Big-Data-Anwendungen und Firmenaufschläge: Evidenz aus China

Warum Datenentscheidungen für den Geschäftsalltag wichtig sind

Wenn Sie online einkaufen oder eine Fahrdienst-App nutzen, hinterlässt jeder Klick, Wisch und Kauf eine digitale Spur. Unternehmen nutzen diese Spuren — „Big Data“ — zunehmend, um Entscheidungen darüber zu treffen, was sie verkaufen, wie sie es herstellen und welche Preise sie verlangen. Diese Studie stellt eine einfache, aber gewichtige Frage: Ermöglicht die ernsthafte Einführung von Big-Data-Tools durch Unternehmen in China tatsächlich, höhere Preise über den Kosten durchzusetzen — und warum sollte uns das interessieren, wenn dem so ist?

Weiterdenken als einfache Produktivitätsmaße

Traditionelle Maße für Unternehmenserfolg, wie Produktion pro Beschäftigten oder Gesamtumsatz, erfassen häufig nicht, was in modernen digitalen Firmen geschieht. In Märkten, die von Netzwerkeffekten und Plattformen geprägt sind, können wenige große Akteure dominieren, und der Wettbewerb konzentriert sich weniger auf Kostensenkung als auf kluge Informationsnutzung. Die Autorin/der Autor argumentiert, dass ein besseres Maß für Marktmacht eines Unternehmens sein „Markup“ ist, die Lücke zwischen dem, was Kunden bezahlt wird, und den Kosten für die Herstellung einer zusätzlichen Einheit. Markups fassen sowohl Kosteneinsparungen als auch die Zahlungsbereitschaft der Kunden für bessere Produkte zusammen und sind damit ein natürliches Maß dafür, ob datengetriebene Strategien tatsächlich dauerhafte Vorteile schaffen.

Wie Big Data den Vorsprung eines Unternehmens stärken kann

Das Papier entwickelt zunächst ein theoretisches Modell von Unternehmen, die sich in ihren Kostenstrukturen und in der Innovationsstärke ihrer Produkte unterscheiden. In diesem Rahmen bewirken Big-Data-Anwendungen — Systeme zum Sammeln, Bereinigen und Analysieren großer, schnell anfallender und vielfältiger Daten — zwei Haupteffekte. Sie helfen Unternehmen, unterscheidbarere Produkte zu entwerfen, die besser zu den Vorlieben der Konsumenten passen, und sie straffen die Abläufe, sodass jede Einheit günstiger produziert werden kann. Beide Kanäle erhöhen die Markups: Einzigartige Produkte sehen weniger direkten Preisdruck, während niedrigere Produktionskosten die Lücke zwischen Preis und Kosten vergrößern, selbst wenn die Listenpreise kaum verändert werden.

Datennutzung mit KI messen

Um diese Ideen zu testen, benötigt die Studie eine Methode, um zu messen, wie tief jedes Unternehmen Big Data adoptiert hat. Anstatt sich nur auf eine einfache Zählung von Datenanalysten oder auf Umfrageantworten zu stützen, nutzt die Autorin/der Autor den Text der Jahresberichte chinesischer börsennotierter Unternehmen zwischen 2002 und 2023. Ein großes Sprachmodell wird eingesetzt, um diese Dokumente zu durchsuchen, Sätze zu identifizieren, die tatsächlich konkrete Big-Data-Initiativen beschreiben, und sie in Ebenen wie grundlegende Infrastruktur, Technologien, Organisation und Anwendungen zu sortieren. Die Häufigkeit solcher validierten Beschreibungen wird in einen unternehmensspezifischen Index für Big-Data-Anwendung umgewandelt, der dann mit Finanz- und Patentdaten verknüpft wird, um die Markups der einzelnen Unternehmen zu schätzen.

Was die chinesischen Daten zeigen

Anhand eines Panels von A-Share-notierten Unternehmen verwendet die Studie Fixed-Effects- und Instrumentvariablen-Techniken, um den Einfluss von Big Data von anderen Einflüssen wie Managementqualität oder regionalen Schocks zu isolieren. Über zahlreiche Prüfungen hinweg — alternative Instrumente, unterschiedliche Berechnungsweisen der Markups und Ersatzmaße für Dateninvestitionen — ist das Ergebnis konsistent: Firmen, die ihre Nutzung von Big Data intensivieren, verzeichnen statistisch und ökonomisch bedeutsame Steigerungen ihrer Markups. Weitere Analysen zeigen, dass diese Gewinne vor allem über zwei Pfade wirken. Erstens melden datenreiche Firmen mehr produktorientierte Patente, investieren mehr in Forschung und Entwicklung und wandeln diese Ausgaben effizienter in neue Angebote um. Zweitens verbessert sich ihre Gesamtproduktivität, gemessen an höherer Total-Factor-Productivity und Arbeitsproduktivität, was auf reibungslosere und besser koordinierte Abläufe hindeutet.

Nicht alle Unternehmen profitieren gleichermaßen

Der Nutzen von Big Data erweist sich als hochgradig ungleich verteilt. Größere Unternehmen und solche mit einem höheren Anteil technischer Beschäftigter sind besser in der Lage, Daten in Marktmacht zu verwandeln — vermutlich weil sie über die komplementären Fähigkeiten und die Infrastruktur verfügen, um komplexe Informationen nutzbar zu machen. Unternehmen mit tieferen technologischen Reserven oder solche in technologieintensiven Branchen profitieren ebenfalls stärker. Schließlich spielt das Umfeld eine Rolle: Städte mit ausgeprägteren digitalen Geschäftsökosystemen und Provinzen mit marktorientierteren Institutionen verstärken den Effekt von Big Data auf Markups. Kurz gesagt: Daten allein genügen nicht — ihr Wert hängt von den umgebenden organisatorischen Fähigkeiten, der Technologiebasis und dem politischen Rahmen ab.

Was das für Verbraucher und politische Entscheidungsträger bedeutet

Für eine interessierte Leserschaft lautet die Quintessenz: Big Data kann Unternehmen tatsächlich helfen, sowohl schlauer zu arbeiten als auch mehr zu verlangen, indem bessere Produkte und schlankere Produktion ermöglicht werden. Das steigert Gewinne und kann weitere Innovationen befeuern, könnte aber auch Marktmacht in den Händen von Unternehmen konzentrieren, die bereits über Größe, Fähigkeiten und günstige Rahmenbedingungen verfügen. Die Studie legt nahe, dass Gesellschaften, die wollen, dass Daten Effizienz steigern, ohne den gesunden Wettbewerb zu untergraben, Investitionen in digitale Infrastruktur mit Unterstützung für kleinere und weniger fortgeschrittene Firmen koppeln und gleichzeitig genau beobachten sollten, wie datengetriebene Strategien Preise und Machtverhältnisse auf dem Markt verändern.

Zitation: Wang, D. Big data application and firm markups: evidence from China. Sci Rep 16, 11670 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43480-1

Schlüsselwörter: big data, Unternehmensaufschläge, digitale Wirtschaft, Produktinnovation, China