我院霍达副教授作为第一作者撰写的论文Using Machine Learning for Evaluating Global Expansion Location Decisions: An Analysis of Chinese Manufacturing Sector被SSCI收录的JCR一区期刊Technological Forecasting and Social Change录用，该期刊2020年影响因子为5.846。

该论文主要研究论述了第四次工业革命和以机器学习为主的相关技术的出现正在极大地改变企业的决策评价框架。论文采用基于机器学习的三维可视化网络等新技术，探讨了中国企业在全球网络中的选址决策问题，在神经网络的支持下对各簇类选址决策行为进行分析。研究基于机器学习的算法重审了财务杠杆率和工资水平等经典变量对中国企业全球决策的相关性。研究结果表明，财务杠杆对全球网络中企业的选址决策具有负面影响。然而杠杆与企业规模的相互作用可以缓解该影响，对选址决策产生积极影响。工资水平通过与财务杠杆的相互作用对选址决策产生负面影响。论文基于神经网络的机器学习进一步分析了不同行为簇参与全球网络选址概率的动态作用机制。

Technological Forecasting & Social Change在2020年JCR的152种期刊Business领域排名17，主要探讨技术预测与未来科学的发展与实践，研究社会、环境与科技的相互关联机制与未来规划路径，在国际企业与创新经济研究领域具有较强的影响力。

霍达副教授目前担任我院国际商务系系主任、国际商务系教工党支部书记，作为第一作者在Economic Research-Ekonomska Istrazivanja、Emerging Markets Finance and Trade 、Romanian Journal of Economic Forecasting 等SSCI收录的国际学术期刊发表多篇学术论文，主持多项国家社科基金一般项目研究。