新冠肺炎疫情爆發前后中美貿易摩擦的經濟效應比較

姜鴻 劉玥

摘 要 本文運用灰色預測DGM模型和RAS方法將世界投入產出表從2014年更新為2019年，并加入與第三國相關的自變量，建立有關最終產品出口的計量回歸模型。通過設定3種情景，測算和比較新冠肺炎疫情爆發前后中美貿易摩擦的經濟效應。結果發現，雖然疫情爆發前后中國的總體經濟損失均比美國大，但疫情爆發后中國受到的傷害相較疫情爆發前變化幅度更小，美國部分行業如汽車、掛車和半掛車制造業等遭受的打擊始終比中國嚴重。在其他經濟體中，中國臺灣、韓國等的損失程度最大，全球經濟總體受到負面沖擊。面對全球新冠肺炎疫情以及中美貿易摩擦可能的變化，本文提出了保護受損行業、聯合其他各經濟體、擴大內需等應對策略。

關鍵詞 新冠肺炎疫情 中美貿易摩擦 世界投入產出模型

一、引言

在特朗普執政時期，美方始終奉行“美國優先”政策，貿易保護主義加劇，中美貿易形勢因此受到了極大的威脅。2020年新冠肺炎疫情在世界范圍內蔓延，世界經濟遭受到自二戰以來最嚴重的危機，而美國作為累計新冠確診病例數量最多的國家，在此次疫情中損失慘重。2021年初拜登政府上臺后一直將重心放在國內疫情的防控上，對于中美關系問題，他認為中國是美國“最嚴峻的競爭對手”，但也會在契合美國利益的情況下同中國合作，并決定重新評估中美第一階段經貿協議。中美經貿關系看似進入了緩和階段，然而此前特朗普時期激烈的貿易沖突絕非偶然，中美貿易摩擦并不會因為新政府的換屆而消失。當前，中國在經濟上已基本擺脫了國內新冠肺炎疫情帶來的不利影響，成為2020年唯一實現經濟正增長的主要經濟體，美國卻仍深陷疫情困局中，經濟復蘇緩慢。為了維持全球霸主地位，美國可能會采取新的貿易制裁手段來阻礙中國的發展。2021年2月18日，美國新任財政部長耶倫表示將暫時保留美國前任政府對華的關稅政策，并會在全面審視后做出進一步的選擇。而學界也普遍認為中美貿易摩擦將呈常態化與持久化趨勢，因此，未來中美貿易仍存在諸多不確定因素（余潔等，2021）。針對美國在新冠肺炎疫情爆發后可能挑起的新一輪中美貿易摩擦，我國應提前做好應對準備，減少美國貿易霸凌行為帶來的經濟沖擊。

如果發生新一輪貿易沖突，中美兩國各行業的損失程度分別是多少？與之前的中美貿易摩擦相比有差別嗎？中國能夠承受嗎？疫情爆發前后中美貿易摩擦對全球各經濟體GDP的影響分別是多少？這些問題都有待科學研究。鑒于此，本文設置了3種情景來比較新冠肺炎疫情爆發前后中美貿易摩擦可能帶來的經濟影響，并為我國提出了相應的對策建議。

二、文獻綜述

圍繞中美貿易摩擦產生的經濟效應，國內外已有大量的實證分析。研究方法主要分為3類。

第一類為一般均衡模型。Rosyadi & Widodo（2018）利用GTAP模型測算美國對華加征關稅對世界經濟的影響，發現中美兩國之間的貿易量會下降，GDP可能將分別減少4.1%和0.92%，而對第三方貿易伙伴的出口會因此增多。同樣，Dixon（2017）基于GTAP 9.0數據模擬美國對中國加征45%關稅可能出現的幾種情況，發現當中國采取同等的關稅報復時，中國的GDP將下降超過2%，美國的GDP下降接近1%。Itakura（2020）將關稅、投資、生產率各因素全部引入CGE模型，結果顯示貿易戰升級會使中國和美國的GDP最終分別下降1.41%和1.35%。此外，崔連標等（2018）通過多區域CGE模型分析發現，加征關稅對中美雙方的GDP和居民福利等均產生不利影響，但相對而言對中國的沖擊更大。李春頂等（2018）通過構建大型一般均衡數值模型，評估中國應對貿易摩擦的政策效果，指出中美貿易摩擦不利于兩國經濟的發展，中國的貿易反制措施在打擊美國的同時也會加深對自身經濟的損害。

第二類為計量回歸模型。蘇振東、嚴敏（2011）以橡膠和紙制品為例，利用雙重差分法研究美國反傾銷、反補貼措施對中國出口貿易的影響，發現美國采取的“雙反”政策在導致中國出口減少的同時，也會威脅到美國消費者的利益。沈國兵（2011）運用固定效應模型比較美國對中國采取單一起訴和多重起訴兩種不同的反傾銷方式，對中美兩國產生貿易效應的差異。結果顯示相比單一起訴，美國的多重起訴征稅會對中國向美國的出口產生更大的貿易調查負效應和貿易破壞效應。謝建國、黃秋月（2014）基于1990—2011年中國受美國反傾銷影響產品的有關數據，測算中國出口的受損程度，結論是反傾銷會抑制中國對美國的出口，但這種抑制作用只具有短期特征。馮曉玲、李斯琦（2019）采用OLS回歸研究美國對中國鋼鐵產品反傾銷的經濟影響，結果表明中國出口美國的鋼鐵數量會減少，同時出口貿易將向發展中國家轉移。

第三類為投入產出模型。張志明、杜明威（2018）基于2008—2011年國家間投入產出表測算發現，中美雙方實施相同規模的貿易制裁，美國出口貿易利益的損失比中國的損失更多，而中美貿易摩擦對全球貿易具有較強的消極影響。倪紅福等（2018）根據2014年世界投入產出表，并利用關稅稅率，構建投入產出價格效應模型，結果發現中美兩國相互加征關稅會導致美國居民福利受到的打擊總體上大于中國。齊鷹飛等（2019）建立跨國投入產出網絡模型，研究中美貿易摩擦關稅沖擊的傳導作用，結論是中國的福利損失多于美國，但美國的就業下降程度高于中國。此外，李鑫茹等（2018）運用2015年非競爭性投入產出表，分析中國實行不同的反制舉措對美國經濟與就業的影響程度，認為中國對美國的貿易反制應有側重地針對相關的產品及行業，不宜全面展開。

投入產出模型的核心是對投入產出表的運用，一種是利用過去發布的投入產出表，假設過去與當前投入產出數量關系一致;另一種則是對過去的投入產出表進行推算，得到更新的投入產出表。目前投入產出表的更新方法主要包括調查更新法與數學更新法兩種，調查更新法主要通過實際調查和專家訪談等手段獲取投入產出數據，其優點是得到的數據較為真實，缺點是成本高、工作量大（楊傳明，2018）。因此，數學更新法逐步成為主流，而其中RAS方法相對更為常用。RAS法又名雙邊比例方法，是英國著名經濟學家Richard Stone于1962年提出的，在實際應用中不斷得到發展。李新運等（2014）為了系統地測算我國各行業的碳排放量，基于2007年中國投入產出表，利用RAS法編制了2010年投入產出表。王琪延、徐玲（2014）根據2007年北京市投入產出表，運用RAS法推算出了2010年北京市投入產出表，從而對北京旅游業與會展業的關聯度進行了更為有效的分析。張欣鈺等（2019）借助RAS法對2012年東北地區的投入產出表進行更新，獲得2015年投入產出表的有關數據，據此研究在環境、經濟、就業多種壓力下東北三省制造業產業結構的調整方案。

綜合來看，有關中美貿易摩擦的成果豐富，為本文的研究奠定了良好基礎，但也存在不足，一是許多文獻采用現有的世界投入產出表評估中美貿易摩擦的影響，而目前公布的世界投入產出表的最新年份為2014年，數據較為陳舊，無法反映現階段世界投入產出關系。雖然有部分學者運用RAS方法更新投入產出表，但只針對中國的投入產出表，并沒有對世界投入產出表進行推算。二是現有文獻大多研究的是中美貿易摩擦對GDP等總量指標的影響，且得出的結論基本都是中國GDP受損程度比美國更嚴重，而關于行業層面的研究較少。

因此，本文嘗試從以下兩個方面進行創新。第一，根據2000—2014年世界投入產出表，利用灰色預測DGM模型和RAS方法，把世界投入產出表從2014年更新為2019年，并以該新表為基礎，測算中美貿易摩擦的經濟效應，增加了文章的現實意義。第二，本文通過計量回歸與投入產出分析相結合的研究方法測算了中美各行業的增加值變化，發現雖然在總體上中國的GDP損失比美國嚴重，但在3種情景下美國均有部分行業受到的傷害比中國更大。

其中，ΔV為（N×S）×1矩陣，其元素為Δv（i.r）t，表示t年i國r部門增加值的變化。國內生產總值等于總增加值之和，因此，各國GDP的變化為ΔGDP=∑SrΔv（i，r）t，即t年i國各部門增加值變化的總和。

四、數據來源與實證結果

（一）數據來源

本文使用的原始數據主要包括2000—2014年世界投入產出表以及6位HS編碼的關稅數據[實際關稅數據為8位HS編碼。由于不同國家對具體產品的8位編碼存在差異，因此將其統一為6位編碼處理。。其中，世界投入產出表來自WIOD數據庫，涵蓋了包括世界其他地區（ROW）在內的44個國家（或地區）和56個行業部門。關稅數據主要來源于WITS的TRAINS數據庫以及WTO關稅數據庫，不僅包括最惠國關稅（MFN），還包括各經濟體自由貿易協定下的優惠關稅，這樣能更好地反映關稅的偏差[由于ROW區域的關稅不方便計算，因此我們采用最惠國關稅數據。。中美雙方加征關稅清單分別從中國財政部官網和美國貿易代表辦公室（USTR）官網獲取。

（二）2019年世界投入產出表的更新結果

由于中美貿易摩擦發生的時間段在2019年前后，且新冠肺炎疫情爆發的時間節點在2019年末，因此本文以2019年世界投入產出表作為研究疫情爆發前后中美貿易摩擦經濟效應的基礎數據。

根據式（9）至（10），將基期年k定為2014年，目標年t設置為2019年。基于2000—2014年的世界投入產出數據，采用灰色預測DGM模型推算出2019年世界投入產出表的總產出X2019、行業增加值合計V2019以及行業最終使用合計Y2019。再采用公式（10），通過反復迭代[限于篇幅，我們沒有列出迭代過程，若需要可向作者索取。，發現當迭代到第121次時，行調整系數均為1，列調整系數均在1.0064左右，可以認為收斂于1，由此求得2019年世界投入產出表。此外，2019年中國對美國以及美國對中國的最終產品出口額也是利用灰色預測DGM進行更新的。同時需要說明的是，因為世界投入產出表的基期年為2014年，所以本文推算的相關變量都是采用2014年的不變價格衡量的。

（三）描述性分析

基于2000—2014年世界投入產出數據以及關稅稅率，結合中美貿易摩擦，將中國與美國分別對應為式（6）中A國、B國，從而測算被解釋變量分別為lnY（A，s），Bt和lnY（B，s），At的兩個計量回歸方程，各變量描述性統計結果見表1。

此外，考慮到各解釋變量之間具有一定的相互影響，可能會存在多重共線性問題。為此，我們運用方差膨脹因子（VIF）的檢驗方法進行測度，得到關于lnY（A，s），Bt和lnY（B，s），At兩個回歸方程中的VIF值均小于10，因而不存在嚴重的多重共線性問題。

（四）基本回歸結果及分析

固定效應模型具體的回歸結果如下頁表2所示。同時，檢驗使用固定效應模型的效果，F檢驗p值均為0.000，說明固定效應優于混合回歸，Hausman檢驗p值也均為0.000，說明應采用固定效應模型，而不是隨機效應模型。

關稅的變化對最終產品出口額的影響是本文關注的重點。我們可以發現，在1%的顯著性水平下，美國征收的關稅和中國征收的關稅對對方最終產品出口均具有負面影響。ln（τ（B，s），At）的系數-2.662大于ln（τ（A，s），Bt）的系數-1.207，說明中國向美國加征關稅比美國向中國加征關稅對對方最終產品出口額的影響更大。我們重點研究中國向美國最終產品出口的一列，美國向中國最終產品出口的分析與其類似。ln∑k≠AY（k，s），Bt的系數為正，即美國對除中國以外其他國家的最終需求越大，中國對美國最終產品出口額也會越大;ln∑j≠BY（A，s），jt的系數為正，表示中國向除美國外其他國家的最終產品出口總額的增加有助于中國對美國最終產品出口額的增長。這符合我們的預期，因為各經濟體的貿易起到相互促進的作用。此外，ln（Multiτ（A，s），Bt）描述的是向美國出口最終產品的中國與其競爭對手之間的替代關系。此變量系數為正且顯著性達到1%，表示“多邊關稅”的水平越高，美國對中國的最終需求就越大。

（五）穩健性檢驗

1.內生性問題檢驗

盡管固定效應模型能在一定程度上解決遺漏變量所帶來的偏誤，但反向因果關系也可能會導致內生性問題的產生。基于此，本文將所有解釋變量進行滯后一期處理。回歸結果如表3所示，與表2相比，各解釋變量的系數符號符合預期且顯著性變化不大，證明了前文研究結果的可靠性。

2.替代彈性變換

考慮到不同彈性對結果的影響，我們將替代彈性σ分別變換為3和5進行檢驗，下頁表4列（1）是σ=3的結果，列（2）是σ=5的結果，與表2相比，各系數的方向和顯著性保持不變，雖然大小有些變化，但在列（1）中ln（τ（B，s），At）和 ln（τ（A，s），Bt）的系數分別為-2.174、-1.044;在列（2）中ln（τ（B，s），At）和ln（τ（A，s），Bt）的系數分別為-3.192和-1.253，ln（τ（B，s），At）系數始終比ln（τ（A，s），Bt）小。

3.行業數據替換

為了減少不穩定性，將中國對美國或美國對中國最終產品出口額小于50萬美元的行業數據剔除，從表4的列（3）中可以發現各變量的系數和顯著性水平變化不大，擬合度稍有提升，分別為0.846和0.668。

綜合來看，上述檢驗表明表2中的實證結果具有較好的穩健性。

（六）疫情爆發前后中美貿易摩擦經濟效應的比較

1.情景設計及關稅水平比較

我們設置了情景一和情景二，研究新冠肺炎疫情爆發前中美貿易摩擦對經濟的影響。而在新冠肺炎疫情爆發后，美國為了遏制中國，可能會加大貿易保護主義力度，因此我們擬定了情景三來分析兩國貿易摩擦的極端情況。

情景一：中美貿易摩擦初期，中美雙方相互對價值500億美元的商品加征25%的關稅。

情景二：中美第一階段經貿協議簽署后，在情景一的基礎上，美國對中國2000億美元商品加征25%的關稅，對3000億美元商品的第一部分加征7.5%的關稅。中國對美國600億美元的商品加征5%、10%、20%及25%等4種關稅，對750億美元商品的第一部分加征2.5%或5%的關稅[根據中美簽署的第一階段經貿協議，美國決定將3000億美元商品第一部分的加征關稅稅率從15%降至7.5%;2020年2月6日，中國也擬定同步降低美國部分進口商品的關稅稅率，將750億美元商品第一部分的加征關稅稅率從原來的5%或10%分別調整至2.5%或5%。。

情景三：中美兩國對對方所有商品加征25%的關稅。這是考慮到中美兩國當前加征關稅的最大力度為25%而假定的關稅稅率。

3種情景下中美各行業具體的關稅水平如下頁表5所示。在情景一中，美國集中對中國的中高技術制造業[根據OECD行業分類將制造業細分為高技術、中技術、低技術制造業。其中，高技術制造業包括化學品和化工產品，基本藥品和制劑，計算機、電子和光學產品，電氣設備，機械和設備，汽車、掛車和半掛車，其他運輸設備的制造;中技術制造業包括焦炭和精煉石油產品，橡塑制品，其他非金屬礦產品，基本金屬，金屬制品的制造（機械設備除外）;低技術制造業包括食品、飲料和煙草制品，紡織品、服裝和皮革制品，木材及木料、軟木制品（家具除外），稻草制品和編織材料，紙和紙制品，記錄介質的印刷和復制以及家具制造、其他制造業。

加征高額關稅，試圖對中國“制造業2025”產業規劃所涉及的產品進行大規模的打擊。而中國關稅清單的側重點在農產品等初級產品和中低級技術制造業上，對于高技術制造業中的汽車、掛車和半掛車的制造業（C20）、其他運輸設備的制造業（C21）也進行了有針對性的關稅反制。在情景二中，關稅清單覆蓋了大部分的行業，中美兩國對對方的農業、制造業各部門幾乎都加征了關稅。中國對美國征收的平均關稅率從加征前的8.91%提高到加征后的24.30%，提高了15.39個百分點。而美國對中國征收的平均關稅率從加征前的2.42%提高到加征后的21.53%，提高了19.11個百分點，可以發現即使中美第一階段經貿協議簽訂后，美國加征關稅的力度還是比中國更大。分行業來看，中國對美國食品、飲料和煙草制品的制造業（C05）征收的關稅率最高，為34.65%;美國對中國的汽車、掛車和半掛車的制造業（C20）征收的關稅率最大，為27.91%。在情景三中，中國向美國和美國向中國征收的平均關稅率分別達到了33.91%和27.42%。與情景二相比，中國對美國食品、飲料和煙草制品的制造業（C05）征收的關稅率仍是最大，為40.52%;美國對中國征收關稅率最高的行業變成了紡織品、服裝和皮革制品的制造業（C06），為33.78%。

2.疫情爆發前后中美貿易摩擦對兩國經濟影響的比較

由于行業間具有生產網絡傳遞效應，因此中美兩國所有行業的增加值都受到不同程度的影響。鑒于中美之間的行業增加值差異較大，比較具體的變化額意義不大，因此我們將其轉換為行業增加值的變化率再進行對比。下頁表6列出了疫情爆發前后不同情景下中美雙方各行業的增加值變化率。在3種情景下，中國GDP的損失均大于美國，分別為-0.653%、-1.124%和-1.174%，是美國的2.41倍、2.73倍和2.60倍，但美國部分行業受中美貿易摩擦的影響還是相當大的。

在情景一中，美國增加值受損程度超過中國的行業達到20個，超出了行業總數的三分之一。美國的漁業和水產養殖業、基本金屬、汽車、掛車和半掛車、其他運輸設備等制造業受到的沖擊最大，其中汽車、掛車和半掛車的制造業（C20）和其他運輸設備的制造業（C21）損失最嚴重，其增加值變化率分別達到了-10.258%、-4.830%，這不僅是源于中國對美國汽車及運輸設備業加征關稅的力度大，而且中國是美國重要的汽車零部件進口國，美國對中國汽車業等行業加征高額關稅同樣會損害自身的利益。相對于美國而言，中國的行業增加值損失更具有普遍性，各行業增加值變化率的差異沒有美國的明顯。其中，中國的橡塑制品、計算機、電子和光學產品、電器設備、機械等制造業遭受的打擊最大，而計算機、電子和光學產品的制造業（C17）和電氣設備的制造業（C18）損失最嚴重，分別是-5.825%及-2.111%，但還是遠小于美國汽車、掛車和半掛車的制造業（C20）的損失。

與情景一相比，情景二中，美國對中國加征關稅的力度要比中國的大許多，即使在此境況下，中國仍有18個行業的增加值損失程度小于美國。美國3個受影響最大的行業分別為：汽車、掛車和半掛車的制造業（C20）、其他運輸設備的制造業（C21）、未另分類的機械和設備的制造業（C19），其中美國汽車、掛車和半掛車的制造業（C20）的損失依舊最為嚴重，達到了-10.474%，但相比情景一的損失-10.258%，增加幅度并不大。而中國受到影響最大的行業變成了家具制造和其他制造業（C22）、計算機、電子和光學產品的制造業（C17）與紡織品、服裝和皮革制品的制造業（C06）。其中，家具制造和其他制造業（C22）的損失為-8.173%。

在情景三中，我們發現受中美貿易摩擦影響較大的幾個行業基本與情景二中的一致，中國增加值損失程度小于美國的行業也是18個。其中汽車、掛車和半掛車的制造業（C20）仍是美國損失最為嚴重的部門，增加值變化率為-11.792%，而中國的家具制造和其他制造業（C22）遭到的打擊最大，達到了-9.158%。在此極端情況下，中國行業總體損失為-1.174%，是情景二中的 1.04倍，并沒有預想中的嚴重，而各行業的增加值變化率與情景二進行對比，變化幅度也不大，說明即使未來中美兩國貿易沖突加劇，中國也是完全能夠承受其負面影響的。

3.疫情爆發前后中美貿易摩擦對世界各經濟體GDP影響的比較

盡管中美兩國只針對對方加征關稅，但貿易摩擦的影響不僅限于中美兩國，由于各經濟體之間緊密的產業聯系、產業依存，貿易制裁沿著全球價值鏈傳遞給世界其他的經濟體，因此全球各地都會受到不同程度的經濟影響。

表7是各經濟體的GDP變化率，3種情景下受到中美貿易摩擦影響較大的經濟體（除中美和ROW外）基本一致，分別為中國臺灣地區、韓國、墨西哥、加拿大、澳大利亞和日本。不難發現，這些經濟體都與中國大陸及美國經貿合作密切，而與中國大陸和美國貿易聯系較為疏遠的塞浦路斯、希臘等國家，遭受中美相互加征關稅的傷害相對較小。其中，中國臺灣地區和韓國損失程度最為嚴重，在情景三中分別達到了-0.646%和-0.315%。對于韓國來說，中國是其第一大貿易伙伴，韓國對華出口的產品大多為中間產品，通過中國再加工后銷往美國，因此韓國極易受到中美貿易沖突的影響。另外，中國臺灣地區的出口依存度很高，與中國大陸和美國的經貿關系又十分緊密，因而中國臺灣地區的經濟難以避免會遭到重創。

為了更好地比較疫情爆發前后各經濟體GDP變化率的差異，我們以中國臺灣地區為例，在情景一、二中，其GDP變化率分別是-0.522%和-0.623%，變化幅度為0.101%。而在情景三中，其GDP變化率是-0.646%，與情景二相比，變化幅度為0.023%，相差并不是很大，且大部分主要經濟體的變化趨勢與其一致。

五、結論與對策建議

本文在Feenstra & Sasahara（2018）和Feenstra et al.（2019）方法的基礎上，構建關稅與中美最終產品出口的關系。同時，根據2000—2014年的世界投入產出數據，利用灰色預測DGM模型和RAS方法推算出2019年世界投入產出表，進而測算疫情爆發前后中美貿易摩擦對兩國各行業增加值以及世界各經濟體GDP的影響，并對其進行比較。主要結論是：

1.從中美行業比較來看，情景一中美國的汽車、掛車和半掛車的制造業（C20）、中國的計算機、電子和光學產品的制造業（C17）損失最為嚴重，增加值變化率分別達到-10.258%和-5.825%。情景三中影響較大的幾個行業基本與情景二中的一致，美國受影響最大的行業仍是汽車、掛車和半掛車的制造業（C20），增加值變化率為-11.792%，中國損失最大的行業是家具制造和其他制造業（C22），為-9.158%。

2.從中美總體比較來看，貿易摩擦會使中美兩國經濟受損，而中國受到的沖擊相對于美國更大，在3種情景下分別是美國總體損失的2.41倍、2.73倍和 2.60倍，但在疫情爆發后的情景三中，中國GDP的損失為-1.174%，是疫情爆發前情景二中的1.04倍，增加幅度并不是很明顯，并且無論疫情爆發前后美國都有部分行業比中國受到的傷害更嚴重。這些結論說明中美兩國不管是哪一方加征關稅，都會在打擊對方的同時，也損害自身的經濟利益。

3.從世界各經濟體比較來看，中美貿易摩擦除了會對中美雙方造成負面影響外，也會對其他經濟體產生不同程度的傷害，其中，中國臺灣和韓國遭到的損失最大。中國臺灣在情景一、二中的GDP變化率分別為-0.522%和-0.623%，在情景三中為-0.646%，與情景二相差-0.023%，變化并不大，大部分經濟體與其變化趨勢相同。

雖然美方表示將重新評估中美第一階段中美經貿協議，中美雙方關系似乎轉向了階段性緩和時期，但美國新冠肺炎疫情形勢嚴峻，且美方貿易政策反復無常，中美經貿關系未來還存在諸多的不確定因素。為了更好地規避貿易摩擦與世界疫情形勢的負面影響，我國應堅持以“十四五”規劃為藍圖，大力實施國內國際雙循環戰略，具體對策建議是：

1.保護我國受損嚴重的行業，積極發展中高端產業鏈。由于全球新冠肺炎疫情的原因，我國部分行業受到了不同程度的經濟沖擊。國家在幫扶受疫情影響嚴重行業的同時，也應對家具制造業、計算機、電子和光學產品制造業、紡織品、服裝和皮革制品制造業等受中美貿易摩擦影響較大的行業采取更大力度的保護措施。應對中小企業降低增值稅稅率，提高出口退稅率，出臺融資優惠政策，為其發展提供良好的制度環境。鑒于世界正處于前所未有的巨變中，我國應充分利用此次機會，加快完善現代產業發展模式，壯大實體經濟，以科技創新作為要點，加大自主研發的力度，補齊產業鏈中的短板，攻克“卡脖子”技術，進而加速我國產業鏈邁向中高端，實現全球價值鏈的重構。若未來中美兩國矛盾再次激化，我國將完全有能力站在全球產業鏈的制高點進行充分的反擊。

2.主動聯合世界其他各經濟體，有重點地對美采取反制措施。我國應繼續向當前疫情形勢仍較為嚴重的經濟體及時分享防疫信息與技術，推動新冠疫苗國際合作，并加大醫療器械等防疫物資的出口，在共同抗疫中積極作為，結交伙伴，增強自身的國際影響力。在2020年末我國簽署了具有里程碑意義的RCEP協議和中歐投資協定，應全面推動協定的落地生效，持續推進“一帶一路”的建設，深化與歐盟、東盟等經濟體的經貿關系，加快中日韓自貿區的談判進程，與世界各國共同維護多邊貿易體制，從而有效地應對美國的貿易霸凌行為。此外，我國應與美方加強溝通，在平等互利的基礎上積極合作，同時也要做好最壞打算，根據將來中美經貿形勢的變化，分階段、有針對性地對美國相關行業進行貿易反制，特別是汽車、掛車和半掛車制造業、其他運輸設備制造業等。

3.擴大內需，充分發揮我國超大市場規模優勢。面對變化莫測的全球政治經濟環境，形成強大的國內市場，建立國內國際雙循環的新發展格局成為我國社會發展的重要任務。當前我國已逐漸邁向消費強國，各類消費制度已相對較為完善，但國內消費仍有較大潛力可以挖掘。在后疫情時代，我國政府應以國內大循環為戰略主導，一方面，應關注民生，完善社會保障體系，推進新型基礎設施建設，通過拓寬就業渠道、降息提薪以及落實帶薪休假制度等方式，提高居民消費能力。另一方面，應繼續深化供給側結構改革，調整資源配置，強化創新驅動，提高產品或服務的質量，促進傳統產業轉型升級，在優化國內市場供給的同時創造新需求，實現完整的內需體系，從而擺脫對美國市場的過度依賴，促進國民經濟高質量的發展。

參考文獻：

[1]崔連標，朱磊，等.中美貿易摩擦的國際經濟影響評估[J].財經研究，2018（12）.

[2]馮曉玲，李斯琦.美國對華鋼鐵產品反傾銷的貿易效應研究[J].亞太經濟，2019（3）.

[3]李春頂，何傳添，林創偉.中美貿易摩擦應對政策的效果評估[J].中國工業經濟，2018（10）.

[4]李新運，吳學錳，馬俏俏.我國行業碳排放量測算及影響因素的結構分解分析[J].統計研究，2014（1）.

[5]李鑫茹，孔亦舒，等.中國對美國貿易反制措施的效果評價——基于非競爭型投入占用產出模型的研究[J].管理評論，2018（5）.

[6]倪紅福，龔六堂，陳湘杰.全球價值鏈中的關稅成本效應分析——兼論中美貿易摩擦的價格效應和福利效應[J].數量經濟技術經濟研究，2018（8）.

[7]齊鷹飛，LI Yuanfei.跨國投入產出網絡中的貿易摩擦——兼析中美貿易摩擦的就業和福利效應[J].財貿經濟，2019（5）.

[8]沈國兵.單一起訴和多重起訴下美國對中國反傾銷的貿易效應：經驗研究[J].世界經濟文匯，2011（6）.

[9]蘇振東，嚴敏.美國反傾銷反補貼并用對中國出口貿易影響研究——以中國輸美橡膠和紙制品為例[J].南方經濟，2011（3）.

[10]王琪延，徐玲.基于產業關聯視角的北京旅游業與會展業融合研究[J].現代管理科學，2014（12）.

[11]謝建國，黃秋月.反傾銷與中國的出口損害——基于美國對華貿易反傾銷案例數據的研究[J].世界經濟研究，2014（2）.

[12]楊傳明.基于DCE-WLS法的投入產出表更新比較研究[J].統計與決策，2018（23）.

[13]余潔，韓嘯，任金政.中美經貿摩擦如何影響了大豆進口——基于貿易轉移與創造效應視角[J].國際經貿探索，2021，37（1）.

[14]張欣鈺，唐曉華，周帥.環境、經濟、就業多重約束下的制造業產業結構優化調整研究——以東北地區為例[J].經濟體制改革，2019（3）.

[15]張志明，杜明威.全球價值鏈視角下中美貿易摩擦的非對稱貿易效應——基于MRIO模型的分析[J].數量經濟技術經濟研究，2018（12）.

[16]Dixon J. The Impact on Australia of Trumps 45 per cent Tariff on Chinese Imports[J]. Economic Papers， 2017， 36（3）.

[17]Feenstra R C， Ma H， Xu Y. US Exports and Employment[J]. Journal of International Economics， 2019， 120（5）.

[18]Feenstra R C， Sasahara A. The ‘China Shock，Exports and US Employment： A Global Input-output Analysis[J]. Review of International Economics， 2018， 26（5）.

[19]Itakura K. Evaluating the Impact of the US-China Trade War[J]. Asian Economic Policy Review， 2020， 15（1）.

[20]Rosyadi S A， Widodo T. Impacts of Donald Trumps Tariff Increase against China on Global Economy： Global Trade Analysis Project （GTAP） Model[J]. Journal of Chinese Economic and Business Studies， 2018， 16（2）.

[21]Stone R. Multiple Classifications in Social Accounting[J]. Bulletin de lInstitut International de Statistique， 1962， 39（3）.

（責任編輯：彭琳）

姜鴻，常州大學經濟學院;劉玥，常州大學商學院。

通信作者及地址：姜鴻，江蘇省常州市延政西大道常州大學經濟學院;郵編：213159;E-mail：jh@cczu.edu.cn.本文系國家社會科學基金重點項目“中國綠色貿易利益的測度及提升對策研究”（18AJL012）的階段性研究成果。