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2022 | OriginalPaper | Chapter

2. Technoökonomische Grundlagen: Statische und dynamische Skaleneffekte

Author : Thomas Göllinger

Published in: Technoökonomie der Energiewende

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Durch Größensteigerungen und industrielle Massenproduktion können Güter kostengünstiger hergestellt und am Markt angeboten werden. Die hierbei zugrundeliegenden Effekte der Größendegression von Technologien bzw. Produktionsmitteln beruhen auf statischen und dynamischen Skaleneffekten.
Footnotes
1
Siehe stellvertretend für viele andere Publikationen z. B. die nicht eindeutig trennscharfe Unterscheidung der beiden Varianten bei Coenenberg et al. (2012, S. 423 ff.).
 
2
Bei ökonomischen Betrachtungen ist i. d. R. das Aggregat die übliche Bezugsgröße.
 
3
Konkrete Beispiele werden in den folgenden Kapiteln behandelt; außerdem sei auf Göllinger et al. (2018) sowie Göllinger und Knauf (2018) verwiesen.
 
4
Diese verschiedenen Effekte und insbesondere auch deren gleichzeitiges Auftreten wurden schon relativ früh in techno-ökonomischen Betrachtungen der Energieerzeugung thematisiert. Zum historischen Hintergrund und einer umfassenderen Systematisierung siehe z. B. Ludwig (1962).
 
5
Diese Verluste resultieren wiederum aus dem ungünstigen Verhältnis von Oberfläche zu Volumen (A/V-Verhältnis) kleiner Aggregate. Das A/V-Verhältnis ist der Quotient aus der Oberfläche A und dem Volumen V eines geometrischen Körpers; das A/V-Verhältnis fällt hyperbelförmig mit steigendem Volumen. Dies bedeutet, dass kleinere (leistungsschwächere) Aggregate ein ungünstigeres A/V-Verhältnis aufweisen als größere (leistungsstärkere) Aggregate. Daraus resultiert wiederum ein höherer spezifischer Wärme- und damit Effizienzverlust von kleineren Aggregaten. Dieser Zusammenhang wird z. B. auch für Lebewesen durch die Bergmannsche Regel bestätigt.
 
6
Die akademische Betriebswirtschaftslehre hat sich dem Erfahrungskurvenkonzept erst nach seiner erfolgreichen Propagierung und Anwendung in der Unternehmenspraxis durch Beratungsunternehmen stärker zugewandt. Während die angesprochenen Phänomene anfangs noch unter dem Begriff der Lernkurve bzw. der Lernkurventheorie subsumiert wurden, erfolgte später eine Differenzierung bzw. Erweiterung in die beiden verwandten Ansätze Lernkurve und Erfahrungskurve. Zum Erfahrungskurvenkonzept in der BWL siehe z. B. Göllinger (2012, S. 296 ff.).
 
7
Eine kompakte Einführung in das Konzept der Erfahrungskurve sowie deren Anwendung als Instrument der Kostenkalkulation findet sich bei Coenenberg et al. (2012, S. 423 ff.).
 
8
Henderson (1984, S. 19).
 
9
Für Energietechnologien vgl. hierzu z. B. AGFW (2008, S. 62 ff.).
 
10
Lerneffekte durch Forschung und Entwicklung, Verbundeffekte und andere komplementäre und kostensenkende Effekte können dafür sorgen, dass die prozentuale Kostensenkung eines bestimmten Gutes nicht konstant bleibt.
 
11
Näheres hierzu siehe Göllinger (2012, S. 296 ff.) und Göllinger (2004). Formal lassen sich Lerneffekte durch die beiden Größen Lernrate f und Lerngrad f‘ charakterisieren. Der Lerngrad beschreibt den prozentualen Wert, um den die Faktoreinsatz- bzw. Kostengröße bei einer Verdoppelung der kumulierten Produktion sinkt. Die Lernrate wiederum entspricht dem Prozentsatz an Faktoreinsatz, welcher bei einer Verdoppelung verbleibt. Zwischen Lernrate und Lerngrad besteht daher folgender Zusammenhang: f = 1 – f‘. Die Lernrate nimmt Werte zwischen 0 und 1 an, wobei diese in der industriellen Fertigung meist zwischen 0,65 und 0,95 liegen.
 
12
Zu beachten ist außerdem, dass i. d. R. Marktpreise von Produkten beobachtet werden und nicht die tatsächlichen Selbstkosten der Produzenten. Mittel- u. langfristig sollten zwar (gewinnbereinigte) Selbstkosten und Preise weitgehend übereinstimmen, kurzfristig kann es jedoch aufgrund der jeweiligen Marktverhältnisse zu einer mehr oder weniger großen Abweichung zwischen Produktkosten und Marktpreisen kommen.
 
13
Die Kurven gelten jeweils für eine bestimmte (konstante) Aggregatgröße.
 
Metadata
Title
Technoökonomische Grundlagen: Statische und dynamische Skaleneffekte
Author
Thomas Göllinger
Copyright Year
2022
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-38902-4_2