ABOUT THE SPEAKER
Esther Duflo - Development economist
Esther Duflo takes economics out of the lab and into the field to discover the causes of poverty and means to eradicate it.

Why you should listen

2009 MacArthur fellow Esther Duflo is pushing the field of development economics by studying specific causal relationships that lead to or perpetuate poverty. She looks at close-to-home issues: household behavior, education, access to finance and health.

At MIT, she's the founder and director of the Jameel Poverty Action Lab (J-PAL), a research network that evaluates social programs. It's concerned less with wide-ranging policy than with specific questions. Sample: If schoolkids could get their uniforms for free, would attendance go up? What's an effective way to reward mothers for immunizing their babies? Randomized trials offer new insights toward creating global equity and prosperity. Her work may blur the lines between economics and activism, but it's a role Duflo not only considers comfortable but vital.

Her new book is Poor Economics, with Abhijit W. Banerjee. 

More profile about the speaker
Esther Duflo | Speaker | TED.com
TED2010

Esther Duflo: Social experiments to fight poverty

Esther Duflo: Soziale Experimente zur Armutsbekämpfung

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Armut zu mildern ist mehr Mutmaßen als wissenschaftliches Arbeiten und ein Mangel an Daten über die Auswirkungen von Hilfsmitteln wirft die Frage auf wie man diese erhebt. Doch Clark-Medaillen-Gewinnerin Esther Duflo meint, es sei möglich herauszufinden welche Entwicklungsmaßnahmen helfen und welche schaden -- mit Hilfe randomisierter Studien.
- Development economist
Esther Duflo takes economics out of the lab and into the field to discover the causes of poverty and means to eradicate it. Full bio

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00:18
So here it is. You can checkprüfen: I am shortkurz, I'm FrenchFranzösisch,
0
3000
2000
Also hier sind wir: Ihr seht, ich bin klein, ich bin Französin,
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I have a prettyziemlich strongstark FrenchFranzösisch accentAkzent,
1
5000
2000
ich habe einen starken französischen Akzent,
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so that's going to be clearklar in a momentMoment.
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7000
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was gleich jedem klar sein wird.
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Maybe a soberingernüchternd thought
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11000
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Vielleicht etwas zum Nachdenken
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and something you all know about.
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und etwas über das ihr Bescheid wisst.
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And I suspectvermuten manyviele of you gavegab
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15000
2000
Und ich vermute, dass viele von euch
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something to the people of HaitiHaiti this yearJahr.
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17000
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etwas für die Menschen in Haiti gespendet haben.
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And there is something elsesonst
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20000
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Und da ist noch etwas,
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I believe in the back of your mindVerstand
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wo ich glaube, dass ihr im Hinterkopf
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you alsoebenfalls know.
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auch wisst,
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That is, everyjeden day,
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dass jeden Tag
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25,000 childrenKinder diesterben
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25.000 Kinder sterben
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of entirelyvollständig preventablevermeidbar causesUrsachen.
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30000
3000
deren Tod verhindert werden hätte können.
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That's a HaitiHaiti earthquakeErdbeben everyjeden eightacht daysTage.
13
33000
3000
Das entspricht einem Erdbeben auf Haiti alle acht Tage.
00:51
And I suspectvermuten manyviele of you probablywahrscheinlich gavegab something
14
36000
2000
Und ich vermute, dass viele von euch etwas gespendet haben
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towardsin Richtung that problemProblem as well,
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38000
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um auch dieses Problem zu bekämpfen,
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but somehowirgendwie it doesn't happengeschehen
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40000
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aber irgendwie passiert dies nicht
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with the samegleich intensityIntensität.
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42000
2000
mit der gleichen Intensität.
00:59
So why is that?
18
44000
2000
Also warum ist das so?
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Well, here is a thought experimentExperiment for you.
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47000
3000
Gut, hier ist ein Gedankenexperiment für euch.
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ImagineStellen Sie sich vor you have a fewwenige millionMillion dollarsDollar that you've raisedangehoben --
20
50000
2000
Stellt euch vor ihr habt ein paar Millionen Dollar aufgetrieben.
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maybe you're a politicianPolitiker in a developingEntwicklung countryLand
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52000
3000
Vielleicht seid ihr ein Politiker in einem Entwicklungsland
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and you have a budgetBudget to spendverbringen. You want to spendverbringen it on the poorArm:
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55000
3000
und ihr habt ein Budget zu verwenden; ihr wollt es den Armen zukommen lassen.
01:13
How do you go about it?
23
58000
3000
Wie würdet ihr es machen?
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Do you believe the people who tell you
24
61000
2000
Glaubt ihr den Leuten, die euch sagen
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that all we need to do is to spendverbringen moneyGeld?
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63000
2000
dass es reicht Geld auszugeben,
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That we know how to eradicateausrotten povertyArmut,
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65000
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dass wir wissen wie wir Armut auslöschen können,
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we just need to do more?
27
68000
2000
wir müssen nur mehr dafür tun?
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Or do you believe the people who tell you that
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70000
2000
Oder glaubt ihr den Leuten, die euch sagen,
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aidHilfe is not going to help, on the contraryGegenteil it mightMacht hurtverletzt,
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72000
3000
dass Entwicklungshilfe nichts bringt, im Gegenteil, vielleicht sogar schadet,
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it mightMacht exacerbateverschärfen corruptionKorruption, dependenceAbhängigkeit, etcetc.?
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75000
3000
da sie Korruption, Abhängigkeit usw. verschlimmern könnte?
01:34
Or maybe you turnWende to the pastVergangenheit.
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79000
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Oder vielleicht wendet ihr euch der Vergangenheit zu.
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After all, we have spentverbraucht billionsMilliarden of dollarsDollar on aidHilfe.
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81000
3000
Immerhin haben wir Milliarden an Dollar in Entwicklungshilfe ausgegeben.
01:39
Maybe you look at the pastVergangenheit and see.
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84000
2000
Vielleicht schaut ihr zurück und fragt euch
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Has it doneerledigt any good?
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86000
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ob es was gebracht hat.
01:43
And, sadlyLeider, we don't know.
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88000
2000
Und, leider, wir wissen es nicht.
01:45
And worstam schlimmsten of all, we will never know.
36
90000
3000
Und am Allerschlimmsten, wir werden es nie wissen.
01:49
And the reasonGrund is that -- take AfricaAfrika for exampleBeispiel.
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94000
2000
Und der Grund dafür ist -- für Afrika zum Beispiel --
01:51
AfricansAfrikaner have alreadybereits got a lot of aidHilfe.
38
96000
2000
Afrika hat viel Hilfe erhalten.
01:53
These are the blueblau barsRiegel.
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98000
2000
Das sind die blauen Balken.
01:55
And the GDPBIP in AfricaAfrika is not makingHerstellung much progressFortschritt.
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100000
3000
Aber das BIP macht wenig Fortschritt in Afrika.
01:58
Okay, fine. How do you know what
41
103000
2000
Okay, gut. Wie können wir wissen
02:00
would have happenedpassiert withoutohne the aidHilfe?
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105000
2000
was ohne die Hilfe passiert wäre?
02:02
Maybe it would have been much worseschlechter,
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Vielleicht wäre es viel schlimmer gewesen.
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or maybe it would have been better.
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110000
2000
Oder es wäre besser geworden.
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We have no ideaIdee. We don't know what the counterfactualkontrafaktische is.
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Wir haben keine Ahnung. Wir kennen den hypothetischen Zustand nicht.
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There's only one AfricaAfrika.
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Es gibt nur ein Afrika.
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So what do you do?
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117000
2000
Also was macht ihr?
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To give the aidHilfe, and hopeHoffnung and praybeten that something comeskommt out of it?
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Leistet ihr Hilfe und hofft und betet, dass irgendwas passieren wird?
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Or do you focusFokus on your everydayjeden Tag life
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3000
Oder konzentriert ihr euch auf euren Alltag
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and let the earthquakeErdbeben everyjeden eightacht daysTage
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126000
2000
und lässt das Erdbeben alle acht Tage
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continuefortsetzen to happengeschehen?
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128000
2000
weiterhin passieren?
02:25
The thing is, if we don't know
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130000
2000
Fakt ist, wenn wir nicht wissen
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whetherob we are doing any good,
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ob wir überhaupt Gutes tun
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we are not any better
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sind wir nicht besser
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than the MedievalMittelalterliche doctorsÄrzte and theirihr leechesBlutegel.
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3000
als die Mediziner und ihre Blutegel im Mittelalter.
02:34
SometimesManchmal the patientgeduldig getsbekommt better, sometimesmanchmal the patientgeduldig diesstirbt.
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3000
Manchmal geht's dem Patienten besser, manchmal stirbt er.
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Is it the leechesBlutegel? Is it something elsesonst?
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142000
3000
Sind es die Blutegel? War es was Anderes?
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We don't know.
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145000
2000
Wir wissen es nicht.
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So here are some other questionsFragen.
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147000
2000
Also hier sind ein paar mehr Fragen.
02:44
They're smallerkleiner questionsFragen,
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149000
2000
Es sind leichtere Fragen,
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but they are not that smallklein.
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151000
2000
aber nicht so leicht.
02:48
ImmunizationImmunisierung, that's the cheapestbilligste way
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153000
3000
Impfung ist der billigste Weg
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to savesparen a child'sdes Kindes life.
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156000
2000
einem Kind das Leben zu retten.
02:53
And the worldWelt has spentverbraucht a lot of moneyGeld on it:
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158000
2000
Und die Welt hat jede Menge Geld dafür ausgegeben.
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The GAVIGAVI and the GatesGates FoundationsGrundlagen
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160000
2000
Die GAVI und die Gates Stiftung
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are eachjede einzelne pledgingVerpfändung a lot of moneyGeld towardsin Richtung it,
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162000
2000
verwenden beide eine Menge Geld dafür.
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and developingEntwicklung countriesLänder themselvessich have been doing a lot of effortAnstrengung.
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164000
3000
Und selbst die Entwicklungsländer haben sich dafür sehr angestrengt.
03:02
And yetnoch, everyjeden yearJahr
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167000
2000
Und trotzdem, jedes Jahr,
03:04
at leastam wenigsten 25 millionMillion childrenKinder
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169000
2000
bekommen mindestens 25 Millionen Kinder
03:06
do not get the immunizationImmunisierung they should get.
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171000
3000
nicht die Impfung, die sie erhalten sollten.
03:09
So this is what you call a "last mileMeile problemProblem."
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174000
3000
Also das ist etwas, was man ein "Letzte-Meile-Problem" nennt.
03:12
The technologyTechnologie is there,
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177000
2000
Es gibt die Technik.
03:14
the infrastructureInfrastruktur is there,
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179000
2000
Es gibt die Infrastruktur.
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and yetnoch it doesn't happengeschehen.
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181000
2000
Und trotzdem passiert nichts.
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So you have your millionMillion.
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183000
2000
Also ihr habt eure Million.
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How do you use your millionMillion
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185000
2000
Wie verwendet ihr diese Million
03:22
to solvelösen this last mileMeile problemProblem?
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187000
2000
um dieses Letzte-Meile-Problem zu lösen?
03:24
And here'shier ist anotherein anderer questionFrage:
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189000
2000
Und hier ist eine weitere Frage:
03:26
MalariaMalaria. MalariaMalaria killstötet almostfast
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191000
3000
Malaria. Malaria verursacht fast
03:29
900,000 people everyjeden yearJahr,
80
194000
3000
900.000 Todesfälle pro Jahr
03:32
mostdie meisten of them in Sub-SaharanAfrika südlich der Sahara AfricaAfrika,
81
197000
2000
die Mehrheit davon im Afrika südlich der Sahara
03:34
mostdie meisten of them underunter fivefünf.
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199000
2000
und die Mehrheit davon ist unter fünf.
03:36
In factTatsache, that is the leadingführend causeUrsache of under-fiveunter fünf mortalityMortalität.
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201000
3000
Tatsächlich ist es die Hauptursache für Kindersterblichkeit unter fünf.
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We alreadybereits know how to killtöten malariaMalaria,
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204000
3000
Wir wissen bereits wie man Malaria ausrotten kann,
03:42
but some people come to you and say,
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207000
2000
aber manche Leute kommen und meinen
03:44
"You have your millionsMillionen. How about bedBett netsNetze?"
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209000
3000
"Du hast die Millionen. Wie wäre es mit Moskitonetzen?"
03:47
BedBett netsNetze are very cheapbillig.
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212000
2000
Moskitonetze sind sehr billig.
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For 10 dollarsDollar, you can manufactureHerstellung and shipSchiff
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214000
3000
Für 10 Dollar kann man ein Moskitonetz,
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an insecticideInsektizid treatedbehandelt bedBett netNetz
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217000
2000
das mit Insektiziden behandelt wurde, herstellen und verschicken
03:54
and you can teachlehren someonejemand to use them.
90
219000
2000
und jemanden zeigen wie man es zu benutzen hat.
03:56
And, not only do they protectschützen the people who sleepSchlaf underunter them,
91
221000
3000
Und, es werden nicht nur die Leute geschützt, die darunter schlafen,
03:59
but they have these great contagionAnsteckung benefitsVorteile.
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224000
2000
sondern die haben diese tollen Ansteckungsvorteile.
04:01
If halfHälfte of a communityGemeinschaft sleepsschläft underunter a netNetz,
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226000
3000
Wenn die halbe Gesellschaft unter einem Netz schläft
04:04
the other halfHälfte alsoebenfalls benefitsVorteile
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229000
2000
nützt dies auch der anderen Hälfte,
04:06
because the contagionAnsteckung of the diseaseKrankheit spreadVerbreitung.
95
231000
3000
weil sich die Ansteckungsgefahr der Krankheit verteilt.
04:09
And yetnoch, only a quarterQuartal of kidsKinder at riskRisiko sleepSchlaf underunter a netNetz.
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234000
3000
Und trotz allem schläft nur ein Viertel der Kinder unter einem Netz.
04:12
SocietiesGesellschaften should be willingbereit to go out
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237000
2000
Gesellschaften sollten bereit sein
04:14
and subsidizesubventionieren the netNetz, give them for freefrei,
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239000
2000
die Netze zu fördern, sie kostenlos zu verteilen
04:16
or, for that matterAngelegenheit, payZahlen people to use them
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241000
2000
oder, wenn wir schon dabei sind, Leute bezahlen sie zu benutzen,
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because of those contagionAnsteckung benefitsVorteile.
100
243000
2000
eben wegen dieser Ansteckungsvorteile.
04:20
"Not so fastschnell," say other people.
101
245000
2000
"Nicht so schnell" sagen andere Leute.
04:22
"If you give the netsNetze for freefrei,
102
247000
2000
"Wenn ihr die Netze kostenlos verteilt,
04:24
people are not going to valueWert them.
103
249000
2000
werden die Menschen sie nicht wertschätzen.
04:26
They're not going to use them,
104
251000
2000
Sie werden sie nicht benutzen
04:28
or at leastam wenigsten they're not going to use them as bedBett netsNetze,
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253000
2000
oder sie werden sie wenigstens nicht als Moskitonetze verwenden,
04:30
maybe as fishingAngeln netsNetze."
106
255000
2000
sondern vielleicht als Fischernetze."
04:32
So, what do you do?
107
257000
2000
Also, was macht ihr?
04:34
Do you give the netsNetze for freefrei to maximizezu maximieren coverageAbdeckung,
108
259000
2000
Verteilt ihr die Netze kostenlos um die Verbreitung zu maximieren?
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or do you make people payZahlen
109
261000
2000
Oder verlangt ihr Geld dafür
04:38
in orderAuftrag to make sure that they really valueWert them?
110
263000
2000
damit die Leute sie auch wirklich wertschätzen?
04:40
How do you know?
111
265000
2000
Wie kann man es wissen?
04:42
And a thirddritte questionFrage: EducationBildung.
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267000
2000
Und eine dritte Frage: Bildung.
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Maybe that's the solutionLösung, maybe we should sendsenden kidsKinder to schoolSchule.
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269000
2000
Vielleicht ist das die Lösung. Vielleicht sollten wir die Kinder zur Schule schicken.
04:46
But how do you do that?
114
271000
2000
Aber wie macht man das?
04:48
Do you hiremieten teachersLehrer? Do you buildbauen more schoolsSchulen?
115
273000
2000
Soll man Lehrer anstellen? Soll man mehr Schulen bauen?
04:50
Do you providezu Verfügung stellen schoolSchule lunchMittagessen?
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275000
2000
Soll man ein Mittagessen in der Schule anbieten?
04:52
How do you know?
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277000
2000
Wie kann man es wissen?
04:54
So here is the thing.
118
279000
2000
Die Sache ist die:
04:56
I cannotnicht können answerAntworten the biggroß questionFrage,
119
281000
2000
Ich kann die wichtigste Frage nicht beantworten
04:58
whetherob aidHilfe did any good or not.
120
283000
2000
hat Entwicklungshilfe was gebracht oder nicht
05:00
But these threedrei questionsFragen, I can answerAntworten them.
121
285000
3000
aber diese drei Fragen, die kann ich beantworten.
05:04
It's not the MiddleMitte AgesAltersgruppen anymorenicht mehr,
122
289000
2000
Wir sind nicht mehr im Mittelalter.
05:06
it's the 21stst centuryJahrhundert.
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291000
2000
Wir sind im 21. Jahrhundert.
05:08
And in the 20thth centuryJahrhundert,
124
293000
2000
Und im 20. Jahrhundert
05:10
randomizedrandomisierte, controlledkontrolliert trialsVersuche
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295000
2000
haben randomisierte, kontrollierte Studien
05:12
have revolutionizedrevolutioniert medicineMedizin
126
297000
2000
die Medizin revolutioniert
05:14
by allowingZulassen us to distinguishunterscheiden
127
299000
2000
da wir in der Lage sind
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betweenzwischen drugsDrogen that work
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301000
2000
zwischen Medikamenten zu unterscheiden die wirken
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and drugsDrogen that don't work.
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303000
2000
und solchen die nicht wirken.
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And you can do the samegleich
130
305000
2000
Und man kann dieselben
05:22
randomizedrandomisierte, controlledkontrolliert trialVersuch for socialSozial policyPolitik.
131
307000
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randomisierten, kontrollierten Studien für Sozialpolitik verwenden.
05:25
You can put socialSozial innovationInnovation to the samegleich
132
310000
2000
Man kann gesellschaftlichen Innovationen denselben
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rigorousrigoros, scientificwissenschaftlich testsTests
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312000
2000
strikten wissenschaftlichen Tests unterziehen
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that we use for drugsDrogen.
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314000
2000
die wir für Medikamente benutzen.
05:31
And in this way, you can take the guessworkRätselraten
135
316000
3000
Und auf diese Weise kann man das Rätselraten
05:34
out of policy-makingPolitikgestaltung
136
319000
2000
im Entscheidungsprozess auslassen
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by knowingzu wissen what worksWerke,
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321000
2000
durch das Wissen was klappt,
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what doesn't work and why.
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323000
2000
was nicht und warum.
05:40
And I'll give you some examplesBeispiele with those threedrei questionsFragen.
139
325000
3000
Und ich gebe euch ein paar Beispiele für diese drei Fragen.
05:44
So I startAnfang with immunizationImmunisierung.
140
329000
2000
Also ich beginne mit Impfung.
05:46
Here'sHier ist UdaipurUdaipur DistrictBezirk, RajasthanRajasthan. BeautifulSchöne.
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331000
3000
Das ist Udairpur in Rajasthan, wunderschön.
05:49
Well, when I startedhat angefangen workingArbeiten there,
142
334000
2000
Also als ich damals begonnen habe zu arbeiten
05:51
about one percentProzent of childrenKinder
143
336000
2000
war ungefähr ein Prozent der Kinder
05:53
were fullyvöllig immunizedimmunisiert.
144
338000
2000
komplett geimpft.
05:55
That's badschlecht, but there are placessetzt like that.
145
340000
3000
Das ist schlecht, aber solche Orte gibt es.
05:58
Now, it's not because the vaccinesImpfstoffe are not there --
146
343000
2000
Jetzt ist es aber nicht so, dass es die Impfstoffe dort nicht gäbe.
06:00
they are there and they are freefrei --
147
345000
2000
Es gibt sie dort und sie sind kostenlos.
06:02
and it's not because parentsEltern do not carePflege about theirihr kidsKinder.
148
347000
3000
Und es ist nicht so, dass die Eltern sich nicht um die Kinder sorgen würden.
06:05
The samegleich childKind that is not immunizedimmunisiert againstgegen measlesMasern,
149
350000
3000
Für das gleiche Kind, das nicht gegen Masern geimpft ist,
06:08
if they do get measlesMasern, parentsEltern will spendverbringen
150
353000
2000
werden die Eltern, wenn es doch Masern bekommt,
06:10
thousandsTausende of rupeesRupien to help them.
151
355000
2000
tausende Rupien ausgeben um es zu heilen.
06:12
So you get these emptyleer villageDorf subcentersLebensstroms
152
357000
2000
Deswegen findet man diese leeren Dorfkliniken
06:14
and crowdedüberfüllt hospitalsKrankenhäuser.
153
359000
2000
und überfüllte Krankenhäuser.
06:16
So what is the problemProblem?
154
361000
2000
Also was ist das Problem?
06:18
Well, partTeil of the problemProblem, surelysicherlich, is people do not fullyvöllig understandverstehen.
155
363000
3000
Gut, Teil des Problems ist sicherlich, dass die Leute es nicht ganz verstehen.
06:21
After all, in this countryLand as well,
156
366000
2000
Immerhin gibt es in diesem Land
06:23
all sortssortiert of mythsMythen and misconceptionsfalsche Vorstellungen
157
368000
2000
alle möglichen Mythen und falschen Vorstellungen
06:25
go around immunizationImmunisierung.
158
370000
3000
die die Schutzimpfung betreffen.
06:28
So if that's the caseFall, that's difficultschwer,
159
373000
2000
Also wenn das der Fall ist, wird es schwierig,
06:30
because persuasionÜberzeugung is really difficultschwer.
160
375000
3000
denn Überzeugungsarbeit ist wirklich schwierig.
06:33
But maybe there is anotherein anderer problemProblem as well.
161
378000
2000
Aber vielleicht gibt es noch ein anderes Problem.
06:35
It's going from intentionAbsicht to actionAktion.
162
380000
3000
Wie gelangt man von Absicht zu Handlung.
06:38
ImagineStellen Sie sich vor you are a motherMutter
163
383000
2000
Stellt euch vor ihr seid eine Mutter
06:40
in UdaipurUdaipur DistrictBezirk, RajasthanRajasthan.
164
385000
2000
im Udaipur Distrikt in Rajasthan.
06:42
You have to walkgehen a fewwenige kilometersKilometer to get your kidsKinder immunizedimmunisiert.
165
387000
3000
Ihr müsst ein paar Kilometer laufen um die Kinder zu impfen.
06:45
And maybe when you get there, what you find is this:
166
390000
2000
Und wenn ihr dort seid findet ihr vielleicht das vor.
06:47
The subcenterSubzentrum is closedabgeschlossen. AoAO you have to come back,
167
392000
2000
Die Klinik ist geschlossen und ihr müsst wiederkommen.
06:49
and you are so busybeschäftigt and you have so manyviele other things to do,
168
394000
3000
Und ihr seid so beschäftigt, beschäftigt mit anderen Dingen,
06:52
you will always tendneigen to postponeverschieben and postponeverschieben,
169
397000
2000
so ihr werdet es stets verschieben und verschieben,
06:54
and eventuallyschließlich it getsbekommt too latespät.
170
399000
2000
bis es irgendwann zu spät ist.
06:56
Well, if that's the problemProblem, then that's much easiereinfacher.
171
401000
3000
Gut, wenn das das Problem ist, dann ist es viel einfacher,
06:59
Because A, we can make it easyeinfach,
172
404000
3000
weil, A, wir können es leicht machen,
07:02
and B, we can maybe
173
407000
2000
und, B, wir können vielleicht
07:04
give people a reasonGrund to actHandlung todayheute,
174
409000
2000
den Leuten einen Grund geben es heute zu tun
07:06
ratherlieber than wait tillbis tomorrowMorgen.
175
411000
2000
anstatt bis morgen zu warten.
07:08
So these are simpleeinfach ideasIdeen, but we didn't know.
176
413000
2000
Also es sind einfache Ideen, aber wir kannten sie nicht.
07:10
So let's try them.
177
415000
2000
Probieren wir sie aus.
07:12
So what we did is we did a randomizedrandomisierte, controlledkontrolliert trialVersuch
178
417000
3000
Also was wir gemacht haben, wir haben eine randomisierte, kontrollierte Studie gemacht
07:15
in 134 villagesDörfer in UdaipurUdaipur DistrictsBezirke.
179
420000
2000
in 134 Dörfern im Udaipur Distrikt.
07:17
So the blueblau dotsPunkte
180
422000
2000
Die blauen Punkte
07:19
are selectedausgewählt randomlynach dem Zufallsprinzip.
181
424000
2000
sind zufällig ausgewählt.
07:21
We madegemacht it easyeinfach -- I'll tell you how in a momentMoment.
182
426000
3000
Wir haben es leicht gemacht. Ich erzähle es gleich.
07:24
In the redrot dotsPunkte, we madegemacht it easyeinfach
183
429000
2000
Bei den roten Punkten haben wir es leicht gemacht
07:26
and gavegab people a reasonGrund to actHandlung now.
184
431000
2000
und haben den Leuten einen Grund gegeben jetzt zu handeln.
07:28
The whiteWeiß dotsPunkte are comparisonsVergleiche, nothing changedgeändert.
185
433000
3000
Die weißen Punkte sind zum Vergleich, nichts hat sich geändert.
07:31
So we make it easyeinfach by organizingorganisieren
186
436000
2000
Also, wir haben es einfach gemacht in dem wir
07:33
this monthlymonatlich campLager where people can
187
438000
2000
ein monatliches Lager organisiert haben, wo Leute
07:35
get theirihr kidsKinder immunizedimmunisiert.
188
440000
2000
ihre Kinder impfen lassen können.
07:37
And then you make it easyeinfach
189
442000
2000
Und dann kannst du es leicht machen
07:39
and give a reasonGrund to actHandlung now
190
444000
2000
und einen Anlass geben jetzt zu handeln,
07:41
by addingHinzufügen a kiloKilo of lentilsLinsen for eachjede einzelne immunizationImmunisierung.
191
446000
3000
in dem wir für jede Impfung einen Kilo Linsen verteilt haben.
07:44
Now, a kiloKilo of lentilsLinsen is tinysehr klein.
192
449000
3000
Jetzt, ein Kilo Linsen ist winzig.
07:47
It's never going to convinceüberzeugen anybodyirgendjemand
193
452000
2000
Es wird niemanden überzeugen
07:49
to do something that they don't want to do.
194
454000
2000
etwas zu tun, was sie nicht tun möchte.
07:51
On the other handHand, if your problemProblem is you tendneigen to postponeverschieben,
195
456000
3000
Andererseits, wenn das Problem ist es aufzuschieben,
07:54
then it mightMacht give you a reasonGrund to actHandlung todayheute
196
459000
2000
dann könnte es ein Anlass sein jetzt zu handeln
07:56
ratherlieber than laterspäter.
197
461000
2000
anstatt später.
07:58
So what do we find?
198
463000
2000
Also was haben wir herausgefunden?
08:00
Well, beforehandvorher, everything is the samegleich.
199
465000
2000
Gut, davor war alles gleich.
08:02
That's the beautySchönheit of randomizationRandomisierung.
200
467000
2000
Das ist die Schönheit der Randomisierung.
08:04
AfterwardsDanach,
201
469000
2000
Danach
08:06
the campLager -- just havingmit the campLager --
202
471000
2000
erhöht das Lager, und nur das Lager,
08:08
increaseserhöht sich immunizationImmunisierung from sixsechs percentProzent to 17 percentProzent.
203
473000
2000
die Impfrate von sechs Prozent auf 17 Prozent.
08:10
That's fullvoll immunizationImmunisierung.
204
475000
2000
Das betrifft eine komplette Impfung.
08:12
That's not badschlecht, that's a good improvementVerbesserung.
205
477000
2000
Das ist nicht schlecht. Das ist eine gute Steigerung.
08:14
AddHinzufügen the lentilsLinsen and you reacherreichen to 38 percentProzent.
206
479000
3000
Mit den Linsen kann man bis zu 38 Prozent erreichen.
08:17
So here you've got your answerAntworten.
207
482000
2000
Also hier habt ihr die Antwort.
08:19
Make it easyeinfach and give a kiloKilo of lentilsLinsen,
208
484000
2000
Mach es leicht und verschenke ein Kilo Linsen
08:21
you multiplymultiplizieren immunizationImmunisierung ratePreis by sixsechs.
209
486000
3000
dann vervielfacht sich die Impfrate mal sechs.
08:24
Now, you mightMacht say, "Well, but it's not sustainablenachhaltig.
210
489000
2000
Jetzt könnte man sagen: "Schön, aber das ist nicht nachhaltig.
08:26
We cannotnicht können keep givinggeben lentilsLinsen to people."
211
491000
2000
Wir können den Leuten nicht dauerhaft Linsen schenken."
08:28
Well, it turnswendet sich out it's wrongfalsch economicsWirtschaft,
212
493000
2000
Also es stellt sich heraus, dass es eine verkehrte Rechnung ist,
08:30
because it is cheaperbilliger
213
495000
2000
weil es günstiger ist
08:32
to give lentilsLinsen than not to give them.
214
497000
2000
Linsen zu verschenken als sie nicht zu verschenken.
08:34
SinceSeit you have to payZahlen for the nurseKrankenschwester anywaysowieso,
215
499000
2000
Nachdem man die Krankenschwester so und anders bezahlen muss,
08:36
the costKosten perpro immunizationImmunisierung
216
501000
2000
sind die Kosten pro Impfung
08:38
endsendet up beingSein cheaperbilliger if you give incentivesAnreize than if you don't.
217
503000
3000
geringer wenn man Anreize austeilt als wenn nicht.
08:42
How about bedBett netsNetze?
218
507000
2000
Was ist mit den Moskitonetzen?
08:44
Should you give them for freefrei, or should you askFragen people to payZahlen for them?
219
509000
3000
Soll man sie kostenlos verteilen oder soll man die Leute dafür zur Kasse beten?
08:47
So the answerAntworten hingesScharniere
220
512000
2000
Also diese Antwort hängt
08:49
on the answerAntworten to threedrei simpleeinfach questionsFragen.
221
514000
2000
von den Antworten zu drei einfachen Fragen ab.
08:51
One is: If people mustsollen payZahlen for a bedBett netNetz,
222
516000
3000
Die erste ist: Falls die Leute für ein Netz bezahlen müssen,
08:54
are they going to purchaseKauf them?
223
519000
2000
werden sie eins kaufen?
08:56
The secondzweite one is:
224
521000
2000
Die zweite ist:
08:58
If I give bedBett netsNetze for freefrei,
225
523000
2000
Falls ich die Netze kostenlos verteile,
09:00
are people going to use them?
226
525000
2000
werden die Leute sie benutzen?
09:02
And the thirddritte one is:
227
527000
2000
Und die dritte ist:
09:04
Do freefrei bedBett netsNetze discourageentmutigen futureZukunft purchaseKauf?
228
529000
2000
Sind kostenlose Moskitonetze schlecht für Verkäufe in der Zukunft?
09:06
The thirddritte one is importantwichtig
229
531000
2000
Die dritte ist wichtig,
09:08
because if we think people get used to handoutsHandzettel,
230
533000
3000
weil wenn wir denken, dass sich die Leute an Almosen gewöhnen
09:11
it mightMacht destroyzerstören marketsMärkte to distributeverteilen freefrei bedBett netsNetze.
231
536000
3000
könnte die kostenlose Vergabe von Netzen den Markt zerstören.
09:14
Now this is a debateDebatte that has generatedgeneriert
232
539000
2000
Jetzt ist das eine Diskussion, die viel
09:16
a lot of emotionEmotion and angrywütend rhetoricRhetorik.
233
541000
3000
Emotion und aufgebrachte Rhetorik erzeugt hat.
09:19
It's more ideologicalideologische than practicalpraktisch,
234
544000
2000
Sie ist mehr ideologisch als praktisch,
09:21
but it turnswendet sich out it's an easyeinfach questionFrage.
235
546000
2000
aber es stellt sich als eine einfache Frage heraus.
09:23
We can know the answerAntworten to this questionFrage.
236
548000
2000
Wir können die Antwort zu dieser Frage herausfinden.
09:25
We can just runLauf an experimentExperiment.
237
550000
2000
Wir können einfach ein Experiment durchführen.
09:27
And manyviele experimentsExperimente have been runLauf, and they all have the samegleich resultsErgebnisse,
238
552000
2000
Und es wurden viele Experimente gemacht, die alle zum gleichen Ergebnis kamen,
09:29
so I'm just going to talk to you about one.
239
554000
3000
deswegen werde ich nur über eines erzählen.
09:32
And this one that was in KenyaKenia,
240
557000
2000
Und dieses eine war in Kenya,
09:34
they wentging around and distributedverteilt to people
241
559000
2000
wo den Leuten
09:36
vouchersGutscheine, discountRabatt vouchersGutscheine.
242
561000
2000
Gutscheine, Rabattgutschein, ausgeteilt wurden.
09:38
So people with theirihr voucherGutschein
243
563000
2000
Also Leute mit dem Gutschein
09:40
could get the bedBett netNetz in the locallokal pharmacyApotheke.
244
565000
2000
konnten das Moskitonetz in der örtlichen Apotheke kaufen.
09:42
And some people get 100 percentProzent discountRabatt,
245
567000
3000
Und manche Leute haben 100 Prozent Ermäßigung bekommen
09:45
and some people get 20 percentProzent discountsRabatte,
246
570000
2000
und andere 20 Prozent Ermäßigung
09:47
and some people get 50 percentProzent discountRabatt, etcetc.
247
572000
3000
und andere haben 50 Prozent bekommen usw.
09:50
And now we can see what happensdas passiert.
248
575000
2000
Und jetzt können wir beobachten was passiert.
09:52
So, how about the purchasingEinkauf?
249
577000
2000
Also was passiert mit den Käufen?
09:54
Well, what you can see is that
250
579000
2000
Gut, was man hier sieht ist,
09:56
when people have to payZahlen for theirihr bedBett netsNetze,
251
581000
2000
dass wenn Leute für ihr Moskitonetz zahlen müssen
09:58
the coverageAbdeckung ratePreis really fallsStürze down a lot.
252
583000
3000
die Zahl der Verbreitung stark absinkt.
10:01
So even with partialteilweise subsidySubvention,
253
586000
2000
Also sogar mit einer teilweisen Förderung --
10:03
threedrei dollarsDollar is still not the fullvoll costKosten of a bedBett netNetz,
254
588000
3000
drei Dollar sind immer noch nicht der volle Preis eines Netzes.
10:06
and now you only have 20 percentProzent of the people with the bedBett netsNetze,
255
591000
2000
Und jetzt haben nur noch 20 Prozent der Leute ein Moskitonetz,
10:08
you loseverlieren the healthGesundheit immunityImmunität, that's not great.
256
593000
3000
und man verliert den Schutz vor Seuchen, das ist nicht gut.
10:11
SecondSekunde thing is, how about the use?
257
596000
2000
Zweite Sache, wie ist die Benutzung?
10:13
Well, the good newsNachrichten is, people, if they have the bedBett netsNetze,
258
598000
2000
Also die gute Nachricht ist, dass die Leute, wenn sie Moskitonetze haben,
10:15
will use the bedBett netsNetze regardlessungeachtet of how they got it.
259
600000
3000
sie die Netze benutzen, egal auf welche Weise sie diese erhalten haben.
10:18
If they get it for freefrei, they use it.
260
603000
2000
Wennn sie sie kostenlos bekommen haben, benutzen sie sie.
10:20
If they have to payZahlen for it, they use it.
261
605000
2000
Wenn sie dafür zahlen mussten, benutzen sie sie.
10:22
How about the long termBegriff?
262
607000
2000
Wie sieht es langfristig aus?
10:24
In the long termBegriff,
263
609000
2000
Auf lange Sicht
10:26
people who got the freefrei bedBett netsNetze,
264
611000
2000
wurde den Leuten, die ein kostenloses Netz bekommen haben,
10:28
one yearJahr laterspäter, were offeredangeboten the optionMöglichkeit
265
613000
2000
ein Jahr danach die Möglichkeit gegeben
10:30
to purchaseKauf a bedBett netNetz at two dollarsDollar.
266
615000
3000
ein Moskitonetz für zwei Dollar zu kaufen.
10:33
And people who got the freefrei one
267
618000
2000
Und Leute, die eines kostenlos bekommen haben
10:35
were actuallytatsächlich more likelywahrscheinlich to purchaseKauf the secondzweite one
268
620000
3000
waren sogar eher bereit ein zweites zu kaufen
10:38
than people who didn't get a freefrei one.
269
623000
2000
im Vergleich zu denen die keines gratis bekamen.
10:40
So people do not get used to handoutsHandzettel; they get used to netsNetze.
270
625000
3000
Also Leute gewöhnen sich nicht an die Almosen; sie gewöhnen sich an die Netze.
10:43
Maybe we need to give them a little bitBit more creditKredit.
271
628000
3000
Vielleicht sollten wir ihnen ein bisschen mehr zutrauen.
10:48
So, that's for bedBett netsNetze. So you will think, "That's great.
272
633000
2000
Gut, das waren die Netze. Also werdet ihr denken, "Das ist toll.
10:50
You know how to immunizeimmunisieren kidsKinder, you know how to give bedBett netsNetze."
273
635000
3000
Man weiß wie zu impfen ist, man weiß wie man Moskitonetze verteilen soll.
10:53
But what politiciansPolitiker need is a rangeAngebot of optionsOptionen.
274
638000
3000
Aber ein Politiker braucht eine Reihe von Wahlmöglichkeiten.
10:56
They need to know: Out of all the things I could do,
275
641000
3000
Sie müssen wissen: Von all den Dingen, die ich tun könnte,
10:59
what is the bestBeste way to achieveleisten my goalsTore?
276
644000
3000
was ist der beste Weg mein Ziel zu erreichen?
11:02
So supposeannehmen your goalTor is to get kidsKinder into schoolSchule.
277
647000
3000
Also nehmen wir an euer Ziel ist es Kinder in die Schule zu bringen.
11:05
There are so manyviele things you could do. You could payZahlen for uniformsUniformen,
278
650000
3000
Es gibt so viele Sachen, die man tun könnte. Man könnte für die Uniformen zahlen,
11:08
you could eliminatebeseitigen feesGebühren, you could buildbauen latrinesLatrinen,
279
653000
2000
man könnte Gebühren abschaffen, man könnte Toiletten hinstellen,
11:10
you could give girlsMädchen sanitarySanitär padsPads, etcetc., etcetc.
280
655000
3000
man könnte den Mädchen Damenbinden geben usw. usw.
11:13
So what's the bestBeste?
281
658000
2000
Also was ist das Beste?
11:15
Well, at some levelEbene, we think
282
660000
2000
Gut, irgendwo glauben wir
11:17
all of these things should work.
283
662000
2000
dass all diese Dinge klappen sollten.
11:19
So, is that sufficientausreichende? If we think they should work intuitivelyintuitiv,
284
664000
2000
Also ist das genug, dass wir instinktiv denken, das müsste klappen,
11:21
should we go for them?
285
666000
2000
sollen wir sie anwenden?
11:23
Well, in businessGeschäft, that's certainlybestimmt not the way we would go about it.
286
668000
3000
Gut, in der Wirtschaft wäre das sicher nicht der Weg, den wir einschlagen würden.
11:27
ConsiderPrüfen for exampleBeispiel
287
672000
2000
Nehmen wir zum Beispiel
11:29
transportingden Transport von goodsWaren.
288
674000
2000
Transportwaren.
11:31
Before the canalsKanäle were inventederfunden
289
676000
2000
Bevor der Kanal erfunden wurde,
11:33
in BritainGroßbritannien before the IndustrialIndustrielle RevolutionRevolution,
290
678000
3000
wurden in England, vor der industriellen Revolution,
11:36
goodsWaren used to go on horsePferd cartsKarren.
291
681000
2000
die Waren auf Pferdekarren transportiert.
11:38
And then canalsKanäle were builtgebaut,
292
683000
2000
Und als Kanäle gebaut wurden,
11:40
and with the samegleich horsemanReiter and the samegleich horsePferd,
293
685000
3000
konnte man mit dem gleichen Kutscher und dem gleichen Pferd,
11:43
you could carrytragen tenzehn timesmal as much cargoLadung.
294
688000
3000
zehn Mal so viel Frachtgut befördern.
11:46
So should they have continuedFortsetzung
295
691000
2000
Also sollten sie weiternhin
11:48
to carrytragen the goodsWaren on the horsePferd cartsKarren, on the groundBoden,
296
693000
3000
die Waren auf Pferdekarren transportieren, weil
11:51
that they would eventuallyschließlich get there?
297
696000
2000
sie irgendwann ankommen würden?
11:53
Well, if that had been the caseFall,
298
698000
2000
Gut, wenn das der Fall ist,
11:55
there would have been no IndustrialIndustrielle RevolutionRevolution.
299
700000
2000
dann hätte es die industrielle Revolution nie gegeben.
11:57
So why shouldn'tsollte nicht we do the samegleich with socialSozial policyPolitik?
300
702000
3000
Also warum sollten wir dasselbe nicht mit Sozialpolitik anstellen?
12:00
In technologyTechnologie, we spendverbringen so much time
301
705000
2000
In der Technik verwenden wir so viel Zeit
12:02
experimentingexperimentieren, fine-tuningFine-Tuning,
302
707000
2000
mit Experimentieren und Feineinstellen
12:04
gettingbekommen the absoluteAbsolute cheapestbilligste way to do something,
303
709000
2000
damit wir die absolut billigste Art finden etwas zu tun.
12:06
so why aren'tsind nicht we doing that with socialSozial policyPolitik?
304
711000
3000
Also warum machen wir das nicht mit Sozialpolitik?
12:09
Well, with experimentsExperimente, what you can do
305
714000
2000
Gut, mit Experimenten kann man
12:11
is answerAntworten a simpleeinfach questionFrage.
306
716000
2000
die Frage einfach beantworten.
12:13
SupposeNehmen wir an you have 100 dollarsDollar to spendverbringen
307
718000
2000
Nehmen wir an man kann 100 Dollar
12:15
on variousverschiedene interventionsEingriffe.
308
720000
2000
für verschiedene Maßnahmen ausgeben.
12:17
How manyviele extraextra yearsJahre of educationBildung
309
722000
2000
Wie viele zusätzliche Jahre an Bildung
12:19
do you get for your hundredhundert dollarsDollar?
310
724000
2000
würde man für 100 Dollar bekommen?
12:21
Now I'm going to showShow you
311
726000
2000
Jetzt werde ich euch zeigen
12:23
what we get with variousverschiedene educationBildung interventionsEingriffe.
312
728000
3000
was wir mit verschiedenen Bildungsmaßnahmen erhalten.
12:27
So the first onesEinsen are if you want the usualgewöhnlich suspectsverdächtigen,
313
732000
2000
Also die ersten sind die üblichen Verdächtigen
12:29
hiremieten teachersLehrer, schoolSchule mealsMahlzeiten,
314
734000
2000
Lehrer anstellen, Schulmahlzeiten,
12:31
schoolSchule uniformsUniformen, scholarshipsStipendien.
315
736000
2000
Schuluniformen, Stipendien.
12:33
And that's not badschlecht. For your hundredhundert dollarsDollar,
316
738000
2000
Und die sind nicht schlecht. Für hundert Dollar
12:35
you get betweenzwischen one and threedrei extraextra yearsJahre of educationBildung.
317
740000
3000
erhält man zwischen ein bis drei Jahr mehr Bildung.
12:39
Things that don't work so well is bribingBestechung parentsEltern,
318
744000
2000
Dinge, die nicht so gut klappen ist z.B. die Eltern bestechen,
12:41
just because so manyviele kidsKinder are alreadybereits going to schoolSchule
319
746000
3000
einfach weil so viele Kinder schon zur Schule gehen
12:44
that you endEnde up spendingAusgaben a lot of moneyGeld.
320
749000
2000
sodass man dafür viel Geld auszugeben hat.
12:46
And here are the mostdie meisten surprisingüberraschend resultsErgebnisse.
321
751000
3000
Und hier sind ein paar erstaunliche Ergebnisse.
12:49
Tell people the benefitsVorteile of educationBildung,
322
754000
3000
Erklär den Leuten die Vorteile von Bildung.
12:52
that's very cheapbillig to do.
323
757000
2000
Das zu tun ist sehr billig.
12:54
So for everyjeden hundredhundert dollarsDollar you spendverbringen doing that,
324
759000
3000
Also für jede hundert Dollar, die man dafür ausgibt,
12:57
you get 40 extraextra yearsJahre of educationBildung.
325
762000
3000
erhält man 40 extra Jahre an Bildung.
13:00
And, in placessetzt where there are wormsWürmer,
326
765000
2000
Und, in Gegenden, wo es Würmer gibt,
13:02
intestinalDarm wormsWürmer,
327
767000
2000
parasitäre Fadenwürmer,
13:04
cureheilen the kidsKinder of theirihr wormsWürmer.
328
769000
2000
befreie die Kinder von den Würmern.
13:06
And for everyjeden hundredhundert dollarsDollar,
329
771000
2000
Und für jede hundert Dollar
13:08
you get almostfast 30 extraextra yearsJahre of educationBildung.
330
773000
3000
erhält man fast 30 extra Jahre an Bildung.
13:11
So this is not your intuitionIntuition,
331
776000
2000
Also das ist nicht intuitiv.
13:13
this is not what people would have goneWeg for,
332
778000
2000
Das ist nicht etwas was Leute gemacht hätten
13:15
and yetnoch, these are the programsProgramme that work.
333
780000
3000
und trotzdem sind das die Maßnahmen, die funktionieren.
13:18
We need that kindArt of informationInformation, we need more of it,
334
783000
2000
Wir brauchen diese Art an Information. Wir brauchen mehr davon.
13:20
and then we need to guideführen policyPolitik.
335
785000
2000
Und wir müssen die Politik lenken.
13:24
So now, I startedhat angefangen from the biggroß problemProblem, and I couldn'tkonnte nicht answerAntworten it.
336
789000
3000
Jetzt habe ich mit einem großen Problem begonnen und ich konnte es nicht beantworten.
13:27
And I cutschneiden it into smallerkleiner questionsFragen,
337
792000
3000
Und ich habe es in leichtere Fragen aufgeteilt
13:30
and I have the answerAntworten to these smallerkleiner questionsFragen.
338
795000
2000
und konnte diese leichteren Fragen beantworten.
13:32
And they are good, scientificwissenschaftlich, robustrobust answersAntworten.
339
797000
3000
Und es sind gute, wissenschaftliche, robuste Antworten.
13:36
So let's go back to HaitiHaiti for a momentMoment.
340
801000
2000
Also lasst uns kurz auf Haiti zurückkommen.
13:39
In HaitiHaiti, about 200,000 people diedist verstorben --
341
804000
3000
In Haiti sind ungefähr 200.000 Menschen gestorben.
13:43
actuallytatsächlich, a bitBit more by the latestneueste estimateschätzen.
342
808000
2000
Sogar ein bisschen mehr nach den letzten Schätzungen.
13:45
And the responseAntwort of the worldWelt was great:
343
810000
2000
Und die Reaktionen in der Welt waren großartig.
13:47
Two billionMilliarde dollarsDollar got pledgedverpfändet just last monthMonat,
344
812000
3000
Zwei Milliarden Dollar wurden allein im letzten Monat gespendet.
13:51
so that's about 10,000 dollarsDollar perpro deathTod.
345
816000
2000
Also das sind ungefähr 10.000 Dollar pro Todesfall.
13:53
That doesn't soundklingen like that much when you think about it.
346
818000
3000
Und das klingt gar nicht so viel, wenn man darüber nachdenkt.
13:56
But if we were willingbereit to spendverbringen 10,000 dollarsDollar
347
821000
3000
Aber wenn wir bereit sind 10.000 Dollar
13:59
for everyjeden childKind underunter fivefünf who diesstirbt,
348
824000
3000
für jedes tote Kind unter fünf auszugeben
14:02
that would be 90 billionMilliarde perpro yearJahr
349
827000
3000
dann wären wir bei 90 Milliarden Dollar im Jahr
14:05
just for that problemProblem.
350
830000
2000
nur für dieses Problem.
14:07
And yetnoch it doesn't happengeschehen.
351
832000
2000
Und trotzdem passiert nichts.
14:09
So, why is that?
352
834000
2000
Also warum ist das so?
14:11
Well, I think what partTeil of the problemProblem is that,
353
836000
2000
Gut, ich denke ein Teil des Problems ist, dass wir
14:13
in HaitiHaiti, althoughobwohl the problemProblem is hugeenorm,
354
838000
2000
in Haiti, obwohl es ein riesiges Problem ist,
14:15
somehowirgendwie we understandverstehen it, it's localizedlokalisiert.
355
840000
2000
irgendwie verstehen, dass es örtlich begrenzt ist.
14:17
You give your moneyGeld to DoctorsÄrzte WithoutOhne BordersGrenzen,
356
842000
2000
Ihr gebt das Geld den Ärzten ohne Grenzen,
14:19
you give your moneyGeld to PartnersPartner In HealthGesundheit,
357
844000
2000
ihr gebt das Geld den "Partners in Health"
14:21
and they'llsie werden sendsenden in the doctorsÄrzte, and they'llsie werden sendsenden in the lumberBauholz,
358
846000
3000
und die senden ihre Ärzte, und schicken das Bauholz,
14:24
and they'llsie werden helicopterHubschrauber things out and in.
359
849000
3000
und die werden die Dinge mit dem Hubschrauber ein- und ausfliegen.
14:27
And the problemProblem of povertyArmut is not like that.
360
852000
2000
Aber das Problem mit Armut ist, es ist nicht so.
14:29
So, first, it's mostlymeist invisibleunsichtbar;
361
854000
2000
Also, erstens, ist es unsichtbar.
14:31
secondzweite, it's hugeenorm;
362
856000
2000
Zweitens, ist es enorm.
14:33
and thirddritte, we don't know whetherob we are doing the right thing.
363
858000
3000
Und drittens wissen wir nicht ob wir das Richtige tun.
14:36
There's no silverSilber- bulletKugel.
364
861000
2000
Es gibt keine Wunderwaffe.
14:38
You cannotnicht können helicopterHubschrauber people out of povertyArmut.
365
863000
2000
Man kann Leute nicht aus der Armut ausfliegen.
14:40
And that's very frustratingfrustrierend.
366
865000
2000
Und das ist sehr frustrierend.
14:42
But look what we just did todayheute.
367
867000
3000
Aber schaut was wir heute gemacht haben.
14:45
I gavegab you threedrei simpleeinfach answersAntworten to threedrei questionsFragen:
368
870000
3000
Ich habe euch drei einfache Antworten auf drei Fragen gezeigt.
14:48
Give lentilsLinsen to immunizeimmunisieren people,
369
873000
2000
Gib Linsen um Leute zu impfen,
14:50
providezu Verfügung stellen freefrei bedBett netsNetze, dewormentwurmen childrenKinder.
370
875000
2000
verteile kostenlose Moskitonetze, befreie Kinder von Würmern.
14:52
With immunizationImmunisierung or bedBett netsNetze,
371
877000
2000
Mit Impfungen oder Moskitonetzen,
14:54
you can savesparen a life for 300 dollarsDollar perpro life savedGerettet.
372
879000
3000
kann man ein Leben für 300 Dollar retten.
14:57
With dewormingEntwurmung, you can get
373
882000
2000
Mit Entwurmung bekommt man
14:59
an extraextra yearJahr of educationBildung for threedrei dollarsDollar.
374
884000
2000
für drei Dollar ein zusätzliches Jahr an Bildung.
15:02
So we cannotnicht können eradicateausrotten povertyArmut just yetnoch,
375
887000
3000
Also wir können Armut noch nicht abschaffen,
15:05
but we can get startedhat angefangen.
376
890000
2000
aber wir können damit beginnen.
15:07
And maybe we can get startedhat angefangen smallklein
377
892000
2000
Und vielleicht beginnen wir klein,
15:09
with things that we know are effectiveWirksam.
378
894000
3000
mit Dingen, wo wir sicher sind, dass sie wirken.
15:12
Here'sHier ist an exampleBeispiel of how this can be powerfulmächtig.
379
897000
2000
Hier ist ein Beispiel das zeigt wie mächtig das sein kann.
15:14
DewormingEntwurmung.
380
899000
2000
Entwurmen.
15:16
WormsWorms have a little bitBit of a problemProblem grabbingergreifend the headlinesSchlagzeilen.
381
901000
2000
Würmer haben ein kleines Problem es in die Schlagzeilen zu schaffen.
15:18
They are not beautifulschön and don't killtöten anybodyirgendjemand.
382
903000
3000
Sie sind nicht schön und sie bringen niemanden um.
15:21
And yetnoch, when the youngjung globalglobal leaderFührer in DavosDavos
383
906000
2000
Und trotz allem, als den jungen Führungskräften in Davos
15:23
showedzeigte the numbersNummern I gavegab you,
384
908000
2000
die Zahlen gezeigt wurden, die ich euch gezeigt habe,
15:25
they startedhat angefangen DewormEntwurmen the WorldWelt.
385
910000
2000
haben sie "Deworm the World" gegründet.
15:27
And thanksVielen Dank to DewormEntwurmen the WorldWelt,
386
912000
2000
Und Dank sei Deworm the World,
15:29
and the effortAnstrengung of manyviele countryLand governmentsRegierungen and foundationsGrundlagen,
387
914000
2000
und dem Einsatz von vielen Regierungen und Stiftungen,
15:31
20 millionMillion school-agedim schulpflichtigen Alter childrenKinder got dewormedentwurmt in 2009.
388
916000
3000
dass 20 Millionen Schulkinder 2009 entwurmt wurden.
15:34
So this evidenceBeweise is powerfulmächtig.
389
919000
2000
Also diese Beweise sind beeindruckend.
15:36
It can promptEingabeaufforderung actionAktion.
390
921000
2000
Es kann zu Handlungen anregen.
15:38
So we should get startedhat angefangen now.
391
923000
2000
Also sollten wir jetzt beginnen.
15:40
It's not going to be easyeinfach.
392
925000
2000
Jetzt wird es aber nicht einfach sein.
15:42
It's a very slowlangsam processverarbeiten.
393
927000
2000
Es ist ein sehr langsamer Prozess.
15:44
You have to keep experimentingexperimentieren, and sometimesmanchmal ideologyIdeologie
394
929000
2000
Man muss weiterhin Experimente durchführen und manchmal muss man Ideologien
15:46
has to be trumpedübertrumpft by practicalityPraktikabilität.
395
931000
2000
mit der Praxis übertrumpfen.
15:48
And sometimesmanchmal what worksWerke somewhereirgendwo doesn't work elsewhereanderswo.
396
933000
3000
Und manchmal klappt etwas was hier klappt irgendwo anders nicht mehr.
15:51
So it's a slowlangsam processverarbeiten,
397
936000
2000
Also es ist ein langer Weg,
15:53
but there is no other way.
398
938000
2000
aber es gibt keinen anderen.
15:55
These economicsWirtschaft I'm proposingvorschlagen,
399
940000
2000
Diese Wirtschaftslehre, die ich vorschlage,
15:57
it's like 20thth centuryJahrhundert medicineMedizin.
400
942000
2000
ist wie Medizin im 20. Jahrhundert.
15:59
It's a slowlangsam, deliberativedeliberative processverarbeiten
401
944000
2000
Ein langsamer, abwägender Pfad
16:01
of discoveryEntdeckung.
402
946000
2000
der Entdeckung.
16:03
There is no miracleWunder cureheilen,
403
948000
2000
Es gibt kein Wundermittel,
16:05
but modernmodern medicineMedizin is savingsparen
404
950000
2000
aber moderne Medizin rettet
16:07
millionsMillionen of livesLeben everyjeden yearJahr,
405
952000
2000
jedes Jahr Millionen von Menschen das Leben
16:09
and we can do the samegleich thing.
406
954000
2000
und wir können dasselbe tun.
16:13
And now, maybe, we can go back to the biggergrößer questionFrage
407
958000
3000
Und jetzt können wir vielleicht auf die wichtigere Frage zurückkommen
16:16
that I startedhat angefangen with at the beginningAnfang.
408
961000
3000
mit der ich am Anfang begonnen habe.
16:19
I cannotnicht können tell you
409
964000
2000
Ich kann nicht sagen
16:21
whetherob the aidHilfe we have spentverbraucht in the pastVergangenheit has madegemacht a differenceUnterschied,
410
966000
3000
ob die Hilfsmittel, die wir in der Vergangenheit ausgegeben haben einen Unterschied gemacht haben,
16:24
but can we come back here in 30 yearsJahre
411
969000
3000
aber wir können in 30 Jahren hierauf zurückkommen
16:27
and say, "What we have doneerledigt,
412
972000
3000
und sagen, "Was wir gemacht haben
16:30
it really promptedaufgefordert a changeVeränderung for the better."
413
975000
3000
hat tatsächlich eine positive Veränderung gebracht."
16:33
I believe we can and I hopeHoffnung we will.
414
978000
2000
Ich glaube wir können es und ich hoffe wir tun es.
16:35
Thank you.
415
980000
2000
Dankeschön.
16:37
(ApplauseApplaus)
416
982000
2000
(Applaus)
Translated by Ulrich Atz
Reviewed by Sandro Stark

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ABOUT THE SPEAKER
Esther Duflo - Development economist
Esther Duflo takes economics out of the lab and into the field to discover the causes of poverty and means to eradicate it.

Why you should listen

2009 MacArthur fellow Esther Duflo is pushing the field of development economics by studying specific causal relationships that lead to or perpetuate poverty. She looks at close-to-home issues: household behavior, education, access to finance and health.

At MIT, she's the founder and director of the Jameel Poverty Action Lab (J-PAL), a research network that evaluates social programs. It's concerned less with wide-ranging policy than with specific questions. Sample: If schoolkids could get their uniforms for free, would attendance go up? What's an effective way to reward mothers for immunizing their babies? Randomized trials offer new insights toward creating global equity and prosperity. Her work may blur the lines between economics and activism, but it's a role Duflo not only considers comfortable but vital.

Her new book is Poor Economics, with Abhijit W. Banerjee. 

More profile about the speaker
Esther Duflo | Speaker | TED.com