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Neue Analyse aus München Forscher: Lockdowns wirken kaum

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Seit Ende April sieht die "Bundesnotbremse" ab einer gewissen 7-Tages-Inzidenz auch Ausgangssperren vor - doch wie viel hat das gebracht?

(Foto: imago images/Kirchner-Media)

Umstritten waren und sind harte Corona-Maßnahmen wie Lockdowns und Ausgangssperren. Konnten sie überhaupt dazu beitragen, die Infektionswellen zu brechen? Eine neue Analyse kommt zu dem Schluss: wenn, dann nur minimal. Das machen die Autoren an der Entwicklung einer bestimmten Kennzahl fest.

Lockdowns und die "Bundesnotbremse" mit ihren Ausgangssperren - sie waren aus Sicht der Politik die Mittel der Wahl, um das Pandemiegeschehen in Deutschland in den Griff zu bekommen. Doch wie groß war ihr Einfluss auf die Fallkurve wirklich? Eine neue Auswertung der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) kommt zu dem Schluss, dass die Wirkung von harten Maßnahmen wohl nur minimal war. Die Analyse erschien im jüngsten Bericht der Covid-19 Data Analysis Group (CODAG), die seit Monaten Daten zur Pandemie auswertet.

Die Forscher Annika Hoyer, Lara Rad und Ralph Brinks hatten sich die Entwicklung der Reproduktionszahl (R-Wert) in Deutschland genauer angesehen. Dieser R-Wert gibt an, wie viele Menschen eine infizierte Person in einer bestimmten Zeiteinheit im Mittel ansteckt. Liegt der Wert längere Zeit über 1, dann steigt die Zahl der Neuinfektionen. Ist der R-Wert dauerhaft kleiner als 1, gibt es immer weniger Neuinfektionen, die Epidemie läuft mit der Zeit aus.

Der Vorteil des R-Werts den Forschern zufolge: Er sei besser geeignet als etwa die oft bemühte 7-Tages-Inzidenz, um das Infektionsgeschehen in Deutschland zu bewerten. Denn die 7-Tages-Inzidenz beruhe auf durch Tests ermittelte Fälle. Allerdings habe sich die Durchführung von Tests während der mittlerweile 14 Monate andauernden Pandemie "sowohl zeitlich als auch regional sehr stark verändert" - etwa, was die Zugangskriterien zu Tests oder die Ausstattung und Verfügbarkeit von mobilen Testteams oder Testzentren betrifft. Der R-Wert hingegen sei "verhältnismäßig robust und deutlich unabhängiger vom Testgeschehen", so die Autoren.

Erster Bruchpunkt Ende März 2020

Mit Fokus auf den R-Wert ermittelten die Forscher mehrere "Bruchpunkte" seit März 2020, an denen sich dessen Verlauf sichtbar verändert. Der erste Bruchpunkt trat in Deutschland demnach Ende März 2020 auf. Bis dahin war der R-Wert von über 3 auf unter 1 abgefallen, was "mit einer gestiegenen öffentlichen Diskussion und ersten Maßnahmen, wie beispielsweise der Absage großer Veranstaltungen" zusammenhängen könnte, schreiben die Autoren. Allerdings ging es ab Ende März wieder leicht nach oben mit dem R-Wert - obwohl der erste Lockdown noch in Kraft war.

Einen erneut deutlichen Anstieg des R-Werts verzeichnen die Forscher Ende September, als die zweite Welle abrollte. Das Pikante: Bereits ab der zweiten Oktoberhälfte sinkt der R-Wert wieder, also schon vor dem "Lockdown-Light" am 2. November sowie der "Verschärfung" am 16. Dezember. Eine ähnliche Entwicklung folgte im Frühling 2021: Der im Zuge der dritten Welle wieder höhere R-Wert sank Mitte April ab, so die Autoren - diesmal bereits ebenfalls vor der "Bundesnotbremse", die ab 24. April in Kraft trat.

Waren die Lockdowns also völlig überflüssig? Ganz so radikal bewerten es die Forscher in ihrer Analyse nicht: Die ergriffenen Maßnahmen könnten den Verlauf des Infektionsgeschehens "durchaus positiv beeinflusst haben". Allerdings seien "Lockdown-Light" und "Bundesnotbremse" letztlich "nicht allein ursächlich" für den Rückgang des R-Werts und damit des Infektionsgeschehens. Gegenüber der "Bild"-Zeitung äußerte sich Ralph Brinks noch etwas deutlicher: Der Effekt der Lockdowns sei "so gering, dass man ihn nicht sieht".

Antizipationseffekte vernachlässigt?

Allerdings gibt es auch Kritik an der Analyse der LMU. So bemängelte der Ökonom Andreas Backhaus auf Twitter, dass "die Möglichkeit von Antizipationseffekten der angekündigten Maßnahmen" von den Forschern außer Acht gelassen worden sei. Der Ausschluss kausaler Zusammenhänge zwischen Maßnahmen und R-Wert sei somit "unvollständig und die entsprechende Textstelle im Bericht falsch". Auch ein anderer Twitter-Nutzer wies auf die Möglichkeit hin, dass Menschen womöglich bereits in Erwartung von Lockdowns ihr Verhalten angepasst hatten.

Gegenüber der "Bild"-Zeitung betonte Brinks, dass "nicht die Maßnahmen der Regierung" einen Einfluss auf das Infektionsgeschehen hatten, sondern "alles drumherum" wie etwa "die Nachrichtenlage und saisonale Effekte". Und die Möglichkeit eines vorauseilenden Gehorsams der Bundesbürger? Co-Autoren Annika Hoyer: "Wir sehen, dass der R-Wert schon gesunken ist, bevor über die 'Bundesnotbremse' überhaupt diskutiert wurde."

Quelle: ntv.de, kst

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