股市联动效应是全球金融一体化的一种表现形式,指在同一时间上不同股票市场上的股票价格存在同向或者反向的变动趋势,现在的全球资本市场一体化和自由化特征愈发突出,许多国家都在通过资本市场的改革来提高对外的开放程度,放松资本管制,在这一大的格局下,全球金融市场的资本流动速度逐渐提高,投资与投机活动逐渐增加,世界各国股市之间的联动关系日益密切。美国作为综合实力第一的超级大国,凭借成熟稳定的股票市场机制,使得美股成为全球股市的风向标与多数国家股票市场保持着超高联动性。虽然中国股市起步较晚,但是伴随着我国经济的快速发展,以及金融市场连续不断的改革,中国股市也迅速成长起来。近年来,我国资本市场的开放程度不断提高,尤其是我国在2016年11月正式启动深港通,以及取消了沪港通、深港通投资金额的上限之后,不仅国内的资金可以投入到香港市场,而且我国的优质资产能更容易地得到国外资金的青睐,通过陆股通不断吸引国外资金流入国内市场,使得中国股市一步步地融入全球,与全球股市关联度日渐上升。因此,探究分析在股票市场联动性中中美两国所扮演的角色及作用兼具学术研究价值与实用价值。本文通过选取样本时间跨度为2011年11月25日至2020年7月1日包括中国、美国等在内的九个国家（或地区）股票市场的股指收益率日度数据分析不同国家（或地区）股票市场之间联动性,并深入探究各国股票市场间联动性中的“中美因素”。首先,借鉴叶五一等（2018）的研究选取恐慌指数VIX替代处理股票收益率后得到的波动率作为外生变量建立双变量的VAR模型来估计美国、中国与其他国家（或地区）股票指数收益率之间的相互影响关系。然后,运用BDS检验方法和RESET检验两种检验方法对经VAR模型线性过滤后的残差序列进行非线性检验。最后,采用Diks和Panchenko（2006）提出的非参数Tn检验方法,通过非线性Granger因果关系对美国和中国与其他国家（或地区）股指收益率间的关系展开深入研究,并且为了确保非参数Tn检验方法结果的稳健性,在Hiemstra（1994）的研究方法基础上进行了HJ检验。本文有如下几个创新之处:第一,本文在样本区间的选取上同时涵盖了英国脱欧、中美贸易战以及新冠疫情等事件,在此基础上研究当前国际形势下,国家间联动性中的“中美因素”更具代表性;第二,建立双变量VAR模型估计中美两国股指收益率与其他国家（或地区）之间的相互影响关系时,加入可以反映出全球金融市场波动情况外生变量VIX指数,使得研究结果更加有效和准确;第三,由于宏观经济变量以及金融时间序列之间普遍存在着显著的非线性动态变化特征,本文采用非线性Granger因果检测方法,能够更加精准的捕捉中美股票市场与其他股票市场之间的联动性。研究结果发现:1.美国作为世界超级大国,在股票市场间的联动性中发挥着主导作用,其股票市场的波动对其他国家股指收益变化产生显著的影响,进一步研究发现美国与在贸易和投融资方面非常频繁的韩国、日本、法国和中国香港等发达国家（或地区）之间存在着双向的非线性Granger因果关系,而与中国、印度、马来西亚等发展中国家之间为单向非线性Granger因果关系,也就是说明美国股票市场的波动会传染到这些国家的股票市场,反之则不行;2.中国与日本、中国香港、韩国、俄罗斯、印度、马来西亚等亚洲国家（地区）存在着双向的非线性Granger因果关系,而对于股票市场比较成熟的欧美发达国家而言,中国股指收益并不是他们的非线性Granger因果原因,因此,在股票市场间的联动性中,中国股票市场的波动只能对亚洲市场范围上的国家（或地区）产生影响,不能对欧美等发达经济体的股票市场产生冲击,进一步的研究发现,而外围股票市场的波动却会对中国股票市场产生显著性冲击。