基于主成分分析的中美貿易三階段影響因素研究

摘 要：研究中美貿易不同階段的影響因素對我國經濟貿易政策的制定具有重要意義。本文以2008—2023年中美貿易為研究對象，通過構建包含4個二級指標和22個三級指標的體系，將中美貿易劃分為2008—2017年、2018—2020年、2021—2023年三個階段。運用Pearson相關系數分析剔除對被解釋變量影響較小的解釋變量，并對三個階段分別進行主成分分析，將22個三級指標降維為2個主成分。研究發現，美國國債余額和中國人均GDP是2008—2017年影響中美貿易的關鍵因素；美國人均GDP在2018—2020年對中美貿易影響顯著，而2021—2023年中國研究與試驗發展人數、中國接待美國入境旅游人數、中國總人口和中國持有美國國債則是影響中美貿易的重要因素?；诖?，本文提出推動國內經濟健康發展、加強科技人才交流合作等相關建議，以供參考。

關鍵詞：中美貿易；對外經濟貿易政策；區域經濟；世界經濟關系；Pearson相關系數；主成分分析法

中圖分類號：F752 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）04（a）--09

1 引言

中國和美國是全球前兩大經濟體，雙邊貿易總額長期位居世界領先地位，對世界經濟形勢的穩定具有至關重要的作用。習近平主席在美國友好團體聯合歡迎宴會上的演講中提出：“中美兩國之間累計已發展起7600億美元雙邊貿易和累計2600多億美元雙向投資?！盵1]據海關總署最新數據統計，2023年中美貿易總額達到66450000萬美元，且2022年中國從美國進口額為17693451萬美元，中國向美國出口額為57751740萬美元；2022年，對美貿易順差達到40058289萬美元，順差占同年貿易額之比達到60.28%[2]。但從2018年美國對華進口2000億商品加征關稅開始，中美貿易摩擦進一步加劇，給中美雙方及世界整體貿易形勢帶來了極大的不確定性，同時中美正常的科技往來受到較大影響。如何防止貿易摩擦進一步升級，實現互利合作共贏，在眾多影響中美貿易的因素中找到最為關鍵的因素，進而不斷調整我國對美貿易政策，以維護國家經濟安全與穩定，是本文所探究的重要問題。

基于此，本文將中美貿易關系分為2008—2017年、2018—2020年、2021—2023年三個階段。首先，構建22個三級指標；其次，在不同階段內使用Pearson相關系數，將對被解釋變量影響較小的解釋量剔除；運用主成分分析法，在三個階段內分別將22個三級指標降維為2個主成分，分別找出在這三個不同階段內影響中美貿易的關鍵性因素，以達到在面對中美貿易具體情況發生變化時向政府建言獻策的目的。

2 文獻綜述

2.1 中美貿易的影響因素研究

Meiyu Wu（2024）[3]利用Pearson系數相關和主成分分析法相結合的方式，對中美貿易影響因素進行提取分析，發現人均GDP、中國對美國對外直接投資額被確定為三個階段內影響中美貿易往來的關鍵因素，由此提出發揮經濟建設職能、利用世貿規則維護多邊貿易秩序等相關建議。Shanran Yang等（2023）[4]運用貝葉斯方法構建參數，引入關稅因素擴展兩國DSGE科拉薩模型（2009），發現中美貿易摩擦中美國受到關稅的影響較大，不利于美國經濟的持續發展，為中美貿易因素相關文章提供了獨特的研究思路與角度。Li-Jing Liu等（2020）[5]通過構建C3IAM/GEEPA模型，發現中美貿易摩擦對沖突雙方造成的經濟損失具有一定的長期性，由此提出加強維護自由貿易秩序等政策建議。Nnaemeka Emmanuel NNANI、Chukwuemeka Vincent MUONEKE（2022）[6]運用國際關系中的陰謀論、霸權穩定論和內容史方法，發現美國維持全球價值鏈高位的行為是中美貿易摩擦的重要原因，并由此提出中美兩國應避免沖突、加強經濟合作等建議。

張瑛和王艷梅（2022）[7]通過基于一步法建立的隨機前沿引力模型來分析中國輸美水產品貿易效率和潛力，發現中美貿易摩擦及新冠疫情是影響中美水產品貿易效率和潛力的重要因素，由此提出加強中美合作、改善水產品養殖結構等建議。王金波（2020）[8]通過計數模型、面板負二項模型對中美貿易摩擦影響因素進行回歸分析，發現經濟因素是決定中美貿易摩擦至關重要的因素，由此提出加快中國創新驅動、內需驅動的經濟轉型等建議。張麗娟和趙佳穎（2019）[9]運用統計與要素收入分解方法，對基于GVCs的中美貿易利益分配格局及影響因素進行測度分析，發現技術和要素共同形成的比較優勢是中美貿易利益分配過程中的重要因素，由此提出促進技術進步、完善相關法律法規制度等建議。盧艷平和肖海峰（2020）[10]通過構建恒定市場份額模型來對中美貿易變動影響因素進行分析，發現競爭力效應一直是中國輸美紡織品增長最主要的因素，得出了中國紡織品在美國市場具有顯著經濟優勢的結論，此為中美貿易的研究提供了新的思考角度。

2.2 中美貿易的發展趨勢研究

Charis Vlados（2020）[11]通過研究中美貿易摩擦的基本維度和未來方向，勾勒出概念框架，發現中美貿易摩擦是全球經濟體系逐步重組的一股重要推動力，為中美貿易未來發展趨勢研究提供了重要思路。Dr Debesh Bhowmik（2020）[12]利用Hamiltom（2018）回歸濾波模型對1990—2019年中國對美國進出口的趨勢進行研究，發現中美貿易未來對世界經濟的穩定性增加，并由此提出中美貿易關系未來將會以非貿易摩擦的趨勢進行發展的結論。Zhifeng Shen等（2023）[13]通過構建中美差異格局與群體格局博弈模型，發現中美貿易成為影響中美雙方摩擦的重要表現形式，由此得出中美雙方應正視矛盾、理性溝通，共同促進世界經濟貿易發展的結論。Ravneet S. Bhandari等（2019）[14]引用唐納德·特朗普任期內美國政府向中國收取高額關稅的具體數據，發現該措施使美國的經濟受到較大的負面影響，由此提出中美雙方未來應積極發展經濟貿易、重新調整貿易模式的建議。Weijing Ma等（2024）[15]基于GTAP10.0數據庫創建GTAP模型，發現中美貿易摩擦會導致地區間與地區內部不平等的加劇，并由此提出推動不同地區可持續發展來促進未來中美貿易發展的建議。

胡鞍鋼等（2023）[16]基于中美之間的利益基礎和綜合國力兩個變量，構建中美大國戰略競爭與博弈策略分析框架，得出隨著中國綜合國力的大幅提升、中美兩國之間的利益增加、競爭與合作空間提升的結論。張安迪和葛建平（2022）[17]通過構建稀土化合物、稀土金屬、稀土永磁材料的貿易網絡模型，分析中美稀土貿易未來的發展趨勢，發現中美在稀土貿易中的依賴呈互補關系，由此提出加強與美國在稀土產業方面合作的建議。郭克莎和李琍（2021）[18]通過從宏微觀層面和政治經濟學視角雙重方面分析中美貿易的動因，得出現階段中美貿易間博弈加劇的結論，由此提出加強與美國溝通、進一步提升對外開放水平、強化國際經濟與技術合作等建議。

2.3 文獻綜述評述

目前，對于中美貿易的影響因素和發展趨勢研究成果豐碩，也被廣泛運用到世界各地經濟貿易政策制定中。綜合中外學者已有的研究結果分析得出，外國學者主要從整體宏觀的角度，更多地將中美貿易影響因素與發展趨勢置于時間維度，結合不同時期、不同階段中美貿易間的特點提出發展建議；中國學者更偏向選擇具體的案例進行切入，通過中美貿易影響因素下微觀層面具體行業的發展趨勢來對中美貿易影響因素和發展趨勢提出預測和建議。雖然這些都為中美貿易的影響因素研究奠定了相關理論依據，但由于在研究中美貿易影響因素分析時都是設立指標、收集數據進行分析，當不同時期諸多因素導致中美貿易受到影響時，原有的數據時效性將存在誤差，導致研究結論產生較大偏差。因此，若要完整刻畫不同時間中美貿易間最重要的影響因素，就可能需要一個能夠直接衡量影響因素的模型指標?；诖?，本文在已有研究的基礎上，持續以文本特性為導向，填補研究空缺，以期得到更加普遍的結論。同時，本文創新性地查找中美貿易之間最新的相關數據，并使用Pearson系數相關和主成分分析法對數據進行處理，彌補前人研究中數據時效性不足的問題，得出影響中美貿易的關鍵性因素，從而更具針對性和合理性地為政府提供建議。

3 Pearson相關系數

Pearson相關系數是用于度量兩個變量X和Y之間線性相關程度的統計指標，其值介于-1～1。皮爾遜相關系數的計算基于兩個變量離差乘積的平均值，以反映兩個變量之間的相關程度。這種方法特別適用于揭示兩個變量之間的線性相關方向和程度，是統計學中常用的基本方法。

（1）

3.1 指標初步篩選及數據來源

本文一共構建了1個一級指標、4個二級指標、22個三級指標，如表1所示。

以上數據均來源于海關總署（www.customs.gov）、國家統計局（www.stats.gov）、世界銀行（www.worldbank.org）、中華人民共和國文化和旅游部（www.mct.gov）、同花順財經（www.10jqka.com）、美國經濟分析局（www.bea.gov）、中華人民共和國商務部（www.mofcom.gov）、美國證券交易委員會（www.sec.gov），World Development Indicators（datatopics.worldbank.org /world-development-indicators）。本文的數據為時間序列數據，數據年份為2008—2023年。

3.2 Pearson系數相關實證分析

根據指標構建三階段時間序列相關系數，如表2所示。

由表2可知，2008—2017年，美國貿易開放度、離岸人民幣匯率和美國第三產業占GDP比例三個指標所測得的Pearson相關系數小于0.6，故在主成分分析前剔除，進而減少該指標對數據進一步分析時產生的影響；2018—2020年，中國研究與試驗發展人數、美國貿易開放度、美國國債余額、美國進出口總值、離岸人民幣匯率、美國總人口、中國失業率、美國失業率、美國第三產業占GDP比例、中國接待美國入境旅游人數等指標的Pearson系數相關小于0.6，故在主成分分析前剔除，以減少該指標對數據進一步分析時產生的影響；2021—2023年，中國對美國直接投資流量、中國進出口總值、美國專利申請數、美國失業率、中國對美直接投資流量占比等指標的Pearson系數相關小于0.6，故在主成分分析前剔除，以減少該指標對數據進一步分析時產生的影響。

4 主成分分析

4.1 主成分分析法原理

主成分分析法（PCA）是一種通過降維技術，將多個變量轉化為少數幾個能夠反映原始變量絕大部分信息的少數幾個主成分。該方法的主要目的是減少數據集的維數，通過保留低階主成分，忽略高階主成分，以實現保持數據集中對方差貢獻最大的特征的目的。主成分分析法特別適用于處理多維數據，提取主要特征，有助于降低數據的復雜性，提高分析的效率和準確性。

設有n個年份的樣本數據，m個與中美貿易影響因素相關的指標數據，則可以得到初始樣本矩陣為：

（2）

式（2）中：i=（1，2，…，n）表示初始樣本矩陣的第i行； j=（1，2， …，m）則表示第m列。下文中的i與j的釋義均與此處相同。

4.1.1 計算相關系數矩陣R=（rij）n×m

rij的計算公式為：

（3）

式（3）中：s表示樣本的方差。

4.1.2 計算R的特征值和特征向量

根據特征方程的表達式|R-λI|=0，可以計算得到的值。在此，R表示相關系數矩陣；I表示單位矩陣；按照λ降序排列的方式，可得λ1，λ2，λ3，…，λn；同時可以計算得到各個特征向量aj。

4.1.3 計算貢獻率和累積貢獻率

（4）

（5）

4.1.4 計算主成分

zm=amjxj（6）

4.1.5 主成分提取個數

通過對求得的累計方差貢獻率來判斷主成分的個數，一般選取gt;85%時的所有主成分，從而完成對主成分的提取。最終依據所獲得的指標，構建價格影響因素的指標體系。

4.2 實證分析

4.2.1 KMO值和巴特利特球形度檢驗

KMO值是一種統計量，用于評估變量之間的相關性，從而確定變量是否適合進行因子分析。當KMO值接近1時，表示變量之間具有強相關性，適合進行因子分析。巴特利特球形度檢驗是一種檢驗各個變量之間相關性程度的檢驗方法。一般在因子分析中，如果變量之間存在多重共線性，那么球形假設就會被破壞，進而導致巴特利特球形度檢驗的顯著性小于0.05，說明選取變量存在相關性，適合用于因子分析。

在2008—2023年時間序列內，檢驗結果如表3所示。

表3 KMO values and Bartlett’s test of sphericity

KMO Number of Sampling Suitability Measure. 0.707

Bartlett’s test of sphericity Approximate chi-square（math.） 349.391

（number of） degrees of freedom （physics） 55

significance 0.000

由表3可知，數據所測KMO值為0.707，大于0.6，符合檢驗標準，上述數據可以進一步進行主成分分析。

4.2.2 主成分分析

本文利用Spss26.0軟件，通過“分析-降維-因子”進行主成分分析得到結果，并得到主成分方差解釋表，如表4、表5、表6所示，繪制碎石圖如圖1、圖2、圖3所示。

由表4可知，前兩個主成分解釋了總方差的89.675%，說明提取前兩個主成分能夠代表原始的22個中美貿易影響因素解釋變量總信息的89.675%，故提取前兩個主成分分別為F1、F2，繪制的碎石圖，如圖1所示。

由圖1可知，主成分1、2斜率較大，由碎石圖原理得知，斜率越大，包含的信息越多，故在該階段內，應提取前兩個主成分。

根據Spss運行結果顯示，2018—2020年主成分方差解釋表如表5所示。

由表5可知，前兩個主成分解釋了總方差的100.000%，說明提取前兩個主成分能夠代表原始的22個中美貿易影響因素解釋變量總信息的100.000%，故提取前兩個主成分分別為F1、F2，繪制的碎石圖如圖2所示。

由圖2可知，主成分1、2斜率較大，由碎石圖原理得知，斜率越大，包含的信息越多，故在該段內，應提取前兩個主成分。

根據Spss運行結果顯示，2021—2023年主成分方差解釋如表6所示。

由表6可知，前兩個主成分解釋了總方差的100.000%，說明提取前兩個主成分能夠代表原始的22個中美貿易影響因素解釋變量總信息的100.000%，故提取前兩個主成分分別為F1、F2，繪制的碎石圖如圖3所示。

由圖3可知，主成分1、2斜率較大，由碎石圖原理得知，斜率越大，包含的信息越多，故在該階段內，應提取前兩個主成分。

綜上所述，從2007—2018年、2018—2020年、2021—2023年三個階段數據中均提取兩個主成分，得到主成分得分系數表如表7、表8、表9所示。

表7 2008—2017年成分得分系數

成分

變量序號 1 2

X7 0.995

X8 0.994

X13 0.993

X14 0.993

X15 0.989

X16 0.985 -0.145

X9 0.983 -0.107

X4 -0.973

X19 0.947 -0.275

X22 0.889 0.332

X17 -0.875 -0.294

X10 0.874 0.449

X5 -0.865 0.301

X21 0.843 -0.180

X11 0.831 0.398

X3 0.823 -0.253

X2 0.811 -0.399

X18 -0.728 0.408

X1 0.633 0.633

表8 2018—2020年成分得分系數

成分

變量序號 1 2

X9 0.987 -0.159

X1 -0.984 -0.176

X21 -0.964 0.265

X5 -0.940 -0.342

X19 0.934 0.356

X4 -0.911 0.413

X8 0.883 0.469

X16 -0.870 0.494

X10 0.823 0.568

X2 0.822 -0.569

X13 0.810 0.586

X15 0.674 -0.738

a. 提取了 2 個成分。

基于表7、表8、表9得到三階段時間主成分公式分別為：

（1）對于2008—2017年：

F1=0.633X1+0.811X2+0.823X3-0.973X4-0.865X5+0.995X7+0.994X8+0.983X9+0.874X10+0.831X11+0.993X13+0.993X14+0.989X15+0.985X16-0.875X17-0.728X18+0.947X19+0.843X21+0.889X2

F2=0.633X1-0.399X2-0.253X3+0.301X5-0.107X9+0.449X10+0.398X11-0.145X16-0.294X17+0.408X18-0.275X19-0.180X21+0.332X22（7）

（2）對于2018—2020年：

F1=-0.984X1+0.822X2-0.911X4-0.940X5+0.883X8+0.987X9+0.823X10+0.810X13+0.674X15-0.870X16+0.934X19-0.964X21

F2=-0.176X1-0.569X2+0.413X4-0.342X5+0.469X8-0.159X9+0.568X10+0.586X13-0.738X15+0.494X16+0.356X19+0.265X21（8）

表9 2021—2023年成分得分系數

成分

變量序號 1 2

X3 -0.988 0.152

X22 0.988 -0.152

X13 0.988 0.153

X1 0.988 0.156

X17 0.977 -0.213

X15 0.972 -0.235

X20 0.965 -0.263

X19 -0.954 -0.301

X4 0.951 -0.311

X8 0.938 0.347

X14 0.918 0.397

X6 -0.908 0.419

X9 0.869 0.496

X7 -0.817 -0.577

X12 0.795 0.606

X5 -0.720 0.694

X11 -0.699 0.715

注：提取方法為主成分分析法。

（3）對于2021—2023年：

F1=0.988X1-0.988X3+0.951X4-0.720X5-0.908X6-0.817X7+0.938X8+0.869X9-0.699X11+0.795X12-0.988X13+0.918X14+0.972X15+0.977X17-0.954X19-0.965X20+0.988X22

F2=0.156X1+0.152X3-0.311X4+0.694X5+0.419X6-0.577X7+0.347X8+0.496X9+0.715X11+0.606X12+0.152X13+0.397X14-0.235X15-0.213X17-0.301X19-0.263X20-0.152X22（9）

5 結論

本文通過構建指標體系，分析中美貿易在不同階段下各指標的數據特征，找出不同階段內影響中美貿易的關鍵性因素，從而不斷調整我國對美貿易政策，達成促進我國經濟穩定發展的目的。通過對三階段主成分分析后的數據進行分析不難看出，在三個階段內，指標如中國持有美國國債、中國對美國直接投資流量、美國對華進出口貿易順差（逆差）額、中國貿易開放度、中國人均GDP、美國人均GDP、中國進出口總額、中國總人口、中國第三產業占GDP比例對中美貿易總額的變化程度具有較大影響。同時，從宏觀層面分析，在2008—2017年階段，經濟因素、科技因素和社會因素在影響中美貿易額的因素中起著較大作用，而在后兩個階段內，經濟因素和社會因素影響中美貿易額的權重下降，政治因素的權重大幅上升，成為該階段影響中美貿易額的重要因素。

對于2008—2017年來說，美國對華進出口貿易順差（逆差）額、美國國債余額、中國人均GDP、美國人均GDP、中國總人口、美國總人口、中國專利申請數、美國專利申請數、中國第三產業占GDP比例等指標對該階段中美貿易額的影響較為顯著。其中，美國對華進出口貿易順差（逆差）額與中美貿易額之間呈負相關影響且顯著，美國國債余額、中國人均GDP、美國人均GDP、中國總人口、美國總人口、中國專利申請數、美國專利申請數、中國第三產業占GDP比例與中美貿易額之間呈正相關影響，且影響程度較大。該階段內，美國次貸危機爆發，美國大量發行國債，導致世界經濟局勢動蕩，中國經濟局勢也受到沖擊，于2008年11月提出進一步擴大內需、促進經濟平穩較快增長的十項措施，穩定了中國的經濟形勢。同時，配合美國增持美債，維持世界經濟秩序，降低次貸危機對世界經濟的負面影響，為中美貿易的穩定發展奠定了較為穩定的內部基礎和外部環境。2010年，中國GDP超越日本成為世界第二大經濟體，同時受到歐盟關稅影響，中國對歐進出口貿易受阻，中美雙方人口規模龐大、消費水平旺盛，進一步刺激了中美貿易的發展，加深了中美貿易間的合作。

與上階段不同的是，相較2008—2017年，2018—2020年影響中美貿易的指標數量大幅下降，且影響因素主要集中在科技因素與政治因素方面。相較上一階段，中國持有美國國債、中國對美直接投資流量占比這兩個指標對影響中美貿易額的比重大幅增加。其中，中國對美直接投資流量占比與中美貿易額之間呈負相關影響，且影響程度最大；中國持有美國國債與中美貿易額之間呈正相關影響且影響程度較大。該階段下，特朗普大力推行貿易保護主義，沉重打擊了中美間的正常貿易，嚴重沖擊了中國投資者在美國投資的信心。同時，美國在高新科技領域與中國開展科技較量，使得中美之間正常的科技交流合作受到阻礙，進而在該階段嚴重影響中美貿易的正常開展。

與前兩個階段不同的是，2021—2023年影響中美貿易的指標數量有所提升，且主要集中在經濟因素與社會因素兩個方面。與前兩個階段相比，美國對華進出口貿易順差（逆差）額由極大的負相關影響轉變為極大的正相關影響，這是因為在拜登政府時期，經歷過新冠疫情沖擊和世界經濟動蕩后，承接了特朗普政府時期的關稅政策，大力限制中國對美國的出口，使得該指標對中美貿易額的影響呈現大幅度的正相關。

6 建議

6.1 推動國內經濟健康發展，打下良好的內部基礎

經濟的健康穩定發展是促進對外貿易健康發展的基石。通過研究數據所得出的結論可知，中美兩國內部的經濟發展是影響中美貿易額的關鍵性因素。中美兩國作為世界前兩大經濟體，其內部經濟穩定健康發展對世界經濟的穩定起到突出作用。因此，兩國應加強經濟間相關的協作，積極探索適應各國發展的具體措施，加強彼此基礎設施建設，積極對本國的產業發展趨勢做出有效分析評估，加強產業間協作、優化產業布局，促進兩國國內經濟健康發展，為中美貿易的發展打下良好的內部基礎。

6.2 加強科技人才交流合作，推進彼此學習進步

科技創新是發展人類生產力最重要的步伐。自2018年中美貿易摩擦以來，中美之間正常的科技人才交流受到嚴重影響，阻礙了科技創新、人才交流的進一步發展。同時，為了防范中國高新科技的發展，美國設置了高額的科技關稅，進一步阻礙了中美之間科技產品的正常流通，對雙方都產生了不良影響。對于此，中美雙方應將競爭控制在一個相對可控的范圍，在國際范圍內盡量更多地進行科技交流往來，相互學習、共同進步，同時加強知識界的交流與合作，共同探尋促進中美貿易正常發展的最佳路徑，從而對中美貿易的發展起到正向引導作用。

6.3 積極維護地區和平穩定，構建和平外部環境

和平穩定的外部環境也是維持對外貿易正常開展的重要影響因素。當今世界，俄烏沖突依舊、中東戰火紛飛、朝鮮半島局勢緊張，這些地區沖突大大增強了世界的不穩定性，嚴重影響著中美間開展正常貿易。基于此，中美雙方應加強國際協作，積極通過聯合國等國際機構組織進行磋商調節，緩和國際局勢，針對不同地區問題進行充分分析，并提出針對性的解決方案，穩定國際局勢，創建和諧穩定的外部環境，進一步促進中美貿易的穩定健康發展。

6.4 建立風險管控調節機制，最大程度減小損失

國家層面，應對突發風險管控調節機制的建立對維持對外貿易的正常開展同樣不可或缺。當今世界，經濟全球化日益加強，世界經濟的關系變得更加緊密，導致經濟危機發生時，其風險會沿著世界經濟的鏈條迅速發展。中美兩國作為全世界前兩大經濟體，對風險的管控與調節更是成為兩國促進彼此貿易交流、維護世界經濟穩定發展的重要手段。面對此情形，兩國應對貿易中可能遇到的相關風險作出預測評估，派出雙方專家組成聯合專家組，對雙方貿易數據進行綜合評估分析，組織政府、學界等方面研究討論，共同制定相關政策意見、應對措施，從而完善風險管控與調節機制，促進雙方貿易發展，維護世界經濟和平穩定。

參考文獻

新華網.習近平在美國友好團體聯合歡迎宴會上的演講（全文）[EB/OL]. 2023-11-16， http：//www.news.cn/politics/leaders/2023-11/16/c_1129978440.htm.

國家統計局.年度數據查詢[EB/OL]. 2022-12-31， https：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm？cn=C01.

Wu M. A Comparative Study on the Influencing Factors of Sino-US Trade Transactions from a Longitudinal Perspective Based on Principal Component Analysis[J]. Transactions on Economics， Business and Management Research， 2024（4）： 204-217.

Yang S， Shi B， Yang F. Macroeconomic impact of the Sino–US trade frictions： Based on a two-country， two-sector DSGE model[J]. Research in International Business and Finance， 2023， 65： 101956.

Liu L J， Creutzig F， Yao Y F， et al. Environmental and economic impacts of trade barriers： the example of China–US trade friction[J]. Resource and Energy Economics， 2020， 59： 101144.

NNANI N E， MUONEKE C V. Trade Conflicts in a Globalizing World： Perusing the Case of Sino–American Economic Relations， 2018—2020[J]. Socialscientia： Journal of Social Sciences and Humanities， 2022， 7（3）：37-62.

張瑛，王艷梅.中國對美國水產品貿易規模、互補性及影響因素研究[J].河海大學學報（哲學社會科學版），2023，25（3）：109-117.

王金波.制度距離、文化差異與中美貿易摩擦中的權力因素： 基于1980—2018年美國對外貿易爭端數據的定量研究[J].當代亞太，2020（2）：40-74+152.

張麗娟，趙佳穎.全球價值鏈下中美貿易利益分配與影響因素的測度研究： 基于相對出口增加值率的視角[J].國際貿易問題，2019（8）：16-32.

盧艷平，肖海峰.中美紡織品貿易變動影響因素： 基于修正的CMS模型[J].中國農業大學學報，2020，25（6）：154-164.

Vlados C. The dynamics of the current global restructuring and contemporary framework of the US–China trade war[J]. Global Journal of Emerging Market Economies， 2020， 12（1）： 4-23.

Bhowmik D. The Dimensions and Patterns of Sino-US trade[J]. IOSR Journal of Economics and Finance， 2020， 11（4）： 60-75.

Shen Z， Xia Y， Wang W， et al. A Game Analysis of the Evolution of China–US Trade Friction Based on “Differential Pattern” and “Group Pattern”[J]. Pacific Focus， 2023， 38（1）： 52-82.

Bhandari R S， Bansal S， Dhillon L K. Understanding sino–us trade war： An american government perspective[J]. Manag Econ Res J， 2019， 5： 1-12.

Ma W， Li C， Kou J， et al. The Sino-US trade friction would exacerbate global inequalities in achieving sustainable development[J]. Journal of Cleaner Production， 2024： 141218.

胡鞍鋼，劉東浩，楊驊騮.中美戰略競爭的發展趨勢： 基于利益-綜合國力分析框架[J].海南大學學報（人文社會科學版），2023，41（3）：184-198.

張安迪，葛建平.中美稀土貿易現狀與趨勢[J].科技導報，2022，40 （21）：77-87.

郭克莎，李琍.中美貿易摩擦的動因、趨勢和影響分析[J].天津社會科學，2021（5）：149-160.