How economic inequality harms societies | Richard Wilkinson

1,126,213 views ・ 2011-10-24

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Eva Antal Lektor: Endre Jofoldi
00:15
You all know the truth of what I'm going to say.
0
15260
3000
Mindannyian tudják az igazságot arról, amit mondani fogok.
00:18
I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive
1
18260
4000
Szerintem az a megérzés, hogy az egyenlőtlenség megosztó és társadalmilag káros,
00:22
has been around since before the French Revolution.
2
22260
4000
már a francia forradalom előtt megjelent.
00:26
What's changed
3
26260
2000
Ami változott, hogy
00:28
is we now can look at the evidence,
4
28260
2000
ma már láthatjuk a bizonyítékot,
00:30
we can compare societies, more and less equal societies,
5
30260
3000
összehasonlíthatunk társadalmakat, egyenlőket és kevésbé egyenlőket,
00:33
and see what inequality does.
6
33260
3000
és láthatjuk mit tesz az egyenlőtlenség.
00:36
I'm going to take you through that data
7
36260
3000
Most bemutatom Önöknek ezeket az adatokat,
00:39
and then explain why
8
39260
2000
és meg is indoklom, hogy
00:41
the links I'm going to be showing you exist.
9
41260
4000
miért léteznek az általam mutatott összefüggések az adatok között.
00:45
But first, see what a miserable lot we are.
10
45260
3000
De először is nézzük, hogy micsoda szánalmas népség is vagyunk mi.
00:48
(Laughter)
11
48260
2000
(Nevetés)
00:50
I want to start though
12
50260
2000
Azért hadd kezdjek
00:52
with a paradox.
13
52260
3000
egy ellentmondással.
00:55
This shows you life expectancy
14
55260
2000
Ezen a dián a várható élettartam és
00:57
against gross national income --
15
57260
2000
a bruttó nemzeti jövedelem kapcsolata látható --
00:59
how rich countries are on average.
16
59260
2000
hogy teljesítenek a gazdag országok.
01:01
And you see the countries on the right,
17
61260
2000
És látják az országokat a kép jobb oldalán,
01:03
like Norway and the USA,
18
63260
2000
mint Norvégia és az Egyesült Államok,
01:05
are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.
19
65260
5000
melyek kétszer olyan gazdagok mint Izrael, Görögország vagy Portugália a kép bal szélén.
01:10
And it makes no difference to their life expectancy at all.
20
70260
4000
És ez semmi féle befolyással nincs az országban várható élettartamra.
01:14
There's no suggestion of a relationship there.
21
74260
2000
Semmilyen kapcsolat nem mutatható ki közöttük.
01:16
But if we look within our societies,
22
76260
3000
De ha megnézzük saját társadalmainkat,
01:19
there are extraordinary social gradients in health
23
79260
3000
rendkívüli egészségbeni különbségeket láthatunk
01:22
running right across society.
24
82260
2000
a különböző rétegek között.
01:24
This, again, is life expectancy.
25
84260
2000
Ez ismét csak várható élettartam.
01:26
These are small areas of England and Wales --
26
86260
2000
Ezek Anglia és Wales kisebb területei --
01:28
the poorest on the right, the richest on the left.
27
88260
4000
a legszegényebbek a jobb, a leggazdagabbak a bal oldalon.
01:32
A lot of difference between the poor and the rest of us.
28
92260
3000
Nagyon nagy különbség a szegények és a társadalmunk többi része között.
01:35
Even the people just below the top
29
95260
2000
Még közvetlen a legmagasabb jövedelmi szint alatt élőknek is
01:37
have less good health
30
97260
2000
kevésbé jó az egészsége, mint
01:39
than the people at the top.
31
99260
2000
a legjobban élőknek.
01:41
So income means something very important
32
101260
2000
Tehát a jövedelem nagyon sokat árul el
01:43
within our societies,
33
103260
2000
a társadalmon belül, de
01:45
and nothing between them.
34
105260
3000
semmit a társadalmak közötti kapcsolatról.
01:48
The explanation of that paradox
35
108260
3000
A magyarázat erre az ellentmondásra az,
01:51
is that, within our societies,
36
111260
2000
hogy a társadalmon belül
01:53
we're looking at relative income
37
113260
2000
relatív jövedelmet nézünk,
01:55
or social position, social status --
38
115260
3000
vagy társadalmi pozíciót, társadalmi státuszt --
01:58
where we are in relation to each other
39
118260
3000
hol helyezkedünk el egymáshoz képest
02:01
and the size of the gaps between us.
40
121260
3000
és mekkora a különbség köztünk.
02:04
And as soon as you've got that idea,
41
124260
2000
Amint ezt megérti az ember,
02:06
you should immediately wonder:
42
126260
2000
azonnal el kell kezdenie gondolkodni:
02:08
what happens if we widen the differences,
43
128260
3000
mi történik, ha szélesítjük a különbségeket
02:11
or compress them,
44
131260
2000
vagy ha szűkítjük azokat,
02:13
make the income differences bigger or smaller?
45
133260
2000
ha növeljük vagy ha csökkentjük a jövedelmi eltéréseket?
02:15
And that's what I'm going to show you.
46
135260
3000
És ez az, amit meg fogok önöknek mutatni.
02:18
I'm not using any hypothetical data.
47
138260
2000
Nem használok semmilyen hipotetikus adatot.
02:20
I'm taking data from the U.N. --
48
140260
2000
Az adatok az ENSZ-től származnak --
02:22
it's the same as the World Bank has --
49
142260
2000
ugyanazok, amit a Világbank használ --
02:24
on the scale of income differences
50
144260
2000
melyek a jövedelem-különbségek mértékét jellemzik
02:26
in these rich developed market democracies.
51
146260
3000
ezekben a fejlett piaci demokráciákban.
02:29
The measure we've used,
52
149260
2000
Az általunk használt mérték,
02:31
because it's easy to understand and you can download it,
53
151260
2000
mivel könnyen érthető és letölthető,
02:33
is how much richer the top 20 percent
54
153260
2000
annak az értéke, hogy mennyivel gazdagabb a társadalom felső 20 százaléka
02:35
than the bottom 20 percent in each country.
55
155260
3000
az alsó 20 százalékánál az egyes országokban.
02:38
And you see in the more equal countries on the left --
56
158260
3000
És láthatják, hogy a baloldali nagyobb egyenlőséget mutató országoknál --
02:41
Japan, Finland, Norway, Sweden --
57
161260
2000
Japán, Finnország, Norvégia, Svédország --
02:43
the top 20 percent are about three and a half, four times as rich
58
163260
2000
a felső 20 százalék körülbelül három és fél, négyszer olyan gazdag,
02:45
as the bottom 20 percent.
59
165260
3000
mint az alsó 20 százalék.
02:48
But on the more unequal end --
60
168260
2000
De a kevésbé egyenlő oldalon --
02:50
U.K., Portugal, USA, Singapore --
61
170260
2000
Egyesült Királyság, Portugália, Egyesült Államok, Szingapúr --
02:52
the differences are twice as big.
62
172260
3000
a különbségek kétszer ekkorák.
02:55
On that measure, we are twice as unequal
63
175260
3000
Ez alapján, fele annyira vagyunk egyenlők,
02:58
as some of the other successful market democracies.
64
178260
4000
mint más sikeres piaci demokráciák.
03:02
Now I'm going to show you what that does to our societies.
65
182260
4000
Most megmutatom önöknek, hogy mindez mit tesz a társadalmainkkal.
03:06
We collected data on problems with social gradients,
66
186260
3000
Adatokat gyűjtöttünk szociális gradienssel rendelkező problémákról,
03:09
the kind of problems that are more common
67
189260
2000
melyek főleg a társadalmi létra
03:11
at the bottom of the social ladder.
68
191260
2000
alján jellemzőek.
03:13
Internationally comparable data on life expectancy,
69
193260
3000
Nemzetközileg összehasonlítható adatok a várható életkorról,
03:16
on kids' maths and literacy scores,
70
196260
3000
gyerekek iskolai matematika és írás-olvasás eredményeiről,
03:19
on infant mortality rates, homicide rates,
71
199260
3000
a gyermekhalandóságról, emberölési rátákról,
03:22
proportion of the population in prison, teenage birthrates,
72
202260
3000
a lakosság bebörtönzött hányadáról, leányanyaság arányáról,
03:25
levels of trust,
73
205260
2000
a bizalom szintjeiről,
03:27
obesity, mental illness --
74
207260
2000
a túlsúlyosságról, a mentális betegségekről --
03:29
which in standard diagnostic classification
75
209260
3000
ami szabályos diagnosztikai meghatározás szerint
03:32
includes drug and alcohol addiction --
76
212260
2000
magába foglalja a kábítószer- és alkoholfüggőséget --
03:34
and social mobility.
77
214260
2000
és a társadalmi mobilitásról.
03:36
We put them all in one index.
78
216260
3000
Mindet egy indexbe foglaltuk.
03:39
They're all weighted equally.
79
219260
2000
Mind ugyanolyan súlyozást kap.
03:41
Where a country is is a sort of average score on these things.
80
221260
3000
Ahol az ország látható, ott van az átlag érték ezekre a dolgokra.
03:44
And there, you see it
81
224260
2000
És itt vannak
03:46
in relation to the measure of inequality I've just shown you,
82
226260
3000
az értékek egy függvényben az előbb bemutatott egyenlőtlenségi mérőszámokkal,
03:49
which I shall use over and over again in the data.
83
229260
3000
melyeket újra és újra használni fogok az adatok létrehozására.
03:52
The more unequal countries
84
232260
2000
A kevésbé egyenlő országoknak
03:54
are doing worse
85
234260
2000
rosszabb a mutatója
03:56
on all these kinds of social problems.
86
236260
2000
mindegyik társadalmi probléma esetén.
03:58
It's an extraordinarily close correlation.
87
238260
3000
Kimagaslóan erős a korreláció.
04:01
But if you look at that same index
88
241260
2000
De ha megnézzük ugyanezt az
04:03
of health and social problems
89
243260
2000
egészségügyi és társadalom-problematikai indexet
04:05
in relation to GNP per capita,
90
245260
2000
az egy főre jutó bruttó nemzeti termék arányában,
04:07
gross national income,
91
247260
2000
vagy a bruttó nemzeti jövedelemében,
04:09
there's nothing there,
92
249260
2000
nem látható semmi,
04:11
no correlation anymore.
93
251260
3000
nincs többé semmi féle korreláció.
04:14
We were a little bit worried
94
254260
2000
Egy kicsit tartottunk attól,
04:16
that people might think
95
256260
2000
hogy emberek majd azt hiszik, hogy
04:18
we'd been choosing problems to suit our argument
96
258260
2000
direkt olyan problémákat választottunk amikkel alá tudtuk támasztani az érveinket
04:20
and just manufactured this evidence,
97
260260
3000
és célirányosan állítottuk elő a bizonyítékot,
04:23
so we also did a paper in the British Medical Journal
98
263260
3000
ezért írtunk egy tanulmányt az Angol Orvosi Folyóiratnak
04:26
on the UNICEF index of child well-being.
99
266260
4000
az UNICEF gyermekjóléti indexéről.
04:30
It has 40 different components
100
270260
2000
Ennek az indexnek 40 különböző alkotóeleme van,
04:32
put together by other people.
101
272260
2000
melyeket más emberek raktak össze.
04:34
It contains whether kids can talk to their parents,
102
274260
3000
Köztük szerepel, hogy gyerekek tudnak-e beszélgetni a szüleikkel,
04:37
whether they have books at home,
103
277260
2000
vannak-e otthon könyveik,
04:39
what immunization rates are like, whether there's bullying at school.
104
279260
3000
mennyien kapnak védőoltásokat, és hogy a gyerekek erőszakoskodnak-e egymással az iskolában.
04:42
Everything goes into it.
105
282260
2000
Mindez belekerül az indexbe.
04:44
Here it is in relation to that same measure of inequality.
106
284260
4000
És itt van ennek a mutatószámnak a kapcsolata az előző egyenlőtlenségi mértékkel.
04:48
Kids do worse in the more unequal societies.
107
288260
3000
Gyerekek rosszabbul teljesítenek a kevésbé egyenlő társadalmakban.
04:51
Highly significant relationship.
108
291260
3000
Nagyon jelentős a kapcsolat.
04:54
But once again,
109
294260
2000
De még egyszer megjegyzem,
04:56
if you look at that measure of child well-being,
110
296260
3000
ha a gyermekjóléti mérőszámot
04:59
in relation to national income per person,
111
299260
2000
az egy személyre jutó nemzeti jövedelem függvényében nézzük,
05:01
there's no relationship,
112
301260
2000
nincs semmi kapcsolat,
05:03
no suggestion of a relationship.
113
303260
3000
és nem is mutat semmi arra, hogy lenne összefüggés.
05:06
What all the data I've shown you so far says
114
306260
3000
Az általam mutatott összes adat
05:09
is the same thing.
115
309260
2000
ugyanazt mutatja.
05:11
The average well-being of our societies
116
311260
2000
A társadalmaink átlagos jóléte
05:13
is not dependent any longer
117
313260
3000
már nem függ
05:16
on national income and economic growth.
118
316260
3000
a nemzeti jövedelemtől és a gazdasági növekedéstől.
05:19
That's very important in poorer countries,
119
319260
2000
Ezek mind fontos dolgok szegényebb országok esetében,
05:21
but not in the rich developed world.
120
321260
3000
de nem a gazdag fejlett országokban.
05:24
But the differences between us
121
324260
2000
Azonban az emberek közötti különbségek
05:26
and where we are in relation to each other
122
326260
2000
és a másokhoz mért helyzetünk
05:28
now matter very much.
123
328260
3000
nagyon is számít.
05:31
I'm going to show you some of the separate bits of our index.
124
331260
3000
Most megmutatok önöknek egy pár részmutatószámot az indexünkből.
05:34
Here, for instance, is trust.
125
334260
2000
Ez például a bizalom.
05:36
It's simply the proportion of the population
126
336260
2000
Egyszerűen a lakosság azon hányadát mutatja,
05:38
who agree most people can be trusted.
127
338260
2000
akik úgy gondolják, hogy a legtöbb emberben meg lehet bízni.
05:40
It comes from the World Values Survey.
128
340260
2000
Ez az adat a Világ Értékei Felmérésből származik.
05:42
You see, at the more unequal end,
129
342260
2000
Láthatják, a kevésbé egyenlő országok oldalán
05:44
it's about 15 percent of the population
130
344260
3000
a lakosság körülbelül 15 százaléka
05:47
who feel they can trust others.
131
347260
2000
érzi úgy, hogy megbízhat másokban.
05:49
But in the more equal societies,
132
349260
2000
Azonban a nagyobb egyenlőséget mutató társadalmaknál,
05:51
it rises to 60 or 65 percent.
133
351260
4000
ez az érték 60 vagy 65 százalék.
05:55
And if you look at measures of involvement in community life
134
355260
3000
És ha azt nézzük, hogy milyen mértékű az aktivitás a közösségi életben
05:58
or social capital,
135
358260
2000
vagy a társadalmi tőke,
06:00
very similar relationships
136
360260
2000
nagyon hasonló kapcsolatok tűnnek fel, melyek
06:02
closely related to inequality.
137
362260
3000
szorosan köthetők az egyenlőtlenséghez.
06:05
I may say, we did all this work twice.
138
365260
3000
Azt is mondhatom, hogy mindezt a munkát kétszer végeztük el.
06:08
We did it first on these rich, developed countries,
139
368260
3000
Először ezeken a gazdag, fejlett országokon,
06:11
and then as a separate test bed,
140
371260
2000
majd egy külön felmérési csoportként,
06:13
we repeated it all on the 50 American states --
141
373260
3000
megismételtük az egészet az 50 amerikai államon --
06:16
asking just the same question:
142
376260
2000
ugyanazon kérdést téve fel:
06:18
do the more unequal states
143
378260
2000
vajon a kevésbé egyenlő államok
06:20
do worse on all these kinds of measures?
144
380260
2000
rosszabbul teljesítenek-e a felmérés pontjain?
06:22
So here is trust from a general social survey of the federal government
145
382260
4000
Tehát itt van a bizalom, egy a szövetségi kormány által végzett általános szociális felmérésből,
06:26
related to inequality.
146
386260
2000
hozzárendelve az egyenlőtlenséghez.
06:28
Very similar scatter
147
388260
2000
Nagyon hasonló szórás
06:30
over a similar range of levels of trust.
148
390260
2000
hasonló szintű bizalmi tartományban.
06:32
Same thing is going on.
149
392260
2000
Ugyanaz történik.
06:34
Basically we found
150
394260
2000
Alapvetően arra jutottunk,
06:36
that almost anything that's related to trust internationally
151
396260
3000
hogy majdnem minden, ami nemzetközileg köthető a bizalomhoz
06:39
is related to trust amongst the 50 states
152
399260
2000
ugyanúgy köthető a bizalomhoz az 50 államból
06:41
in that separate test bed.
153
401260
2000
alkotott külön felmérési csoportban.
06:43
We're not just talking about a fluke.
154
403260
2000
Tehát nem csak véletlen egybeesésről van szó.
06:45
This is mental illness.
155
405260
2000
Ez pedig a mentális betegség.
06:47
WHO put together figures
156
407260
2000
A WHO által publikált adatok,
06:49
using the same diagnostic interviews
157
409260
2000
melyekhez mindhez ugyanazt a diagnosztikai interjút használták
06:51
on random samples of the population
158
411260
2000
a lakosságból szúrópróba szerűen kiválasztott mintacsoportokon,
06:53
to allow us to compare rates of mental illness
159
413260
3000
segítettek a mentális betegségek arányainak összehasonlításában
06:56
in each society.
160
416260
2000
a társadalmak között.
06:58
This is the percent of the population
161
418260
2000
Ez mutatja a lakosság azon százalékát,
07:00
with any mental illness in the preceding year.
162
420260
3000
mely valamilyen mentális betegséggel rendelkezett a megelőző évben.
07:03
And it goes from about eight percent
163
423260
3000
És ez körülbelül nyolc százaléktól
07:06
up to three times that --
164
426260
2000
ennek a háromszorosáig terjed --
07:08
whole societies
165
428260
2000
teljes társadalmak
07:10
with three times the level of mental illness of others.
166
430260
3000
háromszor annyi mentális betegséggel mint mások.
07:13
And again, closely related to inequality.
167
433260
4000
És ismét, közeli kapcsolatban az egyenlőtlenséggel.
07:17
This is violence.
168
437260
2000
Ez pedig az erőszak.
07:19
These red dots are American states,
169
439260
2000
Ezek a piros pontok amerikai államok,
07:21
and the blue triangles are Canadian provinces.
170
441260
4000
a kék háromszögek pedig kanadai tartományok.
07:25
But look at the scale of the differences.
171
445260
3000
Nézzék csak az eltérések mértékét.
07:28
It goes from 15 homicides per million
172
448260
3000
Egy millió lakosra jutó 15 emberöléstől
07:31
up to 150.
173
451260
3000
150 emberölésig.
07:34
This is the proportion of the population in prison.
174
454260
3000
Ez pedig a lakosság bebörtönzött hányada.
07:37
There's a about a tenfold difference there,
175
457260
3000
Itt nagyjából tízszeres az eltérés mértéke,
07:40
log scale up the side.
176
460260
2000
szélén emelkedő logaritmikus skálával.
07:42
But it goes from about 40 to 400
177
462260
2000
De körülbelül 40 és 400 közötti a
07:44
people in prison.
178
464260
3000
bebörtönzöttek száma.
07:47
That relationship
179
467260
2000
Ezt a kapcsolatot
07:49
is not mainly driven by more crime.
180
469260
2000
nem a bűnözés mértéke irányítja.
07:51
In some places, that's part of it.
181
471260
3000
Néhány helyen ez is benne van.
07:54
But most of it is about more punitive sentencing,
182
474260
2000
De legtöbb esetben a büntetés keménysége,
07:56
harsher sentencing.
183
476260
2000
a szigorúbb ítéletek.
07:58
And the more unequal societies
184
478260
2000
És a kevésbé egyenlő társadalmakra az is
08:00
are more likely also to retain the death penalty.
185
480260
4000
jellemző, hogy megtartják a halálbüntetés intézményét.
08:04
Here we have children dropping out of high school.
186
484260
5000
Ezen a képen látható a középiskolás kibukások száma.
08:09
Again, quite big differences.
187
489260
2000
Ismét, elég nagy különbség.
08:11
Extraordinarily damaging,
188
491260
2000
Kifejezetten káros,
08:13
if you're talking about using the talents of the population.
189
493260
3000
ha a lakosságban rejlő tehetség hasznosságát tekintjük.
08:16
This is social mobility.
190
496260
3000
Ez a társadalmi mobilitás.
08:19
It's actually a measure of mobility
191
499260
2000
Valójában ez a mobilitás mértéke
08:21
based on income.
192
501260
2000
jövedelem alapján.
08:23
Basically, it's asking:
193
503260
2000
Alapvetően a feltett kérdés:
08:25
do rich fathers have rich sons
194
505260
2000
gazdag apáknak gazdag gyerekei vannak
08:27
and poor fathers have poor sons,
195
507260
2000
és szegény apáknak szegény gyerekei,
08:29
or is there no relationship between the two?
196
509260
3000
vagy nincs a kettő között kapcsolat?
08:32
And at the more unequal end,
197
512260
2000
A kevésbé egyenlő országoknál
08:34
fathers' income is much more important --
198
514260
3000
az apák jövedelme sokkal fontosabb --
08:37
in the U.K., USA.
199
517260
3000
az Egyesült Királyságban, az Egyesült Államokban,
08:40
And in Scandinavian countries,
200
520260
2000
míg a skandináv országokban
08:42
fathers' income is much less important.
201
522260
2000
az apák jövedelme sokkal kevésbé fontos.
08:44
There's more social mobility.
202
524260
3000
Nagyobb a társadalmi mobilitás.
08:47
And as we like to say --
203
527260
2000
És ahogy ezt szeretjük hangoztatni --
08:49
and I know there are a lot of Americans in the audience here --
204
529260
3000
és tudom hogy sok amerikai van a közönségben --
08:52
if Americans want to live the American dream,
205
532260
3000
ha az amerikai emberek az amerikai álomban szeretnének élni,
08:55
they should go to Denmark.
206
535260
2000
menjenek Dániába.
08:57
(Laughter)
207
537260
2000
(Nevetés)
08:59
(Applause)
208
539260
4000
(Taps)
09:03
I've shown you just a few things in italics here.
209
543260
3000
Ezen a dián mutatok néhány dolgot dőlt betűvel kiemelve.
09:06
I could have shown a number of other problems.
210
546260
2000
Más problémákat is felhozhattam volna.
09:08
They're all problems that tend to be more common
211
548260
2000
Ezek mind olyan nehézségek, melyek gyakrabban fordulnak elő
09:10
at the bottom of the social gradient.
212
550260
2000
a társadalmi létra alján.
09:12
But there are endless problems with social gradients
213
552260
5000
De végtelen a sora azoknak a problémáknak, melyek egyre komolyodnak az alsóbb rétegek felé
09:17
that are worse in more unequal countries --
214
557260
2000
és ezek még rosszabbak a kevésbe egyenlő országokban --
09:19
not just a little bit worse,
215
559260
2000
nem csak kicsit rosszabbak,
09:21
but anything from twice as common to 10 times as common.
216
561260
3000
hanem valahol a kétszeres és tízszeres skálán mozognak.
09:24
Think of the expense,
217
564260
2000
Gondoljanak a költségekre,
09:26
the human cost of that.
218
566260
3000
a humán költségekre.
09:29
I want to go back though to this graph that I showed you earlier
219
569260
2000
Visszatérek az egyik grafikonhoz, amit korábban mutattam,
09:31
where we put it all together
220
571260
2000
ahol összefoglaltuk mindezt, hogy
09:33
to make two points.
221
573260
2000
két gondolatot mondjak.
09:35
One is that, in graph after graph,
222
575260
3000
Az első, hogy grafikonokon egymás után
09:38
we find the countries that do worse,
223
578260
2000
azt vesszük észre, hogy a rosszabb eredményt mutató országok,
09:40
whatever the outcome,
224
580260
2000
bármi legyen is az eredmény,
09:42
seem to be the more unequal ones,
225
582260
2000
a kevésbé egyenlő országok,
09:44
and the ones that do well
226
584260
2000
és azok, amelyek jól teljesítenek
09:46
seem to be the Nordic countries and Japan.
227
586260
3000
inkább az északi országok és Japán.
09:49
So what we're looking at
228
589260
2000
Tehát amit itt látunk, az
09:51
is general social disfunction related to inequality.
229
591260
3000
az egyenlőtlenségből adódó általános társadalmi működési zavar.
09:54
It's not just one or two things that go wrong,
230
594260
2000
Nem csak pár dolog ami rosszul sikerül,
09:56
it's most things.
231
596260
2000
hanem a legtöbb dolog.
09:58
The other really important point I want to make on this graph
232
598260
3000
A másik fontos dolog, amit mondani szeretnék a grafikon kapcsán,
10:01
is that, if you look at the bottom,
233
601260
2000
hogy ha az aljára néznek,
10:03
Sweden and Japan,
234
603260
3000
Svédország és Japán,
10:06
they're very different countries in all sorts of ways.
235
606260
3000
több szempontból is két nagyon különböző ország.
10:09
The position of women,
236
609260
2000
Szempontok alapján, mint a nők társadalmi szerepe vagy
10:11
how closely they keep to the nuclear family,
237
611260
2000
mennyire ragaszkodnak a család közvetlen közelségéhez,
10:13
are on opposite ends of the poles
238
613260
2000
a skála két szélén helyezkednek el
10:15
in terms of the rich developed world.
239
615260
2000
a gazdag fejlett országok között.
10:17
But another really important difference
240
617260
2000
De egy másik nagyon fontos különbség,
10:19
is how they get their greater equality.
241
619260
3000
hogy hogyan érik el ezt a nagyobb fokú társadalmi egyenlőséget.
10:22
Sweden has huge differences in earnings,
242
622260
3000
Svédországban hatalmas kereseti különbségek vannak
10:25
and it narrows the gap through taxation,
243
625260
2000
és ezeket csökkentik adózással,
10:27
general welfare state,
244
627260
2000
általános jóléti állam szolgáltatásaival,
10:29
generous benefits and so on.
245
629260
3000
bőkezű segélyek kiosztásával, stb.
10:32
Japan is rather different though.
246
632260
2000
Japán máshogy kezeli ezt a kérdést.
10:34
It starts off with much smaller differences in earnings before tax.
247
634260
3000
Már kezdésként kisebbek az adózás előtti keresetek közötti különbségek.
10:37
It has lower taxes.
248
637260
2000
Alacsonyabbak az adók.
10:39
It has a smaller welfare state.
249
639260
2000
Kisebb a jóléti állam.
10:41
And in our analysis of the American states,
250
641260
2000
Mindezek mellett az ameriakai államokat vizsgáló elemzésünkben
10:43
we find rather the same contrast.
251
643260
2000
is hasonló ellentétet fedezünk fel.
10:45
There are some states that do well through redistribution,
252
645260
3000
Vannak államok, melyek relatív jól teljesítenek újraelosztási módszereikkel,
10:48
some states that do well
253
648260
2000
és vannak államok, melyek azért teljesítenek jól,
10:50
because they have smaller income differences before tax.
254
650260
3000
mert kisebb a különbség az adózás előtti jövedelmek között.
10:53
So we conclude
255
653260
2000
Tehát levonhatjuk következtetésként,
10:55
that it doesn't much matter how you get your greater equality,
256
655260
3000
hogy nem az számít, hogy hogyan érjük el a nagyobb egyenlőséget,
10:58
as long as you get there somehow.
257
658260
2000
addig amíg valahogy elérjük.
11:00
I am not talking about perfect equality,
258
660260
2000
Nem tökéletes egyenlőségről beszélek,
11:02
I'm talking about what exists in rich developed market democracies.
259
662260
4000
hanem arról, ami fejlett piaci demokráciákban létezik.
11:08
Another really surprising part of this picture
260
668260
5000
Egy másik meglepő része a teljes képnek,
11:13
is that it's not just the poor
261
673260
2000
hogy nem csupán a szegényeket
11:15
who are affected by inequality.
262
675260
3000
érinti az egyenlőtlenség.
11:18
There seems to be some truth in John Donne's
263
678260
2000
Úgy tűnik van igazság John Donne versében:
11:20
"No man is an island."
264
680260
3000
"Senki sem különálló sziget".
11:23
And in a number of studies, it's possible to compare
265
683260
3000
Számos tanulmányban összehasonlíthatóvá válik
11:26
how people do in more and less equal countries
266
686260
3000
hogy élnek emberek egyenlőbb és kevésbé egyenlő országokban
11:29
at each level in the social hierarchy.
267
689260
3000
a társadalmi hierarchia különböző szintjein.
11:32
This is just one example.
268
692260
3000
Ez csupán egy példa.
11:35
It's infant mortality.
269
695260
2000
Gyermekhalandóság.
11:37
Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths
270
697260
3000
Néhány svéd szakember segítőkészen besorolta az országuk csecsmőhalálozási adatait
11:40
according to the British register of general socioeconomic classification.
271
700260
5000
az angol általános társadalmi-gazdasági nyilvántartás besorolási rendszere szerint.
11:45
And so it's anachronistically
272
705260
3000
Elég korszerűtlenül
11:48
a classification by fathers' occupations,
273
708260
2000
a besorolás az apa foglalkozása szerint történt,
11:50
so single parents go on their own.
274
710260
2000
így egyedülálló szülők külön oszlopba kerültek.
11:52
But then where it says "low social class,"
275
712260
3000
Ahol az van kiírva, hogy "alacsony társadalmi osztály",
11:55
that's unskilled manual occupations.
276
715260
3000
az a segédmunkás foglalkozásnak felel meg.
11:58
It goes through towards the skilled manual occupations in the middle,
277
718260
4000
Tovább folytatódik a szakmunkás foglalkozásokon át
12:02
then the junior non-manual,
278
722260
2000
a kezdő nem kétkezi munkán keresztül
12:04
going up high to the professional occupations --
279
724260
3000
egészen a diplomás szakmákig --
12:07
doctors, lawyers,
280
727260
2000
orvosok, ügyvédek,
12:09
directors of larger companies.
281
729260
2000
nagy cégek ügyvezetői.
12:11
You see there that Sweden does better than Britain
282
731260
3000
Láthatják, hogy Svédországnak jobbak az eredményei, mint Nagy-Britanniának
12:14
all the way across the social hierarchy.
283
734260
3000
a társadalom összes szintjén.
12:19
The biggest differences are at the bottom of society.
284
739260
2000
A különbségek a társadalom alsó szintjeinél a legnagyobbak.
12:21
But even at the top,
285
741260
2000
De még a legtetején is
12:23
there seems to be a small benefit
286
743260
2000
mintha egy kis előnyt jelentene
12:25
to being in a more equal society.
287
745260
2000
az egyenlőbb társadalmi közeg.
12:27
We show that on about five different sets of data
288
747260
3000
Ezt nagyjából öt különböző adathalmazon mutatjuk be
12:30
covering educational outcomes
289
750260
2000
lefedve tanulmányi eredményeket
12:32
and health in the United States and internationally.
290
752260
3000
és egészségügyet an Egyesült Államokban és nemzetközileg.
12:35
And that seems to be the general picture --
291
755260
3000
És úgy tűnik, hogy ez az általános helyzet --
12:38
that greater equality makes most difference at the bottom,
292
758260
3000
nagyobb egyenlőség leginkább az alsóbb osztályoknál segít,
12:41
but has some benefits even at the top.
293
761260
3000
de előnyös a a felsőbb osztályok számára is.
12:44
But I should say a few words about what's going on.
294
764260
4000
De egy pár szó erejéig kitérnék arra, hogy mi is történik.
12:48
I think I'm looking and talking
295
768260
2000
Szerintem most az egyenlőtlenség
12:50
about the psychosocial effects of inequality.
296
770260
3000
pszichoszociális hatásairól beszélek.
12:53
More to do with feelings of superiority and inferiority,
297
773260
3000
Főleg olyan érzéskről, mint az alá- és fölérendeltség,
12:56
of being valued and devalued,
298
776260
2000
hogy értékelik-e vagy lenézik az embert,
12:58
respected and disrespected.
299
778260
3000
a tiszteletről és a tisztelet hiányáról.
13:01
And of course, those feelings
300
781260
2000
És nyilván az ezekből eredő jelenségekről,
13:03
of the status competition that comes out of that
301
783260
3000
mint a státusz verseny, amely
13:06
drives the consumerism in our society.
302
786260
3000
a fogyasztói társadalom mozgatórugója.
13:09
It also leads to status insecurity.
303
789260
3000
Ez státusz-bizonytalansághoz is vezet.
13:12
We worry more about how we're judged and seen by others,
304
792260
4000
Többet aggódunk amiatt, hogy milyennek látnak minket mások,
13:16
whether we're regarded as attractive, clever,
305
796260
3000
hogy vonzónak, okosnak találnak-e minket,
13:19
all that kind of thing.
306
799260
3000
meg hasonló dolgok.
13:22
The social-evaluative judgments increase,
307
802260
3000
Egyre több a szociális megítélés,
13:25
the fear of those social-evaluative judgments.
308
805260
4000
és a félelem az ilyen fajta értékelő ítéletektől.
13:29
Interestingly,
309
809260
2000
Érdekes módon,
13:31
some parallel work going on in social psychology:
310
811260
4000
a szociopszichológia terén is folynak párhuzamos kutatások:
13:35
some people reviewed 208 different studies
311
815260
3000
néhány ember átnézett 208 különböző tanulmányt,
13:38
in which volunteers had been invited
312
818260
3000
melyekben önkénteseket hívtak
13:41
into a psychological laboratory
313
821260
2000
pszichológiai laboratóriumokba,
13:43
and had their stress hormones,
314
823260
2000
és megvizsgálták a stresszhormon-szintjüket,
13:45
their responses to doing stressful tasks, measured.
315
825260
4000
a reakcióikat stresszes feladatok elvégzésekor.
13:49
And in the review,
316
829260
2000
A teszt során
13:51
what they were interested in seeing
317
831260
2000
azt figyelték, hogy
13:53
is what kind of stresses
318
833260
2000
milyen típusú stresszhelyzetek
13:55
most reliably raise levels of cortisol,
319
835260
3000
emelik meg leggyakrabban a kortizolszintjüket,
13:58
the central stress hormone.
320
838260
2000
ami a központi stresszhormon szint.
14:00
And the conclusion was
321
840260
2000
A levont következtetéseik alapján
14:02
it was tasks that included social-evaluative threat --
322
842260
3000
azok a helyzetek, melyek szociális értékelési veszélyeket rejtettek --
14:05
threats to self-esteem or social status
323
845260
3000
azaz kockáztatták az önbecsülést vagy a szociális státuszt
14:08
in which others can negatively judge your performance.
324
848260
3000
és esélyt adtak arra, hogy mások negatívan ítéljék meg a teljesítményüket.
14:11
Those kind of stresses
325
851260
2000
Ezek a típusú feszültségek
14:13
have a very particular effect
326
853260
3000
különleges szerepet töltenek be a
14:16
on the physiology of stress.
327
856260
3000
stressz élettanában.
14:20
Now we have been criticized.
328
860260
2000
Szóval kaptunk már kritikákat.
14:22
Of course, there are people who dislike this stuff
329
862260
3000
Mindig vannak emberek, akiknek nem tetszik amit csinálunk, vagy
14:25
and people who find it very surprising.
330
865260
3000
akik meglepődnek ezen.
14:28
I should tell you though
331
868260
2000
Azért elmondanám önöknek, hogy
14:30
that when people criticize us for picking and choosing data,
332
870260
3000
amikor emberek azzal gyanúsítnak minket, hogy kiválogatjuk az adatokat,
14:33
we never pick and choose data.
333
873260
2000
soha nem válogatjuk az adatokat.
14:35
We have an absolute rule
334
875260
2000
Van egy alapszabályunk, hogy
14:37
that if our data source has data for one of the countries we're looking at,
335
877260
3000
amikor egy adatforrásunk rendelkezik adattal az egyik általunk vizsgált országról,
14:40
it goes into the analysis.
336
880260
2000
akkor az megy az elemzésbe.
14:42
Our data source decides
337
882260
2000
Az adatforrásunk dönti el, hogy
14:44
whether it's reliable data,
338
884260
2000
az adat megbízható-e vagy sem,
14:46
we don't.
339
886260
2000
nem mi.
14:48
Otherwise that would introduce bias.
340
888260
2000
Máskülönben ez torzítaná az eredményeket.
14:50
What about other countries?
341
890260
2000
Mi a helyzet más országokkal?
14:52
There are 200 studies
342
892260
3000
200 tanulmány létezik, melyek
14:55
of health in relation to income and equality
343
895260
3000
az egészség és a jövedelem és egyenlőség kapcsolatával foglalkoznak
14:58
in the academic peer-reviewed journals.
344
898260
3000
tudományos lektorált folyóiratokban.
15:01
This isn't confined to these countries here,
345
901260
3000
Ez nem korlátozódik ezekre az országokra, ami
15:04
hiding a very simple demonstration.
346
904260
2000
egy egyszerű kimutatást takar.
15:06
The same countries,
347
906260
2000
Ugyanazok az országok,
15:08
the same measure of inequality,
348
908260
2000
ugyanaz az egyenlőtlenségi mérték,
15:10
one problem after another.
349
910260
3000
egyik probléma a másik után.
15:14
Why don't we control for other factors?
350
914260
2000
Miért nem alkalmaztunk kontrollként más tényezőket?
15:16
Well we've shown you that GNP per capita
351
916260
2000
Nos, bemutattuk, hogy az egy főre jutó bruttó nemzeti terméknek
15:18
doesn't make any difference.
352
918260
2000
nincs különösebb hatása.
15:20
And of course, others using more sophisticated methods in the literature
353
920260
4000
És természetesen, azok, akik sokkal kifinomultabb módszereket használnak a szakirodalomban
15:24
have controlled for poverty and education
354
924260
2000
kontrollként alkalmazták a szegénységet, az oktatást,
15:26
and so on.
355
926260
3000
és hasonlókat.
15:30
What about causality?
356
930260
2000
Mi van az okozati viszonnyal?
15:32
Correlation in itself doesn't prove causality.
357
932260
3000
A korreláció magában nem bizonyítja az ok-okozati összefüggést.
15:35
We spend a good bit of time.
358
935260
2000
Elég sok időt töltöttünk ezzel.
15:37
And indeed, people know the causal links quite well
359
937260
2000
És valóban, emberek elég jól ismerik az okbeli kapcsolatokat
15:39
in some of these outcomes.
360
939260
2000
némely eredménynél.
15:41
The big change in our understanding
361
941260
2000
Akkor történt a nagy lépés, mikor megértettük, hogy
15:43
of drivers of chronic health
362
943260
2000
az egészség megőrzése
15:45
in the rich developed world
363
945260
2000
a gazdag fejlett országokban
15:47
is how important chronic stress from social sources
364
947260
4000
mennyire függ a mindennapi tartós stressz negatív hatásától
15:51
is affecting the immune system,
365
951260
2000
az immunrendszerre
15:53
the cardiovascular system.
366
953260
3000
és a szív- és érrendszerre.
15:56
Or for instance, the reason why violence
367
956260
2000
Vagy például az, hogy erőszakos cselekedetek
15:58
becomes more common in more unequal societies
368
958260
3000
gyakrabban fordulnak elő kevésbé egyenlő társadalmakban abban
16:01
is because people are sensitive to being looked down on.
369
961260
5000
gyökerezik, hogy emberek nem szeretik ha lenézik őket.
16:06
I should say that to deal with this,
370
966260
3000
Azt kell hogy mondjam, hogy ha megoldást akarunk találni erre
16:09
we've got to deal with the post-tax things
371
969260
2000
foglalkoznunk kell az adózás utáni dolgokkal
16:11
and the pre-tax things.
372
971260
2000
és az adózás előtti dolgokkal.
16:13
We've got to constrain income,
373
973260
3000
Korlátoznunk kell a jövedelmeket,
16:16
the bonus culture incomes at the top.
374
976260
2000
és a bónusz-kultúrát a legfelső szinteken.
16:18
I think we must make our bosses accountable to their employees
375
978260
3000
Úgy gondolom minden áron el kell érjük, hogy főnökeink beszámolási kötelezettséggel
16:21
in any way we can.
376
981260
3000
tartozzanak dolgozóik felé.
16:24
I think the take-home message though
377
984260
3000
Az előadásom üzenete szerintem az,
16:27
is that we can improve the real quality of human life
378
987260
4000
hogy képesek vagyunk javítani az emberi élet minőségén
16:31
by reducing the differences in incomes between us.
379
991260
3000
a jövedelem-különbségek csökkentése által.
16:34
Suddenly we have a handle
380
994260
2000
Hirtelen találtunk egy kilincset
16:36
on the psychosocial well-being of whole societies,
381
996260
2000
teljes társadalmak pszichoszociális jólétéhez,
16:38
and that's exciting.
382
998260
2000
és ez nagyon izgalmas.
16:40
Thank you.
383
1000260
2000
Köszönöm.
16:42
(Applause)
384
1002260
6000
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7