Der Corona-Blog

Covid-19 hat viele Menschen in den Bann gezogen. Gesundheitlich weit weniger als emotional und mental. Dieses in den Bann Ziehen ging an Wissenschaftlern nicht vorbei. Dieser Blog beschreibt die Aktivitäten verschiedener Wissenschaftler aus dem Bereich der Volkswirtschaftslehre, Ökonometrie, Virologie und Physik, die gemeinsam versuchen, die Entwicklung von Covid-19 in Deutschland greifbar zu machen. Viel wurde erreicht, noch viel mehr bleibt jedoch noch zu verstehen. Die wissenschaftlichen Fachartikel zu diesem Blog finden sich auf einer anderen Seite.

Eine Zusammenfassung für die Lehre – Kurz vor dem Wintersemester am 22. Oktober

Dieser Blog startete ursprünglich mit der Idee, die Entwicklung der Covid-19 Epidemie in Deutschland so darzustellen, dass sie für Studierende und Alumnis eines Tages gut nachvollziehbar ist. Die Darstellung wurde auch mit dem Ziel erstellt, in die Lehre einfließen zu können. Nun, es ist so weit. Das Wintersemester naht, die Lehre startet, die Einträge sind viel mehr geworden als geplant, Covid-19-20-21 kam, um zu bleiben. Hier ist nun eine Auflistung von Einträgen, welche in der Lehre Verwendung finden werden.

Bitte korrigiert die Testverzerrung in CoV-2 Infektionszahlen – Einschätzung vom 21. Oktober

Gesundheitspolitische Maßnahmen werden mit der Anzahl der SARS-CoV-2 Neuinfektionen begründet. Unterschiedliche Gründe für Testungen auf CoV-2 Infektionen verzerren jedoch die bestätigte Anzahl der Neuinfektionen. Damit spiegelt diese täglich verkündete Kenngröße den tatsächlichen Verlauf einer Epidemie nur unzureichend wieder. Wir alle schauen auf eine Uhr, obwohl wir wissen, dass sie falsch geht. Schwellenwerten von z.B. 50 Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner über die letzten 7 Tage, die vor wenigen Monaten noch sinnvoll waren, fehlt heute eine gute Grundlage und sollten nicht mehr verwendet werden. Gibt es eine Uhr, die genauer geht? Der Rest steht auf der Ökonomenstimme.

Der Einschätzung liegt ein wissenschaftliches Papier zugrunde. Zu letzterem gibt es auch ein Vortragsvideo (auf Englisch).

Wo stehen wir? Einschätzung vom 16. September

Vor wenigen Tagen hielt ich einen Vortrag über unsere aktuelle Covid-Forschung. Viel ist verstanden, alle warten auf den Impfstoff, was bleibt noch zu verstehen? Dies ist in den Folien zum Vortrag hoffentlich ausreichend ersichtlich.

Unsere Maskenstudie ist inzwischen ein "revise & resubmit" in einer sehr angesehenen internationalen Zeitschrift. Dies ist sicher ein Signal, dass wir sehr sorgfältig gearbeitet haben. Man soll allerdings wie immer den Tag nicht vor dem Abend loben, also warten wir ab.

(Kein) Grund zur Beunruhigung? Einschätzung vom 17. August

Die Einschätzung der aktuellen Lage fällt nicht sonderlich schwer. Beim Urlaubscheck schrieben wir, dass der Urlaubsverkehr plus die Schulöffnungen u.U. zu steigenden Infektionszahlen führen. Nun steigen die Infektionszahlen. Eigentlich nicht verwunderlich. Ist das ein Grund zur Sorge? Ganz zu Beginn dieses Blogs wurden mehrmals Wahrscheinlichkeiten angegeben, sich zu infizieren. Andere Darstellungen waren die Gruppengrößen – wie groß ist eine Gruppe, innerhalb derer sich im Schnitt pro Tag eine Person infiziert? Nun stellen wir eine ähnliche Überlegung an zur Beantwortung der Frage, ob man sich aktuell Sorgen machen muss. Die Antwort wird sein: Solange es weniger als 2842 Neuinfektionen pro Tag sind, muss man weiterhin vorsichtig sein, Abstand wahren, Mund-Nase-Schutz tragen, bei Symptomen zuhause bleiben, Testpflicht nachkommen, Quarantäne einhalten, den allgemeinen Regelungen Folge leisten, aber es gibt keinen wirklichen Grund zur Sorge. Woher kommt diese Aussage?

Als erstes braucht man für die Bewertung einer Situation eine Festlegung, was als optimal betrachtet wird. Oder zumindest eine Festlegung, was man erreichen möchte. Nehmen wir an, wir sind nicht besorgt, wenn es ungefähr ein ganzes Leben dauert, bis man sich einmal mit SARS-CoV-2 infiziert. In einem Leben von, sagen wir, 80 Jahren passiert so viel, da kommt es auf eine SARS-CoV-2 Infektion auch nicht an (man sollte allerdings eine Sterbequote von ungefähr 4% berücksichtigen).

Wenn die Gesellschaft diese eine Infektion als akzeptables Risiko in Kauf nimmt, dann können wir nun 83 Millionen Einwohner in Deutschland nehmen und diese auf 80 Jahre mal 365 Tage verteilen, dann haben wir 83.000.000/80/365 = 2842 Personen pro Tag. Wenn man sich also vorstellt, dass reihum jeder einmal infiziert wird, dann dauert es bei 2842 Neuinfektionen pro Tag 80 Jahre, bis alle Einwohner Deutschlands (im Schnitt) einmal (registriert) infiziert werden.

Ist das nun eine absurde Überlegung, oder dient sie zur Beruhigung? Was ist eine aktuell weithin akzeptierte Kenngröße? 50 Neuinfektionen über die letzten 7 Tage pro 100.000 Einwohner. Wenn dieser Wert überschritten wird, dann sind lokale Behörden auf Landkreisebene angehalten, soziale Kontakte zu beschränken. Diese 50 Neuinfektionen in 7 Tagen entsprechen ziemlich genau 7 Neuinfektionen pro 100.000 Einwohner pro Tag. Das ist gleich 5810 Neuinfektionen pro 83 Millionen pro Tag. Also ist der aktuell verwendeten Schwellenwert (50 pro 7 Tage pro 100.000 Einwohner) noch viel entspannter als das Maß von oben mit 2842 Neuinfektionen pro Tag.

Ob jeder mit der Vorstellung, einmal im Leben an einer Infektion zu erkranken, die mit 4% Sterbewahrscheinlichkeit einhergeht, zufrieden ist – ob dies ein angemessener Preis ist für die relativen Freiheiten (und die damit einhergehende wirtschaftliche Erholung), die wir im Vergleich zu vor ein paar Monaten nun haben, das ist eine individuelle Überlegung. Da sich die Risikobereitschaft zwischen Menschen stark unterscheidet wird es also nie eine politische Einstimmigkeit zu „akzeptablen“ Neuinfektionszahlen geben. Aber man kann zumindest versuchen, ein Gefühl für die Bedeutung dieser Zahlen zu entwickeln.

Nachtrag zu unserer Maskenstudie – Einschätzung vom 16. August

[mit Timo MitzeReinhold Kosfeld und Johannes Rode] Unsere Maskenstudie hat zu einem Echo geführt, das für uns alle positiv überraschend bis teilweise überwältigend war. Es gab Medienreaktionen und Nachfragen aus den USA, Großbritannien (Seite 1 Artikel in The Times), Niederlande und im wesentlichen „alle Medien“ in Deutschland. Weiterhin haben wir uns über eine Vielzahl an individuellen Anfragen verschiedener Menschen gefreut. Sie haben uns teilweise auch geholfen, unsere Studie zu verbessern. Dafür herzlichen Dank. Wir konnten aber nicht alle Anfragen individuell beantworten und haben deswegen hier Antworten auf die am häufigsten gestellten Fragen zusammengestellt. Diese verschicken wir auch ab und zu per Email.

 

Sehr geehrte Dame, sehr geehrter Herr,

haben Sie herzlichen Dank für Ihr Interesse an unserer Arbeit zu Masken und deren Schutzwirkung gegen eine Infektion mit Covid-19. Bitte beachten Sie, dass wir Ende Juli eine überarbeitete Version unserer ursprünglichen Arbeit fertiggestellt haben. Die ursprüngliche Arbeit wurde ergänzt durch eine Darstellung auf Deutsch und eine Kurzvariante auf Englisch. Die überarbeitete Version trägt ebenfalls den Titel „Face Masks Considerably Reduce Covid‐19 Cases in Germany - A synthetic control method approach“ und befindet sich aktuell im Begutachtungsprozess. Die Überarbeitung verstärkte die Ergebnisse unserer ursprünglichen Untersuchung. Die überarbeitete Version ist inzwischen auch als CESifo Diskussionsbeitrag erhältlich.

Bitte haben Sie Verständnis dafür, dass wir nicht jede Anfrage individuell beantworten können. Wir freuen uns sehr über das enorme nationale und internationale öffentliche Interesse, müssen jedoch auch Zeit für unsere reguläre Tätigkeit aufbringen. Lassen Sie mich aber auf einige der am häufigsten gestellten Fragen eingehen.

Die Anzahl der Testungen

Wir haben den Einfluss der Anzahl der Testungen in unserer Studie nicht berücksichtigt. Es wäre wünschenswert, dies zu tun. Dem stehen aktuell zwei Dinge im Wege. Zum einen gibt es keine (öffentlichen) tagesgenauen Daten von Testungen. Zum anderen gibt es keine theoretischen Überlegungen, wie sich Testungen auf die Anzahl der gemeldet Infizierten auswirken sollte. Grundsätzlich kann man sagen, dass Testungen in Deutschland bis Anfang August im Wesentlichen (Ausnahmen waren u.a. Reihentestungen für wissenschaftliche Zwecke oder auch für gewisse Sportler) dann durchgeführt wurden, wenn ausreichend ärztlich bestätigte Symptome vorlagen. Ab Anfang August finden auch Testungen von Urlaubsheimkehrern statt. Wenn Testungen nur mit ausreichend viele Symptome durchgeführt werden, dann ist die Anzahl der Tests immer abhängig von der Anzahl der Personen mit hinreichenden Symptomen. In diesem Sinn hat die Anzahl der Testungen keinen ursächlichen Einfluss auf die Anzahl der Infizierten, da die Anzahl der Testungen selbst durch die Anzahl der Personen mit Symptomen verursacht wird.

Die Anzahl der Testungen hätte einen Einfluss auf die Anzahl der gemeldet Infizierten, wenn ohne medizinischen Grund getestet würde. Natürlich werden mehr Infizierte gefunden, wenn die Anzahl der Getesteten steigt. Wenn also repräsentative Stichproben für medizinische Zwecke getestet werden, dann ist die zu erwartende Anzahl der Infizierten umso größer, umso größer die Stichprobe. Wie hoch der Anteil dieser Tests relativ zu Tests mit medizinischer Indikation ist, wird von uns aktuell untersucht.

Grundsätzlich gehen wir jedoch davon aus, dass im von uns untersuchten Zeitraum keine fundamentalen Änderungen in den Testregeln erfolgt sind. Deswegen erwarten wir, dass unsere Ergebnisse nicht durch unterschiedliches Testverhalten erklärt werden können.

War es die Maske oder etwas anderes?

Wir haben in der Überarbeitung extrem viel Zeit damit verbracht, die Einführung der Masken (in Jena in 3 Stufen!) anderen Maßnahmen zeitlich gegenüber zu stellen. Dies ist nun in Abbildung 8 auf Seite 18 dargestellt (und wird in der Studie ausführlich besprochen). Aus ihr zeigt sich eindeutig: wir messen den Effekt von Masken.

Wann wirkt eine gesundheitspolitische Maßnahme?

Dies ist eine sehr wichtige Frage, der wir in unserer Überarbeitung auch viel Raum gegeben haben. Nach einer Infektion verstreicht die Inkubationszeit bis zum Erscheinen erster Erkrankungssymptome. Danach muss ein Arzt aufgesucht, ein Test durchgeführt und das Ergebnis gemeldet werden. Diese Verzögerung haben wir in Abschnitt A.3 auf S. 19 ausführlich dargestellt. (Das ist ein kleines statistisches Schmankerl, wir mussten 2 Zufallsvariablen addieren und die Verteilung der Summe bestimmen.) Mit allgemein akzeptieren Daten zur Inkubation und offiziellen Daten zur Meldeverzögerung in der BRD kommen wir auf einen Median von 10,5 Tage zwischen Infektion und Meldung. Nach 10,5 Tagen ist also die Hälfte der Erkrankungen statistisch sichtbar.

Wenn also eine gesundheitspolitische Maßnahme am z.B. 3. Tag eines Monats in Kraft tritt, dann gehen wir davon aus, dass ab Tag 14 in den Daten der Effekt der Maßnahme sichtbar ist. Sollte 10,5 Tage nach Inkrafttreten keine Änderung in den Daten sichtbar sein, dann hat die Maßnahme keinen Effekt (oder ein zweites Ereignis hat die Effekte genau aufgehoben – welches dann aber zu finden wäre).

Die Berechnung der Wirkungsstärke

Wir geben im Papier verschieden Maße an, wie stark der Rückgang der Infektionszahlen aufgrund des Mund-Nasenschutzes ist. Diese Maße sind alle in Tabelle 7, Anhang B.5 enthalten. Die Berechnung erfolgt in einer Exceldatei. Diese ist ebenfalls über eine unserer Internetseiten erhältlich.

Bei weiteren immer wiederkehrenden Fragen werden wir uns bemühen, diese in unsere Antwortliste aufzunehmen. Für viele Fragen hätten auch wir gerne Antworten. Wir sind aber Wissenschaftler und wissen um unser beschränktes Wissen. Und leider auch um unsere beschränkte Zeit.

Der Urlaubscheck – Wohin geht die Reise in Zeiten von Covid-19? – Einschätzung vom 9. Juli

[mit Dr. Constantin Weiser] Die Frage kann auf mindestens zwei Arten verstanden werden. Wie gestaltet sich der weitere Verlauf der Covid-19-Pandemie? Bleibt die Anzahl der Neuinfektionen weiterhin auf einem niedrigen Niveau, so dass man sich fast etwas wie Normalität erhoffen könnte? Oder kann die Frage räumlich verstanden werden? Stellen wir die Frage, wohin die Urlaubsreise gehen kann in den aktuellen Zeiten? Wir machen beides.

Die erste Interpretation allein wäre etwas unspektakulär, fast nicht der Rede wert. Es passiert nichts in Deutschland. Die Anzahl der Neuinfektionen fällt langsam. Es gab ein Tonnies-Unglück, aber danach fielen die Zahlen wieder. Aber sie fielen nicht stark. Wenn wir uns die Abbildung des Robert-Koch Instituts ausleihen dürfen, dann ist dieser Zusammenhang klar.

Schon Anfang Juni lag die Anzahl der Neuinfektionen in Deutschland pro Tag im Schnitt um die 500. Vorher warteten wir darauf, dass die Anzahl endlich unter 500 fällt, danach warteten wir auf die 400, vielleicht die 300. Aber dann gab es das Problem in Schlachthöfen. Nun warten wir wieder auf das Fallen unter die 400, unter die 300 – wir warten. Fast nicht der Rede wert.

Auf der anderen Seite ist ja diese scheinbare Konstanz auch schon informativ. Mit den aktuellen gesundheitspolitischen Maßnahmen scheint sich die Anzahl der Neuinfektionen zu stabilisieren. Es geht nicht vorwärts und nicht rückwärts. Wenn man einen Trend erkennen wollte (den man vermutlich auch statistisch belegen könnte), dann gehen die Anzahl der Neuinfektionen ganz langsam zurück. Aber eben nur langsam. Also kann man gespannt sein auf die Urlaubszeit, auf Reiseaktivitäten, auf den Neubeginn der Schule. Mit vielen neuen Kontakten könnte die Anzahl der Neuinfektionen wieder steigen. Oder mit weiteren Lockerungsmaßnahmen. Keine Masken mehr, wieder Großveranstaltungen, weniger Hygienevorschriften, Wiedereröffnung von Clubs und Bars, es bleibt noch viel zu lockern. Sollten wir aktuell auf einem konstanten Trend sein, dann würde man vermuten, dass weitere Lockerungen den Trend umkehren.

Bevor jedoch die Schulen wiederbeginnen – und das wird ja tatsächlich ein großes soziales und gesundheitliches Experiment – die Statistiker stehen in den Startlöchern, könnten wir uns der zweiten Interpretation der obigen Frage widmen. Wohin kann denn die Urlaubsreise gehen? Nehmen wir an, wir verhalten uns im Urlaub ziemlich ähnlich wie zuhause in Bezug auf soziale Kontakte. Wir gehen von unserer Wohnung in eine Ferienwohnung. Statt zuhause in einem Supermarkt einzukaufen machen wir das am Urlaubsort. Dann sollte die Anzahl der Kontakte (abgesehen von den Reisekontakten) pro Tag relativ unverändert sein. Damit wäre dann also das einzige Kriterium für die Frage eines erhöhten Infektionsrisikos, ob die Reise in eine Region geht, wo die Anzahl der Infizierten pro Einwohner höher ist. Natürlich muss diese Überlegung so nicht gelten – vielleicht fahren wir ja in den Urlaub, um dort ganz viele neue Leute ganz intensiv kennenzulernen, oder wir fahren in den Urlaub, um ganz für uns allein durch die Berge zu wandern oder zu meditieren. Dann ändert sich natürlich das individuelle Infektionsrisiko auch durch das geänderte individuelle Verhalten. Die folgenden Abbildungen sind also nur informativ für eine Urlaubsplanung, wenn wir im Urlaub genauso häufig mit anderen Menschen in Kontakt treten wie zuhause. Wenn dies der Fall ist, dann ist es infektionsbezogen eine gute Idee, in eine Region mit niedrigen Infektionszahlen pro Einwohner zu fahren. Es ist keine gute Idee, in eine Region mit hohen Infektionszahlen pro Einwohner zu fahren.

Bevor wir uns die Abbildungen ansehen, eine Bemerkung zur Herkunft der Daten. Die Daten werden vom  "European Centre for Disease Prevention and Control" (ECDC) veröffentlicht und zum Download bereitgestellt. Die Daten aus Ländern der EU werden durch die nationalen Meldesysteme erhoben, internationale Daten durch die WHO bereitgestellt und durch manuelle Auswertung von 500 Datenquellen ergänzt. Die Aussagekraft der Daten dürfte je nach Land unterschiedlich sein, da die Zahlen, je nach Testverhalten und Erhebungssystem mehr oder weniger stark das tatsächliche Infektionsgeschehen abbilden. Insbesondere die Konzentration des Infektionsgeschehens auf lokale Hotspots wird aus den Daten nicht ersichtlich, was jedoch wichtig wäre für die Beurteilung des tatsächlichen Infektionsrisikos in einer Region. Trotzdem glauben wir, dass folgende Abbildungen informativ sind, zumindest in einem indirekten, aber dennoch hilfreichen Sinn – auf den wir zurückkommen werden. Nun die Abbildungen.

Schauen wir zunächst auf die beliebtesten Urlaubsziele der Deutschen über die vergangenen Jahre.

An erster Stelle der beliebtesten Urlaubsziele steht Deutschland selbst. Der qualitative Verlauf ist bekannt. In Spitzenzeiten im April steckte sich jeder 5. bis 6. von 100.000 Einwohnern pro Tag an (und wurde als Infektion gemeldet, also ohne Berücksichtigung von nicht-gemeldeten und von stummen Infektionen). Danach fielen die Neuinfektionen bis Mitte Juni, Schlachtbetriebe führten zu einem Neuanstieg, jetzt fallen sie wieder (aber eben nicht stark, wie oben beschrieben). Der aktuelle Stand in Deutschland ist mit der roten Linie gekennzeichnet – in der Abbildung für Deutschland wie auch in den anderen Abbildungen. Ein Vergleich der Entwicklungen in Spanien, Italien und Griechenland zeigt: nichts wie ab in den Urlaub. Spanien und Italien hatten viel höhere Infektionszahlen pro 100.000 Einwohnern. Aktuell sind die Zahlen jedoch mit Deutschland vergleichbar. Ja, es gibt Schwierigkeiten, Infektionszahlen international aufgrund unterschiedlicher Messmethoden zu vergleichen, es mag auch Fragen bezüglich der Glaubwürdigkeit von Daten geben, letztere erscheinen jedoch für diese Länder nicht zu gravierend. Nach obigen Daten sollte Griechenland das Urlaubsland Nummer 1 sein. Viel schwieriger schaut es jedoch mit der Türkei, Slowenien und Kroatien aus. Dieser Länder scheinen fast „lehrbuchartig“ den Verlauf einer viel besprochenen „zweiten Welle“ widerzuspiegeln. Bis Mitte Juni erschien auch Österreich eine gute Idee als Urlaubsland. Von einer zweiten Welle zu reden erscheint früh, warten wir ab.

Wenn wir uns nach weiteren Optionen umschauen wollten, hier wären unsere Nachbarländer.

Der Vergleich der roten Linie und der Verlauf in den jeweiligen Ländern sagt klar, wo ein Urlaub ratsam ist.

Wendet man sich ferneren oder kleineren Urlaubszielen zu, findet man erstaunliche internationale Unterschiede in den Infektionszahlen pro 100.000 Einwohnern. Diese Normierung auf die Einwohnerzahl macht Länder vergleichbar, die sich in der absoluten Größe (gemessen in der Einwohnerzahl) stark unterscheiden. In jedem Land gibt es Kleinstädte mit ca. 100.000 Einwohnern. Wenn man sich vorstellt, in einem solchen Land in einer solchen Kleinstadt im Urlaub zu sein, dann ist die Infektionszahl pro 100.000 Einwohnern sehr informativ. Länder mit hohen Neuinfektionen wären zu meiden.

Zwischen einigen dieser Länder und Deutschland finden urlaubs- und berufsbedingte Reisen statt. Wenn Testkapazitäten in Deutschland ausgeweitet werden und Reisen zwischen diesen Ländern bekannt sind, erscheint es aus gesundheitspolitischen Überlegungen sinnvoll, Reisende nach Rückkehr zu testen.

Lassen Sie uns zum Abschluss erneut auf den Aspekt der internationalen Vergleichbarkeit eingehen. Wenn Regeln zum Test auf SARS-CoV-2 zwischen Ländern systematisch abweichen, dann würde man erwarten, dass auch die Neuinfektionszahlen pro Einwohner abweichen. Wenn in einem Land nur auf medizinische Anordnung getestet wird (wie in Deutschland weiterhin weitgehend der Fall, siehe RKI zu etwas Hintergrund zum Meldeverfahren), in anderen Ländern aber (als Beispiel) systematisch die gesamte Bevölkerung getestet würde, dann wären Neuinfektionszahlen in den Ländern mit systematischen Tests höher, da dann auch die asymptomatischen Fälle gemessen werden würden. Länder mit systematischen Tests der gesamten Bevölkerung sind uns nicht bekannt. Deswegen glauben wir, dass große Unterschiede in Neuinfektionen pro 100.000 Einwohnern tatsächlich auch Unterschiede im Infektionsverlauf widerspiegeln.

Bezüglich eines Aspektes sind obige Abbildungen aber auf jeden Fall informativ: Bezüglich des zeitlichen Verlaufs innerhalb eines Landes. Wenn sich zweite Wellen abzeichnen, dann kann dies als Anzeichen gewertet werden, dass Länder unter Umständen zu schnell Lockerungsmaßnahmen durchgeführt haben. In diesen Ländern ist dann sicher größere Vorsicht geboten. Eine Urlaubsreise sollte dann dorthin vielleicht nicht geplant werden.

Wir hoffen ausreichend klar gemacht zu haben, dass auch Zahlen keine absolute Wahrheit bieten. Zahlen müssen auch interpretiert werden. Aber ganz auf Zahlen zu verzichten ist sicher die schlechteste Option. Dann ist Spekulation und subjektiven Einschätzungen Tür und Tor geöffnet. Wohin die Reise geht? Entscheiden Sie selbst. Wir melden uns, wenn wir gesicherte Empfehlungen geben können. Dies dauert leider teilweise sehr lange – bis dahin ist hoffentlich die Pandemie vorbei. Somit wird immer ein Zielkonflikt zwischen Schnelligkeit und Genauigkeit bestehen bleiben.

Masken helfen ungemein – Einschätzung vom 4. Juni

Pressemitteilung

[mit Timo Mitze, Reinhold Kosfeld und Johannes Rode] Die Zeiten von Covid-19 scheinen so langsam zu Ende zu gehen. Auch wenn viele gesundheitspolitische Maßnahmen noch in Kraft sind, sind, ganz grob gesprochen, etwa die Hälfte aufgehoben. Die Neuinfektionen sinken nicht mehr ganz so rasant wie vor etwa drei Wochen, aber sie sinken weiterhin. Schon seit einiger Zeit stellt sich in diesem Zusammenhang die Frage, welche der gesundheitspolitischen Maßnahmen denn am erfolgreichsten waren. Oder anders ausgedrückt, was hat denn die eine oder andere Maßnahme tatsächlich gebracht?

Es liegt in der Natur sorgfältigen wissenschaftlichen Arbeitens, dass solche Ergebnisse nicht so schnell geliefert werden können, wie es für eine Unterstützung laufender politischer Diskussionen wünschenswert wäre. Inzwischen gibt es jedoch eine erste detaillierte Studie von Mitze, Kosfeld, Rode und Wälde zu Atemmasken. Diese findet, dass Masken einen überraschend großen Beitrag geleistet haben, um Infektionszahlen zu reduzieren.

Die unglaubliche Stabilität der Ausbreitung von Covid 19 (abgesehen von Bremen und Thüringen) – Einschätzung von 17. Mai

[mit Dr. Constantin Weiser] Bis zum 19. April gab es nur gesundheitspolitischer Maßnahmen, welche dem Ziel der Eindämmung der Ausbreitung von Covid 19 dienten. Ab dem 20. April traten verschiedene Lockerungsmaßnahmen in Kraft, weitere Maßnahmen folgten Ende April und Anfang Mai. Diese Maßnahmen unterscheiden sich erheblich zwischen den Bundesländern. Man hätte also erwarten können, dass sich die Ausbreitungsdynamik von Covid 19 ab dem 20. April ändert. Dies ist jedoch, abgesehen von Bremen und Thüringen, für kein Bundesland in der Bundesrepublik Deutschland der Fall.

Diese Abbildungen für 16 Bundesländer zeigen den beobachteten Verlauf der Anzahl der gemeldet Infizierten. Wir sagen mit Daten bis zum einschließlich den 19. April den weiteren Verlauf ab 20. April vorher. Dies sind die roten gestrichelten Linien mit dem grünen Konfidenzintervall. Abgesehen von, wie gesagt, Bremen und Thüringen liegen alle Bundesländer ab dem 20. April in diesem vorhergesagten Bereich. Das ist nun nicht etwa ein Verdienst des von uns sehr weise gewählten Vorhersagemodells, das weist vielmehr darauf hin, dass die Ausbreitungsdynamik von Covid 19 sehr, sehr stabil ist. Dies ist tatsächlich schon überraschend.

Möchte man nun spekulieren, woran das liegt, dann könnte man behaupten, die Lockerungsmaßnahmen haben nicht zu einem verstärkten Ausbreiten von Covid 19 geführt. Haben sie deswegen im Umkehrschluss erst gar nichts gebracht? Dies kann so schnell nicht geschlussfolgert werden. Menschen verhalten sich jetzt ganz anders als im März. Menschen sind weiterhin vorsichtig, tragen Atemmasken, halten im Schnitt mehr Distanz zu Mitmenschen als vor zwei oder sicher drei Monaten und Schulen und Kindergärten sind im Wesentlichen noch geschlossen. Weiterhin werden entdeckte Infektionsherde inzwischen sehr schnell von Behörden geschlossen. In diesem Sinn hat eine Bewusstseinsbildung stattgefunden, die sicher zur Eindämmung der Ausbreitung der Epidemie beiträgt.

Dennoch ist es einfach erstaunlich, dass man auf dieser Ebene der Bundesländer so gut wie keine Effekte entdeckt. Eine genauere Untersuchung von Bremen und Thüringen wäre natürlich lohnenswert. Als Erinnerung an das persönliche Risiko, sich aktuell zu infizieren: am vergangenen Mittwoch war die Anzahl der Neuinfektionen zum ersten Mal geringer als 1000. Im Schnitt liegen wir vielleicht bei 800 Neuinfektionen pro Tag. Das ist eine Person von 100.000. Dieses Risiko ist in der Tat sehr gering.

Die beste aller Zeiten? Einschätzung vom 9. Mai

Kann man am 8. oder 9. Mai etwas schreiben ohne das Kriegsende zu erwähnen? Vor allem jetzt, 75 Jahre nach Ende des Zweiten Weltkrieges? Vielleicht leben wir deshalb in den besten aller Zeiten, da der Zweite Weltkrieg zu Ende ging und damit die NS-Diktatur. Zurück zum Thema: Es scheint als liefen wir Zeiten entgegen, die so gut sind wie zuletzt vor 2 Monaten. Im Schnitt wurden über die letzten Tage weniger als 900 Menschen pro Tag neu als infiziert gemeldet, das sind auf die Gesamtbevölkerung gerechnet gerade mal circa 1 von 90.000 Personen pro Tag.

In einem Vortrag am iza stellte ich am letzten Donnerstag unsere Arbeiten der letzten 10-12 Wochen vor. Wie bekannt führten die gesundheitspolitischen Maßnahmen von Mitte bis Ende März zu einem starken Rückgang der Ausbreitung von Covid-19. Die Lockerung der Maßnahmen vom 20. April konnte den Rückgang der Neuinfektionen nicht bremsen. Es gibt jedoch leichte Anzeichen, dass die Anzahl der Neuerkrankungen nicht so schnell gesunken ist wie vor dem 20. April. Für die Bundesländer gibt es seit dem 20. April teilweise erhebliche Abweichungen nach oben und unten. Der Vortrag betonte auch den vermeintlichen Zielkonflikt zwischen Gesundheit und Einkommen. Der Zielkonflikt erscheint jedoch unvollständig, wenn er auf diese einfache Weise formuliert wird. Gesundheit steht nicht nicht nur für Abwesenheit von Covid-19 und reduziertes Einkommen bringt ebenfalls gesundheitliche Konsequenzen mit sich.

Wie schon die letzten Tage bis Wochen wird auch die kommende Zeit geprägt sein von Diskussionen jenseits von Covid-19 im engen Sinn. Covid-19 scheint langsam zu einer gewöhnlichen politischen Angelegenheit zu werden. Niemand glaubt, es sei alles vorbei, aber vielleicht bleiben wir tatsächlich von einer zweiten Welle verschont: Menschen haben gelernt und Verhalten hat sich geändert. Solange jedoch Großveranstaltungen verboten, Schulen und Kindergärten oder auch Schwimmbäder geschlossen bleiben sind wir noch nicht zurück im „normalen Leben“. Erst wenn wieder Kontaktfreiheit herrscht werden wir merken, ob menschliche Vorsicht alleine ausreicht, die zweite Welle zu vermeiden.

Schön wäre es. Es könnte wieder Ruhe einkehren, wichtige(re?) Dinge könnten wieder in den Vordergrund treten. Die globale Erwärmung, Bevölkerungswachstum, ungebändigter Konsum, das sind die Themen, die zurückkehren werden. Kluge Denker führen Belege an, dass auch Covid-19 nur ein Symptom exzessiven menschlichen Handelns sei. Die Frage ist, wieso menschliches Handeln so ist wie es ist – der ungesättigte egozentrierte homo oeconomicus, wieso ist er in vielen Bereichen so erfolgreich im Erklären menschlichen Verhaltens? Das sind die tatsächlichen, tieferliegenden Fragen. Diese könnten wieder in den Vordergrund treten, oder sollten dies endlich einmal tun. Dieser Blog könnte dann auch mit einer viel niedrigeren Frequenz beschrieben werden. Es wäre wünschenswert, wenn Covid-19 nicht mehr alles Denken, Fühlen und Handeln bestimmen würde.

Ein Plan für eine wissenschaftlich begleitete Lockerung – Einschätzung vom 4. Mai

Wie sollen die bestehenden Kontaktregeln weiter gelockert werden? Soll es deutschlandweit einheitliche Regeln geben, oder sollen diese nach Bundesländern oder sogar Landkreisen unterschiedlich gestaltet werden?

Allgemein akzeptiertes und weit verbreitetes statistisches Wissen verlangt nach einer Lockerung, die sich auf zufällige Weise von Landkreis zu Landkreis unterscheidet. Dies erlaubt, die Ansteckungswege mit SARS-CoV-2 am schnellsten zu verstehen. Dieses Vorgehen reduziert Infektionszahlen und Krankentage, rettet Menschenleben und spart Geld.

  • Die Lage

Bis 13. März 2020 gab es keine systematischen Regeln für private oder berufliche soziale Kontakte in Deutschland. Zwischen 14. März und 19. April 2020 waren, bis auf wenige Ausnahmen, die Regeln in den einzelnen Bundesländern relativ einheitlich. Mit der ersten Lockerungswelle seit dem 20. April unterscheiden sich die Regeln zwischen den Bundesländern oder Landkreisen stärker.

Niemand in Deutschland oder weltweit weiß auf einem wissenschaftlich gesicherten Niveau, was die Ausbreitungswege von Covid-19 in Deutschland sind. Ist das Tragen von Masken sinnvoll, sollen Kindergärten oder Schulen geschlossen werden, welchen Effekt haben die Schließungen von kleineren Läden oder von Geschäften mit mehr als 800 qm Verkaufsfläche?

  • Das Prinzip: die randomisierte kontrollierte Studie

In der Statistik gibt es seit Jahrzehnten den Ansatz der randomisierten kontrollierten Studie. Dabei werden die Effekte verschiedener Interventionen (wie z.B. Masken, Schulschließung, Kontaktsperren) dadurch verstanden, dass Interventionen zufällig festgelegt werden. Dies führt zu einer Aufteilung (etwa von Landkreisen) in Studiengruppe und Kontrollgruppe. Der Vergleich der Ergebnisse zwischen diesen zwei Gruppen erlaubt die bestmögliche Beurteilung der Effekte der Interventionen.

Schnell zugängliche Einführungen sind Einträge in Wikipedia, wie z.B. https://de.wikipedia.org/wiki/Randomisierte_kontrollierte_Studie oder https://en.wikipedia.org/wiki/Randomized_controlled_trial. In der Ökonomie ist diese Methode der Goldstandard u.a. für die Entwicklungszusammenarbeit. Große Organisationen wie u.a. die Weltbank verwenden sie routinemäßig. Im Jahr 2019 gab es für diesen Ansatz den Alfred-Nobel-Gedächtnispreis für Wirtschaftswissenschaften, https://www.nobelprize.org/prizes/economic-sciences/2019/press-release/. Die Methode wird in einer Vielzahl von Lehrbüchern vermittelt und in unterschiedlichsten Disziplinen (u.a. Medizin, Psychologie, Soziologie, Wirtschaftswissenschaften) angewandt.

  • Die Umsetzung

Eine oder mehrere Landesregierungen beschließen Lockerungsmaßnahmen, die sich zwischen Landkreisen unterscheiden. In einem Landkreis („Landkreis A“) werden die Kindergärten geöffnet, sonst bleiben die Regeln unverändert. In einem anderen Landkreis („Landkreis B“) werden bei ansonst unveränderten Regeln die Grundschulen geöffnet, in noch einem Landkreis („Landkreis C“) werden weiterführende Schulen geöffnet. Es können weitere Landkreistypen mit entsprechenden aktuell öffentlich diskutierten Lockerungsmaßnahmen festgelegt werden.

Nach dieser Festlegung der Lockerungsmaßnahmen wird jeder tatsächliche Landkreis eines Bundeslands auf zufällige Weise einem Landkreistyp zugeordnet. Die neuen Regeln gelten ab einem Stichtag. Zwei bis drei Wochen nach diesem Stichtag wird mit den offiziellen Infektionszahlen überprüft, was die Effekte der Lockerungsmaßnahmen sind.

  • Abwägungen

Werden Menschen durch dieses Vorgehen zu Versuchskaninchen? Nein, das werden sie nicht durch dieses Vorgehen, das sind wir sowieso. Wenn Länder und Gemeinden unterschiedliche Maßnahmen festlegen, dann durchläuft jeder Landkreis ein eigenes „Experiment“. Würde man die Maßnahmen koordinieren, würden alle durch dieses sowieso stattfindende Experimentieren gewinnen.

Wäre ein solches Vorgehen ethisch vertretbar? Es sollte berücksichtigt werden, dass Lockerungsmaßnahmen in Regionen mit besonders hohen Infektionszahlen pro Einwohner nicht zu stark ausfallen. Somit wäre eine bedingte randomisierte Vorgehensweise empfehlenswert. Es gibt ethische Kriterien, die für ein solches Vorgehen sprechen („prozedurale Gerechtigkeit“) und ethische Kriterien, die es ablehnen (Unterschiede in Konsequenzen). Es ist jedoch zu vermuten, dass die ethischen Probleme ohne randomisiertes Vorgehen ähnlich groß sind. Sie sind nur etwas weniger sichtbar.

Wir betonen, dass dieses randomisierte Verfahren der Goldstandard in vielen Disziplinen ist. Es ist etwa in der Medizin die gängige Methode und dort allgemein akzeptiert. Gewonnene Erkenntnisse kämen natürlich auch all den Gruppen zugute, die zunächst keine zu großen Lockerungen erfahren. Dies wäre etwas später der Fall, dafür aber mit größerer Gewissheit, dass es zu keiner „zweiten Welle“ kommt. Regionen würden sich auch gegenseitig „versichern“: Sollten in einer Region die Infektionszahlen nach oben gehen, stünden in einer anderen Region Krankenhausbetten zur Verfügung. Natürlich kann das Vorgehen auch zeigen, dass manche Lockerungsmaßnahmen schneller umgesetzt werden können als gedacht.

  • Wo wir in einem Monat stehen werden

Niemand möchte eine zweite Infektionswelle, alle möchten mehr Freiheiten und ein Wiederanfahren wirtschaftlicher Aktivitäten. Unabhängig von den weiteren Lockerungsmaßnahmen zugrundeliegenden Überlegungen werden wir in Deutschland in einem Monat auf Infektionszahlen, Reproduktionsraten, Anzahl der Notfallpatienten, Infektionszahlen pro Einwohner, die Abflachung der Kurve und vieles mehr schauen. Die Frage ist, was wir aus alle dem verstehen und lernen können. Die Frage wird sein, was wir im Herbst oder zu eventuellen späteren Zeitpunkten aus diesem Sommer bezüglich der Infektionswege gelernt haben. Wenn politische Entscheidungsträger Lockerungsmaßnahmen nach den Prinzipien randomisierter kontrollierter Studien durchführen, dann werden wir am schnellsten lernen, welche Maßnahmen am besten helfen – für die Gesundheit, für die Wirtschaft, für die Demokratie und unsere Gesellschaft.

  • Unterzeichner

Salvatore Barbaro, Professor für Volkswirtschaftslehre, Johannes Gutenberg-Universität Mainz

Markus Frölich, Professor für Ökonometrie, Universität Mannheim

Philip Jung, Professor für Makroökonomie, Universität Dortmund

Reinhold Kosfeld, Professor für Statistik, Universität Kassel

Christian Merkl, Professor für Volkswirtschaftslehre, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg

Thorsten Schank, Professor für angewandte Statistik und Ökonometrie, Johannes Gutenberg-Universität Mainz

Jens Timmer, Professor für Theoretische Physik, Albert-Ludiwgs-Universität Freiburg

Reyn van Ewijk, Professor für Statistik und Ökonometrie, Johannes Gutenberg-Universität Mainz

Hans-Martin v. Gaudecker, Professor für angewandte Mikroökonomie, Universität Bonn

Klaus Wälde, Professor für Volkswirtschaftslehre, Johannes Gutenberg-Universität Mainz

 

Den Aufruf gibt es auch als pdf-Datei: Wissenschaftlicher Aufruf - Covid-19 Lockerungen systematisieren