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: Nierówność ekonomiczna szkodzi społeczeństwom

Filmed:
3,198,950 views

Instynktownie odczuwamy, że społeczności o potężnych różnicach w dochodach zmierzają w złą stronę. Richard Wilkinson przedstawia konkretne dane na temat nierówności ekonomicznej oraz pokazuje aspekty życia pogarszające się, gdy pojawia się przepaść między biednymi i bogatymi: autentyczny wpływ tych różnic na zdrowie, długość życia, a nawet tak fundamentalne wartości jak zaufanie.
- Public health researcher
In "The Spirit Level," Richard Wilkinson charts data that proves societies that are more equal are healthier, happier societies. Full bio

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

00:15
You all know the truthprawda of what I'm going to say.
0
0
3000
Wszyscy wiecie, ile jest prawdy w tym, co powiem.
00:18
I think the intuitionintuicja that inequalitynierówność is divisivepodziały and sociallyspołecznie corrosiveżrące
1
3000
4000
Myślę, że intuicyjne poczucie, że nierówność dzieli i niszczy społeczeństwo
00:22
has been around sinceod before the FrenchFrancuski RevolutionRewolucja.
2
7000
4000
jest obecne od okresu poprzedzającego Rewolucję Francuską.
00:26
What's changedzmienione
3
11000
2000
Zmieniło się natomiast to,
00:28
is we now can look at the evidencedowód,
4
13000
2000
że współcześnie możemy przypatrzyć się dowodom,
00:30
we can compareporównać societiesspołeczeństwa, more and lessmniej equalrówny societiesspołeczeństwa,
5
15000
3000
porównać mniej i bardziej równe społeczeństwa
00:33
and see what inequalitynierówność does.
6
18000
3000
i zobaczyć efekty nierówności.
00:36
I'm going to take you throughprzez that datadane
7
21000
3000
Przedstawię wam te dane,
00:39
and then explainwyjaśniać why
8
24000
2000
a następnie wytłumaczę,
00:41
the linksspinki do mankietów I'm going to be showingseans you exististnieć.
9
26000
4000
dlaczego prezentowane przeze mnie związki istnieją.
00:45
But first, see what a miserablenieszczęśliwy lot we are.
10
30000
3000
Ale najpierw spójrzcie, jakim jesteśmy smutnym tłumem.
00:48
(LaughterŚmiech)
11
33000
2000
(Śmiech)
00:50
I want to startpoczątek thoughchociaż
12
35000
2000
Chcę zacząć
00:52
with a paradoxparadoks.
13
37000
3000
od paradoksu.
00:55
This showsprzedstawia you life expectancyoczekiwanie
14
40000
2000
Tutaj widać średnią długość życia
00:57
againstprzeciwko grossobrzydliwy nationalkrajowy incomedochód --
15
42000
2000
w stosunku do dochodu narodowego -
00:59
how richbogaty countrieskraje are on averageśredni.
16
44000
2000
tzn. tego, jak bogate, w uśrednieniu, są kraje.
01:01
And you see the countrieskraje on the right,
17
46000
2000
Widać, że kraje po prawej,
01:03
like NorwayNorwegia and the USASTANY ZJEDNOCZONE AMERYKI,
18
48000
2000
jak Norwegia i USA
01:05
are twicedwa razy as richbogaty as IsraelIzrael, GreeceGrecja, PortugalPortugalia on the left.
19
50000
5000
są dwa razy bogatsze od Izraela, Grecji, Portugalii po lewej.
01:10
And it makesczyni no differenceróżnica to theirich life expectancyoczekiwanie at all.
20
55000
4000
Nie ma to jednak żadnego znaczenia dla średniej długości życia.
01:14
There's no suggestionpropozycja of a relationshipzwiązek there.
21
59000
2000
Nie ma przesłanek, że zachodzi jakiś związek.
01:16
But if we look withinw ciągu our societiesspołeczeństwa,
22
61000
3000
Ale wewnątrz społeczeństw
01:19
there are extraordinaryniezwykły socialspołeczny gradientsgradienty in healthzdrowie
23
64000
3000
widać niezwykłe gradacje społeczne w stanie zdrowia,
01:22
runningbieganie right acrossprzez societyspołeczeństwo.
24
67000
2000
rozkładające się na całe społeczeństwo.
01:24
This, again, is life expectancyoczekiwanie.
25
69000
2000
Spójrzmy ponownie na średnią długość życia.
01:26
These are smallmały areasobszary of EnglandAnglia and WalesWalia --
26
71000
2000
To wykres dla małych obszarów Anglii i Walii -
01:28
the poorestnajbiedniejszy on the right, the richestnajbogatszy on the left.
27
73000
4000
najbiedniejsi po prawej, najbogatsi po lewej.
01:32
A lot of differenceróżnica betweenpomiędzy the poorubogi and the restodpoczynek of us.
28
77000
3000
Zachodzi znacząca różnica między biednymi a resztą.
01:35
Even the people just belowponiżej the topTop
29
80000
2000
Nawet ludzie tuż poniżej najwyższego pułapu
01:37
have lessmniej good healthzdrowie
30
82000
2000
mają stan zdrowia słabszy
01:39
than the people at the topTop.
31
84000
2000
niż ci z samej góry.
01:41
So incomedochód meansznaczy something very importantważny
32
86000
2000
Zatem dochód jest bardzo znaczący
01:43
withinw ciągu our societiesspołeczeństwa,
33
88000
2000
wewnątrz naszych społeczeństw,
01:45
and nothing betweenpomiędzy them.
34
90000
3000
a nieistotny pomiędzy nimi.
01:48
The explanationwyjaśnienie of that paradoxparadoks
35
93000
3000
Tłumaczymy ten paradoks tym,
01:51
is that, withinw ciągu our societiesspołeczeństwa,
36
96000
2000
że wewnątrz społeczeństw
01:53
we're looking at relativekrewny incomedochód
37
98000
2000
określa się dochód względny
01:55
or socialspołeczny positionpozycja, socialspołeczny statusstatus --
38
100000
3000
albo względny status społeczny -
01:58
where we are in relationRelacja to eachkażdy other
39
103000
3000
to, jak jedni plasują się wobec drugich
02:01
and the sizerozmiar of the gapsluki betweenpomiędzy us.
40
106000
3000
i jak duże są między nami różnice.
02:04
And as soonwkrótce as you've got that ideapomysł,
41
109000
2000
Kiedy się tak na to patrzy,
02:06
you should immediatelynatychmiast wondercud:
42
111000
2000
pojawia się myśl:
02:08
what happensdzieje się if we widenposzerzenia the differencesróżnice,
43
113000
3000
co się stanie, jeśli powiększymy albo zredukujemy różnice,
02:11
or compresskompres them,
44
116000
2000
jeśli rozbieżności w dochodach będą większe albo mniejsze?
02:13
make the incomedochód differencesróżnice biggerwiększy or smallermniejszy?
45
118000
2000
jeśli rozbieżności w dochodach będą większe albo mniejsze?
02:15
And that's what I'm going to showpokazać you.
46
120000
3000
Właśnie to wam pokażę.
02:18
I'm not usingza pomocą any hypotheticalhipotetyczny datadane.
47
123000
2000
Nie snuję żadnych hipotez.
02:20
I'm takingnabierający datadane from the U.N. --
48
125000
2000
Korzystam z danych ONZ -
02:22
it's the samepodobnie as the WorldŚwiat BankBank has --
49
127000
2000
takich, których używa też Bank Światowy -
02:24
on the scaleskala of incomedochód differencesróżnice
50
129000
2000
dotyczących skali różnic w dochodach
02:26
in these richbogaty developedrozwinięty marketrynek democraciesdemokracje.
51
131000
3000
w bogatych krajach o rozwiniętej demokracji rynkowej.
02:29
The measurezmierzyć we'vemamy used,
52
134000
2000
Miarą, którą przyjęliśmy,
02:31
because it's easyłatwo to understandzrozumieć and you can downloadpobieranie it,
53
136000
2000
ze względu na jej zrozumiałość i dostępność,
02:33
is how much richerbogatszy the topTop 20 percentprocent
54
138000
2000
jest różnica w zamożności 20% najbogatszych
02:35
than the bottomDolny 20 percentprocent in eachkażdy countrykraj.
55
140000
3000
w stosunku do ponad 20% najbiedniejszych w każdym z krajów.
02:38
And you see in the more equalrówny countrieskraje on the left --
56
143000
3000
Jak widać, w krajach o większej równości, tych po lewej -
02:41
JapanJaponia, FinlandFinlandia, NorwayNorwegia, SwedenSzwecja --
57
146000
2000
Japonia, Finlandia, Norwegia, Szwecja -
02:43
the topTop 20 percentprocent are about threetrzy and a halfpół, fourcztery timesczasy as richbogaty
58
148000
2000
20% obywateli z wyżyn zamożności
02:45
as the bottomDolny 20 percentprocent.
59
150000
3000
jest 3,5-4 razy bogatsze niż 20% najbiedniejszych obywateli.
02:48
But on the more unequalnierówny endkoniec --
60
153000
2000
Natomiast po stronie o większej nierówności -
02:50
U.K., PortugalPortugalia, USASTANY ZJEDNOCZONE AMERYKI, SingaporeSingapur --
61
155000
2000
Wielka Brytania, Portugalia, Stany Zjednoczone, Singapur -
02:52
the differencesróżnice are twicedwa razy as bigduży.
62
157000
3000
tutaj różnice są dwukrotnie większe.
02:55
On that measurezmierzyć, we are twicedwa razy as unequalnierówny
63
160000
3000
Wedle tej miary, mamy dwa razy więcej nierówności
02:58
as some of the other successfuludany marketrynek democraciesdemokracje.
64
163000
4000
niż niektóre, równie rozwinięte demokracje rynkowe.
03:02
Now I'm going to showpokazać you what that does to our societiesspołeczeństwa.
65
167000
4000
Teraz pokażę, jaki to ma wpływ na nasze społeczeństwa.
03:06
We collectedZebrane datadane on problemsproblemy with socialspołeczny gradientsgradienty,
66
171000
3000
Zebraliśmy dane dotyczące problemów,
03:09
the kinduprzejmy of problemsproblemy that are more commonpospolity
67
174000
2000
które dotykają częściej
03:11
at the bottomDolny of the socialspołeczny ladderdrabina.
68
176000
2000
dolnych warstw społecznych.
03:13
InternationallyNa arenie międzynarodowej comparableporównywalny datadane on life expectancyoczekiwanie,
69
178000
3000
Międzynarodowo porównywalne dane o średniej długości życia,
03:16
on kids'dla dzieci mathsMatematyka and literacyalfabetyzacja scoreswyniki,
70
181000
3000
wynikach dzieci w liczeniu, pisaniu i czytaniu,
03:19
on infantDziecko mortalityśmiertelność ratesstawki, homicidezabójstwo ratesstawki,
71
184000
3000
współczynnikach umieralności niemowląt, liczbie zabójstw,
03:22
proportionproporcja of the populationpopulacja in prisonwięzienie, teenagenastoletni birthratesurodzeń,
72
187000
3000
odsetku populacji w zakładach karnych, wskaźników urodzeń wśród nieletnich,
03:25
levelspoziomy of trustzaufanie,
73
190000
2000
poziomie zaufania,
03:27
obesityotyłość, mentalpsychiczny illnesschoroba --
74
192000
2000
otyłości, chorób psychicznych...
03:29
whichktóry in standardstandard diagnosticdiagnostyczny classificationKlasyfikacja
75
194000
3000
w tym, według klasyfikacji chorób,
03:32
includesobejmuje drugnarkotyk and alcoholalkohol addictionuzależnienie --
76
197000
2000
uzależnieniach od narkotyków i alkoholu,
03:34
and socialspołeczny mobilityruchliwość.
77
199000
2000
a także o mobilności społecznej.
03:36
We put them all in one indexindeks.
78
201000
3000
Zawieramy je wszystkie w jednym wskaźniku.
03:39
They're all weightedważone equallyna równi.
79
204000
2000
Wszystkim przypisujemy równą wagę.
03:41
Where a countrykraj is is a sortsortować of averageśredni scorewynik on these things.
80
206000
3000
Pozycja kraju jest jakby średnią wszystkich wspomnianych elementów.
03:44
And there, you see it
81
209000
2000
Widać to teraz
03:46
in relationRelacja to the measurezmierzyć of inequalitynierówność I've just shownpokazane you,
82
211000
3000
w stosunku do miary nierówności, którą przed chwilą pokazałem
03:49
whichktóry I shallpowinien use over and over again in the datadane.
83
214000
3000
i do której będę jeszcze wielokrotnie wracał.
03:52
The more unequalnierówny countrieskraje
84
217000
2000
Kraje o większej nierówności
03:54
are doing worsegorzej
85
219000
2000
gorzej wypadają
03:56
on all these kindsrodzaje of socialspołeczny problemsproblemy.
86
221000
2000
pod względem wszystkich problemów społecznych.
03:58
It's an extraordinarilyniezwykle closeblisko correlationkorelacja.
87
223000
3000
To niezwykle bliska korelacja.
04:01
But if you look at that samepodobnie indexindeks
88
226000
2000
Kiedy jednak spojrzeć na ten sam wskaźnik
04:03
of healthzdrowie and socialspołeczny problemsproblemy
89
228000
2000
problemów społecznych i zdrowotnych
04:05
in relationRelacja to GNPPNB perza capitacapita,
90
230000
2000
w odniesieniu do PNB na mieszkańca,
04:07
grossobrzydliwy nationalkrajowy incomedochód,
91
232000
2000
dochodu narodowego brutto,
04:09
there's nothing there,
92
234000
2000
nic tu nie widać,
04:11
no correlationkorelacja anymorejuż.
93
236000
3000
korelacja znika.
04:14
We were a little bitkawałek worriedzmartwiony
94
239000
2000
Martwi nas nieco, że ktoś może pomyśleć, że wybieramy problemy,
04:16
that people mightmoc think
95
241000
2000
Martwi nas nieco, że ktoś może pomyśleć, że wybieramy problemy,
04:18
we'dpoślubić been choosingwybór problemsproblemy to suitgarnitur our argumentargument
96
243000
2000
które wpasują się w nasze teorie
04:20
and just manufacturedprodukowane this evidencedowód,
97
245000
3000
i że sami produkujemy dowody.
04:23
so we alsorównież did a paperpapier in the BritishBrytyjskie MedicalMedyczne JournalDziennik
98
248000
3000
Opublikowaliśmy zatem w British Medical Journal artykuł
04:26
on the UNICEFUNICEF indexindeks of childdziecko well-beingdobre samopoczucie.
99
251000
4000
na temat wskaźnika dobrostanu dzieci.
04:30
It has 40 differentróżne componentsskładniki
100
255000
2000
Zawiera on 40 komponentów
04:32
put togetherRazem by other people.
101
257000
2000
zebranych przez różnych badaczy,
04:34
It containszawiera whetherczy kidsdzieciaki can talk to theirich parentsrodzice,
102
259000
3000
m.in. to, czy dzieci mogą porozmawiać z rodzicami,
04:37
whetherczy they have booksksiążki at home,
103
262000
2000
czy mają w domu dostęp do książek,
04:39
what immunizationimmunizacja ratesstawki are like, whetherczy there's bullyingZnęcanie się at schoolszkoła.
104
264000
3000
czy przechodzą szczepienia, czy dotyka ich przemoc rówieśnicza w szkole.
04:42
Everything goesidzie into it.
105
267000
2000
Wszystko się w to wlicza.
04:44
Here it is in relationRelacja to that samepodobnie measurezmierzyć of inequalitynierówność.
106
269000
4000
Oto, jak ma się to do przywoływanej już miary nierówności.
04:48
KidsDzieci do worsegorzej in the more unequalnierówny societiesspołeczeństwa.
107
273000
3000
Sytuacja dzieciaków jest gorsza w nierównych społeczeństwach.
04:51
HighlyWysoko significantznaczący relationshipzwiązek.
108
276000
3000
To związek o wysokiej istotności.
04:54
But oncepewnego razu again,
109
279000
2000
Ale, po raz kolejny,
04:56
if you look at that measurezmierzyć of childdziecko well-beingdobre samopoczucie,
110
281000
3000
jeśli spojrzy się na miarę dobrostanu dzieci
04:59
in relationRelacja to nationalkrajowy incomedochód perza personosoba,
111
284000
2000
w odniesieniu do dochodu narodowego na osobę,
05:01
there's no relationshipzwiązek,
112
286000
2000
związek nie zachodzi,
05:03
no suggestionpropozycja of a relationshipzwiązek.
113
288000
3000
nie ma ani śladu związku.
05:06
What all the datadane I've shownpokazane you so fardaleko saysmówi
114
291000
3000
Wszystkie zaprezentowane do tej pory dane wskazują
05:09
is the samepodobnie thing.
115
294000
2000
na jedno zjawisko.
05:11
The averageśredni well-beingdobre samopoczucie of our societiesspołeczeństwa
116
296000
2000
Przeciętny dobrostan naszych społeczeństw
05:13
is not dependentzależny any longerdłużej
117
298000
3000
nie zależy już
05:16
on nationalkrajowy incomedochód and economicgospodarczy growthwzrost.
118
301000
3000
od dochodu narodowego i wzrostu ekonomicznego.
05:19
That's very importantważny in poorerbiedniejszych countrieskraje,
119
304000
2000
To ma wielkie znaczenia w biedniejszych krajach,
05:21
but not in the richbogaty developedrozwinięty worldświat.
120
306000
3000
ale nie w bogatej i rozwiniętej części świata.
05:24
But the differencesróżnice betweenpomiędzy us
121
309000
2000
Natomiast różnice pomiędzy nami
05:26
and where we are in relationRelacja to eachkażdy other
122
311000
2000
i to, jak się plasujemy
05:28
now mattermateria very much.
123
313000
3000
wobec siebie nawzajem liczą się teraz bardzo.
05:31
I'm going to showpokazać you some of the separateoddzielny bitsbity of our indexindeks.
124
316000
3000
Pokażę wam teraz niektóre z elementów naszego głównego wskaźnika.
05:34
Here, for instanceinstancja, is trustzaufanie.
125
319000
2000
To, dla przykładu, jest zaufanie.
05:36
It's simplypo prostu the proportionproporcja of the populationpopulacja
126
321000
2000
Chodzi po prostu o odsetek ludności,
05:38
who agreeZgodzić się mostwiększość people can be trustedzaufany.
127
323000
2000
która uważa, że większości ludzi można zaufać.
05:40
It comespochodzi from the WorldŚwiat ValuesWartości SurveyAnkieta.
128
325000
2000
Dane są ze światowego badania wartości i przekonań.
05:42
You see, at the more unequalnierówny endkoniec,
129
327000
2000
Jak widać, w społeczeństwach nierównych
05:44
it's about 15 percentprocent of the populationpopulacja
130
329000
3000
około 15% ludności
05:47
who feel they can trustzaufanie othersinni.
131
332000
2000
czuje, że może ufać innym.
05:49
But in the more equalrówny societiesspołeczeństwa,
132
334000
2000
Ale po stronie społeczeństw
05:51
it riseswznosi się to 60 or 65 percentprocent.
133
336000
4000
bardziej zrównoważonych to już 60-65%.
05:55
And if you look at measuresśrodki of involvementuwikłanie in communityspołeczność life
134
340000
3000
A jeśli spojrzeć na miary zaangażowania w życie społeczne
05:58
or socialspołeczny capitalkapitał,
135
343000
2000
albo na kapitał społeczny,
06:00
very similarpodobny relationshipsrelacje
136
345000
2000
okaże się, że występują podobne prawidłowości
06:02
closelydokładnie relatedzwiązane z to inequalitynierówność.
137
347000
3000
ściśle związane z nierównością.
06:05
I maymoże say, we did all this work twicedwa razy.
138
350000
3000
Mógłbym powiedzieć, że wykonaliśmy podwójną pracę.
06:08
We did it first on these richbogaty, developedrozwinięty countrieskraje,
139
353000
3000
Najpierw zbadaliśmy te bogate i rozwinięte kraje,
06:11
and then as a separateoddzielny testtest bedłóżko,
140
356000
2000
a potem, prowadząc od nowa wszystkie
06:13
we repeatedpowtarzający się it all on the 50 AmericanAmerykański statesstany --
141
358000
3000
procedury testowe, powtórzyliśmy badanie w 50 amerykańskich stanach,
06:16
askingpytając just the samepodobnie questionpytanie:
142
361000
2000
zadając dokładnie to samo pytanie:
06:18
do the more unequalnierówny statesstany
143
363000
2000
czy stany o większej nierówności wypadną gorzej
06:20
do worsegorzej on all these kindsrodzaje of measuresśrodki?
144
365000
2000
pod względem tych wszystkich wskaźników?
06:22
So here is trustzaufanie from a generalgenerał socialspołeczny surveyAnkieta of the federalfederalny governmentrząd
145
367000
4000
Oto dane o zaufaniu, pochodzące z rządowego badania opinii społecznej,
06:26
relatedzwiązane z to inequalitynierówność.
146
371000
2000
w odniesieniu do nierówności.
06:28
Very similarpodobny scatterpunktowy
147
373000
2000
Bardzo podobne rozproszenie
06:30
over a similarpodobny rangezasięg of levelspoziomy of trustzaufanie.
148
375000
2000
podobnego zakresu poziomów zaufania.
06:32
SameTym samym thing is going on.
149
377000
2000
Dzieje się to samo.
06:34
BasicallyW zasadzie we founduznany
150
379000
2000
Ogólnie rzecz biorąc, odkryliśmy,
06:36
that almostprawie anything that's relatedzwiązane z to trustzaufanie internationallymiędzynarodowo
151
381000
3000
że prawie wszystko, co wiąże się z zaufaniem na poziomie międzynarodowym
06:39
is relatedzwiązane z to trustzaufanie amongstwśród the 50 statesstany
152
384000
2000
wiąże się z zaufaniem także na poziomie 50 stanów,
06:41
in that separateoddzielny testtest bedłóżko.
153
386000
2000
przy zachowaniu odrębnych procedur testowania.
06:43
We're not just talkingmówić about a flukeFluke.
154
388000
2000
To nie jest kwestia przypadku.
06:45
This is mentalpsychiczny illnesschoroba.
155
390000
2000
Oto kwestia chorób psychicznych.
06:47
WHO put togetherRazem figuresfigury
156
392000
2000
WHO, używając tych samych wywiadów diagnostycznych,
06:49
usingza pomocą the samepodobnie diagnosticdiagnostyczny interviewswywiady
157
394000
2000
przeprowadzanych na próbach populacji,
06:51
on randomlosowy samplespróbki of the populationpopulacja
158
396000
2000
zebrało liczby,
06:53
to allowdopuszczać us to compareporównać ratesstawki of mentalpsychiczny illnesschoroba
159
398000
3000
które pozwalają nam porównać współczynniki zapadalności na choroby psychiczne
06:56
in eachkażdy societyspołeczeństwo.
160
401000
2000
w każdym ze społeczeństw.
06:58
This is the percentprocent of the populationpopulacja
161
403000
2000
Oto procent populacji
07:00
with any mentalpsychiczny illnesschoroba in the precedingpoprzedzających yearrok.
162
405000
3000
cierpiącej na jakąkolwiek chorobę psychiczną w poprzednim roku.
07:03
And it goesidzie from about eightosiem percentprocent
163
408000
3000
Wzrasta od około 8%
07:06
up to threetrzy timesczasy that --
164
411000
2000
do trzy razy tylu -
07:08
wholecały societiesspołeczeństwa
165
413000
2000
całe społeczeństwa
07:10
with threetrzy timesczasy the levelpoziom of mentalpsychiczny illnesschoroba of othersinni.
166
415000
3000
z trzy razy większym odsetkiem chorób psychicznych.
07:13
And again, closelydokładnie relatedzwiązane z to inequalitynierówność.
167
418000
4000
Po raz kolejny, ścisły związek z nierównością.
07:17
This is violenceprzemoc.
168
422000
2000
To jest przemoc.
07:19
These redczerwony dotskropki are AmericanAmerykański statesstany,
169
424000
2000
Te czerwone kropki to amerykańskie stany,
07:21
and the blueniebieski trianglesTrójkąty are CanadianKanadyjski provincesprowincje.
170
426000
4000
a niebieskie trójkąty to kanadyjskie prowincje.
07:25
But look at the scaleskala of the differencesróżnice.
171
430000
3000
Ale proszę spojrzeć na skalę różnic.
07:28
It goesidzie from 15 homicideszabójstw perza millionmilion
172
433000
3000
Wzrasta od 15 zabójstw na milion
07:31
up to 150.
173
436000
3000
do ponad 150.
07:34
This is the proportionproporcja of the populationpopulacja in prisonwięzienie.
174
439000
3000
A to odsetek ludności w zakładach karnych.
07:37
There's a about a tenfolddziesięciokrotnie differenceróżnica there,
175
442000
3000
Tutaj różnica jest mniej więcej dziesięciokrotna,
07:40
loglog scaleskala up the sidebok.
176
445000
2000
ale tu wartości wyrażono w skali logarytmicznej.
07:42
But it goesidzie from about 40 to 400
177
447000
2000
W każdym razie wzrastają od 40 do 400
07:44
people in prisonwięzienie.
178
449000
3000
osób w zakładach karnych.
07:47
That relationshipzwiązek
179
452000
2000
Ten związek wcale nie jest
07:49
is not mainlygłównie drivennapędzany by more crimeprzestępstwo.
180
454000
2000
podyktowany głównie większą przestępczością.
07:51
In some placesmiejsca, that's partczęść of it.
181
456000
3000
Gdzieniegdzie po części właśnie o to chodzi.
07:54
But mostwiększość of it is about more punitivekarne sentencingskazanie,
182
459000
2000
Ale większość tego zjawiska rozbija się
07:56
harsherostrzejsze sentencingskazanie.
183
461000
2000
o bardziej surowe wyroki.
07:58
And the more unequalnierówny societiesspołeczeństwa
184
463000
2000
A im więcej nierówności w społeczeństwie,
08:00
are more likelyprawdopodobne alsorównież to retainzachować the deathśmierć penaltykary.
185
465000
4000
tym większa skłonność do stosowania kary śmierci.
08:04
Here we have childrendzieci droppingupuszczanie out of highwysoki schoolszkoła.
186
469000
5000
Tutaj widać statystki dotyczące dzieci rzucających szkołę.
08:09
Again, quitecałkiem bigduży differencesróżnice.
187
474000
2000
Znowu dość duże różnice.
08:11
ExtraordinarilyNiezwykle damaginguszkodzenia,
188
476000
2000
Niezwykle szkodliwe,
08:13
if you're talkingmówić about usingza pomocą the talentstalenty of the populationpopulacja.
189
478000
3000
zwłaszcza jeśli mowa o czerpaniu z talentów ludności.
08:16
This is socialspołeczny mobilityruchliwość.
190
481000
3000
A to mobilność społeczna.
08:19
It's actuallytak właściwie a measurezmierzyć of mobilityruchliwość
191
484000
2000
Właściwie to miara mobilności
08:21
basedna podstawie on incomedochód.
192
486000
2000
oparta na dochodach.
08:23
BasicallyW zasadzie, it's askingpytając:
193
488000
2000
Pytanie w tym przypadku brzmi:
08:25
do richbogaty fathersojcowie have richbogaty sonssynowie
194
490000
2000
czy bogaci ojcowie mają bogatych synów,
08:27
and poorubogi fathersojcowie have poorubogi sonssynowie,
195
492000
2000
a biedni ojcowie - biednych synów,
08:29
or is there no relationshipzwiązek betweenpomiędzy the two?
196
494000
3000
czy też nie ma prawidłowości?
08:32
And at the more unequalnierówny endkoniec,
197
497000
2000
Po stronie większej nierówności
08:34
fathers'ojców incomedochód is much more importantważny --
198
499000
3000
dochód ojców ma znacznie większe znaczenie -
08:37
in the U.K., USASTANY ZJEDNOCZONE AMERYKI.
199
502000
3000
w Wielkiej Brytanii, Stanach.
08:40
And in ScandinavianSkandynawskie countrieskraje,
200
505000
2000
Natomiast w krajach skandynawskich
08:42
fathers'ojców incomedochód is much lessmniej importantważny.
201
507000
2000
dochód ojców jest dużo mniej istotny.
08:44
There's more socialspołeczny mobilityruchliwość.
202
509000
3000
Mobilność społeczna jest większa.
08:47
And as we like to say --
203
512000
2000
Czasami sobie żartujemy,
08:49
and I know there are a lot of AmericansAmerykanie in the audiencepubliczność here --
204
514000
3000
a wiem, że na sali jest wielu Amerykanów,
08:52
if AmericansAmerykanie want to liverelacja na żywo the AmericanAmerykański dreamśnić,
205
517000
3000
że jeśli Amerykanie chcą zrealizować "Amerykański Sen",
08:55
they should go to DenmarkDania.
206
520000
2000
to powinni przeprowadzić się do Danii.
08:57
(LaughterŚmiech)
207
522000
2000
(Śmiech)
08:59
(ApplauseAplauz)
208
524000
4000
(Brawa)
09:03
I've shownpokazane you just a fewkilka things in italicskursywa here.
209
528000
3000
Przywołałem zaledwie kilka przykładów spośród długiej listy problemów,
09:06
I could have shownpokazane a numbernumer of other problemsproblemy.
210
531000
2000
na które mogłem się powołać.
09:08
They're all problemsproblemy that tendzmierzać to be more commonpospolity
211
533000
2000
Wszystkie wydają się być powszechniejsze
09:10
at the bottomDolny of the socialspołeczny gradientgradientu.
212
535000
2000
w dolnych warstwach społecznych.
09:12
But there are endlessnieskończony problemsproblemy with socialspołeczny gradientsgradienty
213
537000
5000
Ale niekończące się problemy związane z gradacją społeczną
09:17
that are worsegorzej in more unequalnierówny countrieskraje --
214
542000
2000
w krajach nierównych są bardziej zaostrzone -
09:19
not just a little bitkawałek worsegorzej,
215
544000
2000
występują od dwóch
09:21
but anything from twicedwa razy as commonpospolity to 10 timesczasy as commonpospolity.
216
546000
3000
do dziesięciu razy częściej.
09:24
Think of the expensekoszt,
217
549000
2000
Proszę pomyśleć o kosztach
09:26
the humanczłowiek costkoszt of that.
218
551000
3000
tego zjawiska dla jednostki.
09:29
I want to go back thoughchociaż to this graphwykres that I showedpokazał you earlierwcześniej
219
554000
2000
Wrócę jeszcze do tego przywołanego wcześniej wykresu, w którym zebrane dane
09:31
where we put it all togetherRazem
220
556000
2000
Wrócę jeszcze do tego przywołanego wcześniej wykresu, w którym zebrane dane
09:33
to make two pointszwrotnica.
221
558000
2000
służą do wyciągnięcia dwóch wniosków.
09:35
One is that, in graphwykres after graphwykres,
222
560000
3000
Po pierwsze, wykres po wykresie,
09:38
we find the countrieskraje that do worsegorzej,
223
563000
2000
widzimy, że wypadające gorzej kraje,
09:40
whatevercokolwiek the outcomewynik,
224
565000
2000
niezależnie od rezultatu,
09:42
seemwydać się to be the more unequalnierówny oneste,
225
567000
2000
charakteryzują się większą nierównością,
09:44
and the oneste that do well
226
569000
2000
a te, które wypadają lepiej
09:46
seemwydać się to be the NordicNordycka countrieskraje and JapanJaponia.
227
571000
3000
to kraje skandynawskie i Japonia.
09:49
So what we're looking at
228
574000
2000
Patrzymy zatem na
09:51
is generalgenerał socialspołeczny disfunctiondysfunkcji relatedzwiązane z to inequalitynierówność.
229
576000
3000
ogólną dysfunkcję społeczną związaną z nierównością.
09:54
It's not just one or two things that go wrongźle,
230
579000
2000
Nie chodzi o to, że słabo wypadają jeden lub dwa aspekty, ale ich większość
09:56
it's mostwiększość things.
231
581000
2000
Nie chodzi o to, że słabo wypadają jeden lub dwa aspekty, ale ich większość
09:58
The other really importantważny pointpunkt I want to make on this graphwykres
232
583000
3000
Kolejnym istotnym wnioskiem jest to,
10:01
is that, if you look at the bottomDolny,
233
586000
2000
że kraje na dole,
10:03
SwedenSzwecja and JapanJaponia,
234
588000
3000
Szwecja i Japonia,
10:06
they're very differentróżne countrieskraje in all sortssortuje of wayssposoby.
235
591000
3000
to zupełnie inne państwa, pod wieloma względami.
10:09
The positionpozycja of womenkobiety,
236
594000
2000
Jeśli chodzi o pozycję kobiet i
10:11
how closelydokładnie they keep to the nuclearjądrowy familyrodzina,
237
596000
2000
kładzenie nacisku na rodzinę nuklearną,
10:13
are on oppositenaprzeciwko endskończy się of the polestyczki
238
598000
2000
te kraje plasują się na przeciwnych biegunach
10:15
in termswarunki of the richbogaty developedrozwinięty worldświat.
239
600000
2000
pośród państw bogatych i rozwiniętych.
10:17
But anotherinne really importantważny differenceróżnica
240
602000
2000
Inną naprawdę ważną różnicą jest to,
10:19
is how they get theirich greaterwiększy equalityrówność.
241
604000
3000
skąd bierze się równość.
10:22
SwedenSzwecja has hugeolbrzymi differencesróżnice in earningszarobki,
242
607000
3000
W Szwecji różnice w zarobkach są potężne,
10:25
and it narrowszwęża the gapszczelina throughprzez taxationopodatkowania,
243
610000
2000
ale zmniejsza się je przez opodatkowanie,
10:27
generalgenerał welfaredobrobyt statestan,
244
612000
2000
przez wszystkie działania państwa opiekuńczego,
10:29
generoushojny benefitskorzyści and so on.
245
614000
3000
hojne zasiłki i tak dalej.
10:32
JapanJaponia is ratherraczej differentróżne thoughchociaż.
246
617000
2000
W Japonii jest jednak inaczej.
10:34
It startszaczyna się off with much smallermniejszy differencesróżnice in earningszarobki before taxpodatek.
247
619000
3000
Punktem wyjścia są znacznie mniejsze różnice zarobków brutto.
10:37
It has lowerniższy taxespodatki.
248
622000
2000
Podatki są niższe.
10:39
It has a smallermniejszy welfaredobrobyt statestan.
249
624000
2000
Opieka państwa bardziej ograniczona.
10:41
And in our analysisanaliza of the AmericanAmerykański statesstany,
250
626000
2000
W naszej analizie amerykańskich stanów
10:43
we find ratherraczej the samepodobnie contrastkontrast.
251
628000
2000
odkryliśmy prawie taki sam kontrast.
10:45
There are some statesstany that do well throughprzez redistributionRedystrybucja,
252
630000
3000
Niektóre stany dobrze sobie radzą dzięki redystrybucji,
10:48
some statesstany that do well
253
633000
2000
a inne dlatego,
10:50
because they have smallermniejszy incomedochód differencesróżnice before taxpodatek.
254
635000
3000
że różnice w dochodach przed opodatkowaniem są mniejsze.
10:53
So we concludewyciągnąć wniosek
255
638000
2000
Podsumowując,
10:55
that it doesn't much mattermateria how you get your greaterwiększy equalityrówność,
256
640000
3000
nie liczy się to, w jaki sposób zwiększa się równość,
10:58
as long as you get there somehowjakoś.
257
643000
2000
o ile cel zostaje osiągnięty.
11:00
I am not talkingmówić about perfectidealny equalityrówność,
258
645000
2000
Nie mówię o idealnej równości,
11:02
I'm talkingmówić about what existsistnieje in richbogaty developedrozwinięty marketrynek democraciesdemokracje.
259
647000
4000
ale o tym, co ma miejsce w bogatych i rozwiniętych gospodarkach rynkowych.
11:08
AnotherInnym really surprisingzaskakujący partczęść of this pictureobrazek
260
653000
5000
W tym zjawisku zaskakuje też,
11:13
is that it's not just the poorubogi
261
658000
2000
że nierówność dotyka
11:15
who are affectedafektowany by inequalitynierówność.
262
660000
3000
nie tylko biednych obywateli.
11:18
There seemswydaje się to be some truthprawda in JohnJohn Donne'sDonne's
263
663000
2000
Wydaje się, że jest ziarno prawdy
11:20
"No man is an islandwyspa."
264
665000
3000
w słowach Johna Donne'a: "Nikt nie jest samotną wyspą".
11:23
And in a numbernumer of studiesstudia, it's possiblemożliwy to compareporównać
265
668000
3000
Na podstawie wielu badań można porównać
11:26
how people do in more and lessmniej equalrówny countrieskraje
266
671000
3000
kondycję ludzi w krajach o większej i mniejszej równości,
11:29
at eachkażdy levelpoziom in the socialspołeczny hierarchyhierarchia.
267
674000
3000
na każdym z poziomów drabiny społecznej.
11:32
This is just one exampleprzykład.
268
677000
3000
To tylko jeden z przykładów.
11:35
It's infantDziecko mortalityśmiertelność.
269
680000
2000
Umieralność niemowląt.
11:37
Some SwedesSzwedzi very kindlyuprzejmie classifiedsklasyfikowane a lot of theirich infantDziecko deathsśmierci
270
682000
3000
Grupa Szwedów sklasyfikowała wiele przypadków śmierci niemowląt
11:40
accordingwedług to the BritishBrytyjskie registerzarejestrować of generalgenerał socioeconomicspołeczno-ekonomiczne classificationKlasyfikacja.
271
685000
5000
według norm brytyjskiego rejestru głównych czynników socjoekonomicznych.
11:45
And so it's anachronisticallyanachronistically
272
690000
3000
To raczej anachroniczna
11:48
a classificationKlasyfikacja by fathers'ojców occupationszawodów,
273
693000
2000
klasyfikacja według zawodu ojca,
11:50
so singlepojedynczy parentsrodzice go on theirich ownwłasny.
274
695000
2000
więc samotni rodzice stanowią osobną grupę.
11:52
But then where it saysmówi "lowNiska socialspołeczny classklasa,"
275
697000
3000
Tam, gdzie występuje określenie "niska klasa społeczna",
11:55
that's unskilledniewykwalifikowanych manualpodręcznik occupationszawodów.
276
700000
3000
mowa jest o niewykwalifikowanych pracach fizycznych.
11:58
It goesidzie throughprzez towardsw kierunku the skilledwykwalifikowany manualpodręcznik occupationszawodów in the middleśrodkowy,
277
703000
4000
Dalej mamy wykwalifikowanych pracowników fizycznych po środku,
12:02
then the juniorJunior non-manual-manual,
278
707000
2000
następnie pracowników umysłowych niższego szczebla,
12:04
going up highwysoki to the professionalprofesjonalny occupationszawodów --
279
709000
3000
aż do wysokiej klasy przy zawodach wysoko wykwalifikowanych -
12:07
doctorslekarze, lawyersprawnicy,
280
712000
2000
lekarze, prawnicy,
12:09
directorsdyrektorzy of largerwiększy companiesfirmy.
281
714000
2000
dyrektorzy dużych firm.
12:11
You see there that SwedenSzwecja does better than BritainWielkiej Brytanii
282
716000
3000
Jak widać, Szwecja wypada lepiej niż Wielka Brytania
12:14
all the way acrossprzez the socialspołeczny hierarchyhierarchia.
283
719000
3000
we wszystkich klasach społecznych.
12:19
The biggestnajwiększy differencesróżnice are at the bottomDolny of societyspołeczeństwo.
284
724000
2000
Największe różnice są w klasach niższych,
12:21
But even at the topTop,
285
726000
2000
ale nawet w najwyższych
12:23
there seemswydaje się to be a smallmały benefitzasiłek
286
728000
2000
wydaje się zachodzić pewna korzyść
12:25
to beingistota in a more equalrówny societyspołeczeństwo.
287
730000
2000
ze społecznej równości.
12:27
We showpokazać that on about fivepięć differentróżne setszestawy of datadane
288
732000
3000
Wykazujemy to na podstawie pięciu różnych zestawów danych,
12:30
coveringkrycia educationaledukacyjny outcomeswyniki
289
735000
2000
dotyczących skutków edukacyjnych
12:32
and healthzdrowie in the UnitedStany Zjednoczone StatesPaństwa and internationallymiędzynarodowo.
290
737000
3000
i zdrowotnych w Stanach Zjednoczonych i na całym świecie.
12:35
And that seemswydaje się to be the generalgenerał pictureobrazek --
291
740000
3000
Wygląda na to, że to ogólna prawidłowość -
12:38
that greaterwiększy equalityrówność makesczyni mostwiększość differenceróżnica at the bottomDolny,
292
743000
3000
wysoka równość przynosi najwięcej zmian na dole,
12:41
but has some benefitskorzyści even at the topTop.
293
746000
3000
ale ma też pozytywne skutki nawet na samej górze.
12:44
But I should say a fewkilka wordssłowa about what's going on.
294
749000
4000
Powinienem jednak powiedzieć kilka słów o tym, co się dzieje.
12:48
I think I'm looking and talkingmówić
295
753000
2000
Uważam, że to, czemu się przyglądam i o czym opowiadam,
12:50
about the psychosocialpsychospołeczne effectsruchomości of inequalitynierówność.
296
755000
3000
to psychospołeczne skutki nierówności.
12:53
More to do with feelingsuczucia of superioritywyższości and inferiorityniższości,
297
758000
3000
Mają wiele wspólnego z poczuciem wyższości i niższości,
12:56
of beingistota valuedcenny and devalueddewaluacji,
298
761000
2000
bycia docenianym albo niedocenianym,
12:58
respectedszanowany and disrespectedlekceważeni.
299
763000
3000
szanowanym albo nieszanowanym.
13:01
And of coursekurs, those feelingsuczucia
300
766000
2000
Oczywiście to poczucie własnego statusu
13:03
of the statusstatus competitionzawody that comespochodzi out of that
301
768000
3000
oraz wynikająca z niego konkurencja
13:06
drivesdyski the consumerismkonsumpcjonizm in our societyspołeczeństwo.
302
771000
3000
napędzają konsumpcjonizm w naszym społeczeństwie.
13:09
It alsorównież leadswskazówki to statusstatus insecurityniepewność.
303
774000
3000
Prowadzą też do niepokoju o swój status.
13:12
We worrymartwić się more about how we're judgedoceniane and seenwidziany by othersinni,
304
777000
4000
Bardziej się martwimy o to, jak jesteśmy postrzegani i oceniani,
13:16
whetherczy we're regardeduważany as attractiveatrakcyjny, cleversprytny,
305
781000
3000
czy uważa się nas za atrakcyjnych, bystrych -
13:19
all that kinduprzejmy of thing.
306
784000
3000
to nas niepokoi.
13:22
The social-evaluativespołecznego oceniające judgmentswyroki increasezwiększać,
307
787000
3000
Im więcej ocen społecznych,
13:25
the fearstrach of those social-evaluativespołecznego oceniające judgmentswyroki.
308
790000
4000
tym większy lęk przed nimi.
13:29
InterestinglyCo ciekawe,
309
794000
2000
Co ciekawe,
13:31
some parallelrównolegle work going on in socialspołeczny psychologyPsychologia:
310
796000
4000
podobne prace prowadzi się w dziedzinie psychologii społecznej:
13:35
some people reviewedrecenzja 208 differentróżne studiesstudia
311
800000
3000
badacze przejrzeli 208 różnych badań,
13:38
in whichktóry volunteerswolontariusze had been invitedzaproszony
312
803000
3000
w których zaproszono ochotników
13:41
into a psychologicalpsychologiczny laboratorylaboratorium
313
806000
2000
do laboratorium psychologicznego
13:43
and had theirich stressnaprężenie hormoneshormony,
314
808000
2000
i zbadano im poziom hormonów stresu,
13:45
theirich responsesodpowiedzi to doing stressfulstresujący taskszadania, measuredwymierzony.
315
810000
4000
jakie pojawiły się w odpowiedzi na stresujące zdania.
13:49
And in the reviewrecenzja,
316
814000
2000
W swoim przeglądzie
13:51
what they were interestedzainteresowany in seeingwidzenie
317
816000
2000
skupili się na tym, by sprawdzić,
13:53
is what kinduprzejmy of stressespodkreśla
318
818000
2000
jakie rodzaje stresu
13:55
mostwiększość reliablyniezawodnie raisepodnieść levelspoziomy of cortisolkortyzolu,
319
820000
3000
najbardziej podnosiły poziom kortyzolu,
13:58
the centralcentralny stressnaprężenie hormonehormon.
320
823000
2000
głównego hormonu stresu.
14:00
And the conclusionwniosek was
321
825000
2000
Okazało się,
14:02
it was taskszadania that includedw zestawie social-evaluativespołecznego oceniające threatzagrożenie --
322
827000
3000
że były to zadania stwarzające zagrożenie oceną społeczną,
14:05
threatszagrożenia to self-esteempoczucie własnej wartości or socialspołeczny statusstatus
323
830000
3000
zagrożenie dla samooceny lub statusu społecznego,
14:08
in whichktóry othersinni can negativelynegatywnie judgesędzia your performancewydajność.
324
833000
3000
w których inni ludzie mogliby negatywnie ocenić wykonanie zadania.
14:11
Those kinduprzejmy of stressespodkreśla
325
836000
2000
Właśnie takie czynniki stresogenne
14:13
have a very particularszczególny effectefekt
326
838000
3000
mają szczególny wpływ
14:16
on the physiologyfizjologia of stressnaprężenie.
327
841000
3000
na fizjologię stresu.
14:20
Now we have been criticizedkrytykowane.
328
845000
2000
Byliśmy też krytykowani.
14:22
Of coursekurs, there are people who dislikenie lubię this stuffrzeczy
329
847000
3000
Oczywiście są osoby, którym się to nie podoba
14:25
and people who find it very surprisingzaskakujący.
330
850000
3000
i tacy, dla których to bardzo zaskakujące.
14:28
I should tell you thoughchociaż
331
853000
2000
Powinienem wam jednak powiedzieć,
14:30
that when people criticizekrytykować us for pickingowocobranie and choosingwybór datadane,
332
855000
3000
że kiedy krytykuje się nas za tendencyjny dobór danych,
14:33
we never pickwybierać and choosewybierać datadane.
333
858000
2000
nie mogę się z tym zgodzić, bo nie robimy tego.
14:35
We have an absoluteabsolutny rulereguła
334
860000
2000
Mamy główną zasadę,
14:37
that if our datadane sourceźródło has datadane for one of the countrieskraje we're looking at,
335
862000
3000
że jeśli nasze źródło ma dane dotyczącego któregoś z badanych krajów,
14:40
it goesidzie into the analysisanaliza.
336
865000
2000
zostają one poddane analizie.
14:42
Our datadane sourceźródło decidesdecyduje
337
867000
2000
To źródło danych decyduje,
14:44
whetherczy it's reliableniezawodny datadane,
338
869000
2000
czy te dane są rzetelne,
14:46
we don't.
339
871000
2000
a nie my sami.
14:48
OtherwiseW przeciwnym razie that would introduceprzedstawiać biasstronniczość.
340
873000
2000
W przeciwnym razie mogłyby się pojawić wypaczenia.
14:50
What about other countrieskraje?
341
875000
2000
Co z innymi krajami?
14:52
There are 200 studiesstudia
342
877000
3000
Istnieje 200 opracowań
14:55
of healthzdrowie in relationRelacja to incomedochód and equalityrówność
343
880000
3000
na temat zdrowia w odniesieniu do dochodu i równości
14:58
in the academicakademicki peer-reviewedrecenzowany journalsczasopism.
344
883000
3000
w akademickich pismach branżowych.
15:01
This isn't confinedogranicza się to these countrieskraje here,
345
886000
3000
To nie ogranicza się do omawianych tu krajów,
15:04
hidingUkrywanie a very simpleprosty demonstrationdemonstracja.
346
889000
2000
ale dla uproszczenia pominęliśmy te pozostałe.
15:06
The samepodobnie countrieskraje,
347
891000
2000
Takie same państwa,
15:08
the samepodobnie measurezmierzyć of inequalitynierówność,
348
893000
2000
takie samy miary nierówności,
15:10
one problemproblem after anotherinne.
349
895000
3000
jeden problem za drugim.
15:14
Why don't we controlkontrola for other factorsczynniki?
350
899000
2000
Czemu nie sprawowaliśmy kontroli nad innymi zmiennymi?
15:16
Well we'vemamy shownpokazane you that GNPPNB perza capitacapita
351
901000
2000
Cóż, pokazaliśmy już, że PNB na mieszkańca
15:18
doesn't make any differenceróżnica.
352
903000
2000
nie robi różnicy.
15:20
And of coursekurs, othersinni usingza pomocą more sophisticatedwyrafinowany methodsmetody in the literatureliteratura
353
905000
4000
Rzecz jasna, inni badacze, korzystający z bardziej wyrafinowanych metod,
15:24
have controlledkontrolowane for povertyubóstwo and educationEdukacja
354
909000
2000
kontrolowali też poziomy ubóstwa, wykształcenia
15:26
and so on.
355
911000
3000
i tym podobnych.
15:30
What about causalityprzyczynowość?
356
915000
2000
A co z przyczynowością?
15:32
CorrelationKorelacji in itselfsamo doesn't proveokazać się causalityprzyczynowość.
357
917000
3000
Sama korelacja nie wskazuje na związek przyczynowy.
15:35
We spendwydać a good bitkawałek of time.
358
920000
2000
Poświęciliśmy temu kawał czasu.
15:37
And indeedw rzeczy samej, people know the causalprzyczynowy linksspinki do mankietów quitecałkiem well
359
922000
2000
Istotnie, dość dobrze znane są związki przyczynowe
15:39
in some of these outcomeswyniki.
360
924000
2000
w przypadku niektórych z rezultatów.
15:41
The bigduży changezmiana in our understandingzrozumienie
361
926000
2000
Dużą zmianę w naszym rozumieniu
15:43
of driversSterowniki of chronicPrzewlekłe healthzdrowie
362
928000
2000
przyczyn przewlekłych chorób
15:45
in the richbogaty developedrozwinięty worldświat
363
930000
2000
w bogatym, rozwiniętym świecie
15:47
is how importantważny chronicPrzewlekłe stressnaprężenie from socialspołeczny sourcesźródła
364
932000
4000
przyniosło zrozumienie, jak bardzo chroniczny stres z otoczenia społecznego
15:51
is affectingwpływający the immuneodporny systemsystem,
365
936000
2000
odbija się na działaniu układu odpornościowego
15:53
the cardiovascularsercowo-naczyniowe systemsystem.
366
938000
3000
i układu krążenia.
15:56
Or for instanceinstancja, the reasonpowód why violenceprzemoc
367
941000
2000
Kolejnym przykład: więcej przemocy
15:58
becomesstaje się more commonpospolity in more unequalnierówny societiesspołeczeństwa
368
943000
3000
występuje w nierównych społeczeństwach,
16:01
is because people are sensitivewrażliwy to beingistota lookedspojrzał down on.
369
946000
5000
bo ludzie są bardziej wyczuleni na pogardę.
16:06
I should say that to dealsprawa with this,
370
951000
3000
Mogę powiedzieć, że żeby sobie z tym poradzić,
16:09
we'vemamy got to dealsprawa with the post-taxPo wprowadzeniu podatku things
371
954000
2000
musimy rozwiązać kwestie przed opodatkowaniem
16:11
and the pre-taxprzed opodatkowaniem things.
372
956000
2000
i po opodatkowaniu.
16:13
We'veMamy got to constrainwymusić incomedochód,
373
958000
3000
Należy ograniczyć dochody
16:16
the bonusBonus culturekultura incomesdochodów at the topTop.
374
961000
2000
i dodatkowe korzyści kulturowe wyżyn społecznych.
16:18
I think we mustmusi make our bossesbossów accountableodpowiedzialny to theirich employeespracowników
375
963000
3000
Sądzę, że musimy sprawić, żeby szefowie ponosili odpowiedzialność
16:21
in any way we can.
376
966000
3000
przed swoimi pracownikami, na każdy możliwy sposób.
16:24
I think the take-homezabrać do domu messagewiadomość thoughchociaż
377
969000
3000
Myślę też, że wniosek, jaki powinniście z tego wynieść
16:27
is that we can improveulepszać the realreal qualityjakość of humanczłowiek life
378
972000
4000
jest taki, że możemy poprawić jakość ludzkiego życia,
16:31
by reducingredukcja the differencesróżnice in incomesdochodów betweenpomiędzy us.
379
976000
3000
zmniejszając dzielące nas różnice w dochodach.
16:34
SuddenlyNagle we have a handleuchwyt
380
979000
2000
Oto i mamy punkt zaczepienia w kwestii
16:36
on the psychosocialpsychospołeczne well-beingdobre samopoczucie of wholecały societiesspołeczeństwa,
381
981000
2000
psychospołecznego dobrostanu całych społeczeństw,
16:38
and that's excitingekscytujący.
382
983000
2000
a to naprawdę ekscytujące.
16:40
Thank you.
383
985000
2000
Dziękuję.
16:42
(ApplauseAplauz)
384
987000
6000
(Brawa)
Translated by Martyna Bajek
Reviewed by Jakub Luberda

▲Back to top

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