TEDGlobal 2011
Richard Wilkinson: How economic inequality harms societies
Richard Wilkinson: Ako ekonomická nerovnosť škodí spoločnostiam
Filmed:
Readability: 4.6
3,198,950 views
Inštinktívne cítime, že spoločnosti s obrovskými príjmovými rozdielmi sú akosi nesprávne. Richard Wilkinson sleduje tvrdé dáta o ekonomickej nerovnosti a ukazuje, čo sa zhoršuje, keď sú bohatí a chudobní od seba príliš ďaleko: skutočné dopady na zdravie, dĺžku života, dokonca aj na také základné hodnoty ako je dôvera.
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
Všetci viete, že to čo sa chystám povedať je pravda.
00:18
I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive
1
3000
4000
Myslím, že tušenie, že nerovnosť vedie k sporom a rozožiera spoločnosť
00:22
has been around since before the French Revolution.
2
7000
4000
tu bolo už pred Francúzskou revolúciou.
00:26
What's changed
3
11000
2000
Zmenilo sa to,
00:28
is we now can look at the evidence,
4
13000
2000
že teraz sa môžeme pozrieť na dôkaz.
00:30
we can compare societies, more and less equal societies,
5
15000
3000
môžeme porovnať spoločnosti, viac a menej rovné spoločnosti,
00:33
and see what inequality does.
6
18000
3000
a vidieť, čo nerovnosť robí.
00:36
I'm going to take you through that data
7
21000
3000
Rozoberiem s vami tieto dáta
00:39
and then explain why
8
24000
2000
a potom vysvetlím, prečo
00:41
the links I'm going to be showing you exist.
9
26000
4000
existujú spojitosti, ktoré vám budem ukazovať.
00:45
But first, see what a miserable lot we are.
10
30000
3000
Ale najprv sa pozrime na to, aká sme to banda mizerná.
00:48
(Laughter)
11
33000
2000
(Smiech)
00:50
I want to start though
12
35000
2000
Začnem
00:52
with a paradox.
13
37000
3000
paradoxom.
00:55
This shows you life expectancy
14
40000
2000
Toto zobrazuje strednú dĺžku života
00:57
against gross national income --
15
42000
2000
v závislosti na hrubom národnom príjme -
00:59
how rich countries are on average.
16
44000
2000
aké bohaté sú krajiny v priemere.
01:01
And you see the countries on the right,
17
46000
2000
A vidíte krajiny napravo
01:03
like Norway and the USA,
18
48000
2000
ako je Nórsko a USA,
01:05
are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.
19
50000
5000
sú dvakrát tak bohaté ako Izrael, Grécko, Portugalsko naľavo.
01:10
And it makes no difference to their life expectancy at all.
20
55000
4000
A to nemení nič na tom, aká je ich stredná dĺžka života.
01:14
There's no suggestion of a relationship there.
21
59000
2000
Nie je tam žiaden náznak vzájomného vzťahu.
01:16
But if we look within our societies,
22
61000
3000
Ale keď sa pozrieme dovnútra spoločností,
01:19
there are extraordinary social gradients in health
23
64000
3000
uvidíme pozoruhodné sociálne gradienty v zdraví
01:22
running right across society.
24
67000
2000
prechádzajúce naprieč spoločnosťou.
01:24
This, again, is life expectancy.
25
69000
2000
Toto je opäť stredná dĺžka života.
01:26
These are small areas of England and Wales --
26
71000
2000
Toto sú malé oblasti v Anglicku a Walese -
01:28
the poorest on the right, the richest on the left.
27
73000
4000
najchudobnejšie napravo, najbohatšie naľavo.
01:32
A lot of difference between the poor and the rest of us.
28
77000
3000
Veľa rozdielov medzi chudobnými a zvyškom nás.
01:35
Even the people just below the top
29
80000
2000
Dokonca aj ľudia tesne pod vrcholom
01:37
have less good health
30
82000
2000
majú horšie zdravie
01:39
than the people at the top.
31
84000
2000
ako ľudia na vrchole.
01:41
So income means something very important
32
86000
2000
Takže príjem znamená niečo veľmi dôležité
01:43
within our societies,
33
88000
2000
v rámci našich spoločností,
01:45
and nothing between them.
34
90000
3000
a nič medzi nimi.
01:48
The explanation of that paradox
35
93000
3000
Vysvetlenie tohto paradoxu
01:51
is that, within our societies,
36
96000
2000
je také, že v rámci našich spoločností,
01:53
we're looking at relative income
37
98000
2000
sa pozeráme na relatívny príjem
01:55
or social position, social status --
38
100000
3000
alebo spoločenské postavenie, spoločenský status -
01:58
where we are in relation to each other
39
103000
3000
kde sme vo vzťahu jeden k druhému
02:01
and the size of the gaps between us.
40
106000
3000
a na veľkosť rozdielov medzi nami.
02:04
And as soon as you've got that idea,
41
109000
2000
A v momente, ako získate túto predstavu,
02:06
you should immediately wonder:
42
111000
2000
by ste mali uvažovať:
02:08
what happens if we widen the differences,
43
113000
3000
čo sa stane, ak rozšírime rozdiely,
02:11
or compress them,
44
116000
2000
alebo ich skrátime,
02:13
make the income differences bigger or smaller?
45
118000
2000
zväčšíme alebo zmenšíme príjmové rozdiely?
02:15
And that's what I'm going to show you.
46
120000
3000
A to vám ukážem.
02:18
I'm not using any hypothetical data.
47
123000
2000
Nepoužívam hypotetické dáta.
02:20
I'm taking data from the U.N. --
48
125000
2000
Požívam informácie z databázy Spojených národov -
02:22
it's the same as the World Bank has --
49
127000
2000
tie isté má Svetová banka -
02:24
on the scale of income differences
50
129000
2000
o rozsahu príjmových rozdielov
02:26
in these rich developed market democracies.
51
131000
3000
v týchto bohatých rozvinutých trhových demokratických štátoch.
02:29
The measure we've used,
52
134000
2000
Použili sme kritérium,
02:31
because it's easy to understand and you can download it,
53
136000
2000
pretože je ľahké na pochopenie a môžete si to stiahnuť,
02:33
is how much richer the top 20 percent
54
138000
2000
je to, o koľko je v každej krajine vrchných 20 %
02:35
than the bottom 20 percent in each country.
55
140000
3000
spoločnosti bohatších ako spodných 20 %.
02:38
And you see in the more equal countries on the left --
56
143000
3000
A v rovnejších krajinách naľavo -
02:41
Japan, Finland, Norway, Sweden --
57
146000
2000
Japonsko, Fínsko, Nórsko, Švédsko -
02:43
the top 20 percent are about three and a half, four times as rich
58
148000
2000
vidíte, že vrchných 20 % je asi tri a pól, štyri krát bohatších
02:45
as the bottom 20 percent.
59
150000
3000
ako spodných 20 %.
02:48
But on the more unequal end --
60
153000
2000
Ale na nerovnejšom konci -
02:50
U.K., Portugal, USA, Singapore --
61
155000
2000
Veľká Británia, Portugalsko, USA, Singapur -
02:52
the differences are twice as big.
62
157000
3000
sú rozdiely dvakrát tak veľké.
02:55
On that measure, we are twice as unequal
63
160000
3000
Podľa tohto kritéria, sme dvakrát tak nerovní
02:58
as some of the other successful market democracies.
64
163000
4000
ako niektoré iné úspešné trhové demokratické štáty.
03:02
Now I'm going to show you what that does to our societies.
65
167000
4000
Teraz vám ukážem, čo to robí s našimi spoločnosťami.
03:06
We collected data on problems with social gradients,
66
171000
3000
Zozbierali sme dáta o problémoch so spoločenskými gradientmi,
03:09
the kind of problems that are more common
67
174000
2000
také problémy, ktoré sa častejšie vyskytujú
03:11
at the bottom of the social ladder.
68
176000
2000
na spodku spoločenského rebríčka.
03:13
Internationally comparable data on life expectancy,
69
178000
3000
Medzinárodne porovnateľné dáta o strednej dĺžke života,
03:16
on kids' maths and literacy scores,
70
181000
3000
o výsledkoch detí v matematike a gramotnosti,
03:19
on infant mortality rates, homicide rates,
71
184000
3000
o dojčenskej úmrtnosti, počte vrážd,
03:22
proportion of the population in prison, teenage birthrates,
72
187000
3000
o podiele obyvateľstva vo väzení, pôrodnosti teenagerov,
03:25
levels of trust,
73
190000
2000
stupňoch dôvery,
03:27
obesity, mental illness --
74
192000
2000
nadváhe, mentálnych chorobách -
03:29
which in standard diagnostic classification
75
194000
3000
ktoré pri štandardnej diagnostickej klasifikácii
03:32
includes drug and alcohol addiction --
76
197000
2000
zahŕňajú drogovú a alkoholovú závislosť -
03:34
and social mobility.
77
199000
2000
a sociálnej mobilite.
03:36
We put them all in one index.
78
201000
3000
Všetky sme ich dali do jedného indexu.
03:39
They're all weighted equally.
79
204000
2000
Všetky sú vážené rovnako.
03:41
Where a country is is a sort of average score on these things.
80
206000
3000
Krajina je tu niečo ako priemerné skóre v týchto veciach.
03:44
And there, you see it
81
209000
2000
A tu to vidíte
03:46
in relation to the measure of inequality I've just shown you,
82
211000
3000
vo vzťahu k miere nerovnosti, ktorú som vám ukázal,
03:49
which I shall use over and over again in the data.
83
214000
3000
a ktorú budem pri týchto dátach používať stále dookola.
03:52
The more unequal countries
84
217000
2000
Krajinám s väčšou nerovnosťou
03:54
are doing worse
85
219000
2000
sa darí horšie
03:56
on all these kinds of social problems.
86
221000
2000
vo všetkých druhoch týchto sociálnych problémoch.
03:58
It's an extraordinarily close correlation.
87
223000
3000
Je to neobyčajne blízky vzájomný vzťah.
04:01
But if you look at that same index
88
226000
2000
Ale ak sa pozriete na ten istý index
04:03
of health and social problems
89
228000
2000
zdravia a sociálnych problémov
04:05
in relation to GNP per capita,
90
230000
2000
vo vzťahu k HDP na jedného obyvateľa,
04:07
gross national income,
91
232000
2000
hrubému národnému príjmu,
04:09
there's nothing there,
92
234000
2000
nič tam nie je,
04:11
no correlation anymore.
93
236000
3000
už žiaden vzájomný vzťah.
04:14
We were a little bit worried
94
239000
2000
Trochu sme sa obávali,
04:16
that people might think
95
241000
2000
že ľudia si budú myslieť,
04:18
we'd been choosing problems to suit our argument
96
243000
2000
že sme si vybrali problémy tak, aby sedeli na naše argumenty
04:20
and just manufactured this evidence,
97
245000
3000
a proste si takto vytvorili dôkaz,
04:23
so we also did a paper in the British Medical Journal
98
248000
3000
takže sme napísali prácu aj do British Medical Journal
04:26
on the UNICEF index of child well-being.
99
251000
4000
o UNICEF indexe detskej starostlivosti.
04:30
It has 40 different components
100
255000
2000
Obsahuje 40 rôznych zložiek,
04:32
put together by other people.
101
257000
2000
ktoré dali dokopy iní ľudia.
04:34
It contains whether kids can talk to their parents,
102
259000
3000
Zahrňuje to, či sa deti môžu porozprávať so svojimi rodičmi,
04:37
whether they have books at home,
103
262000
2000
či majú doma knihy,
04:39
what immunization rates are like, whether there's bullying at school.
104
264000
3000
ako je to s očkovaním, či sú v škole šikanované.
04:42
Everything goes into it.
105
267000
2000
Je tam všetko.
04:44
Here it is in relation to that same measure of inequality.
106
269000
4000
Tu je to vo vzťahu k tej istej miere nerovnosti.
04:48
Kids do worse in the more unequal societies.
107
273000
3000
Deťom sa darí horšie v nerovnejších spoločnostiach.
04:51
Highly significant relationship.
108
276000
3000
Veľmi významný vzťah.
04:54
But once again,
109
279000
2000
Ale znova,
04:56
if you look at that measure of child well-being,
110
281000
3000
ak sa pozriete na mieru detskej starostlivosti
04:59
in relation to national income per person,
111
284000
2000
vo vzťahu k národnému dôchodku na osobu,
05:01
there's no relationship,
112
286000
2000
nie je tam žiaden vzťah,
05:03
no suggestion of a relationship.
113
288000
3000
žiaden náznak vzťahu.
05:06
What all the data I've shown you so far says
114
291000
3000
Všetky dáta, ktoré som vám doteraz ukázal, hovoria
05:09
is the same thing.
115
294000
2000
to isté.
05:11
The average well-being of our societies
116
296000
2000
Priemerný blahobyt našich spoločností
05:13
is not dependent any longer
117
298000
3000
už viac nezávisí
05:16
on national income and economic growth.
118
301000
3000
na národnom dôchodku a ekonomickom raste.
05:19
That's very important in poorer countries,
119
304000
2000
To je veľmi dôležité v chudobnejších krajinách,
05:21
but not in the rich developed world.
120
306000
3000
ale nie v bohatom rozvinutom svete.
05:24
But the differences between us
121
309000
2000
Ale rozdiely medzi nami
05:26
and where we are in relation to each other
122
311000
2000
a to, kde sa nachádzame vo vzťahu jeden k druhému,
05:28
now matter very much.
123
313000
3000
sú teraz omnoho dôležitejšie.
05:31
I'm going to show you some of the separate bits of our index.
124
316000
3000
Ukážem vám niekoľko samostatných kúskov nášho indexu.
05:34
Here, for instance, is trust.
125
319000
2000
Tu je napríklad dôvera.
05:36
It's simply the proportion of the population
126
321000
2000
Je to jednoducho podiel obyvateľstva,
05:38
who agree most people can be trusted.
127
323000
2000
ktoré súhlasí s tým, že väčšine ľudí sa dá veriť.
05:40
It comes from the World Values Survey.
128
325000
2000
Údaje pochádzajú z prieskumu World Values Survey.
05:42
You see, at the more unequal end,
129
327000
2000
Na nerovnejšom konci vidíte, že
05:44
it's about 15 percent of the population
130
329000
3000
je tam asi 15 % obyvateľstva,
05:47
who feel they can trust others.
131
332000
2000
ktoré má pocit, že môže druhým veriť.
05:49
But in the more equal societies,
132
334000
2000
Ale v rovnejších spoločnostiach
05:51
it rises to 60 or 65 percent.
133
336000
4000
to stúpa až k 60 či 65 %.
05:55
And if you look at measures of involvement in community life
134
340000
3000
A ak sa pozriete na úrovne účasti na spoločenskom živote
05:58
or social capital,
135
343000
2000
alebo sociálny kapitál,
06:00
very similar relationships
136
345000
2000
sú tam veľmi podobné vzťahy
06:02
closely related to inequality.
137
347000
3000
úzko spojené s nerovnosťou.
06:05
I may say, we did all this work twice.
138
350000
3000
Všetku túto prácu sme urobili dvakrát.
06:08
We did it first on these rich, developed countries,
139
353000
3000
Najprv sme ju urobili v týchto bohatých, rozvinutých krajinách
06:11
and then as a separate test bed,
140
356000
2000
a potom ako samostatný test
06:13
we repeated it all on the 50 American states --
141
358000
3000
sme to všetko zopakovali na 50 amerických štátoch -
06:16
asking just the same question:
142
361000
2000
pýtali sa presne tú istú otázku:
06:18
do the more unequal states
143
363000
2000
Darí sa nerovnejším štátom
06:20
do worse on all these kinds of measures?
144
365000
2000
menej vo všetkých týchto kritériách, alebo nie?
06:22
So here is trust from a general social survey of the federal government
145
367000
4000
Takže tu je dôvera zo všeobecného sociálneho prieskumu federálnej vlády
06:26
related to inequality.
146
371000
2000
vo vzťahu k nerovnosti.
06:28
Very similar scatter
147
373000
2000
Veľmi podobný rozptyl
06:30
over a similar range of levels of trust.
148
375000
2000
naprieč podobnou škálou stupňov dôvery.
06:32
Same thing is going on.
149
377000
2000
Deje sa tu tá istá vec.
06:34
Basically we found
150
379000
2000
V podstate sme zistili,
06:36
that almost anything that's related to trust internationally
151
381000
3000
že takmer hocičo, čo súvisí s dôverou medzinárodne,
06:39
is related to trust amongst the 50 states
152
384000
2000
s ňou súvisí aj medzi 50 štátmi
06:41
in that separate test bed.
153
386000
2000
v samostatnom teste.
06:43
We're not just talking about a fluke.
154
388000
2000
Nehovoríme tu len o nejakej šťastnej náhode.
06:45
This is mental illness.
155
390000
2000
Toto je mentálna choroba.
06:47
WHO put together figures
156
392000
2000
Svetová zdravotnícka organizácia (WHO) dala dokopy čísla
06:49
using the same diagnostic interviews
157
394000
2000
použitím tých istých diagnostických rozhovorov
06:51
on random samples of the population
158
396000
2000
na náhodnej vzorke obyvateľstva,
06:53
to allow us to compare rates of mental illness
159
398000
3000
aby sme si mohli porovnať frekvencie výskytu mentálnych chorôb
06:56
in each society.
160
401000
2000
v každej spoločnosti.
06:58
This is the percent of the population
161
403000
2000
Toto je percento obyvateľstva
07:00
with any mental illness in the preceding year.
162
405000
3000
s nejakou mentálnou chorobou v predchádzajúcom roku.
07:03
And it goes from about eight percent
163
408000
3000
A postupuje to od asi 8 %
07:06
up to three times that --
164
411000
2000
až k trikrát toľko -
07:08
whole societies
165
413000
2000
celé spoločnosti
07:10
with three times the level of mental illness of others.
166
415000
3000
s trikrát takým výskytom mentálnych chorôb ako u iných.
07:13
And again, closely related to inequality.
167
418000
4000
A znova, úzko súvisiace s nerovnosťou.
07:17
This is violence.
168
422000
2000
Toto je násilie.
07:19
These red dots are American states,
169
424000
2000
Tieto červené bodky sú americké štáty
07:21
and the blue triangles are Canadian provinces.
170
426000
4000
a modré trojuholníky sú kanadské provincie.
07:25
But look at the scale of the differences.
171
430000
3000
Ale pozrite sa na rozsah rozdielov.
07:28
It goes from 15 homicides per million
172
433000
3000
Ide to od 15 vrážd na milión
07:31
up to 150.
173
436000
3000
až k 150.
07:34
This is the proportion of the population in prison.
174
439000
3000
Toto je pomer obyvateľstva vo väzení.
07:37
There's a about a tenfold difference there,
175
442000
3000
Je tam asi desaťnásobný rozdiel,
07:40
log scale up the side.
176
445000
2000
medzi stranami stupnice.
07:42
But it goes from about 40 to 400
177
447000
2000
Ale postupuje to od asi 40 k 400
07:44
people in prison.
178
449000
3000
ľudí vo väzení.
07:47
That relationship
179
452000
2000
Tento vzťah
07:49
is not mainly driven by more crime.
180
454000
2000
nie je hnaný prevažne väčšou kriminalitou.
07:51
In some places, that's part of it.
181
456000
3000
Na niektorých miestach to k tomu patrí.
07:54
But most of it is about more punitive sentencing,
182
459000
2000
Ale zväčša je to o prísnejšom trestaní,
07:56
harsher sentencing.
183
461000
2000
tvrdšom trestaní.
07:58
And the more unequal societies
184
463000
2000
A pre nerovnejšie spoločnosti
08:00
are more likely also to retain the death penalty.
185
465000
4000
je tiež pravdepodobnejšie, že si ponechajú trest smrti.
08:04
Here we have children dropping out of high school.
186
469000
5000
Tu máme deti vyhodené zo stredných škôl.
08:09
Again, quite big differences.
187
474000
2000
Opäť dosť veľké rozdiely.
08:11
Extraordinarily damaging,
188
476000
2000
Neobyčajne škodlivé,
08:13
if you're talking about using the talents of the population.
189
478000
3000
keď sa bavíme o využívaní talentov obyvateľstva.
08:16
This is social mobility.
190
481000
3000
Toto je sociálna mobilita.
08:19
It's actually a measure of mobility
191
484000
2000
V skutočnosti je to miera mobility
08:21
based on income.
192
486000
2000
založená na príjmoch.
08:23
Basically, it's asking:
193
488000
2000
V podstate sa pýta:
08:25
do rich fathers have rich sons
194
490000
2000
majú bohatí otcovia bohatých synov
08:27
and poor fathers have poor sons,
195
492000
2000
a chudobní otcovia chudobných synov,
08:29
or is there no relationship between the two?
196
494000
3000
alebo medzi týmito dvoma nie je žiaden vzťah?
08:32
And at the more unequal end,
197
497000
2000
A na nerovnejšom konci
08:34
fathers' income is much more important --
198
499000
3000
je otcov príjem omnoho dôležitejší -
08:37
in the U.K., USA.
199
502000
3000
vo Veľkej Británii, USA.
08:40
And in Scandinavian countries,
200
505000
2000
A v škandinávskych krajinách,
08:42
fathers' income is much less important.
201
507000
2000
je otcov príjem omnoho menej dôležitý.
08:44
There's more social mobility.
202
509000
3000
Je tam viac sociálnej mobility.
08:47
And as we like to say --
203
512000
2000
A ako radi hovoríme -
08:49
and I know there are a lot of Americans in the audience here --
204
514000
3000
a viem, že tu je v publiku veľa Američanov -
08:52
if Americans want to live the American dream,
205
517000
3000
ak chcú Američania žiť americký sen,
08:55
they should go to Denmark.
206
520000
2000
mali by sa presťahovať do Dánska.
08:57
(Laughter)
207
522000
2000
(Smiech)
08:59
(Applause)
208
524000
4000
(Potlesk)
09:03
I've shown you just a few things in italics here.
209
528000
3000
Ukázal som vám tu len pár vecí, ktoré sú kurzívou.
09:06
I could have shown a number of other problems.
210
531000
2000
Mohol som vám ukázať množstvo iných problémov.
09:08
They're all problems that tend to be more common
211
533000
2000
Všetko sú to problémy, ktoré sa zvyknú častejšie vyskytovať
09:10
at the bottom of the social gradient.
212
535000
2000
v spodných častiach sociálneho gradientu.
09:12
But there are endless problems with social gradients
213
537000
5000
Ale so sociálnymi gradientami je nespočetne veľa problémov,
09:17
that are worse in more unequal countries --
214
542000
2000
ktoré sú horšie v nerovných krajinách -
09:19
not just a little bit worse,
215
544000
2000
nie len o trošku horšie,
09:21
but anything from twice as common to 10 times as common.
216
546000
3000
ale vyskytujú sa v rozmedzí 2 krát až 10 krát tak často.
09:24
Think of the expense,
217
549000
2000
Pomyslite na výdaje,
09:26
the human cost of that.
218
551000
3000
na ľudské náklady na toto.
09:29
I want to go back though to this graph that I showed you earlier
219
554000
2000
Vrátim sa k tomuto grafu, ktorý som vám už ukázal skôr,
09:31
where we put it all together
220
556000
2000
kde to všetko spojíme
09:33
to make two points.
221
558000
2000
a vyvodíme dva závery.
09:35
One is that, in graph after graph,
222
560000
3000
Jeden je ten, že graf za grafom
09:38
we find the countries that do worse,
223
563000
2000
narážame na krajiny, ktorým sa darí horšie,
09:40
whatever the outcome,
224
565000
2000
bez ohľadu na výsledok,
09:42
seem to be the more unequal ones,
225
567000
2000
zdajú sa to byť tie nerovnejšie krajiny,
09:44
and the ones that do well
226
569000
2000
a tie, ktorým sa darí viac
09:46
seem to be the Nordic countries and Japan.
227
571000
3000
sa zdajú byť severské krajiny a Japonsko.
09:49
So what we're looking at
228
574000
2000
Takže teraz sa pozeráme na
09:51
is general social disfunction related to inequality.
229
576000
3000
celkovú sociálnu dysfunkciu, ktorá sa vzťahuje k nerovnosti.
09:54
It's not just one or two things that go wrong,
230
579000
2000
Nejde len o jednu, či dve veci, ktoré sú zlé,
09:56
it's most things.
231
581000
2000
je to viac vecí.
09:58
The other really important point I want to make on this graph
232
583000
3000
Ďalšia veľmi dôležitá vec, ktorú vám chcem ukázať na tomto grafe
10:01
is that, if you look at the bottom,
233
586000
2000
je to, že ak sa pozriete na spodok,
10:03
Sweden and Japan,
234
588000
3000
Švédsko a Japonsko,
10:06
they're very different countries in all sorts of ways.
235
591000
3000
sú to veľmi rozdielne krajiny vo všetkých možných ohľadoch.
10:09
The position of women,
236
594000
2000
Postavenie žien,
10:11
how closely they keep to the nuclear family,
237
596000
2000
ako blízko sa držia k jadru rodiny,
10:13
are on opposite ends of the poles
238
598000
2000
sú na úplne rozdielnych stranách
10:15
in terms of the rich developed world.
239
600000
2000
čo sa týka bohatého rozvinutého sveta.
10:17
But another really important difference
240
602000
2000
Ale ďalší veľmi dôležitý rozdiel
10:19
is how they get their greater equality.
241
604000
3000
je to, ako si zabezpečujú svoju väčšiu rovnosť.
10:22
Sweden has huge differences in earnings,
242
607000
3000
Švédsko má obrovské rozdiely v platoch,
10:25
and it narrows the gap through taxation,
243
610000
2000
a tieto rozdiely vyrovnáva pomocou daní,
10:27
general welfare state,
244
612000
2000
bežný sociálny štát,
10:29
generous benefits and so on.
245
614000
3000
štedré príspevky a tak ďalej.
10:32
Japan is rather different though.
246
617000
2000
Japonsko je ale iné.
10:34
It starts off with much smaller differences in earnings before tax.
247
619000
3000
Existujú tam omnoho menšie rozdiely v platoch pred zdanením.
10:37
It has lower taxes.
248
622000
2000
Má nižšie dane.
10:39
It has a smaller welfare state.
249
624000
2000
Je slabším sociálnym štátom.
10:41
And in our analysis of the American states,
250
626000
2000
A v našej analýze amerických štátov,
10:43
we find rather the same contrast.
251
628000
2000
sme našli dosť podobný kontrast.
10:45
There are some states that do well through redistribution,
252
630000
3000
Sú tam štáty, ktorým sa darí vďaka prerozdeľovaniu,
10:48
some states that do well
253
633000
2000
niektorým štátom sa darí,
10:50
because they have smaller income differences before tax.
254
635000
3000
pretože majú menšie rozdiely v príjmoch pred zdanením.
10:53
So we conclude
255
638000
2000
Takže sme došli k záveru,
10:55
that it doesn't much matter how you get your greater equality,
256
640000
3000
že nezáleží veľmi na tom, ako zabezpečíte väčšiu rovnosť,
10:58
as long as you get there somehow.
257
643000
2000
pokiaľ ju nejak zabezpečíte.
11:00
I am not talking about perfect equality,
258
645000
2000
Nehovorím o dokonalej rovnosti,
11:02
I'm talking about what exists in rich developed market democracies.
259
647000
4000
hovorím o tom, čo existuje v bohatých rozvinutých trhových demokratických štátoch.
11:08
Another really surprising part of this picture
260
653000
5000
Ďalšia veľmi prekvapivá časť tohto obrazu
11:13
is that it's not just the poor
261
658000
2000
je to, že nie len chudobní
11:15
who are affected by inequality.
262
660000
3000
sú postihnutí nerovnosťou.
11:18
There seems to be some truth in John Donne's
263
663000
2000
Zdá sa, že na výroku Johna Donneho
11:20
"No man is an island."
264
665000
3000
"Žiaden človek nie je ostrov," je niečo pravdy.
11:23
And in a number of studies, it's possible to compare
265
668000
3000
A v niekoľkých štúdiách je možné porovnať
11:26
how people do in more and less equal countries
266
671000
3000
ako sa ľuďom darí vo viac a menej rovných krajinách
11:29
at each level in the social hierarchy.
267
674000
3000
na každej úrovni sociálnej hierarchie.
11:32
This is just one example.
268
677000
3000
Toto je len jeden príklad.
11:35
It's infant mortality.
269
680000
2000
Je to detská úmrtnosť.
11:37
Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths
270
682000
3000
Švédi veľmi dobre klasifikovali mnoho úmrtí dojčiat
11:40
according to the British register of general socioeconomic classification.
271
685000
5000
podľa britského registra všeobecnej socioekonomickej klasifikácie.
11:45
And so it's anachronistically
272
690000
3000
A ide o zastaranú
11:48
a classification by fathers' occupations,
273
693000
2000
klasifikáciu podľa povolaní otcov,
11:50
so single parents go on their own.
274
695000
2000
takže slobodní rodičia sú osobitne.
11:52
But then where it says "low social class,"
275
697000
3000
Ale tam, kde sa píše "nízka spoločenská trieda,"
11:55
that's unskilled manual occupations.
276
700000
3000
to znamená neodborné manuálne povolania.
11:58
It goes through towards the skilled manual occupations in the middle,
277
703000
4000
V strede sa nachádzajú odborné manuálne povolania,
12:02
then the junior non-manual,
278
707000
2000
potom juniorské nemanuálne,
12:04
going up high to the professional occupations --
279
709000
3000
a stúpa to až k odborným zamestnaniam -
12:07
doctors, lawyers,
280
712000
2000
doktori, právnici,
12:09
directors of larger companies.
281
714000
2000
riaditelia väčších spoločností.
12:11
You see there that Sweden does better than Britain
282
716000
3000
Vidíte tam, že Švédsku sa darí viac ako Británii
12:14
all the way across the social hierarchy.
283
719000
3000
naprieč celou spoločenskou hierarchiou.
12:19
The biggest differences are at the bottom of society.
284
724000
2000
Najväčšie rozdiely sú na spodku spoločnosti.
12:21
But even at the top,
285
726000
2000
Ale dokonca aj na vrchole
12:23
there seems to be a small benefit
286
728000
2000
sa zdá, že je výhodnejšie
12:25
to being in a more equal society.
287
730000
2000
byť v rovnejšej spoločnosti.
12:27
We show that on about five different sets of data
288
732000
3000
Ukázali sme to na asi piatich rôznych súboroch dát
12:30
covering educational outcomes
289
735000
2000
pokrývajúcich vzdelávacie výsledky
12:32
and health in the United States and internationally.
290
737000
3000
a zdravie v Spojených Štátoch a medzinárodne.
12:35
And that seems to be the general picture --
291
740000
3000
A zdá sa, že to je všeobecný obraz -
12:38
that greater equality makes most difference at the bottom,
292
743000
3000
že väčšia rovnosť robí najväčšie rozdiely na spodku,
12:41
but has some benefits even at the top.
293
746000
3000
ale má výhody aj na vrchu.
12:44
But I should say a few words about what's going on.
294
749000
4000
Ale mal by som povedať pár slov k tomu, čo sa deje.
12:48
I think I'm looking and talking
295
753000
2000
Myslím, že sa pozerám a hovorím
12:50
about the psychosocial effects of inequality.
296
755000
3000
o psychosociálnych dopadoch nerovnosti.
12:53
More to do with feelings of superiority and inferiority,
297
758000
3000
Má to viac do činenia s pocitmi nadradenosti a podradenosti,
12:56
of being valued and devalued,
298
761000
2000
byť vážený a byť podhodnocovaný,
12:58
respected and disrespected.
299
763000
3000
rešpektovaný a nerešpektovaný.
13:01
And of course, those feelings
300
766000
2000
A pravdaže, pocity
13:03
of the status competition that comes out of that
301
768000
3000
súťaženia o postavenie, ktoré z toho pramenia,
13:06
drives the consumerism in our society.
302
771000
3000
poháňajú konzumný spôsob života v našich spoločnostiach.
13:09
It also leads to status insecurity.
303
774000
3000
Taktiež to vedie k stavu neistoty.
13:12
We worry more about how we're judged and seen by others,
304
777000
4000
Viac sa obávame o to, ako nás súdia a vidia ostatní,
13:16
whether we're regarded as attractive, clever,
305
781000
3000
či sme považovaní za atraktívnych, múdrych,
13:19
all that kind of thing.
306
784000
3000
a podobne.
13:22
The social-evaluative judgments increase,
307
787000
3000
Sociálno-hodnotiace úsudky vzrastajú,
13:25
the fear of those social-evaluative judgments.
308
790000
4000
strach z týchto sociálno-hodnotiacich úsudkov.
13:29
Interestingly,
309
794000
2000
Je zaujímavé, že
13:31
some parallel work going on in social psychology:
310
796000
4000
obdobná práca prebiehala v sociálnej psychológii:
13:35
some people reviewed 208 different studies
311
800000
3000
nejakí ľudia preskúmali 208 rôznych štúdií,
13:38
in which volunteers had been invited
312
803000
3000
v ktorých boli dobrovoľníci pozvaní
13:41
into a psychological laboratory
313
806000
2000
do psychologického laboratória
13:43
and had their stress hormones,
314
808000
2000
kde sa merali reakcie ich stresových hormónov
13:45
their responses to doing stressful tasks, measured.
315
810000
4000
pri vykonávaní stresových úloh.
13:49
And in the review,
316
814000
2000
A v tejto revízii
13:51
what they were interested in seeing
317
816000
2000
sa zaujímali o to,
13:53
is what kind of stresses
318
818000
2000
aký druh stresu
13:55
most reliably raise levels of cortisol,
319
820000
3000
najspoľahlivejšie zvýši hladiny kortizolu,
13:58
the central stress hormone.
320
823000
2000
hlavného stresového hormónu.
14:00
And the conclusion was
321
825000
2000
A záver bol taký,
14:02
it was tasks that included social-evaluative threat --
322
827000
3000
že to bolo pri úlohách, ktoré obsahovali sociálno-hodnotiacu hrozbu -
14:05
threats to self-esteem or social status
323
830000
3000
hrozby pre sebavedomie alebo spoločenské postavenie,
14:08
in which others can negatively judge your performance.
324
833000
3000
v ktorých môžu iní negatívne zhodnotiť váš výkon.
14:11
Those kind of stresses
325
836000
2000
Takéto druhy stresu
14:13
have a very particular effect
326
838000
3000
majú veľmi špecifický dopad
14:16
on the physiology of stress.
327
841000
3000
na fyziológiu stresu.
14:20
Now we have been criticized.
328
845000
2000
Boli sme kritizovaní.
14:22
Of course, there are people who dislike this stuff
329
847000
3000
Pravdaže, existujú ľudia, ktorí takéto veci nemajú radi
14:25
and people who find it very surprising.
330
850000
3000
a ľudia, ktorí to pokladajú za veľmi prekvapivé.
14:28
I should tell you though
331
853000
2000
Ale mal by som vám povedať,
14:30
that when people criticize us for picking and choosing data,
332
855000
3000
že keď nás ľudia kritizujú za to, že si dáta vyberáme,
14:33
we never pick and choose data.
333
858000
2000
nikdy si ich cielene nevyberáme.
14:35
We have an absolute rule
334
860000
2000
Máme absolútne pravidlo,
14:37
that if our data source has data for one of the countries we're looking at,
335
862000
3000
že ak má náš zdroj dát dáta pre jednu z krajín, na ktoré sa pozeráme,
14:40
it goes into the analysis.
336
865000
2000
ide to do analýzy.
14:42
Our data source decides
337
867000
2000
Náš zdroj dát rozhoduje o tom,
14:44
whether it's reliable data,
338
869000
2000
či sú to spoľahlivé dáta,
14:46
we don't.
339
871000
2000
nie my.
14:48
Otherwise that would introduce bias.
340
873000
2000
Inak by to vnieslo zaujatosť.
14:50
What about other countries?
341
875000
2000
A čo ostatné krajiny?
14:52
There are 200 studies
342
877000
3000
Existuje 200 štúdií
14:55
of health in relation to income and equality
343
880000
3000
zdravia v závislosti na príjmoch a rovnosti
14:58
in the academic peer-reviewed journals.
344
883000
3000
v akademických recenzovaných časopisoch.
15:01
This isn't confined to these countries here,
345
886000
3000
Toto sa netýka len týchto krajín tu,
15:04
hiding a very simple demonstration.
346
889000
2000
skrývanie veľmi jednoduchej demonštrácie.
15:06
The same countries,
347
891000
2000
Tie isté krajiny,
15:08
the same measure of inequality,
348
893000
2000
tá istá miera nerovnosti,
15:10
one problem after another.
349
895000
3000
jeden problém za druhým.
15:14
Why don't we control for other factors?
350
899000
2000
Prečo nekontrolujeme ďalšie faktory?
15:16
Well we've shown you that GNP per capita
351
901000
2000
Nuž, ukázali sme vám, že na HDP na obyvateľa
15:18
doesn't make any difference.
352
903000
2000
nezáleží.
15:20
And of course, others using more sophisticated methods in the literature
353
905000
4000
A pravdaže, iní, ktorí používajú sofistikovanejšie metódy v literatúre,
15:24
have controlled for poverty and education
354
909000
2000
kontrolovali chudobu a vzdelanie
15:26
and so on.
355
911000
3000
a tak ďalej.
15:30
What about causality?
356
915000
2000
A čo príčinná súvislosť?
15:32
Correlation in itself doesn't prove causality.
357
917000
3000
Vzájomná súvislosť sama o sebe nedokazuje príčinnú súvislosť.
15:35
We spend a good bit of time.
358
920000
2000
Strávili sme dosť veľa času.
15:37
And indeed, people know the causal links quite well
359
922000
2000
A samozrejme, ľudia celkom dobre poznajú príčinné súvislosti
15:39
in some of these outcomes.
360
924000
2000
v niektorých z týchto výstupov.
15:41
The big change in our understanding
361
926000
2000
Veľká zmena v našom chápaní
15:43
of drivers of chronic health
362
928000
2000
hnacích prvkov chronického zdravia
15:45
in the rich developed world
363
930000
2000
v bohatom rozvinutom svete
15:47
is how important chronic stress from social sources
364
932000
4000
je tá, ako vážne chronický stres zo spoločenských zdrojov
15:51
is affecting the immune system,
365
936000
2000
ovplyvňuje imunitný systém,
15:53
the cardiovascular system.
366
938000
3000
kardiovaskulárny systém.
15:56
Or for instance, the reason why violence
367
941000
2000
Alebo napríklad, dôvod prečo je násilie
15:58
becomes more common in more unequal societies
368
943000
3000
bežnejšie v nerovnejších spoločnostiach
16:01
is because people are sensitive to being looked down on.
369
946000
5000
je ten, že ľudia sú citlivejší, keď sa na nich pozerá zvrchu.
16:06
I should say that to deal with this,
370
951000
3000
Mal by som povedať, že aby sme sa s týmto mohli vysporiadať,
16:09
we've got to deal with the post-tax things
371
954000
2000
musíme sa vysporiadať so záležitosťami po zdanení
16:11
and the pre-tax things.
372
956000
2000
a pred zdanením.
16:13
We've got to constrain income,
373
958000
3000
Musíme obmedziť príjem,
16:16
the bonus culture incomes at the top.
374
961000
2000
bonusové príjmy na vrchole.
16:18
I think we must make our bosses accountable to their employees
375
963000
3000
Myslím si, že je potrebné, aby sa naši šéfovia zodpovedali svojim zamestnancom
16:21
in any way we can.
376
966000
3000
vo všetkých smeroch, akých sa dá.
16:24
I think the take-home message though
377
969000
3000
Myslím, že dnes by ste si so sebou mali domov odniesť
16:27
is that we can improve the real quality of human life
378
972000
4000
to, že dokážeme zlepšiť skutočnú kvalitu ľudského života
16:31
by reducing the differences in incomes between us.
379
976000
3000
tým, že medzi nami zmenšíme rozdiely v príjmoch.
16:34
Suddenly we have a handle
380
979000
2000
Zrazu máme páku
16:36
on the psychosocial well-being of whole societies,
381
981000
2000
na psychosociálny blahobyt celých spoločností
16:38
and that's exciting.
382
983000
2000
a to je úžasné.
16:40
Thank you.
383
985000
2000
Ďakujem.
16:42
(Applause)
384
987000
6000
(Potlesk)
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