주요 성과
지구를 생각하는 마음
환경 경영 데이터
기아가 ‘지속가능한 모빌리티 솔루션 프로바이더’로서 지구 환경 보호에 기여할 수 있도록 전 기업 활동을 친환경적으로 전환하는 노력을 하고 있습니다.
온실가스와 에너지 사용량
온실가스 배출량(Scope 1&2)
(1000 tCO2-eq)
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 총 배출량(Scope 1&2)1 | 1,166.9 | 1,130.9 | 1,178.5 |
| 직접 배출량(Scope 1) | 379.9 | 354.0 | 386.3 |
| 국내 | 266.0 | 244.6 | 238.6 |
| 해외 | 113.9 | 109.3 | 147.7 |
| 간접 배출량(Scope 2) | 787.0 | 776.9 | 792.2 |
| 국내 | 467.3 | 454.4 | 471.2 |
| 해외 | 319.6 | 322.6 | 321.0 |
* 2024년부터 기존 Scope 3 Category8로 분류되던 임차자산 배출량을 Scope 1&2로 포함하여 산정
온실가스 배출량(Scope 3)
(1000 tCO2-eq)
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 총 배출량(Scope3) | 72,975.5 | 99,498.2 | 99,395.2 |
| 구매한 제품 및 서비스1 | 13,736.3 | 17,176.3 | 18,437.9 |
| 자본재2 | 2.5 | 1.9 | 112.3 |
| Scope 1&2에 포함되지 않은 연료 및 에너지 관련 활동3 | 99.3 | 185.8 | 208.7 |
| 업스트림 운송 및 물류4 | - | 35.0 | 94.7 |
| 운영과정에서 발생한 폐기물5 | 30.8 | 60.9 | 56.8 |
| 출장6 | 5.1 | 11.1 | 23.5 |
| 직원 통근7 | 277.6 | 47.9 | 57.8 |
| 임차자산 | - | 4.5 | - |
| 다운스트림 운송 및 물류8 | 1,153.6 | 1,311.6 | 1,188.5 |
| 판매된 제품의 사용9 | 57,390.0 | 79,327.6 | 77,804.5 |
| 판매된 제품의 폐기10 | 189.0 | 1,199.1 | 1,267.6 |
| 투자11 | 91.3 | 136.4 | 142.8 |
1. 주요 원소재(철강, 알루미늄, 플라스틱 등)는 글로벌 LCI DB 기반 배출계수 적용, 국내 다배출 협력사의 Scope 1&2 배출량 포함
2. 구매한 자본재(건물, 구축물, 기계장치 등) 생산 시 발생하는 배출량
3. 사용 에너지(전력, LNG, 경유, 휘발유 등)의 업스트림 배출량
4. 부품 운송 및 물류 과정의 배출량
5. 사업장 폐기물 처리 과정에서 발생하는 배출량
6. 임직원 출장 시 교통수단 이용에 따라 발생하는 배출량
7. 임직원 통근 시 교통수단 이용에 따라 발생하는 배출량
8. 제품(완성차) 운송 및 물류과정의 배출량
9. 20만km 주행 시 배출되는 사용단계 배출량 (Well to Tank 제외)
10. 재활용/소각/매립 과정에서 발생하는 배출량
11. 20~50% 지분 보유 기업 중 국내 소재 법인의 배출량
에너지 사용량
총 에너지 소비량(일반+재생)
| 구분 | 단위 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|---|
| 총계 | MWh | 3,794,359 | 3,637,639 | 3,869,712 |
| 국내 | MWh | 2,467,659 | 2,322,506 | 2,327,178 |
| 해외 | MWh | 1,326,700 | 1,315,133 | 1,542,534 |
| 총계 | TJ | 19,763 | 19,036 | 20,112 |
| 국내 | TJ | 14,987 | 14,301 | 14,559 |
| 해외 | TJ | 4,776 | 4,734 | 5,553 |
대기오염물질
먼지
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 배출량(ton) | 71.6 | 65.6 | 82.4 |
| 배출량집약도(ton/조원) | 1.5 | 1.1 | 1.3 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
황산화물질(SOx)
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 배출량(ton) | 6.1 | 19.9 | 9.2 |
| 배출량집약도(ton/조원) | 0.1 | 0.3 | 0.1 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
질소산화물질(NOx)
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 배출량(ton) | 155.2 | 127.5 | 110.5 |
| 배출량집약도(ton/조원) | 3.3 | 2.7 | 1.7 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
THC/VOC
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| THC 면적당배출량(g/㎡) | 33.0 | 27.1 | 25.5 |
| VOC 배출량(ton) | 100.5 | 58.0 | 47.2 |
| VOC 배출량집약도(ton/조원) | 2.2 | 1.0 | 0.7 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
수자원 및 수질오염물질
수자원(용수)
(ton)
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 총 취수량 | 7,006,517 | 6,343,388 | 6,516,768 |
| 물스트레스 High 지역 취수량1 | 1,633,092 | 1,421,762 | 0 |
| 총 방류량 | 4,737,786 | 4,645,326 | 4,776,932 |
| 물스트레스 High 지역 방류량1 | 1,409,389 | 1,279,843 | 0 |
| 총 사용량 | 2,268,731 | 1,698,062 | 1,739,836 |
| 물스트레스 High 지역 사용량1 | 223,703 | 141,919 | 0 |
| 재사용량 | 324,827 | 269,342 | 284,129 |
* 데이터 커버리지 : 국내
1. 2022, 2023년 : AutoLand광명, 2024년 물 스트레스 High 지역 제외
※ 물 스트레스란, 사용 가능한 수자원 대비 물 수요 비율을 뜻하며, 수치가 높을 수록(High) 물부족 현상을 겪고 있는 지역을 뜻합니다.
물 스트레스 지역을 알 수 있는 대표적인 툴로 세계자원연구소(WRI)의 Water Risk Atlas를 참조하였습니다.
COD
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 배출량(ton) | 82.2 | 67.4 | 65.2 |
| 배출량집약도(ton/조원) | 1.8 | 1.2 | 1.0 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
TOC
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 배출량(ton) | 51.4 | 42.1 | 40.8 |
| 배출량집약도(ton/조원) | 1.1 | 0.7 | 0.6 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
BOD
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 배출량(ton) | 22.8 | 14.8 | 18.7 |
| 배출량집약도(ton/조원) | 0.5 | 0.3 | 0.3 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
SS
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 배출량(ton) | 7.7 | 10.4 | 8.0 |
| 배출량집약도(ton/조원) | 0.2 | 0.2 | 0.1 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
수자원 위험 및 기회
| 구분 | 내용 | 비고 |
|---|---|---|
| 지역 | AutoLand 광주 | - |
| 리스크 유형 | 장기적인 물리적 환경변화 | - |
| 리스크 요인 | 강수량 부족 상황에 따른 공업용수 확보 리스크 | 기후변화로 인한 장기적인 물리적 환경변화로 인해 폭염 및 가뭄의 빈도가 더욱 잦아지며, 부품 및 제품 생산을 위한 공업용수 확보의 중요성이 점차 중요한 리스크로 평가 |
| 잠재 영향 | 판매량/생산량 감소로 인한 수익 감소 | 잠재영향 재무적 환산 수치: 208억원 (산출 근거: 지하수 재이용 불가 시 폐수 재이용 시스템 구축에 소요되는 예상 투자 비용) |
| 대응 전략 | 지하수 이용 및 상수도 절약 활동 | 대응 비용: 5,000만원 (산출 근거: 자재비, 인건비 등 직접 투자비) |
원재료 사용량 및 폐기물
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 총 사용량(ton) | 267,267.7 | 281,528.8 | 279,539.1 |
| 총 사용 집약도(kg/대) | 211.0 | 208.1 | 217.3 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
* 주요 원재료(철, 시너, 페인트, 알루미늄)
폐기물 발생량
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 총 발생량(ton) | 199,933.7 | 231,938.1 | 208,417.8 |
| 일반 | 191,796.1 | 222,292.1 | 198,900.5 |
| 지정 | 8,137.6 | 9,646.0 | 9,517.3 |
| 발생량 집약도(ton/조원) | 4,308.0 | 3,963.4 | 3,294.8 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
폐기물 재활용량
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 총 발생량(ton) | 187,593.4 | 216,537.4 | 194,858.9 |
| 일반 | 183,852.6 | 212,110.7 | 190,170.5 |
| 지정 | 3,740.8 | 4,426.7 | 4,688.4 |
| 총 재활용 비율(%) | 93.8 | 93.4 | 93.5 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
폐기물 처리량
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 총 처리량(ton) | 12,340.2 | 15,400.7 | 13,558.9 |
| 일반 | 7,943.4 | 10,181.4 | 8,730.0 |
| 지정 | 4,396.7 | 5,219.4 | 4,828.9 |
* 데이터 산정 범위 : 국내
화학물질
| 구분 | 2022 | 2023 | 2024 |
|---|---|---|---|
| 화학물질 배출량 집약도(ton/조원) | 57.6 | 36.2 | 27.0 |
| 유해화학물질 배출량 집약도(kg/대) | - | - | - |
환경교육
| 교육명 | 대상 | 인원 | 일시 | 목적 |
|---|---|---|---|---|
| 안전환경 직무(입문) 교육 |
안전환경 부문 관련 인원 및 신규 입사자 |
60 | 2024.3~5 | 안전환경 부문 담당자의 원활한 업무 수행 |
| 정기 안전보건 교육 | 전 임직원 | 34,265 | 2,024.9 | 화학물질 안전 관리(유해화학물질, MSDS) 관련 임직원 인식 고취 |
생물 다양성
기아는 사업이 자연 생태계에 의존하고 있음을 인지하고, 효과적인 환경보호 활동을 기획하기 위해 생물다양성 리스크 분석과 생태계 보전 활동을 이행하고 있습니다. 갯벌 식생복원과 오션클린업, 바이오차 프로젝트 등 다양한 자연자본 보호를 위한 프로젝트가 운영되고 있으며, 그 외에도 임직원 봉사활동을 통해 국내외 사업장 인근 지역의 쓰레기를 수거하고, 산림 정화활동을 하는 등 생태환경 보존과 생물다양성을 위해 노력하고 있습니다.
생물다양성 리스크 평가
기아는 생물다양성의 중요성을 인식하고 비즈니스 영향 및 의존성 관련 위험에 적극적으로 대응하기 위해 생물다양성 리스크 분석을 시행합니다. 2023년에는 WWF의 BRF(Biodiversity Risk Filter)를 사용하여 글로벌 사업장이 위치한 지역에 대한 생물다양성 리스크 분석을 실시하였습니다. 사업장 위치, 산업군 정보, 사업적 중요도를 입력하여 사업장이 위치한 지역을 기반으로 생물다양성 의존성 및 영향도를 분석하였습니다.
분석 결과, 기아의 사업장이 위치한 지역은 생물다양성 관련 평판 리스크는 낮은 수준이나 물리적 리스크 중 일부 지표들이 취약 리스크로 식별되었습니다. 사업장 소재 지역별로 정도의 차이는 생물다양성에 대한 부정적 영향으로 인한 야생 동식물 개체수 감소의 위험 등의 물리적 리스크가 높은 것이 확인되었습니다. 기아는 지속적으로 사업장과 그 인근 지역의 생물다양성에 대한 모니터링을 추진하고 생물다양성 보전을 위한 다양한 친환경 개선활동을 추진할 것입니다.
