2026年8月24日 · 星期一
| 主题 | 检索期刊 | 收录论文数 |
|---|---|---|
| AI大模型 | IJIM、CHB、CACM | 3 |
| 供应链金融 | IREF、IJEM、CER | 3 |
| 品牌 | Management Science、JBE、IJCHM | 3 |
| 合计 | 9本 | 9篇 |
注：本期三个主题各精选 3 本高级别期刊（SSCI 1-2 区、UTD 24 / FT 50 / ABS 3），每刊提取 1 篇 2025-2026 年最新相关文献，共 9 篇。
本文基于解释水平理论、目标追求理论与助推理论，通过一项质性加两项实验的混合方法研究，发现窄化型（相对宽泛型）GenAI 助推能显著提升消费者目标渴望度，进而增强其赋权感，并带来更高的满意度、复购意愿与净推荐值。
生成式人工智能（GenAI）正通过从宽泛建议到精准推荐的个性化引导重塑消费者交互方式，但人们对这些交互如何影响决策与消费者赋权知之甚少。本研究考察不同类型的 GenAI 助推（窄化型与宽泛型）如何塑造目标渴望度并进而影响消费者赋权。基于解释水平理论（CLT）、目标追求理论与助推理论，我们检验窄化型（相对宽泛型）GenAI 助推是否通过提升目标渴望度增强消费者的赋权感。三项混合方法研究（一项质性、两项实验）表明，窄化型 GenAI 助推能显著提升目标渴望度，进而带来更强的消费者赋权感及关键的消费者行为结果，包括满意度、复购意愿与推荐（净推荐值）。这些发现推进了将 GenAI 视为消费者决策助推器的理论视角，并为在结构化选择架构中设计有效引导消费者决策的 AI 系统提供了实践启示。
本文以 860 份问卷与用户评论的混合方法，发现 AIGC 的准确性、胜任力、拟人化与交互性四个特征通过激发“积极敬畏”与“受威胁敬畏”两种心理机制影响用户持续使用意愿，其中积极敬畏的作用显著更强。
人工智能技术赋予营销人员先进工具与洞察，带来无与伦比的效率与个性化决策能力。为给营销人员提供有针对性的可操作指导，本研究考察采用人工智能生成内容（AIGC）技术背后的行为机制，具体检验 AIGC 特征（准确性、胜任力、拟人化与交互性）及敬畏这一独特心理机制对用户行为意愿的影响。研究采用混合方法，结合定量数据（N=860）与质性研究（用户评论）。分析表明，敬畏体验显著影响 AIGC 用户持续使用该技术的偏好：积极敬畏具有显著正向作用，而受威胁敬畏的负向作用相对较弱。四个特征均对用户持续使用意愿有显著贡献。值得注意的是，由胜任力、拟人化与交互性激发的积极敬畏显著强于受威胁敬畏（准确性除外）。研究揭示 AIGC 的独特特征不仅能唤起用户的敬畏感知，还能增强其持续使用该技术的意愿。
本文聚焦大语言模型（LLM）在众包工作中的滥用问题，指出其会带来众包产出同质化等质量风险，并探讨了能否以及是否应当防范 LLM 在众包任务中的使用，为平台治理与任务设计提供参考。
众包工作者经常使用大语言模型（LLM），但这可能使其产出产生同质化效应。我们能否——以及是否应当——防范 LLM 在众包工作中的使用？本文系统梳理了 LLM 在众包工作中的普遍使用现象及其对众包产出质量与多样性的潜在影响，并从技术与政策层面讨论了防范 LLM 使用的可行方案及其利弊权衡，为众包平台设计、任务评估机制与治理策略提供了参考。
基于 2009-2022 年中国上市公司数据，实证发现供应链金融显著提升企业偿债能力，企业诉讼是关键调节变量，且效应在国企与民企、盈利与亏损企业之间呈现异质性。
本研究基于 2009-2022 年中国上市公司数据，分析供应链金融（SCF）与企业偿债能力之间的关系，并将企业诉讼作为这一关系的重要调节变量进行考察。实证检验表明，供应链金融提高了企业偿还债务的能力。企业诉讼是供应链金融与企业偿债能力之间关系的重要调节因素，但诉讼效应在国有企业（SOEs）与民营企业（PEs）之间存在差异；同时，供应链金融对企业偿债能力的影响在盈利企业与亏损企业之间也表现出显著的异质性。
基于 2003-2019 年多个发展中经济体上市公司面板数据，实证表明资金依赖型企业在耗尽债务能力后依赖商业信用支撑增长，且这种依赖呈现周期性，随企业财务改善而回落。
本研究考察商业信用（TC）作为替代性资金来源在融资支持资金依赖型企业增长方面的重要意义。研究采用差分广义矩估计（GMM）与固定效应普通最小二乘法（FE-OLS），对多个发展中经济体上市公司的年度数据进行面板数据分析，样本期覆盖 2003 至 2019 年。结果表明，资金依赖型企业依靠商业信用支撑其增长，尤其是当它们已耗尽债务能力时。这种对商业信用的依赖呈现出周期性特征：随着企业财务状况改善，其依赖程度趋于下降。然而，具有显著增长机会的企业在被识别为资金依赖型企业后至少两年内仍会继续使用商业信用。研究结论强调，商业信用可以成为有价值且易获得的资金来源，特别是在实体部门可能需要替代融资渠道的发展中经济体。
利用 2015-2022 年中国企业数据与文本分析，发现 COVID-19 危机显著减少高风险企业的正式与非正式融资，而区块链应用通过提升信息透明度、公司治理与生产网络效率增强供应链融资韧性。
本文研究 COVID-19 危机对中国供应链融资的负面影响，并考察区块链应用在缓解此类中断中的作用。研究使用 2015-2022 年中国企业数据，采用文本分析构建企业区块链创新与供应链风险暴露指数。研究发现，供应链风险较高的企业在 COVID-19 疫情期间的正式与非正式融资减少更为显著。然而，区块链应用通过提升信息透明度、公司治理与生产网络效率，有助于增强危机中供应链融资中断的韧性。进一步分析显示，缓解效应存在异质性，在民营企业和低社会信任企业中更为明显；使用基于大语言模型 GPT 的替代度量后，主要结果依然稳健。本文强调数字技术进步在危机情境下保护供应链安全的重要性。
本文提出“品牌能力差距”框架与方法论，基于 2005-2013 年大样本企业数据发现企业平均仅实现 35% 的财务品牌杠杆潜力，平均每个品牌存在价值 21 亿美元的品牌杠杆差距（约占企业价值的 4.3%）。
企业是否充分利用了基于顾客的品牌资产（CBBE）的财务实力？如果没有，与品牌资产在财务上被充分杠杆化的基准情形相比，差距有多大？企业应强调哪些市场策略来弥合这一差距？本文回答了这些问题。作者提出一个框架与方法论，使企业能够识别并衡量其“品牌能力差距”——即在最有效率的品牌杠杆策略到位时，企业将 CBBE 转化为企业价值的潜力，并在必要时采取纠正措施以实现其品牌杠杆潜力。作者进一步考察了企业可通过营销方案与策略进行调控的三个市场策略调节变量。将框架与方法应用于 2005-2013 年的大样本企业后发现，平均而言企业仅实现了其财务品牌杠杆潜力的 35%。这意味着每个品牌平均存在价值 21 亿美元的品牌能力差距，相当于企业价值的 4.3%。这些发现对战略品牌分析与规划具有重要意义，可帮助企业设计更有效的财务品牌杠杆策略。
通过五项实验证明历史性品牌过失（HBT）会通过损害品牌温暖感知对当前品牌评价产生持续的负面影响，并识别了制度压力与回应方式（承认、道歉、补偿）的缓冲作用。
许多品牌都面临历史性过失的后遗症，但以往研究对此几乎未提供洞见。在此背景下，本研究通过五项实验提供了一致的证据，表明历史性品牌过失（HBT）对当前品牌评价存在持续的负面影响，这一效应源于 HBT 对品牌温暖感知的损害。研究 1 和 2 确立了主效应与中介机制；研究 3-5 考察缓解效应：研究 3 检验高制度压力是否可作为缓冲 HBT 负面效应的借口策略，研究 4 和 5 检验不同回应方式（承认、道歉和/或补偿）的缓解作用。这些结果通过界定 HBT 概念、揭示其损害当前品牌评价的原因以及品牌可如何缓解其负面影响，为商业伦理与营销文献作出了贡献。
基于星级酒店顾客问卷调查与 PLS-SEM、fsQCA 分析，发现企业数字责任、负责任营销、绿色技术采用与负责任旅游实践均显著增强星级酒店的绿色品牌资产。
本研究旨在考察企业数字责任、负责任营销、绿色技术与负责任旅游实践如何影响星级酒店的绿色品牌资产。研究采用横截面设计检验假设，通过便利抽样收集星级酒店顾客数据，并使用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）与模糊集定性比较分析（fsQCA）进行分析。研究结果表明，企业数字责任、负责任营销、绿色技术采用与负责任旅游实践均显著促进星级酒店绿色品牌资产的提升。这些因素共同与顾客对可持续性与环境管理的感知形成正向关联，强化了酒店作为负责任环保实体的声誉。本研究通过实证验证企业数字责任对负责任营销、绿色技术与负责任旅游实践的正向影响及其对绿色品牌资产的促进作用，丰富了企业数字责任文献，并揭示了这些因素如何共同使酒店走向可持续、使顾客对环境更具责任感。