Entleerte Krankenhäuser, verloren gegangene Patienten, eine Leere-Betten-Prämie mit Durchschnittsproblem und die Vor-Corona-Strukturprobleme erneut in Sicht

Eine bittere Erfahrung der vergangenen Wochen lautet: Es ist leichter, eine ganze Volkswirtschaft runterzufahren, als sie dann wieder und vor allem schnell in Gang zu bringen. Das gilt auch für viele kleinere Systeme. Beispielsweise für die Krankenhäuser in unserem Land. Die standen ja am Anfang der Pandemie im Mittelpunkt der ununterbrochenen Corona-Berichterstattung. Der Lockdown und die Bereitschaft der Bevölkerung, sich dem unterzuordnen, wären ohne die Bilder aus den Kliniken in Bergamo und den Berichten aus Frankreich nicht so friktionslos realisierbar gewesen. Und in der ersten Phase der gesellschaftlichen Runterfahrens war die Angst vor einer Überlastung der Krankenhäuser mit den Händen zu greifen gewesen und der Anstieg der Kurven gab auch allen Anlass dafür.

Bis zum Ausbruch der Corona-Krise stand eine seit Jahren laufende Debatte über angeblich „zu viele“ Krankenhäuser, über fehlendes Personal vor allem im Pflegebereich, über ein fallpauschalierendes Vergütungssystem mit zahlreichen Anreizen, aus monetären Motiven bestimmte Eingriffe besonders häufig zu machen auch jenseits der tatsächlichen Notwendigkeit, zugleich aber auch aus anderen Bereichen wie der Versorgung kranker Kinder oder der Geburtshilfe zu flüchten, weil die sich nicht mehr „rechnen“, im Mittelpunkt der gesundheitspolitischen Auseinandersetzungen. Und dann war von einem Moment auf den anderen alles anders. Vollbremsung im bislang normalen Krankenhausbetrieb. Die Kliniken sollten sich vorbereiten auf eine große Zahl an Covid-19-Patienten.

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Mit Wumms aus der Krise? Licht und Schatten des umfangreichen Konjunkturprogramms für Menschen mit niedrigen Einkommen

Das war eine länger als geplante Partie, die da in Berlin gespielt wurde, bis endlich am vergangenen Mittwoch Abend das Ergebnis zweitägiger Verhandlungen über ein großes Konjunkturprogramm verkündet werden konnte. Das aber hatte es dann durchaus in sich. Bundesfinanzminister Olaf Scholz von der SPD hat versucht, einen semantischen Fußabdruck zu setzen, als er sagte, man wolle nun „mit Wumms aus der Krise kommen“. Folgt man der Häufigkeit, mit der sein „Wumms“ in den Medien aufgegriffen wurde, dann ist ihm das auch gelungen. Und man muss sich vor Augen halten, dass wir hier über gigantische Größenordnungen sprechen: Allein das nunmehr geschnürte Konjunkturpaket der Bundesregierung wird ein Volumen von (mindestens) 130 zu den bisherigen Rettungsprogrammen zusätzlichen Milliarden Euro haben, während gleichzeitig die Europäische Zentralbank (EZB) ihr zu Beginn der Krise aufgelegtes neues Anleihekaufprogramm von 750 auf 1.350 Milliarden Euro aufgestockt hat.

Im Mittelpunkt der allgemeinen Berichterstattung über das neue Konjunkturprogramm stehen Aspekte wie die erwartete, von vielen kritisierte und dann schlussendlich gestoppte Kaufprämie für alle Neuwagen, also auch Benziner und Diesel-Fahrzeuge. Oder der auch für viele Ökonomen eher überraschende Schritt, (vorerst) für ein halbes Jahr die Mehrwertsteuer abzusenken und zu hoffen, dass das auch an die Verbraucher weitergegeben wird. Insgesamt wird man wohl bilanzieren dürfen, dass es von vielen Seiten eine grundsätzliche Zustimmung zu dem 57 Maßnahmen umfassenden Paket (Corona-Folgen bekämpfen, Wohlstand sichern, Zukunftsfähigkeit stärken. Ergebnis Koalitionsausschuss 3. Juni 2020) gibt, wenngleich jetzt, nachdem der erste Nebel verzogen ist, Detailaspekte auch kritisch diskutiert werden (beispielsweise, dass es offensichtlich nicht so ist, dass eine kurzfristige Mehrwertsteuersenkung einfach per Knopfdruck umgesetzt werden kann, vgl. dazu z.B. Handel fürchtet Millionenkosten durch Mehrwehrtsteuersenkung.)

Aber hier soll es um einen ganz besonderen Aspekt gehen: Was bringt das umfangreiche Maßnahmenpaket Menschen mit niedrigen Einkommen (nicht)?

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Ein Update zur Frage: Gibt es eine coronabedingte „Übersterblichkeit“ in Deutschland?

Die tatsächlichen Sterbefälle sind anders als die teilweise auf zahlreichen Annahmen und Schätzungen basierenden Kennzahlen ein „harter Indikator“ für die tödlichen Folgewirkungen einer Pandemie (aber nicht für andere mögliche Folgen, wie beispielsweise lebenslange Schäden, die auch nach einer „Genesung“ als Folgeschäden eintreten könnten). In diesem Zusammenhang wird dann immer wieder auf die sogenannte „Übersterblichkeit“ hingewiesen: »Die Übersterblichkeit (“excess mortality“) ist ein Indikator für die Schwere eines Infektionsgeschehens. Sie bezeichnet die Anzahl an Todesfällen, die über einem historischen Mittel liegen. Über mehrere vergangene Jahre hinweg werden die durchschnittlichen Todesfälle pro Tag errechnet. Sterben beispielsweise durch eine heftige Grippesaison … in diesem Zeitraum besonders viele Menschen, lässt sich das dort ablesen.« An den Sterbefallzahlen und ihrem Vergleich mit vorangegangenen Jahren kann man dann ablesen, wann eine Grippesaison besonders heftig ausfiel. Beispielsweise 2017/2018, als sie in Deutschland für bis zu 25.000 Todesfälle geführt haben soll. Die vermutete Zahl an Grippetoten überstieg damit den Wert der laborbestätigten Grippetoten – der wurde mit „nur“ 1.674 angegeben – um das 15-fache.

Betrachtet man nun die Entwicklung der Todesfallzahlen in den ersten Monaten des Jahres 2020 mit denen der Vorjahre, dann kann man erkennen, dass es tatsächlich seit Ende März mehr Sterbefälle gegeben hat als im Durchschnitt der Jahre 2016 bis 2019. Zu den Zahlen vgl. auch den Beitrag Gibt es eine „Übersterblichkeit“ aufgrund der Corona-Pandemie? Aktuelle Daten zur Entwicklung der Mortalität als Indikator für tödliche Folgen des Virus vom 31. Mai 2020. Das hat dann zu solchen Meldungen geführt: Statistiker sehen coronabedingte Übersterblichkeit (29. Mai 2020): »Im April sind nach vorläufigen Ergebnissen des Statistischen Bundesamtes (Destatis) in Deutschland mindestens 82.246 Menschen gestorben – rund acht Prozent mehr als im Durchschnitt der vier Vorjahre.« Dazu auch das Statistische Bundesamt vom 29.05.2020: Sterbefallzahlen im April 2020 8 % über dem Durchschnitt der Vorjahre.

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