全要素生产率的提升被视作发展新质生产力的核心标志。当数字政府建设被纳入这一框架，一个关键问题浮现：地方政府的数字化治理能否转化为辖区内企业的效率提升？南京审计大学、上海财经大学、东南大学、厦门大学等机构的学者合作完成的一项研究，尝试用生成式人工智能来回答这个问题。论文发表于《财经研究》2026年第2期。

研究团队首先面临一个测量难题：如何客观、系统地评估不同地级市的数字政府建设水平？传统方法依赖统计年鉴或问卷调查，覆盖面有限，更新速度也慢。他们转而采用生成式人工智能，通过抓取和分析地方政府网站、政务公开平台、在线服务系统的海量文本与交互数据，构建了一套新的测度指标。这套方法试图捕捉各地在政务服务数字化、信息公开、数据共享等方面的实际进展，而非仅仅统计硬件投入或政策文件数量。

基于这一指标，研究者将地级市的数字政府水平与辖区内企业的全要素生产率数据进行匹配分析。结果显示，数字政府建设水平越高的地区，当地企业的全要素生产率平均也更高。这个正向关联在控制了城市经济水平、产业结构、企业自身特征等变量后依然稳健。

数字政府究竟通过哪些渠道影响企业效率？机制检验揭示了四条路径。

第一条是政府透明度。数字政府建设推动了政务信息的公开化，企业能更及时、准确地获取政策法规、产业规划、补贴申报等信息，降低了信息搜寻成本。第二条是企业透明度。当政府要求企业在线报送经营数据、财务信息并加强监管时，企业自身的治理和运营规范性随之提高，这有助于减少内部低效和代理问题。

第三条涉及资源配置效率。数字平台简化了行政审批、项目申报、融资对接等流程，缩短了企业与政府之间的交互周期，资源流动更加顺畅。第四条是企业创新效率。数字政府提供的知识产权保护、科技项目申报、产学研对接等服务，降低了企业的创新门槛和试错成本，推动研发投入更快转化为产出。

截面检验进一步刻画了受益企业的画像。在高科技行业，数字政府建设对全要素生产率的提升作用更为突出—这类企业对政策环境、信息透明和资源获取的敏感度更高。成立年限较短的企业受益也更明显，它们缺乏长期积累的政商关系和市场信息渠道，数字政府恰好补足了这一短板。融资约束程度高的企业同样从数字政府建设中获得了更大的效率改善，因为政务数字化降低了它们获取政策资源和信贷信息的成本。

这项研究的价值不止于学术结论。从政策层面看，它提供了数字政府建设具有“外溢效应”的经验证据：政府的数字化转型不仅改善了自身运行效率，还通过提升透明度和服务便利性，间接促进了市场主体的效率提升。这对理解“放管服”改革的经济效果、推动政府职能转变，以及加强廉洁政府建设，都有参考意义。

研究也留下了一些值得继续追问的问题。生成式人工智能构建的指标能否持续迭代，以应对地方政府数字化转型的快速变化？数字政府建设的效率红利是否存在天花板，当透明度达到一定水平后，进一步改善的边际效应如何？这些或许需要在后续研究中，结合更长时间跨度的数据和更细颗粒度的案例来回答。