文献追踪日报

大型语言模型（LLMs）的兴起为管理研究中的数据标注和文本分类提供了新机遇，但研究者缺乏实施最佳实践指南。本文开发了一个LLM实施的基础框架，为研究过程中的关键决策提供结构化指导，并通过众筹项目可持续性声明分类进行实证说明。研究表明LLMs可以以更低成本达到甚至超越传统方法的表现，但提示设计的差异会显著影响结果。作者开发了敏感性分析程序并提供详细文档，帮助研究者确保方法严谨性。

战略决策具有不确定性且通常不可逆，预测备选方案价值至关重要。本研究探讨生成式AI在战略方案评价中的应用，分别使用AI生成的商业模式和商业模式竞赛提交的方案作为分析对象。研究考虑了多种大语言模型、不同LLM角色及提示词组合，发现生成式AI的单次评价结果常出现不一致性和偏差。然而，当对多个评价结果进行聚合分析时，GAI生成的排名与人类专家的评价结果呈现高相似性，验证了GAI在战略决策中的实践价值。

作者核心主张是人-LLM混合方法能够提升营销研究过程的效率和效果。在定性研究中，LLM可辅助数据生成和分析：有效创建样本特征、生成合成受访者、进行深度访谈。AI-人类混合生成的信息丰富且连贯的数据超越了纯人类数据。专家评审显示人类与LLM拥有互补技能，混合方法优于纯人类或纯LLM方法。在定量研究中，LLM能正确识别回答方向和效价，通过少样本学习和检索增强生成显著提升合成数据质量。作者与财富500强食品公司合作，使用GPT-4复制了2019年的定性和定量研究以验证方法价值。

基于大语言模型的生成式AI工具正在迅速重塑研究者开展问卷和实验的方式，从文献综述、工具设计到研究管理、数据编码和结果解释，这些工具为提升研究生产力和推进方法论提供了巨大机遇。然而，研究者往往在不完全理解这些系统运作方式的情况下使用它们。本文旨在提供有效且负责任的GenAI使用实践指南。作者首先解释GenAI系统运作原理，强调直观界面与底层模型架构之间的差距。随后审视研究过程中不同使用场景的机会和相关风险，提供灵活的最佳实践建议和负责任使用规则，特别关注确保非结构化数据GenAI编码有效性的领域。

本文发展了一个新颖的生成式AI轨迹——"民主化-平均陷阱-模型崩溃"——以识别GenAI带来的数据和模型挑战，并据此预测消费者研究的GenAI未来。该轨迹包含三个关键现象：民主化扩大了消费者参与，平均陷阱产生通用响应，模型崩溃发生在GenAI输出失去人类感知力时。民主化增强数据代表性的同时也嵌入现实世界偏见；由下一个token预测模型导致的平均陷阱产生缺乏个性的通用输出；当GenAI越来越多地从自身输出中学习时会发生模型崩溃。为应对这些挑战，研究者可以利用民主化研究边缘消费者，优先采用以人为中心的研究方法。

实践中供应链各方常面临资金约束，需要寻求融资并承担破产风险。本文通过行为实验研究供应商与资金约束零售商之间的贸易信贷契约。供应商提出批发价后，零售商在初始资金不足时通过贸易信贷采购，需求实现后偿还供应商。实验设置了三种不同初始资金水平的零售商（无破产风险、低破产风险、高破产风险），发现与理论预测相反：面临破产风险时零售商会显著减少订货以降低实际破产概率，供应商则降低批发价以激励零售商增加订单。参考点依赖和公平偏好模型能有效解释这些行为偏差。

本文研究企业如何管理供应商披露以塑造更绿色的供应链形象。研究发现企业选择性地披露与高ESG供应商的关系，同时隐藏低ESG供应商关系。供应商环境评分从第10百分位提升至第90百分位时，披露概率增加4.4%。分析表明这种选择性披露反映的是洗绿而非真实的供应链ESG改善。在美国子样本中，企业更可能在10-K业务部分和ESG报告中披露绿色供应商，而低ESG供应商更频繁出现在10-K风险因素部分。随着环境透明度监管趋严，策略性披露减少。战略性披露绿色供应商的企业经历更高的短期股票回报，但这种效应随时间衰减。

品牌资产和纵向整合是加盟体系中深刻影响绩效的两个核心战略要素。尽管这两个战略杠杆的重要性已得到广泛认可，但品牌资产与纵向整合（公司直营门店比例）之间的互动关系仍不清晰。本研究使用贝叶斯面板向量自回归模型对大规模面板数据进行分析，发现品牌资产对纵向整合具有显著的滞后负向效应，即更高的品牌资产导致加盟体系中更少的下游纵向整合。反向因果分析发现存在较弱但显著的互惠效应。边界条件分析揭示：在国际化加盟体系和零售导向（相对于服务导向）的加盟体系中，品牌资产对纵向整合的负效应较弱；而在财务资源更丰富的加盟体系中该效应更强。

当品牌在线遭受攻击时，谁真正会为其辩护？不仅是忠诚的品牌粉丝：满意的消费者也会为品牌辩护，因为他们希望恢复公平并回馈品牌。第三类在线捍卫者是自我推广者，他们寻求乐趣、可见度或声誉收益。本文通过对570名品牌捍卫者的调查研究，识别出在线品牌捍卫行为的三种关键动机——互惠利他、公平恢复和利己主义——以及品牌满意度和品牌依恋的作用。研究揭示了三类品牌捍卫者：品牌推广者、正义推广者和自我推广者。研究发现帮助管理者更有效地培育消费者品牌捍卫行为。

本文研究尽责品牌如何最有效地影响消费者的可持续行为，聚焦于可持续品牌资产在消费者对碳抵消信息反应中的关键角色。随着越来越多品牌将碳抵消纳入其可持续发展战略，理解消费者如何响应这些信息变得至关重要。研究通过实证方法揭示了可持续品牌资产的多个维度如何调节消费者对碳抵消信息的态度和行为意向，为品牌管理者提供了如何通过构建可持续品牌资产来增强消费者可持续行为参与的实践指导。