区块链经济学全球权威奖项
区块链经济学是近年来经济学研究中的重要前沿领域。CBER-Circle卓越洞察奖由区块链经济全球权威学术组织加密与区块链经济研究论坛（Crypto and Blockchain Economic Research, CBER）与美国金融科技明星公司Circle联合创立，每年在全球范围仅评选出一项最具突破性的学术研究进行表彰。
丛林教授简介
康奈尔大学约翰逊商学院Rudd家族管理学讲席教授及金融学正教授，兼任康奈尔中国经济研究、社科研究、新兴市场等中心的附属教授。康奈尔金融科技中心及CBER国际论坛等机构的创始人。他是最早在资产定价和公司金融领域建立人工智能模型的学者之一。美国国家经济研究局资产定价部门研究学者，亚洲金融和经济研究局资深学者，IC3加密和智能合约研究所的科学家，复旦-斯坦福中国金融科技与安全研究院（FS-CFTRA）主任，清华，北大，复旦等学院特聘教授，Kauffman创业基金的青年学者，Poets & Quants世界最佳商学院教授，和多家顶级学术界和业界期刊的编委。
丛林教授研究领域包括金融学、信息经济学、金融科技、创业学（理论以及涉及数字经济和国家发展的实证）、数字经济、中国金融和经济。
李晔教授简介
李晔教授现任华盛顿大学福斯特商学院金融学助理教授以及William W. Alberts教席教授，在此之前，他曾任俄亥俄州立大学费舍尔商学院金融学助理教授以及宾夕法尼亚大学沃顿商学院访问助理教授。
李晔教授2010年本科毕业于浙江大学经济学专业，2011年获伦敦政治经济学院金融与经济学硕士学位，2017 年获得美国哥伦比亚大学金融与经济学博士学位。李晔教授的研究范畴广泛，涵盖资产定价、金融科技、货币银行、支付等关键领域，他的研究论文被包括American Economic Review，Journal of Finance，Review of Financial Studies，Journal of Financial Economics等诸多经济学与金融学国际顶尖学术期刊发表或接受。
李晔教授长期活跃于经济与金融学术界。他的研究成果频繁亮相于美国金融协会（AFA）、欧洲金融协会（EFA）、国际货币基金组织（IMF）、美国国家经济研究局（NBER）等机构组织会议。他是American Economic Review, Econometrica, Review of Economic Studies, Journal of Finance等众多权威学术期刊的审稿人，也是美国金融协会（AFA）、欧洲金融协会（EFA）等学术会议和资助项目的评审人。此外，他还担任加拿大银行在数字货币领域的外部顾问。
王能教授简介
王能教授现为长江商学院金融学教授、杰出院长讲席教授、学术高级副院长，美国国家经济研究院 (NBER) 高级研究员，亚洲金融经济研究局 (ABFER) 高级研究员。在加入长江前，王能教授任美国哥伦比亚大学商学院金融学终身讲席教授。
王能教授1992年毕业于南京大学少年班物理化学专业，1995年获得加州理工学院化学硕士学位，1997年获得加州大学圣地亚哥分校国际关系及亚太研究硕士学位，2002年获得美国斯坦福大学商学院金融学博士学位。2002-2004年任教于美国罗切斯特大学商学院。自2004年任教于哥伦比亚大学，于2007年被破格提升为终身讲席正教授，时为哥伦比亚大学商学院最年轻的终身讲席正教授。曾任哥伦比亚大学商学院金融系主任和上海财经大学金融学院名誉院长。
王能教授的研究领域广泛，包括消费金融学，公司金融学，创业金融学，宏观经济学，国际金融学，资产定价理论，金融科技等。他在金融学领域取得了突出的学术成就，多篇学术论文发表在国际顶级金融学与经济学期刊上，还担任过《管理科学》(Management Science)、《金融学杂志》(Journal of Finance)等国际顶级管理学、金融学以及经济学杂志的主编和编委，也多次获得金融学领域的学术荣誉奖（如美国亚利桑那州立大学杰出金融学者奖和《金融学杂志》的Smith-Breeden杰出论文奖）。
Title: Tokenomics: Dynamic Adoption and Valuation
代币经济学：动态采用和估值
丛林
康奈尔大学
李晔
华盛顿大学
王能
长江商学院
We develop a dynamic asset pricing model of cryptocurrencies/tokens that allow users to conduct peer-to-peer transactions on digital platforms. The equilibrium price of tokens is determined by aggregating heterogeneous users’ transactional demand, rather than discounting cash flows as is done in standard valuations models. Endogenous platform adoption builds on user network externality and exhibits an S-curve: it starts slow, becomes volatile, and eventually tapers off. The introduction of tokens lowers users’ transaction costs on the platform by allowing users to capitalize on platform growth. The resultant intertemporal feedback between user adoption and token price accelerates adoption and dampens user-base volatility.
参考文献：
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