营商环境作为区域核心竞争力的关键体现，其优化升级已成为各地深化改革的重要突破口。县域经济在我国经济总量中占比近四成，既是国民经济的基本单元，也是国家治理体系的末端环节。但当前我国县域普遍存在行政审批流程、惠企政策与企业需求匹配度不高、市场监管效能不足等结构性问题，亟需借助人工智能等新兴技术实现治理能力突破。

近年来，随着人工智能在政务服务、市场监管等领域的深入应用，传统营商环境建设正从数字化向智能化转型。部分县域已开展有益尝试，如山东德州齐河县搭建AI智能审批系统，实现170余项事项高效办理；宁津县运用大模型技术打造政策智库，推动惠企服务精准落地。但从全国范围来看，县域营商环境的智能化改造仍面临数据融合不充分、技术应用不深入、主体赋能效果不明显等问题。本文基于数字治理理论与技术赋能理论，结合德州等县域的发展实际，探讨人工智能赋能营商环境优化的内在机制与实践路径，以破解县域治理中的技术应用难题，为全国同类农业型、制造型县域的营商环境改革提供参考。

内在逻辑

技术驱动治理模式革新。人工智能通过汇聚数据要素并运用算法模型，驱动县域治理从经验导向转向数据驱动。在政务服务领域，智能化手段实现审批流程的自动化，大幅压缩办理周期。市场监管方面，依托大数据挖掘与智能预警机制，能够对潜在风险进行精准研判，并实施分类分级的差异化监管。政策服务层面，通过构建企业精准画像并与政策标签进行智能匹配，实现了政策红利的主动、精准推送。这种技术赋能不仅重塑了行政服务的流程，更深层次地调整了政企互动关系，使公共服务从被动受理转向主动供给。目前，全国已有超过两百个县在政务大厅配置智能审批设备，初步验证了该模式的现实可行性。

制度适应技术深度应用。人工智能的深度应用不仅是技术革新，更倒逼县域营商环境相关制度的重构与完善。数据作为新型生产要素，其广泛应用需要建立统一的数据共享标准、安全保障机制与权益保护规则。以山东德州为例，该市通过搭建统一数据中台，打破部门间数据壁垒，推动税务、市场监管、社保等数据互联互通，为制度创新提供技术支撑。同时，人工智能带来的监管模式创新，要求建立包容审慎的监管制度框架，为县域新兴产业发展营造宽松环境。当前，国家层面已出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》，县域制度跟进仍需加快。

价值导向降低交易成本。优化营商环境的根本旨归，在于有效削减市场主体面临的制度性交易成本。人工智能通过三个维度实现成本节约：一是流程优化降本，智能审批减少企业跑腿次数与材料提交成本，如德州齐河县通过AI系统使相关业务办理时限压缩90%以上；二是精准服务增效，政策智能匹配避免企业因信息不对称错失扶持机遇；三是精准监管为企业减负，差异化监管模式减少对合规企业的检查频次，德州禹城市通过AI风险分级使企业合规风险化解周期缩短30%。这些实践表明，人工智能能够将制度性交易成本从隐性走向显性并加以有效控制。

现实困境

当前，我国县域在推进人工智能赋能营商环境过程中，面临多重结构性障碍，涉及数据治理、系统集成、基础支撑与主体感知等维度。

数据融合机制不健全，存在“信息孤岛”。我国县域在数据整合与共享方面面临深层障碍。各部门信息系统自建自管，数据采集标准不统一，接口封闭，导致数据难以互通。政务数据与企业经营、社保、用电等社会数据缺乏有效链接，未能构建全周期动态数据链。例如，山东庆云县在建设“红小服”智能平台时，部分多部门联审事项仍需人工调取纸质材料核验，智能系统无法自动调用实时数据，削弱了服务连续性。这种“系统林立、数据割裂”的局面，使人工智能模型训练缺乏高质量数据，制约了风险识别、趋势预测等高阶应用。全国县域统一数据资源中心覆盖率不足30%，已成为智能化升级的首要瓶颈。

技术嵌入深度不足，应用场景单一。人工智能在县域落地集中于单一环节的“点状突破”。政务服务中，AI多用于问答、材料初筛等辅助功能，未实现核心环节自主干预；产业服务领域，针对主导产业的专属算法开发不足；监管方面，仍以事后检查为主，智能监管闭环尚未建立。多数应用停留在“技术+传统流程”的简单叠加，导致系统与企业运行脱节，形成“看得见智能，感受不到便利”的温差。全国县域中仅15%的智能场景实现跨部门协同，超过70%的AI系统停留在单一事项辅助层面。以德州为例，虽在智能审批上取得突破，但在产业链协同、风险预判等高级场景上仍处于探索阶段。

支撑体系建设滞后，制约赋能效能。我国大部分县域在人才、资金、设施、制度等方面明显滞后。复合型人才稀缺，基层难以吸引技术骨干；数字基建投入不均，部分农业县5G覆盖有限、边缘算力不足，难以支撑高负载应用。缺乏统一的AI技术标准与效果评估体系，各县自行其是，造成平台重复建设、数据难互通，形成“智能孤岛”。此外，常态化的技术迭代机制与伦理审查框架尚未建立，在数据使用边界、算法透明度等方面存在制度空白。这些短板构成人工智能深度赋能的“隐形天花板”，使其难以从“工具辅助”迈向“系统驱动”。全国县域中仅约12%的地区制定了专门的技术规范，人才缺口较大。

主体赋能效应不充分，企业获得感不强。部分智能应用存在“重技术、轻需求”问题，未能契合企业实际。政策匹配系统标签粗糙、解读不深；审批流程与企业办事习惯衔接不畅；中小企业数字化适配服务不足，部分企业因缺乏应用能力而未能享受便利。调查显示，超过四成中小企业主表示“用过但觉得帮助不大”，反映出技术供给与用户需求错位。这种“高投入、低感知”现象，不仅造成资源浪费，也削弱了市场主体对营商环境改革的信任度。

实践路径

针对上述困境，我国县域应从数据治理、技术集成、要素保障与用户导向四个维度协同发力，构建系统化优化路径。

打通数据壁垒，构建协同共享的智慧治理底座。加快推进县域一体化数据中枢建设，制定涵盖数据采集、交换与应用全流程的标准规范，实现市场监管、税务、社保等多源数据的标准化归集与动态更新。推动政务数据与企业用电、物流、用工等社会数据深度融合，构建企业全生命周期动态数据图谱。例如，依托德州庆云“红小服”AI平台经验，强化系统接口整合能力，推动复杂事项由“人工核验”转向“自动调取”，提升服务连续性与响应速度。同时，建议国家层面加快制定县域数据共享通用标准，鼓励省级平台向县级开放接口，优先选择基础较好的县域开展数据融合试点，逐步向全国推广。

深化技术融合，打造贯通全程的智能应用场景。促进人工智能实现从“辅助工具”向“业务中枢”的跃升。在政务服务中，探索AI参与审批决策、流程重构等关键环节，实现业务逻辑的智能再造。围绕装备制造、农副产品加工等主导产业，开发行业特征算法模型。在监管领域，构建“事前预警—事中干预—事后追溯”的全链条智能监管闭环，推动监管由“被动处置”转向“主动防控”。借鉴德州宁津县政策智库经验，将大模型技术与本地产业政策库深度融合，提高政策匹配精准度。鼓励县域与高校共建“AI+治理”联合实验室，围绕高频事项开发专属算法，建立应用场景定期评估与迭代机制，确保技术投入转化为可感知的治理效能。

夯实要素支撑，筑牢人工智能落地生根的制度基础。加快引育复合型人才，与高校共建实训基地，实施“数字工匠”培育计划。强化数字基础设施建设，加速5G网络与边缘计算设施向乡镇层级覆盖。建立统一的AI技术规范与成效考评体系，防范重复性建设和数据壁垒的产生。同步引入算法伦理审核制度，界定数据应用的合规范围与责任主体。结合县域财政支撑能力实际，试行“省市配硬件、县级购服务”的多元化投入模式。建议将AI赋能营商环境成效纳入县域高质量发展考核指标体系，以考核倒逼落实。

聚焦企业体验，构建以用户为中心的服务新范式。坚持需求导向，推动服务供给从“政府端菜”向“企业点单”转变。优化政策匹配系统，细化标签体系，将抽象条文转化为针对“一企一策”的可视化方案。重构智能审批流程，使其与企业办事习惯相契合。针对中小企业数字化能力薄弱问题，推出“数字帮办”服务，通过AI助手加人工辅导降低使用门槛。参照德州齐河县做法，在政务大厅设立“智能体验专员”岗位，对反馈意见闭环整改。建立企业满意度实时监测平台，将“获得感”量化为可追踪指标，让企业成为改革的评价者与推动者。

运用人工智能技术赋能，既是县域优化营商环境的必由之路，亦是驱动区域经济迈向高质量发展的关键引擎。山东德州为代表的县域实践探索表明，通过构建涵盖“政务服务、监管协同、政策供给、要素支撑”的系统性优化路径，能够有效破解县域治理中的数据壁垒、技术短板与服务痛点，实现营商环境从“要素优化”向“生态重塑”的跨越。

未来，我国县域营商环境需持续深化人工智能技术应用，重点推进跨部门、跨层级的场景融合，强化技术创新与制度创新的协同联动；注重企业实际需求，避免技术应用的形式化与同质化，真正让人工智能成为降低制度性交易成本、激发市场主体活力的有效工具。同时，应加强县域间的经验交流与标准互认，防止“重复造轮子”。伴随着优化路径的深入实施，以德州为典型的县域将重塑高效、公平且充满活力的营商生态，从而为全国县域经济的高质量跃升提供强劲动力。

（王芳 山东华宇工学院）