Emily Oster: What do we really know about the spread of AIDS?
エミリー・オスターがアフリカのAIDSについて私たちの考えを変える
29,935 views ・ 2007-07-16
下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Hikari Fukuda
校正: Shogo Kobayashi
00:26
So I want to talk to you today about AIDS in sub-Saharan Africa.
0
26000
3000
今日はサブサハラアフリカでのAIDSについてお話します
00:29
And this is a pretty well-educated audience,
1
29000
2000
みなさん教養がありそうですので
00:31
so I imagine you all know something about AIDS.
2
31000
3000
もうAIDSについて少しは知っていますよね
00:34
You probably know that roughly 25 million people in Africa
3
34000
2000
アフリカでは2500万人が
00:36
are infected with the virus, that AIDS is a disease of poverty,
4
36000
4000
感染していて 貧困の病とも言われているAIDSは
00:40
and that if we can bring Africa out of poverty, we would decrease AIDS as well.
5
40000
4000
もしアフリカが貧困から脱却すれば
減少するだろうこともご存知でしょう
00:44
If you know something more, you probably know that Uganda, to date,
6
44000
3000
現在ウガンダが サブサハラアフリカで唯一
00:47
is the only country in sub-Saharan Africa
7
47000
2000
病との闘いに成功している国である事を
00:49
that has had success in combating the epidemic.
8
49000
3000
知っている方もいらっしゃるでしょう
00:52
Using a campaign that encouraged people to abstain, be faithful, and use condoms --
9
52000
4000
禁酒 誠実 コンドーム使用を推進する
00:56
the ABC campaign -- they decreased their prevalence in the 1990s
10
56000
4000
ABCキャンペーンで 1990年代のうちに有病率を
01:00
from about 15 percent to 6 percent over just a few years.
11
60000
4000
数年間で15%から6%にまで下げたのです
01:04
If you follow policy, you probably know that a few years ago
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64000
3000
政策に詳しい方は 数年前に 大統領が
01:07
the president pledged 15 billion dollars to fight the epidemic over five years,
13
67000
4000
病に打ち勝つため5年にわたって150億ドルをかけると公約し
01:11
and a lot of that money is going to go to programs that try to replicate Uganda
14
71000
3000
多くのお金がウガンダを模倣したプログラムや
01:14
and use behavior change to encourage people and decrease the epidemic.
15
74000
6000
感染を減らすための行動変化の推進に
使われたことも知っているでしょう
01:20
So today I'm going to talk about some things
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80000
2000
なので 今日はこの流行病について
01:22
that you might not know about the epidemic,
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82000
2000
みなさんが知らないことをお話しします
01:24
and I'm actually also going to challenge
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84000
2000
そして みなさんが事実と思っている事を
01:26
some of these things that you think that you do know.
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86000
2000
少し くつがえしてみます
01:28
To do that I'm going to talk about my research
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88000
3000
まず 私が経済学者として研究した
01:31
as an economist on the epidemic.
21
91000
2000
この流行病について話しますね
01:33
And I'm not really going to talk much about the economy.
22
93000
2000
しかし 輸出や価格などの経済については
01:35
I'm not going to tell you about exports and prices.
23
95000
3000
あまり話しません
01:38
But I'm going to use tools and ideas that are familiar to economists
24
98000
4000
でも経済学者としてのアイデアや道具を使って
01:42
to think about a problem that's more traditionally
25
102000
2000
本来なら 公衆衛生や伝染病学の
01:44
part of public health and epidemiology.
26
104000
2000
問題である事を話していきます
01:46
And I think in that sense, this fits really nicely with this lateral thinking idea.
27
106000
4000
これがまさに水平思考というものです
01:50
Here I'm really using the tools of one academic discipline
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110000
3000
ここでは学問的な方法で
01:53
to think about problems of another.
29
113000
2000
問題について考えてみましょう
01:55
So we think, first and foremost, AIDS is a policy issue.
30
115000
3000
まず最初に 大切なのはAIDSは政策の問題なのです
01:58
And probably for most people in this room, that's how you think about it.
31
118000
3000
きっとこの部屋のみなさんもそう思っているでしょう
02:01
But this talk is going to be about understanding facts about the epidemic.
32
121000
4000
ただし 私がお話しするのは病についての事実と
02:05
It's going to be about thinking about how it evolves, and how people respond to it.
33
125000
3000
病がどう展開するか そしてそれに対する人々の反応です
02:08
I think it may seem like I'm ignoring the policy stuff,
34
128000
3000
政策のことを無視しているように聞こえるかもしれません
02:11
which is really the most important,
35
131000
2000
もちろんそれは一番大切ですが
02:13
but I'm hoping that at the end of this talk you will conclude
36
133000
2000
このスピーチで
02:15
that we actually cannot develop effective policy
37
135000
2000
効果的な政策を立案するには 流行病の
02:17
unless we really understand how the epidemic works.
38
137000
3000
仕組みを理解するのが必要不可欠だと知ってほしいのです
02:20
And the first thing that I want to talk about,
39
140000
2000
今からお話するのは
02:22
the first thing I think we need to understand is:
40
142000
2000
一番最初に理解しなければいけない事
02:24
how do people respond to the epidemic?
41
144000
2000
人々はどのように流行病に反応するのかです
02:26
So AIDS is a sexually transmitted infection, and it kills you.
42
146000
4000
AIDSは死をもたらす性行為感染症です
02:30
So this means that in a place with a lot of AIDS,
43
150000
2000
これは AIDSが充満している場所では
02:32
there's a really significant cost of sex.
44
152000
2000
性交渉に重大なリスクが伴うという事です
02:34
If you're an uninfected man living in Botswana, where the HIV rate is 30 percent,
45
154000
4000
HIV未感染の男性が 感染率30%のボツワナに住んでいて
02:38
if you have one more partner this year -- a long-term partner, girlfriend, mistress --
46
158000
4000
1年に1人以上の長期 彼女 愛人などのパートナーができると
02:42
your chance of dying in 10 years increases by three percentage points.
47
162000
4000
10年以内に死ぬ確率が3%増えるのです
02:46
That is a huge effect.
48
166000
2000
これは大きな影響です
02:48
And so I think that we really feel like then people should have less sex.
49
168000
3000
それなら あまり性交渉しないほうがいいように思いますよね
02:51
And in fact among gay men in the US
50
171000
2000
1980年代のアメリカでゲイの人達に
02:53
we did see that kind of change in the 1980s.
51
173000
2000
そのような挙動が実際に見られました
02:55
So if we look in this particularly high-risk sample, they're being asked,
52
175000
4000
この高リスクな例をとって 次の質問をしてみます
02:59
"Did you have more than one unprotected sexual partner in the last two months?"
53
179000
3000
「過去2ヶ月間で1人以上と安全でない性的関係を持ったか?」
03:02
Over a period from '84 to '88, that share drops from about 85 percent to 55 percent.
54
182000
6000
84年から88年の間に「はい」と答える人は85%から55%に下がりました
03:08
It's a huge change in a very short period of time.
55
188000
2000
短期間ですごい変化ですよね
03:10
We didn't see anything like that in Africa.
56
190000
2000
アフリカではそのような事はありませんでした
03:12
So we don't have quite as good data, but you can see here
57
192000
3000
いいデータがないのですが これを見てください
03:15
the share of single men having pre-marital sex,
58
195000
2000
単身男性の婚前性交 および
03:17
or married men having extra-marital sex,
59
197000
2000
既婚男性の婚外性交をする割合の
03:19
and how that changes from the early '90s to late '90s,
60
199000
3000
90年代前半から後半にかけてと 90年代後半から
03:22
and late '90s to early 2000s. The epidemic is getting worse.
61
202000
3000
2000年代にかけての変化です 流行病は悪化しているのです
03:25
People are learning more things about it.
62
205000
2000
人々は多くを学んでいるのはずなのに
03:27
We see almost no change in sexual behavior.
63
207000
2000
性行動での変化がほとんど見られないのです
03:29
These are just tiny decreases -- two percentage points -- not significant.
64
209000
4000
2%という 小さな減少は見られますが 大した事ありません
03:33
This seems puzzling. But I'm going to argue that you shouldn't be surprised by this,
65
213000
4000
それは不思議ですが 驚くような事ではありません
03:37
and that to understand this you need to think about health
66
217000
3000
それを理解するためには 健康の事を
03:40
the way than an economist does -- as an investment.
67
220000
3000
経済学者のように投資だと考える必要があります
03:43
So if you're a software engineer and you're trying to think about
68
223000
3000
もしあなたがソフトウェア技術者で 新しい機能を
03:46
whether to add some new functionality to your program,
69
226000
3000
プログラムに追加すべきか考えるときに
03:49
it's important to think about how much it costs.
70
229000
2000
費用を考えなければいけません
03:51
It's also important to think about what the benefit is.
71
231000
2000
その利益を考えるのも大切ですよね
03:53
And one part of that benefit is how much longer
72
233000
2000
利益の中にはそのプログラムが
03:55
you think this program is going to be active.
73
235000
2000
どの程度の期間 使用されるかも含まれます
03:57
If version 10 is coming out next week,
74
237000
2000
もしバージョン10が来週発売なら
03:59
there's no point in adding more functionality into version nine.
75
239000
3000
新機能をバージョン9に追加しても仕方ないですよね
04:02
But your health decisions are the same.
76
242000
2000
健康に関しても同じことです
04:04
Every time you have a carrot instead of a cookie,
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244000
2000
クッキーのかわりににんじんを食べたり
04:06
every time you go to the gym instead of going to the movies,
78
246000
3000
映画のかわりにスポーツクラブへ行ったりすることは
04:09
that's a costly investment in your health.
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249000
2000
健康のために投資しているという事です
04:11
But how much you want to invest is going to depend
80
251000
2000
でもどれだけ投資したいのかは これから先
04:13
on how much longer you expect to live in the future,
81
253000
2000
どれ位 生きる見込みがあるのかによります
04:15
even if you don't make those investments.
82
255000
2000
たとえ実際には 投資しないとしてもです
04:17
AIDS is the same kind of thing. It's costly to avoid AIDS.
83
257000
3000
AIDSも同じです AIDSを避けるには犠牲もあります
04:20
People really like to have sex.
84
260000
3000
だって人は 性交が本当に好きですから
04:23
But, you know, it has a benefit in terms of future longevity.
85
263000
6000
それでも 避けることでの未来的な利益はあるのです
04:29
But life expectancy in Africa, even without AIDS, is really, really low:
86
269000
4000
でもアフリカでの平均寿命はAIDSがなくてもすごく短いのです
04:33
40 or 50 years in a lot of places.
87
273000
3000
多くの場所では40年や50年ほどなのです
04:36
I think it's possible, if we think about that intuition, and think about that fact,
88
276000
4000
直感と事実を照らし合わせると これこそが
04:40
that maybe that explains some of this low behavior change.
89
280000
3000
行動変化の低さを説明できると思うのです
04:43
But we really need to test that.
90
283000
2000
でも それを試してみなければなりません
04:45
And a great way to test that is to look across areas in Africa and see:
91
285000
3000
アフリカ全体を見て
04:48
do people with more life expectancy change their sexual behavior more?
92
288000
4000
平均寿命が長い人々の 性行動の変化を観察するのです
04:52
And the way that I'm going to do that is,
93
292000
2000
わたしが使う方法では
04:54
I'm going to look across areas with different levels of malaria.
94
294000
3000
マラリアの有病率が異なる様々な地域を調べます
04:57
So malaria is a disease that kills you.
95
297000
3000
マラリアも死をもたらす病気であり
05:00
It's a disease that kills a lot of adults in Africa, in addition to a lot of children.
96
300000
3000
アフリカではたくさんの大人や子供を死に追いやっています
05:03
And so people who live in areas with a lot of malaria
97
303000
3000
なので マラリアが多い地域の人々の平均寿命は
05:06
are going to have lower life expectancy than people who live in areas with limited malaria.
98
306000
4000
少ない地域の人よりも短いことになります
05:10
So one way to test to see whether we can explain
99
310000
2000
だから行動変化を平均寿命の違いで
05:12
some of this behavior change by differences in life expectancy
100
312000
3000
説明できるのか試してみるには
05:15
is to look and see is there more behavior change
101
315000
3000
マラリアの少ない地域で 行動変化が
05:18
in areas where there's less malaria.
102
318000
2000
もっと起こるのか調べるのです
05:20
So that's what this figure shows you.
103
320000
2000
それがこのグラフに表れています
05:22
This shows you -- in areas with low malaria, medium malaria, high malaria --
104
322000
4000
このグラフはマラリアの少ない地域 中位の地域 多い地域で
05:26
what happens to the number of sexual partners as you increase HIV prevalence.
105
326000
4000
HIVの有病率が増えるにつれての 性交相手の数の推移を表しています
05:30
If you look at the blue line,
106
330000
2000
青い線を見ると
05:32
the areas with low levels of malaria, you can see in those areas,
107
332000
3000
マラリアが少ない地域では
05:35
actually, the number of sexual partners is decreasing a lot
108
335000
3000
実際にHIV有病率があがるにつれて 性交相手の数が
05:38
as HIV prevalence goes up.
109
338000
2000
大きく減ってきています
05:40
Areas with medium levels of malaria it decreases some --
110
340000
2000
中位の地域でも減っていますが
05:42
it doesn't decrease as much. And areas with high levels of malaria --
111
342000
3000
それほどでもありません マラリアが多い地域では
05:45
actually, it's increasing a little bit, although that's not significant.
112
345000
5000
少しだけですが増えているのがわかります
05:50
This is not just through malaria.
113
350000
2000
マラリアだけではありません
05:52
Young women who live in areas with high maternal mortality
114
352000
3000
妊婦死亡率の高い地域に住む若い女性は
05:55
change their behavior less in response to HIV
115
355000
3000
低い地域に住む女性に比べると
05:58
than young women who live in areas with low maternal mortality.
116
358000
3000
HIVに対する対応は弱いのです
06:01
There's another risk, and they respond less to this existing risk.
117
361000
4000
他にもリスクがあると すでにあるリスクにはあまり反応しないのです
06:06
So by itself, I think this tells a lot about how people behave.
118
366000
3000
なので これで人々がどう行動するのかがわかりますよね
06:09
It tells us something about why we see limited behavior change in Africa.
119
369000
3000
アフリカでの行動変化の少なさがこれで説明できます
06:12
But it also tells us something about policy.
120
372000
2000
政策についても分かってきます
06:14
Even if you only cared about AIDS in Africa,
121
374000
3000
たとえAIDSのことだけを考えていたとしても
06:17
it might still be a good idea to invest in malaria,
122
377000
3000
マラリア廃絶や
06:20
in combating poor indoor air quality,
123
380000
2000
室内空気の改善
06:22
in improving maternal mortality rates.
124
382000
2000
妊産婦死亡率の改善に投資するべきです
06:24
Because if you improve those things,
125
384000
2000
なぜなら これらの事を改善すると
06:26
then people are going to have an incentive to avoid AIDS on their own.
126
386000
4000
人々に自分でAIDSを予防しようという動機が生まれるからです
06:30
But it also tells us something about one of these facts that we talked about before.
127
390000
4000
そして 先ほど話した事について考えて見ましょう
06:34
Education campaigns, like the one that the president is focusing on in his funding,
128
394000
4000
大統領が注力している教育キャンペーンのようなものですが
06:38
may not be enough, at least not alone.
129
398000
2000
それだけでは足りません
06:40
If people have no incentive to avoid AIDS on their own,
130
400000
2000
もし人々にAIDS予防の動機がないのなら
06:42
even if they know everything about the disease,
131
402000
2000
病気について知っていたとしても
06:44
they still may not change their behavior.
132
404000
2000
行動を変えないかもしれません
06:46
So the other thing that I think we learn here is that AIDS is not going to fix itself.
133
406000
3000
ここで AIDSは勝手に消えるものではない事がわかります
06:49
People aren't changing their behavior enough
134
409000
2000
人は病気を減らすほどには
06:51
to decrease the growth in the epidemic.
135
411000
3000
行動を変えないのです
06:54
So we're going to need to think about policy
136
414000
2000
だから 政策について考え
06:56
and what kind of policies might be effective.
137
416000
2000
効果的な政策を考える必要があります
06:58
And a great way to learn about policy is to look at what worked in the past.
138
418000
3000
政策について学ぶには 過去の成功例を見るのがいいでしょう
07:01
The reason that we know that the ABC campaign
139
421000
2000
ウガンダでのABCキャンペーンの成果が
07:03
was effective in Uganda is we have good data on prevalence over time.
140
423000
3000
わかるのは 数年間の有病率のデータがあったからです
07:06
In Uganda we see the prevalence went down.
141
426000
2000
ウガンダでは有病率が下がりました
07:08
We know they had this campaign. That's how we learn about what works.
142
428000
3000
こうして相互関係を知るのです
07:11
It's not the only place we had any interventions.
143
431000
2000
このような試みはここだけではなく
07:13
Other places have tried things, so why don't we look at those places
144
433000
4000
ほかの場所でもあったのですが どうして他の場所の有病率に
07:17
and see what happened to their prevalence?
145
437000
3000
注目しないのでしょうか?
07:20
Unfortunately, there's almost no good data
146
440000
2000
不幸にも ほかにはいいデータがなく
07:22
on HIV prevalence in the general population in Africa until about 2003.
147
442000
5000
アフリカの一般人口のHIVの有病率は2003年まで分かりませんでした
07:27
So if I asked you, "Why don't you go and find me
148
447000
2000
もし「1991年 ブルキナファソでの
07:29
the prevalence in Burkina Faso in 1991?"
149
449000
3000
有病率のデータを持ってきて」と聞かれても
07:32
You get on Google, you Google, and you find,
150
452000
3000
Googleで調べて見つかるのは
07:35
actually the only people tested in Burkina Faso in 1991
151
455000
3000
ブルキナファソで1991年に検査を受けているのは
07:38
are STD patients and pregnant women,
152
458000
2000
妊婦と性病保有者だけと気づくでしょう
07:40
which is not a terribly representative group of people.
153
460000
2000
それでは全体の代表にはなりません
07:42
Then if you poked a little more, you looked a little more at what was going on,
154
462000
3000
もう少し調べて 何が起こっていたのかも調べて見ると
07:45
you'd find that actually that was a pretty good year,
155
465000
3000
その結果だけでも まだマシだと気づきます
07:48
because in some years the only people tested are IV drug users.
156
468000
3000
なぜなら 麻薬中毒者しか検査を受けていない年もあるからです
07:51
But even worse -- some years it's only IV drug users,
157
471000
2000
時には麻薬中毒者だけ
07:53
some years it's only pregnant women.
158
473000
2000
時には妊婦だけ
07:55
We have no way to figure out what happened over time.
159
475000
2000
何が起こっていたのか知るすべはないのです
07:57
We have no consistent testing.
160
477000
2000
一貫した検査がありません
07:59
Now in the last few years, we actually have done some good testing.
161
479000
5000
過去数年はしっかりと検査を行いました
08:04
In Kenya, in Zambia, and a bunch of countries,
162
484000
3000
ケニア ザンビア そして多くのほかの国で
08:07
there's been testing in random samples of the population.
163
487000
3000
一般人口の中で確率標本に基づき検査が行われました
08:10
But this leaves us with a big gap in our knowledge.
164
490000
3000
しかし それは依然として大きなギャップを残します
08:13
So I can tell you what the prevalence was in Kenya in 2003,
165
493000
3000
2003年のケニアでの有病率は分かりますが
08:16
but I can't tell you anything about 1993 or 1983.
166
496000
3000
1983年や1993年のことは何もわかりません
08:19
So this is a problem for policy. It was a problem for my research.
167
499000
4000
この政策の問題がわたしの研究の障害になりました
08:23
And I started thinking about how else might we figure out
168
503000
4000
そこで いったいどうすれば過去のアフリカでの有病率を
08:27
what the prevalence of HIV was in Africa in the past.
169
507000
2000
見つけられるのか考え始めました
08:29
And I think that the answer is, we can look at mortality data,
170
509000
4000
それに対する答えとして 私は死亡率を調べて
08:33
and we can use mortality data to figure out what the prevalence was in the past.
171
513000
4000
それを使って過去の有病率を見つけ出すことにしました
08:37
To do this, we're going to have to rely on the fact
172
517000
2000
そのためには AIDSは特別な種類の病気という
08:39
that AIDS is a very specific kind of disease.
173
519000
2000
事実に頼ることになります
08:41
It kills people in the prime of their lives.
174
521000
2000
全盛期の人々に死をもたらすのです
08:43
Not a lot of other diseases have that profile. And you can see here --
175
523000
3000
そのような病気は多くありません これを見て下さい
08:46
this is a graph of death rates by age in Botswana and Egypt.
176
526000
4000
これはボツワナとエジプトでの年齢別死亡率のグラフです
08:50
Botswana is a place with a lot of AIDS,
177
530000
2000
ボツワナはAIDSが多い国で
08:52
Egypt is a place without a lot of AIDS.
178
532000
2000
エジプトはそうでもありません
08:54
And you see they have pretty similar death rates among young kids and old people.
179
534000
3000
見て分かるように子供やお年寄りは似たような死亡率ですから
08:57
That suggests it's pretty similar levels of development.
180
537000
3000
同じ程度であることがわかりますね
09:00
But in this middle region, between 20 and 45,
181
540000
3000
しかし中程の 20才から45才では
09:03
the death rates in Botswana are much, much, much higher than in Egypt.
182
543000
4000
ボツワナでの死亡率はエジプトよりも ものすごく高いのです
09:07
But since there are very few other diseases that kill people,
183
547000
4000
でもほかに死をもたらす病気は多くないので
09:11
we can really attribute that mortality to HIV.
184
551000
3000
その死亡率がHIVからきていると考えられるのです
09:14
But because people who died this year of AIDS got it a few years ago,
185
554000
4000
ところが今年AIDSで亡くなったとすると 感染したのは数年前です
09:18
we can use this data on mortality to figure out what HIV prevalence was in the past.
186
558000
5000
この死亡率を使って過去のHIVの有病率をみつけるのです
09:23
So it turns out, if you use this technique,
187
563000
2000
この方法を使うと
09:25
actually your estimates of prevalence are very close
188
565000
2000
実際 有病率の予測は
09:27
to what we get from testing random samples in the population,
189
567000
3000
一般人口内の確率標本から得た結果とすごく近いのです
09:30
but they're very, very different than what UNAIDS tells us the prevalences are.
190
570000
5000
しかし国際連合エイズ合同計画(UNAIDS)が発表している有病率とは大きく異なります
09:35
So this is a graph of prevalence estimated by UNAIDS,
191
575000
3000
これは 1990年代後半におけるアフリカの9つの国での
09:38
and prevalence based on the mortality data
192
578000
2000
有病率のグラフで 一方はUNAIDSによる予想で
09:40
for the years in the late 1990s in nine countries in Africa.
193
580000
4000
もう一方は死亡率に基づいたものです
09:44
You can see, almost without exception,
194
584000
2000
ほとんど例外なしに
09:46
the UNAIDS estimates are much higher than the mortality-based estimates.
195
586000
4000
UNAIDSの予想は死亡率に基づいたものより 高いですよね
09:50
UNAIDS tell us that the HIV rate in Zambia is 20 percent,
196
590000
4000
UNAIDSによると ザンビアのHIV率は20%ですが
09:54
and mortality estimates suggest it's only about 5 percent.
197
594000
4000
死亡率に基づいたものは5%だという予想になっています
09:58
And these are not trivial differences in mortality rates.
198
598000
3000
死亡率にしてはかなりの違いですよね
10:01
So this is another way to see this.
199
601000
2000
ほかにも見方があります
10:03
You can see that for the prevalence to be as high as UNAIDS says,
200
603000
2000
有病率がUNAIDSが言うほど高いのであれば
10:05
we have to really see 60 deaths per 10,000
201
605000
2000
一万人中60人の死者がないとおかしいのです
10:07
rather than 20 deaths per 10,000 in this age group.
202
607000
4000
一万人中20人の死者ではおかしいのです
10:11
I'm going to talk a little bit in a minute
203
611000
2000
これから
10:13
about how we can use this kind of information to learn something
204
613000
3000
このような情報をどのように使えば
10:16
that's going to help us think about the world.
205
616000
2000
世界に対する理解が深まるかをお話しします
10:18
But this also tells us that one of these facts
206
618000
2000
しかし 私が最初のほうに話した事実が
10:20
that I mentioned in the beginning may not be quite right.
207
620000
3000
正しくないかもしれないと気づくことでしょう
10:23
If you think that 25 million people are infected,
208
623000
2000
2500万人が感染しているという知識があっても
10:25
if you think that the UNAIDS numbers are much too high,
209
625000
3000
UNAIDSの数値が高すぎるだけかもしれません
10:28
maybe that's more like 10 or 15 million.
210
628000
2000
1000万人か1500万人かもしれません
10:30
It doesn't mean that AIDS isn't a problem. It's a gigantic problem.
211
630000
4000
それはAIDSが問題でないと言うことではありません
大きな問題です
10:34
But it does suggest that that number might be a little big.
212
634000
4000
だけど 数値が少し高すぎるかもしれないと言うことです
10:38
What I really want to do, is I want to use this new data
213
638000
2000
大切なのは この新しい情報を使って
10:40
to try to figure out what makes the HIV epidemic grow faster or slower.
214
640000
4000
何がHIVの流行を早く または遅くさせるのか見つけることなのです
10:44
And I said in the beginning, I wasn't going to tell you about exports.
215
644000
3000
最初に言ったように 輸出などについては話さない予定でした
10:47
When I started working on these projects,
216
647000
2000
このプロジェクトを始めた時に
10:49
I was not thinking at all about economics,
217
649000
2000
経済が関わるとは思わなかったのですが
10:51
but eventually it kind of sucks you back in.
218
651000
3000
だんだん考えさせられるようになったのです
10:54
So I am going to talk about exports and prices.
219
654000
3000
なのでやはり 輸出と価格の話をしますね
10:57
And I want to talk about the relationship between economic activity,
220
657000
3000
そして経済活動 特に
11:00
in particular export volume, and HIV infections.
221
660000
4000
輸出量とHIV感染の関係について話します
11:04
So obviously, as an economist, I'm deeply familiar
222
664000
4000
経済学者としての私がはっきりと言えるのは
11:08
with the fact that development, that openness to trade,
223
668000
2000
発展や自由貿易が発展途上国にとって
11:10
is really good for developing countries.
224
670000
2000
とてもいいということです
11:12
It's good for improving people's lives.
225
672000
3000
人々の生活を改善します
11:15
But openness and inter-connectedness, it comes with a cost
226
675000
2000
でも開放性や相互接続性は 病気の観点からは
11:17
when we think about disease. I don't think this should be a surprise.
227
677000
3000
デメリットもあるのです 驚くことではありません
11:20
On Wednesday, I learned from Laurie Garrett
228
680000
2000
水曜日にローリー・ギャレットから
11:22
that I'm definitely going to get the bird flu,
229
682000
2000
絶対に鳥インフルにかかると言われましたが
11:24
and I wouldn't be at all worried about that
230
684000
3000
アジアとの関わりがないので
11:27
if we never had any contact with Asia.
231
687000
3000
全く心配していません
11:30
And HIV is actually particularly closely linked to transit.
232
690000
4000
HIVも交通との深い関係があるんです
11:34
The epidemic was introduced to the US
233
694000
2000
流行病が最初にアメリカに知れ渡ったのは
11:36
by actually one male steward on an airline flight,
234
696000
4000
飛行機のある男性乗務員がアフリカ滞在中に感染し
11:40
who got the disease in Africa and brought it back.
235
700000
2000
アメリカに持ち帰ったからなのです
11:42
And that was the genesis of the entire epidemic in the US.
236
702000
3000
それがアメリカで流行することのきっかけになったのです
11:45
In Africa, epidemiologists have noted for a long time
237
705000
4000
アフリカでは 伝染病学者が長い間にわたって
11:49
that truck drivers and migrants are more likely to be infected than other people.
238
709000
4000
トラック運転手や移民は他の人より感染している可能性が高いと言い続けていました
11:53
Areas with a lot of economic activity --
239
713000
2000
経済活動が盛んで
11:55
with a lot of roads, with a lot of urbanization --
240
715000
3000
道があり 都市化している
11:58
those areas have higher prevalence than others.
241
718000
2000
地域では他より有病率も高いのです
12:00
But that actually doesn't mean at all
242
720000
2000
しかしそれは 輸出や貿易の増加と
12:02
that if we gave people more exports, more trade, that that would increase prevalence.
243
722000
4000
有病率の増加とを結びつけているわけではありません
12:06
By using this new data, using this information about prevalence over time,
244
726000
4000
長期間に渡る有病率の この新しいデータや情報を使って
12:10
we can actually test that. And so it seems to be --
245
730000
4000
それを試すことができるのです そうすると
12:14
fortunately, I think -- it seems to be the case
246
734000
2000
幸運にも
12:16
that these things are positively related.
247
736000
2000
その関係性が見えてきます
12:18
More exports means more AIDS. And that effect is really big.
248
738000
4000
輸出が多ければAIDSも多く その影響はかなり大きいのです
12:22
So the data that I have suggests that if you double export volume,
249
742000
4000
このデータによると もし輸出量を2倍に増やすと
12:26
it will lead to a quadrupling of new HIV infections.
250
746000
5000
新規のHIV感染は4倍にも増えるのです
12:31
So this has important implications both for forecasting and for policy.
251
751000
3000
これは予測および政策に大きく影響を及ぼします
12:34
From a forecasting perspective, if we know where trade is likely to change,
252
754000
4000
予測の観点から言うと もし貿易が変わるような出来事
12:38
for example, because of the African Growth and Opportunities Act
253
758000
3000
例えばアフリカ成長機会法や
12:41
or other policies that encourage trade,
254
761000
2000
他の貿易支援の政策を知っていれば
12:43
we can actually think about which areas are likely to be heavily infected with HIV.
255
763000
5000
実際にどの地域がHIV感染の危険にさらされるかが考えつきます
12:48
And we can go and we can try to have pre-emptive preventive measures there.
256
768000
6000
そして そういった地域に行って感染前の予防ができるのです
12:54
Likewise, as we're developing policies to try to encourage exports,
257
774000
3000
同じように 輸出支援の政策を展開する上で
12:57
if we know there's this externality --
258
777000
2000
輸出の増加に伴って起こる
12:59
this extra thing that's going to happen as we increase exports --
259
779000
2000
外部性の存在を知っていれば
13:01
we can think about what the right kinds of policies are.
260
781000
3000
適切な政策が何か考えられるのです
13:04
But it also tells us something about one of these things that we think that we know.
261
784000
3000
そして私たちが知っていると思い込んでいることについても気づくことがあります
13:07
Even though it is the case that poverty is linked to AIDS,
262
787000
3000
貧困とAIDSは関わっていますよね
13:10
in the sense that Africa is poor and they have a lot of AIDS,
263
790000
3000
特にアフリカは貧乏でAIDSが多いです
13:13
it's not necessarily the case that improving poverty -- at least in the short run,
264
793000
4000
ですが 少なくとも短期間では貧困を改善したり
13:17
that improving exports and improving development --
265
797000
2000
輸出や発展を援助するということが
13:19
it's not necessarily the case that that's going to lead
266
799000
2000
必ずしも HIV有病率を
13:21
to a decline in HIV prevalence.
267
801000
2000
減らすわけでわありません
13:24
So throughout this talk I've mentioned a few times
268
804000
2000
今までウガンダの
13:26
the special case of Uganda, and the fact that
269
806000
2000
ケーススタディと
13:28
it's the only country in sub-Saharan Africa with successful prevention.
270
808000
4000
サブサハラ・アフリカで唯一予防に成功していることをお話しました
13:32
It's been widely heralded.
271
812000
2000
それは広く認知されています
13:34
It's been replicated in Kenya, and Tanzania, and South Africa and many other places.
272
814000
6000
ケニアやタンザニア 南アフリカなど他の場所でも多く模倣されています
13:40
But now I want to actually also question that.
273
820000
4000
しかし ここでそれを疑問視してみたいのです
13:44
Because it is true that there was a decline in prevalence
274
824000
3000
なぜなら1990年代にウガンダで有病率に
13:47
in Uganda in the 1990s. It's true that they had an education campaign.
275
827000
4000
減少傾向が見られたのは本当で 教育キャンペーンをしたのも本当ですが
13:51
But there was actually something else that happened in Uganda in this period.
276
831000
6000
同時期にウガンダでは他のことが起こっていたのです
13:57
There was a big decline in coffee prices.
277
837000
2000
コーヒーの値段が大きく下がったのです
13:59
Coffee is Uganda's major export.
278
839000
2000
コーヒーはウガンダの主要な輸出品です
14:01
Their exports went down a lot in the early 1990s -- and actually that decline lines up
279
841000
5000
その輸出が1990年代前半にガクッと下がり そしてその価格減少と今回の
14:06
really, really closely with this decline in new HIV infections.
280
846000
4000
HIV新規感染数の減少が絶妙に並行して起こっていたのです
14:10
So you can see that both of these series --
281
850000
3000
これを見て下さい
14:13
the black line is export value, the red line is new HIV infections --
282
853000
3000
黒い線が輸出額 赤い線がHIV新規感染数です
14:16
you can see they're both increasing.
283
856000
2000
両方とも上昇しているのがわかると思います
14:18
Starting about 1987 they're both going down a lot.
284
858000
2000
1987年位から両方とも大きく下降しており
14:20
And then actually they track each other
285
860000
2000
そしてお互いを追うようにして
14:22
a little bit on the increase later in the decade.
286
862000
2000
後半に少し上昇しています
14:24
So if you combine the intuition in this figure
287
864000
2000
この図から受ける直感と
14:26
with some of the data that I talked about before,
288
866000
3000
さきほどのデータを掛け合わせると
14:29
it suggests that somewhere between 25 percent and 50 percent
289
869000
4000
ウガンダで見られた有病率の減少のうち
14:33
of the decline in prevalence in Uganda
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25%から50%は
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actually would have happened even without any education campaign.
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教育キャンペーンなしでも起こったのではないかと推測できます
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But that's enormously important for policy.
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これは政策にとって とても大切なことです
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We're spending so much money to try to replicate this campaign.
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このキャンペーンを模倣するために多額のお金がかけられているのです
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And if it was only 50 percent as effective as we think that it was,
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政策が半分くらいしか効果がないとすれば
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then there are all sorts of other things
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他にもいろいろと
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maybe we should be spending our money on instead.
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お金をかけるべき事があるはずです
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Trying to change transmission rates by treating other sexually transmitted diseases.
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他の性病を治療したり 男性への割礼を行うことで
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Trying to change them by engaging in male circumcision.
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感染率を変えてみる事もできます
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There are tons of other things that we should think about doing.
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他にも考えるべきことはたくさんあります
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And maybe this tells us that we should be thinking more about those things.
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もしかすると こういったことをもっと考えるのが大切だと気づかせてくれるかも知れません
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I hope that in the last 16 minutes I've told you something that you didn't know about AIDS,
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16分の私の話で AIDSについて初めて知ったこと そして
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and I hope that I've gotten you questioning a little bit
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知っていたつもりでも疑問になったことが
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some of the things that you did know.
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あれば嬉しいです
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And I hope that I've convinced you maybe
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そして みなさんが
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that it's important to understand things about the epidemic
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政策を考える上で 流行病について学ぶのは
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in order to think about policy.
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大切だと納得していただければ光栄です
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But more than anything, you know, I'm an academic.
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しかし何より わたしは学者です
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And when I leave here, I'm going to go back
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この場を去れば わたしは自分の
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and sit in my tiny office, and my computer, and my data.
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小さなオフィスのコンピューターとデータに戻っていくのです
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And the thing that's most exciting about that
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そして一番興奮するのが
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is every time I think about research, there are more questions.
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研究のことを考えるたびに質問が次々あることです
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There are more things that I think that I want to do.
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私がやりたいと思う事はもっとあるのです
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And what's really, really great about being here
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ここにいてすばらしいと思うのは
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is I'm sure that the questions that you guys have
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みなさんが抱えている質問が
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are very, very different than the questions that I think up myself.
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私が抱えているものと全く違うということです
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And I can't wait to hear about what they are.
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それが何かを聞くのが楽しみでなりません
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So thank you very much.
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本当にありがとうございました
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