Emily Oster: What do we really know about the spread of AIDS?

מתרגם: Yubal Masalker מבקר: Amit Lampit

So I want to talk to you today about AIDS in sub-Saharan Africa.

אני רוצה לדבר איתכם על איידס באפריקה שמדרום לסהרה.

And this is a pretty well-educated audience,

ואתם קהל משכיל למדיי,

so I imagine you all know something about AIDS.

אז אני מתארת לעצמי שכולכם יודעים משהו על איידס.

You probably know that roughly 25 million people in Africa

אתם בטח יודעים שבסביבות 25 מיליון בני-אדם באפריקה

are infected with the virus, that AIDS is a disease of poverty,

נגועים בוירוס האיידס, ושאיידס הוא מחלת העניים.

and that if we can bring Africa out of poverty, we would decrease AIDS as well.

ושאם נוכל לחלץ את אפריקה מהעוני, נוכל גם לצמצם את האיידס.

If you know something more, you probably know that Uganda, to date,

אם מישהו יודע קצת יותר, הוא אולי שמע שאוגנדה, נכון להיום,

is the only country in sub-Saharan Africa

היא המדינה היחידה באפריקה שמדרום לסהרה

that has had success in combating the epidemic.

שהצליחה להתמודד עם המגפה,

Using a campaign that encouraged people to abstain, be faithful, and use condoms --

בעזרת קמפיין שעודד אנשים להימנע, להיות נאמנים ולהשתמש בקונדומים --

the ABC campaign -- they decreased their prevalence in the 1990s

קמפיין ה-ABC. הם הפחיתו את השכיחות בשנות ה-90

from about 15 percent to 6 percent over just a few years.

מ-15 אחוז ל-6 אחוז במהלך שנים בודדות.

If you follow policy, you probably know that a few years ago

אם אתם מתעניינים במדיניות, אתם ודאי יודעים שלפני מספר שנים

the president pledged 15 billion dollars to fight the epidemic over five years,

הנשיא ביקש 15 מיליארד דולר ל-5 שנים כדי להילחם נגד המגפה,

and a lot of that money is going to go to programs that try to replicate Uganda

והרבה מהכסף הזה הולך לזרום לתוכניות שינסו לחקות את אוגנדה

and use behavior change to encourage people and decrease the epidemic.

ולנסות לעודד אנשים לשנות את התנהגותם כדי לצמצם את המגפה.

So today I'm going to talk about some things

אז, היום אני עומדת לדבר על מספר דברים

that you might not know about the epidemic,

שאולי אינכם מכירים בנוגע למגפה זו.

and I'm actually also going to challenge

ואחר-כך, אני בעצם הולכת לאתגר

some of these things that you think that you do know.

חלק מהדברים שנדמה לכם שאתם יודעים.

To do that I'm going to talk about my research

וכדי לעשות זאת, אספר לכם על המחקר שלי

as an economist on the epidemic.

על המגפה בתור כלכלנית.

And I'm not really going to talk much about the economy.

ואני לא הולכת לדבר כל-כך על הכלכלה.

I'm not going to tell you about exports and prices.

לא אספר לכם על יצוא ועל מחירים.

But I'm going to use tools and ideas that are familiar to economists

אבל אני הולכת להשתמש בכלים וברעיונות המוכרים לכלכלנים

to think about a problem that's more traditionally

כדי לחשוב על בעיה שהיא באופן מסורתי

part of public health and epidemiology.

קשורה יותר לבריאות הציבור ולחקר מגיפות.

And I think in that sense, this fits really nicely with this lateral thinking idea.

ואני סבורה שבמובן זה, זה מתאים יפה מאוד לרעיון הזה הדורש חשיבה מקיפה.

Here I'm really using the tools of one academic discipline

כאן אני ממש משתמשת בכלים מתחום אקדמי אחד

to think about problems of another.

כדי לחשוב על בעיה מתחום אחר.

So we think, first and foremost, AIDS is a policy issue.

אם כך, נדמה לנו שבראש ובראשונה איידס הוא נושא פוליטי.

And probably for most people in this room, that's how you think about it.

וכנראה שמרבית האנשים כאן חושבים כך.

But this talk is going to be about understanding facts about the epidemic.

אבל הרצאה זו הולכת להיות על הבנת העובדות הנוגעות למגפה.

It's going to be about thinking about how it evolves, and how people respond to it.

במהלכה נדון על התפתחותה וכיצד אנשים מגיבים לזה.

I think it may seem like I'm ignoring the policy stuff,

יכול להיות שזה נראה כאילו אני מתעלמת מנושא המדיניות,

which is really the most important,

שהוא בעצם הדבר הכי חשוב,

but I'm hoping that at the end of this talk you will conclude

אבל אני מקוה שבסוף ההרצאה תגיעו למסקנה

that we actually cannot develop effective policy

שאנחנו למעשה לא יכולים לפתח מדיניות יעילה

unless we really understand how the epidemic works.

אלא אם נבין באמת כיצד המגפה פועלת.

And the first thing that I want to talk about,

והדבר הראשון שאני רוצה לדבר עליו,

the first thing I think we need to understand is:

הדבר הראשון שאנו צריכים להבין הוא:

how do people respond to the epidemic?

כיצד האנשים מגיבים למגפה?

So AIDS is a sexually transmitted infection, and it kills you.

איידס הוא מחלה מדבקת המועברת דרך יחסי-מין והיא הורגת.

So this means that in a place with a lot of AIDS,

זה אומר שבמקום בו האיידס נפוץ,

there's a really significant cost of sex.

יחסי-מין גובים מחיר משמעותי.

If you're an uninfected man living in Botswana, where the HIV rate is 30 percent,

אם אתה אדם לא נגוע החי בבוטסואנה, שם שעור האיידס הוא 30 אחוז,

if you have one more partner this year -- a long-term partner, girlfriend, mistress --

אם יש לך עוד בן/בת-זוג נוספת השנה -- בן/בת לטווח ארוך, חברה, פילגש --

your chance of dying in 10 years increases by three percentage points.

הסיכוי שלך למות תוך 10 שנים עולה בשלושה אחוזים.

That is a huge effect.

זוהי השפעה עצומה.

And so I think that we really feel like then people should have less sex.

ואז נדמה לי שאנו מרגישים שאנשים צריכים לקיים פחות יחסי-מין.

And in fact among gay men in the US

ולמעשה אצל הומוסקסואלים בארה"ב

we did see that kind of change in the 1980s.

אכן ראינו שינוי כזה בשנות ה-80.

So if we look in this particularly high-risk sample, they're being asked,

אם אנו בוחנים את קבוצת הסיכון הזו, ושואלים אותם,

"Did you have more than one unprotected sexual partner in the last two months?"

"האם קיימת יחסים בלתי מוגנים עם יותר מבן-זוג אחד בחודשיים האחרונים?"

Over a period from '84 to '88, that share drops from about 85 percent to 55 percent.

לאורך התקופה מ-84 עד 88, האחוז של אנשים שעשו זאת נופל מכ-85 ל-55 אחוז.

It's a huge change in a very short period of time.

זהו שינוי עצום בתקופה מאוד קצרה.

We didn't see anything like that in Africa.

לא ראינו משהו דומה לזה באפריקה.

So we don't have quite as good data, but you can see here

אין לנו נתונים כל-כך טובים, אבל ניתן לראות כאן

the share of single men having pre-marital sex,

החלק של הרווקים המקיימים יחסי-מין לפני הנישואין,

or married men having extra-marital sex,

או אנשים נשואים המקיימים יחסי-מין מחוץ לנישואין,

and how that changes from the early '90s to late '90s,

וכיצד זה משתנה מתחילת שנות ה-90 לסוף העשור,

and late '90s to early 2000s. The epidemic is getting worse.

ומסוף שנות ה-90 לתחילת שנות ה-2000. המגפה הזו מחריפה.

People are learning more things about it.

אנשים לומדים יותר דברים עליה...

We see almost no change in sexual behavior.

אנו לא רואים כמעט שינוי בהתנהגות מינית.

These are just tiny decreases -- two percentage points -- not significant.

אלו הן רק ירידות זעירות -- שני אחוזים -- לא משמעותי.

This seems puzzling. But I'm going to argue that you shouldn't be surprised by this,

זה נראה מוזר, אבל אני הולכת לטעון שאין מה להיות מופתעים בגלל זה.

and that to understand this you need to think about health

וכדי להבין זאת, צריך לחשוב על בריאות

the way than an economist does -- as an investment.

כמו שהכלכלן חושב - בתור השקעה.

So if you're a software engineer and you're trying to think about

כך לדוגמא אם אתה מהנדס תוכנה ואתה מנסה להחליט

whether to add some new functionality to your program,

אם להוסיף יכולות חדשות לתוכנה שלך,

it's important to think about how much it costs.

זה חשוב לאמוד כמה זה יעלה.

It's also important to think about what the benefit is.

זה גם חשוב לחשוב מה תהיה התועלת.

And one part of that benefit is how much longer

ואחד המרכיבים של התועלת זה עוד כמה זמן

you think this program is going to be active.

התוכנה תמשיך להיות שימושית.

If version 10 is coming out next week,

אם גרסה 10 יוצאת בשבוע הבא,

there's no point in adding more functionality into version nine.

אין טעם להוסיף יכולות חדשות לגרסה 9.

But your health decisions are the same.

ובכן, גם ההחלטות לגבי הבריאות שלך הן אותו הדבר.

Every time you have a carrot instead of a cookie,

בכל פעם שאתה לוקח גזר במקום עוגיה,

every time you go to the gym instead of going to the movies,

בכל פעם שאתה הולך למכון-כושר במקום לסרט,

that's a costly investment in your health.

זוהי השקעה יקרה בבריאותך.

But how much you want to invest is going to depend

אבל כמה אתה רוצה להשקיע, זה תלוי

on how much longer you expect to live in the future,

בכמה אתה סבור שתוסיף לחיות בעתיד --

even if you don't make those investments.

גם אם לא תעשה את ההשקעות האלה.

AIDS is the same kind of thing. It's costly to avoid AIDS.

איידס זה אותו הדבר. זה יקר להימנע מאיידס.

People really like to have sex.

אנשים באמת אוהבים לקיים יחסי-מין.

But, you know, it has a benefit in terms of future longevity.

כפי שאתם יודעים, יש לזה יתרונות במונחים של אריכות חיים.

But life expectancy in Africa, even without AIDS, is really, really low:

אבל תוחלת החיים באפריקה, אפילו ללא איידס, היא ממש, ממש נמוכה:

40 or 50 years in a lot of places.

40 עד 50 שנה במקומות רבים.

I think it's possible, if we think about that intuition, and think about that fact,

אני חושבת שזה אפשרי, אם חושבים על האינטואיציה ההיא, וחושבים על העובדה,

that maybe that explains some of this low behavior change.

שאולי זה מסביר את השינוי הזניח הזה בהתנהגות.

But we really need to test that.

אבל אנחנו באמת צריכים לבחון זאת.

And a great way to test that is to look across areas in Africa and see:

ודרך טובה לבחון זאת היא להסתכל על אזורים השונים באפריקה ולבדוק:

do people with more life expectancy change their sexual behavior more?

האם אנשים בעלי תוחלת חיים יותר ארוכה משנים את התנהגותם המינית?

And the way that I'm going to do that is,

והדרך בה אני הולכת לעשות זאת היא

I'm going to look across areas with different levels of malaria.

שאני הולכת לבדוק באזורים שיש בהם רמות שונות של מלריה.

So malaria is a disease that kills you.

מלריה היא מחלה שהורגת.

It's a disease that kills a lot of adults in Africa, in addition to a lot of children.

זוהי מחלה שהורגת המון מבוגרים באפריקה, בנוסף להרבה ילדים.

And so people who live in areas with a lot of malaria

וכך לאנשים החיים באזורים בהם המלריה מאוד שכיחה,

are going to have lower life expectancy than people who live in areas with limited malaria.

תהיה תוחלת חיים יותר קצרה מאשר אנשים החיים באזורים בהם המלריה מוגבלת.

So one way to test to see whether we can explain

אם כך, דרך אחת לבדוק באם אנו יכולים להסביר

some of this behavior change by differences in life expectancy

משהו בשינוי התנהגותי זה באמצעות ההבדלים בתוחלת החיים

is to look and see is there more behavior change

היא לראות אם יש שינוי התנהגותי יותר גדול

in areas where there's less malaria.

באזורים בהם שכיחות המלריה נמוכה.

So that's what this figure shows you.

וזה מה שתרשים זה מראה.

This shows you -- in areas with low malaria, medium malaria, high malaria --

הוא מראה -- באזורים בהם שכיחות המלריה נמוכה, בינונית, גבוהה --

what happens to the number of sexual partners as you increase HIV prevalence.

מה קורה למספר של שותפים ליחסי-מין ככל ששכיחות האיידס עולה.

If you look at the blue line,

אם תסתכלו על הקו הכחול,

the areas with low levels of malaria, you can see in those areas,

באזורים בהם שכיחות המלריה נמוכה, ניתן לראות

actually, the number of sexual partners is decreasing a lot

שהמספר של השותפים ליחסי-מין יורד מאוד

as HIV prevalence goes up.

ככל ששכיחות האיידס עולה.

Areas with medium levels of malaria it decreases some --

באזורים עם שכיחות מלריה בינונית הם יורדים במידת מה --

it doesn't decrease as much. And areas with high levels of malaria --

הם לא יורדים עד כדי כך. ובאזורים עם שכיחות מלריה גבוהה --

actually, it's increasing a little bit, although that's not significant.

למעשה, הם אפילו עולים קצת, אף על-פי שזה לא משמעותי.

This is not just through malaria.

זה לא רק עם מלריה.

Young women who live in areas with high maternal mortality

נשים צעירות החיות באזורים בהם יש תמותת אמהות גבוהה בלידה

change their behavior less in response to HIV

משנות את התנהגותן פחות בתגובה לאיידס

than young women who live in areas with low maternal mortality.

מאשר נשים צעירות החיות באזורים בהם תמותת אמהות נמוכה.

There's another risk, and they respond less to this existing risk.

קיים סיכון אחר נוסף, והן מגיבות פחות לסיכון זה הקיים.

So by itself, I think this tells a lot about how people behave.

זה לכשעצמו, כך נראה לי, אומר הרבה על התנהגות של אנשים.

It tells us something about why we see limited behavior change in Africa.

זה מספר לנו מדוע אנו רואים שינוי התנהגותי מוגבל באפריקה.

But it also tells us something about policy.

אבל זה גם מספר לנו משהו על מדיניות.

Even if you only cared about AIDS in Africa,

גם אם אך ורק היה אכפת לנו מאיידס באפריקה,

it might still be a good idea to invest in malaria,

עדיין זה היה משתלם להשקיע במלריה,

in combating poor indoor air quality,

במאבק נגד איכות אויר ירודה בבתים,

in improving maternal mortality rates.

הפחתת שיעורי תמותה של אמהות.

Because if you improve those things,

מכיוון שאם משפרים את הדברים האלה,

then people are going to have an incentive to avoid AIDS on their own.

אז יהיה לאנשים תמריץ להימנע מאיידס בכוחות עצמם.

But it also tells us something about one of these facts that we talked about before.

אבל זה גם אומר לנו משהו על אחת מהעובדות שהזכרנו כאן קודם.

Education campaigns, like the one that the president is focusing on in his funding,

קמפיינים חינוכיים, כמו זה שהנשיא מתמקד בו בהקצבות שלו,

may not be enough, at least not alone.

עלול שלא להספיק. לפחות לא לבדו.

If people have no incentive to avoid AIDS on their own,

אם לאנשים אין תמריץ להימנע מאיידס בכוחות עצמם --

even if they know everything about the disease,

גם אם הם יודעים הכל על המחלה --

they still may not change their behavior.

עדיין הם עלולים שלא לשנות את התנהגותם.

So the other thing that I think we learn here is that AIDS is not going to fix itself.

הדבר האחר שנראה לי שאנו לומדים כאן הוא שהאיידס לא הולך לתקן את עצמו.

People aren't changing their behavior enough

אנשים אינם משנים את התנהגותם מספיק

to decrease the growth in the epidemic.

כדי לגרום לירידה בהתפשטות המגפה.

So we're going to need to think about policy

לכן נצטרך לחשוב על מדיניות

and what kind of policies might be effective.

ואיזו סוג של מדיניות תהיה יעילה.

And a great way to learn about policy is to look at what worked in the past.

דרך מצויינת ללמוד על מדיניות היא לבדוק מה עבד בעבר.

The reason that we know that the ABC campaign

הסיבה שאנו יודעים שקמפיין ה-ABC

was effective in Uganda is we have good data on prevalence over time.

היה יעיל באוגנדה היא שבאוגנדה היו לנו נתונים יעילים לאורך זמן על שכיחות המחלה.

In Uganda we see the prevalence went down.

באוגנדה אנו רואים שהשכיחות ירדה.

We know they had this campaign. That's how we learn about what works.

אנו יודעים שהיה להם קמפיין הזה. כך אנו לומדים על מה שכן משפיע.

It's not the only place we had any interventions.

זה לא המקום היחיד שהיתה שם התערבות.

Other places have tried things, so why don't we look at those places

גם במקומות אחרים נוסו דברים. אז למה שלא נסתכל על מקומות הללו

and see what happened to their prevalence?

ונראה מה קרה לשכיחות שלהם?

Unfortunately, there's almost no good data

לרוע המזל, אין כמעט נתונים ראויים

on HIV prevalence in the general population in Africa until about 2003.

על שכיחות האיידס באוכלוסיה הכללית באפריקה עד בערך 2003.

So if I asked you, "Why don't you go and find me

אז אם הייתי שואלת אתכם, "מדוע שלא תמצאו

the prevalence in Burkina Faso in 1991?"

את השכיחות בבורקינה-פאסו ב-1991?"

You get on Google, you Google, and you find,

תלכו לגוגל, תחפשו -- ואז תמצאו,

actually the only people tested in Burkina Faso in 1991

שלמעשה האוכלוסיה היחידה שנבדקה בבורקינה-פאסו ב-1991

are STD patients and pregnant women,

הם חולים במחלות-מין ונשים בהריון.

which is not a terribly representative group of people.

שהם לא קבוצה מייצגת במיוחד של האוכלוסיה.

Then if you poked a little more, you looked a little more at what was going on,

אם הייתם חופרים עוד קצת, אם הייתם מסתכלים קצת יותר לעומק,

you'd find that actually that was a pretty good year,

הייתם מוצאים שבעצם זו היתה שנה די טובה.

because in some years the only people tested are IV drug users.

מכיוון שבשנים מסויימות האוכלוסיה היחידה שנבדקה היא משתמשי סמים.

But even worse -- some years it's only IV drug users,

אבל מה שיותר גרוע -- בשנים מסויימות זה רק משתמשי סמים נגועי איידס,

some years it's only pregnant women.

בשנים אחרות זה רק נשים בהריון.

We have no way to figure out what happened over time.

אין לנו שום דרך לדעת מה קורה לאורך זמן.

We have no consistent testing.

אין לנו בדיקות עקביות.

Now in the last few years, we actually have done some good testing.

ובשנים האחרונות, ערכנו מספר מחקרים טובים.

In Kenya, in Zambia, and a bunch of countries,

בקניה, בזמביה וקבוצה של מדינות,

there's been testing in random samples of the population.

נערכות כיום בדיקות של קבוצות אקראיות מהאוכלוסיה.

But this leaves us with a big gap in our knowledge.

אבל זה משאיר אותנו עם חלל גדול בידע.

So I can tell you what the prevalence was in Kenya in 2003,

כי אני יכולה לספר לכם מה היתה השכיחות בקניה ב-2003,

but I can't tell you anything about 1993 or 1983.

אבל איני יכולה לספר לכם דבר על 1993 או 1983.

So this is a problem for policy. It was a problem for my research.

לכן זו בעיה של מדיניות, זו היתה הבעיה במחקר שלי.

And I started thinking about how else might we figure out

אז התחלתי לחשוב על כיצד ניתן למצוא בדרך אחרת

what the prevalence of HIV was in Africa in the past.

מה היתה השכיחות של איידס באפריקה בעבר.

And I think that the answer is, we can look at mortality data,

ואני סבורה שהתשובה היא, אנו יכולים להסתכל בנתוני תמותה,

and we can use mortality data to figure out what the prevalence was in the past.

ואנו יכולים להשתמש בנתוני תמותה כדי למצוא מה היתה השכיחות בעבר.

To do this, we're going to have to rely on the fact

כדי לעשות זאת, אנו נסתמך על העובדה

that AIDS is a very specific kind of disease.

שאיידס היא מחלה מסוג מאוד מסויים.

It kills people in the prime of their lives.

היא מחסלת אנשים באביב חייהם.

Not a lot of other diseases have that profile. And you can see here --

לא להרבה מחלות יש פרופיל כזה. ואתם יכולים לראות כאן:

this is a graph of death rates by age in Botswana and Egypt.

זהו גרף של שיעורי תמותה לפי גיל בבוצוואנה ומצרים.

Botswana is a place with a lot of AIDS,

בוצוואנה היא מקום שיש בו הרבה איידס,

Egypt is a place without a lot of AIDS.

מצרים היא מקום ללא הרבה איידס.

And you see they have pretty similar death rates among young kids and old people.

ואתם רואים שיש להן שיעורי תמותה די דומים בין ילדים ואנשים זקנים.

That suggests it's pretty similar levels of development.

זה רומז ששם יש רמות התפתחות די דומות.

But in this middle region, between 20 and 45,

אבל בתחום המרכזי, בין 25 ל-45,

the death rates in Botswana are much, much, much higher than in Egypt.

שיעורי התמותה בבוצוואנה הרבה יותר גבוהים מאשר במצרים.

But since there are very few other diseases that kill people,

אבל מאחר וישנן מעט מאוד מחלות אחרות שהורגות אנשים,

we can really attribute that mortality to HIV.

אנו למעשה יכולים ליחס את התמותה לאיידס.

But because people who died this year of AIDS got it a few years ago,

אבל מכיוון שאנשים שמתו השנה מאיידס נדבקו בה לפני מספר שנים,

we can use this data on mortality to figure out what HIV prevalence was in the past.

אנו יכולים להשתמש בנתונים הללו כדי למצוא מה היתה שכיחות האיידס בעבר.

So it turns out, if you use this technique,

כך מתברר, אם משתמשים בטכניקה זו,

actually your estimates of prevalence are very close

האומדנים שלכם על שכיחות קרובים מאוד

to what we get from testing random samples in the population,

למה שמתקבל מבדיקת דוגמאות אקראיות מאוכלוסיה --

but they're very, very different than what UNAIDS tells us the prevalences are.

אבל הם מאוד מאוד שונים ממה שהאירגון למלחמה באיידס של האו"ם מספר לנו על השכיחויות.

So this is a graph of prevalence estimated by UNAIDS,

אז זהו הגרף של שכיחות לפי האומדן של או"ם,

and prevalence based on the mortality data

ושכיחות המבוססת על נתוני התמותה

for the years in the late 1990s in nine countries in Africa.

בשנים המאוחרות של שנות ה-90 בתשע מדינות באפריקה.

You can see, almost without exception,

ניתן לראות כמעט ללא יוצא מהכלל,

the UNAIDS estimates are much higher than the mortality-based estimates.

שהאומדנים של האו"ם גבוהים בהרבה מהאומדנים המבוססים על שיעורי התמותה.

UNAIDS tell us that the HIV rate in Zambia is 20 percent,

האו"ם מספר לנו ששיעור האיידס בזמביה הוא 20 אחוז,

and mortality estimates suggest it's only about 5 percent.

והאומדן לפי שיעורי התמותה הוא רק כ-5 אחוז.

And these are not trivial differences in mortality rates.

ואלה הם לא הבדלים זניחים בשיעורי תמותה.

So this is another way to see this.

אז זוהי דרך אחרת להסתכל על זה.

You can see that for the prevalence to be as high as UNAIDS says,

ניתן לראות שכדי שהשכיחות תהיה גבוהה כמו שהאו"ם טוען,

we have to really see 60 deaths per 10,000

היו צריכות להיות 60 מיתות לכל 10,000 נפש

rather than 20 deaths per 10,000 in this age group.

לעומת 20 מיתות לכל 10,000 בקבוצת גיל זו.

I'm going to talk a little bit in a minute

בעוד רגע אדבר בקצרה

about how we can use this kind of information to learn something

על איך בעצם ניתן להשתמש במידע כזה כדי ללמוד משהו

that's going to help us think about the world.

שיסייע לנו לחשוב על העולם.

But this also tells us that one of these facts

אבל זה גם אומר לנו שאחת מהעובדות

that I mentioned in the beginning may not be quite right.

שהזכרתי בהתחלה עלולה להיות בלתי מדוייקת.

If you think that 25 million people are infected,

אם אתם סבורים ש-25 מיליון אנשים נדבקו,

if you think that the UNAIDS numbers are much too high,

אם אתם סבורים שהמספרים של או"ם גבוהים מדיי,

maybe that's more like 10 or 15 million.

אולי זה יותר משהו כמו 10 או 15 מיליון.

It doesn't mean that AIDS isn't a problem. It's a gigantic problem.

זה לא אומר שאיידס לא מהווה בעיה. זו בעיה אדירה.

But it does suggest that that number might be a little big.

אבל זה מצביע על כך שהמספרים הם גבוהים מדיי.

What I really want to do, is I want to use this new data

מה שאני באמת רוצה לעשות, זה להשתמש בנתונים החדשים

to try to figure out what makes the HIV epidemic grow faster or slower.

כדי לנסות למצוא מה גורם למגפת האיידס להתפשט מהר יותר או לאט יותר.

And I said in the beginning, I wasn't going to tell you about exports.

ואמרתי בהתחלה שאני לא הולכת לדבר איתכם על יצוא.

When I started working on these projects,

כאשר התחלתי לעבוד על הנושאים הללו,

I was not thinking at all about economics,

כלל לא חשבתי על כלכלה,

but eventually it kind of sucks you back in.

אבל בסופו של דבר הכלכלה שואבת אותך פנימה.

So I am going to talk about exports and prices.

לכן אדבר על יצוא ומחירים.

And I want to talk about the relationship between economic activity,

אני רוצה לדבר על הקשר בין פעילות כלכלית,

in particular export volume, and HIV infections.

בעיקר בין נפח יצוא, לבין הידבקות באיידס.

So obviously, as an economist, I'm deeply familiar

ברור שבתור כלכלנית אני יודעת טוב מאוד

with the fact that development, that openness to trade,

שפיתוח ופתיחות מסחרית

is really good for developing countries.

ממש מועילים למדינות מתפתחות.

It's good for improving people's lives.

הם טובים לשיפור חיי אנשים.

But openness and inter-connectedness, it comes with a cost

אבל פתיחות וקשרים הדדיים גם גובים מחיר

when we think about disease. I don't think this should be a surprise.

הנוגע למחלות. איני חושבת שזו הפתעה.

On Wednesday, I learned from Laurie Garrett

ביום רביעי, למדתי מלורי גארט

that I'm definitely going to get the bird flu,

שאני לבטח הולכת לחלות בשפעת העופות.

and I wouldn't be at all worried about that

ואני כלל לא הייתי מודאגת בשל כך

if we never had any contact with Asia.

אם לא היה לנו כל מגע עם אסיה.

And HIV is actually particularly closely linked to transit.

ואיידס קשור קשר הדוק לתחבורה.

The epidemic was introduced to the US

המחלה חדרה לארה"ב

by actually one male steward on an airline flight,

על-ידי דייל אחד בטיסה אשר נדבק

who got the disease in Africa and brought it back.

במחלה באפריקה והביא אותה לכאן.

And that was the genesis of the entire epidemic in the US.

וזו היתה ההתחלה של כל המגיפה בארה"ב.

In Africa, epidemiologists have noted for a long time

באפריקה, חוקרי מחלות כבר מזמן שמו לב שנהגי משאיות ומהגרים

that truck drivers and migrants are more likely to be infected than other people.

הם בעלי הסיכויים הגבוהים ביותר להידבק במחלה לעומת אנשים אחרים.

Areas with a lot of economic activity --

האזורים בעלי הפעילות הכלכלית הגדולה --

with a lot of roads, with a lot of urbanization --

עם הרבה כבישים והרבה עיור --

those areas have higher prevalence than others.

באותם האזורים השכיחות היא הגבוהה ביותר.

But that actually doesn't mean at all

אבל אין פירוש הדבר כלל

that if we gave people more exports, more trade, that that would increase prevalence.

שאם היינו מאפשרים יותר יצוא, יותר מסחר, אז זה היה מגביר את השכיחות.

By using this new data, using this information about prevalence over time,

על-ידי שימוש בנתונים החדשים, שימוש במידע זה על שכיחות לאורך זמן,

we can actually test that. And so it seems to be --

אנו למעשה יכולים לבחון זאת. ונראה שזה --

fortunately, I think -- it seems to be the case

למרבה המזל, אני חושבת -- שכך זה באמת.

that these things are positively related.

שיש קשר חיובי בין הדברים.

More exports means more AIDS. And that effect is really big.

יותר יצוא פירושו יותר איידס. וההשפעה היא מאוד גדולה.

So the data that I have suggests that if you double export volume,

הנתונים שיש לי מצביעים על כך שאם מכפילים את היצוא,

it will lead to a quadrupling of new HIV infections.

זה יביא לפי-4 יותר הדבקות באיידס.

So this has important implications both for forecasting and for policy.

לכן יש לזה משמעות אמיתית בשביל חיזוי ולקביעת מדיניות.

From a forecasting perspective, if we know where trade is likely to change,

מהיבט של חיזוי, אם אנו יודעים היכן המסחר הולך להשתנות,

for example, because of the African Growth and Opportunities Act

לדוגמא, בגלל חוק הצמיחה והזדמנויות באפריקה,

or other policies that encourage trade,

או מדיניות אחרת המעודדת מסחר,

we can actually think about which areas are likely to be heavily infected with HIV.

אנו יכולים לחזות אלו מקומות עלולים להיות נגועים קשה באיידס.

And we can go and we can try to have pre-emptive preventive measures there.

ואז נוכל לנסות ולנקוט צעדי מניעה באותם המקומות.

Likewise, as we're developing policies to try to encourage exports,

כמו-כן, ככל שאנו מפתחים מדיניות לעידוד היצוא,

if we know there's this externality --

אם אנו יודעים שיש מגמת החצנה --

this extra thing that's going to happen as we increase exports --

הדבר הנוסף הזה אשר הולך להתרחש עם הגדלת היצוא --

we can think about what the right kinds of policies are.

נוכל לחשוב על מהי המדיניות הנכונה.

But it also tells us something about one of these things that we think that we know.

אבל זה גם אומר לנו משהו על אחד הדברים שנדמה לנו שאנו יודעים.

Even though it is the case that poverty is linked to AIDS,

אף על-פי שבמקרה זה העוני קשור באיידס,

in the sense that Africa is poor and they have a lot of AIDS,

במובן שאפריקה היא עניה ויש שם הרבה איידס,

it's not necessarily the case that improving poverty -- at least in the short run,

זה לא בהכרח שאם מצמצמים עוני -- לפחות בטווח הקרוב --

that improving exports and improving development --

ששיפור היצוא והגברת הפיתוח,

it's not necessarily the case that that's going to lead

לא יובילו בהכרח

to a decline in HIV prevalence.

לירידה בשכיחות האיידס.

So throughout this talk I've mentioned a few times

ובכן, לאורך ההרצאה כולה הזכרתי מספר פעמים

the special case of Uganda, and the fact that

את המקרה המיוחד של אוגנדה, ואת העובדה

it's the only country in sub-Saharan Africa with successful prevention.

שזוהי המדינה היחידה באפריקה הדרומית לסהרה עם מניעה מוצלחת.

It's been widely heralded.

זה פורסם באופן נרחב.

It's been replicated in Kenya, and Tanzania, and South Africa and many other places.

הדבר חזר על עצמו בקניה ובטנזניה ובדרום-אפריקה ובמקומות רבים אחרים.

But now I want to actually also question that.

אבל כעת אני רוצה לפקפק בכך.

Because it is true that there was a decline in prevalence

מכיוון שזה נכון שהיתה ירידה בשכיחות

in Uganda in the 1990s. It's true that they had an education campaign.

באוגנדה בשנות ה-90. זה נכון שהיה שם קמפיין חינוכי.

But there was actually something else that happened in Uganda in this period.

אבל למעשה היה שם משהו אחר שקרה באוגנדה בתקופה זו.

There was a big decline in coffee prices.

היתה ירידה גדולה במחירי קפה.

Coffee is Uganda's major export.

קפה הוא היצוא העיקרי של אוגנדה.

Their exports went down a lot in the early 1990s -- and actually that decline lines up

יצוא זה ירד מאוד בשנות ה-90 המוקדמות -- ולמעשה, ירידה זו חופפת

really, really closely with this decline in new HIV infections.

מאוד מאוד במדוייק את הירידה בהדבקות איידס.

So you can see that both of these series --

אז אתם יכולים לראות את שני הקוים הללו --

the black line is export value, the red line is new HIV infections --

הקו השחור מייצג יצוא, הקו האדום את מספר הדבקות איידס החדשות --

you can see they're both increasing.

ניתן לראות ששניהם עולים.

Starting about 1987 they're both going down a lot.

בערך ב-1987, שניהם יורדים מאוד.

And then actually they track each other

ולאחר-מכן הם עוקבים זה אחר זה

a little bit on the increase later in the decade.

קצת בעליה יותר מאוחר בעשור.

So if you combine the intuition in this figure

אז אם משלבים אינטואיציה ותרשים זה

with some of the data that I talked about before,

ביחד עם חלק מהנתונים שהזכרתי מקודם,

it suggests that somewhere between 25 percent and 50 percent

כל זה מצביע על כך שבין 25 ל-50 אחוז

of the decline in prevalence in Uganda

מהירידה בשכיחות באוגנדה

actually would have happened even without any education campaign.

היתה בעצם מתרחשת ללא שום קמפיין חינוכי.

But that's enormously important for policy.

וזה דבר מאוד חשוב בשביל קביעת מדיניות.

We're spending so much money to try to replicate this campaign.

אנו מוציאים כל-כך הרבה כסף כדי לנסות לשכפל קמפיין זה,

And if it was only 50 percent as effective as we think that it was,

ואם הוא היה רק 50 אחוז יעיל ממה שאנו סבורים שהוא היה,

then there are all sorts of other things

אז יש כל מיני דברים אחרים

maybe we should be spending our money on instead.

שאולי עליהם צריך להוציא את הכסף.

Trying to change transmission rates by treating other sexually transmitted diseases.

לנסות ולשנות את כמויות ההעברה על-ידי טיפול במחלות מין אחרות שמועברות.

Trying to change them by engaging in male circumcision.

לנסות לשנותן על-ידי עיקור של גברים.

There are tons of other things that we should think about doing.

יש המון דברים אחרים שעלינו לחשוב לעשותם.

And maybe this tells us that we should be thinking more about those things.

ואולי כל זה אומר לנו שעלינו לחשוב יותר על דברים ההם.

I hope that in the last 16 minutes I've told you something that you didn't know about AIDS,

אני מקוה שב-16 הדקות האחרונות סיפרתי לכם משהו שלא ידעתם על איידס,

and I hope that I've gotten you questioning a little bit

ואני מקוה שגרמתי לכם להרהר קצת

some of the things that you did know.

על הדברים שכן ידעתם.

And I hope that I've convinced you maybe

ואני מקוה ששכנעתי אתכם שאולי

that it's important to understand things about the epidemic

זה חשוב להבין דברים על המגיפה,

in order to think about policy.

כדי לחשוב על המדיניות הנכונה.

But more than anything, you know, I'm an academic.

אבל יותר מכל, כפי שאתם יודעים, אני אשת אקדמיה.

And when I leave here, I'm going to go back

וכאשר אעזוב כאן, אחזור לשבת

and sit in my tiny office, and my computer, and my data.

במשרדי הקטן, ועם המחשב והנתונים שלי --

And the thing that's most exciting about that

והדבר המרגש ביותר בקשר לזה

is every time I think about research, there are more questions.

הוא שבכל פעם שאני חושבת על המחקר, מתעוררות עוד שאלות.

There are more things that I think that I want to do.

יש יותר דברים שאני חושבת שעליי לבצע.

And what's really, really great about being here

ומה שבאמת נהדר בלהיות פה

is I'm sure that the questions that you guys have

הוא שאני בטוחה שהשאלות שיש לכם

are very, very different than the questions that I think up myself.

הן מאוד מאוד שונות מהשאלות שאני מעלה.

And I can't wait to hear about what they are.

ולכן איני יכולה כבר לחכות לשמוע את השאלות שלכם.

So thank you very much.

תודה רבה לכם.