在一個新領域中學習，一個非常大的難點是需要找到一套高效的思考框架和交流語言。 Web3 涉及到很多通證經濟和金融相關的議題，在相關討論中，資產負債表（balance sheet）是非常有用的工具，不僅可以幫你釐清思路，看清楚事情的本質，還能提高交流效率，甚至可以幫助你發現新的創新機會。我本人就從中獲益匪淺。不過在實踐中，我感到了解這個工具並且能夠主動使用它分析問題的同業人士並不多，頗感惋惜，因此撰文予以介紹和提倡。此外，在本公眾號後續的Web3、通證經濟和貨幣經濟討論文章中，也需要經常使用這個工具，所以本文也算是一篇參考文檔，以後可以經常引用。
資產負債表的基礎知識
資產負債表是企業財會的基本工具，也是“三大報表” 或者“四大報表”之中最基礎的那個。在傳統商業中，初級管理者一般更關心利潤表，而銀行家、投資人和老練的高管則更關心資產負債表。而討論貨幣經濟的時候，讀懂央行以及商業銀行的資產負債表是一個基本功和起點。事實上，Web3 學習者將逐漸發現，討論Web3 時使用的資產負債表，與企業資產負債表差別比較大，而與宏觀經濟會計（macroeconomic accouting）中的資產負債表更加相似。而DeFi 研究中使用的資產負債表，則與銀行資產負債表頗為相通。因此，我認為解讀和使用資產負債表應該成為Web3 從業者的一項基本功。
早在2017 年學習貨幣經濟學的時候，我就意識到這個工具對於討論通證經濟非常有用。但因為我本人並非經濟財會專業出身，從未系統深入學習過財會知識，因此只是把最基本資產負債表當成分析通證經濟的一個工具。實際上，傳統財會知識當中還有很多有價值的內容，包括一些估計、假設和調整的技巧，是值得被借鑒到通證經濟中的。但我對於這些知識的了解是非常膚淺的，還需要根據實際需求不斷補課。這裡只是在我的理解範圍內介紹一些最基本的知識點，目的是為了給後面的討論打一個基礎。
資產負債表反映的是在某一個特定時間，企業資產、負債和權益狀態。它長成這個樣子：
圖1. 傳統企業的資產負債表示意圖
觀察這張圖，我們可以得到有關資產負債表的幾個要點：
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資產負債表分為左右兩個部分，左邊是資產，右邊是負債和權益，中間用一道豎線分隔開，因此也稱為“T 型表”；
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存在恆等式：資產= 負債+ 權益。也就是說，資產負債表左右側累加起來數值應該完全相等，是平衡的。這是資產負債表最重要的特點，也是為什麼在英文裡它被稱為balance sheet 的原因；
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正常情況下，一個企業的權益應該為正值，如果權益為負值，也就是說，資產< 負債，企業資不抵債，那麼就陷入了償付性危機（solvency crisis）；
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資產端大致可分為高流動性資產（現金和現金等價物）與低流動性資產（短期債權和長期資產），一般從上到下排列；
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負債也分為短期債務和長期債務，也是從上到下排列。企業要格外關心短期債務，確保在資產端由足夠的現金及現金等價物備付債務，否則將陷入流動性危機（liquidity crisis）；
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權益是企業的真正的財富淨值（net worth），毫無疑問，根據第2 點，權益= 資產- 負債。
其實資產負債表的基礎知識就這麼一點點，普通人幾分鐘就能學會。但在傳統財務中，還要花很多時間來學習一些複雜概念，特別是如何將復雜的實際業務裝進會計規則當中，比如說在資產端的無形資產（商譽、知識產權等）如何分類、估值和處理，以及分辨“所有者權益”與“權益”的概念差異等等。這些內容對於Web3 數字資產的研究，短期內沒有多大價值。相反，真正應該花功夫探討的是如何將不同種類的數字資產表達在資產負債表中。
數字資產主要出現在左端。由於其形態豐富，並且不斷出現新的品類，很難完全列舉。本著自上向下，流動性越來越低的原則，我們可以把當前主要的數字資產這樣安排：
圖2. 數字資產的排列方式
圖2 可能是某一個以純數字化DAO 組織的資產負債表的樣貌。我們後續的探討可以以此為一個出發點。
此外，還有一些拓展性的工具非常重要。
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增量平衡表
實踐中常用的一個拓展工具是增量平衡表，它描述一筆交易對於資產負債表的影響。在增量平衡表中，我們只列出當前這筆交易影響到的那些項，而不影響的那些項則不列出。這種方式不但突出了問題，而且簡化了圖表繪製，隨手就可以使用，更加便於交流。
舉一個例子，一個用戶把自己價值1 萬美元的BTC 出售，兌換為1 萬美元USDC。這個交易只影響該用戶BTC 和USDC 的數量，不影響其他資產和負債項，因此表達為增量平衡表，其他項目不列出，只需要把BTC 和USDC 的增減表達出來即可：
圖3. 出售BTC 交易的增量平衡表
再舉一個例子，假設在一個ETH 價值2,000 美元的時候，一個用戶借入4 萬USDC 和等值的20 個ETH 用於做市，增量平衡表顯示如下：
圖4. 接入資金用於做市
假設過了一段時間，他做市獲得收入1,000 USDC 和0.5 個ETH，但同時累計的未支付利息達到700 USDC 和0.3 個ETH，與此同時ETH 價格上漲至$2,500，則增量平衡表顯示如下：
圖5. 做市產生利潤
通過以上幾個例子可以看出，由於平衡表始終是平衡的，因此一筆交易所產生的影響，也是平衡的，一個交易在資產負債表裡引發的數量變化也必須是左右平衡，要么是資產或負債端的增減抵消，要么是兩側同時增加或減少。
在實踐當中，增量平衡表遠比完整的資產負債表常用得多。
聯合增量平衡表
交易是發生在多個主體之間的，在很多情況下，我們還要關心交易對其他相關主體資產負債表的影響。這個時候，我們將相關的兩個甚至更多的主體的增量平衡表放在一起，可以對交易的性質和影響有著更加清晰的認識。
例如，在圖3 的例子中，如果我們把交易對手方（例如交易所）的增量平衡表與該用戶並列，則可以得到以下的聯合增量平衡表：
圖6. 比特幣交易的聯合增量平衡表
實踐當中經常將相對應的變動項連線，表明“它們是同一筆錢”。比如上面的例子可以連線如下：
圖7. 添加了連線的聯合增量平衡表
很多時候，我們並不關心資產的數量，而是定性地研究交易涉及到各主體資產負債關係變化，這種時候，可以忽略數字。例如，假設張三將若干ETH 抵押到Compound 裡那裡，借出USDC，然後從李四那裡購買了一個NFT。假設我們不關心此次交易的具體金額，只是定性分析，那麼聯合增量平衡表如下：
圖8. 抵押借貸購買NFT 的聯合增量平衡表
上面這個表展現了聯合增量平衡表在描述交易方面的能力，將資金的出出、資產的去處描述得非常清楚。如果添加連線，能夠看得更加清楚。
圖9. 添加部分連線的聯合增量平衡表
在聯合表裡，每一項增量，都要有對應的項。例如，某一方的某項資產增加了，那麼必然對應著另一方資產項的減少，或者負債項的增加。這是使用聯合表的基本原則。
以上就是資產負債表的基本內容。當然這裡只是舉了一些最簡單的例子。實際上，活用資產負債表可以描述很多複雜的場景，也幫助我們解決很多複雜的問題。
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基於資產負債表研究問題的優勢
很多人會質疑，一買一賣，或者抵押借貸，這些都是很簡單的問題，何必要使用資產負債表來研究呢？有什麼好處呢？
根據我長期的學習使用經歷，好處至少有三個。
第一，幫助我們加深對金融交易和金融事件的理解。資產負債表提供了一個深度洞察金融行為的放大鏡。同樣一件事情，如果你只是粗略的理解為交易買賣，可能只能形成非常膚淺的看法。但是如果你把相應的資產負債表畫出來，就能夠看到事情的本質。
舉一個例子，前不久MakerDAO 社區投票支持用DAI 購買美國國債。這件事情如果只是理解為穩定幣的一個新用途，那就把事情矮化了。我們將購債行為放在MakerDAO 資產負債表裡一看，就會得出令人震撼的結論。
假設此時此刻，Maker 的用戶抵押超額的資產（如ETH）之後，通過借貸的方式產生了$10,000 美元等值的DAI，則以下是MakerDAO 在購債之前的資產負債表。
圖10. 假定的Maker 資產負債表
讀者可能會奇怪，抵押進Maker 的ETH 為什麼不出現在Maker 的資產負債表中呢？因為抵押並不是一種所有權轉移，而是為貸款增信的合同行為。抵押之後，ETH 的所有權並沒有轉移給Maker，不能算成Maker 的資產。 Maker 創造$10,000 DAI 的依據是貸款，而不是抵押進去的ETH。
那麼，如果此時Maker 購買了$5,000 的美國國債，這是一種什麼行為呢？在這裡，Maker 作為算法央行，無論它購買國債所需要的5,000 DAI 是從財庫（treasury）裡取出，還是增發的，在Maker 資產負債表中的反映都是一致的：
圖11. Maker 購買美國國債的增量平衡表
那麼這樣一張簡單的增量表反映了什麼呢？熟悉央行資產負債表的人一眼就能看出，這實際上表明，Maker 在基於美國國債來進行美元穩定幣創造。也就是說，Maker 在分享過去只有美聯儲壟斷的“基於美國國債創造貨幣”的權利。這當然是意義深遠的行動。
可見使用資產負債表工具，可以幫助我們獲得更有深度的看法。
第二，便於思考和交流。在這方面，資產負債表就想我們小時候學習的豎式運算一樣，可以幫助我們將思考變得更加有條理，更加標準化，也便於彼此之間交流觀點。
第三，幫助發現創新機會和梳理業務戰略。資產負債表所提供的資產洞察，有時可以幫我們發現市場的空白點和潛在機會。 Solv 就是這樣一個例子。 Solv 作為支持用戶自定義多維資產的平台，遠期目標清晰，但業務切入點的選擇十分不易。我們在進行戰略思考的時候，製作了下面這樣一張全行業資產負債表，看到了低流動性資產（SAFT、鎖倉tokens、真實世界資產等）的空白機會，因此決定從這個領域切入，取得了良好的效果。
圖12. 啟發Solv 業務戰略決策的資產負債表
總之，根據我的實踐經驗，資產負債表是學習研究Web3 數字資產的一個好工具，因此樂於向大家推薦。我以後的文章也會主動使用這個工具來說明問題。