En el contexto de los esfuerzos globales para abordar la desaceleración económica, la degradación ambiental y la desigualdad social, cómo la inteligencia artificial (IA) puede impulsar la transformación de las cadenas de suministro verdes se ha convertido en un tema central para lograr el desarrollo sostenible. Basándose en microdatos de empresas chinas cotizadas en el mercado A-share (2013-2023), este estudio investiga los efectos de derrame de las aplicaciones de IA dentro de las redes de la cadena de suministro, examinando específicamente cómo la adopción de IA por parte de clientes aguas abajo influye en la transformación verde de los proveedores en la etapa media. Los hallazgos revelan que este efecto catalítico se realiza principalmente a través de tres vías mediadoras clave: (1) al aliviar las limitaciones de financiamiento mediante el aumento de la transparencia y verificabilidad de la información ambiental corporativa, orientando así a los mercados de capital a reforzar las preferencias verdes; (2) mejorando la eficiencia operativa mediante la optimización de la previsión de demanda, gestión energética y colaboración en la cadena de suministro; y (3) al reducir el riesgo de interrupciones en la cadena de suministro para las empresas proveedoras, fomentando que estas compañías adopten la transformación verde. El análisis de heterogeneidad indica que estos efectos varían significativamente en función de las características de la relación empresa-cliente, tipo de propiedad y estructura de activos de la industria. Esta investigación no solo proporciona un marco teórico comprehensivo para comprender cómo las tecnologías digitales transforman las finanzas verdes y la gestión de cadenas de suministro a través de múltiples mecanismos, sino que también ofrece evidencia empírica para que los responsables de políticas y empresas formulen estrategias diferenciadas y conscientes del riesgo.
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Tianyu Wang
Sustainable Futures
Anhui University of Finance and Economics
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Tianyu Wang (miércoles) estudió esta cuestión.
www.synapsesocial.com/papers/69a75c74c6e9836116a25600 — DOI: https://doi.org/10.1016/j.sftr.2026.101687
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