Neben der Verarbeitung der von Innoplexia selbst erhobenen Web-Daten befassen wir uns im Rahmen von Analyse-Aufträgen auch regelmäßig mit der Analyse von Fremddaten, siehe auch Blog-Artikel von Mai 2018. Ein besonders spannendes Analyse-Projekt zum Zusammenhang von wirtschaftlicher Leistung eines Landes und der durchschnittlichen Lebenserwartung seiner Bevölkerung würden wir nun gerne im Rahmen dieses Blog-Artikels mit Ihnen teilen und wünschen viel Spaß beim Lesen.
Datengrundlage
Untersucht wurden hierfür die frei zugänglichen Datensammlungen der WHO (World Health Organization; http://www.who.int/ ) und der Weltbank ( https://www.worldbank.org/ ). Die wirtschaftliche Leistung einer Nation wurde hierbei in Form des kaufkraftbereinigten Bruttoinlandsprodukts (BIP) erhoben, wohingegen die durchschnittliche Lebenserwartung (LE) pro Land gemittelt zwischen beiden Geschlechtern berechnet wurde. Folgende Erkenntnisse konnten aus den vorliegenden Daten gezogen werden:
Ergebnis 1: Zusammenhang zwischen wirtschaftlicher Leistung und Lebenserwartung
Es besteht eine starke Korrelation (Korrelationsfaktor von rund 80%) zwischen der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit eines Landes und der durchschnittlichen Lebenserwartung (siehe Abbildung 1.). Dieser Zusammenhang besteht sowohl bei wirtschaftlich relativ schwachen Nationen (BIP um 1.000 USD) und wirtschaftlich stärkeren Nationen (BIP um 100.000 USD). Überführt man die zugrunde liegenden Daten in ein Linear-Fit-Modell, so lässt sich anhand einer Verdopplung des BIPs eine um 3,7 Jahre gesteigerte Lebenserwartung prognostizieren.
Abbildung 1: Diese Darstellung zeigt den starken korrelativen Zusammenhang zwischen wirtschaftlicher Leistung auf der X-Achse (kaufkraftbereinigtes BIP, logarithmisch skaliert) und mittlerer Lebenserwartung auf der Y-Achse. Jeder Punkt steht für einen Staat und Deutschland wurde rot markiert.
Ergebnis 2: Ausreißer-Nationen
Anhand des Linear-Fit-Modells können nun Nationen identifiziert werden, bei denen die durchschnittliche Lebenserwartung der Bevölkerung stark von dem durch das BIP prognostiziertem Wert abweicht. So konnten folgende negative Ausreißer identifiziert werden, bei denen die durchschnittliche Lebenserwartung 10 bis 15 Jahre unter dem durch das BIP vorhergesagten Wert liegt: Angola, Nigeria, Südafrika. Auch die ölreichen Staaten wie Qatar oder Kuweit fallen in diese Kategorie. Als positive Ausreißer können die Nationen Vietnam, Nicaragua sowie Honduras angeführt werden, deren durchschnittliche Lebenserwartung in etwa 6 Jahre höher ausfällt, als durch das Modell vorhergesagt wird. In Deutschland entspricht die erreichte Lebenserwartung exakt der vom Modell vorhergesagten.
Ergebnis 3: Nationen-Cluster
Beim Blick auf das Streudiagramm lassen sich bei genauerem Hinsehen innerhalb Europas drei Punktewolken bzw. Cluster identifizieren. Das erste Cluster besteht aus EU-Mitgliedern nördlich der Alpen (siehe rot markierte Punkte in Abbildung 2). Dieses Cluster ist definiert durch hohe wirtschaftliche Leistung und einer Lebenserwartung, die im Mittel leicht über den Werten liegt, welche durch das Linear-Fit-Modell vorhergesagt wurden. Eine zweite Punktwolke besteht aus alten EU-Mitgliedsstaaten südlich der Alpen inklusive Frankreich (siehe orange markierte Punkte in Abbildung 2). Dieses Cluster ist durch eine geringere wirtschaftliche Leistung, jedoch überproportional hohen Lebenserwartung charakterisiert. Ein drittes Cluster wird durch die EU-Neumitglieder (grün markierte Punkte in Abbildung 2) geformt, denen allesamt eine relativ geringe wirtschaftliche Leistung und ebenso relativ geringe Lebenserwartungen zugeschrieben werden können. Tschechien ist hierbei das einzige Land innerhalb dieses Clusters, deren tatsächliche Lebenserwartung die prognostizierte übersteigt.
Abbildung 2: farbliche Cluster-Bildung im Streudiagramm der untersuchten Nationen.
Zusammenfassung und Ausblick:
Unsere Analysen zeigen, dass es starke Zusammenhänge zwischen der wirtschaftlichen Leistung einer Nation und der durchschnittlichen Lebenserwartung ihrer jeweiligen Bevölkerung gibt. Darüber hinaus wurden Cluster von Nationen identifiziert, die nicht nur kulturell, sondern auch volkswirtschaftlich und sozio-demographisch große Ähnlichkeiten aufweisen. Welche Faktoren sowohl diese Zusammenhänge als auch die Abweichung einiger Nationen von diesen Gesetzmäßigkeiten kausal bedingen, bleibt gleichsam spannend wie herausfordernd zu analysieren.
Wenn auch Sie eine Fragestellung haben, deren quantitative Analyse anhand modernster Methoden Sie interessieren würde, freuen wir uns jederzeit auf Ihre Kontaktaufnahme per E-Mail oder telefonisch unter der +49 (0) 6221 – 7198033.
