TEDGlobal 2011
Richard Wilkinson: How economic inequality harms societies
Richard Wilkinson : Comment les inégalités économiques nuisent aux sociétés
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Nous ressentons instinctivement que les sociétés qui ont des écarts de revenus énormes vont mal dans un sens. Richard Wilkinson met en graphiques des données concrètes sur l'inégalité économique, et montre ce qui peut empirer quand les riches et les pauvres sont trop éloignés : les effets réels sur la santé, la durée de vie, même des valeurs fondamentales comme la confiance.
Richard Wilkinson - Public health researcher
In "The Spirit Level," Richard Wilkinson charts data that proves societies that are more equal are healthier, happier societies. Full bio
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 truth of what I'm going to say.
0
0
3000
Vous savez tous que ce que je vais dire est vrai.
00:18
I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive
1
3000
4000
Je pense que l'intuition que l'inégalité est source de division et corrode la société
00:22
has been around since before the French Revolution.
2
7000
4000
existe depuis avant la Révolution française.
00:26
What's changed
3
11000
2000
Ce qui a changé
00:28
is we now can look at the evidence,
4
13000
2000
est que nous pouvons maintenant examiner les preuves,
00:30
we can compare societies, more and less equal societies,
5
15000
3000
nous pouvons comparer les sociétés, les sociétés plus ou moins égales,
00:33
and see what inequality does.
6
18000
3000
et voir les effets de l'inégalité.
00:36
I'm going to take you through that data
7
21000
3000
Je vais vous emmener à travers les données
00:39
and then explain why
8
24000
2000
et ensuite expliquer pourquoi
00:41
the links I'm going to be showing you exist.
9
26000
4000
les liens que je vais vous montrer existent.
00:45
But first, see what a miserable lot we are.
10
30000
3000
Mais d'abord, voyons comme nous sommes une bande de misérables.
00:48
(Laughter)
11
33000
2000
(Rires)
00:50
I want to start though
12
35000
2000
Je veux pourtant commencer
00:52
with a paradox.
13
37000
3000
avec un paradoxe.
00:55
This shows you life expectancy
14
40000
2000
Ceci vous montre l'espérance de vie
00:57
against gross national income --
15
42000
2000
par rapport au revenu national brut -
00:59
how rich countries are on average.
16
44000
2000
comment les pays riches sont en moyenne.
01:01
And you see the countries on the right,
17
46000
2000
Et vous voyez les pays sur la droite,
01:03
like Norway and the USA,
18
48000
2000
comme la Norvège et les Etats-Unis,
01:05
are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.
19
50000
5000
sont deux fois plus riches qu'Israël, la Grèce, le Portugal sur la gauche.
01:10
And it makes no difference to their life expectancy at all.
20
55000
4000
Et ça ne change rien du tout à leur espérance de vie.
01:14
There's no suggestion of a relationship there.
21
59000
2000
Rien ne suggère là une relation.
01:16
But if we look within our societies,
22
61000
3000
Mais si nous regardons dans nos sociétés,
01:19
there are extraordinary social gradients in health
23
64000
3000
il y a des gradients sociaux extraordinaires pour la santé
01:22
running right across society.
24
67000
2000
qui traversent la société.
01:24
This, again, is life expectancy.
25
69000
2000
Là encore, c'est l'espérance de vie.
01:26
These are small areas of England and Wales --
26
71000
2000
Ce sont de petites zones de l'Angleterre et au Pays de Galles -
01:28
the poorest on the right, the richest on the left.
27
73000
4000
les plus pauvres à droite, les plus riches à gauche.
01:32
A lot of difference between the poor and the rest of us.
28
77000
3000
Une grande différence entre les pauvres et le reste d'entre nous.
01:35
Even the people just below the top
29
80000
2000
Même les gens juste en dessous du sommet
01:37
have less good health
30
82000
2000
ont une santé moins bonne
01:39
than the people at the top.
31
84000
2000
que les gens au sommet.
01:41
So income means something very important
32
86000
2000
Aussi le revenu signifie quelque chose de très important
01:43
within our societies,
33
88000
2000
au sein de nos sociétés,
01:45
and nothing between them.
34
90000
3000
et rien entre elles.
01:48
The explanation of that paradox
35
93000
3000
L'explication de ce paradoxe
01:51
is that, within our societies,
36
96000
2000
est que, dans nos sociétés,
01:53
we're looking at relative income
37
98000
2000
nous regardons le revenu relatif
01:55
or social position, social status --
38
100000
3000
ou la position sociale, le statut social -
01:58
where we are in relation to each other
39
103000
3000
où nous sommes en relation les uns aux autres
02:01
and the size of the gaps between us.
40
106000
3000
et la taille de l'écart entre nous.
02:04
And as soon as you've got that idea,
41
109000
2000
Et dès que vous avez cette idée,
02:06
you should immediately wonder:
42
111000
2000
vous devriez immédiatement demander :
02:08
what happens if we widen the differences,
43
113000
3000
ce qui arrive si nous élargissons les différences,
02:11
or compress them,
44
116000
2000
ou nous les compressons,
02:13
make the income differences bigger or smaller?
45
118000
2000
les écarts de revenus deviennent-ils plus ou moins importants?
02:15
And that's what I'm going to show you.
46
120000
3000
Et c'est ce que je vais vous montrer.
02:18
I'm not using any hypothetical data.
47
123000
2000
Je n'utilise pas de données hypothétiques.
02:20
I'm taking data from the U.N. --
48
125000
2000
Je prends les données de l'ONU -
02:22
it's the same as the World Bank has --
49
127000
2000
ce sont les mêmes que celles dont la Banque mondiale dispose -
02:24
on the scale of income differences
50
129000
2000
sur l'échelle des écarts de revenu
02:26
in these rich developed market democracies.
51
131000
3000
dans ces riches et développées démocraties de marché.
02:29
The measure we've used,
52
134000
2000
La mesure que nous avons utilisée,
02:31
because it's easy to understand and you can download it,
53
136000
2000
parce que c'est facile à comprendre et que vous pouvez le télécharger,
02:33
is how much richer the top 20 percent
54
138000
2000
est de combien les 20 % du sommet sont plus riches
02:35
than the bottom 20 percent in each country.
55
140000
3000
que les derniers 20% dans chaque pays.
02:38
And you see in the more equal countries on the left --
56
143000
3000
Et vous voyez dans les pays les plus égalitaires à gauche -
02:41
Japan, Finland, Norway, Sweden --
57
146000
2000
le Japon, la Finlande, la Norvège, la Suède -
02:43
the top 20 percent are about three and a half, four times as rich
58
148000
2000
les premiers 20 % sont environ trois fois et demi, quatre fois plus riches
02:45
as the bottom 20 percent.
59
150000
3000
que les derniers 20 pour cent.
02:48
But on the more unequal end --
60
153000
2000
Mais pour les plus inégalitaires -
02:50
U.K., Portugal, USA, Singapore --
61
155000
2000
le Royaume-Uni, le Portugal, les Etats-Unis, Singapour -
02:52
the differences are twice as big.
62
157000
3000
les différences sont deux fois plus importantes.
02:55
On that measure, we are twice as unequal
63
160000
3000
Sur cette mesure, nous sommes deux fois plus inégaux
02:58
as some of the other successful market democracies.
64
163000
4000
que certaines des autres démocraties de marché qui réussissent.
03:02
Now I'm going to show you what that does to our societies.
65
167000
4000
Maintenant, je vais vous montrer ce que cela fait à nos sociétés.
03:06
We collected data on problems with social gradients,
66
171000
3000
Nous avons recueilli des données sur les problèmes avec des gradients sociaux,
03:09
the kind of problems that are more common
67
174000
2000
le genre de problèmes qui sont plus fréquents
03:11
at the bottom of the social ladder.
68
176000
2000
au bas de l'échelle sociale.
03:13
Internationally comparable data on life expectancy,
69
178000
3000
Les données internationalement comparables sur l'espérance de vie,
03:16
on kids' maths and literacy scores,
70
181000
3000
sur les résultats en maths et en lecture et écriture des enfants,
03:19
on infant mortality rates, homicide rates,
71
184000
3000
le taux de mortalité infantile, le taux d'homicides,
03:22
proportion of the population in prison, teenage birthrates,
72
187000
3000
la proportion de la population en prison, le taux de natalité chez les adolescentes,
03:25
levels of trust,
73
190000
2000
les niveaux de confiance,
03:27
obesity, mental illness --
74
192000
2000
l'obésité, les maladies mentales -
03:29
which in standard diagnostic classification
75
194000
3000
ce qui dans la classification diagnostique normale
03:32
includes drug and alcohol addiction --
76
197000
2000
comprend la toxicomanie et l'alcoolisme -
03:34
and social mobility.
77
199000
2000
et la mobilité sociale.
03:36
We put them all in one index.
78
201000
3000
Nous les avons tous mis dans un seul indice.
03:39
They're all weighted equally.
79
204000
2000
Ils sont tous la même pondération.
03:41
Where a country is is a sort of average score on these things.
80
206000
3000
Lorsqu'un pays a un score moyen sur ces choses.
03:44
And there, you see it
81
209000
2000
Et là, vous le voyez
03:46
in relation to the measure of inequality I've just shown you,
82
211000
3000
par rapport à la mesure de l'inégalité que je viens de vous montrer,
03:49
which I shall use over and over again in the data.
83
214000
3000
que je vais utiliser encore et encore dans les données.
03:52
The more unequal countries
84
217000
2000
Les pays les plus inégalitaires
03:54
are doing worse
85
219000
2000
font pire
03:56
on all these kinds of social problems.
86
221000
2000
dans toutes ces sortes de problèmes sociaux.
03:58
It's an extraordinarily close correlation.
87
223000
3000
C'est une corrélation extrêmement étroite.
04:01
But if you look at that same index
88
226000
2000
Mais si vous regardez ce même indice
04:03
of health and social problems
89
228000
2000
des problèmes sanitaires et sociaux
04:05
in relation to GNP per capita,
90
230000
2000
par rapport au PNB par habitant,
04:07
gross national income,
91
232000
2000
au revenu national brut,
04:09
there's nothing there,
92
234000
2000
il n'y a rien là,
04:11
no correlation anymore.
93
236000
3000
plus aucune corrélation.
04:14
We were a little bit worried
94
239000
2000
Nous nous sommes un peu inquiétés
04:16
that people might think
95
241000
2000
que les gens puissent penser
04:18
we'd been choosing problems to suit our argument
96
243000
2000
que nous avions choisi des problèmes allant dans le sens de nos arguments
04:20
and just manufactured this evidence,
97
245000
3000
et simplement fabriqué ces preuves,
04:23
so we also did a paper in the British Medical Journal
98
248000
3000
nous avons donc publié un article dans le British Medical Journal
04:26
on the UNICEF index of child well-being.
99
251000
4000
sur l'indice UNICEF du bien-être des enfants.
04:30
It has 40 different components
100
255000
2000
Il combine 40 composantes différentes
04:32
put together by other people.
101
257000
2000
mis en place par d'autres personnes.
04:34
It contains whether kids can talk to their parents,
102
259000
3000
Il prend en compte si les enfants peuvent parler à leurs parents,
04:37
whether they have books at home,
103
262000
2000
s'ils ont des livres à la maison,
04:39
what immunization rates are like, whether there's bullying at school.
104
264000
3000
à quoi ressemblent les taux de vaccination, s'il y a de l'intimidation à l'école.
04:42
Everything goes into it.
105
267000
2000
Il contient tout.
04:44
Here it is in relation to that same measure of inequality.
106
269000
4000
Ici, il est en rapport à cette même mesure de l'inégalité.
04:48
Kids do worse in the more unequal societies.
107
273000
3000
Les enfants font pire dans les sociétés plus inégalitaires.
04:51
Highly significant relationship.
108
276000
3000
Un rapport très significatif.
04:54
But once again,
109
279000
2000
Mais encore une fois,
04:56
if you look at that measure of child well-being,
110
281000
3000
si vous regardez cette mesure de bien-être de l'enfant,
04:59
in relation to national income per person,
111
284000
2000
par rapport au revenu national par habitant,
05:01
there's no relationship,
112
286000
2000
il n'y a aucune relation,
05:03
no suggestion of a relationship.
113
288000
3000
aucune suggestion d'une relation.
05:06
What all the data I've shown you so far says
114
291000
3000
Ce que toutes les données que je vous ai montré jusqu'ici disent
05:09
is the same thing.
115
294000
2000
c'est la même chose.
05:11
The average well-being of our societies
116
296000
2000
Le bien-être moyen de nos sociétés
05:13
is not dependent any longer
117
298000
3000
ne dépend plus
05:16
on national income and economic growth.
118
301000
3000
du revenu national et de la croissance économique.
05:19
That's very important in poorer countries,
119
304000
2000
C'est très important dans les pays pauvres,
05:21
but not in the rich developed world.
120
306000
3000
mais pas dans le monde riche et développé.
05:24
But the differences between us
121
309000
2000
Mais les différences entre nous
05:26
and where we are in relation to each other
122
311000
2000
et où nous sommes les uns par rapport aux autres
05:28
now matter very much.
123
313000
3000
aujourd'hui ont beaucoup d'importance.
05:31
I'm going to show you some of the separate bits of our index.
124
316000
3000
Je vais vous montrer des éléments de notre index.
05:34
Here, for instance, is trust.
125
319000
2000
Ici, par exemple, c'est la confiance.
05:36
It's simply the proportion of the population
126
321000
2000
C'est tout simplement la proportion de la population
05:38
who agree most people can be trusted.
127
323000
2000
qui reconnait qu'on peut faire confiance à la plupart des gens.
05:40
It comes from the World Values Survey.
128
325000
2000
Cela provient de la World Values Survey.
05:42
You see, at the more unequal end,
129
327000
2000
Vous voyez, à l'extrémité la plus inégalitaire,
05:44
it's about 15 percent of the population
130
329000
3000
c'est environ 15 pour cent de la population
05:47
who feel they can trust others.
131
332000
2000
qui ont l'impression qu'ils peuvent faire confiance aux autres.
05:49
But in the more equal societies,
132
334000
2000
Mais dans les sociétés plus égalitaires,
05:51
it rises to 60 or 65 percent.
133
336000
4000
il s'élève à 60 ou 65 pour cent.
05:55
And if you look at measures of involvement in community life
134
340000
3000
Et si vous regardez les mesures d'implication dans la vie communautaire
05:58
or social capital,
135
343000
2000
ou du capital social,
06:00
very similar relationships
136
345000
2000
des rapports très proches
06:02
closely related to inequality.
137
347000
3000
étroitement liée à l'inégalité.
06:05
I may say, we did all this work twice.
138
350000
3000
Si je peux dire, nous avons fait tout ce travail deux fois.
06:08
We did it first on these rich, developed countries,
139
353000
3000
Nous l'avons fait d'abord sur ces riches pays développés,
06:11
and then as a separate test bed,
140
356000
2000
et puis comme banc d'essai indépendant,
06:13
we repeated it all on the 50 American states --
141
358000
3000
nous avons tout refait pour les 50 États américains -
06:16
asking just the same question:
142
361000
2000
en posant simplement la même question:
06:18
do the more unequal states
143
363000
2000
les états les plus inégalitaires
06:20
do worse on all these kinds of measures?
144
365000
2000
font-ils pire dans tous ces types de mesures?
06:22
So here is trust from a general social survey of the federal government
145
367000
4000
Voici donc la confiance d'après une enquête sociale générale du gouvernement fédéral
06:26
related to inequality.
146
371000
2000
sur l'inégalité.
06:28
Very similar scatter
147
373000
2000
Un éparpillement très semblable
06:30
over a similar range of levels of trust.
148
375000
2000
sur une même gamme de niveaux de confiance.
06:32
Same thing is going on.
149
377000
2000
La même chose se passe.
06:34
Basically we found
150
379000
2000
En gros, nous avons trouvé
06:36
that almost anything that's related to trust internationally
151
381000
3000
que presque tout ce qui est lié à la confiance au niveau international
06:39
is related to trust amongst the 50 states
152
384000
2000
est liée à la confiance parmi les 50 Etats
06:41
in that separate test bed.
153
386000
2000
dans ce banc d'essai indépendant.
06:43
We're not just talking about a fluke.
154
388000
2000
Nous ne parlons pas seulement d'un coup de chance.
06:45
This is mental illness.
155
390000
2000
C'est une maladie mentale.
06:47
WHO put together figures
156
392000
2000
L' OMS a rassemblé les chiffres
06:49
using the same diagnostic interviews
157
394000
2000
en utilisant les mêmes entretiens de diagnostic
06:51
on random samples of the population
158
396000
2000
sur des échantillons aléatoires de la population
06:53
to allow us to compare rates of mental illness
159
398000
3000
pour nous permettre de comparer les taux de maladie mentale
06:56
in each society.
160
401000
2000
dans chaque société.
06:58
This is the percent of the population
161
403000
2000
C'est le pourcentage de la population
07:00
with any mental illness in the preceding year.
162
405000
3000
atteint d'une maladie mentale dans l'année précédente.
07:03
And it goes from about eight percent
163
408000
3000
Et il va d'environ huit pour cent
07:06
up to three times that --
164
411000
2000
jusqu'à trois fois plus -
07:08
whole societies
165
413000
2000
des sociétés entières
07:10
with three times the level of mental illness of others.
166
415000
3000
avec trois fois le niveau de maladie mentale des autres.
07:13
And again, closely related to inequality.
167
418000
4000
Et là encore, étroitement lié à l'inégalité.
07:17
This is violence.
168
422000
2000
C'est la violence.
07:19
These red dots are American states,
169
424000
2000
Ces points rouges sont les États américains,
07:21
and the blue triangles are Canadian provinces.
170
426000
4000
et les triangles bleus sont les provinces canadiennes.
07:25
But look at the scale of the differences.
171
430000
3000
Mais regardez l'ampleur des différences.
07:28
It goes from 15 homicides per million
172
433000
3000
Cela va de 15 homicides par million
07:31
up to 150.
173
436000
3000
jusqu'à 150.
07:34
This is the proportion of the population in prison.
174
439000
3000
Il s'agit de la proportion de la population en prison.
07:37
There's a about a tenfold difference there,
175
442000
3000
La différence est environ 10 fois supérieure,
07:40
log scale up the side.
176
445000
2000
l'échelle est sur le côté.
07:42
But it goes from about 40 to 400
177
447000
2000
Mais elle va d'environ 40 à 400
07:44
people in prison.
178
449000
3000
personnes en prison.
07:47
That relationship
179
452000
2000
Cette relation
07:49
is not mainly driven by more crime.
180
454000
2000
n'est pas principalement due à une augmentation des crimes.
07:51
In some places, that's part of it.
181
456000
3000
Dans certains endroits, c'est en partie le cas.
07:54
But most of it is about more punitive sentencing,
182
459000
2000
Mais c'est essentiellement du à une augmentation des peines,
07:56
harsher sentencing.
183
461000
2000
des peines plus sévères.
07:58
And the more unequal societies
184
463000
2000
Et les sociétés les plus inégales
08:00
are more likely also to retain the death penalty.
185
465000
4000
sont plus susceptibles également de conserver la peine de mort.
08:04
Here we have children dropping out of high school.
186
469000
5000
Ici nous avons des enfants qui abandonnent l'école secondaire.
08:09
Again, quite big differences.
187
474000
2000
Encore une fois, des différences assez grandes.
08:11
Extraordinarily damaging,
188
476000
2000
Extraordinairement dommageables,
08:13
if you're talking about using the talents of the population.
189
478000
3000
si vous parlez d'utiliser les talents de la population.
08:16
This is social mobility.
190
481000
3000
Ceci est la mobilité sociale.
08:19
It's actually a measure of mobility
191
484000
2000
C'est en fait une mesure de la mobilité
08:21
based on income.
192
486000
2000
basée sur le revenu.
08:23
Basically, it's asking:
193
488000
2000
en gros, cela revient à demander:
08:25
do rich fathers have rich sons
194
490000
2000
les pères riches ont-ils des fils riches
08:27
and poor fathers have poor sons,
195
492000
2000
et les pères pauvres ont-ils des fils pauvres,
08:29
or is there no relationship between the two?
196
494000
3000
ou n'y a-t-il aucun rapport entre les deux?
08:32
And at the more unequal end,
197
497000
2000
Et à la fin plus inégalitaire,
08:34
fathers' income is much more important --
198
499000
3000
le revenu des pères est beaucoup plus important -
08:37
in the U.K., USA.
199
502000
3000
au Royaume-Uni, aux Etats-Unis.
08:40
And in Scandinavian countries,
200
505000
2000
Et dans les pays scandinaves,
08:42
fathers' income is much less important.
201
507000
2000
le revenu des pères est beaucoup moins important.
08:44
There's more social mobility.
202
509000
3000
Il y a plus de mobilité sociale.
08:47
And as we like to say --
203
512000
2000
Et comme nous aimons le dire -
08:49
and I know there are a lot of Americans in the audience here --
204
514000
3000
et je sais qu'il y a beaucoup d'Américains dans l'auditoire ici -
08:52
if Americans want to live the American dream,
205
517000
3000
si les Américains veulent vivre le rêve américain,
08:55
they should go to Denmark.
206
520000
2000
ils devraient aller au Danemark.
08:57
(Laughter)
207
522000
2000
(Rires)
08:59
(Applause)
208
524000
4000
(Applaudissements)
09:03
I've shown you just a few things in italics here.
209
528000
3000
Je vous ai montré quelques petites choses ici en italique.
09:06
I could have shown a number of other problems.
210
531000
2000
J'aurais pu montrer un certain nombre d'autres problèmes.
09:08
They're all problems that tend to be more common
211
533000
2000
Ce sont tous des problèmes qui ont tendance à être plus fréquents
09:10
at the bottom of the social gradient.
212
535000
2000
au bas de la pente sociale.
09:12
But there are endless problems with social gradients
213
537000
5000
Mais il y a des problèmes sans fin avec des gradients sociaux
09:17
that are worse in more unequal countries --
214
542000
2000
qui sont pires dans les pays plus inégalitaires -
09:19
not just a little bit worse,
215
544000
2000
pas seulement légèrement pire,
09:21
but anything from twice as common to 10 times as common.
216
546000
3000
mais de l'ordre de deux fois à 10 fois plus fréquents.
09:24
Think of the expense,
217
549000
2000
Pensez à la dépense,
09:26
the human cost of that.
218
551000
3000
au coût humain.
09:29
I want to go back though to this graph that I showed you earlier
219
554000
2000
Je veux revenir sur ce graphique que je vous ai montré plus tôt
09:31
where we put it all together
220
556000
2000
où nous rassemblons tout
09:33
to make two points.
221
558000
2000
pour faire deux points.
09:35
One is that, in graph after graph,
222
560000
3000
La première est que, d'un graphique à l'autre,
09:38
we find the countries that do worse,
223
563000
2000
on trouve que les pays qui font pire,
09:40
whatever the outcome,
224
565000
2000
quel que soit le résultat,
09:42
seem to be the more unequal ones,
225
567000
2000
semblent être les plus inégalitaires,
09:44
and the ones that do well
226
569000
2000
et ceux qui réussissent bien
09:46
seem to be the Nordic countries and Japan.
227
571000
3000
semblent être les pays nordiques et le Japon.
09:49
So what we're looking at
228
574000
2000
Alors ce que nous voyons
09:51
is general social disfunction related to inequality.
229
576000
3000
c'est un dysfonctionnement social général liés à l'inégalité.
09:54
It's not just one or two things that go wrong,
230
579000
2000
Ce n'est pas seulement une ou deux choses qui vont mal,
09:56
it's most things.
231
581000
2000
c'est la plupart des choses.
09:58
The other really important point I want to make on this graph
232
583000
3000
L'autre point vraiment important que je veux souligner sur ce graphique
10:01
is that, if you look at the bottom,
233
586000
2000
est que, si vous regardez en bas,
10:03
Sweden and Japan,
234
588000
3000
la Suède et le Japon,
10:06
they're very different countries in all sorts of ways.
235
591000
3000
ce sont des pays très différents de toutes sortes de façons.
10:09
The position of women,
236
594000
2000
La position des femmes,
10:11
how closely they keep to the nuclear family,
237
596000
2000
comment ils restent proches de la famille nucléaire,
10:13
are on opposite ends of the poles
238
598000
2000
sont aux extrémités opposées des pôles
10:15
in terms of the rich developed world.
239
600000
2000
en termes de monde riche et développé.
10:17
But another really important difference
240
602000
2000
Mais une autre différence très importante
10:19
is how they get their greater equality.
241
604000
3000
est de savoir comment ils obtiennent leur plus grande égalité.
10:22
Sweden has huge differences in earnings,
242
607000
3000
La Suède a d'énormes différences dans les salaires,
10:25
and it narrows the gap through taxation,
243
610000
2000
et il réduit l'écart grâce à la fiscalité,
10:27
general welfare state,
244
612000
2000
un état-providence général,
10:29
generous benefits and so on.
245
614000
3000
des prestations généreuses et ainsi de suite.
10:32
Japan is rather different though.
246
617000
2000
Le Japon est un peu différent cependant.
10:34
It starts off with much smaller differences in earnings before tax.
247
619000
3000
D'abord avec des différences beaucoup plus petites dans les salaires bruts.
10:37
It has lower taxes.
248
622000
2000
Il y a moins d'impôts.
10:39
It has a smaller welfare state.
249
624000
2000
Il y a un état-providence moins important.
10:41
And in our analysis of the American states,
250
626000
2000
Et dans notre analyse des états américains,
10:43
we find rather the same contrast.
251
628000
2000
nous trouvons plutôt le même contraste.
10:45
There are some states that do well through redistribution,
252
630000
3000
Il y a certains Etats qui réussissent bien par la redistribution,
10:48
some states that do well
253
633000
2000
certains États qui réussissent bien
10:50
because they have smaller income differences before tax.
254
635000
3000
parce qu'ils ont des différences de revenus bruts moindres.
10:53
So we conclude
255
638000
2000
Donc, nous concluons
10:55
that it doesn't much matter how you get your greater equality,
256
640000
3000
que la façon d'obtenir une plus grande égalité n'a pas beaucoup d'importance,
10:58
as long as you get there somehow.
257
643000
2000
du moment que vous y arrivez en quelque sorte.
11:00
I am not talking about perfect equality,
258
645000
2000
Je ne parle pas d'égalité parfaite,
11:02
I'm talking about what exists in rich developed market democracies.
259
647000
4000
je parle de ce qui existe dans les démocraties de marché riches et développées.
11:08
Another really surprising part of this picture
260
653000
5000
Une autre partie vraiment surprenant de cette image
11:13
is that it's not just the poor
261
658000
2000
c'est que ce ne sont pas seulement les pauvres
11:15
who are affected by inequality.
262
660000
3000
qui sont touchés par les inégalités.
11:18
There seems to be some truth in John Donne's
263
663000
2000
Il semble y avoir une certaine vérité dans la citation de John Donne
11:20
"No man is an island."
264
665000
3000
"Aucun homme n'est une île."
11:23
And in a number of studies, it's possible to compare
265
668000
3000
Et dans un certain nombre d'études, il est possible de comparer
11:26
how people do in more and less equal countries
266
671000
3000
comment les gens font dans les pays plus ou moins égalitaires
11:29
at each level in the social hierarchy.
267
674000
3000
à chaque niveau de la hiérarchie sociale.
11:32
This is just one example.
268
677000
3000
Ce n'est qu'un exemple.
11:35
It's infant mortality.
269
680000
2000
C'est la mortalité infantile.
11:37
Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths
270
682000
3000
Certains Suédois ont très gentiment classé un grand nombre de leurs décès de nourrissons
11:40
according to the British register of general socioeconomic classification.
271
685000
5000
selon le registre britannique de classification socio-économique générale.
11:45
And so it's anachronistically
272
690000
3000
Et donc c'est un classement anachronique
11:48
a classification by fathers' occupations,
273
693000
2000
par professions des pères,
11:50
so single parents go on their own.
274
695000
2000
et donc les parents seuls sont tous comptabilisés.
11:52
But then where it says "low social class,"
275
697000
3000
Mais alors, où il est dit "classe sociale inférieure",
11:55
that's unskilled manual occupations.
276
700000
3000
il s'agit des métiers manuels non qualifiés.
11:58
It goes through towards the skilled manual occupations in the middle,
277
703000
4000
Elle passe ensuite aux métiers manuels qualifiés au milieu,
12:02
then the junior non-manual,
278
707000
2000
puis les non manuels juniors ,
12:04
going up high to the professional occupations --
279
709000
3000
pour monter jusqu'aux professions libérales -
12:07
doctors, lawyers,
280
712000
2000
médecins, avocats,
12:09
directors of larger companies.
281
714000
2000
directeurs des grandes entreprises.
12:11
You see there that Sweden does better than Britain
282
716000
3000
Vous voyez là que la Suède fait mieux que la Grande-Bretagne
12:14
all the way across the social hierarchy.
283
719000
3000
sur toute la hiérarchie sociale.
12:19
The biggest differences are at the bottom of society.
284
724000
2000
Les principales différences sont en bas de la société.
12:21
But even at the top,
285
726000
2000
Mais même au sommet,
12:23
there seems to be a small benefit
286
728000
2000
il semble y avoir un léger avantage
12:25
to being in a more equal society.
287
730000
2000
dans le fait d'être dans une société plus égalitaire.
12:27
We show that on about five different sets of data
288
732000
3000
Nous montrons cela sur environ cinq ensembles différents de données
12:30
covering educational outcomes
289
735000
2000
couvrant les résultats scolaires
12:32
and health in the United States and internationally.
290
737000
3000
et de la santé aux Etats-Unis et internationalement.
12:35
And that seems to be the general picture --
291
740000
3000
Et cela semble être l'impression générale -
12:38
that greater equality makes most difference at the bottom,
292
743000
3000
qu'une plus grande égalité fait plus de différence dans le bas,
12:41
but has some benefits even at the top.
293
746000
3000
mais a quelques avantages, même au sommet.
12:44
But I should say a few words about what's going on.
294
749000
4000
Mais je dois dire quelques mots sur ce qui se passe.
12:48
I think I'm looking and talking
295
753000
2000
Je pense que j'examine et je parle
12:50
about the psychosocial effects of inequality.
296
755000
3000
des effets psychosociaux de l'inégalité.
12:53
More to do with feelings of superiority and inferiority,
297
758000
3000
Plus à voir avec des sentiments de supériorité et d'infériorité,
12:56
of being valued and devalued,
298
761000
2000
d'être valorisé et dévalorisé,
12:58
respected and disrespected.
299
763000
3000
respecté et méprisé.
13:01
And of course, those feelings
300
766000
2000
Et bien sûr, ces sentiments
13:03
of the status competition that comes out of that
301
768000
3000
de concurrence de statut qui en ressortent
13:06
drives the consumerism in our society.
302
771000
3000
entraîne le consumérisme dans notre société.
13:09
It also leads to status insecurity.
303
774000
3000
Cela conduit aussi à l'insécurité du statut.
13:12
We worry more about how we're judged and seen by others,
304
777000
4000
Nous nous inquiétons davantage de la façon dont nous sommes jugés et vus par les autres,
13:16
whether we're regarded as attractive, clever,
305
781000
3000
si nous sommes considérés comme attirants, intelligents,
13:19
all that kind of thing.
306
784000
3000
tout ce genre de chose.
13:22
The social-evaluative judgments increase,
307
787000
3000
L'augmentation des jugements sociaux-évaluatifs,
13:25
the fear of those social-evaluative judgments.
308
790000
4000
la crainte de ces jugements sociaux-évaluatifs.
13:29
Interestingly,
309
794000
2000
Fait intéressant,
13:31
some parallel work going on in social psychology:
310
796000
4000
certains travaux parallèles en cours en psychologie sociale :
13:35
some people reviewed 208 different studies
311
800000
3000
il y a des gens qui ont examiné 208 études différentes
13:38
in which volunteers had been invited
312
803000
3000
dans laquelle les volontaires avaient été invités
13:41
into a psychological laboratory
313
806000
2000
dans un laboratoire psychologique
13:43
and had their stress hormones,
314
808000
2000
pour qu'on mesure leurs hormones de stress,
13:45
their responses to doing stressful tasks, measured.
315
810000
4000
leurs réponses à faire des tâches stressantes.
13:49
And in the review,
316
814000
2000
Et dans le bilan,
13:51
what they were interested in seeing
317
816000
2000
ce qu'ils voulaient examiner
13:53
is what kind of stresses
318
818000
2000
c'est ce genre de stress
13:55
most reliably raise levels of cortisol,
319
820000
3000
qui plus régulièrement fait monter les niveaux de cortisol,
13:58
the central stress hormone.
320
823000
2000
l'hormone principale du stress.
14:00
And the conclusion was
321
825000
2000
Et on a conclu
14:02
it was tasks that included social-evaluative threat --
322
827000
3000
que c'était les tâches qui comprenaient une menace socio-évaluative -
14:05
threats to self-esteem or social status
323
830000
3000
des menaces envers l'estime de soi ou le statut social
14:08
in which others can negatively judge your performance.
324
833000
3000
par lesquelles les autres peuvent juger négativement vos performances.
14:11
Those kind of stresses
325
836000
2000
Ce genre de stress
14:13
have a very particular effect
326
838000
3000
a un effet très particulier
14:16
on the physiology of stress.
327
841000
3000
sur la physiologie du stress.
14:20
Now we have been criticized.
328
845000
2000
Nous avons été critiqués.
14:22
Of course, there are people who dislike this stuff
329
847000
3000
Bien sûr, il ya des gens qui n'aiment pas ce genre de choses
14:25
and people who find it very surprising.
330
850000
3000
et des gens qui trouvent cela très surprenant.
14:28
I should tell you though
331
853000
2000
Je dois vous dire que
14:30
that when people criticize us for picking and choosing data,
332
855000
3000
que lorsque les gens nous critiquent notre choix de données,
14:33
we never pick and choose data.
333
858000
2000
nous ne choisissons jamais les données.
14:35
We have an absolute rule
334
860000
2000
Nous avons une règle absolue
14:37
that if our data source has data for one of the countries we're looking at,
335
862000
3000
que si notre source de données contient des données pour l'un des pays que nous étudions,
14:40
it goes into the analysis.
336
865000
2000
elle intègre l'analyse.
14:42
Our data source decides
337
867000
2000
Notre source de données décide
14:44
whether it's reliable data,
338
869000
2000
s'il s'agit de données fiables,
14:46
we don't.
339
871000
2000
pas nous.
14:48
Otherwise that would introduce bias.
340
873000
2000
Sinon cela fausserait tout.
14:50
What about other countries?
341
875000
2000
Qu'en est-il d'autres pays?
14:52
There are 200 studies
342
877000
3000
Il y a 200 études
14:55
of health in relation to income and equality
343
880000
3000
de la santé par rapport au revenu et à l'égalité
14:58
in the academic peer-reviewed journals.
344
883000
3000
dans les revues professionnelles.
15:01
This isn't confined to these countries here,
345
886000
3000
Ce n'est pas limité à ces pays-là,
15:04
hiding a very simple demonstration.
346
889000
2000
cachant une démonstration très simple.
15:06
The same countries,
347
891000
2000
Les mêmes pays,
15:08
the same measure of inequality,
348
893000
2000
la même mesure de l'inégalité,
15:10
one problem after another.
349
895000
3000
un problème après l'autre.
15:14
Why don't we control for other factors?
350
899000
2000
Pourquoi ne pas contrôler les autres facteurs?
15:16
Well we've shown you that GNP per capita
351
901000
2000
Eh bien, nous avons montré que le PNB par habitant
15:18
doesn't make any difference.
352
903000
2000
ne fait aucune différence.
15:20
And of course, others using more sophisticated methods in the literature
353
905000
4000
Et bien sûr, d'autres qui utilisent des méthodes plus sophistiquées dans la littérature
15:24
have controlled for poverty and education
354
909000
2000
ont contrôlé la pauvreté et l'éducation
15:26
and so on.
355
911000
3000
et ainsi de suite.
15:30
What about causality?
356
915000
2000
Et la causalité?
15:32
Correlation in itself doesn't prove causality.
357
917000
3000
La corrélation en soi ne prouve pas la causalité.
15:35
We spend a good bit of time.
358
920000
2000
Nous passons pas mal de temps.
15:37
And indeed, people know the causal links quite well
359
922000
2000
Et effectivement, les gens connaissent les liens de causalité assez bien
15:39
in some of these outcomes.
360
924000
2000
dans certains de ces résultats.
15:41
The big change in our understanding
361
926000
2000
Le grand changement dans notre compréhension
15:43
of drivers of chronic health
362
928000
2000
des facteurs de santé chronique
15:45
in the rich developed world
363
930000
2000
dans le monde riche et développé
15:47
is how important chronic stress from social sources
364
932000
4000
est comment le stress chronique important à partir de sources sociales
15:51
is affecting the immune system,
365
936000
2000
affecte le système immunitaire,
15:53
the cardiovascular system.
366
938000
3000
le système cardiovasculaire.
15:56
Or for instance, the reason why violence
367
941000
2000
Ou par exemple, la raison pour laquelle la violence
15:58
becomes more common in more unequal societies
368
943000
3000
devient plus fréquente dans les sociétés plus inégalitaires
16:01
is because people are sensitive to being looked down on.
369
946000
5000
c'est parce que les gens n'aiment pas qu'on les méprisent.
16:06
I should say that to deal with this,
370
951000
3000
Je dois dire que pour faire face à cela,
16:09
we've got to deal with the post-tax things
371
954000
2000
nous devons traiter l'après impôt
16:11
and the pre-tax things.
372
956000
2000
et l'avant impôt.
16:13
We've got to constrain income,
373
958000
3000
Nous devons contraindre le revenu,
16:16
the bonus culture incomes at the top.
374
961000
2000
les revenus de la culture en bonus au sommet.
16:18
I think we must make our bosses accountable to their employees
375
963000
3000
Je pense que nous devons rendre nos patrons responsables de leurs employés
16:21
in any way we can.
376
966000
3000
de quelque façon que nous le pouvons.
16:24
I think the take-home message though
377
969000
3000
Je pense que le message à retenir
16:27
is that we can improve the real quality of human life
378
972000
4000
est que nous pouvons améliorer la qualité réelle de la vie humaine
16:31
by reducing the differences in incomes between us.
379
976000
3000
en réduisant les écarts de revenus entre nous.
16:34
Suddenly we have a handle
380
979000
2000
Soudain, nous avons une prise
16:36
on the psychosocial well-being of whole societies,
381
981000
2000
sur le bien-être psychosocial des sociétés entières,
16:38
and that's exciting.
382
983000
2000
et c'est excitant.
16:40
Thank you.
383
985000
2000
Merci !
16:42
(Applause)
384
987000
6000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Richard Wilkinson - Public health researcherIn "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 >>
Richard Wilkinson | Speaker | TED.com