DAO 十年：解锁治理新维度，深度解析关键治理指标

在数字化时代，DAO（去中心化自治组织）正逐渐成为新的组织模式。本文将带你深入了解 DAO 的治理机制，探索如何通过关键指标量化治理效果，为你揭开 DAO 治理的神秘面纱。

撰文：LXDAO

DAO 发展历史目前已经历经十个年头，并历经了 2021 年的 DAO 大爆发时期，已经逐渐成为人类社会熟悉的一种组织行政模式，后有多个大型 DAO 对于治理进行各种实验跟拓展，衍生出各种各样的治理研究。

本篇收集了可作为治理指标的参考参数，用来进行各种治理的数据分析，每个参数通常只用来量化一个特定指标，但根据不同的 DAO 类型，每个指标的重要程度并不相同。

重要指标解析

以下指标暂时不包含「复杂性」跟「连贯性」相关指标，并统一采用「投票」作为举例，具体应用范围可扩展到例如资金，媒体等各种数据。

Herfindahl-Hirschman 指数，HHI

是一种泛用的「集中程度」计算方式，又称赫芬达尔 - 赫希曼指数，是两位经济学家的名字。

简单来说就是把每个不同单位的占比乘上平方，

例如 A 有 50%，B 有 30%，C 有 20%

50 * 50 = 2500

30 * 30 = 900

20 * 20 = 400

三个加起来 2500 + 900 + 400 = 3800

3800 就是 ABC 的集中指数

最大 10000（1 人占 100%）

Concentration of Power Index 权力集中度指数，CPI

从 HHI 衍生出来的一种变形，基本上跟 HHI 一样，但是考虑到一个状况是在特定的 DAO 中，例如 OP，不同的治理机构会有不同的权重，所以每个代表的分数还要根据权重去调整。

例如：

例如某个代表的权重是 300 分，但他同时在 Token House 跟 Citizens’ House，

他的总权重就是：

30032.33% + 30034.59% = 200.76

因考量这是进行治理指标的计算，因此不计算所有代表，仅仅计算有参与治理的代表，因此当社区的治理氛围下降后，也会造成指数提高的现象。

Nakamoto 系数 中本聪系数

主要针对一个问题：要控制整个系统，最少需要多少个参与者？

这个问题很有意思，实际上这个对于资本市场的策略也非常有用。

如果系统中有 5 个人，他们的投票权分别是：

• A: 30%
• B: 25%
• C: 20%
• D: 15%
• E: 10%

最少需要多少人联合就可以控制整个系统，答案是 30 + 35 = 55，最少只需要 2 个人，这样 Nakamoto 系数就是 2。

如果一个系统的中本聪系数是 20，说明至少需要 20 个人联合才能控制这个系统，这种系统就非常去中心化。

系数越高，去中心化程度越高，反之亦然。

提案提出者多样性（Shannon 香农指数）

可以有多种测量方向，一种是用上面的 HHI 看提案占比的集中度，越集中，多样性越差。

另一种方式采用 Shannon 多样性指数：香农多样性指数。

假设 4 位提案提交者，他们在一段时间内提交了如下数量的提案：

• 提案者 A 提交了 5 个提案
• 提案者 B 提交了 3 个提案
• 提案者 C 提交了 2 个提案
• 提案者 D 提交了 1 个提案

接下来计算每个提案者的提案数量占提案总数的比例。

总提案数为：5 + 3 + 2 + 1 = 115

每个提案者的比例是：

• A：≈ 0.4545
• B：≈ 0.2727
• C：≈ 0.1818
• D：≈ 0.0909

接下来计算每个比例的自然对数（用计算器中的「ln」按钮可以算出）：

• A：−0.7885
• B：−1.2993
• C：−1.7047
• D：−2.3979

接下来把每个种类的比例乘以它对应的对数值

• A：0.4545 × −0.7885 ≈ −0.3582
• B：0.2727 × −1.2993 ≈ −0.3540
• C：0.1818 × −1.7047 ≈ −0.3090
• D：0.0909 × −2.3979 ≈ −0.2171

最后把所有类别的值相加：得到 1.2383 数值越高，表示系统的多样性越高。跟 HHI 相比，Shannon 更为直观，尤其是到了高度多样性时，比较能看出之间的差异（HHI 是数值越小越去分散）。

Gini 指数

这是一种很适合用图形化显示的指数步骤如下，通常用来评估资源的分布性，例如当一个组织有多个项目，可以用基尼指数了解资源的分配是否平均，也可以用来分析薪资，劳动等条件，如果有多个数字是一致的，在图形上就会连成一条直线。

1. 列出每个成员的投票权比例：

首先，你需要知道每个成员拥有的投票权比例。比如有 5 个成员，他们的投票权分别是：

• A: 40%
• B: 30%
• C: 15%
• D: 10%
• E: 5%

2. 按投票权大小升序排列：

把这些投票权从小到大排序，这样我们可以更容易地看到不平等情况：

• E: 5%
• D: 10%
• C: 15%
• B: 30%
• A: 40%

3. 计算累计的投票权比例：

现在，我们计算每个成员的累计投票权比例，就是从最小的开始，把它们一个一个加起来：

• E: 5%
• E + D: 5% + 10% = 15%
• E + D + C: 5% + 10% + 15% = 30%
• E + D + C + B: 5% + 10% + 15% + 30% = 60%
• E + D + C + B + A: 5% + 10% + 15% + 30% + 40% = 100%

5, 15, 30, 60, 100 就可以形成一个图形（左下到右上）

当一个组织的投票状况很平均时，这条线会趋近成一条直线。

当曲线向下弯曲的程度越严重，意味着票数不平均的状况越激烈。

Z-Score 去中心化指标

Z-Score 去中心化指标是一个用来判断每个人在系统中所拥有的权力（比如投票权）跟系统中其他人相比，是否比较接近平均值的指标。它回答的问题是：「某个人的权力，跟大家的平均水平比，差得有多远？」

数字可能是正或负

• 如果 Z-Score 很接近 0，说明这个人的权力份额和其他人的平均水平差不多。
• 如果 Z-Score 偏离 0 很多，说明这个人的权力和平均水平差很多，要么他权力特别大，要么特别小。

这是一个统计学上的指数，也可以用来分辨例如薪资结构等等数据

假设有 5 个成员，他们的投票权分别是：

• A：40%
• B：25%
• C：15%
• D：10%
• E：10%

平均投票权：

• 平均值 = 20%

计算每个个体的权力差距：

接下来，我们要看每个成员的权力与平均值相比，差了多少。

例子：

• A：40% − 20% = 20%
• B：25% − 20% = 5%
• C：15% − 20% = −5%
• D：10% − 20% = −10%
• E：10% − 20% = −10%

计算标准差：标准差用来表示每个成员的投票权相对于平均值的偏离程度。

标准差就是把所有的平方之后的数再平均再开根号。

将每个人的差距标准差，就会得到每个人的 Z-Score。

例如 D 的差距是 -10%，除以标准差就是：

-10 / 11.4 = −0.88

但为什么不直接看差值呢？

• Z-Score 是一种标准化，例如跨不同的 DAO 组织要分析时，同样 10% 的投票比例差异，会让人觉得类似，但都转换成 Z-Score 之后，就可以比对出不同组织的差异。
• Z-Score 是一种相对差异，在分析变化时会更容易显现出动态，例如 D 现在是差是 -10%，整个权力变化后他可能还是 -10%，但是标准差改变了，这样他的 Z-Score 也会跟着改变。

或者是用来看一个人的薪资可能一直都没变，但是如果整个公司的标准差变了，实际上整体都加薪了，但他没加，Z-Score 就可以看出他酬劳跟整个公司的制度对比后实际上的变化。

DAO 用来分析投票倒是不至于，但是用来分析项目资源或是个人贡献度变化等等就用的上。

投票权的动态变化

投票权流动指数（Voting Power Mobility Index）

看系统中的投票权在不同成员之间是不是「动来动去」。如果投票权总是在一小部分人手中，说明权力很固定，大家参与的机会比较少；如果投票权经常在不同人之间转移，说明权力很「活跃」，大家都有机会参与决策，系统会更公平、去中心化。

假设这是第一季度和第二季度的投票权分布情况：

第一季度

• A 的投票权：40%
• B 的投票权：30%
• C 的投票权：30%

第二季度

• A 的投票权：35%
• B 的投票权：40%
• C 的投票权：25%

步骤 2：计算每个成员的投票权变化量

每个成员的变化量就是第二季度的投票权减去第一季度的投票权：

• A 的变化量：35% - 40% = -5% （减少了 5%）
• B 的变化量：40% - 30% = +10% （增加了 10%）
• C 的变化量：25% - 30% = -5% （减少了 5%）

步骤 3：把所有成员的变化量加在一起

这一步，我们把每个人的变化量绝对值（不管增减，只取大小）加在一起，得到整个系统的「投票权流动指数」。

• A 的变化量绝对值：5%
• B 的变化量绝对值：10%
• C 的变化量绝对值：5%

总变化量 = 5% + 10% + 5% = 20%

这个 20% 就是「投票权流动指数」。它表示系统中有 20% 的投票权在这两个季度之间发生了变化。

这个概念跟 Z-Score 很类似，也可以加上标准差的方式来看变化倍率。

累积投票权份额的变化趋势

我们会关注那些拥有最多投票权的「顶层成员」，看看他们的投票权份额是不是在不断增加。如果这些顶层成员的份额越来越大，说明系统中的权力越来越集中；如果变化不大，说明系统的权力还算分散，大家的投票权比较均匀。

假设我们有第一季度和第二季度的投票权数据：

第一季度

• A 的投票权：40%
• B 的投票权：25%
• C 的投票权：20%
• D 的投票权：10%
• E 的投票权：5%

第二季度

• A 的投票权：45%
• B 的投票权：20%
• C 的投票权：15%
• D 的投票权：15%
• E 的投票权：5%

我们将每个季度的成员投票权从大到小排列：

• 第一季度：A > B > C > D > E
• 第二季度：A > B > D > C > E

步骤 2：计算「前 20%」成员的投票权份额

为了观察「权力集中度」，我们通常看那些「顶层成员」在不同季度的投票权累积值，看看它们是否在增加。

在 5 个成员中，前 20% 的成员就是投票权最高的 1 个成员（这里指 A）。

• 第一季度：A 的投票权 = 40%（前 20% 的累积投票权 = 40%）
• 第二季度：A 的投票权 = 45%（前 20% 的累积投票权 = 45%）

可以看到，从第一季度到第二季度，前 20% 的投票权份额增加了。

步骤 3：计算「前 40%」成员的投票权份额

我们也可以看前 40% 的累积份额（在 5 个成员中，就是前 2 名）。

• 第一季度：A + B 的累积投票权 = 40% + 25% = 65%
• 第二季度：A + B 的累积投票权 = 45% + 20% = 65%

这里可以看到，前 40% 的累积投票权份额没有变化。

这种计算方式可以看到类似代表之类的变化是仅仅投票权的转移，还是出现集中的大头。

资金透明度

这种通常没有明确的量化，主要是根据公布财报跟总流动资金比对，或是根据揭露详细度进行量级评量，主观性较强，意义不大，但是对于公示方式，公示细节程度，有没有审计等等，还是可作出简单地评级。

决策时间

决策时间比较常态的做法是针对提案前的准备工作进行分析。

例如将每个提案的「意见收集」阶段的时间加总平均。

这个数据通常要先挑选有意义的指标，通常投票时间大多是固定的，因此计算投票时间的意义不大，除非有一个状况是每次很快就全部都投过票（鲜少有这种组织）……

常见的时间参数：

• 意见收集时间
• 多签处理时间
• 提案审核时间

治理相关激励机制

通常会以 Gini 指数计算激励制度是否公平，但这有「治理贡献度」的量化问题要解决，通常是将固定的贡献度转换成等比的激励。

治理贡献度量化很难有一个长期固定的方案，以下是其中几个方案：

• 综合贡献度=( 任务完成比例×权重 1)+( 参与时间×权重 2)+( 决策参与度×权重 3)+…
• ( 任务 1 权重 x 任务 1 数量 )+( 任务 2 权重 x 任务 2 数量 )……

对外来说有以下几个数据：

• 每季的激励总额
• 每个个体平均可获得激励
• Z-Score 或是 Gini 分析激励是否平均，或是过度集中在某些大头

其他不需要解释的指标

• 投票参与率
• 提案通过率
• 人群画像：这类似社会学统计，例如统计年龄性别语言等
• 治理攻击 / 捕捉 / 反捕捉次数

总结

从数据的 Detla 中探寻隐藏在背后的真相密码，其中的答案仍需各种累积跟探索，LXDAO 在借鉴各家的治理经验的同时，也尝试着透过量化的方式，让治理线索变的更加清晰，建立出 DAO 效益分析的基础，进一步探索更多数据及可能性，希望这一篇能够提供给对治理分析有兴趣的伙伴一些帮助。