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[ESG 인사이드 (28)] ‘스코프 3’ 배출량 관리, 그 심각성에 관하여..
최봉 산업경제 전문기자
입력 : 2023.03.08 00:30
ㅣ 수정 : 2023.03.08 04:14
[기사요약]
스코프 3 배출량 확보가 기업에 부담
배출량의 정확성과 추적가능성 높이는 것이 관건
공급업체와 긴밀한 협력 필수, 데이터 관리 프로세스 간소화 필요
자동 데이터 관리체계 구축 및 관련 인적자원 확보에 관심 가져야..
최근 수년에 걸쳐 ESG에 대한 관심은 가히 폭발적이다. 이제 ESG는 익숙한 용어가 되었다. 지금까지 기업이 ESG를 이해하고 그 필요성을 공감했다면 이제부터는 실천할 때다. 특히 경영에 ESG 요소를 화학적으로 결합시켜 작동되도록 해야 한다. 「ESG 인사이드」에서는 기업이 ESG 경영을 하도록 어떠한 접근을 하고, 어떻게 지속가능성의 가치를 실현하며, 어떻게 성장의 기회를 잡을 수 있는지, 그리고 그 연결고리는 어디서 찾을 수 있는지를 고민해 보고자 한다. <편집자 주>
[뉴스투데이=김지환 수원대 공공정책대학원 교수] ‘스코프 3’(Scope 3) 배출량 때문에 기업은 머리가 아프다.
아직 완전한 것은 아니지만 ‘미국증권거래위원회(SEC)’, ‘기후관련 재무공개 태스크포스(TCFD)’, ‘기업 지속가능성 보고지침(CSRD)’ 등에서 요구하는 것을 보면 의무화가 그리 먼 것 같지는 않다.
스코프 1은 사업장 연료 사용 등으로 직접 발생하는 탄소, 스코프 2는 기업이 사용한 에너지 생산시 배출되는 간접 발생 탄소, 스코프 3은 협력사 제조, 물류 과정, 유통, 폐기 등 공급망에서 배출되는 탄소를 의미한다.
스코프 3 배출량 확보가 기업에 주는 부담은 표면적으로는 공급업체를 포함한 외부 탄소배출량을 파악해야 하는 것이다. 그러나 부담은 여기에 그치지 않는다. 배출량 데이터의 정확성과 추적가능성을 확보해야 하는 것도 큰 부담이기 때문이다.
• 데이터의 질적 개선 및 양적 확보 위한 공급업체 참여
스코프 3 배출량의 정확성과 추적가능성을 높이기 위해서 무엇을 해야 하는가?
첫째는 데이터의 질적 개선 및 양적 확보를 위해 공급업체와 긴밀한 협력을 하는 것이다. 공급업체의 탄소배출량 확보는 스코프 3 배출량의 정확성을 높이기 위한 핵심 요소이다.
특히 한 걸음 더 나아가 전과정평가(LCA)를 기반으로 제품의 탄소발자국(Footprint)을 제시한다면 공급사슬에 걸친 탄소배출량 감축 전략을 수립하는 것도 가능하다.
이미 삼성을 비롯하여 마이크로소프트 등 글로벌 기업들은 공급업체와의 비즈니스 조건으로 스코프 3 배출량 제공을 포함하고 있다.
• 데이터 관리 효율성 제고 위한 프로세스 간소화
둘째는 데이터 관리 프로세스를 간소화하는 것이다. 이는 데이터 관리의 효율성과 연관이 있다.
탄소배출량 관리의 범위가 공급망으로 확대됨에 따라 기업이 관리해야 하는 데이터는 양적으로 많이 증가했다. 이러한 상황임에도 불구하고 데이터 관리는 대부분 수동식 관리에 그치고 있다.
로이터(Reuter)의 설문 조사에 따르면 응답자의 54%가 스코프 3 배출량 관리를 위해 엑셀(Excel) 등 수동식 관리 방법을 사용하고 있다고 한다.
수동식 데이터 관리는 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 있어 제한이 있으며, 당연히 인적 오류가 발생할 수 있다. 자동으로 데이터를 관리할 수 있는 시스템의 도입이 필요한 이유이다.
물론 블록체인, 인공 지능 및 위성 이미지 사용 등 스코프 3 배출량을 자동으로 측정할 수 있는 기술이 있고, 분명히 이러한 기술이 스코프 3 배출량의 정확도를 높일 수 있지만 아직은 기업 내에서 이러한 기술의 사용에 필요한 전문 지식 및 인력을 충분히 갖추고 있지 못하다.
한편으로는 이에 대한 데이터 관리 서비스를 제공해 주는 비즈니스도 속속들이 등장하고 있다.
• 스코프 3 배출량 품질 제고는 기업의 신뢰성 문제
스코프 3 배출량의 품질을 높이는 궁극적인 목적은 기업에 대한 신뢰를 높이고 그린워싱(Green Washing)과 그린허싱(Green Hushing)을 억제하는 것이다.
스코프 3 배출량을 확보하기 위해 공급업체 참여는 반드시 필요하다. 그러나 이러한 참여만으로는 스코프 3 관련 문제를 해결할 수는 없을 것 같다. 거대한 양의 데이터 관리를 위한 효율적인 시스템이 필요하다.
이를 위해 기업이 공급업체와의 협력에서 한 걸음 더 나아가 자동으로 데이터를 관리하는 체계를 구축하고, 관련 인적자원을 확보하는 데에도 진전된 관심을 가질 필요가 있다.
[정리=최봉 산업경제 전문기자]
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