Erfahren Sie, wie Unternehmen Scope-3-Emissionen effektiv berechnen, häufige Fehler vermeiden und moderne Technologien nutzen können.
Scope-3-Emissionen machen bis zu 90 % der Gesamtemissionen eines Unternehmens aus. Sie umfassen alle indirekten Emissionen entlang der Wertschöpfungskette, wie Geschäftsreisen, Pendeln der Mitarbeiter oder die Nutzung verkaufter Produkte. Ihre präzise Berechnung ist entscheidend, um Emissionsschwerpunkte zu identifizieren und effektive Klimaschutzmaßnahmen umzusetzen.
| Methode | Genauigkeit | Datenanforderungen | Beste Anwendung |
|---|---|---|---|
| Aktivitätsbasiert | Hoch | Detaillierte operative Daten | Unternehmen mit direktem Einfluss |
| Ausgabenbasiert | Niedrig | Finanzdaten | Erste Einschätzungen oder komplexe Lieferketten |
| Hybrid | Mittel bis Hoch | Gemischte Daten | Praktische Balance zwischen Aufwand und Präzision |
Fazit: Unternehmen sollten mit einer einfachen Methode starten, Emissionsschwerpunkte identifizieren und dann gezielt auf präzisere Ansätze umsteigen. Nur mit genauen Daten und moderner Technologie lassen sich langfristige Klimaziele erreichen.
Um Scope-3-Emissionen in der Mobilität zu berechnen, gibt es drei Hauptmethoden, die sich in Präzision, Aufwand und Datenanforderungen unterscheiden.
Die aktivitätsbasierte Methode basiert auf konkreten Aktivitäten wie dem Kraftstoffverbrauch oder den zurückgelegten Entfernungen. Hierbei werden detaillierte operative Daten mit spezifischen Emissionsfaktoren multipliziert. Diese Methode liefert besonders genaue Ergebnisse, da sie direkt auf die Aktivitäten eines Unternehmens zugeschnitten ist [3].
Die ausgabenbasierte Methode hingegen schätzt Emissionen anhand der finanziellen Ausgaben für Güter oder Dienstleistungen. Dabei werden branchenspezifische Emissionsfaktoren auf die Ausgabendaten angewendet. Diese Methode ist einfacher umzusetzen, jedoch weniger präzise, da sie auf Durchschnittswerten basiert und individuelle Unternehmensmerkmale nicht berücksichtigt [3].
Der hybride Ansatz kombiniert die beiden Ansätze, indem fehlende Aktivitätsdaten durch ausgabenbasierte Schätzungen ergänzt werden [3].
| Methode | Genauigkeit | Datenanforderungen | Komplexität | Beste Anwendung |
|---|---|---|---|---|
| Aktivitätsbasiert | Hoch | Detaillierte operative Daten | Hoch | Unternehmen mit direktem Einfluss auf Prozesse [4] |
| Ausgabenbasiert | Niedrig | Finanzdaten | Niedrig | Erste Einschätzungen oder komplexe Lieferketten [4] |
| Hybrid | Mittel bis Hoch | Gemischte Daten | Mittel | Praktische Balance zwischen Aufwand und Präzision [4] |
Die Wahl der Methode hängt von der Datenverfügbarkeit, den gewünschten Ergebnissen, der Unternehmensstruktur und den Ressourcen ab [6]. Besonders bei Mobilitätsdaten wird oft die aktivitätsbasierte Methode favorisiert.
Diese Ansätze helfen, typische Fehler bei der Datenerfassung zu vermeiden.
Die richtige Methodenauswahl ist entscheidend, um Fehler bei der Datenerfassung zu vermeiden. Ein häufiger Fehler ist die Überschätzung der Datenqualität. Viele Unternehmen entscheiden sich für die aktivitätsbasierte Methode, ohne sicherzustellen, dass ihre Daten vollständig und präzise sind. Das führt oft zu Lücken und ungenauen Ergebnissen.
Ein weiteres Problem ist die Vermischung von Pendler- und Geschäftsreiseemissionen. Während Geschäftsreisen meist gut dokumentiert sind, fehlen bei Pendleremissionen oft genaue Angaben zu Verkehrsmitteln, Entfernungen und der tatsächlichen Anwesenheit am Arbeitsplatz.
Auch regionale Unterschiede werden häufig übersehen. Zum Beispiel können Unternehmen mit Standorten in München und Berlin nicht dieselben Emissionsfaktoren für den öffentlichen Nahverkehr verwenden, da sich die Energiequellen und Effizienz der Verkehrssysteme regional unterscheiden.
Ein verbreiteter Fehler ist zudem, direkt auf Perfektion zu setzen. Anstatt mit einer ausgabenbasierten Bewertung zu beginnen und diese schrittweise zu verfeinern, versuchen viele Unternehmen sofort eine vollständige aktivitätsbasierte Analyse. Das führt oft zu Verzögerungen und unvollständigen Ergebnissen.
Ein sinnvoller Ansatz ist, zunächst die ausgabenbasierte Methode zu nutzen, um Emissionsschwerpunkte zu identifizieren [5]. Anschließend kann man gezielt auf aktivitätsbasierte Methoden umsteigen, insbesondere für die wichtigsten Emissionsquellen [4]. Dieser schrittweise Prozess verbessert die Datenqualität und minimiert typische Fehlerquellen.
Weniger als 10 % der Unternehmen erfassen ihre Scope-3-Emissionen korrekt, obwohl diese im Durchschnitt 90 % des gesamten CO₂-Fußabdrucks ausmachen [8][10]. Dieses Defizit erschwert nicht nur die präzise Datenerhebung, sondern behindert auch effektive Strategien zur Emissionsminderung.
Ein Hauptproblem liegt in der mangelhaften Datenqualität. Viele Unternehmen setzen weiterhin auf Tabellenkalkulationen und manuelle Aufzeichnungen, die anfällig für Fehler sind. Gleichzeitig führt eine fehlende Abstimmung zwischen Abteilungen wie Buchhaltung, Facility Management und Personal oft zu Lücken oder Doppelungen in den Daten [9]. Besonders im Bereich der Mobilitätsdaten wird häufig auf unterschiedliche Quellen zurückgegriffen, darunter Reisekostenabrechnungen, Fuhrparkdaten und Pendlerinformationen.
Diese Schwächen zeigen sich in verschiedenen Fehlerquellen, wie etwa einer ungenauen Klassifizierung oder dem Übersehen entscheidender Mobilitätsdaten.
Ein häufiger Fehler ist die Verwechslung von Primär- und Sekundärdaten. Viele Unternehmen greifen auf generische Emissionsfaktoren zurück, obwohl spezifische Daten von Lieferanten verfügbar wären. Das Ergebnis: ungenaue Berechnungen, die gezielte Reduktionsmaßnahmen erschweren. Ein typisches Beispiel ist die Verwendung ausgabenbasierter Schätzungen mit veralteten Emissionsfaktoren. Diese Methode ist zwar leicht umzusetzen, eignet sich jedoch kaum, um Fortschritte bei der Emissionsreduktion zu bewerten oder zu steuern [8]. So lassen sich etwa aus 50.000 € Reisekosten nur schwer die tatsächlichen Emissionen ableiten – ein Flug und mehrere Zugfahrten führen zu ganz unterschiedlichen Werten.
Ein weiteres Problem ist die Vermischung regionaler Emissionsfaktoren. Regionale Unterschiede können erhebliche Abweichungen in den Berechnungen verursachen. Hinzu kommt, dass Zulieferer oft unterschiedliche oder veraltete Berechnungsmethoden verwenden, was die Datenqualität weiter beeinträchtigt [7]. Während einige Lieferanten ihre Emissionen nur grob schätzen, nutzen andere detaillierte Lebenszyklusanalysen – diese Inkonsistenz erschwert eine verlässliche Gesamtrechnung.
Neben fehlerhaften Klassifizierungen entstehen auch durch übersehene Mobilitätsdaten erhebliche Lücken. Oft werden wesentliche Faktoren ignoriert, die die Gesamtemissionen stark beeinflussen. Zum Beispiel werden Homeoffice-Tage häufig nicht berücksichtigt, obwohl sie die Pendleremissionen deutlich reduzieren können. Ebenso bleiben alternative Mobilitätsdienste wie Carsharing, E-Scooter oder Bikesharing oft unberücksichtigt oder falsch zugeordnet, obwohl sie andere Emissionsfaktoren als private Fahrzeuge haben.
Ein weiterer Schwachpunkt ist die Erfassung von Frachtkapazitäten und Fahrzeugauslastungen im Logistikbereich. Viele Unternehmen berechnen Transportemissionen lediglich anhand der zurückgelegten Strecke, ohne die tatsächliche Beladung der Fahrzeuge einzubeziehen. Ein halbvoller LKW erzeugt pro transportierter Tonne deutlich höhere Emissionen als ein vollständig beladener. Auch mehrstufige Geschäftsreisen werden oft unvollständig erfasst: Wenn ein Mitarbeiter mit dem Auto zum Flughafen fährt, fliegt und anschließend ein Taxi nutzt, sollten alle drei Transportmittel in die Berechnung einfließen – nicht nur der Flug. Darüber hinaus werden saisonale Schwankungen im Mobilitätsverhalten häufig ignoriert. Während im Winter mehr private Fahrzeuge genutzt werden, steigen im Sommer oft alternative Verkehrsmittel wie das Fahrrad. Eine ganzjährige Erfassung dieser Unterschiede ist entscheidend, um realistische Durchschnittswerte zu erhalten.
Automatisierte Datensysteme und klare Validierungsregeln können solche Lücken schließen. Unternehmen sollten zudem bereichsübergreifende Teams mit klaren Zuständigkeiten einrichten und die CO₂-Bilanzierung fest in ihre täglichen Abläufe integrieren [9].
Die manuelle Erfassung von Scope-3-Emissionen ist oft fehleranfällig und bindet unnötig viele Ressourcen. Hier kommen moderne Softwarelösungen ins Spiel, die diese Herausforderungen bewältigen und die Genauigkeit der Berechnungen verbessern können. Besonders im Mobilitätssektor, der für 21,6 % der gesamten Emissionen in Deutschland verantwortlich ist[15], bieten technologische Ansätze klare Vorteile. Solche Technologien knüpfen direkt an die Probleme der manuellen Datenerfassung an und schaffen effizientere Prozesse.
Automatisierte Systeme erfassen und verarbeiten Daten in Echtzeit, identifizieren Emissionsschwerpunkte und ermöglichen gezielte Maßnahmen zur Reduktion[12].
Um die Schwächen manueller Prozesse zu überwinden, setzen viele Unternehmen auf automatisierte Lösungen.
Moderne Plattformen bieten zudem benutzerfreundliche Dashboards, die komplexe Daten verständlich aufbereiten. Diese Dashboards ermöglichen eine klare Kosten-Nutzen-Analyse und unterstützen die Umsetzung von Maßnahmen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Berücksichtigung regionaler Emissionsfaktoren. Für Unternehmen in Deutschland ist beispielsweise der CO₂-Emissionsfaktor des Strommixes zentral: Im Jahr 2023 lag dieser bei 380 Gramm pro Kilowattstunde[14]. Außerdem stammten 52 % des Stromverbrauchs in Deutschland aus erneuerbaren Energien[15].
Fortschrittliche Systeme berücksichtigen auch Unterschiede zwischen Verkehrsmitteln. Ein Bus und ein elektrischer Nahverkehrszug haben beispielsweise unterschiedliche Emissionswerte. Datenquellen wie das Umweltbundesamt (UBA) oder ProBas liefern hierfür die notwendigen Grundlagen.
Zudem sollten Plattformen automatische Updates der Emissionsfaktoren ermöglichen, um auf aktuelle Entwicklungen reagieren zu können. 2023 sanken die Treibhausgasemissionen in Deutschland um 10 % im Vergleich zum Vorjahr, vor allem durch den geringeren Einsatz fossiler Brennstoffe in der Stromerzeugung[15].
Ein weiterer entscheidender Punkt ist die Kompatibilität der Software mit bestehenden Systemen. Die Integration in ERP-Systeme, Reisekostenabrechnungen oder Fuhrparkverwaltungen minimiert manuelle Fehler[12]. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die eingesetzte Technologie ihre Nachhaltigkeitsziele unterstützt, präzise Berichte liefert und den Fortschritt effektiv nachverfolgt.
Im Jahr 2023 veröffentlichten 23.000 Unternehmen ihre Umweltleistungen – 42 % davon mit Scope-3-Daten[13]. Dies verdeutlicht, wie wichtig zuverlässige Technologie für eine umfassende Emissionsberichterstattung ist.
Die präzise Zuordnung von Emissionen aus Geschäftsreisen ist ein zentraler Baustein für eine verlässliche Scope-3-Berichterstattung. Diese Fallstudie beleuchtet typische Herausforderungen und zeigt, wie Unternehmen ihre Emissionsdaten verbessern können. Insbesondere geht es darum, Geschäftsreise-Emissionen sauber zu trennen und die Frachtauslastung korrekt in die Berechnungen einzubeziehen.
Geschäftsreisen fallen unter Scope-3-Kategorie 6 des Greenhouse Gas Protocol und umfassen Emissionen aus verschiedenen Transportmitteln wie Flugreisen, Bahnfahrten, Busreisen und Mietwagen [16]. Da Flugreisen oft bis zu 90 % der gesamten Geschäftsreise-Emissionen ausmachen [17], ist deren korrekte Erfassung besonders wichtig.
Eine der größten Hürden bei der Emissionsberichterstattung ist die klare Abgrenzung zwischen Geschäftsreise- und Logistik-Emissionen. Während Geschäftsreisen (Kategorie 6) die Personenbeförderung betreffen, beziehen sich Logistik-Emissionen (Kategorie 4 oder 9) auf den Transport von Waren.
Geschäftsreisen (Kategorie 6) umfassen beispielsweise Flüge zu Kundenterminen, Bahnfahrten zu Konferenzen oder Mietwagen für Außendienstbesuche.
Ein Beispiel: Ein Vertriebsmitarbeiter fliegt zu einem Kunden – diese Emissionen gehören in Kategorie 6. Wenn später Waren per Luftfracht an denselben Kunden geliefert werden, fallen diese Emissionen unter Kategorie 9. Moderne Systeme zur Datenerfassung können diese Unterscheidung automatisiert vornehmen, indem sie Reisekosten aus Spesenabrechnungen den Geschäftsreisen und Frachtkosten den Logistikprozessen zuordnen.
Nach der Trennung der Emissionen ist es entscheidend, die Frachtauslastung bei Flugreisen korrekt zu berücksichtigen. Flugzeuge transportieren nicht nur Passagiere, sondern auch Fracht, was die Emissionsverteilung beeinflusst. Tools wie IATA CO₂ Connect ermöglichen eine präzise Berechnung, indem sie Faktoren wie Flugzeugtyp, Kabinenklasse und Auslastung einbeziehen [18].
Ein Beispiel verdeutlicht den Einfluss: Der Wechsel der Fluggesellschaft bei einer Strecke von New York nach London kann die Emissionen um 771,63 kg CO₂e reduzieren [19].
„Da immer mehr Unternehmen ehrgeizige Nachhaltigkeitsziele zur Reduzierung ihrer CO₂-Emissionen setzen, ist ein vollständiges und genaues Bild der geschäftsreisebezogenen Emissionen entscheidend für den Erfolg." – Brigitta Vilmos, Beraterin für nachhaltige Zusammenarbeit [17]
Für genaue Ergebnisse sollten Unternehmen mehrere Schlüsselfaktoren in ihre Berechnungen einbeziehen:
Einfach nur Durchschnittswerte zu nutzen, reicht oft nicht aus. Stattdessen können moderne Softwarelösungen komplexe Berechnungen automatisieren und dabei stets aktuelle Emissionsfaktoren berücksichtigen.
Die Investition in solche präzisen Methoden lohnt sich: Unternehmen können fundierte Entscheidungen über Reiserichtlinien und Verkehrsmittel treffen sowie effektive Maßnahmen zur Emissionsreduktion ergreifen. Nur mit verlässlichen Daten lassen sich Nachhaltigkeitsziele erreichen und Fortschritte glaubwürdig kommunizieren.
Scope-3-Emissionen machen im Durchschnitt 92 % der gesamten Treibhausgasemissionen eines Unternehmens aus [1]. Sie prägen nicht nur den ökologischen Fußabdruck, sondern auch die Glaubwürdigkeit von Nachhaltigkeitszielen maßgeblich.
Die Methode, mit der Scope-3-Emissionen berechnet werden, beeinflusst die Qualität der Ergebnisse erheblich. Drei Ansätze stehen dabei zur Verfügung:
„Unternehmen sollten Berechnungsmethoden wählen, die sicherstellen, dass das Inventar die Treibhausgasemissionen der Aktivitäten angemessen widerspiegelt und den Entscheidungsbedürfnissen sowohl interner als auch externer Nutzer dient." – GHG Protocol Technical Guidance for Calculating Scope 3 Emissions [22]
Neben der Methodenwahl ist die Sicherstellung der Datenqualität entscheidend. Nur mit genauen Daten und dem Einsatz moderner Technologien lassen sich echte Fortschritte erzielen.
Ein gutes Beispiel für den Einfluss der Datenqualität ist die Mobilität. 62 % der Pendelwege entfallen auf Einzelfahrten im PKW. Schon ein zusätzlicher Mitfahrer kann die Emissionen um 50 % reduzieren [2]. Durch Nachhaltigkeitsumfragen und die aktive Einbindung von Mitarbeitenden können nicht nur die Daten verbessert, sondern auch das Bewusstsein für nachhaltige Alternativen geschärft werden.
Technologische Lösungen, insbesondere KI-gestützte Plattformen, verändern die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Emissionen erfassen und berichten. Beispiele aus der Praxis verdeutlichen das Potenzial:
Diese technologischen Fortschritte ermöglichen einen effizienteren und praxisnahen Ansatz.
Anstatt auf lückenlose Datensätze zu warten, sollten Unternehmen die größten Emissionsquellen identifizieren, verlässliche Emissionsfaktoren nutzen und kontinuierlich optimieren. Dieser pragmatische Ansatz führt schneller zu konkreten Ergebnissen.
„Der Schlüssel liegt darin, genug zu messen, um handeln zu können – und dann voranzuschreiten." – Katie Eisenbrown, Global Technical Director - Sustainability Measurement, Arcadis [23]
Exakte Scope-3-Berechnungen ermöglichen nicht nur regelkonforme Berichte, sondern stärken auch die Nachhaltigkeitsstrategie und fördern die Reduktion von Emissionen. Unternehmen, die heute die richtigen Grundlagen schaffen, sichern sich langfristig Wettbewerbsvorteile in einer zunehmend nachhaltigkeitsorientierten Wirtschaft. Nutzen Sie die beschriebenen Ansätze, um Emissionsdaten in strategische Hebel für Ihr Unternehmen zu verwandeln.
Um Scope-3-Emissionen effektiv zu berechnen, sollten Unternehmen die aktivitätsbasierte oder ausgabenbasierte Methode verwenden, kombiniert mit modernen Datenerfassungstechnologien.
Häufige Fehler sind unvollständige Daten, regionale Unterschiede nicht zu berücksichtigen und der Fokus auf Perfektion statt schrittweiser Verbesserung.
Technologien wie IoT-Sensoren, Big Data Analytics und Künstliche Intelligenz helfen bei der genauen Datenerfassung und Analyse von Scope-3-Emissionen.
Regionale Emissionsfaktoren sind entscheidend, weil sie die genauen Emissionen je nach Region und verwendeten Energiequellen erheblich beeinflussen können.
Der hybride Ansatz kombiniert die Vorteile von aktivitäts- und ausgabenbasierten Methoden, was zu einer genaueren und umfassenderen Erfassung von Scope-3-Emissionen führt.
