2026年9月26日
| 主题 | 检索期刊 | 收录论文数 |
|---|---|---|
| AI大模型 | BSE、AOR、JMS | 6 |
| 供应链金融 | BEER、SD、HSSC | 4 |
| 品牌 | TRE、Cities、TRR | 4 |
| 合计 | 9本 | 14篇 |
注：本日从服务器 searched_journals.json 已检索记录中做去重比对（截至 2026-09-25 累计已检索期刊：AI大模型 175 本、供应链金融 138 本、品牌 146 本），三个主题各选取 3 本尚未检索的期刊，优先选取 ABS 3+ / UTD / FT50 / SSCI 或 SCI 二区以上期刊，级别标注见各主题“检索期刊”栏。检索关键词：AI大模型 — "large language model" OR "generative AI"；供应链金融 — "supply chain finance" OR "trade credit"；品牌 — "brand equity" OR "brand strategy"。每本期刊检索一次，收录其 2025—2026 年最新相关文献 1—2 篇。
文章抓取72个生成式AI平台2022—2024年的用户评论，用Word2Vec建模、情感与回归分析发现“精益”主题在运营可持续性中最突出、情感得分最高，绿色与循环主题次之，表明公众对兼具责任设计与高效设计的AI系统认可度持续上升。
生成式人工智能通过重塑内容生成、流程自动化、产品创新与客户体验等过程，正在数字生态系统转型中发挥重要作用。随着这些技术更深地融入日常运营，关注焦点已转向其广泛应用带来的伦理与环境后果。研究与生成式AI系统相关的运营可持续性至关重要，因为这能揭示这些系统如何契合效率、循环性与环境责任等理念。本文探讨用户在生成式AI环境中如何理解与参与可持续性原则，特别是精益、循环与绿色运营框架。研究收集2022至2024年间72个新推出生成式AI平台的用户评论，并运用Word2Vec建模、情感分析与回归分析等先进机器学习方法，揭示文本数据如何反映客户认知。研究发现，精益主题是运营可持续性中最突出的特征，情感得分最高，绿色与循环主题次之。研究结果表明，公众对兼具责任设计与高效设计的人工智能系统的认可度正日益提高。
文章基于338份问卷与结构方程模型，在动态能力理论框架下证明GAI使能的柔性信息系统经由响应性与风险缓解能力的链式中介显著提升绿色供应链管理绩效，且GAI便利性与风险规避起正向调节作用。
传统供应链模式可通过采用人工智能实时适应环境法规的变化，但既有文献中，如何借助动态能力理论（DCT）的理论拓展在绿色供应链管理（GSCM）框架内构建GAI使能的渐进式、多阶段能力，仍缺乏充分实证证据。研究采用结构化问卷与5点Likert量表收集338份数据，并运用结构方程模型（SEM）分析。结果显示，绿色供应链各能力层次之间存在直接关联，即柔性信息系统（FIS）、响应性、风险缓解能力（RMC）以及最终产出GSCM绩效。研究发现，FIS通过响应性与RMC的直接与间接链式中介效应显著提升GSCM绩效，这与动态能力理论的基本内涵一致。此外，研究检验了GAI便利性（GAIC）与风险规避（RA）的调节作用，以确立GAI在GSCM中的关键地位。调节分析表明，GAI便利性与风险规避水平越高，多阶段供应链能力与GSCM绩效之间的正向关系越强。本研究具有重要的管理启示与理论贡献，为管理者实现高水平GSCM绩效提供指引，并深入揭示GAI如何实时捕捉环境与市场变化、尽早作出决策以调整系统。
文章提出将层次分析法（AHP）与GPT相结合的AI驱动决策框架，以GPT作为“虚拟专家”自动完成制造企业供应商选择的专家评价，与人类专家判断的对比验证了模型可靠性并显著提升决策效率。
人工智能（AI）融入决策，正通过实现更智能、更快速、更可靠的决策而改变行业惯例。本文提出一种将层次分析法（AHP）与生成式预训练变换器（GPT）相结合的新型制造企业供应商选择方法。以GPT作为虚拟智能体模拟专家评价，实现了供应商选择流程的自动化，显著提升效率。研究证明了大语言模型作为虚拟专家在复杂决策中的有效性，凸显了AI在战略性制造运营中的关键作用。将GPT的评估结果与人类专家判断进行比较，确认了该模型在优化供应商选择方面的可靠性与有效性。该方法改进了决策流程，并强调了以AI为核心的方法论在各行业中的广泛适用性。
文章以大语言模型为生成式智能体构建多智能体团队动态模型，在开放式创新挑战情境中模拟数据科学团队交互，揭示团队行为与绩效结果之间的关系，为分析密集型项目的协作管理提供统一框架。
团队协作是应对复杂分析挑战的核心，但此类协作涉及错综复杂且动态变化的社会互动。已有研究表明，协作持续时间、沟通中的权力失衡、信任水平以及不诚实行为等因素会在不同情境中影响团队默契。团队动态管理本身极为困难，因而利用生成式人工智能（AI）工具支持分析工作的兴趣日益增长，但这些工具在真实团队环境中的有效性仍存争议。为更好地理解与评估分析驱动项目中的团队动态，本文构建了一个多智能体团队动态模型，以大语言模型作为生成式智能体。该方法使我们能够在开放式创新挑战情境中模拟团队互动，从而揭示团队行为与绩效结果之间关系的关键洞见。本文贡献有二：（1）提出统一模型以整体理解团队动态；（2）开发了利用生成式AI对基于文本的团队互动进行建模的新型仿真框架。这些贡献为分析密集型环境中的协作管理提供了新视角，并为AI在支持创新与决策中不断演变的作用提供了启示。
文章系统研究LLM融入制造业的路径，提出与制造阶段对齐的LLM应用分类体系，并在文档分析、代码生成、设计自动化与多模态推理等任务上评测GPT-4V等前沿模型，同时延伸至制造教育、机器人编程与工业元宇宙场景。
大语言模型（LLM）的快速进展有望通过优化流程、提升效率并以前所未有的规模驱动创新，变革制造业。本文对LLM在制造领域的集成进行了系统性研究，强调其在产品设计、质量控制、供应链管理与人才培养等覆盖产品生命周期的关键任务中实现自动化与增强的能力。研究提出了与制造阶段相对应的LLM应用系统分类，并对文档分析、代码生成、设计自动化与多模态推理等任务中前沿模型（如GPT-4V）的表现进行了评估。研究进一步结合真实案例，探讨LLM在制造教育、机器人编程与工业元宇宙中的应用，并通过在多种制造任务上的广泛评测，展示了先进LLM理解与执行复杂指令、从海量数据中提取有价值洞见以及促进知识共享的显著能力。通过突出LLM在制造业中的实际应用与新兴用例，本文旨在为希望借助这些技术应对现实挑战、实现卓越运营并在竞争日益激烈的环境中获得可持续增长的专业人士、研究者与决策者提供有价值的参考。
文章综述LLM赋能智能制造的进展与关键技术，指出知识图谱、智能体系统与模型上下文协议（MCP）是落地LLM的关键使能要素，并系统分析LLM在产品设计、工艺优化、预测性维护与再制造四大领域的能力及规模化、数据隐私、可解释性等挑战。
智能制造正通过先进信息与通信技术的集成改变制造业格局。大语言模型（LLM）的出现变革了人工智能，但LLM在智能制造中的应用仍探索不足，难以应对领域特定挑战。本文对LLM赋能的智能制造进行了全面综述与分析：首先回顾LLM在智能制造中的最新进展与LLM的关键技术；随后探讨部署LLM于智能制造的关键使能要素，包括知识图谱（KG）、智能体系统与模型上下文协议（MCP）；进而系统分析LLM在产品设计、工艺优化、预测性维护与再制造四大关键制造领域的能力；最后讨论规模法则、数据隐私与安全、LLM可解释性以及制造情境下领域知识融合等方面的挑战与机遇。研究成果有助于负责任且高效地采用LLM，为推进智能制造实践奠定基础。
文章基于2009—2022年中国A股上市公司数据，发现贸易信用融资能显著提升企业环境绩效，且主要通过融资功能与信号效应两条路径发挥作用，内部与外部公司治理均对二者关系具有调节作用。
中国经济已进入高质量与可持续发展阶段，资源配置转向产业链与资金链的协同分配。本研究运用金融比较优势理论与信号理论，在可持续发展情境下考察贸易信用融资的融资功能与信号效应。研究以2009至2022年中国A股上市公司为样本，分析贸易信用融资对企业环境绩效（CEP）的影响。结果表明，贸易信用融资能够显著提升企业环境绩效，且在考虑潜在内生性后结论依然稳健。此外，依据公司治理理论，企业的内部治理与外部治理均可调节贸易信用融资与环境绩效之间的关系。中介机制分析显示，贸易信用融资主要通过其融资功能与信号效应影响环境绩效。最后，贸易信用融资对不同类型与特征的企业具有异质性影响。研究结论为深入探究贸易信用融资的非经济影响提供了有力证据，并有助于支持企业的可持续发展目标。
文章以1393家中国制造业上市公司2015—2021年数据做多元回归，发现供应链金融显著促进企业环境创新，风险偏好在其中起部分中介作用，气候政策不确定性正向调节供应链金融与环境创新的关系。
供应链金融已成为企业重要的融资手段。基于资源基础观、信号理论与前景理论，本研究探讨供应链金融对企业环境创新的影响，并检验风险偏好的中介作用与气候政策不确定性的调节效应。研究选取1393家中国制造业上市公司2015至2021年的数据作为样本，采用多元回归方法进行分析。结果显示，供应链金融对企业环境创新具有正向促进作用；风险偏好在供应链金融影响环境创新的过程中发挥部分中介作用；气候政策不确定性正向调节供应链金融与企业环境创新之间的关系。研究结论为优化供应链金融实践、提升企业环境创新水平提供了指引。
文章基于2011—2019年A股制造业上市公司数据，发现工业机器人采用通过强化供应链韧性、提升运营效率与缓解融资约束显著提高企业贸易信用，且在技术匹配度高、非国有企业与竞争激烈行业中更为明显。
商业信用等非正式融资方式已成为缓解企业融资约束的重要途径。本文基于2011至2019年A股制造业上市公司数据，实证考察工业机器人采用对企业贸易信用的影响及其作用机制。研究发现，工业机器人采用能够提升企业的贸易信用，具体通过强化企业供应链韧性、提升运营效率以及缓解融资约束三条路径发挥作用。进一步分析表明，该影响在技术匹配程度更高的企业、非国有企业以及面临激烈竞争的企业中更为显著。本研究拓展了对人工智能如何重塑企业财务行为的理解，补充了工业机器人采用的企业层面经济后果与贸易信用影响因素的相关文献，并对培育高质量生产力、赋能企业高质量发展具有重要实践意义。
文章以风险调整收益衡量可持续盈利能力，发现中小企业贸易信用规模与其呈倒U型关系（最优规模约38万—93万美元），短账龄贸易信用占比上升有利、长期贸易信用占比上升有害，并揭示了贸易信用向同地区同行业企业外溢并压低其盈利的负外部性。
既有文献分别考察了贸易信用的正面与负面效应，但未将两者整合进统一框架，难以判断企业应如何管理其贸易信用。为回应这一问题，本文以风险调整收益衡量可持续盈利能力，并利用上市公司数据实证分析贸易信用对中小企业可持续盈利能力的影响。研究发现，贸易信用规模与可持续盈利能力呈倒U型关系，最优贸易信用规模平均介于38万至93万美元之间。此外，账龄在一年以内的贸易信用占比上升对可持续盈利能力具有正向影响，而长期贸易信用占比上升则有损可持续盈利能力。进一步分析显示，对于国有企业与规模更大的企业，贸易信用规模影响可持续盈利能力的转折点出现在更高的贸易信用规模上。文章还考察了贸易信用的外部性，发现一旦超过某一门槛，企业贸易信用规模的增加会带动同地区、同行业企业提高贸易信用规模，同时降低其盈利能力，这一发现填补了既有研究的空白。机制检验表明，过大的贸易信用规模会显著提高企业杠杆率与客户集中度，从而危害可持续盈利能力。
文章建模分析技术密集型供应链中技术提供商“隐身供货”与“走向台前”的异质品牌选择，发现不品牌化时其利润主要由制造商质量决定，品牌化可显著缓解这一约束，且当品牌成本不过高时议价能力提升可实现技术提供商与制造商双赢。
在技术密集型供应链中，品牌化能够显著提升消费者对技术为最终产品所作贡献的感知，因而可能对技术提供商有利。然而现实中许多技术提供商以纯供应商身份隐身幕后，而非建立自身品牌，其品牌化决策为何存在差异尚不清晰。研究发现，若不进行品牌化，技术提供商的盈利能力在很大程度上取决于制造商的质量，因此即使技术提供商提供更高质量的技术并拥有更强的议价能力，也未必能获得更高利润。品牌化可显著缓解这一效应，使技术提供商在不受制造商质量约束的情况下获取利润；议价能力与额外品牌成本之间的权衡是决定技术提供商盈利能力的关键。有趣的是，尽管人们可能认为技术提供商议价能力增强会损害制造商利润，但研究发现当技术提供商选择品牌化时，只要品牌成本不太高，议价能力提升便可实现双赢。作者进一步拓展模型，考察技术提供商的市场进入决策如何影响品牌战略下的竞争决策，并通过不同的决策顺序与许可费结构检验主要结论的稳健性。总体而言，本文结果为技术提供商权衡品牌战略的利弊提供了有价值的洞见。
文章提出涵盖一般性、网红与进阶三个层级的城市品牌战略框架，结合描述性统计与定性比较分析（QCA）考察中国28座网红城市，发现公共政策与官方品牌努力有助于维持长期热度，而公众参与与突发爆红事件在热度初期攀升中更为关键。
在城市化加速与城市间竞争加剧的背景下，许多中小城市面临人口流失困境，这在很大程度上源于特大城市的虹吸效应与人口收缩。作为应对，一些城市转向数字平台，试图成为“网红城市”，借助线上关注刺激本地旅游、提振经济活力。然而，这种热度在多大程度上由政府干预与公众参与的共同作用塑造并得以维持，仍有待深入理解。本研究提出一个包含三个层级城市品牌战略的概念框架：一般性城市品牌战略（旅游政策与城市标签）、网红城市品牌战略（如官方媒体与及时的政府回应）以及进阶城市品牌战略（公众参与）。随后，研究采用描述性统计与定性比较分析（QCA）相结合的混合方法，考察中国28座网红城市。研究发现，中国网红城市的快速崛起具有显著波动性与高度流动性；公共政策与官方品牌努力对维持长期热度具有重要作用，而公众参与与突发爆红事件在城市线上热度初期攀升中扮演更关键的角色。研究结果凸显了治理战略与基层动态相协调的重要性，强调政府能力建设以及将旅游政策与既有资源进行战略整合的意义。
文章以定量内容分析与质性研究相结合的混合方法考察美国50个州首府，发现“科技—创新—商业”叙事普遍存在于官方城市营销中，城市规模与叙事强度之间的关系部分由实际科技活动中介，并提出“运用—合作—信号”（UPS）战略框架。
科技部门已成为城市经济发展的核心驱动力，促使城市采用强调创新与面向未来增长的品牌战略。本研究考察美国50个州首府如何将“科技创新商业”叙事融入官方营销，以塑造进取且具竞争力的城市形象。研究采用定量内容分析与质性研究相结合的混合方法，揭示市政府如何战略性地运用科技导向的话语与符号，将自身定位为创新、商业驱动与前瞻性的城市。研究发现，此类叙事在所有州首府中广泛存在，且城市规模与叙事强度之间的关系部分由实际的科技创新商业活动中介。城市品牌由此成为一种结构化、以信息传递为驱动的战略，将地方品牌与创新框架相融合，并与更广泛的经济与政策目标紧密对齐。研究还提出“UPS”框架（Using运用、Partnering合作、Signaling信号），作为解释城市如何开展科技导向城市营销的战略模型。
文章基于泰国安达曼海岸576名国际游客的数据，发现目的地可信度部分中介了目的地传播、熟悉度与定位对重游意愿的影响，且目的地社会责任强化了可信度对灾后目的地重游意愿的正向作用。
本文阐述自然灾害如何影响目的地管理战略，并重新审视游客的重游意愿。研究聚焦泰国安达曼海岸，分析目的地传播、熟悉度与定位如何影响目的地可信度与游客感知。基于576名国际游客的数据，研究发现目的地可信度部分中介了目的地传播、熟悉度、定位与重游意愿之间的关系。此外，目的地社会责任强化了目的地可信度对游客前往受灾目的地重游意愿的正向影响。本文强调品牌战略与利益相关者责任在构建目的地韧性中的重要性，为不断增长的旅游灾害管理文献作出贡献。研究结果为灾后旅游恢复中目的地可信度、传播战略与社会责任之间的相互关系提供了有力证据。