一、营商环境的内涵演变与政策背景

1.1 从国际概念到中国实践

“营商环境”概念经历了从“竞争力”到“投资环境”再到“营商环境”的逐步演变。1979年，世界经济论坛开始对全球各国的竞争力进行评判，将“竞争力”定义为与企业盈利活动相关的各类要素的综合体系。世界银行前首席经济学家Nicholas Stern提出了“投资环境”的概念，指由政策、制度和行为构成的外部环境，这些因素直接影响投资的回报和风险。2003年，世界银行正式提出“营商环境”的概念，定义为一个涵盖企业全生命周期（从创办、运营到退出市场）的综合性外部环境体系。

2019年，国务院颁布《优化营商环境条例》，将营商环境明确定义为：“企业等市场主体在市场经济活动中所涉及的体制机制性因素和条件”。这一定义有三个关键要点：营商环境是“软环境”而非“硬环境”——核心是制度供给；以市场主体需求为导向；核心是政府与市场的关系。北京大学徐现祥教授团队的研究表明，营商环境的优化本质上是降低制度性交易成本的过程。国家发改委明确提出，要“协同推进准入、场景、要素三方面改革，强化促进新质生产力发展的制度供给”。

1.2 “法治是最好的营商环境”

习近平总书记指出：“社会主义市场经济本质上是法治经济”“法治是最好的营商环境”。这一科学论断深刻揭示了法治与营商环境的关系。一个地方的法治化水平越高、营商环境越完善，交易就越安全，企业家的心理预期就越稳定，干事创业也越有动力。市场经济本质上是法治经济，优化营商环境首先需要在企业制度、产权保障、交易规则、市场准入、政府权力规范等方面形成一套完备的法律制度安排。

1.3 法治轨道的双重内涵

“法治轨道”包括“有形之轨”和“无形之道”两个层面。“有形之轨”——制度之轨，即法律法规、规章制度等成文的规范体系。“无形之道”——运行之道，即法律制度的实际运行状态——是否稳定、公平、透明、可预期。稳定、公平、透明、可预期是优质营商环境的基本表征。有形之轨是基础，无形之道是目标。有形之轨解决“有法可依”问题，无形之道解决“有法必依、执法必严、违法必究”问题。

这一区分对监测方法论具有根本性意义： 如果监测只关注“有形之轨”，就会陷入“政策出了多少、制度建了多少”的表层评价，而无法回答“制度是否真正运行、是否稳定可预期、是否公平透明”这一根本问题。监测必须同时覆盖两个层面，才能完整评价法治轨道的运行状况。

1.4 政策演进的四个阶段

第一阶段：萌芽期（2012-2018年）。 2012年，地方率先探索营商环境建设。2013年，《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出建设法治化营商环境。国家着力推进“简政放权”“放管结合”“优化服务改革”。

第二阶段：制度构建期（2018-2020年）。 2019年，国务院颁布《优化营商环境条例》，这是我国营商环境领域第一部综合性行政法规。2020年，《中共中央 国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》明确提出加快打造市场化、法治化、国际化一流营商环境。

第三阶段：深化期（2021-2024年）。 基于2012-2023年约12万份政策文本的分析发现，党的十八大以来各级政府共发布了122180项营商环境政策，政策发布时间呈现“先增后稳”态势。研究发现，营商政策数量与营商环境质量显著正相关，但政策效果呈现结构性差异——政策数量增加在提升行政效率等“硬治理”领域作用显著，而在政府关怀、政府廉洁等“软治理”层面效果有限。这表明仅靠政策数量的累积不足以实现营商环境全面优化。

第四阶段：转型期（2025年至今）。 纵深推进全国统一大市场建设，基本要求是“五统一、一开放”——统一市场基础制度、统一市场基础设施、统一政府行为尺度、统一市场监管执法、统一要素资源市场，持续扩大对内对外开放。《中国营商环境发展报告（2026）》聚焦破除市场准入壁垒、综合整治“内卷式”竞争、规范涉企行政执法等重点关切。同时，《政务领域人工智能大模型部署应用指引》明确要求“构建政务领域人工智能大模型部署应用全流程监测评估体系”，标志着营商环境监测正式进入AI时代。

二、当前营商环境监测的现状与核心挑战

2.1 “无感监测”的实践进展

自2025年初起，营商环境的考核评价方式已转变为数字化监测模式，通过大数据、人工智能等先进技术赋能，构建“基层无感”监测新方式。数据来源涵盖企业扫码反馈、12345热线诉求、政务服务平台业务数据、电子监察系统监管信息等多个渠道。系统构建起覆盖营商环境监测关键环节的功能体系，主要包括指标评价填报、无感监测分析、企业全流程监控、任务预警督办、企业投诉管理等模块。无感监测分析模块借助大数据分析技术，自动抓取企业日常经营活动产生的相关数据实时监测，无需企业额外投入人力填报，有效减轻企业负担。

2.2 当前监测体系存在的深层挑战

挑战一：“无感监测”名不副实。 尽管各地推进“无感监测”，但目前仍需“为各部门提供标准化数据录入模板”，本质上仍是部门填报，只是从纸质报表换成了电子系统。数据采集标准、计算方法、统计公式及口径界定仍不统一，区直数据与地区实际数据不一致的问题普遍存在。“无感监测”的核心矛盾在于：真正的无感应该是系统自动抓取，而不是“用电子表格代替纸质表格”。

挑战二：系统林立、数据壁垒尚未根本破除。 数据共享壁垒未打通，跨系统数据无法互通共享，系统对接不完善导致数据失真。系统林立的核心矛盾在于：数据采集的“最后一公里”没有打通，系统不兼容、接口有错误，“无感监测”变成“多系统重复录入”。

挑战三：地区差异被忽视，“一刀切”导致失真。 高价值发明专利数量，体量小的地区远达不到平均值；地理标志要求30年历史，有的城市建市不足30年；博士后工作站进站人数与地区发展紧密相连。用同一把尺子量所有地区，不考虑体量、产业结构、发展阶段差异，导致评价结果失真，欠发达地区“永远追不上”。

挑战四：评价与改革“两张皮”。 当前评价的核心产出是一份排名报告和一套整改清单。但评价发现的问题是否真正转化为改革措施、是否真正落地、企业是否真正感受到变化——这三个问题缺乏闭环跟踪机制。“两张皮”的根源在于：评价的终点是报告，而不是改革。

挑战五：法治轨道的“无形之道”监测缺失。 当前监测主要关注“有形之轨”——政策文件出了多少、制度建了多少，但对“无形之道”——制度是否真正运行、是否稳定可预期、是否公平透明——缺乏有效监测。聂辉华等的研究印证了这一判断：政策数量增加在“硬治理”领域作用显著，但在“软治理”层面效果有限。

挑战六：缺乏正向激励机制。 当前监测体系本质上是一套“找问题—排名—整改—问责”的负向激励链条，导致各地各部门的应对心态趋于防御，好的做法无法被看见、被学习、被推广。没有正向激励的评价，无法激发主动优化的内生动力。

三、营商环境监测优化的理论依据

3.1 “法治轨道”思想的启示

法治轨道思想对营商环境监测提供了四个层面的启示：

第一，监测必须从“有形之轨”穿透到“无形之道”。 制度文本只是起点，制度运行才是关键。监测要回答：制度是否真正运行、是否稳定公平透明可预期。

第二，监测必须回答“可预期性”问题。 法治轨道最核心的价值是“可预期性”——让市场主体知道规则是什么、会怎么执行、结果可预判。不能回答“可预期性”的评价，就没有触及法治轨道的本质。

第三，监测必须区分“制度供给”与“制度运行”。 两者需要分别监测、分别评价——不能因为制度供给充分就认为营商环境好，也不能因为制度运行不畅就否定制度供给的价值。

第四，监测本身必须纳入法治轨道。 数据采集有据、评价标准公开、结果应用规范、不增加企业不合理的负担。监测不能成为新的“制度性交易成本”。

3.2 政策文本分析的启示

聂辉华等基于2012-2023年约12万份政策文本的分析发现，对标世界银行的政策仅占约19%，而非对标世行的政策高达约81%，其中“优化服务”一项占政策总量的43%以上。这反映出改革的重心在于实现更深层次、更具系统性的国内营商环境转型。这一发现启示我们：评价指标体系不能简单移植国际框架，必须立足本国实际。

政策文本分析的另一个重要启示是：政策效果存在结构性差异，政策数量增加在“硬治理”领域作用显著，而在“软治理”层面效果有限。这要求监测体系必须区分不同类型指标，分别设定评价标准，不能“一刀切”。

3.3 实证研究的启示

基于多城市多年面板数据的实证研究表明：营商环境是一个包含市场化、国际化、法治化、数字化、政务环境、创新环境、要素环境、宜居宜业环境等维度的多维系统；各维度之间存在“磨合阶段”，尚需进一步协同发展；区域“两极化”特征明显，核心城市以显著优势领跑；熵权TOPSIS法可降低指标赋权的主观干扰。这一研究启示我们：监测体系必须体现系统性、协同性和区域差异性，不能只看“综合得分”。

3.4 AI驱动监测的可行性

AI驱动的营商环境监测，其可行性已在技术层面得到充分验证。大语言模型处理海量政策文本与业务数据的能力已得到充分证实。在学术研究层面，已有研究基于2012至2023年约12万份文件的中国营商环境政策文本库，运用大语言模型进行系统分析，成功揭示了政策在分布、主体、目标与扩散四个维度的关键特征。还有研究团队采用大语言模型技术，对中国政府发布的300万份产业政策文件进行全面分析，致力于构建系统性的产业政策数据库。这些研究表明，AI已具备对千万级政策文本进行自动化、结构化解析的能力。

在产业应用层面，全国首个数字湾产业-政策大模型已建立涵盖6600万家企业和2200多万条政策的数据库，依托原创数据治理算法和垂直模型优化，实现了政策文本的分钟级解析和产业动态的实时预警。这一实践进一步验证了AI技术在政策文本处理领域已具备规模化、场景化落地能力。

综合来看，AI已具备从海量政策文本中自动提取核心要素、识别政策之间的逻辑关系、建立政策—举措—指标映射的技术能力，将AI技术应用于营商环境监测已不再是前瞻性的构想，而是具备充分可行性的现实路径。

四、AI时代的营商环境监测方法论

4.1 核心判断

大数据时代，从“样本推断”到“全量读取”。 当可以获取企业实际业务办理的全量数据时，就不再需要通过样本来推断总体，抽样误差消失了，数据从“人填报”变成“系统自动采集”。“无感监测”的实质是“无需企业感知的自动监测”——系统直采代替人工填报、实时更新代替定期报送、全量数据代替抽样数据。

“定量为主，定性为辅”的内涵发生了变化。 定量数据的比重更大、精度更高、时效性更强；定性分析的价值不在于“补充数据”，而在于“解释数据”——回答数字背后的“为什么”。

AI时代的监测，核心不再是“设计指标—收集数据—计算得分”，而是“读取全量数据—智能分析—自动诊断”。 大语言模型能够理解政策文本、提取关键信息、识别执行落差，这使得监测从“人工判断”走向“智能分析”成为可能。

4.2 监测的核心逻辑

基于“法治轨道”思想，营商环境监测的核心逻辑升级为三重监测：“有形之轨”监测——制度供给是否到位；“无形之道”监测——制度运行是否稳定、公平、透明、可预期；“以人为本”激励——让实干者被看见、被表彰、被学习。

三重监测的逻辑关系： 有形之轨是基础——制度供给是营商环境的基本保障；无形之道是核心——制度运行是否有效是营商环境的本质体现；以人为本是动力——人的积极性和创造性是营商环境持续优化的根本来源。三者缺一不可，共同构成完整的监测闭环。

4.3 评价框架

保持世界银行B-READY三大支柱（监管框架质量、公共服务质量、运营效率）的基本框架，将评价内容从“政府办事效率”扩展为“生产-分配-流通-消费”全链条的制度性交易成本监测：生产端关注企业准入与运营（权重30%），分配端关注公平竞争与权益保护（权重25%），流通端关注统一大市场与要素流动（权重25%），消费端关注市场活力与消费环境（权重20%）。

四大板块回应了“供强需弱”的宏观背景——企业不仅需要审批更快，更需要市场更大、订单更多。

在三大支柱和四大板块基础上叠加 “双轨穿透”——有形之轨监测制度文本，无形之道监测制度运行，两者分别评价、综合分析。当有形之轨得分高而无形之道得分低时，问题在于“有法不依、制度空转”；当有形之轨得分低而无形之道得分高时，问题在于“执行好但制度不健全”；当双轨均低时，问题在于“制度建设和运行双重不足”；当双轨均高时，则达到“良法善治”状态。

4.4 政策树方法

政策树方法的核心是把 “政策出了什么→指标评什么→数据采什么” 三者打通，让每一项指标都能追溯到具体政策的条款要求。政策树构建分为三步：

第一步：政策分级。 按效力分为强约束层（国务院条例、部门规章中的强制性条款——对应核心刚性指标）、指导鼓励层（国家指导意见、省级改革部署——对应发展性指标）、前瞻试点层（尚在探索的新领域新业态——对应观察性指标）。

第二步：政策穿透。 识别政策间的递进逻辑。聂辉华等的研究表明，政策之间存在递进关系——全国统一大市场三个文件构成了“破壁垒→立规则→治根源”的递进，民营经济三个节点构成了“定调→确认→落地”的递进。只有理解这种递进，才能判断每项指标在政策体系中的真实位置。

第三步：政策→指标映射。 将政策文本中的定性表述转化为效率参数、成本参数、感知参数三类可量化指标。

政策树的核心价值： 当数据异常时，可以快速溯源——是这个指标对应的政策本身有问题，还是执行出了问题。

4.5 指标体系的“双轨”设计

指标体系分为三个层次。有形之轨指标（制度供给类） 包括法律法规覆盖率、政策文件完备度、权责清单明确度等。无形之道指标（制度运行类） 涵盖稳定性指标（政策变动频率）、公平性指标（执法标准统一度）、透明性指标（政策公开及时率）、可预期性指标（企业政策预期准确率）。制度感知指标（企业端验证） 包括企业对政策稳定性的信心指数、对执法公平性的评价、对司法公正性的信任度等。三类指标相互印证、综合分析。

指标设定遵循分类施策原则。 地区分类：经济体量大、资源集聚的地区对标全国先进水平；体量中等的地区同类城市横向对比；体量小、基础弱的地区重点考核增速和改善幅度。指标优化方向：体量小、被省会平均值拉高的指标改用中位数对比或考核增长率；非口岸城市的静态指标增加增速指标加权综合；只看任务完成率不考虑人口基数的指标增加“占常住人口比例”考核；落后地区难以引进的指标调整为观察指标或加分项。

4.6 AI驱动的监测体系

AI无感监测的核心逻辑是：建立政策文本库和举措数据库→大语言模型自动解析政策要求与举措内容→与业务系统数据进行智能比对→辨别政策落实的真实有效性→自动生成监测报告。

具体而言，大语言模型能够自动抓取政策文件并提取政策目标、核心举措、责任主体、完成时限等关键信息；将政策举措与业务系统数据进行自动比对，识别“政策出了但未落实”的落差，同时自动识别落实成效突出的地方；融合政策文本、业务数据、热线数据、企业反馈，实现 “政策要求—实际执行—企业感知”三层穿透；自动识别数据异常并生成问题诊断报告，同时自动识别指标改善最显著、创新举措最有效的地方；最终基于AI分析结果自动生成包含政策落实率、问题清单、整改建议、表彰建议清单的结构化监测报告。

在“双轨”监测中，有形之轨由AI自动抓取政策文件、提取制度要素、比对政策与上位法的一致性、识别政策空白和制度缺口；无形之道由AI分析政策变更频率评估稳定性、分析执法数据识别标准偏差、分析司法裁判识别不一致性、分析12345热线识别企业感知变化。两类分析结果交叉验证，形成完整的监测判断。

AI时代的监测体系核心优势在于：告别人工撰写报告的低效模式，实现监测报告的自动生成；告别人工识别问题的滞后性，实现实时预警和动态监测；告别人工比对数据的主观性，实现基于全量数据的智能分析。

4.7 数据来源与采集体系：AI驱动的数据底座

AI驱动监测的效能，首先取决于数据底座的质量。数据来源与采集体系是AI分析的前提条件，而非独立于AI监测之外的另一套系统。

本监测体系构建了六类数据来源，每类数据均有其特定的AI应用方向：官方统计年鉴提供基础性宏观经济数据，AI自动读取并进行时序分析和异常检测；部门业务系统数据通过系统对接自动采集企业开办、工程审批、不动产登记等核心业务数据，AI将政策要求与业务系统实际数据进行自动比对，识别执行落差；政策文本数据是AI最具优势的数据类型，大语言模型自动抓取并提取政策目标、核心举措、责任主体、完成时限等结构化信息，建立“政策—举措—指标”的映射关系；专业数据库用于补充验证关键指标数据，AI自动交叉比对不同来源的数据；企业感知数据通过12345热线工单、扫码入企平台评价、投诉举报平台等渠道采集，AI运用自然语言处理技术进行自动分类和热点识别；监测点数据通过三级监测网络定期填报，AI自动提取关键信息并与系统数据进行交叉验证。

AI驱动监测对数据采集提出了反向要求：数据必须可被AI结构化解析，必须实时可获取以支持预警功能，必须全链条可追溯以便异常定位。采集到的原始数据经过AI自动清洗、标注、分类后进入分析环节，使数据处理从人工抽样走向全量自动，监测从静态评价走向动态感知。数据质量保障方面，所有指标数据经过交叉比对、逻辑清洗与异常值处理，缺失值采用插值法处理，建立数据溯源机制确保每项数据从采集到呈现全链条可追溯——这些工作均可由AI辅助完成。

4.8 监测点网络与以人为本的参与体系

建立 “集群—产业链—行业”三级监测网络，实行 “五个一”管理——一个固定场所、一名联络员、一套监测表格、一个APP账号、一份季度报告。

体验官制度：从人大代表、政协委员、企业家、专家学者、媒体记者中选聘，每季度开展“沉浸式”体验活动。体验官的核心价值在于提供 “用户视角” ——系统数据能告诉你“企业办了什么事”，但只有亲身体验才能告诉你“企业办事过程中遇到了什么堵点”。

志愿者制度：招募企业员工、律师、会计师、退休干部等，通过“随手拍”一键上传问题。志愿者的核心价值在于 “延伸监测触角” ——系统数据覆盖不到的地方、体验官体验不到的环节，志愿者可以填补这些盲区。

4.9 问题诊断与解决的闭环机制

问题诊断基于“双轨”逻辑进行综合分析。 当有形之轨得分高而无形之道得分低时，问题在于“有法不依、制度空转”；当有形之轨得分低而无形之道得分高时，问题在于“执行好但制度不健全”；当双轨均低时，问题在于“制度建设和运行双重不足”；当双轨均高时，则达到“良法善治”状态。

问题发现汇聚五个渠道：指标异常、12345热线涉企工单、扫码入企企业评价、监测点报告、体验官和志愿者反馈。问题按紧急程度分为四级：A类（影响企业正常生产经营，3天解决）、B类（企业反映强烈涉及面广，15天解决）、C类（个别企业反映，30天解决）、D类（政策优化建议，按程序处理）。

问题解决推行“三张清单”机制：问题清单统一入库分类管理，责任清单明确责任部门和办结时限，效果清单整改后验证效果确认销号。公示原则是只公布正向数据、不公布负面排名——公布“问题解决最多的部门”“问题解决最快的地市”，不公布“问题最多的部门”“问题积压最多的地市”。

每季度评选“营商环境问题解决典型案例”，形成 “解决一个问题、优化一类服务、完善一项制度”的良性循环。

树立标杆、表彰先进，是问题解决闭环的有机组成部分。营商环境的改善归根结底要靠人，一套完整的监测体系不能只有“鞭子”，还必须有“梯子”和“镜子”——让做得好的地方和个人被看见、被表彰、被学习。面向地市与部门，每年评选“营商环境标杆城市”，不只看综合得分，更看重改善幅度、创新举措和企业获得感；每季度评选“营商环境创新案例”，入选案例在全省推广；每月统计各地各部门解决企业问题的数量和质量，评选“问题解决之星”。面向公务员，设立“营商环境实干榜”，上榜个人在年度考核中优先评优，上榜部门在营商环境考核中加分，优秀案例署名表彰、全省推广，让实干者有荣誉、有激励、有发展空间。将表彰结果纳入下一轮监测的加分项，让表彰真正融入监测体系、发挥引领作用，形成 “发现问题→解决问题→表彰先进→引领提升”的完整闭环。

五、结论：方法论的核心升级

营商环境监测 = 政策树指引方向 → AI自动解析政策 → 大数据自动采集 → 智能核验数据真实性 → “有形无形”双轨穿透分析 → 自动生成监测报告 → 问题闭环解决 + 先进表彰推广

AI时代的营商环境监测，其核心不是“用AI写报告”，而是“用AI重新理解营商环境”。 大语言模型可以帮助我们从海量政策文本中提取制度要素、从海量业务数据中识别执行落差、从海量企业反馈中感知真实体验。这使得监测从“看指标”走向“看本质”——穿透政策文本的表层，看到制度运行的深层逻辑；穿透数据得分的表象，看到企业感知的真实状态。

营商环境监测不能只盯着“有形之轨”——政策出了多少、制度建了多少，更要穿透到“无形之道”——制度是否真正运行、是否稳定公平透明可预期。 法治是最好的营商环境，监测就是要回答“法治轨道上，营商环境到底运行得怎么样”。在技术手段上，告别“电子化填报”的伪无感监测，真正用AI自动读取政策文本和业务数据，自动核验落实成效，自动生成监测报告。

更重要的是，监测必须以人为本——让实干者被看见、被表彰、被学习，让优秀案例被推广、被复制、被超越，形成 “发现问题→解决问题→表彰先进→引领提升”的良性循环。