How economic inequality harms societies | Richard Wilkinson

1,126,213 views ・ 2011-10-24

TED


Pro přehrání videa dvakrát klikněte na anglické titulky níže.

Překladatel: Veronika Losová Korektor: Petr Frish
00:15
You all know the truth of what I'm going to say.
0
15260
3000
Všichni znáte pravdu o tom, co vám tu řeknu.
00:18
I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive
1
18260
4000
Myslím že pocit, že nerovnost vyvolává spory a ničí společnost,
00:22
has been around since before the French Revolution.
2
22260
4000
existovala již před Francouzskou revolucí.
00:26
What's changed
3
26260
2000
Co se ale změnilo,
00:28
is we now can look at the evidence,
4
28260
2000
je fakt, že se můžeme podívat na důkazy,
00:30
we can compare societies, more and less equal societies,
5
30260
3000
můžeme porovnat společnosti, více a méně rovnostářské společnosti,
00:33
and see what inequality does.
6
33260
3000
a uvidíme, co nerovnost dělá.
00:36
I'm going to take you through that data
7
36260
3000
Provedu vás daty
00:39
and then explain why
8
39260
2000
a pak vám vysvětlím proč
00:41
the links I'm going to be showing you exist.
9
41260
4000
propojení, která ukáži, zde jsou.
00:45
But first, see what a miserable lot we are.
10
45260
3000
Nejprve se ale podívejme, jak mizerně vypadáme.
00:48
(Laughter)
11
48260
2000
(Smích)
00:50
I want to start though
12
50260
2000
Rád bych začal
00:52
with a paradox.
13
52260
3000
paradoxem.
00:55
This shows you life expectancy
14
55260
2000
Tento graf ukazuje očekávanou délku života
00:57
against gross national income --
15
57260
2000
v závislosti na HDP na hlavu --
00:59
how rich countries are on average.
16
59260
2000
podle průměrného bohatství státu.
01:01
And you see the countries on the right,
17
61260
2000
A vidíte, že země napravo,
01:03
like Norway and the USA,
18
63260
2000
jako Norsko a USA,
01:05
are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.
19
65260
5000
jsou dvakrát tak bohaté jako Israel, Řecko a Portugalsko nalevo.
01:10
And it makes no difference to their life expectancy at all.
20
70260
4000
Ale to nehraje žádnou roli v jejich očekávané délce života.
Nic nenaznačuje tomu, že je mezi těmito ukazateli vztah.
01:14
There's no suggestion of a relationship there.
21
74260
2000
01:16
But if we look within our societies,
22
76260
3000
Ale když se podíváme dovnitř našich společností,
01:19
there are extraordinary social gradients in health
23
79260
3000
uvidíme neobyčejné trendy ve zdraví,
01:22
running right across society.
24
82260
2000
které probíhají společností.
01:24
This, again, is life expectancy.
25
84260
2000
Toto, opět, je očekáváná délka života.
01:26
These are small areas of England and Wales --
26
86260
2000
Toto jsou malé oblasti Anglie a Walesu --
01:28
the poorest on the right, the richest on the left.
27
88260
4000
nejchudší napravo, nejbohatší nalevo.
01:32
A lot of difference between the poor and the rest of us.
28
92260
3000
Obrovské rozdíly mezi chudými a námi ostatními.
01:35
Even the people just below the top
29
95260
2000
Dokonce lidé těsně pod vrcholem
01:37
have less good health
30
97260
2000
mají horší zdraví
01:39
than the people at the top.
31
99260
2000
než lidé na vrcholu.
01:41
So income means something very important
32
101260
2000
Takže rozdíl v přijmech znamená něco významného
01:43
within our societies,
33
103260
2000
v rámci našich společností,
01:45
and nothing between them.
34
105260
3000
ale nic v jejich vzájemném srovnání.
01:48
The explanation of that paradox
35
108260
3000
Vysvětlením tohoto paradoxu
01:51
is that, within our societies,
36
111260
2000
je fakt, že uvnitř společností€
01:53
we're looking at relative income
37
113260
2000
se díváme na relativní přijem
01:55
or social position, social status --
38
115260
3000
nebo sociální postavení, status --
01:58
where we are in relation to each other
39
118260
3000
kde jsme v porovnání s ostatními
02:01
and the size of the gaps between us.
40
121260
3000
a jaké jsou mezi námi mezery.
02:04
And as soon as you've got that idea,
41
124260
2000
A jakmile zjistíte tohle,
02:06
you should immediately wonder:
42
126260
2000
měli byste se začít okamžitě zajímat:
02:08
what happens if we widen the differences,
43
128260
3000
co se stane, když ty rozdíly rozšíříme,
02:11
or compress them,
44
131260
2000
nebo naopak zúžíme,
02:13
make the income differences bigger or smaller?
45
133260
2000
když uděláme rozdíly v příjmech větší nebo menší?
02:15
And that's what I'm going to show you.
46
135260
3000
A to je to, co vám ukážu.
02:18
I'm not using any hypothetical data.
47
138260
2000
Nepoužívám žádná hypotetická data.
02:20
I'm taking data from the U.N. --
48
140260
2000
Používám data z OSN --
02:22
it's the same as the World Bank has --
49
142260
2000
ta stejná, co má Světová banka --
02:24
on the scale of income differences
50
144260
2000
o rozměru rozdílů v příjmech
02:26
in these rich developed market democracies.
51
146260
3000
v těchto bohatých, rozvinutých, tržních demokraciích.
02:29
The measure we've used,
52
149260
2000
Měřítko, které jsme použili,
02:31
because it's easy to understand and you can download it,
53
151260
2000
protože se snadno chápe a můžete si to stáhnout,
02:33
is how much richer the top 20 percent
54
153260
2000
je o kolik je bohatší horních 20 % společnosti
02:35
than the bottom 20 percent in each country.
55
155260
3000
oproti spodním 20 % společnosti v každé zemi.
02:38
And you see in the more equal countries on the left --
56
158260
3000
A u těch více rovnostářských zemí nalevo vidíte --
02:41
Japan, Finland, Norway, Sweden --
57
161260
2000
Japonsko, Finsko, Norsko, Švédsko --
02:43
the top 20 percent are about three and a half, four times as rich
58
163260
2000
že horních 20 % je zhruba 3,5x - 4x bohatších
02:45
as the bottom 20 percent.
59
165260
3000
než dolních 20 %.
02:48
But on the more unequal end --
60
168260
2000
Ale na méně rovnostářském konci --
02:50
U.K., Portugal, USA, Singapore --
61
170260
2000
Velká Británie, Portugalsko, USA, Singapur --
02:52
the differences are twice as big.
62
172260
3000
jsou rozdíly dvakrát tak velké..
02:55
On that measure, we are twice as unequal
63
175260
3000
V tomto ohledu jsme (v USA) dvakrát méně rovnostářští
02:58
as some of the other successful market democracies.
64
178260
4000
než jiné úspěšné tržní demokracie.
03:02
Now I'm going to show you what that does to our societies.
65
182260
4000
A teď vám ukážu, co to dělá s našimi společnostmi.
03:06
We collected data on problems with social gradients,
66
186260
3000
Sesbírali jsme data o problémech spojených se sociálními mapami,
03:09
the kind of problems that are more common
67
189260
2000
ty typy problémů, které jsou běžné
03:11
at the bottom of the social ladder.
68
191260
2000
na spodu společenského žebříčku.
03:13
Internationally comparable data on life expectancy,
69
193260
3000
Mezinárodně srovnatelná data o očekávané délce života,
03:16
on kids' maths and literacy scores,
70
196260
3000
dětské gramotnosti a výsledcích v matematice,
03:19
on infant mortality rates, homicide rates,
71
199260
3000
úmrtnosti kojenců, počtu vražd,
03:22
proportion of the population in prison, teenage birthrates,
72
202260
3000
procentu populace ve vězení, porodech náctiletých,
03:25
levels of trust,
73
205260
2000
míře důvěry,
03:27
obesity, mental illness --
74
207260
2000
obezity, duševních poruch --
03:29
which in standard diagnostic classification
75
209260
3000
což v standardní diagnostické klasifikaci
03:32
includes drug and alcohol addiction --
76
212260
2000
zahrnuje drogovou a alkoholickou závislost --
03:34
and social mobility.
77
214260
2000
a společenské mobilitě.
03:36
We put them all in one index.
78
216260
3000
Dali jsme je všechny do jednoho indexu.
03:39
They're all weighted equally.
79
219260
2000
Všechny mají stejnou váhu.
03:41
Where a country is is a sort of average score on these things.
80
221260
3000
Pozice země je určena průměrem těchto věcí.
03:44
And there, you see it
81
224260
2000
A tady to vidíte
03:46
in relation to the measure of inequality I've just shown you,
82
226260
3000
v závislosti na měřítku nerovnosti, které jsem vám ukázal
03:49
which I shall use over and over again in the data.
83
229260
3000
a které budu používat stále dokola.
03:52
The more unequal countries
84
232260
2000
Ty země, kde je více nerovnosti,
03:54
are doing worse
85
234260
2000
jsou na tom hůře
03:56
on all these kinds of social problems.
86
236260
2000
ve všech těchto sociálních problémech.
03:58
It's an extraordinarily close correlation.
87
238260
3000
Je to neuvěřitelně úzký vztah.
04:01
But if you look at that same index
88
241260
2000
Ale když se podíváte na stejný index
04:03
of health and social problems
89
243260
2000
zdraví a sociálních problémů
04:05
in relation to GNP per capita,
90
245260
2000
ve vztahu k HNP na hlavu,
04:07
gross national income,
91
247260
2000
hrubému národnímu produktu,
04:09
there's nothing there,
92
249260
2000
nic tam není,
04:11
no correlation anymore.
93
251260
3000
žádný vztah.
04:14
We were a little bit worried
94
254260
2000
Trochu jsme se obávali,
04:16
that people might think
95
256260
2000
že by si lidé mohli myslet,
04:18
we'd been choosing problems to suit our argument
96
258260
2000
že jsme vybírali problémy tak, aby vyhovovaly našemu argumentu
04:20
and just manufactured this evidence,
97
260260
3000
a pouze vyrobili tyto důkazy,
04:23
so we also did a paper in the British Medical Journal
98
263260
3000
takže jsme také napsali článek do British Medical Journal
04:26
on the UNICEF index of child well-being.
99
266260
4000
o UNICEF indexu kvality života dětí.
04:30
It has 40 different components
100
270260
2000
Ten obsahuje 40 různých komponent
04:32
put together by other people.
101
272260
2000
poskládaných jinými lidmi.
04:34
It contains whether kids can talk to their parents,
102
274260
3000
Obsahuje např. to, jestli děti mohou mluvit se svými rodiči,
04:37
whether they have books at home,
103
277260
2000
jestli mají doma knihy,
04:39
what immunization rates are like, whether there's bullying at school.
104
279260
3000
jaká je míra očkování, jestli jsou ve škole šikanované.
04:42
Everything goes into it.
105
282260
2000
Obsahuje všechno.
04:44
Here it is in relation to that same measure of inequality.
106
284260
4000
A tady je v souvislosti ke stejnému měřítku nerovnosti.
04:48
Kids do worse in the more unequal societies.
107
288260
3000
Děti se mají hůře ve více nerovných společnostech.
04:51
Highly significant relationship.
108
291260
3000
Vysoce významný vztah.
04:54
But once again,
109
294260
2000
Ale ještě jednou,
04:56
if you look at that measure of child well-being,
110
296260
3000
pokud se podíváte na měřítko dětského blahobytu
04:59
in relation to national income per person,
111
299260
2000
ve vztahu k národnímu příjmu na hlavu,
05:01
there's no relationship,
112
301260
2000
nenajdete žádný vztah,
05:03
no suggestion of a relationship.
113
303260
3000
žádný náznak vztahu.
05:06
What all the data I've shown you so far says
114
306260
3000
Co naznačují všechna data, která jsem vám doposud ukázal,
05:09
is the same thing.
115
309260
2000
je jedna a tatáž věc.
05:11
The average well-being of our societies
116
311260
2000
Průměrný blahobyt v našich společnostech
05:13
is not dependent any longer
117
313260
3000
nezávisí již
05:16
on national income and economic growth.
118
316260
3000
na národním příjmu a ekonomickém růstu.
05:19
That's very important in poorer countries,
119
319260
2000
To je velmi důležité v chudých zemích,
05:21
but not in the rich developed world.
120
321260
3000
ale ne v bohatém, rozvinutém světě.
05:24
But the differences between us
121
324260
2000
Ale rozdíly mezi námi
05:26
and where we are in relation to each other
122
326260
2000
a kde jsme ve vztahu k ostatním
05:28
now matter very much.
123
328260
3000
jsou nyní důležité.
05:31
I'm going to show you some of the separate bits of our index.
124
331260
3000
Ukážu vám nyní některé části našeho indexu.
05:34
Here, for instance, is trust.
125
334260
2000
Zde, například, je důvěra.
05:36
It's simply the proportion of the population
126
336260
2000
Je to jednoduše podíl lidí,
05:38
who agree most people can be trusted.
127
338260
2000
kteří se shodnou na tom, že lidem lze věřit.
05:40
It comes from the World Values Survey.
128
340260
2000
Pochází to z Průzkumu světových hodnot.
05:42
You see, at the more unequal end,
129
342260
2000
Vidíte, že na konci s větší nerovností
05:44
it's about 15 percent of the population
130
344260
3000
je podíl těch, kteří cítí, že mohou ostatním věřit,
05:47
who feel they can trust others.
131
347260
2000
kolem 15 % populace.
05:49
But in the more equal societies,
132
349260
2000
Ale v zemích s větší rovností
05:51
it rises to 60 or 65 percent.
133
351260
4000
se podíl zvyšuje na 60 až 65 procent.
05:55
And if you look at measures of involvement in community life
134
355260
3000
A pokud se podíváte na podíl účasti na komunitním životě
05:58
or social capital,
135
358260
2000
nebo sociální kapitál,
06:00
very similar relationships
136
360260
2000
uvidíte velmi podobné vztahy,
06:02
closely related to inequality.
137
362260
3000
které jsou úzce navázané na nerovnost.
06:05
I may say, we did all this work twice.
138
365260
3000
Dalo by se říct, že jsme tu stejnou práci dělali dvakrát.
06:08
We did it first on these rich, developed countries,
139
368260
3000
Nejdříve jsme ji udělali pro tyto bohaté, rozvinuté země,
06:11
and then as a separate test bed,
140
371260
2000
a poté jsme si jako samostatnou jednotku vzali
06:13
we repeated it all on the 50 American states --
141
373260
3000
všech 50 států USA --
06:16
asking just the same question:
142
376260
2000
a ptali se na tu stejnou otázku:
06:18
do the more unequal states
143
378260
2000
jsou na tom méně rovné státy
06:20
do worse on all these kinds of measures?
144
380260
2000
hůře ve všech těchto ohledech?
06:22
So here is trust from a general social survey of the federal government
145
382260
4000
Takže tady vidíme měřítko důvěry v obecném průzkumu společnosti od federální vlády,
06:26
related to inequality.
146
386260
2000
napojený na nerovnost.
06:28
Very similar scatter
147
388260
2000
Velmi podobné rozdělení
06:30
over a similar range of levels of trust.
148
390260
2000
podobného rozpětí míry důvěry.
06:32
Same thing is going on.
149
392260
2000
Jedná se o to samé.
06:34
Basically we found
150
394260
2000
V podstatě jsme zjistili,
06:36
that almost anything that's related to trust internationally
151
396260
3000
že téměř všechno, co se týká důvěry mezinárodně,
06:39
is related to trust amongst the 50 states
152
399260
2000
se týká také důvěry ve těchto 50 státech
06:41
in that separate test bed.
153
401260
2000
v odděleném výzkumném vzorku.
06:43
We're not just talking about a fluke.
154
403260
2000
Nemluvíme jenom o náhodě.
06:45
This is mental illness.
155
405260
2000
Toto jsou duševní poruchy.
06:47
WHO put together figures
156
407260
2000
WHO dala dohromady statistiky,
06:49
using the same diagnostic interviews
157
409260
2000
za využití neměnných diagnostických interview
06:51
on random samples of the population
158
411260
2000
na náhodných vzorcích populace,
06:53
to allow us to compare rates of mental illness
159
413260
3000
abychom mohli srovnat míru duševních poruch
06:56
in each society.
160
416260
2000
v každé společnosti.
06:58
This is the percent of the population
161
418260
2000
Toto je procento populace
07:00
with any mental illness in the preceding year.
162
420260
3000
s výskytem duševní poruchy v předchozích letech.
07:03
And it goes from about eight percent
163
423260
3000
A to se pohybuje od zhruba 8 %
07:06
up to three times that --
164
426260
2000
až k trojnásobku tohoto čísla --
07:08
whole societies
165
428260
2000
celé společnosti
07:10
with three times the level of mental illness of others.
166
430260
3000
s třikát vyšším zastoupením duševních poruch.
07:13
And again, closely related to inequality.
167
433260
4000
A znovu úzce napojeno na nerovnost.
07:17
This is violence.
168
437260
2000
Toto je graf násilí.
07:19
These red dots are American states,
169
439260
2000
Tyto červené tečky jsou státy USA
07:21
and the blue triangles are Canadian provinces.
170
441260
4000
a modré trojúhleníky jsou kanadské provincie.
07:25
But look at the scale of the differences.
171
445260
3000
Ale podívejte se na ty rozdíly.
07:28
It goes from 15 homicides per million
172
448260
3000
Pohybujeme se od 15 vražd na milion obyvatel
07:31
up to 150.
173
451260
3000
až ke 150.
07:34
This is the proportion of the population in prison.
174
454260
3000
Toto je podíl populace ve vězení.
07:37
There's a about a tenfold difference there,
175
457260
3000
Tady je rozdíl zhruba desetinásobný,
07:40
log scale up the side.
176
460260
2000
Logaritmická stupnice na y ose.
07:42
But it goes from about 40 to 400
177
462260
2000
A pohybuje se zhruba od 40 do 400
07:44
people in prison.
178
464260
3000
lidí ve vězení.
07:47
That relationship
179
467260
2000
Tento vztah
07:49
is not mainly driven by more crime.
180
469260
2000
není způsoben větší kriminalitou.
07:51
In some places, that's part of it.
181
471260
3000
V některých částech je to její součástí.
07:54
But most of it is about more punitive sentencing,
182
474260
2000
Ale většinou je to o více represivním trestání,
07:56
harsher sentencing.
183
476260
2000
přísnějších trestech.
07:58
And the more unequal societies
184
478260
2000
A více nerovné společnosti
08:00
are more likely also to retain the death penalty.
185
480260
4000
si také pravděpodobněji ponechaly trest smrti.
08:04
Here we have children dropping out of high school.
186
484260
5000
Tady vidíme děti, které nedokončily střední školu.
08:09
Again, quite big differences.
187
489260
2000
Opět vidíme poměrně velký rozdíl.
08:11
Extraordinarily damaging,
188
491260
2000
Neuvěřitelně škodlivé,
08:13
if you're talking about using the talents of the population.
189
493260
3000
pokud mluvíme o využití talentů v populaci.
08:16
This is social mobility.
190
496260
3000
Toto je společenská mobilita.
08:19
It's actually a measure of mobility
191
499260
2000
Je to vlastně měřítko mobility
08:21
based on income.
192
501260
2000
v závislosti na příjmu.
08:23
Basically, it's asking:
193
503260
2000
V podstatě zjišťujeme:
08:25
do rich fathers have rich sons
194
505260
2000
mají bohatí otcové bohaté syny
08:27
and poor fathers have poor sons,
195
507260
2000
a chudí otcové chudé syny,
08:29
or is there no relationship between the two?
196
509260
3000
nebo to nemá žádnou spojitost?
08:32
And at the more unequal end,
197
512260
2000
A tam, kde je více nerovnosti,
08:34
fathers' income is much more important --
198
514260
3000
je příjem otrců mnohem důležitější --
08:37
in the U.K., USA.
199
517260
3000
ve Velké Británii, USA.
08:40
And in Scandinavian countries,
200
520260
2000
A ve skandinávských zemích
08:42
fathers' income is much less important.
201
522260
2000
je příjem otců mnohem méně důležitý.
08:44
There's more social mobility.
202
524260
3000
Je tu větší míra společenské mobility.
08:47
And as we like to say --
203
527260
2000
A jak rádi říkáme --
08:49
and I know there are a lot of Americans in the audience here --
204
529260
3000
a já vím, že je tu hodně Američanů v publiku --
08:52
if Americans want to live the American dream,
205
532260
3000
pokud chtějí žít Američané 'americký sen',
08:55
they should go to Denmark.
206
535260
2000
měli by jet do Dánska.
08:57
(Laughter)
207
537260
2000
(Smích)
08:59
(Applause)
208
539260
4000
(Potlesk)
09:03
I've shown you just a few things in italics here.
209
543260
3000
Ukázal jsem vám pouze několik nejdůležitějších věcí.
09:06
I could have shown a number of other problems.
210
546260
2000
Mohl jsem ukázat řadu dalších problémů.
09:08
They're all problems that tend to be more common
211
548260
2000
Problémů, které jsou většinou častější
09:10
at the bottom of the social gradient.
212
550260
2000
na spodu společenského žebříčku.
09:12
But there are endless problems with social gradients
213
552260
5000
Ale existuje nespočetné množství problému na spodu společenského žebříčku,
09:17
that are worse in more unequal countries --
214
557260
2000
které jsou horší ve více nerovných zemích --
09:19
not just a little bit worse,
215
559260
2000
ne jen o trochu horší,
09:21
but anything from twice as common to 10 times as common.
216
561260
3000
ale dvakrát až desetkrát horší.
09:24
Think of the expense,
217
564260
2000
Pomyslete na cenu,
09:26
the human cost of that.
218
566260
3000
lidskou cenu tohoto jevu.
09:29
I want to go back though to this graph that I showed you earlier
219
569260
2000
Rád bych se vrátil ke grafu, který jsem vám už ukázal dříve,
09:31
where we put it all together
220
571260
2000
kde jsme to všechnu dali dohromady,
09:33
to make two points.
221
573260
2000
abych vám ukázal dva závěry.
09:35
One is that, in graph after graph,
222
575260
3000
První z nich je viditelný na všech grafech,
09:38
we find the countries that do worse,
223
578260
2000
a to že všechny země, které jsou na tom hůře,
09:40
whatever the outcome,
224
580260
2000
v jakémkoliv ohledu,
09:42
seem to be the more unequal ones,
225
582260
2000
se zdají být ty, kde je více nerovností,
09:44
and the ones that do well
226
584260
2000
a ty, které jsou na tom dobře,
09:46
seem to be the Nordic countries and Japan.
227
586260
3000
se zdají být severské země a Japonsko.
09:49
So what we're looking at
228
589260
2000
Takže to, co vidíme,
09:51
is general social disfunction related to inequality.
229
591260
3000
je obecná společenská disfunkce propojená s nerovností.
09:54
It's not just one or two things that go wrong,
230
594260
2000
Nejde jen o jednu nebo dvě věci, které by byly špatně,
09:56
it's most things.
231
596260
2000
jde o většinu věcí.
09:58
The other really important point I want to make on this graph
232
598260
3000
Dalším důležitým závěrem, který vám chci ukázat na tomto grafu
10:01
is that, if you look at the bottom,
233
601260
2000
je, že pokud se podívate na spodek,
10:03
Sweden and Japan,
234
603260
3000
Švédsko a Japonsko,
10:06
they're very different countries in all sorts of ways.
235
606260
3000
jsou to velmi rozdílné země ve všech ohledech.
10:09
The position of women,
236
609260
2000
Postavení žen,
10:11
how closely they keep to the nuclear family,
237
611260
2000
úzká nebo rozšířená rodina,
10:13
are on opposite ends of the poles
238
613260
2000
jsou na opačných stranách
10:15
in terms of the rich developed world.
239
615260
2000
v rámci bohatého rozvinutého světa.
10:17
But another really important difference
240
617260
2000
Ale další opravdu podstatný rozdíl
10:19
is how they get their greater equality.
241
619260
3000
je i to, jak dosahují jejich rovnosti.
10:22
Sweden has huge differences in earnings,
242
622260
3000
Ve Švédsku je obrovský rozdíl v příjmech
10:25
and it narrows the gap through taxation,
243
625260
2000
a ten je zmírňován zdaněním,
10:27
general welfare state,
244
627260
2000
sociálním státem,
10:29
generous benefits and so on.
245
629260
3000
obecnými výhodami atd.
10:32
Japan is rather different though.
246
632260
2000
Japonsko je hodně odlišné.
10:34
It starts off with much smaller differences in earnings before tax.
247
634260
3000
Začíná s malými rozdíly v příjmech před zdaněním.
10:37
It has lower taxes.
248
637260
2000
Má nižší daně.
10:39
It has a smaller welfare state.
249
639260
2000
Méňe rozsáhlý sociální stát.
10:41
And in our analysis of the American states,
250
641260
2000
A v naší analýze států USA
10:43
we find rather the same contrast.
251
643260
2000
najdeme podobné kontrasty.
10:45
There are some states that do well through redistribution,
252
645260
3000
Některé státy využívají přerozdělování,
10:48
some states that do well
253
648260
2000
některé jsou na tom dobře,
10:50
because they have smaller income differences before tax.
254
650260
3000
protože mají menší rozdíly příjmů před zdaněním.
10:53
So we conclude
255
653260
2000
Takže můžeme uzavřít,
10:55
that it doesn't much matter how you get your greater equality,
256
655260
3000
že nezáleží na tom, jak se dostanete k rovnosti,
10:58
as long as you get there somehow.
257
658260
2000
pokud se tam nějak dostanete.
11:00
I am not talking about perfect equality,
258
660260
2000
Nemluvím o dokonalé rovnosti,
11:02
I'm talking about what exists in rich developed market democracies.
259
662260
4000
ale o té, která existuje v bohatých, rozvinutých, tržních demokraciích.
11:08
Another really surprising part of this picture
260
668260
5000
Další skutečně překvapující součástí této studie
11:13
is that it's not just the poor
261
673260
2000
je fakt, že nejde jen o chudé,
11:15
who are affected by inequality.
262
675260
3000
kteří jsou ovlivněni nerovností.
11:18
There seems to be some truth in John Donne's
263
678260
2000
Vypadá to, že je něco pravdy na tvrzení Johna Donne:
11:20
"No man is an island."
264
680260
3000
"Žádný člověk není ostrovem."
11:23
And in a number of studies, it's possible to compare
265
683260
3000
A v několika studiích je možné srovnat,
11:26
how people do in more and less equal countries
266
686260
3000
jak jsou na tom lidé ve více nebo méně rovných společnostech
11:29
at each level in the social hierarchy.
267
689260
3000
na každém stupni společenského žebříčku.
11:32
This is just one example.
268
692260
3000
Tady je jeden příklad.
11:35
It's infant mortality.
269
695260
2000
Je to kojenecká úmrtnost.
11:37
Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths
270
697260
3000
Švédové roztřídili jejich kojeneckou úmrtnost
11:40
according to the British register of general socioeconomic classification.
271
700260
5000
podle Britské socioekonomické klasifikace.
11:45
And so it's anachronistically
272
705260
3000
A tak je to postaru
11:48
a classification by fathers' occupations,
273
708260
2000
klasifikace podle zaměstnání otce,
11:50
so single parents go on their own.
274
710260
2000
takže svobodné matky mají vlastní kategorii.
11:52
But then where it says "low social class,"
275
712260
3000
Ale pokud je tu napsané "nízká společenská třída",
11:55
that's unskilled manual occupations.
276
715260
3000
tak se jedná o neodbornou manuální práci.
11:58
It goes through towards the skilled manual occupations in the middle,
277
718260
4000
A pokračuje to přes odbornou manuální práci uprostřed,
12:02
then the junior non-manual,
278
722260
2000
potom juniorská nemanuální práce
12:04
going up high to the professional occupations --
279
724260
3000
až po vysoce postavená profesionální zaměstnání --
12:07
doctors, lawyers,
280
727260
2000
doktoři, právnící,
12:09
directors of larger companies.
281
729260
2000
ředitelé velkých společností.
12:11
You see there that Sweden does better than Britain
282
731260
3000
Vidíte, že Švédsko je na tom lépe než Británie
12:14
all the way across the social hierarchy.
283
734260
3000
napříč spekterem společenského žebříčku.
12:19
The biggest differences are at the bottom of society.
284
739260
2000
Největší rozdíly jsou vespodu společnosti.
12:21
But even at the top,
285
741260
2000
Ale i na vrcholu
12:23
there seems to be a small benefit
286
743260
2000
je patrná drobná výhoda
12:25
to being in a more equal society.
287
745260
2000
v životě v rovnější společnosti.
12:27
We show that on about five different sets of data
288
747260
3000
Ukazujeme to na zhruba pěti různých datech,
12:30
covering educational outcomes
289
750260
2000
která pokrývají vzdělávání
12:32
and health in the United States and internationally.
290
752260
3000
a zdravotnictví v USA a mezinárodně.
12:35
And that seems to be the general picture --
291
755260
3000
A obecný závěr vypadá všude stejně --
12:38
that greater equality makes most difference at the bottom,
292
758260
3000
větší rovnost činí největší rozdíly na spodu společnosti,
12:41
but has some benefits even at the top.
293
761260
3000
ale má výhody i pro ty na jejích vrcholu.
12:44
But I should say a few words about what's going on.
294
764260
4000
Ale měl bych také říci pár slov o tom, proč to tak je.
12:48
I think I'm looking and talking
295
768260
2000
Myslím, že tu ukazuji a mluvím
12:50
about the psychosocial effects of inequality.
296
770260
3000
o psychosociologických efektech nerovnosti.
12:53
More to do with feelings of superiority and inferiority,
297
773260
3000
Efektech spojených s pocity nadřazenosti a podřazenosti,
12:56
of being valued and devalued,
298
776260
2000
být oceňován nebo podceňován,
12:58
respected and disrespected.
299
778260
3000
respektován nebo nerespektován.
13:01
And of course, those feelings
300
781260
2000
Samozřejmě, tyto pocity
13:03
of the status competition that comes out of that
301
783260
3000
soutěživosti o status, které z toho vycházejí,
13:06
drives the consumerism in our society.
302
786260
3000
podporují také konzumerismus ve společnosti.
13:09
It also leads to status insecurity.
303
789260
3000
Vedou také k pocitu nejistoty společenského postavení.
13:12
We worry more about how we're judged and seen by others,
304
792260
4000
Bojíme se víc o to, jak jsme hodnoceni a vnímáni druhými,
13:16
whether we're regarded as attractive, clever,
305
796260
3000
jestli jsme vnímáni jako atraktivní, chytří,
13:19
all that kind of thing.
306
799260
3000
všechny tyto věci.
13:22
The social-evaluative judgments increase,
307
802260
3000
Sociálně-hodnotící posouzení umocňuje
13:25
the fear of those social-evaluative judgments.
308
805260
4000
strach z těchto sociálně-hodnotících posouzení.
13:29
Interestingly,
309
809260
2000
Překvapivě,
13:31
some parallel work going on in social psychology:
310
811260
4000
podobný výzkum probíhá v sociální psychologii:
13:35
some people reviewed 208 different studies
311
815260
3000
bylo vyhodnoceno 208 různých studií,
13:38
in which volunteers had been invited
312
818260
3000
ve kterých byli dobrovolníci pozvání
13:41
into a psychological laboratory
313
821260
2000
do psychologické laboratoře
13:43
and had their stress hormones,
314
823260
2000
a byly jim změřeny stresové hormony,
13:45
their responses to doing stressful tasks, measured.
315
825260
4000
jejich reakce na stresové úkoly.
13:49
And in the review,
316
829260
2000
A v průzkumu
13:51
what they were interested in seeing
317
831260
2000
šlo o to,
13:53
is what kind of stresses
318
833260
2000
jaké typy stresu
13:55
most reliably raise levels of cortisol,
319
835260
3000
nejspolehlivěji zvednou hladinu kortizolu,
13:58
the central stress hormone.
320
838260
2000
hlavního stresového hormonu.
14:00
And the conclusion was
321
840260
2000
A závěrem bylo, že
14:02
it was tasks that included social-evaluative threat --
322
842260
3000
to jsou ty úkoly, které představovaly společensko-hodnotící ohrožení --
14:05
threats to self-esteem or social status
323
845260
3000
ohrožení sebedůvěry a společenského postavení,
14:08
in which others can negatively judge your performance.
324
848260
3000
ve kterých ostatní mohou negativně hodnotit váš výkon.
14:11
Those kind of stresses
325
851260
2000
Tyto typy stresu
14:13
have a very particular effect
326
853260
3000
mají velmi charaktersitický efekt
14:16
on the physiology of stress.
327
856260
3000
na fyziologii stresu.
14:20
Now we have been criticized.
328
860260
2000
Byli jsme také kritizováni.
14:22
Of course, there are people who dislike this stuff
329
862260
3000
Samozřejmě existují lidé, kterým se naše zjištění nelíbí,
14:25
and people who find it very surprising.
330
865260
3000
a lidé, pro které je překvapující.
14:28
I should tell you though
331
868260
2000
Měl bych vám říci,
14:30
that when people criticize us for picking and choosing data,
332
870260
3000
že pokud nás lidé kritizují pro výběr dat,
14:33
we never pick and choose data.
333
873260
2000
tak jsme nikdy nevybírali data.
14:35
We have an absolute rule
334
875260
2000
Máme pravidlo,
14:37
that if our data source has data for one of the countries we're looking at,
335
877260
3000
že pokud náš zdroj má data o jedné ze zemí, které studujeme,
14:40
it goes into the analysis.
336
880260
2000
pak je to zahrnuto do analýzy.
14:42
Our data source decides
337
882260
2000
Rozhoduje náš zdroj dat,
14:44
whether it's reliable data,
338
884260
2000
jedná-li se o spolehlivá data,
14:46
we don't.
339
886260
2000
ne my.
14:48
Otherwise that would introduce bias.
340
888260
2000
Jinak by to znamenalo zkreslení.
14:50
What about other countries?
341
890260
2000
A co ostatní země?
14:52
There are 200 studies
342
892260
3000
Existuje 200 studií
14:55
of health in relation to income and equality
343
895260
3000
o zdraví v závislosti na příjmu a kvalitě
14:58
in the academic peer-reviewed journals.
344
898260
3000
v akademických publikacích.
15:01
This isn't confined to these countries here,
345
901260
3000
A to se netýká pouze těchto zemí,
15:04
hiding a very simple demonstration.
346
904260
2000
skrývají velmi jednoduchou ukázku.
15:06
The same countries,
347
906260
2000
Stejné země,
15:08
the same measure of inequality,
348
908260
2000
stejná měřítka nerovnosti,
15:10
one problem after another.
349
910260
3000
jeden problém po druhém.
15:14
Why don't we control for other factors?
350
914260
2000
Proč nezkontrolujeme i ostatní faktory?
15:16
Well we've shown you that GNP per capita
351
916260
2000
Ukázali jsme, že HNP na hlavu
15:18
doesn't make any difference.
352
918260
2000
nečiní žádný rozdíl.
15:20
And of course, others using more sophisticated methods in the literature
353
920260
4000
Navíc, ostatní, kteří použili více sofistikované metody v literatuře,
15:24
have controlled for poverty and education
354
924260
2000
zkontrolovali chudobu a vzdělání
15:26
and so on.
355
926260
3000
a tak dále.
15:30
What about causality?
356
930260
2000
Ale co příčinnost?
15:32
Correlation in itself doesn't prove causality.
357
932260
3000
Korelace sama o sobě příčinnost nedokazuje.
15:35
We spend a good bit of time.
358
935260
2000
Strávili jsme s tím velký díl času.
15:37
And indeed, people know the causal links quite well
359
937260
2000
A vskutku, lidé vidí příčinnost celkem dobře
15:39
in some of these outcomes.
360
939260
2000
v některých z těchto výsledků.
15:41
The big change in our understanding
361
941260
2000
Velká změna v našem porozumění
15:43
of drivers of chronic health
362
943260
2000
příčin chronického zdraví
15:45
in the rich developed world
363
945260
2000
v bohatém rozvinutém světě
15:47
is how important chronic stress from social sources
364
947260
4000
je v tom, jak důležitý je chronický stres způsobený společenskými zdroji,
15:51
is affecting the immune system,
365
951260
2000
který ovlivňuje náš imunitní systém,
15:53
the cardiovascular system.
366
953260
3000
kardiovaskulární systém.
15:56
Or for instance, the reason why violence
367
956260
2000
Nebo například, důvody násilí
15:58
becomes more common in more unequal societies
368
958260
3000
jsou více přítomné ve více nerovných společnostech,
16:01
is because people are sensitive to being looked down on.
369
961260
5000
protože lidé jsou citliví na to, když se na ně zhlíží zvrchu.
16:06
I should say that to deal with this,
370
966260
3000
Měl bych říct, že abychom se s tím vyrovnali,
16:09
we've got to deal with the post-tax things
371
969260
2000
měli bychom se zabývat aspekty po zdanění
16:11
and the pre-tax things.
372
971260
2000
a před zdaněním.
16:13
We've got to constrain income,
373
973260
3000
Musíme omezit příjem,
16:16
the bonus culture incomes at the top.
374
976260
2000
kulturu bonusových příjmů nahoře.
16:18
I think we must make our bosses accountable to their employees
375
978260
3000
Myslím, že musíme učinit naše šéfy odpovědné jejich zaměstnancům
16:21
in any way we can.
376
981260
3000
ve všech možných ohledech.
16:24
I think the take-home message though
377
984260
3000
Myslím, že to, co byste si měli odnést domů,
16:27
is that we can improve the real quality of human life
378
987260
4000
je, že můžeme zlepšit skutečnou kvalitu lidského života
16:31
by reducing the differences in incomes between us.
379
991260
3000
tím, že zmenšíme rozdíly mezi našimi příjmy.
16:34
Suddenly we have a handle
380
994260
2000
Najednou máme páku
16:36
on the psychosocial well-being of whole societies,
381
996260
2000
na psychosociální blahobyt celých společností,
16:38
and that's exciting.
382
998260
2000
a to je vzrušující.
16:40
Thank you.
383
1000260
2000
Děkuji.
16:42
(Applause)
384
1002260
6000
(Potlesk)
O tomto webu

Tato stránka vám představí videa na YouTube, která jsou užitečná pro výuku angličtiny. Uvidíte lekce angličtiny vedené špičkovými učiteli z celého světa. Dvojklikem na anglické titulky zobrazené na každé stránce s videem si video přehrajete přímo odtud. Titulky se posouvají synchronizovaně s přehráváním videa. Pokud máte nějaké připomínky nebo požadavky, kontaktujte nás prosím pomocí tohoto kontaktního formuláře.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7