Dynamik in Netzwerkindustrien

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Lena Esser
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1 LMU München Fakultät für Betriebswirtschaftslehre Dynamik in Netzwerkindustrien Professor Tobias Kretschmer, Ph.D. Institut für Kommunikationsökonomie Antrittsvorlesung 18. Juni 2008 Mit freundlicher Unterstützung der

2 Von Erlangen ( * 1971) nach München... 1

3 Von Erlangen ( * 1971) nach München... 2

4 Das Institut für Kommunikationsökonomie (ICE) Daten und Fakten: Jüngster Lehrstuhl der Fakultät für Betriebswirtschaftslehre an der LMU München September 2006 eingerichtet Durchschnittsalter <30 Jahre Drei Nationalitäten, Mitglieder des Instituts haben in verschiedenen Ländern studiert/gelehrt: Deutschland, Österreich, Schweiz, Großbritannien, Frankreich, USA, Argentinien, Portugal etc. Finanzierung: Grundausstattung von der Deutschen Telekom Stiftung für 7 Jahre garantiert Anschlussfinanzierung und Aufstockung von der LMU München Drittmittelprojekte z.zt. finanziert von Vodafone, Anglo-German Foundation Positionierung: An der Schnittstelle zwischen VWL und BWL: 3 Betriebswirte, 2 Volkswirtinnen, 1 Wirtschaftsinformatiker, 1 Ingenieur, 1 Psychologin Im Cluster Information & Innovation an der Fakultät für BWL Einziger Lehrstuhl für Kommunikationsökonomie in Deutschland 3

5 Was ist Kommunikationsökonomie? Ökonomisch kommunizieren? Teilgebiet der Kommunikationswissenschaften? 4

6 Was ist Kommunikationsökonomie? Ökonomisch kommunizieren? Teilgebiet der Kommunikationswissenschaften? 5

7 Was ist Kommunikationsökonomie? Ökonomisch kommunizieren? Teilgebiet der Kommunikationswissenschaften? Untersuchung ökonomischer Prinzipien in Märkten und Branchen, in denen Kommunikation und Interaktion von zentraler Bedeutung sind. Telekommunikation Computersoftware Unterhaltungselektronik 6

8 Aufbau des Vortrags Dynamik in Netzwerkindustrien 1. Einführung 2. Was ist ein Netzwerkgut? 3. Diffusion ein dynamisches Phänomen 4. Diffusion in Netzwerkindustrien Besonderheit 1: Nutzer sind interdependent Besonderheit 2: Technologien sind interdependent Besonderheit 3: Technologische Generationen sind interdependent 5. Zusammenfassung und Ausblick 7

9 Was ist ein Netzwerkgut? Klassisches Beispiel: Telefon Dynamik in Netzwerkindustrien Antrittsvorlesung T. Kretschmer Nutzer kommunizieren miteinander. Dem ersten Nutzer stiftet ein Telefon nur sehr geringen Nutzen. Telefonnetze müssen kompatibel sein, also den gleichen technologischen Standard verwenden. Anbieterwechsel sind kompliziert und ggf. mit Kosten verbunden. Infrastruktur muss im Voraus aufgebaut werden. Es gibt nur wenige Anbieter im Markt. Positive Netzwerkeffekte Kritische Masse und Netzwerkgröße Kompatibilität, Standards Wechselkosten und Lock-in Phänomene (Häufig) signifikante Skalenerträge auf der Produktionsseite Häufig konzentrierte und asymmetrische Marktstrukturen 8

10 Hybrid-Getreide (Griliches, 1957) Dynamik in Netzwerkindustrien Antrittsvorlesung T. Kretschmer Dynamik Einige Beobachtungen (1) Modifizierte, widerstandsfähigere Getreideart, die in den 1880ern in den USA entwickelt wurde. Ab den 1930ern wurde Hybrid-Getreide von amerikanischen Großbauern adoptiert. In verschiedenen Bundesstaaten verlief der Durchdringungspfad S-förmig: % des Ackerlandes mit hybridem Getreide Iowa Wisconsin Kentucky Texas Alabama Jahr Quelle: Griliches (1957): Hybrid Corn: An Exploration in the Economics of Technological Change, Econometrica,

11 Dynamik Einige Beobachtungen (2) Mobiltelefonie (Cardona/Grajek/Kretschmer, 2008) Quelle: Cardona/Grajek/Kretschmer (2008): Country-specific heterogeneity effects in mobile usage. ISF Conference, Nizza, 06/08 11

12 Diffusionskurven... zeigen, dass eine neue Technologie nicht auf einen Schlag vom Markt akzeptiert wird. illustrieren die Abhängigkeit der Diffusionsgeschwindigkeit von der Zeit. bilden in der Regel eine S-Kurve ab. Adoption (in %) S-förmige Diffusionskurve Zeit Quelle: Rogers (2003): Diffusion of Innovations. 12

13 Diffusionsmodelle Dynamik in Netzwerkindustrien Antrittsvorlesung T. Kretschmer Diffusionskurven fassen die kumulierte Anzahl an Nutzern einer Technologie zu einem bestimmten Zeitpunkt zusammen. Diffusion verläuft (in fast allen Fällen) S-förmig, d.h. die Diffusionsgeschwindigkeit steigt zunächst an und fällt später wieder. S-förmige Diffusionskurven lassen sich auf verschiedene Weisen nachbilden: Epidemiologische Diffusionsmodelle Schwerpunkt auf Informationsübertragung (Infektion) Heterogenitätsbasierte Diffusionsmodelle Schwerpunkt auf Kosten-Nutzen-Überlegungen einzelner (potenzieller) Nutzer 13

14 Dynamik in Netzwerkindustrien Unterschiede zur klassischen Diffusion Besonderheit 1: Nutzer sind interdependent Durch Kommunikation zwischen Nutzern oder Produktion von Komplementärgütern kann sich die Diffusionskurve verändern. Besonderheit 2: Technologien sind interdependent Ohne Hardware keine Software, aber ohne Software keine Hardware (Henne-Ei Problem) Diffusionskurven komplementärer Güter sind miteinander verknüpft. Besonderheit 3: Generationen sind interdependent Eine neue (bessere) Generation muss sich gegen die etablierte Technologie mit vielen Nutzern (Installed Base) und zahlreichen Komplementärgütern durchsetzen Diffusionskurven hängen von der Qualität und Durchdringung der bestehenden Generation ab. 14

15 Nutzer sind interdependent (Kretschmer, 2008; Koski/Kretschmer, 2005) In frühen Marktstadien können mehrere existierende Standards zu einer Minderung der Diffusionsgeschwindigkeit führen Unsicherheit, Koordinationseffekt Ab einem gewissen Durchdringungsgrad wird Adoption für immer mehr Nutzer attraktiv Selbsterfüllende Prophezeiung, Bandwagon Effect Adoption (in %) Diffusion einer Netzwerktechnologie S-förmige Diffusionskurve Zeit Quelle: Rogers (2003): Diffusion of Innovations. 15

16 Kritische Masse (Grajek/Kretschmer, 2008) Bei durchgehend fallenden Preisen und starken Netzeffekten kann die Diffusionskurve unstetig werden, so dass zu einem Zeitpunkt mehrere Durchdringungsgrade theoretisch möglich wären. Der Übergang von einem Diffusionspunkt zum anderen kann sprungartig erfolgen Kritische Masse Adoption (in %) Kritische Masse Zeit 16

17 Technologien sind interdependent (Gamharter/Kretschmer, 2008; Kretschmer, 2006) Die Akzeptanz einer Basistechnologie wird durch die verfügbaren Komplementärgüter bestimmt (Marktweite) indirekte Netzeffekte Beispiel Videospiele und -konsolen: Diffusionspfade von Spielkonsolen und Videospielen sind stark korreliert gegenseitige Beeinflussung der Diffusionsprozesse Strategische Frage: Was kommt zuerst Konsolenverkäufe (Henne) oder Spieleproduktion (Ei)? e e e e+07 Diffusion von PS2 Konsolen und Spielen 2001m1 2002m1 2003m1 2004m1 2005m1 2006m1 2007m1 Monat e e e e e+10 PLAYSTATION 2 Konsolen PLAYSTATION 2 Spiele 17

18 Technologien sind interdependent (Gamharter/Kretschmer, 2008; Kretschmer, 2006) Beispiel Software: Innerhalb des Unternehmens ist die Wahrscheinlichkeit, neue Software (z.b. Datenbanksystem) einzuführen, wesentlicher geringer, wenn kurz vorher eine umfassende Restrukturierung der Softwarearchitektur vorgenommen wurde Interne Komplementäreffekte Die Untersuchung der Diffusion einzelner Elemente eines Systems von Komplementärgütern ist unter Umständen unvollständig oder gar irreführend Verschiebung des Fokus auf Softwarearchitektur 18

19 Generationen sind interdependent (Kerstan/Kretschmer/Mühlfeld, 2007) Eine neue Technologiegeneration muss sich gegen eine etablierte Technologie mit einer großen Nutzeranzahl durchsetzen Unsicherheit nicht nur über die Qualität, sondern auch über die Akzeptanz der neuen Technologie Beispiel CD: Allianz von Sony/Philips/Matsushita/JVC zur Entwicklung der CD. Ziel: Etablierung der CD vs. Audiokassette. 300 CD- und Kassettenverkäufe (in 000, GB) CDs Kassetten Gesamt 250 Menge Jahr 19

20 Zusammenfassung und Ausblick Netzwerkeffekte sind in kommunikationsintensiven Märkten häufig zu finden und bestimmen deren Marktdynamik sowie die Strategien der in ihnen aktiven Unternehmen. Insbesondere die Akzeptanz einer neuen Technologie kann von der Existenz und Stärke von Netzwerkeffekten stark beeinflusst werden. Für Unternehmen ist die Manipulation des Diffusionsprozesses eine der wichtigsten strategischen Entscheidungen in Netzwerkindustrien. Für die Wissenschaft ist die Untersuchung dynamischer Prozesse in Netzwerkindustrien weiterhin von höchster Priorität: - Interdependente Diffusionsprozesse (z.b. Hard- und Software) - Identifikation der kritischen Masse - Unternehmensstrategien zur Etablierung einer neuen Technologie 20

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22 Der Pinguineffekt Dynamik in Netzwerkindustrien Antrittsvorlesung T. Kretschmer 22

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