NFTGo專欄|價值從何而來:藍籌 NFT 稀有度與價格是否相關?

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NFTGo專欄|價值從何而來:藍籌 NFT 稀有度與價格是否相關?

(本文由 NFTGo 撰寫)

在很多情況下,人們願意為稀有物品或獨特體驗支付溢價。古話說,物以稀為貴,但在 NFT 的世界裡,我們該如何量化這個數字資產的稀有度和其對等的價值?

從純粹的商業角度來看,許多資產原本不需要任何形式的限制供應,但稀有性的價值將影響消費者需求和市場層面需求的總和,人為進行稀有度和數量設計將產生不同的效果。稀有價值在經濟上植根於這樣一個概念:資源有限,需求無限,而價格就是表示資源稀缺一個信號。

藍籌 NFT 的稀有價值可以從以下四點中衡量,一種是 NFT 所在項目本身的稀缺性—每個 Collection 發行特定的數量,大多為 1 萬個。

第二種是與收藏品總量中其他 NFT 相比的稀有價值。稀有性與炫耀性「專有感」消費的概念密切相關—NFT 和擁有者的相似度和美學觀感,在某種情況下也代表了一種態度和身份的情感價值。比如周杰倫所持有的 Azuki 和其本身特點的同質性。

第三是 NFT 的稀缺效應所帶來的使用價值,或者說是溢價,包括買賣 NFT 的樂趣,在新領域 GameFi 和元宇宙中的多種應用和延伸。

第四個是獲取難度或時間價值。稀缺性價值同時反映了社區維護成本。比如一些社區 PASS 的運維成本增長就會反映在價格上,形成一個閉環飛輪。

那麼,其中稀有度是否是價格的主導影響因子?從1月份以來,雖然市場中 NFT 的整體交易量有所下滑,但前期市場共識下的藍籌項目依舊因其稀缺性而價格上升,反映了消費者對頂級資產的積極預期。

我們可以通過數據量化 NFT 價格與稀有度之間的內在相關性,從而探索出可能的規律和模式。我們選取了六個各有特點的藍籌項目,評估 NFT 稀有度對其價格的影響。

TL; DR

  • 稀有NFT的持有者所擁有的定價權比普通NFT持有者高了不止10倍。
  • 與人們的普遍認知「稀有NFT更貴」相反,稀有度對價格的影響並不完全呈正相關。
  • 稀有度的影響力有時會讓度給美學價值、社群共識等其他相對於稀有度更加隱性的因子。
  • 即使 Medium NFT 在市場中較 Bottom NFT 的稀有度排名更高,但二者的市場價格分層效應並不明顯。而 Top NFT 的價值遠超於 Medium NFT。
  • 列舉的6個項目中,Doodles 稀有度與價格的相關性最強,而 BAYC 顯然還存在其他影響價格的變量。

Note: 根據稀有度不同,我們把NFT分成了四組,x 表示 NFT 的稀有程度:

90 ≤ x ≤ 100: Legendary

70 ≤ x < 90: Rare

40 ≤ x < 70: Classic

0 ≤ x < 40: Normal

售價最高的NFT,是稀有度最高的嗎?

不同 NFT 的價格受稀有度的影響不盡相同,下圖是各收藏品中售價排名前十的 NFT 的稀有程度,以及其在二級市場上的總流通時間。

各藍籌 Collection 中售價前十 NFT 的稀有度分布,來源:NFTGo.io

大部分場景下,很多人會通過各類工具查找稀有度。然而,除了收藏價值以外,NFT 的其他價值會在很大程度上稀釋稀有度對於價格的影響。稀有度的影響力有時會讓度給美學價值、社群共識等其他更加隱性的因子。

CryptoPunks 的市場定位更偏向於 OG NFT 項目,其作為第一個 NFT 項目的收藏價值不言而喻,而稀有度在收藏體驗中無疑是極其重要的增味劑。而對於 BAYC 而言,儘管其也是一個非常經典、較為早期的藍籌 NFT,但是其項目背後的社群和商業體系撐起了 NFT 的部分其他價值,從而分散了稀有度對其價格的影響力。售價前十的 NFT 中傳說級稀有度的佔比相對於 CryptoPunks 出現了明顯減少。

所以,從不同的項目定位這個因素來看,售價最高的 NFT 並不一定是稀有度最高的。

稀有度是否影響價格分層?

通過對比兩種稀有度不同的NFT的數據—最常見的 Normal 和最稀有的 Legendary(分別是後40%以及前10%),我們可以看出稀有度在不同收藏品中影響程度不一。對 PFP 項目,總體來說,稀有度越高,價格越高,擁有 1/1 top trait 的 NFT 往往擁有較高售價。從下圖中我們可以看出,在 Cryptopunks 和 Doodles 項目中,稀有度的巨大差異使 NFT 平均價格的飆升。而對 BAYC 來說,顯然,稀有度並沒有很明顯的價格分層,稀有度並不能代表和反映 NFT 本身的核心價值。

基於稀有度排名的 NFT 平均售價(以美元為單位);來源:NFTGo.io

頭部和長尾效應

在比較最高和最低稀有度價格分層差距後,還有一個用戶時常會遇到的問題,如果無法負擔前 10% 稀有度的高價 NFT,那麼後 90% 的稀有度區間中的 NFT,該如何選擇呢?我們去除前 10% 的高稀有度的 NFT,在相對較低稀有度 NFT 中進一步分析。

通過收集當下稀有度排名在 2000 至 4000 的 NFT 作為數據集(列為Medium NFT),並將其與排名 4000 以外的 NFT 進行價格對比 (列為 Bottom NFT)。很多人都會認為,Medium NFT 比 Bottom NFT 含有更加稀有的 NFT,顯然它的價格也應該更高,結果真的是如此嗎?下圖是兩類 NFT 的平均售價 (美元)

不同稀有度排名NFT的平均售價(美元);來源:NFTGo.io

我們可以看到,稀有度排名較高的 NFT 與排名較低的 NFT 之間有一條很清楚的分界線。為了研究高稀有度的作用,我們將稀有度為 Legendary 的 NFT 加入進來,選取排名在 2 千以內的 NFT(稱為 Top NFT),下圖顯示了每一組 NFT 的平均價格(美元):

來源:NFTGo.io

我們不難發現,即使 Medium NFT 在市場中較 Bottom NFT 的地位更高,但二者的市場價格分層效應並不明顯。另一方面,雖然 Medium NFT 在市場上較為稀有,但 Top NFT 的價值還是要遠超 Medium NFT。顯然,一種「頭部效應」影響著 NFT 的價格。

市場上有多種多樣的交易行為,我們常常聽到掃地板、有收集頭部,收集 1/1 trait,但是對於收集腰部的相關說法卻很少見。即便是對於稀有度和打金關聯的一些 GameFi 玩法的項目,收集中等稀有度的 NFT 相對另外兩種策略也顯得並不是很經濟。因此,處於心理和經濟性上的一些原因,稀有度對於價格的影響在腰部存在著一定的「失靈」。

哪組 NFT 的相關性最大?

為了進一步印證稀有度和價格的關聯,我們也選用了 z-score 標準化及標準差和皮爾遜相關係數(Pearson Correlation Coefficient)對 Collection 的售價進行了分析。一方面衡量數據偏離其所在數據集平均數的大小,同時評估 NFT 收藏品價格的多樣性,從而理解賣家如何推動市場。

皮爾遜相關(Pearson Correlation)

其中,x 表示稀有程度,y 表示最新售價。只有當每個數據集都是正態分布時,皮爾遜相關(Pearson Correlation)才成立,而 NFT 數據連近似正態也不是,通常更多是非正態的。為了評估兩個數據集的分布(NFT稀有度和最新價格),我們統計了六組收藏品樣本的NFT稀有度和價格,如下:

NFT收藏品的稀有度和價格分布;來源:NFTGo.io

通過上圖,我們不難發現,儘管某些收藏品,例如 BAYC,呈現出正態分布,但在價格方面,NFT 收藏的數據分布仍然是非正態的,這也意味著稀有度對價格的影響較小。在價格數據集呈現非正態的情況下,我們用 QQ-plot method 來檢驗數據是否符合正態分布。將NFT價格與正態分布進行比較—圖上的紅線代表符合正態分布的數據,點代表真實的數據。

NFT價格的QQ-plot;來源:NFTGo.io

我們觀察到,數據集中有一部分是符合正態分布的,但我們選擇分析方法時,必須要考慮到收藏品中的所有異常值。一般來說,NFT 價格傾向於非正態分布,一些研究證實,也正是這種傾嚮導致了皮爾遜相關係數(Pearson Correlation Coefficient)的估計值出現了誤差。

非正態分布導致相關係數膨脹了+0.14,同時我們選用了一種更加穩健的方式進行驗證—斯皮爾曼相關(Spearman Correlation)對稀有度與價格相關的估測要相對保守,下面是斯皮爾曼相關(Spearman Correlation)的簡化公式。

Spearman Correlation

該式的結果是一個介於 -1 到 1 之間的值,表示關係完全為正或完全為負,這個數值越接近 0,則表示相關性越呈現出非負相關。斯皮爾曼相關(Spearman Correlation)在不同收藏品之間變化很大,根據計算結果顯示,某些收藏品稀有度與價格的相關性很小,也就是說還存在其他變量,而某些收藏品的稀有度與價格是顯著相關的。下圖顯示了皮爾遜相關(Pearson Correlation)和斯皮爾曼相關(Spearman Correlation)分析結果的差異。

皮爾遜相關和斯皮爾曼相關的差異;來源:NFTGo.io

研究結果表明,斯皮爾曼算法所產生的誤差較小,而在使用皮爾遜相關時,由於非正態分布的存在,所有收藏品的估計結果都出現了過大或過小的情況。

最終的統計結果表明,在列舉研究的 6 個項目中,Doodles 稀有度與價格的相關性最強,而 BAYC 顯然還存在其他影響價格的變量,也許這就是 BAYC 成為史上最成功 NFT 項目之一的原因所在,除了一隻稀有的猴子,人們還看重 BAYC 所帶來的其他更加有價值的東西。

價格由社區定義還是稀有度定義?

就像是 Panini NBA 球星卡、稀有遊戲卡牌,當一類收藏品的玩家群體數量足夠多的時候就會產生價格分層。NFT 也是如此,但 NFT 價格分層不僅有稀有度單個影響因子。更多或許是由社區定義。比如 mfer,比如StartCatchers,裡面有不同的 Dynamic Traits,社區會定義 3 個 dynamic traits >2個>1個>全都靜止。再者,mfers 的項目價值點在於其背後的文化共識,NFT 形象讓眾多的持有者都彷彿看見了自己,引起共鳴。稀有度對價格的影響力被極大的稀釋了,取而代之的是美學上的共鳴以及社區共識。此外,NFT 價格也和名人效應相關,一些和名人相關聯的 Trait NFT 售價會高於平均值。比如,很多人會選擇買和周傑倫持有 Azuki 相同 Trait 的 NFT,從而推高這類 NFT 的價格。

由此可見,在發行 NFT 上,項目方也需要有很多構思。社區通過打造出更多玩法意味著更容易宣傳以及增加流通量,PFP 項目圖片中蘊藏的玩法(或噱頭)是其中需要考慮的一環。另一方面,對於那些打算做 NFT估值工具的項目方來說,需要瞭解 NFT 價值由多種因素決定和影響。PFP 項目通過合作和 meme 傳播,在拓展自身影響力的同時,重新定義稀有度,隱性提升 NFT 售價。

結論

通過構建數據分析機制,我們探究了 NFT 稀有度與價格的相關性,量化分析了 NFT 定價權,重新評估稀有度對價格的影響。同時,需要注意,由於持有時間不同,以及購買者買入時間的差異,在價格和稀有度分析下也存在著一定偏差和變量。此外,我們基於二級市場流通時間、項目活動及差異性等動態因素,針對不同藏品系列的特性進行了進一步分析,幫助投資者更好地規劃 NFT 市場的投資策略及收益預期。