
随着人工智能技术的快速发展,虽然在餐饮等服务行业中,提供服务的AI机器人数量不断增加,但AI机器人出现服务失误的情景时有发生.关于AI机器人与服务员工服务失败如何影响顾客行为以及影响是否有差异,现有研究探讨还不够深入细致.因此,基于"失败-威胁-抱怨"框架,文章探究了 AI机器人与服务员工服务失败对顾客抱怨意向的差异意向以及作用机制,采用以餐饮行业为背景的情景模拟实验法,两项实验研究结果表明:相较于AI机器人服务失败,员工服务失败对顾客抱怨意向的影响更大,顾客自尊威胁感知在其中起中介作用.同时,AI机器人与服务员工服务失败对顾客自尊威胁感知的影响受到服务接触程度的调节.即当服务接触程度较低时,相较于服务人员服务失败,AI机器人服务失败会提高顾客自尊威胁感知;当服务接触程度较高时,相较于AI机器人服务失败,服务人员服务失败会提高顾客自尊威胁感知.文章拓展了 AI机器人与服务员工服务失败对顾客感知和反应的影响研究,亦为企业有效管理顾客抱怨等提供了实践启示.
In recent years,the scale of local government debt has been expanding,which has had a significant impact on the financing environment for small and medium-sized enterprises(SMEs).In response to the expansion of local government debt,this study selects the listed companies on the SME boards and growth boards of 30 provinces in China from 2016 to 2022 as the research sample and uses the non-balanced panel regression method to examine the impact of local government debt on the financing costs of SMEs.The results show that the expansion of local government debt significantly increases the equity financing costs and debt financing costs of SMEs.The crowding out of credit resources plays a significant mediating role in the process of local government debt affecting the debt financing costs of SMEs.The test based on ownership heterogeneity shows that the above effects only exist in non-state-owned enterprises,while they are not significant in state-owned enterprises.
作为实体经济的血脉,金融对推进乡村振兴下的产业振兴具有重要作用,而在当前知识产权作为经济全球化背景下的至高点,如何借助科技的力量盘活这部分资产,成为研究关注的焦点.在农业产业化经营过程中起着"领跑者"与"火车头"带动作用的农业产业化龙头企业同样面临着融资约束问题,而区块链具有去中心化、不可篡改性等特点,恰恰能够解决知识产权行业存在的问题,通过单案例研究方法,聚焦于成都知易融金融科技有限公司,分析区块链在涉农知识产权融资中的应用价值,发现区块链在实现涉农企业知识产权融资中具有重要作用,能够有效盘活涉农企业的无形资产,实现普惠金融的同时,还有利于培育、孵化知识产权,促进我国知识产权强国的实现.
河南省数字普惠金融的地域差异逐渐显现,无论是在全域空间上还是在局域空间上都呈现出了差异性分布.文章运用面板数据固定效应模型,实证分析了河南省数字普惠金融地域差异的成因.结果显示,传统金融发展水平、经济发展水平、城镇化水平和居民收入水平是造成数字普惠金融地域差异的主要原因.基于此,文章提出缩小河南省数字普惠金融地域差异的建议:以特色化提振传统金融、以差异化发展数字普惠金融.
文章选取申银万国的行业指数数据,通过对银行业、保险业、证券业、多元金融业以及房地产业的周度收益率分别利用参数法、蒙特卡洛法以及历史模拟法进行静态和动态在险价值VaR测算与分析,得出以下结论:五类行业之间存在着一定程度的相关关系,这种相关关系对各行业的风险抵御能力产生影响;从行业测算风险值的均值排名来看,行业金融风险由大到小排名为证券业、多元金融业、保险业、房地产业和银行业;在VaR测算方法上,蒙特卡洛法的精度最高,历史模拟法的精度最低,各方法所得VaR行业排名与最后的均值排名相同.