如何用R进行序列相关性的修正(李子奈计量第三版问题)？

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李子奈教授计量经济学第三版第四章例题4.2.1中
前面部分关于回归一元、二元很容易实现，后面的对4.2.24式进行序列相关性的lagrange乘数检验即
$e_t=\alpha+\beta X+\beta_1 T^2+\beta_2 e_{t-1}$的回归如何实现？
以及广义差分的估计如何实现？
我采用dynlm包中的dynlm命令得出的结论和教材完全不一样，而且感觉也不对。现奉上我前面的程序及所需要的数据，望高手给出R程序的实现。（还是李的例题有问题？）
library(bstats)
library(dynlm)
bbc<-read.csv("F:/data/2.6.2.csv",header=TRUE)
attach(bbc)
lm.1<-lm(Y~X)
summary(lm.1)
dw.test(lm.1)
rs<-(resid(lm.1))
plot(bbc$year,rs,type="l",col=2)
abline(h=0,col=4)
rs1<-rs[-1]
rs2<-rs[-length(rs)]
plot(rs1,rs2,col=4,xlab="e(t-1)",ylab="e(t)")
abline(h=0,col=2)
abline(v=0,col=2)
T<-bbc$year-1977
lm.2<-lm(Y~X+I(T^2),data=bbc)
summary(lm.2)
dw.test(lm.2)
res<-resid(lm.2)
lm.3<-dynlm(res~X+I(T^2)+L(res),data=bbc)
summary(lm.3)
结果lm.3的结果与教材完全不同。

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