📈 经济学

Evaluating Consumer Awareness and Behavioral Influence of Virtual Try-on Technology in Online Shopping

基于对北印度160名年轻人的调查,这项研究发现,虽然虚拟试穿技术显著提升了购买意愿并降低了尺码不确定性,但其全部潜力目前正受到技术性能问题和隐私顾虑的阻碍,这表明改善这些方面可以提高消费者满意度并降低印度电子商务平台的退货成本。

Sunamya Singh, Vanshika Tayal, Mukul Khanna2026-10-09
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The LABAT Tax, a Targeted Levy on High Incomes: Inequality, Well- Being, and the Threat of Capital Flight in Sub-Saharan Africa

本文采用博弈论框架并对20个撒哈拉以南非洲国家进行实证分析,旨在证明针对前1%高收入群体的定向税收可以降低不平等并提高福祉,直至达到一个特定阈值(约36.4%),超过该阈值后,资本外逃的可靠威胁将显著限制国家征收更高税率的能力,尤其是在资本账户开放的经济体中。

Streley Paul N'NANG NDONG, Stany Wen Ndong Atomodoutoume2026-10-09
📈 经济学

Linking Circular Economy Practices to Sustainability Performance: The Roles of Extended Producer Responsibility and Institutional Support in Ethiopian Manufacturing

这项针对埃塞俄比亚制造业的研究表明,生产者责任延伸与循环经济实践及可持续绩效之间存在关联,其中生产者责任延伸在循环经济实践与可持续绩效的关系中起到部分中介作用,而制度支持则显著加强了循环实践与生产者责任延伸实施之间的联系。

Masresha Tasew Habtamu, Kassu Jilcha Sileyew, Gezahegn Tesfaye Dadi, Daniel Kitaw Azene, Hafte Tkue Geberekidan2026-10-09
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The Software Developer Index (SDI): A Multi-Dimensional Comparison of Software-Engineering Compensation, Affordability, Labor-Market Conditions, and Career Pay Dispersion Across 31 Countries

通过一个识别并纠正了其方法论中统计冗余性的严格多阶段审查过程,本文构建了一个修订后的软件开发者指数(SDI)排名,对31个国家进行了排名,并得出结论:尽管研究发现由于其原始支柱之间存在高度相关性,导致该指数在很大程度上向薪酬倾斜,但美国仍然是软件工程师排名第一的市场,印度位列第三。

Kunal Dhanda2026-10-09
📈 经济学

Closer but Not Steadier? Logistics Performance and Latin America's Share of US Import Reallocation after the Section 301 Tariffs

尽管人们预期,由于地理邻近性和物流条件的改善,拉丁美洲本应成为 2018-2019 年针对中国实施的 301 条款关税后美国进口重新分配的主要受益者,但实证分析显示,拉丁美洲出口商未能获取不成比例的转移贸易份额,其进口量相对于其他非中国供应商实际上反而下降了。

Alfredo Merlet2026-10-09
📈 经济学

The CORE of Value:Unpacking the Rational Logic of ESG Activities in Future Industrial Enterprises

通过开发数字制度混合性框架和CORE模型,本研究表明,未来的工业企业并非通过平衡相互竞争的ESG理性来创造卓越价值,而是通过数字技术战略性地配置承诺(Commitment)、外联(Outreach)、资源(Resource)和效率(Efficiency)维度,以通过分割、同化或综合实现动态悖论管理。

xiaodong xi, juan chen2026-10-08
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Developing and assessing a scale for measuring human–AI alignment in hiring decisions

本文引入了劳动力市场图灵测试(LMTT)以及一个名为“machina”的潜在特质,用以量化招聘过程中人类与人工智能的对齐程度,并揭示了虽然通过微调人工智能来模仿人类特质可以缩小差距,但完美的模仿需要捕捉人类推理中固有的多样性与“非理性”,而非仅仅模仿其平均倾向。

Andres Abril, Marcos A. Rangel, Wladimir Zanoni2026-10-08