Covid-19 in Deutschland – Erklärung, Prognose und Einfluss gesundheitspolitischer Maßnahmen

Jean Roch Donsimoni 1 , René Glawion 2 , Tobias Hartl 3 , Bodo Plachter 4 , Jens Timmer 5 , Klaus Wälde 6 , Enzo Weber 7 ,  and Constantin Weiser 8
  • 1 Johannes Gutenberg Universität, Lehrstuhl für VWL, insb. Makroökonomik, Jakob-Welder-Weg 4, Mainz, Germany
  • 2 Universität Hamburg, Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Volkswirtschaftslehre, Von-Melle-Park 5, Hamburg, Germany
  • 3 Universität Regensburg, Lehrstuhl für Ökonometrie, Regensburg, Germany
  • 4 Universitätsmedizin Mainz, Institut für Virologie, Obere Zahlbacher Str. 67, Mainz, Germany
  • 5 Universität Freiburg, Physikalisches Institut, Hermann-Herder Str. 3, Freiburg, Germany
  • 6 Johannes Gutenberg Universität, Lehrstuhl für VWL, insb. Makroökonomik, Visiting Research Fellow IZA, Jakob-Welder-Weg 4, Mainz, Germany
  • 7 Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), Bundesagentur für Arbeit (BA), Regensburger Straße 104, Nürnberg, Germany
  • 8 Johannes Gutenberg Universität, Fachbereich Rechts- & Wirtschaftswissenschaften, Quantitative Methodenlehre, Jakob-Welder-Weg 4, Mainz, Germany
Jean Roch Donsimoni
  • Johannes Gutenberg Universität, Lehrstuhl für VWL, insb. Makroökonomik, Jakob-Welder-Weg 4, 55118, Mainz, Germany
  • Email
  • Search for other articles:
  • degruyter.comGoogle Scholar
, René Glawion
  • Universität Hamburg, Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Volkswirtschaftslehre, Von-Melle-Park 5, 20146, Hamburg, Germany
  • Email
  • Search for other articles:
  • degruyter.comGoogle Scholar
, Tobias Hartl, Bodo Plachter, Jens Timmer, Klaus Wälde
  • Corresponding author
  • Johannes Gutenberg Universität, Lehrstuhl für VWL, insb. Makroökonomik, Visiting Research Fellow IZA, Jakob-Welder-Weg 4, 55118, Mainz, Germany
  • Email
  • Search for other articles:
  • degruyter.comGoogle Scholar
, Enzo Weber
  • Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), Bundesagentur für Arbeit (BA), Regensburger Straße 104, 90478, Nürnberg, Germany
  • Email
  • Search for other articles:
  • degruyter.comGoogle Scholar
and Constantin Weiser
  • Johannes Gutenberg Universität, Fachbereich Rechts- & Wirtschaftswissenschaften, Quantitative Methodenlehre, Jakob-Welder-Weg 4, 55118, Mainz, Germany
  • Email
  • Search for other articles:
  • degruyter.comGoogle Scholar

Zusammenfassung

Die Autoren erklären den bisherigen Verlauf von Covid-19 in Deutschland durch Regressionsanalysen und epidemiologische Modelle. Sie beschreiben und quantifizieren den Effekt der gesundheitspolitischen Maßnahmen (GPM), die bis zum 19. April in Kraft waren. Sie berechnen den erwarteten Verlauf der Covid-19-Epidemie in Deutschland, wenn es diese Maßnahmen nicht gegeben hätte, und zeigen, dass die GPM einen erheblichen Beitrag zur Reduktion der Infektionszahlen geleistet haben. Die seit 20. April gelockerten GPM sind zwischen den Bundesländern relativ heterogen, was ein Glücksfall für die Wissenschaft ist. Mittels einer Analyse dieser Heterogenität kann aufgedeckt werden, welche Maßnahmen für eine Bekämpfung einer eventuellen zweiten Infektionswelle besonders hilfreich und besonders schädlich sind.

  • Adam, D. (2020), Special report: The simulations driving the world’s response to COVID-19, How epidemiologists rushed to model the coronavirus pandemic, Nature 580, S. 316–18.

  • Alfani, G. (2020), Pandemics and asymmetric shocks: Lessons from the history of plagues, VoxEU.org.

  • Alfani, G. und T. Murphy (2017), Plague and lethal epidemics in the pre-industrial world, Journal of Economic History 77(1), S. 314–43.

  • Allen, L. J. S. (2008), An introduction to stochastic epidemic models, in F. Brauer und P. van den Driessche (Hrsg.), Jianhong Wu Mathematical Epidemiology, Berlin, Heidelberg, Springer, S. 81–130.

  • Bai, J. (1997), Estimation of a change point in multiple regression models, The Review of Economics and Statistics 79(4), S. 551–63.

  • Bai, J. und P. Perron (1998), Estimating and testing linear models with multiple structural changes, Econometrica 66(1), S. 47–78.

  • Boeri, T., A. Caiumi und M. Paccagnella (2020), Mitigating the work-security trade-off while rebooting the economy, VoxEU.org.

  • Center for Disease Control (2020), Symptoms of coronavirus, online verfügbar unter https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/symptoms-testing/symptoms.html.

  • Clayville, L. R. (2011), Influenza update: A review of currently available vaccines, Pharmacy and Therapeutics 36(10), S. 659–84.

  • Diamond, P. A. (1982), Aggregate demand management in search equilibrium, Journal of Political Economy 90, S. 881–94.

  • Donsimoni, J. R., R. Glawion, B. Plachter und K. Wälde (2020a), Projecting the spread of COVID-19 for Germany, German Economic Review, im Erscheinen.

  • Donsimoni, J. R., R. Glawion, B. Plachter und K. Wälde (2020b), Projektion der COVID19-Epidemie in Deutschland, Wirtschaftsdienst 100, S. 272–76.

  • Donsimoni, J. R., R. Glawion, B. Plachter, C. Weiser und K. Wälde (2020c), Should contact bans be lifted in Germany? A quantitative prediction of its effects, online verfügbar unter https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.10.20060301v1.

  • Ferguson, N. M. et al. (2020), Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand, Imperial College COVID-19 Response Team.

  • Fragaszy, E. B. et al. (2017), Cohort profile: The Flu Watch Study, International Journal of Epidemiology 46(2), S. 1–11.

  • Fraser, C., D. A. T. Cummings, D. Klinkenberg, D. S. Burke und N. M. Ferguson (2011), Influenza Transmission in Households During the 1918 Pandemic, American Journal of Epidemiology 174(5), S. 505­–14.

  • Glezen, W. P. (1996), Emerging infections: Pandemic influenza, Epidemiologic Reviews, 18(1), S. 64–76.

  • Hartl, T., K. Wälde und E. Weber (2020a). Measuring the impact of the German public shutdown on the spread of COVID-19, Covid Economics: Vetted and Real-Time Papers 1(1), S. 25–32.

  • Hartl, T., K. Wälde und E. Weber (2020b). Measuring the impact of the German public shutdown on the spread of COVID-19, Voxeu.org.

  • Hethcote, H. (2000), The Mathematics of infectious diseases, SIAM Review 42(4), S. 559–653.

  • Jackson, C. (2009), History lessons: The Asian Flu pandemic, British Journal of General Practice 59(265), S. 622–23.

  • Johns Hopkins University (2020), COVID-19 Dashboard, Center for Systems Science and Engineering, online verfügbar unter https://coronavirus.jhu.edu/map.html.

  • Juliano, A. D. et al. (2018), Estimates of 3 global seasonal influenza-associated respiratory mortality: a modelling study, The Lancet 391, S. 1285–300.

  • Kermack, W. O. und A. G. McKendrick (1927), A contribution to the mathematical theory of epidemics, Proceedings of the Royal Society 115(772), S. 700–21.

  • Kilbourne, E. D. (2006), Influenza pandemics of the 20th century, Emerging Infectious Diseases 12(1), S. 9–14.

  • Kosfeld, R., T. Mitze, J. Rode und K. Wälde (2020), The infection effects of public health measures, in Arbeit.

  • Kreutz, C., A. Raue und J. Timmer (2012), Likelihood based observability analysis and confidence intervals for predictions of dynamic network models, BMC Systems Biology 6(120).

  • Lauer, S. A. et al. (2020), The incubation period of Coronavirus disease 2019 (COVID-19) from publicly reported confirmed cases: Estimation and application, Annals of Internal Medicine.

  • Launov, A. und K. Wälde (2013), Estimating incentive and welfare effects of non-stationary unemployment benefits, International Economic Review 54, S. 1159–98.

  • Launov, A. und K. Wälde (2016), The employment effect of reforming a public employment agency, European Economic Review 84, S. 140–64.

  • Linton, N. M. et al. (2020), Incubation period and other epidemiological characteristics of 2019 novel Coronavirus infections with right truncation: A statistical analysis of publicly available case data, Journal of Clinical Medicine 9(2), 538.

  • Merkl, C. und E. Weber (2020), Rescuing the labour market in times of COVID-19: Don’t forget new hires!, VoxEU.org.

  • Mortensen, D. T. (1982), Property rights and efficiency in mating, racing, and related games, American Economic Review 72, S. 968–79.

  • Pissarides, C. A. (1985), Short-run equilibrium dynamics of unemployment vacancies, and real wages, American Economic Review 75, S. 676–90.

  • Raue, A. et al. (2009), Structural and practical identifiability analysis of partially observed dynamical models by exploiting the profile likelihood, Bioinformatics 25, S. 1923–29.

  • Raue, A. et al. (2013), Lessons learned from quantitative dynamical modeling in systems biology, PLoS ONE 8(9), e74335.

  • Robert-Koch-Institut (RKI) (2019), Bericht zur Epidemiologie der Influenza in Deutschland Saison 2018/19, online verfügbar unter https://influenza.rki.de/Saisonberichte/2018.pdf.

  • Saunders-Hastings, P. R. und D. Krewski (2016), Reviewing the History of Pandemic Influenza: Understanding Patterns of Emergence and Transmission, Pathogens 5(4), S. 1–19.

  • Scholz, S., O. Damm, U. Schneider, B. Ultsch, O. Wichmann und W. Greiner (2019), Epidemiology and cost of seasonal influenza in Germany – a claims data analysis, BMC Public Health 19(1090).

  • Starling, A. (2006), Plague, SARS, and the Story of Medicine in Hong Kong. Hongkong, HK University Press.

  • Taubenberger, J. K. (2006), The origin and virulence of the 1918 “Spanish” influenza virus, Proceedings of the American Philosophical Society 150(1), S. 86–112.

  • Taubenberger, J. K. und D. M. Morens (2006),1918 Influenza: The mother of all pandemics, Emerging Infectious Diseases 12(1), S. 15–22.

  • Wälde, K. (2020), Corona-Blog, Einschätzung vom Freitag, 20. März, online verfügbar unter https://www.macro.economics.uni-mainz.de/2020/03/20/einschatzung-vom-freitag-20-marz/.

  • Wälde, K. und Weiser, C. (2020), Weiterhin rückläufige Zuwachsraten – Einschätzung vom 13. April, online verfügbar unter https://www.macro.economics.uni-mainz.de/2020/04/13/weiterhin-rucklaufige-zuwachsraten-einschatzung-vom-13-april/.

  • Wilder-Smith, A., C. Chiew und V. Lee (2020), Can we contain the COVID-19 outbreak with the same measures as for SARS?, The Lancet. Infectious Diseases, online verfügbar unter https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7102636/.

  • World Health Organization (2004), Summary of probable SARS cases with onset of illness from 1 November 2002 to 31 July 2003, online verfügbar unter https://www.who.int/csr/sars/country/table2004_04_21/en/.

  • Zhang, S., M. Diao, W. Yu, L. Pei, Z. Lin und D. Chen (2020), Estimation of the reproductive number of novel coronavirus (COVID-19) and the probable outbreak size on the Diamond Princess cruise ship: A data-driven analysis, International Journal of Infectious Diseases 93, S. 201–04.

Purchase article
Get instant unlimited access to the article.
$42.00
Log in
Already have access? Please log in.


or
Log in with your institution

Journal + Issues

Among economic journals, this publication has a “bridging” function, as it features content written by economists for researchers in the field and for non-specialists, including professionals with a background in economics who want to keep up to date with the latest research.

Search