研发效率的比较一直以来是国内外学术界关注较少的问题。国外的研究重点都在生产率的比较上, 一些国际组织和民间团体基于投入—产出分析方法定期公布世界主要国家的生产率水平和国际比较的数据, 但没有发布研发效率国际比较的数据。国外学者对研发效率的研究都是基于格里里奇(1979) 所构建的知识生产函数的分析框架展开, 并一般使用3 种方法测度研发效率: 第一种是超越指数方法, 托马斯等人(2012) 使用超越指数方法分析了美国50 个州的研发效率的差异; 第二种是数据包络分析(DEA) 及其扩展方法, 大部分国外学者较多使用该方法测度世界主要国家的研发效率, 例如鲁索等(1997)、王·埃里克和黄伟超(2007)、古尔曼等(2009)的研究。第三种是随机前沿分析(SFA) 及其扩展方法, 王·埃里克(2007)测度了一国及行业内研发效率的差异。国内目前还没有对中国与世界主要国家研发效率进行测度和比较的文献, 只有少量分析中国省际和行业间研发效率的文献(吴延兵, 2008; 吴和成, 2008; 朱有为、徐康宁, 2006)。

国内外学术界对研发效率影响因素研究更少, 也没有统一的分析框架。国外学者的研究一般都集中在国家层面研发效率影响因素的分析上, 王·埃里克和黄伟超(2007) 分析了人力资本、电脑普及度和制度环境对研发效率的影响; 王·埃里克(2007) 分析了电脑普及度、经济开放度和政府研发支出对研发效率的影响; 古尔曼等(2009) 分析了市场进入壁垒、贸易自由度对研发效率的影响。国内学者的研究一般都集中在中国各行业及省际研发效率影响因素的分析上, 在行业层面, 学者们一般都集中于考察行业规模、市场结构、产权结构对研发效率的影响(冯根福等, 2006; 邓进, 2007; 陆正华等, 2013);在省际层面, 学者们考察了政府政策、金融机构的支持、人力资本、地区财政支持、开放程度等因素对研发效率的影响(李习保, 2007; 白俊红等, 2009)。(www.daowen.com)

从国内外现有研究可以看出, 国内外虽有少量从国家层面和行业层面研究研发效率的文献, 但没有涵盖中国的样本, 更没有从城市层面测度研发效率及影响因素的文献, 本课题的研究试图填补这一空白。