A global food crisis may be less than a decade away | Sara Menker

271,413 views ・ 2017-10-26

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Andi Vida Lektor: Tímea Hegyessy
00:12
Since 2009, the world has been stuck
0
12580
3896
2009 óta a világ egyfolytában
00:16
on a single narrative around a coming global food crisis
1
16500
5136
a közelgő globális élelmiszerválságról beszél,
00:21
and what we need to do to avoid it.
2
21660
2440
és hogy mit tegyünk ennek megelőzésére.
00:24
How do we feed nine billion people by 2050?
3
24860
4360
Hogyan látjuk el kilenc milliárd ember élelmezését 2050-re?
00:30
Every conference, podcast and dialogue around global food security
4
30260
4616
A globális élelmiszerbiztonságról szóló összes konferencia, videó és vitaműsor
00:34
starts with this question
5
34900
1696
ezzel a kérdéssel kezdődik,
00:36
and goes on to answer it
6
36620
1736
és végig erre keresik a választ,
00:38
by saying we need to produce 70 percent more food.
7
38380
4440
mondván, hogy 70 százalékkal több élelmet kell termelnünk.
00:44
The 2050 narrative started to evolve
8
44980
2816
A 2050-es narratíva nem sokkal azután alakult ki,
00:47
shortly after global food prices hit all-time highs in 2008.
9
47820
4880
hogy 2008-ban a globális élelmiszerárak az egekbe szöktek.
00:53
People were suffering and struggling,
10
53260
2776
A népek szenvedtek és küszködtek,
00:56
governments and world leaders
11
56060
1536
vezetőiknek és a nagyhatalmaknak
00:57
needed to show us that they were paying attention
12
57620
2616
meg kellett mutatni, hogy odafigyelnek a problémára,
01:00
and were working to solve it.
13
60260
1600
és dolgoznak a megoldásán.
01:03
The thing is, 2050 is so far into the future
14
63580
3776
Az a helyzet, hogy 2050 még nagyon távoli jövő,
01:07
that we can't even relate to it,
15
67380
2000
elérhetetlen távolságban van,
01:10
and more importantly,
16
70100
1736
de az a lényeg,
01:11
if we keep doing what we're doing,
17
71860
2256
hogy ha jelenlegi ütemben megyünk tovább,
01:14
it's going to hit us a lot sooner than that.
18
74140
2360
akkor sokkal hamarabb elérjük.
01:17
I believe we need to ask a different question.
19
77900
3280
Szerintem egy másik kérdést kell feltennünk.
01:22
The answer to that question
20
82100
2336
Másképp kell megfogalmaznunk
01:24
needs to be framed differently.
21
84460
2560
a kérdésre a választ.
01:28
If we can reframe the old narrative
22
88940
2736
Ha újrafogalmazzuk a régi narratívát,
01:31
and replace it with new numbers
23
91700
2456
és új számokkal helyettesítjük,
01:34
that tell us a more complete pictures,
24
94180
2080
amellyel sokkal teljesebb képet és számokat láthatunk,
01:37
numbers that everyone can understand
25
97540
3176
amit mindenki megért
01:40
and relate to,
26
100740
1200
és mindenki magáénak érzi,
01:43
we can avoid the crisis altogether.
27
103140
2680
így teljes mértékben elkerülhetjük a válságot.
01:48
I was a commodities trader in my past life
28
108380
2856
Korábban árutőzsdei kereskedő voltam,
01:51
and one of the things that I learned trading
29
111260
2176
és a kereskedelemből megtanultam,
01:53
is that every market has a tipping point,
30
113460
2880
hogy minden piacnak van egy fordulópontja,
01:57
the point at which change occurs so rapidly
31
117180
3576
ahol a változás olyan hirtelen megy végbe,
02:00
that it impacts the world
32
120780
1856
hogy az kihat az egész világra,
02:02
and things change forever.
33
122660
1960
és minden végérvényesen megváltozik.
02:05
Think of the last financial crisis,
34
125900
2600
Gondoljanak a legutóbbi pénzügyi válságra,
02:09
or the dot-com crash.
35
129620
1680
vagy a dot-com összeomlásra.
02:12
So here's my concern.
36
132740
2320
Íme, az én gondom.
02:16
We could have a tipping point
37
136580
2056
Lehetséges, hogy fordulóponthoz érünk
02:18
in global food and agriculture
38
138660
2136
a globális élelmezésben és mezőgazdaságban,
02:20
if surging demand
39
140820
1895
ha a drámaian megnőtt kereslet
02:22
surpasses the agricultural system's structural capacity to produce food.
40
142739
6401
meghaladja az élelmiszertermelő rendszerek szerkezeti kapacitását.
02:30
This means at this point supply can no longer keep up with demand
41
150060
4736
Vagyis ezen a ponton
a kínálat az árrobbanás ellenére sem tudja majd kielégíteni a keresletet,
02:34
despite exploding prices,
42
154820
2256
02:37
unless we can commit to some type of structural change.
43
157100
4080
csak ha elvégzünk bizonyos szerkezeti módosításokat.
02:42
This time around,
44
162380
1776
Ezúttal
02:44
it won't be about stock markets and money.
45
164180
2576
nem a tőzsdepiac és nem a pénz lesz a kérdés.
02:46
It's about people.
46
166780
1376
Hanem az emberek.
02:48
People could starve and governments may fall.
47
168180
3400
Emberek éhezhetnek, kormányok bukhatnak.
02:53
This question of at what point does supply struggle
48
173020
4536
Az a kérdés, hogy mégis mikor küzd a kínálat azzal,
02:57
to keep up with surging demand
49
177580
1656
hogy lépést tartson a növekvő kereslettel,
02:59
is one that started off as an interest for me while I was trading
50
179260
3656
érdekelni kezdett, miközben tőzsdéztem,
03:02
and became an absolute obsession.
51
182940
2776
és teljesen a megszállottja lettem.
03:05
It went from interest to obsession
52
185740
2936
Érdekelt, majd a rögeszmémmé vált,
03:08
when I realized through my research how broken the system was
53
188700
3656
amikor a kutatásaim során rájöttem, mennyire hibás a rendszer,
03:12
and how very little data was being used to make such critical decisions.
54
192380
4320
és milyen kevés adatot használnak kritikus döntések meghozatalához.
03:17
That's the point I decided to walk away from a career on Wall Street
55
197460
4256
Ekkor határoztam el, hogy feladom Wall Street-i karrieremet,
03:21
and start an entrepreneurial journey
56
201740
2496
és elkezdem vállalkozói utamat,
03:24
to start Gro Intelligence.
57
204260
1960
hogy megalapítsam a Gro Intelligence-t.
03:26
At Gro, we focus on bringing this data
58
206700
3496
Cégünknél adatgyűjtésre fókuszálunk,
03:30
and doing the work to make it actionable,
59
210220
2256
hatékonyabb munkára törekszünk,
03:32
to empower decision-makers at every level.
60
212500
3000
hogy minden szinten legyenek felhatalmazott döntéshozók.
03:36
But doing this work,
61
216700
1616
De miközben ezen dolgozunk,
03:38
we also realized that the world,
62
218340
2256
arra is rájöttünk, hogy a világnak,
03:40
not just world leaders,
63
220620
1656
nemcsak a világ vezetőinek,
03:42
but businesses and citizens like every single person in this room,
64
222300
4256
hanem vállalatoknak, polgároknak, és itt a teremben minden egyénnek is:
03:46
lacked an actionable guide
65
226580
2080
nincs használható útmutatója arról,
03:49
on how we can avoid a coming global food security crisis.
66
229580
4616
hogyan kerülhetnénk el a közelgő globális élelmiszerbiztonsági válságot.
03:54
And so we built a model,
67
234220
2016
Ezért sok petabájtnyi adat felhasználásával
03:56
leveraging the petabytes of data we sit on,
68
236260
2896
létrehoztunk egy modellt,
03:59
and we solved for the tipping point.
69
239180
2400
és megoldottuk a fordulópont kérdését.
04:02
Now, no one knows we've been working on this problem
70
242380
3616
Ma még senki nem tudja, hogy dolgoztunk ezen a problémán,
04:06
and this is the first time that I'm sharing what we discovered.
71
246020
3600
ez az első alkalom, amikor megosztom önökkel a felfedezésünket.
04:12
We discovered that the tipping point is actually a decade from now.
72
252020
4640
Rájöttünk, hogy a fordulópont tíz év múlva fog bekövetkezni.
04:18
We discovered that the world
73
258100
2336
Rájöttünk, hogy a világban
04:20
will be short 214 trillion calories
74
260460
4360
214 billió kalória fog hiányozni
04:26
by 2027.
75
266780
1439
2027-re.
04:29
The world is not in a position to fill this gap.
76
269260
3800
A világ nincs olyan helyzetben, hogy kitöltse ezt az űrt.
04:34
Now, you'll notice
77
274220
1600
Önök mindjárt látni fogják,
04:36
that the way I'm framing this is different from how I started,
78
276780
4296
hogy másképp fogalmazom most meg, mint előadásom kezdetén,
04:41
and that's intentional, because until now
79
281100
2136
és ez szándékos,
mostanáig ugyanis ezt a problémát tömegméréssel kezeltük:
04:43
this problem has been quantified using mass:
80
283260
3216
04:46
think kilograms, tons, hectograms,
81
286500
2816
kilókban, tonnákban, hektogrammokban,
04:49
whatever your unit of choice is in mass.
82
289340
2080
bármilyen tömegmértékegységgel mértük.
04:52
Why do we talk about food in terms of weight?
83
292100
2600
Miért az élelmiszerek súlyára koncentrálunk?
04:55
Because it's easy.
84
295180
1416
Azért, mert így egyszerű.
04:56
We can look at a photograph and determine tonnage on a ship
85
296620
3496
Elég, ha ránézünk egy fotóra, és meghatározzuk egy hajó űrtartalmát
05:00
by using a simple pocket calculator.
86
300140
2256
egy egyszerű zsebszámológéppel.
05:02
We can weigh trucks, airplanes and oxcarts.
87
302420
2760
Kamionokat, repülőgépeket és ökrösszekereket mérhetünk.
05:05
But what we care about in food is nutritional value.
88
305700
4040
De igazából az élelmiszerek tápértéke fontos.
05:10
Not all foods are created equal,
89
310860
3136
Az élelmiszerek nem kezelhetők egyenlőként,
05:14
even if they weigh the same.
90
314020
1760
még ha a tömegük egyforma is.
05:16
This I learned firsthand
91
316740
2456
Ezt saját bőrömön tapasztaltam,
05:19
when I moved from Ethiopia to the US for university.
92
319220
3000
amikor Etiópiából az Államokba költöztem egyetemi tanulmányaim miatt.
05:23
Upon my return back home,
93
323020
2136
Amikor hazatértem,
05:25
my father, who was so excited to see me,
94
325180
3216
apám, aki annyira izgatottan várt engem,
05:28
greeted me by asking why I was fat.
95
328420
3600
úgy üdvözölt, hogy megkérdezte: miért vagyok olyan kövér.
05:32
Now, turns out that eating
96
332780
5776
Nos, nagyjából ugyanannyit ettem
05:38
approximately the same amount of food as I did in Ethiopia, but in America,
97
338580
4856
Amerikában is, mint Etiópiában,
05:43
had actually lent a certain fullness to my figure.
98
343460
3240
mégis jobban lerakódott rám.
05:48
This is why we should care about calories,
99
348580
4096
Ezért fontos a kalóriákra figyelnünk,
05:52
not about mass.
100
352700
1656
nem pedig a mennyiségre.
05:54
It is calories which sustain us.
101
354380
2760
A kalóriák éltetnek minket.
05:58
So 214 trillion calories is a very large number,
102
358700
5816
214 billió kalória tehát hatalmas szám,
06:04
and not even the most dedicated of us
103
364540
3136
és még a legelszántabbak sem
06:07
think in the hundreds of trillions of calories.
104
367700
2936
gondolkoznak száz vagy billió kalóriákban.
06:10
So let me break this down differently.
105
370660
2120
Hadd közelítsem meg ezt a témát másképp.
06:13
An alternative way to think about this
106
373700
3336
Gondolkodjunk például
06:17
is to think about it in Big Macs.
107
377060
2856
Big Mac-ekben.
06:19
214 trillion calories.
108
379940
2616
214 billió kalória.
06:22
A single Big Mac has 563 calories.
109
382580
3216
Egy egyszerű Big Mac 563 kalóriát tartalmaz.
06:25
That means the world will be short 379 billion Big Macs in 2027.
110
385820
6216
Vagyis a Föld lakosságának 2027-ben 379 milliárddal kevesebb Big Mac jut.
06:32
That is more Big Macs than McDonald's has ever produced.
111
392060
4000
Ez több Big Mac, mint amennyit a McDonalds valaha előállított.
06:37
So how did we get to these numbers in the first place?
112
397780
4056
Először is, hogy jutottunk el ezekhez a számokhoz?
06:41
They're not made up.
113
401860
1200
Nem csak úgy kitaláltuk őket.
06:44
This map shows you where the world was 40 years ago.
114
404220
4816
Ez a térkép megmutatja, hol tartott a világ negyven évvel ezelőtt.
06:49
It shows you net calorie gaps in every country in the world.
115
409060
4016
Megmutatja a nettó kalóriahiányt a világ összes országában.
06:53
Now, simply put,
116
413100
1456
Ami leegyszerűsítve
06:54
this is just calories consumed in that country
117
414580
3016
az egy bizonyos országban előállított és elfogyasztott
06:57
minus calories produced in that same country.
118
417620
3056
kalóriamennyiség közti különbség.
07:00
This is not a statement on malnutrition or anything else.
119
420700
2776
Ez nem az alultápláltságról vagy hasonlóról szóló állítás.
07:03
It's simply saying how many calories are consumed in a single year
120
423500
4016
Csakis az évente előállított és elfogyasztott kalóriák számának
07:07
minus how many are produced.
121
427540
1856
különbségéről van szó.
07:09
Blue countries are net calorie exporters,
122
429420
3376
A kék színnel jelölt országok nettó kalória-exportőrök,
07:12
or self-sufficient.
123
432820
1376
vagyis önellátók.
07:14
They have some in storage for a rainy day.
124
434220
2040
Akad tartalékuk rosszabb napokra is.
07:16
Red countries are net calorie importers.
125
436900
2816
A vörös színűek nettó kalória-importőrök.
07:19
The deeper, the brighter the red,
126
439740
1936
Minél mélyebb és világosabb vörösek,
07:21
the more you're importing.
127
441700
1240
annál többet importálnak.
07:24
40 years ago, such few countries were net exporters of calories,
128
444020
4456
Negyven éve még csak néhány ország exportált kalóriát,
07:28
I could count them with one hand.
129
448500
1572
egy kezemen meg tudom számolni őket.
07:31
Most of the African continent,
130
451180
2096
Főleg afrikai országok,
07:33
Europe, most of Asia,
131
453300
2616
Európa, Ázsia nagy része,
07:35
South America excluding Argentina,
132
455940
2016
Dél-Amerika – kivéve Argentinát –
07:37
were all net importers of calories.
133
457980
1720
mind-mind kalóriát importáltak.
07:40
And what's surprising is that China used to actually be food self-sufficient.
134
460380
3620
És ami meglepő: Kína általában önellátó volt.
07:44
India was a big net importer of calories.
135
464500
2960
India nagymértékű behozatalra szorult.
07:48
40 years later, this is today.
136
468900
2360
Eltelt negyven év, ez a mai helyzetkép.
07:51
You can see the drastic transformation that's occurred in the world.
137
471780
3480
Láthatják világszerte a drasztikus átalakulást.
07:55
Brazil has emerged as an agricultural powerhouse.
138
475860
3496
Brazília mezőgazdasági erőműtelep lett.
07:59
Europe is dominant in global agriculture.
139
479380
3256
Európa uralja a globális mezőgazdaságot.
08:02
India has actually flipped from red to blue.
140
482660
2976
India átbillent a vörös tartományból a kékbe.
08:05
It's become food self-sufficient.
141
485660
2256
Élelmiszer-önellátóvá vált.
08:07
And China went from that light blue
142
487940
2456
Kína pedig, amint látják, a világoskék tartományból
08:10
to the brightest red that you see on this map.
143
490420
2640
átkerült az élénk vörösbe a térképen.
08:14
How did we get here? What happened?
144
494100
2360
Hogy jutottunk ide? Mi történt?
08:17
So this chart shows you India and Africa.
145
497780
2840
Ezen a grafikonon láthatják Indiát és Afrikát.
08:21
Blue line is India, red line is Africa.
146
501260
2320
A kék vonal India, a vörös Afrika.
08:24
How is it that two regions that started off so similarly
147
504260
4136
Hogy lehetséges, hogy ez a két régió, melyek oly hasonlóan indultak,
08:28
in such similar trajectories
148
508420
2136
hasonló fejlődési görbét leírva,
08:30
take such different paths?
149
510580
2136
ennyire eltérjenek egymástól?
08:32
India had a green revolution.
150
512740
2040
Indiában lezajlott egy zöld forradalom.
08:35
Not a single African country had a green revolution.
151
515820
4096
Egyetlen afrikai országban sem történt hasonló.
08:39
The net outcome?
152
519940
1216
Mi a nettó eredmény?
08:41
India is food self-sufficient
153
521180
1696
India élelmiszer-önellátó lett,
08:42
and in the past decade has actually been exporting calories.
154
522900
3376
és az elmúlt évtizedben kalória-exportőrré vált.
08:46
The African continent now imports over 300 trillion calories a year.
155
526300
3960
Az afrikai földrész ma több mint 300 billió kalóriát importál évente.
08:51
Then we add China, the green line.
156
531100
4296
Aztán nézzük Kínát, ezt a zöld vonalat.
08:55
Remember the switch from the blue to the bright red?
157
535420
2680
Emlékeznek a kapcsolatra a kék és az élénkvörös vonal között?
08:58
What happened and when did it happen?
158
538940
3056
Mi történt, és mikor történt?
09:02
China seemed to be on a very similar path to India
159
542020
2856
Úgy tűnik, Kína nagyon hasonló utat járt be, mint India,
09:04
until the start of the 21st century,
160
544900
2776
egészen a 21. század elejéig,
09:07
where it suddenly flipped.
161
547700
1680
amikor hirtelen átbillent.
09:10
A young and growing population
162
550220
2016
Egy fiatal, egyre növekvő népesség
09:12
combined with significant economic growth
163
552260
3096
és jelentős gazdasági növekedés kombinációja
09:15
made its mark with a big bang
164
555380
2416
ősrobbanásszerű nyomot hagyott,
09:17
and no one in the markets saw it coming.
165
557820
2480
és a piacon senki nem látta előtte ennek bekövetkeztét.
09:21
This flip was everything to global agricultural markets.
166
561340
3736
Ez a fordulat az egész globális agrárpiacra kihatott.
09:25
Luckily now, South America
167
565100
2816
Szerencsére ma Dél-Amerika fellendülőben van,
09:27
was starting to boom at the same time as China's rise,
168
567940
5216
miközben Kína is felemelkedő ágban,
09:33
and so therefore, supply and demand were still somewhat balanced.
169
573180
4000
ezért a kereslet és kínálat még úgy-ahogy egyensúlyban van.
09:38
So the question becomes,
170
578140
1400
A kérdés most így hangzik:
09:40
where do we go from here?
171
580460
1600
innen merre induljunk?
09:43
Oddly enough,
172
583620
1536
Furcsa módon
09:45
it's not a new story,
173
585180
1200
ez nem új történet,
09:47
except this time it's not just a story of China.
174
587620
3376
kivéve, hogy most nemcsak Kínáról van szó.
09:51
It's a continuation of China,
175
591020
2376
Ez egy kínai folytatás,
09:53
an amplification of Africa
176
593420
2096
afrikai megerősödés,
09:55
and a paradigm shift in India.
177
595540
1960
és indiai paradigmaváltás.
09:58
By 2023,
178
598420
1520
Előrejelzések szerint 2023-ra
10:00
Africa's population is forecasted to overtake that of India's and China's.
179
600820
5056
Afrika népessége meghaladja India és Kína össznépességét.
10:05
By 2023, these three regions combined
180
605900
2656
2023-ra ez a három régió együtt
10:08
will make up over half the world's population.
181
608580
3160
kiteszi majd a világ össznépességének több mint felét.
10:13
This crossover point starts to present really interesting challenges
182
613220
4016
Ez a fordulópont nagy kihívásokat jelent majd
10:17
for global food security.
183
617260
1736
a globális élelmiszerbiztonságra.
10:19
And a few years later, we're hit hard with that reality.
184
619020
3400
És néhány év múlva keserves lesz szembesülni a valósággal.
10:23
What does the world look like in 10 years?
185
623940
3360
Milyen lesz a világ tíz éven belül?
10:28
So far, as I mentioned, India has been food self-sufficient.
186
628940
3896
Mára, mint említettem, India élelmiszer-önellátó lett.
10:32
Most forecasters predict that this will continue.
187
632860
3400
A legtöbb előrejelzés szerint ez folytatódik.
10:37
We disagree.
188
637020
1200
Szerintünk nem így van.
10:38
India will soon become a net importer of calories.
189
638980
4136
India hamarosan nettó kalória-importőr lesz.
10:43
This will be driven both by the fact
190
643140
2256
Ez két tényből is levezethető,
10:45
that demand is growing from a population growth standpoint
191
645420
3496
egyrészt a népességszaporulatból adódó növekvő keresletből,
10:48
plus economic growth.
192
648940
1256
másrészt a gazdasági növekedésből.
10:50
It will be driven by both.
193
650220
1256
Mindkét tény hozzájárul.
10:51
And even if you have optimistic assumptions
194
651500
2696
És még a termelés növekedéséről szőtt
10:54
around production growth,
195
654220
1896
optimista feltételezések szerint is
10:56
it will make that slight flip.
196
656140
2120
bekövetkezik majd az a kis átbillenés.
10:58
That slight flip can have huge implications.
197
658780
3920
Ennek pedig súlyos hatásai lehetnek.
11:03
Next, Africa will continue to be a net importer of calories,
198
663620
4536
Aztán: Afrika továbbra is kalória-behozatalra szorul,
11:08
again driven by population growth and economic growth.
199
668180
3000
ott szintén növekszik a népesség, fejlődik a gazdaság.
11:11
This is again assuming optimistic production growth assumptions.
200
671940
3896
Ez megint csak optimista termelési növekedési feltevésekhez vezet.
11:15
Then China,
201
675860
1416
Nézzük Kínát:
11:17
where population is flattening out,
202
677300
2576
ott megáll a népességszaporulat,
11:19
calorie consumption will explode
203
679900
1976
a kalóriafogyasztás az egekbe szökik,
11:21
because the types of calories consumed
204
681900
3016
mert az elfogyasztott kalóriatípusok
11:24
are also starting to be higher-calorie-content foods.
205
684940
3520
egyre magasabb kalóriatartalmú ételekben fognak megjelenni.
11:29
And so therefore,
206
689420
1736
Ezért tehát
11:31
these three regions combined
207
691180
1856
ez a három régió együttesen
11:33
start to present a really interesting challenge for the world.
208
693060
3296
igazán érdekes kihívást fog jelenteni az egész világnak.
11:36
Until now, countries with calorie deficits
209
696380
4096
A kalóriahiányos országok mostanáig
11:40
have been able to meet these deficits
210
700500
2576
tudták ellensúlyozni a hiányt azzal,
11:43
by importing from surplus regions.
211
703100
1840
hogy túltermelő régiókból importáltak.
11:45
By surplus regions, I'm talking about
212
705540
2816
Ezek a többlettel rendelkező régiók:
11:48
North America, South America and Europe.
213
708380
3136
Észak-és Dél-Amerika, valamint Európa.
11:51
This line chart over here shows you
214
711540
2416
Ez a grafikon megmutatja
11:53
the growth and the projected growth over the next decade of production
215
713980
4296
a következő tíz év termelési növekedését és a várható növekedést
11:58
from North America, South America and Europe.
216
718300
2296
Észak-és Dél-Amerikában, valamint Európában.
12:00
What it doesn't show you
217
720620
1416
Azt viszont nem mutatja meg,
12:02
is that most of this growth is actually going to come from South America.
218
722060
3440
hogy a növekedés java Dél-Amerikából fog származni.
12:06
And most of this growth
219
726460
1416
És ezért a többletért
12:07
is going to come at the huge cost of deforestation.
220
727900
4400
igen magas árat fizetünk: az erdőirtásokkal.
12:14
And so when you look at the combined demand increase
221
734060
3776
Így amikor ránézünk a kombinált kereslet-fokozódásra,
12:17
coming from India, China and the African continent,
222
737860
3320
ami Indiából, Kínából és az afrikai földrészről ered,
12:22
and look at it versus the combined increase in production
223
742020
2816
ugyanakkor megnézzük a kombinált termelés-növekedés képét,
12:24
coming from India, China, the African continent,
224
744860
2776
ami Indiából, Kínából és az afrikai földrészről ered,
12:27
North America, South America and Europe,
225
747660
2360
valamint Észak- és Dél-Amerikából, Európából,
12:31
you are left with a 214-trillion-calorie deficit,
226
751100
5416
akkor kijön végül a 214 billiós kalóriahiány,
12:36
one we can't produce.
227
756540
1736
amit nem tudunk előállítani.
12:38
And this, by the way, is actually assuming we take all the extra calories
228
758300
3936
Egyébként ez azt feltételezi, hogy mindazt az extra kalóriát,
12:42
produced in North America, South America and Europe
229
762260
2381
amit Észak-és Dél-Európa, valamint Európa termel,
12:45
and export them solely to India, China and Africa.
230
765700
4240
azt kizárólag Indiába, Kínába és Afrikába exportálják.
12:51
What I just presented to you is a vision of an impossible world.
231
771020
3480
Amit itt szemléltettem, az egy lehetetlen világ jövőképe.
12:55
We can do something to change that.
232
775340
1840
De tehetünk ellene.
12:58
We can change consumption patterns,
233
778220
2296
Változtathatunk a fogyasztási mintákon,
13:00
we can reduce food waste,
234
780540
2256
csökkenthetjük az élelmiszer-pazarlást,
13:02
or we can make a bold commitment
235
782820
3216
vagy szilárdan elkötelezhetjük magunkat,
13:06
to increasing yields exponentially.
236
786060
2320
hogy exponenciálisan fokozzuk a hozamot.
13:09
Now, I'm not going to go into discussing
237
789540
2136
Hagyjuk most a változó fogyasztási mintákról,
13:11
changing consumption patterns or reducing food waste,
238
791700
2496
vagy a pazarlás csökkentéséről szóló vitákat,
13:14
because those conversations have been going on for some time now.
239
794220
3056
mert ezek jó ideje közbeszéd tárgyát képezik.
13:17
Nothing has happened.
240
797300
1216
Mégsem történt semmi.
13:18
Nothing has happened because those arguments
241
798540
3456
Nem történt semmi, mert az elhangzott érvek
13:22
ask the surplus regions to change their behavior
242
802020
2936
a többlettel rendelkező régióktól várják a változást,
13:24
on behalf of deficit regions.
243
804980
2440
a szűkölködő régiók javára.
13:28
Waiting for others to change their behavior
244
808700
2576
Szörnyű gondolat másoktól elvárni, hogy megváltozzanak
13:31
on your behalf, for your survival,
245
811300
2496
az illető javára,
13:33
is a terrible idea.
246
813820
1496
az ő túléléséért.
13:35
It's unproductive.
247
815340
1600
Teljesen hasztalan.
13:37
So I'd like to suggest an alternative that comes from the red regions.
248
817380
4720
Ezért olyan alternatívát javasolnék, ami a vörös régiókból ered:
13:43
China, India, Africa.
249
823780
2376
Kínából, Indiából és Afrikából.
13:46
China is constrained in terms of how much more land it actually has
250
826180
3296
Kína olyan szempontból korlátozott,
hogy még mennyi mezőgazdaságilag megművelhető földterülete van,
13:49
available for agriculture,
251
829500
1536
13:51
and it has massive water resource availability issues.
252
831060
3776
és kőkemény vízellátási problémákkal küszködik.
13:54
So the answer really lies in India and in Africa.
253
834860
3640
Így a megoldást valójában India és Afrika rejti.
13:59
India has some upside in terms of potential yield increases.
254
839660
4936
India felfelé ível a lehetséges hozamnövelés tekintetében.
14:04
Now this is the gap between its current yield
255
844620
2576
Itt van ez a rés a jelenlegi hozam
14:07
and the theoretical maximum yield it can achieve.
256
847220
3120
és az elérhető elméleti maximum-hozam között.
14:11
It has some unfarmed arable land remaining, but not much,
257
851540
3216
Van még valamennyi parlagon heverő földterülete, de nem sok,
14:14
India is quite land-constrained.
258
854780
2280
India földterülete korlátozott.
14:18
Now, the African continent, on the other hand,
259
858060
2656
Nézzük viszont Afrikát,
14:20
has vast amounts of arable land remaining
260
860740
3296
ahol hatalmas földterületek hevernek még megműveletlenül,
14:24
and significant upside potential in yields.
261
864060
2680
és jelentős hozamnövekedésre lehet számítani.
14:27
Somewhat simplified picture here,
262
867900
2096
Ez egy egyszerűsített ábra,
14:30
but if you look at sub-Saharan African yields in corn today,
263
870020
5016
de ha a jelenlegi szubszaharai kukorica-termesztést nézzük,
14:35
they are where North American yields were in 1940.
264
875060
3480
ott tartanak most, ahol Észak-Amerika 1940-ben.
14:40
We don't have 70-plus years to figure this out,
265
880420
3736
Nincs hetven évünk arra, hogy ezt értelmezzük,
14:44
so it means we need to try something new
266
884180
2536
vagyis valami újat kell kipróbálnunk,
14:46
and we need to try something different.
267
886740
2160
valami egészen más módszert.
14:50
The solution starts with reforms.
268
890220
2160
A megoldás reformokkal kezdődik.
14:53
We need to reform and commercialize
269
893700
3976
Afrika és India agráriparát
14:57
the agricultural industries in Africa
270
897700
2536
át kell alakítanunk,
és be kell vonnunk a kereskedelembe.
15:00
and in India.
271
900260
1200
15:02
Now, by commercialization --
272
902140
2136
Ez utóbbi nem azt jelenti,
15:04
commercialization is not about commercial farming alone.
273
904300
3136
hogy csak a földművelést vonjuk be.
15:07
Commercialization is about leveraging data
274
907460
2576
Hasznosítanunk kell az adatokat,
15:10
to craft better policies,
275
910060
2296
javítani kell a szakpolitikát,
15:12
to improve infrastructure,
276
912380
1616
tökéletesíteni az infrastruktúrát,
15:14
to lower the transportation costs
277
914020
1856
csökkenteni a szállítási költségeket,
15:15
and to completely reform banking and insurance industries.
278
915900
4256
és teljes reformot végrehajtani a banki és biztosítási szektorban is.
15:20
Commercialization is about taking agriculture
279
920180
3096
A kereskedelembe bevonás azt is jelenti, hogy csökkentjük
15:23
from too risky an endeavor to one where fortunes can be made.
280
923300
4096
a mezőgazdasági kockázatokat, hogy megérje belevágni.
15:27
Commercialization is not about just farmers.
281
927420
3256
A kereskedelembe bevonás nemcsak a gazdálkodókat érinti.
15:30
Commercialization is about the entire agricultural system.
282
930700
4280
Az egész mezőgazdaságra vonatkozik.
15:36
But commercialization also means confronting the fact
283
936660
4056
De egyben azt is jelenti: el kell fogadnunk,
15:40
that we can no longer place the burden of growth
284
940740
3416
hogy a növekedés terhét nem tehetjük
15:44
on small-scale farmers alone,
285
944180
2120
egyedül a kisüzemi gazdálkodók vállára,
15:48
and accepting that commercial farms and the introduction of commercial farms
286
948420
5256
és elfogadjuk, hogy a kereskedő földbirtokok bevezetése
15:53
could provide certain economies of scale
287
953700
2696
olyan méretgazdaságosságot biztosíthatna,
15:56
that even small-scale farmers can leverage.
288
956420
2240
amellyel a kisgazdálkodók is élhetnének.
15:59
It is not about small-scale farming or commercial agriculture,
289
959860
3976
Mindez nem a kisgazdaságokról szól, sem a kereskedelmi mezőgazdaságról,
16:03
or big agriculture.
290
963860
1856
sem a nagyüzemi gazdálkodásról.
16:05
We can create the first successful models of the coexistence and success
291
965740
5256
Kidolgozhatjuk az együttélés sikeres modelljeit,
és a kisüzemi gazdálkodás sikerét a kereskedelmi mezőgazdasággal karöltve.
16:11
of small-scale farming alongside commercial agriculture.
292
971020
3776
16:14
This is because, for the first time ever,
293
974820
3016
Mégpedig azért, mert most először
16:17
the most critical tool for success in the industry --
294
977860
3736
az ipari siker legfontosabb két eszköze –
16:21
data and knowledge --
295
981620
1496
az adatok és a tudás –
16:23
is becoming cheaper by the day.
296
983140
2240
napról napra olcsóbb lesz.
16:26
And very soon, it won't matter how much money you have
297
986540
3416
És hamarosan nem számít majd, mennyi pénzünk van,
16:29
or how big you are
298
989980
1456
vagy mekkorák vagyunk,
16:31
to make optimal decisions and maximize probability of success
299
991460
4296
hogy a kitűzött cél érdekében a legjobb döntéseket hozzuk,
16:35
in reaching your intended goal.
300
995780
2480
és fokozzuk a siker valószínűségét.
16:39
Companies like Gro are working really hard to make this a reality.
301
999140
3600
A Gro és a hasonló cégek keményen fáradoznak ennek megvalósításán.
16:43
So if we can commit to this new, bold initiative,
302
1003420
4576
Ezért ha belevágunk ebbe az új, merész vállalkozásba,
16:48
to this new, bold change,
303
1008020
2016
ebbe az új, merész változásba,
16:50
not only can we solve the 214-trillion gap that I talked about,
304
1010060
5416
nemcsak az említett 214 billiós hiányt oldhatjuk meg,
16:55
but we can actually set the world on a whole new path.
305
1015500
2600
hanem egészen új pályára állíthatjuk az egész világot.
16:58
India can remain food self-sufficient
306
1018780
4096
India élelmiszer-önellátó maradhat,
17:02
and Africa can emerge as the world's next dark blue region.
307
1022900
4760
és Afrika lehet a világ következő sötétkék területe.
17:09
The new question is,
308
1029060
2216
Az új kérdés:
17:11
how do we produce 214 trillion calories
309
1031300
4136
hogyan termeljünk 214 billió kalóriát
17:15
to feed 8.3 billion people by 2027?
310
1035460
4160
8,3 milliárd ember élelmezésére 2027-re?
17:20
We have the solution.
311
1040580
1480
Kezünkben a megoldás.
17:22
We just need to act on it.
312
1042780
1800
Csak bele kell kezdenünk.
17:25
Thank you.
313
1045340
1216
Köszönöm.
17:26
(Applause)
314
1046580
3359
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7