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Lebenserwartung nach Regionen: Allzu simple Statistik

Die regionalen Unterschiede in der statistischen Lebenserwartung werden vorschnell mit der Einkommensverteilung erklärt. Tatsächlich ist der Zusammenhang aber alles andere als eindeutig, wenn man weitere Faktoren wie Bildung, regionale Wanderungsbewegungen oder sogenannte Kohorten-Effekte in Betracht zieht.

Geschrieben von Redaktion am . Veröffentlicht in Themen.
Foto: Thomas Szynkiewicz / Flickr (CC BY 2.0)

Die regionalen Unterschiede in der statistischen Lebenserwartung werden vorschnell mit der Einkommensverteilung erklärt. Tatsächlich ist der Zusammenhang aber alles andere als eindeutig, wenn man weitere Faktoren wie Bildung, regionale Wanderungsbewegungen oder sogenannte Kohorten-Effekte in Betracht zieht.

Die Lebenserwartung in Deutschland ist in manchen Regionen höher, in anderen niedriger – bis zu zehn Jahre können die Unterschiede ausmachen. Auf den ersten Blick eine schreiende Ungerechtigkeit, zumal die Einkommensverteilung einem ähnlichen Muster zu folgen scheint. Der Bundestagsabgeordnete Zimmermann von der Linkspartei fordert deshalb Maßnahmen gegen die Einkommensungleichheit und gegen gesundheitsschädliche Lebensumstände. Aber die statistische Wahrheit ist komplexer als der erste Anschein:

  • Empirische Arbeiten haben in der Vergangenheit immer wieder einen positiven Zusammenhang von Einkommen und Gesundheit festgestellt – die Statistiker sprechen von Korrelation. Diese lässt sich aber nicht kausal interpretieren. So kann eine mangelhafte Ernährung oder ein ungesundes Wohnumfeld infolge geringer Einkommensspielräume Einfluss auf die Gesundheit haben. Doch umgekehrt gilt auch, dass ein gesunder Mensch bessere Einkommenschancen haben wird als ein dauerhaft kranker Mensch.

  • Aktuellere Studien deuten darauf hin, dass Einkommen und Gesundheit gar nicht direkt zusammenhängen, sondern beide Größen vom Bildungsstand beeinflusst werden. Deshalb ist es keineswegs ausgemacht, dass aus einem Mehr an Einkommensumverteilung auch ein Mehr an Gesundheit resultieren würde.

  • Um ein verlässliches Bild über die Ursachen zu gewinnen, müssen Kohorten-Effekte kontrolliert werden. Diese entstehen zum Beispiel dann, wenn die ortsansässige Bevölkerung in der Vergangenheit durch eine bestimmte wirtschaftliche Struktur geprägt wurde, wie es zum Beispiel im Ruhrgebiet lange Zeit der Fall war. Selbst wenn die jüngeren Menschen längst jenseits von Kohle und Stahl Beschäftigung finden, wird die Lebenserwartung der älteren Bürger immer noch von den Arbeitsbedingungen unter Tage oder am Hochofen beeinflusst.

  • Aus dem gleichen Grund sollten die regionalen Wanderungen berücksichtigt werden: Wenn aus manchen Regionen vor allem jüngere Menschen abwandern, die ein anderes Gesundheitsbewusstsein an den Tag legen als ältere, dann hat das Einfluss sowohl auf die statistisch gemessen Lebenserwartung als auch auf die regionale Einkommensverteilung – in der schrumpfenden Region und in der Zielregion.
Die regionale Verteilung der Lebenserwartung ist also ein weiteres Beispiel für den Unterschied zwischen Anschein und Evidenz. Und einmal mehr gilt: Statistische Unterschiede begründen noch keinen politischen Handlungsbedarf, dafür bedarf es einer fundierten Ursachenanalyse.



Quelle: IW Köln