报告点评：碳数据赋能：实现投资组合目标的新路径

（以下内容从中国银河《报告点评：碳数据赋能：实现投资组合目标的新路径》研报附件原文摘录）
报告导读：在全球气候变化压力日益增大的背景下，碳排放问题成为各国政府、企业和投资者关注的焦点。为实现全球净零排放目标，精准的碳排放测量与管理成为了决策制定的核心。碳排放不仅影响环境，还与企业的财务表现、社会责任以及长期可持续发展息息相关。因此，合理地分类和精准地测算碳排放，尤其是在高碳行业和供应链管理中，显得尤为重要。本报告详细探讨了全球净零目标的实现路径，特别是碳排放数据在投资决策中的重要作用。文献从碳排放的范围划分、行业差异、科学碳目标的制定，到如何根据数据实现气候韧性投资组合，提供了详尽的分析和策略指导。
报告摘要：
碳排放范围分类：碳排放的范围划分为Scope 1、Scope 2和Scope 3三类，能够帮助企业更清晰地识别和管理不同来源的排放风险。Scope 1和Scope 2相对较容易量化，Scope 3排放的复杂性和数据缺口常常导致企业无法全面准确地评估其环境影响。然而，Scope 3往往占据企业整体排放的最大份额，尤其是在高碳行业中，这一部分排放的管理成为减排工作的重中之重。
高碳行业如何转型和减排？高碳行业，特别是水泥、钢铁和化工等传统重工业，在全球减排目标面前面临巨大挑战。尽管这些行业的排放强度通常较高，但随着技术的进步和政策的推动，许多企业已经开始探索绿色转型的路径。然而，高碳行业的转型并非一蹴而就。技术投入和资金支持至关重要，同时也需要有效的政策保障和市场引导。全球范围内，只有少数企业实现了符合2℃减排路径的目标，而许多企业仍依赖碳抵消等不完全的减排方式，这也暴露出当前减排路径中存在的缺陷和不平衡性。
数据驱动下的转型与减排在碳排放管理中，数据的精确性和可获得性是至关重要的。传统的碳排放估算方法面临着数据不全、估算误差等问题，尤其是在Scope 3排放的核算上，更是面临巨大的挑战。通过数据技术的应用，尤其是人工智能（AI）和区块链技术，企业能够更加精细地追踪并管理其碳足迹，尤其是在复杂的供应链和价值链中。
协同实现净零目标。在全球减排目标的推动下，政策、技术和资本三者需协同发力，方能实现真正的气候韧性与可持续发展。
报告来源：《碳中和目标的范围：运用碳排放数据实现投资组合目标》作者：CFA研究与政策中心。
风险提示：企业减排实施不及预期的风险；报告理解不到位的风险