WEBVTT

00:00:00.207 --> 00:00:02.254
♪ [音乐] ♪

00:00:11.272 --> 00:00:13.865
- [Alex] 污染的害处尽人皆知

00:00:14.271 --> 00:00:16.246
世界卫生组织的估计显示

00:00:16.246 --> 00:00:20.704
每年约有650万人
死于空气污染

00:00:20.704 --> 00:00:22.868
这个数字
占到总死亡人数的10%

00:00:22.868 --> 00:00:26.520
比艾滋病、疟疾和肺结核
加起来还要多

00:00:26.857 --> 00:00:30.725
然而最近几年
经济学家和其他学者

00:00:30.725 --> 00:00:33.714
用比以前更加可靠的研究成果
告诉我们

00:00:33.714 --> 00:00:36.707
污染的后果比我们想象中
还要严重

00:00:36.935 --> 00:00:38.064
在这个视频里

NOTE Paragraph

00:00:38.064 --> 00:00:40.724
我会讲解几项
特别有趣的研究

00:00:41.052 --> 00:00:43.969
例如，在污染严重的地区
出生的婴儿

00:00:43.969 --> 00:00:46.036
健康状况往往较差

00:00:46.036 --> 00:00:49.719
更容易早产
出生时体重也更轻

00:00:50.019 --> 00:00:52.669
但污染严重地区的新生儿

00:00:52.669 --> 00:00:55.887
往往在其他方面
也与别的孩子不同

00:00:55.887 --> 00:00:57.770
他们的家庭
通常比别的孩子更贫穷

00:00:57.770 --> 00:00:59.969
那么究竟是什么导致了
他们的健康问题呢？

00:00:59.969 --> 00:01:02.537
是污染，还是贫困？

00:01:02.537 --> 00:01:06.536
有一个办法可以分辨
我们可以进行一场实验

00:01:06.536 --> 00:01:09.552
对孕妇进行随机分配

00:01:09.552 --> 00:01:13.336
把一部分孕妇分配到污染严重的地区
剩下的分配到污染较轻的地区

00:01:13.435 --> 00:01:15.086
一段时间后

00:01:15.086 --> 00:01:17.174
比较宝宝的健康状况

00:01:17.407 --> 00:01:21.223
大概不会有多少孕妇
报名参与这场实验吧

00:01:21.540 --> 00:01:24.873
不过，2000年前后
E-ZPass 系统

00:01:24.873 --> 00:01:27.423
在新泽西州和宾夕法尼亚州
投入使用

00:01:27.423 --> 00:01:31.058
这一事件
构成了一场巧妙的自然实验

00:01:31.439 --> 00:01:33.840
你们当中也许有人还记得
那种老式收费站

00:01:33.840 --> 00:01:36.956
车辆经过时必须减速

00:01:36.956 --> 00:01:40.355
把钱递给收费站工作人员
再拿回找零

00:01:40.741 --> 00:01:44.623
往往要耽搁很久
还会造成拥堵

00:01:44.623 --> 00:01:48.839
给收费站周遭
带来大量的污染

00:01:49.273 --> 00:01:50.806
随着电子收费系统

00:01:50.806 --> 00:01:53.622
E-ZPass 投入使用
一切都发生了改变

00:01:53.939 --> 00:01:56.156
收费站前再也不用排长队了

00:01:56.156 --> 00:02:02.057
车辆从快速通道疾驰而过
造成的污染比以前减少了许多

00:02:02.539 --> 00:02:05.855
两名经济学家
Janet Currie 和 Reed Walker

00:02:05.855 --> 00:02:08.407
收集到了 E-ZPass 系统
投入使用之前及之后

00:02:08.481 --> 00:02:11.038
收费站附近

00:02:11.038 --> 00:02:15.188
新生儿健康状况的信息

00:02:15.521 --> 00:02:19.336
收费站附近出生的婴儿 --
他们构成了实验组

00:02:19.336 --> 00:02:23.589
这是因为在 E-ZPass 投入使用前

00:02:23.589 --> 00:02:27.905
他们所处环境的污染程度
比之后要高很多

00:02:28.287 --> 00:02:31.738
不过其他的因素
也可能随时间变化

00:02:31.738 --> 00:02:34.171
为了控制其他因素

00:02:34.171 --> 00:02:37.303
Currie 和 Walker 找到了

00:02:37.303 --> 00:02:40.671
出生在距离收费站

00:02:40.671 --> 00:02:43.221
2到10公里范围内

00:02:43.221 --> 00:02:46.987
且距离高速干道3公里以内
的一组新生儿

00:02:47.338 --> 00:02:50.831
这些新生儿
离收费站不是很近

00:02:50.831 --> 00:02:53.454
不会受污染程度变化的影响

00:02:53.454 --> 00:02:58.321
但他们离收费站和高速干道
也不至于过远

00:02:58.321 --> 00:03:00.608
因此可以构成一个
高质量的控制组

00:03:00.988 --> 00:03:04.021
组内的动态

00:03:04.021 --> 00:03:05.455
很可能与实验组相似

00:03:05.739 --> 00:03:09.420
这种实验设计被称为
双重差分法

00:03:09.420 --> 00:03:12.455
因为这种方法比较的是
E-ZPass 投入使用前后

00:03:12.455 --> 00:03:16.254
实验组新生儿健康的变化

00:03:16.621 --> 00:03:19.787
与 E-ZPass 投入使用前后

00:03:19.791 --> 00:03:22.624
对照组新生儿健康的变化
之间的差别

00:03:23.007 --> 00:03:26.867
如果控制组与实验组相似

00:03:26.867 --> 00:03:28.767
那么用双重差分法

00:03:28.767 --> 00:03:33.590
就能估算出空气污染
给新生儿健康

00:03:33.688 --> 00:03:35.096
造成的影响

00:03:35.428 --> 00:03:38.547
通过这个方法
Currie 和 Walker 发现

00:03:38.547 --> 00:03:45.179
E-ZPass 的使用
让出生体重过轻的新生儿减少了约8.5%

00:03:45.436 --> 00:03:50.088
早产的比例降低了约7.5%

00:03:50.371 --> 00:03:54.922
他们还发现，这些效应
对出生地离收费站最近的婴儿

00:03:54.922 --> 00:03:58.972
最为显著
这是一种剂量-反应效应

00:03:58.972 --> 00:04:02.106
这些效果影响重大
尤其是因为

00:04:02.106 --> 00:04:06.004
出生体重过低或早产

00:04:06.004 --> 00:04:10.408
可能导致智商低下
体弱多病等后果

00:04:10.408 --> 00:04:12.499
这些后果会持续一生

00:04:12.668 --> 00:04:15.551
当然
受到污染影响的不只有婴儿

00:04:15.566 --> 00:04:18.201
三位经济学家
在德国举办的一场国际象棋锦标赛上

00:04:18.201 --> 00:04:20.571
测量了污染水平

00:04:21.004 --> 00:04:23.854
他们把每位选手走出的棋

00:04:23.854 --> 00:04:26.971
和世界上最顶尖的国际象棋选手

00:04:26.971 --> 00:04:30.387
认为他/她本应走的棋
进行了对比

00:04:30.387 --> 00:04:31.989
这位顶尖高手
是 Magnus Carlsen 吗？

00:04:32.205 --> 00:04:34.888
不
是人工智能 Stockfish 9

00:04:35.405 --> 00:04:41.161
他们发现
人类选手在污染较严重的比赛日中

00:04:41.161 --> 00:04:43.354
犯的错误更多

00:04:43.755 --> 00:04:46.488
其他研究也得出了
相似的结果

00:04:46.954 --> 00:04:49.237
中国的呼叫中心里

00:04:49.237 --> 00:04:52.154
在污染严重的日子
话务员的效率较低

00:04:52.436 --> 00:04:56.137
污染严重的日子里
就连棒球裁判

00:04:56.137 --> 00:04:59.703
判断好球坏球时
出的错都会增加

00:05:00.136 --> 00:05:02.988
大量研究表明

00:05:02.988 --> 00:05:08.087
污染对健康，智商
生产率和就业都有不良影响

00:05:08.087 --> 00:05:13.121
换句话说
污染会侵蚀人力资本

00:05:13.420 --> 00:05:15.354
而人力资本

00:05:15.354 --> 00:05:18.557
是一国经济中
最重要的投入

00:05:18.557 --> 00:05:20.217
这就意味着

00:05:20.217 --> 00:05:24.653
减轻污染
或许能提高 GDP

00:05:25.021 --> 00:05:29.473
在污染的拉弗曲线上
我们可能在顶点右侧

00:05:30.383 --> 00:05:33.156
如果即使在一个
污染程度相对较轻的社会

00:05:33.301 --> 00:05:36.233
比如美国

00:05:36.233 --> 00:05:37.934
减轻污染
也能提高 GDP 的话

00:05:37.934 --> 00:05:40.817
那么对于污染严重的社会

00:05:40.817 --> 00:05:42.967
效果很可能会更加明显

00:05:42.967 --> 00:05:46.016
比如中国
和污染更加严重的印度

00:05:46.383 --> 00:05:48.483
从某种意义上讲
这是个坏消息

00:05:48.483 --> 00:05:51.666
污染正害我们生病，变蠢

00:05:51.666 --> 00:05:55.217
在另一种层面上
这是个好消息

00:05:55.217 --> 00:05:57.688
污染已经严重到了如此地步

NOTE Paragraph

00:05:57.688 --> 00:06:01.083
只要减轻污染
我们就能更健康，更富有

00:06:01.083 --> 00:06:04.215
我们也拥有
能够减轻污染的技术

00:06:04.215 --> 00:06:08.600
如太阳能，核能
天然气等

00:06:08.600 --> 00:06:11.615
现在，最新研究结果表明

00:06:11.615 --> 00:06:14.160
减轻污染的好处

00:06:14.160 --> 00:06:17.366
可能比我们以前想象的还要多

00:06:17.886 --> 00:06:18.936
♪ [音乐] ♪

00:06:18.936 --> 00:06:20.477
- [讲解员] 准备好继续学习了吗？

00:06:20.477 --> 00:06:23.405
做几道题目
能帮助你巩固刚学到的知识

00:06:23.405 --> 00:06:26.866
另外，经济学家把污染称为
一种“外部性”

00:06:26.866 --> 00:06:30.132
这条视频能帮助你
更好地理解外部性

00:06:30.132 --> 00:06:31.600
您是一名教师吗？

00:06:31.600 --> 00:06:33.716
欢迎您使用 econinbox.com

00:06:33.716 --> 00:06:36.983
这是一项免费电子邮件服务
每周为您带来

00:06:36.983 --> 00:06:39.299
外部性等经济学概念
在现实生活中的应用

00:06:39.299 --> 00:06:40.715
为您的教学助力