近日，我院管理科学与工程学科赵积强博士以第一作者身份在国际学术期刊《Expert Systems with Applications》上发表研究论文。该期刊为中科院一区top期刊，聚焦专家系统和智能系统的设计、开发、测试、实施和管理，是国际计算机科学与管理科学与工程交叉研究的高水平刊物，五年影响因子7.8，在国际上106个运筹与管理类期刊中排名第7位。

图1 前沿面不变下效率改进之意图

该论文题为“Estimation of optimal resource allocation for Universities’ industry-education integration: A novel inverse network DEA model with shared inputs”，立足运筹学优化领域，针对传统逆数据包络分析（DEA）模型难以刻画系统内部多阶段资源流动与关联，以及效率优化中易出现前沿面漂移、基准不一致等问题展开研究。作者构建了一个规模报酬不变（CRS）的新型逆网络 DEA 模型，具备生产可能集（PPS）非空、闭合和凸性等性质，保证可行域有界、最优解唯一。可能的边际贡献为：一是系统讨论了共享投入和固定中间产品条件下的建模方法，准确刻画多阶段、跨环节的投入产出关系；二是提出前沿面保持机制，在效率提升过程中保持原始 DEA 前沿面不变，避免传统模型中基准变化带来的结果偏差，提升了分析的可比性和解释性（见图1）；三是构建了覆盖四种典型情形的统一分析框架，可灵活应对“效率不变或提升”与“投入增加或产出目标提高”等不同组合下的资源优化需求。实证以某高校资源配置为案例，结果表明模型可精准识别资源利用效率差异与优化空间，为教育领域资源效益提升提供决策支撑。