四、R&D投入与GDP增长关系的计量分析 我们从两个方面对模型进行了计量分析。
首先是关于经济持久性的检验。采用Cochrane（1986）设计的持久性指标来表示波动对经济增长的长期影响。该指标是GNP多阶差分的方差与一阶差分的方差的比值，当GNP趋势平稳，指标值为0；当GNP服从随机游走过程，指标值为1；若介于两者之间，GNP则应视为趋势平稳过程和随机游走过程的组合，持久性没有随机游走的程度高；若大于1，则具有比随机游走更高的持久性。所使用的数据来自Summers-Heston数据库的PWT6.1版本，选取了其中时间范围完整且呈现正增长的87个国家的人均GDP，分别计算各国的持久性指标。结果表明，大部分国家和地区的持久性指标均大于1，表现出比随机游走过程更具持久性的特征，由此验证了经济会在长时期内受到波动的影响。 在波动具有持久性影响的基础上，我们对R&D投入与GDP增长的关系进行检验。选取美国和韩国各年的R&D投入数据，将其增长率与GDP增长率一同绘于趋势图中（见附录2）。可以发现R&D投入并没有像新增长理论家预想的依照平稳而独立的路径增长，而是与GDP增长率存在着近似顺周期的波动关系。然而两国的顺周期程度并不相同。美国表现得非常明显，而韩国则只在部分年份出现。我们认为造成这种差别的原因是，实际中的经济增长究竟能在多大程度上满足技术进步的内生增长理论。 进一步，我们采用Jones（1995）的动态反应模型来检验两点，一是人均GDP的波动是否确实会引起R&D投入的波动，二是R&D投入的波动是否会导致GDP增长率的波动。回归模型如下： （4.2） （4.3）（4.3）中用从（4.2）得到的拟合值 来表示受GDP波动影响后的R&D投入。滞后多项式A(L)的最优滞后步长依据AIC准则选取。对于美国和韩国，两次回归的 都显著地大于零。这表明，R&D投入将显著地受到GDP波动的影响，而这种影响又会被显著地传递到GDP的增长率中去，由此证实了模型所设想的“GDP波动→R&D投入波动→GDP增长率波动”的影响机制。
五、结论与启示
本文探讨了总需求冲击通过研发投入的变化引起增长趋势变动的一个可能机制，重新对传统宏观经济学中短期波动与长期增长无关的命题进行深入的思考。计量分析的结果为模型提供了支持。虽然模型和计量分析思路有过简之嫌，还需进一步完善，但仍可以为我们提供一些新的启示。
第一， 经济的短期冲击对于长期增长的影响不容忽视。
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