TEDGlobal 2011
Pavan Sukhdev: Put a value on nature!
พาวัน สุขเทพ: ประเมินมูลค่าธรรมชาติ!
Filmed:
Readability: 4.7
753,487 views
ทุกวัน เราใช้วัสดุจากโลกใบนี้ฟรีๆ โดยไม่คิด แต่ถ้าหากว่าเราต้องจ่ายมูลค่าที่แท้จริงของมันล่ะ เราจะระมัดระวังกว่าเดิมหรือเปล่าว่าใช้อะไรและทิ้งขว้างอะไร? เรียก พาวัน สุขเทพ ว่านายธนาคารของธรรมชาติ -- ประเมินมูลค่าสินทรัพย์ของโลก กราฟที่น่าตื่นตะลึงจะทำให้คุณคิดใหม่เกี่ยวกับต้นทุนของอากาศ น้ำ ต้นไม้ ...
Pavan Sukhdev - Environmental economist
A banker by training, Pavan Sukhdev runs the numbers on greening up -- showing that green economies are an effective engine for creating jobs and creating wealth. Full bio
A banker by training, Pavan Sukhdev runs the numbers on greening up -- showing that green economies are an effective engine for creating jobs and creating wealth. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I'm here to talk to you
0
0
2000
ผมมาคุยกับคุณ
00:17
about the economic invisibility of nature.
1
2000
2000
เกี่ยวกับความล่องหนทางเศรษฐศาสตร์ของธรรมชาติ
00:19
The bad news
2
4000
2000
ข่าวร้ายคือ
00:21
is that mother nature's back office isn't working yet,
3
6000
2000
ฝ่ายสนับสนุนของพระแม่ธรณียังไม่ทำงาน
00:23
so those invoices don't get issued.
4
8000
2000
ก็เลยยังไม่ได้วางบิลเรา
00:25
But we need to do something about this problem.
5
10000
3000
แต่เราต้องทำอะไรสักอย่างกับปัญหานี้ครับ
00:28
I began my life as a markets professional
6
13000
3000
ผมเริ่มต้นชีวิตในฐานะมืออาชีพของตลาด
00:31
and continued to take an interest,
7
16000
3000
และก็ยังสนใจตลาด
00:34
but most of my recent effort
8
19000
2000
แต่เมื่อไม่นานมานี้ ผมพยายาม
00:36
has been looking at the value
9
21000
2000
มองหามูลค่า
00:38
of what comes to human beings from nature,
10
23000
2000
ของสิ่งที่ธรรมชาติมอบให้กับมนุษย์
00:40
and which doesn't get priced by the markets.
11
25000
3000
แต่ตลาดไม่ได้ประเมินมูลค่าของมัน
00:43
A project called TEEB was started in 2007,
12
28000
3000
โครงการชื่อ ทีบ (TEEB) เริ่มต้นในปี 2007
00:46
and it was launched by a group of environment ministers
13
31000
3000
โดยความร่วมมือของรัฐมนตรีสิ่งแวดล้อมกลุ่มหนึ่ง
00:49
of the G8+5.
14
34000
2000
จากกลุ่มประเทศ G8+5
00:51
And their basic inspiration
15
36000
2000
แรงบันดาลใจพื้นฐานของพวกเขา
00:53
was a stern review of Lord Stern.
16
38000
2000
คือรายงานของลอร์ดสเติร์น
00:55
They asked themselves a question:
17
40000
2000
พวกเขาถามตัวเองว่า
00:57
If economics could make such a convincing case
18
42000
2000
ในเมื่อเศรษฐศาสตร์สามารถโน้มน้าว
00:59
for early action on climate change,
19
44000
2000
ให้เราเร่งลงมือทำอะไรกับภาวะสภาพภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงได้
01:01
well why can't the same be done for conservation?
20
46000
2000
แล้วทำไมเราจะทำอย่างเดียวกันกับการอนุรักษ์ไม่ได้ล่ะ?
01:03
Why can't an equivalent case be made
21
48000
2000
ทำไมเราถึงเสนอในทำนองเดียวกัน
01:05
for nature?
22
50000
2000
สำหรับธรรมชาติไม่ได้?
01:07
And the answer is: Yeah, it can.
23
52000
2000
และคำตอบก็คือ ทำได้ครับ
01:09
But it's not that straightforward.
24
54000
2000
แต่ทำไม่ได้ตรงๆ ขนาดนั้น
01:11
Biodiversity, the living fabric of this planet, is not a gas.
25
56000
3000
ความหลากหลายทางชีวภาพ เยื่อใยมีชีวิตของดาวเคราะห์ดวงนี้ ไม่ใช่ก๊าซ
01:14
It exists in many layers,
26
59000
2000
มันดำรงอยู่ในหลายชั้น
01:16
ecosystems, species and genes across many scales --
27
61000
3000
หลายระบบนิเวศ หลากเผ่าพันธุ์ หลายยีน ข้ามขนาดหลายขนาด --
01:19
international, national, local, community --
28
64000
3000
ระหว่างประเทศ ระดับชาติ ท้องถิ่น ชุมชน --
01:22
and doing for nature
29
67000
2000
การทำกับธรรมชาติ
01:24
what Lord Stern and his team did for nature is not that easy.
30
69000
3000
แบบเดียวกับที่ลอร์ดสเติร์นกับทีมของเขาทำ ไม่ใช่เรื่องง่าย
01:27
And yet, we began.
31
72000
2000
แต่แล้วเราก็เริ่มทำ
01:29
We began the project with an interim report,
32
74000
2000
เราเริ่มโครงการนี้ด้วยรายงานความก้าวหน้า
01:31
which quickly pulled together
33
76000
2000
ซึ่งเรารวบรวมและสังเคราะห์จาก
01:33
a lot of information that had been collected on the subject
34
78000
3000
ข้อมูลมหาศาลที่นักวิจัยจำนวนมาก
01:36
by many, many researchers.
35
81000
2000
รวมรวมมาก่อนแล้ว
01:38
And amongst our compiled results
36
83000
2000
และในบรรดาผลลัพธ์ที่เรารวบรวม
01:40
was the startling revelation
37
85000
2000
คือข้อค้นพบที่น่าตกตะลึงว่า
01:42
that, in fact, we were losing natural capital --
38
87000
3000
เรากำลังสูญเสียทุนธรรมชาติ --
01:45
the benefits that flow from nature to us.
39
90000
2000
ประโยชน์ที่ไหลเวียนจากธรรมชาติมาสู่เรา
01:47
We were losing it at an extraordinary rate --
40
92000
2000
เรากำลังสูญเสียมันในอัตราที่น่าตกใจ --
01:49
in fact, of the order of two to four trillion dollars-worth
41
94000
3000
ถึงขนาด 2-4 ล้านล้านเหรียญ
01:52
of natural capital.
42
97000
3000
ของทุนธรรมชาติ
01:55
This came out in 2008,
43
100000
2000
รายงานนี้คลอดปี 2008
01:57
which was, of course, around the time that the banking crisis had shown
44
102000
2000
ซึ่งแน่นอนครับว่า เป็นช่วงเวลาเดียวกันกับที่วิกฤตธนาคารชี้ให้เห็น
01:59
that we had lost financial capital
45
104000
2000
ว่าเราได้สูญเสียทุนทางการเงิน
02:01
of the order of two and a half trillion dollars.
46
106000
2000
ขนาด 2-4 ล้านล้านเหรียญสหรัฐ
02:03
So this was comparable in size to that kind of loss.
47
108000
3000
ฉะนั้นนี่เป็นความเสียหายในระดับใกล้เคียงกัน
02:06
We then have gone on since
48
111000
2000
หลังจากนั้นเราไปนำเสนอ
02:08
to present for [the] international community,
49
113000
3000
งานนี้ต่อประชาคมโลก
02:11
for governments,
50
116000
2000
ต่อรัฐบาล
02:13
for local governments and for business
51
118000
2000
ต่อรัฐบาลท้องถิ่น และต่อภาคธุรกิจ
02:15
and for people, for you and me,
52
120000
2000
รวมถึงต่อประชาชนอย่างคุณและผม
02:17
a whole slew of reports, which were presented at the U.N. last year,
53
122000
3000
ทำรายงานเป็นปึกที่เรานำเสนอต่อองค์การสหประชาชาติปีที่แล้ว
02:20
which address the economic invisibility of nature
54
125000
3000
พูดถึงการที่ธรรมชาติล่องหนทางเศรษฐกิจ
02:23
and describe what can be done to solve it.
55
128000
2000
และอธิบายวิธีที่จะแก้ปัญหานี้
02:25
What is this about?
56
130000
2000
นี่เป็นเรื่องอะไรครับ?
02:27
A picture that you're familiar with --
57
132000
2000
ภาพนี้ทุกคนคงคุ้นเคยดี --
02:29
the Amazon rainforests.
58
134000
2000
ป่าเขตร้อนในแอมะซอน
02:31
It's a massive store of carbon, it's an amazing store of biodiversity,
59
136000
3000
ที่กักเก็บคาร์บอนปริมาณมหาศาล แหล่งความหลากหลายทางชีวภาพอันน่าทึ่ง
02:34
but what people don't really know
60
139000
2000
แต่ที่คนไม่ค่อยรู้
02:36
is this also is a rain factory.
61
141000
2000
คือมันเป็นโรงงานผลิตฝนด้วย
02:38
Because the northeastern trade winds,
62
143000
2000
เพราะลมตะวันออกเฉียงเหนือ
02:40
as they go over the Amazonas,
63
145000
2000
เมื่อพัดผ่านแอมะซอน
02:42
effectively gather the water vapor.
64
147000
2000
ก็สะสมละอองน้ำ
02:44
Something like 20 billion tons per day of water vapor
65
149000
3000
ละอองน้ำประมาณสองหมื่นล้านตันต่อปี
02:47
is sucked up by the northeastern trade winds,
66
152000
3000
ถูกลมสินค้าตะวันออกเฉียงเหนือดูดซับ
02:50
and eventually precipitates in the form of rain
67
155000
3000
และสุดท้ายก็ตกลงมาเป็นฝน
02:53
across the La Plata Basin.
68
158000
2000
ตลอดลุ่มน้ำ ลา พลาตา
02:55
This rainfall cycle, this rainfall factory,
69
160000
3000
วัฏจักรฝน โรงงานน้ำฝนนี้
02:58
effectively feeds an agricultural economy
70
163000
2000
หล่อเลี้ยงเศรษฐกิจภาคเกษตร
03:00
of the order of 240 billion dollars-worth
71
165000
2000
ซึ่งมีมูลค่ารวมกัน 240,000 ล้านเหรียญสหรัฐ
03:02
in Latin America.
72
167000
2000
ในอเมริกาใต้
03:04
But the question arises: Okay, so how much
73
169000
3000
แต่คำถามคือ โอเค แล้วทีนี้
03:07
do Uruguay, Paraguay, Argentina
74
172000
2000
อุรุกวัย ปารากวัย อาร์เจนตินา
03:09
and indeed the state of Mato Grosso in Brazil
75
174000
3000
และรัฐ มาโต กรอสโซ ในบราซิล
03:12
pay for that vital input to that economy
76
177000
3000
จ่ายค่าปัจจัยการผลิตที่ขาดไม่ได้นี้
03:15
to the state of Amazonas, which produces that rainfall?
77
180000
3000
จ่ายให้กับรัฐแอมะซอนาส ผู้ผลิตฝนนี้อย่างไร
03:18
And the answer is zilch,
78
183000
2000
คำตอบคือศูนย์ครับ
03:20
exactly zero.
79
185000
2000
เลขศูนย์
03:22
That's the economic invisibility of nature.
80
187000
2000
นั่นคือการล่องหนของธรรมชาติในระบบเศรษฐกิจ
03:24
That can't keep going on,
81
189000
2000
มันเป็นแบบนี้ต่อไปไม่ได้
03:26
because economic incentives and disincentives are very powerful.
82
191000
3000
เพราะแรงจูงใจที่จะทำหรือไม่ทำอะไรทางเศรษฐกิจนั้นทรงพลังมาก
03:29
Economics has become the currency of policy.
83
194000
2000
เศรษฐศาสตร์กลายเป็นสกุลเงินของนโยบาย
03:31
And unless we address
84
196000
2000
จนกว่าเราจะรับมือกับ
03:33
this invisibility,
85
198000
2000
ภาวะล่องหนที่ว่านี้
03:35
we are going to get the results that we are seeing,
86
200000
2000
เราก็จะได้ผลลัพธ์เดิมๆ ที่เรามองเห็นต่อไป
03:37
which is a gradual degradation and loss
87
202000
3000
นั่นคือ ความเสื่อมโทรมและสูญเสีย
03:40
of this valuable natural asset.
88
205000
2000
ของทุนธรรมชาติอันล้ำค่า
03:42
It's not just about the Amazonas, or indeed about rainforests.
89
207000
3000
นี่ไม่ใช่เรื่องของแอมะซอนาส หรือป่าฝนเท่านั้น
03:45
No matter what level you look at,
90
210000
2000
ไม่ว่าคุณจะมองระดับไหน
03:47
whether it's at the ecosystem level or at the species level or at the genetic level,
91
212000
3000
ไม่ว่าจะเป็นระบบนิเวศ หรือระดับสายพันธุ์ หรือระดับพันธุกรรม
03:50
we see the same problem again and again.
92
215000
3000
เรามองเห็นปัญหาเดียวกันซ้ำแล้วซ้ำเล่า
03:53
So rainfall cycle and water regulation by rainforests
93
218000
3000
ฉะนั้น วัฏจักรฝนและการกำกับน้ำของป่าฝน
03:56
at an ecosystem level.
94
221000
2000
ในระดับระบบนิเวศ
03:58
At the species level,
95
223000
2000
ในระดับสายพันธุ์
04:00
it's been estimated that insect-based pollination,
96
225000
2000
มีการประเมินว่าการผสมเกสรดอกไม้โดยแมลงต่างๆ
04:02
bees pollinating fruit and so on,
97
227000
3000
อย่างเช่นที่ผึ้งผสมเกสรให้เกิดเป็นผลไม้
04:05
is something like 190 billion dollars-worth.
98
230000
3000
มีมูลค่า 190,000 ล้านเหรียญสหรัฐ
04:08
That's something like eight percent
99
233000
2000
ตัวเลขนี้คือประมาณแปดเปอร์เซ็นต์
04:10
of the total agricultural output globally.
100
235000
4000
ของผลผลิตทางการเกษตรทั้งโลก
04:14
It completely passes below the radar screen.
101
239000
2000
เรามองไม่เห็นมูลค่านี้เลย
04:16
But when did a bee actually ever give you an invoice?
102
241000
3000
แต่ผึ้งเคยส่งใบแจ้งหนี้ให้คุณไหมล่ะ
04:19
Or for that matter, if you look at the genetic level,
103
244000
3000
หรือถ้ามองในระดับพันธุกรรม
04:22
60 percent of medicines were prospected,
104
247000
3000
60 เปอร์เซ็นต์ของยาที่ถูกผลิตออกมา
04:25
were found first as molecules in a rainforest or a reef.
105
250000
3000
เริ่มแรกค้นพบกันในระดับโมเลกุล ในป่าฝนหรือแนวปะการัง
04:28
Once again, most of that doesn't get paid.
106
253000
2000
ซึ่งส่วนใหญ่ไม่มีใครจ่ายเงินครับ
04:30
And that brings me to another aspect of this,
107
255000
2000
นั่นนำผมมาสู่อีกมิติของเรื่องนี้
04:32
which is, to whom should this get paid?
108
257000
3000
นั่นคือ เราควรจ่ายเงินให้กับใคร?
04:35
That genetic material
109
260000
2000
วัตถุดิบทางพันธุกรรม
04:37
probably belonged, if it could belong to anyone,
110
262000
2000
ถ้ามันเป็นของใครได้ เจ้าของก็น่าจะเป็น
04:39
to a local community of poor people
111
264000
2000
ชุมชนยากจนในท้องถิ่น
04:41
who parted with the knowledge that helped the researchers to find the molecule,
112
266000
3000
ผู้ส่งมอบความรู้ที่ช่วยให้นักวิจัยพบโมเลกุล
04:44
which then became the medicine.
113
269000
2000
ซึ่งต่อมากลายเป็นยา
04:46
They were the ones that didn't get paid.
114
271000
2000
พวกเขาไม่ได้รับค่าตอบแทนใดๆ
04:48
And if you look at the species level,
115
273000
3000
และถ้าคุณลองดูระดับสายพันธุ์
04:51
you saw about fish.
116
276000
2000
ก็เห็นตัวอย่างจากปลา
04:53
Today, the depletion of ocean fisheries is so significant
117
278000
3000
ทุกวันนี้ แหล่งประมงในทะเลร่อยหรอมากเสียจน
04:56
that effectively it is effecting the ability of the poor,
118
281000
4000
มันส่งผลกระทบต่อความเป็นอยู่ของคนจน
05:00
the artisanal fisher folk
119
285000
2000
ชาวประมงยากจน
05:02
and those who fish for their own livelihoods,
120
287000
2000
และคนที่หาปลาเพื่อเลี้ยงชีพตัวเอง
05:04
to feed their families.
121
289000
2000
และเลี้ยงดูครอบครัว
05:06
Something like a billion people depend on fish,
122
291000
2000
ทั่วโลกคนประมาณหนึ่งพันล้านคนต้องพึ่งพาแหล่งประมง
05:08
the quantity of fish in the oceans.
123
293000
2000
ปริมาณปลาในทะเล
05:10
A billion people depend on fish
124
295000
3000
ประมาณพันล้านคนอาศัยปลา
05:13
for their main source for animal protein.
125
298000
2000
เป็นแหล่งโปรตีนหลัก
05:15
And at this rate at which we are losing fish,
126
300000
2000
ในอัตราที่เรากำลังสูญเสียแหล่งประมง
05:17
it is a human problem of enormous dimensions,
127
302000
2000
เป็นปัญหาของมนุษย์ที่ใหญ่หลวง
05:19
a health problem
128
304000
2000
เป็นปัญหาสุขภาพ
05:21
of a kind we haven't seen before.
129
306000
3000
แบบที่เราไม่เคยพบเจอมาก่อน
05:24
And finally, at the ecosystem level,
130
309000
2000
สุดท้าย ในระดับระบบนิเวศ
05:26
whether it's flood prevention or drought control provided by the forests,
131
311000
3000
ไม่ว่าจะเป็นบทบาทการป้องกันน้ำท่วม หรือควบคุมภัยแล้งของป่า
05:29
or whether it is the ability of poor farmers
132
314000
2000
หรือความสามารถของชาวนายากจน
05:31
to go out and gather leaf litter
133
316000
2000
ในการออกไปเก็บใบไม้
05:33
for their cattle and goats,
134
318000
2000
มาป้อนวัวควายและแพะ
05:35
or whether it's the ability of their wives
135
320000
2000
หรือความสามารถของภรรยาพวกเขา
05:37
to go and collect fuel wood from the forest,
136
322000
2000
ในการออกไปเก็บฟืนในป่า
05:39
it is actually the poor
137
324000
2000
คนจนคือกลุ่มคน
05:41
who depend most on these ecosystem services.
138
326000
2000
ที่พึ่งพาบริการของระบบนิเวศมากที่สุด
05:43
We did estimates in our study
139
328000
2000
ในรายงานของเรา เราประเมินว่า
05:45
that for countries like Brazil, India and Indonesia,
140
330000
3000
สำหรับประเทศอย่างบราซิล อินเดีย และอินโดนีเซีย
05:48
even though ecosystem services --
141
333000
2000
แม้ว่านิเวศบริการ --
05:50
these benefits that flow from nature to humanity for free --
142
335000
3000
ประโยชน์ที่ไหลจากธรรมชาติมาสู่มนุษย์ฟรีๆ --
05:53
they're not very big in percentage terms of GDP --
143
338000
2000
จะไม่ใหญ่นักในแง่สัดส่วนของจีพีดี --
05:55
two, four, eight, 10, 15 percent --
144
340000
2000
2, 4, 8, 10, 15 เปอร์เซ็นต์ --
05:57
but in these countries, if we measure how much they're worth to the poor,
145
342000
3000
แต่ในประเทศเหล่านี้ ถ้าเราวัดว่ามันมีมูลค่าต่อคนจนเท่าไหร่
06:00
the answers are more like
146
345000
2000
คำตอบคือประมาณ
06:02
45 percent, 75 percent, 90 percent.
147
347000
3000
45 เปอร์เซ็นต์, 75 เปอร์เซ็นต์, 90 เปอร์เซ็นต์
06:05
That's the difference.
148
350000
2000
นี่คือความแตกต่าง
06:07
Because these are important benefits for the poor.
149
352000
3000
เพราะมันสร้างประโยชน์อย่างมากให้กับคนจน
06:10
And you can't really have a proper model for development
150
355000
3000
และคุณก็ไม่มีวันหาโมเดลการพัฒนาที่ถูกต้องเจอ
06:13
if at the same time you're destroying or allowing
151
358000
3000
ถ้าหากในขณะเดียวกันคุณกำลังทำลายหรือยอมให้เกิด
06:16
the degradation of the very asset, the most important asset,
152
361000
3000
ความเสื่อมโทรมของสินทรัพย์นี้ สินทรัพย์ที่สำคัญที่สุด
06:19
which is your development asset,
153
364000
2000
สินทรัพย์ที่สำคัญต่อการพัฒนา
06:21
that is ecological infrastructure.
154
366000
2000
นั่นคือ โครงสร้างพื้นฐานของระบบนิเวศ
06:23
How bad can things get?
155
368000
2000
สถานการณ์จะเลวร้ายได้แค่ไหนกัน?
06:25
Well here a picture of something called the mean species abundance.
156
370000
3000
โอเค นี่คือภาพของสิ่งที่เรียกว่า ค่าเฉลี่ยความอุดมสมบูรณ์ของสายพันธุ์
06:28
It's basically a measure
157
373000
2000
มันเป็นตัวชี้วัดว่า
06:30
of how many tigers, toads, ticks or whatever on average
158
375000
2000
มีเสือ อึ่งอ่าง เห็บ หรืออะไรก็ตาม
06:32
of biomass of various species are around.
159
377000
3000
ค่าเฉลี่ยชีวมวลของสิ่งมีชีวิตทั้งหลายที่อาศัยอยู่
06:35
The green represents the percentage.
160
380000
2000
สีเขียวคือเปอร์เซ็นต์
06:37
If you start green, it's like 80 to 100 percent.
161
382000
3000
สีเขียวคือ 80-100 เปอร์เซ็นต์
06:40
If it's yellow, it's 40 to 60 percent.
162
385000
2000
สีเหลืองคือ 40-60 เปอร์เซ็นต์
06:42
And these are percentages versus the original state, so to speak,
163
387000
2000
เหล่านี้เป็นเปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับสภาพดั้งเดิม
06:44
the pre-industrial era, 1750.
164
389000
3000
ปี 1750 ก่อนที่การปฏิวัติอุตสาหกรรมจะเริ่ม
06:47
Now I'm going to show you
165
392000
2000
ทีนี้ผมจะแสดงให้เห็นว่า
06:49
how business as usual will affect this.
166
394000
2000
การทำทุกอย่างแบบเดิมๆ จะส่งผลกระทบอย่างไร
06:51
And just watch the change in colors
167
396000
2000
ลองดูนะครับ การเปลี่ยนสี
06:53
in India, China, Europe,
168
398000
2000
ในอินเดีย จีน ยุโรป
06:55
sub-Saharan Africa
169
400000
2000
แอฟริกาใต้ทะเลทรายซะฮารา
06:57
as we move on and consume global biomass
170
402000
3000
ขณะที่เราก้าวไป บริโภคชีวมวลในโลก
07:00
at a rate which is actually not going to be able to sustain us.
171
405000
4000
ในอัตราที่ไม่อาจรองรับอารยธรรมในอนาคตได้
07:04
See that again.
172
409000
2000
ลองดูภาพนี้อีกทีนะครับ
07:06
The only places that remain green -- and that's not good news --
173
411000
2000
ที่เดียวที่ยังเขียวอยู่ -- ซึ่งก็ไม่ใช่ข่าวดี
07:08
is, in fact, places like the Gobi Desert,
174
413000
3000
คือพื้นที่อย่างทะเลทรายโกเบ
07:11
like the tundra and like the Sahara.
175
416000
2000
ทุ่งทุนดรา และทะเลทรายซะฮารา
07:13
But that doesn't help because there were very few species
176
418000
2000
มันไม่ช่วยเลยเพราะที่เหล่านั้นมีสิ่งมีชีวิตไม่กี่ชนิด
07:15
and volume of biomass there in the first place.
177
420000
2000
และชีวมวลก็เบาบางมากตั้งแต่ต้น
07:17
This is the challenge.
178
422000
2000
นี่คือความท้าทาย
07:19
The reason this is happening
179
424000
3000
เหตุผลที่เรื่องนี้เกิดขึ้น
07:22
boils down, in my mind, to one basic problem,
180
427000
3000
ในความคิดของผม คือปัญหาพื้นฐานเพียงประการเดียว
07:25
which is our inability to perceive the difference
181
430000
2000
นั่นคือ การที่เราแยกไม่ออกระหว่าง
07:27
between public benefits
182
432000
2000
ประโยชน์สาธารณะ
07:29
and private profits.
183
434000
2000
กับกำไรเอกชน
07:31
We tend to constantly ignore public wealth
184
436000
3000
เรามักจะละเลยความมั่งคั่งส่วนรวม
07:34
simply because it is in the common wealth,
185
439000
2000
เพียงเพราะมันเป็นความมั่งคั่งของสาธารณสมบัติ
07:36
it's common goods.
186
441000
2000
มันเป็นสินค้าสาธารณะ
07:38
And here's an example from Thailand
187
443000
2000
นี่คือตัวอย่างจากประเทศไทย
07:40
where we found that, because the value of a mangrove is not that much --
188
445000
4000
ที่เราพบว่า เนื่องจากมูลค่าทางเศรษฐกิจของป่าชายเลนไม่สูงมาก --
07:44
it's about $600 over the life of nine years that this has been measured --
189
449000
4000
คือประมาณ 600 เหรียญสหรัฐตลอดเก้าปีที่มีการวัด --
07:48
compared to its value as a shrimp farm,
190
453000
2000
เทียบกับมูลค่าฟาร์มกุ้ง
07:50
which is more like $9,600,
191
455000
2000
ซึ่งอยู่ที่ประมาณ 9,600 เหรียญสหรัฐ
07:52
there has been a gradual trend to deplete the mangroves
192
457000
3000
จึงมีแนวโน้มต่อเนื่องที่จะถางป่าชายเลน
07:55
and convert them to shrimp farms.
193
460000
2000
และทำฟาร์มกุ้งแทน
07:57
But of course, if you look at exactly what those profits are,
194
462000
4000
แต่แน่นอน ถ้าคุณดูให้ชัดว่ากำไรนี้คืออะไร
08:01
almost 8,000 of those dollars
195
466000
2000
ที่จริงเงินประมาณ 8,000 เหรียญสหรัฐในนี้
08:03
are, in fact, subsidies.
196
468000
2000
คือเงินอุดหนุนจากรัฐ
08:05
So you compare the two sides of the coin
197
470000
3000
ดังนั้นถ้าคุณเปรียบเทียบสองด้านของเหรียญ
08:08
and you find that it's more like 1,200 to 600.
198
473000
2000
แล้วพบว่ามูลค่าจริงคือ 1,200 หรือ 600 เหรียญสหรัฐ
08:10
That's not that hard.
199
475000
2000
การตัดสินใจก็ไม่ยาก
08:12
But on the other hand, if you start measuring,
200
477000
2000
แต่ในทางกลับกัน ถ้าคุณเริ่มวัดว่า
08:14
how much would it actually cost
201
479000
2000
จะต้องใช้เงินเท่าไหร่ในการฟื้นฟู
08:16
to restore the land of the shrimp farm
202
481000
2000
ผืนดินที่ใช้ทำฟาร์มกุ้ง
08:18
back to productive use?
203
483000
2000
ให้กลับมาอุดมสมบูรณ์ดังเดิม?
08:20
Once salt deposition and chemical deposition
204
485000
2000
เมื่อการคั่งของเกลือและสารเคมีในดิน
08:22
has had its effects,
205
487000
2000
ออกฤทธิ์ไปแล้ว
08:24
that answer is more like $12,000 of cost.
206
489000
3000
คำตอบคือต้องใช้เงินประมาณ 12,000 เหรียญสหรัฐ
08:27
And if you see the benefits of the mangrove
207
492000
2000
และถ้าคุณมองเห็นประโยชน์ของป่าชายเลน
08:29
in terms of the storm protection and cyclone protection that you get
208
494000
3000
ในแง่ของการช่วยป้องกันพายุฝนและพายุหมุนไซโคลน
08:32
and in terms of the fisheries, the fish nurseries,
209
497000
2000
และในแง่ของมูลค่าแหล่งประมง แหล่งอนุบาลปลา
08:34
that provide fish for the poor,
210
499000
2000
ที่ส่งปลาให้คนจน
08:36
that answer is more like $11,000.
211
501000
2000
คำตอบคือประโยชน์มีมูลค่า 11,000 เหรียญสหรัฐ
08:38
So now look at the different lens.
212
503000
2000
ดังนั้นลองมามองผ่านแว่นที่ต่างกันสิครับ
08:40
If you look at the lens of public wealth
213
505000
2000
ถ้าคุณมองผ่านแว่นความมั่งคั่งสาธารณะ
08:42
as against the lens of private profits,
214
507000
2000
แทนที่จะใช้แว่นกำไรเอกชน
08:44
you get a completely different answer,
215
509000
2000
คุณก็จะได้คำตอบที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง
08:46
which is clearly conservation makes more sense,
216
511000
3000
นั่นคือ การอนุรักษ์มีเหตุมีผลกว่า
08:49
and not destruction.
217
514000
2000
การทำลาย
08:51
So is this just a story from South Thailand?
218
516000
3000
นี่เป็นแค่เรื่องของประเทศไทยภาคใต้หรือเปล่า?
08:54
Sorry, this is a global story.
219
519000
2000
ขอโทษครับ มันเป็นเรื่องราวของโลก
08:56
And here's what the same calculation looks like,
220
521000
2000
และนี่คือการคำนวณแบบเดียวกัน
08:58
which was done recently -- well I say recently, over the last 10 years --
221
523000
3000
เมื่อไม่นานมานี้ -- คือในรอบ 10 ปีที่ผ่านมา --
09:01
by a group called TRUCOST.
222
526000
2000
โดยกลุ่มที่เรียกตัวเองว่า ทรูคอสต์
09:03
And they calculated for the top 3,000 corporations,
223
528000
2000
พวกเขาคำนวณสำหรับบริษัทที่ใหญ่ที่สุด 3,000 บริษัท
09:05
what are the externalities?
224
530000
2000
ผลกระทบภายนอกคืออะไร?
09:07
In other words, what are the costs of doing business as usual?
225
532000
2000
พูดอีกอย่างคือ ต้นทุนของการทำธุรกิจแบบเดิมคืออะไร?
09:09
This is not illegal stuff, this is basically business as usual,
226
534000
3000
นี่ไม่ใช่เรื่องผิดกฎหมายครับ แค่การทำธุรกิจแบบเดิมๆ
09:12
which causes climate-changing emissions, which have an economic cost.
227
537000
3000
ซึ่งก่อให้เกิดก๊าซเรือนกระจกที่เปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ซึ่งมีต้นทุนทางเศรษฐกิจ
09:15
It causes pollutants being issued, which have an economic cost,
228
540000
3000
ก่อให้เกิดสารพิษ ซึ่งมีต้นทุนทางเศรษฐกิจ
09:18
health cost and so on.
229
543000
2000
ต้นทุนด้านสุขภาพและอื่นๆ
09:20
Use of freshwater.
230
545000
2000
การใช้น้ำจืด
09:22
If you drill water to make coke near a village farm,
231
547000
2000
ถ้าคุณขุดดิน สูบน้ำขึ้นมาผลิตโค้กใกล้กับที่นาในหมู่บ้าน
09:24
that's not illegal, but yes, it costs the community.
232
549000
2000
ใช่ มันไม่ผิดกฎหมาย แต่มันสร้างต้นทุนให้กับหมู่บ้าน
09:26
Can we stop this, and how?
233
551000
2000
เราจะหยุดพฤติกรรมนี้ได้ไหม และอย่างไร?
09:28
I think the first point to make is that we need to recognize natural capital.
234
553000
3000
ผมคิดว่าก้าวแรกที่ต้องทำคือ ต้องตระหนักในทุนธรรมชาติ
09:31
Basically the stuff of life is natural capital,
235
556000
3000
สิ่งต่างๆ ที่เกื้อกูลชีวิตคือทุนธรรมชาติ
09:34
and we need to recognize and build that into our systems.
236
559000
3000
เราต้องตระหนักในข้อนี้ และคำนึงถึงมันในระบบ
09:37
When we measure GDP
237
562000
2000
เวลาที่เราวัดจีดีพี
09:39
as a measure of economic performance at the national level,
238
564000
2000
ในฐานะตัวชี้วัดผลงานทางเศรษฐกิจระดับชาติ
09:41
we don't include our biggest asset at the country level.
239
566000
3000
เราไม่รวมสินทรัพย์ที่ใหญ่ที่สุดของเราในระดับชาติ
09:44
When we measure corporate performances,
240
569000
2000
เวลาที่เราวัดผลงานของบริษัทต่างๆ
09:46
we don't include our impacts on nature
241
571000
2000
เราไม่รวมผลกระทบต่อธรรมชาติ
09:48
and what our business costs society.
242
573000
2000
และต้นทุนที่ธุรกิจก่อให้กับสังคม
09:50
That has to stop.
243
575000
2000
ต้องหยุดทำครับ
09:52
In fact, this was what really inspired my interest in this phase.
244
577000
3000
ที่จริง นี่คือสิ่งที่สร้างแรงบันดาลใจให้ผมสนใจเรื่องนี้
09:55
I began a project way back called the Green Accounting Project.
245
580000
2000
นานมาแล้วผมเริ่มโครงการหนึ่งชื่อ โครงการบัญชีสีเขียว
09:57
That was in the early 2000s
246
582000
2000
นั่นคือต้นทศวรรษ 2000
09:59
when India was going gung-ho about GDP growth
247
584000
3000
ตอนที่อินเดียตื่นเต้นกับการเติบโตของจีดีพี
10:02
as the means forward --
248
587000
2000
ในฐานะเครื่องมือขับเคลื่อนความก้าวหน้า --
10:04
looking at China with its stellar growths of eight, nine, 10 percent
249
589000
2000
มองดูจีนซึ่งตอนนั้นเติบโต 8, 9, 10 เปอร์เซ็นต์ต่อปี
10:06
and wondering, why can we do the same?
250
591000
2000
สงสัยว่าทำไมเราจะทำแบบนั้นบ้างไม่ได้?
10:08
And a few friends of mine and I
251
593000
2000
ผมกับเพื่อนๆ บางคน
10:10
decided this doesn't make sense.
252
595000
2000
ตัดสินใจว่ามันไร้สาระ
10:12
This is going to create more cost to society and more losses.
253
597000
3000
มันจะสร้างต้นทุนและผลขาดทุนมากกว่าเดิมให้กับสังคม
10:15
So we decided to do a massive set of calculations
254
600000
2000
เราเลยตัดสินใจคิดคำนวณอย่างมโหฬาร
10:17
and started producing green accounts for India and its states.
255
602000
3000
เริ่มทำบัญชีสีเขียวของอินเดียและแคว้นต่างๆ ในอินเดีย
10:20
That's how my interests began
256
605000
2000
นั่นคือจุดที่ความสนใจของผมเริ่มต้น
10:22
and went to the TEEB project.
257
607000
2000
และต่อมาก็ไปทำโครงการ TEEB
10:24
Calculating this at the national level is one thing, and it has begun.
258
609000
3000
การคำนวณเรื่องทำนองนี้ในระดับชาติก็เป็นประเด็นหนึ่ง และมันก็เริ่มแล้ว
10:27
And the World Bank has acknowledged this
259
612000
2000
ธนาคารโลกก็ตระหนักเรื่องนี้แล้ว
10:29
and they've started a project called WAVES --
260
614000
2000
พวกเขาเริ่มโครงการหนึ่ง ชื่อ WAVES --
10:31
Wealth Accounting and Valuation of Ecosystem Services.
261
616000
2000
Wealth Accounting and Valuation of Ecosystem Services
10:33
But calculating this at the next level,
262
618000
2000
แต่ถ้าเราจะยกระดับการคำนวณ
10:35
that means at the business sector level, is important.
263
620000
2000
นั่นแปลว่าระดับต่อมา คือภาคธุรกิจ มีความสำคัญมาก
10:37
And actually we've done this with the TEEB project.
264
622000
2000
เราทำอย่างนั้นในโครงการ TEEB
10:39
We've done this for a very difficult case,
265
624000
3000
คำนวณกรณีหนึ่งซึ่งยากมากๆ
10:42
which was for deforestation in China.
266
627000
2000
นั่นคือ การตัดไม้ทำลายป่าในจีน
10:44
This is important, because in China in 1997,
267
629000
3000
ประเด็นนี้สำคัญ เพราะในปี 1997 ในจีน
10:47
the Yellow River actually went dry for nine months
268
632000
3000
แม่น้ำเหลืองแห้งผากติดกันเก้าเดือน
10:50
causing severe loss of agriculture output
269
635000
2000
ส่งผลให้ผลผลิตทางการเกษตรลดลงมหาศาล
10:52
and pain and loss to society.
270
637000
2000
สังคมเดือดร้อนและเจ็บปวด
10:54
Just a year later the Yangtze flooded,
271
639000
2000
แค่ปีต่อมา แม่น้ำแยงซีก็ท่วม
10:56
causing something like 5,500 deaths.
272
641000
3000
ทำให้คนกว่า 5,500 ชีวิตล้มตาย
10:59
So clearly there was a problem with deforestation.
273
644000
2000
ดังนั้นก็ชัดเจนว่าการตัดไม้ทำลายป่ามีปัญหา
11:01
It was associated largely with the construction industry.
274
646000
3000
ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมก่อสร้าง
11:04
And the Chinese government responded sensibly
275
649000
2000
ปฏิกิริยาของรัฐบาลจีนก็มีเหตุมีผล
11:06
and placed a ban on felling.
276
651000
2000
คือสั่งห้ามตัดต้นไม้
11:08
A retrospective on 40 years
277
653000
2000
เราคำนวณย้อนหลังไป 40 ปี
11:10
shows that if we had accounted for these costs --
278
655000
4000
พบว่าถ้าหากเราคิดบัญชีต้นทุนเหล่านี้ --
11:14
the cost of loss of topsoil,
279
659000
2000
ต้นทุนของการสูญเสียหน้าดิน
11:16
the cost of loss of waterways,
280
661000
2000
ต้นทุนของการสูญเสียทางไหลของน้ำ
11:18
the lost productivity, the loss to local communities
281
663000
3000
ผลิตภาพที่หายไป ความสูญเสียของชุมชนท้องถิ่น
11:21
as a result of all these factors,
282
666000
2000
ซึ่งเป็นผลจากปัจจัยทั้งหมดนี้
11:23
desertification and so on --
283
668000
2000
การกลายเป็นทะเลทราย ฯลฯ --
11:25
those costs are almost twice as much
284
670000
2000
ต้นทุนเหล่านี้สูงเกือบสองเท่า
11:27
as the market price of timber.
285
672000
2000
ของราคาไม้ซุงในตลาด
11:29
So in fact, the price of timber in the Beijing marketplace
286
674000
3000
ฉะนั้นในความเป็นจริง ราคาไม้ซุงในตลาดปักกิ่ง
11:32
ought to have been three-times what it was
287
677000
2000
ควรจะแพงกว่าที่มันเเป็นสามเท่า
11:34
had it reflected the true pain and the costs
288
679000
3000
เพื่อสะท้อนความเดือดร้อนและต้นทุน
11:37
to the society within China.
289
682000
2000
ที่สังคมจีนแบกรับ
11:39
Of course, after the event one can be wise.
290
684000
3000
แน่นอนครับ เราฉลาดขึ้นได้หลังเกิดเหตุร้าย
11:42
The way to do this is to do it on a company basis,
291
687000
2000
วิธีที่ทำได้คือทำในระดับบริษัท
11:44
to take leadership forward,
292
689000
2000
แสดงความเป็นผู้นำในเรื่องนี้
11:46
and to do it for as many important sectors which have a cost,
293
691000
3000
ทำให้มากที่สุดในสาขาสำคัญๆ ที่สร้างต้นทุน
11:49
and to disclose these answers.
294
694000
2000
และเปิดเผยคำตอบ
11:51
Someone once asked me, "Who is better or worse,
295
696000
2000
ใครบางคนเคยถามผมว่า "ใครแย่หรือดีกว่ากัน
11:53
is it Unilever or is it P&G
296
698000
2000
ยูนิลีเวอร์ หรือ พีแอนด์จี
11:55
when it comes to their impact on rainforests in Indonesia?"
297
700000
3000
เมื่อดูผลกระทบของพวกเขาต่อป่าฝนในอินโดนีเซีย?"
11:58
And I couldn't answer because neither of these companies,
298
703000
2000
ผมตอบไม่ได้เพราะทั้งสองบริษัทนี้
12:00
good though they are and professional though they are,
299
705000
2000
ยังดีไม่พอ และถึงแม้ว่าจะเป็นมืออาชีพ
12:02
do not calculate or disclose their externalities.
300
707000
3000
พวกเขาก็ยังไม่ได้คำนวณหรือเปิดเผยผลกระทบภายนอก
12:05
But if we look at companies like PUMA --
301
710000
2000
แต่ถ้าเราดูบริษัทอย่าง พูม่า --
12:07
Jochen Zeitz, their CEO and chairman,
302
712000
2000
โจเชน ไซซ์ ซีอีโอและประธานกรรมการบริษัท
12:09
once challenged me at a function,
303
714000
2000
ครั้งหนึ่งเคยท้าทายผมในงานเลี้ยง
12:11
saying that he's going to implement my project before I finish it.
304
716000
3000
บอกว่าเขาจะลงมือทำโครงการของผมก่อนที่ผมจะทำเสร็จ
12:14
Well I think we kind of did it at the same time, but he's done it.
305
719000
3000
ผมคิดว่าเราทำเสร็จพร้อมกัน แต่ประเด็นคือเขาทำจริง
12:17
He's basically worked the cost to PUMA.
306
722000
2000
เขาคำนวณต้นทุนของพูม่าออกมา
12:19
PUMA has 2.7 billion dollars of turnover,
307
724000
2000
พูม่ามียอดขายปีละ 2,700 ล้านเหรียญสหรัฐ
12:21
300 million dollars of profits,
308
726000
2000
กำไรปีละ 300 ล้านเหรียญสหรัฐ
12:23
200 million dollars after tax,
309
728000
2000
200 ล้านเหรียญสหรัฐ คือกำไรหลังหักภาษี
12:25
94 million dollars of externalities, cost to business.
310
730000
3000
และต้นทุนภายนอก 94 ล้านเหรียญสหรัฐ
12:28
Now that's not a happy situation for them,
311
733000
2000
ทีนี้ นั่นเป็นสถานการณ์ที่ดีมากสำหรับพวกเขา
12:30
but they have the confidence and the courage
312
735000
2000
แต่พวกเขาก็มีความเชื่อมั่นและความกล้าหาญ
12:32
to come forward and say, "Here's what we are measuring.
313
737000
3000
ที่จะออกมาบอกว่า "นี่คือสิ่งที่เรากำลังวัด
12:35
We are measuring it because we know
314
740000
2000
เรากำลังวัดเพราะเรารู้
12:37
that you cannot manage what you do not measure."
315
742000
2000
ว่าคุณจัดการสิ่งที่คุณไม่วัดไม่ได้"
12:39
That's an example, I think, for us to look at
316
744000
2000
ผมคิดว่านี่เป็นตัวอย่างให้เราศึกษา
12:41
and for us to draw comfort from.
317
746000
2000
และรู้สึกมีกำลังใจ
12:43
If more companies did this,
318
748000
2000
ถ้าบริษัททำแบบนี้มากขึ้น
12:45
and if more sectors engaged this as sectors,
319
750000
2000
และถ้าอุตสาหกรรมต่างๆ ทำในระดับอุตสาหกรรม
12:47
you could have analysts, business analysts,
320
752000
2000
คุณก็สามารถให้นักวิเคราะห์ นักวิเคราะห์ธุรกิจ
12:49
and you could have people like us and consumers and NGOs
321
754000
3000
และคนอย่างพวกเรา ผู้บริโภค และเอ็นจีโอ
12:52
actually look and compare the social performance of companies.
322
757000
3000
มองดูและเปรียบเทียบผลประกอบการด้านสังคมของบริษัทต่างๆ
12:55
Today we can't yet do that, but I think the path is laid out.
323
760000
3000
วันนี้เรายังทำไม่ได้ แต่ผมคิดว่าเส้นทางถูกปูไว้แล้ว
12:58
This can be done.
324
763000
2000
มันทำได้จริง
13:00
And I'm delighted that the Institute of Chartered Accountants in the U.K.
325
765000
2000
และผมก็ดีใจมากที่สถาบันนักบัญชีรับใบอนุญาตของอังกฤษ
13:02
has already set up a coalition to do this,
326
767000
2000
ได้จัดตั้งแนวร่วมเพื่อทำเรื่องนี้แล้ว
13:04
an international coalition.
327
769000
2000
แนวร่วมระหว่างประเทศ
13:06
The other favorite, if you like, solution for me
328
771000
3000
ทางแก้อีกวิธีหนึ่งที่ผมชอบ
13:09
is the creation of green carbon markets.
329
774000
2000
คือการสร้างตลาดคาร์บอนสีเขียว
13:11
And by the way, these are my favorites --
330
776000
2000
อ้อ นี่คือวิธีโปรดของผมนะครับ --
13:13
externalities calculation and green carbon markets.
331
778000
2000
การคำนวณผลกระทบภายนอก และตลาดคาร์บอนสีเขียว
13:15
TEEB has more than a dozen separate groups of solutions
332
780000
4000
TEEB เสนอวิธีแก้หลายสิบชุด
13:19
including protected area evaluation
333
784000
2000
ตั้งแต่การประเมินมูลค่าของพื้นที่อนุรักษ์
13:21
and payments for ecosystem services
334
786000
2000
การจ่ายค่าชดเชยนิเวศบริการ
13:23
and eco-certification and you name it, but these are the favorites.
335
788000
3000
การออกมาตรฐานสีเขียวและอื่นๆ แต่วิธีโปรดของผมคือสองวิธีนี้
13:26
What's green carbon?
336
791000
2000
คาร์บอนสีเขียวคืออะไร?
13:28
Today what we have is basically a brown carbon marketplace.
337
793000
2000
วันนี้เรามีสิ่งที่เรียกว่า ตลาดคาร์บอนสีน้ำตาล
13:30
It's about energy emissions.
338
795000
2000
มันเป็นเรื่องของการปล่อยพลังงาน
13:32
The European Union ETS is the main marketplace.
339
797000
2000
ตลาด ETS ของสหภาพยุโรปเป็นตัวอย่าง
13:34
It's not doing too well. We've over-issued.
340
799000
2000
มันกำลังไปไม่สวย มีใบอนุญาตปล่อยคาร์บอนเยอะเกินไป
13:36
A bit like inflation: you over-issue currency,
341
801000
2000
คล้ายกับเงินเฟ้อนิดหน่อย -- คุณพิมพ์ธนบัตรมามากเกินไป
13:38
you get what you see, declining prices.
342
803000
3000
คุณก็จะเจอว่าราคาตกลง
13:41
But that's all about energy and industry.
343
806000
3000
แต่ทั้งหมดนั้นเป็นเรื่องพลังงานและอุตสาหกรรม
13:44
But what we're missing is also some other emissions
344
809000
2000
สิ่งที่เรายังไม่มีคือการปล่อยอื่นๆ
13:46
like black carbon, that is soot.
345
811000
2000
อย่างเช่นคาร์บอนสีดำ นั่นคือ เขม่าควัน
13:48
What we're also missing is blue carbon,
346
813000
2000
และไม่มีคาร์บอนสีฟ้า
13:50
which, by the way, is the largest store of carbon --
347
815000
2000
ซึ่งอันที่จริงเป็นแหล่งดูดซับคาร์บอนที่ใหญ่ที่สุด --
13:52
more than 55 percent.
348
817000
2000
คือมากกว่า 55 เปอร์เซ็นต์
13:54
Thankfully, the flux, in other words, the flow of emissions
349
819000
2000
โชคดีที่ดุลไหลเวียน นั่นคือการไหลของคาร์บอน
13:56
from the ocean to the atmosphere and vice versa,
350
821000
2000
จากท้องทะเลสู่ชั้นบรรยากาศและในทางกลับกัน
13:58
is more or less balanced.
351
823000
2000
ยังค่อนข้างสมดุล
14:00
In fact, what's being absorbed
352
825000
2000
ที่จริงสิ่งที่ถูกดูดซับ
14:02
is something like 25 percent of our emissions,
353
827000
3000
คือก๊าซเรือนกระจกของเราประมาณ 25 เปอร์เซ็นต์
14:05
which then leads to acidification
354
830000
2000
ซึ่งนำไปสู่ปรากฏการณ์น้ำทะเลเป็นกรด
14:07
or lower alkalinity in oceans.
355
832000
2000
และมีสารอัลคาไลน์น้อยลง
14:09
More of that in a minute.
356
834000
2000
อีกสักพักจะพูดถึงครับ
14:11
And finally, there's deforestation,
357
836000
2000
ทีนี้ ก็มีปัญหาการตัดไม้ทำลายป่า
14:13
and there's emission of methane
358
838000
2000
และการปล่อยก๊าซมีเทน
14:15
from agriculture.
359
840000
2000
จากภาคการเกษตร
14:17
Green carbon,
360
842000
2000
คาร์บอนสีเขียว
14:19
which is the deforestation and agricultural emissions,
361
844000
2000
ซึ่งหมายถึงคาร์บอนจากการตัดไม้และภาคเกษตรกรรม
14:21
and blue carbon
362
846000
2000
และคาร์บอนสีฟ้า
14:23
together comprise 25 percent of our emissions.
363
848000
2000
รวมกันคิดเป็น 25 เปอร์เซ็นต์ของก๊าซเรือนกระจกทั้งหมด
14:25
We have the means already in our hands,
364
850000
2000
เรามีวิธีการแล้ว
14:27
through a structure, through a mechanism, called REDD Plus --
365
852000
2000
ผ่านโครงสร้างหรือกลไกชื่อ เรดพลัส (REDD Plus) --
14:29
a scheme for the reduced emissions
366
854000
2000
กลไกลดก๊าซเรือนกระจก
14:31
from deforestation and forest degradation.
367
856000
3000
จากการตัดไม้ทำลายป่าและป่าเสื่อมโทรม
14:34
And already Norway has contributed a billion dollars each
368
859000
3000
นอร์เวย์ได้มอบเงิน 1 พันล้านเหรียญสหรัฐเท่ากัน
14:37
towards Indonesia and Brazil
369
862000
2000
ให้กับอินโดนีเซียกับบราซิล
14:39
to implement this Red Plus scheme.
370
864000
2000
เพื่อลงมือทำโครงการเรดพลัสที่ว่านี้
14:41
So we actually have some movement forward.
371
866000
2000
ดังนั้นเราก็เห็นความคืบหน้าอยู่บ้าง
14:43
But the thing is to do a lot more of that.
372
868000
2000
แต่เรายังต้องทำอีกมาก
14:45
Will this solve the problem? Will economics solve everything?
373
870000
3000
ทั้งหมดนี้จะแก้ปัญหาหรือเปล่า? เศรษฐศาสตร์จะกอบกู้ได้ทุกอย่างไหม?
14:48
Well I'm afraid not.
374
873000
2000
ผมเกรงว่าไม่
14:50
There is an area that is the oceans, coral reefs.
375
875000
3000
นี่คือท้องทะเล แนวปะการัง
14:53
As you can see,
376
878000
2000
ดังที่คุณเห็น
14:55
they cut across the entire globe
377
880000
2000
มันกินพื้นที่ทั่วโลก
14:57
all the way from Micronesia
378
882000
2000
ตั้งแต่หมู่เกาะไมโครนีเซีย
14:59
across Indonesia, Malaysia, India, Madagascar
379
884000
3000
ข้ามน้ำไปยังอินโดนีเซีย มาเลเซีย อินเดีย มาดากัสการ์
15:02
and to the West of the Caribbean.
380
887000
2000
และตะวันตกของคาริบเบียน
15:04
These red dots, these red areas,
381
889000
2000
จุดสีแดงๆ พวกนี้
15:06
basically provide the food and livelihood
382
891000
2000
ส่งมอบอาหารและชีวิตความเป็นอยู่
15:08
for more than half a billion people.
383
893000
2000
ให้กับคนมากกว่าห้าร้อยล้านคน
15:10
So that's almost an eighth of society.
384
895000
3000
ประมาณหนึ่งในแปดของสังคมโลก
15:13
And the sad thing is that, as these coral reefs are lost --
385
898000
3000
ข่าวร้ายคือแนวปะการังเหล่านี้หมดไปแล้ว --
15:16
and scientists tell us
386
901000
2000
นักวิทยาศาสตร์บอกเราว่า
15:18
that any level of carbon dioxide in the atmosphere above 350 parts per million
387
903000
3000
ระดับคาร์บอนไดอ็อกไซด์เกิน 350 ส่วนในล้านส่วนในชั้นบรรยากาศ
15:21
is too dangerous for the survival of these reefs --
388
906000
3000
เป็นอันตรายเกินไป แนวปะการังอยู่ไม่ได้ --
15:24
we are not only risking the extinction
389
909000
2000
เราไม่เพียงแต่เสี่ยงที่จะสูญเสีย
15:26
of the entire coral species, the warm water corals,
390
911000
2000
ปะการังไปทั้งสายพันธุ์ คือที่อยู่ในน้ำอุ่น
15:28
we're not only risking a fourth of all fish species which are in the oceans,
391
913000
4000
ไม่เพียงแต่เสี่ยงที่ปลาหนึ่งในสี่ในทะเลทั้งหมดจะสูญพันธุ์
15:32
but we are risking the very lives and livelihoods
392
917000
2000
แต่เรากำลังเสี่ยงที่จะสูญเสียชีวิตและวิถี
15:34
of more than 500 million people
393
919000
3000
ของคนมากกว่า 500 ล้านคน
15:37
who live in the developing world in poor countries.
394
922000
3000
ที่อาศัยอยู่ในประเทศยากจน ในโลกกำลังพัฒนา
15:40
So in selecting targets of 450 parts per million
395
925000
3000
ดังนั้นการตั้งเป้า 450 ส่วนในล้านส่วน
15:43
and selecting two degrees at the climate negotiations,
396
928000
3000
และเลือก 2 องศาเป็นเป้าการเจรจา
15:46
what we have done is we've made an ethical choice.
397
931000
3000
ก็เท่ากับว่าเราได้ตัดสินใจทางศีลธรรมไปแล้ว
15:49
We've actually kind of made an ethical choice in society
398
934000
3000
ตัดสินใจทางศีลธรรมไปแล้วว่า ในสังคมของเรา
15:52
to not have coral reefs.
399
937000
2000
จะไม่มีปะการัง
15:54
Well what I will say to you in parting
400
939000
2000
สิ่งที่ผมจะบอกกับคุณ
15:56
is that we may have done that.
401
941000
2000
คือเราอาจทำอย่างนั้นไปแล้ว
15:58
Let's think about it and what it means,
402
943000
2000
ลองนึกดูครับว่ามันแปลว่าอะไร
16:00
but please, let's not do more of that.
403
945000
2000
แต่ขอร้อง อย่าทำอย่างนั้นอีกเลย
16:02
Because mother nature only has that much
404
947000
2000
เพราะแม่พระธรณีมีโครงสร้างพื้นฐาน
16:04
in ecological infrastructure and that much natural capital.
405
949000
3000
ทางระบบนิเวศจำกัด และทุนธรรมชาติจำกัด
16:07
I don't think we can afford too much of such ethical choices.
406
952000
3000
ผมไม่คิดว่าเราตัดสินใจทางศีลธรรมได้มากนัก
16:10
Thank you.
407
955000
2000
ขอบคุณครับ
16:12
(Applause)
408
957000
12000
(ปรบมือ)
ABOUT THE SPEAKER
Pavan Sukhdev - Environmental economistA banker by training, Pavan Sukhdev runs the numbers on greening up -- showing that green economies are an effective engine for creating jobs and creating wealth.
Why you should listen
In 2008, Sukhdev took a sabbatical from Deutsche Bank, where he'd worked for fifteen years, to write up two massive and convincing reports on the green economy. For UNEP, his “Green Economy Report” synthesized years of research to show, with real numbers, that environmentally sound development is not a bar to growth but rather a new engine for growing wealth and creating employment in the face of persistent poverty. The groundbreaking TEEB (formally “The Economics of Ecosystems and Biodiversity”) report counts the global economic benefits of biodiversity. It encourages countries to develop and publish “Natural capital accounts” tracking the value of plants, animal, water and other “natural wealth” alongside traditional financial measures in the hope of changing how decisions are made. In his book, Corporation 2020, he envisions tomorrow’s corporations as agents of an inclusive, green economy. He is now the CEO of Gist Advisory, a sustainability consulting firm.
Pavan Sukhdev | Speaker | TED.com