近日，吉林外国语大学国际商学院外籍教师、副教授Abbas Khan（阿巴斯）博士以第一作者身份发表两篇SCI收录学术论文，分别刊发于Elsevier出版的《Energy Reports》（影响因子6.6，JCR学科分区Q2，中科院期刊分区工程技术大类3区）和Cell Press出版的《iScience》（影响因子4.5，JCR学科分区Q1，中科院期刊分区综合性期刊大类2区），第一署名单位均为吉林外国语大学。这是学院在外籍教师科研产出以及能源经济、金融市场与可持续发展交叉研究领域取得的又一重要突破。

论文《Impact of policy changes on electric vehicles market efficiency: Applying Kingdon’s multiple streams framework and the semi-strong efficient market hypothesis》（《政策变动对电动汽车市场效率的影响：金登多源流框架与半强式有效市场假说的应用》）聚焦能源政策变动对电动汽车相关股票市场效率的影响，属于能源经济与金融学交叉领域。研究将金登多源流框架与半强式有效市场假说相结合，运用市场模型、资本资产定价模型与GARCH模型计算异常收益率，检验公开政策信息能否被市场充分吸收。研究发现，特斯拉作为纯电动汽车制造商，在电动汽车激励政策回撤公告后出现显著异常收益且持续存在，违背了半强式有效市场假说；福特、通用汽车则未出现异常收益，表现出价格调整的有效性与更强韧性。研究揭示，能源政策的政治不稳定性会削弱监管公信力、扰乱清洁能源转型并降低投资者信心，稳定透明的政策设计是支撑私人投资与技术创新、推进可持续发展目标落实的关键前提。

论文《AI-driven environmental performance index using deep autoencoders for monitoring sustainable development goals》（《基于深度自编码器的人工智能驱动环境绩效指数：面向可持续发展目标的监测》）聚焦全球环境绩效的测度与评价，属于环境经济与机器学习交叉领域。研究针对传统环境绩效指数依赖线性加权、难以刻画非线性关系的局限，构建了基于深度自编码器的环境绩效指数，对全球38个国家、5个区域的环境绩效进行系统测度，并与主成分分析指数对照，同时结合随机森林、XGBoost与SHAP分析识别关键驱动因素。研究发现，自编码器指数在重构精度、稳定性和抗噪声能力上均优于传统指数；全球尺度上，电力可及性与可再生能源是环境绩效的主导驱动因素，区域尺度上则呈显著差异——东亚以治理能力与创新为关键，南亚取决于城市化，中亚取决于可再生能源禀赋，中东和北非取决于数字化程度。该研究为各国因地制宜推进能源转型提供了数据驱动的政策依据，也为可持续发展目标的量化监测提供了新的技术路径。

学院将持续深化国际合作科研支持，进一步拓展与境外高校、科研机构的常态化联合申报与联合攻关渠道，支持中外教师在英文高水平期刊发表更多原创成果；推动前沿科研成果转化为专业学位研究选题、MBA/MPAcc教学案例与双语课程资源，以科研反哺教学、以教学促科研，形成“科研—教学—人才”相互促进的良性循环，为学校“十五五”时期国际商科教育高质量发展提供坚实支撑。

文章来源 | 国际商学院

本期编辑 | 范书旗

初   审 | 何俊京

复   审 | 杨  丹

终   审 | 刘  伟