How economic inequality harms societies | Richard Wilkinson

Richard Wilkinson: Ekonomik eşitsizlik toplumlara nasıl zarar veriyor?

1,167,757 views

2011-10-24 ・ TED


New videos

How economic inequality harms societies | Richard Wilkinson

Richard Wilkinson: Ekonomik eşitsizlik toplumlara nasıl zarar veriyor?

1,167,757 views ・ 2011-10-24

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Some Anon Gözden geçirme: Cagla Taskin
00:15
You all know the truth of what I'm going to say.
0
15260
3000
Hepiniz, söyleyeceğim gerçeği biliyorsunuz.
00:18
I think the intuition that inequality is divisive and socially corrosive
1
18260
4000
Eşitsizliğin, bölücü ve sosyal olarak aşındırıcı olduğu sezgisinin
00:22
has been around since before the French Revolution.
2
22260
4000
Fransız Devrimi öncesinden beri var olan bir şey olduğunu düşünüyorum.
00:26
What's changed
3
26260
2000
Değişen şey ise
00:28
is we now can look at the evidence,
4
28260
2000
bizim artık kanıtlara bakabileceğimizdir;
00:30
we can compare societies, more and less equal societies,
5
30260
3000
toplumları, aşağı yukarı eşit olan toplumları karşılaştırabiliriz
00:33
and see what inequality does.
6
33260
3000
ve eşitsizliğin yaptıklarını görebiliriz.
00:36
I'm going to take you through that data
7
36260
3000
Sizi bu verileri göstereceğim
00:39
and then explain why
8
39260
2000
ve sonra, göstereceğim ilişkilerin neden
00:41
the links I'm going to be showing you exist.
9
41260
4000
var olduklarını anlatacağım.
00:45
But first, see what a miserable lot we are.
10
45260
3000
Fakat önce ne kadar acınası bir sürü olduğumuza bakın!
00:48
(Laughter)
11
48260
2000
(Gülüşmeler)
00:50
I want to start though
12
50260
2000
Bir paradoks ile
00:52
with a paradox.
13
52260
3000
başlamak istiyorum.
00:55
This shows you life expectancy
14
55260
2000
Bu, size, ortalama yaşam süresiyle
00:57
against gross national income --
15
57260
2000
brüt milli gelirin ilişkisini gösteriyor --
00:59
how rich countries are on average.
16
59260
2000
nasıl zengin ülkelerin ortalama değerlerde olduğunu.
01:01
And you see the countries on the right,
17
61260
2000
Ve sağdaki ülkelerin,
01:03
like Norway and the USA,
18
63260
2000
Norveç ve ABD gibi,
01:05
are twice as rich as Israel, Greece, Portugal on the left.
19
65260
5000
soldaki İsrail, Yunanistan ve Portekiz'den iki kat daha zengin olduklarını görüyorsunuz.
01:10
And it makes no difference to their life expectancy at all.
20
70260
4000
Ve bu, ortalama yaşam sürelerine dair hiçbir değişiklik yaratmıyor.
01:14
There's no suggestion of a relationship there.
21
74260
2000
Burada bir ilişki olduğuna dair bir iz yok.
01:16
But if we look within our societies,
22
76260
3000
Ama toplumlarımızın içine baktığımızda,
01:19
there are extraordinary social gradients in health
23
79260
3000
sağlıktaki, tüm toplumu kapsayan
01:22
running right across society.
24
82260
2000
inanılmaz büyük sosyal değişimleri görürüz.
01:24
This, again, is life expectancy.
25
84260
2000
Bu, tekrarlıyorum, ortalama yaşam süresi.
01:26
These are small areas of England and Wales --
26
86260
2000
Bunlar, İngiltere'nin ve Galler'in küçük bölgeleri,
01:28
the poorest on the right, the richest on the left.
27
88260
4000
en yoksullar sağda, en zenginler solda.
01:32
A lot of difference between the poor and the rest of us.
28
92260
3000
Yoksul ile geri kalanlarımız arasında fark yok.
01:35
Even the people just below the top
29
95260
2000
En üstün hemen altındaki insanların bile
01:37
have less good health
30
97260
2000
en üstteki insanlardan
01:39
than the people at the top.
31
99260
2000
sağlık düzeyleri daha düşük.
01:41
So income means something very important
32
101260
2000
Yani gelir düzeyi, toplumlarımızın içinde
01:43
within our societies,
33
103260
2000
çok önemli bir şeyi ifade ederken
01:45
and nothing between them.
34
105260
3000
toplumlar arasında hiçbir şey ifade etmiyor.
01:48
The explanation of that paradox
35
108260
3000
Bu paradoksun açıklaması
01:51
is that, within our societies,
36
111260
2000
şöyle ki, birbirimizle ve
01:53
we're looking at relative income
37
113260
2000
aramızdaki farkların büyüklüğüyle
01:55
or social position, social status --
38
115260
3000
ilişkili olduğumuz toplumlarımızın içinde
01:58
where we are in relation to each other
39
118260
3000
göreceli gelir düzeyine ya da
02:01
and the size of the gaps between us.
40
121260
3000
sosyal duruma, sosyal statüye bakıyoruz.
02:04
And as soon as you've got that idea,
41
124260
2000
Ve bu düşünceyi anladığınız anda
02:06
you should immediately wonder:
42
126260
2000
derhal merak etmelisiniz:
02:08
what happens if we widen the differences,
43
128260
3000
Farkları arttırırsak ya da
02:11
or compress them,
44
131260
2000
azaltırsak,
02:13
make the income differences bigger or smaller?
45
133260
2000
gelir farklarını büyütür ya da küçültürsek ne olur?
02:15
And that's what I'm going to show you.
46
135260
3000
Ve işte size bunu göstereceğim.
02:18
I'm not using any hypothetical data.
47
138260
2000
Varsayımsal veriler kullanmıyorum.
02:20
I'm taking data from the U.N. --
48
140260
2000
Verileri Birleşmiş Milletler'den alıyorum;
02:22
it's the same as the World Bank has --
49
142260
2000
zengin, gelişmiş pazar demokrasilerindeki
02:24
on the scale of income differences
50
144260
2000
gelir düzeyi farklılıklarının incelendiği
02:26
in these rich developed market democracies.
51
146260
3000
Dünya Bankası'nınkilerle aynı veriler.
02:29
The measure we've used,
52
149260
2000
Kullandığımız ölçü,
02:31
because it's easy to understand and you can download it,
53
151260
2000
- çünkü anlaması kolay ve bilgisayarınıza indirebilirsiniz-
02:33
is how much richer the top 20 percent
54
153260
2000
her ülkede, en üstteki yüzde 20'nin
02:35
than the bottom 20 percent in each country.
55
155260
3000
en alttaki yüzde 20'den ne kadar daha zengin olduğu.
02:38
And you see in the more equal countries on the left --
56
158260
3000
Ve gördüğünüz gibi eşitliğin daha fazla olduğu soldaki ülkelerde,
02:41
Japan, Finland, Norway, Sweden --
57
161260
2000
-Japonya, Finlandiya, Norveç, İsveç-
02:43
the top 20 percent are about three and a half, four times as rich
58
163260
2000
üst yüzde 20'lik kesim, alt yüzde 20'lik kesimden
02:45
as the bottom 20 percent.
59
165260
3000
aşağı yukarı üç buçuk, dört kat daha zengin.
02:48
But on the more unequal end --
60
168260
2000
Fakat eşitsizliğin daha fazla olduğu uçta,
02:50
U.K., Portugal, USA, Singapore --
61
170260
2000
-Birleşik Krallık, Portekiz, ABD, Singapur-
02:52
the differences are twice as big.
62
172260
3000
farklar öncekinin iki katı.
02:55
On that measure, we are twice as unequal
63
175260
3000
Buna göre, bizdeki eşitsizlik,
02:58
as some of the other successful market democracies.
64
178260
4000
diğer başarılı pazar demokrasilerinden bazılarının iki katı düzeyinde.
03:02
Now I'm going to show you what that does to our societies.
65
182260
4000
Şimdi size, bunun toplumlarımıza ne yaptığını göstereceğim.
03:06
We collected data on problems with social gradients,
66
186260
3000
Sosyal değişimle ilgili problemler üzerine veri topladık,
03:09
the kind of problems that are more common
67
189260
2000
sosyal hiyerarşinin alt tarafında
03:11
at the bottom of the social ladder.
68
191260
2000
daha sık rastlanan problemlerle ilgili.
03:13
Internationally comparable data on life expectancy,
69
193260
3000
Ortalama yaşam süresi,
03:16
on kids' maths and literacy scores,
70
196260
3000
çocukların matematik ve okur yazarlık puanları,
03:19
on infant mortality rates, homicide rates,
71
199260
3000
çocuk ölüm oranları, cinayet oranları,
03:22
proportion of the population in prison, teenage birthrates,
72
202260
3000
hapishanedeki nüfusun oranı, genç yaşta çocuk doğurma oranları,
03:25
levels of trust,
73
205260
2000
güven düzeyleri,
03:27
obesity, mental illness --
74
207260
2000
obezite, standart tanısal sınıflandırmada
03:29
which in standard diagnostic classification
75
209260
3000
madde ve alkol bağımlılığını da içeren
03:32
includes drug and alcohol addiction --
76
212260
2000
akıl hastalıkları
03:34
and social mobility.
77
214260
2000
ve sosyal hareketlilikle ilgili uluslararası karşılaştırılabilir veriler.
03:36
We put them all in one index.
78
216260
3000
Hepsini bir indekse koyduk.
03:39
They're all weighted equally.
79
219260
2000
Hepsi eşit olarak ağırlıklandırıldı.
03:41
Where a country is is a sort of average score on these things.
80
221260
3000
Bir ülkenin bulunduğu nokta, onun tüm bunlardan aldığı ortalama puanı gösteriyor denilebilir.
03:44
And there, you see it
81
224260
2000
Ve işte bunun
03:46
in relation to the measure of inequality I've just shown you,
82
226260
3000
size biraz önce gösterdiğim ve tekrar tekrar kullanacağım
03:49
which I shall use over and over again in the data.
83
229260
3000
eşitsizlik ölçüsüyle ilişkisini görüyorsunuz.
03:52
The more unequal countries
84
232260
2000
Eşitsizliğin daha fazla olduğu ülkeler,
03:54
are doing worse
85
234260
2000
tüm bu sosyal problemlerde
03:56
on all these kinds of social problems.
86
236260
2000
daha kötü durumdalar.
03:58
It's an extraordinarily close correlation.
87
238260
3000
İnanılmaz derecede yakın bir korelasyon.
04:01
But if you look at that same index
88
241260
2000
Fakat sağlık ve sosyal problemleri
04:03
of health and social problems
89
243260
2000
gösteren aynı indeksin
04:05
in relation to GNP per capita,
90
245260
2000
kişi başına GSMH,
04:07
gross national income,
91
247260
2000
brüt milli gelirle olan ilişkisine bakarsanız,
04:09
there's nothing there,
92
249260
2000
ortada hiçbir şey yok,
04:11
no correlation anymore.
93
251260
3000
bir korelasyon yok artık.
04:14
We were a little bit worried
94
254260
2000
İnsanlar, kendi argümanımıza uyacak
04:16
that people might think
95
256260
2000
problemler seçiyor olduğumuzu ve
04:18
we'd been choosing problems to suit our argument
96
258260
2000
bu ispatları kendi kendimize ürettiğimizi
04:20
and just manufactured this evidence,
97
260260
3000
düşünebilecekleri için biraz endişeleniyorduk;
04:23
so we also did a paper in the British Medical Journal
98
263260
3000
bu yüzden British Medical Journal'da (ç.n. İngiliz Tıp Dergisi)
04:26
on the UNICEF index of child well-being.
99
266260
4000
UNICEF'in çocuk esenliği indeksi üzerine bir rapor yayımladık.
04:30
It has 40 different components
100
270260
2000
Başka insanlar tarafından bir araya
04:32
put together by other people.
101
272260
2000
getirilmiş 40 farklı bileşeni vardı.
04:34
It contains whether kids can talk to their parents,
102
274260
3000
Çocukların ebeveynleriyle konuşup konuşamadıkları,
04:37
whether they have books at home,
103
277260
2000
evlerinde kitapları olup olmadığı,
04:39
what immunization rates are like, whether there's bullying at school.
104
279260
3000
aşılanma oranlarının ne olduğu, okulda sataşma olup olmadığıyla ilgili bileşenler.
04:42
Everything goes into it.
105
282260
2000
İçine her şey giriyor.
04:44
Here it is in relation to that same measure of inequality.
106
284260
4000
Burada, aynı eşitsizlik ölçüsüyle olan ilişkisi var.
04:48
Kids do worse in the more unequal societies.
107
288260
3000
Çocuklar eşitsizliğin daha fazla olduğu toplumlarda daha kötü durumdalar.
04:51
Highly significant relationship.
108
291260
3000
Çok belirgin bir ilişki.
04:54
But once again,
109
294260
2000
Fakat gene,
04:56
if you look at that measure of child well-being,
110
296260
3000
eğer bu çocuk esenliği ölçüsünün
04:59
in relation to national income per person,
111
299260
2000
kişi başına milli gelirle olan ilişkisine bakarsanız
05:01
there's no relationship,
112
301260
2000
bir ilişki yok,
05:03
no suggestion of a relationship.
113
303260
3000
bir ilişki olduğuna dair bir iz yok.
05:06
What all the data I've shown you so far says
114
306260
3000
Size şimdiye kadar kadar gösterdiğim tüm verilerin
05:09
is the same thing.
115
309260
2000
söylediği şey, aynı.
05:11
The average well-being of our societies
116
311260
2000
Toplumlarımızın ortalama esenlik düzeyleri,
05:13
is not dependent any longer
117
313260
3000
artık milli gelire ve ekonomik büyümeye
05:16
on national income and economic growth.
118
316260
3000
bağlı değil.
05:19
That's very important in poorer countries,
119
319260
2000
Bu, daha yoksul ülkelerde çok önemli
05:21
but not in the rich developed world.
120
321260
3000
ama zengin, gelişmiş ülkelerde değil.
05:24
But the differences between us
121
324260
2000
Fakat aramızdaki farklılıklar ve
05:26
and where we are in relation to each other
122
326260
2000
birbirimizle ilişkili olarak nerede olduğumuz
05:28
now matter very much.
123
328260
3000
şimdi çok fazla önem taşıyor.
05:31
I'm going to show you some of the separate bits of our index.
124
331260
3000
Size indeksimizin bazı tekil parçalarını göstereceğim.
05:34
Here, for instance, is trust.
125
334260
2000
Bu, mesela, "güven".
05:36
It's simply the proportion of the population
126
336260
2000
İnsanların çoğuna güvenilebileceği fikrini
05:38
who agree most people can be trusted.
127
338260
2000
kabul eden insanların nüfusa oranı.
05:40
It comes from the World Values Survey.
128
340260
2000
Dünya Değerler Araştırması'ndan gelen sonuçlar.
05:42
You see, at the more unequal end,
129
342260
2000
Görüyorsunuz, eşitsizliğin daha fazla olduğu uçta,
05:44
it's about 15 percent of the population
130
344260
3000
nüfusun aşağı yukarı yüzde 15'i
05:47
who feel they can trust others.
131
347260
2000
diğerlerine güvenebileceğini hissediyor.
05:49
But in the more equal societies,
132
349260
2000
Fakat, daha eşit toplumlarda,
05:51
it rises to 60 or 65 percent.
133
351260
4000
bu yüzde 60 ya da 65'e çıkıyor.
05:55
And if you look at measures of involvement in community life
134
355260
3000
Ve eğer müşterek yaşama ve sosyal sermayeye
05:58
or social capital,
135
358260
2000
katılım ölçülerine bakarsanız,
06:00
very similar relationships
136
360260
2000
eşitsizlikle yakından bağlantılı
06:02
closely related to inequality.
137
362260
3000
çok benzer ilişkiler.
06:05
I may say, we did all this work twice.
138
365260
3000
Tüm bu çalışmayı iki kez yaptığımızı söyleyebilirim.
06:08
We did it first on these rich, developed countries,
139
368260
3000
Önce, bu zengin, gelişmiş ülkeler üzerinde yaptık
06:11
and then as a separate test bed,
140
371260
2000
ve sonra, ayrı bir sınama ortamı olarak,
06:13
we repeated it all on the 50 American states --
141
373260
3000
hepsini 50 Amerika eyaletinde tekrarladık,
06:16
asking just the same question:
142
376260
2000
aynı soruyu sorarak:
06:18
do the more unequal states
143
378260
2000
Eşitsizliğin daha fazla olduğu eyaletler,
06:20
do worse on all these kinds of measures?
144
380260
2000
tüm bu tip ölçülerde daha kötü bir performans gösteriyor mu?
06:22
So here is trust from a general social survey of the federal government
145
382260
4000
İşte burada "güven", federal hükümetin genel bir sosyal araştırmasından,
06:26
related to inequality.
146
386260
2000
eşitsizlikle ilişkili olarak.
06:28
Very similar scatter
147
388260
2000
Benzer güven düzeyleri aralığında
06:30
over a similar range of levels of trust.
148
390260
2000
çok benzer bir dağılım.
06:32
Same thing is going on.
149
392260
2000
Aynı şey oluyor.
06:34
Basically we found
150
394260
2000
Temelde şunu bulduk;
06:36
that almost anything that's related to trust internationally
151
396260
3000
uluslararası ölçekte "güven"le ilgili neredeyse her şey,
06:39
is related to trust amongst the 50 states
152
399260
2000
bu ayrı sınama ortamındaki
06:41
in that separate test bed.
153
401260
2000
50 eyaleti kapsayan "güven"le ilgili.
06:43
We're not just talking about a fluke.
154
403260
2000
Sadece bir rastlantıdan bahsetmiyoruz.
06:45
This is mental illness.
155
405260
2000
Bu, "akıl hastalıkları".
06:47
WHO put together figures
156
407260
2000
Dünya Sağlık Örgütü,
06:49
using the same diagnostic interviews
157
409260
2000
nüfusun rastgele örnekleri üzerinde aynı
06:51
on random samples of the population
158
411260
2000
tanısal röportajları kullanarak,
06:53
to allow us to compare rates of mental illness
159
413260
3000
her toplumdaki akıl hastalığı oranlarını
06:56
in each society.
160
416260
2000
karşılaştırabilmemiz için bu verileri topladı.
06:58
This is the percent of the population
161
418260
2000
Bu, geçtiğimiz yılda herhangi bir
07:00
with any mental illness in the preceding year.
162
420260
3000
akıl hastalığı bulunanların nüfustaki oranı.
07:03
And it goes from about eight percent
163
423260
3000
Ve değerler yüzde 8'den başlayarak
07:06
up to three times that --
164
426260
2000
bunun üç katına kadar çıkıyor;
07:08
whole societies
165
428260
2000
diğerlerinin akıl hastalığı düzeyinin üç katı
07:10
with three times the level of mental illness of others.
166
430260
3000
düzeyinde olan koca toplumlar...
07:13
And again, closely related to inequality.
167
433260
4000
Ve tekrar, eşitsizlikle yakından ilişkili.
07:17
This is violence.
168
437260
2000
Bu, "şiddet".
07:19
These red dots are American states,
169
439260
2000
Bu kırmızı noktalar Amerikan eyaletleri
07:21
and the blue triangles are Canadian provinces.
170
441260
4000
ve mavi üçgenler Kanada eyaletleri.
07:25
But look at the scale of the differences.
171
445260
3000
Ama farkların ölçeğine bir bakın!
07:28
It goes from 15 homicides per million
172
448260
3000
Bir milyonda 15 cinayetten
07:31
up to 150.
173
451260
3000
150'ye kadar çıkıyor.
07:34
This is the proportion of the population in prison.
174
454260
3000
Bu, hapisteki insanların oranı.
07:37
There's a about a tenfold difference there,
175
457260
3000
Aşağı yukarı on katlık bir fark var;
07:40
log scale up the side.
176
460260
2000
y-ekseninde logaritmik ölçek kullanılmış.
07:42
But it goes from about 40 to 400
177
462260
2000
Ama hapisteki insanların sayısı,
07:44
people in prison.
178
464260
3000
40'lardan 400'lere çıkıyor.
07:47
That relationship
179
467260
2000
Bu ilişki,
07:49
is not mainly driven by more crime.
180
469260
2000
genel olarak daha fazla suç yüzünden değil.
07:51
In some places, that's part of it.
181
471260
3000
Bazı yerlerde, bu işin bir parçası.
07:54
But most of it is about more punitive sentencing,
182
474260
2000
Fakat çoğunlukla, nedeni, daha fazla cezai hükmün olması,
07:56
harsher sentencing.
183
476260
2000
daha sert hükümler.
07:58
And the more unequal societies
184
478260
2000
Ve eşitsizliğin daha fazla olduğu toplumlar,
08:00
are more likely also to retain the death penalty.
185
480260
4000
idam cezasını uygulamaya devam etmeye de daha meyilli.
08:04
Here we have children dropping out of high school.
186
484260
5000
Burada lise terk çocuklar var.
08:09
Again, quite big differences.
187
489260
2000
Gene, oldukça büyük farklar...
08:11
Extraordinarily damaging,
188
491260
2000
İnanılmaz yıkıcı,
08:13
if you're talking about using the talents of the population.
189
493260
3000
eğer toplumdaki yeteneklerini kullanmaktan bahsediyorsanız.
08:16
This is social mobility.
190
496260
3000
Bu, "sosyal hareketlilik".
08:19
It's actually a measure of mobility
191
499260
2000
Aslında, gelire bağlı olarak
08:21
based on income.
192
501260
2000
hareketliliğin ölçüsü.
08:23
Basically, it's asking:
193
503260
2000
Temelde şunu soruyor:
08:25
do rich fathers have rich sons
194
505260
2000
"Zengin babaların çocukları zengin
08:27
and poor fathers have poor sons,
195
507260
2000
ve yoksul babaların çocukları da yoksul mu,
08:29
or is there no relationship between the two?
196
509260
3000
yoksa ikisi arasında bir ilişki yok mu?
08:32
And at the more unequal end,
197
512260
2000
Ve eşitsizliğin daha fazla olduğu uçta,
08:34
fathers' income is much more important --
198
514260
3000
babanın geliri çok daha önemli,
08:37
in the U.K., USA.
199
517260
3000
Birleşik Krallık'ta, ABD'de.
08:40
And in Scandinavian countries,
200
520260
2000
Ve İskandinav ülkelerinde,
08:42
fathers' income is much less important.
201
522260
2000
babaların geliri çok daha az önemli.
08:44
There's more social mobility.
202
524260
3000
Daha fazla sosyal hareketlilik var.
08:47
And as we like to say --
203
527260
2000
Ve söylemeyi sevdiğimiz gibi
08:49
and I know there are a lot of Americans in the audience here --
204
529260
3000
-ve biliyorum burada dinleyenler arasında birçok Amerikalı var-
08:52
if Americans want to live the American dream,
205
532260
3000
eğer Amerikalılar "Amerikan rüyası"nı yaşamak istiyorlarsa
08:55
they should go to Denmark.
206
535260
2000
Danimarka'ya gitmeleri gerekiyor.
08:57
(Laughter)
207
537260
2000
(Kahkahalar)
08:59
(Applause)
208
539260
4000
(Alkış)
09:03
I've shown you just a few things in italics here.
209
543260
3000
Size burada sadece göze çarpan birkaç şey gösterdim.
09:06
I could have shown a number of other problems.
210
546260
2000
Başka bazı problemleri de gösterebilirdim.
09:08
They're all problems that tend to be more common
211
548260
2000
Bunların hepsi, sosyal eğrinin alt bölgelerinde
09:10
at the bottom of the social gradient.
212
550260
2000
daha sık rastlanan problemler.
09:12
But there are endless problems with social gradients
213
552260
5000
Fakat sosyal değişimle ilgili sayısız problem var ki
09:17
that are worse in more unequal countries --
214
557260
2000
bunlar, eşitsizliğin daha fazla olduğu toplumlarda daha kötü bir haldeler;
09:19
not just a little bit worse,
215
559260
2000
birazcık daha kötü değil,
09:21
but anything from twice as common to 10 times as common.
216
561260
3000
iki katıyla on katı arasında daha sık rastlanacak kadar kötü.
09:24
Think of the expense,
217
564260
2000
Neye mal olduğunu,
09:26
the human cost of that.
218
566260
3000
bunun insan bedelini düşünün!
09:29
I want to go back though to this graph that I showed you earlier
219
569260
2000
Her şeyi bir araya koyduğumuz, size daha önce gösterdiğim
09:31
where we put it all together
220
571260
2000
bu grafiğe dönmek istiyorum;
09:33
to make two points.
221
573260
2000
iki şeyi ifade etmek için...
09:35
One is that, in graph after graph,
222
575260
3000
Biri şu: Tek tek her grafikte,
09:38
we find the countries that do worse,
223
578260
2000
konu ne olursa olsun,
09:40
whatever the outcome,
224
580260
2000
daha kötü performans gösteren ülkeler
09:42
seem to be the more unequal ones,
225
582260
2000
eşitsizliğin daha fazla olduğu ülkelerdi
09:44
and the ones that do well
226
584260
2000
ve iyi performans gösterenler ülkeler,
09:46
seem to be the Nordic countries and Japan.
227
586260
3000
İskandinav ülkeleri ve Japonya gibi görünüyordu.
09:49
So what we're looking at
228
589260
2000
Yani, baktığımız şey,
09:51
is general social disfunction related to inequality.
229
591260
3000
eşitsizlikle ilişkili genel sosyal bozukluktu.
09:54
It's not just one or two things that go wrong,
230
594260
2000
Yanlış giden bir iki şey değil;
09:56
it's most things.
231
596260
2000
çoğu şey.
09:58
The other really important point I want to make on this graph
232
598260
3000
Bu grafikle ilgili söylemek istediğim ikinci önemli nokta şu,
10:01
is that, if you look at the bottom,
233
601260
2000
aşağı bakarsanız,
10:03
Sweden and Japan,
234
603260
3000
İsveç ve Japonya'ya,
10:06
they're very different countries in all sorts of ways.
235
606260
3000
bunlar birçok alanda çok farklı ülkeler.
10:09
The position of women,
236
609260
2000
Kadınların durumu,
10:11
how closely they keep to the nuclear family,
237
611260
2000
çekirdek aileye ne kadar yakın oldukları,
10:13
are on opposite ends of the poles
238
613260
2000
zengin, gelişmiş dünyanın değerleri açısından
10:15
in terms of the rich developed world.
239
615260
2000
iki zıt kutbu tanımlıyor.
10:17
But another really important difference
240
617260
2000
Fakat gerçekten önemli diğer bir farklılık ise
10:19
is how they get their greater equality.
241
619260
3000
büyük eşitlik ortamlarını nasıl sağladıkları.
10:22
Sweden has huge differences in earnings,
242
622260
3000
İsveç'te büyük gelir farkları var
10:25
and it narrows the gap through taxation,
243
625260
2000
ve bunları vergilendirmeyle kapıyor,
10:27
general welfare state,
244
627260
2000
genel refah devleti,
10:29
generous benefits and so on.
245
629260
3000
cömert yardımlar ve bunun gibi...
10:32
Japan is rather different though.
246
632260
2000
Japonya, oldukça farklı oysa ki.
10:34
It starts off with much smaller differences in earnings before tax.
247
634260
3000
Vergi öncesi çok daha az gelir farklılıklarıyla yola çıkıyor.
10:37
It has lower taxes.
248
637260
2000
Daha düşük vergileri var.
10:39
It has a smaller welfare state.
249
639260
2000
Daha küçük bir refah devleti var.
10:41
And in our analysis of the American states,
250
641260
2000
Ve Amerikan eyaletlerini analizimizde
10:43
we find rather the same contrast.
251
643260
2000
neredeyse aynı kontrastı bulduk.
10:45
There are some states that do well through redistribution,
252
645260
3000
İkincil gelir dağılımı yoluyla başarılı olan eyaletler vardı;
10:48
some states that do well
253
648260
2000
bazıları da, vergi öncesi gelirlerde
10:50
because they have smaller income differences before tax.
254
650260
3000
daha küçük farklılıkları olduğu için başarılıydı.
10:53
So we conclude
255
653260
2000
Böylece biz şu sonuca vardık ki
10:55
that it doesn't much matter how you get your greater equality,
256
655260
3000
eğer bir şekilde eşitliği sağlayabiliyorsanız
10:58
as long as you get there somehow.
257
658260
2000
bunu nasıl yaptığınız çok önemli değil.
11:00
I am not talking about perfect equality,
258
660260
2000
Kusursuz bir eşitlikten bahsetmiyorum.
11:02
I'm talking about what exists in rich developed market democracies.
259
662260
4000
Zengin, gelişmiş pazar demokrasilerinde var olandan bahsediyorum.
11:08
Another really surprising part of this picture
260
668260
5000
Bu resmin şaşırtıcı diğer bir tarafı da,
11:13
is that it's not just the poor
261
673260
2000
eşitsizlikten etkilenenin sadece
11:15
who are affected by inequality.
262
675260
3000
yoksullar olmaması.
11:18
There seems to be some truth in John Donne's
263
678260
2000
Öyle görünüyor ki John Donne'ın
11:20
"No man is an island."
264
680260
3000
"Kimse ada değildir." sözünde bir gerçeklik var.
11:23
And in a number of studies, it's possible to compare
265
683260
3000
Ve bazı çalışmalarda,
11:26
how people do in more and less equal countries
266
686260
3000
birbirlerine az çok yakın ülkelerde, sosyal hiyerarşinin
11:29
at each level in the social hierarchy.
267
689260
3000
her düzeyindeki insanları karşılaştırmak mümkün.
11:32
This is just one example.
268
692260
3000
Bu sadece bir örnek.
11:35
It's infant mortality.
269
695260
2000
"Çocuk ölüm oranı".
11:37
Some Swedes very kindly classified a lot of their infant deaths
270
697260
3000
Bazı İsveçliler, hoş bir şekilde, kendi çocuk ölümlerinin büyük bir bölümünü
11:40
according to the British register of general socioeconomic classification.
271
700260
5000
İngiliz genel sosyoekonomik sınıflandırma kaydına göre sınıflandırmışlar.
11:45
And so it's anachronistically
272
705260
3000
Ve böylece, bu sınıflandırma
11:48
a classification by fathers' occupations,
273
708260
2000
anakronik olarak babanın mesleğine göre bir sınıflandırma;
11:50
so single parents go on their own.
274
710260
2000
yani tek ebeveynler ayrı duruyorlar.
11:52
But then where it says "low social class,"
275
712260
3000
Ama, sonra, "düşük sosyal sınıf" denince,
11:55
that's unskilled manual occupations.
276
715260
3000
yetkinlik gerektirmeyen elle yapılan meslekler kastediliyor.
11:58
It goes through towards the skilled manual occupations in the middle,
277
718260
4000
Sonra, ortada, yetkinlik gerektiren elle yapılan meslekler,
12:02
then the junior non-manual,
278
722260
2000
sonra elle yapılmayan ast konumlardaki meslekler,
12:04
going up high to the professional occupations --
279
724260
3000
ve yukarda profesyonel meslekler,
12:07
doctors, lawyers,
280
727260
2000
doktorlar, avukatlar,
12:09
directors of larger companies.
281
729260
2000
büyük şirket yöneticileri...
12:11
You see there that Sweden does better than Britain
282
731260
3000
Tüm sosyal hiyerarşiyi kapsar şekilde, İsveç'in
12:14
all the way across the social hierarchy.
283
734260
3000
Britanya'dan daha başarılı olduğunu görüyorsunuz.
12:19
The biggest differences are at the bottom of society.
284
739260
2000
En büyük farklar toplumun alt kısmında.
12:21
But even at the top,
285
741260
2000
Ama en üstte bile,
12:23
there seems to be a small benefit
286
743260
2000
eşitliğin daha fazla olduğu toplumda
12:25
to being in a more equal society.
287
745260
2000
bulunmanın küçük bir avantajı var.
12:27
We show that on about five different sets of data
288
747260
3000
Bunu beş farklı veri setinde gösteriyoruz,
12:30
covering educational outcomes
289
750260
2000
Amerika'da ve uluslararası düzeyde, eğitimsel sonuçları
12:32
and health in the United States and internationally.
290
752260
3000
ve sağlık konularını kapsayan setler.
12:35
And that seems to be the general picture --
291
755260
3000
Ve şu genel resim olarak kendini gösteriyor ki
12:38
that greater equality makes most difference at the bottom,
292
758260
3000
daha büyük eşitlik, en büyük farkları altta yaratıyor
12:41
but has some benefits even at the top.
293
761260
3000
fakat en üstte bile bazı yararları oluyor.
12:44
But I should say a few words about what's going on.
294
764260
4000
Ama neler olduğuna dair birkaç söz söylemem gerekiyor.
12:48
I think I'm looking and talking
295
768260
2000
Bence, eşitsizliğin psikososyal
12:50
about the psychosocial effects of inequality.
296
770260
3000
etkilerine bakıp bunlarla ilgili konuşuyorum.
12:53
More to do with feelings of superiority and inferiority,
297
773260
3000
Daha çok, üstünlük ve düşüklükle,
12:56
of being valued and devalued,
298
776260
2000
değer verilip verilmemekle,
12:58
respected and disrespected.
299
778260
3000
saygı görüp görmemekle ilgili duygularla ilgili.
13:01
And of course, those feelings
300
781260
2000
Ve tabi ki, bundan kaynaklanan
13:03
of the status competition that comes out of that
301
783260
3000
statü yarışıyla ilgili duygular, toplumumuzdaki
13:06
drives the consumerism in our society.
302
786260
3000
tüketiciliği ateşliyor.
13:09
It also leads to status insecurity.
303
789260
3000
Bu aynı zamanda statü güvensizliğine de yol açıyor.
13:12
We worry more about how we're judged and seen by others,
304
792260
4000
Başkalarınca nasıl yargılandığımız ve görüldüğümüzle ilgili daha fazla endişeleniyoruz;
13:16
whether we're regarded as attractive, clever,
305
796260
3000
çekici, akıllı olarak kabul edilip edilmediğimizle ilgili
13:19
all that kind of thing.
306
799260
3000
ve buna benzer konularla ilgili...
13:22
The social-evaluative judgments increase,
307
802260
3000
Sosyal-değerlendirici yargılamalar artıyor,
13:25
the fear of those social-evaluative judgments.
308
805260
4000
bu sosyal-değerlendirici yargıların korkusu...
13:29
Interestingly,
309
809260
2000
İlginç bir şekilde,
13:31
some parallel work going on in social psychology:
310
811260
4000
sosyal psikolojide bazı paralel çalışmalar yapılıyor:
13:35
some people reviewed 208 different studies
311
815260
3000
İnsanların laboratuvara davet edilerek
13:38
in which volunteers had been invited
312
818260
3000
stres hormonu düzeyleri ve
13:41
into a psychological laboratory
313
821260
2000
stres yüklü görevlere verdikleri
13:43
and had their stress hormones,
314
823260
2000
tepkilerin ölçüldüğü 208 farklı çalışma
13:45
their responses to doing stressful tasks, measured.
315
825260
4000
çeşitli insanlar tarafından değerlendiriliyor.
13:49
And in the review,
316
829260
2000
Ve değerlendirmede,
13:51
what they were interested in seeing
317
831260
2000
görmekle ilgilendikleri şey,
13:53
is what kind of stresses
318
833260
2000
tam olarak hangi stres türlerinin
13:55
most reliably raise levels of cortisol,
319
835260
3000
merkezi stres hormonu olan kortizolün
13:58
the central stress hormone.
320
838260
2000
düzeyini yükselttiğiydi.
14:00
And the conclusion was
321
840260
2000
Ve sonuç,
14:02
it was tasks that included social-evaluative threat --
322
842260
3000
bunun, sosyal-değerlendirici tehdit içeren görevler olduğuydu;
14:05
threats to self-esteem or social status
323
845260
3000
özsaygıya ya da sosyal statüye yönelik,
14:08
in which others can negatively judge your performance.
324
848260
3000
başkalarının sizin performansınızı negatif değerlendirebileceği tehditler.
14:11
Those kind of stresses
325
851260
2000
Bu tür streslerin,
14:13
have a very particular effect
326
853260
3000
stresin fizyolojisi üzerinde
14:16
on the physiology of stress.
327
856260
3000
çok özel bir etkileri vardır.
14:20
Now we have been criticized.
328
860260
2000
Şimdi eleştirilmekteyiz.
14:22
Of course, there are people who dislike this stuff
329
862260
3000
Tabii ki, bunlardan hoşlanmayan insanlar var
14:25
and people who find it very surprising.
330
865260
3000
ve bunu çok şaşırtıcı bulanlar var.
14:28
I should tell you though
331
868260
2000
Size gene de söylemeliyim ki,
14:30
that when people criticize us for picking and choosing data,
332
870260
3000
insanlar bizi verileri ayıklamakla ve seçmekle tenkit ettiği zaman
14:33
we never pick and choose data.
333
873260
2000
biz hiçbir zaman verileri ayıklayıp seçmiyoruz.
14:35
We have an absolute rule
334
875260
2000
Kesin bir kuralımız var;
14:37
that if our data source has data for one of the countries we're looking at,
335
877260
3000
veri kaynağımızın baktığımız ülkelerden biriyle ilgili verisi varsa
14:40
it goes into the analysis.
336
880260
2000
bu analize giriyor.
14:42
Our data source decides
337
882260
2000
Bunun güvenilir veri olup olmadığına
14:44
whether it's reliable data,
338
884260
2000
veri kaynağımız karar veriyor,
14:46
we don't.
339
886260
2000
biz vermiyoruz.
14:48
Otherwise that would introduce bias.
340
888260
2000
Aksi halde yanlılık oluşacaktır.
14:50
What about other countries?
341
890260
2000
Diğer ülkelerle ilgili durum nedir?
14:52
There are 200 studies
342
892260
3000
Akademik, hakem denetimli dergilerde,
14:55
of health in relation to income and equality
343
895260
3000
sağlığın, gelir ve eşitlikle ilişkisi üzerine
14:58
in the academic peer-reviewed journals.
344
898260
3000
200 çalışma var.
15:01
This isn't confined to these countries here,
345
901260
3000
Konu, çok basit bir göstergeyi saklayarak
15:04
hiding a very simple demonstration.
346
904260
2000
sadece buradaki ülkelerle sınırlandırılmış değil.
15:06
The same countries,
347
906260
2000
Aynı ülkeler,
15:08
the same measure of inequality,
348
908260
2000
aynı eşitsizlik ölçüleri,
15:10
one problem after another.
349
910260
3000
problem üstüne problem.
15:14
Why don't we control for other factors?
350
914260
2000
Diğer faktörler için neden kontrol etmiyoruz?
15:16
Well we've shown you that GNP per capita
351
916260
2000
Peki, kişi başına GSMH'nın
15:18
doesn't make any difference.
352
918260
2000
bir şeyi değiştirmediğini size gösterdik.
15:20
And of course, others using more sophisticated methods in the literature
353
920260
4000
Ve tabii ki, literatürdeki daha gelişmiş yöntemleri kullananlar,
15:24
have controlled for poverty and education
354
924260
2000
"yoksulluk", "eğitim" ve başkaları için de
15:26
and so on.
355
926260
3000
kontrol ettiler.
15:30
What about causality?
356
930260
2000
Nedensellikle ilgili durum nedir?
15:32
Correlation in itself doesn't prove causality.
357
932260
3000
Korelasyon kendi içinde, nedenselliği ortaya koymuyor.
15:35
We spend a good bit of time.
358
935260
2000
Ciddi bir zaman harcadık.
15:37
And indeed, people know the causal links quite well
359
937260
2000
Ve gerçekten, insanlar, bu sonuçların bazılarındaki
15:39
in some of these outcomes.
360
939260
2000
nedensel bağlantıları gayet iyi biliyorlar.
15:41
The big change in our understanding
361
941260
2000
Zengin, gelişmiş ülkelerdeki kronik
15:43
of drivers of chronic health
362
943260
2000
sağlık sorunlarının etmenlerine
15:45
in the rich developed world
363
945260
2000
yönelik anlayışımızdaki büyük değişiklik,
15:47
is how important chronic stress from social sources
364
947260
4000
sosyal kaynaklardan gelen kronik stresin ne kadar önemli olduğudur;
15:51
is affecting the immune system,
365
951260
2000
bu, bağışıklık sistemini,
15:53
the cardiovascular system.
366
953260
3000
kardiyovasküler sistemi etkilemektedir.
15:56
Or for instance, the reason why violence
367
956260
2000
Ya da örnek olarak, şiddetin, eşitsizliğin
15:58
becomes more common in more unequal societies
368
958260
3000
daha fazla olduğu ülkelerde daha yaygın olmasının nedeni,
16:01
is because people are sensitive to being looked down on.
369
961260
5000
insanların hor görülmeye karşı duyarlı olmalarıdır.
16:06
I should say that to deal with this,
370
966260
3000
Söylemeliyim ki, bununla baş edebilmek için
16:09
we've got to deal with the post-tax things
371
969260
2000
vergi sonrası ve vergi öncesi
16:11
and the pre-tax things.
372
971260
2000
konularıyla uğraşmamız gerekiyor.
16:13
We've got to constrain income,
373
973260
3000
Gelirleri, tepedeki bonus kültürü
16:16
the bonus culture incomes at the top.
374
976260
2000
gelirlerini sınırlamamız gerekiyor.
16:18
I think we must make our bosses accountable to their employees
375
978260
3000
Bence, patronlarımızı, çalışanlarına karşı sorumlu tutmak için
16:21
in any way we can.
376
981260
3000
elimizden ne geliyorsa yapmalıyız.
16:24
I think the take-home message though
377
984260
3000
Bence, buradan çıkarılacak mesaj,
16:27
is that we can improve the real quality of human life
378
987260
4000
insan yaşamının gerçek kalitesini, aramızdaki gelir
16:31
by reducing the differences in incomes between us.
379
991260
3000
farklılıklarını gidererek yükseltebileceğimizdir.
16:34
Suddenly we have a handle
380
994260
2000
Bir anda, toplumların tamamının psikososyal esenliğini
16:36
on the psychosocial well-being of whole societies,
381
996260
2000
kontrol etmemizi sağlayacak bir şeye sahibiz
16:38
and that's exciting.
382
998260
2000
ve bu heyecan verici.
16:40
Thank you.
383
1000260
2000
Teşekkür ederim.
16:42
(Applause)
384
1002260
6000
(Alkış)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7