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綜觀近代管理學演變歷程，早期科學管理學派以各種數據與方程式來解構管理的方法論，一直存在著其影響力，當數位轉型與智慧化發展蔚為風潮之後，企業之策略規劃與管理作為也逐漸重視對各種營運數據之分析與解讀。在這個過程中，生產力也被演化成一套數據指標之集合，但這樣的化約式解讀方式真的能完整代表生產力嗎？值得深思!
本年6月24日，經濟彭博周報刊載了一篇名為＜美生產力超車歐洲關鍵＞之文章，該文中提到「從以美元計價的每單位工時GDP來看，在美國外生產力最高的兩大經濟體，法國和德國，如今每單位工時GDP比美國落後15％及11％」，並歸結出「…最初生產力上升，是由於消費與就業從受疫情衝擊最嚴重的低薪、低生產力的實體服務類工作轉移…」之推論，該文亦引用了波士頓顧問集團首席專家之論述『美國殘酷、近乎不人道的大裁員，結合政府疫情期間的紓困計畫，似乎造就了生產力成長』，當然，該文末平衡性的引用其他專家之意見『…分析美國從2019來生產力表現突出的原因，「疫後就業市場動態的跨國差異」只排第三，次於「既有生產力發展趨勢」及「可能放大美國每小時生產力成長的統計方式差別」…』，表示「生產力的提高或許不能全然歸功於裁員」。
從筆者之觀點，該文從使用代表勞動生產力之「單位工時GDP」來論述生產力時，就已經陷入了傳統生產力之價值觀。生產力不僅是一個彰顯競爭力之數值，其背後所追求的是對各種生產要素之最佳化總合，進而改善社會總體之生活。在上文之論述中，生產力數據提升之背後是企業大規模裁員，以及高度通膨之市場環境，心想這並不是美國民眾所樂見之情境，生產力之提升應是以促進國家人民之福祉為目標。
就提昇企業生產力之衡量，似應以「總和生產力」的觀點來看待，從人本之角度出發，檢視最終是否提升員工生活之幸福感。或許有人會懷疑這樣之評估方式是否過於形而上，而這也正是筆者想要釐清之處，質化理念之評估與量化數據並非對立，應該是一種融合應用，用數據檢視促成質化目標過程中之種種作為，進行精確落實與精鍊，進而確保成果之展現。
以筆者服務單位，財團法人中國生產力中心近年推動精實（LEAN）之作法為例，過去之推動方式聚焦在服務過程將「浪費與損耗降低」，目標在於降低成本，提昇服務之效率。將總和生產力觀點加諸其上之後，目標就變成「以創新驅動，追求價值與效能之提升」，推動範疇會擴及到對內、外部顧客、社會大眾與環境之關懷，思考哪些數據與上述關係者之滿意度有關，進而致力於體驗設計、服務歷程到服務後回饋，力求整體價值鏈之價值提升。近來，更呼應永續經營理念，結合總和生產力觀點所重視之人本與全球永續發展要素，制定符合ESG規範之策略，從環境保護（Environment）、社會責任（Social）和公司治理（Governance）等構面規劃具體作為，以更宏觀之價值視野來落實LEAN之推動。
這個過程中，我們同時重視量化數據之收集與質化企業文化之形塑，並配合智慧化理念，以各種科技工具收集前述流程中之各種數據，讓管理作為隨著數據細緻之滲透到更廣域之經營範疇中，以確保目標達成。對數據之控管，應該是協助企業逐步朝永續經營目標邁進之手段，而非單純之成效檢驗工具。
在數位時代，數據已經成為人類生活之一部份，企業對數據之看法，不應侷限於KPI觀點，生產力之提升與我們生活其實有著千絲萬縷之關聯，經營者更應將經營視野從營運與生產，擴張到自身企業與消費者、社會環境，挖掘更多價值鏈提升可能性，再反推過程中，有哪些作為可以透過哪些數據應用，結合科技工具來對各種過程進行優化，如此，才是用數據提升生產力，而非僅用數據來檢視生產力。