TEDGlobal 2011
Richard Wilkinson: How economic inequality harms societies
Richard Wilkinson: Nierówność ekonomiczna szkodzi społeczeństwom
Filmed:
Readability: 4.6
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.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
You all know the truth of what I'm going to say.
0
0
3000
Wszyscy wiecie, ile jest prawdy w tym, co powiem.
00:18
I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive
1
3000
4000
Myślę, że intuicyjne poczucie, że nierówność dzieli i niszczy społeczeństwo
00:22
has been around since before the French Revolution.
2
7000
4000
jest obecne od okresu poprzedzającego Rewolucję Francuską.
00:26
What's changed
3
11000
2000
Zmieniło się natomiast to,
00:28
is we now can look at the evidence,
4
13000
2000
że współcześnie możemy przypatrzyć się dowodom,
00:30
we can compare societies, more and less equal societies,
5
15000
3000
porównać mniej i bardziej równe społeczeństwa
00:33
and see what inequality does.
6
18000
3000
i zobaczyć efekty nierówności.
00:36
I'm going to take you through that data
7
21000
3000
Przedstawię wam te dane,
00:39
and then explain why
8
24000
2000
a następnie wytłumaczę,
00:41
the links I'm going to be showing you exist.
9
26000
4000
dlaczego prezentowane przeze mnie związki istnieją.
00:45
But first, see what a miserable lot we are.
10
30000
3000
Ale najpierw spójrzcie, jakim jesteśmy smutnym tłumem.
00:48
(Laughter)
11
33000
2000
(Śmiech)
00:50
I want to start though
12
35000
2000
Chcę zacząć
00:52
with a paradox.
13
37000
3000
od paradoksu.
00:55
This shows you life expectancy
14
40000
2000
Tutaj widać średnią długość życia
00:57
against gross national income --
15
42000
2000
w stosunku do dochodu narodowego -
00:59
how rich countries are on average.
16
44000
2000
tzn. tego, jak bogate, w uśrednieniu, są kraje.
01:01
And you see the countries on the right,
17
46000
2000
Widać, że kraje po prawej,
01:03
like Norway and the USA,
18
48000
2000
jak Norwegia i USA
01:05
are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.
19
50000
5000
są dwa razy bogatsze od Izraela, Grecji, Portugalii po lewej.
01:10
And it makes no difference to their life expectancy at all.
20
55000
4000
Nie ma to jednak żadnego znaczenia dla średniej długości życia.
01:14
There's no suggestion of a relationship there.
21
59000
2000
Nie ma przesłanek, że zachodzi jakiś związek.
01:16
But if we look within our societies,
22
61000
3000
Ale wewnątrz społeczeństw
01:19
there are extraordinary social gradients in health
23
64000
3000
widać niezwykłe gradacje społeczne w stanie zdrowia,
01:22
running right across society.
24
67000
2000
rozkładające się na całe społeczeństwo.
01:24
This, again, is life expectancy.
25
69000
2000
Spójrzmy ponownie na średnią długość życia.
01:26
These are small areas of England and Wales --
26
71000
2000
To wykres dla małych obszarów Anglii i Walii -
01:28
the poorest on the right, the richest on the left.
27
73000
4000
najbiedniejsi po prawej, najbogatsi po lewej.
01:32
A lot of difference between the poor and the rest of us.
28
77000
3000
Zachodzi znacząca różnica między biednymi a resztą.
01:35
Even the people just below the top
29
80000
2000
Nawet ludzie tuż poniżej najwyższego pułapu
01:37
have less good health
30
82000
2000
mają stan zdrowia słabszy
01:39
than the people at the top.
31
84000
2000
niż ci z samej góry.
01:41
So income means something very important
32
86000
2000
Zatem dochód jest bardzo znaczący
01:43
within our societies,
33
88000
2000
wewnątrz naszych społeczeństw,
01:45
and nothing between them.
34
90000
3000
a nieistotny pomiędzy nimi.
01:48
The explanation of that paradox
35
93000
3000
Tłumaczymy ten paradoks tym,
01:51
is that, within our societies,
36
96000
2000
że wewnątrz społeczeństw
01:53
we're looking at relative income
37
98000
2000
określa się dochód względny
01:55
or social position, social status --
38
100000
3000
albo względny status społeczny -
01:58
where we are in relation to each other
39
103000
3000
to, jak jedni plasują się wobec drugich
02:01
and the size of the gaps between us.
40
106000
3000
i jak duże są między nami różnice.
02:04
And as soon as you've got that idea,
41
109000
2000
Kiedy się tak na to patrzy,
02:06
you should immediately wonder:
42
111000
2000
pojawia się myśl:
02:08
what happens if we widen the differences,
43
113000
3000
co się stanie, jeśli powiększymy albo zredukujemy różnice,
02:11
or compress them,
44
116000
2000
jeśli rozbieżności w dochodach będą większe albo mniejsze?
02:13
make the income differences bigger or smaller?
45
118000
2000
jeśli rozbieżności w dochodach będą większe albo mniejsze?
02:15
And that's what I'm going to show you.
46
120000
3000
Właśnie to wam pokażę.
02:18
I'm not using any hypothetical data.
47
123000
2000
Nie snuję żadnych hipotez.
02:20
I'm taking data from the U.N. --
48
125000
2000
Korzystam z danych ONZ -
02:22
it's the same as the World Bank has --
49
127000
2000
takich, których używa też Bank Światowy -
02:24
on the scale of income differences
50
129000
2000
dotyczących skali różnic w dochodach
02:26
in these rich developed market democracies.
51
131000
3000
w bogatych krajach o rozwiniętej demokracji rynkowej.
02:29
The measure we've used,
52
134000
2000
Miarą, którą przyjęliśmy,
02:31
because it's easy to understand and you can download it,
53
136000
2000
ze względu na jej zrozumiałość i dostępność,
02:33
is how much richer the top 20 percent
54
138000
2000
jest różnica w zamożności 20% najbogatszych
02:35
than the bottom 20 percent in each country.
55
140000
3000
w stosunku do ponad 20% najbiedniejszych w każdym z krajów.
02:38
And you see in the more equal countries on the left --
56
143000
3000
Jak widać, w krajach o większej równości, tych po lewej -
02:41
Japan, Finland, Norway, Sweden --
57
146000
2000
Japonia, Finlandia, Norwegia, Szwecja -
02:43
the top 20 percent are about three and a half, four times as rich
58
148000
2000
20% obywateli z wyżyn zamożności
02:45
as the bottom 20 percent.
59
150000
3000
jest 3,5-4 razy bogatsze niż 20% najbiedniejszych obywateli.
02:48
But on the more unequal end --
60
153000
2000
Natomiast po stronie o większej nierówności -
02:50
U.K., Portugal, USA, Singapore --
61
155000
2000
Wielka Brytania, Portugalia, Stany Zjednoczone, Singapur -
02:52
the differences are twice as big.
62
157000
3000
tutaj różnice są dwukrotnie większe.
02:55
On that measure, we are twice as unequal
63
160000
3000
Wedle tej miary, mamy dwa razy więcej nierówności
02:58
as some of the other successful market democracies.
64
163000
4000
niż niektóre, równie rozwinięte demokracje rynkowe.
03:02
Now I'm going to show you what that does to our societies.
65
167000
4000
Teraz pokażę, jaki to ma wpływ na nasze społeczeństwa.
03:06
We collected data on problems with social gradients,
66
171000
3000
Zebraliśmy dane dotyczące problemów,
03:09
the kind of problems that are more common
67
174000
2000
które dotykają częściej
03:11
at the bottom of the social ladder.
68
176000
2000
dolnych warstw społecznych.
03:13
Internationally comparable data on life expectancy,
69
178000
3000
Międzynarodowo porównywalne dane o średniej długości życia,
03:16
on kids' maths and literacy scores,
70
181000
3000
wynikach dzieci w liczeniu, pisaniu i czytaniu,
03:19
on infant mortality rates, homicide rates,
71
184000
3000
współczynnikach umieralności niemowląt, liczbie zabójstw,
03:22
proportion of the population in prison, teenage birthrates,
72
187000
3000
odsetku populacji w zakładach karnych, wskaźników urodzeń wśród nieletnich,
03:25
levels of trust,
73
190000
2000
poziomie zaufania,
03:27
obesity, mental illness --
74
192000
2000
otyłości, chorób psychicznych...
03:29
which in standard diagnostic classification
75
194000
3000
w tym, według klasyfikacji chorób,
03:32
includes drug and alcohol addiction --
76
197000
2000
uzależnieniach od narkotyków i alkoholu,
03:34
and social mobility.
77
199000
2000
a także o mobilności społecznej.
03:36
We put them all in one index.
78
201000
3000
Zawieramy je wszystkie w jednym wskaźniku.
03:39
They're all weighted equally.
79
204000
2000
Wszystkim przypisujemy równą wagę.
03:41
Where a country is is a sort of average score 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 relation to the measure of inequality I've just shown you,
82
211000
3000
w stosunku do miary nierówności, którą przed chwilą pokazałem
03:49
which I shall use over and over again in the data.
83
214000
3000
i do której będę jeszcze wielokrotnie wracał.
03:52
The more unequal countries
84
217000
2000
Kraje o większej nierówności
03:54
are doing worse
85
219000
2000
gorzej wypadają
03:56
on all these kinds of social problems.
86
221000
2000
pod względem wszystkich problemów społecznych.
03:58
It's an extraordinarily close correlation.
87
223000
3000
To niezwykle bliska korelacja.
04:01
But if you look at that same index
88
226000
2000
Kiedy jednak spojrzeć na ten sam wskaźnik
04:03
of health and social problems
89
228000
2000
problemów społecznych i zdrowotnych
04:05
in relation to GNP per capita,
90
230000
2000
w odniesieniu do PNB na mieszkańca,
04:07
gross national income,
91
232000
2000
dochodu narodowego brutto,
04:09
there's nothing there,
92
234000
2000
nic tu nie widać,
04:11
no correlation anymore.
93
236000
3000
korelacja znika.
04:14
We were a little bit worried
94
239000
2000
Martwi nas nieco, że ktoś może pomyśleć, że wybieramy problemy,
04:16
that people might think
95
241000
2000
Martwi nas nieco, że ktoś może pomyśleć, że wybieramy problemy,
04:18
we'd been choosing problems to suit our argument
96
243000
2000
które wpasują się w nasze teorie
04:20
and just manufactured this evidence,
97
245000
3000
i że sami produkujemy dowody.
04:23
so we also did a paper in the British Medical Journal
98
248000
3000
Opublikowaliśmy zatem w British Medical Journal artykuł
04:26
on the UNICEF index of child well-being.
99
251000
4000
na temat wskaźnika dobrostanu dzieci.
04:30
It has 40 different components
100
255000
2000
Zawiera on 40 komponentów
04:32
put together by other people.
101
257000
2000
zebranych przez różnych badaczy,
04:34
It contains whether kids can talk to their parents,
102
259000
3000
m.in. to, czy dzieci mogą porozmawiać z rodzicami,
04:37
whether they have books at home,
103
262000
2000
czy mają w domu dostęp do książek,
04:39
what immunization rates are like, whether there's bullying at school.
104
264000
3000
czy przechodzą szczepienia, czy dotyka ich przemoc rówieśnicza w szkole.
04:42
Everything goes into it.
105
267000
2000
Wszystko się w to wlicza.
04:44
Here it is in relation to that same measure of inequality.
106
269000
4000
Oto, jak ma się to do przywoływanej już miary nierówności.
04:48
Kids do worse in the more unequal societies.
107
273000
3000
Sytuacja dzieciaków jest gorsza w nierównych społeczeństwach.
04:51
Highly significant relationship.
108
276000
3000
To związek o wysokiej istotności.
04:54
But once again,
109
279000
2000
Ale, po raz kolejny,
04:56
if you look at that measure of child well-being,
110
281000
3000
jeśli spojrzy się na miarę dobrostanu dzieci
04:59
in relation to national income per person,
111
284000
2000
w odniesieniu do dochodu narodowego na osobę,
05:01
there's no relationship,
112
286000
2000
związek nie zachodzi,
05:03
no suggestion of a relationship.
113
288000
3000
nie ma ani śladu związku.
05:06
What all the data I've shown you so far says
114
291000
3000
Wszystkie zaprezentowane do tej pory dane wskazują
05:09
is the same thing.
115
294000
2000
na jedno zjawisko.
05:11
The average well-being of our societies
116
296000
2000
Przeciętny dobrostan naszych społeczeństw
05:13
is not dependent any longer
117
298000
3000
nie zależy już
05:16
on national income and economic growth.
118
301000
3000
od dochodu narodowego i wzrostu ekonomicznego.
05:19
That's very important in poorer countries,
119
304000
2000
To ma wielkie znaczenia w biedniejszych krajach,
05:21
but not in the rich developed world.
120
306000
3000
ale nie w bogatej i rozwiniętej części świata.
05:24
But the differences between us
121
309000
2000
Natomiast różnice pomiędzy nami
05:26
and where we are in relation to each other
122
311000
2000
i to, jak się plasujemy
05:28
now matter very much.
123
313000
3000
wobec siebie nawzajem liczą się teraz bardzo.
05:31
I'm going to show you some of the separate bits of our index.
124
316000
3000
Pokażę wam teraz niektóre z elementów naszego głównego wskaźnika.
05:34
Here, for instance, is trust.
125
319000
2000
To, dla przykładu, jest zaufanie.
05:36
It's simply the proportion of the population
126
321000
2000
Chodzi po prostu o odsetek ludności,
05:38
who agree most people can be trusted.
127
323000
2000
która uważa, że większości ludzi można zaufać.
05:40
It comes from the World Values Survey.
128
325000
2000
Dane są ze światowego badania wartości i przekonań.
05:42
You see, at the more unequal end,
129
327000
2000
Jak widać, w społeczeństwach nierównych
05:44
it's about 15 percent of the population
130
329000
3000
około 15% ludności
05:47
who feel they can trust others.
131
332000
2000
czuje, że może ufać innym.
05:49
But in the more equal societies,
132
334000
2000
Ale po stronie społeczeństw
05:51
it rises to 60 or 65 percent.
133
336000
4000
bardziej zrównoważonych to już 60-65%.
05:55
And if you look at measures of involvement in community life
134
340000
3000
A jeśli spojrzeć na miary zaangażowania w życie społeczne
05:58
or social capital,
135
343000
2000
albo na kapitał społeczny,
06:00
very similar relationships
136
345000
2000
okaże się, że występują podobne prawidłowości
06:02
closely related to inequality.
137
347000
3000
ściśle związane z nierównością.
06:05
I may say, we did all this work twice.
138
350000
3000
Mógłbym powiedzieć, że wykonaliśmy podwójną pracę.
06:08
We did it first on these rich, developed countries,
139
353000
3000
Najpierw zbadaliśmy te bogate i rozwinięte kraje,
06:11
and then as a separate test bed,
140
356000
2000
a potem, prowadząc od nowa wszystkie
06:13
we repeated it all on the 50 American states --
141
358000
3000
procedury testowe, powtórzyliśmy badanie w 50 amerykańskich stanach,
06:16
asking just the same question:
142
361000
2000
zadając dokładnie to samo pytanie:
06:18
do the more unequal states
143
363000
2000
czy stany o większej nierówności wypadną gorzej
06:20
do worse on all these kinds of measures?
144
365000
2000
pod względem tych wszystkich wskaźników?
06:22
So here is trust from a general social survey of the federal government
145
367000
4000
Oto dane o zaufaniu, pochodzące z rządowego badania opinii społecznej,
06:26
related to inequality.
146
371000
2000
w odniesieniu do nierówności.
06:28
Very similar scatter
147
373000
2000
Bardzo podobne rozproszenie
06:30
over a similar range of levels of trust.
148
375000
2000
podobnego zakresu poziomów zaufania.
06:32
Same thing is going on.
149
377000
2000
Dzieje się to samo.
06:34
Basically we found
150
379000
2000
Ogólnie rzecz biorąc, odkryliśmy,
06:36
that almost anything that's related to trust internationally
151
381000
3000
że prawie wszystko, co wiąże się z zaufaniem na poziomie międzynarodowym
06:39
is related to trust amongst the 50 states
152
384000
2000
wiąże się z zaufaniem także na poziomie 50 stanów,
06:41
in that separate test bed.
153
386000
2000
przy zachowaniu odrębnych procedur testowania.
06:43
We're not just talking about a fluke.
154
388000
2000
To nie jest kwestia przypadku.
06:45
This is mental illness.
155
390000
2000
Oto kwestia chorób psychicznych.
06:47
WHO put together figures
156
392000
2000
WHO, używając tych samych wywiadów diagnostycznych,
06:49
using the same diagnostic interviews
157
394000
2000
przeprowadzanych na próbach populacji,
06:51
on random samples of the population
158
396000
2000
zebrało liczby,
06:53
to allow us to compare rates of mental illness
159
398000
3000
które pozwalają nam porównać współczynniki zapadalności na choroby psychiczne
06:56
in each society.
160
401000
2000
w każdym ze społeczeństw.
06:58
This is the percent of the population
161
403000
2000
Oto procent populacji
07:00
with any mental illness in the preceding year.
162
405000
3000
cierpiącej na jakąkolwiek chorobę psychiczną w poprzednim roku.
07:03
And it goes from about eight percent
163
408000
3000
Wzrasta od około 8%
07:06
up to three times that --
164
411000
2000
do trzy razy tylu -
07:08
whole societies
165
413000
2000
całe społeczeństwa
07:10
with three times the level of mental illness of others.
166
415000
3000
z trzy razy większym odsetkiem chorób psychicznych.
07:13
And again, closely related to inequality.
167
418000
4000
Po raz kolejny, ścisły związek z nierównością.
07:17
This is violence.
168
422000
2000
To jest przemoc.
07:19
These red dots are American states,
169
424000
2000
Te czerwone kropki to amerykańskie stany,
07:21
and the blue triangles are Canadian provinces.
170
426000
4000
a niebieskie trójkąty to kanadyjskie prowincje.
07:25
But look at the scale of the differences.
171
430000
3000
Ale proszę spojrzeć na skalę różnic.
07:28
It goes from 15 homicides per million
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 proportion of the population in prison.
174
439000
3000
A to odsetek ludności w zakładach karnych.
07:37
There's a about a tenfold difference there,
175
442000
3000
Tutaj różnica jest mniej więcej dziesięciokrotna,
07:40
log scale up the side.
176
445000
2000
ale tu wartości wyrażono w skali logarytmicznej.
07:42
But it goes from about 40 to 400
177
447000
2000
W każdym razie wzrastają od 40 do 400
07:44
people in prison.
178
449000
3000
osób w zakładach karnych.
07:47
That relationship
179
452000
2000
Ten związek wcale nie jest
07:49
is not mainly driven by more crime.
180
454000
2000
podyktowany głównie większą przestępczością.
07:51
In some places, that's part of it.
181
456000
3000
Gdzieniegdzie po części właśnie o to chodzi.
07:54
But most of it is about more punitive sentencing,
182
459000
2000
Ale większość tego zjawiska rozbija się
07:56
harsher sentencing.
183
461000
2000
o bardziej surowe wyroki.
07:58
And the more unequal societies
184
463000
2000
A im więcej nierówności w społeczeństwie,
08:00
are more likely also to retain the death penalty.
185
465000
4000
tym większa skłonność do stosowania kary śmierci.
08:04
Here we have children dropping out of high school.
186
469000
5000
Tutaj widać statystki dotyczące dzieci rzucających szkołę.
08:09
Again, quite big differences.
187
474000
2000
Znowu dość duże różnice.
08:11
Extraordinarily damaging,
188
476000
2000
Niezwykle szkodliwe,
08:13
if you're talking about using the talents of the population.
189
478000
3000
zwłaszcza jeśli mowa o czerpaniu z talentów ludności.
08:16
This is social mobility.
190
481000
3000
A to mobilność społeczna.
08:19
It's actually a measure of mobility
191
484000
2000
Właściwie to miara mobilności
08:21
based on income.
192
486000
2000
oparta na dochodach.
08:23
Basically, it's asking:
193
488000
2000
Pytanie w tym przypadku brzmi:
08:25
do rich fathers have rich sons
194
490000
2000
czy bogaci ojcowie mają bogatych synów,
08:27
and poor fathers have poor sons,
195
492000
2000
a biedni ojcowie - biednych synów,
08:29
or is there no relationship between the two?
196
494000
3000
czy też nie ma prawidłowości?
08:32
And at the more unequal end,
197
497000
2000
Po stronie większej nierówności
08:34
fathers' income is much more important --
198
499000
3000
dochód ojców ma znacznie większe znaczenie -
08:37
in the U.K., USA.
199
502000
3000
w Wielkiej Brytanii, Stanach.
08:40
And in Scandinavian countries,
200
505000
2000
Natomiast w krajach skandynawskich
08:42
fathers' income is much less important.
201
507000
2000
dochód ojców jest dużo mniej istotny.
08:44
There's more social mobility.
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 Americans in the audience here --
204
514000
3000
a wiem, że na sali jest wielu Amerykanów,
08:52
if Americans want to live the American dream,
205
517000
3000
że jeśli Amerykanie chcą zrealizować "Amerykański Sen",
08:55
they should go to Denmark.
206
520000
2000
to powinni przeprowadzić się do Danii.
08:57
(Laughter)
207
522000
2000
(Śmiech)
08:59
(Applause)
208
524000
4000
(Brawa)
09:03
I've shown you just a few things in italics here.
209
528000
3000
Przywołałem zaledwie kilka przykładów spośród długiej listy problemów,
09:06
I could have shown a number of other problems.
210
531000
2000
na które mogłem się powołać.
09:08
They're all problems that tend to be more common
211
533000
2000
Wszystkie wydają się być powszechniejsze
09:10
at the bottom of the social gradient.
212
535000
2000
w dolnych warstwach społecznych.
09:12
But there are endless problems with social gradients
213
537000
5000
Ale niekończące się problemy związane z gradacją społeczną
09:17
that are worse in more unequal countries --
214
542000
2000
w krajach nierównych są bardziej zaostrzone -
09:19
not just a little bit worse,
215
544000
2000
występują od dwóch
09:21
but anything from twice as common to 10 times as common.
216
546000
3000
do dziesięciu razy częściej.
09:24
Think of the expense,
217
549000
2000
Proszę pomyśleć o kosztach
09:26
the human cost of that.
218
551000
3000
tego zjawiska dla jednostki.
09:29
I want to go back though to this graph that I showed you earlier
219
554000
2000
Wrócę jeszcze do tego przywołanego wcześniej wykresu, w którym zebrane dane
09:31
where we put it all together
220
556000
2000
Wrócę jeszcze do tego przywołanego wcześniej wykresu, w którym zebrane dane
09:33
to make two points.
221
558000
2000
służą do wyciągnięcia dwóch wniosków.
09:35
One is that, in graph after graph,
222
560000
3000
Po pierwsze, wykres po wykresie,
09:38
we find the countries that do worse,
223
563000
2000
widzimy, że wypadające gorzej kraje,
09:40
whatever the outcome,
224
565000
2000
niezależnie od rezultatu,
09:42
seem to be the more unequal ones,
225
567000
2000
charakteryzują się większą nierównością,
09:44
and the ones that do well
226
569000
2000
a te, które wypadają lepiej
09:46
seem to be the Nordic countries and Japan.
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 general social disfunction related to inequality.
229
576000
3000
ogólną dysfunkcję społeczną związaną z nierównością.
09:54
It's not just one or two things that go wrong,
230
579000
2000
Nie chodzi o to, że słabo wypadają jeden lub dwa aspekty, ale ich większość
09:56
it's most things.
231
581000
2000
Nie chodzi o to, że słabo wypadają jeden lub dwa aspekty, ale ich większość
09:58
The other really important point I want to make on this graph
232
583000
3000
Kolejnym istotnym wnioskiem jest to,
10:01
is that, if you look at the bottom,
233
586000
2000
że kraje na dole,
10:03
Sweden and Japan,
234
588000
3000
Szwecja i Japonia,
10:06
they're very different countries in all sorts of ways.
235
591000
3000
to zupełnie inne państwa, pod wieloma względami.
10:09
The position of women,
236
594000
2000
Jeśli chodzi o pozycję kobiet i
10:11
how closely they keep to the nuclear family,
237
596000
2000
kładzenie nacisku na rodzinę nuklearną,
10:13
are on opposite ends of the poles
238
598000
2000
te kraje plasują się na przeciwnych biegunach
10:15
in terms of the rich developed world.
239
600000
2000
pośród państw bogatych i rozwiniętych.
10:17
But another really important difference
240
602000
2000
Inną naprawdę ważną różnicą jest to,
10:19
is how they get their greater equality.
241
604000
3000
skąd bierze się równość.
10:22
Sweden has huge differences in earnings,
242
607000
3000
W Szwecji różnice w zarobkach są potężne,
10:25
and it narrows the gap through taxation,
243
610000
2000
ale zmniejsza się je przez opodatkowanie,
10:27
general welfare state,
244
612000
2000
przez wszystkie działania państwa opiekuńczego,
10:29
generous benefits and so on.
245
614000
3000
hojne zasiłki i tak dalej.
10:32
Japan is rather different though.
246
617000
2000
W Japonii jest jednak inaczej.
10:34
It starts off with much smaller differences in earnings before tax.
247
619000
3000
Punktem wyjścia są znacznie mniejsze różnice zarobków brutto.
10:37
It has lower taxes.
248
622000
2000
Podatki są niższe.
10:39
It has a smaller welfare state.
249
624000
2000
Opieka państwa bardziej ograniczona.
10:41
And in our analysis of the American states,
250
626000
2000
W naszej analizie amerykańskich stanów
10:43
we find rather the same contrast.
251
628000
2000
odkryliśmy prawie taki sam kontrast.
10:45
There are some states that do well through redistribution,
252
630000
3000
Niektóre stany dobrze sobie radzą dzięki redystrybucji,
10:48
some states that do well
253
633000
2000
a inne dlatego,
10:50
because they have smaller income differences before tax.
254
635000
3000
że różnice w dochodach przed opodatkowaniem są mniejsze.
10:53
So we conclude
255
638000
2000
Podsumowując,
10:55
that it doesn't much matter how you get your greater equality,
256
640000
3000
nie liczy się to, w jaki sposób zwiększa się równość,
10:58
as long as you get there somehow.
257
643000
2000
o ile cel zostaje osiągnięty.
11:00
I am not talking about perfect equality,
258
645000
2000
Nie mówię o idealnej równości,
11:02
I'm talking about what exists in rich developed market democracies.
259
647000
4000
ale o tym, co ma miejsce w bogatych i rozwiniętych gospodarkach rynkowych.
11:08
Another really surprising part of this picture
260
653000
5000
W tym zjawisku zaskakuje też,
11:13
is that it's not just the poor
261
658000
2000
że nierówność dotyka
11:15
who are affected by inequality.
262
660000
3000
nie tylko biednych obywateli.
11:18
There seems to be some truth in John Donne's
263
663000
2000
Wydaje się, że jest ziarno prawdy
11:20
"No man is an island."
264
665000
3000
w słowach Johna Donne'a: "Nikt nie jest samotną wyspą".
11:23
And in a number of studies, it's possible to compare
265
668000
3000
Na podstawie wielu badań można porównać
11:26
how people do in more and less equal countries
266
671000
3000
kondycję ludzi w krajach o większej i mniejszej równości,
11:29
at each level in the social hierarchy.
267
674000
3000
na każdym z poziomów drabiny społecznej.
11:32
This is just one example.
268
677000
3000
To tylko jeden z przykładów.
11:35
It's infant mortality.
269
680000
2000
Umieralność niemowląt.
11:37
Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths
270
682000
3000
Grupa Szwedów sklasyfikowała wiele przypadków śmierci niemowląt
11:40
according to the British register of general socioeconomic classification.
271
685000
5000
według norm brytyjskiego rejestru głównych czynników socjoekonomicznych.
11:45
And so it's anachronistically
272
690000
3000
To raczej anachroniczna
11:48
a classification by fathers' occupations,
273
693000
2000
klasyfikacja według zawodu ojca,
11:50
so single parents go on their own.
274
695000
2000
więc samotni rodzice stanowią osobną grupę.
11:52
But then where it says "low social class,"
275
697000
3000
Tam, gdzie występuje określenie "niska klasa społeczna",
11:55
that's unskilled manual occupations.
276
700000
3000
mowa jest o niewykwalifikowanych pracach fizycznych.
11:58
It goes through towards the skilled manual occupations in the middle,
277
703000
4000
Dalej mamy wykwalifikowanych pracowników fizycznych po środku,
12:02
then the junior non-manual,
278
707000
2000
następnie pracowników umysłowych niższego szczebla,
12:04
going up high to the professional occupations --
279
709000
3000
aż do wysokiej klasy przy zawodach wysoko wykwalifikowanych -
12:07
doctors, lawyers,
280
712000
2000
lekarze, prawnicy,
12:09
directors of larger companies.
281
714000
2000
dyrektorzy dużych firm.
12:11
You see there that Sweden does better than Britain
282
716000
3000
Jak widać, Szwecja wypada lepiej niż Wielka Brytania
12:14
all the way across the social hierarchy.
283
719000
3000
we wszystkich klasach społecznych.
12:19
The biggest differences are at the bottom of society.
284
724000
2000
Największe różnice są w klasach niższych,
12:21
But even at the top,
285
726000
2000
ale nawet w najwyższych
12:23
there seems to be a small benefit
286
728000
2000
wydaje się zachodzić pewna korzyść
12:25
to being in a more equal society.
287
730000
2000
ze społecznej równości.
12:27
We show that on about five different sets of data
288
732000
3000
Wykazujemy to na podstawie pięciu różnych zestawów danych,
12:30
covering educational outcomes
289
735000
2000
dotyczących skutków edukacyjnych
12:32
and health in the United States and internationally.
290
737000
3000
i zdrowotnych w Stanach Zjednoczonych i na całym świecie.
12:35
And that seems to be the general picture --
291
740000
3000
Wygląda na to, że to ogólna prawidłowość -
12:38
that greater equality makes most difference at the bottom,
292
743000
3000
wysoka równość przynosi najwięcej zmian na dole,
12:41
but has some benefits even at the top.
293
746000
3000
ale ma też pozytywne skutki nawet na samej górze.
12:44
But I should say a few words 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 talking
295
753000
2000
Uważam, że to, czemu się przyglądam i o czym opowiadam,
12:50
about the psychosocial effects of inequality.
296
755000
3000
to psychospołeczne skutki nierówności.
12:53
More to do with feelings of superiority and inferiority,
297
758000
3000
Mają wiele wspólnego z poczuciem wyższości i niższości,
12:56
of being valued and devalued,
298
761000
2000
bycia docenianym albo niedocenianym,
12:58
respected and disrespected.
299
763000
3000
szanowanym albo nieszanowanym.
13:01
And of course, those feelings
300
766000
2000
Oczywiście to poczucie własnego statusu
13:03
of the status competition that comes out of that
301
768000
3000
oraz wynikająca z niego konkurencja
13:06
drives the consumerism in our society.
302
771000
3000
napędzają konsumpcjonizm w naszym społeczeństwie.
13:09
It also leads to status insecurity.
303
774000
3000
Prowadzą też do niepokoju o swój status.
13:12
We worry more about how we're judged and seen by others,
304
777000
4000
Bardziej się martwimy o to, jak jesteśmy postrzegani i oceniani,
13:16
whether we're regarded as attractive, clever,
305
781000
3000
czy uważa się nas za atrakcyjnych, bystrych -
13:19
all that kind of thing.
306
784000
3000
to nas niepokoi.
13:22
The social-evaluative judgments increase,
307
787000
3000
Im więcej ocen społecznych,
13:25
the fear of those social-evaluative judgments.
308
790000
4000
tym większy lęk przed nimi.
13:29
Interestingly,
309
794000
2000
Co ciekawe,
13:31
some parallel work going on in social psychology:
310
796000
4000
podobne prace prowadzi się w dziedzinie psychologii społecznej:
13:35
some people reviewed 208 different studies
311
800000
3000
badacze przejrzeli 208 różnych badań,
13:38
in which volunteers had been invited
312
803000
3000
w których zaproszono ochotników
13:41
into a psychological laboratory
313
806000
2000
do laboratorium psychologicznego
13:43
and had their stress hormones,
314
808000
2000
i zbadano im poziom hormonów stresu,
13:45
their responses to doing stressful tasks, measured.
315
810000
4000
jakie pojawiły się w odpowiedzi na stresujące zdania.
13:49
And in the review,
316
814000
2000
W swoim przeglądzie
13:51
what they were interested in seeing
317
816000
2000
skupili się na tym, by sprawdzić,
13:53
is what kind of stresses
318
818000
2000
jakie rodzaje stresu
13:55
most reliably raise levels of cortisol,
319
820000
3000
najbardziej podnosiły poziom kortyzolu,
13:58
the central stress hormone.
320
823000
2000
głównego hormonu stresu.
14:00
And the conclusion was
321
825000
2000
Okazało się,
14:02
it was tasks that included social-evaluative threat --
322
827000
3000
że były to zadania stwarzające zagrożenie oceną społeczną,
14:05
threats to self-esteem or social status
323
830000
3000
zagrożenie dla samooceny lub statusu społecznego,
14:08
in which others can negatively judge your performance.
324
833000
3000
w których inni ludzie mogliby negatywnie ocenić wykonanie zadania.
14:11
Those kind of stresses
325
836000
2000
Właśnie takie czynniki stresogenne
14:13
have a very particular effect
326
838000
3000
mają szczególny wpływ
14:16
on the physiology of stress.
327
841000
3000
na fizjologię stresu.
14:20
Now we have been criticized.
328
845000
2000
Byliśmy też krytykowani.
14:22
Of course, there are people who dislike this stuff
329
847000
3000
Oczywiście są osoby, którym się to nie podoba
14:25
and people who find it very surprising.
330
850000
3000
i tacy, dla których to bardzo zaskakujące.
14:28
I should tell you though
331
853000
2000
Powinienem wam jednak powiedzieć,
14:30
that when people criticize us for picking and choosing data,
332
855000
3000
że kiedy krytykuje się nas za tendencyjny dobór danych,
14:33
we never pick and choose data.
333
858000
2000
nie mogę się z tym zgodzić, bo nie robimy tego.
14:35
We have an absolute rule
334
860000
2000
Mamy główną zasadę,
14:37
that if our data source has data for one of the countries we're looking at,
335
862000
3000
że jeśli nasze źródło ma dane dotyczącego któregoś z badanych krajów,
14:40
it goes into the analysis.
336
865000
2000
zostają one poddane analizie.
14:42
Our data source decides
337
867000
2000
To źródło danych decyduje,
14:44
whether it's reliable data,
338
869000
2000
czy te dane są rzetelne,
14:46
we don't.
339
871000
2000
a nie my sami.
14:48
Otherwise that would introduce bias.
340
873000
2000
W przeciwnym razie mogłyby się pojawić wypaczenia.
14:50
What about other countries?
341
875000
2000
Co z innymi krajami?
14:52
There are 200 studies
342
877000
3000
Istnieje 200 opracowań
14:55
of health in relation to income and equality
343
880000
3000
na temat zdrowia w odniesieniu do dochodu i równości
14:58
in the academic peer-reviewed journals.
344
883000
3000
w akademickich pismach branżowych.
15:01
This isn't confined to these countries here,
345
886000
3000
To nie ogranicza się do omawianych tu krajów,
15:04
hiding a very simple demonstration.
346
889000
2000
ale dla uproszczenia pominęliśmy te pozostałe.
15:06
The same countries,
347
891000
2000
Takie same państwa,
15:08
the same measure of inequality,
348
893000
2000
takie samy miary nierówności,
15:10
one problem after another.
349
895000
3000
jeden problem za drugim.
15:14
Why don't we control for other factors?
350
899000
2000
Czemu nie sprawowaliśmy kontroli nad innymi zmiennymi?
15:16
Well we've shown you that GNP per capita
351
901000
2000
Cóż, pokazaliśmy już, że PNB na mieszkańca
15:18
doesn't make any difference.
352
903000
2000
nie robi różnicy.
15:20
And of course, others using more sophisticated methods in the literature
353
905000
4000
Rzecz jasna, inni badacze, korzystający z bardziej wyrafinowanych metod,
15:24
have controlled for poverty and education
354
909000
2000
kontrolowali też poziomy ubóstwa, wykształcenia
15:26
and so on.
355
911000
3000
i tym podobnych.
15:30
What about causality?
356
915000
2000
A co z przyczynowością?
15:32
Correlation in itself doesn't prove causality.
357
917000
3000
Sama korelacja nie wskazuje na związek przyczynowy.
15:35
We spend a good bit of time.
358
920000
2000
Poświęciliśmy temu kawał czasu.
15:37
And indeed, people know the causal links quite well
359
922000
2000
Istotnie, dość dobrze znane są związki przyczynowe
15:39
in some of these outcomes.
360
924000
2000
w przypadku niektórych z rezultatów.
15:41
The big change in our understanding
361
926000
2000
Dużą zmianę w naszym rozumieniu
15:43
of drivers of chronic health
362
928000
2000
przyczyn przewlekłych chorób
15:45
in the rich developed world
363
930000
2000
w bogatym, rozwiniętym świecie
15:47
is how important chronic stress from social sources
364
932000
4000
przyniosło zrozumienie, jak bardzo chroniczny stres z otoczenia społecznego
15:51
is affecting the immune system,
365
936000
2000
odbija się na działaniu układu odpornościowego
15:53
the cardiovascular system.
366
938000
3000
i układu krążenia.
15:56
Or for instance, the reason why violence
367
941000
2000
Kolejnym przykład: więcej przemocy
15:58
becomes more common in more unequal societies
368
943000
3000
występuje w nierównych społeczeństwach,
16:01
is because people are sensitive to being looked down on.
369
946000
5000
bo ludzie są bardziej wyczuleni na pogardę.
16:06
I should say that to deal with this,
370
951000
3000
Mogę powiedzieć, że żeby sobie z tym poradzić,
16:09
we've got to deal with the post-tax things
371
954000
2000
musimy rozwiązać kwestie przed opodatkowaniem
16:11
and the pre-tax things.
372
956000
2000
i po opodatkowaniu.
16:13
We've got to constrain income,
373
958000
3000
Należy ograniczyć dochody
16:16
the bonus culture incomes at the top.
374
961000
2000
i dodatkowe korzyści kulturowe wyżyn społecznych.
16:18
I think we must make our bosses accountable to their employees
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-home message though
377
969000
3000
Myślę też, że wniosek, jaki powinniście z tego wynieść
16:27
is that we can improve the real quality of human life
378
972000
4000
jest taki, że możemy poprawić jakość ludzkiego życia,
16:31
by reducing the differences in incomes between us.
379
976000
3000
zmniejszając dzielące nas różnice w dochodach.
16:34
Suddenly we have a handle
380
979000
2000
Oto i mamy punkt zaczepienia w kwestii
16:36
on the psychosocial well-being of whole societies,
381
981000
2000
psychospołecznego dobrostanu całych społeczeństw,
16:38
and that's exciting.
382
983000
2000
a to naprawdę ekscytujące.
16:40
Thank you.
383
985000
2000
Dziękuję.
16:42
(Applause)
384
987000
6000
(Brawa)
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