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GreenCalculus — US Supply-Chain GHG Emission Factors by NAICS-6 (EPA)

GreenCalculus — 米国サプライチェーンGHG排出原単位（NAICS-6、EPA） (AI 翻訳)

Jeremiah Say

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)データセット2026-08-08#Scope 3Origin: US経営インパクト: 調達リスク対象セクター: cross_sector
DOI: 10.5281/zenodo.21850528
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.21850528

🤖 gxceed AI 要約

日本語

EPAのサプライチェーンGHG排出原単位v1.3.0に基づき、米国1,016品目の購入者価格あたりのCO2e排出係数を提供。セメント製造の3.924から保険仲介の0.029まで135倍の差があり、セクター選択が支出額の精度より重要。NAICSコードはマッピングであり、実際の独立した測定値は281のみ。マージン有無の使い分けやAR5基準など実務上の注意点を解説。Scope3カテゴリ1・2のスパンドベース算定とPCAFデータ品質スコア4に対応。

English

Based on EPA Supply Chain GHG Emission Factors v1.3.0, this provides emission factors for 1,016 US commodities in kg CO2e per 2022 US dollar of purchaser price. The 135-fold spread (cement 3.924 to insurance 0.029) shows sector selection dominates spend-based estimates. NAICS codes are a mapping, not independent measurements; only 281 distinct values exist. Explains margin handling and AR5 basis. Supports Scope 3 Category 1&2 spend-based estimation and PCAF data quality score 4.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本企業が米国サプライヤーのScope3算定を行う際に、EPA原単位を利用する実務上の注意点（NAICSマッピングの限界、AR5基準、マージンの扱い）を整理。SSBJ開示やサプライチェーン排出量算定の精度向上に寄与する。

In the global GX context

Provides a critical practical guide to using EPA's spend-based emission factors for Scope 3 accounting, highlighting the mapping limitations and methodological choices. Useful for global companies reporting under CSRD or ISSB, and for PCAF-aligned financed emissions calculations.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Highlights the structural limitations of EPA's spend-based factors, informing methodological research on Scope 3 estimation accuracy.

🏢実務担当者:Directly usable for spend-based Scope 3 calculations, with clear guidance on margins and data quality.

🏛政策担当者:Illustrates the need for transparent emission factor documentation and potential improvements in national inventories.

📄 抄録（日本語訳）

米国EPAのサプライチェーンGHG排出係数v1.3.0に基づく、1,016の米国商品のサプライチェーン温室効果ガス排出係数（購入者価格2022年米ドル1ドルあたりkg CO2e）。セメント製造の3.924から保険仲介業の0.029までの範囲であり、135倍の開きがある。これは、セクターの選択が支出額ベースの推定において、支出額の精度よりもはるかに大きな影響を与えることを意味する。1,016のNAICSコードはマッピングであり、1,016の独立した測定値ではない。EPAのモデルは386のUSEEIO商品で実行され、281の異なる値のみを生成しており、係数は各行に付随するuseeio_refフィールドによって完全に決定される。全1,016行を通じて、同じuseeio_refを共有する2つのコードが異なる数値を保持するケースは存在しない。約80%のコードは、少なくとも1つの兄弟コードと係数を共有している。3つの肉牛コードはすべて2.893を保持し、21のコードは単一の卸売集計値に解決される。より具体的なNAICSコードを選択しても、より具体的な係数が得られるわけではない。各商品は3つの数値を保持する。マージン込み（購入者価格、主要値）、マージンなし（生産者価格）、およびマージン自体である。1,016商品のうち562はマージンが正確にゼロであり、これはサービスが直接購入され流通チェーンを持たないためである。マージンを保持する454のうち、中央値は購入者価格の11.1%、最大値は56.7%である。マージン込みの値は請求書合計と照合し、マージンなしの値は生産者価格の勘定と照合すること。AR5 GWP-100 — EPAはv1.3のCO2eファイルについて「IPCC第5次評価報告書（AR5）による100年地球温暖化係数」と明記している。v1.2はAR4に基づいて公開されていたことに注意。したがって、基準はリリース間で変動するため、想定せずに再確認すべきである。電力、政府、家計部門はEPAによって除外されている。購入電力はScope 2であり、kWh単位のグリッド係数に属し、ドル建てのものではない。2017年NAICS版。GHGプロトコルScope 3カテゴリ1および2の支出額ベース推定とPCAFデータ品質スコア4をサポートする。ドル建てのものではない。2017年NAICS版。GHGプロトコルScope 3カテゴリ1および2の支出額ベース推定とPCAFデータ品質スコア4をサポートする。ライブページ: https://greencalculus.com/data/us-supply-chain-ghg-emission-factors/ API: https://greencalculus.com/wp-json/greencalculus/v1/us-supply-chain-factors

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Supply-chain greenhouse gas emission factors for 1,016 US commodities in kg CO2eper 2022 US dollar of PURCHASER PRICE, from the EPA Supply Chain GHG EmissionFactors v1.3.0. Ranges from 3.924 for cement manufacturing to 0.029 for insurancebrokerage — a 135-fold spread, which means sector selection dominates aspend-based estimate far more than the precision of the spend figure. The 1,016 NAICS codes are a mapping, not 1,016 independent measurements. EPA'smodel runs on 386 USEEIO commodities producing only 281 distinct values, and thefactor is fully determined by the useeio_ref field carried on every row — acrossall 1,016 rows there is no case where two codes sharing a useeio_ref carrydifferent numbers. Around 80% of codes share their factor with at least onesibling: the three beef cattle codes all carry 2.893, and 21 codes resolve to asingle wholesale aggregate. Choosing a more specific NAICS code does not give youa more specific factor. Each commodity carries three figures: with margins (purchaser price, the headlinevalue), without margins (producer price), and the margin itself. 562 of the 1,016commodities carry a margin of exactly zero, because services are bought directlyand have no distribution chain; among the 454 that do carry one, the median is11.1% of purchaser price and the maximum is 56.7%. Match with-margins againstinvoice totals and without-margins against producer-price accounts. AR5 GWP-100 — EPA states "100-yr global warming potentials from IPCC 5th report(AR5)" for the v1.3 CO2e file. Note that v1.2 was published on AR4, so the basismoves between releases and should be re-checked rather than assumed. Electricity,government and household sectors are excluded by EPA: purchased electricity isScope 2 and belongs on a grid factor in kWh, not a dollar-denominated one. 2017NAICS vintage. Supports GHG Protocol Scope 3 Category 1 and 2 spend-basedestimation and PCAF data quality score 4. dollar-denominated one. 2017NAICS vintage. Supports GHG Protocol Scope 3 Category 1 and 2 spend-basedestimation and PCAF data quality score 4. Live page: https://greencalculus.com/data/us-supply-chain-ghg-emission-factors/API: https://greencalculus.com/wp-json/greencalculus/v1/us-supply-chain-factors

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。