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从贸易政策不确定性的研究现状来看，学者们使用的测度方式主要有三种。第一种测度方式是侧重贸易政策不利变化幅度的“关税测量法”，该方式通过计算某种商品目前的关税税率与潜在最高税率的差距来衡量不确定性，差距越大，该商品面临的贸易政策不确定性越强；反之亦然。这种方式所需的数据可得性强，过程易于计算，且能在一定程度上反映进出口商品在国际贸易中的异质性，因而在贸易政策不确定性的微观实证研究中得到广泛运用。第二种测度方式是侧重贸易政策发生变化概率的“不确定性指数法”，这种方式是统计“贸易”“政策”“不确定性”等关键词在一定时间内出现在报刊资料或新闻网站上的频率，进而生成贸易政策不确定性指数，指数越大，贸易政策不确定性越强；反之亦然。由这种方式生成的指数具有明显的时变特征，可以反映不确定性的动态变化。第三种测度方式是“随机波动率法”，这种方式和“不确定性指数法”的侧重点类似，也主要反映贸易政策发生变化的概率。具体而言，该方式认为贸易政策的变化主要体现在进口商品关税税率的变化上，并假设一国进口商品关税税率服从一个具有随机波动率的向量自回归过程，并用不同时间点上的随机波动率衡量贸易政策不确定性的高低。
由于现存关于贸易政策不确定性的研究成果要么是针对现实贸易政策不确定性问题的纯粹实证研究，要么是实证研究结合理论研究（余智，2019），如果贸易政策不确定性的测度方式选择出现偏差，后续实证结果的准确性就难以得到保证。因此，如何准确测度贸易政策及其变化，就成为贸易政策不确定性实证研究的首要问题。
除实证研究外，测度方式的选择对贸易政策不确定性的理论研究同样具有重要意义，目前在宏观结构模型中引入贸易政策不确定性的方式主要有两种，第一种是以马尔科夫过程（Markov process）的形式引入贸易政策不确定性（Steinberg，2019），在这种引入方式下，笔者假设未来一国的贸易政策服从一个马尔科夫过程，贸易政策不确定性的高低主要体现在转移矩阵中的各个转移概率上，这种建模方式可以在模型中同时体现贸易政策变化的可能性和变化幅度，在理论分析的同时还能够进行较为精确的定量分析。但这种方式一般要求建模者对未来贸易政策的几种可能的走向十分了解，即可以清楚地描述贸易政策不确定性在下一期有几种可能的状态，并且知晓从现有状态转换到各种可能状态的概率分布情况。第二种是以关税税率二阶矩的形式引入贸易政策不确定性，Caldara等（2020）在分析贸易政策不确定性的宏观影响时，通过在DSGE模型中引入进口商品关税税率的二阶矩冲击的方式代表贸易政策不确定性冲击。这种引入方式虽然在定量分析方面比马尔科夫过程稍差，但是其模型假设较为宽松，理论分析结果也更为直观。只有在“关税测量法”能够准确测度贸易政策不确定性的前提下，在结构模型中通过马尔科夫过程引入贸易政策不确定性才是合理的；否则，以关税税率二阶矩的形式引入贸易政策不确定性的方式将更为恰当。
比较贸易政策不确定性测度方式的重要性不仅体现在学术研究方面，而且对社会经济主体做决策也具有重要的参考价值。如果“关税测量法”能够准确地衡量贸易政策不确定性，而“不确定性指数法”和“随机波动率法”不能，则社会经济主体在面临贸易政策不确定性时，应更多地思考政策发生变化之后的潜在损失；反之，如果“不确定性指数法”和“随机波动率法”能够准确地衡量贸易政策不确定性，而“关税测量法”不能，则重视贸易政策发生改变的可能性比衡量潜在损失更有参考意义。
现有关于贸易政策不确定性的研究主要依据数据的结构特征来选择测度方式，没有结合实际情况对不同方式进行比较，这主要因为不确定性也被称为模糊性（Ilut ＆ Schneider，2014），是不可度量的风险（Bloom，2009； Decker et al.，2016）。作为一个抽象的概念，不确定性无法像GDP、居民消费和投资等传统意义上的宏观变量被直接观测，既有研究更多的是采用合成代理变量的方式对其进行衡量（Jurado et al.，2015； Baker et al.，2016），进而从经济学理论或直觉角度对衡量方式的准确性进行判断，贸易政策不确定性亦是如此。
虽然对贸易政策不确定性的测度方式进行比较十分困难，但本次中美贸易摩擦的一些基本事实能够为比较上述三种测度方式提供现实依据：一方面，在本次中美贸易摩擦期间，两国贸易政策的调整主要体现在加征关税方面，因此，可以结合本次中美贸易摩擦期间两国的加征关税税率对“关税测量法”的准确性进行验证，分析当“坏”事件发生时，出口商所面临的潜在损失是否和研究假设相同。另一方面，本次中美贸易摩擦持续时间共历时近两年（2018年3月至2020年1月），较长的时间跨度为分析期间贸易政策不确定性指数的变化和估计进口关税税率的随机波动率创造了客观条件。因此，本章将以本次中美贸易摩擦中的基本事实作为标准，对以上三种测度方式进行比较与分析。