अंतर को कम करना: खरीद में सार्थक जलवायु कार्रवाई के लिए व्यावहारिक कदम

स्कोप 3 श्रेणी 1 उत्सर्जन से जूझना - वह उत्सर्जन जो खरीदी गई वस्तुओं और सेवाओं से उत्पन्न होता है - केवल नियामक अनुपालन का मामला नहीं है, बल्कि जिम्मेदार व्यावसायिक अभ्यास का एक केंद्रीय घटक है। यह श्रेणी एक लंबी छाया रखती है, जो एयरबीएनबी (96%) जैसी कंपनियों और यहां तक ​​कि आईकेईए (58%) जैसी व्यापक लॉजिस्टिक्स और खुदरा परिचालन वाली कंपनियों के उत्सर्जन के भारी बहुमत के लिए जिम्मेदार है। यह स्थिति खरीद टीमों को जलवायु कार्रवाई के मोर्चे पर रखती है, जो उन्हें आपूर्तिकर्ताओं से उत्सर्जन की मात्रा निर्धारित करने के लिए स्थिरता विभागों के साथ मिलकर काम करने के लिए मजबूर करती है, आमतौर पर एसबीटीआई और जीएचजी प्रोटोकॉल जैसे सम्मानित निकायों द्वारा अनुशंसित श्रेणी-स्तरीय गणना के माध्यम से।

प्रारंभिक चरण: आधार रेखा स्थापित करना

पहली नज़र में, प्रक्रिया सीधी और प्रबंधनीय लगती है: कुल व्यय को वर्गीकृत करें, संबंधित उत्सर्जन कारकों को लागू करें, और आपके पास एक आधार रेखा होगी। यह आधार रेखा महत्वपूर्ण है - यह सबसे अधिक उत्सर्जन-गहन क्षेत्रों पर प्रकाश डालती है, लक्षित और प्रभावी हस्तक्षेप के लिए मंच तैयार करती है। फिर भी, जब हम इन श्रेणी गणनाओं की अधिक बारीकी से जांच करते हैं, तो कई महत्वपूर्ण मुद्दे सामने आते हैं:

1. सटीकता और समयबद्धता संबंधी चिंताएँ: अक्सर, ये श्रेणी गणनाएँ पुरानी होती हैं और व्यापक औसत का प्रतिनिधित्व करती हैं, जिससे वास्तविक उत्सर्जन परिदृश्य की गलत धारणा हो सकती है।
2. संकीर्ण न्यूनीकरण पथ: जब किसी श्रेणी स्तर पर खर्च को सख्ती से बांधा जाता है, तो उत्सर्जन को कम करने का स्पष्ट तरीका केवल उन श्रेणियों में खर्च में कटौती करना है। यह दृष्टिकोण अत्यधिक सरल और यहां तक ​​कि हतोत्साहित करने वाला भी हो सकता है, विशेष रूप से कंपनी के जलवायु प्रभाव में वास्तविक अंतर लाने के लिए उत्सुक खरीद टीमों के लिए।

परफेक्ट डेटा की तलाश

जटिलता की एक अतिरिक्त परत स्थिरता क्षेत्र में कुछ लोगों के बीच प्रचलित मानसिकता है, जहां सही डेटा की खोज अनजाने में निर्णायक कार्रवाई में बाधा बन सकती है। ऐसी दुनिया में जहां जलवायु परिवर्तन के खिलाफ लड़ाई में हर पल मायने रखता है, सही डेटा की प्रतीक्षा करने की विलासिता वह है जिसे हम शायद ही बर्दाश्त कर सकें।

परफेक्ट डेटा को समझना

सही डेटा का स्वर्ण मानक हमें खरीदे गए प्रत्येक उत्पाद के सटीक कार्बन पदचिह्न को इंगित करने की अनुमति देगा - उत्पादों की विशाल श्रृंखला और जीवन चक्र आकलन (एलसीए) की जटिल, संसाधन-गहन प्रकृति को देखते हुए एक कठिन काम।

खाई पर काबू पाना

यह खाई निर्णायक जलवायु कार्रवाई की आकांक्षा और ऐसी कार्रवाई को निर्देशित करने के लिए आवश्यक विस्तृत डेटा को सुरक्षित करने की कठिन चुनौती के बीच कठिन विभाजन का प्रतिनिधित्व करती है। तो, आगे का रास्ता क्या है?

उत्सर्जन कारक गणना को परिष्कृत करना: एक दोतरफा रणनीति

1. प्रकट डेटा का उपयोग करें:जिन आपूर्तिकर्ताओं ने अपने कार्बन पदचिह्न सार्वजनिक कर दिए हैं, वे प्रत्येक आपूर्तिकर्ता के लिए विशिष्ट उत्सर्जन कारकों की गणना करने के लिए इस जानकारी को अपने राजस्व डेटा के साथ संयोजित करें।
2. मानक उत्सर्जन कारक बढ़ाएँ: सामान्य उत्सर्जन कारकों की सीमाओं को पहचानें और उनका समाधान करें। यह सुनिश्चित करने के लिए कि गणना यथासंभव सटीक और लागू हो, ग्रिड कार्बन तीव्रता, मुद्रास्फीति, कर और लॉजिस्टिक्स जैसे चर के लिए समायोजन शामिल करें।

गणना पद्धतियों को संशोधित करना

संक्षेप में, निष्क्रियता की खाई निश्चित रूप से भयानक बाधाएँ प्रस्तुत करती है, लेकिन यह रचनात्मक और व्यावहारिक समाधान के अवसर भी प्रदान करती है। उत्सर्जन कारक गणना के लिए एक सूक्ष्म दृष्टिकोण अपनाकर और अपूर्ण डेटा के सामने अनुकूलनीय रहकर, खरीद और स्थिरता टीमें न केवल इस खाई को पार कर सकती हैं, बल्कि इसे प्रभावशाली, डेटा-संचालित जलवायु कार्रवाई के लिए एक स्प्रिंगबोर्ड में भी बदल सकती हैं।

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• स्रोत: https://ditchcarbon.com/blog/opinion/closing-the-gap-practical-steps-for-meaningful-climate-action-in-procurement/