研究背景与目的 [page::0]

• 研究聚焦2018年启动的美中贸易战，检验关税政策是否如特朗普所宣称促进了美国制造业与就业复兴。

- 以美国县级企业申请数据为基础，通过线性回归模型量化关税对新企业成立的影响。

数据与回归模型说明 [page::1]

• 时间范围涵盖2018年至2025年共88个月的面板数据，包含美国和中国关税、失业率、通胀率、联邦基金利率、政府开支等控制变量。

- 关税采用加权日数加权的月度加权和计算指标。

• 简单线性模型用于估计不同因素对企业申请数量的影响。

回归结果与经济含义 [page::1][page::2]

| 变量 | 不含中国关税系数(标准误) | p值 | 含中国关税系数(标准误) | p值 |
|-------------------|--------------------------|--------|-------------------------|--------|
| 截距 | 128400 (40900) | 0.002 | 171200 (55680) | 0.003 |
| 美国对中关税 | 1819 (681.7) | 0.009 | 5142 (3019) | 0.092 |
| 中国对美关税 | | | -5296 (4687) | 0.262 |
| 失业率 | 5563 (5547) | 0.319 | 5958 (5549) | 0.286 |
| 通胀率 | 1.226e7 (3.205e6) | 0.000 | 1.266e7 (3.219e6) | 0.000 |
| 联邦基金利率 | 13610 (5352) | 0.013 | 13470 (5344) | 0.014 |
| 政府开支 | 64.93 (19.73) | 0.001 | 65.05 (19.70) | 0.001 |
| R-squared | 0.429 | | 0.438 | |
| F统计量 | 12.33 | | 10.52 | |

• 结果显示美国加征关税与企业新申请量正相关，且在不含中国关税时显著性最强。

- 引入中国反制关税后，美国关税系数放大但显著性降低，反制关税的负面效应更大，反映贸易战中互相制约的局面。

• 通胀率、联邦基金利率和政府开支均显著促进新企业形成，符合宏观经济理论。

- 失业率的影响不显著，说明必要性创业在本模型中不明显。

政策启示与未来研究方向 [page::2]

• 研究支持关税保护主义可能刺激国内企业生成，但效果因贸易对手的报复而受限，提示单边贸易保护措施成效有限。

- 建议政策制定者结合外交协调，避免贸易战的“零和”损失。

• 建议未来研究纳入就业、工资及制造业产出等更多维度，并采用更复杂的结构性模型提高识别准确性。

金融研究报告详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

报告标题：An Empirical Analysis of Tiff’s Impact on American Business Formation
作者：Ruiming MIN
机构：香港科技大学数学系
发布日期：2025年6月17日
主题：该研究聚焦于2018年开始的美中贸易战中关税政策对美国新企业成立数量的影响，属于国际贸易政策及宏观经济影响分析范畴。

核心论点和目标：报告针对特朗普政府实施的针对中国的关税政策，探讨其是否达成了促进美国制造业复兴和增加就业机会的宣称目标。研究利用2018至2025年县级企业申请数据，通过线性回归分析来量化关税影响。主要发现包括：

• 美国对中国的关税与美国新企业申请数量之间呈显著正相关，表明关税存在刺激新业务形成的积极作用。

- 但是引入中国对美的反制关税后，反制关税的负面影响系数绝对值远超美国关税的正面影响，表明反制关税抵消了部分正效应。

• 控制变量如通胀率、联邦基金利率和政府支出均对企业成立产生显著正向影响。

- 结论强调，单边保护主义措施缺乏外交协调的情况下其净效益有限，贸易战往往制造零和局面。

报告以定量模型严谨支持这一观点，并提醒政策制定者谨慎考量单边贸易措施的潜在回报与风险。[page::0] [page::1] [page::2]

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2. 报告章节深度解读

2.1 摘要

摘要段落精炼介绍研究背景、数据来源（美国县级企业申请数据）、分析方法（线性回归），核心发现（关税与新企业申请数量显著正相关，反制关税抵消积极效应），以及政策意义（单边贸易措施受限）。关键词反映研究重点围绕商业成立、经济振兴及保护主义。[page::0]

2.2 引言

• 关键信息：介绍特朗普“让美国再次伟大”旗帜下，关税政策承诺振兴制造业并增加就业。指出此前诸多研究多偏向关税负面影响，包括进口出口下降和消费者价格上升（Fajgelbaum et al., 2020；Amiti et al., 2019等），而本研究使用更长时间跨度（2018-2025年）和县级新企业申请数据，发现了关税刺激新企业设立的正面证据，提供了不同于过往研究的视角。

- 论据和假设：利用数据和现有文献反差突显了本研究的新颖性，质疑贸易战导致负面效应的单一解释。

• 意义：通过侧重企业申请数据这一经济脉动指标，将特朗普的关税政策效果量化为生产性经济活动角度的振兴。[page::0]

2.3 数据与方法

• 数据范围和来源：聚焦2018-2025年88个月的面板数据，覆盖贸易战的启动及其后续升级。

- 核心变量定义：
- 被解释变量（因变量）：美国新企业申请数量（全部NAICS代码），数据由美国人口普查局提供。
- 自变量：美国对中国的关税（加权月度平均，按某月关税实施天数加权），数据来自彼得森国际经济研究所。
- 特殊控制变量：中国对美国反制关税。
- 其它控制变量：失业率、通胀率、联邦基金利率、政府支出，均来源于圣路易斯联储的公开数据。其中政府支出季度数据按月均分处理。

• 模型设定：线性回归模型，目标捕捉关税对新企业申请数量的影响。其中系数γ代表美国关税效应。

- 方法论讨论：虽然数据涵盖了拜登政府任期，但因其未大幅调整特朗普关税，作者认为数据集涵盖合理。模型偏向获取方向性和显著性，系数值大小用于定性解读，非具体预测。

• 重要性：基于85个月的数据，高频观察提供较丰富的时间变异，控制多种宏观变量，模型虽简单，但为初步定性效果验证提供基础。[page::1]

2.4 结果与讨论

• 回归结果总结：

- 未纳入中国关税时，美国关税每提高1个百分点，伴随新增企业申请约1819个单位，统计显著（p=0.009，1%水平）。
- 纳入中国对美关税后，美国关税系数增大至5142，但显著性下降到10%水平（p=0.092），而中国关税系数为-5296，不显著。
- 两者系数对比显示中国反制关税绝对影响更大，暗示反制抵消美关税正效应。

• 控制变量表现：

- 通胀率和政府支出对企业申请数量有强烈正向影响（均1%显著性），符合宏观经济理论：适度通胀和积极财政支出刺激商业活动。
- 联邦基金利率呈正显著（5%水平），反映货币政策环境对商业信心影响。
- 失业率虽顺势正相关，但统计不显著，弱支持“被迫创业”假设。

• 模型整体拟合良好：

- R²约0.43，调整后R²约0.39，F统计显著，模型具备一定解释力。

• 逻辑推理：

- 回归显示特朗普关税刺激美国新业务注册的证据，为其部分兑现振兴制造业承诺提供依据。
- 但纳入中国反制变量后，整体效用被削弱，暗示贸易战为零和博弈，符合现有对贸易战负面综合评价。

• 重要提示：回归模型简单，强调函数关系正负和显著性，而非绝对预测准确度。[page::1]

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3. 图表深度解读

表1：回归分析结果（含/不含中国关税变量）

| 变量 | 无中国关税模型系数 (标准误，p值) | 含中国关税模型系数 (标准误，p值) |
|------------------|-------------------------------|----------------------------------|
| 截距 | 128,400 (40,900) p=0.002 | 171,200 (55,680) p=0.003 |
| 美国对中国关税 | 1819 (681.7) p=0.009 | 5142 (3019) p=0.092 |
| 中国对美国关税 | - | -5296 (4687) p=0.262 |
| 失业率 | 5563 (5547) p=0.319 | 5958 (5549) p=0.286 |
| 通胀率 | 1.23e7 (3.21e6) p=0.000 | 1.27e7 (3.22e6) p=0.000 |
| 联邦基金利率 | 13,610 (5,352) p=0.013 | 13,470 (5,344) p=0.014 |
| 政府支出 | 64.93 (19.73) p=0.001 | 65.05 (19.70) p=0.001 |
| R² | 0.429 | 0.438 |
| 调整后R² | 0.394 | 0.396 |
| F统计量 | 12.33 | 10.52 |
| 样本量 | 88 | 88 |

• 解读：

- 该表直观呈现了两套模型核心变量对美国新企业申请数量的估计效应及显著性。
- 美国关税对中国的提升，与新增企业数量明显正相关，且稳健通过统计检验。中国对美关税影响虽符号为负，但统计不显著。
- 其他宏观经济变量（通胀、利率、政府支出）表现出的显著正向关系，支持了环境对商业发展积极影响的结论。
- 模型解释力中等（40%左右），表明仍有很多未被解释的因素，符合宏观经济研究复杂性的常态。

• 分析限制：

- 标准误较大，尤其中国关税系数，反映估计不易精确，可能存在数据噪声或多重共线性（如美国与中国关税高度相关）。
- 采用线性模型，潜在非线性效应、行业异质性或区域差异未被捕获。

• 表与文本联系：

- 表1的数据支持报告中关于关税影响和控制变量显著性的论述，为定量证据基础。

• 图片引用（示例）：

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4. 估值分析

本报告并未直接涉及企业估值或金融资产价值评估，重点分析宏观政策变量对经济活动（商业成立）的定量经济影响模型。所采用的线性回归模型旨在建立变量间关系，非用于企业估值或现金流贴现分析，因此无直接估值方法论讨论。

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5. 风险因素评估

报告主要识别了以下风险和局限：

• 反制关税风险：中国及其他贸易伙伴的反制措施削弱了美国关税的净效益，形成保护主义政策的内在失效风险。

- 政策持续性风险：涉及两届政府，拜登政府未撤销特朗普关税，但未来政策调整可能影响结论的稳定性和适用性。

• 模型局限：线性模型构建简单，系数精度不足，难以准确预测具体经济量化效应，对经济复杂关系的捕捉有限。

- 数据覆盖风险：截至2025年4月的样本是否能完全反映贸易政策长期影响，有待观察更多后续数据。

• 宏观控制不足：由于宏观经济环境多变，失业率与其它控制变量可能未能完全净化外部冲击，导致内生性风险存在。

报告并未详述具体缓解策略，主要通过强调研究结果为政策制定者提供经验教训，提醒单边贸易保护政策潜在负面后果，并呼吁跨国协调。

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6. 批判性视角与细微差别

• 偏见或立场：作者相对客观，既不全盘否定特朗普关税，也不宣扬社会主义保护主义，体现了一种基于数据的中间立场。

- 模型简约度：线性模型容易理解，但难以捕获贸易战的复杂反馈机制，忽略了行业、区域和动态调整的异质性，限制了结论广泛适用性。

• 统计显著性弱化：纳入中国关税后，美国关税正效应的显著性大幅降低，这暗示高相关变量可能影响估计稳定性，内部多重共线性需注意。

- 时间覆盖范围：将2021年后拜登政府时期数据纳入，假设拜登不减免关税，未考虑拜登可能的隐性或微调贸易政策影响，存在一定假设风险。

• 变量选择：主变量集中于企业申请数，但未涵盖企业存活率、规模、就业质量等更深入经济层面指标，未来研究空间大。

- 未涉及的动态效应：未考察关税持续时间对企业决策的逐渐影响，缺乏对跨期效应的分析，可能高估或低估即时反应。

总体而言，报告在严谨开展定量分析同时，方法简洁，结论相对保守，适合作为政策效果初步的实证参考。

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7. 结论性综合

本报告通过对2018-2025年美中贸易战争期间关税政策和县级新企业申请数据的线性回归分析，揭示了一系列值得关注的定量事实：

• 美国对中国的关税提升与美国新企业申请数量显著正相关，体现关税措施在振兴本土企业设立方面具有一定的刺激效果，从商业活力角度部分验证了特朗普“制造业回归”承诺的经济效应。

- 但中国对美国启动的反制关税效应绝对值更大，且抵消了美国关税正向刺激，大幅降低了总体政策效应的显著度，进一步印证贸易战的零和特性，即保护主义政策的净收益受限。

• 宏观经济控制变量表现与经济理论相符，通胀率、联邦基金利率和政府支出均显著促进新企业形成，提示宏观环境搭配对企业起步同样关键。

- 线性回归模型提供了良好的拟合度（调整后R²约0.39），足以支持研究主张，但系数精确性因数据相关性和模型简约性有一定局限。

• 结论提醒政策制定者，单边关税举措若无国际协调，难以取得预期的经济振兴效果，反而可能引发贸易伙伴的反制，造成复杂的负面反馈。

- 研究强调需将企业申请数据作为经济振兴指标之一，未来需结合就业、工资及制造业产出数据，使用更复杂模型以深化理解关税长期效果。

整体上，报告为特朗普关税政策的微观经济影响提供了新颖实证视角，并警示贸易战的复杂经济博弈，具有较高的政策和学术参考价值。[page::0] [page::1] [page::2]

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# 本分析结束。

报告