ABOUT THE SPEAKER
Richard Wilkinson - Public health researcher
In "The Spirit Level," Richard Wilkinson charts data that proves societies that are more equal are healthier, happier societies.

Why you should listen

For decades, Richard Wilkinson has studied the social effects of income inequality and how social forces affect health. In The Spirit Level, a book coauthored with Kate Pickett, he lays out reams of statistical evidence that, among developed countries, societies that are more equal – with a smaller income gap between rich and poor -- are happier and healthier than societies with greater disparities in the distribution of wealth.

While poverty has long been recognized as an indicator for such social ills as crime, obesity, teen pregnancy, Wilkinson and Pickett have demonstrated that societal well-being bears no relation to per capita income. They’ve also found that the symptoms of inequality trouble all levels of society. Across the board, mental health, levels of violence and addiction, even life expectancy are affected by the psycho-social stress caused by income gaps and status anxiety.

In the UK, The Spirit Level won support from politicians both left and right. Wilkinson, who is Professor Emeritus of Social Epidemiology at the University of Nottingham, also cofounded The Equality Trust, a nonprofit that aims to reduce income inequality by educating and engaging the public while supporting political commitment to address the problem.

He says: "While I'd always assumed that an equal society must score better on social cohesion, I never expected to find such clear differences between existing market economies."

NEW: Read the TED Blog's Q&A with Richard Wilkinson >>

More profile about the speaker
Richard Wilkinson | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Richard Wilkinson: How economic inequality harms societies

Richard Wilkinson: Wie ökonomische Ungleichheit Gesellschaften schadet

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Wir spüren instinktiv, dass Gesellschaften mit großen Einkommensunterschieden nicht gut sein können. Richard Wilkinson wertet Datenbestände zur ökonomischen Ungleichheit aus und zeigt, was sich verschlechtert, wenn die Schere zwischen Arm und Reich zu groß ist: reale Auswirkungen auf die Gesundheit, die Lebenserwartung und sogar auf so grundlegende Werte wie das Vertrauen.
- Public health researcher
In "The Spirit Level," Richard Wilkinson charts data that proves societies that are more equal are healthier, happier societies. Full bio

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00:15
You all know the truthWahrheit of what I'm going to say.
0
0
3000
Sie alle wissen, dass wahr ist, was ich gleich sagen werde.
00:18
I think the intuitionIntuition that inequalityUngleichheit is divisivetrennenden and sociallysozial corrosivekorrosiven
1
3000
4000
Die Intuition, dass Ungleichheit den sozialen Zusammenhalt schwächt,
00:22
has been around sinceschon seit before the FrenchFranzösisch RevolutionRevolution.
2
7000
4000
gab es schon vor der Französischen Revolution.
00:26
What's changedgeändert
3
11000
2000
Was neu ist,
00:28
is we now can look at the evidenceBeweise,
4
13000
2000
ist dass uns nun Beweise vorliegen.
00:30
we can comparevergleichen societiesGesellschaften, more and lessWeniger equalgleich societiesGesellschaften,
5
15000
3000
Wir können Gesellschaften vergleichen, gleichere und ungleichere,
00:33
and see what inequalityUngleichheit does.
6
18000
3000
und sehen, was Ungleichheit bewirkt.
00:36
I'm going to take you throughdurch that dataDaten
7
21000
3000
Ich möchte Ihnen Statistiken zeigen
00:39
and then explainerklären why
8
24000
2000
und erklären, warum
00:41
the linksLinks I'm going to be showingzeigt you existexistieren.
9
26000
4000
zwischen ihnen Zusammenhänge bestehen.
00:45
But first, see what a miserableelend lot we are.
10
30000
3000
Schauen Sie mal, was für ein armseliger Haufen wir sind.
00:48
(LaughterLachen)
11
33000
2000
(Gelächter)
00:50
I want to startAnfang thoughobwohl
12
35000
2000
Beginnen möchte ich
00:52
with a paradoxParadox.
13
37000
3000
mit einem Paradox.
00:55
This showszeigt an you life expectancyErwartung
14
40000
2000
Das hier zeigt Lebenserwartung
00:57
againstgegen grossbrutto nationalNational incomeEinkommen --
15
42000
2000
und Bruttonationaleinkommen –
00:59
how richReich countriesLänder are on averagedurchschnittlich.
16
44000
2000
in reichen Ländern im Durchschnitt.
01:01
And you see the countriesLänder on the right,
17
46000
2000
Sie sehen, dass die Länder rechts,
01:03
like NorwayNorwegen and the USAUSA,
18
48000
2000
Norwegen und die USA z.B.,
01:05
are twicezweimal as richReich as IsraelIsrael, GreeceGriechenland, PortugalPortugal on the left.
19
50000
5000
doppelt so reich sind wie Israel, Griechenland, Portugal links.
01:10
And it makesmacht no differenceUnterschied to theirihr life expectancyErwartung at all.
20
55000
4000
Und das ändert gar nichts an ihrer Lebenserwartung.
01:14
There's no suggestionVorschlag of a relationshipBeziehung there.
21
59000
2000
Es spricht nichts für einen Zusammenhang.
01:16
But if we look withininnerhalb our societiesGesellschaften,
22
61000
3000
Aber innerhalb der Gesellschaften
01:19
there are extraordinaryaußergewöhnlich socialSozial gradientsVerläufe in healthGesundheit
23
64000
3000
gibt es enorme soziale Gefälle in der Gesundheit
01:22
runningLaufen right acrossüber societyGesellschaft.
24
67000
2000
quer durch die Gesellschaft hindurch.
01:24
This, again, is life expectancyErwartung.
25
69000
2000
Hier, noch einmal, die Lebenserwartung.
01:26
These are smallklein areasBereiche of EnglandEngland and WalesWales --
26
71000
2000
Hier sind kleine Gebiete in England und Wales –
01:28
the poorestärmste on the right, the richestreichste on the left.
27
73000
4000
die ärmsten rechts, die reichsten links.
01:32
A lot of differenceUnterschied betweenzwischen the poorArm and the restsich ausruhen of us.
28
77000
3000
Ein großer Unterschied zwischen den Armen und dem Rest von uns.
01:35
Even the people just belowunten the topoben
29
80000
2000
Sogar den Menschen knapp unterhalb der Spitze
01:37
have lessWeniger good healthGesundheit
30
82000
2000
geht es gesundheitlich schlechter
01:39
than the people at the topoben.
31
84000
2000
als denen ganz oben.
01:41
So incomeEinkommen meansmeint something very importantwichtig
32
86000
2000
Also hat das Einkommen eine sehr große Bedeutung
01:43
withininnerhalb our societiesGesellschaften,
33
88000
2000
innerhalb einzelner Gesellschaften,
01:45
and nothing betweenzwischen them.
34
90000
3000
und gar keine zwischen ihnen.
01:48
The explanationErläuterung of that paradoxParadox
35
93000
3000
Die Erklärung für dieses Paradox
01:51
is that, withininnerhalb our societiesGesellschaften,
36
96000
2000
ist, dass wir es innerhalb der Gesellschaften
01:53
we're looking at relativerelativ incomeEinkommen
37
98000
2000
mit einem relativen Einkommen zu tun haben,
01:55
or socialSozial positionPosition, socialSozial statusStatus --
38
100000
3000
der sozialen Position, dem Status –
01:58
where we are in relationBeziehung to eachjede einzelne other
39
103000
3000
wo wir im Verhältnis zu einander stehen,
02:01
and the sizeGröße of the gapsLücken betweenzwischen us.
40
106000
3000
und wie groß die Abstände zwischen uns sind.
02:04
And as soonbald as you've got that ideaIdee,
41
109000
2000
Und wenn man das begreift,
02:06
you should immediatelysofort wonderWunder:
42
111000
2000
fragt man sich sofort:
02:08
what happensdas passiert if we widenFrau, the differencesUnterschiede,
43
113000
3000
Was passiert, wenn die Unterschiede größer werden,
02:11
or compressKompresse them,
44
116000
2000
oder kleiner,
02:13
make the incomeEinkommen differencesUnterschiede biggergrößer or smallerkleiner?
45
118000
2000
wenn Einkommensunterschiede steigen oder sinken?
02:15
And that's what I'm going to showShow you.
46
120000
3000
Und das zeige ich Ihnen jetzt.
02:18
I'm not usingmit any hypotheticalhypothetisch dataDaten.
47
123000
2000
Nicht mit hypothetischen Daten.
02:20
I'm takingunter dataDaten from the U.N. --
48
125000
2000
Mit Daten der UN –
02:22
it's the samegleich as the WorldWelt BankBank has --
49
127000
2000
den gleichen, die die Weltbank benutzt –
02:24
on the scaleRahmen of incomeEinkommen differencesUnterschiede
50
129000
2000
zum Ausmaß von Einkommensunterschieden
02:26
in these richReich developedentwickelt marketMarkt democraciesDemokratien.
51
131000
3000
in reichen entwickelten Marktdemokratien.
02:29
The measuremessen we'vewir haben used,
52
134000
2000
Das Maß, das wir verwenden,
02:31
because it's easyeinfach to understandverstehen and you can downloadherunterladen it,
53
136000
2000
weil es leicht verständlich ist und zum Download verfügbar,
02:33
is how much richerreicher the topoben 20 percentProzent
54
138000
2000
ist, wie viel reicher die obersten 20 Prozent
02:35
than the bottomBoden 20 percentProzent in eachjede einzelne countryLand.
55
140000
3000
als die untersten 20 Prozent jedes Landes sind.
02:38
And you see in the more equalgleich countriesLänder on the left --
56
143000
3000
Sie sehen, dass in den gleicheren Ländern links –
02:41
JapanJapan, FinlandFinnland, NorwayNorwegen, SwedenSchweden --
57
146000
2000
Japan, Finnland, Norwegen, Schweden –
02:43
the topoben 20 percentProzent are about threedrei and a halfHälfte, fourvier timesmal as richReich
58
148000
2000
die obersten 20 Prozent um die 3½, 4 mal so reich sind
02:45
as the bottomBoden 20 percentProzent.
59
150000
3000
wie die untersten 20 Prozent.
02:48
But on the more unequalungleich endEnde --
60
153000
2000
Aber auf der anderen Seite –
02:50
U.K., PortugalPortugal, USAUSA, SingaporeSingapur --
61
155000
2000
Großbritannien, Portugal, die USA, Singapur –
02:52
the differencesUnterschiede are twicezweimal as biggroß.
62
157000
3000
sind die Unterschiede doppelt so groß.
02:55
On that measuremessen, we are twicezweimal as unequalungleich
63
160000
3000
Auf dieser Skala sind wir doppelt so ungleich
02:58
as some of the other successfulerfolgreich marketMarkt democraciesDemokratien.
64
163000
4000
wie einige andere der erfolgreichen Marktdemokratien.
03:02
Now I'm going to showShow you what that does to our societiesGesellschaften.
65
167000
4000
Jetzt zeige ich Ihnen, was das mit unseren Gesellschaften macht.
03:06
We collectedgesammelt dataDaten on problemsProbleme with socialSozial gradientsVerläufe,
66
171000
3000
Wir haben Daten zu Problemen mit sozialem Gefälle gesammelt,
03:09
the kindArt of problemsProbleme that are more commonverbreitet
67
174000
2000
den Problemen, die am unteren Ende der
03:11
at the bottomBoden of the socialSozial ladderLeiter.
68
176000
2000
sozialen Leiter verbreiteter sind.
03:13
InternationallyInternational comparablevergleichbar dataDaten on life expectancyErwartung,
69
178000
3000
International vergleichbare Daten zur Lebenserwartung,
03:16
on kids'Kinder mathsMathematik and literacyAlphabetisierung scoresNoten,
70
181000
3000
der Mathemathik-, Lese- und Schreibkenntnisse der Kinder,
03:19
on infantSäugling mortalityMortalität ratesPreise, homicideHomicide ratesPreise,
71
184000
3000
Kindersterblichkeits- und Mordraten,
03:22
proportionAnteil of the populationBevölkerung in prisonGefängnis, teenageTeenager birthratesGeburtenraten,
72
187000
3000
welcher Anteil der Bevölkerung inhaftiert ist, Teenagerschwangerschaften,
03:25
levelsEbenen of trustVertrauen,
73
190000
2000
das Vertrauen,
03:27
obesityFettleibigkeit, mentalgeistig illnessKrankheit --
74
192000
2000
Übergewicht, psychische Krankheiten –
03:29
whichwelche in standardStandard diagnosticDiagnose classificationKlassifizierung
75
194000
3000
die in der Standarddiagnostik
03:32
includesbeinhaltet drugDroge and alcoholAlkohol addictionsucht --
76
197000
2000
Drogen- und Alkoholsucht einschließen –
03:34
and socialSozial mobilityMobilität.
77
199000
2000
und soziale Mobilität.
03:36
We put them all in one indexIndex.
78
201000
3000
Wir haben sie in einem Index zusammengefasst.
03:39
They're all weightedgewichtete equallygleichermaßen.
79
204000
2000
Alle mit gleichem Gewicht.
03:41
Where a countryLand is is a sortSortieren of averagedurchschnittlich scoreErgebnis on these things.
80
206000
3000
Zu jedem Land gibt es eine Art Durchschnittswert dieser Faktoren.
03:44
And there, you see it
81
209000
2000
Und hier sehen sie ihn
03:46
in relationBeziehung to the measuremessen of inequalityUngleichheit I've just showngezeigt you,
82
211000
3000
im Verhältnis zum Grad der Ungleichheit, den ich Ihnen gezeigt habe,
03:49
whichwelche I shallsoll use over and over again in the dataDaten.
83
214000
3000
auf den ich immer wieder zurückkommen werde.
03:52
The more unequalungleich countriesLänder
84
217000
2000
Die ungleicheren Länder
03:54
are doing worseschlechter
85
219000
2000
schneiden bei all diesen
03:56
on all these kindsArten of socialSozial problemsProbleme.
86
221000
2000
sozialen Problemen schlechter ab.
03:58
It's an extraordinarilyaußerordentlich closeschließen correlationKorrelation.
87
223000
3000
Das ist eine ungewöhnlich hohe Korrelation.
04:01
But if you look at that samegleich indexIndex
88
226000
2000
Aber wenn man den selben Index
04:03
of healthGesundheit and socialSozial problemsProbleme
89
228000
2000
der gesundheitlichen und sozialen Probleme
04:05
in relationBeziehung to GNPBSP perpro capitaKopf,
90
230000
2000
ins Verhältnis zum BNE pro Kopf setzt,
04:07
grossbrutto nationalNational incomeEinkommen,
91
232000
2000
zum Bruttonationaleinkommen,
04:09
there's nothing there,
92
234000
2000
ist da nichts mehr,
04:11
no correlationKorrelation anymorenicht mehr.
93
236000
3000
keine Korrelation.
04:14
We were a little bitBit worriedbesorgt
94
239000
2000
Wir haben uns gesorgt,
04:16
that people mightMacht think
95
241000
2000
dass die Leute denken,
04:18
we'dheiraten been choosingdie Wahl problemsProbleme to suitAnzug our argumentStreit
96
243000
2000
wir hätten nur die Probleme ausgewählt, die unsere Argumentation stützen
04:20
and just manufacturedhergestellt this evidenceBeweise,
97
245000
3000
und diese Belege konstruiert,
04:23
so we alsoebenfalls did a paperPapier- in the BritishBritische MedicalMedizinische JournalZeitschrift
98
248000
3000
deshalb haben wir auch einen Aufsatz im British Medical Journal
04:26
on the UNICEFUNICEF indexIndex of childKind well-beingWohlbefinden.
99
251000
4000
zum UNICEF Index des Kindeswohls veröffentlicht.
04:30
It has 40 differentanders componentsKomponenten
100
255000
2000
Darin wurden von anderen Leuten
04:32
put togetherzusammen by other people.
101
257000
2000
40 verschiedene Bestandteile zusammengestellt.
04:34
It containsenthält whetherob kidsKinder can talk to theirihr parentsEltern,
102
259000
3000
Der Index enthält, ob Kinder mit ihren Eltern sprechen können,
04:37
whetherob they have booksBücher at home,
103
262000
2000
ob sie zu Hause Bücher haben,
04:39
what immunizationImmunisierung ratesPreise are like, whetherob there's bullyingMobbing at schoolSchule.
104
264000
3000
ihre Immunisierungsraten, ob es Mobbing in der Schule gibt.
04:42
Everything goesgeht into it.
105
267000
2000
Alles fließt mit ein.
04:44
Here it is in relationBeziehung to that samegleich measuremessen of inequalityUngleichheit.
106
269000
4000
Hier ist der Index im Verhältnis zu unseren Ungleichheitswerten.
04:48
KidsKinder do worseschlechter in the more unequalungleich societiesGesellschaften.
107
273000
3000
Die Kinder schneiden in ungleichen Gesellschaften schlechter ab.
04:51
HighlyHoch significantsignifikant relationshipBeziehung.
108
276000
3000
Ein hochsignifikantes Verhältnis.
04:54
But onceEinmal again,
109
279000
2000
Und wieder,
04:56
if you look at that measuremessen of childKind well-beingWohlbefinden,
110
281000
3000
wenn man den Index des Kindeswohls
04:59
in relationBeziehung to nationalNational incomeEinkommen perpro personPerson,
111
284000
2000
dem nationalen Pro-Kopf-Einkommen gegenüberstellt,
05:01
there's no relationshipBeziehung,
112
286000
2000
gibt es keine Korrelation,
05:03
no suggestionVorschlag of a relationshipBeziehung.
113
288000
3000
nicht mal eine Andeutung.
05:06
What all the dataDaten I've showngezeigt you so farweit sayssagt
114
291000
3000
Alle Daten, die ich Ihnen bisher gezeigt habe,
05:09
is the samegleich thing.
115
294000
2000
sagen das gleiche.
05:11
The averagedurchschnittlich well-beingWohlbefinden of our societiesGesellschaften
116
296000
2000
Das durchschnittliche Wohlergehen unserer Gesellschaften
05:13
is not dependentabhängig any longerlänger
117
298000
3000
hängt nicht mehr
05:16
on nationalNational incomeEinkommen and economicWirtschaftlich growthWachstum.
118
301000
3000
von Nationaleinkommen und Wirtschaftswachstum ab.
05:19
That's very importantwichtig in poorerärmeren countriesLänder,
119
304000
2000
Die sind in ärmeren Ländern entscheidend,
05:21
but not in the richReich developedentwickelt worldWelt.
120
306000
3000
aber nicht in der reichen entwickelten Welt.
05:24
But the differencesUnterschiede betweenzwischen us
121
309000
2000
Aber die Unterschiede zwischen uns,
05:26
and where we are in relationBeziehung to eachjede einzelne other
122
311000
2000
wo wir im Vergleich zueinander stehen
05:28
now matterAngelegenheit very much.
123
313000
3000
ist sehr wichtig geworden.
05:31
I'm going to showShow you some of the separategetrennte bitsBits of our indexIndex.
124
316000
3000
Ich zeige Ihnen jetzt einzelne Teile unseres Index.
05:34
Here, for instanceBeispiel, is trustVertrauen.
125
319000
2000
Hier ist z.B. das Vertrauen.
05:36
It's simplyeinfach the proportionAnteil of the populationBevölkerung
126
321000
2000
Einfach der Anteil der Bevölkerung
05:38
who agreezustimmen mostdie meisten people can be trustedVertrauenswürdige.
127
323000
2000
der glaubt, dass man den meisten Leuten vertrauen kann.
05:40
It comeskommt from the WorldWelt ValuesWerte SurveyUmfrage.
128
325000
2000
Die Daten kommen vom World Values Survey.
05:42
You see, at the more unequalungleich endEnde,
129
327000
2000
Auf der ungleicheren Seite
05:44
it's about 15 percentProzent of the populationBevölkerung
130
329000
3000
glauben ca. 15 Prozent der Bevölkerung,
05:47
who feel they can trustVertrauen othersAndere.
131
332000
2000
das man Anderen vertrauen kann.
05:49
But in the more equalgleich societiesGesellschaften,
132
334000
2000
Aber in gleicheren Gesellschaften
05:51
it risessteigt to 60 or 65 percentProzent.
133
336000
4000
sind es bis zu 60 oder 65 Prozent.
05:55
And if you look at measuresMaßnahmen of involvementBeteiligung in communityGemeinschaft life
134
340000
3000
Und für den Grad der Einbindung ins kommunale Leben
05:58
or socialSozial capitalHauptstadt,
135
343000
2000
oder das soziale Kapital
06:00
very similarähnlich relationshipsBeziehungen
136
345000
2000
gibt es ähnlich enge Bezüge
06:02
closelyeng relatedverwandte to inequalityUngleichheit.
137
347000
3000
zur Ungleichheit.
06:05
I maykann say, we did all this work twicezweimal.
138
350000
3000
Wir haben diese ganze Arbeit zweimal gemacht.
06:08
We did it first on these richReich, developedentwickelt countriesLänder,
139
353000
3000
Zuerst mit den reichen, entwickelten Ländern,
06:11
and then as a separategetrennte testTest bedBett,
140
356000
2000
und dann in einem zweiten Testfeld
06:13
we repeatedwiederholt it all on the 50 AmericanAmerikanische statesZustände --
141
358000
3000
noch einmal mit den 50 amerikanischen Staaten –
06:16
askingfragen just the samegleich questionFrage:
142
361000
2000
mit der gleichen Frage:
06:18
do the more unequalungleich statesZustände
143
363000
2000
schneiden die ungleicheren Staaten
06:20
do worseschlechter on all these kindsArten of measuresMaßnahmen?
144
365000
2000
auf all diesen Skalen schlechter ab?
06:22
So here is trustVertrauen from a generalGeneral socialSozial surveyUmfrage of the federalBundes governmentRegierung
145
367000
4000
Hier wird Vertrauen, entsprechend einer Datenerhebung der US-Regierung,
06:26
relatedverwandte to inequalityUngleichheit.
146
371000
2000
mit Ungleichheit in Beziehung gesetzt.
06:28
Very similarähnlich scatterScatter
147
373000
2000
Eine sehr ähnliche Verteilung
06:30
over a similarähnlich rangeAngebot of levelsEbenen of trustVertrauen.
148
375000
2000
über eine ähnliche Spanne von Vertrauensgraden.
06:32
SameGleichen thing is going on.
149
377000
2000
Hier passiert das gleiche.
06:34
BasicallyIm Grunde we foundgefunden
150
379000
2000
Unser grundlegendes Ergebnis ist,
06:36
that almostfast anything that's relatedverwandte to trustVertrauen internationallyinternational
151
381000
3000
dass fast alle Faktoren, die international mit Vertrauen zusammenhängen
06:39
is relatedverwandte to trustVertrauen amongstunter the 50 statesZustände
152
384000
2000
das genauso auch in den 50 US-Staaten tun,
06:41
in that separategetrennte testTest bedBett.
153
386000
2000
im separaten Testumfeld.
06:43
We're not just talkingim Gespräch about a flukeFluke.
154
388000
2000
Und das ist nicht nur ein glücklicher Zufall.
06:45
This is mentalgeistig illnessKrankheit.
155
390000
2000
Hier sind psychische Erkrankungen.
06:47
WHO put togetherzusammen figuresZahlen
156
392000
2000
Die WHO hat diese Zahlen erstellt,
06:49
usingmit the samegleich diagnosticDiagnose interviewsInterviews
157
394000
2000
indem sie die gleichen diagnostischen Interviews
06:51
on randomzufällig samplesProben of the populationBevölkerung
158
396000
2000
mit zufällig ausgewählten Testpersonen geführt hat,
06:53
to allowzulassen us to comparevergleichen ratesPreise of mentalgeistig illnessKrankheit
159
398000
3000
um die Raten psychischer Erkrankungen in den Gesellschaften
06:56
in eachjede einzelne societyGesellschaft.
160
401000
2000
vergleichen zu können.
06:58
This is the percentProzent of the populationBevölkerung
161
403000
2000
Das hier ist die Prozentzahl der Bevölkerung
07:00
with any mentalgeistig illnessKrankheit in the precedingvorhergehenden yearJahr.
162
405000
3000
die im vorigen Jahr psychisch erkrankt waren.
07:03
And it goesgeht from about eightacht percentProzent
163
408000
3000
Sie geht von 8 Prozent
07:06
up to threedrei timesmal that --
164
411000
2000
bis zu dem Dreifachen davon –
07:08
wholeganze societiesGesellschaften
165
413000
2000
ganze Gesellschaften,
07:10
with threedrei timesmal the levelEbene of mentalgeistig illnessKrankheit of othersAndere.
166
415000
3000
die dreimal so hohe Raten psychischer Erkrankungen haben wie andere.
07:13
And again, closelyeng relatedverwandte to inequalityUngleichheit.
167
418000
4000
Und wieder eine hohe Korrelation zur Ungleichheit.
07:17
This is violenceGewalt.
168
422000
2000
Und hier Gewalt.
07:19
These redrot dotsPunkte are AmericanAmerikanische statesZustände,
169
424000
2000
Diese roten Punkte sind amerikanische Staaten,
07:21
and the blueblau trianglesDreiecke are CanadianKanadische provincesProvinzen.
170
426000
4000
die blauen Dreiecke sind kanadische Provinzen.
07:25
But look at the scaleRahmen of the differencesUnterschiede.
171
430000
3000
Beachten Sie die Skala der Unterschiede.
07:28
It goesgeht from 15 homicidesTötungsdelikte perpro millionMillion
172
433000
3000
Sie geht von 15 Morden pro Million
07:31
up to 150.
173
436000
3000
bis zu 150.
07:34
This is the proportionAnteil of the populationBevölkerung in prisonGefängnis.
174
439000
3000
Das ist der Anteil der Bevölkerung, der in Haft ist.
07:37
There's a about a tenfoldverzehnfacht differenceUnterschied there,
175
442000
3000
Hier gibt es etwa einen zehnfachen Unterschied
07:40
logLog scaleRahmen up the sideSeite.
176
445000
2000
auf der seitlichen Log-Skala.
07:42
But it goesgeht from about 40 to 400
177
447000
2000
Sie geht von ca. 40 bis 400
07:44
people in prisonGefängnis.
178
449000
3000
inhaftierten Menschen.
07:47
That relationshipBeziehung
179
452000
2000
Dieses Verhältnis entsteht
07:49
is not mainlyhauptsächlich drivenGefahren by more crimeKriminalität.
180
454000
2000
nicht vorrangig durch höhere Verbrechensraten.
07:51
In some placessetzt, that's partTeil of it.
181
456000
3000
An manchen Orten ist das ein Teilfaktor.
07:54
But mostdie meisten of it is about more punitivestrafende sentencingVerurteilung,
182
459000
2000
Aber der hauptsächliche Grund
07:56
harsherhärtere sentencingVerurteilung.
183
461000
2000
sind härtere Gerichtsurteile.
07:58
And the more unequalungleich societiesGesellschaften
184
463000
2000
Und ungleichere Gesellschaften
08:00
are more likelywahrscheinlich alsoebenfalls to retainbehalten the deathTod penaltyStrafe.
185
465000
4000
halten auch eher an der Todesstrafe fest.
08:04
Here we have childrenKinder droppingfallen out of highhoch schoolSchule.
186
469000
5000
Hier sind Kinder, die die Schule abbrechen.
08:09
Again, quiteganz biggroß differencesUnterschiede.
187
474000
2000
Wieder ziemlich große Unterschiede.
08:11
ExtraordinarilyAußerordentlich damagingzu beschädigen,
188
476000
2000
Mit verheerenden Auswirkungen
08:13
if you're talkingim Gespräch about usingmit the talentsTalente of the populationBevölkerung.
189
478000
3000
was das Nutzen von Talenten der Bevölkerung betrifft.
08:16
This is socialSozial mobilityMobilität.
190
481000
3000
Hier ist die soziale Mobilität.
08:19
It's actuallytatsächlich a measuremessen of mobilityMobilität
191
484000
2000
Eigentlich eine Messung von Mobilität
08:21
basedbasierend on incomeEinkommen.
192
486000
2000
ausgehend vom Einkommen.
08:23
BasicallyIm Grunde, it's askingfragen:
193
488000
2000
Die Fragestellung ist:
08:25
do richReich fathersVäter have richReich sonsSöhne
194
490000
2000
Haben reiche Väter reiche Söhne
08:27
and poorArm fathersVäter have poorArm sonsSöhne,
195
492000
2000
und arme Väter arme Söhne,
08:29
or is there no relationshipBeziehung betweenzwischen the two?
196
494000
3000
oder besteht dazwischen kein Zusammenhang?
08:32
And at the more unequalungleich endEnde,
197
497000
2000
Auf der ungleicheren Seite
08:34
fathers'Väter incomeEinkommen is much more importantwichtig --
198
499000
3000
ist das Einkommen der Väter sehr viel wichtiger --
08:37
in the U.K., USAUSA.
199
502000
3000
in Großbritannien, in den USA.
08:40
And in ScandinavianSkandinavische countriesLänder,
200
505000
2000
Und in den skandinavischen Ländern
08:42
fathers'Väter incomeEinkommen is much lessWeniger importantwichtig.
201
507000
2000
ist das Einkommen der Väter viel weniger entscheidend.
08:44
There's more socialSozial mobilityMobilität.
202
509000
3000
Es gibt mehr soziale Mobilität.
08:47
And as we like to say --
203
512000
2000
Wir sagen gerne –
08:49
and I know there are a lot of AmericansAmerikaner in the audiencePublikum here --
204
514000
3000
und ich weiß, dass viele Amerikaner hier im Publikum sind –
08:52
if AmericansAmerikaner want to liveLeben the AmericanAmerikanische dreamTraum,
205
517000
3000
wenn Amerikaner den Amerikanischen Traum leben wollen,
08:55
they should go to DenmarkDänemark.
206
520000
2000
sollten sie nach Dänemark gehen.
08:57
(LaughterLachen)
207
522000
2000
(Gelächter)
08:59
(ApplauseApplaus)
208
524000
4000
(Applaus)
09:03
I've showngezeigt you just a fewwenige things in italicskursiv here.
209
528000
3000
Ich habe Ihnen jetzt nur ein paar Dinge vorgestellt.
09:06
I could have showngezeigt a numberNummer of other problemsProbleme.
210
531000
2000
Ich hätte Ihnen noch eine Menge anderer Probleme zeigen können.
09:08
They're all problemsProbleme that tendneigen to be more commonverbreitet
211
533000
2000
All diese Probleme sind verbreiteter
09:10
at the bottomBoden of the socialSozial gradientFarbverlauf.
212
535000
2000
am unteren Ende des sozialen Gradienten.
09:12
But there are endlessendlos problemsProbleme with socialSozial gradientsVerläufe
213
537000
5000
Aber es gibt zahllose Probleme mit sozialem Gefälle,
09:17
that are worseschlechter in more unequalungleich countriesLänder --
214
542000
2000
die in ungleicheren Ländern schlimmer sind –
09:19
not just a little bitBit worseschlechter,
215
544000
2000
nicht nur ein bisschen,
09:21
but anything from twicezweimal as commonverbreitet to 10 timesmal as commonverbreitet.
216
546000
3000
sondern irgendwo zwischen 2 Mal und 10 Mal so verbreitet.
09:24
Think of the expenseKosten,
217
549000
2000
Stellen Sie sich diese Kosten vor,
09:26
the humanMensch costKosten of that.
218
551000
3000
die menschlichen Kosten.
09:29
I want to go back thoughobwohl to this graphGraph that I showedzeigte you earliervorhin
219
554000
2000
Aber ich möchte noch einmal auf den Graphen zurückkommen,
09:31
where we put it all togetherzusammen
220
556000
2000
in dem wir alles zusammengefasst haben,
09:33
to make two pointsPunkte.
221
558000
2000
um zwei Dinge zu zeigen.
09:35
One is that, in graphGraph after graphGraph,
222
560000
3000
Zum einen zeigt sich Graph für Graph,
09:38
we find the countriesLänder that do worseschlechter,
223
563000
2000
dass die Länder die schlecht abschneiden,
09:40
whateverwas auch immer the outcomeErgebnis,
224
565000
2000
unabhängig vom Ergebnis,
09:42
seemscheinen to be the more unequalungleich onesEinsen,
225
567000
2000
offenbar die ungleicheren sind,
09:44
and the onesEinsen that do well
226
569000
2000
und die, die besser da stehen
09:46
seemscheinen to be the NordicNordic countriesLänder and JapanJapan.
227
571000
3000
scheinen die nordischen Länder und Japan zu sein.
09:49
So what we're looking at
228
574000
2000
Was wir also sehen,
09:51
is generalGeneral socialSozial disfunctionDysfunktion relatedverwandte to inequalityUngleichheit.
229
576000
3000
ist eine allgemeine soziale Dysfunktion, die mit Ungleichheit einhergeht.
09:54
It's not just one or two things that go wrongfalsch,
230
579000
2000
Das betrifft nicht nur ein oder zwei Dinge,
09:56
it's mostdie meisten things.
231
581000
2000
sondern die meisten.
09:58
The other really importantwichtig pointPunkt I want to make on this graphGraph
232
583000
3000
Den anderen sehr wichtigen Aspekt an diesem Graphen
10:01
is that, if you look at the bottomBoden,
233
586000
2000
sehen sie hier unten,
10:03
SwedenSchweden and JapanJapan,
234
588000
3000
Schweden und Japan –
10:06
they're very differentanders countriesLänder in all sortssortiert of waysWege.
235
591000
3000
in vielerlei Hinsicht sehr unterschiedliche Länder.
10:09
The positionPosition of womenFrau,
236
594000
2000
Die Stellung der Frau,
10:11
how closelyeng they keep to the nuclearKern familyFamilie,
237
596000
2000
wie sehr sie an der Kernfamilie festhalten,
10:13
are on oppositeGegenteil endsendet of the polesStangen
238
598000
2000
hier liegen sie an entgegengesetzten Polen
10:15
in termsBegriffe of the richReich developedentwickelt worldWelt.
239
600000
2000
der reichen, entwickelten Welt.
10:17
But anotherein anderer really importantwichtig differenceUnterschied
240
602000
2000
Ein anderer sehr wichtiger Unterschied ist,
10:19
is how they get theirihr greatergrößer equalityGleichberechtigung.
241
604000
3000
wie sie ihre größere Gleichheit erreichen.
10:22
SwedenSchweden has hugeenorm differencesUnterschiede in earningsErgebnis,
242
607000
3000
In Schweden gibt es enorme Verdienstunterschiede
10:25
and it narrowsNarrows the gapSpalt throughdurch taxationBesteuerung,
243
610000
2000
die durch Besteuerung ausgeglichen werden,
10:27
generalGeneral welfareWohlergehen stateBundesland,
244
612000
2000
den allgemeinen Wohlfahrtsstaat,
10:29
generousgroßzügig benefitsVorteile and so on.
245
614000
3000
großzügige Sozialleistungen usw.
10:32
JapanJapan is ratherlieber differentanders thoughobwohl.
246
617000
2000
In Japan ist das völlig anders.
10:34
It startsbeginnt off with much smallerkleiner differencesUnterschiede in earningsErgebnis before taxSteuer.
247
619000
3000
Dort gibt es schon vor der Steuer geringere Unterschiede im Verdienst.
10:37
It has lowerniedriger taxesSteuern.
248
622000
2000
Es gibt niedrigere Steuern.
10:39
It has a smallerkleiner welfareWohlergehen stateBundesland.
249
624000
2000
Einen kleineren Wohlfahrtsstaat.
10:41
And in our analysisAnalyse of the AmericanAmerikanische statesZustände,
250
626000
2000
Und in unserer Analyse der amerikanischen Staaten
10:43
we find ratherlieber the samegleich contrastKontrast.
251
628000
2000
finden wir den selben Gegensatz.
10:45
There are some statesZustände that do well throughdurch redistributionUmverteilung,
252
630000
3000
Manche Staaten sind durch Umverteilung erfolgreich,
10:48
some statesZustände that do well
253
633000
2000
anderen geht es gut,
10:50
because they have smallerkleiner incomeEinkommen differencesUnterschiede before taxSteuer.
254
635000
3000
weil sie geringe Einkommensunterschiede vor der Steuer haben.
10:53
So we concludedaraus schließen
255
638000
2000
Unsere Folgerung ist,
10:55
that it doesn't much matterAngelegenheit how you get your greatergrößer equalityGleichberechtigung,
256
640000
3000
dass es nicht so darauf ankommt, wie man zu größerer Gleichheit kommt,
10:58
as long as you get there somehowirgendwie.
257
643000
2000
solange man sie irgendwie erreicht.
11:00
I am not talkingim Gespräch about perfectperfekt equalityGleichberechtigung,
258
645000
2000
Ich meine nicht perfekte Gleichheit,
11:02
I'm talkingim Gespräch about what existsexistiert in richReich developedentwickelt marketMarkt democraciesDemokratien.
259
647000
4000
ich spreche über etwas, was in reichen Marktdemokratien schon existiert.
11:08
AnotherEin weiterer really surprisingüberraschend partTeil of this pictureBild
260
653000
5000
Ein anderer, überraschender Teil des Bildes ist,
11:13
is that it's not just the poorArm
261
658000
2000
dass nicht nur die Armen
11:15
who are affectedbetroffen by inequalityUngleichheit.
262
660000
3000
von Ungleichheit betroffen sind.
11:18
There seemsscheint to be some truthWahrheit in JohnJohn Donne'sDonne
263
663000
2000
Offenbar liegt etwas Wahrheit in John Donnes
11:20
"No man is an islandInsel."
264
665000
3000
"Niemand ist eine Insel."
11:23
And in a numberNummer of studiesStudien, it's possiblemöglich to comparevergleichen
265
668000
3000
In mehreren Studien kann man vergleichen,
11:26
how people do in more and lessWeniger equalgleich countriesLänder
266
671000
3000
wie Menschen in mehr oder weniger gleichen Ländern
11:29
at eachjede einzelne levelEbene in the socialSozial hierarchyHierarchie.
267
674000
3000
auf jeder Ebene der sozialen Hierarchie abschneiden.
11:32
This is just one exampleBeispiel.
268
677000
3000
Hier ist nur ein Beispiel.
11:35
It's infantSäugling mortalityMortalität.
269
680000
2000
Kindersterblichkeit.
11:37
Some SwedesSchweden very kindlyBitte classifiedeingestuft a lot of theirihr infantSäugling deathsTodesfälle
270
682000
3000
Einige Schweden haben freundlicherweise einen Großteil ihrer Kindestode
11:40
accordingnach to the BritishBritische registerregistrieren of generalGeneral socioeconomicsozio-ökonomischen classificationKlassifizierung.
271
685000
5000
entsprechend des britischen Registers für sozioökonomische Klassifizierung eingeordnet.
11:45
And so it's anachronisticallyanachronistische
272
690000
3000
Das ist eine anachronistische
11:48
a classificationKlassifizierung by fathers'Väter occupationsBerufe,
273
693000
2000
Klassifizierung nach den Berufen der Väter,
11:50
so singleSingle parentsEltern go on theirihr ownbesitzen.
274
695000
2000
Alleinerziehende werden also gesondert geführt.
11:52
But then where it sayssagt "lowniedrig socialSozial classKlasse,"
275
697000
3000
Aber wo "niedrige soziale Klasse" vermerkt ist,
11:55
that's unskilledungelernte manualHandbuch occupationsBerufe.
276
700000
3000
bedeutet das ungelernte handwerkliche Tätigkeiten.
11:58
It goesgeht throughdurch towardsin Richtung the skilledqualifiziert manualHandbuch occupationsBerufe in the middleMitte,
277
703000
4000
Dann gibt es die gelernten handwerklichen Berufe in der Mitte,
12:02
then the juniorJunior non-manualnicht-manuellen,
278
707000
2000
dann die untergeordneten nicht handwerklichen,
12:04
going up highhoch to the professionalProfessionel occupationsBerufe --
279
709000
3000
bis hin zu den höher angesiedelten Berufen –
12:07
doctorsÄrzte, lawyersAnwälte,
280
712000
2000
Ärzte, Rechtsanwälte,
12:09
directorsRegisseure of largergrößer companiesFirmen.
281
714000
2000
Führungskräfte größerer Unternehmen.
12:11
You see there that SwedenSchweden does better than BritainGroßbritannien
282
716000
3000
Sie können sehen, dass Schweden besser ist als Großbritannien,
12:14
all the way acrossüber the socialSozial hierarchyHierarchie.
283
719000
3000
über die gesamte soziale Hierarchie hinweg.
12:19
The biggestgrößte differencesUnterschiede are at the bottomBoden of societyGesellschaft.
284
724000
2000
Die größten Unterschiede gibt es unten in der Gesellschaft.
12:21
But even at the topoben,
285
726000
2000
Aber sogar an der Spitze
12:23
there seemsscheint to be a smallklein benefitVorteil
286
728000
2000
scheint es einen kleinen Vorteil zu bringen,
12:25
to beingSein in a more equalgleich societyGesellschaft.
287
730000
2000
in einer gleicheren Gesellschaft zu leben.
12:27
We showShow that on about fivefünf differentanders setssetzt of dataDaten
288
732000
3000
Wir zeigen das an fünf verschiedenen Datensätzen,
12:30
coveringVerkleidung educationalBildungs outcomesErgebnisse
289
735000
2000
die sich mit Erziehungserfolgen
12:32
and healthGesundheit in the UnitedVereinigte StatesStaaten and internationallyinternational.
290
737000
3000
und Gesundheit in den USA und international befassen.
12:35
And that seemsscheint to be the generalGeneral pictureBild --
291
740000
3000
Das scheint allgemein der Fall zu sein –
12:38
that greatergrößer equalityGleichberechtigung makesmacht mostdie meisten differenceUnterschied at the bottomBoden,
292
743000
3000
größere Gleichheit macht am unteren Ende am meisten aus,
12:41
but has some benefitsVorteile even at the topoben.
293
746000
3000
hat aber sogar an der Spitze einige Vorteile.
12:44
But I should say a fewwenige wordsWörter about what's going on.
294
749000
4000
Aber ich sollte noch etwas dazu sagen was da passiert.
12:48
I think I'm looking and talkingim Gespräch
295
753000
2000
Es geht mir um die
12:50
about the psychosocialpsychosoziale effectsAuswirkungen of inequalityUngleichheit.
296
755000
3000
psychosozialen Effekte der Ungleichheit.
12:53
More to do with feelingsGefühle of superiorityÜberlegenheit and inferiorityMinderwertigkeit,
297
758000
3000
Das hat mit Überlegenheits- und Unterlegenheitsgefühlen zu tun,
12:56
of beingSein valuedgeschätzt and devaluedabgewertet,
298
761000
2000
dem Gefühl, geschätzt oder abgewertet zu werden,
12:58
respectedrespektierte and disrespectedmissachtet.
299
763000
3000
respektiert oder verachtet.
13:01
And of courseKurs, those feelingsGefühle
300
766000
2000
Und natürlich treibt das Gefühl
13:03
of the statusStatus competitionWettbewerb that comeskommt out of that
301
768000
3000
des Statuswettbewerbs, das sich daraus ergibt,
13:06
drivesfährt the consumerismKonsumismus in our societyGesellschaft.
302
771000
3000
das Konsumdenken in unserer Gesellschaft an.
13:09
It alsoebenfalls leadsführt to statusStatus insecurityUnsicherheit.
303
774000
3000
Außerdem führt es zu Status-Unsicherheit.
13:12
We worrySorge more about how we're judgedbeurteilt and seengesehen by othersAndere,
304
777000
4000
Wir sorgen uns mehr darum, wie wir von anderen beurteilt werden,
13:16
whetherob we're regardedbetrachtet as attractiveattraktiv, cleverklug,
305
781000
3000
ob wir als attraktiv, klug usw.
13:19
all that kindArt of thing.
306
784000
3000
angesehen werden.
13:22
The social-evaluativesoziale-evaluative judgmentsUrteile increaseerhöhen, ansteigen,
307
787000
3000
Die sozial einschätzenden Urteile nehmen zu,
13:25
the fearAngst of those social-evaluativesoziale-evaluative judgmentsUrteile.
308
790000
4000
und die Angst vor diesen Urteilen.
13:29
InterestinglyInteressanterweise,
309
794000
2000
Interessanterweise
13:31
some parallelparallel work going on in socialSozial psychologyPsychologie:
310
796000
4000
gibt es ähnliche Forschungen in der Sozialpsychologie:
13:35
some people reviewedüberprüft 208 differentanders studiesStudien
311
800000
3000
einige Leute haben 208 verschiedene Studien ausgewertet,
13:38
in whichwelche volunteersFreiwillige had been invitedeingeladen
312
803000
3000
in denen Freiwillige in psychologische Labore
13:41
into a psychologicalpsychologische laboratoryLabor
313
806000
2000
eingeladen wurden,
13:43
and had theirihr stressStress hormonesHormone,
314
808000
2000
um ihre Stresshormone und
13:45
theirihr responsesAntworten to doing stressfulstressig tasksAufgaben, measuredgemessen.
315
810000
4000
ihre Reaktion auf stressige Aufgaben zu messen.
13:49
And in the reviewÜberprüfung,
316
814000
2000
Was sie bei der Auswertung
13:51
what they were interestedinteressiert in seeingSehen
317
816000
2000
interessierte, war,
13:53
is what kindArt of stressesbetont
318
818000
2000
welche Arten von Stress
13:55
mostdie meisten reliablyzuverlässig raiseerziehen levelsEbenen of cortisolCortisol,
319
820000
3000
am zuverlässigsten das Kortisollevel anhoben,
13:58
the centralzentral stressStress hormoneHormon.
320
823000
2000
das des zentralen Stresshormons.
14:00
And the conclusionSchlussfolgerung was
321
825000
2000
Und das Ergebnis war:
14:02
it was tasksAufgaben that includedinbegriffen social-evaluativesoziale-evaluative threatBedrohung --
322
827000
3000
Aufgaben, die eine Bedrohung der sozialen Einschätzung bedeuteten –
14:05
threatsBedrohungen to self-esteemSelbstwertgefühl or socialSozial statusStatus
323
830000
3000
Bedrohungen des Selbstbewußtseins oder des sozialen Status,
14:08
in whichwelche othersAndere can negativelynegativ judgeRichter your performancePerformance.
324
833000
3000
bei denen andere die eigene Leistung negativ beurteilen können.
14:11
Those kindArt of stressesbetont
325
836000
2000
Diese Arten von Stress
14:13
have a very particularinsbesondere effectbewirken
326
838000
3000
haben einen ganz bestimmten Effekt
14:16
on the physiologyPhysiologie of stressStress.
327
841000
3000
auf die Physiologie des Stress.
14:20
Now we have been criticizedkritisiert.
328
845000
2000
Wir sind kritisiert worden.
14:22
Of courseKurs, there are people who dislikeAbneigung gegen this stuffSachen
329
847000
3000
Natürlich gibt es Leute denen das hier nicht gefält
14:25
and people who find it very surprisingüberraschend.
330
850000
3000
und Leute, die es sehr erstaunlich finden.
14:28
I should tell you thoughobwohl
331
853000
2000
Ich sollte Ihnen aber sagen,
14:30
that when people criticizekritisieren us for pickingpflücken and choosingdie Wahl dataDaten,
332
855000
3000
wenn man uns für eine gezielte Auswahl unserer Daten kritisiert,
14:33
we never pickwähle and choosewählen dataDaten.
333
858000
2000
wir wählen nie gezielt für unsere Zwecke aus.
14:35
We have an absoluteAbsolute ruleRegel
334
860000
2000
Unser absoluter Grundsatz ist:
14:37
that if our dataDaten sourceQuelle has dataDaten for one of the countriesLänder we're looking at,
335
862000
3000
wenn unsere Datenquelle Daten für eines der Länder hat, die wir betrachten,
14:40
it goesgeht into the analysisAnalyse.
336
865000
2000
kommen sie in die Analyse.
14:42
Our dataDaten sourceQuelle decidesentscheidet
337
867000
2000
Unsere Datenquelle bestimmt
14:44
whetherob it's reliablezuverlässig dataDaten,
338
869000
2000
ob es belastbare Daten sind,
14:46
we don't.
339
871000
2000
nicht wir.
14:48
OtherwiseAnsonsten that would introducevorstellen biasvorspannen.
340
873000
2000
Alles andere wäre Voreingenommenheit.
14:50
What about other countriesLänder?
341
875000
2000
Was ist mit anderen Ländern?
14:52
There are 200 studiesStudien
342
877000
3000
Es gibt 200 Studien
14:55
of healthGesundheit in relationBeziehung to incomeEinkommen and equalityGleichberechtigung
343
880000
3000
zur Gesundheit im Verhältnis zu Einkommen und Gleichheit
14:58
in the academicakademisch peer-reviewedPeer-Review journalsZeitschriften.
344
883000
3000
in akademischen Peer-Review-Zeitschriften.
15:01
This isn't confinedbeschränkt to these countriesLänder here,
345
886000
3000
Das ist nicht auf diese Länder beschränkt
15:04
hidingausblenden a very simpleeinfach demonstrationDemonstration.
346
889000
2000
das ist eine ganz einfache Demonstration.
15:06
The samegleich countriesLänder,
347
891000
2000
Die gleichen Länder,
15:08
the samegleich measuremessen of inequalityUngleichheit,
348
893000
2000
die gleiche Ungleichheits-Skala,
15:10
one problemProblem after anotherein anderer.
349
895000
3000
ein Problem nach dem anderen.
15:14
Why don't we controlsteuern for other factorsFaktoren?
350
899000
2000
Warum überprüfen wir nicht andere Faktoren?
15:16
Well we'vewir haben showngezeigt you that GNPBSP perpro capitaKopf
351
901000
2000
Wir haben gezeigt, dass das Pro-Kopf-Einkommen
15:18
doesn't make any differenceUnterschied.
352
903000
2000
keinen Unterschied macht.
15:20
And of courseKurs, othersAndere usingmit more sophisticatedanspruchsvoll methodsMethoden in the literatureLiteratur
353
905000
4000
Und natürlich haben andere mit ausgefeilteren Methoden
15:24
have controlledkontrolliert for povertyArmut and educationBildung
354
909000
2000
auch Armut und Bildung überprüft
15:26
and so on.
355
911000
3000
und weitere.
15:30
What about causalityKausalität?
356
915000
2000
Was ist mit Kausalität?
15:32
CorrelationKorrelation in itselfselbst doesn't provebeweisen causalityKausalität.
357
917000
3000
Eine Korrelation beweist noch keine Kausalität.
15:35
We spendverbringen a good bitBit of time.
358
920000
2000
Damit haben wir viel Zeit verbracht.
15:37
And indeedtatsächlich, people know the causalkausal linksLinks quiteganz well
359
922000
2000
Tatsächlich kennen die Menschen die kausalen Bezüge sehr gut
15:39
in some of these outcomesErgebnisse.
360
924000
2000
in manchen dieser Ergebnisse.
15:41
The biggroß changeVeränderung in our understandingVerstehen
361
926000
2000
Die große Neuigkeit in unserem Verständnis
15:43
of driversTreiber of chronicchronische healthGesundheit
362
928000
2000
der treibenden Kräfte für langfristige Gesundheit
15:45
in the richReich developedentwickelt worldWelt
363
930000
2000
in der reichen entwickelten Welt
15:47
is how importantwichtig chronicchronische stressStress from socialSozial sourcesQuellen
364
932000
4000
ist, wie sehr chronischer sozialer Stress
15:51
is affectingbeeinflussen the immuneimmun systemSystem,
365
936000
2000
das Immunsystem belastet,
15:53
the cardiovascularkardiovaskulär systemSystem.
366
938000
3000
das kardiovaskuläre System.
15:56
Or for instanceBeispiel, the reasonGrund why violenceGewalt
367
941000
2000
Oder zum Beispiel der Grund, warum Gewalt
15:58
becomeswird more commonverbreitet in more unequalungleich societiesGesellschaften
368
943000
3000
in ungleicheren Gesellschaften stärker verbreitet ist,
16:01
is because people are sensitiveempfindlich to beingSein lookedsah down on.
369
946000
5000
ist weil Menschen empfindlich dafür sind, verachtet zu werden.
16:06
I should say that to dealDeal with this,
370
951000
3000
Um damit zurechtzukommen
16:09
we'vewir haben got to dealDeal with the post-taxnach Steuern things
371
954000
2000
müssen wir klären, was nach der Steuer passiert
16:11
and the pre-taxvor Steuern things.
372
956000
2000
und was vor der Steuer.
16:13
We'veWir haben got to constraineinschränken incomeEinkommen,
373
958000
3000
Wir müssen das Einkommen begrenzen,
16:16
the bonusBonus cultureKultur incomesEinkommen at the topoben.
374
961000
2000
die Bonuskultur-Einkommen an der Spitze.
16:18
I think we mustsollen make our bossesBosse accountableverantwortlich to theirihr employeesMitarbeiter
375
963000
3000
Wir müssen unsere Chefs den Angestellten gegenüber verantwortlich machen,
16:21
in any way we can.
376
966000
3000
so gut wir können.
16:24
I think the take-homemit nach Hause nehmen messageNachricht thoughobwohl
377
969000
3000
Aber die Botschaft zum Mitnehmen ist,
16:27
is that we can improveverbessern the realecht qualityQualität of humanMensch life
378
972000
4000
dass wir die tatsächliche Qualität menschlichen Lebens verbessern können,
16:31
by reducingreduzierend the differencesUnterschiede in incomesEinkommen betweenzwischen us.
379
976000
3000
wenn wir die Einkommensunterschiede zwischen uns beheben.
16:34
SuddenlyPlötzlich we have a handleGriff
380
979000
2000
Auf einmal gibt es einen Hebel
16:36
on the psychosocialpsychosoziale well-beingWohlbefinden of wholeganze societiesGesellschaften,
381
981000
2000
für das psychosoziale Wohlbefinden ganzer Gesellschaften,
16:38
and that's excitingaufregend.
382
983000
2000
und das ist sehr aufregend.
16:40
Thank you.
383
985000
2000
Danke.
16:42
(ApplauseApplaus)
384
987000
6000
(Applaus)
Translated by Judith Funke
Reviewed by Karin Friedli

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ABOUT THE SPEAKER
Richard Wilkinson - Public health researcher
In "The Spirit Level," Richard Wilkinson charts data that proves societies that are more equal are healthier, happier societies.

Why you should listen

For decades, Richard Wilkinson has studied the social effects of income inequality and how social forces affect health. In The Spirit Level, a book coauthored with Kate Pickett, he lays out reams of statistical evidence that, among developed countries, societies that are more equal – with a smaller income gap between rich and poor -- are happier and healthier than societies with greater disparities in the distribution of wealth.

While poverty has long been recognized as an indicator for such social ills as crime, obesity, teen pregnancy, Wilkinson and Pickett have demonstrated that societal well-being bears no relation to per capita income. They’ve also found that the symptoms of inequality trouble all levels of society. Across the board, mental health, levels of violence and addiction, even life expectancy are affected by the psycho-social stress caused by income gaps and status anxiety.

In the UK, The Spirit Level won support from politicians both left and right. Wilkinson, who is Professor Emeritus of Social Epidemiology at the University of Nottingham, also cofounded The Equality Trust, a nonprofit that aims to reduce income inequality by educating and engaging the public while supporting political commitment to address the problem.

He says: "While I'd always assumed that an equal society must score better on social cohesion, I never expected to find such clear differences between existing market economies."

NEW: Read the TED Blog's Q&A with Richard Wilkinson >>

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