她快速写下几个公式，“这些数据在统计局年鉴、科技局年度报告里都是公开的。”
组员们眼睛一亮。
“而且，”
陶晶继续道，“我们还可以用替代指标。比如用‘规上工业企业研发经费支出’代替企业研发投入，用‘技术市场交易活跃度’代替创新合作频率……”
她在白板上快速演算，“虽然精度会有损失，但趋势分析是可靠的。”
会议室里安静下来，所有人都惊讶地看着她。这些方法听起来简单，但需要对数据体系和政策逻辑有极其深入的理解，才能想到这样的变通方案。
“陶晶，你……怎么想到的？”来自统计局的男生忍不住问。
陶晶笑了笑：“以前在基层做产业调研时，经常遇到数据不完整的情况，逼出来的。”
张悦看着白板上条理清晰的替代方案，忽然明白了为什么陶晶能这么快得到重用——这不仅仅是努力，更是天赋和经验的结合。
方案重新调整后，全组加班到深夜。
晚上十一点，陶晶还在核对最后一个数据模型时，手机震动了。
是陆励城发来的消息：「还在忙？」
陶晶回：「嗯，赶方案。你怎么还没睡？」
「刚开完会。需要帮忙吗？」
陶晶犹豫了一下，还是问了：「高新区企业创新数据的非公开部分，有没有可能找到替代分析路径？我们拿不到内部数据。」
陆励城几乎秒回：「三个替代方案：1. 用科技局每年的创新基金立项名单反推企业研发方向；2. 税务局的研发费用加计扣除备案企业名单可以部分反映研发投入；3. 人才办的高层次人才引进企业分布能体现创新潜力。这些数据都在政务内网可查，权限我可以协调。」
陶晶看着这条消息，心里一暖。
他没有直接给她数据，而是给了方法和路径——这才是真正的尊重和专业。
「谢谢陆老师！够用了。你早点休息。爱你！」
「你也是。明天答辩加油。晚上下班我去接你回家！」陆励城看着手机屏幕的“爱你！”，嘴角微微上扬。
“明天就能见面了……”
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