自十八大“创新发展战略”提出以来，创新已经处于国家发展全局的核心位置，如今更是具备了发展第一理念的地位。“十三五”时期创新将贯彻在国家的一切工作之中，创新也将在全社会蔚然成风。而目前世界经济发展放缓，中国经济进入新常态，回顾历史，科技进步造就的新产业和新技术成为经济走出困境、实现复苏的根本。因此此时此刻深入发掘创新的发展机制和驱动因素是探索创新驱动发展的重要途径。本文从宏观角度出发，以2000年至2015年间全国省际各类经济指标为样本，使用网络数据包络法全面分析创新效益产生机制，测度创新整体效率。并以贝叶斯平均模型为基础分析了中国区域间的创新驱动力影响因素结构。该方法综合考虑模型和变量选取的不确定性，可得到符合我国发展现状的一系列创新有效影响因子。最后与传统变量筛选方法以及马尔科夫-蒙特卡洛取样结果对比进行了稳健性检验。　　本研究主要内容包括：⑴通过比较分析，发现网络数据包络(data envelopment analysis，DEA)和“黑箱”数据包络模型的结果具有显著差异，并且优化模型的测算值也基本高于后者。因此网络数据包络法这种综合考虑生产和商业效益的科技创新测度显得尤为重要。它可以准确测度自2000年以来全国主要省份的整体创新度，从客观、实证的角度阐述了我国创新化生产和商业转化的演进过程。另外通过网络数据包络法测算出的数据结果上，可以得到如“上海、江苏、广东都是创新效率明显发达的省市”，“山西省为创新效率较低的省份代表之一”等重要结论。⑵通过贝叶斯模型平均法对潜在创新影响因子进行分析发现，就我国整体层面而言，科研人员占比、企业主营业务收入、地区生产总值、政府科技创新支出、区域入均GDP、外商直接投资、进口额、地区生产总值增长率、出口额、环境污染治理投资完成、城镇居民储蓄/收入对创新产生显著影响，其中科研人员占比、政府科技创新支出、进口额、出口额、地区生产总值增长率对创新具有正向效应，而地区生产总值、区域人均GDP、外商直接投资、环境污染治理投资完成、城镇居民储蓄/收入四个指标对创新产生负面作用。⑶在以生产阶段的创新效率为被解释变量进行对比因子分析时，可以发现如下几个结论:第一，R&D经费内部支出和R&D科研人员的投入要素仅在生产阶段产生显著影响，而没有在其转化经济效益时带来贡献。第二，宏观经济的整体发展往往会表现出一种全要素生产能力的提升，以创新产出增加的形式体现。第三，政府科技创新支出对创新的影响更多的体现在其带来的附加政策效应，这种政策性的指导可以直接对管理层面的创新产生正向作用。第四，在国际贸易理论中提到“抑制论”和“促进论”则同时存在，具体而言FDI对于科技创新的负面影响可直接作用至商业化阶段，而进口的促进作用在两个阶段体现出一致性。另外一些因素如知识产权保护、金融水平发展、第三产业发展则对创新不具有显著影响，这反映出的事实是我国的创新制度环境、政策面的影响以及整个经济结构并没有合理的带动科技创新，必须在今后的发展中加强制度建设、结构调整，并且在顶层设计层面做好资源的更合理配置。⑷分地区进行了影响因素分析，发现了地区间各个要素明显的影响差异性。表现为:在东北地区，外商直接投资可以显著提高创新效率。中部地区，贷款余额比重和出口额则具有正向效应，进出口额的正向效应强调了国际贸易对开放度较高地区的创新所具有的促进作用，政府科技创新支出则代表了政策导向和资源倾斜对该地区创新所具有的拉动。而在西部地区，对创新具有拉动作用的因素包括第三产业比重、企业主营业务收入、普通本专科学历人数、科研人员占比、非国企比重。这突出说明了在经济发展差异化明显的中国，地区间的比较分析更能准确的反映真实理论。