Folgen des Lockdown: sinkende Lebenserwartung und Übersterblichkeit auf Jahrzente hinaus vor allem für Männer [neue Studie]

Bei all der Rettung von Leben und dem Schutz der Bevölkerung vor COVID-19 ist so manchem Politiker offenkundig aus dem Blick geraten, dass Entscheidungen nicht nur die Folgen haben, die gewünscht sind, sondern auch ungewünschte, unbeabsichtigte, nichts desto trotz aber vorhersehbare Folgen.

Ein Lockdown führt vorhersehbar zu steigender Arbeitslosigkeit. Steigende Arbeitslosigkeit, das haben mittlerweile so viele Studien gezeigt, dass die adäquate Einheit, sie zu beschreiben, Kilogramm ist, führt zu sinkender Lebenserwartung und zu steigenden Todesraten. Die entsprechenden Zusammenhänge sind das, was man als sehr gut belegt ansehen kann, und es sind darüber hinaus bekannte Zusammenhänge. Selbst ein Politdarsteller kann also wissen, dass die Leben, die er vielleicht kurzfristig durch einen Lockdown zu retten im Stande ist, langfristig Leben kosten werden. There is no such thing as a free lunch, wie Milton Friedman einmal gesagt hat.

Eigentlich erstaunlich, dass es bislang keine Studie gegeben hat, die die Folgekosten von Lockdowns zu quantifizieren versucht. Obschon, wenn man sich die Probleme, die allein daraus entstehen, dass es noch keine Daten dazu gibt, wie groß der Arbeitslosigkeitsschock sein wird, der dem Lockdown folgt, vergegenwärtigt, dann ist es vielleicht gar nicht so verwunderlich.


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Wie dem auch sei, Francesco Bianchi, Giada Bianchi und Dongho Song haben einen ersten Ansatz vorgelegt, um diese Probleme zu lösen und einen Eindruck von den Kosten zu gewinnen, die mit einem Lockdown verbunden sind. Der Ansatz ist unter dem Titel “The Long-Term Impact of the COVID-19 Unemployment Shock on Life Expectancy and Mortality Rates” beim National Bureau of Economic Research in den USA veröffentlicht worden. Es ist ein so genanntes VAR-model, VAR steht für Vektor-Autoregression, einen Ansatz, in dem historische Daten und aktuelle Daten genutzt werden, um das Ausmaß eines künftigen ökonomischen Schocks zu modellieren. Wer sich für das Modell interessiert, der kann es hier nachlesen. Nur soviel, bei Vektor Autoregressionen wird versucht, sich die Dynamik von Entwicklungen nutzbar zu machen, wie sie sich in Zeitreihen abbilden lässt und auf Grundlage der Parameter, die diese Dynamik beschreiben, eine Schätzung für die Folgen eines Schocks vorzunehmen. Der Schock, den Bianci, Bianci und Song schätzen, entspricht etwas mehr als drei Standardabweichungen im Anteil der Arbeitslosigkeit, d.h. der Streuung, die um den Mittelwert einer Verteilung zu finden ist. Kurz gesagt ist die Standardabweichung ein Maß, das die durchschnittliche Entfernung aller Messpunkte zum Mittelwert ausdrückt. Ein Schock ist in einer Zeitreihe als Ausreißer-Wert, als erhebliche Abweichung vom Mittelwert definiert, im vorliegenden Fall also als dreifache Abweichung der Standardabweichung aller Werte vom Mittelwert der Verteilung.

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Falls das statistische Dörfer für sie sind, macht nichts. Es reicht zu wissen, dass die Schätzung von etwas mehr als drei Standardabweichungen Erhöhung der Arbeitslosigkeit als Folge von Lockdowns auf Basis von Daten für die USA vorgenommen wurde. Die USA sind (noch) durch einen dynamischen und flexiblen Arbeitsmarkt ausgezeichnet, in dem die Arbeitslosigkeit schnell steigt und ebenso schnell wieder fällt. Dagegen hat Deutschland einen rigiden Arbeitsmarkt, in dem es länger dauert, bis Arbeitslosigkeit sichtbar wird und viel länger, bis ein Anstieg der Arbeitslosigkeit wieder kompensiert wird. Die Schätzungen, die wir auf Basis der Ergebnisse von Bianchi, Bianchi und Song für Deutschland errechnet haben, stellen somit konservative Schätzungen dar.

Wie wirkt sich der Lockdown auf die Lebenserwartung der Bevölkerung aus?

Die Lebenserwartung sinkt, und zwar im Durchschnitt um 0,76% für Männer und 0,41% für Frauen. Die durchschnittliche Lebenserwartung liegt in Deutschland bei 84,4 Jahren für Männer und bei 88,1 Jahren für Frauen. Als Folge des Lockdown reduziert sich die Lebenserwartung von Männern auf 83,8 Jahre, die von Frauen auf 87,7 Jahre. Die Hauptleidtragenden des Lockdown sind also Männer. Der Zeithorizont für diese Reduzierung beträgt 20 Jahre, d.h. die Langzeitfolgen der kurzfristigen Maßnahmen “Lockdown” werden uns mindestens 20 Jahre begleiten.

Als Hauptgrund für den Lockdown wird gemeinhin angegeben, dass damit Überschusstote verhindert werden sollen. Ob es sie gibt und in welchem Ausmaß es sie gibt, ist derzeit eine offene Frage. Keine offene Frage ist es mehr, wie viele ÜBERSCHUSS-Tote es durch den Lockdown ungefähr geben wird. Die im folgenden präsentierten Zahlen haben wir auf Basis der Ergebnisse von Bianchi, Bianchi und Song für Deutschland berechnet. Sie stellen auf den Lockdown zurückführbare Übersterblichkeit dar, und es handelt sich bei Ihnen um eine konservative Schätzung.

Zeithorizont Männer Frauen
5 Jahre 5.720 Tote 6.450 Tote
10 Jahre 11.718 Tote 9.102 Tote
15 Jahre 14.641 Tote 8.854 Tote
20 Jahre 15.879 Tote 8.904 Tote

Die derzeitigen Maßnahmen haben somit recht gut quantifizierbare Folgen: Die Lebenserwartung der Gesamtbevölkerung sinkt, die Übersterblichkeit wird noch auf Jahre hinaus von den Folgen des Lockdowns beeinflusst werden, d.h. Menschen werden als Folge des Lockdowns sterben, wobei deutlich mehr Männer als Frauen die Leidtragenden der derzeitigen Maßnahmen sind – wie gewöhnlich.

Die Bundesregierung behauptet, die Maßnahmen seien notwendig, um kurzfristig Leben zu retten. Da die Maßnahmen nicht nur kurzfristig Leben retten, sondern langfristig Leben kosten, stellt sich die Frage, ob die kurzfristig geretteten Leben die langfristig zerstörten Leben aufwiegen. Hat die Bundesregierung auf diese Frage eine Antwort oder ist man bei der Bundesregierung dieser, wie so vielen anderen Fragen gegenüber ignorant?


Bianchi, Francesco, Bianchi, Giada & Song, Dongho (2021). The Long-term Impact of the COVID-10 Unemployment Shock on Life Expectancy and Mortality Rates. National Bureau of Economic Research, Working Paper #28304.



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