Millionen Menschenleben gerettet
Leere Bahnhöfe im April – haben sich die Maßnahmen gegen Covid-19 ausgezahlt? Bild: dpa
Die ökonomischen Kosten der Maßnahmen gegen Covid-19 sind dramatisch, doch wie groß war ihr Nutzen? Zwei neue Modellstudien kommen auf der Grundlage internationaler Daten zu deutlichen Ergebnissen.
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Diskussionen über die Angemessenheit der Maßnahmen im Kampf gegen die Covid-19-Pandemie leiden unter einer grundlegenden Asymmetrie: „Wir haben die beispiellosen ökonomischen Kosten der Maßnahmen weltweit gesehen, aber gleichzeitig war ihr Nutzen nicht klar sichtbar“, fasste der am Global Policy Laboratory der Universität Berkeley tätige Wissenschaftler Solomon Hsiang das Problem am Montag zusammen. Er und seine Kollegen veröffentlichten in der Fachzeitschrift „Nature“ nun eine Studie, die dieses Informationsdefizit aufzuheben versucht. Ihr Ansatz dafür: Ökonometrische Modelle. Sie werden üblicherweise dafür genutzt, den Einfluss politischer Maßnahmen auf ökonomisches Wachstum zu bestimmen. In analoger Weise können sie eingesetzt werden, um politische Einflüsse auf das Wachstum von Infektionszahlen zu verstehen.
Redakteurin im Feuilleton.
Die für derartige Studien benötigten Daten liegen mittlerweile weltweit vor. Infektionszahlen sowie Informationen über den Zeitpunkt nationaler Interventionen erlauben, den Verlauf der Pandemie während der vergangenen Monate auf empirischer Basis einzuordnen. Sechs Länder schaute sich das Team aus Berkeley genauer an: China, Südkorea, Italien, Iran, Frankreich und die Vereinigten Staaten. Das Ergebnis der Analyse stimmt für alle dieser Länder überein: „Maßnahmen zur Eindämmung von Ansteckungen haben das Infektionswachstum signifikant und erheblich abgebremst“, heißt es in der Studie. Eine besondere Stärke der Analyse liegt darin, dass sie nicht von unsicheren epidemiologischen Parametern wie der Mortalitätsrate oder der Infektiösität des Virus abhängt: Die Änderungen in der Wachstumsrate werden direkt mit dem Einsatz politischer Maßnahmen in Beziehung gesetzt, ohne festlegen zu müssen, wie ein etwaiger Einfluss genau zustande gekommen ist. Außerdem sind die Resultate von den Einzelheiten der nationalen Test- und Meldepraxis unabhängig, sofern sich diese im betrachteten Zeitraum nicht geändert hat – falls doch, sollten derartige Änderungen allerdings in den Daten identifizierbar und zu berücksichtigen sein, schreiben die Forscher.
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