林晓关于构建“数字经济产业活跃度与协同网络指数”的设想，在创新发展与高技术产业处内部掀起了不小的波澜。老谭虽在讨论会上同意她推进可行性研究，但私下与林晓沟通时，语气里仍带着几分保留：“林处，这个想法确实有新意，但跨部门协调、数据安全这些都是实打实的难题，咱们先摸着石头过河，能做成最好，做不成也积累点经验。”处里的年轻科员们则是另一番态度——小张眼睛一亮，当即表示愿意帮忙整理数据；小李却有些犹豫：“林处，我之前跟其他部门对接过数据，光是走审批流程就耗了一个多月，咱们这指数要整合这么多部门的数据，能推进下去吗？”
林晓理解大家的顾虑，在晨会上笑着回应：“困难肯定有，但咱们不是要一步到位。先从能拿到的数据入手，一点点完善，就算最后成不了完整的指数，能为《行动计划》提供几个新的分析维度，也是进步。”她的坦诚和务实，让处里的氛围缓和了不少，但她心里清楚，真正的挑战，还在处室之外的跨部门协调上。
一周后，林晓带着初步拟定的方案，先回到了“娘家”大数据管理中心。王副主任看到她来，立刻热情地招呼：“小林，什么风把你吹回来了？快坐！”孙浩和程力也围了过来，手里还拿着之前林晓交代的“产业数据清单”。
“王主任，这次来是想麻烦咱们中心，帮忙协调几个关键数据。”林晓把方案递过去，指着其中几页解释，“您看，我们想获取企业用电的聚合数据、脱敏后的供应链发票数据，还有城运平台里的产业运行监测数据，用来构建数字经济产业指数。”
王副主任翻着方案，眉头渐渐皱了起来：“用电数据和发票数据可不是小事，涉及数据安全和企业隐私，就算是聚合数据，也得报市数据安全委员会审批，流程至少要一个月。而且电网公司和税务局对数据共享很谨慎，咱们中心只能牵线搭桥，最终能不能成，还得看他们的态度。”
程力在一旁补充：“林处，城运平台的产业数据我们能直接提供，但格式需要调整，得跟技术团队对接，大概一周能整理好。至于其他数据，我跟电网公司的对接人熟，可以先帮您探探口风。”
“那就麻烦程力了，也谢谢王主任。”林晓心里有了底，“审批流程我来跟进，您这边要是需要提交材料，随时找我。”
离开大数据中心，林晓马不停蹄地赶往市经济和信息化局。负责产业数据的张处长是位头发花白的老同志，听完林晓的来意，放下手中的茶杯，语气带着几分不解：“林处长，你们发改委做数字经济规划，用我们经信局的规上企业报表、产业运行监测报告还不够吗？那些数据都是经过层层审核的，真实可靠。你说的用电数据、招聘数据，那玩意儿波动多大啊——夏天企业空调开得多，用电就涨；毕业季企业招实习生，招聘数据就高，能反映产业真实情况吗？”
林晓早有准备，拿出一份打印好的案例：“张处长，您看，去年咱们市人工智能产业的统计增速是8%，但电网数据显示，人工智能企业的平均用电量增长了15%，招聘数据里算法工程师的岗位需求增长了22%。这说明产业实际活跃度比统计数据更强劲，只是部分中小企业还没纳入规上统计范围。我们想做的指数，就是想补上这块‘短板’，让规划能覆盖到更多有潜力的企业。”
张处长拿起案例看了看，还是摇了摇头：“道理我懂，但我们这么多年靠现有指标体系，也没出过错。搞新指数费时费力，万一出了偏差，谁来负责？”他的话里带着对传统工作模式的依赖，也藏着对风险的顾虑。林晓没有再争辩，只是笑着说：“张处长，您别担心，我们先做试点，用部分数据试试水，结果出来后第一时间跟您汇报，要是不合适，我们再调整。”
随后与人社局的沟通，又遇到了新的难题。负责就业数据的李科长倒是对共享招聘数据没有抵触，但翻完林晓的产业细分目录后，皱起了眉头：“林处，我们的招聘数据是按‘计算机服务’‘软件开发’这种大类分的，你要的‘人工智能算法开发’‘工业软件设计’这些细分领域，得我们人工一条一条标注，全处室的人都上，至少得半个月才能完成。而且标注标准不好统一，万一跟你们的产业目录对不上，数据就没用了。”
“标注的事，我们处里可以派两个人来帮忙，标准咱们一起定。”林晓立刻接话，“另外，我们研究出的人才流动趋势，也可以跟你们共享，比如哪个产业的人才需求增长快，你们后续制定人才政策时，也能更有针对性。”李科长听后，脸色缓和了些：“那行，我跟领导汇报一下，要是同意，咱们就组建个临时小组，一起推进。”
一圈沟通下来，林晓回到办公室时，已经是傍晚。她瘫坐在椅子上，看着桌上摊开的方案，心里满是疲惫——各部门并非故意不配合，而是固有的工作模式、权责边界和对数据价值的认知差异，像一道道无形的墙，挡住了数据流通的路。她突然意识到，自己或许太心急了：在发改委这样的宏观管理部门，推动创新不能像在大数据中心那样“直来直去”，得学会在现有框架里找空间，用更灵活的策略减少阻力。
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