DeSci的自學之路009
當我們在上文提及資助 Public Goods 發展的資金來源於一個良好發展的生態環境,吸引外部的資金加入不同項目;同時,各自項目可以透過 round runding 去支持更多初創的發展。
假如你就是那個擁有著一萬美元,希望透過捐助有需要的項目來支持 Public Goods 的生態環境發展,你將會面對一個問題︰
究竟應該怎樣把錢送到最有需要的項目手上?
直接捐助你有認識的項目,容易忽略了你所不知道的項目;所以Gitcon Grant採取了一種可以放大這手頭一萬美元,同時又能借助Web3社群力量的方案︰
配捐池 Matching Fund
顧名思義,這一百萬美元不再是直接捐助,而是成立了一個配捐基金池。當不同的項目申請參與Gitcoin Grant 後,世界各地的 Web3 牧民都會前來 Gitcoin Grant 以小額捐助通過申請的項目。
通過各地 Web3 牧民的小額捐助,我們知道了哪些項目得更多牧民的關注更值得支持。
而為了有擴大小額捐款的效應,配捐池並非 1兌1的比例配捐,1美元的小額捐款可以得到多於1美元價值的配捐池分配資金。雖然單一大額的50美元捐助比起50個牧民捐助一美元,更容易操作。金額一樣都是50美元,但是1位捐助者和50位捐助者,何者更獲得社區不同參與者的支持,顯而易見。
透過Gitcoin Grants的配對池,有需要的項目拿到了比小額捐助更為有力的資金應付項目開支。
為了推動去中心化的精神,由機制上推動更多社群個體的參與,Gitcoin Grants 引入了一套配對資金池的分配方法,以回應 「錢去哪裡」的問題。
QF Quadratic Funding 平方募資法
我們先看明白例子,再回頭說背後的原理︰
Gitcoin Grants 開始,項目在自行籌款後,將根據籌款情況,從一萬美元的配對池中分得額的資金。
項目A 找到兩個支持者,一共捐出了 $1000元,人均$500。
項目B 找到五個支持者,一共捐出了 $1000元,人均$200。
項目C 找到二十個支持者,一共捐出了 $1000元,人均$50。
項目A 找到兩個支持者,一共捐出了 $1000元,人均$500。它從Gitcoin Grants的一萬美元配對池拿到$740.74。由原來的$1000美元籌款,增加了+74%,總額為$1740.74。
項目B 找到五個支持者,一共捐出了 $1000元,人均$200。它從Gitcoin Grants的一萬美元配對池拿到$1851.85。由原來的$1000美元籌款,增加了+85%,總額為$1851.85。
項目C 找到二十個支持者,一共捐出了 $1000元,人均$50。它從Gitcoin Grants的一萬美元配對池拿到$7407.41。由原來的$1000美元籌款,增加了+740%,總額為$8407.41。
換言之,透過數學公式的引入,由配對池的分配可以看出,小額資助,參與捐款的人數越多,項目越受不同的人支持,它所獲得的配對資金亦越多,甚至遠超於捐款人的小額資助。
這一段為數學拆解,沒有興趣的朋友可以直接跳入下一段說明︰
我們先計算出三個項目的權重因子︰
項目A 權重因子 = (500平方根 x 2) 2次方 = 2000
項目B 權重因子 = (200平方根 x 5) 2次方 = 5000
項目C 權重因子 = (50平方根 x 20) 2次方 = 20000
所以三項目應得Gitcoin Grants 配對池的百份比為︰
A = 2000/(2000+5000+20000) = 7.4074% of 1萬美金,分得$740.74
B = 5000/(2000+5000+20000) = 18.5185% of 1萬美金,分得$1851.85
C = 20000/(2000+5000+20000) = 74.0741% of 1萬美金,分得$$7407.41
數學原式在此︰https://arxiv.org/pdf/1809.06421.pdf
所謂的「平方」募資法中的「平方」二字就是由此而來。
你可以透過以下的網站去做更多不同情況的模擬計算
WTF is Quadratic Funding? (wtfisqf.com)
在QF平方募資法下,Gitcoin Grants 在配對資金時獲得了更為適當的分配。人數比起捐贈的金額來得重要。雖然解決了金額配對的問題,但仍有一事困擾著Gitcoin Grants 的團隊。
這事,我們每年都會迎來不止一次這類似的投票。
最受歡迎的歌手選舉 - Winner takes all。人數越多,越大型的項目越容易在Gitcoin Grants中獲得大量資助。這真的是Gitcoin Grants的初衷嗎?初創項目,缺乏人氣的項目,難度就因為人數原因而無法得到資助嗎?
下一次 DeSci的自學之路,我們去看看QF 平方募資法後在Gitcoin Grants 18 最新使用的 Cluster Matching
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