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Spezifische Problemsicht und ein geeignetes „Concept of risk“ als Untersuchungsinstrumentarium

  • Christian Opitz
Part of the Markt- und Unternehmensentwicklung book series (MAU)

Zusammenfassung

Neben dem eigentlichen Analyseinstrument und einem Untersuchungsgegenstand kommt eine ökonomische Analyse nicht ohne die Präzisierung und Festlegung eines Rahmens aus, vor dessen Hintergrund sich die zu untersuchenden Vorgänge abspielen. Zunächst müssen also die Untersuchungsbedingungen durch geeignete Annahmen konkretisiert werden. Für eine solche Offenlegung sprechen mehrere Gründe: Zum einen ist es im Rahmen theoretischer Analysen häufig notwendig, reale Zusammenhänge durch Annahmen zu vereinfachen und zu reduzieren, um überhaupt brauchbare Erkenntnisse zu erlangen. Zum anderen sind es ja gerade diese Zusammenhänge, die sich unserer vollständigen Kenntnis entziehen. Wären die Welt und ihre Gesetze für jedermann sichtbar, brauchte man sich ihr nicht über den Umweg einer theoretischen Betrachtung zu nähern.

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References

  1. 1.
    Diese Annahmen entsprechen denen der Neuen Institutionenökonomie. Vgl. exemplarisch Williamson/Ouchi (1981), S. 350f, Williamson (1981b), S. 549f. und Picot/Dietl/Franck (1997), S. 54.Google Scholar
  2. 2.
    Vgl. zum folgenden Franck (1995), S. 21ff.Google Scholar
  3. 3.
    In der Tat spricht einiges dafür, daß die Annahme vollständiger Information an der Wirklichkeit vorbeizielt. Von Hayek (1945) identifizierte bereits vor über 50 Jahren unvollständige Information als das Grundproblem der Koordination wirtschaftlicher Aktivitäten. Dennoch konnten in der Vergangenheit auch unter Verwendung dieses Ideals bedeutende ökonomische Erkenntnisse gewonnen werden. Wie die Welt tatsächlich ist, muß jedoch häufig gar nicht entschieden werden; wichtig erscheint lediglich, daß jeweils deutlich wird, welcher Zustand den Überlegungen zugrunde gelegt wird.Google Scholar
  4. 4.
    Eine weitere, wichtige Konsequenz begrenzter Information und unvollständigen Zukunftwissens ist die Unmöglichkeit, vollständige Verträge abzuschließen. Vgl. Klein (1983), (1980) sowie Hart/Moore (1988). Für eine Systematisierung unterschiedlicher Vertragstypen vgl. außerdem Dietl (1995), S. 572.Google Scholar
  5. 5.
    Vgl. Picot/Dietl/Franck (1997), S. 39.Google Scholar
  6. 6.
    Diese individuellen Zielvorstellungen werden als „Präferenzen“ bezeichnet. Vgl. hierzu und zu einer Diskussion von Präferenzen und deren Veränderung in einem institutionenökonomischen Kontext Huck (1997).Google Scholar
  7. 7.
    Vgl. auch Dietl (1993), S. 109 oder Goshal/Moran (1996), S. 17.Google Scholar
  8. 8.
    Vgl. auch Williamson (1975), S. 47.Google Scholar
  9. 9.
    Für eine Diskussion der Vor- und Nachteile dieses Vorgehens vgl. Demsetz (1969).Google Scholar
  10. 10.
    Vgl. auch Dahlmann (1979), S. 153.Google Scholar
  11. 11.
    Im Rahmen dieser Vorgehensweise muß man nicht zwangsläufig auf die Verwendung einer idealen Lösung als Standard, an dem praktische Lösungen gemessen werden, verzichten. Im Unterschied zum „nirvana-approach“ erfolgt jedoch immer ein paarweiser Vergleich mit diesem Standard. Von zwei alternativen Lösungen wäre wiederum diejenige vorzuziehen, die die Differenz zur idealen Lösung minimiert.Google Scholar
  12. 12.
    Die Grenzen dieses Bereiches bleiben ausgeschlossen. Abweichungen sind demnach nicht möglich, wenn ihre Eintrittswahrscheinlichkeit Null (Unmöglichkeit) oder Eins (Sicherheit) beträgt.Google Scholar
  13. 13.
    Als Chance werden Risiken bezeichnet, deren Ergebnis für den Entscheider in jedem Fall positiv ausfällt und lediglich von der Höhe her unbestimmt ist. Vgl. Vaughan/Vaughan (1995).Google Scholar
  14. 14.
    Für eine solche Unterscheidung zwischen reinen und spekulativen Risil bray/Blanchard/Williams (1969).Google Scholar
  15. 15.
    Vgl. Müller (1993), Sp. 3814 oder Famy (1989), S. 17.Google Scholar
  16. 16.
    Vgl. Franck (1995), S. 29f.Google Scholar
  17. 17.
    Vgl. Willet (1951).Google Scholar
  18. 18.
    Die Risikoneigung von Akteuren wird auch häufig negativ als „Grad an Risikoaversion“ formuliert. Vgl. z.B. Cheung (1969).Google Scholar
  19. 19.
    Vgl. Arrow (1996), S. 104. Arrow weist an anderer Stelle daraufhin, daß es lediglich verschiedene Grade an Risikoaversion gibt, wirkliche Risikoneutralität hingegen niemals vorliegt: „all individuals are adverse to sufficiently large risks“, Arrow (1985), S. 45.Google Scholar
  20. 20.
    Darüber hinaus dürften natürlich auch seine Fähigkeiten zur Verarbeitung dieser Informationen eine Rolle spielen.Google Scholar
  21. 21.
    Unsicherheit der Stufe 1 kann als „objektive“, die der Stufe 2 als „subjektive“ Unsicherheit charakterisiert werden. Für weitere Definitionen und eine Diskussion dieses Feldes vgl. Machina/Schmeidler(1992).Google Scholar
  22. 22.
    In Anlehnung an Williams/Smith/Young (1995), S.U.Google Scholar
  23. 23.
    Für eine mathematische Herleitung und die konkrete Berechnung dieser Größen vgl. Karten (1989a), (1989b).Google Scholar
  24. 24.
    Vgl. auch Farny (1989), S. 18f.Google Scholar
  25. 25.
    Zu beachten ist, daß die Gesamtfläche unter der Dichtefunktion als Summe der Einzelwahrscheinlichkeiten jeweils immer 1 betragen muß. Auf diese Weise geht eine „Verbreiterung“ zwangsläufig mit einer „Verflachung“ der Kurve einher.Google Scholar
  26. 26.
    Vgl. etwa Demsetz (1969), S. 6.Google Scholar
  27. 27.
    Eine solche Bewertung von Maßnahmen ist dabei stets durch den jeweiligen Akteur selbst durchzuführen. Unterschiede in den Präferenzen von Akteuren, wie sie etwa in Bezug auf die Risikoneigung bestehen, werden stets auch in individuell unterschiedlichen Bewertungen resultieren.Google Scholar
  28. 28.
    Vgl. Franck/Bagschik/Opitz (1997), S. 206.Google Scholar
  29. 29.
    Zum folgenden vgl. Farny (1989), S. 32f.Google Scholar
  30. 30.
    Im günstigsten Fall, wenn kein Schaden eingetreten ist, beträgt die Abweichung nach unten genau den Betrag des Erwartungswertes. Im ungünstigsten Fall, wenn alle möglichen Schäden eingetreten sind, sind theoretisch unendlich große Abweichungen nach oben denkbar.Google Scholar
  31. 31.
    Die Streuung im Kollektiv ist zwar von ihren Absolutwerten her größer als die Streuung der Verteilung der Einzelrisiken, relativ zum kollektiven Schadenerwartungswert jedoch geringer. Die relative Streuung kann als Prozentsatz der Standardabweichung vom Erwartungswert mit dem Variationskoeffizient bestimmt und gemessen werden.Google Scholar
  32. 32.
    Vgl. z.B. Albrecht (1982).Google Scholar
  33. 33.
    Vgl. auch Hirshleifer/Riley (1979), S. 1387.Google Scholar
  34. 34.
    Stark miteinander korrelierte (Einzel-)Risiken werden daher häufig als „Systematische Risiken“ bezeichnet, weitgehend unabhängige Risiken dagegen als „Spezifische Risiken“. Vgl. Shapiro (1982), S. 18ff.Google Scholar
  35. 35.
    Neben einem Ausgleich in der Zeit lassen sich in der Regel zusätzlich andere Anpassungsmechanismen anwenden. Das Risiko des Unterganges der Welt mit maximalem Kumulschaden etwa läßt sich natürlich nicht versichern. Eine zweckmäßige Option im Umgang mit diesem extremen Risiko wäre etwa die Verdrängung.Google Scholar
  36. 36.
    Die Zusammensetzung eines Kollektives wird sich dagegen in den meisten Fällen im Zeitablauf verändern, wenn z.B. Einzelrisiken neu aufgenommen werden oder das Kollektiv durch Kündigungen und den Ablauf von Verträgen verlassen.Google Scholar
  37. 37.
    Vgl. Karten (1983), S. 218.Google Scholar
  38. 38.
    Karten (1981), S. 1604.Google Scholar
  39. 39.
    An dieser Stelle sei noch einmal auf die Erläuterungen zur Verwendung des Begriffes der „Risikoneigung“ in Abschnitt 2.2.1. hingewiesen. Unterschiedliche Risikoneigungen liegen bei ansonsten gleich veranlagten Akteuren insbesondere auch dann vor, wenn der Risikonehmer im Vergleich zum Risikogeber komparative Vorteile im Umgang mit Risiken besitzt.Google Scholar
  40. 40.
    Vgl. Farny (1989), S. 25f.Google Scholar
  41. 41.
    Vgl. etwa Vaughan/Vaughan (1996), S. 11 oder Williams/Heins (1989).Google Scholar
  42. 42.
    Die Unsicherheit hinsichtlich der Verteilung des Gesamtschadens wird in der Versicherungsliteratur als „Diagnoserisiko“ bezeichnet. Information reduziert dieses Risiko. Vgl. etwa Karten (1983), S. 220f.Google Scholar
  43. 43.
    Eine Ausnahme bildet hier ein Informationsstand, der Risiken in Sicherheit überführt, so daß sie per definitionem verschwinden. Von dieser trivialen Lösung wird im folgenden abstrahiert.Google Scholar
  44. 44.
    Häufig sind vollständige Versicherungen jedoch gar nicht erwünscht (vgl. die Ausführungen in Abschnitt 2.2.5.2.) oder nicht möglich, weil Schäden, wie z.B. Krankheiten oder Unfälle, irreversibel sind.Google Scholar
  45. 45.
    Vgl. Picot/Dietl/Franck (1997), S. 66 und S. 82 sowie weiter unten im Text.Google Scholar
  46. 46.
    Aus Sicht des besser informierten Akteurs ist sein eigenes Verhalten natürlich eine Entschei-dungs- und keine Zufallsvariable. Ein wirkliches Risiko besteht also nur aus Sicht des Geschädigten. Zum Begriff des „Verhaltensrisikos“ vgl. exemplarisch Picot/Dietl/Franck (1997), S. 84ff., Picot (1982), (1985), (1991), Kaas (1992), S. 887 und Spremann (1990), S. 564. Die bloße Existenz eines Informationsgefälles — ohne die wechselseitige Verknüpfung der Nutzenniveaus der Akteure — ist dagegen zwar eine notwendige, nicht jedoch eine hinreichende Bedingung für eine entsprechende Zuordnung von Risiken. In diesem Sinne ist das von Spremann (1990, S. 564f.) gewählte Kriterium „Vorliegen eines Informationsvorsprunges“ für eine Unterscheidung von endogenen und exogenen Risiken nicht ausreichend.Google Scholar
  47. 47.
    Diese Systematisierung der drei Grundtypen asymmetrischer Information geht auf Spremann (1990, S. 566) zurück und scheint sich zumindest in der deutschsprachigen Literatur durchgesetzt zu haben. Vgl. auch Kaas (1992), S. 888, Dietl (1993), S. 141–142 sowie Picot/Dietl/Franck(1997), S. 85–86.Google Scholar
  48. 48.
    Vgl. etwa Akerlof (1970), Spence (1974) sowie für einen kurzen Überblick Milde (1988).Google Scholar
  49. 49.
    Vgl. zu dieser Systematisierung Nelson (1970), S. 312, Kaas (1990) und Tolle (1994), S. 727.Google Scholar
  50. 50.
    Zum Begriff des Vertrauensgutes vgl. Darby/Karni (1973), S. 68ff. oder Blankart/Pom-merehne(1985).Google Scholar
  51. 51.
    In manchen Bereichen haben sich daher Gütesiegel oder andere geschützte Qualitätsstandards etabliert. Bei der Vergabe solcher Auszeichnungen wie z.B. dem „Blauen Umweltengel“ zertifizieren spezialisierte Gutachter die Qualität der betreffenden Produkte.Google Scholar
  52. 52.
    Vgl. Schulenburg (1993), S. 522. Zur Dopingproblematik vgl. Franck (1998).Google Scholar
  53. 53.
    Ursprünglich ist dieser Begriff der Versicherungswirtschaft entlehnt. Vgl. Spence/Zeckhauser (1971) sowie Arrow (1980).Google Scholar
  54. 54.
    Vgl. hierzu Arrow (1962), (1980), (1985) und Jensen/Meckling (1976).Google Scholar
  55. 55.
    Vgl. Arrow (1985), S. 39.Google Scholar
  56. 56.
    Ein Beispiel, bei dem beide Arten asymmetrischer Informationsverteilung eine Rolle spielen dürften, ist die Kontrolle von Vorständen durch die Aktionäre. Vgl. für diese Problematik Becker (1993).Google Scholar
  57. 57.
    So werden etwa Versicherungsvertreter und anderes Verkaufspersonal maßgeblich „nach Erfolg“, also etwa der Anzahl der abgeschlossenen Verträge, entlohnt. Offenbar ist in diesen Fällen eine Beurteilung des Outputs leichter möglich als eine Beurteilung des Anstrengungsniveaus bei der Erstellung diese Outputs. Vgl. z.B. Anderson (1985), Anderson/Schmittlein (1984) und Krafft (1996).Google Scholar
  58. 58.
    Vgl. Stiglitz (1987).Google Scholar
  59. 59.
    Vgl. Spremann (1987), S. 5. Zur Meßbarkeitsproblematik und seinen Auswirkungen auf die Organisation von Märkten vgl. außerdem Barzel (1982).Google Scholar
  60. 60.
    Agenten könnten eigene Minderleistung auf ungünstige Umstände zurückfuhren wollen, wenn der Principal das Eintreten dieser Umwelteinflüsse nicht beobachten kann. Wird der Agent dennoch ausschließlich nach seinem Output entlohnt, trägt er allein das Risiko für den Fall wirklicher Störungen. Oft kann jedoch der Principal derartige exogene Risiken besser tragen. Für diesen Trade-off zwischen optimaler Risikoteilung und Anreizwirkung vgl. Abschnitt 2.2.5. dieser Arbeit sowie die dort zitierte Literatur.Google Scholar
  61. 61.
    Vgl. zum Begriff der „Plastizität“ und zu weiteren Beispielen Alchian/Woodward (1988), S. 69, sowie Dietl (1993), S. 139f. und (1995), S. 579f.Google Scholar
  62. 62.
    Vgl. hierzu Becker (1962), Williamson (1975) und Klein/Crawford/Alchian (1978).Google Scholar
  63. 63.
    Vgl. auch McLeod/Malcomson (1993).Google Scholar
  64. 64.
    Vgl. Pindyck (1991).Google Scholar
  65. 65.
    Zum Begriff der Spezifität vgl. Klein/Crawford/Alchian (1978), Alchian (1984) und Williamson (1975), (1990a), S. 60f.Google Scholar
  66. 66.
    Klein/Leffler (1981), S. 614.Google Scholar
  67. 67.
    Alchian/Woodward (1988) sprechen in diesem Zusammenhang von der „Expropriation zukünftiger Quasirenten“.Google Scholar
  68. 68.
    Vgl. Picot/Dietl/Franck (1997), S. 83. Für eine formale Darstellung vgl. Dahlmann (1979), S. 144ff. oder Stiglitz (1985), S. 26f. Vgl. auch Furubotn (1986).Google Scholar
  69. 69.
    Jensen/Meckling (1976, S. 308) systematisieren diese Kosten als sog. „Agency-Kosten“. Diese umfassen die Überwachungs- und Kontrollkosten des Principals (monitoring expenditures), die Vertrags- und Selbstbindungskosten des Agenten (bonding expenditures) sowie den durch Nutzenentgang der Akteure verursachten Wohlfahrtsverlust (residual loss).Google Scholar
  70. 70.
    Vgl. Klein (1980).Google Scholar
  71. 71.
    Vgl. Kaas (1991) sowie Franck (1995), S. 46ff.Google Scholar
  72. 72.
    Vgl. Dietl (1993), S. 148f. und Franck (1995), S. 51ff.Google Scholar
  73. 73.
    Anreizinstrumente wie Garantien oder Rückgaberechte erfüllen in dieser Hinsicht dieselbe Funktion wie Versicherungen. Vgl. auch Heal (1977) und Spence (1976). Zu beachten ist wiederum, daß Verhaltensrisiken nur aus der Perspektive des geschädigten Prinzipals wirkliche Risiken sind. Ein Transfer endogener Risiken kann sich somit ebenfalls nur aus dieser Perspektive vollziehen. Agenten entscheiden über ihr Verhalten dagegen selbst und übernehmen bzw. entledigen sich lediglich der negativen Konsequenzen ihres eigenen Verhaltens. Vgl. in diesem Zusammenhang auch die Ausführungen zu den verschiedenen Risikoarten in Abschnitt 2.2.4.Google Scholar
  74. 74.
    Zum Begriff des „Surrogates“ vgl. Franck (1995), S. 46f.Google Scholar
  75. 75.
    Vgl. auch Eischen (1991).Google Scholar
  76. 76.
    Vgl. für dieses Vorgehen Franck (1995), S. 46ff. Eine solche Zuordnung ist für die Klasse der Informationsinstrumente sicherlich sinnvoll, da eine Anpassung an die verschiedenen Verhaltensrisiken je nach Art der zugrundeliegenden Informationsasymmetrie häufig spezifische informationstechnische Lösungen erfordert, so daß Redundanzen weitgehend vermieden werden. Für die Klasse der Anreizinstrumente ist eine solche Zuordnung m.E. dagegen nicht zweckmäßig, da sich die verschiedenen Einzelmaßnahmen bei einer differenzierten Ausgestaltung und Akzentuierung der verwendeten institutionellen Designs fast immer auf mehrere Arten von Verhaltensrisiken erfolgreich anwenden lassen. Hier ist es also notwendig, nach alternativen Systematisierungskriterien zu suchen, die eine höhere Trennschärfe aufweisen.Google Scholar
  77. 77.
    Vgl. Picot/Dietl/Franck (1997), S. 87 sowie Kaas (1991).Google Scholar
  78. 78.
    Die „Signaling-Literatur“ ist äußerst umfangreich. Zu ihren Anfängen vgl. Spence (1974) und Stiglitz (1975). Für den aktuellen Stand der Diskussion vgl. z.B. Cooper (1992) und Gruber (1987) sowie die dort zitierte Literatur. Zu sog. „Signalrennen“ vgl. außerdem Franck/Müller (1999).Google Scholar
  79. 79.
    Vgl. hierzu Leland (1979).Google Scholar
  80. 80.
    Vgl. Milgrom/Roberts (1992), S. 155f.Google Scholar
  81. 81.
    Darüber hinaus gibt es eine Vielzahl öffentlicher oder halböffentlicher Institutionen wie etwa Verbraucherzentralen, die Marktinformationen zur Verfügung stellen. Vgl. auch Tülle (1983) und Hopf (1983).Google Scholar
  82. 82.
    „A self-selection device is a pricing scheme that causes the applicant to reveal truthful information about himself, by his market behaviour“, Salop/Salop (1976, S. 620). Vgl. zur Self selection auch Spence (1973), Wilson (1977), (1980), Arrow (1985), S. 40 und Milgrom/Roberts (1992), S. 603.Google Scholar
  83. 83.
    Vgl. hierzu auch Garen (1996).Google Scholar
  84. 84.
    Vgl. Franck (1995), S. 49.Google Scholar
  85. 85.
    Vgl. auch Sappington (1991).Google Scholar
  86. 86.
    Picot/Dietl/Franck (1997, S. 89) unterscheiden explizit Anreiz- von Sanktionsinstrumenten. Diese Unterscheidung beruht auf einer begrifflichen Differenzierung von positiven Anreizen (Anreize i.e.S.) und negativen Anreizen (Sanktionen). An dieser Stelle werden Sanktionen alternativ als besondere Klasse von Anreizinstumenten aufgefaßt.Google Scholar
  87. 87.
    Wie bereits angekündigt wird an dieser Stelle bei der Systematisierung der verschiedenen Anreizinstrumente eine Orientierung an den drei Arten endogener Risiken aufgegeben.Google Scholar
  88. 88.
    Zur Wirkungsweise dieser Institutionen vgl. Grossman (1981), Palfrey/Romer (1983) und Cooper/Ross (1985). Zu Garantien vgl. außerdem Emonds (1988), Lutz (1989), Mann/Wissing (1990), Spence (1976) und Stiglitz (1979).Google Scholar
  89. 89.
    Vgl. Spremann (1988), S. 620. In diesem Zusammenhang denke man etwa an einen Arzt, der seinem Patienten ein Rückgaberecht einräumen oder Nachbesserung zusagen wollte.Google Scholar
  90. 90.
    Hierzu gehört z.B. die Vereinbarung von Abnahmeverpflichtungen oder Konventionalstrafen. Vgl. exemplarisch Shavell (1979), (1984), Laux (1990) oder Kaas (1992), S. 893.Google Scholar
  91. 91.
    Vgl. Williamson (1983).Google Scholar
  92. 92.
    Für solche „weichen“ Faktoren und zu ihrer Funktion als „commitment device“ vgl. Frank (1987), (1988), Shavell (1987), Williamson (1993a) oder Prart/Zeckhauser (1985), S. 17. Zur Rolle von „Emotionen im Wirtschaftssystem“ vgl. außerdem Elster (1998).Google Scholar
  93. 93.
    Zum Reputationsmechanismus vgl. exemplarisch Allen (1984), Kreps/Wilson (1982), Klein (1980), Klein/Leffler (1981), Rogerson (1983), Ryoo (1992), Shapiro (1982), (1983) und Telser(1980).Google Scholar
  94. 94.
    Die Grenze zwischen Strafen und Entschädigungen ist in dieser Hinsicht natürlich fließend. Einen Anhaltspunkt liefert die Relation von möglicher Schadenhöhe und den zur Disposition stehenden Vermögenswerten. Entsprechen sich diese Beträge, dürfte es sich um Entschädi-gungen, bei großen Differenzen dagegen um Strafen handeln.Google Scholar
  95. 95.
    Für die disziplinierende Wirkung des Eigentums vgl. Franck (1995), S. 53 sowie Picot (1991), S. 145–152. Ist der Agent risikoneutral, läßt sich durch eine Übernahme des Unternehmens durch den Agenten und Eigentum eine optimale Lösung des Agency-Problems herbeifuhren. Der Principal erhält eine fixe Entlohnung, der Agent ist Träger des Residuums. Vgl. Shavell (1979).Google Scholar
  96. 96.
    Dieser Begriff entstammt der transaktionskostentheoretischen Sichtweise, wie sie von Williamson geprägt und maßgeblich weiterentwickelt wurde. In diesem Kontext stellen Institutionen wie Beteiligungen, Garantien, Abnahmeverpflichtungen etc. verschiedene Grade der vertikalen Integration auf einem Kontinuum zwischen Markt und Hierarchie dar. Vgl. Williamson (1988), (1990a), (1990b), (1991), MacDonald (1985), Klein/Murphy (1997) und Levy (1985) sowie für einen Überblick Picot/Dietl (1990) und Picot/Dietl/Franck (1997), S. 78ff. Hier werden diese Institutionen dagegen ihrer Wirkung entsprechend als besondere Maßnahmen des Risikotransfers systematisiert. Der Extremfall der vollständigen vertikalen Integration, die Hierarchie, muß folglich als Instrument zur Risiko Vermeidung gelten.Google Scholar
  97. 97.
    Es fällt auf, daß das Ergebnis einer Risikoanpassung durch Hierarchie als dem Extremfall der vertikalen Integration und durch Eigentum als dem Extremfall der Beteiligung des Agenten in vieler Hinsicht ähnlich ist. Jeweils besteht nur ein Unternehmen und endogene Risiken sind durch Vermeidung bzw. eine lückenlose Vorsorge (Auflösung des Interessenkonfliktes und Schließung von Verhaltensspielräumen) ausgeschlossen. Im Hinblick auf die Trägerschaft eines möglichen exogenen Risikos ergibt sich jedoch ein wichtiger Unterschied: im ersten Fall ist der Principal, im zweiten Fall der Agent Träger dieses verbleibenden Risikos.Google Scholar
  98. 98.
    Zum Begriff der Einlagerungsbarrieren und weiteren Beispielen vgl. Weizsäcker (1980).Google Scholar
  99. 99.
    Zur Problematik des kombinierten Einsatzes von Anpassungsmaßnahmen bzw. „einzelner Designs“ vgl. Spremann (1990), S. 584.Google Scholar
  100. 100.
    Dieser Trade-off wird in der Literatur üblicherweise als Zielkonflikt zwischen einer effizienten Risikoallokation und einer maximalen Motivationswirkung im Zusammenhang mit der Verwendung von Anreizinstrumenten diskutiert. Vgl. exemplarisch Franck (1995), S. 55, Picot/Dietl/Franck (1997), S. 90, Holmström (1979), (1982), Shavell (1979) und Spremann (1988), S. 617. Aus der hier gewählten Perspektive, die Anreizinstrumente primär unter dem Aspekt des Risikotransfers und nicht unter Motivationsgesichtspunkten sieht, handelt es sich jedoch um einen Zielkonflikt bei der Allokation verschiedener Risikoarten.Google Scholar
  101. 101.
    Vgl. hierzu grundlegend den wegweisenden Beitrag von Coase (1960). Vgl. außerdem Crok-ker (1971), Demsetz (1968) und Richter/Furubotn (1996), S. lOOff.Google Scholar
  102. 102.
    Vgl. hierzu Dietl (1993), S. 150.Google Scholar
  103. 103.
    Im Kontext der Principal-Agent-Theorie ist dieser Trade-off definitorisch, da dem Principal Risikoneutralität, dem Agenten dagegen Risikoaversion unterstellt wird. Jensen (1983) unterscheidet mit der positiven und der normativen zwei verschiedene Forschungsrichtungen innerhalb der Principal-Agent-Literatur, vgl. auch Fischer (1995), Strong/Walker (1987), Eisen-hardt (1989) sowie Wenger/Terberger (1988). Der normative Zweig befaßt sich intensiv und fast ausschließlich mit der Modellierung von anreizoptimalen Entlohnungsverträgen, die regelmäßig auf einem Kompromiß zwischen größter Motivationswirkung und effizienter Risikoallokation beruhen. Vgl. exemplarisch Baker (1992), Baker/Jensen/Murphy (1988), Berhold (1971), Gjesdal (1982), Greenwald/Stiglitz (1990), Nalebuff/Stiglitz (1983), Ross (1973) und Wagenhofer (1996). Für den positiven Zweig vgl. Grossman/Hart (1983), (1986), Holmström/Milgrom (1994) oder Jensen/Meckling (1976).Google Scholar
  104. 104.
    Vgl. auch Spremann (1988), S. 621.Google Scholar
  105. 105.
    Vgl. für dieses Beispiel Milgrom/Roberts (1992), S. 208f.Google Scholar
  106. 106.
    In diesem wegweisenden sog. „Lemons-Beitrag“ zeigt Akerlof am Beispiel des Marktes für gebrauchte Automobile, wie Qualitätsunsicherheit zu einer systematischen Verschlechterung der Durchschnittsqualität der angebotenen Fahrzeuge führen kann. Diese Verschlechterung resultiert in einem Zustand, in dem nur noch Fahrzeuge der untersten Qualitätskategorie gehandelt werden.Google Scholar
  107. 107.
    Vgl. Picot/Dietl/Franck, S. 89.Google Scholar
  108. 108.
    Franck (1995, S. 44ff.) schlägt vor, Moral-hazard-Risiken, die in Transaktionen wie den eben beschriebenen, bei denen eine effiziente Risikoallokation zwischen Akteuren mit unterschiedlichen Risikoneigungen im Vordergrund steht, entstehen, von solchen zu unterscheiden, bei denen sich Akteure mit identischem Risikoaversionsprofil gegenüberstehen. Die Persistenz dieser besonderen Kategorie von Moral-hazard-Risiken bezeichnet er als „Versicherungs-Motivations-Problem“.Google Scholar
  109. 109.
    Vgl. Zeckhauser (1970), Marshall (1976).Google Scholar
  110. 110.
    Vgl. Franck (1995), S. 45. Zur formalen Bestimmung eines „optimalen Versicherungsvertrages“ vgl. außerdem Schulenburg (1993), S. 539 und Doherty/Schlesinger (1990).Google Scholar

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  • Christian Opitz

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