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DoraHacks 发起人 Eric Zhang: 用累进税系统缓解二次方资助中的不平等问题
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Eric, Felix @DoraFactory
二次方资助机制已经被许多主要的区块链生态广泛采用 : 以太坊、Filecoin、BSC、Solana、HECO、Flow 等。到目前为止,二次方资助机制被证明可以有效分配公共资金,以支持开源开软件项目 (Open Source Ventures) 和更通用的公共项目 (Public Goods)。
二次方资助机制允许人们进行多次投票,同时减少大户的影响。在最近的 DoraHacks Austin Web3 黑客马拉松中,二次方融资机制有效地限制了一次性大额捐赠的影响。()
到目前为止,主要的二次方融资资助平台(HackerLink, Gitcoin, clr.fund)都使用了 Vitalik Buterin 的文章《Quadratic Payments》中描述的算法。对二次方资助的一个中文的描述可以参考 Eric Zhang 的文章《二次方投票和二次方资助》()。
该论文讨论了二次方资助过程,并概述了女巫攻击、共谋和选民激励等问题。截至目前,二次方资助平台一直在试图解决女巫攻击 (Sybil Attack) 和共谋 (Collusion) 的问题。HackerLink 正在新一版的二次方资助产品中使用 DoraID, DoraID 是来自 Dora Factory (DAO-as-a-Service 基础设施)的身份协议证明,提供基于质押的身份服务。Gitcoin 刚刚发布了其 GTC 治理代币和反女巫 Staking 机制。clr.fund 实现了 MACI。所有这些做法都很有前景,使得二次方投票和二次方资助可以在更大的场景中使用。
然而,还有一个很少被现有的文章和平台提及的问题,即匹配资金分配不平等的问题。
二次方资助中公共资金池分配的公平性问题
二次方资助在实践中放大了不平等问题。拥有多数选票的项目将获得更大比例的匹配池。在大多数情况下,这不仅会在分配资金时对早期项目造成不平等,还会抑制参与度(并有可能进一步鼓励女巫攻击,例如 Gitcoin GR9)。
在最近 HackerLink 上的 HECO Grant 中,排名第一的一个项目获得了大量的选票(>HECO Grant Round-1 总票数的 70%),并在当时得到了总匹配资金池的 95%。经过一些调查(数据分析),大多数捐款并非来自女巫攻击,而是来自于真实的投票。
在该项目以绝对优势占据排行榜后,HECO 的 Grant 在近两周内几乎没有收到任何提交,因为没有人认为自己可以与排名第一的项目竞争。最终,排名第一的项目团队宣布放弃不超过 50% 的匹配池配额,以支持本轮 Grant 中其他项目可以得到奖金池中的资助。最终,HECO Grant 决定将该项目的支持区(support area) 平均重新分配给所有获得投票 >=10 的项目。这是一个一次性的解决方案,但它启发了我们进一步解决不平等问题。
解决不平等问题最直接的机制是使用累进税制 (Progressive Taxation)。
累进税是第一次世界大战之前的一个重要的发明。它在 20 世纪的战后时期被广泛采用,并成为许多国家减少收入不平等的最重要机制之一。正如托马斯•皮凯蒂(Thomas Piketty)在其著作中所指出的那样,累进税「提供了一种方法,其限制工业资本主义造成的不平等,同时保持对私人财产和竞争力量的尊重」。
一战前和二战后最高的收入所得税税率 (Source: One World in Data)
在二次方资助中,累进税制的实施有多种方法。当然,最简单的方法是设计一个静态累进税阶梯。每一轮之后,每个项目都要缴纳一定数额的税款到一个公共资金池。然后,公共资金池就可以按照社区认为公平的规则进行分配。
动态二次方累进税算法
这里,我们描述在每个 vote() 函数调用中动态重新分配财富的算法。
当项目获得投票时,我们定义支持区税率 $k$ 为 :
在这种情况下,对支持区征税,就可以防止垄断。我们可以对包含累进税收的二次方资助机制进行模拟。可以看到,累进税制平滑了公共资金的分配结果。在实际使用中,我们可以通过调节算法中的参数,改变税收曲线的形状,以达到公平性目标。
RULES ===================================
用于模拟的 Javascript 代码:
class Rule { constructor() { this.projects = [] for (let i = 0; i 10; i++) { this.projects[i] = { vote: 0, area: 0, } } this.area = 0 } result() { for (let i = 0; i this.projects.length; i++) { const p = this.projects[i] const s = (p.area / this.area * 10000).toFixed(2) const r = [this.area, p.area, p.vote] this.vote(i) const d = Number((p.area - r[1]).toFixed(2)) const da = ((p.area / this.area * 10000) - Number(s)).toFixed(2) this.area = r[0] p.area = r[1] p.vote = r[2] console.log(`P${i + 1}: \t${r[2]} votes \t${s} areas \t${da} dA \t${d} d`) } } } class OldRules extends Rule { vote(i) { const index = Math.min(i, this.projects.length - 1) const p = this.projects[index] this.area += p.vote p.area += p.vote p.vote += 1 } } class Rules2 extends Rule { constructor() { super() this.top = 1 } vote(i) { const index = Math.min(i, this.projects.length - 1) const p = this.projects[index] const k = Math.max(Math.min(1, (p.area - 5000) / this.top), 0) * p.area / Math.max(1, this.area) const added = p.vote * (1 - k)**2 this.area += added p.area += added p.vote += 1 if (p.area > this.top) { this.top = p.area } } } function test(rules, votes, ps) { for (let k = 0; k votes.length; k++) { const v = votes[k] const p = ps[k] for (let n = 0; n v; n++) { let i = 0 while (p[i] && Math.random() > p[i]) { i++ } rules.forEach(r => { r.vote(i) }) } } rules.forEach((r, i) => { console.log(`RULES ${i + 1} ===================================`) r.result() console.log('') }) } const AVERAGE = [1/10, 1/9, 1/8, 1/7, 1/6, 1/5, 1/4, 1/3, 1/2] const BSC = [2/7, 1.8/6, 1.6/5, 1.4/4, 1.2/3, 1/2, 1/2, 1/2, 1/2] const AMASS = new Array(9).fill(1/2) const AAMASS = [0.76, ...new Array(8).fill(0.6)] const BAMASS = [0.9, ...new Array(8).fill(0.6)] const ATTACK = [0.01, 0.9, ...new Array(7).fill(1/2)] test([ new OldRules(), new Rules2(), ], [40000, 2000], [AAMASS, ATTACK])
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