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数字人民币政策DID!

数字人民币政策DID! 数据皮皮侠
2025-11-25
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数字人民币试点城市DID(2007-2024)


数据简介


随着央行数字货币(CBDC)逐渐成为全球金融创新的焦点,多个国家纷纷加快布局步伐,而中国在该领域的探索尤为突出。早在2014年,中国人民银行便着手开展数字人民币(e-CNY)的研发工作,并于五年后进入实际测试阶段,试图通过技术创新优化金融服务的包容性与支付系统效能。至2022年,该项目的试验范围已分阶段扩展至全国15个省级行政区、23个重点区域,构建起以核心都市圈为基点、联动周边经济带的试验框架。各试验区结合前沿技术开发,在普惠性金融服务、国际结算系统升级、智能合约商业化等领域开展实践,形成了具有参考价值的数字化货币应用模式。


在试点区域的遴选上,中国采取了分层推进策略,优先选择具有经济辐射效应和地域示范作用的重点区域。首轮测试于2019年末在深圳、苏州、雄安新区、成都及北京冬奥会场景启动,次年11月第二轮扩展至上海、海南、长沙等6个区域,2022年4月第三轮新增天津、重庆、广州等11个城市。各试点区域结合自身禀赋打造特色应用生态:深圳着重开发政务数字化场景与国际支付通道,苏州试验区块链合约技术在产业链金融中的落地,成都构建乡村振兴金融服务体系,上海加速数字货币与国际资本市场的协同创新。特别是中西部试验区通过完善传统金融服务的薄弱环节,有效增强了基层金融服务的可获得性。


参考曹惠芳、赵全厚和杨刚强(2023)的研究设计,采用多期双重差分法(DID)评估政策效应。定义Treat变量为试点城市虚拟变量(获批城市取1,否则为0),Post变量为时间虚拟变量(试点年份及之后取1)。考虑到部分城市在年底获批(如2022年12月批次),政策效应滞后至次年生效。核心解释变量DID(Treat×Post)捕捉试点政策的净效应,被解释变量采用北京大学数字普惠金融指数中的使用深度指标,控制变量涵盖人均GDP对数、金融发展水平、城镇化率等区域经济特征。


经过调查研究,数字人民币试点城市获批城市(含特色新区)名单及获批时间列表(节选)呈现于下:

数据来源:2019年-2024年间中国人民银行关于数字人名币试点城市情况陆续发布的函
数字人民试点地区中,雄安新区,西双版纳傣族自治州由于不属于市级范畴,东方市,琼海市,文昌市,万宁市,三沙市属于县级市,此数据仅针对地级市,故上述地区没有整合进表格中,另外,本数据集同时参照上述论文中的方法,选取31个省份(剔除香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区)。另外,遵循该城市是9月份之后成为试点城市归为下一年的原则。

数据来源

由数据皮皮侠团队人工整理,全部内容真实有效

时间跨度

2007-2024

数据范围

市级层面

数据形式

数据格式为Excel形式

数据指标

城市名称

统计年度

省份

省份代码

城市代码

Time

Treat

DID


数据展示

已有研究

现有研究围绕数字人民币政策试点的政策效应、技术创新与制度约束形成四大核心脉络:

(1)普惠金融促进效应研究:聚焦数字人民币对金融包容性的提升作用

曹惠芳等(2023)基于数字人民币试点的准自然实验,通过双重差分模型验证了试点政策对普惠金融水平的显著促进作用,并揭示其作用机制主要源于支付业务效率的提升,且对中西部金融基础薄弱地区效果更显著。这一结论与政策实践高度契合,例如深圳前海自贸区通过数字人民币实现跨境贸易结算单日交易额突破50亿元,强化了普惠金融的跨境延伸能力。此外,苏州、成都等地试点通过可编程消费补贴和医保账户直连等场景设计,进一步验证了数字人民币在降低交易成本、扩大服务覆盖面的政策效能。

(2)智能合约与场景创新研究:解析技术特性驱动的政策工具优化

刘斌(2025)提出智能合约技术通过预设资金使用规则,可精准实现消费券发放与监管,避免财政补贴被挪用,该观点在常州、北京等地的数字人民币红包活动中得到实证支持。叶银丹(2025)进一步指出,智能合约在定向支付(如扶贫资金)中的应用可强化政策执行的靶向性,而深圳通过“支付即结算”特性优化企业资金周转效率,则体现了B端场景的技术适配性710。研究还发现,智能合约模板库的标准化开发(如苏州试点12类场景)是技术规模化应用的关键前提。


(3)法律与监管框架研究:探讨制度缺位对试点深化的制约

王景武(2022)较早提出数字人民币法偿性缺乏法律明确定位的问题,指出《人民币管理条例》未涵盖数字形式货币,导致商户拒收行为缺乏约束3。袁小彬(2024)进一步呼吁建立分级隐私保护机制,建议参照欧盟对小额交易匿名化的监管经验,平衡可控匿名与隐私权保护9。研究普遍认为,现行双层运营体系中参与方的权责界定模糊(如2.5层机构定位)、智能合约权限分配规则缺失,已成为制约生态协同的主要制度瓶颈39。


(4)试点挑战与优化路径研究:识别用户习惯与生态协同的转型阻力

胥莉(2025)基于上海试点调研发现,用户支付工具黏性、数字钱包功能认知不足及商业银行激励缺位,导致“无活动不活跃”的使用困境8。王蓬博(2025)提出需通过手续费补贴、场景互通(如条码支付兼容)等机制设计提升商户端接受度,该建议已在雄安新区“一码通城”政务场景中初步验证81。此外,硬件钱包受理环境滞后(如南京路商圈设备未升级)与跨境支付标准分歧(如mBridge项目协调成本),被视作基础设施与国际化布局的关键挑战84。


(5)跨境支付与国际合作研究:探索数字货币全球化竞争路径

多边央行数字货币桥(mBridge)项目的进展表明,数字人民币通过技术互操作性设计可减少对SWIFT系统的依赖,深圳已落地多笔跨境支付业务验证其效率优势17。然而,研究指出司法管辖差异(如数据主权冲突)与跨境监管协同机制缺失,仍是数字人民币国际化面临的主要制度壁垒49。

未来价值与研究方向

1. 数字人民币试点对绿色消费行为的政策效应评估  

路径:数字人民币场景化应用→支付便利性提升→居民低碳消费比例  

设计:基于试点城市消费数据与碳足迹追踪,构建多期DID模型检验政策对消费端绿色转型的促进作用。  

2. 供应链金融生态在数字人民币影响中小企业绿色转型中的调节效应  

路径:数字人民币供应链穿透→融资成本下降→绿色技术采纳强度  

设计:匹配试点地区中小企财务数据与绿色专利,利用调节效应模型分析供应链金融成熟度的异质性影响。 

3. 数字人民币跨境结算对企业ESG国际评级的影响机制  

路径:跨境支付效率提升→供应链透明度增强→国际ESG评级上调  

设计:采用全球供应链数据库与Refinitiv ESG评分,构建中介效应模型检验信息传递机制。  

4. 环境规制强度下数字人民币试点对碳市场流动性的驱动效应  

路径:数字人民币智能合约应用→碳配额交易频次→市场流动性指数  

设计:基于区域碳市场高频交易数据,通过动态面板模型识别政策与技术协同效应。  

5. 农业供应链数字化转型中数字人民币的低碳调节作用  

路径:数字人民币涉农场景渗透→农产品溯源系统完善→供应链碳排放强度  

设计:选取试点县域农业企业数据,构建双重差分模型检验区块链支付对低碳农业的促进作用。  

6. 数字人民币钱包普及率对家庭绿色金融资产配置的影响研究  

路径:普惠金融可得性提升→绿色理财认知强化→家庭绿色投资占比  

设计:匹配央行支付结算数据与CHFS调查数据,采用工具变量法解决内生性问题。

7. 制造业绿色技术创新中的数字人民币政策乘数效应  

路径:数字人民币财政补贴直达→研发资金周转率→绿色专利产出  

设计:利用上市公司补贴明细与专利数据,构建政策冲击强度与创新产出的非线性关系模型。  

8. 数字人民币跨境支付对"一带一路"绿色投资的地理溢出效应  

路径:跨境清算效率提升→绿色项目融资周期缩短→沿线国家可再生能源投资额  

设计:采用空间杜宾模型与全球基建项目数据,量化政策对区域绿色资本流动的空间溢出。  

9. 碳账户嵌入数字人民币系统对企业碳信息披露质量的倒逼机制  

路径:碳账户与钱包功能耦合→排放数据可追溯性→环境信息自愿披露频次  

设计:基于试点企业碳账户数据与年报文本分析,构建PSM-DID模型检验制度性约束效应。  

10. 数字人民币智能合约在绿色债券市场中的信任增强效应  

路径:智能合约自动执行→违约风险降低→绿色债券发行利差收窄  

设计:匹配试点前后绿色债发行数据与区块链存证信息,通过事件研究法量化信用风险溢价变化。

参考文献

[1] 曹惠芳,赵全厚,杨刚强.数字人民币对普惠金融的促进作用——来自数字人民币试点的准自然实验证据[J].金融论坛,2023,28(12):43-53.

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数据引用格式

请您在任何基于“数据皮皮侠”数据库所产生的中文研究成果(含学术论文、公开发表的研究报告等)均包括以下表述或类似表述声明:

本研究使用的数据来自PPData数据库。

例如:文中使用的农业研究相关数据来自PPData农业研究数据库。

其中,“农业研究相关数据”替换成实际使用的数据名称。

请您在任何基于“数据皮皮侠”数据库所产生的英文研究成果(含学术论文、公开发表的研究报告等)均包括以下表述或类似表述声明:

The data used in this study came from PPData database.

The agricultural research data used in this paper are from PPData agricultural research database.

Where "agricultural research related data" is replaced with the actual data name used.

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