11.04.2021 - PDF

Wer geht testen? Zur Häufigkeit der Nutzung des Testangebots

  • Die Hälfte der für die österreichische Bevölkerung repräsentativen Befragten gibt an, zwischen Mitte Februar 2021 und Mitte März 2021 keinen oder nur einen Corona-Test durchgeführt zu haben.
  • Eine höhere Testhäufigkeit weisen Jüngere und Menschen mit höherem Bildungsabschluss auf.
  • Menschen, die meinen, dass ein negativer Test es erlaube, mehrere Personen treffen zu können, gehen häufiger testen.
  • Menschen, die eine höhere Bereitschaft aufweisen, Verschwörungstheorien zu glauben, und Menschen, die meinen, dass die Regierung die Gefahr, die vom Virus ausgehe, übertreibe, lassen sich seltener testen.

Von Bernhard Kittel

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von meist gratis angebotenen Tests auf eine Infektion mit SARS-CoV-2 ist es für den Großteil der österreichischen Bevölkerung deutlich einfacher geworden, sich regelmäßig testen zu lassen. Solange nicht genügend Menschen geimpft sind, bleibt – neben dem Tragen der FFP2-Maske in öffentlichen Räumen und dem Einhalten von Abstand zu haushaltsfremden Personen sowie von Hygienemaßnahmen – das regelmäßige Testen ein zentrales Element der österreichischen Strategie zur Bekämpfung der Pandemie. Laut Sozialministerium sollte sich „[i]dealerweise (…) jede und jeder ein- bis zweimal pro Woche testen lassen, jedenfalls aber vor einem Zusammentreffen mit vulnerablen Personen“.

Im Corona-Blog 103 wurden einige Einstellungen zum Testen dargestellt. Hier wird nun der Frage nachgegangen, welche Faktoren mit der Häufigkeit, in der Menschen testen gehen, zusammenhängen. Neben der Analyse nach soziodemographischen Kernfaktoren wird insbesondere auch in den Blick genommen, wie die Testbereitschaft mit unterschiedlichen Einstellungen zusammenhängt.

Abbildung 1. Testhäufigkeit, Quelle: ACPP, Welle 19 (Mitte Januar, N = 1580), Welle 20 (Mitte Februar, N = 1534), Welle 21 (Mitte März, N = 1545) Darstellung ohne „weiß nicht“ (0,34%) / „keine Angabe“ (1,74%)

Abbildung 1 zeigt eine Schätzung des Verlaufs der angegebenen Testhäufigkeit seit dem Anlaufen des Testprogramms im Dezember 2020 auf Basis einer repräsentativen Stichprobe der österreichischen Wohnbevölkerung im Alter über 16 Jahren (N~1.500). Der linke Balken zeigt an, wie oft eine Befragte oder ein Befragter angegeben hat, sich in den vier Wochen zwischen Mitte Dezember und Mitte Januar testen haben zu lassen. 48% der Befragten, die diese Frage beantwortet haben (97,9% der Befragten), antworteten, dass sie sich in diesen vier Wochen nie testen haben lassen. Weitere 28% sagten, dass sie einmal testen waren. 3% geben an, dass sie mehr als vier Mal einen Test gemacht haben. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Tests und der Verpflichtung, sich vor der Inanspruchnahme persönlicher Dienstleistungen testen zu lassen, sank in der folgenden Befragung Mitte Februar der Anteil derjenigen, die angaben, nie getestet worden zu sein, auf 41%. Gleichzeitig stieg die Testhäufigkeit insgesamt an. Nun gaben 7% an, mehr als vier Mal in vier Wochen einen Test durchgeführt zu haben, also mehr als doppelt so viele Menschen als noch einen Monat zuvor. Dieser Trend setzte sich bis zu den derzeit aktuellsten Daten im ACPP fort. Der Anteil derjenigen, die angaben, sich in den vier Wochen zwischen Mitte Februar und Mitte März nie testen haben zu lassen, sank auf 31%; der Anteil derjenigen, die angaben, dass sie nur einmal testen waren, sank auf 19%. Im Gegenzug hat sich der Anteil derjenigen, die angaben, mehr als vier Mal in vier Wochen getestet worden zu sein, nochmals auf 14% verdoppelt.

In Anbetracht der Tatsache, dass das Testangebot spätestens Mitte März breit ausgebaut war, bedeuten diese Zahlen jedoch, dass die Hälfte der österreichischen Bevölkerung dieses Testangebot bisher entweder nicht oder nur rudimentär angenommen hat, möglicherweise nur in Zusammenhang mit der Testpflicht bei der Inanspruchnahme persönlicher Dienstleistungen. Ebenso bedeuten diese Zahlen, dass nur 14% der Bevölkerung durch regelmäßige Tests dazu beitragen, die Teststrategie des Sozialministeriums zu einem funktionierenden Instrument der Bekämpfung der Pandemie werden zu lassen.

Abbildung 2. Erklärungsfaktoren der Testhäufigkeit, Quelle: ACPP Welle 21 (Mitte März 2021), N = 1376 (blau, ohne Parteipräferenz) / 1088 (rot, mit Parteipräferenz). Die horizontale X-Achse zeigt die Stärke und Richtung des im Regressionsmodell (Poisson-Modell für Zähldaten) geschätzten Zusammenhangskoeffizienten an. Referenzkategorie auf der vertikalen roten Nulllinie: männlich, Lehrabschluss o.ä., ohne Migrationshintergrund, 26-64 Jahre alt, wohnhaft in einer Gemeinde mit weniger als 2500 Einwohnern, Parteipräferenz für ÖVP.

Abbildung 2 stellt die Ergebnisse einer Analyse der Zusammenhänge zwischen der Testhäufigkeit und den soziodemografischen Faktoren sowie den grundlegenden Einstellungen in zwei Varianten grafisch dar. Faktoren, welche im Vergleich zur Referenzgruppe mit einer höheren Testhäufigkeit zusammenhängen, sind rechts von der senkrechten roten Nulllinie eingetragen, jene, welche die Testhäufigkeit senken, links. Der waagrechte Balken eines jeden Punkts zeigt die Unsicherheit des statistisch geschätzten Effekts eines Faktors an. Wenn dieser Balken die rote Nulllinie kreuzt, ist diese Unsicherheit zu groß, um den Einfluss des Faktors von einem durch Zufall erzeugten Effekt zu unterscheiden. Die Ergebnisse sind numerisch in Tabelle 1 im Anhang nachzulesen.

Betrachten wir zunächst die blauen Ergebnisse und konzentrieren uns auf die soziodemographischen Variablen. Geschlecht, Migrationshintergrund und Einwohnerzahl des Wohnorts stehen in keinem nachweisbaren Zusammenhang mit der Testhäufigkeit. Sehr deutlich ist aber der Zusammenhang mit dem formalen Bildungsabschluss zu sehen. Als Referenz, mit der die einzelnen Bildungsgruppen verglichen werden, dient der Abschluss einer Lehre oder äquivalenter Ausbildungen. Niedrigere Abschlüsse befinden sich links von der roten Nulllinie, höhere rechts, wobei der Effekt eines tertiären Abschlusses auch klar von Null unterschieden ist. Ebenso deutlich ist der Zusammenhang mit dem Alter, der als Vergleich von drei Gruppen dargestellt wird: Junge Menschen unter 26, Menschen in der – hier durch Zusammenfassung breit konzipierten – Mittelphase des Lebens, die in der Analyse als Referenzgruppe dient, und Menschen im Pensionsalter. Die Analyse zeigt, dass junge Menschen im Durchschnitt deutlich häufiger testen gehen als die Mittelgruppe, ältere Menschen aber tendenziell eher seltener testen gehen, wobei dieser zweite Effekt statistisch nicht signifikant ist. Da die Stichprobe einige Schülerinnen und Schüler ab 15 Jahren enthält, kann der Jugendeffekt zum Teil auch mit den verpflichtenden Tests in Schulen zusammenhängen.

Betrachten wir nun Faktoren, die mit grundlegenden Einstellungen zu tun haben. Die Testhäufigkeit steht in einem positiven Verhältnis zur Ansicht, dass ein negatives Testergebnis es erlaube, mehr Menschen zu treffen. Dies könnte bedeuten, dass Menschen die Möglichkeit, mit einem negativen Test persönliche Dienstleistungen in Anspruch zu nehmen oder Bezirke mit hohen Infektionszahlen zu verlassen, auf das Treffen von Freunden und Verwandten übertragen.[1]

Ein stark negativer Zusammenhang mit der von den Befragten angegebenen Testhäufigkeit wird für die Bereitschaft, Verschwörungstheorien zu glauben, und die Ansicht, die Regierung übertreibe die gesundheitliche Gefahr des Coronavirus, gefunden. Diese zwei Zusammenhänge deuten darauf hin, dass sich ein Teil der Bevölkerung womöglich von einem alternativen gesellschaftlichen Diskurs leiten lässt und auf diese Weise Gerüchte und Falschmeldungen aufgreift, die vor allem über soziale Medien verbreitet werden. Diese Menschen weisen eine höhere Wahrscheinlichkeit auf, so zeigen die Daten des ACPP, die „Corona-Demonstrationen“, in denen immer wieder Verhalten zu beobachten ist, welches nicht konform mit den Corona-Schutzmaßnahmen ist, zu unterstützen. Insgesamt weist diese Gruppe eine geringere Tendenz auf, solidarisch mit anderen zu sein. Die vorliegende Analyse zeigt, dass dieser Zusammenhang auch hinsichtlich der Bereitschaft zu finden ist, sich durch regelmäßiges Testen an der Bekämpfung der Pandemie zu beteiligen.

Keine Korrelation mit der individuellen Testhäufigkeit findet sich hingegen für die Beurteilung der Arbeit und Leistung der Bundesregierung und das Vertrauen in die Bundesregierung, deren Inhalt und Kommunikation laut ACPP Daten insgesamt zunehmend negativ bewertet wird.

Die Parteipräferenz kann als allgemeiner Indikator für die Haltung einer Person gegenüber der Regierung aufgefasst werden. Daher wird dieser Faktor im Analysemodell ergänzt und das Ergebnis in Abbildung 1 rot dargestellt. Es zeigt sich, dass Personen mit einer Parteipräferenz für die in Opposition stehenden FPÖ sowie diejenigen, die ihre Stimme bei einer Wahl keiner der etablierten Parteien geben würden, seltener testen als Personen mit einer Präferenz für die ÖVP, die als Referenzkategorie dient. Dieser Zusammenhang zwischen der Testhäufigkeit und der FPÖ-Anhängerschaft und der Abkehr von den etablierten Parteien deckt sich mit der in diesen Gruppen stärker vertretenen Neigung zu Verschwörungstheorien (siehe dazu Abbildung 3 im Anhang) und reduziert den letzteren Zusammenhang im Modell (der Koeffizient des Faktors Verschwörungstheorie wird statistisch insignifikant). Für Menschen, die andere Parteipräferenzen haben, kann kein statistisch signifikanter Unterschied zu den Anhängern der ÖVP festgestellt werden. All diese Zusammenhänge sind um die oben genannten soziodemographischen Faktoren bereinigt.

Es gibt natürlich viele weitere spezifische Gründe, warum Menschen keine Tests durchführen. Zum Beispiel gibt es Menschen, die aufgrund von Vorerkrankungen befürchten müssen, dass eine Infektion zu einem schweren Krankheitsverlauf führt und sie aus diesem Grund ihre Wohnung so wenig wie möglich verlassen, weshalb ein regelmäßiges Testen wenig zusätzlichen Nutzen verspricht. Auch gibt es vor allem im ländlichen Raum Regionen, in denen der Zugang zu Tests aufwändiger ist als in zentraleren Regionen, was die Testhäufigkeit negativ beeinflussen kann. Insgesamt muss betont werden, dass diese Analyse Tendenzen und Wahrscheinlichkeiten zum Inhalt hat und keine Aussage über individuelle Verhaltensweisen zulässt.

Schluss

Die Analysen zeugen von einer zunehmenden Bedeutung von sich schon länger abzeichnenden Konfliktlinien in der österreichischen Bevölkerung, die sich in der Corona-Krise bei der Suche nach einem gesellschaftlichen Konsens über das Was, Wie und Warum ihrer Überwindung manifestiert. Diese Konflikte äußern sich nicht nur in einem massiven Vertrauensverlust in die Regierung und der Unterstützung der „Corona-Demonstrationen“, sondern auch in der Bereitschaft, sich auf das Virus zu testen. Damit ist nach dem Fehlstart der Corona-App und den damit zusammenhängenden Misserfolgen des „Tracing“, den Verwirrungen um die „Corona-Ampel“ und der schleppenden, von Fehlern, Rückschlägen und Widerständen geprägten Impfkampagne, die mit nach wie vor viel zu geringer Impfbereitschaft konfrontiert ist, mit der Teststrategie eine weitere Maßnahme zur Eindämmung des Virus in Gefahr, ihre Ziele nicht zu erreichen. Auch wenn der Anteil derjenigen, die sich zumindest gelegentlich testen lassen, deutlich zugenommen hat, sind es Mitte März 2021 nach wie vor nicht mehr als 14 Prozent der Bevölkerung, die regelmäßige Tests durchführen.

Insofern stellt sich zunehmend die Frage, welchen Weg Österreich aus der Krise suchen will. Die anhaltend hohen Inzidenzen zeugen davon, dass – trotz der breiten Unterstützung der Einschränkungen des Alltagslebens und trotz der vielfältigen Bemühungen vieler Menschen, die sich laufend ändernden Verhaltensregeln einzuhalten – der Anteil derjenigen zu hoch ist, die sich, aus welchem Grund auch immer, nicht an den Bemühungen um die Bewältigung der Krise beteiligen können oder wollen.


Bernhard Kittel ist Universitätsprofessor am Institut für Wirtschaftssoziologie der Universität Wien. Er ist Projektleiter des Austrian Corona Panel Projects (ACPP). Seine Forschungsschwerpunkte sind Experimentelle Gerechtigkeitsforschung, Experimentelle Gremien- und Wahlforschung, Beschäftigungs- und Arbeitsmarktforschung sowie International vergleichende Analyse von Wohlfahrtsstaaten und Arbeitsbeziehungen.


Fußnoten

[1] Allerdings konnte für die Daten der Welle 21 (Mitte März 2021) nur eine schwache Korrelation von 0,10 zwischen der Ansicht, ein negativer Test erlaube es, mehr Menschen zu treffen, und der Häufigkeit, außer Haus zu gehen, um Freunde oder Verwandte zu treffen, festgestellt werden.

Anhang

Tabelle 1. Testhäufigkeit Mitte Februar 2021 – Mitte März 2021

                                                                                                              Modell 1                   Modell 2

Geschlecht: männlich                                                                      Referenz                   Referenz

Geschlecht: weiblich                                                                          -0.008                        -0.029

                                                                                                                (0.032)                      (0.036)

 

Bildung: <= Sek. I                                                                                 -0.001                        0.009

                                                                                                                (0.043)                      (0.050)

Bildung: Lehre u.ä.                                                                           Referenz                   Referenz

Bildung: Sek. II                                                                                     -0.022                        0.008

                                                                                                                (0.045)                      (0.051)

Bildung: Tertiär                                                                                  0.145**                     0.165**

                                                                                                                (0.047)                      (0.054)

 

Keine Migration                                                                                Referenz                   Referenz

Migrationshintergrund                                                                      -0.026                        -0.008

                                                                                                                (0.042)                      (0.049)

 

Alter < 26                                                                                           0.217***                   0.161**

                                                                                                                (0.047)                      (0.055)

Alter 26-64                                                                                         Referenz                   Referenz

Alter 65+                                                                                               -0.034                        -0.052

                                                                                                                (0.040)                      (0.049)

 

Wohnen: Dorf                                                                                    Referenz                   Referenz

Wohnen: Kleinstadt                                                                            0.038                        0.079*

                                                                                                                (0.041)                      (0.046)

Wohnen: Größere Stadt                                                                    -0.011                        -0.004

                                                                                                                (0.040)                      (0.044)

 

Neg. Test erlaubt Kontakte                                                            0.055***                  0.052***

                                                                                                                (0.013)                      (0.015)

 

Glaube an Verschwörungstheorie                                                 -0.205*                      -0.098

                                                                                                                (0.087)                      (0.097)

 

Regierung übertreibt                                                                       -0.044**                   -0.049**

                                                                                                                (0.016)                      (0.018)

 

Zufriedenheit Leistung Bundesregierung                                      0.010                        -0.010

                                                                                                                (0.021)                      (0.026)

 

Vertrauen in Bundesregierung                                                         0.013                         0.005

                                                                                                                (0.009)                      (0.010)

 

ÖVP                                                                                                                                          Referenz

SPÖ                                                                                                                                            -0.069

                                                                                                                                                   (0.057)

FPÖ/HC                                                                                                                                   -0.221**

                                                                                                                                                   (0.075)

NEOS                                                                                                                                          -0.047

                                                                                                                                                   (0.074)

GRÜNE                                                                                                                                       0.023

                                                                                                                                                   (0.064)

Andere/Nichtwähler/Ungültig                                                                                          -0.167**

                                                                                                                                                   (0.067)

 

Konstante                                                                                           1.002***                  1.148***

                                                                                                                (0.084)                      (0.114)    

Fälle                                                                                                        1376                         1088

Pseudo R2                                                                                              0.021                         0.021

Poisson-Modell für Zähldaten. Standardfehler in runden Klammern. * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001

Abbildung 3. Verschwörungstheorien nach Parteipräferenz, Quelle: ACPP, Welle 21, N = 1181, lineares Regressionsmodell, R2 = 0,17, Referenzkategorie: Präferenz für ÖVP

Variablendefinitionen

  • Testhäufigkeit: „Haben Sie sich in den letzten vier Wochen auf das Coronavirus testen lassen? Wenn ja, wie oft? Es zählen alle Testarten (PCR-Tests, Antigen-Tests, Antikörper-Tests, Gurgeltests)“. 1. „Ich habe mich nicht testen lassen“; 2. „1 Mal“, 3. „2 Mal“, 4. „3 Mal“, 5. „4 Mal“, 6. „Mehr als 4 Mal“
  • Geschlecht: männlich / weiblich
  • Bildung: 1. Sekundarstufe I oder weniger, 2. Lehre oder äquivalent, 3. Matura oder äquivalent, 4. Abgeschlossene tertiäre Ausbildung nach Matura
  • Migrationshintergrund: Selbst oder beide Elternteile im Ausland geboren
  • Alter: 1. jünger als 26, 2. 26-64, 3. 65 und älter
  • Gemeindegröße: Unter 5000 Einwohner; 5000 bis 50.000 Einwohner; Mehr als 50.000 Einwohner
  • Negativer Test erlaubt Kontakte: Zustimmung zum Item „Ein negatives Testergebnis bedeutet, dass ich wieder mehrere Personen treffen kann“ (Skala 1-5)
  • Glaube an Verschwörungstheorie: Kumulierte Zustimmung zu den Items „Das Coronavirus ist eine Biowaffe, die absichtlich entwickelt wurde, um Menschen zu schaden“ (Skala 1-5), „Das Coronavirus wurde im Zuge eines geheimen US-Militärversuchs aus Versehen freigesetzt“ (Skala 1-5), „Das Coronavirus kann durch in China hergestellte Produkte übertragen werden“ (Skala 1-5) sowie Ablehnung des Items „Das Coronavirus ist eine natürliche Infektionskrankheit, die sich weltweit verbreitet und eine Pandemie ausgelöst hat“ (Skala 1-5).
  • Regierung übertreibt: Zustimmung zum Item „Was die Regierung über die gesundheitliche Gefahr des Coronavirus sagt, ist übertrieben“ (Skala 1-5)
  • Zufriedenheit Bundesregierung: Bilanz: Antwort auf Item „Sind Sie nach heutigem Stand mit der Bilanz, d.h. mit der Arbeit und Leistung, der aktuellen Bundesregierung“ sehr zufrieden, eher zufrieden, teils-teils, eher unzufrieden, sehr unzufrieden (Skala 1-5)
  • Vertrauen in die Regierung: Antwort auf Item „Haben Sie sehr viel, ziemlich viel, wenig oder überhaupt kein Vertrauen in die jeweils genannten Institutionen im Rahmen der Coronakrise? Die Bundesregierung. (Skala 0-10)
  • Parteipräferenz: Antwort auf Frage „Wenn am nächsten Sonntag Nationalratswahlen wären, welcher Partei würden Sie Ihre Stimme geben“ 1. ÖVP, 2. SPÖ, 3. FPÖ, 4. NEOS, 5. Grüne, 6. Team HC Strache-Allianz für Österreich, 7. Andere Partei, 8. Würde ungültig wählen, 9. Würde nicht wählen, 10. Wäre nicht wahlberechtigt.