Wege zur Nachhaltigkeit: Analyse der Auswirkungen von KI auf die Transformation grüner Lieferketten

Vor dem Hintergrund globaler Bemühungen zur Bewältigung wirtschaftlicher Abschwächung, Umweltzerstörung und sozialer Ungleichheit ist die Frage, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Transformation grüner Lieferketten vorantreiben kann, zu einem zentralen Thema für die Erreichung nachhaltiger Entwicklung geworden. Basierend auf Mikrodaten von in China an der A-Aktie notierten Unternehmen (2013–2023) untersucht diese Studie die Spillover-Effekte von KI-Anwendungen innerhalb von Lieferkettennetzwerken und analysiert speziell, wie die KI-Einführung bei nachgelagerten Kunden die grüne Transformation von vorgelagerten Zulieferern beeinflusst. Die Ergebnisse zeigen, dass dieser katalytische Effekt hauptsächlich über drei wesentliche vermittelnde Pfade realisiert wird: (1) durch die Linderung von Finanzierungsschwierigkeiten mittels Verbesserung der Transparenz und Verifizierbarkeit von unternehmensbezogenen Umweltinformationen, wodurch die Kapitalmärkte dazu geführt werden, grüne Präferenzen zu verstärken; (2) durch Steigerung der operativen Effizienz via Optimierung der Bedarfsprognose, des Energiemanagements und der Zusammenarbeit in der Lieferkette; und (3) durch Verringerung des Risikos von Lieferkettenstörungen für Zulieferunternehmen, was diese dazu ermutigt, eine grüne Transformation zu durchlaufen. Die Heterogenitätsanalyse zeigt, dass sich diese Effekte signifikant nach Eigenschaften der Kunden-Unternehmen-Beziehung, Eigentumsart und der Vermögensstruktur der Branche unterscheiden. Diese Forschung liefert nicht nur einen umfassenden theoretischen Rahmen zum Verständnis, wie digitale Technologien grüne Finanzen und Lieferkettenmanagement über multiple Mechanismen umgestalten, sondern bietet auch empirische Evidenz für politische Entscheidungsträger und Unternehmen, differenzierte, risikobewusste Strategien zu entwickeln.