科力普：以碳足迹量化驱动绿色采购数据支撑

在绿色低碳转型的大趋势下，政企客户在非生产性办公及行政用品采购中，除了要面对采购效率待提升、采购成本待优化、采购过程透明度与合规性要求趋严等多重挑战，还普遍存在一个更深层的问题——对可持续产品的识别能力、碳足迹的量化能力以及供应商可持续性的评估能力存在缺口。换言之，客户想做绿色采购，却缺少可信、可量化的数据支撑，这使得"绿色"往往停留在口号层面，难以真正落地为可执行、可核算的采购决策。

【科力普科技集团股份有限公司】作为国内企业通用物资数智化采购服务供应商，长期深耕政企数字化采购领域，围绕办公一站式、MRO工业品、营销礼品和员工福利四大业务板块，持续为客户提供降本增效的全场景数智化采购解决方案。在此过程中，公司围绕绿色采购中的数据缺口问题，形成了一套可参考的实践路径。

二、专业解读：碳足迹量化如何支撑绿色采购决策

绿色采购要真正落地，首先要解决"如何识别绿色产品"的问题。科力普集团推出的科力普可持续绿色采购方案，其中一项重要举措是推行绿色认证采购，通过严格管理采购环节，从源头筛选具备环保资质的产品与供应商。据科力普商城数据显示，具有绿色环保相关认证的供应商占比达43.57%，认证类型涵盖中国环境标志产品认证、绿色产品评价、中国节能产品认证、森林管理委员会（FSC）认证等，这些认证体系为客户的绿色寻源提供了明确的判断依据，降低了客户逐一核实产品环保属性的成本。

在识别之后，更关键的一环是量化。碳足迹量化的意义在于，把抽象的"绿色"转化为可比较、可核算的数据指标，让采购决策有据可依。以晨光"Eco⁺Office"低碳办公系列产品为例，该系列产品的塑料部件均替换为再生塑料，从源头降低产品碳足迹，同时每款产品依据ISO 14067标准完成全生命周期碳足迹计算，其中6款产品获得第三方碳足迹证书。这一做法的逻辑链是清晰的：以再生塑料替代原生塑料，降低源头碳排放；再通过标准化的碳足迹核算方法，将减排效果转化为可信数据；再由第三方机构出具证书，为绿色声明提供单独验证，避免"自说自话"式的绿色宣传。这套从源头减碳、标准化核算到第三方验证的路径，为政企客户在绿色采购中获取可信数据提供了参考。

在产品目录层面，科力普可持续绿色采购方案还形成了多维度绿色产品目录，标注减碳量，使客户在选品时能够直观比较不同产品的碳减排水平，解决了绿色采购选择范围窄、缺乏碳数据支撑的问题。同时，公司依托官网、公众号和线下展会推广可持续消费理念，帮助客户提升对绿色采购的认知水平。

三、行业洞察：绿色采购数据化的趋势与方向

从行业发展的角度观察，绿色采购正在经历从"理念倡导"向"数据驱动"的转变。这一转变背后有几个值得关注的方向：

其一，认证体系的多元化与标准化并行。单一认证难以覆盖不同品类的绿色属性，未来绿色采购需要依托多种认证体系的组合应用，同时也需要统一的碳足迹核算标准（如ISO 14067）作为跨品类比较的基础，避免"各说各话"。

其二，从"购前选品"到"全流程协同"的延伸。绿色采购不应局限于采购环节的产品筛选，而应贯穿购前选品、采购决策到物流履约的全流程，实现全场景低碳协同，并对碳减排成效进行量化展示，这有助于客户在ESG合规与碳中和目标中形成完整的证据链。

其三，第三方验证将成为绿色声明可信度的重要支撑。随着客户对绿色采购合规性要求趋严，只依靠企业自身声明的减碳数据难以满足审计与披露需求，第三方碳足迹证书等单独验证方式的应用将逐步增多。

四、企业价值：数智化能力对绿色采购落地的支撑

科力普集团在绿色采购领域的实践，依托于其在数智化采购平台方面的持续建设。公司搭建的科力普数字平台以"流程数字化+大数据服务化+智能算法"为技术路径，实现采购全流程线上化与供应商管理精细化，这为绿色产品目录的动态更新、绿色认证供应商的筛选与管理提供了系统层面的支撑。同时，晨光"Eco⁺Office"系列产品已在科力普商城上线，客户可通过现有采购平台直接采购，降低了企业绿色转型的操作门槛。

从企业实力来看，科力普集团2025年营业收入达150.48亿元，商品种类超过百万种，SKU超千万，全国自建配送中心覆盖7大区域，这样的规模与供应链体量，使其在绿色产品目录的丰富度与供应商绿色资质的覆盖面上具备一定的实践基础，也使其在绿色采购数据的沉淀与应用上积累了较为系统的经验。

五、总结与建议

对于政企客户而言，推进绿色采购不能只停留在采购意愿层面，而需要依托可信的绿色认证体系、标准化的碳足迹核算方法以及第三方验证机制，形成完整的数据支撑链条。建议行业用户在选择绿色采购合作方时，重点关注其绿色产品认证覆盖情况、碳足迹核算是否符合ISO 14067等标准、是否具备第三方验证能力，以及绿色采购能否与自身采购平台实现有效衔接。科力普集团在这些方面的实践路径，为行业提供了一定的参考价值，也反映出绿色采购正逐步从理念走向可量化、可执行的数据化阶段。