MIT 供应链可持续性报告:企业承诺创新高,治理却跟不上
State of Supply Chain Sustainability Report finds corporate commitment at record high, but governance lags behind
MIT 可持续供应链实验室发布 2026 年供应链可持续性报告,调查 91 个国家 1810 名从业者,83% 认为可持续性对长期业务成功重要或非常重要,为七年最高。
当企业领导者讨论气候战略时,仍然占据主导地位的信息是:尽管存在相互竞争的优先事项和外部压力,可持续发展依然重要。
根据《2026年供应链可持续发展状况报告》(由麻省理工学院可持续供应链实验室发布),该报告调查了91个国家的1810名供应链专业人士,其中83%的人认为可持续发展对长期商业成功重要或非常重要,这是该报告七年历史上的最高水平。
但报告揭示,承诺并不等同于能力。尽管59%的受访者表示,在近期美国政策转向、降低环境问题优先级之后,他们对可持续发展的承诺更加坚定,但同样的组织却被迫在这些承诺上做出妥协。68%的受访者表示,关税不确定性迫使他们推迟、缩减或放弃可持续发展战略。近三分之一的人发现,与关税相关的干扰实际上增加了他们的运营排放。
“承诺是坚定的,衡量在扩展,人工智能在加速,”麻省理工学院可持续供应链实验室主任、该报告的主要作者Sreedevi Rajagopalan表示。“接下来更难的是:将承诺转化为问责,将运营整合转化为战略决策,将渐进式脱碳转化为真正的转型。”
结果是,供应链可持续发展议程被困在信念与约束之间。
除了关税之外,北美、欧洲和亚洲超过八成的受访者一致认为,持续的地缘政治冲突正在降低其组织气候行动的有效性。组织将脱碳计划建立在贸易稳定和相对和平的假设之上,但这两个假设都不成立。
外部干扰暴露了内部脆弱性。在公开设定可持续发展目标的公司中,只有51%建立了正式的跨职能可持续发展团队,而这是与将可持续发展嵌入日常决策关联最强的治理结构。此外,只有33%将可持续发展监督置于董事会层面。换言之,公开的雄心远远超过了内部问责基础设施。拥有正式跨职能团队的公司报告称,可持续发展“经常或总是”被纳入决策的比例为57%。而当责任集中于单一职能时,这一比例降至13%——44个百分点的差距说明了治理投资的回报。
可持续发展在公司做出日常运营选择的环节嵌入最深:运输与物流(39%)、采购(35%)、仓储(34%)和产品设计(33%)。然而,在锁定长期排放的决策中,这一比例急剧下降:资本投资、网络设计和供应链风险规划。这表明,公司在更可持续地运营方面做得越来越好,但在长期设计可持续供应链方面却没有。
人工智能的发展加剧了这一矛盾。78%的北美组织表示目前已在可持续发展举措中使用人工智能,87%的采用者表示对可持续发展目标产生了积极影响。86%减少了材料浪费,81%降低了能源使用,63%使用人工智能来估算缺失的供应商排放数据。然而,在成熟的代理式人工智能用户中,只有53%报告温室气体总排放量有所减少。29%报告排放量增加,这表明运营效率并不会自动转化为更低的净排放。
这一矛盾在仓储领域尤为明显。在使用人工智能的高级和全自动化仓库中,78%报告自实施人工智能以来能源使用量增加,76%报告废弃物增加,但只有24%使用人工智能驱动的实时监测来追踪环境后果。许多组织可能直到实施很久之后才意识到自己的能源足迹正在攀升。
报告的另一个关键领域是货运运输。几乎每家货运公司都在通过路线优化、货物整合和驾驶员行为计划来减少排放。然而,43%的车队仍主要或完全依赖传统柴油,只有8%完成了向低排放能源的全面转型。地区之间的差异揭示了原因:在欧洲,84%的货运公司报告近期政策变化对脱碳战略产生了积极影响。在北美,这一比例仅为44%。当政策信号不明确时,资本密集型的技术转型就会停滞。例如,纯电动汽车在60%的欧洲公司中已实现规模化应用,而在北美仅为36%。
报告揭示,范围三(即间接)排放协作方面出现了一个亮点。参与联合供应商参与和脱碳计划的比例在一年内从31%飙升至58%。此外,管理共同供应商排放的合作伙伴关系增加了一倍多,从23%升至55%。完全独自开展工作的比例从18%骤降至6%。该报告由C.H. Robinson基金会、Breakthrough、CO2 AI和Dassault Systèmes支持,揭示出企业正在认识到范围三排放无法孤立解决。
在所有这些领域中,报告揭示的一贯模式是:企业承诺并非当前可持续发展努力的主要制约因素。相反,治理、问责结构、技术基础设施和衡量能力才是当前的障碍。那些通过建立抵御干扰的韧性来弥合外部差距、并通过将问责机制嵌入结构来弥合内部差距的组织,其承诺才能持续下去。而那些不这样做的组织将会发现,没有问责的雄心壮志几乎无济于事。
来源:MIT News · AI · news.mit.edu