1.研究背景
在数字交易中，信任一直是降低不确定性、促成陌生主体交换的关键条件。现有研究大多把信任理解为一种基于经验、声誉或制度线索的“归纳”过程：人们从有限观察中推断对方是否诚实、善意且有能力履约。但在区块链和智能合约环境中，交易规则可以被写成程序、公开检查并自动执行，这提出了一个更根本的问题：当系统行为可以被逻辑推演时，信任是否仍然必不可少？
本文以区块链上的智能合约和去中心化应用（dApp）为场景，提出程序的确定性并不等于用户已经获得确定性：绝大多数用户并不会、也未必能够完整阅读和推演源代码。因此，关键不在于技术是否在理论上消除了信任，而在于技术是否为用户提供了一种不同于传统声誉判断的新型信任形成路径。
2. 理论框架建立
文章从认识论出发，区分了归纳与演绎两种知识形成方式，并提出三个紧密关联的概念。第一，演绎确定性（deductive certainty）是指个体依据预先规定的规则，能够完全推断出对方未来行为，从而在系统交易的“核心”部分不再需要信任。第二，演绎确定性的可能性（possibility of deductive certainty）是某个 IT 系统向用户提供的技术属性：其规则、触发条件与执行结果在原则上可被事前审计。第三，演绎相关信任（deduction-related trust）则是用户基于这种“可被验证”的可能性形成的积极信念，即使他们本人并未完成全部代码推演。
对于智能合约而言，透明、可读、规则可演绎、代码与链上字节码一致且执行不可篡改，是出现演绎确定性可能性的必要条件。作者据此提出：公开并验证智能合约源代码能够提高 dApp 的采用；同时，关于提供方诚信、善意、能力、易用性和第三方保障等传统归纳性线索仍会提高采用。交易风险以及获得演绎确定性所需的认知成本，决定了两种信任路径在何种条件下更重要。
这一框架特别强调“核心”与“外围”的边界。智能合约可以让其控制范围内的规则更可预测，但现实交易仍可能涉及输入数据、界面、服务提供者及链下履约等外围环节。因此，所谓“trust-free”只能在条件充分、边界清晰且用户真正完成推演时才可能成立；多数现实用户形成的仍是演绎相关信任，而不是无须信任。
3.实证研究设计
作者构建了一个包含536个以太坊dApp的截面样本，将链上交易数据与dApp页面、Etherscan及Google BigQuery等来源的链下信息匹配。因变量是向智能合约发起首次交易的独立用户数，用以刻画初始信任后的采用行为。核心自变量包括：智能合约源代码是否公开且经验证（演绎确定性可能性），以及由双人编码形成的传统归纳性信任线索。
在测量与识别上，研究以用户首次交易的平均以太币金额刻画交易风险，以源代码行数的对数刻画获得演绎确定性的成本，并控制dApp年龄、类别、是否有独立网站和开源许可等因素。研究还运用匹配分析等稳健性检验，尽量降低“更规范的提供者同时更愿意公开代码且更容易吸引用户”的替代解释。
为验证心理机制与构念区分，作者另行开发问卷 dApp，在 2021 年 10 月至 2022 年 3 月获得 119 份用户回复。问卷询问参与者是否在意代码公开验证、是否会阅读智能合约及其信任来源；确认性因子分析显示，演绎相关信任、对提供方的归纳相关信任和对区块链外围环境的信任可以在经验上区分。
4.研究结果分析
（1）验证代码带来采用优势：拥有公开且经验证源代码的 dApp 能吸引更多用户。匹配后的分析也显示，这一关联依然显著。这支持了文章的核心观点：用户无需亲自逐行读懂代码，也会因“有人可以验证、规则可被推演”而形成演绎相关信任。
（2）传统信任并未退出舞台：提供更多归纳性信任线索的 dApp 同样拥有更多采用者。更重要的是，代码验证与传统线索之间呈现正向互补，而非替代关系。换言之，透明可验证的技术基础与体现提供者诚信、善意、能力的信号可以共同增强初始信任。
（3）风险改变信任权重：当首次交易金额更高时，演绎相关信任对采用的作用更强；相反，归纳性线索的作用反而变弱。这一结果表明，高风险情境下，用户更重视可被检查和推演的行为约束，而不仅仅依赖对提供者的印象。
（4）“无信任”存在严格边界：代码公开不保证普通用户实际获得演绎确定性。完整审计需要专业能力和大量认知投入；若系统极端复杂，即便透明、不可篡改也可能难以被人类充分理解。由此，智能合约不是自动消除信任，而是在合适条件下创造一种新的、以演绎可能性为基础的信任。
5.总结与启示
本文通过理论建构、dApp行为数据与用户问卷，得出：区块链并没有简单地让信任消失，而是为信任形成增加了“演绎”这一条路径。只有当用户能够对交易核心的规则与执行获得充分确定性时，信任才可能在该核心中变得多余。
理论贡献：研究将认识论中的演绎过程引入信任研究，提出演绎确定性、演绎确定性的可能性和演绎相关信任三个概念，补足了既有研究主要聚焦归纳性判断的局限。它也协调了区块链“可以去信任化”与“信任仍不可避免”两类看似冲突的观点。
平台与开发实践：dApp 提供者不应把“trust-free”当作口号，而应将可验证代码视为建立信任的附加机制。对于可编码的交易核心，应尽可能公开可读的规则、验证源码与链上字节码一致性，并减少审计难度；同时不能忽略产品体验、第三方保障和提供者可信度等传统信任建设。
面向 AI 等复杂系统的启示：可解释性和可审计性不只是合规装饰，也关系到用户是否能形成更扎实的信任。随着算法和模型日益复杂，系统即使性能更强，也可能因人类无法推演其行为而失去演绎确定性的可能性。设计者需要在性能、复杂性与可验证性之间作出权衡。
参考文献：
Obermeier, D., & Henkel, J. (2025). Deductive certainty? Exploring the boundaries of trust formation in smart contracts on blockchains. MIS Quarterly, 49(4), 1513-1538. https://doi.org/10.25300/MISQ/2025/18501
文章链接:
https://misq.umn.edu/misq/article-abstract/49/4/1513/3275/Deductive-Certainty-Exploring-the-Boundaries-of
作者信息：
Daniel Obermeier
Position: Professor and Acting Director of the Institute for Strategy, Technology, and Organization at Ludwig-Maximilians-Universität München, Germany
Area: Digital platforms, Emerging technologies (blockchain and AI), Platform governance, Organization design
Site: https://www.som.lmu.de/isto/en/institute/contact-page/dr-daniel-obermeier-82f5f5e5.html
Email: daniel.obermeier@novasbe.pt
Joachim Henkel
Position: Professor and Schöller Chair in Technology and Innovation Management at School of Management, Technical University of Munich, Germany
Area: Patent management, standards, technology acquisitions, digitalization, and open and user innovation
Site: https://www.professoren.tum.de/en/henkel-joachim/
Email: joachim.henkel@tum.de
