Innovationsdiffusion: Zunehmende Anwendungserträge und Lock-In

Inhaltsverzeichnis:

Abbildungsverzeichnis:

1. Einleitung

2. Innovationsdiffusion bei zunehmenden Anwendungserträgen bzw. positiver Rückkopplung
2.1 Von der industriellen Wirtschaft zur Informationsgesellschaft
2.2 Reale und virtuelle Netzwerke
2.3 positive Rückkopplung
2.3.1 Voraussetzungen / Gründe
2.3.1.1 Netzwerk-Externalitäten
2.3.1.2 nachfrageseitige Kostendegression
2.3.1.3 Technological interrelatedness
2.3.1.4 Informational increasing returns
2.3.1.5 Learning by using
2.3.1.6 kollektive Umstellungskosten
2.4 Modell Brian Arthur „ konkurrierende Techniken bei zunehmenden Anwendungserträgen
2.5 Positive Rückkopplung entfachen durch
2.5.1 Leistungskapazität vs. Kompatibilität - Revolution vs. Evolution
2.5.2 Offenheit vs. Kontrolle
2.6 Spezifische Netzwerkstrategien
2.6.1 vielschichtige Leistung
2.6.2 kontrollierte Migration
2.6.3 offene Migration
2.6.4 Diskontinuität

3. Lock - In als Unternehmensstrategie auf Märkten mit positiver Rückkopplung
3.1 Definition Lock - In
3.2 Lock - In auf individueller Ebene
3.3 Kollektiver Lock-In
3.4 Klassifizierung von Lock - In
3.5 Lock - In Zyklus
3.6 Lock - In managen
3.6.1 aus der Sicht des Käufers
3.6.2 aus der Sicht des Anbieters
3.7 Beispiele aus der Praxis

4. Ausblick

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis:

Abbildung 1: Positive Rückkopplung

Abbildung 2: Positive Beziehung zw. Popularität und Wert

Abbildung 3: Anwendungserträge von A und B bei vorgegebener Anzahl von (frühern) Nutzern

Abbildung 4: Anwendungserträge für R und S bei Anwendung von A bzw. B und vorgegebener Anzahl jeweiliger früherer Anwendungen NA und NB Abbildung 5: Mögliche Diffusionspfade bei konkurrierenden Techniken Abbildung 6: Adoptionsfunktion bei zunehmenden Anwendungserträgen Abbildung 7: Leistungskapazität gegen Kompatibilität

Abbildung 8: Offenheit gegen Kontrolle

Abbildung 9: Artspezifische Netzwerkstrategien

Abbildung 10: Wahrscheinlichkeit, dass ein Markt Monopolisierungstendenzen aufweist.

Abbildung 11: Arten von Lock-In und damit verbundene Umstellungskosten

Abbildung 12: Der Lock-In-Zyklus

1. Einleitung

Mit Innovationen wird der erstmalige wirtschaftliche Einsatz bzw. die erste wirtschaftliche Anwendung von Inventionen zur Erreichung von Unternehmenszielen verstanden. In dieser Hausarbeit wird die Innovationsdiffusion, also die Gesamtheit der individuellen Adaptionshandlungen¹, mit den Schwerpunkten „zunehmende Anwendungserträge“ und Lock-In“ dargestellt und an praxisbezogenen Beispielen, sowie am Modell von Brian W. Arthur verdeutlicht.

2. Innovationsdiffusion bei zunehmenden Anwendungserträgen bzw. positiver Rückkopplung.

2.1 von der industriellen Wirtschaft zur Informationsgesellschaft

Die industrielle Wirtschaft wurde von Oligarchien bevölkert - von Industriezweigen, in denen einige große Firmen ihren jeweiligen Markt dominieren. Diese Stabilität innerhalb des Marktes spiegelte sich in einer lebenslangen Anstellung der Manager. Im Gegensatz dazu finden sich in der Informationswirtschaft temporäre Monopolisten. Somit können in nur kurzer Zeit führende Technologien von einem Neuling mit höherer Technologie verdrängt werden.²

Der zentrale Unterschied besteht darin, dass die industrielle Wirtschaft, auch Old Economy genannt, von der Kostendegression beschrieben wurde. Die Informationsgesellschaft, auch New Economy, basiert auf einer elektronischen Infrastruktur oder Netzwerkwirtschaft, die eine orts- und zeitabhängige Abwicklung von Markttransaktionen ermöglicht.³ Um den Begriff der Netzwerkwirtschaft zu verdeutlichen muss zw. realen und virtuellen Netzwerken unterschieden werden.⁴

2.2 Reale und virtuelle Netzwerke

Reale Netzwerke werden in psychische Netzwerke, wie Telefon-, Bahn- oder Flugliniennetzwerke und in High-Tech-Netzwerke, wie das Netzwerk kompatibler Faxgeräte, Modems oder die Netzwerke von E-Mail Anwendern eingeteilt. In realen Netzwerken sind die Verbindungen zwischen einzelnen Knoten physikalischer Natur. Im Unterschied dazu sind die Verbindungen virtueller Netzwerke, wie bei Computernetzwerken mit gleicher Software und gleichen Daten unsichtbar.

Die Gemeinsamkeit besteht darin, dass der Wert einer Verbindung mit einem Netzwerk von der Anzahl der anderen Menschen abhängt, die bereits damit verbunden sind. Somit ist es besser mit einem größeren als mit einem kleineren Netzwerk verbunden zu sein. Dieser „Größer ist besser“ - Aspekt der Netzwerke verstärkt die in der modernen Wirtschaft wichtige positive Rückkopplung.⁵

2.3 positive Rückkopplung

In der ökonomischen Theorie spricht man von positiver Rückkopplung, wenn sich der Wert eines Gutes mit zunehmender Verbreitung erhöht.⁶ Positive Rückkopplung macht Starke stärker und Schwache schwächer, mit extremen Folgen. Negative Rückkopplungsprozesse dagegen sind charakteristisch für die anfangs erwähnten Old Economy Märkte, in denen sich der Nutzen eines Gutes aus seiner isolierten Nutzung ergibt.⁷

Positive Rückkopplung ist jedoch nicht mit Wachstum zu verwechseln, sie kann lediglich, wie beim Internet dazu führen. Sie kann aber ebenso das Gegenteil bewirken. Konkurrieren zwei oder mehr Unternehmen in einem Markt mit starker positiver Rückkopplung, geht vielleicht nur eines als Gewinner hervor. Im Extremfall kann positive Rückkopplung zu einem „Der Gewinner bekommt alles“ - Markt führen.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Positive Rückkopplung

Quelle : Shapiro/Varian (1999),

Erfolgreiche Strategien in einer Industrie mit positiver Rückkopplung sind dynamisch. Im folgenden Abschnitt werden verschieden Voraussetzungen bzw.. Gründe für positive Rückkopplung erläutert.⁸

2.3.1 Voraussetzungen / Gründe

2.3.1.1 Netzwerk-Externalitäten

Externalitäten (Effekte oder Außeneinflüsse) treten auf, wenn ein Marktteilnehmer auf andere einwirkt, ohne sie dafür zu entschädigen. Sie liegen Metcalfs Gesetz, benannt nach Bob Metcalfe, dem Erfinder von Ethernet, zugrunde.⁹ Danach steigt der Wert eines Netzwerks (W) im Quadrat seiner Nutzer (n): W=n² -n. Damit tritt für den einzelnen Nutzer der originäre Wert des Netzes in den Hintergrund und der Zugang zum Netz, bzw. die Größe des Netzes wird aus Kundensicht zu einem entscheidenden Kriterium der Anwendung.¹⁰ Es werden vier Varianten unterschieden: negative und positive, sowie direkte und indirekte Effekte. Bei direkte Effekten steigt der Nutzen, wenn es möglichst viele Teilnehmer gibt. Bei indirekten Netzwerkeffekten hängt der individuelle Nutzen von der Verfügbarkeit über komplementäre Produkte ab.¹¹ Als negativer Effekt kann die Bodenverschmutzung mit Industrieabfällen Nutzeneinbußen und sogar Gesundheitsschäden bei Anwohnern verursachen, ohne dass der Verursacher entsprechend belastet wird.¹² Positive Netzwerk-Externalitäten begünstigen positive Rückkopplung. Typische Beispiele sind die zusätzlichen individuellen Nutzen und die Nutzen für die übrigen Teilnehmer aus der Verbreitung des Telefons, des Telefaxes, der E-Mail oder des Mobiltelefons.¹³ Jedoch sollte immer bedacht werden, dass möglichst schnell eine kritische Masse an Nutzern aufgebaut wird.¹⁴ Schätzungen gehen davon aus, dass die kritische Masse von Netzwerkgütern zw. 15-25% einer Bevölkerung liegt.¹⁵ Netzeffekte führen dazu, dass der Wert eines Gutes mit seiner Verbreitung steigt. Jedoch erhöhen Netzwerk-Externalitäten oft nur den Optionswert des Netzes, nicht jedoch den tatsächlichen Wert, d.h. zusätzliche Teilnehmer müssen den Nutzen für die übrigen Teilnehmer nicht zwangsläufig steigern. ¹⁶

2.3.1.2 Nachfrageseitige Kostendegression

Die herkömmliche, angebotsseitige Kostendegression bedeutet geringere Stückkosten durch größere Produktvolumina. In der Informationswirtschaft trat positive Rückkopplung in einer neuen, virulenteren Form auf, basierend auf der Nachfrageseite des Marktes. Am Beispiel von Microsoft basiert die Marktdominanz durch nachfrageseitiger Kostendegression, da die Betriebssysteme eine weite Verbreitung haben, de facto Industriestandard sind.

Beim schöpferischen Zyklus wird das populäre Produkt mit vielen kompatiblen Anwendern für jeden einzelnen immer wertvoller. Im tödlichen Zyklus verliert das Produkt an Wert, sobald seine Anwender immer weniger werden.¹⁷

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Positive Beziehung zw. Popularität und Wert Quelle : Shapiro/Varian (1999),

Erfolg und Misserfolg werden ebenso von den Erwartungen der Kunden und vom Glück gesteuert wie vom Wert des Produkts. Somit sind Marketingstrategien zur Beeinflussung der Erwartungen der Verbraucher in Netzwerkmärkten der kritische Punkt. Eine Verbindung von angebotsseitiger und nachfrageseitiger Kostendegression machen positive Rückkopplung in einer Netzwerkwirtschaft besonders stark.¹⁸

2.3.1.3 Technical interrelatedness

Bei zunehmender Absatzmenge können sich die Infrastruktur oder die Komplexität durch weitere Zusatz- oder Erweiterungsprodukte der Innovation vergrößern. Als Beispiel sei die Ölindustrie genannt, mit einer riesigen, weltweiten Infrastruktur von Raffinerien, Tankstellen und abhängigen Industriezweigen. Dies bringt für die Innovation den entscheidenden Vorteil, dass sich andere, weniger verbreitete Technologien aufgrund der fehlenden Infrastrukturen nur bedingt ausbreiten können.¹⁹

2.3.1.4 Informational increasing returns

Je weiter eine Technik bzw. Gut verbreitet ist, umso besser wird sie bzw. es verstanden und desto mehr Informationen sind darüber im Umlauf. Dadurch wird im Umkehrschluss eine Anwendung bzw.. Kauf immer interessanter, je weiter verbreitet die jeweilige Technik bzw. das jeweilige Gut ist.²⁰

2.3.1.5 Learning by Using

Je weiter verbreitet eine Innovation ist, umso mehr wird sie angewendet und umso mehr wird über sie gelernt (Lerneffekte).²¹ Folglich wird die Innovation weiterentwickelt und verbessert. Ein Flugzeugkonzept wie beispielsweise die DC-8 gewinnt bedeutend an Passagierkapazität, Antriebsleistungsfähigkeit und Aerodynamik, je weiter die Verbreitung und die Nutzung voranschreitet.²²

2.3.1.6 Kollektive Umstellungskosten

Die Herausforderung für Unternehmen, die versuchen eine neue und inkompatible

Technologie einzuführen, liegt darin eine bestimmte Netzwerkgröße zu erreichen. Dazu müssen sie die kollektiven Umstellungskosten, d.h. die kombinierten Umstellungskosten aller Anwender überwinden. Diese haben Ihre Ursache oft in langlebigen Vermögenswerten, wie Hardware und Software oder Informationssysteme und die Schulung zu deren Nutzung. Kollektive Umstellungskosten sind in vielen Informationsbranchen die stärkste Einzelkomponente, die für einen Rechtebesitzer arbeitet. Sie verlaufen nicht linear, so ist die Überzeugung von zehn Personen zum Wechsel in ein inkompatibles Netzwerk mehr als zehnmal schwieriger, als einen einzelnen Kunden dazu zu bewegen.²³

2.4 Modell Brian Arthur „ konkurrierende Techniken bei zunehmenden Anwendungserträgen

Zunächst werden in einem einfachen Modell zwei konkurrierender Techniken bei zunehmenden Anwendungserträgen dargestellt. Die Technikalternativen A und B ersetzen eine ältere Technik und können nach der einmaligen Auswahl nicht mehr revidiert werden. Es wird angenommen, dass die Entscheider keinerlei Präferenzen für Technik A oder B haben.

Der erste Nutzer wählt die Technik mit dem höheren Anwendungsertrag (Technik A in der Tabelle). Dadurch wird der Anwendungsertrag von A gesteigert und der nächste Nutzer wird ebenfalls A bevorzugen. Dies wird mit dem Resultat fortgeführt, dass sich der Adaptions-Prozess von Beginn an bei A festsetzt und die Technik B

nicht angenommen wird, obwohl diese letztendlich größere externe Erträge aufweist.²⁴

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 4: Anwendungserträge von A und B bei vorgegebener Anzahl von (frühern) Nutzern

Quelle : Arthur (1988), S. 593

In diesem einfachen Modell lassen sich zwei Merkmale konkurrierender Techniken erkennen: Inflexibilität und potenzielle Ineffizienz. ²⁵ Potenzielle Ineffizienz bedeutet, dass nicht gewährleistet wird, dass die getroffene Entscheidung nachfolgend den effizientesten Entscheidungsweg auslöst. Mit dem Attribut potenziell wird allerdings angezeigt, dass nicht notwendigerweise ein ineffizienter Weg in bezug auf Kosten und Nutzen eines angestrebten Ergebnisses eingeschlagen werden muss.²⁶ Inflexibilität soll bedeuten, dass die Verteilung, die sich aufgrund der Zufallsschwankungen zu Beginn des Prozesses herausgebildet hat, persistent ist.²⁷ Das heißt, der Zufall spielt im weiteren Verlauf eine immer geringere Rolle, und der Selbstverstärkungseffekt eines eingeschlagenen Pfades kann mit fortschreitender Intensität in einen lock-in führen, ²⁸ worauf in Kapitel 3 näher eingegangen wird.

Dieses einfache Modell entspricht aber nicht der Realität, da Anwender in der Regel Präferenzen für bestimmte Alternativen haben.

Es werden deshalb in einem neuen Modell zwei Anwender - Typen betrachtet: Anwender R hat eine ursprüngliche Präferenz für Technik A und Anwender S eine ursprüngliche Präferenz für Technik B.

In diesem Fall entscheidet die Reihenfolge in der die verschiedenen Anwender auftreten über die Richtung, die der Markt dann einschlägt.

Man nimmt an, dass die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von R und S jeweils 50 % beträgt. Tritt somit Anwender R auf, so wählt er Technik A und umgekehrt. „This process is a simple gambler´s coin-toss random walk.”²⁹

[...]

^[1] Gerybadze, A.(1982): S.23ff.

^[2] vgl. Shapiro/Varian (1999),

^[3] vgl. Clement (2001),

^[4] vgl. Shapiro/Varian (1999), S. 230f.

^[5] vgl. Shapiro/Varian (1999), S.230f. u. Economidies (1996), S. 673ff.

^[6] vgl. Clement (2001),

^[7] vgl. Hess (2000),

^[8] vgl. Shapiro/Varian (1999), S.232ff.

^[9] vgl. Shapiro/Varian S. 242

^[10] vgl. Clement (2001), S.58f.

^[11] Weiber (1992),

^[12] vgl. Wicke (1991), S.20ff.

^[13] vgl. Shapiro/Varian (1999),

^[14] vgl. Clement et. al. (1999), S.81ff.

^[15] Rogers (1995)

^[16] vgl. Clement (2001), S. 61f.

^[17] vgl. Shapiro/Varian (1999),

^[18] vgl. Shapiro/Varian (1999),

^[19] vgl. Arthur (1988),

^[20] vgl. ebenda

^[21] vgl. Klodt (1995), S.103f.

^[22] vgl. Arthur (1988),

^[23] vgl. Shapiro/Varian (2001), S. 243

^[24] vgl. Arthur /1988), S. 592ff.

^[25] vgl. Arthur (1988), S. 593

^[26] vgl. Stark (1993),

^[27] vgl. Ackermann (1999),

^[28] vgl. Witt (1997), S.753ff.

^[29] Arthur (1988), S. 593