Risikodimensionen und Datenquellen

Die im Tool aufgeführten Risikodimensionen wurden von den SIFAV-Mitgliedern als die wichtigsten identifiziert. Diese Risikodimensionen sollten als erste Iteration betrachtet werden; andere können im Laufe der Zeit hinzugefügt werden, wenn dies von den Nutzern speziell gewünscht wird.

Für jede der Risikodimensionen hat die Beratungsfirma Blue North Sustainability die verfügbaren Datenquellen bewertet. Basierend auf dieser Analyse wurde für jede Risikodimension eine glaubwürdige Quelle identifiziert. Diese wurden in einer umfassenden Datenbank zusammengefasst, die einmal jährlich aktualisiert wird.

Die Risikodimensionen, gruppiert nach Risikokategorien, sind in der nachstehenden Übersichtstabelle dargestellt und zeigen die empfohlene Datenquelle für jede Dimension. Im Jahr 2023 wurden drei neue Risikodimensionen hinzugefügt:

• Diskriminierung
• Landrechte von indigenen Völkern und Gemeinschaften
• Ozonabbauende Stoffe.

Risikokategorie	Risikodimension	Datenquelle
Sozial	Kinderarbeit	UNICEF  US Department of Labour
	Diskriminierung	Fundamental Rights and Civil rights factors of the World Justice Project Rule of Law Index
	Zwangs- & Schuldarbeit	Global Slavery Index
	Vereinigungsfreiheit	ITUC Global Rights Index
	Gesunder & sicherer Arbeitsplatz	ILOSTAT
	Migrantenarbeit	ILOSTAT
	Arbeitsarmut	ILOSTAT
	Frauenrechte & Gleichstellung der Geschlechter	UNDP Human Development Index
	Arbeitsstunden	ILOSTAT
	Landrechte von indigenen Völkern & Gemeinden	The Global Platform of Indigenous and Community Lands
Umwelt	Klimawandelanfälligkeit	Germanwatch Global Climate Risk Index
	Treibhausgasemissionen	Blonk Sustainability
	Lebensmittelverlust & -verschwendung	FAOSTAT
	Pestizidnutzung	FAOSTAT
	Düngemittelnutzung	Environmental Performance Index
	Biodiversität	Resource Watch
	Entwaldung	FAO Global Forest Resources Assessment
	Bodendegradation	European Soil Data Centre
	Allgemeines Wasserrisiko	WWF Water Risk Filter
	Ozonabbauende Stoffe	UN Environment Programme
Governance & andere	Institutionelle Vereinbarungen / Gute Regierungsführung	World Bank Worldwide Governance Indicators

2.1 Kinderarbeit (Sozial)

Risikodefinition:

Der Begriff „Kinderarbeit“ wird häufig als Arbeit definiert, die Kindern ihre Kindheit, ihr Potenzial und ihre Würde beraubt und ihrer körperlichen und geistigen Entwicklung schadet. Es bezieht sich auf Arbeit, die:

• geistig, körperlich, sozial oder moralisch gefährlich und schädlich für Kinder ist; und/oder
• ihre Schulbildung beeinträchtigt, indem sie ihnen die Möglichkeit nimmt, zur Schule zu gehen; sie zwingt, die Schule vorzeitig zu verlassen; oder von ihnen verlangt, den Schulbesuch mit übermäßig langer und schwerer Arbeit zu kombinieren.

Datenquelle:

UNICEF Kinderarbeitsstatistiken („Prozentsatz der Kinder im Alter von 5-17 Jahren, die Kinderarbeit verrichten (nach Geschlecht)“) (Link zum Datensatz) und Der Jahresbericht des US-Arbeitsministeriums zu den schlimmsten Formen der Kinderarbeit (Link zum Bericht).

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenumfang: Generisch (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten:

UNICEF erstellt Statistiken zur Kinderarbeit, um international vergleichbare Datensätze öffentlich zugänglich zu machen. Die Daten messen den Anteil und die Anzahl der Kinder, die in jedem Land Kinderarbeit verrichten. Die Anzahl der in Kinderarbeit beschäftigten Kinder entspricht der Anzahl der Kinder, die während des Berichtszeitraums als in Kinderarbeit tätig gemeldet wurden. Der Anteil der Kinder in Kinderarbeit wird berechnet, indem die Anzahl der Kinder in Kinderarbeit durch die Gesamtzahl der Kinder in der Bevölkerung geteilt wird. Für diesen Indikator umfassen Kinder alle Personen im Alter von 5 bis 17 Jahren. Der UNICEF-Datensatz ist die Hauptquelle, da er regelmäßig aktualisiert wird und sich die Organisation auf Kinder konzentriert. Fehlende Daten werden durch den Bericht des US-Arbeitsministeriums ergänzt.

UNICEF deckt 96 Länder ab und berücksichtigt Kinder im Alter von 5 bis 17 Jahren. Das letzte Update erfolgte im Mai 2022. Der US-Arbeitsministerium veröffentlicht einen umfassenden Jahresbericht, der 131 Länder abdeckt und Kinder im Alter von 5 bis 14 Jahren berücksichtigt. Der neueste Bericht stammt aus dem Jahr 2021.

Hinweise zum Datensatz:

Die Daten für diese Dimension wurden in zwei Schritten in Risikowerte von 0 bis 10 umgewandelt: Windsorisierung und Normalisierung. Die Windsorisierung ist eine Technik, die extreme Werte durch gemäßigtere ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Die Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10, umskaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikowerte, die für diese Dimension robuster und konsistenter sind.

2.2 Diskriminierung

Risiko Definition: Diskriminierung ist die ungerechtfertigte oder voreingenommene Behandlung verschiedener Kategorien von Menschen, insbesondere basierend auf Rasse, Alter, Geschlecht oder Behinderung.

Datenquelle: Das World Justice Project (WJP) ist eine unabhängige, interdisziplinäre Organisation, die darauf abzielt, Wissen zu schaffen, Bewusstsein zu fördern und Maßnahmen zur Stärkung der Rechtsstaatlichkeit weltweit zu stimulieren.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Der WJP Rule of Law Index 2022 bewertet weltweit 140 Länder und Staaten. Der Index berücksichtigt verschiedene Themen/Faktoren. Zwei davon beziehen sich auf den Diskriminierungsindikator:

• Grundrechte: Gleichbehandlung und Abwesenheit von Diskriminierung (Faktor 4.1), welcher misst, ob Individuen frei von Diskriminierung - basierend auf sozioökonomischem Status, Geschlecht, Ethnizität, Religion, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung oder Geschlechtsidentität - im Hinblick auf öffentliche Dienstleistungen, Beschäftigung, Gerichtsverfahren und das Justizsystem sind; und
• Ziviljustiz: Zivilijustiz ist in der Praxis frei von Diskriminierung (Faktor 7.2), welcher misst, ob das zivilrechtliche Justizsystem in der Praxis aufgrund von sozioökonomischem Status, Geschlecht, Ethnizität, Religion, nationaler Herkunft, sexueller Orientierung oder Geschlechtsidentität diskriminiert.

Der Indexwert reicht von 0 (schwächere Einhaltung der Rechtsstaatlichkeit) bis 1 (stärkere Einhaltung der Rechtsstaatlichkeit).

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in Risikoscores on 0 bis 10 transformiert, wobei zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch gemäßigtere ersetzt, um die Auswirkungen von Ausreißern auf die Analyse zu verringern. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10 umskaliert, um die Vergleichbarkeit über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg zu gewährleisten. Durch die Anwendung dieser beiden schritte wurden Risikoscores erzielt, die robuster und konsistenter für diese Dimension sind.

2.3 Zwangs- & Schludknechtschaft (sozial)

Risiko Definition: Zwangsarbeit ist jede Arbeit oder Dienstleistung, die Menschen gegen Ihren Willen unter Androhung von Strafe verrichten müssen. Schuldknechtschaft, auch bekannt als Schuldsklaverei und Leibeigenschaft, tritt auf, wenn Menschen sich selbst als Sicherheit für ein Darlehen in die Sklaverei geben oder wenn sie eine Schuld von einem Verwandten erben.

Datenquelle: Global Slavery Index (Link zum Datensatz). Walk Free’s Global Slavery Index hat weltweit führende Forschung entwickelt, um die Größe und das Ausmaß der modernen Sklaverei zu messen sowie die Anfälligkeit auf Länderebene und die Reaktionen der Regierungen auf das Auftreten von Zwangs- und Schuldknechtschaft zu bewerten. Gemeinsam mit der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) und der Internationalen Organisation für Migration (IOM) hat Walk Free die gemeinsamen Global Estimates of Modern Slavery entwickelt.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Alle zwei Jahre

Beschreibung der Daten: Die Daten stellen die geschätzte Prävalenz der Bevölkerung in moderner Sklaverei dar (Opfer pro 1.000 Einwohner). Dies kann von niedriger bis hoher Prävalenz eingestuft werden, wodurch ein Prävalenzindex-Ranking entsteht. Die zugrunde liegenden Daten für die Analyse stammen aus repräsentativen nationalen Umfragen, die durch die Gallup World Poll durchgeführt wurden, einschließlich eines Moduls zur modernen Sklaverei in 48 Ländern, sowie aus Daten des Global Slavery Index Vulnerability Model.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten stammen aus einem Bericht von 2018. Dieser Datensatz folgt daher nicht den standardmäßigen Bewertungsmechanismen. Um eine Angleichung zu gewährleisten, wurde die folgende Bewertungsmethode verwendet:

Datenpunktwert [Opfer pro 1000 Einwohner]	Score
weniger als 9	Datenpunktwert wird wie ermittelt verwendet
Zwischen 9 und 23	9
Mehr als 23	10

2.4 Vereinigungsfreiheit (sozial)

Risiko Definition: Die Vereinigungsfreiheit ist ein grundlegendes Menschenrecht, das in der Allgemeinen Erklärung der Menschenrechte verkündet wurde. Sie ist das Ermöglichungsrecht, das eine wirksame Teilnahme nichtstaatlicher Akteure an der Wirtschafts- und Sozialpolitik erlaubt und im Kern der Demokratie und der Rechtsstaatlichkeit liegt. Die Gewährleistung, dass Arbeitnehmer und Arbeitgeber eine Stimme haben und vertreten sind, ist daher unerlässlich für das effektive Funktionieren nicht nur der Arbeitsmärkte, sondern auch der gesamten Regierungsstrukturen eines Landes.

Datenquelle: ITUC Global Rights Index (Link zum Datensatz). Der Global Rights Index ist ein häufig aktualisierter Index, der eine verlässliche Bewertung der Vereinigungsfreiheit auf Länderebene bietet.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Dieser Index basiert auf den Standards der grundlegenden Arbeitsrechte, die auf dem internationalen Menschenrecht basieren, insbesondere den ILO-Konventionen Nr. 87 und 98 sowie der durch die Aufsichtsmechanismen der ILO entwickelten Rechtsprechung. Die Indikatoren, die zu diesem Index beitragen, fallen in die folgenden Kategorien:

• Bürgerliche Freiheiten
• Recht auf Gründung und Beitritt zu Gewerkschaften
• Gewerkschaftsaktivitäten
• Recht auf Kollektivverhandlungen
• Streikrecht

Dieser Index ist ein Bewertungssystem, das Länder in die folgenden fünf Bewertungen einstuft:

1. Sporadische Verletzungen von Rechten
2. Wiederholte Verletzungen von Rechten
3. Regelmäßige Verletzungen von Rechten
4. Systematische Verletzungen von Rechten
5. Keine Garantie von Rechten 5+. Keine Garantie von Rechten aufgrund des Zusammenbruchs der Rechtsstaatlichkeit

Die Daten werden durch einen Fragebogen gesammelt, der an 331 nationale Gewerkschaften in 163 Ländern gesendet wird, um Verletzungen der Arbeitnehmerrechte zu melden und relevante Details anzugeben. Regionale Treffen mit Experten für Menschen- und Gewerkschaftsrechte werden abgehalten, bei denen der Fragebogen verteilt, erklärt und ausgefüllt wird. Zusätzlich analysieren juristische Forscher die nationale Gesetzgebung und identifizieren Abschnitte, die den international anerkannten kollektiven Arbeitsrechten nicht ausreichend Schutz bieten.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in Risikoscores von 0 bis 10 transformiert, wobei zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch gemäßigtere ersetzt, um die Auswirkungen von Ausreißern auf die Analyse zu verringern. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10, umskaliert, um die Vergleichbarkeit über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg zu gewährleisten. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte wurden Risikoscores erzielt, die robuster und konsistenter für diese Dimension sind.

2.5 Gesundes & sicheres Arbeitsumfeld (sozial)

Risiko Definition: Die Gesundheit und Sicherheit am Arbeitsplatz wird allgemein als die Wissenschaft der Antizipation, Erkennung, Bewertung und Kontrolle von Gefahren definiert, die im oder vom Arbeitsplatz ausgehen und die Gesundheit und das Wohlbefinden der Arbeitnehmer beeinträchtigen könnten. Gesundheit und Sicherheit zielen auf die Förderung und Erhaltung des höchsten Grades an physischem, mentalem und sozialem Wohlbefinden der Arbeitnehmer in allen Berufen; die Verhütung von Fehlzeiten der Arbeitnehmer aufgrund schlechter Gesundheit, die durch ihre Arbeitsbedingungen verursacht wird; den Schutz der Arbeitnehmer in ihrer Beschäftigung vor gesundheitsschädlichen Risiken sowie die Bewertung des beruflichen Umfelds eines Arbeitnehmers und die Anpassung an seine physiologischen und psychologischen Fähigkeiten ab.

Datenquelle: ILOSTAT (Link zu tödlichen und Link zu nicht tödlichen Arbeitsunfällen Datensätzen). Nicht tödliche und tödliche Arbeitsunfälle pro 100.000 Arbeitnehmer werden als guter Indikator vorgeschlagen, um Risiken für die Gesundheit und Sicherheit am Arbeitsplatz zu bewerten. Es liefert Daten über die durchschnittliche Anzahl neuer Fälle von nicht tödlichen und tödlichen Arbeitsunfällen im Kalenderjahr pro 100.000 Arbeitnehmer.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Anmerkungen zum Datensatz: Die Datenbank umfasst 120 Länder von insgesamt 195 Ländern weltweit. Dieser Datensatz war der umfassendste verfügbare; die Metriken basieren jedoch auf den neuesten Daten für jedes Land, was zu Inkonsistenzen im Zeitraum zwischen den Ländern führen kann. So weit wie möglich basieren die Daten auf dem Agrarsektor. Die Berichterstattungsqualität und -details variieren zwischen den Ländern.

Die Daten für diese Dimension wurden in Risikoscores von 0 bis 10 transformiert, wobei zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch gemäßigtere ersetzt, um die Auswirkungen von Ausreißern auf die Analyse zu verringern. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10, umskaliert, um die Vergleichbarkeit über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg zu gewährleisten. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte wurden Risikoscores erzielt, die robuster und konsistenter für diese Dimension sind.

2.6 Wanderarbeitnehmer (sozial)

Risiko Definition: Wanderarbeitnehmer können einem hohen Risiko ausgesetzt sein, Arbeitsplatzgefahren zu begegnen, und stehen vor zusätzlichen arbeitsbedingten Risikofaktoren sowie ungünstigen sozialen Determinanten der Gesundheit, einschließlich Beschäftigungs- und Lohndiskriminierung, schlechten Arbeits- und Lebensbedingungen, mangelndem Zugang zu sozialem Schutz und Sprach- und Kulturbarrieren. Diese arbeitsbezogenen Risiken können zu einer höheren Häufigkeit von Arbeitsunfällen und arbeitsbedingten Krankheiten bei Wanderarbeitnehmern im Vergleich zu Nicht-Wanderarbeitnehmern führen.

Datenquelle: ILOSTAT (Link zum Datensatz). Es gibt nur begrenzte globale Datensätze, die über Wanderarbeit berichten. Die Primärdaten werden von den International Labour Migration Statistics (ILMS) gesammelt und unterscheiden zwischen einheimischen und ausländischen Arbeitskräften in jedem Land.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Dieser jährliche Datensatz berichtet über die Arbeitskraft eines Landes nach Geschlecht, Alter und Geburtsort (einheimisch vs. ausländisch). Die Arbeitskraft umfasst alle Personen im erwerbsfähigen Alter, die während eines bestimmten Bezugszeitraums Arbeitskraft zur Produktion von Gütern und Dienstleistungen bereitstellen.

Anmerkungen zum Datensatz: Dieser Datensatz war der umfassendste verfügbare; die Metriken basieren jedoch auf den neuesten Daten für jedes Land, was zu Inkonsistenzen in den Zeiträumen zwischen den Ländern führen kann. Die Daten für diese Dimension wurden in Risikoscores von 0 bis 10 transformiert, wobei zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch gemäßigtere ersetzt, um die Auswirkungen von Ausreißern auf die Analyse zu verringern. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10, umskaliert, um die Vergleichbarkeit über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg zu gewährleisten. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte wurden Risikoscores erzielt, die robuster und konsistenter für diese Dimension sind.

2.7 Arbeitsarmut (sozial)

Risiko Definition: Die Arbeitsarmutsrate gibt den Prozentsatz der erwerbstätigen Personen an, die trotz Beschäftigung in Armut leben. Die internationale Armutsgrenze ist eine Schwelle, die zur Messung extremer Armut auf der Grundlage von Konsum- oder Einkommensniveaus verwendet wird. Eine Person gilt als extrem arm, wenn ihr Konsum- oder Einkommensniveau unter das Minimum fällt, das notwendig ist, um die Grundbedürfnisse zu decken.

Datenquelle: ILOSTAT’s Arbeitsarmutsraten-Datensatz (Link zum Datensatz).

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Der Datensatz erfasst den Indikator 1.1.1 der Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDG) – Arbeitsarmutsrate (Prozentsatz der Erwerbstätigen, die unter 1,90 US-Dollar PPP leben). Armut wird anhand der internationalen Armutsgrenze von 1,90 US-Dollar pro Tag in Kaufkraftparität (PPP) definiert. Die Armutsgrenze von 1,90 US-Dollar pro Tag oder der kritische Schwellenwert, unterhalb dessen eine Person als extrem arm gilt, ermöglicht den Vergleich und die Aggregation von Fortschritten in den Ländern bei der Reduzierung der Anzahl der Menschen, die in extremer Armut leben, und das Monitoring von Trends auf globaler Ebene. Darüber hinaus versuchen Armutsmessungen, die auf einer internationalen Armutsgrenze basieren, den realen Wert der Armutsgrenze im Laufe der Zeit konstant zu halten, was genaue Bewertungen der Fortschritte bei der Erreichung des Ziels der Beseitigung extremer Armut und des Hungers ermöglicht.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Datenbank umfasst 120 Länder von insgesamt 195 Ländern weltweit. Die Daten für diese Dimension wurden in Risikoscores von 0 bis 10 transformiert, wobei zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch gemäßigtere ersetzt, um die Auswirkungen von Ausreißern auf die Analyse zu verringern. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10, umskaliert, um die Vergleichbarkeit über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg zu gewährleisten. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte wurden Risikoscores erzielt, die robuster und konsistenter für diese Dimension sind.

2.8 Frauenrechte & Geschlechtergleichstellung (sozial)

Risiko Definition: Frauenrechte sind die grundlegenden Menschenrechte, die von den Vereinten Nationen vor fast 70 Jahren für jeden Menschen auf der Welt verankert wurden. Diese Rechte umfassen das Recht, frei von Gewalt, Sklaverei und Diskriminierung zu leben; das Recht auf Bildung; das Recht, Eigentum zu besitzen; das Recht zu wählen; und das Recht auf einen fairen und gleichen Lohn.

Datenquelle: Der UNDP Gender Inequality Index (Link zum Datensatz). Der aus dem Human Development Index abgeleitete Gender Inequality Index ist eine zuverlässige Quelle, um Einblicke in die Frauenrechte und die Gleichstellung der Geschlechter in verschiedenen Ländern zu gewinnen. Er umfasst mehrere Aspekte dieses Risikos und wird regelmäßig aktualisiert.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Der Gender Inequality Index ist ein zusammengesetztes Maß, das die Ungleichheit in der Leistung zwischen Frauen und Männern in den folgenden drei Dimensionen widerspiegelt:

• Gesundheit im Zusammenhang mit der Fortpflanzung
• Ermächtigung
• Arbeitsmarkt

Dieser Index reicht von 0 (wo Frauen und Männer gleichgestellt sind) bis 1 (wo ein Geschlecht in allen gemessenen Dimensionen so schlecht wie möglich abschneidet). Dieser Index wurde für alle Länder berechnet, für die Daten von angemessener Qualität vorliegen.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in Risikoscores von 0 bis 10 transformiert, wobei zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch gemäßigtere ersetzt, um die Auswirkungen von Ausreißern auf die Analyse zu verringern. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10, umskaliert, um die Vergleichbarkeit über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg zu gewährleisten. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte wurden Risikoscores erzielt, die robuster und konsistenter für diese Dimension sind.

2.9 Arbeitzeit (sozial)

Risiko Definition: Einige der aktuellen Herausforderungen bei der Arbeitszeit sind dieselben wie die, die zur Annahme des ersten Übereinkommens der ILO, des Übereinkommens über die Arbeitszeit (Industrie) von 1919 (Nr. 1), führten: übermäßige Arbeitsstunden und unzureichende Erholungszeiten, die die Gesundheit der Arbeiter schädigen und das Risiko von Arbeitsunfällen erhöhen können. In vielen Teilen der Welt besteht ein signifikanter Zusammenhang zwischen niedrigen Löhnen und übermäßigen Arbeitszeiten. Lange Arbeitszeiten verhindern, dass Arbeiter ausreichend Ruhe finden, familiäre Verpflichtungen wahrnehmen und an der Gemeinschaft teilnehmen können.

Datenquelle: ILOSTAT (Link zum Datensatz).

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Der Datensatz liefert die durchschnittlichen wöchentlichen Arbeitsstunden pro Arbeitnehmer nach Wirtschaftszweig. Daten zu Arbeitsstunden werden, wann immer möglich, auf der Grundlage der durchschnittlichen Anzahl der Arbeitsstunden pro Woche präsentiert und beziehen sich auf die in allen Beschäftigungsverhältnissen und Arbeitszeitmodellen (z. B. Vollzeit, Teilzeit) geleisteten Arbeitsstunden. Die Daten sind nach Wirtschaftszweigen gemäß der neuesten Version der Internationalen Standardklassifikation der Wirtschaftszweige (ISIC) des jeweiligen Jahres aufgeschlüsselt.

Anmerkungen zum Datensatz: Der Datensatz umfasst 121 Länder. Die wirtschaftliche Tätigkeit „Pflanzen- und Tierproduktion, Jagd und damit verbundene Dienstleistungen“, sowohl männlich als auch weiblich, und der neueste Zeitraum für ein bestimmtes Land werden verwendet. Die Daten für diese Dimension wurden in Risikoscores von 0 bis 10 transformiert, wobei zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch gemäßigtere ersetzt, um die Auswirkungen von Ausreißern auf die Analyse zu verringern. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10, umskaliert, um die Vergleichbarkeit über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg zu gewährleisten. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte wurden Risikoscores erzielt, die robuster und konsistenter für diese Dimension sind.

 

2.10 Rechtliche Sicherheit von indigenen und Gemeinschaftsland (sozial)

Risiko Definition: Der Datensatz „Indikatoren der rechtlichen Sicherheit von indigenem und Gemeinschaftsland“ zeichnet sich durch eine Reihe von zehn Indikatorfragen aus, die auf die Sicherheit der Landbesitzrechte für indigene Völker oder Gemeinschaften hinweisen, wie sie in den nationalen Gesetzen festgelegt sind. Diese Indikatoren berücksichtigen, wie das Gesetz die Rechte indigener Völker oder Gemeinschaftsland behandelt.

Datenquelle: „Rechtliche Sicherheit von indigenem und Gemeinschaftsland – Indigene Völker“, bereitgestellt von der Global Platform of Indigenous and Community Lands (Link zum Datensatz).

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Der durchschnittliche Score für die zehn Indikatoren der rechtlichen Sicherheit von indigenem und Gemeinschaftsland wird verwendet. Der Datensatz umfasst 119 Länder. Der Score liefert eine Momentaufnahme der Sicherheit von indigenem und Gemeinschaftsland. Er stellt keinen Index dar, da die verschiedenen Indikatoren nicht nach ihrer relativen Bedeutung für sichere Besitzrechte gewichtet sind. Die Bewertung der Indikatoren basiert ausschließlich auf ausdrücklichen gesetzlichen Bestimmungen.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in Risikoscores von 0 bis 10 transformiert, wobei zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch gemäßigtere ersetzt, um die Auswirkungen von Ausreißern auf die Analyse zu verringern. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10, umskaliert, um die Vergleichbarkeit über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg zu gewährleisten. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte wurden Risikoscores erzielt, die robuster und konsistenter für diese Dimension sind.

 

2.11 Klimawandelanfälligkeit (Umwelt)

Risiko Definition: Die Anfälligkeit gegenüber dem Klimawandel wurde vom IPCC als „das Ausmaß, in dem ein System gegenüber den nachteiligen Auswirkungen des Klimawandels, einschließlich Klimaschwankungen und Extremereignissen, anfällig ist und nicht damit zurechtkommt“ definiert. Auf Länderebene ist dies ein Maß für den Grad, in dem ein Land klimawandelbedingten „Schocks“ wie extremen Wetterereignissen ausgesetzt ist und seine Fähigkeit, sich an diese Schocks anzupassen und/oder sie zu mildern.

Datenquelle: Germanwatch Global Climate Risk Index (Link zum Datensatz). Der Germanwatch Global Climate Risk Index (CRI) basiert auf einem der zuverlässigsten Datensätze zur Bewertung der Auswirkungen extremer Wetterereignisse und zugehöriger sozioökonomischer Daten, dem MunichRe NatCatSERVICE. Die CRI-Analyse bewertet, in welchem Ausmaß Länder und Regionen von den Auswirkungen des Klimawandels in Bezug auf extreme Wetterereignisse (Hitzewellen, Überschwemmungen, Stürme, Dürren usw.) betroffen sind. Für den CRI 2021 wurden 180 Länder analysiert, und die Daten von 2000 bis 2019 wurden in dieser Datenbank berücksichtigt.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Um den CRI-Score zu berechnen, werden pro Land die folgenden Indikatoren in Bezug auf klimawandelbedingte extreme Wetterereignisse analysiert:

1. Anzahl der Todesfälle,
2. Anzahl der Todesfälle pro 100.000 Einwohner,
3. Gesamtsumme der Verluste in US$ in Kaufkraftparität (PPP),
4. Verluste pro Einheit des Bruttoinlandsprodukts (BIP).

Der Indexwert eines Landes wird dann aus dem Durchschnittsrang des Landes in allen vier Indikator-Kategorien abgeleitet, wobei die folgende Gewichtung verwendet wird:

• Todeszahlen: 1/6,
• Todesfälle pro 100.000 Einwohner: 1/3,
• Absolute Verluste in PPP: 1/6,
• Verluste pro BIP-Einheit: 1/3.

Je niedriger der Score, desto stärker ist das Land betroffen und desto anfälliger ist es für klimawandelbedingte Schocks.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten aus dieser Datenbank wurden normalisiert, um der 0-10 Skala zu entsprechen, die in der Nachhaltigkeitsrisikobewertung verwendet wird.

2.12 Treibhausgasemissionen (GHG) (Umwelt)

Risiko Definition: Treibhausgasemissionen (THG) aus menschlichen Aktivitäten verstärken den Treibhauseffekt und treiben den anthropogenen Klimawandel voran. Das Erreichen von Netto-Null- oder Netto-Negativ-THG-Emissionen ist ein wichtiges Ziel, um nachhaltige Gesellschaften und speziell nachhaltige Landwirtschafts- und Lebensmittelsysteme sicherzustellen.

Datenquelle: Blonk Sustainability (https://www.agri-footprint.com/).

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Produktspezifisch
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Regelmäßig

Beschreibung der Daten: Blonk hat die Daten für die angeforderten Kulturen und Länder von einem Wert in kg CO2e pro kg Kultur in einen Risikowert umgewandelt (0 für geringes Risiko und 10 für hohes Risiko).

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in zwei Schritten in Risikowerte von 0 bis 10 umgewandelt: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch moderatere ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich (z.B. 0 bis 10) umskaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikowerte, die für diese Dimension robuster und konsistenter sind.

2.13 Lebensmittelverschwendung und Abfall (Umwelt)

Risiko Definition: Lebensmittelabfälle sind alle Lebensmittel und nicht essbaren Teile von Lebensmitteln, die aus der Lebensmittelversorgungskette entfernt werden, um wiedergewonnen oder entsorgt zu werden (einschließlich Kompostierung, Pflügen von Feldern, die nicht geerntet wurden, anaerobe Vergärung, Bioenergieproduktion, Kraft-Wärme-Kopplung, Verbrennung, Entsorgung in die Kanalisation, Deponierung oder Verwerfen ins Meer).

Datenquelle: FAOSTAT Food Balances (2010-) (Link zum Datensatz). FAOSTAT, die statistische Datenbank der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO), bietet Zugriff auf Daten auf Produkt- und Länderebene.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Produktspezifisch
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich, die neueste Version sind die Daten von 2019

Beschreibung der Daten: Lebensmittelverluste werden pro Land in 1000 metrischen Tonnen pro Produktkategorie angezeigt. Nicht alle Produkte sind im Datensatz einzigartig gemessen, aber der Datensatz umfasst „Gemüse, andere“ und „Obst, andere“. Diese beiden „anderen“ Kategorien werden verwendet, um Produkte zu repräsentieren, die noch nicht im Datensatz enthalten sind. Der Datensatz wird jährlich von der FAO aktualisiert und veröffentlicht.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in zwei Schritten in Risikowerte von 0 bis 10 umgewandelt: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch moderatere ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich (z.B. 0 bis 10) umskaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikowerte, die für diese Dimension robuster und konsistenter sind.

2.14 Einsatz von Pestiziden (Umwelt)

Risiko Definition: Das erhebliche Volumen chemischer Kontaminationen in Luft, Boden, Wasser und Sediment kann nachteilige Auswirkungen auf die Umwelt haben. Die meisten chemischen Kontaminationen sind auf menschliche Aktivitäten zurückzuführen. Pestizide sind Chemikalien, die absichtlich in die Umwelt eingebracht werden, um Schädlinge und Krankheiten bei Nutzpflanzen zu bekämpfen. Pestizide, die potenziell schädliche biologische Effekte – sei es auf individueller, populations- oder gemeindeebene oder auf das Ökosystem – verursachen können, sind besonders in landwirtschaftlichen Systemen von großer Besorgnis.

Datenquelle: FAOSTAT Pestizidnutzung und FAOSTAT Landnutzung > Ackerland. Der Datensatz zur Landnutzung > Ackerland wird verwendet, um die Intensität der Pestizidnutzung in kg Pestizid pro Hektar Ackerland zu berechnen.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenschutz: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Die Gesamtdaten zur Pestizidnutzung (1990 bis 2019) umfassen Insektizide, Fungizide, Bakterizide, Herbizide, Pflanzenwachstumsregulatoren, Rodentizide, Mineralöle, Desinfektionsmittel und andere.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in zwei Schritten in Risikowerte von 0 bis 10 umgewandelt: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch moderatere ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich (z.B. 0 bis 10) umskaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikowerte, die für diese Dimension robuster und konsistenter sind.

2.15 Einsatz von Düngern (Umwelt) 

Risiko Definition: Stickstoffreiche Düngemittel werden absichtlich in die Umwelt eingebracht, um Nährstoffe bereitzustellen. Sie fördern das Pflanzenwachstum und sind für den Agrarsektor von entscheidender Bedeutung. Unsachgemäße Handhabung von Düngemitteln kann jedoch weitreichende Schäden durch Stickstoffverschmutzung verursachen. Düngemittel können nachteilige biologische Auswirkungen haben – sei es auf individueller, Populations-, Gemeinde- oder Ökosystemebene.

Datenquelle: Environmental Performance Index (EPI) und Sustainable Nitrogen Management Index (SNMI) (Link zum Datensatz). Die EPI-Datenbank bietet ein Risiko-Ranking, das online eingesehen oder im PDF-Format heruntergeladen werden kann. Sie ist eine glaubwürdige Quelle. Für den Einsatz von Düngemitteln deckt die Datenbank alle Länder ab; sie ist jedoch nicht produktspezifisch.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenbereich: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Der SNMI zielt darauf ab, die effiziente Anwendung von Stickstoffdünger mit maximalen Erträgen der Nutzpflanzen zu balancieren und misst die Umweltleistung der landwirtschaftlichen Produktion. Zunächst werden die Länder nach ihrer Stickstoffnutzungseffizienz (NUE) bewertet, dem Verhältnis von Stickstoff, der von geernteten Pflanzen während des Wachstums aufgenommen wurde, zu den Stickstoffinputs, einschließlich Düngemittel. Zweitens werden die Länder auf ihren jährlichen Stickstoffertrag bewertet, der die Menge an Stickstoff beschreibt, die jährlich in geernteten Pflanzen gebunden ist. Ein Risiko-Score von 100 zeigt an, dass ein Land sowohl die Erträge als auch die Düngemittelanwendung optimiert, während ein Score von 0 darauf hinweist, dass ein Land die schlechteste Leistung im SNMI aufweist. Die Daten, die diese Kennzahl unterstützen, stammen von FAOSTAT und decken 197 Länder seit 1961 ab.

Anmerkungen zum Datensatz: Die FAOSTAT-Datenbank bietet historische Aufzeichnungen zur Verwendung von Stickstoffdünger, enthält jedoch keine Aufschlüsselung darüber, wie die Düngemittel auf Weiden versus verschiedene Pflanzentypen oder Bodentypen verwendet wurden. Die Daten für diese Dimension wurden in zwei Schritten in Risikowerte von 0 bis 10 umgewandelt: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch moderatere ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich (z.B. 0 bis 10) umskaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikowerte, die für diese Dimension robuster und konsistenter sind.

2.16 Biodiversität (Umwelt)

Risiko Definition: Biodiversität bezeichnet die Vielfalt von Pflanzen- und Tierleben auf der Welt oder in einem bestimmten Lebensraum, wobei ein hoher Grad an Biodiversität üblicherweise als wichtig und wünschenswert angesehen wird. Ursachen für den Rückgang der Biodiversität sind die Verbreitung invasiver Arten, Verschmutzung, Klimawandel und Lebensraumverlust durch Landnutzungsänderungen.

Datenquelle: Resource Watch (Link zum Datensatz). Die Plattform stellt Daten zum Biodiversity Intactness Index (BII) zur Verfügung, der detaillierter beschrieben wird.

Datenattribute:

• Datenebene: Regional
• Datenbereich: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz: Basierend auf Daten von 2005 mit jährlichen Projektionen

Beschreibung der Daten: Der Biodiversity Intactness Index (BII) ist eine weithin anerkannte Kennzahl zur Bewertung der Biodiversität, die in wichtigen Forschungsberichten zum Zustand der Biodiversität wie dem WWF Living Planet Report und dem IPCC-Bericht verwendet wird. Der BII umfasst über 54.000 Arten, darunter Vögel, Säugetiere, Pflanzen, Pilze und Insekten. Der BII misst den Anteil der natürlichen Biodiversität, der in lokalen Ökosystemen im Vergleich zu einem intakten, von menschlicher Aktivität ungestörten Ökosystem verbleibt. Der Indexwert wird als Prozentsatz dargestellt. Werte unter 60% gelten als außerhalb der „sicheren“ Grenze. Im Gegensatz dazu deuten Werte über 95% darauf hin, dass die Biodiversität in dem Gebiet relativ wenig von menschlicher Aktivität beeinträchtigt wurde. Die Datensätze basieren auf 2.382.624 Datenpunkten aus der Projecting Responses of Ecological Diversity in Changing Terrestrial Systems (PREDICTS) Datenbank, einer globalen Datenbank, die zeigt, wie lokale terrestrische Biodiversität auf menschliche Einflüsse reagiert. Die Modelle enthalten vier Druckvariablen: Landnutzung, Landnutzungsintensität, Bevölkerungsdichte und Nähe zur nächsten Straße.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in Risikowerte von 0 bis 10 umgewandelt, indem zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch moderatere ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich (z.B. 0 bis 10) umskaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikowerte, die für diese Dimension robuster und konsistenter sind.

 

2.17 Abholzung (Umwelt)

Risiko Definition: Abholzung bezieht sich auf den Rückgang von Waldflächen, die für andere Zwecke wie Landwirtschaft, Urbanisierung oder Bergbauaktivitäten gerodet werden.

Datenquelle: Global Forest Resources Assessment 2020 (Link zum Datensatz). Der Bericht berücksichtigt sowohl Waldverluste als auch -gewinne und umfasst insgesamt 236 Länder und Gebiete. Verwendete Datenpunkte sind die jährliche Nettoveränderung von 2010 bis 2020 in Prozent und Fläche.

Datenattribute:

• Datenebene: Regional
• Datenbereich: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz: Jährlich

Beschreibung der Daten: Dieser umfassende Bericht der FAO deckt verschiedene Aspekte der weltweiten Wälder ab. Der Global Forest Resources Assessment (FRA) 2020 ist das Ergebnis einer kollektiven Anstrengung der FAO Forstabteilung, der FAO-Mitgliedsländer und institutioneller sowie ressourcenbezogener Partner. Die Daten zeigen die Nettoveränderung der Waldflächen in Prozent und Fläche jährlich über den Zeitraum von 2010 bis 2020.

Anmerkungen zum Datensatz: Positiven Werte (gewinne) werden mit einem Risiko-Score von 0 bewertet. Die Daten für diese Dimension wurden in Risikowerte von 0 bis 10 umgewandelt, indem zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch moderatere ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich (z.B. 0 bis 10) umskaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikowerte, die für diese Dimension robuster und konsistenter sind.

 

2.18 Bodenverschlechterung (Umwelt)

Risiko Definition: Bodenverschlechterung bezieht sich auf den physischen, chemischen und biologischen Rückgang der Bodenqualität. Ursachen für Bodenverschlechterung umfassen landwirtschaftliche, industrielle und kommerzielle Verschmutzung; Verlust von Ackerland durch städtische Expansion, Überweidung, nicht nachhaltige landwirtschaftliche Praktiken und langfristige klimatische Veränderungen.

Datenquelle: Das European Soil Data Centre (Link zum Datensatz) stellt modellierte Daten zur Bodenverschlechterung auf regionaler Ebene bereit.

Datenattribute:

• Datenebene: Regional
• Datenbereich: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz: Die neueste Version stammt aus dem Jahr 2012.

Beschreibung der Daten: Die Primärdaten können zur Berechnung eines Risiko-Scores verwendet werden. Die Daten für jedes Pixel stammen aus Version 1.1 der JRC/UniBasel "RUSLE-basierten Global Soil Erosion Modelling-Plattform (GloSEM)". Obwohl Bodenverschlechterung mehr als nur Bodenerosion umfasst, wird vorgeschlagen, dass Bodenerosion ein guter Indikator für das allgemeine Niveau der Bodenverschlechterung ist.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in Risikowerte von 0 bis 10 umgewandelt, indem zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch moderatere ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich (z.B. 0 bis 10) umskaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikowerte, die für diese Dimension robuster und konsistenter sind.

 

2.19 Wasserrisiko (Umwelt)

Risiko Definition: Das Gesamtwasser-Risiko berücksichtigt die physische Menge, die physische Qualität, regulatorische und reputationsbezogene wasserbezogene Risiken einer Region.

Datenquelle: Der WWF Water Risk Filter umfasst eine breite Palette von Indikatoren für physische Menge, physische Qualität, regulatorische und reputationsbezogene Wasser-Risiken. Derzeit sind die herunterladbaren Daten nicht verfügbar, da das Tool neu aufgelegt wurde.

Datenattribute:

• Datenebene: Regional
• Datenbereich: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz: Jährlich

Beschreibung der Daten: Der Water Risk Filter deckt verschiedene Risiko-Bereiche ab, darunter physische Risiken, regulatorische Risiken und reputationsbezogene Risiken im Zusammenhang mit Wasser. Die zugrunde liegenden Primärdaten sind eine Kombination aus Modellsimulationsergebnissen, Prognosen, Bewertungen und Satellitendaten. Ein Gesamtrisikowert für das Einzugsgebiet wird berechnet, indem die physischen, regulatorischen und reputationsbezogenen Risiken für ein Einzugsgebiet aggregiert werden. Diese Unterkategorien werden wiederum durch Konsolidierung verschiedener Indexwerte berechnet. Zum Beispiel wird die Wasserknappheit (ein physisches Risiko) durch Konsolidierung von Scores für sieben renommierte Indizes (Ariditätsindex, Dürrehäufigkeitswahrscheinlichkeit usw.) berechnet.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in Risikowerte von 0 bis 10 umgewandelt, indem zwei Schritte angewendet wurden: Windsorisation und Normalisierung. Windsorisation ist eine Technik, die extreme Werte durch moderatere ersetzt, um den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich (z.B. 0 bis 10) umskaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikowerte, die für diese Dimension robuster und konsistenter sind.

2.20 Ozonabbaumittel (Umwelt)

Risiko Definition: Ozonabbauende Substanzen (ODS) sind hergestellte Gase, die das Ozon zerstören, sobald sie die Ozonschicht erreichen. Die Ozonschicht befindet sich in der oberen Atmosphäre und reduziert die Menge an schädlicher ultravioletter Strahlung, die von der Sonne zur Erde gelangt. Ultraviolette Strahlung kann sowohl Menschen als auch die Umwelt schädigen, zum Beispiel Hautkrebs und Katarakte verursachen, das Pflanzenwachstum verzerren und die marine Umwelt schädigen.

Datenquelle: United Nations Environment Programme (UNEP) Consumption of Controlled Substances

Beschreibung der Daten: Der Verbrauch von Ozonabbauenden Substanzen wird in Ozonabbau-Potential (ODP) Tonnen gemessen. Es gibt einzelne Datensätze für jede der Anhänge: A/I, A/II, B/I, B/II, B/III, C/I, C/II, C/III, E/I, F. Negative Werte für ein bestimmtes Jahr bedeuten, dass die zerstörten oder exportierten Mengen für das Jahr die Summe der Produktion und Importe überstiegen haben, was darauf hinweist, dass die zerstörten oder exportierten Mengen aus Vorräten stammen. Mitglieder der Europäischen Union berichten nicht über ihren Verbrauch; dies wird in aggregierter Form für alle Mitgliedstaaten gemeldet.

Datenattribute:

• Datenebene: Regional
• Datenbereich: Allgemein (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz: Jährlich

2.21 Governance/Institutionelle Vereinbarungen (Governance)

Risikodefinition: Governance umfasst die Traditionen und Institutionen, durch die Autorität in einem Land ausgeübt wird. Dazu gehört der Prozess, durch den Regierungen ausgewählt, überwacht und ersetzt werden; die Fähigkeit der Regierung, wirksame und solide Politiken zu formulieren und umzusetzen; sowie der Respekt der Bürger und des Staates gegenüber den Institutionen, die wirtschaftliche und soziale Interaktionen regeln. Während Governance eng gesehen als Entscheidungsfindung durch „die Regierung“ betrachtet werden kann, erfordert gute Governance, dass alle institutionellen Akteure, die an der Verwaltung der sozialen und ökologischen Leistung in einem Land beteiligt sind – einschließlich Bürger, Organisationen und private Akteure – in eine gemeinsame Richtung arbeiten. Schlechte Governance führt zu erhöhten politischen und sozialen Risiken, institutionellem Versagen und verminderten Kapazitäten zur Leistungserbringung. Daher erfordert gute soziale und ökologische Governance klare rechtliche Rahmenbedingungen, umfassende soziale und ökologische Politiken, durchsetzbare Vorschriften, funktionierende Institutionen, reibungslose Umsetzung und bürgerbasierte Rechenschaftsmechanismen sowie starke Verbindungen zwischen diesen Entitäten.

Empfohlene Datenquelle: Die Worldwide Governance Indicators (WGI)-Datenbank (Link zur Datensatz) bewertet eine Vielzahl von Governance-Indikatoren: Regierungseffektivität, Mitspracherecht und Verantwortlichkeit, politische Stabilität und Abwesenheit von Gewalt/Terrorismus, regulatorische Qualität, Rechtsstaatlichkeit und Korruptionskontrolle.

Datenattribute:

• Datenebene: Land
• Datenbereich: Generisch (nicht produktspezifisch)
• Aktualisierungsfrequenz der Quelle: Jährlich

Beschreibung der Daten: Das WGI-Projekt bietet aggregierte und individuelle Governance-Indikatoren für über 200 Länder und Territorien im Zeitraum von 1996 bis 2020. Das WGI vergibt für jedes Land eine Rangliste mit einem Perzentil-Rang (0-100), und es ermöglicht den Vergleich des Rangs eines Landes unter allen Ländern der Welt. 0 entspricht dem niedrigsten Rang, und 100 dem höchsten Rang. Die Rangfolge basiert auf einer Vielzahl von glaubwürdigen Quellen. Im Durchschnitt werden mindestens 7 oder mehr Datenquellen pro Land verwendet.

Anmerkungen zum Datensatz: Die Daten für diese Dimension wurden in Risikopunkte von 0 bis 10 umgewandelt, indem zwei Schritte angewendet wurden: Windsorization und Normalisierung. Windsorization ist eine Technik, die extreme Werte durch moderatere Werte ersetzt, um die Auswirkungen von Ausreißern auf die Analyse zu reduzieren. Normalisierung ist eine Technik, die die Daten auf einen gemeinsamen Bereich, wie 0 bis 10, skaliert, um sie über verschiedene Einheiten oder Skalen hinweg vergleichbar zu machen. Durch die Anwendung dieser beiden Schritte erhielten wir Risikopunkte, die robuster und konsistenter für diese Dimension sind.