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Emissioni Scope 3: dati poco affidabili possono nascondere il vero impatto della filiera

La misurazione delle emissioni indirette rappresenta una delle principali criticità nella rendicontazione ambientale delle imprese. Secondo il Carbon Action Report 2026, realizzato da EcoVadis e Kearney su oltre 56.000 aziende, le emissioni Scope 3 a monte della filiera potrebbero essere sottostimate fino a 2,7 volte quando i calcoli si basano su dati poco affidabili. Un divario che solleva interrogativi non soltanto sulla precisione dei bilanci di sostenibilità, ma anche sull’efficacia delle strategie di decarbonizzazione.

Scope 3: il divario tra emissioni stimate e reali

Lo Scope 3 comprende le emissioni indirette generate lungo la catena del valore, escluse quelle associate all’energia acquistata e già contabilizzate nello Scope 2. La ricerca si concentra in particolare sulle emissioni upstream, ovvero quelle riconducibili alle attività a monte dell’impresa, tra cui la catena di fornitura.

I risultati evidenziano una significativa carenza di dati primari: il 56% delle aziende analizzate comunica le proprie emissioni Scope 1 e 2, il 40% rendiconta anche lo Scope 3, ma soltanto il 4% utilizza dati primari per calcolare queste ultime emissioni.

La differenza emerge confrontando le metodologie di misurazione. Le imprese che utilizzano dati a bassa affidabilità riportano un valore mediano delle emissioni Scope 3 a monte pari a 2,5 volte le emissioni operative. Per le organizzazioni che dispongono di informazioni altamente affidabili o verificate, lo stesso valore è pari anche a 6,8 volte.

Il divario di 2,7 volte non indica che ogni azienda sottostimi le proprie emissioni nella stessa misura, ma suggerisce quanto la qualità delle informazioni possa incidere sulla rappresentazione dell’impatto ambientale.

Perché i dati dei fornitori cambiano il risultato

Una parte rilevante delle imprese continua a calcolare le emissioni Scope 3 attraverso stime basate sulla spesa per gli acquisti (spend-based) e fattori emissivi medi di settore.

Questo approccio permette di quantificare le emissioni anche in assenza di informazioni specifiche, ma presenta un limite: non distingue adeguatamente fornitori con prestazioni ambientali differenti.

I dati primari, raccolti direttamente dalle aziende della filiera, consentono invece una valutazione più aderente alle attività effettivamente svolte.

La ricerca evidenzia inoltre che, tra le aziende con dati verificati su tutti e tre gli Scope, le emissioni a monte risultano mediamente 27 volte superiori a quelle operative. Un risultato che conferma la rilevanza della catena di fornitura nella misurazione dell’impronta climatica aziendale.

Dalla qualità dei dati alla riduzione delle emissioni

L’affidabilità delle informazioni non riguarda esclusivamente la rendicontazione. Secondo il rapporto, le aziende con dati Scope 1 e 2 altamente affidabili o verificati hanno ridotto le emissioni operative del 4,5% in due anni, con un ritmo superiore del 50% rispetto alle imprese che dispongono di dati meno affidabili.

Anche il coinvolgimento dei fornitori appare strettamente associato alla maturità dei sistemi di misurazione: le aziende con dati verificati sono 8 volte più propense a coinvolgere la propria filiera nella gestione delle emissioni e 6,5 volte più propense a integrare criteri climatici nelle decisioni di approvvigionamento.

Queste correlazioni non dimostrano da sole un rapporto di causa-effetto, ma indicano quanto la qualità dei dati sia connessa alla capacità delle organizzazioni di strutturare interventi concreti.

Una strategia di decarbonizzazione credibile parte ben prima dell’analisi dei risultati: richiede di sapere cosa misurare, come farlo e quali soggetti coinvolgere, verificando lungo il percorso l’affidabilità delle informazioni raccolte. È un processo complesso, che richiede competenze specifiche e un approccio strutturato, dalla raccolta dei dati alla loro interpretazione. Perché solo una misurazione consapevole e rigorosa può trasformare i numeri in scelte concrete e strategie di sostenibilità realmente efficaci.

 

Contenuto assistito da strumenti di Intelligenza Artificiale.

Stefano Piovani

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