Ziel des Cozero Prognosemodells
Das Ziel des Cozero Prognosemodells ist, dir eine Vorstellung davon zu geben, wie sich die Kohlenstoffemissionen deines Unternehmens in der Zukunft entwickeln könnten, basierend auf verschiedenen Szenarien, die die Welt möglicherweise einschlagen könnte. Dadurch kannst du realistische Ziele setzen und die Lücke zwischen deinen Zielen und der potenziellen zukünftigen Entwicklung bewerten. Das Modell soll dir eine Vorstellung von der Entwicklung deiner Unternehmensemissionen geben, wenn du keine eigenen Klimamaßnahmen ergreifst, sondern dich nur auf die allgemeine Dekarbonisierung von Dienstleistungen, Gütern usw. verlässt, die du von Dritten erwirbst.
Um Reduktionsmaßnahmen deines Unternehmens zu berücksichtigen, beziehe dich bitte auf den -> Cozero Strategy-Builder.
Modellaufbau und -einstellungen
Modellaufbau und -einstellungen
Das Cozero Prognosemodell umfasst die beiden Haupttreiber der Kohlenstoffemissionen deines Unternehmens, wenn du keine spezifischen Maßnahmen ergreifst (siehe auch die schematische Übersicht unten):
Prognostiziertes Wachstum deines Unternehmens: Wenn dein Unternehmen wächst, ist es wahrscheinlich, dass deine Emissionen ohne weitere Kohlenstoffmaßnahmen steigen werden. Daher besteht der erste Teil unseres Modells aus einem statistischen Modell, das das Wachstum deines Unternehmens prognostiziert und direkt in einen Anstieg der Kohlenstoffemissionen umsetzt. Das Modell basiert auf allgemeinen BIP-Vorhersagen sowie deinen vergangenen Unternehmensumsätzen, sofern verfügbar.
Szenarien zur Emissionsintensität: Es ist wahrscheinlich, dass die Emissionsintensitäten (z. B. die Menge an Emissionen, die durch den Verbrauch von 1 kWh Strom erzeugt werden) in Zukunft aufgrund der weltweiten Bemühungen zur Dekarbonisierung sinken werden. Um die Auswirkungen auf Ihr Unternehmen vorhersagen zu können, verwenden wir externe Daten über die Geschwindigkeit, mit der die Emissionsintensität verschiedener Geschäftsaktivitäten abnehmen werden, und verknüpfen diese mit deinen Unternehmens-Log-Daten auf Cozero. Wenn zum Beispiel die meisten deiner Emissionen durch den Stromverbrauch entstehen, wird die Dekarbonisierung wahrscheinlich recht schnell erfolgen. Wenn jedoch die meisten deiner Emissionen durch Flüge verursacht werden, wird die Dekarbonisierung viel langsamer stattfinden. Die zugrunde liegenden Datensätze für diesen Teil des Modells stammen aus dem Bericht "Energy Technology Perspectives 2017" der Internationalen Energieagentur (IEA ETP 2017).
Schematische Übersicht des Prognosemodells
Schematische Übersicht des Prognosemodells
Einstellungen
Im Folgenden erläutern wir, wie die Einstellungen das Ergebnis des Modells beeinflussen, um dir eine bessere Vorstellung davon zu geben, wie du es auf die Bedürfnisse deines Unternehmens abstimmen kannst.
Region
Die Region bestimmt, welches allgemeine Wachstum wir als Vorannahme für das statistische Modell zur Vorhersage des Wachstums deines Unternehmens nehmen. Daher ist es sinnvoll, dass du die Region auswählst, in der du den größten Umsatz erzielst, nicht unbedingt den Hauptsitz deines Unternehmens.
Szenario
Die Szenarien beschreiben unterschiedliche potenzielle zukünftige Entwicklungen der Emissionsintensitäten, abhängig davon, wie stark die Welt sich für die Dekarbonisierung einsetzt. Wir bieten drei verschiedene Szenarien an:
Mittelmäßige Entwicklung: In diesem Szenario wird angenommen, dass die Welt einen Weg einschlägt, der bis zum Jahr 2100 zu einer globalen Erwärmung von 2°C führt. Weitere Details entnimm bitte dem "2°C Scenario" im Bericht "IEA ETP 2017".
Langsamer Übergang: Dieses Szenario geht von einer langsameren Dekarbonisierung aus, d.h. das Ziel, die globale Erwärmung auf 2°C zu begrenzen, wird voraussichtlich nicht erreicht. Es stützt sich hauptsächlich auf die im Pariser Abkommen eingegangenen Verpflichtungen zur Kohlenstoffreduzierung. Weitere Details entnimm bitte dem "Reference Technology Scenario" im Bericht "IEA ETP 2017".
Schnelle globale Trendwende: Dies ist ein sehr optimistisches Szenario, das davon ausgeht, dass die Welt eine sehr schnelle Dekarbonisierung erreicht und die globale Erwärmung wahrscheinlich weit unter 2°C begrenzt. Weitere Details entnimm bitte dem "Beyond 2°C Scenario" im Bericht "IEA ETP 2017".
Umsatz
Die Angabe von Umsatzdaten ist optional, ermöglicht es dir jedoch, das Wachstumsmodell deines Unternehmens besser anzupassen und wesentlich bessere Projektionen deines Kohlenstoff-Fußabdrucks zu erhalten. Wir fragen nach zwei Arten von Umsatzdaten:
Vergangene Umsatzdaten: Diese Daten werden verwendet, um die allgemeinen Annahmen zum BIP-Wachstum deiner Region an den spezifischen Wachstumspfad deines Unternehmens anzupassen. Wenn dein Unternehmen beispielsweise in der Vergangenheit sehr schnell gewachsen ist, wird das Modell voraussichtlich vorhersagen, dass du auch in Zukunft das allgemeine Wachstum übertreffen wirst. Wenn du keine Umsatzdaten angibst, aber mehrere Jahre Kohlenstoffemissionen in den Cozero-Protokollen verfolgst, verwenden wir deine vergangenen Emissionen zur Annäherung an dein Unternehmenswachstum.
Zukünftige Umsatzdaten: Diese Daten beeinflussen direkt die Wachstumsprognose deines Unternehmens. In vielen Fällen wird dein Unternehmen besser in der Lage sein, sein Wachstum vorhersagen zu können als unser statistisches Modell, da du einen spezifischen Einblick in die Natur deines Unternehmens hast. Daher möchten wir dich ermutigen, das Modell zu optimieren, indem die deine eigenen Wachstumsprognosen hinzufügst.
Modellierung von Unternehmenswachstum
Modellierung von Unternehmenswachstum
Wachstumsprognose von Cozero
Um das Wachstum deines Unternehmens vorherzusagen, verwenden wir ein statistisches Modell, das sowohl das allgemeine prognostizierte Wachstum des Bruttoinlandsprodukts (BIP) als auch Daten zur vergangenen Entwicklung des Unternehmens berücksichtigt. Das allgemeine prognostizierte BIP-Wachstum dient als sogenannte Priorität, d. h. als Standardannahme, im Modell, während die Daten deines Unternehmens dazu dienen, das Modell auf die spezifische Entwicklung deines Unternehmens zuzuschneiden. Daher hängt die Modellabhängigkeit vom allgemeinen BIP-Wachstum umso weniger ab, je mehr Datenpunkte wir zur vergangenen Entwicklung deines Unternehmens haben. Im Gegensatz dazu prognostiziert das Modell im Extremfall, wenn nichts über die vergangene Entwicklung deines Unternehmens bekannt ist, rein gemäß dem allgemeinen prognostizierten BIP-Wachstum.
Im Detail sind dies die Eingabedaten, die wir verwenden, um das Wachstum deines Unternehmens zu projizieren:
BIP-Wachstum: Dies ist das vom IEA ETP 2017 für die von dir ausgewählte Region als dein Haupteinkommensgebiet projizierte BIP-Wachstum in den Prognoseeinstellungen.
Vergangenes Wachstum deines Unternehmens:
Wenn du den Abschnitt Wachstumsindikator - Vergangene Werte der Prognoseeinstellungen ausfüllst, verwenden wir die von dir bereitgestellten Daten. Um den spezifischen Anforderungen deines Unternehmens gerecht zu werden, kannst du zwischen verschiedenen Arten von Wachstumsindikatoren wählen (z. B. Umsatz, Kraftstoffverbrauch). Beachte, dass wir die Daten in Prozent relativ zum Referenzzeitraum umrechnen. Die absoluten Werte sind nicht wichtig; es ist nur wichtig, dass sie das prozentuale Wachstum deines Unternehmens widerspiegeln.
Wenn du keine Wachstumsindikatoren bereitstellst, verwenden wir die vergangenen Emissionen von Cozero Log als Proxy für das Wachstum deines Unternehmens bis zum ausgewählten Referenzzeitraum. Dies ist jedoch ein schwacher Proxy, daher empfehlen wir, Daten für den Wachstumsindikator bereitzustellen, um eine genauere Prognose zu erhalten.
Wenn keine Daten zu vergangenen Emissionen vorliegen, greift das Modell auf eine Prognose basierend ausschließlich auf dem BIP-Wachstum zurück.
Individuelle Wachstumsprognose
Damit du das Prognosemodell an deine Bedürfnisse anpassen kannst, ermöglichen wir es dir, deine eigene Prognose des Wachstums deines Unternehmens im Abschnitt Wachstumsindikator - Zukünftige Werte der Prognoseeinstellungen hinzuzufügen. In diesem Fall ersetzen wir unsere Wachstumsprognose durch die von dir bereitgestellten Werte bis zum letzten von dir angegebenen Jahr. Wenn du Lücken in den Daten lässt (z. B. gibst du einen Wert für 2025 und 2030 ein, aber nicht dazwischen), interpolieren wir die Werte linear. Nach dem letzten von dir bereitgestellten Jahr greifen wir auf unser Wachstumsmodell zurück, passen es mit den von dir bereitgestellten Werten an und prognostizieren dann die weitere Entwicklung bis zum Ende des Diagramms.