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@Xiaotong Sun
@Charalampos Stasinakis
@Georgios Sermpinis
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导读:本文是工作论文 Multiparty Democracy in Decentralized Autonomous Organization (DAO): Evidence from MakerDAO 的解读。该论文由格拉斯哥大学的 Xiaotong Sun, Charalampos Stasinakis, Georgios Sermpinis 和纽约大学的Xi Chen 共同完成。文章将 MakerDAO 的投票人进行聚类分析,并研究了不同的投票人派别对 Maker 协议的影响。
论文链接(点击文末阅读原文):https://arxiv.org/abs/2210.11203
文章速览👀:
01/ 引言
02/ 数据
03/ 算法模型
04/ 不同“党派”的构成——他们都是谁?
05/ 不同“党派”对 MakerDAO 的影响
06/ 总结和展望
去中心化治理真的可能吗?得益于区块链技术,去中心化自治组织(Decentralized Autonomous Organization, DAO)被提出并被视作对传统治理模式的挑战。与传统的公司治理不同,DAO 中不存在严格意义的上下级关系,亦没有所有者和经营者的区分。通过发行治理代币(governance token),DAO 的治理权被分配给了所有的治理代币持有者。另一方面,任何 DAO 成员都可以提出议案,治理代币持有者可对其投票表决,从而共同决定 DAO 的未来发展。某种意义上来说,在 DAO 中,治理代币的所有者同时也是经营者,削弱了代理问题(agency problem)的负面影响;所有的日常运营都基于区块链,比起传统企业治理更加透明准确。
DAO 成员的投票权由其持有的治理代币数量决定,因此,治理代币的巨鲸(即大量持有某加密货币的用户)拥有对 DAO 更多的管理权,而这种权力的集中暗示着 DAO 无法避免中心化,以 MakerDAO 为例,提供了治理权中心化的实证证据,并通过量化治理权集中的程度,探讨了集权对于 MakerDAO 和 Maker protocol 的正反两方面影响。但是,如果我们把 DAO 成员视作孤立的个体,那么就忽视了可能存在于DAO 的“党派斗争”。治理代币持有者可能依据其利益诉求组成“党派”,同一“党派”的成员更可能在投票中选择相同的选项。如果这个猜想成立,DAO 的政治本质则更接近于政治体系中的“多党制”,即两个以上的主要政党争夺执政权。
这篇文章选择了 MakerDAO 和其管理的 Maker 协议(Maker protocol)作为研究对象。Maker 协议是基于以太坊(Ethereum)的自动化抵押贷款平台,同时也是稳定币 Dai 的发行者。MakerDAO 的治理代币为 Maker (MKR) , 一枚 MKR 代币等于一票,MKR 持有者可以对各种问题投票,更改 Maker 协议和治理机制。MakerDAO 的投票分为两类,Governance poll 和 Executive vote, 其中 Governance poll 主要影响非技术性变动(比如利率调整),而 Executive vote 则是关于技术变动的投票(比如增加或移除支持的抵押品类型)。截至2022年11月21日,MakerDAO 累计完成了867个 Governance poll 和293个 Executive vote,共有3520个 MKR 持有者参与投票。
借由 MCD Voting Tracker,我们获取了从 Governance poll 16 (于2019年8月15日部署)到 Governance poll 838(于2022年7月25日部署)的投票历史,总计有809次投票,共有1717个以太坊地址参与投票。依据 Maker Governance Portal 和 Watchers.pro 提供的用户信息,我们可以识别投票者的公开身份(例如ENS)和行为标签(例如是否为去中心化交易所使用者)。
对 MKR 持有者进行聚类之前,需要对投票数据预处理,即把议案中的选项转换为数值。在 MakerDAO 中,大多数 Governance poll有三个选项,即 “Yes”,“No”,“Abstain”,我们将分别赋值1,-1,0。对于设置了其他类型选项的议案,我们类似的对每个选项赋一个整数值。其中,“Abstain”总是被赋值为0
数据来源:MCD Governance Tracker (https://beta.mcdgov.info/)
我们使用 K-means 对投票者进行聚类,根据肘部法则(Elbow rule)和轮廓系数(Silhouette score),最佳聚类个数为5,即我们会将 MakerDAO 的投票者分为5个“党派”。
在五个投票“党派”中,有一个“党派”(即 voting party 0)拥有最多的投票人,参与了超过90%的 Governance poll,并且拥有最高的累计总投票数(见表1)。同时,我们计算了 voting party 0 在历次 Governance poll 中的投票份额(见图2)。在一些投票中,party 0 占据了绝对主导地位(比如早期的投票);而在另外一些投票中,party 0 的投票份额非常低(比如 Poll 200 – Poll 400之间的一些投票),甚至接近于0。同时,从历史总票数来看,尽管 party 1 – party 4 成员远远少于 party 0,但小的“党派”的总票数并没有成比例缩减。因此,其他“党派”也并非被绝对压制,他们可以在部分 Governance poll 中取得主导权。
注:我们排除了历史总投票数为0的投票者。
一个“党派”如果想要赢得一个 Governance poll,最理想的状态是所有成员选择同一个选项。换句话说,“团队凝聚力”越高的“党派”,赢得投票的可能性越高。我们借鉴了政治学中常用的指标 Agreement Index (AI), 其计算公式与投票中选项的设置有关。
在经典的“Yes – No – Abstain’类型投票中,“党派”i的 AI 为
其中 分别代表 “yes”, “no” 和 “abstain” 的票数。
一般地,“党派”i在有j (j≥3)个选项的投票中的AI为
其中 代表 option 得到的票数
显然,对于“党派”i,AI 的值介于0和1之间。AI 越接近1,说明“党派”i越团结,即票数集中于同一个选项。反之,接近于 0 的AI意味着一个“党派”的票被分散投给了各个选项。表3显示,MakerDAO 的五个“党派”平均而言有着较高的 AI ,说明各个“党派”的投票倾向相对集中。以 voting party 0 为例(见图3),大多数 Governance poll 的AI 都超过了0.8。
既然投票人可以被聚类到不同的“党派”,我们自然好奇“党派”的内部结构:他们是谁?他们做了什么?表4提供了五个“党派”的用户类型概览。其中,ENS和Twitter 的用户相较于匿名用户,身份更加公开。我们认为这些用户对于链上活动有更高的热情,并且可能通过社交平台影响其他用户,特别是 MKR 持有者的决策。同时,根据用户的交易行为,我们创建了三个标签:去中心化交易所(Decentralized Exchange, DEX)用户,流动性(Liquidity)提供者,和NFT用户。另外,我们也考虑了巨鲸用户(Whale)和 MakerDAO 代表(Delegate)。前者的影响来自其大量持有的加密货币(即使可能不是MKR或DAI),后者相当于 MakerDAO 的意见领袖,并且可以通过其他用户赋予的投票权影响 MakerDAO 的走向。
注:NFT trader 指的是参与过购买或售卖NFT的MakerDAO 投票者。数据来源为 watchers.pro
Voting party 0 吸纳了绝大多数 ENS 用户,因此其成员身份更加公开透明。除了众多 MakerDAO 代表,我们还发现一些顶尖大学的区块链组织(如Blockchain@Columbia, ChicagoDAO, London Business School, Penn Blockchain)。同时,a16z [1]也被划入了 voting party 0 (神奇的是,我们没有观察到 Paradigm 的公开投票记录)。其他“党派”由于其成员总数较少,身份更加扑朔迷离 。
A16z 参与 MakerDAO 投票的公开钱包为:
0x05e793ce0c6027323ac150f6d45c2344d28b6019
比如 party 1 和 party 4,我们无从得知这些投票人究竟是谁。相较而言,voting party 2 较为透明,我们观察到了 schuppi, monetsupply , 和 GFX Labs,而他们是 MakerDAO 比较活跃的代表,通过论坛和推特发言,提出议案并引领投票方向,在 Maker 社群中有着较大的影响力。换句话说,有影响力的用户并没有全部集中在 voting party 0,MakerDAO 更像是有影响力的投票者各自为营,并通过投票表达自身的利益诉求。
如果 MakerDAO 投票的本质类似党派政治,那么这些“党派”的存在会产生何种影响呢?这篇文章关注三个指标:DAI 的波动性,Maker 协议的总收入,日增 MakerDAO 新用户。此外,我们也讨论了不同“党派”如何影响 DAI 的资金流向。表5至表7总结了实证结果。
可以肯定的是,投票份额和“团队凝聚力”都很重要,且不同“党派”会对 MakerDAO 产生不同的影响。以 DAI 波动性为例,party 0 的投票份额与 DAI的波动性正相关。也就是说,当 party 0 拥有更高的治理权,DAI 会更加波动。反过来,party 2 和 party 3的投票份额则能使DAI更稳定。大“党派”与小“党派”的不同影响同样体现来 Maker 协议总收入上。Party 0和party 4 的投票份额会降低 Maker 协议的总收入,但 party 1 和party 2 的投票份额更高时,Maker协议的总收入会增加。如果我们把 DAI 的波动性和 Maker 协议总收入视为治理的结果,那么治理效果显然与不同“党派”的影响力挂钩。
为了检验“党派”投票集中程度的影响,我们将投票份额替换成了 Agreement Index ,重新估计了回归模型,结果见表6。以voting party 0 为例,我们观察到投票份额和 Agreement Index 对 DAI 波动性有相反的效果。对此,我们猜想,当大“党派”更加团结时,投票的结局更容易被预测(因为大“党派”更可能赢得投票),因此 DAI 在未来一段时间的发展具有更高的确定性,而 DAI 的低波动性恰好反映了这种确定性。反过来说,我们观察到 Voting party 4 的Agreement Index 与 DAI 的波动性呈正相关,进一步印证了我们的解释。小“党派”赢得投票需要所有成员集中票数在同一选项,且由于他们占有的总MKR较少,所以小“党派”的胜出是相对小概率的事件。假如小“党派”在一次投票中胜出,他们的选择可能只利好自己的偏好,而市场缺少对这种情形的预期,因而DAI变得更加波动。
注:“+”代表统计学显著的正相关性,“-”代表统计学显著的负相关性。例如,voting party 0的投票份额可以增加 DAI 波动性
注:“+”代表统计学显著的正相关性,“-”代表统计学显著的负相关性。例如,当 voting party 0 的 Agreement Index 上升, DAI 波动性会降低。
那么,如何描述不同“党派”的利益诉求呢?MakerDAO 作为 DAI 的借贷平台,DAI 的资金流向可以反映其用户如何使用 DAI 。当 DAI 流入 DEX,它很可能被用来兑换其他加密货币;当 DAI 流入 LP,它可能被用作抵押品。此处,我们考虑了五个不同的 “目的地” :CeFi,DEX,LP,EOA,和Bridge,并研究了不同 “党派”的投票份额与流入这些目的地的 DAI 数量的关系(结果见表7)。
不同“党派”显然对于链上金融应用有不同的影响。以 CeFi 为例,我们发现当 party 1 和 party 2 的投票份额更高时,流入 CeFi 的 DAI 更多,然而party 4有相反的效果。“党派”的不同影响在其他链上应用同样存在,所以我们将 DAI 的流向变化视作“党派”斗争的显性表现。
另外,一个“党派”有自己的偏好。如果我们只关注party 0,那么会发现它更偏好将 DAI 转移至 DEX 或EOA;当party 0 的投票份额上升时,流入 LP和Bridge 的 DAI 会减少。其他“党派” 也呈现了对链上应用的差异化偏好。虽然我们很难追踪投票人在转移 DAI 之后的后续交易,但转移 DAI 的行为可以部分揭露他们的交易意图。
注:“+”代表统计学显著的正相关性,“-”代表统计学显著的负相关性。
这篇文章尝试回答一个非常抽象的问题:DAO 治理究竟是什么?DAO的投票机制或许类同企业治理(例如majority rule和’one share – one vote’),但作者认为 DAO 治理应该引入更多的政治学思考。比如通过分析 DAO 的投票历史,投票者可以被归入不同的 “党派” ,且能产生各异且复杂的影响。而占据主导地位的投票者 “党派” ,似乎也呼应着现实生活中的强势政党的存在。虽然在加密世界,暂时还没有出现“党籍”或其他能够明确一个用户的组织归属的链上标识,亦无明确的选举周期和在野执政之分,但隐形的非正式的投票者联盟可能已经形成,并影响着加密市场的进程。
说回 DAO 本身,作为新兴的用户主导的组织形式,它天然地具有跨学科属性,因此对 DAO 的研究不应局限于经济学和/或政治学的视角。未来,我们认为DAO 研究可以进一步挖掘成员的真实身份,并通过链上链下的互动构建 DAO 成员之间的多重社交网络。这些尝试可以更好的描绘 DAO 的内部结构。此外,一些质性研究亦可帮助了解 DAO 参与者的思考模式和行为范式。
[1] Sun, X., Stasinakis, C. and Sermpinis, G., 2022. Decentralization illusion in DeFi: Evidence from MakerDAO. [online] arXiv.org. Available at:[Accessed 6 September 2022].
[2] Rice, Stuart A. 1928. Quantitative Methods in Politics. New York: Knopf.
[3] Hix, S., Noury, A. and Roland, G., 2005. Power to the Parties: Cohesion and Competition in the European Parliament, 1979–2001. British Journal of Political Science, 35(2), pp.209-234.
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Buidler DAO 聚集技术、投研、运营等领域的 Web3 实干家,以 DAO 的方式组织内容输出和产品实践,建立 Web3 人才网络和项目加速器;以自身实践打造 SocialDAO 治理范式和 DAO Tools 解决方案。
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