Der Einfluss von Rankings auf den Absatz Eine empirische Analyse der Wirkung von Bestsellerlisten und Rangpositionen auf den Erfolg von Büchern

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1 Michel Clement/Anke Hille/Bernd Lucke/Christina Schmidt-Stölting/Frank Sambeth * Der Einfluss von Rankings auf den Absatz Eine empirische Analyse der Wirkung von Bestsellerlisten und Rangpositionen auf den Erfolg von Büchern Zusammenfassung Ranglisten faszinieren Menschen jeder möchte gerne den Wettbewerb dokumentiert sehen oder sich einordnen können. Neben der reinen Unterhaltung haben Ranglisten aber auch erhebliche psychologische und ökonomische Wirkungen auf zahlreiche Marktakteure. Auf der Basis eines umfangreichen Datensatzes aus der Buchbranche (609 Bücher) und zahlreichen Kontrollvariablen konzentrieren wir uns auf zwei Fragen: Zum einen untersuchen wir den Effekt der Positionierung eines Buches in der Bestsellerliste auf den wöchentlichen Absatz. Zum anderen suchen wir nach möglichen Schwellenwerten (z.b. die Top 10) in der Bestsellerliste. Mittels Paneldatenanalysen zeigen wir, dass in der kurzen Frist ein hoch signifikanter Erfolgsbeitrag der Bestsellerliste (Top 50) insgesamt vorliegt, d.h. es liegen keine Schwellenwerteffekte vor. In der langen Frist finden wir hingegen ausschließlich signifikante Effekte von Schwellenwerten. Dort weisen die Positionen innerhalb der Top 10 bzw. Top 20 in der Vorperiode einen signifikant positiven Effekt auf, allerdings findet sich kein Effekt der Bestsellerliste, wenn Positionen unterhalb der Top 20 belegt werden. JEL-Classification: C23, M31, L82. Keywords: Arellano-Bond estimation; book industry; endogeneity; rankings. Arellano-Bond-Schätzung; Buchmarkt; Endogenität; Rankings. * Prof. Dr. Michel Clement, Dipl.-Kffr. Anke Hille und Dipl.-Kffr. Christina Schmidt-Stölting, Lehrstuhl für Marketing und Medienmanagement, Institut für Marketing und Medien, Universität Hamburg, Von-Melle-Park 5, Hamburg Tel: , Prof. Dr. Bernd Lucke, Institut für Wachstum und Konjunktur, Universität Hamburg, Von-Melle-Park 5, Hamburg Tel: , Dr. Frank Sambeth, Verlagsgruppe Random House GmbH, Neumarkter Str. 28, München, Wir danken Dr. Thomas Wilking vom Buchreport, Lutz Kettmann vom Rowohlt Verlag und Detlef Wolters von Innofact AG für die Daten bzw. die Diskussion mit uns, sowie zwei anonymen Gutachtern für wertvolle Hinweise.

2 1 1 Einfluss von Rankings Ranglisten, sei es für Zeitschriften, Wissenschaftler, Prominente, Produkte oder auch Firmen, üben eine erhebliche Faszination auf die Beteiligen aus und erregen in vielen Fällen die Gemüter der Betroffenen aber auch die der Nichtbetroffenen. Rankings liefern Aufmerksamkeit und entscheiden teilweise über Macht, Erfolg, Budget-Verteilungen (oder Bonuszahlungen) von Personen oder Institutionen. Entsprechend führen Top-Positionen auf Ranglisten zu Champagnerlaune: So feiern Hochschulen exzellente Positionierungen in Hochschulrankings ebenso wie Künstler, wenn ihr neues Werk (z.b. ein Lied) auf Platz 1 in den Charts ist. Die Managementrelevanz von Rankings begründet sich darin, dass aktuelle Rangpositionen und deren Veränderung über die Zeit zahlreiche psychologische und ökonomische Auswirkungen auf die Marktbeteiligten haben 1. Im Buchbereich dienen z.b. Bestsellerlisten zur Orientierung von Kunden, Händlern, Kritikern, Autoren und Verlagen sowie für Wettbewerber und haben so eine hohe praktische Relevanz im Verlagsgeschäft 2. Eine besondere Relevanz besitzen Rankings bei hedonischen Gütern, deren Konsum typischerweise experimenteller Natur ist und Spaß, Vergnügen und Emotionen erzeugt 3. Da zudem bei hedonischen Gütern der Konsum häufig symbolischer Natur ist und die Unsicherheit über die Qualität des Produkts vor dem Konsum kaum einschätzbar ist, orientieren sich z.b. Buchkäufer häufig anhand von Bestellerlisten, um so hohe Opportunitätskosten zu vermeiden 4. Auch der Handel nutzt Bestsellerlisten zur Sortimentsoptimierung 5 : So steigt die Distributionsquote erheblich an, wenn ein Buch in die oberen Bereiche der Liste vorstößt, was wiederum den Absatz erhöht 6. Ein Blick in eine Buchhandlung zeigt zudem, dass Bestseller besonders exponiert ausgestellt werden, so dass die Kaufwahrscheinlichkeit steigt. Bestsellerlisten sind ebenfalls für die Autoren bzw. Verlage hochrelevant, denn sie führen zu verstärkter Aufmerksamkeit. Ein Buch von einem unbekannten Autor, das in die Bestsellerliste kommt, ist für Kritiker und Journalisten interessant und entsprechend steigt die Wahrscheinlichkeit, dass werbewirksam über das Buch berichtet wird 7. Bestsellerlisten haben demnach Werbebzw. Promotioncharakter für Autoren und Verlage. In größeren Autorenverträgen wird häufig Vgl. Bradlow/Fader (2001). Vgl. Kerlen (2003); Vogel (2004). Vgl. Hirschman/Holbrook (1982). Vgl. Dhar/Wertenbroch (2000); Kahnx/Ratner/Kahneman (1997); Okada (2005). Vgl. Kerlen (2003); Vogel (2004). Vgl. Reibstein/Farris (1995). Vgl. Clement/Proppe/Rott (2007).

3 2 ein Teil der Vergütung für den Autor an die Positionierung in der Bestsellerliste gekoppelt, was die wirtschaftliche Bedeutung unterstreicht. Auch bewerben Verlage Bücher von Bestsellerautoren stärker, um die Marke des Autors langfristig auszubauen, so dass deutlich wird, dass Rankings eine erhebliche ökonomische Relevanz haben 8. Vergleichbare psychologische und ökonomische Wirkungen von Rankings lassen sich in zahlreichen anderen Bereichen finden. So erfreuen sich top-gerankte Hochschulen einer besseren Bewerbungssituation seitens der Studenten und Wissenschaftler, A-Journals bekommen bessere Manuskripte als B- oder C-Journals eingereicht, Rankings von Anwälten oder Ärzten steigern die Nachfrage nach den Spitzenleuten und Chartbreaker werden häufiger im Radio gespielt als andere Songs. Die praktische Erfolgsrelevanz von Rankings zeigt sich auch in dem Anreiz, eigene Produkte über Strohmänner zu kaufen, so dass sie in die Charts kommen. Derartige Chartmanipulationen wurden beispielsweise dem Musikproduzenten David Brandes nachgewiesen, der systematisch CDs der eigenen Künstler (u.a. Gracia) kaufte, um über höhere Chartpositionierungen eine Absatzakzeleration zu erzielen 9. Obgleich Rankings schon lange in zahlreichen Bereichen eingesetzt werden und seit Jahrzehnten dokumentiert sind (z.b. die Billboard 100 Musiccharts), ist der Forschungsstand zur Wirkung von Rankings gering. Zwar wird in zahlreichen Beiträgen immer wieder deren Relevanz hervorgehoben (etwa bei Zeitschriften-Rankings) 10, allerdings existieren kaum Studien, die den Einfluss der Rankings auf den Markterfolg quantitativ belegen. Nur wenige empirische Studien widmen sich dieser Fragestellung: So untersuchen Bradlow und Fader (2001) oder Giles (2007) den Lebenszyklus von Musikalben in den US-Billboard Charts, allerdings fokussieren die Autoren auf die Modellierung des Verlaufs bzw. des Überlebens innerhalb der Rangliste und nicht auf die Wirkung, die eine bestimmte Position auf den Absatz eines Albums hat. Nur im Rahmen von vereinzelten Erfolgsfaktorenstudien im Bereich der hedonischen Güter lassen sich erste Indikatoren identifizieren, die auf eine erhebliche Relevanz von Rankings hindeuten 11. Allerdings lassen sich auch hier wenige Rückschlüsse auf die Erfolgswirkung von Rankings auf den Absatz bzw. Umsatz oder gar Gewinn ziehen. Ebenfalls bleibt offen, inwieweit bestimmte Schwellenwerte (z.b. die Top 10) erreicht werden müssen, um substanzielle Effekte im Markt zu erzielen In der theoretischen Diskussion zur Starentstehung wird angeführt, dass Stars ihr Einkommen im Wesentlichen aus der relativen Position im (Ranking-)Markt durchsetzen können; vgl. Levin/Levin/Heath (1997); Rosen (1981); Adler (1985); Albert (1998). Vgl. ifpi (2005). Vgl. z.b. Hennig-Thurau/Walsh/Schrader (2004) oder Schlinghoff/Backes-Gellner (2002). Vgl. Giles (2007); Clement/Proppe/Sambeth (2006); Franck/Winter (2003); Sorensen (2004).

4 3 Der Mangel an empirischen Studien lässt sich im Wesentlichen auf zwei Gründe zurückführen: Zum einen sind die Anforderungen an die Daten sehr hoch, denn es müssen wöchentliche Absatzdaten für den Markt vorliegen, wenn der Effekt von wöchentlich erscheinenden Rankings untersucht werden soll. Zudem müssen zentrale erfolgsrelevante Variablen über die Laufzeit in den Rankings kontrolliert werden. Zum anderen erfordert die Modellierung der Effekte eine Berücksichtigung sowohl der Zeitstruktur als auch der Querschnittsstruktur, denn einerseits ist ein Ranking zumindest im Medienbereich in vielen Fällen nichts anderes als die Reihenfolge des Absatzerfolgs in der Vorwoche, andererseits kann der (annähernd) zeitgleiche Erfolg von Konkurrenzprodukten den eigenen Absatz substanziell beeinflussen. Mit diesem Beitrag adressieren wir diese Forschungslücke, indem wir einen umfangreichen Datensatz aus der Buchbranche analysieren, der die oben genannten Datenanforderungen erfüllt. Konkret fokussieren wir bei der Modellierung und ökonometrischen Schätzung auf zwei Ziele: (1) Wir untersuchen die Stärke des Effekts aus der Positionierung eines Buches in der Bestsellerliste in den jeweils vorgelagerten Wochen auf den aktuellen Absatz und liefern somit Aussagen zur Erfolgsrelevanz von Rankings bei Büchern. (2) Wir betrachten Schwellenwerte und analysieren, ob es ausreicht, wenn ein Buch in die Top 50 einsteigt, oder ob Effekte der Top 10 oder 20 substanziell höher ausgeprägt sind. Der Analyse liegen umfangreiche Daten des deutschen Buchmarktes aus den Jahren 2003 bis 2006 zugrunde. Es handelt sich um eine Vollerhebung aller deutschen Neuerscheinungen im Bereich der Belletristik, die als Hardcover und als Taschenbuch in den Markt eingeführt wurden und mindestens Stück in einem Jahr verkauft haben (n = 609 Bücher). Uns liegen die wöchentlichen Absatzzahlen aller Hardcover-Bücher für jeweils ein Jahr vor. Angelehnt an die bestehende Literatur zu den Erfolgsfaktoren von hedonischen Gütern haben wir zahlreiche Kontrollvariablen gebildet, um so den Effekt der Bestsellerlisten möglichst gut zu isolieren 12. Wir analysieren die Effekte wochenspezifisch, um den Buchmarktgegebenheiten gerecht zu werden. So weisen Bücher analog zu anderen Medienprodukten Besonderheiten im Lebenszyklus auf, die gesondert zu modellieren sind 13. Wir erweitern hierbei auch den Vgl. z.b. Elberse/Eliashberg (2003); Eliashberg/Elberse/Leenders (2006); Clement/Proppe/Rott (2007); Hennig- Thurau/Walsh/Wruck (2001); Basuroy/Chatterjee/Ravid (2003). Vgl. Sawhney/Eliashberg (1996); Ainslie/Drèze/Zufryden (2005).

5 4 methodischen Ansatz von Elberse und Eliashberg (2003) aus dem Filmbereich und werten die Daten regressionsanalytisch aus. Unsere Ergebnisse erweitern den Stand der Literatur in drei Bereichen: (1) Unsere Analyse zeigt inhaltlich auf, wie stark die Effekte von Rankings im Laufe des Lebenszyklusses eines Produktes sind und liefert somit einen differenzierten empirischen Beleg für die Relevanz von Rankings. Wir zeigen ebenfalls Schwellenwerteffekte bei Rankings im Zeitverlauf auf und können so konkrete Managementimplikationen ableiten. (2) Unsere Modellierung berücksichtigt neben den zeitlichen Effekten auch die Wirkungen zahlreicher anderer Kontrollvariablen, so dass die Ergebnisse auch den bisherigen Stand zur empirischen Forschung von Erfolgstreibern hedonischer Güter erweitern, die sich bislang vorrangig auf die Filmindustrie fokussiert haben 14. (3) Wir verwenden mit dem Arrellano-Bond-Schätzer moderne Methoden der Paneldatenökonometrie, die in der betriebswirtschaftlichen Forschung bislang kaum verwendet wurden 15. Dieses Verfahren ermöglicht eine konsistente Parameterschätzung auch in dynamischen Panels. Es unterstellt fixed effects, ist aber auch dann asymptotisch unverzerrt, wenn tatsächlich random effects vorliegen. Im Folgenden werden wir zunächst unsere Hypothesen theoretisch herleiten, bevor im dritten Abschnitt die Daten und Operationalisierungen diskutiert werden. Der vierte Abschnitt widmet sich dann der Modellierung, Schätzung und Validierung der Panelmodelle. Im fünften Abschnitt gehen wir auf die Ergebnisse ein. Der Aufsatz endet mit den Implikationen für Forschung und Management und der Diskussion der Limitationen dieser Untersuchung. 2 Theoretische Analyse und Hypothesenbildung Seit 1971 ermittelt der Buchreport in Deutschland die Bestsellerlisten von Büchern (die u.a. im SPIEGEL abgedruckt werden). Hierfür werden seit 2001 bei rund 350 repräsentativ ausgewählten Buchhändlern die Absatzdaten elektronisch erhoben. Diese stellen die Basis für die wöchentlichen Top 50 der Belletristik dar d.h. die Listen spiegeln das tatsächliche Ein Vgl. Eliashberg/Elberse/Leenders (2006). Vgl. Arellano/Bond (1991).

6 5 kaufsverhalten von Konsumenten wider 16. Abbildung 1 zeigt auf, dass die Bestsellerlisten bzw. die Buchabsätze generell von Marktteilnehmern beeinflusst werden und wir hypothetisieren, dass es vice versa auch so ist. Die Position eines Buches in der Bestsellerliste hängt von seinem Absatz in der Vorwoche ab. Demnach haben absatzfördernde Maßnahmen einen Einfluss auf die Position im Ranking. Allerdings ist ein Ranking eine relative Beziehung der Bücher im Wettbewerb zu einem bestimmten Zeitpunkt, so dass auch Wettbewerbsmaßnahmen zu Rankingveränderungen führen können. Wie einleitend dargestellt ist der bisherige Forschungsstand zur Wirkung von Rankings auf den Absatz nur sehr rudimentär betrachtet worden 17. Allerdings deuten sowohl unsere Gespräche mit Verlagsmanagern von Random House und dem Rowohlt Verlag als auch die theoretischen und die wenigen empirischen Studien auf eine Erfolgsrelevanz von Ranglisten hin 18. Entsprechend formulieren wir zwei Hypothesen: Hypothese 1: Hypothese 2: Wenn ein Buch in der Bestsellerliste (hier: die Top 50 des deutschen Buchmarktes) geführt wird, dann steigt der Absatz ceteris paribus signifikant an. Es existieren mit den Top 10 und Top 20 zwei Schwellenwerte in der Bestsellerliste. Beide Hypothesen begründen sich auf dem in Abbildung 1 dargelegten Rankingeffekt, der durch Aktionen und Reaktionen der Marktteilnehmer theoretisch zu untermauern ist 19. Abbildung 1: Bestsellerlisten und Marktteilnehmer im Buchmarkt Wir möchten uns sehr herzlich bei Dr. Thomas Wilking vom Buchreport für die Bereitstellung und die zahlreichen Informationen zu den Bestsellerlisten bedanken. In der Bestsellerermittlung sind auch Online-Händler wie Amazon enthalten (Anmerkung: Es handelt sich hier nicht um die Absatzzahlen, die wir von Media Control verwenden. Deren Zahlen basieren auf einer Stichprobe von mehr als 750 Buchhändlern). Vgl. hierzu insbesondere auch Bradlow/Fader (2001). Vgl. vor allem Bradlow/Fader (2001). Vgl. Hjorth-Andersen (2000).

7 6 Bestsellerlisten stellen nicht nur das vergangene Verhalten von Buchkäufern dar, sondern sie beeinflussen auch das aktuelle Kundenverhalten (Effekt 2 in Abbildung 1). Dies gilt insbesondere dann, wenn die Bewertung der Qualität eines Produktes vor dem Konsum nur mit hohem Aufwand möglich ist und bei der Bewertung der (hedonischen) Eigenschaften nach Qualitätssignalen gesucht wird 20. Hier bieten sich Bestsellerlisten an, da diese die Nachfrageverhältnisse im Markt institutionalisieren und der Kunde sich an den Qualitätseinschätzungen anderer Personen orientieren kann 21. Ranglisten manifestieren und fördern demnach den Herdentrieb der Menschen 22. Bestsellerlisten stellen Koordinationsmechanismen dar, die soziale Effekte verbriefen. Da hedonische Produkte oft eine Symbolfunktion innehaben, ist das Konsumrisiko hoch, das falsche Buch zu wählen. So ist es für viele Leser ein Element der sozialen Positionierung, welche Bücher sie lesen bzw. im Regal stehen haben. Es ist wichtig, die relevante Literatur innerhalb des eigenen sozialen Netzes zu kennen, um mitreden zu können 23. Aus der hedonischen Komponente lässt sich daher auch das Vorliegen von Netzeffekten und die Nutzung des Bandwagon-Prozesses aus der Bestsellerliste begründen, denn je mehr Personen das Buch gelesen haben, desto geringer ist das soziale Risiko für den Einzelnen Vgl. Batra/Ahtola (1990). Vgl. Chevalier/Mayzlin (2006); Bradlow/Fader (2001). Vgl. Banerjee (1992); Hanson (1996). Vgl. Salganik/Dodds/Watts (2006). Vgl. Clement/Papies/Albers (2008).

8 7 Neben den Käufern reagieren auch Meinungsführer (häufig in Form von Kritikern) auf Bestsellerlisten (Effekt 3 in Abbildung 1). In der Literatur wird vorrangig auf den Meinungsführerbzw. Werbeeffekt von Kritikern abgestellt, der in den empirischen Studien gestützt wird 25. Allerdings unterliegen Kritiker und andere Meinungsführer (z.b. Journalisten) auch einem Selektionseffekt, der zu einer höheren Besprechungswahrscheinlichkeit für (potenzielle) Bestseller führt 26. Demnach beeinflusst die Bestsellerliste auch die Kritiker, so dass möglicherweise von dem Ranking eine Besprechung initiiert wird, die dann einen absatzfördernden Effekt hat. Im Jahre 2006 wurden Titel (davon Erstauflagen) von den Verlagen in den Markt eingeführt 27. Die Budgetlimitation der Verlage erfordert aufgrund der hohen Produktionsmenge eine Fokussierung auf wenige Titel zur gezielten Absatzförderung, um so ausreichend Werbedruck je Buch aufzubauen 28. Die Verlage bevorzugen bei der Budgetallokation auf Buchebene die Neuerscheinungen, die ein hohes Erfolgspotenzial aufweisen (z.b. weil sie von Star-Autoren stammen). Die Marketingmaßnahmen der Verlage führen zu einer Absatzsteigerung und somit zu einer zunehmenden Wahrscheinlichkeit des Einstiegs in die Bestsellerlisten (Effekt 4 in Abbildung 1). Wenn ein Buch in der Bestsellerliste positioniert ist und knapp unter den Top 20 weilt, dann versuchen die Verlage mit gezielten PR- und Werbemaßnahmen das Buch in die Top 20 zu bringen 29. Hintergrund hierfür ist, dass nur die Top 20 im SPIEGEL abgedruckt werden, während Rang (für den Betrachtungszeitraum) lediglich in Branchenmagazinen kommuniziert wird. Demnach versprechen sich die Verlage (und Autoren) eine Absatzsteigerung von bestimmten Rangpositionen oder wie bereits Faulstich (1983) die Werbefunktion der Bestsellerliste hervorhebt it helps selling 30. Auch durch die Reaktion des Buchhandels ist zu vermuten, dass Bestsellerlisten einen Einfluss auf den Absatz aufweisen (Effekt 5 in Abbildung 1). Im Jahr 2005 erwirtschaften Buchhandlungen etwa 2,8 Mrd. Umsatz mit Büchern (das entspricht 30,7% des Gesamtumsatzes mit Büchern) aus dem Bereich der Belletristik 31. Entsprechend groß ist der Anreiz, Belletristik zu führen. Buchhändler bilden zum Erscheinungstermin Erwartungen über den Erfolg eines Buches und werden potenzielle Bestseller besonders gut positionieren. Zudem hängen in fast allen Buchhandlungen die Top 20 der Bestsellerlisten des SPIEGEL als Plakat aus, damit Vgl. Basuroy/Chatterjee/Ravid (2003); Eliashberg/Shugan (1997); Kamakura/Basuroy/Boatwright (2006). Vgl. Clement/Proppe/Rott (2007) sowie Clement/Sambeth (2004). Vgl. Börsenverein (2006). Vgl. Blömeke et al. (2007). Wir danken Lutz Kettmann vom Rowohlt Verlag für diese Informationen, die er uns in einem persönlichen Gespräch am 30. Mai 2007 vermittelte. Vgl. Faulstich (1983). Vgl. Börsenverein (2006).

9 8 sich die Kunden daran orientieren können. Bestseller werden exponiert ausgestellt und sind ebenfalls mit Zweitplatzierungen versehen. Bestsellerlisten führen also zu Werbeeffekten im Handel. Des Weiteren führen auch nicht auf Bücher spezialisierte Händler zumindest die hoch positionierten Bücher im Sortiment (etwa Tankstellen oder Supermärkte), so dass die Distributionsquote steigt und der Absatz weiter zunimmt 32. Schließlich entstehen durch Bestseller auch Effekte auf Verkäuferseite, die dem Konsumkapital zuzuschreiben sind, denn wenn ein Buch sehr stark nachgefragt wird, dann ist es auch für den Verkäufer notwendig, dass dieser das Buch kennt 33. Dementsprechend kann der Verkäufer den Bestseller besser beschreiben und so die Unsicherheit beim Kunden reduzieren. Jeder Buchtitel, der auf der Bestsellerliste erscheint, steht im Wettbewerb mit existierenden und neu erscheinenden Buchtiteln (Effekt 6 in Abbildung 1). Bestsellerlisten sind verbriefte Rangpositionen auf der Basis des Absatzes und spiegeln Sieger und Verlierer des Wettbewerbs jede Woche neu wider. Je nach Positionierung werden Wettbewerber Maßnahmen ergreifen (z.b. wenn sie kurz vor einem Schwellenwert wie die Top 10 sind) entsprechend kann auch postuliert werden, dass eine hohe Rangposition zu einem verstärkten Wettbewerbsdruck führt und somit der Absatzzuwachs gefährdet ist. Allerdings vermuten wir, dass dieser Nachteil nicht die zahlreichen Vorteile einer hohen Positionierung aufwiegt, wie sie in den beiden Hypothesen postuliert werden. Die Diskussion untermauert unsere beiden Hypothesen in der Form, dass wir vermuten, dass Bestsellerlisten einen erheblichen Einfluss auf den Absatz eines Buches haben und nicht nur diesen widerspiegeln. Zudem lässt sich theoretisch und aus der Diskussion mit Verlagsmanagern ableiten, dass es Schwellenwerte im Ranking gibt. So wird insbesondere auf die Top 10 und die Top 20 hingewiesen. Wir wollen im Folgenden diese Hypothesen empirisch testen. 3 Daten und Operationalisierung 3.1 Stichprobe und zentrale Variablen Die Messung der Effekte einer Bestsellerliste auf den Absatz stellt hohe Anforderungen an das Datenmaterial. Zum einen müssen viele unterschiedliche Bücher erfasst werden und zum Vgl. Farris/Olver/DeKluyver (1989). Vgl. Stigler/Becker (1977).

10 9 anderen müssen die Absatzzahlen kontinuierlich über einen vergleichsweise langen Zeitraum vorliegen, denn ein Buch hat für ein Medienprodukt einen relativ langen Lebenszyklus 34. Des Weiteren müssen zahlreiche Kontrollvariablen einbezogen werden, um Verzerrungen zu vermeiden. Wir adressieren diese Anforderungen mit einem umfangreichen Datensatz. Als Grundgesamtheit für die Untersuchung definieren wir die etwa Bücher (Hardcover und Taschenbuch), die im Zeitraum von 2003 bis 2005 laut Media Control erschienen und der Belletristik zurechnen sind. Im betrachteten Zeitraum haben sich die Rahmenbedingungen der Buchbranche für die Sachverhalte dieser Studie nicht wesentlich verändert, sodass keine besonderen Verzerrungen zu erwarten sind. Wir fokussieren unsere Analyse auf Hardcover, denen im oben gegebenen Zeitraum ein Taschenbuch folgte. Damit schränken wir die Analyse zwar ein, können aber sicherstellen, dass wir den relevanten Zeitraum des Lebenszyklus eines Hardcovers erfassen, der mit dem Erscheinen des Taschenbuchs de facto endet 35. Zudem werden nur neue Bücher, d.h. Erstauflagen betrachtet, die in deutscher Sprache erschienen sind. Wir legen als Grenze fest, dass ein Buch mindestens innerhalb eines Jahres Stück abgesetzt haben muss 36. Insgesamt verbleiben somit 609 Bücher für die weitere Analyse, für die wir vollständige Daten und die wöchentlichen Absatzzahlen (von der GfK/Media Control) für genau ein Jahr nach dem Erscheinen vorliegen haben. Dieser Jahreszeitraum hat den Vorteil, dass wir die erheblichen Saisoneffekte im Buchmarkt genau erfassen 37. Da im deutschen Buchmarkt die Buchpreisbindung vorliegt, ist der Absatz ein gutes Maß für den Erfolg eines Buches. Wir verwenden die Absatzzahlen des Handelspanels der GfK, um so den Absatz pro Buch je Woche an die Endkunden zu messen 38. Die u.a. von der Zeitschrift SPIEGEL veröffentlichten Bestsellerlisten werden vom Buchreport nach der Erscheinungsform (Hardcover versus Taschenbuch) sowie der Art des Inhalts des Buches (Belletristik versus Sachbuch) aufgegliedert. Im SPIEGEL werden jeweils die Top 20 im Bereich Hardcover Belletristik sowie Sachbuch angegeben. Die Bestsellerlisten wurden uns vom Buchreport direkt für den Erhebungszeitraum zur Verfügung gestellt. Von Vgl. Blömeke et al. (2007); Kerlen (2003); Vogel (2004) oder auch Wirtz (2005). Vgl. Clerides (2002). Vgl. Polthier/Wolters (2004), die argumentieren, dass Bücher, die mehr als Exemplare verkaufen, schon als die erfolgreicheren Bücher gelten. Um einen Erfolgsbias zu umgehen (d.h. die Suche nach Erfolgsfaktoren in einem Sample von nur erfolgreichen Büchern ), setzen wir daher nach Rücksprache mit Verlagsmanagern von Random House die Grenze mit verkauften Exemplaren deutlich unter dem Wert von Polthier/Wolters (2004). Vgl. Beck (2007). Aus Gründen der Vertraulichkeit haben wir uns verpflichtet, keine Absatzdaten auf Buchebene preiszugeben. Ebenfalls machen wir keine Angaben darüber, wie hoch der Absatz eines Buches im Mittel sein muss, um in die Bestsellerlisten zu kommen.

11 10 den 609 Büchern sind insgesamt 197 mindestens eine Woche in den Bestsellerlisten vertreten gewesen. Da teilweise schon kleinere Mengen eines Titels vor dem offiziellen Erscheinungstermin regulär verkauft werden, kann ein Buch auch schon in der ersten Woche in der Bestsellerliste enthalten sein 39. Wir nehmen den reziproken Wert der Position in der Bestsellerliste als Variable auf und betrachten zudem die Schwellenwerte Top 10, Top 20 und Top Tabelle 1: Variablen der Bestsellerliste Variable Symbol Beschreibung Datenquelle Bestseller BESTSELLER Wöchentliche Position in der Top 50-Liste (reziproker Wert, d.h. Platz 1 = 50 Punkte) Position Top 10 BEST10 Wöchentliche Position (1-10; 11-20; 21-50) in der Top 50-Liste (reziproker Position Top 20 BEST20 Wert, d.h. Platz 1 = 50 Punkte). Best10 umfasst die Plätze Position Top 50 BEST (und damit entsprechend die Punkte 50-41). Best20 umfasst Plätze Best50 umfasst die Plätze Buchreport Buchreport 3.2 Kontrollvariablen Aufbauend auf der Erfolgsfaktorenforschung bei Medienprodukten wurde eine Vielzahl von Einflussfaktoren für jedes Buch erhoben 41. Eingeteilt werden diese Faktoren in die Bereiche der Produkt-, Kommunikations-, Preis- oder Distributionspolitik Kontrollvariablen der Produktpolitik Tabelle 2 stellt zunächst die Variablen aus dem Bereich der Produktpolitik dar. Durch eine Genreunterteilung wird dem Konsumenten eine bessere Orientierung im breit gefächerten Markt für Bücher ermöglicht 42. Der Datensatz setzt sich zu gut 85% aus Romanen Während bei Harry Potter ein vorgezogener Verkauf vor dem Starttermin mit hohen Strafen einhergeht, wird bei anderen Büchern der Erstverkaufstag nicht immer genau definiert. Hier gilt teilweise das Motto: Was angeliefert wurde, kommt ins Regal. Bei herausragenden Bestsellern kann es dann in seltenen Fällen passieren, dass ein oder zwei Verkaufstage reichen, um in die Bestsellerliste einzusteigen. Ein aktuelles Beispiel war im April 2007 die Ratzinger-Biografie Jesus von Nazareth. Der Herder Verlag hat dazu eine ironische Anzeige im Buchreport geschaltet: Ein Wunder? Bereits vor dem Erstverkaufstag auf Platz 8 der Bestsellerliste. Nach dem Erstverkaufstag und einer vollen Verkaufswoche stand das Buch dann auf Platz 1. Wir danken Dr. Thomas Wilking vom Buchreport für diesen Hinweis. Wir haben auch Dummy-Variablen für die drei Kategorien gebildet und getestet, nutzen aber die genaueren Angaben der jeweiligen Rangposition in den jeweiligen Intervallen. Vgl. zur Buchindustrie vor allem Blömeke et al. (2007) sowie Clement/Proppe/Rott (2007) und zur Filmindustrie z.b. Eliashberg/Elberse/Leenders (2006) oder Hennig-Thurau/Walsh/Wruck (2001). Vgl. Piters/Stokmans (2000) und Jedidi/Krider/Weinberg (1998).

12 11 und Krimis zusammen und wird von Biographien ergänzt. Alle anderen Genres spielen quantitativ gesehen nur eine untergeordnete Rolle. Autoren stellen als Stars letztlich Marken dar und sind so ein schnell zu identifizierendes Qualitätssignal für Kunden im Markt 43. Der Erfolg des Autors wurde analog zu Clement/Proppe/Rott (2007) als reziproker Punktwert über den bisherigen Erfolg in den Bestsellerlisten in den letzten zwei Jahren erfasst. Durch die Variable wird dem Befund Rechnung getragen, dass Konsumenten, die mit vorherigen Büchern des Autors zufrieden waren, eine a priori positivere Einschätzung und folglich eine höhere Kaufneigung haben dürften 44. Losgelöst vom vorherigen Erfolg in den Bestsellerlisten wurde mit der Messung der Bekanntheit bzw. Berühmtheit erfasst, ob ein Autor aufgrund seiner Arbeit als Schriftsteller (z.b. Dan Brown) oder anderer Aktivitäten bekannt ist (z.b. Ulrich Wickert) 45. Wenn der Autor bereits erfolgreich oder berühmt ist, geht davon eine Signalwirkung aus, da Rückschlüsse über die erwartete Qualität möglich sind 46. Wir baten 11 Rater, alle Autoren in dem Sample danach zu bewerten, ob und woher sie die Autoren kennen 47. Wir haben die Angaben jeweils summiert, so dass beide Werte zwischen 0 und 11 normiert sind Vgl. Rosen (1981); Elberse (2007); Hamlen (1991); Levin/Levin/Heath (1997). Vgl. Kamphuis (1991) sowie die Literaturübersicht bei Blömeke et al. (2007). Vgl. Clement/Proppe/Rott (2007). Vgl. D'Astous/Colbert/Mbarek (2006). Die 11 Rater waren vier Männer und sieben Frauen zwischen 26 und 59 Jahren (Mittelwert: 37,6, Standardabweichung 15,3 Jahre). Auch andere Autoren nutzen kleine Samples, um Kontrollvariablen zu kodieren, z.b. bei Eliashberg/Sawhney (1994). Während der Starwert in Filmanalysen häufig über Beobachtung von Nutzerverhalten im Internet gemessen wird z.b. die Internet Movie Data Base (Starmeter) oder die Hollywood Stock Exchange; vgl. Clement et al. (2007) oder Elberse (2007) liegen im Buchbereich derartige Daten nicht vor. Die Korrelation zwischen den Variablen Erfolg des Autors und Bekanntheit des Autors beträgt 0,52. Mit der Variable Erfolg des Autors messen wir den aktuellen Verkaufserfolg eines Autors, wohingegen die Bekanntheit eines Autors zum einen langfristiger ausgelegt ist und zum anderen auch den Effekt berücksichtigt, dass bekannte Autoren nicht immer einen Verkaufshit in den letzten Jahren haben mussten. Daher messen beide Variablen unterschiedliche Facetten des Starwertes (im Sinne einer formativen Messung).

13 12 Tabelle 2: Variablen der Produktpolitik Variable Symbol Beschreibung Datenquelle Mittelwert (Standardabw.) Genre ROMAN, KRIMI FANTASY MAERCHEN LYRIK BIOGRAPHIE HUMOR GESCHENK 1=ja; 0=sonst. GfK 62,6% 23,0% 3,1% 0,2% 0,5% 10,0% 0,5% 0,2% Erfolg des FAMOUS- Aus Bestsellerlisten ermittelter Score veröffentlichter Bücher Bestsellerliste 382,18 Autors AUTHOR eines Autors. Summe über die reziproken Werte der Platzierungen des (1.848,17) in der Bestsellerliste im Zeitraum von zwei Jahren vor Buchreports Release (Platz 1= 50 Punkte bis Platz 50= 1 Punkt). Operationalisierung analog zu Clement/Proppe/Rott (2007). Bekanntheit des Autors BEKANNT FAMOUS 1=Autor ist bekannt als Schriftsteller; 0=sonst. 1=Autor ist bekannt aus anderen Branchen; 0=sonst. Befragungsdaten 1,17 (2,31) 0,21 (1,27) Summe über elf befragte Personen (Wertebereich: 0-11). Messung angelehnt an Eliashberg/Sawhney (1994). Geschlecht GENDER 1=Autor ist weiblich; 0=sonst. GfK; eigene 47% Recherche Wirkung des TITEL COVER 1=Titel ist nicht ansprechend; 5=Titel ist sehr ansprechend. 1=Cover ist nicht ansprechend; 5=Cover ist sehr ansprechend. Befragungsdaten 2,7 (0,61) 2,68 (0,49) Covers Confidence Based Weighted Mean angelehnt an van Bruggen/Lilien/Kacker (2002) auf der subjektiven Einschätzung von vier Personen. Messung angelehnt an D'Astous/Colbert/Mbarek (2006) und Piters/Stokmans (2000). Seitenzahl SEITE Anzahl der Buchseiten GfK 379,31 (157,74) Buchfortsetzung SERIE_1 SERIE_FO 1=Titel ist erster Teil einer Serie; 0=sonst. 1=Titel ist Fortsetzungsteil einer Serie; 0=sonst. Amazon.de 1,1% 10,2% Operationalisierung analog zu Clement/Proppe/Rott (2007). Lizenzausgabe LIZENZ 1=Titel ist im Original nicht in deutscher Sprache erschienen; Amazon.de 66,3% 0=sonst. Operationalisierung analog zu Clement/Proppe/Rott (2007). Qualität bzw. Word A_REZENS STERNE Anzahl der Rezensionen in einem Jahr nach Release Durchschnittliche Anzahl der Sterne (1=sehr schlecht; 5=sehr Amazon.de 7,67 (16,96) 3,54 (1,56) of Mouth gut.) Verfilmung E_FILM 1=Launch des Kinofilms vor oder während des Betrachtungszeitraumes eines Buches; 0=sonst. Cinebizz 0%

14 13 Wir kontrollieren zudem das Geschlecht des Autors, weil in Studien in der Musikindustrie diese Variable als relevant für die Verweildauer in den Charts identifiziert wurde 49. Interessante Cover und Titel führen dazu, dass die Wahrscheinlichkeit steigt, dass eine Person das Buch genauer betrachtet 50. Damit steigt die Kaufwahrscheinlichkeit, denn das Cover hat zumindest Aufmerksamkeit erregt 51. Die Gestaltung des Covers wurde mit Hilfe von drei Fragen erfasst, wobei die Antworten der Rater entsprechend mit der wahrgenommenen Sicherheit der befragten Person gewichtet wurden, um den so genannten Confidence Based Weighted Mean zu berechnen 52. Die Fragen bezogen sich auf die Aufmerksamkeit, Attraktivität sowie den Zusammenhang zwischen Buchtitel und Cover und wurden analog zu dem Vorgehen bei der Analyse von Inhalten bei Eliashberg/Sawhney (1994) und Eliashberg/Hui/Zhang (2007) von vier studentischen Mitarbeitern für alle 609 Bücher auf Likert-Skalen erhoben 53. Wir messen die Anzahl der Seiten für jedes einzelne Buch, da im Verlagsbereich der Preis eines Buches sehr stark vom Seitenumfang des Buches abhängt 54. Mit Hilfe einer Dummy-Variablen wurde erfasst, ob ein Buchtitel Teil einer Serie ist. Getrennt wird nach dem ersten Teil (SERIE_1) und der Fortsetzung (SERIE_FO). Folgebücher erfolgreicher Erstlingswerke profitieren zumeist vom eingeführten Autorennamen, dem Verlagsimage und der Bekanntheit des Themas 55. Wir kontrollieren weiterhin, inwieweit der Einfluss ursprünglich fremdsprachiger Bücher in Deutschland ist und messen mit einer Dummyvariable, ob ein Buch eine Lizenzausgabe ist 56. Das Internet dient immer stärker als Informationsquelle für Nutzer, um sich über die Qualität eines Produkts zu informieren. Der durch das Internet initiierte qualitätsbezogene Word-of- Mouth-Effekt wird in dieser Arbeit dadurch erfasst, dass die Anzahl der Rezensionen (innerhalb des Betrachtungszeitraums) und die durchschnittliche Anzahl der Sterne pro Buchtitel Vgl. Giles (2007); Cox/Felton/Chung (1995); Hamlen (1991); Lee/Boatwright/Kamakura (2003). Vgl. Piters/Stokmans (2000). Vgl. D'Astous/Colbert/Mbarek (2006). Vgl. van Bruggen/Lilien/Kacker (2002). Wir weisen explizit darauf hin, dass mit vier Bewertern keine repräsentative Erhebung gemacht werden kann. Allerdings sind derartige Daten, die auf inhaltsanalytischen Ansätzen basieren, auch kaum großzahlig zu erheben. So nutzen beispielsweise Eliashberg/Sawhney (1994) zwei Doktoranden, um Einschätzungen zu Filmen zu erhalten und Eliashberg/Hui/Zhang (2007) bitten drei Personen Filme in Genre zu klassifizieren. Vgl. Kerlen (2003). Vgl. Brown (2001). Vgl. Clement/Proppe/Rott (2007).

15 14 bei Amazon gemessen werden 57. Damit erfasst diese Variable einen Teil der Qualität des Buches, aber auch ein Element der Kommunikationspolitik. Schließlich kann das Erscheinen eines Filmes zum Buch (z.b. bei Herr der Ringe) eine Nachfragesteigerung implizieren, so dass wir diesen Faktor kontrollieren. Es zeigt sich allerdings, dass kein Buch während des Betrachtungszeitraums als Vorlage herangezogen wurde, so dass die Variable keine Varianz aufweist und nicht in die Analyse einbezogen wird Kontrollvariablen der Kommunikationspolitik Wir messen die Kommunikationspolitik der Verlage mit mehreren Variablen (Tabelle 3). Zum einen werden TV-Kritiken in die zeitliche Betrachtung einbezogen 58. Insbesondere der Sendung Lesen wird seitens der Verleger ein sehr hoher Einfluss unterstellt vor allem auch, weil Elke Heidenreich prinzipiell alle in der Sendung betrachteten Bücher positiv bespricht und damit direkt auf den Werbeeffekt bei Kritikern abstellt 59. Zusätzlich wird analysiert, ob das Präsentieren eines Buches in der Sendung Das große Lesen im ZDF einen Einfluss auf den Absatz hat. Neben Kritiken kann auch das Image des Verlags als Träger der Markeneigenschaft für den Kauf eines Buches relevant sein. Während die Verlagsgröße primär den Handel tangiert und in der Distributionspolitik verankert ist, ist das Image eines Verlags auch für den Kunden relevant 60. In der Vergangenheit wurde der Einfluss des Verlagsimages in Deutschland in regelmäßigen Studien von Innofact gemessen. Das Unternehmen befragt zur Bestimmung des Verlagsimages jährlich mindestens Verbraucher, die die verschiedenen Verlage anhand von sieben Kriterien bewerten: Tradition, klares Profil, gutes Programm, Innovationsgrad, Glaubwürdigkeit, Sympathie sowie gute Werbung. Uns liegen die Daten der letzten Jahre vor, die wir faktorenanalytisch zu vier Faktoren verdichtet haben (siehe Tabelle 3) 61. Als Imagekriterien gehen demnach der Faktor Tradition, der die Tradition, klares Profil, gutes Programm und Glaubwürdigkeit umfasst, sowie die Variablen Innovationsgrad, Sympathie und die gute Werbung des Verlags in die Analyse ein Vgl. Chevalier/Mayzlin (2006) und auch Mayzlin (2006) oder Dellarocas (2003). Wir erfassen damit allerdings nur einen Teilmarkt, denn gemäß Börsenverein (2007) liegt der Anteil des Versandbuchhandels (inkl. Internet) am Gesamtumsatzvolumen des Buchmarktes 2006 bei 11,6%. Vgl. Clement/Proppe/Rott (2007); Clement/Sambeth (2004). Vgl. Eliashberg/Shugan (1997). Vgl. D'Astous/Colbert/Mbarek (2006); Blömeke et al. (2007) und Schenkel (1995). Wir danken Innofact ausdrücklich für die Bereitstellung der Daten; vgl. InnofactAG (2003); InnofactAG (2004); InnofactAG (2005); InnofactAG (2006).

16 15 Tabelle 3: Variablen der Kommunikationspolitik Schließlich führen Literaturpreise bzw. Auszeichnungen zu einer erheblichen Aufmerksamkeit in der Öffentlichkeit 62. Sie dienen zudem auch als Qualitätsindikator für Leser, weil in der Regel mit dem Preis anspruchsvolle Literatur und damit kultureller Wert verbunden wird 63. Zur Vollständigkeit werden in Anlehnung an Clement/Proppe/Sambeth (2006) nationale und internationale Auszeichnungen erfasst und zu einem zeitabhängigen, gewichteten Index verdichtet. Variable Symbol Beschreibung Datenquelle Mittelwert (Standardabw.) Kritikersendungen KPi_xxxx Impulsdummy, 1=Buch xxxx wurde in Woche i in der Sendung Lesen! besprochen; 0=sonst. D.h. der Wert ist ZDF 1 in der fraglichen Woche und 0 davor und danach. KSPi_xxxx Shiftdummy, 1=Buch xxxx wurde in Woche i in der Sendung Lesen! Besprochen; 0=sonst. D.h. der Wert ist 1 ab der fraglichen Woche, also auch für jede nachfol- Verlagsimage Literaturpreise GROS_LES IM_FAK1 64 IM_INNOV IM_SYMP IM_WERB LIT_AUSZ gende Woche. 0,5% 1=Buch wurde in der TV-Show Das Große Lesen erwähnt; 0=sonst. Auf Verlagsebene erhobene Variablen Tradition (als Innofact AG 0,89 (0,74) Faktor) sowie die Variablen Innovationsgrad, Sympathie 0,72 (0,61) und die gute Werbung des Verlags. 0,87 (0,72) Likert-Skala (-3 bis +3) von trifft gar nicht zu bis 0,38 (0,38) trifft voll zu Literaturpreise für Autor in den letzten 20 Jahren als Internetseiten 0,06 der aus- gewichteter Index (Gewichte: Literatur-Nobelpreis=5, (0,49) Pulitzerpreis=3, Friedenspreis des dt. Buchhandels=1, zeichnenden Ingeborg-Bachmann-Preis=1, Georg-Büchner-Preis=1) Institution Kontrollvariablen der Distributionspolitik Die in Tabelle 4 dargestellten Variablen der Distributionspolitik messen die Verlagsgröße, den Absatz vor der Veröffentlichung, das Timing sowie den Wettbewerb Vgl. Deuchert/Adjamah/Pauly (2005) oder Nelson et al. (2001). Vgl. Leemans/Stokmans (1991). Nach einer durchgeführten Faktoranalyse wurden die Variablen Tradition, klares Profil, gutes Programm und Glaubwürdigkeit zu einem Faktor zusammengefasst.

17 16 Tabelle 4: Variablen der Distributionspolitik Variable Symbol Beschreibung Datenquelle Mittelwert (Standardabw.) Verlagsgröße V_GRO V_GRO_B Gesamtumsatz der Verlage pro Jahr in Euro Umsatz der Verlage im Bereich Belletristik pro Jahr in Euro GfK ( ) ( ) Absatz vor VORVERKAUF Kumulierter Absatz des Buches vor Release GfK 28,52 (93,63) Release Wochendummies D1-D52 1= Buch ist in der Woche erschienen GfK / 0= Buch ist nicht in der Woche erschienen Wettbewerb 65 WETT_2 WETT_5 Summe des Absatzes aller Neuerscheinungen im Zwei- Wochen-Intervall Summe des Absatzes aller Neuerscheinungen im Fünf- Wochen-Intervall GfK ,83 (4.108) ,64 (10.792) Die Verlagsgröße wurde erhoben, weil umsatzstärkere Verlage möglicherweise eine bessere Verhandlungsposition gegenüber Buchhandlungen haben und somit den Verkaufserfolg von Büchern gezielter beeinflussen können 66. Das Modell berücksichtigt den Gesamtumsatz des Verlags für das entsprechende Jahr und zudem den Umsatz des Verlags speziell in der Belletristik. Wir kontrollieren auch den Absatz vor dem Erscheinen (durch Vorbestellungen, z.b. bei Amazon). Hier konnte insbesondere in der Musikindustrie eine hohe Prognoserelevanz festgestellt werden 67. Die Timingstrategie der Verlage wird durch Dummyvariablen der einzelnen Wochen berücksichtigt. Die Kontrolle ist wichtig, denn möglicherweise sind die Ergebnisse aus dem Filmbereich übertragbar, die nahe legen, dass zwar in den Hochsaisonphasen eine höhere Nachfrage herrscht (z.b. Weihnachten oder im Herbst), aber ebenfalls mehr neue Bücher veröffentlicht werden, so dass damit auch der Wettbewerb stärker ist 68. Dementsprechend wurde der Wettbewerb einerseits erfasst durch die Summe des Absatzes in t aller Neuerscheinungen aus dem Die Wettbewerbsvariable wurde ebenfalls im Zwei- und Fünf-Wochen-Intervall getestet, wobei wir auch genrespezifische Wettbewerbsvariablen in den beiden Intervallen gestestet haben. Beide Vorgehensweisen führten zu keinem signifikanten Ergebnis. Vgl. Farris/Olver/DeKluyver (1989). Vgl. Moe/Fader (2002). Im Buchbereich ist zumeist kein zentraler Tag als Starttag definiert vielmehr determinieren Prozesse der Logistik und der Beschaffung durch den Handel den Startzeitpunkt, der nicht prinzipiell (wie etwa bei Harry Potter) zeitgleich am selben Tag deutschlandweit vorliegen muss. Vgl. Radas/Shugan (1998), Hjorth-Andersen (2000).

18 17 Zeitraum t bis t-4 (bzw. t-1) bei der 5-Wochen-Betrachtung (2-Wochen-Betrachtung). Wir folgen hierbei im Wesentlichen der Operationalisierung von Elberse/Eliashberg (2003) und bilden andererseits auch die beiden Variablen Wettbewerb (5 bzw. 2 Wochen) in dem jeweiligen Genre des betrachteten Buches, um mögliche genrespezifische Wettbewerbseffekte gesondert zu berücksichtigen Kontrollvariablen der Preispolitik Der Verkaufspreis wird aufgrund der Buchpreisbindung vom Verlag zum Einführungszeitpunkt des Buches determiniert. Der Handel hat kaum Möglichkeiten der operativen Preispolitik, da Preisnachlässe nur in speziellen Ausnahmefällen (z.b. Mängelexemplare) möglich sind 69. Der Einfluss des Preises wurde im Buchmarkt bislang nur rudimentär betrachtet 70. Tabelle 5: Variablen der Preispolitik Variable Symbol Beschreibung Datenquelle Mittelwert (Standardabw.) Verkaufspreis PREIS Der Verkaufspreis des Buches in Euro Wir bilden hierfür die Variablen LNPBIO (Logarithmus des GfK 19,91 (3,61) Preises, falls Genre.Biographie), LNPFAN (Fantasy), LNPHUM (Humor); LNPKRIM (Krimi), LNPLYR (Lyrik), LNPROM (Roman). Preis pro PREIS_S Preis einer einzelnen Seite GfK 0,06 (0,03) Seite Wir bilden hierfür die Variablen LNPSBIO (Logarithmus des Preises pro Seite, falls Genre Biographie), LNPSFAN (Fantasy), LNPSHUM (Humor), LNPSKRIM (Krimi), LNPSLYR (Lyrik), LNPSROM (Roman). Preis und Seitenanzahl korrelieren sehr hoch (r = 0,56), so dass analog zu Clement/Proppe/Rott (2007) der Preis pro Seite analysiert wird. Allerdings wird der Preiseffekt mit dem Genre verknüpft, um so den von van der Ploeg (2004) angemerkten Interaktionseffekt Rechnung zu tragen. Tabelle 5 berichtet die deskriptiven Statistiken. 4 Modellierung und ökonometrische Schätzung Vgl. van der Ploeg (2004). Vgl. Chevalier/Goolsbee (2003); Ghose/Smith/Telang (2006); Clement/Proppe/Rott (2007).

19 18 Die zu spezifizierende Regressionsgleichung soll in statistisch befriedigender Weise die Determinanten der beobachteten Absatzzahlen erfassen und insbesondere valide Inferenz erlauben. Dies wird jedoch dadurch erschwert, dass die Verteilung der Absätze in Zeit- und Querschnittsdimension stark nicht-normal ist: Sie hat eine Schiefe von 11.8 und eine Kurtosis von Unsere Analysen ergaben, dass diese Eigenschaften der Verteilung der zu erklärenden Variablen sich in geschätzten Regressionsgleichungen auf die Residuen übertrugen. Zwar erfassten die Regressoren (oft hochsignifikant) einen Teil dieser Nichtnormalität, ein bedeutender Teil blieb jedoch unerklärt und prägte daher die Residualverteilung. Es wurde daher vermutet, dass Schätzungen mit den Absatzzahlen als abhängige Variable durch überproportional hohe Influenz extremer Beobachtungen verzerrt sind und übliche Testverfahren nicht zu valider Inferenz führen 72. Wir haben uns daher entschieden, die wöchentlichen kumulierten Absatzzahlen zu betrachten. Auch hier liegt eine extreme Nichtnormalität vor (Schiefe 6,4 und Kurtosis 61). Da jedoch nie Nullabsätze in der ersten Woche vorliegen, sind die kumulierten Absätze stets positiv und können daher logarithmiert werden. Die logarithmierten kumulierten Absätze, LNKUMAB- SATZ, haben eine Schiefe von und eine Kurtosis von Obwohl dies immer noch hochsignifikant nicht-normal ist (der auf Schiefe und Kurtosis aufbauende Jarque-Bera-Test verwirft die Normalität zum 1%-Niveau), liegt zweifelsohne eine sehr viel günstigere Datenstruktur vor, weil in erheblich geringerem Maße extreme Beobachtungen vorhanden sind, die einen ungebührlich hohen Einfluss auf das Schätzergebnis haben könnten. Die Nichtnormalität als solche ist asymptotisch im Übrigen irrelevant, da der Arellano-Bond-Schätzer gegen eine Standardnormalverteilung konvergiert 73. Wir wählen daher LNKUMABSATZ als abhängige Variable. Anders als in Panel-Datensätzen üblich, besteht in der hier vorliegenden Untersuchung ein Querschnitt einer Variablen nicht aus zeitgleichen Beobachtungen. Vielmehr ordnen wir die Absatzzahlen entlang der Dimension Zeit nach Erscheinen. Die jeweils erste Beobachtung Unter der Normalverteilung wäre die Schiefe Null und die Kurtosis 3. Zwar haben viele Teststatistiken asymptotisch auf der Normalverteilung basierende Verteilungen, angesichts der hier vorliegenden extremen Abweichung von der Normalverteilung ist aber trotz des großen Stichprobenumfangs nicht damit zu rechnen, dass die asymptotische Approximation bereits zulässig ist. Vgl. Arellano/Bond (1991).

20 19 für ein Buch in LNKUMABSATZ enthält also den logarithmierten Absatz der Release-Woche, dem sich die 51 kumulierten Absätze der Folgewochen anschließen 74. Bei der Spezifikation der Regressionsgleichung muss zwischen den Anfangswochen und den späteren Wochen in der Stichprobe differenziert werden. Der Grund hierfür liegt in der Datenverfügbarkeit der endogenen Variablen. Da die Stichprobe eine Zeitstruktur hat, haben im Allgemeinen verzögerte Werte der endogenen Variablen hohes Erklärungspotential (z.b. aufgrund von Carry-over-Effekten). Für die erste Woche liegen aber ex definitione noch keine verzögerten Absatzdaten vor. Für die zweite Woche lässt sich nur der um eine Woche verzögerte endogene Wert heranziehen, während zum Beispiel für die vierte Woche bereits drei verzögert endogene Werte vorliegen und auch signifikant sind. Die Lag-Struktur der Regressionsgleichung ändert sich also in den ersten Wochen mit der Datenverfügbarkeit. Eine eingehende Analyse des Datensatzes zeigt, dass ab der fünften Woche eine konstante funktionale Gestalt unterstellt werden kann. Für die Wochen eins bis vier schätzen wir jeweils separate Regressionsansätze. Für Medienprodukte ist eine separate Schätzung von erster Woche und dann folgende Wochen auch schon bei Elberse/Eliashberg (2003) vorgenommen worden. Dort wird für die erste Woche eine separate Schätzung vorgenommen 75. Im Vergleich zu der Diffusion in Spielfilmmarkt sinkt die Nachfrage nach Büchern jedoch nicht so schnell ab, so dass nicht nur die erste, sondern die ersten Wochen zu betrachten sind. Je nach Berücksichtigung des Weihnachtseffekts generieren die Bücher in unserem Datensatz in den ersten vier Wochen 25% des Gesamtabsatzes die restlichen 75% verteilen sich in der Regel auf die restlichen 48 Wochen des Jahres. Dementsprechend sind auch die Marketingmaßnahmen der Verlage nicht ganz so stark auf die erste Woche fixiert wie in der Filmbranche, so dass unsere Modellspezifikation auch entsprechend eine gesonderte Betrachtung der ersten vier und nicht nur der ersten Woche vornimmt. Unsere ökonometrische Schätzstrategie folgt dem general-to-specific (GETS) Ansatz 76, bei dem zunächst alle in Frage kommenden Variablen als Regressoren spezifiziert und insignifikante Variablen dann sukzessive eliminiert werden. Standardfehler werden heteroskedastiekonsistent nach der Methode von White ermittelt 77. Zur Erfassung deterministischer Saisona Wir haben dafür Sorge getragen, dass bei der Erstellung der Regressoren, die die Wettbewerbsintensität messen, die Kalenderzeitstruktur zugrunde gelegt wurde. Vgl. ebenfalls Clement/Fischer/Goerke (2007). Vgl. Hendry (1995). Die Schätzergebnisse inklusive der insignifikanten Ergebnisse können bei den Autoren angefragt werden. Vgl. White (1980) sowie White (1982).

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