在延续第一任期关税壁垒、减税、放松监管的基础上，特朗普第二任期升级政策力度与覆盖范围：推出“对等关税”，激进扩张关税政策；签署《大而美法案》，深度调整财政政策；全面放宽行业限制，系统放松监管。这一系列经济政策引发广泛关注与激烈讨论，其中，关税政策作为核心举措，与通胀走势、财政收支以及制造业回流目标紧密相连，成为评判其经济政策成败的关键。
关税引发的通胀是暂时还是长期的？
关税引发的通胀是暂时还是长期的，是评估特朗普2.0经济政策的核心争议之一。特朗普政府及其关税政策的支持者认为，提高关税只会造成一次性价格冲击，不会导致未来价格持续加速上涨。其实践经验，是2018至2019年中美贸易战中，关税对美国通胀影响较小。由于消费者选择替代品和企业优化供应链等调整行为，加之出口国货币贬值抵消了部分价格压力，当时的关税仅造成一次性价格冲击，对最终产品成本影响仅持续了四个季度，呈暂时性特征。
但当前关税政策与2018年有本质不同，通胀更可能长期化。一是政策转向冲击规模空前。与2018年局部、小幅的关税调整不同，此次关税调整表明，美国已告别近百年的低关税传统，进入高关税制度新阶段。微小的政策变动可通过市场自身的均衡机制缓冲，但如此大规模的冲击可能打破现有经济系统的稳定状态。二是地缘政治加剧不确定性。地缘政治驱动的关税对抗可能引发报复循环，导致关税政策反复调整、长期延续，使企业难以通过稳定的供应链规划或成本控制对冲价格压力，进而让通胀压力持续累积。三是汇率抵消效应显著弱化。对此前关税的通胀缓冲，部分是依赖出口国的汇率调整，但当前许多国家已处于货币低估状态，受国内经济稳定因素影响，通过进一步调低汇率抵消关税冲击的政策空间有限。四是美国国内公众的通胀预期升温。公众通胀预期具有“自我实现”特性，若民众普遍预期未来物价将持续上涨，会倒逼企业提前涨价、劳动者要求加薪，形成“工资物价螺旋”，进而将暂时性通胀转化为长久性通胀。
关税收入能否弥补减税的财政缺口？
由于减税政策的长期财政可持续性一直备受质疑，特朗普第二任政府将减税与关税深度绑定，构建起一套政策组合叙事。他强调关税带来的额外财政收入可为扩大减税规模提供空间，形成关税保护本土产业、减税提振市场动能的互补逻辑。从政策落地来看，特朗普“对等关税”、行业关税相继落地，近几个月美国关税收入大幅增长，屡创新高。根据美国财政部数据，截止8月29日，本财年美国关税收入累计已达1835.6亿美元。与此同时，特朗普力推《大而美法案》在国会通过，开启大规模减税进程。据国会预算办公室测算，未来十年美国减税规模将达4.5万亿美元，而同期计划削减的支出仅1.2万亿美元，这意味着财政赤字将新增3.3万亿美元。
鉴于关税收入受国际贸易环境、企业的相关调整等影响，其稳定性远低于其他税收收入，这波关税收入激增可能会逐渐减弱。根据彼得森国际经济研究所的数据，若按美国当前拟实施的10%关税税率估算，未来十年关税带来的净财政收入约1.58万亿美元。一方面，这1.58万亿美元与3.3万亿美元新增赤字之间存在明显差距，即关税收入难以持续支撑大规模减税；另一方面，关税还会削弱减税的经济刺激效果。高关税推高进口成本，既压缩企业利润空间、抑制投资意愿，又推升国内物价、降低居民实际消费能力，最终抵消减税本应带来的增长效应，进一步制约财政收入的长期增长潜力，使财政缺口的填补更具挑战性。因此，在减税规模相对有限的阶段，关税收入或许能部分填补财政窟窿，但长期来看，关税无力弥补减税造成的缺口。
制造业回流目标能否达成？
特朗普政府将推动制造业回流列为核心经济目标，试图通过关税保护等政策工具，促使企业将海外生产线迁回美国。从当前进展看，美国凭借关税施压签署的贸易协议中，虽涉及数千亿美元的外国直接投资承诺，但这些投资不仅需数年时间才能逐步落地，其最终成效还将取决于美国国内投资环境的稳定性。
从供应链转移的实际周期来看，不同行业的迁移速度存在显著差异，整体需数月至数年不等。以纺织业为例，由于上游供应商数量相对充足、季节性合同期限较短，且行业监管门槛较低，其供应链转移速度通常较快。与之形成鲜明对比的是转移速度最慢的汽车行业，美国福特、通用、克莱斯勒三大车企已与零部件制造商签订了有效期至2028年的锁定合同，短期内难以调整供应链布局。此外，航空航天与制药行业因涉及安全合规要求，监管审批程序复杂，即便启动工厂迁移，也需数年时间才能完成新厂区的建设与投产。
关税虽可推动关键高科技制造业发展，但低技术含量制造业回流美国的可行性极低。据阿波罗咨询的分析数据，美国制造业工人平均年薪超7万美元，而中国制造业工人平均年薪约1.3万美元，印度更是仅为2300美元左右。巨大的薪资差距意味着，对多数产品而言，企业在海外生产并承担关税成本，可能仍比将工厂迁至美国、支付高额薪资更具成本优势。即便部分企业选择在美国新建工厂，也大概率会采用高度自动化生产模式，从而使实际新增就业岗位数量远低于预期。