MMO游戏中的经济学，不只是取缔打金工作室

如同现实世界，我们总是会将游戏世界中的一切行为和现象与经济联系到一起。那么经济学在研究什么？为什么说游戏绕不开经济？以及游戏经济学到底是在说什么？

本期文章，我们将从游戏经济学的角度出发，通过应用经济学理论和工具来对游戏中的问题进行分析和研究，并结合一个游戏中打金工作室治理的真实业务案例来和大家详细探讨。

用经济的眼光看游戏

游戏和经济看似是两个截然不同的领域，但实际上两者之间存在着紧密的联系。经济学研究的是稀缺条件下的抉择，而探讨游戏动机的角度之一就是经济学。当游戏作为一个（虚拟）经济系统时，玩家需要通过微观经济行为最大化自身效用，而游戏本身则需要宏观经济理论来建立稳定的经济体系，最大化生命周期价值。

1.1 经济学在研究什么？

哈佛大学著名经济学家曼昆用了“家庭”这样一个形象的比喻来解释经济学。

一个家庭经常面临着许多决策，它必须决定各个家庭成员分别去做什么，以及每个家庭成员能得到什么回报：谁做晚饭？谁洗衣服？谁在晚餐时能得到一块甜点？谁有权选择看什么电视节目？和一个家庭一样，一个社会也面临着许多决策，它必须决定将要做哪些工作以及谁来做这些工作。由于资源是稀缺的，社会资源的管理就尤为重要。稀缺性是指社会拥有的资源是有限的，因此不能生产人们希望拥有的所有物品与服务。正如每个家庭成员都不可能得到他想要的每一件东西一样，社会上的每个人也不能达到他希望的最高生活水平。

经济学研究的就是社会如何管理自己的稀缺资源 【1】。至此，我们再来看维基百科中对经济学的定义：研究人类社会经济发展过程中的经济关系与经济活动规律及其应用的科学，就显得通俗易懂了。

1.2 为什么说游戏绕不开经济？

现代经济学最初是建立在最原始的交易规则之上，可以说经济源于交易。同样道理，对于游戏而言，尽管是一个完全的虚拟世界，但是只要开放了交易市场，允许玩家间（或者玩家和NPC间）自由买卖，那必然能形成经济生态。而如今随着游戏行业快速发展以及游戏用户多元化需求增长，开放、自由、社交成为了现代游戏的主旋律，特别是针对MMORPG（Massively Multiplayer Online Role-Playing Game，大型多人在线角色扮演游戏）类网络游戏。

因此，交易市场几乎已经成为如今市面上网络游戏的标配，这也意味着经济成为了绝大部分网络游戏无法回避的话题。从经济学的角度来看，玩家在游戏世界中玩游戏与人类在现实世界中进行社会活动并无差异，本质上都是真实世界映射在虚拟世界中的经济表象与经济规律。

一方面，在游戏世界中，当玩家以一个游戏角色的身份进入到这个虚拟世界时，就会呈现出各式各样的微观经济行为：选择、合作与博弈等等。因为玩家需要围绕游戏中稀缺资源的配置而发生行为，以获得最大的效用。另一方面，在这个被人为构建的游戏世界中，同样也充斥着各样的宏观经济学原理：资源稀缺性、商品需求供给与货币制度等等。因为游戏本身需要通过宏观经济现象和规律，指导其政策制定和实施，维持健康的经济生态，以最大化游戏的生命周期价值。

1.3 游戏经济学到底是在说什么？

尽管游戏世界与现实世界一样都充满了种种经济表象与经济规律，但是其本质仍是一个人为创造的虚拟世界，这也决定了游戏世界的经济系统与现实世界的经济系统有着根本而重要的区别，即：

Virtual worlds are capable of buying an infinite number of goods at any price. 虚拟世界能够以任何价格购买无限数量的商品。

Virtual worlds are capable of selling an infinite number of goods at any price. 虚拟世界能够以任何价格出售无限数量的商品。

因此，更严谨的来说，游戏世界是一个能够以任何价格进行任何数量的买卖的虚拟经济系统。Isaac Knowles和Edward Castronova两位虚拟经济研究者认为：虚拟经济系统是一组由货币，商品和服务组成，可以收集，使用和交易的世界。通常，用户需要生产商品的能力，也需要有可以交易的市场，并不是所有的虚拟经济都有这些特性，但在MMO类游戏中确实很常见【2】。

那么如何应用经济学理论和工具来对游戏中的问题进行分析和研究？这也是我们今天想讨论的游戏经济学。

首先，游戏经济学需要遵循一般经济学的基本原则，包括需求与供给、价格和效用等基本概念。同时，也需要关注游戏特有的经济行为，如游戏中的货币、物品交换、资源分配等。其次，游戏经济学需要考虑游戏中玩家的行为和策略，因为它们直接决定了游戏中的经济活动和结果。因此，游戏经济学需要利用博弈论等工具来分析玩家的行为和策略，以预测游戏中的经济结果。最后，游戏经济学需要进行实证研究。通过数据分析和实验室实验等手段，游戏经济学可以验证理论预测，并进一步完善理论模型。此外，还可以通过实证研究，探究游戏中经济行为背后的心理机制和动机，从而提高游戏设计的效果和用户体验。

用经济的方法做业务

为了满足不断增长的市场需求，游戏设计必须考虑许多因素，其中最重要的因素之一就是游戏经济系统。从游戏货币和道具的设计到玩家的行为和决策，从社交和网络效应到商业模式和营销策略，经济学都可以为游戏提供丰富的思路和工具。因此，游戏经济学已经成为了绝大多数游戏中不可或缺的一部分。通过长期的研究与实践，围绕实际的游戏业务需求，我们成型了一套以“环境-指标-模型-业务”为核心的四阶段游戏经济学方法论，以深入理解游戏业务中的经济行为和经济现象，为游戏设计和运营提供理论基础和实践指导。

2.1 环境：管中窥豹，一花一世界

明确经济系统中需要包含的元素、机制和逻辑，设计一个经济环境用于实验不同设定下经济系统的演变过程。当然，最直接、最可信的方式是直接将一个真实的游戏（服务器）作为实验环境。然而，这种方式在实践中通常是不可行的，原因如下：

有限的实验数据。昂贵的实验成本使得这种方式无法进行大量的平行实验，这意味着在不同层面（微观、宏观）上都可能缺乏足够的观测数据，尤其是反事实数据。

高昂的实验代价。由于实验结果的不确定性，这种方式通常存在风险，可能会对游戏带来无法预计的损失。

复杂的实验环境。真实的游戏经济系统往往是复杂、不可控的，影响因素众多，很难实现期望的实验设定。

因此，一个可行的替代方案是构建一个简单、可控的虚拟环境来仿真复杂、不可控的真实环境，从而进行经济模拟。最近，Salesforce研究院的科研团队提出了基于强化学习的 AI 经济学家（the AI Economist）经济政策设计研究框架【3】。如下图所示，AI经济学家使用“收集-建造”游戏模拟真实世界的经济环境，并通过两级多智能体模型，首次将强化学习引入了经济政策的设计中，仅需在模型和数据的基础上就可提供解决方案。在关于设计税收政策的模拟中，AI经济学家可以将收入平等与生产力提高之间的权衡关系改善16%。在关于设计应对新冠疫情政策的模拟中，AI经济学家可以平衡公共卫生和经济发展的政策将美国的死亡率降低50%。

受此启发，使用强化学习来构建游戏经济仿真环境进行经济模拟是一个非常有前景的方向。

然而，由于网络游戏（尤其是MMORPG类游戏）包含各式各样的游戏机制和游戏元素，具有复杂性、多元性、开放性等特点，设计一个能够和真实游戏经济环境等价（或相似）的仿真环境并非易事。

如下图所示，一方面，我们需要对游戏进行解构和抽象，从而定义其经济系统的顶层概念和底层逻辑。另一方面，我们需要设计强化学习和游戏经济系统之间的对应逻辑。这要求我们既需要关注强化学习中环境、智能体、交互三个重要元素如何模拟游戏中复杂的玩法和机制，还需要关注不同的智能体之间在动作空间、状态空间、奖励的差异来模拟不同玩家群体。这部分也是我们团队目前工作的重点内容，如果大家感兴趣的话我们也会在后续的文章中展开分享。

2.2 指标：量化才能发挥数字的力量

数字化经济系统，抽象和归纳业务需求为可量化、可计算的经济变量，建设经济画像和经济健康度。“水龙头-排水管”模型（Faucet-drain Model）是目前业界主流的虚拟（MMO）经济系统通用化模型【4】【5】。如下图所示，“水龙头-排水管”模型由最早的faucet和drain两个阶段拓展至五个阶段，可以用于量化虚拟经济系统中任意的货币/道具，如下所示：

Faucet：表示创建货币/道具的所有方法

Drain：表示销毁货币/道具的所有方法

Circulation：表示玩家在一个有限的封闭系统中交换货币/道具的所有手段（ps：货币/道具不会被创建或销毁，只是从一个玩家转移到另一个玩家）

Transformation：表示从一个货币/道具转换到另一个货币/道具的玩家行为，即一个货币/道具销毁，另一个货币/道具创建（ps：不等同于交换、交易）

Macroeconomy：表示流通真实货币（法币）的所有方式，例如In-app Purchases（IAP，内购）和Real Money Trades（RMT）

“水龙头-排水管“的比喻非常形象，虚拟资产是通过玩家或运营者的行动进入经济体系的，就像自来水从水龙头里流出一样，这些虚拟资产可能会消失而不留痕迹，就像水冲下下水道一样。

与现实世界不同的是，在虚拟游戏中，虚拟商品的生产和破坏理论上是无限的，而且不会留下残留物。这样，运营者负责校准水龙头和排水管，以提供稀缺的感觉，从而控制经济系统。有了数字化经济系统的手段，我们就可以根据实际的业务需求来定义我们关注的经济变量，从经济的角度量化业务。一些（游戏）虚拟经济系统研究者提出了许多有价值的经济指标，可供参考【6】【7】【9】。

2.3 模型：站在巨人的肩膀上，经济的事交给经济学来做

把游戏的业务建模为一个经济学问题，并尝试用经济学理论来解决它。

现代经济学发展至今，已经在长期科学实践中积累了无数宝贵的经验，拥有足够坚实的理论基础和实践工具。既然游戏的本质是一个（虚拟）经济系统，那么就意味着其具备基本的经济规律和经济原理，并且能够用经济学工具来建模和解释。因此，利用好这些经济学工具可以帮助更好地设计和优化游戏机制和系统，提高游戏体验和用户满意度，同时也有助于制定更有效的游戏商业策略。

以下列举一些常见的经济学模型及其在游戏中的可能应用：

供需模型：供需模型可以用于游戏中的物品市场模拟，例如游戏中的交易市场、商店等。游戏设计师可以使用供需模型来预测玩家的需求和供给，调整物品的价格和数量，以达到市场平衡和良好的玩家体验。

博弈论模型：博弈论模型可以用于分析和预测玩家之间的策略和行为，例如游戏中的博弈、竞争等。游戏设计师可以使用博弈论模型来设计游戏规则和机制，激励玩家合作或竞争，提高游戏的可玩性和趣味性。

行为经济学模型：行为经济学模型可以用于分析玩家的决策和行为，并设计相应的激励机制。例如游戏中的奖励、惩罚等机制，可以通过行为经济学模型来设计和优化，以提高玩家的参与度和忠诚度。

经济增长模型：经济增长模型可以用于模拟游戏中的经济系统和玩家的财富增长，例如游戏中的投资、资源管理等。游戏设计师可以使用经济增长模型来优化游戏中的经济系统，提高游戏的可玩性和玩家体验。

社会网络模型：社会网络模型可以用于分析和预测游戏中玩家之间的社交网络和影响力，例如游戏中的社交系统、好友关系等。游戏设计师可以使用社会网络模型来设计游戏中的社交机制和奖励机制，提高玩家之间的互动和社交效果。

经济学模型可以被用于游戏经济系统中预测经济趋势、评估经济政策以及研究经济现象的根本原因等。然而，由于经济的复杂性，模型只能是对现实的简化，存在不确定性和局限性，因此需要根据实际情况谨慎使用。

2.4 业务：从经济中来，到经济中去

游戏业务和经济学之间存在密切的联系，可以说游戏业务是“从经济中来，到经济中去”。

经济学可以从游戏中的经济系统、游戏中的玩家决策和行为、游戏中的社交和网络效应、游戏的商业模式和营销策略等方向，解决诸如游戏世界中的交易机制、货币流通、资源分配、商品价格等问题，以便优化游戏的经济生态、激发玩家的积极行为、保持游戏的平衡和稳定，从而提高游戏的可玩性和盈利能力。尤其是近年来大数据和人工智能技术驱动的游戏业务高速发展，未来将会有更多的游戏经济学应用场景，其重要性可见一斑。因此，这一部分就不再赘述。

打金工作室治理案例

打金工作室（以下简称工作室）是典型的MMORPG类游戏黑产【9】【10】【11】。工作室通过自动化脚本的方式操作大规模游戏账号进行游戏活动，从而在极短的时间内获取大量的游戏资源，并通过游戏外现金交易的方式进行获利变现，严重影响了游戏公平和游戏营收。

目前，针对工作室开展的反外挂业务，主要包含两阶段目标。其中，前期侧重于工作室检测，旨在通过外挂行为（如起号、推图、刷资源、RMT等）来发现和检测疑似工作室的玩家群体。后期则侧重于工作室治理，旨在通过对检测得到的工作室相对游戏生态的正负向价值建模，量化其危害程度以及其对游戏（经济系统）的影响，从而采取合适的治理手段（如监测、管控、处罚等）。

根据上述游戏经济方法论，以某MMORPG游戏为案例，我们对工作室治理业务进一步详细说明。

3.1 环境：MMORPG类游戏中的“三元经济体”经济系统

如图所示，从工作室治理业务的角度，我们可以将MMORPG类游戏经济系统抽象为三类经济体：

老板玩家：感性消费玩家群体，高消费，不惜代价，追求极致，追求顶尖

普通玩家：理性消费玩家群体，中低消费，体验为主，不会过分追求极致

工作室：职业化玩家群体，以赚钱为目的，需要有利可图

且这三类经济体之间存在如下关系：

老板玩家是游戏经济系统的核心媒介，用于维系工作室和普通玩家两个经济体之间的经济交往

工作室是老板玩家的主要货币生产渠道，为老板提供银两；普通玩家是老板玩家的主要货币消费渠道，为老板提供商品

工作室和普通玩家在交易市场上存在一定的竞争（主要是在商品层面）

3.2 指标：老板玩家在各渠道的买金比例可以量化工作室对游戏经济系统的影响

如图所示，依托“水龙头-排水管”模型，以银两（可交易货币）为抓手，可以数字化游戏经济系统。

可以发现，对于老板玩家而言，只依靠自己生产的银两（系统玩法）是难以满足其巨大银两消费需求的。因此，巨大的货币缺口必然会趋势老板玩家通过买金的方式（包括从官方商城买正规渠道的金和从交易市场上买黑产渠道的金）来弥补，实现收支平衡。（ps：此处，老板玩家银两生产中的交易市场部分并不完全都属于买金行为，也包含正常交易，但是相对而言比例较小，因此不影响整体结论。）

并且当货币缺口无法满足时，老板玩家很有可能会直接流失。对游戏来说，相对于工作室的影响，这是一种更无法接受的损失。所以说，当老板玩家买金成为一种必然，我们应该更关注如何最大化老板玩家买金需求中官方渠道的市场份额，从而保证游戏的利益。

如图所示为游戏生命周期中，不同服务器内老板玩家在官方商城（正规渠道）和交易市场（黑市渠道）两个主要买金渠道的比例分布。随着游戏生命周期变化，老板玩家在交易市场上买金比例先逐渐增长，随后收敛平稳；相反，老板玩家在官方商城上买金比例则逐渐减少，随后也收敛平稳。最终，两者收敛至相对的动态平衡，且交易市场比例远大于官方商城。

这意味着，以工作室为主的黑市渠道占据了大部分老板玩家买金的市场份额，将分走游戏相当可观的营收规模。因此，一定程度上来说，老板玩家在各渠道的买金比例是可以用于量化工作室对游戏经济系统的影响的。此外，这个指标还揭示了两个重要发现，有助于我们的实际业务：

服务器前期（开服1-6周左右）是工作室治理的关键时期。服务器后期，工作室已经完成了基础建设，且依靠市场调节完成了自然选择。这也意味着它们和老板玩家达到了相对平衡的共生关系，因此对游戏经济系统的影响也会趋向稳定。

老板玩家在不同渠道上买金的比例存在一定可接受的区间。这意味着老板玩家对官方商城和交易市场两个渠道的买金需求并非是完全绝对的，两者是存在可干预的可行性的。

3.3 模型：工作室治理可以建模为经济学中的需求价格弹性（PED）问题

首先，简要概括一下我们在实际业务中治理工作室的逻辑关系。

如下图所示，我们通过硬干预和软干预两种手段来干预工作室，从而降低工作室整体产能，继而增加老板玩家在黑市渠道买金的成本。这里的成本是一种广义上的综合成本，包含最直接的金价，买金的时间成本，以及交易次数的交易成本等等。最终，买金成本的上涨会直接影响到老板玩家在黑市渠道的买金需求，也就是降低了老板玩家在黑市渠道的买金比例。

从上述逻辑链可以看出，老板玩家在黑市渠道买金需求与工作室治理本质上还是商品的供需关系。在此基础上，为了将整个工作室治理的逻辑链描述为可量化的预测目标，我们进一步引入了经济学中经典的概念，即需求的价格弹性（Price Elasticity of Demand，PED）。需求的价格弹性，在经济学中一般用来衡量需求的数量随商品的价格的变动而变动的情况，即当价格变化1单位百分比时，销量会变化多少单位百分比：

至此，工作室治理问题的目标可以建模为：对于【某（类）工作室】，治理其规模的【1单位百分比】账号后，【老板在黑市渠道买金需求】变化是多少单位百分比。

3.4 业务：不同工作室治理策略的反事实预测

如图所示，结合指标章节中的分析结论，我们提出了三种工作室治理策略：

降低工作室的市场营收，即让工作室赚钱变难，延缓工作室产金收敛速度，使得官方渠道在服务器前期有更长时间获利；

压缩工作室的市场份额，即让工作室赚钱变少，降低工作室产金收敛上限，使得官方渠道在服务器后期有更大份额获利；

替代工作室的市场角色，即通过诸如营销活动的方式，保留工作室在市场的功能性，而去除其本体，使得官方渠道最大限度无损获利。

针对不同的策略，可以结合深度学习、因果推断、模型可解释性等技术进行反事实预测，以评估不同策略的效果和影响，从而指导我们未来在实际业务中更快、更好、更有价值地解决工作室治理问题。

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