تجزیه‌و‌تحلیل پویایی بازار کارمزد در چرخه عمر شبکه بیت‌کوین

نوع مقاله : مقاله علمی پژوهشی

نویسندگان

1 گروه حسابداری، دانشکده علوم اداری و اقتصاد، دانشگاه اصفهان، اصفهان، ایران.

2 دانشجوی دکتری، گروه حسابداری، دانشگاه تهران، تهران، ایران.

10.22059/frj.2025.375585.1007592

چکیده

هدف: بیت‌کوین از زمان آغاز به کار خود در سال 2009، از نظر پذیرش عمومی به عنوان قدیمی‌ترین ارز دیجیتال، رشد فوق العاده‌ای را تجربه کرده است. با این حال، تحول آن از یک ارز دیجیتال آزمایشی به یک شبکه پرداخت مالی اصلی، چالش‌های جدیدی را در رابطه با مقیاس‌پذیری و ظرفیت ایجاد کرد. این مطالعه به دنبال بررسی چگونگی پاسخ کارمزد تراکنش بیت‌کوین به عوامل مالی و فنی درون شبکه در دوره های مختلف عمر آن است. این پژوهش دیدگاه نوینی در مورد پویایی یک ارز و بلوغ شبکه پرداخت غیرمتمرکز ارائه می‌دهد.

روش و داده‌ها: داده‌های شبکه بلاک چین بیت‌کوین از سال 2009 تا 2023 جمع آوری و در سه دوره شامل دوره پذیرش اولیه (2009-2014)، دوره سوداگرانه (2014-2018) و دوره چالش مقیاس‌پذیری (2018-2023) تفکیک و تحلیل شده است. مدل‌سازی ARDL برای تحلیل روابط کوتاه‌مدت و بلندمدت استفاده شده است. متغیر وابسته کارمزد تراکنش و متغیرهای توضیحی شامل قیمت بیت‌کوین، متوسط ارزش تراکنش‌ها به بیت‌کوین، اندازه بلاک، سختی شبکه و حجم تراکنش می‌باشد.

یافته‌ها: نتایج نشان می‌دهد در دوره پذیرش اولیه که قیمت و کارمزد روز قبل در دوره کوتاه‌مدت بر کارمزد تراکنش موثر است، قیمت نیز در بلندمدت بر کارمزد تراکنش موثر می‌باشد. در دوره سوداگرانه، حجم تراکنش ارسالی، اندازه بلاک و کارمزد روز قبل در کوتاه‌مدت و در بلند‌مدت سختی شبکه اثرگذاری معنی‌داری بر کارمزد تراکنش دارد. در دوره چالش مقیاس‌پذیری، در کوتاه مدت کارمزد تراکنش روز قبل، قیمت بیت‌کوین، متوسط ارزش تراکنش‌ها به بیت‌کوین، اندازه بلاک، سختی شبکه و حجم تراکنش و در بلند مدت سختی شبکه و سایز بلاک بر کارمزد اثر معنی‌داری دارد. همچنین در دوره چالش مقیاس‌پذیری، کارمزد روز قبل اثرگذاری بالایی بر کارمزد روز جاری دارد، به طوری که نوعی چسبندگی را ایجاد کرده است که تا پایان دوره ادامه می‌یابد. به طور کلی کارمزد‌ها در طول دوره‌ها از طریق یادگیری عوامل موثر بر آن تثبیت می‌شوند، زیرا رفتار کاربران و استخراج‌کنندگان پیرامون محدودیت‎های بلاک و انگیزه‌های پاداش استخراج، بهینه شده‌اند.

در طول دوره پذیرش اولیه، کارمزد تراکنش‌ها به دلیل نوپا بودن بیت‌کوین و استفاده محدود، نوسانات بالایی داشت. همانطور که ارز‌های دیجیتال به طور فزاینده به عنوان مکانیزم پرداخت در دوره سوداگرانه مورد استفاده قرار گرفت، پارامترهای فنی اثرگذار بر اندازه بلاک و ظرفیت پردازش باعث شد که کارمزد‌ها بیشتر منعکس‌کننده تقاضای در شبکه باشند. ظهور محدودیت‌های مقیاس‌پذیری که بلاک‌چین در دوره چالش مقیاس‌پذیری با آن مواجه است، باعث شد که پویایی کارمزد‌ها به معیارهای بیشتری مرتبط شود که به عنوان نماینده‌هایی برای سطح فعالیت و استفاده از شبکه عمل می‌کنند.

نتیجه‌گیری: همانطور که بیت‌کوین در مفهوم جدید به شبکه پرداخت تبدیل شد، کارمزدها به‌جای نوسان تصادفی در دوره پذیرش اولیه، با تقاضا و انگیزه‌های مشارکت‌کنندگان شبکه در دوره چالش مقیاس‌پذیری همسو شده است. تفکیک داده‌های شبکه بیت‌کوین به سه دوره زمانی، دیدگاه نوینی از چگونگی کارکرد شبکه‌های غیرمتمرکز و عوامل موثر بر بازار کارمزد در دوره‌های مختلف بلوغ شبکه را فراهم می‌کند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Analyzing the Fee Market Dynamics over Bitcoin Life Cycle

نویسندگان [English]

  • amin rostami 1
  • Mahdi Safaei 2
1 Department of Accounting, University of isfahan, isfahan, Iran.
2 PhD student, Department of Accounting, University of Tehran, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Introduction

Since its inception in 2009, Bitcoin has experienced tremendous growth in terms of public acceptance as the oldest cryptocurrency. However, transitioning from an experimental digital currency to a mainstream payment network introduced new challenges related to scalability and capacity. This study investigates how bitcoin transaction fees respond to financial and technical factors within the network over different periods of its lifespan. The investigation provides novel insights into the dynamics of a decentralized currency and the maturity of a payment network,

Methodology

Bitcoin blockchain data from 2009 to 2023 is categorized into three distinct periods for analysis: the Initial Period (2009-2014), Speculation Period (2014-2018), and Scalability Challenge Period (2018-2023). Autoregressive Distributed Lag (ARDL) modeling has been used to analyze short-term and long-term relationships. The dependent variable is the transaction fee, and the explanatory variables are the bitcoin price, average transaction value, average block size, network difficulty, and transaction volume.

Findings

The results showed that in the Initial Period, in the short-term, the price and the fee of the previous day's price have a significant effect on the transaction fee and in the long-term, the price is also effective on the transaction fee. In the Speculation Period, the transaction volume, the block size and the previous day's fee in the short-term and the network difficulty in the long-term has a significant effect on the transaction fee. During the Scalability Challenge Period, in the short-term, the previous day's transaction fee, the bitcoin price, the average value of transactions in bitcoin, the block size, the network difficulty and the transaction volume, and in the long-term, the network difficulty and the block size have a significant effect on the transaction fee. Also, during the scaling challenge period, the previous day's fee has a high effect on the current day's fee, so that it has created a kind of stickiness that lasts until the end of the period. In general, fees are stabilized over periods by learning the factors influencing them, as the behavior of users and miners around block limits and mining reward incentives are optimized.

During the Initial Period, transaction fees exhibited high volatility due to the nascency of bitcoin and limited usage levels. As the cryptocurrencies increasingly became utilized as a payment mechanism in the Speculation Period, the technical parameters affecting block sizes and processing capacity caused fees more reflective of demand on the network. The emergence of scalability constraints facing the blockchain in the Scalability Challenge Period has led to linking the dynamics of fees to more metrics that act as proxies for the level of activity and network usage.

Conclusion

As bitcoin has become a payment network in the new concept, the fees have been aligned with the demand and motivations of network participants during the scaling challenge period, instead of randomly fluctuating during the Initial Period. The separation of bitcoin network data into three time periods provides a new perspective of how decentralized networks work and the factors affecting the fee market in different periods of network maturity.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Behavioral finance
  • Bitcoin
  • Fee market
  • International finance
  • Transaction Fee