TEDGlobal 2012
Keith Chen: Could your language affect your ability to save money?
Kīts Čeņs: Vai jūsu valoda ietekmē spēju uzkrāt naudu?
Filmed:
Readability: 4.3
1,880,497 views
Ko ekonomisti var mācīties no valodniekiem? Uzvedības ekonomists Kīts Čeņs iepazīstina ar interesantu likumsakarību no viņa pētījuma: valodas bez gramatiskā jēdziena par nākotni, „Rīt līs” vietā sakot „Rīt līt”, stipri korelē ar augstām uzkrājumu likmēm. Lasiet vairāk par Čeņa pētījumiem.
Keith Chen - Behavioral economist
Keith Chen's research suggests that the language you speak may impact the way you think about your future. Full bio
Keith Chen's research suggests that the language you speak may impact the way you think about your future. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
The global economic financial crisis has reignited public interest
0
500
4500
Pasaules ekonomikas finanšu krīze ir atjaunojusi sabiedrības interesi
00:20
in something that's actually one of the oldest questions in economics,
1
5000
3416
par kaut ko, kas faktiski ir viens no vecākajiem jautājumiem ekonomikā,
00:24
dating back to at least before Adam Smith.
2
8416
2684
kas sniedzas atpakaļ vēl pirms Ādama Smita laikiem.
00:27
And that is, why is it that countries with seemingly similar economies and institutions
3
11100
5484
Proti, kāpēc valstis ar šķietami līdzīgām tautsaimniecībām un institūcijām
00:32
can display radically different savings behavior?
4
16584
3249
var uzrādīt krasi atšķirīgu uzvedību attiecībā pret uzkrājumiem?
00:35
Now, many brilliant economists have spent their entire lives working on this question,
5
19833
4534
Daudzi izcili ekonomisti ir pavadījuši visu savu dzīvi strādājot pie šī jautājuma,
00:40
and as a field we've made a tremendous amount of headway
6
24367
3417
un, mēs kā izpētes nozare, esam guvuši milzīgus panākumus
00:43
and we understand a lot about this.
7
27784
2433
un daudz par to saprotam.
00:46
What I'm here to talk with you about today is an intriguing new hypothesis
8
30217
3634
Šodien es ar jums vēlos runāt par intriģējošu jaunu hipotēzi
00:49
and some surprisingly powerful new findings that I've been working on
9
33851
4032
un dažām jaunām un pārsteidzoši spēcīgām atziņām, pie kurām esmu strādājis,
00:53
about the link between the structure of the language you speak
10
37883
4706
par saikni starp jūsu runātās valodas uzbūvi
00:58
and how you find yourself with the propensity to save.
11
42604
4396
un jūsu noslieci veikt uzkrājumus.
01:02
Let me tell you a little bit about savings rates, a little bit about language,
12
47000
3067
Es jums pastāstīšu nedaudz par uzkrājumu likmēm, mazliet par valodu
01:05
and then I'll draw that connection.
13
50067
2350
un tad norādīšu uz saikni starp tām.
01:08
Let's start by thinking about the member countries of the OECD,
14
52417
4567
Sāksim, domājot par valstīm, kas ir ESAO
01:12
or the Organization of Economic Cooperation and Development.
15
56984
3301
jeb Ekonomiskās sadarbības un attīstības organizācijas sastāvā.
01:16
OECD countries, by and large, you should think about these
16
60285
3899
Kopumā, par ESAO valstīm varat domāt kā par
01:20
as the richest, most industrialized countries in the world.
17
64184
2638
visbagātākajam un rūpnieciski attīstītākajām pasaules valstīm.
01:22
And by joining the OECD, they were affirming a common commitment
18
66822
4050
Pievienojoties ESAO, valstis apliecina kopīgu saistību uzņemšanos par labu
01:26
to democracy, open markets and free trade.
19
70872
3438
demokrātijai, atvērtam tirgum un brīvai tirdzniecībai.
01:30
Despite all of these similarities, we see huge differences in savings behavior.
20
74310
4685
Neskatoties uz visām šīm līdzībām, mēs redzam milzīgas atšķirības uzkrājumu veidošanas uzvedībā.
01:34
So all the way over on the left of this graph,
21
78995
2450
Šīs diagrammas kreisās puses pašā galā
01:37
what you see is many OECD countries saving over a quarter of their GDP every year,
22
81445
4734
redzamas daudz ESAO valstis, kas ik gadu uzkrāj vairāk nekā ceturto daļu no to IKP,
01:42
and some OECD countries saving over a third of their GDP per year.
23
86179
4681
un dažas ESAO valstis, kas ik gadu uzkrāj vairāk nekā trešdaļu no to IKP.
01:46
Holding down the right flank of the OECD, all the way on the other side, is Greece.
24
90860
4768
Otrā diagrammas pusē, turot ESAO labo flangu, ir Grieķija.
01:51
And what you can see is that over the last 25 years,
25
95628
3416
Redzams, ir, ka pēdējo 25 gadu laikā,
01:54
Greece has barely managed to save more than 10 percent of their GDP.
26
99044
3900
Grieķija ir tik tikko spējusi uzkrāt vairāk nekā 10 procentus no tās IKP.
01:58
It should be noted, of course, that the United States and the U.K. are the next in line.
27
102944
6874
Protams, jāatzīmē, ka nākamās rindā ir ASV un Lielbritānija.
02:05
Now that we see these huge differences in savings rates,
28
109818
2578
Redzot šīs milzīgās atšķirības uzkrājumu likmēs,
02:08
how is it possible that language might have something to do with these differences?
29
112396
3666
kā gan tas varētu būt iespējams, ka valodai ar šīm atšķirībām ir kāds sakars?
02:11
Let me tell you a little bit about how languages fundamentally differ.
30
116062
3049
Ļaujiet man jums nedaudz pastāstīt, kā valodas savā būtībā atšķiras.
02:15
Linguists and cognitive scientists have been exploring this question for many years now.
31
119111
5567
Valodnieki un izziņas procesu zinātnieki šo jautājumu ir pētījuši jau daudzus gadus.
02:20
And then I'll draw the connection between these two behaviors.
32
124678
4610
Un tad es sasaistīšu šīs divas uzvedības.
02:25
Many of you have probably already noticed that I'm Chinese.
33
129288
2608
Daudzi no jums droši vien jau ir pamanījuši, ka esmu ķīnietis.
02:27
I grew up in the Midwest of the United States.
34
131896
2965
Es uzaugu Amerikas Savienoto valstu vidienes Rietumos
02:30
And something I realized quite early on
35
134861
2451
un jau ļoti agri apzinājos, ka
02:33
was that the Chinese language forced me to speak about and --
36
137312
3591
ķīniešu valoda mani piespieda runāt par un --
02:36
in fact, more fundamentally than that --
37
140903
2891
patiesībā, vēl būtiskāk par to --
02:39
ever so slightly forced me to think about family in very different ways.
38
143794
4090
vēl jo vairāk piespieda mani ļoti atšķirīgi domāt par ģimeni.
02:43
Now, how might that be? Let me give you an example.
39
147884
2077
Kā tieši? Ļaujiet minēt piemēru.
02:45
Suppose I were talking with you and I was introducing you to my uncle.
40
149961
4402
Pieņemsim, ka es ar jums sarunājos un iepazīstinu jūs ar savu tēvoci.
02:50
You understood exactly what I just said in English.
41
154363
2866
Jūs skaidri sapratāt, ko es tikko pateicu angliski,
02:53
If we were speaking Mandarin Chinese with each other, though,
42
157229
2950
Taču, ja mēs viens ar otru būtu sarunājušies mandarīnu ķīniešu valodā,
02:56
I wouldn't have that luxury.
43
160179
2066
man šādas greznības nebūtu.
02:58
I wouldn't have been able to convey so little information.
44
162245
2833
Es nebūtu varējis izteikt tik maz informācijas.
03:00
What my language would have forced me to do,
45
165078
2384
Tā vietā, lai jums vienkārši pateiktu: „Šis ir mans tēvocis,”
03:03
instead of just telling you, "This is my uncle,"
46
167462
2000
mana valoda būtu mani piespiedusi
03:05
is to tell you a tremendous amount of additional information.
47
169462
3282
minēt milzīgu daudzumu papildinformācijas.
03:08
My language would force me to tell you
48
172744
1819
Mana valoda man liktu jums norādīt,
03:10
whether or not this was an uncle on my mother's side or my father's side,
49
174563
3416
vai šis tēvocis ir no manas mātes puses, vai no mana tēva puses,
03:13
whether this was an uncle by marriage or by birth,
50
177979
3084
vai šis tēvocis tāds ir pēc laulības vai pēc dzimšanas
03:16
and if this man was my father's brother,
51
181063
2232
un, ja šis vīrietis ir mana tēva brālis,
03:19
whether he was older than or younger than my father.
52
183295
2784
vai viņš ir vecāks vai jaunāks par manu tēvu.
03:21
All of this information is obligatory. Chinese doesn't let me ignore it.
53
186079
4133
Visa šī informācija ir obligāta. Ķīniešu valoda neļauj man to neminēt.
03:26
And in fact, if I want to speak correctly,
54
190212
2166
Īstenībā, ja vēlos izteikties pareizi,
03:28
Chinese forces me to constantly think about it.
55
192378
3117
ķīniešu valoda mani pastāvīgi spiež par to domāt.
03:31
Now, that fascinated me endlessly as a child,
56
195495
3949
Kā bērnu mani tas nemitīgi fascinēja,
03:35
but what fascinates me even more today as an economist
57
199444
3235
tomēr šobrīd mani vēl vairāk kā ekonomistu fascinē
03:38
is that some of these same differences carry through to how languages speak about time.
58
202679
5301
tas, ka dažas no šīm pašām atšķirībām izpaužas tajā, kā valodās runā par laiku.
03:43
So for example, if I'm speaking in English, I have to speak grammatically differently
59
207980
4249
Piemēram, ja es runāju angliski, man gramatiski jārunā atšķirīgi,
03:48
if I'm talking about past rain, "It rained yesterday,"
60
212229
2733
ja es runāju par lietu pagātnē: „Vakar lija,”
03:50
current rain, "It is raining now,"
61
214962
2232
par lietu tagadnē: „Tagad līst,”
03:53
or future rain, "It will rain tomorrow."
62
217194
2434
vai lietu nākotnē: „Rīt līs.”
03:55
Notice that English requires a lot more information with respect to the timing of events.
63
219628
4827
Ievērojiet, ka angļu valoda pieprasa daudz vairāk informācijas attiecībā uz notikumiem laikā.
04:00
Why? Because I have to consider that
64
224455
2007
Kāpēc? Jo man tie ir jāņem vērā,
04:02
and I have to modify what I'm saying to say, "It will rain," or "It's going to rain."
65
226462
4783
un man ir jāpārveido tas, ko es saku, lai tas nozīmētu "Būs lietus", vai "Līs."
04:07
It's simply not permissible in English to say, "It rain tomorrow."
66
231245
4116
Angļu valodā vienkārši nav pieļaujams teikt: "Rīt līt."
04:11
In contrast to that, that's almost exactly what you would say in Chinese.
67
235361
4184
Pretstatā, tieši tā jūs to teiktu ķīniešu valodā.
04:15
A Chinese speaker can basically say something
68
239545
2316
Ķīniešu valodas runātājs būtībā var pateikt kaut ko,
04:17
that sounds very strange to an English speaker's ears.
69
241861
2584
kas angļu valodā runājošajam izklausītos ļoti dīvaini.
04:20
They can say, "Yesterday it rain," "Now it rain," "Tomorrow it rain."
70
244445
4567
Viņi var teikt: „Vakar līt,” „Tagad līt,” „Rīt līt.”
04:24
In some deep sense, Chinese doesn't divide up the time spectrum
71
249012
3863
Dziļākā izpratnē, ķīniešu valoda nesadala laika spektru
04:28
in the same way that English forces us to constantly do in order to speak correctly.
72
252875
6433
tāpat, kā to pastāvīgi liek angļu valoda, lai tajā varētu pareizi izteikties.
04:35
Is this difference in languages
73
259308
1584
Vai šī atšķirība valodās
04:36
only between very, very distantly related languages, like English and Chinese?
74
260892
4195
pastāv tikai starp ļoti, ļoti tāli radniecīgām valodām kā angļu un ķīniešu valoda?
04:40
Actually, no.
75
265087
958
Patiesībā nē.
04:41
So many of you know, in this room, that English is a Germanic language.
76
266045
3733
Daudzi no jums šajā zālē zina, ka angļu valoda ir ģermāņu valoda.
04:45
What you may not have realized is that English is actually an outlier.
77
269778
3915
Varbūt neapzinājāties, ka šajā ziņā angļu valoda patiesībā ir izteikti novirzīta no normas.
04:49
It is the only Germanic language that requires this.
78
273693
3250
Tā ir vienīgā ģermāņu valoda, kurai tas ir nepieciešams.
04:52
For example, most other Germanic language speakers
79
276943
2884
Piemēram, lielākā daļa citu ģermāņu valodu runātāji
04:55
feel completely comfortable talking about rain tomorrow
80
279827
3017
jūtas pavisam ērti runāt par lietu rīt
04:58
by saying, "Morgen regnet es,"
81
282844
1966
sakot: „Morgen regnet es,”
05:00
quite literally to an English ear, "It rain tomorrow."
82
284810
3900
angļu ausij, burtiski: „Rīt līt.”
05:04
This led me, as a behavioral economist, to an intriguing hypothesis.
83
288710
5067
Šis, mani kā uzvedības ekonomistu, noveda pie intriģējošas hipotēzes.
05:09
Could how you speak about time, could how your language forces you to think about time,
84
293777
4249
Vai tas, kā runājat par laiku, kā jūsu valodā esat spiests domāt par laiku,
05:13
affect your propensity to behave across time?
85
298026
3751
ietekmē jūsu noslieces attiecīgi uzvesties laika gaitā?
05:17
You speak English, a futured language.
86
301777
2900
Jūs runājat angliski, valodā ar gramatisko laiku „nākotne.”
05:20
And what that means is that every time you discuss the future,
87
304677
3167
Tas nozīmē, ka ikreiz, kad apspriežat nākotni
05:23
or any kind of a future event,
88
307844
1567
vai jebkāda veida nākotnes notikumus,
05:25
grammatically you're forced to cleave that from the present
89
309411
3399
jūs gramatiski esat spiesti atšķelt tos no tagadnes
05:28
and treat it as if it's something viscerally different.
90
312810
2633
un attiekties pret tiem tā, it kā tie būtu kas jūtami atšķirīgs.
05:31
Now suppose that that visceral difference
91
315443
2500
Pieņemsim, ka šī jutekliski uztveramā atšķirība
05:33
makes you subtly dissociate the future from the present every time you speak.
92
317943
4200
liek jums nemanāmi norobežot nākotni no tagadnes ikreiz, kad jūs runājat.
05:38
If that's true and it makes the future feel
93
322143
1913
Ja tā ir taisnība, un tas liek nākotni izjust
05:39
like something more distant and more different from the present,
94
324056
2983
kā kaut ko tālāku un atšķirīgu no tagadnes,
05:42
that's going to make it harder to save.
95
327039
2654
tas apgrūtinās uzkrājumu veidošanu.
05:45
If, on the other hand, you speak a futureless language,
96
329693
2551
No otras puses, ja runājat valodā bez nākotnes laika,
05:48
the present and the future, you speak about them identically.
97
332244
3383
jūs runāsiet identiski gan par tagadni, gan nākotni.
05:51
If that subtly nudges you to feel about them identically,
98
335627
2983
Ja tas jums nemanāmi liek par tām justies vienādi,
05:54
that's going to make it easier to save.
99
338610
2384
tas atvieglos uzkrājumu veidošanu.
05:56
Now this is a fanciful theory.
100
340994
2550
Nu, šī ir sapņaina teorija.
05:59
I'm a professor, I get paid to have fanciful theories.
101
343544
2900
Es esmu profesors, un man maksā par to, lai man būtu šādas sapņainas teorijas.
06:02
But how would you actually go about testing such a theory?
102
346444
4234
Kā gan varētu pieiet šādas teorijas pārbaudei?
06:06
Well, what I did with that was to access the linguistics literature.
103
350678
4066
Nu, es rīkojos, izpētot valodniecības literatūru.
06:10
And interestingly enough, there are pockets of futureless language speakers
104
354744
4383
Interesanti, ka pastāv kopojumi ar valodām bez nākotnes laika runātājiem,
06:15
situated all over the world.
105
359127
1933
kas atrodas visā pasaulē.
06:16
This is a pocket of futureless language speakers in Northern Europe.
106
361060
3366
Šī ir Ziemeļeiropas „kabata” ar šādu valodu runātājiem.
06:20
Interestingly enough, when you start to crank the data,
107
364426
2901
Interesanti, kad sāk iegūt datus,
06:23
these pockets of futureless language speakers all around the world
108
367327
3233
šīs „kabatas” ar šādu valodu runātājiem visā pasaulē
06:26
turn out to be, by and large, some of the world's best savers.
109
370560
3934
izrādās kopumā ir dažas no pasaulē labākajiem taupītājiem.
06:30
Just to give you a hint of that,
110
374494
2166
Lai sniegtu jums par to nojausmu,
06:32
let's look back at that OECD graph that we were talking about.
111
376660
2750
atskatīsimies uz ESAO diagrammu, par kuru mēs runājām.
06:35
What you see is that these bars are systematically taller
112
379410
3384
Redzams, ka šie stabiņi ir sistemātiski augstāki
06:38
and systematically shifted to the left
113
382794
2132
un sistemātiski novirzīti pa kreisi,
06:40
compared to these bars which are the members of the OECD that speak futured languages.
114
384926
4518
salīdzinājumā ar šiem stabiņiem, kas ir ESAO dalībvalstis, kurās runā valodās ar nākotnes laiku.
06:45
What is the average difference here?
115
389444
1463
Kāda ir vidējā starpība?
06:46
Five percentage points of your GDP saved per year.
116
390907
3286
Katru gadu uzkrāti pieci procentpunkti no IKP.
06:50
Over 25 years that has huge long-run effects on the wealth of your nation.
117
394193
4734
25 gadu laikā tam ir milzīga ilgtermiņa ietekme uz jūsu nācijas labklājību.
06:54
Now while these findings are suggestive,
118
398927
2700
Lai gan šīs atziņas ir suģestīvas,
06:57
countries can be different in so many different ways
119
401627
2066
valstis var atšķirties tik daudzējādā ziņā,
06:59
that it's very, very difficult sometimes to account for all of these possible differences.
120
403693
4384
ka dažreiz ir ļoti, ļoti grūti ņemt vērā visas iespējamās atšķirības.
07:03
What I'm going to show you, though, is something that I've been engaging in for a year,
121
408077
4032
Es jums grasos parādīt ko tādu, ar ko nodarbojos jau veselu gadu,
07:08
which is trying to gather all of the largest datasets
122
412109
2323
proti, mēģinu savākt visas lielākās datu kopas,
07:10
that we have access to as economists,
123
414432
2292
kurām mums kā ekonomistiem ir pieeja,
07:12
and I'm going to try and strip away all of those possible differences,
124
416724
3382
un es mēģināšu nošķirt visas iespējamās atšķirības,
07:16
hoping to get this relationship to break.
125
420106
2654
cerot panākt, ka šī saistība izjuks.
07:18
And just in summary, no matter how far I push this, I can't get it to break.
126
422760
5031
Kopsavilkumā, neskatoties, cik ļoti es to mēģināju panākt, man neizdevās šo saistību izjaukt.
07:23
Let me show you how far you can do that.
127
427791
1765
Ļaujiet man jums parādīt, cik tālu tas ir iespējams.
07:25
One way to imagine that is I gather large datasets from around the world.
128
429556
4633
Viens veids, kā to var iztēloties: Es apkopoju lielas datu kopas no visas pasaules.
07:30
So for example, there is the Survey of Health, [Aging] and Retirement in Europe.
129
434189
3734
Piemēram, ir „Veselības, [novecošanas] un pensionēšanās pārskats Eiropā” (SHARE).
07:33
From this dataset you actually learn that retired European families
130
437923
3834
No šīs datu kopas var uzzināt, ka pensionējušās eiropiešu ģimenes
07:37
are extremely patient with survey takers.
131
441757
2633
ir ļoti pacietīgas ar aptauju veicējiem.
07:40
(Laughter)
132
444390
1916
(Smiekli)
07:42
So imagine that you're a retired household in Belgium and someone comes to your front door.
133
446306
4384
Tātad, iedomājieties, ka esat pensionāru mājsaimniecība Beļģijā, un kāds atnāk pie jūsu priekšdurvīm.
07:46
"Excuse me, would you mind if I peruse your stock portfolio?
134
450690
4584
„Atvainojiet, vai jūs neiebilstu, ja es pārskatītu jūsu akciju portfeli?
07:51
Do you happen to know how much your house is worth? Do you mind telling me?
135
455274
3532
Vai jūs gadījumā nezināt, cik vērta ir jūsu māja? Vai jūs neiebilstu man pateikt?
07:54
Would you happen to have a hallway that's more than 10 meters long?
136
458806
3267
Vai jums gadījumā nav gaitenis, kas ir garāks par 10 metriem?
07:57
If you do, would you mind if I timed how long it took you to walk down that hallway?
137
462073
4501
Ja ir, vai jūs neiebilstu, ja es izmērītu cik ilgā laika posmā jūs varat šo gaiteni noiet?
08:02
Would you mind squeezing as hard as you can, in your dominant hand, this device
138
466574
3897
Vai jūs neiebilstu savā galvenajā rokā saspiest šo ierīci, cik vien stipri spējat,
08:06
so I can measure your grip strength?
139
470471
1512
lai es varētu noteikt jūsu tvēriena stiprumu?
08:07
How about blowing into this tube so I can measure your lung capacity?"
140
471983
4023
Kā būtu ar iepūšanu šajā caurulē, lai es varētu izmērīt jūsu plaušu tilpumu?”
08:11
The survey takes over a day.
141
476006
2884
Aptauja ilgst vairāk kā dienu.
08:14
(Laughter)
142
478890
1483
(Smiekli)
08:16
Combine that with a Demographic and Health Survey
143
480373
3900
Apvienojot to ar „Demogrāfiskās veselības aptauju”,
08:20
collected by USAID in developing countries in Africa, for example,
144
484273
4450
ko apkopojusi USAID jaunattīstības valstīs Āfrikā, par piemēru.
08:24
which that survey actually can go so far as to directly measure the HIV status
145
488723
5151
Šī aptauja, patiesībā var pat iet tik tālu, kā tieši izmērīt HIV statusu
08:29
of families living in, for example, rural Nigeria.
146
493874
3099
ģimenēm, kas dzīvo, piemēram, Nigērijas laukos.
08:32
Combine that with a world value survey,
147
496973
1901
Apvienojot to ar pasaules vērtību aptauju,
08:34
which measures the political opinions and, fortunately for me, the savings behaviors
148
498874
4433
kas nosaka politiskos viedokļus un, man par laimi, uzkrājumu veidošanas uzvedību
08:39
of millions of families in hundreds of countries around the world.
149
503307
4699
miljoniem ģimeņu, simtiem valstu visā pasaulē.
08:43
Take all of that data, combine it, and this map is what you get.
150
508006
3818
Paņemiet visus šos datus, apvienojiet tos un tad iegūsiet šo karti.
08:47
What you find is nine countries around the world
151
511824
2250
Atklājam, ka pasaulē ir deviņas valstis,
08:49
that have significant native populations
152
514074
2652
kurās ir zīmīgas vietējo iedzīvotāju populācijas,
08:52
which speak both futureless and futured languages.
153
516726
4047
kas runā gan valodā bez nākotnes laika, gan valodā ar nākotnes laiku.
08:56
And what I'm going to do is form statistical matched pairs
154
520773
3534
Es veidošu statistiski saskaņotus pārus
09:00
between families that are nearly identical on every dimension that I can measure,
155
524307
5593
starp ģimenēm, kas ir gandrīz identiskas katrā izmērāmajā dimensijā
09:05
and then I'm going to explore whether or not the link between language and savings holds
156
529900
3537
un tad izpētīšu, vai saikne starp valodu un uzkrāšanas paradumiem saglabājas
09:09
even after controlling for all of these levels.
157
533437
3483
pat pēc visu šo līmeņu kontroles.
09:12
What are the characteristics we can control for?
158
536920
2217
Kas ir pazīmes, kuras mēs varam kontrolēt?
09:15
Well I'm going to match families on country of birth and residence,
159
539137
2764
Es saskaņošu ģimenes pēc to dzimšanas un uzturēšanās valsts;
09:17
the demographics -- what sex, their age --
160
541901
2402
demogrāfijas (dzimuma, vecuma);
09:20
their income level within their own country,
161
544303
2134
pēc viņu ienākumu līmeņa viņu pašu valstī;
09:22
their educational achievement, a lot about their family structure.
162
546437
3015
viņu izglītības sasniegumiem; daudz ko par viņu ģimenes struktūru.
09:25
It turns out there are six different ways to be married in Europe.
163
549452
3518
Izrādās, ir seši dažādi veidi, kā Eiropā var būt precējies.
09:28
And most granularly, I break them down by religion
164
552970
4200
Vissīkāk es tās iedalu pēc to reliģijas,
09:33
where there are 72 categories of religions in the world --
165
557170
3315
pasaulē pastāvot 72 reliģiju kategorijām,
09:36
so an extreme level of granularity.
166
560485
1717
tātad ārkārtīgi liela detalizētības pakāpe.
09:38
There are 1.4 billion different ways that a family can find itself.
167
562202
4533
Pastāv 1,4 miljardi dažādu veidu, kā ģimenes var sevi atrast.
09:42
Now effectively everything I'm going to tell you from now on
168
566735
4049
Faktiski viss, par ko es jums no šī brīža stāstīšu,
09:46
is only comparing these basically nearly identical families.
169
570784
3050
ir tikai salīdzinot šīs būtībā gandrīz identiskās ģimenes.
09:49
It's getting as close as possible to the thought experiment
170
573834
2500
Tas ir, lai piekļūtu pēc iespējas tuvāk domu eksperimentam,
09:52
of finding two families both of whom live in Brussels
171
576334
2933
kurā atrodam divas ģimenes, kuras abas dzīvo Briselē,
09:55
who are identical on every single one of these dimensions,
172
579267
3000
kas ir identiskas katrā no šīm dimensijām,
09:58
but one of whom speaks Flemish and one of whom speaks French;
173
582267
3116
taču viena no tām runā flāmu valodā un viena runā franču valodā;
10:01
or two families that live in a rural district in Nigeria,
174
585383
2717
vai divas ģimenes, kas dzīvo Nigērijas lauku rajonā,
10:04
one of whom speaks Hausa and one of whom speaks Igbo.
175
588100
3833
kur vienā no tām runā hausi valodā un vienā runā ibo valodā.
10:07
Now even after all of this granular level of control,
176
591933
3884
Pat pēc visas šīs sīkumainās kontroles pakāpes,
10:11
do futureless language speakers seem to save more?
177
595817
3166
vai valodu bez nākotnes laika runātāji ietaupa vairāk?
10:14
Yes, futureless language speakers, even after this level of control,
178
598983
3653
Jā, šo valodu runātāji, pat pēc šāda līmeņa kontroles
10:18
are 30 percent more likely to report having saved in any given year.
179
602636
3698
par 30 procentiem biežāk ziņos, ka ir ietaupījuši jebkurā dotajā gadā.
10:22
Does this have cumulative effects?
180
606334
1816
Vai tam ir kopēja ietekme?
10:24
Yes, by the time they retire, futureless language speakers, holding constant their income,
181
608150
4420
Jā, ap to laiku, kad viņi pensionējas, šo valodu runātāji, pie pastāvīgiem ienākumiem,
10:28
are going to retire with 25 percent more in savings.
182
612570
3068
dosies pensijā ar 25 procentiem vairāk ietaupījumu.
10:31
Can we push this data even further?
183
615638
2481
Vai mēs varam šos datus aizvirzīt vēl tālāk?
10:34
Yes, because I just told you, we actually collect a lot of health data as economists.
184
618119
5299
Jā, jo, kā es tikko teicu, mēs ka ekonomisti patiesībā ievācām arī daudz datus par veselību.
10:39
Now how can we think about health behaviors to think about savings?
185
623418
3883
Kā gan mēs varam domāt par veselības uzvedību, lai domātu par uzkrājumiem?
10:43
Well, think about smoking, for example.
186
627301
2833
Nu, padomājiet, piemēram, par smēķēšanu.
10:46
Smoking is in some deep sense negative savings.
187
630134
3183
Smēķēšana ir kādā dziļākā nozīmē negatīvi uzkrājumi.
10:49
If savings is current pain in exchange for future pleasure,
188
633317
3666
Ja uzkrājumi ir kā pašreizējas sāpes apmaiņā pret baudu nākotnē,
10:52
smoking is just the opposite.
189
636983
1308
tad smēķēšana ir tiešs pretstats.
10:54
It's current pleasure in exchange for future pain.
190
638291
2859
Tā ir pašreizēja bauda apmaiņā pret sāpēm nākotnē.
10:57
What we should expect then is the opposite effect.
191
641150
2950
Mums vajadzētu paredzēt pretēju efektu.
11:00
And that's exactly what we find.
192
644100
1768
Tieši to mēs arī atradām.
11:01
Futureless language speakers are 20 to 24 percent less likely
193
645868
3767
Valodu bez nākotnes laika runātāji par 20 līdz 24 procentiem retāk
11:05
to be smoking at any given point in time compared to identical families,
194
649635
3415
smēķēs jebkurā izvēlētā laika punktā, salīdzinot ar identiskām ģimenēm,
11:08
and they're going to be 13 to 17 percent less likely
195
653050
2901
un viņi par 13 līdz 17 procentiem būs mazāk
11:11
to be obese by the time they retire,
196
655951
2217
aptaukojušies, laikā, kad viņi pensionēsies,
11:14
and they're going to report being 21 percent more likely
197
658168
2463
un viņi ziņos, ka par 21 procentiem biežāk
11:16
to have used a condom in their last sexual encounter.
198
660631
2287
pēdējā dzimumsaskarsmē būs izmantojuši prezervatīvu.
11:18
I could go on and on with the list of differences that you can find.
199
662918
3483
Es varētu vēl turpināt ar to atšķirību uzskaitījumu, ko iespējams atrast.
11:22
It's almost impossible not to find a savings behavior
200
666401
3800
Ir gandrīz neiespējami atrast ietaupījumu uzvedību,
11:26
for which this strong effect isn't present.
201
670201
2599
kurai nav šī spēcīgā efekta.
11:28
My linguistics and economics colleagues at Yale and I are just starting to do this work
202
672800
4750
Es un mani valodniecības un ekonomikas kolēģi Jeilā vēl tikai uzsākam veikt šo darbu
11:33
and really explore and understand the ways that these subtle nudges
203
677550
5167
un patiesi izpētīt, un izprast veidus kā šīs nemanāmās piebikstīšanas
11:38
cause us to think more or less about the future every single time we speak.
204
682717
5395
liek mums domāt par nākotni vairāk vai mazāk ik reizi, kad runājam.
11:44
Ultimately, the goal,
205
688112
2301
Galu galā, mērķis,
11:46
once we understand how these subtle effects can change our decision making,
206
690413
4199
tiklīdz mēs saprotam, kā šī smalkā ietekme var mainīt mūsu lēmumu pieņemšanu,
11:50
we want to be able to provide people tools
207
694612
2950
mēs vēlamies būt spējīgi dot cilvēkiem rīkus,
11:53
so that they can consciously make themselves better savers
208
697562
2808
lai viņi apzināti varētu padarīt sevi par labākiem noguldītājiem
11:56
and more conscious investors in their own future.
209
700370
3259
un apzinīgākiem ieguldītājiem savā nākotnē.
11:59
Thank you very much.
210
703629
2267
Liels paldies.
12:01
(Applause)
211
705896
6368
(Aplausi)
ABOUT THE SPEAKER
Keith Chen - Behavioral economistKeith Chen's research suggests that the language you speak may impact the way you think about your future.
Why you should listen
Does the future look like a different world to you, or more like an extension of the present? In an intriguing piece of research, Keith Chen suggests that your attitude about the future has a strong relationship to the language you speak. In a nutshell, some languages refer to the future using verb helpers like "will" and "shall," while others don't have specific verbs to refer to future actions. Chen correlated these two different language types with remarkably different rates of saving for the future (guess who saves more?). He calls this connection the "futurity" of languages. The paper is in the process of being published by the American Economic Review, and it's already generated discussion. Chen says: "While the data I analyze don’t allow me to completely understand what role language plays in these relationships, they suggest that there is something really remarkable to be explained about the interaction of language and economic decision-making. These correlations are so strong and survive such an aggressive set of controls, that the chances they arise by random lies somewhere between one in 10,000 and one in 10^32."
Chen excels in asking unusual questions to yield original results. Another work (with Yale colleague and TEDGlobal 2009 speaker Laurie Santos) examined how monkeys view economic risk--with surprisingly humanlike irrationality. While a working paper asks a surprising, if rhetorical, question: Does it make economic sense for a woman to become a physician?
Chen is currently Uber's Head of Economic Research and is an associate professor of economics at UCLA .
Keith Chen | Speaker | TED.com