大幅提高關稅通常會對經濟產生雙重效應。一方面，關稅可能刺激國內製造業，短期內提振就業和某些產業的產出，進而對GDP有正面貢獻。川普的「美國優先」政策核心之一就是通過關稅保護國內產業，這也是他過去多次強調的目標。然而，另一方面，關稅會增加進口商品成本，推高通脹壓力，減少消費者購買力，並可能引發貿易戰，導致出口下降，對GDP造成負面衝擊。

根據當前可得的分析和歷史經驗，例如川普第一任期內的關稅政策（2018-2019年對中國商品加徵關稅），短期內美國GDP受到的直接影響有限，但長期來看，貿易摩擦可能削弱經濟增長。假設4月2日公布的是一項全面對等關稅（reciprocal tariffs），針對加拿大、墨西哥、中國等主要貿易國加徵25%或更高的關稅，經濟學家普遍預測這可能使美國GDP在未來兩到三年內下降0.5%至4%，具體取決於政策的嚴厲程度和報復性措施的規模。同時，全球GDP也可能因供應鏈斷裂而受到拖累。

經濟學家常用多種模型來評估關稅對GDP的影響，其中以下幾個可能適用於這次政策：

CGE模型廣泛用於貿易政策分析，能模擬關稅對各產業、消費者和全球貿易流的影響。例如，GTAP（全球貿易分析項目）模型可以估算關稅變化對美國及貿易夥伴國GDP的長期效應。這類模型通常顯示，高關稅會導致貿易量萎縮，進而拖累經濟增長。

DSGE模型考慮貨幣政策、財政政策和外部衝擊的動態影響，適合分析關稅引發的通脹和利率調整對GDP的作用。聯準會或國際貨幣基金組織（IMF）可能會用此模型來預測短期和中期影響。

這類模型聚焦於產業間的關聯性，能評估關稅對製造業、零售業等具體部門的影響，進而推算對總體GDP的貢獻或損失。

目前沒有公開信息顯示川普的經濟學家已針對這次4月2日的具體政策發布詳細模型推算。但參考過去，川普團隊傾向依賴內部智囊（如前貿易代表萊特希澤）提出的簡單估算，而非學術界常用的複雜模型。他們可能會主張關稅能通過「再工業化」增加GDP，但這種說法往往缺乏嚴謹的實證支持，且被主流經濟學家質疑。

要對關稅政策的影響進行Regression with Time-Series統計分析，需要足夠的數據點來捕捉經濟變量（如GDP、進出口額、通脹率）的變化。以下是時間框架的建議：

具體來說，若政策於2025年4月2日實施，最早到2025年底可初步分析短期影響（基於月度數據），而穩健的回歸分析可能需等到2026年或2027年，當年度GDP數據完整發布後進行。

大幅關稅調整可能短期內對GDP有混合影響，長期則偏向負面，幅度取決於政策細節和外部反應。經濟學家可能使用CGE、DSGE或輸入-產出模型來模擬這些效應，但目前尚無川普團隊針對此政策的具體推算公開。統計分析方面，實施後6個月可見初步結果，1-2年後適合進行深入的時間序列分析。這些預測的不確定性很高，因為實際影響還需看貿易夥伴的反制力度和全球經濟環境的變化。

Tariff increases may boost domestic manufacturing and employment in the short run, supporting certain industries. However, they also tend to raise import costs, fuel inflation, reduce consumer purchasing power, and potentially spark trade wars, which can harm exports and overall GDP growth over the long term.

Drawing parallels with the tariffs imposed on Chinese goods during Trump’s first term (2018–2019), short-term impacts on GDP were minimal, but long-term growth could be dampened by prolonged trade tensions. If tariffs of 25% or more are levied reciprocally against countries like Canada, Mexico, and China, experts estimate U.S. GDP might decline between 0.5% and 4% over the next two to three years, with possible negative spillovers on global GDP.

Analysts might use various models to assess these effects:

To statistically analyze the policy’s impact:

站在這些國家的立場，關稅政策的影響可能通過貿易流、出口收入、國內生產和消費等多個渠道顯現。具體來說，美國若對主要貿易夥伴（如中國、加拿大、墨西哥）實施高關稅，可能間接影響這些亞洲經濟體的出口競爭力、供應鏈角色，甚至國內經濟增長。因此，分析框架需要根據各國的經濟結構和與美國的貿易關係進行調整。

以下是日本、台灣、印尼等國可能用於時間序列分析的關鍵數據類型：

對於這些國家，可以採用以下步驟進行Regression with Time-Series分析：

日本經濟高度依賴汽車和機械出口。若美國對加拿大、墨西哥實施25%關稅，日本可能因競爭減少而受益，但也可能因全球貿易萎縮而受損。建議分析對美出口額與日元匯率的交互作用，並用VAR模型檢驗GDP響應。

台灣以半導體出口為主，美國關稅可能影響全球供應鏈分工。應關注對美半導體出口、美國對中國科技產品的限制（如額外10%關稅），以及台灣對其他市場的出口替代效應。ARIMA或VAR模型可評估GDP與出口的短期波動。

印尼的出口以原材料（如棕櫚油、煤炭）為主，美國關稅的直接影響可能較小，但間接效應（如中國需求下降）需關注。建議用協整分析檢驗出口收入與GDP的長期關係，並加入全球商品價格作為控制變量。

與美國立場類似，數據可用性決定分析時機：

從日本、台灣、印尼的立場出發，Regression with Time-Series分析完全可行，只需根據各國經濟特徵調整數據和模型。這些國家可利用出口、GDP、匯率等數據，通過VAR、ARIMA或協整分析，評估美國關稅政策的溢出效應。分析時機取決於數據頻率，但通常在政策實施後6個月至2年內即可開始，具體結果則視美國關稅的具體目標和全球經濟反應而定。

Focus on export figures (total exports, key product categories), GDP (quarterly or annual growth rates, sector contributions), import costs, inflation indices (CPI/PPI), exchange rates, and employment/investment statistics.

Short-term (6–12 months) analysis can utilize monthly export and price data, while more robust quarterly or annual GDP data will allow for medium- (1–2 years) and long-term (3+ years) evaluations.

Overall, regression with time-series analysis is feasible from the perspectives of Japan, Taiwan, and Indonesia, provided the framework is adapted to each country’s economic structure and data availability.