去中心化金融（DeFi）借貸領域的利率模型、清算機制與系統性風險

一、利率：不是收益工具，而是風險調節器

在 DeFi 借貸生態中，利率的核心功能並非「為資本帶來回報」，而是用來調節系統性風險曝險的速度、方向與規模。

簡單來說，利率本質上是風險調節器，而非行銷工具。

健全的借貸協議利率機制至少應達成以下三大目標：

• 抑制過度借貸，避免系統單向累積風險
• 吸引或釋放流動性，在供需失衡時引導資本重新分配
• 在風險逼近前發出預警，協助市場於清算前及時因應

因此，幾乎所有主流 DeFi 借貸協議皆採用動態利率模型而非固定利率。在鏈上，利率並非「價格」，而是系統健康狀況的即時指標。

二、三大主流利率模型範式

1. 基於利用率的模型（Aave / Compound）

這是 DeFi 最經典且應用最廣泛的利率模型，其核心變數僅有一項：利用率 = 已借出資金 ÷ 總存入資金。

基本邏輯非常明確：

• 利用率低 → 流動性充足 → 借款利率較低
• 利用率高 → 流動性緊張 → 利率快速上升

為避免高利用率下風險失控，協議通常設置 Kink（拐點）：

• 拐點前：利率緩慢上升，鼓勵正常借貸行為
• 拐點後：利率急遽飆升，強制抑制新增借貸需求

優勢

• 模型簡單透明
• 市場訊號明確
• 抗操縱能力強
• 易於擴展與複製

劣勢

• 所有借款人承擔相同的風險溢價
• 無法區分「健康槓桿」與「高風險槓桿」
• 複雜策略下資本效率較低

因此，該模型更適合基礎設施層的利率機制，而非精細化風險定價工具。

2. 點對點 / 半市場利率模型（Morpho）

Morpho 引入了關鍵改變：利率不再僅由「資金池狀態」決定，而是取決於供需配對效率。

在 Morpho 中，當點對點配對成功時：

• 借款人支付的利率低於資金池借款利率
• 出借人獲得的收益高於資金池存款利率

這為統一資金池增加了微觀層面的競爭定價機制。

優勢

• 資本效率顯著提升
• 利率訊號更細緻
• 同一資產可存在多檔利率

潛在風險

• 極端市場下配對可能迅速失效
• 系統高度依賴底層資金池的流動性與清算緩衝

因此，Morpho 的成功仰賴基礎資金池的穩健、可預測與抗衝擊能力。它並非基礎設施的替代品，而是建構於其上的效率提升層。

3. 信用與人工定價模型（Maple）

Maple 徹底改變了利率邏輯：利率不再由演算法生成，而是由下列因素決定：

• 借款人信用品質
• 貸款期限結構
• 市場環境與風險偏好

這與傳統金融中的信用利差定價模型高度相似。

優勢

• 利率波動極小
• 收益高度可預測
• 更適合機構負債管理與資產配置

權衡

• 去中心化程度明顯降低
• 系統性風險由「市場風險」轉向「信用 + 法律風險」

這是 Maple 為提升機構可用性與掌控力所做的主動權衡。

三、清算機制：DeFi 借貸真正的「保險系統」

如果利率機制是提前調節風險，清算機制則用於即時損失緩釋。在 DeFi 借貸中，清算並非異常現象，而是系統設計的核心組成部分。

1. 自動清算的邏輯

在超額抵押借貸中，清算流程通常如下：

• 抵押資產價格下跌
• 抵押率低於清算門檻
• 系統允許第三方強制平倉

清算人獲得獎勵的方式：

• 以折價買入抵押資產
• 激勵其承擔價格波動與執行風險

此機制仰賴一個核心假設：市場始終存在願意接手的流動性。

2. 清算機制三大關鍵設計變數

(1) 清算門檻

• 門檻高 → 系統更安全但資本效率較低
• 門檻低 → 效率提升但尾部風險加大

(2) 清算罰金

• 罰金過低 → 清算人激勵不足
• 罰金過高 → 借款人成本增加，需求受抑

(3) 清算方式

• 部分清算 vs. 全額清算
• 荷蘭拍賣 vs. 即時執行

這些參數彼此關聯，共同決定系統在極端波動下的韌性。

四、市場失效時會發生什麼？

理論上，清算機制應能有效運作，但極端市場環境下往往不然。

DeFi 的歷史一再證明：

• 價格下跌 ≠ 流動性可用
• 鏈上壅塞加劇清算延遲
• 抵押資產相關性在壓力下急遽上升

當這些因素疊加時，風險已不再屬於個體層面，而是系統性風險。

五、系統性風險的三大典型來源

1. 高度相關的抵押資產

當大部分借貸集中於相似抵押類型時：

• ETH、LST 和 LRT 同時下跌
• 清算集中爆發
• 流動性瞬間枯竭

2. 預言機與價格滯後風險

• 價格更新延遲
• 成交稀疏的市場易受操縱
• 鏈下價格與鏈上結算價出現偏離

這些問題都直接削弱清算機制的有效性。

3. 清算人高度集中

實際上：

• 清算高度依賴少數專業團隊
• 對 MEV 與基礎設施優勢依賴顯著

這代表清算本身存在「中心化風險」。