ID：L-CH0026
データ収集日：2022年1月28日
	聞いた素材：早稲田大学政治経済学部　模擬講義「経済学とデータ分析」田中久稔（早稲田大学，2017）
	https://www.youtube.com/watch?v=eOhmZpoOk0k
行番号	聞いた素材	協力者の発話内容		データ収集者の発話内容	備考
		発話	日本語訳
1	きっといろんなイメージがあると思うんですけども，たぶんですね，みなさんが知っている経済学というのは今日お話しするのと随分違うかもしれません。	对于经济学人们有不同的印象，但是我想大家现在有的印象应该和我们今天做的，这个讲义的内容有很大的出入。	経済学について人々はそれぞれ異なる印象を持っていますが，でもみなさんが今持っている印象と，今日私たちがする，この講義の内容には大きな違いがあると思います。
2	盛んに研究されてる経済学っていうのは，この雑誌ですね，たとえばAmerican Economic Reviewっていう，これは，アメリカ経済学会が発行してる経済学術誌で，世界を代表するトップファイブのジャーナのうちの1つですね。	现在在，全世界被研究的经济学就像这本杂志，就是美国经济学会发，发行的，这个，经济学是这样，就是世界前五的学术期刊。	現在，世界中で研究されている経済学はこの雑誌のような，つまりアメリカ経済学会発行の，この，経済学はこのようなものです。世界トップファイブの学術誌です。
3	最先端の研究がここで発表されてる，そういう雑誌があるんです。	最先端的研究在这个杂志上面被发表，就是这样的一本杂志。	最先端の研究がこの雑誌で発表される，そんな雑誌です。
4	この雑誌の来月号のタイトルって，こんな感じなんですよ。	这个杂志，下个月的，下个月的，这个，题目是这种，是这样的。	この雑誌，来月の，来月の，この，題名はこのような，このようなものです。
5	たとえば，なぜインドの子どもたちは背が低いのか，	比方说，为什么印度的儿童的身高很矮，	たとえば，なぜインドの子どもは背が低いのか，
6	とか，オンライン授業が学生に与える影響，	或者，网络，网上授课对学生的影响，	あるいは，インターネット，オンライン授業の学生への影響，
7	とか，最後，国家の財政破綻のコスト，アルゼンチンの事例研究とか，こういったものが並んでいます。	最后是，国家的财政破产的代价，然后，某，应该是某一个地方的事例研究，这个「アルゼンチン［日本語で発話する］」应该是一个地名儿，这个我不知道。	最後は，国家の財政破綻の代価，それから，ある，たぶんある場所の事例研究，この「アルゼンチン」はたぶん地名ですが，これは私は知りません。
8	たぶん，みなさんが経済学だろうなと思うの最後だけだと思うんですね。	大家觉得，啊，这个是经济学的，应该就只有最后的这个题目了。	みなさんが，あっ，これは経済学だ，と思うのは，おそらく最後のこのテーマだけでしょう。
9	これアルゼンチンという国が国債発行しすぎてね，お金返せなくなっちゃって，財政破綻しちゃったんですね。	「アルゼンチン［日本語で発話する］」这个国家，中间的这段我记不清的，然后，就是，没有办法还钱了，然后陷入了财政破产的地步。	「アルゼンチン」という国，間のこのくだりははっきり覚えていませんが，そして，お金を返す方法がなくなって，そして財政破綻の境地に陥りました。
10	そのあとなにが起こったかっていうのを一生懸命分析してるんですが，	在这之后，到这个国家到底发生了什么，而这篇论文非常努力地去分析了这件事情。	そのあと，この国にいったいなにが起こったのか，この論文はこのことを一生懸命分析しています。
11	最初の2個ってね，子どもの体重とかさ，オンライン講義とか，保健とかなんか教育学っぽいでしょ。	这两个，儿童的身高啊，网上，网上授课啊，有点像，嗯，保健和教育，教育领域的话题。	この2つ，子どもの身長とか，インターネット，オンライン授業とか，ちょっと，うーん，保健と教育，教育分野のトピックのようです。
12	これ立派に経済学なんですね。今研究されてる経済学のトピックってこういうものが多いです。	现在在经济学被研究的这个话题，就是这样子的，是这样子的东西。	今経済学で研究されているトピックは，こういう，こういうものです。
13				今言った2つのテーマは，どの分野の研究論文ですか。
14		经济学的研究。	経済学の研究です。
15	なにが経済学かっていうとですね，社会をデータ化して，	要说，这哪里是经济学了，把这个世界给数据化，	このどこが経済学なのか，と言うと，この世界をデータ化して，
16	それを分析する，	然后去分析它，	そしてそれを分析する，
17	そういうアプローチを取ってる限りすべて今経済学って見なしてるんですね。	用这种方式，现在全部被称为经济学。	このような方法を使えば，現在すべて経済学と呼ばれます。
18	経済学はこういうデータ分析で，社会現象をデータ化して，分析して，なにかを見つける。それであれば子どもの体重でもいいし，財政破綻でもいいし，	把社会现象进行数据化，然后看从中能够发现什么。这样的话，儿童的身高也好，网上的授业也好。	社会現象をデータ化し，そしてその中からなにか発見できるものを見る。それなら，子どもの身長でもいいし，オンライン授業でもいい。
19	なんか人間が絡んでてデータがあればなんでも経済学なんですね。なので，政治経済学部では4年間，この	额，就是，我刚刚的那个，就是，儿童的身高也好，网上授课也好，只要它有相关的，额，数据，分析它们的话，就是经济学。	えー，その，私がさっき言ったあの，子どもの身長でもいいし，オンライン授業でもいいし，それが関係した，えー，データがあって，それを分析すれば，経済学です。
20	データ分析の方法っていうのをみっちり教育いたしまして，みなさんが必ず社会科学のデータ分析ができるような，そういう人になれるような教育というのを提供しています。	然后政治经济学部,就是在四年当中，让大家充分地掌握分析数据的方式，然后使大家，一定会使大家成为一个能够用数据去分析社会现象的人，我们就是进行这样子的教育。	そして政治経済学部は，4年間で，みなさんにしっかりデータ分析の方法をマスターさせて，そしてみなさん，必ずみなさんをデータを使って社会現象を分析できる人にする，そんな教育を私たちはしてまいります。
21	第１回目の経済学入門でもそこから始まる，そういう感じですね。	第一回的政治经济入门我们就从这里开始。	第1回目の経済学入門はまさにそこから始めます。
22	今日はみなさんに，経済データとデータ分析，それがどれだけ面白いものなのかっていうのをちょっと味わっていただこう，そう思ってます。	今天我们想让大家稍微来体验一下数据分析有的，有趣，有趣之处。	今日はみなさんにデータ分析の面白い，面白さを，ちょっと体験していただきたいと思います。
23	それからデータ分析ではできない経済データの限界についてもお話します。	我们也会介绍不能够进行数据分析的经济数据的一个，极限。	データ分析をすることができない経済データの限界もご紹介します。
24	最後に，経済学と自然科学，たとえばみなさんの中で，数学がすごい得意でね，	最后是经济学和自然科学，打个比方说，在你们大家中有特别擅长数学的人，	最後は経済学と自然科学，たとえば，みなさんの中に数学がとても得意な人，
25	理工学部に行こうかなって考えている人，	想去数学部的人，	数学部に行きたい人，
26	います？	有这样的人吗？	そんな人がいますか。
27	ちょっといるかな？	应该有一点的吧。	少しいるでしょう。
28	ぜひいてほしいんだけど。あ，いました。ありがとう。	希望大家能够自己说一下。然后老师应该是看到下面有人举手了然后他说谢谢。	自分で言ってほしいです。そして先生はたぶん手を挙げている人が下にいるのを見て，ありがとうと言いました。
29	そういう人に，理工学部に行ってやるデータ分析と，政治経済学でやるデータ分析と，どういうふうに違うのか，そういったことをお話したいと思います。	对这样子的人，我想向他们，简单地去说明，在理工学部所进行的数据分析和在经济学部进行的数据分析的不同之处。	そんな人には，彼らには，理工学部で行うデータ分析と経済学部で行うデータ分析の違いを簡単に説明したいと思います。
30	実は全然違うんですね，似てるんだけどね。	完全不一样。虽然，虽然相像。	まったく違います。似てはいますが。
31	では，最初にまず経済データ分析がどれだけ面白いか，それちょっと見てみましょう。	首先我们来看这个经济数据分析有多有趣。	まずこの経済データ分析がどんなに面白いかを見ていきます。
32	経済データの面白さ，ですね。	经济数据的有趣之处。	経済データの面白さ。
33	なんで，経済データが面白いかというと，まず我々はいろんな思いこみにとらわれてるんですね。	为什么经济数据，额，就是数据很有趣，首先是因为我们就是被很多的想当然给限制住了。	なぜ経済データ，えー，データが面白いのか，まず私たちは多くの当たり前だと思うことに制限されているからです。
34	経済をデータ化して，データとして見ることで，我々はその思いこみから自由になることができます。	把经济变成数据，然后通过分析这种数据，我们会从这些想当然当中获得自由。	経済をデータにして，これらのデータを分析することを通して，私たちはこれらの当たり前だと思うことの中から自由を獲得します。
35	それから，データを分析して，統計学使ったりグラフ書いたりしてるとね，いろんな面白い法則とか事実とかが見えてくるんです。そうすると，	然后将这些数据进行，图表化，我们能够有很多有趣的发现。	そしてこれらのデータを，図表化し，私たちは多くの面白い発見を得ることができます。
36	なんでこんなことが起こっているんだろうっていう，研究の次のステップに進む，そういうことができます。	为什么会有这样子的事情呢，然后它会变成研究的下一步。	なぜこんなことがあり得るのだろう，そしてそれが研究の次の一歩になります。
37	たとえばね，これ有名な例なんです。一橋大学の大橋先生という人が，本で発表された例なんですけど，	比如说，这个是一个很有名的例子。就是筑波大学的「大橋［日本語で発話する］」老师发表的。我不确定，那个大学的名字。	たとえば，これはある有名な例です。筑波大学の「大橋」先生が発表したものです。大学の名前は確かじゃありません。
38	日本にコンビニ何軒あるかっていう問題。	日本有多少家便利店这个问题。	日本にコンビニが何軒あるかという問題です。
39	知ってます？	大家知道吗？	みなさん知っていますか。
40	だいたい何軒ぐらいあると思う？日本にコンビニ。	大概有多少家，全日本的便利店。	だいたい何軒ぐらいありますか，日本全国のコンビニ。
41	たとえばね，お寺だと，あと神社だとどれぐらいあるかというとですね，	打个比方说，额，寺庙或者神社有多少呢。	たとえば，えー，お寺あるいは神社はどのぐらいあるでしょう。
42	神社8万やしろありまして，お寺は7万5千，だから両方だいたい8万ずつあるのね。	神社大概有，有八万社，然后寺庙有七万社，就两个呢，大概都是八万，在八万台。大概八万这个数据左右。	神社はだいたい，8万社，そしてお寺は7万社，どちらも，だいたい8万，8万台。だいたい8万ぐらいというデータ。
43	そこから類推すると，	由这里，由这个数据开始类推的话，	ここから，このデータから類推すると，
44	コンビニってどれぐらいだと思います？	大家认为便利店有多少家呢？	みなさんコンビニはどのぐらいあると思いますか。
45	当てずっぽうでいいですよ，お兄さんどう？	然后这里，老师用，用的这个词我不知道。我猜想，它的意思可能是，就是随便猜就可以了。	そしてここ，先生が，先生が使ったこのことばは私は知りません。適当に当ててみればいいという意味ではないかと私は想像しました。
46	めがねの，そう，あなた，はい。	那个戴眼镜儿的小哥。	その眼鏡をかけたお兄さん。
47	うん。10万？10万ぐらい。だいたいそんな感じがするよね。	然后学生回答是十万。老师说，嗯，大概就是这种感觉吧。	そして学生が10万と答えました。先生は，うん，だいたいそんな感じだねと言いました。
48	10万ぐらいじゃないかな。お寺コンビニより，あ，お寺と神社より多そうだよね。実際はですね，	嗯，大概就是十万吧。便利店应该比神社和寺庙多吧。	うーん，だいたい10万だね。コンビニはきっと神社とお寺より多いよね。
49	5万しかありません。少ないでしょ？	实际上只有五万家。很少吧。	実は5万しかありません。少ないですよね。
50	お寺と神社の半分ぐらいしかない。	只有寺庙和神社的一半儿。	お寺と神社の半分しかありません。
51	我々いろんな思いこみにとらわれてるってこういうことです。我々しょっちゅうコンビニ行くよね，毎日行くよね。	我们经常被各种想当然所局限，说的就是这种事情。我们平常经常去便利店。	私たちがいつもさまざまな，当たり前だと思うことに制限されているというのは，こういうことです。私たちは普段いつもコンビニへ行きます。
52	特に東京の人はさ，十字路に行ったら四つかど全部にコンビニあったりするよね。	特别是东京的人，额，如果在这个十字路口的话，四个角儿都有便利店。	特に東京の人，えー，もし十字路だったら，4つの角すべてにコンビニがあります。
53	コンビニに慣れてるんですよね。	我们都习惯了便利店。	私たちはみんなコンビニに慣れています。
54	お寺と神社はまあ，おとし，あの，お正月に行くぐらいだったりするでしょ。	寺庙和神社的话，就是过年的时候去一下。	お寺と神社の場合，年越しのときにちょっと行きます。
55	そうするとどうしても我々は，自分の日々の体験に引きずられて，客観的な社会の状況見えなくなるんですね。	我们不管怎么样都会被自己体验所，所，所限制，然后不能客观地看待这个世界。	私たちはどうあっても自分の体験に，制限され，そして客観的にこの世界を取りあつかうことができないのです。
56	ちなみに内訳だけど，セブンイレブンとファミリーマートがだいたい2万軒で，ローソンが1万3000と，そういう感じです。	额，这个，内部的比例上来讲的话，七一一有，大概有一万九千所，然后全家有一万八千所，罗森有一万，有一万八千家店铺。	えー，この，内部の比率について話すと，セブンイレブンはだいたい1万9000か所，そしてファミリーマートは1万8000か所，ローソンは1万，1万8000店舗。
57	スリーエフとかもっと少なくなっちゃうんですね。こういう内訳です。面白いでしょう？	老师最开始说那个词我没有听到，他说什么什么就，额，更少了，更少了。大概就是，额，内部的比例大概就是这样的感觉。	先生が最初に言ったことばは聞こえませんでした。なになには，えー，もっと少ない，もっと少ないと言いました。だいたい，えー，内部の比率はだいたいこんな感じです。
58	だから最初にデータを見なきゃいけない，そういうわけですね。	所以最开始我们必须要看数据。	だから私たちは最初にデータを見なければいけません。
59				今出してくれたコンビニの例ですが，どうして先生が出してくれたと思いますか。
60		如果不看数据的话，我们就很容易被自己的日常生活的常识所限制看不到，就，不能够客观地分析这个世界。	もしデータを見なければ，私たちは簡単に自分の日常生活の常識に制限されて，見えません，その，客観的にこの世界を分析することができません。
61	2つ目，これはクルーガー先生ってアメリカの貿易論をやってた人がいらっしゃるんです。	这个是，额，什么什么老师，是美国的防卫论，研究，美国的防卫论的老师。	これは，えー，なになに先生，アメリカの防衛論，研究，アメリカの防衛論の先生です。
62	パレスチナのいろんなテロの事件，悲惨なニュース，よく聞きますよね。	大家应该经常听到各种恐怖袭击的新闻。	みなさんはいつもいろいろなテロのニュースを聞くでしょう。
63	その，高校への進学率っていう問題です。	这个恐怖分子的高中升学率的问题。	このテロリストの高校進学率の問題。
64	パレスチナ人全体だと，高校に行く人ってだいたいね15パーセントなんですね。	［9秒間無言。］它这里的这个，什么什么人，我不确定，但是我通过这个发音推测它应该是巴勒斯坦人。巴勒斯坦人的高中进学率是百分之十五。	［9秒間無言。］ここのこの，なになに人，確かじゃありませんが，この発音から推測するとたぶんパレスチナ人。パレスチナ人の高校進学率は15パーセントです。
65	日本は98パーセントですよね。	日本是，这，百分之九十八。	日本は，98パーセント。
66	パレスチナだと，高校に行く人は100人中15人です，って問題。	在巴勒斯坦，一百个人里面只有十五个人上高中。	パレスチナでは，100人の中で15人だけ高校に行きます。
67	自爆テロリスト，自分の体に爆弾巻いて，政治的要求を唱えて爆発しちゃう人たちですね。	额，自爆恐怖分子，就是在自己的身上绑上炸弹，然后提一些政治上的要求，然后引爆自己的人。	えー，自爆テロリスト，つまり自分の体に爆弾を巻きつけて，政治的要求を提起し，そして自分に起爆する人。
68	彼らの高校卒業率，何パーセントぐらいだと思います？	这些人的高中毕业率是，大家认为是多少呢？我刚刚好像一直说的是高中的进学率，可是现在听到的就是高中的毕业率。	これらの人の高校卒業率は，みなさんどのぐらいだと思いますか。私がさっきずっと言っていたのは高校の進学率だったと思うんですけど，今聞いたのは高校の卒業率でした。
69	いろんな宗教的，政治的理由で，	因为很多宗教的政治的理由，	多くの宗教的政治的理由によって，
70	自分の命を差しだすぐらい，ある意味狂信的な人たちです。	什么，就是不能够什么什么的人，或者是，什么什么的人，就这两个词我都没有听清。	なにか，なになにをすることができない人，あるいは，なになにの人，この2つのことばはどちらもはっきり聞き取れませんでした。
71	今，目が合ったね，はい，どうぞ。前に座るとはそういうことです。何パーセントぐらいだと思う？50パーセント。50パーセント，いいですね，だんだんわかってきましたね。そういうことなんですね。	额，就是，额，老师让一个坐在前面的人回答问题，坐在前面就是，就是，要积极回答问题，这样的感觉。然后那个女生说有百分之五十。然后老师说看来你们，看来大家已经渐渐明白了。	えー，その，えー，先生が前に座っている人ひとりに問題に答えさせて，前に座っている人は積極的に問題に答えなければいけない，という感じです。そしてその女子学生が50パーセントと言いました。そして先生がみなさん，みなさんもうだんだんわかってきたようですね，と言います。
72	実はもうちょっと大きくて58パーセント，約4倍です。	实际上比百分之五十还要多，是百分之五十八，大概是四倍。	実は50パーセントよりまだ多くて，58パーセント，だいたい4倍です。
73	高学歴のほうが，パレスチナっていう国が置かれている悲惨な状況を理解できるわけですよ。ニュースにアクセスできるわけですね。	［7秒間無言。］然后他，老师这边说「ホーガクテキ［日本語で発話する］」，这个意思我没有明白。但，他后来说通过这，他的意思应该是通过这个例子我们就能够，额，理解巴勒斯坦的悲惨的现状。	［7秒間無言。］それから彼，先生がここで「ホーガクテキ」と言いますが，この意味はわかりませんでした。でも，あとで彼が言うのはこれを通して，彼の意味するところはたぶんこの例を通して，えー，パレスチナの悲惨な現状を理解することができるということです。
74	歴史を知っているわけです。その結果，テロリストになる確率は高くなる。	［14秒間無言。］就是通过这个例子大家应该能够理解巴勒斯坦的这个悲惨的现状。	［14秒間無言。］この例を通してみなさんパレスチナのこの悲惨な現状を理解することができるでしょう。
75				今の例では先生はなにを示したかったと思いますか。
76		［10秒間無言。］就是通过比较高中毕业率，就能够，额，知道一个国家的实际的，实际的情况。通过数据。	［10秒間無言。］高校卒業率を比較することを通して，えー，ある国家の実際の，実際の状況を知ることができる。データを通して。
77				状況を知らせることが目的ですね。
78		老师的目的是，想向学生展示，可以用这种方式来知道一个国家的情况。	先生の目的は，このような方法である国家の状況を知ることができるということを学生に示すことです。
79	はい，3つ目。知ってます？	第三个。大家知道这个吗？	3つ目。みなさんこれを知っていますか。
80	なんか引っかかるといけないんで，口に出して言いません。こういうとこがありますよね。	［7秒間無言。］就是老师说那个「ヒッカカナイデ［日本語で発話する］」就是，我不太明白，他的意思就是说不要上当的意思吗。然后老师说，有这样的地方。	［7秒間無言。］先生が「ヒッカカナイデ」と言いますが，よくわかりません。騙されるなという意味でしょうか。そして先生はこういう場所がありますと言います。
81	え，みなさん，このあと，地方から来られているかた，寄るかもしれませんが，え，あの場所は，めんどくせえや，ディズニーランドは，80年代にできたんですが，できたときはね，入園料4000円しなかったんですね，	额，就是，老师最开始说的那一句话，就是从哪里来的人之类之类的我没有听清楚。然后他说，那个地方也就是迪斯尼乐园，在最开始一九八零年被建设的时候它的入场费是四千日元。	えー，先生が最初に言ったあの一言，どこかから来た人とかなんとかかんとかははっきり聞き取れませんでした。そして，その場所はディズニーランドで，最初1980年に建設されたときの入場料は4000円だったと言いました。
82	3900円だったんです。その後，数年おきに値上がりしまして，もうすぐ8000円のところまで値上がりしたんですね。	在这之后，每隔几年就会涨一次价，现在已经涨到了八千日元。	そのあと，何年かおきに1度値上がりし，現在すでに8000円まで値上がりしました。
83	昔4000円しなかったんだよ，安かったですね。	以前，只要四千日元，很便宜吧。	以前，4000円だけでした。安いですよね。
84	私ちょっと気になってですね，	我稍微有点在意的是，	私が少し気になるのは，
85	入園者どうなってるのかなと思って，お客さんの数も調べてみたんです。そうするとですね，開園当初は1000万，年間1000万人だったんですけど，今もう，	我稍微有点在意的是入场费，然后游客的数量是怎么变化的。在最初的时候，最初的时候只有一千，一千万人。我刚刚听到的忘记了。	私が少し気になったのは入場料，そしてお客さんの数がどう変化したのかということです。最初は1000，1000万人。今聞いたのは忘れました。
86	もうすぐ3500万人ぐらいまで増えてるんですね。	很快就涨到三千五百万人。	もうすぐ3500万人になります。
87	3500万人って言ったら東京の人口がだいたい1500万人ですから，	如果有三千五百万人的话，东京的人口大概是一千五百万人，	もし3500万人なら，東京の人口がだいたい1500万人なので，
88	と，すべての東京都民，赤ちゃんからおじいちゃんまで年2回行く計算ですね。	所有的东京的人，从婴儿到老爷爷一年去两次。	すべての東京の人，赤ちゃんからおじいさんまでが1年に2度行きます。
89	都民だけじゃないよね。で，値段とお客さんの数ね，グラフにしてみたんですよ。そしたら入園料が縦，入園者数が横，とまっすぐ，すごいほぼきれいに右上がりなんですね。	把入园者数和入场费的，做成一个图表的话，呈现一个，直线的，就会出现一个，会出现一个直线。	入園者数と入場料の，グラフを作ると，直線，直線が現れます。
90	これ面白いですよね。	这个很有趣吧。	これは面白いですよね。
91	それディズニーランドっていうのは，お金高くすればするほどお客さんが増えると，	额，迪斯尼乐园的话，入场料越贵游客越多。	ディズニーランドの場合，入場料が高ければ高いほどお客さんが多くなります。
92	そういう法則が出てくるわけです。これもデータ見てるだけではわからない。 というわけで，まず経済学者がデータを見る理由，わかっていただきました？	就是这个是只看，只看这个数据的话，是搞不明白的。通过这件事大家明白了为什么经济学者要首先看数据吗？	これはただデータを見ているだけではわかりません。このことを通じてみなさんはなぜ経済学者がまずデータを見なければいけないのかわかりましたか。
93	まとめるとこんな感じです。	总结起来的话，就是，大概是这样。	まとめると，だいたいこのようになります。
94	［笑う］お寺のほうがはるかに多いんですね。儲かってるわけですね，おそらくはお寺のほうが。	寺庙的数量要远远的多，大概寺庙是很赚钱的吧。	お寺の数ははるかに多くて，たぶんお寺は儲かっているんですね。
95	そういう我々の知らなかった事実に気づくわけです。	这使我们能够注意到我们所，之前所不知道的事实。	これは私たちが前には知らなかった事実に気づかせてくれます。
96	どうやらテロリストは高学歴らしい。頭のおかしい狂信者じゃない。ちゃんと勉強して学問があって知性のある人たちがテロリズムに走ってる。	恐怖分子好像都是高学历的人。他们不是，额，脑子很奇怪的。然后，什么什么「シン［日本語で発話する］」的什么什么「シン［日本語で発話する］」，我没有听懂。什么什么「しん［日本語で発話する］」很重的人。他们是有知识，有学问的人。	テロリストはみんな高学歴の人のようだ。彼らは，えー，頭のおかしい人じゃありません。そして，なになに「シン」のなになに「シン」はわかりません。なになに「シン」が重い人。彼らは知識のある，学問のある人です。
97	あるいはディズニーランドっていうのは値上げするほど客が増える。まさに夢の国であると。[笑う]	迪斯尼乐园，越涨价越客人多，真不愧是梦想的国度。	ディズニーランドは，値上げすればするほど客が増える。さすが夢の国です。
98	こういったことが見つかりはじめるわけですよ。これは面白い。	［7秒間無言。］我们开始发现这样子的事情。很有趣吧。	［7秒間無言。］私たちはこんな事実を発見しはじめます。面白いですよね。
99	そうすると，次のステップは面白いんだけどなんでだろうってなるわけですよね。	接下来的一步是，这个很有趣，但是为什么呢。	次の一歩は，これは面白い，でもどうしてだろう。
100	こっから経済学が始まってくるわけですね。なんでなんでしょう。	从这里，从这里开始，额，就是，经济学。	ここから，ここから，えー，経済学が始まります。
101	なぜなんだろう。そういうすごい不思議な気持ちが始まります。ここが学問の始まりです。	学问的开始就是从这种感觉，不可思议的心情开始的。	学問の始まりはこんな感覚，不思議な気持ちから始まります。
102	ここまでなにかご質問ある人います？	有想提问的人吗？	質問をしたい人はいますか。
103	なんでもいいですよ。大丈夫？また時々質問聞くので，質問したいことがあったら前のことでもいいから手挙げて聞いてくださいね。ちょっとだけ先に進みますね。	什么都行，我在这之后我也会时不时地提问，额，如果有问题的人，哪怕是之，关于之前的问题。	なんでもいいです。このあとときどき質問もしますので，えー，もし問題がある人は，たとえ，前の話に関する問題でも。
104				今先生はまとめてくれてたんですが，2番目のテロリストの例で先生はなにを言いたかったのだと思いますか。
105		最开始我听那一段陈述的时候，我说老师想说的是巴勒斯坦的悲惨情况，但是通过听老师的总结部分，老师想说的好像是恐怖分子，额，并不是我们想象中的疯狂的无知的形象，而是超出大家相像的有知识有文化的，这样的形象，想说的是这样的一回事儿。	最初にそのくだりを聞いたとき，先生が言いたいのはパレスチナの悲惨な状況だと私は言いましたが，先生のまとめの部分を聞くと，先生が言いたいのはテロリストは，えー，決して私たちの想像の中の狂気じみた無知な人物像ではなく，みなさんの想像を越えた知識のある教養のある，そういう人物像であるということ，言いたいのはこんなことのようです。
106	では，経済データの限界というところに進みます。	那么，我们将继续讲，继续讲经济数据的，界限。这个地方的这个，「限界［日本語で発話する］」的这个词，我把它理解为局限性。	では，続けて，続けて経済データの限界について話します。ここのこの，「限界」ということば，私は限界性と理解しました。
107	なぜなんだろうという気持ちが始まって，それから経済学の研究が始まりますよね。だけど1つ，残念なお知らせがあるんですね。実はこのなぜっていう質問にはデータは答えられないんです。	大家，就是抱着为什么，这个疑问来开始研究，但是这里非常遗憾地告诉大家实际上数据并不能回答为什么这个问题。	みなさん，なぜという疑問を抱いて，研究を始めます。でもとても残念なお知らせですが実はデータは決してなぜという問題には答えられないのです。
108	データを見つけてわかることは，疑問だけなんですね。	我们找到数据，然后从数据中能够明白的就只有疑问。	私たちはデータを見つけて，そしてデータの中から知ることができるのは疑問だけなのです。
109	この疑問の答えは実はデータの中にはありません。	这个问题的答案实际上并不在数据里面。	この問題の答えは決してデータの中にはありません。
110	なぜかっていうことを答えることは，そのままではできません。	回答为什么这个问题，就这样的，就这样的话，是无法实现的。	なぜという問題に答えることは，そのまま，そのままでは，実現できません。
111	どういうことか，例でお見せしましょう。	这是怎么一回事呢？我们通过一个例子来想大家展示。	これはどういうことでしょう。1つの例を通してみなさんに示したいと思います。
112	なぜ，なぜと答えることができないか。アメリカ合衆国国民調査っていうのが10年以上前にありました。	就是说，为什么不能够回答为什么这个问题的话呢，额，美国国民健康调查，十年前有这样一个调查。	なぜ，なぜという問題に答えることができないかというと，えー，アメリカ国民健康調査，10年前にこういう調査がありました。
113	アメリカの国民の健康について，アメリカ全土，2億4000万人でしたっけ？	美国的国民的健康状态，从全国范围，大概有两亿四千万人，	アメリカの国民の健康状態，全国の範囲で，だいたい2億4000万人，
114	から10万人ぐらいがランダムに引きぬかれて，いろんなアンケートされたんですね。その結果，ある1つのすごい，興味深い事実が見つかったんですね。	从这两亿四千万人当中随机地进行抽取，然后做了很多的问卷调查。从这当中发现了一个惊人的事实。	この2億4000万人の中からランダムに引きぬいて，たくさんのアンケート調査をしました。この中から驚くべき事実を発見しました。
115	週に1回以上，ある行為Aというのをしている人たちと，そんな行為はまったくしない人たちがいたんです。	一直，每周有一回做A行为的人和完全没有A行为的人，	ずっと，毎週1回A行為をする人とまったくA行為をしない人，
116	週に1回Aをやる人はだいたい8000人ぐらいいたんですね。	每周一回做A行为的人大概有七千人。	毎週1回A行為をする人はだいたい7000人いました。
117	その人たちの健康指数というのが3.21なんです。これ４点満点で3.2点，ちょっと不健康だね。	这些人的健康指数是三点二一，健康指数的满分是四分，稍微有一点儿不健，感觉是不健康吧。	この人たちの健康指数は3.21，健康指数の満点は4点，ちょっと不健，不健康な感じですね。
118	完全に健康だったら4点，病気とかしていくと1点ずつ減っていく。平均3.2点。ところがまったくその行為をしない9万人の人たちは，	完全健康的人是四点，然后如果有什么疾病的话就，每次减去一点。然后这些人的，他们的点数是三点二一。完全不做A行为的人有九万人。	完全に健康な人は4点，なにか病気があったら，1点ずつ減らしていきます。そしてこの人たちの，彼らの点数は3.21です。まったくA行為をしない人は9万人いました。
119	ほぼ4点満点。超健康だったんですね。	他们的点数是三点九三，满点是四分，这些人超级健康的吧。	彼らの点数は3.93で，満点は4点ですから，この人たちは超健康ですよね。
120	この行為A，なんでしょう。	这个A行为到底是什么呢？	このA行為はいったいなんでしょう。
121	なんだと思う？	大家认为是什么呢？	みなさんはなんだと思いますか。
122	なんだと思う？なんでもいいよ，この行為A，なんだろう。	这个A到底是什么呢？什么都，什么都行，到底是什么呢？	このAはいったいなんでしょう。なんでも，なんでもいいです，いったいなんでしょう。
123	みんなが必死で目をそらす。［笑う］お父さん。ジョギング。ジョギングをするほど健康に悪い。	大家都在回避老师的视线。这边这位爸爸。然后被点到的人说是慢跑。	みんな先生の視線を避けています。そちらのそのお父さん。そして当てられた人がジョギングと言います。
124	面白いですね。逆説的ですけども。実はジョギングではありませんでした。	实际上不是慢跑。	実はジョギングではありません。
125				このお父さんのジョギングという答えに対して，先生はどんな，どのような意見を持っていましたか。
126		嗯，好像说就是说是与常识相反的。	うーん，言ったことは常識とは反対だと言ったようです。
127	はい。もうちょっと，う，こう，確かに健康の，ジョギングのしすぎで健康を壊す人いますけどね。	还有别的吗？确实如果说慢跑过度的话会有损健康。	ほかにありますか。確かにもしジョギングをしすぎると健康を損ねることがあります。
128	ここまであの大々的には出てこないものみたいですね。 ほかいかがでしょう。これかなと思う人手を挙げて，ぜひ。	还有什么别的吗？如果觉得大概是这个的吧，有这样想的人请举手。	他になにかありますか。もしたぶんこれじゃないかと思ったら，そんな人がいたら手を挙げてください。
129	はい。通院。大正解です，はい。答えは，通院です。	然后有一个学生说是，去医院。老师说这是正确答案。答案就是去医院。	それからある学生が言ったのは，病院へ行くでした。先生はこれが正しい答えだと言いました。答えは病院へ行くです。
130	みんな喫煙かなと思いませんでした？	大家，大家是不是会觉得是抽烟呢？	みなさん，みなさんは喫煙だと思いませんでしたか。
131	たとえば体に悪そうなこと思いました？答えは通院です。	举个例子来说，大家难道没有觉得，大家难道不会觉得是对身体有害的事情吗？	例を挙げると，みなさんまさか，みなさんまさか体に悪いことだと思いませんでしたか。
132	みんなわかりますか。みんな行為Aが原因だと思ってたでしょ。その結果健康悪くなるのはなんだろうって思ったでしょ。逆なんですね。	答案是去医院，大家都以为这个行为A是原因的吧。	答えは病院へ行くでしたが，みなさん行為Aが原因だと思っていましたよね。
133	健康が悪いから通院してたんです。ほぼ健康だから通院してなかったんです。我々はなんとなくこっちが原因でこっちが結果だと思ってましたね。	因为身体不好才去医院，然后因为身体好才没去医院，我们不知道为什么就会认为这个行为A是原因。然后这个东西，老师指的是，应该是指的是健康指数结果。	体が悪いから病院へ行っていた，そして健康だから病院へ行っていなかった，私たちはなぜかわかりませんが行為Aが原因だと思いました。そしてこれ，先生が指すのは，たぶん健康指数の結果です。
134	そう思ってデータ見てましたね。そうするととんちんかんなところ探しちゃうんですね。答えは通院です。不健康だから病院に来てた。よし，	我们通过这个表面的数据达到了完全相反的答案。实际上的答案是去医院，就是因为身体不好才去医院。	私たちはこの表面的なデータを通して完全に反対の答えに達しました。実際の答えは病院へ行く，不健康だから病院へ行っていました。
135				先生はこのデータを見せて，なにを言いたかったのだと思いますか。
136		仅通过数据的话是没有办法准确的去判断哪个是结果哪个是原因的。	データだけではなにが結果でなにが原因なのか正しく判断できないことです。
137	いいですよ，素晴らしい。初めてです。一発で答えられたの。 はい，2つ目。これ会社のね，満足度調査です。	第二个。这个是公司的满意度调查。	2つ目。これは会社の満足度調査です。
138	チャウドリさんたちが2015年にやった調査です。	额，这个一个人名儿，就是这个什么什么谁谁谁在二〇一五年做的一个调查。	えー，この人名，このなになにだれだれが2015年にした調査です。
139	7点満点で自分の仕事に満足してますかってのを聞きました。	就是，是七点，七分满分，然后对自己的工作有多满意呢，做了一个这样的调查。	7点，7点満点で，自分の仕事にどのぐらい満足していますか，こういう調査を行いました。
140	横軸が勤続年数です。入社してすぐの人たちに聞くと，ものすごく仕事満足度高いんですね。	横轴是这个，工作的年数。刚刚入职的人对自己的工作满意度特别特别高。	横軸はこの，仕事の年数です。入職したばかりの人は自分の仕事に対しての満足度がものすごく高いです。
141	これが10年かけて，ほぼ0点までがんがん下がってきます。	进过十年之后几乎要降到，降到零分了。这个，对工作的满意度。	10年後ほぼ，0点まで下がります。これ，仕事に対する満足度です。
142	でも10年後からゆるゆるゆるゆる復活してですね，定年間際になると仕事満足度もすごい高まるんですね。	但是在这之后，对于工作的满意度又慢慢地回升，到快退休的时候，这个对工作的满意度又变得非常高了。	でもこのあと，仕事に対する満足度はまたゆっくりと戻り，もうすぐ定年というとき，この仕事に対する満足度はまた大変高くなります。
143	なぜでしょう。なんでだと思う？お兄さん，お兄さん，そうそう。あなた。中間管理職でストレスが溜まる。中間管理職でストレスが溜まる，人生何回目くらいなのかな。	嗯，这个原因是什么呢？那边的小哥。然后回答者说是因为在从事中层的管理职务的时候会积累很多的压力。然后老师重复了一遍这个人的答案，然后说，就是，你好像活了几遍了，就是，就是这样子的一个玩笑话。	うーん，この原因はなんでしょう。そちらのお兄さん。そして回答者が中間層の管理の職務に従事しているときは多くのストレスが溜まるからだと答えます。そして先生がこの人の答えを繰りかえして，あなたは何回か生きたようだ，とこんな冗談を言います。
144	きっとそういうことはありますね，中間管理職でどんどんシステムが，ストレスが溜まっていく，それはよくわかります。それはきっとあります。	嗯，你很懂嘛。而是这样的，就是随着做中层的管理职，这个压力丰满地累积，一定有这样的因数。	うん，あなたはよくわかっていますね。そんな，中間層の管理職をするにしたがって，ストレスがいっぱい溜まっていく，きっとそんな要素はあります。
145	だけどそれだと，上がっていく理由っていうのはちょっと足りないね。なんでじゃあ上がりはじめるのかな。	那么为什么在这之后又会慢慢地上升呢？	ではなぜそのあとまたゆっくりと上昇するのでしょうか。
146	たとえば出世していって，逆に中間管理職いじめる立場になるとストレスがなくなっていくとかね。［笑う］	打个比方说，额，出了头地了，成了可以欺负这个中间管理层的地位，那么这个压力就慢慢地消失了。	たとえば，えー，出世して，この中間管理層をいじめられる立場になって，するとこのストレスがゆっくりと消えていく。
147	あるいは定年が近づいていくと退職金がもうすぐもらえる，なんとなく幸せになる，とかね。	或者是说，额，随着快要退休，然后就能够得到，这个，退休金，所以就慢慢地变幸福了。	あるいは，えー，定年が近づくにつれ，もうすぐ退職金をもらえるからだんだん幸せになる。
148	いろいろ考えられるかもしれませんが，そういうことではないんです。全然そういうことではないです。	有很多能够想到的因素，但是完全不是那样一回事。	考えられる要素がたくさんありますが，まったくそういうことではありません。
149	さっきの国民医療調査と一緒ですよ。	和刚刚的国民医疗调查是一样的。	さっきの国民医療調査と同じです。
150	みなさん原因と結果。はい。逆にあの仕事に満足できる人じゃないと40年も連続で勤められない。大正解です。大正解です。素晴らしい，	然后，额，这个回答者他说，就是如果你对你的工作不满意的话你也不可能四十年连续地在这里工作，然后老师说这个就是，就是正确答案。	そして，えー，この回答者が，もしあなたがあなたの仕事に不満だったら40年連続でそこで働くことはできない，と答えます。そして先生がそれが正解だと言います。
151	はいその通りです。仕事に40年，これ同じ会社に何年勤めてるかを聞いてるんですよ。40年勤めて1回も転職しない，アメリカでですよ。	然后这个，额，这个横轴表示是在同一家公司连续工作的时间，这可是在美国的调查结果啊。	そしてこれ，えー，この横軸が示しているのは同じ会社で続けて働いている時間です。アメリカの調査結果ですよ。
152	アメリカ転職は普通なんです。転職が普通の会社で，新入社員がそのまま勤めきったのはよっぽどその仕事が好きな人ですよ。	就是在美国的话，转职，就是跳槽是很正常的一件事情，然后这个是从加入，进入公司一直连续工作了四十年应该是非常喜欢这个工作的。	アメリカでは，転職が普通の事柄で，そしてこれは入社してずっと続けて40年働いているので，きっとこの仕事が非常に好きなんです。
153	嫌な人この辺でやめてんの，みんな。ほかのとこ行っちゃったの。あこれ俺の仕事じゃないやって人がばーっと抜けて，よそからその仕事好きな人が入ってきて，最後まで勤めあげる。というわけで，ね，満足度高い人だけが残るということですね。	嗯，就是经过这个二十年感觉对这个工作不喜欢的人就都慢慢地离职了，然后新加入的，新加入的对这个工作喜欢的人就这样继续下去。这样子的话，这个，随着这个，工作时间的变长工作的满意度也越来越高。	うーん，20年過ぎてこの仕事が嫌いな人はだんだん離職していって，新しく入った，新しく入ったこの仕事が好きな人がこのように続けていきます。こんなふうだと，仕事の時間が長くなるにしたがって，満足度が高くなっていきます。
154	これ割合聞いてるので何パーセントですか，平均値聞いてるので，こういうことになるわけです。いいですか。これも原因と結果の取りちがいです。	这个例子也是，这个，原因和结果的，这个例子也是弄反了原因和结果。	この例も，その，原因と結果の，この例も原因と結果を逆にしました。
155	わかりますか。データを見ているだけではどっちが原因でどっちが結果かわからない。そういうことが起こるんです。	仅仅是看数据的话，是分不清原因和结果的。	データを見ているだけでは，原因と結果を区別することができません。
156	もう1個だめ押しで聞きましょう。これ私がですね，昔塾でアルバイトしてたんですね。そのときに私が勝手に調査した結果です。	我们再来看这个例子。这个是补习班儿的一个例子，我以前在补习班儿打过工，就是我擅自做的一个调查。	さらにこの例を見ましょう。これは塾の例です。私は以前塾でアルバイトをしていたことがあるのですが，私が勝手にした調査です。
157	縦軸にテストの点がかかってます。横軸身長です。これ本当のデータなんですよ。	纵轴是学习成绩，横轴是身高，就是一个真实的数据。	縦軸は勉強の成績，横軸は身長，本当のデータです。
158	驚いたことに身長が高いほどテストの点高いんですね。	令人震惊的是，身高越高学习成绩越好。	驚いたことに，身長が高ければ高いほど勉強の成績がいいんです。
159	びっくりじゃない？このこのこの会場にいて身長高い人ちょっと希望が持ててきましたよ。[笑う]	吓了一跳吧。在这个会场里面是身高高的人，额，请抱有希望吧。	びっくりですよね。この会場の中で身長が高い人，えー，希望を持ってください。
160	そんなはずがない。そんなバカな。私クラスで前から何番目でしたけど，それなりに優秀なつもりです。[笑う]なにがおかしいの？なんでこんなことになっちゃったの？はいお姉さん。年齢が関係なくとられている。その通りです。年齢，年齢が隠れているんですよ。よく気づきましたね。その通りです。	这个，这个结果很奇怪吧。为什么会变成这样子呢？然后回答的女生说是有年龄的因素。	この，この結果はおかしいですね。なぜこのようになったのでしょう。そして答えた女子学生が年齢の要素だと言います。
161	実はこれですね，小学部と中等部に同じ問題出してみました。はい算数の試験100問，10分でやれ。計算力テストです。その結果，さすがに中学生のほうができるんですね。まあよく見るとですね，小学生よりできない中学生とか混ざってるんです。[笑う]	这个是把，小学部和中学部混在一起进行的试验，就准备一份算数的问题，然后大家十分钟之内来完成。就是，仔细地去看的话，还有没有小学生做的好的中学生。	これは，小学部と中学部を混ぜて試験をしました。算数の問題を準備して，みんな10分以内にやりおえました。よく見ると小学生よりできない中学生もいます。
162	だけど平均的な平均的な傾向としては，年齢が高い，身長が高い，だからテストが高い。いい？	但是整体上，整体上来说看，从平均分来看的话，年龄越大身高越高，然后测试的结果也是越好的。	でも全体的には，全体的に言うと，平均から見ると，年齢が高いほど身長が高い，そして試験の結果もいい。
163	これも，これも原因と結果を誤解してるわけですけども，我々は身長が高いほうが頭がいいなんてことがあるはずがないってわかってるから，なんかおかしいぞって思うわけですね。	这个也是对于原因和结果的一个误解。因为我们知道身高越高脑子越聪明这个结论很奇怪，所以我们才能认识到，认识到这个结论是问题的。	これも原因と結果に対する誤解です。私たちは身長が高ければ高いほど頭がいいという結果はおかしいと知っているので，それで私たちはこの結果に問題があることを認識することができます。
164	いい？というわけで，データを生みだすメカニズム，それについて私今までみなさんに3つの例，出してきました。	就像这样。我向大家展示了三个，就是产生数据的，额，原理。	こういうことです。私はみなさんに3つの，データを生みだす，えー，原理を示しました。
165	いいですか。データを見ているだけでは，どうしてそういうことになったのか絶対わからないんです。	光看数据的话，我们是绝对不会知道为什么会有这样的数据的。	データを見ているだけでは，私たちは絶対なぜこのようなデータがあるのか知ることができません。
166	いい？想像力を使ってデータの外側から考えなきゃいけない。これ通院じゃないのか？とか。	我们必须要发挥自己的想象力考虑数据外部的因素。比如说是不是去医院呢？	私たちは自分の想像力を発揮してデータの外の因数を考えなければなりません。たとえば病院へ行くことではないかとか。
167	いやいや転職するだろう，とか。小学生と中学生混ざってんじゃないの？とか，データのどこにも書いてないんですよね。	或者说，额，是不是跳槽的问题呢？或者说是吧，小学生和中学生混在一起了呢？这些事情是从数据当中绝对看不出来的。	あるいは，えー，転職の問題ではないかとか。あるいは，小学生と中学生が混ざっているのではないかとか。これらのことはデータの中からは絶対見えないことなのです。
168	データの外に想像力を働かせてやっとわかることですよね。いいですか。	就是，这些外部的因素，必须要靠我们去发挥想象力。	これら外部の要素は，私たちの想像力を発揮させなければならないのです。
169	だから，データを読むときにはただデータ眺めてただけじゃだめなんです。それに先立って，その背後にあるメカニズムを想像して理解しなきゃいけない。	额，因此，在分析数据的时候，我们仅仅看数据是不够的。我们必须要理解这个数据的背景和它的因果关系。	えー，だから，データを分析するとき，データを見るだけでは足りません。このデータの背景とその因果関係を理解しなければなりません。
170	これが経済学のやりかたなんですね。	这就是经济学的做法。	これが経済学のやり方です。
171	ただずっとデータを分析してるだけじゃない。	不仅仅是一直分析数据。	ずっとデータを分析しているだけではありません。
172	データが生まれるメカニズムってのも考えなきゃいけない。	产生，我们必须要去分析产生这个数据的因果关系。	生みだす，このデータを生みだした因果関係を分析しなければなりません。
173				さっき先生は，なにが経済学のやりかただと言っていましたか。
174		不仅仅是分析数据，而是要充分的调动想象力和知识去分析产生这个数据的背景原因以及它的因果关系。	データを分析するだけではなく，想像力と知識を終結してこのデータを生みだした背景の原因およびその因果関係を分析しなければなりません。
175	たとえばね，さっきの試験がですよ。地球じゃなかったとしよう。ヤパン星というところがあって，そのアンドパーセントヨンエム学としよう。そうしたらどう？なんか言える？	打个比方来说，这不是地球，就是一个叫什么什么的一个外星，如果是这样子的话，会如何呢？我们能说什么吗？	たとえば，これが地球じゃなくて，なになにというある星です，もしそんな場合，どうでしょう。私たちはなにか言えますか。
176	ヤパン星人がどんなものかさっぱりわかんないね。	这个，「ヤパン［日本語で発話する］」星人，额，是怎么样的我们完全不知道吧。	これ，「ヤパン」星人が，えー，どんなものなのか私たちはまったくわかりませんね。
177	ひょっとするとあれだよ。身長高いほうが頭がいい種族かもしれないよ。	说不定他们就是身高越高脑子越好。	ひょっとすると彼らは背が高ければ高いほど頭がいいのかもしれません。
178	でしょ？あるいは，アンドパーセントヨンエム学が高いところにあるものを取る試験かもしれないでしょ？	或者说，这个，什么什么学，就是身高越高的人，然后，才能够解出来的。	あるいは，この，なになに学は，背が高い人ほど，解けるのかもしれません。
179	ね，なんの役に立つかわかんないけどさ。ね，だからこの試験っていうのがどういうものか知ってないとこのデータがおかしいのか正しいのかわかんないんだよね。	虽然也不知道身高是如何发挥作用的。如果我们不知道这是一个什么样子的，额，测试的话，这个分析是正确的还是有问题的，我们就不知道这个分析是正常的还是有问题的。	身長がどう作用を発揮するのかわかりませんけど。もし私たちがこれがどんな，えー，試験なのか知らなかったら，この分析が正確なのか問題があるのか，この分析が正しいのか問題があるのかわかりません。
180	わかります？というわけでデータっていうのは，データ見てるだけじゃだめ。そのメカニズムを先に分析しとかないとだめ，理解しとかなきゃだめ。	所以就是说，你仅仅是去看数据是不行的。不先去分析这个数据的因果关系是不行的。	だから，データを見ているだけではだめなんです。先にこのデータの因果関係を分析しないとだめなんです。
181	それが経済学におけるデータ分析のやりかただということを最初に強調しておきたい，ですね。	这就是，额，在经济学的，经济学的这个领域的数据分析的操作方法。在最开始我们想，我们想说明的，就是这样一件事情。	これは，えー，経済学の，経済学の分野でのデータ分析の操作方法です。最初に私たちが，私たちが説明したいことは，こういうことです。
182	ここまでみなさん，なにかご質問ありますか。	大家还有什么问题吗？	みなさんなにか質問がありますか。
183	大丈夫？眠くない？オーケー？はい，じゃあ先行きましょう。これ，考えてみましょう。	老师说，大家困了吗？然后接下来就到下一个话题。	先生が，みなさん眠くなりましたか，と言いました。そして続けて次の話題に行きます。
184	不思議だったよね。値段高くすればするほどお客さん増えていく。そんなバカな。おかしいよね。	这个迪斯尼乐园的入场料越贵游客越多，就很奇怪吧。	このディズニーランドの入場料が高いほどお客さんが多くなるというのは，おかしいですよね。
185	経済学ではこれを，次のようにステップをおいて分析していきます。	经济学的话，就按照接下来的这个顺序来分析这件事情。	経済学の場合，次のこの順序でこのことを分析します。
186	そのデータが生み出された外側をどう理解するかというと，みなさん，	产生这个数据的外部是怎么样的呢？	このデータを生みだした外部はどんななのでしょう。
187	これ知ってるよね。価格決定メカニズム，これ知ってる？	大家知道这个，价格决定原理吗？	みなさんこれ，価格決定原理を知っていますか。
188	こういうやつ。縦軸が入園料，これ価格だね，ある意味。横軸が入園者数，お客さんの数だよね。いい？	这个，纵轴是入场费，也就是价格，然后横轴是，这个客人，游客的数量。	これ，縦軸は入場料，つまり価格，そして横軸は，お客さん，入園客の数です。
189	入園料どうやって決まってた？そうそうそうそう，手が動いてた。これこれこれ，これで決まるんだよね。	这个，入场费是如何决定的呢？啊，对对对，就像你说的，就是他指着台下的一个人，就像你比划的那样。	これ，入場料はどうやって決まりますか？あ，そうそうそう，あなたが言ったように，教壇の下のひとりを指して，あなたが手ぶりをしたようにです。
190	いい？価格は需要と供給で決まるっていうやつ。アダム・スミス以来のやつ，知ってるでしょ。	额，价格是由需要和供给来决定的。就是亚当史密斯说的，说的那样。大家都知道这个的吧。	えー，価格は需要と供給で決まります。アダム・スミスが言った，言ったあれです。みなさんこれは知っていますね。
191	需要曲線というのがあって値段を高くすればするほどお客さんが減っていくという右下がりのこういうやつがあって，供給曲線，値段が上がるほど	入园者数越多，这个，入场料就越低，这个就是需要曲线。	入園者数が多くなれば多くなるほど，この，入場料が低くなる，これが需要曲線です。
192	売るほうは売りたくなるから，量が増える。この交点で入園料とお客さん決まっているはずだったよね。	［6秒間無言。］入园者数也多，这个入场费就也贵，然后这个是供给曲线。就，这两个曲线的交点就决定了入场料的价格。	［6秒間無言。］入園者数が多くなると，入場料も高くなる，これが供給曲線です。この2つの曲線の交点が入場料の価格を決定します。
193	これをどういうふうに使いましょう。そうすると，ディズニーランドの謎が解けます。ここまでオッケー？需要と供給みんな知ってる？大丈夫？大丈夫？大丈夫？そこに小学生がいるんですけど，知ってるかな。知らないみたいです。知らなくても，この2つのグラフの交点で決まってると，そういうふうに経済学は考えてます。ってことは，いい？	我们就是用这个原理能够来解释迪斯尼乐园的这个谜团。然后老师开始和台下的人互动。	この原理を使うとディズニーランドのこの謎を解釈することができます。そして先生は教壇の下の人とインターアクションを始めます。
194				どうやったらディズニーランドの謎が解けると言っていましたか。
195		用这个需要和供给的经济学理论。	この需要と供給の経済学理論を使ってです。