谷燕西:未来数字金融生态一定是基于分布式记账技术来支撑市场运作的

现在股票通常包括所有权,分红权和投票权这三种权益,而且是按照1:1:1的方式设计在股票当中。但是现在不按照这种常规设计的公司权益设计越来越多了。这三种权益已经不是按照这样的比例设计在股权方案当中了。这是因为这三种权益对于不同的参与者和投资者群体的意义是不一样。

购买所有权的投资者通常是寄希望于公司的发展导致公司的上市或被卖掉。这样他因此就会获得所有权增值产生的收益。在分红权方面,很多上市公司其实并没有分红的,特别是那些在发展的公司。这些公司的收益被用来进行进一步发展。所以如果早期购买分红权的话,其成本是非常高的,因为这个收益只能在将来时间才能实现。通常情况下是在公司的发展到进入了一个成熟的阶段,它所在的市场已经饱和,公司这个时候才开始分红。所以即使将来有分红的话,也是公司发展到行业非常成熟的时候才会有分红。 

投票权对于大多数投资者来说就更没有意义,因为很多投资者并不关心通过投票来决策公司的发展方向,他们只是关心购买股票能够带来财务上的收益。所以现在这种股票设计,也就是在同一个股票里面按照同等比例包含三种权益的方式,现在实际上是已经不适合了。

未来的数字金融生态一定是基于分布式记账技术来支持整个交易市场的运作的。分布式记账技术以及在它上面的智能合约能够将金融产品做到非常细小颗粒层级。另外,它能将数字金融产品的产生,储存,流通,交易,结算和登记的成本大幅降低,因此它能够支持更多种类和更加细小的数字金融产品的流通。在未来的数字金融生态当中,目前的这些所有权,分红权和投票权就可以单独出来进行发行和流通。投资者因此就可以有更加精细化的选择。关注公司所有权的投资者可以直接购买所有权。由于这个所有权产品不包含投票权和分红权,所以这个所有权产品的价格就可以更低,因此就可以有更多的投资者参与购买。

对于只关心固定分红收益的投资者来说,他就没有必要在公司的早期就购买分红权。因为公司早期根本不会分红,早期购买分红权是投资资金的浪费。甚至有的公司即使发展很长时间也不进行分红,因此就更没有必要购买此公司的分红权。只有当公司进行持续分红阶段,购买这个公司的分红权才有意义。另外由于这个分红数字金融产品只具有分红权,而没有其它的权益,因此这个分红权的成本也低许多。因此在购买时间和购买成本方面,分红权的投资者都会实现更好的收益。

对于投票权来说,这同样是一个可以更加细化的产品。大多数投资者实际上是并不在意这个投票权的。只是公司初期或者其它某个阶段,有些机构投资主体想通过持有足够多的投票权来决定公司的发展方向的时候,投票权对这些投资者才有意义。因此投票权是对某一类的或者说是投资群体中的一小部分是有价值的。

所以,在未来的数字金融生态当中,把这三种权益分开来进行流通,投资者就会有更多的,更加精细化的选择,资本市场的效率会更高的。

这样的一个趋势并不只是理论上的可能性,需要很长时间才能实现。现在此方面的应用探索已经开始。 现在一些基于区块链的创新项目已经开始把投票权单独分离出来,让那些希望获得投票权的普通用户获得。这些项目的进展表明投票权对于普通投资者也是非常有吸引力的。普通投资者为了获得投票权,在行动方面帮助实现了项目的生态的发展。在投票权的交易流通方面,现在一些正在成立的数字资产交易所(譬如我在文章和视频分享中介绍过的瑞士数字资产交易所SDX)已经明确表明会交易新型的数字资产,因此投票权就可以是这些数字资产交易所可以考虑的数字金融产品。

郑重声明: 本文版权归原作者所有, 转载文章仅为传播更多信息之目的, 如作者信息标记有误, 请第一时间联系我们修改或删除, 多谢。

DAI晚间必读5篇 | DeFi火热 如何避免被ETH手续费PUA?

百度超级链打出了第一张牌 联盟链已占据了区块链江湖的半壁江山。但我们似乎对联盟链的崛起并未感知。 百度区块链团队认为,虽然联盟链可以实现多方参与共享数据互信,但从产品上看,多数情况下链上数据对外部并不可见。这将意味着,虽然我们看到了联盟链多点开花,但并不能很好的实现我们做区块链产品的目的。

AVAX北大团队取得突破性成果 将推动区块链技术发展落地

8月5日,澎湃新闻(www.thepaper.cn)从北京大学了解到,近日由北京大学软件研究所系统软件团队黄罡教授领导研发的“北大数瑞分布式账本系统”,通过了中国信息通信研究院泰尔实验室组织的官方测试。这是国内首个在互联网大规模节点生产环境下通过的分布式账本系统性能测试。

比特币最新价格Bancor能否在DEX上破局?

Bancor V2的智能合约已经部署在以太坊主网上。Bancor V2有一些亮眼的DEX功能,其中包括: 可以减轻无常损失 保持单个代币的敞口 20倍的流动性放大 减轻无常损失对流动性提供者有很大吸引力 上述几个方面都是目前DEX面临的痛点,尤其是对流动性提供商来说,这个无常损失是个头疼问题。

[0:0ms0-0:593ms