自我介绍
主要通过微观经济学、计量经济学、大数据统计等相关定量研究方法研究与企业财税,国家产业政策以及劳动力市场相关的政策评价问题,具体包括: (1)新兴生产要素对企业生产效率的影响及其机制分析; (2)财税政策对企业研发、公司治理和内部工资差距的影响; (3)产业政策对大气环境的影响及其机制分析。
教育背景
博士:美国雪城大学 经济学(2020)
硕士:上海财经大学 数量经济学(2015)
学士:上海交通大学 机械工程 (2011)
讲授课程
本科生课程:《管理经济学》、《财税学科发展前沿专题研究》、《大数据税收监管》
研究生课程:《高级微观经济学》
行业经验
外资车企工作一年
境外访学
荷兰阿姆斯特丹自由大学
研究领域
生产效率分析、财税政策评价、企业创新及产业政策
获奖
2022届本科生优秀毕业设计(论文)优秀毕业论文指导老师
2023届本科生优秀毕业设计(论文)优秀毕业论文指导老师
2023年华中科技大学教学竞赛一等奖(全校仅二十人)
招生方向
财税经济方向的硕士研究生
欢迎热爱科研、勤奋踏实、有交叉背景的学生联系报考
代表性成果(含发表文章、著作、案例、发明专利、获奖等)
1) Jun Cai, Bill Horrace, Christopher Parmeter. Penalized Sieve Density Estimation with An application to Zero-Inefficiency Stochastic Frontiers, Journal of Applied Econometrics, 2024, 39(1): 41-65
2) 蔡俊,杨岚,周亚虹. PSM-DID在政策评价中的应用现状与改进方法. 《管理科学学报》,2024年.
3) Jun Cai, Y. H. Zhou. A Simple Dynamic Panel Data Approach for Macro Policy Assessment, Applied Economics Letters, 2021, 28(17): 1505-1511 (SCI)
4) Jun Cai, Y. H. Zhou. A Dynamic Panel Data Approach and HCW's Method: Assessing the Effect of China (Shanghai) Free Trade Zone on Local GDP, Journal of Management Science and Engineering(《管理科学学报(英文版)》), 2021, 6(3): 249-267
5) Jun Cai, Qu Feng, William C. Horrace, Guiying Laura Wu. Wrong Skewness and Finite Sample Correction in Parametric Stochastic Frontier Models, Empirical Economics, 2021, 60(6): 2837-2866 (SCI)
6) Jun Cai, Bill Horrace, Christopher Parmeter. Density deconvolution with Laplace errors and unknown variance, Journal of Productivity Analysis, 2021. 56(2): 103-113 (SCI)
论文获奖
2023年 “武汉英才”
Panel Nonparametric Identification and Estimation of Conditional Heteroskedastic Frontiers 在2019 欧洲生产效率和生产率大会上获得最佳“青年学者论文”二等奖
项目
中央高校基本科研业务费资助,项目编号2023WKYXQN041, 3万,2023-2025年
国家自然科学基金青年项目(72303074),30万, 2024-2026年