本系列文章分為上下兩篇，本篇為下篇。RESET Carbon 供應鏈減碳總監 Thibault Boiron 深入探討碳管理軟體中的關鍵指標，分析這些指標在推動氣候行動中的實際作用。
在上篇文章中，他對業界廣泛採用的一項碳管理軟體指標——EUM（納入管理的排放量）提出質疑，指出這項指標雖然能反映管理規模，卻無法真正衡量實際減碳成效。
本篇則將進一步結合他在供應鏈減碳領域豐富的顧問經驗，提出一套更具實務價值的衡量方式，協助企業更有效評估與選擇合適的碳管理軟體。
聚焦關鍵成效：重新定義碳管理軟體的評估指標
在本系列上篇文章中，我提到「納入管理的排放量」（EUM）並不是衡量碳管理軟體優劣的理想指標，原因在於它反映的只是管理數據規模，而非實際帶來的減碳效益。那麼，若 EUM 無法作為有效的衡量標準，我們又該採用哪些指標來取代它？
核心關鍵指標：已實現減量（ERE）
我建議業界逐步轉向採用「已實現減量」（Emissions Reduction Enabled, ERE）作為核心衡量指標。ERE 指的是客戶透過該平台推動並完成、且具備可落實與可驗證性的減碳總量；其中部分減量成果可合理歸因於平台在減碳機會辨識、減碳優先順序排序，以及減碳執行支持等環節所提供的協助。
需要特別說明的是，ERE 並不等同於企業整體碳排放總量的變動值。畢竟，景氣循環、電網逐步低碳化、以及碳盤查方法調整等因素，都可能導致企業排放量發生變化，但這些變化未必與軟體本身的功能或價值直接相關。ERE 所統計的，應該是那些能夠合理歸因於平台賦能、並實際促成的減碳成果。
可納入 ERE 的減碳數據包括：
- 在相同盤查邊界與計算口徑下，企業逐年可驗證的範疇一、範疇二與範疇三絕對減量；
- 透過碳管理軟體辨識、追蹤並落實的營運端減碳成果，例如提升能源效率、燃料替代、設備電氣化改造，以及採購再生能源電力等措施所帶來的減量；
- 透過平台建立的供應商協作計畫，推動上下游企業夥伴共同完成的減碳成果。
以下情況若缺乏嚴謹界定，則不應納入 ERE：
- 因整體電網低碳化轉型而自然下降的排放量，但企業本身並未參與或推動相關行動；
- 因碳盤查方法調整或排放係數更新而產生的數值變化。這類變動僅屬帳面計算調整，並不代表實際減量；
- 即使沒有該軟體協助，也會自然發生的減碳行為，也就是非由平台推動或促成的減碳成果。
歸因挑戰，不應成為放棄採用 ERE 的理由
最常見的質疑是：碳管理軟體本身並不會直接帶來減碳成果，真正執行減碳措施的，往往是採購主管、財務長，或上下游供應鏈夥伴。那麼，平台究竟該如何界定自身的貢獻？
這項挑戰其實並非碳管理軟體產業所獨有。影響力投資領域多年來也持續面對並嘗試解決相同問題，逐步建立出一套以「貢獻程度」而非絕對因果關係為核心的評估框架；而自願性碳市場也在過去數十年間持續探討「額外性原則」（additionality）的界定。真正的解方，不是放棄進行貢獻歸因，而是建立一套清楚、透明且公開的歸因方法論
我自己對這個議題也有很深的實務經驗。在投入永續發展領域之前，我曾先後在 Altima 與 Accenture 任職近十年，專注於全通路與數位化商業策略，為《Fortune 500》企業中的零售、精品與快速消費品產業客戶提供顧問服務。
當時，通路成效歸因就是我們協助客戶處理的核心問題之一。例如：消費者可能先看到展示型廣告，兩天後再透過搜尋重新造訪網站，最後收到行銷電子報後完成下單。那麼，這筆業績究竟該歸功於哪一個通路？
若依照「最後點擊歸因」（last-click attribution），所有業績都會歸到行銷電子報；若依照「首次點擊歸因」（first-click attribution），則會全部歸給展示型廣告。但這兩種做法，都無法真實反映消費者決策過程。
後來，業界逐漸意識到：展示型廣告負責建立品牌認知，搜尋通路強化購買意圖，而行銷電子報則完成最終轉換。每一個接觸點都在成交過程中扮演了不同角色，沒有任何單一通路能獨立促成最終結果。
因此，數位分析團隊開始區分「直接轉換」（直接促成成交的通路）與「輔助轉換」（在決策早期階段提供影響力的通路），並透過多觸點歸因模型，依據各通路在轉換流程中的位置與影響程度分配貢獻權重，同時公開其權重設定邏輯，以確保數據來源透明且可追溯。
建立可信的減碳貢獻評估模型
這套邏輯同樣適用於碳管理軟體。假設某企業在一年內將範疇三排放降低了 15%，這樣的成果究竟應該歸因於哪些因素？是因為平台協助辨識高排放供應商、透過情境模擬工具協助採購團隊排定減碳優先順序，並透過供應商協作模組推動資料蒐集與減碳目標落實？還是即使沒有平台介入，企業也能因管理階層政策調整或整體電網低碳化，自然達成相同成果？
答案往往是多重因素共同作用的結果。合理的做法，既不是讓平台獨占全部減碳成果，也不是乾脆放棄歸因分析，而是借鏡「輔助轉換」的概念：清楚記錄平台介入的環節、發揮作用的階段，以及其貢獻的可信程度，進一步建立一套透明且可追溯的貢獻紀錄機制。
數位行銷產業並沒有因為歸因過於複雜，就放棄成效衡量；相反地，像 Google Analytics 這類分析工具，以及多觸點歸因模型、行銷組合模型（Marketing Mix Modeling），都持續推動整體評估方法更加成熟。碳管理軟體產業也需要走向同樣的成熟階段：我們不必糾結平台是否應獨自承擔所有減碳成果的功勞，真正重要的是，平台是否能客觀且可信地證明自己在推動減碳落實過程中的具體貢獻。
服務供應商可以透過以下方式，建立可信的 ERE 評估架構：
- 以貢獻程度為基礎的歸因規則：僅納入平台在決策或執行過程中所提供的賦能價值，而非主張單一因果關係；
- 基準情境比較：將實際減碳成果與未導入平台介入時的基準情境進行比較與推估；
- 可信度分級機制：依據資料品質與證據完整性，為 ERE 結果建立可信度分級，並對外揭露；
- 可稽核性：完整保存減碳措施、原始資料與計算假設，以支援第三方查證與驗證。
即使 ERE 的計算方式未必完美，但只要方法透明且公開，相較於計算精確、卻與實際氣候效益缺乏直接關聯的 EUM 指標，仍然具有更高的參考價值。
搭配輔助指標，提升數據可信度
雖然 ERE 可作為核心衡量指標，但若要建立一套真正可信的減碳成效評估體系，仍需要搭配其他輔助指標，才能更完整反映實際情況。根據我在為企業規劃減碳策略上的實務經驗，以下四項關鍵輔助指標，能有效提升數據的可信度與解讀價值：
- 在相同盤查口徑下達成年度絕對減量的客戶占比；
- 減碳措施落實率：在平台所辨識出的各類減碳方案中，最終真正執行並落實的比例；
- 供應商行動率：透過平台提交第一手碳排資料、設定減碳目標，並實際執行減碳措施的供應商占比；
- 第一手資料覆蓋率：針對高排放關鍵品類中，依據工廠或供應商自主申報原始資料進行碳盤查的比例，而非依賴企業支出推估的估算數據。
若能同步揭露上述幾項指標，服務供應商便無法僅透過簽下高排放的大型企業客戶，或大量產出碳排報告來美化績效。相反地，若一套碳管理軟體在這些指標上表現突出，就代表它不只是提供數據管理功能，而是真正具備協助企業推動更深度減碳的能力。
跳脫服務供應商篩選思維：企業更應聚焦真正的減碳價值
我的工作長期聚焦在供應鏈減碳領域，而範疇三排放的資料品質，一直都是業界面臨的核心痛點。帳面上申報的減碳數據，與實際落實的減碳成果之間，往往存在明顯落差。現行碳管理軟體產業普遍採用的評估指標，往往不足以協助企業判斷：一套軟體是否真的能帶動上下游供應鏈夥伴落實減碳行動。
這個問題，其實早已超越企業與服務供應商之間的單純選型考量。碳管理軟體是企業掌握自身排放現況、規劃並推動減碳行動的重要工具。如果整個產業衡量成功的標準，與實際減碳成果之間持續脫節，那麼我們投入大量資金與資源建立的這套產業體系，最終可能只會用來量化環境問題，而不是解決環境問題。
那些率先採用透明化減碳成效揭露機制的服務供應商，將更有機會建立差異化競爭優勢，並進一步帶動業界逐步形成一套更一致、可信且具公信力的評估標準。
碳管理軟體真正應該被衡量的，不是它管理了多少排放數據，而是它實際促成了多少減碳成果。唯有將焦點逐步轉向真正有價值的評估維度，我們才能更有效推動減碳措施落實，並真正達成氣候目標。
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