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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。
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