II

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis.   IV

Tabellenverzeichnis   V

Abk  ürzungsverzeichnis.  VI

Symbolverzeichnis   VII

1  Problemstellung.  1

2  C2C-Plattformen  2

2.1  Definition.  2

2.2  Geschäftsmodelle.  4

2.3  Bedeutung und Besonderheiten  5

2.4  Auktionen bei eBay  6

3  Informationsasymmetrie  8

3.1  Informationsasymmetrie in der Theorie  8

3.1.1  Definition  8

3.1.2  Adverse Selection und der „Market for Lemons’“  9

3.1.3  Moral Hazard und das Gefangenendilemma.  10

3.2  Informationsasymmetrie in der Praxis.  13

3.2.1  Face-to-Face-Transaktionen und Informationsasymmetrie  13

3.2.2  Internet-Transaktionen und Informationsasymmetrie.  13

3.3  Formelle Kontroll- und Sicherungsmaßnahmen.  15

3.3.1  Explizite Verträge, Garantien, gesetzliche Regelungen.  15

3.3.2  Verträge und C2C-Plattformen  16

3.3.3  Anonymität auf C2C-Plattformen  16

3.3.4  Relevanz expliziter Verträge auf C2C-Plattformen  17

3.4  Informelle Marktmechanismen: Vertrauen und Reputation  19

3.4.1  Vertrauen.  19

3.4.2  Vertrauen auf Basis persönlicher Erfahrung  19

3.4.3  Vertrauen auf Basis von Reputationsmechanismen  20

3.4.4  Reputationsmechanismen auf C2C-Plattformen  23

4  Bewertungssysteme auf C2C-Plattformen  26

4.1  Bewertungssysteme im Internet.  26

4.2  Das Bewertungssystem von eBay.  27

4.3  Strukturelle Alternativen  30

4.3.1  Fragestellungen  30

4.3.2  Wer darf Bewertungen über wen abgeben?  30

4.3.3  Wie ist die Bewertungsabgabe strukturiert?  31

4.3.4  Wie werden die Bewertungen aggregiert?  32

4.3.5  Wie werden die Informationen präsentiert?  33

III

5  Return on Reputation: Empirische Ergebnisse.  36

5.1  Anmerkungen zu den Analysemethoden  36

5.2  Einflüsse der Verkäuferbewertung auf den Return on Reputation.  39

5.3  Anmerkungen zum tabellarischen Überblick  40

5.4  Direkter Einfluss der Verkäuferbewertung auf den Final Price  42

5.5  Einfluss der Verkäuferbewertung auf die Verkaufswahrscheinlichkeit  48

5.6  Indirekter Einfluss der Verkäuferbewertung auf den Final Price.  49

6  Aussagekraft der Verkäuferbewertung  52

6.1  Häufigkeit der Bewertungsabgabe.  52

6.2  Validität der Bewertungen.  54

6.3  Prognose des Verkäuferverhaltens  57

7  Fazit  58

Literaturverzeichnis.   60

Anzahl  Wörter: 14  255

IV

Abbildungsverzeichnis   

Abbildung  1: Entscheidungsbaum beim Vorliegen von Hidden Intention  

Abbildung  2: Bewertungsabgabe bei eBay.  

Abbildung  3: Kurzfassung eines Bewertungsprofils bei eBay  

Abbildung  4: Ausführliches Bewertungsprofil bei eBay.  

Abbildung  5: Abgabe einer Bewertung bei amazon  

Abbildung  6: Kurzfassung eines Bewertungsprofils bei hood.  

Abbildung  7: Kurzfassung eines Bewertungsprofils bei QXL  

Abbildung  8: Ausführliches Bewertungsprofil bei atrada  

Abbildung  9: Ausführliches Bewertungsprofil bei AZUBO  

Abbildung  10: Einflüsse der Verkäuferbewertung auf den Return on Reputation  

V

Tabellenverzeichnis   

Tabelle 1:  Direkter Einfluss der Verkäuferbewertung auf den Final Price  42

Tabelle 2:  Einfluss der Verkäuferbewertung auf die Verkaufswahrscheinlichkeit  48

Tabelle 3:  Einfluss der Anzahl der Bieter bzw. Gebote auf den Final Price  49

Tabelle 4:  Einfluss der Verkäuferbewertung auf die Anzahl der Bieter bzw Gebote  50

VI

Abkürzungsverzeichnis

AGB: Allgemeine Geschäftsbedingungen

C2C: Consumer-to-Consumer

n. a.: Nicht angegeben

n. s.: Nicht signifikant

SCHUFA: Schutzgemeinschaft für allgemeine Kreditsicherung; SCHUFA HOLDING AG Wiesbaden

VII

Symbolverzeichnis

***: Signifikant auf dem Niveau von 1%

**: Signifikant auf dem Niveau von 5%

*: Signifikant auf dem Niveau von 10%

Anzahl der Bieter : BIDD

Anzahl der Gebote : BIDS

Buchwert des Artikels in US$ : BV

( ) ( ) { } + − ∈ mit NEG POS NEG POS NEG POS X ; : DX > Binäre Variable (Dummy); 1 wenn , 0 sonst 0 X

( ) { } − ∈ : DX mit NEG POS POS X ;

;Z Y

Final Price bzw. höchstes Gebot unter dem Reservationspreis in US$ : FP

Durchschnittlicher FP in US$ : MFP

Anzahl der Auktionen : N

Anzahl der CDs : n

Summe der von unterschiedlichen Mitgliedern abgegebenen negativen : NEG

und neutralen Bewertungen über den Verkäufer

{ } ∈ : Preis der i-ten CD mit p n i ; 1 K

i

Wahrscheinlichkeit, dass mindestens ein Gebot abgegeben wird : PBIDS

Wahrscheinlichkeit, dass die folgende Bewertung im Bewertungsprofil : PNEG

des Verkäufers negativ oder neutral ist

Summe der von unterschiedlichen Mitgliedern abgegebenen positiven : POS

Bewertungen über den Verkäufer

Verkaufswahrscheinlichkeit : PSALE

VIII

{ }

: Wahre Qualität der i-ten CD mit q n i ; 1 K

i { } ∈ Vom Verkäufer angegebene Qualität der i-ten CD mit : q n i ; 1 K

i

: Durchschnittliche Qualität der CDs q

Reputation des Verkäufers : r

= Grenznutzen einer CD der Qualität 1 für den bzw. die Käufer q : u

K i

= : Grenznutzen einer CD der Qualität 1 für den bzw. die Verkäufer u q

V i

1

1 Problemstellung

Mit ungebremstem Wachstum und einer immer stärker werdenden Anziehungskraft gilt das Geschäftsmodell von Online-Auktionshäusern auch außerhalb von Consumer-to-Consumer-Plattformen (C2C-Plattformen) als herausragende Erfolgsstory der New Economy. eBay ist mit weltweit 94 Millionen Mitgliedern und Plattformumsätzen von jährlich 24 Milliarden US$ ein Musterbeispiel dafür, dass die enormen Effizienzvorteile des Internet erfolgreich genutzt werden können. 1

Bei einer über eine C2C-Plattform vermittelten Transaktion begegnen sich die Parteien in aller Regel nicht, die vereinbarten Leistungen werden nicht gleichzeitig erbracht, auch eine Inspektion des Artikels vor Ort ist nicht möglich. Die sich daraus ergebenden, teilweise erheblichen Risiken lassen den Erfolg von Websites wie eBay besonders bemerkenswert erscheinen, zumal die Anbieter in der Regel keine Erfüllung der über ihre Plattformen abgeschlossenen Verträge garantieren und sich deren gerichtliche Durchsetzung über unterschiedliche Rechtsräume hinweg als problematisch erweist.

Ziel dieser Arbeit ist es, die grundlegende Struktur von C2C-Plattformen unter besonderer Berücksichtigung von Auktionshäusern auf ihre theoretische und praktische Funktionsweise hin zu untersuchen. Insbesondere sollen die Fragen geklärt werden, auf welche Weise den erheblichen opportunistischen Verhaltensspielräumen begegnet werden kann und welche Bedeutung hierbei dem subjektiven Empfinden der Plattformmitglieder zukommt.

Es wird gezeigt, dass rationales Verhalten aller Marktteilnehmer einen von Informationsasymmetrie geprägten Markt zum Erliegen bringen kann. In traditionellen Märkten etablierte Möglichkeiten der Risikoreduktion stoßen bei ihrer Anwendung in anonymen Internetmärkten auf Probleme. Dies betrifft sowohl formelle Kontroll- und Sicherungsmaßnahmen als auch informelle Marktmechanismen. Die Funktionsfähigkeit von C2C-Plattformen ist zu erheblichen Teilen abhängig von der erfolgreichen Kommunikation einer Durchsetzbarkeit von Online-Verträgen sowie der effektiven Vermittlung einer hohen Wirksamkeit der Bewertungssysteme an die Plattformmitglieder.

¹ Vgl. eBay (2004a) S.1f.

2

Kapitel 2 gibt einen Einblick in die Thematik der C2C-Plattformen. In Kapitel 3 wird nach einer theoretischen Einführung in das Problem der Informationsasymmetrie dargelegt, aus welchen Gründen asymmetrische Informationsverteilungen insbesondere auf C2C-Plattformen anzutreffen sind und inwieweit hier formelle Kontroll- und Sicherungsmaßnahmen sowie informelle Marktmechanismen in der Lage sind, opportunistischem Verhalten entgegenzuwirken. In Kapitel 4 werden Aufbau und Funktionsweise von Bewertungssystemen auf C2C-Plattformen erläutert. Dazu wird das System von eBay detailliert vorgestellt, gefolgt von einer Darstellung alternativer, teilweise bereits umgesetzter Strukturelemente. In Kapitel 5 werden mit Hilfe empirischer Studien Wirkungszusammenhänge zwischen Bieterverhalten bei eBay-Auktionen und dem entsprechenden Bewertungssystem untersucht. Insbesondere soll geklärt werden, ob sowohl statistisch als auch ökonomisch signifikante Returns on Reputation realisierbar sind. In Kapitel 6 wird anhand des Bewertungssystems von eBay beschrieben, welche Problemfelder für eine potenziell suboptimale Aussagekraft der Verkäuferbewertungen verant-wortlich sind. Außerdem wird hier untersucht, ob sich aus dem Bewertungsprofil eines Mitglieds auf sein zukünftiges Verhalten schließen lässt. Ein Fazit schließt die Arbeit in Kapitel 7 ab.

2 C2C-Plattformen

Dieses Kapitel gibt eine Einführung in die Thematik der C2C-Plattformen. Zunächst sollen in Abschnitt 2.1 der Begriff definiert und Probleme bei der Abgrenzung aufgezeigt werden. In Abschnitt 2.2. folgt eine Abhandlung der gängigsten Geschäftsmodelle. Abschnitt 2.3 beschreibt die Entwicklung und die ökonomische Relevanz von C2C-Plattformen. Schließlich wird in Abschnitt 2.4 die Funktionsweise derartiger Plattformen am Beispiel von eBay-Auktionen verdeutlicht.

2.1 Definition

Ein Internet-Marktplatz wird als C2C-Plattform bezeichnet, wenn die Wertschöpfung des Anbieters einer solchen Plattform primär aus der internetbasierten Intermediation von Leistungsaustauschprozessen zwischen privaten Konsumenten resultiert. 2

² In Anlehnung an Matthiesen (2003) S.142.

3

Die Kategorie „C2C“ leitet sich dabei aus der im E-Commerce üblichen Unterteilung nach den an den Austauschprozessen beteiligten Akteuren ab. ³ Hierzu ist jedoch anzumerken, dass sich virtuelle Marktplätze in der Praxis oftmals nicht klar nach ihren Teilnehmern unterscheiden lassen:

eBay gilt als Klassiker unter den C2C-Plattformen, ist aber längst weit mehr als ein Treffpunkt für Nicht-Kaufleute. So wird das Online-Auktionshaus vermehrt von Kleinunternehmungen genutzt, denen sich auf diese Weise eine kostengünstige Möglichkeit eröffnet, ihre Artikel einem weltweiten Publikum zu präsentieren. ⁴ Auch für größere Unternehmen sind derartige Plattformen von Interesse, z. B. im Bereich des Restpostenverkaufs, zur Unterstützung einer Penetrationsstrategie oder zur Erreichung preissensitiver Käufersegmente. ⁵ Mittlerweile werden sogar Consumer-to-Business- und Consumer-to-Administration-Transaktionen vermittelt, die US-amerikanische Raumfahrtbehörde NASA bspw. bezieht offenbar über eBay Ersatzteile, die vom Hersteller nicht mehr lieferbar sind. 6

Das Geschäftsmodell von amazon hingegen ist zunächst in den Business-to-Consumer-Bereich einzuordnen, für Teilbereiche ist jedoch der Begriff „C2C-Plattform“ durchaus zutreffend. So können die Kunden über die Website auch Bücher aus dem eigenen Be-stand zum Privatverkauf anbieten. Außerdem haben sie über Kundenrezensionen die Möglichkeit, Informationen untereinander auszutauschen.

Aufgrund dieser Schwierigkeiten bei der Abgrenzung und im Sinne der Zielsetzung der Arbeit werden im weiteren Verlauf auch Teilbereiche eines Marktplatzes, sofern sie obiger Definition genügen, als C2C-Plattformen verstanden.

³ Vgl. Hermanns, Sauter (2001) S.23; Wirtz (2001) S.35.

⁴ Vgl. Afif, Lehmkuhl (2004) S.89ff; Beckmann (2003) S.42.

⁵ Vgl. Afif, Lehmkuhl (2004) S.88f; manager-magazin.de (2003); Skiera, Spann (2002) S.703;

auctionaddict.com.

⁶ Vgl. Afif, Lehmkuhl (2004) S.89; Schmundt (2002).

4

2.2 Geschäftsmodelle

Matthiesen (2003) unterscheidet im Bereich des C2C-Commerce folgende Geschäftsmodelle: 7

• Auktionen (z. B. atrada, AZUBO, eBay, QXL)

• Anzeigenmarktplätze (z. B. babysitter.de, mobile.de, Quoka, Scout24) • Tausch digitaler Produkte (z. B. gnutella, Kazaa, Napster, WinMX) • Informationsaustausch (z. B. dooyoo, ICQ, oneview, uboot)

In der Praxis ist eine klare Trennung jedoch auch hier oft nicht möglich. eBay bietet neben Auktionen im eigentlichen Sinne auch Festpreisauktionen an und ist damit zusätzlich ein Anzeigenmarkt. Yahoo! hingegen setzt den C2C-Schwerpunkt weiterhin im Bereich des Informationsaustausches, betreibt jedoch auch ein Auktionshaus. Andererseits bietet mittlerweile fast jede C2C-Plattform ihren Mitgliedern die Kommunikation über Communities oder per Chat an. 8

In dieser Arbeit soll neben Anzeigenmärkten die Betrachtung von Auktionshäusern im Mittelpunkt stehen, da unter Intermediation dieser Plattformen Transaktionen getätigt werden, bei denen die Beteiligten mitunter erhebliche Risiken eingehen. ⁹ Die Risiken der Parteien beim Tausch digitaler Produkte und beim Informationsaustausch sind hingegen als vergleichsweise niedrig einzustufen. 10

⁷ Vgl. Matthiesen (2003) S.145.

⁸ Z. B. AZUBO-Chat, eBay-Gemeinschaft, WinMx-Message, zweite-Hand24.de-Forum.

⁹ Vgl. Kapitel 3.

¹⁰ Vgl. Kollock (1999); Resnick, Zeckhauser (2002) S.1.

5

2.3 Bedeutung und Besonderheiten

Zu Beginn des Internet-Booms Mitte der neunziger Jahre wurden mit einer bemerkenswerten Kreativität verschiedene Ideen zur Nutzung des neuartigen Kommunikationsmediums konzipiert und realisiert. Einige dieser Geschäftsmodelle berücksichtigten die enormen Effizienzvorteile des Internets und werden bis heute äußerst erfolgreich umgesetzt. Zweifellos gehören dieser Gruppe auch Vertreter der C2C-Plattformen an.

Wurden Sammler und Schnäppchenjäger noch vor einigen Jahren hauptsächlich auf Messen oder Flohmärkten fündig, so haben sie durch das Internet die Möglichkeit, weltweit zu überschaubaren Kosten miteinander zu tauschen und zu handeln. Die digitale Basis des neuen Mediums ermöglicht zudem eine kostengünstige, problemorientierte Standardisierung der Vermittlungsprozesse. Die Eröffnung der ersten kommerziellen Online-Auktionshäuser war somit lediglich eine Frage der Zeit.

Als „eBay’s AuctionWeb“ im September 1995 in Form einer digitalen Tauschbörse für Liebhaber von Pfefferminzbonbon-Spendern online ging, war sie nicht die erste Website ihrer Art, ist heute jedoch zweifellos die erfolgreichste. Bereits im Jahr 1999 wurden auf eBay bei zweistelligen monatlichen Wachstumsraten mehrere Milliarden Dollar über die Versteigerung von hunderttausenden Artikeln umgesetzt. 11

Momentan ist das Online-Auktionshaus mit über 17 Millionen Besuchern pro Monat allein in Deutschland weiterhin unangefochtener Marktführer im C2C-Bereich. ¹² Weltweit waren Ende 2003 bei eBay 94 Millionen Mitglieder registriert, von denen 43% als „aktiv“ eingestuft werden. Im Jahre 2003 wechselten über die Plattform Artikel im Gesamtwert von 24 Milliarden US$ ihren Besitzer. ¹³ Pro Sekunde werden auf der Website durchschnittlich 37 Artikel von der Briefmarke bis zur Audienz beim Papst neu gelistet, wobei der Großteil dieser Auktionen eher in der Preiskategorie von Briefmarken anzu-

¹¹ Vgl.Green, Browder (1998); Lucking-Reiley (2000) S.228, Omidyar (1999) S.XV-XVII.

¹² Stand: Dezember 2003; vgl. Nielsen//NetRatings (2004).

¹³ Vgl. eBay (2004a) S.1f.

6

siedeln ist. ¹⁴ Die jährlichen Wachstumsraten bewegen sich bei diesen Daten weiterhin z. T. im zwei- oder sogar dreistelligen Bereich. 15

Natürlich ist nicht nur eBay im C2C-Bereich aktiv. Im deutschsprachigen Internet bieten weit über 100 Webseiten digitale Auktionen an, die meisten jedoch mit eher mäßigem Erfolg. ¹⁶ Allerdings gibt es auch immer wieder Konzepte, die sich auf dem Markt etablieren. Jüngst hat sich bspw. AZUBO als Spezialist für Holländische Auktionen durchgesetzt. Für Nachahmer sind mittlerweile eine Reihe relativ günstiger Software-Produkte zur Erstellung des eigenen Auktionshauses erhältlich. 17

2.4 Auktionen bei eBay

Aufgrund des hohen Bekanntheitsgrades von eBay soll hier der Ablauf einer Standard-Auktion aus Sicht eines Käufers rekapituliert werden. Für detaillierte Ausführungen wird auf Lucking-Reiley (2000) bzw. die Websites von eBay verwiesen.

In aller Regel stellen das gezielte Suchen über die Artikelsuchfunktion oder das Stöbern in der Kategorienliste die Ausgangspunkte potenzieller Käufer dar, über die sie zu der vom Verkäufer hinterlegten Artikelbeschreibung gelangen. Hier finden sich neben der eigentlichen Beschreibung des Artikels Einzelheiten zu den Zahlungs- und Versandmodalitäten sowie Informationen zum Bewertungsprofil des Verkäufers und zum bisherigen Verlauf der Auktion.

Registrierte Mitglieder können über die Artikelbeschreibung Gebote abgeben, wobei alle Gebote gezählt werden, die sowohl über dem aktuellen Höchstgebot als auch über dem einsehbaren Mindestgebot liegen. Auf eBay.com haben Verkäufer über die obliga-torische Festlegung des Mindestgebots hinaus die Möglichkeit, einen Secret-Reserve-Price (Reservationspreis) zu bestimmen. Die Website informiert in diesem Fall lediglich darüber, ob diese Schranke bereits überschritten wurde oder nicht. Bieter können ihre

¹⁴ Vgl. Resnick, Zeckhauser, et al. (2003) S.14; Schmundt (2002); vgl. auch

http://www.wortfilter.de/kurios.html.

¹⁵ Vgl. eBay (2004a) S.1f.

¹⁶ Vgl. Bajari, Hortaçsu (2002) S.3; für eine Auflistung deutschsprachiger Auktionshäuser im

Internet vgl. bspw. alleauktionen.de, auktionsindex.de, auktionsuche.com, online-auktionen.info.

¹⁷ Z. B. Binaryminds, GSL, HIS Auktion, Phpauction, Shocksoft, Ultimate Auction.

7

Gebote neben dem klassischen Bietverfahren über Bietagenten abgeben. Automatisches Bieten bis zum individuellen Höchstpreis ersetzt hierbei die fortlaufende manuelle Anpassung des eigenen Gebots während der Auktion. Da die Auktionen in der Regel zu einem vorgegebenen Zeitpunkt enden, wird der größte Teil der Gebote quasi „in letzter Sekunde“ abgegeben. In Kombination mit Agentengeboten ergibt sich daraus der Charakter einer Auktion mit verdeckten Geboten. ¹⁸ Der Gewinner der Auktion erhält den Artikel zum zweithöchsten Gebot zuzüglich eines unerheblichen Erhöhungsschritts. In der wissenschaftlichen Literatur wird deshalb in diesem Zusammenhang oft von einer Vickrey-Auktion gesprochen. 19

Nach Auktionsende tauschen Käufer und Verkäufer die zur vollständigen Abwicklung der Transaktion notwendigen Daten (Adressen, Bankverbindungen) aus. Üblicherweise wird der Artikel nach Überweisung des Kaufpreises per Post verschickt. Das Auktionshaus tritt hier lediglich als Vermittler auf und unterstützt die Abwicklung der Transaktion z. B. durch die automatisierte Versendung von Bestätigungsmails.

Käufer und Verkäufer haben nach der Transaktionsabwicklung die Möglichkeit, ihre Beurteilung hinsichtlich der Zuverlässigkeit des jeweiligen Geschäftspartners im Bewertungssystem zu hinterlegen. Funktions- und Wirkungsweise dieser Bewertungssysteme sind Gegenstand dieser Arbeit.

¹⁸ Bei amazon hingegen verzögert sich durch die „Endspurt-Regel“ das Ende der Auktion um

jeweils zehn Minuten, falls innerhalb der letzten zehn Minuten vor dem geplanten Ende ein

Gebot abgegeben wird; vgl. amazon (2004).

¹⁹ Vgl. bspw. Bajari, Hortaçsu (2002) S.4; Cabral, Hortaçsu (2003) S.4; Dewally, Ederington

(2002) S.6; Lucking-Reiley (1999) S.1064f.

8

3 Informationsasymmetrie

In diesem Kapitel wird nach einer theoretischen Einführung in die Problematik der In-formationsasymmetrie (Abschnitt 3.1) dargelegt, aus welchen Gründen asymmetrische Informationsverteilungen insbesondere auf C2C-Plattformen anzutreffen sind (Abschnitt 3.2). Anschließend wird die Frage erörtert, inwieweit formelle Kontroll- und Sicherungsmaßnahmen sowie informelle Marktmechanismen in der Lage sind, opportunistischem Verhalten im Hinblick auf C2C-Plattformen entgegenzuwirken (Abschnitte 3.3 und 3.4).

3.1 Informationsasymmetrie in der Theorie

3.1.1 Definition

Asymmetrische Informationsverteilung unter Marktteilnehmern (Informationsasymmetrie) führt zu opportunistisch ausbeutbaren Verhaltensspielräumen von Transaktionspartnern. ²⁰ Die sich daraus ergebenden Verhaltensunsicherheiten lassen sich wie folgt unterscheiden: 21

Hidden Characteristics: Vorvertragliche Informationsasymmetrie, bei der einer Partei Informationen über die Merkmale der potenziellen Transaktion vorenthalten werden. Diese Merkmale betreffen u. a. die ex ante feststehende Qualität des veräußerten Produktes, die hier vom Käufer erst ex post verifiziert werden kann (Qualitätsrisiko).

Hidden Intention: Nachvertragliche Informationsasymmetrie, bei der eine Partei nicht vollständig über transaktionsrelevante Absichten der Gegenpartei informiert ist. Das Verhalten des jeweiligen Transaktionspartners steht ex ante nicht fest, ist aber ex post beobachtbar, etwa durch Ausbleiben der vereinbarten Gegenleistung (Erfüllungsrisiko).

Hidden Action: Nachvertragliche Informationsasymmetrie, bei der eine Partei nicht vollständig über transaktionsrelevante Maßnahmen der Gegenpartei informiert ist. Das Verhalten des jeweiligen Transaktionspartners steht ex ante nicht fest, bleibt der be- ²⁰ Vgl.Kaas (1995) S.25.

²¹ Vgl. Spann, Zuber (2003) S.5f; Spremann (1990) S.566.

9

nachteiligten Partei aber im Gegensatz zur Hidden Intention auch ex post verborgen (Beispiel: Verkauf von E-Mail-Adressen).

Vorvertragliche Informationsasymmetrien führen zu Adverse Selection, nachvertragliche Informationsasymmetrien zu Moral Hazard. Sowohl das in Hidden Characteristics begründete Adverse Selection-Problem als auch Moral Hazard im Sinne von Hidden Intention sind im Internethandel von zentraler Bedeutung und werden im Folgenden ausführlich besprochen. Die Hidden Action-Problematik hingegen hat auf C2C-Plattformen einen eher sekundären Charakter und soll im Sinne der Zielsetzung dieser Arbeit nicht weiter vertieft werden.

3.1.2 Adverse Selection und der „Market for ‚Lemons’“

In dem auf Akerlof (1970) zurückgehenden Modell des „Market for ‚Lemons’“ wird am Beispiel des US-amerikanischen Gebrauchtwagenmarktes gezeigt, dass Hidden Characteristics nicht nur die Durchschnittsqualität der auf dem Markt angebotenen Produkte und damit die Markteffizienz senken, sondern als Folge dessen den betreffenden Markt zum Erliegen bringen können. Die Zusammenhänge sollen hier auf ein Beispiel aus dem C2C-Bereich übertragen werden: 22

[ ]

∈ In der Ausgangssituation seien auf einer C2C-Plattform n CDs der Qualität 1 ; 0 q

i

{ } ∈ mit im Angebot. Die Randpunkte können hierbei den für alle Beteiligten n i ; 1 K ( = ( = wertlosen ) 0 bzw. den neuwertigen CDs ) 1 zugeordnet werden. Weiterhin q q

i i

sei die Qualität der CDs in diesem Intervall gleichverteilt. Der konstante Grenznutzen ²³ einer CD in Abhängigkeit der Qualität sei für die Gruppe der Verkäufer und für V q u

i

> V die Käufer mit . 0 Mit dieser Annahme wird gesichert, dass der Nutzen K q u u

i K

einer bestimmten CD der Qualität i q beim Käufer höher ist als beim Verkäufer. Soweit

die wahre Qualität i q beiden Parteien bekannt ist und Erfüllungsrisiken vernachlässigt ] [

∈ werden können, wird der Markt im Intervall ; geräumt, wobei Versand- q u q u p

i K i V i

kosten der Einfachheit halber unberücksichtigt bleiben.

²² Eigenes Beispiel; vgl. Akerlof (1970) S.488-492; Feess (2000) S.650-653; Kaas (1995) S.26;

Resnick, Zeckhauser (2002) S.21; Scoones (2004).

²³ Vereinfachende Annahme; vgl. Akerlof (1970) S.490f.

10

Im Falle vollständiger Informationsasymmetrie hinsichtlich der Qualität der angebotenen CDs hingegen erwarten die risikoneutralen Käufer unter der Gleichverteilungsannahme bei jeder CD die Durchschnittsqualität der auf dem Markt befindlichen CDs

werden und die Verkäufer daraufhin nur noch CDs anbieten, deren Qualität sich im Be-

∈ reich q

i

fänglichen Qualitätsintervalls und somit auch eine Senkung der von den Käufern erwar- u

teten Qualität auf

= 0 q führt. Dieser Sachverhalt ist praktisch mit einem Erliegen mittleren Qualität von

des Marktes gleichzusetzen, da sich kein rational handelnder Käufer finden wird, der für ein Produkt mit einem Erwartungsnutzen von Null in Gegenleistung tritt. Der Marktzu- u > sammenbruch ist wohlfahrtstheoretisch ineffizient, da sich wegen u sowohl Ver- V K

käufer als auch Käufer durch Handel besser stellen könnten. 24

[ ]

q i ∈ > Abschließend sei angeführt, dass es bei Qualitätsintervallen 1 ; a mit unter 0 a

sonst gleichen Bedingungen zu Transaktionen kommt. Die Markteffizienz ist hierbei jedoch wiederum suboptimal. 25

3.1.3 Moral Hazard und das Gefangenendilemma

Prinzipiell kann der „Market for ‚Lemons’“ auf Erfüllungsrisiken übertragen werden, das Moral Hazard-Problem lässt sich jedoch ebenso anschaulich anhand des Gefangenendilemmas erläutern: 26

Es gelten weiterhin die in Abschnitt 3.1.2 getroffenen Annahmen, allerdings wird nun das Entscheidungsverhalten der an einer bestimmten Transaktion i beteiligten Parteien untersucht. Weiterhin wird angenommen, dass die wahre Qualität i q der CD sowohl

²⁴ Vgl. Akerlof (1970) S.491f; Miller, Resnick, Zeckhauser (2003) S.1.

²⁵ Vgl. Feess (2000) S.652f; Scoones (2004).

²⁶ Vgl. Ba (2001) S.329f; Bolton, Katok, Ockenfels (2003a) S.5f; Greif (1989) S.865; Kandori

(1992) S.68f; Kollock (1999); Ockenfels (2002) S.1; Ockenfels (2003) S.298ff.