近期，我院赵佳佳副研究员、蔡争争副研究员分别在国际知名期刊European Journal of Operational Research、Economics Letters 发表高水平论文。
赵佳佳和法国IESEG管理学院，法国国家科学研究中心Michael Vardanyan、Zhiyang Shen合作完成的论文"Optimizing university restructuring for targeted knowledge output: A preliminary evaluation of Chinese university mergers incorporating preferences"被期刊European Journal of Operational Research接收并在线发表。
论文摘要：自 20 世纪 90 年代末以来，中国高校经历了大规模的合并浪潮，这引发了关于此类整合对高等教育知识产出影响的探讨。本文提出了一个新的DEA合并评估模型，考虑了特定产出偏好，解决了不可行解的问题。同类研究设定目标函数为扩展所有产出，为了避免不可行解，它们往往依赖于不变规模回报或者递减规模回报，考虑到DEA合并评估主要是识别规模经济和范围经济，上述假设不可能在全局成立。本文提出了一个在可变规模回报下找到最优解的方案，证明了最优解的存在性和唯一性，同时给出了检验多重解的策略。使用该模型分析中国的研究型大学，发现多数省份的大学数量低于最优水平，仅仅贵州和甘肃的大学有合并机会。
蔡争争和厦门大学王亚南经济研究院韩晓祎、厦门大学邹至庄经济研究院卓剑超合作完成的论文 "Estimation of high order simultaneous equations spatial autoregressive model: An efficient Bayesian approach"被期刊Economics Letters接收并在线发表。
论文摘要：本文针对大规模空间数据，研究了高阶联立方程空间自回归模型的贝叶斯估计方法，该方法解决了传统似然法中多个结果方程的多重空间参数带来的约束优化计算难题。我们进一步提出一种高效的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，通过使用交换算法，解决了大样本下含大量参数的雅可比行列式所面临的计算挑战。蒙特卡洛实验表明，本文提出的贝叶斯方法在有限样本中表现良好，交换算法可将计算时间缩短约三分之二。
