Standardisierung und Koexistenz in Netzeffektmärkten: Modellgeleitete Analyse unter besonderer Berücksichtigung von IuK-Märkten
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Lohmar
Eul
2007
|
| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Industrieökonomik
5 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XXII, 202 S. graph. Darst. 210 mm x 148 mm, 334 gr. |
| ISBN: | 9783899366181 3899366182 |
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Inhaltsverzeichnis
Geleitwort II
Danksagung III
Abbildungsverzeichnis IX
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis XII
Zusammenfassung XIV
Abstract XVI
0. Einleitung: Problemstellung und Aufbau der Arbeit l
1. Grundsätzliches zur Netzeffektökonomie 6
1.1 Definition von zunehmenden Anwendungserträgen und Netzeffekten 6
1.2 Wirkungen auf die Marktentwicklung 9
1.2.1 Natürliches Monopol 9
1.2.2 Pfadabhängigkeit und Lock-In 11
1.2.3 Marktversagen 12
1.2.4 Kritische Masse 14
1.3 Zwischenfazit und Übergang zum nächsten Kapitel 17
II. Standardisierung und Koexistenz in Märkten mit globalen
Netzeffekten 18
11.1 Das Grundmodell von Brian Arthur 18
II. 1.1 Modellannahmen 18
II. 1.2 Modellanalyse 20
II. 1.3 Kritische Würdigung 25
11.2 Marktentwicklung bei nichtlinearen globalen Netzeffekten 28
11.2.1 Nichtlineare Netzeffekte 28
11.2.2 Analyse der Marktentwicklung 30
IX
II.3 Marktentwicklung bei verschiedenen Kompatibilitätsgraden 39
II.3.1 Kompatibilität in der Ökonomie 40
H.3.2 Analyse der Marktentwicklung bei verschiedenen Kompatibilitätsgraden
und bei linearen globalen Netzeffekten 41
II.3.3 Analyse der Marktentwicklung bei verschiedenen Kompatibilitätsgraden
und bei nichtlinearen globalen Netzeffekten 44
H.4 Nichtlineare Polya-Urnen-Prozesse 47
11.4.1 Theoretische Grundlagen 47
11.4.2 Analyse der Marktentwicklung bei einer kontinuierlichen
Präferenzverteilung 52
II.5 Zusammenfassung und Reflexion der Ergebnisse vor dem
Hintergrund der traditionellen Netzeffekttheorie 65
H.5.1 Bisherige Ergebnisse 65
11.5.2 Verwandte Ansätze aus der traditionellen Netzeffekttheorie 67
H.5.3 Schwächen der traditionellen Netzeffektmodellierung 68
II.5.4 Übergang zum nächsten Kapitel 69
III. Standardisierung und Koexistenz in Märkten mit direkten und
lokalen Netzeffekten 71
HJ.] Grundlagen und kritische Würdigung bisheriger Arbeiten 71
III. 1.1 Direkte und lokale Netzeffekte 72
III. 1.1.1 Direkte Netzeffekte: Charakterisierung und Abgrenzung 72
III. 1.1.2 Empirische Relevanz 74
III. 1.1.3 Formale Darstellung 75
III. 1.1.4 Direkte Neueffekte vs. lokale Netzeffekte 76
III. 1.2 Netzwerke und Netzstrukturparameter 78
III. 1.2.1 Das Interaktionsnetzwerk 78
III. 1.2.2 Die Netzwerkstrukturparameter 80
HI. 1.2.2.1 Netzwerkgröße 80
III. 1.2.2.2 Grad der Verbundenheit und Grad eines Netzwerkes 81
III. 1.2.2.3 Netzwerkdichte 82
III. 1.2.2.4 Offene und geschlossene Netzwerktopologien 84
III. 1.2.3 Zur Empirie bei Neuwerken 89
III. 1.3 Kritische Würdigung bisheriger Arbeiten 90
III. 1.3.1 Simulationsstudie von Rock 90
III. 1.3.2 Simulationsmodell von Wendt, v. Westarp und König 92
III. 1.3.3 Perkolationsmodell und Erweiterungen 93
III.2 Modellgestützte Untersuchung der Diffusion konkurrierender Varianten
eines Netzeffektgutes 95
111.2.1 Das Modell 95
111.2.1.1 Erläuterung der Angebotsseite 96
111.2.1.2 Erläuterung der Nachfrageseite 97
111.2.2 Simulationsgeleitete Analyse 103
111.2.2.1 Modellspezifizierung für Kommunikationsgüter 103
111.2.2.1.1 Statische Erwartungen 105
111.2.2.1.2 Erwartungsbildung durch Einbeziehung der erweiterten
Netzwerkumgebung 115
111.2.2.2 Modellspezifizierung für Informationsgüter 118
111.2.3 Stochastische Analyse 125
HI.2.3.1 Methode 125
HI.2.3.2 Kommunikationsgüter 129
111.2.3.2.1 Stabilitätsanalyse 129
IH.2.3.2.2 Interpretation der Ergebnisse und Marktimplikationen 132
111.2.3.2.2.1 EDI-Märkte 134
111.2.3.2.2.2 Mobilfunkmärkte 138
111.2.3.3 Informationsgüter 144
IH.2.3.3.1 Stabilitätsanalyse 144
111.2.3.3.2 Interpretation der Ergebnisses und Marktimplikationen 152
III.2.3.3.2.1 Märkte für Business-Standard-Software 153
IH.2.3.3.2.2 Märkte für Office-Communication-Software 155
111.2.4 Zwischenfazit und Übergang zum nächsten Kapitel 157
XI
III.3 Endogenisierung der Anbieterentscheidungen 159
111.3.1 Modellannahmen 160
111.3.2 Modellanalyse 163
IH.3.2.1 Hoher Grad des Netzwerks 163
111.3.2.1.1 Kompatibilitätsentscheidung 164
111.3.2.1.2 Inkompatibilitätsentscheidung 166
III. 3.2.1.3 Vergleich der Entscheidungen 167
III.3.2.1.4 Robustheit der Ergebnisse 169
UI.3.2.2 Niedriger Grad des Netzwerkes 173
HI.3.2.2.1 Kompatibilitätsentscheidung 173
III.3.2.2.1 Inkompatibilitätsentscheidung 173
HI.3.2.2.3 Vergleich der Entscheidungen 177
III.3.2.2.4 Robustheit der Ergebnisse 178
III.3.3 Zwischenfazit 180
IV. Schlussbetrachtung 182
Literaturverzeichnis 185
Anhang 194
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Abbildung 1.1; Die Netzwerkgröße im Gleichgewicht vs. der Netzwerkgröße des 13
sozialen Optimums.
Abbildung I.2.- Konstruktion einer Nachfragekurve bei rationalen Erwartungen. 15
Abbildung II.l: Simulationslauf des Grundmodells von Brian Arthur bei 23
Abbildung II.2: Entwicklung des Marktanteils der Technik A (Ordinate) aufge- 24
tragen gegen die Anzahl der insgesamt getätigten Adoptionsentscheidungen
(Abszisse).
Abbildung II.3; Simulationslauf bei y = \/3und \bR -aH\ = \b, -a\ =1,5 und 33
r,s=l.
Abbildung II.4: Die Entwicklung des Marktanteils der Technik A in Abhängig- 34
keit der insgesamt getätigten Adoptionen.
Abbildung II.S: Simulationslauf bei y = 2 und bs~Us =_fc"~a" =]000.
s r
Abbildung II.6: Entwicklung des Marktanteils der Technik A (Ordinate) aufge- 36
tragen gegen die Anzahl der insgesamt getätigten Adoptionsentscheidungen
(Abszisse).
Abbildung IL7: Stabilitätsdiagramm für ein instabiles, inneres Marktgleichge- 50
wicht.
Abbildung II.8: Stabilitätsdiagramm für ein stabiles, inneres Marktgleichge- 50
wicht.
Abbildung II.9: Die Adoptionswahrscheinlichkeit der Technik A (rote Kurve) 59
bei einem logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungserträge mit
dem Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen Präferenz-
differenzierung m = 3.
Abbildung 11.10: Simulation der Entwicklung der Adoptionswahrscheinlichkeit 60
der Technik A für einen logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungs-
erträge mit dem Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen
Präferenzdifferenzierung m = 3.
XIII
Abbildung 11.11: Simulation der Entwicklung des Marktanteils der Technik A 61
für einen logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungserträge mit dem
Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen Präferenzdifferen-
zierung m = 3.
Abbildung 11.12: Die Adoptionswahrscheinlichkeit der Technik A (rote Kurve) 62
bei einem logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungserträge mit
dem Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen Präferenz-
differenzierung m = 1,5.
Abbildung 11.13: Simulation der Entwicklung der Adoptionswahrscheinlichkeit 63
der Technik A für einen logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungs-
erträge mit dem Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen
Präferenzdifferenzierung m = 1,5.
Abbildung 11.14: Simulation der Entwicklung des Marktanteils der Technik A 64
für einen logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungserträge mit dem
Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen Präferenzdifferen-
zierung m = 7,5.
Abbildung III.1 .(Interaktions-)Netzwerk mit zwei inkompatiblen Standards rot 73
und blau.
Abbildung 111.2: Graph und zugehörige (Sozio-) Matrix. 79
Abbildung III.3: Ein geschlossenes, dichtes persönliches Netzwerk (links) und 85
ein offenes, radiales persönliches Netzwerk (rechts).
Abbildung III.4: Zwei geschlossene Netzwerktopologien. 87
Abbildung III.5: Zwei offene Netzwerktopologien. 88
Abbildung 111.6: Simulationslauf bei d=5 und N= WO. 105
Abbildung III.7: Verlauf der Diffusionsrate des Kommunikationsgutes. 107
Abbildung III.8: Simulationslauf bei N= 100 und d=3. 109
Abbildung III.9: Simulationslauf bei N= 100 und d=5. 110
Abbildung 111.10: Simulationslauf bei N= WO und d=7. 110
Abbildung III.ll: Simulationslauf bei N= 100 und d=9. 111
Abbildung 111.12: Simulationslauf bei N= 100 und d=I3. 111
Abbildung 111.13: Verläufe der Diffusionsraten des Kommunikationsgutes. 112
vrv
Abbildung 111.14: Simulationslauf bei d=5undN=100. 115
Abbildunglll.l5:Simulationslaufbeid= 11 und \a-bVr = O. 121
Abbildung 111.16: Simulationslauf bei d = 11 und \a - bV r = 1. 121
Abbildung 111.17: Simulationslauf bei d = 11 und \a - b\/r = 2. 122
Abbildung 111.18: Simulationslauf bei d = 11 und\a - W r = 4. 122
Abbildung 111.19: Simulationslauf bei \a - b\/r = 4 und d= 13. 124
Abbildung 111.20: Simulationslauf bei \a - b\/r = 4 und d= 17. 124
Abbildung 111.21: Marktanteile der „EDI Solutions" im Jahr 1999 in 135
Deutschland und USA.
Abbildung 111.22: Bewertung von 1 (sehr wichtig) bis 5 (unwichtig) einiger Ein- 136
flussfaktoren auf die Adoptionsentscheidung von EDI-Software-Lösungen.
Abbildung 111.23. Teilnehmerentwicklung im Mobilfunk in UK gemessen in 142
Tausende Verträge.
Abbildung III.24: Entwicklung der Marktanteile der Anbieter für mobile Tele- 142
kommunikationsdienste in UK.
Abbildung III.25: Teilnehmerentwicklung im deutschen Mobilfunkmarkt. 143
Abbildung 111.26. Entwicklung der Marktanteile der Netzbetreiber des 143
deutschen Mobilfunkmarktes.
Abbildung 111.27: Kurvenverläufe von h(a,d) bei verschiedenen a und 148
variierendem d.
Abbildung 111.28: (In-)Stabilitätskriteruim bei verschiedenem ctund bei 150
variierendem d.
Abbildung 111.29: ERP-Systeme in Deutschland und USA. 153
Abbildung 111.30: Bewertung von 1 (sehr wichtig) bis 5 (unwichtig) einiger Ein- 154
flussfaktoren auf die Adoptionsentscheidung von Business-Standard-Software.
Abbildung 111.31: Bewertung von 1 (sehr wichtig) bis 5 (unwichtig) einiger Ein- 156
flussfaktoren auf die Adoptionsentscheidung von Office-Communication-
Software.
XV
Abbildung III32: natürliches Monopol im Fall von kompatiblen Varianten. 165
Abbildung A.I: / * ""*"«(#) ist mit blauen Punkten und PM mop°'(N) mit roten 194
Punkten gekennzeichnet.
Tabelle III. 1: Vergleich der Auswirkungen der Kompatibilitätsentscheidung mit 168
der Inkompatibilitälsentscheidung. Firmen haben höheren Anreiz, sich für In-
kompatibilität zu entscheiden.
Tabelle III.2: Vergleich der Auswirkungen der Kompatibilitätsentscheidungen 177
mit der lnkompatibilitätsentscheidung. Firmen haben einen höheren Anreiz sich
für Inkompatibilität zu entscheiden. |
| adam_txt |
Inhaltsverzeichnis
Geleitwort II
Danksagung III
Abbildungsverzeichnis IX
Abkürzungs- und Symbolverzeichnis XII
Zusammenfassung XIV
Abstract XVI
0. Einleitung: Problemstellung und Aufbau der Arbeit l
1. Grundsätzliches zur Netzeffektökonomie 6
1.1 Definition von zunehmenden Anwendungserträgen und Netzeffekten 6
1.2 Wirkungen auf die Marktentwicklung 9
1.2.1 Natürliches Monopol 9
1.2.2 Pfadabhängigkeit und Lock-In 11
1.2.3 Marktversagen 12
1.2.4 Kritische Masse 14
1.3 Zwischenfazit und Übergang zum nächsten Kapitel 17
II. Standardisierung und Koexistenz in Märkten mit globalen
Netzeffekten 18
11.1 Das Grundmodell von Brian Arthur 18
II. 1.1 Modellannahmen 18
II. 1.2 Modellanalyse 20
II. 1.3 Kritische Würdigung 25
11.2 Marktentwicklung bei nichtlinearen globalen Netzeffekten 28
11.2.1 Nichtlineare Netzeffekte 28
11.2.2 Analyse der Marktentwicklung 30
IX
II.3 Marktentwicklung bei verschiedenen Kompatibilitätsgraden 39
II.3.1 Kompatibilität in der Ökonomie 40
H.3.2 Analyse der Marktentwicklung bei verschiedenen Kompatibilitätsgraden
und bei linearen globalen Netzeffekten 41
II.3.3 Analyse der Marktentwicklung bei verschiedenen Kompatibilitätsgraden
und bei nichtlinearen globalen Netzeffekten 44
H.4 Nichtlineare Polya-Urnen-Prozesse 47
11.4.1 Theoretische Grundlagen 47
11.4.2 Analyse der Marktentwicklung bei einer kontinuierlichen
Präferenzverteilung 52
II.5 Zusammenfassung und Reflexion der Ergebnisse vor dem
Hintergrund der traditionellen Netzeffekttheorie 65
H.5.1 Bisherige Ergebnisse 65
11.5.2 Verwandte Ansätze aus der traditionellen Netzeffekttheorie 67
H.5.3 Schwächen der traditionellen Netzeffektmodellierung 68
II.5.4 Übergang zum nächsten Kapitel 69
III. Standardisierung und Koexistenz in Märkten mit direkten und
lokalen Netzeffekten 71
HJ.] Grundlagen und kritische Würdigung bisheriger Arbeiten 71
III. 1.1 Direkte und lokale Netzeffekte 72
III. 1.1.1 Direkte Netzeffekte: Charakterisierung und Abgrenzung 72
III. 1.1.2 Empirische Relevanz 74
III. 1.1.3 Formale Darstellung 75
III. 1.1.4 Direkte Neueffekte vs. lokale Netzeffekte 76
III. 1.2 Netzwerke und Netzstrukturparameter 78
III. 1.2.1 Das Interaktionsnetzwerk 78
III. 1.2.2 Die Netzwerkstrukturparameter 80
HI. 1.2.2.1 Netzwerkgröße 80
III. 1.2.2.2 Grad der Verbundenheit und Grad eines Netzwerkes 81
III. 1.2.2.3 Netzwerkdichte 82
III. 1.2.2.4 Offene und geschlossene Netzwerktopologien 84
III. 1.2.3 Zur Empirie bei Neuwerken 89
III. 1.3 Kritische Würdigung bisheriger Arbeiten 90
III. 1.3.1 Simulationsstudie von Rock 90
III. 1.3.2 Simulationsmodell von Wendt, v. Westarp und König 92
III. 1.3.3 Perkolationsmodell und Erweiterungen 93
III.2 Modellgestützte Untersuchung der Diffusion konkurrierender Varianten
eines Netzeffektgutes 95
111.2.1 Das Modell 95
111.2.1.1 Erläuterung der Angebotsseite 96
111.2.1.2 Erläuterung der Nachfrageseite 97
111.2.2 Simulationsgeleitete Analyse 103
111.2.2.1 Modellspezifizierung für Kommunikationsgüter 103
111.2.2.1.1 Statische Erwartungen 105
111.2.2.1.2 Erwartungsbildung durch Einbeziehung der erweiterten
Netzwerkumgebung 115
111.2.2.2 Modellspezifizierung für Informationsgüter 118
111.2.3 Stochastische Analyse 125
HI.2.3.1 Methode 125
HI.2.3.2 Kommunikationsgüter 129
111.2.3.2.1 Stabilitätsanalyse 129
IH.2.3.2.2 Interpretation der Ergebnisse und Marktimplikationen 132
111.2.3.2.2.1 EDI-Märkte 134
111.2.3.2.2.2 Mobilfunkmärkte 138
111.2.3.3 Informationsgüter 144
IH.2.3.3.1 Stabilitätsanalyse 144
111.2.3.3.2 Interpretation der Ergebnisses und Marktimplikationen 152
III.2.3.3.2.1 Märkte für Business-Standard-Software 153
IH.2.3.3.2.2 Märkte für Office-Communication-Software 155
111.2.4 Zwischenfazit und Übergang zum nächsten Kapitel 157
XI
III.3 Endogenisierung der Anbieterentscheidungen 159
111.3.1 Modellannahmen 160
111.3.2 Modellanalyse 163
IH.3.2.1 Hoher Grad des Netzwerks 163
111.3.2.1.1 Kompatibilitätsentscheidung 164
111.3.2.1.2 Inkompatibilitätsentscheidung 166
III. 3.2.1.3 Vergleich der Entscheidungen 167
III.3.2.1.4 Robustheit der Ergebnisse 169
UI.3.2.2 Niedriger Grad des Netzwerkes 173
HI.3.2.2.1 Kompatibilitätsentscheidung 173
III.3.2.2.1 Inkompatibilitätsentscheidung 173
HI.3.2.2.3 Vergleich der Entscheidungen 177
III.3.2.2.4 Robustheit der Ergebnisse 178
III.3.3 Zwischenfazit 180
IV. Schlussbetrachtung 182
Literaturverzeichnis 185
Anhang 194
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Abbildung 1.1; Die Netzwerkgröße im Gleichgewicht vs. der Netzwerkgröße des 13
sozialen Optimums.
Abbildung I.2.- Konstruktion einer Nachfragekurve bei rationalen Erwartungen. 15
Abbildung II.l: Simulationslauf des Grundmodells von Brian Arthur bei 23
Abbildung II.2: Entwicklung des Marktanteils der Technik A (Ordinate) aufge- 24
tragen gegen die Anzahl der insgesamt getätigten Adoptionsentscheidungen
(Abszisse).
Abbildung II.3; Simulationslauf bei y = \/3und \bR -aH\ = \b, -a\ =1,5 und 33
r,s=l.
Abbildung II.4: Die Entwicklung des Marktanteils der Technik A in Abhängig- 34
keit der insgesamt getätigten Adoptionen.
Abbildung II.S: Simulationslauf bei y = 2 und bs~Us =_fc"~a" =]000.
s r
Abbildung II.6: Entwicklung des Marktanteils der Technik A (Ordinate) aufge- 36
tragen gegen die Anzahl der insgesamt getätigten Adoptionsentscheidungen
(Abszisse).
Abbildung IL7: Stabilitätsdiagramm für ein instabiles, inneres Marktgleichge- 50
wicht.
Abbildung II.8: Stabilitätsdiagramm für ein stabiles, inneres Marktgleichge- 50
wicht.
Abbildung II.9: Die Adoptionswahrscheinlichkeit der Technik A (rote Kurve) 59
bei einem logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungserträge mit
dem Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen Präferenz-
differenzierung m = 3.
Abbildung 11.10: Simulation der Entwicklung der Adoptionswahrscheinlichkeit 60
der Technik A für einen logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungs-
erträge mit dem Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen
Präferenzdifferenzierung m = 3.
XIII
Abbildung 11.11: Simulation der Entwicklung des Marktanteils der Technik A 61
für einen logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungserträge mit dem
Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen Präferenzdifferen-
zierung m = 3.
Abbildung 11.12: Die Adoptionswahrscheinlichkeit der Technik A (rote Kurve) 62
bei einem logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungserträge mit
dem Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen Präferenz-
differenzierung m = 1,5.
Abbildung 11.13: Simulation der Entwicklung der Adoptionswahrscheinlichkeit 63
der Technik A für einen logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungs-
erträge mit dem Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen
Präferenzdifferenzierung m = 1,5.
Abbildung 11.14: Simulation der Entwicklung des Marktanteils der Technik A 64
für einen logarithmischen Verlauf der zunehmenden Anwendungserträge mit dem
Niveauparameter r = 1 und mit dem Ausmaß der horizontalen Präferenzdifferen-
zierung m = 7,5.
Abbildung III.1 .(Interaktions-)Netzwerk mit zwei inkompatiblen Standards rot 73
und blau.
Abbildung 111.2: Graph und zugehörige (Sozio-) Matrix. 79
Abbildung III.3: Ein geschlossenes, dichtes persönliches Netzwerk (links) und 85
ein offenes, radiales persönliches Netzwerk (rechts).
Abbildung III.4: Zwei geschlossene Netzwerktopologien. 87
Abbildung III.5: Zwei offene Netzwerktopologien. 88
Abbildung 111.6: Simulationslauf bei d=5 und N= WO. 105
Abbildung III.7: Verlauf der Diffusionsrate des Kommunikationsgutes. 107
Abbildung III.8: Simulationslauf bei N= 100 und d=3. 109
Abbildung III.9: Simulationslauf bei N= 100 und d=5. 110
Abbildung 111.10: Simulationslauf bei N= WO und d=7. 110
Abbildung III.ll: Simulationslauf bei N= 100 und d=9. 111
Abbildung 111.12: Simulationslauf bei N= 100 und d=I3. 111
Abbildung 111.13: Verläufe der Diffusionsraten des Kommunikationsgutes. 112
vrv
Abbildung 111.14: Simulationslauf bei d=5undN=100. 115
Abbildunglll.l5:Simulationslaufbeid= 11 und \a-bVr = O. 121
Abbildung 111.16: Simulationslauf bei d = 11 und \a - bV r = 1. 121
Abbildung 111.17: Simulationslauf bei d = 11 und \a - b\/r = 2. 122
Abbildung 111.18: Simulationslauf bei d = 11 und\a - W r = 4. 122
Abbildung 111.19: Simulationslauf bei \a - b\/r = 4 und d= 13. 124
Abbildung 111.20: Simulationslauf bei \a - b\/r = 4 und d= 17. 124
Abbildung 111.21: Marktanteile der „EDI Solutions" im Jahr 1999 in 135
Deutschland und USA.
Abbildung 111.22: Bewertung von 1 (sehr wichtig) bis 5 (unwichtig) einiger Ein- 136
flussfaktoren auf die Adoptionsentscheidung von EDI-Software-Lösungen.
Abbildung 111.23. Teilnehmerentwicklung im Mobilfunk in UK gemessen in 142
Tausende Verträge.
Abbildung III.24: Entwicklung der Marktanteile der Anbieter für mobile Tele- 142
kommunikationsdienste in UK.
Abbildung III.25: Teilnehmerentwicklung im deutschen Mobilfunkmarkt. 143
Abbildung 111.26. Entwicklung der Marktanteile der Netzbetreiber des 143
deutschen Mobilfunkmarktes.
Abbildung 111.27: Kurvenverläufe von h(a,d) bei verschiedenen a und 148
variierendem d.
Abbildung 111.28: (In-)Stabilitätskriteruim bei verschiedenem ctund bei 150
variierendem d.
Abbildung 111.29: ERP-Systeme in Deutschland und USA. 153
Abbildung 111.30: Bewertung von 1 (sehr wichtig) bis 5 (unwichtig) einiger Ein- 154
flussfaktoren auf die Adoptionsentscheidung von Business-Standard-Software.
Abbildung 111.31: Bewertung von 1 (sehr wichtig) bis 5 (unwichtig) einiger Ein- 156
flussfaktoren auf die Adoptionsentscheidung von Office-Communication-
Software.
XV
Abbildung III32: natürliches Monopol im Fall von kompatiblen Varianten. 165
Abbildung A.I: / * ""*"«(#) ist mit blauen Punkten und PM mop°'(N) mit roten 194
Punkten gekennzeichnet.
Tabelle III. 1: Vergleich der Auswirkungen der Kompatibilitätsentscheidung mit 168
der Inkompatibilitälsentscheidung. Firmen haben höheren Anreiz, sich für In-
kompatibilität zu entscheiden.
Tabelle III.2: Vergleich der Auswirkungen der Kompatibilitätsentscheidungen 177
mit der lnkompatibilitätsentscheidung. Firmen haben einen höheren Anreiz sich
für Inkompatibilität zu entscheiden. |
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