TED2010
Esther Duflo: Social experiments to fight poverty
Esther Duflo: Experiências sociais para combater a pobreza
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Os esforços de diminuição da pobreza têm sido baseados mais em conjeturas do que em ciência, e a falta de dados sobre o impacto da ajuda prestada levanta questões sobre as melhores formas de ajudar. Mas a vencedora da Medalha Clark, Esther Duflo, diz que é possível saber quais os esforços de desenvolvimento que funcionam, e os que não funcionam - testando soluções sobre amostras aleatórias e controladas.
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. Full bio
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 check: I am short, I'm French,
0
3000
2000
Então, aqui estamos. Podem ver: sou baixa, sou francesa,
00:20
I have a pretty strong French accent,
1
5000
2000
tenho um sotaque francês muito acentuado,
00:22
so that's going to be clear in a moment.
2
7000
3000
que se vai revelar nos próximos momentos.
00:26
Maybe a sobering thought
3
11000
2000
Talvez um pensamento preocupante
00:28
and something you all know about.
4
13000
2000
e algo que todos vocês sabem.
00:30
And I suspect many of you gave
5
15000
2000
E suspeito que muitos de vocês contribuíram
00:32
something to the people of Haiti this year.
6
17000
3000
com alguma ajuda para o povo do Haiti, este ano.
00:35
And there is something else
7
20000
2000
E acredito que há outra coisa
00:37
I believe in the back of your mind
8
22000
2000
que, no vosso subconsciente,
00:39
you also know.
9
24000
2000
também sabem.
00:41
That is, every day,
10
26000
2000
Que, todos os dias,
00:43
25,000 children die
11
28000
2000
25 000 crianças morrem
00:45
of entirely preventable causes.
12
30000
3000
de causas totalmente evitáveis.
00:48
That's a Haiti earthquake every eight days.
13
33000
3000
Isso corresponde a um terramoto do Haiti de oito em oito dias.
00:51
And I suspect many of you probably gave something
14
36000
2000
E suspeito que muitos de vocês, provavelmente, deram alguma coisa
00:53
towards that problem as well,
15
38000
2000
para ajudar a resolver, também, este problema,
00:55
but somehow it doesn't happen
16
40000
2000
mas, de algum modo, isso não acontece
00:57
with the same intensity.
17
42000
2000
com a mesma intensidade.
00:59
So why is that?
18
44000
2000
Então, porque é que isto acontece?
01:02
Well, here is a thought experiment for you.
19
47000
3000
Bem, vou apresentar-vos uma experência.
01:05
Imagine you have a few million dollars that you've raised --
20
50000
2000
Imaginem que têm alguns milhões de dólares, que juntaram -
01:07
maybe you're a politician in a developing country
21
52000
3000
talvez vocês sejam políticos de um país em desenvolvimento
01:10
and you have a budget to spend. You want to spend it on the poor:
22
55000
3000
e tenham um orçamento para gastar. Vocês querem gastá-lo com os pobres:
01:13
How do you go about it?
23
58000
3000
E como fazem isso?
01:16
Do you believe the people who tell you
24
61000
2000
Acreditam nas pessoas que vos dizem
01:18
that all we need to do is to spend money?
25
63000
2000
que tudo o que precisamos de fazer é gastar dinheiro?
01:20
That we know how to eradicate poverty,
26
65000
3000
Que nós sabemos como erradicar a pobreza,
01:23
we just need to do more?
27
68000
2000
que apenas precisamos de fazer mais?
01:25
Or do you believe the people who tell you that
28
70000
2000
Ou acreditam nas pessoas que vos dizem
01:27
aid is not going to help, on the contrary it might hurt,
29
72000
3000
que a ajuda não vai funcionar, ao contrário, pode abrir feridas,
01:30
it might exacerbate corruption, dependence, etc.?
30
75000
3000
exacerbar a corrupção, aumentar a dependência, etc.?
01:34
Or maybe you turn to the past.
31
79000
2000
Ou, talvez, vocês se voltem para o passado.
01:36
After all, we have spent billions of dollars on aid.
32
81000
3000
Afinal de contas, gastámos milhares de milhões de dólares em ajuda.
01:39
Maybe you look at the past and see.
33
84000
2000
Talvez olhem para o passado e vejam.
01:41
Has it done any good?
34
86000
2000
Isso fez algum bem?
01:43
And, sadly, we don't know.
35
88000
2000
E, tristemente, não sabemos.
01:45
And worst of all, we will never know.
36
90000
3000
E o pior de tudo é que nunca saberemos.
01:49
And the reason is that -- take Africa for example.
37
94000
2000
E isso porque -- tomemos África como exemplo.
01:51
Africans have already got a lot of aid.
38
96000
2000
Os africanos já receberam uma porção de ajuda.
01:53
These are the blue bars.
39
98000
2000
Essas são as barras azuis.
01:55
And the GDP in Africa is not making much progress.
40
100000
3000
E o PIB em África não está progredindo muito.
01:58
Okay, fine. How do you know what
41
103000
2000
Certo, tudo bem. Então como é que vocês sabem
02:00
would have happened without the aid?
42
105000
2000
o que teria acontecido sem a ajuda?
02:02
Maybe it would have been much worse,
43
107000
3000
Talvez tivesse sido muito pior,
02:05
or maybe it would have been better.
44
110000
2000
ou talvez tivesse sido melhor.
02:07
We have no idea. We don't know what the counterfactual is.
45
112000
3000
Não temos qualquer ideia. Não sabemos qual é o nosso ponto de referência.
02:10
There's only one Africa.
46
115000
2000
Só existe uma África.
02:12
So what do you do?
47
117000
2000
Então o que é que vocês fazem?
02:14
To give the aid, and hope and pray that something comes out of it?
48
119000
3000
Dão ajuda, e esperam e rezam para que algo resulte disso?
02:18
Or do you focus on your everyday life
49
123000
3000
Ou focam-se na vossa vida diária
02:21
and let the earthquake every eight days
50
126000
2000
e deixam que o terramoto, de oito em oito dias,
02:23
continue to happen?
51
128000
2000
continue a acontecer?
02:25
The thing is, if we don't know
52
130000
2000
A questão é que, se nós não sabemos
02:27
whether we are doing any good,
53
132000
2000
se estamos a fazer algum bem,
02:29
we are not any better
54
134000
2000
então, não estamos melhor
02:31
than the Medieval doctors and their leeches.
55
136000
3000
que os médicos medievais e as suas sanguessugas.
02:34
Sometimes the patient gets better, sometimes the patient dies.
56
139000
3000
Umas vezes o doente melhora, outras vezes o doente morre.
02:37
Is it the leeches? Is it something else?
57
142000
3000
Serão as sanguessugas? Será qualquer outra coisa?
02:40
We don't know.
58
145000
2000
Não sabemos.
02:42
So here are some other questions.
59
147000
2000
Então temos aqui outras questões.
02:44
They're smaller questions,
60
149000
2000
São questões mais pequenas,
02:46
but they are not that small.
61
151000
2000
mas não são assim tão pequenas.
02:48
Immunization, that's the cheapest way
62
153000
3000
Vacinação - é a forma mais barata
02:51
to save a child's life.
63
156000
2000
de salvar a vida de uma criança.
02:53
And the world has spent a lot of money on it:
64
158000
2000
E o mundo tem gasto muito dinheiro nisto:
02:55
The GAVI and the Gates Foundations
65
160000
2000
A GAVI (Aliança Mundial para as Vacinas e a Imunização) e a Fundação Gates
02:57
are each pledging a lot of money towards it,
66
162000
2000
estão a comprometer muito dinheiro nisso,
02:59
and developing countries themselves have been doing a lot of effort.
67
164000
3000
e os próprios países em desenvolvimento têm feito um grande esforço neste sentido.
03:02
And yet, every year
68
167000
2000
E, ainda assim, todos os anos
03:04
at least 25 million children
69
169000
2000
pelo menos 25 milhões de crianças
03:06
do not get the immunization they should get.
70
171000
3000
não são vacinadas, como deveriam ser.
03:09
So this is what you call a "last mile problem."
71
174000
3000
Isto é o que nós qualificamos como "problema da última milha".
03:12
The technology is there,
72
177000
2000
Existe tecnologia,
03:14
the infrastructure is there,
73
179000
2000
existe infra-estrutura,
03:16
and yet it doesn't happen.
74
181000
2000
e, ainda assim, não se concretiza o objetivo.
03:18
So you have your million.
75
183000
2000
Então, vocês têm um milhão.
03:20
How do you use your million
76
185000
2000
Como utilizam o vosso milhão
03:22
to solve this last mile problem?
77
187000
2000
para resolver este problema da última milha?
03:24
And here's another question:
78
189000
2000
E há ainda outra questão:
03:26
Malaria. Malaria kills almost
79
191000
3000
Malária. A malária mata quase
03:29
900,000 people every year,
80
194000
3000
900 000 pessoas por ano,
03:32
most of them in Sub-Saharan Africa,
81
197000
2000
a maioria, na África sub-sariana,
03:34
most of them under five.
82
199000
2000
a maioria, com menos de cinco anos.
03:36
In fact, that is the leading cause of under-five mortality.
83
201000
3000
Na verdade, é a principal causa de mortalidade, abaixo dos 5 anos.
03:39
We already know how to kill malaria,
84
204000
3000
Nós já sabemos como matar a malária,
03:42
but some people come to you and say,
85
207000
2000
mas algumas pessoas chegam e dizem,
03:44
"You have your millions. How about bed nets?"
86
209000
3000
"Vocês têm milhões. Querem aplicar em mosquiteiros?"
03:47
Bed nets are very cheap.
87
212000
2000
Os mosquiteiros são muito baratos.
03:49
For 10 dollars, you can manufacture and ship
88
214000
3000
Por 10 dólares, vocês conseguem produzir e expedir
03:52
an insecticide treated bed net
89
217000
2000
um mosquiteiro com tratamento insecticida
03:54
and you can teach someone to use them.
90
219000
2000
e podem ensinar alguém a utilizá-lo.
03:56
And, not only do they protect the people who sleep under them,
91
221000
3000
E, não só protegem as pessoas que dormem cobertas por eles,
03:59
but they have these great contagion benefits.
92
224000
2000
como causam benefícios por contágio.
04:01
If half of a community sleeps under a net,
93
226000
3000
Se metade da comunidade utilizar mosquiteiros,
04:04
the other half also benefits
94
229000
2000
a outra metade também beneficia
04:06
because the contagion of the disease spread.
95
231000
3000
devido à diminuição do contágio da doença.
04:09
And yet, only a quarter of kids at risk sleep under a net.
96
234000
3000
E, no entanto, apenas um quarto das crianças em risco dorme coberta por mosquiteiros.
04:12
Societies should be willing to go out
97
237000
2000
As sociedades deveriam avançar
04:14
and subsidize the net, give them for free,
98
239000
2000
e subsidiar os mosquiteiros, entregá-los gratuitamente,
04:16
or, for that matter, pay people to use them
99
241000
2000
ou, se fosse caso disso, pagar às pessoas para os usarem
04:18
because of those contagion benefits.
100
243000
2000
devido a estes benefícios de contágio.
04:20
"Not so fast," say other people.
101
245000
2000
"Não vamos tão depressa", dizem outras pessoas.
04:22
"If you give the nets for free,
102
247000
2000
"Se os mosquiteiros forem entregues gratuitamente,
04:24
people are not going to value them.
103
249000
2000
as pessoas não vão valorizá-los.
04:26
They're not going to use them,
104
251000
2000
Não vão utilizá-los,
04:28
or at least they're not going to use them as bed nets,
105
253000
2000
ou, pelo menos, não vão utilizá-los como mosquiteiros,
04:30
maybe as fishing nets."
106
255000
2000
talvez os usem como redes de pesca."
04:32
So, what do you do?
107
257000
2000
Então, o que fazem vocês?
04:34
Do you give the nets for free to maximize coverage,
108
259000
2000
Dão os mosquiteiros para maximizar a cobertura,
04:36
or do you make people pay
109
261000
2000
ou fazem as pessoas pagar
04:38
in order to make sure that they really value them?
110
263000
2000
de forma a que, realmente, os valorizem?
04:40
How do you know?
111
265000
2000
Como é que se sabe?
04:42
And a third question: Education.
112
267000
2000
E, uma terceira questão: Educação.
04:44
Maybe that's the solution, maybe we should send kids to school.
113
269000
2000
Talvez seja a solução, talvez se deva enviar as crianças para a escola.
04:46
But how do you do that?
114
271000
2000
Mas como é que vocês fazem isso?
04:48
Do you hire teachers? Do you build more schools?
115
273000
2000
Contratando professores? Construindo mais escolas?
04:50
Do you provide school lunch?
116
275000
2000
Assegurando almoço na escola?
04:52
How do you know?
117
277000
2000
Como é que sabem?
04:54
So here is the thing.
118
279000
2000
Então, este é o ponto.
04:56
I cannot answer the big question,
119
281000
2000
Eu não posso responder à grande questão,
04:58
whether aid did any good or not.
120
283000
2000
sobre se a ajuda fez bem ou não.
05:00
But these three questions, I can answer them.
121
285000
3000
Mas, a estas três questões, eu posso responder.
05:04
It's not the Middle Ages anymore,
122
289000
2000
Já não estamos na Idade Média,
05:06
it's the 21st century.
123
291000
2000
estamos no século XXI.
05:08
And in the 20th century,
124
293000
2000
E, no século XX,
05:10
randomized, controlled trials
125
295000
2000
foram feitas experiências aleatórias e controladas
05:12
have revolutionized medicine
126
297000
2000
que revolucionaram a medicina
05:14
by allowing us to distinguish
127
299000
2000
permitindo-nos distinguir
05:16
between drugs that work
128
301000
2000
os medicamentos que funcionam
05:18
and drugs that don't work.
129
303000
2000
dos medicamentos que não funcionam.
05:20
And you can do the same
130
305000
2000
E vocês podem efectuar as mesmas experiências,
05:22
randomized, controlled trial for social policy.
131
307000
3000
aleatórias e controladas, para a política social.
05:25
You can put social innovation to the same
132
310000
2000
Podem submeter a inovação social aos mesmos
05:27
rigorous, scientific tests
133
312000
2000
testes científicos e rigorosos
05:29
that we use for drugs.
134
314000
2000
que utilizamos para os medicamentos.
05:31
And in this way, you can take the guesswork
135
316000
3000
E, desta forma, podemos excluir as conjeturas
05:34
out of policy-making
136
319000
2000
da ação política,
05:36
by knowing what works,
137
321000
2000
sabendo o que funciona
05:38
what doesn't work and why.
138
323000
2000
e o que não funciona e porquê.
05:40
And I'll give you some examples with those three questions.
139
325000
3000
Eu vou dar-vos alguns exemplos, com estas três questões.
05:44
So I start with immunization.
140
329000
2000
Vou começar com a vacinação.
05:46
Here's Udaipur District, Rajasthan. Beautiful.
141
331000
3000
Aqui está o distrito de Udaipur, em Rajasthan. Lindo.
05:49
Well, when I started working there,
142
334000
2000
Bem, quando eu comecei a trabalhar lá,
05:51
about one percent of children
143
336000
2000
apenas cerca de 1% das crianças
05:53
were fully immunized.
144
338000
2000
estava inteiramente vacinada.
05:55
That's bad, but there are places like that.
145
340000
3000
É mau, mas existem lugares assim.
05:58
Now, it's not because the vaccines are not there --
146
343000
2000
Agora, não é por as vacinas não estarem lá -
06:00
they are there and they are free --
147
345000
2000
as vacinas estão lá e são gratuitas -
06:02
and it's not because parents do not care about their kids.
148
347000
3000
e não é por os pais não se importarem com os seus filhos.
06:05
The same child that is not immunized against measles,
149
350000
3000
A mesma criança que não está vacinada contra o sarampo,
06:08
if they do get measles, parents will spend
150
353000
2000
se apanha sarampo, os pais gastam
06:10
thousands of rupees to help them.
151
355000
2000
milhares de rupias para a ajudar.
06:12
So you get these empty village subcenters
152
357000
2000
Assim, temos os sub-centros de saúde vazios
06:14
and crowded hospitals.
153
359000
2000
e os hospitais cheios de gente.
06:16
So what is the problem?
154
361000
2000
Então, qual é o problema?
06:18
Well, part of the problem, surely, is people do not fully understand.
155
363000
3000
Bem, parte do problema, é, certamente, o facto de as pessoas não compreenderem inteiramente.
06:21
After all, in this country as well,
156
366000
2000
Afinal de contas, também neste país
06:23
all sorts of myths and misconceptions
157
368000
2000
existem muitos mitos e ideias erradas
06:25
go around immunization.
158
370000
3000
sobre a vacinação.
06:28
So if that's the case, that's difficult,
159
373000
2000
Assim, se for este o caso, torna-se difícil
06:30
because persuasion is really difficult.
160
375000
3000
porque a persuasão é realmente difícil.
06:33
But maybe there is another problem as well.
161
378000
2000
Mas, talvez exista outro problema.
06:35
It's going from intention to action.
162
380000
3000
Que é o de transformar a intenção em ação.
06:38
Imagine you are a mother
163
383000
2000
Imaginem que são uma mãe
06:40
in Udaipur District, Rajasthan.
164
385000
2000
no distrito de Udaipur, em Rajasthan.
06:42
You have to walk a few kilometers to get your kids immunized.
165
387000
3000
Têm que andar vários quilómetros para vacinar os vossos filhos.
06:45
And maybe when you get there, what you find is this:
166
390000
2000
E talvez, quando lá chegarem, descubram
06:47
The subcenter is closed. Ao you have to come back,
167
392000
2000
que o sub-centro de saúde está fechado. Então têm que voltar,
06:49
and you are so busy and you have so many other things to do,
168
394000
3000
e estão tão ocupados e têm tantas outras coisas para fazer,
06:52
you will always tend to postpone and postpone,
169
397000
2000
que a vossa tendência é sempre adiar e adiar,
06:54
and eventually it gets too late.
170
399000
2000
até ser demasiado tarde.
06:56
Well, if that's the problem, then that's much easier.
171
401000
3000
Bem, se é este o problema, então é muito mais fácil.
06:59
Because A, we can make it easy,
172
404000
3000
Porque: A) Nós podemos torná-lo fácil,
07:02
and B, we can maybe
173
407000
2000
e B) nós podemos, talvez,
07:04
give people a reason to act today,
174
409000
2000
dar às pessoas uma razão para agirem hoje,
07:06
rather than wait till tomorrow.
175
411000
2000
em vez de esperarem até amanhã.
07:08
So these are simple ideas, but we didn't know.
176
413000
2000
Isto são ideias simples, mas nós não sabíamos.
07:10
So let's try them.
177
415000
2000
Então vamos experimentá-las.
07:12
So what we did is we did a randomized, controlled trial
178
417000
3000
E o que fizemos foi um ensaio aleatório e controlado,
07:15
in 134 villages in Udaipur Districts.
179
420000
2000
em 134 povoações do distrito de Udaipur.
07:17
So the blue dots
180
422000
2000
Assim, os pontos azuis
07:19
are selected randomly.
181
424000
2000
são selecionados aleatoriamente.
07:21
We made it easy -- I'll tell you how in a moment.
182
426000
3000
Tornámos fácil - e eu já vos digo como fizemos.
07:24
In the red dots, we made it easy
183
429000
2000
Nos pontos vermelhos, tornámos fácil
07:26
and gave people a reason to act now.
184
431000
2000
e demos às pessoas uma razão para agirem no momento.
07:28
The white dots are comparisons, nothing changed.
185
433000
3000
Os pontos brancos são para comparação - nada mudou.
07:31
So we make it easy by organizing
186
436000
2000
Então tornámos fácil, organizando
07:33
this monthly camp where people can
187
438000
2000
mensalmente um acampamento, onde as pessoas podem
07:35
get their kids immunized.
188
440000
2000
vacinar os seus filhos.
07:37
And then you make it easy
189
442000
2000
E então facilitámos
07:39
and give a reason to act now
190
444000
2000
e demos uma razão para agir
07:41
by adding a kilo of lentils for each immunization.
191
446000
3000
adicionando um quilo de lentilhas a cada vacina.
07:44
Now, a kilo of lentils is tiny.
192
449000
3000
Agora, um quilo de lentilhas é pouco.
07:47
It's never going to convince anybody
193
452000
2000
Nunca irá convencer ninguém
07:49
to do something that they don't want to do.
194
454000
2000
a fazer algo que não quer fazer.
07:51
On the other hand, if your problem is you tend to postpone,
195
456000
3000
Por outro lado, se o problema for a tendência para adiar,
07:54
then it might give you a reason to act today
196
459000
2000
então isto pode fornecer uma razão para agir hoje
07:56
rather than later.
197
461000
2000
em vez de agir mais tarde.
07:58
So what do we find?
198
463000
2000
Então, o que descobrimos?
08:00
Well, beforehand, everything is the same.
199
465000
2000
Bem, à partida, é tudo a mesma coisa.
08:02
That's the beauty of randomization.
200
467000
2000
Esta é a beleza da escolha aleatória.
08:04
Afterwards,
201
469000
2000
Depois,
08:06
the camp -- just having the camp --
202
471000
2000
o acampamento -- só com o acampamento --
08:08
increases immunization from six percent to 17 percent.
203
473000
2000
aumenta a vacinação de 6% para 17%.
08:10
That's full immunization.
204
475000
2000
Já é um elevado grau de vacinação.
08:12
That's not bad, that's a good improvement.
205
477000
2000
Não é mau, é uma boa melhoria.
08:14
Add the lentils and you reach to 38 percent.
206
479000
3000
Adicionem as lentilhas e atingem os 38%.
08:17
So here you've got your answer.
207
482000
2000
Assim, aqui têm a vossa resposta.
08:19
Make it easy and give a kilo of lentils,
208
484000
2000
Facilitem e ofereçam um quilo de lentilhas,
08:21
you multiply immunization rate by six.
209
486000
3000
e multiplicam por 6 a taxa de vacinação.
08:24
Now, you might say, "Well, but it's not sustainable.
210
489000
2000
Agora, podem dizer, "Bem, mas isso não é sustentável.
08:26
We cannot keep giving lentils to people."
211
491000
2000
Não podemos continuar a dar lentilhas às pessoas."
08:28
Well, it turns out it's wrong economics,
212
493000
2000
Bem, na verdade, isso está errado em termos económicos,
08:30
because it is cheaper
213
495000
2000
porque é mais barato
08:32
to give lentils than not to give them.
214
497000
2000
dar lentilhas, do que não as dar.
08:34
Since you have to pay for the nurse anyway,
215
499000
2000
Uma vez que têm que pagar à enfermeira, de qualquer forma,
08:36
the cost per immunization
216
501000
2000
o custo por vacina
08:38
ends up being cheaper if you give incentives than if you don't.
217
503000
3000
será mais barato se derem incentivos, do que se não derem.
08:42
How about bed nets?
218
507000
2000
E quanto aos mosquiteiros?
08:44
Should you give them for free, or should you ask people to pay for them?
219
509000
3000
Devem dá-los gratuitamente ou devem pedir às pessoas que paguem por eles?
08:47
So the answer hinges
220
512000
2000
A resposta depende
08:49
on the answer to three simple questions.
221
514000
2000
da resposta a estas três perguntas simples.
08:51
One is: If people must pay for a bed net,
222
516000
3000
Uma é: se as pessoas devem pagar por um mosquiteiro,
08:54
are they going to purchase them?
223
519000
2000
irão comprá-lo?
08:56
The second one is:
224
521000
2000
A segunda é:
08:58
If I give bed nets for free,
225
523000
2000
Se eu der os mosquiteiros gratuitamente,
09:00
are people going to use them?
226
525000
2000
as pessoas vão usá-los?
09:02
And the third one is:
227
527000
2000
E a terceira é:
09:04
Do free bed nets discourage future purchase?
228
529000
2000
Os mosquiteiros gratuitos desencorajam futuras compras?
09:06
The third one is important
229
531000
2000
A terceira é importante
09:08
because if we think people get used to handouts,
230
533000
3000
porque se pensamos que as pessoas se habituam às ofertas,
09:11
it might destroy markets to distribute free bed nets.
231
536000
3000
a distribuição dos mosquiteiros gratuitos pode destruir os mercados.
09:14
Now this is a debate that has generated
232
539000
2000
Agora, este debate
09:16
a lot of emotion and angry rhetoric.
233
541000
3000
provocou bastante polémica.
09:19
It's more ideological than practical,
234
544000
2000
É mais ideológico que prático,
09:21
but it turns out it's an easy question.
235
546000
2000
mas acaba por ser uma questão simples.
09:23
We can know the answer to this question.
236
548000
2000
E nós podemos responder a essa questão.
09:25
We can just run an experiment.
237
550000
2000
Podemos fazer uma experiência.
09:27
And many experiments have been run, and they all have the same results,
238
552000
2000
Foram feitas muitas experiências, e todas obtiveram os mesmos resultados.
09:29
so I'm just going to talk to you about one.
239
554000
3000
Por isso, vou falar apenas de uma.
09:32
And this one that was in Kenya,
240
557000
2000
E esta foi efectuada no Quénia,
09:34
they went around and distributed to people
241
559000
2000
onde foram distribuídos
09:36
vouchers, discount vouchers.
242
561000
2000
vales, vales de desconto.
09:38
So people with their voucher
243
563000
2000
Assim, as pessoas com o seu vale
09:40
could get the bed net in the local pharmacy.
244
565000
2000
podiam obter o mosquiteiro na farmácia local.
09:42
And some people get 100 percent discount,
245
567000
3000
E algumas pessoas obtinham 100% de desconto,
09:45
and some people get 20 percent discounts,
246
570000
2000
outras pessoas tinham 20% de desconto,
09:47
and some people get 50 percent discount, etc.
247
572000
3000
e outras, ainda, tinham 50% de desconto, etc.
09:50
And now we can see what happens.
248
575000
2000
E agora podemos ver o que acontece.
09:52
So, how about the purchasing?
249
577000
2000
Então, como correu a compra?
09:54
Well, what you can see is that
250
579000
2000
Bem, o que podemos ver é que,
09:56
when people have to pay for their bed nets,
251
581000
2000
quando as pessoas têm que pagar pelos mosquiteiros,
09:58
the coverage rate really falls down a lot.
252
583000
3000
a taxa de cobertura realmente cai bastante.
10:01
So even with partial subsidy,
253
586000
2000
Assim, mesmo com o subsídio parcial,
10:03
three dollars is still not the full cost of a bed net,
254
588000
3000
3 dólares não é ainda o custo total de um mosquiteiro,
10:06
and now you only have 20 percent of the people with the bed nets,
255
591000
2000
agora, temos apenas 20% das pessoas com mosquiteiros,
10:08
you lose the health immunity, that's not great.
256
593000
3000
perde-se a imunização, não é bom.
10:11
Second thing is, how about the use?
257
596000
2000
O segundo ponto é sobre a utilização.
10:13
Well, the good news is, people, if they have the bed nets,
258
598000
2000
Bem, amigos, a boa notícia é que, se eles tiverem os mosquiteiros,
10:15
will use the bed nets regardless of how they got it.
259
600000
3000
usam-nos, independentemente da forma como os adquiriram.
10:18
If they get it for free, they use it.
260
603000
2000
Se foram gratuitos, as pessoas usam.
10:20
If they have to pay for it, they use it.
261
605000
2000
Se tiverem que pagar por eles, as pessoas usam.
10:22
How about the long term?
262
607000
2000
E a longo prazo?
10:24
In the long term,
263
609000
2000
A longo prazo,
10:26
people who got the free bed nets,
264
611000
2000
às pessoas que obtiveram mosquiteiros gratuitos,
10:28
one year later, were offered the option
265
613000
2000
um ano mais tarde foi oferecida a opção
10:30
to purchase a bed net at two dollars.
266
615000
3000
de comprar um mosquiteiro por 2 dólares.
10:33
And people who got the free one
267
618000
2000
E as pessoas que obtiveram o mosquiteiro gratuito
10:35
were actually more likely to purchase the second one
268
620000
3000
estiveram, na realidade, mais recetivas a comprar o segundo
10:38
than people who didn't get a free one.
269
623000
2000
do que as pessoas que não obtiveram um mosquiteiro grátis.
10:40
So people do not get used to handouts; they get used to nets.
270
625000
3000
Portanto, as pessoas não se habituam às ofertas; habituam-se aos mosquiteiros.
10:43
Maybe we need to give them a little bit more credit.
271
628000
3000
Talvez seja necessário darmos às pessoas um pouco mais de crédito.
10:48
So, that's for bed nets. So you will think, "That's great.
272
633000
2000
Assim, isto acontece com os mosquiteiros. Então vocês pensam, "É óptimo.
10:50
You know how to immunize kids, you know how to give bed nets."
273
635000
3000
Vocês sabem como vacinar crianças, vocês sabem como dar mosquiteiros."
10:53
But what politicians need is a range of options.
274
638000
3000
Mas os políticos necessitam de um leque de opções.
10:56
They need to know: Out of all the things I could do,
275
641000
3000
Necessitam de saber: de entre todas as coisas que eu posso fazer,
10:59
what is the best way to achieve my goals?
276
644000
3000
qual será a melhor forma de atingir os meus objetivos?
11:02
So suppose your goal is to get kids into school.
277
647000
3000
Assim, suponham que o vosso objetivo é aumentar o número de crianças que vão à escola.
11:05
There are so many things you could do. You could pay for uniforms,
278
650000
3000
Há tantas coisas que podiam fazer. Podiam pagar os uniformes,
11:08
you could eliminate fees, you could build latrines,
279
653000
2000
podiam eliminar as propinas, podiam construir casas de banho,
11:10
you could give girls sanitary pads, etc., etc.
280
655000
3000
podiam fornecer artigos higiénicos às raparigas, etc., etc.
11:13
So what's the best?
281
658000
2000
Então, o que é melhor?
11:15
Well, at some level, we think
282
660000
2000
Bem, a algum nível, pensamos
11:17
all of these things should work.
283
662000
2000
que todas estas coisas deveriam funcionar.
11:19
So, is that sufficient? If we think they should work intuitively,
284
664000
2000
Então, isso é suficiente? Se pensarmos que deveriam funcionar, intuitvamente,
11:21
should we go for them?
285
666000
2000
devemos implementá-las?
11:23
Well, in business, that's certainly not the way we would go about it.
286
668000
3000
Bem, no mundo dos negócios, certamente esse não seria o caminho a seguir.
11:27
Consider for example
287
672000
2000
Considerem, por exemplo,
11:29
transporting goods.
288
674000
2000
o transporte de mercadorias.
11:31
Before the canals were invented
289
676000
2000
Antes de os canais terem sido inventados
11:33
in Britain before the Industrial Revolution,
290
678000
3000
na Inglaterra, antes da Revolução Industrial,
11:36
goods used to go on horse carts.
291
681000
2000
as mercadorias eram transportadas em carroças.
11:38
And then canals were built,
292
683000
2000
E, então, os canais foram construídos,
11:40
and with the same horseman and the same horse,
293
685000
3000
e, com o mesmo cavaleiro e o mesmo cavalo,
11:43
you could carry ten times as much cargo.
294
688000
3000
era possível carregar dez vezes mais mercadoria.
11:46
So should they have continued
295
691000
2000
Então eles deveriam ter continuado
11:48
to carry the goods on the horse carts, on the ground,
296
693000
3000
a transportar mercadorias em carroças, por terra,
11:51
that they would eventually get there?
297
696000
2000
para chegar aos seus destinos?
11:53
Well, if that had been the case,
298
698000
2000
Bem, se isso tivesse acontecido,
11:55
there would have been no Industrial Revolution.
299
700000
2000
não teria havido Revolução Industrial.
11:57
So why shouldn't we do the same with social policy?
300
702000
3000
Então porque não fazemos o mesmo com a política social?
12:00
In technology, we spend so much time
301
705000
2000
Na tecnologia, passamos tanto tempo
12:02
experimenting, fine-tuning,
302
707000
2000
experimentando, otimizando,
12:04
getting the absolute cheapest way to do something,
303
709000
2000
obtendo a forma mais barata de fazer determinada coisa,
12:06
so why aren't we doing that with social policy?
304
711000
3000
então, porque não estamos a fazer o mesmo com a política social?
12:09
Well, with experiments, what you can do
305
714000
2000
Bem, com experiências, o que vocês podem fazer
12:11
is answer a simple question.
306
716000
2000
é responder a uma pergunta simples.
12:13
Suppose you have 100 dollars to spend
307
718000
2000
Suponham que têm 100 dólares para gastar
12:15
on various interventions.
308
720000
2000
em várias intervenções.
12:17
How many extra years of education
309
722000
2000
Quantos anos extra de educação
12:19
do you get for your hundred dollars?
310
724000
2000
vocês obtêm por 100 dólares?
12:21
Now I'm going to show you
311
726000
2000
Agora vou mostrar-vos
12:23
what we get with various education interventions.
312
728000
3000
o que obtemos com várias intervenções na educação.
12:27
So the first ones are if you want the usual suspects,
313
732000
2000
Assim, as primeiras são, se quiserem, os suspeitos habituais,
12:29
hire teachers, school meals,
314
734000
2000
contratar professores, refeições escolares,
12:31
school uniforms, scholarships.
315
736000
2000
uniformes, bolsas de estudo.
12:33
And that's not bad. For your hundred dollars,
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738000
2000
E não é mau. Pelos vossos 100 dólares,
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you get between one and three extra years of education.
317
740000
3000
conseguem entre um e três anos extra de educação.
12:39
Things that don't work so well is bribing parents,
318
744000
2000
Uma coisa que não funciona tão bem é subornar os pais,
12:41
just because so many kids are already going to school
319
746000
3000
porque, como tantas crianças já vão à escola,
12:44
that you end up spending a lot of money.
320
749000
2000
vocês acabariam por gastar bastante dinheiro.
12:46
And here are the most surprising results.
321
751000
3000
E aqui encontramos os resultados mais surpreendentes.
12:49
Tell people the benefits of education,
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754000
3000
Dizer às pessoas os benefícios da educação
12:52
that's very cheap to do.
323
757000
2000
é muito barato.
12:54
So for every hundred dollars you spend doing that,
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759000
3000
Assim, por cada centena de dólares que gastarem a fazer isso,
12:57
you get 40 extra years of education.
325
762000
3000
vocês obtêm 40 anos extra de educação.
13:00
And, in places where there are worms,
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765000
2000
E, nos sítios em que há parasitas,
13:02
intestinal worms,
327
767000
2000
parasitas intestinais,
13:04
cure the kids of their worms.
328
769000
2000
curam-se as crianças dos parasitas.
13:06
And for every hundred dollars,
329
771000
2000
E, por cada centena de dólares,
13:08
you get almost 30 extra years of education.
330
773000
3000
vocês obtêm quase 30 anos extra de educação.
13:11
So this is not your intuition,
331
776000
2000
Assim, isto não é a vossa intuição,
13:13
this is not what people would have gone for,
332
778000
2000
isto não é o caminho que as pessoas seguiriam,
13:15
and yet, these are the programs that work.
333
780000
3000
e, no entanto, estes são os programas que funcionam.
13:18
We need that kind of information, we need more of it,
334
783000
2000
Nós necessitamos deste tipo de informação, necessitamos de mais informação,
13:20
and then we need to guide policy.
335
785000
2000
e depois, precisamos de orientar a política.
13:24
So now, I started from the big problem, and I couldn't answer it.
336
789000
3000
Agora, eu comecei a partir do grande problema, e não consegui resolvê-lo.
13:27
And I cut it into smaller questions,
337
792000
3000
Então, dividi-o em questões mais pequenas,
13:30
and I have the answer to these smaller questions.
338
795000
2000
e tenho a resposta para essas questões.
13:32
And they are good, scientific, robust answers.
339
797000
3000
E são respostas boas, científicas, fundamentadas.
13:36
So let's go back to Haiti for a moment.
340
801000
2000
Então, vamos regressar ao Haiti por um momento.
13:39
In Haiti, about 200,000 people died --
341
804000
3000
No Haiti, cerca de 200 000 pessoas morreram --
13:43
actually, a bit more by the latest estimate.
342
808000
2000
na verdade, ainda mais, de acordo com a estimativa mais recente.
13:45
And the response of the world was great:
343
810000
2000
E a resposta do mundo foi ótima:
13:47
Two billion dollars got pledged just last month,
344
812000
3000
Dois mil milhões de dólares foram entregues até ao mês passado,
13:51
so that's about 10,000 dollars per death.
345
816000
2000
cerca de 10 000 dólares por morte.
13:53
That doesn't sound like that much when you think about it.
346
818000
3000
Não parece assim tanto, quando se pensa nisso.
13:56
But if we were willing to spend 10,000 dollars
347
821000
3000
Mas se desejarmos gastar 10 000 dólares
13:59
for every child under five who dies,
348
824000
3000
por cada criança com menos de 5 anos, que morre,
14:02
that would be 90 billion per year
349
827000
3000
então seriam 90 mil milhões por ano
14:05
just for that problem.
350
830000
2000
apenas para este problema.
14:07
And yet it doesn't happen.
351
832000
2000
E, ainda assim, isto não acontece.
14:09
So, why is that?
352
834000
2000
Então, porquê?
14:11
Well, I think what part of the problem is that,
353
836000
2000
Bem, eu penso que parte do problema está em
14:13
in Haiti, although the problem is huge,
354
838000
2000
que, no Haiti, apesar de o problema ser enorme,
14:15
somehow we understand it, it's localized.
355
840000
2000
de alguma forma, nós compreendemo-lo, é localizado.
14:17
You give your money to Doctors Without Borders,
356
842000
2000
Vocês dão o vosso dinheiro aos Médicos Sem Fronteiras,
14:19
you give your money to Partners In Health,
357
844000
2000
vocês dão o vosso dinheiro aos Partners in Health,
14:21
and they'll send in the doctors, and they'll send in the lumber,
358
846000
3000
e eles enviam os médicos, e enviam a madeira,
14:24
and they'll helicopter things out and in.
359
849000
3000
e enviam helicópteros para transportar mantimentos.
14:27
And the problem of poverty is not like that.
360
852000
2000
E o problema da pobreza não é assim.
14:29
So, first, it's mostly invisible;
361
854000
2000
Primeiro, na sua maior parte, é invisível;
14:31
second, it's huge;
362
856000
2000
segundo, é enorme;
14:33
and third, we don't know whether we are doing the right thing.
363
858000
3000
e terceiro, nós nem sabemos se estamos a fazer as coisas certas.
14:36
There's no silver bullet.
364
861000
2000
Não há uma receita milagrosa.
14:38
You cannot helicopter people out of poverty.
365
863000
2000
Vocês não podem tirar as pessoas da pobreza com um helicóptero.
14:40
And that's very frustrating.
366
865000
2000
E isso é muito frustrante.
14:42
But look what we just did today.
367
867000
3000
Mas, vejam o que fizemos hoje.
14:45
I gave you three simple answers to three questions:
368
870000
3000
Eu dei-vos três respostas simples a três perguntas:
14:48
Give lentils to immunize people,
369
873000
2000
Dar lentilhas para vacinar as pessoas,
14:50
provide free bed nets, deworm children.
370
875000
2000
fornecer mosquiteiros gratuitos, desparasitar as crianças.
14:52
With immunization or bed nets,
371
877000
2000
Com vacinação ou mosquiteiros,
14:54
you can save a life for 300 dollars per life saved.
372
879000
3000
podemos salvar vidas com 300 dólares por vida salva.
14:57
With deworming, you can get
373
882000
2000
Com a desparasitação, podemos obter
14:59
an extra year of education for three dollars.
374
884000
2000
um ano de educação extra por 3 dólares.
15:02
So we cannot eradicate poverty just yet,
375
887000
3000
Assim, nós ainda não podemos erradicar a pobreza,
15:05
but we can get started.
376
890000
2000
mas podemos começar.
15:07
And maybe we can get started small
377
892000
2000
E talvez possamos começar aos poucos
15:09
with things that we know are effective.
378
894000
3000
com coisas que sabemos que funcionam.
15:12
Here's an example of how this can be powerful.
379
897000
2000
Eis um exemplo de como isso pode ser poderoso.
15:14
Deworming.
380
899000
2000
Desparasitação.
15:16
Worms have a little bit of a problem grabbing the headlines.
381
901000
2000
Os parasitas não aparecem nos títulos das notícias.
15:18
They are not beautiful and don't kill anybody.
382
903000
3000
Não são bonitos e não matam ninguém.
15:21
And yet, when the young global leader in Davos
383
906000
2000
E, ainda assim, quando, em Davos, foram apresentados,
15:23
showed the numbers I gave you,
384
908000
2000
os números que vos mostrei,
15:25
they started Deworm the World.
385
910000
2000
foi inciado o programa Deworm the World.
15:27
And thanks to Deworm the World,
386
912000
2000
E, graças ao programa Deworm the World,
15:29
and the effort of many country governments and foundations,
387
914000
2000
e ao esforço dos governos e fundações de muitos países,
15:31
20 million school-aged children got dewormed in 2009.
388
916000
3000
20 milhões de crianças em idade escolar foram desparasitadas em 2009.
15:34
So this evidence is powerful.
389
919000
2000
Esta é uma poderosa evidência.
15:36
It can prompt action.
390
921000
2000
Que pode despoletar a ação.
15:38
So we should get started now.
391
923000
2000
Assim, nós devemos começar agora.
15:40
It's not going to be easy.
392
925000
2000
Não vai ser fácil.
15:42
It's a very slow process.
393
927000
2000
Será um processo muito lento.
15:44
You have to keep experimenting, and sometimes ideology
394
929000
2000
Temos que continuar a fazer experiências e, por vezes,
15:46
has to be trumped by practicality.
395
931000
2000
a ideologia terá que ser fortalecida pela capacidade de pôr as soluções em prática.
15:48
And sometimes what works somewhere doesn't work elsewhere.
396
933000
3000
E, por vezes, aquilo que funciona num sítio, não funciona noutro sítio.
15:51
So it's a slow process,
397
936000
2000
Assim, é um processo lento,
15:53
but there is no other way.
398
938000
2000
mas não há outro caminho.
15:55
These economics I'm proposing,
399
940000
2000
O que eu estou a propor
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it's like 20th century medicine.
400
942000
2000
é como a medicina do século XX.
15:59
It's a slow, deliberative process
401
944000
2000
É um processo lento e colaborativo,
16:01
of discovery.
402
946000
2000
de descoberta.
16:03
There is no miracle cure,
403
948000
2000
Não há uma cura milagrosa,
16:05
but modern medicine is saving
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950000
2000
mas a medicina moderna salva
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millions of lives every year,
405
952000
2000
milhões de vidas por ano,
16:09
and we can do the same thing.
406
954000
2000
e nós podemos fazer a mesma coisa.
16:13
And now, maybe, we can go back to the bigger question
407
958000
3000
E agora, talvez possamos voltar à grande questão
16:16
that I started with at the beginning.
408
961000
3000
que eu coloquei no início.
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I cannot tell you
409
964000
2000
Eu não posso dizer-vos
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whether the aid we have spent in the past has made a difference,
410
966000
3000
se a juda que dispensámos no passado fez a diferença,
16:24
but can we come back here in 30 years
411
969000
3000
mas poderemos voltar aqui, daqui a 30 anos,
16:27
and say, "What we have done,
412
972000
3000
e dizer "Aquilo que fizemos,
16:30
it really prompted a change for the better."
413
975000
3000
realmente, provocou uma mudança para melhor."
16:33
I believe we can and I hope we will.
414
978000
2000
Eu acredito que podemos e tenho esperança de que o faremos.
16:35
Thank you.
415
980000
2000
Obrigada.
16:37
(Applause)
416
982000
2000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Esther Duflo - Development economistEsther 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.
Esther Duflo | Speaker | TED.com