本科生毕业设计（论文）外文资料译文
（ 2020届）
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论文题目 |
中国上市公司研发投入数据分析 |
外文资料译文规范说明
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一、译文文本要求 1．外文译文不少于3000汉字； 2．外文译文本文格式参照论文正文规范（标题、字体、字号、图表、原文信息等）； 3．外文原文资料信息列文末，对应于论文正文的参考文献部分，标题用“外文原文资料信息”，内容包括： 1）外文原文作者； 2）书名或论文题目； 3）外文原文来源： □出版社或刊物名称、出版时间或刊号、译文部分所在页码 □网页地址 二、外文原文资料（电子文本或数字化后的图片）： 1．外文原文不少于10000印刷字符（图表等除外）； 2．外文原文若是纸质的请数字化（图片）后粘贴于译文后的原文资料处，但装订时请用纸质原文复印件附于译文后。 |
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指导教师意见： 指导教师签名： 年 月 日 |
一、外文资料译文：
投资研发的公司肖像
我们专注于投资于研发（Ramp;D）的公司的演变和行为。我们在Foster和Grim（2010）的横截面分析的基础上确定了顶级研发支出公司的特征，并跟踪绘制这些公司随时间流逝而变化的行为的图表。由于我们将工业研究与开发调查（SIRD）和业务研究与开发与创新调查（BRDIS）的微观层面的截面数据与纵向业务数据库（LBD）合并在一起，因此我们的关注点本质上是动态的。其结果是1992年到2011年的一个公司层面的专门小组数据集，它可追踪企业进出研发调查时的表现。通过使用研发支出来衡量研发绩效，我们发现美国多年来在研发方面表现最佳的公司都是大型，老牌的跨国企业。但是，我们也发现，研发绩效企业的构成正在逐渐向规模较小的国内企业转移，而支出对规模效应的敏感性正降低。随着时间的推移，我们发现这些公司具有高度的持久性。我们绘制了研发绩效公司的历史图表，并将其与处于经济活动中的所有公司进行比较，发现它们在年龄、规模、公司结构和国际活动方面存在重大差异； 这些差异在考察未来的公司业绩时仍然存在。
- 介绍
鉴于创新的难以捉摸的性质，理解经济增长需要理解创新的动力是困难的。“创新”的标准定义是“引入新思想，新设备或新方法的行为或过程。” 因此，许多类型的支出都有可能成为创新投资，包括培训，科研开发（Ramp;D），市场营销，以及管理和组织实践。更严格地说，《Oslo手册》关注 两种公司层面的创新：
“技术产品创新是指把一种性能有所改善的产品投入市场，例如为消费者提供新的或更佳的服务。工艺流程创新是实施或采用新的或显著改进的生产或交付方法。它可能涉及设备、人力资源、工作方法或这些的组合。（经合组织/ 欧盟统计局，2005年，第9页）”
直到最近才有调查尝试直接衡量创新。由于我们的时间跨度早于这些直接尝试，因此我们专注于一个常用的创新指标：研发活动。利用人口普查微观层面的数据，我们对美国研发绩效公司的发展情况进行了详细的描述，记录它们的存在、成长、向国际活动的扩张和死亡。这篇描述性的论文的目的是使人们对研发绩效公司的性质以及这些公司成为研发绩效公司的路径有所了解。
我们在本文中感兴趣的主要变量是研发活动，其用研发支出总额来代替。正如并非所有的研发支出都会导致研发活动；并非所有的研发活动都会带来创新。我们特别关注研发支出，而不是特定的创新成果（包括在以后版本的研发调查中文明使用的），由于该变量随着时间的推移以及变量的连续性质（而不是用来衡量创新的指标变量），因此，这允许强硬的措施和严格的定义。
从1992年到2011年，我们使用微观层面的研发支出数据对企业进行了大约20年的调查。虽然研发数据在此之前早已存在，但1992年是《工业研究与发展调查（SIRD）》进行大幅修订以更好地收集非制造业领域的研发数据的第一年。我们研究了所有研发绩效公司，但特别注意到任何一年的前200名的研发绩效公司。我们之所以将重点放在前200名上，是因为尽管SIRD和BRDIS样本框架已经随着时间的推移已经有了巨大的变化，但自1953年调查开始以来，大型研发执行者始终被纳入调查之中。因此，本文是Foster和Grim（2010）的横截面描述性论文的动态伙伴，该论文提供了2003表现最佳的200家研发公司的详细情况。
研究执行者已经通过多种方式对创新活动进行了测量，包括公司研发支出、行业期刊的创新数量、专利数量和专利引用次数。每一种方法都有其优点和缺点，有些方法并不是对我们样本中的所有公司都适用。虽然这些指标都不能很好地代表创新，但我们预计它们是正相关的，并共同组成了创新。例如，Shackelford(2013)发现，2008年，从事研发活动的美国公司中，有五分之一向美国专利商标局申请了专利。
本文以Griliches(1980)和Bound(1984)等人的工作为基础，他们还使用SIRD和Hirschey(2012)等人研究研发活动的决定因素。Hirschey(2012)等人进行了近期文献中规模最大的研究，他们将Compustat数据用于上市公司。这些研究的一个缺点是专注于已知的进行研发的公司的子集（存在一些选择偏见）。我们的样本(加权后)是美国经济的代表，在美国，大多数公司几乎不进行研发。
我们的工作扩展了现有的文献，将重点放在研发活动和国际贸易之间的联系上，从而与Aw, Roberts, and Xu(2008, 2011)相关。我们希望在今后的工作中进一步研究贸易与研发之间的关系。分析企业的国际活动有助于了解从事研发的企业类型，因为贸易和跨国投资是使收入多样化、创造新市场、降低成本和提高生产率的方法，而这与研发的目的是一样的。
我们发现Foster和Grim(2010)在2003年的横断面分析中发现的许多模式适用于我们1992-2011年的时间段:顶级研发公司更有可能是制造业的大型老牌公司。我们还发现，这些表现最好的公司大多是跨国公司，它们大量参与国际贸易，在不那么集中的行业中竞争。此外，我们发现研发绩效公司通常存在更高的存在率，更有可能是多单位的，更有可能参与国际活动，特别是出口。尽管越来越多的小的、单一的公司开始参与研发活动，但这些模式依然没有随着时间的推移而改变。因此，我们发现大公司创新的整体份额在稳步下降(与Block和Keller(2009)一致)。就未来的成果而言，研发执行者更有可能存在，并在未来10年内进行交易。
论文的其余部分组织如下：第2节描述数据；第3节描述了研发执行者的公司特征；而关于顶级研发绩效公司的演变和结果的主要结果在第4节中介绍；第5节提供了结论和我们研究的一些潜在的未来扩展。
- 数据和测量
我们的实证工作依赖于与人口普查局相连的四个微观层面的数据集。我们首先描述提供研发活动信息的数据集，然后是提供包括贸易在内的企业特征信息的数据集。与所有普查限制使用的数据一样，使用这些数据的经验调查报告结果必须通过严格的避免披露审查;因此，所有的识别信息都被禁止。
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- 研发数据
我们对研发总支出的衡量来自于工业研发调查(SIRD)和它的继承者商业研发与创新调查(BRDIS)。这些调查由国家科学基金会(NSF)赞助，并由人口普查局收集。SIRD在2008年被转换为BRDIS，以了解研发执行方式的变化。国家科学基金会列举的对研究运作的最大变化包括从以制造业为基础的经济向以服务业为基础的经济的转变，从前集中化的实验室的研究与开发活动的分散，私人资助的研究与开发活动的兴起，以及研究与开发的全球重点。
图1显示了其中的许多变化，其中强调了私人资助的研发的增长(面板a), 私营机构在本地研究及发展开支中所占比例的增加(面板b),向外国研发的转移(面板c), 而在研发执行者的公司构成方面，规模较小的公司在私人研发支出总额中所占的比例更大(面板d)。因此,向BRDIS的转换包括内容范围的重要增加和一些度量方法的变化。此后，我们将这些调查统称为BRDISX。
BRDISX的目的是提供“美国企业进行或资助的研究和开发的信息”。BRDISX根据类型(基础研究、应用研究和开发)、资金来源(联邦研发基金与公司研发基金)、行业、科学家和工程师人数，收集公司层面的年度研发支出数据。每年的调查中，平均有25000 - 40000家公司。我们关注的是1992-2011年期间，纵向联系的质量更高，调查样本更大，而且随着时间的推移范围更一致。
确定没有任何研发支出的公司是我们分析的关键。在BRDISX中，我们区分了所有的公司(“研发样本”)和那些报告总研发资金为正的公司(“研发绩效”)。样本中约20%的公司报告1992-2007年的研发支出总额为正值(SIRD收集)。
在非调查对象中，国家科学基金会和人口普查局更密切地跟踪先前已知的研发执行者，因此，在可观察到的数据方面，对研发执行者会有轻微的偏见。然而，我们不做任何关于丢失数据或非受访者的假设，只是把他们从我们的分析中删除。
图2显示了从1992年到2011年BRDISX发布的数据(实线)和底层可用微数据(虚线)的总研发支出水平(以不变美元计)。在几乎所有年份，微数据都非常接近于复制公布的总数，但也有一些年份出现了轻微的差异，即在BRDIS的第一年。我们相信公布的数据和微数据之间的差异反映了BRDISX修正数据。这些修订是应用于公布的数据但不带到原来的微观层面的源数据。我们没有将这些修订合并到微观级别的数据中。
BRDISX是公司级别的数据，而不是机构级别的数据，它引入了合并和收购的复杂性。我们试图通过使用纵向业务数据库(如下所述)来减轻这些复杂性的影响。
2.2．公司级的特征数据
我们使用来自纵向商业数据库(LBD)的微数据来跟踪企业，并构建企业特征，如企业年龄、存在和死亡。从1976年开始，LBD将人口普查局的商业登记簿(BR)中的企业联系起来(Jarmin and Miranda, 2002)。BR包含了美国经济中几乎所有的非农业私营企业，包括就业、工资、行业和位置的信息。从1976年开始，LBD与BR建立了联系，其重点是随着时间的推移建立高质量的联系。使用LBD，我们创建了一个公司年龄的测量方法(1976年左端受限)，一个指示公司是单个单位还是多个单位，以及它们的基础机构的性质的指标。
我们使用LBD来衡量企业规模、企业年龄、企业结构和行业竞争力。与LBD相匹配，我们可以看到该公司从1976年到2011年的整个生命周期，而不仅仅是该公司在BRDISX中的年份。例如，如果在1993年至1997年期间在BRDISX中发现的公司在1993年之前和1997年之后存在，则将这些新的公司（财务）年度观测值包括在我们的数据集中，以便按公司（财务）年度生成完整的面板。
与许多使用人口普查微数据的实证文献一致，我们通过公司雇员的数量来衡量公司的规模。从Jarmin, Haltiwanger, and Miranda (2013)可知, 我们将公司年龄定义为公司标识符出现在LBD中的第一年中与公司相关的最古老的机构的年龄。LBD还为我们提供了一种企业结构的度量方法——企业是单一机构企业还是多单位企业。我们为多单位企业创建一个指标变量，然后通过计算每个多单位企业的企业数量来创建一个多单位强度变量。
我们使用LBD生成行业竞争力的度量。我们利用BR收集的年度收入数据，计算了每个行业的赫芬达尔-赫希曼指数(HHI)竞争力。我们首先计算相对于所有按领先的4位数字NAICS代码分类的公司的销售额（如果在1997年之后）或4位SIC代码（如果在1997年之前）相对于所有公司的总销售额的份额。然后，我们对每个行业代码中所有公司的这个值的平方求和。竞争力较弱行业的公司会有较高的HHI。
最后，我们使用来自纵向公司交易数据库(LFTTD)的微数据。通过与LFTTD的连接，我们可以检查表现良好的研发公司的国际活动。LFTTD包含1992年至2011年企业进出口的交易级数据。对于每笔交易，LFTTD包含产品类别(协调制度(HS)行业代码)、价值、发货数量、发货日期、目的地/原产地，以及交易是否在相关方之间进行。我们通过将交易级别的进出口数据聚合到公司级别，创建公司所从事的贸易量的度量。我们还使用LFTTD来确定一个公司是否是跨国公司:如果一个公司在某一年至少有一个“关联方”交易，我们将该公司在该年归类为跨国公司。除了一个跨国指标变量外，我们还通过跨国公司进行关联方交
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A Portrait of Firms that Invest in Ramp;D
Abstract：We focus on the evolution and behavior of firms that invest in research and development (Ramp;D). We build upon the cross-sectional analysis in Foster and Grim (2010) that identified the characteristics of top Ramp;D spending firms and follow up by charting the behavior of these firms over time. Our focus is dynamic in nature as we merge micro-level cross-sectional data from the Survey of Industrial Research and Development (SIRD) and the Business Research amp; Development and Innovation Survey (BRDIS) with the Longitudinal Business Database (LBD). The result is a panel firm-level data set from 1992 to 2011 that tracks firmsrsquo; performances as they enter and exit the Ramp;D surveys. Using Ramp;D expenditures to proxy Ramp;D performance, we find the top Ramp;D performing firms in the U.S. across all years to be large, old, multinational enterprises. However, we also find that the composition of Ramp;D performing firms is gradually shifting more towards smaller domestic firms with expenditures being less sensitive to scale effects. We find a high degree of persistence for these firms over time. We chart the history of Ramp;D performing firms and compare them to all firms in the economy and find substantial differences in terms of age, size, firm structure and international activity; these differences persist when looking at future firm outcomes.
1. Introduction
Understanding economic growth requires understanding the dynamics of innovation which is difficult given the elusive nature of innovation. The standard definition of “innovation” is “the act or process of introducing new ideas, devices, or methods.”1 Thus many types of expenditures can potentially qualify as investments in innovation, including training, scientific research and development (Ramp;D), marketing, and management and organizational practices.2 More technically, the “Oslo Manual” focuses on two types of firm-level innovations:
“A technological product innovation is the implementation/commercialisation of a product with improved performance characteristics such as to deliver objectively new or improved services to the consumer. A technological process innovation is the implementation/adoption of new or significantly improved production or delivery methods. It may involve changes in equipment, human resources, working methods or a combination of these. (OECD/Eurostat,2005, p.9)”
It is only relatively recently that surveys have attempted to directly measure innovation. Since our timespan predates these direct attempts, we focus on one commonly used indicator for innovation: Ramp;D activity.3 Using Census micro-level data, we develop a detailed portrait of the evolution of Ramp;D performing firms in the U.S., charting their existence, growth, expansion into international activity, and death. The goal of this descriptive paper is to provide some understanding of the nature of Ramp;D performing firms and the path that these firms follow to become Ramp;D performers. Our main variable of interest in this paper is Ramp;D activity, which we proxy by total Ramp;D expenditures. Just as not all Ramp;D expenditures will lead to Ramp;D activity; not all Ramp;D activity leads to innovations. We focus specifically on Ramp;D expenditures rather than on specific innovation outcomes (which are included in later versions of the Ramp;D survey which we use) due to the availability of this variable over time and the continuous nature of the variable (as opposed to the indicator variable which is used to measure innovations), which allows for measures of intensity and strict definition. We use micro-level data on Ramp;D expenditures to examine firms over a roughly twenty year period from 1992 to 2011. While Ramp;D data exists prior to this date, 1992 is the first year that the Survey of Industrial Research and Development (SIRD) was substantially revised to better collect Ramp;D in the nonmanufacturing sector. 4 We study all Ramp;D performing firms, but pay special attention to the top 200 Ramp;D performing firms in any given year. We focus on the top 200 because while the SIRD and BRDIS sample frame has evolved substantially over time, large Ramp;D performers have consistently been included in the survey since its inception in 1953. Thus, this paper serves as dynamic companion to the cross-sectional descriptive paper by Foster and Grim (2010) which provides a detailed picture of the top 200 Ramp;D performing firms in the year 2003. Researchers have measured innovative activity in numerous ways, including company Ramp;D expenditures, counts of innovations from trade journals, patent counts, and patent citations.5 Each of these measures has strengths and weaknesses and some are simply not available for all of the firms in our sample. While none of these measures provides a perfect proxy for innovation, we expect that they are positively correlated and together provide a picture of innovation. For example, Shackelford (2013) finds that one in five U.S. companies with research and development activities applied for a patent from the U.S. Patent and Trademark Office in 2008. This paper builds upon the work of Griliches (1980) and Bound et al. (1984) who also examine the determinants of Ramp;D activity using the SIRD and Hirschey et al. (2012) who look at the firm characteristics for corporate Ramp;D spending over time. Hirschey et al. (2012) is the largest study in the recent literature and uses Compustat data for publicly-traded companies. One drawback of these studies is the focus on the subset of firms known to conduct Ramp;D (i.e., they suffer some selection bias). Our sample, when weighted, is representative of the U.S. economy where the majority of firms conduct little to no Ramp;D. Our work expands upon this existing literature by including a focus on the link between Ramp;D activity and international trade and thus
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