Market Consequences of ICT Innovations

Die vorliegende Arbeit wurde von Constantin Mang während seiner Tätigkeit am ifo Institut verfasst. Sie wurde 2014 abgeschlossen und von der volkswirtschaftlichen Fakultät der Universität München als Dissertation angenommen. Die Arbeit besteht aus einer kurzen Einführung und vier eigenständigen Kapiteln, die IKT-Innovationen in unterschiedlichen Märkten beleuchten. Kapitel 1 gibt eine kurze Einführung in das Thema und erläutert einige methodische Aspekte, welche in den übrigen Kapiteln Anwendung finden. In Kapitel 2 wird der Effekt von Breitband Internet auf den Wohnungsmarkt betrachtet, um den Wert eines Breitbandzugangs in Form eines Preisaufschlages auf Wohnungsmieten zu quantifizieren. Methodisch werden hierzu Mikrodaten von Deutschlands größter Online-Plattform für Wohnungsanzeigen verwendet, um ein hedonisches Mietpreismodell zu schätzen. In Kapitel 3 wird der Zusammenhang zwischen Online-Jobsuche und Matching-Qualität mit Hilfe von Daten des Sozio-ökonomischen Panels (SOEP) untersucht. Dazu wird die Matching-Qualität des Arbeitnehmers am neuen Arbeitsplatz mit der des alten Arbeitsplatzes verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass Arbeitnehmer, die ihre neue Stelle im Internet gefunden haben, besser zu dieser Stelle passen als Arbeitnehmer, die traditionelle Wege der Jobsuche verwendet haben. Kapitel 4 betrachtet die Effektivität des Einsatzes von Computern im Schulunterricht über unterschiedliche Länder hinweg. Mit Hilfe von Daten des internationalen Schülerleistungstests TIMSS, wird der Effekt von Computernutzung im Unterricht auf die Schülerleistung gemessen und ein positiver Effekt für einige der Computeraktivitäten sowie ein negativer Effekt für andere Computeraktivitäten gefunden. In Kapitel 5 wird der Effekt eines technologischen Ausbaus des Mobilfunknetzes auf die Nutzung ortsbezogener Dienste untersucht. Mit Hilfe von Daten der größten deutschen Online-Plattform für Restaurantbewertungen, wird ein positiver Effekt des Ausbaus auf die Anzahl der Restaurantbewertungen sowie den Anteil der Bewertungen, welche von einem Smartphone abgegeben wurden gefunden.