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第237章 学术自信（第1页）

省学术年会的第二天，议程更加紧凑，安排了多个平行论坛。

林窈选择参加了“数字经济与实体经济深度融合”

的专题研讨。

这个议题与她之前深度参与的“数据要素”

研究高度相关，也是她目前重点关注的方向。

论坛开始后，几位高校学者和智库研究员先后做了发言，有的偏重理论模型构建，有的侧重宏观趋势分析。

林窈认真听着，不时在笔记本上记录。

轮到一位来自省内重点大学的教授发言时，他展示了一个用于评估数字经济渗透率的复合指标体系，模型构建看似复杂，引用了大量前沿术语。

然而，当林窈仔细审视他展示的底层数据来源和权重赋值逻辑时，凭借多年审计和建模练就的敏锐，她很快发现了几处不够严谨的地方。

数据口径似乎存在不一致，某些关键变量的权重设定也显得有些主观，缺乏足够的实证支撑，这可能导致最终评估结果的偏差。

提问环节开始后，会场短暂沉默了片刻。

这位教授所在的学校名气颇大，模型又看起来高深，一时无人起身。

林窈略一沉吟，整理了一下思绪，举起了手。

主持人将话筒递给她。

林窈站起身，先是对发言者的研究表示了肯定：“感谢李教授的精彩分享，构建这样一个综合指标体系非常有价值。”

她语气平和，态度谦逊。

然后，她话锋一转，声音清晰而沉稳地提出自己的疑问：“李教授，关于您模型中‘传统产业数字化改造投入占比’这个二级指标，我注意到您主要采用了规上企业的研发支出数据进行测算。

但根据我们前期在一些地市的调研发现，大量中小微企业在数字化改造中，投入往往体现在设备购置、软件服务购买等非研发支出上，这部分数据在现行统计体系中可能覆盖不足。

如果忽略这部分，是否会系统性低估传统产业，尤其是中小微板块的真实数字化投入水平，进而影响指标的代表性？”

她顿了顿，继续道：“另外，关于各层级指标的权重分配，您提到采用了hp（层次分析法）结合专家打分。

我想请教一下，在确定专家打分的收敛性标准时，是如何考虑的？是否做过敏感性分析，以检验权重微小变动对最终结果排序的稳健性影响？”

她的问题直指模型构建的核心假设和潜在脆弱环节，既专业又具体，没有丝毫空泛的质疑，每一个点都建立在扎实的调研和对方法论深入理解的基础上。

台上的李教授显然没预料到会被问得如此细致，他怔了一下，推了推眼镜，承认在中小微企业数据覆盖上确实存在挑战，对于权重敏感性的分析也做得不够充分。

林窈听完他的解释，微笑着点了点头：“谢谢李教授的解答，数据获取确实是我们共同面临的难题。

或许后续可以考虑引入一些替代变量或抽样调查作为补充。

您的研究为我们提供了很好的框架，期待看到更完善的版本。”

坐下后，她能感觉到周围投来几道带着欣赏和探究的目光。

邻座之前交流过的那位兄弟市的研究员低声对她说：“林研究员，问题提得很到位啊，一听就是做过扎实调研的。”

林窈谦和地笑了笑：“只是刚好之前接触过类似的问题，一点粗浅想法。”

论坛结束后，竟有两位其他市社科院的研究人员主动过来与林窈交换联系方式，希望能就数字经济评估方面的问题进一步交流。