戴前智

2023-02-22

姓 名 戴前智

职 称 副教授 硕士生导师
职 务 国际教育中心主任
所属所 数量经济研究所
所属系 经济学系
邮 箱 qianzhi@hfut.edu.cn
电 话
主讲课程 本科生课程:Matlab数据分析与挖掘、微观经济学
研究领域 1.学科领域:☆数量经济学;☆能源与环境经济学;☆政治经济学
2.
研究方向:效率与生产率分析、资源优化配置

教育经历
中国科学院科技政策与管理科学研究所 风险管理 博士后 2014.07-2016.06
中国科学技术大学 管理科学与工程 博士 2009.09-2014.07
安徽大学江淮学院 工商管理 本科 2004.09-2008.07
工作经历

合肥工业大学讲师2016.06–2017.12

合肥工业大学 副教授 2018.01-至今

科研项目

1.公益类国有企业的绩效评价与资源配置研究,国家自然科学基金面上项目,2022.1-2025.12,主持

2.非中心化决策机制下网络系统的资源配置方法与应用研究,国家自然科学基金青年项目,2018.1-2020.12,主持

3.考虑子系统行为相关性的能源环境效率评价及改进路径优化研究,安徽省哲学社会科学规划项目,2018.1-2019.12,主持


研究成果

发表学术期刊论文30余篇,部分论文发表在FMS国际A/B类和中文T1/T2期刊。部分代表性论文如下:
[1]
A DEA-based incentive approach for allocating common revenues or fixed costs.European Journal of Operational Research. 2021, 292(2): 675-686.(第一作者)

[2]Allocating Common costs of Multinational Companies based on the Arm's Length Principle and the Nash Non-Cooperative Game.European Journal of Operational Research. 2020, 283(3): 1002-1010.(通讯作者)

[3] Water Pollutant Discharge Permit Allocation Based on DEA and Non-cooperative Game Theory,Journal of Environmental Management. 2022, 302(Part A): 113962.(通讯作者)

[4] An Integrated Data Envelopment Analysis and Non-Cooperative Game Approach for Public Transportation Incentive Subsidy Allocation.IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2022, 23(11): 21515-21530.(通讯作者)

[5] Fair Allocation of Wastewater Discharge Permits Based on Satisfaction Criteria using Data Envelopment Analysis.Utilities Policy. 2020, 66: 101078.(通讯作者)

[6]基于动态非合作博弈超效率DEA的成本补偿激励方法研究.中国管理科学, 2023,待刊.(第一作者)

[7]碳减排压力能驱动我国经济高质量发展吗?——来自中国20102019年省域面板数据的证据.计量经济学报, 2023, 3(1): 128-147.(第一作者)

[8]考虑DEA要素相关性的我国区域工业水--环境效率评价研究.系统科学与数学, 2021, 41(8): 2234-2251.(第一作者)

[9]基于Maxmin公平的风险控制资源比例分摊方法.系统工程理论与实践, 2017, 37 (6): 1602-1609.(第一作者)


获奖荣誉
暂无更多信息
社会兼职
中国管理现代化研究会管理与决策科学专业委员会理事、中国优选法统筹法与经济数学研究会青年工作委员会委员以及风险管理分会理事。受邀担任《European Journal of Operational Research》、《Journal of the Operational Research Society》、《系统工程理论与实践》、《中国管理科学》等期刊匿名审稿人
其他信息

学生培养:

已培养硕士研究生3人,去向分别为安徽省信用融资担保集团有限公司、浦发银行、合肥大智慧财汇数据科技有限公司。

招生要求:

1)数学、英文基础扎实;(2)勤奋好学、吃苦耐劳;(3)对数据分析与挖掘有兴趣。


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