Was ist der Fluch des Gewinners?

Was ist der Fluch des Gewinners?

Es ist die schlechte Nachricht, die mit einem Sieg kommen kann. Bazerman und Samuelson (1983)¹ definieren ihn im ersten Satz ihres Aufsatzes: Der Fluch des Gewinners tritt in Wettbewerbssituationen auf, wenn ein erfolgreicher Käufer feststellt, dass er für einen Gegenstand von unsicherem Wert zu viel bezahlt hat („occurs in competitive situations when a successful buyer finds that he or she has paid too much for“). Andere Forscher hatten vor ihnen vermutet, dass der Gewinner einer Auktion mit verdeckten Geboten oft verliert („will often lose“), dass also der erworbene Gegenstand weniger wert ist als der gezahlte Preis („the object acquired will be worth less than the price paid“).

Thaler (1988)³ beschreibt den Fall, mit dem die Idee begann. Mehrere Ölgesellschaften bieten auf die Bohrrechte für eine Parzelle, und die Rechte sind für alle Bieter gleich viel wert; eine solche Auktion heißt Common-Value-Auktion („Let’s assume that the rights are worth the same amount to all bidders, that is, the auction is what is called a common value auction.“). Jede Gesellschaft lässt den Wert von ihren Fachleuten schätzen, und die Schätzungen sind unverzerrt: Ihr Mittelwert entspricht dem gemeinsamen Wert der Parzelle („the mean of the estimates is equal to the common value of the tract.“). Weil sich Ölvorkommen schwer schätzen lassen, streuen die Schätzungen, Gesellschaften mit hohen Schätzungen bieten eher mehr, und gewinnen kann gerade die Gesellschaft, deren Fachleute am höchsten geschätzt haben. Dann ist der Gewinner der Auktion wahrscheinlich ein Verlierer („If this happens, the winner of the auction is likely to be a loser.“).

Thaler unterscheidet zwei Varianten. In der ersten übersteigt das Siegergebot den Wert der Parzelle, und die Gesellschaft verliert Geld („the winning bid exceeds the value of the tract, so the firm loses money“); in der zweiten ist die Parzelle weniger wert, als die Fachleute geschätzt haben, und die Gesellschaft ist enttäuscht („the value of the tract is less than the expert’s estimate so the winning firm is disappointed“). Die zweite Variante kann auch dann vorliegen, wenn der Gewinner Gewinn macht, solange dieser geringer ausfällt als bei Abgabe des Gebots erwartet („can apply even if the winning bidder makes a profit, as long as the profit is less than expected at the time the bid was made.“). Den Begriff führt er auf drei Ingenieure von Atlantic Richfield zurück („three Atlantic Richfield engineers“), auf Capen et al. (1971)². Deren eigene Zusammenfassung lautet, dass der Gewinner einer Pachtversteigerung tendenziell der Bieter ist, der die Reserven am stärksten überschätzt („a lease winner tends to be the bidder who most overestimates reserves potential“). Sie schrieben über Versteigerungen mit verdeckten Geboten, hielten das Phänomen aber für eines, das alle Wettbewerbssituationen durchzieht („pervades all competitive situations“).

In diesem Leitfaden ist der Fluch des Gewinners die Lücke zwischen dem, was der Gewinner einer Auktion oder Ausschreibung erwartet hat, und dem, was der Gegenstand tatsächlich wert ist. Sie entsteht, wenn Bieter auf Grundlage unsicherer Schätzungen eines Werts bieten, der für alle gleich ist, sodass das Siegergebot tendenziell auf der größten Überschätzung beruht. Es geht um eine Tendenz, nicht um eine Regel für jeden Zuschlag: Capen et al.² betonen, dass sie Tendenzen beschreiben und nicht, was bei jedem Erwerb einer Parzelle geschieht. Es geht auch um einen Fehler der Bieter, nicht um eine Eigenschaft von Auktionen an sich: Thaler hält unter Berufung auf Cox und Isaac (1984) fest, dass der Fluch nicht auftreten kann, wenn alle Bieter rational handeln („cannot occur if all the bidders are rational“). Und es geht um den objektiven Wert. Bazerman und Samuelson¹ weisen darauf hin, dass ein Bieter bewusst mehr als den objektiven Wert zahlen kann, ohne es zu bereuen, etwa wenn ein Gegenstand für ihn einen persönlichen oder ideellen Wert hat („personal or intrinsic value (e.g., a painting)“); im Mittelpunkt ihrer Studie steht der objektive Fluch des Gewinners („the existence of an objective winner’s curse“). Nach der Lesart dieses Leitfadens sind die Parzellen, die ein Bieter gewinnt, eine von seinen eigenen Schätzfehlern ausgewählte Stichprobe. Damit ist der Fluch ein Fall dessen, was der Leitfaden zum Selektionsbias beschreibt: Der Weg in die Stichprobe hängt von etwas ab, das für das Ergebnis zählt.

Warum verrät schon der Zuschlag etwas über die Schätzung?

Weil das Gebot, das gewinnt, meist auf der höchsten Schätzung beruht. Bazerman und Samuelson¹ begründen das in drei Schritten: Auch wenn der durchschnittliche Bieter den Wert richtig schätzen mag, überschätzen ihn einige und unterschätzen ihn andere; der Bieter, der den Wert am stärksten überschätzt, gewinnt in der Regel die Auktion („the bidder who most greatly overestimates the value of the commodity will typically win the auction“); und die Überschätzung ist oft größer als der Abstand zwischen seiner Schätzung und seinem Gebot („the amount of overestimation will often be greater than the difference between the winning bidder’s estimate of the value of the commodity and his or her bid“). Selbst wenn Bieter im Durchschnitt unter ihrer Schätzung bieten, kann ein Siegergebot aus dem rechten Rand der Gebotsverteilung den tatsächlichen Wert übersteigen („a winning bid drawn from the right tail of the bid distribution may exceed the actual value of the good“).

Capen et al.² fassen denselben Punkt als Frage der eigenen Bilanz. Die Schätzungen eines Bieters können über alle betrachteten Parzellen im Mittel stimmen und über die gewonnenen Parzellen im Mittel trotzdem falsch sein, denn wo er den Wert unterschätzt hat, gewinnt er selten, und wo er ihn überschätzt hat, oft. Der Bieter gewinnt also eine verzerrte Auswahl von Parzellen („tends to win a biased set of tracts“), nämlich jene, bei denen er Wert oder Reserven überschätzt hat („those on which he has overestimated value or reserves“). Nur ohne Wettbewerb gleichen sich hohe und niedrige Schätzungen aus.

Die Korrektur ist ein Schluss, den Bieter oft nicht ziehen. Bazerman und Samuelson¹ formulieren ihn so: Wer annimmt, dass sein Gebot gewinnt, sollte daraus schließen, dass er den Wert im Vergleich zu den anderen Bietern vermutlich überschätzt hat („If an individual assumes that his or her bid will win the auction, this piece of data should indicate that the bidder has probably overestimated the value of the commodity in comparison to other competitors.“). Thaler nennt die Voraussetzung eines rationalen Gebots: Man muss den erwarteten Wert des Gegenstands, der nur auf den vorab verfügbaren Informationen beruht, von dem erwarteten Wert unterscheiden, der sich ergibt, wenn man die Auktion gewinnt („Rational bidding requires first distinguishing between the expected value of the object for sale, conditioned only on the prior information available, and the expected value conditioned on winning the auction.“).

Mehr Wettbewerber wirken in zwei Richtungen, jedenfalls in einer Erstpreisauktion, in der der Höchstbietende sein Gebot zahlt. Wer gegen mehr Bieter gewinnen will, muss aggressiver bieten, doch zugleich steigt die Wahrscheinlichkeit, dass er den Wert überschätzt hat, falls er gewinnt („An increase in the number of other bidders implies that to win the auction you must bid more aggressively, but their presence also increases the chance that if you win, you will have overestimated the value of the object for sale“), schreibt Thaler. Capen et al.² leiteten aus Simulationen von Versteigerungen drei Regeln ab, die nach ihren Worten nicht ohne Ausnahmen gelten, bei normalem Wettbewerb und den großen Unsicherheiten ihrer Schätzwerte aber zuzutreffen scheinen: Je weniger Information ein Bieter im Vergleich zu seinen Gegnern hat, je unsicherer seine eigene Schätzung ist und je mehr Bieter es über drei hinaus gibt, desto niedriger sollte er bieten. Im analytischen Beispiel ihres Anhangs, in dem die Schätzwerte einer Exponentialverteilung folgen und jeder Gegner die Hälfte seiner Schätzung bietet, steigt die Gebotsquote, die den erwarteten Barwert eines Gebots maximiert, bis auf höchstens 0,28 der eigenen Schätzung bei zwei Gegnern und fällt dann, auf 0,15 bei 12 Gegnern, weil ein Bieter vor allem die Parzellen gewinnt, deren Wert er überschätzt hat. Die Gebotsquote ist dabei der Anteil des eigenen Schätzwerts, den ein Bieter bietet.

Capen et al.² rechneten außerdem eine kleine hypothetische Versteigerung durch. Zehn Parzellen, alle als fündig angenommen, sind bei einem Diskontsatz von 10 Prozent je 10 Millionen US-Dollar wert, jeder Bieter schätzt die Summe von 100 Millionen US-Dollar richtig, liegt aber bei einzelnen Parzellen daneben, und jeder bietet die Hälfte seiner Schätzung. Mit einem Bieter liegt die Rendite nach Steuern bei etwa 17 Prozent. Kommen Wettbewerber hinzu, geht jede Parzelle an den Bieter mit der höchsten Schätzung, und die Rendite der Branche sinkt auf 14 Prozent bei zwei Bietern, etwa 11 Prozent bei vier, etwa 8 Prozent bei acht und etwa 6 Prozent bei sechzehn. Abbildung 1 zeigt die Tabelle, mit der das Beispiel schließt.

Der Wert der Parzellen ändert sich nie; es ändert sich nur, welche Schätzung gewinnt. Die Autoren halten fest, dass ihre Gebotsquoten nur für dieses Beispiel gelten, in dem alle Bieter dasselbe Renditekriterium und dieselbe Gebotsstrategie verwenden, und dass reale Unternehmen kaum so vorgehen („are not so inclined to play that way“). Die Richtung halten sie dagegen für allgemein: Sinkende Renditen bei mehr Bietern erscheinen ihnen als allgemeine Regel verdeckter Gebotsverfahren („appears to us a general rule of sealed bidding“).

Was zeigten die Versteigerungen von Ölförderrechten?

Capen et al.² gehen von der Bilanz der Branche bei Versteigerungen mit verdeckten Geboten aus. Für den Golf von Mexiko hatten die meisten Analysten festgestellt, dass die Branche dort wahrscheinlich nicht die Rendite erzielt, die sie mit ihren Investitionen anstrebte („the industry probably is not“), und dass der Golf, lässt man die Zeit vor 1950 außer Acht, weniger abgeworfen hat als die örtliche Sparkasse („the Gulf has paid off at something less than the local credit union.“). Nach Ansicht der Autoren („It is our view“) war keine der üblichen Erklärungen (schlechte Schätzungen der Öl- und Gasvorkommen, zu vorsichtige Kostenschätzungen, falsch eingeschätzte Förderquoten, Timing oder Pech) die Hauptursache, auch wenn alle dazu beigetragen haben mögen. Ihre Erklärung ist der Fluch des Gewinners. Nach der Lesart dieses Leitfadens ist das ein Schluss: Der Aufsatz zitiert die Renditestudien, statt sie darzustellen, und bietet keinen Test, der den Fluch von den anderen Ursachen trennt.

Was der Aufsatz zeigt, ist, wie weit die Gebote ernsthafter Bieter auseinanderlagen; die Autoren lesen diese Streuung als Zeichen auseinandergehender Schätzwerte. Gebote enthalten, wie sie anmerken, auch unterschiedliche Diskontsätze und Gebotsquoten, und Thaler ergänzt, dass manche niedrigen Gebote in der Hoffnung abgegeben werden könnten, dass sonst niemand bietet. In Tabelle 1 des Aufsatzes war das höchste Gebot auf je eine Parzelle in vier Versteigerungen zwischen 1967 und 1969 das 10-, 7-, 109- und 26-Fache des niedrigsten ernsthaften Gebots; das Verhältnis zwischen höchstem und niedrigstem ernsthaftem Gebot reicht nach Angabe der Autoren bis 100 und liegt häufig bei 5 oder 10. Bei der Versteigerung am Alaska North Slope 1969 boten Atlantic Richfield und Humble, Partner bei vielen Explorationsvorhaben und daher vermutlich mit weitgehend denselben Informationen, unabhängig voneinander auf 55 Parzellen. Humbles Gebot lag zwischen etwa dem 0,03-Fachen und etwa dem 17-Fachen des Gebots von Atlantic Richfield, und niemand hatte darin ein Muster oder auch nur den Anflug einer Korrelation erkennen können („any pattern or hint of correlation in these numbers“).

Zahlen zu den Geboten vom North Slope, die die Autoren mit einer mündlichen Mitteilung von Lawrence Friedman auf einem Seminar 1969 belegen, zeigen auch, wie weit die Gewinner über dem nächsten Bieter lagen. Die Siegergebote summierten sich auf 900 Millionen US-Dollar, die zweithöchsten Gebote auf 370 Millionen US-Dollar; der Zweitplatzierte war also im Durchschnitt bereit, 41 Prozent dessen zu bieten, was der Gewinner bot. Bei 26 Prozent der Parzellen hätte der Zweitplatzierte selbst mit dem Vierfachen seines Gebots nicht gewonnen, und hätte jeder Gewinner nur zwei Drittel seines Gebots geboten, hätten die Gewinner trotzdem 79 Prozent ihrer Parzellen behalten. Daraus schließen die Autoren, dass niedrigere Gebote zur Sicherung einer Zielrendite die Chance, Flächen zu gewinnen, nicht drastisch verringern.

Spätere Arbeiten ergeben nach der Darstellung von Thaler (1988)³ ein gemischtes Bild. Nach seinem Bericht berechneten Mead et al. (1983) die Renditen von 1.223 Pachtflächen im Golf von Mexiko, die zwischen 1954 und 1969 vergeben wurden, und fanden bei einem Diskontsatz von 12,5 Prozent einen durchschnittlichen Barwertverlust von 192.128 US-Dollar je Pachtfläche; 62 Prozent der Flächen waren trocken und nur 22 Prozent profitabel, was Thaler zumindest als vereinbar mit der zweiten Variante des Fluchs liest („at least with version 2 of the winner’s curse“). Thaler berichtet auch, dass Hendricks et al. (1987) mit einem realen Diskontsatz von 5 Prozent und anderen Annahmen fanden, dass die Gesellschaften selbst bei konstanten realen Ölpreisen Gewinne gemacht hätten; für 12 der 18 häufig bietenden Gesellschaften lag aber das Vielfache ihrer eigenen Gebote, das bei unveränderten Geboten aller anderen den Gewinn maximiert hätte, unter eins, im Median bei 0,68, was Thaler als gewisse Stütze für den Fluch liest („some support for the winner’s curse“). Bazerman und Samuelson¹ nannten die Evidenz aus dem Feld 1983 bestenfalls lückenhaft („sketchy at best“) und verwiesen auf Schätzungen aus den 1970er-Jahren, wonach die US-Regierung für die verkauften Offshore-Parzellen ungefähr den vollen Geldwert erhalten hatte.

Was geschah, als MBA-Studierende auf Gläser mit Münzen und Büroklammern boten?

Die Siegergebote lagen im Durchschnitt über dem Wert. Bazerman und Samuelson (1983)¹ führten das Experiment mit 419 MBA-Studierenden in 12 Mikroökonomie-Kursen an der Boston University durch. Jeder Kurs hielt vier Auktionen mit verdeckten Geboten ab, jede für einen anderen Gegenstand, und ohne Wissen der Studierenden war jeder Gegenstand 8,00 US-Dollar wert: 800 Pennys, 160 Nickels, 200 große Büroklammern zu je vier Cent und 400 kleine Büroklammern zu je zwei Cent. Den Studierenden wurde mitgeteilt, dass der Höchstbietende sein Gebot zahlen und dafür den festgelegten Wert erhalten würde („were told that the highest bidder would pay his or her bid“); sie boten also auf den Wert und nicht auf den Gegenstand selbst („subjects bid on the value of the commodity, not the commodity itself“). Sie gaben außerdem eine beste Schätzung mit 90-Prozent-Konfidenzgrenzen ab, für die genaueste Schätzung jeder Auktion gab es einen Preis von 2,00 US-Dollar, und Rückmeldungen gab es erst am Ende. Jedem Studierenden wurde für jede Auktion die Größe seiner Auktionsgruppe mitgeteilt, zwischen 4 und 26 Bietern, doch niemand wurde einer Gruppe tatsächlich zugeteilt: Für jede Auktion mittelten die Autoren das Höchstgebot über alle möglichen Gruppen dieser Größe im Kurs, und 12 Kurse mit je vier Auktionen ergaben 48 Auktionen. Der Aufsatz berichtet daher die Zahlungsregel, die den Studierenden mitgeteilt wurde, aber keine tatsächliche Zahlung.

Die Studierenden unterschätzten den Wert: Ihre mittlere Schätzung lag bei 5,13 US-Dollar, 2,87 US-Dollar darunter, was eigentlich gegen den Fluch hätte wirken müssen. Dennoch lag das durchschnittliche Höchstgebot (average winning bid, AWB) über die 48 Auktionen bei 10,01 US-Dollar, mit einer Standardabweichung von 5,48 US-Dollar („The mean AWB for the 48 auctions was $10.01, with a standard deviation of $5.48“), sodass die durchschnittliche Auktion für ihren Gewinner rechnerisch einen Verlust von 2,01 US-Dollar bedeutete. In 3 Auktionen lag das durchschnittliche Höchstgebot zwischen 8,00 und 9,00 US-Dollar und in 23 über 9,00 US-Dollar, in 26 der 48 Auktionen also über dem Wert.

Die beiden Faktoren, die die Autoren untersuchten, hingen wie vorhergesagt mit dem Höchstgebot zusammen, wenn auch schwach. Weder die Unsicherheit über den Wert eines Gegenstands, gemessen an der Breite der 90-Prozent-Spannen der Studierenden, noch die Zahl der Bieter beeinflusste das mittlere Gebot einer Auktion signifikant; über die einzelnen Gebote hinweg war der Einfluss der Unsicherheit signifikant, aber klein: Ein Dollar mehr Spannweite ging mit einem nur um drei Cent niedrigeren Gebot einher („by only three cents“). Das durchschnittliche Höchstgebot stieg zwar mit der Unsicherheit und mit der Zahl der Bieter, doch die Regression erklärte nur etwa 18 Prozent der Streuung („only about 18% of the variation“), und die Autoren bitten darum, ihre Koeffizienten als nicht mehr denn Hinweise zu lesen („no more than suggestive“). Nach diesen Koeffizienten geht, ausgehend von den Mittelwerten (einer 90-Prozent-Spanne von 5,80 US-Dollar und 15 Bietern), eine um 20 Prozent höhere Unsicherheit mit einem um 43 Prozent höheren durchschnittlichen Höchstgebot einher und eine um 20 Prozent höhere Zahl von Bietern mit einem um 5 Prozent höheren, und für den unsichersten Gegenstand sagte die Gleichung schon ab 4 Bietern einen Verlust des Gewinners voraus.

Warum tappen Bieter immer wieder in die Falle?

Im Hörsaal, weil die Gebote den Schätzungen folgten und kaum etwas anderem. Nach Bazerman und Samuelson¹ legen die Befunde nahe, dass die Teilnehmer naive Gebotsstrategien verfolgten, ihre Gebote auf unbedingte Schätzwerte stützten und relevante Informationen wie die Unsicherheit über den Gegenstand und die Zahl der Bieter außer Acht ließen („subjects employ naive bidding strategies, basing bids upon unconditional value estimates and disregarding relevant information such as the uncertainty surrounding the commodity and number of bidders“), und dass sie ihre Gebote nicht an eine veränderte Zahl von Wettbewerbern anpassten („with changes in the number of competitors“). Das hatten sie aus zwei Gründen vorhergesagt: Bieter würden den Schluss übersehen, der aus dem höchsten Gebot zu ziehen ist, und Bieter mit vielen Konkurrenten überlegen nach Darstellung der Autoren häufig, sie müssten näher am wahren Wert, also an ihrer Schätzung, bieten, um zu gewinnen („I will have to bid closer to the real value (my estimate)“).

Capen et al.² beschreiben dieselbe Überlegung in der Ölbranche. Die meisten nehmen an, dass sie umso mehr bieten müssen, je härter der Wettbewerb ist („assume that the tougher the competition“), um im Spiel zu bleiben; das stimmt, antworten die Autoren, wenn das Ziel möglichst viel Fläche ist, und ist vermutlich falsch, wenn das Ziel eine bestimmte Rendite ist. Auch im Mittel richtige Schätzungen schützen einen Bieter nicht, denn er gewinnt tendenziell gerade dann, wenn er den Wert am stärksten überschätzt. Ihr Fazit: Unerwartet niedrige Renditen begleiten die Branche Jahr für Jahr in die Versteigerungen („Unexpectedly low rates of return, however, follow the industry into competitive lease sale environments year after year“), obwohl jeder Wettbewerber glaubt, eine vernünftige Strategie zu verfolgen.

Laborstudien, die Thaler (1988)³ zusammenfasst, weisen in dieselbe Richtung. Wie Thaler berichtet, brachten die Common-Value-Auktionen von Kagel und Levin (1986) kleinen Gruppen von meist drei bis fünf Bietern Gewinne, die im Durchschnitt 65,1 Prozent dessen erreichten, was für risikoneutrale Bieter im Gleichgewicht vorhergesagt war, während Gruppen von sechs oder sieben Bietern 0,88 US-Dollar je Auktionsrunde verloren, wo die Vorhersage einen Gewinn von 4,68 US-Dollar ergab; in den größeren Gruppen boten die Teilnehmer aggressiver („the subjects bid more aggressively in the larger groups“), obwohl die Vorhersage dort vorsichtigeres Bieten verlangt. Er berichtet auch, dass Manager von Bauunternehmen, die beruflich auf Aufträge bieten, in Laborauktionen von Dyer et al. (1987), in denen das niedrigste Gebot gewinnt und kleine wie größere Gruppen Verluste machten, weder besser noch schlechter abschnitten als die Studierenden („did no better or worse than the students“). Die Experimentatoren vermuten, dass die Manager Faustregeln gelernt hatten, die den Fluch in ihren eigenen Märkten vermeiden, sich aber im Labor nicht anwenden ließen.

Den Fluch zu vermeiden hat zudem seinen Preis. Thaler hält fest, dass eine Gesellschaft, die ihn verstanden hat, vor einer Wahl stünde: Wer seine Gebote optimal senkt, zahlt nicht mehr zu viel für Pachtflächen, gewinnt aber auch nur noch sehr wenige Auktionen („If you react by optimally reducing your bids, then you will avoid paying too much for leases, but you will also win very few auctions.“). Capen et al.² halten den Verlust an Volumen für kleiner, als er aussieht: Die Schätzungen gehen so weit auseinander, dass die Chance auf einen Zuschlag stärker von der eigenen Schätzung der Reserven abhängt als von der Gebotsquote, wie die Zahlen vom North Slope oben nahelegen.

Was lässt sich auf Ausschreibungen zwischen Unternehmen übertragen?

Die Quellen untersuchen keine Ausschreibungen zwischen Unternehmen; dieser Abschnitt ist daher die Überlegung des Autors. Thaler beschreibt den spiegelbildlichen Fall in einer Fußnote: Bei Auktionen wie der Vergabe von Bauaufträgen gewinnt das niedrigste Gebot („In a low price auction, such as construction contract bidding, the winner is the one who submits the lowest bid.“). Bazerman und Samuelson¹ merken an, dass bei wettbewerblichen Vergaben oft angenommen wird, der Auftragnehmer sei womöglich einfach das optimistischste Unternehmen, also das, das die Kosten am stärksten unterschätzt, und nicht das effizienteste („it is commonly held that the contract winner may be simply the most optimistic firm (the one that most grossly underestimates program costs) rather than the most efficient“). Sie fügen hinzu, dass häufige Kostenüberschreitungen zum Teil auf solche Fehlschätzungen zurückgehen, oft aber auf schwache vertragliche Anreize für den Auftragnehmer, Kosten zu sparen („but are frequently due to poor contract incentives for the winning firm to seek cost economies“).

Nach der Lesart dieses Leitfadens begegnet ein Anbieter, der auf Grundlage seiner eigenen Kostenschätzung einen Festpreis anbietet, dem Fluch spiegelbildlich. Wo mehrere Bieter vor demselben unsicheren Leistungsumfang stehen, beruht das niedrigste Gebot tendenziell auf der niedrigsten Schätzung dieses Umfangs; wo sich ihre Kosten tatsächlich unterscheiden, kann ein niedriges Gebot schlicht von einem günstigeren Anbieter stammen. Diese Grenze zwischen dem optimistischsten und dem effizientesten Unternehmen zieht die verbreitete Annahme, die Bazerman und Samuelson¹ wiedergeben. Für einen Käufer, der das niedrigste von vielen Angeboten wählt, gilt dieselbe Lesart, mit ihrem Hinweis, dass eine Kostenüberschreitung ebenso aus den vertraglichen Anreizen wie aus der Schätzung kommen kann. Umgekehrte Auktionen (Reverse Auctions), bei denen Lieferanten gegeneinander bieten, behandelt diese Seite nicht.

Bazerman und Samuelson¹ schließen mit einem einfachen Ausgangspunkt für Entscheider („a simple starting point for decision makers“): Man solle prüfen, ob neue Information verfügbar würde, wenn man annimmt, den Wettbewerb zu gewinnen („Determine if new information would be available if you assumed you were going to ‘win’ the competition.“). Sie bieten ihn als erste Antwort auf eine Frage an, die sie für Verhandlungen und wettbewerbliche Gebote gleichermaßen stellen: wie man eine Vereinbarung vermeidet, bei der man mehr zahlt, als sie wert ist („how can an individual avoid a transaction in which he or she pays more than the agreement is worth?“); geprüft haben sie ihn in keinem der beiden Bereiche. Abbildung 2 macht aus ihrer Frage und zwei der drei Regeln von Capen et al.², zur Unsicherheit der eigenen Schätzung und zur Zahl der Bieter, ein Blatt, das ein Bieter für jedes Gebot führen kann: die Schätzung und ihre Spanne, die Zahl ernsthafter Konkurrenten, was ein Zuschlag aussagen würde, das Gebot im Verhältnis zur Schätzung und, wenn die Arbeit erledigt ist, das Ergebnis im Verhältnis zur Schätzung. Die Zahl ernsthafter Konkurrenten abzuschätzen ist die Art von Schluss aus dünnen Signalen, die der Beitrag zur Wettbewerbsintelligenz behandelt.

Ein Beispiel ohne Unternehmensdaten: Ein Dienstleister bietet im Wettbewerb mit vier anderen Unternehmen, die dieselben Ausschreibungsunterlagen gelesen haben, einen Festpreis für eine Datenmigration. Er schätzt 1.200 Stunden, mit einer Spanne von 800 bis 2.000 Stunden, weil der Zustand der Kundendaten keinem Bieter bekannt ist. Vor der Abgabe fragt das Blatt, was ein Zuschlag aussagen würde: Bei vier Konkurrenten mit denselben Unterlagen beruht ein siegreicher Preis eher auf einer Stundenschätzung am unteren Rand der Spanne aller Bieter als auf einem Effizienzvorteil, den das Unternehmen benennen kann. Das Unternehmen kann dann von einem höheren Punkt seiner eigenen Spanne aus kalkulieren oder mit einer ausdrücklichen Annahme über die Daten bieten, die den Leistungsumfang neu öffnet, falls sie sich als falsch erweist. Nach jedem gewonnenen Projekt stellt das Blatt die tatsächlich benötigten Stunden der Schätzung gegenüber. Die Unterscheidung von Capen et al.² ist der Grund, auf die gewonnenen Gebote zu schauen: Schätzungen, die über alle Gebote im Mittel stimmen, können über die gewonnenen Gebote im Mittel trotzdem zu niedrig sein. Wo das Unternehmen auch Aufträge ohne Wettbewerb ausführt, zeigt derselbe Vergleich dort, ob seine Schätzungen überall zu niedrig liegen oder nur bei den gewonnenen Geboten; diesen Gegensatz zwischen einem wettbewerblichen und einem nicht wettbewerblichen Umfeld beschreiben Capen et al. Ein gewonnenes Gebot ist ein Ergebnis, aber noch kein Erfolg; der Beitrag zur Win-Loss-Analyse macht den verwandten Punkt, dass ein Ergebnis noch nicht seine Begründung ist, und hält beides getrennt. Das sind Beispiele des Autors, sie sind nicht geprüft.

Wie weit tragen Ölfelder und Münzgläser?

Nicht weit ohne Vorsicht. Capen et al. (1971)² ist ein Aufsatz von drei Ingenieuren einer einzigen Ölgesellschaft, geschrieben, um nach eigenen Worten ihre Gedanken zur Theorie wettbewerblicher Gebote zu teilen; seine Evidenz sind die Streuung veröffentlichter Gebote, Zahlen zu den Zweitgeboten einer Versteigerung aus einer mündlichen Mitteilung, ein hypothetisches Beispiel mit zehn Parzellen, ein Simulationsmodell, ein analytischer Anhang und Renditestudien, die er zitiert, aber nicht darstellt. Bazerman und Samuelson (1983)¹ führten ein einziges Experiment im Hörsaal mit MBA-Studierenden durch, als Einführung in Entscheidungen unter Unsicherheit, ohne Rückmeldung, mit nachträglich berechneten Auktionsgruppen und mit einer angekündigten Zahlungsregel, deren Umsetzung der Aufsatz nicht berichtet; die Unterschätzung durch die Studierenden halten sie für eine Besonderheit ihrer Aufgabe, und die Frage, welche Schulung Gebotsurteile am besten verbessert („The form of training that can lead to optimal improvement in bidding judgments“), überlassen sie weiterer Forschung. Thaler (1988)³ ist eine Übersichtskolumne: Ihre Feldevidenz zu den späteren Renditen der Pachtflächen stammt von anderen Autoren und weist in beide Richtungen. Keine der drei Arbeiten untersucht Ausschreibungen zwischen Unternehmen.

Nach der Lesart dieses Leitfadens lassen sich zwei Dinge mit einiger Zuversicht übertragen. Wenn Bieter einen gemeinsamen Wert mit Fehlern schätzen, beruht das Gebot, das gewinnt, tendenziell auf der größten Überschätzung, solange die Gebote mit den Schätzungen steigen: Das folgt aus der Auswahllogik, die alle drei Quellen teilen, die Studierenden im einzigen hier herangezogenen Experiment glichen diese Überschätzung nicht aus, und die Renditen aus dem Feld sind damit vereinbar, wenn auch uneinheitlich. Und die Bilanz der gewonnenen Gebote ist der Ort, an dem man danach suchen sollte. Wie groß der Effekt für ein Unternehmen ist, das sich um Aufträge bewirbt, und ob Erfahrung ihn beseitigt, sagen die Quellen nicht. Die Manager von Bauunternehmen in der Laborstudie, über die Thaler berichtet, schnitten nicht besser ab als Studierende, und doch bieten Bauunternehmen ständig auf Aufträge und würden, wie er anmerkt, bald in Konkurs gehen, wenn sie dem Fluch des Gewinners erlägen („would soon go bankrupt if they fell prey to the winner’s curse“).

Referenzen

Zitate stehen in der Sprache des Originals; die deutschen Wiedergaben im Fließtext sind sinngemäß und stammen vom Autor.

1. Bazerman, M. H., & Samuelson, W. F. (1983). I won the auction but don't want the prize. Journal of Conflict Resolution, 27(4), 618–634. https://doi.org/10.1177/0022002783027004003
2. Capen, E. C., Clapp, R. V., & Campbell, W. M. (1971). Competitive bidding in high-risk situations. Journal of Petroleum Technology, 23(6), 641–653. https://doi.org/10.2118/2993-PA
3. Thaler, R. H. (1988). Anomalies: The winner's curse. Journal of Economic Perspectives, 2(1), 191–202. https://doi.org/10.1257/jep.2.1.191