PSCL e reporting GHG: come progettare un questionario che soddisfa entrambi gli standard

Nel 2024 abbiamo analizzato oltre 200 PSCL di aziende italiane. Un dato emerge con forza: sempre più organizzazioni si trovano a dover predisporre una doppia rendicontazione:

1. il PSCL secondo le Linee Guida ministeriali;
2. il reporting delle emissioni Scope 3 secondo il GHG Protocol.

La complessità non sta tanto nella raccolta dei dati, quanto nella loro corretta classificazione e nell’applicazione dei fattori emissivi appropriati.

In questo articolo, dipaneremo la complessità di questa doppia rendicontazione e vedremo come un questionario ben progettato può soddisfare entrambi gli standard con un’unica rilevazione, aderendo al GHG Protocol e applicando i fattori emissivi appropriati.

Il framework GHG Protocol: metodologia consolidata per il calcolo delle emissioni da pendolarismo

Il GHG Protocol rappresenta lo standard internazionale più riconosciuto per la contabilizzazione delle emissioni aziendali. Per la Categoria 7 (Employee Commuting) dello Scope 3, il protocollo prevede tre metodologie di calcolo gerarchiche:

1. Fuel-based method: il più preciso, richiede dati sui consumi effettivi di carburante dei dipendenti. Nella pratica, non risulta quasi mai applicabile in quanto i dati di consumo negli spostamenti sistematici casa-lavoro sono impossibili da reperire.

2. Distance-based method: il più utilizzato, combina dati su distanze percorse e modalità di trasporto con fattori emissivi specifici. La formula base prevede: emissioni CO2e = Σ (distanza totale annua per modalità × fattore emissivo specifico). Le distanze annue si calcolano come: tragitto chilometrico tipico × 2 × giorni in cui è effettuato il tragitto casa-lavoro.

3. Average-data method: basato su medie nazionali, viene utilizzato quando non si dispone di dati primari. Richiede solo il numero di dipendenti e applica pattern di mobilità medi derivati da statistiche nazionali.

La metodologia distance-based rappresenta il giusto equilibrio tra accuratezza e fattibilità operativa, richiedendo informazioni che un questionario ben strutturato può efficacemente raccogliere.

La sfida dei fattori emissivi: tra standard nazionali e riferimenti internazionali

La scelta e l’applicazione dei fattori emissivi costituisce spesso la fase più complessa e delicata nel reporting delle emissioni. Ogni database utilizza metodologie di calcolo diverse, perimetri variabili e aggiornamenti con tempistiche non uniformi.

In Italia, il riferimento principale resta l’inventario nazionale delle emissioni di ISPRA, accessibile attraverso il Sistema Informativo Nazionale Ambientale. I fattori ISPRA presentano il vantaggio di essere calibrati sul parco veicolare nazionale e sulle condizioni di mobilità italiane. Tuttavia, la granularità dei dati non sempre soddisfa le esigenze di reporting internazionale.

Per questo motivo, molte organizzazioni italiane integrano o sostituiscono i fattori nazionali con banche dati internazionali. Banca d’Italia, nella sua Relazione sulla gestione e sulla sostenibilità 2024, documenta l’utilizzo di database europei e internazionali per garantire comparabilità e completezza del reporting.

DESNZ: l’evoluzione dei fattori DEFRA e il nuovo riferimento europeo

Tra le banche dati internazionali, i fattori DESNZ rappresentano uno standard de facto per il reporting europeo. Il Department for Energy Security and Net Zero, istituito nel febbraio 2023, ha ereditato da DEFRA la responsabilità di pubblicare e aggiornare i fattori di conversione per i gas serra. Questa transizione ha comportato non solo un cambio organizzativo ma anche un significativo miglioramento nella struttura e completezza dei dati.

I fattori DESNZ 2025 organizzano le emissioni da trasporto casa-lavoro in sei categorie principali, distinguendo chiaramente tra Scope 1, 2 e 3. Questa classificazione risulta particolarmente utile per le aziende che devono rendicontare secondo il GHG Protocol, poiché elimina ambiguità nell’allocazione delle emissioni.

La struttura modulare dei fattori DESNZ permette inoltre di calcolare separatamente le emissioni dirette (tank-to-wheel) da quelle upstream (well-to-tank), un requisito sempre più richiesto negli standard di sostenibilità evoluti.

Struttura operativa del questionario: mappatura tra requisiti PSCL e categorie DESNZ

Per catturare tutti i dati necessari in un’unica rilevazione, il questionario deve essere strutturato secondo questa matrice dettagliata:

Informazione richiesta	Esempio di opzioni di risposta	Categorie DESNZ	Scope GHG
Giorni lavorativi settimanali	4, 5, 6, variabile	Homeworking	3
Giorni di lavoro da casa	0, 1, 2, 3, 4, 5 giorni/settimana	Homeworking	3
Modalità di trasporto principale	Auto, moto, trasporto pubblico, bici, a piedi, misto	Tutte le categorie	1/2/3
Proprietà del veicolo	Aziendale, privato, noleggio aziendale, car sharing	Passenger vehicles (S1) / Business travel-land (S3)	1 o 3
Tipo di carburante	Benzina, diesel, GPL, metano, ibrido, elettrico, PHEV	Passenger vehicles / WTT / UK electricity	1/2/3
Dimensione veicolo	Piccola (<1.4L), Media (1.4-2.0L), Grande (>2.0L)	Passenger vehicles / Business travel-land	1 o 3
% modalità elettrica (PHEV)	0-100%	UK electricity for EVs / Passenger vehicles	2 o 3
Passeggeri medi (carpooling)	1, 2, 3, 4, 5+	Tutte le categorie veicoli	-
Km annui percorsi	Numero	Tutte le categorie trasporto	-
Tipo trasporto pubblico	Bus, metro, tram, treno regionale, alta velocità	Business travel-land	3
Luogo di ricarica (EV)	Casa, ufficio, pubblico, misto	UK electricity for EVs	2 o 3

Questa struttura dettagliata, pur essendo calibrata sui fattori DESNZ, mantiene piena compatibilità con altri database emissivi. I dati raccolti possono essere facilmente mappati su fattori ISPRA, EEA o altri standard nazionali, garantendo la flessibilità necessaria per adattarsi a diversi framework di rendicontazione.

Tre elementi critici per l’accuratezza del calcolo

1. La distinzione tra veicoli aziendali e privati

Il questionario deve identificare con precisione la proprietà del veicolo utilizzato. Un’auto aziendale genera emissioni Scope 1 (se a combustibile) o Scope 2 (se elettrica), mentre lo stesso veicolo di proprietà privata genera emissioni Scope 3. Questa distinzione, assente nel framework PSCL tradizionale, richiede domande esplicite e opzioni di risposta granulari, includendo anche forme ibride come il noleggio a lungo termine aziendale.

2. Il calcolo delle emissioni well-to-tank

Le emissioni upstream possono rappresentare anche il 20-25% delle emissioni totali del trasporto su strada. Queste emissioni, sempre allocate allo Scope 3, non sono contemplate nel PSCL e vanno calcolate sia per veicoli aziendali che privati, seguendo il principio di completezza del GHG Protocol.

3. La quantificazione del lavoro remoto

I giorni di lavoro da casa non sono semplicemente l’inverso dei giorni di pendolarismo. Tra ferie, formazione, trasferte e assenze varie, il totale raramente corrisponde ai giorni lavorativi teorici. Il questionario deve quindi chiedere esplicitamente sia i giorni di presenza che quelli di lavoro remoto, permettendo il calcolo delle emissioni domestiche aggiuntive secondo la metodologia DESNZ per l’homeworking.

4. L’importanza della tipologia di trasporto pubblico

Anche se non strettamente necessario per il PSCL, distinguere la tipologia di trasporto pubblico utilizzato è cruciale per un’analisi accurata delle emissioni. Differenti mezzi di trasporto pubblico, come autobus, treni o metropolitane, hanno fattori emissivi diversi. Pertanto, il questionario dovrebbe includere domande specifiche per identificare il tipo di trasporto pubblico utilizzato, migliorando così la precisione del calcolo delle emissioni complessive.

Rappresentatività statistica: le soglie minime per sede

La rappresentatività dei calcoli emissivi perde valore senza un’adeguata partecipazione all’indagine campionaria. L’analisi statistica, basata su un livello di confidenza del 95% e margine d’errore del ±5%, indica soglie minime differenziate:

• Sedi fino a 100 dipendenti: necessario l’80% di partecipazione
• Sedi con 200 dipendenti: sufficiente il 66% di risposte
• Sedi con 500 dipendenti: adeguato il 43% di partecipazione
• Sedi oltre 1.000 dipendenti: il 28% garantisce rappresentatività

In altre parole: meno numerosa è la sede, maggiore deve essere la partecipazione per garantire la rappresentatività dei calcoli emissivi.

È importante sottolineare che questi valori si applicano per singola sede, non per l’aggregato aziendale. Un’organizzazione multi-sede deve raggiungere le soglie minime in ciascuna location, poiché i pattern di mobilità variano significativamente tra territori. Milano e Bari presentano opzioni di trasporto, distanze medie e abitudini di spostamento profondamente diverse.

L’implementazione pratica: dalla teoria all’azione

Il passaggio a un questionario dual-standard richiede tre interventi sequenziali:

1. Prima, l’aggiornamento del questionario con le domande necessarie per la classificazione Scope e il calcolo WTT;
2. Poi, la configurazione del sistema di calcolo per applicare i fattori emissivi selezionati, siano essi ISPRA, DESNZ o altri;
3. Infine, la validazione dei risultati attraverso confronti con benchmark di settore e analisi di coerenza interna.

L’investimento iniziale in questa strutturazione viene rapidamente ripagato. Un singolo questionario genera dati per PSCL, reporting GHG, certificazioni di sostenibilità e analisi predittive. I Mobility Manager che implementano ora questo approccio trasformano un adempimento normativo in uno strumento di gestione strategica e trasversale all’organizzazione.

La convergenza tra PSCL e reporting GHG non rappresenta solo un adempimento normativo, ma un’opportunità di valore per le organizzazioni. Implementare un questionario dual-standard consente alle aziende di:

• Eliminare la duplicazione di processi e comunicazioni, ottimizzando l’efficienza operativa
• Migliorare la qualità dei dati attraverso un maggiore tasso di adesione e una raccolta più mirata
• Valorizzare il ruolo dei mobility manager, trasformandoli in partner strategici dei team di sostenibilità
• Abilitare analisi più approfondite sulla mobilità sistematica, grazie alla granularità dei dati raccolti
• Progettare misure di mobilità casa-lavoro più efficaci, basate su evidenze concrete e comparabili