2017-02-22 | 作者/譯者:東海大學產學與育成中心 企業永續服務組 陳耀德 博士/臺北科技大學 胡憲倫特聘教授 研究團隊

【科學基礎目標(SBT)】系列報導V - 經濟基礎與絕對減排法解析

《重點摘要》

SBT系列報導前言

此篇為SBT系列報導最終篇,符合科學基礎的範疇一減量目標已成國際趨勢,這對提升能源效率或使用替代能源而言,都是一大考驗。對於用電大戶來說,國際上目前主要的手法是購入綠能,來達到科學基礎的範疇二減量目標。臺灣在電業法修訂後,能否在未來直接帶動再生能源發電產業的發展,促使更多的產業購買與使用符合國際規範所認可的綠電,來實踐對SBT的制訂、承諾與宣告,是相當令人引頸期盼的。

SBT的研擬最終須通過SBTi的專家審核才能予以宣告為科學基礎的減碳目標(詳見系列報導I)。對於通過審核減碳目標的企業,SBTi會授權相關商標以供企業宣告使用。由於企業擬訂科學基礎目標必須要符合SBTi規範的條件(詳見系列報導I)以及選擇建議的方法學,因此對於許多企業如何著手並從數種方法學中選定最佳方法,仍是一大阻礙。緣此,SBTi提供一套篩選流程供企業參考。企業可以依據此一流程進而選擇最適當組織的方法制訂目標,以利通過SBTi的專家審查。

SBT操作手冊中,提供了此套流程協助企業如何選擇最適合的方法(下圖)。其中3% solution是屬於企業位在美國為主的方法,臺灣企業並不適合使用。而SDA較適合營運均一性的企業(產品或服務性質單一),異質性的企業(服務或產品較為多元且複雜的企業)則較不適合。因此,若在服務或產品上非均一的臺灣企業,基本上是雖不適用SDA與3% solution,但仍可透過自身的成長預測來作為選定其他方法的基礎。假使企業的成長預測高於全球經濟成長預測(3% - 3.7%),則可使用GEVA、CSI以及CSO方法,這幾項方法較適合成長快速的發展中國家以及新興的產業。而已經趨於穩定的區域或需求衰退的產業則可使用C-FACT或Absolute contraction兩種方法。這些眾多方法中,CSI、CSO以及C-FACT和Absolute contraction可應用於區域差異性的減碳策略擬定,GEVA以及SDA則較無法凸顯出區域的差異性。

一、SBT方法學的分類與基礎

SBT現階段的方法學主要分類:

就目前SBT的定義,即為從人類為了滿足氣候穩定所剩餘的碳額度,透過具備科學基礎的排放情境報告進行碳額度的分配。由於科學基礎的國際報告通常屬於上位層級,其模擬的碳額度所屬產業部門類別非常之廣泛,因此需要透過特定方法學限縮至企業的分配。SBTi整理目前全球主要方法主要分為三大類:部門基礎法(Sector based approach)、絕對排放量基礎法(absolute based approach)以及經濟基礎法(economic based approach)。

三種類型之SBT方法之介紹: 

  • 部門基礎法:針對以特定產業部門分配之碳額度擬定之方法,包含了SDA與3% solution。由於3 % Solution僅適合美國地區之企業使用,臺灣企業並不建議採用。而SDA方法已於上期報導,詳細說明可參閱系列報導IV。
  • 經濟基礎法:主要透過每單位附加價值之碳排放量作為減碳路徑擬定,由於減碳路徑與經濟價值產出有關,因此稱之為經濟基礎法。
  • 絕對排放量基礎法:以基於科學基礎之報告中,所要求之絕對減碳量作為目標擬定之方法通稱此類。這些方法學的主要差異在於,除了絕對排放量基礎方法外,其他兩者之方法可允許企業在特定期間內的總碳排放量稍微增加,但強度必須要降低;而採用絕對排放量方法者,則每年總碳排放量必須持續減少。 

二、經濟基礎法

名詞說明:

依據目前SBT方法學中所呈現的定義,企業GDP代表該企業之附加價值(value added),並可依照下列公式進行計算之。

Value Added = EBITDA + 員工支付薪資成本

Value Added = 營收 – 購買產品與服務的成本

GEVA法(Greenhouse Gas Emissions per unit of Value Added):

企業的GEVA定義為企業溫室氣體排放/企業附加價值,其引用之減量情境為IPCC AR4。以2010年的企業碳排放強度(GEVA)為基準下,每年需減少5%。同時該方法也考量到企業的經濟成長率,其所使用的經濟成長率為3.5%。下圖為範例企業已擬定出來其每年減少5%之路徑(灰色虛線),藍色則為該企業實際之範疇一,以及範疇一加範疇二的排放強度值。

GEVA法所需數據:

  • 企業基準年總碳排放量(分範疇一與範疇二)
  • 企業基準年總GDP

CSI法(Climate stabilization intensity target):

此方法是一個未納入範疇三目標設定的方法。這個方法是建立在假設經濟成長率達5.9%,全球總溫室氣體之絕對排放量相較於2007年,必須降低80%。此方法須先繪製出全球整體碳排放強度(全球理論碳排放強度 = 總溫室氣體碳排放量/全球總GDP)。於滿足科學基礎情境報告趨勢之條件下(下圖-上 紫色線),計算出理論上要達成此一目標,全球每年每單位GDP之碳排放應該要降低多少(範例為每年9.6%)。

接著求出企業本身之碳排放強度(左下圖- 藍色實線),並將理論全球碳排放強度減少路徑趨勢,限縮到與企業本身碳排放強度之尺度相同,即可繪製出企業減碳路徑。因此,當該企業減碳路徑與理論全球減碳路徑相同時(下圖-中 紫色虛線與藍色虛線部分),便可計算出要達成此一目標之企業,須減少的碳排放強度。最後再將碳排放強度與企業預測之GDP成長量相乘,即可繪製出企業到目標年之每年可允許之最大碳排放量(右下圖)。

CSI法所需數據: 

  • 企業基準年總碳排放量
  • 企業基準年總GDP
  • 全球基準年總碳排放量
  • 全球基準年總GDP
  • 全球達到科學基礎目標之減碳幅度 

CSO法(Context based carbon metric):

此方法沒有硬性規定企業應採取的科學基礎情境報告,但此方法的精神乃是透過企業引用之科學基礎情境報告用以計算出企業應達成之每單位GDP之碳排放收縮值。此方法數據需求包含以下幾項,企業可根據自身是否擁有相關數據評估是否採取此一方法。

  • 基準年之情境總GDP(如OECD總GDP)
  • 基準年之企業GDP
  • 基準年之情境總碳排放量(如OECD之總碳排放量)
  • 基準年之企業總碳排放量
  • 不同年分的情境預測之GDP值(如OECD之GDP預測值)
  • 不同年分的企業預測之GDP
  • 科學基礎情境下不同年分最大可允許之總碳排放量(IPCC報告等)

三、絕對排放量基礎法

絕對排放收縮法(Absolute emissions contraction):

此方法基於IPCC AR5之要求,全球總碳排放量應從2010年至2050年減少41%至72%。但SBTi並不建議採用41%,應採用72%作為減碳目標。因此透過此一減碳目標即可求出企業應減碳之線性趨勢線,並訂定出每年最大可允許之碳排放量。

絕對排放收縮法所需數據:

  • 企業基準年總碳排放量

C-FACT法:

C-FACT法主要是基於IPCC AR4之報告,要求工業化國家需在2050年減少相較於2007年之總碳排放量達85%,而發展中國家則為50%。由於此一方法雖由最終減碳目標繪製減碳路徑,但與絕對排放量壓縮法不同點在於,此方法允許企業可透過每單位GDP之碳排放強度進行管理,但每年之總碳排放量必須減少。

C-FACT法所需數據: 

  • 企業基準年總碳排放量
  • 企業基準年總GDP
  • 企業年度成長率預測

四、結論

上期報導提出,SDA的方法學非常適用於產品或服務性質均一性高的企業,如其操作手冊上所列之發電、鋼鐵、化工、製鋁、水泥、紙漿與造紙、路/鐵/空運、商辦大樓服務業。而對於異質性企業而言,經濟基礎法與絕對排放量基礎法則成為最佳的選擇。欲使用經濟基礎法發展SBT的企業,必須先評估所屬產業與自身的經濟成長狀況,預測公司未來的GDP(附加價值)發展。屬於絕對排放量基礎法中的絕對排放收縮法,在基礎資料的輸入上雖然相對比較簡單,但會忽略了不同產業或不同企業在經濟上的成長變化及差異。因此造成不論為何種產業或哪家企業,都必須承擔相同的絕對減量責任。此時,若企業選擇C-FACT法,則可避免此狀況發生,但又得回歸到企業必須要有進行成長率的預測。 

五、建議

本系列報導從SBT的簡介、案例企業的因應作為,至常見7種方法學的說明與分析,共發佈5篇專文。有些方法學彼此間相當類似,企業採取不同方法,也會計算出不同的科學基礎目標值。雖然選擇適合的方法學與輸入基礎數據是制訂SBT的第一道門檻,但最具挑戰的部分並非是使用何種方法學與計算出目標值,而是在於如何達到設定之目標?對於依賴化石燃料營運的企業而言,符合科學基礎的範疇一減量目標,將是對提升能源效率或使用替代能源的一大考驗。對於用電大戶來說,國際上目前是朝向購買再生能源電力為主要的手法,來達到科學基礎的範疇二減量目標。臺灣在電業法修訂後,是否能夠在未來直接帶動再生能源發電產業的蓬勃發展,促使更多的產業購買與使用符合國際規範所認可的綠電,來實踐對SBT的制訂、承諾與宣告,是相當令人引頸期盼的。

 

 

《延伸閱讀》

【科學基礎目標(SBT)】系列報導I - 簡介與常見問題

【科學基礎目標(SBT)】系列報導II - 製造業因應科學基礎減碳目標之作為

【科學基礎目標(SBT)】系列報導III-非製造業因應科學基礎減碳目標之作為

【科學基礎目標(SBT)】系列報導IV - SDA方法學理論與實務

 

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