关税与回报：150 年市场历史的教训

关税再次成为焦点——重塑市场并引发投资者的关键问题。2025年初，美国对几乎所有贸易伙伴实施了广泛的关税，逆转了几十年的自由化趋势。结果：市场波动加剧、地缘政治紧张局势升级，以及对投资组合韧性的明确要求。尽管今天的头条新闻看似新鲜，但背后的动态其实并未改变。

在过去150年里，美国经历了多个高关税时期——从内战后的繁荣到斯穆特-霍利关税法案的影响。全球经济已经改变，但投资者行为和风险定价仍然遵循熟悉的模式。

在这篇博文中，我们将通过数据驱动的视角来探讨这些教训，利用我们拥有150年资产和经济数据的专有数据库——迄今为止最全面的长期关税、经济增长和投资回报数据集([3]，[4]，[5])。我们的目标不是建议历史会重演，而是揭示那些押韵的模式——为寻求在今天不确定性中导航的投资者提供背景。证据表明，虽然关税可能会给市场带来压力，但系统性股票因素，特别是低波动性，在贸易中断期间历史上提供了稳定性和增加的价值。对于面临保护主义政策复兴的投资者来说，这些教训既及时又具有行动意义。

关税的历史

展示1和展示2追溯了自1875年以来美国经历的多个关税制度。从保护主义到自由化再回到保护主义，关税政策反映了更广泛的政治和经济力量。这种长期视角为今天的转变提供了重要的背景。

Exhibit 1: 1875 年以来的美国有效关税率

耶鲁预算实验室和北方信托资产管理公司 – 定量策略。有效美国关税率被衡量为关税收入占货物进口的比例。样本期为1875-2024年。

图表2：历史关税趋势

耶鲁预算实验室和北方信托资产管理公司 – 定量策略。

1875-1913: 保护主义顶峰

在南北战争期间，美国于1861年实施了莫里尔关税法，将可征税商品的平均关税税率提高到约47%，以筹集南北战争的经费。从南北战争时期（1861-1865）到第一次世界大战，关税一直保持在高位，以保护蓬勃发展的产业。可征税进口商品的平均关税率在30%到50%之间，反映了共和党通过贸易壁垒促进工业发展的承诺，实际关税率约为30%。值得注意的立法包括莫里尔关税法（1861年）、基尔基利关税法（1890年）和丁利关税法（1897年），后者标志着这一时期的保护主义达到了顶峰。

1913-1920年代：首次自由化

伍德罗·威尔逊总统任期内颁布的《安德伍德关税法》标志着一个转折点，降低了基本关税率。此外，许多原材料和食品杂货被添加到免税清单中。这一转变是由民主党人推动的，旨在促进自由贸易，鼓励美国制造商生产更高效的产品，使其价格更具竞争力，从而降低消费者的平均成本。

1930年代：斯穆特-霍利时代

1929年的股市崩盘引发了全球经济衰退，各国开始保护本国工业。1930年，美国通过了斯穆特-霍利关税法，对超过20,000种进口商品提高了关税——将平均关税率提高到45%。这一政策没有稳定经济，反而引发了全球报复，加拿大、英国和德国等主要贸易伙伴都采取了反制措施。结果是贸易战和1933年世界贸易下降了60%。

第二次世界大战后至1970年代：自由贸易时代

第二次世界大战后，美国政策转向通过关税与贸易总协定（GATT）进行多边自由化。通过谈判回合达成了超过 100 项协议，包括日内瓦、迪龙、肯尼迪和东京回合，工业品的平均关税大幅下降。到 1970 年代，美国关税约为 10%或更低，反映了全球向更自由贸易的趋势。

1990年代–2000年代：北美自由贸易协定和世界贸易组织的整合

随着北美自由贸易协定（1992年签署，1994年生效）和美国加入世界贸易组织（1995年），关税壁垒进一步下降。到2010年代，所有美国进口的平均关税已降至约1.5%至2.5%，反映了美国贸易开放度的峰值。

2018年–2020年代：战略保护主义

从2018年开始，特朗普政府对所有进口商品征收10%的关税，并对与美国存在较大贸易顺差的国家，特别是中国，征收额外关税。这些措施标志着选择性保护主义的转变，并引发了主要贸易伙伴的报复性关税。

2025年：广泛的关税政策升级

2025年，美国实施了近一个世纪以来最重要的贸易转变：对所有进口商品征收10%的全面关税，并根据每个国家的双边商品逆差征收额外关税。尽管有90天的宽限期缓解了实施，但持续的豁免和逆转已经造成了持续的政策不确定性。影响最严重的是中国，作为主要目标，北京迅速采取了报复性关税。这种充满波动性和政治色彩的环境已经使预测变得复杂，并增加了全球投资者的谨慎。

The 现在悬在全球经济头上的是特朗普总统正 orchestrating 一场回到 20 世纪 30 年代的行动，当时臭名昭著的斯穆特-霍利关税引发了连锁反应的国际报复，这往往被认为是加深大萧条的原因。这一举动与过去几十年的多边自由化趋势形成了鲜明对比。这些美国贸易关税制度也影响了全球平均关税水平，因为其他国家要么关税很高（如 19 世纪的欧洲国家），要么进行了报复（例如在斯穆特-霍利时代）。下面的图表来自 Bas, 2012，显示了全球平均关税水平[2]。

Exhibit 3: 未加权世界平均关税率，35 个国家，%

Bas, M. (2012). 输入-贸易自由化与企业出口决策：来自阿根廷的证据. 发展经济学杂志, 97(2), 81-493.

关税普遍被视为贸易开放的障碍。通过提高跨境交易的成本，高关税往往会限制货物和服务的流动，从而降低一国的贸易占 GDP 的比例——这是一个衡量开放程度的标准指标[2]。第 3 展图说明了美国贸易开放的历史演变，定义为进口和出口占 GDP 的百分比之和，并突出了关键的关税制度。

Exhibit 4: 历史贸易开放度

全球宏观经济数据库，耶鲁预算实验室，北方信托资产管理—量化策略。图表显示了基于美国进口和出口总额占 GDP 百分比的美国贸易开放度 10 年中心移动平均的历史时间序列行为。柱状图高亮了高关税时期。关税率计算为当年进口关税收入总额除以当年进口总值。样本期为 1875-2024 年。

数据显示，在保护主义高涨时期，开放度明显下降，尤其是在19世纪末和1930年代的斯穆特-霍利时期。相反，在二战后的自由化阶段以及20世纪90年代和21世纪初的多边协议期间，贸易开放度显著扩大。这一趋势在2010年代后期开始逆转，特别是特朗普第一任期期间对中国实施的针对性关税限制了全球贸易流动。2025年的最新升级加剧了这一逆转，突显了保护主义政策与全球经济一体化之间的持久紧张关系。

关于关税和经济增长的数据告诉我们什么？

对投资者来说，一个首要问题是关税对经济增长有何影响？虽然保护主义通常与较差的经济结果相关联，但历史数据呈现出更复杂的情况。过去几十年的学术研究结果不一，有些时期显示高关税与强劲增长之间存在正相关关系——尤其是在二战前，而战后数据则表明高关税制度下的经济增长较慢。

这种现象被称为“关税-增长悖论”，首次由 Bairoch（1972）指出，他注意到 19 世纪末和 20 世纪初的经济往往在关税水平较高甚至同时增长迅速。同时，经济渠道表明，关税历史上提高了投入成本，并未能显著提升生产力，从而可能阻碍了来自其他历史来源的经济增长，如移民、大萧条的恢复或来自重大创新的生产力增长。

为了进一步说明有效关税与经济增长之间的关系，我们在第 5 图中绘制了自 1875 年以来的美国实际 GDP 年增长率，此前的高关税时期用灰色突出显示。

第5图：美国关税与经济增长对比

GlobalMacroDatabase, 耶鲁预算实验室和北方信托资产管理 – 定量策略。有效美国关税率被衡量为关税收入占货物进口的比例。突出的条形图表示高关税时期。美国经济增长通过实际 GDP 10 年（居中）平均增长率衡量。

我们可以看到，在高关税时期，美国经济的增长率仅略有提高。在“保护主义顶峰”时期，经济经历了平均3.9%的高但逐渐下降的增长率，随后在“斯穆特-霍利”时期出现了显著下降。随后，经济增长恢复，并在“斯穆特-霍利”时期平均高于5%。

之后，关税下降，但经济增长降至低于保护主义顶峰时期的水平——从二战后的3.2%下降到21世纪初以来的2.2%。此外，证据表明，对于各个国家来说存在囚徒困境。如果一个国家以有针对性和精心设计的方式征收关税，它可能会获得一些好处。然而，如果其他国家进行报复，结果通常会变得更糟。

领导者考虑转向贸易开放需要进行一场战略博弈，而不仅仅是孤立的决策。主要经济体的退出——单方面提高关税——往往会导致其他国家效仿。最终，只有合作才能符合“囚徒”的最大利益。因此，全球背景和国际反应至关重要，如果每个人都开始报复，很可能出现典型的“囚徒困境”结果。祝你好运，政治。

这是否意味着我们可以预期关税不会损害——甚至可能促进经济增长？我们采取纯粹基于数据的历史视角，但强调今天的经济与19世纪和20世纪初的经济在许多重要方面有所不同。最重要的是，全球经济现在更加相互联系，有复杂的国际供应链、日益复杂且技术驱动的产品，以及更加依赖服务出口而非商品出口的美国经济。

如果保护主义的目的是改善贸易顺差，历史提供了一些先例，但同时全球贸易已成为世界 GDP 更大比例的一部分。这表明，今天退回保护主义壁垒的机会成本可能比过去要大得多。

关税与投资回报

接下来，我们将探讨关税对投资回报的影响。我们独特的和广泛的历史数据集使我们能够从纯粹的数据驱动角度来研究这个问题，重点关注不同资产类别和股票因子的真实回报。我们分析了在长时间样本中可用的关键传统资产类别——股票、债券和黄金，以及包括规模、价值、动量、低风险和质量在内的经典股票风格因子。这些因子代表了投资者机会集的核心构建模块。我们进行了三项主要分析：（i）基于附图 2 中识别的先前关税事件的样本划分；（ii）基于美国有效关税水平的样本划分；以及（iii）基于贸易开放度的样本划分。附图 6 显示了在上述主要关税制度中进行深入分析的结果。

Exhibit 6: 实际投资回报在关税制度期间

Baltussen et al. (2023), 杨克斯预算实验室和北方信托资产管理 – 定量策略。数据从 1875 年 1 月到 2024 年 12 月，*其中质量因子从 1940 年开始，但在观察数据有限的时期内被排除。回报率按年度调整，以美元计，并在关税制度下平均计算。

结果显示，在以往的高关税时期，股票表现良好，保护主义高峰时期年实际回报率为5.3%，斯穆特-霍利时期为5.1%——均与过去150年来的长期平均值大致相符。债券回报率较为温和，分别为2.7%和1.1%，而黄金在1875年至1913年期间录得负回报。股票因子组合在高关税时期始终优于大盘，分别增加了约2.0%。

值得注意的是，在1875–1913年期间，低波动性尤为突出，而在1930–1945年的斯穆特-霍利时期，规模因子的表现尤为强劲。

接下来，我们考虑一个基于美国有效关税水平的样本划分，使用15%的分界线，如图7所示。结果与图6中呈现的时期分类高度一致。实际股票回报率平均为正，并且大致与长期平均水平相符。在高关税时期，实际债券回报率也呈正值，但在关税相对较低时，往往会接近零。

相比之下，在高关税时期，黄金回报率通常持平，但在关税较低时则更为积极。然而，股票因子在整个市场组合中始终具有持续的价值增值，无论是在高关税还是低关税环境中都能提供强劲的回报。在高关税时期，低波动性策略表现良好，而规模、价值和其他因素也表现稳健。

图7：关税制度下的投资回报

Baltussen et al. (2023),耶鲁预算实验室和北方信托资产管理公司—量化策略。有效美国关税率以海关关税收入占货物进口的比例衡量。有效美国关税率是年末值，从 7 月到 6 月复制，以 12 月为中心。因素是模拟的。数据从 1875 年 1 月到 2024 年 12 月，除了 Quality 从 1940 年开始，因为该因素的早期数据不可用。多因子系列包括每个时间点可用的所有因素。Quality 部分的阴影部分代表相同期间的市场回报。因素通过在市场组合上叠加长短期组合构建。回报以年度为单位，以美元计。括号中的数字表示每种情景的平均年数。

这些结果反映了关税通过各种渠道影响因素表现的方式。高关税通常会增加投入成本、压缩利润空间，并提高宏观经济的不确定性，在这种情况下，投资者倾向于选择更具韧性和低风险的公司。这支持了低波动率和质量因子的表现。同时，关税对周期性和全球整合程度高的公司影响更大，这些公司往往集中在价值和小盘股领域。然而，当这些因素以大幅折扣被定价时，它们仍然可以提供强劲的回报，尤其是在政策冲击逆转或已经反映在价格中时，解释了它们在高关税制度下的韧性。

我们接下来测试投资回报率随贸易开放度的变化，贸易开放度用出口加上进口占 GDP 的比例来衡量。这种第三种样本划分在图 8 中显示。

Exhibit 8: 投资回报在不断变化的美国贸易开放度期间

Baltussen et al. (2023),耶鲁预算实验室和北方信托资产管理公司—量化策略。美国贸易开放水平为年末值，跨年七月到六月复制，以十二月为中心。因子是模拟的。数据从 1875 年 1 月到 2024 年 12 月，除了质量因子从 1940 年开始，因为该因子的早期数据不可用。多因子系列包括每个时间点可用的所有因子。质量部分的阴影部分代表相同期间的市场回报。因子通过在市场组合上叠加长短期组合构建。回报以年度为单位，以美元计。括号中的数字表示每种情景的平均年数。

与之前的两项分析一致，股票回报在不同的贸易开放制度下相对稳定。当贸易开放度下降时，债券回报通常表现良好，而黄金回报在这些时期平均为负。相比之下，在高开放度和低开放度情景下，股票因子始终为市场组合增加价值，特别是低波动率策略表现出强劲的业绩。

尽管经济结果有所不同，但股票市场——尤其是股票因子——在历史上不同的关税制度下都显示出了韧性。低波动率、规模和价值策略在提高保护主义时期也始终为投资者增加价值。随着贸易紧张局势再次升级，这些长期模式为构建稳健、风险意识强的投资组合提供了有用的指导。

参考文献

[1] Bairoch, P. (1972). 19 世纪自由贸易与欧洲经济发展的关系。欧洲经济评论，3(3)，211-245.

[2] 巴斯，M. (2012). 输入-贸易自由化与企业出口决策：来自阿根廷的证据。发展经济学杂志，97(2)，81-493。

[3] 巴尔特森，G.，斯温克尔斯，L.，范·弗利特，B.，与范·弗利特，P. (2023). 在通缩、通胀和滞胀时期进行投资。金融分析师杂志，1-28。

[4] Baltussen, G., van Vliet, B., & Van Vliet, P. (2023). The cross-section of stock returns before CRSP, Working Paper.

[5] Baltussen, G., van Vliet, B., & Vidojevic, M. (2024). 导航通胀——150 年股票因子表现分析。北方信托公司。