你好,
我的问题涉及到回归模型可以在GitHub (SBTi /输入/ regression_model_summary.xlsx)。我看到例如,模型与变量INT.emKyoto_gdp slope15模型= 4,samplesize = 128一个拦截参数接近4.1。这意味着目标对应于这个回归模型可以获得分数接近温度4.1(或者至少> 3.2)如果年度减速率很小吗?如何处理这些情况?我不明白为什么一些回归模型有一个拦截参数> 3.2。
1像
嗨@Max,
欢迎来到社区。如果一个公司已经设定了一个目标,没有雄心勃勃,他们可以得到温度等级高于当前默认的3.2摄氏度。
3.2摄氏度目前用作默认的分数,因为它是这个星球可能最终在BAU场景。这并不一定意味着某些行业可能不是比其他人更有害。
一般来说,SBTi率温度根据实际减排的能力。所以水泥公司将很难减少碳排放,但由于技术上的限制实际上生产水泥,可能需要一个平坡在其野心比假设一个零售商,可能有更多的工具能够减少排放,达到相同的温度等级。我们应用一个基于能力的温度额定值,基于产业。
所以,一个公司在一个行业,应该能够更容易减少排放,会得到一个非常低的野心目标评级高于3.2摄氏度。
嗨,唐纳德,
谢谢你的回答。但是我仍然不明白为什么存在(非)气温分数超过3.2 c:(一)一个公司的目标当SBTi引用目标是减少其温度得分(前公司得分被默认得分3.2摄氏度)。因此,如果一个公司花时间来引用一个目标,但是最终获得一个温度得分高于它将不提供任何目标,符合公司的利益删除之前的目标,所以其温度的分数会回到3.2(这将是一个进步!)。
你能确认一下上面的推理是正确的吗?对我来说很难相信你鼓励一些公司删除他们的新目标。
嗨@Max,
为后期随访道歉。
是的,你是正确的,但我们不鼓励任何公司删除他们的目标。如果公司目标,高于3.2这仅仅意味着目标不够远大。公司的目标不应该降低其温度额定值但减排符合巴黎协议。公司设定一个目标,评级高于默认的比分显然不是这样。