Muss sich Deutschland zwischen dem Kampf gegen das Virus und dem Kampf gegen die Rezession entscheiden? Nein, sagt eine beachtenswerte Studie von Ökonomen und Infektionsforschern.
© dpaVorbereitung auf die Öffnung.
„Das ist genau das, was wir brauchen in der jetzigen Situation“ – mit so einem Satz kann der Virologe Christian Drosten eine Studie mitten in die politische Debatte bringen. Am Donnerstag sagte er das über eine neue Studie des Ifo-Instituts und des Helmholtz-Zentrums für Infektionsforschung. Darin rechnen die Wissenschaftler aus, was für die Volkswirtschaft besser ist: Wenn die Corona-Beschränkungen härter sind, aber nicht so lange dauern – oder wenn sie lockerer sind, dafür das Virus aber die Beschränkungen für längere Zeit erzwingt.
Die Antwort zuerst: Entgegen aller Öffnungsforderungen aus den Unternehmen scheint Deutschland gar nicht so weit weg von dem Weg, der volkswirtschaftlich am sinnvollsten ist. „Eine leichte, schrittweise Lockerung der Beschränkungen“ sei der Weg mit den geringsten wirtschaftlichen Kosten, heißt es in der Studie – bei einer Reproduktionszahl R von 0,75, das heißt: Vier Infizierte stecken drei weitere Menschen an. Genau dort lag der vom Robert-Koch-Institut angegebene Wert von R zuletzt.
Diese Lösung scheint gut für Gesundheit und Wirtschaft
Die Überraschung: Bei dieser Reproduktionszahl ist auch die Zahl der Toten sehr vergleichbar mit der von härteren Maßnahmen, nur bei höheren Reproduktionszahlen gäbe es deutlich mehr Tote.
Wie kommen die Forscher auf all das?
- Die Forscher gehen davon aus, dass sich in Deutschland auf Dauer nicht mehr als 300 Menschen täglich neu infizieren dürfen, dann könnten die Gesundheitsämter alle Fälle isolieren und der Shutdown enden.
- Bei härteren Shutdowns sinkt die Reproduktionszahl R tiefer, die Grenze von 300 Neuinfektionen ist also früher erreicht – dafür sinkt das Bruttoinlandsprodukt tiefer. Bei weniger harten Shutdowns sinkt das Bruttoinlandsprodukt nicht so weit, dafür ist ein längerer Shutdown nötig. Bei einer Reproduktionszahl von 0,75 dauert der Shutdown rund zwei Monate länger als bei einer Reproduktionszahl von 0,1, mit der die 300-Neuinfektions-Grenze innerhalb weniger Tage erreicht wäre, was allerdings in der Praxis sehr schwer zu erreichen ist.
- Das Ifo-Institut macht regelmäßig umfangreiche Umfragen unter zigtausenden Unternehmen. Daraus haben die Forscher Schätzungen abgeleitet, wie hart der Shutdown unterschiedliche Branchen trifft: Luftfahrt und Reisebüros sehr, die Chemieindustrie relativ wenig. Das rechnen sie auf unterschiedliche Shutdown-Szenarien hoch. Das Ergebnis: Der Unterschied zwischen einem sehr harten Shutdown und einem sehr lockeren macht mehr als 20 Prozentpunkte des Bruttoinlandsprodukts aus – und zwar jeweils für die Zeit, in der der Shutdown gilt. Dazu kommt: Auch die Erholungsphase dauert länger, wenn der Shutdown sehr hart ist.
- Die Forscher rechnen ihr Modell mehrfach mit unterschiedlichen Annahmen. Zum Beispiel testen sie unterschiedliche Zahlen dazu, wie sehr die unterschiedlichen Branchen auf Shutdowns reagieren. Oder wie schnell sich das neue Corona-Virus verbreitet. Oder wie viele Neuinfektionen die Gesundheitsämter verkraften können – vielleicht nicht 300, sondern 200 oder 400. Das Ergebnis ist meist ähnlich.
Und zwar sind ist das folgendes Ergebnis: Bei einer Reproduktionszahl von 0,75 kosten die Maßnahmen geschätzt 4,6 Prozent des Bruttoinlandsproduktes in den Jahren 2020 und 2021. Bei einer Reproduktionszahl von 0,1 steigen die Kosten auf 9,2 Prozent des BIP – aber auch bei einer hohen Reproduktionszahl von 1, also bei stärkeren Lockerungen, liegen die Kosten höher, nämlich bei 7,7 Prozent.
Offen ist an dieser Stelle die Frage: Was kann man noch alles öffnen, ohne dass die Reproduktionszahl wieder steigt? Auch an dieser Frage haben sich nicht nur kanadische Epidemiologen in den vergangenen Tagen versucht. Auch Ökonomen haben ihre statistischen Methoden ausprobiert. Mit diesen Methoden untersuchen sie sonst die Auswirkungen politischer Entscheidungen auf zählbare Entwicklungen der Gesellschaft – so unterschiedlich ist das gar nicht. Dabei waren zum Beispiel das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung der Bundesagentur für Arbeit und die chilenische Zentralbank – allerdings mit durchaus unterschiedlichen Ergebnissen.
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Fragwürdige Berechnungen
Die zitierte Szenarien-Rechnung des Ifo-Instituts und des Helmholtz-Zentrums scheint wissenschaftlich recht fragwürdig zu sein; noch viel weniger ist ein praktischer Wert für die Gesundheitspolitik zu erkennen.
Es hängt ja alles mehr oder weniger an einer einzigen Größe, nämlich der Reproduktionszahl R. Wie viele Menschen steckt ein Infizierter im Durchschnitt an? Diese Maßzahl aber ist nur sehr schwer zu ermitteln; sie beruht gleich in mehrfacher Hinsicht auf Schätzungen.
Wie unzuverlässig die Reproduktionszahl ist, lässt sich unter anderem an den starken Schwankungen ablesen. Laut dem Robert-Koch-Institut (RKI) erreichte R vor etwa zehn Tagen den Wert 0,71. Für den vergangenen Sonntag wurde ein R von 1,13 gemeldet. Gestern, also am 16. Mai, war die Kennzahl wieder auf 0,75 gesunken.
Binnen weniger Tage stieg die Reproduktionszahl also um rund 60 Prozent an, um dann ebenfalls in kurzer Zeit wieder um ein Drittel zu schrumpfen. Und von einer so kapriziösen Größe soll die Bekämpfung von Covid-19 abhängig gemacht werden?
Überdies ist zu beachten, dass e sich bei den vom RKI gemeldeten Zahlen stets um Mittelwerte mit einer recht starken Streuung handelt. Bei dem Sonntags-Wert von 1,13 beträgt die Spannbreite 0,94 bis 1,35. (Und auch dies nur bei einer sogenannten Konfidenz-Wahrscheinlichkeit von 95 Prozent.)
Läge der wirkliche Wert bei 0,95, müsste laut der Studie noch kein epidemiologischer Großalarm ausgelöst werden. Bei 1,35 wäre hingegen klar die Todeszone erreicht.
Überdies sind die Berechnungsmethoden des RKI nicht unumstritten. Ein Statistiker-Team der TU Ilmenau und der Universität Bielefeld kommt zu ziemlich anderen Werten. Diese Wissenschaftler berechneten für den 30. April ein R von 1,25. Am 2. Mai lag die Reproduktionszahl laut vorläufigen Angaben bei 0,32.
Die großen Unterschiede kommen dadurch zustande, dass wesentliche Parameter geschätzt werden müssen, so etwa die Inkubationszeit. Getestet werden Patienten ja erst, wenn sie starke Symptome zeigen. Infiziert aber haben sie sich mehrere Tage vorher. Doch wann genau? Vor zwei, vor fünf oder gar vor zehn Tagen?
Ebenso unsicher sind alle Angaben zur sogenannten Generationszeit. In welcher Zeitspanne stecken Covid-Erkrankte andere Menschen an? Sind sie im Durchschnitt vier Tage infektiös, wie das RKI annimmt? Oder vielleicht doch eher zehn oder 14 Tage?
Schließlich ist die erstaunliche hohe Verzögerung bei der Meldung der Infektionszahlen zu berücksichtigen. Es dauert in der Regel mehre Tage, bis die Daten von den Gesundheitsämtern bis zum RKI gelangen. (Für die Datenübermittlung werden offenbar Postkutschen eingesetzt.)
Ganz generell muss beachtet werden, dass die Szenarien-Rechnung eine recht dürftige empirische Basis hat, wie die Autoren selbst einräumen. Gleich auf Seite 2 heißt es:
„Bei der Interpretation dieser Ergebnisse ist zu berücksichtigen, dass unsere Simulationsanalysen auf Prämissen beruhen, die die Ergebnisse stark beeinflussen. Außerdem werden verschiedene für politische Entscheidungen relevante Variablen ausgeblendet. Vor allem gibt es über den quantitativen Zusammenhang zwischen den Wirkungen von Lockerungsmaßnahmen, der Reproduktionszahl und den Auswirkungen auf die Wertschöpfung keine empirisch gesicherten Erkenntnisse.“
Lieber Herr Heismann,
das sind alles bedenkenswerte Punkte, die Sie ansprechen. Viele davon sind auch schon bedacht worden. Das RKI veröffentlicht ja inzwischen ein auf 7 Tage geglättetes R; damit wird dann auch der Wochenrhythmus berücksichtigt, der in den Berechnungen der TU Ilmenau / Uni Bielefeld ja sehr ausgeprägt ist. Ansonsten kann ich Ihnen zur Entstehung und zur Zuverlässigkeit von R gerne noch mal diesen Beitrag empfehlen.
Gruß, bern.
und Schweden?
Nur zur Beachtung: Schweden hat heute 360 Tote pro Million Einwohner.
Die ersten werden die letzten sein.
Viren (übrigens ebenso wie Bakterintoxine) lösen sich besonders leicht in großer Höhe und verbreiten sich schneller in kleinen Räumen mit vielen Menschen ohne Luftaustausch.
(übrigens eine wesentliche Erkenntnis der Heinsberg-Studie)
Welcher Mensch, der noch bei Trost ist und nicht gezwungen wird, wird sich freiwillig in kleine Kabinen in großer Höhe begeben, solange Corona unerkannt tobt?
Die entsprechenden Wirtschaftszweige werden in Zukunft auch ganz ohne öffentliche Beschränkungen hungern und darben.
Je früher sie geöffnet werden, desto länger.
Menschen (wie Merkel) die sich die Wucht der Wirkung exponentieller Funktionen vorstellen können, ist das klar.
Öffnungsfanatiker mit geringerer Vorstellungskraft nicht. Die werden die Wucht der Realität zu spüren bekommen.
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Corona bekämpfen ist und bleibt ein “Kampf gegen Windmühlenflügel” der nicht zu gewinnen ist.
Sinnvoller wäre es, die Zahl der Toten zu minimieren, was aber offenbar mit dem Plan “Das Gesundheitssystem nicht zu überlasten” nicht so recht klappen will. Als Schweden 100 Tote pro Million Einwohner hatte und Deutschland 28, frohlockten Viele über den tollen Weg und die tolle Arbeit die Deutschland macht… Heute steht Deutschland kurz vor 100 Tote pro Million und das wird kaum kommuniziert. Lieber hält man sich an geschätzten “garbage in garbage out” R zahlen die nun sogar “geglättet” werden sollen, aber immer noch falsch sind.
Also recht einfach – Wirtschaft nicht abwürgen, Gefährdete “Ausgrenzen und so schützen” und den unvermeidbaren Dingen ihren Lauf lassen.