New insights on poverty | Hans Rosling

428,401 views ・ 2007-06-26

TED


โปรดดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษด้านล่างเพื่อเล่นวิดีโอ

Translator: Chatthip Chaichakan Reviewer: Kelwalin Dhanasarnsombut
00:25
I told you three things last year.
0
25000
2000
ปีที่แล้ว ผมบอกพวกคุณไปสามอย่าง
00:27
I told you that the statistics of the world
1
27000
3000
ผมบอกไปว่า สถิติเกี่ยวกับโลกใบนี้
00:30
have not been made properly available.
2
30000
3000
ยังไม่ถูกเปิดให้เข้าถึงได้อย่างเหมาะสมนัก
00:33
Because of that, we still have the old mindset
3
33000
2000
เพราะอย่างนั้น เราเลยยังมีความคิดแบบเก่าๆ
00:35
of developing in industrialized countries, which is wrong.
4
35000
3000
เกี่ยวกับประเทศอุตสาหกรรมที่กำลังพัฒนา ซึ่งนั่นเป็นความคิดที่ผิด
00:39
And that animated graphics can make a difference.
5
39000
4000
และบอกว่า ภาพกราฟฟิกแบบเคลื่อนไหวได้นั้น สามารถสร้างความแตกต่างได้
00:44
Things are changing
6
44000
2000
สิ่งต่างๆกำลังเปลี่ยนไปครับ
00:46
and today, on the United Nations Statistic Division Home Page,
7
46000
4000
และวันนี้ บนหน้าแรกของเว็บไซต์ ของกองสถิติแห่งสหประชาชาติ
00:50
it says, by first of May, full access to the databases.
8
50000
3000
มีการระบุว่า ภายในวันที่ 1 พฤษภาคม ฐานข้อมูลต่างๆจะเปิดให้เข้าถึงได้เต็มที่
00:55
(Applause)
9
55000
3000
(เสียงปรบมือ)
00:58
And if I could share the image with you on the screen.
10
58000
4000
และถ้าหากผมสามารถแสดงภาพบนจอให้คุณดูได้
01:03
So three things have happened.
11
63000
1000
เอาล่ะ มีสามสิ่งที่ได้เกิดขึ้น
01:04
U.N. opened their statistic databases,
12
64000
3000
UN เปิดฐานข้อมูลทางสถิติของพวกเขา
01:07
and we have a new version of the software
13
67000
4000
และพวกเรามีเวอร์ชั่นใหม่ล่าสุดของซอฟท์แวร์
01:11
up working as a beta on the net,
14
71000
2000
ซึ่งเป็นแบบทดลอง สามารถใช้ได้บนอินเตอร์เน็ต
01:13
so you don't have to download it any longer.
15
73000
2000
เพราะงั้นคุณไม่ต้องดาวน์โหลดมันอีกต่อไปแล้ว
01:16
And let me repeat what you saw last year.
16
76000
2000
และขอผมทวนสิ่งที่คุณได้เห็นไปเมื่อปีที่แล้ว
01:18
The bubbles are the countries.
17
78000
1000
ฟองเหล่านั้น คือ ประเทศ
01:19
Here you have the fertility rate -- the number of children per woman --
18
79000
4000
ตรงนี้คุณมีอัตราการเจริญพันธุ์ จำนวนของเด็กต่อผู้หญิง
01:23
and there you have the length of life in years.
19
83000
3000
และตรงนั้นคุณมีช่วงความยืนยาวของชีวิต เป็นปี
01:27
This is 1950 -- those were the industrialized countries,
20
87000
3000
ตรงนี้ปี 1950 กลุ่มนั้นเป็นประเทศอุตสาหกรรม
01:30
those were developing countries.
21
90000
1000
กลุ่มนั้นเป็นประเทศกำลังพัฒนา
01:31
At that time there was a "we" and "them."
22
91000
2000
ตอนนั้น ยังมี "พวกเรา" และ "พวกเขา"
01:33
There was a huge difference in the world.
23
93000
2000
มีความแตกต่างอย่างมากในโลกใบนี้
01:35
But then it changed, and it went on quite well.
24
95000
4000
แต่แล้วมันก็เปลี่ยนไป และมันก็ดำเนินไปได้ด้วยดี
01:39
And this is what happens.
25
99000
1000
และนี่คือสิ่งที่เกิดขึ้น
01:41
You can see how China is the red, big bubble.
26
101000
3000
คุณจะเห็นว่าประเทศจีนซึ่งเป็นฟองสีแดงใหญ่ๆ
01:44
The blue there is India.
27
104000
1000
สีน้ำเงินนั้นคือ ประเทศอินเดีย
01:45
And they go over all this -- I'm going to try to be
28
105000
3000
และพวกเขากำลังก้าวข้ามทั้งหมดนี้ไป ผมกำลังพยายามทำตัว
01:48
a little more serious this year in showing you
29
108000
2000
ให้ดูจริงจังมากขึ้นหน่อยในปีนี้ ในการแสดงให้คุณเห็น
01:50
how things really changed.
30
110000
2000
ว่าสิ่งต่างๆเปลี่ยนแปลงไปได้อย่างไร
01:53
And it's Africa that stands out as the problem down here, doesn't it?
31
113000
3000
และนี่คือแอฟริกา ซึ่งโดดเด่นออกมา และดูเป็นปัญหาที่ข้างล่างตรงนี้ ใช่มั้ยครับ
01:56
Large families still, and the HIV epidemic
32
116000
3000
ครอบครัวขนาดใหญ่เหมือนเดิม และการติดต่อของโรคเอดส์
01:59
brought down the countries like this.
33
119000
2000
ได้นำประเทศต่างๆลงมาสู่จุดนี้
02:01
This is more or less what we saw last year,
34
121000
3000
นี่เป็นสิ่งที่เราเห็นกันไม่มากก็น้อยไปกว่าปีที่แล้ว
02:04
and this is how it will go on into the future.
35
124000
2000
และนี่ก็คือสิ่งที่จะดำเนินต่อไปในอนาคต
02:07
And I will talk on, is this possible?
36
127000
2000
และผมจะพูดถึงว่า มันเป็นไปได้มั้ย
02:09
Because you see now, I presented statistics that don't exist.
37
129000
3000
เพราะคุณจะเห็นในตอนนี้ว่า ผมได้เสนอข้อมูลสถิติที่ไม่มีตัวตน
02:13
Because this is where we are.
38
133000
2000
เพราะตรงนี้เป็นจุดที่พวกเรากำลังเป็นอยู่
02:15
Will it be possible that this will happen?
39
135000
3000
แล้วมันจะเป็นไปได้มั้ยที่สิ่งนี้จะเกิดขึ้น
02:19
I cover my lifetime here, you know?
40
139000
2000
ผมใช้เวลาทั้งชีวิตของผมตรงนี้ คุณรู้มั้ย
02:21
I expect to live 100 years.
41
141000
2000
ผมหวังว่าผมจะอยู่ไปร้อยปี
02:23
And this is where we are today.
42
143000
2000
และตรงนี้เป็นที่ๆพวกเราอยู่กันทุกวันนี้
02:25
Now could we look here instead at the economic situation in the world?
43
145000
7000
เอาล่ะ เรามาดูตรงนี้ดีกว่า ตรงสภาวะทางเศรษฐกิจของโลก
02:33
And I would like to show that against child survival.
44
153000
5000
และผมจะแสดงมันให้ดูไปพร้อมๆกับ การอยู่รอดของเด็ก
02:38
We'll swap the axis.
45
158000
1000
เราจะสลับแกน
02:40
Here you have child mortality -- that is, survival --
46
160000
4000
ตรงนี้เราจะมีการตายของเด็ก ก็คือการอยู่รอดนั่นแหละ
02:44
four kids dying there, 200 dying there.
47
164000
2000
เด็ก 4 คนตายตรงนี้ 200 คนตายตรงนั้น
02:47
And this is GDP per capita on this axis.
48
167000
2000
และนี่คือ GDP ต่อหัวอยู่บนแกนนี้
02:50
And this was 2007.
49
170000
3000
และนี่คือปี 2007
02:53
And if I go back in time, I've added some historical statistics --
50
173000
4000
และถ้าผมย้อนเวลากลับไป ผมได้เพิ่มข้อมูลสถิติในประวัติศาสตร์เข้ามา
02:57
here we go, here we go, here we go -- not so much statistics 100 years ago.
51
177000
6000
เอาล่ะ ไปล่ะ ไปล่ะ ไม่ค่อยมีสถิติอะไรมากนักเมื่อ 100 ปีก่อน
03:03
Some countries still had statistics.
52
183000
2000
บางประเทศก็มีสถิติแหละ
03:05
We are looking down in the archive,
53
185000
2000
เราไปดูในเอกสารทางประวัติศาสตร์
03:07
and when we are down into 1820,
54
187000
4000
และเมื่อเราย้อนไปถึงปี 1820
03:11
there is only Austria and Sweden that can produce numbers.
55
191000
4000
มีแค่ออสเตรียกับสวีเดนเท่านั้นที่สร้างตัวเลขพวกนี้ได้
03:15
(Laughter)
56
195000
3000
(เสียงหัวเราะ)
03:18
But they were down here. They had 1,000 dollars per person per year.
57
198000
4000
แต่พวกเขาอยู่ข้างล่างตรงนี้ พวกเขามีรายได้ 1000 ดอลลาร์ต่อหัวต่อปี
03:22
And they lost one-fifth of their kids before their first birthday.
58
202000
3000
และพวกเขาสูญเสีย 1 ใน 5 ของเด็กไป ก่อนที่เด็กเหล่านั้นจะอายุครบหนึ่งปี
03:26
So this is what happens in the world, if we play the entire world.
59
206000
3000
ถ้าเราดูทั่วทั้งโลก นี่เป็นสิ่งที่เกิดขึ้น
03:29
How they got slowly richer and richer,
60
209000
3000
เราค่อยๆ รวยขึ้นๆ ได้ยังไง
03:32
and they add statistics.
61
212000
1000
แล้วพวกเขาก็เก็บสถิติเข้ามา
03:33
Isn't it beautiful when they get statistics?
62
213000
2000
มันดูสวยดีนะเวลาที่พวกเขามีสถิติขึ้นมา ว่ามั้ย
03:35
You see the importance of that?
63
215000
2000
คุณเห็นความสำคัญของมันมั้ย
03:37
And here, children don't live longer.
64
217000
2000
และตรงนี้ เด็กๆอายุสั้นลง
03:39
The last century, 1870, was bad for the kids in Europe,
65
219000
4000
ศตวรรษที่แล้ว ปี 1870 ไม่ดีเลยสำหรับเด็กๆในยุโรป
03:43
because most of this statistics is Europe.
66
223000
2000
เพราะสถิติเหล่านี้ส่วนใหญ่เกิดขึ้นในยุโรป
03:45
It was only by the turn of the century
67
225000
3000
จนมาถึงช่วงที่เปลี่ยนศตวรรษ
03:48
that more than 90 percent of the children survived their first year.
68
228000
3000
ที่มากกว่า 90 เปอร์เซ็นต์ของเด็ก มีชีวิตรอดผ่านวันเกิดปีแรกของพวกเขา
03:51
This is India coming up, with the first data from India.
69
231000
3000
ตรงนี้ อินเดียกำลังพุ่งขึ้นมา ด้วยข้อมูลแรกจากอินเดีย
03:54
And this is the United States moving away here, earning more money.
70
234000
5000
และนี่คือสหรัฐฯกำลังขยับหนีมาตรงนี้ ทำเงินได้มากขึ้น
03:59
And we will soon see China coming up in the very far end corner here.
71
239000
5000
และในไม่ช้าเราจะพบว่า จีนกำลังขึ้นมาจากสุดมุมไกลโพ้นตรงนี้
04:04
And it moves up with Mao Tse-Tung getting health,
72
244000
2000
และก็พุ่งขึ้นในช่วงของเหมาเจ๋อตุง สุขภาพดีขึ้น
04:06
not getting so rich.
73
246000
1000
แต่ไม่ได้รวยขึ้นเท่าไหร่นัก
04:07
There he died, then Deng Xiaoping brings money.
74
247000
3000
แล้วเขาก็ตาย แล้วเติ้งเสี่ยวผิงก็เอาเงินมา
04:10
It moves this way over here.
75
250000
1000
มันขยับมาอยู่ตรงนี้
04:12
And the bubbles keep moving up there,
76
252000
2000
แล้วฟองทั้งหลายก็ขยับๆขึ้นไปตรงนั้น
04:14
and this is what the world looks like today.
77
254000
2000
และนี่ก็คือโลกที่เป็นอยู่ทุกวันนี้
04:16
(Applause)
78
256000
6000
(เสียงปรบมือ)
04:22
Let us have a look at the United States.
79
262000
3000
เรามาดูสหรัฐฯกันเถอะ
04:25
We have a function here -- I can tell the world, "Stay where you are."
80
265000
3000
เรามีกฎอยู่ตรงนี้ ผมบอกกับโลกว่า "อยู่ตรงที่พวกนายอยู่นะ"
04:29
And I take the United States -- we still want to see the background --
81
269000
3000
และผมก็หยิบสหรัฐฯขึ้นมา เรายังต้องรู้ข้อมูลเบื้องหลังหน่อย
04:32
I put them up like this, and now we go backwards.
82
272000
3000
ผมวางมันไว้อย่างนี้ และตอนนี้เราก็ย้อนหลังไป
04:35
And we can see that the United States
83
275000
3000
และเราก็จะเห็นว่า สหรัฐฯ
04:38
goes to the right of the mainstream.
84
278000
3000
มุ่งไปทางขวาของกระแสหลัก
04:41
They are on the money side all the time.
85
281000
2000
พวกเขาอยู่ทางฝั่งเงินตลอดเวลา
04:44
And down in 1915, the United States was a neighbor of India --
86
284000
5000
และลงไปถึงปี 1915 สหรัฐฯก็อยู่ใกล้ๆกับอินเดีย
04:50
present, contemporary India.
87
290000
2000
อินเดียในปัจจุบัน
04:52
And that means United States was richer,
88
292000
2000
และนั่นหมายความว่า สหรัฐฯในตอนนั้นรวยกว่า
04:54
but lost more kids than India is doing today, proportionally.
89
294000
4000
และเสียเด็กไปมากกว่าอินเดียในวันนี้ โดยสัดส่วนแล้วนะ
04:59
And look here -- compare to the Philippines of today.
90
299000
3000
และดูนี่ เปรียบเทียบกับฟิลิปปินส์วันนี้
05:02
The Philippines of today has almost the same economy
91
302000
3000
ฟิลิปปินส์วันนี้มีสภาวะเศรษฐกิจเกือบจะเหมือน
05:06
as the United States during the First World War.
92
306000
2000
กับสหรัฐฯในช่วงสงครามโลกครั้งที่หนึ่งเลย
05:08
But we have to bring United States forward quite a while
93
308000
4000
แต่พวกเราต้องนำสหรัฐฯมาข้างหน้าสักระยะหนึ่ง
05:12
to find the same health of the United States
94
312000
3000
ถึงจะเจอสุขภาพของสหรัฐฯ
05:15
as we have in the Philippines.
95
315000
1000
ที่เท่ากับสุขภาพในฟิลิปปินส์
05:17
About 1957 here, the health of the United States
96
317000
3000
ราวปี 1957 ตรงนี้ สุขภาพของสหรัฐฯ
05:20
is the same as the Philippines.
97
320000
2000
เท่ากับฟิลิปปินส์
05:22
And this is the drama of this world which many call globalized,
98
322000
3000
และ นี่เป็นละครฉากหนึ่งของโลกใบนี้ที่เรียกว่า โลกาภิวัฒน์
05:25
is that Asia, Arabic countries, Latin America,
99
325000
3000
ที่ เอเชีย ประเทศอาหรับ ละตินอเมริกา
05:28
are much more ahead in being healthy, educated,
100
328000
5000
เหนือกว่ามากๆในเรื่อง สุขภาพดี มีการศึกษา
05:33
having human resources than they are economically.
101
333000
3000
มีทรัพยากรมนุษย์มากกว่าทรัพยากรเศรษฐกิจ
05:36
There's a discrepancy in what's happening today
102
336000
2000
มันมีช่องว่างในสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นทุกวันนี้
05:38
in the emerging economies.
103
338000
2000
ในระบบเศรษฐกิจเกิดใหม่
05:40
There now, social benefits, social progress,
104
340000
4000
ที่นั่น ตอนนี้ สวัสดิการทางสังคม ความก้าวหน้าทางสังคม
05:44
are going ahead of economical progress.
105
344000
3000
กำลังไปได้สวยกว่าความก้าวหน้าทางเศรษฐกิจ
05:47
And 1957 -- the United States had the same economy as Chile has today.
106
347000
6000
และในปี 1957 สหรัฐฯมีสภาวะทางเศรษฐกิจเท่ากับที่ชิลีมีในวันนี้
05:54
And how long do we have to bring United States
107
354000
3000
และมันจะอีกนานแค่ไหนนะ ที่เราจะต้องดึงสหรัฐฯขึ้นมา
05:57
to get the same health as Chile has today?
108
357000
2000
ให้มีสุขภาพเท่ากับที่ชิลีมีอยู่ในวันนี้
06:00
I think we have to go, there -- we have 2001, or 2002 --
109
360000
5000
ผมคิดว่าเราต้องไปที่ ตรงนั้น เราอยู่ที่ปี 2001 หรือ 2002
06:05
the United States has the same health as Chile.
110
365000
2000
สหรัฐฯมีสุขภาพเท่ากับชิลี
06:07
Chile's catching up!
111
367000
1000
ชิลีกำลังไล่ตามมาแล้ว
06:09
Within some years Chile may have better child survival
112
369000
2000
ภายในไม่กี่ปี ชิืลีอาจจะมีการอยู่รอดของเด็ก
06:11
than the United States.
113
371000
2000
ดีกว่าสหรัฐฯก็ได้
06:13
This is really a change, that you have this lag
114
373000
3000
นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงที่ชัดเจน ที่คุณจะเห็นช่องว่าง
06:16
of more or less 30, 40 years' difference on the health.
115
376000
5000
ของความแตกต่างทางสุขภาพ ในช่วงเวลาไม่มากหรือน้อยไปกว่า 30 หรือ 40 ปี
06:21
And behind the health is the educational level.
116
381000
2000
และเบื้องหลังสุขภาพ ก็คือระดับการศึกษา
06:23
And there's a lot of infrastructure things,
117
383000
2000
และมันมีสารณูปโภคพื้นฐานต่างๆด้วย
06:25
and general human resources are there.
118
385000
3000
และทรัพยากรมนุษย์โดยทั่วไปอยู่ตรงนั้น
06:28
Now we can take away this --
119
388000
3000
ตอนนี้เราเอาอันนี้ออกได้
06:31
and I would like to show you the rate of speed,
120
391000
4000
และผมจะแสดงให้เห็นอัตราเร็ว
06:35
the rate of change, how fast they have gone.
121
395000
3000
อัตราการเปลี่ยนแปลง ฟองเหล่านี้จะเปลี่ยนแปลงเร็วแค่ไหน
06:38
And we go back to 1920, and I want to look at Japan.
122
398000
7000
และเราย้อนกลับไปที่ปี 1920 ผมอยากจะดูญี่ปุ่น
06:46
And I want to look at Sweden and the United States.
123
406000
3000
และอยากดูสวีเดนและสหรัฐฯ
06:49
And I'm going to stage a race here
124
409000
2000
และผมก็จะสร้างฉากการแข่งรถล่ะ
06:51
between this sort of yellowish Ford here
125
411000
3000
ระหว่างฟอร์ดสีเหลืองตรงนี้
06:54
and the red Toyota down there,
126
414000
2000
โตโยต้าสีแดงข้างล่างนี่
06:56
and the brownish Volvo.
127
416000
2000
และวอลโว่สีน้ำตาล
06:58
(Laughter)
128
418000
2000
(เสียงหัวเราะ)
07:00
And here we go. Here we go.
129
420000
2000
เอาล่ะ ไปล่ะ ไปล่ะ
07:02
The Toyota has a very bad start down here, you can see,
130
422000
3000
โตโยต้าเริ่มต้นได้ไม่ดีนักข้างล่างนี่ คุณเห็นได้เลย
07:05
and the United States Ford is going off-road there.
131
425000
3000
และฟอร์ดสหรัฐฯกำลังวิ่งวิบากอยู่ตรงนั้น
07:08
And the Volvo is doing quite fine.
132
428000
1000
ส่วนวอลโว่ก็ดูกำลังไปได้สวย
07:09
This is the war. The Toyota got off track, and now
133
429000
2000
นี่คือสงครามล่ะ โตโยต้าออกนอกลู่ไป และตอนนี้
07:11
the Toyota is coming on the healthier side of Sweden --
134
431000
3000
โตโยต้ากำลังมาในฝั่งที่สุขภาพดีกว่าสวีเดน
07:14
can you see that?
135
434000
1000
คุณเห็นมั้ย
07:15
And they are taking over Sweden,
136
435000
1000
แล้วเขาก็กำลังแซงสวีเตน
07:16
and they are now healthier than Sweden.
137
436000
2000
และตอนนี้เขาก็สุขภาพดีกว่าสวีเดน
07:18
That's the part where I sold the Volvo and bought the Toyota.
138
438000
2000
นั่นเป็นส่วนหนึ่งที่ผมขายวอลโล่แล้วซื้อโตโยต้า
07:20
(Laughter)
139
440000
3000
(เสียงหัวเราะ)
07:23
And now we can see that the rate of change was enormous in Japan.
140
443000
4000
และตอนนี้เราก็จะเห็นว่า อัตราการเปลี่ยนแปลงของญี่ปุ่นนั้นสูงมาก
07:27
They really caught up.
141
447000
2000
พวกเขาไล่ตามมาจริงๆ
07:29
And this changes gradually.
142
449000
2000
และนี่ก็ค่อยๆเปลี่ยนแปลงไป
07:31
We have to look over generations to understand it.
143
451000
3000
เราต้องมองไปที่หลายๆรุ่นเพื่อเข้าใจมัน
07:34
And let me show you my own sort of family history --
144
454000
5000
ผมจะให้คุณดูประวัติครอบครัวของผม
07:39
we made these graphs here.
145
459000
2000
เราทำกราฟไว้ตรงนี้
07:41
And this is the same thing, money down there, and health, you know?
146
461000
4000
และนี่ก็เหมือนเดิม เงินอยู่ตรงนั้น แล้วก็สุขภาพ
07:45
And this is my family.
147
465000
2000
และนี่คือครอบครัวของผม
07:48
This is Sweden, 1830, when my great-great-grandma was born.
148
468000
4000
นี่คือสวีเดน ปั 1830 ตอนที่คุณยายทวดของทวดเกิด
07:53
Sweden was like Sierra Leone today.
149
473000
2000
สวีเดนเหมือนกับเซียรา ลีออนวันนี้
07:56
And this is when great-grandma was born, 1863.
150
476000
3000
และนี่คือตอนที่คุณยายทวดเกืด ปี 1863
08:00
And Sweden was like Mozambique.
151
480000
2000
สวีเดนเหมือนกับโมซัมบิก
08:02
And this is when my grandma was born, 1891.
152
482000
2000
และนี่ก็ตอนคุณยายผมเกิด ปี 1891
08:04
She took care of me as a child,
153
484000
2000
เธอดูแลผมตอนเด็กๆ
08:06
so I'm not talking about statistic now --
154
486000
2000
ผมไม่ได้พูดถึงสถิติแล้วนะเนี่ย
08:08
now it's oral history in my family.
155
488000
2000
ตอนนี้กลายเป็นการบอกเล่าประวัติครอบครัว
08:11
That's when I believe statistics,
156
491000
1000
นั่นเป็นตอนที่ผมเชื่อในสถิติ
08:12
when it's grandma-verified statistics.
157
492000
3000
สถิติที่พิสูจน์โดยคุณยาย
08:15
(Laughter)
158
495000
3000
(เสียงหัวเราะ)
08:18
I think it's the best way of verifying historical statistics.
159
498000
3000
ผมคิดว่ามันเป็นทางที่ดีที่สุด ในการพิสูจน์สถิติทางประวัติศาสตร์
08:21
Sweden was like Ghana.
160
501000
1000
สวีเดนเหมือนกาน่า
08:22
It's interesting to see the enormous diversity
161
502000
3000
มันน่าสนใจที่ได้เห็นความหลากหลายอันยิ่งใหญ่
08:25
within sub-Saharan Africa.
162
505000
2000
ภายในซับซาฮาร่าแอฟริกา
08:28
I told you last year, I'll tell you again,
163
508000
2000
ผมบอกคุณไปเมื่อปีที่แล้ว ผมจะบอกคุณอีกครั้ง
08:30
my mother was born in Egypt, and I -- who am I?
164
510000
3000
แม่ของผมเกิดในอียิปต์ แล้วผม... ผมเป็นใครล่ะ
08:33
I'm the Mexican in the family.
165
513000
1000
ผมเป็นคนเม็กซิโกในครอบครัว
08:35
And my daughter, she was born in Chile,
166
515000
2000
และลูกสาวของผม เธอเกิดในชิลี
08:37
and the grand-daughter was born in Singapore,
167
517000
2000
และหลานสาวของผมเกิดในสิงคโปร์
08:39
now the healthiest country on this Earth.
168
519000
2000
ซึ่งเป็นประเทศที่สุขภาพดีที่สุดบนโลกใบนี้
08:41
It bypassed Sweden about two to three years ago,
169
521000
2000
มันแซงสวีเดนไปเมื่อสองสามปีก่อน
08:43
with better child survival.
170
523000
2000
ด้วยการอยู่รอดของเด็กที่ดีกว่า
08:45
But they're very small, you know?
171
525000
1000
แต่มันเล็กมาก คุณก็รู้ใช่มั้ย
08:46
They're so close to the hospital we can never
172
526000
2000
พวกเขาอยู่ใกล้โรงพยาบาลมากเหลือเกิน เราไม่มีทาง
08:48
beat them out in these forests.
173
528000
1000
เอาชนะพวกเขาในเรื่องนี้ได้หรอก
08:49
(Laughter)
174
529000
3000
(เสียงหัวเราะ)
08:52
But homage to Singapore.
175
532000
1000
แต่ด้วยความเคารพต่อสิงคโปร์
08:53
Singapore is the best one.
176
533000
2000
สิงคโปร์เป็นประเทศที่ดีที่สุด
08:55
Now this looks also like a very good story.
177
535000
4000
เอาล่ะ นี่อาจจะดูเหมือนเป็นเรื่องที่ดีมาก
08:59
But it's not really that easy, that it's all a good story.
178
539000
4000
แต่มันไม่ได้ง่ายอย่างนั้นหรอก ที่ทุกอย่างจะเป็นเรื่องดี
09:03
Because I have to show you one of the other facilities.
179
543000
3000
เพราะผมจะให้คุณดูอีกด้านหนึ่งของด้านอื่นๆด้วย
09:06
We can also make the color here represent the variable --
180
546000
5000
เราใช้สีแทนตัวแปรตรงนี้
09:11
and what am I choosing here?
181
551000
1000
และอะไรที่ผมจะเลือกดีล่ะ
09:12
Carbon-dioxide emission, metric ton per capita.
182
552000
4000
การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ เมตริกต่อหัวประขากร
09:17
This is 1962, and United States was emitting 16 tons per person.
183
557000
5000
นี่คือปี 1962 สหรัฐฯปล่อยออกมา 16 ตันต่อหัว
09:22
And China was emitting 0.6,
184
562000
2000
และจีนปล่อย 0.6
09:24
and India was emitting 0.32 tons per capita.
185
564000
4000
และอินเดียปล่อย 0.32 ตันต่อหัว
09:28
And what happens when we moved on?
186
568000
3000
แล้วอะไรจะเกิดขึ้นล่ะ ถ้าพวกเรามองต่อไป
09:31
Well, you see the nice story of getting richer
187
571000
2000
คุณจะเห็นเรื่องในด้านดี ในการรวยขึ้น
09:33
and getting healthier --
188
573000
1000
สุขภาพดีขึ้น
09:34
everyone did it at the cost of emission of carbon dioxide.
189
574000
5000
ทุกคนเป็นอย่างนั้น โดยแลกมาด้วยการปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์
09:39
There is no one who has done it so far.
190
579000
3000
ไม่มีใครทำได้อย่างนั้นจนถึงตอนนี้
09:42
And we don't have all the updated data
191
582000
3000
และเราก็ไม่มีข้อมูลทันสมัยทั้งหมด
09:45
any longer, because this is really hot data today.
192
585000
3000
อีกต่อไป เพราะมันเป้นข้อมูลร้อนมากในวันนี้
09:48
And there we are, 2001.
193
588000
2000
เอาล่ะ เรามาถึงปี 2001
09:51
And in the discussion I attended with global leaders, you know,
194
591000
4000
และในการสนทนาที่ผมได้เข้าร่วมกับผู้นำโลก
09:55
many say now the problem is that the emerging economies,
195
595000
4000
หลายคนบอกว่า ตอนนี้ปัญหาคือ การที่ระบบเศรษฐกิจเกิดใหม่
09:59
they are getting out too much carbon dioxide.
196
599000
3000
กำลังปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์มากเกินไป
10:02
The Minister of the Environment of India said,
197
602000
2000
รัฐมนตรีกระทรวงสิ่งแวดล้อมของอินเดียพูดว่า
10:04
"Well, you were the one who caused the problem."
198
604000
3000
"อืม คุณเป็นคนสร้างปัญหานี้นะ"
10:07
The OECD countries -- the high-income countries --
199
607000
3000
ประเทศ OECD หรือประเทศรายได้สูงทั้งหลาย
10:10
they were the ones who caused the climate change.
200
610000
2000
พวกเขาเป็นคนก่อให้เกิด การเปลี่ยนแปลงของชั้นบรรยากาศ
10:13
"But we forgive you, because you didn't know it.
201
613000
2000
"แต่เราให้อภัยคุณ เพราะคุณไม่รู้
10:15
But from now on, we count per capita.
202
615000
3000
แต่จากนี้ไป เราจะนับต่อหัวล่ะ
10:18
From now on we count per capita.
203
618000
2000
จากนี้ไป เรานับต่อหัว
10:20
And everyone is responsible for the per capita emission."
204
620000
3000
และทุกคนก็จะรับผิดชอบการปล่อยก๊าซต่อหัว"
10:23
This really shows you, we have not seen good economic
205
623000
3000
นี่แสดงให้เห็นว่า เราไม่เคยเห็นความก้าวหน้าเศรษฐกิจ
10:26
and health progress anywhere in the world
206
626000
2000
และสุขภาพดีๆ ที่ไหนบนโลกใบนี้
10:28
without destroying the climate.
207
628000
4000
ที่ไม่มีการทำลายชั้นบรรยากาศ
10:33
And this is really what has to be changed.
208
633000
2000
และนี่ก็เป็นอะไรที่ต้องได้รับการเปลี่ยนแปลงจริงๆ
10:36
I've been criticized for showing you a too positive image of the world,
209
636000
3000
ผมได้รับการวิจารณ์ว่า แสดงให้พวกคุณเห็นแต่ด้านบวกของโลก
10:39
but I don't think it's like this.
210
639000
2000
แต่ผมไม่ได้คิดแบบนั้น
10:41
The world is quite a messy place.
211
641000
2000
โลกเป็นที่ๆยุ่งเหยิง
10:43
This we can call Dollar Street.
212
643000
2000
ตรงนี้เราเรียกมันว่า ถนนดอลลาร์
10:45
Everyone lives on this street here.
213
645000
2000
ทุกคนอาศัยอยู่บนถนนนี้
10:47
What they earn here -- what number they live on --
214
647000
3000
ตรงนี้คือเงินที่พวกเขาหาได้ ตัวเลขที่พวกเขาใช้ชีวิตอยู่
10:50
is how much they earn per day.
215
650000
1000
คือจำนวนเงินที่พวกเขาหาได้ต่อวัน
10:51
This family earns about one dollar per day.
216
651000
3000
ครอบครัวนี้หาได้ประมาณ 1 ดอลล่าร์ต่อวัน
10:55
We drive up the street here,
217
655000
1000
เราขับรถขึ้นมาตามถนนตรงนี้
10:56
we find a family here which earns about two to three dollars a day.
218
656000
4000
เราเจอครอบครัวที่หาได้ประมาณ 2-3 ดอลล่าร์ต่อวัน
11:00
And we drive away here -- we find the first garden in the street,
219
660000
3000
เราขับมาตรงนี้ เราเจอสวนแห่งแรกในถนน
11:03
and they earn 10 to 50 dollars a day.
220
663000
2000
และพวกเขาหาได้ 10-50 ดอลล่าร์ต่อวัน
11:05
And how do they live?
221
665000
2000
แล้วพวกเขาใช้ชีวิตยังไงล่ะ
11:07
If we look at the bed here, we can see
222
667000
3000
ถ้าเรามองดูที่ที่นอน เราจะเห็นว่า
11:10
that they sleep on a rug on the floor.
223
670000
3000
พวกเขานอนบนพรมบนพื้น
11:13
This is what poverty line is --
224
673000
2000
นี่คือความหมายของเส้นแบ่งความยากจน
11:15
80 percent of the family income is just to cover the energy needs,
225
675000
3000
80 เปอร์เซ็นต์ของรายได้ของครอบครัวมีเพียงพอ ต่อการจ่ายพลังงานที่จำเป็น
11:18
the food for the day.
226
678000
2000
อาหารต่อวัน
11:20
This is two to five dollars. You have a bed.
227
680000
3000
นี่คือ 2-5 ดอลลาร์ คุณจะมีเตียง
11:23
And here it's a much nicer bedroom, you can see.
228
683000
2000
และตรงนี้ ห้องนอนที่ดูดีกว่ามาก
11:26
I lectured on this for Ikea, and they wanted to see
229
686000
2000
ผมบรรยายเรื่องนี้กับไอเกีย และพวกเขาก็ต้องการเห็น
11:28
the sofa immediately here.
230
688000
2000
โซฟาตรงนี้ทันที
11:30
(Laughter)
231
690000
2000
(เสียงหัวเราะ)
11:32
And this is the sofa, how it will emerge from there.
232
692000
4000
และนี่ก็เป็นโซฟา การที่มันเกิดขึ้นมาจากตรงนั้นได้ยังไง
11:36
And the interesting thing, when you go around here in the photo panorama,
233
696000
3000
และสิ่งที่น่าสนใจ เมื่อคุณมองไปรอบๆในรูปพาโนรามาตรงนี้
11:39
you see the family still sitting on the floor there.
234
699000
2000
คุณจะเห็นครอบครัวยังนั่งอยู่บนพิ้นตรงนั้น
11:41
Although there is a sofa,
235
701000
2000
ถึงแม้จะมีโซฟา
11:43
if you watch in the kitchen, you can see that
236
703000
2000
ถ้าคุณมองไปที่ครัว คุณจะเห็นว่า
11:45
the great difference for women does not come between one to 10 dollars.
237
705000
5000
ความแตกต่างที่สำคัญสำหรับผู้หญืง ไม่ได้มีมาที่ 1-10 ดอลลาร์
11:50
It comes beyond here, when you really can get
238
710000
2000
มันมาหลังจากตรงนี้ เมื่อคุณสามารถ
11:52
good working conditions in the family.
239
712000
3000
มีสภาพการทำงานที่ดีในครอบครัว
11:55
And if you really want to see the difference,
240
715000
2000
และถ้าคุณต้องการจะเห็นความแตกต่างจริงๆ
11:57
you look at the toilet over here.
241
717000
2000
คุณดูที่สุขาตรงนี้
11:59
This can change. This can change.
242
719000
2000
มันเปลี่ยนได้ มันเปลี่ยนได้
12:01
These are all pictures and images from Africa,
243
721000
3000
ทั้งหมดนี้เป็นรูปภาพจากแอฟริกา
12:04
and it can become much better.
244
724000
2000
และมันก็จะดีขึ้นได้
12:07
We can get out of poverty.
245
727000
2000
เราออกจากความยากจนได้
12:09
My own research has not been in IT or anything like this.
246
729000
3000
งานวิจัยของผมไม่เคยเกี่ยวกับไอทีหรืออะไรประมาณนี้
12:12
I spent 20 years in interviews with African farmers
247
732000
3000
ผมใช้เวลา 20 ปีสัมภาษณ์เกษตรกรแอฟริกัน
12:15
who were on the verge of famine.
248
735000
3000
ที่หมิ่นเหม่อยู่บนความอดอยาก
12:18
And this is the result of the farmers-needs research.
249
738000
2000
และนี่คือผลจากการวิจัยความต้องการของเกษตรกร
12:20
The nice thing here is that you can't see
250
740000
2000
สิ่งที่ดีตรงนี้คือการที่คุณหา
12:22
who are the researchers in this picture.
251
742000
2000
ว่าใครเป็นนักวิจัยไม่เจอ
12:24
That's when research functions in poor societies --
252
744000
3000
นั้นคือ หากงานวิจัยนั้นเกิดขึ้นในสังคมยากจน
12:27
you must really live with the people.
253
747000
2000
คุณต้องใช้ชีวิตอยู่กับผู้คนจริงๆ
12:31
When you're in poverty, everything is about survival.
254
751000
4000
ตอนที่คุณอยู่ในภาวะยากจน ทุกอย่างล้วนเกี่ยวข้องกับการอยู่รอด
12:35
It's about having food.
255
755000
2000
เกี่ยวกับการมีอาหาร
12:37
And these two young farmers, they are girls now --
256
757000
2000
และเกษตรกรน้อยสองคนนี้ ตอนนี้เป็นเด็กสาวแล้ว
12:39
because the parents are dead from HIV and AIDS --
257
759000
4000
เพราะพ่อแม่ตายเพราะเอดส์และ HIV
12:43
they discuss with a trained agronomist.
258
763000
2000
พวกเธอคุยอยู่กับนักปฐพีวิทยา
12:45
This is one of the best agronomists in Malawi, Junatambe Kumbira,
259
765000
4000
ซึ่งเป็นหนึ่งในนักปฐพิวิทยาที่ดีที่สุดในมาลาวี จูนาทัมเบ คัมบีรา
12:49
and he's discussing what sort of cassava they will plant --
260
769000
2000
และเขากำลังพูดเกี่ยวกับว่า มันสำปะหลังแบบไหนดีที่พวกเขาจะปลูก
12:51
the best converter of sunshine to food that man has found.
261
771000
4000
ซึ่งมันเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดเท่าที่มนุษย์เคยเจอ ในการเปลี่ยนแสงแดดให้กลายเป็นอาหาร
12:55
And they are very, very eagerly interested to get advice,
262
775000
3000
และพวกเธอก็สนใจคำแนะนำพวกนี้มากๆ
12:58
and that's to survive in poverty.
263
778000
3000
และนั่นก็เพื่อให้อยู่รอดได้ในความยากจน
13:01
That's one context.
264
781000
1000
นั่นก็เป็นบริบทหนึ่ง
13:02
Getting out of poverty.
265
782000
2000
ในการหนีจากความยากจน
13:04
The women told us one thing. "Get us technology.
266
784000
3000
พวกผู้หญิงบอกเราอย่างหนึ่งว่า "เอาเทคโนโลยีมาให้เราเถอะ
13:07
We hate this mortar, to stand hours and hours.
267
787000
3000
เราเกลียดครกนี่ เพราะเราต้องยืนเป็นชั่วโมงๆ
13:10
Get us a mill so that we can mill our flour,
268
790000
3000
เอาเครื่องโม่มาให้เรา เพื่อเราจะได้โม่แป้งได้
13:13
then we will be able to pay for the rest ourselves."
269
793000
3000
แล้วเราก็จะได้จ่ายค่าอะไรต่อมิอะไรได้ด้วยตัวเอง"
13:16
Technology will bring you out of poverty,
270
796000
3000
เทคโนโลยีพาคุณออกจากความยากจน
13:19
but there's a need for a market to get away from poverty.
271
799000
4000
แต่ตลาดก็เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการออกจากความยากจนด้วย
13:23
And this woman is very happy now, bringing her products to the market.
272
803000
3000
และผู้หญิงคนนี้กำลังมีความสุขมาก เธอกำลังนำผลผลิตของเธอไปยังตลาด
13:26
But she's very thankful for the public investment in schooling
273
806000
2000
แต่เธอก็นึกขอบคุณการลงทุนของรัฐในด้านการศึกษาด้วย
13:28
so she can count, and won't be cheated when she reaches the market.
274
808000
3000
เพราะนั่นทำให้เธอคิดเลขได้ และไม่ถูกโกงตอนที่เธอไปถึงตลาด
13:31
She wants her kid to be healthy, so she can go to the market
275
811000
3000
เธอต้องการให้ลูกของเธอสุขภาพดี เพราะนั่นจะทำให้เธอไปตลาดได้
13:34
and doesn't have to stay home.
276
814000
2000
โดยไม่ต้องอยู่ที่บ้าน
13:36
And she wants the infrastructure -- it is nice with a paved road.
277
816000
3000
และเธอก็ต้องการสิ่งปลูกสร้างพื้นฐานด้วย มันดีนะกับการมีถนนลาดยาง
13:39
It's also good with credit.
278
819000
2000
มันดีด้วยกับการมีเครดิต
13:41
Micro-credits gave her the bicycle, you know.
279
821000
3000
ไมโครเครดิตทำให้เธอมีจักรยาน
13:44
And information will tell her when to go to market with which product.
280
824000
3000
และข้อมูลข่าวสารจะทำให้เธอรู้ว่าจะไปตลาดเมื่อไหร่ พร้อมด้วยสินค้าชนิดไหน
13:47
You can do this.
281
827000
2000
คุณทำมันได้
13:49
I find my experience from 20 years of Africa is that
282
829000
3000
ผมพบว่าประสบการณ์ในแอฟริกา 20 ปีของผม บอกผมว่า
13:52
the seemingly impossible is possible.
283
832000
3000
สิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นไปไม่ได้นั้นเป็นไปได้
13:55
Africa has not done bad.
284
835000
2000
แอฟริกาไม่ได้ย่ำแย่ซะทีเดียว
13:57
In 50 years they've gone from a pre-Medieval situation
285
837000
3000
ภายใน 50 ปี พวกเขาก้าวจากสภาวะก่อนยุคกลาง
14:00
to a very decent 100-year-ago Europe,
286
840000
3000
มาสู่สภาวะที่ดีแบบยุโรปเมื่อ 100 ปีก่อน
14:03
with a functioning nation and state.
287
843000
3000
พร้อมกับรัฐและชาติที่ทำงานได้
14:06
I would say that sub-Saharan Africa has done best in the world
288
846000
3000
ผมขอบอกว่า ซับซาฮาร่าแอฟริกาทำได้ดีที่สุดในโลก
14:09
during the last 50 years.
289
849000
1000
ในช่วง 50 ปีที่ผ่านมานี้
14:10
Because we don't consider where they came from.
290
850000
2000
เพราะเราไม่ได้ดูว่าพวกเขามาจากจุดไหน
14:12
It's this stupid concept of developing countries
291
852000
3000
มันเป็นความคิดที่งี่เง่าเกี่ยวกับประเทศกำลังพัฒนา
14:15
that puts us, Argentina and Mozambique together 50 years ago,
292
855000
3000
ที่ทำให้เรา เช่น มองอาร์เจนตินาและโมซัมบิกเมื่อ 50 ปีก่อน
14:18
and says that Mozambique did worse.
293
858000
2000
แล้ว บอกว่าโมซัมบิกทำได้แย่กว่า
14:21
We have to know a little more about the world.
294
861000
2000
เราต้องรู้ให้มากขึ้นเกี่ยวกับโลกใบนี้
14:23
I have a neighbor who knows 200 types of wine.
295
863000
3000
ผมมีเพื่อนบ้านที่รู้จักไวน์ 200 ชนิด
14:26
He knows everything.
296
866000
1000
เขารู้ทุกอย่าง
14:27
He knows the name of the grape, the temperature and everything.
297
867000
2000
เขารู้ชื่อองุ่น อุณหภูมิ และทุกอย่าง
14:29
I only know two types of wine -- red and white.
298
869000
3000
ผมรู้จักไวน์แค่ 2 ชนิด แดงและขาว
14:32
(Laughter)
299
872000
2000
(เสียงหัวเราะ)
14:34
But my neighbor only knows two types of countries --
300
874000
2000
แต่เพื่อนบ้านผมรู้จักประเทศแค่ 2 แบบ
14:36
industrialized and developing.
301
876000
2000
ประเทศอุตสาหกรรม กับ ประเทศกำลังพัฒนา
14:38
And I know 200, I know about the small data.
302
878000
3000
แต่ผมรู้จัก 200 แบบ ผมรู้ข้อมูลเล็กๆเหล่านี้
14:41
But you can do that.
303
881000
1000
แต่คุณทำแบบนั้นได้
14:42
(Applause)
304
882000
5000
(เสียงปรบมือ)
14:47
But I have to get serious. And how do you get serious?
305
887000
2000
แต่ผมต้องจริงจังแล้ว และทำยังไงถึงจะดูจริงจัง
14:49
You make a PowerPoint, you know?
306
889000
2000
คุณก็ทำพาวเวอร์พอยท์ไง
14:51
(Laughter)
307
891000
5000
(เสียงหัวเราะ)
14:56
Homage to the Office package, no?
308
896000
2000
ต้องคารวะแพ็คเกจของไมโครซอฟท์ออฟฟิซ เนาะ?
15:00
What is this, what is this, what am I telling?
309
900000
2000
แล้วนี่อะไร แล้วนี่อะไร ผมกำลังบอกอะไร
15:02
I'm telling you that there are many dimensions of development.
310
902000
3000
ผมกำลังบอกคุณว่า การพัฒนามีหลายด้าน
15:05
Everyone wants your pet thing.
311
905000
2000
ทุกคนต้องการสิ่งที่่ตัวเองชื่นชอบ
15:07
If you are in the corporate sector, you love micro-credit.
312
907000
3000
ถ้าคุณอยู่ภาคธุรกิจ คุณก็จะรักไมโครเครดิต
15:10
If you are fighting in a non-governmental organization,
313
910000
2000
ถ้าคุณกำลังต่อสู้อยู่ใน NGO
15:12
you love equity between gender.
314
912000
3000
คุณก็จะรักความเสมอภาคระหว่างเพศ
15:15
Or if you are a teacher, you'll love UNESCO, and so on.
315
915000
2000
หรือถ้าคุณเป็นครู คุณก็จะรัก UNESCO เป็นต้น
15:17
On the global level, we have to have more than our own thing.
316
917000
2000
ในระดับโลก เราต้องการอะไรมากกว่าแค่สิ่งนั้นของเรา
15:19
We need everything.
317
919000
2000
เราจำเป็นต้องมีทุกอย่าง
15:21
All these things are important for development,
318
921000
2000
ทุกอย่างเหล่านี้สำคัญต่อการพัฒนา
15:23
especially when you just get out of poverty
319
923000
2000
โดยเฉพาะเมื่อคุณเพิ่งออกจากความยากจน
15:25
and you should go towards welfare.
320
925000
3000
และคุณควรจะมุ่งหน้าไปสู่สวัสดิการ
15:28
Now, what we need to think about
321
928000
2000
ตอนนี้ สิ่งที่พวกเราต้องคิด
15:30
is, what is a goal for development,
322
930000
3000
ก็คือ อะไรคือเป้าหมายของการพัฒนา
15:33
and what are the means for development?
323
933000
1000
และอะไรที่เป็นหนทางสู่การพัฒนา
15:34
Let me first grade what are the most important means.
324
934000
3000
เริ่มแรก ให้ผมจัดลำดับอะไรที่เป็นหนทางที่สำคัญที่สุด
15:38
Economic growth to me, as a public-health professor,
325
938000
2000
สำหรับผม ในฐานะศาสตราจารย์ด้านสาธารณสุข
15:40
is the most important thing for development
326
940000
4000
ความเจริญทางเศรษฐกิจ เป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับการพัฒนา
15:44
because it explains 80 percent of survival.
327
944000
2000
เพราะมันมีผลต่อ 80 เปอร์เซ็นต์ของการอยู่รอด
15:47
Governance. To have a government which functions --
328
947000
3000
ธรรมาภิบาล การมีรัฐบาลที่ทำงาน
15:50
that's what brought California out of the misery of 1850.
329
950000
4000
นั่นเป็นสิ่งที่พาแคลิฟอร์เนีย ออกจากความแร้นแค้นเมื่อปี 1850
15:54
It was the government that made law function finally.
330
954000
3000
นั่นก็คือ รัฐบาลที่ทำให้กฎหมายทำงานได้ในท้ายที่สุด
15:58
Education, human resources are important.
331
958000
2000
การศึกษา ทรัพยากรมนุษย์ก็สำคัญ
16:00
Health is also important, but not that much as a mean.
332
960000
4000
สุขภาพก็สำคัญ แต่ไม่มากเท่าไหร่นักสำหรับการเป็นหนทาง
16:04
Environment is important.
333
964000
2000
สิ่งแวดล้อมก็สำคัญ
16:06
Human rights is also important, but it just gets one cross.
334
966000
2000
สิทธิมนุษยชนก็สำคัญ แต่ก็ได้แค่บวกเดียว
16:08
Now what about goals? Where are we going toward?
335
968000
3000
เอาล่ะ แล้วเป้าหมายล่ะ เราจะมุ่งหน้าไปทางไหนดี
16:11
We are not interested in money.
336
971000
2000
เราไม่สนใจในเงิน
16:13
Money is not a goal.
337
973000
1000
เงินไม่ใช่เป้าหมาย
16:14
It's the best mean, but I give it zero as a goal.
338
974000
3000
มันเป็นหนทางที่ดีที่สุด แต่ผมให้ศูนย์สำหรับการเป็นเป้าหมาย
16:18
Governance, well it's fun to vote in a little thing,
339
978000
3000
ธรรมาภิบาล อิม มันก็สนุกดีนะที่ได้ลงคะแนนเสียงในเรื่องเล็กๆน้อยๆ
16:21
but it's not a goal.
340
981000
2000
แต่นั่นก็ไม่ใช่เป้าหมาย
16:23
And going to school, that's not a goal, it's a mean.
341
983000
4000
และการไปโรงเรียน นั่นไม่ใช่เป้าหมาย มันเป็นหนทาง
16:27
Health I give two points. I mean it's nice to be healthy
342
987000
2000
ผมให้สุขภาพ 2 คะแนน ผมว่ามันดีออกนะที่สุขภาพดี
16:29
-- at my age especially -- you can stand here, you're healthy.
343
989000
2000
โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับคนอายุเท่าผม คุณยืนอยู่ตรงนี้ได้ คุณก็สุขภาพดีล่ะ
16:31
And that's good, it gets two plusses.
344
991000
2000
และนั่นก็เป็นเรื่องดี มันได้ไป 2 บวก
16:33
Environment is very, very crucial.
345
993000
2000
สิ่งแวดล้อมก็สำคัญมากๆ
16:35
There's nothing for the grandkid if you don't save up.
346
995000
2000
มันจะไม่มีอะไรเหลือไปถึงลูกหลานถ้าคุณไม่รักษา
16:37
But where are the important goals?
347
997000
2000
แต่อะไรล่ะที่เป็นเป้าหมายสำคัญ?
16:39
Of course, it's human rights.
348
999000
2000
แน่นอน มันคือสิทธิมนุษยชน
16:41
Human rights is the goal,
349
1001000
2000
สิทธิมนุษยชนเป็นเป้าหมาย
16:43
but it's not that strong of a mean for achieving development.
350
1003000
3000
แต่มันก็ไม่ได้สำคัญมาก ในการเป็นหนทางไปสู่การพัฒนา
16:47
And culture. Culture is the most important thing, I would say,
351
1007000
4000
และวัฒนธรรม ผมว่า วัฒนธรรมสำคัญที่สุดนะ
16:51
because that's what brings joy to life.
352
1011000
2000
เพราะนั่นคือสิ่งที่นำพาความสนุกสนานมาสู่ชีวิต
16:53
That's the value of living.
353
1013000
2000
นั่นคือคุณค่าของการมีชีวิต
16:55
So the seemingly impossible is possible.
354
1015000
3000
สิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นไม่ได้นั้นเป็นไปได้
16:58
Even African countries can achieve this.
355
1018000
2000
แม้กระทั่งประเทศแอฟริกันก็บรรลุสิ่งนี้ได้
17:01
And I've shown you the shot where the seemingly impossible is possible.
356
1021000
6000
และผมจะแสดงให้คุณดู สิ่งที่ดูเหมือนเป็นไปไม่ได้แต่เป็นไปได้
17:07
And remember, please remember my main message,
357
1027000
4000
และจำไว้ โปรดจำข้อความหลักของผมไว้
17:11
which is this: the seemingly impossible is possible.
358
1031000
3000
ซึ่งก็คือ สิ่งที่เป็นไปไม่ได้นั้นเป็นไปได้
17:14
We can have a good world.
359
1034000
2000
เรามีโลกที่ดีได้
17:16
I showed you the shots, I proved it in the PowerPoint,
360
1036000
3000
ผมได้แสดงให้คุณเห็น พิสูจน์มันในพาวเวอร์พอยท์
17:19
and I think I will convince you also by culture.
361
1039000
6000
และผมคิดว่าผมจะทำให้คุณเชื่อด้วยวัฒนธรรมเช่นกัน
17:25
(Laughter)
362
1045000
4000
(เสียงหัวเราะ)
17:29
(Applause)
363
1049000
1000
(เสียงปรบมือ)
17:30
Bring me my sword!
364
1050000
2000
เอาดาบของผมมา!
17:36
Sword swallowing is from ancient India.
365
1056000
5000
การกลืนดาบ มาจากอินเดียโบราณ
17:41
It's a cultural expression that for thousands of years
366
1061000
5000
มันคือการแสดงออกทางวัฒนธรรมที่... เป็นเวลาหลายพันปีมาแล้ว
17:46
has inspired human beings to think beyond the obvious.
367
1066000
6000
...ได้ดลบันดาลใจมนุษย์ให้คิดเหนือไปจากสิ่งที่เห็นได้ชัด
17:52
(Laughter)
368
1072000
2000
(เสียงหัวเราะ)
17:54
And I will now prove to you that the seemingly impossible is possible
369
1074000
5000
และผมจะพิสูจน์ให้คุณเห็นว่า สิงที่เป็นไปไม่ได้นั้นเป็นไปได้
17:59
by taking this piece of steel -- solid steel --
370
1079000
3000
ด้วยการนำแท่งเหล็กนี้ เหล็กกล้า
18:03
this is the army bayonet from the Swedish Army, 1850,
371
1083000
3000
นี่คือดาบปลายปืนของทหารแห่งกองทัพสวีเดนในปี 1850
18:06
in the last year we had war.
372
1086000
2000
ในปีสุดท้ายที่เรามีสงคราม
18:09
And it's all solid steel -- you can hear here.
373
1089000
3000
และมันเป็นเหล็กกล้าทั้งหมด คุณได้ยินนะ
18:12
And I'm going to take this blade of steel,
374
1092000
6000
และผมกำลังจะเอาดาบเหล็กนี้
18:18
and push it down through my body of blood and flesh,
375
1098000
5000
ดันมันลงไปในร่างกายที่เต็มไปด้วยเลือดและเนื้อของผม
18:23
and prove to you that the seemingly impossible is possible.
376
1103000
4000
และพิสูจน์กับคุณว่า สิ่งที่เป็นไปไม่ได้นั้นเป็นไปได้
18:28
Can I request a moment of absolute silence?
377
1108000
4000
ผมขอเวลาเงียบสนิทหน่อยได้มั้ยครับ
18:43
(Applause)
378
1123000
22000
(เสียงปรบมือ)
เกี่ยวกับเว็บไซต์นี้

ไซต์นี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับวิดีโอ YouTube ที่เป็นประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ภาษาอังกฤษ คุณจะได้เห็นบทเรียนภาษาอังกฤษที่สอนโดยอาจารย์ชั้นนำจากทั่วโลก ดับเบิลคลิกที่คำบรรยายภาษาอังกฤษที่แสดงในแต่ละหน้าของวิดีโอเพื่อเล่นวิดีโอจากที่นั่น คำบรรยายเลื่อนซิงค์กับการเล่นวิดีโอ หากคุณมีความคิดเห็นหรือคำขอใด ๆ โปรดติดต่อเราโดยใช้แบบฟอร์มการติดต่อนี้

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7