[1] 国家统计局重大专项课题：从研发活动看经济走势——企业研发负责人指数构建方法路径研究（2025ZX12），2025－2026，核心参与人。

[2] 教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目：数字文旅的理论逻辑与现实路径研究（23JZD014），2024－2026，核心参与人。

[3] 国家自然科学基金面上项目：基于多模态数据的事件驱动旅游企业未来价值可解释动态集成预测（42371186），2024－2027，核心参与人。

[4] 国家自然科学基金政策研究重点支持项目：中国能源监管体系和监管政策研究（71742001），2017－2018，核心参与人。

[1] Wang, Y., & He, L. Y. (2026). Mental time travel: How temporal and social distance shape tourism word-of-mouth. Annals of Tourism Research, 120, 104234. (唯一通讯作者, ABS 4, SSCI Q1)

[2] He, L. Y., & Wang, Y. (2026). Does climate-proofing a city boost its tourism? Evidence from a quasi-natural experiment in China. Journal of Sustainable Tourism, 1-42. (唯一第一作者, ABS 3, SSCI Q1)

[3] He, L. Y., Wang, Y. (2026) Is CSR a leading indicator of corporate restructuring performance? Evidence from explainable machine learning. Journal of Management Science and Engineering (管理科学学报英文版), 11(1), 20-36. (唯一第一作者，FMS B, 自科基金委管理科学部认定A类期刊)

[4] He, L. Y., & Wang, Y. (2026). Beyond the Noise: Uncovering the Value of Inconsistent Signals in User-Generated Content for Hotel Performance Forecasting. Journal of Travel Research, 00472875261437258. (唯一第一作者, ABS 4, SSCI Q1)

[5] He, L. Y., Li, H., Chen, X. Z., & Yu, L. (2024). Can tax incentives foresee the restructuring performance of tourism firms? － An event-driven forecasting study. Tourism Management, 102, 104882. (唯一第一作者, ABS 4, SSCI Q1)

[6] He, L. Y., Li, H., Bi, J. W., Yang, J. J., & Zhou, Q. (2022). The impact of public health emergencies on hotel demand － Estimation from a new foresight perspective on the COVID-19. Annals of Tourism Research, 94, 103402. (唯一第一作者, ABS 4, SSCI Q1)

[7] Li, H., He, L. Y., & Yang, J. J. (2022). Forecasting the medium-term performance of restructured tourism firms with an adaptive integrated predictor. Tourism Management, 88, 104436. (唯一通讯作者, ABS 4, SSCI Q1)

[8] 何凌阳, 王正新. (2022). 季节性弱化缓冲算子的构造与应用. 系统工程理论与实践, 42(1), 11-23. (唯一第一作者, FMS T1, 自科基金委管理科学部认定A类期刊, CSSCI)

[9] Wang, Z. X., Zhao, Y. F., & He, L. Y. (2020). Forecasting the monthly iron ore import of China using a model combining empirical mode decomposition, non-linear autoregressive neural network, and autoregressive integrated moving average. Applied Soft Computing, 94, 106475. (唯一通讯作者, SCI Q1)

[10] Wang, Z. X., He, L. Y., & Li, D. D. (2019). Assessment of the degree of order in the organisational structure of electricity regulatory institution in China based on shannon entropy. Energy Policy, 132, 429-439. (唯一通讯作者, ABS 2, SCI/SSCI Q1)

[1] 2025 南开大学优秀博士学位论文

[2] 2023 文化和旅游优秀研究成果（二等奖）

[3] 2021 研究生国家奖学金（博士）

[4] 2020 浙江省优秀毕业生

[5] 2020 中国社科院“香樟青苗计划”成员

[6] 2018 研究生国家奖学金（硕士）