以太坊质押市场正式框架的关键见解

07-25

本文为机器翻译

展示原文

本文总结了密码经济学中心的研究成果。完整报告请点击此处。本研究由cyber.Fund资助。文中表达的观点仅代表作者Juan Beccuti 、 Thunj Chantramonklasri 、 Matthias Hafner和Nicolas Oderbolz的个人观点。感谢@artofkot 、 @kkulk 、 @PaulYa5hin和@thelazyliz的宝贵支持、评论和点评。

TL;DR

为了研究以太坊发行曲线的变化如何影响不同类别质押者的质押决策，进而影响质押市场的去中心化程度，我们构建了一个以太坊质押市场的博弈论模型，并利用该模型对不同的发行计划进行比较分析。我们将结合现有的实证文献以及我们自己对质押供应弹性的初步估计，讨论该分析的结果。除了为减少协议发行量的讨论做出贡献外，我们还期望该模型能够作为进一步扩展的基础，为分析不同协议变更下的质押动态提供一个灵活的框架。

现有的实证研究以及我们自己使用工具变量（IV）方法的估计倾向于表明，单独质押者可能比其他质押类别对质押收益率的变化更为敏感。

下文提出的博弈论模型表明，质押者的均衡质押供应量取决于其质押成本和收益，以及其他市场参与者的战略行为。我们的结果表明，后期的竞争性市场力量可能有助于解释为何独立质押者对质押收益率的变化更为敏感。其他类型的质押者受益于额外的收入来源，例如更优厚的 MEV 访问权限和 DeFi 收益，这使得它们对共识奖励的变化反应较弱。鉴于以太坊向下倾斜的发行计划，战略性独立质押者将这些竞争压力内化，使其对共识收益率的变化更为敏感。

通过比较我们模型在当前发行计划下的均衡结果与拟议替代方案下的均衡结果，我们发现减少发行量可能会加剧这种影响。虽然我们模型中发行计划的变更会导致所有质押类别的质押 ETH 供应量减少，但也会导致独立质押者市场份额下降，并增加流动性质押解决方案的市场份额。

此外，我们的模型预测，单独质押的盈利能力将低于其他质押方式。虽然这超出了我们模型的范畴，但这可能会损害单独质押的长期可行性，并加速单独质押者退出市场，转而选择其他解决方案，例如去中心化质押服务提供商和流动性质押。

动机

过去几年，随着以太坊权益证明 (PoS) 协议中 ETH 质押量的大幅增长，围绕当前发行计划的长期可持续性的讨论也日益激烈。这场争论的核心在于验证者基础设施的高效利用、发行驱动的通胀和经济安全之间的权衡。

有人认为，缩短共识发行计划对于避免出现大多数 ETH 流通供应都被质押的最终局面至关重要（例如，参见Elowsson (2024)和Schwarz-Schilling (2024) ）。这样的结果意味着质押的 ETH 供应量远远超过经济安全所需的门槛，从而导致不必要的通胀压力和验证者资源的低效配置。此外，人们还担心流动性质押代币的激增及其取代 ETH 成为生态系统中事实上的货币的可能性，可能带来系统性风险。这些考虑表明，修改发行计划以有效降低质押激励措施可能是明智之举。

相反，质押奖励的减少可能会对相对昂贵的去中心化质押解决方案的盈利能力造成不成比例的影响，从而导致去中心化程度的降低。尤其是那些本身就只占验证者总数一小部分的独立质押者，他们可能会被不成比例地挤出市场。

接下来，我们将通过研究以太坊共识发行政策的变化对不同的质押方式（尤其是独立质押者）可能产生的不同影响来检验这一论点的有效性。具体来说，我们重点回答两个关键的研究问题：

不同类型的质押者如何应对发行计划的变化？
这些变化将如何影响以太坊权益生态系统的去中心化？

方法论方法

为了解决这些研究问题，我们采用了以下方法，并在本文中重点介绍了其结果：

实证估计：我们使用工具变量方法来估计质押奖励的变化如何影响不同质押类别中质押 ETH 的供应。
博弈论模型：基于实证研究结果，我们构建了一个以太坊质押市场的博弈论模型。在该模型中，不同类型的质押代理会根据不同质押方式的收入流和成本结构来决定其质押供应量。我们的目标是构建一个模型框架，将个人质押决策与以太坊质押市场的总质押供应量联系起来。
模拟与比较分析：通过在不同参数配置下模拟此博弈论模型，我们试图了解个体成本结构和收益流如何影响总体质押市场的均衡结果。此外，我们根据特定参数设置校准模型，并评估以太坊发行计划的变化如何影响质押市场结果，特别是不同质押类别的市场份额。

权益供给弹性的估算

方法论

我们估算了不同类型质押者中质押供应量对质押奖励变化的敏感度。为了解决内生性问题，我们采用了工具变量 (IV) 方法。内生性在此背景下是一个问题，因为在给定时间点观察到的任何质押收益率和质押供应量的组合，理论上都是市场均衡的结果，即质押的供需相遇。这种市场均衡的变化可能源于供给曲线和需求曲线的移动，从而导致任何对质押收益率和质押供应量之间相关性的简单估计都存在内生性。因此，这种估算方法的目的是识别出能够改变质押 ETH 需求曲线，同时又不影响决定供给曲线的因素的工具。使用这些工具，我们可以至少在局部均衡点上分离供给曲线的形状。

为了估算不同质押类别的供给收益率弹性，我们建议使用 Gas 费用作为一种稳健的评估工具。Gas 费用在此背景下可能是一种有效的工具，因为它直接影响质押奖励，但对于质押供应的决定因素而言仍然是外生的，因为它们受网络活动、DeFi 交易和 NFT 交易等外部因素驱动。利用自然波动和公开的 Gas 费用数据，我们使用每日数据进行两阶段最小二乘 (2SLS) 分析，其中奖励和质押金额均以美元计价。本文提供了估算方法及其相应结果的详细说明。

结果

重要的是，该方法估算了供给的收益弹性，结果表明，与总体质押者群体相比，单独质押者的质押供给对质押收益变化更为敏感。单独质押者的质押供给对质押奖励的弹性估计为 1.184，而所有质押者的质押供给对质押奖励的弹性估计为 1.078。这两个估计值在 1% 的水平上均具有统计学显著性。这些结果与Eloranta 和 Helminen (2025)的研究结果基本一致，他们的估计结果同样表明，单独质押者对质押收益变化的敏感度高于总体质押者群体。

表 1：以 Gas 费作为质押奖励工具的 2SLS 估算值

	单独质押	所有质押类型
	（1）日志量质押金额（美元）	（2）日志量质押金额（美元）	（3）日志量质押金额（美元）	（4）日志量质押金额（美元）
日志奖励（美元） _t	1.184 ^*** (0.073)		1.078 ^*** (0.035)
对数奖励（美元） _t−1		1.176 ^*** (0.074)		1.075 ^*** (0.036)
持续的	6.774 ^** (0.877)	6.868 ^*** (0.888)	7.739 ^*** (0.543)	7.786 ^*** (0.556)
观察	622	621	622	621
R平方	0.128	0.101	0.858	0.851
注：本表中报告的系数可解读为质押供应的收益弹性。这些系数报告了质押奖励的美元价值每增加 1%（无论是同期还是滞后一周），质押的 ETH 数量（以美元计价）的预估百分比增幅。第 1 列和第 2 列报告了基于单独质押者样本的预估结果。第 3 列和第 4 列报告了基于全部质押样本的预估结果。括号中报告了稳健标准误差。
***** p<0.01， p<0.05， * p<0.1

博弈论模型

为了进一步了解质押供应弹性的驱动因素，我们开发了一个博弈论框架，该框架使我们能够根据以太坊发行计划、其他外部收入来源和质押成本，对不同质押市场参与者的战略质押决策进行建模。

代理类型

我们提出了一个细分质押市场的博弈论模型，其中 ETH 持有者根据其偏好和/或技术成熟度进行区分，这反过来又决定了他们的质押方式。具体来说，我们考虑了三种不同类型的 ETH 持有者：

\theta \in \{\text{零售商、技术人员、专家}\}

θ ∈ {零售商、技术人员、专家}

每个类别包含固定数量的质押者，分别表示为N_r 、 N_t和N_{ss} ，分别代表零售商、技术人员和专家（或单独质押者）。为了确保可处理性，假设组内同质性。

细分的 Staking 市场

此外，该模型还融合了多种质押方式，这些方式在 ETH 持有者的成本和收益来源方面均有所差异。这些方式包括单独质押、通过中心化服务提供商 (cSSP) 进行质押（例如中心化交易所或专业的直接质押委托公司，例如 Kiln），以及通过去中心化服务提供商 (dSSP) 进行质押（dSSP 通过本地存储型交易平台 (LST) 提供额外的 DeFi 收益，例如 Lido）。我们没有明确模拟重新质押的情况。

不同类型的 ETH 持有者根据其专业水平拥有不同的质押选项。原则上，零售商只能通过中心化质押服务提供商 (cSSP) 进行质押；技术人员可以在 cSSP 和去中心化服务提供商 (dSSP) 之间进行选择；而专家则可以选择所有选项，包括单独质押。

然而，我们建模的收入、成本和偏好导致了 Staking 市场的割裂。也就是说，每个 ETH 持有者要么选择单一的 Staking 方式，要么保持原样，并没有在多个选项之间进行多元化投资。具体来说：

零售商要么支持 cSSP，要么弃权，这反映出他们对易用性和有限技术能力的偏好。
技术人员更青睐分布式SSP而非中央SSP，因为他们从本地商店（LST）获得的回报更高。也就是说，我们构建了收入和成本函数模型，使得技术人员的利润高于零售商。
专家们被假设会选择单独质押——尽管利润可能较低——这是因为其对去中心化做出贡献本身就具有（但尚未建模的）效用。因此，专家们要么单独质押，要么退出质押市场。

请注意，其他研究（例如Kotelskiy 等人 (2024) 的研究）也考虑了细分的质押市场。另请注意，我们并未将质押决策建模为投资组合分配问题。相反，每个 ETH 持有者会将其全部质押分配给对其类型而言能产生最高效用的期权。该框架强调明确的细分，而非混合策略。另一种方法可能是投资组合管理。在这种情况下，下面提出的模型需要进行修改以避免出现拐点解——例如，明确纳入专家对去中心化的内在偏好。

质押收益

根据所选择的质押选项，ETH 持有者可以从三个不同的来源获得收入：1）共识层收入，2）MEV 收入，以及 3）额外的 DeFi 收益。

第一个是共识层收益，由协议的发行计划决定。质押 ETH 持有者i i时获得的年度共识收益率表示为y_i( D ) 。在当前发行计划下，年度共识收益率计算如下：

y_i(D) = \frac{cF}{\sqrt{D}} = \frac{2.6 \cdot 64}{\sqrt{D}},

yi ( D ) = cF√D = 2.6 ⋅ 64 √D ，

其中D D表示协议中质押的 ETH 总量。在后面的部分中，我们将比较当前发行计划y_i(D) y i ( D )下的模型结果与另一种发行计划y_i'(D) y ′ i ( D )下的模型结果。

第二个收入来源是MEV 收入。在区块生产中被选为提议者的验证者可以通过构建交易获取额外收入，以下称为 MEV 收入。设N = D/32表示验证者的总数，则控制d_i/32 个验证者的ETH持有者被选为提议者的概率为d_i/D d i / D。相反，如果质押者加入质押池（即通过中介机构质押），提议者可以与池中的其他人分享 MEV 收入。池中任何验证者被选为提议者的概率为d_{pool}/D d p o o l / D ，质押d_i d i的验证者将获得d_i/d_{pool} d i / d p o o l 的一部分。因此，池中质押者的预期 MEV 收益与单独质押者的预期 MEV 收益相同。在这两种情况下，ETH 持有者的预期年度 MEV 收益y_v y v理论上可表示为

y_v \cdot \frac{d_i}{D}。

y v ⋅ d i D 。

第三个收入来源是额外的DeFi 收益。使用 dSSP 的 ETH 持有者可以通过再投资其获得的 LST 来获得额外收益。该收入来源的年收益率简单定义为y_d y d 。

质押成本

从 ETH 持有者的角度来看，质押与不同的成本相关。在本模型中，ETH 持有者面临的成本函数对于不同的质押方案是不同的。我们定义了一个包含固定成本和非线性可变成本的成本函数。

C(d) = C+c\,d^{\alpha}。

C （ d ） = C + c dα 。

随后，我们会校准模型，寻找一组参数，使其质押供应分布与本研究期间市场观察到的分布相似。我们还假设成本函数存在内部解。这一假设在代理人的选择不受任何约束（例如预算约束）的模型中是标准的。

此外，通过中介机构进行质押的 ETH 持有者需要支付费用，这些费用被建模为收入税，因此与成本函数分开处理。cSSP 费率表示为f_c f c ，dSSP 费率表示为f_d f d ，在基准模型中，这两者均被假定为外生变量。因此，费用被简单地假设为固定的，而不是由市场中质押服务提供商的战略行为决定的。后续扩展将放宽这一假设，并在一定程度上允许将费用确定为模型中质押服务提供商利润最大化问题的函数。

赌注决策

假设 ETH 价格恒定，从而将质押决策与价格波动和通货膨胀的影响隔离开来，每个质押者都会最大化预期年利润。

给定其他质押者的存款\{d_{ss},d_r,d_t\} { d s s , d r , d t } ，代表专家选择存款\hat{d}_{ss}\geq 0 ^ d s s ≥ 0来最大化

\max_{\hat{d}_{ss}}\, \Big\{ y_i(D)\,\hat{d}_{ss} + y_v\, P_{ss}(D) - \Big(C_{ss}+c_{ss}\,\hat{d}_{e}^{\alpha_{ss}}\Big) \Big\},

最大^ d s s { yi ( D ) ^ d s s + y v Pss （ D ） − （ Css + css ^ d α s s e ) } ,

和

P_{ss}(D)=\frac{\hat{d}_{ss}}{\hat{d}_{ss}+(N_{ss}-1)d_{ss}+N_r d_r+N_t d_t}，

Pss （ D ） = ^ dss ^ dss + （ Nss − 1 ） dss + Nrdr + Ntdt ，

并且他们的利润不为负（负利润意味着没有质押）。

令P_{ss}(D) P s s ( D )表示质押者（其质押金额为\hat{d}_{ss} ^ d s s）成为提议者的概率。我们将该概率建模为质押者的质押金额与总质押金额的比率，如分母所示。然而，更准确的表示是将其建模为质押者控制的验证者数量与验证者总数的比率。这需要一个每 32 ETH 递增的阶跃函数，对应于验证者激活阈值。为了便于处理，我们将P_{ss} P s s建模为\hat{d}_{ss} ^ d s s的连续函数，以简化分析。

\hat{d}_{ss}^* ^ d ∗ s s表示最大化问题的最优选择。由于每个质押者类型类别的同质性，所有专家在均衡状态下必须选择相同的存款水平。也就是说，在均衡状态下，个体最优选择\hat{d}_{ss}^* ^ d ∗ s s满足\hat{d}_{ss}^* = d_{ss} ^ d ∗ s s = d s s 。

类似地，每个技术人员选择一个存款\hat{d}_{t}\geq 0 ^ d t ≥ 0来最大化

\max_{\hat{d}_{t}}\, \Big\{ (1-f_d)\Big[y_i(D)\,\hat{d}_t + y_v\, P_t(D)\Big] + y_d\, \hat{d}_t - \Big(C_{t}+c_{t}\,\hat{d}_t^{\alpha_{t}}\Big) \Big\},

最大^ d t { （ 1 - fd ） [ yi （ D ） ^ dt + yv Pt （ D ） ] + yd ^ d t − （ C t + c t ^ d α t t ) } ,

和

P_t(D)=\frac{\hat{d}_{t}}{N_{ss}\,d_{ss}+\hat{d}_t+(N_t-1)d_t+N_r d_r}。

Pt （ D ） = ^ d t N s s dss + ^ dt + ( Nt − 1 ) dt + Nrdr 。

同质性再次意味着\hat{d}_t^*=d_t ^ d ∗ t = d t 。请注意，这类质押者支付手续费f_d f d ，并享受 DeFi 收益y_d y d 。

零售商选择存款\hat{d}_{r}\geq 0 ^ d r ≥ 0来最大化

\max_{\hat{d}_{r}}\, \Big\{ (1-f_c)\Big[y_i(D)\,\hat{d}_r + y_v\, P_r(D)\Big] - \Big(C_{r}+c_{r}\,\hat{d}_r^{\alpha_{r}}\Big) \Big\},

最大^ d r { （ 1 − f c ） [ yi （ D ） ^ d r + y v P r ( D ) ] − ( C r + c r ^ d α r r ) } ,

和

P_r(D)=\frac{\hat{d}_{r}}{N_{ss}\,d_{ss}+N_t\,d_t+\hat{d}_r+(N_r-1)d_r}。

P r ( D ) = ^ d r N s s dss + Nt dt + ^ d r + ( N r − 1 ) d r 。

同样，同质性意味着\hat{d}_r^*=d_r ^ d ∗ r = d r 。

根据不同的类型，这些 ETH 持有者会针对质押的 ETH 数量做出战略决策。实际上，他们会考虑自身成本、费用以及预期收益，并预测其他主体的质押行为，从而选择利润最大化的质押 ETH 供应量。完整的论文详细描述了该模型以及由此得出的纳什均衡的推导过程。

上述质押决策定义了基线模型中不同类型代理的策略行为。然而，现实世界中的质押会面临更多复杂性，我们将其作为模型扩展引入。

模型扩展

我们从几个关键方面扩展了基线模型，为权益代理和中介市场的特征添加了重要细节（有关这些扩展的正式描述，请参阅完整报告）：

单独质押者的 MEV 奖励波动性：我们假设质押类型专家 (Expert)是风险规避者，并且会因 MEV 收益波动而产生负效用。其他质押者类型的利润最大化问题保持不变。此公式解释了单独质押者可能需要数年时间才能提出一个具有高 MEV 的区块，而池中的其他质押者则可以从 MEV 收益随时间推移而平滑中获益。
非战略性质押者类型：我们将零售商类别分为两个子类：(1) 机构投资者和 (2) 不专注的散户投资者。后者被假设对发行收益率的变化反应迟钝，这意味着他们的行为缺乏战略性。这种行为可能源于他们的缺乏弹性，但更现实的解释是，他们是不专注的代理人，或者他们追求利润最大化的决策导致了一个角落解（要么全部质押，要么不质押）。将这类代理人纳入模型的主要目的是评估他们的存在如何影响其他类型投资者的质押行为，尤其是个人质押者。
具有市场力量的中介 SSP：最后，我们通过引入具有市场力量的中介 dSSP，为质押服务提供商的中介市场增添了复杂性。在基准模型中，假设质押费用固定，因此 dSSP 在完全竞争环境下运营，并且它们自身提供质押服务。更现实的做法是将 dSSP 建模为质押者和中心化质押服务提供商 (cSSP) 之间的中介或中间件。例如，当 ETH 持有者决定在 Lido 进行质押时，该质押将通过 cSSP 进行管理。Lido 本身并不直接提供质押服务；相反，它促进了 ETH 持有者和 cSSP 之间的联系。在这种安排下，ETH 持有者可以通过获得代表其质押的衍生品从 Lido 中受益。下图以简化的形式展示了这一设置。

图1：以dSSP为中间件的市场结构

图1：中介市场结构1280×501 28 KB

结果

为了评估不同的发行计划如何影响均衡质押决策，我们比较了两种替代发行规则下的质押结果。第一种发行计划与以太坊协议当前实施的计划相对应：

y_i(D) = \frac{2.6 \cdot 64}{\sqrt{D}},

y i ( D ) = 2.6 ⋅ 64 √ D ，

其中D D代表质押保证金水平。第二个发行计划遵循Elowsson (2024)提出的替代方案之一：

y'_i(D) = \frac{2.6\cdot 64}{\sqrt{D} \cdot (1+k\cdot D)}，

y′i （ D ） = 2.6⋅64√D⋅ （ 1 + k⋅D ），

其中k=2^{-25} k = 2 − 25且D D再次表示质押的 ETH 总量。

这些计划可能会对质押激励产生不同的影响。在比较均衡质押决策之前，我们首先进行数值模拟，以更好地理解从y_i(D) y i ( D )到y'_i(D) y ′ i ( D )转变背后的影响因素。

数值模拟

我们对基线模型进行了广泛的模拟，在 1000 万次运行中随机改变所有参数。这些模拟深入了解了从y_i(D) y i ( D )到y'_i(D) y ′ i ( D )时，不同参数如何影响均衡调整。

我们的主要发现如下：

观察 1：当从y_i(D) y i ( D )过渡到y'_i(D) y ′ i ( D )时，较高的边际成本会导致均衡质押供应的调整幅度较小。图 2a-2c 以单独质押为例，说明了这种效应。
观察 2：额外的 MEV 收入或 DeFi 收益的存在会抑制质押者对发行计划变化的反应。图 2d 和 2e 以通过 dSSP 进行质押为例说明了这种影响。
观察3：不同类型的代理对发行计划变化的敏感度是相互依存的。例如，当技术人员对发行计划变化的敏感度降低时（例如当新增DeFi收益率较高时），专家对发行计划变化的敏感度就会上升。图2f说明了这种效应。

图2：成本参数与均衡质押决策变化的关系

图2 1545×1050 134 KB

注：图表显示了从y_i(D) y i ( D )过渡到y'_i(D) y ′ i ( D )时，不同质押方法的总质押供应量分箱平均百分比变化，并按不同模型参数级别分类。箱数设置为 20。

模拟结果提供了初步见解，但有必要对不同发行计划下的均衡结果进行结构化比较。现在，我们将进行一项包含更多模型改进的比较分析。

模型校准

我们利用特定参数校准模型，并比较两种发行方案下的纳什均衡。考虑到待校准参数的数量，我们发现基于模拟矩法（即通过算法设置参数以最小化模拟市场份额与观测市场份额之间的差距）估计模型参数并不能提供稳定的最佳拟合。换句话说，我们发现各种可能的参数组合都能产生与观测数据一致的模拟市场份额（更多详情请参阅完整报告）。

作为次优方法，我们提出的参数设置与我们对以太坊质押市场的定性理解一致，并且在基线模型中与表 2 中报告的不同质押类型的市场份额观察到的数值非常接近。为了加深我们的定性理解，我们在 Reddit 论坛r/ethstaker上对个人质押者进行了一项调查。

表2：参数校准中使用的参考权益分布

质押方式	甲基苯丙胺	％
去乙酰辅酶A	18	54.1%
复合SSP	14.4	44.6%
单独质押	0.9	2.7%
全部的	34.2

注：验证者数量的估算基于Kotelskiy 等人（2024 年）报告的简化分类，计算方法为质押 ETH 数量除以 32。我们将 DSM、LRT、鲸鱼和未识别者归类为 dSSP。同时，cSSP 包括 CSP 和 CeX。

重要的是，我们假设单独质押会产生固定成本，而通过 dSSP 或 cSSP 质押则不会产生固定成本：

C_{ss} = 0.4,\quad C_{t} = 0,\quad C_{r} = 0。

Css = 0.4 ， Ct = 0 ， Cr ＝ 0 。

与通过中介机构进行质押不同，单独质押需要个人搭建一个运行共识和执行客户端的以太坊节点。为此，单独质押者可以购买专用硬件、订阅云计算服务或使用现有硬件。每种方案的成本差异很大。更复杂的是，运行节点的硬件规格多种多样，每种规格的成本也各不相同。迄今为止，相关文献对单独验证者的硬件成本做出了高度简化的假设。特别是， pa7x1（2024）和Kotelskiy等人（2024）都假设单独质押者初始购买必要硬件的成本为1000美元，并在5年内摊销。从r/ethstaker上的调查中收集到的轶事证据通常支持这一假设，但也揭示了由于一些质押者使用现有硬件而不购买专用硬件进行质押而导致的成本差异很大。

与硬件成本类似，我们假设能源和网络成本是固定的，因为它们是运行以太坊节点的基本要求，但在向节点添加更多验证者时不会扩展。同样， pa7x1（2024）和Kotelskiy等人（2024）假设每周能源成本约为1.4至2美元，网络成本约为0至12美元。这些假设通常得到了r/ethstaker调查中传闻证据的支持。然而，实际成本可能存在很大差异，因为很难假设业余爱好者会明确监控其个人质押设置的网络和能源消耗，并以此作为其质押决策的依据。

综合起来，我们假设固定成本约为 1'000 \$/年≈ 1 ′ 000 $ /年。这包括通常假设在5 5年内摊销的硬件（ 200-400 200 − 400 \$/年$ /年）、高速稳定的互联网连接（ 50 50 \$/月$ /月）以及额外的电力支出（ 100 100 \$/年$ /年）。以ETH 表示此成本，以 2'400 美元的 ETH 价格计算，我们获得的参数设置为C_{ss} = 0.4 C s s = 0.4 。同样，我们假设通过中介机构进行质押不会从 ETH 持有者的角度来看产生任何固定成本。因此，我们设置C_{r} = 0 C r = 0和C_{r} = 0 C r = 0 。

我们进一步假设

c_{ss} < c_{t} < c_{r} \quad \text{和} \quad \alpha_{ss} > \alpha_{t},\ \alpha_{ss} > \alpha_{r},\ \alpha_{t} = \alpha_{r}。

c s s < c t < c r和αss > αt ， αss > αr ， αt = αr 。

关于各种 Staking 方法的可变成本的文献非常少。因此，我们主要依靠轶事证据和简化假设。我们认为，施加上述 c