿技術，以更好地解決隱私保護問題。
（二）談判簽約：共識機制的激勵相容
區塊鏈技術透過巧妙的經濟激勵和技術設計，創造了一種新型自由開放系統的協作機制，能夠很好地適應經濟一體化深度發展下大規模多邊協作的技術需求。本部分以工作量證明機制（PoW）為例闡述共識機制的激勵相容設計，更詳細討論請見筆者發表於《清華金融評論》2018年9月刊的文章。
激勵機制
區塊鏈是一個公共可見的賬本，用來記錄交易的歷史資訊。當一筆新的資產交易被建立時，資產轉出方需要透過簽名指令碼來證明自己是資產的合法使用者，並且指定輸出指令碼來限制未來對本交易的使用者（即資產收入方）。如果是合法建立並簽名的，則該筆交易現在就是有效的，它將被廣播到區塊鏈網路並被傳送，每一個收到交易的節點將會首先驗證該交易，確保只有有效的交易才會在網路中傳播，而無效的交易將會在第一個節點處被廢棄，直至抵達挖礦節點。
挖礦節點在驗證交易後會將這些交易新增到自己的記憶體池中構建新的區塊。在PoW機制，礦工們接著透過反覆嘗試求解一種基於雜湊演算法的數學難題來競爭獲得記賬權，具體而言，礦工不斷更換區塊頭的填充隨機數並計算這個區塊頭資訊的雜湊值，看其是否小於當前目標值。如果小於，則成功“出塊”，隨後礦工將這個區塊發給它的所有相鄰節點。這些節點在接收後進行一系列的檢查標準，去驗證區塊的正確性。檢查的標準包括區塊的資料結構和區塊包含的交易合法有效；區塊頭的雜湊值小於目標難度（確認包含足夠的工作量證明）等。一旦一個節點驗證了一個新的區塊，它就會將新的區塊連線到累計了最大工作量證明的區塊鏈中，礦工挖礦成功。
在上述過程中，礦工獲得兩方面獎勵：一是代幣獎勵。礦工構建的新區塊中的第一筆交易是一筆特殊交易，稱為創幣交易或者Coinbase交易。礦工挖礦成功後，將獲得這筆新創造的加密代幣。在比特幣網路，每隔10分鐘將一個新的區塊新增至鏈上，每新增一個區塊可以獲得50枚比特幣作為獎勵（每四年減半）。二是記賬決策權與交易手續費。礦工擁有記賬決策權，有權決定將哪些交易新增至新構建的區塊，並對收錄在區塊內的所有交易收取手續費。
懲罰機制
透過懲罰設計，PoW設定了兩道門檻：第一道門檻設在礦工競爭記賬權的時候，使得礦工不能隨便“發言”（新增區塊）。一方面，礦工為獲得記賬權，須不斷求解雜湊難題，因此付出“不菲”的成本，這一成本是沉沒成本，只要礦工想參與“發言”，那麼無論他最終能否成功“發言”，他均必須付出這一筆建言成本；另一方面，由於雜湊難題的驗證要比求解來的簡單，對新出區塊的驗證成本微乎其微，因此只要礦工一錯誤“發言”（如交易無效、格式不符等），就會很快地被其他節點檢測出來廢棄掉，他之前付出的建言成本相當於對他的懲罰。
第二道門檻則設在區塊被成功新增區塊鏈後的修改，使得礦工不能隨意更改區塊鏈。在比特幣網路，每2016個區塊(大約兩週)後，所有客戶端把新區塊的實際數目與目標數量相比較，並且按照差異的百分比調整目標HASH值，來增加（或減少）產生區塊的難度，確保每10分鐘 1 塊的恆定出塊速度。挖礦難度值的提高，增加了攻擊的成本。攻擊者如果要構造出一條比真實區塊鏈更長的秘密區塊鏈，需要在比特幣網路產出6個區塊的同時秘密產出7個區塊。
截至2018年2月，專業的比特幣挖礦機器（以Bitmain生產的AntMiner S9為例）價格為2700美元，這臺礦機以2017年2月27日為基準可挖0.0012枚比特幣。一臺AntMiner S9每天耗電33度，按照居民用電價格計算，大概每天電費2.6美元。假定AntMiner S9的折舊年限為3年，可推算每天固定資產折舊為2700/（365*3）=2.5美元，加上耗電費用2.6美元，得到挖出一枚比特幣的生產成本為(2.5+2.6)/0.0012=4250美元。那麼，無論攻擊成功與否，攻擊者都需要付出4250*7=29750美元，約3萬美元的成本，而且這一成本隨著挖礦難度的增加不斷上升，再加上與誠實者的算力競爭，顯然對算力提出了巨大的要求：只有掌握了比特幣全網51%算力的攻擊者，才可以用這些算力來重新計算已經確認過的區塊。
上述兩道門檻使得無論是新增還是更改區塊，均需要付出不菲的成本，尤其是對後者的要求更為苛刻，這就是Nakamoto面對“拜占庭將軍問題”的全新思路。某種意義上來說，PoW機制的“工作量”相當於現代資產交易或拍賣的保證金制度，免除了隨意報價，同時還確保了比特幣各區塊雜湊值的唯一性及難以篡改，這正是PoW這一機制設計精巧的地方。
（三）執行監督：智慧合約的強制執行
由於契約的不完備性，契約中權利與義務間隔期限越長，契約的執行成本就越高。對此，網約車等共享平臺設計了類似聲譽機制的獎懲機制，將其轉化為演算法自動執行來約束各方行為，並利用大資料分析和人工智慧技術進行事後判責，從而降低了契約的執行成本。同樣，加密經濟也是透過具有強制執行特徵的演算法機制來執行契約，那就是智慧合約。智慧合約最早由密碼學家尼克·薩博於1993年提出，它是區塊鏈上可以被呼叫的、功能完善、靈活可控的程式。
一定程度上，比特幣協議中的指令碼已具有“智慧合約”的特徵。指令碼是一種基本的基於棧的語言，包含檢查雜湊是否相等以及驗證簽名等操作。當一筆新的交易被建立時，轉出方需要透過簽名指令碼來證明自己是這筆資金的合法使用者，同時建立一個鎖定指令碼來限制未來對該筆資金的使用，下一個使用者繼續使用相應簽名指令碼來花費它。實質上，每筆轉賬交易不僅指向地址，而是指向一個簡單的“智慧合約”。
但比特幣系統的指令碼語言存在一些缺陷，比如缺少圖靈完備性等。以太坊對比特幣的指令碼進行了擴充套件和提高，使得開發者能夠建立任意的基於共識的、可擴充套件的、標準化的、圖靈完備的、易於開發的和協同的應用，任何人都可在智慧合約中設立他們自由定義的所有權規則和交易方式。智慧合約具有透明可信、自動執行、強制履約的優點。可以說，智慧合約將組織的規則進行了編碼，進一步降低與契約不完備性相關的交易成本，提升了區塊鏈技術的價值，使加密經濟模式的適用範圍和領域不斷擴大。
資源配置機制比較：演算法經濟會走向計劃經濟嗎
隨著演算法經濟的發展，尤其是近幾年大資料技術的提高，人們開始討論或“擔憂”透過大資料、人工智慧去建立計劃經濟的可能性。基於前述討論，我們認為，演算法經濟不僅不會走向計劃經濟，反而是一種更加接近自由市場的經濟模式。
一是從中心化的角度看，中央計劃經濟以高度集權為特徵，否定經濟個體的自由意志，經濟封閉，不允許經濟要素的自由移動，而演算法經濟則以半中心化或去中心化與開放性為特徵，強調和尊重市場交易的自願原則，發揮市場價格的統籌協調機制，推動經濟要素的自由流動和資源配置，在經濟自由度上，不僅高於中央計劃經濟，甚者還高於企業機制，比如生產要素與共享平臺之間沒有長期固定關係；加密經濟則抹除了企業的組織形態。
二是從契約關係看，在中央計劃經濟中生產要素被繫結在各種組織形態中，經濟的契約關係更多體現為長期契約，而相比較，演算法不僅可以幫助企業提高管理技術，降低企業執行長期契約的費用，還可以“減少”長期契約，破除長期生產要素對企業的依附，將許多經濟活動移到企業外部，以短期契約的形式開展。因此，演算法經濟與中央計劃經濟截然不同，不僅沒有提高經濟的集中度，反而提高了經濟的自由度。
但演算法經濟也有缺點，比如一系列加密代幣委託代理問題等。因此，演算法經濟不可能完全替代現有的經濟模式，使企業和市場完全消失。正如企業與市場的邊界一樣，演算法經濟與現有經濟模式的邊界取決於，演算法經濟中組織交易的成本與現有經濟模式中組織交易的成本的比較，前者成本越低，演算法經濟越具有優勢，邊界越大，反之越小。
更準確地說，演算法經濟是對現有經濟模式的一種有效補充。比如，有觀點認為，加密經濟的加密股權融資方式有助於克服經濟網路效應的“拔靴問題”(Bootstrapping Problem，指網路發展到一定規模時才能盈利)。
本文得到國家重點研發計劃（批准號：2016YFB0800600）和上海新金融研究院資助，僅代表個人學術觀點，與任何機構無關。本文轉自《清華金融評論》2018年第10期。編輯：王蕾。
