Corona-Statistiken: Einordung und Verwendung - Christoph M. Schmidt (RWI - Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung, 2020)
Bei der Bewertung von Maßnahmen zur Eindämmung der Corona-Pandemie muss zwingend zwischen Korrelation und Kausalität unterschieden werden. Ein simpler Abgleich des zeitlichen Verlaufs der Neuinfektionen mit dem zeitlichen Verlauf der Abwehrmaßnahmen ist unzureichend: Menschen passen in der Krise ihr Verhalten an, Unternehmen stellen ihre Produktionsprozesse und den Kundenkontakt um - auch ohne politische Vorgaben. Entscheidend für mögliche Lockerungen der Auflagen sind daher deren Wirkungskanäle: Haben die Kontaktverbote zur Eindämmung des Virus geführt oder die mit ihnen verbundene Wahrung von Abstandsregeln, die auch ohne Kontaktverbote verwirklicht werden könnten? Um diese Frage zu beantworten, braucht es zeitnah empirische Studien, die belastbare Belege erarbeiten. – – When evaluating measures to contain the coronavirus pandemic, it is necessary to distinguish between correlation and causality. A simple comparison of the time course of new infections with the time course of the containment measures is insufficient: People adjust their behavior in the crisis, companies adjust their production processes and their costumer contact - even without political guidelines. The effect channels are therefore decisive for a possible easing of the restrictions: Is it the contact bans that made the difference or is it the maintenance of distancing rules that could also be implemented without contact bans? In order to answer this question, empirical studies which provide reliable evidence are needed in the near future.
Keywords: 330; Coronavirus; Korrelation; Kausalanalyse; Gesundheitspolitik; Soziales Verhalten; Deutschland