本报告通过实证分析稳定币在支付领域的实际应用，涵盖个人对个人（P2P）、企业对企业（B2B）以及个人与企业之间（P2B/B2P）的交易类型。
本报告通过实证分析稳定币在支付领域的实际应用，涵盖个人对个人（P2P）、企业对企业（B2B）以及个人与企业之间（P2B/B2P）的交易类型。我们借助 Artemis 数据集获取钱包地址元数据，包括地理位置估算、机构所有权标签和智能合约识别，并据此根据交易双方钱包属性对交易进行分类。重点分析以太坊网络，其承载全球约 52% 的稳定币供应，主要关注 USDT 和 USDC 两大主流稳定币，两者合计占据市场 88% 的份额。尽管过去一年稳定币应用和监管取得显著进展，但一个核心问题仍未解决：稳定币在支付领域的实际使用占比与其他活动相比究竟如何？本报告揭示了稳定币支付采用的主要驱动因素，并为未来趋势预测提供参考。
1. 背景
近年来，稳定币的采用率大幅提升，供应总量已达 2000 亿美元，当前每月原始转账规模超过 4 万亿美元。区块链网络为每笔交易提供全透明记录，便于分析，但由于链上账户具有匿名性且缺乏交易目的（如国内支付、跨境支付、交易等）信息，交易及用户分析仍具挑战。此外，以太坊等网络上的智能合约和自动化交易进一步增加了分析难度，一笔交易可能涉及多个智能合约和代币交互。因此，如何评估稳定币在支付领域的实际应用与其他活动（如交易）相比，仍是亟需解决的核心问题。许多学者正在攻克这一难题，本报告则为稳定币使用情况，尤其是支付领域的评估，提供了补充方法。
评估稳定币整体及支付用途主要有两种方法。第一种为数据筛选法，利用区块链原始交易数据，通过过滤去除噪音，从而提升稳定币支付用途的估算准确性。第二种方法是对主要稳定币支付服务商进行调研，并根据其披露的支付数据估算稳定币活动。
Visa Onchain Analytics Dashboard 由 Visa 与 Allium Labs 合作开发，采用了数据筛选法。该方法通过过滤处理，减少了稳定币活动信息的噪音。数据显示，原始数据过滤后，稳定币每月总交易量由约 5 万亿美元（总交易量）降至 1 万亿美元（调整后交易量）。若仅考虑零售交易量（单笔低于 250 美元），则仅为 60 亿美元。我们采用与 Visa Onchain Analytics Dashboard 类似的筛选方法，但更专注于将交易明确标记为支付行为。
第二种基于企业调研的方法应用于 Fireblocks《State of Stablecoins 2025》报告及《Stablecoin Payments from the Ground Up》报告。两份报告均以区块链支付领域主要公司的披露信息为基础，估算稳定币直接用于支付的情况。《Stablecoin Payments from the Ground Up》报告尤其对稳定币支付规模进行了总体估算，并将支付分为 B2B、B2C、P2P 等类别。报告显示，截至 2025 年 2 月，结算年化规模约为 723 亿美元，其中绝大多数为 B2B。
本文的核心贡献在于采用数据筛选方法，估算稳定币链上支付用途。我们的结果揭示了稳定币使用现状，并提供了更优的估算方法。同时，我们为研究者提供了利用数据筛选处理区块链原始数据、降低噪音并提升估算准确性的参考。
2. 数据
我们的数据涵盖 2024 年 8 月至 2025 年 8 月期间以太坊区块链上的所有稳定币交易。分析重点为主流稳定币 USDC 和 USDT，因其市场份额高且价格稳定，有助于降低分析噪音。我们仅分析转账交易，排除铸造、销毁及跨链桥交易。表 1 汇总了本次分析所用数据集的整体情况。
表 1：交易类型汇总
3. 方法与结果
本节详细阐述了我们分析稳定币使用情况的方法，重点关注支付交易。首先，我们通过区分智能合约交互交易与 EOA 到 EOA（外部账户）转账，将后者归类为支付交易，具体流程见 3.1 节。随后，3.2 节介绍了如何利用 Artemis 的 EOA 账户标签数据，将支付交易进一步细分为 P2P、B2B、B2P、P2B 及机构内部交易。最后，3.3 节分析了稳定币交易的集中度。
3.1 稳定币支付（EOA）与智能合约交易：
在 DeFi 领域，许多交易涉及智能合约，并在同一笔交易中组合多种金融操作，如通过多个流动性池进行代币兑换。这种复杂性使得仅分析稳定币支付用途变得更加困难。
为简化并提升稳定币区块链交易标记为支付的准确性，我们将稳定币支付定义为任何 EOA 地址间的 ERC-20 稳定币转账（排除铸造和销毁交易）。未被标记为支付的交易则归为智能合约交易，包括所有涉及智能合约交互的交易（如 DeFi 交易）。
图 1 显示，大多数用户间支付（EOA-EOA）为单笔转账，部分同一交易哈希下的多 EOA-EOA 转账主要通过聚合器完成，说明聚合器在简单转账中的使用率较低。相比之下，智能合约交易分布不同，包含多次转账的交易数量显著更多，说明在 DeFi 操作中，稳定币通常在不同应用和路由器之间流转，最终回到 EOA 账户。
图 1：
* 本次分析样本覆盖 2025 年 7 月 4 日至 2025 年 7 月 31 日的交易。
表 2 和图 2 显示，支付（EOA-EOA）与智能合约交易（DeFi）在交易数量上大致各占一半，智能合约交易占据 53.2% 的交易量。但图 2 显示，交易量（总转账金额）波动远大于交易数量，表明大额 EOA-EOA 转账（主要由机构发起）推动了这些波动。
表 2：交易类型汇总
图 2：
图 3 分析了支付（EOA-EOA）与智能合约交易的金额分布。两类交易的金额分布均呈现肥尾正态分布，均值在 100 至 1000 美元之间。但在低于 0.1 美元的交易中出现明显峰值，这可能表明存在机器人交易或虚假交易操控，符合 Halaburda 等（2025）和 Cong 等（2023）所描述的刷量行为。由于以太坊 Gas 费通常高于 0.1 美元，低于该门槛的交易需进一步审查并可能排除在分析之外。
图 3：
* 本次分析样本覆盖 2025 年 7 月 4 日至 2025 年 7 月 31 日的交易
3.2 支付类型：
利用 Artemis 标签信息，可以进一步分析 EOA 账户间的支付。Artemis 为大量以太坊钱包地址提供标签，可识别如 Coinbase 等机构钱包。我们将支付分为五类：P2P、B2B、B2P、P2B 及机构内部交易，具体描述如下。
P2P 支付：P2P 区块链支付指用户间直接通过区块链网络转账资金。在基于账户的区块链（如以太坊）中，P2P 交易定义为一个用户钱包（EOA 账户）向另一个用户钱包转移数字资产，整个过程在区块链上记录和验证，无需中介。
主要挑战在于如何判断账户体系下两钱包间的交易是否真正发生在两个主体（个人而非企业）之间，能否准确归类为 P2P。例如，用户在自己多个账户间转账（Sybil 账户）不应计为 P2P，但若将所有 EOA 间交易都视为 P2P，则可能误判。此外，若 EOA 由企业持有，如 Coinbase 等 CEX，则该钱包并非真实个人所有。我们的数据集能够标记大量机构和企业 EOA 钱包，但标签并不完善，部分企业持有且未被记录的钱包可能被误标为个人钱包。
此外，该方法无法识别通过中介进行的区块链 P2P 支付，即“稳定币三明治”模式：资金先汇至中介，中介将其兑换为加密货币，通过区块链转账后，接收方再由另一中介（或同一中介）兑换回法币。区块链转账为“三明治”中间层，法币兑换为外层。识别此类交易的难点在于中介会将多笔交易打包以降低 Gas 费，部分关键信息（如具体金额和用户数）仅在中介平台可见。
B2B：企业对企业（B2B）交易指企业之间通过区块链进行的电子转账。稳定币支付发生在两个已知机构 EOA 钱包之间（如 Coinbase 到 Binance）。
机构内部交易：同一机构的两个 EOA 钱包间的交易标记为机构内部交易。
P2B（或 B2P）：个人与企业之间的交易，包括个人到企业或企业到个人的电子转账。
采用上述标记方法，我们分析了支付数据（仅 EOA-EOA 转账），主要结果见表 3。数据显示，EOA-EOA 交易中 67% 为 P2P，但仅占支付总量的 24%，说明 P2P 用户转账金额远低于机构。此外，机构内部交易支付量较高，值得进一步探讨其在支付活动分析中的意义和计量方式。
表 3：支付类别交易分布
最后，图 4 展示了各类别交易金额的累计分布函数（CDF）。不同类别 CDF 差异明显，EOA-EOA 账户低于 0.1 美元的交易多为 P2P，进一步说明这类交易可能由机器人和操控钱包驱动，而非机构。P2P 交易的 CDF 显示大多数为小额交易，B2B 及机构内部交易则金额较高，P2B 和 B2P 则介于 P2P 与 B2B 之间。
图 4：
* 本次分析样本覆盖 2025 年 7 月 4 日至 2025 年 7 月 31 日的交易。
图 5 和图 6 展示了各支付类别随时间的变化。图 5 聚焦于每周走势，可见所有类别采用率和周交易量持续增长，表 4 突出显示了 2024 年 8 月至 2025 年 8 月期间的总变化。图 6 则展示了工作日与周末的差异，支付在周末明显减少。总体来看，所有类别在工作日和周末的支付使用均呈上升趋势。
图 5：
图 6：
表 4：支付量、数量及交易规模随时间变化
3.3 稳定币交易集中度
图 9 展示了以太坊链上稳定币发送方钱包的集中度。结果显示，稳定币转账主要集中在少数钱包中，样本期内排名前 1000 的钱包贡献了约 84% 的交易量。这说明，尽管 DeFi 和区块链鼓励去中心化，但在某些方面依然高度集中。
图 9：
* 本次分析样本覆盖 2025 年 7 月 4 日至 2025 年 7 月 31 日的交易。
4. 讨论
稳定币采用率持续提升，交易量和数量在 2024 年 8 月至 2025 年 8 月期间均实现翻倍。评估稳定币支付用途是一项挑战，越来越多工具正在涌现以提升估算精度。本研究利用 Artemis 标签数据，对以太坊链上稳定币支付进行了估算。结果显示，稳定币支付占总交易量的 47%（若排除机构内部交易则为 35%）。由于我们在支付分类上限制较少（主要为 EOA-EOA 转账），该估算可视为上限。研究者可根据自身目标进一步采用如交易金额上下限等筛选方法。例如，设置 0.1 美元门槛可排除低额虚假交易，如 3.1 节所述。
进一步利用 Artemis 标签数据将支付交易细分为 P2P、B2B、P2B、B2P 及机构内部交易后，发现 P2P 支付仅占全部支付的 23.7%（11.3%）（以原始数据为基准）。此前研究指出，稳定币支付中 P2P 交易约占 25%，我们的结果与之相近。最后，3.3 节显示，从交易量看，稳定币交易主要集中在排名前 1000 的钱包。这引发了一个有趣问题：稳定币用途究竟是由中介和大型企业主导的支付工具，还是作为 P2P 结算工具？有待时间检验。
参考文献
- Yaish, A., Chemaya, N., Cong, L. W., & Malkhi, D. (2025). Inequality in the Age of Pseudonymity. arXiv preprint arXiv:2508.04668.
- Awrey, D., Jackson, H. E., & Massad, T. G. (2025). Stable Foundations: Towards a Robust and Bipartisan Approach to Stablecoin Legislation. Available at SSRN 5197044.
- Halaburda, H., Livshits, B., & Yaish, A. (2025). Platform building with fake consumers: On double dippers and airdrop farmers. NYU Stern School of Business Research Paper Forthcoming.
- Cong, L. W., Li, X., Tang, K., & Yang, Y. (2023). Crypto wash trading. Management Science, 69(11), 6427-6454.
链接：https://www.stablecoin.fyi/#stablecoin-payments-by-type
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