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編譯:廖卿惠博士、陳玟妏專員

原文請見: http://www.iclei.org/fileadmin/PUBLICATIONS/Briefing_Sheets/SDGs/06_-_ICLEI-Bonn_Briefing_Sheet_-_Measuring_Monitoring_Evaluating_SDGs_2015_web.pdf

原作者: Michael Woodbridge

透過衡量、監測與評估來驗證SDGs的達成

聯合國2030永續發展目標( 2030 Agenda for Sustainable Development Goals，SDGs)所制定的17個目標(goals)和169標的(targets) 及229個監測項(indicators)， 皆須具有透明度和可靠性，並可作為客觀指導方針的相關數據與指標加以驗證。這些驗證也可協助各級政策決策單位互享資源分配，以有效達成SDGs目標。

發展SDG監測項(indicators)

為克服各國在地理、社會經濟、政府政策的差異性，聯合國期待可發展出一套全球指導性的指標系統，利於監測永續發展目標的執行進度。SDGs框架下有17項目標(Goals)、169個標的及229個監測項(indicators, 149個已經合意的綠色項和須繼續討論的80個灰色項)。其中229個監測指標，將由跨局處專家小組(Inter-agency Expert Group on SDG Indicators, IAEG-SDGs)提交給聯合國統計委員會(UN Statistical Commission)審查，再由聯合國經濟及社會委員會及大會(UN’s Economic and Social Commission and General Assembly)通過後推出採用(表定為2016年5月)。

SDG較2000年訂定之千禧年發展目標（Millennium Development Goals, MDGs）反映之層面更廣，相信指標數量也會因之增加。其中，最大的挑戰會是資料收集之完整性及有效性，因此以單一數據同時評估多個SDGs的可能性也被密切關注；然未免顧此失彼，影響其他行動效益的部分也該納入考量。

從「數據革命」(data revolution)到「演示革命」“presentation revolution

從MDGs之監測及評估經驗可以看到一個正面的趨勢：數據資料取得效率大幅提升。2003年時僅有4個國家可以取得可衡量16-22個指標的有效數據資料，但到2012年已經有135個國家可以達到此水準，很好的詮釋了潘基文口中的「數據革命」(data revolution)。過去十數年來，結合國際組織及私部門，與新應用科技如群眾外包（crowdsourcing）及過去20年來越加密集之連結性（connectivity）之應用，衛星影像、無人機及統計模擬之發展整，人類可大量擷取高品質的環境及地理資訊相關的有效數據資料。

當數據資料足夠，資料分析將成未來數據運用的主力；好的資料分析也將對政策決定者於制定政策及應變機制時有很大的助益。因此，未來要發展的數據革命，必須要同步發展「數據演示」（presentation），方能使政策決定者能有效消化吸收並應用。好的演示數據可幫助各國評估各種SDGs達成的進度與現況，以做出更好的決策及資源配置；同時也可以增進政府效能之透明度，以強化政府與民眾間的互信關係。

以城市觀點來看SDGs監測指標

我們相信城市與地方政府的行動很是關鍵，原因有三:(1) SDGs目標有許多是以城市為主要場域;（2）全球城市化的趨勢為國際上關注焦點；(3)城市人口大增背景下，城市策略可以得到更大的效應。儘管城市有以上的重要性，最終SDGs指標是否將納入城市觀點以制定具體指標，以及是否能夠反映地方和次國家層級行動，仍有待觀察。但城市和地方政府仍需有好的數據資料，作為達成SDG11目標之基礎，進而建立地方與中央層級的合作管道，完成全國性統計量度資料，以擴展至其他SDGs目標。

一般而言，地方及縣市政府將需定時且頻繁的監測城市住家、交通、健康、環境等相關領域，瞭解其變化與對應關係。頻繁之監測下獲得的最新資料，有助於建立可取得、可信賴、且可全面宣傳的統計資料庫；並可設計出可衡量、有相關、 可信賴的城市級指標。這些對城市執行者的重要性不言而喻。

城市/地方政府面臨監測及評估的挑戰：

1. 資料可利用性：有些城市有著豐富的數據資料，但常因分類過細而難以用來溝通；部分城市則欠缺最基本收集及整理市級數據資料之能力。以目前的趨勢看來，逐漸普及之城市自動化服務及大量使用之衛星影像、無人機及統計模擬將產出更澎大的數據資料量，這將讓「如何辨別對的資料」變得更複雜。
2. 培力與專業技術知識：大多城市都面臨了共同的挑戰，即有限之人力及專業知識能力。例如在蒐集地理空間資料之實際運作上，往往需要附加之現場驗證及檢查，以確保該資料之正確性與可應用性。快速發展中國家中這個問題尤其明顯，礙於資料收集能力有限，這些國家亟需卻遲遲無法建立基本資料庫。對於大部分國家而言，在蒐集資料的應用存在著語言障礙，因此若未能運用本國語言之術語、指引及登錄工具 ，將使得監測及評估工作又更具挑戰性。另外，數據資料的應用技能雖重要，但卻也是城市/地方政府的最大能力關卡，以緊急救助團隊之工作為例，他們需要「當下、立即」就知道該如何處理所蒐集之資料，而無法等待外部分析及辯論所得之結果。所以建立「即時」的資料應用能力也就更顯重要。
3. 突破「數據孤島」(data silos)： MDG累積之經驗中，監測與評估仍常以分散方式進行，分別監測各項指標之成效，因此讓各指標都成了“數據孤島”，難以進行跨指標間的比較或分析。若城市/地方政府可以和相鄰城市及中央政府在資料溝通及資料操作達到統一，或進行整合量測行動，定能有更多的附加效應，達到雙贏。

 中央及地方政府共同攜手克服挑戰

為了要讓SDGs之監測與評估能夠成功，需要加強地方及次國家政府之角色與能力，讓中央-地方都能充分發揮。

1. 制定城市/地方政府之指標系統：SDGs的指標要求無法適用於城市範疇，需經過眾多的彙整、轉換、演繹與分析後方能為中央所用。但就城市而言，中央若能協助城市建立一套簡單、易懂、易溝通、最佳化且與其城市發展目標一致的指標系統，不但能協助地方政策制定者更有效監測與制定目標，執行成果也可有效協助國家達成SDGs。
2.  垂直整合永續資料：為避免重複計算，中央與地方資料必須加以協調與統整。以ICLEI所推行的「城市氣候登錄cCR」(carbonn Climate Registry， cCR)為例，因為依循「全球社區型溫室氣體盤查規準GPC」(Global Protocol for Community- Scale GHG Emission Inventories， GPC)所制訂，讓所有溫室氣體資料庫都可以與中央資料垂直整合。鼓勵城市收集此類資料，cCR能有效增加地方及次國家氣候行動對國家及全球目標貢獻之能見度。
3.  橫向連結城區與城市間永續資料：城市的發展不應以「孤島」為本，除了垂直整合之外，橫向連結城區與鄰近城市更將是未來城市治理趨勢。中央若能協助整合與綜合性的城市治理，可以產生更大的附加價值，更有助於達成SDGs的目標。