Institut für Wirtschaftsinformatik J. W. Goethe Universität

Economics of Standards in Information Networks

Tim Weitzel J. W. Goethe University Institute of Information Systems Mertonstraße 17, D-60054 Frankfurt am Main [email protected]

http://www.wiwi.uni-frankfurt.de/~tweitzel

Problem Modell Theorie

XML im Mobile Business?

„Mobile“ Engpässe und XML Erfahrungen aus mobilen Anwendungen

XML im Mobile Business?

„Mobile“ Engpässe und XML Erfahrungen aus mobilen Anwendungen

XML im Mobile Business?

„Mobile“ Engpässe und XML Erfahrungen aus mobilen Anwendungen

Standards Standards

 Sprache, Zeit, Maßeinheiten,...

 Einheitliche Regeln als Grundlage für die Interaktion zwischen Akteuren (Menschen wie Maschinen)  Kommunikation, Automatisierung von Geschäftsprozessen  Internet und Web, Intranets, Extranets (HTTP, TCP, IP, HTML...)  Wertketten (supply chains) (

EDI

: EDIFACT, EANCOM; ASC X.12...)  Knowledge/Document/Content Management Systems  PKI, SSO,

X500

...

Standards ermöglichen Kompatibilität u. konstituieren Netzwerke

"Standards are to the industry as culture is to society"

"The good thing about standards is that there are so many to choose from"

(A. Tanenbaum)

"The good thing about standards is that there are so many of them, every one can have one of their own" http://www.chipcenter.com/circuitcellar/august99/c89r6.htm

"The good thing about standards: There are so many of them" http://www.advisor.com/Articles.nsf/aid/MEB0011NW "The computer industry loves standards; it has a million of them." http://www.nap.edu/html/whitepapers/ch-56.html

"There are nearly as many definitions for the term "standard" as there are standards available" [Cargill 1997]

Standards und Netzwerke

Standards konstituieren Netzwerke  In Informationsnetzen (IuK Systemen, z.B. Intranets) ermöglichen Standards Kompatibilität zwischen Systemelementen und sind damit die Grundlage zur Nutzung vieler Synergien [Gabel 1987; Gabel 1991; Farrell/Saloner 1987; Niggl 1994; Kleinaltenkamp 1993]  Standard: Technologie oder Produkt (Software, Hardware), welche aufgrund technischer Spezifikation kompatibel sind und somit Netzwerke von Nutzers konstituieren [Besen/Farrell 1994; David/Greenstein 1990]  Beispiel: EDI-Netze, STP, Office-Software  Netzwerk: Besteht aus Systemelementen (Mensch, Maschine) sowie ihren informationellen Beziehungen  Compatibility standards hence enable users "to participate in networks that allow them to share databases, have access to large selections of compatible software, exchange documents (…) or simply communicate directly"  technology, IT standard [Besen/Farrell 1994, 117]

"The good thing about standards is that there are so many to choose from"

(A. Tanenbaum)

Standards und Netzwerke

Problem: Kompatibilität impliziert Koordinationsproblem

 Abhängigkeit des Nutzens eines Standards von Standardisie rungsentscheidungen der Kommunikationspartner impliziert ein Koordinationsproblem,

das Standardisierungsproblem

.  theoretisch: Netzeffekte zerstören als eine Form von Externalitäten die neoklassische Synchronisation individueller und kollektiver Entscheidungen.  praktisch: Entscheidungen über den Einsatz von Standards bilden einen wichtigen Aufgabenbereich des betrieblichen Informationsmanagements, da die gemeinsame Nutzung von Standards Voraussetzung für den Informationsaustausch auf inner sowie zwischenbetrieblicher Ebene und damit für jede Art von Vernetzung ist. (EDI, Intranet, SCM, etc.)  Beispiele: Schienenbreite, Schraubendurchmesser, Kernkraftwerke, Tatstaturanordnungen, VCR-Systeme, Web Browser, SSO-Software, Office-Software...

Standards im 20. Jh.

  Fortschritte in der IuK-Technologie und daraus resultierende Möglichkeiten haben

Netzwerke

und

Standards

in den Fokus des öffentlichen und akademischen Interesses gerückt.

„Von viktorianischen Gleichgewichten (Alfred Marshall's World) zur Increasing-Returns World ” [Arthur 1996]  Fokuswechsel im Laufe des 20. Jh. von produktions- zu nachfrageseitiger Betrachtung (

Kompatibilität

 IuK-Technologien!)  Das Standardisierungsproblem beruht entsprechend auf der Netzeffekteigenschaft von Standards, die als nutzerseitige Skalenerträge interpretiert werden kann 

the standardization problem

1996] [Wiese 1990; Besen/Farrell 1994; Buxmann  Network effects have been defined as "the change in the benefit, or surplus, that an agent derives from a good when the number of other agents consuming the same kind of good changes" [Liebowitz/Margolis 1995a;  Eigener Forschungsbereich seit etwa 20 Jahren (Kindleberger (1983): Standards as public, collective and private goods)

Netzeffekttheorie(n): Timeline

 Kindleberger 1983: Free Riding, Attentismusprobleme  Arthur 1983, 1989: „Positive feedback economies“ gekenn zeichnet durch multiple Gleichgewichte, Lock-In in Monopol, Marktergebnis wegen nicht-ergodischer Diffusionsprozesse nicht vorhersehbar („Pfadabhängigkeit“)  Katz/Shapiro 1985: Direkte u. indirekte Netzeffekte, excess inertia (technolog. Unterversorgung, Installed-Base-Effekte)  Katz/Shapiro 1986: Überstandardisierung („excess momentum“)  Farrel/Saloner 1986 I+II: Aufgrund strategischen Verhaltens kann nicht einmal „perfekte Kommunikation“ excess inertia oder momentum Probleme zuverlässig lösen.

Netzeffekttheorie(n): Timeline

 Liebowitz/Margolis 1990: Kritik I: Hinterfragung empirischer Fälle netzeffektbedingten Marktversagens (QWERTY, VHS)  Besen/Farrell 1994; Shapiro/Varian 1998: Tipping markets, keine Koexistenz inkompatibler Technologien  Liebowitz/Margolis 1994; Katz/Shapiro 1994: Kritik II: „Not all network effects are network externalities“  Liebowitz/Margolis 1995: Kritik III: Netzeffekte sind internalisierbar; Bedingungen, dass „the profit maximizing network size is also socially optimal“.  empirischer Nachweis von Netzeffekten [Hartmann/Teece 1990; Gandal 1994; Economides/Himmelberg 1995; Moch 1995; Gröhn 1999  Computersimulationen [Wiese 1990]  Anbieterstrategien wie Versioning [Varian 1999; 2001], Bundling [Bakos/Brynjolfsson 1999], Preisstrategien [Westarp 2003]

Netzeffekttheorie(n): Grundaussagen

Allgemeine Aussagen der traditionellen Netzeffekttheorien:

 Die Diskrepanz zwischen privatem und kollektivem Netzeffektnutzen bei Existenz von Netzeffekten führt zu pareto inferioren Marktergebnissen  Netzeffekte implizieren multiple Gleichgewichte  Start-Up Probleme verhindern den Wechsel auf überlegene Technologien (excess inertia, lock-in, Pinguin-Effekt)  Anbieterstrategien können ebenso zum Erfolg unterlegener Technologien führen (excess momentum)  Netzeffektmärkte sind „tippy“ (Koexistenz inkompatibler Technologien ist selten) und kippen zugunsten eines beherrschenden Standards in ein Monopol

Probleme:

 Nicht erklärbare Realphänomene wie Netze mit mehr als einem Produkt (Browser, Intra-/Extranets, Supply Chains)  keine Entscheidungsunterstützung für Standardnutzer  traditionelle Kooperationsdesigns sind Anforderungen global vernetzter Partner teils nicht mehr gewachsen  Erklärung und Prognose, wie IuK-Produkte sich in Netzen verbreiten (Durchsetzung neuer Technologien) bzw. Netze evolvieren  Entwicklung und Evaluierung von einsatzfähigen Kooperationsdesigns (Lösungsstrategien) als Entscheidungsunterstützung für Akteure beim Auf- und Ausbau IuK gestützter Kommunikationsinfrastrukturen

Simulationsmodelle zur Technologiediffusion und Evaluierung von Lösungsstrategien

 viele Ergebnisse der traditionellen Theorie können durch

spieltheoretische Gleichgewichtsanalyse

und darauf aufbauende Simulationen bestätigt werden, erweisen sich aber häufig als Spezialfälle bei ganz bestimmten Parameter konstellationen  Berücksichtigung grundlegender

Netzwerkdeterminanten

wie Preis, Topologie, Dichte, Anzahl alternativer Standards, Größe der Entscheider, Entscheidungs-reihenfolge, Installed-Base Effekte zeigt typisches Systemverhalten (spezifische Diffusionspfade)  Entwicklung und

Evaluierung von Lösungsmechanismen

Netzwerk-ROI oder –Groves-Mechanismus) (z.B.

Einige Ergebnisse

Netzwerksimulationen



Standardisierungsnutzen (Netzeffekte)



(C) = 1000



(C) = 200



Standardisierungskosten



(K) = 1000



(K) = var.



Netzgröße n = 35



Zeithorizont T = 35



Netzdichte V = var.



Netztopologie = var.



Installed Base B = var.



Anzahl Standards Q = 4 sequential choice simultaneous choice one period multi-period multiple decisions (reversible choice) single choice original model adapted model random topology close topology random topology close topology

Die Standardisierungslücke

1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0 -200000 40000 GE(z) 10 30000 GE(dz) 20000  no_stan(z) 10000 0 no_stan(dz) 0 40 30 20

Pinguineffekt

800000 600000 400000 200000 0 -200000 19 00 0 18 50 0 18 00 0 17 50 0 17 00 0 16 50 0 16 00 0



K) 15 50 0 15 00 0 14 50 0 GE(z) GE(dz, t=7) GE(dz, t=5) GE(dz, t=3) GE(dz, t=1) t

Netzweite Benefits bei vier Standards und Installed Base

1400000 1200000 1000000 800000 600000 400000 200000 0 GE(dz,Q=4) GE(z) GE(dz,Q=1) GE(dz,Q=2) GE(dz,Q=3) -200000 40000 35000 30000 25000 20000 

(K)

15000 10000 5000 0

HKa depending on  (K) and t

Einfluss der Netzwerkstruktur

Random topology (left): When initializing the network, with a probability determined by V all edges are assigned positive values. Close topology (right): Agents are assigned to geographic coordinates (unit square) by a random generator (even distribution). This results in n*(n-1) edges. The shortest V*100% of all edges are assigned strictly positive values (as before cij~N(m(C), s(C)). As a result, decreasing V leads to (increasingly) isolated clusters in the network.

Anteil nur tlw. standardisierter Netze bei zentraler Koordination (Struktur I u. II)

Anteil nur tlw. standardisierter Netze bei zentraler Koordination (random and close topology)

Fünf Diffusionspfade

35 30 25 20 15 10 5 0 0 35 30 25 20 15 10 5 0 0 1 1 2 3 4 

(K)=20000

5

t

6 7 8 9 10 1 2 35 30 25 s(4) s(3) s(2) s(1) 20 15 10 5 0 0 1 2 3 4 

(K)=18250

5

t

6 7 2 3 4 

(K)=10000

6 7 8 9 10 3 4 s(4) s(3) s(2) s(1) 35 30 25 20 15 10 5 0 0 1 2 3 4 

(K)=2000

5

t

6 5

t



(K)=1000

5 35 30 25 20 15 10 5 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26

t

28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 7 8 8 9 s(4) s(3) s(2) s(1) 9 10 10 s(4) s(3) s(2) s(1) s(4) s(3) s(2) s(1) 1.

2.

3.

4.

5.

Kein Akteur standardisiert Mixed Solution (einige, aber nicht alle Akteure standardisieren) Alle Akteure implementieren den gl. Standard („Monopol") Das Netz wird vollständig mit unterschiedl. Standards ausgestattet. („Oligopol") „Dynamisches GG", (einige) Agenten wechseln die Technologien in einem stabilen und sich wiederholenden Rhythmus)

Häufigkeit der fünf Diffusionspfade

100 80 60 40 20 0

no standardization



(K)=1,000;



(C)=200 monopoly

5 (dynamic equilibrium) 2 (mixed solution) 

(K)

4 (oligopoly) 1 (no standardization)

oligopoly standard hopping

3 (monopoly)

Einfluss der Netzwerkdichte



Random topolgy

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1 monopoly 0, 9 0, 8 0, 7 no standardization 0, 6 0, 5

V

0, 4 0, 3 0, 2 0, 1 1) 2) 3) 4) 5) 

Random topolgy

100 80 60 40 20 0 1 0, 9 monopoly 0, 8 0, 7 0, 6 0, 5

V

0, 4 0, 3 0, 2 0, 1 1) 2) 3) 4) 5) 

Close topolgy

100 80 60 40 20 0 1 0, 9 0, 8 0, 7 0, 6 no standardization 0, 5

V

0, 4 0, 3 0, 2 0, 1 1) 2) 3) 4) 5) 

Close topolgy

100 80 60 40 20 0 1 monopoly oligopoly 0, 9 0, 8 0, 7 0, 6 mixed solution 0, 5

V

0, 4 0, 3 0, 2 0, 1 1) 2) 3) 4) 5)

Beispiel (



(K)=3500 und B(1)=0,3)

Einfluss einer „installed base“ installed base standard eventual monopoly standard

Installed-Base-Effekte Typische Beispiele für Diffusionsprozesse bei mittleren und niedrigen Standardisierungskosten und einer vollständigen Installed Base (unterschiedliche Aufteilungen)



(K)=14000

40 30 20 10 0 0 1 2 3 4 5

t

6 7 8 9 10 s4 s3 s2 s1 

(K)=2000

40 30 20 10 0 0 1 2 3 4 5 6

t



(K)=2000

7 8 9 10 40 30 20 10 0 0 1 2 3 4

t

5 6 7 8 9 10 s4 s3 s2 s1 s4 s3 s2 s1

Distribution of diffusion patterns depending on installed base

Installed-Base-Effekte Ausgewählte Beispiele für den Diffusionsprozess

links: Installed Base=0% rechts: Installed Base=100% 

(K)=3000

40 30 20 10 0 0 1 2 3 4 5

t

6 7 8 9 10 s4 s3 s2 s1 

(K)=2000

40 30 20 10 0 0 1 2 3 4 5

t

6 7 8 9 10 s4 s3 s2 s1 

(K)=3000

40 30 20 10 0 0 1 2 3 4 5

t

6 7 8 9 10 s4 s3 s2 s1 

(K)=2000

40 35 30 25 20 15 10 5 0 0 1 2 3 4 5

t

6 7 8 9 10 s4 s3 s2 s1

Ergebnisse

 Simulationen konnten viele der Ergebnisse der traditionellen Literatur bestätigen.  Gleichzeitig wurde gezeigt, dass dies häufig nur für ganz bestimmte Parameterkonstellationen gilt   Netzwerkinstabilität („tippiness“) nur bei recht hohen Standardisierungskosten  deutlicher First-Mover-Einfluss (path dependency, tippiness) bei hohen Standardisierungskosten  drastischer Effizienzeinbruch bei reversible choice und sehr niedrigen Standardisierungskosten (Oligopole) Oligopole sind stabiler in close topologies  Diffusionsmuster zeigen mögliches Dilemma: Sind die Standardisierungskosten (zu) hoch, gibt es ein Start-up-Problem, sind sie (zu) niedrig, ergeben sich ineffiziente Multi-Standard Gleichgewichte.

Ergebnisse

  Installed Base kann Start-up-Problem reduzieren und den Gleichgewichtsanpassungsprozess verkürzen (allerdings Standardisierungslücke kaum reduzieren); verschwindender Einfluss bei niedrigen Kosten. Monopolstandards bei niedrigeren Standardisierungskosten häufig nicht Teil der Installed Base (nicht immer gewinnt der erste Standard)   Interessanterweise ist es bei dem Versuch, durch eine zwangsweise geschaffene Installed Base das Start-up Problem zu lösen dominant, mit den kleinen Netzwerkteilnehmern zu beginnen. Ein häufig unerwähnter aber dennoch bedeutender Modellierungsaspekt ist die Entscheidungsreihenfolge der Agenten.

  einmalige Technologiewahl: viele Oligopole (niedrige Konzentration)  revidierbare simultane Entscheidungen: i.d.R. effiziente Monopole, bei geringen Standardisierungs-kosten zunehmend auch dynamische Gleichgewichte und individuell unvorteilhafte Oligopole  einmalige sequentielle Technologiewahl: unabhängig von Standardisierungskosten hohe Konzentration. (durchschnittl. HK=0.85) Prinzipielle Lösungsstrategie häufig: Informationsintermediation, seltener: Ausgleichszahlung o.ä.

 Teils erhebliche Entscheidungsverbesserungen durch vorgeschlagene Lösungsstrategien (XXX ?)

Lösungsansätze

Standardisierungslücke:

 Entweder aufgrund unzureichender Informationen über das Standardisierungsverhalten der Kommunikationspartner  oder Konflikt, dass Standardisierung in i zwar zentral wünschenswert, nicht hingegen lokal (individuell) vorteilhaft ist.

Lösungsansatz: Profit Sharing, Redistribution der Netznutzen

 Durchsetzungsproblem: Netzwerk-ROI als Netzwerk-Controlling Instrument  Datenproblem: Netzwerk-Groves-Mechanismus  dezentraler Biet-Mechanismus

Lösungsgüte durch “Bietmechanismus”

Empirische Daten

K i

Soft-/Hardware Training Consulting andere (set up) Intern Personal Kommunikat. EDI service provi der

K i

(operations)

Fortune 1,000 Germany

167,000 13,000 71,000 39,000

290,000

68,000 59,000 48,000

175,000 US 3Com case studies Karstadt Woolworth SME (Produzen ten) set-up costs (K i )

201,000 33,000 54,000 224,000 75,000 158,000 -

288,000 125,000 operating costs (K i ) 117,600

350,000 36,000 17,000 88,200 29,400 35,300 58,800 (VAN)

94,100 457,000 403,000 savings (



c ij )

47,000 147,000

194,000

117,700 42,400

160,100

21,200 15,300 34,100 29,250 8,500 25,900

134,250 Jährl. Einspa rungen (



c ij ) 208,000 3,218,000 1,300,000 22,000.000 294,100

Literatur

Kosten und Nutzen von Standards

Nutzen: Kompatibilität/Interaktion

 Mitglied in Kommunikationsnetzwerken  Zugriff auf Datenbanken und Software  Dokumente und Daten austauschen  billigere und schnellere Kommunikation  keine Medienbrüche: Weniger Fehler, automatisch, schneller  Automatisierung (Lager- u. Kapitalkosten sinken, JiT...)

Kosten

:  Entwicklung und Koordination (Staat, Komitee, Unternehmen/Individuen)  Einführung: Hardware-, Software-, Umstellungs-, Einführungs-, Schulungskosten  Betrieb

Standardisierungsprobleme

Potenziale aus Standardisierung/Vernetzung, aber...

Probleme:  Asymmetrischer Anfall von Kosten und Nutzen   Abteilung/Konzern, Individuum/Staat, Grußunternehmen/KMU) Aggressives Abwarten   Abteilung (Word), Konsument (UMTS) Unsichere Kosten und v.a. Nutzen  Infrastrukturen sind „strategisch“  Nutzen in Zukunft, Kosten jetzt Folge:  Standardisierungslücke   ungenutzte Potenziale unnötige Kosten

Ziel: In der vorliegenden Arbeit wird aufbauend auf der Theorie der Netzeffekte und ihrer Defizienzen ein Standardisierungs Framework entwickelt, das grundlegende Determinanten der Diffusion von Standards in Netzwerken (wie Preis, Topologie, Dichte, Anzahl alternativer Standards, Größe der Entscheider, Entscheidungsreihenfolge, Installed-Base Effekte) in ein computer-basiertes Simulationsmodell einarbeitet. Hiermit gelingt es, typisches Systemverhalten (spezifische Diffusionspfade) aufgrund der beschriebenen Determinanten zu erklären und viele traditionelle Beiträge zur Theorie der Netzeffekte als Spezialfälle bei bestimmten Parameterkonstellationen (z.B. niedriger Preis, hohe Netzdichte) darzustellen.

Standards und Kompatibilität

 Standards sind grundlegend in Systemen, die durch (Interdependenzen) gekennzeichnet sind.

Interaktion

 In Informationsnetzen (z.B. Intranets, Supply Chains, EDI-Netzwerke) stellen Standards

Kompatibilität

her und sind damit Grundlage der Realisierung von Kooperationsvorteilen (  Allgemeiner:

Standards konstituieren Netzwerke

)  Standard: Technologie oder Produkt (Software, Hardware), welche aufgrund technischer Spezifikation

Kompatibilität

herstellen.

 Produkte gelten als [Gabel 1991, 1].

kompatibel

, wenn sie "somehow go together“  Kompatibilität und damit Standardisierung wird so auch zu einer Frage der Kooperationsfähigkeit und gewinnt strategische Bedeutung im Wettbewerb [Besen/Farrell 1994, S. 117]

Standards und Netzeffekte

 Allgemein steigt der Nutzen eines Kommunikationsstandards für einen Anwender mit der Anzahl der Nutzer.  positiver Netzeffekt aufgrund von Kompatibilitätsanforderungen  Netzeffekte:  positive Korrelation zwischen dem Nutzen eines Gutes und seiner Verbreitung  ökonomisch: Nachfrageseitige Skalenerträge – direkt: Telefon – indirekt: Komplementäre Güter und Dienstleistungen  Entscheidungen unabhängiger Akteure werden interdependent  Resultierendes Koordinationsproblem: “

Standardisierungsproblem”

Standardisierungsprobleme in der Literatur

Berühmte Beispiele für Standardisierungsprobleme [  Anhang] :  Electronic Data Interchange (EDI) Standards, XML/EDI  Directory services (X.500)  Videocassetten-Systeme (VHS vs. Beta vs. Video2000)  Kernkraftreaktoren (Light Water vs. Heavy Water vs. Gas Graphite)  Autos: Gas vs. Benzin  Andere Beispiele: DNA, Sprache, Schienenbreite, Geld, Zeit "Natural selection is a process of standardization" [Perry 1955, 271]

Stand der Forschung

Für viele Märkte gilt, dass Kaufentscheidungen eines Konsumenten die Entscheidungen anderer beeinflussen. In der klassischen ökonomischen Literatur werden derartige Interdependenzen wie Bandwagon, Snob und Veblen Effekte ausführlich diskutiert [vgl. z.B.

Leibenstein 1950, Ceci/Kain 1982]. Darüber hinaus unterliegen bestimmte Märkte sog. Netzeffekten oder nachfrageseitigen Skalenerträgen, die sich aus der Forderung nach Kompatibilität ergeben. Dies impliziert einen positiven Zusammenhang zwischen der Bereitschaft, Netzeffektgüter zu adoptieren und der Anzahl sonstiger Nutzer dieses Gutes. Prominentes Beispiele sind Märkte für IuK-Technologien. Die Netzeffekte in diesen Märkten resultieren aus der Notwendigkeit zum einen von Kompatibilität als Bedingung des Austauschs von Informationen oder Daten und zum anderen von Komplementärprodukten und Services. Im Zuge der rasanten Entwicklung und wachsenden Bedeutung von IuK Technologien in den letzten Jahren entstand eine eigene Forschungsrichtung mit dem Ziel, die mit positiven Netzeffekten einhergehenden Phänomene zu erklären und ihre Implikationen für (marktliche) Koordination und Effizienz zu untersuchen. Die ersten richtungsweisenden Beiträge zu diesem vergleichsweise jungen Forschungsgebiet, das wir nachfolgend als Theorie der positiven Netzeffekte bezeichnen, stammen aus der ersten Hälfte der achtziger Jahre [1] und untersuchen Standards aus dem Blickwinkel der Diffusion technologischer Innovationen. Dabei steht das Konzept der Kompatibilität im Mittelpunkt, da die Nutzung kompatibler Technologien es jedem ermöglicht, Mitglied in verschiedenen Kommunikationsnetzwerken zu sein und damit Zugriff auf Datenbanken und Software zu haben, Dokumente und Daten austauschen zu können oder einfach nur direkt zu kommunizieren. Kompatibilität und damit Standardisierung wird so auch zu einer Frage der Kooperationsfähigkeit und gewinnt strategische Bedeutung im Wettbewerb [Besen/Farrell 1994, 117].

[1] Natürlich wurden Standardisierungsprobleme bereits früher problematisiert [z.B. Hemenway 1975], allerdings existiert die Standardisierungsdebatte in dieser Form als mehr oder weniger eigenständiges Forschungsgebiet erst seit etwa 15 Jahren.

Theorie(n) positiver Netzeffekte

Theoretische Probleme

 unendlich steigende (nicht erschöpfende) Netzeffekte  Netzeffekt unabhängig von individuellen Kommunikationspartnern  in der Regel homogene Präferenzen  keine Berücksichtigung der (Kosten der) Netzgröße  keine Unterscheidung zwischen direkten und indirekten Netzeffekten in den Modellen  empirische Probleme (Nachweis Marktversagen, Erklärung Realwelt)

Netzwerke und Standards Stand der Forschung Theoretische Herausforderungen für die WI

Neoklassisches Paradigma

Ziel einer Ökonomie: Pareto-optimale Güterallokation

WENN  individuelle Nutzenmaximierung  weitere Annahmen des homo oeconomicus DANN  Kann gezeigt werden, dass „Marktmechanismus“ leistet (Wohlfahrtstheoreme gelten)

Fundamentale Wohlfahrtstheoreme

First Theorem: A competitive total equilibrium always represents a Pareto optimal allocation of the total bundle of economic goods (a so-called Pareto optimum).

Second Theorem: For each realizable Pareto optimum a (positive) price vector exists, for which this Pareto optimum represents a competitive equilibrium.

Notwendige Bedingungen

Nicht Existenz von Externalitäten  Netzeffekt  „social ebeddedness“  digitale Güter, Standards

Ein Blick auf Netzwerke

Theoretische Herausforderungen von Standardisierungsproblemen (allg.: IuK-Infrastrutur)  Netzeffekte zerstören als eine Form von Externalitäten die neoklassische Synchronisation individueller und kollektiver Entscheidungen  Erkenntnisse aus anderen Disziplinen bedeutsam    Medizin (Diffusion von Krankheiten) Geographie (Topologie und Distanzmaße) Politologie, Soziologie (social network analysis: Macht, soziale Einbettung)  Beitrag der Wirtschaftsinformatik als Brückendisziplin:  Interdisziplinäre Theorie der Netzwerke: Integration und Erklärung sozialer und ökonomischer Interaktionen von und zwischen – menschlichen Akteuren und – maschinellen Akteuren (automated agents, z. B. Softwareagenten, die an der Börse handeln)

Alternativen zu einer neoklassischen Theorie der Netzeffekte?

Grundlage einer Theorie der Netze?

 Institutionentheorien aus den verschiedenen Disziplinen  Hier: Institutionenökonomie (Institutional Economics)  Teilen die Kritik [Hummel 2000, 4; Picot 1991, 153; Adler 1996, 13]  Vernachlässigen die explizite Modellierung von (Annahmen über) Akteursverhalten  Spieltheoretische Ansätze  sind noch immer meist auf der Suche nach analytischen Lösungen  Ausnahme: Evolutive Ansätze der Spieltheorie

Alternativen zu einer neoklassischen Theorie der Netzeffekte?

Agent-based Computational Economics (ACE) als Verbindung  Verwirft vollständige Rationalität zugunsten von  lernenden Individuen  suchtheoretischen Modellen evolutiver Multiagentensysteme  Optimale Aktion eines Agenten i zur Zeit t modelliert als Funktion individuellen Akteurswissens zu diesem bestimmten Zeitpunkt  „bottom up“ economy  Entstehungsprozess von Institutionen, Regeln, Verhaltensmustern, Evolution von (Sozial-)Normen  Einführung: Vriend 1996, Vriend 1999, Tesfatsion 2002

ACE

Konstruktiver Ansatz

 "One principal concern of ACE researchers is to understand why certain global regularities have been observed to evolve and persist in decentralized market economies despite the absence of top-down planning and control ( …).

The challenge is to demonstrate constructively how these global regularities might arise from the bottom up, through the repeated local interactions of autonomous agents" [Tesfatsion 2002].

Simulation als Methode

 Simulation der Systemdynamik (Netzwerkdynamik) und Analyse des beobachteten Modellverhaltens

Normativer Ansatz:

 „computational unterschiedlicher laboratories“ zur Untersuchung und Bewertung sozioökonomischer Strukturen und ihres Einflusses auf Individualverhalten und Gesamtwohlfahrt (mechanism design)

Kosten und Nutzen

16.000.000

20.000.000

14.000.000

12.000.000

15.000.000

8.000.000

10.000.000

4.000.000

0 0 1 1 2 2 Standardisierungserlöse 3 1.800.000

1.600.000

1.400.000

1.200.000

1.000.000

800.000

600.000

400.000

200.000

0 4 4 5 5 6 6

Institut

Standardisierungskosten (zentral) Weitzel, T./Son, S./König, W. (2001):

Infrastrukturentscheidungen in vernetzten Unternehmen: Eine Wirtschaftlichkeitsanalyse am Beispiel von X.500 Directory Services

, in: Wirtschaftsinformatik 4/2001, 371-381.

Erfahrungen:



Nutzen aus Standardisierung höher als erwartet



Verflechtung erst bei Modellierung erkannt (Netzeffekte)



aber: Wer zahlt die Zeche?

 „harte“ Kosten und „weiche“ Nutzen  Kosten und Nutzen fallen sehr unterschiedlich an  jeder glaubt, er zahlt für die anderen, obwohl jeder profitiert

Konsumexternalitäten



Bandwagon, Snob

und

Veblen Effekte

[vgl. z.B. Leibenstein 1950, Ceci/Kain 1982].  Nachfrageelastizität größer, wenn Konsumentennutzen in Marktgrößße steigt [Leibenstein [1950]

Occurrence of diffusion patterns depending on



(K), V, and network topology

Netzwerk und System

 “Netzwerk” drückt im Gegensatz zu “System” einen stärkerern Fokus auf individuelle Netzwerkmitglieder und deren lokale Nachbarschaftsbeziehungen aus im Gegensatz zur übergreifenden Struktur des Ganzes [Ulrich 1970].  “System” konnotiert häufig eine steuernde Instanz (unique controller regulating the system and its states ), während “Netzwerke” durch die (Inter-)Aktionen vieler Elemente gekennzeichnet sind (multiple controllers) [Judge 1977].

Die Standardisierungslücke

Theory and Practise

In theory the difference between practice and theory is due to practical considerations that theorists find it impractical to fit into their theories. In practice, theory uses the practice of theorizing about practical matters, while not noticing that the theoretical method practically distorts the theory beyond application to practice. Theoretically then the practical facts are that the theory is in practice good for predicting what happens in theory, but impractical as a theory with direct implications for practice, except where theory states that the practice is sufficiently close to the theory to make any difference for all practical purposes theoretically zero. In practice this does not happen very often.