企業戰略與可持續發展

有本書How to Measure Anything讓我對數據分析有了新的啟發，作者Douglas Hubbard的主要觀點是，千萬不要放棄每個量化決策的機會，因為誤信直覺的成本有時可以很高昂。

無窮無盡的量化可能性

雖然世界充滿了不確定性，但不同的可能性，可以量化成為概率，例如某場賽馬的賽果是充滿不確定性，預測大熱馬匹勝出的機會率，卻可以表達成一個概率。如果賠率低於勝出的概率，我們就可以理解這個投注決策為風險。當然你可能會說影響一場賽馬的因素有很多啊！對的，世事無絕對，這正是筆者認為有趣的地方。

量化的可能性無窮無盡，選擇量化的方式及優先次序考慮才是關鍵所在。可惜愈是複雜的問題，量化決策的複雜性及成本就愈高，但解決問題後產生的價值也相應愈高，典型的例子莫過於環境、社會與企業管治（ESG）。

企業除了以盈利為目標，也應履行社會和保護環境責任。唯若要鼓勵企業重視社會責任，就必須把長期的社會及環境問題先量化成為大家容易理解的指標，然後引導企業在追求盈利目標之餘，也可以積極參與可持續發展事務上。

從ESG問題再向外延伸，自2015年聯合國通過的可持續發展議程後，全球都力爭在2030年實現17項可持續發展目標（以下簡稱SDGs）。這17項SDGs，由230多項指標組合而成，涵蓋食物、水資源、城市、生物多樣性、氣候變化等領域。

指標數據不足，成檢測主要挑戰

當中使用了很多有意思的環境相關數據，例如：湖泊透光度數據、人口高精度網格數據、沙塵暴影響範圍數據、紅樹林分布數據、使用公共交通的人口比例、山林綠化指數、用水效率和生物多樣性紅色名錄指數等，可惜在2021年發布的SDGs中，尚有97個指標未有足夠數據支持；指標數據嚴重不足，成為監測主要挑戰之一。

從宏觀的可持續發展計劃到實行，企業戰略與可持續性發展指標若能銜接及呼應，結果必然能相得益彰，但前提是企業自身的數據化能力也要加強，同時在管理層的決策過程中，把社會責任、環境保護融入到企業商業模式中。

筆者發現身邊愈來愈多朋友自覺減少浪費食物、避免使用皮製用品和即棄餐具等，保護你我家園，也許在可持續性發展的大趨勢下，成為一種商業契機。

原刊於《信報》，本社獲作者授權轉載。

車品覺

紅杉資本中國基金專家合夥人。現任香港科技園董事會成員、大數據治理公會召集人、香港特別行政區創科及再工業化委員會成員，積極推動香港成為大灣區及一帶一路的大數據試點城市。北京市大數據工作領導小組諮詢業專家、貴陽市大數據委員會顧問、中國計算機學會大數據委副主任、京東金融首席數據顧問及Talking Data首席顧問。 2010年8月加入阿里巴巴，擔任集團副總裁兼首任數據委員會會長。2017年獲國家信息中心選為中國十大最具影響力大數據企業家。著有暢銷書《決戰大數據》及《數據的本質》。

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