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其次，关于加密货币的价格特征以及可能存在的价格操纵。Gandal et al.(2017)发现，Mt. Gox交易所（当时最大的比特币交易所）在2013年2月-11月中的两个时间段存在可疑交易活动，涉及60万个比特币。这些可疑交易对当时比特币价格在两个月内从150美元上涨到1000美元起到了重要推动作用。Griffin和Shams(2018)研究了USDT（由Tether公司发行的一种声称基于100%美元储备金的稳定加密货币）对比特币和其他加密货币的影响，发现USDT被用来操纵加密货币的价格。在2017年3月-2018年3月这段时间里，作者识别出87个小时。这87个小时均有大量USDT发行并被用来购买加密货币，而且这些大额交易均发生在加密货币市场大跌之后，在这些大额交易后加密货币市场均大幅反转。作者发现，这87个小时对应着比特币在研究区间（即2017年3月-2018年3月）50%的涨幅，以及另外6种大的加密货币在研究区间64%的涨幅。Bianchi(2018)分析了14种主要加密货币在2016年4月和2017年9月之间的交易数据，发现加密货币的收益率与股票、债券等传统金融资产的收益率之间不存在显著关系，加密货币与传统金融资产之间不存在波动性溢出效应，并且加密货币的交易量主要由历史收益率和市场不确定性（用芝加哥期权交易所市场波动率指数VIX衡量）驱动。

加密货币价格波动性太高，引入加密货币期货也难以平抑价格波动，很多从业者试验稳定加密货币。目前，由Tether、Gemini和Circle等公司推出的稳定加密货币方案都采取了以法定货币为准备金1:1发行稳定加密货币的方式，相当于货币局（currency board）制度。另一些稳定加密货币方案采取所谓的“算法中央银行”模式（algorithmic central bank），模仿中央银行公开市场操作，通过发行和回收以加密货币计价的债券来调控加密货币供给量，以实现加密货币价格的稳定。Eichengreen（2018）指出，“算法中央银行”难以抵御投机性攻击。因为攻击发生时以加密货币计价的债券会有显著折价，通过发行该类债券回收加密货币以支撑加密货币价格的效果会显著下降，所以“算法中央银行”有内在的不稳定性。需要指出的是，中央银行数字货币（central bank digital currency，简称是CBDC）与稳定加密货币有本质不同。中央银行数字货币有负债属性，是中央银行直接对金融机构和社会公众发行的电子货币，属于法定货币的一种形态，而且不一定采用区块链内Token的形式。本文不深入介绍中央银行数字货币，感兴趣的读者可以参考CPMI（2018）。

加密货币监管的重点在加密货币与法定货币的兑换环节，其中一个重要问题是反洗钱。加密货币洗钱是指应用加密货币的匿名性和全球性，使得违法所得的来源和性质难以追溯。加密货币洗钱分为三个环节：1.置入（placement），将不法获取的法定货币转换成加密货币。一些加密货币交易所没有采取实名制，会给置入环节带来很大便利。2.分流（layering），使用混币(mixers)、合币（coinjoin）和翻洗（tumblers）等技术以及区块链内地址的匿名性，将加密货币在多个地址之间转移，使其来源难以追溯。3.整合（integration），将“洗干净”的加密货币整合并转到“干净”地址上，再转换成法定货币或商品。以ZCash、Dash和Monero为代表的加密货币使用了零知识证明、环签名等匿名技术，会增加反洗钱难度。此外，加密货币在全球范围内流通，不同国家或地区的对加密货币的监管标准不一、信息难共享，也会增加反洗钱的难度。

（三）Token对区块链平台型项目的影响一些区块链项目具有平台经济特征。

Token在这类平台型项目中可以兼具两种角色：首先是项目启动时的融资工具，体现为初始代币发行（initialcoinoffering，简称是ICO）；其次是平台内经济活动的支付工具。Token为持有者带来双重好处：一是用Token购买平台内的商品或服务，二是Token价格的上涨，并且Token价格受平台型项目活跃用户数和经济活动量等基本面因素驱动。另外，一些区块链平台型项目的Token具有股权属性（见本部分第四小节）。

Token的双重角色对区块链平台型项目启动和发展有重要影响。Catalini和Gans(2016)分析了区块链、Token对市场形成中的两个重要因素——验证成本和网络成本的影响。他们认为，区块链允许市场参与者以较低成本验证与交易有关信息，会促进新的市场形态出现；Token可以在无需传统受信任中介的情况下降低网络成本并启动市场。Congetal.(2018)用动态资产定价模型分析了Token价格及其对用户采用（useradoption）的影响。Token交易为平台用户提供了跨期互补性（intertemporalcomplementarity），从而在Token价格和用户采用之间形成了一个反馈环。Token价格反映了平台未来增长。均衡时Token价格将随平台生产力、用户异质性和网络规模而呈现非线性增长。