Malaria Eradication in the Americas: A Retrospective Analysis of Childhood Exposure

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1 Malaria May 22, 2012

2 文章研究目的

3 簡介 由瘧原蟲引起, 透過瘧蚊傳染 (vector-borne disease) 症狀 : 發燒 瘧原性貧血 昏迷 瘧原蟲種類 : 1 惡性瘧原蟲 (Plasmodium falciparum) 2 三日瘧原蟲 (Plasmodium malariae) 3 蛋形瘧原蟲 (Plasmodium ovale) 4 間日瘧原蟲 (Plasmodium vivax)

4 簡介 由瘧原蟲引起, 透過瘧蚊傳染 (vector-borne disease) 症狀 : 發燒 瘧原性貧血 昏迷 瘧原蟲種類 : 1 惡性瘧原蟲 (Plasmodium falciparum) 2 三日瘧原蟲 (Plasmodium malariae) 3 蛋形瘧原蟲 (Plasmodium ovale) 4 間日瘧原蟲 (Plasmodium vivax)

5 簡介 由瘧原蟲引起, 透過瘧蚊傳染 (vector-borne disease) 症狀 : 發燒 瘧原性貧血 昏迷 瘧原蟲種類 : 1 惡性瘧原蟲 (Plasmodium falciparum) 2 三日瘧原蟲 (Plasmodium malariae) 3 蛋形瘧原蟲 (Plasmodium ovale) 4 間日瘧原蟲 (Plasmodium vivax)

6 簡介 由瘧原蟲引起, 透過瘧蚊傳染 (vector-borne disease) 症狀 : 發燒 瘧原性貧血 昏迷 瘧原蟲種類 : 1 惡性瘧原蟲 (Plasmodium falciparum) 2 三日瘧原蟲 (Plasmodium malariae) 3 蛋形瘧原蟲 (Plasmodium ovale) 4 間日瘧原蟲 (Plasmodium vivax)

7 簡介 由瘧原蟲引起, 透過瘧蚊傳染 (vector-borne disease) 症狀 : 發燒 瘧原性貧血 昏迷 瘧原蟲種類 : 1 惡性瘧原蟲 (Plasmodium falciparum) 2 三日瘧原蟲 (Plasmodium malariae) 3 蛋形瘧原蟲 (Plasmodium ovale) 4 間日瘧原蟲 (Plasmodium vivax)

8 抗瘧疾歷史 1890s 早期, Charles Louis Alphonse Laveran 發現病原體為瘧原蟲 1890s 後期, Ronald Ross 發現瘧疾是透過蚊子傳染 美國國內 : 1 PHS 和 IHB 開始在美國南部的小鎮嘗試對抗瘧疾 2 WWI ( ) 開始, 美國聯邦政府在南部大規 模對抗瘧疾 s 中期, 美國各州仿照 PHS 和 IHB 模式控制瘧 疾

9 抗瘧疾歷史 1890s 早期, Charles Louis Alphonse Laveran 發現病原體為瘧原蟲 1890s 後期, Ronald Ross 發現瘧疾是透過蚊子傳染 美國國內 : 1 PHS 和 IHB 開始在美國南部的小鎮嘗試對抗瘧疾 2 WWI ( ) 開始, 美國聯邦政府在南部大規 模對抗瘧疾 s 中期, 美國各州仿照 PHS 和 IHB 模式控制瘧 疾

10 抗瘧疾歷史 1890s 早期, Charles Louis Alphonse Laveran 發現病原體為瘧原蟲 1890s 後期, Ronald Ross 發現瘧疾是透過蚊子傳染 美國國內 : 1 PHS 和 IHB 開始在美國南部的小鎮嘗試對抗瘧疾 2 WWI ( ) 開始, 美國聯邦政府在南部大規 模對抗瘧疾 s 中期, 美國各州仿照 PHS 和 IHB 模式控制瘧 疾

11 抗瘧疾歷史 1890s 早期, Charles Louis Alphonse Laveran 發現病原體為瘧原蟲 1890s 後期, Ronald Ross 發現瘧疾是透過蚊子傳染 美國國內 : 1 PHS 和 IHB 開始在美國南部的小鎮嘗試對抗瘧疾 2 WWI ( ) 開始, 美國聯邦政府在南部大規 模對抗瘧疾 s 中期, 美國各州仿照 PHS 和 IHB 模式控制瘧 疾

12 抗瘧疾歷史 1890s 早期, Charles Louis Alphonse Laveran 發現病原體為瘧原蟲 1890s 後期, Ronald Ross 發現瘧疾是透過蚊子傳染 美國國內 : 1 PHS 和 IHB 開始在美國南部的小鎮嘗試對抗瘧疾 2 WWI ( ) 開始, 美國聯邦政府在南部大規 模對抗瘧疾 s 中期, 美國各州仿照 PHS 和 IHB 模式控制瘧 疾

13 抗瘧疾歷史 1941 年, 發明 DDT 1950s, WHO 提出消滅瘧疾運動, 拉丁美洲開始對抗瘧疾

14 抗瘧疾歷史 1941 年, 發明 DDT 1950s, WHO 提出消滅瘧疾運動, 拉丁美洲開始對抗瘧疾

15 抗瘧疾歷史 1950s 中後期開始, 哥倫比亞的瘧疾感染大幅下降 瘧疾死亡率越高的地區, 死亡率下降越多

16 抗瘧疾歷史 1950s 中後期開始, 哥倫比亞的瘧疾感染大幅下降 瘧疾死亡率越高的地區, 死亡率下降越多

17 瘧疾發生與經濟落後高度相關 論點 1 瘧疾 經濟發展落後 2 瘧疾 經濟發展落後 1 消滅瘧疾運動對瘧疾感染區域可視為外生 2 消滅瘧疾運動歷時短 3 不同地區有不同的瘧疾發生率 假說 : 1 瘧疾會降低勞動生產力 2 消滅瘧疾對高發生率地區帶來的利益大於低發生率地區

18 瘧疾發生與經濟落後高度相關 論點 1 瘧疾 經濟發展落後 2 瘧疾 經濟發展落後 1 消滅瘧疾運動對瘧疾感染區域可視為外生 2 消滅瘧疾運動歷時短 3 不同地區有不同的瘧疾發生率 假說 : 1 瘧疾會降低勞動生產力 2 消滅瘧疾對高發生率地區帶來的利益大於低發生率地區

19 瘧疾發生與經濟落後高度相關 論點 1 瘧疾 經濟發展落後 2 瘧疾 經濟發展落後 1 消滅瘧疾運動對瘧疾感染區域可視為外生 2 消滅瘧疾運動歷時短 3 不同地區有不同的瘧疾發生率 假說 : 1 瘧疾會降低勞動生產力 2 消滅瘧疾對高發生率地區帶來的利益大於低發生率地區

20 準追蹤資料 (pseudo panel data) 資料形式 將樣本依出生年與出生地分組 (cohort), 將組平均數依調查年度 (census year) 構成準追蹤資料 估計幼年時瘧疾的消滅對往後勞動生產力的影響 以出生年計算消滅瘧疾運動的影響程度 Exp = max{min(21, k y + 21), 0} 21 其中 k 為出生年, y 為消滅瘧疾運動的開始年, 21 為作者定義的成年年齡

21 準追蹤資料 (pseudo panel data) 資料形式 將樣本依出生年與出生地分組 (cohort), 將組平均數依調查年度 (census year) 構成準追蹤資料 估計幼年時瘧疾的消滅對往後勞動生產力的影響 以出生年計算消滅瘧疾運動的影響程度 Exp = max{min(21, k y + 21), 0} 21 其中 k 為出生年, y 為消滅瘧疾運動的開始年, 21 為作者定義的成年年齡

22 準追蹤資料 (pseudo panel data) 資料形式 將樣本依出生年與出生地分組 (cohort), 將組平均數依調查年度 (census year) 構成準追蹤資料 估計幼年時瘧疾的消滅對往後勞動生產力的影響 以出生年計算消滅瘧疾運動的影響程度 Exp = max{min(21, k y + 21), 0} 21 其中 k 為出生年, y 為消滅瘧疾運動的開始年, 21 為作者定義的成年年齡

23 準追蹤資料 (pseudo panel data) 資料形式 將樣本依出生年與出生地分組 (cohort), 將組平均數依調查年度 (census year) 構成準追蹤資料 估計幼年時瘧疾的消滅對往後勞動生產力的影響 以出生年計算消滅瘧疾運動的影響程度 Exp = max{min(21, k y + 21), 0} 21 其中 k 為出生年, y 為消滅瘧疾運動的開始年, 21 為作者定義的成年年齡

24 Vol. 2 No. 2 Bleakley: Malaria Eradication 9 exposure to eradiction campaign 1 0 Already an adult when the campaign starts Partially exposed Born after the campaign 18 0 Year of birth relative to start of campaign Figure 2. to Eradication Campaign Note: This graph displays on the fraction of childhood that is exposed to a hypothetical (and instantaneous) campaign as a function of year of birth minus the start year of the campaign.

25 估計模型 Y j post Y j pre = βm j pre + X j pre Γ + α + ε j post (1) Y jkt = βm j Exp k + δ k + δ j + δ t + i (x i j Exp k )γ i + ν jkt (2) Y jkt = β k M j pre + δ k + X j Γ k + ν jkt (3) Y : 勞動生產力 ; M: 瘧疾發生率 ; X : 其他解釋變數

26 樣本與代理變數 美國 1920 年開始 樣本點 : 年出生的本地白人男性 資料長度 : 勞動生產力代理變數 : 1 occupational income score 2 Duncan socioeconomic index

27 樣本與代理變數 美國 1920 年開始 樣本點 : 年出生的本地白人男性 資料長度 : 勞動生產力代理變數 : 1 occupational income score 2 Duncan socioeconomic index

28 樣本與代理變數拉丁美洲 1957 年開始 樣本點 : 年出生的本地男性 ( 巴西 墨西哥 ) 年出生的本地男性 ( 哥倫比亞 ) 資料長度 : ( 巴西 墨西哥 ) ( 哥倫比亞 ) 勞動生產力代理變數 : 1 直接使用調查的收入 ( 巴西 墨西哥 ) 2 industrial income score ( 哥倫比亞 )

29 樣本與代理變數 瘧疾發生率代理變數 : 1 瘧疾死亡率 2 Mellinger index 3 Poveda index 4 Hong index

30 樣本與代理變數 瘧疾發生率代理變數 : 1 瘧疾死亡率 2 Mellinger index 3 Poveda index 4 Hong index

31 方程式 (1) Y j post Y j pre = βm j pre + X j pre Γ + α + ε j post 比較 Exp = 0 與 Exp = 1 之間的差異 使用 WLS 和 2SLS 估計

32 方程式 (1) Y j post Y j pre = βm j pre + X j pre Γ + α + ε j post 比較 Exp = 0 與 Exp = 1 之間的差異 使用 WLS 和 2SLS 估計

33 美國 14 American Economic Journal: applied economics April 2010 Table 1 Cross-Cohort Differences and Malaria: United States Malaria mortality (fraction of total), 1890 Malaria ecology (Hong) Dependent variable: Occupational Income Score X X Duncan s Socioeconomic Index X X Panel A. Alternative control sets Additional controls: Basic specification only 0.112*** (0.039) Health 0.100*** (0.038) Education 0.136*** (0.041) Other 0.094** (0.044) Full controls 0.110** (0.049) Panel B. Estimates using two-stage least squares Instrumental variables: The other malaria proxy 0.142*** (0.054) Average temperature and altitude 0.154* (0.083) All of the above instruments 0.149*** (0.054) 0.134** (0.065) 0.144** (0.067) 0.131** (0.062) 0.115* (0.063) 0.172* (0.094) 0.175** (0.088) 0.209** (0.104) 0.192** (0.095) 0.236*** (0.032) 0.225*** (0.031) 0.219*** (0.027) 0.204*** (0.029) 0.215*** (0.049) 0.207*** (0.060) 0.138** (0.059) 0.164*** (0.052) 方程式 (1) 0.219*** (0.053) 0.280*** (0.048) 0.206*** (0.055) 0.178*** (0.068) 0.265*** (0.096) 0.244** (0.106) 0.174** (0.075) 0.185*** (0.071) (Continued)

34 方程式 (1) 美國 Vol. 2 No Bleakley: Malaria Eradication Table 1 Cross-Cohort Differences and Malaria: United States (Continued) Panel C. Migration Sample/Specification: Movers 0.111** (0.048) Nonmovers 0.107** (0.045) Sample with parents nativity data (exposed = born ) Sample with native-born fathers (exposed = born ) Use malaria of father s birthstate (exposed = born ) Malaria mortality (fraction of total), (0.071) (0.051) (0.082) Panel D. By region Sample: South + bordering states (N = 21) 0.100*** (0.038) Rest of the country (N = 25) (0.276) 0.136* (0.074) 0.165* (0.100) 0.220* (0.116) 0.232* (0.128) 0.215* (0.126) 0.173*** (0.038) (0.408) Malaria ecology (Hong) 0.292*** (0.042) 0.193*** (0.040) 0.387*** (0.092) 0.217*** (0.079) 0.305** (0.124) 0.208** (0.086) (0.212) 0.367*** (0.070) 0.185* (0.096) 0.355*** (0.123) 0.334** (0.159) 0.405* (0.212) (0.236) (0.338) Notes: This table reports estimates of the malaria coefficient in equation (1) using OLS and 2SLS. The units of observation are US states. The dependent variables are listed in the column headings and are defined as cross-

35 方程式 (1) 巴西 墨西哥 18 American Economic Journal: applied economics April 2010 Dependent variables: Differences across cohorts in Table 2 Cross-Cohort Differences and Malaria: Brazil and Mexico Literacy Education Panel A. Estimates using ordinary least squares Specification: Basic (0.063) (0.607) Include infant mortality (0.063) Include sectorial shares 0.131*** (0.042) Full controls 0.147*** (0.042) Brazilian states (N = 24) Mexican states (N = 32) (0.581) 1.288** (0.597) 0.995** (0.487) Log total income 0.351** (0.173) 0.366** (0.147) 0.434** (0.183) 0.393** (0.178) Log earned income 0.267** (0.131) 0.262* (0.136) 0.283*** (0.094) 0.283* (0.147) Literacy Education 0.116*** (0.032) 0.119*** (0.032) (0.039) (0.035) Panel B. Estimates using two-stage least squares (temperature and altitude instruments) Specification: Basic (0.215) (2.162) 0.649* (0.335) (0.335) 0.128** (0.058) Full controls 0.215* (0.120) (0.979) 0.785* (0.414) (0.330) (0.042) (0.298) (0.237) (0.247) (0.260) (0.648) (0.510) Log earned income 0.292*** (0.112) 0.286** (0.112) (0.135) 0.254* (0.148) 0.494** (0.196) 0.398** (0.176) Notes: This table reports estimates of malaria in equation (1) using OLS and 2SLS. The units of observation are Brazilian and Mexican states. The dependent variables are as indicated in the column headings and are defined as

36 方程式 (1) 哥倫比亞 20 American Economic Journal: applied economics April 2010 Dependent variables: Differences across cohorts in Table 3 Cross-Cohort Differences and Malaria: Colombia Malaria ecology (Poveda) Literacy Panel A. Alternative controls Additional controls: None (basic specification) 0.035*** (0.013) Conflict 0.032*** (0.012) Economic activity (0.010) Other diseases 0.024* (0.013) Full controls (0.011) Panel B. Alternative instrument sets Instrumental variables: Temperature, altitude, and their interaction The other two malaria proxies 0.037** (0.018) 0.126*** (0.032) Holdridge climate zone 0.045** (0.021) All of the above instruments 0.049*** (0.017) Years of schooling 0.168* (0.088) 0.175* (0.090) 0.194** (0.089) 0.180** (0.089) 0.165* (0.095) 0.372*** (0.136) (0.190) 0.303* (0.159) 0.323*** (0.122) Income index 0.065*** (0.011) 0.063*** (0.011) 0.057*** (0.012) 0.065*** (0.012) 0.064*** (0.013) 0.092*** (0.017) 0.084*** (0.026) 0.102*** (0.020) 0.092*** (0.016) Malaria ecology (Mellinger) Literacy 0.071*** (0.016) 0.068*** (0.016) 0.043*** (0.013) 0.058*** (0.016) 0.046*** (0.015) 0.067* (0.036) 0.082*** (0.029) 0.082** (0.037) 0.074*** (0.026) Years of schooling (0.108) (0.110) (0.110) (0.114) (0.117) 0.766*** (0.268) 0.390* (0.203) 0.593** (0.248) 0.516*** (0.184) Income index 0.048*** (0.014) 0.046*** (0.014) 0.039*** (0.014) 0.042*** (0.015) 0.034** (0.015) 0.170*** (0.037) 0.149*** (0.028) 0.124*** (0.035) 0.120*** (0.025) Notes: This table reports estimates of malaria in equation (1) using OLS and 2SLS for the indicated dependent variables. The dependent variables are as indicated in the column headings and are defined as cross-cohort differ-

37 16 American Economic Journal: applied economics April U.S., Occupational Income Score NM AZ MT IL WI TN IA CT NC WVVTGAINY OH FL MS MDNJ MA RI SD MO SC AL VA PA WA OR MN ME MI NE CA KY NH ND DE KS WY ID LA TX AR Acre Parana Rio Grande do Norte Minas Gerais Maranhao Ceara Para Sao Paulo Piaui Paraiba Santa Catarina Rio de Goias Janeiro Alagoas Espirito Santo Sergipe Bahia Brazil, Log Total Income Rio Grande do Amazonas Sul 方程式 (1) Pernambuco Mato Grosso Colombia, Industrial Income Score Mexico, Log Earned Income Yucatan Quintana Colima Roo Baja California Aguascalientes T. Norte Chiapas Guerrero Tamaulipas Queretaro Morelos Oaxaca Puebla Chihuahua Durango Guanajuato Veracruz Distrito Jalisco Nuevo San Leon Baja Federal Luis California PotosiT. Sur Mexico Zacatecas Tlaxcala Sonora Hidalgo Coahuila Nayarit Sinaloa Michoacan Campeche Figure 3. Cross-Cohort Differences in Income versus Malaria Notes: Each panel plots the cross-cohort change in income versus malaria for the four countries studied. The

38 方程式 (2) Y jkt = βm j Exp k +δ k +δ j +δ t + i 衡量 Exp 的效果 使用 WLS 和 2SLS 估計 (x i j Exp k )γ i +ν jkt

39 方程式 (2) Y jkt = βm j Exp k +δ k +δ j +δ t + i 衡量 Exp 的效果 使用 WLS 和 2SLS 估計 (x i j Exp k )γ i +ν jkt

40 方程式 (1) 美國 Vol. 2 巴西 No. 2 Bleakley: Malaria Eradication 23 Table 4 Panel Estimates of the Effect of Mean reversion and region controls Additional controls (1) (2) (3) (4) (5) (6) Degree of polynomial trend for year of birth: Specification: Panel A. United States, log occupational income score Baseline 0.132*** (0.030) 0.115*** (0.031) 0.131*** (0.025) 0.120*** (0.024) 0.098*** (0.035) 0.116*** (0.027) Post-1920 break in birthplace time trend Allow for birthplace time effects Drop early census years (< 1930) Add region year YOB effects 0.082*** (0.015) 0.103*** (0.026) 0.106*** (0.021) 0.131*** (0.030) Panel B. Brazil, log total income Baseline 0.287** (0.134) Allow for birthplace time effects Drop earliest census year (1960) Add region year YOB effects (0.088) 0.267*** (0.099) 0.332** (0.135) 0.094*** (0.020) 0.110*** (0.030) 0.105*** (0.017) 0.116*** (0.029) 0.249** (0.102) 0.214* (0.120) (0.116) 0.200* (0.117) 0.105*** (0.024) 0.123*** (0.023) 0.032** (0.015) 0.131*** (0.024) 0.269*** (0.103) 0.202* (0.115) (0.117) 0.246** (0.121) 0.073*** (0.020) 0.089*** (0.030) 0.096*** (0.014) 0.123*** (0.025) 0.341*** (0.106) 0.136* (0.070) 0.308*** (0.062) 0.366*** (0.110) 0.080*** (0.021) 0.092*** (0.033) 0.109*** (0.023) 0.102*** (0.034) 0.335*** (0.085) 0.294*** (0.104) 0.347*** (0.053) 0.324*** (0.091) 0.085*** (0.021) 0.108*** (0.025) 0.032* (0.019) 0.119*** (0.027) 0.403*** (0.093) 0.311*** (0.110) 0.349*** (0.069) 0.411*** (0.092) Panel C. Colombia, log industrial income score Baseline 0.052*** 0.046*** 0.046*** 0.054*** 0.048*** 0.048***

41 Allow for birthplace time effects Drop early census years (< 1930) Add region year YOB effects 0.103*** (0.026) 0.106*** (0.021) 0.131*** (0.030) Panel B. Brazil, log total income Baseline 0.287** (0.134) Allow for birthplace 哥倫比亞 墨西哥 time effects (0.088) Drop earliest census year (1960) Add region year YOB effects 0.267*** (0.099) 0.332** (0.135) 0.110*** (0.030) 0.105*** (0.017) 0.116*** (0.029) 0.249** (0.102) 0.214* (0.120) (0.116) 0.200* (0.117) 0.123*** (0.023) 0.032** (0.015) 0.131*** (0.024) 0.269*** (0.103) 0.202* (0.115) (0.117) 0.246** (0.121) 0.089*** (0.030) 0.096*** (0.014) 0.123*** (0.025) 0.341*** (0.106) 0.136* (0.070) 0.308*** (0.062) 0.366*** (0.110) 0.092*** (0.033) 0.108*** (0.025) 0.109*** 0.032* 方程式 (0.023) (0.019) (1) 0.102*** (0.034) 0.335*** (0.085) 0.294*** (0.104) 0.347*** (0.053) 0.324*** (0.091) 0.119*** (0.027) 0.403*** (0.093) 0.311*** (0.110) 0.349*** (0.069) 0.411*** (0.092) Panel C. Colombia, log industrial income score Baseline 0.052*** (0.010) 0.046*** (0.010) Allow for birthplace time effects Add region year YOB effects 0.047*** (0.009) 0.099*** (0.019) 0.046*** (0.010) 0.076*** (0.019) 0.046*** (0.010) 0.046*** (0.010) 0.077*** (0.019) 0.054*** (0.010) 0.050*** (0.010) 0.081*** (0.020) 0.048*** (0.010) 0.048*** (0.010) 0.068*** (0.020) 0.048*** (0.010) 0.049*** (0.010) 0.068*** (0.020) Panel D. Mexico, log earned income Baseline 0.214** (0.091) Allow for birthplace time effects Drop earliest census year (1960) Add region year YOB effects 0.137*** (0.035) 0.104** (0.042) 0.354*** (0.110) (0.059) (0.057) (0.033) (0.079) (0.049) (0.053) (0.144) (0.060) 0.157* (0.085) 0.146*** (0.025) 0.129*** (0.047) 0.203* (0.110) 0.155*** (0.048) 0.146** (0.063) 0.104** (0.042) (0.066) 0.157*** (0.047) 0.152** (0.060) (0.097) 0.121** (0.055) Notes: Each cell reports estimates, from a separate regression, of the childhood-exposure variable times precampaign malaria intensity using OLS and 2SLS. The outcome variables are the income proxies indicated by the panel heading. The malaria proxies and control variables, which enter the specification interacted with potential

42 方程式 (3) Y jkt = β k M j pre + δ k + X j Γ k + ν jkt β k : year-of-birth specific coefficient 使用 WLS

43 方程式 (3) Y jkt = β k M j pre + δ k + X j Γ k + ν jkt β k : year-of-birth specific coefficient 使用 WLS

44 方程式 (3) 26 American Economic Journal: applied economics April 2010 United States Brazil Colombia Mexico Figure 4. Cohort-Specific Relationships: Income and Pre-Campaign Malaria Notes: These graphics summarize regressions of income on measures of malaria prior to eradication. The y axis for each graphic plots the estimated coefficient on pre-campaign malaria in one s place of birth. Income is measured in logs and the malaria proxy is scaled by the gap between the ninety-fifth and fifth percentile areas. The x axis is the cohort s year of birth. For each year-of-birth cohort, OLS regressions coefficients are estimated using the cross section of areas of birth and census years. Each cohort s point estimate is marked with a dot, and the size of the dots are proportional to the inverse of the standard error on that coefficient. The dashed lines measure the

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46 結論 幼時接觸瘧疾會降低成年後的勞動生產力 消滅瘧疾對高發生率地區帶來的利益大於低發生率地 區 承擔 1 單位感染風險會減少約 50% 的工資收入 對目前仍有瘧疾的熱帶國家而言, 消滅瘧疾具有相當大的利益

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48 結論 幼時接觸瘧疾會降低成年後的勞動生產力 消滅瘧疾對高發生率地區帶來的利益大於低發生率地 區 承擔 1 單位感染風險會減少約 50% 的工資收入 對目前仍有瘧疾的熱帶國家而言, 消滅瘧疾具有相當大的利益

49 結論 幼時接觸瘧疾會降低成年後的勞動生產力 消滅瘧疾對高發生率地區帶來的利益大於低發生率地 區 承擔 1 單位感染風險會減少約 50% 的工資收入 對目前仍有瘧疾的熱帶國家而言, 消滅瘧疾具有相當大的利益

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