Stime nella rendicontazione GRI

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Poche rendicontazioni di sostenibilità del primo anno sono costruite interamente sulla base di dati misurati e generati dai sistemi. Le emissioni di Scope 3 possono basarsi su proxy di spesa o dei fornitori; i totali della forza lavoro possono richiedere stime quando i sistemi locali non sono allineati; la copertura della catena di fornitura può essere estrapolata da campioni; e le valutazioni della biodiversità utilizzano spesso set di dati secondari o modellizzati prima che siano completati i rilevamenti ecologici specifici del sito. Trattare tutte queste informazioni come vietate renderebbe impossibili molte informative. Considerare accettabile qualsiasi numero approssimativo renderebbe la rendicontazione inaffidabile.

La decisione effettiva di rendicontazione, pertanto, non è 'stima o nessuna stima'. Consiste nel determinare se la stima proposta è adeguata alla decisione e all'informativa, se l'incertezza residua potrebbe modificare la conclusione del lettore e se l'organizzazione è in grado di spiegare e riprodurre il metodo. Una stima trasparente è un metodo di rendicontazione controllato. Un numero non spiegato è soltanto una lacuna nei dati mascherata da precisione.

GRI 1 non stabilisce una soglia numerica universale di errore né un'unica gerarchia di stime accettabili. Stabilisce invece principi di rendicontazione che orientano il giudizio. In base al principio di Accuratezza, l'organizzazione comunica informazioni corrette e sufficientemente dettagliate per una valutazione dei propri impatti. Le indicazioni di accompagnamento chiedono all'organizzazione di identificare i dati stimati e spiegare le ipotesi, le tecniche e le limitazioni sottostanti. In base alla Verificabilità, l'organizzazione dovrebbe conservare le fonti originali, le evidenze a supporto delle ipotesi e dei calcoli, i controlli interni e spiegazioni chiare dell'incertezza.

La Comparabilità aggiunge una dimensione temporale. I metodi e le ipotesi dovrebbero essere applicati in modo coerente. Quando un nuovo metodo, una nuova definizione, un'acquisizione, una dismissione o una correzione modifica in modo significativo le informazioni precedenti, GRI 2-4 richiede all'organizzazione di comunicare la rielaborazione, spiegare perché è stata effettuata e descriverne l'effetto. La Completezza impedisce che una stima venga utilizzata per nascondere un'entità, un'ubicazione o un impatto omesso necessario per comprendere i risultati dell'organizzazione.

Una stima dovrebbe essere accettata perché può supportare l'esigenza informativa prevista, non semplicemente perché produce un numero. Il team che redige il reporting dovrebbe prima definire il requisito esatto, la popolazione, il perimetro, il periodo e la decisione. Può quindi verificare la stima rispetto ai criteri riportati di seguito. Un risultato debole non significa sempre omissione: il metodo può essere migliorato, l'informativa può essere disaggregata oppure un intervallo può essere più onesto di una stima puntuale.

Figura 1. Logica decisionale per dati misurati, una stima utilizzabile o un motivo consentito di omissione. Si tratta di un supporto all'attuazione dell'LRA; il requisito informativo pertinente e le autorizzazioni all'omissione previste da GRI devono comunque essere verificati.

Il metodo non è correlato all'informativa o all'impatto e indurrebbe in errore i lettori riguardo a ciò che è stato misurato.

La popolazione non coperta potrebbe contenere impatti significativi, ma la sua dimensione o le sue caratteristiche sono sconosciute.

Ipotesi alternative ragionevoli producono risultati che modificherebbero una conclusione rilevante e l'incertezza non può essere comunicata in modo significativo.

Il calcolo non può essere ricostruito perché i dati di origine, i fattori, le trasformazioni o le approvazioni non sono stati conservati.

Una valutazione giuridica, contrattuale o scientifica viene sostituita da un indicatore numerico generico al di fuori delle competenze del team che redige la relazione.

La stima è utilizzata per supportare un'affermazione di conseguimento, riduzione o efficacia che le evidenze non possono dimostrare.

Una stima riportata dovrebbe essere gestita come un dato sottoposto a controllo, non come una nota a piè di pagina aggiunta alla fine della redazione. La scheda dovrebbe consentire a un revisore di ricondurre il valore pubblicato alla popolazione di origine, al metodo, alle ipotesi, all'incertezza, ai controlli e ai futuri miglioramenti. La stessa scheda supporta inoltre un trattamento coerente nel successivo ciclo di rendicontazione.

Figura 2. Insieme di evidenze alla base di una stima riportata. Ogni livello dovrebbe essere visibile nella scheda interna, anche quando vengono pubblicati soltanto la metodologia e la limitazione rilevanti.

La spiegazione pubblica dovrebbe essere proporzionata alla rilevanza e all'incertezza della stima. Una stima ordinaria a basso rischio può richiedere una chiara frase sulla metodologia. Una stima rilevante relativa allo Scope 3, alla forza lavoro, alla catena di fornitura o alla biodiversità può richiedere la popolazione, la copertura, la fonte del fattore o del modello, le assunzioni, le limitazioni note, la sensibilità e il piano di miglioramento. L'obiettivo non è pubblicare ogni dettaglio del foglio di calcolo. È fornire agli utilizzatori delle informazioni un contesto sufficiente per comprendere cosa rappresenta il valore e cosa non rappresenta.

L'incertezza dovrebbe essere gestita in proporzione alla sensibilità delle decisioni. Non tutte le stime necessitano di un intervallo di confidenza formale. Tuttavia, il team responsabile della rendicontazione dovrebbe comprendere come varia il risultato quando cambiano gli input che richiedono maggiore giudizio. L'analisi di sensibilità può rivelare che un'assunzione apparentemente secondaria determina il risultato, che una graduatoria degli impatti è instabile o che una riduzione pubblicata rientra nell'intervallo dell'incertezza metodologica.

Migliorare una stima non è semplicemente un obiettivo di un progetto sui dati. Può modificare la comparabilità. Prima di sostituire un proxy o un modello, il team dovrebbe valutare se le informazioni storiche possono e devono essere ricalcolate sulla nuova base. Se un cambiamento modifica in modo significativo le informazioni riportate in precedenza, la relazione dovrebbe spiegare il motivo, l'effetto e il trattamento dei dati comparativi ai sensi del GRI 2-4. Una cifra inferiore relativa alle emissioni o agli incidenti a seguito di un cambiamento metodologico non deve essere presentata come un miglioramento operativo a meno che gli elementi probativi non supportino tale conclusione.

Definire lo stato obiettivo: misurato, specifico del fornitore, specifico del sito, basato su dati secondari più rappresentativi o basato su un modello migliore.

Dare priorità alle stime che sono rilevanti, sensibili per le decisioni, collegate a obiettivi o dichiarazioni pubbliche, o che probabilmente rientreranno nell'ambito dell'assurance.

Assegnare un responsabile, una milestone e un criterio di qualità dei dati anziché una promessa generica di 'migliorare i dati'.

Testare il nuovo metodo in parallelo con quello precedente, ove possibile, e quantificarne l'effetto.

Applicare un criterio di riesposizione documentato e ottenere l'approvazione prima di modificare la tendenza pubblicata.

Aggiornare insieme la nota metodologica, il registro delle fonti, il file di calcolo, il riferimento all'Indice dei contenuti e il record pronto per l'IA.

Il team incaricato della rendicontazione definisce innanzitutto le tre popolazioni distinte, invece di applicare un'unica etichetta generica di 'dati stimati'. Per le emissioni relative ai beni acquistati, utilizza fattori basati sulla spesa per gli acquisti e dati fisici specifici dei fornitori per i fornitori strategici. Per i lavoratori non dipendenti, applica la facoltà di ricorrere a stime e le indicazioni sull'arrotondamento contenute in GRI 2-8, supportate dagli elenchi degli appaltatori e dai dati delle fatture. Per lo screening della biodiversità, utilizza un dataset geospaziale nominato per individuare le potenziali aree di approvvigionamento ad alto rischio ed evita esplicitamente di descrivere il modello come una valutazione del sito.

Il team calcola la quota stimata di ciascun totale, svolge un'analisi di sensibilità sul maggiore fattore dello Scope 3, riconcilia le stime relative ai lavoratori con la spesa per gli appaltatori e i dati di accesso, e registra la risoluzione del modello per la biodiversità. Indica le limitazioni accanto alle metriche interessate e assegna tappe di miglioramento separate: dati sulle attività dei fornitori entro dodici mesi, un registro armonizzato degli appaltatori entro la fine dell'anno successivo e una valutazione sul campo per due regioni di approvvigionamento ad alto rischio. I registri delle stime chiariscono che i tre metodi rispondono a esigenze informative diverse e comportano livelli di incertezza diversi.

Perché funziona: identifica il dato interessato, la popolazione, il metodo, la motivazione, la base del fattore, l'incertezza, il controllo, l'azione di miglioramento e il trattamento dei dati comparativi. Non implica che la stima sia esatta, sottoposta a verifica esterna o costituisca prova di una riduzione delle emissioni.

I dati sulla biodiversità modellizzati possono essere utilizzati quando sono idonei allo scopo della rendicontazione e sono identificati in modo trasparente, anziché essere presentati come dati misurati sul sito. Spiegare il modello, la fonte, la risoluzione, le ipotesi, la copertura e le limitazioni, conservare evidenze riproducibili e controlli di riesame e migliorare o non formulare conclusioni quando l'incertezza potrebbe modificare in modo rilevante la comprensione del lettore.