TEDGlobal 2011
Richard Wilkinson: How economic inequality harms societies
Richard Wilkinson: Como a desigualdade econômica prejudica as sociedades
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Nós sentimos instintivamente que sociedades com enormes diferenças na renda estão de uma forma ou outra erradas. Richard Wilkinson coloca em gráficos os dados da desigualdade econômica e demonstra o que fica pior quando ricos e pobres estão muito distantes um do outro: efeitos reais na saúde, expectativa de vida e até mesmo em valores básicos como a confiança.
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
Todos vocês conhecem a verdade que vou dizer.
00:18
I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive
1
3000
4000
Penso que a intuição de que a desigualdade é divisiva e socialmente corrosiva
00:22
has been around since before the French Revolution.
2
7000
4000
tem estado por aí desde antes da Revolução Francesa.
00:26
What's changed
3
11000
2000
O que mudou
00:28
is we now can look at the evidence,
4
13000
2000
é que agora podemos olhar para a evidência,
00:30
we can compare societies, more and less equal societies,
5
15000
3000
podemos comparar sociedades, sociedades mais ou menos iguais,
00:33
and see what inequality does.
6
18000
3000
e observar o que a desigualdade provoca.
00:36
I'm going to take you through that data
7
21000
3000
Vou levá-los através desses dados
00:39
and then explain why
8
24000
2000
e então explicar por que
00:41
the links I'm going to be showing you exist.
9
26000
4000
as ligações que vou mostrar-lhes existem.
00:45
But first, see what a miserable lot we are.
10
30000
3000
Mas antes, vejam que bando de miseráveis nós somos.
00:48
(Laughter)
11
33000
2000
(Risadas)
00:50
I want to start though
12
35000
2000
Entretanto quero começar
00:52
with a paradox.
13
37000
3000
com um paradoxo.
00:55
This shows you life expectancy
14
40000
2000
Isto mostra a vocês a expectativa de vida
00:57
against gross national income --
15
42000
2000
em relação à renda bruta nacional --
00:59
how rich countries are on average.
16
44000
2000
como são os países ricos em média.
01:01
And you see the countries on the right,
17
46000
2000
E você vê que os países à direita,
01:03
like Norway and the USA,
18
48000
2000
como a Noruega e os Estados Unidos,
01:05
are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.
19
50000
5000
são duas vezes mais ricos que Israel, Grécia, Portugal, à esquerda.
01:10
And it makes no difference to their life expectancy at all.
20
55000
4000
E isso não faz nenhuma diferença para a expectativa de vida deles.
01:14
There's no suggestion of a relationship there.
21
59000
2000
Não há nenhum indicador de uma correlação aqui.
01:16
But if we look within our societies,
22
61000
3000
Mas se olhamos dentro de nossas sociedades,
01:19
there are extraordinary social gradients in health
23
64000
3000
há extraordinárias gradações sociais em saúde
01:22
running right across society.
24
67000
2000
ocorrendo exatamente através da sociedade.
01:24
This, again, is life expectancy.
25
69000
2000
Isto é, novamente, expectativa de vida.
01:26
These are small areas of England and Wales --
26
71000
2000
Estas são pequenas áreas da Inglaterra e do País de Gales --
01:28
the poorest on the right, the richest on the left.
27
73000
4000
os mais pobres à direita, os mais ricos à esquerda.
01:32
A lot of difference between the poor and the rest of us.
28
77000
3000
Uma grande diferença entre os pobres e o resto de nós.
01:35
Even the people just below the top
29
80000
2000
Mesmo as pessoas logo abaixo do topo
01:37
have less good health
30
82000
2000
têm menos saúde
01:39
than the people at the top.
31
84000
2000
do que as pessoas no topo.
01:41
So income means something very important
32
86000
2000
Então renda significa alguma coisa muito importante
01:43
within our societies,
33
88000
2000
dentro de nossas sociedades
01:45
and nothing between them.
34
90000
3000
e nada entre elas.
01:48
The explanation of that paradox
35
93000
3000
A explicação desse paradoxo
01:51
is that, within our societies,
36
96000
2000
é que, dentro de nossas sociedades,
01:53
we're looking at relative income
37
98000
2000
olhamos para a renda relativa
01:55
or social position, social status --
38
100000
3000
ou posição social, status social --
01:58
where we are in relation to each other
39
103000
3000
onde estamos em relação ao outro
02:01
and the size of the gaps between us.
40
106000
3000
e o tamanho das lacunas entre nós.
02:04
And as soon as you've got that idea,
41
109000
2000
E, assim que você compreende essa ideia,
02:06
you should immediately wonder:
42
111000
2000
você deveria imediatamente perguntar:
02:08
what happens if we widen the differences,
43
113000
3000
o que acontece se ampliarmos as diferenças
02:11
or compress them,
44
116000
2000
ou as comprimirmos,
02:13
make the income differences bigger or smaller?
45
118000
2000
fazermos as diferenças de renda maiores ou menores?
02:15
And that's what I'm going to show you.
46
120000
3000
E isso é o que vou mostrar a vocês.
02:18
I'm not using any hypothetical data.
47
123000
2000
Não estou utilizando nenhum dado hipotético.
02:20
I'm taking data from the U.N. --
48
125000
2000
Retiro dados da ONU. -
02:22
it's the same as the World Bank has --
49
127000
2000
são os mesmos que o Banco Mundial tem --
02:24
on the scale of income differences
50
129000
2000
na escala de diferenças de renda
02:26
in these rich developed market democracies.
51
131000
3000
nessas democracias de mercado ricas e desenvolvidas.
02:29
The measure we've used,
52
134000
2000
A medida que usamos,
02:31
because it's easy to understand and you can download it,
53
136000
2000
porque é fácil de entender e pode ser baixada no computador,
02:33
is how much richer the top 20 percent
54
138000
2000
é quão mais ricos são os 20 por cento no topo
02:35
than the bottom 20 percent in each country.
55
140000
3000
do que os 20 por cento na base em cada país.
02:38
And you see in the more equal countries on the left --
56
143000
3000
E você observa que nos países de maior igualdade, à esquerda --
02:41
Japan, Finland, Norway, Sweden --
57
146000
2000
Japão, Finlândia, Noruega, Suécia --
02:43
the top 20 percent are about three and a half, four times as rich
58
148000
2000
os 20 por cento do topo são cerca de três e meia a quatro vezes mais ricos
02:45
as the bottom 20 percent.
59
150000
3000
que os 20 por cento da base.
02:48
But on the more unequal end --
60
153000
2000
Mas naqueles de maior desigualdade --
02:50
U.K., Portugal, USA, Singapore --
61
155000
2000
Reino Unido, Portugal, Estados Unidos, Singapura --
02:52
the differences are twice as big.
62
157000
3000
as diferenças são duas vezes maiores.
02:55
On that measure, we are twice as unequal
63
160000
3000
Por esta medida, somos duas vezes mais desiguais
02:58
as some of the other successful market democracies.
64
163000
4000
que algumas das outras democracias de mercado bem sucedidas.
03:02
Now I'm going to show you what that does to our societies.
65
167000
4000
Agora vou mostrar-lhes o que isso faz às nossas sociedades.
03:06
We collected data on problems with social gradients,
66
171000
3000
Coletamos dados sobre problemas com variáveis sociais,
03:09
the kind of problems that are more common
67
174000
2000
os tipos de problemas que são mais comuns
03:11
at the bottom of the social ladder.
68
176000
2000
na base da escala social.
03:13
Internationally comparable data on life expectancy,
69
178000
3000
Dados comparáveis internacionalmente sobre expectativa de vida,
03:16
on kids' maths and literacy scores,
70
181000
3000
desempenho das crianças em matemática e alfabetização,
03:19
on infant mortality rates, homicide rates,
71
184000
3000
taxas de mortalidade infantil, taxas de homicídios,
03:22
proportion of the population in prison, teenage birthrates,
72
187000
3000
proporção da população na prisão, taxas de nascimentos entre adolescentes,
03:25
levels of trust,
73
190000
2000
níveis de confiança,
03:27
obesity, mental illness --
74
192000
2000
obesidade, doença mental --
03:29
which in standard diagnostic classification
75
194000
3000
que na classificação diagnóstica padrão
03:32
includes drug and alcohol addiction --
76
197000
2000
inclui vício em drogas e álcool --
03:34
and social mobility.
77
199000
2000
e mobilidade social.
03:36
We put them all in one index.
78
201000
3000
Colocamos todos eles em uma tabela.
03:39
They're all weighted equally.
79
204000
2000
A todos foi atribuído o mesmo peso.
03:41
Where a country is is a sort of average score on these things.
80
206000
3000
Onde o país está, está um tipo de marcação média nesses itens.
03:44
And there, you see it
81
209000
2000
E aí, vocês o observam
03:46
in relation to the measure of inequality I've just shown you,
82
211000
3000
em relação à medida de desigualdade que acabei de lhes mostrar,
03:49
which I shall use over and over again in the data.
83
214000
3000
e que usarei repetidamente nos dados.
03:52
The more unequal countries
84
217000
2000
Os países de maior desigualdade
03:54
are doing worse
85
219000
2000
têm um desempenho pior
03:56
on all these kinds of social problems.
86
221000
2000
em todos estes tipos de problemas sociais.
03:58
It's an extraordinarily close correlation.
87
223000
3000
É uma correlação extraordinariamente próxima.
04:01
But if you look at that same index
88
226000
2000
Mas se você olhar para a mesma tabela
04:03
of health and social problems
89
228000
2000
de saúde e problemas sociais
04:05
in relation to GNP per capita,
90
230000
2000
em relação ao PIB per capita,
04:07
gross national income,
91
232000
2000
produto interno bruto,
04:09
there's nothing there,
92
234000
2000
não há nada lá,
04:11
no correlation anymore.
93
236000
3000
não há mais correlação.
04:14
We were a little bit worried
94
239000
2000
Estávamos um pouco preocupados
04:16
that people might think
95
241000
2000
que as pessoas pudessem pensar
04:18
we'd been choosing problems to suit our argument
96
243000
2000
que estivéssemos escolhendo problemas para vestir nossos argumentos
04:20
and just manufactured this evidence,
97
245000
3000
e simplesmente manipulando essa evidência,
04:23
so we also did a paper in the British Medical Journal
98
248000
3000
então também fizemos um estudo no British Medical Journal
04:26
on the UNICEF index of child well-being.
99
251000
4000
com índices da UNICEF sobre bem-estar de crianças.
04:30
It has 40 different components
100
255000
2000
Ele tem 40 componentes diferentes
04:32
put together by other people.
101
257000
2000
relacionados por outras pessoas.
04:34
It contains whether kids can talk to their parents,
102
259000
3000
Ele contém se as crianças conversam com seus pais,
04:37
whether they have books at home,
103
262000
2000
se eles têm livros em casa,
04:39
what immunization rates are like, whether there's bullying at school.
104
264000
3000
como são as taxas de vacinação, se há 'bullying' na escola.
04:42
Everything goes into it.
105
267000
2000
Tudo isso está nele.
04:44
Here it is in relation to that same measure of inequality.
106
269000
4000
Aqui está em relação à mesma medida de desigualdade.
04:48
Kids do worse in the more unequal societies.
107
273000
3000
As crianças têm pior desempenho nas sociedades mais desiguais.
04:51
Highly significant relationship.
108
276000
3000
Relação altamente significante.
04:54
But once again,
109
279000
2000
Mas uma vez mais,
04:56
if you look at that measure of child well-being,
110
281000
3000
se você observa essa medida de bem-estar infantil,
04:59
in relation to national income per person,
111
284000
2000
em relação à renda nacional por pessoa,
05:01
there's no relationship,
112
286000
2000
não há relação,
05:03
no suggestion of a relationship.
113
288000
3000
não há sugestão de relação.
05:06
What all the data I've shown you so far says
114
291000
3000
O que todos os dados que lhes mostrei até agora dizem
05:09
is the same thing.
115
294000
2000
é a mesma coisa.
05:11
The average well-being of our societies
116
296000
2000
O bem-estar médio de nossas sociedades
05:13
is not dependent any longer
117
298000
3000
não mais depende
05:16
on national income and economic growth.
118
301000
3000
da renda nacional e do crescimento econômico.
05:19
That's very important in poorer countries,
119
304000
2000
Isso é muito importante em países mais pobres,
05:21
but not in the rich developed world.
120
306000
3000
mas não no mundo rico e desenvolvido.
05:24
But the differences between us
121
309000
2000
Mas as diferenças entre nós
05:26
and where we are in relation to each other
122
311000
2000
e onde estamos em relação um ao outro
05:28
now matter very much.
123
313000
3000
agora importam muito.
05:31
I'm going to show you some of the separate bits of our index.
124
316000
3000
Vou mostrar-lhes algumas partes separadas de nossa tabela.
05:34
Here, for instance, is trust.
125
319000
2000
Aqui, por exemplo, está confiança.
05:36
It's simply the proportion of the population
126
321000
2000
É simplesmente a proporção da população
05:38
who agree most people can be trusted.
127
323000
2000
que concorda que a maioria das pessoas pode ser confiável.
05:40
It comes from the World Values Survey.
128
325000
2000
Vem da World Values Survey (Pesquisa de Valores Mundiais).
05:42
You see, at the more unequal end,
129
327000
2000
Você observa que, na ponta dos de maior desigualdade,
05:44
it's about 15 percent of the population
130
329000
3000
cerca de 15 por cento da população
05:47
who feel they can trust others.
131
332000
2000
sente que pode confiar em outros.
05:49
But in the more equal societies,
132
334000
2000
Mas nas sociedades de maior igualdade,
05:51
it rises to 60 or 65 percent.
133
336000
4000
aumenta para 60 ou 65 por cento.
05:55
And if you look at measures of involvement in community life
134
340000
3000
E se você olha para medidas de envolvimento na vida comunitária
05:58
or social capital,
135
343000
2000
ou capital social,
06:00
very similar relationships
136
345000
2000
relações muito similares,
06:02
closely related to inequality.
137
347000
3000
estreitamente relacionadas à desigualdade.
06:05
I may say, we did all this work twice.
138
350000
3000
Posso dizer, fizemos todo esse trabalho duas vezes.
06:08
We did it first on these rich, developed countries,
139
353000
3000
Primeiro fizemos nesses países desenvolvidos e ricos,
06:11
and then as a separate test bed,
140
356000
2000
e então, como um campo de testes separado,
06:13
we repeated it all on the 50 American states --
141
358000
3000
nós o repetimos em todos os 50 estados americanos --
06:16
asking just the same question:
142
361000
2000
fazendo exatamente a mesma pergunta:
06:18
do the more unequal states
143
363000
2000
os estados mais desiguais
06:20
do worse on all these kinds of measures?
144
365000
2000
têm pior desempenho em todos esses tipos de medidas?
06:22
So here is trust from a general social survey of the federal government
145
367000
4000
Aqui está confiança de uma pesquisa social geral do governo federal
06:26
related to inequality.
146
371000
2000
relacionada à desigualdade.
06:28
Very similar scatter
147
373000
2000
Separação muito semelhante
06:30
over a similar range of levels of trust.
148
375000
2000
sobre uma variação semelhante nos níveis de confiança.
06:32
Same thing is going on.
149
377000
2000
A mesma coisa está acontecendo.
06:34
Basically we found
150
379000
2000
Basicamente descobrimos
06:36
that almost anything that's related to trust internationally
151
381000
3000
que quase todas as coisas que estão relacionadas à confiança internacionalmente
06:39
is related to trust amongst the 50 states
152
384000
2000
estão relacionadas à confiança entre os 50 estados
06:41
in that separate test bed.
153
386000
2000
naquele conjunto de testes em separado.
06:43
We're not just talking about a fluke.
154
388000
2000
Não estamos falando apenas de casualidade.
06:45
This is mental illness.
155
390000
2000
Isto é doença mental.
06:47
WHO put together figures
156
392000
2000
A OMS agrupa números
06:49
using the same diagnostic interviews
157
394000
2000
usando as mesmas entrevistas de diagnóstico
06:51
on random samples of the population
158
396000
2000
em amostras aleatórias da população
06:53
to allow us to compare rates of mental illness
159
398000
3000
para permitir-nos comparar taxas de doença mental
06:56
in each society.
160
401000
2000
em cada sociedade.
06:58
This is the percent of the population
161
403000
2000
Este é o percentual de população
07:00
with any mental illness in the preceding year.
162
405000
3000
com qualquer doença mental no ano anterior.
07:03
And it goes from about eight percent
163
408000
3000
E vai de aproximadamente oito por cento
07:06
up to three times that --
164
411000
2000
até três vezes isso --
07:08
whole societies
165
413000
2000
sociedades inteiras
07:10
with three times the level of mental illness of others.
166
415000
3000
com três vezes o nível de doença mental de outras.
07:13
And again, closely related to inequality.
167
418000
4000
E novamente, estreitamente relacionado à desigualdade.
07:17
This is violence.
168
422000
2000
Isto é violência.
07:19
These red dots are American states,
169
424000
2000
Os pontos vermelhos são estados americanos
07:21
and the blue triangles are Canadian provinces.
170
426000
4000
e os triângulos azuis são províncias canadenses.
07:25
But look at the scale of the differences.
171
430000
3000
Mas olhe para a escala de diferenças.
07:28
It goes from 15 homicides per million
172
433000
3000
Vai de 15 homicídios por milhão
07:31
up to 150.
173
436000
3000
até 150.
07:34
This is the proportion of the population in prison.
174
439000
3000
Esta é proporção da população na prisão.
07:37
There's a about a tenfold difference there,
175
442000
3000
Há uma diferença de aproximamente dez vezes ali,
07:40
log scale up the side.
176
445000
2000
a escala aumenta deste lado.
07:42
But it goes from about 40 to 400
177
447000
2000
Mas vai de cerca de 40 a 400
07:44
people in prison.
178
449000
3000
pessoas na prisão.
07:47
That relationship
179
452000
2000
Essa relação
07:49
is not mainly driven by more crime.
180
454000
2000
não é conduzida principalmente por mais crime.
07:51
In some places, that's part of it.
181
456000
3000
Em alguns locais, é parte disso.
07:54
But most of it is about more punitive sentencing,
182
459000
2000
Mas a maior parte é de sentenciamento mais punitivo,
07:56
harsher sentencing.
183
461000
2000
sentenças mais severas.
07:58
And the more unequal societies
184
463000
2000
E quanto mais desiguais as sociedades
08:00
are more likely also to retain the death penalty.
185
465000
4000
também mais provavelmente conservam a pena de morte.
08:04
Here we have children dropping out of high school.
186
469000
5000
Aqui temos crianças abandonando o ensino médio.
08:09
Again, quite big differences.
187
474000
2000
Novamente, grandes diferenças.
08:11
Extraordinarily damaging,
188
476000
2000
Extremamente prejudicial,
08:13
if you're talking about using the talents of the population.
189
478000
3000
se você está falando sobre utilizar os talentos da população.
08:16
This is social mobility.
190
481000
3000
Isto é mobilidade social.
08:19
It's actually a measure of mobility
191
484000
2000
É realmente uma medida de mobilidade
08:21
based on income.
192
486000
2000
baseada na renda.
08:23
Basically, it's asking:
193
488000
2000
Basicamente, pergunta-se:
08:25
do rich fathers have rich sons
194
490000
2000
pais ricos têm filhos ricos
08:27
and poor fathers have poor sons,
195
492000
2000
e pais pobres têm filhos pobres,
08:29
or is there no relationship between the two?
196
494000
3000
ou não há relação entre os dois?
08:32
And at the more unequal end,
197
497000
2000
E para a ponta de maior desigualdade,
08:34
fathers' income is much more important --
198
499000
3000
a renda do pai é muito mais importante --
08:37
in the U.K., USA.
199
502000
3000
no Reino Unido, nos Estados Unidos.
08:40
And in Scandinavian countries,
200
505000
2000
E nos países escandinavos,
08:42
fathers' income is much less important.
201
507000
2000
a renda do pai é muito menos importante.
08:44
There's more social mobility.
202
509000
3000
Há mais mobilidade social.
08:47
And as we like to say --
203
512000
2000
E como gostamos de dizer --
08:49
and I know there are a lot of Americans in the audience here --
204
514000
3000
e sei que há muitos americanos aqui na audiência --
08:52
if Americans want to live the American dream,
205
517000
3000
se os americanos querem viver o sonho americano,
08:55
they should go to Denmark.
206
520000
2000
eles deveriam ir à Dinamarca.
08:57
(Laughter)
207
522000
2000
(Risadas)
08:59
(Applause)
208
524000
4000
(Aplausos)
09:03
I've shown you just a few things in italics here.
209
528000
3000
Mostrei a vocês apenas algumas coisas em itálico aqui.
09:06
I could have shown a number of other problems.
210
531000
2000
Poderia ter mostrado uma série de outros problemas.
09:08
They're all problems that tend to be more common
211
533000
2000
Todos são problemas que tendem a ser mais comuns
09:10
at the bottom of the social gradient.
212
535000
2000
na base do estrato social.
09:12
But there are endless problems with social gradients
213
537000
5000
Mas há problemas sem fim com estratos sociais
09:17
that are worse in more unequal countries --
214
542000
2000
que são piores em países com maior desigualdade --
09:19
not just a little bit worse,
215
544000
2000
não um pouquinho piores,
09:21
but anything from twice as common to 10 times as common.
216
546000
3000
mas algo de duas a 10 vezes mais comuns.
09:24
Think of the expense,
217
549000
2000
Pense na despesa,
09:26
the human cost of that.
218
551000
3000
no custo humano disso.
09:29
I want to go back though to this graph that I showed you earlier
219
554000
2000
No entanto, quero voltar a este gráfico que lhes mostrei anteriormente
09:31
where we put it all together
220
556000
2000
onde colocamos todos os dados juntos
09:33
to make two points.
221
558000
2000
para fazer duas observações.
09:35
One is that, in graph after graph,
222
560000
3000
Uma é que, gráfico após gráfico,
09:38
we find the countries that do worse,
223
563000
2000
percebemos que países que têm pior desempenho.
09:40
whatever the outcome,
224
565000
2000
seja qual for o resultado,
09:42
seem to be the more unequal ones,
225
567000
2000
parecem ser os de maior desigualdade,
09:44
and the ones that do well
226
569000
2000
e aqueles que têm bom desempenho
09:46
seem to be the Nordic countries and Japan.
227
571000
3000
parecem ser os países nórdicos e o Japão.
09:49
So what we're looking at
228
574000
2000
Então o que estamos observando
09:51
is general social disfunction related to inequality.
229
576000
3000
é disfunção social geral relacionada à desigualdade.
09:54
It's not just one or two things that go wrong,
230
579000
2000
Não são apenas uma ou duas coisas que estão erradas,
09:56
it's most things.
231
581000
2000
é a maioria das coisas.
09:58
The other really important point I want to make on this graph
232
583000
3000
A outra observação realmente importante que quero fazer sobre este gráfico
10:01
is that, if you look at the bottom,
233
586000
2000
é que, se você olha para a base,
10:03
Sweden and Japan,
234
588000
3000
Suécia e Japão,
10:06
they're very different countries in all sorts of ways.
235
591000
3000
eles são muito diferentes de todas as maneiras.
10:09
The position of women,
236
594000
2000
A posição das mulheres,
10:11
how closely they keep to the nuclear family,
237
596000
2000
quão próximas elas se mantêm ao núcleo familiar,
10:13
are on opposite ends of the poles
238
598000
2000
estão em pontos opostos
10:15
in terms of the rich developed world.
239
600000
2000
em termos do mundo desenvolvido e rico.
10:17
But another really important difference
240
602000
2000
Mas uma outra diferença realmente importante
10:19
is how they get their greater equality.
241
604000
3000
é como eles conseguem sua maior igualdade.
10:22
Sweden has huge differences in earnings,
242
607000
3000
A Suécia tem enormes diferenças em ganhos,
10:25
and it narrows the gap through taxation,
243
610000
2000
mas estreita a lacuna através de taxação,
10:27
general welfare state,
244
612000
2000
bem-estar geral provido pelo estado,
10:29
generous benefits and so on.
245
614000
3000
benefícios generosos e assim por diante.
10:32
Japan is rather different though.
246
617000
2000
Entretanto, o Japão é bem diferente.
10:34
It starts off with much smaller differences in earnings before tax.
247
619000
3000
Começa com diferenças muito menores nos ganhos antes da taxação.
10:37
It has lower taxes.
248
622000
2000
Tem taxas menores.
10:39
It has a smaller welfare state.
249
624000
2000
Tem uma provisão estatal menor no bem-estar.
10:41
And in our analysis of the American states,
250
626000
2000
E na nossa análise dos estados americanos,
10:43
we find rather the same contrast.
251
628000
2000
encontramos o mesmo contraste.
10:45
There are some states that do well through redistribution,
252
630000
3000
Há alguns estados que têm bom desempenho através da redistribuição,
10:48
some states that do well
253
633000
2000
alguns estados têm bom desempenho
10:50
because they have smaller income differences before tax.
254
635000
3000
porque têm diferenças de renda menores antes da taxação.
10:53
So we conclude
255
638000
2000
Então concluímos
10:55
that it doesn't much matter how you get your greater equality,
256
640000
3000
que não importa muito como você consegue maior igualdade,
10:58
as long as you get there somehow.
257
643000
2000
desde que você a consiga de alguma maneira.
11:00
I am not talking about perfect equality,
258
645000
2000
Não estou falando sobre igualdade perfeita,
11:02
I'm talking about what exists in rich developed market democracies.
259
647000
4000
estou falando sobre o que existe nas democracias de mercado desenvolvidas e ricas.
11:08
Another really surprising part of this picture
260
653000
5000
Uma outra parte realmente surpreendente desse quadro
11:13
is that it's not just the poor
261
658000
2000
é que não são apenas os pobres
11:15
who are affected by inequality.
262
660000
3000
que são afetados pela desigualdade.
11:18
There seems to be some truth in John Donne's
263
663000
2000
Parece haver algo de verdadeiro na afirmação de John Donne
11:20
"No man is an island."
264
665000
3000
"Nenhum homem é uma ilha."
11:23
And in a number of studies, it's possible to compare
265
668000
3000
E numa série de estudos, é possível comparar
11:26
how people do in more and less equal countries
266
671000
3000
como as pessoas se apresentam em países mais ou menos iguais
11:29
at each level in the social hierarchy.
267
674000
3000
em cada nível da hierarquia social.
11:32
This is just one example.
268
677000
3000
Este é apenas um exemplo.
11:35
It's infant mortality.
269
680000
2000
É mortalidade infantil.
11:37
Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths
270
682000
3000
Alguns suecos, muito gentilmente, classificaram muitas das mortes de crianças
11:40
according to the British register of general socioeconomic classification.
271
685000
5000
de acordo com o registro britânico de classificação socioeconômica geral.
11:45
And so it's anachronistically
272
690000
3000
Então é anacronicamente
11:48
a classification by fathers' occupations,
273
693000
2000
uma classificação pela ocupação dos pais,
11:50
so single parents go on their own.
274
695000
2000
então pais solteiros vão em separado.
11:52
But then where it says "low social class,"
275
697000
3000
Mas, onde diz "baixa classe social",
11:55
that's unskilled manual occupations.
276
700000
3000
essas são as ocupações manuais não especializadas.
11:58
It goes through towards the skilled manual occupations in the middle,
277
703000
4000
Vai em direção das ocupações manuais especializadas, no meio,
12:02
then the junior non-manual,
278
707000
2000
então para as posições não manuais menos elevadas,
12:04
going up high to the professional occupations --
279
709000
3000
subindo para as ocupações profissionais mais altas --
12:07
doctors, lawyers,
280
712000
2000
médicos, advogados,
12:09
directors of larger companies.
281
714000
2000
diretores de grandes companhias.
12:11
You see there that Sweden does better than Britain
282
716000
3000
Você observa que a Suécia tem melhor desempenho que a Inglaterra
12:14
all the way across the social hierarchy.
283
719000
3000
por toda a hierarquia social.
12:19
The biggest differences are at the bottom of society.
284
724000
2000
As maiores diferenças estão na base da sociedade.
12:21
But even at the top,
285
726000
2000
Mas mesmo no topo,
12:23
there seems to be a small benefit
286
728000
2000
parece haver um pequeno benefício
12:25
to being in a more equal society.
287
730000
2000
em estar numa sociedade mais igual.
12:27
We show that on about five different sets of data
288
732000
3000
Mostramos isso em cerca de cinco diferentes conjuntos de dados,
12:30
covering educational outcomes
289
735000
2000
cobrindo resultados educacionais
12:32
and health in the United States and internationally.
290
737000
3000
e de saúde nos Estados Unidos e internacionalmente.
12:35
And that seems to be the general picture --
291
740000
3000
E esse parece ser o quadro geral --
12:38
that greater equality makes most difference at the bottom,
292
743000
3000
maior igualdade faz uma diferença maior na base,
12:41
but has some benefits even at the top.
293
746000
3000
mas tem alguns benefícios mesmo no topo.
12:44
But I should say a few words about what's going on.
294
749000
4000
Mas devo dizer algumas palavras sobre o que acontece.
12:48
I think I'm looking and talking
295
753000
2000
Penso que estou olhando e falando
12:50
about the psychosocial effects of inequality.
296
755000
3000
sobre os efeitos psicossociais da desigualdade.
12:53
More to do with feelings of superiority and inferiority,
297
758000
3000
Mais a ver com os sentimentos de superioridade e inferioridade,
12:56
of being valued and devalued,
298
761000
2000
com ser valorizado e desvalorizado,
12:58
respected and disrespected.
299
763000
3000
respeitado e desrespeitado.
13:01
And of course, those feelings
300
766000
2000
E, é claro, esses sentimentos
13:03
of the status competition that comes out of that
301
768000
3000
de competição por status que surgem disso
13:06
drives the consumerism in our society.
302
771000
3000
conduzem o consumismo em nossa sociedade.
13:09
It also leads to status insecurity.
303
774000
3000
Também levam à insegurança de status.
13:12
We worry more about how we're judged and seen by others,
304
777000
4000
Preocupamo-nos mais sobre como somos julgados e vistos pelos outros,
13:16
whether we're regarded as attractive, clever,
305
781000
3000
se somos considerados atraentes, espertos,
13:19
all that kind of thing.
306
784000
3000
todo esse tipo de coisas.
13:22
The social-evaluative judgments increase,
307
787000
3000
Os julgamentos de avaliação social aumentam
13:25
the fear of those social-evaluative judgments.
308
790000
4000
o medo desses julgamentos de avaliação social.
13:29
Interestingly,
309
794000
2000
Interessantemente,
13:31
some parallel work going on in social psychology:
310
796000
4000
um trabalho paralelo em psicologia social:
13:35
some people reviewed 208 different studies
311
800000
3000
algumas pessoas revisaram 208 estudos diferentes
13:38
in which volunteers had been invited
312
803000
3000
nos quais voluntários tinham sido convidados
13:41
into a psychological laboratory
313
806000
2000
para um laboratório de psicologia
13:43
and had their stress hormones,
314
808000
2000
e tiveram seus hormônios de estresse,
13:45
their responses to doing stressful tasks, measured.
315
810000
4000
suas respostas ao fazer tarefas estressantes, medidos
13:49
And in the review,
316
814000
2000
E na revisão,
13:51
what they were interested in seeing
317
816000
2000
o que estavam interessados em observar
13:53
is what kind of stresses
318
818000
2000
é que tipos de estresses
13:55
most reliably raise levels of cortisol,
319
820000
3000
mais seguramente elevam os níveis de cortisol,
13:58
the central stress hormone.
320
823000
2000
o hormônio central do estresse.
14:00
And the conclusion was
321
825000
2000
E a conclusão foi
14:02
it was tasks that included social-evaluative threat --
322
827000
3000
que eram tarefas que incluíam ameaça de avaliação social --
14:05
threats to self-esteem or social status
323
830000
3000
ameaças à auto-estima ou ao status social
14:08
in which others can negatively judge your performance.
324
833000
3000
nas quais outros podem julgar seu desempenho negativamente.
14:11
Those kind of stresses
325
836000
2000
Esses tipos de estresse
14:13
have a very particular effect
326
838000
3000
têm um efeito muito particular
14:16
on the physiology of stress.
327
841000
3000
na fisiologia do estresse.
14:20
Now we have been criticized.
328
845000
2000
Agora temos sido criticados.
14:22
Of course, there are people who dislike this stuff
329
847000
3000
É claro, há pessoas que não gostam disso
14:25
and people who find it very surprising.
330
850000
3000
e pessoas que acham muito surpreendente.
14:28
I should tell you though
331
853000
2000
No entanto, devo dizer
14:30
that when people criticize us for picking and choosing data,
332
855000
3000
que, quando as pessoas nos criticam por escolher dados,
14:33
we never pick and choose data.
333
858000
2000
nós nunca escolhemos dados.
14:35
We have an absolute rule
334
860000
2000
Temos uma regra absoluta:
14:37
that if our data source has data for one of the countries we're looking at,
335
862000
3000
se nossa fonte de dados tem dados para um dos países que estamos observando,
14:40
it goes into the analysis.
336
865000
2000
eles vão para a análise.
14:42
Our data source decides
337
867000
2000
Nossa fonte de dados decide
14:44
whether it's reliable data,
338
869000
2000
se são dados confiáveis,
14:46
we don't.
339
871000
2000
nós não.
14:48
Otherwise that would introduce bias.
340
873000
2000
De outra forma, isso introduziria tendenciosidade.
14:50
What about other countries?
341
875000
2000
E sobre outros países?
14:52
There are 200 studies
342
877000
3000
Há 200 estudos
14:55
of health in relation to income and equality
343
880000
3000
de saúde em relação a renda e igualdade
14:58
in the academic peer-reviewed journals.
344
883000
3000
em periódicos acadêmicos revisados por acadêmicos.
15:01
This isn't confined to these countries here,
345
886000
3000
Isto não está confinado a estes países aqui,
15:04
hiding a very simple demonstration.
346
889000
2000
ocultando uma demonstração muito simples.
15:06
The same countries,
347
891000
2000
Os mesmos países,
15:08
the same measure of inequality,
348
893000
2000
a mesma quantia de desigualdade,
15:10
one problem after another.
349
895000
3000
um problema após o outro.
15:14
Why don't we control for other factors?
350
899000
2000
Por que não controlamos outros fatores?
15:16
Well we've shown you that GNP per capita
351
901000
2000
Bem, mostramos que PIB per capita
15:18
doesn't make any difference.
352
903000
2000
não faz nenhuma diferença.
15:20
And of course, others using more sophisticated methods in the literature
353
905000
4000
E, é claro, outros usando métodos mais sofisticados na literatura
15:24
have controlled for poverty and education
354
909000
2000
têm controlado pobreza e educação
15:26
and so on.
355
911000
3000
e assim por diante.
15:30
What about causality?
356
915000
2000
E sobre causalidade?
15:32
Correlation in itself doesn't prove causality.
357
917000
3000
A correlação em si mesma não prova causalidade.
15:35
We spend a good bit of time.
358
920000
2000
Gastamos um bom tempo.
15:37
And indeed, people know the causal links quite well
359
922000
2000
E de fato, as pessoas conhecem as ligações causais bastante bem
15:39
in some of these outcomes.
360
924000
2000
em alguns desses resultados.
15:41
The big change in our understanding
361
926000
2000
A grande mudança em nosso entendimento
15:43
of drivers of chronic health
362
928000
2000
dos aspectos crônicos da saúde
15:45
in the rich developed world
363
930000
2000
no mundo rico e desenvolvido
15:47
is how important chronic stress from social sources
364
932000
4000
é quanto o estresse crônico de fontes sociais
15:51
is affecting the immune system,
365
936000
2000
está afetando o sistema imunológico,
15:53
the cardiovascular system.
366
938000
3000
o sistema cardiovascular,
15:56
Or for instance, the reason why violence
367
941000
2000
Ou por exemplo, a razão por que a violência
15:58
becomes more common in more unequal societies
368
943000
3000
se torna mais comum em sociedades de maior desigualdade
16:01
is because people are sensitive to being looked down on.
369
946000
5000
é porque as pessoas são sensíveis a serem olhadas com superioridade.
16:06
I should say that to deal with this,
370
951000
3000
Devo dizer que, para tratarmos disso,
16:09
we've got to deal with the post-tax things
371
954000
2000
devemos negociar com coisas como
16:11
and the pre-tax things.
372
956000
2000
pré e pós-taxação.
16:13
We've got to constrain income,
373
958000
3000
Temos que restringir a renda,
16:16
the bonus culture incomes at the top.
374
961000
2000
a cultura de bônus de rendimentos no topo.
16:18
I think we must make our bosses accountable to their employees
375
963000
3000
Creio que devemos fazer nossos chefes responsáveis por seus empregados
16:21
in any way we can.
376
966000
3000
de todas as maneiras que podemos.
16:24
I think the take-home message though
377
969000
3000
No entanto, acho que a mensagem final
16:27
is that we can improve the real quality of human life
378
972000
4000
é que podemos melhorar a verdadeira qualidade de vida humana
16:31
by reducing the differences in incomes between us.
379
976000
3000
reduzindo as diferenças de rendimentos entre nós.
16:34
Suddenly we have a handle
380
979000
2000
De repente temos uma impulsão
16:36
on the psychosocial well-being of whole societies,
381
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2000
no bem-estar psicológico de sociedades inteiras,
16:38
and that's exciting.
382
983000
2000
e isso é entusiasmante.
16:40
Thank you.
383
985000
2000
Obrigado.
16:42
(Applause)
384
987000
6000
(Aplausos)
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