Zahlen und Willkür, Fortsetzung

Im ersten Teil wurde der fragwürdige Umgang mit den Zahlen an den Beispielen von Pietro Vernazza und Konstantin Beck vorgestellt (Teil 1). Hier folgen zwei prominentere Positionen: Bernd Raffelhüschen und John Ioannidis.

Bernd Raffelhüschen

Dass die Therapie teurer zu stehen kommt als die Krankheit, ist ein beliebtes Motiv der Kritiker von griffigen Maßnahmen. Gerne wird auf den Freiburger (D) Finanzwissenschaftler Bernd Raffelhüschen verwiesen, wie die taz am 18. Dezember 2020 berichtet. Raffelhüschen geht von den verlorenen Lebensjahren aus und versucht diese mit einem Geldwert zu versehen (Wert eines Menschenlebens). Das ist ein verbreiteter und ein an und für sich vernünftiger Ansatz. Allerdings weichen seine Berechnungen stark von anderen Ökonominnen und Ökonomen ab, denn er koppelt die steigende Lebenserwartung direkt an die steigende Wirtschaftskraft. Eine starke Wirtschaft, so die Logik, beschleunigt den medizinischen und technischen Fortschritt. Dieser Fortschritt ermöglicht es den Menschen, älter zu werden. Wenn er die beiden Größen miteinander verrechnet, so verlängert sich seit den 1950-er Jahren ein Menschenleben mit jedem Prozent Wirtschaftswachstum um durchschnittlich 27 bis 35 Tage. Umgekehrt wäre ein Schrumpfen der Wirtschaft mit einem Verlust an Lebenszeit verbunden.

Raffelhüschen stützt sich bei seinen Coronaberechnungen auf die Schätzungen der Bundesregierung, die von einem Wirtschaftseinbruch von 6,3 Prozent ausgeht. Verrechnet man diesen Wert gemäß seiner Methode, so verliert Deutschland wegen der Coronakrise und der darauffolgenden Rezession insgesamt 37 Millionen Lebensjahre. Dem gegenüber stehen mit dem Lockdown und den Kontaktbeschränkungen, so Raffelhüschen, 60’000 gerettete Leben. Multipliziert mit der durchschnittlichen Lebenserwartung, die die Opfer noch gehabt hätten, ergibt das ungefähr 557’000 Lebensjahre. 37’000’000 gegen 557’000? Lockdown-Länge »… (W)ir haben viel mehr Lebensjahre verloren durch das Unterbrechen der Wertschöpfungsketten, die den technischen Fortschritt begründen. Denn ohne technischen Fortschritt gibt es auch keinen medizinisch-technischen Fortschritt.« Ref. Und ohne den medizinisch-technischen Fortschritt stagniert die Lebenserwartung oder sinkt sogar wieder. Der Fall scheint klar zu sein. Ref.

Die Pointe von Raffelhüschens Argumentation ist seine Annahme, dass der Wirtschaftseinbruch ohne harten Lockdown und trotz Pandemie viel milder ausgefallen beziehungsweise fast ganz ausgeblieben wäre. Wenn ein international koordiniertes Vorgehen nach dem Schweden-Modell umgesetzt worden wäre, hätte es vielleicht klappen können, sagt Raffelhüschen: »Wenn alle Länder weltweit abgestimmt gehandelt hätten, wäre ein sehr moderater Lockdown möglicherweise ausreichend gewesen.« Ref. Aber so sind – mir nichts dir nichts – 37 Millionen Lebensjahre geopfert worden, nur um einen »Bruchteil von Lebensjahren zu retten«.

In den Wirtschaftswissenschaften sind Raffelüschens Berechnungen nicht oder gemischt bis kritisch aufgenommen worden.

Erstens gibt es viele Beispiele, in denen der Zusammenhang zwischen Wirtschaftswachstum und Zunahme von Lebensjahren nicht gegeben ist, und zwar in beide Richtungen: Die Lebenserwartung in den USA stagniert seit einiger Zeit, obwohl die Wirtschaft bis 2019 stetig gewachsen ist; auch die deutsche Bevölkerung müsste gemessen am BIP älter sein, als sie wirklich ist; in Portugal und Chile ist die Lebenserwartung trotz schwacher Konjunktur hoch. Die WHO konnte 2018 in einer Überblicksstudie ebenfalls keine Korrelation nachweisen. Gute Arbeitsbedingungen, ein funktionierendes Gesundheitssystem, die allgemeine körperliche und psychische Gesundheit der Menschen, soziale Geborgenheit und die Ernährung spielen eine ebenso wichtige Rolle für die Lebenserwartung.

Zweitens ist die Annahme äußerst gewagt, dass es ohne harten Lockdown nur einen minimalen Wirtschaftseinbruch gegeben hätte. Diese These konnte bis jetzt nicht belegt werden. Ob es, wie Raffelhüschen andeutet, mit einer international koordinierten Reaktion nach dem Schweden-Modell besser herausgekommen wäre, ist sehr ungewiss. Die Infektionszahlen sind dort mit Verzögerung überdurchschnittlich stark angestiegen und bewegen sich, bezogen aufs europäische Umfeld, im oberen Bereich. Und Raffelhüschens Wunsch nach einer global einheitlichen Coronapolitik dürfte nicht in Erfüllung gehen.

Es besteht der dringende Verdacht, dass Raffelhüschen stark gefährdet ist, dem Präventionsparadox zu erliegen. Zudem fehlen Angaben, welche menschlichen und wirtschaftlichen Schäden der wahrscheinliche Kollaps des Gesundheitssystems verursacht hätte, hätte man keine Maßnahmen ergriffen. Des Weiteren, so die taz, besagen historische Beispiele aus der Zeit der Spanischen Grippe, dass Städte mit harten Maßnahmen letztlich besser durch die Krise gekommen sind. Erste Berechnungen verschiedener Institute deuten für die Zeit der Corona-Pandemie auf ähnliches hin.

Drittens dürfte die deutsche Wirtschaft laut Schätzungen des ifo 2021 (plus 4,2 Prozent) und 2022 (plus 2,5 Prozent) wieder wachsen, der Freiburger Professor kann sich also zurücklehnen. Die verlorenen Lebensjahre werden schwuppdiwupp und auf wundersame Weise wieder gefunden. Bis 2022 wären es mit Raffelhüschens Rechnung, die die taz angestellt hat, ein Plus von 35,1 Tagen, die wir länger leben. Es gibt zwar eine Delle, aber das Problem löst sich auf. Sein Modell scheint zu einfach zu sein, um beispielsweise auch nicht-wirtschaftliche Aspekte, die den Gang der Wirtschaft beeinflussen, zu berücksichtigen. Er selbst sagt, dass die Wirtschaft wahrscheinlich nur langsam wieder Tritt fassen wird. Die Leute würden sich vermutlich anders verhalten, anders einkaufen, anders in den Urlaub fahren, anders miteinander umgehen. Mit diesem Hinweis auf strukturelle Veränderung mag er recht haben, aber mit seinem Modell kann er diese Unwägbarkeiten nicht erklären.

Viertens könnte man, sobald sich die verlorenen Lebensjahre wegen der wirtschaftlichen Erholung in Luft aufgelöst haben werden, die Gegenrechnung anstellen, indem man die erwarteten Lebensjahre, die die wirklich Gestorbenen verloren haben, beziffert. Deutschland hat bis März 2021 ungefähr 74’000 Opfer zu beklagen. Jedes Opfer hätte durchschnittlich noch 6 Jahre zu leben gehabt. Das BIP/cap in Deutschland beträgt 44’000 CHF, das man gemäss des Gesundheitsökonomen Michael Schlander mit 5,1 multiplizieren kann, um den Wert eines Lebensjahres zu erhalten. Der wirtschaftliche Verlust beträgt demnach fast 100 Mia. CHF. Wie sähe dieser Betrag aus, wenn man nur sanft eingegriffen hätte?

Bei Pietro Vernazza, Konstantin Beck und Bernd Raffelhüschen handelt es sich um Experten, die in internationalen und ökonomischen Kreisen wenig Widerhall gefunden haben. Vor allem Funktionäre aus den Verbänden für das kleine und mittlere Gewerbe berufen sich auf sie. Notabene betrifft das häufig jene Betriebe, die noch nicht viel von staatlichen Geldern gesehen haben.

John Ioannidis

Anders und ungleich delikater liegen die Dinge bei John Ioannidis. Beim Epidemiologen Ioannidis handelt es sich um einen allseits anerkannten Wissenschaftler, der an der Stanford University lehrt. Ioannidis ist ein von Fachkolleginnen und -kollegen viel zitierter Forscher, was seine Bedeutung unterstreicht. 2005 wurde er über seinen Fachkreis hinaus bekannt, da er dafür plädiert hatte, die Forschung müsse mit Statistiken sorgfältiger umgehen und die Projekte sauber planen. Etwas mehr skeptischer Geist schade nicht, war der Tenor seiner Botschaft. Für die WHO berechnete er in einer Meta-Studie, die 61 Untersuchungen umfasst, den globalen Schnitt jener nachgewiesenen Infizierten, die an Corona gestorben sind (infection fatality rate, IFR). Laut seiner Zusammenfassung (auf einem METRIC-Stanford-Tweet) kommt er auf einen IFR von durchschnittlich 0,23 Prozent und einen Median von 0,27 Prozent. Er stellte unterschiedliche Ausprägungen in den verschiedenen Weltregionen fest, so erreichte der IFR in den besonders betroffenen Gebieten (mehr als 500 Opfer auf eine Million Einwohner) 0,57 Prozent. Die Studie wurde am 14. Oktober 2020 publiziert und schließt Daten bis am 9. September ein. Die zweite Welle dürfte nur unzureichend abgebildet sein.

Für Pandemie-Skeptiker sind diese Ergebnisse der Beweis, dass es sich bei Corona um eine grippeähnliche Erkrankung handelt. Zu Beginn der Pandemie sagte Ioannidis, die Übertragungsfähigkeit des Coronavirus gleiche einer ansteckenden Erkältungskrankheit. Allerdings betont er im Dezember 2020 gegenüber der taz, dass die Pandemie ein ernsthaftes Problem sei. Der Vergleich mit der Grippe sei nicht statthaft und er widerspricht den verharmlosenden Interpretationen. Diese Aussage bezieht sich aber vor allem auf die Ausbreitung. Denn die Bedingungen seien komplett verschieden. Bei der Grippe seien weltweit betrachtet vor allem junge Menschen in armen Ländern betroffen, es werde viel weniger getestet und die Menschen in den reichen Ländern könnten sich leichter impfen lassen. Bei Corona stürben mehrheitlich ältere Menschen und eine Impfung entfalte ihre Wirkung erst mit der Zeit. So sei der Wert von 0,1 Prozent der Grippeopfer nicht vergleichbar mit den 0,23 Prozent der Coronatoten. Zudem gibt es noch sehr viele Unbekannten, so Ioannidis. Er landet in seinen Untersuchungen hinsichtlich der infection fatality rate der Grippe wie gesehen bei plus/minus 0,1 Prozent, verglichen mit anderen Berechnungen ist dieser Wert im oberen Bereich anzusiedeln (das CDC kommt auf 0.05 Prozent), bei der IFR für Covid findet er sich stets im unteren Bereich (verschiedene Untersuchungen kommen für die – wohlgemerkt – westlichen Länder auf einen IFR von mindestens 0,6 Prozent).

Am 26. März 2021 hat Ioannidis nachgelegt. In einer weiteren Evaluation, in der er sechs weltweit angelegte Studien (bis 14. Januar 2021) ausgewertet hat, kommt er zum Schluss, dass SARS-CoV2 sehr verbreitet ist. Aber das Virus »hat eine geringere durchschnittliche IFR als ursprünglich befürchtet, und eine erhebliche globale und lokale Heterogenität.« Die Sterberate in Regionen mit besonders vielen Infektionen sei zuweilen eher tiefer (als Beispiel nennt er Andorra), das gelte aber auch für Länder, in denen die Ansteckungen auf niedrigem Niveau verharrten (Färöer-Inseln, Zypern, Island, Finnland). Ebenso trifft diese Beobachtung auch für Länder mit eher jüngerer Bevölkerung zu, was nicht sonderlich überrascht. Im Weiteren stellt er fest, dass in der ersten Welle die IFR etwas höher gewesen sei. Zudem konstatiert er, dass es auch innerhalb der Länder große Unterschiede gebe. Ioannidis hat für die ganze Welt folgendes berechnet: »Durch Extrapolation kann man vorsichtig  von ungefähr 1,5-2,0 Milliarden Infektionen bis zum 21. Februar 2021 schätzen (verglichen mit 112 Millionen dokumentierten Fällen). Dies entspricht einer globalen IFR von  ungefähr 0,15%.« Ioannidis Untersuchung wurde kritisch aufgenommen. Der angesehene Epidemiologe Adam Kucharski von der London School of Hygiene & Tropical Medicine etwa bemängelt den Verzögerungseffekt, den Ioannidis nicht berücksichtige oder dass er eine IFR festlege, die weltweit gelte, obwohl er selbst von großen regionalen Unterschieden spreche. Zudem weist Ioannidis selbst darauf hin, dass die Qualität der Datenerhebung sehr unterschiedlich ist.

In mehreren kleineren Studien zur Sterblichkeit hat Ioannidis seine These zu untermauern versucht. Die zur Verfügung stehende Datenbasis ist allerdings dünn. Er rechnete beispielsweise die berühmt gewordene Heinsberg-Studie nach und kommt dort auf einen IFR von 0,36 Prozent. Allerdings sind zahlreiche Patienten erst nach Abschluss der Erhebungen gestorben und fanden nicht Eingang in die Berechnungen. Eine zweite Studie, die er zur Bestätigung seiner tiefen IFR-These heranzieht, untersuchte Hoechst-Mitarbeiter und stammt aus Marburg. Die dortigen Forscherinnen berechneten jedoch keinen IFR, weil die Fallzahl zu klein war. Ioannidis stört das nicht. Aufgrund von 2000 Fällen mit 7 Todesopfern rechnet er selbst einen Wert für ganz Deutschland hoch (Quelle: taz). Hierfür wurde er in breiten Fachkreisen kritisiert.

In einer weiteren Studie vergleicht er Länder, die mit sanften Maßnahmen der Pandemie begegneten, etwa Schweden oder Südkorea, mit Ländern, die härter einschränkten (Deutschland, Italien, Vereinigtes Königreich u.a.). Die Zahlen für Schweden wurden von Ioannidis bis Anfang April berücksichtigt. Bekanntlich begann die erste Welle in Schweden erst Mitte April stark anzusteigen. Zu Südkorea ist zu sagen, dass tatsächlich einzelne Maßnahmen schwächer sind, andere jedoch nicht. Beispielsweise wird das Contact Tracing viel konsequenter – und erfolgreicher – umgesetzt. Wird ein Cluster entdeckt, werden die Maßnahmen für kurze Zeit markant verschärft (z.B. mit Circuit Breakern). Zudem beziehen sich Ioannidis Befunde nur auf Resultate der ersten Welle. Wie aussagekräftig solche Berechnungen für die zweite Welle sind, bleibt auch in Fachkreisen umstritten. In manchen Ländern, wie beispielsweise in der Schweiz, gab es im Herbst/Winter 2020/21 einen sogenannten »Lockdown light«. Die Erfahrungen mit den damit verbundenen weichen Maßnahmen waren schlecht.

Allgemein berücksichtige Ioannidis den Verzögerungseffekt von getroffenen Einschränkungen zu wenig, sagt der Ökonom Andreas Backhaus von der Ludwig-Maximilians-Universität in München gegenüber dem Bayerischen Rundfunk. Auch wenn die Politik Eindämmungen beschlossen habe, dauere es eine Weile, bis diese wirkten. Das könne zu falschen Kausalitäten führen. In einer Untersuchung der Universität Edinburgh wurden die Lockdown-Maßnahmen während der ersten Welle in 130 Ländern analysiert. Besonders wirksam war das Verbot öffentlicher Veranstaltungen und die Kontakteinschränkung. Sobald sich wieder mehr als zehn Leute treffen durften und die Schulen wieder geöffnet wurden, begannen die Infektionszahlen wieder zu steigen. Doch vieles weiß man noch nicht. So stellt der Statistiker Helmut Küchenhoff von der Ludwig-Maximilians-Universität München fest, es sei schwierig zu beurteilen, inwiefern harte Maßnahmen während der ersten Welle wirklich wirksam gewesen wären. Ref. Die Infektionskurve hat vor dem Inkrafttreten der Einschränkungen begonnen, flacher zu werden. Ebenfalls der R-Wert. Es ist zu vermuten, dass viele Menschen schon vorher freiwillig das Verhalten angepasst haben, sich weniger bewegten, öffentliche Orte mieden, weniger Leute trafen, zuhause arbeiteten.