Forschungsbericht 2017 - Max-Planck-Institut für demografische Forschung

Sterbealter gleichen sich an

Autoren
Colchero, Fernando; Rau, Roland; Scheuerlein, Alexander; Schwentker, Björn; Vaupel, James W.
Abteilungen
MPI für demografische Forschung, Forschungsgruppe Mathematische Demografie; Arbeitsbereich Altern und Langlebigkeit; Max-Planck Odense Center zur Biodemografie des Alterns, Arbeitsbereich Epidemiologie, Biostatistik und Biodemografie; MPI für demografische Forschung, Arbeitsbereich Evolutionäre Biodemografie
Zusammenfassung
Je höher die Lebenserwartung in einer Gesellschaft ist, desto weniger unterscheidet sich, in welchem Alter die Menschen sterben. Dieser Zusammenhang folgt einer mathematischen Regel, wie demografische Daten vieler Länder belegen. Er gilt nicht nur für verschiedenste menschliche Kulturen und Epochen, sondern in ähnlicher Weise auch für nichtmenschliche Primaten. Obwohl zwischen Menschen und Tieren evolutionär Millionen von Jahren liegen, leben die männlichen Artgenossen durchschnittlich kürzer als die weiblichen. Der männliche Überlebensnachteil könnte daher evolutionär begründet sein.

Weniger Menschen müssen verfrüht sterben

Je älter die Menschen in einer Gesellschaft durchschnittlich werden, desto weniger unterscheidet sich, in welchem Alter sie sterben – für die Menschheit ist diese neu entdeckte demografische Regel eine gute Nachricht: Da die Lebenserwartung sehr wahrscheinlich weiter wächst [1], ist damit zu rechnen, dass künftig weniger Menschen als bisher früher sterben müssen als der Durchschnitt.

Was Forscher des Max-Planck-Instituts für demografische Forschung (MPIDR) in Rostock und des Max-Planck Odense Centers zur Biodemografie des Alterns (MaxO) in Süddänemark für Menschen aus 44 Ländern belegt haben [2], ist auch in Deutschland spürbar (siehe Abbildung 1).

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Abb. 1: Immer mehr Lebenszeit, immer weniger breit verteilt: Während die Lebenserwartung der Frauen in Westdeutschland von 1956 bis 2013 um 12 Jahre stieg (von 70,9 auf 82,9 Jahre), wurde die Häufung der Sterbealter um deren Mittelwert um fast 3 Jahre schmaler. Daten: Human Mortality Database.

Während die Lebenserwartung der Frauen in den alten Bundesländern von 1956 bis 2013 um 12 Jahre stieg (von 70,9 auf 82,9 Jahre), wurde die Verteilung der Sterbealter um fast 3 Jahre schmaler: Im Jahr 1956 verstarb die Hälfte aller Frauen innerhalb einer Zeitspanne von 15,7 Jahren um das mittlere Todesalter, im Jahr 2013 betrug diese Spanne nur noch 12,9 Jahre. (Anmerkung zur Berechnung: Das mittlere Todesalter ist hier der Median aller Sterbealter in der Bevölkerung, also dasjenige Alter, bis zu dem 50 Prozent aller Frauen verstorben waren. Dies liegt höher als die Lebenserwartung, die das arithmetische Mittel aller Sterbealter ist. Die angegebenen Zeitspannen – schraffierte Flächen in Abbildung 1 – sind die sogenannten Interquartilsabstände der Sterbealter, sie geben die oben genannte Häufung um den Median an, in der die Hälfte der Frauen gestorben ist.)

Die zeitlich immer engere Häufung der Todesfälle bedeutet nicht nur, dass weniger Menschen verfrüht – also vor dem durchschnittlichen Todesalter – sterben. Gleichzeitig haben auch immer weniger das Privileg, deutlich länger zu leben. Das Ausmaß, in dem die Menschen von der Verlängerung des Lebens profitieren, gleicht sich immer mehr an. Dieser Prozess, der „Kompression der Sterblichkeit“ [3] genannt wird, lässt sich auch so interpretieren, dass die „Gleichheit“ der Sterbealter immer größer wird.

Richtiges demografisches Maß macht linearen Zusammenhang sichtbar

Während Bevölkerungsforscher die Kompression der Mortalität schon länger aus Daten zur menschlichen Demografie kennen, war es ihnen bisher nie gelungen, einen klaren Zusammenhang zur Entwicklung der Lebenslänge herzustellen. Dies schafften nun die Max-Planck-Forscher, indem sie ein neues, mathematisch mächtiges demografisches Maß für die „Gleichheit“ der Sterbealter benutzten – nämlich eine spezielle Version der sogenannten Keyfitz’s Entropy [4, 5].

Diese neue Größe hat zwei Vorteile gegenüber Maßzahlen wie der im deutschen Beispiel in Abbildung 1 benutzten Zeitspanne (Interquartilsabstand um den Medianwert herum): Zum einen bezieht sie sich nicht nur auf die Hälfte der Sterbealter, sondern auf den kompletten Altersbereich von null Jahren bis zum höchsten gemessenen Lebensalter. Das Keyfitz-Maß berücksichtigt also alle Todesfälle, nicht nur einen Ausschnitt.

Zum anderen misst das neue Maß die „Gleichheit“ der Sterbealter relativ und nicht in absoluten Jahren. Die Keyfitz-Größe ist von der Lebensdauer der betrachteten Bevölkerung unabhängig, da für ihre Berechnung durch die Lebenserwartung geteilt wird. So werden menschliche Gesellschaften und sogar nichtmenschliche Primatenpopulationen mit völlig unterschiedlichen Lebenserwartungen vergleichbar.

Länder- und systemübergreifende Gesetzmäßigkeit für Menschen

Mit dem Keyfitz-Maß für die „Gleichheit“ der Lebensspannen ist der Zusammenhang mit der Lebenserwartung einfach erkennbar: Er ist linear und lässt sich durch eine einfache Gerade darstellen (Abbildung 2). Der Zusammenhang zwischen Lebenserwartung und Häufung der Sterbealter gilt nicht nur im Zeitvergleich innerhalb eines einzelnen Landes – wie im Beispiel Deutschlands oben. Entscheidend ist die Regularität auch im Vergleich verschiedener Länder, Geschlechter, historischer Epochen und gesellschaftlicher Systeme.

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Abb. 2: Die Lebenserwartung in einer Gesellschaft und die „Gleichheit“ der Lebensspannen (ein Maß dafür, wie wenig sich die Sterbealter unterscheiden) sind gekoppelt. Sie können nur Werte auf der abgebildeten Geraden annehmen. Zu jedem Plus (oder Minus) an Lebenserwartung legt sie fest, wie die Gleichheit der Lebensspannen zu- oder abnimmt. Daten: Human Mortality Database, Blurton Jones (2016), Hill/Hurtado (1996), McDaniel (1992). Details siehe [1].

Sie gilt selbst für sehr verschiedene Extremfälle: Für die modernen Japanerinnen, die mit über 80 Jahren Lebenserwartung derzeit Weltspitze sind, ebenso wie für heute noch traditionell lebende Jäger- und Sammler-Völker mit etwa 40 Jahren Lebenserwartung oder die historische Bevölkerung befreiter US-Sklaven in Liberia mit einer mittleren Lebenslänge von zeitweilig nur wenigen Jahren (einzelne Datenpunkte in Abbildung 2). Insgesamt bestätigten die Max-Planck-Forscher die lineare Gesetzmäßigkeit für bisher 44 Länder und teilweise über 150 Jahre historischer Entwicklung.

Unabhängig davon, welche Bevölkerungen die Wissenschaftler gegenüberstellen: Derselben Lebenserwartung entspricht immer dasselbe Ausmaß an „Gleichheit“ der Lebensspannen. Die Gerade aus Abbildung 2 gibt dabei den Korridor vor, innerhalb dessen die Entwicklung menschlicher Gesellschaften stattfindet: Für ein Plus an Lebenserwartungen bedeutet dies immer dieselbe Zunahme an „Gleichheit“. Wächst die Lebensspanne weiter so wie in den letzten hundert Jahren [6], bewegen sich die menschlichen Gesellschaften im Laufe ihrer Entwicklung demnach zwangsläufig auf der in Abbildung 2 gezeichneten Geraden nach rechts oben.

Offenbar zeigt sich hier ein naturgesetzlicher Zusammenhang, an dem die möglichen Zukünfte der Gesellschaften ablesbar sind. Muss ein Land zwischenzeitlich Rückschläge bei der Lebenserwartung hinnehmen, bewegt sich sein Datenpunkt auf der Linie kurzfristig nach links unten. Die Sterbealter verteilen sich dann wieder breiter – und zwar genau so, wie es die Gerade vorgibt.

Dieselbe Regel für Menschen und nichtmenschliche Primaten

Die Vielfalt der menschlichen Gesellschaften, für die die neue demografische Regel gilt, ist verblüffend. Wie die Max-Planck-Forscher herausfanden, gibt es zudem eine sehr ähnliche Gesetzmäßigkeit für nichtmenschliche Primaten. Für sie war die Kompression der Sterblichkeit bisher nicht belegt. Der Beweis gelang den Wissenschaftlern mit Sterbefalldaten aus sechs wilden Populationen von Affen- und Halbaffenarten wie Berggorillas, Langhaarschimpansen oder Steppenpavianen. Die schwierig zu erhebenden Angaben über deren Sterbealter stammen aus aufwändigen Beobachtungsprojekten, die sich über 31 bis 52 Jahre erstreckten [7, 8].

Auch für die nichtmenschlichen Primaten ergibt sich ein linearer Zusammenhang zwischen Lebenserwartung und „Gleichheit“ der Sterbealter. Damit gilt qualitativ gesehen dieselbe demografische Regel nicht nur für menschliche Bevölkerungen, zwischen denen Hunderte Jahre an gesellschaftlicher Entwicklung liegen, sondern gleichzeitig für Primaten, die durch Millionen Jahre evolutionärer Entwicklung [9] voneinander getrennt sind.

Im Vergleich zur menschlichen Geraden (Abbildung 2) ist die der Affen und Halbaffen weniger steil. Der Gewinn an „Gleichheit“ der Lebensspannen bei steigender Lebenserwartung ist also für Menschen größer. Es liegt nahe, den Grund dafür in der soziokulturellen Organisation menschlicher Gesellschaften zu suchen. Unterstützt wird diese Hypothese durch die Tatsache, dass sich die demografischen Wertepaare (Lebenserwartung und „Gleichheit“ der Lebensspannen) der nichtindustriellen Bevölkerungen (Jäger und Sammler) stärker von denen der industriellen Gesellschaften unterscheiden als von denen der tierischen Primaten.

Weiblicher Überlebensvorteil offenbar evolutionär konserviert

Gemeinsam ist allen Primaten – also Menschen wie Affen und Halbaffen –, dass die weiblichen Artgenossen länger leben als die männlichen [10]. Im Mittel liegt der weibliche Vorteil bei über 15 Prozent der Lebenslänge. Er unterscheidet sich zwar von Spezies zu Spezies, hängt aber nicht vom evolutionären oder sozialen Entwicklungsstand ab. Für menschliche Gesellschaften hat sich der relative Überschuss der weiblichen Lebenserwartung im Laufe der Zeit kaum verändert. Der Vorteil der weiblichen Primaten ist offenbar anhaltend und evolutionär konserviert.

Der Zusammenhang zwischen Lebenserwartung und Häufung der Sterbealter ist jedoch für beide Geschlechter gleich. Die Werte (siehe Abbildung 2) liegen für Frauen und Männer auf derselben Geraden. Die Frauen (ringförmige Spitzen der Markierungen in Abbildung 2) sind lediglich ein wenig voraus und die Männer (Linienendpunkte der Markierungen in Abbildung 2) fallen auf der Linie etwas zurück. Dank ihres umfangreichen Datenmaterials, das für alle betrachteten Spezies beide Geschlechter umfasst, konnten die Max-Planck-Wissenschaftler erstmals beweisen, dass die Kompression der Sterblichkeit für Männer und Frauen sowie für Männchen und Weibchen jeweils derselben linearen Gesetzmäßigkeit folgt.

Immer längeres Leben trotz niedriger Kindersterblichkeit

Die Max-Planck-Forschung zur Angleichung der Sterbealter bestätigt jüngere Erkenntnisse, denen zufolge mit Gewinnen bei der menschlichen Lebenserwartung auch künftig zu rechnen ist – und zwar im hohen Alter. In der Vergangenheit waren die Sterbealter vor allem deshalb sehr unterschiedlich, weil die Kindersterblichkeit hoch war. Dadurch ergaben sich zwei Altersgruppen, in denen sich die Todesfälle häuften: das frühe Kindesalter und – für die, die das Kindesalter überlebten – das Erwachsenenalter. Weil die Schwerpunkte dieser beiden Gruppen so weit auseinanderlagen, war es wenig erstaunlich, dass mit sinkender Kindersterblichkeit die Spanne der Sterbealter schrumpfte und die Lebenserwartung gleichzeitig stieg.

Inzwischen liegt die Kindersterblichkeit in den Industrienationen aber schon länger auf anhaltend niedrigem Niveau und der übergroße Anteil der Sterbefälle konzentriert sich auf die höheren Alter – die Sterblichkeit hat sich dort also bereits erklecklich komprimiert. Dennoch verläuft die Entwicklung anhaltend gemäß der neu entdeckten Regel: Die Sterbefälle komprimieren sich weiter in immer kleinere Zeitintervalle.

Auch wenn die Altersbereiche, die dazu zur Verfügung stehen, bereits kleiner geworden sind und inzwischen hauptsächlich in der fortgeschrittenen zweiten Lebenshälfte liegen (siehe Abbildung 1), wird die zusätzliche Kompression oder „Gleichheit“ der Sterbealter relativ gerechnet nicht schwächer. Für die Lebenserwartung bedeutet dies gemäß dem linearen Zusammenhang einen entsprechenden relativen Zuwachs, der sich absolut gesehen als Erhöhung nicht nachlassender Stärke auswirkt, da er bereits auf hohem Niveau ansetzt. Auch die neu entdeckte demografische Regel liefert damit keinerlei Hinweis, dass die Lebenserwartung in naher Zukunft zu wachsen aufhört.

Literaturhinweise

1.
Vaupel, J. W.
Biodemography of human ageing
Nature 464, 536–542 (2010)
DOI
2.
Colchero, F.; Rau, R.; Jones, O. R.; Barthold, J. A.; Conde, D. A.; Lenart, A.; Nemeth, L.; Scheuerlein, A.; Schoeley, J.; Torres, C.; Zarulli, V.; Altmann, J.; Brockman, D. K.; Bronikowski, A. M.; Fedigan, L. M.; Pusey, A. E.; Stoinski, T. S.; Strier, K. B.; Baudisch, A.; Alberts, S. C.; Vaupel, J. W.
The emergence of longevous populations
Proceedings of the National Academy of Sciences USA 113 (48), E7681–E7690 (2016)
DOI
3.
Vaupel, J. W.; Zhang, Z.; van Raalte, A. A.
Life expectancy and disparity: An international comparison of life table data
BMJ Open 1 (1), e000128 (2011)
DOI
4.
Wrycza, T. F.; Missov T. I.; Baudisch, A.
Quantifying the Shape of Aging
PLOS One 10 (3), e0119163 (2015)
DOI
5.
Zhang, Z.; Vaupel, J. W.
The age separating early deaths from late deaths
Demographic Research 20 (29), 721–730 (2009)
DOI
6.
Oeppen, J.; Vaupel, J. W.
Demography: Broken Limits to Life Expectancy
Science 296 (5570), 1029–1031 (2002)
DOI
7.
Strier, K. B.; Altmann, J.; Brockman, D. K.; Bronikowski, A. M.; Cords, M.; Fedigan, L. M.; Lapp, H.; Liu, X.; Morris, W. F.; Pusey, A. E.; Stoinski, T. S.; Alberts, S. C.
The Primate Life History Database: A unique shared ecological data resource
Methods in Ecology and Evolution 1 (2), 199–211 (2010)
DOI
8.
Bronikowski, A. M.; Altmann, J.; Brockman, D. K.; Cords, M.; Fedigan, L. M.; Pusey, A.; Stoinski, T. S.; Morris, W. F.; Strier, K. B.; Alberts, S. C.
Aging in the Natural World: Comparative Data Reveal Similar Mortality Patterns Across Primates
Science 331 (6022), 1325–1328 (2011)
DOI
9.
Jones, O. R.; Scheuerlein, A.; Salguero-Gómez, R.; Camarda, C. G.; Schaible, R.; Casper, B. B.; Dahlgren, J. P.; Ehrlén, J.; Garcia, M. B; Menges, E. S.; Quintana-Ascencio, P. F.; Caswell, H.; Baudisch, A.; Vaupel, J. W.
Diversity of ageing across the tree of life
Nature 505, 169–173 (2014)
DOI
10.
Austad, S. N.
Why women live longer than men: Sex differences in longevity
Gender Medicine 3 (2), 79–92 (2006)
DOI
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