サプライチェーン・デジタル化の可能性を解き放つ:企業のグリーン変革パフォーマンス向上に向けた中国からのエビデンス
Unlocking the potential of supply chain digitalization for enhancing enterprise green transformation performance: evidence from China (原題)
Tao Wang, Yang Shen
🤖 gxceed AI 要約
日本語
中国のサプライチェーン・デジタル化(SCD)政策が企業のグリーン変革パフォーマンス(EGTP)に与える影響を、2013-2023年のA株上場企業パネルデータとダブル機械学習で実証。SCDはEGTPを有意に向上させ、非国有企業や高サプライチェーン統合、高競争産業、非高汚染産業で効果が大きい。メカニズムとして適応・吸収・革新能力の向上を確認し、上流サプライヤーへの波及効果も示した。
English
Using panel data of Chinese A-share listed firms (2013-2023) and double machine learning, this study finds that supply chain digitalization (SCD) significantly improves enterprise green transformation performance (EGTP). Effects are stronger in non-state-owned, high supply chain integration, high competition, and non-high-polluting industries. Mechanisms include enhanced adaptive, absorptive, and innovative capabilities, with spillover effects benefiting upstream suppliers.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
中国のSCD政策の効果を実証した本稿は、日本企業のサプライチェーン全体での脱炭素化(Scope 3)やデジタル技術活用の示唆を与える。SSBJ開示やサプライチェーン排出量削減が求められる中、DXとGXの統合戦略の有効性を示すエビデンスとして参考になる。
In the global GX context
This empirical evidence from China's supply chain digitalization policy offers insights for global supply chain decarbonization, particularly relevant to Scope 3 disclosure and digital transformation strategies under ISSB and CSRD. The double machine learning approach provides a robust method for evaluating policy impacts on green transformation.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides causal evidence using double machine learning on how supply chain digitalization drives green transformation, with mechanisms and spillover effects.
🏢実務担当者:Highlights the value of supply chain digitalization for improving environmental performance, useful for sustainability and supply chain teams.
🏛政策担当者:Demonstrates the effectiveness of supply chain innovation policies in promoting green transformation, informing policy design.
📄 抄録(日本語訳)
サプライチェーンは企業にとって炭素排出の重要な発生源であり、このカーボンフットプリントを効果的に管理することは、ダブルカーボン目標を達成し、持続可能な発展を促進するための重要な戦略である。2018年、中国はサプライチェーンのデジタル化(SCD)を促進するためにサプライチェーン革新・応用パイロット政策を開始したが、企業のグリーン転換パフォーマンス(EGTP)への実際の影響は依然として不明である。本研究は、2013年から2023年までの中国A株上場企業のパネルデータを研究サンプルとして用いる。実践基盤視点とダイナミック・ケイパビリティ理論に基づき、二重機械学習法を採用して実証分析を行う。我々の調査結果は、SCDがEGTPを有意に向上させることを明らかにしている。不均一性分析はさらに、この効果が非国有企業、サプライチェーン統合度の高い企業、業界競争の激しい企業、非高汚染産業においてより顕著であることを示している。メカニズム分析は、SCDが企業の適応能力、吸収能力、革新能力を高めることによってEGTPを促進することを示している。さらなる分析は、SCDの波及効果が上流サプライヤーのEGTPにより顕著な影響を与えることを実証している。これらの洞察は、持続可能な環境実践においてSCDを活用しようとする企業経営者や政策立案者に理論的・実践的指針を提供する。
AI 翻訳(deepseek-v4-flash)。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract(原文)
The supply chain is a significant source of carbon emissions for enterprises, and effectively managing this carbon footprint is a key strategy for achieving dual carbon goals and promoting sustainable development. In 2018, China launched the supply chain innovation and application pilot policy to promote supply chain digitalization (SCD), yet its actual impact on enterprise green transformation performance (EGTP) remains unclear. This study uses panel data of Chinese A-share listed companies from 2013 to 2023 as the research sample. Grounded in the practice-based view and dynamic capability theory, we employ a double machine learning method for empirical analysis. Our findings reveal that SCD significantly improves EGTP. The heterogeneity analysis further shows that this effect is more pronounced in non-state-owned enterprises, high supply chain integration, high industry competition, and non-high-polluting industries. The mechanism analysis shows that SCD promotes EGTP by enhancing an enterprise’s adaptive, absorptive, and innovative capabilities. Further analysis demonstrates that the spillover effects of SCD have a more pronounced impact on upstream suppliers’ EGTP. These insights offer theoretical and practical guidance for enterprise managers and policymakers seeking to leverage SCD in sustainable environmental practices.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1057/s41599-025-05695-xfirst seen 2026-08-02 17:46:08
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。