Come ottenere stime affidabili sulle emissioni di gas serra? La risposta non è così scontata, soprattutto per le PMI, che spesso faticano a trovare dati accurati e strumenti adeguati.
Rendicontare le emissioni senza un metodo solido significa esporsi a stime imprecise, con il rischio di compromettere la trasparenza e perdere opportunità di finanziamento. Ecco perché modefinance ha sviluppato GHG Nowcasting, una soluzione innovativa che permette di stimare in tempo reale le emissioni di Scope 1, 2 e 3 delle aziende. Basato sull’analisi delle fatture d’acquisto e sull’intelligenza artificiale, GHG Nowcasting consente di monitorare e gestire l’impatto ambientale con precisione e semplicità.
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Processo di validazione del GHG Nowcasting
Il dataset utilizzato per la validazione del GHG Nowcasting di modefinance è stato costruito combinando dati provenienti da diverse fonti per garantire un confronto affidabile tra le emissioni stimate e i valori reali. Il processo si basa sul confronto tra dati simulati e dati reali di emissione, ottenuti da varie fonti, tra cui Refinitive, Transpareens, l’Osservatorio DNF e dati interni.
Il campione di imprese considerato per la stima dei dati di emissione a partire dalle informazioni delle fatture è composto da circa 60.000 imprese italiane, suddivise per dimensione, settore e localizzazione, con una rappresentatività che riflette fedelmente la popolazione delle imprese italiane, suddivise in otto categorie in base al valore del fatturato, utilizzando una classificazione che riprende e amplia le regole dell’Unione Europea per le micro, piccole e medie imprese.
Le aziende prese in considerazione sono distribuite in tutte le regioni italiane, con una particolare concentrazione in Lombardia. I settori più rappresentati sono il commercio all’ingrosso e al dettaglio, le costruzioni e i servizi.
Il grafico in basso mette a confronto due gruppi di aziende:
- campione utilizzato per stimare le emissioni (rappresentato dalle barre arancioni);
- campione delle aziende per cui sono disponibili dati reali sulle emissioni (indicato dalle barre celesti).
La maggior parte dei dati reali riguarda le grandi imprese, che sono obbligate per legge a monitorare e rendicontare le proprie emissioni. Questa situazione evidenzia l’utilità del prodotto GHG Nowcasting, che può aiutare a colmare la mancanza di dati, offrendo stime affidabili anche per le imprese di cui non si dispone di informazioni ufficiali.
La coerenza delle stime rispetto ai dati reali è stata verificata in due modi:
- Confronto numerico, effettuato per quei gruppi di aziende di cui si disponeva di un numero sufficiente di dati reali;
- Analisi settoriale, volta a verificare se la classifica dei settori maggiormente responsabili delle emissioni, ottenuta dalle stime simulate, sia confrontabile con quella risultante dai dati ufficiali (fonte Eurostat).
Il processo ha permesso di validare il modello, evidenziando un’elevata sovrapposizione con le statistiche ufficiali e giustificando eventuali discrepanze attraverso una maggiore granularità dei dati e delle metodologie di stima.
PRIMO APPROCCIO
Nel primo approccio, il confronto si è concentrato in particolare sul settore manifatturiero e aziende di dimensioni 4, 5 e 6, per le quali la sovrapposizione con il benchmark è risultata più significativa.
Il valore mediano delle emissioni stimate a partire dalle fatture è stato confrontato con la mediana dei dati di benchmark. I risultati ottenuti sono simili, considerando l’incertezza statistica. Le tabelle sotto riportano i valori mediani degli scope 1 e 2 per ciascun gruppo analizzato.
Per le emissioni di Scope 1, le discrepanze tra i dati stimati e il benchmark potrebbero essere dovute a differenze nelle tipologie di combustibili considerate nei due dataset – quelli stimati e quelli reali di riferimento. Per quanto riguarda lo Scope 2, la validazione ha evidenziato un’elevata coerenza tra le stime e il benchmark, confermata dalla significativa sovrapposizione degli intervalli di confidenza delle rispettive distribuzioni. Questo risultato suggerisce che l’approccio metodologico basato sul consumo di elettricità è solido e comparabile con i valori reali.
SECONDO APPROCCIO
Il secondo approccio ha previsto la verifica del ranking dei settori a maggior impatto ambientale, confrontando i risultati del modello con i dati ufficiali di Eurostat. Questa parte dell’analisi si basa sul calcolo dell’overlap ratio, una metrica che indica il grado di sovrapposizione tra le due classifiche, considerando sia le prime cinque che le prime dieci posizioni.
Inoltre, l’analisi ha riguardato sia le microimprese (dimensioni 1-4) sia le piccole e medie imprese (dimensioni 5-7). Sono state considerate le emissioni di Scope 1 e 2, escludendo lo Scope 3 per allineamento ai dati Eurostat.
I risultati mostrano un’elevata coerenza tra i due ranking, con un tasso di sovrapposizione del 60% per le microimprese e dell’80% per le PMI nei primi cinque settori a maggior impatto ambientale. Questa percentuale sale al 90% considerando i primi dieci settori.
Quindi, i settori industriali identificati come maggiori emettitori di gas serra dal GHG Nowcasting sono stati messi a confronto con quelli rilevati a livello europeo, ottenendo un elevato grado di sovrapposizione.
Grazie a questa doppia validazione, il GHG Nowcasting si conferma uno strumento affidabile per la stima delle emissioni di gas serra, offrendo alle aziende un metodo trasparente e data-driven per monitorare il proprio impatto ambientale.
Perché proprio il GHG Nowcasting?
Il GHG Nowcasting di modefinance rappresenta una soluzione innovativa e affidabile per la stima delle emissioni di gas serra, progettata per rispondere alle sfide che le aziende, in particolare le PMI, affrontano nella rendicontazione ambientale. La scarsa disponibilità di dati granulari e la complessità delle metodologie tradizionali spesso ostacolano la trasparenza aziendale e l’accesso a finanziamenti sostenibili. Senza un metodo efficace, il rischio è quello di ottenere stime imprecise, compromettendo la gestione dell’impatto ambientale.
Qui entra in gioco GHG Nowcasting, un sistema basato su una metodologia rigorosa, che utilizza le informazioni estratte dalle fatture aziendali per fornire stime affidabili, semplici da ottenere e allineate ai dati reali. Grazie a un solido processo di validazione, il modello dimostra un elevato grado di precisione, con un allineamento significativo rispetto ai benchmark di settore e ai dati Eurostat.
GHG Nowcasting non è solo uno strumento di misurazione, ma un partner strategico per affrontare le sfide della sostenibilità e trasformarle in opportunità di crescita. Grazie alla sua accessibilità e precisione, consente alle imprese di migliorare la propria reputazione ESG, rispettare le normative e accedere più facilmente a finanziamenti sostenibili.
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