Faktencheck Wirksamkeit Zuckersteuer

In der Debatte um eine Zuckersteuer werden häufig Modellierungsstudien als Beleg für positive gesundheitliche Effekte angeführt. Diese Studien simulieren jedoch nur hypothetische Entwicklungen und hängen stark von den zugrundeliegenden Annahmen und Daten ab.

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Der Lebensmittelverband Deutschland und die BVE haben deshalb durch STAT-UP prüfen lassen, wie verlässlich diese Studien sind. Analysiert wurden zwei Veröffentlichungen aus Deutschland, zwei aus Großbritannien und zwei aus Mexiko – Länder, in denen eine Zuckersteuer bereits eingeführt wurde.

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Wo die Modelle an Grenzen stoßen

 

Keine der untersuchten Modellierungsstudien erfüllt die wissenschaftlichen Anforderungen, die für politische Entscheidungen nötig wären. Die wichtigsten Gründe:

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1. Kausalität wird vorausgesetzt, nicht belegt 

Die Modelle unterstellen, dass eine Zuckersteuer den Konsum senkt und dadurch das Körpergewicht sinkt. Ob diese Wirkzusammenhänge tatsächlich existieren, wurde jedoch nicht empirisch gezeigt. 

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2. Vereinfachte Annahmen 

Wesentliche Einflussfaktoren wie körperliche Aktivität, Stoffwechselunterschiede, sozioökonomische Bedingungen oder kompensatorisches Essverhalten bleiben oft unberücksichtigt. Teilweise werden lineare Effekte angenommen, für die es keine Belege gibt. Zusätzliche Ungenauigkeiten entstehen, wenn aus Verkaufs- oder Absatzzahlen der tatsächliche Verzehr abgeleitet wird.

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3. Veraltete Daten

Viele Modelle arbeiten mit alten oder nicht repräsentativen Datensätzen. Emmert-Fees et al. nutzen zum Beispiel Verzehrsdaten von 2005-2007. Schwendicke und Stolpe berufen sich auf Bevölkerungsdaten von 2012. Diese Daten bilden das heutige Konsum- und Bevölkerungsverhalten nicht mehr ab.

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4. Realität wird unvollständig abgebildet

Durch ungenaue Daten und starke Vereinfachungen entstehen Simulationsergebnisse, die zwar im Modell plausibel wirken, aber nicht mit realen Entwicklungen übereinstimmen müssen, etwa weil Substitutionseffekte oder der Gesamtkalorienkonsum nicht berücksichtigt werden.

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5. Ergebnisse werden überinterpretiert

Unsicherheiten werden häufig nicht offengelegt. Dadurch erscheinen simulierte Effekte größer, als sie tatsächlich sind. Emmert-Fees nennt 3,85 Milliarden Euro Einsparung über 20 Jahre. Das entspricht weniger als 0,04 % der jährlichen Gesundheitsausgaben in Deutschland. Diese Einordnung fehlt in der Studie.

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6. Was das für die politische Debatte bedeutet

Die methodischen Schwächen, ungesicherten Annahmen und lückenhaften Daten führen zu erheblichen Unsicherheiten in allen untersuchten Modellen. Die vorliegende Studienlage bietet keine belastbare wissenschaftliche Grundlage, um eine Zuckersteuer als wirksame Maßnahme zu begründen.

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Die analysierten Studien

• Emmert-Fees et al. (2023), Deutschland

• Schwendicke und Stolpe (2017), Deutschland

• Rogers, Cummins et al. (2023), England

• Cobiac et al. (2024), England

• Gračner et al. (2022), Mexiko

• Basto-Abreu et al. (2019), Mexiko
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