区块链技术在数字货币中的应用态势分析*

滕 飞 马晓敏

（1.中国科学院文献情报中心，北京100190；2.中国农业科学院农业信息研究所，北京100081）

随着互联网、5G和人工智能技术的发展，数 字经济为发展带来了巨大的推动作用。作为数字经济的“灵魂”，货币形态发生了变化。2009年，中本聪将区块链技术应用在比特币中，通过数学算法实现货币总量的固定，用加密算法保证该交易的安全性，用分布式记账方式保障账本的真实性。门罗币、零币、以太币和莱特币为代表的数字货币紧跟比特币步伐兴起。相对于传统货币，数字货币成本低、效率高，数字货币取代现有纸币、硬币等信用货币是历史的必然选择。2019年2月委内瑞拉发行了法定数字货币。由于经济的飞速发展和技术的不断创新，全球货币金融体系正处于重大变革阶段。

2019年Facebook旗下全球数字加密货币Libra引发全球各界对稳定币的讨论，许多国家的中央银行探索数字货币的制度设计和技术应用。根据2020年初国际清算银行对全球66家央行的调查结果显示，80%的央行正在研究数字货币，10%的央行即将发行数字货币，应用区块链技术的可能性极大［1］。2016年英国苏格兰银行最早开展基于区块链的央行数字货币的研究；2020年2月份，瑞典央行启动基于区块链的央行数字货币的实验；日本银行近期报告指出考虑将区块链纳入央行数字货币计划。目前在我国央行数字货币的研究中不指定唯一的技术，但是会与区块链技术结合。

区块链技术作为数字货币的底层技术，具有数据隐私保护、去中心化和不可篡改的特性优势，受到全世界研究学者的重点关注。在国外，Omar Ali［2］指出使用区块链技术开发数字货币是资金支付领域的颠覆性创新。通过提供完整真实的交易披露信息减少交易的不确定性和不安全性［3-5］，点对点网络、加密技术和分层基础架构可以促进分布式自治组织［3，6］。由于区块链架构的分布式，设计、开发和使用不同的服务平台是应用区块链技术的一个难题，Bringas，PG等［7］探讨了金融服务中的区块链平台，将典型的金融服务类别匹配最佳的支持平台。在国内，陈汇文等［8］从复杂网络的角度对区块交易数据的网络拓扑结构特征进行分析，其交易数据具有明显的层次化嵌套结构，保证了数据的隐私和安全。加密散列函数和公钥加密是确保区块链安全性的元素［9］，孙悦［10］提出一种基于区块链的密钥生成系统，将密钥的生成以智能合约的形式保障交易的轻量级及安全性。在资金支付中，梁喜等人［11］探究了区块链技术在解决国际支付领域中的耗时长、费用高和风险高的优势；范火盈［12］分析了区块链技术对商业银行支付结算体系的影响，包括有利于提高支付效率、降低支付费用、监测非法支付计算活动等。基于区块链技术的数字货币也面临着一系列的风险，包括法律风险、暗含的非法集资风险和网络安全风险，因此需要同步完善金融监管制度［13］。监管沙盒作为金融监管制度的一部分，是降低区块链金融风险的一项重要措施［14］。

随着中美贸易摩擦的升级，中美对抗从贸易走向技术和金融［15］。全球疫情的巨大冲击，全球股市接连熔断，使得货币金融环境日益严峻。本文基于文献计量学方法，对区块链技术在数字货币的应用进行态势研究，从发展现状和研究主题两方面进行分析和总结，并讨论了其发展面临的挑战。

1 研究方法

本文以发表的高质量期刊论文和会议论文为基础，以“blockchain”“digital currency”及扩展词作为主题词在科睿唯安Web of Science核心合集平台的 SCI、SSCI和CPCI三个数据库中进行检索。由于区块链技术起源于2008年中本聪设计的比特币［16］，最终确定的检索策略为：TS＝（“blockchain”or“block chian”or“chain of block”）and TS＝（“digital currency”or finance or financial or bank*）and PY＝（2008-2020），共检索相关文献1301篇，检索日期为2020年10月28日。

对文献关键词进行标准化处理，去除常用停用词和出现次数太多无意义的词，进行词形还原，提高分析结果的准确性。使用Google开源软件Openrefine清理关键词数据，将其转换为后续分析软件可识别的词表格式。结合已有文献研究和人工标引进行发展现状分析，包括发展趋势、国家／地区与机构分析，利用VOSviewer可视化科学知识图谱软件对清洗后的关键词进行主题聚类。最后，讨论基于区块链技术的数字货币面临的挑战，其流程如图1所示。

图1 基于区块链技术的数字货币发展研究方法流程Fig.1 The Flow Chart of Digital Currency Based on Blockchain Technology

2 发展现状分析

2.1 年度趋势

通过年度趋势分析可以从宏观层面把握该技术的热度变化。本文将1301篇论文按照出版时间进行统计，得到全球基于区块链的数字货币论文发表趋势。由图2可以看出，自2009年区块链技术在比特币中应用以来，一直到2015年发展都非常缓慢，处于技术发展的萌芽期。其中，2013年之前与区块链和数字货币相关的研究基本是无产出，这与智能合约应用在区块链中的时间刚好吻合。1996年，计算机科学家和密码学家Nick Szabo首次提出“智能合约”理论，是指以数字形式指定的一系列承诺和协议［17］。但智能合约一直无法融入比特币区块链网络中，直到2013年以太坊出现，智能合约的价值才得以实现。2017年论文数量出现迅速增长，论文发表数量为128篇，2019年论文数量达到480篇。2019年6月Libra白皮书问世，宣布用数字货币打造全球普惠金融体系的宏伟计划，带动了数字货币发展的热潮，但是数字货币在发行机制上存在无货币发行的责任主体、未按市场需要发行、价格不稳定等缺陷，这也是制约其发展的重要因素。

图2 基于区块链的数字货币论文发表数量逐年变化趋势Fig.2 The Trend of the Number of Publications Based on the Blockchain

2.2 国家／地区与机构分布

通过该分析全面了解技术在不同国家／地区的起源和发展情况，对比各时期内不同国家／地区的技术活跃度，以便分析该技术在全球的布局情况。

美国共产出279篇相关论文，位居全球首位，主要研究机构有加州大学、麻省理工、杜克大学、IBM公司、史蒂文森理工学院和佛罗里达大学。2018年该领域研究呈爆发式增长。自Libra发布会后，2019年7月30日，美国立法机构国会召开“审查数字货币和区块链的监管框架”听证会，为多个项目豁免了上市申请或出具了无异议函，表明美国基于区块链的数字货币监管进入了新时代。奥托博克咨询公司调查发现，美国有关数字资产和区块链业务运营的不明确法规和指导方针是其影响在美国市场发展的主要障碍。因此，2019年美国出台了《2019年令牌分类法》［18］《2019年数字分类法》［19］《区块链促进法》［20］，明确了美国数字资产的市场监管和技术监管设置了统一框架［21］。

中国（包括港澳台）产出232篇，位居全球第二，主要研究机构有北京邮电大学、北京航空航天大学、北京大学和江苏大学等。2016年10月，工信部发布《中国区块链技术和应用发展白皮书（2016）》［22］，首次提出了我国区块链技术发展的标准路线图。同年12月，区块链技术被列入了“十三五”国家信息化规划［23］，标志着我国推动区块链技术和应用发展的开端。习近平同志在2019年10月强调要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，大力支持区块链技术在数字金融和数字资产交易方面的应用［24］。中国在积极推进区块链技术的应用与创新外，继续加强金融市场的监管。截至2019年12月，国家层面共计出台40余部区块链相关指导政策，其中，国务院及办公厅出台区块链相关指导政策13部，全国共有32个省／直辖市／自治区／特别行政区颁布与区块链相关政策文件［25］。

其后依次为英国、印度、澳大利亚等，主要机构有印度安娜大学、英国爱丁堡大学、澳大利亚悉尼理工大学。2016年，英国政府发布《分布式账本技术：超越区块链》白皮书［26］，肯定了区块链的价值。2018年，英国财政部、金融行为监管局和英格兰银行共同组建“加密资产专项工作组”并发布了一系列关于区块链行业的监管措施。尽管2018年印度央行发布了对加密行业的禁令，但是2019年印度央行开始推行金融沙箱政策并公布了其监管沙箱条款，支持区块链创新测试。澳大利亚政府在2017年确定了区块链技术在推动和支持数字经济和未来基础设施的变革性地位。2019年3月公布了国家区块链路线图战略，提升澳大利亚在区块链行业的领导地位［27］。

通过上述分析发现，基于区块链技术的数字货币论文研究的国家／地区和机构分布与各国政府制定的数字货币相关政策密切相关。

3 主题聚类

聚类分析是研究按照一定特征，对研究对象自动分类的一种多元统计方法。本文利用主题聚类分析，旨在了解区块链技术在数字货币应用中的研究难点以及解决方案。在利用关键词进行主题聚类之前，需进行数据预处理。依据Donohue J.C.［28］1973年提出的高频词低频词界公式，即T，其中 I为关键词个数，T为高频关键词出现的最低频次。用精准的计算梳理出高频关键词，利用Openrefine软件对关键词进行清洗、去重，共得到关键词300个，高词频界分阈值约为24，即出现在24次之上的为高频关键词，利用VOSviewer可视化软件得出聚类主题和高频关键词词频，如表1所示。其聚类主题依次对应了区块链技术的数据层和网络层、共识层、激励层、合约层以及应用层。

表1 高频关键词列表Tab.1 List of High-Frequency Keywords

主题1 数字货币的安全和隐私

安全和隐私是数字货币发展的重要内容，区块链是促进数据安全和隐私的重要技术，它通过比特币的开拓性加密货币平台彻底改变了数字货币空间［29］。由于数字货币总价值的增加，加密钱包的安全性和用户隐私变得越来越重要。一旦加密方法遭到破解，区块链的数据安全将受到严重挑战，不可篡改性将不复存在。如2014年2月，世界规模最大的比特币交易平台Mt.Gox遭受延展性攻击，损失估计约4.7亿，导致Mt.Gov最终破产。2018年日本最大虚拟货币交易平台之一Coincheck的服务器遭到攻击，损失高达5.3亿美元，成为史上最大虚拟货币赔偿事件。对区块链本身而言，威胁最大的是51%攻击（也称“多数攻击”“双花攻击”），由于攻击成本比较高，造成区块链本身不容易受到攻击，但是黑客可以利用智能合约、数字钱包或者人为失误等漏洞。

研究学者利用非对称加密算法用于对称加密的密钥信息传递、数字签名和身份验证，加强数字货币的安全性和隐私性，可归纳为大整数分解、离散对数和椭圆曲线三类。目前，基于区块链的数字货币安全性研究主要为椭圆曲线类。Goldfeder等［30］提出了一种使用椭圆曲线数字签名算法（ECDSA），与比特币签名兼容的门限签名的解决方案，该算法提供了钱包共享控制的安全策略，其中每个玩家只能获得一个共享。考虑到玩家优先级／权重的重要性，Dikshit等［31］根据玩家的权重／优先级为每个玩家分配一个或多个共享密钥。但该方案具有由每个玩家管理和处理许多密钥的缺点。作者将所有参与者都可以分享份额，并且可以满足权重概念的要求，实现有效的加权阈值ECDSA方案并进行扩展。物联网实现了万物互联，保证了高效的资源利用并最大限度地减少了人力，节省了时间，但是其海量数据的存储、不同主体之间的协调、安全性和隐私性是物联网面临的重大挑战，特别是在支付交易中。为了减少交易风险，Lundqvist等［32］提出基于 Trustzone设计一个安全的区块链轻量级钱包来保护简易的支付验证。无论Rich OS是否为恶意软件，它还可以保护私钥和钱包地址不被攻击者窃取。同时，它可以通过在安全执行环境中验证事务来保护验证过程，并通过加密直接使本地块头无法从Rich OS中读取数据。因此，区块链的架构和加密算法的有效结合是保障数字货币安全和隐私的重要手段。

主题2 区块链技术的共识算法

共识机制是区块链的关键技术，能保证在去中心的场景下，各节点遵循相同的记账规则，实现分布式数据的一致性，直接影响区块链系统的交易速度、可扩展性和资源消耗等。共识算法保证了不同区块链之间的互通性。可实现多令牌交易、跨链交换信息、一次使用多种货币、智能合约的轻松执行等优点［33］。

目前常用的共识算法包括PoW、PoS、PBFT、DPoS、FBA、PoAu、PoET、PoAc、PoB和 PoC十种，可分为证明类、选举类、随机类、联盟类和混合类。在证明类中，PoW算法可以扩展到大量用户，但是交易速率可能不适用于某些用例。PoS算法是对PoW算法的一种替代，可提高区块链的交易速率，降低能量消耗和遭受51%攻击的可能性，适用于验证者未知且不可信的公共区块链或者用于验证者形成已知的可信实体面向的私人业务［34］。在FBA算法中参与者依靠一小部分验证者，提高效率。使用PoAu算法进行区块生成需要向一个或多个成员授予特殊权限才能在区块链中进行更改，适合于治理机构、监管机构、能源领域的公用事业公司。PoB算法旨在通过向验证者节点收费来复制PoW成本以进行验证，验证者节点通过支付硬币来获得验证块的特权，它会导致不必要的资源浪费但是降低了使用硬件设备的风险。PoC算法可以节省大量能源，并且无需依赖昂贵的ASIC硬件进行投资。在选举类中，DPoS算法利用分布式投票来选举参加验证过程的代表和证人。该算法应用前景广泛，旨在实现高交易率和低能耗［35］。在随机类中，PoET算法可以扩展到数千个节点并且可以高效节能。该算法旨在复制公平和随机的块生成过程，而无需花费宝贵的资源，其缺点是对单个节点仍需授权［36］。在联盟类中，PBFT算法是大多数现代区块链系统的关键，交易由已知的验证者节点单独验证和签名，这使得该算法更适合用于受信任或者半信任的环境。在混合类中，PoAc结合了PoW算法和PoS算法的优缺点。各种共识算法在基于区块链技术的应用中各有利弊，随着区块链中块结构的增多，哪种算法更合适还需进一步讨论。

主题3 区块链在开采过程中的能源消耗

随着全球碳中和目标的提出，碳排放量一直是各国关注的焦点，提高能源消耗是减少碳排放最有效方式。在向区块链中添加块的竞争性过程需要大量的硬件基础设施和计算，伴随着大量的能量输入。Krause等［37］计算了比特币、以太坊、莱特币和门罗币加密货币网络的最低功耗要求以及产生一美元（USD）价值数字资产所消耗能量的方法。相比之下，常规的铝，铜，金，铂和稀土氧化物开采分别消耗了122、4、5、7和9兆焦耳的能源，几种加密货币的采矿平均能源消耗分别为17、7、7和14兆焦耳，表明（除铝以外）加密开采比矿物消耗的能源更多。因此，区块链技术在数字货币大规模应用时需要考虑在开采过程中能源消耗，进而评估对可持续能源的影响。

主题4 基于以太坊智能合约的交易安全

交易是数字货币实现其价值的方式。智能合约作为一种计算机化的协议，一旦满足预定义的条件，会在区块链上自动执行合约条款。与以太坊的结合可以保证智能合约内容和每次调研记录的不可篡改性，实现了区块链去中心化交易的可信度和可追溯性，带来自动交易便捷性。虽然设计智能合约的目的在于减少可能存在的风险问题。但是，在设计上依旧存在缺陷，同时由于合约内容对区块链的所有成员均为可见，这增加了合约安全隐患充分暴露的概率。智能合约存在的安全隐患主要可以被分为四类：恶意软件传播、共识机制缺陷、智能合约漏洞和用户欺诈行为［38］。K-ary恶意软件将自己分成单独的区块，利用区块链的传播特性，躲避正常的恶意软件检测［39］。为了应对合约漏洞，研究人员在采用safemath函数和transfer（）转账函数，在发生数据溢出时采用异常中断组织交易，防止重入产生的递归调用；在短地址漏洞中采用前端控制输入的账户地址［40］。因此，对智能合约的研究也是保障数字货币交易安全和隐私的重要内容。

主题5 数字货币的金融监管

区块链具有去中心化的特性，这在一定程度上给金融监管带来了阻碍。因此，国际上很多国家，如英国、俄罗斯、西班牙、印度和新加坡积极探索监管沙盒［41］，寻找区块链的创新监管。其中，英国的“监管沙盒”机制受到各国追捧，它是英国金融行为监管局针对金融科技首次创建的机制，是指在可以控制的场景内实施监管，使得新产品可以在真实的市场环境中进行迭代验证，通过事前约定风险补偿机制，让使用者在受保护的前提下接触新产品［42］。目前区块链技术还存在缺乏法律实体，现有的法律与制度规范适用难度大、技术标准与法律责任承担主体不明的缺陷，因此，在对基于区块链的数字货币的监管方面，需要积极探寻立法，施行分类监管，法律与政策结合应对［43］。

主题6 机器学习在数字货币中的应用

随着数字货币受欢迎程度的提高，许多安全问题已成为最重要的问题。研究人员正在探索对整个区块链系统的新威胁，引入新的对策，利用机器学预测新的安全趋势［44］。Yin等［45］利用机器学法对对比特币生态系统中网络犯罪实体部分进行首次估计，应用共同支出、基于情报和基于行为三种类型的比特币交易群集对实体进行分类并测试了13个监督学习分类器。数字货币作为一种投资手段，具有巨大的波动性、吸引力和破坏力。为了准确地预测其价格涨跌，研究学者利用机器学习得出数字货币上涨概率的预估值，其准确率超高了64%［46］。因此，在区块链技术中引入机器学习的预测趋势可以提前评估数字货币的安全性，制定投资策略。

4 结论与展望

本文利用文献计量学方法对基于区块链技术的数字货币的论文数据进行分析，其发展与国家对区块链技术的政策支持密切相关。主要国家包括美国、中国、印度、英国和澳大利亚等，研究机构主要为各国高校和科研院所。研究方向主要集中在安全与隐私、共识算法、开采中的能源消耗、智能合约、金融监管和机器学习六个方面。在未来，区块链技术在数字货币的应用中将面临严峻挑战。

1）加密技术的研究。区块链被视为包含不可变账本的分布式数据库系统，该账本容易受到恶意用户的攻击。尽管从最初的数字货币到现在的智能合约，已经利用了区块链的实用程序，但是创新技术必须依靠加密技术来保证其安全性［47］。

2）共识机制的研究。其核心问题是收敛速度和容错节点的比例，直接影响区块链系统的交易速度、可扩展性和资源消耗等［48］。因此，共识算法是区块链稳定运行的关键［49］。

3）智能合约的安全开发成为一个重要主题。以太坊区块链上智能合约的稳定采用已导致数以万计的合同持有数百万美元的数字货币，在不可变区块链上的智能合约开发过程中的小错误就会造成重大损失，存在着发生未来事件的危险。

4）可扩展性。现有区块链可扩展性已成为阻碍区块链规模化应用的重要障碍。为解决可扩展性问题，研究人员已经提出了高效共识算法［50］、分片技术［51］、侧链［52］等可扩展方法，但还有待进一步实践。

5）金融监管。各国对数字货币的监管都是将反洗钱作为监控重点。除俄罗斯、新西兰等少数国家外，各国对数字货币的监管基本上持积极的态度。在具体应用层面，金融监管的力度和标准还有待完善。

尽管区块链技术在金融领域应用过程中面临重大挑战，但是区块链技术降低对外贸易的交易成本、提高效率、增强关联企业之间的信任度、实现了去中心化或者部分去中心化运营。预计未来10年区块链在金融领域将得到迅速发展，推动数字经济的发展。

致谢 在本文撰写过程中，得到中国石油大学（北京）经济管理学院张奇教授的指导，在此深表感谢！