中美贸易战的金融效应

于恩锋

关键词：中美贸易战 金融效应 股票市场 事件研究法

一、引言与文献回顾

在美国优先的旗号下，美国现任政府想凭借“实力”迫使其他国家就范，在不伤及自身的情况下重塑有利于美国的国际经济贸易秩序，以此实现“让美国再次伟大”的目标，贸易战就是其手段之一。美国总统特朗普认为在中美贸易战中美国可以轻而易举地取得胜利。因为相比中国对美5000亿美元的贸易出口额，美国对中国出口则少得多，美国经济完全可以承受得起中国的贸易报复措施，而且，相比美国庞大的经济规模，中国关税造成的影响很小，天平完全向美国倾斜。相对于美国“好战派”的乐观，经济学者却持有不同观点。美国智库RAND的Dossani（2018）认为仅关注数字大小不能真正理解贸易战对美国的影响，也误判了美国所具有的谈判优势。2018年3月23日，诺贝尔经济学奖获得者、著名经济学家克鲁格曼在《纽约时报》发表文章称：事实上，贸易战是有害的，几乎所有人都会蒙受经济损失。贸易战的损益不会仅限于贸易利益得失，效应会扩散到其他领域，比如反应敏感的金融市场。2018年3月1日，特朗普在白宫与美国钢铁及铝材企业高层会面表示将签署行政命令，从3月5日起对进口钢材及铝材产品分别额外征收25%及10%的惩罚性关税。引发全球金融市场巨大震荡，市场担心全球贸易战伤害各国经济，并造成全球经济萎缩及衰退。当天，道琼斯工业平均价格指数下跌420点，反映市场恐慌情绪的VIX波动指数上升13%。3月2日，日经225指数下跌542点，香港恒生指数下跌460点。因此，将贸易战的研究从贸易领域扩展到金融领域是有必要的。

鉴于中美两国的经济体量，两国间的贸易战更加引人瞩目。早在2010年中国社科院学者张明（2010）就对贸易战与汇率战做过预测，认为经济危机往往是贸易战与汇率战酝酿的土壤，中国作为新兴经济体将成为发达国家贸易战的靶子。基于同样的背景，邝艳湘（2010）运用多阶段动态博弈模型研究了中美爆发贸易战的可能性，得出较为乐观的结果，认为两国发生低烈度贸易摩擦的可能性在增加，贸易摩擦升级为贸易战的可能性在下降。事实上，2017年特朗普当选总统推翻了国内的乐观预期，国内文献开始探讨美方发起贸易战的原因、逻辑。宋泓（2017）认为美国的贸易政策已经转向以实力为基础的双边主义，中国将成为特朗普政府头号关注目标，双方贸易摩擦将增加。美国政府的贸易政策转向体现在更加倾向于以国内法规制双边贸易行为，孙丽和王厚双（2017）认为基于301条款对中国的调查不但是为美国争夺更大的经贸利益，还包括额外的政治利益和打压中国的战略目标。赵伟（2017）从对特朗普贸易战提供理论支持的竞选经济顾问、后来的美国贸易委员会主席纳瓦罗视角探讨了美对中贸易战的逻辑问题，认为特朗普对中国贸易政策取攻势不可避免。朱磊等（2018）采用相似的视角，从特朗普贸易团队的政策主张角度解释了美对中的贸易政策，并认为从法律角度看，特朗普存在对中国发动贸易战的可能性。易宪容（2018）分析了特朗普政府3月份发动钢铝惩罚性关税的意图，认为特朗普发动全球以及中美贸易大战的成本太高、打击美国股市、不符合特朗普连任的政治利益，因而概率不会太高，而且认为钢铁关税的主要目标不是中国而是欧盟、加拿大等盟友，全球金融市场反应过度。郭可为（2018）分别从美国内政和对华政策转变两个角度分析了美对中发动贸易战的原因，认为对内是为了配合竞选政治和扩张性的财政政策，对华则除了扭转贸易逆差、遏制中国高新产业之外，还有就是对华外交政策转变的体现。钮文新（2018）从美国维护美元霸权的角度认为特朗普之所以发动贸易战是为了逼迫中国开放金融市场。从美国的贸易战历史来看，这具有一定的事实依据。薛威等（2018）对历史上美国参与的贸易战进行了回顾，认为美国善于打多维立体的贸易战，贸易战往往与金融战、汇率战相互融合，并辅之以外交、文化、政治等多领域的配合，对贸易对手进行多维度的综合打击。20世纪的美日贸易战就是一个范本，基于双边贸易不平衡的谈判结果是日本开放国内金融市场，日元兑美元大幅升值。可以看出，贸易、金融、政治和外交都被用以解释美国发动贸易战的动因。

国外学者对美国发动贸易战的动因解释多以贸易政治经济学为视角。Kai（2018）对比了20世纪80年代的美国发动对日本贸易战的历史，认为贸易战是美国打击新兴经济势力赶超美国的惯用手段，对中国的贸易战也不例外，这与贸易摩擦成因的早期理论一致。Katzenstein（1978）从国际政治经济霸权演变的角度研究了两国贸易战的动因：处于不同霸权周期阶段的霸权国会采用不同的贸易战略扩大或维护自身地位和利益，在霸权上升时期偏好于促进开放型的国际政治经济，当霸权衰弱时则采取保守主义，对外贸易中的强烈保护主义成为贸易战的根源。美国把中国定义为战略竞争对手，发动贸易战从这个角度讲就是为了维护自身霸权，阻止中國的赶超。特朗普认为中美贸易的巨大不平衡是不公平的，美国是吃亏的一方，因此需要重新定义一个他认为对美国公平的贸易模式和规则，使制造企业回流，提升美国的就业，这符合Mayer（1981）的解释，即政府采用贸易战这种博弈的方式是为了实现本国福利最大化。美国竭力保护不具有竞争力的钢铝产业和所谓的“铁锈地带”，是基于选举政治的考量，符合贸易政治经济学的理论解释。Peltzman（1976）就指出政府寻求的是使自身政治支持最大化的贸易政策，贸易战反映了美国国内支持特朗普的政治势力的利益诉求。Grossman&Helpman（1993）建立一个将国内政治纳入国际经济关系的模型，研究同样认为特殊利益集团决定了政府政治支持与贸易政策之间的关系，非合作性贸易政策就是特殊利益集团政治压力的结果。Ossa（2011）建立的实证模型仍得出了相似的结论。

还有一些学者从预测的角度分析了中美贸易战的可能格局以及影响。盖新哲和刘颖（2017）分别就低强度、中等强度和高强度贸易战的可能性贸易战格局进行了分析。郭可为（2018）则更详细地分析了未来中美贸易战可能出现的从“最好”到“最差”的五种情形，并认为贸易战在冲击中国经济的同时会反噬美国。朱磊等（2018）进一步采用全球贸易分析模型模拟了不同情境下贸易战对中美经济的影响，结果显示全面贸易战给双方都将造成重大损失。这个结论与早期李昕（2012）使用可计算一般均衡模型模拟的结果大同小异，全面贸易战对双方均弊大于利。有学者认为贸易战的不断升级扩大可能会演变成双方的经济金融战，需要预防美国多维立体贸易战成为系统性金融风险爆发的诱引。郭榕和王昱（2017）建立了一个交易成本模型研究特朗普政策对中国短期国际资本流动的影响，模型和实证显示，301贸易调查提高了交易成本造成短期资本流出加剧，增加了国内金融风险。姜建新（2018）分析认为美国的贸易打压短期内会对中国的金融稳定带来冲击，但美国不具有打金融战的足够底气，贸易战向金融战蔓延的概率较小。但由于贸易与金融领域的高关联度，贸易战对中国金融业仍产生不可忽视的影响，蔡浩等（2018）认为中美贸易战对国内经济金融领域的影响是全方位的，贸易战的影响将从经济传导到金融，冲击会在不同金融领域、不同金融市场之间相互传导，相互影响。黄少安（2018）则着眼于金融开放的风险，认为美国对中国贸易战的战略目标是诱惑和逼迫中国全面开放金融市场，但中国金融业的发展现状决定不能被动开放，主动权需要掌握在自己手中，否则会是“自毁长城”，落入“特朗普陷阱”。

现有研究多方面揭示了美国对中国发起贸易战的原因、背景和动机，对可能的发展态势和对中国的影响做了预测分析。但少有文献对贸易战可能产生的金融效应做深入探讨，多数文献分析对象是贸易本身或经济增长、劳动力市场以及各种实体产业可能受到的影响等，没有深入涉及金融领域。即使有涉及金融领域的研究，仅为泛泛而谈，没有量化研究。本文的重点是揭示中美贸易战可能产生的金融效应，通过事件研究法对可能的金融效应进行实证研究，为中美贸易战的研究增加新的视角。以中美双方股票市场为对象，运用事件研究方法实证发现中美贸易战通过直接影响投资者对加征关税行业的未来盈利预期产生了“现值效应”，贸易战的大规模升级以及政治化造成投资者对宏观经济发展的担忧产生了“传染效应”。“现值效应”和“传染效应”同时存在于中美双方股市，表明贸易战没有赢家，美国总统特朗普所谓的美国可以轻易获胜无法得到市场的支持。我国“不对称贸易反击战”对美国股市显著的负面冲击表明“你打你的，我打我的”战略是有效的。

二、中美贸易战：事件与描述

近期中美贸易战起于何时，这是一个不太容易回答的问题，大概是因为没有一个对“贸易战”的清晰界定，“贸易摩擦”与“贸易战”几乎被互相替代使用。姚博（2018）将其追溯到2017年8月14日美国发起对中国的特别301调查并被中国强烈回应作为第一回合。当特朗普公布钢铝关税消息的时候，Johnson（2018）在《外交政策》发表文章称“特朗普的贸易战来了”。沈建光（2018）认为基于232调查的中美钢铝相互征收关税的贸易额仅在30亿美元左右，远远不够贸易战的程度，同时，钢铝在中美双边贸易中所占比例较小，影响不大，但如果涉及600亿美元的贸易额（最终确定为500亿美元），则不能再看成是一般的贸易摩擦了，可以看出其是以贸易额大小来判断是否应该归入贸易战范畴。陈建奇（2018）指出贸易战最重要的特征是对抗性、突破常规和产生负面影响，并提出了判断贸易战的三个标准：政策内容突破多边体制、政策得到严格执行和政策具有较大的负面影响。在《贸易战与贸易对话》（Trade wars and trade talks）一文中，Grossman&Helpman（1991）将“政治因素”引入，认为在贸易战中，一方政府的行为是非合作的单方行为、无视其行为对对方政治和经济造成的任何影响。本文认为“贸易摩擦”的外延太广，涵盖内容太多，不好予以精确界定。“贸易战”远超“贸易摩擦”，就类似于两国处于“战争状态”与“边境摩擦”的区别一样，其程度、等级、性质不仅是量的差异更重要的是质的变化。2017年特朗普上台后一年内，中美贸易关系并没有实质性改变。美国政府一边提出各种论调以及对华贸易调查，但没有真正采取有伤害性的措施，而且中间还有习特会的“百日计划”以及特朗普访华的2535亿美元成果。“量”和“质”的转折应该是2018年3月的连续事件：依232调查征收钢铝惩罚性关税（3月8日）和签署总统备忘录将依301调查对涉及600亿美元的中国出口商品大规模征税（3月22日），中方同時期提出对等反击措施。贸易事件并不是孤立的，2017年12月18日美国发布特朗普执政的新版《国家安全战略报告》是中美贸易战不可忽视的重要背景，该报告将中俄列为国际秩序的“修正主义国家”以及美国面临的三大威胁之首，中国被定位为美国长期首要战略竞争对手。因此，在此背景下，贸易战已不再是简单的贸易摩擦了，已经有了“质”的改变。

按照上述学者对贸易战的定义以及贸易战情景的分析，不管是涉及的贸易规模、范围和影响程度，还是按美方带有政治性的、单方非合作来说，现在中美双方处于贸易战是客观的，不管双方是否承认，而且随着美方不断升级关税等措施，贸易战有进一步恶化的趋势。贸易战由美方主动发起，中方是同等应对，因此本文以美方的行动为线梳理中美贸易战的过程。自2018年3月至10月，中美双方共有四轮交战和四轮对话。美方共有四轮交战（关税清单）涉及或单独针对中国：钢铝关税为第一轮交战，340亿美元清单为第二轮交战，160亿美元清单为第三轮交战，2000亿美元清单为第四轮交战。双方的四轮对话则分别为：5月3日至4日、5月15日至19日、6月2日至3日以及8月22日至23日，其中前三轮获得一定成果，最后一轮没有取得进展，但对话的成果也随着美方的出尔反尔化为乌有。美方对华关税措施力度不断提升，关税税率从10%上升到25%，涉及贸易额从30亿美元上升到500亿美元，再提高到2000亿美元，特朗普甚至威胁对超过5000亿美元的全部中国对美出口商品加征关税;涉案的商品范围从钢铝产品扩大到机电、机械设备、运输设备、航空航天器以及矿物燃料等，仅500亿美元的清单就涉及818个类别，2000亿美元征税清单中还包括化学品、纺织品、食品、电子产品等。中方紧跟美方，同时期进行对等报复，对美征税清单也包含545项。鉴于特朗普的强硬态度和自恃能迫使中方让步的自信，贸易战熄火暂时看不到曙光。鉴于贸易战是一个演进的过程，本文将中美贸易战分成三个阶段：以钢铝关税为第一阶段，虽然此阶段涉及贸易额相对较小，而且中国不是特定对象，但从走向和背景来看，这是贸易战的“先锋战”，除规模较小外，其他特征都符合贸易战的定义，可以称为低烈度贸易战;第二阶段可以称为中烈度贸易战，该阶段包括分成两个批次执行的340亿美元和160亿美元，共500亿美元的贸易额，产品范围也被极大扩大;第三阶段称为高烈度贸易战，涉及贸易额猛增到2000亿美元。

虽然现在双方并没有明确进行金融战，但如此大规模的贸易战势必对双方产生金融效应，本文以股票市场为例分析中美贸易战的双边金融效应。对股票市场来说，贸易战应该具有重要的“事件资讯效应”。股票市场价值反映的是市场对公司未来股息红利的预期，是对公司未来经营利润的期望。贸易战如果具有资讯内涵，美国对中国出口商品加征关税很容易被投资者判定为是一个“坏消息”，“坏消息”将通过直接渠道和间接渠道对股市产生影响。征税清单中的相关企业，尤其是在美国具有很大出口份额的生产企业，关税增加降低了出口竞争力，预期未来收益的下降将直接影响股票市价，投资者抛售的意愿会提升，这种直接影响可以称为“现值效应”。同时，中美贸易战会影响我国宏观经济走势，尤其是当市场普遍认为美国将贸易战视为阻止中国崛起的手段时，贸易摩擦会演变成全面的对抗，中国宏观经济不可避免地会受到连累，因此，即使不是以出口美国为主的上市公司也会被预期为“悲观”，该间接影响可称为“传染效应”，因国家之间相互提高关税造成20世纪30年代“大萧条”的历史强化了市场的悲观情绪。中方对美国的反制措施同样会对美国股市产生影响，“现值效应”和“传染效应”也会出现。

以沪深300和标普500指数的整体表现来看，虽然程度不同，但贸易战确实在中美双方股市中都表现出“事件资讯效应”。总体来看，贸易战的发生以及升级对股市产生负向冲击，双方对话则被市场视为正面信息。在“四轮清单”中，中国股市对钢铝关税的反应弱于美国股市，可能是因为钢铝关税战的主要针对对象是全球性的，相对的中国受到的冲击较弱;但对其他单独针对中方的三轮清单中，中国的国内股市反应远超过美国股市。例如，在6月15日，美国政府正式公布500亿美元加征关税清单时，沪深300当日下跌0.52%，标普500同日下跌0.1%;当6月18日，特朗普威胁将对额外2000亿美元中方输美加征10%关税时，对于美方威胁升级的反应，沪深300和标普500分别下跌了3.52%和0.21%。总体上，标普500指数对美国发起的对中国的关税措施反应强度较低。中美股市具有相似程度的反应是中方在3月23日的公布第一次反制措施时，中美股市的反应都非常强烈。原因可能是市场都没有预期到中国的应对是如此坚决和迅速，中方不妥协的立场打破了市场预期，贸易战可能第一次被市场认为不可避免。对于“四轮对话”的反应中美股市仍存在差异，但除了第四次之外，其他都是正向反应，说明市场将“对话”视为一种好消息。市场对“第四次对话”反应为负向是因为此次对话没有取得任何积极成果，没有达到市场预期，市场将其理解成“坏消息”。

三、实证研究过程

（一）样本与数据来源

贸易战涉及的产品范围甚广，本文按照大类划分原则，取清单中占比较大的涉案商品选择双方的上市公司。美對华关税清单中最大的行业板块股票，分别为：钢铝、航空航天器、铁道车辆轨道、纺织服装;中方对美方的反制包括：农产品、石油天然气、汽车和陶瓷。中国股票采用申万行业分类标准，美国股票选择GICS行业分类，去除在估计窗和事件窗中有其他重要停牌事项发生的股票，再去掉ST股和B股以及中概股等非美国公司股票。所有数据均来自东方财富CHOICE金融终端。描述性统计如表2所示。

（二）实证方法与过程

本文采用事件研究方法，事件研究法的基本思想是：在有效的市场中，某事件的发生会改变股票的收益率，使受该事件影响的实际收益率不同于没有受该事件影响的收益率，或称为预期收益率，要验证事件是否具有资讯信息对股价产生影响在计量中就是验证实际收益率与预期收益率是否显著不同，或者说就是检验二者之间的差（称为异常收益率）是否显著异于0。虽然还存在具体的技术细节分歧，但事件研究法的意义是被普遍认可的，该方法的基本逻辑和步骤也得到普遍认同。

1.事件日、事件窗与估计窗

重大事件的发生尤其是坏消息往往会引发投资者的恐慌，即使事件还没有真正发生，权威消息（如特普朗的推特）提前泄露会增加投资者的焦虑和不确定性情绪，从而为规避可能产生的风险而提前采取规避行为。现代发达的媒体传播使投资者的行为反应会更加迅速，事件窗口期应当缩短，同时中美之间的时差造成市场反应的滞后。基于此，本文事件窗的设置将以以下原则为标准：同一事件的事件窗分成两个，“消息窗”和“事实窗”，前者为新闻媒体或官方的事件真正发生前的消息透露，后者为该事件的真实发生，窗口期均设置为事件日的前后各一天。例如，虽然2018年3月8日特朗普正式签署钢铝惩罚性关税行政命令，但消息自当月2日就被特朗普传递出来了，按上述原则，该事件有两个可能的事件日：3月2日和3月8日，事件窗则包括上述两个日期的前后各一天。本文将事件日定义为t=0，即事件日为第0期，估计窗设置为某期，估计窗长度统一设置为250个交易日。贸易战的过程梳理为本文提供了“四轮清单”事件，围绕四轮清单确定四轮交战的可能事件日如表3所示。

2.异常收益率的定义与估计方法

异常收益率是事件窗内股票的实际收益率与预期收益率的差。实际收益率可以直接观察到，预期收益率需要使用一定的技术手段进行估计，因此异常收益率计算的关键是如何估计预期收益率。在预期收益率的估计模式中，由于CAPM模型被检验出存在问题，在国外的事件研究中基本被放弃，APT模型的应用也并没有显著提升事件研究法的检定功效（Mackinlay，1997），因此基于经济模型的估计方法基本被国外学者放弃，实证中大都采用市场模型。国内学者对估计模式在国内的适用性也做了研究。陈浪南和屈文洲（2000）的实证研究表明由于贝塔值与股票收益率的相关性比较不稳定，标准的CAPM在我国股票市场不适用。刘霖和秦宛顺（2004）则证明APT模型在我国股票市场上也不适用。陈信元和江峰（2005）的模拟结果显示市场模型更适合于中国A股市场，其检验功效具有优势，均值调整模型无明显优势。虽然陈汉文和陈向民（2002）的模拟研究显示，市场模型在我国证券市场更容易拒绝原假设，均值调整模型更具有优势。但实证发现在有事件集中的情况下，市场调整法（如市场模式）比未调整法（如平均调整法）估计异常收益率更佳（沈中华和李建然，2000：110）。基于以上原因，本文首先使用市场模型对中美两国股票的预期收益率进行估计。其模型为：

R2、Rm，分别为股票i和市场投资组合在t日的收益率，s。为误差项，为白噪音，即s～N（0），本文中分别使用沪深300指数和标普500指数代表中美两国股市的市场投资组合。a、β为回归参数，其值由估计窗估计得出，即a、βi。为避免事件集中带来的异方差或自相关问题，本文使用广义最小二乘法（GLS）对回归参数进行估计。将上述所估参数值代人事件窗，得出股票i在事件窗“某一期”（E）如果没有该事件发生时的预期收益率E（R），即：

个股异常收益率都进行标准化（SAR）处理，异常收益率标准化是指将个别股票异常收益率除以该股票的异常收益率的标准差。标准化的目的是将所有个别股票异常收益率的分布，都转换为标准正态分布，以符合同分布的统计条件。标准化的做法相当普遍，而且研究表明，该方法可以提高检定异常收益率的能力，尤其是在股价对某些事件反映较弱的情况下（沈中华和李建然，2000：49）。

为了消除个别股票异常收益率受所研究事件之外的其他干扰因素的影响，要对所有样本中的异常收益率进行平均，即计算事件窗内样本的平均异常收益率。平均标准化异常收益率SAR，使用下面公式进行计算：

异常收益率为正说明该事件对股价有正的影响，否则为负的影响，即为坏消息。

3.异常收益率的显著性检验

目前国内外文献主要以参数检验方法为主对异常收益率进行显著性验证。实证也表明，参数检验（t检验或z检验）具有相当好的检定力，即使横截面数据不满足正态分布条件对参数检验也没有太大影响（沈中华和李建然，2000：55-58）。本文采用的连续复利异常收益率的计算方法以及对异常收益率的标准化从数据上保证符合同分布（正态分布）的统计要求。鉴于此，本文首先使用参数检验，下文再采用非参数检验（符号检验）进行稳健性检定。

当事件集中时，异常收益率的横截面独立性会受到影响，独立性假设未必成立，对实证具有较大的影响。实证研究发现，事件集中将增加异常收益率的方差，进而造成降低事件研究法发现异常收益率的能力（Brown&Warner，2006），但标准化横截面法t值不受事件集中的影响，用于检验AR显著性的t统计量其计算公式为：

4.基本结果分析

（1）中美贸易战的金融效应：现值效应

实证结果显示（见表4），我国股市对第一轮中美贸易战反应最为强烈，在“消息窗”和“事实窗”中异常收益率均为负值，而且数值都较大，说明钢铝关税虽然不仅以中国为征税对象，但“坏消息”的資讯效应非常明显，都通过了统计显著性检验。横向比较看，第一轮交战中，我国股市的异常收益率远高于其他三轮交战。钢铝关税对我国的影响金额较小，但股市反应非常强，说明贸易战的“传染效应”远大于“现值效应”，国内投资者可能认为钢铝关税战已经远超一般性的贸易摩擦，钢铝关税战标志着美国对华贸易政策转向的真正落实。投资者反应过激说明钢铝关税战的心理冲击远大于可能带来的收益损失冲击。投资者真正担心的可能是潜意识形成的出口导向型经济增长会因美国大规模关税征收受到打击，未来中国经济的整体增长速度可能会受到较大影响。

中国股市对6月份的清单即第二轮交战反应不敏感，可能是由于其信息在前几个月得到反映。事实上，特朗普在3月22日就签署了对中国500亿美元征税的备忘录，而且，中间不断放出相关消息，市场已经提前消化了该“新闻”，已经不再是新的信息。从累积异常收益率的变动可以看成，从3月份到7月份，贸易战的阴影一直笼罩着市场，累积异常收益率（见图1）呈现出明显的下降趋势，美方不断对中方施压对我国股市造成的负面影响持续时间较长。

第三轮交战中，我国股市在“事实窗”具有较强的反应，异常收益率均为负值，而且都是统计显著地。我国股市对第三轮美方实施的关税清单反应较为敏感可能是7月份到8月份“坏消息”密集发布的集中反应，一方面，美国不断加码关税，另一方面，8月份的双方第四轮谈判无果而终，市场出现了叠加效应。

双方第四轮交战发生在9月份，美方对中方的征税规模上升到2000亿美元，贸易战烈度骤升，较为显著的异常收益率显示“坏消息”的资讯效应也十分明显，“事件窗”内的负异常收益率低于第三轮交战，可能是事件日正好是我国的股市因中秋休市，投资者的反映被时间弱化了，同时美方将更高的25%的税率延后几个月之后实施提升了投资者的想象空间。

作为反制，中方对美方的每一轮清单都会提出报复措施，从实证结果（见表4）看，贸易战同样对美国股票市场产生负面冲击。在3月份中方发起第一次反击之后，美国股市在“事实窗”都产生了负的异常收益率，而且具有相当的统计显著性表现，截然不同于在“消息窗”的反应。其原因可能是投资者对中方采取的果断报复措施心理准备不足，对中方可能妥协的期望被中方快速有力地反击措施打破，这种“坏消息”被反应到了股市上。之后美国股市形成了中方不会妥协的预期，因此，在后面三轮交战中每次中方给出的信息都被市场认真对待，“消息窗”中负的异常收益率证明了这一点，除了第三轮交战“消息窗”中负的异常收益率不显著之外，其他两轮的负异常收益率都具有较高的统计显著性。

从美国股市在第二至第四轮交战中“事实窗”的反应来看，贸易战的负面效应都具有较高的统计显著性。其中，第三轮交战中，美国股市的反应程度明显比其他几轮高，说明中方的措施具有精准打击效果。中方对美方升级贸易战的第四轮反击措施效果也非常明显，事件日和之后一日美国股市都出现负的异常收益率，并且通过了显著性检验。

（2）中美贸易战的金融效应：传染效应

为了验证中美贸易战的“传染效应”，本文选择不在贸易战涉案范围内的银行板块来验证是否存在“资讯效应”。如果银行板块对贸易战存在“资讯效应”，说明贸易战不仅影响了投资者对受关税影响行业未来的预期，而且影响到了投资者对整个宏观经济产生了负面看法，因此其他行业也会被贸易战效应所波及。

实证结果显示（见表5），中美双方上市银行股票都受到了贸易战显著的负面冲击。整体看，第一轮和第二轮交战对中国上市银行股票平均异常收益率的影响要高于后两轮，仍显示了第一轮交战对我国市场的强烈冲击。美国上市银行股票的反应略呈增强趋势，中方的反击的负面冲击仍是显著的。从“消息窗”与“事实窗”的比较看，中美双方呈现相同的特点，银行股票的平均异常收益率在“事实窗”更为显著，而且事件发生当日的冲击明显高于事件期发生前一日和后一日，显著性水平也是如此。

通过上述实证结果，对比中美股市对贸易战的反应，可以得出以下几点结论：

第一，贸易战确实存在金融效应。无论是发起贸易战的一方还是被迫回击的一方，股市都将贸易战理解成是一种“坏消息”，贸易战的资讯效应明显。

第二，贸易战对直接涉案的上市公司行业具有显著的“现值效应”，影响了投资者对相关行业未来盈利的负面预期。同时，贸易战也影响到了投资者对整个宏观经济的未来预期，贸易战通过“传染效应”显著地冲击了其他行业。

第三，贸易战的“双输”性质在双方股市得到了验证。贸易战确实给中国股市带来负面冲击，并且有时还很严重，但中方的反击也显著地给美国股市造成负面冲击。美国总统特朗普声称的美国可以轻易取胜没有得到股票市场的支持。

第四，贸易战中征税涉及金额的不对等并没有降低贸易战的负面冲击，中国进行的“不对称贸易反击战”仍具有相当的威力。因中国输美贸易额远高于进口，在涉案金额上中方不占优，比如在第四轮交战中，美国对华加征关税涵盖2000亿美元的中国输美产品，而中方的反击仅涉及600亿美元的美国对华出口产品。但从股市反应看，美国的敏感程度并不比中国低，甚至还要高。从这个角度讲，美国政府高估了手里持有的筹码。

四、稳健性检验

如果采用市场模式对收益率进行估计的话，可能要考虑自相关异质变异问题（ARCH），应对方法是采用EVENT-GARCH方法，即使用广义自回归条件异方差模型GARCH（1，1）对回归参数进行估计，可以明显改进效率。

在显著性检验中上文中使用了参数检验，现使用非参数检验的符号检验法进行稳健性检验。非参数检验不需要对异常收益率进行任何分布的假设，可以增加结论的稳健性。符号检验统计量为：

其中，p为事件窗口期中异常收益率或小于0的观察值占样本总数的比例。

符号检验结果如表6所示，对比发现，非参数符号检验仍支持本文的论证。美国第一、三、四轮对进口中方商品加税给我国股市显著地造成负面冲击，而且随着贸易战的升级，受负面冲击的样本在增加。针对中方的反击措施，符号检验显示美国股市在初期反应比较强烈，再次印证中方的反击出乎意料，而且第四轮交战对美国股市的负面冲击也是非常显著的。

五、结论

美国在2018年3月發起的贸易战搅动了全球市场，重回单边主义、孤立主义的特朗普政府贸易霸凌给世界经济带来了最大的不确定性。经贸与金融的紧密关系使贸易战效应扩散到金融领域，不断升级的中美贸易战对双方的金融市场都会造成负面冲击。本文以中美股票市场为例，运用事件研究法的实证表明贸易战的金融效应是确实存在的。贸易战造成被加征关税行业预期利润的降低，影响到了投资者对股票“现值”的判断;贸易摩擦的政治化使投资者放大了贸易战可能会带来的负面效应，加上“大萧条”历史的佐证，可能会恶化的宏观经济使投资者将悲观情绪“传染”到其他行业股票。“现值效应”和“传染效应”使股票收益率恶化，显著的负平均异常收益率反映了贸易战所具有的“坏消息”资讯效应。本文通过对贸易战关税清单中的行业上市公司股票的实证研究证明了“现值效应”的存在，通过对不在关税清单内的银行板块股票异常收益率的研究证实了“传染效应”的存在性。实证证明贸易战是“双输”的，中美双方的股市都存在负面冲击效应，美方不可能在自身不受损的情况下取得贸易战的胜利，所谓“伤敌一千，自损八百”，美国上市公司股票的反应证明美国政府高估了持有的筹码。中美在贸易额的不对称限制了中方同等规模的反击，但本文研究表明中国“不对称的贸易反击战”是有效果的，

“你打你的，我打我的”战略是有效的。因此，对中方来说，不自乱阵脚、沉着果断应对才是正确的应战之道。当然，贸易战的长期效应可能要在较长的时间后才能完全显现出来，仍将值得持续关注。