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区块链稳定币是锚定稳定价值的代币，用户可用其参与借贷协议、兑换其他代币，或支付网络内各类服务。稳定币价格走势同样反映宏观经济环境，常被用于跨境汇款，也能帮助高通胀、本币持续贬值国家的用户配置美元资产。
稳定币行业历经多个经济周期。本文选取USDC与USDT作为研究样本，采用过去四年周度数据，分析影响稳定币供应增长的核心驱动因素。
一、稳定币的增长历程：从脱锚事件到增速停滞
2023年3月，硅谷银行因长期债券亏损遭遇储户挤兑，引发USDC脱锚，部分USDC储备资产受到冲击。此次事件导致USDC供应量从2022年峰值566亿美元，最低回落至2024年2月的279亿美元。
2024年11月，机构需求升温，稳定币供应量增速加快。2025年3月，USDC供应量重回历史高点。然而2026年稳定币增长势头停滞，部分稳定币供应量甚至出现下滑。
2026年增长停滞与2025年市场繁荣背后存在哪些差异？基于此，我们展开研究，探寻影响稳定币供应增长的驱动因素。
二、研究方法：为什么选择USDC与USDT
不同稳定币的体量与流通结构差异巨大。小型稳定币极易受个别因素干扰，难以剥离出驱动供应增长的核心变量。例如，小体量稳定币的增长往往高度依赖发行方补贴激励，不具备持续性。
本文选取USDC和USDT作为研究样本，原因如下：
| 筛选标准 | 说明 |
|---|---|
| 规模 | 二者规模均超250亿美元 |
| 流通性 | 在多条公链与各大交易所广泛流通 |
| 收益结构 | 代币本身不向持有者提供原生收益激励 |
研究采用过去四年周度数据，选取6项变量，对驱动因子做一期滞后处理，分析各因子对USDC、USDT供应量增长的影响。
变量说明
| 变量 | 定义 |
|---|---|
| 永续合约资金费率 | 未平仓量排名前五交易所，BTC、ETH市场年化平均资金费率 |
| 竞品稳定币供应量 | 其余7种稳定币（BUSD、TUSD、GUSD、PYUSD、EURC等）当期总供应量 |
| 加密资产总市值 | 剔除稳定币后，全部加密资产总市值的周环比变化 |
| 2年期美债收益率变动 | 美国2年期固定期限国债市场收益率周度差值（FRED） |
| 美联储净流动性增量 | 美联储总资产 − 财政部一般账户 − 隔夜逆回购（FRED） |
| 美元指数 | 广义名义美元指数周环比变化（FRED） |
三、基础模型结果：资金费率是最强单一因子
基础模型结果显示，以下四项变量均在5%显著性水平下统计显著：
- 永续合约资金费率
- 竞品供应量
- 加密资产总市值
- 2年期美债收益率变动
其中，仅永续合约资金费率一项，便可解释USDC与USDT供应增长13.3%的波动。若前一周BTC、ETH全市场年化永续资金费率上行，下周稳定币供应量增速通常高于均值。
四、分稳定币拆解：USDC与USDT的驱动逻辑不同
USDC与USDT功能相近，但二者的网络分布、面向的地域用户群体有所区别。单独拆解两种稳定币的供应增长数据可以发现，各因子对两者的影响并不相同。
1. 永续资金费率：对两者均为正向驱动
永续资金费率上行，会推高下一周USDC、USDT供应量增速，这也是影响力最强的单一因子。控制其他变量后：
| 稳定币 | 资金费率解释的周度供应波动 |
|---|---|
| USDC | 约10% |
| USDT | 约4% |
高资金费率代表市场杠杆需求上升，交易者会铸造USDC/USDT充当保证金，建立杠杆头寸。
2. 保证金市场结构差异
| 稳定币 | 期货保证金市场份额 | 主要平台特征 |
|---|---|---|
| USDT | 约42% | 中心化交易所最核心的保证金资产 |
| USDC | 约10% | 集中在Hyperliquid、dYdX、Deribit等平台，深度嵌入链上DeFi生态 |
3. 加密市场收益：对两者影响方向相反
| 稳定币 | 上周加密资产价格上涨后 | 解释的周度增长波动 |
|---|---|---|
| USDC | 供应增速倾向放缓 | 4.6% |
| USDT | 供应增长加快 | 5.3% |
简单来说：市场风险偏好抬升、杠杆扩张阶段，USDT供应随之扩张；市场下行阶段，交易者去杠杆，同时铸造USDC作为资金储备，博取链上收益。
五、引入利差因子：USDC的额外解释力
基础模型使用四年历史数据，保障因子显著性检验的可靠性。我们新增一项2023年后才可获取的变量——利差，定义为Aave v3平台稳定币平均存款年化收益率减去3个月美国国库券收益率。
研究时间窗口调整为2023年至今，重新运行回归模型。利差与永续资金费率均为市场整体杠杆水平的代理指标，二者相关性较高，相关系数0.61。
关键发现
| 模型 | 利差因子的增量解释效果 |
|---|---|
| USDC+USDT合并样本 | 增量解释效果有限 |
| USDT单独模型 | 增量解释效果有限 |
| USDC单独模型 | 在5%显著性水平下有效 |
对于USDC，资金费率+利差两项指标合计能够解释其周度供应增长15.9%的波动。
USDC是DeFi原生抵押品，当链上借贷收益率走高，市场会铸造USDC存入协议赚取利差；相比永续资金费率，利差指标可以更精准地捕捉这一逻辑。
六、滞后变量能否优化分析效果？
将解释变量滞后一期，相比采用当周同步数据建模，拟合效果更佳。
经过滞后处理后，各因子合计可解释：
| 稳定币 | 可解释的周度供应波动 |
|---|---|
| USDC | 约13% |
| USDT | 约16% |
显著驱动因素发生在供应变动之前，说明是因子驱动供应变化，而非反向因果关系。
即便如此，仍存在大量无法被模型解释的波动。所有模型最多只能解释不超过25%的稳定币供应增长波动。剩余波动来自各类特殊因素：发行方国库资金操作、铸币赎回激励、出入金通道对接、不同司法辖区监管政策等。
七、结论：链上指标可解释部分波动，但非全部
尽管所有模型最多仅能解释25%的稳定币供应量变动，但链上指标——包括永续合约资金费率、利差、加密资产总市值——均可以显著解释USDC、USDT周度供应增长的一部分波动。
加密市场迭代速度极快，历史模型的一大难点在于难以应对宏观机制切换。样本纳入2022年数据，就包含FTX、Celsius、三箭资本崩盘等行业黑天鹅事件。近年模型更贴合机构资本入场后的市场环境。
随着机构持续采用区块链基础设施，未来或将出现新指标，帮助我们进一步理解稳定币供应增长的底层驱动逻辑。
常见问题（FAQ）
Q1：稳定币供应增长的主要驱动因素有哪些？
A：研究显示，永续合约资金费率、竞品供应量、加密资产总市值、2年期美债收益率变动均在5%显著性水平下统计显著。其中资金费率是最强单一因子。
Q2：为什么选择USDC和USDT作为研究样本？
A：二者规模均超250亿美元，在多条公链与各大交易所广泛流通，且代币本身不向持有者提供原生收益激励，便于剥离核心驱动变量。
Q3：USDC和USDT的驱动逻辑有何不同？
A：USDT更多作为中心化交易所保证金资产，市场风险偏好抬升时供应扩张；USDC深度嵌入链上DeFi生态，市场下行时交易者铸造USDC作为资金储备博取链上收益。
Q4：利差因子对哪个稳定币更有效？
A：利差因子对USDC在5%显著性水平下有效，资金费率+利差合计可解释USDC周度供应增长15.9%的波动。
Q5：模型能解释多少稳定币供应波动？
A：所有模型最多只能解释不超过25%的稳定币供应增长波动，剩余波动来自发行方国库操作、铸币赎回激励、监管政策等特殊因素。
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