ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Pavan Sukhdev | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Pavan Sukhdev: Put a value on nature!

Pavan Sukhdev: Doceńmy naturę!

Filmed:
753,487 views

Każdego dnia bez zastanowienia wykorzystujemy darmowe dobra, jakie zapewnia nam Ziemia. A gdyby trzeba było zapłacić za ich prawdziwą wartość? Czy ostrożniej korzystalibyśmy lub marnotrawili zasoby? Pomyślcie o Pavanie Sukhdevie jako o bankierze matki natury, który wycenia wartość aktywów Ziemi. Otwierające oczy tabele sprawią, że na nowo zastanowicie się nad kosztem powietrza, wody, drzew...
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
I'm here to talk to you
0
0
2000
Jestem tu, aby opowiedzieć
00:17
about the economicgospodarczy invisibilityniewidzialność of natureNatura.
1
2000
2000
o ekonomicznie niewidzialnej naturze.
00:19
The badzły newsAktualności
2
4000
2000
Niestety biuro matki Natury
00:21
is that mothermama nature'snatura back officegabinet isn't workingpracujący yetjeszcze,
3
6000
2000
jeszcze nie funkcjonuje
00:23
so those invoicesfaktur don't get issuedwydany.
4
8000
2000
i nie może wystawić żadnych faktur.
00:25
But we need to do something about this problemproblem.
5
10000
3000
Musimy jakoś temu zaradzić.
00:28
I beganrozpoczął się my life as a marketsrynki professionalprofesjonalny
6
13000
3000
Zacząłem karierę jako specjalista od rynków
00:31
and continuednieprzerwany to take an interestzainteresowanie,
7
16000
3000
i cały czas się nimi interesuję,
00:34
but mostwiększość of my recentniedawny effortwysiłek
8
19000
2000
ale moje ostatnie działania
00:36
has been looking at the valuewartość
9
21000
2000
dotyczyły oszacowania korzyści,
00:38
of what comespochodzi to humanczłowiek beingsIstoty from natureNatura,
10
23000
2000
jakie ludzie czerpią z natury,
00:40
and whichktóry doesn't get pricedcenach by the marketsrynki.
11
25000
3000
na co nie ma ceny rynkowej.
00:43
A projectprojekt callednazywa TEEBTEEB was startedRozpoczęty in 2007,
12
28000
3000
W roku 2007 wystartował projekt TEEB,
00:46
and it was launcheduruchomiona by a groupGrupa of environmentśrodowisko ministersMinistrów
13
31000
3000
z inicjatywy ministrów środowiska
00:49
of the G8+5.
14
34000
2000
grupy G8+5.
00:51
And theirich basicpodstawowy inspirationInspiracja
15
36000
2000
Ich podstawową inspiracją
00:53
was a sternrufa reviewrecenzja of LordPan SternStern.
16
38000
2000
był surowy raport lorda Sterna.
00:55
They askedspytał themselvessami a questionpytanie:
17
40000
2000
Zadali sobie pytanie:
00:57
If economicsEkonomia could make suchtaki a convincingprzekonujący casewalizka
18
42000
2000
skoro ekonomia potrafiła nas przekonać
00:59
for earlywcześnie actionczynność on climateklimat changezmiana,
19
44000
2000
do przeciwdziałania zmianom klimatu,
01:01
well why can't the samepodobnie be doneGotowe for conservationochrona?
20
46000
2000
może zobiłaby to też dla jego ochrony?
01:03
Why can't an equivalentrównowartość casewalizka be madezrobiony
21
48000
2000
Dlaczego w podobny sposób
01:05
for natureNatura?
22
50000
2000
nie pomóc naturze?
01:07
And the answerodpowiedź is: Yeah, it can.
23
52000
2000
Odpowiedź brzmi: można.
01:09
But it's not that straightforwardbezpośredni.
24
54000
2000
Ale nie jest to prosta sprawa.
01:11
BiodiversityRóżnorodności biologicznej, the livingżycie fabrictkanina of this planetplaneta, is not a gasgaz.
25
56000
3000
Bioróżnorodność to nie gaz.
01:14
It existsistnieje in manywiele layerswarstwy,
26
59000
2000
Istnieje na wielu płaszczyznach,
01:16
ecosystemsekosystemy, speciesgatunki and genesgeny acrossprzez manywiele scaleswaga --
27
61000
3000
ekosystemach, gatunkach i genach w każdej skali:
01:19
internationalmiędzynarodowy, nationalkrajowy, locallokalny, communityspołeczność --
28
64000
3000
międzynarodowej, narodowej, lokalnej, społecznej.
01:22
and doing for natureNatura
29
67000
2000
Niełatwo zrobić dla natury tyle,
01:24
what LordPan SternStern and his teamzespół did for natureNatura is not that easyłatwo.
30
69000
3000
ile lord Stern z zespołem zrobili dla klimatu.
01:27
And yetjeszcze, we beganrozpoczął się.
31
72000
2000
Mimo to rozpoczęliśmy.
01:29
We beganrozpoczął się the projectprojekt with an interimprzejściowej reportraport,
32
74000
2000
Zaczęliśmy od tymczasowego raportu,
01:31
whichktóry quicklyszybko pulledciągnięty togetherRazem
33
76000
2000
który pobieżnie zebrał
01:33
a lot of informationInformacja that had been collectedZebrane on the subjectPrzedmiot
34
78000
3000
mnóstwo informacji na ten temat
01:36
by manywiele, manywiele researchersnaukowcy.
35
81000
2000
zgromadzonych przez wielu badaczy.
01:38
And amongstwśród our compiledskompilowany resultswyniki
36
83000
2000
Wśród zebranych wniosków
01:40
was the startlingzaskakujące revelationobjawienie
37
85000
2000
był jeden niepokojący,
01:42
that, in factfakt, we were losingprzegrywający naturalnaturalny capitalkapitał --
38
87000
3000
mianowicie, że tracimy naturalny kapitał,
01:45
the benefitskorzyści that flowpływ from natureNatura to us.
39
90000
2000
korzyści, jakie płyną dla nas z natury.
01:47
We were losingprzegrywający it at an extraordinaryniezwykły rateoceniać --
40
92000
2000
Ponosiliśmy straty na niebywałą skalę,
01:49
in factfakt, of the orderzamówienie of two to fourcztery trillionkwintylion dollars-worthdolarów warto
41
94000
3000
rzędu 2 do 4 bln dolarów
01:52
of naturalnaturalny capitalkapitał.
42
97000
3000
kapitału naturalnego.
01:55
This cameoprawa ołowiana witrażu out in 2008,
43
100000
2000
Raport pojawił się w 2008 r.,
01:57
whichktóry was, of coursekurs, around the time that the bankingBankowość crisiskryzys had shownpokazane
44
102000
2000
czyli w czasie, gdy kryzys bankowy
01:59
that we had lostStracony financialbudżetowy capitalkapitał
45
104000
2000
spowodował straty w kapitale finansowym.
02:01
of the orderzamówienie of two and a halfpół trillionkwintylion dollarsdolarów.
46
106000
2000
rzędu 2,5 bln dolarów.
02:03
So this was comparableporównywalny in sizerozmiar to that kinduprzejmy of lossutrata.
47
108000
3000
Rozmiary strat są podobne.
02:06
We then have goneodszedł on sinceod
48
111000
2000
Od tamtego czasu
02:08
to presentteraźniejszość for [the] internationalmiędzynarodowy communityspołeczność,
49
113000
3000
przedstawiliśmy społeczności międzynarodowej,
02:11
for governmentsrządy,
50
116000
2000
rządom krajów,
02:13
for locallokalny governmentsrządy and for businessbiznes
51
118000
2000
samorządom i przedsiębiorcom,
02:15
and for people, for you and me,
52
120000
2000
a także zwykłym ludziom szereg raportów,
02:17
a wholecały slewzabił of reportsraporty, whichktóry were presentedprzedstawione at the U.N. last yearrok,
53
122000
3000
prezentowanych też w ONZ w zeszłym roku,
02:20
whichktóry addressadres the economicgospodarczy invisibilityniewidzialność of natureNatura
54
125000
3000
a dotyczących niewidzialnej ekonomii natury
02:23
and describeopisać what can be doneGotowe to solverozwiązać it.
55
128000
2000
i opisujących rozwiązanie problemu.
02:25
What is this about?
56
130000
2000
Czego dotyczy raport?
02:27
A pictureobrazek that you're familiarznajomy with --
57
132000
2000
Oto dobrze znany widok:
02:29
the AmazonAmazon rainforestslasy deszczowe.
58
134000
2000
lasy deszczowe Amazonii.
02:31
It's a massivemasywny storesklep of carbonwęgiel, it's an amazingniesamowity storesklep of biodiversityróżnorodności biologicznej,
59
136000
3000
Ogromny magazyn węgla i bioróżnorodności,
02:34
but what people don't really know
60
139000
2000
ale też, o czym nie wszyscy wiedzą,
02:36
is this alsorównież is a raindeszcz factoryfabryka.
61
141000
2000
fabryka deszczu.
02:38
Because the northeasternpółnocno-wschodni tradehandel windswiatry,
62
143000
2000
Pasaty wiejące z północnego wschodu,
02:40
as they go over the AmazonasAmazonas,
63
145000
2000
przecinające Amazonię,
02:42
effectivelyfaktycznie gatherzbierać the waterwoda vaporpary.
64
147000
2000
efektywnie zbierają parę wodną.
02:44
Something like 20 billionmiliard tonsmnóstwo perza day of waterwoda vaporpary
65
149000
3000
Jakieś 20 miliardów ton dziennie
02:47
is suckedssać up by the northeasternpółnocno-wschodni tradehandel windswiatry,
66
152000
3000
zasysanych jest przez pasaty,
02:50
and eventuallyostatecznie precipitateswytrąca się in the formformularz of raindeszcz
67
155000
3000
z czego w końcu tworzą się deszcze
02:53
acrossprzez the LaLa PlataPlata BasinDorzecze.
68
158000
2000
na nizinie La Platy.
02:55
This rainfallopad deszczu cyclecykl, this rainfallopad deszczu factoryfabryka,
69
160000
3000
Ta fabryka cyklicznych deszczów
02:58
effectivelyfaktycznie feedskanały an agriculturalrolniczy economygospodarka
70
163000
2000
efektywnie zasila rolnictwo
03:00
of the orderzamówienie of 240 billionmiliard dollars-worthdolarów warto
71
165000
2000
na kwotę rzędu 240 mld dolarów,
03:02
in LatinŁaciński AmericaAmeryka.
72
167000
2000
w Ameryce Łacińskiej.
03:04
But the questionpytanie arisespowstaje: Okay, so how much
73
169000
3000
Powstaje jednak pytanie:
03:07
do UruguayUrugwaj, ParaguayParagwaj, ArgentinaArgentyna
74
172000
2000
ile Urugwaj, Paragwaj, Argentyna
03:09
and indeedw rzeczy samej the statestan of MatoMato GrossoGrosso in BrazilBrazylia
75
174000
3000
oraz stan Mato Grosso w Brazylii
03:12
payzapłacić for that vitalistotny inputwkład to that economygospodarka
76
177000
3000
płacą za tak cenny wkład w swoją gospodarkę
03:15
to the statestan of AmazonasAmazonas, whichktóry producesprodukuje that rainfallopad deszczu?
77
180000
3000
stanom w Amazonii, gdzie deszcze powstają?
03:18
And the answerodpowiedź is zilchZilch,
78
183000
2000
Odpowiedź: ani centa,
03:20
exactlydokładnie zerozero.
79
185000
2000
dokładnie zero.
03:22
That's the economicgospodarczy invisibilityniewidzialność of natureNatura.
80
187000
2000
Tak wygląda niewidzialna ekonomia natury.
03:24
That can't keep going on,
81
189000
2000
Nie może tak dalej być, bo w ekonomii
03:26
because economicgospodarczy incentiveszachęt and disincentives• bodźce zniechęcające are very powerfulpotężny.
82
191000
3000
bodźce pobudzające i hamujące są potężne.
03:29
EconomicsEkonomia has becomestają się the currencyWaluta of policypolityka.
83
194000
2000
Ekonomia stała się narzędziem polityki.
03:31
And unlesschyba że we addressadres
84
196000
2000
Jeśli nie odniesiemy się
03:33
this invisibilityniewidzialność,
85
198000
2000
do niewidzialności tej ekonomii,
03:35
we are going to get the resultswyniki that we are seeingwidzenie,
86
200000
2000
otrzymamy obecny rezultat,
03:37
whichktóry is a gradualstopniowy degradationdegradacja and lossutrata
87
202000
3000
czyli postępującą degradację
03:40
of this valuablecenny naturalnaturalny assetkapitał.
88
205000
2000
i utratę cennych zasobów naturalnych.
03:42
It's not just about the AmazonasAmazonas, or indeedw rzeczy samej about rainforestslasy deszczowe.
89
207000
3000
Nie chodzi tylko o Amazonię, czy lasy deszczowe.
03:45
No mattermateria what levelpoziom you look at,
90
210000
2000
Czy rozpatrujemy cały ekosystem,
03:47
whetherczy it's at the ecosystemekosystem levelpoziom or at the speciesgatunki levelpoziom or at the geneticgenetyczny levelpoziom,
91
212000
3000
poszczególne gatunki czy pulę genów,
03:50
we see the samepodobnie problemproblem again and again.
92
215000
3000
cały czas pojawiają się te same problemy.
03:53
So rainfallopad deszczu cyclecykl and waterwoda regulationregulacja by rainforestslasy deszczowe
93
218000
3000
Regulacja gospodarki wodnej przez lasy deszczowe
03:56
at an ecosystemekosystem levelpoziom.
94
221000
2000
na poziomie ekosystemów.
03:58
At the speciesgatunki levelpoziom,
95
223000
2000
Na poziomie gatunków:
04:00
it's been estimatedszacowany that insect-basedoparte na owady pollinationzapylanie,
96
225000
2000
zapylanie kwiatów przez owady,
04:02
beespszczoły pollinatingzapylania fruitowoc and so on,
97
227000
3000
np. zapylanie przez pszczoły
04:05
is something like 190 billionmiliard dollars-worthdolarów warto.
98
230000
3000
szacuje się na 190 mld dolarów.
04:08
That's something like eightosiem percentprocent
99
233000
2000
Jest to mniej więcej 8%
04:10
of the totalcałkowity agriculturalrolniczy outputwydajność globallyglobalnie.
100
235000
4000
całkowitego produktu światowego rolnictwa.
04:14
It completelycałkowicie passesKarnety belowponiżej the radarradar screenekran.
101
239000
2000
Całkowicie umyka to naszej uwadze.
04:16
But when did a beePszczoła actuallytak właściwie ever give you an invoiceFaktura?
102
241000
3000
Czy pszczoła wystawiła kiedyś fakturę?
04:19
Or for that mattermateria, if you look at the geneticgenetyczny levelpoziom,
103
244000
3000
Popatrzmy na poziom genetyczny.
04:22
60 percentprocent of medicinesleki were prospectedeksploatacja,
104
247000
3000
60% leków na rynku powstało dzięki
04:25
were founduznany first as moleculesCząsteczki in a rainforestLas deszczowy or a reefRafa.
105
250000
3000
molekułom znalezionym w lasach deszczowych czy na rafach.
04:28
OnceRaz again, mostwiększość of that doesn't get paidpłatny.
106
253000
2000
Znowu nikt za to nie zapłacił.
04:30
And that bringsprzynosi me to anotherinne aspectaspekt of this,
107
255000
2000
Tu pojawia się kolejny wątek:
04:32
whichktóry is, to whomkogo should this get paidpłatny?
108
257000
3000
komu należałoby zapłacić?
04:35
That geneticgenetyczny materialmateriał
109
260000
2000
Ten materiał genetyczny
04:37
probablyprawdopodobnie belongednależał, if it could belongnależeć to anyonektokolwiek,
110
262000
2000
należał, jeśli to właściwe słowo,
04:39
to a locallokalny communityspołeczność of poorubogi people
111
264000
2000
do lokalnej społeczności ubogich ludzi,
04:41
who partedParted with the knowledgewiedza, umiejętności that helpedpomógł the researchersnaukowcy to find the moleculecząsteczka,
112
266000
3000
których wiedza pomogła badaczom odkryć cząsteczkę,
04:44
whichktóry then becamestał się the medicinelekarstwo.
113
269000
2000
dzięki której powstał lek.
04:46
They were the oneste that didn't get paidpłatny.
114
271000
2000
Tym ludziom nikt nie zapłacił.
04:48
And if you look at the speciesgatunki levelpoziom,
115
273000
3000
Patrząc na poziomie gatunków,
04:51
you saw about fishryba.
116
276000
2000
warto wspomnieć o rybach.
04:53
TodayDzisiaj, the depletionwyczerpywanie się of oceanocean fisheriesrybołówstwa is so significantznaczący
117
278000
3000
Dziś łowiska tak zubożały,
04:56
that effectivelyfaktycznie it is effectingdokonujące the abilityzdolność of the poorubogi,
118
281000
4000
że w rezultacie ogranicza to biednych,
05:00
the artisanalrzemieślniczy fisherrybak folkFolk
119
285000
2000
drobnych miejscowych rybaków
05:02
and those who fishryba for theirich ownwłasny livelihoodsźródła utrzymania,
120
287000
2000
oraz wszystkich, którzy łowią ryby, aby przeżyć,
05:04
to feedkarmić theirich familiesrodziny.
121
289000
2000
i wyżywić rodziny.
05:06
Something like a billionmiliard people dependzależeć on fishryba,
122
291000
2000
Życie blisko miliarda ludzi
05:08
the quantityilość of fishryba in the oceansoceany.
123
293000
2000
zalezy od ilości ryb w morzach.
05:10
A billionmiliard people dependzależeć on fishryba
124
295000
3000
Dla tej miliardowej rzeszy
05:13
for theirich mainGłówny sourceźródło for animalzwierzę proteinbiałko.
125
298000
2000
są one głównym źródłem białka zwierzęcego.
05:15
And at this rateoceniać at whichktóry we are losingprzegrywający fishryba,
126
300000
2000
Tempo, w jakim ubywa ryb
05:17
it is a humanczłowiek problemproblem of enormousogromny dimensionswymiary,
127
302000
2000
jest ogromną bolączką ludzkości,
05:19
a healthzdrowie problemproblem
128
304000
2000
problemem zdrowotnym,
05:21
of a kinduprzejmy we haven'tnie mam seenwidziany before.
129
306000
3000
o wcześniej niespotykanym rozmiarze.
05:24
And finallywreszcie, at the ecosystemekosystem levelpoziom,
130
309000
2000
Wreszcie, na poziomie ekosystemu,
05:26
whetherczy it's floodpowódź preventionzapobieganie or droughtsusza controlkontrola providedopatrzony by the forestslasy,
131
311000
3000
czy zapobiegamy powodziom i suszy dzięki lasom,
05:29
or whetherczy it is the abilityzdolność of poorubogi farmersrolnicy
132
314000
2000
czy umożliwiamy biednym rolnikom
05:31
to go out and gatherzbierać leafliść littermiotu
133
316000
2000
zbieranie liściastej ściółki
05:33
for theirich cattlebydło and goatskozy,
134
318000
2000
dla bydła i kóz,
05:35
or whetherczy it's the abilityzdolność of theirich wivesżony
135
320000
2000
czy ich żonom
05:37
to go and collectzebrać fuelpaliwo wooddrewno from the forestlas,
136
322000
2000
gromadzenie drewna opałowego z lasu,
05:39
it is actuallytak właściwie the poorubogi
137
324000
2000
to właśnie życie ubogich
05:41
who dependzależeć mostwiększość on these ecosystemekosystem servicesusługi.
138
326000
2000
najbardziej zależy od tych ekosystemów.
05:43
We did estimatesszacunki in our studybadanie
139
328000
2000
W naszych badaniach oszacowaliśmy,
05:45
that for countrieskraje like BrazilBrazylia, IndiaIndie and IndonesiaIndonezja,
140
330000
3000
że dla krajów jak Brazylia, Indie czy Indonezja,
05:48
even thoughchociaż ecosystemekosystem servicesusługi --
141
333000
2000
korzyści płynące z ekosystemów,
05:50
these benefitskorzyści that flowpływ from natureNatura to humanityludzkość for freewolny --
142
335000
3000
pozyskiwane przez ludność za darmo,
05:53
they're not very bigduży in percentageodsetek termswarunki of GDPPKB --
143
338000
2000
nie stanowią dużego odsetka PKB:
05:55
two, fourcztery, eightosiem, 10, 15 percentprocent --
144
340000
2000
2, 4, 8, 10, 15 procent.
05:57
but in these countrieskraje, if we measurezmierzyć how much they're worthwartość to the poorubogi,
145
342000
3000
Ale rozpatrując ich wartość dla biednych,
06:00
the answersodpowiedzi are more like
146
345000
2000
otrzymujemy wynik rzędu
06:02
45 percentprocent, 75 percentprocent, 90 percentprocent.
147
347000
3000
45, 75 czy nawet 90%.
06:05
That's the differenceróżnica.
148
350000
2000
Różnice są właśnie takie.
06:07
Because these are importantważny benefitskorzyści for the poorubogi.
149
352000
3000
Tak ważne są te korzyści dla ubogich.
06:10
And you can't really have a properprawidłowe modelModel for developmentrozwój
150
355000
3000
Nie można wypracować właściwego modelu rozwoju,
06:13
if at the samepodobnie time you're destroyingniszczenie or allowingpozwalać
151
358000
3000
jeśli w tym samym czasie niszczymy
06:16
the degradationdegradacja of the very assetkapitał, the mostwiększość importantważny assetkapitał,
152
361000
3000
lub pozwalamy na degradację najważniejszej wartości,
06:19
whichktóry is your developmentrozwój assetkapitał,
153
364000
2000
która odpowiada za postęp,
06:21
that is ecologicalekologiczny infrastructureinfrastruktura.
154
366000
2000
a jaką jest ekologiczna infrastruktura.
06:23
How badzły can things get?
155
368000
2000
Jak bardzo sytuacja może się pogorszyć?
06:25
Well here a pictureobrazek of something callednazywa the mean speciesgatunki abundanceobfitość.
156
370000
3000
Widzimy tu tzw. zasobność gatunków.
06:28
It's basicallygruntownie a measurezmierzyć
157
373000
2000
Jest to pomiar
06:30
of how manywiele tigersTygrysy, toadsropuchy, ticksKleszcze or whatevercokolwiek on averageśredni
158
375000
2000
ile tygrysów, ropuch czy kleszczy
06:32
of biomassbiomasa of variousróżnorodny speciesgatunki are around.
159
377000
3000
ma średnio biomasa lokalnych gatunków.
06:35
The greenZielony representsreprezentuje the percentageodsetek.
160
380000
2000
Odpowiednie kolory to procentowy udział.
06:37
If you startpoczątek greenZielony, it's like 80 to 100 percentprocent.
161
382000
3000
Zielony to od 80 do 100%.
06:40
If it's yellowżółty, it's 40 to 60 percentprocent.
162
385000
2000
Żółty - 40 do 60%.
06:42
And these are percentagesprocenty versusprzeciw the originaloryginalny statestan, so to speakmówić,
163
387000
2000
Odsetki porównujemy do stanu oryginalnego
06:44
the pre-industrialsprzed epoki przemysłowej eraera, 1750.
164
389000
3000
z ery przedprzemysłowej, z roku 1750.
06:47
Now I'm going to showpokazać you
165
392000
2000
Pokażę wam teraz,
06:49
how businessbiznes as usualzwykły will affectoddziaływać this.
166
394000
2000
jaki wpływ ma na to gospodarka.
06:51
And just watch the changezmiana in colorszabarwienie
167
396000
2000
Popatrzcie na zmiany kolorów
06:53
in IndiaIndie, ChinaChiny, EuropeEuropy,
168
398000
2000
w Indiach, Chinach, Europie
06:55
sub-SaharanSubsaharyjskiej AfricaAfryka
169
400000
2000
i w Czarnej Afryce,
06:57
as we moveruszaj się on and consumekonsumować globalświatowy biomassbiomasa
170
402000
3000
w miarę konsumpcji globalnej biomasy
07:00
at a rateoceniać whichktóry is actuallytak właściwie not going to be ablezdolny to sustainponieść us.
171
405000
4000
w tempie, które nie pozwoli nas utrzymać.
07:04
See that again.
172
409000
2000
Popatrzcie raz jeszcze.
07:06
The only placesmiejsca that remainpozostawać greenZielony -- and that's not good newsAktualności --
173
411000
2000
Niestety kolor zielony
07:08
is, in factfakt, placesmiejsca like the GobiGobi DesertPustynia,
174
413000
3000
to obszary takie jak pustynia Gobi,
07:11
like the tundraTundra and like the SaharaSahara.
175
416000
2000
tundra, czy Sahara.
07:13
But that doesn't help because there were very fewkilka speciesgatunki
176
418000
2000
Marna to pociecha, bo w tych regionach
07:15
and volumeTom of biomassbiomasa there in the first placemiejsce.
177
420000
2000
jest bardzo mało gatunków i niewielka biomasa.
07:17
This is the challengewyzwanie.
178
422000
2000
Jest to wyzwanie.
07:19
The reasonpowód this is happeningwydarzenie
179
424000
3000
Rzecz sprowadza się, moim zdaniem,
07:22
boilswrze down, in my mindumysł, to one basicpodstawowy problemproblem,
180
427000
3000
do jednego zasadniczego problemu:
07:25
whichktóry is our inabilityBrak możliwości to perceivepostrzegają the differenceróżnica
181
430000
2000
nie umiemy zauważyć róznicy
07:27
betweenpomiędzy publicpubliczny benefitskorzyści
182
432000
2000
między publiczną korzyścią,
07:29
and privateprywatny profitszyski.
183
434000
2000
a prywatnym zyskiem.
07:31
We tendzmierzać to constantlystale ignoreignorować publicpubliczny wealthbogactwo
184
436000
3000
Ignorujemy zwykle majątek publiczny,
07:34
simplypo prostu because it is in the commonpospolity wealthbogactwo,
185
439000
2000
po prostu dlatego,
07:36
it's commonpospolity goodsdobra.
186
441000
2000
że należy do wszystkich.
07:38
And here'soto jest an exampleprzykład from ThailandTajlandia
187
443000
2000
Oto przykład z Tajlandii.
07:40
where we founduznany that, because the valuewartość of a mangrovemangrowe is not that much --
188
445000
4000
Wartość lasów namorzynowych jest niewielka,
07:44
it's about $600 over the life of ninedziewięć yearslat that this has been measuredwymierzony --
189
449000
4000
może 600$ przez 9 lat pomiarów.
07:48
comparedporównywane to its valuewartość as a shrimpkrewetki farmgospodarstwo rolne,
190
453000
2000
Wartości farmy krewetek,
07:50
whichktóry is more like $9,600,
191
455000
2000
to około 9600 dolarów.
07:52
there has been a gradualstopniowy trendtendencja to depletewarstwę ozonową the mangrovesnamorzyny
192
457000
3000
W efekcie stopniowo trzebi się lasy namorzynowe
07:55
and convertkonwertować them to shrimpkrewetki farmsfarmy.
193
460000
2000
i zamieniania je w farmy krewetek.
07:57
But of coursekurs, if you look at exactlydokładnie what those profitszyski are,
194
462000
4000
Jednak jeśli przyjrzymy się zyskom,
08:01
almostprawie 8,000 of those dollarsdolarów
195
466000
2000
prawie 8000 z tej sumy
08:03
are, in factfakt, subsidiesdotacje.
196
468000
2000
stanowią w rzeczywistości dotacje.
08:05
So you compareporównać the two sidesboki of the coinmoneta
197
470000
3000
Porównując te sumy odkryjemy,
08:08
and you find that it's more like 1,200 to 600.
198
473000
2000
że stosunek wynosi raczej 1200 do 600.
08:10
That's not that hardciężko.
199
475000
2000
To wcale jest trudne.
08:12
But on the other handdłoń, if you startpoczątek measuringzmierzenie,
200
477000
2000
Z drugiej strony,
08:14
how much would it actuallytak właściwie costkoszt
201
479000
2000
ile naprawdę kosztowałoby
08:16
to restoreprzywracać the landwylądować of the shrimpkrewetki farmgospodarstwo rolne
202
481000
2000
przywrócenie obszaru krewetkowej farmy
08:18
back to productiveproduktywny use?
203
483000
2000
do stanu produktywnego użytkowania?
08:20
OnceRaz saltSól depositionodkładanie and chemicalchemiczny depositionodkładanie
204
485000
2000
Gdy sole i chemikalia
08:22
has had its effectsruchomości,
205
487000
2000
zaczną się odkładać,
08:24
that answerodpowiedź is more like $12,000 of costkoszt.
206
489000
3000
koszta wyniosłyby około 12 tys. dolarów.
08:27
And if you see the benefitskorzyści of the mangrovemangrowe
207
492000
2000
Jeśli dostrzeżemy rolę lasów namorzynowych
08:29
in termswarunki of the stormburza protectionochrona and cycloneCyklon protectionochrona that you get
208
494000
3000
w ochronie przed sztormami i cyklonami
08:32
and in termswarunki of the fisheriesrybołówstwa, the fishryba nurseriesSzkółki leśne,
209
497000
2000
oraz w kontekście łowisk i hodowli ryb,
08:34
that providezapewniać fishryba for the poorubogi,
210
499000
2000
które potem trafią do ubogich,
08:36
that answerodpowiedź is more like $11,000.
211
501000
2000
pojawia się suma około 11 tys. dolarów.
08:38
So now look at the differentróżne lensobiektyw.
212
503000
2000
Spójrzmy teraz z innej perspektywy.
08:40
If you look at the lensobiektyw of publicpubliczny wealthbogactwo
213
505000
2000
Z perspektywy majątku publicznego
08:42
as againstprzeciwko the lensobiektyw of privateprywatny profitszyski,
214
507000
2000
w opozycji do prywatnych zysków,
08:44
you get a completelycałkowicie differentróżne answerodpowiedź,
215
509000
2000
otrzymujemy zupełnie inną odpowiedź:
08:46
whichktóry is clearlywyraźnie conservationochrona makesczyni more sensesens,
216
511000
3000
ochrona ma wyraźnie większy sens,
08:49
and not destructionzniszczenie.
217
514000
2000
niż destrukcja.
08:51
So is this just a storyfabuła from SouthPołudniowa ThailandTajlandia?
218
516000
3000
Czy dzieje się tak tylko w Płd.Tajlandii?
08:54
Sorry, this is a globalświatowy storyfabuła.
219
519000
2000
Niestety, dzieje się tak globalnie.
08:56
And here'soto jest what the samepodobnie calculationobliczenie lookswygląda like,
220
521000
2000
Mamy tu taką samą kalkulację,
08:58
whichktóry was doneGotowe recentlyostatnio -- well I say recentlyostatnio, over the last 10 yearslat --
221
523000
3000
wykonaną przez ostatnie 10 lat
09:01
by a groupGrupa callednazywa TRUCOSTTRUCOST.
222
526000
2000
przez grupę zwaną TRUCOST.
09:03
And they calculatedobliczone for the topTop 3,000 corporationskorporacje,
223
528000
2000
Oszacowali oni efekty zewnętrzne
09:05
what are the externalitiesefekty zewnętrzne?
224
530000
2000
3000 największych korporacji.
09:07
In other wordssłowa, what are the costskoszty of doing businessbiznes as usualzwykły?
225
532000
2000
Obliczyli koszty ich działalności.
09:09
This is not illegalnielegalny stuffrzeczy, this is basicallygruntownie businessbiznes as usualzwykły,
226
534000
3000
To nic nielegalnego, zwykły biznes,
09:12
whichktóry causesprzyczyny climate-changingzmiana klimatu emissionsemisje, whichktóry have an economicgospodarczy costkoszt.
227
537000
3000
który powoduje zmieniającą klimat emisję gazów.
09:15
It causesprzyczyny pollutantszanieczyszczeń beingistota issuedwydany, whichktóry have an economicgospodarczy costkoszt,
228
540000
3000
Emisja zanieczyszczeń niesie za sobą
09:18
healthzdrowie costkoszt and so on.
229
543000
2000
koszta ekonomiczne, zdrowotne itd.
09:20
Use of freshwatersłodkowodne.
230
545000
2000
Zużycie słodkiej wody.
09:22
If you drillwiercić waterwoda to make cokekoks nearBlisko a villagewioska farmgospodarstwo rolne,
231
547000
2000
Pompowanie wody do produkcji coli niedaleko wioski
09:24
that's not illegalnielegalny, but yes, it costskoszty the communityspołeczność.
232
549000
2000
jest legalne, ale kosztowne dla lokalnej społeczności.
09:26
Can we stop this, and how?
233
551000
2000
Czy i jak możemy to powstrzymać?
09:28
I think the first pointpunkt to make is that we need to recognizerozpoznać naturalnaturalny capitalkapitał.
234
553000
3000
Musimy uświadomić sobie istnienie naturalnego kapitału.
09:31
BasicallyW zasadzie the stuffrzeczy of life is naturalnaturalny capitalkapitał,
235
556000
3000
Kapitał ten stanowi po prostu samo życie.
09:34
and we need to recognizerozpoznać and buildbudować that into our systemssystemy.
236
559000
3000
Musimy to sobie uzmysłowić i wdrożyć do naszego systemu.
09:37
When we measurezmierzyć GDPPKB
237
562000
2000
Dokonując wyliczeń PKB
09:39
as a measurezmierzyć of economicgospodarczy performancewydajność at the nationalkrajowy levelpoziom,
238
564000
2000
jako miary sprawności państwowej gospodarki,
09:41
we don't includezawierać our biggestnajwiększy assetkapitał at the countrykraj levelpoziom.
239
566000
3000
pomijamy największe aktywa na poziomie lokalnym.
09:44
When we measurezmierzyć corporatezbiorowy performanceswystępy,
240
569000
2000
Obliczając wydajność korporacji,
09:46
we don't includezawierać our impactswpływ on natureNatura
241
571000
2000
nie uwzględniamy jej wpływu na naturę
09:48
and what our businessbiznes costskoszty societyspołeczeństwo.
242
573000
2000
i kosztów, jakie ponosi społeczeństwo.
09:50
That has to stop.
243
575000
2000
To musi się skończyć.
09:52
In factfakt, this was what really inspirednatchniony my interestzainteresowanie in this phasefazy.
244
577000
3000
Właśnie ten aspekt mnie zainteresował.
09:55
I beganrozpoczął się a projectprojekt way back callednazywa the GreenZielony AccountingRachunkowości ProjectProjektu.
245
580000
2000
Dawno temu zacząłem Projekt Zielonej Księgowości.
09:57
That was in the earlywcześnie 2000s
246
582000
2000
To było na początku XXI wieku,
09:59
when IndiaIndie was going gung-hoGung-ho about GDPPKB growthwzrost
247
584000
3000
gdy Indie przywiązywały wielką wagę
10:02
as the meansznaczy forwardNaprzód --
248
587000
2000
do wzrostu PKB jako miary wzrostu,
10:04
looking at ChinaChiny with its stellargwiazd growthsprzyrosty of eightosiem, ninedziewięć, 10 percentprocent
249
589000
2000
widząc wrost w Chinach na poziomie 8-10%
10:06
and wonderingpełen zdumienia, why can we do the samepodobnie?
250
591000
2000
i pytając "czemu nie my"?
10:08
And a fewkilka friendsprzyjaciele of minekopalnia and I
251
593000
2000
Z kilkoma kolegami stwierdziliśmy,
10:10
decidedzdecydowany this doesn't make sensesens.
252
595000
2000
że to nie ma sensu.
10:12
This is going to createStwórz more costkoszt to societyspołeczeństwo and more lossesstraty.
253
597000
3000
Zwiększy tylko koszty i straty społeczne.
10:15
So we decidedzdecydowany to do a massivemasywny setzestaw of calculationsobliczenia
254
600000
2000
Dkonaliśmy rozległych kalkulacji
10:17
and startedRozpoczęty producingprodukujący greenZielony accountskonta for IndiaIndie and its statesstany.
255
602000
3000
zakładając "zielone konta" dla Indii.
10:20
That's how my interestszainteresowania beganrozpoczął się
256
605000
2000
Stąd wzięło się moje zainteresowanie,
10:22
and wentposzedł to the TEEBTEEB projectprojekt.
257
607000
2000
którego rezultatem jest projekt TEEB.
10:24
CalculatingObliczenia this at the nationalkrajowy levelpoziom is one thing, and it has begunzaczął.
258
609000
3000
Zaczęliśmy od obliczeń na poziomie kraju.
10:27
And the WorldŚwiat BankBank has acknowledgedprzyznał this
259
612000
2000
Bank Światowy docenił nasze starania
10:29
and they'veoni startedRozpoczęty a projectprojekt callednazywa WAVESFALE --
260
614000
2000
i rozpoczął projekt pn. WAVES:
10:31
WealthBogactwo AccountingRachunkowości and ValuationWycena of EcosystemEkosystem ServicesUsługi.
261
616000
2000
Obliczanie zasobów i wycena usług ekosystemów.
10:33
But calculatingobliczenia this at the nextNastępny levelpoziom,
262
618000
2000
Jednak obliczenia na poziomie biznesowym
10:35
that meansznaczy at the businessbiznes sectorsektor levelpoziom, is importantważny.
263
620000
2000
są również ważne.
10:37
And actuallytak właściwie we'vemamy doneGotowe this with the TEEBTEEB projectprojekt.
264
622000
2000
Zrobiliśmy to w ramach projektu TEEB,
10:39
We'veMamy doneGotowe this for a very difficulttrudny casewalizka,
265
624000
3000
w związku z bardzo trudnym przypadkiem,
10:42
whichktóry was for deforestationwylesianie in ChinaChiny.
266
627000
2000
jakim było wylesianie w Chinach.
10:44
This is importantważny, because in ChinaChiny in 1997,
267
629000
3000
To ważne, bo w roku 1997
10:47
the YellowŻółty RiverRzeka actuallytak właściwie wentposzedł drysuchy for ninedziewięć monthsmiesiące
268
632000
3000
Rzeka Żółta wyschła na 9 miesięcy
10:50
causingspowodowanie severesilny lossutrata of agriculturerolnictwo outputwydajność
269
635000
2000
powodując ogromne straty w rolnictwie
10:52
and painból and lossutrata to societyspołeczeństwo.
270
637000
2000
oraz cierpienie społeczeństwa.
10:54
Just a yearrok laterpóźniej the YangtzeJangcy floodedzalane,
271
639000
2000
Zaledwie rok później Jangcy wezbrała,
10:56
causingspowodowanie something like 5,500 deathsśmierci.
272
641000
3000
powodując śmierć 5500 ludzi.
10:59
So clearlywyraźnie there was a problemproblem with deforestationwylesianie.
273
644000
2000
Wylesianie stanowiło wyraźny problem.
11:01
It was associatedpowiązany largelyw dużej mierze with the constructionbudowa industryprzemysł.
274
646000
3000
Winowajcą był sektor budowlany.
11:04
And the ChineseChiński governmentrząd respondedodpowiedział sensiblyrozsądnie
275
649000
2000
Chiński rząd zareagował rozsądnie
11:06
and placedumieszczony a banzakaz on fellingścinka.
276
651000
2000
i zabronił wyrębu.
11:08
A retrospectivez mocą wsteczną on 40 yearslat
277
653000
2000
Ostatnie 40 lat pokazuje,
11:10
showsprzedstawia that if we had accountedstanowiły for these costskoszty --
278
655000
4000
że jeśli obliczylibyśmy koszty
11:14
the costkoszt of lossutrata of topsoilwierzchniej warstwy gleby,
279
659000
2000
degradacji gleb,
11:16
the costkoszt of lossutrata of waterwaysdrogi wodne,
280
661000
2000
utraty szlaków wodnych, produktywności
11:18
the lostStracony productivitywydajność, the lossutrata to locallokalny communitiesspołeczności
281
663000
3000
oraz strat poniesionych przez społeczność lokalną
11:21
as a resultwynik of all these factorsczynniki,
282
666000
2000
w wyniku tych przyczyn,
11:23
desertificationpustynnienia and so on --
283
668000
2000
z pustynnieniem i itp,.
11:25
those costskoszty are almostprawie twicedwa razy as much
284
670000
2000
koszty te są 2 razy wyższe
11:27
as the marketrynek pricecena of timberdrzewny.
285
672000
2000
niż rynkowa cena drewna.
11:29
So in factfakt, the pricecena of timberdrzewny in the BeijingBeijing marketplacerynek
286
674000
3000
Zatem cena drewna na giełdzie pekińskiej
11:32
oughtpowinni to have been three-times3 krotnie what it was
287
677000
2000
powinna być 3 razy wyższa,
11:34
had it reflectedodzwierciedlenie the trueprawdziwe painból and the costskoszty
288
679000
3000
by odzwierciedlić prawdziwe straty,
11:37
to the societyspołeczeństwo withinw ciągu ChinaChiny.
289
682000
2000
jakie ponieśli Chińczycy.
11:39
Of coursekurs, after the eventzdarzenie one can be wisemądry.
290
684000
3000
Oczywiście, człowiek jest mądry po szkodzie.
11:42
The way to do this is to do it on a companyfirma basispodstawa,
291
687000
2000
Trzeba zacząć na poziomie firm,
11:44
to take leadershipprzywództwo forwardNaprzód,
292
689000
2000
podejść poważnie do sprawy
11:46
and to do it for as manywiele importantważny sectorssektorów whichktóry have a costkoszt,
293
691000
3000
w sektorach, które generują takie koszty,
11:49
and to discloseujawnić these answersodpowiedzi.
294
694000
2000
i opublikować odpowiedzi.
11:51
SomeoneKtoś oncepewnego razu askedspytał me, "Who is better or worsegorzej,
295
696000
2000
Zapytano mnie: "Kto bardziej szkodzi,
11:53
is it UnileverUnilever or is it P&G
296
698000
2000
Unilever czy Procter & Gamble,
11:55
when it comespochodzi to theirich impactwpływ on rainforestslasy deszczowe in IndonesiaIndonezja?"
297
700000
3000
lasom deszczowym w Indonezji"?
11:58
And I couldn'tnie mógł answerodpowiedź because neitherani of these companiesfirmy,
298
703000
2000
Nie wiedziałem, bo żadna z tych firm,
12:00
good thoughchociaż they are and professionalprofesjonalny thoughchociaż they are,
299
705000
2000
choć rzetelna i profesjonalna,
12:02
do not calculateobliczać or discloseujawnić theirich externalitiesefekty zewnętrzne.
300
707000
3000
nie kalkuluje tego ani nie ogłasza.
12:05
But if we look at companiesfirmy like PUMAPUMA --
301
710000
2000
Natomiast takie firmy, jak Puma...
12:07
JochenJochen ZeitzZeitz, theirich CEODYREKTOR GENERALNY and chairmanprzewodniczący,
302
712000
2000
Jochen Zeitz, ich prezes zarządu i dyrektor,
12:09
oncepewnego razu challengedzakwestionowany me at a functionfunkcjonować,
303
714000
2000
rzucił mi wyzwanie mówiąc,
12:11
sayingpowiedzenie that he's going to implementwprowadzić w życie my projectprojekt before I finishkoniec it.
304
716000
3000
że wdroży mój projekt, zanim go ukończę.
12:14
Well I think we kinduprzejmy of did it at the samepodobnie time, but he's doneGotowe it.
305
719000
3000
Skończyliśmy prawie równocześnie, ale dotrzymał słowa.
12:17
He's basicallygruntownie workedpracował the costkoszt to PUMAPUMA.
306
722000
2000
Wyliczył koszty dla Pumy.
12:19
PUMAPUMA has 2.7 billionmiliard dollarsdolarów of turnoverobroty,
307
724000
2000
Firma ma 2,7 miliarda dolarów obrotu,
12:21
300 millionmilion dollarsdolarów of profitszyski,
308
726000
2000
300 mln zysku,
12:23
200 millionmilion dollarsdolarów after taxpodatek,
309
728000
2000
200 mln po podatkach,
12:25
94 millionmilion dollarsdolarów of externalitiesefekty zewnętrzne, costkoszt to businessbiznes.
310
730000
3000
a 94 mln kosztują ich efekty zewnętrznych.
12:28
Now that's not a happyszczęśliwy situationsytuacja for them,
311
733000
2000
Nie jest to najszczęśliwsza sytuacja,
12:30
but they have the confidencepewność siebie and the courageodwaga
312
735000
2000
ale mają pewność siebie i odwagę,
12:32
to come forwardNaprzód and say, "Here'sTutaj jest what we are measuringzmierzenie.
313
737000
3000
aby wyjść przed szereg i powiedzieć:
12:35
We are measuringzmierzenie it because we know
314
740000
2000
Tak wyglądają nasze pomiary,
12:37
that you cannotnie może managezarządzanie what you do not measurezmierzyć."
315
742000
2000
bo nie da się zarządzać bez pomiarów".
12:39
That's an exampleprzykład, I think, for us to look at
316
744000
2000
Jest to przykład wart odnotowania
12:41
and for us to drawrysować comfortkomfort from.
317
746000
2000
i niosący pociechę.
12:43
If more companiesfirmy did this,
318
748000
2000
Gdyby więcej firm poszłoby w ich ślady
12:45
and if more sectorssektorów engagedzaręczony this as sectorssektorów,
319
750000
2000
i zaangażowałoby się więcej sektorów,
12:47
you could have analystsAnalitycy, businessbiznes analystsAnalitycy,
320
752000
2000
to analitycy biznesowi,
12:49
and you could have people like us and consumerskonsumenci and NGOsOrganizacje pozarządowe
321
754000
3000
zwykli konsumenci i organizacje pozarządowe
12:52
actuallytak właściwie look and compareporównać the socialspołeczny performancewydajność of companiesfirmy.
322
757000
3000
mogliby porównywać wpływ firm na społeczeństwo.
12:55
TodayDzisiaj we can't yetjeszcze do that, but I think the pathścieżka is laidpołożony out.
323
760000
3000
Dziś jest na to za wcześnie, ale wytyczyliśmy drogę.
12:58
This can be doneGotowe.
324
763000
2000
Można to zrobić.
13:00
And I'm delightedzachwycony that the InstituteInstytut of CharteredChartered AccountantsKsięgowych in the U.K.
325
765000
2000
Brytyjski Instytut Dyplomowanych Księgowych
13:02
has alreadyjuż setzestaw up a coalitionkoalicja to do this,
326
767000
2000
stworzył dla tego celu
13:04
an internationalmiędzynarodowy coalitionkoalicja.
327
769000
2000
międzynarodową koalicję.
13:06
The other favoriteulubiony, if you like, solutionrozwiązanie for me
328
771000
3000
Innym z moich ulubionych rozwiązań
13:09
is the creationkreacja of greenZielony carbonwęgiel marketsrynki.
329
774000
2000
jest stworzenie ekologicznych rynków węgla.
13:11
And by the way, these are my favoritesUlubione --
330
776000
2000
Właśnie to lubię najbardziej:
13:13
externalitiesefekty zewnętrzne calculationobliczenie and greenZielony carbonwęgiel marketsrynki.
331
778000
2000
obliczanie efektów zewnętrznych i ekologiczne rynki węgla.
13:15
TEEBTEEB has more than a dozentuzin separateoddzielny groupsgrupy of solutionsrozwiązania
332
780000
4000
TEEB ma kilkanaście zestawów rozwiązań,
13:19
includingwłącznie z protectedchroniony areapowierzchnia evaluationoceny
333
784000
2000
jak ewaluacja terenów chronionych,
13:21
and paymentspłatności for ecosystemekosystem servicesusługi
334
786000
2000
opłaty za korzyści płynące z ekosystemów,
13:23
and eco-certificationEko certyfikat and you nameNazwa it, but these are the favoritesUlubione.
335
788000
3000
czy eko-certyfikacja itp.
13:26
What's greenZielony carbonwęgiel?
336
791000
2000
Co z "zielonym" węglem?
13:28
TodayDzisiaj what we have is basicallygruntownie a brownbrązowy carbonwęgiel marketplacerynek.
337
793000
2000
Dziś rynek węgla jest brązowy.
13:30
It's about energyenergia emissionsemisje.
338
795000
2000
Chodzi tu o emisję energii.
13:32
The EuropeanEuropejski UnionUnii ETSETS is the mainGłówny marketplacerynek.
339
797000
2000
UE to największy rynek handlu emisjami zanieczyszczeń.
13:34
It's not doing too well. We'veMamy over-issuednadmiernie wydane.
340
799000
2000
Nie działa za dobrze, bo certyfikatów jest za dużo.
13:36
A bitkawałek like inflationinflacja: you over-issueproblem nadmiernej currencyWaluta,
341
801000
2000
Trochę jak z inflacją: zbyt duża emisja pieniędzy,
13:38
you get what you see, decliningspadek pricesceny.
342
803000
3000
powoduje spadanie cen.
13:41
But that's all about energyenergia and industryprzemysł.
343
806000
3000
Tyle w zakresie energii i przemysłu.
13:44
But what we're missingbrakujący is alsorównież some other emissionsemisje
344
809000
2000
Jednak pominęlismy inne emisje,
13:46
like blackczarny carbonwęgiel, that is sootsadzy.
345
811000
2000
jak "czarny węgiel" czyli sadza.
13:48
What we're alsorównież missingbrakujący is blueniebieski carbonwęgiel,
346
813000
2000
Podobnie z "niebieskim węglem",
13:50
whichktóry, by the way, is the largestNajwiększa storesklep of carbonwęgiel --
347
815000
2000
który zawiera największą ilość węgla:
13:52
more than 55 percentprocent.
348
817000
2000
ponad 55%.
13:54
ThankfullyNa szczęście, the fluxFlux, in other wordssłowa, the flowpływ of emissionsemisje
349
819000
2000
Na szczęście przepływ tych emisji
13:56
from the oceanocean to the atmosphereatmosfera and vicewice versaversa,
350
821000
2000
między oceanem a atmosferą i vice versa
13:58
is more or lessmniej balancedzrównoważony.
351
823000
2000
jest mniej więcej zrównoważony.
14:00
In factfakt, what's beingistota absorbedzaabsorbowany
352
825000
2000
Faktycznie absorbowane jest
14:02
is something like 25 percentprocent of our emissionsemisje,
353
827000
3000
jakieś 25% naszej emisji,
14:05
whichktóry then leadswskazówki to acidificationzakwaszenie
354
830000
2000
co prowadzi do zakwaszenia
14:07
or lowerniższy alkalinityzasadowość in oceansoceany.
355
832000
2000
lub niższej alkaliczności oceanów.
14:09
More of that in a minutechwila.
356
834000
2000
O tym za chwilę.
14:11
And finallywreszcie, there's deforestationwylesianie,
357
836000
2000
Na końcu mamy deforestację,
14:13
and there's emissionemisji of methanemetan
358
838000
2000
a także emisję metanu
14:15
from agriculturerolnictwo.
359
840000
2000
z działalności rolnej.
14:17
GreenZielony carbonwęgiel,
360
842000
2000
"Zielony węgiel",
14:19
whichktóry is the deforestationwylesianie and agriculturalrolniczy emissionsemisje,
361
844000
2000
czyli wylesianie i emisja z działalności rolnej
14:21
and blueniebieski carbonwęgiel
362
846000
2000
oraz "niebieski węgiel"
14:23
togetherRazem comprisezawierać 25 percentprocent of our emissionsemisje.
363
848000
2000
odpowiadają w sumie za 25% emisji.
14:25
We have the meansznaczy alreadyjuż in our handsręce,
364
850000
2000
Dysponujemy już odpowiednimi środkam,
14:27
throughprzez a structureStruktura, throughprzez a mechanismmechanizm, callednazywa REDDREDD PlusPlus --
365
852000
2000
dzięki mechanizmowi o nazwie REDD Plus.
14:29
a schemeschemat for the reducedzredukowany emissionsemisje
366
854000
2000
Jest to plan ograniczenia emisji
14:31
from deforestationwylesianie and forestlas degradationdegradacja.
367
856000
3000
z powodu odlesienia i degradacji lasów.
14:34
And alreadyjuż NorwayNorwegia has contributedprzyczynił się a billionmiliard dollarsdolarów eachkażdy
368
859000
3000
Norwegia już dała Indonezji i Brazylii
14:37
towardsw kierunku IndonesiaIndonezja and BrazilBrazylia
369
862000
2000
po miliardzie dolarów,
14:39
to implementwprowadzić w życie this RedCzerwony PlusPlus schemeschemat.
370
864000
2000
w celu wprowadzenia planu REDD Plus.
14:41
So we actuallytak właściwie have some movementruch forwardNaprzód.
371
866000
2000
Zrobiliśmy więc krok naprzód.
14:43
But the thing is to do a lot more of that.
372
868000
2000
Rzecz w tym, żeby zrobić znacznie więcej.
14:45
Will this solverozwiązać the problemproblem? Will economicsEkonomia solverozwiązać everything?
373
870000
3000
Czy ekonomia rozwiąże te wszystkie problemy?
14:48
Well I'm afraidprzestraszony not.
374
873000
2000
Obawiam się, że nie.
14:50
There is an areapowierzchnia that is the oceansoceany, coralkoral reefskoralowe.
375
875000
3000
Weźmy oceany i rafy koralowe.
14:53
As you can see,
376
878000
2000
Jak widzicie,
14:55
they cutciąć acrossprzez the entireCały globeglob
377
880000
2000
rozciągają się po całym globie,
14:57
all the way from MicronesiaMikronezja
378
882000
2000
od Mikronezji,
14:59
acrossprzez IndonesiaIndonezja, MalaysiaMalezja, IndiaIndie, MadagascarMadagaskar
379
884000
3000
przez Indonezję, Malezję, Indie, Madagaskar,
15:02
and to the WestWest of the CaribbeanKaraiby.
380
887000
2000
aż po Zachodnie Karaiby.
15:04
These redczerwony dotskropki, these redczerwony areasobszary,
381
889000
2000
Te czerwone kropki to obszary,
15:06
basicallygruntownie providezapewniać the foodjedzenie and livelihoodśrodki utrzymania
382
891000
2000
które zapewniają pożywienie i byt
15:08
for more than halfpół a billionmiliard people.
383
893000
2000
dla ponad pół miliarda ludzi.
15:10
So that's almostprawie an eighthósma of societyspołeczeństwo.
384
895000
3000
To prawie jedna ósma społeczeństwa.
15:13
And the sadsmutny thing is that, as these coralkoral reefskoralowe are lostStracony --
385
898000
3000
Niestety, w miarę utraty raf koralowych,
15:16
and scientistsnaukowcy tell us
386
901000
2000
a naukowcy mówią, że CO2
15:18
that any levelpoziom of carbonwęgiel dioxidedwutlenek in the atmosphereatmosfera abovepowyżej 350 partsCzęści perza millionmilion
387
903000
3000
przy stężeniu ponad 350 części na milion,
15:21
is too dangerousniebezpieczny for the survivalprzetrwanie of these reefskoralowe --
388
906000
3000
jest zbyt niebezpieczny dla raf,
15:24
we are not only riskingryzykując the extinctionwygaśnięcie
389
909000
2000
nie tylko stoimy przed ryzykiem wymarcia
15:26
of the entireCały coralkoral speciesgatunki, the warmciepły waterwoda coralskorale,
390
911000
2000
całych gatunków korali
15:28
we're not only riskingryzykując a fourthczwarty of all fishryba speciesgatunki whichktóry are in the oceansoceany,
391
913000
4000
i utraty ¼ gatunków ryb oceanicznych,
15:32
but we are riskingryzykując the very liveszyje and livelihoodsźródła utrzymania
392
917000
2000
ale ryzykujemy życie i byt
15:34
of more than 500 millionmilion people
393
919000
3000
ponad 500 mln ludzi
15:37
who liverelacja na żywo in the developingrozwijanie worldświat in poorubogi countrieskraje.
394
922000
3000
w biednych krajach rozwijających się.
15:40
So in selectingwybierając targetscele of 450 partsCzęści perza millionmilion
395
925000
3000
Obierając za cel 450 części na milion
15:43
and selectingwybierając two degreesstopni at the climateklimat negotiationsnegocjacje,
396
928000
3000
i dwa stopnie podczas negocjacji w sprawie klimatu,
15:46
what we have doneGotowe is we'vemamy madezrobiony an ethicaletyczny choicewybór.
397
931000
3000
dokonaliśmy etycznego wyboru.
15:49
We'veMamy actuallytak właściwie kinduprzejmy of madezrobiony an ethicaletyczny choicewybór in societyspołeczeństwo
398
934000
3000
Jako społeczeństwo podjęliśmy decyzję,
15:52
to not have coralkoral reefskoralowe.
399
937000
2000
by pożegnać się z rafami koralowymi.
15:54
Well what I will say to you in partingrozstanie
400
939000
2000
Na koniec powiem wam,
15:56
is that we maymoże have doneGotowe that.
401
941000
2000
że chyba tak właśnie uczyniliśmy.
15:58
Let's think about it and what it meansznaczy,
402
943000
2000
Pomyślcie, co to oznacza,
16:00
but please, let's not do more of that.
403
945000
2000
i, proszę, nie róbmy tego więcej.
16:02
Because mothermama natureNatura only has that much
404
947000
2000
Matka natura ma ograniczone zasoby
16:04
in ecologicalekologiczny infrastructureinfrastruktura and that much naturalnaturalny capitalkapitał.
405
949000
3000
ekologicznej infrastruktury i naturalnego kapitału.
16:07
I don't think we can affordpozwolić sobie too much of suchtaki ethicaletyczny choiceswybory.
406
952000
3000
Nie stać nas zbyt wiele takich wyborów moralnych.
16:10
Thank you.
407
955000
2000
Dziękuję.
16:12
(ApplauseAplauz)
408
957000
12000
(Oklaski)
Translated by Marcin Mituniewicz
Reviewed by Rysia Wand

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Pavan Sukhdev | Speaker | TED.com