农业科技成果的转化应用对于提升农业生产效率至关重要,截至2020年底,安徽省的农业科技转化率不到50%,技术进步贡献率约65%,这与发达国家80%以上的转化率相比依旧存在不少差距。因此农业科技成果转化效率及影响因素的研究对于安徽省农业科技发展水平提升具有重要意义。在此背景下本文从三方面构建指标体系来探究全省农业科技转化效率以及影响因素,目的是为了研究出全省十六市的农业科技成果转化水平,并探究影响其转化的实际因素,从而为安徽省农业科技发展提供相应的解决应对措施。在探讨转化效率方面,本文通过收集国家及安徽省农业统计年鉴等方面的数据,选用2009-2019年农业科技转化效率时间序列数据指标体系、2015-2019年安徽省农副食品产业农业科技2009-2019年和农业生产要素领域方面的面板数据共三套指标体系并采用DEA-Malmquist方法来测算其效率值。对于数据缺失问题,则采用灰色预测模型来补全。而影响因素研究则通过103份专家问卷并采用层次分析法来进行研究。研究得出以下结论与建议:1)第一套体系结果表明2009-2013年间综合技术效率处于DEA非有效,主要原因在于规模效率的制约,2014年以后综合效率呈现上升趋势,说明纯技术效率和规模效率得到一定程度改善。2)第二套测算静态结果显示综合技术效率为0.754,未达到DEA有效,纯技术效率和规模效率均为制约因素,分地区来看皖中的综合技术效率大于皖南和皖北。从动态结果看皖中全要素生产率依旧为三地区最高,主要原因在于技术进步、规模效率两指标的拉动。3)第三套指标静态结果显示全省综合技术效率上升,主要原因在于纯技术效率的拉动。动态结果显示皖南地区的农业生产tfpch值最高,以年均3.3%的速度增长,技术效率、技术进步两指标值均为其提升原因,而皖中和皖北均为达到有效。4)层次分析法研究结果表明在准则层中农业科技资源投入所占权重最大,达到0.42,而在21个二级指标层中,（R$D）研究经费和人才是最重要的影响因素,分别占据农业科技成果转化因素权重的0.147、0.122。最后本文从农业科技成果转化效率、影响因素、体系保障三个方面提出对如强化顶层设计以需定研、注重因地制宜合理投入、强化农业科技资源投入等方面相应的改善建议。