Digitale Plattformen nutzen Algorithmen, um große Datenmengen zu sammeln und zu verarbeiten. Die aufbereiteten Daten werden genutzt, um neue Geschäftsmodelle zu vermarkten. Ein besonderer Vorteil der digitalen Plattformen sind datengesteuerte Netzwerkeffekte. Diese Effekte sowie die Größen- und Verbundeffekte und die Kontrolle der Daten an sich schaffen hohe Eintrittsbarrieren. Neue Marktteilnehmer können dem Markt ab einem bestimmten Punkt nicht mehr zutreten. Markteintritte werden zudem durch die Tatsache erschwert, dass digitale Plattformen im Vorfeld hohe versunkene Kosten erfordern, während die Grenzkosten niedrig sind. Diese Kostenstruktur beschleunigt die bereits vorliegenden Größen- und Verbundeffekte und erleichtert auf diese Weise die Marktkonzentration von „Big Data“ in den Händen weniger Akteure. Diese besondere Konstellation führt dazu, dass erfolgreiche digitale Plattformen rasch eine führende Stellung einnehmen.

 

Der gegenwärtige Ansatz zur Bewertung der führenden Plattformen nutze den Wohlfahrtsstandard des Konsumenten. Dieser Prüfungsstandard misst den Nutzen (oder den Schaden) der Konsumenten in Form niedriger oder höherer Preise. Die Schwierigkeit bezüglich der Anwendung des Konsumentenwohlfahrtsstandards in der digitalen Ökonomie besteht darin, dass solide Preisanalysen für Online-Plattformen aufgrund der rapiden Preisschwankungen und der durch Algorithmen begünstigten personalisierten Preisbildung kaum durchführbar sind. Des Weiteren ist der Preis nicht das geeignetste Kriterium in der Wettbewerbsanalyse von Online-Plattformen, da viele Dienste kostenlos angeboten werden. Tatsächlich bezahlen die Konsumenten durch die Bereitstellung personenbezogener Daten.  

 

EE&MC profitiert von akademischen Studien zu diesem Thema, die am zugehörigen Forschungsinstitut ECE in Maastricht, Niederlande, durchgeführt wurden. Die Studien verdeutlichen, dass für einen adäquate wettbewerbsökonomische Beurteilung in der digitalen Ökonomie andere Formen als der Preis in die Analyse miteinbezogen werden sollten.

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