不完全同意 @Jun的答案，但是，支持并声援你的观点（用第二人称以表尊重）。
实话说今天真是被知乎这群众运动吓到了，你们要批斗某个答案，另开一个问题不好吗?现在这个问题下清一色的对一个答案的批斗，吓走了原答主不说，连我这种想认真讨论下原问题的都被这浩浩荡荡的人海给整到不知什么地方去了……
答主的主要问题是，为了支持自己的观点，拼凑了十条证据，但这十条的大多数实际上都不足以对纪录片的逻辑产生实质的动摇，以及，因为这十条证据不够强烈，导致了最有力的一条，被放到了第六条的位置，使得答主的答案中最强力的论据不幸被湮没于对于其他理由的指责中！
答主的第六点，是对这部纪录片的“导向”非常切中要害的反驳，这一点明确指出了，整个演讲的前半部分的主题，即空气污染与人体健康之间的关系，存在理论上、逻辑上的硬伤!虽然并不足以得出另一个结论，但至少说明这部纪录片在根本上存在了违背科学客观原则的导向。
这是这张幻灯片的截图，然后这张截图的图表与数据，来自2013年12月发表的论文
Time-series analysis of mortality effects from airborne particulate matter size fractions in Beijing
第一，仅从幻灯片上，立刻能看出问题：红色的数据点根本就没有进行实质的拟合！明明波动幅度很大的数据，幻灯片里生生凑出了一个“增长”的趋势，最关键的是还把R^2=0.19做了个特写，生怕人看不出来。其实这个图表很明显就是拿EXCEL(或者苹果对应的那个软件)随便跑出来的，制作团队自己可能都没弄懂自己想表达的是什么。
第二，演讲词中明确说到“当PM2.5值升高的时候”，但是，这张幻灯片里并没有出现任何有关PM2.5值的信息。于是我查证了幻灯片所对应的原论文，找到了论文的原图表：
然而，原图表中清清楚楚地标注了每一年PM2.5的数值！更重要的是，图表里PM2.5数值显示的信息是：2006~2009年，北京市的年均PM2.5数值是减少的!(论文里也很清楚论证了这个现象的起因：2008年北京奥运会对大气环境的治理)虽然，这不足以说明年均PM2.5数值和死亡率呈负相关，但是，在这幅幻灯片里，我们清楚地看到演讲者对原始数据进行了刻意的选择，尤其是隐去了不利于自己观点的信息!
第三，在环境卫生学中，评定污染物的健康危害，最常用的方式不是幻灯片里这个图，而是所谓Dose response curve，这也是演讲词“当PM2.5值升高的时候，人群的死亡率也是随之上升的”真正应该配的曲线。顾名思义，这个曲线的意义就是污染物的剂量与健康风险之间的关系。但必须注意，环境卫生学中对于健康影响的考量，用词一定是“Risk”，即“风险”。这是一个概率问题，因为绝大多数死亡案例都不可能只是一个变量的作用。
而原论文中，同样也清楚地给出了Dose response curve：
然而问题又来了，为什么演讲不直接使用最明晰的曲线，非要拐弯抹角地用一张“复杂的图表”（原话）?因为原文里的这图表明眼人一眼就看得出来，PM2.5值超过一定数值后，相对健康风险的数值反而下降了！
当然，这也并不足以推导出PM2.5值与健康风险在超过一定数值后会呈负相关，所以PM2.5值反而越高越好，这可能是模型在高PM2.5浓度下无法适用，模型考虑的变量并不周全等原因。但是，从数据的选择上，我们再次看出，这个演讲又一次隐藏了不利于自己观点的信息!
最后，再把这篇论文的结论摘过来：
In summary, we find significant associations of daily mortality with PM2.5 and PM10, but not with PM2.5–10, in Beijing. Compared with other developed countries and regions, the level of adverse effects between PM2.5and mortality in Beijing is lower, but the growth trend of relative risk will become increasingly more obvious in the future. The effects of particles on human health are smaller than the one caused by temperature, especially during extreme conditions. We also find it is important to avoid exposing outdoor particularly in cool seasons in Beijing. Moreover, controlling anthropogenic sources of emissions is crucial to avoid the risks associated with exposure to the different particle fractions.
于是，同一篇论文里又指出了一个问题：在不同国家所进行的环境卫生学调查的结果显示出了不一样的现象，在北京，PM2.5对人的健康带来的负面影响反而比发达国家的结果要小。这个现象至少说明，一方面发达国家的调查数据并不一定适用于中国这样的发展中国家，另一方面在发达国家与发展中国家，PM2.5这个变量在环境卫生方面的权重是不一样的。
但遗憾的是，演讲在回避了最直观的图表的同时，也回避了这个问题。
综上所述，仅凭这一点，这个演讲在这一张关系到整个演讲的逻辑根基的幻灯片上，存在了非常明显的误导，尤其是存在刻意隐藏不利于自己的数据，这个非常违背科学客观性的行为。这为整个演讲的“可靠性”，打下了相当大的问号。
另一点，从幻灯片上出现R^2=0.19后居然还给出特写，以及明明有更好的材料却不用这两点，可以看出，演讲的团队或者并没有去查证过自己数据的来源及可靠性，或者没有具备验证数据可靠性的知识水平，又或者刻意对自己的数据进行了处理，这无疑再次动摇了这个演讲的可靠性。
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