VSME Primärdaten vs. Sekundärdaten: praktische Beispiele für Lieferanten

Warum Praxisbeispiele, zusätzlich zur Erklärung

Unser Artikel zu Primärdaten vs. Sekundärdaten erklärt, worin der Unterschied besteht und warum er für den Prüfer Ihres Kunden zählt. Dieser Artikel zeigt, wie groß der Unterschied in der Praxis tatsächlich ausfällt — anhand von drei Rechenbeispielen aus unterschiedlichen Branchen.

Wichtig vorab: Die folgenden Zahlen sind illustrativ, keine offiziellen Emissionsfaktoren. verified.supply baut bewusst keine fest hinterlegten Branchen-Benchmarks ein — Sie tragen im Rechner des Assistenten Ihre eigenen Aktivitätsdaten, Ihren eigenen Faktor und dessen Quelle ein (z. B. von co2emissiefactoren.nl oder einer Lieferantenrechnung). Die Beispiele unten zeigen das Prinzip, nicht eine vorgeschriebene Zahl.

Beispiel 1 — Transport: eigener Kraftstoffverbrauch vs. ein generischer Tonnenkilometer-Faktor

Ein Spediteur fährt jährlich 45.000 km mit einem 18-Tonnen-Lkw für einen festen Kunden. Ohne eigene Zahlen greift der Kunde auf einen generischen Branchenfaktor pro Tonnenkilometer zurück — beispielsweise (illustrativ) 0,12 kg CO2e pro Tonnenkilometer, multipliziert mit der transportierten Masse und der Entfernung. Bei 45.000 km mit durchschnittlich 12 Tonnen Ladung ergibt das rund 64,8 Tonnen CO2e pro Jahr.

Liefert der Spediteur stattdessen seinen eigenen Kraftstoffverbrauch — beispielsweise 16.500 Liter Diesel pro Jahr, direkt aus der eigenen Tankkartenabrechnung —, berechnet der Rechner die Emissionen mit einem anerkannten Dieselfaktor (beispielsweise 2,68 kg CO2e pro Liter, Quelle: co2emissiefactoren.nl). Das ergibt rund 44,2 Tonnen CO2e: deutlich weniger als die generische Schätzung, weil letztere konservativ nach oben gerundet ist, um ein Worst-Case-Szenario abzudecken.

Für den Kunden macht das einen direkten Unterschied: Dieselbe Fahrt zählt nun als Primärdaten statt als Schätzung, und die tatsächliche Zahl liegt messbar niedriger als die generische Annahme — genau die Art von Verbesserung, die eine CSRD-Berichterstattung Jahr für Jahr zeigen muss.

Beispiel 2 — Energie: Ihr eigener Energievertrag vs. der nationale Reststrommix

Ein Produktionsbetrieb verbraucht 120.000 kWh Strom pro Jahr. Ohne weitere Angaben verwendet der Kunde für Scope 2 location-based (B3.7) den nationalen Reststrommix — beispielsweise (illustrativ) 0,33 kg CO2e pro kWh, was rund 39,6 Tonnen CO2e entspricht.

Hat der Lieferant einen eigenen Energievertrag mit Herkunftsnachweisen (beispielsweise 100 % Windenergie), bleibt der location-based-Wert (B3.7) unverändert — er basiert schließlich auf dem nationalen Netz —, aber es kommt ein market-based-Wert (X1.2) hinzu, der den eigenen Einkauf widerspiegelt und bei 100 % erneuerbarem Strom mit gültigen Herkunftsnachweisen gegen null geht.

Genau deshalb fragt die VS-Standard beides ab: B3.7 (location-based) zeigt, was das Netz im Durchschnitt liefert, X1.2 (market-based) zeigt, was Sie selbst eingekauft haben. Ein Lieferant, der nur B3.7 liefert, verpasst die Chance, seine eigene nachhaltige Energiewahl sichtbar zu machen.

Beispiel 3 — Rohstoffe: ein produktspezifischer Faktor vs. eine ausgabenbasierte Schätzung

Ein Metallverarbeiter kauft jährlich 8 Tonnen Stahl im Wert von 24.000 € ein. Ohne Produktdaten greift der Kunde auf eine ausgabenbasierte Schätzung zurück: Einkaufsbetrag × ein generischer Branchenfaktor pro ausgegebenem Euro — beispielsweise (illustrativ) 0,85 kg CO2e pro Euro, was rund 20,4 Tonnen CO2e entspricht.

Liefert der Metallverarbeiter stattdessen die eigene Einkaufsrechnung mit einem produktspezifischen CO2-Faktor des Stahlherstellers (beispielsweise aus einer Environmental Product Declaration), hängt das Ergebnis vom Produktionsprozess ab: Recyclingstahl aus dem Elektrolichtbogenofen hat in der Regel einen deutlich niedrigeren Faktor pro Tonne als Stahl aus dem Hochofen mit primärem Eisenerz — in diesem Beispiel (illustrativ) 1,1 Tonnen CO2e pro Tonne Stahl, also insgesamt 8,8 Tonnen CO2e.

Der Unterschied zwischen der ausgabenbasierten Schätzung (20,4 Tonnen) und den produktspezifischen Primärdaten (8,8 Tonnen) beträgt in diesem Beispiel mehr als das Doppelte — und genau das kann eine ausgabenbasierte Methode strukturell nicht abbilden: Zwei Stahleinkäufe desselben Werts können je nach Produktionsprozess einen ganz unterschiedlichen Fußabdruck haben.

Was das für Ihren Kunden bedeutet

In allen drei Beispielen ändert sich etwas Grundlegendes: Die Daten zählen nicht mehr als sekundär (eine Schätzung, die für jeden vergleichbaren Lieferanten gleich ausfällt), sondern als primär — rückverfolgbar auf Ihre eigene Aktivität, mit Quelle und Jahr. Genau an diesem Qualitätsprozentsatz wird Ihr Kunde unter ESRS E1 gemessen.

Es macht auch für das Ergebnis einen Unterschied: In zwei der drei Beispiele oben fällt der tatsächliche Ausstoß niedriger aus als die generische Schätzung, weil Branchendurchschnitte oft konservativ nach oben gerundet sind. Primärdaten sind also nicht nur genauer, sondern zeigen in der Praxis regelmäßig auch ein günstigeres Bild als die Schätzung, die Ihr Kunde sonst hätte verwenden müssen.

Wie Sie das in Ihrem eigenen VS-Profil festhalten

Jedes numerische Feld im verified.supply-Assistenten hat neben der Direkteingabe einen „Berechnen"-Modus: Sie tragen Ihre Aktivitätsdaten ein (Liter Diesel, kWh, Tonnen Material), Ihren eigenen Umrechnungsfaktor und dessen Quelle. Der Rechner führt anschließend nur die Multiplikation aus — Aktivität × Faktor = Wert — und setzt automatisch `is_estimated` auf den passenden Stand.

Die vollständige Rechnung, einschließlich Quelle und Jahr, erscheint im Supplier Evidence PDF und im maschinenlesbaren Export, den Ihr Kunde erhält. So sieht der Prüfer Ihres Kunden auf einen Blick, dass es sich um Primärdaten handelt und wie diese zustande gekommen sind.