研发投入与经济增长(一)
科技投入与经济发展的关联
科技投入与经济发展的关联科技投入是推动经济发展和社会进步的重要因素之一。
通过在科学研究、技术开发和创新创业等方面增加投入，可以提高生产力、促进产业升级和创新能力的提升，从而推动经济的快速、可持续发展。
下面将从投资相关数据分析、政策支持和市场效应三个方面来探讨科技投入与经济发展之间的关系。
一、投资相关数据分析科技投入指的是在科学研究、技术开发方面的资金投入，包括研究与开发费用、高新技术产业投资、科技企业研发投入等。
根据相关研究数据显示，科技投入与经济发展之间呈现出明显的正相关关系。
世界上各个经济体的科技投入水平与其经济增长率呈现出一定的相关性，即科技投入越高，经济增长率越高。
以中国为例，近年来中国加大了对科研和技术创新的投入力度。
根据国家统计局的数据，2019年中国科技活动经费投入达到2.24117万亿元，同比增长10.7%。
与此同时，中国经济也保持着相对稳定的增长态势。
科技投入的持续增加为中国经济的发展提供了有力的支撑。
二、政策支持除了资金投入外，政府的政策支持也对科技投入与经济发展之间的关系起到重要的推动作用。
各国纷纷出台支持科技创新的政策，给予企业和个人更多的激励和支持。
以美国为例，美国政府通过完善税收优惠政策、加大对科研机构和高科技企业的补贴力度等方式，积极鼓励科技投入。
这些政策的出台为科技企业的研发与创新提供了有力的支撑，推动了经济的快速发展。
同时，美国政府还加大了对教育的投入，培养和吸引优秀人才从事科学研究和技术开发，进一步促进了科技投入与经济发展的关联。
三、市场效应科技投入的加大不仅可以推动经济的增长，还能够带来市场效应，进一步推动经济的发展。
科技创新可以带动产业升级和结构优化，提高产品和服务的质量和附加值，进而提高企业的竞争力和市场占有率。
以欧洲国家为例，欧盟通过大力支持科技创新，推动了欧洲科技产业的发展，提升了整个欧洲经济的竞争力。
同时，科技投入的加大也为欧洲国家带来了高科技产业的集聚效应，吸引了大量高端人才和资金的流入，进一步推动了经济的发展。
科技研发投入对企业绩效和经济增长的影响评估
科技研发投入对企业绩效和经济增长的影响评估在当代社会，科技研发投入已经成为推动企业绩效和经济增长的重要因素之一。
本文将评估科技研发投入对企业绩效和经济增长的影响，并探讨其潜在的机制和挑战。
一、科技研发投入对企业绩效的影响科技研发投入对企业绩效有着显著的积极影响。
首先，科技研发投入可以促进技术创新。
通过投入资金、人力和资源，企业能够开展更多的研发活动，推动技术水平的提升，为企业创造新的竞争优势。
其次，科技研发投入可以提高企业的生产效率。
引入新的技术和工艺，优化生产流程，可以减少资源浪费、降低成本，并提高产品质量和交付速度。
最后，科技研发投入还能够拓展企业的市场份额。
通过创新产品和高新技术的研发，企业能够满足消费者的需求，提供更有竞争力的产品和服务，从而扩大市场份额。
二、科技研发投入对经济增长的影响科技研发投入对经济增长也具有重要的推动作用。
首先，科技研发投入是经济结构转型的重要驱动力。
通过创新和技术升级，传统产业可以向高科技产业转型，提高产业竞争力和增长潜力。
其次，科技研发投入可以促进就业机会的创造。
高技术产业的发展不仅创造了直接就业机会，还能够带动相关行业的就业需求，从而促进就业率的提升和经济增长。
最后，科技研发投入还可以促进国际竞争力的提升。
通过创新和技术进步，企业能够开拓新的市场、拓宽出口渠道，提高产品质量和附加值，增强国家的国际竞争力。
三、科技研发投入的机制和挑战科技研发投入的影响机制多种多样，涉及到企业内部的组织结构、人力资源、知识产权保护等方面。
首先，企业需要建立有效的研发组织和管理体系，提高研发的效率和成果转化率。
其次，企业需要拥有一支高素质的研发团队，包括科学家、工程师和技术人员等，以提高研发的创新能力和实施能力。
此外，企业还需要加强对知识产权的保护，以激励创新和保护研发成果。
然而，科技研发投入也面临一些挑战。
首先，研发成果的转化和市场化仍然面临困难。
尽管企业在科技研发上投入了大量资源，但并不是每一个项目都能够成功转化为市场价值，需要进一步加强研发和商业化的衔接。
科技研发投入对我国经济增长的影响
科技研发投入对我国经济增长的影响将全国31个省级行政区作为横截面单元，利用1998—2010年的相关数据，建立动态面板数据模型，运用广义矩估计方法来分析科技研发投入对经济增长的动态效应。
结果表明，科技研发投入对经济增长具有较长期的促进作用，并且作用明显。
标签：科技研发投入经济增长动态面板数据模型一、引言科技投入是推动科技进步的基本动力, 是衡量一个国家科技水平的重要指标, 也是保障科技水平的先决条件。
研究与发展（R&D）活动作为科技活动中最具创新性的部分,其资金投入高低直接影响着一国创新能力的高低。
因此,研究科技研发投入与经济增长的相关问题对进一步提高对科技研发投入的认识, 对加速经济发展有重要的意义。
从之前学者的研究方法来看，研究科技投入对经济增长影响的定量方法有生产函数、回归分析、方差分析和灰色关联分析等方法。
但是上述研究在研究方法上忽视了科技研发投入对经济增长的作用具有时滞性、间接性和长期性，这些都无法通过静态方程量化表述，尤其是时滞性和长期性。
因此，本文试图采用动态面板数据模型探讨和量化科技研发投入对经济增长的时滞性和长期性。
二、变量选取和数据来源笔者选用研究与试验发展（R&D)经费内部支出这一指标作为科技研发投入来源数据。
研究与试验发展（R&D）经费支出指统计年度内全社会实际用于基础研究、应用研究和试验发展的经费支出。
包括实际用于研究与试验发展活动的人员劳务费、原材料费、固定资产购建费、管理费及其他费用支出，而内部支出是研究与开发机构当年用于本机构内部的实际支出，是经费支出的主要部分。
经济增长的变量选用各地区的GDP。
为了消除异方差，本文对两项数据先进行了对数化处理。
笔者选用中国31个省级行政区1998年到2010年的面板数据，数据取自历年的《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》。
三、计量模型设定和估计、检验方法1.模型设定笔者利用1998年～2010年各省级行政区的相关数据，建立全国面板进行分析。
企业研发投入对经济增长的促进作用
企业研发投入对经济增长的促进作用随着各行各业的竞争越来越激烈，企业的研发投入越来越成为企业获得竞争优势的重要手段之一。
研发投入可以提高企业创新能力，促进技术进步，提高劳动生产率，从而带动经济增长。
本文将从多个角度阐述企业研发投入对经济增长的促进作用。
一、研发投入对企业自身的促进作用研发投入对企业的促进作用显而易见。
通过研发投入，企业可以开发出更具竞争力的产品和技术，提高产品质量和性能，缩短产品更新周期，降低产品制造成本，从而提高市场占有率和竞争力。
研发投入还可以帮助企业整合人才和资源，提升自身的技术能力和管理水平，改进企业经营模式和商业模式，提高企业的运营效率和盈利能力。
二、研发投入对行业的促进作用研发投入不仅对企业自身有促进作用，也能对整个行业产生积极影响。
通过持续的研发投入，企业可以带动产业技术水平的提升，促进技术进步和创新，推动整个行业的发展和升级。
研发投入还可以带动相关产业链的升级和优化，促进产业集群的形成和发展，形成产业优势和经济特色，提高行业的竞争力和影响力。
三、研发投入对经济的促进作用研发投入除了对企业和行业有促进作用，还可以对经济的发展带来积极影响。
首先，研发投入可以提高经济的总体技术水平和生产率，加速经济结构调整和转型升级。
其次，研发投入可以带动新业态、新模式的发展，促进新兴产业的成长，为经济注入新的发展动力。
此外，研发投入可以创造就业机会，提高人民群众的就业率和收入水平，促进消费需求的提升，进一步推动经济的发展。
四、研发投入面临的问题和挑战虽然研发投入对经济增长的促进作用十分显著，但是也存在一些问题和挑战。
一方面，当前我国企业研发投入水平与发达国家相比仍然较低，许多企业只注重于低价值的复制、模仿型研发，缺乏创新性的研发投入。
另一方面，研发投入面临的资金和人才等方面的挑战也不容忽视。
许多企业缺乏稳定的资金来源和高水平的人才队伍，制约了研发投入的深入发展。
总之，研发投入是推动经济增长的重要手段和基础性工作。
研发投入与经济周期相关性
经济增长通常用GDP增长率、人均GDP增长率等指标来衡量。
研发投入与经济增长的关系
研发投入对经济增长的影响
研发投入是促进经济增长的重要因素之一，通过技术创新、产品升级、生产效率提高等方式，推动经济增长。
经济增长对研发投入的影响
经济增长为研发投入提供了资金和需求支持，同时也为技术创新提供了更多的机会和市场空间。
02
缺乏对不同行业研发投入差异的研究
不同行业的研发投入存在差异，未来可以深入研究不同行 业研发投入的变化及其原因。
03
对未来经济周期与研发投入关系的预测不足
目前的研究主要集中在过去的经济周期与研发投入关系， 对未来的经济周期与研发投入关系的预测研究不足。
THANK YOU
感谢观看
要点二
经济周期的测度
经济周期的测度通常使用各种经济指标，如GDP增长率、 失业率、物价水平等，以及它们的综合指数。
研发投入与经济周期的关系
研发投入与经济增长
研发投入是推动经济增长的重要因素之一， 它通过推动科技创新和提升劳动生产率来促 进经济增长。
研发投入与经济周期的关 联
研发投入的变化与经济周期的波动存在一定 的关联。在经济扩张期，研发投入通常会增 加，而在经济衰退期，研发投入可能会减少
发投入效果存在差异。
03
研究研发投入与经济周期的相关性，有助于深入理解
两者间的内在联系，为政策制定提供理论支持。
研究目的和方法
本文旨在探讨研发投入与经济周期的相关性，分析不同阶段下的研发投入效果，并为企业和政府制定 研发策略提供参考。
采用文献回顾、实证分析和案例研究等方法，对研发投入与经济周期的相关性进行深入剖析。
VS
数据处理
我国企业研发投入与经济增长的协整分析
２ 企业研 发投 入与 经济增 长关 系的实 证分析
２ １ 变量 的 平 稳 性 检 验 ．
应用 Ｅ ｉ ｓ ｖｅ 软件 ，对表 １中的 ｌ ｗ ｎ Ｘ、ｌＹ ｎ 序列分 别进 行单 位 根 检 验 ，检 验 结 果 见 表 ２ ，从 表 ２中可 以看 出 ，变 量 ｌＸ和 ｎ ｌＹ的水平序列 、一阶差 分序 列不 能拒 绝单 位根 假设 ，说 明 ｎ
文献标 识码 ：Ａ
解释变量和被解释变量同阶单整是变量之间存在协整关 系和 因 果关２ 对 于 同 阶单 整 的 两 变 量 回 归方 程 ，可 以 用 Ａ Ｆ法 检 验 回 Ｄ 归残差的平稳 性 ，通 常称 之为 Ｅ Ｇ两步法。对存 在协整关 系 的两变量时间序 列 ，可 以直接用 Ｏ Ｓ方 法。根据 回归结果 。 Ｌ 还要从拟合优度 、Ｆ检验 统计量 值 、样 本 回归系数 的 ｔ 检验
注 ：检 验形 式 中 ｃ、Ｔ 、Ｋ分 别 表 示单 位根 检 验 方 程 中 的 常 数 项 、 时 间趋 势 和 滞后 阶数 ；Ｎ是 指 不 包 括 Ｃ或 Ｔ，△表 示 一 阶 差分 ，△ ２表 示 二阶 差 分 。
后 变化的影响。 （ ） 因果 关 系检 验 ４ 运 用 Ｇ ａｇｒ 果 检 验 法 来 检 验 变 量 之 间 是 否 及 如 何 构 ｒ ｅ因 ｎ 成 因果关系。其原理 是 ：在做 对其他变量 （ 包括 自身 的过去 值 ）的 回归时 ，如果把 的滞后 值包括进来 能显著地 改进对 Ｙ的预测 ，就说 是 引起 Ｙ的 Ｇａ ｇｒ ｒ ｅ 原因。 ｎ
（ ）误差修 正模 型 ３ ． 误差修正模型是在确定 了变量之 间的长期关 系后 ，转而 估 计变量之间的误差修正过程 。协整反 映的是变量之 间的长
期均衡关系 ，如果由于某种原 因短期 出现了偏离长期 均衡 的 现象 （ 计量上表现 为一定 的误差 ） ，则会通 过对误 差的修 正 使变量重返均衡状态。一 般用滞后 一期 的残 差作为误差 修正 项建立误差修正模型 。另外 ，被解 释变量 的短期波动 除了受 误 差修 正项的影响外 ，还受到解释变量短期波动及 各变量滞
研发投入资本化与GDP关系的研究述评
研发投入资本化与GDP关系的研究述评研发投入是一个国家经济发展中非常重要的因素之一，对于国家GDP的增长具有重要的影响。
研发投入资本化与GDP关系的研究成为了经济领域的热点问题之一。
本文将围绕研发投入资本化对GDP的影响展开研究，并对相关文献进行综述和总结。
我们需要了解什么是研发投入资本化。
研发投入资本化是指将企业用于研发活动的支出纳入资产范围内，并通过摊销等方式进行资本化处理。
这种做法可以有效地反映企业对未来经济利益的预期，并在一定程度上反映了研发活动对企业的长期竞争力的影响。
研发投入资本化的核心思想是将研发活动视为一种资本性支出，而不是一种消耗性支出，从而更好地反映企业的真实价值。
而GDP（国内生产总值）是反映一定时期内一个国家、地区或一个特定经济区域内生产活动总量和价值的指标。
GDP的增长通常被认为是一个国家经济发展的重要标志之一，因此研究研发投入资本化对GDP的影响，不仅可以帮助我们了解研发活动对经济增长的贡献，还可以为政府和企业提供决策参考。
有关研发投入资本化与GDP关系的研究可以追溯到很久以前，早在20世纪60年代，学者们就开始关注研发活动对经济增长的影响。
1966年，索洛（Solow，1966）提出了著名的增长模型，将技术进步视为经济增长的关键驱动力量之一。
从此之后，研发投入与经济增长的关系成为了许多经济学家的研究重点。
有不少研究表明研发投入资本化对GDP增长具有显著的正向影响，即研发投入的增加会促进经济的增长。
一项研究显示，世界上一些技术先进的国家和地区，如美国、日本、德国等，它们的研发投入水平在全球范围内处于领先地位，而且这些地区的经济增长也相对较快。
这一现象为研发投入资本化与GDP增长之间的正向关系提供了有力的证据。
一些经济学家和政策制定者也指出，通过资本化研发投入，可以更好地鼓励企业增加对研发活动的投入，从而促进经济发展。
并不是所有的研究都支持研发投入资本化对GDP的正向影响。
RD投入、创新机制与经济增长新技术指标体系下的理论分析与实证检验
RD投入、创新机制与经济增长新技术指标体系下的理论分析与实证检验一、本文概述本研究论文旨在深入探讨RD（Research and Development，研发）投入、创新机制与经济增长之间的内在关联，并构建一套适应新技术指标体系下的理论分析框架与实证检验方法。
在当前全球科技竞争日益激烈、创新驱动发展战略成为各国经济发展主流趋势的背景下，厘清RD投入如何通过创新机制驱动经济增长，以及新技术指标如何有效反映并引导这一过程，具有重要的理论价值和实践意义。
本文从理论上剖析RD投入对经济增长的作用机理。
我们关注RD 投入作为知识生产的核心投入要素，如何通过激发科技创新、提升技术水平、推动产业结构升级等途径，转化为长期且持续的经济增长动力。
我们将探讨不同类型的RD投入（基础研究、应用研究与试验发展）在创新价值链中的定位及其对经济增长的不同影响路径，以及RD投入强度、结构与效率等因素如何影响创新成果的产出及转化。
论文着重研究创新机制在连接RD投入与经济增长间的桥梁作用。
我们将系统梳理创新生态系统中的关键环节，如产学研合作、技术转移与扩散、创业投资、知识产权保护等，分析这些机制如何促进RD成果的有效利用与商业化，以及如何通过制度设计优化创新环境，提升创新系统的整体效能。
还将探讨新技术范式（如数字化、网络化、智能化技术）对创新机制的影响，以及由此产生的新型创新模式和协同创新网络。
再者，本文提出构建一套基于新技术指标体系的分析框架，用于度量和评价RD投入与创新对经济增长的实际贡献。
这一指标体系不仅涵盖传统的RD投入总量、RD投入强度等指标，更将引入反映新技术特征与影响的新指标，如数字化研发投入、开放创新指数、创新生态系统成熟度等。
通过这一框架，我们旨在揭示新技术环境下RD投入与经济增长关系的新特征，以及创新机制如何通过这些新指标得到体现和优化。
本文将运用严谨的统计学方法和最新的经济数据，对上述理论框架进行实证检验。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
研发投入与经济增长(一)研发投入与经济增长——总需求冲击影响长期增长的一个机制探讨*摘要：传统的宏观经济学认为，短期波动不会对经济的长期增长造成影响。
然而现实中，一些国家和地区的经济在遭受短期性冲击后，却长期地陷入停滞或缓慢增长的困境中。
本文运用动态一般均衡模型，探讨了总需求冲击影响长期增长的一个可能机制。
总需求冲击通过对研发投入和技术进步的影响作用于产出增长率，从而改变经济的长期增长。
通过计量分析本文对模型的结论予以了检验，并试图提出新的启示。
关键词：总需求冲击、长期增长、R&D投入、技术进步R&DInvestmentandEconomicGrowth——AnInquiryontheMechanismthatAggregateDemandShock AffectsLong-RunGrowthChangshengXuShuyangShengAbstract:Traditionalmacroeconomicsbelieve sthatshort-runfluctuationhadnoeffectonthelong-runeconomicgrowth.Infact,however,somecountri esandareassankintolongrecessionsorslowgrowthaftersufferingshort-runshock.Byconstructingadyn amicgeneralequilibriummodel,thispapertriestoinquireapossiblemechanismthattheshort-runaggre gatedemandshockmayaffectthelong-rungrowth.AggregatedemandshockhaseffectontheGDPgrowt hratethroughitsinfluenceontheR&Dinvestmentandtechnologicalprogress,whichwillchangethelong -runeconomicgrowthpath.Throughtheeconometricanalysisthepaperteststheconclusionofthemode landgivestwoproposalseventually.KeyWords:AggregateDemandShock,Long-RunGrowth,R&DInvestment,TechnologicalProgress.一、引言经济的增长从来都充斥着无法预知的变数。
从凯恩斯革命以来，宏观经济学家们都一致假定，经济受到暂时性的需求冲击后最终将恢复到原有的增长轨道，短期波动不会对长期增长造成影响。
然而现实表明，经济增长的轨道却是不稳定的。
一些曾创造过举世瞩目的增长奇迹的国家和地区，遭受突发性冲击后，经济步入衰退并长时间地停滞在低增长甚至负增长的困境中，脱离了原先高速持久的增长轨道。
有例为证，巴西、阿根廷等拉美国家在90年代债务危机的冲击下，经济一落千丈，连年衰退，彻底背离了20世纪60、70年代的高速增长轨道。
身为世界第二号经济强国的日本，在泡沫经济破灭后积重难返，20世纪90年代以来长期处于低迷状态，东南亚金融危机后更是雪上加霜，2001－2002年接连两年出现负增长，始终无力走出衰退的阴影。
东亚新兴工业化经济体创造了令人瞩目的“东亚奇迹”，却不敌1997年东南亚金融危机的冲击，其后一波三折，复苏乏力，四小龙国家中除韩国外都难以摆脱经济疲软的阴霾。
现实对传统的宏观理论提出了挑战：可能并不存在与短期因素相独立的长期增长轨道。
人为地排除短期冲击的影响，研究稳定的增长路径，将是缺乏解释力的。
二、文献综述传统的宏观经济学将短期波动和长期增长一分为二，作为两个独立的研究领域。
早期的宏观经济研究集中在周期波动和稳定政策等问题上。
在正统凯恩斯主义者的眼中，经济波动是一种非均衡现象。
而形成于20世纪70年代的新古典宏观经济学，则在理性预期和持续市场出清的假定下，对经济波动给予了均衡性解释，继承了现代货币主义者提出的货币经济周期理论。
在经济的长期趋势与短期波动二分法的视角下，经济学家设想经济沿着索洛模型中所描述的平滑的长期趋势演进，而需求冲击导致经济围绕趋势进行短期波动，从而将长期趋势从经济周期中分离出来。
这种传统方法被正统的凯恩斯主义者、货币主义者和新古典主义者一致采用，一直到80年代早期。
尽管三家对于波动是否属于均衡现象存在纷争，但在一点上却是一致的，即都把总产出的波动视为对增长趋势的暂时性偏离①。
产生于80年代的真实经济周期理论（RBC）对传统方法提出挑战。
代表人物Nelson和Plosser（1982）在研究美国的数据时，发现GNP服从随机游走模型，造成的原因是一系列持久而随机的技术冲击。
GNP表现出的经济周期的特征不是对平滑趋势的偏离，而是趋势本身的波动，每一次持久的生产率冲击决定一个新的增长轨道。
几乎同时，Kydland和Prescott（1982）在RBC的另一篇开山之作中也认为经济周期的根源在于实际因素，其中最重要的是技术冲击。
造成宏观经济持续波动的既可以是连续的单方向的技术冲击，也可以是一次性重大冲击。
后者之所以引起宏观经济的持续波动，主要是基于以下两点假设：一是新资本设备订购以后，需要一段时间才能生产出来；二是随着收入的变化，家庭并不立即彻底改变当前的消费模式，而是分好几个时期来实现它②。
但是，尽管RBC的目标之一是要将增长和波动整合到同一个框架中，大多数的模型还是把技术进步看作是外生的，认为外生的持久性生产率冲击是经济周期扰动的主要来源，而将波动解释为对新古典增长模型稳定解的偏离。
沉寂了近二十年的长期增长理论在80年代中后期重新受到关注。
以Romer（1986,1990）和Lucas（1988）为首的新增长理论家，摒弃了新古典增长理论中将经济增长归因为外生技术进步的观点，认为经济可以通过内生化的技术进步或内生化的人口增长实现长期增长，为增长问题提供了崭新的视角。
在RBC和内生增长理论的研究基础之上，一些经济学家试图将增长与波动联系起来。
其中一条被广泛接纳的思路是：经济周期会改变增长过程，从而对经济有持续性效应。
在Shleifer(1986)的模型中，由于存在总需求外部性，技术创新的实现需要多个时期都维持较高的总需求，因而周期对于增长至关重要。
对于衰退对经济增长的影响，经济学家莫衷一是。
Stadler(1986)认为衰退对边干边学具有负效应，因而货币冲击使内生增长的产出成为非平稳过程。
与此对立的观点是，衰退是一个“清洁”阶段，研究的机会成本相对生产活动较低，因而会激发更多的研发活动（Hall,1991）。
Fatas（2000a）在Shleifer的基础上进行扩展，就周期对增长的效应给出更丰富的解释。
在总需求外部性和不完全竞争市场的条件下，增长率由企业进行的研究数量决定，而最优的研究数量取决于创新带来的期望收益，后者是总需求的函数。
当经济衰退时，总需求的降低将减少对创新的激励，从而减少企业的研发投入数量，致使产出偏离原有趋势而永久地滞留在低水平上。
Wälde（2002）则认为，经济增长率和在受技术冲击影响下的波动均是内生的，新技术带来的创造性破坏既带来经济的长期增长，又造成短期的波动。
研发过程是离散而不确定的。
一旦研发成功，全要素生产力会突进，形成技术冲击，而技术冲击发生的概率又由经济上的激励来决定：当资本相对现有技术水平较缺乏的话，资源会用于资本积累；当资本相对丰裕，则投资研发有利可图。
这样，投资将在资本积累和研发之间变动，致使经济增长率发生波动。
经验方面的研究也为增长与波动的相关提供了支持。
不少经济学家的检验结果都表明，波动与增长之间存在着或正或负的关系。
通过对92个国家的综列数据及24个OECD国家的子样本进行检验，Ramey和Ramey（1995）得出结论，较高波动性的国家具有较低的增长率，否定了增长与波动无关的传统命题。
Fatas （2000b）的分析结果则与之大相径庭：增长率高的国家，对应的波动持久性也较大。
对此Fatas的解释是，持久性与波动性的含义并不相同，前者只代表了产出中的趋势成分的变动，而后者意味着产出的所有变动。
本文沿用Fatas（2000a）的思路并予以扩展，试图构建一个动态一般均衡模型来探讨短期总需求冲击影响长期增长的可能机制。
通过引入受总需求冲击影响的技术进步，本文拟得到“总需求冲击→GDP波动→R&D投入波动→GDP增长率波动”的影响机制。
三总需求波动影响研发投入及经济增长的模型1.模型的设定假设经济中存在固定数目的同质家庭，每个家庭均无弹性地提供单位有效劳动（表现为人力资本）。
他们有相同的偏好，并追求效用最大化。
每个家庭通过向后代提供遗赠，在无限期界上进行最大化效用决策：（3.1）ct为t时期的家庭消费数量，为相对风险厌恶系数，为贴现率，>0，>0。
考虑一个单生产部门的经济系统，该部门通过研究开发活动“生产”新的技术，并不断使用新技术为整个经济提供物质产品。
产品的生产需要物质资本和人力资本作为投入，且存在哈罗德中性技术进步。
由于技术具有非竞争性和部分排他性（Romer，1990），创新成功的企业必须对新技术具有垄断定价权才能激励研发活动的开展，因而产品市场是不完全竞争的。
假设经济中的人力资本总量H恒定不变，在t期将按照的比例分配到研发活动和生产活动两个领域，。
为简化模型，物质资本只用于产品的生产，而新技术的研究开发只需要人力资本投入。
整个生产部门由一个进行创新活动的垄断企业和一群模仿企业构成。
所有企业的生产和研发是同质的。
新技术的发明者在当期便可将之用于生产，并且对新技术产品具有垄断定价权。
假设新技术的专利保护只能维持一期，到下一期其他模仿企业就会获得这项新技术而用于生产。
此外，创新的成功与否是不确定的。
假设研发过程“无记忆性”，即当期创新成功的可能性只取决于当期的研发投入，而与过去的投入无关。
因此成功的概率是utH的函数，用来表示，，且满足，，即为严格凹函数。
假设企业的生产函数为Cobb-Douglas形式：（3.2）At为t期的技术水平，01为物质资本的份额。
技术水平的提高来源于垄断企业的创新活动。
一项成功的创新使当期的技术水平提高为原来的倍，即（很显然）；如果创新失败，则停留在原有技术水平上：。
在各生产要素价格给定的条件下，企业会选择生产要素的数量使得各要素的边际成本与净边际收益相等。
考虑垄断企业的决策行为。
其视总需求Dt为外生给定。
如果垄断企业成功地进行了一项技术创新，则生产技术的提高使其要素的边际成本降低，那么企业最好的定价决策就是将价格定为其他模仿企业的边际成本，即技术创新之前的边际成本，使得所有的模仿企业都被排斥在市场之外。