Das Lock-in-Phänomen: Eine Untersuchung anhand der Windenergienutzung

Inhaltsübersicht

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Technologischer Lock-in
2.1 Technologische Paradigmen und Pfadabhängigkeit
2.2 Zunehmende Anwendungserträge
2.2.1 Lern- und Skaleneffekte
2.2.2 Netzwerkeffekte
2.2.3 Weitere Gründe für zunehmende Anwendungserträge
2.3 Allgemeine Kritik und eine zusammenfassende Aussage zum Lock-in

3. Institutioneller Lock-in und institutionelle Auswirkungen auf den technologischen Lock-in

4. Die umweltökonomische Bedeutung des Lock-in-Phänomens

5. Die Ausgrenzung der Windenergie durch technologischen Lock-in
5.1 Netzwerkeffekte in Form von Kapazitätseffekten in der Windenergienutzung
5.1.1 Netzwerkeffekte durch eine räumliche Verteilung von Windkraftanlagen
5.1.2 Zunahme der Kapazitätseffekte durch Windleistungsprognosen
5.1.3 Die Auswirkungen einer Optimierung der Anlagentechnik von Windkraftanlagen auf die schwankende Leistungsabgabe
5.1.4 Konklusionen
5.2 Ermittlung der Lern- und Skaleneffekte in der Windenergie-nutzung unter Anwendung des Erfahrungskurvenmodells
5.3 Der Einfluss der Institutionen auf die Windenergienutzung am Beispiel Deutschlands
5.4 Zusammenfassung

6. Resümee und politische Implikationen

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Lineare und doppelt logarithmierte Erfahrungskurve

Abbildung 2: Grundmodell eines Lernsystems

Abbildung 3: Struktur des weltweiten Primärenergieverbrauchs nach Energieträgern, 2005

Abbildung 4: Einzel- und Summenleistung von Windkraftanlagen am Windpark

Abbildung 5: Ausgleichseffekt durch die zunehmende räumliche Verteilung von Windparks in Deutschland

Abbildung 6: Weltweit installierte Windenergiekapazität 2001

Abbildung 7: Erfahrungskurven ausgewählter Energiesysteme in der EU, 1980-1995

Abbildung 8: Staatliche Förderprogramme und ihre Auswirkungen auf die Entwicklung der jährlich neu installierten Windleistung in Deutschland

Abbildung 9: Das Lock-in-Phänomen und seine wesentlichen Einflussfaktoren

Abbildung 10:Der Lock-out der Windenergienutzung und seine Einflussfaktoren

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Lernraten aus Erfahrungskurven für Windkraftanlagen in ausgewählten Regionen

Tabelle 2: Erfahrungskurve und Lernraten ausgewählter Energiesysteme

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

„The difficulty lies, not with the new ideas, but in escaping the old ones. “

John Maynard Keynes

1. Einleitung

Seit Mitte der achtziger Jahre des letzten Jahrhunderts ist das Phänomen des technologischen Lock-ins nicht nur für Ökonomen von zunehmendem Interesse, sondern auch für Historiker und Soziologen. Für Wissenschaftler, die sich für die Interdependenzen von technologischem und ökologischem Wandel interessieren, gewinnt das Thema immer mehr an Bedeutung. Die zentrale Idee des Lock-ins ist, dass Technologien und technologische Systeme einem bestimmten Entwicklungspfad folgen, den man nur unter schwierigen und kostenintensiven Umständen wieder verlassen kann. D.h. sie entwickeln sich pfadabhängig.

Das Lock-in-Phänomen war in den achtziger und neunziger Jahren vor allem im Zusammenhang mit wettbewerblichen Aspekten von Interesse. Ökonomen wie David (1985, 1986, 1987), Arthur (1988, 1989, 1994) oder auch Cowan (1987, 1990, 1991) entwickelten Denkansätze oder Modelle, um die Dominanz bestimmter Produkte oder Technologien zu erklären oder den Vorrang bestimmter inferiorer Standards zu begründen.

Die entwickelten Erklärungsansätze für Lock-in-Phänomene wurden in der Literatur aufgegriffen (vgl. u.a. North 1992; Pierson 2000), um die Beharrlichkeit bestimmter Institutionen zu begründen, da festgestellt wurde, dass Institutionen teilweise ebenso wie bestimmte Technologien einer pfadabhängigen Entwicklung folgen.

In den letzten Jahren ist das Lock-in-Phänomen insbesondere im Zusam-menhang mit seinen umweltökonomischen Auswirkungen von einigen Autoren erforscht worden (vgl. u.a. Rip und Kemp 1998; Unruh 2000, 2002). Diese Autoren stellen fest, dass eine pfadabhängige Entwicklung besonders bei Technologien der Energieerzeugung beobachtbar ist und dass in den meisten Volkswirtschaften die konventionelle Energieerzeugung dominiert. Trotz großer Fortschritte und Innovationen in der Technik derjenigen Energiesysteme, die auf regenerativen Energieträgern basieren, nimmt deren Anteil an der Energiebereitstellung nur geringfügig zu. Das heißt, es liegt einerseits ein Lock-in hinsichtlich der konventionellen Energieerzeugung vor und andererseits eine Ausgrenzung (Lock-out) der Nutzung regenerativer Energien.

Die Autoren versuchen jedoch nicht diese Lock-in- bzw. Lock-out-Situationen anhand der gängigen Modelle und Denkansätze zum Lock-in-Phänomen zu begründen, sondern stellen diese Situationen lediglich anhand der Verbreitung (bezogen auf den Primärenergieverbrauch) der verschieden Energiesysteme fest.

Diese Arbeit stellt deshalb einen Zusammenhang zwischen den allgemeinen Erklärungsansätzen des Lock-in-Phänomens und der festgestellten Lock-in- bzw. Lock-out-Situationen bei bestimmten Energiesystemen her. Dazu soll zunächst im ersten Teil ein argumentativer Überblick über das Lock-in-Phänomen gegeben werden. Von zentralem Interesse ist die Frage, welche Faktoren für das Zustandekommen solcher Lock-in-Situationen ausschlag-gebend sind. Diese Faktoren dienen teilweise auch der Erklärung für ein mögliches Auftreten von Lock-in-Situationen bei Institutionen, was im dritten Kapitel untersucht werden soll. Weiterhin ist in diesem Kapitel von Interesse, welche Rolle Institutionen im Zusammenhang mit dem Lock-in von Technologien spielen und inwieweit das Lock-in-Phänomen die Institutionen selbst prägt.

Die im zweiten und dritten Kapitel gewonnenen Erkenntnisse zum technologischen und institutionellen Lock-in sind entscheidend, um die Umweltauswirkungen dieser Phänomene zu verstehen. Im darauffolgenden Teil wird dieser Zusammenhang dargestellt und erläutert. Es stellt sich dann die Frage, ob man, ausgehend von den Ergebnissen der Analysen, die Ausgrenzung erneuerbarer Energien erklären kann. Diese Frage soll exemplarisch anhand der Windenergienutzung im fünften Kapitel beantwortet werden. Eine Ausriegelung, die als komplementäre Konzeption zum Lock-in zu verstehen ist, müsste sich mit den gleichen Faktoren begründen lassen. Das heißt, Faktoren, die zu Lock-in-Situationen beitragen, müssten bei der Ausriegelung der Windenergie eine entgegengesetzte Ausprägung aufweisen.

Im letzten Kapitel sollen die Ergebnisse der Arbeit zusammengetragen werden und es soll abschließend aufgezeigt werden, welche Implikationen sich für die Politik ergeben.

2. Technologischer Lock-in

Im Folgenden sollen die wichtigsten Dynamiken, die zu Lock-in-Situationen führen können, untersucht werden. Zunächst wird die Entwicklung von Technologien entlang eines bestimmten Pfades dargestellt und dahingehend analysiert, welchen Einfluss technologische Paradigmen auf eine derartige Entwicklung haben. Weiterhin wird die Rolle der zunehmenden Anwendungserträge, die bestimmte Anreizstrukturen generieren bzw. verstärken, bei Lock-in-Situationen ausgeleuchtet. Von besonderem Interesse sind hierbei Netzwerk-, Skalen- und Lerneffekte, die eine positive Rückkopplung generieren und auf diese Weise die Richtungsentwicklung von Technologien intensivieren.

2.1 Technologische Paradigmen und Pfadabhängigkeit

Die Ökonomik^[1] geht von der Vorstellung einer irreversiblen Entwicklung, aufbauend auf einem „historischen Prozeß“, aus. Der Fortschritt in der Technologie wird einerseits als sprunghaft und unvorhersehbar angesehen, andererseits folgt er aber auch bestimmten systematischen Gesetzmäßigkeiten. Die Entwicklung verläuft entlang einer bestimmten eingeschlagenen Richtungslinie (Erdmann 1993, S. 23). Diese geläufige Sichtweise wird in der relevanten Literatur als „pfadabhängige Entwicklung“ bezeichnet.

Nach Nelson und Winter (1977) folgen Innovationen einer „natürlichen Trajektorie“, deren Verlauf im Wesentlichen von den Erwartungen und Erfahrungen der Forscher und Techniker abhängt. Sie fassen dies unter dem Begriff des „technologischen Regimes“ (Nelson und Winter 1977, S. 57) zusammen, während Dosi (1982) den inhaltlich weitgehend gleichen Sachverhalt als „technologisches Paradigma“ bezeichnet.^[2] Alle drei genannten Autoren verweisen auf die Existenz von bestimmten Regeln, Prinzipien und Heuristiken, die das Denken und Handeln der Wissenschaftler und Techniker begrenzen. Dies betrifft z.B. das Verständnis eines technologischen Problems und die damit verbundenen Lösungsansätze. Einzelne Industrien, z.B. die fossile Energieerzeugung, können zudem entscheidend für die Entwicklung von ganzen Industriezweigen sein und somit Einfluss auf die gesamte Volkswirtschaft ausüben. Perez (1983) spricht in diesem Zusammenhang vom „techno-economic paradigm“ (Perez 1983, zit. n. Freeman 1991, S. 212).

Der sich entwickelnde technische Fortschritt entlang eines bestimmten Pfades wird also von technologischen Paradigmen entscheidend geprägt (Dosi 1988, S. 1127). Die Akteure nehmen andere Paradigmen nur unzureichend wahr, sind diesen gegenüber regelrecht blind (Dosi 1982, S. 153). Ihre Anstrengungen, Technologien weiterzuentwickeln, folgen sämtlich der Richtung der bereits erprobten Entwicklungen bzw. Ideen und des gesicherten Wissens. Dies kann zu einem starken Ausgrenzungseffekt führen, indem weitere technologische Möglichkeiten und Lösungen, die außerhalb des entscheidenden Paradigmas liegen, nicht in Betracht gezogen werden (Dosi 1982):

„Technological Paradigms have a powerful exclusion effect: the efforts and the technological imagination of engineers and of the organizations they are in are focussed in rather precise directions while they are, so to speak, “blind” with respect to other technological possibilities“ (Dosi 1982, S. 153).

Die Technologieentwicklung entlang dieses Pfades kann zu einem Lock-in führen, selbst wenn das herrschende technologische Paradigma gegenüber anderen volkswirtschaftlich nicht optimal ist.

Um diese Pfadabhängigkeit differenzierter betrachten zu können, unterscheiden Liebowitz und Margolis (1995) drei Arten der Pfadabhängigkeit:

Eine Pfadabhängigkeit ersten Grades kommt zustande, wenn eine Sensitivität gegenüber den Anfangsbedingungen vorliegt. Das bedeutet, anfängliche Aktionen, seien sie auch nur wenig signifikant, bringen die Entwicklung auf einen bestimmten Pfad, der nicht unbedingt zu Ineffizienz führt (Liebowitz und Margolis 1995). So hat z.B. die Entscheidung eines Unternehmers, eine hohe Investition zu tätigen, noch über Dekaden hinweg Konsequenzen. Allerdings kann er bei seiner Entscheidung alle langfristigen Auswirkungen voll mit-einbezogen und richtig eingeschätzt haben. Diese Art der Pfadabhängigkeit findet sich grundsätzlich in Volkswirtschaften, da gegenwärtige Zustände generell zeitlich-kausal von der Vergangenheit abhängen. Die Abhängigkeiten müssen sich nicht als ineffizient herausstellen (Reichel 1998, S. 90).

Führt unvollständige Information zu einer Pfadabhängigkeit, liegt eine Pfadabhängigkeit zweiten Grades vor. Eine Lösung, die ursprünglich als optimal angesehen wurde, stellt sich ex post unter Verfügbarkeit der vollständigen Information als nicht optimal heraus. Dies kann unter Umständen zu einem nicht wünschenswerten Zustand führen, der jedoch unter Berücksichtigung der verfügbaren Informationen zum Entscheidungszeitpunkt nicht als ineffizient betrachtet werden kann (Liebowitz und Margolis 1995).

Von Pfadabhängigkeit dritten Grades wird ausgegangen, wenn es bei vollständiger Information über die Handlungsmöglichkeiten trotz rationaler Entscheidungsträger zu einer volkswirtschaftlich ineffizienten Situation kommt (Liebowitz und Margolis 1995, S. 207). Diese Form der ineffizienten Pfadabhäng-igkeit tritt häufig dann auf, „wenn technologische Paradigmata verriegelt werden“ (Reichel 1998, S. 91).^[3]

Ein prominentes Beispiel für eine Pfadabhängigkeit dritten Grades ist das QWERTY-Keyboard. Die Anordnung der Buchstaben war gezielt ergonomisch ungünstig gestaltet worden, um bestimmte mechanische Probleme der Schreibmaschine zu umgehen. Nach dem Aufkommen neuartiger Schreib-maschinensysteme und des Computers wurde das QWERTY-Keyboard jedoch beibehalten, obwohl es anderen Systemen bezüglich der Tippgeschwindigkeit deutlich unterlegen war (David 1985). Für Liebowitz und Margolis (1990, 1995) ist dies jedoch kein überzeugendes Beispiel für eine Pfadabhängigkeit dritten Grades. Sie bestreiten vielmehr grundsätzlich die Möglichkeit einer derartigen Pfadabhängigkeit. Ihnen zufolge würden die Akteure den Pfad in jedem Fall wechseln, wenn dieser Wechsel deutliche Verbesserungen erwarten ließe. Wenn die Akteure von dem Wandel profitieren könnten, wiesen sie auch die erforderliche Zahlungsbereitschaft auf (Liebowitz und Margolis 1995).

2.2 Zunehmende Anwendungserträge

Eine weitere Ursache für Pfadabhängigkeiten und das Zustandekommen eines technologischen Lock-ins ist neben den oben genannten technologischen Paradigmen die Attraktivität einer Technologie. Diese Attraktivität steigt durch die Wirksamkeit positiver Rückkopplung^[4] mit zunehmender Verbreitung und Anwendung (Arthur 1988, S. 590):

„What makes competition between technologies interesting is that usually technologies become more attractive – more developed, more widespread, more useful – the more they are adopted“ (Arthur 1988, S. 590).

Das frühe Stadium dieses Wettbewerbs ist von Unsicherheit und unzureichender Kenntnis von Qualität und Eigenschaften der im Wettbewerb stehenden Technologien gekennzeichnet. Dies oder auch vergleichsweise unbedeutende zufällige Ereignisse^[5] spielen eine wichtige Rolle für die anfängliche Diffusion einer Technologie und die Entwicklung in eine bestimmte Richtung (siehe 2.1 Pfadabhängigkeit). Die frühe Verbreitung einer bestimmten Technologie kann, bedingt durch positive Rückkopplung, zu einem Schneeballeffekt führen. Die am weitesten verbreitete Technologie profitiert dann mehr von Entwicklungs-fortschritten als die im Wettbewerb stehenden Technologien (Cowan 1990). Als Konsequenz wird der Markt von der anfangs am weitesten verbreiteten Technologie dominiert und das mögliche Durchsetzen einer inferioren Technologie kann auf diese Weise ein Marktversagen zur Folge (Arthur 1989).

Die steigende Attraktivität, bedingt durch positive Rückkopplung, der eine Adoption folgt, wird von Arthur mit dem Begriff der „zunehmenden Anwendungserträge“ bezeichnet.^[6] Zunehmende Anwendungserträge können sowohl auf der Anbieterseite des Marktes, bedingt z.B. durch Lerneffekte, als auch auf der Nachfragerseite, verursacht z.B. durch Netzwerkeffekte, auftreten. Die wichtigsten positiven Rückkopplungseffekte sollen im Folgenden untersucht werden.

2.2.1 Lern- und Skaleneffekte

Mit der Einführung von innovativen Technologien sind anfänglich hohe Kosten verbunden. Diese nehmen mit zunehmender Erfahrung sowohl auf Seiten der Produktion als auch auf Seiten der Nutzer deutlich ab. Ein gängiges Modell, um derartige Kostendegressionen zu veranschaulichen, ist das Erfahrungs-kurvenmodell.

In den Modellen, die eine Diffusion von Technologien abbilden, werden die unterschiedlichen Effekte und Mechanismen dargestellt, die als Ursachen für Lock-in-Situationen ausgemacht werden können. Einige Ökonomen (vgl. z.B. Arthur 1989; David 1987) legen ihren Schwerpunkt auf diejenigen Skalenerträge, die sich unmittelbar aus den Interdependenzen zwischen den Nutzern ergeben. Bei anderen wie z.B. Cowan (1987, 1991) steht der Lernprozess in der Produktion und beim Anwender im Vordergrund, der bei zunehmender Adoption eines Produktes einsetzt. Performance und Produktivität von individuellen Technologien und technologischen Systemen steigen typischerweise, wenn Organisationen und Individuen Erfahrungen mit ihnen machen (Grübler et al. 1999, S. 252). Lock-in-Situationen werden nach diesem Ansatz durch Lerneffekte begünstigt. Das Learning-by-doing^[7] kennzeichnet diesen Effekt auf der Anbieter- und Produzentenseite. Die zunehmenden Erfahrungen in der Produktion einer Technologie führen in der Folge zu Kostensenkungen. Das Learning-by-using^[8] umschreibt hingegen Lerneffekte auf der Nachfragerseite bei der Anwendung von Produkten oder Technologien. Diese können ebenso unternehmensbezogen sein, wenn sie sich aus der Verwendung von Produkten und Inputs im Produktionsprozess ergeben. Weitere Lerneffekte resultieren aus Fortschritten in Forschung und Entwicklung. Diese Fortschritte lassen sich unternehmensextern begründen und wirken sich in Wirtschaft und Technik gleichermaßen aus (Malerba 1992).

Die Anfangszeit einer neuen Technologie ist von großen Unsicherheiten hinsichtlich möglicher Weiterentwicklungen geprägt, da sich der wirkliche Nutzen der Technologie erst am Ende des Lernprozesses herausstellt. Erst im weiteren Verlauf zeigen sich die spezifischen Vorteile einer neuen Technologie (Thum 1994). Obwohl zu erwarten ist, dass der Nutzen mit zunehmendem Gebrauch einer Technologie steigt, lässt sich der Grad dieser Optimierung nur schlecht vorhersagen. Aus diesem Grund führte Cowan (1990) den Begriff „learning about payoffs“ ein: Je länger eine Technologie im Gebrauch ist, desto geringer wird die Unsicherheit bezüglich ihres zukünftigen Nutzens. Für den von Arthur verwendeten Begriff des Learning-by-using ist dagegen entscheidend, wie oft und von wie vielen Nutzern diese Technologie bisher genutzt wurde (Arthur 1989). Cowan und Arthur kommen jedoch beide trotz unterschiedlicher Ansätze und Auffassungen hinsichtlich des Lernens zu dem Ergebnis, dass die beschriebenen Rückkopplungseffekte Lock-in-Situationen von inferioren Technologien verursachen können.

[...]

^[1] Insbesondere die evolutorische Ökonomik.

^[2] Im Original: „technological paradigm“; Dosi (1982), S. 148.

^[3] Weiterhin spielen die im folgenden Abschnitt besprochenen positiven Rückkopplungseffekte eine wesentliche Rolle für das Zustandekommen einer Pfadabhängigkeit dritten Grades.

^[4] Eine Rückkopplung liegt vor, wenn ein Prozess Einfluss auf einen anderen Prozess ausübt und dieser wieder Einfluss auf den ursprünglichen Prozess hat. Bei einer Verstärkung des ersten Prozesses spricht man von positiver Rückkopplung, sonst von negativer Rückkopplung (Clement 2001, S. 57).

^[5] Arthur (1989 S. 117) spricht von „small historical events“.

^[6] Arthur (1988 S. 590) spricht von „increasing returns to adoption“.

^[7] Der Begriff wurde maßgeblich von Arrow (1962) geprägt. Er integrierte erstmals Lerneffekte in ökonomische Modelle.

^[8] Der Begriff geht auf Rosenberg (1982) zurück