解决范围 3 第一类排放(源自购买的商品和服务的排放)不仅是监管合规问题,也是负责任的商业实践的核心组成部分。这一类别造成了很长的阴影,占 Airbnb (1%) 等公司甚至宜家 (96%) 等拥有广泛物流和零售业务的公司的绝大多数排放量。这种情况使采购团队处于气候行动的先锋地位,迫使他们与可持续发展部门合作,通常通过 SBTI 和 GHG Protocol 等受人尊敬的机构建议的类别级计算来量化供应商的排放量。
第一步:建立基线
乍一看,这个过程似乎直接且易于管理:对总支出进行分类,应用相应的排放因子,然后您就有了一个基线。这条基线至关重要——它揭示了排放最密集的地区,似乎为有针对性的有效干预奠定了基础。然而,当我们更仔细地审视这些类别计算时,就会出现几个重大问题:
- 准确性和及时性问题: 通常,这些类别计算已经过时并且代表了广泛的平均值,这可能导致对真实排放情景的误解。
- 缩小减少途径:当严格与类别层面的支出挂钩时,减少排放的明显方法就是削减这些类别的支出。这种方法可能过于简单化,甚至令人士气低落,尤其是对于渴望真正改变公司气候影响的采购团队来说。
追求完美数据
另外一层复杂性是可持续发展领域中一些人普遍存在的心态,对完美数据的追求可能会无意中阻碍果断的行动。在应对气候变化的斗争中每一刻都至关重要的世界里,等待完美数据的奢侈是我们几乎无法承受的。
了解完美数据
完美数据的黄金标准将使我们能够查明所购买的每件产品的确切碳足迹——考虑到产品种类繁多以及生命周期评估 (LCA) 错综复杂、资源密集的性质,这是一项艰巨的任务。
克服鸿沟
这一鸿沟代表了采取果断气候行动的愿望与获取指导此类行动所需的详细数据的巨大挑战之间的巨大鸿沟。那么,前进的道路是什么?
完善排放因子计算:双管齐下的策略
- 利用公开的数据:对于已公开碳足迹的供应商,请将这些信息与其收入数据结合起来,计算每个供应商的具体排放因子。
- 提高标准排放因子: 认识并解决通用排放因子的局限性。纳入对电网碳强度、通货膨胀、税收和物流等变量的调整,以确保计算尽可能准确和适用。
修改计算方法
总而言之,不作为的鸿沟无疑会带来巨大的障碍,但它也为创造性和务实的解决方案提供了机会。通过采用细致入微的排放因子计算方法并在数据不完善的情况下保持适应性,采购和可持续发展团队不仅可以跨越这一鸿沟,还可以将其转变为有影响力的、数据驱动的气候行动的跳板。
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