把价签换成代币，弱者如何赢下价格战

1 一个弱者的难题

先讲一个我们都熟悉的故事。

市场上有一家在位的老牌厂商，比如云存储里的 Dropbox；它先来一步，已经攒下了一大批用户。这些用户把数据、应用、工作流都搬上了它的平台，想换家供应商，迁移成本不低——这就是产业组织里讲了几十年的 转换成本 (switching cost)。然后，一个新进入者来了，比如把存储服务做成去中心化网络的 Filecoin。

在价格竞争里，谁更有底气？直觉告诉我们是在位者。它有一群「被黏住」的老客户：哪怕新进入者报价更低，老客户要跳槽也得先付一笔转换成本，所以在位者可以放心地把价格抬到「转换成本」这条护城河的高度，安稳收租。新进入者呢？它面对的只是那些还没被任何人锁定的「自由人」，要从零开始抢，处境天然被动。

于是一个自然的问题是：身为后来的弱者，进入者有没有办法翻盘？

传统答案里最常见的一招，是「价格匹配承诺」——「你比我便宜，我就照着降」。大零售商卖标准品时常这么干，它本质上是在制造一个 第二动者优势 (second-mover advantage)：让对手先出价，我再据此调整，永远不吃亏。可这招对差异化的产品和服务几乎没用：一份云存储、一段算力，价格要在每一个客户、每一笔交易上一一匹配，合同会复杂到无法签、无法执行。

这篇论文给出的答案，乍听之下近乎荒诞：进入者什么都不用承诺，只要把自己的标价从美元改成自己发行的代币就行。

2 核心直觉：把定价权「外包」给代币市场

为什么换一种计价单位，竞争格局就变了？

关键在于一句话：当你用代币报价时，这个价格折算成法币是多少，取决于代币本身的价值，而代币的价值是在代币市场上由供求均衡内生决定的。

换句话说，一家用法币定价的公司，相当于在博弈一开始就把法币价格钉死了；而一家用代币定价的公司，只是钉死了「以代币计的价格」，至于它折成多少美元，要等代币市场清算之后才见分晓——而代币市场清算，是在大家都看清了竞争对手的法币报价之后才发生的。

这就等于把法币等价价格的形成时点，往后推迟到了代币市场里。推迟，意味着可以「看人下菜」；意味着这家公司在事实上变成了那个总能后出手、总能把价格调到恰好竞争的「第二动者」。

论文把这句话坐实成了一个干净的结论：如果在位者用法币定价、进入者用代币定价，那么进入者永远赢下对「自由客户」（unattached consumers）的价格竞争。在位者发现自己根本抢不到任何新客户，于是它的最优策略退化成一件事——守住手里那批老客户就好。可一旦在位者收缩到只守老客户，它的定价就不再咄咄逼人，这反过来又让进入者过得更舒服。一个看似中性的「换计价单位」动作，把整个竞争的张力卸掉了一半，而卸掉的那一半，恰好落进了进入者的口袋。

3 模型：把故事写成方程

这是一篇彻头彻尾的理论论文，值得把骨架一根根摆出来。

时间与玩家。 两期。第一期，在位者 (incumbent) 是独家垄断者；第二期，进入者 (entrant) 零成本进场，两家以 伯特兰 (Bertrand) 方式打价格战。两家都没有固定成本、没有边际成本，期间贴现率归一化为零。

第一期需求。 第一期消费者质量归一化为 1，估值在 $[0,1]$ 上均匀分布。于是在位者的需求是

$$q = 1 - p_1, \qquad p_1 \in [0,1].$$

这里 \(q\) 既是第一期销量，也将成为第二期「被黏住的老客户」的规模。

第二期的两类人。 第二期消费者总质量是 \(1+g\)，其中 \(g\) 是需求增长率——它是随机的，在第一期还看不到。市场上有两类人：买过在位者产品的「老客户」（attached，质量 \(q\)），和没买过的「自由人」（unattached，质量 \(Q\)）。老客户若想转投进入者，要付转换成本 \(s>0\)。自由人的规模是

$$Q = 1 + g - q = p_1 + g.$$

这个等式，是整篇论文战略逻辑的枢纽，值得拆开来看：

最后那个等号道出了一个张力：在位者第一期定价越低（\(p_1\) 小），它黏住的老客户 \(q\) 就越多，但留给第二期的自由人 \(Q=p_1+g\) 就越少。在位者在「现在多卖一点」和「未来留一片可争的市场」之间，被迫取舍。这正是它第一期「激进降价、广建客户基」这一策略的根源。

第二期的需求与利润。 两家分别报出第二期法币价格 \(p_e\)（进入者）和 \(p_i\)（在位者）。考虑到老客户头上压着 \(s\)，需求函数是分段的：

$$ D_i(p_e,p_i)= \begin{cases} (q+Q)(1-p_i) & \text{if } p_i < p_e,\\ q\,(1-p_i) & \text{if } p_e \le p_i \le p_e+s,\\ 0 & \text{if } p_e+s < p_i, \end{cases} $$

$$ D_e(p_e,p_i)= \begin{cases} 0 & \text{if } p_i < p_e,\\ Q\,(1-p_e) & \text{if } p_e \le p_i \le p_e+s,\\ (q+Q)(1-p_e) & \text{if } p_e+s < p_i. \end{cases} $$

读法很直白：进入者若报价高于在位者，老客户和自由人全归在位者；在位者若报价高出「对手价 \(+s\)」，全市场归进入者；中间地带，则在位者守住老客户、进入者拿走自由人。两家的利润照例是价乘量：

$$\Pi_e(p_e,p_i)=p_e\,D_e(p_e,p_i),\qquad \Pi_i(p_e,p_i)=p_i\,D_i(p_e,p_i).$$

4 法币基准：一场注定混乱的价格战

在两家都用法币定价的基准里，会发生什么？

论文的引理 1（Lemma 1）给出一个略带意外的结论：不存在纯策略纳什均衡。 直觉是经典的伯特兰式「想报一个比对手略低一丝的价」的悖论——只要存在转换成本，价格就停不下来，也定不住。这一点与 Shilony (1977)、Varian (1980)、Padilla (1992) 笔下「混合定价」的传统一脉相承：均衡只能是混合策略，价格变成一张随机的抽签表。

虽然完整的混合策略难以解析刻画，论文却能给进入者的均衡利润框定上界。当转换成本高（或者老客户太少）时，进入者干脆放弃去争那些被锁定的人，它能拿到的至多是从自由人身上榨出的垄断租

$$\mathbb{E}[\Pi_e^*] < \frac{Q}{4}.$$

当转换成本低时，进入者有强烈动机去抢老客户，逼得在位者不得不降价应战，结果进入者反而更不好过，利润上界还要更低。记住这个 \(Q/4\)——它是进入者在「法币世界」里的天花板。后面我们会看到，代币与智能合约，正是把这块天花板一路顶穿的过程。

5 真正关键的一步：用智能合约把产量「焊死」

到这里，代币定价已经帮进入者赢下了所有自由客户。但故事还有更狠的一招。

但真正关键的一步在于：进入者还能用智能合约，对「自己卖多少代币」（也就是产量）做出可信承诺，而且这个承诺可以挂在对手的价格上。

为什么这一步如此重要？回到第 3 节那个枢纽等式：在位者第一期之所以要激进降价、广建客户基，是为了让第二期的自由人池 \(Q=p_1+g\) 变小，把市场提前「掏空」给自己。这给两家都带来损失——在位者第一期把利润让在了桌上，进入者第二期只剩一小撮自由人可抢。

论文提出的智能合约这样设计：进入者承诺把未来以代币计的产量（供给量），写成在位者价格的一个函数。这等价于承诺「我只卖这么多，多出来的自由客户我让给你在位者」。一旦进入者可信地让出一部分自由人，在位者就失去了第一期拼命建客户基的动机——因为它不必再担心未来无市场可做。两家于是都松了一口气：在位者第一期不再贱卖，进入者第二期也不再面对一个被掏空的市场。

论文证明：当进入者用代币定价时，它可以部署一个智能合约，使两家公司两期的总期望利润最大化，并把这块做大的蛋糕全部留给自己。\(Q/4\) 的天花板，被彻底顶穿了。

6 反转：要是在位者也学会发币呢？

读到这里，一个聪明的反问会冒出来：既然代币定价对进入者这么香，在位者干嘛不也发个币？

于是论文在第 6、7 节让两家都内生地选择计价方式（代币 vs 法币）。结论是：均衡里进入者总是选代币定价，而在位者会在代币与法币之间摇摆，取决于转换成本 \(s\) 和需求增长 \(g\)。

当两家都用代币定价时，第二期的价格战会神奇地变形成一场数量竞争（库诺，Cournot）：在位者借此重新夺回了对新客户的接触权，在库诺价格下拿下整个市场的三分之一。论文进一步指出，在位者从「改用代币定价」中获益最大的情形，是转换成本低、需求增长高——这时若还守着法币，在位者就只剩一群老客户和薄薄一层利润，错失了汹涌而来的新需求。

下面这两张图把两家都用代币定价时的均衡，画在了 \((s,g)\) 的参数平面上。

Figure 1: Equilibrium when both firms price in tokens. In region (1) a pure-

Figure 2: Equilibrium profits when both firms price in tokens. The heatmaps of

有意思的是，论文坦承：现实中我们还没看到在位者真的改用代币定价。一个合理的解释是，适合区块链的行业，其需求增长还没大到足以让成熟厂商动用这一招。理论先行，现实在后——这也是这篇论文「primarily normative（主要是规范性的）」自我定位的诚实之处。

7 文献脉络

把这篇论文放回它生长的土壤里，它其实站在三条河流的交汇处。

第一条河，是转换成本下的寡头竞争。 从 Klemperer (1987) 系统刻画「消费者转换成本」开始，到 Farrell & Shapiro (1988) 的动态竞争、Beggs & Klemperer (1992) 的多期模型，再到 Farrell & Klemperer (2007) 在《产业组织手册》里的集大成式综述，这条线告诉我们：锁定（lock-in）如何塑造价格、塑造在位者的优势。而「第二动者优势」这一支，则可上溯到 Gal-Or (1985)。本文的贡献，是给这条老河注入了一个全新的水源——当公司可以用代币定价、用智能合约承诺时，均衡的样子会变。

第二条河，是用「融资」做产品市场承诺。 Brander & Lewis (1986)、Titman (1984) 讲发债如何承诺产出策略，Bolton & Scharfstein (1990) 讲掠夺，Chod & Lyandres (2011) 讲战略性 IPO。本文的进入者承诺机制，不靠融资，而靠区块链的不可篡改性——这是对这条河的一次别开生面的改道。

第三条河，是加密代币与智能合约的经济学。 早期文献几乎都聚焦「ICO 融资阶段」：Chod & Lyandres (2021) 的 ICO 理论、Cong, Li & Wang (2021) 的 tokenomics、Sockin & Xiong (2020) 的加密货币模型。智能合约一侧，则有 Cong & He (2019) 论智能合约如何在「降低信息不对称」与「助长合谋」之间权衡，以及 Holden & Malani (2021) 论智能合约作为可信承诺工具。本文恰好踩在两支的接缝上：它把代币从「融资工具」一路用到了「产品市场竞争工具」。（关于区块链上「承诺」与「博弈」如何被代码重塑，也可对照《暗黑森林里的「过路费」：抢跑、MEV 与区块链上那场没谈拢的分赃》与《谁来给账本盖章？——去中心化记账，到底什么时候才划算》。）

8 评论与延伸（Q&A + 研究方向）

(a) 几个可能的疑问

Q：代币定价的「第二动者优势」，和零售商常用的「价格匹配承诺」到底差在哪？

差在可执行性。价格匹配承诺要在每个客户、每笔交易上对差异化产品逐一匹配，合同复杂、事后难执行；而代币定价下的「匹配」是代币市场均衡的自然产物，它自动反映产品差异、不必和单个消费者打交道，也不受事后激励不兼容之累。换言之，前者是要靠合约费力维持的承诺，后者是市场机制免费送上的结构。

Q：为什么法币基准下连纯策略均衡都不存在？

因为有转换成本的伯特兰竞争里，每家都想报「比对手略低一丝」的价去抢自由人，价格于是停不下来、也定不住——这是 Shilony (1977)、Varian (1980)、Padilla (1992) 早就揭示的「混合定价」现象。均衡只能是一张随机化的报价分布，论文也正是在这个混合均衡里框出了进入者利润的上界 \(Q/4\)。

Q：智能合约的承诺凭什么可信，传统承诺为什么不行？

因为它把「不可篡改 + 自动执行 + 预言机喂数据」三件事焊在了一起。传统的「对手降价我就限产」事后没有激励兼容、无法执行；靠物理产能限产对数字产品又失效。智能合约让产量可以写成对手价格的任意函数，且一经部署不可反悔，这才使「有条件的产量承诺」第一次变得可信。

Q：进入者拿走「全部剩余」，难道不剥削消费者吗？

要分清「剩余在两家公司间如何分配」与「社会总剩余」。论文里那份让总利润最大化的智能合约，同时缓解了在位者第一期过度降价、第二期市场被掏空两重扭曲——它把两期的总蛋糕做大了，只是这块多出来的蛋糕被进入者独吞。对消费者整体而言，结果未必更差，关键看分配。

Q：既然代币定价对进入者这么有利，现实里为什么几乎看不到？

论文自己也承认这是一个开放的现实张力。它的猜测是：适合区块链化的行业，其需求增长 \(g\) 还没大到足以让在位者愿意改用代币定价；而进入者一侧的真实案例（Filecoin、iExec 的 RLC、Decentraland）虽已存在，仍「few and far between」。这套理论目前主要是规范性的，等优势被充分认识后才会有更多采用。

Q：结论严重依赖「代币市场无摩擦」，可现实中代币价格剧烈波动，结论还成立吗？

这是模型最脆弱的假设之一。论文里代币价值是无摩擦的均衡产物，第二动者优势才得以干净地浮现。一旦代币本身带着巨大波动率和流动性折价，进入者「把定价权外包给代币市场」就要承担额外风险，优势可能被侵蚀甚至反转。这恰恰是最值得后续工作去打开的口子。

(b) 几个可能的研究问题与提案

1. 把代币波动率写进模型。 【经济故事】现实中代币 7×24 小时交易、价格剧烈波动，「外包定价权」其实附带了一份风险敞口；当波动率足够高，第二动者优势可能被风险溢价吃掉。【可行性】高——纯理论扩展，在现有 setup 上给代币价值加一个噪声项或流动性折价，求新的均衡比较静态即可，无需数据。

2. 实证检验「代币定价 → 进入与份额」。 【经济故事】论文是规范性的，但 Filecoin/Storj/Sia、iExec/AWS 这类「代币计价平台 vs 法币平台」正面交锋，提供了天然对照。【可行性】中——可手工构建代币计价平台的样本，用进入时点、市场份额、价格做事件研究，难点在于样本稀少且高度自选择，识别要非常小心。

3. 稳定币计价的信用市场里的承诺机制。 【经济故事】把本文「代币定价 + 智能合约承诺」的逻辑搬到借贷/信用市场：若一家放贷平台用稳定币计价、用智能合约把放款量焊成对手利率的函数，能否复制出对在位银行的「第二动者优势」？【可行性】低-中——理论上可做，但需要把违约、抵押、流动性等信用市场要素一并引入，模型会复杂得多，且现实数据（链上借贷协议）噪声极大。

4. 在位者「先发制人」的发币时点博弈。 【经济故事】本文里在位者被动选择计价方式，但若它能在第一期就抢先发币，把先动优势和代币的后动优势叠加，均衡会怎样重排？【可行性】高——在现有两期框架里把「计价方式选择」前移一期即可，是一个干净的理论延伸。

我的判断

这篇论文最漂亮的地方，是把一个看似纯技术的细节——「用什么单位标价」——翻译成了一个有真实战略后果的承诺装置，并且把它干净地嵌进了转换成本这条经典文献里。「代币定价 = 把价格形成推迟到代币市场 = 事实上的第二动者优势」，这一句话的洞见，足以让人重新打量自己钱包里那些「native token」。它也诚实地指出，发币的好处不必止于 ICO 融资阶段——这对监管讨论很有含义：即便security token 在融资端被卡死，utility token 在竞争端依然可能有用。

但对识别（这里是对理论假设）的担忧也很实在。其一，整套第二动者优势建立在代币市场无摩擦、价值是干净均衡产物之上；现实中代币的剧烈波动与流动性折价，很可能是优势的「隐性税」，论文没有给它定价。其二，消费者被设成近视的、估值跨期独立，这两条「为可解性而生」的假设，恰恰决定了老客户基的规模，一旦放松，承诺机制的力度未必还在。其三，这是一篇 normative 的论文，最关键的经验事实——「谁在用代币定价、效果如何」——目前还几乎是空的。

我最想看到的后续，是有人把代币波动率真正写进这个模型，看看那个优雅的 \(Q/4 \to\) 全剩余的跃迁，在一个会乱跳的代币价格面前，还剩下多少。

参考文献

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