İbreyi Harekete Geçirmek İçin Sadece Kutuları İşaretlemeyi Değil, Sürdürülebilirlik Etkisini Ölçmemiz Gerekiyor

Better Cotton CEO'su Alan McClay tarafından.

Bu makale ilk olarak tarafından yayınlandı reuters 4 üzerinde Nisan 2023.

Sürdürülebilirlik artık ana akım iş dünyasının, konferanslarda genel müdür tarafından bir kenara atılıp sonra yan hatlara geri gönderilecek bir yan gösterisi değil. Bir şirketin sosyal ve çevresel performansı, bugün tüketicilerin, yatırımcıların ve düzenleyicilerin temel endişesidir.

Konunun artan profilinin en son kanıtı, Avrupa Komisyonu'nun yakın zamanda şirketlerin bu alandaki faaliyetlerini nasıl ifşa edeceklerini düzenleyen bir dizi katı yeni kuralı onaylamasıdır.

Birkaç yıldır düzenleyici boru hattında, Kurumsal Sürdürülebilirlik Raporlama Direktifi kurumsal iddiaların temelini oluşturan metodolojiler açısından neyin uygun olup neyin olmadığı konusunda bir miktar netlik sunar. Bu çok hoş karşılanır.

Bu yeni mevzuatın zamanlaması kesinlikle tesadüf değildir. Tüketici ilgisi ve yatırımcı baskısı, şirketleri sürdürülebilirlik kimliklerini her zamankinden daha fazla öne çıkarmaya zorluyor. Ticari çıkarlar bu kadar yüksekken, mesaja masaj yapmanın cazibesi yoğun.

Otomobil üreticilerinin hava kirleticilerle ilgili asılsız iddialarından, giyim markalarının yanıltıcı çevre verileri kullanmasına kadar, “yeşil yıkama” suçlamaları her geçen gün yoğunlaşıyor.

Bununla birlikte, pazar dinamikleri bir yana, bir şirketin genel sürdürülebilirlik performansını güvenle hesaplama yeteneği hala hiçbir şekilde garanti edilememektedir. Modern şirketler, genellikle uzaktaki çiftliklerden ve fabrikalardan yerel köşe mağazasındaki alışveriş yapanlara kadar uzanan küresel ayak izlerine sahip devasa varlıklardır.

Neyse ki, bir veri devrimi yolda. Otomatik veri toplama ve depolama, Büyük Veri analizi, makine öğrenimi: bunlar ve diğer dijital araçlar, şirketlerin hizmetine zengin bir bilgi sunuyor.

Bu son nokta çok önemlidir. Performans verilerini raporlamaya yönelik her protokol, yaratıcılarının önceliklerini ve eğilimlerini taşır. Bazı yaklaşımlar risklerden (çevre kirliliği, yüksek karbon emisyonları, vb.) kaçınmaya yöneliktir; diğerleri bir fırsat merceğini benimsiyor (düşük karbon teknolojilerine yatırımlar, yetenek geliştirme, vb.).

Genel tablo karmaşıktır, ancak hemen hemen her raporlama metodolojisinde önemli bir ayrım çizgisi vardır - yani, belirli bir müdahalenin üst düzey etkilerine, başka bir deyişle etkisine yapılan vurgu (veya yapılmaması).

Bir kuruluş olarak Better Cotton'un odak noktası, pamuk çiftçilerinin ve destekledikleri toplulukların durumunu iyileştirmektir. Dünyanın en büyük sürdürülebilir pamuk girişimi olarak hedefimiz, çiftçilerin geçim kaynaklarının ve çevre korumanın el ele arttığını görmek.

Yine de, bizimki gibi etki odaklı bir yaklaşıma uyan bir ifşa standardı bulmak hiç de kolay değil. Neden? Çünkü etkiyi ölçmek karmaşıktır. Özellikle birlikte çalıştığımız pamuk yetiştiricilerinin %99'unun küçük ölçekli üreticiler olduğu düşünülürse, yerelleştirilmiş veriler, boylamsal örnekler ve bağlamsal analiz gerektirir - bunların hiçbiri (henüz) bir düğmeyle üretilemez. dünyanın geri kalan dijital çöllerinin bazılarında bir hektardan daha az arazide pamuk.

Bunun yerine, piyasaya basitleştirilmiş, risk odaklı değerlendirme sistemleri hakimdir. Bu yaklaşımların birçoğunun temelini, uzun süredir devam eden yaşam döngüsü değerlendirmesi (LCA'lar) mantığına dayanan metodolojiler oluşturmaktadır.

Yetkili standartlar kuruluşu ISO tarafından desteklenen LCA'lar, bir ürün veya hizmetin çevresel kimlik bilgilerini belirleme aracı olarak yıllar boyunca dünyanın dört bir yanındaki düzenleyiciler tarafından benimsenmiştir.

Tipik olarak, LCA'lar, temel coğrafi, sektöre özgü veya diğer ilgili değişkenlerle kaplanmış, üzerinde anlaşmaya varılmış, kolayca erişilebilir çevresel ölçütlere bağlıdır. LCA'lar, bir ürünün üretim ve kullanım döngüsündeki sıcak noktaların tanımlanması da dahil olmak üzere, kırmızı bayrakları yükseltmek veya belirli bir zamanda belirli bir ürünün genelleştirilmiş bir anlık görüntüsünü sunmak için geniş kapsamlı bir araç olarak değerli bir rol oynar.

Ancak, zaman içindeki olumlu (veya olumsuz) etkiyi değerlendirmek veya iyileştirmelerin neden görüldüğü (veya görülmediği) hakkında içgörüler oluşturmak için bir araç olarak, LCA'lar neredeyse hiçbir şey ortaya koymaz.

Pamuk üretiminde gübre kullanımı örneğini ele alalım. Bir LCA, bir çiftçinin ne kadar kimyasal gübre kullandığını sorar ve onu buna göre derecelendirir. Etki odaklı bir yaklaşım aynı şeyi soracak, ancak bunun aynı çiftçinin bir önceki yılki kullanımına ve endüstri ortalamasına kıyasla nasıl olduğunu soracaktır.

Ayrıca tüketim seviyeleri değiştiyse sebebini sorgulayacaktır. Örneğin, değişen gübre fiyatlarının rolü ne oldu? Better Cotton gibi kuruluşlar tarafından yürütülen sürdürülebilirlik girişimlerine katılımın herhangi bir etkisi oldu mu? Pazar talebi bir faktör mü? Çiftçinin net geliri üzerindeki etkisi nedir, durumu daha mı iyi?

Better Cotton olarak, Wageningen Üniversitesi ve Araştırma Hindistan'ın Maharashtra ve Telangana eyaletlerindeki iki bölgedeki pamuk çiftçileri arasında tam da böyle bir yaklaşımı uygulamak. bu ilk bulgular ortaya koyuyor çiftçilik teknikleri, verim seviyeleri ve maddi çevre konularındaki ilerleme hakkında çok sayıda veri.

Örneğin, 2021-22 sezonu için, artık Maharashtra'daki katılımcı çiftçilerin biyo-böcek ilaçlarına geçtiklerinde sentetik böcek ilacı harcamalarının %75 oranında azaldığını gördüklerini biliyoruz. Ayrıca, çırçırcıların elyaf kalitesinin daha yüksek olduğunu belirtmesiyle birlikte, pamukları için kapı fiyatının taban değerlerden %20 daha yüksek olduğunu da biliyoruz.

Bir LCA yaklaşımı, söz konusu çiftçiler için genel bir "tik" ile sonuçlanabilir, ancak bu ayrıntılı ayrıntıların hiçbirini veya Better Cotton programının elde edilen sonuçlarla herhangi bir ilgisi olduğuna dair herhangi bir kanıt sunmaz.

Etkiye dayalı bir değerlendirme yaklaşımı, daha iyi karar vermenin ve dolayısıyla gelişmiş çevresel performansın kapılarını açar. Bu, sürekli iyileştirme için bir işgücü olarak verilerdir; hala sık sık olduğu gibi, veri uğruna veri (veya en iyi ihtimalle, işaretleme kutuları) değil.

paylaş