18
Aug
10

Musikwirtschaft Australien – Wie böse ist das Musik-Filesharing Down Under?

Jordi McKenzie von der University of Sydney hat die bisher einzige Studie zum Einfluss des Musik-Filesharings auf physische und digitale Musikverkäufe für den australischen Musikmarkt vorgelegt. Basierend auf einem Working Paper vom August 2009, wurde der Artikel unter dem Titel „Illegal Music Downloading and Its Impact on Legitimate Sales: Australian Empirical Evidence” in den Australian Economic Papers im Dezember 2009 veröffentlicht.

McKenzie bringt dabei eine ähnliche Methodik wie Oberholzer-Gee und Strumpf (2007) zur Anwendung und kommt zum Schluss: „(…) the evidence suggests no discernible impact of dowloading activity on legitimate sales“ (S. 296). Wie der Autor zu dieser Erkenntnis gelangt, kann in der Folge hier nachgelesen werden.

Methodik

Da der Autor trotz mehrfacher Anfragen keine Daten von der Australian Recording Industry Association (ARIA) zu den wöchentlichen Verkaufszahlen erhalten konnte, musste er sich mit den wöchentlichen Top-40-Digital-Single-Charts und Top-50-Single-Charts (physisch) zufrieden geben. Der Untersuchungszeitraum erstreckte sich vom 5. November 2007 bis 11. Februar 2008, um zum einen das umsatzträchtige Weihnachtsgeschäfts und zum anderen die langen australischen Weihnachtsferien, in denen die Filesharing-Aktivitäten besonders intensiv sind, berücksichtigen zu können. Zusätzlich zum Chart-Ranking in der jeweiligen Woche, wurden auch noch die Platzierung in der Vorwoche, die höchste Chartposition und die Dauer eines Titels in den Charts (gemessen in Wochen) erhoben. Daraus ergaben sich 1.350 Einzelbeobachtungen (600 für die Digitaltrack-Charts und 750 für die Tonträger-Single-Charts), die 91 unterschiedlichen Songs im digitalen Sample und 104 im physischen entsprachen. Diese Daten wurden stets am Sonntag erhoben, wenn die ARIA die aktuellen Wochencharts verfügbar macht. Am darauf folgenden Montag wurden die Songtitel zwischen 19.00 und 22.00 (jene Tageszeit mit der höchsten Filesharing-Aktivität) in Limewire, dem zu dieser Zeit populärsten P2P-Filesharing-Network in Australien, auf ihre Download-Intensität hin untersucht, wobei die Anzahl der Nutzer/innen, die den Song im Netzwerk angeboten haben, als Proxy-Variable für die Anzahl von Downloads – die nicht direkt erhoben werden konnte – herangezogen wurde. In Ergänzung dazu wurden noch Informationen über die Dateigröße, die Downloadgeschwindigkeit und verwendete Bit-Rate gesammelt.

Modellierung

Im Schätzmodell wird die Platzierung eines Songtitels in einer Erhebungswoche als abhängige Variable von der Zeitdauer (gemessen in Wochen), die er zuvor schon in den Charts war, sowie von der Anzahl der Filesharer/innen, die ihn zum Beobachtungszeitpunkt angeboten haben, dargestellt. Die Chart-Platzierung wird dabei als in logarithmischer Form angegeben, weil eine Änderung in der Platzierung auf den hinteren Rängen weniger schwer ins Gewicht fällt als in den vorderen (z.B. von Platz 1 auf 4). Damit soll dem Superstar-Effekt bzw. dem Winner-Takes-It-All-Effekt Rechnung getragen werden. Die Zeitdauer in den Charts wurde zudem auch in quadrierter Form in die Gleichung integriert, um den Lebenszyklus eines Songs, der nicht-linear verläuft, abbilden zu können. Weiters wurden in die Regressionsgleichung auch Dummy-Variable für das digitale und das physische Marktsegment integriert, um ggf. Unterschiede zwischen den beiden Märkten sichtbar zu machen. Weitere Dummy-Variable bilden die Heterogenität der Songs sowie zeitlich bedingte Einflüsse ab. Schließlich wird auch noch ein unbeobachteter Messfehler in der Gleichung berücksichtigt.

Das Schätzverfahren läuft dabei in zwei Stufen ab. In Stufe 1 werden noch keine Proxy- und Dummy-Variablen berücksichtigt, sondern nur der Zusammenhang zwischen Chartplatzierung und Anzahl der Filesharer/innen, die einen Song anbieten, gemessen. Wie erwartet, ergibt sich ein statistisch signifikanter, negativer Zusammenhang auf die digitalen Musikverkäufe aber bemerkenswerter Weise nicht auf die Tonträgerverkäufe. McKenzie führt das darauf zurück, dass es sich um zwei verschiedene Käufersegmente handelt – junge Internet affine Musikdownloader, die auch Filesharing betreiben und ältere Käuferschichten, die dem Tonträger treu geblieben sind.

Um in weiterer Folge die Endogenitätsproblematik, d.h. ein Song, der als digitaler Track häufig gekauft wird, wird auch intensiv herunter geladen, auszuschalten, führt der Autor noch zwei Instrumentalvariable – Dateigröße und Bit-Rate – ins Schätzmodell ein. Zudem werden stufenweise auch noch die diversen Dummy-Variablen integriert. Im sich daraus ergebenden Gesamtmodell verschwindet der inverse Zusammenhang zwischen Chart-Positionierung und digitalen Musikverkäufen und nur ein leicht signifikant negativer Einfluss Anzahl der Wochen eines Titels in den Charts auf die Chartplatzierung bleibt erhalten. Bezüglich der zu testenden Hypothese kommt aber McKenzie zum Schluss: „The evidence suggests that – at least using this data – there is no significant impact on sales in either market because of P2P activity“ (S. 303). D.h. das P2P-Filesharing hat keinen statistisch nachweisbaren Einfluss auf die Verkäufe von digitalen Single-Tracks und Single-Tonträger (CDs).

Kritische Würdigung

McKenzie bedauert im Text an mehreren Stellen, dass der australische Musikindustrieverband (ARIA) nicht willens oder fähig war, wöchentliche Verkaufszahlen für die Analyse zur Verfügung zu stellen. Das ist natürlich schade, denn die Chart-Platzierung ist nur ein indirekter Indikator für das Kaufverhalten. Zudem wird dabei nur das Hitrepertoire berücksichtigt und es darf streng genommen keine Repräsentativität für das Sample in Anspruch genommen werden.

Zudem standen dem Autor nicht die Log-Files des Filesharing-Netzwerks Limewire zur Verfügung, sondern lediglich die Nutzer/innen-Zahlen, was keineswegs die Downloadhäufigkeit widerspiegelt. Es werden also auf beiden Seiten der Gleichung nur indirekte Werte für die eigentlich zu beobachtenden Größen in Ansatz gebracht. Auch die verwendeten Instrumentalvariablen – Dateigröße und Bit-Rate – sind diskussionswürdig. Ob die Dateigröße Rückschlüsse auf die Downloadhäufigkeit eines Songs zulässt ist ohnehin fraglich. Aber auch die Bit-Rate, die bis zu einem gewissen Grad die technische Qualität eines MP3-Files angibt, spielt bei heutigen Breitband-Internet-Anschlüssen keine so große Rolle mehr als bei den früher noch wesentlich häufiger verbreiteten Einwahl-Anschlüssen.

Trotz dieser Schwächen in den Datenbasis, erfüllt das Schätzmodell durchaus die Anforderungen. McKenzie versucht, wenn auch vergeblich, die Filesharing-Aktivität direkt zu erfassen und berücksichtigt Besonderheiten des Marktes wie z.B. den Superstar-Effekt und den Lebenszyklus von Musiktiteln in den Charts. Die Differenzierung zwischen Digital- und Tonträgermarkt ermöglicht zudem die Identifizierung von zwei unterschiedlichen Typen von Musikkonsument/innen: (a) die Internet affinen Online-Musikkäufer/innen und Musik-Filesharer/innen und (b) die traditionellen CD-Käufer/innen, die wenig oder überhaupt kein File-Sharing betreiben. Aber unabhängig davon zeigen auch McKenzies Untersuchungsergebnisse keinen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen Filesharing-Verhalten und Musikkäufen oder anders formuliert, für den australischen Musikmarkt lässt sich kein signifikanter Substitutionseffekt von P2P-Filesharing auf die Chart-Platzierung und somit indirekt auch auf Musikverkäufe (zumindest von Hit-Repertoire) identifizieren. Damit bestätigt McKenzie ähnlich gelagerte Studien von Oberholzer-Gee und Strumpf, Tanaka, Blackburn und Bhattacharjee et al.

Literaturangaben

Bhattacharjee, Sudip, Ram D. Gopal, Kaveepan Lertwachara, James R. Marsden and Rahul Telang, 2007, The Effect of Digital Sharing Technologies on Music Markets: A Survival Analysis of Albums on Ranking Charts.” Management Science, Vol. 53, No. 9 (September 2007), pp. 1359-1374.

Blackburn, David, 2004, On-line Piracy and Recorded Music Sales. Working Paper, Harvard University.

McKenzie, Jordi, 2009a, „Illegal Music Downloading and Its Impact on Legitimate Sales: Australian Empirical Evidence.” Working Paper, August 2009, University of Sydney.

McKenzie, Jordi, 2009b, „Illegal Music Downloading and Its Impact on Legitimate Sales: Australian Empirical Evidence.” Australian Economic Papers, Vol. 48, No. 4, S. 296-307, Dezember 2009.

Oberholzer-Gee, Felix and Strumpf, Koleman, 2007, „The Effect of File Sharing on Record Sales: An Empirical Analysis“. Journal of Political Economy, Vol 115, No. 1 (2007).

Tanaka, Tatsuo, 2004, Does File Sharing Reduce Music CD Sales? A case of Japan. IIR Working Paper WP#05-08. Institute of Innovation Research, Hitotsubashi University Tokyo.


Schreibe einen Kommentar

Trage deine Daten unten ein oder klicke ein Icon um dich einzuloggen:

WordPress.com-Logo

Du kommentierst mit Deinem WordPress.com-Konto. Abmelden / Ändern )

Twitter-Bild

Du kommentierst mit Deinem Twitter-Konto. Abmelden / Ändern )

Facebook-Foto

Du kommentierst mit Deinem Facebook-Konto. Abmelden / Ändern )

Google+ Foto

Du kommentierst mit Deinem Google+-Konto. Abmelden / Ändern )

Verbinde mit %s


August 2010
M D M D F S S
« Jun   Sep »
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031  

Archive

Facebook

Twitter

Kategorien

Blog Stats

  • 307,730 hits

%d Bloggern gefällt das: