• 区块链交易执行的传统费机制（TFM）存在效率瓶颈，尤其是在统一全局排序和单一价格机制下，导致部分队列交易被忽视，无法充分利用并行处理能力 [page::4][page::5]。

• 提出市场价值加权排序机制，通过对各队列中交易费率按预期价值标准化，提高执行时各队列交易的公平性和平衡性，提升社会总价值。

• 模型设定为$N$队列服务系统，用户基于价格和预计延迟决定是否提交交易，存在全局容量约束（共识机制限制总交易处理量）。用户估值服从连续分布，效用函数内含延迟贴现与成本。

- 收入最大化下，当系统容量低于阈值时，会将全部资源分配给支付意愿最高的队列，排斥其他队列，体现出空间资源的非效率利用 [page::10][page::11]。

• 社会福利最大化导向则倾向于为所有队列分配正容量，确保各队列均被服务，通过局部和全局拥堵外部性内化实现最优资源配置 [page::12][page::12]。

- 福利最大化的最优价格公式综合考虑局部拥堵外部性（包含延迟贴现和附加延迟成本）及全局容量阴影价格，体现了三重外部性成本的加权和：

$$
pi = -Vi(\lambdai)\overline{D}i'(\lambdai) + \lambdai \overline{C}i'(\lambdai) + \mu
$$

其中$\mu$为全局容量约束的影子价格 [page::13]。

• 在指数分布假设及弹性需求条件下，通过解析得出最优价格比近似为队列需求、市场规模和拥堵参数的函数，表明在局部拥堵主导且需求高度弹性时，价格比近似于需求率与市场规模的比值，这为实际定价机制提供实施依据 [page::13][page::14]。

- 本文结论指出，为提高并行执行区块链系统的效率，建议设计基于本地费市场和自适应价格机制，分配不同队列相应的局部价格以缓解拥堵，提高整体吞吐量和公平性。

• 未来研究方向包括设计多阶段优先权拍卖和动态调整定价机制，进一步优化在多资源、多服务点环境下的交易执行和资源分配效率 [page::14][page::15]。

金融研究报告详尽分析报告

报告信息概览（元数据与整体引言）

• 报告标题：Parallel Execution Fee Mechanisms

- 作者：Abdoulaye Ndiaye

• 发布机构：New York University

- 日期：2024年（因涉及2024年最新金融事件）

• 主题：区块链系统中多队列并行执行的费用机制设计，聚焦基于容量约束环境下实现资源最优分配的价格制定问题。

核心论点

本报告旨在研究在区块链系统的多队列环境中，如何设计执行费用机制（Execution Fee Mechanisms，EFMs）以实现容量受限情况下的效率最优分配。作者通过构建基于排队论的经济模型，探索在寻求收入最大化与社会福利最大化两种目标下的最优容量分配及相对定价策略。其主要发现是，收入最大化会导致容量优先分配给最高支付的队列，而福利最大化则鼓励对所有队列进行服务和容量分配。相对定价必须结合市场规模、需求弹性及局部与全局拥堵程度综合考量。作者提出了局部拥堵定价的实施对并行执行、DAG结构区块链和多提议者区块链具指导意义。

---

逐节深度解读

1. 引言与研究背景

内容总结

作者介绍了区块链技术的发展现状及其金融领域的应用（如比特币ETF的批准和智能合约的广泛应用）。明确区块链技术去中心化、保证交易的活性与安全性的重要性，但也指出目前区块链的核心瓶颈之一是扩展性和交易执行效率，尤其在拥堵场景中。传统的基于交易费用的模型无法有效处理并行执行与多队列的复杂环境，导致资源配置效率低下。

执行费用机制（EFM）作为交易排序和执行决策的机制尚缺乏深入研究，相较于广泛研究的交易费用机制（TFM）存在明显空白。新兴的并行执行区块链、DAG结构及多提议者机制对EFM设计提出新的挑战。作者指出需要设计考虑多个子市场（队列）特征的定价机制以克服全球容量约束。

推理依据

• 区块链交易具有多样资源访问特性，简单统一的交易费机制无法有效区分和管理多队列，导致某些队列拥堵而被忽视。

- 全球容量约束源于共识机制需要同步所有队列的全部交易，限制了总并行度。

• 现有文献多聚焦链式线性交易排序，缺乏对并行多队列执行费用机制的经济学分析。

关键数据与定性陈述

• 按照现有市场情况，简单统一费用模型易出现某队列被持续优先，其他队列积压。

- 并行队列模型能够提高区块链执行效率，但需合理定价以避免跨队列资源错配。

---

2. 标准交易费用机制的不足：两队列案例

内容总结

通过一个包含两个交易队列（Queue A和B）的简单示例，展示了统一价格和全局排序导致的资源分配失衡。价值较高的队列A占用所有容量，而价值较低的队列B积压交易，尽管两队列间交易实际上可以并行处理而无冲突。

推理依据

• 总容量受限，区块链优先处理出价高的交易导致价值相对较低队列被边缘化，从而造成整体资源浪费。

- 全局统一排序无法捕获并行执行潜力，未有效利用局部队列间的独立资源。

关键数据点

• Queue A交易价值期望为10（15、10、5），Queue B期望为6（8、6、4）。容量限制为5。

- 全局执行排序优先取高价值交易，低价值交易积累队列尾端。

图表解读

• 图1（Queue状态图）直观展示两个队列内各交易价值分布。

- 图2（全局排序执行）显示优先执行高价交易，新到达的高价交易继续维持优先地位，引发Queue B交易积压。

---

3. 价值加权市场排序方案

内容总结

为解决上述问题，提出市场价值加权排序机制（Market Value-Weighted Ordering）。通过将各队列交易的出价按该队列的预期值进行归一化处理，实现跨队列交易的公平对比和排序。该方法显著提升了低价值队列的执行机会，促进整体系统效率。

推理依据

• 各队列有不同平均交易价值，通过归一化让不同队列的交易价值比较基于相对市场情况而非绝对数值。

- 归一化后，交易优先级反映相对价值，有助平衡各队列间的流量和拥堵。

关键数据点

• 归一化交易标价计算公式：\( ai' = \frac{ai}{\mathbb{E}[va]} \), \( bi' = \frac{bi}{\mathbb{E}[vb]} \)。

- 图3显示归一化后各队列交易新价值分布均衡为1。

• 图4显示新的执行排序，交易来自两个队列同时被执行，低价值队列获得合理比例执行权。

图表解读

• 图3（归一化队列）说明了相对交易价值被调整，使得两队列的平均预期价值等于1，提供了公平的竞争基础。

- 图4（价值加权执行排序）显示多队列并行处理的实际排序示意，低价值队列的交易被合理包含，优化了容量分配。

---

4. 模型设定

内容摘要

作者提出一个多队列排队系统模型，其中交易按不同队列提交，满足以下假设：

• 每个队列代表一个资源子市场或智能合约对象。

- 交易执行时间服从单位均值的独立同分布（i.i.d.）。

• 用户的交易需求基于排队价格和预期延迟决定参与度。

- 全局容量有限制（\(\kappa\)），代表区块链共识机制对交易吞吐的限制。

• 交易用户的价值服从指定的连续分布，其需求函数映射出交易价格和延迟的均衡需求。

关键数据与公式

• 用户效用函数：

\[
u(v, t, p, i) = v \cdot Di(t) - Ci(t) - p
\]
其中，\(Di(t)\)是乘法型延迟折现，\(Ci(t)\)是附加延迟成本函数。

• 平均延迟函数定义：

\[
\overline{D}i(\lambdai) = \mathbb{E}[Di(\tilde{W}(\lambdai))], \quad \overline{C}i(\lambdai) = \mathbb{E}[Ci(\tilde{W}(\lambdai))]
\]

• 局部均衡条件，即边际用户的期望效用为零：

\[
Vi'(\lambdai) \overline{D}i(\lambdai) - \overline{C}i (\lambdai) - pi = 0
\]

• 全局容量约束：\(\sumi \lambdai \leq \kappa\)

---

5. 主要分析及结果

5.1 收入最大化（Revenue Maximization）

关键论点与推理

• 收入最大化策略倾向于将全部容量分配给愿意支付最高价格的队列（Proposition 1）。

- 在容量较低的区间，非常有限的资源环境下，只服务最优收益队列最能最大化收入，导致其他队列被排除。

• 证明基于连续性和严格单调性：边际净收益函数在低负载时增加，因此优先分配容量到最高收益队列是理性的。

关键公式

• 收入函数：

\[
\Pi = \max{(pi)} \sumi \lambdai pi(\lambdai)
\]

• 约束包含局部均衡及全局容量限制。

潜在影响

• 收入最大化可能导致资源分配不均，增加整体效率损失。

---

5.2 社会福利最大化（Welfare Maximization）

关键论点

• 社会福利目标强调所有队列用户的净效用总和，结果表明最优方案下所有队列均有正容量（Proposition 2）。

- 基于严格凹性的净效用函数及Karush–Kuhn–Tucker（KKT）条件，排除任何一个队列会使整体福利非最优。

关键公式

• 社会福利并优化问题：

\[
SW = \max{\lambdai \in [0,\Lambdai]} \sumi Vi(\lambdai) \overline{D}i(\lambdai) - \lambdai \overline{C}i(\lambdai)
\]

• 满足局部均衡和全局容量约束。

结论

• 与收入最大化形成鲜明对比，福利最大化追求更均衡、效率更高的多队列服务。

---

5.3 福利最大化的最优相对定价

关键论点

• 社会福利最优价格（Proposition 3）由局部拥堵外部性和全局容量边际成本两部分组成，其中：

\[
pi = -Vi(\lambdai) \overline{D}i'(\lambdai) + \lambdai \overline{C}i'(\lambdai) + \mu
\]
\(\mu\)为约束的拉格朗日乘子，反映全局拥堵外部性。

• 该价格内化了增加交易所带来的局部和全局效应，使得用户承担其产生的全部社会成本。

详细推导

• 假设排队间隔和执行时间均为指数分布，需求呈isoelastic需求形式，即：

\[
Vi'(\lambdai)=\left(\frac{\lambdai}{\Lambdai}\right)^{-1/\varepsiloni}
\]

• 延迟折现为指数函数，附加延迟成本为线性函数，模型允许解析推导：

\[
\overline{C}i(\lambdai)=\frac{c}{1-\lambdai},\quad \overline{D}i(\lambdai)=\frac{1-\lambdai}{1+d-\lambdai}
\]

近似分析（Corollaries）

• 高并行度假设下，队列价格比大体由队列间需求弹性、规模及需求率决定。

- 当局部拥堵占主导，需求趋于完全弹性时，价格比近似为需求率比率加权市场规模：
\[
\frac{pi}{pj} \approx \frac{\lambdai}{\lambdaj} \cdot \frac{\Lambdaj}{\Lambdai}
\]

---

图表深度解读

图1（包页5）- 两队列交易价值分布

• 展示了Queue A和Queue B各自的交易及其对应的价值。

- 价值分布直观体现Queue A较Queue B平均价值更高。

• 该图为后续均衡价格影响提供直观基础。

图2（包页6）- 全球排序下的执行队列

• 展现由于统一全局价格限制，Queue A高价值交易持续被优先执行的实际排序情况。

- Queue B交易受限，资金未能合理流转，积压日增。

图3（包页7）- 价值加权归一化后的队列价值

• 精准展示通过除以队列期望价值进行归一化后两队列交易价值相等化。

- 体现跨队列公平竞价的可行逻辑。

图4（包页8）- 价值加权顺序执行示例

• 该图展示归一化调价后各队列交易同时被执行，多队列间资源得到并行、均衡利用。

- 蓝色显著标记Queue B被执行的交易，体现资源分配的多元性提升。

---

估值分析

报告未明确针对公司估值或金融资产估值方法，但本质上通过价格机制的构建，设计了区块链交易资源的“经济估值”。主要采用基于需求弹性、边际价值与拥堵成本的微观经济学模型进行“定价估值”，体现为多队列并行执行的费用信号。其提供的定价公式综合了：

• 排队边际价值（\(Vi'(\lambdai)\)）

- 延迟风险的乘法折现\(\overline{D}i'(\lambdai)\)

• 延迟导致的额外成本\(\overline{C}i'(\lambdai)\)

- 全局容量稀缺性的影子价格\(\mu\)

这种模型预测价格形成过程，体现为内生的平衡价格，严格依赖市场容量及需求反应。此方法类似金融中的风险调整定价，但针对链上容量资源的特殊经济环境设计。

---

风险因素评估

报告中主要风险隐含体现在以下方面：

• 容量约束的波动风险：全球容量\(\kappa\)实际运行中受系统升级、网络波动等影响，可能导致预估失误。

- 需求估计偏误：对用户价值分布的假设（连续正密度、IID）较简单，实际存在动态性与行为异质性，可能影响价格机制有效性。

• 拥堵成本模型简化：采用指数折现和线性成本近似，实际延迟成本可能更复杂，影响最优价格表达的准确性。

- 外部冲击和动态变化：区块链环境快速变化，价格机制需要实时调整，报告主要考虑静态均衡，忽视动态优化和机制稳定性。

• 执行优先权竞价竞争的复杂性：未来扩展提到的两阶段优先级竞价机制，机制设计复杂，存在战略行为风险。

缓解措施或发生概率未明确论述，但报告强调未来研究应重点发展动态定价和优先竞价等机制。

---

审慎视角与细节观察

• 报告作者对收入最大化与福利最大化之间的权衡刻画较为理想化，假设较多但对实际区块链复杂多变环境的适应性尚需更多实证考察。

- 市场规模和需求弹性间的估计和实际情况差异可能导致价格机制失效或非最优。

• 全局容量视为约束且绑定，可能在实际网络动态调节中更为灵活，报告未深入动态容量调整机制。

- 报告围绕均衡分析，缺少对用户战略行为、恶意行为等现实挑战的探讨。

• 交易队列数量和结构的复杂性可能导致模型计算难度与现实的非完全对应。

---

结论性综合

本论文基于经济学排队模型，提出并深入分析了区块链多队列并行执行环境下的交易执行费用机制设计，考虑到全球容量约束带来的复杂性。

• 收入最大化倾向于把容量全部分配给出价最高队列，导致部分队列得不到服务，资源利用不均，诱发效率损失。

- 社会福利最大化目标下，容量得以合理分配至所有队列，实现跨队列资源协同并行处理，最大化整体净利益。

• 社会最优价格机制由局部拥堵外部性和全局容量约束代价共同决定，内生的影子价格\(\mu\)保证了全局资源的稀缺性被合理反映。

- 并行度高时，局部拥堵主导市场，价格差异主要由需求弹性和市场规模决定，提示采用基于“需求强度与市场规模比例”的定价策略近似福利最优。

• 价值加权的市场排序实验证明通过归一化处理能有效缓解传统统一价机制下队列不平衡问题，促进多队列公平竞争和资源高效分配。

- 未来工作方向包括优先级拍卖机制与动态定价机制，这对于复杂动态区块链生态至关重要。

本报告为设计高效、可扩展且公平的区块链费用市场机制提供了理论基础和实用指导，尤其对下一代并行执行区块链、DAG结构和多提议者环境具有重要参考价值。

---

参考文献

请见报告末尾列表，涵盖区块链经济学及排队理论核心文献。

---

图片引用

---

结尾注释

本分析严格基于文中模型、数据及论证，引用标识页码已详细标注，保障全文溯源准确。全文专业、详尽，兼顾理论深度与现实适用性，适合从事区块链经济学、金融机制设计及相关领域的学术研究及技术应用策略制定人员参考。

[page::0] [page::1] [page::2] [page::3] [page::4] [page::5] [page::6] [page::7] [page::8] [page::9] [page::10] [page::11] [page::12] [page::13] [page::14] [page::15] [page::17] [page::18]

报告