Beyond Aggregation Bias: The Importance of Consistency with Official Statistics in MRIO-Based Carbon Footprints

Om te begrijpen hoeveel vervuiling een land verantwoordelijk voor is, kijken wetenschappers vaak verder dan de schoorstenen en fabrieken binnen de landsgrenzen. Ze stellen een andere vraag: hoeveel koolstof werd er uitgestoten om de goederen en diensten te produceren die mensen in dat land daadwerkelijk consumeren? Deze "voetafdruk van koolstof" omvat de emissies van het maken van een smartphone in één land, het verschepen ervan naar een ander land, en het verkopen aan een consument in een derde land. Om dit te beantwoorden, gebruiken onderzoekers complexe boekhoudkundige instrumenten die multi-regionale input-output-tabellen worden genoemd. Denk bij deze als enorme, onderling verbonden spreadsheets die bijhouden hoe geld en materialen tussen elke industrie en elk land ter wereld stromen. Door deze stromen te volgen, kunnen experts de verborgen emissies traceren die in onze dagelijkse aankopen besloten liggen. Deze instrumenten zijn essentieel geworden voor het klimaatbeleid, omdat ze overheden en bedrijven helpen de volledige milieu-impact van hun economieën in kaart te brengen. Echter, voor deze cijfers om richting te geven aan echte beslissingen, moeten ze betrouwbaar zijn en overeenstemmen met de officiële registers die door nationale overheden worden bijgehouden.

Een recente studie door onderzoekers van verschillende Europese instituten onderzoekt een kritiek gebrek in de manier waarop deze koolstofvoetafdrukken momenteel worden berekend. Het team vergeleek drie populaire academische databases — EXIOBASE, GLORIA en FIGARO-E3 — met de officiële Europese Unie-database genaamd FIGARO. Hoewel de academische versies worden geprezen om hun hoge niveau van detail, waarbij de economie wordt opgedeeld in honderden specifieke industrieën, wilden de onderzoekers weten of dit detail ten koste ging van de nauwkeurigheid. Ze beschouwden de officiële EU-database als de gouden standaard, de maatstaf waaraan alle anderen gemeten moeten worden, omdat deze rechtstreeks is gebouwd op basis van de geverifieerde statistieken die overheden aan internationale instanties verstrekken. De studie richtte zich op het jaar 2015, aangezien dit het enige jaar is waarvoor de hoog-resolutie FIGARO-E3-database momenteel beschikbaar is voor een directe vergelijking.

De onderzoekers ontdekten dat de hoog-resolutie academische databases vaak een heel ander verhaal vertellen dan de officiële statistieken. Wanneer zij de monetaire waarden in de tabellen vergeleken — de werkelijke getallen die vertegenwoordigen hoeveel geld er tussen industrieën stroomt — ontdekten zij significante mismatches. Voor de EXIOBASE- en GLORIA-databases waren de verschillen aanzienlijk. In sommige Europese landen verschilde de totale koolstofvoetafdruk, berekend met deze academische instrumenten, wel 25 tot 44 procent van het officiële cijfer. De onderzoekers noemen dit de "official statistics consistency bias" (consistentiebias met officiële statistieken). Het blijkt dat juist de inspanning om deze databases gedetailleerder en granulairder te maken, soms fouten introduceert waardoor de uiteindelijke cijfers ver afwijken van de realiteit. In veel gevallen was deze fout, veroorzaakt door inconsistentie met officiële gegevens, groter dan de fout die wordt veroorzaakt door industrieën te breed te groeperen, wat juist het probleem is dat deze gedetailleerde databases oorspronkelijk bedoeld waren op te lossen.

De studie keek ook naar specifieke producten om te zien waar de discrepanties het meest ernstig waren. Voor artikelen zoals machines, elektriciteit en voedselproducten waren de verschillen tussen de academische schattingen en de officiële cijfers vaak nog uitgesprokener dan de nationale totalen. In sommige gevallen suggereerden de academische databases dat een product een veel lagere koolstofvoetafdruk had dan het in werkelijkheid had, terwijl ze in andere gevallen suggereerden dat het er veel hoger was. Daartegenover toonde een nieuwere database genaamd FIGARO-E3, die specifiek is gebouwd om hoge detailgraad te combineren met strikte naleving van officiële registers, bijna geen enkele afwijking van de benchmark. De resultaten ervan waren bijna identiek aan de officiële cijfers, wat bewijst dat het mogelijk is om zowel een hoog detailniveau als een hoge nauwkeurigheid te hebben, mits de data stevig verankerd is aan officiële bronnen.

Deze bevindingen suggereren een moeilijke afweging voor beleidsmakers en onderzoekers. Jarenlang heeft de wetenschappelijke gemeenschap gepleit voor meer gedetailleerde gegevens om de "sectorale aggregatiebias" te vermijden, die optreedt wanneer diverse industrieën op één hoop worden gegooid, waardoor hun ware milieu-impact wordt gemaskeerd. De studie bevestigt dat hoewel een hoog detailniveau waardevol is, het nutteloos is als de onderliggende cijfers niet overeenkomen met de officiële registers. Als een overheid een database gebruikt die 40 procent afwijkt van de officiële statistieken, kan elk beleid dat op basis van die gegevens wordt gevoerd, fundamenteel gebrekkig zijn. De auteurs betogen dat voor koolstofvoetafdrukken om gebruikt te kunnen worden in serieus klimaatbeleid, ze consistent moeten zijn met de officiële gegevens die overheden al vertrouwen. Hoewel de gedetailleerde academische databases krachtige instrumenten blijven voor onderzoek en voor het verkennen van wereldwijde toeleveringsketens waar officiële gegevens schaars zijn, moeten ze worden gebruikt met een duidelijk begrip van hun potentieel om te misleiden. De weg vooruit, suggereert de studie, ligt in het creëren van nieuwe, hoog-resolutie databases die direct bovenop officiële statistieken zijn gebouwd, zodat de cijfers die onze klimaattoekomst sturen zowel gedetailleerd als onmiskenbaar accuraat zijn.