Standardisierung und Koexistenz in Netzeffektmärkten

Inhaltsverzeichnis Geleitwort II Danksagung III Abbildungsverzeichnis IX Abkürzungs- und Symbolverzeichnis XII Zusammenfassung XIV Abstract XVI 0. Einleitung: Problemstellung und Aufbau der Arbeit 1 I. Grundsätzliches zur Netzeffektökonomie 6 I.1 Definition von zunehmenden Anwendungserträgen und Netzeffekten 6 I.2 Wirkungen auf die Marktentwicklung 9 I.2.1 Natürliches Monopol 9 I.2.2 Pfadabhängigkeit und Lock-In 11 I.2.3 Marktversagen 12 I.2.4 Kritische Masse 14 I.3 Zwischenfazit und Übergang zum nächsten Kapitel 17 II. Standardisierung und Koexistenz in Märkten mit globalen Netzeffekten 18 II.1 Das Grundmodell von Brian Arthur 18 II.1.1 Modellannahmen 18 II.1.2 Modellanalyse 20 II.1.3 Kritische Würdigung 25 II.2 Marktentwicklung bei nichtlinearen globalen Netzeffekten 28 II.2.1 Nichtlineare Netzeffekte 28 II.2.2 Analyse der Marktentwicklung 30 IX II.3 Marktentwicklung bei verschiedenen Kompatibilitätsgraden 39 II.3.1 Kompatibilität in der Ökonomie 40 II.3.2 Analyse der Marktentwicklung bei verschiedenen Kompatibilitätsgraden und bei linearen globalen Netzeffekten 41 II.3.3 Analyse der Marktentwicklung bei verschiedenen Kompatibilitätsgraden und bei nichtlinearen globalen Netzeffekten 44 II.4 Nichtlineare Polya-Urnen-Prozesse 47 II.4.1 Theoretische Grundlagen 47 II.4.2 Analyse der Marktentwicklung bei einer kontinuierlichen Präferenzverteilung 52 II.5 Zusammenfassung und Reflexion der Ergebnisse vor dem Hintergrund der traditionellen Netzeffekttheorie 65 II.5.1 Bisherige Ergebnisse 65 II.5.2 Verwandte Ansätze aus der traditionellen Netzeffekttheorie 67 II.5.3 Schwächen der traditionellen Netzeffektmodellierung 68 II.5.4 Übergang zum nächsten Kapitel 69 III. Standardisierung und Koexistenz in Märkten mit direkten und lokalen Netzeffekten 71 III.1 Grundlagen und kritische Würdigung bisheriger Arbeiten 71 III.1.1 Direkte und lokale Netzeffekte 72 III.1.1.1 Direkte Netzeffekte: Charakterisierung und Abgrenzung 72 III.1.1.2 Empirische Relevanz 74 III.1.1.3 Formale Darstellung 75 III.1.1.4 Direkte Netzeffekte vs. lokale Netzeffekte 76 III.1.2 Netzwerke und Netzstrukturparameter 78 III.1.2.1 Das Interaktionsnetzwerk 78 III.1.2.2 Die Netzwerkstrukturparameter 80 III.1.2.2.1 Netzwerkgröße 80 III.1.2.2.2 Grad der Verbundenheit und Grad eines Netzwerkes 81 III.1.2.2.3 Netzwerkdichte 82 III.1.2.2.4 Offene und geschlossene Netzwerktopologien 84 III.1.2.3 Zur Empirie bei Netzwerken 89 X III.1.3 Kritische Würdigung bisheriger Arbeiten 90 III.1.3.1 Simulationsstudie von Röck 90 III.1.3.2 Simulationsmodell von Wendt, v. Westarp und König 92 III.1.3.3 Perkolationsmodell und Erweiterungen 93 III.2 Modellgestützte Untersuchung der Diffusion konkurrierender Varianten eines Netzeffektgutes 95 III.2.1 Das Modell 95 III.2.1.1 Erläuterung der Angebotsseite 96 III.2.1.2 Erläuterung der Nachfrageseite 97 III.2.2 Simulationsgeleitete Analyse 103 III.2.2.1 Modellspezifizierung für Kommunikationsgüter 103 III.2.2.1.1 Statische Erwartungen 105 III.2.2.1.2 Erwartungsbildung durch Einbeziehung der erweiterten Netzwerkumgebung 115 III.2.2.2 Modellspezifizierung für Informationsgüter 118 III.2.3 Stochastische Analyse 125 III.2.3.1 Methode 125 III.2.3.2 Kommunikationsgüter 129 III.2.3.2.1 Stabilitätsanalyse 129 III.2.3.2.2 Interpretation der Ergebnisse und Marktimplikationen 132 III.2.3.2.2.1 EDI-Märkte 134 III.2.3.2.2.2 Mobilfunkmärkte 138 III.2.3.3 Informationsgüter 144 III.2.3.3.1 Stabilitätsanalyse 144 III.2.3.3.2 Interpretation der Ergebnisses und Marktimplikationen 152 III.2.3.3.2.1 Märkte für Business-Standard-Software 153 III.2.3.3.2.2 Märkte für Office-Communication-Software 155 III.2.4 Zwischenfazit und Übergang zum nächsten Kapitel 157 XI III.3 Endogenisierung der Anbieterentscheidungen 159 III.3.1 Modellannahmen 160 III.3.2 Modellanalyse 163 III.3.2.1 Hoher Grad des Netzwerks 163 III.3.2.1.1 Kompatibilitätsentscheidung 164 III.3.2.1.2 Inkompatibilitätsentscheidung 166 III.3.2.1.3 Vergleich der Entscheidungen 167 III.3.2.1.4 Robustheit der Ergebnisse 169 III.3.2.2 Niedriger Grad des Netzwerkes 173 III.3.2.2.1 Kompatibilitätsentscheidung 173 III.3.2.2.1 Inkompatibilitätsentscheidung 173 III.3.2.2.3 Vergleich der Entscheidungen 177 III.3.2.2.4 Robustheit der Ergebnisse 178 III.3.3 Zwischenfazit 180 IV. Schlussbetrachtung 182 Literaturverzeichnis 185 Anhang 194 XII 0. Einleitung: Problemstellung und Aufbau der Arbeit Die Entwicklung von Netzeffektmärkten ist nach den theoretischen Errungenschaften der letzten drei Jahrzehnte von einer Standardisierungs- bzw. Monopolisierungstendenz ge- kennzeichnet. Auf diesen Märkten gilt das Prinzip „bigger is better“, und die Vorteile einer größeren Verbreitung können dazu führen, dass ein Markt mit konkurrierenden Netzpro- dukten „kippt“. Dies führt dazu, dass dieser (Netzeffekt-) Markt einen einzigen (de facto) Standard selektiert. Es entstand eine umfangreiche Netzeffektliteratur, die in diesem Zu- sammenhang recht anschauliche Begriffe wie beispielsweise Tippiness (Kippligkeit) oder Standard Krieg prägte. Die Marktentwicklung konkurrierender Netzprodukte wurde u.a. mit Polya-Urnen-Modellen und mit Mastergleichungsansätzen untersucht (vgl. Arthur 1994; Woeckener 1995; Witt 1997; Cohendet 1998). Hiermit konnte modelltheoretisch gezeigt werden, dass die Standardisierungs- bzw. Monopolisierungstendenz umso ausge- prägter ist, je stärker die Netzeffekte und je geringer die Präferenzdifferenzierung sind. Für die theoretisch abzuleitende Standardisierungstendenz werden in der Netzeffektlitera- tur zahlreiche empirische Beispiele genannt, wovon manche mittlerweile Teil des Stan- dardlehrstoffes sind. Darunter fällt u.a. der Standard Krieg zwischen den konkurrierenden Videorekordersystemen oder auch der Standard Krieg zwischen den verschiedenen Text- verarbeitungsprogrammen (vgl. Liebowitz/Margolis 1999). Das Marktergebnis war hier in den genannten Fällen das gleiche: ein alleiniger Standard gewann, die anderen wurden vom Markt verdrängt. Im Widerspruch zu den genannten empirischen Beispielen und modelltheoretischen Er- kenntnissen scheint die jüngste Entwicklung auf einigen Informations- und Kommunikati- onsgütermärkten (IuK-Märkte) zu stehen.