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Modelltheoretische Analysen kollektiver Innovationsprozesse

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Offene Innovationsprozesse
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Auszug

Die empirische Untersuchung von embedded Linux hat gezeigt, dass die Entscheidung hinsichtlich Freigabe oder Geheimhaltung von Entwicklungen durch eine Vielzahl von Effekten beeinflusst wird. In diesem Kapitel sollen zwei der am häufigsten genannten Effekte in modelltheoretischen Untersuchungen isoliert analysiert werden. Dazu werden im folgenden Abschnitt 5.1 die verwendeten spieltheoretischen Konzepte vorgestellt. In Abschnitt 5.2 werden existierende modelltheoretische Analysen kollektiver Innovationsprozesse diskutiert. In den zentralen Abschnitten 5.3 und 5.4 werden Modelle entwickelt, die bisher nicht untersuchte Aspekte kollektiver Innovationsprozesse analysieren. In 5.3 geht es um die Freigabe generischer Entwicklungen, also Entwicklungen von hoher Allgemeinheit. Die Untersuchung ist durch Resultate der empirischen Untersuchung von embedded Linux motiviert, in ihrer Anwendung jedoch nicht auf diesen Fall beschränkt. Abschnitt 5.4 behandelt den Fall heterogenen Bedarfs an komplementären Technologien. Zwei miteinander konkurrierende Unternehmen benötigen für ihre Produkte jeweils zwei zueinander komplementäre Technologien. Motiviert durch die in Kapitel 4 dargestellten empirischen Resultate wird angenommen, dass dieser Bedarf heterogen ist, dass also jedes Unternehmen eine der beiden Technologien dringender benötigt als der Wettbewerber. In beiden Modellen existieren unter geeigneten Bedingungen Gleichgewichte, in denen die Unternehmen ihre Entwicklungen freigeben.

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Litereture

  1. Vgl. für die in diesem Abschnitt angesprochenen Konzepte auch Holler & Illing (2003, Kapitel 2, 3, und 4.1) und Rasmusen (1989, Kapitel 1–4).

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  2. Fudenberg & Tirole (1991, S. 72) sprechen von einem Spiel mit „perfect information“, wenn zusätzlich zu den genannten Bedingungen für „vollständige Information“ gilt, dass in jeder Spielstufe genau ein Spieler eine Aktion wählt. Bei „vollständiger Information“ können dagegen simultane Züge auftreten, deren Resultat jeder Spieler erst erfährt, nachdem er selbst seinen Zug gewählt hat.

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  3. Es ist dann nicht gleichbedeutend, wenn verschiedene Erwartungen r e zum gleichen Ergebnis r führen. Allerdings ist auch dann immer r = r e eines der Gleichgewichte. Anzumerken ist, dass der Begriff des fulfilled expectation equilibrium ein anderes Konzept als das hier verwendete bezeichnet. Trotz der Formulierung handelt es sich hier um ein normales Nash-Gleichgewicht. Der Begriff des fulfilled expectation equilibrium wird dagegen gelegentlich verwendet (vgl. z.B. Economides 1996), wenn Spieler nicht nur die (simultanen) Züge der anderen Spieler nicht kennen, sondern auch Rahmenbedingungen des Spiels, insbesondere Auszahlungsfunktionen.

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  4. Die Varianz einer durch die Verteilungsfunktion 5.5 beschriebenen Zufallsvariablen beträgt Var(εi) = π2/(3α2) (z.B. Kendall & Stuart (1963, S. 119)).

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  5. Die “General Public License” oder GPL (Free Software Foundation 1991) bezeichnet solche Weiterentwicklungen als “derived work” und verlangt, dass sie wiederum unter der GPL lizenziert werden. Sie geht jedoch nicht so weit, Freigabe in jedem Fall zu verlangen (wie in diesem Modell angenommen). Vielmehr muss der Quellcode lediglich den Empfängern des Binärcodes verfügbar gemacht werden. Nur im Falle relativ weit verbreiteter Software läuft dies quasi auf eine vollständige Freigabe hinaus.

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  6. Ein ähnliches Resultat erhalten Bessen & Maskin (2000) im Rahmen eines wiederholten Spiels, wie in Abschnitt 5.2 dargestellt.

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  7. Eine analoge zeitliche Struktur wählen auch Baake & Wichmann (2003) in ihrem Modell.

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(2007). Modelltheoretische Analysen kollektiver Innovationsprozesse. In: Offene Innovationsprozesse. Gabler. https://doi.org/10.1007/978-3-8350-5497-4_5

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