研究背景及数据来源 [page::0][page::1][page::5]

• 利用Paxful加密货币交易数据，基于Graf von Luckner等人（2023）提出的概率匹配算法，识别加密货币“金融通道”交易以构建双边跨境流动数据。

- Paxful交易涵盖全球，交易细粒度到秒，交易规模精确到小数点后八位，适合捕捉财政冲击对跨境资金流影响。

• COVID-19期间美国通过CARES法案发放2714亿美元的刺激支票，为研究财政政策溢出效应提供准自然实验条件。

识别策略与实证方法 [page::15][page::17]

• 采用双重差分（DID）与合成差分法（SDID）设计，将美国作为唯一处理组，其余高收入国家作为对照组，利用疫情刺激支票发放时间划分处理前后期。

- 依托Poisson QMLE模型解决数据中零流量处理问题，实现对刺激支票影响的相对变化百分比估计。

• 按收款国收入水平分组构造多组DID量化刺激支票导致的加密货币流出变化。

主要实证发现 [page::18][page::19][page::20][page::21]

• 美国加密货币跨境流出总体增加约11.4%，其中中收入国与高收入国分别升高17.7%和15.8%，低收入国无显著变化。

- 事件研究结果显示处理组和对照组疫情刺激前趋势平行，发放后流出量大幅上升后于6月底趋于回落，影响短暂。

• SDID方法鲁棒性验证结果与DID估计接近，且合成对照组主要来自尼日利亚和加纳，显示效果稳健。

财政溢出规模量化及政策含义 [page::22][page::23][page::24]

| 类型 | 总交易量 | 估算美国流出量 | 估算财政溢出额 | 相对CARES刺激支出比例 |
|------------------------------|----------------|---------------|--------------|-----------------|
| Paxful | $1.9B$ | $23.0M$ | $292,798$ | 约为零 |
| 15大加密交易所 | $3.78T$ | $45.8B$ | $583M$ | $0.215\%$ |
| 全加密货币市场 | $44.42T$ | $537.7B$ | $6.84B$ | $2.52\%$ |
| 官方汇款 | - | $66.54B$ | $847M$ | $0.312\%$ |
| 非官方汇款（下限，50%） | - | $33.27B$ | $423.5M$ | $0.156\%$ |
| 非官方汇款（上限，250%） | - | $166.35B$ | $2.12B$ | $0.78\%$ |

• 经济刺激支票导致的财政溢出规模整体较小，预计占总支出比例不超过2.5%，更合理区间为0.2-0.7%。

- 政策制定者应优先关注支票发放速度、身份识别和目标户精准性，财政溢出对财政乘数负面影响有限。

• 数字货币在跨境汇款中的应用日益突出，建议改善数字货币兑换和数字基础设施，为汇款接收国带来潜在益处。

其他发现与测试 [page::36][page::37]

• 刺激支票发放同时伴随跨境加密货币交易平均交易额提升约8.5%-15%。

- 作为反向安慰剂检验，美国加密货币流入未显著受到刺激支票影响，增强因果推断可信度。

• 替代控制组（OECD国家）和不同方法验证均支持核心结论，推动非正规金融渠道财政溢出研究。

详尽金融研究报告分析

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1. 元数据与概览 (引言与报告概览)

• 报告标题：Fiscal Spillovers through Informal Financial Channels

- 作者：Austin Kennedy

• 发布时间：June 8, 2025 (初稿始自2024年4月，修订于2025年3月)

- 研究机构：未明确提及，但文中多篇文献及方法参考权威经济研究机构和期刊

• 主题：研究美国新冠疫情期间财政刺激（特别是刺激支票）向境外非正式金融渠道（主要为加密货币）溢出的传递机制，即通过非正式的国际金融渠道如何导致财政政策效应在跨国间传播。

核心论点：

• 通过使用详细的、基于交易级的加密货币数据，利用一种匹配算法识别“crypto vehicle”(即利用加密货币作为跨境转账中介的非投机交易)，构造国家间双边加密货币流动数据，利用差分中差分方法分析美国因直接财政刺激发放导致的加密货币外流变化。

- 发现财政刺激导致美国加密货币外流显著增加，尤其是流向中高收入国家，低收入国家无明显影响；估算通过该渠道的财政溢出上限约为刺激支出总额的2.5%。

• 该渠道的财政溢出影响规模较小，暗示政策制定者在设计类似刺激方案时，非正式汇款渠道的资金外溢并不会显著削弱财政刺激的国内效果。

关键词：政策溢出效应、非正式金融、加密货币、汇款、财政政策。[page::0]

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2. 逐节深度解读 (逐章精读与剖析)

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2.1 引言

• 疫情环境下，美国实施史上最大规模财政刺激CARES法案（2.3万亿美元，约为GDP的9%），其中直接发放刺激支票2,710亿美元给个人。

- 研究问题为：美国直接财政刺激如何影响向境外的汇款/财务流出？该渠道此前文献中未被充分关注，但若刺激转化为汇款流出，可能削弱财政刺激对国内经济的积极反馈。

• 传统汇款数据时间粒度粗且公开不足。本文创新点在于利用加密货币P2P交易所Paxful的秒级交易数据，通过匹配算法识别境外“crypto vehicle”交易，细致测量财政刺激的即时影响。

- 采用差分中差分方法对比美国与其他高收入国家间加密货币出流量的变化，发现整体外流提升11%，向中高收入国家分别提升约17%和16%，低收入国家无效应。

• 估算全年加密货币流动因刺激支票影响增幅约1.27%，换算到总支出规模上，财政溢出估计不上2.5%。

- 规模较小提示财政刺激总体效果不会被汇款外溢严重侵蚀，但对于接收国影响可能较大，政策空间包括利用或防范外来财政溢出。

• 文献贡献：

- 拓宽财政溢出研究渠道，关注汇款和非正规金融，提供基于高频微观交易数据的证据。
- 补充财政刺激宏观乘数文献，尤其在供应冲击背景下对财政效力的限制的讨论。
- 贡献于新兴且少有研究的加密货币作为跨境金融工具的核心作用探讨。[page::1,2,3]

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2.2 文献综述及理论背景

• 现有财政溢出理论大多关注通过汇率、利率渠道的影响，实证结果往往分歧。包括通过价格机制影响贸易伙伴产出的正负效应。

- 本文开拓视角，将汇款视作另一重要但少研究的财政溢出渠道。

• 汇款研究显示疫情初期汇款下滑，刺激后迅速恢复，本文用高频加密货币数据补充说明非正式渠道汇款同样随着直接刺激快速反应。

- 加密货币文献多聚焦货币职能、投机行为，本研究首次利用交易数据识别加密货币的跨境资金传递角色，并结合疫情刺激政策做因果分析。

• 研究定位独特，弥补传统财政溢出研究中对非正规市场的缺口。[page::3,4]

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2.3 数据来源和匹配算法

• 主要数据来自Paxful，一个集中式点对点加密货币交易平台，时间跨度2017年3月至2022年9月。数据粒度涵盖交易时间戳（秒级）、交易金额（比特币，下至10^-8单位）、买卖双方地理位置、支付方式等。

- 该平台覆盖全球，因其轻监管、小额多频及匿名性特点，非常适合国际非正规金融交易研究，尤其在金融基础设施薄弱国家有较大发挥。

• 图1展现Paxful交易量的稳步增长趋势，2020年疫情初引起交易量短暂减少，刺激支票发放后出现临时激增。美元兑比特币汇率2020年相对稳定，强化了流量变化主要为资金转移而非投机的假设。

- 代表性讨论表明，Paxful用户大概率为年轻、技术熟练者，并倾向集中在电子支付基础设施完善但传统金融体系不足的中低收入国家。

• 研究假设用户结构在刺激前后未发生结构性变化（不同用户群体加入），支撑因果推断的稳定性。

- 匹配算法基于Graf von Luckner et al. (2023)，利用交易金额和时间戳高频特征，在限定时间窗口内（5小时）匹配相同交易量的交易对，计算p值排除随机匹配概率，识别跨境“crypto vehicle”交易，即非投机用途的跨境资金转移。

• 图2示例展示匹配机制：两个交易间的比特币数量完全一致且时间接近，确认资金跨境流转路由。

- 表1显示匹配后交易占比约17%，其中44%为跨境交易，平均交易额较整体更小，符合汇款小额多频特征。

• 最终构建了国家双边周度加密货币流出面板数据，便于进行动态分析。

- 代表性和外推性挑战依然存在，Paxful覆盖市场份额极小，需谨慎解读扩展至整体加密货币或传统汇款市场。[page::5,6,7,8,9,10]

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2.4 实证策略

• 理论基础：汇款作为全球重要资本流动，受移民人群规模影响显著。图3展示美国向外加密货币流出与其外来移民数量正相关，符合既有文献逻辑。

- 图4揭示美国外来移民主要来源为中等收入国家，更符合Paxful用户分布的“技术基础设施适中，金融服务不足”的“适用区间”。因此在异质性分析中分收入组考察效果显著性。

• 重点分析第一轮刺激支票（1200美元，2020年4月起发放），因后两轮可能受连续刺激效应及政策干扰，不利于因果鉴别。

- 图5显示刺激发放后美国加密货币流出急剧攀升，近乎翻倍。考虑到隐含的“零和”投机交易可能性被价格稳定性排除，回归模型进一步控制比特币价格以净化效应，强化因果推断。

• 对其他CARES计划如扩大失业保险、企业工资保护计划的潜在混淆效应进行结构性辩护，强调这些措施滞后效应较大，难以立即驱动汇款流动。

- 州级疫情管控政策同期实施，影响被认为负向且短暂，主估计未见偏误证据。

• 主要采用差分中差分估计，处理美国为唯一处理组，采用只包含其他高收入国家的控制组，剔除日本、新加坡、韩国等也有2020年直接刺激支付的国家。

- 估计模型采用Poisson QMLE形式，处理数据中大量零值及实现百分比变动解释，避免对数转换引入的比例尺度问题。

• 被解释变量为国家-周维度的加密货币外流（美元计），核心系数反映刺激支付发放后美国相对于控制组的溢出效应。

- 针对外流目的地分多组构造变量，探讨收入分组异质性，解读灵活并检验平行趋势假设。[page::11,12,13,14,15,16,17]

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2.5 主要结果

• 表2实证结果（DID估计，Poisson QMLE，标准误聚类至国家级）：

| 目标组 | All Destinations | Low-Income | Middle-Income | High-Income |
|--------------------|------------|------------|-------------|-------------|
| 估计值 (ATE%) | 11.4% | -7.2% | 17.7% | 15.8% |
| 标准误 | (4.7%) | (24.2%) | (5.4%) | (5.2%) |
| 观察数 | 1357 | 621 | 1265 | 1265 |

• 显著结果出现在总体、及中高收入目的地子样本，低收入组不显著且符号为负，推测可能因技术、经济结构或数据稀疏性。

- 事件研究估计（图6及图7）显示处理组和控制组在刺激前存有良好平行趋势，刺激期后外流激增20-25%，随后两个月逐渐回归基线，验证事件效应为突发且暂时性。

• 异质性结构与表2一致，中高收入目的地外流明显增多，低收入国家无稳定效应。

- 观察数据差异：低收入国家观测值不足，导致估计不精确，剔除后分析更稳健。

• 反向测试（用 inflow作因变量）显示无明显效应，进一步印证识别的因果方向。[page::18,19,20,21,37]

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2.6 财政溢出规模定量和政策启示

• 定量估计采取将事件研究的周度估计扩展至全年，对比真实与反事实计算总额外溢出，估计溢出额占全年加密货币外流的1.27%。

- 利用多层次外推，结合不同数据集和假设，进行粗略规模推算（表3）：

| 场景 | 2020年总量 | 美国出流量估计 | 溢出额 | 占CARES支付比例 |
|------------------------------|-------------------|---------------------|--------------|-------------------|
| Paxful | $1.9B | $23.0M | $0.29M | 几乎忽略不计 |
| 加密货币市场前15大交易所 | $3.78T | $45.8B | $583M | 0.215% |
| 整个加密货币市场 | $44.42T | $537.7B | $6.84B | 2.52% |
| 正式汇款 (世界银行数据) | - | $66.54B | $847.1M | 0.312% |
| 非正式汇款 (下限 50% 正式汇款) | - | $33.27B | $423.5M | 0.156% |
| 非正式汇款 (上限 250% 正式汇款) | - | $166.35B | $2.12B | 0.78% |

• 由于加密货币整体市场规模巨大且美国外流占比较高，假设全市场溢出率同Paxful接近的情形为绝对上限，实际规模可能处于较低区间（0.2%-0.7%）较为可信。

- 政策含义：
- 美国国内财政刺激的实际财政基数流失比例极小，不足以降低财政刺激效果显著性。
- 数字货币显示其在跨境汇款领域具有潜在优势（低费率、高效率、全天候服务），政策制定者可通过降低数字货币兑换障碍、增强基础设施推动内汇款吸收。
- 不同国家需求分歧较大，汇款接受国政策可视经济状况按需保护或利用外来财政溢出。
- 加密货币替代传统汇款渠道可能导致相关税收结构调整等额外公共财政考量。

• 研究局限包括样本数据代表性不足，推算需谨慎解读。未来工作应结合传统汇款数据和新兴渠道，深入挖掘经济传导机制。[page::22,23,24]

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2.7 鲁棒性测试

• 用OECD国家代替所有高收入国家作为对照组，得到类似结果，增强结果稳健性（表4，图B.4）。

- 采用合成差分方法（SDID）作为替代估计策略，克服传统差分设计对平行趋势的强假设。

• SDID估计和Poisson QMLE结果高度一致，约为11.4%的相对增加，并展现相似的时间动态（图8、9）。

- SDID加权主要来自部分高度活跃的非传统对照国，如尼日利亚、加纳，说明结果较不敏感于具体对照组的选择。

• 采用时间置换伪造处理日期的安慰剂试验显示无效应，进一步支持因果解读（图10、11）。

- 明晰方法优劣，因Poisson QMLE易于对应百分比变化解释，SDID作为稳健性验证手段。

• 估计控制和协变量设计精细，考虑交易目的地结构等，细节丰富。[page::25,26,27,28,29]

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2.8 附加分析

• 交易规模分析（附录A.1，表A.1）：刺激支付发放后跨境加密货币交易的平均交易额显著提高4-7美元（约8.5%-15%的提升），解释财政刺激不仅提升交易频率也提升单笔金额。

- 以流入而非流出为因变量的测试（附录A.2，表A.2）：无明显流入效应，增加的流出非因交易总体活跃度引起的逆向流动，支持内部有效性。

• 数据覆盖的全球主要交易平台及传统汇款渠道交易额比较（附录B.1表），定位Paxful于市场极小份额，但其数据独特性无可替代。

- 用图表（图1,2,3,4,5,6,7及附录图B.1-B.5）和表格清晰展现数据走势和结果，配合严谨的解释。

• 稳妥地讨论了数据和方法的限制，强调假设和外推条件，增大分析的可信度。

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3. 图表深度解读

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图1：Paxful总体周交易量及USD/BTC汇率走势（见page 6图）

• 该图用蓝线展示Paxful的周交易总额美元值，红色虚线为比特币兑美元价格。

- 交易量呈现持续增长趋势，2020年疫情初期交易量有所下降，随后随着全球财政刺激迅速回升并形成短暂峰值，反映刺激支票发放对交易活动的促进效应。

• 美元/BTC价格2020年相对稳定，排除该期间交易活动因投机性价格暴涨带来的波动，强化交易量波动主要由资金流动而非投机驱动的论断。[page::6]

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图2：Crypto-Vehicle交易示范（见page 9图）

• 展示两个匹配交易（Trade 1和Trade 2），两者比特币数额完全一致且时间接近。

- 中间展示真实比特币跨境转移路线，虽交易间不可见，但通过前后相等的交易金额和时序判断实际资金跨账户流通。

• 该图示清晰说明匹配机制原理，支撑识别非投机性质的跨境资金转移方式。

- 该图为算法识别金融通道核心证据支撑。[page::9]


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图3：美国外来人口规模与加密货币流入的散点图及拟合线（见page 11图）

• 横轴为2019年美国外来人口（对数），纵轴为对应移民国家收到的加密货币流入（对数）。

- 明显正向相关，10%外来人口增加对应6.3%加密货币流入增长，说明移民人口规模与资金流动密切相关。

• 该说明与传统汇款文献相符，为后续劝导汇款作为财政溢出渠道提供基础。

[page::11]


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图4：美国外来人口来源国构成柱状图（见page 12图）

• 各国条形按外来人口占比排序，色彩区分收入等级（低、中、高）。

- 墨西哥、印度、中国等中收入国家占比最高，说明中等收入国家占据主要汇款流向阵容。

• 该图支持后续按收入组分类考察政策效应异质性及分析代表性。

[page::12]


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图5：美国加密货币流出时间趋势及CARES法案刺激标记（见page 13图）

• 蓝色曲线展示2018至2021年美国加密货币流出量，三个竖线标示刺激支票发放时间点。

- 2020年4月第一轮刺激后流出迅速增加，峰值近乎翻倍；之后逐渐回落。

• 该图验证了刺激对资金跨境流动的显著冲击，是主假设脉络的形象化体现。

[page::13]


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图6：事件研究估计—总体加密货币流出（见page 20图）

• 横轴为时间（周），纵轴为加密货币流出变化的百分比效应估计。

- 虚线标明刺激支票发放周，对照组流量变化平稳，刺激前估计接近于零。

• 刺激后两个月效应增强，峰值在20%-25%区间后逐步衰减回归至零。

- 误差条较大但主要反映样本限制，主要估计更精确。
[page::20]


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图7：事件研究估计分目的地收入分组（见page 21图）

• 左图为中等收入国家目的地，右图为高收入目的地。

- 两组均呈现刺激前趋势平行，刺激发放后明显上升，随后回落。

• 中收入国家流出增长幅度更大，波动性更强。

[page::21]


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图8与9：合成差分估计轨迹与效果变化（见page 27-28图）

• 图8左侧显示美国流出和合成控制的时序走势，右侧叠加以便比较。前期吻合度高，刺激后美流出明显超出对照。

- 图9描绘效果随时间变化，凸显刺激后2个月峰值时期，随后效应缓慢消退。

• 该图组佐证差分中差分结果，增加定量推断的可信度。

[page::27,28]



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图10与11：合成差分时间置换伪造试验

• 伪造的施加时间点在2020年初和2018年4月，均未产生显著治疗效应。

- 巧妙增强识别方法的因果解释可信赖性。
[page::29]



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4. 估值分析

不涉及传统公司估值方法，本文的估值主要是迭代性的规模量化。具体方法为：

• 使用事件研究结果推算全年加密货币外流在刺激情况下相较无刺激的溢出增量（1.27%）。

- 结合实际市场数据集规模、美国占比等不同层次假设，估算财政溢出规模相对刺激支出百分比。

• 以此方式折算财政溢出“规模估值”，关注溢出占比大小是否对财政政策成效产生实质冲击。

- 该估值策略不涉及传统DCF、市盈率等企业估值指标，而是围绕财政政策流动效应及规模进行定量推算。

• 估值区间量度和保守性假设分析足，合理反映非正式渠道溢出对宏观财政政策的影响。

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5. 风险因素评估

• 代表性风险：Paxful及其用户结构可能不完全代表整体加密货币市场，进而不代表全部非正规汇款。

- 外推风险：将Paxful结果外推至其他平台或传统官方汇款渠道的假设或强或弱，可能导致规模估计偏差。

• 识别风险：刺激支票之外的CARES法案其他政策、州级差异、疫情发展等可能混杂估计，但研究尽力控制和辩护。

- 经济环境风险：疫情引发的供应冲击可能影响财政乘数，对流动和消费的实际影响可能受到抑制。

• 时间动态风险：融资流出短期集中，但后续可能出现非预料的长期动态变化，估计暂难观测。

- 进一步实证与数据可获得性的制约，影响结果的稳健性和政策应用推广。

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6. 批判性视角与细微差别

• 作者在多处体现谨慎，反复说明假设限制，且通过多种鲁棒性和伪造试验提升结果可信度，避免过度断言。

- 可能存在对Paxful数据过度解读风险，毕竟该平台交易量仅占整体加密市场极小比例，且用户群体选择性较强。

• 对“用户结构恒定假设”缺乏直接验证，可能存在刺激引入的新用户或交易行为转变未检视。

- 区分投机交易与汇款意图的算法虽严格，但仍存在误判可能，影响估计准确性。

• 选用高收入国家对照组虽然合理，但完全排除其他国家财政政策影响的可能性有限。

- 其他非现金形式刺激、疫情演变相关效应未完全隔离，呈现研究的现实复杂性。

• 对流入作为安慰剂检验虽提供了内部稳健性，但中等收入来源流入增强的解读尚可深化。

- 最终规模估计受多重数据层面推断，粗略但实用性强，具社会经济意义。

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7. 结论性综合

本文通过深入挖掘Paxful平台精细的跨境加密货币交易数据，结合创新匹配算法识别核心“crypto vehicle”交易，利用差分中差分及合成差分方法，成功量化了美国疫情刺激支票对跨境加密货币流出影响及财政溢出规模。主要结论如下：

1. 财政刺激显著增加美国加密货币外流，总体溢出效应约为11%，尤其流往中高收入目的地国家的外流占比更高（中等收入约17.7%，高收入约15.8%），低收入国家外流未见显著变化。

2. 溢出效应为突发且非持续性，自刺激支票发放起两个月内效应明显，之后效应逐渐消退，符合财政刺激短期财富效应释放的消费理论。

1. 通过加密货币渠道的财政溢出规模估计较小，上限约占CARES刺激支票总支出的2.5%，更合理区间为0.2%-0.7%。可见非正式金融渠道的资金外流并不足以严重侵蚀财政刺激的国内经济效果。

4. 加密货币作为非正式汇款工具的应用证据，其具有费用低、结算快、全天候交易等优势，未来可作为促进国际资金流转的有效补充手段，尤其适合金融基础设施欠缺地区。

1. 政策建议：美国及其他发起国可将重点放在加快资助发放、提高扶持精准度，非正式资金外流冲击较小。接收国则需根据经济目标灵活调控财政溢出接受程度。数字货币监管和基础设施建设将成为关键。

6. 研究创新点与局限：本研究填补了财政溢出文献对非正式金融渠道的空白，突破了传统数据限制；但数据代表性、因果识别依赖诸多假设，且扩展至宏观政策应用需谨慎。

1. 未来研究方向：建议结合传统汇款机构私有数据，加深对正式与非正式汇款响应财政政策的理解；探讨财政溢出通过汇率、利率机制的宏观传导，尤其在供应冲击情境下; 加密货币国际金融角色的深入研究将是热点。

综上，本文通过严谨设计、多方法验证、详实数据解析，系统揭示了美国直接财政刺激资金通过加密货币渠道跨境传递的规模、机制和政策含义，为决策者评估财政政策国际影响提供强有力实证支持。[page::30,31]

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本分析报告图表补充说明

• 报告包含丰富时间序列图、事件研究估计图和表格，数据详尽有效支撑结论，且解释详尽明确。

- 所有关键表格和图形均予以解读，包括交易量走势、匹配交易示范、外流与外来人口关系、财政溢出定量估计、多模型鲁棒性和安慰剂检验结果。

• 数据透明度和可复现性强，有助于后续学术探讨和政策制定参考。

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结束语

本报告基于详尽数据与清晰经济逻辑，完整考察财政政策跨境资金溢出效应，创新性地开拓了非正式金融渠道的研究视野。其对疫情背景下财政政策效果评估、国际汇款市场演进及数字货币政策制定具有显著启示价值，为未来相关研究指明方向。

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