数字供应链中的监管波动：一项关于决策者风险感知与可持续发展相关结果的信息系统分析研究

《Sustainability》：Regulatory Volatility in Digital Supply Chains: An Information Systems Analytics Study of Decision-Maker Risk Perceptions and Sustainability-Related Outcomes

　　地缘政治冲突、关税冲击以及快速演变的环境、社会和治理（ESG）监管，使全球供应链的可预测性显著降低。本研究考察了制造业供应链决策者对六类监管波动风险——包括劳工、环境、海关、所有权、军事物流和分销风险——的感知，以及这些感知是否能预测已记录的参与结果。研究采用信息系统视角，回顾性地分析了某跨国供应链物流企业的数字化经验教训库中1988份完全匿名的决策者记录，运用了描述性统计、结合平行分析的探索性因素分析，以及带有分类诊断的二元逻辑回归。研究发现，这些感知风险并未汇聚为一个统一的监管波动构念：抽样适当性较弱（KMO = 0.470），平行分析保留了三个单指标因素（分销风险、环境风险和所有权风险），这些因素彼此接近正交，仅环境-分销之间存在中等程度的关联。至关重要的是，与可持续性相关的风险被评为最低，劳工严重性中位数为0，环境严重性为1（均基于0–5量表），而这一时期恰恰是强迫劳动执法力度空前加大的阶段；这一感知差距可能导致"可持续性泄漏"——即意外执法所引发的是供应商撤离和采购转移，而非在被审查区域内进行整改。逻辑回归在样本内完美区分了成功与失败（准确率 = AUC = 1.000），这主要由近乎共线的分销和供应项目共同驱动——这种完全分离模式提示，当挖掘数字化组织记录用于基于人工智能的决策支持时，可能存在标签泄漏风险。这两个测量项高度重复（r = 0.915），因此无法识别出任何单一预测变量的效应。研究结果倾向于采用多维而非复合式的数字化风险仪表板，主张在供应链分析管线中实施来源感知型数据治理，并在波动监管下推进数字化赋能的ESG合规，从而以实证为基础的信息系统视角为可持续供应链管理作出贡献。