破解范围 3（价值链排放）数据采集难题：实操方法与思路

范围 3（价值链排放）作为组织碳排放核算中覆盖最广、链条最长的类别，其数据采集的完整性与准确性直接影响碳管理决策的有效性。然而，由于涉及上下游多主体、跨行业流程及复杂的间接关系，范围 3 数据采集在实操中面临诸多困境，需从技术适配、机制协同与管理创新等维度寻找破解路径。

一、实操困境的核心表现

范围 3 涵盖 15 个类别（如外购原材料生产、运输配送、员工差旅、产品使用等），数据分散于供应商、物流商、客户等数十甚至上百个外部主体。例如，汽车制造商的 “上游 Scope 3” 需收集钢铁、橡胶、电子元件等数百种零部件的生产碳排放，而供应商可能因商业机密或自身碳管理能力不足拒绝提供数据。即使部分供应商愿意配合，其数据核算标准（如是否采用 ISO 14064）与企业要求不一致，也会导致数据不可比。

不同主体对数据的记录精度差异显著：大型供应商可能提供细分至批次的物料碳排放数据，而小微企业仅能提供年度总排放的估算值。同时，范围 3 核算可采用 “基于活动数据”（如运输里程 × 单位排放因子）或 “基于经济投入产出”（如采购金额 × 行业平均排放系数）等方法，若企业未明确统一标准，易出现同一类别排放因方法不同导致结果偏差（如某电子企业采用两种方法核算 “外购电力间接排放”，结果相差达 30%）。

收集范围 3 数据需投入大量人力、财力：企业需建立跨部门的数据对接团队，培训供应商碳核算能力，甚至购买第三方数据服务（如行业排放因子数据库）。对于中小企业而言，这种投入可能远超数据应用带来的减排收益。例如，某食品加工企业为核算 “包装材料上游排放”，花费 6 个月时间对接 20 家纸箱供应商，最终仅获得 5 家的有效数据，投入产出比极低。

价值链中的排放数据随市场波动（如原材料价格变化导致采购量调整）、供应链重构（如更换物流商）而动态变化。若缺乏实时数据更新机制，企业核算的范围 3 排放可能滞后于实际情况。此外，数据溯源难度大 —— 当某批次原材料排放数据异常时，难以快速定位是供应商原始数据错误，还是中间运输环节的核算偏差。

二、困境产生的深层原因

目前范围 3 核算依据的 GHG Protocol、ISO 14064-1 等标准虽提供框架，但未对跨主体数据对接细节（如数据格式、校验规则）作出强制规定，导致企业与上下游的 “数据语言” 不通。例如，欧盟 “企业可持续发展报告指令（CSRD）” 要求企业披露范围 3 排放，而其供应商若位于非欧盟地区，可能未采用相同的核算标准，造成数据断层。

在供应链中，弱势企业（如中小供应商）往往缺乏与核心企业议价的能力，若核心企业强制要求提供范围 3 数据，可能引发抵触情绪；反之，若核心企业对供应商的影响力不足（如依赖单一供应商），则难以推动数据共享。例如，某新能源车企因电池供应商垄断市场，无法获取电池生产的详细碳排放数据，导致范围 3 核算被迫采用行业缺省值。

多数企业仍依赖 Excel 表格手动汇总范围 3 数据，缺乏与供应商 ERP 系统、物流管理系统的自动对接功能。即使部分企业引入碳管理软件，也因未形成行业通用的数据接口标准，难以实现跨平台数据流转。

三、破解路径：技术赋能与机制创新

按 “重要性 - 可获得性” 对范围 3 类别排序，优先采集高排放占比（如超过总范围 3 排放 10%）且数据易获取的类别。例如，某化工企业发现 “外购原材料生产” 占范围 3 排放的 60%，便集中资源对接前 5 大供应商，通过签订数据共享协议、提供碳核算补贴等方式获取数据，其余小供应商采用行业平均因子估算，在保证核心数据准确性的同时降低成本。

行业协会或龙头企业可牵头制定 “范围 3 数据采集指南”，明确数据格式（如采用 JSON 或 XML 标准）、核算方法（如规定运输排放统一用 “吨公里 × 排放因子”）及校验规则（如原材料碳排放需包含生产、运输、仓储各环节占比）。例如，汽车行业的 “ Scope 3 数据交换联盟” 已推出标准化模板，使供应商数据提交效率提升 40%。

核心企业可将范围 3 数据提供情况与商业合作挂钩：对主动披露高质量数据的供应商给予优先订单、付款周期缩短等奖励；对数据不合规的供应商设定整改期限，逾期则减少合作份额。例如，沃尔玛要求其前 1000 家供应商披露范围 3 排放数据，数据达标的供应商可进入 “低碳优选名单”，采购量提升 15%。

政府可将范围 3 数据披露纳入绿色信贷、ESG 评级的考核指标，引导企业主动完善数据采集。例如，中国某省规定，企业若能完整披露范围 3 排放数据，可在绿色债券发行中获得利率优惠。同时，支持第三方机构开发 “范围 3 数据服务平台”，整合行业排放因子、供应商评级等数据，降低企业数据获取成本。

四、实践案例：从困境到突破

某电子制造集团通过 “三步走” 策略破解范围 3 数据采集难题：

范围 3 数据采集的实操困境本质是 “跨主体协同” 与 “成本效益平衡” 的挑战。通过分级采集、标准统一、技术赋能与机制创新，企业可在保证核心数据质量的前提下，逐步降低采集成本，实现从 “被动合规” 到 “主动利用数据优化价值链” 的转变。未来，随着碳信息披露要求的强化与数字化工具的普及，范围 3 数据采集将从 “痛点” 转化为企业低碳竞争力的 “亮点”，推动全产业链的深度减排。

来源：碳云管理中心

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