Interorganizational Information Exchange in Horizontal Alliances

Unternehmensübergreifender
Informationsaustausch in horizontalen Allianzen:
Eine spieltheoretische Analyse mit Hilfe eines
agentenbasierten Simulationsmodells
eingereicht von:
Roland Bauer
Dissertation
zur Erlangung des akademischen Grades
Doctor rerum socialium oeconomicarumque
(Dr. rer. soc. oec.)
Doktor der Sozial- und Wirtschaftswissenschaften
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Informatik
Universität Wien
Wien, im Oktober 2003
Erstgutachter: Univ. Prof. Dr. Rudolf Vetschera
Zweitgutachter: Univ. Prof. Dr. Thomas Pfeiffer

Vorwort
Vorwort
Seite I
„Obwohl wir weiterhin davon überzeugt sind, in ei-
ner Industriegesellschaft zu leben, sind wir in Wirklichkeit
auf dem Weg zu einer Gesellschaft, die auf
Erstellung von Informationen und deren Verbreitung
basiert.“
John Naisbitt (*1930), amerik. Prognostiker
Wir alle leben in einer Welt, die durch die zunehmende informationstechnische Vernetzung
immer kleiner wird. Daten und Informationen können inzwischen in Sekundenbruchteilen
weltweit verbreitet werden und noch nie war es so einfach, Informationen einem großen Publikum
zugänglich zu machen, wie heute. Allerdings wird ob dieser technischen Möglichkeiten
vielfach auf die zentrale Grundfrage vergessen, ob Personen und insbesondere Firmen bereit
sind, ihre wichtigen Informationen mit anderen zu teilen oder weiterzugeben. Informationen
sind in der heutigen Wissensgesellschaft ein wichtiger Produktionsfaktor für die Generierung
von Wissen und den damit verbundenen Wettbewerbsvorteilen. So zeigt beispielsweise der
jüngste Fall der Softwarefirma Valve, deren kompletter Quellcode ihrer lang erwarteten Software
kurz vor der Veröffentlichung von Hackern gestohlen und im Internet publiziert wurde,
welcher Schaden durch einen Informationstransfer in dieser vernetzten Welt entstehen kann 1 .
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich daher mit der zentralen Fragestellung, ob ökonomische
Anreize für einen unternehmensübergreifenden Informationsaustausch in der heutigen
Wissensgesellschaft bestehen.
Im Zuge dieser Forschungsarbeiten war ich selber immer wieder mit dem Phänomen des Informationstransfers
konfrontiert, der sich in den vielen Diskussionen mit Kollegen, Freunden
und Verwandten ergeben hat. Ohne deren Hilfe und Informationen wäre diese Arbeit nicht
möglich gewesen.
Mein besonderer Dank gilt daher meinem Doktorvater und akademischen Lehrer, Herrn Prof.
Dr. Rudolf Vetschera, der mich in den wichtigen Phasen dieser Arbeit immer unterstützt und
gefördert hat. Durch seine Ratschläge war es mir möglich diese Arbeit zielstrebig und wissen-
1 Für nähere Informationen siehe http://news.bbc.co.uk/1/hi/technology/3162074.stm. Zugriff: 16.10.2003.

Vorwort
Seite II
schaftlich korrekt voranzutreiben ohne in meiner eigenen (Forschungs)freiheit eingeschränkt
gewesen zu sein. Danken möchte ich auch meinem Zweitbegutachter Herrn Prof. Dr. Thomas
Pfeiffer, dessen Anregungen vor allem im spieltheoretischen Teil sehr nützlich und hilfreich
für mich waren.
Meinen Kollegen, insbesondere Herrn Mag. Albert Schwingenschlögl danke ich für die Dis-
kussionsbereitschaft und emotionale Unterstützung. Mein ganz spezieller Dank gilt meiner
langjährigen Kollegin Frau Dr. Sabine Köszegi, die mich auf die Idee zu diesem Thema gebracht
hat und mir in schwierigen Phasen stets hilfreich zur Seite gestanden ist.
Zum Abschluss möchte ich auch meiner Familie, meinen Freunden und meiner Freundin danken,
die auch in diesen schwierigen Zeiten stets hinter mir gestanden sind.
Roland Bauer

Eidesstattliche Erklärung
Eidesstattliche Erklärung
Seite III
Ich erkläre hiermit an Eides statt, dass ich die vorliegende Arbeit selbständig und ohne Benut-
zung anderer als der angegebenen Hilfsmittel angefertigt habe. Die aus fremden Quellen direkt
oder indirekt übernommenen Gedanken sind also solche kenntliche gemacht.
Die Arbeit wurde bisher in gleicher oder ähnlicher Form keiner anderen Prüfungsbehörde
vorgelegt und auch noch nicht veröffentlicht.
Wien, Oktober 2003

Inhaltsverzeichnis
Inhaltsverzeichnis
Seite IV
1 EINLEITUNG .................................................................................................................. 1
1.1 AUSGANGSSITUATION UND PROBLEMSTELLUNG......................................................... 1
1.2 METHODIK .................................................................................................................. 4
1.3 AUFBAU UND STRUKTUR DER ARBEIT......................................................................... 6
2 INFORMATION UND WISSEN.................................................................................... 8
2.1 INFORMATIONSBEGRIFF............................................................................................. 12
2.2 WISSENSBEGRIFF....................................................................................................... 17
2.3 INFORMATIONS- UND WISSENSGENERIERUNG IN ORGANISATIONEN ......................... 20
2.4 EIGENSCHAFTEN VON INFORMATION UND WISSEN.................................................... 28
2.4.1 Information und Wissen als öffentliche Güter.................................................. 28
2.4.2 Information und Wissen als Produktionsfaktoren............................................ 32
2.4.3 Qualitätskriterien der Information................................................................... 35
2.4.4 Zusammenfassung ............................................................................................ 37
2.5 BEDEUTUNG VON INFORMATION UND WISSEN IN DER BETRIEBSWIRTSCHAFTSLEHRE ..
................................................................................................................................. .38
2.5.1 Entscheidungstheorie ....................................................................................... 38
2.5.2 Strategisches Management............................................................................... 48
2.6 ZUSAMMENFASSUNG................................................................................................. 56
3 INFORMATIONSTRANSFER IN ALLIANZEN ...................................................... 60
3.1 ARTEN DES INFORMATIONSTRANSFERS..................................................................... 60
3.2 WISSENSALLIANZEN UND HORIZONTALE NETZWERKE .............................................. 65
3.3 PROBLEMSTELLUNG DES INFORMATIONSTRANSFERS ................................................ 74
3.4 EINFLUSSFAKTOREN AUF DIE TRANSFERENTSCHEIDUNG........................................... 78
3.4.1 Änderung des Informationswertes.................................................................... 78
3.4.2 Änderung der Instrumentalität......................................................................... 85
3.4.3 Unsicherheit der Erwartungen......................................................................... 90
3.4.4 Nutzen der Kooperation ................................................................................... 93
3.4.5 Kritische Anmerkungen zur Literatur .............................................................. 97
3.4.6 Zusammenfassung ............................................................................................ 98

Inhaltsverzeichnis
4 SPIELTHEORETISCHE ANALYSE DES
Seite V
INFORMATIONSTRANSFERPROBLEMS.................................................................... 100
4.1 SPIELTHEORETISCHES GRUNDMODELL NACH VON HIPPEL ...................................... 100
4.2 ERWEITERUNGSMÖGLICHKEITEN DES GRUNDMODELLS .......................................... 107
4.3 ERWEITERUNG DER PRÄFERENZEN.......................................................................... 109
4.3.1 Ordinale Präferenzen..................................................................................... 109
4.3.2 Soziale Präferenzen........................................................................................ 111
4.4 INFORMATIONSASYMMETRIEN ................................................................................ 115
4.4.1 Sequentielle Spiele und Imperfekte Informationen......................................... 116
4.4.2 Sequentielle Spiele und unvollständige Informationen .................................. 119
4.4.3 Zusammenfassung .......................................................................................... 129
4.5 ÄNDERUNG DER AUSZAHLUNGSFUNKTIONEN ......................................................... 131
4.5.1 Regelorientierte Lösung ................................................................................. 131
4.5.2 Erweitertes Modell mit Synergieeffekten und direktem Kooperationsnutzen 133
4.6 WIEDERHOLTE SPIELE............................................................................................. 144
4.6.1 Einführung in die Theorie wiederholter Spiele.............................................. 144
4.6.2 Das Informationstransferdilemma als wiederholtes Spiel ............................. 147
4.6.3 Zusammenfassung .......................................................................................... 155
4.7 INFORMATIONSTRANSFER AUS SPIELTHEORETISCHER SICHTWEISE – EINE
ZUSAMMENFASSUNG........................................................................................................... 156
5 AGENTENBASIERTES SIMULATIONSMODELL DES
INFORMATIONSTRANSFERS ........................................................................................ 160
5.1 AGENTENBASIERTE SIMULATIONSMODELLE ........................................................... 161
5.2 DAS MODELL .......................................................................................................... 168
5.2.1 Die Umwelt..................................................................................................... 170
5.2.2 Die Firmenagenten......................................................................................... 175
5.2.3 Verhaltensregeln ............................................................................................ 188
5.2.4 Modellzusammenfassung................................................................................ 190
5.3 MODELLVERIFIKATION UND -VALIDIERUNG ............................................................ 193
5.4 EXPERIMENTELLES DESIGN..................................................................................... 197
5.5 HYPOTHESEN........................................................................................................... 201
5.6 SIMULATIONSERGEBNISSE....................................................................................... 209
5.6.1 Hypothese 1.................................................................................................... 209

Inhaltsverzeichnis
Seite VI
5.6.2 Hypothese 2.................................................................................................... 213
5.6.3 Hypothese 3.................................................................................................... 222
5.6.4 Hypothese 4.................................................................................................... 224
5.6.5 Hypothese 5.................................................................................................... 235
5.6.6 Hypothesen 6 und 7........................................................................................ 238
5.6.7 Konfirmatorisches Regressionsmodell der Hypothesen 4 bis 7..................... 240
5.6.8 Hypothese 8.................................................................................................... 245
6 ZUSAMMENFASSUNG ............................................................................................. 248
7 LITERATURVERZEICHNIS .................................................................................... 252
8 ANHANG ...................................................................................................................... 265
8.1 ANHANG 1: PROGRAMMCODE ................................................................................. 265
8.1.1 Startfunktion................................................................................................... 265
8.1.2 Funktion Parameter ....................................................................................... 271
8.1.3 Funktion Vertrauen ........................................................................................ 272
8.1.4 Funktion Marktapproximation ....................................................................... 273
8.1.5 Funktion Likelihoods...................................................................................... 274
8.1.6 Funktion Wahrscheinlichkeitsapproximation ................................................ 276
8.1.7 Funktion Entscheidung................................................................................... 277
8.1.8 Funktion Ergebnis.......................................................................................... 279
8.1.9 Funktion Gewinn............................................................................................ 280
8.2 ANHANG 2: LATIN SQUARE………………………………………………...………...281

Verzeichnisse
Abbildungsverzeichnis
Seite VII
ABBILDUNG 1: AUFBAU UND STRUKTUR DER ARBEIT............................................................................................. 6
ABBILDUNG 2: MODELLE DES WISSENS. ................................................................................................................. 9
ABBILDUNG 3: ANALYSEEBENEN DER INFORMATIONSÜBERTRAGUNG. ................................................................. 12
ABBILDUNG 4 : DIE BEZIEHUNG ZWISCHEN DEN EBENEN DER BEGRIFFSHIERARCHIE. .......................................... 14
ABBILDUNG 5: SPIRALE DER ORGANISATIONALEN WISSENSERZEUGUNG. ............................................................. 22
ABBILDUNG 6: ORGANISATIONALE WISSENSBASIS. .............................................................................................. 25
ABBILDUNG 7: ZUSAMMENFASSENDES MODELL DER INFORMATIONS- UND WISSENSENTSTEHUNG IN
ORGANISATIONEN. ....................................................................................................................................... 27
ABBILDUNG 8: ENTSCHEIDUNGSMATRIX............................................................................................................... 40
ABBILDUNG 9: KONTINUUM DES INFORMATIONSSTANDES.................................................................................... 42
ABBILDUNG 10: SINNHAFTIGKEIT DER INFORMATIONSBESCHAFFUNG. ................................................................. 46
ABBILDUNG 11: TRIEBKRÄFTE DES WANDELS ZUR INFORMATIONS- UND WISSENSGESELLSCHAFT...................... 49
ABBILDUNG 12 :UNTERNEHMERISCHE IDEE ALS KREATIVER BRÜCKENSCHLAG ZWISCHEN INFORMATIONSPHÄREN
..................................................................................................................................................................... 50
ABBILDUNG 13: QUELLEN NACHHALTIGER WETTBEWERBSVORTEILE................................................................... 51
ABBILDUNG 14: DIE WISSENSTREPPE.................................................................................................................... 55
ABBILDUNG 15: EVOLUTION DER INFORMATIONSTECHNISCHEN ZUSAMMENARBEIT. ........................................... 66
ABBILDUNG 16: KGN-MODELL DES INTERORGANISATIONALEN LERNENS IN ALLIANZEN.................................... 72
ABBILDUNG 17: GRUNDPROBLEM DES INFORMATIONSTRANSFERS IN KOOPERATIONEN. ...................................... 76
ABBILDUNG 18: ÄNDERUNG DES INFORMATIONSWERTES. .................................................................................... 81
ABBILDUNG 19: ZUSAMMENSETZUNG DES ZUSATZWERTES. ................................................................................. 83
ABBILDUNG 20: DREI MÖGLICHE GRÜNDE FÜR EINE GERINGE INSTRUMENTALITÄT. ............................................ 90
ABBILDUNG 21: EINTEILUNG DES KOOPERATIONSNUTZEN.................................................................................... 93
ABBILDUNG 22: WICHTIGKEIT, ERWARTUNG UND BEREITSCHAFT DES INFORMATIONSTRANSFERS IM VERGLEICH.
..................................................................................................................................................................... 95
ABBILDUNG 23: EINFLUSSFAKTOREN AUF DIE TRANSFERENTSCHEIDUNG............................................................. 99
ABBILDUNG 24: DILEMMA DES ZWISCHENBETRIEBLICHEN INFORMATIONSTRANSFERS....................................... 102
ABBILDUNG 25: MÖGLICHE FÄLLE AUFGRUND DER DIFFERENZ AUS GRUND- UND ZUSATZWERT. ..................... 102
ABBILDUNG 26: ZAHLENBEISPIEL DER MÖGLICHEN SPIELSITUATIONEN.............................................................. 106
ABBILDUNG 27: VORGENOMMENE ERWEITERUNGEN DES GRUNDMODELLS. ...................................................... 108
ABBILDUNG 28: INFORMATIONSTRANSFERDILEMMA MIT ORDINALEN PRÄFERENZEN. ........................................ 110
ABBILDUNG 29: INFORMATIONSTRANSFER-SPIEL MIT SOZIALEN PRÄFERENZEN. ................................................ 114
ABBILDUNG 30: INFORMATIONSTRANSFERDILEMMA ALS SEQUENTIELLES SPIEL MIT PERFEKTER UND
IMPERFEKTER INFORMATION...................................................................................................................... 118
ABBILDUNG 31: INFORMATIONSTRANSFER-SPIEL MIT UNVOLLSTÄNDIGER INFORMATION ÜBER DEN
GEGENSPIELER........................................................................................................................................... 122
ABBILDUNG 32: INFORMATIONSTRANSFER-SPIEL MIT UNVOLLSTÄNDIGER INFORMATION ÜBER DEN EIGENEN
INFORMATIONSWERT.................................................................................................................................. 125

Verzeichnisse
Seite VIII
ABBILDUNG 33: INFORMATIONSTRANSFER-SPIEL MIT VERTRAGLICHEN STRAFZAHLUNGEN............................... 132
ABBILDUNG 34: ALLGEMEINE SPIELMATRIX DES SYMMETRISCHEN INFORMATIONSTRANSFER-SPIELS. .............. 135
ABBILDUNG 35: INFORMATIONSTRANSFER-SPIEL MIT EINER ERWEITERTEN AUSZAHLUNGSMATRIX. ................. 136
ABBILDUNG 36: ZAHLENBEISPIEL DES ERWEITERTEN MODELLS MIT SYNERGIEEFFEKTEN FÜR DEN FALL DES
INFORMATIONSTRANSFERDILEMMAS. ........................................................................................................ 140
ABBILDUNG 37: ERWEITERTE AUSZAHLUNGSMATRIX DES INFORMATIONSTRANSFER-SPIELS MIT DIREKTEM
KOOPERATIONSNUTZEN. ............................................................................................................................ 141
ABBILDUNG 38: ZWEIPERIODIGES INFORMATIONSTRANSFERDILEMMA-SPIEL..................................................... 151
ABBILDUNG 39: COMPUTERSIMULATION UND EXPERIMENTE.............................................................................. 161
ABBILDUNG 40: MÖGLICHKEITEN ZUR ANALYSE EINES KOMPLEXEN, INTERAKTIVEN SYSTEMS......................... 164
ABBILDUNG 41: EINFACHE SCHEMATISCHE DARSTELLUNG ADAPTIVER, AGENTENBASIERTER
SIMULATIONSSYSTEME. ............................................................................................................................. 166
ABBILDUNG 42: SCHEMATISCHER MODELLÜBERBLICK....................................................................................... 169
ABBILDUNG 43: SUBJEKTIVE WAHRSCHEINLICHKEITEN DER UMWELTZUSTÄNDE IM
INFORMATIONSTRANSFERDILEMMA-SPIEL................................................................................................. 171
ABBILDUNG 44: SUBJEKTIVE WAHRSCHEINLICHKEITEN DER UMWELTZUSTÄNDE AUFGRUND DER GEGNERISCHEN
ALLIANZPERFORMANCE. ............................................................................................................................ 172
ABBILDUNG 45: MÖGLICHE FÄLLE DER MARKTGEWINNAUFTEILUNG ANHAND DER DREI METASTRATEGIEN..... 174
ABBILDUNG 46: ZUSAMMENHANG ZWISCHEN SUBJEKTIVER KOOPERATIONSERWARTUNG V T,I UND ANZAHL VON
KOOPERATIONEN. ...................................................................................................................................... 180
ABBILDUNG 47: ANPASSUNG DER A PRIORI WAHRSCHEINLICHKEITEN................................................................ 182
ABBILDUNG 48: VERHALTEN DER ANPASSUNGSALGORITHMEN UNTER REALEN SIMULATIONSBEDINGUNGEN. .. 186
ABBILDUNG 49: INFORMATIONSTRANSFERENTSCHEIDUNGSPROBLEM EINES RATIONALEN UNTERNEHMENS. ..... 189
ABBILDUNG 50: HIERARCHISCHES EXPERIMENTDESIGN...................................................................................... 201
ABBILDUNG 51: EINFLUSS DES MARKTVOLUMENS M AUF DEN INFORMATIONSTRANSFER. ................................. 202
ABBILDUNG 52: BEISPIEL FÜR POSITIVE AUSWIRKUNGEN DES MARKTDRUCKS AUF DEN INFORMATIONSTRANSFER.
................................................................................................................................................................... 204
ABBILDUNG 53: BEISPIEL FÜR NEGATIVE AUSWIRKUNGEN DES MARKTDRUCKS AUF DEN
INFORMATIONSTRANSFER. ......................................................................................................................... 205
ABBILDUNG 54: TRANSFERIERTE INFORMATIONEN JE SPIELER IN ABHÄNGIGKEIT VOM MARKTVOLUMEN......... 210
ABBILDUNG 55: BOXPLOT DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN IN ABHÄNGIGKEIT VOM MARKTVOLUMEN. 211
ABBILDUNG 56: TRANSFERIERTE INFORMATIONEN GEGLIEDERT NACH MARKTDRUCK UND VERTRAUENSVOLLEN
STRATEGIEN............................................................................................................................................... 216
ABBILDUNG 57: TRANSFERIERTE INFORMATIONEN GEGLIEDERT NACH MARKTDRUCK UND GEMISCHTEN
STRATEGIEN............................................................................................................................................... 218
ABBILDUNG 58: TRANSFERIERTE INFORMATIONEN GEGLIEDERT NACH MARKTDRUCK UND RATIONALEN
STRATEGIEN............................................................................................................................................... 219
ABBILDUNG 59: MITTELWERTE DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN IM ZEITABLAUF................................... 223
ABBILDUNG 60: MITTELWERTE DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN IM ZEITABLAUF GEGLIEDERT NACH
STRATEGIEKOMBINATIONEN. ..................................................................................................................... 224
ABBILDUNG 61: ANZAHL TRANSFERIERTER INFORMATIONEN GEGLIEDERT NACH STRATEGIEKOMBINATIONEN. 225

Verzeichnisse
Seite IX
ABBILDUNG 62: MITTELWERTE DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN AUFGESCHLÜSSELT NACH SPIELERN UND
STRATEGIKOMBINATIONEN. ....................................................................................................................... 227
ABBILDUNG 63: ZUSAMMENHANG ZWISCHEN BASIS-KOOPERATIONSERWARTUNG UND INFORMATIONSTRANSFER
BEI RATIONALER STRATEGIE. ..................................................................................................................... 229
ABBILDUNG 64: ZUSAMMENHANG ZWISCHEN BASIS-KOOPERATIONSERWARTUNG UND INFORMATIONSTRANSFER
BEI EINER VERTRAUENSSTRATEGIE............................................................................................................ 230
ABBILDUNG 65: MITTELWERTE DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN AUFGESCHLÜSSELT NACH SPIELERN UND
STRATEGIKOMBINATIONEN MIT V I=0.8...................................................................................................... 231
ABBILDUNG 66: ANZAHL TRANSFERIERTER INFORMATIONEN GEGLIEDERT NACH STRATEGIEKOMBINATIONEN MIT
V I=0.8. ....................................................................................................................................................... 232
ABBILDUNG 67: MITTELWERTE DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN AUFGESCHLÜSSELT NACH SPIELERN UND
STRATEGIKOMBINATIONEN MIT V I=0.2...................................................................................................... 233
ABBILDUNG 68: ANZAHL TRANSFERIERTER INFORMATIONEN GEGLIEDERT NACH STRATEGIEKOMBINATIONEN MIT
V I=0.2. ....................................................................................................................................................... 234
ABBILDUNG 69: MITTELWERT DER GEWINNE AUFGESCHLÜSSELT NACH STRATEGIEKOMBINATIONEN. .............. 237
ABBILDUNG 70: EINFLUSS DER GEDÄCHTNISTIEFE ALLIANZ A I. ......................................................................... 239
ABBILDUNG 71: ERKLÄRTE VARIANZ DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN UND ANZAHL GERECHNETER
INTERAKTIONSTERME................................................................................................................................. 244
ABBILDUNG 72: HIERARCHISCHES SYSTEM DER EINFLUSSFAKTOREN IM DETERMINISTISCHEN MODELL............ 245
ABBILDUNG 73: MITTELWERT UND MEDIAN DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN IN ABHÄNGIGKEIT VON DER
FEHLERWAHRSCHEINLICHKEIT................................................................................................................... 246
ABBILDUNG 74: HISTOGRAMM DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN MIT F I=0.05.......................................... 246

Verzeichnisse
Tabellenverzeichnis
Seite X
TABELLE 1: VERGLEICH DER DREI WISSENSEPISTEMOLOGIEN............................................................................... 11
TABELLE 2: ARTEN DER ORGANISATIONALEN WISSENSERZEUGUNG/-TRANSFORMATION. .................................... 21
TABELLE 3 : VERGLEICH MATERIELLER PRODUKTIONSFAKTOREN MIT INFORMATION UND WISSEN. .................... 35
TABELLE 4: DIE WICHTIGSTEN EIGENSCHAFTEN VON INFORMATION UND WISSEN IM VERGLEICH. ...................... 58
TABELLE 5: KLASSIFIKATION DES INFORMATIONSTRANSFERS. ............................................................................. 64
TABELLE 6: MÖGLICHE FÄLLE UND AUSZAHLUNGEN DER VERSCHIEDENEN STRATEGIEN. ................................. 126
TABELLE 7: MÖGLICHE VARIANTEN DES INFORMATIONSTRANSFER-SPIELS MIT SYNERGIEEFFEKTEN. ............... 139
TABELLE 8: ZUSAMMENFASSUNG DER SPIELTHEORETISCHEN ERKENNTNISSE..................................................... 159
TABELLE 9: MÖGLICHE FÄLLE ZUR AUFTEILUNG DES MARKTGEWINNS. ............................................................ 172
TABELLE 10: BEOBACHTETES VERHALTEN DER SPIELER IN DEN LETZEN ZEHN PERIODEN.................................. 183
TABELLE 11: BEOBACHTETES ALLIANZVERHALTEN IN DEN LETZTEN 10 PERIODEN. .......................................... 187
TABELLE 12: PARAMETERÜBERSICHT DES MODELLS. ......................................................................................... 192
TABELLE 13: STRATEGIEKOMBINATIONEN BEI VIER SPIELERN. ........................................................................... 199
TABELLE 14: KRUSKAL-WALLIS-TEST ZUM VERGLEICH DER UNABHÄNGIGEN STICHPROBEN HINSICHTLICH
GEWINN UND TRANSFERIERTER INFORMATIONEN DER SPIELER. ................................................................ 212
TABELLE 15: MITTELWERTE DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN GEGLIEDERT NACH MARKTDRUCK. ......... 215
TABELLE 16: KRUSKAL-WALLIS-TEST HINSICHTLICH TRANSFERIERTER INFORMATIONEN GEGLIEDERT NACH DEN
STRATEGIEKOMBINATIONEN. ..................................................................................................................... 220
TABELLE 17: KRUSKAL-WALLIS-TEST HINSICHTLICH TRANSFERIERTER INFORMATIONEN GEGLIEDERT NACH
MARKTDRUCK............................................................................................................................................ 221
TABELLE 18: MITTELWERTE DER TRANSFERIERTEN INFORMATIONEN NACH STRATEGIEKLASSEN. ..................... 226
TABELLE 19: MARKANTE GESAMTGEWINNE DER SPIELER. ................................................................................. 236
TABELLE 20: KORRELATIONSKOEFFIZIENT NACH SPEARMAN UND KENDALL MIT M=8....................................... 238
TABELLE 21: REGRESSIONSMODELL TRANSFERIERTE INFORMATION JE SPIELER................................................. 242
TABELLE 22: U-TEST NACH MANN UND WHITNEY MIT F I=0 UND F I=0.05. ......................................................... 247
TABELLE 23: U-TEST NACH MANN UND WHITNEY MIT F I=0.25 UND F I=0.5. ...................................................... 247

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
1 Einleitung
Seite 1
„Kooperation durch zwischenbetrieblichen Informationstransfer
stellt für Unternehmen und Gesellschaft
eine Chance dar. Um diese Chance nutzen zu
können, gilt es, das Spannungsverhältnis zwischen
Kooperation und Konkurrenz zu erkennen und dessen
Besonderheiten zu verstehen.“
Schrader, 1990
1.1 Ausgangssituation und Problemstellung
Die heutige Wirtschaftswelt ist durch zunehmende Globalisierung, kürzere Produkt- und
Technologiezyklen, steigende Komplexität der Umwelt sowie eine verschärfte Wettbewerbssituation
gekennzeichnet 2 . Durch die zunehmende Globalisierung verschärft sich der Wettbewerbsdruck
und internationale Konkurrenten dringen bis in lokale Märkte vor. Mit Hilfe moderner
Informations- und Kommunikationstechnologien können Geschäftsprozesse global
gesteuert und die Transaktionskosten gesenkt werden. Auf Knopfdruck wird innerhalb von
Sekunden eine Vielzahl an wichtigen Informationen weltweit verteilt, wodurch die Informationstransparenz
enorm zunimmt und internationale Lernprozesse beschleunigt werden. Viele
Autoren sprechen von einem Wandel der Industrie- zur Dienstleistungs- und Informationsgesellschaft
3 .
In diesem Wettbewerbsumfeld können gemäß der Marktprozesstheorie 4 letztlich Wettbewerbsvorteile
durch die Ausnützung von Informations- und Wissensvorsprüngen, die durch
die ungleiche Verteilung von Wissen und Information in der Gesellschaft entstehen, realisiert
werden 5 . Daher wird Information häufig inzwischen auch als vierter dispositiver Produktionsfaktor
neben Arbeit, Kapital und Land genannt 6 . Allerdings gehen diese Wettbewerbsvorteile
2
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 2ff, Müller-Stewens (1997) S.1f und Skyrme (1997) S.1.
3
Vgl. Österle (1995) S. 1f, Skyrme (1997) S.1f, Scheer, Milius et al. (1997) S. 46, Bleicher (2002) S. 59ff. und
Drucker (1992) S. 95.
4
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 32ff und North (1998) S. 64f.
5
Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 13.
6
Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 9, Lamberton (1993) S. 19 und Drucker (1992) S. 96.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 2
aufgrund von Imitationen meist rasch wieder verloren, sodass eine kontinuierliche Suche nach
Informations- und Wissensvorsprüngen notwendig ist.
Folgt man dem wissensbasierten Ansatz 7 , so können sich langfristige Vorteile aus dem Besitz
von Informationen und insbesondere Wissen für Unternehmen ergeben. Da jedoch diese
Wettbewerbsvorteile aufgrund der beschränkten Mobilität, Substituier- und Imitierbarkeit der
Ressourcen entstehen, müssen die Informationen wegen ihrer Eigenschaft als öffentliches Gut
mit Hilfe verschiedener Schutzmechanismen, wie Patente, Copyrights, Lizenzen etc. geschützt
werden. Viele Firmen unternehmen daher enorme, kostenintensive Anstrengungen,
um ihre rechtmäßigen Eigentums- und Genussrechte an Informationen gegenüber von Dritten
geltend zu machen und ihre nachhaltigen Wettbewerbsvorteile zu schützen 8 .
Auf der anderen Seite führt die veränderte wirtschaftliche Situation zu einer vermehrten Bildung
von unternehmensübergreifenden Kooperationen und Allianzen 9 . Untersuchungen zeigen,
dass eine Hauptmotivation für die Bildung von Allianzen der erhoffte Informations- und
Wissenstransfer zwischen den Unternehmen ist 10 . Insbesondere aufgrund der immer kürzer
werdenden Technologiezyklen und der damit verbundenen kürzer werdenden Halbwertszeit
von Wissen, sind die wenigsten Unternehmen heute noch in der Lage, selbständig und ohne
Kooperationen im Markt zu überleben 11 . Der unternehmensübergreifende Informationsaustausch
im Rahmen von Kooperationen wird somit zu einem wichtigen Wettbewerbsfaktor von
Unternehmen. Mit Hilfe moderner Informationstechnologie kann der Informationsaustausch
zwischen den Firmen unterstützt werden, was sich gemäß der Transaktionskostentheorie 12
vorteilhaft auf die Koordination innerhalb von unternehmensübergreifenden Allianzen auswirkt,
da die Koordinationskosten gesenkt werden. Indem die Unternehmen also kooperieren
und ihre Informationen und ihr Wissen austauschen, können sie sich einen Wettbewerbsvorteil
gegenüber Dritten verschaffen 13 .
7
Vgl. Grant (1996) S. 110ff, North (1998) S. 65, Zahn (1998) S. 44ff und Earl (1997) S. 6ff.
8
Vgl. Contractor und Ra (2002) S. 13 und 17f.
9
Vgl. Badaracco (1991) S. 10ff und Richards und De Carolis (2003) S. 33.
10
Vgl. Hamel, Doz et al. (1989) S. 134, North (1998) S. 110ff, Larsson, Bengtsson et al. (1998) S. 286, Koza
und Lewin (1998) S. 256 und Khanna, Gulati et al. (1998) S. 193.
11
Vgl. Bougrain und Haudeville (2002) S. 735f.
12
Vgl. Williamson (1975), Williamson (1985), Williamson (1996).
13 Vgl. Hamel, Doz et al. (1989) S. 133.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 3
Zusammenfassend kommt es also zu einer paradoxen Situation im heutigen Wettbewerbsum-
feld: Auf der einen Seite bedeuten exklusive Informationsvorsprünge potentielle Wettbewerbsvorteile
und die Beschaffung, der exklusive Besitz und die Verarbeitung von relevanten
Informationen sowie deren Schutz vor unberechtigten Dritten wird zu einer wichtigen Überlebensfrage
von Organisationen. Auf der anderen Seite können sich Unternehmen aber auch
Wettbewerbsvorteile gegenüber Dritten verschaffen, indem sie mit anderen, zum Teil konkurrierenden
Unternehmen Informationen austauschen, um so langfristige Vorteile aus der Zusammenarbeit
zu erzielen. Der Informationstransfer ist somit in einem Spannungsverhältnis
aus Kooperation und Konkurrenz eingebettet, da gerade konkurrierende Unternehmen oftmals
wertvolle Informationen besitzen 14 .
In dieser paradoxen Situation stellt sich die Frage, ob insbesondere Unternehmen in kooperativen
Wettbewerbsbeziehungen wie Strategischen Allianzen oder horizontalen Netzwerken
wirklich Anreize besitzen, ihre technischen Möglichkeiten zu nutzen, um ihre wertvollen Informationen
zu transferieren? Oder aber versuchen die Unternehmen ihre wichtigen Informationen
zu schützen, um ihre nachhaltigen Wettbewerbsvorteile zu bewahren?
Da letzteres natürlich die Sinnhaftigkeit von unternehmensübergreifenden Wissensallianzen
in Frage stellen würde, ist es wichtig, mehr über die Einflussfaktoren und die Anreize des
unternehmensübergreifenden Informationstransfers zu wissen. Diese Arbeit ist eine Grundlagenforschung
im Bereich der Organisationstheorie mit der Zielsetzung, den unternehmensübergreifenden
Informationstransfer mit Hilfe ökonomischer Methoden näher zu untersuchen.
Von besonderem Forschungsinteresse sind somit die folgenden Fragestellungen:
1. Besitzen Unternehmen in kooperativen Wettbewerbsbeziehungen ökonomische Anreize
wichtige Informationen auszutauschen, um sich gemeinsam einen Wettbewerbsvorteil
gegenüber Dritten zu verschaffen? Welche Rahmenbedingungen wirken sich förderlich
auf den Informationstransfer aus? Liefern die ökonomischen Theorien
vernünftige Erklärungsansätze für den unternehmensübergreifenden
Informationstransfer oder gibt es Gründe, die dagegen sprechen?
2. Gibt es unterschiedliche Arten von Informationen, die einen Einfluss auf das Transferverhalten
der Firmen haben, oder sind alle Informationen gleichwertig? Falls es unterschiedliche
Arten von Informationen gibt, welche Arten von Informationen werden
14 Vgl. Schrader (1990) S. VII.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 4
weitergegeben bzw. welche Voraussetzungen müssen für einen Informationstransfer
erfüllt sein?
3. Welche Einflussfaktoren spielen bei der Informationstransferentscheidung von Unternehmen
eine Rolle? Gibt es Möglichkeiten, das Informationstransferverhalten des Kooperationspartners
positiv zu beeinflussen?
1.2 Methodik
Da das Informationstransferproblem bereits von Schrader (1990) und von Hippel (1988) aus-
führlich empirisch untersucht worden ist, wird in dieser Arbeit ein anderer methodischer Zugang
gewählt werden. Aus diesen empirischen Studien wissen wir, dass es in der Praxis immer
wieder zu Informationstransfers kommt und diese auch zwischen konkurrierenden Unternehmen
stattfinden. Allerdings liefern diese Arbeiten keine umfassende Analyse der vorliegenden
Fragestellungen anhand von ökonomischen Theorien und kaum Antworten auf die
Frage, warum rationale Firmen ihre Informationen transferieren.
Beginnend mit einer umfassenden Literaturstudie werden daher die vorhandenen Theorien in
diesem Bereich aufgearbeitet, um die wesentlichen Einflussfaktoren und Rahmenbedingungen
für das Informationstransferproblem herauszufiltern. Anschließend werden diese Einflussfaktoren
mit Hilfe spieltheoretischer Analysen näher untersucht und auf Plausibilität im Sinne
der ökonomischen Theorie hinterfragt. Die Methode der Spieltheorie wurde aufgrund der strategischen
Entscheidungssituation gewählt, welche bei einem Informationstransfer vorliegt.
Zwischen den Spielern innerhalb einer Kooperation besteht ein Interessenskonflikt bzw. ein
Koordinationsproblem, welches dadurch entstehen, dass die Vorteilhaftigkeit eines Informationstransfers
von den Transferentscheidungen aller Entscheidungsträger abhängt und kein einzelner
Spieler das Ergebnis unabhängig von der Wahl der anderen bestimmen kann. Da sich
alle Spieler dieser Interdependenzen bewusst sind, werden diese bei einer Informationstransferentscheidung
explizit berücksichtigt 15 . Erste Ansätze in die Richtung spieltheoretischer
Analysen des Informationstransferproblems finden sich bereits bei von Hippel (1988) S. 85ff.
Allerdings ist diese Analyse weitgehend auf eine Fallunterscheidung möglicher Arten von
Informationen beschränkt, ohne weitere Lösungsmöglichkeiten für das Informationstransferproblem
zu untersuchen. In dieser Arbeit werden daher durch die konsequente Anwendung
15 Vgl. Holler und Illing (1993) S. 1.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 5
spieltheoretischer Methoden verschiedenste Möglichkeiten zur Lösung des Informationstransferdilemmas
getestet und analysiert.
Aufgrund der zunehmenden Komplexität sind Untersuchungen in einem dynamischen Kontext
mit den herkömmlichen spieltheoretischen Methoden nur sehr eingeschränkt bzw. mit
hohem technischen Aufwand möglich. Um das Informationstransferproblem dennoch sinnvoll
in einem dynamischen Kontext analysieren zu können, wird als geeignete Forschungsmethode
die Modellierung mit Hilfe eines agentenbasierten Simulationsmodells gewählt. Die Verwendung
von adaptiven Agenten bietet sich aufgrund des dynamischen Kontexts an, da die Lernprozesse
der Firmen im Zeitverlauf explizit modelliert werden können und weiters die Möglichkeit
besteht, heterogene Firmenagenten zu schaffen. Insgesamt sind agentenbasierte Computersimulationen
aufgrund dieser Eigenschaften besonders gut geeignet, um die sozialen
Interaktionen von Firmen in einem komplexen und dynamischen System zu analysieren 16 . Die
steigende Bedeutung dieser Forschungsmethode in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften
ist an der zunehmenden Anzahl von Publikationen in diesem Bereich ersichtlich 17 . Im Rahmen
dieser Arbeit wird der Einfluss der verschiedensten Faktoren auf den Informationstransfer
in einer kontrollierten, komplexen, dynamischen Umwelt untersucht.
16
Vgl. Klüver, Stoica et al. (2003) Absatz 2.5.
17
Vgl. Epstein und Axtell (1996), Klos und Nooteboom (2001), Holland und Miller (1991), Tesfatsion (2002),
Bauer, Schwingenschlögl et al. (2002).

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 6
1.3 Aufbau und Struktur der Arbeit
Abbildung 1 gibt einen Überblick über den Aufbau und die Struktur dieser Arbeit. Die einzel-
nen Teile werden im Anschluss genauer beschrieben.
Abhandlung und
Identifikation der
wichtigsten
Einflussfaktoren der
Informationstransferentscheidung
Ökonomische
Analyse der
Einflussfaktoren
Kapitel 1: 1:
Einleitung, Problemstellung und Aufbau
Kapitel 2: 2:
Begriffsabgrenzung: Information und Wissen
Kapitel 3: 3:
Informationstransfer
Kapitel 4: 4:
Spieltheoretische Analysen
Kapitel 5: 5:
Agentenbasiertes Simulationsmodell und Ergebnisse
Kapitel 6: 6:
Zusammenfassung
Abbildung 1: Aufbau und Struktur der Arbeit.
In Kapitel 2 werden die Begriffe Information und Wissen aus betriebswirtschaftlicher Sicht-
weise diskutiert und voneinander abgegrenzt. Dabei wird auf die Eigenschaften und Beson-
derheiten dieser beiden Ressourcen im wirtschaftlichen Kontext eingegangen, die für die wei-
tere Analyse von Bedeutung sind. Weiters werden die unterschiedlichen Annahmen der ver-
schiedenen betriebswirtschaftlichen Teildisziplinen in Hinblick auf das Informationstransfer-
problem beleuchtet und deren verschiedene Auswirkungen auf die vorliegenden Forschungs-
fragen aufgezeigt.
Das dritte Kapitel beschäftigt sich mit dem unternehmensübergreifenden Informationstrans-
fers. Ausgehend von einer Klassifikation des Informationstransfers im betriebswirtschaftli-
chen Kontext, wird das Informationstransferproblem aus theoretischer Sicht beschrieben. An-
hand der Erkenntnisse aus empirischen Studien 18 und der Literatur, werden die wesentlichsten
18 Vgl. von Hippel (1988) und Schrader (1990).

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 7
Einflussfaktoren auf den unternehmensübergreifenden Informationstransfer herausgearbeitet
und zu einem Überblicksmodell verdichtet.
Im vierten Kapitel werden die theoretischen Einflussfaktoren spieltheoretisch analysiert. Beginnend
mit dem simplen Grundmodell von von Hippel (1988) S. 85ff. werden sukzessive
Erweiterungen vorgenommen, um neue Lösungsmöglichkeiten für das Informationstransferdilemma
zu finden. Die vorgenommenen Erweiterungen reichen von der Änderung der Präferenzordnung
über Veränderungen der Auszahlungsmatrix bis hin zu mehrmaligen Wiederholungen
des Informationstransferdilemmas.
Da die spieltheoretischen Analysen weitgehend auf den statischen Fall beschränkt sind und
der unternehmensübergreifende Informationsaustausch im Regelfall aber in einem dynamischen
Kontext stattfindet, wird im fünften Kapitel ein agentenbasiertes Simulationsmodell des
unternehmensübergreifenden Informationstransfers entwickelt. Mit Hilfe dieses Modells wird
das Informationstransferdilemma in einem wettbewerbsintensiven, dynamischen Markt analysiert.
Den Abschluss dieses Kapitels bilden die Ergebnisse aus dem Simulationsmodell.
Abschließend werden im letzten Kapitel 6 die wesentlichsten Erkenntnisse dieser Arbeit zusammengefasst.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
2 Information und Wissen
Seite 8
„In an economy where the only certainty is uncertainty,
the only sure source of lasting competitive
advantage is knowledge“
Nonaka und Takeuchi, 1995
Im unternehmerischen Alltag bzw. in der Umgangssprache werden Begriffe wie Zeichen, Daten,
Nachricht, Signal, Kommunikation, Information oder Wissen meist ohne eine klare Trennung
als Synonyme verwendet 19 . Ohne auf die einzelnen Bedeutungen der verschiedene Begriffe
näher einzugehen, werden sie in unterschiedlichster Art und Weise gebraucht.
Auch in der betriebswirtschaftlichen Literatur findet man im Zusammenhang mit der Definition
von Information und Wissen völlig unterschiedliche Ansätze, Begriffsverwendungen und
Konzepte. Während in vielen Publikationen Information und Wissen als Synonyme verwendet
werden 20 , findet man vor allem in jüngster Zeit eine zunehmende Trennung dieser beiden
Begriffe 21 . Eine mögliche Ursache für diese verwirrende Begriffsvielfalt und -verwendung
sind verschiedenartige zugrundeliegende Denkansätze und Sichtweisen der Autoren 22 . Jede
dieser Sichtweisen definiert die Begriffe Information und Wissen unterschiedlich, wodurch
sich auch verschiedene Implikationen für deren Anwendung ergeben. So wird beispielsweise
die „Leibnitz-Welt“ von der Idee bestimmt, dass das Universum vollständig in Kalkülen abbildbar
sei. Wissen wird demnach als eine objektive, teilbare, körper- und kontextungebundene,
positiv gegebene Ressource betrachtet, welche „paketweise“ verschoben werden kann. Im
Gegensatz dazu wird in der „Konstruktivistischen Weltsicht“ Wissen nicht als objektiv gegeben
angesehen, sondern als objektiviert durch die permanente Abstimmung der verschiedenen
Wirklichkeitskonstruktionen zwischen Menschen 23 . Wissen ist somit kontextgebunden und
wird erst durch den Austauschprozess von Informationen zwischen Wissensträgern generiert.
19
Vgl. Augustin (1990) S. 15, Rehäuser und Krcmar (1996) S. 3 und Keller (1995) S. 6f.
20
Vgl. Arrow (1969), Nordhaus (1969), Hirsch (1969), Liebeskind (1996), Disterer (2001) etc..
21
Vgl. Osterloh und Frey (2000), Roberts (2000), Grant (1996), Boisot und Canals (2002), Contractor und Ra
(2002).
22
Vgl. Schneider (1996) S. 17f.
23
Vgl. Brunner (2002) S. 54.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 9
Die Differenzierung dieser beiden gegensätzlichen Positionen wird von Schneider (1996) S.
19 als Paket- bzw. Interaktionsmodell herausgearbeitet (vgl. Abbildung 2).
Paketmodell Paketmodell
Interaktionsmodell
Interaktionsmodell
Sender Empfänger Sender ? Empfänger
Wissen ist Input in Prozesse
Wissen ist Abbildung von Realität
Leibniz-Welt
Fokus auf Rationalisierung
Informationsmanagement
Künstliche Intelligenz
Abbildung 2: Modelle des Wissens 24 .
Wissen entsteht im Prozess
Wissen ist Konstruktion über Realität
Konstruktivistische Weltsicht
Fokus auf Beziehungsebene
Prozessmanagement
Menschliche Intelligenz
Eine weitere Beschreibung von verschiedenen Sichtweisen findet sich beispielsweise bei
Venzin, von Krogh et al. (1998) S. 35, welche drei Wissens-Epistemologien unterscheiden:
1. Informationsverarbeitungs-Epistemologie
2. Netzwerk-Epistemologie
3. Selbstbezogene-Epistemologie
Während die Netzwerk-Epistemologie eine Zwischenform darstellt, spiegeln die anderen bei-
den Epistemologien die Extrempunkte von „Wissen ist ein Objekt“ (Informationsverarbei-
tungs-Epistemologie) und „Wissen ist ein Prozess“ (Selbstbezogene-Epistemologie) wieder.
Obwohl Venzin, von Krogh et al. (1998) die Sichtweise von „Wissen als Prozess“ bevorzu-
gen, weisen sie darauf hin, dass auch die anderen Sichtweisen für ein effizientes Wissensma-
nagement von Bedeutung sind, da sie zu einem besseren Verständnis dieses komplexen The-
mas beitragen. Welche Sichtweise letztlich am besten sinnvoll verwendet werden soll, hängt
auch von der jeweiligen Aufgabe und dem spezifischen Kontext ab 25 . So bauen gerade in der
Betriebswirtschaftslehre unterschiedliche Teildisziplinen auf unterschiedlichen Grundannah-
men auf, was die Kenntnis der verschiedenen Epistemologien und deren Implikationen not-
24 Modifiziert übernommen aus Schneider (1996) S. 19.
25 Vgl. Venzin, von Krogh et al. (1998) S. 36f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 10
wendig macht 26 . Die folgende Tabelle 1 gibt einen detaillierten Überblick über diese drei E-
pistemologien und deren Implikationen auf ausgewählte Bereiche des Wissensmanagements.
Sichtweise der
Organisation
Wahrnehmung
der Umwelt
Definition
Wissen
Wissensentstehung
Wissen als Quelle
nachhaltiger
Wettbewerbsvorteile
Informationsverarbei- Netzwerk-Epistemologie Selbstbezogenetungs-Epistemologie
Epistemologie
Organisationen funktionie- Organisationen sind netz- Organisationen sind autoren
ähnlich wie ein Compuwerkähnliche Gebilde von – nome Systeme, die Daten
ter. Sie sammeln Informati- mittels Informations- und beobachten und in ihrem
onen über ihre Umwelt, die Kommunikationstechnolo- spezifischen Kontext als
zentral gespeichert werden. gien – interagierenden Indi- Information interpretieren.
Sämtliche Handlungen werviduen. Handlungen werden Sie bestehen aus Individuen,
den durch das Top Mana- durch Selbstabstimmung die die Regeln und Grenzen
gement koordiniert. und durch lokale Regeln
koordiniert.
der Organisation festlegen.
Die Umwelt ist fix vordefi- Die Umwelt ist fix vordefi- Die Umwelt und die Organiert.
Die Hauptaufgabe von niert. Unterschiedliche nisation sind koevolutionäre
Organisationen ist die Netzwerke verfügen über Systeme, die sich gegensei-
Schaffung eines adäquaten verschiedene Wahrnehmuntig beeinflussen und verän-
Abbildes der Umwelt und gen dieser Umwelt, woraus dern.
die Anpassung an dieses. unterschiedliche Anpassungsmuster
resultieren.
Wissen besteht aus fixen, Wissen ist problemorientiert Wissen befindet sich in den
die Umwelt repräsentieren- und ist das Ergebnis der Köpfen von Individuen und
den Daten, die in Compu- Interaktion von Individuen. dem sozialen System. Es ist
tern, Datenbanken, Archi- Es ist also in den Verbin- subjekt- und kontextspeziven
und Manuals gespeidungen zwischen den einfisch, pfadabhängig und
chert werden. Dieses Wiszelnen Experten gespei- kann nicht direkt geteilt
sen kann sehr einfach in chert, ist somit vom Zustand oder transferiert werden.
Organisationen verteilt des gesamten Netzwerkes
werden.
abhängig.
Wissen wird durch die As- Lokale Regeln beeinflussen Informationen entstehen
similierung und Verbreitung die Interaktion der Individu- durch die subjektive Inter-
aus Informationen gewonen und bestimmen somit wie pretation von Daten. Durch
nen. Das gewonnene Wissen Wissen in diesem Netzwerk deren Vernetzung und An-
ist ein mehr oder weniger entsteht. Jede selbstorganiwendung entsteht Wissen.
genaues Abbild der Umwelt. sierte Gruppe entwickelt Dadurch, dass die Bedeu-
Eine Steigerung der Infor- dabei ihr eigenes spezifitung in Abhängigkeit von
mationsverarbeitungskapazitsches Wissen in Abhängig- Beobachtungen und frühe-
ät führt zu einer Steigerung keit von ihrer Umweltwahrren Erfahrungen entsteht,
der Wissensentwicklung im nehmung. Je mehr Men- können wichtige Informati-
Unternehmen.
schen also die Möglichkeit onen für den einen, bloß
haben zu interagieren, desto Rohdaten für den anderen
mehr Wissen entsteht. sein. Organisationales Wissen
entsteht immer in Verbindung
mit anderen Personen.
Da Wissen und Information Da die lokalen Regeln und Da Wissen individuell durch
wie jede andere Ressource die Interaktion zwischen Internalisierung und Exter-
transferiert werden können, den einzelnen Experten naliserung entsteht und
existiert keine signifikante nicht immer direkt beo- daher nicht frei transferier-
Auswirkung auf die Heterobacht- und imitierbar sind, bar ist, können nachhaltige
genität der Ressourcenaus- können nachhaltige Wett- Wettbewerbsvorteile realistattung.
Alle Firmen haben bewerbsvorteile realisiert siert werden.
gleichen Zugang zu Wissen. werden.
26 Mehr dazu findet sich in Kapitel 2.5.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Pfadabhängigkeit
in der Wissensgesellschaft
Kontextabhängigkeit
Implizites Wissen
Wissenstransfer
Information und
Wissen
Die Pfadabhängigkeit
nimmt nicht zu, da Wissen
frei transferierbar ist. Benötigtes
Wissen kann daher
immer extern zugekauft
werden.
Wissen ist allgemein gültig
und nicht kontextabhängig.
Implizites Wissen an sich
existiert eigentlich kaum.
Lediglich wenn die Datenmenge
zu groß oder zu
komplex wird, kann es vorkommen,
dass Teile des
Wissens nicht explizit vor-
liegen.
Wissen kann grundsätzlich
frei transferiert werden. Um
implizites Wissen zu transferieren
muss lediglich die
Kapazität der Datenverarbeitungsmechanismenerhöht
werden. Dadurch wird
implizites Wissen zu explizitem
umgewandelt.
Information ist gleich Wissen.
Die Pfadabhängigkeit
nimmt zu, da es einige Zeit
benötigt, um das Netzwerk
mit seinen lokalen Regeln
und Wahrnehmungen anzu-
passen und zu verändern.
Wissen hängt teilweise vom
Kontext ab: dem Status des
Netzwerkes
Wissen ist dann implizit,
wenn bestimmte Suchregeln
nach verstecktem Wissen
nicht transparent sind.
Der Wissenstransfer wird
durch die Identifikation von
Schlüsselexperten erleichtert.
Durch die Offenlegung
der lokalen Suchregeln kann
auch implizites Wissen
transferiert werden.
Information kann gleich
Wissen sein.
Tabelle 1: Vergleich der drei Wissensepistemologien 27 .
Seite 11
Aufgrund der besonderen
Eigenschaften von Wissen
und der schlechten Transferier-
und Imitierbarkeit
nimmt die Pfadabhängigkeit
stark zu.
Wissen entsteht individuell
und ist daher immer subjekt-
und kontextabhängig.
Wissen wird immer subjektiv
und kontextabhängig
gebildet und ist somit immer
implizit und an eine Person
gebunden. Es ist nur sehr
schwierig transferierbar.
Wissen ist nur bedingt transferierbar,
da es nur beschränkt
externalisiert und
in Form von Information
weitergegeben werden kann.
Durch intensive Sozialisierungsprozesse
wie z.B.
Training on the Job kann
der Wissenstransfer zumindest
teilweise unterstützt
werden.
Information ist ungleich
Wissen.
In dem folgenden Kapitel werden nun die beiden Begriffe Information und Wissen mit Hilfe
bereits existierender Literatur näher analysiert, definiert und wenn notwendig voneinander
abgegrenzt werden. Eine theoretische Fundierung dieser beiden Begriffe stellt eine wichtige
Grundlage für die weitere Analyse der Forschungsfragen im Rahmen dieser Arbeit dar. Dazu
werden zuerst die Begriffe Information und Wissen aus betriebswirtschaftlicher Sichtweise
genauer definiert und deren mögliche Entstehung und Generierung in Organisationen aufgezeigt.
Anschließend wird auf die besonderen Eigenschaften von Wissen und Information hingewiesen,
die ein besonderes Management dieser beiden Unternehmensressourcen notwendig
machen. Zum Abschluss wird dann noch die Bedeutung der verschiedenen Wissens-
Epistemologien und deren Annahmen anhand zweier verschiedener betriebswirtschaftlicher
Teildisziplinen aufgezeigt.
27 Erstellt in Anlehnung an Venzin, von Krogh et al. (1998) S. 39, 41, 43, 45f, 52, 59 und North (1998) S. 46f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 12
2.1 Informationsbegriff
Generell stammt der Begriff Information vom lateinischen „informare“ ab, was so viel bedeu-
tet wie „durch Unterweisung bilden, unterrichten“. In Meyers Enzyklopädischem Lexikon
wird der Begriff Information mit „Unterrichtung, Benachrichtigung, Aufklärung, (zweckori-
entierte) Nachricht, Mitteilung oder Daten“ definiert 28 . Auch in der Brockhaus Enzyklopädie
wird der Begriff Information mit „Mitteilung, Nachricht, Auskunft und formulierte Unterrich-
tung“ nur sehr allgemein umschrieben, ohne eine klare Begriffsabgrenzung vorzunehmen 29 .
Umgangssprachlich wird beispielsweise vieles als Information interpretiert „was einfach den
Charakter einer „Neuigkeit“ hat und keinerlei definierbare Zielrelevanz hat“ 30 . Diese sehr
allgemeine Definition des Begriffs Information trifft also immer dann zu, wenn jemand von
etwas allgemein Neuem in Kenntnis gesetzt wird 31 .
Für die vorliegende Arbeit ist eine derart allgemeine Beschreibung der einzelnen Begriffe
jedoch nicht ausreichend. Einen ersten Ausgangspunkt für eine nähere Definition der Begriffe
stellt die Semiotik (Lehre von sprachlichen Zeichen) dar. Mit ihrer Hilfe kann man die unter-
schiedlichen Betrachtungsebenen der Information unterscheiden und voneinander abgrenzen
(vgl. Abbildung 3) 32 :
Mensch/Maschine
S
E
N
D
E
R
Kommunikationsprozesse
Pragmatische Ebene
Übertragung von Zeichen + Bedeutung + Absicht des Senders
Semantische Ebene
Übertragung von Zeichen + Bedeutung der Zeichen
Syntaktische Ebene
Übertragung von (physikalischen) Zeichen
Abbildung 3: Analyseebenen der Informationsübertragung 33 .
28 Vgl. Meyers Enzyklopädisches Lexikon (1981) S. 581.
29 Vgl. Brockhaus Enzyklopädie (1989) S. 496f.
30 Augustin (1990) S. 15.
31 Vgl. Schneider (1990) S. 300.
32 Vgl. Mag (1977) S. 5, Augustin (1990) S. 15f, Rehäuser und Krcmar (1996) S. 3ff und Keller (1995) S. 7.
33 Picot, Reichwald et al. (2001) S. 90.
E
M
P
F
Ä
N
G
E
R
Mensch/Maschine

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
1. Syntaktische Ebene:
Seite 13
Auf der untersten Ebene stehen Zeichen und Symbole und deren Beziehung untereinander
im Mittelpunkt. Zeichen (Signale) sind das kleinste Datenelement und können
aus Zahlen, Buchstaben oder Sonderzeichen etc. bestehen. Die Menge aller zur Verfügung
stehender Zeichen wird als Zeichenvorrat bezeichnet. Durch die syntaktische
Verknüpfung 34 der Zeichen entstehen Daten, die allerdings noch keine Aussage über
ihren Verwendungszweck zulassen.
2. Semantische Ebene:
Auf dieser Ebene steht die Bedeutung der Daten im Vordergrund. Durch die Interpretation
der Daten in einem problembezogenen Kontext werden aus den Daten konkrete
Informationen, die für die Erreichung eines Zieles verwendet werden.
3. Pragmatische Ebene:
Auf der letzten Ebene wird die Relevanz der Information für das Zielsystem eines Individuums
betrachtet. Die Bedeutung der Information ist abhängig vom jeweiligen Informationsempfänger
sowie der unterschiedlichen Zweckorientierung zu verschiedene
Zeitpunkten. Nur relevante Informationen werden von Individuen in weiterer Folge
für ihre Handlungen und Entscheidungen verarbeitet und genützt. Allerdings muss
nicht jede relevante Information notwendigerweise zu einer Handlung oder Entscheidung
führen, da beispielsweise die Kenntnis des Sachverhaltes schon vor dem Eintreffen
der Information vorlag und die Information somit redundant ist 35 . Durch die
zweckorientierte Vernetzung von verschiedenen, relevanten Informationen entsteht
Wissen. Diese Vernetzung erfordert Kenntnisse über den Zusammenhang der verschiedenen
Informationen und deren Bedeutung für die Zielerreichung. Wissen stellt
somit die höchste Stufe in der gesamten Begriffshierarchie dar.
In Abhängigkeit von der jeweiligen semiotischen Betrachtungsebene verfügt der Informationsbegriff
also über unterschiedliche Bedeutungen, die sich in den einzelnen Begriffen wie
Zeichen, Daten, Information oder Wissen widerspiegeln. Natürlich wäre es auch weiterhin
34
Durch die syntaktische Verknüpfung werden bestimmte Zeichen aus dem Zeichenvorrat herausgenommen und
in eine Ordnung gebracht. Existiert beispielsweise folgender Zeichenvorrat {1 2 3 4 5 , . * / }, dann wäre 23.45
eine geordnete Zeichenfolge, die aufgrund der syntaktischen Verknüpfung entsteht. Diese Zeichenfolge besitzt
allerdings keine inhaltliche Bedeutung auf der syntaktischen Ebene.
35
Vgl. Hofacker (1998) S. 10.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 14
möglich, für alle Ebenen den sehr allgemeinen und weit gefassten Begriff der Information zu
verwenden, allerdings würde dies eine umfassende Informationstheorie für die gleichzeitige
Erforschung aller drei Ebenen notwendig machen, was für vorliegende Arbeit nicht sinnvoll
erscheint 36 . Im Folgenden werden daher die Begriffe im Sinne der semiotischen Betrach-
tungsebenen 37 sprachlich klar unterschieden und nicht – wie umgangssprachlich oft üblich -
als Synonyme verwendet. Die folgende Abbildung 4 gibt nochmals einen Überblick über die
drei Betrachtungsebenen der Semiotik, die Bedeutung der einzelnen Begriffe, sowie deren
Beziehungen untereinander.
Beispiel Wissen Hierarchiestufe
Wissen Hierarchiestufe
Vernetzung mit bekannten
Marktmechanismen
und Kauf/Verkauf als
Handlungskonsequenz
Devisenkurs
$1 = € 1.50
1.50
„1“, “2“, „5“, „0“, „.“, „*“ etc.
Information
Daten
Zeichen
Pragmatik (Relevanz, Vernetzung)
Semantik (Bedeutung, Kontext)
Syntax (Ordnung)
Zeichenvorrat
Abbildung 4 : Die Beziehung zwischen den Ebenen der Begriffshierarchie 38 .
Übernimmt man den Begriff der Information direkt aus der semiotischen Begriffshierarchie,
so versteht man darunter sämtliche Daten, welche in einem Kontext interpretiert werden kön-
nen und somit eine gewisse Bedeutung besitzen. Dieser Informationsbegriff ist allerdings
immer noch sehr allgemein gehalten, sodass sich in verschiedenen Disziplinen genauere Defi-
nitionen entwickelt haben. In Folge wird daher auf die in der betriebswirtschaftlichen Litera-
tur entwickelten Definitionen näher eingegangen.
Durch die Abgrenzung der Begriffe wurde klar, dass Information immer an einen Kontext
gebunden ist, der eine Interpretation der Daten hinsichtlich der Zielfunktion eines Indivi-
duums erst zulässt. Erst durch diese spezifische Zweckorientierung entsteht Information. Ge-
36 Vgl. Mag (1977) S. 5.
37 Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 3f, Augustin (1990) S. 15f und Mag (1977) S. 5.
38 Erstellt in Anlehnung an Rehäuser und Krcmar (1996) S. 6 und Augustin (1990) S. 16.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 15
hen Daten oder Nachrichten bei einem Empfänger ein, so handelt es sich vorerst nur um laten-
te/potentielle Informationen. Nur wenn der Empfänger die Bedeutung der Daten erkennt und
einen Zweckbezug feststellt, handelt es sich um relevante Information für ihn. Redundante
und irrelevante Teile einer Nachricht, die keinen Einfluss auf die Entscheidung und somit auf
die Handlungen haben, zählen demnach nicht zu den relevanten Informationen 39 . Für Unternehmen
leitet sich diese Zweck- oder Verwendungsorientierung von den für die Erreichung
der Betriebsziele notwendigen Aufgaben ab 40 . Anhand der Kenntnis von relevanten Informationen
ist ein Individuum nun in der Lage, eine Entscheidung über verschiedene Handlungsalternativen
zu treffen, um so seine Ziele – gegeben dem aktuellen Informationsstand – optimal
verfolgen zu können. Je mehr relevante Informationen über die Handlungsalternativen und
Bedingungen verfügbar sind, desto besser können die Handlungen vorbereitet werden und
umso größer ist im Normalfall der Erfolg hinsichtlich der Zielerreichung 41 . Hinreichende 42
Information stellt also eine Voraussetzung für die Vorbereitung von (wirtschaftlichen) Handlungen
dar.
In der betriebswirtschaftlichen Literatur wird daher Information häufig als das, dem Handeln
zugrunde liegende Wissen bezeichnet. So definiert Wittmann Information als
„zweckorientiertes Wissen, also solches Wissen, das zur Erreichung eines Zweckes, nämlich
einer vollkommenen Disposition eingesetzt wird“ 43 .
Allerdings darf man in diesem Zusammenhang Wissen nicht im herkömmlichen Sinne oder
im Sinne der Definition dieser Arbeit sehen, sondern vielmehr als Kenntnisse und Daten, die
der Vorbereitung und Durchführung von (ökonomischen) Handlungen dienen 44 . Auch Wittmann
selbst weist auf diesen Widerspruch in seiner Arbeit hin, da sich Wissen im strengen
Sinne nie auf einen zukünftigen Zeitpunkt beziehen kann 45 . Information kann daher als „Tat-
39
Vgl. Gablers Wirtschafts Lexikon (2000) S. 1517, Lipinski (1995) S. 213 und Longely und Shain (1993) S.
204.
40
Vgl. Berthel (1992) S. 873.
41
Vgl. Wittman (1980) S. 894.
42
Die Fragestellung wie viel Information ausreichend ist und worin das Informationsoptimum besteht, wird in
Kapitel 2.5.1 genauer behandelt.
43
Wittman (1959) S. 14.
44
Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 4f und (1997) S. 326.
45 Vgl. Wittman (1959) S. 14f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 16
sachenwissen“ verstanden werden, welches „für die Anwendung eines vorgegebenen Prognose-
oder Entscheidungsmodells benötigt wird“ 46 . Die Entwicklung von Theorien bzw. die
Modellbildung ist gemäß dieser Definition nicht im Informationsbegriff enthalten 47 . So meinen
beispielsweise auch Voß und Gutenschwager (2001) S. 12, dass Informationen zwar die
Eingangsdaten für Entscheidungsmodelle darstellen, die richtige Anwendung, Auswahl und
Entwicklung der entsprechenden Entscheidungsmodelle sowie die Auswahl der relevanten
Informationen aber letztlich dem Begriff Wissen entsprechen. Dieser Informationsbegriff ist
der pragmatischen Betrachtungsebene zuzuordnen.
Aus obiger Definition wird klar, dass ein enger Zusammenhang zwischen Information und der
Entscheidungsfindung zur Handlungsvorbereitung besteht. Information ist also nicht irgendwo
vorhanden, sondern ist stets an einen bestimmten Entscheidungsträger in einer bestimmten
Entscheidungssituation gebunden 48 . In entscheidungstheoretischer Sicht ist Information daher
ein Stimulus, der die Wahrscheinlichkeitsurteile eines Entscheidungsträgers bezüglich seiner
Handlungsalternativen verändert 49 . So lassen sich mindestens drei verschiedene Wirkungen
von Informationen auf einen Informationsempfänger unterscheiden 50 :
1. Mittels Informationen kann die aktuelle Handlungsmenge des Empfängers erweitert
werden.
2. Es könnend die Folgen einer Handlung klar bzw. die subjektiven Wahrscheinlichkeitsannahmen
des Empfängers über das Eintreten der verschiedenen Folgen einer
Handlung modifiziert werden.
3. Die Information kann den Empfänger dazu veranlassen, seine Nutzenfunktion zu revidieren
und eventuell neue Argumente in die Nutzenfunktion aufzunehmen.
Zusammenfassend wird im Sinne dieser Arbeit Information als zweckorientierte, kodifizier-
bare, neue Daten, welche die Basis für die Anwendung von Prognose- oder Entscheidungsmodellen
und der Vorbereitung und Durchführung von ökonomischen Handlungen
darstellen, verstanden.
46
Stickel, Groffmann et al. (1997) S. 326.
47
Vgl. Stickel, Groffmann et al. (1997) S. 326.
48
Vgl. Mag (1977) S. 5.
49
Vgl. Lawrence (1999) S. 2 und Gablers Wirtschafts Lexikon (2000) S. 1517.
50 Vgl. Keck (1990) S. 360.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 17
2.2 Wissensbegriff
Bereits in der Antike hat Platon Wissen als „wahre mit Begründung versehene Meinung“
definiert 51 . So versteht man unter Wissen üblicherweise sichere Erfahrungen und Beobach-
tungen, aus denen Schlüsse abgeleitet werden können, die ihrerseits wiederum als Wissen
bezeichnet werden 52 . Im Unterschied zu „Glauben“, „Vermutung“ oder „Meinung“ ist Wissen
eine rational begründbare und begründete Kenntnis, die strengen Überprüfungspostulaten
unterliegt, sodass Gewissheit ein wesentliches Merkmal von Wissen ist 53 . Allgemein kann
Wissen daher als „Gesamtheit aller Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung
von Problemen einsetzen“ 54 definiert werden. Dieser Wissensbegriff umfasst im Gegensatz
zur Information nun auch die Theorie und Modellbildung, die als Grundlage für erfolgreiches
unternehmerisches Handeln gilt 55 .
Dieses Wissen basiert grundsätzlich auf Daten und Informationen 56 . Durch zweckorientierte
Vernetzung von verschiedenen Informationen und bereits vorhandenem Wissen entsteht eine
Menge von Modellen, die als Wissen bezeichnet werden. Wie bereits angedeutet erfordert
diese Vernetzung der Informationen umfangreiche Kenntnisse über den Zusammenhang und
Sinnhaftigkeit in Hinblick auf den Verwendungszweck, sodass Wissen immer an eine bestimmte
Person und in einem gewissen Kontext gebunden ist. Demnach ist Wissen eine modellierte,
subjektive und perspektivische Wirklichkeit, die immer auf etwas oder jemanden
bezogen ist und stets nur für den Zweck gültig ist, für den es umgeformt wurde. Generell besteht
der Zweck von Wissen in der Vorbereitung und Durchführung von Handlungen und
Entscheidungen 57 .Wissen ist somit ein individueller Prozess in einem spezifischen Kontext,
der sich in Handlungen manifestiert 58 . Im Gegensatz zur Information kann Wissen daher nie
wirklich objektiv sein, da es zweckrelativ, perspektivisch, kontextbezogen sowie verhaltensrelevant
ist und die Kenntnis seiner Herkunft voraussetzt.
51
Vgl. Brockhaus Enzyklopädie (1999) S. 291.
52
Vgl. Wittman (1959) S. 15.
53
Vgl Wittman (1959) S. 15, Meyers Enzyklopädisches Lexikon (1981) S. 434, Brockhaus Enzyklopädie (1999)
S. 291 und Rehäuser und Krcmar (1996) S. 5.
54
Gablers Wirtschafts Lexikon (2000) S. 3542.
55
Vgl. Voß und Gutenschwager (2001) S. 12.
56
Vgl. Gablers Wirtschafts Lexikon (2000) S. 3542 und North (1998) S. 16.
57
Vgl. Voß und Gutenschwager (2001) S. 24.
58
Vgl. North (1998) S. 41 und Nonaka und Takeuchi (1995) S. 59

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 18
Zusammengefasst ist Wissen ein subjektiver, zweckrelativer, perspektivischer, kontextbezo-
gener Prozess, der die Gesamtheit aller, auf vernetzten Informationen basierenden, rational
begründbaren und begründeten Kenntnisse und Fähigkeiten, die Individuen zur Lösung
von Problemen einsetzen und in Handlungen resultiert.
Ebenfalls wichtig in diesem Zusammenhang ist die Unterscheidung in implizites (tacit know-
ledge) und explizites Wissen (explicit knowledge), welche man häufig in der Literatur findet
59 . Implizites Wissen ist in den Köpfen von einzelnen Personen gespeichert (embodied
knowledge) und beruht auf Idealen, Werten, Gefühlen, Handlungen und Erfahrungen. Es stellt
das persönliche Wissen eines Individuums dar, welches schwer kommunizierbar, formalisierbar
und teilbar ist und auf subjektiven Einsichten und Intuition beruht. Implizites Wissen lässt
sich generell in eine technische und eine kognitive Dimension unterscheiden 60 : Während die
technische Dimension die schwer dokumentierbaren und informalen Fähigkeiten und Fertigkeiten
– also das Know-how – umfasst, besteht die kognitive Dimension aus Schemata,
mentalen Modellen, Überzeugungen und Wahrnehmungen. Diese kognitive Dimension
beeinflusst vor allem unsere Vorstellung und Wahrnehmung von der Wirklichkeit (Was ist)
und der Zukunft (Was sollte sein) und definiert somit unsere Umwelt. Aufgrund seiner
Beschaffenheit ist die Übertragbarkeit, Speicherbarkeit und Verarbeitbarkeit von implizitem
Wissen nur sehr schwierig oder kaum möglich 61 .
Explizites Wissen hingegen ist methodisch, systematisch und kann entweder in der Form von
Symbolen (Schriftstücke, Zeichnungen, etc.) oder anderen Medien (Maschinen, Werkzeuge
etc.) gespeichert werden (disembodied knowledge). Daher ist explizites Wissen auch sehr
einfach mittels elektronischer Datenverarbeitung übertragbar, verarbeitbar und speicherbar.
Typische Beispiele für explizites Wissen wären Prozessbeschreibungen, Patente, Organigramme
etc..
Betrachtet man diese Beschreibung von explizitem Wissen genauer, so stellt sich die Frage,
worin nun der Unterschied zur Information besteht und ob eine Unterscheidung in implizites
59 Vgl. North (1998) S. 49, Rehäuser und Krcmar (1996) S. 6, Roberts (2000) S. 430f und Nonaka und Takeuchi
(1995) S. 59f.
60
Vgl. Nonaka und Takeuchi (1995) S. 60.
61
Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 7.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 19
und explizites Wissen sinnvoll ist? Scheuble (1998) S. 26 definiert beispielsweise explizites
Wissen als
„...implizites Wissen, das auf der Basis von Zeichen übertragen werden kann.“
Aufgrund dieser Definition besteht kein offensichtlicher Unterschied zwischen explizitem
Wissen und Information. Betrachtet man aber nun obige Arbeitsdefinition von Wissen, so
wird Wissen als ein kontext- und personenspezifischer Prozess, der in einer Aktion resultiert
verstanden. Im Gegensatz dazu kann explizites Wissen aufgrund seiner Kodifizierbarkeit beliebig
verteilt werden und ist somit weder zwingend subjektiv noch an irgendeine bestimmte
Person gebunden. Weiters muss explizites Wissen auch nicht zwangsweise verhaltensrelevant
sein und zu einer Handlung führen. Somit werden aber einige wesentliche Aspekte der Definition
von Wissen im Sinne dieser Arbeit nicht erfüllt. Vielmehr entspricht dieses explizite
Wissen dem Begriff der Information. Eine Unterscheidung in explizites Wissen und Information
scheint daher für diese Arbeit nicht sinnvoll. Für die restliche Arbeit wird explizites Wissen
somit als Information definiert 62 und verhaltensrelevantes, implizites Wissen als Wissen
im Sinne obiger Arbeitsdefinition. Daraus ergibt sich die Implikation, dass Wissen an sich nur
bedingt kodifiziert werden kann und durch die Kodifizierung Wissen bereits zur Information
konvertiert wird. Im strengen Sinne dieser Definition kann Wissen auch nicht mehr transferiert
werden, sondern es muss vom jeweiligen Individuum immer neu gelernt werden 63 . Eine
genauere Beschreibung dieses Prozesses in Organisationen findet sich im Kapitel 2.3.
62 Ähnliche Ansätze finden sich beispielsweise auch bei Marchand (1998) S. 256, Kogut und Zander (1992) S.
20 und Voß und Gutenschwager (2001) S. 10.
63
Vgl. Venzin, von Krogh et al. (1998) S. 58.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 20
2.3 Informations- und Wissensgenerierung in Organisationen
Eine wichtige Rolle spielt die Interaktion von Wissen und Information bei der Wissenserzeu-
gung und -transformation in Organisationen. Als Grundproblem des organisatorischen Wissensmanagements
stellt sich die Frage, wie subjektives Wissen in Informationen überführt
werden kann 64 ? Nur wenn es zumindest teilweise gelingt Wissen zu externalisieren, ist es
möglich, dieses Know-how in Form von Informationen in Organisationen zu verbreiten und
einem größeren Personenkreis zugänglich zu machen 65 .
„The continuous conversion that goes from knowledge to information and from information to
knowledge in an organization“ 66 ist daher eine wesentliche Grundvoraussetzung, um organisationales
Wissen zu erzeugen. Dabei versteht man unter organisationaler Wissenserzeugung
„the capability of a company as a whole to create new knowledge, disseminate it throughout
the organization and embody it in products, services and systems“ 67 .
Aufgrund der Interaktionsmöglichkeiten von Wissen und Information haben Nonaka und Takeuchi
(1995) vier Arten der Wissenserzeugung in Organisationen unterschieden (vgl. auch
Tabelle 2) 68 :
• Sozialisation:
Wissen wird direkt zwischen zwei Personen ausgetauscht, indem beispielsweise eine
Person die andere bei der Arbeit beobachtet (Lernen durch Sozialisation, Training-onthe-Job).
Das Gelernte wird Teil der eigenen Wissensbasis, woraus letztlich Wissen
und Handlungen generiert werden. Gemeinsame Sprache, Erfahrungen, Symbole und
Zeichen sind wichtige Voraussetzungen für den erfolgreichen Wissenstransfer 69 .
• Externalisierung:
Wissen wird so kodifiziert und dokumentiert, dass es für die gesamte Organisation zu-
64
North (1998) S. 50.
65
Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 7.
66
Marchand (1998) S. 256.
67
Nonaka und Takeuchi (1995) S. VIII.
68
Vgl. Nonaka und Takeuchi (1995) S62 ff, Rehäuser und Krcmar (1996) S. 33f, North (1998) S. 50f und
Marchand (1998) S. 256ff.
69
Vgl. Grant (1996) S. 116.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 21
gänglich wird. Wissen wird also zur Information konvertiert, welche gespeichert, be-
arbeitet und übertragen werden kann. Diese Explikation ist der Schlüssel zur Wissens-
erzeugung, da neue „explizite Konzepte von Wissen“ in Form von Informationen generiert
werden.
• Internalisierung:
Bereits vorhandene Information wird mit der bestehenden Wissensbasis zweckorientiert
vernetzt und assimiliert, sodass neues, kontextbezogenes Wissen entsteht, welches
sich in Handlungen manifestiert.
• Kombination:
Bereits bekannte Informationen werden neu zusammengefasst, kombiniert oder in einer
anderen Form dargestellt. Das Gesamtwissen des Unternehmens wird dadurch jedoch
nicht verändert. Allerdings kann diese „Neu-Kombination“ der Informationen
sehr nützlich sein.
Von
Wissen
Information
Zu
Wissen Information
Externalisierung
Sozialisation
implizit/explizit
implizit/implizit
Information entsteht durch Kodifizierung
Austausch erlernten Wissens zwischen
und Dokumentation
Personen
z.B. Dokumente, Nachrichten, etc.
Kombination
explizit/explizit
Internalisierung
explizit/implizit
Wissen wird individuell operrationalisiert
„Neu-Kombination“ durch Zusammenfügen
bekannter Informationen
z.B. Dokumente, Übersichtpläne, etc.
Tabelle 2: Arten der organisationalen Wissenserzeugung/-transformation 70 .
Organisationen als solche können also kein Wissen an sich erzeugen 71 . Im Mittelpunkt dieser
vier Grundarten der Wissenserzeugung steht daher nach wie vor das Wissen und die Informationen
von Individuen. Nonaka und Takeuchi (1995) S. 70ff schlagen daher als Modell der
organisationalen Wissenserzeugung einen dynamischen, interaktiven Prozess zwischen Information
und Wissen, die sogenannte Spirale des Wissens vor. Erst
70 In Anlehnung an Nonaka und Takeuchi (1995) S 62, North (1998) S. 50, Rehäuser und Krcmar (1996) S. 34
und Marchand (1998) S. 256.
71
Vgl. Nonaka und Takeuchi (1995) S. 72 und Grant (1996) S. 112.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 22
„durch den ständigen Wechsel von Wissensexternalisierung und Wissensinternalisierung ent-
lang der Wissensträger Mitarbeiter, Gruppe, Organisation und über die Organisationsgren-
zen hinaus, wird einerseits Wissen auf diesen unterschiedlichen Ebenen verfügbar gemacht,
andererseits entsteht ein Wissenszuwachs für das Unternehmen“ 72 .
Diese Interaktion ist also durch einen ständigen Wechsel zwischen den verschiedenen
Grundmustern der Wissenserzeugung (Sozialisation, Externalisierung, Internalisierung und
Kombination) gekennzeichnet, die durch verschiedene Trigger ausgelöst werden. Dadurch
kann sich das individuelle Wissen bis weit über die Organisationsgrenzen ausweiten und er-
weitert werden (vgl. Abbildung 5) 73 .
Information
Wissen
Kombination
Sozialisation
Individuum Gruppe Organisation Organisationsübergreifend
Wissensebene
Externalisierung
Internalisierung
Abbildung 5: Spirale der organisationalen Wissenserzeugung 74 .
Organisationen müssen also ständig darauf bedacht sein, diese Spirale des Wissens in Gang
zu halten, um so eine kontinuierliche Informations- und Wissenserzeugung zu gewährleisten.
Nur wenn es gelingt den notwendigen Kontext zu schaffen, in dem diese soziale Interaktion
von Externalisierung, Internalisierung und Sozialisation gefördert wird, kann eine Organisati-
72 North (1998) S. 52.
73 Vgl. Nonaka und Takeuchi (1995) S. 72.
74 Adaptiert in Anlehnung an Nonaka und Takeuchi (1995) S. 73.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 23
on langfristig Wissen erzeugen 75 . Dabei wird die Wissenserzeugung durch folgende Faktoren
begünstigt 76 :
1. Intention:
Im Rahmen der Unternehmensstrategie muss eine klare Vision bzw. Zielsetzung über
die Art des aufzubauenden Wissens und den damit verbundenen organisatorischen Fä-
higkeiten entwickelt und artikuliert werden. In weiterer Folge soll diese Vision in
Form von Leitlinien und Handlungsanweisungen operationalisiert werden.
2. Autonomie:
Alle Mitglieder der Organisation sollen die Freiheit haben innerhalb der gegebenen
Rahmenbedingungen kreativ und autonom handeln zu können. Dadurch wird einerseits
die Motivation der Organisationsmitglieder gefördert und andererseits ist es möglich,
unvorhergesehene Chancen zu nutzen.
3. Instabilität:
Bestehende Denkweisen, Perspektiven und Routinen müssen kontinuierlich infragegestellt
und überdacht werden. Organisationen müssen also ständig offen für Neues sein,
um eine optimale Anpassung an die ständig wechselnde Umwelt zu gewährleisten.
4. Redundanz:
Grundsätzlich sollten Organisationsmitgliedern mehr Informationen zur Verfügung
stehen als sie für ihre unmittelbare Aufgabenerledigung benötigen. Dadurch entsteht
eine Überlappung verschiedenster, sich teilweise ergänzender Informationen, welche
die Wissensgenerierung fördert. Indem die Organisationsmitglieder wahrnehmen können
was andere versuchen zu artikulieren, bekommen sie ein Gefühl für deren Wissen.
5. Vielfalt:
Um auf die zunehmende Komplexität der Umwelt optimal reagieren zu können, müssen
Organisationsmitglieder ständig Informationen mit ihrer bestehenden Wissensbasis
schnell und flexibel kombinieren. Daher sollte jedes Organisationsmitglied einen
schnellen Zugang zu einer breiten Vielfalt an notwendigen Informationen haben.
75
Vgl. Tsai (2002) S. 188.
76
Vgl. Nonaka und Takeuchi (1995) S. 74ff, Krebs (1998) S. 196ff, Rehäuser und Krcmar (1996) S. 25 und
North (1998) S. 165.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 24
Letztlich ist also dieser Kontext für die sozialen Prozesse zwischen einzelnen Individuen der
Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Wissenserzeugung in Organisationen 77 . Auch wenn Indi-
viduen immer die Wissensträger bleiben werden, ist das Unternehmenswissen mehr als die
Summe des Einzelwissens der Mitarbeiter. Neues Wissen entsteht dadurch, dass die Mitarbeiter
ihr Wissen zusammenbringen, neu vernetzen und davon neue Entscheidungen ableiten 78 .
So sehen Cohen und Levinthal (1990) S. 131 in der individuellen Aufnahmekapazität und
deren organisatorischer Nutzung die Grundlage für den Aufbau der organisatorischen Aufnahmekapazität
und somit letztlich der Wissenserzeugung in Organisationen. Organisationales
Wissen kann daher als Interaktionsmuster zwischen den einzelnen Mitgliedern begriffen
werden, welches sich in Handlungen und Kommunikation manifestiert 79 .
In weiterer Folge betrachtet Grant (1996) S. 112 die Anwendung von bestehendem Wissen für
die Produktion von Gütern und Dienstleistungen als eine Hauptaufgabe von Firmen. Die
Grundlage dafür ist die kollektive, organisationale Wissensbasis, die mittels Interaktionen und
Kommunikation erzeugt wird. Aufbauend auf dem Lernmodell von Argyris und Schön (1999)
entwickelte Schüppel (1996) ein systemtheoretisches Modell einer kollektiven Wissensbasis.
Die Wissensbasis besteht einerseits aus Oberflächen-Wissen in der Form von außen rekonstruierbarem
Fakten- und Rezeptwissen sowie den Fähigkeiten und Fertigkeiten eines Kollektivs
80 und andererseits dem nicht rekonstruierbarem Tiefen-Wissen in Form kollektiver Verarbeitungsmuster
und Weltanschauungen. Ergänzt wird diese Wissensbasis durch organisationelle
Rahmenbedingungen wie Struktur oder Prozessabläufen, sowie politisch-kulturellen
Phänomenen wie Werte, Normen oder Unternehmenskultur. Durch eine ständige Interaktion
und Kommunikation dieser Teilbereiche – Schüppel (1996) spricht auch vom kollektiven Lernen
oder organisationalen Lernen – wird diese Wissensbasis evolutionär weiterentwickelt
(vgl. Abbildung 6).
77
Vgl. Nonaka und Takeuchi (1995) S. 61.
78
Vgl. Herbst (2000) S. 9f.
79
Vgl. Brunner (2002) S. 66f.
80
Dieses Oberflächen-Wissen entspricht dem Begriff Information im Sinne dieser Arbeit.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Interaktionen/ Kommunikationen mit der Umwelt
erzeugen extrasystemische Kommunikationsregeln
Interaktionen/ Kommunikationen
von Individuen innerhalb von Kollektiven
erzeugen intrasystemische Kommunikationsregeln
Oberflächen-Wissen:
Kollektive
Handlungsroutinen
Tiefen-Wissen:
Kollektive
Verarbeitungsmuster und
Weltanschauungen
Kollektive Wissensbasis
Materielle
Rahmenbedingungen:
Organisationsstruktur,
Ablaufprozesse etc.
Politisch-kulturelle
Phänomene:
Werte, Normen etc.
Abbildung 6: Organisationale Wissensbasis 81 .
Seite 25
Fasst man nun die wesentlichen Aspekte der organisationalen Informations- und Wissenser-
zeugung zusammen, dann ergibt sich folgendes Bild 82 :
1. Daten und in weiterer Folge Informationen sind die Rohstoffe für die Wissenserzeu-
gung 83 . Sie werden entweder von der Organisationsumwelt oder vom internen organi-
satorischen Kontext extrahiert und verarbeitet. Generell sehen sich Unternehmen einer
wahren Flut an Daten gegenüber, sodass die wesentlichen Informationen herausselek-
tiert werden müssen. Aufgrund der begrenzten Informationsverarbeitungskapazität
entstehen Informationsverarbeitungskosten und es kann immer wieder zu fehlerhaften
Selektionen kommen.
2. Entsprechend dem jeweiligen Kontext und der spezifischen Aufgabenstellung müssen
die Informationen interpretiert werden, wodurch deren Wissenspotential entsteht. Für
diesen Interpretationsprozess ist, wie wir bereits gesehen haben, sowohl eine bereits
bestehende organisationelle als auch individuelle Wissensbasis notwendig. In Abhän-
gigkeit von dieser Wissensbasis und der Aufnahmekapazität des Unternehmens besitzt
die jeweilige Information ein mehr oder weniger großes Wissenspotential.
3. In weiterer Folge findet ein Lernprozess im engeren Sinne statt. Ausgehend von einer
bestimmten Problemstellung und einer definierten Zielsetzung wird die selektierte und
interpretierte Information mit der bestehenden Wissensbasis vernetzt und Wissen ge-
neriert, welches sich in einer Handlung manifestiert. Im Sinne Nonaka und Takeuchi
81 Schüppel (1996) S. 95.
82 Vgl. Wahren (1996) S. 98ff.
83 Vgl. Bleicher (2002) S. 61.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 26
(1995) handelt es sich um den Prozess der Internalisierung. Um vor allem auch die
nicht kodifizierbaren Bestandteile des Wissens zugänglich zu machen, spielt neben der
Internalisierung noch die Sozialisierung – im Zuge der regulären Zusammenarbeit o-
der des Trainings on the Job – eine wesentliche Rolle. Erst beide Prozesse zusammen
können zu einer umfassenden Wissenserzeugung in Organisationen führen.
4. Nachdem nun das neue Wissen generiert worden ist und zu einer Handlung geführt
hat, muss es objektiviert und soweit möglich der gesamten Organisation zugänglich
gemacht werden. Im Zuge des Objektivierungsprozesses wird aus individuellem Wissen
eine kollektiv anerkannte Kenntnis und Gewissheit, die bestimmten Überprüfungspostulaten
unterliegt. Im Anschluss daran wird dieses objektivierte, kollektive
Wissen – soweit möglich – externalisiert und in Informationen konvertiert. Dadurch
wird die Speicherung und optimale Verbreitung innerhalb der Organisation gewährleistet.
5. Die organisationale Wissensbasis besteht aus leicht reproduzierbaren Informationen
und nicht kodifizierbarem, mentalem Wissen. Weiters kann zwischen individuellen
und kollektiven Bestandteilen unterschieden werden. Individuelle Bestandteile wären
z.B. das Wissen des einzelnen Mitarbeiters oder bestimmte Akten und Informationen,
die nur eine bestimmte Person besitzt. Auf der anderen Seite existieren kollektive Datenbanken,
Informationssysteme, Prozessbeschreibungen oder eine gemeinsame Unternehmenskultur,
Werte und Visionen. Durch die ständige Kombination bekannter Informationen
entstehen neue Metainformationen, welche die Wissensbasis erweitern.
Durch die wechselseitige Beeinflussung und ständiger Interaktion mit den anderen
Schritten kommt es zu einem fortlaufenden Kreislauf der Informations- und Wissensgenerierung,
der zu einer Erweiterung der organisationalen Wissensbasis führt.
Die folgende Abbildung 7 gibt nochmals einen Überblick über die soeben besprochenen Abläufe
in Organisationen.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Neues Neues Wissen Wissen
testen testen und und ggf. ggf.
externalisieren
externalisieren
Information
Organisationsinterner Kontext
Daten Daten / / Informationen Informationen selektieren selektieren
Organisationale Organisationale Wissensbasis
Wissensbasis
individuell kollektiv
Mentales Wissen Mitarbeiter,…
Handlungen setzen
Umwelt der Organisation
Akten,… Datenbanken, Normen
Prozessbeschreibungen,…
Kombination von Informationen
Unternehmenskultur,
Werte, Visionen,…
Lernprozess Lernprozess i.e. i.e. Sinne Sinne
Wissen
Probleme definieren
Internalisierung
Sozialisation
Ziele festlegen
Kontext
Teamwork, Teamwork, Training Training on on the the Job,… Job,…
Informationen
Informationen
interpretieren
interpretieren
Seite 27
Abbildung 7: Zusammenfassendes Modell der Informations- und Wissensentstehung in Organisationen 84 .
84 Modifiziert und Erweitert in Anlehnung an Wahren (1996) S. 98.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 28
2.4 Eigenschaften von Information und Wissen
Im nachfolgenden Abschnitt werden die wichtigsten Eigenschaften von Information und Wis-
sen aus betriebswirtschaftlicher Sicht beschrieben. Hierbei wird insbesondere auf jene Eigen-
schaften näher eingegangen die für die weitere Arbeit von besonderer Bedeutung sind.
2.4.1 Information und Wissen als öffentliche Güter
In der Neoklassischen Ökonomie werden die Begriffe Information und Wissen häufig gleichgesetzt
bzw. als Synonyme verwendet 85 . In dieser klassischen ökonomischen Betrachtungsweise
werden sowohl Wissen als auch Information als ein öffentliches Gut bezeichnet. Generell
sind öffentliche Güter durch folgende Eigenschaften charakterisiert 86 :
1. Keine Transferkosten
2. Keine Rivalität des Konsums
3. Keine Einschränkung der Konsummöglichkeiten
Aufgrund dieser Eigenschaften ergeben sich vor allem Probleme des Trittbrettfahrens und der
Bestimmung der optimalen Menge eines öffentlichen Gutes 87 . Einerseits kann eine Person
nämlich auch dann nicht von der Nutzung eines öffentlichen Gutes ausgeschlossen werden,
wenn sie keinen Beitrag zur Erstellung des Gutes geleistet hat. Somit haben viele Personen
keinen Anreiz, einen Beitrag zur Errichtung eines öffentlichen Gutes zu leisten. Andererseits
sind unterschiedliche Personen auch nicht bereit, gleich viel für die Errichtung des öffentlichen
Gutes beizutragen, da jede Person dem öffentlichen Gut einen unterschiedlichen Nutzen
zuordnen. So hat beispielsweise die Landesverteidigung für manche Personen eine höhere
Bedeutung als für andere und dementsprechend sind diese Personen natürlich auch bereit
mehr für die Landesverteidigung auszugeben 88 . Das Problem der optimalen Menge ergibt sich
aber dadurch, dass alle Personen die Kosten für Landesverteidigung gemeinsam tragen müs-
85
Vgl. Nordhaus (1969) S. 18, Arrow (1969) S. 29ff, Hirsch (1969) S. 36ff, Voß und Gutenschwager (2001) S.
20f, und Krebs (1998) S. 73.
86
Vgl. Weimann (1990) S. 85, Varian (1996) S. 605ff, Monge, Fulk et al. (1998) S. 412 und Contractor und Ra
(2002) S. 12.
87
Vgl. Varian (1996) S. 605ff und Weimann (1990) S. 83.
88
Vgl. beispielsweise das Abfangjäger Volksbegehren in Österreich 2002, bei dem 624,720 Personen (Quelle:
Bundesministerium für Inneres) gegen den Ankauf neuer Abfangjäger unterschrieben haben.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 29
sen. Als weitere typische Beispiele für öffentliche Güter neben der Landesverteidigung wären
Umweltschutzmaßnahmen oder öffentliche Gehwege zu nennen.
Ausgehend von der Überlegung, welche Aspekte bei einem Informations- bzw. Wissenstrans-
fer von besonderer Bedeutung sind, vergleichen Contractor und Ra (2002) S. 15ff anhand von
sieben verschiedene Dimensionen wie sich Wissen und Information von einem öffentliches
Gut unterscheiden. Anhand dieses Vergleichs wird ersichtlich, dass zumindest Wissen im
Sinne dieser Arbeit kein öffentliches Gut sein kann:
1. Transferkosten:
Während bei öffentlichen Gütern per Definition keine Transferkosten anfallen, muss
Wissen – sofern überhaupt möglich – zuerst externalisiert und in Information umgewandelt
werden. Dadurch können hohe Transferkosten entstehen. Der Transfer von Informationen
hingegen verursacht – vor allem wenn sie bereits in digitalisierter Form
vorliegen – kaum Transferkosten.
2. Beobachtbarkeit:
Wissen an sich kann nicht beobachtet werden, da es in den Köpfen von Menschen
stattfindet. Lediglich das Resultat der Handlung, wie z.B. ein fertiges Produkt, ein
Manuskript oder ein Produktionsprozess können beobachtet werden 89 . Allerdings
muss das Resultat nicht immer so eindeutig beobachtbar sein wie in diesen Beispielen.
Öffentliche Güter, wie öffentliche Gehsteige oder Straßen sind im Regelfall sehr gut
beobachtbar, wenngleich im Falle von Sicherheit oder Umweltschutz die Beobachtbarkeit
auch manchmal nur sehr eingeschränkt möglich ist. Informationen hingegen
sind grundsätzlich relativ einfach beobachtbar, insbesondere dann, wenn sie in kodifizierter
Form vorliegen.
3. Anwendungskonsequenzen:
Öffentliche Güter zeichnen sich durch fehlende Rivalität des Konsums aus. Die negativen
Konsequenzen für den ursprünglichen Informationsbesitzer aus der Anwendung
seiner transferierter Informationen hängen einerseits von den Aufnahmefähigkeiten
der Konkurrenzfirmen 90 und andererseits von der Bedeutung und Wichtigkeit der Information
ab. Die Anwendung bereits bekannter Tatsachen oder Informationen kann
kaum zu einem neuen Wettbewerbsvorteil und somit negativen Konsequenzen für den
89
Vgl. Grant (1996) S. 111.
90
Vgl. Cohen und Levinthal (1990).

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 30
ursprünglichen Informationsbesitzer führen 91 . Je neuer und je größer das
Wissenspotential der transferierten Informationen und je bedeutungsvoller das
zugrundeliegende Wissen jedoch ist, desto größer sind die zu erwartenden negativen
Konsequenzen für das transferierende Unternehmen.
4. Informationsasymmetrie:
Da Wissen selbst durch Externalisierung nicht vollständig transferiert werden kann,
hat der Wissensbesitzer immer einen Informationsvorteil. Bereits Polanyi (1966) S.
136 meinte „we can know more than we can tell“.
5. Offenlegungsdilemma:
Öffentliche Güter brauchen nicht mehr offengelegt werden, da sie ja bereits allseits
bekannt sind. Wissen kann nicht vollständig offengelegt werden, da es nur sehr schwer
externalisierbar und somit transferierbar ist, d.h. die Gefahr ungewollt wichtige Details
preiszugeben und somit auch das Offenlegungsdilemma sind eher gering. Gibt
man aber z.B. in einem Verhandlungsprozess teilweise Informationen mit Wissenspotential
weiter, so kann es durchaus passieren, dass der Empfänger daraus bereits alle
wichtigen Informationen und teilweise auch Wissen ableiten kann und die Information
nicht mehr käuflich erwerben muss 92 . Die Gefahr ungewollt wichtige Details offen zu
legen ist daher bei den Informationen am größten.
6. Wertbestimmungsproblematik:
Diese Wertbestimmungsproblematik ergibt sich direkt aus dem Informationsparadoxon
93 . Dieses Paradoxon besagt, dass der Wert einer Information a priori nicht festgestellt
werden kann ohne sie zu kennen. Kennt man aber die Information oder auch nur
einen Teil davon, so braucht man die Information nicht mehr käuflich erwerben und
die Wertbestimmung wird überflüssig. Da Wissen in den Köpfen von Menschen stattfindet
und es nicht immer vollständig externalisiert werden kann, ist auch die Wertbestimmung
sehr problematisch bzw. nicht eindeutig möglich. Diese Problematik hängt
sehr eng mit dem Offenlegungsdilemma zusammen. Der objektive Wert von öffentlichen
Gütern ist hingegen meist relativ einfach zu bestimmen, da zumeist die Errichtungskosten
als Anhaltspunkt verwendet werden können.
7. Schutzmechanismen:
Mittels Schutzmechanismen wie Patenten, Urheberrechten oder Lizenzen können Un-
91
Vgl. Barney (1986) und Dierickx und Cool (1989).
92
Vgl. Grant (1996) S. 111.
93
Vgl. Babe (1993) S. 52, Glaser (1980) S. 940 und Gablers Wirtschafts Lexikon (2000) S. 1526.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 31
ternehmen die unberechtigte Nutzung von Informationen kontrollieren. Dadurch werden
die Effekte des Offenlegungsdilemmas gemindert. Im Gegensatz dazu spielen
Schutzmechanismen bei öffentliche Güter und Wissen keine besondere Rolle. Öffentliche
Güter können per Definition nicht geschützt werden und Wissen braucht nicht
geschützt zu werden, da es nicht transferiert werden kann.
Wäre Wissen wirklich ein öffentliches Gut so könnte es aufgrund der spezifischen Eigenschaften
definitiv keine strategische Ressource im Sinne des Wissensorientierten Ansatzes
sein 94 . Denn per Definition müssten dann auch alle anderen Firmen über das gleiche Wissen
verfügen und die Grundlagen nachhaltiger Wettbewerbsvorteile wären nicht mehr gegeben 95 .
Im Gegensatz dazu weisen Informationen durchaus ähnliche Eigenschaften wie öffentliche
Güter auf. Aufgrund moderner Informations- und Kommunikationssysteme sind Informationen
mit marginalen Transferkosten binnen Sekunden weltweit verfügbar. Der mehrfache Besitz
und Gebrauch von Information führt zu keinem Wertverlust des Gutes Information und
somit zu keiner Rivalität des Konsums. Weiters können einmal verbreitete Informationen
auch nicht mehr zurückgezogen werden, sodass keine geplante Einschränkung des Informationskonsums
mehr möglich ist. Die zunehmende Bedeutung von Schutzmechanismen wie Patente
oder Urheberechte sind ein Indiz dafür, dass auch in der Politik der Charakter der Information
als öffentliches Gut vermehrt erkannt wird 96 . Denn obwohl diese Schutzmechanismen
die Verbreitung der Information nur bedingt verhindern, räumen sie dennoch den rechtmäßigen
Besitzern besondere Nutzungsrechte gegenüber Dritten ein. Solange Informationen also
nicht geheimgehalten oder mittels Schutzmechanismen geschützt werden, entspricht Information
in vielen Eigenschaften durchwegs einem öffentlichen Gut. Informationen sind zwar
nicht in allen Ausprägungen mit einem öffentlichen Gut vollständig ident, aber diesen in vielen
Bereichen sehr ähnlich bzw. viel ähnlicher als Wissen.
94
Vgl. Probst, Büchel et al. (1998) und Grant (1996).
95
Vgl. Barney (1991) S. 105, Liebeskind (1996) S. 104 und Peteraf (1993) S. 186.
96 Vgl. Contractor und Ra (2002) S. 13.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 32
2.4.2 Information und Wissen als Produktionsfaktoren
Neuerdings wird Information in der Literatur auch als vierter Produktionsfaktor bezeichnet,
der eine zielgesteuerte Kombination der klassischen Produktionsfaktoren erst ermöglicht 97 .
Allerdings unterscheidet sich dieser Produktionsfaktor aufgrund seiner bereits angedeuteten
Eigenschaften grundlegend von den herkömmlichen, materiellen Produktionsfaktoren. In der
Literatur findet man daher folgende wesentliche Unterschiede zwischen Information, Wissen
und materiellen Produktionsfaktoren 98 :
1. Besitz:
Der vielfache Besitz von Information an unterschiedlichen Orten ist im Unterschied zu
materiellen Produktionsfaktoren problemlos möglich. Da Wissen nie ident transferiert
werden kann ist der mehrfache Besitz nur eingeschränkt möglich.
2. Gebrauch:
Im Gegensatz zu anderen Produktionsfaktoren entstehen durch den bloßen Gebrauch
von Information und Wissen keine unmittelbaren Kosten oder ein Wertverlust. Ähn-
lich wie beim Einsatz anderer Produktionsfaktoren führt die Verwendung von Infor-
mationen und der Einsatz von Wissen, aufgrund der verbesserten Steuerung der ande-
ren Produktionsfaktoren, zu einem Wertgewinn. Der Nichtgebrauch der vorhandenen
Information hat grundsätzlich keinerlei negative Auswirkungen, allerdings kann somit
auch kein möglicher Wertgewinn realisiert werden.
3. Weitergabe:
Vielfach bleibt durch die Weitergabe der Wert der Information für den Informations-
besitzer gleich. Die Weitergabe der Information kann aber auch für den Informationsbesitzer
zu einer Wertsteigerung führen, wenn durch die Kombination verschiedener
Informationen in einem anderen Kontext neues Wissen generiert wird. Im Falle von
Werbung entsteht der Wert der Information eben erst durch die Weitergabe. Andererseits
kann auch ein Wertverlust beim Informationsbesitzer auftreten. In diesem Fall ist
der Wert der exklusiven Nutzung höher als der Informationswert nach einem Informationstransfer.
Da Wissen nur beschränkt transferiert werden kann, ist die Weitergabe
nur eingeschränkt möglich.
97
Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 9, Lamberton (1993) S. 19, Drucker (1992) S. 95 und Boisot und Canals
(2002) S. 16.
98
Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 10ff, Lamberton (1993) S. 25., Babe (1993) S. 52f, Lachmann, Sella et
al. (2000) S. 1287, Varian (1996) S. 601, Wittman (1980) S. 896, Weggeman (1999) S. 21 und Schrader (1990)
S. 35.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
4. Teilung:
Seite 33
Grundsätzlich ist die Teilung von Informationen und Wissen nur bis zu einem gewissen
Grad sinnvoll und möglich. Die Zerlegung von Informationen und Wissen kann
einen Wertverlust mit sich bringen, wenn die einzelnen Teile aus ihrem Kontext und
ihrer Vernetzung herausgerissen werden. Auf der anderen Seite können die herausgelösten
Teile in einem neuen Kontext oder einer neuen Vernetzung auch zu einem
Wertgewinn und Wissenszuwachs führen.
5. Vervielfältigung/Speicherung:
Generell sind die Vervielfältigungs- und Verteilungskosten von Informationen viel
kleiner als deren Produktionskosten, wodurch hohe Economies of Scale realisiert werden
können. Um Informationen vervielfältigen und verbreiten zu können, bedarf es
Speicher- bzw. Übertragungsmedien, deren Kosten im Regelfall vernachlässigbar
sind. Wenn die Informationen digital gespeichert sind und mittels elektronischer Medien
verbreitet werden können, gehen diese Kosten sogar gegen Null. Im Gegensatz
dazu sind die Vervielfältigungskosten von Wissen mitunter sehr hoch, da das vorhandene
Wissen – sofern überhaupt möglich – entweder mühsam kodifiziert 99 oder mittels
Sozialisation weiter gegeben werden muss.
6. Identifikation/Schutz:
Aufgrund der vielfachen Besitzmöglichkeit und der einfachen und kostengünstigen
Verbreitung können Informationen als öffentliche Güter betrachtet werden. Somit ist
es auch sehr schwierig, Dritte von der Benutzung frei verfügbarer Information auszuschließen.
Im Gegensatz zu normalen Produktionsfaktoren und Wissen müssen Informationen
daher geheimgehalten werden, um sie vor dem Gebrauch unbefugter Dritter
zu schützen. Ansätze zur Verbesserung der Probleme der Datensicherheit sind Patente
oder Lizenzen, die versuchen, den rechtmäßigen Eigentümern besondere Eigentumsoder
Genussrechte gegenüber Dritten zu gewähren.
99
Obwohl es sich um Produktionskosten von Informationen handelt, müssen diese Kosten dem Wissenstransfer
zugeordnet werden, da Informationsproduktion und -transfer zeitlich zusammenfallen. Werden hingegen bereits
vorhandene Informationen transferiert, so fallen keine zusätzlichen Produktionskosten mehr an. Die ursprünglichen
Produktionskosten können zu einem späteren Zeitpunkt als Sunk Costs betrachtet werden, da sie in keinen
Zusammenhang mit dem Transfer stehen und auch nur einmalig anfallen.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
7. Preisbildung/Informationswert:
Seite 34
Da für Informationen und Wissen keine klassischen Faktormärkte existieren und der
Wert der Information a priori nicht genau bestimmt werden kann, ist die Preisfestlegung
sehr problematisch. Es existiert im Gegensatz zu den materiellen Produktionsfaktoren
bis heute kein geeigneter Maßstab, mit dem man den Wert von Information
und Wissen bestimmen kann. Daher versuchen beispielsweise Informationsbroker sich
an Kostenindikatoren wie Rechnerzeit, Personalaufwand etc. zu orientieren.
8. Kosten:
Auch im Informationszeitalter verursachen Informationen und Wissen Kosten. Aufgrund
der Probleme bei der Preisbildung lassen sich aber auch die Kosten von Informationen
und Wissen nur sehr schwer quantifizieren. Am ehesten kann man noch die
Informationsbeschaffungskosten oder die Produktionskosten 100 beziffern, da hier auf
Kostenindikatoren zurückgegriffen werden kann.
9. Bestandsbewertung:
Informationen können grundsätzlich unbegrenzt gelagert werden, ohne dass sie an ihrer
Substanz verlieren. Allerdings kann es vorkommen, dass Informationen nach einiger
Zeit veraltern und somit nutzlos werden. Die Lagerkosten an sich halten sich, vor
allem für digital gespeicherte Daten, in Grenzen. Die Speicherbarkeit von Wissen unterliegt
im wesentlichen der begrenzten Aufnahmekapazität des menschlichen Gehirns.
Eine genaue Bestandsbewertung wie bei anderen Produktionsfaktoren ist aber
aufgrund der bereits angedeuteten Probleme der Preis- und Kostenbildung weder bei
Informationen noch bei Wissen möglich.
10. Theorie-/Modelldefizit:
Derzeit gibt es in der Literatur keine einheitlichen Modelle und Theorien über Information
oder Informationsaustausch oder Wissen, sodass von einem Defizit im Vergleich
zu den herkömmlichen Produktionsfaktoren gesprochen werden kann.
Informationen und Wissen können daher nicht mit den anderen Produktionsfaktoren gleichgesetzt
werden, sondern müssen gesondert betrachtet werden. Die folgende Tabelle 3 fasst die
Unterscheidungskriterien der Information im Vergleich mit materiellen Produktionsfaktoren
und Wissen nochmals zusammen.
100 Produktionskosten können entstehen, wenn beispielsweise Wissen mühsam kodifiziert werden muss, wie dies
etwa bei Prozessbeschreibungen oder Handbüchern der Fall ist.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 35
Materieller
Produktionsfaktor
Information Wissen
Besitz Individueller Besitz Vielfacher Besitz möglich Vielfacher Besitz nur bedingt
möglich
Gebrauch
Wertverlust durch Gebrauch Wertgewinn durch
Gebrauch
Wertgewinn durch
Gebrauch
Weitergabe
Besitzverlust Wertverlust/ -gewinn möglich
Nur beschränkt möglich
Teilung
Wertverlust/ -gewinn durch
Teilung
Wertverlust/ -gewinn durch
Teilung
Wertverlust/ -gewinn durch
Teilung
Vervielfältigung
Hohe Vervielfältigungskosten
Niedrige Vervielfältigungskosten
Hohe
Vervielfältigungskosten
Verbreitung Schwierig Einfach Schwierig
Identifikations- und Probleme des Datenschutzes Geringe Probleme des Da-
Schutzmöglichkeit und der Datensicherheit tenschutzes und der Daten-
Identifikation/ Schutz
sicherheit, da Wissen nur
bedingt transferiert werden
kann
Preisbildung/Informationswert
Preisbildungsmechanismen
bekannt; Preis/ Wert objektiv
ermittelbar
Preisbildungsmechanismen
teilw. bekannt; Preis/ Wert
Bestimmung problematisch
Preisbildungsmechanismen
nicht bekannt; Preis/ Wert
Bestimmung problematisch
Kosten Leicht identifizierbar Nur schwer identifizierbar Nur schwer identifizierbar
Bestandsbewertung Möglich Problematisch Problematisch
Wirtschaftswissen- Theorie- und Modelldefizit Theorie- und Modelldefizit
Theorien und Modelle schaftliche Theorien und
Modelle verfügbar
Tabelle 3 : Vergleich materieller Produktionsfaktoren mit Information und Wissen 101 .
2.4.3 Qualitätskriterien der Information
Informationen werden dazu verwendet den Informationsbedarf zu decken. Dabei versteht man
unter Informationsbedarf die Summe derjenigen Informationen, die zur Erfüllung eines in-
formationellen Interesses erforderlich sind 102 . Eine genauere Definition des Informationsbe-
darfs findet sich bei Szyperski (1980) S. 904, der Informationsbedarf als
„Art, Menge und Qualität der Informationsgüter, die ein Informationssubjekt im gegebenen
Informationskontext zur Erfüllung einer Aufgabe in einer bestimmten Zeit und innerhalb eines
gegeben Raumgebietes benötigt bzw. braucht“
definiert. Zur Deckung des Informationsbedarfs sind daher seitens der Information verschie-
dene Anforderungen in Abhängigkeit vom jeweiligen Bedarfsfall zu erfüllen. So können Informationen
hinsichtlich verschiedener Qualitätskriterien oder Informationseigenschaften
101 Adaptiert in Anlehnung an Rehäuser und Krcmar (1996) S. 11.
102 Vgl. Berthel (1992) S. 873.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 36
unterschiedlich gut geeignet sein, einen bestimmten Informationsbedarf zu decken. Die wich-
tigsten dieser Informationseigenschaften wurden von Keller (1995) S. 124ff in einer Literatur-
studie zusammengefasst, bewertet und verglichen. Als wichtigste Bewertungskriterien wären
demnach zu nennen 103 :
1. Wahrscheinlichkeit:
Ist die Erwartung, dass eine zukunftsorientierte Information auch tatsächlich mit dem
Ereignis übereinstimmt.
2. Prüfbarkeit
Ist die Möglichkeit einer nachträglichen Verifizierung der Information im Sinne der
sachlichen und inhaltlichen Richtigkeit.
3. Genauigkeit:
Die Genauigkeit gibt den Präzisions- bzw. Detaillierungsgrad der Information wieder.
Ein zu hoher oder zu niedriger Detaillierungsgrad der Information mindert den Nutzen
der Information.
4. Vollständigkeit:
Eine Information gilt als vollständig, wenn sie alle Aspekte enthält, die ein Entscheidungsträger
im Zusammenhang mit dieser Information erwartet.
5. Relative Bedeutung:
Darunter versteht man den Nutzen der Information in der konkreten Problemstellung.
6. Anpassung an Subjekt:
Ist das Ausmaß, inwieweit die Information auf den Informationsempfänger bezüglich
seiner persönlichen Besonderheiten, wie Sprache, Aufgabenbereich oder Zieldeduktion
angepasst ist.
7. Objektivität/unpersönlich:
Gibt an, inwieweit die Information von den subjektiven Einflüssen des Informationssenders
befreit ist.
8. Aktualität:
Unter Aktualität versteht man die Zeitspanne zwischen dem Auftreten des Sachverhaltes
und dem Informationseingang beim Informationsempfänger. Je geringer diese
Zeitspanne ist, desto aktueller ist die Information.
103 Vgl. Keller (1995) S. 145ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
9. Wahrheitsgehalt:
Seite 37
Der Wahrheitsgehalt ist die sachliche Richtigkeit von Informationen, deren Überprü-
fung möglich ist, da sie – im Gegensatz zur Wahrscheinlichkeit - sich nicht auf die
Zukunft bezieht.
10. Formatierung:
Formatierung bezieht sich auf die formale Darstellung und Gestaltung der Information.
11. Objektivität/nachvollziehbar:
Eine Information ist objektiv nachvollziehbar, wenn der Weg der Informationserzeugung
für den Informationsnutzer nachvollziehbar ist.
12. Allgemeinverständlichkeit:
Je weniger Fachtermini zugunsten von allgemeinverständlichen Umschreibungen in
einer Information enthalten sind, desto größer ist die Allgemeinverständlichkeit.
13. Dokumentation:
Unter Dokumentation wird das Festhalten oder Speichern von Informationen nach
verschiedenen Ordnungskriterien bezeichnet. Je schneller man auf die gewünschte Information
zugreifen kann, desto besser ist die Dokumentation.
2.4.4 Zusammenfassung
Zusammenfassend ist Information aufgrund ihrer besonderen Eigenschaften einem öffentlichen
Gut sehr ähnlich. Dadurch unterscheidet sich die Information natürlich grundlegend von
Wissen und den klassischen Produktionsfaktoren und es sind andere Managementstile und
Aktivitäten erforderlich 104 . Nur wenn Information geheimgehalten wird oder wenn besondere
Schutzmechanismen wie Patente oder Urheberrechte zur Anwendung kommen, kann die Informationsnutzung
und -verbreitung durch Unbefugte ausgeschlossen werden. Weiters existieren
eine Vielzahl von verschiedenen Qualitätskriterien hinsichtlich der Eignung der Information
zur Deckung eines bestimmten Informationsbedarfes.
104 Vgl. von Krogh und Wicki (2002) S. 136.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 38
2.5 Bedeutung von Information und Wissen in der Betriebswirtschaftslehre
Wie wir bereits in der Einleitung zu Kapitel 2 gesehen haben, existieren verschiedene Wis-
sens-Epistemologien, deren Sichtweise und Implikationen sich grundlegend voneinander unterscheiden.
Obwohl diese Arbeit grundsätzlich die Auffassungen der Selbstbezogenen-
Epistemologie vertritt, darf die Bedeutung der anderen Epistemologien nicht unterschätzt
werden. Gerade in der Betriebswirtschaftslehre stützen sich die unterschiedlichen Teildisziplinen
auf unterschiedliche Wissens-Epistemologien, womit auch die Bedeutung und Einsatzmöglichkeiten
der Information im betriebswirtschaftlichen Kontext variieren. Nichtsdestotrotz
leistet jede dieser Teildisziplinen einen wesentlichen Beitrag zum betriebswirtschaftlichen
Gesamtverständnis. Daher ist sowohl für Praktiker als auch Theoretiker die Kenntnis der unterschiedlichen
Epistemologien und deren zugrunde liegenden Annahme von besonderer
Nützlichkeit 105 . Im folgenden Abschnitt werden daher zwei betriebswirtschaftliche Teildisziplinen
herausgegriffen und stellvertretend für viele andere in Hinblick auf die Bedeutung der
Information diskutiert. Gerade an diesen beiden Teildisziplinen lassen sich die beiden Extrempunkte
„Wissen als Objekt“ (Informationsverarbeitungs-Epistemologie) und „Wissen als
individueller Prozess“ (Selbstbezogene-Epistemologie ) sehr schön zeigen. Während die betriebswirtschaftliche
Entscheidungstheorie Wissen wie einen normalen Produktionsfaktor
behandelt, der frei gehandelt und dessen Einsatz optimiert werden kann und muss, betrachtet
das Strategische Management die heterogene Wissensverteilung zwischen Individuen und
Organisationen als Quelle nachhaltiger Wettbewerbsvorteile. Obwohl beide Teildisziplinen
fest in der Betriebswirtschaftslehre integriert sind, liegen ihnen also völlig unterschiedliche
Annahmen bezüglich Wissen und Information zugrunde.
2.5.1 Entscheidungstheorie
Untersuchungsgegenstand der Betriebswirtschaftslehre sind wirtschaftliche Handlungen, die
„mit der Absicht erfolgen, Bedürfnisse durch Entscheidungen über die Auswahl zwischen
alternativen Verwendungsweisen knapper Mittel so zu befriedigen, dass das Verhältnis zwischen
dem Ergebnis intendierter Bedürfnisbefriedigung und dem Einsatz knapper Mittel nach
der Maßgabe von Handlungskriterien bestmöglich ausfällt.“ 106
105 Vgl. Venzin, von Krogh et al. (1998) S. 36f.
106 Vgl. Zelewski (1994) S.15.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 39
Diese Definition von wirtschaftlichen Handlungen beinhaltet zwei wesentliche Elemente:
Einerseits eine Entscheidung über mindestens zwei unterschiedliche Alternativen zum Einsatz
von knappen Ressourcen und andererseits die Zielorientierung am allgemeinen ökonomischen
Prinzip. Um die Zielsetzungen unternehmerischer Tätigkeiten zu erreichen, müssen ständig
Entscheidungen über den Einsatz produktiver Faktoren, wie Arbeit, Kapital etc. getroffen
werden. Wirtschaftliche Handlungen sind demnach immer mit Entscheidungen über einen
ökonomisch sinnvollen Mitteleinsatz verknüpft 107 . Da diese Entscheidungen im Mittelpunkt
des wirtschaftlichen Geschehens stehen, hat sich als eigener Zweig die betriebswirtschaftliche
Entscheidungstheorie entwickelt. Diese entscheidungsorientierte Sichtweise der Betriebswirtschaftslehre
beschäftigt sich mit Entscheidungen im wirtschaftlichen Kontext und reicht in
sämtliche Bereiche der Betriebswirtschaftslehre hinein. Somit erscheint es oftmals auch sinnvoll,
Unternehmen als ein dynamisches, offenes und komplexes System von Entscheidungsinstanzen
darzustellen 108 .
Grundsätzlich versteht man unter Entscheidung
„die Wahl einer Handlungsmöglichkeit aus mehreren, nicht gleichzeitig zu verwirklichenden
Alternativen.“ 109
Eine Entscheidung liegt allerdings nur dann vor, wenn a priori keine eindeutige Lösung vorhanden
ist und wenn die Handlungsalternativen auch wirklich realisierbar sind und unterschiedliche
ökonomische Konsequenzen aufweisen 110 . Das Ergebnis einer Entscheidung ist
der Entschluss, der die Realisationsphase der Handlungsalternative einleitet. Generell lässt
sich der Ablauf einer Entscheidung, der sogenannte Entscheidungsprozess, in folgende Phasen
einteilen 111 :
107 Vgl. Sieben und Schildbach (1994) S. 5 und Mag (1977) S. 1.
108
Vgl. Voß und Gutenschwager (2001) S. 6.
109
Witte (1980) S. 634.
110
Vgl. Witte (1980) S. 634 und Mag (1977) S. 3.
111
Vgl. Laux (1998) S. 8 und Witte (1980) S.635.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
1. Problemformulierung
2. Festlegung des Zielsystems
3. Sammlung von Informationen
4. Erforschung und Bewertung möglicher Handlungsalternativen
5. Auswahl einer Alternative (=Entschluss)
6. Entscheidungen in der Realisationsphase
Seite 40
Allerdings müssen nicht alle Phasen in genau diesem zeitlichen Ablauf erfolgen. Vielmehr
können zwischen den einzelnen Phasen Interdependenzen bestehen, die parallele Überlegun-
gen hinsichtlich mehrerer Phasen nötig machen 112 .
In der betriebswirtschaftlichen Entscheidungstheorie werden Entscheidungsmodelle meist
durch eine Entscheidungsmatrix dargestellt (vgl. Abbildung 8).
S1
w(S1)
S2
w(S2)
S3
w(S3)
A1 E11 E12 E13
A2 E21 E22 E23
A3 E31 E32 E33
A4 E41 E42 E43
Abbildung 8: Entscheidungsmatrix 113 .
Die Grundgesamtheit aller Handlungsalternativen N nennt man Aktionenraum und umfasst
die Menge aller möglichen Alternativen A=(A1, A2, ..., AN). Jede Alternative n besteht wieder-
um aus einer Kombination von möglichen Ergebnissen Eni in Abhängigkeit vom jeweiligen
Umweltzustand Si (=Ergebnisraum). Die Menge I der möglichen – vom Entscheidungsträger
nicht beeinflussbaren – Umweltzustände wird als Zustandsraum bezeichnet. In Risikosituatio-
nen wird diese Entscheidungsmatrix durch die Eintrittswahrscheinlichkeit w(Si) der Umwelt-
zustände ergänzt, für die gilt ∑ w S
I
i=
1
( ) = 1
i
. Bereits zur Bestimmung des Aktionen-, Ergebnis-
und Zustandsraum eines derartig simplen Entscheidungsmodells sind umfangreiche Informa-
tionen erforderlich. Genau genommen stellt die Entscheidungsmatrix nur das Entscheidungs-
114
problem für einen gegebenen Informationsstand dar . Es ist also durchaus denkbar, dass eine
112 Vgl. Laux (1998) S. 12.
113 Vgl. Laux (1998) S. 35 und Mag (1977) S. 13.
114 Vgl. Coenenberg (1966) S. 12.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 41
mögliche Handlungsalternative nicht im Modell enthalten ist, da dem Entscheidungsträger die
notwendigen Informationen für die Identifizierung dieser Alternative fehlen. Entscheidungssituationen
sind also im Regelfall mit Unsicherheit bezüglich bestimmter Ereignisse behaftet.
Kann man den unsicheren Ereignissen eine bestimmte subjektive oder objektive Eintrittswahrscheinlichkeit
zuordnen, so spricht man von einer Risikosituation. Generell herrscht in
der Literatur weitgehende Einigkeit darüber, dass jede Unsicherheit auf einen Informationsmangel
zurückzuführen ist 115 . So meint beispielsweise auch Mag (1977) S. V
„Entscheidungsprobleme sind in erster Linie Informationsprobleme.“
Aber auch Gutenberg (1971) S. 268 sieht eine enorme Bedeutung der Informationen für den
betriebswirtschaftlichen Entscheidungsprozess. So meint er beispielweise:
„Das betriebswirtschaftliche Interesse an Information beruht auf der Tatsache, dass Informationen
unlösbare Bestandteile des betrieblichen Kommunikations- und damit des betrieblichen
Entscheidungsprozesses sind“ 116 .
Grundsätzlich unterscheidet man drei verschiedene Informationsannahmen im Entscheidungsmodell
117 :
1. Vollkommene Information:
Stehen einem Entscheidungsträger lückenlose und sichere Informationen über alle am
Entscheidungsproblem beteiligten Größen und deren Veränderungen zur Verfügung,
so spricht man von vollkommener Information. Allerdings impliziert diese vollkommene
Voraussicht einen absoluten Determinismus, da einem rationalen Entscheidungsträger
keine Entscheidungsfreiheit mehr gelassen wird. Nichtsdestotrotz kann
der Entscheidungsträger aber auch im Falle der vollkommenen Information noch immer
eine suboptimale Alternative auswählen.
2. Vollkommene Ignoranz:
Der Entscheidungsträger hat einen absoluten Mangel an Information und verfügt somit
über keinerlei Anhaltspunkte bezüglich der entscheidungsrelevanten Größen. Sofern
ein Entscheidungsträger weiß, dass es eine bestimmte Alternative gibt, ist es fraglich,
115
Vgl. Ripperger (1998) S. 17.
116
Gutenberg (1971) S. 268.
117
Vgl. Wittman (1959) S. 18ff, Wittman (1980) S. 897 und Mag (1977) S. 17.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 42
ob ein Informationsstand von Null überhaupt möglich ist, oder ob in der Praxis nicht
eher der Fall der unvollkommenen Information vorliegt.
3. Unvollkommene Information:
Obwohl der Entscheidungsträger gewisse Anhaltspunkte und Informationen besitzt,
führen Unsicherheit und Unvollständigkeit zur lückenhaften Bestimmung der Ein-
flussgrößen. So führt beispielsweise die Unsicherheit dazu, dass zukünftige Umwelt-
zustände nicht genau vorausgesagt werden können oder dass relevante Handlungsal-
ternativen oder Umweltzustände aufgrund von unvollständigen Informationen fehlen.
Generell gilt, je geringer der Informationsstand ist, desto größer ist die Unsicherheit
und Unvollständigkeit.
Die vollkommene Information und Ignoranz können als Eckpunkte eines Informationstands-
kontinuums angesehen werden. Ihre praktische Relevanz ist in der Regel eher als gering ein-
zustufen. Alle Bereiche in der Mitte dieses Kontinuums gehören zur unvollständigen Informa-
tion (vgl. Abbildung 9). Es sprechen drei Gründe dafür, dass die unvollkommene Information
der Standardfall ist 118 : (1) Entscheidungen bauen auf unvollkommenen Informationen über
Tatbestände der Vergangenheit auf, (2) vollständige und richtige Informationen werden häu-
fig falsch ausgewertet und (3) zukünftige Entwicklungen sind per Definition immer mit Un-
gewissheit behaftet.
vorhandene
Information
vollkommene
Information
118 Vgl. Mag (1977) S. 19.
119 In Anlehnung an Mag (1977) S. 126.
unvollkommene
Information
bestimmter
Informationsstand
Abbildung 9: Kontinuum des Informationsstandes 119 .
vollkommene
Ignoranz
notwendige
Information

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 43
Unterstellt man, dass Informationen kardinal messbar sind 120 , so lässt sich jede beliebige In-
formationsstandsituation durch den Informationsgrad, also dem Verhältnis der vorhandenen
Information zu der notwendigen Information beschreiben 121 :
Informatio nsgrad =
tatsächlichvorhandene
Information
notwendige Information
Die notwendige Information ist definiert als jenes Ausmaß an Informationen, bei dem sich
durch eine Informationsvermehrung keine Verbesserung des Entscheidungsergebnisses erzie-
len lässt. Im Extremfall ist die notwendige Information ident mit der vollkommenen Informa-
tion. Für die meisten Entscheidungsprobleme reicht allerdings ein niedrigerer Informations-
stand aus, um befriedigende Ergebnisse erzielen zu können. Der Informationsbedarf hängt
von der Aufgaben- und Subjektorientierung ab und umfasst somit eine objektive und indivi-
duelle Komponente 122 . Während der objektive Informationsbedarf von der Entscheidung und
der Zielsetzung abhängt und für alle Entscheidungsträger gleich ist, variiert der subjektive
Informationsbedarf von Entscheidungsträger zu Entscheidungsträger, da er von dessen Vor-
wissen abhängig ist.
Grundsätzlich sind zwei verschiedene Szenarien für den Fall der unvollkommenen Informati-
on möglich 123 :
1. Die unvollkommene Information ist fixiert und ist als Datum anzusehen.
2. Die unvollkommene Information ist variabel, d.h. der Entscheidungsträger kann sich
zusätzliche Informationen beschaffen.
Im ersten Fall hat der Entscheidungsträger keine Möglichkeit sich zusätzliche Informationen
zu besorgen. Er muss das Entscheidungsproblem mit seinem vorhandenen Informationsstand
lösen. Im zweiten Fall muss der Entscheidungsträger nun eine Entscheidung treffen ob er zu-
sätzliche Informationen beschaffen soll, um so seinen Informationsstand zu verbessern oder
nicht. Er steht also nun vor einem neuen, vorgelagerten Entscheidungsproblem. Der Verzicht
120 Diese Annahme ergibt sich aus der Informationsverarbeitungs-Epistemologie. Eine ähnliche Überlegung
findet sich auch bei Voß und Gutenschwager (2001) S. 22.
121 Vgl. Wittman (1959) S. 25, Wittman (1980) S. 898, Berthel (1992) S. 876 und Mag (1977) S. 126.
122 Vgl. Szyperski (1980) S. 905.
123 Vgl. Mag (1977) S. 127.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 44
auf eine zusätzliche Informationsbeschaffung kann verschiedene Gründe wie Zeitknappheit,
Mittelknappheit oder Zufriedenheit mit dem bisherigen Wissensstand umfassen 124 . Häufig
werden Informationen aber bis zum Erreichen eines bestimmten Anspruchsniveaus gesam-
melt, welches verschiedenen Schwankungen unterliegen kann 125 . Werden zusätzliche Infor-
mationen beschafft und verursacht diese Zusatzinformation Kosten, ergibt sich neben einem
technischen Problem der Informationsbeschaffung auch noch ein ökonomisches Informati-
onsproblem. Die Einholung von zusätzlichen Informationen erweist sich als ökonomisch nur
dann sinnvoll, wenn sie einen positiven Wert aufweisen. Dies ist immer dann der Fall, wenn
„die auf der Grundlage dieser Informationen getroffenen Handlungsentscheidungen zu einem
höheren Zielerreichungsgrad führen als die im Hinblick auf den ursprünglichen Informationsstand
optimalen Handlungen.“ 126
Dies bedeutet der in Geldeinheiten ausgedrückte Zusatznutzen der zusätzlichen Informationen
muss größer sein als die Kosten der Informationsbeschaffung. Daher muss die Information
vor einer möglichen Informationseinholung bewertet werden. Allerdings ergibt sich hierbei in
der Praxis wieder das grundsätzliche Problem des Informationsparadoxons. Der Wert der Information
kann a priori nicht bestimmt werden. Die Kenntnis der Information ist die Grundlage
für die Bewertung dieser. Kennt man die Information aber nun, so hat man sie entweder
bereits käuflich erworben und die Kosten dafür bezahlt, oder aber man braucht sie nicht mehr
zu erwerben, da die Information ja inzwischen bekannt ist 127 . Aufgrund des
Informationsparadoxon kann man daher ex ante nur mit Erwartungswerten rechnen. Dies
kann allerdings ex post auch zu einer Verschlechterung führen, wenn eine negative
Umweltentwicklung eintritt und die Kosten der Informationsbeschaffung höher sind als der
zusätzliche Wert der Informationen oder wenn der Entscheidungsträger aufgrund der
zusätzlichen Information eine schlechtere Alternative wählt, als er ohne Information gewählt
h ätte.
124 Vgl. Mag (1977) S. 161.
125 Vgl. Voß und Gutenschwager (2001) S. 2 und Krebs (1998) S. 76.
126 Glaser (1980) S. 934.
127 Vgl. Babe (1993) S. 52 und Glaser (1980) S. 940.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 45
Dieses Entscheidungsproblem über die zusätzliche Informationsbeschaffung ist, unter der
Annahme von Informationsbeschaffungskosten, zugleich auch ein Optimierungsproblem. Es
sei E das Resultat einer Entscheidung und EI das Resultat der Entscheidung bei zusätzlicher
Informationsbeschaffung. Unterstellt man, dass zusätzliche Informationen zu einer Entschei-
dungsverbesserung führen, d.h. es gilt EI > E , dann ergibt sich der Informationswert IW
als 128
IW = EI − E (Gleichung 2-1)
Um die ökonomische Sinnhaftigkeit der Informationsbeschaffung beurteilen zu können, müs-
sen noch die Kosten der Informationsbeschaffung vom Informationswert abgezogen werden.
Der Nettowert der Information ergibt sich somit als
IW netto
= IW − K
(Gleichung 2-2)
Nur wenn der Nettowert der Information positiv ist, macht es Sinn, die zusätzlichen Informa-
tionen zu beschaffen. Allgemein betrachtet ergibt sich das Informationsoptimum nun aus der
Maximierung des Informationsnutzens abzüglich der Informationskosten.
( I ) − K(
I )
I EI
opt
max =
(Gleichung 2-3)
Leitet man das Informationsoptimum nun nach der zusätzlichen Information ab, so erhält man
∂
∂I
I opt
∂EI
=
∂I
( I ) ∂K(
I )
0
−
∂I
=
(Gleichung 2-4)
Das theoretische Informationsoptimum ergibt sich also dort, wo der Grenzerlös (MV) aus ei-
ner zusätzlichen Information gleich den Grenzkosten (MC) aus diesen Informationen sind 129 .
In Abhängigkeit vom Verlauf der Grenzkosten und Grenzerlöse sind drei verschieden Fälle
denkbar (vgl. Abbildung 10): (1) Informationsoptimum als interne Lösung von MC und MV,
128 Vgl. Mag (1977) S. 137, Lawrence (1999) S. 6 und Glaser (1980) S. 938.
129 Vgl. Mag (1977) S. 139.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 46
(2) keine Informationsbeschaffung, da MC > MV und (3) maximale Informationsbeschaffung,
da MV > MC.
Fall 1
Fall 2
Fall 3
Geldnutzen
Geldnutzen
Geldnutzen
Informationsoptimum
MC
MC
MV
MV
Information
MV
MC
Information
Information
Abbildung 10: Sinnhaftigkeit der Informationsbeschaffung 130 .
Zusätzliche Informationen können grundsätzlich sämtliche Einflussgrößen des Entschei-
dungsmodells wie Aktionenraum, Zustandsraum, Entscheidungsraum oder das Zielsystem
beeinflussen. Besonders bedeutsam ist allerdings die Revision der subjektiven Eintrittswahr-
scheinlichkeiten der verschiedenen Umweltzustände mit Hilfe des Bayesschen Theorems.
Dies mag darauf zurückzuführen sein, dass Entscheidungsträger in den seltensten Fällen wirk-
lich in der Lage sind, zukünftige Umweltentwicklungen mit Sicherheit abschätzen zu können,
während die anderen Einflussgrößen mit weniger Unsicherheit behaftet sein dürften. So meint
beispielsweise der Ökonom Charles Loscher
“Demand for Information arises because of the presence of uncertainty; without uncertainty
there is no need for information.” 131
Risikoentscheidungen, also Entscheidungen mit unvollkommener Information über zukünfti-
ge Umweltzustände nehmen daher sowohl in der Theorie als auch in der Praxis eine besonde-
re Stellung ein. Der Entscheider weiß in einer Risikosituation nicht, welcher Umweltzustand
eintreten wird, d.h. er kann keinem Umweltzustand die Wahrscheinlichkeit w(Si) = 1 zuord-
130 Vgl. Lawrence (1999) S. 30.
131 Charles Loscher zitiert nach Babe (1993) S. 48.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 47
nen. Er kann lediglich den verschiedenen Umweltzuständen eine bestimmte Wahrscheinlich-
keitsverteilung zuordnen oder bei maximaler Unsicherheit von einer Gleichverteilung der
Eintrittswahrscheinlichkeiten w(S1)=...=w(SI)=1/I ausgehen 132 . Allerdings kann der Entschei-
dungsträger in vielen Fällen seine subjektive Wahrscheinlichkeitsverteilung verbessern, revi-
dieren oder verändern, indem er beispielsweise Experten befragt, Marktforschungen durch-
führen lässt oder auf bestehende Studien zurückgreift. Mit Hilfe des Bayesschen Theorems
kann die a priori Wahrscheinlichkeitsverteilung aufgrund von zusätzlichen Informationen in
eine a posteriori Wahrscheinlichkeitsverteilung umgerechnet werden. Es seien die a priori
Eintrittswahrscheinlichkeiten w(S1), w(S2),..., w(SI) gegeben. Ferner steht eine Informations-
quelle zur Verfügung, die eine Beobachtung aus der Informationsmenge Y={Y1, Y2,..., YJ}
liefert. Weiters kennen wir die bedingten Wahrscheinlichkeiten w(Yj|Si), die angeben mit wel-
cher Wahrscheinlichkeit die Information Yj beobachtet werden kann, wenn der Umweltzu-
stand Si eingetreten ist. Daraus können wir sofort die gemeinsame Wahrscheinlichkeit w(Yj,Si)
berechnen, dass wir die Information Yj beobachten und der Umweltzustand Si eintritt.
( Y S ) w(
S ) * w(
Y S )
w , = |
(Gleichung 2-5)
j
i
i
j
Ist nun die Information Yj bekannt, dann handelt es sich bei den a posteriori Eintrittswahr-
scheinlichkeiten um bedingte Wahrscheinlichkeiten:
w
( S Y )
i
j
( Y j , Si
)
w(
Y )
j
i
w
| = (Gleichung 2-6)
Substituiert man nun den Zähler mit der rechten Seite von Gleichung 2-5 und ersetzt man
Nenner mit der Summe aller Ereigniskombinationen in denen Yj auftritt, dann erhält man den
Satz von Bayes 133 .
w
132 Vgl. Mag (1977) S. 163.
( S Y )
133 Vgl. Eisenführ und Weber (1999) S. 169f.
i
w(
Si
) * w(
Y j | Si
)
∑ w(
Si
) * w(
Y j | Si
)
| =
(Gleichung 2-7)
j
i

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 48
Mit Hilfe der revidierten a posteriori Eintrittswahrscheinlichkeiten kann man nun den Nettoinformationswert
berechnen und die Vorteilhaftigkeit der Informationsbeschaffung beurteilen.
Obwohl des Bayessche Theorem zunehmend auch in der Praxis an Bedeutung gewinnt, haben
zahlreiche Untersuchungen gezeigt, dass Menschen in der Regel Probleme haben, bestimmte
logische Gesetze der Wahrscheinlichkeitsrechnung richtig anzuwenden 134 .
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Bedeutung der Information in der Entscheidungstheorie
sehr hoch ist. Es zeigt sich, dass zusätzliche Informationen ex ante zu einer verbesserten
Entscheidungsgrundlage führen. Grundsätzlich wird davon ausgegangen, dass sämtliche
Informationen ähnlich wie andere Produktionsfaktoren frei erwerblich sind. Abgesehen
von praktischen Problemen stellt sich damit vor allem das Problem der Bestimmung des Informationsoptimums.
Der Einsatz von Information und somit Wissen muss in Abhängigkeit
von den Informationskosten optimiert werden. Von besonderer Bedeutung ist die Revidierung
der a priori Wahrscheinlichkeiten aufgrund von zusätzlichen Informationen mit Hilfe des
Bayesschen Theorems.
2.5.2 Strategisches Management
Die heutige Wirtschaftswelt ist durch einen radikalen Wandel gekennzeichnet. Zunehmende
Globalisierung, kürzere Produkt- und Technologiezyklen sowie steigende Komplexität der
Umwelt sind nur einige Beispiele der verschärften Wettbewerbssituation 135 . Viele Autoren
sprechen von einem stattfindenden Wandel von der Industriegesellschaft zur Dienstleistungsund
Informationsgesellschaft 136 . So meint beispielsweise Drucker (1992) S. 95
„In this society, knowledge is the primary resource for individuals and for the economy overall.
Land, labour, and capital – the economist’s traditional factors of production – do not
disappear, but they become secondary.”
Die Triebkräfte für diesen Wandel zur postindustriellen Ära sind die zunehmende Globalisierung,
die modernen Informations- und Kommunikationstechnologien und der strukturelle
Wandel von arbeits- und kapitalintensiven zu informations- und wissensintensiven Aktivitä-
134
Vgl. Camerer (1998) S. 171, Tversky und Kahnemann (1974), Eisenführ und Weber (1999) S. 151 und
Sandhofer (2002) S. 16.
135
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 2ff, Müller-Stewens (1997) S.1f und Skyrme (1997) S.1.
136
Vgl. Österle (1995) S. 1f, Skyrme (1997) S.1f, Scheer, Milius et al. (1997) S. 46, Bleicher (2002) S. 59ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 49
ten 137 . Durch die zunehmende Globalisierung verschärft sich der Wettbewerbsdruck und in-
ternationale Konkurrenten dringen bis in lokale Märkte vor. Mit Hilfe der modernen Informa-
tions- und Kommunikationstechnologien können Geschäftsprozesse global gesteuert werden.
Zusätzlich sinken die Transaktionskosten, wodurch die Informationstransparenz zunimmt und
internationale Lernprozesse beschleunigt werden. Wissen wird damit zu einer strategischen
Ressource 138 , die aus Informationen gewonnen wird. Die folgende Abbildung 11 gibt einen
zusammenfassenden Überblick über diese Triebkräfte des Wandels.
Informations- und
Kommunikationstechnologie
• Beschleunigt Transaktionen
• Reduziert Transaktionskosten
Struktureller
Wandel zur
Informations- und
Wissensgesellschaft
• Wissen wird knappe Ressource
• Informations- und Wissensmärkte entstehen
Bedeutung
der Ressource
Wissen steigt
• Weltweite Informationstransparenz
• Weltweite Steuerung von
Geschäftsprozessen
Globalisierung
• Lokaler u. globaler Wettbewerb
• Beschleunigte internationale
Lernprozesse
Abbildung 11: Triebkräfte des Wandels zur Informations- und Wissensgesellschaft 139 .
Voraussetzung, um in diesem Wettbewerbsumfeld letztlich Wettbewerbsvorteile verwirkli-
chen zu können, sind Informations- und Wissensvorsprünge, die durch die ungleiche Vertei-
lung von Wissen und Information in der Gesellschaft ermöglicht werden 140 . Im Sinne der
Marktprozesstheorie besteht die Herausforderung des Unternehmertums nun darin, die wirt-
schaftlich relevanten Informations- und Wissensvorsprünge zu erkennen und sie entweder
durch Arbitrage (Kirznerischer Unternehmer) oder durch Innovation (Schumpeterscher Un-
137 Vgl. North (1998) S. 14ff.
138 Vgl. Grant (1996) S. 110, Liebeskind (1996) S. 93, Osterloh und Frey (2000) S. 539, Disterer (2001) S. 1,
Earl (1997) S. 1ff und Probst, Büchel et al. (1998) S. 240ff.
139 North (1998) S. 15.
140 Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 13.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 50
ternehmer) für das Unternehmen zu nutzen 141 . Die Unternehmensstrategie oder –idee ist somit
der kreative Brückenschlag zwischen zwei erkannten Informationssphären (vgl. Abbildung
12).
Wissen und
Information über
Beschaffungsmärkte
(Know-how,
Personal,
Material,
Betriebsmittel)
Unternehmerische Idee
=
Wissen und Information über
den Transformationsprozess
Kreativer Brückenschlag
(=Unternehmensstrategie)
Wissen und
Information über
Absatzmärkte
(Kundenprobleme,Zahlungsbereitschaft)
Abbildung 12 :Unternehmerische Idee als kreativer Brückenschlag zwischen Informationsphären 142
Um allerdings in dieser dynamischen Wettbewerbssituation dauerhaft bestehen zu können ist
eine kontinuierliche Suche nach neuen Informations- und somit Wissensvorsprüngen notwen-
dig, da dieser Wettbewerbsvorteil durch Imitation leicht untergraben werden kann 143 . Nicht
selten versuchen Konkurrenten mittels Wirtschaftsspionage an sensible Informationen und
Daten heranzukommen, um ihre wirtschaftliche Position zu verbessern 144 . Daher sind die Si-
cherheit und Schnelligkeit der Abwicklung von Informationsprozessen sowie eine hohe In-
formationsqualität von besonderer Bedeutung 145 . Information wird damit zu einem kritischen
Überlebensfaktor von Organisationen. Diese besondere Bedeutung wird auch darin ersicht-
lich, dass Information neuerdings als vierter dispositiver Produktionsfaktor, neben Arbeit,
Kapital und Land, genannt wird 146 . Schätzungen zur Folge macht dieser Produktionsfaktor
141 Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 37.
142 Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 38.
143 Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 14, Barney (1986) S. 1232, North (1998) S. 65 und Dierickx und Cool
(1989) S. 1504.
144 Vgl. Bundesamt (2002) S. 6f.
145 Vgl. Augustin (1990) S. 185.
146 Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 9, Lamberton (1993) S. 19, Drucker (1992) S. 95 und Boisot und Canals
(2002) S. 16.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 51
bereits über 50% der Wertschöpfung aus 147 . Um diesen neuen Produktionsfaktor richtig nut-
zen zu können, ist
„eine systematische Planung der Unternehmensressource Information [...] damit mindestens
ebenso bedeutsam wie die Planung der menschlichen, finanziellen oder materiellen Ressour-
cen.“ 148
Allerdings ist Information aufgrund ihrer besonderen Beschaffenheit als „Öffentliches Gut“
149 nur bedingt geeignet, um nachhaltige Wettbewerbsvorteile zu garantieren. Dabei versteht
man unter nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen eine „value creating strategy not simultane-
ously being implemented by any current or potential competitors and when these other firms
are unable to duplicate the benefits of this strategy“ 150 . Gemäß dem Ressourcenorientierten
Ansatz müssen Ressourcen bestimmte Anforderungen erfüllen, um Quellen nachhaltiger
Wettbewerbsvorteile zu sein (vgl. Abbildung 13) 151 .
Heterogenität Ex-post
Heterogenität
Ex-post Wettbewerbs-
Heterogenität
Ex-post WettbewerbsWettbewerbsbeschränkungenbeschränkungen
Entstehung
Bindung an
Unternehmen
Imperfekte Imperfekte Mobilität
Mobilität
Wettbewerbsvorteile
Wettbewerbsvorteile
Aufrechterhaltung
Keine Kompensation
Ex-ante Ex-ante WettbewerbsWettbewerbsbeschränkungenbeschränkungen
Abbildung 13: Quellen nachhaltiger Wettbewerbsvorteile 152 .
Da Information durch Gebrauch nicht an Wert verliert und mit modernen Informations- und
Kommunikationstechnologien nahezu kostenlos gespeichert, verarbeitet und verteilt werden
kann, ist generell davon auszugehen, dass Mitbewerber über die gleichen Informationen ver-
147 Vgl. Bullinger, Wörner et al. (1998) S. 21 und Bürgel und Zeller (1998) S. 54.
148 Picot, Reichwald et al. (2001) S. 61.
149 Vgl. auch Kapitel 2.4.1 und Sveiby (1997) S. 22.
150 Barney (1991) S. 102.
151 Vgl. Peteraf (1993) und Barney (1991).
152 Peteraf (1993). S. 186.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 52
fügen oder zumindest binnen kurzer Zeit verfügen können 153 . Wenn es einem Unternehmen
daher nicht gelingt z.B. durch Patente oder Lizenzen eine Monopolstellung bezüglich seiner
Information zu erlangen, können nur kurzfristige Wettbewerbsvorteile realisiert werden, die
im schlimmsten Falle langfristig nicht einmal das Überleben des Unternehmens sichern.
Im Gegensatz zur Information hat aber Wissen optimale Voraussetzungen als strategische
Ressource. Wie wir in Kapitel 2.4 bereits gesehen haben, ist Wissen aufgrund seiner besonderen
Eigenschaften sehr schwer imitierbar. Es ist organisations- und kontextbezogen, subjektiv
und kann daher nur sehr schwer kodifiziert werden. Aufgrund der daraus resultierenden Informationsasymmetrie
und den damit verbundenen Problemen der Wertbestimmung und des
Offenlegungsdilemmas kann Wissen auf Faktormärkten nicht gehandelt werden, da diese versagen
154 .
Die Anforderungen, die Barney (1991) S. 105ff an Ressourcen stellt, um strategische Wettbewerbsvorteile
zu ermöglichen, lassen sich somit sehr leicht auf Wissen anwenden 155 :
1. Wertgenerierung:
Wissen kann als wertvoll angesehen werden, wenn es entweder die Ausnützung von
Marktchancen oder die Vermeidung von Bedrohungen ermöglicht.
2. Knappheit:
Eine Ressource, die allen Firmen zur Verfügung steht, führt zu keinen Wettbewerbsvorteilen
156 . Je schwieriger Wissen daher externalisiert werden kann und je komplexer
der dahinter liegende Prozess und die damit zusammenhängenden Abläufe sind, desto
schwieriger lässt sich Wissen transferieren oder dessen Wert bestimmen. Daher existieren
keine Faktormärkte, auf denen Wissen käuflich erwerbbar ist. Wissen ist also
eine knappe Ressource 157 .
3. Beschränkte-Imitierbarkeit:
Wenn eine Firma eine wertvolle und knappe Ressource besitzt, so werden die anderen
Firmen natürlich versuchen diese Ressource zu imitieren. Ist eine Ressource perfekt
imitierbar, so ist es letztlich nur eine Zeitfrage, bis die Konkurrenz den Wettbewerbs-
153
Vgl. Barney (1986) und Liebeskind (1996) S. 104.
154
Vgl. Contractor und Ra (2002) S. 16, Roberts (2000) S. 432 und Davenport und Prusak (1998) S. 39ff.
155 Vgl. North (1998) S. 65 und Probst, Büchel et al. (1998) S. 241.
156 Vgl. Barney (1986) und Dierickx und Cool (1989).
157 Vgl. Bleicher (2002) S. 65.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 53
nachteil aufgeholt hat und die Grundlage nachhaltiger Wettbewerbsvorteile verschwunden
ist. Barney (1991) S. 107ff zählt drei Gründe für die Beschränkte-
Imitierbarkeit von Ressourcen auf: (1) Historische, pfadabhängige Entwicklung der
Ressource, (2) unklarer Ursache-Wirkungs Zusammenhang und (3) soziale Komplexität.
Wie bereits in Kapitel 2.3 gezeigt wurde ist die organisationale Wissensentwicklung
ein sehr komplexer Prozess, der nicht von heute auf morgen stattfindet. Durch die
soziale Interaktion von individuellen Wissensträgern und dem ständigen Wechseln
von Externalisierung und Internalisierung wird neues Wissen erzeugt 158 Weiters haben
Untersuchungen gezeigt, dass Organisationen, die bereits entsprechendes Vorwissen
besitzen, leichter neue Informationen aufnehmen und zu Wissen verarbeiten können
159 . Wissensgenerierung ist also durchwegs pfadabhängig und zeitaufwendig 160 Da
sich das Wissen in Organisationen auf viele verschiedene Personen verteilt und damit
häufig nicht lokalisierbar ist, besteht meist auch kein klarer Ursache-Wirkungs Zusammenhang
161 . Organisationales Wissen kann also als eine knappe Ressource gesehen
werden, die kaum oder nur sehr schwierig imitierbar ist.
4. Nicht-Substituierbarkeit
Die letzte Voraussetzung für die Generierung von nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen
ist die Nicht-Substituierbarkeit einer wertvollen, knappen und nicht imitierbaren Ressource
durch eine andere. Nur wenn es einem Konkurrenten nicht gelingt, die gleiche
Strategie auf eine andere Art und Weise mit anderen Ressourcen zu implementieren,
kann ein nachhaltiger Wettbewerbsvorteil erlangt werden. Gerade dieser Punkt scheint
bei Wissen aber nicht immer erfüllt zu sein. Untersuchungen haben beispielsweise gezeigt,
dass ca. 60% der patentierten Innovationen in der chemischen, pharmazeutischen,
elektronischen und maschinentechnischen Industrie innerhalb von vier Jahren
legal imitiert wurden 162 . So ist es also durchaus denkbar, dass ein Unternehmen mit
einer völlig anderen Technologie und deren Anwendung ein ähnlich innovatives Produkt
auf den Markt bringt wie seine Konkurrenz, ohne das gleiche Wissen verarbeitet
zu haben. Allerdings kann die Entwicklung und Anwendung einer neuen Technologie
158 Vgl, Kapitel 2.3, North (1998) S. 52, Rehäuser und Krcmar (1996) S. 35 und Nonaka und Takeuchi (1995) S.
72.
159
Vgl. Cohen und Levinthal (1990) S. 135f und Dierickx und Cool (1989) S. 1508.
160
Vgl. Venzin, von Krogh et al. (1998) S. 32.
161
Vgl. Probst, Büchel et al. (1998) S. 242 und Venzin, von Krogh et al. (1998) S. 31.
162 Vgl. Badaracco (1991) S. 37.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 54
viele Jahre dauern, sodass ein Wettbewerbsvorteil auf der Basis von Wissen durchaus
möglich ist.
Da Wissen alle diese Anforderungen erfüllt hat es das Potential eine Quelle nachhaltiger
Wettbewerbsvorteile zu sein 163 . Somit ist Wissen – im Gegensatz zur Information – der ei-
gentliche Wettbewerbsfaktor, der es einem Unternehmen erlaubt, langfristig Wettbewerbsvor-
teile zu realisieren 164 . Erst durch die Kombination von aktuellen Informationen über die Be-
schaffungs- und Absatzmärkte mit dem Wissen über Transformationsprozesse, Nutzungsmög-
lichkeiten und Bedeutung der Informationen oder Produktinnovationsmöglichkeiten können
nachhaltige Wettbewerbsvorteile realisiert werden 165 . Informationen sind also die Grundvor-
aussetzung für die individuelle und organisationale Wissens- und Wettbewerbsvorteilsgene-
rierung 166 . Die Bedeutung der Information für den wirtschaftlichen Transformationsprozess
und die Schaffung von nachhaltigen Wettbewerbsvorteilen ist daher enorm 167 . Zusammenfas-
send stellen Informationen also den grundlegenden Produktionsfaktor für die Entstehung von
Wissen dar, welches als bedeutsamer Wettbewerbsfaktor gesehen werden muss 168 .
Wissen kann aber nur einen Wettbewerbsvorteil schaffen, wenn es anwendungsbezogen und
bewusst eingesetzt wird, um besondere Kompetenzen zu erlangen (vgl Abbildung 14). Aufbauend
auf dem Können und Wollen d.h. wissen WIE und der notwendigen Motivation es
auch anzuwenden, konkretisieren sich diese Kompetenzen im Moment der Wissensanwendung.
Das Ziel muss schlussendlich die Schaffung von Kernkompetenzen sein, die auf Wissen
beruhen und ein Verbund von Fähigkeiten, Technologien und Prozessen sind 169 . Für Unternehmen
ist es daher bedeutsam sämtliche Stufen der Wissenstreppe zu gestalten und in ihren
Überlegungen mit zu berücksichtigen.
163
Vgl. North (1998) S. 65 und Davenport und Prusak (1998) S. 17.
164
Vgl. Zahn (1998) S. 44ff.
165
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 37f.
166
Vgl. Bleicher (2002) S. 61.
167
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 61.
168
Vgl. Rehäuser und Krcmar (1996) S. 9ff, North (1998) S. 16 und Brunner (2002) S. 77.
169 Vgl. Prahalad und Hamel (1990) S. 82.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Zeichen
Daten
+ Syntax
Information
+ Bedeutung
Wissen
Können
Handeln
+ Wollen
+ Anwendungsbezug
+ Vernetzung
(Kontext,
Erfahrungen,
Erwartungen)
Daten-, Daten-, Daten-, Informations- Informations- Informations- und und und Wissensmanagement
Wissensmanagement
Wissensmanagement
(operativ) (operativ) (operativ)
Strategisches Strategisches Strategisches Management
Management
Management
Kompetenz
+ richtig handeln
Abbildung 14: Die Wissenstreppe 170 .
Wettbewerbsfähigkeit
+ Einzigartigkeit
Seite 55
Abschließend kann die Bedeutung der Information für das Strategische Management als hoch
angesehen werden. Informationen sind die Grundlage für die Entstehung von Wissen. Durch
die heterogene Wissensverteilung in unserer Gesellschaft haben Firmen die Möglichkeit, sich
Wissensvorsprünge zu erarbeiten und diese als Quelle nachhaltiger Wettbewerbsvorteile zu
nutzen. Unternehmen müssen allerdings darauf bedacht sein, den Produktionsfaktor Informa-
tion entweder geheim zu halten oder ihn mittels Schutzmechanismen vor unbefugter Verwen-
dung zu schützen. Um allerdings diesen Informationsvorteil auch in einen nachhaltigen Wett-
bewerbsvorteil umwandeln zu können, müssen diese Informationen noch zu Wissen vernetzt
werden. Dieser Prozess setzt allerdings eine gewisse Aufnahmefähigkeit seitens der Unter-
nehmen voraus.
170 North (1998) S. 41.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 56
2.6 Zusammenfassung
Wie wir in diesem Kapitel gesehen haben, existieren keine einheitlichen Definitionen bezüg-
lich Information und Wissen im Allgemeinen und insbesondere in der Betriebswirtschaftsleh-
re. So haben Venzin, von Krogh et al. (1998) gezeigt, dass mindestens drei unterschiedliche
Wissens-Epistemologien existieren, deren Annahmen und Implikationen in den unterschied-
lichsten Teilbereichen der Betriebswirtschaftslehre eine bedeutende Rolle spielen. Obwohl die
Kenntnis aller drei Epistemologien von großem Nutzen für ein umfassendes Verständnis der
Bedeutung von Information und Wissen in der Betriebswirtschaftslehre ist, setzt sich in letzter
Zeit vor allem die Selbstbezogene-Epistemologie vermehrt in der Literatur durch.
Auch diese Arbeit orientiert sich im wesentlichen an der Selbstbezogenen-Sichtweise und
beruht daher auf einem konstruktivistischen Weltbild. Wissen wird als subjektiver, kontextbezogener,
zweckrelativer Prozess gesehen, der sämtliche vorhandenen Informationen, Kenntnisse
und Fähigkeiten zur Lösung eines Problems vernetzt und sich letztlich in einer Handlung
manifestiert. Dieser Wissensbegriff impliziert, dass Wissen nur in den Köpfen von Individuen
vorhanden ist und kaum transferiert werden kann. Die Begriffe Information und Wissen
beschreiben also zwei unterschiedliche Konstrukte. Daher
„... ist die Unterscheidung zwischen Informationen und Wissen wichtig, da beide Formen
fundamental andere Managementstile und Aktivitäten erfordern“ 171 .
Allerdings können die beiden Konstrukte nicht isoliert voneinander betrachtet werden. Vielmehr
stehen sie in einem interaktiven Zusammenhang zueinander. Während also Wissen einerseits
durch die Vernetzung von Informationen und die darauf folgenden Handlungen entsteht,
bedarf auch die Informationsbeschaffung und -auswahl die Anwendung bereits vorhandenen
Wissens 172 . Informationen werden durch die zweckorientierte Interpretation von Daten
gewonnen. Dieser Interpretationsprozess basiert seinerseits wiederum auf bereits bestehenden
Kategorien von Erwartungen, die als Vorwissen oder Wissensbasis bereits existieren müssen
173 . Ohne eine derartige Wissensbasis ist es nicht möglich, neues Wissen zu generieren.
171
von Krogh und Wicki (2002) S. 136.
172
Vgl. Roberts (2000) S. 430.
173
Vgl. Boisot und Canals (2002) S. 11f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 57
Sämtliches relevante Informationen und Wissen werden in dieser Wissensbasis, welche im
Regelfall das menschliche Gehirn ist, für die spätere Verwendung gespeichert. Es stellt sozu-
sagen ein Wissenspotential dar, welches bei zukünftigen Handlungen aktiviert werden kann.
Die Implikation dieser Betrachtungsweise besteht darin, dass aus identen Daten – in Abhän-
gigkeit von der bereits vorhandenen Wissensbasis und der Zweckorientierung – unterschiedli-
che Informationen und damit auch verschiedenes Wissen generiert werden kann 174 . Aber auch
in identen Entscheidungssituationen können unterschiedlich (aus-)gebildete Personen die
gleichen Daten unterschiedlich nutzen 175 . Im konkreten Anwendungsfall kann man daher
auch zwischen Informationen mit und Informationen ohne Wissenspotential unterscheiden 176 .
So kann beispielsweise ein und derselbe wissenschaftliche Artikel von zwei unterschiedlichen
Wissenschaftlern völlig verschieden interpretiert werden und somit eine völlig andere Bedeutung
für deren wissenschaftliche Arbeit haben 177 . Es spielen also sowohl das bereits vorhandene
Vorwissen als auch die Aufnahmekapazität eine entscheidende Rolle bei der Informationsverarbeitung.
Organisationales Wissen hängt daher letztlich von dem Wissen der einzelnen Mitarbeiter ab.
Nur durch eine ständige soziale Interaktion und der damit einhergehenden Externalisierung,
Internalisierung und Sozialisation von Wissen und Information kann neues Wissen entstehen.
Insgesamt kann nur ein kleiner Teil des Wissens externalisiert und in Informationen konvertiert
werden, welche dann beliebig verteilt und verarbeitet werden können. Der Informationstransfer
ist somit immer ein immanenter Bestandteil, um Wissen von einer Person an eine
andere weiterzugeben. Damit aber neues Wissen entstehen kann, muss diese Information von
einem Informationsempfänger neu aufgenommen, vernetzt und internalisiert werden. Da dieser
Internalisierungsprozess aber wiederum sehr stark von der bereits vorhandenen Wissensbasis
abhängt, kann es sich streng genommen selbst nach einem Wissenstransfer nie um identes
Wissen handeln 178 . So meint beispielsweise Weggeman (1999) S. 238, dass
174
Vgl. Sveiby (1997) S. 39.
175
Vgl. Voß und Gutenschwager (2001) S. 23.
176
Vgl. Brunner (2002) S. 72.
177
Eine ähnliche Ausführung findet sich auch bei Voß und Gutenschwager (2001) S. 21.
178 Vgl. Weggeman (1999) S. 39.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 58
„...Wissen nicht auf die gleiche Weise transferiert werden kann wie Information, und dass der
Transfer von Information nicht dasselbe ist wie der Transfer von Wissen, weil bei ersterem
das Teilen von Erfahrungen, Kenntnissen und Einstellungen gar nicht zur Debatte steht.“
Neben der Externalisierung und Internalisierung spielt daher die Sozialisation eine wichtige
Rolle für die Wissensweitergabe, weil eben diese Erfahrungen, Fähigkeiten, Kenntnisse und
Einstellungen als wesentlicher Teil des Wissens kaum externalisiert werden können. In vielen
Fällen ist die Sozialisation somit die einzige Möglichkeit, um Wissen zwischen zwei Personen
weiterzugeben.
Fasst man abschließend die wichtigsten Eigenschaften der Information und von Wissen im
Sinne der Selbstbezogenen-Epistemologie und dieses Kapitels nochmals zusammen, so ergibt
sich folgendes Bild in Tabelle 4.
Information Wissen
Bedeutung Produktionsfaktor Wettbewerbsfaktor
Transferierbarkeit Öffentliches Gut Schwer transferier- und imitierbar
Kodifizierbarkeit Leicht kodifizierbar Schwer kodifizierbar
Beobachtbarkeit Beobachtbar Nur indirekt über die Handlungen
beobachtbar
Transferkosten Niedrige Transferkosten Hohe Transferkosten
Bedeutung von
Hohe Bedeutung von Schutzmecha- Geringe Bedeutung von Schutzmecha-
Schutzmechanismen
nismen
Objekt vs. Prozess Ist ein Objekt z.B. Manuskript, Buch,
Datenbank etc.
nismen
Ist ein Prozess
Tabelle 4: Die wichtigsten Eigenschaften von Information und Wissen im Vergleich 179 .
Aufgrund dieser Eigenschaften ergeben sich einige wichtige Konsequenzen für den Informationstransfer:
Da Informationen ein wichtiger Produktionsfaktor für die Generierung von
Wettbewerbsvorteilen sind, ist in vielen Fällen ein Nachteil mit einem Informationstransfer
für den ursprünglichen Informationsbesitzer verbunden. Allerdings muss dieser Nachteil nicht
automatisch mit jedem Informationstransfer auftreten, da nicht jeder Informationstransfer mit
einem Informationswertverlust verbunden ist. So ist der mehrfache Besitz und Gebrauch von
Informationen grundsätzlich problemlos möglich und vielfach existieren Fälle in denen der
Wert der Information erst durch die Weitergabe entsteht. Ein möglicher Nachteil aus dem
179 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 59
Informationstransfer ergibt sich für den ursprünglichen Informationsbesitzer erst aus den An-
wendungskonsequenzen der transferierten Information.
Aufgrund des Informationsparadoxons kann der Wert der Informationen a priori nicht be-
stimmt werden ohne einen Teil der Informationen preisgeben zu müssen. Da Informationen
öffentlichen Gütern sehr ähnlich sind kann nach einem erfolgten Informationstransfer die
Verbreitung der Informationen nicht mehr kontrolliert oder rückgängig gemacht werden. Diese
Wertbestimmungsproblematik und das Offenlegungsdilemma verhindern somit die Schaffung
von funktionierenden Faktormärkten zur Regelung des zwischenbetrieblichen Informationsaustausches.
Ein Informationstransfer ist somit immer mit einem hohen Risiko für beide
Partner verbunden.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
3 Informationstransfer in Allianzen
Seite 60
“A strategic alliance can strengthen both companies
against outsiders even as it weakens one partner visá-vis
the other.”
Hamel, Doz und Prahalad, 1989
Wie wir im letzten Kapitel gesehen haben, ist Wissen nicht transferierbar. Lediglich Informationen
können zwischen Personen und somit in weiterer Folge auch zwischen Unternehmen
ausgetauscht werden. Allerdings können Personen aus den erhaltenen Informationen neues
Wissen generieren, welches eine Quelle nachhaltiger Wettbewerbsvorteile sein kann. Ein Informationstransfer
kann sich daher in manchen Fällen für das transferierende Unternehmen
nachteilig auswirken. Jedes Unternehmen steht daher vor der Entscheidung, seine eigenen
Informationen im Rahmen einer Allianz zu transferieren oder die Informationen für sich zu
behalten. Im folgenden Kapitel werden daher die Einflussgrößen auf diese Transferentscheidung
näher untersucht. Ausgehend von einer Klassifikation des Informationstransfers, wird
die Bedeutung des Informationstransfers und der damit verbundene Einfluss auf die Wettbewerbssituation
der Firmen in unternehmensübergreifenden Kooperationen betrachtet. Den
Abschluss dieses Kapitels bildet ein theoretisches Überblicksmodell des interorganisationalen
Informationstransfers.
3.1 Arten des Informationstransfers
Allgemein betrachtet kann ein Informationsaustausch auf mehreren verschiedenen Ebenen
stattfinden. Primär kann unterschieden werden, ob der Informationstransfer unternehmensintern
oder unternehmensübergreifend erfolgt. Weiters kann der Informationstransfer einerseits
explizit oder implizit erfolgen. Während bei einem expliziten Informationstransfer eine Person
bewusst (sensible) Informationen an andere Personen weitergibt, ist sie sich der impliziten
Informationsweitergabe im Rahmen einer regulären Zusammenarbeit oder eines Leistungsaustausches
meistens gar nicht bewusst. Beim unternehmensinternen Informationstransfer
steht die Verteilung von Information und die damit verbundene Wissensgenerierung im
Sinne eines ganzheitlichen Wissensmanagements innerhalb der Organisation im Vordergrund
180 . In einzelnen Bereichen isoliert vorhandene Informationen müssen für die gesamte
180 Vgl. Bullinger, Wörner et al. (1998) S. 22.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 61
Organisation, unter Berücksichtigung ökonomischer Prinzipien, nutzbar und zugänglich ge-
macht werden 181 . Es ist die Aufgabe der Informationslogistik oder des Informationsmanage-
ments
„die richtige Information, zum richtigen Zeitpunkt, in der richtigen Menge, am richtigen Ort,
in der erforderlichen Qualität“ 182
zur Verfügung zu stellen. In vielen Unternehmen wird versucht, diesen Informationstransfer
bereits mittels eines Informationssystems zu standardisieren und zu vereinfachen 183 . Aller-
dings kann dieser Informationstransfer nur bis zu einem gewissen Maß die Wissensgenerie-
rung im Unternehmen unterstützen 184 . Für die organisationale Wissensentstehung durch Sozi-
alisation ist daher vor allem der implizite Informationstransfer im Rahmen der täglichen Zu-
sammenarbeit und Teamwork von besonderer Bedeutung. Unterstützt wird dieser implizite
Informationstransfer durch eine entsprechende Unternehmenskultur, Leitbilder oder eine gemeinsame
Sprache und Symbolik.
Der unternehmensübergreifende Informationstransfer findet zwischen zwei selbständigen,
teilweise auch konkurrierenden Unternehmen statt. Wie bereits angesprochen, ist jeder Leistungsaustausch
zugleich auch immer mit einem Informationstransfer und somit möglichen
Wissensgenerierung des anderen Unternehmens verbunden. Dabei kann dieser Informationstransfer
auf völlig unterschiedlichen Wegen erfolgen.
„Knowledge 185 flows from companies to outside groups through marketing, financial reports,
patent applications and other channels. It also flows into firms through market research, the
hiring of skilled employees, industrial research, and, of course, through prices.“ 186
181
Vgl. Bullinger, Wörner et al. (1998) S. 29.
182
Augustin (1990) S. 23.
183
Vgl. Keller (1995) S. 18ff.
184
Vgl. Kapitel 2.3 und Bullinger, Wörner et al. (1998) S. 23.
185
Der Begriff „Knowledge“, welchen Badaracco (1991) hier verwendet entspricht im Sinne dieser Arbeit dem
Begriff der Information, da es sich hierbei um bereits externalisiertes und kodifiziertes Wissen handelt.
186
Badaracco (1991) S. 3.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 62
Aber auch Produkte beinhalten wichtige Informationen, die mittels Reverse- und Verbesse-
rungstechniken extrahiert werden können 187 . Dieser implizite Informationstransfer kann daher
auch bereits zu einer Verschiebung der potentiellen Wettbewerbsvorteile führen 188 .
Weiters unterscheidet man, ob der Informationstransfer zwischen Unternehmen, die sich, auf
der gleichen oder auf unterschiedlichen Stufen der Wertschöpfungskette befinden, stattfindet.
Am häufigsten tritt der vertikale Informationstransfer zwischen Lieferanten und Abnehmer
innerhalb der Supply-Chain auf. Durch den (elektronischen) Austausch von Lager-, Nachfra-
ge- oder Lieferdaten in der Supply-Chain erhofft man sich erhebliche Vorteile, wie kürzere
Lieferzeiten, geringere Lagerbestände oder Kosteneinsparungen 189 . Neue Konzepte wie E-
Procurement oder Supply-Chain-Collaboration sind entstanden, bei denen durch die vollkommene
elektronische Verknüpfung und Zusammenarbeit der Unternehmen,
Einsparungspotentiale realisiert werden sollen 190 . Die positiven Effekte aufgrund des
vertikalen Informationsaustausches, wie die Vermeidung des Bullwhip Effektes 191 , geringere
Losgrößen, verkürzte Lieferzeiten 192 oder Kosteneinsparungen 193 sind in der Literatur bereits
ausreichend belegt und diskutiert. Kritiker allerdings zeigen auch, dass die zusätzliche
Information nicht immer einen wirklichen Mehrwert bringt, der die Investition in teure
Informations- und Kommunikationssysteme rechtfertigen würde 194 bzw. dass der
Informationstransfer nur unter bestimmten Bedingungen zu optimalen Ergebnissen führt 195 .
In jüngster Zeit gewinnt auch der horizontale, unternehmensübergreifende Informationsaustausch
zunehmend an Bedeutung. Immer häufiger schließen sich Unternehmen auf der gleichen
Wertschöpfungsstufe zu Allianzen und Kooperationen zusammen, um gemeinsame Synergieeffekte
auszunutzen. Dabei ist die Generierung von neuem Wissen und die Möglichkeit
187
Vgl. Badaracco (1991) S. 36f.
188
Vgl. Dowling und Lechner (1998) S. 87.
189
Vgl. Gavierneni, Kapuscinski et al. (1999) S. 20f, Cachon und Fisher (2000) S. 1033 und Fleisch und Powell
(2001) S. 29.
190
Vgl. Hartmann (1999) S. 48f, Backhaus (1999) S. 67, Eyholzer und Hunziker (2000) S. 336f und Quinn
(2001).
191
Vgl. Lee, Padmanabhan et al. (1997) S. 558.
192
Vgl. Cachon und Fisher (2000) S. 1046.
193
Vgl. Gavierneni, Kapuscinski et al. (1999) S. 20.
194
Vgl. Raghunathan (2001) S. 605f.
195
Vgl. Gavierneni, Kapuscinski et al. (1999; Raghunathan (2001) S. 22 und Cachon und Fisher (2000) S. 1033.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 63
von anderen Partnern zu lernen vielfach ein Hauptgrund, warum derartige Allianzen eingegangen
werden 196 . Durch die Verwendung von unternehmensübergreifenden Informationsund
Kommunikationssystemen können einerseits die Transaktionskosten gesenkt und andererseits
ein Informationspool geschaffen werden, der allen beteiligten Unternehmen die notwendigen
Informationen zur Verfügung stellt. Ein derartiger Informationspool ist ein öffentliches
Gut, welches durch den Informationsaustausch innerhalb einer Allianz entsteht 197 . Die
Covisint-Plattform in der Automobilindustrie 198 , gemeinsame Datenbanken für Schadensfälle
in der Versicherungswirtschaft 199 oder der gegenseitige Informationsaustausch zwischen
verschiedenen staatlichen Stellen zur Verbrechensbekämpfung 200 sind nur einige Beispiele für
derartige Informationsplattformen. Neben diesen Informationssystemen spielt aber auch der
informelle, explizite Informationsaustausch zwischen konkurrierenden Unternehmen eine
bedeutende Rolle für die externe Informationsbeschaffung in unserem heutigen Wirtschaftsleben.
Empirische Studien haben gezeigt, dass häufig sensible Informationen zwischen Personen
in konkurrierenden Firmen ausgetauscht werden 201 . Nicht selten basiert dieser Informationstransfer
auf einem reziproken Verhalten der beteiligten Personen, welches zu einem vermehrten
Nutzen für beide Firmen führen kann 202 . Teilweise werden regelrechte informelle
Informationstausch-Netzwerke aufgebaut, die sich mitunter über ganze Branchen erstrecken
können.
Zusammenfassend kann daher der implizite und explizite, unternehmensübergreifende Informationstransfer,
neben der Unternehmensakquisition, dem Kauf von Lizenzen und Patenten
oder der Rekrutierung von Wissensträgern oder Experten 203 als eine sehr wichtige Quelle bezeichnet
werden, um externe Informationen zu akquirieren. Die folgende Tabelle 5 gibt noch
einmal einen Überblick über die besprochenen Klassifikationsmöglichkeiten des Informationstransfers.
196 Vgl. Koza und Lewin (1998) S. 256, Larsson, Bengtsson et al. (1998) S. 287 und Kumar und Nti (1998) S.
356.
197
Vgl. Monge, Fulk et al. (1998) S. 413.
198
Vgl. Covisint (2001).
199
Vgl. Monge, Fulk et al. (1998) S. 413.
200
Vgl. Monge, Fulk et al. (1998) S. 426ff.
201
Vgl. von Hippel (1988) S. 76ff und Schrader (1990) S. 2f.
202
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 128.
203
Vgl. Bullinger, Wörner et al. (1998) S. 27.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
implizit
explizit
unternehmensintern
Teamwork, Unterneh-
menskultur,
Leitbilder, Sprache,
Symbolik
Nonaka und Takeuchi (1995)
Wissensmanagement,
Informationslogistik,
Informationsmanagement
Keller (1995)
Bullinger, Wörner et al. (1998)
Augustin (1990)
Nonaka und Takeuchi (1995)
Voß und Gutenschwager (2001)
unternehmensübergreifend
vertikal horizontal
Beobachtungen, Handlungen,
Produkte, Bilanzen, etc.
Dowling und Lechner (1998)
Badaracco (1991)
Supply-Chain-Management,
Collaborative Planning,
E-Procurement
Informeller Informationstausch
Quinn (2001)
Cachon und Fisher (2000)
Gavierneni, Kapuscinski et al. (1999)
Fleisch und Powell (2001)
Tucci, Kaufman et al. (2001)
Raghunathan (2001)
Eyholzer und Hunziker (2000)
Lee und Whang (2000)
Tabelle 5: Klassifikation des Informationstransfers 204 .
Seite 64
Beobachtungen, Handlungen,
Produkte Bilanzen, etc.
Joint Venture
Strategische Allianzen
Dowling und Lechner (1998)
Badaracco (1991)
Hamel, Doz et al. (1989)
Unternehmensübergreifendes-
Informationssystem,
Gemeinsamer Informationspool
Informeller Informationstausch
Joint Ventures
Strategische Allianzen
von Hippel (1988)
Monge, Fulk et al. (1998)
Schrader (1990)
Lachmann, Sella et al. (2000)
Lawrence (1999)
Badaracco (1991)
Im Zuge dieser Arbeit fokusieren sich die weiteren Untersuchung auf den unternehmensüber-
greifenden, expliziten, horizontalen Informationstransfer. Gerade der horizontale Informati-
onsaustausch besitzt eine Sonderstellung, da er häufig im Rahmen von (kooperativen) Wettbewerbsbeziehung
stattfindet. Daher sind natürlich die inhärenten Gefahren der Informationsweitergabe
bzw. die Anreize opportunistischen Verhaltens weitaus größer als in den anderen
Fällen. Zudem ist der horizontale Informationstransfer, im Gegensatz zum vertikalen Informationsaustausch,
auch in der Literatur noch nicht wirklich umfassend behandelt worden.
Erste Ansätze finden sich bei von Hippel (1988), Schrader (1990), Monge, Fulk et al. (1998),
Lawrence (1999) oder Lachmann, Sella et al. (2000). Allerdings sind noch viele Fragen offen,
sodass diese Arbeit einen Versuch darstellt, einige Wissenslücken zu schließen.
204 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 65
3.2 Wissensallianzen und horizontale Netzwerke
Mittels moderner Informations- und Kommunikationssysteme können komplexe Informatio-
nen in Sekundenbruchteilen relativ kostengünstig weltweit verfügbar gemacht, Raum- und
Zeitgrenzen durchbrochen und neue organisatorische Gestaltungsmöglichkeiten sinnvoll umgesetzt
werden 205 . Technologien wie Electronic Data Interchange (EDI) oder das Internet hören
aber nicht bei den Unternehmensgrenzen auf, sondern versuchen vielmehr unternehmensübergreifende
Zusammenarbeit zu fördern und zu ermöglichen. Seinen Höhepunkt findet diese
Entwicklung derzeit im E-Business-Bereich. Hier eröffnen sich für Unternehmen durch die
informations- und kommunikationstechnologische Vernetzung völlig neue Möglichkeiten der
Zusammenarbeit, die von der Integration der Supply-Chains bis hin zur Bildung unternehmensübergreifender
Elektronischer Märkte und Plattformen reichen 206 .
Ausgehend vom vorerst einfachen Informationsaustausch zwischen den rechtlich eigenständigen
Unternehmen, kann eine gemeinsame elektronische Plattform zur Kooperation (Collaboration)
entstehen (vgl. Abbildung 15) 207 . Eines der bekanntesten Beispiele für eine derartige
unternehmensübergreifende Plattform findet sich in der Automobilindustrie. Fast alle großen
Automobilhersteller haben sich auf der Covisint Plattform zusammengeschlossen, deren Leistungsangebot
den elektronischen Einkauf, Supply Chain Management sowie die gemeinsame
Produktentwicklung umfasst 208 .
205
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 6 und 275ff und Venkatraman (1991) S. 126ff.
206
Vgl. O´Leary (2000) S. 431 und Schneider und Schnetkamp (2000) S. 20.
207
Vgl. Strub (2000) S 49.
208
Vgl. Schneider und Schnetkamp (2000) S. 88ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Abbildung 15: Evolution der Informationstechnischen Zusammenarbeit 209 .
Seite 66
Kooperationen 210 können sowohl als Ursache als auch als Wirkung des wissensintensiven
Wettbewerbs gesehen werden 211 . Durch die beschleunigte Verbreitung von Informationen in
Kooperationen und der damit einhergehenden Möglichkeit neues Wissen zu generieren, gehen
vor allem neue Wettbewerber häufig Kooperationen ein, um möglichst rasch und effektiv in
neue Märkte einzusteigen. Dadurch werden auch etablierte Marktteilnehmer gezwungen zu
reagieren. Indem sie ebenfalls Kooperationen eingehen, haben sie die Möglichkeit, sich auf
ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren und ihre Lernprozesse zu beschleunigen. Somit ent-
steht eine wettbewerbsverstärkende Wirkungskette von Kooperationen, welche im Gegensatz
zu kartellrechtlichen Befürchtungen negativer Wirkungen von Kooperationen steht 212 .
Die technologische Umwelt, in der Unternehmen agieren, hat sich in letzter Zeit stark verän-
dert. Neue Technologien und Prozesse sind inzwischen so komplex geworden, dass kaum
noch ein einzelnes Unternehmen in der Lage ist, alle Bereiche alleine abzudecken 213 . Viele
verschiedene Institutionen wie Universitäten, Firmen, Forschungslabors etc. produzieren täg-
lich Unmengen von neuen Informationen und Wissen 214 . Allerdings sind diese Informationen
und Wissen in der vorliegenden Form keinesfalls für alle Zeiten gültig. Vielmehr ist dieses
209 Vgl. Strub (2000) S. 49.
210 Im folgenden Abschnitt werden die Begriffe Allianz und Kooperation als Synonyme verwendet.
211 Vgl. Badaracco (1991) S. 10 und Kronen (1994) S. 102.
212 Vgl. Kronen (1994) S. 102.
213 Vgl. Bougrain und Haudeville (2002) S. 735.
214 Wissen wird natürlich nicht von den Institutionen an sich, sondern vielmehr von den dort arbeitenden Perso-
nen generiert.
1. 1. Stufe 2. 2. Stufe 3. 3. Stufe
Suchmaschinen
Datenbanken
Intranet für
Einkauf
Einkaufshomepage
Informationssuche
und -Austausch
Kataloge Marktplätze
Auschreibungen
Auktionen
Anwendungen
im Netz
•Kontakte
•Zeichnungen
•Qualität
•Finanz
•Forschung
Gemeinsame
Plattform
Sichere Internet
Zusammenarbeit
Kunde-Lieferant
Sharing Application Collaboration

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 67
Wissen – und das gilt umso mehr, je spezieller dieses Wissen ist – innerhalb kürzester Zeit
veraltet 215 . Aufgrund der sinkenden Halbwertszeit von Information und Wissen sind Unter-
nehmen daher bemüht, ihre Wissensbasis permanent aktuell zu halten. Eine der wichtigsten
Möglichkeiten, um ihre Wissensbasis aktuell zu halten, stellt die Formierung von Kooperationen
dar. Daher ist es auch nicht weiter verwunderlich, dass die Akquisition von neuen Informationen
und die damit erhoffte Wissensgenerierung zur Schaffung von Wettbewerbsvorteilen
ein Hauptmotiv für die Gründungen von Allianzen darstellt 216 . Neben diesen Gründen für
die Bildung von Allianzen spielen vor allem andere strategische Überlegungen eine wichtige
Rolle. Mit Hilfe von Allianzen kann der – durch die eigenen beschränkten Ressourcen gegebene
– Aktionsradius erweitert und somit eine größere strategische Reichweite erzielt werden
217 . Kooperationen werden daher vor allem auch eingegangen, um Risiko und Kosten zu
teilen, neue spezifische Ressourcen zu erlangen bzw. komplementäre Ressourcen zu kombinieren,
Zugang zu neuen Märkten zu erhalten oder Marktbarrieren gemeinsam zu überwinden
218 .
Teile dieser Ziele können aber auch ohne Allianzen entweder mittels Markttransaktionen oder
Unternehmenszusammenschlüssen oder -übernahmen erreicht werden. Ariño und de la Torre
(1998) S. 306 und Madhok und Tallman (1998) S. 329 identifizieren drei Voraussetzungen,
die erfüllt sein müssen, damit unternehmensübergreifende Kooperationen vorteilhafter als
oben genannte Alternativen sind:
1. Unvollständige Faktormärkte
2. Leichte Transferierbarkeit einiger Ressourcen
3. Schlüsselressourcen sind schwer imitier- und transferierbar
Diese drei Voraussetzungen für die Vorteilhaftigkeit von unternehmensübergreifenden Kooperationen
lassen sich sehr leicht auf den Austausch von Informationen und den damit verbundenen
Wissenserwerb übertragen. Zum Ersten sind weder Wissen noch Informationen
215
Vgl. Drucker (1992) S. 96 und Bürgel und Zeller (1998) S. 55.
216
Vgl. Koza und Lewin (1998) S. 256, Mowery, Oxley et al. (1996) S. 77, Madhok und Tallman (1998) S. 327,
Bougrain und Haudeville (2002) S. 735f, Contractor und Ra (2002) S. 12, North (1998) S. 108ff, Kumar und Nti
(1998) S. 356, Larsson, Bengtsson et al. (1998) S. S286, Khanna, Gulati et al. (1998) S. 193 und Khanna, Gulati
et al. (2000).
217
Vgl. Bleicher (2002) S. 77.
218 Vgl. North (1998) S. 108 und Mowery, Oxley et al. (1996) S. 79.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 68
aufgrund ihrer besonderen Eigenschaften auf Faktormärkten handelbar 219 . Zweitens haben
Firmen innerhalb einer Allianz mehr Möglichkeiten, gegenseitig Vertrauen aufzubauen und
die Anwendungskonsequenzen eines Informationstransfers besser abzuschätzen. Damit können
die mit einem Informationstransfer verbundenen Probleme des Offenlegungsdilemmas
und der Wertbestimmungsproblematik in Kooperationen reduziert werden und die Wahrscheinlichkeit
eines Informationstransfers ist höher als in anderen alternativen Koordinationsformen.
Drittens ist Wissen als Quelle nachhaltiger Wettbewerbsvorteile nicht oder nur sehr
schwer imitier- und transferierbar. Nur mittels Kooperationen ist es möglich, nicht kodifizierbares
Wissen durch Sozialisation im Rahmen der Zusammenarbeit und Interaktion zwischen
Unternehmen zu erfassen. So betrachtet Badaracco (1991) S. 12 Wissenskoppelungen zwischen
Unternehmen als die treibende Kraft für die vermehrten Unternehmenskooperationen:
„Knowledge links are defined by learning and creation of knowledge. Many of these alliances
reflect the special character of embedded knowledge 220 : it is sticky – it moves only slowly and
awkwardly among organizations. For one organization to acquire knowledge embedded in
the routines of another, it must form a complex, intimate relationship with it. The knowledge
cannot be put in a formula or a book and then exchanged for cash.”
Daher gewinnen Unternehmenskooperationen zunehmend an Bedeutung, um Informationen
zu transferieren und neues Wissen zu generieren 221 . Die Bildung von Allianzen für den Austausch
von Informationen ist daher eine sinnvolle organisatorische Alternative.
Die Vorteilhaftigkeit der Kooperation im Vergleich zur zweitbesten organisatorischen Alternative
lässt sich formal durch den Wert der Allianz ausdrücken. Dabei versteht man aus Sicht
der Kooperationspartner unter dem ökonomischen Wert einer Kooperation
219
Vgl. Kapitel 2.4.2 und 2.5.2 sowie Roberts (2000) S. 432, Contractor und Ra (2002) S. 16 und Krebs (1998)
S. 258.
220
Dieser Begriff „Embedded Knowledge“ entspricht dem Begriff nicht externalisierbaren Wissens in dieser
Arbeit. Badaracco (1991) verwendet den Begriff „Knowledge“ einmal im Sinne von Wissen (embedded knowledge)
und einmal im Sinne von Information (migratory knowledge) ohne auf deren Unterscheidung näher bedacht
zu nehmen. Die Bedeutung dieses Begriffs im Sinne dieser Arbeit ergibt sich daher aus dem Kontext der
Verwendung.
221
Vgl. Krebs (1998) S. 258.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 69
„...the ability of the partners to earn rents over and above what could have been achieved in
the absence of the partnership i.e., in alternative organizational arrangements” 222 .
Bezeichnet man die potentielle ökonomische Rente der kombinierten Ressourcen in einer Al-
lianz mit R und die potentiellen Kosten der Allianz mit C dann ergibt sich im Sinne des res-
sourcenbasierten Ansatzes der potentielle ökonomische Wert einer Allianz V als 223
V = ( R − C)
(Gleichung 3-1)
Die Kooperation ist also genau dann vorteilhafter als die zweitbeste organisatorische Alterna-
tive, wenn deren Wert V größer ist als der Wert anderen Alternative V . Es muss also gelten
alt
V > Valt
(Gleichung 3-2)
Allerdings muss der potentielle Wert V einer Allianz vom realisierten Wert V unterschieden
werden. Während der erste Wert die theoretisch möglichen Synergien und Potentiale der be-
trachteten Organisationsform aufzeigt, reflektiert der zweite Wert die realisierten Ergebnisse
der Allianz aufgrund der Effektivität des Managements und der Umweltentwicklung in der
Realität. Beide Werte sind eng miteinander verbunden. So kann der realisierte Wert Vreal
einer
Kooperation niemals größer sein als deren potentieller Wert V 224
222 Madhok und Tallman (1998) S. 328.
223 Madhok und Tallman (1998) S. 328.
Vreal ≤ V
(Gleichung 3-3)
224 In diesem Modell wird unterstellt, dass der potentielle Wert kein Risiko in sich birgt und daher wirklich die
maximale Vorteilhaftigkeit der Organisationsform aufzeigt.
real

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 70
Ziel der Partner in einer Allianz muss es letztlich sein, die Differenz zwischen potentiellem
und realisiertem Wert V −V
zu minimieren, um so den gemeinsamen Nutzen aus der
real
Kooperation zu maximieren. Dafür sind allerdings spezifische Investitionen in die
Kooperation in der Form von Zeit, Energie, Geld, soziale Bindungen oder Management
Kapazitäten erforderlich. Aus transaktionskostenorientierter Sichtweise besitzen diese
Investitionen eine hohe Spezifität, da es sich um „Sunk Costs“ im Falle der Auflösung der
225
Kooperation handelt . Unternehmen stehen daher vor einem Trade-off zwischen
kooperationsspezifischen Investitionen zur Erhöhung des Wertes der Kooperation und der
Gefahr des opportunistischen Verhaltens seitens des Kooperationspartners. Verstärkt wird
dieses Problem in Wissensallianzen durch das sogenannte interorganisationale Lern-
Dilemma 226 . Untersuchungen haben gezeigt, dass konkurrierende Partner häufig versuchen
mehr Informationen und Erkenntnisse auf Kosten des anderen Unternehmens im Rahmen
einer Kooperation zu lernen, als sie bereit sind selber zu investieren 227 . Obwohl dieses
Verhalten auf den ersten Blick individuell rational erscheinen mag, da die Unternehmen
versuchen ihren privaten Nutzen zu erhöhen, führt dies schlussendlich zu einem geringeren
Lernerfolg der gesamten Allianz. Die erhofften Synergieeffekte, also der gemeinsame Nutzen
der Kooperation, gehen dadurch verloren. So meinen beispielsweise Kumar und Nti (1998) S.
3 60
„We hypothesize that an alliance is likely to create more economic value and knowledge for
its members as more partners adopt cooperative collaborative strategies”.
Es entsteht eine wettbewerbsähnliche Situation 228 , die sogar selbstverstärkend wirkt, da der
andere Partner ebenfalls versucht, seinen persönlichen Nutzen auf Kosten des anderen zu ma-
ximieren. Es handelt sich hierbei um eine klassische Gefangenendilemma-Situation, in der die
kollektive Rationalität durch die individuelle Rationalität verletzt wird 229 .
225 Vgl. Madhok und Tallman (1998) S. 331.
226 Vgl. Larsson, Bengtsson et al. (1998) S. 288.
227 Vgl. Hamel (1991) S. 89.
228 Vgl. Khanna, Gulati et al. (1998) S. 194, Khanna, Gulati et al. (2000) S. 781 und Larsson, Bengtsson et al.
(1998) S. 288.
229 Vgl. Axelrod (1995) S. 8, Locher (1991a) S. 19, Weck-Hannemann (1988) S. 185, Schenk (1995) S. 21f,
Schüßler (1990) S. 5 und Mehlmann (1997) S. 30.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 71
Auch Khanna, Gulati et al. (1998) weisen auf diese Problematik des Lernverhaltens in Koope-
rationen hin. Sie unterscheiden zwischen privatem Nutzen (private benefits) und gemeinsa-
mem Nutzen (common benefits). Während sich der private Nutzen auf die Anwendung der
erworbenen Fähigkeiten und Kenntnisse unabhängig von der Allianz bezieht, ergibt sich der
gemeinsame Nutzen aus den Synergieeffekten der Kooperation. Allerdings muss der gemein-
same Nutzen nicht zwingend für beide Partner gleich sein, da letztlich der Wert der Koopera-
tion zwischen den Partnern aufgeteilt wird und somit auch von der Verhandlungsmacht und
möglichen Verteilungsmechanismen abhängt. Die Höhe des privaten Nutzens hängt seiner-
seits von der Ähnlichkeit der Anwendungsgebiete zwischen der Allianz und den anderen
Märkten des Unternehmens ab, sowie von der Aufnahmekapazität der Firmen 230 .
Je mehr Möglichkeiten eine Firma hat, das Gelernte außerhalb der Kooperation anzuwenden,
desto größer ist der private Nutzen im Verhältnis zum gemeinsamen Nutzen. Wenn jedoch
Unternehmen nur in sehr wenig anderen Märkten außerhalb der Allianz tätig ist und wenn das
Aufgabengebiet der Allianz mit seinen restlichen Zielen und Märkten sehr eng beisammen
liegt, dann hat das Unternehmen wenig Möglichkeiten, privaten Nutzen außerhalb der Allianz
zu generieren. Die gemeinsamen Nutzeneffekte der Allianz werden dann den privaten Nutzen
übertreffen und die Firma wird einen hohen Anreiz haben, den Wert der Kooperation zu maximieren.
Um diesen Zusammenhang zu operationalisieren, verwenden Khanna, Gulati et al.
(1998) das Konzeptes des „Relative Scope“. Darunter verstehen sie
„…the ratio of the scope of the alliance to the total set of markets in which the firm is acti-
ve“ 231
Dieses Verhältnis ist eine Maßzahl zwischen 0 und 1. Je näher der Wert bei 0 ist, desto weniger
deckt sich das Anwendungsgebiet der Allianz mit den restlichen Märkten des Unternehmens.
Der private Nutzen der Allianz steigt somit im Vergleich zum gemeinsamen Nutzen an.
Es besteht also ein enger Zusammenhang zwischen dem „Relative Scope“ und dem privaten
und gemeinsamen Nutzen einer Allianz. Je kleiner der „Relative Scope“ ist, desto größer ist
das Verhältnis von privatem zum gemeinsamen Nutzen. Geht man nun davon aus, dass sich
der private Nutzen schneller realisieren lässt als der gemeinsame, so kann es durchaus zu dem
oben genannten interorganisationalen Lerndilemma kommen. Ist beispielsweise der „Relative
230 Vgl. Khanna, Gulati et al. (1998) S. 196 und Cohen und Levinthal (1990).
231 Khanna, Gulati et al. (1998) S. 195.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 72
Scope“ sehr klein, haben Unternehmen wenig Anreize noch weiter in die Allianz zu investie-
ren. Sobald das Unternehmen seinen privaten Nutzen erreicht und alle wichtigen Informatio-
nen und Fähigkeiten von seinem Partner erworben hat, ist es sinnvoll aus der Allianz auszu-
steigen, wenn die Gefahr eigene Kenntnisse und Fähigkeiten an den Partner zu verlieren sehr
groß und der gemeinsame Nutzen der Allianz gering ist. Dies ist vor allem dann der Fall wenn
die Allianz von einem Partner primär als Lernallianz eingegangen wird und der gemeinsame
Nutzen für dieses Unternehmen von Beginn an sekundäre Bedeutung hat. Derartiges Wettbe-
werbsverhalten in Allianzen führt natürlich somit dazu, dass die Kooperation beendet wird,
noch lange bevor die gemeinsamen Synergieeffekte realisiert worden sind 232 . Die folgende
Abbildung 16 gibt einen Überblick über dieses Modell.
Relative Relative Scope
Scope
Private Private &
&
Common
Common
Benefits
Benefits
Cooperative Cooperative and
and
Competitive
Competitive
(Racing)
(Racing)
Behavior
Behavior
Abbildung 16: KGN-Modell des Interorganisationalen Lernens in Allianzen 233 .
Bisher war immer nur von Allianzen oder Kooperationen die Rede, ohne näher auf deren Be-
schaffenheit einzugehen. Die möglichen Formen reichen von vertraglich festgelegten kurzfris-
tigen Zusammenarbeiten, über Netzwerke, Virtuellen Organisationen bis hin zu Joint Ven-
tures und Strategischen Allianzen. Allerdings sind diese verschiedene Formen von Allianzen
unterschiedlich gut geeignet, um Information zwischen den Partner zu transferieren. So konn-
ten beispielsweise Mowery, Oxley et al. (1996) S. 87 nachweisen, dass sich „engere“ Allianz-
formen wie Joint Ventures besser dafür eignen, um Informationen auszutauschen und vom
Partner zu lernen Dies ist darauf zurückzuführen, dass in stabilen Allianzformen Unterneh-
men einerseits die Möglichkeit haben, auch nicht externalisierbares Wissen mit Hilfe der So-
zialisation im Rahmen der gemeinsamen Tätigkeiten zu erfassen und andererseits die Gefah-
ren des Opportunismus geringer sind. Weitere Einflussgrößen für die optimale Auswahl ge-
232 Vgl. Khanna, Gulati et al. (2000) S. 782.
233 Khanna, Gulati et al. (1998) S. 196.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 73
eigneter Allianzformen sind die Aufnahmekapazität der Firmen, die Komplexität der Informa-
tionen, die Kodifizierbarkeit des Wissens etc. 234 .
Schlussendlich hat auch der Kontext, in dem die Allianz gegründet wird, einen wesentlichen
Einfluss auf den Informationstransfer und den interorganisatorischen Lernprozess. Monge,
Fulk et al. (1998) S. 413 unterscheiden vier verschiedene Allianztypen:
1. Vorwettbewerbs-Allianzen:
In diesen Allianzen findet die Kooperation statt um Grundlagen für den späteren
Wettbewerb zwischen den Partnern zu schaffen. Typische Beispiele sind Forschungsprogramme
in denen mehrere Firmen gemeinsam neue Technologien oder Produkte
entwickeln, mit denen sie später miteinander konkurrieren. Sehr häufig findet man
derartige Kooperationen in der Elektronik oder Halbleiter Industrie 235 .
2. Gemeinsame Wertschöpfungsallianzen:
Einzelne Firmen schließen sich zusammen, um gemeinsam als Team im Produktmarkt
mit anderen Firmen zu konkurrieren oder um gemeinsam ein besseres Service anbieten
zu können.
3. Wettbewerbs-Allianzen:
Obwohl Firmen voll in Konkurrenz stehen, schließen sie sich zusammen, um in einem
kleinen Teilbereich zu kooperieren. Ein Beispiel hierfür sind gemeinsame Schadensfall
Datenbanken in der Versicherungswirtschaft 236 .
4. Supply-Chain Partnerschaften:
Wie bereits angesprochen, werden immer engere Verbindungen zwischen Lieferanten
und Käufern eingegangen, um vor allem die Transaktionskosten zwischen den Firmen
zu senken und die gemeinsame Produktentwicklung und Qualitätssicherung zu forcieren.
In allen diesen Beispielen ist das Konkurrenzverhältnis zwischen den beteiligten Allianzpartner
unterschiedlich. Untersuchungen haben gezeigt, dass mit zunehmender Konkurrenzintensität
die Wahrscheinlichkeit des Informationstransfers abnimmt 237 . Daher kann es vor allem in
Wettbewerbs-Allianzen zu Problemen kommen, da wichtige Informationen natürlich zu einer
234 Vgl. Contractor und Ra (2002) S. 18f und Mowery, Oxley et al. (1996) S. 88.
235
Vgl. Hagendoorn (2002) S. 482.
236
Vgl. Monge, Fulk et al. (1998) S. 413.
237 Vgl. Schrader (1990) S. 108.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 74
Verschiebung der Wettbewerbsposition und somit einer erhöhten Rivalität führen können 238 .
Des weiteren können auch die Anwendungskonsequenzen und somit die potentiellen Nachteile
eines Informationstransfers unterschiedlich sein. Nähere Informationen dazu finden sich in
Kapitel 3.4.1.
3.3 Problemstellung des Informationstransfers
Der Informationstransfer ist häufig in einem Spannungsverhältnis aus Kooperation und Kon-
kurrenz eingebettet, da gerade konkurrierende Unternehmen oftmals wertvolle Informationen
besitzen 239 . Durch die neuen organisatorischen Gestaltungsmöglichkeiten entstehen immer
öfter kooperative Wettbewerbsbeziehungen zwischen den Unternehmen 240 . Lieferanten, Abnehmer,
Käufer und/oder Partner können zugleich auch Hauptkonkurrenten des eigenen Unternehmens
sein. Derartige Beziehungen bringen natürlich neue Probleme mit sich. Alleine
durch den bloßen Austausch von Waren oder Dienstleistungen werden die potentiellen Konkurrenten
mit wertvollen Informationen versorgt, welche zu einer Verschiebung der Verhandlungsmacht
oder Wettbewerbsposition führen können 241 .
Gegeben der bereits angesprochenen Bedeutung von Information als Produktionsfaktor für
Wissen erscheint es fraglich, ob Unternehmen bereit sind, sensible Informationen bewusst an
potentielle Konkurrenten weiterzugeben? Allgemein betrachtet sind sowohl positive als auch
negative Effekte mit einem unternehmensübergreifenden Informationstransfer verbunden. Auf
der einen Seite verliert die Information durch die Weitergabe ihren Exklusivcharakter, was
sich für den ursprünglichen Informationsbesitzer in einem reduzierten Gewinn- und Wettbewerbspotential
auswirken kann. Auf der anderen Seite kann der Informationsaustausch im
Rahmen einer Kooperation für das einzelne Unternehmen einen Mehrwert schaffen, indem
beispielsweise die zusätzlichen Informationen zu besseren Entscheidungen führen 242 oder
neues Wissen generiert wird. Weiters entsteht durch den Informationstransfer in Kooperationen
eine positive Signalwirkung, die vor allem in langfristigen Kooperationsbeziehungen zu
einer Verbesserung des Kooperationsklimas führt 243 . Aufgrund eines erfolgten Informations-
238
Vgl. Dowling und Lechner (1998) S. 87.
239
Vgl. Schrader (1990) S. VII.
240
Vgl. Dowling und Lechner (1998) S. 86f.
241
Vgl. Dowling und Lechner (1998) S. 87.
242
Vgl. Monge, Fulk et al. (1998) S. 418.
243 Vgl. Dyer (1997) S. 546.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 75
transfers kann sich somit die Wahrscheinlichkeit, dass der Kooperationspartner zukünftig e-
benfalls wichtige Informationen zur Verfügung stellt, ändern. Schrader (1990) S. 33 spricht in
diesem Zusammenhang von Instrumentalität und meint damit den subjektiven Grad des langfristigen
Nutzens, den ein Informationsbesitzer– in Abhängigkeit von seinem eigenen Verhalten
– aus der Kooperationsbeziehung ziehen kann.
Zusammenfassend kommt es also zu einer paradoxen Situation im heutigen Wettbewerbsumfeld:
Auf der einen Seite bedeuten exklusive Informationsvorsprünge potentielle Wettbewerbsvorteile
und die Beschaffung, der exklusive Besitz und die Verarbeitung von relevanten
Informationen sowie deren Schutz vor unberechtigten Dritten wird zu einer wichtigen Überlebensfrage
von Organisationen. Auf der anderen Seite können sich Unternehmen aber auch
Wettbewerbsvorteile gegenüber Dritten verschaffen, indem sie mit anderen, zum Teil auch
konkurrierenden Unternehmen Informationen austauschen, um so langfristige Vorteile aus der
Kooperation zu erzielen.
Aufgrund dieser besonderen Situation ist für Firmen der Anreiz gegeben, ihre eigenen, wertvollen
Informationen zurückzuhalten, um mittels der Information der anderen Firmen einen
Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Unternehmen stehen daher vor der komplexen Entscheidung,
entweder (sensible) Informationen (meist ohne direkte Gegenleistung) weiterzugeben und
sich somit opportunistischem Verhalten der Konkurrenz auszusetzen (Informationsweitergabe)
oder aber die eigenen wertvollen Informationen zurückzuhalten und zu versuchen, von der
Information der anderen zu profitieren (Trittbrettfahren) 244 . Dieses Entscheidungsproblem ist
naturgemäß jenem sehr ähnlich, welches beim Eintritt in eine Kooperation angesichts möglichen
opportunistischen Verhaltens seitens des Partners besteht 245 . Formal lässt sich dieser
Zusammenhang in einem Entscheidungsbaum darstellen (vgl. Abbildung 17).
244
Vgl. Schrader (1990) S. 32ff und Appleyard (1996) S. 138.
245
Vgl. Vetschera (2004) S. 2f und Köszegi (2001) S. 51.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Informationstransfer
kein Informationstransfer
Informationstransfer
• Änderung des
Zusatzwertes
• positive Änderung der
Instrumentalität
• Nutzen des
Informationspools
steigt
Trittbrettfahren
• keine Änderung
des Zusatzwertes
• negative Änderung
der Instrumentalität
• Nutzen des
Informationspools
bleibt gleich
Kooperation
p c
1-p c
keine Kooperation
Verhalten des Partners
Kooperation
p d
1-p d
keine Kooperation
Seite 76
gemeinsamer
gemeinsamer
Kooperationsnutzen
Kooperationsnutzen
u(x u(x c )
c )
Opportunistisches
Opportunistisches
Verhalten Verhalten des des
Partners Partners
u(x u(x d )
d )
Eigenes Eigenes
Opportunistisches
Opportunistisches
Verhalten Verhalten
u(x u(x e )
e )
kein kein
Kooperationsnutzen
Kooperationsnutzen
u(x u(x n )
n )
Abbildung 17: Grundproblem des Informationstransfers in Kooperationen 246 .
Ein Unternehmen wird für jede der beiden Handlungsalternativen einen Nutzen-
Erwartungswert bilden und dann jene Alternative auswählen, welche den höheren Nutzen-
Erwartungswert aufweist. Die Höhe des Nutzen-Erwartungswertes ergibt sich aus der Ände-
rung des Zusatzwertes, der Änderung der Instrumentalität sowie der subjektiven Unsicherheit
bezüglich der Kooperationswahrscheinlichkeit des Partners.
Aufgrund der Überlegungen in Kapitel 2.5.2 ist es für ein Unternehmen am besten, wenn es
seine eigene Information geheim hält und zusätzlich die Information des Partners bekommt
(eigenes opportunistisches Verhalten), bzw. ist es für ein Unternehmen am schlechtesten,
wenn es seine Informationen alleine hergibt ohne eine Gegenleistung zu bekommen (opportu-
nistisches Verhalten des Partners). Gehen wir weiters davon aus, dass der gegenseitige Infor-
mationsaustausch besser ist als kein Informationsaustausch d.h. xe>xc>xn>xd und dass die
Firmen über eine streng monotone Nutzenfunktion verfügen, so ergibt sie die plausible Präfe-
renzordnung in Gleichung 3-4. Generell sind auch andere Fälle denkbar in denen der gegen-
seitige Informationsaustausch nachteilig für beide Unternehmen ist und somit beispielsweise
246 Eigene Darstellung in Anlehnung an Appleyard (1996) S. 138, Schrader (1990) S. 34, Vetschera (2004) S. 3
und Köszegi (2001) S. 51.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 77
gilt xe>xn>xc>xd 247 . Allerdings lassen sich die meisten Fällen im Informationstransferent-
scheidungsproblem mit Hilfe der Präferenzordnung in Gleichung 3-4 abbilden, sodass diese
hier zur Illustration verwendet wird 248 .
( x ) u(
x ) > u(
x ) u(
x )
u > >
(Gleichung 3-4)
e
c
n
Auf den ersten Blick erscheint es bei dieser Präferenzordnung kurzfristig durchaus sinnvoll
Trittbrett zu fahren, um von den Informationen der anderen zu profitieren. Wenn aber alle
beteiligten Unternehmen dieser individuellen Rationalität folgen, führt dies mittelfristig zum
Zusammenbruch der Kooperation. Der Erfolg der Kooperation hängt also wesentlich von der
Bereitschaft einzelner Unternehmen ab, kurzfristige (opportunistische) Chancen gegen (mög-
liche) langfristige kollektive Wettbewerbsvorteile zu tauschen 249 .
Die Möglichkeit langfristige Wettbewerbsvorteile zu realisieren ist dann gegeben, wenn die
Kooperationswahrscheinlichkeit des Partners langfristig auch vom eigenen Verhalten ab-
hängt, d.h. die Kooperationswahrscheinlichkeit des Partners größer ist, wenn man selber
kooperiert hat. Formal ausgedrückt muss gelten
p > p
(Gleichung 3-5)
c
d
Ist die Gleichung 3-5 nicht erfüllt, existiert für die Präferenzordnung in Gleichung 3-4 eine
dominante Strategie und somit die triviale Lösung „kein Informationstransfer“ für dieses Ent-
scheidungsproblem.
Gleichung 3-4 entspricht genau dem Verhältnis der Auszahlungen in einer Gefangenendi-
lemma-Situation 250 . Die zweite konstituierende Voraussetzung für das Vorliegen einer Gefan-
genendilemma-Situation ist die Forderung nach der kollektiven Rationalität der Kooperation,
247 Für eine ausführlicher Diskussion der anderen Fälle siehe Kapitel 4.1.
248 Vorraussetzung ist, dass der Zusatzwert der Information nicht größer ist als deren Grundwert Für eine genaue
Erläuterung dieser beiden Begriffe siehe Kapitel 3.4.1.
249 Vgl. Monge, Fulk et al. (1998) S. 419.
250 Vgl. Axelrod (1995) S. 9, Locher (1991a) S. 20 und Schrader (1990) S. 23.
d

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 78
d.h. der Nutzen bei wechselseitiger Ausnützung 251 der Partner ist geringer als der Nutzen der
beiderseitigen Kooperation. Formal ausgedrückt muss gelten 252
( x ) > u(
x ) u(
x )
2 u +
(Gleichung 3-6)
c
e
d
Gerade im Falle einer Informationstransferentscheidung kann man davon ausgehen, dass man
bei gegenseitiger Kooperation mehr vom anderen Partner lernt, als man langfristig mittels
opportunistischen Verhaltens erreichen kann 253 . Es erscheint also naheliegend, das Problem
des Informationstransfers in Analogie zu einer Gefangenendilemma-Situation zu untersuchen.
3.4 Einflussfaktoren auf die Transferentscheidung
In der Literatur findet sich bereits eine Vielzahl von Einflussfaktoren, welche die oben be-
schriebene Transferentscheidung beeinflussen. Ein Teil dieser Einflussfaktoren wurde inzwi-
schen mittels empirischer Studien überprüft. Als die wohl wichtigsten Arbeiten in diesem
Bereich können die empirischen Untersuchungen von von Hippel (1988) und Schrader (1990)
betrachtet werden. Vor allem Schrader (1990) hat den Einfluss vieler wesentlicher Faktoren
empirisch nachgewiesen. Andere Einflussfaktoren sind zwar empirisch teilweise noch nicht
überprüft, lassen sich aber aus der Theorie und Literatur ableiten. Der folgende Abschnitt gibt
daher einen wesentlichen Überblick über die wichtigsten Einflussfaktoren in der Literatur.
3.4.1 Änderung des Informationswertes
Jede Information besitzt einen bestimmten, individuellen Wert für ein Unternehmen. Dieser
Informationswert ergibt sich beispielsweise dadurch, dass Unternehmen mittels der Informa-
tionen bessere Entscheidungen treffen können oder neues Wissen generieren, welches mögli-
cherweise zu einem Wettbewerbsvorteil und somit höheren Gewinnen führt 254 . Der Wert ent-
spricht also im wesentlichen dem Wissenspotential der Information. Durch einen möglichen
Informationstransfer kann sich dieser Informationswert allerdings verändern.
251 D.h. in 50% der Fälle defektiert der eine Partner und in den anderen 50% der Fälle defektiert der andere Part-
ner.
252 Vgl. Schrader (1990) S. 23 und Axelrod (1995) S. 9.
253 Vgl. Kumar und Nti (1998) S. 60.
254 Vgl. beispielsweise Kapitel 2.5.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 79
In Analogie zu von Hippel (1988) S. 85 kann man den Informationswert IW in zwei verschie-
dene Komponenten zerlegen: den Grundwert und den Zusatzwert. Der Grundwert IW ba ist
jener Wert der Information, den eine Firma auch nach einem Informationstransfer noch be-
sitzt, wenn die Information den Charakter eines öffentlichen Gutes aufweist 255 . Der Zusatz-
wert IW ex ist ein potentieller Wert, den eine Firma zusätzlich zum Grundwert realisieren kann,
solange sie ein Informationsmonopol besitzt. Der Zusatzwert ergibt sich also aus dem Infor-
mationsvorsprung des Unternehmens. Gelingt es einem Unternehmen beispielsweise mittels
eines neu entwickelten Produktionsverfahrens ein einzigartiges innovatives Produkt auf den
Markt zu bringen, kann es mit diesem Produkt Monopolgewinne erzielen. Gibt das Unter-
nehmen die Informationen über das neue Produktionsverfahren aber an seine Konkurrenten
weiter, würde es wahrscheinlich sehr bald seine Monopolgewinne verlieren, da sukzessive
ähnliche Produkte auf den Markt kommen würden. Die Information über das neue Produkti-
onsverfahren besitzt somit einen hohen Zusatzwert. Damit dieser erhalten bleibt, versuchen
die Unternehmen den Zusatzwert mittels Patenten, Lizenzen oder anderen Mechanismen zu
schützen 256 . Im Gegensatz dazu bleibt der Grundwert der Information auch trotz eines Infor-
mationstransfers erhalten. So kann das Unternehmen selbst nach einem Informationstransfer
das Produkt weiterhin mit dem neuen Produktionsverfahren produzieren und normale Gewin-
ne damit erzielen. Allerdings hat es dann die Möglichkeit, den Informationsvorsprung exklu-
siv zu nutzen, verloren. Formal kann man diesen Zusammenhang folgendermaßen anschrei-
ben
IW +
ba ex
= IW IW
(Gleichung 3-7)
Nicht jede Information muss allerdings zwangsweise einen Zusatzwert aufweisen. So besitzen
beispielsweise öffentlich bekannte Informationen keinen realisierbaren Zusatzwert, da kein
Informationsmonopol mehr besteht 257 . Dennoch können Unternehmen aber auch mit öffentli-
chen Informationen neues Wissen generieren, welches anderen Firmen nicht zur Verfügung
steht. Wie wir bereits in Kapitel 2.3 gesehen haben, spielen die bestehende Wissensbasis und
organisationale Aufnahmekapazität für die Informationsselektion, -interpretation und -
255 Vgl. von Hippel (1988) S. 85, Schrader (1990) S. 25 und Löbbecke, Van Fenema et al. (1999) S. 17.
256 Vgl. Appleyard (1996) S. 138.
257 In weiterer Folge werden daher öffentliche Informationen als Informationen definiert, welche nur mehr über
einen Grundwert verfügen d.h. IW=IW ba .

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 80
verarbeitung eine wichtige Rolle 258 . Somit ist es durchaus denkbar, dass manche Unterneh-
men nicht in der Lage sind, bestimmte Informationen zu nutzen, während andere Unterneh-
men mit den gleichen Informationen nachhaltige Wettbewerbsvorteile generieren können.
Daher sind sowohl der Grundwert als auch der Zusatzwert individuelle Größen, die je nach
Unternehmen eine unterschiedliche Höhe aufweisen.
Um die Höhe des Informationswertes zu ermitteln, schlägt Schrader (1990) S. 35 vor den
Gewinn eines Unternehmens vor und nach erfolgtem Informationstransfer zu bestimmen und
die Differenz als transferinitiierte Änderung des Informationswertes zu betrachten. Diese
Vorgehensweise beruht im wesentlichen auf dem Ansatz zur Informationswertbestimmung,
wie sie im Rahmen der Entscheidungstheorie in Kapitel 2.5.1 verwendet wurde. Allerdings
reicht der bloße Besitz der Information nicht aus, um einen Wert für das Unternehmen zu generieren.
So meinen Picot, Reichwald et al. (2001) S. 446:
„Informationen als Produktionsfaktor haben keinen intrinsischen Wert. Der Wert entsteht erst
durch die Transformation in Wissen und die Anwendung dieses Wissens im Unternehmen“
Daraus folgt, dass letztlich Information nur einen Wettbewerbsvorteil und somit Wert schafft,
wenn sie anwendungsbezogen und bewusst eingesetzt wird.
Durch einen Informationstransfer kann es nun zu einer Veränderung der Wissensbasen und
somit zu einer Verschiebung der Wettbewerbsfähigkeit kommen. Daher besteht ein enger
Zusammenhang zwischen den positiven oder negativen Auswirkungen, der durch einen Informationstransfer
ermöglichten Handlungen und dem Zusatzwert der transferierten Information
(vgl. Abbildung 18).
258 Vgl. das z. B. das Konzept der Aufnahmekapazität nach Cohen und Levinthal (1990).

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
InformationsInformationstransfertransfer
durch durch A
A
InformationsInformationszuwachszuwachs
bei bei
B
B
Filterfunktion der
Wissensbasis und
Aufnahmekapazität
Verlust des Zusatzwertes IWex Verlust des des Zusatzwertes IWex Verlust des Zusatzwertes IWex
Interpretation
der
Information
Reaktion
Reaktion
von von A
A
indirekter Effekt
WissensWissensgenerierunggenerierung
und und Handlung
Handlung
von von B
B
direkter Effekt
Feedbackschleife
Abbildung 18: Änderung des Informationswertes 259 .
Reduzierung
Reduzierung
des des GewinnGewinnundundWettbewerbsWettbewerbspotentialspotentials
von von A
A
NRI
Änderung Änderung des des
Gewinn- Gewinn- und und
WettbewerbsWettbewerbspotentialspotentials
von von
B
B
Seite 81
Angenommen Unternehmen A ist im exklusiven Besitz einer wichtige Information mit einem
hohen Wissenspotential, wie z.B. Informationen über ein neues Produktionsverfahren. Indem
A nun ein innovatives Produkt auf den Markt bringt, erlangt es eine Monopolstellung. Wird
diese Information an Unternehmen B weitergegeben, kommt es vorerst nur zu einem
Informationszuwachs bei B. In Abhängigkeit von der bestehenden organisationalen
Wissensbasis und der Aufnahmekapazität besitzt die transferierte Information ein mehr oder
weniger hohes Wissenspotential für B 260 . Beide Faktoren wirken also gleichsam als Filter bei
der Bewertung und Interpretation der erhaltenen Informationen. Je höher das
Wissenspotential der Information ist und je besser sich die neuen Informationen mit der
bestehenden organisationalen Wissensbasis vernetzen lassen, desto größer ist der Nutzen der
neuen Informationen für Unternehmen B. Im Regelfall wirkt sich der Nutzen der neuen
Informationen positiv auf den Gewinn von B aus. In unserem Beispiel kann B mittels der
Information von A das neue Produktionsverfahren ebenfalls implementieren und ein ähnliches
Produkt auf den Markt bringen. Dadurch steigt auch der Gewinn von B an.
259 Erweiterung in Anlehnung an Schrader (1990) S. 37.
260 Vgl. Kapitel 2.3.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 82
Die bisherigen Überlegungen unseres Beispiels waren bis jetzt mit keinerlei Nachteilen für
Unternehmen A verbunden. Grundsätzlich ist es für Firma A nämlich egal, wie sich der Gewinn
bei B aufgrund des Informationstransfers verändert. Wirklich relevant sind für den Informationsbesitzer
letztlich nur die Auswirkungen auf seinen eigenen Gewinn 261 . Allerdings
können die transferinitiierten Handlungen der Firma B auch dann direkte und indirekte Konsequenzen
für das Unternehmen A haben, wenn B nicht die Absicht A zu schaden. So kann
beispielsweise die Implementierung des neuen Produktionsverfahrens bei B als direkter Effekt
des Informationstransfers zum Verlust der Monopolstellung von Firma A führen. Andererseits
kann Unternehmen A seinerseits auf die Produktneueinfühung von B reagieren und z.B. seine
eigenen Preise senken. Dadurch kommt es indirekt zu einem Gewinnrückgang bei A als Folge
der Reaktion auf die Handlungen von B. Beide Effekte treten aber als Resultat des erfolgten
Informationstransfers und dem dadurch erweiterten Handlungsspielraum bei Firma B ein.
Langfristig wäre es des weiteren auch denkbar, dass B mit seinem erhöhten Gewinn Maßnahmen
finanziert, die negative Konsequenzen für A aufweisen und die ohne diesen zusätzlichen
Gewinn nie finanziert worden wären. Löbbecke, Van Fenema et al. (1999) S. 18 sprechen
in diesem Zusammenhang vom sogenannten „Negative Reverse Impact (NRI)“ und
meinen damit sämtliche von Unternehmen B bewusst initiierten negativen Konsequenzen,
welche sich für den Informationsbesitzer infolge des Informationstransfers ergeben. Der NRI
umfasst daher alle mit Hilfe der transferinitiierten Gewinnsteigerung finanzierten Handlungen,
welche Firma B absichtlich durchführt, um Firma A zu schaden. Dieser NRI steht damit
in unmittelbarem Zusammenhang mit dem opportunistischen Verhaltens des Informationsempfängers.
Zusammenfassend kann der Zusatzwert daher als die Vermeidung eines potentiellen Nach-
teils, der aufgrund eines Informationstransfers beim ursprünglichen Informationsbesitzer
entsteht, definiert werden. Insgesamt setzt sich die Höhe des Zusatzwertes aus den direkten
und indirekten Effekten sowie dem NRI zusammen (vgl. Abbildung 19).
261 Vgl. Schrader (1990) S. 37.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
NRI
Indirekte Effekte IWex Direkte Effekte
Abbildung 19: Zusammensetzung des Zusatzwertes 262 .
Seite 83
Umgekehrt kann der Zusatzwert auch als zusätzliches, maximales Gewinnpotential eines Un-
ternehmens aufgrund von Informationsvorsprüngen gesehen werden. Allerdings muss der
realisierte Gewinn im Falle eines Informationsmonopols nicht völlig mit diesem Gewinnpo-
tential übereinstimmen, da auch noch andere Faktoren, wie z.B. die Umweltentwicklung, eine
Rolle spielen. Darüber hinaus muss durch einen Informationstransfer auch nicht zwangsweise
der gesamte Zusatzwert verloren gehen, da Unternehmen B nicht gezwungen ist, bestimmte
Handlungen zu setzen. Eine transferinitiierte Änderung des Informationswertes ∆IW ist aber
letztlich immer mit einem (Teil)Verlust dieses Zusatzwertes gleichzusetzen:
ex
∆ IW ≤ IW
(Gleichung 3-8)
Obwohl in allen bisherigen Ausführungen immer von den negativen Konsequenzen eines In-
formationstransfers die Rede war, kommt es in der Praxis auch sehr häufig vor, dass Informa-
tionen erst an Wert gewinnen, wenn sie publik gemacht werden. Ein typisches Beispiel sind
Werbemittel, welche erst durch ihre Verbreitung wahren Wert erlangen. In diesem Fall be-
steht ein negativer Zusatzwert, der durch die Verbreitung der Information wegfällt.
Die Höhe des Zusatzwertes hängt von einigen bestimmten Einflussfaktoren ab. Je mehr alter-
native Informationsquellen ein möglicher Informationsempfänger besitzt, desto geringer ist
das Gewinnpotential der Information 263 . Besitzt der Informationsempfänger nämlich alterna-
tive Informationsquellen, so kann er die Information anderwärtig erwerben, und das Gewinn-
potential für den ursprünglichen Informationsbesitzer ist bestenfalls zeitlich befristet. Nur
wenn es einem Unternehmen daher wirklich gelingt, seine Informationen mittels Schutzme-
262 Eigenerstellung.
263 Vgl. Schrader (1990) S. 45.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 84
chanismen oder Geheimhaltung zu schützen, kann von einem Informationsmonopol die Rede
sein. Die Höhe des Zusatzwertes hängt damit also wesentlich von der Zeitdauer 264 und den
Informationsbeschaffungskosten ab. Je kürzer der Informationsvorsprung zeitlich aufrechter-
halten werden kann und je geringer die alternativen Informationsbeschaffungskosten der an-
deren sind, desto kleiner ist der Zusatzwert der Information.
Zwei weitere wichtige Einflussfaktoren sind die Konkurrenzintensität sowie die Aufnahme-
kapazität. Beide Einflussfaktoren stehen in einem engen Verhältnis zueinander und können
nicht isoliert betrachtet werden. Für die Höhe des Zusatzwertes ist nur der Einfluss der Hand-
lungen des Informationsempfängers auf den Gewinn des ursprünglichen Informationsbesitzers
relevant. Obwohl das Informationsmonopol verloren geht, kommt es daher zu keiner Ände-
rung des Informationswertes, wenn die Information an ein nicht konkurrierendes Unterneh-
men transferiert wird, dessen Handlungen in weiterer Folge auch keinerlei Einfluss auf den
Gewinn des ursprünglichen Informationsbesitzers haben 265 . Mit zunehmender Konkurrenzin-
tensität steigt allerdings die Gefahr negativer Konsequenzen für das eigene Unternehmen an.
Konkurrierende Firmen stellen nämlich häufig ähnliche Produkte her bzw. operieren in den
gleichen Marktsegmenten, wodurch sie sich auch mit ähnlichen Problemen und Herausforde-
rungen beschäftigen 266 . Somit besitzen diese Firmen – zumindest für branchenspezifische
Informationen –eine größere Aufnahmekapazität, als dies bei nicht konkurrierenden Firmen
der Fall ist 267 . In weiterer Folge sind konkurrierende Unternehmen auch besser in der Lage,
anhand der transferierten Informationen eigenständig neues Wissen zu generieren und Hand-
lungen zu setzen, die sich negativ auf den Gewinn des ursprünglichen Informationsbesitzers
auswirken.
264 Vgl. Schrader (1990) S. 45.
265
Dies bedeutet ∆IW
= 0 . Allerdings kann es selbstverständlich passieren, dass die transferierte Information in
weitere Folge über Umwege an mögliche Konkurrenten gelangt und dann der Verlust des gesamten Exklusiv-
wertes eintritt.
266 Vgl. von Hippel (1988) S. 76f und Tsai (2002) S. 182.
267 Vgl. Cohen und Levinthal (1990) S. 135.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 85
3.4.2 Änderung der Instrumentalität
Informationstransfers, welche im Rahmen von Kooperationen stattfinden, sind immer Be-
standteil einer längerfristigen Austauschbeziehung. Informationen werden also nicht nur ein-
malig vom Informationsbesitzer an einen Informationsempfänger transferiert, sondern es fin-
det ein wiederholter Informationsaustausch zwischen den Kooperationspartnern statt. Es liegt
daher die Vermutung nahe, dass ein Informationsempfänger den Erhalt wichtiger Informatio-
nen mit einer seinerseitigen Informationsweitergabe an den ursprünglichen Informationsbesit-
zer honoriert 268 . Schrader (1990) S. 47 spricht in diesem Zusammenhang von der Instrumenta-
lität der informationellen Austauschbeziehung. Darunter versteht er den
„...Grad, zu dem ein Austauschpartner meint, langfristig informationellen Nutzen aus der
Beziehung zu ziehen...“ 269 .
Die Instrumentalität impliziert einen langfristigen Nutzen des Informationstransfers für beide
Partner. Transferiert ein Partner wichtige Informationen an den anderen, so erwartet er sich
eine Gegenleistung, selbst wenn diese nicht explizit zwischen den beiden vereinbart wurde.
Diese Erwartungshaltung geht einerseits auf die Entstehung kooperativen Verhaltens bei wiederholten
Interaktionen 270 und andererseits auf die sogenannte Reziprozitätsnorm zurück,
welche in allen Kulturen universelle Gültigkeit besitzt 271 .
Obwohl die Gefahr des Trittbrettfahrens besteht, spielt die Reziprozität in vielen Bereichen
unseres täglichen Lebens eine wichtige Rolle. Viele Leute spenden Blut, weil sie darauf vertrauen,
ebenfalls eine Bluttransfusion zu erhalten, wenn sie verletzt sind. Nachbarn helfen
einander und passen z.B. gegenseitig auf die Kinder auf, und häufig kommt es vor, dass eine
Person eine Lokalrunde ausgibt und indirekt darauf vertraut, im Gegenzug von den anderen
ebenfalls eingeladen zu werden 272 . Reziprokes Verhalten setzt somit ein gewisses Mindest-
268
Vgl. Schrader (1990) S. 47.
269
Schrader (1990) S. 47.
270
Da die Entstehung von kooperativen Verhalten bei wiederholten Interaktionen ausführlich in Kapitel 4.6
behandelt wird, wird hier nicht näher darauf eingegangen. Für mehr Informationen sei auch auf die einschlägige
Literatur bei Axelrod (1995), Schüßler (1990), Schenk (1995) etc. verwiesen.
271
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 128.
272 Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 128 und Borcherding und Filson (2002) S. 238.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 86
maß an Vertrauen in die Dankbarkeit und Reziprozitätsbereitschaft des Nutznießers voraus 273 .
Durch die moralische Verpflichtung, entgegengebrachtes Vertrauen nicht zu enttäuschen,
wird der Mechanismus der Fremdkontrolle mit der Eigenkontrolle ersetzt, und Vertrauen er-
füllt eine verhaltenssteuernde Eigenschaft 274 .
Aber auch im wirtschaftlichen Kontext wird reziprokes Verhalten außerhalb vertraglicher
Vereinbarungen immer wieder beobachtet 275 . Fehr und Fischbacher (2002) S. C2f definieren
die Reziprozitätsnorm im ökonomischen Kontext folgendermaßen:
„A reciprocal individual responds to actions that are perceived to be kind in a kind manner,
an d to actions that are perceived to be hostile in a hostile manner. Whether an action is perceived
as kind or hostile depends on the fairness or unfairness of the consequences and the
intention associated with the action. … It is important to emphasise that reciprocity is not
driven by the expectation of future material benefit.”
Im Sinne dieser Definition unterscheidet sich reziprokes Verhalten eindeutig von reinem altruistischen
Verhalten oder kooperativen Verhalten in wiederholten Interaktionen, da dieses
Verhalten nicht bedingungslos erfolgt bzw. keine zukünftigen materiellen Vorteile erfordert
276 . Für Firmen bedeutet dies, dass auch in Fällen in denen es zu einem ständigen Wechsel
der interagierenden Personen kommt und somit keine mehrmalige Interaktion zwischen gleichen
Personen stattfindet – wie dies häufig auf verschiedenen Ebenen und Abteilungen bei
unternehmensübergreifenden Allianzen der Fall ist – die Instrumentalität der Austauschbeziehung
hoch sein kann.
Im menschlichen Zusammenleben ist der gegenseitige Informationsaustausch eine wichtige
Manifestation reziproken Verhaltens, der eine gewisse Intention signalisiert. Häufig ist die
Weitergabe von Informationen mit geringen Kosten für den Informationsbesitzer verbunden,
erzeugt aber oft einen erheblichen Nutzen beim Informationsempfänger. Ist allerdings der
Zusatzwert der Information sehr hoch, wird der Informationsbesitzer wahrscheinlich die Information
eher zurückhalten und nicht transferieren. Ein Informationstransfer lohnt sich in
273
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 128.
274
Vgl. Köszegi (2001) S. 44.
275
Vgl. von Hippel (1988) S. 77ff und Fehr und Schmidt (2002) S. 247ff.
276 Vgl. Fehr und Gächter (2000) S. 160ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 87
diesem Fall nur dann, wenn die Instrumentalität der Austauschbeziehung sehr hoch ist, d.h.
wenn sich der ursprüngliche Informationsbesitzer im Gegenzug ebenfalls wichtige Informationen
erhoffen kann. Allerdings erfordert diese gegenseitige Austauschbeziehung ein besonderes
Maß an Vertrauen, da durch einen einseitigen Informationstransfer eine Informationsasymmetrie
zwischen den beiden Partnern entsteht. Der Informationsbesitzer verliert nämlich
durch den Transfer möglicherweise seinen Zusatzwert, und der Informationsempfänger besitzt
nun neben seinen eigenen exklusiven Informationen zusätzlich die neue Information. Er ist
daher im Vorteil.
Bereits Akerlof (1970) hat die möglichen Auswirkungen von Informationsasymmetrien anhand
des Beispiels eines Gebrauchtwagenkaufs aufgezeigt. Dadurch, dass der Verkäufer über
den tatsächlichen Zustand des Gebrauchtwagens informiert ist, hat er die Möglichkeit, die
Autos mit schlechter Qualität (Lemons) zu überhöhten Preisen zu verkaufen. Er kann sich
also opportunistisch verhalten. Der Käufer hingegen kennt die Qualität der Autos nicht und ist
somit den Aussagen des Händlers ausgeliefert Der Autokauf ist für ihn mit einer gewissen
Unsicherheit behaftet. Informationsasymmetrien ermöglichen also einer Person, sich – aufgrund
des Informationsvorsprunges – opportunistisch zu verhalten, und bewirken damit Unsicherheit
beim Gegenüber. Auch im Falle eines Informationstransfer entsteht für den Informationsempfänger
eine Wahlmöglichkeit zwischen opportunistischem Verhalten oder einer Gegenleistung.
Er kann entweder die erhaltene Information für sich nützen und mit seiner eigenen
exklusiven Information verwenden (Trittbrettfahren) oder er revanchiert sich und gibt
ebenfalls einen Teil seiner exklusiven Informationen bekannt (Kooperation). Der ursprüngliche
Informationsbesitzer sieht sich demnach einer gewissen Unsicherheit bezüglich des Verhaltens
des Informationsempfängers gegenüber.
Eine Möglichkeit, um diese Unsicherheit zu überwinden, ist der Aufbau von persönlichem
Vertrauen zwischen den beiden Partnern 277 . Dieses persönliche Vertrauen benötigt aber meist
eine gewisse Zeit, um zu wachsen. Daher sind für die Instrumentalität einer informationellen
Austauschbeziehung, das Alter und die Dauer der erfolgreichen Kooperation natürlich wichtige
Einflussfaktoren 278 .
277
Vgl. Köszegi (2001) S. 50.
278
Vgl. Schrader (1990) S. 97.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 88
Allgemein gesprochen kann die Instrumentalität in eine Inhalts- und eine Wertkomponente
zerlegt werden 279 . Die Inhaltskomponente gibt an welche Informationen I1,I2,...IN von Infor-
mationsempfänger B überhaupt an den ursprünglichen Informationsbesitzer A retourniert
werden können. Sie bezeichnet den gesamten Informationspool IP ( I I , I ,..., I )
B
1 , 2 3 N des In-
formationsempfängers B, der dem ursprünglichen Informationsbesitzer A unbekannt ist, aber
für ihn von Bedeutung sein könnte. Die Bedeutung, der im Informationspool enthaltenen In-
formation, wird durch die Wertkomponente WA(IPi) bestimmt 280 . Wie wir bereits in Kapitel
3.4.1 gesehen haben, entsteht durch den bloßen Besitz der Information noch kein Wert. Viel-
mehr muss die Information zuerst selektiert, interpretiert und gegebenenfalls in eine Handlung
umgewandelt werden. Der potentielle Wert der Informationen von B hängt also wesentlich
von der Filterfunktion WA(.), der Wissensbasis und der Aufnahmekapazität von A ab. Ten-
denziell wird dieser Wert umso höher sein, je größer die Konkurrenzintensität, die Aufnah-
mekapazität und die vorhandene Wissensbasis sind. Da die potentielle Instrumentalität einer
Austauschbeziehung umso größer ist, je umfangreicher und bedeutsamer der Informations-
pool von B ist, können schon aufgrund der Größe des Informationspools, die Instrumentalitä-
ten möglicher Austauschbeziehungen zwischen verschiedenen Firmen unterschiedlich sein.
Die Instrumentalität ist daher immer ein firmenspezifisches Konstrukt, welches immer nur
zwischen zwei bestimmten Partnern A und B gilt.
Bisher handelt es sich nur um eine potentielle Instrumentalität für A, da es unklar ist, ob sich
B revanchiert und seine Informationen weitergibt. Die Instrumentalität umfasst daher auch
noch eine Wahrscheinlichkeitskomponente 281 . Die Wahrscheinlichkeit pc ist eine subjektive
Einschätzung des ursprünglichen Informationsbesitzers A, die seine Erwartungen über die
Kooperationsbereitschaft des Informationsempfängers B ausdrückt. Sie wird auch als erwarte-
te Transferbereitschaft des Informationsempfängers bezeichnet 282 .
Durch einen Informationstransfer kann nun die Instrumentalität verändert werden. Es besteht
ein direkter Zusammenhang zwischen der positiven Signalwirkung eines erfolgten Informati-
279 Vgl. Schrader (1990) S. 47.
280 Die Funktion WA(.) kann im Sinne des Bernoulli-Prinzips der klassischen Entscheidungstheorie als Nutzen-
funktion der Informationen interpretiert werden. Vgl. Laux (1998) S. 162ff, Bamberg und Coenenberg (1996) S.
74ff, Raiffa (1973) S. 71 und Eisenführ und Weber (1999) S. 211ff.
281 Vgl. Schrader (1990) S. 48.
282 Vgl. Schrader (1990) S. 48.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 89
onstransfers und der Entstehung von Vertrauen 283 . Je größer das Vertrauen zwischen beiden
Partnern ist, desto größer ist auch die Transferbereitschaft des Informationsempfängers B 284 .
Ein Anstieg der Transferbereitschaft von B entspricht formal gesehen der Erhöhung der Ko-
operationswahrscheinlichkeit pc und bewirkt eine Steigerung der Instrumentalität. Indirekt
kann die transferierte Information beim Informationsempfänger auch die Generierung von
neuem Wissen bewirken, welches im Falle der Kodifizierbarkeit den Informationspool von
Unternehmen B vergrößert und somit ebenfalls zu einer Steigerung der Instrumentalität führt.
Einen weiteren Einfluss hat die Bedeutung der transferierten Information für den Informationsempfänger
B. Je wichtiger B die erhaltene Information einstuft, desto eher ist er bereit,
seinerseits wiederum wichtige Information für A zur Verfügung zu stellen 285 . Dies kann einerseits
die Menge und andererseits die Bedeutung der transferierten Informationen betreffen.
Letztlich entscheidet aber die Filterfunktion WA(.) von A über die Bedeutung der von B transferierten
Informationen.
Die folgende Abbildung 20 gibt nochmals einen Überblick über die möglichen Einflussfaktoren
auf die Instrumentalität und stellt drei unterschiedliche Fälle dar, in denen die Instrumentalität
der Austauschbeziehung aus der Sicht von Firma A gering ist.
283 Vgl. Dyer (1997) S. 546, Köszegi (2001) S. 64 und Picot, Reichwald et al. (2001) S. 131ff.
284
Vgl. Schrader (1990) S. 97.
285
Vgl. Schrader (1990) S. 92.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Geringe Transferwahrscheinlichkeit p c
c
Informationspool
A
IP A (I 1 , I 2 ,...,I N )
Informationspool
A
IP A (I 1 , I 2 ,...,I N )
Informationspool
A
IP A (I 1 , I 2 ,...,I N )
Filterfunktion
W A (.)
Geringer Wert Wert der der Information für für A
Kleiner Kleiner Informationspool von von B
Filterfunktion
W A (.)
Filterfunktion
W A (.)
Informationspool
B
IP B (I 1 , I 2 ,...,I N )
Informationspool
B
IP B (I 1 , I 2 ,...,I N )
Informationspool
B
IP B (I 1 , I 2 ,...,I N )
Abbildung 20: Drei mögliche Gründe für eine geringe Instrumentalität 286 .
p c
p c
p c
Seite 90
3.4.3 Unsicherheit der Erwartungen
Wie wir in den letzten beiden Kapiteln gesehen haben, spielt die Unsicherheit 287 der Erwar-
tungen eine wichtige Rolle bei der Bestimmung des Informationswertes und der Instrumenta-
lität. Viele Einflussfaktoren, wie die Höhe des Zusatzwertes, der potentielle Nutzen der In-
formation für den Informationsempfänger, die möglichen transferinitiierten Handlungskonse-
quenzen, die Größe des potentiellen Informationspools oder die Transferbereitschaft des Part-
ners sind unsichere Größen.
Da sich der Informationsempfänger opportunistisch verhalten kann, geht ein Entscheidungs-
träger im Falle des Informationstransfers aufgrund der Unsicherheit natürlich auch ein Risiko
ein, Schaden zu erleiden. Ein wichtiger Mechanismus, um diese Unsicherheit zu reduzieren,
ist Vertrauen. Indem der Vertrauende gewisse Verhaltenmöglichkeiten anderer ausschließt,
286 Eigenerstellung.
287 Der Begriff Unsicherheit wird hier nicht im Sinne der klassischen Entscheidungstheorie verstanden, wo der
Entscheidungsträger nicht in der Lage ist, bestimmten Umweltentwicklungen eine Eintrittswahrscheinlichkeit
zuzuordnen. Vielmehr wird hier der Begriff in seinem alltagssprachlichen Gebrauch als „Nicht-Sicherheit“ ver-
standen. Vgl. Schrader (1990) S. 54.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 91
hat er eine Möglichkeit, die Komplexität und die daraus resultierende Unsicherheit zu umgehen
288 . Folgende vertrauensfördernde Faktoren spielen auch für das Informationstransferentscheidungsproblem
eine wichtige Rolle 289 :
1. Zeit:
Je länger eine Beziehung besteht und je größer die Kontakthäufigkeit ist, desto eher
kann Vertrauen entstehen. So konnte auch Schrader (1990) S. 97 eine positive Korrelation
zwischen dem Alter der Austauschbeziehung und der Wahrscheinlichkeit eines
Informationstransfers feststellen.
2. Vertrauensfördernde Eigenschaften der Personen bzw. Firmen:
Die Entstehung von Vertrauen hängt einerseits von der Vertrauensneigung des Vertrauensgebers,
aufgrund von persönlichen Erfahrungen, kulturellen Hintergründen oder
verschiedenen Persönlichkeitstypen ab. Andererseits hat auch die Vertrauenswürdigkeit
des Vertrauensnehmers eine besondere Bedeutung. Eigenschaften wie Kompetenz,
Loyalität, Offenheit oder Reputation sind wichtige Determinanten der Vertrauenswürdigkeit.
Diese Eigenschaften sind vor allem in freundschaftlichen Verhältnissen
zu finden, welche die Wahrscheinlichkeit des Informationstransfers erhöhen 290 . Da
der unternehmensübergreifende Informationsaustausch zwischen Firmen stattfindet,
spielen auch die Eigenschaften der Unternehmen eine wichtige Rolle. Strategische
Überlegungen, Reputation, Erfahrungen aus früheren Kooperationen oder ein bestimmtes
Image sind nur einige Beispiele, die auf der Unternehmensebene wichtig
sind.
3. Kommunikation:
Mit Hilfe der Kommunikation werden gemeinsame Normen und Werte entwickelt und
bestehende Informationsasymmetrien abgebaut. Kommunikation besitzt daher eine
Signalwirkung und steigert die Vertrauenswürdigkeit. Untersuchungen haben gezeigt,
dass beispielsweise in der japanischen Automobilindustrie mehr Informationen ausgetauscht
werden und dadurch die Gefahr des opportunistischen Verhaltens niedriger ist
als in der US Automobilindustrie 291 . Je mehr also zwischen den Unternehmen kommuniziert
wird, desto größer wird das Vertrauen zwischen den Kooperationspartnern.
288
Vgl. Köszegi (2001) S. 44ff.
289
Vgl. Köszegi (2001) S. 61ff.
290
Vgl. Schrader (1990) S. 102.
291
Vgl. Dyer (1997) S. 546f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
4. Kontext:
Seite 92
Sämtliche Faktoren des Vertrauensbildungsprozesses wie z.B. Abhängigkeitsverhält-
nisse, Höhe des Risikos der Situation oder Handlungsalternativen etc. bilden den Kontext,
in dem sich Vertrauen entwickelt. Je nachdem wie förderlich der Kontext für die
Entstehung von Vertrauen ist, kann sich die Vertrauensbasis zwischen den Firmen unterschiedlich
rasch entwickeln. Beispielsweise ist die enge Bindung zwischen Unternehmen
einer japanischen Keiretsu-Gruppe vorteilhaft für die Entstehung von Vertrauen
und in weiterer Folge für den keiretsu-internen Know-how Transfer 292 .
Ein weiterer Punkt, der einen wichtigen Einfluss auf die wahrgenommene Unsicherheit der
Erwartungen hat, ist die Risikoeinstellung des Entscheidungsträgers. Da der ursprüngliche
Informationsbesitzer das Verhalten seines Partners nicht genau kennt, handelt es sich bei der
Informationstransferentscheidung um eine Entscheidung bei Risiko. Der Entscheidungsträger
kennt zwar die genauen Handlungen des Informationsempfängers nicht, aber wir nehmen an,
dass er den verschiedenen Handlungsalternativen subjektive Eintrittswahrscheinlichkeiten
zuordnen und somit die Auswirkungen seiner Entscheidung abschätzen kann. Neben den klas-
sischen Entscheidungskriterien wie µ-Prinzip und (µ,σ)-Prinzip hat vor allem die Erwar-
tungsnutzentheorie eine enorme Bedeutung zur Lösung von Entscheidungsproblemen in Risikosituationen
293 . Im Sinne der Erwartungsnutzentheorie wird zwischen drei verschiedenen
Risikoeinstellungen unterschieden 294 :
1. risikoneutral
2. risikoscheu
3. risikofreudig
Während sich ein risikoneutraler Entscheidungsträger nur am Erwartungswert der verfügbaren
Alternativen orientiert, bezieht ein risikoscheuer bzw. risikofreudiger Entscheidungsträger
auch das Risiko in seiner Nutzenfunktion zur Alternativenbewertung ein 295 . So zieht möglicherweise
ein risikoscheuer Entscheidungsträger eine Alternative mit niedrigerem Erwar-
292
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 318.
293
Vgl. Eisenführ und Weber (1999) S. 207ff, Bamberg und Coenenberg (1996) S. 66ff, Sieben und Schildbach
(1994) S. 56ff und Laux (1998) S. 143ff.
294
Vgl. Eisenführ und Weber (1999) S. 222ff.
295
Vgl. Eisenführ und Weber (1999) S. 222ff, Bamberg und Coenenberg (1996) S. 80ff oder Laux (1998) S.
154ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 93
tungswert und mittlerem Risiko einer anderen Alternative mit höherem Erwartungswert und
höherem Risiko vor. Umgelegt auf den Informationstransfer bedeutet dies, dass die Transfer-
wahrscheinlichkeit eines risikoneutralen oder risikofreudigen Entscheidungsträgers im Ver-
gleich zu einem risikoaversen Entscheidungsträger umso höher ist, je größer das Risiko eines
Schadens aufgrund des Transfers ist.
3.4.4 Nutzen der Kooperation
Neben den bisherigen direkten Effekten eines Informationstransfers können auch noch indi-
rekte Nutzeneffekte im Rahmen der Kooperation auftreten. Grundsätzlich unterscheidet man
zwischen dem gemeinsamen und privaten Nutzen einer Kooperation 296 . Während sich der
private Nutzen aus der Anwendung der neu gewonnenen Erkenntnisse und Fähigkeiten au-
ßerhalb der Kooperation ergibt, entsteht der gemeinsame Nutzen der Kooperation aus der ge-
meinsamen Zusammenarbeit und der Erreichung der vorher festgelegten Kooperationsziele.
Den gemeinsamen Nutzen kann man weiters unterteilen in den direkten Nutzen der Koopera-
tion und in die potentiellen Synergieeffekte des Informationstransfers (vgl. Abbildung 21).
Kooperationsnutzen
Kooperationsnutzen
Gemeinsamer Gemeinsamer Nutzen Nutzen
Privater Privater Nutzen
Nutzen
Direkter Kooperationsnutzen
• Allgemeine Kooperation
indirekt abhängig von Informationstransfer
• Kooperation mit Hauptzweck
Informationstransfer
direkter abhängig vom Informationstransfer
Synergieeffekte des Informationstransfers
• Treten nur bei beiderseitiger
Kooperation auf
• Wissen nur bedingt kodifizierbar
• Entwicklung neuer Technologien,
Patente, etc.
Leveraging Effekt
• Nutzen der transferierten
Information und des neuen
Wissens außerhalb der
Kooperation
• Kein opportunistisches
Verhalten
Abbildung 21: Einteilung des Kooperationsnutzen 297 .
Der direkte Nutzen einer Kooperation lässt sich aus den Kooperationszielen ableiten. Koope-
rationen werden ja grundsätzlich eingegangen, um ein gemeinsames Ziel zu erreichen. Die
296 Vgl. Khanna, Gulati et al. (1998) S. 195.
297 In Anlehnung an Khanna, Gulati et al. (1998) S. 195.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 94
Motive für die Bildung von Allianzen sind vielfältig und reichen von der Risikodiversifikati-
on, über Kostenreduktion, Erschließung neuer Märkte, Entwicklung neuer Standards, Forschung
und Entwicklung, bis hin zur gemeinsamen Produktion von Waren und Dienstleistungen
298 . In jedem Fall steht aber ein bestimmtes, meist genau definiertes Kooperationsziel im
Mittelpunkt der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit.
In vielen Fällen findet hierbei der Informationstransfer, wie etwa bei der Erschließung neuer
Märkte, nur nebenbei im Rahmen der normalen Zusammenarbeit statt und beeinflusst den
Kooperationsnutzen nur indirekt. Manchmal steht aber auch der Informationstransfer im Mittelpunkt
der Kooperation, wenn beispielsweise die Kooperation eingegangen wird um gemeinsam
eine Informationsplattform oder ein gemeinsames Informationssystem aufzubauen
299 . In jedem Fall hat allerdings ein regelmäßiger Informationsaustausch zwischen den Partnern
eine positive Signalwirkung, da Informationsasymmetrien abgebaut und die Entstehung
von Vertrauen gefördert wird. Somit trägt der Informationstransfer wesentlich zu einem positiven
Kooperationsklima und in weiterer Folge zu einer möglichen Steigerung des gemeinsamen
Kooperationsnutzens bei.
Der Informationsaustausch ist daher eine wichtige Grundbedingung für eine funktionierende
unternehmensübergreifende Zusammenarbeit und stellt somit einen zusätzlichen Einflussfaktor
dar, den der Entscheidungsträger bei seiner Transferentscheidung berücksichtigen muss. Je
enger der jeweilige Informationstransfer in Zusammenhang mit den Kooperationszielen steht
und je wichtiger die transferierten Informationen für die Realisierung des Kooperationsnutzen
sind, desto wichtiger ist es, die Auswirkungen des Informationstransfers auf den Kooperationsnutzen
zu berücksichtigen. So hat etwa beim Aufbau einer unternehmensübergreifenden
Informationsplattform der Informationstransfer mehr unmittelbaren Einfluss auf die Realisierung
des Kooperationsnutzens als bei einer möglichen Risikodiversifikation. Eine Informationsplattform,
in der niemand bereit ist Informationen zur Verfügung zu stellen, ist auf Dauer
grundsätzlich nutzlos, während die Risikodiversifikation auch ohne großen Informationsaustausch
erreicht werden kann. Interessanterweise wurde in Untersuchungen festgestellt, dass
Unternehmen, wenn sie einer Informationsplattform beitreten, eine gewisse Erwartungshaltung
für bestimmte Informationen besitzen und diesen auch eine besondere Wichtigkeit ein-
298
Vgl. Fontanari (1995) S.141.
299
Siehe z.B. die Bestrebungen der österreichischen Baubranche eine gemeinsame Informationsplattform zu
schaffen. Vgl. Jungwirth (2002).

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 95
räumen. Allerdings sind diese Unternehmen selber kaum bereit, die gewünschten Informatio-
nen bereitzustellen (vgl. Abbildung 22). Würden jedoch alle Unternehmen so denken, gäbe es
in der Praxis keine Informationsplattformen mehr. Man kann daher davon auszugehen, dass
der Einfluss des Informationstransfers auf den potentiellen direkten Kooperationsnutzen eben-
falls eine wichtige Einflussgröße auf die Informationstransferentscheidung darstellt und Un-
ternehmen solange bereit sind ihre Informationen zu transferieren, als der Nutzen aus der Ko-
operation die Kosten übersteigt.
Vergleich der Mittelwerte bzgl. der Kategorien Wichtigkeit,
Erwartung und Preisgabe bzgl. Informationen
Umw eltpolitik
Infos über Baurichtlinien
Beratung (Produktausw ahl, etc.)
Inf ormationen über Neuentw icklungen (neue
Technologien, etc.)
Informationen über Entw icklung der Baubranche
Unternehmenspolitik und -entw icklung
Informationen über Partnerfirmen
Sonderaktionen
Auss chreibungen
Auftragsdaten (Baupläne,
Fertigstellungstermine, etc.)
Lief erzeitinformationen
Preisinformationen
1
Produktbeschreibungen (Qualität, etc.)
1,71
1,93
1,86
3,14
2,50
2,79
2,57
2,36
2,29
2,64
2,36
2,00
2,36
2,29
2,64
2,86
2,93
2,93
2,86
2,71
3,29
3,50
3,50
3,29
3,50
3,21
3,29
3,14
3,14
3,36
3,36
3,29
3,29
3,50
3,71
3,57
3,57
3,29
3,79
1 2 3 4
trifft nicht zu...trifft zu
N=14
Wichtigke it
Bereitschaft
Erw artung
Abbildung 22: Wichtigkeit, Erwartung und Bereitschaft des Informationstransfers im Vergleich 300 .
Weiters muss der direkte Kooperationsnutzen von den möglichen Synergieeffekten unter-
schieden werden, die bei einem Informationstransfer auftreten können. Von einem Synergie-
effekt spricht man, wenn der Gesamtwert der transferierten Informationen G größer ist als die
Summe der beiden Grundwerte der Informationen d.h. s=G-(IW baA +IW baB )>0. Diese Syner-
gieeffekte können vor allem dann auftreten, wenn das hinter der Information stehende Wissen
nur bedingt kodifizierbar ist und damit nicht vollständig weitergegeben werden kann. So wird
erst durch die Kooperation zwischen beiden Unternehmen das vollständige Potential der In-
formationen ausgeschöpft. Da ein Unternehmen bei einseitiger Defektion nur über die beiden
300 Jungwirth (2002) S. 115.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 96
Grundwerte der Informationen verfügt, kann es keine Synergieeffekte realisieren. Derartige
Synergieeffekte spielen daher vor allem in gemeinsamen Forschung und Entwicklungsprojek-
ten eine besondere Rolle. Während der direkte Kooperationsnutzen also zumindest großteils
unabhängig von einer bestimmten zu transferierenden Information erreicht werden kann, kön-
nen die Synergieeffekte nur realisiert werden, wenn beide Partner wirklich zusammenarbeiten
und ihre wichtigen Informationen gegenseitig zur Verfügung stellen. Allerdings können in
bestimmten Sonderfällen, wie beispielsweise der Schaffung einer Informationsplattform die
potentiellen Synergieeffekte dem gewünschten direkten Kooperationsnutzen entsprechen,
sodass eine klare Trennung dieser beiden Nutzeneffekte nicht immer möglich ist.
Neben dem gemeinsamen Nutzen können Firmen auch noch einen privaten Nutzen aus der
Kooperation ziehen 301 . Dieser private Nutzen, teilweise auch als „Leveraging Effect“ be-
zeichnet, entsteht dadurch, dass Firmen, die in der Allianz erworbenen Erkenntnisse und Fä-
higkeiten auch außerhalb der Kooperation anwenden können. Je mehr Möglichkeiten ein Un-
ternehmen hat, um das Gelernte in anderen Situationen anzuwenden, desto größer ist der private
Nutzen. Die neu erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten können beispielsweise dazu
genützt werden, um neues Wissen zu generieren, welches in anderen Märkten verwendet
wird. Der private Nutzen steht also in einem engen Zusammenhang mit der Spezifität der Allianz.
Je spezifischer und ausgefallener die Ziele und somit die Leistung der Kooperation
sind, umso geringer wird der private Nutzen und die „Leverageability“ sein 302 . Allerdings ist
es auch denkbar, dass der private Nutzen den gemeinsamen Nutzen bei weitem überwiegt und
somit einen bedeutenden Einflussfaktor darstellt 303 .
Zusammenfassend kann ein Informationstransfer als Investition in den Fortbestand der Kooperation
gesehen werden. Die Bedeutung des Fortbestandes der Kooperation hängt wesentlich
von dem gemeinsamen und privaten Nutzen ab, den ein Unternehmen aus der Zusammenarbeit
ziehen kann. Ein Unternehmen wird umso wahrscheinlicher Informationen an den
Partner transferieren, je größer der direkte Kooperationsnutzen, die Synergieeffekte des Informationstransfers
und der private Nutzen aus der Allianz sind. Selbst wenn eine Firma den
Zusatzwert der Information verlieren würde, kann es Sinn machen, die Information dennoch
zu transferieren, weil z.B. der gemeinsame und private Nutzen aus dem funktionierenden
301
Vgl. Khanna, Gulati et al. (1998) S. 194.
302
Vgl. Löbbecke, Van Fenema et al. (1999) S. 18.
303 Vgl. Hamel, Doz et al. (1989) S. 134.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 97
Fortbestand der Kooperation größer sind als der Verlust des Zusatzwertes. Letztlich hängt
nämlich die Realisierung des gesamten Kooperationsnutzen vom gemeinsamen Verhalten
beider Partner ab.
3.4.5 Kritische Anmerkungen zur Literatur
Auch wenn das hier vorgestellte Modell des Informationstransfers sehr gut geeignet ist, um
theoretisch den unternehmensübergreifenden Informationsaustausch in Kooperationen zu beschreiben,
beinhaltet es doch einige Probleme in der Praxis: Zum einen handelt es sich sowohl
beim Grundwert als auch beim Zusatzwert um individuelle Größen, die von der Bewertung
der Information des jeweiligen Unternehmens abhängen. So kann ein und dieselbe Information
für zwei verschiedene Unternehmen völlig unterschiedliche Grund- und Zusatzwerte besitzen.
Während ein Unternehmen mit der Information etwas anfangen kann, ist die Information
für das andere Unternehmen nutzlos. Dies kann aber zu einem suboptimalen Verhalten der
Entscheidungsträger führen. Verzichtet beispielsweise der Informationsbesitzer auf den Informationstransfer,
da er den Zusatzwert höher einstuft als die Information für den Informationsempfänger
wirklich wert ist, vergibt er möglicherweise eine Chance, im Gegenzug Informationen
zu erhalten, welche für ihn von Bedeutung sind 304 .
Umgekehrt kann natürlich auch der Fall eintreten, dass der Informationsbesitzer der Information
nur eine geringe Bedeutung beimisst und sie daher transferiert. Wenn der Informationsempfänger
aus den erhaltenen Informationen neues Wissen generieren kann, besteht die Möglichkeit,
dass dies zu einem Gewinnrückgang beim ursprünglichen Informationsbesitzer führt.
In der Praxis spielt also das Verhältnis der Wertbestimmungspräferenzen der einzelnen Firmen
eine wichtige Rolle.
Ein weiteres Problem stellt die Bestimmbarkeit des Zusatzwertes dar. Da der Zusatzwert ein
zusätzliches Gewinnpotential darstellt, welches realisiert werden kann, solange man ein Informationsmonopol
besitzt, ist es a priori sehr schwierig zu bestimmen, wie hoch der Zusatzwert
wirklich ist. Der mögliche Gewinnrückgang infolge eines Informationstransfers kann so
viele verschiedene Ursachen, wie Bedeutung der Information für den Informationsempfänger,
Umweltentwicklungen, unkontrollierbare Verbreitung der Information an andere potentielle
304 Vgl. die Ausführungen über reziprokes Verhalten in Kapitel 3.4.2.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 98
Konkurrenten etc. haben, dass ein Entscheidungsträger den Zusatzwertverlust nur sehr unge-
nau einschätzen kann.
Auch das Konzept der Instrumentalität verursacht einige Probleme in der Praxis: Das größte
Problem stellt die Abschätzung des potentiellen Informationspools dar. Damit ein Entschei-
dungsträger wirklich abschätzen kann, wie groß und bedeutsam der Informationspool seines
Kooperationspartners ist, müsste er die Informationen zumindest ungefähr kennen. Wenn er
die Information allerdings kennt, braucht er sie nicht mehr im Rahmen eines unternehmens-
übergreifenden Informationsaustausches erwerben. Diese Problematik steht in engem Zu-
sammenhang mit dem Offenlegungsdilemma und dem Wertbestimmungsproblem aufgrund
des Informationsparadoxons. Auch die Einschätzung der subjektiven Kooperationswahr-
scheinlichkeit des Partners kann in der Praxis Probleme verursachen. Allerdings können Indi-
katoren wie Dauer der Austauschbeziehung, frühere Erfahrungen erfolgreicher Zusammenar-
beit oder der persönliche Kontakt als Hilfe verwendet werden.
3.4.6 Zusammenfassung
In diesem Teilkapitel wurden die wichtigsten Einflussfaktoren für die Informationstransfer-
entscheidung aus der Literatur beschrieben. Grundsätzlich stellt sich das Problem des Infor-
mationstransfers erst dann, wenn der Informationsbesitzer ein Informationsmonopol hat und
er durch den Informationstransfer den Zusatzwert der Information verliert. Besitzt die Infor-
mation keinen Zusatzwert, oder kommt es durch den Transfer zu keiner Veränderung des In-
formationswertes beim ursprünglichen Informationsbesitzer d.h. ∆IW = 0
305 , so wird die Ent-
scheidung zu einem relativ einfach lösbaren Problem. In diesem Fall entstehen dem Informa-
tionsbesitzer nämlich durch den Transfer keine Kosten, die den positiven Konsequenzen 306
des Transfers gegenüberstehen. Ein Informationstransfer ist daher grundsätzlich vorteilhaft.
Entstehen dem Informationsbesitzer allerdings Nachteile aufgrund des Informationstransfers,
so müssen diese gegen die positiven Effekte abgewogen werden. Zu den positiven Auswir-
305 Eine derartige Situation ist beispielweise bei geringer Aufnahmekapazität des Informationsempfängers denk-
bar.
306 Auch wenn der Informationstransfer mit keinen negativen Anwendungskonsequenzen verbunden ist, kann er
sich positiv auf das Verhältnis zwischen den beiden Partner auswirken, da beispielsweise das Vertrauen gestärkt
wird oder der ursprüngliche Informationsbesitzer im Sinne der Reziprozitätsnorm auf eine Gegenleistung hoffen
darf.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 99
kungen eines Transfers, zählen die Änderung der Instrumentalität, die Steigerung des Ver-
trauens innerhalb der Kooperation oder die Erhöhung des Kooperationsnutzens. Da allerdings
zwischen vielen Einflussfaktoren, wie z.B. der Konkurrenzintensität und der Aufnahmekapa-
zität Abhängigkeiten bestehen, steht der Entscheidungsträger vor einem sehr komplexen Ent-
scheidungsproblem, welches er zu lösen hat. Die folgende Abbildung 23 gibt nochmals einen
Überblick über die beschriebenen Einflussfaktoren, von denen ein Teil bereits von Schrader
(1990) empirisch nachgewiesen wurde.
Neuigkeit der Information
Verfügbarkeit von
Informationsalternativen
Konkurrenzintensität
Aufnahmekapazität
des Partners
Informationspool
des Partners
Vertrauen
Alter der
Austauschbeziehung
Kontext
Risikoeinstellung
Gemeinsamer Nutzen
Privater Nutzen
Negative Änderung
Informationswert
Positive Änderung
Instrumentalität
Unsicherheit der
Erwartungen
Kooperationsnutzen
-
+
-
+
Vorteilhaftigkeit des
Informationstransfers
Zusammenhang empirisch
nachgewiesen
Zusammenhang empirisch
noch nicht nachgewiesen
Abbildung 23: Einflussfaktoren auf die Transferentscheidung 307 .
307 Erweiterung in Anlehnung an Schrader (1990) S. 113.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 100
4 Spieltheoretische Analyse des Informationstransferproblems
„All models are wrong, but some are useful.”
George Box in Voss und Gutenschwager, 2001
Wie wir bereits in Kapitel 3.3 gesehen haben, ist das grundlegende Entscheidungsproblem des
zwischenbetrieblichen Informationstransfers der Spielsituation eines Gefangenendilemmas
sehr ähnlich. Es erscheint daher sinnvoll, diese Entscheidungssituation mit spieltheoretischen
Methoden näher zu untersuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. Erste spieltheoretische
Ansätze zum zwischenbetrieblichen Informationstransferproblem finden sich bei von Hippel
(1988) S. 85ff, Schrader (1990) S. 21ff, Löbbecke, Van Fenema et al. (1999) S. 17ff und
Picot, Reichwald et al. (2001) S. 129ff. Die meisten dieser Ansätze gehen auf das ursprüngli-
che Modell von von Hippel (1988) zurück und stellen lediglich geringfügige Erweiterungen
dar. Im nachfolgenden Kapitel wird daher ausgehend vom Grundmodell versucht, die Prob-
lemstellung des unternehmensübergreifenden Informationsaustausches in Allianzen umfas-
send spieltheoretisch zu analysieren.
4.1 Spieltheoretisches Grundmodell nach von Hippel
In seinem Grundmodell konzeptualisiert von Hippel (1988) S. 85 den Informationstransfer
unter der Annahme, dass zwei Firmen A und B je eine Information besitzen, die der anderen
Firma unbekannt ist. Der Informationswert IW unterteilt sich in einen Grundwert
IW ba und einem (in diesem Fall objektiven) Zusatzwert IW ex . Da es sich um ein symmetri-
sches Modell handelt, sind sowohl der Grundwert der Information als auch der Zusatzwert für
beide Firmen ident. Des weiteren wird unterstellt, dass ein additiver 308 Zusammenhang zwi-
schen dem Grund- und Zusatzwert besteht. Damit ergibt sich derWert der Information vor
einem Transfer als die Summe dieser beiden Komponenten
IW +
vor ba ex
= IW IW (Gleichung 4-1)
308 Die Annahmen der Symmetrie sowie der additiven Verknüpfung der Informationswerte wurden von Hippel
(1988) S. 85ff getroffen und dienen der Vereinfachung des Modells. Aus methodischer Sichtweise sind diese
Annahmen allerdings nicht zwingend notwendig. Vgl. dazu auch Axelrod (1995) S. 15f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 101
Weiters wird unterstellt, dass der Zusatzwert durch einen Informationstransfer völlig verloren
geht, sodass der Informationswert nach einem Transfer nur mehr aus dem Grundwert besteht.
Formal gesehen bedeutet dies, dass
und
ex
∆ IW = IW
(Gleichung 4-2)
IW =
nach ba ex
ba
= IW + IW − ∆IW
IW
(Gleichung 4-3)
Aus Sicht der beiden Spieler lassen sich nun folgende drei Fälle unterscheiden:
1. Beiderseitige Kooperation:
Beide Firmen tauschen ihre Informationen aus und verlieren dadurch ihren Zusatzwert
IW ex , erhalten aber gleichzeitig auch die Information des anderen. Dies entspricht ei-
nem Wertzuwachs von IW ba . Beide Firmen verfügen somit über Informationen mit ei-
nem Wert in der Höhe von IW nach =2*IW ba .
2. Beiderseitige Nicht-Kooperation:
Wenn beide Firmen ihre Informationen geheim halten und kein Informationstransfer
stattfindet, dann behält jede Firma ihren ursprünglichen Informationswert, d.h.
IW vor =IW nach =IW ba +IW ex . Allerdings kann auch keine Firma einen Wertzuwachs ver-
zeichnen.
3. Kombination aus Kooperation und Nicht-Kooperation:
Während eine Firma ihre Information transferiert, hält die andere Firma ihre Informa-
tionen auch weiterhin geheim. Dadurch verliert die transferierende Firma ihren Zu-
satzwert IW ex ohne etwas hinzuzugewinnen und besitzt nur mehr ihren Grundwert
IW ba . Im Gegensatz dazu erhält die andere Firma zusätzlich zu ihrem ursprünglichen
Informationswert IW vor noch die Information der anderen Firma. Insgesamt verfügt sie
somit nach dem Transfer über einen Informationswert von IW nach =2*IW ba +IW ex .
Fasst man diese Strategiemöglichkeiten der beiden Firmen zusammen, so ergibt sich folgen-
des Spiel in Normalform in Abbildung 24.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Firma A
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Informationstransfer
2*IWba 2*IWba 2*IWba +IWex 2*IWba +IWex 2*IWba 2*IWba IWba IWba Firma B
Kein
Informationstransfer
IWba IWba IWba +IWex IWba +IWex 2*IWba +IWex 2*IWba +IWex IWba +IWex IWba +IWex Informationswert von B
Informationswert von A
Abbildung 24: Dilemma des zwischenbetrieblichen Informationstransfers 309 .
Seite 102
Die optimalen Strategien in diesem Spiel hängen nun von der Höhe des Grund- und Zusatz-
wertes der Information und deren Differenz ab. Insgesamt lassen sich vier verschiedene Fälle
unterscheiden (vgl. Abbildung 25) 310 :
Fall 1:
Fall 4
0
Fall 3
Fall 2
IW ba
Fall 1
IW ex
Abbildung 25: Mögliche Fälle aufgrund der Differenz aus Grund- und Zusatzwert 311 .
Im ersten Fall ist der Zusatzwert größer als der Grundwert der Information, d.h.
ex ba
IW > IW
(Gleichung 4-4)
Somit ist der exklusive Besitz der Information ein wesentlicher Wettbewerbsvorteil und es ist
für beide Firmen optimal, keine Informationen auszutauschen, da gilt
309 Modifiziert nach Schrader (1990) S. 27.
ba ba ex
2 * IW < IW + IW
(Gleichung 4-5)
310 Die folgende Abhandlung basiert auf den Ausführungen von von Hippel (1988) S. 86ff.
311 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 103
Da die beiderseitige Defektion ein Nash-Gleichgewicht 312 ist, ist es pareto-optimal für beide
Seiten nicht zu kooperieren, zumal keine der beiden Firmen besser gestellt werden kann, ohne
die Situation des anderen Spielers zu verschlechtern.
Diese Spielsituation ist vor allem dann denkbar, wenn die eigene Information für das Unter-
nehmen einen hohen Zusatzwert im Verhältnis zum Grundwert besitzt. da sie in unmittelba-
rem Zusammenhang mit den Kernkompetenzen oder der Realisierung von Wettbewerbsvor-
teilen steht. Ein besonders hoher Zusatzwert kann allerdings auch zeitlich befristet entstehen,
sofern es anderen Unternehmen nicht möglich ist, die Information alleine innerhalb eines be-
stimmten Zeitraumes zu entwickeln 313 . Bewerben sich beispielsweise zwei Firmen als Kon-
kurrenten um einen Auftrag, kann dies ist vor Ausschreibungen oder Auktionen der Fall sein.
Hierbei ist es egal, ob die fragliche Information mittel- bis langfristig von der anderen Firma
entwickelt oder beschafft werden kann, da sich der unmittelbare Wert der Information im
Rahmen der Auftragsvergabe kurzfristig ergibt.
Fall 2:
Wenn – wie im zweiten Fall – der Zusatzwert IW ex größer ist als Null aber kleiner als der
Grundwert IW ba , d.h.
ex ba
IW < IW
(Gleichung 4-6)
entspricht dieses Spiel aufgrund seiner besonderen Struktur einer Gefangenendilemma-
Situation. In diesem Fall besteht die individuell dominante Strategie für beide Firmen darin,
keine Information zu transferieren und nicht zu kooperieren, da gilt
ba
ba ex
2 * IW < 2*
IW + IW
(Gleichung 4-7)
312 Ein Nash-Gleichgewicht ist eine Strategiekombination s*, bei der jeder Spieler seine optimale Strategie si*
beibehält – gegeben der optimalen Strategie aller anderen Spieler – d.h. es gilt ui(si*,s-i*)≥ui(si,s-i*) für alle Spie-
ler i und alle Strategien si∈Si. Für mehr Informationen siehe Rasmusen (1994) S. 23 und Holler und Illing (1993)
S. 60f.
313 Vgl. von Hippel (1988) S. 88.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 104
Obwohl die gegenseitige Defektion ein Nash-Gleichgewicht ist, führt diese Lösung zu einem
schlechteren Ergebnis als nötig, da gilt
ba ba ex
2 * IW > IW + IW
(Gleichung 4-8)
Beide Spieler könnten sich besser stellen, wenn sie gegenseitig kooperieren würden. Es be-
steht also ein Informationstransferdilemma 314 , bei dem die kollektive Rationalität durch die
individuelle Rationalität der Spieler verletzt wird. In der Realität tritt dieser Fall vor allem
dann ein, wenn die neue Information vom Informationsempfänger entweder selber entwickelt
oder über alternative Informationsquellen bezogen werden kann. Letztlich ist es dann eine
Frage der Informationsbeschaffungskosten, bzw. des zeitlichen Vorsprunges, wie hoch der
Wert des exklusiven Informationsbesitzes ist 315 . Unter diesen Annahmen ist es für beide Fir-
men durchaus vorteilhaft, die Informationen auszutauschen und die Zeit und Kosten der dop-
pelten Informationsbeschaffung oder -entwicklung zu sparen.
Fall 3:
Die dritte Möglichkeit, dass ein Informationsmonopol keinen zusätzlichen Wert für den In-
formationsbesitzer hat, beschreibt eine weitere mögliche Spielsituation. Dem ursprünglichen
Informationsbesitzer entsteht also durch einen Informationstransfer kein Schaden in Form des
Zusatzwertverlustes. Es gilt
und
ex
IW = 0
(Gleichung 4-9)
IW =
vor nach ba ex ba
= IW = IW + IW IW
(Gleichung 4-10)
Aus Gleichung 4-10 folgt, dass ein Spieler somit indifferent ist, ob er seine Informationen
weitergeben soll oder nicht, wenn der andere Spieler seine Informationen transferiert, da gilt
314 Vgl. Schrader (1990) S. 27.
315 Vgl. von Hippel (1988) S. 86 und Kapitel 3.4.1.
ba
ba
2 * IW = 2*
IW
(Gleichung 4-11)

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 105
Beide Strategien führen demnach zu den gleichen Auszahlungen bei den Spielern 316 . Obwohl
in dieser Spielsituation bei einmaliger Wiederholung keine eindeutige spieltheoretische Lö-
sung existiert (beide Spieler sind indifferent zwischen Informationstransfer und keiner Wei-
tergabe der Information, solange die andere Firma ihre Informationen hergibt) ist davon aus-
zugehen, dass beide Firmen eher kooperieren werden, da ein „schwaches“ Nash-
Gleichgewicht vorliegt 317 . Weitere Gründe für dieses kooperative Verhalten sind
möglicherweise die positiven Signalwirkungen eines Informationstransfers und der damit
verbundene Vertrauenszuwachs innerhalb der Kooperation oder die langfristige Perspektive
der Zusammenarbeit 318 . Ein typisches Beispiel für diese Spielsituation sind die gemeinsamen
Schadensfall Datenbanken in der Versicherungswirtschaft. Für alle beteiligten Firmen ist es
von Vorteil, die Informationen auszutauschen, obwohl diese keinen Zusatzwert aufweisen.
Durch die gemeinsamen Datenbanken können aber alle beteiligten Firmen schneller reagieren
und somit Kosten und Zeit einsparen. Ähnliches gilt auch für den Informationsaustausch
zwischen Unternehmen, die idente Produkte in unterschiedlichen geografischen Regionen
absetzen. So kann es z.B. durchaus sinnvoll sein, neue Mischverfahren für Beton zwischen
regional verteilten Firmen auszutauschen, da aufgrund der hohen Transportkosten keinerlei
negative Effekte auf den eigenen Gewinn zu erwarten sind.
Fall 4:
Für den letzten Fall, dass der Zusatzwert negativ ist, gilt folgender Zusammenhang
und
ex
IW < 0
(Gleichung 4-12)
316 In diesem Fall hängt die Konsequenz der eigenen Handlungen nur von der Gegenstrategie des anderen Spie-
lers ab und nicht von der eigenen Strategie.
317 Gemäß Definition in Holler und Illing (1993) S. 60 und Rasmusen (1994) S. 23 liegt ein „normales“ Nash-
Gleichgewicht vor. Um allerdings zu verdeutlichen, dass in diesem Fall keine eindeutige spieltheoretische Lö-
sung existiert, wird es in dieser Arbeit als „schwaches“ Nash-Gleichgewicht bezeichnet.
318 Anhand dieses Beispiels werden bereits die Grenzen dieser simplen spieltheoretischen Betrachtungsweise des
zwischenbetrieblichen Informationstransfers ersichtlich. Positive Signalwirkungen aufgrund eines Informations-
transfers spielen nämlich nur dann eine Rolle, wenn das Spiel mehrmals wiederholt wird. Diese Annahme stellt
aber bereits eine Erweiterung des ursprünglichen Spiels dar.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
IW <
ba ex ba
+ IW IW
(Gleichung 4-13)
Somit ist es für beide Firmen eine dominante Strategie zu kooperieren, weil gilt
ba
ba ex
2 * IW > 2*
IW + IW
(Gleichung 4-14)
Seite 106
Einseitiges opportunistisches Verhalten führt in diesem Spiel sogar zu einer Verschlechte-
rung, sodass der beiderseitige Informationstransfer die Eigenschaft eines Nash-
Gleichgewichtes besitzt und sehr stabil ist. Ein negativer Zusatzwert liegt immer dann vor,
wenn der exklusive Besitz der Information zu einem Nachteil für den Informationsbesitzer
führt. Typische Beispiele sind die Werbung oder die Etablierung neuer Standards in der Com-
puterindustrie. Diese Informationen gewinnen für den ursprünglichen Informationsbesitzer
also erst durch die Weitergabe an Wert.
Die folgende Abbildung 26 stellt die besprochenen Spielsituationen zur besseren Verständ-
lichkeit nochmals anhand eines Zahlenbeispiels dar.
1.Fall: IWex >IWba IWba =2
IWex 1.Fall: IW
=3
ex >IWba IWba =2
IWex 1.Fall: IW
=3
ex >IWba IWba =2
IWex 1.Fall: IW
=3
ex >IWba IWba =2
IWex 1.Fall: IW
=3
ex >IWba IWba =2
IWex 1.Fall: IW
=3
ex >IWba IWba =2
IWex =3
Firma A
Firma A
319 Eigenerstellung.
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
3.Fall: IWex =0
IWba =2
IWex 3.Fall: IW
=0
ex =0
IWba =2
IWex 3.Fall: IW
=0
ex =0
IWba =2
IWex 3.Fall: IW
=0
ex =0
IWba =2
IWex =0
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Informationstransfer
Firma B
Kein
Informationstransfer
4,4 2,7
7,2 5,5
Informationstransfer
Nash-Gleichgewicht
Firma B
Kein
Informationstransfer
4,4 = 2,4
=
4,2 2,2
2.Fall: IWex

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 107
Obwohl dieses spieltheoretische Modell sehr simpel ist, lassen sich doch bereits einige wesentliche
Aussagen davon ableiten:
1. Dieses Grundmodell zeigt, dass die Vorteilhaftigkeit eines Informationstransfers von
der Situation und dem jeweiligen, spezifischen Wert der Information abhängt. Insbesondere
in den Fällen, in denen der Zusatzwert kleiner als der Grundwert ist, dürfte
der beiderseitige Informationstransfer im wirtschaftlichen Interesse der Firmen sein
und beiden Seiten einen Vorteil bringen (Fälle 2, 3, 4).
2. In manchen Fällen führen die individuell-rationalen Maximierungsstrategien beider
Firmen zu einem suboptimalen Ergebnis. Es liegt dann ein Informationstransferdilemma
vor. Dieses Dilemma wird umso größer, je größer die Gefahr des opportunistischen
Verhaltens der anderen Firma ist (Fall 2).
3. Es gibt Fälle, in denen es für ein Unternehmen nie vorteilhaft ist, seine Informationen
preiszugeben (Fall 1).
4. Lässt man eine mehrmalige Wiederholung des Spiels zu, so können auch andere Effekte,
wie die positive Signalwirkung eines erfolgten Informationsaustausches, bei der
Lösung des Spiels berücksichtigt werden. Diese Erweiterung führt unter Umständen
zu neuen Lösungsmöglichkeiten (Fall 1 und 3).
4.2 Erweiterungsmöglichkeiten des Grundmodells
Aufgrund seiner sehr restriktiven Annahmen, weist dieses Grundmodell einige Nachteile auf.
So wird beispielsweise davon ausgegangen, dass der Wert der Information objektiv kardinal
messbar ist. Wie wir jedoch bereits in Kapitel 3.4 gesehen haben, spielen verschiedene subjektive
Einflussfaktoren, wie die Aufnahmekapazität oder die Konkurrenzintensität, eine
wichtige Rolle bei der Bestimmung des Grund- und Zusatzwertes. Dem Informationstransfer
kommt somit strategische Bedeutung zu, welche nur sehr ungenau monetär quantifiziert werden
kann. Zusätzlich ist es aufgrund der subjektiven Einflussfaktoren sehr schwierig, den Informationswert
vergleichbar zu machen.
Ein weiteres Problem stellen die Annahmen über die Spieler dar. So ist es in dem hier betrachteten
Kontext, der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit, eher unwahrscheinlich,
dass die beiden Spieler gleichzeitig ihre Informationen transferieren. In der Praxis findet
man eher ein schrittweises Vorgehen, bei dem sukzessive einmal der eine und dann wieder

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 108
der andere Partner Informationen zur Verfügung stellt 320 . Auch die Annahme der vollständi-
gen Information im Spiel und der symmetrischen Verteilung der Informationswerte sind in
der Praxis kaum gegeben. So ist es sehr unwahrscheinlich, dass beide Spieler über Informati-
onen mit identen Informationswerten verfügen, bzw. dass man die Informationswerte des an-
deren Spielers aufgrund des Informationsparadoxons a priori überhaupt kennt
Des weiteren wird von der Vielzahl an Einflussfaktoren aus Kapitel 3.4 nur der Informati-
onswert explizit in diesem Modell berücksichtigt. Wie wir aber bereits im dritten Fall des o-
bigen Beispiels gesehen haben, spielen auch die anderen Faktoren eine wichtige Rolle, bzw.
erlauben eine detailliertere Analyse der Problemstellung. Neben diesen sehr restriktiven An-
nahmen des Modells werden auch Erweiterungsmöglichkeiten, die sich durch die Einführung
Wiederholter Spiele ergeben, in diesem Grundmodell nicht berücksichtigt.
In den nachfolgenden Kapiteln sollen daher nun die wesentlichsten Einschränkungen dieses
simplen Grundmodells von von Hippel (1988) Schritt für Schritt aufgehoben und deren Aus-
wirkungen aus spieltheoretischer Sichtweise analysiert werden. Da die Fälle 1,3 und 4 bereits
in diesem simplen Modell eine eindeutige Lösung besitzen, beschränkt sich die weitere Ana-
lyse auf den Fall des Informationstransferdilemmas (Fall 2). Die nachfolgende Abbildung 27
gibt einen Überblick über die vorgenommenen Erweiterungen des Grundmodells.
Erweiterung der
Präferenzen
Ordinale
Präferenzen
Soziale
Präferenzen
Erweiterungen des Grundmodells
Berücksichtigung von
Informationsasymmetrien
Imperfekte
Information
Unvollständige
Information
Änderung der
Auszahlungsfunktion
Regelorientierte
Lösungen
Erweiterte Modelle
Abbildung 27: Vorgenommene Erweiterungen des Grundmodells 321 .
320 Vgl. von Hippel (1988) S. 76ff und Schrader (1990) S. 47ff.
321 Eigenerstellung.
Wiederholte Spiele

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 109
4.3 Erweiterung der Präferenzen
Allgemein wird in der klassischen Spieltheorie einer individuellen Nutzenmaximierung aus-
gegangen. Neuere empirische Untersuchungen zeigen allerdings, dass ca. 40 bis 50% Prozent
aller Personen über reziproke Präferenzen verfügen und diese Präferenzen einen wesentlichen
Einfluss auf ökonomische Entscheidungen haben 322 . Da schlussendlich auch beim unterneh-
mensübergreifenden Informationstransfer die Transferentscheidungen von Personen getroffen
werden, die unter Umständen über soziale Präferenzen verfügen, ist es sinnvoll, die Auswirkungen
von geänderten Präferenzen in unserem Informationstransfer-Spiel zu berücksichtigen.
In den folgenden Teilkapiteln werden daher mögliche Modellierungsansätze für soziale
Präferenzen diskutiert und deren Auswirkungen auf das Informationstransferdilemma untersucht.
4.3.1 Ordinale Präferenzen
Wie bereits im letzten Kapitel angemerkt wurde, ist die Annahme von kardinal messbaren und
interpersonell vergleichbaren Informationswerten in der Praxis durchaus kritisch zu sehen.
Viele nicht monetär quantifizierbare Einflussgrößen, welche eine bedeutsame Rolle spielen,
können in einem Modell mit kardinaler Präferenzordnung nur unzureichend berücksichtigt
werden. In derartigen Entscheidungssituationen ist es daher sinnvoll, anstatt einer kardinal
messbaren Präferenzordnung, ordinale Präferenzen zu verwenden, um das Entscheidungsproblem
abzubilden 323 . Dazu werden die einzelnen Strategien der Spieler in eine Rangordnung
gebracht und entsprechend ihres Nutzens durchnummeriert, wobei die beste Strategie
die Nummer 1 erhält, die zweitbeste die Nummer 2 usw.. Beispielsweise zeigt die folgende
Abbildung 28 das Informationstransferdilemma (Fall 2) mit ordinalen Präferenzen. Da hier
die ursprüngliche Präferenzordnung der einzelnen Strategie beibehalten wurde, dominiert
„kein Informationstransfer“ als Nash-Gleichgewicht. Die Lösung des Spiels ist somit ident
mit der Lösung bei kardinaler Präferenzordnung.
322 Vgl. Fehr und Fischbacher (2002) S. C28.
323 Vgl. Keck (1990) S. 51ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Firma A
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Informationstransfer
Zweitbestes Ergebnis
Zweitbestes Ergebnis
Viertbestes Ergebnis
Erstbestes Ergebnis
Firma B
Kein
Informationstransfer
Erstbestes Ergebnis
Viertbestes Ergebnis
Drittbestes Ergebnis
Drittbestes Ergebnis
Ergebnis von A
Ergebnis von B
Abbildung 28: Informationstransferdilemma mit ordinalen Präferenzen 324 .
Seite 110
Anhand dieses Beispiels sieht man, dass die ursprüngliche Lösung des Spiels mit kardinalen
Präferenzen erhalten bleibt, sofern sich aufgrund der Berücksichtung des nicht monetär quan-
tifizierbaren Nutzens die Rangfolge der einzelnen Strategien nicht verändert. In diesem spe-
ziellen Fall ist es egal, ob die Problemstellung mittels einer ordinalen oder kardinalen Präfe-
renzordnung modelliert wird. Allerdings entfällt bei Verwendung einer ordinalen Präferenz-
ordnung vor allem das Messproblem der Nutzenwerte. Die betroffenen Spieler müssen dabei
nur mehr in der Lage sein, alle verschiedenen Ergebnisse der verschiedenen Strategien mit-
einander zu vergleichen und zu reihen 325 . Daher kann mit Hilfe ordinaler Präferenzen auch
nicht monetär quantifizierbarer Nutzen im Entscheidungsmodell berücksichtigt werden. Des
weiteren stehen einem Entscheidungsträger mit ordinaler Präferenzordnung eine größere
Auswahl an Verfahren zur Nutzenmessung zur Verfügung, da er nicht nur auf monetäre An-
sätze eingeschränkt ist 326 .
Allerdings ist für viele mathematisch orientierte ökonomische Modelle eine kardinale Präfe-
renzordnung notwendig, um analytische Modelle rechnen zu können. Da es in dieser Arbeit
324 Eigenerstellung.
325 Diese Forderung entspricht einer vollständigen und transitiven Präferenzordnung. Vgl. Eisenführ und Weber
(1999) S. 98f und Bamberg und Coenenberg (1996) S. 32.
326 Für einen Überblick über Verfahren zur Nutzenbestimmung sei auf die einschlägige Literatur verwiesen.
Siehe z.B. Wottawa und Thierau (1990) S. 93ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 111
bei den spieltheoretischen Analysen vor allem darum geht, die Einflussfaktoren der Transfer-
entscheidung zu untersuchen, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, spielen die praxisbezoge-
nen Überlegungen der Nutzenbestimmung eine untergeordnete Rolle. Vielmehr würde die
Verwendung einer ordinalen Präferenzordnung in diesem Bereich zu einem Informationsver-
lust führen, da man unter Umständen nicht mehr zeigen kann, warum eine Lösung optimal ist.
Aus diesem Grund wird auch bei den nachfolgenden Modellen weiterhin eine kardinalen Prä-
ferenzmessung unterstellt.
4.3.2 Soziale Präferenzen
In der ökonomischen Theorie 327 wird meistens davon ausgegangen, dass Firmen und Indivi-
duen individuelle Nutzenmaximierer sind, die nur auf ihren eigenen Nutzen achten und diesen
gegebenenfalls auch auf Kosten anderer zu maximieren versuchen. Die wichtigste Einfluss-
größe in der Nutzenfunktion ist im Regelfall der Gewinn oder eine andere damit verbundene
und ebenfalls quantifizierbare Größe. Andere nicht ökonomische und schwer quantifizierbare
Einflussgrößen, wie beispielsweise persönliche Genugtuung, Fairness oder Zufriedenheit fin-
den bisher kaum Eingang in die ökonomischen Nutzenfunktionen. Die konsequente Umset-
zung dieser ökonomischen Nutzentheorie resultiert letztendlich in der Opportunismusannah-
me, die inzwischen eine grundlegende Gestaltungsgrundlage bedeutsamer ökonomischer
Theorien, wie beispielsweise der Transaktionskostentheorie geworden ist. Viele Untersu-
chungen haben jedoch gezeigt, dass diese ökonomische Annahme des „Homo oeconomicus“
mit seiner individuellen Nutzenmaximierung nicht immer ganz der Realität entspricht. So
findet man in Experimenten, in denen beispielsweise das Diktator- oder Ultimatumspiel gespielt
werden, immer wieder altruistisches und auf Fairness bedachtes Verhalten der Versuchspersonen
328 , welches völlig im Widerspruch zur ökonomischen Annahme der individuellen
Nutzenmaximierung oder spieltheoretischen Analysen steht. Anhand der Untersuchungen
wird der Anteil der Spieler mit hart egoistischen Präferenzen auf ca. 20 bis 30 Prozent und der
Anteil der Spieler mit sozialen Präferenzen auf ca. 40 bis 60% geschätzt 329 . Soziale Präferenzen
wie Fairness, Reziprozität, Altruismus oder die Abneigung gegen Ungerechtigkeiten ha-
327
Vgl. beispielsweise Williamson (1985), Barney und Ouchi (1986), Kreps (1990) und Varian (1996).
328
Sethi und Somanathan (2003) S. 1, Cason und Mui (2002) S. 244f, Croson, Boles et al. (2003) S. 144, Fehr
und Schmidt (2002) S. 213ff und Falk, Fehr et al. (2003) S. 23f.
329
Vgl. Fehr und Gächter (2000) S. 162.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 112
ben somit auch in einem ökonomischen Kontext einen bedeutsamen Einfluss auf das Verhal-
ten von Personen 330 .
Inzwischen versucht man daher diese Phänomene vermehrt in der ökonomischen Theorie zu
berücksichtigen, indem man materielle Nutzenfunktionen um diese sozialen Aspekte erwei-
tert 331 . Gemäß Fehr und Schmidt (2002) S. 219 lassen sich zwei grundsätzliche Zugänge zur
Beschreibung und Modellierung sozialer Präferenzen unterscheiden. Erstens die Berücksich-
tigung der sozialen Präferenzen in der Nutzenfunktion der Entscheidungsträger. Bei diesem
Ansatz wird weiterhin davon ausgegangen, dass sich die Spieler rational verhalten, und die
traditionellen Konzepte der klassischen Spieltheorie können als Analyseinstrument verwendet
werden 332 . Der zweite Ansatz berücksichtigt auch die Absicht, mit der die einzelnen Entscheidungen
getroffen werden. Die Spieler berücksichtigen daher nicht nur den Nutzen der
anderen Spieler oder etwaige wahrgenommene Ungerechtigkeiten in ihrer eigenen Nutzenfunktion,
sondern auch die Absicht, mit der die Gegner die jeweiligen Entscheidungen treffen.
Hier spielen also auch die möglichen Verhaltensalternativen, sowie die Interpretation des
gegnerischen Verhaltens, eine entscheidende Rolle 333 . Allerdings bedarf dieser Ansatz der
Verwendung einer komplizierten Modellierungstechnik, in Form von „Psychologischen Spielen“,
sodass die traditionellen Analysemethoden nicht angewandt werden können 334 .
Aufgrund der bisherigen Erkenntnisse spielen die sozialen Aspekte auch in Gefangenendilemmasituationen
eine entscheidende Rolle 335 . So zeigen beispielsweise Dixon (2000) und
Oechssler (2002), dass es selbst in einer Gefangenendilemmasituation zu kooperativem Verhalten
kommt, wenn die einzelnen Spieler ihre optimalen Strategien an den durchschnittlichen
Auszahlungen der gesamten Population der Spieler orientieren. Indem die individuellen Auszahlungen
des Spiels mit den durchschnittlichen Auszahlungen in der gesamten Population
kombiniert werden, kommt es zu einer Integration sozialer Präferenzen in Nutzenfunktion.
Auch Locher (1991b) S. 61 schlägt die Berücksichtung sozialer Aspekte als möglichen Aus-
330
Vgl. Fehr und Fischbacher (2002) S. C2ff und Fehr und Schmidt (2002) S. 211ff.
331
Vgl. Sethi und Somanathan (2003) S. 17, Fehr und Schmidt (1999) 820ff und Fehr und Schmidt (2002) S.
219ff.
332
Vgl Sethi und Somanathan (2003) S. 21, Dixon (2000) S. 224 und Oechssler (2002) S. 406ff.
333
Vgl. Falk, Fehr et al. (2003) S. 25.
334
Vgl. Geanakoplos und Pearce (1989) S. 63ff.
335
Vgl. Fehr und Fischbacher (2002) S. C13ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 113
weg aus dem Gefangenendilemma vor und spricht von einer motivationsorientierten Lösung
des Dilemmas.
Angenommen ein Spieler verhält sich im Sinne der Reziprozitätsnorm, d.h. er ist grundsätz-
lich bereit zu kooperieren, wenn die anderen Spieler ebenfalls kooperieren, bzw. er ist bereit
die anderen Spieler zu bestrafen, wenn sie nicht kooperieren 336 . In Folge kommt es zu einer
Veränderung seiner ursprünglichen Präferenzordnung, weil er den Nutzen aus der beiderseiti-
gen Kooperation höher bewertet als den Nutzen aus seinem einseitigen opportunistischen
Verhalten. Inzwischen existiert eine Vielzahl an verschiedenen Modellen und Theorien mit
denen man solche reziproke Präferenzen in die Nutzenfunktion integrieren kann 337 . Da aller-
dings die Forschung in diesem Bereich noch sehr jung ist und sämtliche Modelle noch ver-
schiedene Nachteile und Unzulänglichkeiten aufweisen, wird hier zur Illustration – stellvertre-
tend für die verschiedenen Modellierungsmöglichkeiten – eine allgemeine Form u(x,y) der
sozialen Nutzenfunktion gewählt 338 . X und Y stehen für die Auszahlungen der beiden Spieler
in den jeweiligen Strategien und die Spieler mit der sozialen Nutzenfunktion bewerten den
Nutzen durch die beiderseitige Kooperation höher als den Nutzen aus einseitiger Defektion.
Setzen wir nun beispielsweise die Informationswerte der einzelnen Strategiekombinationen
für den Fall des Informationstransferdilemmas (2*IW ba +IW ex >2*IW ba >IW ba +IW ex >IW ba ) in
die soziale Nutzenfunktion ein, so ergibt sich die folgende soziale Präferenzordnung
u
u
ba
ba
ba ex ba
( 2*
IW , 2*
IW ) > u(
2*
IW + IW , IW ) >
ba ex ba ex
ba
ba ex
( IW + IW , IW + IW ) > u(
IW , 2*
IW + IW )
(Gleichung 4-15)
Der Unterschied zur ursprünglichen Nutzenfunktion liegt nun darin, dass ein Spieler in jedem
Fall kooperiert, wenn auch alle anderen kooperieren. Mit hart egoistischen Präferenzen würde
der Spieler immer das opportunistische Verhalten vorziehen, unabhängig davon was die ande-
ren machen. Allerdings spielt jetzt aufgrund der veränderten Präferenzordnung die Unsicher-
heit über das Verhalten der anderen Spieler eine entscheidende Rolle zur Bestimmung der
336 Vgl. Falk, Fehr et al. (2003) S. 20.
337 Für eine ausführliche Diskussion verschiedener Nutzenfunktionen zur Berücksichtigung sozialer Präferenzen
siehe z.B. Fehr und Schmidt (2002) und die darin zitierten Literaturquellen.
338 Die direkte Integration von sozialen Präferenzen in der Nutzenfunktion entspricht dem oben beschriebenen
ersten Modellierungsansatz. Dieser Ansatz wird gewählt, da er eine explizite Analyse mit klassischen spieltheo-
retischen Methoden erlaubt.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 114
optimalen Strategie 339 . Wenn es den Spielern aber gelingt, diese Unsicherheit bezüglich ihres
Verhaltens zu überwinden, kann das Gefangenendilemma aufgelöst werden.
Die nachfolgende Abbildung 29 stellt das Informationstransfer-Spiel mit der geänderten Nut-
zenfunktion dar. Wenn beide Spieler nun in diesem Spiel über idente Nutzenfunktionen ver-
fügen 340 und die Unsicherheit über das Verhalten des anderen gering ist, ist es ein Nash-
Gleichgewicht, wenn beide Firmen ihre Informationen austauschen. Die Berücksichtigung
sozialer Aspekte wie beispielsweise Fairness oder Reziprozität, kann also bei entsprechender
Transformation der Nutzenfunktion zu einer Auflösung des Informationstransferdilemmas
führen. Allerdings spielen auch die Rahmenbedingungen und die Interaktion zwischen hart
egoistischen und sozialen Präferenzen eine wichtige Rolle, da sich selbst Spieler mit sozialen
Präferenzen nicht immer automatisch fair verhalten und kooperieren 341 .
Informationstransfer
A
339 Vgl. Locher (1991b) S. 62.
kein Informationstransfer
B
kein Informationstransfer
B
Informationstransfer
Informationstransfer
kein Informationstransfer
u A(4,4)>u A(5,2)>u A(3,3)>u A(2,5)
u B(4,4)>u B(5,2)>u B(3,3)>u B(2,5)
uA (2*IWba ,2*IWba ),
uB(2*IWba ,2*IWba uA (2*IW
)
uA (4,4); uB (4,4)
ba ,2*IWba ),
uB (2*IWba ,2*IWba )
uA (4,4); uB (4,4)
uA (IWba ,2*IWba +IWex ),
uB (2*IWba +IWex ,IWba uA(IW )
uA (2,5); uB (5,2)
ba ,2*IWba +IWex ),
uB (2*IWba +IWex ,IWba )
uA (2,5); uB (5,2)
uA (2*IWba +IWex ,IWba ),
uB(IWba , 2*IWba +IWex uA (2*IW
)
uA (5,2); uB (2,5)
ba +IWex ,IWba ),
uB (IWba , 2*IWba +IWex )
uA(5,2); uB(2,5) uA (IWba +IWex ,IWba +IWex ),
uB (IWba +IWex ,IWba +IWex uA (IW
)
uA (3,3); uB (3,3)
ba +IWex ,IWba +IWex ),
uB (IWba +IWex ,IWba +IWex )
uA (3,3); uB (3,3)
Abbildung 29: Informationstransfer-Spiel mit sozialen Präferenzen 342 .
340 Die Annahme, dass beide Spieler über soziale Präferenzen verfügen, ist nicht zwingend notwendig, wie die
Untersuchungen von Fehr und Fischbacher (2002), Fehr und Schmidt (1999) zeigen. Vielmehr spielen die Rah-
menbedingungen und die Interaktionen zwischen hart egoistischen und sozialen Präferenzen ein wichtige Rolle.
341 Für eine Diskussion über die verschiedenen Rahmenbedingungen, in denen die sozialen Präferenzen einen
Einfluss auf die Entscheidungen haben siehe z.B. Fehr und Schmidt (2002), Fehr und Gächter (2000) und Fehr
und Schmidt (1999).
342 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 115
Insgesamt erscheint es durchaus plausibel, dass bei (langfristigen) Austauschbeziehungen
faires Verhalten im Sinne der Reziprozitätsnorm aufgrund der erhöhten Instrumentalität einen
Nutzen für die einzelnen Firmen darstellt, der über den materiell quantifizierbaren Wert des
Informationstransfers hinausgeht. So konnte Schrader (1990) in seiner empirischen Studie
nachweisen, dass der Informationstransfer umso wahrscheinlicher ist, je freundschaftlicher
das Verhältnis zwischen den Unternehmen ist. Schlussendlich werden auch beim unternehmensübergreifenden
Informationstransfer im Regelfall die Informationen zwischen einzelnen
Personen ausgetauscht, sodass die Annahme sozialer Präferenzen im jeweiligen Einzelfall
durchaus zutreffen kann. Zusätzlich bietet die Annahme sozialer Präferenzen auch einen Erklärungsansatz
für einen Informationstransfer in kurzfristigen und oder einmaligen Interaktionen,
da Erwartungen über zukünftige materielle Vorteile nachweislich keinen Einfluss haben
343 .
4.4 Informationsasymmetrien
Im Gegensatz zur Neoklassischen Ökonomie, in der sämtliche Marktteilenehmer über voll-
ständige und perfekte Informationen verfügen 344 , haben Informationsasymmetrien in den
Theorien der neuen Institutsökonomie eine besondere Bedeutung 345 . Viele ökonomische Problemstellungen
ergeben sich aus der ungleichen Verteilung von Informationen zwischen den
einzelnen Akteuren. Insbesondere neuere Theorien wie die Property-Rights-Theorie, Transaktionskostentheorie
oder die Principal-Agent-Theorie versuchen diese Informationsasymmetrien
explizit zu modellieren und zu berücksichtigen 346 .
In Anlehnung an die Principal-Agent-Theorie lassen sich zwei verschiedene Problemtypen
der Informationsasymmetrien unterscheiden 347 :
1. Hidden Action Problem:
Beim Hidden Action Problem kann der Prinzipal weder die Handlungen des Agenten
beobachten, noch kann er Rückschlüsse aus den Ergebnissen auf das Verhalten des
343
Vgl. Fehr und Fischbacher (2002) S. C3.
344
Vgl. Picot, Dietl et al. (1997) S. 45 und Dierickx und Cool (1989) S. 1504.
345
Vgl. Picot, Reichwald et al. (2001) S. 39.
346
Vgl. Vetschera (2000) S. 152.
347
Die folgende Klassifizierung findet sich beispielsweise bei Arrow (1991) S. 38 und Vetschera (1999) S. 343.
Allerdings finden sich in der Literatur auch andere Klassifizierungsmöglichkeiten: Vgl., Picot, Dietl et al. (1997)
S. 85ff und Picot, Reichwald et al. (2001) S. 57ff oder Rasmusen (1994) S. 165ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 116
Agenten ziehen. Dies kann dazu führen, dass der Agent seine Handlungsspielräume
opportunistisch ausnützt und den Interessen des Prinzipals zuwider handelt (Moral
Hazard). Ein typisches Beispiel für imperfekte Informationen ist die Beziehung zwischen
Aktionären und Management.
2. Hidden Information Problem:
Vom Hidden Information Problem spricht man, wenn der Prinzipal zwar die Handlungen
des Agenten beobachten kann, ihm aber notwendige (Umwelt)Informationen zur
Beurteilung dieser fehlen. Der Agent besitzt also private Informationen, die dem Prinzipal
nicht zur Verfügung stehen. Einige Beispiele für unvollständige Informationen
sind bestimmte Eigenschaften des Agenten, welche dem Prinzipal vor Vertragsabschluss
unbekannt sind oder die Probleme einer zentralen Produktionsplanung bei dezentralen
Produktionsstätten. Durch Signalling und Screening kann man versuchen,
die Informationsasymmetrien zwischen dem Prinzipal und dem Agenten zu verringern.
In den nachfolgenden Modellen dienen diese Informationsasymmetrien als Ausgangspunkt
für eine vertiefende Analyse des Informationstransferdilemmas. Indem man versucht diese
Informationsasymmetrien explizit zu modellieren, soll deren Einfluss auf einen möglichen
Informationstransfer untersucht und gegebenenfalls mögliche Maßnahmen zur Verringerung
der Informationsdefizite abgeleitet werden.
4.4.1 Sequentielle Spiele und Imperfekte Informationen
Im bisherigen Grundmodell wurde immer davon ausgegangen, dass die Spieler gleichzeitig
entscheiden und ihre Züge parallel durchführen. In der Praxis finden die meisten Spielzüge
jedoch häufig statt, nachdem die Spieler die vorangegangenen Züge ihrer Mitspieler zumindest
zum Teil beobachten konnten. Dadurch haben die Spieler auch die Möglichkeit, im Zeitverlauf
des Spiels zusätzliche Informationen, welche sich aus dem Verhalten der Mitspieler
ableiten lassen, in ihrer Entscheidung mit zu berücksichtigen. Auch im Falle des Informationstransfers
werden die Informationen im Regelfall nicht gleichzeitig zu einem bestimmten
Zeitpunkt, sondern meist Zug um Zug im Rahmen einer längerfristigen Zusammenarbeit ausgetauscht
348 . Es stellt sich daher die Frage, ob es im Falle Informationstransferdilemmas einen
Unterschied gibt zwischen parallelen Zügen und den damit verbundenen Problemen der
348 Vgl. von Hippel (1998) S. 76ff und Schrader (1990) S. 47ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 117
„Hidden Action“ sowie einem schrittweisen Informationsaustausch, bei dem die Informatio-
nen Zug um Zug ausgetauscht werden.
Um solche dynamische Spielsituationen, in denen einzelne Züge in Abhängigkeit von voraus-
gegangenen Aktionen der Mitspieler geplant und durchgeführt werden, zu modellieren und zu
analysieren, eignet sich die extensive Form bzw. der Spielbaum 349 . Dabei wird jeder Zug ei-
nes Spielers durch einen Knoten dargestellt, an dem der Spieler zwischen den verschiedenen
Ästen (seinen Handlungsalternativen) auswählen kann. Die zeitliche Reihenfolge der Züge
eines Spielers ergibt sich aus der Abfolge der Knoten im Spielbaum (vgl. Abbildung 30). Des
weiteren kann der Informationsstand des Spielers aus dem Spielbaum abgelesen werden.
Kennt ein Spieler sämtliche vorangegangenen Spielzüge seiner Gegner, so weiß er zu einem
bestimmten Zeitpunkt genau, in welchen Knoten des Spielbaumes er sich befindet. Man
spricht dann von perfekter Information 350 . Wenn er jedoch die Handlungen seiner Mitspieler
nicht beobachten kann, so handelt es sich um ein Spiel mit imperfekter Information. Diese
imperfekte Information wird im Spielbaum durch einen grauen Rahmen, der nicht unterscheidbare
Knoten kennzeichnet, dargestellt. So weiß beispielsweise Spieler B im rechten
Spiel der Abbildung 30 nicht, ob A nun seine Informationen transferiert hat oder nicht. Auch
wenn die Annahme imperfekter Informationen im Grundmodell von von Hippel (1988) S.
85ff nicht sehr realistisch ist, da der Empfänger immer weiß, ob es einen Transfer gegeben hat
oder nicht, ist es als Vergleich zum Modell mit perfekten Information sehr brauchbar. Anhand
des Vergleichs kann der Einfluss der perfekten Information auf das Informationstransferproblem
untersucht werden.
349 Vgl. Holler und Illing (1993) S. 13ff, Kreps (1993) S. 13ff und Rasmusen (1994) S. 35ff.
350 Vgl. Holler und Illing (1993) S. 15 und Rasmusen (1994) S.45.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Informationstransfer
A
kein Informationstransfer
B
kein Informationstransfer
B
Informationstransfer
Informationstransfer
kein Informationstransfer
2*IWba , 2*IWba 2*IW
4,4
ba , 2*IWba 2*IW
4,4
ba , 2*IWba 2*IW
4,4
ba , 2*IWba 4,4
IWba , 2*IWba +IWex IW
2,5
ba , 2*IWba +IWex IW
2,5
ba , 2*IWba +IWex IW
2,5
ba , 2*IWba +IWex 2,5
2*IWba +IWex ,IWba 2*IW
5,2
ba +IWex ,IWba 2*IW
5,2
ba +IWex ,IWba 2*IW
5,2
ba +IWex ,IWba 5,2
IWba +IWex , IWba +IWex IW
3,3
ba +IWex , IWba +IWex IW
3,3
ba +IWex , IWba +IWex IW
3,3
ba +IWex , IWba +IWex 3,3
Informationstransfer
A
kein Informationstransfer
B
kein Informationstransfer
B
Informationstransfer
Informationstransfer
kein Informationstransfer
Seite 118
Perfekte Information Imperfekte Information
Abbildung 30: Informationstransferdilemma als Sequentielles Spiel mit perfekter und
imperfekter Information 351 .
2*IWba , 2*IWba 2*IW
4,4
ba , 2*IWba 2*IW
4,4
ba , 2*IWba 2*IW
4,4
ba , 2*IWba 2*IW
4,4
ba , 2*IWba 2*IW
4,4
ba , 2*IWba 4,4
IWba , 2*IWba +IWex IW
2,5
ba , 2*IWba +IWex IW
2,5
ba , 2*IWba +IWex IW
2,5
ba , 2*IWba +IWex IW
2,5
ba , 2*IWba +IWex IW
2,5
ba , 2*IWba +IWex 2,5
2*IWba +IWex ,IWba 2*IW
5,2
ba +IWex ,IWba 2*IW
5,2
ba +IWex ,IWba 2*IW
5,2
ba +IWex ,IWba 2*IW
5,2
ba +IWex ,IWba 2*IW
5,2
ba +IWex ,IWba 5,2
IWba +IWex , IWba +IWex IW
3,3
ba +IWex , IWba +IWex IW
3,3
ba +IWex , IWba +IWex IW
3,3
ba +IWex , IWba +IWex IW
3,3
ba +IWex , IWba +IWex IW
3,3
ba +IWex , IWba +IWex 3,3
Um derartige Sequentielle Spiele zu lösen, bedient man sich der Methode der Backward-
Induction d.h. man beginnt am letzten Entscheidungsknoten und untersucht rückwärts gehend
für jeden weiteren Knoten, welche Strategiekombination in diesem Teilspiel optimal ist 352 .
Betrachtet man das Spiel mit imperfekter Information, so wird Spieler B unabhängig davon
was A macht, in jedem Entscheidungsknoten immer „kein Informationstransfer“ als optimale
Strategie wählen 353 , da gilt
und
2 * IW > 2*
ba ex
ba
+ IW IW
(Gleichung 4-16)
IW >
ba ex ba
+ IW IW
(Gleichung 4-17)
Da Spieler A die optimale Strategie von Spieler B antizipiert, ist wegen
351 Eigenerstellung.
IW >
352 Vgl. Holler und Illing (1993) S. 115.
ba ex ba
+ IW IW
(Gleichung 4-18)
353 Die optimalen Strategien der Spieler sind durch die dickeren Striche in der Abbildung gekennzeichnet.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 119
die beste Antwort von A ebenfalls „kein Informationstransfer“ zu spielen. Dies bedeutet, dass
bei imperfekter Information und sequentiellem Spielverlauf das Informationstransferdilemma
nicht aufgelöst werden kann. Die Lösung „kein Informationstransfer“ „kein Informations-
transfer“ ist in diesem Beispiel sogar teilspielperfekt d.h. kein Spieler wird seine Strategie
ändern, unabhängig davon, in welchem Knoten des Spiels er sich tatsächlich befindet 354 .
Auch wenn Spieler B volle Information über die Spielzüge von A besitzt (Spiel mit perfekter
Information), wird er nicht von seiner optimalen Strategie „kein Informationstransfer“ abwei-
chen. Beide Spieler kooperieren wiederum nicht und es kommt kein Informationstransfer zustande.
Dieses Beispiel zeigt, dass auch mit Hilfe von zusätzlichen Informationen über das
Verhalten des Partners, das Informationstransferdilemma nicht aufgelöst werden kann, da
Spieler B – selbst oder gerade, wenn Spieler A kooperiert – immer den Anreiz hat, sich opportunistisch
zu verhalten. Dieses Ergebnis impliziert auch, dass keiner der beiden Spieler aus
der Beobachtung des gegnerischen Verhaltens einen Informationsvorteil zieht 355 . Dadurch ist
es letztlich irrelevant, welcher Spieler den ersten Zug durchführt, solange kein kooperatives
Verhalten des zweiten Spielers in irgendeiner anderen Art und Weise erzwungen werden
kann.
4.4.2 Sequentielle Spiele und unvollständige Informationen
Bisher wurde immer davon ausgegangen, dass alle Spieler über ein gemeinsames Wissen über
das Spiel verfügen. Unter gemeinsamem Wissen versteht man Dinge, die jeder Spieler weiß
und von denen jeder auch weiß, dass sie allen anderen bekannt sind und zudem auch, dass alle
anderen wiederum wissen, dass sie allen bekannt sind etc. 356 . Wenn jeder Spieler die Strategiemengen
Si, die Anzahl der Spieler N und die möglichen Auszahlungsfunktionen ui(s) aller
Spieler kennt, dann handelt es sich um ein Spiel mit vollständiger Information, welches sich
relativ einfach analysieren lässt. Allerdings findet man in der Realität immer wieder Spielsituationen,
in denen einzelne Spieler private Informationen über bestimmte Charakteristika
354
Vgl. Rasmusen (1994) S. 94.
355
Vgl. Holler und Illing (1993) S. 46 und Rasmusen (1994) S. 165.
356
Ursprünglich wurde dieses Konzept des gemeinsamen Wissens von Aumann (1976) formalisiert. Mehr Information
dazu findet sich bei Holler und Illing (1993) S. 45 und Osborne und Rubinstein (1994) S. 73ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 120
oder Eigenschaften besitzen, die den anderen Spieler nicht zur Verfügung stehen 357 . In diesen
Fällen spricht man dann von Spielen mit unvollständiger Information 358 .
Aufgrund des Informationsparadoxons ist auch im Falle des Informationstransfer a priori da-
von auszugehen, dass die beiden Spieler in der Praxis keine Informationen über den Informa-
tionswert des Gegenspielers besitzen 359 . So ist der Informationswert den anderen Spielern
zumindest vor einem Informationstransfer definitiv unbekannt und es ist durchaus realistisch,
dass der Wert selbst nach erfolgtem Informationstransfer nicht genau bestimmt werden kann.
Da aber der Grund- und Zusatzwert die Auszahlungsfunktionen in den einzelnen Strategien
des Gegenspielers bestimmen, handelt es sich dann genau genommen um ein Spiel mit un-
vollständiger Information. Beide Spieler kennen im Regelfall nur ihre eigenen Informations-
werte, nicht aber die ihres Gegenspielers, sodass aufgrund der privaten Informationen im
Spiel, kein gemeinsames Wissen mehr über die möglichen Auszahlungsfunktionen existiert.
Dieser Sachverhalt verlangt nach einer tiefgreifenden Erweiterung des Grundmodells, da die-
ses als Spiel mit vollständiger Information modelliert ist.
Um Spiele mit unvollständiger Information zu modellieren, wird die Natur als Dummy-
Spieler am Beginn des Spiels eingeführt. Die Natur wählt für jeden einzelnen Spieler i gewis-
{ }
se Eigenschaften aus, indem sie ihm einen bestimmten Typ ti ∈ Ti
mit T i = T 1,
T2,...,
Tn
zu-
360
ordnet, deren konkrete Ausprägungen die anderen Spieler nicht beobachten können . Diese
erweiterte Form des Spielbaumes wird als Bayessches Spiel bezeichnet. Um ein solches Bay-
essches Spiel zu lösen, benötigt man Informationen über die Menge aller erdenklichen Typen
Ti sowie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung p(t-i|ti), die angibt, welche subjektive Wahr-
scheinlichkeit man dem Ereignis zuordnet, dass die Kombination der Typen der Mitspieler t-i
ist, wenn man selber vom Typ ti ist 361 . Somit kennt zwar jeder Spieler seinen eigenen Typ ti,
er kann sich aber über die Verteilung der Typen seiner Gegenspieler nur eine Wahrschein-
lichkeitsvorstellung bilden, ohne deren genauen Eigenschaften zu kennen. Somit entsteht aus
357 Jedes Kartenspiel, wie beispielsweise Poker lebt, davon, dass nur der Spieler selbst Informationen über den
wahren Wert seiner eignen Karten hat, die er etwa durch Täuschungsmanöver oder Bluffs etc. zu seinem Vorteil
ausnutzen kann.
358 Vgl. Holler und Illing (1993) S. 48 und Rasmusen (1994) S. 47.
359 Vgl. Glaser (1980) S. 940.
360 Vgl. Holler und Illing (1993) S. 49.
361 Vgl. Holler und Illing (1993) S. 81.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 121
einem Spiel mit unvollständiger Information ein Spiel mit vollständiger aber imperfekter In-
formation. In unserem Falle des Informationstransfers bestimmt die Natur also zufällig das
Verhältnis des Grund- und Zusatzwertes der Information, d.h. die Eigenschaften der Informationswerte
des Gegenspielers entsprechen einem der vier möglichen Fälle aus Kapitel 4.1.
Unvollständige Informationen über den gegnerischen Informationswert:
In der ersten Erweiterung gehen wir nun von der Annahme aus, dass Spieler A den Zusatzwert
der Information des Spielers B nicht kennt 362 . Weiters gilt für Spieler A, dass sein
Grundwert größer ist als sein Zusatzwert, also IW ba >IW ex . Dies entspricht dem Fall des Informationstransferdilemmas.
Um diese Erweiterung mit den bisherigen Spielen möglichst vergleichbar zu machen, gelten
für Spieler B wie bisher die Annahmen vollständiger und perfekter Informationen. Spieler B
kennt also sowohl seine eigenen Informationswerte als auch die von A und er kann die Aktionen
von A beobachten. Die folgende Abbildung 31 stellt diese Spielsituation anhand eines
Zahlenbeispiels dar. Die Ungewissheit über die genauen Eigenschaften der Informationswerte
von B ist bei Spieler A durch den grauen Informationsbezirk dargestellt. Spieler A ist also
lediglich in der Lage, bestimmte Eintrittswahrscheinlichkeiten für die verschiedenen Typen
festzulegen, ohne genau zu wissen, in welchem Ast des Spielbaumes er sich befindet.
362
Es ist in diesem Beispiel ausreichend, wenn nur der Zusatzwert unbekannt ist, da letztlich das Verhältnis von
Zusatzwert zum Grundwert entscheidend ist und nicht deren absolute Höhe. Daher ist formal kein Unterschied,
ob nur der Zusatzwert oder auch der Grundwert unbekannt sind.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
N
00
p 1
IW ex =0
p 3
IW ex 0 ist, dann ist es für B stets optimal, seine Informationen nicht zu transferieren, da er
seinen Zusatzwert verlieren würde und A einen eventuellen Informationstransfer ohnehin be-
reits durchgeführt hat. In den restlichen beiden Fällen ist es entweder ein Vorteil für B die
363 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 123
Informationen zu transferieren (IW ex

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 124
also nicht vom Verhalten des Gegenspielers ab. Daher ist es letztendlich egal, ob man in die-
sem Modell Informationen über die Informationswerte des Gegenspielers besitzt oder nicht.
Die absolute Höhe des Grund- bzw. Zusatzwertes spielt, wie man in diesem Informations-
transfer-Spiel erkennen kann, eine untergeordnete Rolle. Der entscheidende Einflussfaktor des
Modells ist das Verhältnis des Grundwertes zum Zusatzwert. Eine Erweiterung des Modells
hinsichtlich der Ungewissheit über die Höhe der Grundwerte bringt daher keine zusätzlichen
Erkenntnisse, da sich sämtliche Kombinationen aus Grund- und Zusatzwert auf einen der vier
Grundfälle reduzieren lassen. Die Analyse dieses erweiterten Modells ergibt sich also analog
zu unseren bisherigen Überlegungen.
Unvollständige Informationen über den eigenen Informationswert:
In den bisherigen Modellen hat man lediglich die Eigenschaften der Informationswerte des
Gegenspielers nicht gekannt, während zumindest der eigene Zusatzwert bekannt war. Auf-
grund der komplizierten Bestimmung des Zusatzwertes und der dahinterliegenden komplexen
Zusammenhänge, erscheint es in der Praxis allerdings durchaus plausibel, dass Unternehmen
nicht genau in der Lage sind, die Höhe ihres eigenen Zusatzwertes zu bestimmen 366 . In diesem
Fall sehen sich die Unternehmen bezüglich ihres eigenen Zusatzwertes mit einer ähnlichen
Situation konfrontiert, wie wir sie bereits im letzten Modell hinsichtlich des gegnerischen
Zusatzwertes kennen gelernt haben. Wir wollen diese Situation anhand des folgenden
Spielbaums in Abbildung 32 veranschaulichen.
366 Vgl. dazu die Ausführungen zur Bestimmung des Zusatzwertes in Kapitel 3.4.1

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
N
00
p 1
IW ex =0
p 3
IW ex IW ex ).
367 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 126
Unabhängig davon welche Informationswerte Spieler A hat, ist es in diesem Spiel die optima-
le Strategie von B, seine Informationen nie zu transferieren. Dies ist nicht weiter verwunder-
lich, da die Spielsituation aus der Sicht von B analog zum letzten Beispiel ist und wir bereits
weiter oben zu diesem Ergebnis gekommen sind. Der Unterschied zum letzten Spiel liegt aber
nun in der Situation von A. Da A seine eigenen Informationswerte nicht kennt, kann er seine
optimale Strategie nicht explizit bestimmen. Vielmehr hängt seine optimale Strategie nun von
der Wahrscheinlichkeitsverteilung der vier möglichen Fälle ab. Es sei Π(0) der Gewinn ohne
Informationstransfer und Π(1) der Gewinn mit Informationstransfer. Geht man nun im ein-
fachsten Fall von Risikoneutralität bei Spieler A und einer Gleichverteilung der vier möglichen
Fälle, also pi=1/4 aus, dann kann man die Erwartungswerte für die beiden Strategien
berechnen. Vorausgesetzt, dass Spieler B seine optimale Strategie spielt, d.h. keine Informationen
transferiert, beträgt der Erwartungswert eines Informationstransfers für Spieler A gleich
E(Π(1))=0.25*2+0.25*2+0.25*2+0.25*2=2. Der Erwartungswert, wenn keine Information
transferiert wird, ist E(Π(0))=0.25*3+0.25*5+0.25*2+0.25*1=2.75. Somit ist es für Spieler
A vorteilhafter, wenn er keine Informationen transferiert, da der Erwartungswert dieser Strategie
größer ist als der Erwartungswert bei Informationstransfer. In diesem Fall wird also keine
Information transferiert, bzw. es kommt zu keiner Auflösung des Informationstransferdilemmas.
Allerdings hängt die Vorteilhaftigkeit der jeweiligen Strategie für A von seiner subjektiven
Wahrscheinlichkeitsverteilung ab. Würde Spieler A vor allem die Eintrittswahrscheinlichkeiten
der Umweltzustände 3 und 4 höher gewichten, so wäre es durchaus denkbar, dass der Erwartungswert
bei Informationstransfer größer wird als ohne Transfer. Dies ist möglich, da im
Umweltzustand S4 der Informationstransfer immer besser ist als kein Transfer und im Umweltzustand
S3 Spieler A indifferent zwischen Transfer und keinem Transfer ist (vgl. Tabelle
6).
368 Eigenerstellung.
Fall Wahrscheinlichkeit
pi
Transfer
von A
Kein
Transfer
von A
S1 p1 2 < 5
S2 p2 2 < 3
S3 p3 2 = 2
S4 p4 2 > 1
Tabelle 6: Mögliche Fälle und Auszahlungen der verschiedenen Strategien 368 .

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 127
Anhand unseres Beispiels lässt sich rechnerisch zeigen, dass es eine bestimmte Wahrschein-
lichkeitsverteilung gibt, bei der der Informationstransfer zu einer dominanten Strategie wird.
Da die Summe der Wahrscheinlichkeiten der vier möglichen Umweltzustände 1 ergeben muss
und der dritte Fall für beide Strategien ident ist und somit keinerlei Auswirkung auf deren
Vorteilhaftigkeit hat, folgt
p + −
(Gleichung 4-20)
1 p2
+ p4
= 1 p3
Fasst man die Summe von p1, p2 und p4 als Variable c zusammen, d.h. p1+p2+p4 = c, dann
kann man Gleichung 4-20 umformulieren 369 :
Daraus ergibt sich
1
c = 1− p
(Gleichung 4-21)
2
3
p = c − p − p
(Gleichung 4-22)
4
Schreibt man nun die Bedingung, dass der Erwartungswert mit Informationstransfer größer ist
als ohne Transfer, in Form einer Ungleichung an und ersetzt man die einzelnen Wahrschein-
lichkeiten mit den obigen Ausrücken, so erhält man für p4
2 p + 2 p + 2 p + 2 p ≥ 5p
+ 3p
+ 2 p + 1p
2
( c − p − p ) + 2 p + 2 p ≥ 5(
c − p − p )
4
1
2 p
2
2
2
+ 4 p
4
4
2c
≥ 5c
− 2 p
p
2
≥ 3c
3c
1
≥ − p
4 2
2
3
− 4 p
2
4
4
4
1
2
2
3
4
4
+ 3p
2
+ 1p
4
(Gleichung 4-23)
369 Die Einführung der Variable c dient zur Vereinfachung der Berechnung. In diesem Beispiel wurde p3 heraus-
gegriffen, allerdings kann jede andere Variable p1, p2 und p4 ebenfalls gewählt werden, da analoge Überlegungen
gelten.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 128
Unter der Annahme, dass p1=0 ist, ergibt sich die maximale Obergrenze von p2 in Abhängig-
keit von p3 und p4 als
Schließlich ergibt sich p1 aus
p
4
+ p
2
≤ c
3c
1
− p2
+ p2
≤ c
4 2
c 1−
p3
p2
≤ =
2 2
1 1− p2
− p3
p4
(Gleichung 4-24)
p = −
(Gleichung 4-25)
Verfügt Spieler A also nun beispielsweise über eine Wahrscheinlichkeitsverteilung mit
p1=0.05, p2=0.3, p3=0.1 und p4=0.55, dann ist der Erwartungswert bei Informationstransfer
E(Π(1))=2 und der Erwartungswert ohne Transfer E(Π(0))=1.9. In diesem Fall wäre es für
einen risikoneutralen Spieler A optimal, seine Informationen zu transferieren. Analoge Über-
legungen gelten natürlich auch für Spieler B, wenn er seine eigenen Informationswerte nicht
kennt.
Geht man davon aus, dass beide Spieler gleichzeitig unvollständige Informationen über ihre
eigenen Informationswerte besitzen, so kann plötzlich der gegenseitige Informationsaustausch
zu einer dominanten Gleichgewichtsstrategie werden. Angenommen Spieler A verfügt über
oben angegebene Wahrscheinlichkeitsverteilung und Spieler B schätzt die Eintrittswahr-
scheinlichkeiten mit p1=0.1, p2=0.25, p3=0.05 und p4=0.6. Dann ist auch für Spieler B der
Erwartungswert bei Transfer E(Π(1))=2 größer als der Erwartungswert ohne Transfer
E(Π(0))=1.95. Beide Spieler würden also, obwohl sie davon ausgehen, dass der andere Spie-
ler seine Informationen nicht tauscht, ihre Informationen transferieren. Hierbei ist letztlich
dann egal, ob die subjektiven Wahrscheinlichkeitsverteilungen den realen Gegebenheiten ent-
sprechen oder aufgrund einer Fehleinschätzung der beiden Spieler zustande kommen.
Es tritt also der paradoxe Fall ein, dass unvollständige Informationen über die eigenen Infor-
mationswerte zu einer Auflösung des Informationstransferdilemmas und somit zu einer Bes-
serstellung der beiden Spieler führen. Dieses Resultat steht im Widerspruch zu der klassi-

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 129
schen Annahme, dass im entscheidungstheoretischen Kontext mehr Information immer besser
ist als weniger Information, sofern keine Informationsbeschaffungskosten anfallen 370 . So
meint beispielsweise Laux (1998) S. 356
„Wenn nach Information der Zustand mit Sicherheit bekannt ist, kann sich eine kostenlose
Information ex post in keinem Fall als nachteilig erweisen.“
In unserem Informationstransfer-Spiel kann allerdings die genaue Kenntnis der Informationswerte
im Falle des Informationstransferdilemmas zu einem schlechteren Ergebnis führen,
als dies ohne die zusätzliche Information der Fall ist. Würden beispielsweise beide Spieler
wissen, dass sie das Informationstransferdilemma spielen, würden sie ihre Informationen
nicht transferieren und nur eine Auszahlung von 3 anstatt von 4 erhalten. Grundsätzlich bleibt
die Vorteilhaftigkeit eines Informationstransfers jedoch fraglich, wenn sich ein Spieler bezüglich
seiner subjektiven Wahrscheinlichkeitsannahme sehr verschätzt hat und in Realität die
Wahrscheinlichkeit für Fall 1 (IW ex >IW ba ) sehr hoch ist. Dann würde nämlich der Informationstransfer
mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem langfristigen Nachteil für das transferierende
Unternehmen führen. Solange dieser erste Fall aber sehr unwahrscheinlich ist, kann die
unvollständige Information über die eigenen Informationswerte beide Spieler besser stellen,
da der Informationstransfer in allen anderen Fällen zu einem besseren oder zumindest gleich
guten Ergebnis führt.
4.4.3 Zusammenfassung
Fasst man die Ergebnisse des Informationstransfer-Spiels bei Informationsasymmetrien zusammen,
so kommt man zu dem überraschenden Schluss, dass zusätzliche Informationen über
die Informationswerte des Gegenspielers oder über sein Verhalten keinen (Informations)vorteil
bringen. Überraschend ist dieser Schluss deswegen, weil vor allem in den Ansätzen
der neueren Institutsökonomien, Informationsasymmetrien eine Ursache für pareto ineffiziente
Situationen (im ökonomischen Sinn) darstellen, die durch die Beschaffung zusätzlicher
Informationen häufig aufgelöst werden können. Wie wir in diesen Beispielen gesehen haben,
entsteht kein Vorteil für einen Spieler, wenn er sich zusätzliche Informationen über seinen
Gegenspieler besorgt. Vielmehr sind die optimalen Strategien in den hier betrachteten Informationstransfer-Spielen
einzig und allein von den jeweiligen Zusatzwerten der Spieler und
370 Vgl. Demski (1988) S. 142.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 130
dem damit verbundenen Verhältnis zum Grundwert abhängig. Somit ist eine Lösung des In-
formationstransferdilemmas durch die Beschaffung von zusätzlichen Informationen über die
Aktionen oder Charakteristika des Gegenspielers nicht möglich. Es macht auch keinen Sinn, a
priori teure Signale über mögliche Aktionen oder Informationswerte an den anderen zu sen-
den oder in teure Informationssysteme zu investieren, um die Handlungen und Aktionen des
anderen Spielers zu beobachten und zu dokumentieren, da dies die optimalen Strategien nicht
beeinflusst. Aus spieltheoretischer Sichtweise führen – unter den genannten Rahmenbedin-
gungen – weder Signalling noch Screening zu einer Lösung des Informationstransferdilemmas.
Besonders bemerkenswert ist allerdings die Erkenntnis, dass die Unwissenheit über die eigenen
Informationswerte unter bestimmten Vorraussetzungen den Informationstransfer zu einer
Gleichgewichtsstrategie werden lässt und dies zu einer Auflösung des Informationstransferdilemmas
führen kann. Da viele Unternehmen ihre Informationswerte nicht genau kennen, erscheint
dieser Erklärungsansatz für das Zustandekommen des Informationsaustausches zwischen
Unternehmen durchaus plausibel. Allerdings tendieren die Firmen in der Praxis wahrscheinlich
eher dazu, den Zusatzwert IW ex zu überschätzen, wodurch dieser Erklärungsansatz
nur in bestimmten Fällen anwendbar ist.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 131
4.5 Änderung der Auszahlungsfunktionen
Einige Autoren schlagen zur Überwindung des Gefangenendilemmaproblems eine Änderung
der Rahmenbedingungen und Spielregeln vor 371 . Gängige Regeländerungen sind beispiels-
weise Strafen, vertragliche Vereinbarungen, Prämien oder Steuern. Derartige Lösungen füh-
ren normalerweise zu einer Änderung der Auszahlungsmatrix, wodurch es zu einer Verände-
rung des ursprünglichen Spiels kommt. Im nachfolgenden Teilkapitel werden daher einige
mögliche Veränderungen an der Auszahlungsfunktion des Informationstransfer-Spiels disku-
tiert und deren Auswirkungen auf das Informationstransferdilemma untersucht.
4.5.1 Regelorientierte Lösung
Ein bekannter Lösungsansatz im klassischen Gefangenendilemma ist die sogenannte „Mafia-
lösung“. Wenn beide Verbrecher wissen, dass ihnen der Tod droht, wenn sie das „Gesetz des
Schweigens“ brechen und ihre Komplizen denunzieren, wird keiner von ihnen ein Geständnis
ablegen 372 . Durch diese Drohung wird die Auszahlungsmatrix so verändert, dass Nicht-
Gestehen zu einer optimalen Strategie für beide Gefangene wird. Die Kooperation kann also
durch eine übergeordnete Instanz erzwungen werden, sofern deren Drohungen glaubwürdig
sind.
Im Falle unseres Informationstransferdilemmas wollen wir einen ähnlichen Lösungsansatz
betrachten. Angenommen beide Spieler vereinbaren eine Strafzahlung an den anderen zu leisten,
falls nur einer der beiden Spieler nicht kooperiert. Wenn die Höhe der Strafe 2 beträgt,
dann ergibt sich für unser Informationstransferdilemma die folgende Spielsituation in
Abbildung 33.
371
Vgl. Locher (1991b) S. 62 und Axelrod (1995) S. 119f.
372
Vgl. Helmedag (2001) S. 1496, Dixit und Nalebuff (1995) S. 97 und Picot, Reichwald et al. (2001) S. 43f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Informationstransfer
A
kein Informationstransfer
Strafe -2
B
kein Informationstransfer
B
Informationstransfer
Informationstransfer
kein Informationstransfer
2 * IWba , 2 * IWba 2 * IW
4,4
ba , 2 * IWba 2 * IW
4,4
ba , 2 * IWba 2 * IW
4,4
ba , 2 * IWba 4,4
IWba + Strafe, 2 * IWba +IWex _ IW Strafe
4,3
ba + Strafe, 2 * IWba +IWex _ IW Strafe
4,3
ba + Strafe, 2 * IWba +IWex _ IW Strafe
4,3
ba + Strafe, 2 * IWba +IWex _ Strafe
4,3
2*IWba +IWex - Strafe, IWba 2*IW + Strafe
ba +IWex -Strafe, IWba 2*IW + Strafe
ba +IWex - Strafe, IWba 2*IW + Strafe
ba +IWex -Strafe, IWba + Strafe
3,4 3,4
IWba + IWex , Iwba +IWex IW
3,3
ba + IWex , Iwba +IWex IW
3,3
ba + IWex , Iwba +IWex IW
3,3
ba + IWex , Iwba +IWex 3,3
Abbildung 33: Informationstransfer-Spiel mit vertraglichen Strafzahlungen 373 .
Seite 132
In diesem neuen Spiel ist der beiderseitige Informationstransfer ein stabiles Nash-
Gleichgewicht, da keiner der beiden Spieler freiwillig von dieser dominanten Strategie ab-
weicht. Das Nash-Gleichgewicht ist in diesem Spiel unabhängig davon, ob die Entscheidun-
gen hintereinander – also sequentiell – oder parallel getroffen werden. Somit ist der Abschluss
eines Vertrages eine mögliche Lösungsvariante für das Informationstransferdilemma.
Allerdings sind im Falle des Informationstransfers einige zusätzliche Probleme bei der Ver-
tragsgestaltung zu berücksichtigen, die unter Umständen den Abschluss eines Vertrages zur
Lösung des Informationstransferdilemmas verhindern können: A priori ist es grundsätzlich
sehr schwierig, die Mindesthöhe des Strafausmaßes optimal festzulegen, solange man die
betreffende Information nicht kennt. Die optimale Mindesthöhe der Strafe hängt nämlich vom
Zusatzwert ab. Setzt man das Strafausmaß zu niedrig an, besteht immer noch der Anreiz, die
betreffende Information aufgrund des hohen Zusatzwertes für sich zu behalten und lieber die
Strafe zu bezahlen. Eine Strafe von 0.5 würde in unserem Beispiel nicht zur Lösung des Prob-
lems beitragen, da sich Spieler B trotz Strafe besser stellt, wenn er seine Informationen für
sich behält (4.5>4). Die korrekte Festlegung des Strafausmaßes ist also eine notwendige
Grundvoraussetzung für das Funktionieren des vertraglichen Lösungsansatzes.
373 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 133
Ein weiteres Problem ergibt sich aus der Glaubwürdigkeit der vertraglichen Verpflichtung. Es
ist fraglich, ob der Abschluss des Vertrages eine wirklich bindende Verpflichtung darstellt,
zukünftig relevante Informationen mit dem anderen Spieler zu teilen. Hat ein Spieler nämlich
seine Information bereits an den anderen Spieler transferiert, existiert keine Möglichkeit
mehr, dem Gegenspieler diese Information wieder wegzunehmen 374 . Sobald ein Spieler die
Informationen des anderen besitzt, hat er sehr wenig Anreize, die vertraglichen Vereinbarungen
auch weiterhin zu erfüllen. Insbesondere als es ex post auch sehr schwierig ist, die
Einhaltung des Vertrages zu überprüfen. Da Spieler A den Wert der zu transferierenden
Information von B a priori nicht kennt, kann er ex post nicht beurteilen, ob er von Spieler B
auch wirklich relevante Informationen erhalten hat oder nicht. Spieler B kann dies zu seinem
Vorteil ausnutzen, indem er Spieler A irrelevante Informationen, also z.B. Informationen
ohne hohen Zusatzwert zur Verfügung stellt. Es ist also zu befürchten, dass es sich bei den
vertraglichen Vereinbarungen aufgrund der fehlenden Überprüfungs- und
Sanktionierungsmöglichkeiten, um leere Ankündigung handeln kann (Cheap Talk) 375 . Nur
wenn es wirklich gelingt, den Wert der Information a priori zu bestimmen ohne die
Information preisgeben zu müssen, kann die vertragliche Vereinbarung eine praxistaugliche
Lösung sein. Im Vergleich zur oben beschriebenen „Mafialösung“ ist der vertragliche
Lösungsansatz daher deutlich schwächer, da die Glaubwürdigkeit einer übergeordneten
I nstanz im Regelfall größer ist.
4.5.2 Erweitertes Modell mit Synergieeffekten und direktem Kooperationsnutzen
In den bisher betrachteten Modellen wurden nur der Grund- und Zusatzwert – also die Änderung
des Informationswertes – als Einflussfaktoren auf die Transferentscheidung berücksichtigt.
Wie wir aber bereits in Kapitel 3.4 gesehen haben, spielen auch noch andere Einflussfaktoren
eine wichtige Rolle bei der Beurteilung der Vorteilhaftigkeit eines Informationstransfers.
In den meisten Fällen findet der Informationstransfer nicht nur einmalig statt, sondern ist
vielmehr ein wichtiger Bestandteil einer längerfristigen Austauschbeziehung (z.B. in Strategischen
Allianzen oder unternehmensübergreifenden Netzwerken) zwischen zwei oder mehreren
Unternehmen. Da der Informationsaustausch eine wichtige Grundbedingung für das Funktionieren
der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit ist 376 , kann der Informationstransfer
nicht einfach isoliert betrachtet werden, sondern muss im Gesamtkontext der zwi-
374
Vgl. Kapitel 2.4.1.
375
Vgl. Holler und Illing (1993) S. 19.
376 Vgl. Dyer (1997) S. 546.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 134
schenbetrieblichen Kooperation gesehen werden. Sofern der Nutzen der Kooperation den Zu-
satzwertverlust kompensiert, ist es für ein Unternehmen vorteilhaft, seine Informationen zu
transferieren. Der Zusatzwertverlust kann also gleichermaßen als Investition in die Kooperation
und deren Fortbestand betrachtet werden, die so lange Sinn macht, als die erwarteten
Rückflüsse aus der Kooperation die Investitionskosten übersteigen. Da diese Rückflüsse aus
der Kooperation von Allianz zu Allianz unterschiedlich sein können, macht es keinen Sinn,
den möglichen Kooperationsnutzen oder Synergieeffekte direkt im Informationswert zu berücksichtigen.
Viel sinnvoller ist es neben dem Verhältnis von Grund- und Zusatzwert, auch
den gemeinsamen und privaten Nutzen der Kooperation explizit als Einflussfaktoren für die
Transferentscheidung zu berücksichtigen.
In Anlehnung an Kapitel 3.4.4 unterscheiden wir zwischen dem direkten Nutzen der Kooperation,
den Synergieeffekten des Informationstransfers und dem privaten Nutzen (Leveraging
Effekt) der Kooperation. Während die Synergieeffekte und der private Nutzen in einem direkten
Zusammenhang mit den transferierten Informationen stehen, wird der direkte Kooperationsnutzen
meistens nur indirekt durch den Informationstransfer beeinflusst. In der Praxis
spielt jedoch die Unterscheidung zwischen direktem Kooperationsnutzen und Synergieeffekten
nur eine untergeordnete Rolle. Letztlich zählt der absolute Nutzen, den der Entscheidungsträger
zusätzlich zu den neuen Informationen aufgrund des Informationsaustausches in der
Kooperation erhält. Betrachten wir beispielsweise nachfolgende allgemeine Spielmatrix unseres
symmetrischen Informationstransfer-Spiels in Abbildung 34 377 . In Abhängigkeit von der
Höhe der Auszahlungen und deren Verhältnis untereinander, liegen unterschiedliche Spielsituationen
vor, die jeweils verschiedene Optimalstrategien aufweisen. So ergeben sich z.B. die
wichtigsten vier Fälle aus folgenden Kombinationen:
1. Informationstransfer als vorteilhaftes Nash-Gleichgewicht:
Bedingung: a>b, a>c, a>d
2. Kein-Informationstransfer als vorteilhaftes Nash-Gleichgewicht:
Bedingung: d>a, d>b, d>c
3. Informationstransferdilemma:
Bedingung: c>a>d>b
4. Informationstransfers als „schwaches“ Nash-Gleichgewicht:
Bedingung: a=c und a>b, a>d
377
Da ein nicht-symmetrisches Informationstransfer-Spiel acht unterschiedliche Werte hätte, wodurch die
Komplexität der Analyse stark zunimmt, beschränkt sich die vorliegende Analyse auf den symmetrischen Fall.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 135
Aus welchen konkreten Bestandteilen sich dieser Nutzen des Informationsaustausches
schlussendlich zusammensetzt, ist zur Lösung des Informationstransferdilemmas solange e-
gal, als der absolute Wert der Auszahlungen bestimmt werden kann.
Firma A
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Informationstransfer
a
c
a
b
Firma B
Kein
Informationstransfer
b
d
c
d
Informationswert von B
Informationswert von A
Abbildung 34: Allgemeine Spielmatrix des symmetrischen Informationstransfer-Spiels 378 .
Allerdings dürfte in der Praxis die Bestimmung des absoluten Nutzens eines Informations-
transfers aufgrund der komplexen Zusammenhänge und der besonderen Eigenschaften der
Information nicht immer so einfach möglich sein. Daher ist die genaue Kenntnis der mögli-
chen Einflussfaktoren zur Bestimmung des absoluten Wertes für einen Entscheidungsträger
enorm wichtig, da das gesamte Entscheidungsproblem in kleinere Bestandteile zerlegt werden
kann, welche er dann systematisch analysieren kann. Es werden daher im folgenden Abschnitt
einige Beispiele analysiert wie der Einfluss von Synergieeffekten und Kooperationsnutzen zu
unterschiedlichen Spielsituationen und somit verschiedenen optimalen Strategien führen kön-
nen.
In einem ersten Schritt werden der Synergieeffekt und der Leveraging Effekt als Erweiterung
in unser Informationstransfer-Spiel aufgenommen. Kommt also ein gegenseitiger Informati-
onsaustausch zustande, so können beide Firmen neben den beiden Grundwerten 2*IW ba auch
noch einen gemeinsamen Synergieeffekt s realisieren, der mehr ist, als die Summe der beiden
Grundwerte. Der Gesamtwert G der transferierten Informationen bei beiderseitiger Koopera-
tion ergibt sich dann aus der Summe der beiden Grundwerte plus einem möglichen Synergie-
effekt
378 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
G=2*IW ba +s (Gleichung 4-26)
Seite 136
Während dieser Synergieeffekt nur realisiert werden kann, wenn beide Unternehmen koope-
rieren, kann der Leveraging Effekt l sofort realisiert werden, sobald ein Unternehmen die
Information des anderen Unternehmens erhalten hat. Die Realisierung des Leveraging
Effektes ist also unabhängig davon, ob man selber kooperiert oder nicht. Erweitert man nun
das ursprüngliche Modell um diese beiden Effekte so ergibt sich die neue Auszahlungsmatrix
in Abbildung 35 für unser Informationstransfer-Spiel.
Firma A
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
s Synergieeffekt
l Leveraging Effekt
Informationstransfer
2*IWba 2*IW +s+l ba 2*IW +s+l ba +s+l
2*IWba 2*IW +s+l ba 2*IW +s+l ba +s+l
2*IWba +IWex 2*IW +l
ba +IWex 2*IW +l
ba +IWex +l
IWba IWba IWba Firma B
Kein
Informationstransfer
IWba IWba IWba 2*IWba +IWex 2*IW +l
ba +IWex 2*IW +l
ba +IWex +l
IWba +IWex IWba +IWex IWba +IWex IWba +IWex IWba +IWex IWba +IWex Informationswert von B
Informationswert von A
Abbildung 35: Informationstransfer-Spiel mit einer erweiterten Auszahlungsmatrix 379 .
In diesem neuen Informationstransfer-Spiel ist der Informationstransfer genau dann ein vor-
teilhaftes Nash-Gleichgewicht, wenn gilt
ba
ba ex
2 * IW + s + l ≥ 2*
IW + IW + l (Gleichung 4-27)
Die optimale Strategie der beiden Spieler ist nun nicht mehr alleine vom Verhältnis des
Grund- zum Zusatzwerts, sondern auch vom Verhältnis des Synergieeffektes zum Zusatzwert
abhängig. Insgesamt lassen sich hierbei drei verschieden Varianten unterscheiden: Der Syner-
gieeffekt s kann gleich sein, größer sein oder kleiner sein als der Zusatzwert IW ex . Kombiniert
379 Abänderung in Anlehnung an Löbbecke, Van Fenema et al. (1999) S. 19.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 137
man diese drei Möglichkeiten mit den vier denkbaren Szenarien der Informationswerte, so
lassen sich 12 verschiedene Fälle in unserem Informationstransfer-Spiel unterscheiden. Geht
man allerdings von der realistischen Annahme aus, dass der Synergieeffekt nicht negativ sein
kann, so verbleiben nur mehr neun sinnvolle Fälle, die es zu analysieren gilt 380 .
Ist der Synergieeffekt gleich groß wie der Zusatzwert, so ist ein Spieler indifferent, ob er sei-
ne Informationen weitergeben soll oder nicht, sofern der andere Spieler bereit ist, seine In-
formationen herzugeben. Es gilt also
ba
ba ex
2 * IW + s + l = 2*
IW + IW + l (Gleichung 4-28)
Der Anreiz sich opportunistisch zu verhalten wird also geringer als im Grundmodell, da kei-
ner einen Vorteil hat, einseitig von der kooperativen Lösung abzuweichen. Obwohl in dieser
Spielsituation der Informationstransfer nur ein „schwaches“ Nash-Gleichgewicht ist, erscheint
im Vergleich zum Nash-Gleichgewicht des Nicht-Transfers eine Kooperation der beiden Fir-
men durchaus plausibel, da sich beide Firmen verbessern können, wenn sie kooperieren. Die-
se Spielsituation ist in ihrer Gesamtwirkung also dem dritten Fall (IW ex =0) unseres Grundmo-
dells sehr ähnlich. Allerdings wird durch die möglichen Synergieeffekte selbst in den Fällen 1
(IW ex >IW ba ) und 2 (IW ba >IW ex ) der Informationstransfer zu einer sinnvollen Lösungsmög-
lichkeit, sodass dies eine deutliche Verbesserung gegenüber dem ursprünglichen Modell dar-
stellt.
Wenn der Synergieeffekt größer ist als der Zusatzwert, dann wird der Verlust des Zusatzwer-
tes durch den Synergieeffekt mehr als kompensiert, da gilt
ba
ba ex
2 * IW + s + l > 2*
IW + IW + l (Gleichung 4-29)
Somit ist der beiderseitige Informationsaustausch und die Realisierung der potentiellen Syn-
ergieeffekt für beide Firmen eine optimale Strategie. Typische Beispiele für diese Situation
sind gemeinsame Forschungs- und Entwicklungsprojekte, bei denen neue Technologien und
Know-how entstehen, von denen beide Unternehmen durch die intensive Zusammenarbeit
380 Wie wir in weiterer Folge sehen werden, lassen sich diese neun Fälle noch weiter auf die vier Grundfälle
reduzieren.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 138
profitieren. Der Informationstransfer und die Kooperation erhöhen somit den Nutzen der ei-
genen Informationen und in weiterer Folge die Wissensbasis des eigenen Unternehmens. Es
kommt also durch den Informationstransfer zu einer Art Hebelwirkung der eigenen Informa-
tionen, der sich in den möglichen Synergieeffekten und neuen Wissensvorsprüngen nieder-
schlägt 381 .
Für den Fall, dass der Synergieeffekt kleiner ist als der Zusatzwert, gilt
ba
ba ex
2 * IW + s + l < 2*
IW + IW + l (Gleichung 4-30)
Absolut gesehen kommt es zu keiner Veränderung der Auszahlungsmatrix im Vergleich zum
Grundmodell des Informationstransferdilemmas. Somit kann das Dilemma auch nicht aufge-
löst werden und es ist für beide Spieler weiterhin optimal, ihre Informationen nicht zu transfe-
rieren, da die Gefahr des opportunistischen Verhaltens sehr groß ist. Im Gegensatz zum
Grundmodell kann sich aber für den Fall 1 (IW ex >IW ba ) die Grundstruktur des Spiels aufgrund
des Synergieeffektes und des Leveraging Effektes verändern. Ist nämlich die Summe der Ef-
fekte IW ba +s+l zusammen größer als der Zusatzwert IW ex , ist zumindest der beiderseitige In-
formationsaustausch besser als das Einbehalten der eigenen Informationen, da gilt
ba
ba ex
2 * IW + s + l > IW + IW
(Gleichung 4-31)
Unter dieser Bedingung verwandelt sich Fall 1 zu einem Informationstransferdilemma (Fall 2
des Grundmodells). Die Auflösung des Informationstransferdilemmas wird also auch für den
Fall, dass der Zusatzwert größer ist als der Grundwert, zu einer zentralen Frage, wenn man die
Synergieeffekte der Kooperation explizit berücksichtigt.
Zusammenfassend kann man sagen, dass Synergieeffekte dazu beitragen können, das Infor-
mationstransferdilemma zu überwinden, sofern sie ausreichend hoch sind. Tabelle 7 gibt
nochmals einen Überblick über alle 12 möglichen Fälle.
381 Vgl. Hamel, Doz et al. (1989) S. 134.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 139
s=IW ex s>IW ex s
2*IW ba +IW ex 2*IW
+l
ba +s+l <
2*IW ba +IW ex +l
Fall 1: IW ex >IW ba >0 Informationstransfer wird Informationstransfer wird wenn IW
sinnvoll
Nash-Gleichgewicht
ba +s+l>IW ex :
Informationstransferdilemma
Fall 2: 0

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 140
theoretischen Abhandlung über die Bestimmung des Zusatzwertes haben wir gesehen, dass
eine transferinduzierte Gewinnänderung beim Informationsempfänger für den ursprünglichen
Informationsbesitzer solange bedeutungslos ist, als der Informationsempfänger nicht versucht,
die zusätzlichen Gewinne zum Nachteil des Informationsbesitzers zu verwenden. Verwendet
der Informationsempfänger aber die neue Information dazu, um dem ursprünglichen Informa-
tionsbesitzer zu schaden, handelt es sich um den sogenannten „Negative Reverse Impact Ef-
fekt“, der aufgrund der Definition in Kapitel 3.4.1 bereits in der Höhe des Zusatzwertes mit
berücksichtigt ist. Daher erscheint es mehr als fraglich, ob der Leveraging Effekt gemäß der
Definition dieser Arbeit einen negativen Einflussfaktor auf die Transferentscheidung darstel-
len kann. Auch in unserem spieltheoretischen Modell ist klar ersichtlich, dass der Leveraging
Effekt keinerlei Auswirkungen auf die Transferentscheidung besitzt, da er die optimale Stra-
tegie der beiden Spieler nicht beeinflusst.
Zur besseren Veranschaulichung der hier diskutierten Ergebnisse dieses erweiterten Modells
stellt die folgende Abbildung 36 nochmals ein Zahlenbeispiel für den ursprünglichen Fall des
Informationstransferdilemmas (IW ba >IW ex ) dar.
2.Fall: IWba >IWex 2.Fall: IWba >IWex S= IW ex =1
Firma A
S< IW ex =0,5
Firma A
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Informationstransfer
Firma B
Kein
Informationstransfer
6,6 = 2,6
=
6,2 3,3
Informationstransfer
Firma B
Kein
Informationstransfer
5,5;5,5 2,6
6,2 3,3
S> IW ex =2
Firma A
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Informationstransfer
Nash-Gleichgewicht
IW ba =2
IW ex =1
l = 1
Firma B
Kein
Informationstransfer
7,7 2,6
6,2 3,3
„schwaches“ Nash-Gleichgewicht
Abbildung 36: Zahlenbeispiel des erweiterten Modells mit Synergieeffekten für den Fall des
Informationstransferdilemmas 383 .
383 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 141
Nachdem wir nun in einem ersten Schritt den Synergieeffekt und den Leveraging Effekt in
unserem Informationstransfer-Spiel berücksichtigt haben, können wir in weiterer Folge noch
den direkten Kooperationsnutzen k im erweiterten Modell integrieren. Da der direkte Koope-
rationsnutzen vom Informationstransfer in den meisten Fällen nur indirekt beeinflusst wird,
kann er auch realisiert werden, wenn keine Information zwischen den beiden Partnern ausge-
tauscht wird. Allerdings ist in diesen Fällen dann durchaus zu erwarten, dass aufgrund der
fehlenden Kommunikation die unternehmensübergreifende Zusammenarbeit und somit der
direkte Kooperationsnutzen nicht in vollem Ausmaß realisiert wird, bzw. dass die Partner nur
bedingt bereit sind zu kooperieren wenn die nötige Vertrauensbasis fehlt. In unserem Infor-
mationstransfer-Spiel können wir diesen Umstand einfach berücksichtigen indem wir den
Anteil des direkten Kooperationsnutzens, welcher ohne Informationsaustausch erreicht wer-
den kann, als Prozentsatz γ�[0,1] anschreiben. Transferieren also beide Unternehmen ihre
Informationen und kooperieren, kann der direkte Kooperationsnutzen im vollen Umfang rea-
lisiert werden, wenn allerdings nur eine oder keine Firma ihre Informationen transferiert, kann
nur ein gewisser Anteil γ*k des direkten Kooperationsnutzen realisiert werden. Erweitert man
nun das Informationstransfer-Spiel um den direkten Kooperationsnutzen, erhält man die Aus-
zahlungsmatrix in Abbildung 37.
Firma Firma AA
384 Eigenerstellung.
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Informationstransfer
2*IWba 2*IW +k+s+l
ba +k+s+l
2*IWba 2*IW +k+s+l
ba +k+s+l
2*IWba +IWex 2*IW
+l + γk
ba +IWex +l + γk
IWba IW + γk ba + γk
Firma B
Kein
Informationstransfer
IWba IW + γk ba + γk
2*IWba +IWex 2*IW
+l + γk
ba +IWex +l + γk
IWba +IWex IW + γ k
ba +IWex + γ k
IWba +IWex IW + γ k
ba +IWex + γ k
Informationswert von B
s
l
Synergieeffekt
Leveragingeffekt
Informationswert von A
k direkter Kooperationsnutzen
γ 0< γ

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Der Informationstransfer ist dann eine optimale Strategie, wenn gilt
woraus folgt
ba
ba ex
2 * IW + s + l + k < 2*
IW + IW + l + γk
(Gleichung 4-33)
k k + s > IW
ex
−γ (Gleichung 4-34)
Seite 142
Der mögliche Verlust des Zusatzwertes aufgrund des Informationstransfer muss also mittels
des Synergieeffektes und der Differenz aus direkten Kooperationsnutzen bei Informationsaus-
tausch und Kooperationsnutzen ohne Informationsaustausch kompensiert werden. Daraus
lassen sich zwei grundsätzliche Fälle für den Kooperationsnutzen unterscheiden: Wenn der
realisierte Anteil γ nahe bei 1 ist, dann ist die Differenz fast Null und unser Informations-
transfer-Spiel reduziert sich auf den bereits diskutierten Fall des Informationstransfer-Spiels
mit Synergieeffekten. Der direkte Kooperationsnutzen ist dann weitgehend vom Informations-
transfer unabhängig. Ist aber der Anteil γ nahe bei Null, dann ist die Differenz positiv und der
direkte Kooperationsnutzen steigert die Sinnhaftigkeit des Informationstransfers. Es gelten für
die Summe aus k-γk+s zwar die analogen Überlegungen wie für das Informationstransfer-
Spiel bei Synergieeffekten, allerdings wird die Vorteilhaftigkeit des Informationstransfer nun
sowohl vom Synergieeffekt als auch vom direkten Kooperationsnutzen beeinflusst. Dies kann
beispielsweise in den Fällen, in denen der Synergieeffekt kleiner als der Zusatzwert (s

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 143
als möglichen Einflussfaktor auf die Informationstransferentscheidung. Wie in diesem Modell
ersichtlich wird, spielt der direkte Kooperationsnutzen nur dann eine entscheidende Rolle,
wenn ein direkter Zusammenhang zwischen der Realisierung des Kooperationsnutzens und
des Informationstransfers besteht. Kann der direkte Kooperationsnutzen auch ohne Informati-
onstransfer realisiert werden, d.h. ist der Anteil γ gleich 1, so hat er bei der Beurteilung der
Sinnhaftigkeit des Informationstransfer keinen Einfluss, da gilt
woraus folgt
ba
ba ex
2 * IW + s + l + k ≥ 2*
IW + IW + l + γk
(Gleichung 4-35)
ex
s ≥ IW
(Gleichung 4-36)
Die Vorteilhaftigkeit des Informationstransfers ergibt sich in diesem Fall aus dem Verhältnis
zwischen dem Synergieeffekt s und dem Zusatzwert IW ex . Ein Entscheidungsträger wird in
diesem Fall daher trotz eines möglichen hohen direkten Kooperationsnutzen k keine Informa-
tionen transferieren, wenn der Zusatzwertverlust zu groß oder der Synergieeffekt zu gering
ist.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 144
4.6 Wiederholte Spiele
Obwohl der unternehmensübergreifende Informationstransfer meist Bestandteil einer länger-
fristigen Austauschbeziehung zwischen zwei oder mehr Firmen ist 385 , haben wir das Informa-
tionstransferdilemma bisher nur für den Einperioden-Fall analysiert. Allerdings findet gerade
in Wissensallianzen oder unternehmensübergreifenden Kooperationen der Informationstrans-
fer im Regelfall öfter als einmal statt. Dadurch erhalten die beteiligten Firmen die Möglich-
keit, das vorangegangene Verhalten des Partners in ihrer Informationstransferentscheidung
mit zu berücksichtigen und darauf zu reagieren. Die Unternehmen können sich daher bei
mehrmaliger Wiederholung der Entscheidungssituation strategisch verhalten und gegebenen-
falls das Verhalten des Partners entsprechend sanktionieren oder belohnen. Es gilt daher zu
prüfen, ob und wenn ja, welchen Einfluss die mehrmalige Wiederholung der Entscheidungssituation
aus spieltheoretischer Sichtweise für die beteiligten Firmen im Zusammenhang mit
dem Informationstransferdilemma hat.
4.6.1 Einführung in die Theorie wiederholter Spiele
Werden Spiele mehrmals hintereinander wiederholt, so können sich im Vergleich zu einem
rein statischen Spiel neue strategische Handlungsmöglichkeiten ergeben 386 . Durch die wiederholte
Interaktion der Spieler besteht nämlich die Möglichkeit, die Auswirkungen des eigenen
Verhaltens auf zukünftige Verhaltensweisen des Gegenspielers zu berücksichtigen und
sich somit strategisch zu verhalten. Zusätzlich hat der Spieler auch die Möglichkeit, auf das
vorangegangene Verhalten des Gegenspielers entweder mit Kooperation oder Vergeltung zu
reagieren. Damit hat ein Spieler die Möglichkeit sowohl direkt als auch indirekt – über den
Einfluss auf die künftigen Handlungen der Mitspieler 387 – auf die zukünftigen Auszahlungen
einzuwirken 388 . Durch die kontinuierliche Interaktion der Spieler entsteht somit automatisch
eine Art Kommunikation zwischen den Spielern, die sich aus verschiedenen Sequenzen von
Kooperation, Vergeltung, Drohung und Reputation zusammensetzt und die in der Entschei-
385
Vgl. von Hippel (1998) S. 76ff und Schrader (1990) S. 47ff.
386
Vgl. Holler und Illing (1993) S. 139.
387
Ein indirekter Einfluss besteht dann, wenn sich beispielsweise der Gegenspieler als Antwort auf das eigenen
Verhalten plötzlich kooperativ verhält. Dies setzt allerdings voraus, dass die eigenen Handlungen Einfluss auf
die Kooperationswahrscheinlichkeit des Gegenspielers haben.
388
Vgl. Holler und Illing (1993) S. 140.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 145
dungsfindung berücksichtigt werden muss . Die Spieler werden also versuchen, aus dem
beobachteten Verhalten des Gegenspielers Rückschlüsse auf sein zukünftiges Verhalten zu
ziehen und dies gegebenenfalls zu beeinflussen. Axelrod (1995) S. 11 spricht in diesem Zu-
sammenhang vom Schatten der Zukunft und meint
389
"Die Zukunft kann folglich einen Schatten auf die Gegenwart zurückwerfen und dadurch die
aktuelle strategische Situation beeinflussen.“
390
Je größer dieser Schatten der Zukunft ist, d.h. je bedeutsamer der Einfluss der heutigen Ent-
scheidung auf das zukünftige Verhalten des Gegenspielers und somit den zukünftigen Aus-
zahlungen des Spiels ist, desto wichtiger ist es, diesen Einfluss in der aktuellen Entschei-
dungssituation mit zu berücksichtigen. Bezieht ein Spieler nun diesen Schatten der Zukunft in
seiner Entscheidungsfindung mit ein, kann es passieren, dass die ursprünglich dominante
Strategie des statischen Spiels nicht mehr die beste Strategie im wiederholten Spiel ist. Die
Berücksichtigung des Schattens der Zukunft führt bisweilen zu völlig neuen Optimalstrate-
gien, die mitunter auch in krassem Widerspruch zu den Ergebnissen der Analyse im Ein-
Perioden-Fall stehen können. So kann es für einen Spieler durchaus rational sein, auf kurzfris-
tige Gewinne zu verzichten, wenn die Realisierung dieser Gewinne Vergeltungsmaßnahmen
der Mitspieler provozieren würden, die in späteren Perioden zu Verlusten führen . Es
kommt also zu einem Trade Off zwischen kurz- und langfristiger Gewinnmaximierung, den
der Entscheidungsträger in der wiederholten Spielsituation berücksichtigen muss. Dabei spie-
len vor allem zwei Einflussfaktoren eine entscheidende Rolle : Erstens bewerten Spieler
aktuelle Gewinne zumeist höher als zukünftige Gewinne und daher fallen die Auszahlungen
des gegenwärtigen Zuges mehr ins Gewicht als zukünftige Zahlungen. Diesen Umstand kann
man am besten in Form eines Diskontierungsfaktors berücksichtigen, der angibt, um wie viel
eine Auszahlung a im Vergleich zur vergangenen Periode reduziert wird. Dadurch entsteht
2 3
eine unendliche Reihe a+aδ+aδ +aδ +... deren Summe ist. Der Diskontparameter muss
1−
δ
also entsprechend groß sein, um den Auszahlungen in der Zukunft eine große Bedeutung für
die aktuelle Entscheidungssituation zu geben. Wenn der Diskontierungsfaktor nahe bei Null
389 Vgl. Axelrod (1995) S. 11.
390 Axelrod (1995) S. 11.
391 Vgl. Osborne und Rubinstein (1994) S. 133 und Holler und Illing (1993) S. 140.
392 Vgl. Axelrod (1995) S. 11f.
a
392
391

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 146
ist, spielt die Zukunft keine Rolle, und die Wirksamkeit von möglichen Vergeltungsmaßnah-
393
men ist sehr gering . Das wiederholte Spiel unterscheidet sich dann nicht mehr von einem
394
Ein-Perioden-Spiel .
Der zweite Einflussfaktor ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Spieler im kommenden Spiel
wieder aufeinander treffen. Spielen die Spieler das Spiel mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit
zum letzten Mal miteinander, so reduziert sich das wiederholte Spiel wieder auf den
statischen Fall ohne Wiederholungen. Da es nun keine Möglichkeit mehr gibt, in den kommenden
Perioden das Verhalten des Gegenspielers zu bestrafen oder zu belohnen, haben die
Spieler keine zusätzlichen Strategien, und es wird wieder das ursprünglich Gleichgewicht des
Ein-Perioden-Falles gespielt. Grundsätzlich unterscheidet man daher bei den Wiederholten
Spielen zwischen Spielen mit endlichem und unendlichem Zeithorizont 395 . Ein endlich wiederholtes
Spiel liegt dann vor, wenn den Spielern von Spielbeginn an exakt bekannt ist, wie
viele Perioden sie spielen werden. Da es in der letzten Periode für die Spieler rational ist, so
zu spielen wie im Ein-Perioden-Fall, wird auch richtiges Verhalten in der vorletzten Periode
von den Gegenspielern nicht mehr belohnt werden. Dies bedingt allerdings wiederum, dass
sich die Spieler auch in der vorletzten Periode so verhalten werden wie in einem statischen
Spiel. Aufgrund des Backward-Induction-Argumentes kann man diese Überlegungen bis zur
Anfangsperiode fortsetzen und die Drohung einer möglichen Bestrafung wird von Anfang an
unglaubwürdig. Dies bedeutet in weitere Folge, dass in endlichen Spielen in jeder Wiederholung
das idente Gleichgewicht wie im statischen Fall gespielt wird 396 . Im Gegensatz dazu
kann bei unendlicher Wiederholung eines Spiels durchaus kooperatives Verhalten entstehen.
Indem das Spiel unendlich lange wiederholt wird, bzw. die Spieler nie wissen, wann die letzte
Periode ist, besteht immer die Chance, abweichendes Verhalten in den darauffolgenden Perioden
vergelten, bzw. richtiges Verhalten belohnen zu können. Wenn die Spieler beispielsweise
vereinbaren eine Trigger-Strategie 397 zu spielen und ihren Mitspielern glaubhaft versichern
393
Vgl. Holler und Illing (1993) S. 140.
394
Vgl. Osborne und Rubinstein (1994) S. 136.
395
Vgl. Osborne und Rubinstein (1994) S. 134f, Rasmusen (1994) S. 121ff und Holler und Illing (1993) S.
396
Vgl. Holler und Illing (1993) S. 141.
397
Die Trigger-Strategie ist eine sehr simple Vergeltungsstrategie, bei der, nachdem einer der Spieler von der
vereinbarten Strategie abgewichen ist, sofort dauerhaft die Rückkehr zum nicht-kooperativen Gleichgewicht des
Stufenspiels ausgelöst wird. Solange daher die (abdiskontierte) Summe aller unendlichen, nicht-kooperativen
Auszahlungen inklusive des kurzfristigen Gewinnes kleiner ist als die unendliche (abdiskontierte) Summe der

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 147
können, dass sie deren abweichendes Verhalten bestrafen werden, kann kooperatives Verhal-
ten ohne bindende Vereinbarungen entstehen. Neben der Trigger-Strategie existiert eine
schier unendliche Menge 398 an möglichen Strategien, welche Spieler in einer unendlichen
Spielsituation anwenden können. Obwohl in Axelrod´s Computerturnier die Tit-for-Tat-
Strategie am erfolgreichsten abgeschnitten hat 399 , gibt es keine universell gültige Optimalstra-
tegie für unendliche Spiele. Welche Strategie schlussendlich in der jeweiligen Spielsituation
optimal, ist hängt einerseits von der gegnerischen Strategie ab und anderseits davon ob die
eigene Strategie einen glaubwürdigen Vergeltungsmechanismus besitzt, der eine Ausbeutung
verhindert.
Zusammenfassend hat daher der Schatten der Zukunft einen großen Einfluss auf die Entschei-
dungssituation, wenn die zukünftigen Auszahlungen einen großen Wert haben und die Wahrscheinlichkeit,
den anderen Spieler wieder zu treffen, sehr groß ist. Dies wiederum bedingt,
dass in wiederholten Spielen möglicherweise neue (kooperative) Optimalstrategien existieren,
die sich wesentlich von den Ergebnissen im Ein-Perioden-Spiel unterscheiden. So konnte
Axelrod (1995) S. 18 beispielsweise in seinem Computerturnier zeigen, dass in unendlich
wiederholt gespielten Gefangenendilemma-Situationen, Kooperation entstehen kann, sofern
„...die Individuen eine hinreichend große Chance haben, sich wieder zu treffen, [und damit]
... ein ausreichendes Interesse für ihre zukünftige Interaktion besitzen.“ 400
4.6.2 Das Informationstransferdilemma als wiederholtes Spiel
Unternehmensübergreifende Allianzen wie Joint Ventures oder Strategische Allianzen werden
im Regelfall meist mit einer langfristigen Perspektive gegründet 401 , wodurch es im Zeitablauf
zwangsläufig zu einer großen Anzahl an Interaktionen zwischen den beteiligten Partnern
kommt. Da der Informationsaustausch ein inhärenter Bestandteil einer jeden unternehmensübergreifenden
Zusammenarbeit ist, müssen die beteiligten Firmen während des Fortbestan-
kooperativen Auszahlungen, besitzt kein Spieler den Anreiz zu defektieren. Mehr Informationen zu Trigger-
Strategie finden sich bei Holler und Illing (1993) S. 142.
398
Siehe Axelrod (1995) S. 27ff um einen Einblick in die Variantenvielfalt möglicher Strategien zu bekommen.
399
Die Strategie Tit-for-Tat bedeutet in der ersten Periode zu kooperieren und dann immer das zu spielen, was
der Gegner im vorangegangenen Zug gemacht hat. Vgl. Axelrod (1995) S. 12 und 47.
400
Axelrod (1995) S. 18.
401 Vgl. Richards und De Carolis (2003) S. 35.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 148
des dieser Kooperationen wiederholt ihre Informationstransferentscheidungen treffen. Daher
macht es Sinn, das Informationstransferdilemma als eine wiederholte Spielsituation, in der
eine kontinuierliche Bewertung des gegnerischen Verhaltens stattfindet, zu modellieren.
Bereits das in Kapitel 3.4.2 vorgestellte Konzept der Instrumentalität zeigt, dass der langfristige
Nutzen aus der Austauschbeziehung eine wichtige Rolle bei der Bewertung eines Informationstransfers
spielt. Die Spieler versuchen demnach die zukünftigen Handlungen ihrer
Mitspieler zu antizipieren und in ihrer Informationstransferentscheidung mit zu berücksichtigen.
Empirische Untersuchungen haben gezeigt, dass die Wahrscheinlichkeit eines Informationstransfers
dabei zunimmt, je höher die Entscheidungsträger den langfristigen Nutzen aus
der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit einstufen 402 . Ebenso wurde der Einfluss
des Verhaltens in der aktuellen Periode auf die Handlungen der Mitspieler in den kommenden
Perioden bei der Informationstransferentscheidung nachgewiesen. Schrader (1990) S. 92
konnte beispielsweise zeigen, dass mit zunehmender Bedeutung der transferierten Information
die Transferneigung des Partners zunimmt.
Auch das Alter der Austauschbeziehung spielt eine wichtige Rolle für die Informationstransferentscheidung.
Während mit zunehmendem Alter der Austauschbeziehung die Wahrscheinlichkeit
eines Informationstransfers zunimmt, verliert eine einzelne Informationstransferentscheidung
um so mehr an Bedeutung für die Instrumentalität der Kooperation, je älter diese
ist 403 . Dieses Ergebnis erscheint insofern plausibel, als sich in langfristigen Allianzen nach
einiger Zeit bereits stabile Verhaltensmuster in der wiederholten Spielsituation herausgebildet
haben und somit der Einfluss einer einzelnen Entscheidung nicht mehr so arg ins Gewicht
fällt wie am Beginn der Austauschbeziehung. Die Spieler sind in einer auf Vertrauen basierenden,
längerfristigen Austauschbeziehung wahrscheinlich eher bereit, eine einmalige Defektion
des Gegenspielers als Missgeschick zu akzeptieren, als dies am Beginn einer neuen Kooperation
der Fall wäre. Kooperatives Verhalten spielt daher vor allem in den Anfangsphasen
einer neuen Allianz eine besondere Rolle und trägt damit langfristig wesentlich zum Erfolg
der Zusammenarbeit bei.
402 Vgl. Schrader (1990) S. 92, 103 und 113.
403 Vgl. Schrader (1990) S. 94ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 149
Generell kommt es daher zu einem Trade Off zwischen kurzfristiger Nutzenmaximierung,
durch Einbehaltung relevanter Informationen und der langfristigen Nutzenmaximierung auf-
grund der Instrumentalität und durch Realisierung des geplanten Kooperationszieles. Damit
dieser Trade Off entsteht, ist es allerdings notwendig, dass der Diskontierungsfaktor in unserem
Informationstransfer-Spiel groß ist, d.h. eine geringe Abdiskontierung erfolgt und die
Spieler die zukünftigen Auszahlungen sehr hoch bewerten. Diese Bedingung dürfte in den
meisten Allianzen erfüllt sein, da sich der Aufwand für die Gründung dieser Organisationen
nur rentiert, wenn eine langfristige Perspektive mit einer hohen Nutzenerwartung vorhanden
ist 404 . Daher dürften die zukünftigen Auszahlungen zumindest so lange von Bedeutung, bzw.
der Diskontierungsfaktor groß sein, als der gewünschte Kooperationsnutzen noch nicht komplett
realisiert wurde. Wenn der langfristige Nutzen in der wiederholten Spielsituation nun
hinreichend groß ist, kann es für die Spieler durchaus rational sein, ihre wichtigen Informationen
zu transferieren um eine optimale Realisierung der Kooperationsziele zu gewährleisten.
Der Informationstransfer kann dann als Investition in den langfristigen Fortbestand der Kooperation
betrachtet werden. Allerdings birgt diese Betrachtungsweise – vor allem in Forschungs-
und Entwicklungsallianzen – auch ein hohes Risiko in sich 405 . Im Sinne der Transaktionskosten
Theorie handelt es sich nämlich um sehr spezifische Investitionen, die verloren
sind (Sunk Costs), wenn die Kooperation vor Erreichung des Kooperationszieles aufgelöst
wird 406 . Verschärft wird dieses Problem durch das bereits in Kapitel 3.2 beschriebene interorganisationale
Lerndilemma. Indem jeder Partner den Anreiz hat weniger Informationen und
Erkenntnisse zu investieren als er erhält, kann es passieren, dass die Allianz vorzeitig aufgelöst
wird, sobald einer der Partner der Meinung ist genug vom anderen gelernt zu haben 407 .
Typische Beispiele für derartige Kooperationen sind Forschungs- und Entwicklungsallianzen,
in denen beide Partner ihr bestehende Know-how zur Verfügung stellen, um gemeinsam neue
Produkte oder Technologien zu entwickeln 408 . Allerdings ist die Wahrscheinlichkeit sehr
groß, dass die Partner auch im Falle Forschungskooperationen über einen längeren Zeitraum
wiederholt aufeinandertreffen und a priori kein genauer Endzeitpunkt für die Allianz existiert.
Daher ist es sinnvoll, das Informationstransferdilemma als unendliche Wiederholung des sta-
404
Vgl. Richards und De Carolis (2003) S. 35.
405
Vgl. Richards und De Carolis (2003) S. 35.
406
Vgl. Madhok und Tallman (1998) S. 331.
407
Vgl. Richards und De Carolis (2003) S. 35, Khanna, Gulati et al. (1998) S. 194 und Khanna, Gulati et al.
(2000) S. 781.
408
Vgl. Richards und De Carolis (2003) S. 36.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 150
tischen Stufenspiels modellieren. Man spricht in diesem Fall dann auch von einem Super-
spiel 409 .
Insgesamt ist die Spielsituation in unserem Informationstransferdilemma einerseits durch ei-
nen großen Diskontierungsfaktor und andererseits durch eine geringe Abbruchswahrschein-
lichkeit gekennzeichnet. Somit ist sowohl aus empirischer als auch aus spieltheoretischer
Sichtweise der Einfluss des Schattens der Zukunft sehr groß. Die mehrmalige Wiederholung
des Informationstransferdilemma-Spiels dürfte daher einen wesentlichen Einfluss auf die
Transferentscheidungen der Spieler haben und neue Lösungsmöglichkeiten und Auswege aus
dem Dilemma möglich und plausibel machen.
Diese Überlegungen sollen nun anhand eines einfachen Models, bei dem das Informationstransferdilemma
zweimal in Folge gespielt wird, illustriert werden. Wir haben zwei Spieler A
und B, von denen Spieler A eine gemischte Strategie in Form einer Wahrscheinlichkeitsverteilung
spielt 410 . In der ersten Periode spielt Spieler A zufällig mit jeweils 50 Prozent Wahrscheinlichkeit
entweder die Strategie „Informationstransfer“ oder die Strategie „Kein-
Informationstransfer“. In der zweiten Periode reagiert Spieler A auf das Verhalten von Spieler
B, indem er seine Wahrscheinlichkeitsverteilung – in Abhängigkeit des vorangegangen Verhaltens
von Spieler B – adaptiert. Hat Spieler B zuvor kooperiert steigt die Kooperationswahrscheinlichkeit
von Spieler A ebenfalls an, hat B hingegen defektiert, so nimmt die Kooperationswahrscheinlichkeit
von Spieler A ab. Spieler B kann daher mit seinem Verhalten
die Auszahlungen des Spiels indirekt über das Verhalten von Spieler A beeinflussen. Im Gegensatz
zu Spieler A spielt Spieler B ein völlig rationales Spiel, bei dem er sich am Gewinnerwartungswert
orientiert. Dies bedingt allerdings auch, dass er in der letzen Periode defektiert
und seine Informationen nicht mehr transferiert 411 . Aus Gründen der Einfachheit nehmen
wir an, der Diskontierungsfaktor δ sei 1 in unserem Spiel, d.h. die Spieler gewichten die zu-
künftigen Auszahlungen gleich wie die aktuellen Zahlungen. Die gerade beschriebene Spielsituation
ist in Abbildung 38 dargestellt. Die Zahlen im Spielbaum sind die summierten Aus-
409
Vgl. Holler und Illing (1993) S. 139.
410
Die Annahme, dass Spieler A eine gemischte Strategie spielt, kann aus der Sicht von Spieler B durchaus Sinn
machen, wenn dieser keinerlei Informationen über das Verhalten von Spieler A besitzt und Spieler A nicht rational
im Sinne der klassischen Spieltheorie spielt.
411
Vgl. Holler und Illing (1993) S. 141, Osborne und Rubinstein (1994) S. 155 und Rasmusen (1994) S. 122.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 151
zahlungen der beiden Spieler in der jeweiligen Strategiekombinationen, wenn sie zwei Infor-
mationstransfer-Spiele hintereinander spielen.
A
Transfer
0,5
¬ Transfer
0,5
A spielt eine gemischte
Strategie
B
B
Transfer
¬Transfer
Transfer
¬Transfer
A
A
A
A
Transfer
p
¬Transfer
1-p
Transfer
1-p
¬Transfer
p
Transfer
p
¬Transfer
1-p
Transfer
1-p
¬Transfer
p
B
B
B
B
B
B
B
B
Transfer
¬Transfer
Transfer
¬Transfer
Transfer
¬Transfer
Transfer
¬Transfer
Transfer
¬Transfer
Transfer
¬Transfer
Transfer
¬Transfer
Transfer
¬Transfer
Abbildung 38: Zweiperiodiges Informationstransferdilemma-Spiel 412 .
8,8
8,8
6,9
6,9
9,6
9,6
7,7
7,7
6,9
6,9
4,10
4,10
7,7
7,7
5,8
5,8
9,6
9,6
7,7
7,7
10,4
10,4
Es stellt sich nun die Frage wie sich Spieler B in der ersten Periode verhalten soll, wenn er
das Verhalten von Spieler A nicht beobachten kann. Angenommen, die Wahrscheinlichkeit
mit der Spieler A in der zweiten Periode kooperiert, sofern B in der ersten Periode ebenfalls
kooperiert hat sei p, bzw. bei Nicht-Kooperation 1-p. Des weiteren sei Π(1) der Gewinn mit
Informationstransfer und Π(0) der Gewinn ohne Informationstransfer. Dann beträgt der Ge-
winnerwartungswert von Spieler B bei Informationstransfer in der ersten Periode 413
412 Eigenerstellung.
413
Alternativ kann man das Problem mit Hilfe der allgemeinen Spielmatrix aus Abbildung 34 anschreiben. Dann
ergibt sich als Bedingung für die Vorteilhaftigkeit des Informationstransfers 0.5(p(a+c)+(1-
p)(a+d))+0.5(p(b+c)+(1-p)(b+d))>0.5((1-p)(c+c)+p(c+d))+0.5((1-p)(d+c)+p(d+d)). Daraus folgt, dass
a + b − 3c
+ d
p > −
sein muss, damit der Informationstransfer vorteilhaft ist.
4c
− 4d
8,5
8,5
7,7
7,7
5,8
5,8
8,5
8,5
6,6
6,6

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
( Π() ) = 0,
5*
( 9 p + 7(
1−
p)
) + 0,
5*
( 7 p + 5(
1 p)
)
E 1 −
(Gleichung 4-37)
und bei Nicht-Transfer
( ( 0 ) ) = 0,
5*
( 10(
1−
p)
+ 8 p)
+ 0,
5*
( 8(
1−
p)
+ p)
E Π 6
(Gleichung 4-38)
Seite 152
Damit nun der Informationstransfer eine optimale Strategie für Spieler B ist, muss der Erwar-
tungswert bei Transfer (Gleichung 4-37) größer sein als ohne (Gleichung 4-38). Formal aus-
gedrückt muss gelten
( 9 p + 7(
1−
p)
) + 0,
5*
( 7 p + 5(
1−
p)
) > 0,
5*
( 10(
1−
p)
+ 8 p)
+ 0,
5*
( 8(
1−
p)
6 p)
0 , 5*
+
(Gleichung 4-39)
Löst man Gleichung 4-39 nach p, ergibt sich als Bedingung
3
p >
(Gleichung 4-40)
4
Sofern also die bedingte Wahrscheinlichkeit p von Spieler A in der zweiten Periode seine
Informationen zu transferieren größer ist als ¾, ist es für Spieler B rational kooperativ zu
spielen und seine Informationen in der ersten Periode ebenfalls zu transferieren. Man sieht
anhand dieses Beispiels sehr schön, wie der Schatten der Zukunft einen Einfluss auf aktuelle
Handlungen von Spieler B und somit indirekt auf zukünftige Auszahlungen im Spiel hat.
Spieler B muss also den Trade Off zwischen kurzfristiger Gewinnmaximierung in der ersten
Periode und dem langfristigen Gesamtgewinn am Ende des Spiels bewerten und sich dement-
sprechend verhalten.
Auf den ersten Blick mag das Verhalten von Spieler A irrational erscheinen, da er zumindest
in der letzten Periode von Spieler B ausgebeutet wird. Dennoch kann man zeigen, dass es
auch aus der Sicht von Spieler A vorteilhaft ist, seine Informationen zu transferieren, sofern er

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 153
Spieler B in der ersten Periode zur Kooperation bewegen vermag. Der Gesamtgewinnerwar-
tungswert von Spieler A bei kooperativem Verhalten von Spieler B ist 414
( Π) = , 5*
( 6 p + 7(
1−
p)
) + 0,
5*
( 7 p + 8(
1 p)
)
E 0 −
(Gleichung 4-41)
Aus Gleichung 4-41 folgt
( Π) = . 5 p
E 7 −
(Gleichung 4-42)
Da Spieler B nur dann kooperativ spielt, wenn p>¾ und die Wahrscheinlichkeit p per Defini-
tion nicht größer als 1 sein kann, liegt der Gewinnerwartungswert von Spieler A zwischen 6.5
und 6.75. Wenn also Spieler A glaubhaft versichern kann, dass er in der ersten Periode mit
p=0.5 kooperiert und in der letzten Periode mit einer Wahrscheinlichkeit p>¾ Informationen
transferieren wird, hat er die Möglichkeit, sich besser zu stellen 415 . Sofern nämlich Spieler B
in der ersten Periode seine Informationen zur Verfügung stellt, steigt A in jedem Fall besser
aus, als wenn beide Spieler keine Informationen transferieren und nur 6 als Auszahlung erhal-
ten. Allerdings ist es für einen vollständig rationalen Spieler A natürlich am sinnvollsten, in
der zweiten Periode ebenfalls zu defektieren, nachdem Spieler B ja bereits seine Informatio-
nen transferiert hat und mit Sicherheit in der letzten Periode nicht kooperieren wird. Spieler A
könnte sich dann einen Gesamtgewinn von 7 sichern. Dieses Beispiel zeigt aber, dass Spieler
A sogar dann besser aussteigt, wenn er wirklich zu seiner naiv optimistischen Strategie steht
und in der letzten Periode eine gemischte Strategie mit p>¾ spielt. Letztendlich ist es somit
eine Frage der Glaubwürdigkeit ob Spieler B in der ersten Periode kooperiert oder nicht. Ins-
gesamt kann aber eine mehrmalige Wiederholung der Informationstransfer-Spiels zumindest
unter bestimmten Voraussetzungen zu einer Auflösung des Informationstransferdilemmas und
Vorteilen für beide Spieler führen.
414 Gemäß Annahme des Spiels verhält sich Spieler A nicht rational im Sinne der klassischen Spieltheorie. Daher
defektiert er nicht in der letzten Periode. Vielmehr hängt die Strategie von A in der zweiten Periode nur vom
Verhalten des Spielers B ab, da er mit einer Wahrscheinlichkeit p bzw. 1-p kooperiert. Spieler A spielt also eine
naiv optimistische gemischte Strategie.
415 Wenn Spieler A bemüht ist, seinen eigenen Gewinn zu maximieren, ist p=0.75 optimal.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 154
Bisher haben wir die zukünftigen Auszahlungen gleich gewichtet wie die aktuellen Zahlun-
gen, indem wir den Diskontierungsfaktor δ auf 1 gesetzt haben. Aus den theoretischen Über-
legungen in Kapitel 4.6.1 wissen wir allerdings, dass dies zu einem großen Einfluss des
Schattens der Zukunft führt. Es stellt sich daher die Frage, wie sich das ursprüngliche Modell
verändert, wenn man den Diskontierungsfaktor kleiner macht und die Spieler zukünftige Aus-
zahlungen geringer bewerten als aktuelle Zahlungen? Nehmen wir an, der Diskontierungsfak-
tor δ sei ein Wert zwischen 0 und 1, d.h. ∈[
0;
1]
wert von Spieler B bei Informationstransfer als
und bei Nicht-Transfer als
δ . Dann ergibt sich der Gewinnerwartungs-
( Π() 1 ) = 0,
5*
( 5 pδ
+ 3δ
( 1−
p)
+ 4)
+ 0,
5*
( 5 pδ
+ 3 ( 1−
p)
+ 2)
E δ
(Gleichung 4-43)
E
( Π( 0 ) ) = 0,
5*
( 5δ
( 1−
p)
+ 3pδ
+ 5)
+ 0,
5*
( 5δ
( 1−
p)
+ 3pδ
+ 3)
(Gleichung 4-44)
Aus der Bedingung, dass der Erwartungswert bei Informationstransfer (Gleichung 4-43) grö-
ßer ist als der Erwartungswert bei Nicht-Kooperation (Gleichung 4-44), ergibt sich
1 1
> +
2 4δ
p (Gleichung 4-45)
Da in Gleichung 4-45 die erste Ableitung nach δ kleiner als 0 ist, besteht ein negativer Zu-
sammenhang zwischen p und δ.
δp 1
= − < 0 2
δδ 4δ
(Gleichung 4-46)
Dies bedeutet, je kleiner der Diskontierungsfaktor δ ist, desto größer muss die Kooperations-
wahrscheinlichkeit von Spieler A in der zweiten Periode sein, damit Spieler B bereit ist, in der
ersten Periode zu kooperieren. Dieser negative Zusammenhang entspricht genau den theoreti-
schen Überlegungen von Kapitel 4.6.1. Der Schatten der Zukunft nimmt ab, je kleiner der
Diskontierungsfaktor ist. Da p nicht größer als 1 werden darf, gilt

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
und aus Gleichung 1-47 folgt, dass
1 1
p = + < 1
(Gleichung 4-47)
2 4δ
1
δ >
(Gleichung 4-48)
2
Seite 155
In unserem Beispiel darf der Diskontierungsfaktor daher δ minimal ½ werden, damit der In-
formationstransfer überhaupt noch eine rationale Strategie sein kann. Wird der Diskontie-
rungsfaktor zu klein, verliert der Schatten der Zukunft so sehr an Einfluss, dass sich das wie-
derholte Spiel auf das ursprüngliche Stufenspiel reduziert und das Informationstransferdi-
lemma nicht mehr aufgelöst werden kann.
4.6.3 Zusammenfassung
Zusammenfassend kann man sagen, dass obwohl dieses simple Modell sehr viele Einschrän-
kungen und restriktive Annahmen besitzt, es dennoch bereits einige interessante Aspekte zur
Lösung des Informationstransferdilemmas aufzeigt. Die Betrachtung des Informationstrans-
ferdilemmas als ein wiederholtes Spiel macht sowohl aus empirischer als auch aus spieltheo-
retischer Sichtweise Sinn. Aufgrund der empirischen Untersuchungen ist davon auszugehen,
dass der Schatten der Zukunft beispielsweise in Form der Instrumentalität eine wichtige Rolle
bei der Informationstransferentscheidung spielt. Aus spieltheoretischer Sicht sind ebenfalls
wesentliche Voraussetzungen für einen großen Einfluss des Schattens der Zukunft erfüllt.
Gerade in unternehmensübergreifenden Allianzen spielen langfristige Perspektiven zur Zieler-
reichung eine wesentliche Rolle 416 , was sich in einem hohen Diskontierungsfaktor nieder-
schlägt, und auch die Abbruchswahrscheinlichkeit ist in stabilen Allianzen zumindest mittel-
fristig eher sehr gering. Sofern die Spieler also daher in der Lage sind, ihr Verhalten in wie-
derholten Spielsituation wechselseitig zu beeinflussen, kann Kooperation und somit Informa-
tionstransfer entstehen.
416 Vgl. Richards und De Carolis (2003) S. 35.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 156
Allerdings ist dieses simple Modell nur sehr bedingt dazu geeignet, das Informationstransfer-
dilemma in wiederholten Spielsituationen adäquat zu analysieren. Die Einschränkungen und
Annahmen sind zu restriktiv, um es als allgemeines Modell verwenden zu können, welches
dazu geeignet ist, neue Erkenntnisse aus der Spieltheorie abzuleiten. Ein allgemeines Modell
sollte vielmehr in der Lage sein, über mehrere Perioden, verschiedenste Strategien und Verhaltensweisen
der Spieler zu berücksichtigen. Leider sind derartige komplexe und dynamische
Spiele technisch so anspruchsvoll, dass sie sich mit herkömmlichen spieltheoretischen
Methoden nur ungenügend oder nur mit hohem technischen Aufwand analysieren lassen. Daher
soll in weiterer Folge der dynamische Fall des Informationstransferdilemmas im nachfolgenden
Kapitel 5 mit Hilfe einer agentenbasierten Computersimulation nochmals im Detail
analysiert werden.
4.7 Informationstransfer aus spieltheoretischer Sichtweise
– Eine Zusammenfassung
Fasst man die spieltheoretischen Überlegungen in diesem Kapitel zum Informationstransfer
zusammen, so ergeben sich einige interessante Erkenntnisse. Ausgehend vom simplen
Grundmodell von von Hippel (1988) S. 85 wurde sukzessive versucht, das Modell zu erweitern.
Bereits anhand des Grundmodells wurde gezeigt, dass die Vorteilhaftigkeit des Informationstransfers
vom Verhältnis des Grundwertes IW ba zum Zusatzwert IW ex abhängt. Somit
lassen sich verschiedene Fälle unterscheiden. Es gibt Fälle, in denen der Informationstransfer
immer vorteilhaft ist, bzw. Fälle, in denen er nie vorteilhaft ist. Das eigentliche Problem ergibt
sich in den Fällen, in denen das Informationstransferdilemma auftritt. Im Falle des Informationstransferdilemma
wäre es für alle beteiligten Firmen kollektiv rational, ihre Informationen
gegenseitig auszutauschen. Allerdings können sich die Firmen durch einseitiges
Abweichen von der kooperativen Strategie noch besser stellen als bei Kooperation. Daher
wird aufgrund der individuellen Nutzenmaximierung das Gesamtoptimum für beide Firmen
verfehlt. In weiterer Folge wurde daher das Hauptaugenmerk auf die Lösung des Informationstransferdilemmas
gelegt.
Zuerst wurde der Einfluss von sozialen Präferenzen auf den Ausgang des Informationstransferdilemmas
untersucht. Anstatt reziprokes Verhalten als Strategie zu modellieren, versucht
man es als eine Eigenschaft in den individuellen Präferenzfunktionen zu inkludieren. Transformiert
man nun die materiellen Nutzenfunktionen der Spieler in soziale Nutzenfunktionen,
kann sich die Präferenzordnung der Spieler so verändern, dass kooperative Strategien optimal

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 157
werden können. Allerdings existieren bis jetzt keine klaren Regeln, wie diese Transformation
stattfinden soll und welche Aspekte in einer sozialen Nutzenfunktion mit berücksichtigt werden
müssen, da die Forschungsanstrengungen in diesem Bereich noch relativ jung sind 417 .
Daher hängt diese motivationsorientierte Lösung von den individuellen Eigenschaften der
einzelnen Spieler sowie dem strategischen Kontext ab und kann nur in bestimmten Einzelfällen
zur Lösung des Dilemmas beitragen.
In einem nächsten Schritt wurden die Auswirkungen von Informationsasymmetrien zwischen
den Spielern analysiert. Interessanterweise kann durch die Beseitigung von Informationsasymmetrien
das Informationstransferdilemma nicht aufgelöst werden. Zusätzliche Informationen
über das gegnerische Verhalten oder über dessen Informationswerte bringen keinen zusätzlichen
Nutzen für die Spieler. Weder Signalling noch Screening, noch Investitionen in
teure Kommunikationssysteme führen daher aus spieltheoretischer Sicht zu einer Auflösung
des Informationstransferdilemmas.
Allerdings kann die Unkenntnis der eigenen Informationswerte unter bestimmten Vorraussetzungen
zu einer Auflösung des Dilemmas führen. Indem die Spieler beispielsweise den Wert
ihrer eigenen Informationen falsch einschätzen, verändern sie unbewusst das Verhältnis zwischen
Grund- und Zusatzwert der Informationen. Daher kann selbst bei völlig rationalem
Verhalten der Spieler, der Informationstransfer zu einer dominanten Strategie werden. Da die
Unkenntnis der eigenen Informationswerte in der Praxis durchaus plausibel erscheint, dürfte
dies ein möglicher Erklärungsansatz für unternehmensübergreifenden Informationstransfer
sein.
Eine weitere Möglichkeit das Informationstransferdilemma aufzulösen, sind Änderungen der
Spielregeln. Spieler können beispielsweise verbindende Verträge vereinbaren, die Strafzahlungen
bei nicht kooperativen Verhalten vorsehen. Aufgrund dieser Strafzahlungen kommt es
zu einer Veränderung der Auszahlungsmatrix, wodurch das ursprüngliche Spiel abgeändert
wird. Unter Berücksichtigung der negativen Strafzahlungen wird dann der Informationstransfer
zu einer dominanten Strategie. Allerdings beinhaltet diese regelorientierte Lösung einige
Probleme, die es in der Praxis zu lösen gilt. So muss die optimale Höhe der Strafe a priori
bestimmt werden was im Falle von Informationen aufgrund des Informationsparadoxons nicht
417 Vgl. Falk, Fehr et al. (2003), Fehr und Fischbacher (2002) oder Fehr und Schmidt (2002).

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 158
immer möglich ist. Weiters ist es fraglich, ob der Abschluss eines Vertrages im Falle des In-
formationstransfers wirklich eine bindende Verpflichtung darstellen kann.
Neben vertraglichen Vereinbarungen wurden auch noch die Auswirkungen von zusätzlichen
Einflussfaktoren wie Synergieeffekten und direktem Kooperationsnutzen untersucht. Die ex-
plizite Berücksichtigung dieser Einflussfaktoren kann in vielen Fällen zur Auflösung des Informationstransferdilemmas
beitragen, da das Verhältnis zwischen Grund- und Zusatzwert
verändert wird. So können beispielsweise in Forschungs- und Entwicklungsallianzen hohe
Synergieeffekte in Form von neu entwickelten Technologien durch den gegenseitigen Informationsaustausch
entstehen, die den Verlust des Zusatzwertes mehr als überkompensieren.
Derartige Faktoren müssen daher explizit bei einer Informationstransferentscheidung berücksichtigt
werden.
Zum Abschluss wurden noch die Auswirkungen der mehrmaligen Wiederholung des Spiels
untersucht. Es zeigte sich, dass gerade im Falle des Informationstransfers wesentliche Voraussetzungen
für einen hohen Einfluss des Schattens der Zukunft erfüllt sind. Generell scheint
der Ansatz zur Lösung des Informationstransferdilemmas durch mehrmalige Interaktionen der
Spieler sehr vielversprechend zu sein, sodass auf diesem Gebiet noch ein großes Potential für
weitere Forschungsarbeiten liegt.
Abschließend sind die wesentlichsten Erkenntnisse dieses Kapitels in der nachfolgenden
Tabelle 8 zusammengefasst.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 159
Anmerkungen Lösung des Informationstransferdilemmas
möglich?
Ordinale Präferenzen Berücksichtigung nicht monetärer
Aspekte in der Nutzenfunktion
Ja
Soziale Präferenzen Berücksichtigung reziproken Verhaltens
in der Nutzenfunktion
Ja
Imperfekte Information Zusätzliche Information über das
Verhalten des Gegenspielers –
Signalling
Nein
Unvollständige Information Zusätzliche Information über die
Informationswerte des Gegenspielers
– Screening
Nein
Fehlende Informationen über die
eigenen Informationswerte
Ja
Regelorientierte Lösung Vertragliche Vereinbarung mit
Strafzahlungen
Ja
Erweitertes Modell
Synergieeffekte und Leveraging
Effekt
Ja
Direkter Kooperationsnutzen Ja
Wiederholte Spiele Berücksichtigung des Schattens der
Zukunft
Ja
418 Eigenerstellung.
Tabelle 8: Zusammenfassung der spieltheoretischen Erkenntnisse 418 .

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 160
5 Agentenbasiertes Simulationsmodell des Informationstransfers
„The essence of this approach is that economic phenomena
are studied as they emerge from actual (simulated)
interactions between individual, boundedly
rational, adaptive agents.“
Klos und Noteboom, 2001
Wie wir bereits im letzten Abschnitt des vorangegangen Kapitels gesehen haben, bringt die
mehrmalige Wiederholung des Informationstransferspiels neue, interessante Aspekte mit sich,
die es im Kontext des unternehmensübergreifenden Informationsaustausches zu analysieren
gilt. Allerdings ist eine dynamische Analyse des gegenseitigen Informationstransfer mit herkömmlichen
spieltheoretischen Methoden technisch so anspruchsvoll und komplex, dass eine
detaillierte Analyse nicht möglich bzw. sinnvoll erscheint 419 . Daher soll nun in weiterer Folge
mit Hilfe eines adaptiven, agentenbasierenden Simulationsmodells des gegenseitigen Informationsaustausches
im dynamischen Kontext näher untersucht und analysiert werden. Das
nachfolgende Kapitel gliedert sich wie folgt: Zuerst wird auf die Methode der agentenbasierten
Simulationsmodelle eingegangen und deren Tauglichkeit für die vorliegende Problemstellung
untersucht. Im Anschluss daran wird ein Modell des unternehmensübergreifenden Informationstransfers
entwickelt. Nach einem kurzen Abriss über die Verifikation und Validierung
von agentenbasierten Simulationsmodellen, werden dann die Ergebnisse des Modells
vorgestellt und neue Erkenntnisse daraus abgeleitet.
419 Vgl. Holler und Illing (1993) S. 139.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 161
5.1 Agentenbasierte Simulationsmodelle
Bereits seit Beginn der 60iger Jahre werden Computersimulationen in den Sozial- und Wirt-
schaftswissenschaften als Methodik eingesetzt 420 und vor allem in jüngster Zeit hat die Ver-
wendung von Simulationsmodellen für ökonomische Fragestellungen einen enormen Auf-
schwung verzeichnet 421 . Betrachtet man den Begriff Simulation ganz allgemein, so findet man
folgenden Definitionen in der Literatur:
„Simulation means driving a model of a system with suitable inputs and observing the cor-
responding outputs.“ 422
Eine ähnliche Definition findet man auch bei Law und Kelton (1991) S. 1
„In a Simulation we use a computer to evaluate a model numerically, and data are gathered
in order to estimate the desired true characteristics of the model.”
Generell geht es bei Simulationen also darum, ein reales, interaktives System von verschiede-
nen Einheiten und Akteuren als mathematisch-logisches Modell abzubilden und dann im
Rahmen von mehreren Experimenten anhand von verschiedenen Inputdaten entsprechende
Outputdaten zu generieren, mit deren Hilfe die Eigenschaften des zugrundeliegenden Systems
geschätzt werden können, um neue Erkenntnisse daraus abzuleiten (vgl. Abbildung 39).
420 Vgl. Pidd (1997) S. 3.
Inputs
Strategien
Umweltparameter
Systemparameter
Basierend auf mathematisch,
logischen Annahmen der realen Welt
Experimente
Outputs
Ergebnisse
Abbildung 39: Computersimulation und Experimente 423
421 Vgl. Axelrod (1997), Klos und Nooteboom (2001), Holland und Miller (1991), Miller (1996) und Tesfatsion
(2002).
422 Bratley, Fox et al. (1987) S. IX.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 162
Im Gegensatz zu herkömmlichen Experimenten mit menschlichen Akteuren bieten Computer-
simulationen eine Vielzahl von Vorteilen, die für deren Anwendung als Analysemethode in
den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften sprechen 424 :
1. Geringere Kosten: Einmal programmierte Simulationen können beliebig oft verwendet
und wiederholt, bzw. meist auch mit sehr geringem Aufwand adaptiert werden.
Daher entstehen enorme Kostenvorteile aufgrund der Economies of Scale, wodurch im
Regelfall Experimente mittels Computersimulationen geringere Kosten verursachen
als Experimente mit realen Personen oder Systemen.
2. Zeitvorteile: Obwohl es eine gewisse Zeit dauert, um ein Simulationsprogramm zu
implementieren, ergeben sich erhebliche Zeitvorteile aus der Verwendung von Computersimulationen
im Vergleich zu realen Experimenten und Untersuchungen. So kann
man Simulationsprogramme, nachdem sie erstellt wurden, relativ einfach für neue Experimente
und Simulationsläufe adaptieren, indem man beispielsweise Inputparameter
variiert oder einzelne Programmmodule austauscht. Weiters bieten Simulationsmodelle
den Vorteil, dass sich Effekte in dynamischen Modellen selbst über relativ lange
Zeitperioden hinweg im Zeitraffer simulieren und beobachten lassen 425 . Daher besteht
auch die Möglichkeit langfristige Auswirkungen von Strategien und Verhaltensweisen
mittels eines vernünftigen Zeitaufwandes zu studieren, was in der Praxis kaum bzw.
nur sehr eingeschränkt möglich ist.
3. Uneingeschränkte Replikaktionsmöglichkeiten: Im Gegensatz zu Experimenten in
der realen Welt können Computersimulation unter identen Rahmenbedingungen genau
und beliebig oft repliziert werden. Bereits die Auswahl anderer Versuchspersonen
kann bei realen Experimenten unter Umständen zu neuen oder anderen Ergebnissen
führen als bei der ursprünglichen Untersuchung. Daher erhöht sich durch die Verwendung
von Computersimulationen die Transparenz in der wissenschaftlichen Forschung
enorm, da die Ergebnisse von Dritten problemlos repliziert und überprüft werden können
426 .
423
Modifiziert in Anlehnung an Pidd (1997) S. 5.
424
Vgl. Pidd (1997) S. 7f, Axelrod (1997) S. 23ff, Bossel (1994) S. 13 und Bauer, Schwingenschlögl et al.
(2002) S. 120f.
425
Vgl. Bauer, Schwingenschlögl et al. (2002) S. 121 und Bossel (1994) S. 13..
426 Vgl. Axelrod (1997) S. 32.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 163
4. Risikominimierung: Simulationen bieten die Möglichkeit Extremsituationen ohne
Risiko für die beteiligten Personen zu untersuchen. Mit Hilfe von Simulationen kann
man Extremsituationen, die man in der Praxis kaum findet, bzw. deren Dynamik zum
Zusammenbruch des gesamten System führen würden, gefahrlos untersuchen und
mögliche Strategien und deren Auswirkungen auf das Gesamtsystem testen 427 . So
verwendet man beispielweise Simulationen für Trainingszwecke, um Personen für Ex-
tremsituationen zu schulen, wie dies z.B. bei Piloten am Flugsimulator erfolgt 428 .
5. Analysierbarkeit der Ergebnisse: Ein besonderer Vorteil von Simulationsmodellen
ist die Möglichkeit, eine große Menge an künstlichen Daten zu erzeugen. Dadurch fal-
len sämtliche Erhebungsfehler in Form von fehlenden, falschen oder unkontrollierten
Daten automatisch weg, da der Modellierer selber entscheidet, welche Daten er mit
seinen Simulationsläufen generiert und archiviert. Zum anderen können sämtliche
Einschränkungen statistischer Auswertungsmethoden aufgrund zu kleiner Samplegrößen
durch zusätzliche Simulationsläufe und -daten nahezu beliebig aufgehoben werden
429 .
Allerdings stellt die Simulation nur eine Möglichkeit dar, um ein reales, interaktives System
zu analysieren. Neben Computersimulationen könnte man auch versuchen mit dem Realsystem
zu experimentieren. Allerdings ist dies in den meisten sozialen Systemen nur bedingt
oder gar nicht möglich, da entweder die Kosten zu hoch wären oder der experimentelle Eingriff
ins System zu viele negative Auswirkungen auf das System selbst hätte 430 . Weitere Analysemöglichkeiten
sind, das Modell entweder physisch – etwa als 1 zu 1 Modell – nachzubauen
oder ein mathematisches Modell zu erstellen. Mathematische Modelle können schlussendlich
wiederum analytisch oder mittels Simulation untersucht werden. Die folgende Abbildung
40 gibt einen Überblick über die beschriebenen Analysemöglichkeiten von komplexen, interaktiven
Systemen.
427
Vgl. Bossel (1994) S. 13 und Celler (1982) S. 2f.
428
Vgl. Bratley, Fox et al. (1987) S. 3.
429
Vgl. Bauer, Schwingenschlögl et al. (2002) S. 121 und Axelrod (1997) 27.
430 Vgl. Bossel (1994) S. 12.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Experimente mit
dem Realsystem
System
System
Physisches
Modell
Experimente mit
einem Modell
Analytische
Lösung
Mathematisches
Modell
Analyse mittels
Simulation
Abbildung 40: Möglichkeiten zur Analyse eines komplexen, interaktiven Systems 431 .
Seite 164
Gerade in den Sozial- und Wirtschaftswissenschaften stehen häufig komplexe, adaptive sozia-
le Systeme im Mittelpunkt des Forschungsinteresses. Diese sozialen Systeme bestehen aus
einem Netzwerk von adaptiven Akteuren (=Agenten), die durch ihre gegenseitigen Interaktio-
nen die Dynamik des Systems endogen erzeugen 432 . Auf der Makroebene können die aggre-
gierten Ergebnisse des Systems zumeist beobachtet und interpretiert werden, ohne das
zugrundeliegende Verhalten der Agenten im Detail zu kennen. Da die im Mittelpunkt des
Forschungsinteresses stehenden Interaktionseffekte der Agenten und Wirkungsweisen des
Realsystems aber weitgehend unbekannt sind, ist im Regelfall die physische Nachbildung von
sozialen Systemen nicht möglich. Somit lassen sich diese Zusammenhänge nicht so einfach
nachbilden wie Auto- oder Flugzeugmodelle. Des weiteren sind die untersuchten Systeme
häufig auch so komplex, dass man sie nicht mehr mit herkömmlichen mathematisch-
analytischen Modellen untersuchen kann 433 . Dann sind Simulationen die einzige Möglichkeit,
um diese komplexen, adaptiven Sozialen Systeme in einem dynamischen Kontext zu analysie-
ren.
Aufgrund der komplexen, adaptiven Struktur der zu untersuchenden Systeme im sozialwis-
senschaftlichen Kontext, haben sich in jüngster Zeit insbesondere adaptive agentenbasierte
431 Übernommen aus Law und Kelton (1991) S. 4.
432 Vgl. Holland und Miller (1991) S. 365.
433 Vgl. Holland und Miller (1991) S. 366 und Law und Kelton (1991) S. 1.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 165
Simulationsmodelle verstärkt als Untersuchungsmethode in der Literatur durchgesetzt 434 . Die
Grundidee hinter diesem methodischen Ansatz lässt sich folgendermaßen beschreiben:
„In this approach fundamental social structures and group behaviors emerge from the interactions
of individuals operating in artificial environments under rules that place only bounded
demands on each agent´s information and computational capacity.” 435
Im wesentlichen bestehen diese adaptiven, agentenbasierten Simulationen aus drei grundlegenden
Bestandteilen 436 :
1. Agenten:
Zum ersten benötigt man eine Vielzahl von adaptiven Agenten, die über unterschiedliche
Eigenschaften und Verhaltensmaßnahmen verfügen. Diese unterschiedlichen Eigenschaften
und Verhaltensmaßnahmen können einerseits fix vorgegeben sein, d.h. sie
sind für die gesamte Simulationsdauer entweder konstant oder sie werden anderseits
im Zeitverlauf aufgrund von Interaktions- oder Lerneffekten kontinuierlich verändert
und angepasst.
2. Umwelt:
Weiters benötigt man eine künstliche Umwelt, in der sich die Agenten bewegen und
interagieren können. Diese Umwelt kann die verschiedensten Formen und Ausprägungen
annehmen und von künstlichen Landschaften oder Märkten bis hin zu abstrakten
Kommunikationsstrukturen oder Ressourcenverteilungen reichen.
3. Regeln:
Zum Schluss werden dann noch verschiedene Regeln zur Steuerung des Agentenverhaltens
benötigt, die vorgeben, wie sich die Agenten untereinander als auch im Zusammenspiel
mit der Umwelt verhalten.
Innerhalb dieses Frameworks wird ein Agent dann als adaptive bezeichnet, wenn er in
seinem jeweiligen Kontext, den ihm zur Verfügung stehenden Aktionen, einen bestimmten
Wert zuordnen kann (z.B. Gewinn, Nutzen, Auszahlungen etc.) und er im Zeitverlauf
434 Vgl. Holland und Miller (1991), Klos und Nooteboom (2001), Tesfatsion (2002), Axelrod (1997) S. 26,
Natter, Mild et al. (2001), Miller, Butts et al. (2002) und Epstein und Axtell (1996).
435
Epstein und Axtell (1996) S. 4.
436 Vgl. Epstein und Axtell (1996) S. 17f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 166
versucht diesen Wert zu maximieren 437 . Die Agenten versuchen also ständig, ihr eigenes
Verhalten an die geänderten Umweltbedingungen und das Verhalten der anderen Agenten
anzupassen, um ihre eigenen Ziele möglichst optimal zu erreichen. Dies gelingt ihnen, in-
dem sie ihre Entscheidungen aufgrund der Verhaltensregeln treffen, welche sie auf Basis
von aktuellen Informationen aus der Umwelt oder von anderen Agenten adaptieren und
anpassen. Die nachfolgende Abbildung 41 gibt einen einfachen schematischen Überblick
über die Funktionsweise von adaptiven, agentenbasierten Simulationssystemen.
Aggregiertes, dynamisches Verhalten des Systems
Regeln
Interaktion
und Beobachtung
Umwelt
Agenten
Umwelt
Adaptierung
und Lernen
Informationen
Ressourcen
Ziele und Nutzen
Adaptierung
und Lernen
Adaptierung
und Lernen
Entscheidungsregeln
und
Verhaltensmaßnahmen
Agent
Entscheidungen
Aktionen
Abbildung 41: Einfache schematische Darstellung adaptiver, agentenbasierter Simulationssysteme 438 .
Aufgrund seiner besonderen Eigenschaften ist dieser Ansatz besonders gut geeignet, um die
sozialen Interaktionen von verschieden Agenten in einem komplexen, dynamischen System
zu analysieren 439 . Eine der Haupteigenschaften von adaptiven, agentenbasierten Simulations-
modellen ist nämlich, dass durch die Interaktion von heterogenen Agenten, die simple Verhal-
tensregeln befolgen, sehr komplexe Dynamiken des untersuchten Systems endogen erzeugt
werden können 440 . Hierbei sind die Möglichkeiten so vielfältig, dass es meist a priori gar nicht
437 Vgl. Holland und Miller (1991) S. 365.
438 Eigenerstellung.
439 Vgl. Klüver, Stoica et al. (2003) Absatz 2.5.
440 Vgl. Holland und Miller (1991) S. 366.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 167
möglich ist vorauszusagen, welche Strukturen und Verhaltensweise selbst in einem simplen
Simulationsmodell entstehen können. Somit entstehen häufig auch völlig unerwartete Resulta-
te, die zu neuen Erkenntnissen und theoretischen Ansätzen führen. Damit man allerdings die-
se Ergebnisse auch verstehen und interpretieren kann, ist es notwendig, die zugrundeliegenden
Annahmen, Agenten und Regeln möglichst einfach zu modellieren 441 . Nur wenn wir
sämtliche Inputs und Annahmen in unseren Simulationsmodellen auch verstehen, besteht die
Möglichkeit, die resultierenden Interaktionseffekte zu erfassen. So meint beispielsweise
Axelrod (1997) S. 26
„The complexity of agent-based modeling should be in the simulated results, not in the assumptions
of the model.“
Ein weiterer Vorteil von adaptiven, agentenbasierten Simulationsmodellen zur Analyse von
komplexen Sozialen Systemen ist die Möglichkeit, Modelle mit heterogenen Entscheidungsträgern
und Agenten zu modellieren. In der klassischen Ökonomie 442 wird häufig von homogenen
Agenten, die sich völlig rational verhalten, ausgegangen. Allerdings stellt diese Annahme
eine völlig unzulässige Vereinfachung der Realität dar, da weder alle ökonomischen
Akteure homogene Eigenschaften besitzen noch wirklich vollständig rational sind. 443 . Mit
Hilfe von agentenbasierten Simulationen können nun zum einen beliebig große, heterogene
Populationen von verschiedenen Agenten modelliert werden und zum anderen kann man die
Agenten auch beschränkt rational modellieren, indem man ihnen nur eingeschränkte Informationen
oder Verhaltensweisen zur Verfügung stellt 444 . Die Methode adaptiver, agentenbasierte
Simulationssysteme ist somit die beste Annäherung zur realistischen Modellierung komplexer,
dynamischer sozialer Systeme, die uns derzeit zur Verfügung steht.
Zusammenfassend stellen Simulationsmodelle daher ein mächtiges Analysetool zur Untersuchung
von komplexen Systemen dar. So streicht beispielsweise Axelrod (1997) S. 25 den
besonderen Stellenwert der Simulation als neue Methode hervor und spricht inzwischen von
einer dritten Möglichkeit – neben Induktion und Deduktion – wissenschaftliche Forschung zu
betreiben. Insbesondere adaptive, agentenbasierte Simulationsmodelle stellen einen interes-
441
Vgl. Law und Kelton (1991) S. 301.
442
Vgl. Williamson (1985), Barney (1986), Kreps (1990) und Varian (1996).
443 Vgl. Epstein und Axtell (1996) S. 1f.
444 Vgl. Arthur (1991) S. 353.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 168
santen neuen Ansatz zur Modellierung von komplexen sozialen Systemen dar, mit deren Hilfe
man bisherigen Unzulänglichkeiten in bestehenden Forschungsmethoden vermeiden kann.
5.2 Das Modell
Nachdem im letzten Abschnitt gezeigt wurde, dass adaptive, agentenbasierte Simulationssys-
teme eine geeignete Methode zur Analyse von komplexen, interaktiven sozialen Systemen
sind, soll nun in diesem Teilkapitel unser Informationstransferdilemma in einem dynamischen
Kontext mit Hilfe dieser neuen Methode untersucht werden. Dem Grundgedanken von adaptiven,
agentenbasierten Modellen folgend, soll das Modell von den Annahmen und der Modellierung
her möglichst einfach gehalten werden, damit die resultierenden Resultate logisch
erfasst und interpretiert werden können 445 . Aus diesem Grund wird die Anzahl der verschiedenen
Firmen (=Agenten) in unserem Modell auf vier Stück beschränkt.
Gegeben seien vier verschiedene Firmen, welche alle in einem wissensintensiven Markt –
beispielsweise der Biotechnologiebranche – agieren und in Konkurrenz miteinander stehen.
Weiters nehmen wir an, dass jeweils zwei dieser vier Firmen eine langfristige Kooperation in
Form einer gemeinsamen Forschungs- und Entwicklungsallianz eingehen können, wodurch
sich der Wettbewerbsdruck von der einzelnen Firma weg, hin zu einem Konkurrenzkampf
zwischen den beiden Wissensallianzen verlagert. Kooperieren die beiden Firmen innerhalb
der Allianz nun untereinander, d.h. tauschen sie ihre Informationen gegenseitig aus, so können
sie ihre neuen Produkte schneller entwickeln und auf den Markt bringen, was ihnen gegenüber
der anderen Allianz einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Indem die Firmen defektieren
und ihre eigenen Informationen nicht zur Verfügung stellen, können sie allerdings auch
versuchen ihren eigenen Partner in der Allianz auszunutzen, um an dessen wertvolle
Informationen zu gelangen. Innerhalb der eignen Allianz spielen die einzelnen Firmen daher
jeweils das bereits bekannte Informationstransferdilemma Spiel (vgl. Abbildung 42).
In Abhängigkeit davon wie sich die Firmen in der Allianz verhalten, verfügt die Allianz über
eine unterschiedliche Allianzperformance, die wiederum einen direkten Einfluss auf den
Marktanteil der Allianz am Gesamtmarkt hat. Kooperieren beide Spieler und tauschen ihre
445 Vgl. Axelrod (1997) S. 26 und Law und Kelton (1991) S. 300f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 169
Informationen aus, so ist die Allianzperformance 8, d.h. hoch 446 . Kooperiert nur einer der bei-
den Partner, so wird zumindest ein Teil der Informationen ausgetauscht und die Allianz ver-
fügt über eine mittlere Performance von 7. Defektieren hingegen beide Spieler, so kommt
kein Informationstransfer zustande und die Allianzperformance ist mit 6 niedrig. Gewinnt
eine Allianz nun den Wettbewerb im Markt gegenüber der anderen Allianz, so kann sie den
gesamten Markt für sich gewinnen, sind beide Allianzen gleich gut, so erhält jede Allianz
genau die Hälfte des Marktes zugeteilt. Die nachfolgende Abbildung 42 gibt einen Überblick
über das soeben beschriebene Grundmodell.
Firma 1
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Marktgewinn/ Kooperationsgewinn
Allianzperformance 1 Allianzperformance 2
Firma 2
Informations- Kein
transferInformationstransfer 4,4 2,5
5,2 3,3
8 7
7 6
Konkurrenz
Vergleich
Firma 3
8 7
7 6
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Informationstransfer-Dilemma
Abbildung 42: Schematischer Modellüberblick 447 .
Firma 4
Informations- Kein
transferInformationstransfer 4,4 2,5
5,2 3,3
In den nachfolgenden Abschnitten werden nun die einzelnen Bestandteile des Modells herge-
leitetet und im Detail erklärt. Aufbauend auf den drei Bestandteilen von adaptiven, agenten-
basierten Systemen werden zuerst die Umwelt, dann die Firmenagenten und am Schluss die
Regeln des Modells beschrieben 448 .
446 Die Allianzperformance entspricht der Summe der jeweiligen individuellen Auszahlungen des Informations-
transferdilemma-Spiels.
447 Eigenerstellung.
448 Vgl. Kapitel 5.1.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 170
5.2.1 Die Umwelt
In unserem Modell agieren die vier konkurrierenden Firmen in einem wissensintensiven
Markt, der durch das Marktvolumen m charakterisiert wird. Dieses Marktvolumen m ist ein
einfacher Inputparameter des Modells, der die Größe des realen Marktvolumens in monetären
Termen festlegt. Je größer das reale Marktvolumen m ist, desto größer ist der Markt der auf-
geteilt wird und desto höhere Marktgewinne kann eine (erfolgreiche) Allianz machen. Im
Rahmen eines Simulationslaufes bleibt das Marktvolumen m konstant und verändert sich
nicht.
Der zweite wesentliche Bestandteil unserer Modellumwelt ist das Verhalten der anderen Agenten.
Bereits Holland und Miller (1991) S. 365 schreiben, dass die Umwelt eines adaptiven
Agenten die anderen Agenten im System beinhaltet und jeder Agent bei seiner Beurteilung
der Umwelt das Verhalten der anderen Agenten im System explizit berücksichtigen muss.
Jede Firma in unserem Modell sieht sich daher auf zwei verschiedenen Ebenen mit möglichen
Umweltentwicklungen aufgrund des Verhaltens der anderen Agenten konfrontiert. Die erste
Ebene ist das Verhalten des Partners innerhalb der Allianz. Da die Auszahlungen des Informationstransferdilemma-Spiels
nicht nur von der eigenen Strategie, sondern auch von der
Strategie des Partners abhängen, muss ein Spieler die Verhaltensmöglichkeiten des Partners
explizit berücksichtigen. Grundsätzlich lassen sich im Informationstransferdilemma-Spiel
zwei mögliche Umweltzustände identifizieren:
1. D1 Partner spielt „Informationstransfer“:
• Informationstransfer / Informationstransfer
• kein Informationstransfer / Informationstransfer
2. D2 Partner spielt „Kein-Informationstransfer“:
• Informationstransfer / kein Informationstransfer
• kein Informationstransfer / kein Informationstransfer
In Kombination mit den beiden eigenen Strategien ergeben sich dann vier mögliche Auszahlungsvarianten,
die zu unterschiedlichen Ergebnissen für die einzelnen Firmen führen 449 . Da
der Spieler i aber a priori nicht weiß wie sich sein Partner verhalten wird, muss er den beiden
Umweltzuständen D1 und D2 zum jeweiligen Zeitpunkt t eine subjektive Eintrittswahrscheinlichkeit
xt,i zuordnen (vgl. Abbildung 43). Die Annahme subjektiver Wahrscheinlichkeiten ist
zwar eine Abweichung zur klassischen Spieltheorie, die nach einer optimalen Lösung gege-
449 Für eine ausführliche Beschreibung des Informationstransferdilemma-Spiels siehe Kapitel 3.3 und 4.1.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 171
ben der optimalen gegnerischen Strategien sucht. Allerdings ist die Verwendung von subjek-
tiven Wahrscheinlichkeiten in der Literatur eine etablierte Methode, um beschränkte Rationa-
lität zu modellieren 450 , welche interessante Modellierungsmöglichkeiten und Verbesserungen
mit sich bringt 451 .
Firma 1
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
Firma 2
Kein
InformationsInformationstransfertransfer x t,i
1-x t,i
4,4 2,5
5,2 3,3
x t,i
1-x t,i
D 1 : Partner kooperiert
D 2 : Partner defektiert
Abbildung 43: Subjektive Wahrscheinlichkeiten der Umweltzustände
im Informationstransferdilemma-Spiel 452 .
Die zweite Ebene ist das Verhalten der gegnerischen Allianz am Markt. Je nachdem wie sich
die konkurrierenden Firmen verhalten, verfügt die gegnerische Allianz über eine unterschied-
liche Allianzperformance. Die Allianzperformance ergibt sich aus der Summe der individuel-
len Auszahlungen des Informationstransferdilemma-Spiels der beiden Spieler in der Allianz.
Aufgrund der vier möglichen Strategiekombinationen im Informationstransferdilemma-Spiel
ergeben sich bei einem symmetrischen Spiel drei verschiedene Umweltzustände für die Per-
formance der gegnerischen Allianz:
1. Z1 Beide Spieler kooperieren:
Allianzperformance ist 8
2. Z2 Einer der beiden Spieler defektiert:
Allianzperformance ist 7
3. Z3 Beide Spieler defektieren:
Allianzperformance ist 6
Da Spieler i zum Zeitpunkt t wiederum nicht weiß, wie sich die generische Allianz verhalten
wird, kann er jedem dieser drei möglichen Umweltzustände Z1 bis Z3 nur eine subjektive Ein-
trittswahrscheinlichkeit pZ,t,i mit Z∈{1,2,3} zuordnen (vgl. Abbildung 44).
450 Vgl. Kadane und Learkey (1982) S. 115.
451 Vgl. Kadane und Larkey (1983) S. 1375f.
452 Eigenerstellung.

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Allianzperformance
8 Z1 7
p 1
7 Z2 6
p p2/2 2/2 2/2
Z2
p p2/2 2/2 2/2
Z3
p 3
P 1,t,i
P 2,t,i
P 3,t,i
Z 1 : Gegnerische Allianz spielt 8
Z 2 : Gegnerische Allianz spielt 7
Z 3 : Gegnerische Allianz spielt 6
Abbildung 44: Subjektive Wahrscheinlichkeiten der
Umweltzustände aufgrund der gegnerischen Allianzperformance 453 .
Seite 172
Aus Sicht der eigenen Allianz kann man diese verschiedenen Umweltzustände auch als ag-
gregierte Metastrategien, die sich aus der Kombination der einzelnen Verhaltensweisen der
beiden Kooperationspartner ergeben, interpretieren. Jede Allianz verfügt demnach über drei
mögliche Metastrategien, die zu einer unterschiedlichen Allianzperformance führen: beider-
seitige Kooperation, beiderseitige Defektion und einseitige Defektion.
Kombiniert man nun diese drei möglichen Umweltzustände der gegnerischen Allianzperfor-
mance mit den eigenen Metastrategien, so ergeben sich aus Sicht einer Allianz neun verschie-
dene Fälle für die Aufteilung des Marktgewinnes (vgl. Tabelle 9) 454 . Aufgrund der Symmetrie
im Spiel existieren in mehreren Umweltzuständen idente Fälle, die zu einem Fall zusammen-
gefasst werden können, wodurch im Endeffekt sieben unterschiedliche Fälle verbleiben.
Allianz 1
Z3: 6
Allianz 2
Z2: 7 Z1: 8
Z3: 6 Fall 3 Fall 4 Fall 4
Z2: 7 Fall 7 Fall 6 Fall 5
Z1: 8 Fall 2 Fall 2 Fall 1
Tabelle 9: Mögliche Fälle zur Aufteilung des Marktgewinns 455 .
Im nachfolgenden werden diese sieben Fälle aus Sicht der ersten Allianz A1 beschrieben:
1. Fall:
Sämtliche Spieler kooperieren und sowohl die erste Allianz A1 als auch die zweite Al-
lianz A2 verfügen jeweils über eine Allianzperformance von 8. Dann erhält jede Alli-
m
anz die Hälfte des Marktes . Dieser Fall kann nur im Umweltzustand Z1 eintreten.
2
453 Eigenerstellung.
454 Für eine detaillierte Beschreibung des Marktaufteilungsmechanismus siehe Kapitel 5.2.3.
455 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
2. Fall:
Seite 173
Die erste Allianz A1 kooperiert und verfügt über eine Performance von 8, während in
der zweiten Allianz A2 zumindest einer der Spieler defektiert und die Performance nur
7 beträgt. Allianz A1 gewinnt somit den gesamten Markt m, während die zweite Alli-
anz A2 in diesem Fall gar nichts erhält. Dieser Fall kann in den Umweltzuständen Z2
und Z3 eintreten.
3. Fall:
Weder die erste Allianz A1 noch die zweite Allianz A2 kooperieren. Beide Allianzen
verfügen dann über eine Performance von 6 und jede Allianz erhält wieder die Hälfte
m
des Marktes . Dieser Fall kann nur im Umweltzustand Z3 auftreten.
2
4. Fall:
Wenn die erste Allianz A1 nicht kooperiert und über eine Performance von 6 verfügt,
verliert sie den Markt, sofern zumindest einer der beiden Spieler in Allianz A2 koope-
riert. Dann erhält die erste Allianz A1 keinen Marktgewinn und A2 erhält den gesam-
ten Markt m. Dieser Fall kann in den Umweltzuständen Z1 und Z2 auftreten.
5. Fall:
In der ersten Allianz A1 defektiert einer der beiden Spieler, was zu einer mittleren Al-
lianzperformance von 7 führt, während in der zweiten Allianz A2 alle Spieler koope-
rieren und somit eine Performance von 8 erreichen. Dann verliert die erste Allianz A1
den gesamten Markt m an die Allianz A2. Dieser Fall kann nur im Umweltzustand Z1
eintreten.
6. Fall:
Beide Allianzen A1 und A2 verfügen jeweils über eine Allianzperformance von 7 und
teilen sich somit den Markt m gleichmäßig untereinander auf, d.h. jede Allianz erhält
m
. Dieser Fall kann nur im Umweltzustand Z2 eintreten
2
7. Fall:
Allianz A1 verfügt über eine Allianzperformance von 7 und gewinnt den gesamten
Markt m, da in der zweiten Allianz A2 niemand kooperiert. Dieser Fall kann im Um-
weltzustand Z3 eintreten.
Vergleicht man nun diese sieben Fälle anhand der drei Metastrategien einer Allianz, so zeigt
sich, dass diese Strategien einen unterschiedlichen Einfluss auf den möglichen Kooperations-
gewinn der Allianz haben. Während es durch die Strategie Kooperation im schlechtesten Fall

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 174
zu einer gleichmäßigen Marktaufteilung kommt, können die beiden anderen Strategien auch
zu einem völligen Verlust des Marktes führen. Weiters kann eine Allianz bei einseitiger De-
fektion theoretisch alle drei Marktaufteilungsmöglichkeiten realisieren, wohingegen sie im
besten Fall bei der beiderseitigen Defektion nur die Hälfte des Marktes erhält. Es besteht da-
her ein Trade Off zwischen dem optimalen Verhalten der Spieler innerhalb der Allianz und
der Allianzperformance am Markt. Die einzelnen Entscheidungsträger müssen daher bei ihrer
Informationstransferentscheidung die möglichen Umweltzustände aufgrund der gegnerischen
Allianzperformance sowie die Auswirkungen der eigenen Strategien auf die eigene Allianz-
performance explizit berücksichtigen.
Die nachfolgende Abbildung 45 fasst die soeben beschriebenen sieben Fälle noch einmal an-
hand der drei Metastrategien aus Sicht der ersten Allianz A1 zusammen.
Kooperation
� Fall 1: Z1
A1 und A2 spielen 8
Gewinn:
A1=m/2 und A2=m/2
� Fall 2: Z2 + Z3
A1 spielt 8 und gewinnt
Gewinn:
A1=m und A2=0
Beiderseitige Defektion
� Fall 3: Z3
A1 und A2 spielen 6
Gewinn:
A1=m/2 und A2=m/2
� Fall 4: Z1+Z2
A1 spielt 6 und A2 gewinnt
Gewinn:
A1=0 und A2=m
Einseitige Defektion
� Fall 5: Z1
A1 spielt 7 und A2 spielt 8
Gewinn:
A1=0 und A2=m
� Fall 6: Z2
A1 und A2 spielen 7
Gewinn:
A1=m/2 und A2=m/2
� Fall 7: Z3
A1 spielt 7 und A2 spielt 6
Gewinn:
A1=m und A2=0
Abbildung 45: Mögliche Fälle der Marktgewinnaufteilung anhand der drei Metastrategien 456 .
456 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 175
5.2.2 Die Firmenagenten
Wie bereits in der Einleitung zu diesem Kapitel angesprochen wurde, sind die Firmen als a-
daptive Agenten modelliert. Die bedeutet einerseits, dass die Firmen ihren verschiedenen
Strategien in den jeweiligen Umweltzuständen einen bestimmten Wert (Gewinn) zuordnen
und andererseits, dass diese Firmen bemüht sind, im Laufe der (Simulations-)Zeit diesen Wert
(Gewinn) zu maximieren 457 . Damit diese adaptiven Firmen dieses Ziel erreichen können, ver-
fügen sie intern über verschiedene Zustände, Eigenschaften und Verhaltensregeln 458 . Während
die Eigenschaften im gesamten Simulationsverlauf konstant bleiben, können sich die Zustän-
de im Laufe der Zeit an aktuelle Entwicklungen anpassen. Dadurch erhalten die Firmen die
Möglichkeit zu lernen und sich adaptiv zu verhalten.
Grundsätzlich wird jede Firma durch folgende Eigenschaften, die am Beginn eines Simulationslaufes
festgelegt werden, charakterisiert:
• Basis-Kooperationserwartung: Vi∈[0,1]
Ist die subjektive Erwartungshaltung der Firma i, dass der eigene Partner in der Allianz
zumindest mit einer Wahrscheinlichkeit von Vi kooperiert. Diese Basis-
Kooperationserwartung ist ein Anfangswert, den Spieler i im Zeitverlauf aufgrund des
Verhaltens seines Partners anpasst. Er verfügt somit zu jedem bestimmten Zeitpunkt t
über einen verhaltensabhängigen Zustand vt,i, der seine Erwartungshaltung über die
Kooperationswahrscheinlichkeit seines Partners ausdrückt. Zusätzlich ist Vi auch die
Untergrenze für diese subjektive Kooperationswahrscheinlichkeit vt,i. Beträgt beispielsweise
Vi=0,2, so schätzt dieser Spieler i die Kooperationswahrscheinlichkeit vt,i
seines Partner zumindest immer auf 20% ein, egal wie oft sein Partner in der Vergangenheit
bereits defektiert hat. Diese Basis-Kooperationserwartung ist daher unabhängig
vom Verhalten des Partners und kann auch als naive Kooperationserwartung bezeichnet
werden. Die Basis-Kooperationserwartung kann Werte zwischen Null und
Eins annehmen.
• Fehlerwahrscheinlichkeit: Fi∈[0,1]
Die Fehlerwahrscheinlichkeit Fi gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit Spieler i von
seiner berechneten Optimalstrategie abweicht. Dieser Parameter dient dazu, um eine
gewisse stochastische Dynamik im System zu generieren. Ist die Fehlerwahrschein-
457
Holland und Miller (1991) S. 365.
458
Vgl. Epstein und Axtell (1996) S. 4.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 176
lichkeit Fi gleich Null, so verhalten sich die Firmen im Sinne ihrer Entscheidungsre-
geln völlig rational und deterministisch.
• Gedächtnistiefe Partner: Pi∈[1,400]
Die Gedächtnistiefe Partner Pi gibt, an über wieviele Perioden in der Vergangenheit
sich Spieler i das Verhalten seines Partners merkt. Je größer die Gedächtnistiefe Pi ist,
desto vollständiger sind die Informationen von Spieler i über das Verhalten seines
Partners in der Vergangenheit. Ist die Gedächtnistiefe kleiner als die maximale Perio-
denanzahl, so vergisst Spieler i das Verhalten seines Partner nach einiger Zeit wieder
und merkt sich nur das Verhalten der letzten Pi Perioden.
• Gedächtnistiefe gegnerische Allianz: Ai∈[1,400]
Die Gedächtnistiefe Partner Ai gibt an, über wieviele Perioden in der Vergangenheit
sich Spieler i das Verhalten der generischen Allianz merkt. Je größer die Gedächtnis-
tiefe Ai ist, desto vollständiger sind die Informationen von Spieler i über das Verhalten
der gegnerischen Allianz in der Vergangenheit. Ist die Gedächtnistiefe kleiner als die
maximale Periodenanzahl, so vergisst Spieler i das Verhalten der gegnerischen Allianz
nach einiger Zeit wieder und merkt sich nur das Verhalten der letzten Ai Perioden.
• Strategietyp: Si∈[0,1]
Jeder Spieler i kann entweder eine rationale Strategie oder alternativ eine Vertrauens-
strategie spielen. Wenn Si = 1 ist, spielt der Spieler i völlig rational im Sinne seiner
Entscheidungsregeln. Ist Si aber kleiner als 1, so kooperiert der Spieler automatisch,
sobald er die Kooperationswahrscheinlichkeit seines Partners xt,i größer als Si ein-
schätzt. Wenn xt,i≥ Si vertraut der Spieler i darauf, dass sein Partner ebenfalls koope-
rieren wird und stellt seine Informationen zur Verfügung.
Des weiteren verfügen die Firmen noch über mehrere Zustandsvariablen, die sich während
eines Simulationslaufes kontinuierlich verändern und den adaptierten Status des Agenten zum
Zeitpunkt t charakterisieren:
• Geschätztes Marktvolumen: mˆ ∈[0,20]
Geschätztes Marktvolumen von Spieler i zum Zeitpunkt t.
t, i
• Geschätzte Eintrittswahrscheinlichkeit der Umweltzustände Z1 bis Z3: pZ,t,i∈[0,1]
mit Z∈{1,2,3}
Geschätzte Eintrittswahrscheinlichkeit der verschiedenen gegnerischen Allianzstrate-
gien (Z1 bis Z3) aus Sicht von Spieler i zum Zeitpunkt t.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
• Subjektive Kooperationserwartung: vt,i∈[0,1]
Seite 177
Die subjektive Kooperationserwartung ist ein Zustand, der die Erwartungshaltung des
Spielers i über die Kooperationswahrscheinlichkeit seines Partners ausdrückt. Als
Grundlage für die Bildung der Erwartungshaltung dient das kooperative Verhalten des
Partners im Zeitverlauf.
• Adaptierte Kooperationswahrscheinlichkeit: xt,i∈[0,1]
Die adaptierte Kooperationswahrscheinlichkeit xt,i ist die an das realen Partnerverhaltens
angepasste subjektive Kooperationserwartung vt,i. Spieler i versucht anhand seiner
Beobachtungen aus dem realen Verhalten seines Partners zu lernen und seine subjektive
Kooperationserwartung vt,i dementsprechend anzupassen. Diese adaptierte Kooperationswahrscheinlichkeit
xt,i wird schlussendlich von Spieler i dazu verwendet um
seine Informationstransferentscheidung zu treffen.
• Empirische Likelihoods: pt,i∈[0,1]
Die Likelihoods beschreiben die Spielsituation innerhalb der Allianz mit Hilfe von
bedingten Wahrscheinlichkeiten aufgrund der empirischen Beobachtungen des Partnerverhaltens
aus Sicht von Spieler i zum Zeitpunkt t.
Anhand dieser verschiedenen Eigenschaften und Zustandsvariablen kann man nun diverse
heterogene Arten von Firmenagenten modellieren und die Auswirkungen dieser Eigenschaften
auf das Informationstransferdilemma untersuchen.
Oberstes Ziel unserer Firmenagenten ist es, den Gesamtgewinn zu maximieren. Der Gesamtgewinn
setzt sich aus dem Marktgewinn und dem Gewinn des Informationstransfer-Spiels 459
zusammen. Die Firmen müssen also versuchen beide Einzelgewinne zu maximieren, um den
Gesamtgewinn zu maximieren. Dabei kommt es zu einem Trade Off zwischen der kurzfristigen
Gewinnmaximierung (= einseitige Defektion) im Informationstransfer-Spiel und einem
hohen Marktgewinn aufgrund einer guten Allianzperformance, die nur bei beiderseitiger Kooperation
möglich ist. Wie wir bereits im letzten Kapitel gesehen haben, müssen die Spieler
daher bei ihrer Informationstransferentscheidung die möglichen Umweltzustände aufgrund
der gegnerischen Allianzperformance sowie die möglichen Umweltentwicklungen innerhalb
der Allianz explizit in ihrer Informationstransferentscheidung berücksichtigen. Die Firmenagenten
versuchen daher ständig im Laufe der Zeit ihre Wahrscheinlichkeitsvorstellungen
459 Der Gewinn des Informationstransfer-Spiels kann beispielsweise aus anderen Märkten stammen.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 178
über die anderen Agenten zu verbessern, um ihre Entscheidungen an die jeweiligen Umwelt-
veränderungen anzupassen. Dazu schätzen die einzelnen Firmen i zum jeweiligen Zeitpunkt t
die Kooperationswahrscheinlichkeit ihres eigenen Partners xt,i, die Eintrittswahrscheinlichkei-
ten der verschiedenen gegnerischen Allianzstrategien pZ,t,i und das Marktvolumen ˆ ab.
Schätzung der adaptierten Kooperationswahrscheinlichkeit:
Jeder Spieler i verfügt zu einem bestimmten Zeitpunkt t über einen verhaltensabhängigen Zu-
stand vt,i, der seine Erwartungshaltung über die Kooperationswahrscheinlichkeit seines Part-
ners ausdrückt. Je nachdem ob der Partner nun kooperiert oder nicht, verändert sich dieser
Zustand in jeder Periode, was sich in weiterer Folge auf die erwartete Kooperationswahr-
scheinlichkeit auswirkt. Allerdings besitzt jeder Spieler auch eine naive Basis-
Kooperationserwartung Vi, die unabhängig vom Verhalten des Partners existiert und nie un-
terschritten wird. Beträgt beispielsweise Vi=0,2, so schätzt dieser Spieler i die subjektive Ko-
operationswahrscheinlichkeit seines Partner zumindest immer auf 20% ein, egal, wie oft sein
Partner in der Vergangenheit bereits defektiert hat. Klos und Nooteboom (2001) S. 515 spre-
chen in diesem Zusammenhang auch vom Grundvertrauen, welches man seinem Partner in
jedem Fall entgegen bringt. Insofern könnte man vt,i auch als verhaltensabhängiges, subjekti-
ves Vertrauen in den Partner interpretieren, welches sich langsam zwischen den beiden Part-
ner entwickelt. In Anlehnung an das Vertrauensmodell von Klos und Nooteboom (2001) S.
515 sei daher dieser verhaltensabhängige Zustand gegeben durch
mit
und
k
t,
j
v
t,
i
= V
i
+
( 1−V
)
i
⎛
* ⎜1−
⎜
⎝ η *
1
⎞
( ) ⎟ k + e + 1
⎪⎧
Informationstransfer
von Spieler jin
t −1→
kt
, j = k
= ⎨
⎪⎩ kein Informationstransfer
von Spieler jin
t −1→
k
(Gleichung 5-2)
t,
j
t,
i
⎠
(Gleichung 5-1)
t−1
t,
j
m t,
i
, j + 1 ⎪⎫
⎬
= max(
kt
−1,
j −1,
0)⎪⎭

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
e
t,
i
⎧Informationstransfer
von Spieleri
in t −1→
et,
i = 1
= ⎨
⎩kein
Informationstransfer
von Spieleri
in t −1→
e
(Gleichung 5-3)
t,
i
⎫
⎬
= 0⎭
Seite 179
In Gleichung 5-1 dient η als ein Skalierungsfaktor der Funktion, der die Anpassungsge-
schwindigkeit an die Veränderung von kt,i steuert. Weiters versucht Spieler i die Auswirkun-
gen seines eigenen Verhaltens auf das Verhalten des Partners zu antizipieren. Somit integriert
et,i das eigene Verhalten des Spielers i in der Vertrauensfunktion. Spieler i geht davon aus,
dass sich sein Partner j in der kommenden Periode ebenfalls erkenntlich zeigen und seine In-
formationen eher zur Verfügung stellen wird, sofern er in der letzten Periode selber kooperiert
hat. Wenn et,i=1 ist, dann erhöht sich insbesondere am Beginn einer Kooperationsbeziehung
das subjektive Vertrauen in den Kooperationspartner. In den späteren Perioden hat der Faktor
et,i=1 aufgrund der abnehmenden Grenzkooperationserwartung keine große Bedeutung mehr
(vgl. Abbildung 46).
Je länger nun die positive Austauschbeziehung zwischen den Partner dauert, d.h. je öfter der
Partner j kooperiert und je größer demnach kt,j ist, desto höher schätzt Spieler i die Kooperati-
onswahrscheinlichkeit seines Partners j ein. Das subjektive Vertrauen nimmt also mit steigen-
der Kooperationsanzahl vom Partner j stetig zu, unterliegt aber einer abnehmenden Grenzko-
operationserwartung. Die nachfolgende Abbildung 46 zeigt den Zusammenhang zwischen der
Kooperationserwartung und der Anzahl der positiven Kooperationsperioden.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Subjektive Kooperationserwartung
Parameter:
V i ..........
η...........
0.2
0.2
k t,j ..........
e t,i ............
fortlaufend
0
1
Abbildung 46: Zusammenhang zwischen subjektiver Kooperationserwartung vt,i
und Anzahl von Kooperationen 460 .
Seite 180
Allerdings führt diese abnehmende Grenzkooperationserwartung auch dazu, dass ein Spieler
nach einer genügend großen Anzahl von Kooperationen auf defektierendes Verhalten seitens
des Partners kaum mehr reagiert. Verlässt sich ein Spieler daher nur auf den Zustand seines
subjektiven Vertrauens in den Partner, so könnte der Partner diesen Umstand ausnützen und
nach einer genügend großen Anzahl von Kooperationen beginnen zu defektieren. Aus diesem
Grund berücksichtigen die Firmen auch das reale Verhalten des Partners, um ihre subjektive
Erwartungshaltung an die bestehenden Gegebenheiten anzupassen. Indem sich Spieler i die
vergangenen Spielzüge seines Partners merkt, kann er aus dem Verhalten des Partners lernen
und seine Kooperationserwartung vt,i weiter verbessern. Dazu revidiert er aufgrund seiner
realen Beobachtungen seine subjektiven a priori Wahrscheinlichkeiten.
Damit Spieler i seine subjektive Kooperationserwartung vt,i anpassen kann, sind zwei ver-
schiedene Schritte notwendig:
1. Bestimmung der Likelihoods:
Anhand der Beobachtung des Partnerverhaltens in Abhängigkeit vom eigenen Verhal-
ten über Pi Perioden hinweg, bestimmt Spieler i die empirischen Likelihoods, dass
sein Partner kooperiert oder nicht.
460 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
2. Anpassung der subjektiven Kooperationserwartung vt,i:
Seite 181
Mit Hilfe dieser Likelihoods versucht Spieler i seine subjektive Kooperationserwar-
tung gegenüber seinem Partner an die realen Gegebenheiten anzupassen.
Wenn wir zwei Spieler A und B haben und wenn weiters Spieler A davon ausgeht, dass das
Verhalten von Spieler B die Reaktion auf das Verhalten von Spieler A ist, dann lässt sich die
Spielsituation innerhalb der Allianz in vier verschiedenen Fällen unterscheiden und als Likelihoods
mit Hilfe von bedingten Wahrscheinlichkeiten modellieren. Im Detail sehen die vier
verschiedenen Fälle folgendermaßen aus:
1. Fall I:
Spieler B transferiert seine Informationen, obwohl Spieler A nichts transferiert. Dann
ist die Likelihood gegeben durch:
pt,i(B Transfer|A kein Transfer)
2. Fall II:
Beide Spieler transferieren ihre Informationen nicht. Dann ist die Likelihood gegeben
durch:
pt,i(B kein Transfer|A kein Transfer)
3. Fall III:
Spieler B transferiert seine Informationen nicht, obwohl Spieler A seine Informationen
transferiert. Dann ist die Likelihood gegeben durch:
pt,i(B kein Transfer|A Transfer)
4. Fall IV:
Beide Spieler transferieren ihre Informationen. Dann ist die Likelihood gegeben
durch:
pt,i(B Transfer|A Transfer)
Nachdem Spieler A nun diese bedingten Wahrscheinlichkeiten aus seinen realen Beobachtungen
über das Verhalten seines Partners hergeleitet hat, steht er aus seiner Sicht vor folgendem
Entscheidungsproblem in Abbildung 47: Zum Zeitpunkt t=0 verfügt A nur über seine subjektive
Einschätzung vt,i, die angibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit Spieler B aus Sicht von
Spieler A vermutlich kooperieren wird. In jedem Fall aber kann sich A entweder für einen
Informationstransfer oder für die Einbehaltung seiner Informationen entscheiden. Das zukünftige
Verhalten von Spieler B in Abhängigkeit vom Verhalten des Spielers A, lässt sich dann
zum Zeitpunkt t=0 mit Hilfe der empirischen Likelihoods antizipieren.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
t=0 t=1
B
B Transfer
v t,i=0.3
B ¬ Transfer
1- v t,i =0.7
v t,i = Annahme
von A über B
A
A
Transfer
¬Transfer
Transfer
¬Transfer
B
B
B
B
Transfer
likeliD t,i =3/5
¬Transfer
likeliC t,i =2/5
Transfer
likeliA t,i =2/5
¬Transfer
likeliB t,i =3/5
Transfer
likeliD t,i =3/5
¬Transfer
likeliC t,i =2/5
Transfer
likeliA t,i =2/5
¬Transfer
likeliB t,i =3/5
0.3*0.4
0.3*0.4
=
=
0.12
0.12
1-x t,i = 0.54
0.3*0.6
0.3*0.6
=
=
0.18
0.18
0.7*0.4
0.7*0.4
=
=
0.28
0.28
0.7*0.6
0.7*0.6
=
=
0.42
0.42
Abbildung 47: Anpassung der a priori Wahrscheinlichkeiten 461 .
+
x t,i = 0.46
Seite 182
Des weiteren gehen wir davon aus, dass Spieler A eine Tit-for-Tat Strategie spielt und sich
analog zum vermuteten Verhalten von Spieler B verhält. Dies bedeutet Spieler A transferiert
seine Informationen, wenn er einen Informationstransfer von Spieler B erwartet, bzw. transfe-
riert seine Informationen nicht, wenn er keinen Transfer vermutet. Die Annahme dieser Tit-
for-Tat Strategie ist insofern sehr plausibel, da es für Spieler A in einer Gefangenendilemma-
Situation keinen Sinn macht kooperativ zu spielen, sofern er vermutet, dass sein Gegner de-
fektiert. Zusätzlich ist am Beginn von unternehmensübergreifenden Allianzen die Sinnhaftig-
keit von einseitig opportunistischem Verhalten zu bezweifeln, da dies der langfristigen Reali-
sierung des Kooperationsnutzens hinderlich ist. Insgesamt verbleiben somit für Spieler A je-
weils nur mehr eine Verhaltensweise in Abhängigkeit vom vermuteten Verhalten des Spielers
B. Die revidierte Kooperationswahrscheinlichkeit xt,i des Partners aus Sicht von Spieler A
ergibt sich dann als die Summe der gemeinsamen Wahrscheinlichkeiten aller verbleibenden
Ereigniskombinationen, in denen B seine Informationen transferiert mit
461 Eigenerstellung.
+

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
( BTransfer
| ATransfer)
+ ( 1−
v ) * p ( BTransfer
| AkeinTransfer)
xt , i = vt,
i * pIV
, t,
i
t,
i I , t,
i
(Gleichung 5-4)
Seite 183
Die erwartete Kooperationswahrscheinlichkeit xt,i des Partner ist also eine Kombination aus
einer subjektiven Zustandskomponente vt,i des Agenten und einer adaptiven Lernfunktion, die
das reale Verhaltens des Partners berücksichtigt. Somit ist es möglich, heterogene Agenten zu
modellieren, ohne auf eine rationale, adaptive und verhaltensgesteuerte Anpassungsfunktion
zu verzichten.
Zum besseren Verständnis soll dieser Anpassungsvorgang nochmals anhand des Zahlenbei-
spiels in Abbildung 47 illustriert werden. Angenommen Spieler A verfügt über eine subjekti-
ve Wahrscheinlichkeitserwartung vt,i=0.3 und einer Gedächtnistiefe von zehn Perioden, d.h.
Pi=10. Weiters beobachtet er folgende Kombination von Spielzügen in den letzten 10 Perio-
den, wobei ein Informationstransfer mit Eins und kein Transfer mit Null kodiert ist:
Spieler A Spieler B Fall
0 1 I
0 0 II
1 0 III
0 0 II
1 1 IV
0 0 II
1 0 III
0 1 I
1 1 IV
1 1 IV
Tabelle 10: Beobachtetes Verhalten der Spieler in den letzen zehn Perioden 462 .
Da Spieler A selber in fünf der zehn möglichen Fälle kooperiert hat, ergibt sich aufgrund der
Beobachtungen für die verschiedenen Likelihoods folgende Wahrscheinlichkeitsverteilung:
• pt,i(B Transfer|A kein Transfer)=2/5
• pt,i(B kein Transfer|A kein Transfer)=3/5
• pt,i(B kein Transfer|A Transfer)=2/5
• pt,i(B Transfer|A Transfer)=3/5
462 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 184
Die Gesamtwahrscheinlichkeit, dass Spieler B nun kooperiert, berechnet sich dann aus der
Sicht von Spieler A folgendermaßen
x = 0.
3*
0.
6 + 0.
7*
0.
4 = 0.
46
(Gleichung 5-5)
t,
i
Spieler A geht also davon aus, dass sein Partner mit 46%iger Wahrscheinlichkeit in der kom-
menden Periode kooperiert und seine Informationen zur Verfügung stellen wird. Dieses Bei-
spiel zeigt auch deutlich, wie sich durch die Anpassung der subjektiven, a priori Wahrschein-
lichkeiten, die subjektiv geschätzte Kooperationserwartung verändern kann.
Um die Anpassungsfähigkeit und Tauglichkeit dieses Algorithmus für unsere Problemstellung
zu testen wurde ein Testprogramm geschrieben, welches das Lernverhalten der Spieler unter
Simulationsbedingungen nachstellt. Jeder Spieler musste dazu die Kooperationswahrschein-
lichkeit eines Dummy-Spielers, welche explizit vorgegeben wurde, über 400 Perioden hinweg
abschätzen und lernen.
Anhand des Testprogramms zeigt sich ganz deutlich, wie der Anpassungsmechanismus funk-
tioniert und welchen Einfluss die verschiedenen Inputparameter besitzen. So zeigt sich bei-
spielsweise, dass mit einer hohe Basis-Kooperationserwartung Vi bereits am Beginn der Simu-
lation rasch eine hohe Kooperationswahrscheinlichkeit geschätzt wird, die dann aber unter
Umständen wieder nach unten revidiert wird. Weiters hat die Gedächtnistiefe Pi Einfluss auf
die Anpassungsfähigkeit des Spielers i. Je größer die Gedächtnistiefe Pi ist, desto genauer
antizipiert der Spieler i die langfristige Kooperationswahrscheinlichkeit seines Partners. Je-
doch hat eine große Gedächtnistiefe Pi auch den Nachteil, dass der Spieler i auf kurzfristige
Verhaltensänderungen des Partners inflexibler reagiert. Dieses Verhalten ist ganz deutlich auf
der linken Seite in Abbildung 48 erkennbar. Diese Abbildung zeigt die subjektive, a priori
Wahrscheinlichkeitseinschätzung der Spieler (durchgängige Linie) in Bezug auf den Dummy-
Spieler sowie die mittels der empirischen Likelihoods angepasste a posteriori Kooperations-
wahrscheinlichkeit (gepunktete Linie). Während der Spieler A eine Gedächtnistiefe von 400
Perioden besitzt, d.h. er über vollständige Informationen verfügt, kann sich Spieler B nur an
die letzten 20 Perioden erinnern. Beide Spieler versuchen das Verhalten eines Dummy-
Spielers, der jeweils mit 50%iger Wahrscheinlichkeit kooperiert oder defektiert zu antizipie-
ren (vgl. gezackte blaue Linie in der linken unteren Grafik von Abbildung 48). Wie man sieht,
gelingt es dem Spieler A ziemlich rasch diese 50%ige Kooperationswahrscheinlichkeit des

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 185
Dummy-Spielers genau zu lernen (siehe gepunktete Linie). Allerdings geschieht dies auf Kos-
ten seiner Flexibilität, wie man am relativ konstanten Verlauf der gepunkteten Linie erkennt.
Im Gegensatz dazu reagiert Spieler B ziemlich flexibel auf die geringsten Verhaltensänderungen
des Dummy-Spielers. Allerdings ist seine Einschätzung der Kooperationswahrscheinlichkeit
deutlich volatiler und ungenauer als die von Spieler A. Seine geschätzte Kooperationswahrscheinlichkeit
weicht teilweise sehr deutlich von der 50% Geraden des Dummy-Spielers
ab.
Eine weitere sehr interessante Eigenschaft des Anpassungsalgorithmuses zeigt sich auf der
rechten Seite von Abbildung 48. Spielt ein Spieler immer nur konstant eine einzige Strategie,
also beispielsweise Kein-Informationstransfer (ersichtlich am nicht vorhandenen blauen Balken
in der rechten unteren Grafik von Abbildung 48), so kann er das Verhalten des Dummy-
Spielers nicht mehr richtig antizipieren. Der Grund für dieses Verhalten liegt in den Likelihoods.
Wenn ein Spieler immer nur defektiert bzw. kooperiert, so kann er keine anderen Likelihoods
und somit Wahrscheinlichkeitsverteilungen für die restlichen Strategien herleiten. Er
verschätzt sich in diesem Fall systematisch. Dies bedeutet, dass eine gewisse Variation im
Verhalten eines Spielers notwendig ist, um zu lernen 463 . Hierbei ist es irrelevant, ob diese Variation
aufgrund von Fehlern oder beabsichtigten Verhaltensweisen zustande kommt.
463 Vgl. Vetschera (2004) S. 17f.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Gedächtnistiefe
400
Gedächtnistiefe
20
Seite 186
Falsche Anpassung d.h. Variation
ist notwendig
Abbildung 48: Verhalten der Anpassungsalgorithmen unter realen Simulationsbedingungen 464 .
Schätzung der Eintrittswahrscheinlichkeiten der gegnerischen Allianzstrategien:
Neben den möglichen Verhaltensweisen des eigenen Partners muss jede Firma auch versu-
chen, das Verhalten der gegnerischen Allianz zu antizipieren. Jede Firma i kann sich daher
auch das Verhalten der gegnerischen Allianz merken. Aus diesem Grund verfügen die Fir-
menagenten über eine bestimmte Gedächtnistiefe Ai, die angibt über wieviele Perioden hin-
weg sie sich das Verhalten der gegnerischen Allianz merken. Indem eine Firma ihre Beobach-
tungen auswertet und auszählt, wie oft die gegnerische Allianz welche Strategie gespielt hat,
kann sie dann den drei verschiedenen Umweltzuständen eine bestimmte Wahrscheinlichkeits-
verteilung pZ,t,i mit Z∈{1,2,3} zuordnen. Diese Vorgangsweise soll wieder anhand eines Bei-
spiels illustriert werden. Angenommen Spieler i beobachtet folgende Allianzperformance der
beiden Allianzen in den letzten 10 Perioden:
464 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Allianz 1 Allianz 2
7 8
8 8
8 7
8 8
7 6
6 6
6 7
7 8
8 8
7 7
Tabelle 11: Beobachtetes Allianzverhalten in den letzten 10 Perioden 465 .
Seite 187
Aufgrund dieser zehn Beobachtungen ergibt sich dann aus Sicht der ersten Allianz folgende
Wahrscheinlichkeitsverteilung der drei Umweltzustände Z1 bis Z3:
• Z1: Gegnerische Allianz spielt 8: p1,t,i =5/10
• Z2: Gegnerische Allianz spielt 7: p2,t,i =3/10
• Z3: Gegnerische Allianz spielt 6: p3,t,i =2/10
Je größer die Gedächtnistiefe Ai eines Spielers ist, desto mehr Information besitzt dieser Spie-
ler und desto genauer kann er die Wahrscheinlichkeitsverteilung pZ,t,i der drei Umweltzustän-
de bestimmen.
Schätzung des Marktvolumens:
Zum Abschluss muss jede Firma auch noch das reale Marktvolumen m abschätzen, da dies
den Firmen am Beginn nicht bekannt ist. Aus Gründen der Einfachheit erfolgt die Berechnung
des Marktvolumens m mittels exponentieller Glättung 466 . Dabei berechnet sich das geschätzte
Marktvolumen ˆ zum Zeitpunkt t wie folgt
m t,
i
( 1−
i ) * mt
i
ˆ = α ˆ α −
(Gleichung 5-6)
m t,
i i * mt−1,
i +
1,
Hierbei stellt αi die Anpassungsgeschwindigkeit von Spieler i zwischen geschätzten und rea-
len, beobachteten Marktvolumen in der letzten Periode dar. Als Startwert am Simulationsbe-
ginn wird m ˆ , = 0 angenommen. Da das reale Marktvolumen m in der Simulation konstant
t i
465 Eigenerstellung.
466 Brannath und Futschik (1999) S. 267.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 188
gehalten wird, sind die Firmen nach einiger Zeit in der Lage, das Marktvolumen genau abzu-
schätzen.
5.2.3 Verhaltensregeln
Nachdem die Umwelt und die Agenten im Modell definiert worden sind, fehlen noch die
Verhaltensregeln, welche das Zusammenspiel der einzelnen Komponenten steuern. Hierbei
kommen sogenannte Umwelt-Agenten und Agenten-Agenten Regeln zum Einsatz.
Die Gewinnaufteilung regelt das Zusammenspiel zwischen Agenten und Umwelt. Je nach
Allianzperformance erhalten die Firmen einen unterschiedlichen Marktgewinn zugeteilt.
Hierbei lassen sich zwei verschiedene Fälle der Gewinnaufteilung unterscheiden:
1. Fall: Unterschiedliche Allianzperformance
In diesem Fall erhält die erfolgreichere Allianz den gesamten Marktgewinn m zuge-
teilt. Eine derartige Gewinnaufteilung nach dem Motto „The winner takes all“ ist eine
gebräuchliche Annahme, wenn es um rasche Produktneuentwicklungen und deren Pa-
tentierung geht, wie dies in der Biotechnologie Branche häufig zu finden ist 467 . In die-
m
sem Fall erhält dann jeder Spieler der siegreichen Allianz als Marktgwinn.
2
2. Fall: Gleiche Allianzperformance
Für den Fall, dass beide Allianzen über eine idente Performance verfügen, erhält jede
m
Allianz genau die Hälfte des Marktes. Somit erhält dann jeder Spieler als Markt-
4
gewinn zugeteilt.
Neben dieser Umwelt-Agenten Regel existiert auch noch eine Agenten-Agenten Regel, die
das Verhalten der Firmen untereinander regelt. Wie bereits weiter oben angesprochen, verfügt
jede Firma über die Möglichkeit, entweder eine völlig rationale oder eine vertrauensvolle
Strategie zu spielen. Welche Strategie eine Firma i verfolgt, hängt von dem fix vorgegebenen
Strategietyp Si ab, der im Laufe eines Simulationslaufes konstant bleibt.
Verfolgt die Firma eine rationale Strategie d.h. Si=1, so muss sie sich vollständig rational ent-
scheiden, ob sie ihre Informationen transferiert oder für sich behält. In Abhängigkeit vom
467 Vgl. Amaldoss, Meyer et al. (2000) S. 107.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 189
Verhalten des Kooperationspartners und der gegnerischen Allianz, sowie der Auszahlungs-
matrix des Informationstransferdilemma-Spiels lässt sich das Entscheidungsproblem bei ei-
nem Informationstransfer eines rationalen Firmenagenten wie folgt in Normalform darstellen:
Informationstransfer
Kein
Informationstransfer
p
4 +
5
4
Informationstransfer
* mˆ
p
+
x t,i
* mˆ
2
p
+
* mˆ
1, t,
i t,
i 2,
t,
i t,
i 3,
t,
i t,
i
p * ˆ 2,
t,
i mt,
i p
p 1,
t,
i * 0 + +
4
2
* mˆ
2
Kein
Informationstransfer
1-x t,i
p * ˆ 2,
t,
i mt,
i p
2 + p 1,
t,
i * 0 + +
4
p
p * 0 +
3,
t,
i t,
i
+ 3 + ( 1,
t,
i + p2,
t,
i )
Abbildung 49: Informationstransferentscheidungsproblem eines rationalen Unternehmens 468 .
Die Auszahlungen in der Matrix entsprechen den Auszahlungen des Informationstransferdi-
lemma-Spiels plus den Erwartungswerten des Marktgewinnes in den jeweiligen Strategie-
kombinationen. Die Erwartungswerte des Marktgewinnes errechnen sich aus den Eintritts-
wahrscheinlichkeiten pZ,t,i der drei Umweltzustände sowie den sieben möglichen Fällen der
Gewinnaufteilung 469 . Geht man nun davon aus, dass der eigene Partner eine gemischte Strate-
gie mit einer Wahrscheinlichkeit von xt,i spielt, so ist der Informationstransfer für den Zeilen-
spieler eine optimale Strategie wenn gilt
x
t,
i
⎛ p
* ⎜4
+
⎝
x
t,
i
1,
t,
i
4
⎛
* ⎜5
+ p
⎝
* mˆ
1,
t,
i
t,
i
+
* 0
+
p
2,
t,
i
p
* mˆ
2
2t
, i
* mˆ
4
t,
i
t,
i
+
+
p
3,
t,
i
p
* mˆ
2
3,
t,
i
* mˆ
2
t,
i
⎞
⎟ +
⎠
t,
i
⎞
⎟ +
⎠
( 1−
x )
>
t,
i
(Gleichung 5-7)
⎛
* ⎜2
+ p
⎝
⎛
3,
t,
i
3,
t,
i
* mˆ
4
* mˆ
3t,
i t,
i
( 1−
x ) * ⎜3
+ ( p + p ) * 0 + ⎟
Ein rationaler Spieler transferiert also immer dann seine Informationen, wenn der Erwar-
tungswert bei Kooperation größer ist als der Erwartungswert bei Defektion. Im Vergleich zum
klassischen Gefangenendilemma wird die strikte Dominanz der defektiven Strategie durch
468 Eigenerstellung.
469 Vgl. Kapitel 5.2.1.
t,
i
⎝
1,
t,
i
* 0
1t,
i
+
p
2t
, i
2,
t,
i
* mˆ
4
2
t,
i
p
t,
i
t,
i
+
p
* mˆ
4
3,
t,
i
* mˆ
2
⎞
⎠
t,
i
⎞
⎟
⎠

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 190
den möglichen Allianzgewinn bei Kooperation aufgehoben. Es existiert daher a priori keine
Gleichgewichtslösung des Spiels mehr, sondern die optimale Lösung ist von den verschiede-
nen Parameterwerten und deren Kombination in unserer Entscheidungsfunktion abhängig.
Gerade aufgrund der Vielzahl verschiedener Kombinationsmöglichkeiten der unterschiedlichen
Parametersettings sowie der dynamischen Struktur des Problems ist eine mathematischanalytische
Lösung daher nicht weiter sinnvoll und zielführend.
Die Vertrauensstrategie unterscheidet sich nur geringfügig von der rationalen Strategie. Solange
nämlich die geschätzte Kooperationswahrscheinlichkeit xt,i eines vertrauensvollen Spielers
den Grenzwert Si nicht überschreitet, spielt er ebenfalls rational im Sinne der Gleichung
5-7. Ist die Kooperationswahrscheinlichkeit xt,i jedoch höher als der Grenzwert Si, d.h. es gilt
xt,i ≥ Si
(Gleichung 5-8)
dann kooperiert der vertrauensvolle Spieler i in jedem Fall, und zwar unabhängig davon was
im Sinne von Gleichung 5-7 rational sein würde. Der Vertrauensspieler vertraut daher ab einem
gewissen Grenzwert Si darauf, dass sein Partner ebenfalls kooperiert und seine Informationen
zur Verfügung stellt.
5.2.4 Modellzusammenfassung
Das oben dargestellte Modell beschreibt die dynamische Interaktion von vier verschiedenen
Firmenagenten, die in einem wettbewerbsintensiven Markt das Informationstransferdilemma-
Spiel spielen. Jeweils zwei dieser Firmen formen eine Allianz, um ihre Wettbewerbsfähigkeit
zu erhöhen und verlagern somit den Konkurrenzdruck von den Firmen zu den Allianzen. Jede
Firma sieht sich daher auf zwei verschiedenen Ebenen mit möglichen Umweltentwicklungen
konfrontiert. Auf Ebene der Allianz hängen die Umweltentwicklungen vom Verhalten des
eigenen Partners ab, der entweder kooperieren oder defektieren kann. Auf Marktebene hängen
die Umweltzustände von den drei möglichen Metastrategien der konkurrierenden Allianz ab.
Jede Firma kann sich adaptiv verhalten und verfügt über bestimmte Eigenschaften. Sie hat die
Möglichkeit aus dem Verhalten des Partners und der gegnerischen Allianz zu lernen, um ihre
Verhaltensstrategien an die Umweltentwicklungen anzupassen. Somit schätzen die Firmen die
Kooperationswahrscheinlichkeiten der Partner sowie die Wahrscheinlichkeitsverteilungen der
gegnerischen Allianzstrategien ab. In weiterer Folge versuchen die Firmen ihren Gesamtge-

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 191
winn zu maximieren, der sich aus dem Gewinn des Informationstransfer-Spiels und dem
Marktgewinn zusammensetzt. Anhand der Gewinnaufteilungsregel wird der Marktgewinn in
Abhängigkeit vom Verhalten der Firmen auf die einzelnen Allianzen aufgeteilt. Zusätzlich
erhalten die Firmen mögliche Kooperationsgewinne aufgrund der gespielten
Strategiekombinationen im Informationstransfer-Spiel.
Insgesamt wird dieses adaptive Simulationssystem mittels 19 verschiedenen Parametern beschrieben.
Grundsätzlich wird zwischen Konstanten und endogen variierten Parametern differenziert.
Während die Konstanten im gesamten Simulationsverlauf einen fixen Wert besitzen,
können sich die variablen Parameter im Simulationsablauf kontinuierlich verändern. Weiters
wird zwischen Parametern, die zur Skalierung und Beschreibung des Modells dienen und Parametern,
welche die Eigenschaften der Agenten festlegen, unterschieden. Letztere Parameter
werden im Rahmen der verschiedenen Simulationsläufe systematisch variiert, um deren Einfluss
auf die Höhe des Gewinns sowie den Informationstransfer der Firmen zu untersuchen.
Allgemein werden diese Variablen, die vom Experimentator im Rahmen von Experimenten
geändert werden, als „Faktoren“ bezeichnet.
Die nachfolgende Tabelle 12 gibt nochmals einen Überblick über die verwendeten Modellparameter,
deren Wertebereich, deren Typus sowie die verwendeten Startwerte für die Standardsimulation.
Abweichende Modellparameter oder Werte werden in den nachfolgenden Kapiteln
gesondert ausgewiesen.
×i
et,i
Parameter Beschreibung Werteb
ereich
Startwert Typ
Skalierungsfaktor für die Anpassungsgeschwindigkeit
der subjektiven Kooperationserwartung
vt,i
[0,1] 0.2 const
Inkludiert das eigene Verhalten von Spieler
i in seiner subjektiven Schätzfunktion
der Kooperationswahrscheinlichkeit vt,i
0 oder 1 0 endogen,
variabel
Fi Fehlerwahrscheinlichkeit von Spieler i [0,1] Faktor const
kt,,j
pt,i(B Transfer|A Transfer)
pt,i(B Transfer|A kein
Transfer)
Anzahl der Kooperationen von Spieler j
mit Spieler i zum Zeitpunkt t
[0,400] 0 endogen,
variabel
Likelihoods von Spieler i zum Zeitpunkt t [0,1] 0 endogen,
variabel
m Reales Marktvolumen {0, 1, 2,
..., 13}
Faktor const

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
ˆ
m t,
i
αi
p1,t,i
p2,t,i
p3,t,i
Geschätztes Marktvolumen von Spieler i
zum Zeitpunkt t
Anpassungsgeschwindigkeit für exponentielles
Glätten
Eintrittswahrscheinlichkeit von
Umweltzustand Z1 aus Sicht von Spieler i
zum Zeitpunkt t
Eintrittswahrscheinlichkeit von
Umweltzustand Z2 aus Sicht von Spieler i
zum Zeitpunkt t
Eintrittswahrscheinlichkeit von
Umweltzustand Z3 aus Sicht von Spieler i
zum Zeitpunkt t
Seite 192
[0,20] 0 endogen,
variabel
[0,1] 0.6 const
[0,1] 0.25 endogen,
variabel
[0,1] 0.5 endogen,
variabel
[0,1] 0.25 endogen,
variabel
SpielA Spielmatrix von Spieler A 4 2; 5 3 const
SpielB Spielmatrix von Spieler B 4 2; 5 3 const
Si
Vi
vt,i
xt,i
Ai
Pi
Strategie von Spieler i. Ist Si = 1, dann
spielt der Spieler eine rationale Strategie.
Ist Si < 1, dann spielt der Spieler eine
Vertrauensstrategie. Si ist dann der
Grenzwert, ab dem Spieler i kooperativ
spielt
Basis-Kooperationserwartung von Spieler
i
Subjektive Kooperationserwartung des
Spielers i über die Kooperationswahrscheinlichkeit
seines Partners zum Zeitpunkt
t
Adaptierte Kooperationswahrscheinlichkeit
des Partners zum Zeitpunkt t aus
Sicht von Spieler i
Gedächtnistiefe von Spieler i bezüglich
Allianz
Gedächtnistiefe von Spieler i bezüglich
Partner
Tabelle 12: Parameterübersicht des Modells 470 .
[0,1] Faktor const
[0,1] Faktor const
[0,1] 0 endogen,
variabel
[0,1] 0 endogen,
variabel
[0,400] Faktor const
[0,400] Faktor const
Als Outputgrößen liefert das Modell Informationen über den Gesamtgewinn des Spielers i,
den Marktgewinn, den Gewinn des Informationstransfer-Spiels, die Fehlerquote von Spieler i
sowie die Anzahl der transferierten Informationen.
470 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 193
5.3 Modellverifikation und -validierung
Ein wichtiger Bestandteil jeder wissenschaftlichen Arbeit ist die Verifikation und Validierung
der Modelle sowie deren Ergebnisse. Mit Hilfe der Validierung soll sichergestellt werden,
dass das Modell für die vorgesehenen Aufgabenstellung geeignet ist. Allerdings stellt gerade
im Bereich der Simulation die Modelverifikation und -validierung ein großes Problem dar 471 .
Simulationen sind per Definition eine Menge von subjektiven Regeln, Verhaltensweisen und
Annahmen, die das Verhalten eines realen Systems nachahmen sollen. Aber gerade aufgrund
dieser subjektiven Sichtweise, der vielfältigsten Anwendungsmöglichkeiten und der häufig
fehlenden Vergleichsysteme und -daten ist es sehr schwierig, die Validität eines Simulationssystems
sicherzustellen.
Grundsätzlich unterscheidet man in der Literatur zwischen den beiden Begriffen Verifikation
und Validierung. Obwohl beide Begriffe in der Praxis sehr eng zusammenhängen, sind sie auf
unterschiedlichen Stufen der Modellüberprüfung anzusiedeln. So findet man unter dem Begriff
Modellverifikation folgende Definitionen in der Literatur:
„Checking that the simulation program operates in the way that the model implementer thinks
it does; that is, is the program free of bugs and consistent with the model?“ 472
Eine sehr ähnliche Definition findet sich bei Law und Kelton (1991) S. 299
„Verification is determining that a simulation computer program performs as intended, i.e.,
debugging the computer program.”
Während es bei der Modellverifikation also um die Sicherstellung der fehlerfreien Implementierung
und Programmierung eines Simulationsmodells geht, beschäftigt sich die Modelvalidierung
mit der Frage
„…whether the conceptual simulation model (as opposed to the computer program) is an
accurate representation of the system under study.” 473
471 Vgl. Bratley, Fox et al. (1987) S. 8, Pidd (1997) S. 103, Kleijnen (1995) S. 145 und Law und Kelton (1991) S.
308.
472
Bratley, Fox et al. (1987) S. 8.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 194
Die Validierung befasst sich also mit der Problemstellung, ob das Simulationsmodell von
seiner Konzeption her eine adäquate und ausreichende Abbildung der Realität darstellt. In der
Praxis kommt es häufig zu einer Überlappung dieser beiden Begriffe, da es oftmals unklar ist,
worin die Ursache eines fehlerhaften Outputs eines Simulationssystems besteht. Somit ist es
weiter nichts ungewöhnliches, wenn bei der Modellentwicklung und Implementierung in einer
dynamischen Feedbackschleife zwischen Modellkonstruktion, -verifikation und -
validierung öfters hin und hergewechselt wird 474 .
Aus der einschlägigen Literatur lassen sich folgende Techniken zur Verifikation von Simulationsmodellen
herleiten 475 :
• Manuelle Verifikation:
Die wichtigsten Ergebnisse der Simulation sollten unter Verwendung analytischer
Hilfsmittel manuell nachgerechnet und verglichen werden. Zu Testzwecken können
dazu vereinfachte Annahmen getroffen werden.
Im Rahmen der Implementierung wurden sämtliche Ergebnisse der Gleichungssysteme
anhand der realen Inputdaten manuell nachgerechnet, um die mathematische Korrektheit
zu gewährleisten. Die Berechnungen wurden auch für spätere Zeitperioden der
Simulation durchgeführt um pfadabhängige Fehler zu entdecken.
• Modulare Tests:
Grundsätzlich sollte jedes Computerprogramm sauber programmiert und in verschieden
Subroutinen aufgeteilt werden. Anschließen soll jede Subroutine einzeln auf korrekte
Ergebnisse hin überprüft werden.
Die wichtigsten Berechnungen wurden in unserem Modell in eigene Subroutinen ausgelagert.
In weiterer Folge wurden – wie beispielsweise bereits in Kapitel 5.2.2 beschrieben
– die einzelnen Subroutinen auf Korrektheit der Ergebnisse und Plausibilität
überprüft. Dazu wurden teilweise eigene Testumgebungen für die einzelnen Subroutinen
entwickelt.
• Vergleich mit bekannten Lösungen:
Die Ergebnisse der Simulation sollten mit bereits bekannten Lösungen anderer Simulationssystemen
oder Modellen verglichen werden. Weiters macht es Sinn, bereits e-
473
Law und Kelton (1991) S. 299.
474
Vgl. Bratley, Fox et al. (1987) S. 8.
475
Vgl. Bratley, Fox et al. (1987) S. 9, Law und Kelton (1991) S. 302ff und Kleijnen (1995) S. 146ff.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 195
tablierte Konzepte wie Funktionen oder Modellierungstechniken aus der Theorie und
Literatur zu übernehmen.
Im Rahmen des Modells wurde versucht, soweit wie möglich auf bereits bestehende
Konzepte und Funktionen in der Literatur zurückzugreifen. Weiters wurden die Ergebnisse
des Modells mit den Lösungen spieltheoretischer Modelle verglichen und
abgestimmt.
• Sensitivitätsanalyse:
Mit Hilfe der Sensitivitätsanalyse können die Auswirkungen der Veränderung eines
Parameters auf das gesamte Simulationssystem überprüft werden. Indem man alle anderen
Parameter konstant hält und einen Parameter systematisch verändert, können die
Auswirkungen der Veränderung erfasst werden.
Soweit wie möglich wurde das Modell mit Hilfe der Sensitivitätsanalyse auf sensible
Parametereinstellungen hin untersucht und deren Auswirkungen beseitigt oder explizit
berücksichtigt.
• Stress Tests:
Indem die Inputparameter auf ungewöhnliche und absurde Werte gesetzt werden,
können unerwünschte Eigenschaften und Programmierfehler des Modells ermittelt
werden.
Daher wurde das Modell mit ungewöhnlichen und absurden Parametersettings getestet
und dabei auftretende Fehler beseitigt.
Zusammenfassend wurde also versucht, das implementierte Modell soweit als möglich zu
verifizieren, um eine fehlerfreie Implementierung zu gewährleisten.
Leider ist die Validierung eines Simulationsmodells nicht so einfach wie dessen Verifikation.
Obwohl es möglich ist eine Simulation fehlerfrei zu implementieren, kann selbst die beste
Validierung niemals zu einem perfekten Modell führen 476 . Verschiedenste Annahmen, Vereinfachungen
und Annäherungen in Form der verwendeten Funktionen, Wahrscheinlichkeitsverteilungen,
bzw. die Unkenntnis der wahren Abläufe in der Realität, verhindern die Erstellung
eines perfekten Modells. Das einzig wirklich perfekte Modell ist die Realität selbst. Ein
Modell ist auch immer nur für den Zweck geeignet, für den es entwickelt wurde. Somit kann
ein für einen bestimmten Zweck validiertes Modell in einem anderen Bereich völlig ungeeig-
476 Vgl. Law und Kelton (1991) S. 306 und Schenk (1995) S. 3.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 196
net sein. Wie gut ein Modell validiert werden muss, damit es den Anforderungen entspricht,
hängt daher auch von der Verwendung und Zielsetzung des Modells ab. So meint beispiels-
weise Kleijnen (1995) S. 145
„The model should be ‚good enough‘, which depends on the goal of the model.“
Letztendlich geht es also bei der Validierung darum, für den jeweiligen Anwendungsfall unter
Bedachtnahme des Kosten-Nutzen-Kalküls, das theoretisch bestmögliche Modell zu verwenden.
Bratley, Fox et al. (1987) S. 8 hat dies bereits folgendermaßen formuliert
„The real question is the practical significance of any disparities.“
Zur Überprüfung der Modellvalidität schlagen Law und Kelton (1991) S. 307ff eine dreistufige
Vorgehensweise vor:
1. Überprüfung der Face Validität:
Anhand von Expertengesprächen, Beobachtungen, bestehenden Theorien und Vergleichen
mit anderen Modellen soll die Modellkonzeption auf Stimmigkeit und Plausibilität
überprüft werden.
2. Empirische Überprüfung der Annahmen:
Mit Hilfe von statistischen Tests und Sensitivitätsanalysen sollen die Modellannahmen
wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder Parametersettings kontrolliert werden.
Müssen mehrere Faktoren gleichzeitig variiert werden, so kann man Regressionsanalysen
zur Überprüfung des Modells verwenden 477 .
3. Vergleich der Simulationsergebnisse mit realen Daten:
Die höchste Stufe der Validierung stellt der statistische Vergleich der Outputdaten mit
Realdaten dar. Je besser die Simulationsdaten die realen Daten widerspiegeln, desto
besser ist das Modell geeignet, den betrachteten Sachverhalt zu simulieren. Allerdings
sind statistische Tests nur bedingt einsetzbar, da es in der Natur der Sache liegt, dass
die zugrunde liegenden Verteilungen nie ident sein können 478 . Ein weiteres Problem
stellen die eingeschränkte Verfügbarkeit und Qualität von Realdaten dar 479 .
477
Vgl. Kleijnen (1995) S. 156 und Axelrod (1997) S. 28.
478
Vgl. Law und Kelton (1991) S. 311ff und Bratley, Fox et al. (1987) S. 8.
479 Vgl. Kleijnen (1995) S. 152.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 197
Aufgrund der fehlenden Realdaten wurden in unserem Modell nur die ersten beiden Stufen
der Validierung durchlaufen. Aufbauend auf den theoretischen Überlegungen der Kapitel 2
und 3, und der bestehenden Literatur wurde das vorgestellte Modell des
unternehmensübergreifenden Informationsaustausches erstellt. In weiterer Folge wurden die
Ergebnisse und Resultate des Modells ständig mit den empirischen Erkenntnissen von
Schrader (1990) sowie den spieltheoretischen Erkenntnissen aus Kapitel 4 verglichen und
g egebenenfalls adaptiert.
5.4 Experimentelles Design
Grundsätzlich liefern Simulationsmodelle nur Aussagen über die Werte bestimmter Output-
größen in Abhängigkeit der Inputgrößen sowie der System- und Umweltparameter. Um zu
allgemeineren Aussagen zu gelangen, muss ein Simulationsmodell daher mit unterschiedlichen
Parametersettings bzw. Wertekombinationen durchgerechnet werden. Allerdings steigt
mit der Anzahl der Faktoren und deren möglichen Ausprägungen die Anzahl der möglichen
Parameterkombinationen des experimentellen Designs enorm an. Rechnet man sämtliche
möglichen Parameterkombinationen tatsächlich durch, spricht man von einem „Full factorial
Design“. Ein derartiges Experimentdesign ist allerdings mit einem enormen Rechenaufwand
verbunden, sodass man versucht, andere Designs zu entwickeln, ohne die Qualität der Analyse
zu schmälern.
Aufgrund der großen Anzahl von Faktoren und deren Ausprägungsvielfalt ist eine Analyse
mittels eines „Full factorial Designs“ in unserem Fall rechentechnisch nicht möglich. Daher
wurde folgendes hierarchisches Experimentdesign entwickelt: Ein besonderes Problem im
Experimentdesign stellen die drei Faktoren, Basis-Kooperationserwartung Vi, Gedächtnistiefe
Partner Pi, sowie die Gedächtnistiefe Allianz Ai dar. Da diese drei Faktoren die charakteristischen
Eigenschaften unserer Firmenagenten beschreiben, verfügen sie über eine Vielzahl an
Ausprägungen sowie Kombinationsmöglichkeiten, die eine große Anzahl an Experimenten
benötigen. Eine häufig benützte Methode, um die Anzahl der Experimente zu reduzieren, ist
das sogenannte „Lateinische Quadrat“ 480 . Indem die Faktoren paarweise gekreuzt werden,
kann man mit Hilfe des Lateinischen Quadrates die erforderlichen Experimente reduzieren
ohne auf statistisch signifikante Ergebnisse verzichten zu müssen. Allerdings funktioniert ein
Lateinisches Quadrat nur dann, wenn alle Faktoren eine gleiche Stufenanzahl aufweisen. Daher
müssen die Ausprägungen unserer drei Faktoren auf ein sinnvolles Maß reduziert werden.
480 Vgl. http://www.phil.uni-sb.de/~jakobs/seminar/vpl/mehrfak/komplex.htm. Zugriff: 28.03.2003.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 198
Grundsätzlich lassen sich Ausprägungen auf drei verschiedenen Ebenen miteinander kombi-
nieren und vergleichen:
1. Ebene: Allianz
Innerhalb einer Allianz können die Ausprägungen homogen oder inhomogen sein.
Sind die Ausprägungen homogen, so verfügen beide Partner innerhalb der Allianz über
idente Faktorwerte.
2. Ebene: Markt
Innerhalb des Marktes können die verschiedenen Allianzen entweder über gleiche oder
verschiedene Faktorausprägungen verfügen. Bei gleichen Ausprägungen sind die
Allianzen ident.
3. Ebene: Ausmaß
Das Ausmaß bestimmt die Höhe der verschiedenen Ausprägungen. Es wird zwischen
hoch, niedrig und hoch/niedrig unterschieden.
Anhand dieser drei Ebenen ergeben sich 13 sinnvolle Ausprägungsvarianten für einen Faktor.
Kombiniert man nun diese sinnvollen Ausprägungsformen mit den drei Faktoren in einem
Lateinischen Quadrat, so ergeben sich insgesamt 169 sinnvolle Parameterkombinationen,
welche die unterste Stufe unseres Experimentdesigns darstellen. Die genauen Werte der Faktoren
im Experimentdesign sind dem Anhang 2 in Kapitel 8.2 zu entnehmen.
Für die nächste Stufe in unserem Experimentdesign wurde überlegt, dass sich bei vier Spielern
mit jeweils zwei möglichen Strategien (Rationale Strategie und Vertrauensstrategie), insgesamt
2 4 also 16 verschiedene Strategiekombinationen ergeben (vgl. Tabelle 13). Je nachdem
wie diese unterschiedlichen Strategien nun in der Firmenpopulation verteilt sind, können
sich verschiedene Auswirkungen auf das Kooperationsverhalten der Spieler sowie den Informationstransfer
ergeben. Daher sollen alle 16 Strategiekombinationen explizit in unserem
Experimentdesign berücksichtigt werden. Dies wird erreicht, indem man für jede der 16 Strategiekombination
das gesamte Lateinische Quadrat berechnet. Somit ergeben sich in Summe
16*169=2,704 verschiedene Experimente, die es zu simulieren gilt.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
SP1 SP2 SP3 SP4
Rational R R R R
Vertrauen 1 R V V V
Vertrauen 2 V R V V
Vertrauen 3 V V R V
Vertrauen 4 V V V R
Gemischt 1_3 R V R V
Gemischt 1_4 R V V R
Gemischt 2_3 V R R V
Gemischt 2_4 V R V R
Vertrauen Allianz 1 V V R R
Vertrauen Allianz 2 R R V V
Rational 1 V R R R
Rational 2 R V R R
Rational 3 R R V R
Rational 4 R R R V
Vertrauen V V V V
Legende:
V...Vertrauensstrategie
R...Rationale Strategie
Tabelle 13: Strategiekombinationen bei vier Spielern 481 .
Seite 199
Der nächste interessante Einflussfaktor ist das Marktvolumen m. Anhand der ersten Simulati-
onsläufe mit dem Modell wurde klar, dass der Faktor Marktvolumen m einen dominanten
Einfluss im Modell besitzen dürfte. Ab einer gewissen Höhe des Marktvolumens m werden
vermutlich sämtliche Effekte der anderen Faktoren überlagert, bzw. deren Einfluss eliminiert.
Um diesen Effekt zu überprüfen, müssen daher die vorher beschriebenen 2,704 Experimente
mit verschiedenen Werten für m durchgerechnet und die Ergebnisse verglichen werden. Insgesamt
werden folgende 13 Werte für das Marktvolumen als interessant erachtet: 0, 1, 2, 3, 4,
5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 und 13.
Ein besonders interessanter Fall ist m=8. In diesem Fall wird mit einem völlig rationalen Parametersetting
482 in genau 50% der Fälle kooperiert (vgl. Abbildung 51). Bei diesem
Marktvolumen besteht daher der größte Einfluss der anderen Faktoren, sowohl Richtung
Kooperation als auch Defektion. Weiters kann das rationale Setting sehr einfach als
Benchmark verwenden werden. Aus diesem Grund wird m=8 als Standardfall für einige
Forschungsfragen festgesetzt.
481 Eigenerstellung.
482 Das rationale Parametersetting ist dadurch gekennzeichnet, dass die Spieler über vollständige Informationen
Ai∩ Pi=400, eine rationale Strategie Si=1, eine Basis-Kooperationserwartung Vi=0.2 und keine Fehlerwahrscheinlichkeit
Fi = 0 verfügen.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 200
Die letzte Stufe in unserem Experimentdesign stellt die Fehlerwahrscheinlichkeit Fi dar. Auf-
grund seiner Komplexität verfügt das vorgestellte, deterministische Modell bereits über genügend
interessante Aspekte, die es zu analysieren gilt. Um die Auswertung des Modells möglichst
simpel zu halten, wird auf ein stochastisches Experimentdesign für die Auswertung der
meisten Forschungsfragen vorerst einmal verzichtet. Daher wird die Fehlerwahrscheinlichkeit
für den Standardfall auf Fi=0 gesetzt. In weiterer Folge soll allerdings auch der Einfluss von
Fehlern auf den Informationstransfer untersucht werden, sodass auch folgende Werte für Fi
als interessant erachtet werden: 0.01, 0.05, 0.1, 25 und 0.5. Eine höhere Fehlerwahrscheinlichkeit
als 0.5 ist nicht sinnvoll, da dies eine systematische Abweichung von der rationalen
Entscheidung bedeutet und die Ergebnisse somit ident sind wie bei einer Fehlerwahrscheinlichkeit
unter 50%.
Um eine vernünftige Aussage über die Dynamik im Modell treffen zu können, wird jeder Simulationslauf
über 400 Perioden hinweg simuliert. Dieser Wert hat sich aufgrund von einigen
Probeläufen als optimal herausgestellt. Einerseits dauert dieser Zeitraum lange genug damit
sich die Dynamik im System voll entfalten kann, und andererseits bringt eine längere Zeitperiode
keinen zusätzlichen Nutzen.
Zusammenfassend ergibt sich also folgendes hierarchisches Experimentdesign in Abbildung
50. Würde man nun sämtliche Faktorkombinationen durchrechnen, so würde dies immer noch
175,760 Experimente ergeben. Aufgrund des hierarchischen Aufbaus kann aber nun eine
Vielzahl von Experimenten auf verschiedenen Stufen gemacht werden, indem man zur Auswertung
bestimmter Hypothesen konkrete Parameter konstant hält. Somit kann der Rechenaufwand
in weitere Folge minimiert werden.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Fehlerwahrscheinlichkeit
Fehlerwahrscheinlichkeit
F
Fi i
5 Parameterwerte
Marktvolumen
Marktvolumen
m
13 Parameterwerte
Standardfall: F i = 0 und m = 8
Strategiekombinationen
Strategiekombinationen
S
Si i
16 Strategiekombinationen
16*169 = 2704 Experimente
Kombination
Kombination
von
von
V
Vi ,
i ,
P
Pi und
i und
A i
i
169 Parameterkombinationen im
Latin Square
Jede Faktorkombination wird über 400 Perioden hinweg simuliert
t 0 t 400
Abbildung 50: Hierarchisches Experimentdesign 483 .
Seite 201
5.5 Hypothesen
Aus den bisherigen Überlegungen und spieltheoretischen Analysen ergeben sich eine Reihe
von interessanten Forschungsfragen, die mit Hilfe der Simulation untersucht werden sollen.
Einige Hypothesen ergeben sich auch aufgrund der grafischen Auswertung einiger typischer
Simulationsläufe, welche nun systematisch überprüft werden. Grundsätzlich wird bei den
Hypothesen zwischen dem deterministischen Modell Fi=0 und dem stochastischen Modell
mit Fi>0 aus bereits oben beschriebenen Gründen unterschieden.
Für das deterministisches Modell werden folgende Hypothesen analysiert:
Hypothese 1:
Mit zunehmender Höhe des Marktvolumens m steigt, ceteris paribus, die Bereitschaft zu ei-
nem Informationstransfer an.
Begründung:
Das Marktvolumen m repräsentiert den möglichen Kooperationsnutzen, der zwischen den
Spielern bei erfolgreicher Kooperation aufgeteilt wird. Bereits in der spieltheoretischen Ana-
lyse hat sich gezeigt, dass die explizite Berücksichtigung möglicher Synergieeffekte und des
direkten Kooperationsnutzens zur Lösung des Informationstransferdilemmas beitragen kön-
483 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 202
nen 484 . Einen ähnlichen Effekt hat Schrader (1990) S. 113 in seiner empirischen Studie fest-
gestellt. Je höher die wahrgenommene Instrumentalität der Austauschbeziehung war, desto
höher war die Bereitschaft eines Informationstransfers. In unserem Modell ist die Instrumen-
talität indirekt über den möglichen Kooperationsgewinn modelliert. Dies bedeutet, je höher
dieser mögliche Kooperationsgewinn in Form des Marktvolumens m ist, desto höher ist auch
die Instrumentalität der Kooperation und des Informationstransfers.
Auch die ersten Ergebnisse einiger typischer Simulationsläufe deuten auf einen positiven Zu-
sammenhang zwischen dem Marktvolumen m und der Anzahl der transferierten Informatio-
nen hin. Die Abbildung 51 zeigt, wie sich der Informationstransfer in Abhängigkeit von der
Höhe des Marktvolumens m in einem rationalen Setting entwickelt. Während bei einem nied-
rigen Marktvolumen kein Informationstransfer zustande kommt, da der Anreiz zu kooperieren
zu klein ist, kommt es ab einer bestimmten Höhe von m zu einem vollkommenen Informati-
onsaustausch zwischen den Spielern. Es bleibt daher zu prüfen, ob dieser Zusammenhang
auch in anderen Parametersettings erhalten bleibt.
Parameter:
A i = 400
P i = 400
V i = 0.2
F i = 0
S i = 1
484 Vgl. Kapitel 4.5.2.
485 Eigenerstellung.
m= 4 m= 6
m= 8 m= 10
Abbildung 51: Einfluss des Marktvolumens m auf den Informationstransfer 485 .

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Hypothese 2:
Seite 203
Mit zunehmendem Marktdruck steigt, ceteris paribus, die Bereitschaft eines Informations-
transfers an.
Begründung:
Der Marktdruck entspricht den subjektiven Eintrittswahrscheinlichkeiten pZ,t,i der gegneri-
schen Allianzstrategien, welche Spieler i wahrnimmt. Es handelt sich beim Marktdruck daher
um eine subjektive Wahrnehmung eines jeden einzelnen Spielers, welche er in seiner
Informationstransferentscheidung berücksichtigt. Je größer die Wahrscheinlichkeit ist, dass in
der gegnerischen Allianz beide Spieler kooperieren, desto größer ist der Marktdruck
respektive p1,t,i aus der Sicht von Spieler i. Betrachtet man Abbildung 49, so müsste die
Vorteilhaftigkeit eines Informationstransfers in Abhängigkeit von der
Kooperationswahrscheinlichkeit des eigenen Partners xt,i und den anderen Einflussfaktoren
bei steigendem p1,t,i und p2,t,i zunehmen, da die Differenz zwischen Informationstransfer und
K ein-Informationstransfer abnimmt.
Allerdings lässt die Analyse einiger typischer Simulationsläufe keine eindeutige Aussage zu.
So zeigt beispielsweise die Abbildung 52 wie aufgrund eines einzigen kleinen Fehlers die
erste Allianz anfängt, die Strategie der „einseitigen Defektion“ zu spielen. Dadurch steigt p2,t,i
aus Sicht der Spieler in der zweiten Allianz an und der Marktdruck nimmt zu. Obwohl alle
anderen Parameterwerte zwischen den Allianzen ident sind, beginnt nun die zweite Allianz,
aufgrund des erhöhten Marktdruckes, mit einer bestimmten Zeitverzögerung ebenfalls zu kooperieren.
Der Marktdruck wirkt sich in diesem Beispiel also positiv auf den Informationstransfer
aus.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Parameter:
A i = 400
P i = 400
V i = 0.2
S i = 1
m = 8
Allianz 1
F i = 0.01
Allianz 2
F i = 0
Zeitversetzter Marktdruck im
Vergleich zur ersten Allianz
Seite 204
Abbildung 52: Beispiel für positive Auswirkungen des Marktdrucks auf den Informationstransfer 486 .
Im Gegensatz dazu zeigt die nachfolgende Abbildung 53 wie sich der Marktdruck negativ auf
den Informationstransfer auswirken kann. Alle Spieler spielen nun eine Vertrauensstrategie,
welche sie allerdings erst ab der 200. Periode spielen dürfen 487 . Weiters verfügen die Spieler
in der ersten Allianz über eine höhere Basis-Kooperationserwartung Vi als die Spieler in der
zweiten Allianz. Während die Spieler in der ersten Allianz ab der 200. Periode kooperativ
spielen und ihre Informationen austauschen, hören die Spieler in der zweiten Allianz ab der
268. Periode auf, ihre Informationen auszutauschen. Hier wirkt sich der zunehmende Markt-
druck also negativ auf den Informationstransfer aus. Es gilt also festzustellen, wie und unter
welchen Bedingungen sich der Marktdruck auf den Informationstransfer auswirkt.
486 Eigenerstellung.
487 Bei diesem Simulationslauf war das Setting für Testzwecke so konfiguriert, dass die Spieler erst ab der 200.
Periode vertrauensvoll spielen durften.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Parameter:
A i = 400
P i = 400
F i = 0
S i = 0.6
m = 8
Allianz 1
V i = 0.8
Allianz 2
V i = 0.2
Kooperation ab der 200. Periode
Bis zur 268. Periode werden Informationen
transferiert, dann wird der Marktdruck zu
groß
Seite 205
Abbildung 53: Beispiel für negative Auswirkungen des Marktdrucks auf den Informationstransfer 488 .
Hypothese 3:
Mit zunehmender Zeitdauer der (kooperativen) Austauschbeziehung steigt die Bereitschaft
eines Informationstransfers an.
Begründung:
Je länger sich die Kooperationspartner kennen, desto geringer ist die Unsicherheit der Erwar-
tungen und desto größer ist das gegenseitige Vertrauen. Auch Schrader (1990) S. 97 konnte
empirisch einen positiven Zusammenhang zwischen dem Alter der Austauschbeziehung und
der Wahrscheinlichkeit eines Informationstransfers feststellen. Es kann sich also mit zuneh-
mender Zeitdauer der Zusammenarbeit eine Vertrauensspirale in Gang setzen, die sich vor-
teilhaft auf den Informationstransfer auswirkt. Zusätzlich steigt auch die Instrumentalität des
488 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 206
Informationstransfers an, je länger sich die Partner innerhalb der Allianz kooperativ verhalten,
da die subjektive Kooperationserwartung vt,i zunimmt (vgl. Kapitel 5.2.2).
Hypothese 4:
Die Verfolgung einer Vertrauensstrategie, d.h. Si

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Hypothese 6:
Seite 207
Mit zunehmender Höhe der Basis-Kooperationserwartung Vi steigt die Bereitschaft eines In-
formationstransfers an.
Begründung:
Wie bereits weiter oben angemerkt wurde, kann die Basis-Kooperationserwartung Vi in ge-
wisser Weise auch als Grundvertrauen in den Partner interpretiert werden. Je höher Vi ist, des-
to höher schätzt der Spieler i die Kooperationswahrscheinlichkeit seines Partners ein. In wei-
terer Folge sollte somit leichter eine Vertrauensspirale in Gang gesetzt werden können, wel-
che sich wiederum positiv auf den Informationstransfer auswirkt.
Hypothese 7:
a) Mit zunehmender Partnergedächtnistiefe Pi sinkt die Unsicherheit der Erwartungen, was zu
einem vermehrten Informationsaustausch führt.
b) Mit zunehmender Allianzgedächtnistiefe Ai sinkt die Unsicherheit der Erwartungen, was zu
einem vermehrten Informationsaustausch führt.
Begründung:
Sowohl die Allianz- als auch die Partnergedächtnistiefe dienen dazu, um die Unsicherheit der
Erwartungen gegenüber den anderen Agenten in der Simulation zu reduzieren. Wie wir be-
reits in Abbildung 48 gesehen haben, nimmt die Genauigkeit der Anpassungsalgorithmen mit
zunehmender Gedächtnistiefe zu Lasten der Flexibilität zu. Obwohl die Agenten gar nicht
wissen, dass mit zunehmender Gedächtnistiefe die Genauigkeit der prognostizierten Wahrscheinlichkeiten
steigt, antizipieren sie das Verhalten der anderen Spieler automatisch besser.
Je genauer die einzelnen Spieler aber das Verhalten der anderen voraussagen, desto geringer
ist die Gefahr von falschen Informationstransferentscheidungen und der Möglichkeit vom
eigenen Partner ausgenützt zu werden.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 208
Bezüglich der stochastisches Experimente sollen folgende Hypothesen abgetestet werden:
Hypothese 8:
a) Eine geringe Fehlerwahrscheinlichkeit Fi wirkt sich positiv auf den Informationstransfer
aus.
b) Eine zu hohe Fehlerwahrscheinlichkeit Fi wirkt sich negativ auf den Informationstransfer
aus.
Begründung:
Wie wir bereits in Abbildung 52 gesehen haben können durch Fehlentscheidungen die Ver-
trauensspirale sowie der gegenseitige Informationsaustausch in Gang gesetzt werden. Des
weiteren ist eine gewisse Variation der eigenen Strategien von enormem Vorteil für die Genauigkeit
der Anpassungsalgorithmen (vgl. Abbildung 48). Es ist daher davon auszugehen,
dass eine geringe Fehlerquote Fi einerseits die Vertrauensspirale und den Informationstransfer
leichter in Gang setzt und andererseits die Unsicherheit der Erwartungen reduziert.
Wird allerdings die Fehlerquote Fi zu groß, so werden keine rationalen Entscheidungen mehr
getroffen und das ganze System wird zufällig gesteuert, was zu einer Abnahme der transferierten
Information führen müsste. Zusätzlich nimmt die Unsicherheit der Erwartung aufgrund
der erhöhten Dynamik mehr zu, als dies anhand der verbesserten Genauigkeit der Anpassungsalgorithmen
wettgemacht werden kann.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 209
5.6 Simulationsergebnisse
Analog zu den aufgestellten Hypothesen werden nun die einzelnen Forschungsfragen im De-
tail näher analysiert. Dabei erweist sich das hierarchische Experimentdesigns als sehr hilf-
reich. Aufgrund des hierarchischen Aufbaus können jeweils verschiedene Faktoren nach Be-
darf konstant gehalten werden, um die wesentlichsten Einflussfaktoren isoliert zu betrachten.
Die statistischen Berechnungen wurden mit folgenden drei Programmen durchgeführt, da kein
Programmpaket alleine sämtliche notwendigen Analysetools beherrschte: SPSS 10.0.7, R
1.7.0 und SAS 8.1.
5.6.1 Hypothese 1
Um die erste Hypothese zu überprüfen, wurde die Fehlerwahrscheinlichkeit der Spieler Fi=0
gesetzt, um den Markteffekt nicht durch zufällige Schwankungen zu verzerren. In weiterer
Folge wurden jeweils die 2,704 Parameterkombinationen 489 mit unterschiedlichen Werten von
m gerechnet und die Mittelwerte über sämtliche transferierten Informationen gebildet. Hierbei
wurde das Marktvolumen m von 0 bis 13 variiert. Bei vier Spielern ergeben sich somit insge-
samt 129,792 Datenpunkte für die Auswertung 490 .
Grundsätzlich kann jeder Spieler pro Periode genau eine Information tauschen, womit sich bei
400 Perioden eines Simulationslaufes ein Maximum von 400 getauschten Informationen je
Spieler ergeben. Insgesamt können somit bei vier Spielern maximal 1,600 Informationen im
gesamten Markt je Simulationslauf getauscht werden. Betrachtet man die Mittelwerte der getauschten
Informationen aller vier Spieler in Abhängigkeit vom Marktvolumen m, so ergibt
sich folgendes interessante Bild in Abbildung 54.
489
Die 2,704 Experimente ergeben sich aus der Verknüpfung der 16 Strategiekombinationen mit den 169 Parameterkombinationen
im Latin Square von Vi, Pi und Ai.
490
Insgesamt standen bei vier Spielern 10,816 Datenpunkte für jeden Wert des Marktvolumens m zur Berechnung
der Mittelwerte zur Verfügung. Aus Gründen der Übersichtlichkeit wurden allerdings die Werte 1 und 3 in
der Abbildung weggelassen, da die Ergebnisse analog zu den Werten 0, 2 und 4 waren.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Anzahl transferierter Informationen
400,00
350,00
300,00
250,00
200,00
150,00
100,00
50,00
0,00
Durchschnittlich transferierte Informationen je Spieler
0,00 0,00 0,00
117,04
179,26
256,96
319,80
Seite 210
386,48 387,77 390,83 392,12
0 2 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Marktvolumen m =
Abbildung 54: Transferierte Informationen je Spieler in Abhängigkeit vom Marktvolumen 491 .
Man sieht ganz deutlich, wie mit zunehmendem Marktvolumen m der Mittelwert der transfe-
rierten Informationen stetig ansteigt und schlussendlich beinahe den Maximalwert von 400
erreicht 492 . Das Marktvolumen m besitzt also einen ganz eindeutigen Einfluss auf die Anzahl
der transferierten Informationen der einzelnen Spieler. Je mehr die Spieler aufgrund der Ko-
operation und somit mittels eines Informationstransfers in Form des Allianzgewinnes errei-
chen können, desto mehr Informationen werden ausgetauscht. Es besteht also ein direkter
Zusammenhang zwischen der Höhe des Kooperationsgewinnes m und der Anzahl der Koope-
rationen.
Ein analoges Bild ergibt sich, wenn man den Mittelwert der gesamten transferierten Informa-
tionen im Markt in Zusammenhang mit dem Marktvolumen betrachtet. Auch hier variiert die
Anzahl der ausgetauschten Informationen zwischen 0 und dem Maximalwert von 1,600 in
Abhängigkeit vom Marktvolumen m.
491 Eigenerstellung.
492 Sämtliche anderen Parameter wurden während des gesamten Experimentes konstant gehalten.
399,00

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 211
Um auch die Wechselwirkungen des Marktvolumens mit den anderen Faktoren sichtbar zu
machen, wurde ein Boxplot erstellt (vgl. Abbildung 55). Anhand des Boxplots zeigt sich deut-
lich, dass eine relativ große Streuung der Ergebnisse bei den Werten 5 bis 8 vorliegt. Diese
breite Streuung bezüglich der transferierten Informationen entsteht im Modell aufgrund der
Wechselwirkung des Marktvolumens m mit den anderen Einflussfaktoren. Bei extrem hohem
oder niedrigem Marktvolumen ist nämlich, abgesehen von einigen Ausreißern, keine Streuung
vorhanden. Das Marktvolumen m ist demnach ein absolut dominanter Einflussfaktor im Mo-
dell, der sämtliche anderen Einflussfaktoren überlagert und nur innerhalb eines bestimmten
Parameterbereiches einen Einfluss der anderen Faktoren auf den Informationstransfer ermög-
licht.
Abbildung 55: Boxplot der transferierten Informationen in Abhängigkeit vom Marktvolumen 493 .
In weiterer Folge wurde untersucht, ob sich die verschiedenen Stichproben signifikant von
einander unterscheiden. Da keine Normalverteilung der Daten vorliegt und jedes Experiment
eine unabhängige Stichprobe darstellt, wurde zur Überprüfung ein H-Test nach Kruskal und
493 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 212
Wallis gerechnet 494 . Dieser nichtparametrische Test zeigt, ob sich die Stichproben hinsichtlich
der Gruppenvariable m unterscheiden. Die Auswertung des Tests zeigt, dass sich die Stich-
proben hinsichtlich der transferierten Informationen auf einem Signifikanzniveau von
p

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 213
Die Erkenntnisse aus dieser Analyse haben auch weitreichende Auswirkungen auf das Expe-
rimentdesign zur Auswertungen der anderen Hypothesen. Da das Marktvolumen alle anderen
Faktoren dominiert, muss in den weiteren Experimenten ein Wert für m gewählt werden, der
einen Einfluss der anderen Faktoren, die untersucht werden sollen, zulässt. Aus diesem Grund
wird m=8 als Standardfall für die weiteren Forschungsfragen festgesetzt. Dieser Fall ist be-
sonders deswegen interessant, weil bei m=8 in einem völlig rationalen Parametersetting 498 in
genau 50% der Fälle kooperiert wird (vgl. Abbildung 51) 499 . Es besteht daher bei diesem Pa-
rameterwert ein großer Einfluss der anderen Faktoren, sowohl Richtung Kooperation als auch
Defektion. Des weiteren kann das rationale Setting sehr einfach als Benchmark verwenden
werden, da die Parameterwerte explizit bekannt sind.
5.6.2 Hypothese 2
Im Gegensatz zu den anderen Faktoren ist der Marktdruck kein exogener Parameter der beliebig
variiert werden kann. Der Marktdruck ergibt sich vielmehr endogen im Modell, aufgrund
der subjektiven Wahrnehmungen der einzelnen Spieler. Zur Operationalisierung des Marktdruckes
werden daher die subjektiven Eintrittswahrscheinlichkeiten der gegnerischen Allianzstrategien
pZ,t,i verwendet. In Abhängigkeit davon, welche der drei Wahrscheinlichkeiten am
größten ist, kann der Marktdruck als niedrig, mittel oder hoch eingestuft werden. Ist die
Wahrscheinlichkeit p3,t,i hoch, so ist der Marktdruck insgesamt sehr niedrig, da bereits eine
einseitig defektive Allianzstrategie zum Gewinn des Gesamtmarktes führt. Bei einer hohen
Wahrscheinlichkeit p2,t,i herrscht mittlerer Marktdruck vor. Es sinkt die Wahrscheinlichkeit,
trotz einseitiger Kooperation und Informationstransfer, den gesamten Marktgewinn zu erhalten.
Vielmehr wird es notwendig, dass die gesamte Allianz kooperativ spielt. Ein hoher
Marktdruck liegt vor, wenn p1,t,i hoch ist. Je höher nämlich die Wahrscheinlichkeit p1,t,i ist,
desto wahrscheinlicher kooperieren die Spieler der gegnerischen Allianz und desto geringer
fällt der Kooperationsgewinn aus, da bei gleicher Allianzperformance der Markt zwischen
498 Das rationale Parametersetting ist dadurch gekennzeichnet, dass die Spieler über vollständige Informationen,
d.h. Ai∩ Pi=400, niedrige Basis-Kooperationserwartung Vi=0.2, eine rationale Strategie Si=1 und keine Fehlerwahrscheinlichkeit
Fi=0 verfügen.
499
Das oszillierende Verhalten der rationalen Spieler entsteht durch einen selbstverstärkenden Trend, der ausgelöst
durch das Startsetting zu einer abwechselnden Kooperation zwischen den Spielern führt, welche sich in
weitere Folge auf die variablen Parameter, die die Grundlage für die Berechnung in der nachfolgenden Periode
sind, auswirkt und diese ebenfalls zwischen zwei Werten zu springen beginnen.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 214
den Allianzen gleichmäßig aufgeteilt wird und die Spieler somit nur mehr maximal ein Vier-
tel des Marktes erhalten.
Um Störeffekte zu vermeiden, wurden für das Experiment die Fehlerwahrscheinlichkeit auf
Fi=0 und das Marktvolumen auf m=8 festgesetzt. Damit reduziert sich das Experimentdesign
auf die 2,704 Standardexperimente, bestehend aus den 16 Strategiekombinationen und den
Parameterkombinationen des Latin Squares. Allerdings wurde für jeden der vier Spieler die
Wahrnehmung des Marktdruckes über alle 400 Perioden eines Simulationslaufes mitgeschrieben,
wodurch insgesamt 4,326,400 Datenpunkte zur Auswertung zur Verfügung stehen. Jeder
dieser Datenpunkte beinhaltet Informationen über den Marktdruck (kodiert {0,1,2}), den Informationstransfer
(binär kodiert {0,1}) und der gespielten Strategiekombination (kodiert
{1,2,..,16}).
Aufgrund der Hypothese 2 müsste der Mittelwert der transferierten Informationen mit zunehmendem
Marktdruck steigen. Betrachtet man allerdings die nach Strategiekombinationen
aufgeschlüsselten Mittelwerte der transferierten Informationen in Tabelle 15, so ergibt sich
kein eindeutiges Bild. Je nach gespielter Strategiekombination variieren die Mittelwerte völlig
unterschiedlich. Es besteht ein offensichtlicher Zusammenhang zwischen der Anzahl der
transferierten Informationen, dem wahrgenommenen Marktdruck und der jeweiligen Strategiekombination.
Aufgrund dieses Ergebnisses muss die Hypothese 2 in der vorliegenden
Form daher abgelehnt werden.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Strategiekombination
niedrig
Marktdruck
mittel hoch
Mittelwert Mittelwert Mittelwert
Rational 0.29 0.91 0.83
Vertrauen 1 0.92 0.22 0.69
Vertrauen 2 0.92 0.14 0.69
Vertrauen 3 0.95 0.12 0.42
Vertrauen 4 0.95 0.09 0.43
Gemischt 1_3 0.68 0.34 0.96
Gemischt 1_4 0.68 0.43 0.96
Gemischt 2_3 0.68 0.40 0.96
Gemischt 2_4 0.68 0.36 0.96
Vertrauen Allianz 1 0.92 0.18 0.74
Vertrauen Allianz 2 0.61 0.48 0.91
Rational 1 0.57 0.83 0.90
Rational 2 0.58 0.80 0.91
Rational 3 0.55 0.88 0.83
Rational 4 0.54 0.90 0.84
Vertrauen 0.92 0.07 0.73
Gesamt 0.74 0.71 0.82
Tabelle 15: Mittelwerte der transferierten Informationen gegliedert nach Marktdruck 500 .
Seite 215
Auch wenn Hypothese 2 in der vorliegenden Form abgelehnt werden muss, können dennoch
bei näherer Betrachtung des Ergebnisses einige interessante Erkenntnisse abgeleitet werden.
Besonders interessant ist der Einfluss der gespielten Strategiekombination auf den Informationstransfer
bei unterschiedlicher Höhe des Marktdrucks. Fasst man nämlich die Strategien mit
einer ähnlichen Mittelwertverteilung zusammen, so ergeben sich einige interessante Parallelitäten
und Ähnlichkeiten zwischen den Strategien.
Bezeichnen wir jene sieben Strategiekombinationen 501 , bei denen zumindest in einer Allianz
beide Spieler eine Vertrauensstrategie mit Si

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 216
hohem Marktdruck wieder höher. Allerdings werden bei hohem Marktdruck deutlich weniger
Informationen transferiert, als dies bei niedrigem Marktdruck der Fall ist. Ein mittlerer oder
hoher Marktdruck wirkt sich daher bei den Vertrauensvollen Strategien insgesamt negativ auf
den Informationstransfer aus.
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Vertrauensvolle Strategiekombinationen
niedrig mittel hoch
Marktdruck
Abbildung 56: Transferierte Informationen gegliedert nach Marktdruck und
Vertrauensvollen Strategien 502 .
Vertrauen 1
Vertrauen 2
Vertrauen 3
Vertrauen 4
Vertrauen Allianz 1
Vertrauen Allianz 2
Vertrauen
Interessanterweise fällt die Strategie Vertrauen Allianz 2 aus dem beschriebenen Schema in
Abbildung 56 heraus. Man sieht deutlich, dass der Informationstransfer bei geringem Markt-
druck deutlich niedriger ist als bei den anderen Vertrauensvollen Strategiekombinationen,
dafür aber auch bei mittlerem Marktdruck weniger einbricht. Die meisten Informationen wer-
den bei hohem Marktdruck transferiert, womit sich der zunehmende Markdruck vorteilhaft für
den Informationstransfer erweist. Eine mögliche Ursache für diese Abweichung dürfte die
Parameterverteilung im Latin Square sein. Aufgrund dieser Parameterverteilung ergeben sich
nämlich (gewollt) systematische Unterschiede zwischen den Spielern der ersten und den Spie-
502 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 217
lern der zweiten Allianz, sowie Wechselwirkungen zwischen den Einflussfaktoren, die zu
dieser Abweichung führen 503 .
Als nächstes vergleichen wir die Gemischten Strategiekombinationen 504 . Diese Strategien
sind durch gemischte Allianzen gekennzeichnet: Dies bedeutet, in jeder Allianz befindet sich
ein rationaler und ein Vertrauensspieler, die sich bei den verschiedenen Strategien abwechseln.
Während bei niedrigem Marktdruck ca. 65% aller Informationen ausgetauscht werden
505
, kommt es bei mittlerem Marktdruck in ca. 35% der Fälle zu einem Informationstransfer.
Am meisten Informationen, nämlich über 90%, werden bei hohem Marktdruck ausgetauscht.
Insgesamt ergibt sich ein sehr homogenes Bild zwischen den vier verschiedenen Strategien,
da keine Strategie aus dem Schema abweicht. Ein hoher Marktdruck wirkt sich demnach bei
den Gemischten Strategiekombinationen positiv aus, da er zu einem vermehrten Informationsaustausch
zwischen den Spielern führt (vgl. Abbildung 57) und schlussendlich in einem
höheren Gewinn der Spieler resultiert (vgl. Abbildung 69).
503
Man sieht in Abbildung 56 ganz deutlich die Abweichung der Strategien Vertrauen 3 und Vertrauen 4, sowie
die Abweichungen von Rational 3 und Rational 4 in Abbildung 58.
Allerdings fallen diese Abweichung nicht so
stark aus wie die der Strategie Vertrauen Allianz 2. Für eine detailliertere Analyse dieser Wechselwirkungen
siehe Kapitel 5.6.4.
504
Gemischt 1_3, Gemischt 1_4, Gemischt 2_3 und Gemischt 2_4. Für eine genaue Beschreibung der einzelnen
Strategien siehe Tabelle 13.
505
Da der Informationstransfer binär mit 0 und 1 kodiert wurde, kann aus dem Mittelwert direkt der Prozentsatz
der transferierten Informationen berechnet werden.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Gemischte Strategiekombinationen
niedrig mittel hoch
Marktdruck
Seite 218
Gemischt 1_3
Gemischt 1_4
Gemischt 2_3
Gemischt 2_4
Abbildung 57: Transferierte Informationen gegliedert nach Marktdruck und Gemischten Strategien 506 .
Den letzten Teil bilden die sogenannten Rationalen Strategiekombinationen 507 . Bei diesen
Strategien spielen zumindest drei der vier Spieler rational, d.h. Si=1. Betrachtet man diese
Strategien in Abbildung 58, so erkennt man deutlich, dass bei mittlerem und hohem Markt-
druck mehr Informationen transferiert werden als bei niedrigem Marktdruck. Bei den Strate-
gien Rational 1 und 2 gilt sogar je höher der Marktdruck ist, desto mehr Informationen wer-
den getauscht. Der zunehmende Marktdruck wirkt sich daher sehr positiv auf den Informati-
onstransfer aus und die Hypothese 2 scheint für den Fall der Rationalen Strategiekombinatio-
nen weitgehend Gültigkeit zu haben.
506 Eigenerstellung.
507 Rational, Rational 1, Rational 2, Rational 3 und Rational 4. Für eine genaue Beschreibung der einzelnen Stra-
tegien siehe Tabelle 13.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Rationale Strategiekombinationen
niedrig mittel hoch
Marktdruck
Seite 219
Rational
Rational 1
Rational 2
Rational 3
Rational 4
Abbildung 58: Transferierte Informationen gegliedert nach Marktdruck und Rationalen Strategien 508 .
Interessanterweise findet bei der Strategie Rational der meiste Informationstransfer bei mittle-
rem Marktdruck statt und nimmt dann bei hohem Marktdruck wieder ein wenig ab. Dies liegt
daran, dass bei den Rationalen Strategien am ehesten einseitig defektiert und kaum eine Ver-
trauensspirale in Gang gesetzt wird. Wenn sich die Spieler daher vollständig rational verhal-
ten, bietet ein mittlerer Marktdruck mit einem hohen Wert p2,t,i den größten Anreiz zum In-
formationstransfer. Setzt man beispielsweise in Gleichung 5-7 jeweils die beiden anderen p-
Werte auf 0 und löst anschließend die Ungleichungen nach dem gesuchten p-Wert auf, so
erhält man die folgenden Bedingungen für die Vorteilhaftigkeit des Informationstransfers:
508 Eigenerstellung.
4
m*
x
p1 , t,
i > (Gleichung 5-9)
4
m
p2 , t,
i > (Gleichung 5-10)

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
p3, t,
i
4
> (Gleichung 5-11)
m*
( 1−
x)
Seite 220
Anhand dieser Gleichungen ist klar ersichtlich, dass der Grenzwert zur Vorteilhaftigkeit des
Informationstransfers bei p2,t,i am niedrigsten ist und ein mittlerer Marktdruck für den Infor-
mationstransfer daher am vorteilhaftesten ist. Bei hohem Marktdruck nimmt dann die Anzahl
der transferierten Informationen wieder ein wenig ab. Dies dürfte auf einen Crowding-Out-
Effekt zurückzuführen sein, der bei gleicher Allianzperformance entsteht. Wenn nämlich die
Spieler in beiden Allianzen kooperieren (was bei hohem Marktdruck der Fall ist), halbiert sich
der Kooperationsgewinn, da jede Allianz nur mehr die Hälfte des Marktes zugeteilt bekommt.
Somit wird in weiterer Folge auch der Anreiz eines Informationstransfers reduziert. Je nach
Strategiekombination kann dieser Crowding-Out-Effekt sogar dazu führen, dass bei hohem
Marktdruck weniger Informationen als bei mittlerem Marktdruck transferiert werden.
Um den Einfluss der Strategiekombinationen auf den Informationstransfer weiter zu untersu-
chen, wurde ein H-Test nach Kruskal und Wallis durchgeführt. Als Gruppenvariable wurden
die 16 Strategiekombinationen verwendet. Der Test zeigt, dass sich die Stichproben hinsicht-
lich der transferierten Informationen auf einem Signifikanzniveau von p

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Statistik für Test a,b
Information
Chi-Quadrat 26236.0706
df 2
Asymptotische Signifikanz ,001
a. Kruskal-Wallis-Test
b. Gruppenvariable: Marktdruck
Tabelle 17: Kruskal-Wallis-Test hinsichtlich transferierter Informationen
gegliedert nach Marktdruck 511 .
Seite 221
Abschließend kann man daher den Einfluss des Marktdrucks wie folgt zusammenfassen: Es
besteht eine Wechselwirkung zwischen den verfolgten Strategien und dem Einfluss des
Marktdrucks auf den Informationstransfer. Hypothese 2 kann daher nur für den Fall der Rati-
onalen Strategien vollständig und für die Gemischten Strategien teilweise bestätigt werden.
Für den Fall der Vertrauensvollen Strategien muss die Hypothese abgelehnt werden, da hier
genau das Gegenteil gilt. Je niedriger der Marktdruck ist, desto mehr Informationen werden
bei den Vertrauensvollen Strategien transferiert.
Der Unterschied zwischen den verschiedenen Strategien dürfte folgendermaßen entstehen:
Bei den Vertrauensvollen Strategien entsteht unabhängig vom Marktdruck sehr rasch eine
Vertrauensspirale zwischen den Vertrauensspielern, wodurch die Partner in mindestens einer
Allianz sehr bald zu kooperieren beginnen. Bei niedrigem Marktdruck erhalten die Partner
dadurch den gesamten Markt als Kooperationsgewinn zugeteilt, was die Vorteilhaftigkeit des
Informationstransfers weiter erhöht. Allerdings steigt damit auch der Marktdruck aus Sicht
der gegnerischen Allianz an. Wenn nun die gegnerische Allianz aufgrund des erhöhten
Marktdrucks ebenfalls zu kooperieren beginnt und ihrerseits den Marktdruck aus Sicht die
Vertrauensspieler erhöhen (vgl. beispielsweise Abbildung 53), erhalten die Partner selbst bei
kooperativem Verhalten nur mehr die Hälfte des Marktes. Somit sinkt mit steigendem Marktdruck
neben dem Kooperationsgewinn auch der Anreiz eines Informationstransfers aufgrund
des Crowding-Out-Effektes.
Im Gegensatz dazu verhält es sich mit den Rationalen Strategien genau umgekehrt. Bei niedrigem
Marktdruck findet kein Informationstransfer statt, da keine Vertrauensspirale zustande
kommt. Wenn nun der Marktdruck ansteigt, so sinkt der Grenzwert für die Vorteilhaftigkeit
des Informationstransfers (vgl. die Gleichungen 5-9 bis 5-11). Dadurch werden mit steigen-
511 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 222
dem Marktdruck sukzessiv mehr Informationen transferiert, bis der Crowding-Out-Effekt
eintritt und die Anzahl der transferierten Informationen wieder abnimmt.
Allgemein stehen daher Vertrauen und Marktdruck in einem substituiven Verhältnis zueinan-
der. Eine große Anzahl von Informationen wird immer dann transferiert, wenn entweder der
Marktdruck gering und das Vertrauen hoch oder aber der Marktdruck hoch und das Vertrauen
gering ist.
5.6.3 Hypothese 3
Analog zur Hypothese 2 wurde auch bei Hypothese 3 für das Experimentdesign die Fehler-
wahrscheinlichkeit auf Fi=0 und das Marktvolumen auf m=8 gesetzt. Bei den verbleibenden
2,704 Standardexperimenten wurden die 400 Perioden eines Simulationslaufes in acht Teilpe-
rioden zu je 50 Einheiten aufgeteilt. Für jede dieser acht Teilperioden wurde dann der Mittelwert
der transferierten Informationen berechnet und mitgeschrieben. Insgesamt ergeben sich
somit bei vier Spielern 10,816 Datenpunkte für die Auswertung.
Die folgende Abbildung 59 zeigt nun die Mittelwerte der transferierten Informationen im
Zeitverlauf über sämtliche Daten gerechnet. Man sieht deutlich, wie die Anzahl der transferierten
Informationen in einem nichtlinearen Verlauf stetig zunimmt. Überraschenderweise
werden bereits in den ersten 50 Perioden durchschnittlich ca. 68% aller Informationen zwischen
den Unternehmen ausgetauscht, und innerhalb der nächsten 50 Perioden steigt die Anzahl
der transferierten Informationen nochmals um 10 % an. In den letzten 50 Perioden hat
der Informationstransfer bereits ein sehr beachtliches Ausmaß von über 80% erreicht. Weiters
sieht man in der Abbildung 59 deutlich, dass der Beobachtungszeitraum eines Simulationslaufes
mit 400 Perioden optimal gewählt wurde, da die Mittelwerte zwischen den Teilperioden
zunehmend ähnlicher werden, bzw. schlussendlich beinahe ident sind.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Mittelwert der transferierten
Informationen
0,850
0,800
0,750
0,700
0,650
0,600
0,550
0,500
0,450
0,400
0,684
Transferierte Informationen im Zeitverlauf
Gesamt
0,794
Seite 223
0,814 0,815 0,820 0,820 0,823 0,826
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Abbildung 59: Mittelwerte der transferierten Informationen im Zeitablauf 512 .
Betrachtet man die Anzahl der transferierten Informationen im Zeitverlauf aufgeschlüsselt
nach den verschiedenen Strategiekombinationen, so bestätigt sich das bisherige Ergebnis (vgl.
Abbildung 60). Unabhängig davon, welche Strategiekombination gespielt wird, nimmt die
Anzahl der transferierten Informationen mit zunehmender Zeitdauer der Kooperation zu. Da-
mit wird Hypothese 3 voll bestätigt.
512 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Mittelwert der transferierten
Informationen
1,000
0,900
0,800
0,700
0,600
0,500
0,400
0,300
0,200
0,100
0,000
Transferierte Informationen im Zeitverlauf
gegliedert nach Strategiekombinationen
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Abbildung 60: Mittelwerte der transferierten Informationen im Zeitablauf
gegliedert nach Strategiekombinationen 513 .
Rational
Vertrauen 1
Vertrauen 2
Vertrauen 3
Vertrauen 4
Seite 224
Gemischt 1_3
Gemischt 1_4
Gemischt 2_3
Gemischt 2_4
Vertrauen Allianz 1
Vertrauen Allianz 2
Rational 1
Rational 2
Rational 3
Rational 4
Vertrauen
5.6.4 Hypothese 4
Auch für diese Analyse wurde wieder das Standardexperimentdesign mit Fi=0 und m=8 ver-
wendet. Insgesamt stehen somit wieder 10,816 Datenpunkte für die Auswertung zur Verfü-
gung.
Gemäß Hypothese 4 gehen wir davon aus, dass mehr Informationen bei den Vertrauensvollen
Strategiekombinationen getauscht werden, als dies bei den Rationalen Strategien der Fall ist.
Um uns einen ersten Überblick zu verschaffen, betrachten wir die Abbildung 61, welche die
Anzahl der transferierten Informationen in Prozent aufgeschlüsselt nach Strategiekombinatio-
nen zeigt.
513 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Transferierte Informationen in %
100,00%
90,00%
80,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
Gesamt
Vertrauen 3
Vertrauen 4
Rational
Anzahl transferierter Informationen
gegliedert nach Strategien
Vertrauen 1
Vertrauen 2
Rational 4
Rational 3
Vertrauen
Vertrauen Allianz 1
Rational 1
Strategiekombinationen
Rational 2
Vertrauen Allianz 2
Gemischt 2_3
Gemischt 1_3
Seite 225
Gemischt 1_4
Abbildung 61: Anzahl transferierter Informationen gegliedert nach Strategiekombinationen 514 .
Gemischt 2_4
Insgesamt werden über alle Strategiekombinationen hinweg im Durchschnitt 79.95% aller
Informationen ausgetauscht. Dies bedeutet in ca. 80% der Fälle kooperieren die Partner in
diesem Modell, obwohl sie im Grunde genommen ein klassisches Gefangenendilemma spie-
len. Man sieht also ganz deutlich wie der Kooperationsnutzen, der Marktdruck, eine länger-
fristige Perspektive und gegenseitiges Vertrauen zur Lösung des Informationstransferdilem-
mas beitragen.
Überraschenderweise steigen die Vertrauensvollen Strategiekombinationen schlechter aus als
die Rationalen Strategien. Dieser Eindruck bestätigt sich, wenn man die Mittelwerte der trans-
ferierten Informationen aller drei verschiedenen Strategieklassen in Tabelle 18 vergleicht. Es
ist klar ersichtlich, dass am meisten Informationen bei den Gemischten Strategiekombinatio-
nen mit 93.89%, gefolgt von den Rationalen Strategien mit 77.66%, ausgetauscht werden.
Das Schlusslicht bilden die Vertrauensvollen Strategiekombinationen mit durchschnittlich
73.64% transferierten Informationen. Die Unterschiede zwischen den Mittelwerten der drei
514 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 226
Strategieklassen wurden mit einem Kruskal-Wallis Test überprüft und sind signifikant
(p

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Mittelwert der transferierten Informationen
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Rational
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Rational 4
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Vertrauen
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Vertrauen 4
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Abbildung 62: Mittelwerte der transferierten Informationen aufgeschlüsselt nach Spielern und
Strategikombinationen 519 .
Mittelwert der transferierten Informationen
Seite 227
Bei näherer Betrachtung der Abbildung 62 zeigt sich ein interessanter Unterschied zwischen
den Rationalen und Vertrauensvollen Strategiekombinationen. Während bei den Rationalen
Strategiekombinationen alle vier Spieler beinahe gleich viele Informationen transferieren,
besteht bei den Vertrauensvollen Strategiekombinationen ein Unterschied zwischen den Spie-
lern der beiden Allianzen. Bei einigen Spielern wirkt sich die Vertrauensstrategie positiv auf
den Informationstransfer aus, und bei anderen Spielern ist sogar ein Nachteil damit verbun-
den. Da sämtliche Einstellungen bis auf die Strategiekombinationen ident sind, muss dieser
Unterschied aufgrund der bereits beschriebenen Wechselwirkung zwischen der Strategiekom-
bination und den Parametersettings im Latin Square entstehen. Anhand der Systematik im
Latin Square verfügen nämlich die Spieler 3 und 4 immer über die niedrigeren Parameterwer-
te 520 . Dies bedeutet, sie haben tendenziell eine geringere Basis-Kooperationserwartung Vi und
geringere Gedächtnistiefen Ai/Pi als die Spieler 1 und 2. Offenbar sind die Rationalen und
Gemischten Strategien in der Lage diese unterschiedlichen Parametersettings weitgehend aus-
zugleichen, wohingegen die Vertrauensvollen Strategien sehr empfindlich auf diese Unter-
519 Eigenerstellung.
520 Für eine genaue Übersicht der Parameterwerte siehe Anhang 2 in Kapitel 8.2.
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 228
schiede reagieren 521 . Bedenkt man nun, dass die Werte in Abbildung 61 Durchschnittswerte
aller vier Spieler sind, ist klar, dass bei den Vertrauensvollen Strategiekombinationen in
Summe weniger Informationen ausgetauscht werden als bei den Rationalen Strategiekombinationen.
Betrachten wir zuerst das Ergebnis eines typischen Simulationslaufes mit der Strategiekombination
Rational in Abbildung 63. Interessanterweise ist scheinbar bei der Strategie Rational
der Anreiz zur Defektion so groß, dass keine Information transferiert wird, wenn Spieler i
davon ausgeht, dass sein Partner mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit kooperieren wird,
d.h die Basis-Kooperationserwartung Vi=0.8 sehr hoch ist. Im Vergleich dazu findet bei einer
niedrigen Basis-Kooperationserwartung von Vi=0.2 in ca. 50% der Fälle ein Informationstransfer
statt. Die Höhe der Basis-Kooperationserwartung Vi dürfte also einen negativen Einfluss
auf den Informationstransfer haben, wenn die Spieler eine rationale Strategie verfolgen.
521
Die Gemischten Strategiekombinationen weisen noch geringere Unterschiede in den Ergebnissen zwischen
den einzelnen Spielern auf als die Rationalen Strategiekombinationen. Es besteht daher de facto absolut kein
Unterschied zwischen den einzelnen Spielern. Da dies auch für andere Parameterwerte von Vi gilt, wurden die
Gemischten Strategiekombinationen bei den nachfolgenden Analysen ausgespart.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Parameter:
A i = 400
P i = 400
F i = 0
S i = 1
m = 8
Allianz 1
V i = 0.2
50% Informationstransfer
Allianz 2
V i = 0.8
Abbildung 63: Zusammenhang zwischen Basis-Kooperationserwartung und
Informationstransfer bei rationaler Strategie 522 .
Seite 229
Anreiz zur Defektion ist
so groß, dass keine
Information transferiert
wird
Spielen hingegen alle Spieler die Strategiekombination Vertrauen im gleichen Parameterset-
ting, so dreht sich das Ergebnis total um (vgl. Abbildung 64). Nunmehr ist eine hohe Basis-
Kooperationserwartung Vi=0.8 von Vorteil für die Spieler und wirkt sich positiv auf den In-
formationstransfer aus. Ist die Basis-Kooperationserwartung sehr niedrig, d.h. Vi=0.2, kommt
es bei einer Vertrauensstrategie aufgrund des hohen Marktdrucks zu keinem Informations-
transfer. Hier ist eine niedrige Basis-Kooperationserwartung also nachteilig. Es dürfte also
eine Wechselwirkung zwischen der Basis-Kooperationserwartung und den Strategiekombina-
tionen bestehen.
522 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Parameter:
A i = 400
P i = 400
F i = 0
S i = 0.6
m = 8
Allianz 1
V i = 0.2
Marktdruck ist so hoch,
dass es für die Allianz
keinen Sinn macht
Informationen zu
transferieren
Allianz 2
V i = 0.8
Abbildung 64: Zusammenhang zwischen Basis-Kooperationserwartung und
Informationstransfer bei einer Vertrauensstrategie.
Seite 230
Gegenseitiges Vertrauen
zahlt sich aus
Um diese Vermutung zu überprüfen, halten wir in unserem nächstes Experiment auch die
Basis-Kooperationserwartung Vi=0.8 konstant und berechnen nochmals die Mittelwerte der
transferierten Informationen je Spieler. Das Ergebnis ist in Abbildung 65 sichtbar. Man sieht
deutlich, dass bei den Rationalen Strategien nunmehr weniger Informationen transferiert wer-
den. Die Abnahme der Anzahl transferierter Informationen geht auf den bereits in Abbildung
63 gezeigten erhöhten Defektionsanreiz bei den Rationalen Strategien zurück. Ansonsten
steigen die Unterschiede zwischen den einzelnen Spielern zwar an, bleiben aber immer noch
sehr moderat. Bei den Vertrauensvollen Strategien lassen sich hingegen zwei gegensätzliche
Effekte erkennen. Auf der einen Seite führt die hohe Basis-Kooperationserwartung zu einem
beinahe 100%igen Informationsaustausch zwischen den Partnern in den vertrauensvollen Al-
lianzen. Auf der anderen Seite hören die Spieler der gemischten Allianz bei der Strategie Ver-
trauen 4 vollständig auf zu kooperieren. Der Grund ist wiederum der erhöhte Defektionsan-
reiz des rationalen Spielers 4 in Wechselwirkung mit den tendenziell niedrigen Gedächtnistie-
fen.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Mittelwert der transferierten Informationen
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Rational, V i = 0.8
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Rational 4, V i = 0.8
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Vertrauen, V i = 0.8
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Vertrauen 4, V i = 0.8
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Abbildung 65: Mittelwerte der transferierten Informationen aufgeschlüsselt nach Spielern und
Strategikombinationen mit Vi=0.8 523 .
Mittelwert der transferierten Informationen
Seite 231
Vergleicht man die Mittelwerte der drei Strategieklassen in Tabelle 18, so zeigt sich bei den
Gemischten Strategien eine geringfügige Zunahme der Anzahl transferierter Informationen
auf beinahe 100%. An zweiter Stelle liegen nun die Vertrauensvollen Strategiekombinationen,
die allerdings insgesamt einige Prozentpunkte verlieren. Am wenigsten Informationen werden
aufgrund des hohen Defektionsanreizes bei den Rationalen Strategiekombinationen ausge-
tauscht. Die Unterschiede zwischen den Mittelwerten der drei Strategieklassen wurden mit
einem Kruskal-Wallis Test überprüft und sind signifikant (p

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 232
den Spielern aufgrund der Wechselwirkungen mit den verschiedenen Parameterwerten der
Gedächtnistiefen beinahe verschwunden sind 524 . Dies deutet auf einen mehrheitlichen Anteil
der Basis-Kooperationserwartung Vi an den Wechselwirkungen hin.
Transferierte Informationen in %
100,00%
90,00%
80,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
Gesamt
Rational
Vertrauen 1
Vertrauen 2
Anzahl transferierter Informationen
gegliedert nach Strategien mit V i = 0.8
Vertrauen 3
Vertrauen 4
Rational 3
Rational 4
Rational 1
Rational 2
Gemischt 1_3
Strategiekombination
Gemischt 1_4
Gemischt 2_3
Gemischt 2_4
Vertrauen Allianz 1
Vertrauen Allianz 2
Abbildung 66: Anzahl transferierter Informationen gegliedert nach Strategiekombinationen mit Vi=0.8 525 .
Zum Abschluss dieser Analyse sehen wir uns noch die Auswirkungen einer konstant, niedri-
gen Basis-Kooperationserwartung Vi=0.2 an (vgl. Abbildung 67). Wie zu erwarten steigt bei
den Rationalen Strategiekombinationen aufgrund des Wegfalls des erhöhten Defektionsanrei-
zes die Anzahl der transferierten Informationen wieder an. Gleiches gilt auch für die Strategie
Vertrauen 4, die nunmehr nicht mehr so extrem zwischen den Spielern differenziert. Dafür
werden aber in der vertrauensvollen Allianz weniger Informationen ausgetauscht. Bei der
Strategie Vertrauen entsteht wieder eine Differenzierung zwischen den Spielern, die aller-
dings diesmal rein auf die unterschiedlichen Werte der Gedächtnistiefen Ai/Pi zurückzuführen
ist 526 .
524 Für eine genaue Übersicht der Parameterwerte siehe Anhang 2 in Kapitel 8.2.
525 Eigenerstellung.
526 Für eine genaue Übersicht der Parameterwerte siehe Anhang 2 in Kapitel 8.2.
Vertrauen

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Mittelwert der transferierten Informationen
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Rational, V i = 0.2
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Rational 4, V i = 0.2
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Vertrauen, V i = 0.2
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Vertrauen 4, V i = 0.2
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Abbildung 67: Mittelwerte der transferierten Informationen aufgeschlüsselt nach Spielern und
Strategikombinationen mit Vi=0.2 527 .
Mittelwert der transferierten Informationen
Seite 233
Bezüglich der Mittelwerte, aufgeschlüsselt nach den drei Strategieklassen, zeigt sich wieder
das bekannte Bild: Am besten schneiden die Gemischten Strategiekombinationen, gefolgt von
den Rationalen Strategien aus. Am wenigsten Informationen werden wieder bei den Vertrau-
ensvollen Strategien getauscht (vgl. Tabelle 18). Die Unterschiede zwischen den Mittelwerten
der drei Strategieklassen wurden mit einem Kruskal-Wallis Test überprüft und sind signifi-
kant (p

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Transferierte Informationen in %
100,00%
90,00%
80,00%
70,00%
60,00%
50,00%
40,00%
30,00%
20,00%
10,00%
0,00%
Gesamt
Vertrauen
Vertrauen 3
Vertrauen 4
Anzahl transferierter Informationen
gegliedert nach Strategien mit V i = 0.2
Vertrauen Allianz 1
Rational 3
Rational
Vertrauen Allianz 2
Rational 4
Gemischt 1_3
Gemischt 1_4
Strategiekombinationen
Rational 2
Vertrauen 1
Gemischt 2_3
Gemischt 2_4
Seite 234
Rational 1
Vertrauen 2
Abbildung 68: Anzahl transferierter Informationen gegliedert nach Strategiekombinationen mit Vi=0.2 528 .
Es besteht daher eine nachgewiesene Wechselwirkung zwischen der verfolgten Strategie, der
Basis-Kooperationserwartung und den Gedächtnistiefen. Während die Rationalen und Ge-
mischten Strategiekombinationen weitgehend in der Lage sind die Unterschiede in den Para-
meterwerten zwischen den Spielern auszugleichen, sind die Vertrauensvollen Strategiekom-
binationen extrem anfällig auf derartige Unterschiede. Den größten Einfluss auf den Informa-
tionstransfer besitzt die Basis-Kooperationserwartung Vi. Allerdings hängen die Auswirkun-
gen von der gespielten Strategiekombination ab. Auf der einen Seite beeinflusst die Höhe der
Basis-Kooperationserwartung aufgrund des Defektionsanreiz-Effektes indirekt die Anzahl der
transferierten Informationen bei den Rationalen Strategiekombinationen. Die bedeutet, je hö-
her die Basis-Kooperationserwartung ist, desto weniger Informationen werden transferiert.
Auf der andern Seite besteht ein direkter Zusammenhang zwischen der Höhe der Basiskoope-
rationserwartung und der Anzahl getauschter Informationen bei den Gemischten und Vertrau-
ensvollen Strategien. Je höher Vi ist, desto mehr Informationen werden transferiert. Eine Son-
derstellung nehmen die Strategien Vertrauen 1 bis 4 ein. Diese Strategien verbinden nämlich
beide beschriebenen Effekte. Während die Spieler in der vertrauensvollen Allianz von einer
hohen Basis-Kooperationserwartung profitieren, wirkt sich diese aufgrund des Defektionsan-
528 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 235
reiz-Effektes nachteilig auf den Informationstransfer der Spieler in der gemischten Allianz
aus.
Der Einfluss der beiden Parameter Ai und Pi auf den Informationstransfer ist weitgehend ver-
nachlässigbar und kommt nur bei einigen bestimmten Parameterwerten der Basis-
Kooperationserwartung zum Tragen. (vgl. Abbildung 62, Abbildung 65 und Abbildung 67).
Je geringer Vi ist, desto größer ist der Einfluss dieser beiden Faktoren. Die Basis-
Kooperationserwartung Vi hat also einen ähnlich dominanten Einfluss wie das Marktvolumen
m und überlagert die anderen Faktoren.
Zusammenfassend kann die Hypothese 4 daher nur bedingt angenommen werden. Die Verfolgung
einer Vertrauensstrategie ist nämlich nur genau dann optimal, wenn die Basis-
Kooperationserwartung Vi hoch ist und der Partner auch eine Vertrauensstrategie spielt oder
aber die gegnerische Allianz ebenfalls eine Gemischte Strategie verfolgt.
5.6.5 Hypothese 5
Da wir bereits bei der Begründung der Hypothese 5 vermutet haben, dass enger Zusammenhang
zwischen der Anzahl transferierter Informationen und dem Gesamtgewinn der Spieler
besteht, verwenden wir das gleiche Standardexperimentdesign wie bei Hypothese 4. Im Unterschied
zu Hypothese 4 steht allerdings nun der Gesamtgewinn der Spieler im Mittelpunkt
des Interesses. Dieser setzt sich aus zwei Einzelkomponenten zusammen: Zum einen erhalten
die Spieler den Gewinn des Informationstransferspiels und zum anderen den Kooperationsgewinn
in Abhängigkeit von der Allianzperformance. Um den Gewinn der Spieler besser einschätzen
zu können, enthält die folgende Tabelle 19 einige markante Vergleichswerte, die
sich bei einem typischen Simulationslauf mit einem Marktvolumen von m=8 und 400 Perioden
Spieldauer ergeben.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Beschreibung Berechnung Gesamtgewinn
Vollständig kooperative Allianz, die jeden
Markt gewinnt
4*400+4*400 3,200
Vollständig unkooperative Allianz, die
jeden Markt verliert
3*400 1,200
Vollständige kooperative Allianz, bei gleicher
Allianzperformance
4*400+2*400 2,400
Wechselseitige Ausnützung 529 der Partner
bei gleicher Allianzperformance
5*200+2*200+2*400 2,200
Maximaler Gewinn 5*400+4*400 3,600
Minimaler Gewinn 2*400 800
Werte berechnet für m=8 und 400 Perioden
Tabelle 19: Markante Gesamtgewinne der Spieler 530 .
Seite 236
Um einen ersten Eindruck zu bekommen, schlüsseln wir die Mittelwerte der Gewinne aller
Spieler nach den Strategiekombinationen in Abbildung 69 auf. Der durchschnittliche Gewinn
der Spieler über alle Strategiekombinationen liegt mit 2,320 sehr nahe beim Vergleichswert
von 2,400 einer vollständigen kooperativen Allianz mit gleicher Allianzperformance. Dies ist
ein Indiz für den hohen Anteil an Kooperationen in unserem Modell.
Vergleicht man nun das Ergebnis Abbildung 69 mit Abbildung 61, so sind eindeutige Paralle-
len erkennbar. Sortiert man nämlich die Strategiekombinationen in aufsteigender Reihenfolge
einmal nach transferierten Informationen und einmal nach dem Gewinn, so ist die Reihenfolge
ident. Dies ist auch nicht weiter verwunderlich, da der Gewinn eine Folge des Informationstransfers
in unserem Modell ist. Der modellierte Zusammenhang zwischen der Anzahl der
transferierten Informationen und dem Gewinn der Spieler zeigt sich also auch in den Daten.
529 D.h. in 50% der Fälle kooperiert der eine Partner und in den restlichen 50% kooperiert der andere Partner.
530 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Mittelwert des Gewinns
2400
2380
2360
2340
2320
2300
2280
2260
2240
2220
2200
2180
Gesamt
Vertrauen 3
Vertrauen 4
Rational
Vertrauen 1
Gewinn gegliedert nach Strategien
Vertrauen 2
Rational 4
Rational 3
Vertrauen
Vertrauen Allianz 1
Rational 1
Strategiekombinationen
Rational 2
Vertrauen Allianz 2
Gemischt 2_3
Gemischt 1_3
Abbildung 69: Mittelwert der Gewinne aufgeschlüsselt nach Strategiekombinationen 531 .
Seite 237
Gemischt 1_4
Gemischt 2_4
Damit wir allerdings Hypothese 5 analog zu Hypothese 4 beantworten können, müssen wir
diesen Zusammenhang überprüfen, indem wir die Korrelation zwischen dem Gewinn und den
transferierten Informationen berechnen. Da diese Daten nicht normalverteilt sind, wird der
Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman und Kendall berechnet 532 . Das Ergebnis dieses
Tests ist in Tabelle 20 ersichtlich 533 . Bei einem Korrelationskoeffizienten von ca. 0.7 liegt
eine mittlere bis hohe Korrelation vor 534 . Verwendet man als Datenbasis sämtliche 129,792
Datenpunkte aus dem ersten Experiment von Hypothese 1, welche die transferierten Informa-
tionen und Gesamtgewinne der Spieler über alle 12 verschiedenen Parameterwerte des Markt-
volumens m enthalten, so steigt der Korrelationskoeffizient sogar auf 0.913 an.
531 Eigenerstellung.
532 Vgl. Bühl und Zöfel (1999) S. 304. Der Pearson Korrelationskoeffizient ist mit 0.798 sogar noch höher, aller-
dings stimmen die Aussagen zu den Signifikanzniveaus nicht.
533 Ergebnis wurde mit SPSS 10.0.7 berechnet.
534 Vgl. Bühl und Zöfel (1999) S. 302.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Spearman-Rho
Gewinn
Information
Korrelationen
Korrelationskoeffizient
Sig. (2-seitig)
N
Korrelationskoeffizient
Sig. (2-seitig)
**. Korrelation ist auf dem Niveau von 0,01 signifikant (2-seitig).
N
Gewinn Information
1,000 ,694**
, ,000
10816 10816
,694** 1,000
,000 ,
10816 10816
Tabelle 20: Korrelationskoeffizient nach Spearman und Kendall mit m=8 535 .
Seite 238
Der Korrelationskoeffizient zeigt einen signifikanten Zusammenhang zwischen der Anzahl
transferierter Informationen und dem Gesamtgewinn der Spieler. Je mehr Informationen
transferiert werden, desto höher ist auch der Gewinn der Spieler. Da die beiden Größen nahe-
zu perfekt korrelieren, können die Überlegungen zur Hypothese 4 auf die Hypothese 5 umge-
legt werden. Es gelten daher für die Hypothese 5 die analogen Erkenntnisse des Kapitels
5.6.4. Dies bedeutet die Verfolgung einer Vertrauensstrategie ist genau dann optimal, wenn
die Basis-Kooperationserwartung Vi hoch ist und der Partner auch eine Vertrauensstrategie
spielt oder aber die gegnerische Allianz ebenfalls eine Gemischte Strategie verfolgt.
5.6.6 Hypothesen 6 und 7
Die Hypothesen 6 und 7 beschäftigen sich mit dem Einfluss der Basis-Kooperationserwartung
Vi, sowie den beiden Gedächtnistiefen Ai und Pi auf den Informationstransfer. Da der Einfluss
dieser Faktoren bereits zu einem großen Teil in Kapitel 5.6.4 ausführlich analysiert wurde,
werden hier nur mehr die wesentlichsten Erkenntnisse kurz wiederholt. Der Einfluss der Ba-
sis-Kooperationserwartung Vi steht in einem engen Zusammenhang mit der gespielten Strate-
gie. Während, ceteris paribus, eine niedrige Basis-Kooperationserwartung bei den Rationalen
Strategiekombinationen den Informationsaustausch fördert, reduziert sie die Anzahl der trans-
ferierten Informationen bei den Gemischten und Vertrauensvollen Strategiekombinationen.
Dieses Ergebnis ist zum einen auf den Defektionsanreiz-Effekt zurückzuführen und anderer-
seits auf den positiven Zusammenhang zwischen Vertrauensstrategie und hoher Basis-
Kooperationserwartung.
535 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 239
Weiters dominiert die Basis-Kooperationserwartung den Einfluss der beiden Faktoren Ai und
Pi. Nur bei einigen bestimmten Parameterwerten von Vi können die Gedächtnistiefen den In-
formationstransfer beeinflussen. Aufgrund der Hypothese 7 müsste bei zunehmender Ge-
dächtnistiefe die Anzahl der transferierten Informationen ansteigen. Aus Kapitel 5.6.4 wissen
wir, dass bei niedriger Basis-Kooperationserwartung Vi=0.2 und der Strategie Vertrauen ein
Einfluss der Gedächtnistiefen vorhanden ist. Um den Einfluss von Ai und Pi näher zu untersu-
chen, setzen wir daher die Gedächtnistiefe Allianz Ai einmal konstant auf 400 und einmal
konstant auf 20 und betrachten das Verhalten der vier Spieler bei der Strategiekombination
Vertrauen (vgl. Abbildung 70).
Mittelwert der transferierten Informationen
Mittelwert der transferierten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Vertrauen, V i = 0.2
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Vertrauen, V i = 0.8 und Ai = 20
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Mittelwert der transferierten Informationen
Mittelwert der transferieten Informationen
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Vertrauen, V i = 0.2 und Ai = 400
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Vertrauen, V i = 0.2 und Ai = 20
1 2 3 4 5 6 7 8
Zeitperioden
Abbildung 70: Einfluss der Gedächtnistiefe Allianz Ai 536 .
Der vermutete Einfluss der Gedächtnistiefe Ai auf den Informationstransfer bestätigt sich. Da
plötzlich alle vier Spieler eine idente Anzahl von Informationen transferieren, zeigt sich ganz
deutlich, dass die Gedächtnistiefe Allianz Ai einen dominanten Einfluss gegenüber der Ge-
dächtnistiefe Partner Pi besitzt. Überraschenderweise spielt die Höhe der Gedächtnistiefe Al-
lianz keine Rolle für den Informationstransfer. So ist in Abbildung 70 de facto kein Unter-
schied zwischen der Gedächtnistiefe Ai=400 und Ai=20 erkennbar. Vielmehr hat hier die Ho-
536 Eigenerstellung.
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4
Spieler 1
Spieler 2
Spieler 3
Spieler 4

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 240
mogenität zwischen den Spielern einer Allianz und die Gleichheit zwischen den Allianzen
einen Einfluss auf den Informationstransfer. Der dominante Einfluss der Basis-
Kooperationserwartung wird in der linken unteren Grafik ebenfalls bestätigt.
Abschließend kann man daher die Hypothese 6 und 7 folgendermaßen zusammenfassen:
Hypothese 6 kann nur für die Gemischten und Vertrauensvollen Strategiekombinationen bestätigt
werden, da eine Wechselwirkung mit der gespielten Strategie besteht. Allerdings gilt
dies nur unter der Einschränkung, dass entweder der eigene Partner ebenfalls eine Vertrauensstrategie
spielt oder aber die gegnerische Allianz eine gemischte Strategie verfolgt. Bei den
Rationalen Strategiekombinationen besteht überhaupt ein negativer Zusammenhang zwischen
Vi und der Anzahl transferierter Informationen, sodass die Hypothese 6 abgelehnt werden
muss.
Hypothese 7 muss abgelehnt werden. Insgesamt ist nämlich einerseits der Einfluss der Gedächtnistiefen
so verschwindend klein, dass er kaum gemessen werden kann und andererseits
hat die Höhe der Gedächtnistiefe bei Homogenität und Gleichheit der Faktorwerte keine
Auswirkung. Bezüglich der Gedächtnistiefe Partner deckt sich das Ergebnis auch mit den
spieltheoretischen Erkenntnissen in Kapitel 4.4, welche besagten, dass zusätzliche Informationen
über den Partner keinen Nutzen bringen.
5.6.7 Konfirmatorisches Regressionsmodell der Hypothesen 4 bis 7
Zum Abschluss werden die bisherigen Analysen und Aussagen zu den Hypothesen 4 bis 7
noch mit Hilfe einer konfirmatorischen Regressionsanalyse überprüft. Als Datenbasis dienen
wieder die 2,074 Datenpunkte des Standardexperimentdesigns mit Fi=0 und m=8. Die Regressionsanalyse
dient dazu, um Zusammenhänge zwischen einer abhängigen Variable und
mehreren unabhängigen Variablen zu untersuchen 537 . Aufgrund der damit verbundenen Möglichkeit
der Ursachenanalyse und Wirkungsprognose können die komplexen Zusammenhänge
im Modell statistisch abgetestet werden 538 .
Als abhängige Variable werden die transferierten Informationen, sowie der Gewinn je Spieler
verwendet. In weiterer Folge rechnen wir daher zwei verschiedene Regressionsanalysen. Als
537 Vgl. Hair, Anderson et al. (1998) S. 148 und Brannath und Futschik (1999) S. 179.
538 Vgl. Backhaus, Erichson et al. (2000) S. 5.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 241
unabhängige Variablen dienen die vier Faktoren Basis-Kooperationserwartung Vi, Art der
Strategie Si, Gedächtnistiefe Partner Pi und Gedächtnistiefe Allianz Ai. Die restlichen beiden
Faktoren Fehlerwahrscheinlichkeit und Marktvolumen wurden weggelassen, da sie aufgrund
des Experimentdesigns konstant gehalten wurden. Da alle vier Faktoren jeweils für alle vier
Spieler bekannt sind, stehen insgesamt 16 unabhängige Variablen zur Verfügung.
Bevor mit der eigentlichen Auswertung begonnen wird, soll auf folgenden besonderen Um-
stand dieser Regressionsanalyse hingewiesen werden: Da die Regressionsanalyse zur Über-
prüfung eines vollständig deterministischen Modells eingesetzt wird, in dem keine zufälligen
Schwankungen vorhanden sind, ist auch der Regresssand keine Zufallsvariable. Die berechnete
F-Statistik und die damit verbundenen Signifikanzniveaus haben daher keine Aussagekraft,
weil keine zufälligen Störgrößen vorhanden sind 539 .
Als erstes berechnen wir das Regressionsmodell für die abhängige Variable transferierte Informationen
je Spieler. Aus Gründen der besseren Interpretierbarkeit wurden die ursprünglich
16 unabhängigen Variablen auf die acht wichtigsten gekürzt, ohne die Modellgüte zu sehr zu
reduzieren (Verringerung des korrigierten R-Quadrates von 0.0812 auf 0.0612). Das verbleibende
Modell und dessen Ergebnisse sind in Tabelle 21 enthalten 540 .
539
Vgl. Backhaus, Erichson et al. (2000) S. 43.
540
Die Berechnung erfolgte mit R.1.7.0.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-387.74 -35.12 51.45 78.91 141.69
Coefficients: dependent variable InfSP
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 273.119 10.226 26.709

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 243
beider Partner zeigt sich anhand der negativen Werte von Si und PSi. Das negative Vorzeichen
in Tabelle 21 wird aufgrund der Kodierung der Vertauensstrategie mit Si

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Korrigiertes R-Quadrat
1,00
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,06
Erklärte Varianz der transferierten Information
0,30
0,41
0,56
0,60
Seite 244
0,62 0,62 0,63
1 2 3 4 5 6 7 8
Anzahl der gerechneten Interaktionsterme
Abbildung 71: Erklärte Varianz der transferierten Informationen und
Anzahl gerechneter Interaktionsterme 542 .
Ein sehr ähnliches Ergebnis zeigt sich für das Regressionsmodell mit dem Gewinn der Spieler
als abhängige Variable. Die Variablen und deren Interpretation sind nahezu ident mit dem so
eben Beschriebenen, was aufgrund des Modells und der bereits festgestellten hohen Korrela-
tion logisch ist. Lediglich die geschätzten Beta-Werte sowie das korrigierte R-Quadrat sind
höher, sodass die Anpassung und der Erklärungsgehalt dieses Modells noch größer sind. Das
korrigierte R-Quadrat steigt unter Berücksichtigung der Interaktionsterme von 0.1343 auf
über 0.75 an.
Zusammenfassend bestätigen die Regressionsmodelle die Auswertung der Hypothesen 4 bis
7. Insgesamt ergibt sich somit aus sämtlichen bisherigen Analysen ein hierarchisches System
der Einflussfaktoren im deterministischen Modell, welches in Abbildung 72 dargestellt ist.
542 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Hierarchisches System der Einflussfaktoren
Marktvolumen m
Strategiekombination S i i
Basis-Kooperationserwartung V i i
Gedächtnistiefe Allianz A i i
Gedächtnistiefe Partner P i i
Abbildung 72: Hierarchisches System der Einflussfaktoren im deterministischen Modell 543 .
Seite 245
5.6.8 Hypothese 8
Abschließend erfolgt nun die Auswertung der stochastischen Experimente. Im Gegensatz zu
den bisherigen Experimentdesigns wird nun die Fehlerwahrscheinlichkeit Fi∈{0, 0.01, 0.05,
0.1, 0.25, 0.5} durchvariiert. Für jeden dieser Parameterwerte werden bei konstantem Markt-
druck von m=8 die 2,704 Standardexperimente durchsimuliert. Um den Einfluss der Zufalls-
variablen konstant zu halten, wurde jedes Parametersetting 100 mal wiederholt und ein Mit-
telwert über die einzelnen Ergebnisse gebildet 544 . Dies bedeutet, jeder Datenpunkt reflektiert
das durchschnittliche Verhalten der Simulation über 100 Experimente hinweg. Insgesamt ste-
hen 64,896 Datenpunkte für die Auswertung zur Verfügung.
Um die Hypothese 8 zu überprüfen, wurden zuerst die Mittelwerte und Mediane aller Daten
berechnet und nach Fehlerwahrscheinlichkeit geordnet. Das Ergebnis ist in Abbildung 73 dar-
gestellt. Es ist deutlich erkennbar, dass bei geringen Fehlerwahrscheinlichkeiten der Mittel-
wert der transferierten Informationen leicht ansteigt und dann mit zunehmender Fehlerwahr-
scheinlichkeit wieder abnimmt. Dies ist ein Indiz für die Richtigkeit der Hypothese 8. Aller-
dings zeigt der abnehmende Verlauf der Mediane das Gegenteil.
543 Eigenerstellung.
544 Vgl. Levinthal (1997) S. 940, Klos und Nooteboom (2001) S. 517 und Axelrod (1997) S. 28.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Mittelwert der transferierten Informationen
400,00
350,00
300,00
250,00
200,00
150,00
100,00
50,00
0,00
319,80
Mittelwert der transferierten Informationen
346,37 350,74 343,80
298,35
0 0,01 0,05 0,1 0,25 0,5
Fehlerwahrscheinlichkeit
200,01
450,00
400,00
350,00
300,00
250,00
200,00
150,00
100,00
50,00
0,00
394,00
Median der transferierten Informationen
379,97 372,21
354,98
Seite 246
298,37
0 0,01 0,05 0,1 0,25 0,5
Fehlerwahrscheinlichkeit
Abbildung 73: Mittelwert und Median der transferierten Informationen
in Abhängigkeit von der Fehlerwahrscheinlichkeit 545 .
Der gegenteilige Verlauf dieser beiden Kurven bedeutet, dass einige wenige Spieler aufgrund
einer geringfügig erhöhten Fehlerwahrscheinlichkeit viel mehr Informationen transferieren,
aber die Masse der Spieler weniger Informationen austauscht als ohne Fehlerwahrscheinlich-
keit. Es liegt also eine extreme rechtsschiefe Verteilung vor (vgl. Abbildung 74).
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
370,0
350,0
330,0
310,0
290,0
270,0
250,0
230,0
210,0
190,0
170,0
150,0
130,0
Transferierte Informationen
Median der transferierten Informationen
Std.abw. = 44,83
Mittel = 350,7
N = 10816,00
Abbildung 74: Histogramm der transferierten Informationen mit Fi=0.05.
Um die Hypothese 8a auch statistisch zu überprüfen, wurde ein U-Test nach Mann und Whit-
ney zum Vergleich der Stichproben gerechnet 546 . Dieser Tests vergleicht zwei unabhängige
Stichproben hinsichtlich ihrer Rangwerte. Das Ergebnis ist in Tabelle 22 enthalten und zeigt,
545 Eigenerstellung.
546 Dieser Test entspricht dem Wilcoxon Rangsummentest in R1.7.0.
200,01

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 247
dass die Stichprobe Fi=0 signifikant besser ist als die Stichprobe mit Fi=0.05. Daher muss
Hypothese 8a abgelehnt werden 547 . Eine geringe Fehlerwahrscheinlichkeit hat daher keinen
positiven Einfluss auf den Informationstransfer.
Statistik für Test a
data: F_0 and F_0-05
W = 82392283 p-value = < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mu is greater than 0
a. Wilcoxon rank sum test with continuity correction
Tabelle 22: U-Test nach Mann und Whitney mit Fi=0 und Fi=0.05 548 .
Analog wurde der U-Test für die anderen Stichproben gerechnet, um Hypothese 8b zu testen.
Tabelle 23 zeigt das Ergebnis für die beiden Stichproben Fi=0.25 und Fi=0.5. Aufgrund des
Ergebnisses wird die Hypothese 8b voll bestätigt. Mit zunehmender Fehlerwahrscheinlichkeit
sinkt die Anzahl der transferierten Informationen.
Statistik für Test a
data: F_0-25 and F_0-5
W = 116964225 p-value = < 2.2e-16
alternative hypothesis: true mu is greater than 0
a. Wilcoxon rank sum test with continuity correction
Tabelle 23: U-Test nach Mann und Whitney mit Fi=0.25 und Fi=0.5 549 .
547 Im Rahmen der Auswertung wurden sämtliche Paarvergleiche gerechnet. Da die Testergebnisse ident waren,
wird aus Gründen der Übersichtlichkeit nur ein Testergebnis dargestellt.
548 Eigenerstellung.
549 Eigenerstellung.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
6 Zusammenfassung
Seite 248
„Die beste Methode, um Informationen zu bekommen,
ist die, selbst welche zu geben.“
Niccolò Machiavelli (1469 - 1527),
italienischer Staatsmann und Schriftsteller
Ziel dieser Arbeit war es, den unternehmensübergreifenden Informationstransfer zwischen
Unternehmen in kooperativen Wettbewerbsbeziehungen aus ökonomischer Sicht näher zu
untersuchen. Gerade in jüngster Zeit haben die informationstechnischen Möglichkeiten zum
unternehmensübergreifenden Informationsaustausch enorm zugenommen. Es stellte sich daher
die Frage, ob Unternehmen, und vor allem Unternehmen in kooperativen Wettbewerbsbeziehungen
wie Strategischen Allianzen oder horizontalen Netzwerken, ökonomische Anreize
besitzen diese technischen Möglichkeiten zu nutzen, um ihre wertvollen und wichtigen Informationen
zu transferieren?
Anhand der theoretischen Überlegungen in Kapitel 2 zeigte sich, dass es in der betriebswirtschaftlichen
Literatur keine einheitliche Auffassung der Begriffe Information und Wissen gibt
und daher völlig unterschiedliche Sichtweisen existieren. Die Variantenvielfalt reicht von
Information ist gleich Wissen (Informationsverarbeitende-Epistemologie) bis hin zu Information
ist ungleich Wissen und Wissen ist ein Prozess (Selbstbezogene-Epistemologie). Da den
verschiedenen betriebswirtschaftlichen Teildisziplinen jeweils andere Annahmen und Sichtweisen
zu Grunde liegen, ergeben sich große Unterschiede zwischen deren Aussagen zu der
vorliegenden Problemstellung. In der betriebswirtschaftliche Entscheidungstheorie wird beispielsweise
unterschieden, ob die unvollkommene Information fixiert ist oder ob sich ein Entscheidungsträger
zusätzliche Informationen beschaffen kann. Während im ersteren Fall der
Informationstransfer per Definition nicht möglich ist, reduziert sich im zweiten Fall die ursprüngliche
Problemstellung auf die Bestimmung des Informationsoptimums, da gemäß den
Annahmen mit einem bestimmten Kostenaufwand jede Information beschafft werden kann.
Informationen schaffen daher keinen langfristigen Wettbewerbsvorteil und es entsteht somit
kein Nachteil aufgrund eines Informationstransfers. Dies bedeutet, unter den Annahmen der
betriebswirtschaftlichen Entscheidungstheorie ist die vorliegende Problemstellung nicht existent
bzw. relevant,

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 249
Im Gegensatz dazu spielt der Informationstransfer und der Schutz der eigenen Informationen
eine bedeutende Rolle aus der Sicht des wissensbasierten Ansatzes. Wissen wird als strategische
Ressource betrachtet, die nachhaltige Wettbewerbsvorteile für Firmen schaffen kann. Da
Informationen einen grundlegenden Produktionsfaktor für die Entstehung von Wissen darstellen,
ist die Informationstransferproblematik von besonderer Bedeutung. Wenn Unternehmen
also wichtige Informationen transferieren, laufen sie Gefahr, ihre nachhaltigen Wettbewerbsvorteile
zu verspielen.
Warum aber werden dennoch wichtige Informationen zwischen teilweise sogar konkurrierenden
Unternehmen ausgetauscht, wie es in den empirischen Studien 550 nachgewiesen wurde?
Erste theoretische Erklärungsansätze umfassen den Informationswert, die Instrumentalität, die
Unsicherheit der Erwartungen sowie den Kooperationsnutzen. Da das Informationstransferentscheidungsproblem
der Problemstellung einer Gefangenendilemma-Situation sehr ähnlich
ist, wurden in weiterer Folge diese Einflussfaktoren mit Hilfe spieltheoretischer Methoden
näher untersucht. Es zeigte sich, dass sich anhand der Differenz aus Grund- und Zusatzwert
der Information vier verschiedene Fälle für den Informationstransfer unterscheiden lassen.
Drei dieser vier Fälle besitzen eine eindeutige Lösung: Während Informationen mit keinem
oder negativem Zusatzwert sinnvollerweise immer transferiert werden, macht es kaum Sinn,
Informationen mit einem sehr großen Zusatzwert weiterzugeben. Am interessantesten ist allerdings
der vierte Fall des Informationstransferdilemmas, der keine eindeutige Lösung besitzt.
Obwohl es kollektiv rational wäre die Informationen auszutauschen, besteht der individuelle
Anreiz für die Spieler, sich opportunistisch zu verhalten und die Informationen nicht
herzugeben.
In den weiteren spieltheoretischen Analysen wurden daher Lösungsmöglichkeiten für das
Informationstransferdilemmas untersucht. So tragen überraschenderweise zusätzliche Informationen
über das Verhalten (Signalling) und über die Informationswerte (Screening) des
Gegenspielers nicht zur Lösung des Informationstransferdilemmas bei. Vorteilhaft für den
Informationstransfer haben sich hingegen die Berücksichtigung nicht monetärerer Aspekte
sowie sozialer Präferenzen in den Nutzenfunktionen der Spieler herausgestellt. Unter bestimmten
Umständen kann die Berücksichtigung sozialer Präferenzen zur Lösung des Problems
beitragen und zu einem Informationstransfer führen. Allerdings bleibt es kritisch zu hinterfragen,
ob sich derartige Annahmen über die Nutzenfunktionen der Spieler problemlos
550 Vgl. von Hippel (1988) und Schrader (1990).

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 250
auch auf Firmen übertragen lassen. Auch regelorientierte Lösungen, wie beispielsweise Ver-
träge etc. erwiesen sich als fördernd für den Informationstransfer, wenngleich deren Praxis-
tauglichkeit ebenfalls fraglich ist. Den weitaus besten Erklärungsansatz für die Vorteilhaftig-
keit eines Informationstransfers aus praxisbezogener Sichtweise bringt die explizite Berücksichtigung
von möglichen Synergieeffekten und des Kooperationsnutzens aufgrund des Informationstransfers.
Der Informationstransfer wird nämlich umso vorteilhafter, je höher der
mögliche Synergieeffekt, bzw. der direkte Kooperationsnutzen ist, der mit dem Informationstransfer
verbunden ist. Verstärkt wird dieser Effekt durch eine langfristige Perspektive, d.h.
eine mehrmalige Wiederholung des Informationstransferspiels.
Da sich die Instrumentalität und der Einfluss von Vertrauen mit Hilfe der spieltheoretischen
Methoden nur unzureichend untersuchen ließen, wurde die Analyse anhand eines agentenbasierten
Simulationsmodells fortgeführt. Indem das spieltheoretische Grundmodell um einen
Markt mit Konkurrenzdruck erweitert und eine mehrmalige Wiederholung zugelassen wurde,
konnten sowohl die Instrumentalität und die Möglichkeit einer Vertrauensstrategie modelliert
werden. Anhand der Auswertung des Simulationsmodells zeigte sich, dass die Instrumentalität
in Form des Kooperationsnutzens sowie die Verfolgung einer Vertrauensstrategie zu einem
massiven Informationsaustausch zwischen den Unternehmen führen können. Durchschnittlich
wurden im Modell ca. 80% aller Informationen transferiert. Bei vollständig rationalem
Verhalten der Spieler wurden immerhin noch immer ca. 63% der Informationen ausgetauscht.
Dies deutet darauf hin, dass es selbst zwischen vollständig rational agierenden Unternehmen
sinnvoll ist, eine Vielzahl an Informationen aus zu tauschen, wenn dies zu einem erhöhten
Kooperationsgewinn, bzw. zusätzlichen Nutzen aus Informationstransfer führt.
Weiters zeigt sich deutlich, dass mit zunehmender Kooperationsdauer die Anzahl der transferierten
Informationen zunimmt, was auch den empirischen Ergebnissen von Schrader (1990)
entspricht. Bezüglich des Einflusses des Vertrauens zeigte sich, dass ein substituives Verhältnis
zwischen Marktdruck und Vertrauen im Modell vorhanden ist, d.h. das Unternehmen ihre
Informationen entweder transferieren, weil sie einander vertrauen oder andererseits aufgrund
des Marktdrucks, zur Kooperation gezwungen werden. Die Verfolgung einer Vertrauensstrategie
hat sich am vorteilhaftesten herausgestellt, wenn der eigene Partner ebenfalls kooperiert,
d.h. die Gefahr des opportunistischen Verhaltens gering ist und a priori eine vertrauensvolles
Verhältnis zwischen den Partnern besteht. Obwohl dieses Ergebnis nicht weiters überraschend
ist, zeigten sich aber auch insgesamt kaum negative Konsequenzen aus der Verfolgung einer

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 251
Vertrauensstrategie. Wirklich negativ wirkte sich die Verfolgung der Vertrauensstrategie nur
aus, wenn der eigene Partner nicht kooperierte und die gegnerischen Spieler vollständig ko-
operativ spielten. Vertrauen ist also auch im Kontext des unternehmensübergreifenden Infor-
mationstransfers ein wichtiger Mechanismus zur Koordination der wirtschaftlichen Aktivitäten.
Dieses Ergebnis deckt sich auch mit anderen Untersuchungen auf diesem Gebiet 551 .
Zusammenfassend bestätigt die ökonomische Analyse des Informationstransferproblems das
Phänomen des unternehmensübergreifenden Informationstransfers der empirischen Untersuchungen.
Anhand der Untersuchungen wurden einerseits die vorhandenen Erklärungsansätze
aus ökonomischer Sichtweise hinterfragt und anderseits neue Erklärungsansätze hergeleitet
und überprüft. Es zeigte sich, dass selbst bei vollständig rationalen Spielern Kooperation,
Vertrauen und Informationstransfer entstehen kann, wenn eine längerfristige Perspektive besteht
und die Instrumentalität zwischen den Partnern dementsprechend hoch ist. Entscheidungsträger
sind dann sogar bereit, wichtige Informationen zu transferieren, wenn neben der
langfristigen Nutzenerwartung der Austauschbeziehung ein zusätzlicher Nutzen in Form von
Synergieeffekten oder direktem Kooperationsnutzen besteht.
551 Vgl. Köszegi (2001) S. 148.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
7 Literaturverzeichnis
Seite 252
Akerlof, G. A. (1970). “The Market for Lemons: Quality Uncertainty and the Market Mecha-
nism.” Quarterly Journal of Economics 84(3): 488-500.
Amaldoss, W., R. J. Meyer, et al. (2000). “Collaborating to Compete.” Marketing Science
19(2): 105-126.
Appleyard, M. M. (1996). “How does Knowledge flow? Interfirm Patterns in the
Semiconductor Industry.” Strategic Management Journal 17(Winter Special Issue):
Argyris, 137-154. C. und D. A. Schön (1999). Die Lernende Organisation: Grundlagen, Methoden,
Praxis. Stuttgart, Klett-Cotta.
Ariño, A. und J. de la Torre (1998). “Learning from Failure: Towards an Evolutionary Model
of Collaborative Ventures.” Organization Science 9(3): 306-325.
Arrow, K. J. (1969). “Classificatory Notes on the Production and Transmission of Technolo-
gical Knowledge.” The American Economic Review 59(2): 29-35.
Arrow, K. J. (1991). “The Economics of Agency." In J. W. Pratt und R. J. Zeckhauser (Eds.),
Principals and Agents: The Structure of Business. Boston, Harvard Business School
Press: 37-51.
Arthur, B. W. (1991). “Designing Economic Agents that Act Like Human Agents: A Behavio-
ral Approach to Bounded Rationality.” The American Economic Review 81(2): 353-
359.
Augustin, S. (1990). Information als Wettbewerbsfaktor. (1. Auflage). Zürich, Verlag Indus-
trielle Organisation.
Axelrod, R. (1995). Die Evolution der Kooperation. (3. Auflage). München, Oldenbourg Ver-
lag.
Axelrod, R. (1997). “Advancing the Art of Simulation." In R. Conte, R. Hegselmann und P.
Terna (Eds.), Simulating Social Phenomena. Berlin, Springer Verlag: 21-40.
Babe, R. E. (1993). “The Place of Information in Economics." In R. E. Babe (Ed.), Informati-
on and Communication in Economics. Boston, Kluwer Academic Publishers: 41-67.
Backhaus, K., B. Erichson, et al. (2000). Multivariate Analysemethoden. (8. Auflage). Berlin,
Springer Verlag.
Backhaus, M. (1999). “E-Procurement - Ein Rezept zur Verbesserung der Wettbewerbssitua-
tion von Unternehmen." In R. Bogaschewsky (Ed.), Elektronischer Einkauf. Gerns-
bach, Deutscher Betriebswirte-Verlag GmbH. Band 4: 58-72.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 253
Badaracco, J. L. J. (1991). The Knowledge Link: How Firms Compete through Strategic Alli-
ances. Boston, Harvard Business School Press.
Bamberg, G. und A. G. Coenenberg (1996). Betriebswirtschaftliche Entscheidungslehre. (9.
Auflage). München, Verlag Franz Vahlen GmbH.
Barney, J. B. (1986). “Strategic Factor Markets: Expectations, Luck and Business Strategy.”
Management Science 32(10): 1231-1241.
Barney, J. B. und W. G. Ouchi (1986). Organizational Economics. San Francisco, Jossey-
Bass Inc., Publishers.
Barney, J. B. (1991). “Firm Resources and Sustained Competitive Advantage.” Journal of
Management 17(1): 99-120.
Bauer, R., A. Schwingenschlögl, et al. (2002). “Corporate Strategy in an Artificial Econo-
my." In C. Urban (Ed.), Workshop 2002: Agent-Based Simulation 3 Proceedings. Er-
langen, Ghent, SCS-European Publishing House: 120 - 125.
Berthel, J. (1992). “Informationsbedarf." In E. Frese (Ed.), Handwörterbuch der Organisati-
on. (3. Auflage). Stuttgart, C.E. Poeschl Verlag: 872-886.
Bleicher, K. (2002). “Paradigmawechsel zur Wissensgesellschaft - Veränderte Spielregeln
erfordern neue Strategien, Strukturen und Kulturen." In K. Bleicher und J. Berthel
(Eds.), Auf dem Weg in die Wissensgesellschaft: Veränderte Strukturen, Kulturen und
Strategien. Frankfurt am Main, Frankfurter Allgemeine Zeitung GmbH.: 57-85.
Boisot, M. und A. Canals (2002). “Data, Information and Knowledge in the Evolution of Or-
ganizations.”, EGOS Conference 2002, Barcelona.
Borcherding, T. E. und D. Filson (2002). “Group consumption, free-riding, and informal re-
ciprocity agreements.” Journal of Economic Behavior & Organization 47(3): 237-257.
Bossel, H. (1994). Modellbildung und Simulation. Braunschweig/Wiesbaden, Verlag Vieweg.
Bougrain, F. und B. Haudeville (2002). “Innovation, collaboration and SMEs internal re-
search capacities.” Research Policy 31(5): 735-747.
Brannath, W. und A. Futschik (1999). Statistik im Studium der Wirtschaftswissenschaften. (2.
Auflage). Wien, WUV-Univ.-Verlag.
Bratley, P., B. L. Fox, et al. (1987). A Guide to Simulation. (2. Auflage). New York, Springer
Verlag.
Brockhaus Enzyklopädie. (1989). (19. Auflage). Mannheim, F.A. Brockhaus GmbH.
Brockhaus Enzyklopädie. (1999). (20. Auflage). Mannheim, F.A. Brockhaus GmbH.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 254
Brunner, D. (2002). Wissenseffizienz als Strukturmerkmal: Eine organisationstheoretische
Konzeptualisierung Intelligenter Organisationen. Dissertation. Wien, Universität
Wien.
Bühl, A. und P. Zöfel (1999). SPSS Version 8: Einführung in die moderne Datenanalyse unter
Windows. (5. Auflage). München, Addison-Wesley Longman Verlag GmbH.
Bullinger, H.-J., K. Wörner, et al. (1998). “Wissensmanagement - Modelle und Strategien für
die Praxis." In H. D. Bürgel (Ed.), Wissensmanagement: Schritte zu intelligenten Un-
ternehmen. Berlin, Springer Verlag: 21-39.
Bundesamt, f. V. (2002). “Wirtschaftsspionage."
http://www.verfassungsschutz.de/publikationen/gesamt/page19.pdf. Zugriff:
7.01.2003.
Bürgel, H. D. und A. Zeller (1998). “Forschung & Entwicklung als Wissenscenter." In H. D.
Bürgel (Ed.), Wissensmanagement: Schritte zu intelligenten Unternehmen. Berlin,
Springer Verlag: 53-65.
Cachon, G., P. und M. Fisher (2000). “Supply Chain Inventory Management and the Value of
Shared Information.” Management Science 46(8): 1032-1048.
Camerer, C. (1998). “Bounded Rationality in Individual Decision Making.” Experimental
Economics 1(2): 163-183.
Cason, T. N. und V.-L. Mui (2002). “Fairness and sharing in innovation games: a laboratory
investigation.” Journal of Economic Behavior & Organization 48(3): 243-264.
Celler, F. E. (1982). Progress in Modelling and Simulation. London, Academic Press Inc.
Coenenberg, A. G. (1966). Die Kommunikation in der Unternehmung. Wiesbaden, Betriebswirtschaftlicher
Verlag Dr. Th. Gabler.
Cohen, W. M. und D. A. Levinthal (1990). “Absorptive Capacity: A New Perspective on
Learning and Innovation.” Administrative Science Quarterly 35(1): 128-152.
Contractor, F. J. und W. Ra (2002). “How Knowledge attributes influence alliance governance
choices: A theory development note.” Journal of International Management 8(1):
11-27.
Covisint (2001). “A Global Marketplace." http://www.covisint.com/. Zugriff: 24.08.2001.
Croson, R., T. Boles, et al. (2003). “Cheap talk in bargaining experiments: lying and threats
in ultimatum games.” Journal of Economic Behavior & Organization 51(2): 143-159.
Davenport, T. H. und L. Prusak (1998). Working Knowledge: how organizations manage
what they know. Boston, Harvard Business School Press.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 255
Demski, J. S. (1988). “Value of Information in Bimatrix Games." In G. A. Feltham, A. H.
Amershi und W. T. Ziemba (Eds.), Economic Analysis of Information and Contracts.
Boston, Kluwer Academic Publishers: 141-166.
Dierickx, I. und K. Cool (1989). “Asset Stock Accumulation and Sustainability of Competitive
Advantage.” Management Science 35(12): 1504-1511.
Disterer, G. (2001). “Individual and Social Barriers to Knowledge Transfer.”, Proceedings of
the 34th Hawaii International Conference on System Sciences, Hawaii.
Dixit, A. K. und B. J. Nalebuff (1995). Spieltheorie für Einsteiger: Strategisches Know-how
für Gewinner. Stuttgart, Schäffer-Poschel Verlag.
Dixon, H. D. (2000). “Keeping up with the Joneses: competition and the evolution of collusi-
on.” Journal of Economic Behavior & Organization 43(2): 223-238.
Dowling, M. und C. Lechner (1998). “Kooperative Wettbewerbsbeziehungen: Theoretische
Ansätze und Managementstrategien.” DBW 98(1): 86-102.
Drucker, P. F. (1992). “The New Society of Organizations.” Harvard Business Review 70(5):
95-104.
Dyer, J. H. (1997). “Effective Interfirm Collaboration: How Firms Minimize Transaction
Costs and Maximize Transaction Value.” Strategic Management Journal 18(7): 535-
556.
Earl, M. J. (1997). “Knowledge as Strategy: Reflections on Skandia International and Shorko
Films." In L. Prusak (Ed.), Knowledge in Organizations. Boston, Butterworth-
Heinemann: 1-15.
Eisenführ, F. und M. Weber (1999). Rationales Entscheiden. (3. Auflage). Berlin, Springer
Verlag.
Epstein, J. und R. Axtell (1996). Growing Artificial Societies. Washington D.C, Brookings
Institution Press.
Eyholzer, K. und D. Hunziker (2000). “The Use of the Internet in Procurement: An Empirical
Analysis.”, Procedings of the 8th European Conference on Information Systems, Vi-
enna.
Falk, A., E. Fehr, et al. (2003). “On the Nature of Fair Behavior.” Economic Inquiry 41(1):
20-26.
Fehr, E. und K. M. Schmidt (1999). “A Theory of Fairness, Competition and Cooperation.”
Quarterly Journal of Economics 114(3): 817-868.
Fehr, E. und S. Gächter (2000). “Fairness and Retaliation: The Economics of Reciprocity.”
Journal of Economic Perspectives 14(3): 159-181.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 256
Fehr, E. und U. Fischbacher (2002). “Why Social Preferences Matter - The Impact of Non-
selfish Motives on Competition, Cooperation and Incentives.” Economic Journal
112(478): C1-C33.
Fehr, E. und K. M. Schmidt (2002). “Theories of Fairness an Reciprocity - Evidence and E-
conomic Applications." In M. Dewatripont, L. Hansen und S. Turnovsky (Eds.), Ad-
vances in Economics and Econometrics - 8th World Congress. Cambridge, Cambridge
University Press. 1: 208-257.
Fleisch, E. und S. G. Powell (2001). “The Value of Information Integration in Meeting Deli-
very Dates.” Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce 11(1):
16-30.
Fontanari, M. L. (1995). “Voraussetzungen für den Kooperationserfolg - Eine empirische
Analyse." In W. Schertler (Ed.), Management von Unternehmenskooperationen: bran-
chenspezifische Analysen; neueste Forschungsergebnisse. Wien, Wirtschaftsverlag
Ueberreuter: 115-187.
Gablers Wirtschafts Lexikon. (2000). (15. Auflage). Wiesbaden, Gabler Verlag.
Gavierneni, S., R. Kapuscinski, et al. (1999). “Value of Information in Capacitated Supply
Chains.” Management Science 45(1): 16-24.
Geanakoplos, J. und D. Pearce (1989). “Psychological Games and Sequential Rationality.”
Games and Economic Behavior 1(1): 60-79.
Glaser, H. (1980). “Informationswert." In E. Grochla (Ed.), Handwörterbuch der Organisati-
on. Stuttgart, C. E. Poeschel Verlag: 934-942.
Grant, R. M. (1996). “Toward a Knowledge-Based Theory of the Firm.” Strategic Manage-
ment Journal 17(Winter Special Issue): 109-122.
Gutenberg, E. (1971). Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre, 1. Bd.: Die Produktion. Ber-
lin, Springer Verlag.
Hagendoorn, J. (2002). “Inter-firm R&D partnerships: an overview of major trends and pat-
terns since 1960.” Research Policy 31(4): 477-492.
Hair, J. F., R. E. Anderson, et al. (1998). Multivariate Data Analysis. (5. Auflage). New Jer-
sey, Prentice-Hall International, Inc.
Hamel, G., Y. L. Doz, et al. (1989). “Collaborate with your Competitors - and Win.” Harvard
Business Review 67(1): 133-139.
Hamel, G. (1991). “Competition for Competence and Interpartner Learning within Internati-
onal Strategic Alliances.” Strategic Management Journal 12(Special Issue): 83-103.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 257
Hartmann, D. R. (1999). “Wettbewerbsvorteile durch Electronic Procurement." In R. Boga-
schewsky (Ed.), Elektronischer Einkauf. Gernsbach, Deutscher Betriebswirte-Verlag
GmbH. Band 4: 41-55.
Helmedag, F. (2001). “Kronzeugen im Gefangenendilemma.” WISU-Kompakt 30(11): 1494-
1496.
Herbst, D. (2000). Erfolgsfaktor Wissensmanagement. Berlin, Cornelsen.
Hirsch, W. Z. (1969). “Technological Progress and Microeconomic Theory.” The American
Economic Review 59(2): 36-43.
Hofacker, I. (1998). Ein spieltheoretischer Erklärungsansatz zur Entstehung strategischer Al-
lianzen. Working Paper OP 1998-02. Vienna, University of Vienna.
Holland, J. H. und J. H. Miller (1991). “Artificial Adaptive Agents in Economic Theory.” The
American Economic Review 81(2): 365-370.
Holler, M. J. und G. Illing (1993). Einführung in die Spieltheorie. (2. Auflage). Berlin, Sprin-
ger Verlag.
Jungwirth, M. (2002). Internetbasierte Effizienzsteigerung des Informationsflusses und der
Transaktionsabwicklung in der Bauwirtschaft anhand eines konkreten Projektes. Dip-
lomarbeit. Wien, Universität Wien.
Kadane, J. B. und P. D. Learkey (1982). “Subjective Probability and The Theory of Games.”
Management Science 28(2): 113-120.
Kadane, J. B. und P. D. Larkey (1983). “The Confusion of Is and Ought in Game Theoretic
Contexts.” Management Science 29(12): 1365-1379.
Keck, O. (1990). Information, Macht und gesellschaftliche Rationalität. Baden-Baden, Nomos
Verlagsgesellschaft.
Keller, T. (1995). Anreize zur Informationsabgabe. Münster, Lit Verlag.
Khanna, T., R. Gulati, et al. (1998). “The Dynamics of Learning Alliances: Competition, Co-
operation, and Relative Scope.” Strategic Management Journal 19(3): 193-210.
Khanna, T., R. Gulati, et al. (2000). “The Economic Modelling of Strategy Process: ´Clean
Models´and´Dirty Hands´.” Strategic Management Journal 21(7): 781-790.
Kleijnen, J. (1995). “Verification and Validation of Simulation Models.” European Journal of
Operational Research 82(1): 145-162.
Klos, T. B. und B. Nooteboom (2001). “Agent-based computational transaction cost econo-
mics.” Journal of Economic Dynamics & Control 25(3-4): 503-526.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 258
Klüver, J., C. Stoica, et al. (2003). “Formal Models, Social Theory and Computer Simulati-
ons: Some Methodical Reflections.” Journal of Artificial Societies and Social Simula-
tion 6(2).
Kogut, B. und U. Zander (1992). “Knowledge of the Firm. Combinative Capabilities and the
Replication of Technology." In L. Prusak (Ed.), Knowledge in Organizations. Boston,
Butterworth-Heinemann: 17-35.
Köszegi, S. (2001). Vertrauen in Virtuellen Unternehmen. Wiesbaden, Deutscher Universi-
täts-Verlag.
Koza, M. P. und A. Y. Lewin (1998). “The Co-evolution of Strategic Alliances.” Organizati-
on Science 9(3): 255-264.
Krebs, M. (1998). Organisation von Wissen in Unternehmen und Netzwerken. Wiesbaden,
Deutscher Universitäts-Verlag.
Kreps, D. M. (1990). A course in microeconomic theory. New York, Harvester Wheatsheaf.
Kreps, D. M. (1993). Game Theory and Economic Modelling. Oxford, Clarendon Press.
Kronen, J. (1994). Computergestützte Unternehmenskooperation: Potentiale - Strategien -
Planungsmodelle. Wiesbaden, Deutscher Universitäts-Verlag.
Kumar, R. und K. O. Nti (1998). “Differential Learning and Interaction in Alliance Dyna-
mics: A Process and Outcome Discrepancy Model.” Organization Science 9(3): 356-
367.
Lachmann, M., G. Sella, et al. (2000). “On Information Sharing and the Evolution of Collec-
tives.” Proc. of the Royal Society: Biological Sciences 267: 1287-1293.
Lamberton, D. M. (1993). “The Information Economy Revisited." In R. E. Babe (Ed.), Infor-
mation and Communication in Economics. Boston, Kluwer Academic Publishers: 1-
33.
Larsson, R., L. Bengtsson, et al. (1998). “The Interorganizational Learning Dilemma: Collec-
tive Knowledge Development in Strategic Alliances.” Organization Science 9(3): 285-
305.
Laux, H. (1998). Entscheidungstheorie. (4. Auflage). Berlin, Springer Verlag.
Law, A. M. und D. W. Kelton (1991). Simulation Modeling and Analysis. (2. Auflage). New
York, McGraw-Hill, Inc.
Lawrence, D., B. (1999). The Economic Value of Information. Berlin, Springer Verlag.
Lee, H. L., V. Padmanabhan, et al. (1997). “Information Distortion in a Supply Chain: The
Bullwhip Effect.” Management Science 43(4): 546-558.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 259
Lee, H. L. und S. Whang (2000). “Information Sharing in a Supply Chain.” International
Journal of Technology Management 20(3): 373-387.
Levinthal, D. A. (1997). “Adaption on Rugged Landscapes.” Management Science 43(7):
934-950.
Liebeskind, J. P. (1996). “Knowledge Strategy, and the Theory of the Firm.” Strategic Mana-
gement Journal 17(Winter Special Issue): 93-107.
Lipinski, K. (1995). Lexikon der Datenkommunikation. (2. Auflage). Bergheim, DATACOM
Buchverlag.
Löbbecke, C., P. C. Van Fenema, et al. (1999). “Co-Opetition and Knowledge Transfer.” The
Data Base for Advances in Information Systems 30(2): 14-25.
Locher, K. (1991a). “Struktur und Erscheinungsform des Gefangenen-Dilemmas.” WiSt
20(1): 19-24.
Locher, K. (1991b). “Auswege aus Gefangenen-Dilemma-Situationen.” WiSt 20(2): 60-54.
Longely, D. und M. Shain (1993). Lexikon Information und Kommunikation. Weinheim,
VCH Verlagsgesellschaft.
Madhok, A. und S. Tallman, B. (1998). “Resources, Transactions and Rents: Managing Va-
lue Through Interfirm Collaborative Relationships.” Organization Science 9(3): 326-
339.
Mag, W. (1977). Entscheidung und Information. München, Verlag Franz Vahlen.
Marchand, D. A. (1998). “Competing with Intellectual Capital." In G. von Krogh, J. Roos
und D. Kleine (Eds.), Knowing in Firms. Understanding, Managing and Measuring
Knowledge. London, SAGE Publications: 253-268.
Mehlmann, A. (1997). Wer gewinnt das Spiel. Braunschweig, Friedr. Vieweg & Sohn Ver-
lagsgesellschaft mbH.
Meyers Enzyklopädisches Lexikon. (1981). Mannheim, Bibliographisches Institut.
Miller, J. H. (1996). “The coevolution of automata in the repeated prisoner´s dilemma.”
Journal of Economic Behavior & Organization 29(1): 87-112.
Miller, J. H., C. T. Butts, et al. (2002). “Communication and cooperation.” Journal of Eco-
nomic Behavior & Organization 47(2): 179-195.
Monge, P. R., J. Fulk, et al. (1998). “Production of Collective Action in Alliance-Based Inte-
rorganizational Communication and Information Systems.” Organization Science
9(3): 411-433.
Mowery, D. C., J. E. Oxley, et al. (1996). “Strategic Alliances and Interfirm Knowledge
Transfer.” Strategic Management Journal 17(Winter Special Issue): 77-91.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 260
Müller-Stewens, G. (1997). “Auf dem Weg zur Virtualisierung von Prozeßorganisationen." In
G. Müller-Stewens (Ed.), Virtualisierung von Organisationen., Schäffer-Poeschel Ver-
lag und Verlag NZZ: 1-21.
Natter, M., A. Mild, et al. (2001). “The Effect of Incentive Schemes and Organizational Ar-
rangements on the New Product Development Process.” Management Science 47(8):
1029-1045.
Nonaka, I. und H. Takeuchi (1995). The Knowledge-Creating Company. New York, Oxford,
Oxford University Press.
Nordhaus, W. D. (1969). “Theory of Innovation. An Economic Theory of Technological
Change.” The American Economic Review 59(2): 18-28.
North, K. (1998). Wissensorientierte Unternehmensführung. Wertschöpfung durch Wissen.
Wiesbaden, Gabler Verlag.
O´Leary, D. E. (2000). “Supply Chain Processes and Relationships for Electronic Commer-
ce." In M. Shaw, R. Blanning, T. Strader und A. Whinston (Eds.), Handbook on Elect-
ronic Commerce. Berlin, Springer Verlag: 431-444.
Oechssler, J. (2002). “Cooperation as result of learning with aspiration levels.” Journal of
Economic Behavior & Organization 49(3): 405-409.
Osborne, M. J. und A. Rubinstein (1994). A Course in Game Theory. Cambridge, The MIT
Press.
Österle, H. (1995). Business Engineering Prozeß- und Systementwicklung. (2. Auflage). Ber-
lin, Springer Verlag.
Osterloh, M. und B. S. Frey (2000). “Motivation, Knowledge Transfer, and Organizational
Forms.” Organizational Science 11(5): 538-550.
Peteraf, M. A. (1993). “The Cornerstones of Competitive Advantage: A Resource-Based
View.” Strategic Management Journal 14(3): 179-191.
Picot, A., H. Dietl, et al. (1997). Organisation: Eine Ökonomische Perspektive. Stuttgart,
Schäffer-Poeschl Verlag.
Picot, A., R. Reichwald, et al. (2001). Die grenzenlose Unternehmung. (4. Auflage). Wiesba-
den, Gabler Verlag.
Pidd, M. (1997). Computer Simulation in Management Science. (3. Auflage). Chichester,
John Wiley & Sons.
Polanyi, M. (1966). “The Tacit Dimension." In L. Prusak (Ed.), Knowledge in Organizations.
Boston, Butterworth-Heinemann: 135-146.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 261
Prahalad, C. K. und G. Hamel (1990). “The Core Competence of the Corporation.” Harvard
Business Review 90(3): 79-91.
Probst, G., B. Büchel, et al. (1998). “Knowledge as Strategic Resource." In G. von Krogh, J.
Roos und D. Kleine (Eds.), Knowing in Firms. London, SAGE Publications: 240-252.
Quinn, F. J. (2001). “Collaboration: More than just Technology." http://www.ascet.com.
Zugriff: 15.06.2001.
Raghunathan, S. (2001). “Information Sharing in a Supply Chain: A Note on its Value when
Demand is Nonstationary.” Management Science 47(4): 605-610.
Raiffa, H. (1973). Einführung in die Entscheidungstheorie. München, R. Oldenburg Verlag.
Rasmusen, E. (1994). Games and Information. (2. Auflage). Oxford, Basil Blackwell, Ltd.
Rehäuser, J. und H. Krcmar (1996). “Wissensmanagement im Unternehmen." In G. Schrey-
ögg und P. Conrad (Eds.), Wissensmanagement. Berlin, Walter de Gruyter. Manage-
mentforschung 6: 1-40.
Richards, M. und D. M. De Carolis (2003). “Joint venture research and development activity:
an analysis of the international biotechnology industry.” Journal of International Ma-
nagement 9(1): 33-49.
Ripperger, T. (1998). Ökonomik des Vertrauens: Analyse eines Organisationsprinzips. Tü-
bingen, Mohr Siebeck.
Roberts, J. (2000). “From Know-How to Show-How? Questioning the Role of Information
and Communication Technologies in Knowledge Transfer.” Technology Analysis &
Strategic Management 12(4): 429-443.
Sandhofer, A. (2002). Beschränkte Rationalität - Der aktuelle Stand der Forschung. Diplom-
arbeit. Wien, Universität Wien.
Scheer, A.-W., F. Milius, et al. (1997). “Informationsgesellschaft - Utopie oder Herausforde-
rung an die Unternehmensführung?” Management & Computer 5. Jg.(Heft 1): 41-48.
Schenk, S. (1995). Evolution kooperativen Verhaltens. Wiesbaden, Gabler Verlag.
Scheuble, S. (1998). Wissen und Wissenssurrogate. Wiesbaden, Deutscher Universitäts-
Verlag.
Schneider, D. und G. Schnetkamp (2000). E-Markets. Wiesbaden, Gabler Verlag.
Schneider, H.-J. (1990). “Information." In F. Krückenberg und O. Spaniol (Eds.), Lexikon
Informatik und Kommunikationstechnik. Düsseldorf, VDI-Verlag: 300.
Schneider, U. (1996). “Management in der wissensbasierten Unternehmung." In U. Schneider
(Ed.), Wissensmanagement: die Aktivierung des intellektuellen Kapitals. Frankfurt am
Main, Frankfurter Allgemeine Zeitung GmbH: 13-48.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 262
Schrader, S. (1990). Informationstransfer: Eine empirische Studie. Berlin, Duncker &
Humblot GmbH.
Schüppel, J. (1996). Wissensmanagement: organisationales Lernen im Spannungsumfeld von
Wissens- und Lernbarrieren. Wiesbaden, Deutscher Universitäts-Verlag.
Schüßler, R. (1990). Kooperation unter Egoisten. München, Oldenbourg Verlag GmbH.
Sethi, R. und E. Somanathan (2003). “Understanding reciprocity.” Journal of Economic Be-
havior & Organization 50(1): 1-27.
Sieben, G. und T. Schildbach (1994). Betriebswirtschaftliche Entscheidungstheorie. (4. Auf-
lage). Düsseldorf, Werner-Verlag GmbH.
Skyrme, D. (1997). “The Global Knowledge Economy."
www.skyrme.com/upates/u19.htm#virtual. Zugriff: 18.09.1999.
Stickel, E., H.-D. Groffmann, et al., Eds. (1997). Gabler-Wirtschaftsinformatik-Lexikon.
Wiesbaden, Gabler Verlag.
Strub, M. (2000). “Einkauf auf dem Weg ins Internet-Zeitalter.” Beschaffung Aktu-
ell(6/2000): 48-51.
Sveiby, K. E. (1997). The new Organizational Wealth. San Francisco, Berret-Koehler Publi-
shers, Inc.
Szyperski, N. (1980). “Informationsbedarf." In E. Grochla (Ed.), Handwörterbuch der Orga-
nisation. Stuttgart, C. E. Poeschel Verlag: 904-914.
Tesfatsion, L. (2002). “Agent-based Computational Economics: Growing Economies from the
Bottom Up.” Artificial Life 8(1): 55-82.
Tsai, W. (2002). “Social Structure of "Coopetition" Within a Multiunit Organization: Coor-
dination, Competition, and Intraorganizational Knowledge Sharing.” Organizational
Science 13(2): 179-190.
Tucci, C. L., A. Kaufman, et al. (2001). “Collaboration and Teaming in the Supply Chain: An
Exploratory Study of the Software Industry."
http://www.aom.pace.edu/meetings/2001/. Zugriff: 1.8.2001.
Tversky, A. und D. Kahnemann (1974). “Judgement under Uncertainty: Heuristics and Bia-
sis.” Science 185: 1124-1131.
Varian, H. R. (1996). Intermediate Microeconomics. (4. Auflage). New York, W.W. Norton
& Company, Inc.
Venkatraman, N. (1991). “IT-Induced Business Reconfiguration." In M. Scott Morton (Ed.),
The Corporation of the 1990s. Oxford, Oxford University Press: 122-159.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 263
Venzin, M., G. von Krogh, et al. (1998). “Future Research into Knowledge Management." In
G. von Krogh, J. Roos und D. Kleine (Eds.), Knowing in Firms. Understanding, Ma-
naging and Measuring Knowledge. London, SAGE Publications: 26-66.
Vetschera, R. (1999). “The Value of Preference Information in Agency Relationships.” Com-
putational & Mathematical Organization Theory 5(4): 343-360.
Vetschera, R. (2000). “A multi-criteria agency model with incomplete preference informati-
on.” European Journal of Operational Research 126(1): 152-165.
Vetschera, R. (2004). “Experimentation and Learning in Repeated Cooperation.” Computa-
tional & Mathematical Organization Theory Forthcoming.
von Hippel, E. (1988). The Sources of Innovation. New York, Oxford University Press.
von Hippel, E. (1998). “Economics of Product Development by Users: The Impact of "Sticky"
Local Information.” Management Science 44(5): 629-644.
von Krogh, G. und Y. Wicki (2002). “Wissensgenerierung ermöglichen - Enabling Knowled-
ge Creation." In K. Bleicher und J. Berthel (Eds.), Auf dem Weg in die Wissensgesell-
schaft: Veränderte Strukturen, Kulturen und Strategien. Frankfurt am Main, Frankfur-
ter Allgemeine Zeitung GmbH: 132-148.
Voß, S. und K. Gutenschwager (2001). Informationsmanagement. Berlin, Springer Verlag.
Wahren, H.-K. E. (1996). Das lernende Unternehmen: Theorie und Praxis des organisationa-
len Lernens. Berlin, Walter de Gruyter.
Weck-Hannemann, H. (1988). “Tit for Tat.” WiSt 17(4): 185-187.
Weggeman, M. (1999). Wissensmanagement. Bonn, MITP-Verlag.
Weimann, J. (1990). “Soziale Dilemmata.” WiSt 19(2): 83-85.
Williamson, O. E. (1975). Markets and Hierarchies: Analysis and Antitrust Implications. New
York, Free Press.
Williamson, O. E. (1985). The Economic Institutions of Capitalism. New York, Free Press.
Williamson, O. E. (1996). The Mechanisms of Governance. New York, Oxford University
Press.
Witte, E. (1980). “Entscheidungsprozesse." In E. Grochla (Ed.), Handwörterbuch der Organi-
sation. (2. Auflage). Stuttgart, C. E. Poeschel Verlag: 634-642.
Wittman, W. (1959). Unternehmung und Information. Köln und Opladen, Westdeutscher Ver-
lag.
Wittman, W. (1980). “Information." In E. Grochla (Ed.), Handwörterbuch der Organisation.
Stuttgart, C. E. Poeschel Verlag: 894-904.
Wottawa, H. und H. Thierau (1990). Lehrbuch Evaluation. Bern, Verlag Hans Huber.

Unternehmensübergreifender Informationsaustausch
Seite 264
Zahn, E. (1998). “Wissen und Strategie." In H. D. Bürgel (Ed.), Wissensmanagement: Schrit-
te zu intelligenten Unternehmen. Berlin, Springer Verlag: 41-52.
Zelewski (1994). “Betriebswirtschaftslehre als wissenschaftliche Disziplin." In H. Corsten
und M. Reiß (Eds.), Betriebswirtschaftslehre. München, Oldenburg Verlag: 1-140.

Anhang Seite 265
8 Anhang
8.1 Anhang 1: Programmcode
8.1.1 Startfunktion
% Startfunktion
% ******************************************
% Version 16
% 2 Spieler
% 2 Kooperationen = Duopol
% Informationstransferdilemma
% Wahrscheinlichkeitsupdate mit Bayes
% mit Experimentdesign
% mit begrenztem Zeitfenster (steuerbar über Parameter zeit und zeital)
% mit Entscheidungsregel nach Erwartungswert
% mit Entscheidungsregel nach Vertrauen (steuerbar über Parameter ver, bei
Setting = 1 ident mit Version 10)
% mit Fehlerwahrscheinlichkeit (steuerbar über Parameter f)
% Angepasste Ausgabematrix inkl. Information
% Experimentdesign inkl. 16 Strategien, all in one
clear;
clc;
% *** Parameterdefinitionen für gesamte Simulation ***
global NFirm
T = 2704; % 100 Trials
t = 400; % 100 Perioden
NFirm = 2; % Anzahl der Firmen in einer Allianz
history =[]; % Historyvariable für die Ergebnisse der einzelnen Trials
%*** Hauptschleife ***
for tr = 1:T % Anzahl der Trials
% *** Firmeneigenschaften Allianz 1 ***
k = zeros(1,NFirm); % Anzahl bisheriger Kooperationen auf Null setzen
e = zeros(1,NFirm); % Anzahl der eigenen Kooperationen auf Null setzen
sv = [0.2 0.2 ]; % Skalierungsfaktor Vertrauen, Anpassung an NFirm
notwendig
SpielA = [4 2; 5 3]; % Spielmatrix für Firma A (Informationstransferdilemma)
SpielB = [4 2; 5 3]; % Spielmatrix für Firma B
TransW = zeros(NFirm,NFirm); % Anzahl der bisherigen Kooperationen auf
Null setzen
Likeli = zeros(NFirm,NFirm); % Likelihoods für Bayes Update auf Null
setzen
PPapprox = [0.25 0.25; 0.5 0.5; 0.25 0.25]; % Geschätzte Spielwahrscheinlichkeit
der Strategien der anderen Allianz (Gleichverteilung)
% *** Firmeneigenschaften Allianz 2 ***
k2 = zeros(1,NFirm); % Anzahl bisheriger Kooperationen auf Null setzen
e2 = zeros(1,NFirm); % Anzahl der eigenen Kooperationen auf Null setzen

Anhang Seite 266
sv2 = [0.2 0.2 ]; % Skalierungsfaktor Vertrauen, Anpassung an NFirm
notwendig
SpielA2 = [4 2; 5 3]; % Spielmatrix für Firma A (Informationstransferdilemma)
SpielB2 = [4 2; 5 3]; % Spielmatrix für Firma B
TransW2 = zeros(NFirm,NFirm); % Anzahl der bisherigen Kooperationen auf
Null setzen
Likeli2 = zeros(NFirm,NFirm); % Likelihoods für Bayes Update auf Null
setzen
PPapprox2 = [0.25 0.25; 0.5 0.5; 0.25 0.25]; % Geschätzte Spielwahrscheinlichkeit
der Strategien
der anderen Allianz
(Gleichverteilung)
% *** Lade die aktuellen Paramterwerte für alle Spieler in diesem Trial
***
[zeit, zeital, Grundvertrauen, f, ver, zeit2, zeital2, Grundvertrauen2,
f2, ver2] = Parameter(tr);
% *** Allgemeine Eigenschaften für alle Spieler ***
Schatz = [0 0 0 0]; % Startwert zum Schätzen für das Marktvolumen
Real = [0 0 0 0]; % Startwert für das reale Marktvolumen
A = [0.6 0.6 0.6 0.6]; % Anpassungsparameter für Exponentielle Glättung.
Je kleiner desto rascher
% Lege das Marktvolumen fest
markt = 8;
% *** Initialisiere History Variablen von einem Trial ***
htrans = []; % Speichert die Transfers: 1 Transfer, 0 kein Transfer
htrans2 = [];
hfehler = []; % Speichert die Fehler: 1 Fehler, 0 kein Fehler
hp = []; % Speichert die subjektiven Kooperationswahrscheinlichkeiten
hp2 =[];
hergebnis = []; % Speichert die Auszahlung
hergkum = []; % Speichert die kumulierten Auszahlungen
hlikeli = []; % Speichert die Likelihoods
hpkoop =[]; % Speichert die aktualisierte Kooperationswahrscheinlichkeit
hmarktap = []; % Speichert das approximierte Marktvolumen
hergebnisal = []; % Speichert die Ergebnisse der Allianzen
hgesamtgew = []; % Speichert den Gesamtgewinn der Spieler: Summe aus
Ergebnis der Kooperation (ergebnis) und Marktgewinn
für Allianz 1
hgesamtgew2 = []; % Speichert den Gesamtgewinn der
Spieler: Summe aus Ergebnis der Kooperation (ergebnis)
und Marktgewinn für Allianz 2
hgewinn =[]; % Speichert den Gewinn der Allianzen
hppapprox =[]; % Speichert die geschätzten Wahrscheinlichkeiten der
Allianzstrategien
hk =[]; % Speichert die K im Zeitverlauf
he=[]; % Speicher die E im Zeitverlauf
hpgesamt=[]; % Speichert alle subjektiven Kooperationswahrscheinlichkeiten

Anhang Seite 267
% *** Anzahl der Perioden pr ***
for pr = 1:t
[p] = Vertrauen(Grundvertrauen, k, e, sv);
[p2] = Vertrauen(Grundvertrauen2, k2, e2, sv2);
Marktap = Marktapprox(Schatz, Real, A);
markt1 = Marktap(1,1:2);
markt2 = Marktap(1,3:4);
if pr > 1 % Rufe die Funktion Likelihoods nicht in der ersten Periode
auf
[Likeli, TransW] = Likelihoods(pr, htrans, zeit);
[Likeli2, TransW2] = Likelihoods(pr, htrans2, zeit2);
[PPapprox] = Wahrapprox(hergebnisal, zeital, pr, 2); % letzter
Parameter gibt an welche Spalte betrachtet wird (immer die andere)
[PPapprox2] = Wahrapprox(hergebnisal, zeital2, pr, 1);
end
[Transfer, Fehler, PKoop] = Entscheidung3(ver, pr, p, f, SpielA,
SpielB, Likeli, markt1, PPapprox);
[Transfer2, Fehler2, PKoop2] = Entscheidung3(ver2, pr, p2, f2,
SpielA2, SpielB2, Likeli2, markt2, PPapprox2);
[ergebnis] = Ergebnis(Transfer, SpielA, SpielB);
[ergebnis2] = Ergebnis(Transfer2, SpielA2, SpielB2);
ergebnisal = [sum(ergebnis),sum(ergebnis2)]; % Berechne das Ergebnis
der beiden Allianzen
[Gewinnal] = Gewinn(ergebnisal, markt);
% *** ExPost *********************************************
% History Felder befüllen
htrans = [htrans; Transfer];
htrans2 =[htrans2; Transfer2];
hfehler = [hfehler; Fehler, Fehler2];
hp = [hp; p];
hp2 =[hp2;p2];
hergebnis = [hergebnis; ergebnis, ergebnis2];
hgewinn = [hgewinn; Gewinnal];
hgesamtgew = [hgesamtgew; ergebnis(1,:)+Gewinnal(1)/2];
hgesamtgew2 = [hgesamtgew2; ergebnis2(1,:)+Gewinnal(2)/2];
hergkum = [hergkum; sum(hgesamtgew, 1), sum(hgesamtgew2,1)];
hlikeli = [hlikeli; Likeli, Likeli2];
hpkoop =[hpkoop; PKoop, PKoop2];
hmarktap = [hmarktap; Marktap];
hergebnisal = [hergebnisal; ergebnisal];
hppapprox = [hppapprox; PPapprox, PPapprox2];
hpgesamt = [hpgesamt; p, p2];
% *** Anpassung Parameter ***
% Adaptiere Vetrauen
for j = 1:NFirm
if Transfer(j) == 0
k(j) = max(k(j)-1,0);
else
k(j) = k(j)+1;
end
end

Anhang Seite 268
end
for j = 1:NFirm % Setze e auf 1 wenn ich in dieser Periode kooperiert
habe
if Transfer(j) == 0
e(j) = 0;
else
e(j) = 1;
end
end
for j = 1:NFirm
if Transfer2(j) == 0
k2(j) = max(k2(j)-1,0);
else
k2(j) = k2(j)+1;
end
end
for j = 1:NFirm % Setze e auf 1 wenn ich in dieser Periode kooperiert
habe
if Transfer2(j) == 0
e2(j) = 0;
else
e2(j) = 1;
end
end
hk=[hk;k,k2];
he= [he; e, e2];
% Anpassung Markt
Schatz = Marktap;
Real = markt;
% *** Ausgaben am Ende des Simulationslaufes ***
tr % Trialnummer
Spielergewinn = sum(hergebnis); % Berechne das kumulierte Endergebnis
für die Spieler innerhalb
der Allianz über alle
Perioden
Allianzgewinn_markt = sum(hgewinn,1); % Berechne den gesamten Marktgewinn
des Spieles für beide
Allianzen
Gesamtgewinn = hergkum(t,:); % Berechne den kumulierten Gesamtgewinn
eines Spielers am
Ende des Trials
Fehleranzahl = sum(hfehler); % Berechne die kumulierten
Fehler der Spieler in diesem
Trial
% *** Speichere die Resultate des Trials ***
% Speichere die Parameter des aktuellen Trials
a = sum(htrans(:,:));
b = sum(htrans2(:,:));
summinfotrans = (sum(a)+sum(b)); % berechne die Gesamtsumme der transferierten
Information (Maximum 1600 je Trial)
% Berechne die Dummy Variablen für "Strategie" und "Grundvertrauen"
% Strategie

Anhang Seite 269
end
if ver(1,1) == 1
Dstrat2(:,1) = 1;
else
Dstrat2(:,1) = 0;
end
if ver(1,2) == 1
Dstrat2(:,2) = 1;
else
Dstrat2(:,2) = 0;
end
if ver2(1,1) == 1
Dstrat1(:,1) = 1;
else
Dstrat1(:,1) = 0;
end
if ver2(1,2) == 1
Dstrat1(:,2) = 1;
else
Dstrat1(:,2) = 0;
end
% Grundvertrauen
if Grundvertrauen(1,1) >= 0.65
DV2(:,1) = 1;
else
DV2(:,1) = 0;
end
if Grundvertrauen(1,2) >= 0.65
DV2(:,2) = 1;
else
DV2(:,2) = 0;
end
if Grundvertrauen2(1,1) >= 0.65
DV1(:,1) = 1;
else
DV1(:,1) = 0;
end
if Grundvertrauen2(1,2) >= 0.65
DV1(:,2) = 1;
else
DV1(:,2) = 0;
end
% Bilde eine History-Matrize mit allen wichtigen Daten eines Trials
history = [history; Spielergewinn, Allianzgewinn_markt, Gesamtgewinn,
Fehleranzahl, zeit, zeit2, zeital, zeital2, Grundvertrauen, Grundvertrauen2,
f, f2, ver, ver2, a, b, summinfotrans, markt, Dstrat1,
Dstrat2, DV1, DV2];
% Umformung der History-Matrize auf das gewünschte Ausgabeformat

Anhang Seite 270
% markt, GwinnSP, Infotrans, Pged, AlGed, GV, Strat, Pstrat, GAlStrat,
PPged, GPged1, GPged2, PAlGed, GAlGed1, GAalGed2, PGV, GGV1, GGV2, GStra1,
GStra2, SumInfo, DumStra1, DumStra2, DumGV1, DumGV2
ausgabe = [history(:, 40), history(:, 7), history(:, 35), history(:,
15),history(:, 19), history(:, 23), history(:, 31),history(:,
32), (history(:, 33)+ history(:, 34)),history(:, 16),history(:,
17), history(:, 18),history(:, 20),history(:, 21),history(:,
22),history(:, 24),history(:, 25),history(:, 26),history(:,
33),history(:, 34), history(:,39), history(:, 41), history(:,
42), history(:, 45), history(:, 46);
history(:, 40), history(:, 8), history(:, 36) ,history(:,
16),history(:, 20), history(:, 24), history(:, 32),history(:,
31), (history(:, 33)+ history(:, 34)),history(:, 15),history(:,
18), history(:, 17),history(:, 19),history(:, 22),history(:,
21),history(:, 23),history(:, 26),history(:, 25),history(:,
34),history(:, 33), history(:,39), history(:, 41), history(:,
42), history(:, 45), history(:, 46);
history(:, 40), history(:, 9), history(:, 37) ,history(:,
17),history(:, 21), history(:, 25), history(:, 33),history(:,
34), (history(:, 31)+ history(:, 32)),history(:, 18),history(:,
16), history(:, 15),history(:, 22),history(:, 20),history(:,
19),history(:, 26),history(:, 24),history(:, 23),history(:,
32),history(:, 31), history(:,39), history(:, 43), history(:,
44), history(:, 47), history(:, 48);
history(:, 40), history(:, 10), history(:, 38), history(:,
18),history(:, 22), history(:, 26), history(:, 34),history(:,
33), (history(:, 31)+ history(:, 32)),history(:, 17),history(:,
15), history(:, 16),history(:, 21),history(:, 19),history(:,
20),history(:, 25),history(:, 23),history(:, 24),history(:,
31),history(:, 32), history(:,39), history(:, 43), history(:,
44), history(:, 47), history(:, 48)];
sum(history(:, 7:10),1)
dlmwrite('historyn m = 8', history);
dlmwrite('ausgaben m = 8', ausgabe);

Anhang Seite 271
8.1.2 Funktion Parameter
function [zeit1, zeital1, ver1, f1, strat1, zeit2, zeital2, ver2, f2,
strat2] = Parameter(tr);
% Funktion liefert die Parameter für den aktuellen Trial
% tr: Enthält den aktuellen Trial
global NFirm
parameter = [
400 400 400 400 400 400 400 400 0.8 0.8 0.8 0.8 0
0 0 0 1 1 1 1 ;
40 40 40 40 40 40 40 40 0.8 0.8 0.8 0.8 0
0 0 0 1 1 1 1 ;
400 400 40 40 400 400 40 40 0.8 0.8 0.8 0.8 0
0 0 0 1 1 1 1 ;
50 50 40 40 50 50 40 40 0.8 0.8 0.8 0.8 0
0 0 0 1 1 1 1 ;
.....
.....
.....
];
% *** Allianz 1 ***
zeit1 = parameter(tr, 1:2); % Gedächtnistiefe Partner Pi
zeital1 = parameter(tr, 5:6); % Gedächtnistiefe gegnerische Allianz Ai
ver1 = parameter(tr, 9:10); % Grundvertrauen Vi
f1 = parameter(tr, 13:14); % Fehlerquote Fi
strat1 = parameter(tr, 17:18); % Strategietyp Si
% *** Allianz 2 ***
zeit2 = parameter(tr, 3:4); % Gedächtnistiefe Partner Pi
zeital2 = parameter(tr, 7:8); % Gedächtnistiefe gegnerische Allianz Ai
ver2 = parameter(tr, 11:12); % Grundvertrauen Vi
f2 = parameter(tr, 15:16); % Fehlerquote Fi
strat2 = parameter(tr, 19:20); % Strategietyp Si

Anhang Seite 272
8.1.3 Funktion Vertrauen
function [Ver] = Vertrauen(Grundvertrauen, k, e, sv);
% Funktion berechnet die subjektive Kooperationserwartung der einzelnen
% Spieler gegenüber dem eigenen Partner vt,i
% Grundvertrauen: Basis-Kooperationserwartung einer jeden Firma Vi
% k: Anzahl der bisherigen Kooperationen von den einzelnen Firmen
% e: gibt an ob Spieler selber in der letzten Periode kooperiert habe
% sv: Skalierungsfaktor
global NFirm
Ver = ones(NFirm, NFirm);
z= zeros(NFirm, NFirm);
for i = 1:NFirm
z(:,i) = 1-(((k'+e(i))*sv(i)+1).^-1);
end
x = (1-Grundvertrauen);
for i = 1:NFirm
Ver(:,i) = x(1, i) .* z(:,i) + Grundvertrauen(1,i);
end

Anhang Seite 273
8.1.4 Funktion Marktapproximation
function [mav] = Marktapprox(schatz, real, a);
% Funktion schätzt das aktuelle Marktvolumen aus Sicht der Firmen
% Exponentielles Glätten
% schatz: ist der letzte Schätzwert für den Markt
% real: ist der realisierte Gewinn in der letzten Periode
% a: ist die Gewichtung des Schätzwertes
global NFirm
mav=a.*schatz+(1-a).*real; % Schätze das Marktvolumen mittels exponentieller
Glättung

Anhang Seite 274
8.1.5 Funktion Likelihoods
function [likeli, transw] = Likelihoods(t, htran, zeit);
% Berechnet die Likelihoods in Abhängigkeit vom eigenen Informationstransfer
% Standard Prozedur
global NFirm
likeli = zeros(NFirm,NFirm);
transw = zeros(NFirm,NFirm);
if t zeit(2)
anzkoop(2) = sum(htran(t-zeit(2):t-1,2),1);
else
anzkoop(2) = sum(htran(:,2),1);
end
anznichtkoop = (zeit)-anzkoop;

Anhang Seite 275
if anzkoop(1) >=1
likeli(1,1) = transw(1,1)./anzkoop(1); % Berechne die Likelihoods für
die Kooperation
end
if anzkoop(2) >=1
likeli(1,2) = transw(1,2)./anzkoop(2); % Berechne die Likelihoods für
die Kooperation
end
if anznichtkoop(1) >=1
likeli(2,1) = transw(2,1)./anznichtkoop(1); % Berechne die Likelihoods
end
if anznichtkoop(2) >=1
likeli(2,2) = transw(2,2)./anznichtkoop(2); % Berechne die Likelihoods
end

Anhang Seite 276
8.1.6 Funktion Wahrscheinlichkeitsapproximation
function [pp] = Wahrapprox(hergeb, zeit, t, j);
% Funktion schätzt die Wahrscheinlichkeiten der Strategie der anderen Allianz
% hergeb: historische Daten über den bisherigen Spielverlauf
% zeit: gibt in welchem Zeitfenster die Spieler zurück schätzen
% t: aktuelle Periode
% J: gibt an um welche Allianz es sich handelt
global NFirm
pp = zeros(3, NFirm);
if t

Anhang Seite 277
8.1.7 Funktion Entscheidung
function [trans, fehler, pkoop] = Entscheidung3(ver, pr, p, f, SpielA,
SpielB, likeli, markt, ppaprox);
% Berechnet die Entscheidungsmatrix und entscheidet welche Informationen
welche Firma transferiert
% p: subjektive Kooperationserwartung der anderen Firma
% f: Fehlerwahrscheinlichkeit, dass Spieler i eine falsche Strategie spielt
% SpielA: Spielmatrix von Firma A
% SpielB: Spielmatrix von Firma B
% likeli: Likelihoods der einzelnen Spieler
% markt: geschätztes Marktvolumen
% ppaprox: Wahrscheinlichkeiten der gegnerischen Allianzstrategien
% ver: Grenzwert ab dem eine Vertrauensstrategie gespielt wird
global NFirm
fehler =[];
p(1:3:4) =[];
for i = 1:NFirm
pkoop(1,i) = p(i)*likeli(1,i)+(1-p(i))*likeli(2,i); % Berechnet die aktualisierteWahrscheinlichkeit
end
links1 =
pkoop(1,1)*((ppaprox(2,1)*markt(1))/4+(markt(1)*ppaprox(1,1))/2)+markt(1)*(
1-ppaprox(1,1))/4;
rechts1 = markt(1)*pkoop(1,1)/4+1;
links2 =
pkoop(1,2)*((ppaprox(2,2)*markt(2))/4+(markt(2)*ppaprox(1,2))/2)+markt(2)*(
1-ppaprox(1,2))/4;
rechts2 = markt(2)*pkoop(1,2)/4+1;
% *** 1. Allianz ***
if pkoop(1,1) >= ver(1,1) % Spieler wendet Vertrauenskalkül an, sobald
Grenzwert überschritten wird
trans(1)=1;
if rand = rechts1
trans(1)=1;
if rand

Anhang Seite 278
end
end
if rand = ver(1,2) % Spieler wendet Vertrauenskalkül an, sobald
Grenzwert überschritten wird
trans(2)=1;
if rand = rechts2
trans(2)=1;
if rand

Anhang Seite 279
8.1.8 Funktion Ergebnis
function [erg] = Ergebnis(Transfer, spielA, spielB);
% Funktion berechnet das Ergebnis der Entscheidungen für die Spieler
% Transfer: enthält die realisierten Strategien der Spieler
% spielA: enthält die Auszahlungsmatrix von A
% spielB: enthält die Auszahlungsmatrix von B
global NFirm
for i = 1:NFirm % Kodiere die Transfermatrix in den Matrixindex der
Spielmatrix um
if Transfer(:,i) == 0
transf(i) = 2;
else
transf(i) = 1;
end
end
erg(1) = spielA(transf(1), transf(2));
erg(2) = spielB(transf(2), transf(1));

Anhang Seite 280
8.1.9 Funktion Gewinn
function [gewinn] = Gewinn(ergebnisal, m);
% Funktion berechnet den aktuellen Gewinn, aufgrund der Allianzperformance
% ergebnisal: enthält die Allianzperformance der beiden Allianzen
% m: ist das aktuelle Marktvolumen, welches aufgeteilt wird
global NFirm
gewinn = zeros(1:NFirm);
if ergebnisal(1) == ergebnisal(2)
gewinn(1,:)=m/2; % Jede Allianz erhält die Hälfte des Marktes bei
gleicher Allianzperformance
else
if ergebnisal(1) >= ergebnisal(2)
gewinn(1)=m; % Die siegreiche Alliant 1 erhält den gesamten
Markt
gewinn(2)=0;
else
gewinn(2)=m; % Die siegreiche Alliant 2 erhält den gesamten
Markt
gewinn(1)=0;
end
end

Vertrauen
homogen
inhomogen
gleich
verschieden
gleich
verschieden
homogen / inhomogen
gleich
Allianzgedächtnis
homogen inhomogen
verschieden gleich
verschieden
hoch niedrig hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch
400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370
hoch homogen homogen homogen homogen homogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen
0.8, 0.8 gleich gleich verschieden verschieden verschieden gleich gleich gleich verschieden verschieden verschieden
0.8, 0.8 hoch niedrig hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch
400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370
niedrig homogen homogen homogen homogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen homogen / inhomogen
0.2, 0.2 gleich verschieden verschieden verschieden gleich gleich gleich verschieden verschieden verschieden hoch
0.2, 0.2 niedrig hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch 400 400, 400 40
40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370
hoch / niedrig homogen homogen homogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen homogen /
inhomogen
homogen / inhomogen
0.8, 0.8 verschieden verschieden verschieden gleich gleich gleich verschieden verschieden verschieden hoch niedrig
0.2, 0.2 hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch 400 400, 400 40 40 40, 400 40
400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370
niedrig homogen homogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen homogen / homogen / homogen
inhomogen inhomogen
0.3, 0.3 verschieden verschieden gleich gleich gleich verschieden verschieden verschieden hoch niedrig gleich
0.2, 0.2 niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch 400 400, 400 40 40 40, 400 40 hoch
50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370 400 400, 400 400
hoch homogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen homogen / inhomogen homogen /
inhomogen
homogen homogen
0.8, 0.8 verschieden gleich gleich gleich verschieden verschieden verschieden hoch niedrig gleich gleich
0.7, 0.7 hoch hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch 400 400, 400 40 40 40, 400 40 hoch niedrig
400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370 400 400, 400 400 40 40, 40 40
hoch / niedrig inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen homogen /
inhomogen
homogen / inhomogen homogen homogen homogen
0.8, 0.2 gleich gleich gleich verschieden verschieden verschieden hoch niedrig gleich gleich verschieden
0.8, 0.2 hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch 400 400, 400 40 40 40, 400 40 hoch niedrig hoch / niedrig
400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370 400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40
niedrig inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen homogen / homogen / homogen homogen homogen homogen
inhomogen inhomogen
0.25, 0.2 gleich gleich verschieden verschieden verschieden hoch niedrig gleich gleich verschieden verschieden
0.25, 0.2 niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch 400 400, 400 40 40 40, 400 40 hoch niedrig hoch / niedrig niedrig
50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370 400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40
hoch
inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen homogen / inhomogen homogen /
inhomogen
homogen homogen homogen homogen homogen
0.8, 0.75 gleich verschieden verschieden verschieden hoch niedrig gleich gleich verschieden verschieden verschieden
0.8, 0.75 hoch hoch / niedrig niedrig hoch 400 400, 400 40 40 40, 400 40 hoch niedrig hoch / niedrig niedrig hoch
400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370 400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390
hoch / niedrig inhomogen inhomogen inhomogen homogen /
inhomogen
homogen / inhomogen homogen homogen homogen homogen homogen inhomogen
0.8, 0.2 verschieden verschieden verschieden hoch niedrig gleich gleich verschieden verschieden verschieden gleich
0.7, 0.1 hoch / niedrig niedrig hoch 400 400, 400 40 40 40, 400 40 hoch niedrig hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig
400 40, 300 30 60 50, 40 30 400 390, 380 370 400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40
niedrig inhomogen inhomogen homogen / homogen / homogen homogen homogen homogen homogen inhomogen inhomogen
inhomogen inhomogen
0.3, 0.25 verschieden verschieden hoch niedrig gleich gleich verschieden verschieden verschieden gleich gleich
0.2, 0.15 niedrig hoch 400 400, 400 40 40 40, 400 40 hoch niedrig hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig
60 50, 40 30 400 390, 380 370 400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40
hoch
inhomogen homogen / inhomogen homogen /
inhomogen
homogen homogen homogen homogen homogen inhomogen inhomogen inhomogen
0.8, 0.75 verschieden hoch niedrig gleich gleich verschieden verschieden verschieden gleich gleich gleich
0.7, 0.65 hoch 400 400, 400 40 40 40, 400 40 hoch niedrig hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch
400 390, 380 370 400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390
hoch homogen / inhomogen homogen / inhomogen homogen homogen homogen homogen homogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen
0.8, 0.8 hoch niedrig gleich gleich verschieden verschieden verschieden gleich gleich gleich verschieden
0.8, 0.2 400 400, 400 40 40 40, 400 40 hoch niedrig hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig
400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30
niedrig homogen / inhomogen homogen homogen homogen homogen homogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen inhomogen
0.2, 0.2 niedrig gleich gleich verschieden verschieden verschieden gleich gleich gleich verschieden verschieden
0.8, 0.2 40 40, 400 40 hoch niedrig hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig hoch hoch / niedrig niedrig
400 400, 400 400 40 40, 40 40 400 400, 40 40 50 50, 40 40 400 400, 390 390 400 40, 400 40 50 40, 50 40 400 390, 400 390 400 40, 300 30 60 50, 40 30
Partner Gedächtnis
8.2 Anhang 2: Latin Square
Unternehmensübergreifender Informationsaustausch Seite 281