TEDGlobal 2011
Richard Wilkinson: How economic inequality harms societies
Ричард Вилкинсон: Как экономическое неравенство вредит обществу
Filmed:
Readability: 4.6
3,198,950 views
Мы инстинктивно понимаем, что общества со значительным разрывом в доходах идут каким-то неверным путём. Ричард Вилкинсон приводит суровые данные об экономическом неравенстве и показывает проблемы, возникающие, когда разница между богатыми и бедными становится слишком большой: негативное воздействие на здоровье, продолжительность жизни и даже на такую базовую ценность, как доверие.
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
Вам всем хорошо известна истина, о которой пойдёт речь сегодня.
00:18
I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive
1
3000
4000
Я думаю, мысль о неравенстве как о разделителе и разрушителе общества
00:22
has been around since before the French Revolution.
2
7000
4000
витала в воздухе ещё до Французской революции.
00:26
What's changed
3
11000
2000
Но сейчас
00:28
is we now can look at the evidence,
4
13000
2000
мы можем видеть доказательства,
00:30
we can compare societies, more and less equal societies,
5
15000
3000
сравнивая наиболее и наименее схожие общества,
00:33
and see what inequality does.
6
18000
3000
и наблюдая последствия неравенства.
00:36
I'm going to take you through that data
7
21000
3000
Я покажу вам эти данные и поясню,
00:39
and then explain why
8
24000
2000
почему существуют взаимосвязи,
00:41
the links I'm going to be showing you exist.
9
26000
4000
о которых пойдёт речь.
00:45
But first, see what a miserable lot we are.
10
30000
3000
Но сначала посмотрите, насколько же мы — унылая масса.
00:48
(Laughter)
11
33000
2000
(Смех)
00:50
I want to start though
12
35000
2000
Начну я
00:52
with a paradox.
13
37000
3000
с парадокса.
00:55
This shows you life expectancy
14
40000
2000
Тут показана продолжительность жизни
00:57
against gross national income --
15
42000
2000
в зависимости от ВНД,
00:59
how rich countries are on average.
16
44000
2000
или же средний уровень благосостояния стран.
01:01
And you see the countries on the right,
17
46000
2000
Видно, что страны справа,
01:03
like Norway and the USA,
18
48000
2000
такие как Норвегия и США,
01:05
are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.
19
50000
5000
в два раза богаче Израиля, Греции и Португалии слева.
01:10
And it makes no difference to their life expectancy at all.
20
55000
4000
Но это совершенно не влияет на продолжительность жизни.
01:14
There's no suggestion of a relationship there.
21
59000
2000
Нет никаких намёков на взаимосвязь.
01:16
But if we look within our societies,
22
61000
3000
Но внутри обществ заметны
01:19
there are extraordinary social gradients in health
23
64000
3000
сильные градации в состоянии здоровья,
01:22
running right across society.
24
67000
2000
затрагивающие все социальные слои.
01:24
This, again, is life expectancy.
25
69000
2000
Снова средняя продолжительность жизни.
01:26
These are small areas of England and Wales --
26
71000
2000
График относится к небольшим территориям Англии и Уэльса:
01:28
the poorest on the right, the richest on the left.
27
73000
4000
самые бедные — справа, самые богатые — слева.
01:32
A lot of difference between the poor and the rest of us.
28
77000
3000
Огромная разница между бедными и всеми остальными.
01:35
Even the people just below the top
29
80000
2000
Даже те, что чуть беднее самых богатых,
01:37
have less good health
30
82000
2000
уже менее здоровы,
01:39
than the people at the top.
31
84000
2000
чем самая верхушка.
01:41
So income means something very important
32
86000
2000
Таким образом, доход очень важен
01:43
within our societies,
33
88000
2000
внутри наших обществ,
01:45
and nothing between them.
34
90000
3000
но не между ними.
01:48
The explanation of that paradox
35
93000
3000
Объяснение этому парадоксу таково:
01:51
is that, within our societies,
36
96000
2000
внутри наших обществ
01:53
we're looking at relative income
37
98000
2000
мы смотрим на относительный доход
01:55
or social position, social status --
38
100000
3000
или социальную позицию, статус —
01:58
where we are in relation to each other
39
103000
3000
на каком уровне мы по отношению к окружающим,
02:01
and the size of the gaps between us.
40
106000
3000
и каковы дистанции между нами.
02:04
And as soon as you've got that idea,
41
109000
2000
Поняв эту идею,
02:06
you should immediately wonder:
42
111000
2000
вы сразу задумаетесь:
02:08
what happens if we widen the differences,
43
113000
3000
что случится при увеличении разницы
02:11
or compress them,
44
116000
2000
или её сжатии, иными словами,
02:13
make the income differences bigger or smaller?
45
118000
2000
делая разницу в доходах больше или меньше?
02:15
And that's what I'm going to show you.
46
120000
3000
Сейчас я это вам покажу.
02:18
I'm not using any hypothetical data.
47
123000
2000
Все используемые данные абсолютно реальны.
02:20
I'm taking data from the U.N. --
48
125000
2000
Я беру информацию ООН,
02:22
it's the same as the World Bank has --
49
127000
2000
такая же есть у Всемирного банка:
02:24
on the scale of income differences
50
129000
2000
масштаб различий в доходах
02:26
in these rich developed market democracies.
51
131000
3000
в этих богатых и развитых рыночных демократиях.
02:29
The measure we've used,
52
134000
2000
Показатель, использованный нашей командой,
02:31
because it's easy to understand and you can download it,
53
136000
2000
очень прост, вы можете его скачать.
02:33
is how much richer the top 20 percent
54
138000
2000
Мы считаем разницу между 20% самых богатых
02:35
than the bottom 20 percent in each country.
55
140000
3000
и 20% самых бедных граждан в каждой стране.
02:38
And you see in the more equal countries on the left --
56
143000
3000
Смотрите, в равных странах слева,
02:41
Japan, Finland, Norway, Sweden --
57
146000
2000
в Японии, Финляндии, Норвегии и Швеции,
02:43
the top 20 percent are about three and a half, four times as rich
58
148000
2000
богатые 20% в 3,5-4 раза богаче
02:45
as the bottom 20 percent.
59
150000
3000
20% бедных.
02:48
But on the more unequal end --
60
153000
2000
Но в неравных странах,
02:50
U.K., Portugal, USA, Singapore --
61
155000
2000
в Великобритании, Португалии, США и Сингапуре,
02:52
the differences are twice as big.
62
157000
3000
разница больше в два раза!
02:55
On that measure, we are twice as unequal
63
160000
3000
Согласно этим измерениям мы в два раза менее равны
02:58
as some of the other successful market democracies.
64
163000
4000
на фоне других успешных демократических государств.
03:02
Now I'm going to show you what that does to our societies.
65
167000
4000
А сейчас вы увидите, какое влияние это оказывает на общество.
03:06
We collected data on problems with social gradients,
66
171000
3000
Мы собрали статистические данные
03:09
the kind of problems that are more common
67
174000
2000
по социальным проблемам,
03:11
at the bottom of the social ladder.
68
176000
2000
более частым среди бедных слоёв населения.
03:13
Internationally comparable data on life expectancy,
69
178000
3000
Это сравнимые на международном уровне данные по продолжительности жизни,
03:16
on kids' maths and literacy scores,
70
181000
3000
уровню грамотности и математической подготовки детей,
03:19
on infant mortality rates, homicide rates,
71
184000
3000
смертности новорождённых, уровню убийств,
03:22
proportion of the population in prison, teenage birthrates,
72
187000
3000
количеству заключённых, подростковой беременности,
03:25
levels of trust,
73
190000
2000
уровню доверия,
03:27
obesity, mental illness --
74
192000
2000
ожирению, психическим заболеваниям, которые,
03:29
which in standard diagnostic classification
75
194000
3000
согласно стандартной диагностической классификации,
03:32
includes drug and alcohol addiction --
76
197000
2000
включают в себя наркотическую и алкогольную зависимости,
03:34
and social mobility.
77
199000
2000
и наконец, данные по социальной мобильности.
03:36
We put them all in one index.
78
201000
3000
Мы поместили это все в один индекс.
03:39
They're all weighted equally.
79
204000
2000
Все они имеют одинаковую важность.
03:41
Where a country is is a sort of average score on these things.
80
206000
3000
Страна же является, своего рода, средним значением этих данных.
03:44
And there, you see it
81
209000
2000
Вы видите страны в отношении показателя неравенства,
03:46
in relation to the measure of inequality I've just shown you,
82
211000
3000
который был показан в самом начале.
03:49
which I shall use over and over again in the data.
83
214000
3000
Я буду возвращаться к нему снова и снова по ходу презентации.
03:52
The more unequal countries
84
217000
2000
Неравные страны
03:54
are doing worse
85
219000
2000
в целом имеют больше сложностей
03:56
on all these kinds of social problems.
86
221000
2000
со всеми этими социальными проблемами.
03:58
It's an extraordinarily close correlation.
87
223000
3000
Это необычайно тесная связь. Вы видите, что корреляция необычайно высока.
04:01
But if you look at that same index
88
226000
2000
Но если посмотреть на тот же
04:03
of health and social problems
89
228000
2000
индекс здоровья и социальных проблем
04:05
in relation to GNP per capita,
90
230000
2000
по отношению к ВНП на душу населения,
04:07
gross national income,
91
232000
2000
на Валовый Национальный Доход,
04:09
there's nothing there,
92
234000
2000
никакой корреляции
04:11
no correlation anymore.
93
236000
3000
уже нет.
04:14
We were a little bit worried
94
239000
2000
Мы немного волновались,
04:16
that people might think
95
241000
2000
что люди подумают,
04:18
we'd been choosing problems to suit our argument
96
243000
2000
что мы подбирали проблемы под наши аргументы
04:20
and just manufactured this evidence,
97
245000
3000
и просто «подогнали» доказательства.
04:23
so we also did a paper in the British Medical Journal
98
248000
3000
Поэтому мы также написали статью в Британский медицинский журнал
04:26
on the UNICEF index of child well-being.
99
251000
4000
об индексе детского благополучия ЮНИСЕФ.
04:30
It has 40 different components
100
255000
2000
Индекс состоит из 40 разных частей,
04:32
put together by other people.
101
257000
2000
собранных разными людьми воедино.
04:34
It contains whether kids can talk to their parents,
102
259000
3000
Среди критериев:, наличие книжек дома,
04:37
whether they have books at home,
103
262000
2000
возможность детей разговаривать с родителями,
04:39
what immunization rates are like, whether there's bullying at school.
104
264000
3000
уровень иммунизации, наличие в школе издевательств.
04:42
Everything goes into it.
105
267000
2000
Туда входит всё.
04:44
Here it is in relation to that same measure of inequality.
106
269000
4000
А вот это всё на фоне того же показателя неравенства.
04:48
Kids do worse in the more unequal societies.
107
273000
3000
Ситуация у детей хуже в неравных обществах.
04:51
Highly significant relationship.
108
276000
3000
И это статистически значимая взаимосвязь.
04:54
But once again,
109
279000
2000
Но опять же, если посмотреть
04:56
if you look at that measure of child well-being,
110
281000
3000
на уровень детского благополучия
04:59
in relation to national income per person,
111
284000
2000
в отношении к национальному доходу на душу населения,
05:01
there's no relationship,
112
286000
2000
то взаимосвязи нет,
05:03
no suggestion of a relationship.
113
288000
3000
никакого намёка.
05:06
What all the data I've shown you so far says
114
291000
3000
Все продемонстрированные данные
05:09
is the same thing.
115
294000
2000
говорят об одном:
05:11
The average well-being of our societies
116
296000
2000
в среднем, благосостояние наших обществ
05:13
is not dependent any longer
117
298000
3000
больше не зависит
05:16
on national income and economic growth.
118
301000
3000
от национального дохода и экономического роста.
05:19
That's very important in poorer countries,
119
304000
2000
Они крайне важны в бедных странах,
05:21
but not in the rich developed world.
120
306000
3000
но не в развитом мире.
05:24
But the differences between us
121
309000
2000
Разница между нами,
05:26
and where we are in relation to each other
122
311000
2000
и наше положение на фоне других —
05:28
now matter very much.
123
313000
3000
вот что имеет огромное значение.
05:31
I'm going to show you some of the separate bits of our index.
124
316000
3000
Покажу вам фрагменты нашего индекса.
05:34
Here, for instance, is trust.
125
319000
2000
Вот, например, доверие.
05:36
It's simply the proportion of the population
126
321000
2000
Это часть населения, которая соглашается с тем,
05:38
who agree most people can be trusted.
127
323000
2000
что большинству людей можно доверять.
05:40
It comes from the World Values Survey.
128
325000
2000
Данные взяты из Всемирного исследования ценностей.
05:42
You see, at the more unequal end,
129
327000
2000
Вот, смотрите, в неравных странах
05:44
it's about 15 percent of the population
130
329000
3000
только 15% населения
05:47
who feel they can trust others.
131
332000
2000
доверяет другим.
05:49
But in the more equal societies,
132
334000
2000
А в равных обществах
05:51
it rises to 60 or 65 percent.
133
336000
4000
эта цифра достигает 60-65%.
05:55
And if you look at measures of involvement in community life
134
340000
3000
Если вы посмотрите на измерения активности общественной деятельности,
05:58
or social capital,
135
343000
2000
или социального капитала,
06:00
very similar relationships
136
345000
2000
то заметите очень похожие соотношения,
06:02
closely related to inequality.
137
347000
3000
тесно связанные с неравенством.
06:05
I may say, we did all this work twice.
138
350000
3000
Можно сказать, мы проделали работу дважды.
06:08
We did it first on these rich, developed countries,
139
353000
3000
Сначала мы проанализировали развитые страны,
06:11
and then as a separate test bed,
140
356000
2000
а затем в качестве контрольного исследования
06:13
we repeated it all on the 50 American states --
141
358000
3000
мы повторили процедуру на 50 американских штатах,
06:16
asking just the same question:
142
361000
2000
задавая один вопрос:
06:18
do the more unequal states
143
363000
2000
обстоят ли дела хуже по всем нашим показателям
06:20
do worse on all these kinds of measures?
144
365000
2000
в наиболее неравных штатах?
06:22
So here is trust from a general social survey of the federal government
145
367000
4000
Вот доверие по отношению к неравенству,
06:26
related to inequality.
146
371000
2000
согласно общему социальному исследованию федерального правительства.
06:28
Very similar scatter
147
373000
2000
Очень схожий разброс, по сравнению
06:30
over a similar range of levels of trust.
148
375000
2000
с аналогичным диапазоном уровней доверия.
06:32
Same thing is going on.
149
377000
2000
Та же история.
06:34
Basically we found
150
379000
2000
В целом, мы обнаружили, что почти всё,
06:36
that almost anything that's related to trust internationally
151
381000
3000
что связано с доверием на международном уровне
06:39
is related to trust amongst the 50 states
152
384000
2000
проявляется так же
06:41
in that separate test bed.
153
386000
2000
в нашем контрольном исследовании.
06:43
We're not just talking about a fluke.
154
388000
2000
Это не просто совпадение.
06:45
This is mental illness.
155
390000
2000
Вот график психических заболеваний.
06:47
WHO put together figures
156
392000
2000
ВОЗ, при помощи идентичных диагностических интервью,
06:49
using the same diagnostic interviews
157
394000
2000
проведённых на случайных выборках населения,
06:51
on random samples of the population
158
396000
2000
собрало результаты, которые позволяют нам
06:53
to allow us to compare rates of mental illness
159
398000
3000
сравнить уровень психических заболеваний
06:56
in each society.
160
401000
2000
в каждом из обществ.
06:58
This is the percent of the population
161
403000
2000
Вот тут показан процент населения,
07:00
with any mental illness in the preceding year.
162
405000
3000
страдавшего от какой-либо психической болезни в прошлом году.
07:03
And it goes from about eight percent
163
408000
3000
Цифры начинаются с примерно 8%
07:06
up to three times that --
164
411000
2000
и поднимаются до почти 24%;
07:08
whole societies
165
413000
2000
целые общества
07:10
with three times the level of mental illness of others.
166
415000
3000
с трёхкратным уровнем психологических заболеваний.
07:13
And again, closely related to inequality.
167
418000
4000
И опять же, это тесно связано с неравенством.
07:17
This is violence.
168
422000
2000
А вот тут преступления.
07:19
These red dots are American states,
169
424000
2000
Эти красные точки показывают американские штаты,
07:21
and the blue triangles are Canadian provinces.
170
426000
4000
а голубые треугольники — канадские провинции.
07:25
But look at the scale of the differences.
171
430000
3000
Но посмотрите на масштаб различий.
07:28
It goes from 15 homicides per million
172
433000
3000
Начинается с 15 убийств на миллион
07:31
up to 150.
173
436000
3000
и доходит до 150.
07:34
This is the proportion of the population in prison.
174
439000
3000
Это — пропорция заключённых.
07:37
There's a about a tenfold difference there,
175
442000
3000
Речь идёт о десятикратной разнице,
07:40
log scale up the side.
176
445000
2000
выраженной в логарифмической шкале.
07:42
But it goes from about 40 to 400
177
447000
2000
Цифры возрастают от 40 до 400
07:44
people in prison.
178
449000
3000
по количеству заключённых в тюрьмах.
07:47
That relationship
179
452000
2000
Эти взаимосвязи не объясняются
07:49
is not mainly driven by more crime.
180
454000
2000
просто более высокой преступностью.
07:51
In some places, that's part of it.
181
456000
3000
Да, в некоторых случаях это отчасти так.
07:54
But most of it is about more punitive sentencing,
182
459000
2000
Но в большинстве своём они связаны
07:56
harsher sentencing.
183
461000
2000
с более жёсткими приговорами.
07:58
And the more unequal societies
184
463000
2000
Неравные общества чаще выступают
08:00
are more likely also to retain the death penalty.
185
465000
4000
за сохранение смертной казни.
08:04
Here we have children dropping out of high school.
186
469000
5000
Здесь показан процент детей, бросающих школу.
08:09
Again, quite big differences.
187
474000
2000
Опять же, довольно большая разница.
08:11
Extraordinarily damaging,
188
476000
2000
Она невероятно вредоносная,
08:13
if you're talking about using the talents of the population.
189
478000
3000
если речь идёт об использовании талантов.
08:16
This is social mobility.
190
481000
3000
А вот — социальная мобильность.
08:19
It's actually a measure of mobility
191
484000
2000
Это измерение мобильности
08:21
based on income.
192
486000
2000
в зависимости от дохода.
08:23
Basically, it's asking:
193
488000
2000
В основном речь идёт о следующем:
08:25
do rich fathers have rich sons
194
490000
2000
имеют ли богатые отцы богатых сыновей,
08:27
and poor fathers have poor sons,
195
492000
2000
а бедные — бедных сыновей,
08:29
or is there no relationship between the two?
196
494000
3000
или же здесь нет зависимости?
08:32
And at the more unequal end,
197
497000
2000
Среди неравных стран,
08:34
fathers' income is much more important --
198
499000
3000
в Великобритании и США,
08:37
in the U.K., USA.
199
502000
3000
доход отца многократно важнее.
08:40
And in Scandinavian countries,
200
505000
2000
А в Скандинавских странах
08:42
fathers' income is much less important.
201
507000
2000
доход уже намного менее значим.
08:44
There's more social mobility.
202
509000
3000
Как итог — бОльшая социальная мобильность.
08:47
And as we like to say --
203
512000
2000
И как мы часто любим говорить
08:49
and I know there are a lot of Americans in the audience here --
204
514000
3000
— я знаю, среди слушателей много американцев —
08:52
if Americans want to live the American dream,
205
517000
3000
если американцы хотят осуществить американскую мечту,
08:55
they should go to Denmark.
206
520000
2000
им следует ехать в Данию.
08:57
(Laughter)
207
522000
2000
(Смех)
08:59
(Applause)
208
524000
4000
(Аплодисменты)
09:03
I've shown you just a few things in italics here.
209
528000
3000
Я показал лишь пару моментов, обозначенных курсивом.
09:06
I could have shown a number of other problems.
210
531000
2000
Можно бы было продемонстрировать ряд других проблем.
09:08
They're all problems that tend to be more common
211
533000
2000
Всякого рода проблемы, которые становятся значимее
09:10
at the bottom of the social gradient.
212
535000
2000
среди низших социальных слоёв.
09:12
But there are endless problems with social gradients
213
537000
5000
Но существуют бесконечные проблемы с социальными градиентами,
09:17
that are worse in more unequal countries --
214
542000
2000
которые намного хуже в неравных странах;
09:19
not just a little bit worse,
215
544000
2000
и не чуть-чуть,
09:21
but anything from twice as common to 10 times as common.
216
546000
3000
а в 2, в 10 раз хуже.
09:24
Think of the expense,
217
549000
2000
Подумайте об издержках, о том,
09:26
the human cost of that.
218
551000
3000
во что это обходится людям.
09:29
I want to go back though to this graph that I showed you earlier
219
554000
2000
Позвольте мне вернуться на ранее показанный график,
09:31
where we put it all together
220
556000
2000
где все данные собраны вместе.
09:33
to make two points.
221
558000
2000
Сделаем два вывода.
09:35
One is that, in graph after graph,
222
560000
3000
Первый. График за графиком,
09:38
we find the countries that do worse,
223
563000
2000
менее преуспевающие страны,
09:40
whatever the outcome,
224
565000
2000
причём независимо от результата,
09:42
seem to be the more unequal ones,
225
567000
2000
оказываются из неравных,
09:44
and the ones that do well
226
569000
2000
а хорошо успевающие
09:46
seem to be the Nordic countries and Japan.
227
571000
3000
это Скандинавские страны и Япония.
09:49
So what we're looking at
228
574000
2000
Таким образом, мы видим перед собой
09:51
is general social disfunction related to inequality.
229
576000
3000
общую социальную дисфункцию на фоне неравенства.
09:54
It's not just one or two things that go wrong,
230
579000
2000
Это не одна, не две отдельные проблемы.
09:56
it's most things.
231
581000
2000
Это тенденция.
09:58
The other really important point I want to make on this graph
232
583000
3000
Ещё одно важное замечание об этом графике.
10:01
is that, if you look at the bottom,
233
586000
2000
Посмотрим ниже:
10:03
Sweden and Japan,
234
588000
3000
Швеция и Япония:
10:06
they're very different countries in all sorts of ways.
235
591000
3000
страны разные буквально во всём.
10:09
The position of women,
236
594000
2000
Положение женщин,
10:11
how closely they keep to the nuclear family,
237
596000
2000
насколько тесно они связаны с семьёй,
10:13
are on opposite ends of the poles
238
598000
2000
прямо противоположны,
10:15
in terms of the rich developed world.
239
600000
2000
в условиях развитых стран.
10:17
But another really important difference
240
602000
2000
Другая очень важная разница —
10:19
is how they get their greater equality.
241
604000
3000
как они добиваются большего равенства.
10:22
Sweden has huge differences in earnings,
242
607000
3000
В Швеции разницы в доходах огромны,
10:25
and it narrows the gap through taxation,
243
610000
2000
но они уменьшаются через налогообложение,
10:27
general welfare state,
244
612000
2000
через социальные программы,
10:29
generous benefits and so on.
245
614000
3000
щедрые льготы и т.д.
10:32
Japan is rather different though.
246
617000
2000
в Японии же всё иначе.
10:34
It starts off with much smaller differences in earnings before tax.
247
619000
3000
Разница в зарплатах изначально мала.
10:37
It has lower taxes.
248
622000
2000
Налоги ниже.
10:39
It has a smaller welfare state.
249
624000
2000
Социальных программ меньше.
10:41
And in our analysis of the American states,
250
626000
2000
А в нашем анализе американских штатов
10:43
we find rather the same contrast.
251
628000
2000
мы находим тот же контраст.
10:45
There are some states that do well through redistribution,
252
630000
3000
Некоторые штаты преуспевают за счёт перераспределения доходов,
10:48
some states that do well
253
633000
2000
другие — за счёт меньшей разницы
10:50
because they have smaller income differences before tax.
254
635000
3000
в чистых доходах до вычета налогов.
10:53
So we conclude
255
638000
2000
Мы считаем, что не имеет значения,
10:55
that it doesn't much matter how you get your greater equality,
256
640000
3000
какими средствами достигается равенство,
10:58
as long as you get there somehow.
257
643000
2000
до тех пор, пока оно достигается.
11:00
I am not talking about perfect equality,
258
645000
2000
Я говорю не о полном равенстве, а о том,
11:02
I'm talking about what exists in rich developed market democracies.
259
647000
4000
которое есть в богатых и развитых рыночных демократиях.
11:08
Another really surprising part of this picture
260
653000
5000
Другое удивительное наблюдение,
11:13
is that it's not just the poor
261
658000
2000
что не только бедные подвержены
11:15
who are affected by inequality.
262
660000
3000
влиянию этого неравенства.
11:18
There seems to be some truth in John Donne's
263
663000
2000
Кажется, есть доля правды в словах Джона Донна:
11:20
"No man is an island."
264
665000
3000
«Человек — не остров».
11:23
And in a number of studies, it's possible to compare
265
668000
3000
В ряде исследований можно сравнить,
11:26
how people do in more and less equal countries
266
671000
3000
как преуспевают люди в более и менее равных странах
11:29
at each level in the social hierarchy.
267
674000
3000
на каждой ступеньке социальной лестницы.
11:32
This is just one example.
268
677000
3000
Это лишь один из примеров.
11:35
It's infant mortality.
269
680000
2000
Смертность среди новорождённых.
11:37
Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths
270
682000
3000
Группа шведов классифицировала множество случаев младенческой смертности
11:40
according to the British register of general socioeconomic classification.
271
685000
5000
в соответствии с британским реестром общей социально-экономической классификации.
11:45
And so it's anachronistically
272
690000
3000
Это скорее анахроничная
11:48
a classification by fathers' occupations,
273
693000
2000
классификация согласно профессии отцов,
11:50
so single parents go on their own.
274
695000
2000
так что родители-одиночки не учитываются.
11:52
But then where it says "low social class,"
275
697000
3000
И под «низким социальным уровнем»
11:55
that's unskilled manual occupations.
276
700000
3000
имеются в виду неквалифицированные профессии.
11:58
It goes through towards the skilled manual occupations in the middle,
277
703000
4000
Дальше — квалифицированные работники ручного труда,
12:02
then the junior non-manual,
278
707000
2000
затем — белые воротнички низшего звена
12:04
going up high to the professional occupations --
279
709000
3000
и до высшего уровня с высококвалифицированными профессиями:
12:07
doctors, lawyers,
280
712000
2000
врачи, адвокаты,
12:09
directors of larger companies.
281
714000
2000
директора крупных компаний.
12:11
You see there that Sweden does better than Britain
282
716000
3000
Вы видите, в Швеции дела идут лучше, чем в Великобритании
12:14
all the way across the social hierarchy.
283
719000
3000
во всех слоях общества.
12:19
The biggest differences are at the bottom of society.
284
724000
2000
Наибольшая разница на низших уровнях,
12:21
But even at the top,
285
726000
2000
но даже для высших звеньев
12:23
there seems to be a small benefit
286
728000
2000
есть выгоды
12:25
to being in a more equal society.
287
730000
2000
от более равного общества.
12:27
We show that on about five different sets of data
288
732000
3000
Мы показали это на пяти разных подборках данных,
12:30
covering educational outcomes
289
735000
2000
затрагивающих образовательные результаты и здоровье
12:32
and health in the United States and internationally.
290
737000
3000
в США и на международном уровне.
12:35
And that seems to be the general picture --
291
740000
3000
И это, кажется, общая картина:
12:38
that greater equality makes most difference at the bottom,
292
743000
3000
большее равенство сильнее меняет ситуацию внизу,
12:41
but has some benefits even at the top.
293
746000
3000
но полезно и для верхушки.
12:44
But I should say a few words about what's going on.
294
749000
4000
Но я должен все-таки пояснить, что происходит.
12:48
I think I'm looking and talking
295
753000
2000
Мне кажется, речь тут везде идёт
12:50
about the psychosocial effects of inequality.
296
755000
3000
о психосоциальных последствиях неравенства.
12:53
More to do with feelings of superiority and inferiority,
297
758000
3000
О чувстве превосходства и неполноценности,
12:56
of being valued and devalued,
298
761000
2000
об ощущении своей ценности и наоборот,
12:58
respected and disrespected.
299
763000
3000
об ощущении уважения к себе и наоборот.
13:01
And of course, those feelings
300
766000
2000
И, конечно, то ощущение конкуренции,
13:03
of the status competition that comes out of that
301
768000
3000
которое рождается этими чувствами,
13:06
drives the consumerism in our society.
302
771000
3000
разжигает потребительство в нашем обществе.
13:09
It also leads to status insecurity.
303
774000
3000
Это также приводит к страху за свой статус.
13:12
We worry more about how we're judged and seen by others,
304
777000
4000
Мы больше переживаем о том, как о нас думают окружающие,
13:16
whether we're regarded as attractive, clever,
305
781000
3000
считают ли нас привлекательными, умными —
13:19
all that kind of thing.
306
784000
3000
это нас беспокоит.
13:22
The social-evaluative judgments increase,
307
787000
3000
Чем больше общественных оценок,
13:25
the fear of those social-evaluative judgments.
308
790000
4000
тем больший страх перед ними.
13:29
Interestingly,
309
794000
2000
Интересно, что параллельная работа
13:31
some parallel work going on in social psychology:
310
796000
4000
ведётся в социальной психологии:
13:35
some people reviewed 208 different studies
311
800000
3000
были рассмотрены 208 различных исследований
13:38
in which volunteers had been invited
312
803000
3000
с участием волонтёров,
13:41
into a psychological laboratory
313
806000
2000
которых в психологических лабораториях
13:43
and had their stress hormones,
314
808000
2000
проверяли на гормоны стресса,
13:45
their responses to doing stressful tasks, measured.
315
810000
4000
на реакцию на стрессовые задачи.
13:49
And in the review,
316
814000
2000
В целом,
13:51
what they were interested in seeing
317
816000
2000
они хотели пронаблюдать
13:53
is what kind of stresses
318
818000
2000
виды стресса,
13:55
most reliably raise levels of cortisol,
319
820000
3000
которые повышают уровень кортизола,
13:58
the central stress hormone.
320
823000
2000
главного гормона стресса.
14:00
And the conclusion was
321
825000
2000
В результате, такими факторами оказались ситуации,
14:02
it was tasks that included social-evaluative threat --
322
827000
3000
включавшие потенциальную угрозу социальной оценки,
14:05
threats to self-esteem or social status
323
830000
3000
угрозу самооценке или социальному статусу,
14:08
in which others can negatively judge your performance.
324
833000
3000
ситуации, когда другие люди могли дать негативную оценку.
14:11
Those kind of stresses
325
836000
2000
Как раз такие стрессовые факторы
14:13
have a very particular effect
326
838000
3000
имеют особенное влияние
14:16
on the physiology of stress.
327
841000
3000
на физиологию стресса.
14:20
Now we have been criticized.
328
845000
2000
Не обошлось и без критики в наш адрес.
14:22
Of course, there are people who dislike this stuff
329
847000
3000
Конечно, найдутся несогласные или люди,
14:25
and people who find it very surprising.
330
850000
3000
которые считают это удивительным.
14:28
I should tell you though
331
853000
2000
Я должен вам сказать,
14:30
that when people criticize us for picking and choosing data,
332
855000
3000
в ответ на критику за подборку данных,
14:33
we never pick and choose data.
333
858000
2000
что мы эти данные не выбираем.
14:35
We have an absolute rule
334
860000
2000
Наше главное правило —
14:37
that if our data source has data for one of the countries we're looking at,
335
862000
3000
если источник данных имеет необходимые показатели для одной из анализируемых стран,
14:40
it goes into the analysis.
336
865000
2000
мы включаем его в наш анализ.
14:42
Our data source decides
337
867000
2000
Это источник информации решает,
14:44
whether it's reliable data,
338
869000
2000
реальные ли эти данные,
14:46
we don't.
339
871000
2000
но не мы.
14:48
Otherwise that would introduce bias.
340
873000
2000
В противном случае мы бы создали систематическую ошибку.
14:50
What about other countries?
341
875000
2000
Что же с другими странами?
14:52
There are 200 studies
342
877000
3000
В академических журналах
14:55
of health in relation to income and equality
343
880000
3000
есть 200 исследований здоровья
14:58
in the academic peer-reviewed journals.
344
883000
3000
по отношению к доходам и равенству.
15:01
This isn't confined to these countries here,
345
886000
3000
И они не ограничиваются вот этими странами
15:04
hiding a very simple demonstration.
346
889000
2000
но мы исключили прочие для наглядности.
15:06
The same countries,
347
891000
2000
Те же страны,
15:08
the same measure of inequality,
348
893000
2000
те же измерения неравенства,
15:10
one problem after another.
349
895000
3000
проблема за проблемой.
15:14
Why don't we control for other factors?
350
899000
2000
Почему мы не контролируем другие факторы?
15:16
Well we've shown you that GNP per capita
351
901000
2000
Ну, мы же показали вам, что ВНП на душу населения
15:18
doesn't make any difference.
352
903000
2000
не имеет никакого значения.
15:20
And of course, others using more sophisticated methods in the literature
353
905000
4000
И, конечно, другие, используя более сложные методы,
15:24
have controlled for poverty and education
354
909000
2000
контролировали и бедность, и уровень образования,
15:26
and so on.
355
911000
3000
и так далее.
15:30
What about causality?
356
915000
2000
А что на счёт причинности?
15:32
Correlation in itself doesn't prove causality.
357
917000
3000
Корреляция сама по себе не доказывает причинности.
15:35
We spend a good bit of time.
358
920000
2000
Мы потратили немало времени на это.
15:37
And indeed, people know the causal links quite well
359
922000
2000
И в самом деле, для некоторых из этих ситуаций
15:39
in some of these outcomes.
360
924000
2000
причинно-следственные связи хорошо известны.
15:41
The big change in our understanding
361
926000
2000
Большой переменой в нашем понимании
15:43
of drivers of chronic health
362
928000
2000
причин хронических воздействий на здоровье
15:45
in the rich developed world
363
930000
2000
в развитом мире стало то,
15:47
is how important chronic stress from social sources
364
932000
4000
насколько значим хронический стресс социальной природы
15:51
is affecting the immune system,
365
936000
2000
и его влияние на иммунную и
15:53
the cardiovascular system.
366
938000
3000
сердечнососудистую системы.
15:56
Or for instance, the reason why violence
367
941000
2000
Например, насилие становится всё более распространённым явлением
15:58
becomes more common in more unequal societies
368
943000
3000
в неравных обществах, потому что люди
16:01
is because people are sensitive to being looked down on.
369
946000
5000
более чувствительны к презрению.
16:06
I should say that to deal with this,
370
951000
3000
Надо сказать, что для решения этой проблемы
16:09
we've got to deal with the post-tax things
371
954000
2000
нам следует работать
16:11
and the pre-tax things.
372
956000
2000
над доходами до вычета налогов и после.
16:13
We've got to constrain income,
373
958000
3000
Мы должны ограничить доходы
16:16
the bonus culture incomes at the top.
374
961000
2000
и дополнительные бонусы высших звеньев.
16:18
I think we must make our bosses accountable to their employees
375
963000
3000
Я думаю, что необходимо всеми возможными способами
16:21
in any way we can.
376
966000
3000
заставить наших боссов нести ответственность за сотрудников.
16:24
I think the take-home message though
377
969000
3000
Я хочу, чтобы вы ушли отсюда с осознанием того,
16:27
is that we can improve the real quality of human life
378
972000
4000
что мы можем улучшить реальное качество жизни человека,
16:31
by reducing the differences in incomes between us.
379
976000
3000
снижая разницу в доходах между нами.
16:34
Suddenly we have a handle
380
979000
2000
Вот теперь мы имеем точку опоры для влияния
16:36
on the psychosocial well-being of whole societies,
381
981000
2000
на психологическое благосостояние целых обществ,
16:38
and that's exciting.
382
983000
2000
и это действительно невероятно.
16:40
Thank you.
383
985000
2000
Спасибо.
16:42
(Applause)
384
987000
6000
(Аплодисменты)
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