範疇三去碳前哨站供應鏈碳排數據品質的重要評級指標 - CSRone
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「範疇三」為企業營運過程中,產生自其他非企業所擁有或控制的排放源。
而在最新版本ISO14064:2018,溫室氣體排放被分為6大類。
除直接溫室氣體排放量與移除 ...
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2022-02-24
|
作者:CSRone徐佳渝
範疇三去碳前哨站供應鏈碳排數據品質的重要評級指標
供應鏈
淨零
溫室氣體
範疇三碳排放
數據品質
【文章摘要】世界經濟論壇報告指出,面對供應鏈去碳化,企業最大的困境為「缺乏與供應商之間的高品質數據」。
然而要想對症下藥,企業得先能判斷何謂「高品質」數據。
本文摘錄溫室氣體盤查議定書(GHGprotocol)範疇三指南,並列出數據評級方法供企業參照、掌握淨零良機。
(編按:本文使用GHGProtocol定義之範疇三,說明其他非直接溫室氣體排放盤查時,數據品質之重要性。
「範疇三」為企業營運過程中,產生自其他非企業所擁有或控制的排放源。
而在最新版本ISO14064:2018,溫室氣體排放被分為6大類。
除直接溫室氣體排放量與移除量外,其餘5類都屬間接溫室氣體排放量,而各類別可再細分子類別,如:運輸中的上游貨物運輸、員工通勤、客戶和訪客運輸、商務旅行等。
)由聯合國政府間氣候變化專門委員會(IPCC)於2021年初針對全球暖化的特別報告,再再揭示企業若不減少碳排放將導致的惡果,藉以提醒全球企業引以為戒,並應做出更積極的永續行動。
根據溫室氣體盤查議定書界定之範疇一、二、三(Scope1,2,3),許多企業開始著手應對範疇三,致力供應鏈去碳化(decarbonization)。
如大型跨國公司蘋果宣布於2030年實現供應鏈及產品100%的碳中和,而讓身為蘋果供應商之一的台積電,也於2021年宣布2050年達成淨零碳排。
不難想像,作為台積電供應鏈中的一員,也將面臨無可避免的綠色轉型。
範疇三:企業減緩溫室氣體排放的癥結點從民生消費用品龍頭寶僑(P&G)到科技巨擘日立公司(Hitachi),許多大企業紛紛做出供應鏈淨零的承諾。
供應鏈的淨零箭在弦上,這些企業的供應商乃至供應商的供應商,也全得開始與己身供應鏈的碳排數據為伍。
放眼線性經濟(Take→Make→Use→Dispose)下產品的生命週期,從生產運輸至包材垃圾,供應鏈的減排對企業邁向淨零有著不可忽視的巨大「貢獻」。
根據世界經濟論壇(WEF)2021年的《淨零挑戰-供應鏈的機會》(Net-ZeroChallenge:Thesupplychainopportunity)報告,全球八大供應鏈:食品、營建、時尚、快速消費品、電子產品、汽車、專業服務與運輸就佔全球溫室氣體50%的排放量。
且保守估計,大型企業的排放量就有80-97%落在「範疇三」類別。
因此從供應鏈下手、與供應商合作創建綠色供應鏈,是企業大幅減低排放量的絕佳機會。
(範疇三為其他間接排放源,由組織活動產生之溫室氣體排放,非屬能源間接溫室氣體排放,而係來自其他組織所擁有或控制的溫室氣體排放來源。
/圖片來源:《TechnicalGuidanceforCalculatingScope3Emissions》)供應鏈去碳掌握高品質數據是競爭力關鍵依據《KPMG全球供應鏈調查》,70%的受訪企業認為自身供應鏈「非常」或「極度」複雜,以此可看出企業在供應鏈去碳化議題上的困境。
許多企業的供應鏈不下千餘,且供應鏈上還有供應鏈,如此縱橫交錯的巨大體系,在碳管理或風險管理上均存在難題。
WEF報告更指出,縱使企業摸透供應鏈的數量及分佈,也無法真正從核心幫助企業去碳、成為真正的淨零企業。
事實上,在管理範疇三溫室氣體時,企業面臨的最大阻礙為缺乏透明度,也就是與供應商之間共享的高品質數據。
(由上圖可知,企業執行供應鏈去碳化過程的重重阻礙,其中最難掌握的便是與供應商之間的共享高品質數據。
/圖片來源:《Net-ZeroChallenge:Thesupplychainopportunity》)高品質的數據來自企業組織所制訂的嚴謹盤查、管理程序。
除能使企業更易制定減排或改善目標、展現清楚的減排時間線圖,更能讓企業將治理資源有效地導入碳排最顯著的供應鏈活動。
再者,碳排數據可持續在企業永續報告書中揭露,與利害關係人議合,並讓愈趨重視企業永續行為的消費者得以選擇所喜好的永續產品。
由此可見,企業獲得與供應商之間共享的高品質數據相當具重要性。
而在此之前,具備判斷數據優劣的能力,無疑是企業取得永續市場競爭力、獲得永續消費者信賴的前哨站。
國際通用「數據品質指標」助攻企業篩出最佳數據根據世界資源研究所及世界企業永續發展委員會(WBCSD)所發布之「溫室氣體盤查議定書(GHGprotocol)之範疇3指南(TechnicalGuidanceforCalculatingScope3Emission)」最新版本指出,數據的品質因來源而異,因此企業在選定使用何項數據時,可依據指南所彙整的「數據品質指標(dataqualityindicators)」分辨品質。
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