2026年9月23日
| 主题 | 检索期刊 | 收录论文数 |
|---|---|---|
| AI大模型 | Science、Sociological Methods & Research、AI & Society | 3 |
| 供应链金融 | Journal of International Business Studies、Journal of Manufacturing Technology Management、Industrial Management & Data Systems | 3 |
| 品牌 | Review of Managerial Science、International Journal of Emerging Markets、Management Decision | 3 |
| 合计 | 9本 | 9篇 |
注：本轮检索优先选取 ABS 3星以上、FT50、SSCI/SCIE 收录或中科院二区以上、JCR Q1—Q2 期刊；9本期刊经既往检索记录比对均为首次收录。其中 Science 为综合类顶刊（政策论坛文章），Industrial Management & Data Systems 为 SCIE 收录（JCR Q1），个别文献为在线首发（Online First）后正式确定卷期页码。
基于三大预印本平台的大规模数据分析发现，大语言模型在加速稿件产出、降低非英语母语研究者门槛、拓宽既有文献发现范围的同时，也使语言复杂度等传统科学质量信号不再可靠，科研制度亟需适应性调整。
尽管生成式人工智能（Gen AI）在各学科中的快速普及引发了越来越多的兴奋与担忧，但相关实证证据仍然零散，学界对大语言模型（LLM）跨学科影响的系统性理解仍十分有限。本文分析来自三个主要预印本平台的大规模数据，发现LLM的使用加速了稿件产出、降低了非英语母语研究者的门槛，并使研究者能够更广泛地发现既有文献。然而，随着科学产出数量不断攀升，语言复杂度等传统的科学质量信号正逐渐失去作为择优指标的可信度。随着AI系统的进步，研究质量、学术传播以及智力劳动的本质等基本假设都将受到挑战。科学政策制定者需要考虑如何推动科研制度演进，以适应正在快速变化的科学生产过程。
文章以报纸讣告中的传记信息抽取为例，展示社会学家如何用开源大语言模型与“提示架构”把传统编码手册升级为“提示手册”，同时提醒非随机误差模式可能给下游分析带来偏误。
生成式人工智能（GenAI）正迅速成为社会学研究的重要工具，社会学家已将其用于文本分类和人类行动者模拟等任务。本文指出另一类重要用途：从非结构化文本中抽取结构化信息。信息抽取（IE）是自然语言处理中的成熟分支，但此前要利用这一范式往往需要研究者熟悉专门模型。GenAI改变了这一局面——研究者可以自定义信息抽取任务，并通过有针对性的提示（prompt）来执行。本文以从报纸讣告语料中抽取并编码传记信息（如年龄、职业、籍贯）为例，探讨开源大语言模型用于信息抽取的潜力；在此过程中讨论社会学家如何为此类任务开发与评估“提示架构”，从而将“编码手册”（codebook）转变为“提示手册”（promptbook）。研究还评估了不同规模的模型与多种提示技术。分析既展示了GenAI作为灵活、易用信息抽取工具的潜力，也强调了其风险，如非随机误差模式可能对下游分析造成偏误。
对101个“AI作者”的模拟研究表明，生成式模型把身份当作有限的类别变量，输出被简化的黑—白二元框架主导，基于提示的纠偏虽能减少种族固化，却往往彻底抹去种族信息，暴露了技术性纠偏的局限。
本文将生成式AI模型视为社会文化行动者，重点考察其在当代美国文学场域中如何再生产并约束关于作者身份与身份的想象。通过对101个以现实作家为原型构建的“AI作者”进行模拟，作者分析了语言模型在种族、性别与出版情境等维度上如何表达文学区隔。研究发现，生成式输出被一种简化的“黑—白”二元框架所主导，既压平了群体内部的多样性，也边缘化了其他区分维度。与人工作品的比较分析显示了AI系统的同质化倾向，表明模型把身份当作一个有限的类别变量来运作，而非一种动态的文化实践。基于提示的干预可以减少对种族的固化，但往往会彻底抹去种族信息，由此引发对“以技术手段修复偏见”之局限的批判性思考。作者认为，这些动态揭示了AI系统如何通过编码与重塑社会差异范畴来参与文化生产，并指出设计实践需要关注身份、表征与创造多样性。
文章梳理替代性金融（含贸易信用、众筹、小额信贷、P2P等）的理论演进与实证发现，指出其相对传统金融中介具有信息、担保与激励优势，并呼吁国际商务研究补上长期缺失的跨境维度分析。
企业在银行与股权市场之外越来越多地依赖替代性金融（AF），且其在各国的使用情况差异显著。作者将AF界定为在社会网络、商业网络与虚拟网络中运作的融资方式，相比依赖传统金融中介的融资，这类融资能产生信息、担保与激励方面的优势，具体形式包括亲友借贷、小额信贷、贸易信用、社区信用合作社、P2P借贷与众筹等。AF并非新现象，但技术发展持续推动其重要性上升。本文回顾了AF理论的演进，梳理了关键实证发现，并阐述AF如何与国际商务（IB）研究相互交叉——具体考察了AF如何融入比较金融体系、金融发展、比较公司治理与民族文化等议题的分析。作者认为，AF已在重要方面塑造了IB的比较研究，但IB中的跨境研究几乎尚未考虑AF的作用；全球化以及金融业技术的发展与采纳，为AF与IB的交汇创造了丰富而尚未被理解的研究领域。文章进一步说明，聚焦跨境维度的IB研究如何能从AF研究的洞见中获益，并提出整合AF、IB与国际化理论的路径。
基于289家中国制造企业的结构方程模型显示，供应链金融通过提升供应链协同与供应链透明度增强供应链韧性，其中透明度在协同与韧性之间发挥正向中介作用。
在动荡且高度动态的经营环境中，供应链运营面临诸多挑战。本研究以动态能力理论（DCT）为基础，考察供应链协同（SCC）与供应链透明度（SCT）如何影响制造企业中供应链金融（SCF）与供应链韧性（SCR）之间的关系，以揭示SCF与SCR之间的内在机制。研究采用定量方法，基于289家中国制造企业的数据，运用结构方程模型检验理论假设。结果表明：SCF对SCC和SCT均有正向影响，SCC对SCT有正向影响；SCC与SCT都能提升SCR，且SCT在SCC与SCR之间起正向中介作用。研究为管理者通过供应链金融提升供应链韧性提供了思路，并指出企业提升SCC与SCT的具体着力点，以制定更有效的韧性优化策略。本研究从动态能力的两个维度拓展了SCF影响SCR的内在机制解释，也拓宽了DCT的应用范围。
通过对北美、欧洲、亚洲贸易金融/供应链金融从业者的访谈与贝叶斯最优最劣法分析，发现区块链落地更多取决于同行采纳与创新氛围等非技术因素，而非技术本身，并给出可扩展性、互操作性等共性问题的应对思路。
区块链技术（BT）提供了一种去中心化的路径，有望缓解贸易金融（TF）与供应链金融（SCF）业务中长期存在的诸多风险与低效问题，使国际贸易参与者获得更多营运资金。然而，该技术在此领域的实际采纳情况及相关问题仍缺乏研究。本文考察实践现状，识别TF/SCF参与方在区块链采纳过程中面临的主要驱动因素与阻碍因素。研究采用多利益相关方视角与混合方法，对北美、欧洲和亚洲处于不同BT实施阶段的TF/SCF从业者进行半结构化访谈，并运用贝叶斯最优最劣法（BWM）确定所识别因素的优先级。研究发现：尽管讨论多聚焦于区块链采纳的技术驱动因素，但从业者更依赖同行采纳、营造创新氛围等非技术因素；研究还揭示了从业者如何应对可扩展性、互操作性等区块链共性问题。文章从扩展的技术—组织—环境（TOE）视角出发，为充分实现区块链在TF/SCF中的价值提供了要求与启示，并在更一般层面说明了推动该行业数字化转型所需的条件。
系统综述2012—2023年间63项实证研究，围绕品牌导向、品牌身份、品牌营销与品牌绩效四个核心要素搭建框架，阐明数字技术与数字渠道在中小企业品牌建设过程中的作用。
品牌对中小企业（SMEs）的竞争优势具有战略意义，强势品牌能够吸引客户、投资者与人才。近年来，中小企业品牌研究不断增多，多项研究已证明品牌对中小企业销售与财务绩效的影响；然而，对品牌建设过程以及数字技术与数字渠道贡献的深入分析，尚未得到系统开展。本文通过系统文献综述填补这一空白，梳理了2012至2023年间发表的实证研究。基于一个概念框架，作者围绕品牌建设过程的四个核心要素——品牌导向、品牌身份、品牌营销与品牌绩效——识别并综合了63项研究。研究不仅勾勒出这一新兴领域的研究现状，也深化了对中小企业在数字世界中如何构建强势品牌的理解，为未来研究奠定了基础，并为中小企业创业者与管理者提供了实践启示。
基于新兴市场大规模问卷的多元统计分析表明，自主需要、归属需要与独特性需要在消费者自我概念与品牌价值共创倾向之间起中介作用，奢侈品牌需在关系型身份共创与异质性互动之间取得平衡。
尽管品牌价值共创研究已从多种视角展开，但驱动消费者参与品牌价值共创的心理—社会机制仍有理论拓展空间。本文旨在通过分析若干影响消费者品牌价值共创倾向的心理构念，为奢侈消费情境下的品牌价值共创文献作出贡献。数据通过大规模问卷调查获得，并采用多元统计分析方法进行评估。结果显示，自主需要、归属需要与独特性需要在消费者自我概念与其品牌价值共创倾向之间起中介作用。研究提示，奢侈品牌管理者需要构建一套关键的共创策略组合，使品牌既能和谐地满足关系型身份共创的需要，又能提供多样化的异质性互动。本研究在亚洲新兴市场开展，为理解这一研究不足但利润丰厚的细分市场中消费者的共创动机提供了洞见——新兴国家社会经济A类群体具有较强的购买力与可支配收入，只有理解其购买动机，品牌管理者才能从消费者的共创努力中有效获益。
以厄瓜多尔三支顶级联赛球队球迷为样本的结构模型显示，球迷对俱乐部的参与度越高，对赞助品牌的评价与购买意愿越强，研究通过纳入球迷参与视角拓展了基于顾客的品牌资产（CBBE）模型。
本研究旨在分析足球球迷的参与度对赞助品牌资产及其对赞助品牌购买意愿的影响。为此，作者构建了一个结构模型，考察参与度、品牌资产与球迷购买意愿之间的关系。数据通过结构化问卷收集，样本来自厄瓜多尔首都基多三支参加厄瓜多尔职业足球甲级联赛的球队。数据收集同时采用现场访谈与网络链接两种方式，现场访谈在厄瓜多尔联赛比赛前于球场周边直接面向三支球队的球迷进行。研究结论表明，球迷对足球俱乐部的参与度越高，对赞助品牌的评价以及购买赞助品牌产品和/或服务的意愿都会受到正向影响。在实践层面，一方面企业品牌管理者应认识到球迷是强化品牌、乃至购买赞助品牌产品的重要公众群体；另一方面从俱乐部角度看，球迷与俱乐部的联结也是强化赞助品牌的重要因素。既有文献多研究对俱乐部品牌的购买意愿，而较少关注赞助品牌；本研究以足球产业为应用情境，通过纳入球迷—俱乐部参与度视角，在概念上拓展了基于顾客的品牌资产（CBBE）模型。