TEDGlobal 2011
Richard Wilkinson: How economic inequality harms societies
Richard Wilkinson: Wie ökonomische Ungleichheit Gesellschaften schadet
Filmed:
Readability: 4.6
3,198,950 views
Wir spüren instinktiv, dass Gesellschaften mit großen Einkommensunterschieden nicht gut sein können. Richard Wilkinson wertet Datenbestände zur ökonomischen Ungleichheit aus und zeigt, was sich verschlechtert, wenn die Schere zwischen Arm und Reich zu groß ist: reale Auswirkungen auf die Gesundheit, die Lebenserwartung und sogar auf so grundlegende Werte wie das Vertrauen.
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
Sie alle wissen, dass wahr ist, was ich gleich sagen werde.
00:18
I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive
1
3000
4000
Die Intuition, dass Ungleichheit den sozialen Zusammenhalt schwächt,
00:22
has been around since before the French Revolution.
2
7000
4000
gab es schon vor der Französischen Revolution.
00:26
What's changed
3
11000
2000
Was neu ist,
00:28
is we now can look at the evidence,
4
13000
2000
ist dass uns nun Beweise vorliegen.
00:30
we can compare societies, more and less equal societies,
5
15000
3000
Wir können Gesellschaften vergleichen, gleichere und ungleichere,
00:33
and see what inequality does.
6
18000
3000
und sehen, was Ungleichheit bewirkt.
00:36
I'm going to take you through that data
7
21000
3000
Ich möchte Ihnen Statistiken zeigen
00:39
and then explain why
8
24000
2000
und erklären, warum
00:41
the links I'm going to be showing you exist.
9
26000
4000
zwischen ihnen Zusammenhänge bestehen.
00:45
But first, see what a miserable lot we are.
10
30000
3000
Schauen Sie mal, was für ein armseliger Haufen wir sind.
00:48
(Laughter)
11
33000
2000
(Gelächter)
00:50
I want to start though
12
35000
2000
Beginnen möchte ich
00:52
with a paradox.
13
37000
3000
mit einem Paradox.
00:55
This shows you life expectancy
14
40000
2000
Das hier zeigt Lebenserwartung
00:57
against gross national income --
15
42000
2000
und Bruttonationaleinkommen –
00:59
how rich countries are on average.
16
44000
2000
in reichen Ländern im Durchschnitt.
01:01
And you see the countries on the right,
17
46000
2000
Sie sehen, dass die Länder rechts,
01:03
like Norway and the USA,
18
48000
2000
Norwegen und die USA z.B.,
01:05
are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.
19
50000
5000
doppelt so reich sind wie Israel, Griechenland, Portugal links.
01:10
And it makes no difference to their life expectancy at all.
20
55000
4000
Und das ändert gar nichts an ihrer Lebenserwartung.
01:14
There's no suggestion of a relationship there.
21
59000
2000
Es spricht nichts für einen Zusammenhang.
01:16
But if we look within our societies,
22
61000
3000
Aber innerhalb der Gesellschaften
01:19
there are extraordinary social gradients in health
23
64000
3000
gibt es enorme soziale Gefälle in der Gesundheit
01:22
running right across society.
24
67000
2000
quer durch die Gesellschaft hindurch.
01:24
This, again, is life expectancy.
25
69000
2000
Hier, noch einmal, die Lebenserwartung.
01:26
These are small areas of England and Wales --
26
71000
2000
Hier sind kleine Gebiete in England und Wales –
01:28
the poorest on the right, the richest on the left.
27
73000
4000
die ärmsten rechts, die reichsten links.
01:32
A lot of difference between the poor and the rest of us.
28
77000
3000
Ein großer Unterschied zwischen den Armen und dem Rest von uns.
01:35
Even the people just below the top
29
80000
2000
Sogar den Menschen knapp unterhalb der Spitze
01:37
have less good health
30
82000
2000
geht es gesundheitlich schlechter
01:39
than the people at the top.
31
84000
2000
als denen ganz oben.
01:41
So income means something very important
32
86000
2000
Also hat das Einkommen eine sehr große Bedeutung
01:43
within our societies,
33
88000
2000
innerhalb einzelner Gesellschaften,
01:45
and nothing between them.
34
90000
3000
und gar keine zwischen ihnen.
01:48
The explanation of that paradox
35
93000
3000
Die Erklärung für dieses Paradox
01:51
is that, within our societies,
36
96000
2000
ist, dass wir es innerhalb der Gesellschaften
01:53
we're looking at relative income
37
98000
2000
mit einem relativen Einkommen zu tun haben,
01:55
or social position, social status --
38
100000
3000
der sozialen Position, dem Status –
01:58
where we are in relation to each other
39
103000
3000
wo wir im Verhältnis zu einander stehen,
02:01
and the size of the gaps between us.
40
106000
3000
und wie groß die Abstände zwischen uns sind.
02:04
And as soon as you've got that idea,
41
109000
2000
Und wenn man das begreift,
02:06
you should immediately wonder:
42
111000
2000
fragt man sich sofort:
02:08
what happens if we widen the differences,
43
113000
3000
Was passiert, wenn die Unterschiede größer werden,
02:11
or compress them,
44
116000
2000
oder kleiner,
02:13
make the income differences bigger or smaller?
45
118000
2000
wenn Einkommensunterschiede steigen oder sinken?
02:15
And that's what I'm going to show you.
46
120000
3000
Und das zeige ich Ihnen jetzt.
02:18
I'm not using any hypothetical data.
47
123000
2000
Nicht mit hypothetischen Daten.
02:20
I'm taking data from the U.N. --
48
125000
2000
Mit Daten der UN –
02:22
it's the same as the World Bank has --
49
127000
2000
den gleichen, die die Weltbank benutzt –
02:24
on the scale of income differences
50
129000
2000
zum Ausmaß von Einkommensunterschieden
02:26
in these rich developed market democracies.
51
131000
3000
in reichen entwickelten Marktdemokratien.
02:29
The measure we've used,
52
134000
2000
Das Maß, das wir verwenden,
02:31
because it's easy to understand and you can download it,
53
136000
2000
weil es leicht verständlich ist und zum Download verfügbar,
02:33
is how much richer the top 20 percent
54
138000
2000
ist, wie viel reicher die obersten 20 Prozent
02:35
than the bottom 20 percent in each country.
55
140000
3000
als die untersten 20 Prozent jedes Landes sind.
02:38
And you see in the more equal countries on the left --
56
143000
3000
Sie sehen, dass in den gleicheren Ländern links –
02:41
Japan, Finland, Norway, Sweden --
57
146000
2000
Japan, Finnland, Norwegen, Schweden –
02:43
the top 20 percent are about three and a half, four times as rich
58
148000
2000
die obersten 20 Prozent um die 3½, 4 mal so reich sind
02:45
as the bottom 20 percent.
59
150000
3000
wie die untersten 20 Prozent.
02:48
But on the more unequal end --
60
153000
2000
Aber auf der anderen Seite –
02:50
U.K., Portugal, USA, Singapore --
61
155000
2000
Großbritannien, Portugal, die USA, Singapur –
02:52
the differences are twice as big.
62
157000
3000
sind die Unterschiede doppelt so groß.
02:55
On that measure, we are twice as unequal
63
160000
3000
Auf dieser Skala sind wir doppelt so ungleich
02:58
as some of the other successful market democracies.
64
163000
4000
wie einige andere der erfolgreichen Marktdemokratien.
03:02
Now I'm going to show you what that does to our societies.
65
167000
4000
Jetzt zeige ich Ihnen, was das mit unseren Gesellschaften macht.
03:06
We collected data on problems with social gradients,
66
171000
3000
Wir haben Daten zu Problemen mit sozialem Gefälle gesammelt,
03:09
the kind of problems that are more common
67
174000
2000
den Problemen, die am unteren Ende der
03:11
at the bottom of the social ladder.
68
176000
2000
sozialen Leiter verbreiteter sind.
03:13
Internationally comparable data on life expectancy,
69
178000
3000
International vergleichbare Daten zur Lebenserwartung,
03:16
on kids' maths and literacy scores,
70
181000
3000
der Mathemathik-, Lese- und Schreibkenntnisse der Kinder,
03:19
on infant mortality rates, homicide rates,
71
184000
3000
Kindersterblichkeits- und Mordraten,
03:22
proportion of the population in prison, teenage birthrates,
72
187000
3000
welcher Anteil der Bevölkerung inhaftiert ist, Teenagerschwangerschaften,
03:25
levels of trust,
73
190000
2000
das Vertrauen,
03:27
obesity, mental illness --
74
192000
2000
Übergewicht, psychische Krankheiten –
03:29
which in standard diagnostic classification
75
194000
3000
die in der Standarddiagnostik
03:32
includes drug and alcohol addiction --
76
197000
2000
Drogen- und Alkoholsucht einschließen –
03:34
and social mobility.
77
199000
2000
und soziale Mobilität.
03:36
We put them all in one index.
78
201000
3000
Wir haben sie in einem Index zusammengefasst.
03:39
They're all weighted equally.
79
204000
2000
Alle mit gleichem Gewicht.
03:41
Where a country is is a sort of average score on these things.
80
206000
3000
Zu jedem Land gibt es eine Art Durchschnittswert dieser Faktoren.
03:44
And there, you see it
81
209000
2000
Und hier sehen sie ihn
03:46
in relation to the measure of inequality I've just shown you,
82
211000
3000
im Verhältnis zum Grad der Ungleichheit, den ich Ihnen gezeigt habe,
03:49
which I shall use over and over again in the data.
83
214000
3000
auf den ich immer wieder zurückkommen werde.
03:52
The more unequal countries
84
217000
2000
Die ungleicheren Länder
03:54
are doing worse
85
219000
2000
schneiden bei all diesen
03:56
on all these kinds of social problems.
86
221000
2000
sozialen Problemen schlechter ab.
03:58
It's an extraordinarily close correlation.
87
223000
3000
Das ist eine ungewöhnlich hohe Korrelation.
04:01
But if you look at that same index
88
226000
2000
Aber wenn man den selben Index
04:03
of health and social problems
89
228000
2000
der gesundheitlichen und sozialen Probleme
04:05
in relation to GNP per capita,
90
230000
2000
ins Verhältnis zum BNE pro Kopf setzt,
04:07
gross national income,
91
232000
2000
zum Bruttonationaleinkommen,
04:09
there's nothing there,
92
234000
2000
ist da nichts mehr,
04:11
no correlation anymore.
93
236000
3000
keine Korrelation.
04:14
We were a little bit worried
94
239000
2000
Wir haben uns gesorgt,
04:16
that people might think
95
241000
2000
dass die Leute denken,
04:18
we'd been choosing problems to suit our argument
96
243000
2000
wir hätten nur die Probleme ausgewählt, die unsere Argumentation stützen
04:20
and just manufactured this evidence,
97
245000
3000
und diese Belege konstruiert,
04:23
so we also did a paper in the British Medical Journal
98
248000
3000
deshalb haben wir auch einen Aufsatz im British Medical Journal
04:26
on the UNICEF index of child well-being.
99
251000
4000
zum UNICEF Index des Kindeswohls veröffentlicht.
04:30
It has 40 different components
100
255000
2000
Darin wurden von anderen Leuten
04:32
put together by other people.
101
257000
2000
40 verschiedene Bestandteile zusammengestellt.
04:34
It contains whether kids can talk to their parents,
102
259000
3000
Der Index enthält, ob Kinder mit ihren Eltern sprechen können,
04:37
whether they have books at home,
103
262000
2000
ob sie zu Hause Bücher haben,
04:39
what immunization rates are like, whether there's bullying at school.
104
264000
3000
ihre Immunisierungsraten, ob es Mobbing in der Schule gibt.
04:42
Everything goes into it.
105
267000
2000
Alles fließt mit ein.
04:44
Here it is in relation to that same measure of inequality.
106
269000
4000
Hier ist der Index im Verhältnis zu unseren Ungleichheitswerten.
04:48
Kids do worse in the more unequal societies.
107
273000
3000
Die Kinder schneiden in ungleichen Gesellschaften schlechter ab.
04:51
Highly significant relationship.
108
276000
3000
Ein hochsignifikantes Verhältnis.
04:54
But once again,
109
279000
2000
Und wieder,
04:56
if you look at that measure of child well-being,
110
281000
3000
wenn man den Index des Kindeswohls
04:59
in relation to national income per person,
111
284000
2000
dem nationalen Pro-Kopf-Einkommen gegenüberstellt,
05:01
there's no relationship,
112
286000
2000
gibt es keine Korrelation,
05:03
no suggestion of a relationship.
113
288000
3000
nicht mal eine Andeutung.
05:06
What all the data I've shown you so far says
114
291000
3000
Alle Daten, die ich Ihnen bisher gezeigt habe,
05:09
is the same thing.
115
294000
2000
sagen das gleiche.
05:11
The average well-being of our societies
116
296000
2000
Das durchschnittliche Wohlergehen unserer Gesellschaften
05:13
is not dependent any longer
117
298000
3000
hängt nicht mehr
05:16
on national income and economic growth.
118
301000
3000
von Nationaleinkommen und Wirtschaftswachstum ab.
05:19
That's very important in poorer countries,
119
304000
2000
Die sind in ärmeren Ländern entscheidend,
05:21
but not in the rich developed world.
120
306000
3000
aber nicht in der reichen entwickelten Welt.
05:24
But the differences between us
121
309000
2000
Aber die Unterschiede zwischen uns,
05:26
and where we are in relation to each other
122
311000
2000
wo wir im Vergleich zueinander stehen
05:28
now matter very much.
123
313000
3000
ist sehr wichtig geworden.
05:31
I'm going to show you some of the separate bits of our index.
124
316000
3000
Ich zeige Ihnen jetzt einzelne Teile unseres Index.
05:34
Here, for instance, is trust.
125
319000
2000
Hier ist z.B. das Vertrauen.
05:36
It's simply the proportion of the population
126
321000
2000
Einfach der Anteil der Bevölkerung
05:38
who agree most people can be trusted.
127
323000
2000
der glaubt, dass man den meisten Leuten vertrauen kann.
05:40
It comes from the World Values Survey.
128
325000
2000
Die Daten kommen vom World Values Survey.
05:42
You see, at the more unequal end,
129
327000
2000
Auf der ungleicheren Seite
05:44
it's about 15 percent of the population
130
329000
3000
glauben ca. 15 Prozent der Bevölkerung,
05:47
who feel they can trust others.
131
332000
2000
das man Anderen vertrauen kann.
05:49
But in the more equal societies,
132
334000
2000
Aber in gleicheren Gesellschaften
05:51
it rises to 60 or 65 percent.
133
336000
4000
sind es bis zu 60 oder 65 Prozent.
05:55
And if you look at measures of involvement in community life
134
340000
3000
Und für den Grad der Einbindung ins kommunale Leben
05:58
or social capital,
135
343000
2000
oder das soziale Kapital
06:00
very similar relationships
136
345000
2000
gibt es ähnlich enge Bezüge
06:02
closely related to inequality.
137
347000
3000
zur Ungleichheit.
06:05
I may say, we did all this work twice.
138
350000
3000
Wir haben diese ganze Arbeit zweimal gemacht.
06:08
We did it first on these rich, developed countries,
139
353000
3000
Zuerst mit den reichen, entwickelten Ländern,
06:11
and then as a separate test bed,
140
356000
2000
und dann in einem zweiten Testfeld
06:13
we repeated it all on the 50 American states --
141
358000
3000
noch einmal mit den 50 amerikanischen Staaten –
06:16
asking just the same question:
142
361000
2000
mit der gleichen Frage:
06:18
do the more unequal states
143
363000
2000
schneiden die ungleicheren Staaten
06:20
do worse on all these kinds of measures?
144
365000
2000
auf all diesen Skalen schlechter ab?
06:22
So here is trust from a general social survey of the federal government
145
367000
4000
Hier wird Vertrauen, entsprechend einer Datenerhebung der US-Regierung,
06:26
related to inequality.
146
371000
2000
mit Ungleichheit in Beziehung gesetzt.
06:28
Very similar scatter
147
373000
2000
Eine sehr ähnliche Verteilung
06:30
over a similar range of levels of trust.
148
375000
2000
über eine ähnliche Spanne von Vertrauensgraden.
06:32
Same thing is going on.
149
377000
2000
Hier passiert das gleiche.
06:34
Basically we found
150
379000
2000
Unser grundlegendes Ergebnis ist,
06:36
that almost anything that's related to trust internationally
151
381000
3000
dass fast alle Faktoren, die international mit Vertrauen zusammenhängen
06:39
is related to trust amongst the 50 states
152
384000
2000
das genauso auch in den 50 US-Staaten tun,
06:41
in that separate test bed.
153
386000
2000
im separaten Testumfeld.
06:43
We're not just talking about a fluke.
154
388000
2000
Und das ist nicht nur ein glücklicher Zufall.
06:45
This is mental illness.
155
390000
2000
Hier sind psychische Erkrankungen.
06:47
WHO put together figures
156
392000
2000
Die WHO hat diese Zahlen erstellt,
06:49
using the same diagnostic interviews
157
394000
2000
indem sie die gleichen diagnostischen Interviews
06:51
on random samples of the population
158
396000
2000
mit zufällig ausgewählten Testpersonen geführt hat,
06:53
to allow us to compare rates of mental illness
159
398000
3000
um die Raten psychischer Erkrankungen in den Gesellschaften
06:56
in each society.
160
401000
2000
vergleichen zu können.
06:58
This is the percent of the population
161
403000
2000
Das hier ist die Prozentzahl der Bevölkerung
07:00
with any mental illness in the preceding year.
162
405000
3000
die im vorigen Jahr psychisch erkrankt waren.
07:03
And it goes from about eight percent
163
408000
3000
Sie geht von 8 Prozent
07:06
up to three times that --
164
411000
2000
bis zu dem Dreifachen davon –
07:08
whole societies
165
413000
2000
ganze Gesellschaften,
07:10
with three times the level of mental illness of others.
166
415000
3000
die dreimal so hohe Raten psychischer Erkrankungen haben wie andere.
07:13
And again, closely related to inequality.
167
418000
4000
Und wieder eine hohe Korrelation zur Ungleichheit.
07:17
This is violence.
168
422000
2000
Und hier Gewalt.
07:19
These red dots are American states,
169
424000
2000
Diese roten Punkte sind amerikanische Staaten,
07:21
and the blue triangles are Canadian provinces.
170
426000
4000
die blauen Dreiecke sind kanadische Provinzen.
07:25
But look at the scale of the differences.
171
430000
3000
Beachten Sie die Skala der Unterschiede.
07:28
It goes from 15 homicides per million
172
433000
3000
Sie geht von 15 Morden pro Million
07:31
up to 150.
173
436000
3000
bis zu 150.
07:34
This is the proportion of the population in prison.
174
439000
3000
Das ist der Anteil der Bevölkerung, der in Haft ist.
07:37
There's a about a tenfold difference there,
175
442000
3000
Hier gibt es etwa einen zehnfachen Unterschied
07:40
log scale up the side.
176
445000
2000
auf der seitlichen Log-Skala.
07:42
But it goes from about 40 to 400
177
447000
2000
Sie geht von ca. 40 bis 400
07:44
people in prison.
178
449000
3000
inhaftierten Menschen.
07:47
That relationship
179
452000
2000
Dieses Verhältnis entsteht
07:49
is not mainly driven by more crime.
180
454000
2000
nicht vorrangig durch höhere Verbrechensraten.
07:51
In some places, that's part of it.
181
456000
3000
An manchen Orten ist das ein Teilfaktor.
07:54
But most of it is about more punitive sentencing,
182
459000
2000
Aber der hauptsächliche Grund
07:56
harsher sentencing.
183
461000
2000
sind härtere Gerichtsurteile.
07:58
And the more unequal societies
184
463000
2000
Und ungleichere Gesellschaften
08:00
are more likely also to retain the death penalty.
185
465000
4000
halten auch eher an der Todesstrafe fest.
08:04
Here we have children dropping out of high school.
186
469000
5000
Hier sind Kinder, die die Schule abbrechen.
08:09
Again, quite big differences.
187
474000
2000
Wieder ziemlich große Unterschiede.
08:11
Extraordinarily damaging,
188
476000
2000
Mit verheerenden Auswirkungen
08:13
if you're talking about using the talents of the population.
189
478000
3000
was das Nutzen von Talenten der Bevölkerung betrifft.
08:16
This is social mobility.
190
481000
3000
Hier ist die soziale Mobilität.
08:19
It's actually a measure of mobility
191
484000
2000
Eigentlich eine Messung von Mobilität
08:21
based on income.
192
486000
2000
ausgehend vom Einkommen.
08:23
Basically, it's asking:
193
488000
2000
Die Fragestellung ist:
08:25
do rich fathers have rich sons
194
490000
2000
Haben reiche Väter reiche Söhne
08:27
and poor fathers have poor sons,
195
492000
2000
und arme Väter arme Söhne,
08:29
or is there no relationship between the two?
196
494000
3000
oder besteht dazwischen kein Zusammenhang?
08:32
And at the more unequal end,
197
497000
2000
Auf der ungleicheren Seite
08:34
fathers' income is much more important --
198
499000
3000
ist das Einkommen der Väter sehr viel wichtiger --
08:37
in the U.K., USA.
199
502000
3000
in Großbritannien, in den USA.
08:40
And in Scandinavian countries,
200
505000
2000
Und in den skandinavischen Ländern
08:42
fathers' income is much less important.
201
507000
2000
ist das Einkommen der Väter viel weniger entscheidend.
08:44
There's more social mobility.
202
509000
3000
Es gibt mehr soziale Mobilität.
08:47
And as we like to say --
203
512000
2000
Wir sagen gerne –
08:49
and I know there are a lot of Americans in the audience here --
204
514000
3000
und ich weiß, dass viele Amerikaner hier im Publikum sind –
08:52
if Americans want to live the American dream,
205
517000
3000
wenn Amerikaner den Amerikanischen Traum leben wollen,
08:55
they should go to Denmark.
206
520000
2000
sollten sie nach Dänemark gehen.
08:57
(Laughter)
207
522000
2000
(Gelächter)
08:59
(Applause)
208
524000
4000
(Applaus)
09:03
I've shown you just a few things in italics here.
209
528000
3000
Ich habe Ihnen jetzt nur ein paar Dinge vorgestellt.
09:06
I could have shown a number of other problems.
210
531000
2000
Ich hätte Ihnen noch eine Menge anderer Probleme zeigen können.
09:08
They're all problems that tend to be more common
211
533000
2000
All diese Probleme sind verbreiteter
09:10
at the bottom of the social gradient.
212
535000
2000
am unteren Ende des sozialen Gradienten.
09:12
But there are endless problems with social gradients
213
537000
5000
Aber es gibt zahllose Probleme mit sozialem Gefälle,
09:17
that are worse in more unequal countries --
214
542000
2000
die in ungleicheren Ländern schlimmer sind –
09:19
not just a little bit worse,
215
544000
2000
nicht nur ein bisschen,
09:21
but anything from twice as common to 10 times as common.
216
546000
3000
sondern irgendwo zwischen 2 Mal und 10 Mal so verbreitet.
09:24
Think of the expense,
217
549000
2000
Stellen Sie sich diese Kosten vor,
09:26
the human cost of that.
218
551000
3000
die menschlichen Kosten.
09:29
I want to go back though to this graph that I showed you earlier
219
554000
2000
Aber ich möchte noch einmal auf den Graphen zurückkommen,
09:31
where we put it all together
220
556000
2000
in dem wir alles zusammengefasst haben,
09:33
to make two points.
221
558000
2000
um zwei Dinge zu zeigen.
09:35
One is that, in graph after graph,
222
560000
3000
Zum einen zeigt sich Graph für Graph,
09:38
we find the countries that do worse,
223
563000
2000
dass die Länder die schlecht abschneiden,
09:40
whatever the outcome,
224
565000
2000
unabhängig vom Ergebnis,
09:42
seem to be the more unequal ones,
225
567000
2000
offenbar die ungleicheren sind,
09:44
and the ones that do well
226
569000
2000
und die, die besser da stehen
09:46
seem to be the Nordic countries and Japan.
227
571000
3000
scheinen die nordischen Länder und Japan zu sein.
09:49
So what we're looking at
228
574000
2000
Was wir also sehen,
09:51
is general social disfunction related to inequality.
229
576000
3000
ist eine allgemeine soziale Dysfunktion, die mit Ungleichheit einhergeht.
09:54
It's not just one or two things that go wrong,
230
579000
2000
Das betrifft nicht nur ein oder zwei Dinge,
09:56
it's most things.
231
581000
2000
sondern die meisten.
09:58
The other really important point I want to make on this graph
232
583000
3000
Den anderen sehr wichtigen Aspekt an diesem Graphen
10:01
is that, if you look at the bottom,
233
586000
2000
sehen sie hier unten,
10:03
Sweden and Japan,
234
588000
3000
Schweden und Japan –
10:06
they're very different countries in all sorts of ways.
235
591000
3000
in vielerlei Hinsicht sehr unterschiedliche Länder.
10:09
The position of women,
236
594000
2000
Die Stellung der Frau,
10:11
how closely they keep to the nuclear family,
237
596000
2000
wie sehr sie an der Kernfamilie festhalten,
10:13
are on opposite ends of the poles
238
598000
2000
hier liegen sie an entgegengesetzten Polen
10:15
in terms of the rich developed world.
239
600000
2000
der reichen, entwickelten Welt.
10:17
But another really important difference
240
602000
2000
Ein anderer sehr wichtiger Unterschied ist,
10:19
is how they get their greater equality.
241
604000
3000
wie sie ihre größere Gleichheit erreichen.
10:22
Sweden has huge differences in earnings,
242
607000
3000
In Schweden gibt es enorme Verdienstunterschiede
10:25
and it narrows the gap through taxation,
243
610000
2000
die durch Besteuerung ausgeglichen werden,
10:27
general welfare state,
244
612000
2000
den allgemeinen Wohlfahrtsstaat,
10:29
generous benefits and so on.
245
614000
3000
großzügige Sozialleistungen usw.
10:32
Japan is rather different though.
246
617000
2000
In Japan ist das völlig anders.
10:34
It starts off with much smaller differences in earnings before tax.
247
619000
3000
Dort gibt es schon vor der Steuer geringere Unterschiede im Verdienst.
10:37
It has lower taxes.
248
622000
2000
Es gibt niedrigere Steuern.
10:39
It has a smaller welfare state.
249
624000
2000
Einen kleineren Wohlfahrtsstaat.
10:41
And in our analysis of the American states,
250
626000
2000
Und in unserer Analyse der amerikanischen Staaten
10:43
we find rather the same contrast.
251
628000
2000
finden wir den selben Gegensatz.
10:45
There are some states that do well through redistribution,
252
630000
3000
Manche Staaten sind durch Umverteilung erfolgreich,
10:48
some states that do well
253
633000
2000
anderen geht es gut,
10:50
because they have smaller income differences before tax.
254
635000
3000
weil sie geringe Einkommensunterschiede vor der Steuer haben.
10:53
So we conclude
255
638000
2000
Unsere Folgerung ist,
10:55
that it doesn't much matter how you get your greater equality,
256
640000
3000
dass es nicht so darauf ankommt, wie man zu größerer Gleichheit kommt,
10:58
as long as you get there somehow.
257
643000
2000
solange man sie irgendwie erreicht.
11:00
I am not talking about perfect equality,
258
645000
2000
Ich meine nicht perfekte Gleichheit,
11:02
I'm talking about what exists in rich developed market democracies.
259
647000
4000
ich spreche über etwas, was in reichen Marktdemokratien schon existiert.
11:08
Another really surprising part of this picture
260
653000
5000
Ein anderer, überraschender Teil des Bildes ist,
11:13
is that it's not just the poor
261
658000
2000
dass nicht nur die Armen
11:15
who are affected by inequality.
262
660000
3000
von Ungleichheit betroffen sind.
11:18
There seems to be some truth in John Donne's
263
663000
2000
Offenbar liegt etwas Wahrheit in John Donnes
11:20
"No man is an island."
264
665000
3000
"Niemand ist eine Insel."
11:23
And in a number of studies, it's possible to compare
265
668000
3000
In mehreren Studien kann man vergleichen,
11:26
how people do in more and less equal countries
266
671000
3000
wie Menschen in mehr oder weniger gleichen Ländern
11:29
at each level in the social hierarchy.
267
674000
3000
auf jeder Ebene der sozialen Hierarchie abschneiden.
11:32
This is just one example.
268
677000
3000
Hier ist nur ein Beispiel.
11:35
It's infant mortality.
269
680000
2000
Kindersterblichkeit.
11:37
Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths
270
682000
3000
Einige Schweden haben freundlicherweise einen Großteil ihrer Kindestode
11:40
according to the British register of general socioeconomic classification.
271
685000
5000
entsprechend des britischen Registers für sozioökonomische Klassifizierung eingeordnet.
11:45
And so it's anachronistically
272
690000
3000
Das ist eine anachronistische
11:48
a classification by fathers' occupations,
273
693000
2000
Klassifizierung nach den Berufen der Väter,
11:50
so single parents go on their own.
274
695000
2000
Alleinerziehende werden also gesondert geführt.
11:52
But then where it says "low social class,"
275
697000
3000
Aber wo "niedrige soziale Klasse" vermerkt ist,
11:55
that's unskilled manual occupations.
276
700000
3000
bedeutet das ungelernte handwerkliche Tätigkeiten.
11:58
It goes through towards the skilled manual occupations in the middle,
277
703000
4000
Dann gibt es die gelernten handwerklichen Berufe in der Mitte,
12:02
then the junior non-manual,
278
707000
2000
dann die untergeordneten nicht handwerklichen,
12:04
going up high to the professional occupations --
279
709000
3000
bis hin zu den höher angesiedelten Berufen –
12:07
doctors, lawyers,
280
712000
2000
Ärzte, Rechtsanwälte,
12:09
directors of larger companies.
281
714000
2000
Führungskräfte größerer Unternehmen.
12:11
You see there that Sweden does better than Britain
282
716000
3000
Sie können sehen, dass Schweden besser ist als Großbritannien,
12:14
all the way across the social hierarchy.
283
719000
3000
über die gesamte soziale Hierarchie hinweg.
12:19
The biggest differences are at the bottom of society.
284
724000
2000
Die größten Unterschiede gibt es unten in der Gesellschaft.
12:21
But even at the top,
285
726000
2000
Aber sogar an der Spitze
12:23
there seems to be a small benefit
286
728000
2000
scheint es einen kleinen Vorteil zu bringen,
12:25
to being in a more equal society.
287
730000
2000
in einer gleicheren Gesellschaft zu leben.
12:27
We show that on about five different sets of data
288
732000
3000
Wir zeigen das an fünf verschiedenen Datensätzen,
12:30
covering educational outcomes
289
735000
2000
die sich mit Erziehungserfolgen
12:32
and health in the United States and internationally.
290
737000
3000
und Gesundheit in den USA und international befassen.
12:35
And that seems to be the general picture --
291
740000
3000
Das scheint allgemein der Fall zu sein –
12:38
that greater equality makes most difference at the bottom,
292
743000
3000
größere Gleichheit macht am unteren Ende am meisten aus,
12:41
but has some benefits even at the top.
293
746000
3000
hat aber sogar an der Spitze einige Vorteile.
12:44
But I should say a few words about what's going on.
294
749000
4000
Aber ich sollte noch etwas dazu sagen was da passiert.
12:48
I think I'm looking and talking
295
753000
2000
Es geht mir um die
12:50
about the psychosocial effects of inequality.
296
755000
3000
psychosozialen Effekte der Ungleichheit.
12:53
More to do with feelings of superiority and inferiority,
297
758000
3000
Das hat mit Überlegenheits- und Unterlegenheitsgefühlen zu tun,
12:56
of being valued and devalued,
298
761000
2000
dem Gefühl, geschätzt oder abgewertet zu werden,
12:58
respected and disrespected.
299
763000
3000
respektiert oder verachtet.
13:01
And of course, those feelings
300
766000
2000
Und natürlich treibt das Gefühl
13:03
of the status competition that comes out of that
301
768000
3000
des Statuswettbewerbs, das sich daraus ergibt,
13:06
drives the consumerism in our society.
302
771000
3000
das Konsumdenken in unserer Gesellschaft an.
13:09
It also leads to status insecurity.
303
774000
3000
Außerdem führt es zu Status-Unsicherheit.
13:12
We worry more about how we're judged and seen by others,
304
777000
4000
Wir sorgen uns mehr darum, wie wir von anderen beurteilt werden,
13:16
whether we're regarded as attractive, clever,
305
781000
3000
ob wir als attraktiv, klug usw.
13:19
all that kind of thing.
306
784000
3000
angesehen werden.
13:22
The social-evaluative judgments increase,
307
787000
3000
Die sozial einschätzenden Urteile nehmen zu,
13:25
the fear of those social-evaluative judgments.
308
790000
4000
und die Angst vor diesen Urteilen.
13:29
Interestingly,
309
794000
2000
Interessanterweise
13:31
some parallel work going on in social psychology:
310
796000
4000
gibt es ähnliche Forschungen in der Sozialpsychologie:
13:35
some people reviewed 208 different studies
311
800000
3000
einige Leute haben 208 verschiedene Studien ausgewertet,
13:38
in which volunteers had been invited
312
803000
3000
in denen Freiwillige in psychologische Labore
13:41
into a psychological laboratory
313
806000
2000
eingeladen wurden,
13:43
and had their stress hormones,
314
808000
2000
um ihre Stresshormone und
13:45
their responses to doing stressful tasks, measured.
315
810000
4000
ihre Reaktion auf stressige Aufgaben zu messen.
13:49
And in the review,
316
814000
2000
Was sie bei der Auswertung
13:51
what they were interested in seeing
317
816000
2000
interessierte, war,
13:53
is what kind of stresses
318
818000
2000
welche Arten von Stress
13:55
most reliably raise levels of cortisol,
319
820000
3000
am zuverlässigsten das Kortisollevel anhoben,
13:58
the central stress hormone.
320
823000
2000
das des zentralen Stresshormons.
14:00
And the conclusion was
321
825000
2000
Und das Ergebnis war:
14:02
it was tasks that included social-evaluative threat --
322
827000
3000
Aufgaben, die eine Bedrohung der sozialen Einschätzung bedeuteten –
14:05
threats to self-esteem or social status
323
830000
3000
Bedrohungen des Selbstbewußtseins oder des sozialen Status,
14:08
in which others can negatively judge your performance.
324
833000
3000
bei denen andere die eigene Leistung negativ beurteilen können.
14:11
Those kind of stresses
325
836000
2000
Diese Arten von Stress
14:13
have a very particular effect
326
838000
3000
haben einen ganz bestimmten Effekt
14:16
on the physiology of stress.
327
841000
3000
auf die Physiologie des Stress.
14:20
Now we have been criticized.
328
845000
2000
Wir sind kritisiert worden.
14:22
Of course, there are people who dislike this stuff
329
847000
3000
Natürlich gibt es Leute denen das hier nicht gefält
14:25
and people who find it very surprising.
330
850000
3000
und Leute, die es sehr erstaunlich finden.
14:28
I should tell you though
331
853000
2000
Ich sollte Ihnen aber sagen,
14:30
that when people criticize us for picking and choosing data,
332
855000
3000
wenn man uns für eine gezielte Auswahl unserer Daten kritisiert,
14:33
we never pick and choose data.
333
858000
2000
wir wählen nie gezielt für unsere Zwecke aus.
14:35
We have an absolute rule
334
860000
2000
Unser absoluter Grundsatz ist:
14:37
that if our data source has data for one of the countries we're looking at,
335
862000
3000
wenn unsere Datenquelle Daten für eines der Länder hat, die wir betrachten,
14:40
it goes into the analysis.
336
865000
2000
kommen sie in die Analyse.
14:42
Our data source decides
337
867000
2000
Unsere Datenquelle bestimmt
14:44
whether it's reliable data,
338
869000
2000
ob es belastbare Daten sind,
14:46
we don't.
339
871000
2000
nicht wir.
14:48
Otherwise that would introduce bias.
340
873000
2000
Alles andere wäre Voreingenommenheit.
14:50
What about other countries?
341
875000
2000
Was ist mit anderen Ländern?
14:52
There are 200 studies
342
877000
3000
Es gibt 200 Studien
14:55
of health in relation to income and equality
343
880000
3000
zur Gesundheit im Verhältnis zu Einkommen und Gleichheit
14:58
in the academic peer-reviewed journals.
344
883000
3000
in akademischen Peer-Review-Zeitschriften.
15:01
This isn't confined to these countries here,
345
886000
3000
Das ist nicht auf diese Länder beschränkt
15:04
hiding a very simple demonstration.
346
889000
2000
das ist eine ganz einfache Demonstration.
15:06
The same countries,
347
891000
2000
Die gleichen Länder,
15:08
the same measure of inequality,
348
893000
2000
die gleiche Ungleichheits-Skala,
15:10
one problem after another.
349
895000
3000
ein Problem nach dem anderen.
15:14
Why don't we control for other factors?
350
899000
2000
Warum überprüfen wir nicht andere Faktoren?
15:16
Well we've shown you that GNP per capita
351
901000
2000
Wir haben gezeigt, dass das Pro-Kopf-Einkommen
15:18
doesn't make any difference.
352
903000
2000
keinen Unterschied macht.
15:20
And of course, others using more sophisticated methods in the literature
353
905000
4000
Und natürlich haben andere mit ausgefeilteren Methoden
15:24
have controlled for poverty and education
354
909000
2000
auch Armut und Bildung überprüft
15:26
and so on.
355
911000
3000
und weitere.
15:30
What about causality?
356
915000
2000
Was ist mit Kausalität?
15:32
Correlation in itself doesn't prove causality.
357
917000
3000
Eine Korrelation beweist noch keine Kausalität.
15:35
We spend a good bit of time.
358
920000
2000
Damit haben wir viel Zeit verbracht.
15:37
And indeed, people know the causal links quite well
359
922000
2000
Tatsächlich kennen die Menschen die kausalen Bezüge sehr gut
15:39
in some of these outcomes.
360
924000
2000
in manchen dieser Ergebnisse.
15:41
The big change in our understanding
361
926000
2000
Die große Neuigkeit in unserem Verständnis
15:43
of drivers of chronic health
362
928000
2000
der treibenden Kräfte für langfristige Gesundheit
15:45
in the rich developed world
363
930000
2000
in der reichen entwickelten Welt
15:47
is how important chronic stress from social sources
364
932000
4000
ist, wie sehr chronischer sozialer Stress
15:51
is affecting the immune system,
365
936000
2000
das Immunsystem belastet,
15:53
the cardiovascular system.
366
938000
3000
das kardiovaskuläre System.
15:56
Or for instance, the reason why violence
367
941000
2000
Oder zum Beispiel der Grund, warum Gewalt
15:58
becomes more common in more unequal societies
368
943000
3000
in ungleicheren Gesellschaften stärker verbreitet ist,
16:01
is because people are sensitive to being looked down on.
369
946000
5000
ist weil Menschen empfindlich dafür sind, verachtet zu werden.
16:06
I should say that to deal with this,
370
951000
3000
Um damit zurechtzukommen
16:09
we've got to deal with the post-tax things
371
954000
2000
müssen wir klären, was nach der Steuer passiert
16:11
and the pre-tax things.
372
956000
2000
und was vor der Steuer.
16:13
We've got to constrain income,
373
958000
3000
Wir müssen das Einkommen begrenzen,
16:16
the bonus culture incomes at the top.
374
961000
2000
die Bonuskultur-Einkommen an der Spitze.
16:18
I think we must make our bosses accountable to their employees
375
963000
3000
Wir müssen unsere Chefs den Angestellten gegenüber verantwortlich machen,
16:21
in any way we can.
376
966000
3000
so gut wir können.
16:24
I think the take-home message though
377
969000
3000
Aber die Botschaft zum Mitnehmen ist,
16:27
is that we can improve the real quality of human life
378
972000
4000
dass wir die tatsächliche Qualität menschlichen Lebens verbessern können,
16:31
by reducing the differences in incomes between us.
379
976000
3000
wenn wir die Einkommensunterschiede zwischen uns beheben.
16:34
Suddenly we have a handle
380
979000
2000
Auf einmal gibt es einen Hebel
16:36
on the psychosocial well-being of whole societies,
381
981000
2000
für das psychosoziale Wohlbefinden ganzer Gesellschaften,
16:38
and that's exciting.
382
983000
2000
und das ist sehr aufregend.
16:40
Thank you.
383
985000
2000
Danke.
16:42
(Applause)
384
987000
6000
(Applaus)
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