Marktmachtpotenziale im deutschen Elektrizitätssektor: Analysen für den Großhandelsmarkt mit einem spieltheoretischen Modell

Ingo Ellersdorfer Marktmachtpotenziale im deutschen Elektrizitätssektor Analysen für den Großhandelsmarkt mit einem spi...

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Ingo Ellersdorfer

Marktmachtpotenziale im deutschen Elektrizitätssektor Analysen für den Großhandelsmarkt mit einem spieltheoretischen Modell

RESEARCH

Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über abrufbar.

Dissertation Universität Oldenburg, 2009

1. Auflage 2009 Alle Rechte vorbehalten © Gabler | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2009 Lektorat: Claudia Jeske | Hildegard Tischer Gabler ist Teil der Fachverlagsgruppe Springer Science+Business Media. www.gabler.de Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Das gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme, dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften. Umschlaggestaltung: KünkelLopka Medienentwicklung, Heidelberg Gedruckt auf säurefreiem und chlorfrei gebleichtem Papier Printed in Germany ISBN 978-3-8349-2063-8

Vorwort Die vorliegende Arbeit entstand während meiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut f¨ ur Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung an der Universität Stuttgart sowie dem Institut f¨ ur Volkswirtschaftslehre I an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg. Die Arbeit wurde im November 2008 an der Fakultät II f¨ ur Informatik, Wirtschafts- und Rechtswissenschaften der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg eingereicht und im Januar 2009 verteidigt. Motiviert wurde die Dissertation durch die Liberalisierung der Elektrizitäts- und Gasmärkte in Europa, mit der die Entwicklung wettbewerblicher Strukturen im Energiesektor angestrebt wurde. Dabei hat sich der Elektrizitätsmarkt nicht nur wegen seiner dynamischeren Entwicklung sondern auch wegen der Verbindung ökonomischer und technischer Aspekte als besonders interessantes Forschungsgebiet erwiesen. Da der mit Beginn der Liberalisierung zu beobachtende Prozess der Marktkonsolidierung und die damit einhergehende steigende Marktkonzentration auf Großhandelsebene zunehmend als Hindernis f¨ ur die Entwicklung echten Wettbewerbs im Elektrizitätsmarkt gesehen wurde, wollte ich mit dieser Dissertation eine modellgest¨ utzte Analyse der vorhandenen Marktmachtpotenziale und der Möglichkeiten zu strategischem Marktverhalten der Elektrizitätserzeugungsunternehmen in Deutschland vorgelegen. F¨ ur die vielfältige Unterst¨ utzung, die ich während der Anfertigung dieser Dissertation von meinen Kollegen und Freunden erhalten habe möchte ich mich ganz herzlich bedanken. Besonderer Dank gilt zunächst Herrn Prof. Dr.-Ing. Alfred Voß, Leiter des Instituts f¨ ur Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung an der Universität Stuttgart, der mir ermöglicht hat diese Arbeit an seinem Institut zu schreiben. Ihm danke ¨ ich auch f¨ ur die Ubernahme des Zweitgutachtens und die Freiheiten bei der Gestaltung meiner wissenschaftlichen Arbeit. Gleichermaßen gilt mein besonderer Dank meinem Doktorvater Herrn Prof. Dr. Wolfgang Pfaffenberger, ehemaliger Leiter des Lehrstuhls f¨ ur Wirtschaftspolitik am Institut f¨ ur Volkswirtschaftslehre an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, der trotz der langen Zeit bis zur Fertigstellung der Dissertation sehr viel Geduld bewiesen und am Ende mit hilfreichen Anmerkungen zum Gelingen der Arbeit beigetragen hat. Neben den vielen anderen Kollegen der Abteilung Energiewirtschaft und Systemtechnische Analysen sowie der Abteilung Energiemärkte und Gesamtwirtschaftliche Ana-

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lysen am Institut f¨ ur Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung, die zu der immer angenehmen und unvergesslichen Arbeitsatmosphäre beigetragen haben, möchte ich einigen ganz besonders herzlich danken. Zuerst gilt mein herzlicher Dank Herrn Dr.-Ing. Derk Jan Swider, der ein immer kompetenter Ansprechpartner nicht nur f¨ ur ingenieurwissenschaftliche Fragen war. Ihm habe ich zu Verdanken, dass mir die technischen Zusammenhänge der Elektrizitätserzeugung so nahe gebracht wurden, wie es f¨ ur den wissenschaftlichen Horizont eines Volkswirten vielleicht nicht selbstverständlich, f¨ ur die Anfertigung der vorliegenden Arbeit aber notwendig war. Dann möchte ich Herrn Dr. Ulrich Fahl, Leiter der Abteilung Energiewirtschaft und Systemtechnische Analysen f¨ ur seine Hilfestellung bei der Strukturierung dieser Arbeit und die inhaltlichen Anregungen danken. Ebenso gilt mein Dank f¨ ur die vielfältigen Diskussionen, die zum Gelingen der Dissertation wesentlich beigetragen haben, Herrn Prof. Dr. Christoph Weber, Dr. Norbert Azuma-Dicke, Dipl.-Ing. Stephan Kempe, Dr.-Ing. Uwe Remme und Dr. Roman Lokhov. Meiner Freundin Dipl.-Volksw. Armasari Soetarto, die mir in der Endphase der ¨ Fertigstellung sehr viel Verständnis entgegen gebracht hat, danke ich f¨ ur die Ubernahme der Korrekturarbeit und die vielen inhaltlichen Diskussionen. F¨ ur das Vertrauen und die jahrelange Unterst¨ utzung danke ich von ganzem Herzen meinen lieben Eltern. Ihnen widme ich diese Arbeit. Ingo Ellersdorfer

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Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung

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2 Elektrizit¨ atsmarkt in Deutschland 2.1 Struktur der Elektrizitätsversorgung . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.1 Erzeugungssystem und Elektrizitätsnachfrage . . . . . . 2.1.2 Elektrizitätsnetze . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1.3 Integration in den europäischen Elektrizitätsbinnenmarkt 2.2 Handel an Elektrizitätsmärkten . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.1 Rechtliche und institutionelle Rahmenbedingungen . . . 2.2.2 Struktur des Großhandelsmarktes . . . . . . . . . . . . . 2.2.3 Spotmarkthandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.4 Terminmarkthandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2.5 Interregionale Preisdifferenzen . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Marktkonzentration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.1 Kapitalverflechtungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3.2 Empirische Messung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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3 Methoden zur Marktmachtanalyse 3.1 Marktmacht und funktionsfähiger Wettbewerb . 3.1.1 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.1.2 Wettbewerbstests . . . . . . . . . . . . . 3.2 Indizes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3.2.1 Strukturbasierte Indizes . . . . . . . . . 3.2.2 Verhaltens- und ergebnisbasierte Indizes 3.3 Optimierungs- und Simulationsmodelle . . . . . 3.3.1 Lineare Optimierungsmodelle . . . . . . 3.3.2 Agentenbasierte Simulationsmodelle . . . 3.4 Spieltheoretische Modelle . . . . . . . . . . . . . 3.4.1 Grundkonzept . . . . . . . . . . . . . . . 3.4.2 Cournot-Nash-Modelle . . . . . . . . . . 3.4.3 Supply-Functions-Modelle . . . . . . . .

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Inhaltsverzeichnis 3.4.4

Auktionsmarktmodelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt 4.1 Modell¨ uberblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Regionale Nachfragestrukturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.1 Referenznachfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.2.2 Nachfragefunktionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Regionale Angebotsstrukturen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3.1 Methoden der Kapazitätszurechnung . . . . . . . . . . 4.3.2 Relevante Spieler und Wettbewerbsrand in Deutschland 4.3.3 Aggregierte Erzeugungskapazitäten im Ausland . . . . 4.3.4 Grenzerzeugungskostenkurven . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Interregionaler Elektrizitätstransport . . . . . . . . . . . . . . 4.4.1 Kuppelstellenkapazitäten . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4.2 Transportkosten und Netzverluste . . . . . . . . . . . . 4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5.1 Marktprozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5.2 Spotmarktverhalten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5.3 Erzeugungs- und Transportrestriktionen . . . . . . . . 4.5.4 Spotmarktgleichgewicht . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5.5 Terminmarktverhalten und Terminmarktgleichgewicht .

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5 Analyse der Marktmachtpotenziale 5.1 Spotmarktmodell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.1.1 Wettbewerbsgleichgewicht als Referenz . . . . . . 5.1.2 Strategisches Verhalten . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel 5.2.1 Aktuelle Situation der Transportkapazitäten . . . 5.2.2 Szenarien zum Ausbau der Transportkapazitäten 5.2.3 Zusammenfassung der Ergebnisse . . . . . . . . . 5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt . . . . . . . . . . . 5.3.1 Einfluss der Terminmarktstrategie . . . . . . . . . 5.3.2 Risikoneigung und optimaler Kontrahierungsgrad 5.3.3 Zusammenfassung der Ergebnisse . . . . . . . . .

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6 Schlussbetrachtung

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Literaturverzeichnis

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Abbildungsverzeichnis 2.1 Installierte Engpassleistung in Deutschland zwischen 1990 und 2005 . . . 2.2 Merit-Order-Kurve des deutschen Elektrizitätserzeugungssystems auf Basis der installierten Kraftwerkskapazität und durchschnittlicher Brennstoffpreise, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Zeitlicher Verlauf der Elektrizitätsnachfrage (2005) und monatlichen Höchstlast in Deutschland (2004) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Interregionaler Elektrizitätsaustausch in Deutschland zwischen 1995 und 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Regionale und zeitliche Verteilung des Elektrizitätsaußenhandelsvolumens zwischen Deutschland und den Nachbarländern, 2005 . . . . . . . . . . . 2.6 St¨ undliche Spotmarktpreise an der EEX f¨ ur den 3. Mittwoch, Samstag und Sonntag im Februar, Juni und Oktober 2005 . . . . . . . . . . . . . 2.7 Tagesmittlere Spotmarktpreise an der EEX f¨ ur Grund- und Spitzenlast 2003 bis 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.8 Forwardkurven f¨ ur die Grund- und Spitzenlastjahresfutures 2006, 2007 und 2008, Januar bis Dezember 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.9 Termin- und Spotmarktvolumina an der EEX sowie Elektrizitätsverbrauch in Deutschland, 2001 bis 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.10 Tagesmittlere Spotpreisdifferenzen der APX-NL, EXAA, Nord Pool und Powernext zur EEX, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.1 Abbildung der Modellregionen als Punktmärkte . . . . . . . . . . . . . . 4.2 Berechnete Ganglinie der st¨ undlichen Windenergieeinspeisung in Deutschland . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.3 Merit-Order-Kurven der E.ON Energie AG . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.4 Merit-Order-Kurven der RWE Power AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.5 Merit-Order-Kurven der E.ON Energie AG und Approximation f¨ ur zwei Sommer- und zwei Wintersegmente . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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9 11 14 15 23 24 28 29 32 75 84 103 104 105

5.1 Spotmarktpreise in Deutschland – kein interregionaler Elektrizitätsaustausch, kein Terminmarkthandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128

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Abbildungsverzeichnis 5.2 Spotmarktpreise in Deutschland – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, kein Terminmarkthandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3 Deutscher Außenhandelssaldo im Wettbewerbs- und Cournot-Gleichgewicht – kein Terminmarkthandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.4 Spotmarktpreise in Deutschland – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5 Spotmarktpreise in Deutschland bei variierendem Kontrahierungsgrad . .

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5.6 Zusammensetzung der physischen Angebotsmenge im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt bei variierendem Kontrahierungsgrad . . . . . . . 151 5.7 Gesamtproduktionsmengen der deutschen EVU bei variierendem Kontrahierungsgrad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 5.8 Angebotsmengen der deutschen EVU im Winter-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 5.9 Angebotsmengen der deutschen EVU im Winter-Off-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154 5.10 Durchschnittliche Lerner-Indizes bei variierendem Kontrahierungsgrad . . 154 5.11 Lerner-Indizes im Winter-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 5.12 Lerner-Indizes im Winter-Off-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 5.13 Deckungsspannen der deutschen EVU bei variierendem Kontrahierungsgrad156 5.14 Wohlfahrt und Kosten der Elektrizitätsnachfrage bei variierendem Kontrahierungsgrad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 5.15 Spotmarktpreise in Deutschland bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 5.16 Angebotsmengen im Winter-Off-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162 5.17 Angebotsmengen im Sommer-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 5.18 Lerner-Indizes im Winter-Off-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.19 Lerner-Indizes im Sommer-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.20 Deckungsspannen der deutschen EVU bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.21 Zusammensetzung des physischen Elektrizitätsangebots und optimale Kontrahierungsgrade der Oligopolunternehmen . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Tabellenverzeichnis 2.1 Entwicklung der Elektrizitätserzeugung in Deutschland zwischen 1990 und 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2 Spannungsebenen der Elektrizitätsnetze, Stromkreislängen und Anzahl der Unternehmen in Deutschland, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3 Installierte physische und effektive, f¨ ur den Elektrizitätshandel nutzbare Transportkapazitäten zwischen Deutschland und den Nachbarländern, 2004/2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4 Gehandelte Produkte am Spotmarkt der EEX . . . . . . . . . . . . . . . 2.5 Gehandelte Produkte am Terminmarkt der EEX . . . . . . . . . . . . . . 2.6 Spotmarktpreise und Handelsvolumina an ausgewählten europäischen Elektrizitätsbörsen in den Jahren 2004 und 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . 2.7 Ergebnisse unterschiedlicher Studien zur Marktkonzentration in Deutschland . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.8 Erzeugungskapazitäten und erzeugerseitige Marktanteile der zehn größten EVU in Deutschland, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.9 Installierte Erzeugungskapazitäten in Deutschland, 2005 . . . . . . . . . 2.10 Erzeugungsseitige Konzentrationindizes in Deutschland, 2005 . . . . . . . 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8

Elektrizitätsversorgungsunternehmen und Regionen im Modell . . . . . . Zeit- und Lastsegmente im Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Definition der Zeit- und Lastsegmente im Modell . . . . . . . . . . . . . . Anteil der Pump- und Netzverluste an der regionalen Elektrizitätserzeugung Regionale Referenznachfragemengen in den Zeit- und Lastsegmenten . . . Regionale Referenzpreise in den Zeit- und Lastsegmenten . . . . . . . . . Annahmen zu den Preiselastizitäten der Elektrizitätsnachfrage . . . . . . Häufigkeitsverteilung der berechneten Windenergieeinspeisung in den Zeitund Lastsegmenten in Deutschland . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.9 Erwartungswerte der Windenergieeinspeisung in den Zeit- und Lastsegmenten in Deutschland . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.10 Kennzahlen der RWE Power AG, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4.11 Kennzahlen der E.ON Energie AG, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Tabellenverzeichnis 4.12 Kennzahlen der Vattenfall Europe AG, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . 92 4.13 Kennzahlen der EnBW AG, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 4.14 Installierte Erzeugungskapazitäten der vier großen EVU und des Wettbewerbsrandes nach Energieträgern, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4.15 Aggregierte Erzeugungskapazitäten in den Nachbarländern nach Energieträgern, 2005 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95 4.16 Energieträgerpreise frei Kraftwerk in den Modellregionen . . . . . . . . . 97 4.17 Beschaffungskosten f¨ ur Pumpenergie in den Modellregionen . . . . . . . . 98 4.18 Sonstige variable Erzeugungskosten und CO2 -Emissionsfaktoren nach Energieträgern . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 4.19 Durchschnittliche Wirkungsgrade in den Kraftwerksklassen der europäischen Nachbarländer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.20 Durchschnittliche regionale Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der Wasser- und Kernkraftwerke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 4.21 Durchschnittliche Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der konventionell-thermischen Kraftwerke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 4.22 Annahmen u uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten zwi¨ber die grenz¨ schen den Modellregionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107 5.1 Lerner-Index, Mengen und Gewinne der EVU – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, kein Terminmarkthandel . . . . . . . . . . . . . . . . 5.2 Verf¨ ugbare Leistung zu Referenznachfrage, durchschnittlicher Lerner-Index und Preisänderung in Deutschland – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, kein Terminmarkthandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3 Mengen- und Gewinnänderung bei strategischem Verhalten – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, kein Terminmarkthandel . . . . . . . . 5.4 Exportmengen der Oligopolunternehmen in Deutschland – kein Terminmarkthandel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.5 Kosten- und Wohlfahrtswirkungen in Deutschland – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, kein Terminmarkthandel . . . . . . . . . . . . . . 5.6 Lerner-Index, Mengen und Gewinne der EVU – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.7 Kosten- und Wohlfahrtswirkungen in Deutschland – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.8 Durchsetzbare Preissteigerungen bei Ausbau der grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten – kein Terminmarkthandel . . . . . . . . . . . 5.9 Lerner-Index, Mengen und Gewinne der EVU – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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Tabellenverzeichnis 5.10 Kosten- und Wohlfahrtswirkungen in Deutschland – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.11 Veränderung der Spotmarktpreise und durchschnittliche Lerner-Indizes – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, Kontrahierungsgrad 85 % . . 5.12 Lerner-Index, Mengen und Gewinne – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, Kontrahierungsgrad 85 % . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.13 Mengen- und Gewinnänderung bei strategischem Verhalten – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, Kontrahierungsgrad 85 % . . . . . . . 5.14 Kosten- und Wohlfahrtswirkungen in Deutschland – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, Kontrahierungsgrad 85 % . . . . . . . . . . . . . 5.15 Optimale Kontrahierungsgrade bei Risikoneutralität – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.16 Durchschnittliche Lerner-Indizes und Preisänderung bei optimalem Kontrahierungsgrad und Risikoneutralität – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.17 Optimale Kontrahierungsgrade bei Risikoaversion – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.18 Durchschnittliche Lerner-Indizes und Preisänderung bei optimalem Kontrahierungsgrad und Risikoaversion – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.19 Kosten- und Wohlfahrtsänderungen bei Risikoneutralität und Risikoaversion – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch . . . . . . . . . . . . .

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XIII

Symbolverzeichnis Variablen f¯i,t,l P¯r,t,l f P¯t,l x λi,t,l Πi Πk τr→q εr,t,l ϑi,r,t,l Dr,t,l fi,r,t,l ∗ fi,t,l Fr,t,l , Ur,t,l GEi GKi,t,l Ki,t,l f Pr,t,l Pr,t,l,s Pr,t,l sri,q,t,l si,r,t,l s∗i,r,t,l sqi,r,t,l si,t,l,s Sr,t,l,s Sr,t,l uk,t,l vi,r,t,l Vr,t,l

Bekannte Terminmarktmenge auf der zweiten Marktstufe Nicht beeinflussbarer Spotmarktpreis Bekannter Terminmarktpreis auf der zweiten Marktstufe Entscheidungsvariablen eines linearen Optimierungsmodells Schattenpreis der Erzeugungsrestriktion Gewinn eines Erzeugungsunternehmens Gewinn eines Elektrizitätshändlers bzw. Spekulanten Schattenpreis der Transportrestriktion Preiselastizität Marktanteil Gesamtnachfrage Terminmarktmenge Optimale Terminmarktmenge Angebotsmenge am Terminmarkt Grenzerlöse Grenzerzeugungskosten Erzeugungskosten Terminmarktpreis Spotmarktpreis in einem Windszenario Spotmarktpreis Exporte Angebotsmenge Optimale Angebotsmenge Importe Angebotsmenge in einem Windszenario Gesamtangebot in einem Windszenario Gesamtangebot Terminmarktmenge eines Elektrizitätshändlers bzw. Spekulanten Spotmarktmenge Angebotsmenge am Spotmarkt

XV

Symbolverzeichnis xi,t,l,s xi,t,l

Produktionsmenge in einem Windszenario Produktionsmenge

Parameter A, cT , b χm,r,t,l ηSK,cref ηSK,c ηm,cref ηm,c γm μt,l Ωt,l ψt,l,s θa ˜ ref D r,t,l

x˜inst m,i,r t,l,s ξr ζr ar,t,l br,t,l c1,i,t,l c2,i,t,l c3,i,t,l c4,i,t,l c5,i,t,l D ref Dr,t,l DRi e Erstat Erq,ref hl I net Irstat

XVI

Parameter eines linearen Optimierungsmodells Arbeitsverf¨ ugbarkeit Elektrischer Referenzwirkungsgrad eines Steinkohlekraftwerks Elektrischer Wirkungsgrad eines Steinkohlekraftwerks Elektrischer Referenzwirkungsgrad Elektrischer Wirkungsgrad CO2 -Emissionsfaktor Erwartungswert der Windenergieeinspeisung Angebot-Nachfrage-Verhältnis Ausprägung eines Windszenarios Risikoneigung Nicht skalierte Referenznachfrage Installierte Erzeugungskapazität Eintrittswahrscheinlichkeit eines Windszenarios Faktor f¨ ur Pumpverluste Faktor f¨ ur Netzverluste Nachfrageparameter Nachfrageparameter Parameter der Grenzerzeugungskostenfunktion Parameter der Grenzerzeugungskostenfunktion Parameter der Grenzerzeugungskostenfunktion Parameter der Grenzerzeugungskostenfunktion Parameter der Grenzerzeugungskostenfunktion Nachfrage Referenznachfrage Residualnachfrage Euler’sche Zahl Statistische Exporte Referenzexporte Stunden eines Lastsegments Nettoimporte Statistische Importe

Symbolverzeichnis Irq,ref var Km,r var,OM Km Nrstat P CO2 ref Pr,t,l Prstat PrET R max Tr↔q verf xi xmax i,r,t,l Xrstat CRn DSP HHI LIi PKMi PSI RSI

Referenzimporte Variable Erzeugungskosten Variable Betriebs- und Wartungskosten Statistische Netzverluste CO2 -Zertifikatepreis Referenzpreis Statistische Pumpverluste Energieträgerpreis Reserveleistung Maximale Transportkapazität Verf¨ ugbare Erzeugungskapazität Maximal verf¨ ugbare Erzeugungskapazität Statistische jährliche Elektrizitätserzeugung Konzentrationsindex Deckungsspanne Herfindahl-Hirschman-Index Lerner-Index Preis-Kosten-Marge Pivotal-Supplier-Indicator Residual-Supply-Index

Mengen und Indizes F I K L M O Q Q− S Si T a c cref

Menge der Unternehmen des Wettbewerbsrandes Menge der Erzeugungsunternehmen Menge der Elektrizitätshändler bzw. Spekulanten Menge der Lastsegmente Menge der Erzeugungstechnologien Menge der Oligopolunternehmen Menge der Modellregionen Menge der Modellregionen ohne Deutschland Menge der Windszenarien Menge der Strategien in einem nicht-kooperativen Spiel Menge der Zeitsegmente Unternehmen Jahr der Inbetriebnahme Referenzinbetriebnahmejahr

XVII

Symbolverzeichnis i, j k l m p r, q s s∗ si t v, w S s s∗

XVIII

Erzeugungsunternehmen Elektrizitätshändler bzw. Spekulant Lastsegment Erzeugungstechnologie Nicht im Modell abgebildete Region Modellregion Windszenario Optimale Strategie in einem nicht-kooperativen Spiel Individuelle Strategie in einem nicht-kooperativen Spiel Zeitsegment Unternehmen des Wettbewerbsrandes Strategieraum in einem nicht-kooperativen Spiel Strategieprofil in einem nicht-kooperativen Spiel Optimales Strategieprofil in einem nicht-kooperativen Spiel

1 Einleitung Mit der Liberalisierung des Elektrizitätsmarktes in Deutschland hat ein angebotsseitiger Konzentrationsprozess eingesetzt, der als Folge der vielfältigen Unternehmensfusionen und -akquisitionen zur Herausbildung einer oligopolistischen Marktstruktur auf Erzeugungsebene gef¨ uhrt hat. Die aktuelle Situation lässt sich als ein Vier-Spieler-Oligopol der Elektrizitätsversorgungsunternehmen (EVU) RWE AG, E.ON AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG beschreiben. Die vier Unternehmen kontrollieren etwa 79 % der deutschen Kraftwerkskapazität, wobei RWE AG und E.ON AG mit einem Marktanteil von zusammen etwa 54 % eine herausragende Stellung einnehmen. Die Monopolkommission beschreibt die Marktstruktur in Deutschland in ihrem f¨ unfzehnten Hauptgutachten daher sogar als ein Duopol der beiden größten Unternehmen RWE AG und E.ON AG. Zu der gleichen Einschätzung kommt das Bundeskartellamt, das die im Gesetz gegen Wettbewerbsbeschränkung (GWB) definierten Schwellenwerte der kumulierten Marktanteile zur Vermutung einer marktbeherrschenden Stellung im Rahmen ihrer Fusionskontrolle zu Grunde legt. Die bestehende oligopolistische Angebotsstruktur und eine auf dieser Basis mögliche missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht wird in der öffentlichen, politischen und wissenschaftlichen Diskussion als einer der Gr¨ unde f¨ ur die zeitweise hohen Marktpreise an der deutschen Elektrizitätsbörse, der European Energy Exchange (EEX) genannt. Es wird in diesem Zusammenhang vermutet, dass die EVU z. B. durch die Zur¨ uckhaltung von Kraftwerksleistung oder die Stellung u ¨berhöhter Preise Einfluss auf die Marktergebnisse nehmen, um so ihre Gewinne unbillig zu steigern. Vor diesem Hintergrund werden unterschiedliche Vorschläge zur Intensivierung des Wettbewerbs gemacht, die von einer Erhöhung der Markttransparenz und einer höheren Besteuerung von Unternehmensgewinnen u ¨ber die Stärkung des interregionalen Elektrizitätshandels durch den Ausbau der Kuppelleitungskapazitäten in Europa bis hin zur Zerschlagung der Unternehmen in vertikaler und horizontale Richtung reichen. Argumentative Grundlagen f¨ ur die öffentliche und politische Diskussion finden sich u. a. in verschiedenen wissenschaftlichen Untersuchungen zu etwaigem wettbewerbswidrigen Unternehmensverhalten am Elektrizitätsmarkt, in denen, neben vielen anderen methodischen Ansätzen, entweder mit Hilfe fundamentalorientierter Optimierungsmodelle versucht wird, eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht auf Basis der histo-

1

1 Einleitung rischen Preisentwicklung ex-post nachzuweisen oder aber mit Hilfe verhaltensorientierter spieltheoretischer Gleichgewichtsmodelle der Versuch gemacht wird, die Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht ex-ante zu quantifizieren. Während f¨ ur den deutschen und andere europäische Elektrizitätsmärkte unterschiedliche fundamentalorientierte Ex-post-Analysen existieren, finden sich detaillierte spieltheoretische Untersuchungen zwar f¨ ur die angelsächsischen Länder und Skandinavien, Anwendungen f¨ ur die kontinentaleuropäischen Großhandelsmärkte, bei denen die gegebenen strukturellen und institutionellen Marktbedingungen explizit ber¨ ucksichtigt werden, liegen dagegen nicht vor. Die vorhandenen spieltheoretischen Analysen vernachlässigen dar¨ uber hinaus wesentliche Wechselwirkungen der institutionellen Handelsmöglichkeiten der Unternehmen an Spot- und Terminmärkten und abstrahieren damit von spezifischen Aspekten des Preisbildungsprozesses bei oligopolistischem Wettbewerb. Die Nutzung fundamentalorientierter Optimierungsmodelle f¨ ur die Ex-post-Analyse einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht, bei der das Unternehmensverhalten nur implizit erfasst wird, ist mit erheblichen empirischen und methodischen Herausforderungen verbunden, die sich insbesondere aus der Verf¨ ugbarkeit der notwendigen Informationen zur Beschreibung der historischer Markt- bzw. Systemzustände sowie der adäquaten Modellierung des Preisbildungsprozesses ergeben. Werden die historischen Marktergebnisse z. B. die Großhandelspreise an der European Energy Exchange mit den Ergebnissen optimierender Fundamentalmodelle verglichen, bei denen implizit vom ¨ Standardmodell der neoklassischen Okonomik, dem Modell der vollständigen Konkurrenz, ausgegangen wird, so wird ein hypothetischer Vergleichsmarkt als Referenzmaßstab verwendet, der die Interpretation der Analyseergebnisse erheblich erschwert. Dagegen lässt sich das ex-ante zu untersuchende Marktverhalten der Unternehmen bei der Anwendung spieltheoretischer Gleichgewichtsmodelle explizit abbilden. Dar¨ uber hinaus liegt ein wesentlicher Vorteil spieltheoretischer Modelle f¨ ur die Quantifizierung der durch einer missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht zu erwartenden Auswirkungen auf die Marktergebnisse darin, bei sonst gleichen technischen, strukturellen und institutionellen Rahmenbedingungen ausschließlich die Annahmen zum Unternehmensverhalten zu variieren, die Analyse also in einem geschlossenen Modellrahmen stattfindet. Ziel der vorliegenden Arbeit ist die sachgerechte Quantifizierung der Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung erzeugerseitiger Marktmacht am deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt durch die vier Elektrizitätsversorgungsunternehmen RWE AG, E.ON AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG auf Basis der gegebenen strukturellen und institutionellen Marktbedingungen unter besonderer Ber¨ ucksichtigung der Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes sowie der Wechselwirkungen zwischen Spot- und Terminmarktentscheidungen.

2

Zur Analyse der vorhandenen Marktmachtpotenziale wird ein zweistufiges, mehrregionales Oligopolmodell entwickelt und auf den deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt angewendet. Hierzu werden in Kapitel 2 zunächst die strukturellen und institutionellen Marktbedingungen in Deutschland beschrieben. In Kapitel 3 werden einige wesentliche Methoden zur Marktmachtanalyse mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteile diskutiert. Darauf aufbauend wird in Kapitel 4 das f¨ ur die vorliegende Quantifizierung der Marktmachtpotenziale im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt verwendete spieltheoretische Gleichgewichtsmodell in seinem Aufbau und seinen Annahmen beschrieben und in Kapitel 5 angewendet. Die Arbeit schließt mit einer Schlussbetrachtung in Kapitel 6.

3

2 Elektrizit¨ atsmarkt in Deutschland Die Wettbewerbssituation in Elektrizitätsmärkten ist auf Grund der besonderen technischen Bedingungen stark von den spezifischen Angebots- und Nachfragestrukturen, der institutionellen Ausgestaltung der Großhandelsmärkte sowie der Marktkonzentration abhängig. Um die Wettbewerbsbedingungen und die im deutschen Elektrizitätsmarkt bestehenden Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht im Großhandel untersuchen zu können, werden daher zunächst in Kapitel 2.1 die spezifischen angebotsund nachfrageseitigen Elektrizitätsversorgungsstrukturen beschrieben, bevor in Kapitel 2.2 die institutionelle Ausgestaltung der Großhandelsmärkte dargestellt wird. In Kapitel 2.3 wird dann auf der Basis der in Deutschland bestehenden Kapitalverflechtungen die erzeugerseitige Marktkonzentration bestimmt.

2.1 Struktur der Elektrizit¨ atsversorgung Das Elektrizitätsversorgungssystem in Deutschland wird in Kapitel 2.1.1 in Bezug auf die Angebots- und Nachfragestrukturen und in Kapitel 2.1.2 in Bezug auf die Elektrizitätsnetze beschrieben. Die Einordnung Deutschlands in den europäischen Elektrizitätsbinnenmarkt mit einer Darstellung der grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten sowie der interregionalen Austauschverhältnisse findet sich in Kapitel 2.1.3.

2.1.1 Erzeugungssystem und Elektrizit¨ atsnachfrage Elektrische Energie wird auf der Basis eines Umwandlungsprozesses in Kraftwerken unter Einsatz fossiler und nicht-fossiler Primärenergieträger erzeugt und nach Einspeisung u ¨ber ein Transport- und Verteilungsnetz unterschiedlicher Spannungsebenen zu den Orten des Verbrauchs gebracht. Das bereitgestellte Produkt stellt insofern ein Kuppelprodukt aus der Erzeugungsleistung der Kraftwerke und der Transportleistung des Netzes dar. Neben der Leitungsgebundenheit besteht eine weitere wesentliche Eigenschaft elektrischer Energie in der nur sehr begrenzten Speicherbarkeit. Speichermöglichkeiten bestehen im wesentlichen nur in den Reservoirs von Wasserkraftwerken, wobei der technische und ökonomische Aufwand insbesondere von der topographischen Situation des

5

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland betrachteten Landes abhängt. Bedingt durch die begrenzte Speicherbarkeit ist im Elektrizitätsversorgungssystem f¨ ur einen kontinuierlichen Ausgleich von Erzeugung und Verbrauch zu sorgen. Die Gewährleistung des kontinuierlichen Ausgleichs erfordert dabei u. a. die Vorhaltung von Reservekapazität, mit der ungeplante Kraftwerksausfälle oder nicht vorhergesehene Nachfrageschwankungen ausgeglichen werden können. Die im Erzeugungssystem insgesamt installierte Kraftwerksleistung umfasst daher auch teilweise ¨ nicht genutzte Reservekapazität.1 Uber die Bereitstellung der physischen Kraftwerksleistung hinaus, muss u ¨ber eine möglichst genaue Prognose des zeitlichen Verlaufs der Netzlast sowie der Verf¨ ugbarkeit der thermischen und hydraulischen Kraftwerke die Voraussetzung f¨ ur einen sicheren, effizienten und kosteng¨ unstigen Systembetrieb geschaffen werden. Die Entwicklung der Elektrizitätserzeugungsstrukturen im deutschen Versorgungssystem ist durch eine starke energieträgerseitige Diversifizierung gekennzeichnet, wobei der u ¨berwiegende Teil der installierten Kapazität auf thermischen Anlagen basiert. Abbildung 2.1 zeigt die Entwicklung der installierten Kraftwerksleistung nach Energieträgern in Deutschland zwischen 1990 und 2005.2

Engpassleistung [GW]

160,0

120,0

80,0

40,0

0,0 1990

1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Wasserkraft Heizöl

Kernenergie Wind

Braunkohle Photovoltaik

Steinkohle Sonstige

Erdgas

Abbildung 2.1: Installierte Engpassleistung in Deutschland zwischen 1990 und 2005

1

2

6

Die Reservekapazität setzt sich dabei aus der Primär-, Sekundär- und Minutenreserve zur Bereitstellung von Regelenergie sowie der Stunden- bzw. Ausfallreserve zusammen. Vgl., VDEW (2005b), VDEW (2005a), VDEW (2006a), VDEW (2006b), BMWi (2007) und BMU (2005), eigene Berechnungen.

2.1 Struktur der Elektrizitätsversorgung Insgesamt sind im Jahr 2005 im deutschen Erzeugungssystem etwa 133 GW Kraftwerksleistung installiert.3 Die Kapazitätsentwicklung ist dabei zwischen 1990 und 2005 vor allem durch den u ¨berproportional starken Zubau der Anlagen zur Nutzung erneuerbarer Energien gekennzeichnet. Hierbei macht der Ausbau der Windkraftkapazitäten von knapp 18 GW den u ¨berwiegenden Anteil aus. Da die Elektrizitätserzeugung auf Basis der Windenergie stochastischen Schwankungen unterliegt, steht dem nominellen Kapazitätszubau nur ein geringerer Zuwachs gesichert einsetzbarer Kraftwerksleistung gegen¨ uber.4 Unter anderem induziert durch die Einspeiseverg¨ utung zur Förderung der Nutzung erneuerbarer Energien auf Basis des Erneuerbare Energien Gesetzes (EEG)5 wird ein weiterer Zubau dieser Kapazitäten erwartet.6 F¨ ur die thermische Erzeugung konnte zwischen 1990 und 2005 ein R¨ uckgang der Braunkohle- und der Steinkohlekapazitäten um etwa 23 % (etwa 3,7 GW, Braunkohle) bzw. 12 % (etwa 5,9 GW, Steinkohle) sowie der Heizölkapazitäten um etwa 37 % (etwa 3,7 GW) beobachtet werden. Die Kernenergiekapazitäten verringerten sich um etwa 16 % bzw. 3,8 GW. Im gleichen Zeitraum haben die Erdgaskapazitäten um ca. 25 % und damit um ca. 4,1 GW zugenommen. Insgesamt hat sich der Anteil der fossilen Kraftwerksleistung (ohne Kernenergie) um etwa 15 % bzw. 9,2 GW verringert. Bis zum Jahr 2020 ist mit einem weiteren altersbedingten Ersatz thermischer Kraftwerksleistung zu rechnen, der durch den Ausstieg aus der Kernenergienutzung zusätzlich verstärkt wird.7 Die Entwicklung der installierten Erzeugungskapazitäten spiegelt sich auch in den Anteilen der jeweiligen Brennstoffe zur Gesamterzeugung wider. Im Jahr 2005 werden etwa 46 % der elektrischen Energie in Kohlekraftwerken, etwa 27 % in Kernkraftwerken, 12 % auf der Basis von Erdgas und nur noch knapp 1 % auf der Basis von Mineralöl erzeugt. Erneuerbare Energieträger, wie z. B. Wasser- und Windkraft sowie Biomasse tragen mit etwa 12 % zur Elektrizitätserzeugung in Deutschland bei. Tabelle 2.1 stellt die Netto-Elektrizitätserzeugung in Deutschland f¨ ur ausgewählte Jahre zwischen 1990 und 2005 nach Energieträgern dar.8

3

4

5 6 7

8

Die Angaben zu den Leistungs- und Energiewerten beziehen sich im Folgenden immer auf Nettogrößen, sofern nichts anderes geschrieben wird. Zum Verhältnis von installierter zu gesicherter Kraftwerksleistung bei der Windenergienutzung, vgl. z. B. Sontow (2000). Vgl. EEG (idF v. 31.3.2000), EnWG (idF v. 1.5.2003) und EEG (idF v. 21.7.2004). Vgl. z. B. DEWI et al. (2005). In Deutschland werden bis zum Jahr 2020 etwa 40 bis 50 GW der im Jahr 2000 installierten Erzeugungskapazitäten stillgelegt. Zur Prognose des Investitionsbedarfs im Kraftwerksbereich, vgl. z. B. VDN (2004), Blesl et al. (2005), S. 33, Pfaffenberger und Hille (2004), S. 3-12 ff. Zum Kernenergieausstieg, vgl. Atomkonsens (2000) sowie Atomkonsens (idF v. 22.4.2002). Vgl. AGEB (2007), VDEW (2005b) und BMU (2005), eigene Berechnungen.

7

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland Tabelle 2.1: Entwicklung der Elektrizitätserzeugung in Deutschland zwischen 1990 und 2005

Energietr¨ ager Steinkohle Braunkohle Mineral¨ ol Erdgas Kernenergie Wasserkraft Windkraft Photovoltaik Biomassea Sonstige Gesamt a

1990

1995 2000 in TWh

2005

1990

1995 2000 in %

2005

130,9 152,1 10,5 35,9 144,6 19,5 1,4 13,4 508,3

134,8 129,7 7,1 39,4 145,8 23,7 1,8 2,1 12,3 496,7

121,8 144,4 5,9 67,9 154,6 27,2 27,2 1,3 13,5 13,5 581,3

25,8 29,9 2,1 7,1 28,4 3,8 0,3 2,6 100,0

27,1 26,1 1,4 7,9 29,4 4,8 0,4 0,4 2,5 100,0

21,0 24,8 1,0 11,7 26,6 4,7 4,7 0,2 2,3 3,0 100,0

133,6 136,2 5,0 47,0 161,2 27,4 7,5 0,1 4,2 17,5 539,7

24,8 25,2 0,9 8,7 29,9 5,1 1,4 0,8 3,2 100,0

Inkl. biogener Anteil des Abfalls

Kraftwerkseinsatzentscheidung Die Einsatzentscheidung der verschiedenen Kraftwerke ist insbesondere von den variablen Erzeugungskosten abhängig, die vor allem durch die Kosten des eingesetzten Energieträgers, den elektrischen Wirkungsgrad sowie den sonstigen variablen Kosten f¨ ur Betrieb und Wartung determiniert werden. Dar¨ uber hinaus wird der Kraftwerkseinsatz durch die nationalen und internationalen Verpflichtungen zum Klimaschutz und die vor diesem Hintergrund zu ber¨ ucksichtigenden Kosten f¨ ur CO2 -Zertifikate beeinflusst.9 In Abhängigkeit des jeweiligen Emissionsfaktors kann sich die Einsatzcharakteristik der Kraftwerke durch die Einpreisung der Opportunitätskosten f¨ ur CO2 -Zertifikate ändern.10 Neben den genannten kostenseitigen Spezifika der Kraftwerke hinaus m¨ ussen f¨ ur die Einsatzentscheidung technische Aspekte, wie z. B. Anfahrzeiten, minimale Stillstandsund Betriebszeiten, Wirkungsgradverluste bei Teillastbetrieb, Leistungsänderungsgeschwindigkeiten sowie die spezifischen Bedingungen bei der Optimierung der hydraulischen Kraftwerke, wie Zufl¨ usse und Speichervolumina ber¨ ucksichtigt werden.11 9

10 11

8

Im Rahmen der Emissionsminderung der Treibhausgase in der Bundesrepublik Deutschland in den Perioden 2005 bis 2007 bzw. 2008 bis 2012 m¨ ussen in den Anlagen der Energiewirtschaft und der Industrie die CO2 -Emissionen um etwa 21 % bzw. 22 % gegen¨ uber dem Basisjahr 1990/95 verringert werden, vgl. BMU (2004), S. 20 ff. Zur Entwicklung der CO2 -Zertifikatepreise, vgl. EEX (2007). Vgl. dazu z. B. Zander und Merten (2004). Die meisten dieser technischen Charakteristika wirken sich unmittelbar u ¨ ber die Erzeugungskosten auf den Kraftwerksbetrieb aus. Vgl. zur Kostenbeschreibung unterschiedlicher Kraftwerkstypen,

2.1 Struktur der Elektrizitätsversorgung Unter der vereinfachenden Annahme, dass die variablen Produktionskosten eines Kraftwerks bis zu seiner Kapazitätsgrenze konstant sind, lassen sich die verschiedenen Kraftwerkstypen, geordnet nach ihren variablen Erzeugungskosten, zu einer stufenförmigen Angebotskurve des Gesamtsystems aggregieren. Die sogenannte Merit-Order-Kurve kann mithin als Systemgrenzkostenkurve interpretiert werden. Abbildung 2.2 zeigt die Merit-Order-Kurve des deutschen Erzeugungssystems auf Basis der im Jahr 2005 installierten Kraftwerksleistung und durchschnittlicher Brennstoffpreise.12

Grenzerzeugungskosten [€/MWh]

200,0

160,0

120,0

80,0

40,0

0,0 0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

140,0

Kumulierte installierte Erzeugungskapazität [GW] mit CO2-Kosten

ohne CO2-Kosten

Abbildung 2.2: Merit-Order-Kurve des deutschen Elektrizit¨ atserzeugungssystems auf Basis der installierten Kraftwerkskapazität und durchschnittlicher Brennstoffpreise, 2005

Bei statischer Betrachtung und unter Vernachlässigung intertemporaler Restriktionen, wie z. B. Mindesteinsatzzeiten kann in einem Erzeugungssystem grundsätzlich davon ausgegangen werden, dass diejenigen Kraftwerke zur Deckung der nachgefragten Last eingesetzt werden, deren variable Produktionskosten durch den erzielbaren Elektrizitätspreis mindestens gedeckt werden. Im langfristigen Durchschnitt m¨ ussen zudem die Elektrizitätspreise ausreichen, die Gesamtkosten inklusive der Kosten f¨ ur die Kapitalbereitstellung sowie der sonstigen Fixkosten zu decken. In Abhängigkeit der Elektrizitätspreise weisen damit bestimmte Kraftwerkstypen hohe jährliche Einsatzzeiten auf, während andere Kraftwerkstypen nur wenige Stunden eines Jahres genutzt werden. Dabei bedienen i. A. Anlagen mit niedrigen variablen Pro-

12

z. B. IER (2004), IER (2002) sowie Briem et al. (2003). Eine ausf¨ uhrliche Darstellung der Kraftwerkstechnik findet sich z. B. bei Strauß (1998). Eigene Berechnungen auf Grundlage von VDEW (2005b), VDEW (2005a), VDEW (2006a), VDEW (2006b), BMWi (2007), BMU (2005) und BAFA (2007).

9

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland duktionskosten die Grundlastnachfrage und Kraftwerke mit höheren variablen Produktionskosten die Nachfrage der Mittel- und Spitzenlast. In Deutschland wird die Grundlast typischerweise durch Laufwasser-, Kernkraft- und Braunkohlekraftwerke gedeckt, während Steinkohle- und Erdgaskraftwerke die Mittellast und Heizöl- sowie Speicherkraftwerke bei entsprechend geringeren Einsatzzeiten die Spitzenlast decken.13 Die Elektrizitätsnachfrage weist starke zeitliche Schwankungen sowohl im saisonalen und wöchentlichen als auch im tageszeitlichen Verlauf auf. U. a. bedingt durch klimatische Einfl¨ usse lassen sich dabei typische Nachfrageunterschiede innerhalb eines Jahres beobachten. So liegt z. B. die Nachfrage in den Wintermonaten i. A. u ¨ber der Nachfrage ¨ während der Sommer- und Ubergangsmonate. Im Tagesverlauf lassen sich in den Mittagsstunden sowie zudem während der Wintermonate in den Abendstunden die höchsten Nachfragewerte feststellen. Daneben unterscheidet sich die Nachfragesituation an Wochentagen von den Wochenenden. Im Jahr 2004 lag die Jahreshöchstlast am 18. Dezember um 18:00 Uhr bei etwa 77,2 GW.14 Abbildung 2.3 stellt den zeitlichen Verlauf der Nachfrage nach elektrischer Energie f¨ ur das Jahr 2005 sowie die monatliche Höchstlast im deutschen Versorgungssystem f¨ ur das Jahr 2004 dar. Da zur Bedingung der schwankenden Nachfrage unterschiedliche Kraftwerke eingesetzt werden, unterliegen auch die Systemgrenzkosten, die den variablen Produktionskosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks entsprechen, starken Schwankungen. Wird vereinfachend von einer grenzkostenbasierten Preisbildung im Elektrizitätsmarkt ausgegangen, so determinieren die Systemgrenzkosten gleichzeitig die Elektrizitätspreise, die im Zeitverlauf dadurch stark volatil sind. Die am Großhandelsmarkt zu beobachtenden Preisspitzen fallen i. A. zeitlich eng mit den Lastspitzen der Elektrizitätsnachfrage zusammen.

2.1.2 Elektrizit¨ atsnetze Die f¨ ur den Transport und die Verteilung der elektrischen Energie notwendigen Netze teilen sich in vier Spannungsebenen auf. Das Höchstspannungsnetz (220 und 380 kV) wird dabei f¨ ur den u uberschreitenden Elektrizitätstransport ¨berregionalen sowie grenz¨ ¨ ¨ genutzt. Es wird in vier Regelzonen von den Ubertragungsnetzbetreibern (UNB) RWE 13

14

10

F¨ ur die durchschnittlichen Ausnutzungsdauern von Kraftwerken unterschiedlicher Energieträgern, vgl. z. B. VDEW (2005c). Zur Leistungsbilanz der allgemeinen Elektrizitätsversorgung in Deutschland zum Zeitpunkt der Jahreshöchstlast 2004, vgl. VDN (2005a). Vgl. f¨ ur den Verlauf der Elektrizitätsnachfrage UCTE (2007). Die letzten vom BDEW (fr¨ uher VDN) veröffentlichten Daten zum zeitlichen Verlauf der ¨ monatlichen Höchstlast im deutschen Ubertragungsnetz finden sich f¨ ur das Jahr 2004. Vgl. dazu VDN (2005a).

2.1 Struktur der Elektrizitätsversorgung 80,0

60,0 40,0 40,0 20,0

Höchstlast [GW]

Elektrizitätsnachfrage [TWh]

60,0

20,0

Elektrizitätsnachfrage

Dezember

November

Oktober

September

August

Juli

Juni

Mai

April

März

Februar

0,0 Januar

0,0

Höchstlast

Abbildung 2.3: Zeitlicher Verlauf der Elektrizitätsnachfrage (2005) und monatlichen H¨ ochstlast in Deutschland (2004)

Transportnetz Strom GmbH, E.ON Netz GmbH, Vattenfall Europe Transmission GmbH und EnBW Transportnetze AG betrieben. ¨ Uber das Hochspannungs- (> 60 und < 220 kV), das Mittelspannungs- (≥ 6 und ≤ 60 kV) und das Niederspannungsnetz (0,4 kV) wird die regionale und lokale Verteilung der Elektrizität vorgenommen. Die Verteilungsnetze werden von 60 regionalen und mehr als 800 lokalen Elektrizitätsversorgungsunternehmen, hauptsächlich Stadtwerken, betrieben. Die installierte Stromkreislänge beträgt insgesamt etwa 1,65 Mio. ¨ km. Tabelle 2.2 gibt eine Ubersicht u ¨ber die Längen der Stromkreise in den einzelne Spannungsebenen sowie die Anzahl der Versorgungsunternehmen mit Netzbetrieb.15 Tabelle 2.2: Spannungsebenen der Elektrizitätsnetze, Stromkreisl¨ angen und Anzahl der Unternehmen in Deutschland, 2005

15

Ebene

Spannung [kV]

Stromkreislänge [km]

Niederspannung Mittelspannung Hochspannung H¨ ochstspannung

0, 4 6 bis ≤ 60 > 60 bis < 220 220 und 380

1050000 492000 75500 36000

Anz. d. Unternehmen > 800 60 4

Vgl. VDN (2005b), S. 49 sowie Schiffer (2005), S. 176 ff.

11

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland Neben dem reinen Netzbetrieb beliefern die Regionalversorger und Stadtwerke Endkunden mit Elektrizität, die sie in erster Linie aus den Netzen der vorgelagerten Span¨ nungsebenen beziehen. Uber den Elektrizitätsbezug aus den jeweils höheren Netzebenen findet sowohl bei den regionalen als auch den lokalen Elektrizitätsversorgungsunternehmen eine begrenzte Eigenerzeugung statt.16

2.1.3 Integration in den europ¨ aischen Elektrizit¨ atsbinnenmarkt ¨ Das deutsche Elektrizitätssystem ist u ¨ber etwa 80 Kuppelstellen der vier Ubertragungs¨ netzbetreiber direkt mit den Ubertragungsnetzen der europäischen Nachbarländer verbunden. Die technische und operative Koordination des grenz¨ uberschreitenden Stromtransports wird dabei von der Union for the Co-ordination of Transmission of Electricity (UCTE) u ¨bernommen, in der insgesamt 34 kontinentaleuropäische Netzbetreiber in 24 Ländern organisiert sind. Die bestehenden Netzverbindungen bilden die Grundlage f¨ ur den interregionalen Elektrizitätshandel und damit eine marktbasierte grenz¨ uberschreitende Optimierung des Kraftwerkseinsatzes.17 Vor dem Hintergrund der europäischen Elektrizitätsmarktliberalisierung und der Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes können die EVU vorhandene Wettbewerbsvorteile durch den Export in ausländische Märkte nutzen.18 Damit ist die Bedienung der heimischen Nachfrage grundsätzlich durch inländische und ausländische Elektrizitätseinspeisung möglich, wobei das physische Volumen des interregionalen Elektrizitätsaustausches durch die Kapazität der Kuppelleitungen zwischen den Ländern begrenzt wird. Tabelle 2.3 stellt die vorhandenen Kuppelleitun¨ gen zwischen Deutschland und den Nachbarländern mit ihren Ubertragungskapazit¨ aten dar. Bei der Bestimmung der interregionalen Austauschmöglichkeiten m¨ ussen die lei¨ tungsbezogenen konventionellen thermischen Ubertragungskapazit¨ aten, von den effektiv ¨ nutzbaren Ubertragungskapazit¨ aten zwischen den Ländern unterschieden werden. Die konventionellen Kuppelkapazitäten geben lediglich die thermische Belastungsfähigkeit der Leitungen bei bestimmten standardisierten äußeren Bedingungen in Bezug auf Um16 17

18

12

Vgl. Schiffer (2005), S. 225 ff. Die gemeinsame interregionale Einsatzoptimierung der Kraftwerkskapazitäten ist dabei das Ergebnis des Preisausgleichs auf Grund des grenz¨ uberschreitenden Elektrizitätshandels. Vgl. Richtlinie 96/92/EG (v. 19.12.1996) und Richtlinie 2003/54/EG (v. 26.6.2003).

2.1 Struktur der Elektrizitätsversorgung Tabelle 2.3: Installierte physische und effektive, f¨ ur den Elektrizit¨ atshandel nutzbare Transportkapazitäten zwischen Deutschland und den Nachbarl¨ andern, 2004/2005

Kuppelleitungen

Frankreich Luxemburg die Niederlande D¨ anemark (West) D¨ anemark (Ost) Sweden Polen Tschech. Rep. ¨ Osterreich Schweiz a b c

Konventionelle ¨ thermische Ubertragungskapazitäten [MVA] 2×1790 2×730 2×1382 2×332 1×600 1×600 2×173 1×386 3×1350 7×364a

1×1751 2×365 2×1670a 2×1078

2×300a 4×490 2×1790 1×150

2×1302 1×1579 7×609a 1×57,

2×1476 24×143a 6×1417a

Net Transfer Capacity [MW] Sommer 04 Winter 04/05 4000b k. A. 4000b 1200d 550b,c 460c 1100c 2410c 1400c 4000b

5600b k. A. 3800b 1200c 550b,c 600b,c 2000b 2300c 1600c 4000c

¨ Mittelwert der Ubertragungskapazit¨ aten mehrere Kuppelleitungen Maximalwert nutzbar f¨ ur den Export Maximalwert nutzbar f¨ ur den Import

gebungstemperatur, Windgeschwindigkeit und Spannungsebene an und können nicht als ökonomisch nutzbare Austauschkapazitäten interpretiert werden.19 ¨ Die f¨ ur den Elektrizitätshandel effektiv nutzbaren Ubertragungskapazit¨ aten zwischen den Netzgebieten hängen von weiteren technischen sowie umwelt- und netzbezogenen Faktoren ab. Insbesondere werden sie von den jeweiligen nationalen Nachfrage- und Angebotsbedingungen beeinflusst. Auf Grund der im Zeitverlauf schwankenden regionalen Elektrizitätsnachfrage und der damit verbundenen schwankenden Netzbelastung ¨ lassen sich zeitlich variierende Ubertragungskapazit¨ aten zwischen den Netzgebieten feststellen. Unter Ber¨ ucksichtigung der jeweiligen nationalen Erzeugungsstrukturen werden von den European Transmission System Operators (ETSO), die neben der UCTE den Zugang und die Nutzung des europäischen Elektrizitätsnetzes auf der Basis harmonisierter Bedingungen koordinieren, die sogenannten Net Transfer Capacities (NTC) berechnet, die zweimal jährlich veröffentlicht werden.20 Die NTC können als die effektiv nutzbaren Austauschkapazitäten zwischen den Netzgebieten interpretiert werden. Sie 19

20

¨ Die angegebenen Einzelwerte spiegeln insofern nur die Größenordnungen der installierten Ubertragungsleitungen wider. Auf Grund der physikalischen Eigenschaften kann der technisch mögliche Lastfluss nicht durch eine einfache Addition der Leistungen bestimmt werden. Vgl. UCTE (2004) S. 137. Vgl. z. B. ETSO (2005) sowie andere Jahrgänge. Zur Berechnung der NTC, vgl. ETSO (2001).

13

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland ¨ sind einerseits niedriger als die konventionellen thermischen Ubertragungskapazit¨ aten der vorhandenen Kuppelleitungen und andererseits unterscheiden sich die berechneten Werte f¨ ur die verschiedenen Zeitpunkte sowie in der Richtung des Lastflusses, d. h. in Bezug auf die Nutzung f¨ ur den Elektrizitätsexport oder -import (vgl. Tabelle 2.3). Außenhandelsvolumen

80,0

10,0

40,0

5,0

0,0

0,0

-40,0

-5,0

-80,0

Austauschsaldo [TWh]

Elektrizitätsaustausch [TWh]

Mit der Liberalisierung der europäischen Elektrizitätsmärkte hat das physische Stromhandelsvolumen zwischen Deutschland und seinen Nachbarländern stetig zugenommen. Das Handelsvolumen ist dabei von etwa 71 TWh im Jahr 1995 um ca. 60 % auf 115 TWh im Jahr 2005 angestiegen. Der deutsche Stromhandelssaldo weist bei steigenden Importund Exportmengen jährliche Schwankungen auf, wobei sich f¨ ur die Jahre 1995, 2000 und 2002 ein Import¨ uberschuss von etwa 0,7 bis 4,2 TWh und f¨ ur die Jahre 1996 bis 1999, 2001, 2003 und 2005 ein Export¨ uberschuss von etwa 0,3 bis 8,5 TWh feststellen lässt. Insgesamt entspricht das Importvolumen im Jahr 2005 mit 53 TWh etwa 9,6 % der deutschen Elektrizitätsnachfrage. In Abbildung 2.4 ist die Entwicklung der jährlichen Export- und Importmengen sowie des Austauschsaldos zwischen Deutschland und den Nachbarländern f¨ ur die Jahre 1995 bis 2005 dargestellt.21

-10,0 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Export

Import

Saldo

Abbildung 2.4: Interregionaler Elektrizitätsaustausch in Deutschland zwischen 1995 und 2005

Unter anderem in Abhängigkeit der regionalen Elektrizitätspreisdifferenzen, die insbesondere auf die spezifischen Marktbedingungen in den jeweiligen Ländern zur¨ uck zu 21

14

Vgl. UCTE (2007), eigene Berechnungen.

2.1 Struktur der Elektrizitätsversorgung f¨ uhren sind, lassen sich f¨ ur den deutschen Elektrizitätsaußenhandel signifikante Unterschiede in Bezug auf die einzelnen Nachbarländer beobachten. Im Jahr 2005 kommt es insbesondere zu Importen aus Frankreich, der Tschechischen Republik und Dänemark, ¨ während der Handel mit Osterreich, Schweiz und den BeNeLux Staaten einen Exportu ¨berschuss aufweist. Der deutsche Elektrizitätsaustausch variiert nicht nur regional, sondern weist auch zeitlich erhebliche Schwankungen auf. In Abbildung 2.5 ist die regionale und zeitliche Verteilung der deutschen Elektrizitätsexporte und -importe f¨ ur das Jahr 2005 dargestellt.22 Auf Grund der schwankenden Verf¨ ugbarkeiten der Erzeugungskapazitäten las¨ sen sich z. B. im Verhältnis zu den stark wasserkraftorientierten Ländern Osterreich und Schweiz schwankende Export¨ ubersch¨ usse beobachten. Die Elektrizitätsexporte erreichen in den Wintermonaten ihre Maximalwerte, wobei einerseits das geringere Wasserdargebot und andererseits die höhere Elektrizitätsnachfrage zu steigenden Exporten aus Deutschland f¨ uhrt. Eine ähnliche zeitliche Verteilung der Export¨ ubersch¨ usse zeigt sich zwischen Deutschland und den Niederlanden. Die Elektrizitätsexporte sind hier vor allem Folge der im europäischen Durchschnitt höheren Elektrizitätsgroßhandelspreise in den Niederlanden.

Elektrizitätsaustausch [TWh]

10,0

5,0

0,0

-5,0

-10,0 S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü FR

BE/LU

NL

DK Export

SW

PL

CZ

AT

CH

Import

Abbildung 2.5: Regionale und zeitliche Verteilung des Elektrizit¨ atsaußenhandelsvolumens zwischen Deutschland und den Nachbarländern, 2005

22

¨ Vgl. UCTE (2007), eigene Berechnungen. Da zwischen dem deutschen und belgischen Ubertragungsnetz, anders als nach Luxemburg, keine physische Verbindung besteht werden Luxemburg und Belgien als gemeinsame Region betrachtet.

15

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland Mit der Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes ist angestrebt den Wettbewerb innerhalb sowie den grenz¨ uberschreitenden Elektrizitätshandel zwischen den europäischen Ländern zu erhöhen. Dazu hat die Europäische Kommission, bereits 1998 das Electricity Regulatory Forum of Florence gegr¨ undet, in dessen Rahmen in Zusammenarbeit mit den europäischen Energieregulierungsbehörden in den Jahren 2004 und 2005 u. a. Regelungen zum koordinierten Engpassmanagement im europäi¨ schen Ubertragungsnetz vorbereitet werden sollten.23 Da zu bestimmten Tages- oder Jahreszeiten z. B. die Kuppelleitungen an den deutschen Grenzen zwischen Deutschland/Belgien und den Niederlanden, Deutschland und Frankreich, Deutschland und Dä¨ nemark (West), Deutschland und Osterreich, Deutschland und Polen sowie Deutschland und der Tschechischen Republik Engpässe aufweisen und somit keine uneingeschränkten Handelsmöglichkeiten zwischen den verschiedenen Märkten bestehen, wird angenommen, dass der Integrationsprozess noch nicht abgeschlossen ist. F¨ ur die mit der Liberalisierung angestrebte Intensivierung des Wettbewerbs kommt neben der Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes auch der rechtlichen und institutionellen Ausgestaltung der Handelsstrukturen eine zentrale Bedeutung zu. Im Folgenden werden daher die rechtlichen Rahmenbedingungen f¨ ur die Entwicklung von Wettbewerb dargestellt sowie der Aufbau des Großhandelsmarktes in Deutschland beschrieben.

2.2 Handel an Elektrizit¨ atsm¨ arkten Ein funktionsfähiger Handel ist Voraussetzung f¨ ur die Entwicklung von Wettbewerb im Elektrizitätssektor. Mit der Liberalisierung der Elektrizitätsmärkte in Europa wurden die Rahmenbedingungen f¨ ur die Etablierung transparenter und liquider Großhandelsmärkte geschaffen. Auf die rechtlichen und institutionellen Grundlagen des wettbewerblichen Elektrizitätshandels wird in Kapitel 2.2.1 und die Struktur des Elektrizitätsgroßhandelsmarktes in Kapitel 2.2.2 eingegangen. Daran anschließend wird in Kapitel 2.2.3 der börsliche Spot- und in Kapitel 2.2.4 der börsliche Terminhandel an der EEX beschrieben. Kapitel 2.2.5 schließt die Darstellung der Ausgestaltung der Großhandelsmärkte mit einer Diskussion der interregionalen Preisdifferenzen im europäischen Elektrizitätsbinnenmarkt ab. 23

16

Das Electricity Regulatory Forum of Florence bildet u. a. eine Diskussionsplattform f¨ ur die Regulierungsbehörden, die europäischen Mitgliedsstaaten, die Europäische Kommission sowie die beteiligten Marktakteure im Zusammenhang mit der Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes.

2.2 Handel an Elektrizitätsmärkten

2.2.1 Rechtliche und institutionelle Rahmenbedingungen Mit der Umsetzung der EU-Binnenmarktrichtlinie 96/92/EG durch die Novellierung des Enegiewirtschaftsgesetzes (EnWG) und des Gesetzes gegen Wettbewerbsbeschränkungen (GWB) im Jahr 1998 wurde der deutsche Elektrizitätsmarkt liberalisiert.24 Die Gebietsmonopole der ehemaligen vertikal integrierten Verbundunternehmen wurden durch die Deregulierung aufgelöst und eine buchhalterische bzw. unternehmensrechtliche Tren¨ nung der Bereiche Erzeugung, Ubertragung und Verteilung vorgeschrieben. Die Netzbetreiber wurden verpflichtet, einen diskriminierungsfreien Zugang zu ihren Netzen und die Durchleitung zur Versorgung von Endkunden durch andere Unternehmen zu gewährleisten. Die Organisation des Netzzugangs und die Regeln zur Gestaltung der Netznutzungsentgelte wurden im Rahmen des Modells zum verhandelten Netzzugang in mehreren Verbändevereinbarungen (VV) zwischen 1998 und 2001 von den Elektrizitätsversorgungsunternehmen und den industriellen Elektrizitätsverbrauchern festgeschrieben.25 In einer weiteren Novellierung des EnWG im Jahr 2003 wurden die Regelungen der Verbändevereinbarungen in das Gesetz aufgenommen.26 Durch das Zweite Gesetz zur Neuregelung des Energiewirtschaftsrechts im Jahr 2005 wurden die bisher bestehenden Regelungen des EnWG auf der Grundlage der EU-Binnenmarktrichtlinie 2003/54/EG sowie der Verordnung (EG) Nr. 1228/2003 er¨ neut geändert.27 Die wesentlichen Anderungen beziehen sich dabei einerseits auf die weitergehende unternehmensrechtliche, operationelle und buchhalterische Entflechtung des Netzbetriebs von den Unternehmensbereichen Erzeugung, Handel und Vertrieb und andererseits auf die Einrichtung staatlicher Regulierungsbehörden zur Regelung des diskriminierungsfreien Netzzugangs. Die Verordnung (EG) Nr. 1228/2003 beschreibt zudem die Regelungen f¨ ur den grenz¨ uberschreitenden Elektrizitätstransport in Europa in Bezug auf Kompensationsmechanismen f¨ ur die Durchleitung, harmonisierte Berech¨ nungsgrundlagen f¨ ur Netznutzungsgeb¨ uhren und die Allokation der verf¨ ugbaren Ubertragungskapazitäten auf der Basis eines marktbasierten Engpassmanagements sowie die Rahmenbedingungen f¨ ur Netzinvestitionen. ¨ Mit der Ubertragung der Regulierung der Transport- und Verteilungsnetze auf die Bundesnetzagentur sowie die Landesregulierungsbehörden wurde das bisherige Modell des verhandelten Netzzugangs in Deutschland auf der Basis der Verbändevereinbarungen durch den regulierten Netzzugang ersetzt. 24 25 26 27

Richtlinie 96/92/EG (v. 19.12.1996) S. 20 ff. und EnWG (idF v. 24.4.1998) S. 729 ff. Vgl. BDI et al. (1998) zur VV I, BDI et al. (1999) zur VV II und BDI et al. (2001) zur VV II plus. Vgl. EnWG (idF v. 1.5.2003) S. 686 ff. Vgl. EnWG (idF v. 7.7.2005) S. 1970 ff., Richtlinie 2003/54/EG (v. 26.6.2003) S. 37 ff. und Verordnung (EG) Nr.1228/2003 (v. 26.6.2003) S. 1 ff.

17

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland ¨ Da die Regulierungsbehörden i. w. S. nur f¨ ur die Regelungen zur Ubertragung und Verteilung elektrischer Energie zuständig sind, unterliegt der Bereich von Erzeugung, Handel und Vertrieb in Bezug auf Wettbewerb und Marktbeherrschung weiterhin der Missbrauchsaufsicht durch die Bundes- und Landeskartellbehörden sowie bis Juli 2007 der Preisaufsicht f¨ ur Tarifkunden durch die Wirtschaftsministerien. Die rechtlichen Rahmenbedingungen der liberalisierten Bereiche von Erzeugung, Handel und Vertrieb bleiben insofern durch die staatliche Regulierung der Netze weitgehend unber¨ uhrt.28 Die Entflechtung der verschiedenen Wertschöpfungsstufen der Elektrizitätsversorgung mit der Gestaltung unterschiedlicher rechtlicher Rahmenbedingungen spiegelt die Möglichkeiten zur Ausbildung wettbewerblicher Strukturen in den einzelnen Versorgungsbereichen wider. Während bei der Elektrizitätserzeugung, dem -handel und dem -vertrieb Wettbewerb zur Realisierung effizienter Marktergebnisse grundsätzlich möglich ist, gelten die Bereiche Elektrizitäts¨ ubertragung und -verteilung auf Grund der ökonomischen Besonderheiten von Netzen i. A. als nat¨ urliche Monopole, die zur Vermeidung ineffizienter Marktergebnisse reguliert werden m¨ ussen.29 Der Elektrizitätsgroßhandel, an dem sich vor allem die ehemaligen Verbundunternehmen, Weiterverteiler wie Regionalversorger und Stadtwerke sowie große Industrieabnehmer auf nationaler und internationaler Ebene beteiligen, unterliegt damit den Bedingungen des Optimierungsverhaltens auf der Angebots- und Nachfrageseite, ohne dass eine explizite staatliche Regulierung der Marktabläufe stattfindet. Die an der Börse und am Over the Counter (OTC) Markt erzielten Preise und gehandelten Mengen sind insofern Ergebnis des Verhaltens der beteiligten Unternehmen auf der Grundlage der gegebenen Marktstrukturen.

2.2.2 Struktur des Großhandelsmarktes In den meisten liberalisierten Elektrizitätsmärkten haben sich neben den bilateralen Handelsbeziehungen zwischen Erzeugungsunternehmen, Händlern, Weiterverteilern und Endkunden Börsen entwickelt, durch die der Handel auf der Basis standardisierter Verträge stärker institutionalisiert wurde. Seit dem Jahr 2002 bildet die aus den Fusionen der beiden im Jahr 2000 gegr¨ undeten Börsen Leipzig Power Exchange (LPX) und Eu28

29

18

¨ Einen guten Uberblick u ¨ ber die Entwicklung der rechtlichen und organisatorischen Rahmenbedingungen gibt Schiffer (2005) S. 186 ff. sowie der Monitoringbericht des BMWA (2003). Zur Regulierung der deutschen Elektrizitätsnetze, vgl. z. B. Holznagel und Göge (2004), Haerle und Suerig (2004), Brunekreeft und Twelemann (2005) sowie BNetzA (2007). Zum nat¨ urlichen Monopol und dessen Regulierung, vgl. z. B. Tirole (1999) S. 42 ff. und Fritsch et al. (2003) S. 180 ff sowie Baumol et al. (1988).

2.2 Handel an Elektrizitätsmärkten ropean Energy Exchange in Frankfurt hervorgegangene European Energy Exchange in Leipzig den Börsenplatz f¨ ur den standardisierten Elektrizitätshandel in Deutschland.30 Die Anforderungen der Marktteilnehmern an eine effiziente Organisation des Großhandels spiegeln sich in der Entwicklung unterschiedlicher Marktsegmente wider. Der Großhandel dient der kurz- und langfristigen Portfoliooptimierung auf der Beschaffungsund Absatzseite sowie der Realisierung von Arbitrage- und Spekulationsgewinnen. Die Portfoliooptimierung umfasst dabei neben der Beschaffungs- und Absatzsicherung auch das Management der Preis-, Mengen- und sonstigen Risiken im Elektrizitätshandel.31 Wie durch die individuellen Produktspezifikationen insbesondere in Bezug auf Lieferzeitpunkt und -zeitraum bei OTC-Verträgen definiert, haben sich auch an der Börse Teilmärkte f¨ ur unterschiedliche Handelsprodukte entwickelt. Grundsätzlich lassen sich Spot- und Terminmärkte unterscheiden. Entsprechend der Fristigkeit handelt es sich um ein Spotmarktgeschäft, wenn der Erf¨ ullungszeitraum, d. h. die Lieferung der vereinbarten Elektrizitätsmenge, relativ kurze Zeit nach Vertragsabschluss liegt. An der EEX beträgt dieser Zeitraum im Allgemeinen einen Tag. Wird dagegen eine Lieferungen vereinbart, die weiter in der Zukunft liegt und sich in der Regel u ¨ber einen längeren Zeitraum erstreckt, handelt es sich um ein Terminmarktgeschäft. Bei börslichen und außerbörslichen Terminmarktgeschäften wird zudem die Art der Vertragserf¨ ullung unterschieden. Während OTC-Geschäfte i. A. physisch, d. h. durch die Lieferung der elektrischen Energie im festgelegten Zeitraum erf¨ ullt werden, sogenannte Forwards, wird bei börslichen Termingeschäften i. A. nur ein finanzieller Ausgleich in Bezug zum jeweils g¨ ultigen Spotmarktpreis vereinbart, sogenannte Futures. Forwards und Futures können sowohl zur Risikoabsicherung als auch zur Generierung von Arbitrageoder Spekulationsgewinnen genutzt werden, wenn sich der vertraglich vereinbarte Ausu ullungszeitraums unterscheidet. ¨bungspreis vom Spotmarktpreis des Erf¨ Die Institutionalisierung des Elektrizitätshandels durch die Börse erf¨ ullt neben der Bereitstellung unterschiedlicher Handelsinstrumente f¨ ur die EVU zudem verschiedene marktbezogene Aufgaben, wie die Herstellung von Preistransparenz, die Erhöhung der Liquidität sowie die Verringerung von Transaktionskosten durch die Standardisierung der Produkte. Dar¨ uber hinaus dienen sowohl die Börsenpreise als auch die Preisindizes am OTC-Markt als Referenzpreise f¨ ur die bilaterale Vertragsgestaltung und die Bewertung offener Handelspositionen. Obwohl am Spotmarkt der EEX nur ein Teil der physischen Elektrizitätsnachfrage in Deutschland gehandelt wird, bietet die Börse bei ausreichender Liquidität jederzeit die 30

31

Zur Entwicklung der Elektrizitätsbörse in Deutschland, vgl. z. B. Schiffer (2005) S. 233 sowie EEX (2004). ¨ Einen Uberblick zu den verschiedenen Handelsinstrument und zum Risikomanagement im Energiehandel geben z. B. Clewlow und Strickland (2000) und Bergschneider et al. (1999).

19

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland Möglichkeit benötigte Absatz- oder Bezugsmengen zu handeln. Die EEX kann insofern als zentraler Handelsplatz f¨ ur Elektrizität auf Großhandelsebene interpretiert werden und bildet damit eine wichtige Voraussetzung zum effizienten Ausgleich von Elektrizitätsangebot und -nachfrage.32

2.2.3 Spotmarkthandel Die European Energy Exchange betreibt einen Spotmarkt f¨ ur den täglichen Handel mit Stunden- und Blockkontrakten sowie Blockgeboten mit physischer Erf¨ ullung am folgenden Tag (Day-ahead-Handel). Stundenkontrakte werden f¨ ur eine Lieferung elektrischer Energie mit konstanter Leistung f¨ ur eine bestimmte Stunde des Folgetages gehandelt, während Blockkontrakte und Blockgebote f¨ ur die Lieferung einer konstanten Leistung u ur jede ¨ber mehrere Stunden des Folgetages genutzt werden. Spotkontrakte sind f¨ der 24 Stunden eines Wochentages handelbar. Lieferort ist jeweils eines der vier deut¨ ¨ schen Ubertragungsnetzgebiete sowie das Ubertragungsnetzgebiet der Austrian Power 33 ¨ Grid AG in Osterreich. Der Handel findet dabei im Rahmen zweiseitiger Auktionen statt, d. h. dass die Marktteilnehmer sowohl Kauf- als auch Verkaufsgebote f¨ ur mehrere Einheiten des Gutes abgeben können. Stundenkontrakte und Blockgebote werden in einer Aufrufauktion zu einem bestimmten Zeitpunkt, Blockkontrakte im Rahmen einer fortlaufenden Auktion gehandelt. Blockgebote setzen sich aus einer beliebigen Kombination einzelner Stundenkontrakte zusammen. Dagegen sind Blockkontrakte nur zu Grundlastlieferungen f¨ ur jeden Wochentag zwischen 0 und 24 Uhr, Spitzenlastlieferungen f¨ ur Werktage zwischen 8 und 20 Uhr sowie Grundlastlieferungen f¨ ur das Wochenende (Samstag und Sonntag zwischen 0 und 24 Uhr) handelbar. Die minimale Lieferleistung bei Stundenkontrakten und damit auch bei Blockgeboten beträgt 0,1 MW, bei Blockkontrakten beträgt sie 1 MW. 32

33

20

Neben den börslichen und außerbörslichen Spot- und Terminmärkten existieren im deutschen Elektrizitätssektor weitere Märkte, die sich entweder durch die gehandelten Produkte selbst oder deren ¨ Spezifikation unterscheiden. Zu nennen ist hier beispielsweise der Regelenergiemarkt der Ubertragungsnetzbetreiber, die vorhandenen Plattformen f¨ ur den Intra-day-Handel sowie die Auktionsmärkte f¨ ur die Kuppelkapazitäten der Transportnetze zum Ausland. Vgl. zu den Regelenergiemärkten ¨ in Deutschland www.regelleistung.net (2006) sowie die Informationen der vier Ubertragungsnetzbetreiber. Eine Plattform zum Intra-day-Handel wird z. B. von der Citiworks AG betrieben, vgl. Citiworks AG (2007). Auktionen der interregionalen Kuppelkapazitäten finden z. B. an der deutschdänischen, deutsch-niederländischen und deutsch-tschechischen Grenze statt, vgl. hierzu TSO Auction BV (2008), Energinet.dk (2007) und CEPS (2007). Vgl. APG (2007).

2.2 Handel an Elektrizitätsmärkten Die Abgabe der Kauf- und Verkaufsgebote f¨ ur Stundenkontrakte und Blockgebote in der Aufrufauktion findet anonym durch die Aufnahme in ein geschlossenes Auftragsbuch bis 12 Uhr des jeweiligen Handelstages statt. Die Preisfeststellung erfolgt dann durch die Aggregation der einzelnen Kauf- und Verkaufsaufträge f¨ ur jede einzelne Stunde zu Nachfrage- und Angebotskurven durch die EEX als unabhängigen Marktbetreiber nach dem Einheitspreisverfahren. Der Schnittpunkt der st¨ undlichen Nachfrage- und Angebotskurve bildet den einheitlichen markträumenden Gleichgewichtspreis (Market Clearing Price (MCP)), zu dem alle angenommenen Kaufs- und Verkaufsgebote ausgef¨ uhrt ¨ werden. Bestehen keine Netzengpässe zwischen den einzelnen Ubertragungsnetzgebieten, so ist der Börsenpreis in allen Lieferorten gleich.34 Im Gegensatz zur Aufrufauktion werden die Gebote f¨ ur Blockkontrakte im fortlaufenden Handels ebenfalls anonym allerdings in einem offenen Auftragsbuch gesammelt. Der fortlaufende Handel findet zwischen 8 Uhr und 12 Uhr jedes Handelstages statt und wird von einer Eröffnungs- und einer Schlussauktion begleitet. Die während des fortlaufenden Handels eingehenden Aufträge werden auf ihre Ausf¨ uhrbarkeit gepr¨ uft und sofort glattgestellt, sobald sich Kauf- und Verkaufsgebote gegen¨ uberstehen, bei denen der Kaufpreis mindestens dem Verkaufspreis entspricht. Nach dem Meistausf¨ uhrungsprinzip wird so der Preis bestimmt, bei dem der höchste Umsatz gewährleistet werden kann. Da Blockgebote und Blockkontrakte entweder im Ganzen angenommen oder abgelehnt werden, stellen sie insbesondere f¨ ur Kraftwerksbetreiber ein Instrument zur Einsatzoptimierung der Erzeugungsanlagen dar. Die erfolgreiche Angebotsabgabe gewährleistet damit einen kontinuierlichen Einsatz des Kraftwerks bei konstanter Leistung am folgenden Tag. Etwaige Anfahr- und Abfahrvorgänge können damit vermieden werden. Tabelle 2.4 stellt die an der EEX gehandelten Spotmarktprodukte zusammen.

Tabelle 2.4: Gehandelte Produkte am Spotmarkt der EEX

Produkt Stundenkontrakt Blockgebot Blockkontrakt

34

Spezifikation

Min. Lieferleist. pro Std. [MW]

Handelsform

Einzelstunde Komb. von Einzelstunden Grundlast, Mo-So, 24 Std. Spitzenlast, Mo-Fr, 12 Std. Grundlast, Sa-So, 48 Std.

0,1 0,1 1,0 1,0 1,0

Auktion Auktion Fortl. Handel Fortl. Handel Fortl. Handel

Preisdifferenzen zwischen den vier Regelzonen lagen bisher an der EEX nicht vor.

21

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland Neben der Börse findet auch am OTC-Markt ein Spotmarkthandel mit Day-aheadProdukten statt. Anders als bei den börsentäglich gehandelten Spotmarktkontrakten, bei denen ein einheitlicher Gleichgewichtspreis bestimmt wird, bildet sich der Preis am OTC-Markt als Ergebnis der bilateralen Verhandlung zwischen Anbieter und Nachfrager. Der so vereinbarte Elektrizitätspreis hat insofern nur G¨ ultigkeit f¨ ur diesen einzelnen Kontrakt. Wird eine Lieferung des gleichen Produkts f¨ ur die gleiche Zeit zwischen zwei anderen Vertragspartnern vereinbart, kann der hier festgestellte zweite Preis vom ersten abweichen. Mit zunehmender Preistransparenz durch die Veröffentlichung verschiedener Indizes, wie z. B. dem German Power Index (GPI), der sich aus dem Central European Power Index (CEPI) entwickelt hat, dem Swiss Electricity Price Index (SWEP) und dem VIK Strompreisindex f¨ ur Gewerbe- und Industriekunden, gleichen sich die OTC-Preise allerdings tendenziell an. Dar¨ uber hinaus haben diese Indizes durch die Einf¨ uhrung von Börsen in vielen europäischen Elektrizitätsmärkten an Bedeutung verloren. Im Folgenden wird daher f¨ ur den deutschen Elektrizitätsmarkt ausschließlich auf die Preise an der EEX Bezug genommen.35 Der st¨ undliche Spotmarktpreis f¨ ur die physische Lieferung am folgenden Tag lässt sich unter der Annahme eines vollkommen wettbewerblichen Marktes auch als Systemgrenzpreis (System Marginal Price (SMP)) interpretieren, der durch die kurzfristigen Grenzkosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks gebildet wird.36 F¨ ur jede Lieferstunde ergibt sich damit in Abhängigkeit der nachgefragten Last sowie der Produktionskosten der eingesetzten Kraftwerke ein einheitlicher Marktpreis, der in der Regel starke st¨ undliche, tägliche und saisonale Schwankungen aufweist. Abbildung 2.6 stellt exemplarisch die st¨ undlichen Spotmarktpreise f¨ ur den 3. Mittwoch und den darauf folgenden Samstag und Sonntag im Februar, Juni und Oktober 2005 dar. Der Verlauf der Spotmarktpreise zeigt einige typische Charakteristika, die sich z. B. in den beobachtbaren Preisspitzen in den Mittags- und Abendstunden sowie in den niedrigeren Preisniveaus am Wochenende finden. Dar¨ uber hinaus kann beobachtet werden, dass sich in dem hier gewählten exemplarischen Zeitraum im Verlaufe des Jahres eine 35

36

22

Zu den verschiedenen Preisindizes, vgl. u. a. VIK (2007). Zum Zusammenhang von Preisindizes und Börsenpreisen, vgl. z. B. Davies und Riechmann (2001). Der Systemgrenzpreis (SMP) entspricht insofern dem Gleichgewichtspreis (MCP). Auf die Unterscheidung zwischen kurz- und langfristigen Grenzerzeugungskosten wird hier nicht näher eingegangen. Bei gegebenem Kraftwerkspark entsprechen die Elektrizitätspreise in wettbewerblichen Märkten grundsätzlich den kurzfristigen Grenzerzeugungskosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks. Um auch die Fixkosten der Kraftwerke zu decken, m¨ ussen die Elektrizitätspreise aber in manchen Stunden u ¨ ber den variablen Erzeugungskosten des Grenzkraftwerks liegen und mithin durch die Zahlungsbereitschaft der Nachfrage gebildet werden. Im Durchschnitt reichen die Preise gerade aus, die Gesamtkosten aller notwendigen Anlagen zu decken. Vgl. zu kurz- und langfristigen Kosten z. B. Schumann (1992) S. 187 ff. Vgl. dazu auch Kapitel 2.1.1.


Elektrizitätspreis [€/MWh]

80,0

60,0

40,0

20,0

0,0 1

6

12

18

24 1

Mittwoch

6

12

18

24 1

6

Samstag Februar

Juni

12

18

24

Sonntag Oktober

Abbildung 2.6: St¨ undliche Spotmarktpreise an der EEX f¨ ur den 3. Mittwoch, Samstag und Sonntag im Februar, Juni und Oktober 2005

Tendenz zu steigenden Spotmarktpreisen einstellt, die aus fundamentaler Sicht insbesondere durch steigende Brennstoffpreise und die Einf¨ uhrung des CO2 -Zertifikatehandels zu erklären sind.37 Die Einf¨ uhrung des CO2 -Zertifikatehandels in der Europäischen Union am 1. Januar 2005 hat sich auf die Elektrizitätspreisbildung am Großhandelsmarkt ausgewirkt. Abbildung 2.7 zeigt die tagesmittleren Base und Peak-Load-Preise am Spotmarkt der EEX zwischen Januar 2003 und Dezember 2005. Unabhängig vom Erstausgabeverfahren38 werden die Kosten f¨ ur CO2 -Zertifikate von den Erzeugungsunternehmen als Opportunitätskosten in ihre Spotmarktgebote eingepreist. Da in Deutschland bereits seit 2004 ein OTC-Handel mit CO2 -Zertifikaten stattfindet, f¨ ur den an der EEX seit Oktober 2004 37

38

Unter Fundamentalfaktoren werden hier technische und ökonomische Parameter verstanden, die sich auf die kurzfristige Angebots- und Nachfragesituation am Großhandelsmarkt auswirken. Verhaltensinduzierte Einfl¨ usse, wie z. B. die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht können zwar auf der Grundlage der gegebenen Marktstruktur auch als fundamentale Größe der Preisbildung interpretiert werden, bei der Verwendung des Begriffs werden sie aber ausgeklammert, da sie Gegenstand der nachfolgenden Analyse sind. Mit Beginn der ersten Handelsperiode 2005 bis 2007 wurden die CO2 -Zertifikate kostenlos auf der Basis der historischen Emissionen im sogenannten Grandfathering-Verfahren ausgegeben. Mit der zweiten Handelsperiode 2008 bis 2012 wird die Ausgabe auf brennstoffspezifische Benchmarkwerte umgestellt, wobei bis zu 10 % der Emissionsrechte versteigert werden können. Vgl. zum europäischen Emissionsrechtehandel z. B. Richtlinie 2003/87/EG (v. 13.10.2003), TEHG (idF v. 8.7.2004) und ZuG 2007 (idF v. 26.10.2004).

23

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland

Elektrizitätspreis [€/MWh]

120,0

80,0

40,0

Base Load

Dez. 05

Jul. 05

Feb. 05

Sep. 04

Apr. 04

Nov. 03

Jun. 03

Jan. 03

0,0

Peak Load

Abbildung 2.7: Tagesmittlere Spotmarktpreise an der EEX f¨ ur Grund- und Spitzenlast 2003 bis 2005

ein entsprechender Preisindex veröffentlicht wird, kann davon ausgegangen werden, dass die CO2 -Kosten in den Spotmarktpreisen bereits seit 2004 enthalten sind. Weitere Fundamentalfaktoren finden sich z. B. in den klimatischen Bedingungen, die sich nicht nur auf die Elektrizitätsnachfrage, sondern u uhlwasserbedingun¨ber die K¨ gen auch auf die Verf¨ ugbarkeit der thermischen Kraftwerke auswirken. Dar¨ uber hinaus wirkt sich die Elektrizitätseinspeisung der Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen (KWK) insbesondere in den Wintermonaten auf die Großhandelspreise aus.39 Dar¨ uber hinaus hat die stochastische Einspeisung aus regenerativen Energiequellen, wie insbesondere der Windenergie, die Revisionen der thermischen Kraftwerke, der Elektrizitätsaußenhandel und die Reservevorhaltung ebenfalls Auswirkungen auf die Spotmarktpreise. Zusammenfassend lässt sich damit sagen, dass die am Spotmarkt beobachtbaren Elektrizitätspreise durch die spezifischen Angebots- und Nachfragebedingungen bestimmt ¨ werden und sich Anderungen der technischen und ökonomischen Fundamentalfaktoren auf die Preisstruktur und das Preisniveau auswirken.

39

24

Insgesamt sind in Deutschland KWK-Anlagen mit einer Leistung von etwa 35 GWel installiert, die teilweise als sogenannte wärmegef¨ uhrte Must-run-Kapazitäten Elektrizität zu niedrigen Erzeugungskosten im Markt anbieten.


2.2.4 Terminmarkthandel Bedingt durch die hohe Volatilität und die nur eingeschränkte Prognostizierbarkeit der Elektrizitätspreise sowie andere bestehende Unsicherheiten in Bezug auf die zuk¨ unftige Marktentwicklung sind die Marktteilnehmer insbesondere f¨ ur die längerfristige Beschaffungs- und Absatzplanung mit spezifischen Preis- und Mengenrisiken konfrontiert, f¨ ur deren Absicherung entsprechende Instrumente notwendig sind. Am Terminmarkt können die Unternehmen einzelne dieser Risiken durch den Handel mit Derivaten absichern und zudem die bestehenden Preisschwankungen zur Arbitrage und Spekulation nutzen. Durch die zeitlich vorgelagerte Fixierung des Preises einer zuk¨ unftigen Elektrizitätslieferung in einem Terminkontrakt lassen sich die bestehenden Preisrisiken zumindest teilweise eliminieren. Mit der Möglichkeit zur individuellen Ausgestaltung bilateraler Kontrakte am OTC-Markt und der Etablierung des Terminmarktes an der EEX im Jahr 2001 ist die institutionelle Grundlage f¨ ur die langfristige Beschaffungsund Absatzoptimierung sowie das Risikomanagement geschaffen.40 An der EEX können seit 2001 Monats-, Quartals- und Jahresfutures auf Grund- und Spitzenlast gehandelt werden. Die Erf¨ ullung der Futures findet dabei i. d. R. rein finanziell durch einen sogenannten Barausgleich während der Handelsperiode statt. Quartalsund Jahresfutures werden daf¨ ur zunächst in Kontrakte geringerer Laufzeit kaskadiert, bevor sie als Monatskontrakte erf¨ ullt werden. Seit 2004 sind zudem Optionen auf Grundlastfutures und seit 2005 auch Futures mit physischer Erf¨ ullung handelbar.41 Die Terminmarktkontrakte sind wie die Spotmarktkontrakte u. a. in Bezug auf Lieferzeitraum, Lieferort, Lastprofil, Fälligkeit und Art der Erf¨ ullung standardisiert. Handelbar sind jeweils Futures und Forwards f¨ ur den aktuellen Liefermonat sowie f¨ ur die nächsten 6 Monate, 7 Quartale und 6 Jahre. Bei den Optionen ist die Handelbarkeit auf die korrespondierenden Grundlastfutures (Basiswerte) der nächsten 5 Monate, 6 Quartale und 3 Jahre beschränkt. Grundlastkontrakte umfassen dabei die 24 Stunden aller Wochentage, während Spitzenlastkontrakte u ¨ber die 12 Stunden zwischen 8 und 20 Uhr an den jeweiligen Werktagen in der Lieferperiode definiert sind. Die minimale st¨ undliche Lieferleistung eines Terminkontraktes beträgt 1 MW. Lieferorte f¨ ur Futures und die auf sie handelbaren Optionen sind die vier deutschen ¨ ¨ Ubertragungsnetzgebiete sowie das Ubertragungsnetz der Austrian Power Grid AG in ¨ Osterreich. Abweichend hiervon ist die Lieferung f¨ ur Futures mit physischer Erf¨ ullung in ¨ Deutschland ausschließlich im Ubertragungsnetzgebiet der RWE Transportnetz Strom 40 41

Zum Terminmarkt an der EEX, vgl. z. B. EEX (2005b). Futures mit physischer Erf¨ ullung sind mit den am OTC-Markt gehandelten Forwards vergleichbar. Neben den Elektrizitätshandelsprodukten werden an der EEX auch Futures f¨ ur EUEmissionsberechtigungen sowie Brennstoffe gehandelt.

25

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland GmbH möglich. Neben den Futures mit physischer Erf¨ ullung in Deutschland sind an ¨ der EEX zudem entsprechende Kontrakte mit Lieferung in Frankreich, im Ubertra´ gungsnetzgebiet der Gestionnaire du Réseau de Transport d’Electricit´ e (RTE) sowie in ¨ den Niederlanden, im Ubertragungsnetzgebiet der TenneT TSO B. V. handelbar. Ta¨ belle 2.5 gibt eine Uberblick u ¨ber die an der European Energy Exchange handelbaren Terminmarktprodukte f¨ ur Elektrizität. Tabelle 2.5: Gehandelte Produkte am Terminmarkt der EEX Produkt

Lieferperiode Jahrc

Lastprofil

Futures Monat, Quartal, Grund-, Spitzenlast Futures, p.E.a Monat, Quartal, Jahrc Grund-, Spitzenlast Monat, Quartal, Jahrd Grundlast Optionenb a b c d

Erf¨ ullung finanziell physisch Futuresposition

mit physischer Erf¨ ullung in Deutschland, Frankreich oder den Niederlanden Aus¨ ubung nur am letzten Handelstag, europäische Option handelbar sind max. der akt. Monat, die nächsten 6 Monate, 7 Quartale, 6 Jahre handelbar sind max. die nächsten 5 Monate, 6 Quartale, 3 Jahre

Der Handel findet täglich zwischen 9 und 16 Uhr im Rahmen einer fortlaufenden Auktion statt, wobei der Handelsablauf demjenigen f¨ ur Blockkontrakte am Spotmarkt ähnelt. Auch hier werden die Gebote anonym in einem offenen Auftragsbuch gesammelt und nach dem Meistausf¨ uhrungsprinzip sofort glattgestellt, sobald sich ausf¨ uhrbare Aufträge gegen¨ uber stehen. Mit Eröffnung einer Futuresposition, d. h. dem Kauf oder Verkauf eines Futureskontraktes, wird der Preis f¨ ur eine zuk¨ unftige Elektrizitätslieferung konstanter Leistung schon vor der eigentlichen Lieferperiode fixiert. Etwaige Risiken als Folge von Preisschwankungen am Spotmarkt während der Lieferperiode, die zum Zeitpunkt der Positionseröffnung nicht oder nur schwer prognostizierbar sind, lassen sich so eliminieren. Käufer von Futures können sich damit gegen steigende, Verkäufer gegen fallende Elektrizitätspreise absichern. Im Gegensatz zu Forwards bzw. Futures mit physischer Erf¨ ullung werden herkömmliche Futures nur finanziell erf¨ ullt. Der Barausgleich findet während der Handels- bzw. ¨ Lieferperiode täglich auf Basis der Anderungen der Abrechnungspreise (Settlement Preise) zwischen den einzelnen Handelstagen statt. Der Abrechnungspreis wird täglich von der EEX am Ende des fortlaufenden Handels festgestellt. Er entspricht grundsätzlich dem Aus¨ ubungspreis des letzten an diesem Handelstag abgeschlossenen Terminkontraktes. Der Abrechnungspreis am letzten Handelstag (Final Settlement Preis) berechnet sich dagegen aus den durchschnittlichen Preisindizes f¨ ur Grund- bzw. Spitzenlast am

26

2.2 Handel an Elektrizitätsmärkten Spotmarkt während der Lieferperiode.42 Durch die finanzielle Erf¨ ullung der Kontrakte findet ein täglicher Gewinn- und Verlustausgleich nach dem Mark to Market Prinzip statt. Dieses Verfahren und die Berechnung des Final Settlement Preises auf der Basis der durchschnittlichen Spotpreisindizes gewährleistet, dass der geplante Erlös des Termingeschäfts auf der Grundlage des vereinbarten Preises auch realisiert wird. Die Absicherung zuk¨ unftiger Elektrizitätsabsatz- und -beschaffungsmengen u ¨ber den zeitlich vorgelagerten Handel mit Derivaten ist Ausdruck der Risikoneigung und Markterwartungen der Handelsteilnehmer. Die täglichen Futures- und Forwardpreise f¨ ur die verschiedenen Handelsprodukte spiegeln dabei die Summe der unternehmensindividuellen Erwartungen u unftige Spotpreisentwicklung wider.43 In der ¨ber die zuk¨ Regel liegt der Forwardpreis f¨ ur eine bestimmte zuk¨ unftige Lieferperiode u ¨ber dem entsprechenden Spotmarktpreis, da der Verkäufer eines Terminkontraktes f¨ ur die zeitliche ¨ Verschiebung des Erlöses in die Zukunft sowie die Ubernahme des damit verbundenen Risikos eine Kompensation verlangt. Bei Energieträgern, wie auch bei anderen Verbrauchsg¨ utern ist die bestehende Preisdifferenz im Vergleich zu derjenigen bei Investitionsg¨ utern grundsätzlich geringer, da Energieträger notwendige Inputfaktoren im Produktionsprozess darstellen und damit der physische Besitz des Gutes gegen¨ uber einem entsprechenden Derivat als vorteilhaft bewertet wird.44 Forward- und Spotmarktpreis nähern sich dabei im Handelsverlauf an. Die Preisabweichung ist um so geringer, je näher der Fälligkeitszeitpunkt des Terminkontraktes r¨ uckt. Mit zunehmender Verk¨ urzung der restlichen Handelsdauer nimmt die Unsicherheit u unftige Marktentwicklung und gleichzeitig das damit verbun¨ber die zuk¨ dene Risiko ab. Durch die entstehenden Arbitragemöglichkeiten werden die bestehenden Preisdifferenzen zwischen Forward- und Spotmarktpreis reduziert. Trotz der formalen Zusammenhänge der Preise an den beiden Märkten ist der Forwardpreis nur als Erwartung der Handelsteilnehmer u unftigen Spotmarktprei¨ber die zuk¨ 42

43 44

Die Preisindizes berechnen sich aus den tagesmittleren Spotmarktpreisen f¨ ur Grund- oder Spitzenlast der entsprechenden Lieferperiode, vgl. dazu Abbildung 2.7 sowie EEX (2005a) S. 8. Am OTC-Markt werden Terminkontrakte mit finanzieller Erf¨ ullung in Bezug zu den Spotmarktpreisen auch Contract for Differences (CfD) genannt. Der Begriff Forwardpreis schließt im Folgenden die Futurespreise mit ein. Der z. B. bei Energieträgern zu ber¨ ucksichtigende Einfluss der physischen Verf¨ ugbarkeit des Gutes wird Convenience Yield genannt. Grundsätzlich lässt sich der Zusammenhang zwischen Forwardund Spotmarktpreisen mit Hilfe des Cost-of-Carry-Modells erklären. Allerdings muss das Modell bei G¨ utern mit saisonal stark schwankendem Angebot und schwankender Nachfrage entsprechend modifiziert werden. Dabei spielt insbesondere die Nicht-Speicherbarkeit von Elektrizität und deren Einfluss auf die Volatilität der Spotpreise bei der Modellerweiterung eine wichtige Rolle. Vgl. zum Cost-of-Carry-Modell sowie den notwendigen Erweiterungen z. B. Hull (2002), Pilipovic (1998) und Clewlow und Strickland (2000).

27

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland se zu interpretieren und entspricht i. e. S. nicht einer Prognose der zuk¨ unftigen Preisentwicklung. Je weiter in der Zukunft der Lieferzeitraum eines Terminkontraktes liegt und je illiquider der Markt f¨ ur dieses Produkt ist, desto stärker m¨ ussen Fundamentalfaktoren in die Analyse der zuk¨ unftigen Marktentwicklung einbezogen werden. Abbildung 2.8 stellt die Forwardkurven, d. h. die täglichen Terminmarktpreise f¨ ur Grund- und Spitzenlastjahresfutures 2006, 2007 und 2008 f¨ ur den Zeitraum von Januar bis Dezember 2005 dar. 80,0

Forwardpreis [€/MWh]

70,0

Grundlast 2006

Spitzenlast 2006

Grundlast 2007

Spitzenlast 2007

Grundlast 2008

Spitzenlast 2008

60,0

50,0

40,0

Dez. 05

Nov. 05

Okt. 05

Sep. 05

Aug. 05

Jul. 05

Jun. 05

Mai. 05

Apr. 05

Mrz. 05

Feb. 05

Jan. 05

30,0

Abbildung 2.8: Forwardkurven f¨ ur die Grund- und Spitzenlastjahresfutures 2006, 2007 und 2008, Januar bis Dezember 2005

Die Preisentwicklung der Jahresfutures f¨ ur 2006 bis 2008 an der EEX spiegelt bis etwa Mai 2005 die beschriebenen grundlegenden Zusammenhänge der Forwardpreisbildung wider. So liegen die Preise der Terminkontrakte mit einer weiter in der Zukunft liegenden Fälligkeit zunächst u ¨ber den Preisen der Terminkontrakte mit näher liegender Fälligkeit.45 Ab etwa Mai 2005 dreht sich diese Marktsituation um, so dass dann u. a. die Preise der Jahresfutures f¨ ur 2006 und 2007 u ur 2008 liegen. ¨ber den Futurespreisen f¨ Trotz der vielfältigen Einflussfaktoren auf die Forwardpreisbildung lassen sich einzelne Aspekte, die zu einer solchen Preisentwicklung beitragen können, beschreiben. So kann z. B. die Einf¨ uhrung des CO2 -Handels und die im Verlaufe des Jahres 2005 gestiegenen Brennstoffpreise als auch die bestehenden Unsicherheiten u ¨ber die Entwicklung 45

28

Eine Marktsituation, in der die Forwardpreise f¨ ur Kontrakte mit spätere Fälligkeit höher sind wird als Contango, die gegenteilige Situation als Backwardation bezeichnet. Vgl. zu diesen Begriffen z. B. Bergschneider et al. (1999) S. 117 sowie zu einer entsprechenden Analyse der Forwardpreise an der skandinavischen Elektrizitätsbörse Nord Pool, Botterud et al. (2002).

2.2 Handel an Elektrizitätsmärkten der Energiepolitik zu einem Anstieg der Nachfrage nach Futures f¨ ur die Jahre 2006 und 2007 gef¨ uhrt haben.46 Seit Einf¨ uhrung des Terminmarktes an der EEX hat die Nutzung von Terminmarktinstrumenten stark zugenommen. So ist das Handelsvolumen in der Summe u ¨ber alle gehandelten Futuresprodukte mit finanzieller Erf¨ ullung zwischen 2001 und 2005 kontinuierlich von etwa 20 TWh auf 490 TWh gestiegen. Wie sich dabei die Anteile der gehandelten Derivate auf die Verwendung u. a. zur Absicherung der bestehenden Preisrisiken und zur Realisierung von Spekulationsgewinnen verteilen, lässt sich aus den verf¨ ugbaren Informationen nicht ableiten.

600

600

400

400

200

200

0

Terminvolumen [TWh]

Spotvolumen und Nettoverbrauch [TWh]

Abbildung 2.9 stellt die Volumenentwicklung der gehandelten Terminmarktprodukte an der EEX dar und stellt sie dem Spotmarktvolumen sowie dem gesamten Elektrizitätsverbrauch in Deutschland zwischen 2001 und 2005 gegen¨ uber. Der Vergleich mit

0 2001

2002

Terminmarkt (Grundlast)

2003 Terminmarkt (Spitzenlast)

2004 Spotmarkt

2005 Nettoverbrauch

Abbildung 2.9: Termin- und Spotmarktvolumina an der EEX sowie Elektrizit¨ atsverbrauch in Deutschland, 2001 bis 2005

der Volumenentwicklung am Spotmarkt macht deutlich, dass der Handel mit Terminmarktkontrakten wesentlich stärker zugenommen hat als der Handel mit Spotmarktkontrakten. Bezogen auf den gesamten Elektrizitätsverbrauch in Deutschland hat sich der Spotmarktanteil von etwa 3 % im Jahr 2001 u ¨ber 9 % im Jahr 2003 auf 15 % im Jahr 2005 erhöht. 46

Unsicherheiten in Bezug auf die Energiepolitik ergeben sich hier beispielsweise im Zusammenhang mit den Vereinbarungen zum europäischen Klimaschutz, der weiteren Förderung der Erneuerbaren Energien durch das EEG und den Kernenergieausstieg.

29

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland

2.2.5 Interregionale Preisdifferenzen Durch die Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes beschränkt sich der Elektrizitätsgroßhandel der deutschen Unternehmen nicht nur auf den Spot- und Terminmarkt auf nationaler Ebene, sondern schließt den Handel an anderen europäischen Elektrizitätsmärkten ein. Der interregionale Handel wird dabei insbesondere durch die an den verschiedenen Märkten bestehenden Preisdifferenzen induziert. Diese Preisdifferenzen können durch unterschiedliche Bedingungen in Bezug auf Fundamentalfaktoren wie Brennstoffpreise, Struktur des Erzeugungssystems und Nachfrage, vorhandene in¨ terregionale Ubertragungskapazit¨ aten sowie energie-, umwelt- und steuerpolitische Rahmenbedingungen in den einzelnen Ländern verursacht werden. Daneben können Preisdifferenzen Folge wettbewerbswidrigen Verhaltens der Elektrizitätsversorgungsunternehmen sein. Wie in Deutschland haben sich mit der Liberalisierung auch in den europäischen Nachbarländern neben den OTC-Märkten Elektrizitätsbörsen etabliert, an denen der Großhandel mit standardisierten Produkten stattfindet. Zu nennen sind hier beispielsweise die skandinavische Elektrizitätsbörse Nord Pool, die französische Börse Powernext, die APX Power NL in den Niederlanden und die APX Power UK in Großbritannien, die ¨ EXAA in Osterreich, GME in Italien, OMEL in Spanien sowie die Börsen OTE in der Tschechischen Republik und POLPX in Polen.47 An den meisten der genannten Börsen werden sowohl Spot- als auch Terminkontrakte gehandelt. Sofern die Elektrizitätsversorgungsunternehmen Mitglieder der entsprechenden Börsen sind und der Transport der elektrischen Energie an den betreffenden Lieferort gewährleistet werden kann, ist es den EVU grundsätzlich möglich an allen europäischen Börsen zu handeln.48 Produktionskostenvorteile bzw. freie Erzeugungskapazitäten können so von den EVU genutzt werden, um Elektrizität ins Ausland zu exportieren, wobei mit steigenden interregionalen Preisdifferenzen die Anreize zu grenz¨ uberschreitendem Handel zunehmen (vgl. auch Abbildung 2.4).49 Tabelle 2.6 und Abbildung 2.10 geben anhand der durchschnittlichen Spotmarktpreise an einigen ausgewählten europäischen ¨ Elektrizitätsbörsen einen Uberblick u ¨ber die bestehenden interregionalen Preisdifferenzen im Jahr 2005. Die Handelsvolumina an den Spotmärkten sowie deren Anteile an den 47

48

49

30

Neben den genannten existieren zudem Elektrizitätsbörsen in Belgien (Belpex), in Rumänien (OP¨ COM) und Slovenien (Borzen). Eine Ubersicht u ¨ ber die verschiedenen Börsen gibt z. B. Madlener und Kaufmann (2002). ¨ Die Allokation der verf¨ ugbaren interregionalen Ubertragungskapazit¨ at zwischen den Ländern findet dabei z. B auf der Grundlage impliziter und expliziter Auktionen statt. Auf die Verfahren zur ¨ Allokation der interregionalen Ubertragungskapazit¨ at wird hier nicht näher eingegangen. Durch anhaltende strukturelle Preisunterschiede zwischen den Regionen steigt zudem der Druck ¨ zum Ausbau der Ubertragungskapazit¨ at.

2.2 Handel an Elektrizitätsmärkten physischen Elektrizitätsverbräuchen der Länder geben zudem einen Eindruck u ¨ber die Spotmarktliquiditäten an den betrachteten Börsen.50 Tabelle 2.6: Spotmarktpreise und Handelsvolumina an ausgew¨ ahlten europ¨ aischen Elektrizit¨ atsb¨ orsen in den Jahren 2004 und 2005

B¨ orse

∅ Spotmarktpreis [e/MWh] Grundlast Spitzenlast 2004 2005 2004 2005

EEX Nord Pool Powernext APX-NL EXAA POLPX OTE OMEL

28,52 28,92 28,16 30,42 28,72 24,27 22,10 27,94

45,98 29,33 46,67 52,39 46,48 28,25 31,20 53,68

37,74 30,54 37,21 41,82 38,31 26,19 30,87 32,93

63,09 31,22 64,05 77,02 63,75 30,70 41,64 66,51

Handelsvolumen TWh % am Verbrauch 2004 2005 2004 2005 59,41 167,84 14,18 k. A. 1,75 1,90 0,27 201,75

85,34 174,55 19,67 k. A. 1,54 2,00 0,40 223,27

10,8 43,7 3,0 k. A. 2,8 1,5 0,4 80,6

15,3 43,4 4,1 k. A. 2,7 1,5 0,6 99,1

Der interregionale Elektrizitätshandel erf¨ ullt eine wichtige ökonomische Funktion, indem er die bestehenden Preisdifferenzen zwischen den Märkten verringert.51 Der Elektrizitätsaußenhandel f¨ uhrt mithin zu einer Verringerung bzw. Begrenzung möglicher marktstruktur- oder marktverhaltensbedingter Preissteigerungen in der Importregion und einer Erhöhung des Wettbewerbsdrucks auf die dortigen Anbieter. Da in liberalisierten Märkten in erster Linie die Preise bzw. Preisdifferenzen die Richtung und das Volumen des Elektrizitätshandels bestimmen und Börsen u. a. einen Day-ahead-Handel mit st¨ undlichen Preisen ermöglichen, kommt neben dem durchschnittlichen Niveau der Großhandelspreise auch deren zeitlichem Verlauf eine besondere Bedeutung zu. Wie an der EEX lassen sich auch an den anderen europäischen Börsen u. a. in Abhängigkeit der zeitlichen Verf¨ ugbarkeit der Erzeugungskapazitäten und der Struktur der Nachfrage zeitliche Preisschwankungen beobachten. In den Phasen hoher Preisdifferenzen zwischen den einzelnen Märkten ist daher mit einem höheren Handelsvolumen zu rechnen (vgl. auch Abbildung 2.5).52 Abbildung 2.10 zeigt exemplarisch tagesmittlere 50

51 52

Vgl. die Preis- und Volumenangaben auf den Internetpräsenzen der verschiedenen Börsen und Rahn (2005) sowie eigene Berechnungen nach UCTE (2007). Vgl. zum Anteil der Spotmarktvolumina an den Elektrizitätsverbräuchen auch Europäische Kommission (2005a) S. 38. Vgl. zur Konvergenz der europäischen Großhandelspreise z. B. Zachmann (2005). Vgl. zu den st¨ undlichen interregionalen Handelsvolumina z. B. auch Haubrich et al. (2001) und die Angaben zum Elektrizitätsaußenhandel bei UCTE (2007).

31

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland Spotpreisdifferenzen der APX-NL (NL), EXAA (AT), Nord Pool (Skandinavien) und Powernext (FR) zur EEX f¨ ur das Jahr 2005.

Elektrizitätspreisdifferenz [€/MWh]

200,0

100,0

0,0

-100,0

APX-NL

EXAA

Nord Pool

Dez. 05

Nov. 05

Okt. 05

Sep. 05

Aug. 05

Jul. 05

Jun. 05

Mai. 05

Apr. 05

Mrz. 05

Feb. 05

Jan. 05

-200,0

Powernext

Abbildung 2.10: Tagesmittlere Spotpreisdifferenzen der APX-NL, EXAA, Nord Pool und Powernext zur EEX, 2005

Die in Abbildung 2.10 gezeigten zeitlichen Schwankungen der Preisdifferenzen machen deutlich, dass sich die Vorteilhaftigkeit von Elektrizitätsexporten und -importen kurzfristig ändern kann. Durch die Möglichkeit, auf die Preisdifferenzen an den Großhandelsmärkten z. B. u ¨ber die Spotmärkte an den Börsen zu reagieren, können die Unternehmen ihre Kosten- bzw. Wettbewerbsvorteile auch auf den ausländischen Märkten nutzen. Die Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes erhöht damit die Wettbewerbsintensität sowohl zwischen als auch innerhalb der regionalen Großhandelsmärkte. Vor diesem Hintergrund spielen die Möglichkeiten zum grenz¨ uberschreitenden Elektrizitätshandel eine zentrale Rolle bei der Analyse fundamental- oder marktverhaltensinduzierter Preisänderungen im deutschen Elektrizitätsmarkt.

2.3 Marktkonzentration F¨ ur die Herausbildung von Potenzialen zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht in Großhandelsmärkten m¨ ussen verschiedene Bedingungen erf¨ ullt sein. Eine wesentliche Voraussetzung besteht in einer hohen erzeugerseitigen Marktkonzentration. In der aktuellen öffentlichen und wissenschaftlichen Diskussion u ¨ber die verhaltensinduzierte Beeinflussung der Großhandelspreise in Deutschland wird insbesondere die Oligopolisierung

32

2.3 Marktkonzentration der Angebotsstrukturen durch die vier großen Elektrizitätserzeugungsunternehmen als ein wesentlicher Grund angef¨ uhrt. Wie sich die angebotsseitige Marktkonzentration auf der Basis der bestehenden Kapitalverflechtungen auf Erzeugungsebene in Deutschland darstellt wird in Kapitel 2.3.1 beschrieben. Auf die Schwierigkeiten bei der empirischen Ermittlung und deren Konsequenzen f¨ ur die Interpretation der Ergebnisse und damit die Ableitung politischer Handelsempfehlungen wird in Kapitel 2.3.2 eingegangen.

2.3.1 Kapitalverflechtungen Im deutschen Elektrizitätssektor hat seit der Liberalisierung eine erhebliche erzeugerseitige Marktkonsolidierung stattgefunden. Die horizontalen Unternehmensfusionen haben auf Großhandelsebene zur Herausbildung einer oligopolistischen Marktstruktur gef¨ uhrt. Ausgehend von den urspr¨ unglich acht integrierten Verbundunternehmen zu Beginn der Liberalisierung bilden RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG etwa seit dem Jahr 2003 ein Vier-Spieler-Oligopol, das im Inland einer Vielzahl kleinerer Unternehmen gegen¨ uber steht.53 In der Gruppe der vier großen EVU nehmen RWE Power AG und E.ON Energie AG dar¨ uber hinaus eine herausragende Marktstellung ein. Als nationale Wettbewerber auf dem Großhandelsmarkt treten in erster Linie die regionalen und lokalen Elektrizitätsversorger mit eigenen Erzeugungsanlagen auf, während die Unternehmen zudem im internationalem Wettbewerb auf dem europäischen Elektrizitätsbinnenmarkt stehen. Die erzeugerseitige Marktkosolidierung ist mit einer Erhöhung der Marktkonzentration in Bezug auf die kontrollierten Kraftwerkskapazitäten und dar¨ uber auch auf die im Elektrizitätsmarkt angebotenen Erzeugungs- bzw. Absatzmengen verbunden.54 Nach Ansicht des Bundeskartellamtes und der Monopolkommission hat die Erhöhung der Marktkonzentration negative Auswirkungen auf den Wettbewerb im deutschen Elektrizitätssektor. Einige der Unternehmensfusionen, die in ihrem Ergebnis zur Entstehung der aktuellen Marktstruktur gef¨ uhrt haben, wurden daher vom Bundeskartellamt und der EU-Kommission nur unter Auflagen genehmigt.55 In ihrem f¨ unfzehnten Hauptgutachten beschreibt die Monopolkommission die Situation im deutschen Elektrizitätssektor als ein Duopol der beiden größten Unternehmen RWE AG und E.ON AG, das sich 53

54

55

RWE Power AG und E.ON Energie AG sind als Tochterunternehmen der RWE AG und E.ON AG Eigent¨ umer und Betreiber der Kraftwerke und somit relevant f¨ ur die hier betrachtete Erzeugungsebene. Wie sich die Anzahl der Unternehmen mit Eigenerzeugung durch die Marktkonsolidierung verändert hat, lässt sich auf Grund fehlender Informationen, wie sie noch 1998 vom VDEW (heute BDEW) veröffentlicht wurden, aktuell nicht bestimmen. Vgl. VDEW (1998) S. 75. Vgl. z. B. BkartA (2000), Europäische Kommission (2000) und BkartA (2005) S. 128 ff.

33

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland zudem durch die vertikalen Fusionen der letzten Jahre verfestigt hat. Die Monopolkommission warnt mithin vor den damit verbundenen wettbewerbsbezogenen Konsequenzen auf Großhandels- und Endkundenebene.56 Nach Angaben der EU-Kommission und Eurostat entfallen auf die drei bzw. vier größten Elektrizitätsversorgungsunternehmen schon im Jahr 2001 etwa 72 bzw. 79 % der installierten Kraftwerkskapazität und 74 bzw. 81 % der gesamten Elektrizitätserzeugung in Deutschland.57 Durch die Unternehmensfusionen und -akquisitionen, die seit 2001 stattgefunden haben, haben sich auch die Konzentrationswerte weiter erhöht.58 Die Monopolkommission gibt den Anteil der vier größten EVU an der Kraftwerksleistung f¨ ur 2002/2003 bereits mit 80 % an.59 Andere wissenschaftliche Untersuchungen gehen in Bezug auf die Elektrizitätserzeugung f¨ ur diesen Zeitraum bereits von einem kumulierten Marktanteil von etwa 90 % aus.60 Dar¨ uber hinaus sind nach Angaben des Bundeskatellamtes RWE AG und E.ON AG mit etwa 210 der regionalen und lokalen EVU u ¨ber Kapitalbeteiligungen von 10 % und mehr verbunden.61 ¨ Tabelle 2.7 gibt einen Uberblick u ¨ber die Ergebnisse verschiedener Analysen der Marktkonzentration in Bezug auf die Erzeugung sowie die installierte Kraftwerksleistung im deutschen Elektrizitätsmarkt.62 Wie sich z. B. durch die Analyse der EU-Kommission bestätigt, sind in Deutschland grundsätzlich höhere Konzentrationswerte in Bezug auf die Elektrizitätserzeugung als in Bezug auf die installierte Kraftwerksleistung zu erwarten, da der u ¨berwiegende Teil der Grundlastkraftwerke im Besitz der Unternehmen RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG ist und damit ein u ¨berproportionaler Anteil der Erzeugung auf die vier großen EVU entfällt. 56

57

58

59

60 61

62

34

Vgl. Monopolkommission (2004) S. 323 f. und S. 444 ff. Vgl. auch BkartA (2005) S. 22. Vertikale Unternehmensfusionen und -beteiligungen sind dabei in Downstream und Upstream Richtung festzustellen. Zu nennen sind beispielsweise die Beteiligungen an den regionalen und lokalen Netzbetreibern sowie der Kauf der Ruhrgas AG durch die E.ON AG im Jahr 2003. Vgl. dazu z. B. BkartA (2002a) und BkartA (2002b). Einschließlich konsolidierte Tochtergesellschaften, vgl. Europäische Kommission (2004a) S. 17, Eurostat (2003) S. 33 und BMWA (2003) S. 12. Z. B. wurde der Kauf der VEAG AG, der HEW AG und der Bewag AG sowie der Laubag AG durch den schwedischen Vattenfall Konzern erst 2002 abgeschlossen. Die Fusion von NWS AG und EnBW AG fand im Jahr 2003 statt. ¨ Vgl. Monopolkommission (2004) S. 343. Einen guten Uberblick u ¨ ber die Situation zu Beginn der Liberalisierung 1998 geben Drasdo und Drillisch (1998). F¨ ur die Entwicklung zwischen 1996 und 2004, vgl. Matthes et al. (2005) S. 14. Vgl. Brunekreeft und Twelemann (2005) S. 103. Vgl. BkartA (2003) S. 163. Es kann einschränkend angenommen werden, dass nicht alle der 210 Unternehmen u ugen. ¨ ber eigene Erzeugungsanlagen verf¨ Vgl. zu den Konzentrationsmaßen Kapitel 2.3.2.

2.3 Marktkonzentration Tabelle 2.7: Ergebnisse unterschiedlicher Studien zur Marktkonzentration in Deutschland

Index CR1 CR3 CR5 HHI a b c

Einheit % % % -

EU- Kommissiona Erzeugung Leistung 22,6 58,6 75,6 k. A.

28,4 67,8 85,4 k. A.

b ¨ Oko-Institut Erzeugung Leistung

26,0 60,0 74,0 1500

31,0 67,0 84,0 1840

Uni-Erlangenc Erzeugung Leistung 28,9 68,6 78,4 1795

29,7 72,9 83,9 2021

Europäische Kommission (2007) Matthes et al. (2005) Pfeiffer (2005)

Ein weiterer Marktparameter, an dem sich die hohe Marktkonzentration beobachten lässt, findet sich im Absatz an Letztverbraucher. Nach Angaben des Verband der Elektrizitätswirtschaft (VDEW)63 f¨ ur das Jahr 2005 nehmen E.ON AG, RWE AG, EnBW AG und Vattenfall Europe AG mit einer Abgabe von insgesamt 260,6 TWh auch hier mit Abstand die ersten vier Plätze ein.64 Die EWE AG folgt mit 10,5 TWh auf Platz f¨ unf. Mit einem Absatz an Letztverbraucher von 9,2 TWh liegen die Stadtwerke M¨ unchen GmbH auf Platz sechs und die MVV Energie AG mit 8,8 TWh auf Platz sieben. Die Plätze acht und neun nehmen die GEW RheinEnergie AG mit 8,1 TWh und die N-ERGIE AG mit 6,0 TWh ein. Die Stadtwerke Hannover AG liegen mit 4,7 TWh auf Platz zehn. Auch hier zeigt sich, dass die vier größten EVU neben den hohen Marktanteilen in Bezug auf die Kraftwerkskapazitäten und die Erzeugungsmengen auch beim Absatz an Letztverbraucher eine herausragende Stellung im deutschen Elektrizitätsmarkt einnehmen. Beteiligungsebenen Wie die unterschiedlichen Angaben u ¨ber die kumulierten Marktanteile der EVU im deutschen Elektrizitätsmarkt zeigen, sind die Ergebnisse entsprechender Analysen der Marktkonzentration nicht eindeutig. Ein Grund f¨ ur die bestehenden Abweichungen ist in den ausgeprägten Kapitalverflechtungsstrukturen der Unternehmen in Deutschland zu sehen, die sich mitunter u ¨ber mehrere Beteiligungsebenen erstrecken können. Anhand einiger Beispiele soll diese Problematik verdeutlicht werden. F¨ ur die E.ON Energie AG lässt sich beispielsweise die Beteiligung an der DREWAG, die u. a. in Dresden das Gaskraftwerk Nossner Br¨ ucke betreibt, u ¨ber mehrere 63 64

Heute BDEW – Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft e.V. Einschließlich konsolidierte Tochterunternehmen, vgl. BDEW (2007). E.ON AG 90,3 TWh, RWE AG 89,3 TWh, EnBW AG 58,4 TWh, Vattenfall Europe AG 22,6 TWh.

35

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland Beteiligungsebenen beschreiben. Danach ist die E.ON Energie AG u ¨ber eine 10 %ige Beteiligung ihres regionalen Tochterunternehmens E.ON Th¨ uringer Energie AG, an dem sie wiederum 76,8 % der Anteile hält, an der DREWAG beteiligt. Insgesamt hat die E.ON Energie AG damit einen Anteil an der DREWAG von etwa 7,7 %. Ein ähnliches Beispiel findet sich in der Kapitalverflechtung der E.ON Energie AG ¨ und der Mainova AG. Uber die Th¨ uga AG, an der die E.ON Energie AG mit 86,2 % beteiligt ist und die wiederum einen Anteil von 24,4 % an der Mainova AG hält, beläuft sich der E.ON Energie AG Anteil an der Mainova AG auf etwa 21 %. Weitere Beispiele lassen sich f¨ ur die RWE AG und die EnBW AG auff¨ uhren. So ist die RWE AG z. B. u ¨ber ihr Tochterunternehmen RWE Energy AG u. a. an dem mitteldeutschen Regionalversorger enviaM mit etwa 63 % und an dem s¨ udwestdeutschen Regionalversorger VSE AG mit etwa 69,3 % beteiligt. Dar¨ uber hinaus bestehen jeweils 20 %ige Beteiligungen an der Stadtwerke Duisburg AG, der Mark-E AG und der RheinEnergie AG. An der Schluchseewerk AG ist die RWE AG mit 50 % beteiligt, die u ¨ber Wasserkraftwerke mit einer Leistung von etwa 1800 MW verf¨ ugt. Mit etwa 47 % hält die EnBW AG einen Großteil der anderen Hälfte der Schluchseewerk AG. Desweiteren ist die EnBW AG mit 35 % an der DREWAG, mit etwa 15 % an der MVV Energie AG und mit etwa 55 % an der Stadtwerke D¨ usseldorf AG beteiligt. Neben den direkten und indirekten Kapitalbeteiligungen bestehen zwischen einigen EVU langfristige Vereinbarungen u ¨ber die freie Nutzung von Kraftwerksleistung. Auf der Basis dieser Vereinbarungen kann ein Unternehmen frei u ¨ber die vertraglich zugesicherte Kraftwerksleistung eines anderen Unternehmens verf¨ ugen. Hierdurch lässt sich diese Leistung grundsätzlich als Teil des eigenen Erzeugungsportfolios interpretieren. Ein Beispiel findet sich f¨ ur die der RWE AG vertraglich zugesicherte Kraftwerkskapazität der Evonik Steag GmbH65 . Nach Angaben der RWE AG kann sie demnach u ¨ber 3026 MW ¨ der Steinkohlekraftwerke der Evonik Steag GmbH verf¨ ugen. Uber die Nutzungsrechte der Evonik Steag GmbH Kraftwerke hinaus hält die RWE AG im betrachteten Beispiel zudem eine indirekte Kapitalbeteiligungen an der Evonik Steag GmbH u ¨ber deren Mutterkonzern RAG Aktiengesellschaft66 , so dass auch hier eigentumsrechtliche Beziehungen zwischen den beiden Unternehmen bestehen. Insgesamt ist die RWE AG hier¨ uber mit ¨ etwa 31 % indirekt an der Evonik Steag GmbH beteiligt.67 Ahnliches gilt f¨ ur eine zuge-

65 66 67

36

Vormals STEAG AG Heute RAG-Stiftung Ber¨ ucksichtigt sind hier die 21,9 % Direktbeteiligung der RWE AG sowie die indirekten Beteiligungen u ¨ ber die Société Nouvelle Sidéchar und die Verwaltungsgesellschaft RAG-Beteiligung GmbH. Der Rest gehört zur ThyssenKrupp AG sowie dem luxemburgischen Stahlunternehmen ARBED S.A.

2.3 Marktkonzentration sicherte Leistung von 870 MW Wasserkraft der Schluchseewerk AG, bei der, wie oben beschrieben, ebenfalls direkte Kapitalbeteiligungen bestehen.68 Da nur sehr wenige Informationen u ¨ber solche Vereinbarungen vorliegen und nicht ausgeschlossen werden kann, dass auch zwischen anderen EVU vergleichbare Nutzungsrechte unternehmensfremder Kapazitäten bestehen, lassen sich diese vertraglichen Beziehungen f¨ ur die Zurechnung der kontrollierten Erzeugungskapazitäten nicht systematisch ber¨ ucksichtigen. Auf der Basis der analysierten Kapitalverflechtungen des Jahres 2005 lassen sich nach eigenen Berechnungen f¨ ur den deutschen Elektrizitätsmarkt in Bezug auf die installierten Kraftwerkskapazitäten die in Tabelle 2.8 dargestellten zehn größten Erzeugungsunternehmen identifizieren. Tabelle 2.8: Erzeugungskapazitäten und erzeugerseitige Marktanteile der zehn gr¨ oßten EVU in Deutschland, 2005 Unternehmen

Kapazität [MW]

Marktanteil [%]

kumuliert [%]

RWE Power AG E.ON Energie AG Vattenfall Europe AG EnBW AG Stadtw. M¨ unchen GmbH Deutsche Essent GmbH Mark-E AG RheinEnergie AG MVV Energie AG Stadtw. Hannover AG Summe Andere

29124 28547 15349 11119 1584 903 874 679 570 402 16820

27,5 26,9 14,5 10,5 1,5 0,9 0,8 0,6 0,5 0,4 15,9

27,5 54,4 68,9 79,4 80,9 81,7 82,6 83,2 83,7 84,1 100,0

Gesamta

105970

100,0

-

a

ohne nicht planbare Erzeugungskapazitäten

Danach ist RWE Power AG erzeugerseitig das größte EVU mit einer installierten Kraftwerksleistung von 29124 MW und einem Marktanteil von etwa 28 %. Als zweit größter Spieler verf¨ ugt die E.ON Energie AG u ¨ber 28547 MW. Ihr Marktanteil liegt bei ca. 27 %. Die Vattenfall Europe AG hat einen Marktanteil von etwa 15 % und kontrolliert dabei 15349 MW Kraftwerksleistung. Als viert größtes Unternehmen in Bezug auf die kontrollierte Erzeugungskapazität hat die EnBW AG mit 11119 MW einen Marktanteil von ca. 11 %. 68

Vgl. Angaben im Geschäftsbericht der RWE AG f¨ ur das Jahr 2005, RWE Power (2005) S. 113.

37

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland Obwohl die Evonik Steag GmbH mit einer im Inland installierten Kraftwerksleistung von ca. 6929 MW das f¨ unft größte Erzeugungsunternehmen in Deutschland ist, wird sie hier nicht als eigenständiges EVU betrachtet, da neben der RWE AG auch die E.ON Energie AG mit etwa 40,6 % und die EnBW AG, u ¨ber einen 67 %igen Kapitalanteil am Kraftwerk Bexbach69 , an der Evonik Steag GmbH beteiligt sind und die restlichen Anteile zur ThyssenKrupp AG sowie zur Verwaltungsgesellschaft RAG-Beteiligung GmbH gehören, deren Hauptgeschäft nicht im Bereich der Elektrizitätserzeugung liegt. Demnach können die Stadtwerke M¨ unchen GmbH mit einem erzeugerseitigen Marktanteil von etwa 1,5 % und 1584 MW kontrollierter Kraftwerksleistung weit hinter den vier größten EVU als f¨ unft größtes Unternehmen in Deutschland betrachtet werden. Die Deutsche Essent GmbH folgt mit 903 MW und einem Marktanteil von etwa 0,9 % an sechster Stelle. Die Mark-E AG (874 MW) hat einen Marktanteil von ca. 0,8 % und mit ca. 0,6 % ist die RheinEnergie AG (679 MW) das acht größte EVU in Deutschland. MVV Energie AG (570 MW) und Stadtwerke Hannover AG (402 MW) folgen auf den Plätzen neun und zehn mit Marktanteilen von 0,5 bzw. 0,4 %.

2.3.2 Empirische Messung Die Beschreibung macht deutlich, dass die detaillierte Analyse der kumulierten Marktanteile und damit der Marktkonzentration auf Grund der komplexen Kapitalverflechtungen schwierig ist. Zudem befinden sich die bestehenden Kapitalbeziehungen der Unternehmen seit der Liberalisierung in einem dynamischen Veränderungsprozess, wobei sich die Verf¨ ugbarkeit von Informationen z. B. u ¨ber die Kapazitäts-, Erzeugungs- und Ab¨ satzmengen mit der wettbewerblichen Offnung der Märkte verschlechtert hat. Alle diese Faktoren erschweren die Berechnung der jeweils aktuellen Marktkonzentration erheblich. Werden vor dem Hintergrund der bestehenden Problematik dennoch alle wesentlichen Erzeugungskapazitäten erfasst, kann die Marktkonzentration z. B. mit Hilfe von Konzentrationsindizes bestimmt werden. Zu den bekanntesten zählen dabei der CRn Konzentrationsindex und der Herfindahl-Hirschman-Index (HHI).70 Der CRn -Konzentrationsindex bestimmt dabei die Summe der Marktanteile der n größten Unternehmen im betrachteten Markt. Mit der aggregierten Gesamtkapazität bzw. -erzeugung X= N i=1 xi der Unternehmen i ∈ {1, 2, . . . , N} berechnet er sich nach: CRn =

n xi i=1

69

70

38

X

(2.1)

Das Kraftwerk Bexbach gehört zur Evonik New Energies GmbH (vormals STEAG Saar Energie AG), die seit Anfang 2005 eine 100 %ige Tochtergesellschaft der Evonik Steag GmbH ist. Vgl. allgemein zu den Indizes z. B. Tirole (1999) S. 482 f.

2.3 Marktkonzentration Dem Herfindahl-Hirschman-Index liegt dagegen die Summe der quadrierten Marktanteile aller Unternehmen zu Grunde. Er ist definiert als: HHI =

N xi 2 i=1

X

(2.2)

Beide Maße stellen sogenannte Strukturindizes dar, da sie auf beobachtbaren Strukturmerkmalen wie den Anteilen an der gesamten installierten Kapazität, der Erzeugung oder dem Absatz basieren und insofern bei entsprechender Datenverf¨ ugbarkeit leicht zu berechnen sind. Die Berechnung der angebotsseitigen Marktkonzentration setzt neben der Analyse der bestehenden Kapitalverflechtungen auch die Bestimmung des sachlich und räumlich relevanten Marktes voraus. Im hier betrachteten Zusammenhang der Analyse erzeugerseitiger Marktmachtpotenziale im deutschen Elektrizitätssektor kann der relevante Markt in sachlicher Richtung auf die Erzeugungskapazitäten beschränkt werden, die am physischen Spotmarkt angeboten werden können. Die erzeugerseitigen Marktanteile der EVU basieren mithin auf den eigenen bzw. kontrollierten Kraftwerkskapazitäten. In räumlicher Richtung liegt dem relevanten Markt das deutsche Verbundnetz und damit ausschließlich die im Inland bestehenden Kapitalverflechtungen der Unternehmen zu Grunde, wobei auf die Bedeutung des Außenhandels f¨ ur die Berechnung der Marktkonzentration explizit eingegangen werden muss. Installierte Gesamtleistung Eine wesentliche Grundlage f¨ ur die Berechnung der erzeugerseitigen Marktkonzentration ist die Bestimmung der zu Grunde gelegten Gesamtkapazität, auf die die unternehmensspezifischen Marktanteile bezogen werden können. Es kann davon ausgegangen werden, dass die Kraftwerke der allgemeinen Versorgung am Wettbewerb auf Großhandelsebene teilnehmen. Dar¨ uber hinaus m¨ ussen die Kapazitäten der industriellen Elektrizitätserzeuger mit Anschluss an das öffentliche Versorgungsnetz ber¨ ucksichtigt werden, da vor dem Hintergrund der Liberalisierung davon ausgegangen werden kann, dass die Elektrizitätsbeschaffung und damit auch der Einsatz von Industriekraftwerken unter Ber¨ ucksichtigung der Wärmeerzeugung in Abhängigkeit der jeweiligen Großhandelspreise stattfindet.71 71

Vgl. VDEW (2006c). Hierbei ist die zur Verf¨ ugung stehende industrielle Erzeugungsleistung von ca. 10 GW um etwa 5 GW ohne Netzanbindung zu vermindern. Vgl. dazu Blesl et al. (2006). Gleiches gilt f¨ ur die Kraftwerkskapazitäten, die entweder konserviert oder in Kaltreserve sind und deren Einsatz nur mit zeitlichem Vorlauf möglich ist. Vgl. die Informationen der EVU u ¨ ber Konservierungen und Kaltreserve sowie Meller et al. (2005).

39

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland Ob dagegen auch die gesamte auf der Nutzung regenerativer Energiequellen basierende installierte Erzeugungsleistung von etwa 27 GW bei der Berechnung der relevanten Gesamtkapazität zu ber¨ ucksichtigen ist, ist nicht eindeutig.72 Da ihr Einsatz auf Grund stochastischen Dargebots nicht beliebig planbar ist und f¨ ur die regenerative Einspeisung eine Abnahmeverpflichtung der Netzbetreiber mit einer fixierten Verg¨ utung besteht, spielen diese Kapazitäten f¨ ur die Berechnung der wettbewerbsrelevanten Marktkonzentration nur eine untergeordnete Rolle.73 Vor diesem Hintergrund beläuft sich die zu Grunde gelegte installierte Kraftwerksleistung im deutschen Elektrizitätssektor inklusive der Industriekraftwerke mit Netzanbindung, aber ohne die nur bedingt planbar einsetzbaren Kapazitäten erneuerbarer Energien, auf etwa 106 GW. Tabelle 2.9 gibt die f¨ ur die Berechnung der Marktkonzentration in Deutschland relevanten installierten Erzeugungskapazitäten wieder.

Tabelle 2.9: Installierte Erzeugungskapazitäten in Deutschland, 2005 Erzeugungsbereich Allgemein Versorgung inkl. Deutsche Bahn AG Industrie Private

72 73

40

Kapazit¨ at [MW] 101861 9645 21343

Gesamt, installiert

132849

nicht einsetzbar davon: Ind. ohne Netzanbindung Konservierung Kaltreserve Windkraft Fotovoltaik

26879 4881 170 1900 18428 1500

Gesamt, planmäßig einsetzbar

105970

In den 27 GW sind die Kapazitäten der Pumpspeicheranlagen nicht enthalten. Der Verband der Netzbetreiber (VDN) gibt f¨ ur die Leistungsbilanz zum Zeitpunkt der Jahreshöchstlast im Jahr 2005 eine nicht einsetzbare Leistung von ca. 22,8 GW an. Hierin sind zusätzlich u. a. die nicht einsetzbaren Kapazitäten auf Grund von Konservierungen, geringer Wasserf¨ uhrung und Fernwärmeauskopplung enthalten, vgl. VDN (2006).

2.3 Marktkonzentration Relevante Systemgrenze In Bezug zu den relevanten Gesamtkapazitäten lassen sich jetzt die unternehmensspezifischen Marktanteile, wie sie bereits in Tabelle 2.8 dargestellt wurden, sowie die kapazitätsseitigen Konzentrationsmaße f¨ ur den deutschen Elektrizitätssektor berechnen. Im Gegensatz zu den in Tabelle 2.7 angegebenen Konzentrationsmaßen auf der Basis der Elektrizitätserzeugung und der installierten Kraftwerksleistung wird die Marktkonzentration im Folgenden ausschließlich auf die Erzeugungsleistung bezogen. Diese Vorgehensweise ber¨ ucksichtigt die grundsätzliche Problematik, dass zur Bestimmung der Marktkonzentration und damit eines strukturellen Merkmales des Elektrizitätssektors prinzipiell keine aus dem Marktverhalten resultierenden Größen wie z. B. die Erzeugungs- oder Absatzmengen heran gezogen werden sollten.74 Die im Zusammenhang mit der Analyse der mehrstufigen Kapitalverflechtungen und der relevanten Gesamterzeugungsleistung genannten methodischen Probleme bei der Berechnung der Konzentrationsmaße lassen sich beispielhaft durch die in Tabelle 2.10 dargestellen Konzentrationswerte beschreiben. In Abhängigkeit der genutzten Berechnungsgrundlage ergeben sich unterschiedliche Konzentrationswerte f¨ ur Deutschland. Tabelle 2.10: Erzeugungsseitige Konzentrationindizes in Deutschland, 2005

Index

CR1 CR3 CR5 HHI a b c d

Einheit

% % % -

Allgemeine Versorgunga Schwellenwert ohne Ind. mit Ind.b mit Ind.b mit Ind.b nach GWB, c c ohne Ern. ohne Ern. mit Ern. mit Ern. DoJ, FTC d ohne Imp. ohne Imp. ohne Imp. mit Imp. 28,8 72,2 84,8 1986

27,5 68,9 81,0 1813

22,3 55,9 65,7 1200

19,4 48,5 57,0 915

33,3 50,0 66,7 1800

inklusive Deutsche Bahn AG, ohne Kaltreserve und Konservierung Industrie exklusive Industriekapazitäten ohne Netzanbindung Erneuerbare inklusive Wasserkraft- und Biomassekapazitäten kumulierte Importkapazität

Je nachdem, ob die Industriekraftwerke, die Erzeugungsanlagen zur Nutzung erneuerbarer Energien und die Importkapazitäten bei der Berechnung der Konzentrati74

Einschränkend muss hier gesagt werden, dass auch die kontrollierten Erzeugungskapazitäten Ergebnis von Fusions- und Akquisitionstätigkeiten und damit des langfristigen Unternehmensverhaltens sind.

41

2 Elektrizitätsmarkt in Deutschland onswerte ber¨ ucksichtigt werden oder nicht, kann f¨ ur Deutschland von einem stark oder mäßig konzentrierten Elektrizitätsmarkt gesprochen werden.75 So liegen die Konzentrationswerte bereits bei Ber¨ ucksichtigung der Industrie- sowie Wind- und Fotovoltaikkapazitäten unter dem im GWB definierten Schwellenwert CR5 f¨ ur die Vermutung einer marktbeherrschenden Stellung der f¨ unf größten Unternehmen. Werden die kumulierten Importkapazitäten ebenfalls ber¨ ucksichtigt, so liegt sogar der CR3 unterhalb des relevanten Schwellenwertes. Gleiches gilt f¨ ur die Berechnung des vom amerikanischen Department of Justice (DoJ) sowie der amerikanischen Federal Trade Commission (FTC) genutzten HHI.76 Obwohl sich die Berechnung der erzeugerseitigen Marktkonzentration mit den Angaben des Bundeskartellamtes, der Monopolkommission sowie Eurostat deckt,77 zeigt die Diskussion, dass die Nutzung und Interpretation von Konzentrationsmaßen mit erheblichen Schwierigkeiten verbunden sein kann und sich eine rationale Wettbewerbspolitik nicht allein auf entsprechende Indizes st¨ utzen sollte. Trotz der genannten methodischen Probleme kann festgehalten werden, dass die aktuelle Marktstruktur auf Großhandelsebene im deutschen Elektrizitätssektor durch ein Vier-Spieler-Oligopol aus RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG gekennzeichnet ist, das sich einem Wettbewerbsrand aus einer Vielzahl kleinerer Unternehmen gegen¨ uber sieht. Eine Ableitung vorhandener erzeugerseitiger Potenziale zur missbräuchlichen Ausu ¨bung von Marktmacht im deutschen Elektrizitätssektor kann vor diesem Hintergrund allerdings noch nicht vorgenommen werden. Welche Methoden zur Analyse vorhandener Marktmachtpotenziale in Elektrizitätsmärkten bestehen und wie die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht quantifizieren werden kann, wird im Folgenden beschrieben.

75

76

77

42

Vgl. GWB (idF v. 26.8.1998) § 19 und BkartA (2001) S. 3 f. sowie DoJ und FTC (1997) S. 15 ff. F¨ ur die Berechnung des HHI ist angenommen, dass sich der u ¨ brige Wettbewerbsrand aus 96 gleichgroßen EVU zusammen setzt, vgl. Tabelle 2.8. Die amerikanischen Wettbewerbsbehörden betrachten einen Markt als unkonzentriert bei HHI < 1000, als mäßig konzentriert bei HHI=1000-1800 und als hochgradig konzentriert bei HHI > 1800. Unter Ber¨ ucksichtigung der Industriekapazitäten, ohne Kapazit¨ aten zur Nutzung erneuerbarer Energien und ohne Importkapazitäten.

3 Methoden zur Marktmachtanalyse Die Analyse einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht spielt in der aktuellen wettbewerbspolitischen Diskussion in Deutschland und Europa vor dem Hintergrund der zu beobachtenden Preisentwicklungen eine zunehmende Rolle bei der Bewertung der Funktionsfähigkeit der Elektrizitätsgroßhandelsmärkte. Einige der in diesem Zusammenhang vorgebrachten Argumente st¨ utzen sich auf Analysen, die eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht entweder auf der Basis empirischer Untersuchungen ¨ der historischen Elektrizitätspreise oder theoretischer Uberlegungen zu wettbewerbsbeschränkendem Verhalten durch große Unternehmen zu belegen versuchen. Die Wettbewerbstheorie stellt verschiedene Methoden zur Verf¨ ugung, mit denen die Funktionsfähigkeit des Wettbewerbs in einem Markt untersucht werden kann. Auf Grund der bestehenden Komplexität der Elektrizitätsmärkte sind entsprechende Marktmachtanalysen allerdings mit erheblichen Herausforderungen verbunden, die die Ableitung belastbarer Schlussfolgerungen und wettbewerbspolitischer Handlungsempfehlungen erschweren. Bevor auf die verschiedenen Methoden zur Marktmachtanalyse detailliert eingegangen wird, werden in Kapitel 3.1 zunächst die Begriffe Marktmacht und funktionsfähiger ¨ Wettbewerb definiert sowie ein erster Uberblick u ¨ber mögliche Wettbewerbstests gegeben. In Kapitel 3.2 wird dann die Verwendung von struktur- und verhaltensbasierten Indizes zur Bestimmung von Marktmachtpotenzialen in Elektrizitätsmärkten beschrieben. Auf die Nutzung von Optimierungs- und Simulationsmodellen f¨ ur die empirische Marktmachtanalyse wird in Kapitel 3.3 eingegangen. Die Einordnung spieltheoretischer Modellansätze in Kapitel 3.4 schließt die Diskussion der Methoden zur Marktmachtanalyse ab.

3.1 Marktmacht und funktionsf¨ ahiger Wettbewerb F¨ ur die Analyse einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht werden im folgenden Kapitel 3.1.1 zunächst die Begriffe Marktmacht und funktionsfähiger Wettbewerb defi¨ niert. Daran anschließend wird in Kapitel 3.1.2 ein kurzer Uberblick u ¨ber die möglichen Wettbewerbstests gegeben.

43

3 Methoden zur Marktmachtanalyse

3.1.1 Definition Marktmacht kann definiert werden als die Möglichkeit eines oder mehrerer Unternehmen, die sich einstellenden Marktergebnisse zu ihren Gunsten zu beeinflussen. Die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht kann sich beispielsweise in der Beeinflussung des Marktpreises weg vom Wettbewerbsniveau zur Steigerung des eigenen Gewinns nieder schlagen.78 Im Fall von Elektrizitätsmärkten sind die EVU auf Grund ihrer Marktposition in der Lage, die Marktpreise durch ihr Verhalten u ¨ber die Grenzerzeugungskosten des letzten zur Nachfragedeckung eingesetzten Kraftwerks zu steigern und einen Preisaufschlag durchzusetzen, ohne dass es den Wettbewerbern gelingt, diese Preissteigerung durch entsprechende Reaktionen auszugleichen. Liegen Potenziale zur Aus¨ ubung von Marktmacht vor, so sind verhaltensinduzierte Preissteigerungen an Großhandelsmärkten grundsätzlich durch zwei verschiedene Strategien möglich. Zum einen können die Unternehmen durch die physische Verknappung ihrer Angebotsmenge die aggregierte Angebotskurve im Markt nach links und damit in Richtung steigender Preise verschieben. In diesem Fall wird von physischer Kapazitätszur¨ uckhaltung gesprochen. Zum anderen können die EVU einen Teil ihrer Kraftwerkskapazitäten zu Preisen oberhalb der kurzfristigen Grenzkosten anbieten und so die Zuschlagswahrscheinlichkeit f¨ ur ihre Gebote reduzieren. Im Ergebnis wird hier die aggregierte Angebotskurve nach oben verschoben, was ebenfalls zu steigenden Marktpreisen f¨ uhrt. Bieten die EVU ihre Kraftwerksleistung zu u ¨berhöhten Preisen an, so wird von ökonomischer Kapazitätszur¨ uckhaltung gesprochen.79 Im Allgemeinen kann festgehalten werden, dass die Aus¨ ubung angebotsseitiger Marktmacht mit einer Verbesserung der Gewinnsituation der Unternehmen und Kostensteigerungen auf der Nachfrageseite verbunden ist. Dar¨ uber hinaus f¨ uhrt die Aus¨ ubung von Marktmacht zu einer Minderung und Umverteilung sozialer Wohlfahrt sowie zu Ineffizienzen bei der Allokation von Produktionsfaktoren.80 Neben der missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht auf der Erzeugungs- bzw. Großhandelsebene kann sich wettbewerbsbeschränkendes Verhalten von EVU mit herausgehobener Marktstellung auch in der Diskriminierung von Wettbewerbern z. B. beim Zugang zu vor- oder nachgelagerten Wertschöpfungsstufen, wie der Brennstoffbeschaf78

79

80

44

Vgl. hierzu allgemein z. B. Herdzina (1999) und f¨ ur die Anwendung auf Elektrizitätsmärkte z. B. Stoft (2002) S. 316 ff. Dar¨ uber hinaus ist es grundsätzlich auch möglich, dass Unternehmen zeitweise zu nicht kostendeckenden Preisen anbieten, um ihren Marktanteil zu vergrößern, Wettbewerber zu verdrängen und Markteintritt zu verhindern. Eine solche Situation konnte zeitweise zu Beginn der Liberalisierung in Deutschland beobachtet werden. Vgl. zu diesem Argument in Verbindung mit der Quersubventionierung aus der Transport- und Verteilungsebene Brunekreeft und Twelemann (2005) S. 104. Vgl. z. B. Borenstein (1999) und Wolak und Patrick (1997).

3.1 Marktmacht und funktionsfähiger Wettbewerb fung oder dem Transport oder der Verteilung von Elektrizität nieder schlagen.81 Da die Transport- und Verteilnetze auf Grund ihrer Eigenschaft als nat¨ urliche Monopole einer entsprechenden Regulierung unterliegen, wird auf diesen wettbewerblichen Ausnahmebereich im Folgenden nicht weiter eingegangen.82 Als wettbewerbsbegriffliches Gegenteil zu einer Situation, die durch eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht gekennzeichnet ist, kann in einem Markt von funktionsfähigem Wettbewerb gesprochen werden, wenn folgende Funktionen erf¨ ullt werden.83 Die Anpassungsfunktion fordert, dass der Wettbewerb rechtzeitig zu Investitionen und damit zur Anpassung an sich ändernde Rahmenbedingungen, wie z. B. eine steigende Nachfrage oder sich ändernde Brennstoffpreise f¨ uhren soll. Die Fortschrittsfunktion beschreibt die Fähigkeit des Wettbewerbs f¨ ur Produktivitätssteigerungen zu sorgen. Investitionen in neue Kraftwerke sollen hierbei von Kostensenkungen z. B. durch höhere Wirkungsgrade begleitet werden. Die Verteilungsfunktion fordert, dass der Wettbewerb leistungsge¨ rechte Einkommen generieren soll. Ubergewinnsituationen, wie sie beispielsweise durch die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht erzielt werden können, d¨ urfen nicht u ¨ber längere Zeiträume erhalten bleiben. Die Freiheitsfunktion beschreibt schließlich die Fähigkeit des Wettbewerbs unbillige Beschränkungen des Handlungsspielraums der Marktteilnehmer z. B. durch die Diskriminierung beim Zugang zu vor- oder nachgelagerten Wertschöpfungsstufen, wie den Brennstoffmärkten oder den Elektrizitätsnetzen, zu verhindern. Der Begriff des funktionsfähigen Wettbewerbs beschreibt damit nicht nur das Gegenteil zu einem missbräuchlichen Marktverhalten, sondern stellt eine umfassendere Grundlage f¨ ur die Analyse von Wettbewerbsprozessen dar. Auf Grund der Vielzahl der geforderten Funktionen, die der Wettbewerb erf¨ ullen soll, sowie der Komplexität der statischen und insbesondere dynamischen Marktprozesse in Elektrizitätsmärkten, beschränkt sich die Wettbewerbsanalyse in diesem Bereich zumeist auf die Untersuchung der Verteilungsfunktion, die gerade durch eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht eingeschränkt wird. Die Anpassungs- und Fortschrittsfunktion kann, bedingt durch die sehr langen Investitionszyklen in Elektrizitätsmärkten nur u ¨ber lange Zeiträume beobachtet und entsprechend bewertet werden. Dem gegen¨ uber soll die 81

82 83

Die Herausbildung von Marktmacht in vertikaler Richtung, die sich u. a. nach Ansicht des Bundeskartellamtes und der Monopolkommission durch die Unternehmensakquisitionen der vier großen EVU im Upstream und Downstream Bereich ergibt, wobei hier insbesondere die Beteiligungen an Stadtwerken mit Verteilungsnetzen sowie die Fusion von E.ON AG und Ruhrgas AG zu nennen sind, muss von den Marktmachtpotenzialen in horizontaler Richtung auf Erzeugungs- bzw. Großhandelsebene abgegrenzt werden. Vgl. dazu insbesondere die Informationen bei BNetzA (2007). Der Begriff des funktionsfähigen Wettbewerbs geht zur¨ uck auf Clark (1940).

45

3 Methoden zur Marktmachtanalyse Freiheitsfunktion insbesondere in Bezug auf den diskriminierungsfreien Zugang zu den Elektrizitätstransport- und -verteilnetze von den Regulierungsbehörden gewährleistet werden, da sich auf dieser Wertschöpfungsstufe auf Grund der Subadditivität der Kosten kein funktionierender Wettbewerb einstellen kann. Die Frage, ob im Elektrizitätsmarkt ein funktionsfähiger Wettbewerb vorliegt, ist in ihrer Gesamtheit somit nur bedingt zu beantworten. Da die Generierung leistungsgerechter Einkommen der Produktionsfaktoren und damit die Erf¨ ullung der Verteilungsfunktion f¨ ur die Bewertung der hier betrachteten Elektrizitätsgroßhandelsmärkte von herausragender Bedeutung ist, soll die Analyse im Folgenden auf diesen Aspekt beschränkt werden. F¨ ur die Untersuchung der Funktionsfähigkeit des Wettbewerbs und hierbei insbesondere der beschriebenen Verteilungsfunktion, d. h. der Diagnose ob eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht vorliegt, sind verschiedene Tests entwickelt worden, die ¨ zunächst in einem Uberblick kurz beschrieben werden, bevor detailliert auf die unterschiedlichen Methoden zur Marktmachtanalyse eingegangen wird.

3.1.2 Wettbewerbstests Mit Hilfe der entwickelten Wettbewerbstests lässt sich ein Markt in Bezug auf verschiedene strukturelle, verhaltens- und ergebnisbezogene Kriterien untersuchen. Werden auf ihrer Basis bestehende Probleme bei der Erf¨ ullung einzelner Wettbewerbsfunktionen, wie z. B. der Verteilungsfunktion identifiziert, können geeignete wettbewerbspolitische Maßnahmen eingeleitet werden. Die Tests gliedern sich im Einzelnen in: Test der Marktstruktur: Beschreibt die Struktur des betrachteten Marktes in Bezug auf den vorhandenen angebots- oder nachfrageseitigen Konzentrationsgrad, d. h. die Anzahl der Marktteilnehmer und ihrer jeweiligen Marktanteile. F¨ ur den Test der Marktstruktur können unterschiedliche Indizes verwendet werden, die wiederum auf unterschiedlichen Bezugsgrößen, wie den Erzeugungskapazitäten oder den Erzeugungsmengen basieren. Test des Marktverhaltens: Analysiert den Marktprozess in Bezug auf potenzielles oder tatsächliches wettbewerbsbeschränkendes Verhalten der Marktteilnehmer. Hierunter lassen sich z. B. unbillige Absprachen, diskriminierendes Verhalten oder Preisbeeinflussung einzelner oder einer Gruppe von Unternehmen verstehen. F¨ ur den Test des Marktverhaltens lassen sich z. B. Marktmodelle verwenden. Test der Marktergebnisse: Untersucht den Markt in Bezug auf die beobachtbaren Marktergebnisse, indem diese an den Ergebnissen eines hypothetischen oder tat-

46

3.1 Marktmacht und funktionsfähiger Wettbewerb sächlichen Vergleichsmarktes gemessen werden, f¨ ur den von funktionsfähigem Wettbewerb ausgegangen werden kann. Der Test der Marktergebnisse kann wiederum z. B. auf der Basis von Indizes oder Marktmodellen durchgef¨ uhrt werden. Auf Grund des gegebenen Zusammenhangs von Marktstruktur, Marktverhalten und Marktergebnis, lassen sich die einzelnen Tests nicht immer klar von einander abgrenzen. Die Diagnose funktionsfähigen Wettbewerbs und die Ableitung etwaiger wettbewerbspolitischer Maßnahmen kann somit nicht auf der Basis eines einzelnen Test erfolgen, sondern sollte auf der Nutzung verschiedener Möglichkeiten der Marktmachtanalyse und einer adäquaten Interpretation der Ergebnisse beruhen. Die adäquate Interpretation der Ergebnisse wird dabei insbesondere durch zwei Probleme erheblich erschwert. Das Problem der empirischen Ermittlung beschreibt die Schwierigkeit, dass eine Vielzahl der f¨ ur die einzelnen Tests notwendigen Informationen nicht öffentlich verf¨ ugbar sind oder nur unter Unsicherheit ermittelt werden können. In Bezug auf Elektrizitätsmärkte sind hier z. B. die zeitlich variierenden Kraftwerksverf¨ ugbarkeiten, Wirkungsgrade, Anfahrkosten und Brennstofftransportkosten zu nennen. Das Problem der unsicheren theoretischen Basis bezieht sich dagegen auf die Schwierigkeit einen realen oder hypothetischen Vergleichsmarkt zu identifizieren, der als geeigneter Referenzmaßstab bei der Bewertung der beobachtbaren Marktergebnisse dienen kann. Häufig wird f¨ ur die Bewertung der Marktergebnisse das Standardmodell der ökonomischen Theorie, das Modell der vollständigen Konkurrenz als Referenzmaßstab genutzt.84 Eine weitere Charakterisierung der existierenden Methoden zur Marktmachtanalyse lässt sich insbesondere am Test des Marktverhaltens vornehmen. Der Test des Marktverhaltens kann sowohl f¨ ur eine Ex-ante- als auch eine Ex-post-Analyse der jeweiligen Markt- bzw. Wettbewerbssituation verwendet werden. Die Ex-post-Analyse des Marktverhaltens greift dabei häufig auch auf historische Marktergebnisse zur¨ uck, da sie als Resultat des Marktverhaltens unter Umständen besser zu beobachten sind. Der Test des Marktverhaltens enthält in diesem Fall auch Elemente des Tests der Marktergebnisse, weshalb auch hier eine eindeutige Abgrenzung nicht möglich ist. Die Ex-ante-Analyse stellt das Marktverhalten nicht nur als Ursache f¨ ur die beobachteten Marktergebnisse in den Mittelpunkt der Betrachtung, sondern bildet die Potenziale der Unternehmen zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht explizit ab, indem die unterschiedlichen Handlungsoptionen modelliert und ihre jeweiligen Auswirkungen auf die Marktergebnisse miteinander verglichen werden. Auf dieser Basis sind 84

Auf das, mit der Verwendung dieses hypothetischen Vergleichmarktes verbundene Problem der unsicheren theoretischen Basis wird im Zusammenhang mit der Nutzung von optimierenden Fundamentalmodellen zur Marktmachtanalyse in Kapitel 3.3 näher eingegangen.

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3 Methoden zur Marktmachtanalyse dann u. U. Schlussfolgerungen u ¨ber die Bedingungen zur Herausbildung entsprechender Marktmachtpotenziale sowie deren Begrenzung möglich. Auf die verschiedenen Möglichkeiten Tests der Marktstruktur, des Marktverhaltens und der Marktergebnisse im Großhandelsmarkt durchzuf¨ uhren wird im Folgenden detailliert eingegangen. Die Darstellung beschränkt sich dabei auf die Nutzung von Indizes, Optimierungs- und Simulationsmodellen sowie spieltheoretischen Modellen, wobei die mit den einzelnen Verfahren verbundenen methodischen und empirischen Herausforderungen diskutiert werden.

3.2 Indizes Ein methodisch vergleichsweise einfaches Verfahren zur Analyse bestehender Marktmachtprobleme findet sich in der Anwendung von Indizes, mit denen entweder Aussagen zur angebots- oder nachfrageseitigen Struktur eines Marktes oder zum beobachtbaren Unternehmensverhalten getroffen werden können. Einige der existierenden Indizes werden von Kartellbehörden, wie dem Bundeskartellamt oder dem amerikanischen Department of Justice und der Federal Trade Commission f¨ ur die Identifikation marktbeherrschender Unternehmen verwendet. Die in der Wettbewerbstheorie existierenden Indizes lassen sich neben vielen anderen möglichen Kategorisierungen in strukturbasierte und verhaltensbasierte Indizes einteilen. In Kapitel 3.2.1 wird zunächst auf die strukturbasierten Indizes eingegangen, die in der Regel Aussagen zu möglichen ex-ante bestehenden Marktmachtpotenzialen zulassen, während in Kapitel 3.2.2 auf die Verwendung verhaltensbasierter Indizes eingegangen wird, mit denen dagegen Aussagen zu ex-post beobachtbarer Aus¨ ubung von Marktmacht getroffen werden sollen. Die verschiedenen Indizes können zur Verbesserung der Analyseergebnisse mit einander kombiniert werden.

3.2.1 Strukturbasierte Indizes CRn -Konzentrationsindex und Herfindahl-Hirschman-Index Die Konzentrationsmaße CRn und HHI lassen sich, wie bereits im Zusammenhang mit der empirischen Messung der angebotsseitigen Marktkonzentration in Kapitel 2.3.2 dargestellt, auf unterschiedliche Marktparameter anwenden und sind bei entsprechender Datenverf¨ ugbarkeit leicht zu berechnen. F¨ ur die Analyse der aktuellen Marktstruktur in Bezug auf die Marktanteile der EVU sind der CRn und der HHI gut geeignet, da sie einen ersten Anhaltspunkt f¨ ur das Vorliegen wettbewerbsrelevanter Marktmachtpotenziale liefern können.

48

3.2 Indizes Da die Konzentrationsmaße die spezifischen technischen, ökonomischen und strukturellen Bedingungen in Elektrizitätsmärkten vernachlässigen und auf Grund ihres statischen Charakters zeitliche Variationen in Angebot und Nachfrage nicht erfassen, ist ihre Nutzung f¨ ur die konkrete Marktmachtanalyse nur sehr bedingt geeignet. Zudem ist die Definition der wettbewerbsrelevanten Schwellenwerte, wie sie z. B. im GWB vorgenommen und vom Bundeskartellamt verwendet wird, insbesondere f¨ ur die Anwendung in Elektrizitätsmärkten problematisch.85 Werden dar¨ uber hinaus Erzeugungs- oder Absatzmengen f¨ ur die Berechnung des CRn oder des HHI verwendet, ist zu fragen, ob Parameter die aus dem Marktverhalten resultieren u ¨berhaupt in einem Test der Marktstruktur genutzt werden sollten. So ist es durchaus denkbar, dass die beobachteten Erzeugungsbzw. Absatzmengen bereits durch Kapazitätszur¨ uckhaltung der EVU strategisch beeinflusst sind.86 Ein Teil der bestehenden Schwächen der Konzentrationsmaße wurden mit der Entwicklung der im Folgenden beschriebenen komplexeren Indizes beseitigt. Residual-Supply-Index und Pivotal-Supplier-Indicator Die Vernachlässigung der spezifischen angebotsund nachfrageseitigen Bedingungen bei der Nutzung von Konzentrationsmaßen in Elektrizitätsmärkten hat zur Entwicklung komplexerer Indizes gef¨ uhrt. Zwei Kennzahlen, die insbesondere die zeitliche Variation von Angebot und Nachfrage im betrachteten Markt ber¨ ucksichtigen, finden sich im Index zum Residualangebot (Residual-Supply-Index (RSI)) und in einem Indikator, der das Angebot eines bestimmten Unternehmens als notwendige Voraussetzung zur Bedienung der Nachfrage (Pivotal-Supplier-Indicator (PSI)) identifiziert. Beide Indizes wurden f¨ ur die Analyse der Marktmachtpotenziale in amerikanischen Elektrizitätsmärkten entwickelt und hier z. B. von der Federal Energy Regulatory Commission und dem ¨ kalifornischen Ubertragungsnetzbetreiber angewendet.87 Der Vorteil dieser Indizes liegt in der Ber¨ ucksichtigung der spezifischen Angebotsbedingungen und der jeweiligen Nachfrage- bzw. Lastsituation im Elektrizitätserzeugungssystem. Durch die Integration der Importkapazitäten und die Ber¨ ucksichtigung von Informationen u ugbarkeiten, vertraglich vereinbarte Absatzmengen des ¨ber Kraftwerksverf¨ betrachteten EVU inklusive der Must-run-Kapazitäten von Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen und Laufwasserkraftwerken sowie die Nachfrage nach Systemdienstleistungen wie z. B. der Reservekapazität f¨ ur die Regelenergiebereitstellung, wird die Aussagefä85

86

87

Neben den Marktanteil nutzt das Bundeskartellamt auch die anderen im GWB § 19 angef¨ uhrten Kriterien f¨ ur die Bestimmung einer marktbeherrschenden Stellung eines Unternehmens. Im Fall der Kapazitätszur¨ uckhaltung verringert sich die auf der Basis von Erzeugungs- und Absatzmengen berechnete Marktkonzentration, da die Marktanteile der Unternehmen mit Marktmacht im Vergleich zum Wettbewerbsrand sinken. Vgl. zum RSI Sheffrin (2002) und zum PSI Bushnell et al. (1999b).

49

3 Methoden zur Marktmachtanalyse higkeit dieser Indizes substanziell verbessert. Auf dieser Grundlage ist es dann besser möglich eine Kennzahl f¨ ur die ex-ante vorhandenen Marktmachtpotenziale einzelner Unternehmen f¨ ur eine gegebene Nachfragesituation, mithin f¨ ur einzelne Stunden, zu bestimmen. Der RSI berechnet sich nach: n

RSIi =

i=1

xverf + I net − (xverf − fi ) i i D+R

(3.1)

Der RSI stellt das Verhältnis aus der in einer Region verbleibenden Erzeugungsleistung zuz¨ uglich der Nettoimporte I net und der Gesamtnachfrage D sowie der notwendigen Reservekapazität R dar. Die verbleibende Erzeugungsleistung des betrachteten EVU i ∈ {1, 2, ..., n} ergibt sich dabei aus der um die Nettoimporte I net , die verf¨ ugbare Kraftwerksleistung xverf , die z. B. u ber Forwards oder langfristige Vertr¨ a ge eingegange¨ i nen Lieferverpflichtungen fi korrigierte gesamte verf¨ ugbaren Leistung ni=1 xi im Markt. Ist der Residual-Supply-Index kleiner als 1, so reicht die verbleibende Kraftwerkskapa zität nj=i xj der u ¨brigen EVU j = i ∈ {1, 2, . . . , n} im Erzeugungssystem nicht aus, die nachgefragte Last und die notwendige Reserveleistung zu decken. Das betrachtete Unternehmen i hat insofern eine dominante Marktstellung, die es ihm ermöglicht, in einer solchen Situation Marktmacht auszu¨ uben. Der Residual-Supply-Index kann in den Pivotal-Supplier-Indicator u uhrt wer¨berf¨ den. Anders als der RSI ist der PSI nicht u ¨ber einen kontinuierlichen Wertebereich definiert, u ¨ber den sich die relative Stärke des vorhandenen Marktmachtpotenzials eines EVU bestimmen lässt, sondern ist f¨ ur die Bewertung in einer binären Größe verdichtet. F¨ ur den PSI gilt: 1 wenn RSIi < 1 PSIi = (3.2) 0 wenn RSIi ≥ 1 Grundsätzlich lassen sich RSI und PSI f¨ ur jede einzelne Lastsituation innerhalb eines bestimmten Zeitraums, z. B. die einzelnen Stunden eines Jahres berechnen. Durch die Bestimmung der Häufigkeit der Stunden, in denen der RSI < 1 bzw. der PSI = 1 ist, können dann R¨ uckschl¨ usse u ¨ber die ex-ante vorhandenen Marktmachtpotenziale einzelner EVU zu unterschiedlichen Zeitpunkten oder u ¨ber den gesamten betrachteten Zeitraum gezogen werden. Auf Grund der f¨ ur die Berechnung der beiden Indizes notwendigen Informationen u ugbare Kraftwerksleistung, die langfristig vereinbarten Liefermengen, ¨ber die verf¨ die tatsächlichen Importe sowie die Reservevorhaltung steht ihre Anwendung vor dem

50

3.2 Indizes oben beschriebenen Problem der empirischen Ermittlung. Viele der Marktinformationen sind nicht oder nur unter Unsicherheit bekannt. Die bestehenden Datenprobleme werden durch eine Vielzahl dynamischer Prozesse, die sich z. B. aus technischen Einschränkungen des Kraftwerksbetriebs ergeben, zudem verstärkt. So hängt beispielsweise die verf¨ ugbare Kraftwerksleistung in einer bestimmten Stunde vom Betriebszustand des Kraftwerks in den vorhergehenden Stunden und damit von der Fahrweise ab. Diese intertemporalen Bedingungen können auf Grund des statischen Charakters der beiden Indizes a priori nicht erfasst werden. Residualnachfrageanalyse Bei dieser Methode wird das vorhandene Marktmachtpotenzial eines EVU anhand der Preiselastizität der Residualnachfrage analysiert. Die Residualnachfrage stellt dabei den Teil der Gesamtnachfrage dar, der nicht von den Konkurrenzunternehmen j = i bedient wird und f¨ ur den das betrachtete EVU i mithin ein Monopolist ist.88 Die Residualnachfrage DRi (P ) ist definiert als: DRi (P ) = D(P ) −

N

xj (P )

(3.3)

j=i

Anders als bei dem RSI und dem PSI, bei denen implizit davon ausgegangen wird, das die Residualnachfrage vollkommen preisunelastisch ist und das ein EVU mit Marktmacht damit einen nahezu beliebig hohen Preis f¨ ur sein Angebot setzen kann, wird bei der Residualnachfrageanalyse unterstellt, dass DRi (P ) preiselastisch ist.89 Die Preiselastizität der Residualnachfrage berechnet sich wie folgt: εi =

∂DRi P ∂P DRi

(3.4)

Bei Gewinnmaximierung in unvollständigem Wettbewerb definiert der Kehrwert der Preiselastizität der Residualnachfrage εi die Möglichkeit eines EVU i den Preis durch strategisches Verhalten zu beeinflussen. Es lässt sich zeigen, dass die optimale Angebotsstrategie am Großhandelsmarkt und der damit verbundene durchsetzbare Preisaufschlag von der Höhe der Preiselastizität abhängt. Je niedriger die Preiselastizität der 88 89

Vgl. zur Residualnachfrageanalyse im kalifornischen Elektrizitätsmarkt z. B. Wolak (2003). Bei wettbewerblichen Märkten ist die Residualnachfrage eines einzelnen Unternehmens annahmegemäß vollkommen preiselastisch. F¨ ur den Elektrizitätsgroßhandelsmarkt kann davon ausgegangen werden, dass die Nachfrage auf Preisänderungen nur schwach reagiert. Kurzfristig kann die Nachfrage z. B. durch zeitliche Verschiebungen der Last von Peak- in Off-Peak-Stunden und mittel- bis langfristig durch Importe, Eigenerzeugung oder Demand Side Management angepasst werden. Vgl. zur Preiselastizität in Elektrizitätsmärkten auch Johnsen (2001) und NIEIR (2002) sowie die Ausf¨ uhrungen in Kapitel 4.2.

51

3 Methoden zur Marktmachtanalyse Residualnachfrage ist, desto größer sind die Marktmachtpotenziale eines EVU und desto höhere Preisaufschläge können durchgesetzt werden. Der theoretisch durchsetzbare Preisaufschlag bei unvollständigem Wettbewerb lässt sich wie folgt berechnen: −

1 P − GKi (xi ) = εi P

(3.5)

F¨ ur die Residualnachfrageanalyse kann festgehalten werden, dass die methodischen und empirischen Herausforderungen insbesondere in der Verf¨ ugbarkeit von Informationen zu den unternehmensindividuellen Angebotskurven sowie der Bestimmung der jeweiligen Preiselastizitäten besteht, was eine effektive Anwendung dieses Indexes und die Interpretation der Ergebnisse schwierig macht. Der formale Zusammenhang zwischen Preiselastizität der Nachfrage, Marktpreis und Grenzerzeugungskosten in Gl. (3.5) wird auch von einigen verhaltens- bzw. ergebnisbasierten Indizes verwendet, auf die im Folgenden näher eingegangen werden soll.

3.2.2 Verhaltens- und ergebnisbasierte Indizes Lerner-Index und Preis-Kosten-Marge Ist ein einzelnes oder eine Gruppe von Unternehmen in der Lage, die Elektrizitätspreise durch strategisches Verhalten zu beeinflussen, so liegt im Ergebnis der Systemgrenzpreis in der Regel oberhalb der Grenzerzeugungskosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks. Die relative Höhe des Preisaufschlags auf die Grenzerzeugungskosten kann dabei mit dem Lerner-Index (LI) und der Preis-Kosten-Marge (PKM) beschrieben werden.90 Beide Indizes liefern ex-post Aussagen u ¨ber die Stärke einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht. Der LIi und die PKMi eines EVU i sind wie folgt definiert: LIi =

P (X) − GKi (xi ) P (X)

(3.6)

und PKMi =

P (X) − GKi (xi ) GKi (xi )

(3.7)

Wie bereits im Zusammenhang mit den Konzentrationsmaßen CRn und HHI sowie der Analyse der Residualnachfrage dargestellt wurde, lässt sich auch anhand des LernerIndex der Einfluss der Preiselastizität der Nachfrage ε und der Marktanteile der EVU ϑi auf die Elektrizitätspreise im Oligopol verdeutlichen. Es gilt: LIi = − 90

52

P (X) − GKi (xi ) ϑi ≡ ε P (X)

(3.8)

Die Preis-Kosten-Marge lässt sich auch genauer als Marktpreis-Grenzkosten-Differenz beschreiben.

3.2 Indizes Der Preisbeeinflussungsspielraum ist maximal, wenn ein EVU i mit einem Marktanteil von 100 %, d. h. ϑi = 1 Monopolist im relevanten Markt ist. Hieraus folgt sofort der f¨ ur die Residualnachfrage in Gl. (3.5) beschriebene Zusammenhang. In vollkommen wettbewerblichen Märkten sind die Werte f¨ ur den LIi und die PKMi definitionsgemäß gleich Null, da kein Unternehmen in der Lage ist, die Preise u ¨ber die Grenzerzeugungskosten anzuheben. Die Marktanteile der einzelnen EVU sind hier annahmegemäß vernachlässigbar klein wobei im Fall einer atomistischen Marktstruktur mit n → ∞ gilt, dass ϑi → 0. Bei der Bestimmung des LIi und der PKMi besteht neben dem schon bei den strukturbasierten Indizes RSI und PSI beschriebenem Problem der empirischen Ermittlung, das zusätzlich durch die notwendigen Informationen u ¨ber Brennstoffpreise, Brennstofftransportkosten, Wirkungsgrade u. s. w. erschwert wird, auch das Problem der unsicheren theoretischen Basis. Das Problem der unsicheren theoretischen Basis äußert sich in diesem Zusammenhang insbesondere in der Hypothese, dass jegliche Abweichung des Marktpreises P von den Grenzerzeugungskosten des letzten zur Nachfragedeckung eingesetzten Kraftwerks GKi (xi ) eines EVU i auf die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht zur¨ uck zu f¨ uhren ist. Auf diesen Aspekt wird ausf¨ uhrlich bei der Diskussion der Nutzung optimierender Fundamentalmodelle zur Marktmachtanalyse eingegangen.

Deckungsspannenanalyse Bei der Deckungsspannenanalyse wird auf der Basis eines Vergleichs der Stromgestehungskosten der verschiedenen Kraftwerkstypen und des im Markt erzielbaren Umsatzes bzw. Marktpreises untersucht, ob die in einem Zeitraum realisierten Deckungsspannen (DSP) gerade ausreichen, die Gesamtkosten inklusive der annuisierten Fixkosten der ¨ EVU zu decken oder ob Ubergewinne feststellbar sind. Dar¨ uber hinaus können die im Elektrizitätsmarkt beobachtbaren Deckungsspannen mit denen anderer Märkte verglichen werden, um so Schlussfolgerungen zur Wettbewerbsintensität ziehen zu können.

Die methodischen und empirischen Herausforderungen, die mit der Anwendung der Deckungsspannenanalyse verbunden sind, beziehen sich auf die Berechnung der jeweiligen Stromgestehungskosten der verschiedenen Kraftwerkstypen und, falls ein Vergleichsmarkt zur Bewertung der Deckungsspannen heran gezogen werden soll, auf die Bestimmung des adäquaten Referenzmaßstabes.

53

3 Methoden zur Marktmachtanalyse Kapazit¨ atszur¨ uckhaltung Wie bei der Definition einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht beschrieben, kann sich strategisches Verhalten von Elektrizitätsversorgungsunternehmen auf Großhandelsebene sowohl in physischer als auch in ökonomischer Kapazitätszur¨ uckhaltung nieder schlagen. Beide Strategien f¨ uhren in der Folge zu Preisen oberhalb der kurzfristigen Grenzkosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks. Neben der in Teilen besseren Datenbasis sprechen verschiedene theoretische Aspekte f¨ ur eine Analyse physischer Kapazitätszur¨ uckhaltung. Zum einen kann angenommen werden, dass ein Unternehmen bei Gewinnmaximierung seine gesamte verf¨ ugbare Kraftwerksleistung, f¨ ur die die Grenzerzeugungskosten niedriger sind als der erwartete Marktpreis, im Markt anbietet. Ist das nicht der Fall, so stellt die Kapazitätszur¨ uckhaltung f¨ ur das EVU die profitablere Strategie dar, woraus sich Hinweise auf die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht ableiten lassen.91 Zum anderen können f¨ ur das Unternehmensverhalten auf Großhandelsmärkten f¨ ur homogene G¨ uter, die mit dem Aufbau großer Erzeugungskapazitäten verbunden sind, beim Einsatz dieser Erzeugungskapazitäten i. A. Mengenstrategien angenommen werden.92 Bei entsprechender Datenverf¨ ugbarkeit ließe sich physische Kapazitätszur¨ uckhaltung grundsätzlich zum Nachweis einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht verwenden. Durch die von den EVU zunehmend transparent gemachten Informationen in Bezug auf ihre installierte und verf¨ ugbare Kraftwerksleistung sowie die tatsächliche historische Erzeugung, wie sie z. B. u ¨ber die Internetseite der EEX veröffentlicht werden, haben sich die Möglichkeiten zur Bestimmung entsprechender Kennzahlen verbessert. Die Quantifizierung ökonomischer Kapazitätszur¨ uckhaltung ist dar¨ uber hinaus zusätzlich auf kostenseitige Informationen angewiesen, was das Problem der empirischen Ermittlung weiter verstärkt. Obwohl sich das Problem der empirischen Ermittlung durch die höhere Markttransparenz der EVU verringert hat, bestehen weiterhin erhebliche Herausforderungen bei der Anwendung von Kennzahlen zur Kapazitätszur¨ uckhaltung. So reichen zum einen die öffentlich zugänglichen Informationen u ugbaren Kraftwerkskapazitäten ¨ber die verf¨ noch nicht aus, um belastbare Schlussfolgerungen u ¨ber strategisch motivierte Kapazitätszur¨ uckhaltung zu ziehen. Es sei z. B. nur auf die Abgrenzung technisch bedingter, d. h. stochastischer Kraftwerksausfälle gegen¨ uber etwaigen marktmachtinduzierten Kraftwerksstillständen hingewiesen. Dar¨ uber hinaus sind hier zum anderen die bereits 91

92

54

Vgl. z. B. Richmann und Loske (2006) und Richmann und Loske (2007) sowie f¨ ur eine grundsätzliche Kritik dieses Vorgehens Swider et al. (2007b). F¨ ur eine Anwendung auf den kalifornischen Elektrizitätsmarkt vgl. Joskow und Kahn (2002). Vgl. z. B. Shapiro (1989).

3.3 Optimierungs- und Simulationsmodelle bei der Diskussion der strukturbasierten Indizes RSI und PSI genannten Schwierigkeiten der Ber¨ ucksichtigung dynamischer Zusammenhänge des Kraftwerkseinsatzes zu nennen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die struktur-, verhaltens- und ergebnisbasierten Indizes nur eingeschränkt zur Analyse einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht geeignet sind, da sie teilweise wichtige Bestimmungsfaktoren der Elektrizitätspreisbildung, wie Kapazitätsrestriktionen bei Erzeugung und Transport, Möglichkeiten zum Elektrizitätsimport sowie Nachfragereaktionen bei Preisänderungen vernachlässigen und insbesondere auf Grund ihres statischen Charakters nicht in der Lage sind dynamische Prozesse abzubilden. Die Nutzung von Indizes kann dennoch erste Hinweise auf Wettbewerbsprobleme in einem Markt liefern und so weitere Marktmachtuntersuchungen motivieren. Hierzu sollte sich die Wettbewerbspolitik allerdings nicht auf eine einzelne Kennzahl verlassen, sondern vielmehr verschiedene Indizes in die Analyse aufnehmen. Insbesondere die beschriebene Kritik am statischen Charakter der verschieden Kennzahlen f¨ uhrt in der empirischen Marktmachtanalyse zunehmend zur Anwendung von Optimierungs- und Simulationsmodellen. Auf die verschiedenen Ansätze und die mit ihrer Anwendung verbundenen Herausforderungen wird im Folgenden näher eingegangen.

3.3 Optimierungs- und Simulationsmodelle Im Vergleich zur indexbasierten Analyse ermöglichen numerische Elektrizitätsmarktmodelle die Integration der spezifischen technischen, strukturellen und institutionellen Gegebenheiten in die Untersuchung des betrachteten Marktes. Mit Hilfe modellbasierter Analysen lassen sich die komplexen Wechselwirkungen in Elektrizitätsmärkten detaillierter erfassen, wobei insbesondere die dynamischen Prozesse des Kraftwerkseinsatzes gut abgebildet werden können. Die Aussagefähigkeit der Ergebnisse wird auf dieser Basis wesentlich verbessert. Eine f¨ ur die technologieorientierte Abbildung von Elektrizitätsmärkten besonders häufig genutzte Klasse von Modellen findet sich in den linearen Optimierungsmodellen. Bei der empirischen Marktmachtanalyse werden lineare Optimierungsmodelle zur Berechnung von Benchmarklösungen verwendet, die als Referenzmaßstab zur Ex-postBewertung der historischen Marktergebnisse herangezogen werden. Ihre Anwendung wird in Kapitel 3.3.1 dargestellt. Eine andere Klasse von Modellen, bei der vor allem die dynamischen Interaktionen der unterschiedlichen Marktakteure abgebildet werden, findet sich in den agentenbasierten Simulationsmodellen. Mit diesen Modellen wird strategisches Verhalten z. B. auf der Basis von unternehmensspezifischen Lerneffekten simuliert, um die etwaige Durch-

55

3 Methoden zur Marktmachtanalyse setzbarkeit verhaltensinduzierter Preisaufschläge zu untersuchen. Diese Vorgehensweise wird in Kapitel 3.3.2 beschrieben.

3.3.1 Lineare Optimierungsmodelle Mit linearen Optimierungsmodellen wird der Betrieb oder Ausbau eines Elektrizitätserzeugungssystems mit dem Ziel einer Gesamtkostenminimierung optimiert. Bei der Modellierung wird versucht alle fundamentalen, d. h. alle technischen und ökonomischen Faktoren, die den Betrieb oder den Ausbau des Erzeugungssystems beeinflussen, detailliert abzubilden. In der empirischen Marktmachtanalyse werden zumeist Modelle mit kurzfristigem Optimierungshorizont und hoher zeitlicher Auflösung genutzt, um den Preisbildungsprozess am Großhandelsmarkt möglichst gut wieder zu geben. Die Modellierung beschränkt sich dabei im Wesentlichen auf die detaillierte Abbildung des Kraftwerkseinsatzes bei gegebenem Kraftwerkspark ohne etwaige Investitionsentscheidungen bei der Optimierung zu ber¨ ucksichtigen. Im Rahmen der Optimierung wird die Elektrizitätsnachfrage in jedem Zeitpunkt zu minimalen Kosten gedeckt, sodass die Grenzkosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks den Systemgrenzpreis bilden, der sich als Elektrizitätsgroßhandelspreis interpretieren lässt. Dieser modellendogen berechnete Elektrizitätspreis wird dann mit den Ergebnissen eines realen Markt, z. B. den Spotmarktpreisen an der EEX verglichen. Der Vergleich der so berechneten Benchmarklösung mit den historischen Marktpreisen stellt insofern einen Test der Marktergebnisse dar. Weichen die beobachteten Elektrizitätspreise von den mit dem Modell berechneten Grenzkosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks ab, so kann eine Ursache f¨ ur diese Abweichungen c. p. in einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht liegen.93 Bevor näher auf die theoretischen, methodischen und empirischen Herausforderungen bei der Anwendung optimierender Fundamentalmodelle eingegangen wird, soll zunächst der grundsätzliche formale Aufbau linearer Optimierungsmodelle dargestellt werden. In einem linearen Optimierungsmodell wird ein System linearer oder gemischt93

56

Vgl. zu entsprechenden Anwendungen f¨ ur den deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt u. a. M¨ usgens (2004), Schwarz und Lang (2006) und von Hirschhausen et al. (2007). Anwendungen f¨ ur den kalifornischen Day-ahead- und Real-time-Elektrizitätsmarkt wurden von Borenstein et al. (2000b) und Joskow und Kahn (2002) durchgef¨ uhrt, während Wolfram (1999) eine entsprechende Analysen f¨ ur den britischen Elektrizitätsmarkt vornimmt. Eine allgemeine kritische Auseinandersetzung mit der Anwendung von optimierenden Fundamentalmodellen f¨ ur Tests der Marktergebnisse insbesondere in Hinsicht auf die Interpretation der Ergebnisse findet sich in Swider et al. (2007a) S. 25 ff. und Swider et al. (2007b). Ellersdorfer et al. (2008a) quantifizieren dar¨ uber hinausgehend die mit solchen Analysen verbundenen methodischen und empirischen Unsicherheiten in einer detaillierten Untersuchung der Sportmarktpreise an der EEX zwischen 2002 und 2006.

3.3 Optimierungs- und Simulationsmodelle ganzzahliger Gleichungen gelöst, indem eine Zielfunktion f (x) in den Entscheidungsvariablen x = (x1 , . . . , xn )T unter der Beachtung von Nebenbedingungen minimiert wird.94 Ein lineares Optimierungsproblem lässt sich wie folgt formulieren: min

x∈M

f (x) := cT x

u. d. N.

bl ≤ Ax ≤ bu xl ≤ x ≤ xu

(3.9)

wobei f (x) : Rn → R, c, x, xl , xu ∈ Rn , bl , bu ∈ Rm und A ∈ Rm×n ist. Bei Modellen mit längerem Optimierungshorizont, bei denen zusätzlich Investitionsentscheidungen ber¨ ucksichtigt werden, werden in der Zielfunktion i. A. die annuisierten Gesamtkosten, bei den hier betrachteten kurzfristig optimierenden Modellen nur die variablen, d. h. die von der jeweiligen Erzeugungsmenge abhängigen Produktionskosten minimiert. In den unterschiedlichen Nebenbedingungen werden dabei die technischen Charakteristika und Einsatzrestriktionen der Kraftwerke, wie z. B. ihre Wirkungsgrade bei Voll- oder Teillast, spezifischen CO2 -Emissionen, Mindestbetriebs-, Mindeststillstandsund Anfahrzeiten beschrieben sowie die jederzeitige Einhaltung der Energie- und Leistungsbilanzen der verschiedenen thermischen und hydraulischen Anlagen gewährleistet. Dar¨ uber hinaus werden die ökonomischen Bedingungen in Bezug auf Brennstoffpreise, Brennstofftransport-, CO2 - und sonstige variable Erzeugungskosten f¨ ur den optimalen Kraftwerkseinsatz definiert. Andere Nebenbedingungen beziehen sich nicht auf den Betrieb des einzelnen Kraftwerks, sondern bilden Beschränkungen der Transport- und Verteilungsnetze ab und begrenzen dar¨ uber z. B. den Außenhandel zwischen verschiedenen Ländern.95 Werden auf dieser Basis die modellendogen berechneten Systemgrenzpreise als Schätzer f¨ ur die Elektrizitätsgroßhandelspreise verwendet, die sich unter den Bedingungen eines funktionierenden Wettbewerbs einstellen w¨ urden, so wird implizit vom Standard¨ modell der neoklassischen Okonomik, dem Modell der vollständigen Konkurrenz, als Referenzmaßstab ausgegangen. Die Verwendung des Modells der vollständigen Konkur94

95

Ein Minimierungsproblem lässt sich durch die Multiplikation mit −1 in ein Maximierungsproblem u uhren. Vgl. zur linearen Optimierung Neumann und Morlock (2002) S. 35. ff. Zur Lösung des ¨ berf¨ Gleichungssystems kann z. B. das Simplexverfahren benutzt werden. Vgl. dazu Dantzig (1998). Neben der Vielzahl der existierenden linearen Optimierungsmodelle sei hier nur auf Swider (2006), ¨ Sun et al. (2008) sowie die Ubersichten bei Forum f¨ ur Energiemodelle und Energiewirtschaftliche Systemanalysen in Deutschland (2004) und Forum f¨ ur Energiemodelle und Energiewirtschaftliche Systemanalysen in Deutschland (2007) hingewiesen. Eine sehr gute Beschreibung der Methodik linearer Optimierungsmodelle mit einer Erweiterung des Ansatzes auf das gesamte Energiesystem findet sich z. B. bei Remme (2006).

57

3 Methoden zur Marktmachtanalyse renz als hypothetischer Vergleichsmarkt zur Bewertung historischer Elektrizitätspreise f¨ uhrt damit direkt zum bereits erwähnten Problem der unsicheren theoretischen Basis. Die idealisierten Annahmen des Modells der vollständigen Konkurrenz definieren einen Zustand, der von realen Märkten, wie dem Elektrizitätsgroßhandelsmarkt nicht oder nur eingeschränkt erf¨ ullt wird. Ohne auf alle Annahmen im Detail einzugehen, soll anhand der folgenden vier Beispiele gezeigt werden, dass das Modell der vollständigen Konkurrenz nur eingeschränkt als hypothetischer Vergleichsmarkt zur Bewertung der historischen Elektrizitätspreise heran gezogen werden kann.96 Atomistische Marktstruktur: Fordert eine Vielzahl von Anbietern und Nachfragern mit verschwindend geringen Marktanteilen. Während diese Annahme f¨ ur die Nachfrageseite des Marktes relativ gut erf¨ ullt ist, weist die Angebotsseite in Elektrizitätsmärkten Tendenzen zur Oligopolbildung auf. Vollst¨ andige Markttransparenz: Allen Marktteilnehmern stehen alle notwendigen Informationen vollständig und kostenlos zur Verf¨ ugung. Wie an allen realen Märkten ist diese Annahme auch f¨ ur den Elektrizitätsmarkt nicht erf¨ ullbar. Unbegrenzte Mobilit¨ at und Teilbarkeit: Die Produktionsfaktoren und G¨ uter sind vollkommen mobil und beliebig teilbar. Dies impliziert, dass auch Marktein- und -austritte kostenlos möglich sind. Der Eintritt in den Elektrizitätsmarkt ist mit erheblichen Investitionskosten verbundenen, die bei einem Marktaustritt auf Grund der geringen Fungibilität der Erzeugungsanlagen nur teilweise erstattet werden. Die Variation der Erzeugungskapazitäten ist dar¨ uber hinaus nur in bestimmten Größeneinheiten möglich. Unendliche Reaktionsgeschwindigkeit: Die Anpassungsprozesse verlaufen ohne jeglichen Zeitbedarf. Die unendlich schnelle Erhöhung der Produktionsmenge am Elektrizitätsmarkt ist durch technische Bedingungen, wie z. B. mehrst¨ undige Anfahrzeiten von Kraftwerken nicht möglich. Sollen zudem neue Erzeugungsanlagen gebaut werden, so sind mehrjährige Planungs- und Bauzeiten die Regel. Der Vergleich der historischen Elektrizitätspreise an der EEX mit den hypothetischen Marktergebnissen des Modells der vollständigen Konkurrenz ist daher zur Bewertung der Wettbewerbsintensität nur bedingt geeignet. Abweichungen von den idealisierten Bedingungen des Modells der vollständigen Konkurrenz, wie sie in realen Märkten 96

58

Vgl. f¨ ur eine ausf¨ uhrliche Diskussion der u ¨ brigen Annahmen des Modells der vollständigen Konkurrenz z. B. Fritsch et al. (2003) S. 28 sowie Swider et al. (2007a) S. 3 ff.

3.3 Optimierungs- und Simulationsmodelle gegeben sind, sind mit Kosten verbunden, die bei der Verwendung linearer Optimierungsmodelle a priori nicht erfasst werden. In der Folge werden die Elektrizitätspreise systematisch unterschätzt. Neben dem Problem der unsicheren theoretischen Basis besteht bei dem hier beschriebenen Test der Marktergebnisse auch das Problem der empirischen Ermittlung. Wie bereits bei der Verwendung der verschiedenen Indizes diskutiert, besteht bei Expost-Analysen die grundsätzliche Schwierigkeit alle Informationen in die Untersuchung aufzunehmen, die f¨ ur die Bestimmung der historischen Systemzustände notwendig sind, da sie entweder nicht oder nur unter Unsicherheit bekannt sind. So ist es beispielsweise bei Analysen f¨ ur den deutschen Elektrizitätsmarkt unmöglich detaillierte Informationen u ugbarkeiten, standortspezifische Transportkos¨ber historische Kraftwerksverf¨ ten, den tatsächlichen Einsatz der thermischen und hydraulischen Kraftwerke, die Bewirtschaftung der Pumpspeicheranlagen oder die Elektrizitäts- und Wärmenachfrage in st¨ undlicher Auflösung zu erhalten.97 Die Benchmarkanalyse der Elektrizitätspreise auf der Basis linearer Optimierungsmodelle hat gegen¨ uber der Verwendung von Indizes demnach wesentliche Vorteile, da es prinzipiell möglichen ist, alle wesentlichen Systemzusammenhänge, die sich auf die Preisbildung auswirken, modellendogen zu ber¨ ucksichtigen. Da sich die Systemzustände zudem mit den Nachfrageschwankungen ständig ändern, stellen dynamische Optimierungsmodelle mit hoher zeitlicher Auslösung ein im Vergleich zu den existierenden Indizes wesentlich besseres Instrumentarium dar, um etwaige marktmachtbedingte Preisaufschläge im Elektrizitätsmarkt ex-post zu identifizieren. Einschränkend muss allerdings gesagt werden, dass f¨ ur die anwendungsorientierte Nutzung von fundamentalen Optimierungsmodellen sowohl das Problem der unsicheren theoretischen Basis als auch das Problem der empirischen Ermittlung evident ist und damit die Ergebnisse nur bedingt belastbar sind. Durch die Beschränkung auf historische Elektrizitätspreise blendet die Benchmarkanalyse dar¨ uber hinaus individuelles Unternehmensverhalten aus und lässt ex-ante keine Aussagen u ¨ber die Wettbewerbswirkungen veränderter Marktstrukturen oder veränderter institutioneller Rahmenbedingungen auf das Marktmachtpotenzial der EVU zu. Eine Klasse von Modellen, die das individuelle Marktverhalten explizit abbildet, findet sich in den agentenbasierten Simulationsmodellen.

97

Vgl. zu dieser Problematik insbesondere Ellersdorfer et al. (2008a) S. 19 ff.

59

3 Methoden zur Marktmachtanalyse

3.3.2 Agentenbasierte Simulationsmodelle Die Modellierung des Elektrizitätsmarktes mit Hilfe agentenbasierter Simulationsansätze stellt das individuelle Verhalten der Marktakteure und nicht die Ableitung eines optimalen Systembetriebs in den Mittelpunkt der Untersuchung. Das Verhalten der Agenten, hier der Elektrizitätserzeugungsunternehmen, wird dabei beeinflusst von den Handelserfahrungen, aus denen Lerneffekte f¨ ur die weitere Verbesserung der Unternehmensstrategien resultieren. Kommt es auf dieser Basis zur Durchsetzbarkeit verhaltensinduzierter Preisaufschläge auf die kurzfristigen Grenzerzeugungskosten, so lassen sich daraus Hinweise f¨ ur Marktmachtpotenziale ableiten. Die Anwendung agentenbasierter Simulationsmodelle f¨ ur die Marktmachtanalyse lässt sich somit als ein Test des Marktverhaltens interpretieren. Im Gegensatz zu den Optimierungs- und den im folgenden Abschnitt dargestellten spieltheoretischen Oligopolmodellen, wird bei den agentenbasierten Simulationsmodellen kein mikroökonomisch abgeleitetes Marktgleichgewicht berechnet, sondern es wird die Marktentwicklung als Ergebnis der Interaktionen zwischen den Unternehmen und ihrer Umwelt auf der Grundlage eines evolutorischen Prozesses erfasst. Die Marktakteure folgen dabei einfachen, exogen definierten Handlungsregeln, die beispielsweise das Angebotsverhalten f¨ ur Kraftwerkskapazitäten an den Elektrizitätsgroßhandelsmärkten beschreiben. So wird z. B. vor dem Hintergrund sich täglich wiederholender Auktionen an der Elektrizitätsbörse den Agenten im Modell die Fähigkeit gegeben, aus den Marktergebnissen des Vortages zu lernen und so ihr individuelles Verhalten am Folgetag anzupassen. Erfolgreiche Strategien werden wiederholt, während erfolglose Strategien verworfen bzw. geändert werden. Durch die Lerneffekte kommt es zu einer dynamischen Anpassung des Unternehmensverhaltens und in der Folge u. U. zu einer Konvergenz in ein Marktgleichgewicht, bei dem es den EVU nicht mehr möglich ist, ihr Angebotsverhalten weiter zu verbessern.98 Die beschriebene Vorgehensweise bei der Modellierung des Unternehmensverhaltens bildet gleichzeitig das größte methodische Problem, das die Anwendung agentenbasierter Simulationsmodelle f¨ ur die Marktmachtanalyse erschwert und die Belastbarkeit entsprechender Aussagen vermindert. Zwar lassen sich in Simulationsmodellen grundsätzlich gegebene strukturelle und institutionelle Marktbedingungen erfassen und das Unternehmensverhalten unter der Ber¨ ucksichtigung unvollständiger Information und begrenzter Rationalität abbilden. Da aber die Modellierung der Handlungsregeln auf der Basis einfacher Heuristiken erfolgt, lässt sich im einzelnen nicht beurteilen, ob das reale 98

60

Vgl. zur agentenbasierten Modellierung von Elektrizitätsmärkten insbesondere Price (1997), Bunn und Oliveira (2001), Day und Bunn (2001) und Bunn und Martoccia (2005). Eine Anwendung f¨ ur den deutschen Elektrizitätsmarkt findet sich bei Bower et al. (2001).

3.4 Spieltheoretische Modelle Unternehmensverhalten richtig wiedergegeben wird. Zudem kann nicht ausgeschlossen werden, dass es auf der Grundlage der definierten Handlungsregeln keine Konvergenz in ein stabiles Marktgleichgewicht gibt. Einen anderen Typ agentenbasierter Simulationsmodelle stellen die sogenannten System Dynamics Modelle dar. Hierbei wird die Entwicklung des Elektrizitätsversorgungssystems nicht auf der Basis heuristischer Annahmen u ¨ber das Unternehmensverhalten abgebildet, sondern mit Hilfe von Differenzialgleichungen beschrieben. In einer Anwendung f¨ ur den deutschen Elektrizitätsmarkt, in der in erster Linie die längerfristige Entwicklung analysiert wird, werden vor dem Hintergrund der gegebenen Marktstruktur die Preisbeeinflussungspotenziale der EVU in der Möglichkeit erfasst, einen Teil der Erzeugungsfixkosten in die Gebote f¨ ur ihre Kraftwerkskapazitäten einzubeziehen.99 Die mit der Anwendung agentenbasierter Simulationsmodelle verbundenen methodischen und empirischen Herausforderungen spiegeln sich neben der beschriebenen Problematik das Unternehmensverhalten adäquat abzubilden auch im Probleme der empirischen Ermittlung wider. Der Test des Marktverhaltens lässt sich zwar grundsätzlich in einem konsistenten Modellansatz, d. h. bei sonst gleichen o¨konomischen, strukturellen und technischen Rahmenbedingungen auf der Basis eines Vergleichs der Modellergebnisse bei veränderten Annahmen f¨ ur das Unternehmensverhalten durchf¨ uhren. Da allerdings keine mikroökonomisch fundierten Marktgleichgewichte abgeleitet werden, besteht weiterhin die Problematik das Unternehmensverhalten in der gewählten Form zu begr¨ unden. Werden dar¨ uber hinaus die modellendogen berechneten mit den historischen Marktergebnissen verglichen, wird also neben dem Test des Marktverhaltens auch ein Test der Marktergebnisse durchgef¨ uhrt, so liegt, wie bei der Anwendung linearer Optimierungsmodelle, auch hier die Schwierigkeit darin, alle die Elektrizitätspreise bestimmenden Fundamentalfaktoren im Modell zu erfassen. Gerade die heuristische Modellierung der Anpassungsprozesse zur Beschreibung des Unternehmensverhaltens, ohne explizite Marktgleichgewichte analytisch abzuleiten, wird bei der Nutzung spieltheoretischer Modellansätze vermieden. Auf die Verwendung spieltheoretischer Modelle zur Marktmachtanalyse wird im Folgenden näher eingegangen.

3.4 Spieltheoretische Modelle F¨ ur die modellbasierte Analyse von Wettbewerb und Marktmacht in oligopolistisch strukturierten Elektrizitätsmärkten werden seit einigen Jahren unterschiedliche Typen spieltheoretischer Modellkonzepte genutzt. Die Spieltheorie stellt ein Analyseinstrumen99

Vgl. Grobbel (1999), insbesondere S. 110 ff.

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3 Methoden zur Marktmachtanalyse tarium zur Verf¨ ugung, mit dem die Auswirkungen strategischen Verhaltens von Unternehmen auf die Marktergebnisse untersucht werden können. Spieltheoretische Modellansätze werden dabei insbesondere im Rahmen von Ex¨ ante-Analysen angewendet, um zu untersuchen wie sich Anderungen der strukturellen und institutionellen Marktbedingungen, wie z. B. die Anzahl, Größe und Marktanteile der Unternehmen, die Erweiterung der institutionellen Handelsmöglichkeiten durch die Schaffung neuer Handelsprodukte und die Verstärkung des internationalen Handels durch die Integration nationaler Märkte auf das Unternehmensverhalten auswirken. Der Vergleich der sich einstellenden Marktergebnisse lässt sowohl Schlussfolgerungen u ¨ber die Effektivität wettbewerbspolitischer Maßnahmen als auch die Quantifizierung der vorhandenen Marktmachtpotenziale zu. F¨ ur die Quantifizierung der Marktbeeinflussungsmöglichkeiten der Unternehmen werden meistens die Modellergebnisse bei der Annahme einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht mit den Modellergebnissen bei der Annahme wettbewerblichen Unternehmensverhaltens bei sonst gleichen Rahmenbedingungen miteinander verglichen. Im Gegensatz zu den agentenbasierten Simulationsmodellen werden die Marktgleichgewichte u ¨blicherweise aus dem unternehmensindividuellen Optimierungskalk¨ ul explizit abgeleitet, was ihre ökonomische Interpretation erleichtert. Bevor die verschiedenen existierenden spieltheoretischen Modellansätze beschrieben werden, wird in Kapitel 3.4.1 das Grundkonzept der Spieltheorie dargestellt. In Kapitel 3.4.2 folgt eine Diskussion der am häufigsten f¨ ur die Marktmachtanalyse in Elektrizitätsmärkten verwendeten Oligopolmodelle vom Cournot-Nash-Typ, während in Kapitel 3.4.3 die ebenfalls f¨ ur Elektrizitätsmarktanalysen genutzten Supply-FunctionsModelle dargestellt werden. Kapitel 3.4.4 schließt die Diskussion der spieltheoretischen Modellansätze mit einer Beschreibung der Auktionsmarktmodelle ab.

3.4.1 Grundkonzept Die Spieltheorie untersucht strategische Entscheidungssituationen, bei denen die Ergebnisse von den Handlungen bzw. Strategien mehrerer Akteure abhängen und zwischen diesen Strategien Interdependenzen bestehen. F¨ ur die Akteure bzw. Spieler wird angenommen, dass sie rational handeln und sich der bestehenden Interdependenzen ihrer Handlungen bewusst sind. Die Strategien können dabei sowohl von kooperativem als auch nicht-kooperativem Verhalten geprägt sein. Im Mittelpunkt der Spieltheorie steht insofern die Lösung von Koordinationsproblemen bzw. Interessenkonflikten in ökonomischen und sozialen Systemen.100 100

62

Vgl. zur Spieltheorie unter vielen anderen, die B¨ ucher von Berninghaus et al. (2002), Holler und Illing (2003) und Fudenberg und Tirole (2000).

3.4 Spieltheoretische Modelle Strategische Entscheidungssituationen bzw. Spiele lassen sich durch verschiedene Eigenschaften charakterisieren. Zum einen sind an einem Spiel mehrere, i. d. R. eine endliche Anzahl von Akteuren beteiligt, die aus einer Menge von individuellen Strategien einzelne auswählen können. Jede gewählte Strategiekombination ist dabei mit dem Eintritt eines bestimmten Ereignisses verbunden, das wiederum den individuellen Nutzen bzw. die dem Spieler zukommende Auszahlung bestimmt. Zum anderen beeinflussen die Informationen, die den Akteuren im Rahmen des Spiels zur Verf¨ ugung stehen die realisierbaren Strategien und das damit verbundene Ergebnis. Die verf¨ ugbaren Informationen u ¨ber den Zustand der Umwelt und die jeweiligen Strategien der Mitspieler können dabei i. A. unvollständig oder asymmetrisch verteilt sein. Liegen unvollständige Informationen z. B. u ¨ber die Strategien der Mitspieler vor, kann dennoch davon ausgegangen werden, dass jeder Spieler rationale Erwartungen u ¨ber das Verhalten seiner Konkurrenten hat und dabei gleichzeitig unterstellt, dass auch seine Mitspieler solche Erwartungen u ¨ber seine eigenen Strategien haben. Informationen u ¨ber die Spielregeln, die z. B. die Abfolge der jeweiligen Spielz¨ uge festlegen, werden mithin als allgemein bekannt angenommen. Sind den Spielern dar¨ uber hinaus die möglichen Strategien aller Spieler bekannt, liegt eine Entscheidungssituation unter vollständiger Information vor. Formal lässt sich ein nicht-kooperatives Spiel mit vollständiger Information wie folgt beschreiben: Γ = (I; S1 , . . . , Sn ; U1 , . . . , Un )

(3.10)

wobei I = {1, 2, . . . , n} die Menge der Spieler i, Si = {s1 , s2 , . . . , sn } die Menge der möglichen individuellen Strategien si und Ui : S → R die Nutzen- bzw. Auszahlungsfunktion Ui (s) eines Spielers i in Abhängigkeit der gewählten Strategiekombination s ist. Die Strategiekombination s = (s1 , s2 , . . . , sn ) der gewählten individuellen Strategien si bestimmt somit den individuellen Nutzen bzw. die Auszahlung des Spielers i. F¨ ur die Menge aller möglichen Strategiekombinationen, den sogenannten Strategieraum S mit s ∈ S gilt: S = S1 × S2 × . . . × Sn . Bevor Nash (1950) ein allgemeines Lösungskonzept f¨ ur strategische Entscheidungssituationen formalisiert hat, wurde bereits im 19. Jahrhundert von Cournot (1838) eine Spielsituation untersucht, bei der sich zwei Akteure in unvollständigem Wettbewerb befinden und deren Lösung ein Spezialfall des sogenannten Nash-Gleichgewichts darstellt.101 Ein Nash-Gleichgewicht ist eine Strategiekombination s∗ = (s∗1 , s∗2 , . . . , s∗n ), bei 101

Neben dem Cournot-Modell existieren noch weitere Modelle, die bereits im 19. Jahrhundert zur Analyse strategischer Entscheidungssituationen entwickelt wurden. Zu nennen ist z. B. das Modell von Bertrand (1883) aber auch von Stackelberg (1934).

63

3 Methoden zur Marktmachtanalyse der jeder Spieler i ∈ I eine optimale Strategie s∗i ∈ Si , bei gegebenen optimalen Strategien s∗j ∈ Si aller anderen Spieler j = i ∈ I wählt und f¨ ur die gilt: Ui (s∗i , s∗j ) ≥ Ui (si , s∗j )

∀ i ∈ I, si ∈ Si

(3.11)

Im Nash-Gleichgewicht besteht f¨ ur keinen Akteur ein Anreiz von der gewählten Gleichgewichtsstrategie abzuweichen. Durch die Wahl einer anderen Strategie lässt sich das Ergebnis, d. h. der Nutzen bzw. die Auszahlung f¨ ur den Spieler nicht erhöhen. Da sich alle Spieler annahmegemäß rational verhalten und jeder Spieler vom rationalen Verhalten der anderen Spieler ausgeht, erf¨ ullen sich im Gleichgewicht die getroffenen Erwartungen bez¨ uglich des Verhaltens der Mitspieler und es liegt eine gleichgewichtige optimale Strategiekombination vor. Die Erwartungsbildung u ¨ber das Verhalten der Mitspieler f¨ uhrt bei jedem Akteur zur Ableitung jeweils optimaler Reaktionen auf alle möglichen Strategiewahlen der Konkurrenten. Die optimalen Reaktionen lassen sich auch als sogenannte Reaktionsfunktionen Ri : R → R, Ri (sj ) und Rj (si ) darstellen. Im Gleichgewicht stimmen die Erwartungen der Spieler u ¨berein und es gilt dann s∗i = Ri (s∗j ) ∗ ∗ ∗ ∗ und sj = Rj (si ) bzw. s ∈ R(s ) als Lösung der Entscheidungssituation. Auf der Basis der formalen Beschreibung von Spielen lassen sich so strategische Entscheidungssituationen analysieren, um beispielsweise die Auswirkungen veränderten Verhaltens oder veränderter Rahmenbedingungen auf das zu erwartende Marktergebnis zu untersuchen. In den letzten Jahren hat sich die Spieltheorie zu einem zentralen Analyseinstrumentarium der Industrieökonomik entwickelt, wobei die Untersuchung unvollständigen Wettbewerbs in Oligopolmärkten einen wesentlichen Teil der Anwendung motiviert. Die Anwendung der Spieltheorie zur Analyse der Möglichkeiten zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht in verschiedenen europäischen und regionalen amerikanischen Elektrizitätsmärkten hat zu vielfältigen Modellentwicklungen gef¨ uhrt. Die am häufigsten verwendeten spieltheoretischen Modellansätze zur Marktmachtanalyse in Elektrizitätsmärkten finden ich dabei in den Cournot-Nash-Modellen, den SupplyFunctions-Modellen und den Auktionsmarktmodellen, die sich insbesondere hinsichtlich der Beschreibung des Angebotsverhaltens der EVU unterscheiden. Im Folgenden wird auf die verschiedenen spieltheoretischen Modellansätze eingegangen.

3.4.2 Cournot-Nash-Modelle Der am häufigsten im Rahmen der Marktmachtanalyse in Elektrizitätsmärkten verwendete spieltheoretische Ansatz zum Test des Marktverhaltens findet sich in den CournotNash-Modellen. Dieser Modelltyp bildet das Unternehmensverhalten in Oligopolmärkten

64

3.4 Spieltheoretische Modelle auf der Basis eines Mengenwettbewerbs ab, bei dem die Akteure, z. B. die Elektrizitätserzeugungsunternehmen ihre Produktions- bzw. Angebotsmenge als Strategievariable wählen und diejenige Menge im Markt anbieten, die ihren Gewinn maximiert. Insofern kann die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht als physische Kapazitätszur¨ uckhaltung der Unternehmen interpretiert werden.102 Da am Elektrizitätsmarkt ein homogenes Gut gehandelt wird, zumindest an den Börsen ein zentralisierter Preisfindungsmechanismus genutzt wird und auf der Angebotsseite u. U. signifikante Kapazitätsbeschränkungen bestehen, kann davon ausgegangen werden, dass EVU an Großhandelsmärken Mengenstrategien verfolgen.103 Vor dem Hintergrund der angebotsseitigen Strukturen in vielen Elektrizitätsgroßhandelsmärkten stellt die Modellierung von Mengenwettbewerb daher eine bessere Annäherung des Unternehmensverhaltens dar als eine Abbildung von Preiswettbewerb. Auf Grund des notwendigen Aufbaus von Erzeugungskapazitäten kann das Marktverhalten der Unternehmen auch als ein zweistufiger Prozess interpretiert werden, der durch die Kraftwerksinvestitionen zunächst mit einer Mengenstrategie und anschließend beim Angebot der Kraftwerksleistung zu bestimmten Gebotspreisen mit einer Preisstrategie verbunden ist. Wie Kreps und Scheinkman (1983) gezeigt haben, f¨ uhrt ein solcher zweistufiger Prozess im Ergebnis zur Cournot-Lösung. Zudem ist insbesondere die Annahme von Preiswettbewerb im Bertrand-Modell, in Bezug auf nicht vorhandene Kapazitätsbeschränkungen in der Elektrizitätserzeugung nicht zutreffend.104 Dar¨ uber hinaus hat Tirole (1999) gezeigt, dass ein Preiswettbewerb mit Kapazitätsbeschränkungen ebenfalls tendenziell zur Cournot-Lösung f¨ uhrt.105 Modellgest¨ utzte Marktmachtanalysen, die das strategische Verhalten der EVU mit Hilfe von Cournot-Mengenwettbewerb abbilden, finden sich z. B. f¨ ur die skandinavischen Elektrizitätsmärkte bei Andersson und Bergman (1995) sowie Andersson (1997). Borenstein et al. (1999) sowie Borenstein und Bushnell (1999) wenden vergleichbare Modelle f¨ ur einzelne regionale Elektrizitätsmärkte in den USA an. Im Mittelpunkt der Untersuchungen steht dabei einerseits die Analyse unterschiedlicher Anbieterstrukturen vor dem Hintergrund der Desinvestitionen von Kraftwerkskapazität durch dominante EVU 102

103 104 105

Vgl. zum Cournot-Modell z. B. die Beschreibung bei Shapiro (1989) oder Tirole (1999) S. 475 ff. Gegen¨ uber des Mengenwettbewerbs im Cournot-Modell wird im Bertrand-Modell ein Preiswettbewerb zwischen den Unternehmen angenommen. Vgl. zum Bertrand-Modell ebenfalls z. B. Shapiro (1989) oder Tirole (1999) S. 455 ff. Vgl. dazu Shapiro (1989). Vgl. Borenstein und Bushnell (1999) S. 289. Vgl. Tirole (1999) S. 459 f. und S. 498 ff. Zur grundsätzlichen Anwendbarkeit von Cournot-Modellen f¨ ur die Marktmachtanalyse in Elektrizitätsmärkten, vgl. auch Bushnell et al. (2004). Vgl. auch die ¨ Einf¨ uhrung in die modellgest¨ utzte Marktmachtanalyse bei Smeers (1997). Einen Uberblick geben z. B. Bushnell et al. (1999a) sowie Kahn (1998) S. 37 f.

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3 Methoden zur Marktmachtanalyse mit dem Ziel die Anzahl der Anbieter im Markt zu erhöhen und andererseits die Quantifizierung zeitlich variierender Marktmachtpotenziale in unterschiedlichen Nachfragesituationen. Eine Cournot-Analyse, die auf die Wettbewerbswirkungen strategisch motivierter physischer Kapazitätszur¨ uckhaltung durch verstärkte instandhaltungsbedingte Nicht-Verf¨ ugbarkeit von Kraftwerkskapazitäten im Rahmen der Kraftwerkseinsatzplanung fokussiert, findet sich bei Chattopadhyay (2004).

Ber¨ ucksichtigung von Transportrestriktionen Da die europäischen und viele der regionalisierten amerikanischen Elektrizitätsmärkte u ¨ber die bestehenden Transportnetzverbindungen zumindest teilweise integriert sind, werden auch in den Oligopolmodellen die Möglichkeiten des Elektrizitätsaußenhandels modelliert. Die Abbildung des interregionalen Elektrizitätshandels sowie seine Beschränkungen auf Grund der bestehenden Transportrestriktionen basiert dabei meistens auf einer einfachen Definition maximaler Austauschkapazitäten ohne die aus den bilateralen Handelsströmen resultierenden Lastfl¨ usse in vermaschten Netzwerken explizit zu erfassen.106 Da die Ber¨ ucksichtigung der physikalischen Lastfl¨ usse mit zusätzlichen Nebenbedingungen verbunden ist, was die Lösbarkeit der nicht-linearen Modelle weiter erschwert, wird auf eine technisch detailliertere Abbildung des Elektrizitätsaußenhandels in den meisten Fällen verzichtet. Vereinfachend werden dann bei der Modellierung sowohl die Netzkapazitäten innerhalb eines lokalen bzw. regionalen Marktes als auch ¨ die Ubertragungskapazit¨ aten zwischen verschiedenen regionalen Märkten als maximale bilaterale Handelsströme erfasst. Durch die Abbildung der gegebenen Transportnetzrestriktionen lassen sich somit Aussagen u ¨ber die möglichen Potenziale zur Herausbildung lokaler oder regionaler Marktmacht machen. So integrieren beispielsweise Amundsen et al. (1998) einen Teil des skandinavischen ¨ Ubertragungsnetzes in das Modell von Andersson und Bergman (1995), ohne die tatsächlichen Lastfl¨ usse explizit abzubilden. Hobbs et al. (2005) wenden ein entsprechendes Oligopolmodell auf die kontinentaleuropäischen Elektrizitätsmärkte an.107 Ein Vergleich unterschiedlicher Modelle, die die Möglichkeiten zu interregionalem Elektrizitätshandel explizit erfassen findet sich bei Neuhoff et al. (2005).108 Schmalensee und Golub (1984), Hogan (1997), Cardell et al. (1997) sowie Borenstein et al. (2000a) untersuchen den Einfluss von Engpässen im nordamerikanischen Transportnetzsystem auf die Durchsetz106

107 108

66

Ein Vergleich der Cournot-Modelle mit expliziter Ber¨ ucksichtigung der interregionalen Lastfl¨ usse auf der Basis sogenannter Power Transfer Distribution Factors (PTDF) mit einem vereinfachten Ansatz findet sich bei Hobbs und Rijkers (2004) und Hobbs et al. (2004). Vgl. dazu auch Jing-Yuan und Smeers (1999). Vgl. auch die hier angegebene Literatur.

3.4 Spieltheoretische Modelle barkeit strategischen Verhaltens mit Hilfe eines mehrregionalen Modells. Sie kommen zu dem Ergebnis, dass es einzelnen Unternehmen möglich ist, durch entsprechendes Marktverhalten Engpässe in verschiedenen Transportleitungen eines Netzes zu erzeugen, um so die Wettbewerbsintensität durch Elektrizitätsimporte im eigenen Versorgungsgebiet zu verringern. Day et al. (2002) verwenden ein Modell mit unterschiedlichen Annahmen u ¨ber die Reaktionsfunktionen der Unternehmen, um strategisches Verhalten im Elektrizitätsmarkt von England und Wales zu analysieren.109 In den Modelluntersuchungen von Hobbs (2001) sowie Metzler et al. (2003) werden die physikalischen Lastfl¨ usse im vermaschten Transportnetz, die aus den bilateralen Außenhandelsströmen resultieren, ex¨ plizit abgebildet. Ahnliche Untersuchungen in Netzwerken mit zwei bzw. drei Knoten finden sich bei Stoft (1999b) sowie Stoft (1999a). Die mit unterschiedlicher Ausgestaltung der Eigentumsrechte an den vorhande¨ nen Ubertragungskapazit¨ aten verbundenen Wettbewerbswirkungen in Elektrizitätsnetzen werden bei Bushnell (1999), Joskow und Tirole (2000) sowie Oren (1997) untersucht. Die Durchsetzbarkeit strategischen Verhaltens ist danach sowohl bei der Implementie¨ rung physischer als auch finanzieller Ubertragungsrechte möglich, wenn EVU u ¨ber eine dominante Marktstellung auf Erzeugungs- oder Transportebene verf¨ ugen.

Ber¨ ucksichtigung von Terminm¨ arkten Neben der Modellierung der regionalen und interregionalen Transportmöglichkeiten werden f¨ ur die Analyse strategischen Verhaltens in Elektrizitätsmärkten viele Oligopolmodelle um den Handel mit Terminkontrakten erweitert. Wie Allaz (1987) sowie Allaz und Vila (1993) gezeigt haben, hängt die gewinnmaximierende Produktions- bzw. Angebotsmenge in einem Spotmarkt, f¨ ur den Cournot-Mengenwettbewerb angenommen wird, vom Angebotsverhalten dieses Unternehmens am Terminmarkt ab.110 Terminmärkte haben danach einen wettbewerbsverstärkenden Einfluss und f¨ uhren zu einer Verbesserung der Marktergebnisse mit sinkenden Preisen und steigenden Angebotsmengen.111 109

110 111

Die Autoren entwickeln ein Modell mit variierbaren konjekturalen Variationen, das eine allgemeinere Version des Cournot-Ansatzes darstellt. Vgl. dazu auch z. B. Song et al. (2003). Vgl. auch Allaz (1992). ¨ Vgl. zum Zusammenhang von Spot- und Forwardmärkten auch die Ubersicht bei Anderson (1990) und Williams (1986) sowie die Untersuchung von Gans et al. (1998). Eine empirische Analyse f¨ ur einen regionalen Elektrizitätsmarkt in Australien findet sich bei Wolak (2000). Die Auswirkungen von Forwardhandel auf den Markteintritt von Konkurrenzunternehmen werden von Aghion und Bolton (1987) analysiert. Die mathematische Ableitung des Zusammenhangs von Spot- und Forwardmärkten wird in Kapitel 4.5 dargestellt.

67

3 Methoden zur Marktmachtanalyse Der Handel mit Terminkontrakten stellt f¨ ur die EVU neben den Möglichkeiten des Risikohedgings auch ein strategisches Instrument zur Sicherung zuk¨ unftiger Absatzmenge dar.112 Da sich durch den Verkauf von Forward- bzw. Futureskontrakten aus Sicht eines Unternehmens der individuelle Gewinn steigern lässt, besteht ein Anreiz die eigene Absatzmenge u ¨ber Terminkontrakte zu erhöhen. Die Unternehmen sehen sich insofern einem Gefangenendilemma gegen¨ uber, das im Gleichgewicht zu einer Einschränkung ihrer Marktmachtpotenziale f¨ uhrt.113 Dieser Zusammenhang wird von Powell (1993) in einem Modell f¨ ur den duopolistischen britischen Elektrizitätsmarkt analysiert, während Scott und Read (1996) sowie Batstone und Tristram (1998) den Handel an Spot- und Forwardmärkten im neuseeländischen Elektrizitätsmarkt untersuchen. Sie zeigen in einem Cournot-Modell, dass sich steigende Forwardmengen negativ auf die Absatzsituation der Konkurrenzunternehmen auswirken und zu steigenden Gesamtangebotsmengen im Spotmarkt und damit zu sinkenden Elektrizitätspreisen f¨ uhren, indem sie die Forwardmenge der Unternehmen mit Marktmacht in ihrem Modell exogen variieren. In einem ähnlichen intertemporalen Modell weist Batstone (2004) nach, dass die strategisch motivierte Verstärkung der Preisvolatilität im Spotmarkt durch dominante EVU zu einer Verbesserung der Gewinnsituation durch steigende Forwardpreise f¨ uhrt. Die Problematik das Unternehmensverhalten in Cournot-Modellen als Mengenwettbewerb auf der Grundlage eines statischen Marktgleichgewichts adäquat zu erfassen, hat zur Entwicklung von Oligopolmodellen gef¨ uhrt, die den Wettbewerb der Unternehmen in Angebotskurven modellieren. Auf entsprechende Supply-Functions-Modelle wird im Folgenden eingegangen.

3.4.3 Supply-Functions-Modelle Ein anderer weniger häufig verwendeter Ansatz zur Abbildung von Wettbewerb in oligopolistischen Märkten findet sich in den sogenannten Supply-Functions-Modellen. Wie Klemperer und Meyer (1989) gezeigt haben, kann f¨ ur Märkte, die z. B. durch eine unsichere Nachfrage gekennzeichnet sind, davon ausgegangen werden, dass Unternehmen keine reinen Mengen- oder Preisstrategien wählen, wie sie im Cournot bzw. BertrandModell unterstellt werden, sondern zur Gewinnmaximierung stetige Angebotskurven (Supply-Functions) festlegen. Da die Residualnachfrage f¨ ur jedes Unternehmen in Ab112 113

68

Vgl. zu den unterschiedlichen Motiven Terminkontrakte zu handeln Kapitel 4.5.5. Vgl. auch Borenstein et al. (1996). Eine Beschreibung des Gefangendilemmas findet sich z. B. in Tirole (1999). In einer experimentellen Untersuchung bestätigen Le Coq und Orzen (2002) den von Allaz und Vila (1993) abgeleiteten Zusammenhang, dass die Möglichkeit zum Forwardhandel die Wettbewerbsintensität in Spotmärkten erhöht.

3.4 Spieltheoretische Modelle hängigkeit der Angebotsstrategien der Konkurrenten eine unsichere Größe darstellt, werden sie eine gewinnmaximierende Preis-Mengen-Kombination f¨ ur jede denkbare, d. h. von ihnen erwartete Residualnachfrage wählen, anstatt einseitig ein Mengen- oder Preisangebot zu fixieren. Anwendungen des Modells von Klemperer und Meyer (1989) finden sich z. B. f¨ ur den britischen Elektrizitätsmarkt bei Green und Newbery (1992), Green (1996) sowie Green (1999).114 Im Rahmen dieser Untersuchungen konnte gezeigt werden, dass die beiden größten britischen Elektrizitätserzeugungsunternehmen im Großhandelsmarkt von England und Wales zu Beginn der Liberalisierung in der Lage waren durch strategisches Verhalten die Elektrizitätspreise zu beeinflussen und sich das beobachtbare Unternehmensverhalten auf der Basis von Angebotskurven beschreiben lässt. Newbery (1998) sowie Anderson und Xu (2002) erweitern die Supply-FunctionsModelle um den von Allaz und Vila (1993) beschrieben Zusammenhang. Auch hier wird gezeigt, dass die Nutzung von Forwardkontrakten die Wettbewerbsintensität im Spotmarkt erhöht. Die explizite Ber¨ ucksichtigung der Transportnetzrestriktionen findet sich in den Supply-Functions-Ansätzen von Berry et al. (1999) sowie Hobbs et al. (2003). Die Beschreibung des Angebotsverhaltens von EVU in Elektrizitätsmärkten mit unsicherer bzw. zeitlich stark schwankender Nachfrage, wie sie in Supply-Functions-Modellen vorgenommen wird, spiegelt gut die Funktionsweise von Großhandelsmärkten wider. An den meisten Elektrizitätsbörsen bieten die Unternehmen ihre Kraftwerkskapazitäten z. B. im Day-ahead-Markt in Form von Preis-Mengen-Kombinationen an, durch die sie ihre Angebotsmenge bei dem sich jeweils einstellenden Marktpreis festlegen. Da die Berechnung eindeutiger Nash-Gleichgewichte in den Supply-Functions-Modellen mit restriktiven Annahmen, wie linearen Nachfrage- und Grenzerzeugungskostenfunktionen verbunden ist, lassen sich die spezifischen strukturellen und technischen Bedingungen in Elektrizitätsmärkten nur eingeschränkt ber¨ ucksichtigen. Dar¨ uber hinaus kann sich in den Supply-Functions-Modellen u. U. eine Vielzahl möglicher Marktgleichgewichte einstellen, die ihrerseits nach oben durch das Cournot-Nash- und nach unten durch das Wettbewerbs- bzw. Bertrand-Nash-Gleichgewicht begrenzt werden. Die Ergebnisse der Cournot-Nash-Modelle stellen vor diesem Hintergrund das maximale Marktbeeinflussungspotenzial der Unternehmen bei unvollständigem Wettbewerb dar. Die Abbildung des Unternehmensverhaltens in Angebotskurven hat die Entwicklung von Auktionsmarktmodellen motiviert, die das Angebotsverhalten an börsenbasierten Elektrizitätsgroßhandelsmärkten ebenfalls auf der Basis von Preis-Mengen-Kombinationen erfassen. Auf die Anwendung dieses Modellansatzes, dessen Lösbarkeit mit einer 114

Vgl. zu den Supply-Functions-Modellen auch Bolle (1992), Bolle (2001) sowie Anderson und Philpott (2002).

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3 Methoden zur Marktmachtanalyse ähnlichen Problematik in Bezug auf die Bestimmung eindeutiger Gleichgewichte verbunden ist wie die der Supply-Functions-Ansätze, wird im Folgenden eingegangen.

3.4.4 Auktionsmarktmodelle Ausgehend von der Funktionsweise börsenbasierter Elektrizitätsgroßhandelsmärkte, die im Allgemeinen als Auktion nach dem Einheitspreisverfahren ausgestaltet sind und an denen EVU Gebote f¨ ur einzelne Kraftwerkskapazitäten abgeben, entwickeln von der Fehr und Harbord (1993) auf der Basis der Auktionstheorie ein Modell zur Analyse des strategischen Verhaltens im Elektrizitätsmarkt von England und Wales. Im Gegensatz zu dem Supply-Functions-Ansatz von Green und Newbery (1992) modellieren von der Fehr und Harbord (1993) das Angebotsverhalten nicht in der Form kontinuierlich differenzierbarer Angebotsfunktionen, sondern als diskrete stufenförmige Angebotskurven. Auch hier wird die Elektrizitätsnachfrage als eine f¨ ur das EVU unsichere Größe angenommen.115 In Abhängigkeit der realisierten Elektrizitätsnachfrage werden im Rahmen des Auktionsmarktmodells bei asymmetrischer Kostenstruktur der Unternehmen, ähnlich wie bei den Supply-Functions-Ansätzen, u. U. mehrere Nash-Gleichgewichte abgeleitet, die keine eindeutige Quantifizierung der vorhandenen Marktbeeinflussungspotenziale zulassen. Während beispielsweise in Stunden mit niedriger Nachfrage die Systemgrenzpreise vom EVU mit den höheren Grenzerzeugungskosten bestimmt werden können, lassen sich f¨ ur Stunden mit hoher Nachfrage, d. h. einer Nachfrage, die nicht von nur einem EVU bedient werden kann, keine eindeutigen Gleichgewichte in reinen Strategien bestimmen. Mit Hilfe ihres Modells haben von der Fehr und Harbord (1993) die Auswirkungen unterschiedlicher Angebotsstrukturen im britischen Elektrizitätsmarkt analysiert. Die Untersuchung kommt zu dem Ergebnis, dass der Anreiz f¨ ur strategisches Verhalten mit steigender Anzahl der Unternehmen im Markt, z. B. infolge einer Teilung der dominanten EVU in mehrere kleine Einheiten abnimmt, da sich die Wahrscheinlichkeit mit einem hohen Gebot auch gleichzeitig den Systemgrenzpreis zu bestimmen verringert. Dar¨ uber hinaus besteht f¨ ur ein EVU mit reduzierter Kraftwerksleistung und damit geringerem Marktanteil auch nur ein verringerter Anreiz die Erlöse f¨ ur sein gesamtes Kraftwerksportfolio zu verbessern, indem es ein hohes marginales Angebots abgibt. Auch bei den Auktionsmarktmodellen finden sich Erweiterungen zur Ber¨ ucksichtigung von Terminmärkten. So erweitern von der Fehr und Harbord (1993) das Auktionsmarktmodell f¨ ur die Analyse strategischen Verhaltens der Unternehmen im Elektrizitätsmarkt von England und Wales entsprechend. Brunekreeft (2001) modelliert das 115

70

Die Ausprägung der kurzfristigen Elektrizitätsnachfrage folgt hier einer bestimmten Wahrscheinlichkeitsverteilung und ist preisunelastisch.

3.4 Spieltheoretische Modelle Unternehmensverhalten f¨ ur die Gebotserstellung mehrerer Kraftwerke in einem ähnlichen Auktionsmarktmodell als mehrfache, sequentielle Auktionen. Die bei der Diskussion der Supply-Functions-Modelle genannten Einschränkungen gelten auch f¨ ur die Anwendung der Auktionsmarktmodelle. So erschwert insbesondere die Schwierigkeit f¨ ur unterschiedliche strukturelle und institutionelle Marktbedingungen jeweils eindeutige Gleichgewichte zu berechnen die Quantifizierung der vorhandenen Marktmachtpotenziale. Neben den spezifischen Lösungsproblemen der SupplyFunctions- und Auktionsmarktmodelle besteht ein grundsätzliches methodisches Problem spieltheoretischer Modellansätze in der detaillierten Abbildung technischer Restriktionen in Elektrizitätsmärkten. Da die i. A. nicht-linearen Modelle im Rahmen der Marktmachtanalyse in erster Linie f¨ ur die Untersuchung des Marktverhaltens bei veränderten strukturellen und institutionellen Rahmenbedingungen entwickelt werden, lassen sich technische Restriktionen z. B. des optimalen Kraftwerkseinsatzes, wie sie im Zusammenhang mit der Nutzung linearer Optimierungsmodelle diskutiert wurden, nur sehr eingeschränkt erfassen. Trotz dieser Einschränkungen sind spieltheoretische Modelle gut geeignet sowohl die vorhandenen Marktmachtpotenziale in Elektrizitätsmärkten zu quantifizieren als auch die Effektivität unterschiedlicher wettbewerbspolitischer Maßnahmen zur Verbesserung der Marktergebnisse zu untersuchen. F¨ ur die Quantifizierung der im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt vorhandenen Marktmachtpotenziale der vier großen EVU wird im Folgenden ein mehrregionales zweistufiges Oligopolmodell vom Cournot-Nash-Typ entwickelt und angewendet.

71

4 Modell fu ¨ r den Großhandelsmarkt F¨ ur die vorliegende Analyse und Quantifizierung der Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt wird ein mehrregionales zweistufiges Oligopolmodell vom Cournot-Nash-Typ entwickelt und f¨ ur einen Test des Marktverhaltens angewendet. Mit der institutionellen Entwicklung der Großhandelsmärkte sowie der Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes haben sich die Anforderungen an die modellgest¨ utzte Marktmachtanalyse erhöht. Das hier entwickelte Oligopolmodell ermöglicht sowohl die Analyse der Zusammenhänge zwischen Spot- und Terminmarkt als auch des Einflusses des interregionalen Elektrizitätshandels auf die Marktmachtpotenziale großer Elektrizitätsversorgungsunternehmen in Deutschland. Das f¨ ur die Marktmachtanalyse entwickelte mehrregionale zweistufige Oligopolmodell wird zunächst in Kapitel 4.1 in seiner Grundstruktur dargestellt. In Kapitel 4.2 werden dann die Nachfrage- und in Kapitel 4.3 die Angebotsstrukturen detailliert beschrieben, bevor in Kapitel 4.4 auf die Abbildung des interregionalen Elektrizitätshandels eingegangen wird. Die Bedingungen f¨ ur die unternehmensindividuelle Gewinnmaximierung und die entsprechenden Marktgleichgewichte werden in Kapitel 4.5 abgeleitet.

4.1 Modellu ¨ berblick Das genutzte mehrregionale zweistufige Elektrizitätsmarktmodell bildet den deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt als ein Vier-Spieler-Oligopol mit Wettbewerbsrand ab, in dem die Elektrizitätsversorgungsunternehmen simultan ihren Gewinn im Rahmen eines zweistufigen Marktprozesses unter Ber¨ ucksichtigung gegebener Kapazitätsbeschränkun¨ gen auf Erzeugungs- und Ubertragungsebene maximieren.116 Auf der ersten Marktstufe, dem Terminmarkt entscheiden die Unternehmen u ¨ber die Absatzmenge, die sie u ¨ber Forward- bzw. Futureskontrakte zu einem späteren Zeitpunkt kaufen oder verkaufen wollen. Basierend auf der am Terminmarkt getroffenen Handelsentscheidung optimieren die Unternehmen auf der zweiten Marktstufe, dem Spotmarkt anschließend ihre phy116

Die Begriffe Elektrizitätsversorgungsunternehmen, Elektrizitätserzeugungsunternehmen und EVU beziehen sich im Folgenden immer auf Unternehmen mit eigenen Erzeugungskapazitäten, die diese Kapazitäten am Großhandelsmarkt anbieten. Die Begriffe werden synonym verwendet.

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4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt sische Angebotsmenge, um ihren Gewinn zu maximieren. F¨ ur den Großhandelsmarkt wird damit entsprechend der Cournot-Annahme von Mengenwettbewerb ausgegangen, bei dem die Angebots- bzw. Produktionsmengen mithin als strategische Variable zur Gewinnmaximierung eingesetzt werden. Um den Einfluss des interregionalen Elektrizitätshandels auf die Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht erfassen zu können, sind neben dem deutschen auch die Elektrizitätsgroßhandelsmärkte der benachbarten Länder, zu denen physische Transportverbindungen bestehen, explizit modelliert. Dabei sind die spezifischen Angebots- und Nachfragebedingungen, mit Ausnahme von Belgien und Luxemburg, die zu einer gemeinsamen Region aggregiert sind, länderspezifisch abgebildet. Da die Analyse der Marktmachtpotenziale auf die Preisbeeinflussungsmöglichkeiten der deutschen Elektrizitätsversorgungsunternehmen fokussiert, wird f¨ ur die benachbarten Länder vereinfachend von vollkommen wettbewerblichen Großhandelsmärkten ausgegangen. Die Abbildung des interregionalen Elektrizitätshandels ermöglicht insofern die Ber¨ ucksichtigung der durch Elektrizitätsimporte maximal zu erwartenden wettbewerbssteigernden Wirkungen in Deutschland. In Tabelle 4.1 sind die im Modell erfassten Elektrizitätsversorgungsunternehmen in Deutschland sowie die benachbarten Regionen zusammengestellt. Tabelle 4.1: Elektrizitätsversorgungsunternehmen und Regionen im Modell Modellregion bzw. EVU

Abk.

Modellregion

Abk.

Deutschland, mit: RWE Power AG E.ON Energie AG Vattenfall Europe AG EnBW AG Wettbewerbsrand Belgien/Luxemburg D¨ anemark

DE RWE E.ON Vattenfall EnBW Fringe BL DK

Polen ¨ Osterreich

PL AT FR NL SW CZ CH

Frankreich Niederlande Schweden Tschechische Republik Schweiz

Die einzelnen Regionen sind auf der Basis der existierenden grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten miteinander verbunden. Die Länder sind dabei als sogenannte Punktmärkte modelliert, bei denen keine weitere Regionalisierung der Angebots- und ¨ Nachfragebedingungen und damit auch keine weitere Detaillierung des Ubertragungsnetzes innerhalb eines Landes stattfindet. Auf die explizite Erfassung der physikalischen Lastfl¨ usse zwischen den einzelnen Netzknoten wird insofern ebenfalls verzichtet. Eine

74

4.1 Modell¨ uberblick geographische (a) und eine stilisierte (b) Darstellung der als Punktmärkte abgebildeten Modellregionen zeigt die Abbildung 4.1.

SW

DK

PL

NL

DE

CZ

BE/ LU

FR

(a) Abgebildete Regionen

CH

AT

(b) Stilisierte Darstellung

Abbildung 4.1: Abbildung der Modellregionen als Punktm¨ arkte

Zur Erfassung der saisonalen und tageszeitlichen Nachfrage- und Angebotsschwankungen werden im Modell drei Zeit- und zwei Lastsegmente differenziert. Die Unter¨ scheidung der Sommer-, Winter- und Ubergangsmonate sowie in jedem Zeitsegment der Peak- und Off-Peak-Stunden ermöglicht sowohl die Erfassung variierender Lastsituationen als auch variierender Angebotsbedingungen auf Grund schwankender Kraftwerksverf¨ ugbarkeiten. Die segmentspezifische regionale Elektrizitätsnachfrage ist auf der Basis preiselastischer Nachfragefunktionen modelliert. Tabelle 4.2 stellt die im Modell abgebildeten Zeit- und Lastsegmente dar. Tabelle 4.2: Zeit- und Lastsegmente im Modell Zeitsegment

Lastsegment

Sommer Winter ¨ Ubergang

Peak Off-Peak

75

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt Die vorhandenen Marktmachtpotenziale werden dann im Rahmen der Modellanalyse f¨ ur die verschiedenen Zeit- und Lastsegmente auf der Basis unterschiedlicher Annahmen u ¨ber die interregionalen Handelsmöglichkeiten sowie die Terminmarktstrategien quantifiziert. Hierzu werden einerseits unterschiedliche Ausbauszenarien der grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten und andererseits veränderte Terminmarktstrategien der Unternehmen angenommen.

4.2 Regionale Nachfragestrukturen Um die nachfrageseitigen Marktstrukturen im Modell abzubilden, werden im folgenden Kapitel 4.2.1 zunächst die Referenzmengen, die Referenzpreise und die Preiselastizität sowie f¨ ur die Erfassung der bestehenden Unsicherheiten die stochastische Windenergieeinspeisung f¨ ur die jeweiligen Nachfragesegmente bestimmt. In Kapitel 4.2.2 werden dann die Nachfragefunktionen mathematisch definiert.

4.2.1 Referenznachfrage Die Abbildung der Elektrizitätsnachfrage in den einzelnen Regionen orientiert sich einerseits an der saisonalen und tageszeitlichen Struktur des Lastverlaufs und andererseits an den an der European Energy Exchange handelbaren Produkten. Um die zeitlichen Nachfrageschwankungen und die damit verbundenen Unterschiede in den Systemgrenzpreisen zu erfassen, werden die Lastganglinien der zehn Modellregionen r ∈ Q insgesamt durch drei Zeitsegmente t ∈ T und zwei Lastsegmente l ∈ L diskret approximiert. Die saisonalen Schwankungen der Elektrizitätsnachfrage werden durch die Zeit-, die Laständerungen zwischen den Tages- und Nachtstunden durch die Lastsegmente erfasst. Die drei Zeitsegmente umfassen dabei jeweils vier Monate, wobei das Sommersegment die Monate Juni bis September, das Wintersegment die Monate Januar bis März sowie ¨ Dezember und das Ubergangssegment die Monate April und Mai sowie Oktober und November repräsentiert. Jedes dieser Zeitsegmente ist wiederum in die Peak- und OffPeak-Stunden unterteilt. Hierbei fallen die Stunden der Werktage zwischen 8:00 Uhr und 20:00 Uhr in das Peak-Load-Segment und die Stunden zwischen 0:00 Uhr und 8:00 Uhr sowie 20:00 Uhr und 24:00 Uhr der Werktage und zusätzlich 0:00 Uhr bis 24:00 Uhr an den Wochenenden in das Off-Peak-Load-Segment. Die Peak-Segmente repräsentieren jeweils 3 × 960 und die Off-Peak-Segmente jeweils 3 × 1960 Stunden eines Jahres. Tabelle 4.3 fasst die Definition der Zeit- und Lastsegmente zusammen. F¨ ur die Kalibrierung der Nachfragefunktionen in jeder Region und jedem Zeit- und Lastsegment werden einerseits die von der UCTE und Nord Pool bzw. Nordel in st¨ und-

76

4.2 Regionale Nachfragestrukturen Tabelle 4.3: Definition der Zeit- und Lastsegmente im Modell Zeitsegment Sommer Winter ¨ Ubergang

Monate 06, 07, 08, 09 01, 02, 03, 12 04, 05, 10, 11

Lastsegment Peak Off-Peak

Wochentage

Stunden

Mo - Fr Mo - Fr Sa - So

09-20 01-08/21-24 01-24

licher Auflösung f¨ ur den 3. Mittwoch sowie den darauf folgenden Samstag und Sonntag jedes Monats veröffentlichten Lastwerte und andererseits die st¨ undlichen Großhandelspreise der europäischen Elektrizitätsbörsen genutzt.117 Durch die Bestimmung von Referenzmengen und Referenzpreisen können dann in Verbindung mit Annahmen u ¨ber die Preiselastizität segment- und regionenspezifische Nachfragefunktionen abgeleitet werden. Referenzmengen ref F¨ ur die Berechnung der Referenznachfragemengen Dr,t,l f¨ ur die diskrete Approximation der regionalen Lastganglinien wird auf die Mittelwerte der st¨ undlichen Lastdaten zur¨ uck gegriffen. Die von der UCTE veröffentlichten Wochenendganglinien m¨ ussen dabei f¨ ur die Berechnung der Off-Peak-Segmente zunächst auf das Jahr 2005 skaliert werden, da sie in der Statistik ausschließlich f¨ ur das Jahr 2000 vorliegen. Es wird angenommen, dass sich die st¨ undliche Elektrizitätsnachfrage an den Wochenenden zwischen den Jahren 2000 und 2005 analog zur Nachfrageänderung in den Off-Peak-Stunden der Werktage des gleichen Zeitraums entwickelt hat, das Nachfrageprofil also unverändert geblieben ist.

Da die von der UCTE veröffentlichten Lastdaten in ihrer Stundensumme nicht der gesamten Elektrizitätsnachfrage entsprechen, sondern nur etwa 91 % der Netzlast repräsentieren, und dar¨ uber hinaus die Nutzung von Mittelwerten zu einer Unterschätzung der jährlichen Gesamtnachfrage f¨ uhrt, werden die im Modell genutzten lastbezogenen Referenzwerte auf die regionalen statistischen Energienachfragemengen skaliert.118 Die inländische Gesamtnachfrage in einer Region wird dann ausgehend von der Gesamterzeugung um den Außenhandel sowie die Pump- und Netzverluste korrigiert. Die skalierten 117

118

Da Schweden und D¨ anemark keine bzw. nur assoziierte Mitglieder der UCTE sind, werden f¨ ur die entsprechende Nachfragekalibrierung Informationen von Nord Pool genutzt. Vgl. zu den verwendeten Daten UCTE (2005) S. 150 ff. und die Daten bei UCTE (2007) und Nordel (2005) sowie die Preisangaben der europäischen Elektrizitätsbörsen. Vgl. zur Vorgehensweise bei der Skalierung st¨ undlicher Lastwerte auch Ellersdorfer et al. (2008b) S. 27 ff.

77

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt segmentspezifischen Referenzwerte f¨ ur die Kalibrierung der Nachfragefunktionen in den einzelnen Regionen berechnen sich zusammenfassen wie folgt: ref D r,t,l ref Dr,t,l Xrstat − (4.1) = Erq,ref + Irq,ref − Prstat − Nrstat ref hl D t∈T l∈L

r,t,l

q∈Q

q∈Q

ref den nicht skalierten Referenznachfragewerten auf Basis der Hierbei entspricht D r,t,l von der UCTE und Nord Pool bzw. Nordel veröffentlichten Lastwerte, Xrstat der statis tischen jährlichen Elektrizitätserzeugung, q Erq,ref den Exporten aus der Region r und q,ref den Importen in die Region r, wobei r und q mit r = q ∈ Q, die im Modell q Ir abgebildeten Regionen beschreiben. Prstat gibt die statistischen Pump- und Nrstat die statistischen Netzverluste wieder. Die Anzahl der Stunden jedes Lastsegments wird durch hl angegeben.119 Da u ¨ber den modellendogenen interregionalen Elektrizitätshandel ausschließlich die Handelsmengen innerhalb der Gruppe der Modellregionen abgebildet werden, m¨ ussen f¨ ur die Bestimmung der Referenznachfrage jeweils die Referenzexporte und Referenzimporte aus den statistischen Gesamtexport- (Erstat ) und Gesamtimportmengen (Irstat ) berechnet werden. F¨ ur die Referenzexporte gilt: Erq,ref = Erstat − Erp,ref (4.2) q∈Q

pQ

Entsprechend berechnen sich die Referenzimporte aus: Irq,ref = Irstat − Irp,ref q∈Q

(4.3)

pQ

Hierbei beschreibt p = r, q die nicht im Modell erfassten Regionen, zu denen Elektrizitätshandelsbeziehungen bestehen. ¨ Durch die Korrektur der modellendogenen Außenhandelsmengen wird eine Uberbzw. Unterschätzung der heimischen Nachfrage- und Erzeugungsverhältnisse bei der Referenzwertberechnung vermieden. Die außenhandelsbedingte Anpassung der Elektrizitätsnachfrage muss dabei f¨ ur die Länder Frankreich (FR), Dänemark (DK), Schweden ¨ (SW), Polen (PL), Tschechische Republik (CZ), Osterreich (AT) und Schweiz (CH) vorgenommen werden.120 F¨ ur die Berechnung der segmentspezifischen Referenznachfragewerte werden neben den jeweiligen Außenhandelsmengen auch die statistischen Pump- und Netzverluste ber¨ ucksichtigt. Die Verluste werden zunächst nachfrageseitig herausgerechnet, um sie dann 119 120

78

Vgl. IEA (2005a). Vgl. die Angaben zum Elektrizitätsaußenhandel bei Eurelectric (2005a) und UCTE (2007).

4.2 Regionale Nachfragestrukturen im Modell als Teil der endogenen Elektrizitätserzeugung zur Bedienung der Endnachfrage angebotsseitig zu ber¨ ucksichtigt. Dadurch werden die Pump- und Netzverluste bei den unterschiedlichen Nachfragebedingungen sowie den potenziellen verhaltensinduzierten Veränderungen der Angebotsmengen entsprechend ihres Anteils an der Elektrizitätserzeugung erfasst. Die Faktoren f¨ ur die Pumpverluste ξr und die Netzverluste ζr berechnen sich wie folgt. Ihre Werte sind in Tabelle 4.4 dargestellt.121 ξr =

Prstat Xrstat

(4.4)

ζr =

Nrstat Xrstat

(4.5)

und

Tabelle 4.4: Anteil der Pump- und Netzverluste an der regionalen Elektrizit¨ atserzeugung Kennzahl ξr ζr

Einheit

DE

FR

BL

NL

DK

SW

PL

CZ

AT

CH

% %

0,44 4,52

0,39 6,01

0,76 5,14

4,48

6,63

7,28

0,51 10,76

0,26 6,93

0,65 5,71

1,39 7,31

Das regionale Elektrizitätsangebot Sr,t,l in den einzelnen Zeit- und Lastsegmenten muss die zu bedienende Nachfrage Dr,t,l inklusive der Pump- und Netzverluste decken. Die Markträumungsbedingung f¨ ur die regionalen Elektrizitätmärkte in den einzelnen Zeit- und Lastsegmenten ist damit u ¨ber die folgende Gleichung ∀ r, t, l definiert: Sr,t,l (1 − ξr − ζr ) = Dr,t,l

(4.6)

Die Korrektur der statistischen Gesamtnachfragemengen in Bezug auf die modellexogenen Export- bzw. Importsalden sowie die Pump- und Netzverluste gewährleistet sowohl die vollständige Erfassung der jährlichen nachgefragten Energiemenge in den abgebildeten regionalen Elektrizitätsmärkten als auch die Beibehaltung des zeitlichen Lastprofils. Tabelle 4.5 stellt die im Modell verwendeten regionalen Referenzmengen in den Zeit- und Lastsegmenten zusammen. 121

F¨ ur die Berechnung der anteiligen Pumpverluste wird auf Grund fehlender Daten f¨ ur 2005 auf Angaben f¨ ur das Jahr 2003 zur¨ uck gegriffen. Vgl. IEA (2005b) und Eurelectric (2005b). Auf eine analoge Bilanzierung des Kraftwerkeigenverbrauchs wird hier verzichtet.

79

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt Tabelle 4.5: Regionale Referenznachfragemengen in den Zeit- und Lastsegmenten

Region DE FR BL NL DK SW PL CZ AT CH

Einheit MW MW MW MW MW MW MW MW MW MW

Sommer Peak Off-Peak

Winter Peak Off-Peak

¨ Ubergang Peak Off-Peak

68214 51693 10548 14164 3948 13138 12839 6979 7320 10419

74517 70908 12391 16097 4679 19181 15740 8779 10078 12459

70421 59433 11615 15225 4241 15854 14300 7966 7958 11477

53075 43622 8890 10796 2897 10942 10905 6017 5775 8599

61538 63925 10985 11655 3459 16554 13238 7801 8409 11031

55473 51509 10066 11338 3123 13563 12111 6850 6387 9550

Referenzpreise ref f¨ ur die Kalibrierung der Nachfragefunktionen werden als MitDie Referenzpreise Pr,t,l telwerte der st¨ undlichen Spotmarktpreise der verschiedenen europäischen Elektrizitätsbörsen berechnet. Sie sind f¨ ur die verschiedenen Nachfragesegmente in Tabelle 4.6 dargestellt (vgl. auch Tabelle 2.6 und Abbildung 2.10).

Mit der Bestimmung der Referenzmengen und Referenzpreise kann jetzt die Lage der Nachfragekurven fixiert werden. Da f¨ ur die Elektrizitätsnachfrage im Großhandelsmarkt eine gewisse Preisreagibilität angenommen werden kann, m¨ ussen zudem Annahmen zur Preiselastizität getroffen werden, um auch die Steigung der Nachfragekurven bestimmen zu können.

Preiselastizit¨ aten

Die Bestimmung der Preiselastizitäten εr,t,l f¨ ur die Parametrisierung der regionalen Nachfragekurven in den einzelnen Zeit- und Lastsegmenten orientiert sich an empirischen bzw. modellgest¨ utzten Untersuchungen sowie an den in der Literatur verwendeten

80

4.2 Regionale Nachfragestrukturen Tabelle 4.6: Regionale Referenzpreise in den Zeit- und Lastsegmenten

Regiona Einheit DE FR BL NL DK SW PL CZ AT CH a

b

e/MWh e/MWh e/MWh e/MWh e/MWh e/MWh e/MWh e/MWh e/MWh e/MWh

Sommer Peak Off-Peak 59,50 58,51 59,50 69,39 31,52 30,84 30,94 46,17 59,87 59,50

36,13 34,78 36,13 37,02 28,12 27,79 27,06 23,28 36,29 36,13

Winterb Peak Off-Peak 91,30 98,46 91,30 108,98 59,95 45,22 32,46 54,71 91,30 91,30

49,49 55,83 49,49 55,21 42,03 41,05 29,19 34,19 49,49 49,49

¨ Ubergang Peak Off-Peak 67,72 66,09 67,72 87,64 33,59 32,80 30,68 41,49 66,84 67,72

38,34 37,69 38,34 40,85 30,27 30,15 26,81 26,89 38,84 38,34

DE, BL und CH: EEX; FR: Powernext; NL: APX-NL; DK und SW: Nord Pool; PL: POLPX; CZ: OTE; AT: EXAA Dezember 2005 und Januar bis März 2006

Annahmen f¨ ur ähnliche Modelle.122 Formal lässt sich die Preiselastizität der Nachfrage analog zu Gl. (3.4) wie folgt beschreiben: εr,t,l =

∂Dr,t,l Pr,t,l ∂Pr,t,l Dr,t,l

(4.7)

wobei Dr,t,l die preisabhängige regionale Elektrizitätsnachfrage und Pr,t,l die regionalen Marktpreise in den einzelnen Zeit- bzw. Lastsegmenten darstellt. Vor dem Hintergrund des betrachteten Analysezeitraums, der in den definierten Zeitsegmenten jeweils vier Monate umfasst und damit nur eine kurzfristige Reaktion der Elektrizitätsnachfrage auf Preisänderungen zulässt, ist von einer eher geringen Preiselastizität der Nachfrage auszugehen. In einer Untersuchung f¨ ur den norwegischen Elektrizitätsmarkt werden auf der Basis wöchentlicher Preis- und Mengendaten Preiselastizitäten von etwa −0, 05 bis −0, 35 ermittelt.123 Die Anpassung der Elektrizitätsnachfrage an sich ändernde Großhandelspreise kann in einem kurzfristigen Zeithorizont z. B. mit der Verschiebung der Nachfrage von Starklast- (Peak) in Schwachlaststunden (Off-Peak) sowie die anwendungsbezogene Substitution elektrischer Energie durch andere Energie122

123

Vgl. zu empirischen Untersuchungen der Preiselastizitäten z. B. Johnsen (2001) und NIEIR (2002). Angaben zu den verwendeten Preiselastizitäten in Oligopolmodellen finden sich u. v. a. bei Bushnell et al. (1999a), Borenstein und Bushnell (1999), Andersson und Bergman (1995) und Bushnell et al. (1999b). Vgl. dazu auch die in Kapitel 3.4 angegebene Literatur. Vgl. Johnsen (2001) S. 242.

81

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt träger (z. B. Erdgas) erklärt werden. Die technischen Substitutionsmöglichkeiten sind kurzfristigt allerdings sehr beschränkt.124 Preiselastizitäten f¨ ur längere Zeithorizonte von 10 bis 20 Jahren, die z. B. f¨ ur verschiedene regionale amerikanische Elektrizitätsmärkte ermittelt wurden, liegen zwischen −0, 29 und −0, 38. F¨ ur diese Zeithorizonte kann davon ausgegangen werden, dass sich die Elektrizitätsnachfrage u ¨ber eine Veränderung der Ausstattung mit elektrischen Geräten an sich ändernde Preise anpasst. Grundsätzlich lässt sich sagen, dass die Preiselastizität der Nachfrage mit abnehmendem Zeithorizont sinkt und vor dem Hintergrund der besonderen Bedingungen in Elektrizitätsmärkten in einer sehr kurzfristigen, z. B. st¨ undlichen Betrachtung u. U. sogar von einer vollkommen preisunelastischen Nachfrage ausgegangen werden kann. F¨ ur die Modellanalyse wird dennoch im Rahmen der Jahresbetrachtung von einer geringen Preiselastizität ausgegangen. Tabelle 4.7 gibt die getroffenen Annahmen zu den Preiselastizitäten wieder. Tabelle 4.7: Annahmen zu den Preiselastizitäten der Elektrizit¨ atsnachfrage Zeitsegment Sommer Winter ¨ Ubergang

Einheit

Peak

Off-Peak

-

−0, 20 −0, 20 −0, 20

−0, 25 −0, 25 −0, 25

Es wird angenommen, dass die Preiselastizitäten in den Starklastzeiten im Vergleich zu den Schwachlastzeiten etwas geringer sind, sich aber zwischen den Zeitsegmenten nicht unterscheiden. Auf eine mögliche regionale Differenzierung der Preiselastizitäten in Europa wird auf Grund fehlender Daten zudem verzichtet. Es sei allerdings hier bereits betont, dass die Annahmen u ¨ber die Preiselastizität der Nachfrage bei der Anwendung von Oligopolmodellen erheblichen Einfluss auf die Modellergebnisse und damit die Quantifizierung der Marktmachtpotenziale haben. Je geringer die Preiselastizitäten angenommen werden, desto schwächer reagiert die Nachfrage mit Mengenänderungen und desto stärker sind die zu erwartenden Preissteigerungen bei einer verhaltensbedingten Verknappung der Angebotsmengen.125 124

125

82

Eine zeitliche Verschiebung der Elektrizitätsnachfrage lässt sich z. B. durch die Nutzung von Speichern oder die Veränderung von Produktionsabläufen realisieren. Anwendungsbezogene Substitutionsmöglichkeiten f¨ ur die Wärmeerzeugung bestehen z. B. zwischen Elektrizität, Erdgas und Heizöl. Auf diesen Aspekt wird bei der Modellanwendung in Kapitel 5 noch gesondert eingegangen.

4.2 Regionale Nachfragestrukturen Stochastische Windenergieeinspeisung Mit der Entwicklung der installierten Windkonverterleistung in Deutschland, die zwischen 1995 und 2005 von etwa 1,1 GW auf etwa 18,4 GW zugenommen hat, ist auch der stochastische Anteil der Elektrizitätserzeugung aus Windenergie am deutschen Nettoverbrauch gestiegen. Die Windenergie hat damit den mit Abstand größten Anteil an den durch verf¨ ugbarkeitsbedingte Schwankungen gekennzeichneten Erzeugungsoptionen aus erneuerbaren Energieträgern.126 Auf Grund der vernachlässigbaren variablen Erzeugungskosten und der bestehenden Abnahmeverpflichtung kann davon ausgegangen werden, dass bei entsprechendem Energiedargebot die gesamte Erzeugungsmenge aus erneuerbaren Energieträgern in das Versorgungssystem eingespeist wird und zur Bedienung der Nachfrage beiträgt. Da bei der Modellierung darauf verzichtet wird die Windenergieeinspeisung als Teil der Angebotskurve explizit zu erfassen, wird sie in Deutschland nachfrageseitig als stochastischer Anteil von der Last abgezogen.127 Die Elektrizitätserzeugung auf der Basis erneuerbarer Energieträger wird in den u ¨brigen Modellregionen analog zu den konventionellen Technologien angebotsseitig erfasst. Dabei wird f¨ ur das benachbarte Ausland vereinfachend angenommen, dass z. B. die Wind- oder Solarenergieeinspeisung deterministisch bekannt ist und entsprechend ihrer jeweiligen Verf¨ ugbarkeit mit ihren variablen Erzeugungkosten im Versorgungssystem eingesetzt werden kann. Die Modellierung der stochastischen Windenergieeinspeisung basiert auf der Verteilung der gemessenen Windgeschwindigkeiten zwischen 2000 und 2002 vor dem Hintergrund der Ende 2005 installierten Windenergiekapazitäten. Ausgangspunkt f¨ ur die Abbildung der Windenergieeinspeisung sind die st¨ undlichen Mittelwerte der Windgeschwindigkeiten, die an zehn verschiedenen Messstationen in Deutschland ermittelt wurden.128 Die gemessenen Windgeschwindigkeiten können dann unter Ber¨ ucksichtigung u. a. der Konverterhöhe, der Bodenbeschaffenheit und des Anlagendesigns mit Hilfe der Konverterkennlinien in elektrische Leistung umgerechnet werden.129 Durch die Nutzung der 126

127

128

129

Zwar ist der Anteil der Wasserkraft am Nettoverbrauch wesentlich höher, da allerdings der Anteil der kurzfristig z. B. tageszeitlich schwankenden Kapazitäten relativ gering ist, ist diese Erzeugung besser prognostizierbar. Vgl. auch Tabelle 2.1. Auf Aspekte wie Abnahmeverpflichtung, Einspeiseverg¨ utung z. B. durch das deutsche EEG sowie andere Fördermechanismen f¨ ur erneuerbare Energieträger wird in diesem Zusammenhang nicht eingegangen. Die Windgeschwindigkeitsdaten basieren auf Messungen des Deutschen Wetterdienstes und liegen dem IER zur wissenschaftlichen Nutzung vor. Die hier verwendete Methode zur Umrechnung der Windgeschwindigkeiten in elektrische Windenergieeinspeisung, die sogenannten Wind Power Curves, wurde im Rahmen des von der Europäischen

83

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt st¨ undlichen Windgeschwindigkeitsdaten der Jahre 2000 bis 2002 wird gewährleistet, dass ein repräsentatives Profil unterschiedlich guter Windjahre vorliegt. Abbildung 4.2 zeigt die Ganglinie der so berechneten Windenergieeinspeisung in Deutschland.

Windenergieeinspeisung [MW]

20000

16000

12000

8000

4000

0 1

4760

735

5494

1493

6252

Stunden

Abbildung 4.2: Berechnete Ganglinie der st¨ undlichen Windenergieeinspeisung in Deutschland

Die zeitliche Verteilung der Windenergieeinspeisung in Deutschland ist durch starke Schwankungen gekennzeichnet, wobei sich sowohl saisonale als auch tageszeitliche Unterschiede beobachten lassen. So ist die eingespeiste Windleistung in den Wintermonaten höher als im Rest des Jahres. Gleiches gilt f¨ ur die Tagesstunden gegen¨ uber den Nachtstunden. Die unterschiedliche Windenergieeinspeisung zeigt eine ungleichmäßige Häufigkeitsverteilung, wobei Leistungswerte bis z. B. 4000 MW sehr viel häufiger sind als Leistungsspitzen mit Werten von etwa 15000 bis 17000 MW. Bei einer installierten Windkonverterleistung von 18,4 GW kommt es damit in Deutschland nur selten zu einer hohen Gesamtauslastung der räumlich verteilten Anlagen. Um die saisonalen und Tageszeitlichen Schwankungen des Windenergiedargebots im Modell zu erfassen, wird die Verteilung der berechneten Windenergieeinspeisewerte in jedem der Zeit- und Lastsegmente ber¨ ucksichtigt. Es werden f¨ ur jedes der Zeit- und Lastsegmente vereinfachend f¨ unf diskrete Windszenarien ψt,l,s mit s ∈ S angenommen, Union geförderten Projektes WILMAR entwickelt. Vgl. dazu insbesondere Norgard und Holttinen (2004).

84

4.2 Regionale Nachfragestrukturen die mit ihrer Eintrittswahrscheinlichkeit t,l,s in die Nachfragekurven eingehen.130 In Tabelle 4.8 ist die diskrete Häufigkeitsverteilung der Windszenarien in den Zeit- und Lastsegmenten dargestellt. Da die stochastische Windenergieeinspeisung nachfrageseiTabelle 4.8: H¨ aufigkeitsverteilung der berechneten Windenergieeinspeisung in den Zeit- und Lastsegmenten in Deutschland

Szenario

Kennzahla,b




S1

ψt,l,s t,l,s

1351 83,46

1204 87,65

1570 62,56

1502 66,72

1499 80,28

1411 83,21

S2

ψt,l,s t,l,s

5517 15,48

5368 10,98

5820 19,25

5818 20,28

5536 15,60

5436 13,83

S3

ψt,l,s t,l,s

9242 1,06

9459 1,36

9759 12,53

9906 8,87

9179 3,58

9557 2,36

S4

ψt,l,s t,l,s

-

12166 0,02

13730 5,23

13914 3,69

13805 0,53

13764 0,55

S5

ψt,l,s t,l,s

-

-

16492 0,42

16343 0,44

-

16380 0,05

a b

Angaben der Klassenmittelwerte in MW, Klassenbreite 4000 MW Angaben der Eintrittswahrscheinlichkeit in %

tig abgebildet ist, sehen sich die Unternehmen einer unsicheren Elektrizitätsnachfrage und damit einem unsicheren Marktpreis gegen¨ uber, weshalb sie in Abhängigkeit ihrer Risikoneigung am Spot- und Terminmarkt Entscheidungen unter Unsicherheit treffen m¨ ussen. Bei der Modellanwendung wird neben der stochastischen Abbildung der Windenergieeinspeisung zunächst auch von einem deterministischen Verlauf des Winddargebots ausgegangen. Hierzu wird der Erwartungswert der segmentspezifischen Windenergieer zeugung μt,l = 5s=1 t,l,s ψt,l,s berechnet und als deterministisch bekannte Einspeisung zur Deckung der Nachfrage angenommen. Die Erwartungswerte der Windenergieeinspeisung in den Zeit- und Lastsegmenten sind in Tabelle 4.9 angegeben. Mit der Parametrisierung der Referenzmengen und Referenzpreise sowie der Preiselastizitäten und der 130

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung der stochastischen Windenergieeinspeisung lässt sich im Allgemeinen gut mit Hilfe einer Weibull-Verteilung abbilden. Vgl. dazu z. B. Ramirez und Carta (2005) und Pallabazzer (2004).

85

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt stochastischen Windenergieeinspeisung lassen sich jetzt die regionalen Nachfragekurven definieren. Tabelle 4.9: Erwartungswerte der Windenergieeinspeisung in den Zeit- und Lastsegmenten in Deutschland Zeitsegment Sommer Winter ¨ Ubergang

Einheit

Peak

Off-Peak

MW MW MW

2079 4107 2473

1845 3997 2279

4.2.2 Nachfragefunktionen Grundsätzlich lassen sich unterschiedliche Funktionstypen f¨ ur die Modellierung der Elektrizitätsnachfrage verwenden. Unter der Annahme, dass sich die Nachfrage bei Preisänderungen in Abhängigkeit des Preisniveaus unterschiedlich stark verändert, werden häufig lineare Nachfragekurven genutzt. Lässt sich die Preisreagibilität dagegen besser mit einer Nachfragekurve beschreiben, bei der die prozentualen Nachfragereaktionen bei Preisänderungen unabhängig vom Preisniveau konstant bleiben, werden isoelastische Nachfragekurven verwendet. Die Nutzung unterschiedlicher Nachfragefunktionen f¨ ur die Modellierung oligopolistischer Elektrizitätsmärkte kann dabei erhebliche Auswirkungen auf die Quantifizierung der Marktmachtpotenziale haben.131 Die funktionale Beschreibung der Nachfragereaktionen bei Preisänderungen, z. B. als Folge marktmachtbedingter Angebotsverknappung der Erzeugungsunternehmen, ist f¨ ur die Modellanalyse von besonderer Bedeutung. Die Verwendung von linearen Nachfragefunktionen f¨ uhrt in Oligopolmodellen bei gegebener Preiselastizität im Ausgangsgleichgewicht i. A. zu stärkeren Mengenreaktionen als sie bei Verwendung isoelastischer Nachfragefunktionen zu beobachten sind. Da bei linearen Nachfragefunktionen die Preiselastizität mit steigendem Preisniveau zunimmt, kommt es bei Preisänderungen im Bereich hoher Preise zu größeren Mengenveränderungen als im Bereich niedriger Preise. Dieses Verhalten kann f¨ ur die Nachfrage nach verschiedenen Verbrauchsg¨ utern beobachtet werden. Wird dagegen f¨ ur die Modellierung der Elektrizitätsnachfrage von einer konstanten Preiselastizität u ¨ber den gesamten Nachfragebereich ausgegangen, so werden bei der Nutzung isoelastischer Nachfragefunktion die Preisreaktionen bei verändertem Unternehmensverhalten u. U. u ¨berschätzt. 131

86

Vgl. zu den mit der Nutzung unterschiedlicher Funktionstypen verbundenen Auswirkungen auf die Modellergebnisse z. B. Ellersdorfer (2007a).

4.2 Regionale Nachfragestrukturen F¨ ur die vorliegende Modellanalyse der Marktmachtpotenziale werden im Folgenden lineare Nachfragefunktionen genutzt, da einerseits davon ausgegangen werden kann, dass die Mengenreaktionen bei steigendem Preisniveau auf Grund der verstärkten Ausnutzung von Substitutionsmöglichkeiten zunehmen und andererseits lineare Nachfragefunktionen bei der Berechnung der Marktgleichgewichte mathematisch besser handhabbar sind. Mit der Markträumungsbedingung aus Gl. (4.6) lassen sich unter Vernachlässigung der Pumpverluste ξr und Netzverluste ζr die im Modell verwendeten Nachfragefunktionen Sr,t,l,s (Pr,t,l,s) : R+ → R+ f¨ ur die einzelnen Zeit- und Lastsegmente formal wie folgt beschreiben. F¨ ur die linearen Nachfragefunktionen gilt ∀ r, t, l, s: Sr,t,l,s (Pr,t,l,s ) =

1 (ar,t,l − Pr,t,l,s )) − ψt,l,s br,t,l

(4.8)

Die inversen Nachfragefunktionen Pr,t,l,s (Sr,t,l,s ) : R+ → R+ sind definiert als: Pr,t,l,s (Sr,t,l,s ) = ar,t,l − br,t,l (Sr,t,l,s + ψt,l,s )

(4.9)

Auf der Basis der Preis-Mengen-Paare sowie der dabei angenommenen Preiselastizität im Referenzgleichgewicht berechnen sich die Funktionsparameter ar,t,l und br,t,l , f¨ ur die vereinfachend angenommen wird dass sie szenariounabhängig sind, ∀ r, t, l nach: ref ref ar,t,l = Pr,t,l + br,t,l Dr,t,l + μt,l

(4.10)

und br,t,l =

1 εref r,t,l

P ref ref r,t,l Dr,t,l + μt,l

(4.11)

F¨ ur den Fall des angenommenen deterministischen Verlaufs der Windenergieeinspeisung in Deutschland wird der Term ψt,l,s in den Gl. (4.8) und Gl. (4.9) entsprechend des Erwartungswertes der Windenergieerzeugung μt,l geändert. Damit sind die Nachfragefunktionen nicht mehr u ¨ber die Windenergieszenarien s definiert und es gilt ∀ r, t, l: Pr,t,l (Sr,t,l ) = ar,t,l − br,t,l (Sr,t,l + μt,l )

(4.12)

¨ Uber die Definition der Nachfragefunktionen in den einzelnen Zeit- und Lastsegmenten lassen sich jetzt die nachfrageseitigen Mengen- und Preisreaktionen in den regionalen ¨ Elektrizitätsmärkten quantifizieren, die mit verhaltensinduzierten Anderungen der Angebotsmenge verbunden sind. Auf die Abbildung der regionalen Angebotsstrukturen wird im Folgenden eingegangen.

87

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt

4.3 Regionale Angebotsstrukturen Die Abbildung der regionalen Angebotsstrukturen als Grundlage f¨ ur die Quantifizierung der vorhandenen Marktmachtpotenziale basiert auf der technologischen und ökonomischen Beschreibung der länderspezifischen Kraftwerksportfolios unter Ber¨ ucksichtigung der bestehenden erzeugerseitigen Kapitalverflechtungen der Unternehmen im deutschen Elektrizitätsmarkt im Jahr 2005. In Kapitel 4.3.1 wird die Vorgehensweise f¨ ur die Zurechnung der in Kapitel 2.3.1 beschrieben Kapitalverflechtungen der deutschen Erzeugungsunternehmen dargestellt, um auf dieser Basis in Kapitel 4.3.2 die relevanten Spieler und den Wettbewerbsrand in Deutschland zu identifizieren. Die aggregierten Erzeugungskapazitäten in den europäischen Nachbarländern werden in Kapitel 4.3.3 beschrieben. In Kapitel 4.3.4 werden anschließend die Angebots- bzw. Grenzerzeugungskostenkurven abgeleitet.

4.3.1 Methoden der Kapazit¨ atszurechnung Die Kapitalverflechtungen im deutschen Elektrizitätssektor sind durch eine Vielzahl gegenseitiger horizontaler und vertikaler Unternehmensbeteiligungen gekennzeichnet. Da angenommen werden kann, dass sich strategisches Verhalten der deutschen EVU auf Großhandelsebene in der Steuerung der Erzeugungs- und damit der Angebotsmenge wider spiegelt, sind f¨ ur die Herausbildung von Marktmachtpotenzialen die u ¨ber horizontale Unternehmensbeteiligungen bzw. -akquisitionen kontrollierten Anteile an der inländischen Erzeugungskapazität von entscheidender Bedeutung. Kapitalverflechtungen der Unternehmen in vertikaler Richtung, d. h. die Beteiligungen eines Erzeugungsunternehmens an Regionalversorgern und Stadtwerken, die u ¨ber keine eigenen Erzeugungskapazitäten verf¨ ugen, spielen ebenso wie die Beteiligungen an Unternehmen im Bereich der Brennstoffbereitstellung f¨ ur die vorliegende Analyse keine Rolle. F¨ ur die Zuordnung der strategisch kontrollierten Kraftwerkskapazitäten auf die einzelnen EVU werden zunächst die Versorgungsunternehmen mit signifikanter Eigenerzeugung identifiziert, wobei ausgehend von den etwa 500 nationalen EVU mit eigenen Kraftwerken etwa 100 Unternehmen u ¨ber Erzeugungskapazitäten nennenswerter Größe verf¨ ugen. Von diesen Unternehmen u ¨bernehmen wiederum einige ausschließlich den operativen Betrieb der Kraftwerke, ohne ihrerseits am Kapital dieser Erzeugungsanlagen beteiligt zu sein. Im hier betrachteten Zusammenhang stellen diese Unternehmen keine eigenständigen EVU dar.132 132

88

So werden einige der Gemeinschaftskraftwerke von eigenständigen Kraftwerksbetreibergesellschaften gef¨ uhrt.

4.3 Regionale Angebotsstrukturen Auf der Grundlage von Geschäftsberichten und Angaben in den Internetauftritten der Unternehmen, Statistiken der Verbände und anderen Untersuchungen u ¨ber die Beteiligungsstrukturen sowie unter Zuhilfenahme der vorhandenen Informationen u ¨ber die einzelnen Kraftwerksstandorte werden dann die zwischen den Unternehmen bestehenden Kapitalverflechtungen analysiert.133 Vor dem Hintergrund der historisch gewachsenen Angebotsstrukturen im deutschen Elektrizitätsmarkt erstrecken sich die Kapitalverflechtungen teilweise u ¨ber mehrere Beteiligungsebenen, wodurch ihre Analyse erheblich erschwert wird. Zudem befinden sich der deutsche wie auch der europäische Elektrizitätsmarkt seit der Liberalisierung in einem dynamischen Veränderungsprozess, weshalb sich die nationale aber auch internationale Kapitalverflechtungsstruktur ständig ändert. Auf der Basis der vorhandenen Informationen wird f¨ ur die Modellanalyse im Folgenden die in Kapitel 2.3.1 exemplarisch beschriebene Struktur der erzeugerseitigen Kapitalbeteiligungen Ende des Jahres 2005 zu Grunde gelegt, wobei die bestehenden direkten und indirekten Kapitalverflechtungen teilweise bis auf die dritte Beteiligungsebene ber¨ ucksichtigt werden. Liegt eine vollständige Beschreibung der bestehenden Kapitalbeteiligungsstruktur der Unternehmen mit Eigenerzeugung vor, lassen sich drei unterschiedliche Vorgehensweisen f¨ ur die Zurechnung der strategisch kontrollierten Erzeugungskapazitäten unterscheiden. Eigenkapazit¨ aten und Gemeinschaftskraftwerke: Wird die Zurechnung auf die eigenen Erzeugungskapazitäten sowie die Kapazitätensanteile an den Gemeinschaftskraftwerken beschränkt, so lassen sich zwar alle Unternehmen mit Eigenerzeugung im deutschen Elektrizitätsmarkt identifizieren, das strategische Potenzial der EVU, das u ¨ber Beteiligungen an anderen Erzeugungsunternehmen besteht, wird bei dieser Vorgehensweise allerdings systematisch unterschätzt. Beherrschung u ¨ ber Mehrheitsbeteiligungen: Werden die Kraftwerkskapazitäten einem EVU bei einer Beteiligung von mehr als 50 % in voller Höhe zugerechnet, lässt sich das strategische Potenzial auf Grund der möglichen strategischen Kontrolle durch das Mehrheitsunternehmen richtig erfassen. Das ökonomische Ergebnis wird hier allerdings u ¨berschätzt, da Kosten, Umsatz und Gewinn immer nur entsprechend der jeweiligen Kapitalbeteiligungen realisiert werden können. Bei der Modellanalyse m¨ ussen daher Kosten, Umsatz und Gewinn nachträglich zugerechnet werden. 133

Vgl. z. B. Drasdo und Drillisch (1998), Klatt et al. (1999), Meller et al. (2004), Meller et al. (2005), die Internetauftritte der EVU sowie die Literaturangaben in Kapitel 2.3.

89

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt Durchgerechnete Kapitalbeteiligungen: Werden die strategisch kontrollierten Erzeugungskapazitäten entsprechend der jeweils bestehenden Kapitalbeteiligungen zugerechnet, d. h. setzen sich die Kraftwerksportfolios der Unternehmen aus den eigenen und den u ¨ber die Kapitalverflechtungen zugerechneten Kapazitäten zusammen, lässt sich das ökonomische Ergebnis in Bezug auf Kosten, Umsatz und Gewinn richtig erfassen. Das strategische Potenzial wird aber wie bei der ersten Vorgehensweise auch hier teilweise unterschätzt, da bei bestehenden Mehrheitsbeteiligungen u. U. eine strategische Kontrolle der gesamten Kraftwerksleistung möglich ist. Die Zurechnung der strategisch kontrollierten Erzeugungskapazitäten auf die f¨ ur die Analyse der Marktmachtpotenziale relevanten Unternehmen basiert auf der Vorgehensweise der durchgerechneten horizontalen Kapitalverflechtungen. Trotz der geringf¨ ugigen Unterschätzung der strategischen Einflussmöglichkeiten auf die Gesamtkapazität der Unternehmen, an denen Mehrheitsbeteiligungen bestehen, bildet diese Vorgehensweise die bestehenden Eigentumsverhältnisse und die dar¨ uber effektiv strategisch einsetzbaren Erzeugungskapazitäten der relevanten EVU angemessen ab. Dar¨ uber hinaus wird das wirtschaftliche Ergebnis in Bezug auf Umsatz, Kosten und Gewinn bzw. Deckungsspanne richtig erfasst, ohne dessen Zurechnung nachträglich vornehmen zu m¨ ussen. Die dritte Vorgehensweise folgt zudem der von den EVU in ihren Geschäftsberichten vorgenommenen Berechnung der eigenen Erzeugungskapazität. Auf eine Ber¨ ucksichtigung der Gesamtkapazitäten bei Mehrheitsbeteiligungen kann dagegen verzichtet werden, da einerseits nur geringe Erzeugungskapazitäten relativ kleiner EVU zusätzlich erfasst werden und sich andererseits die strategische Ausrichtung, z. B. der Betreibergesellschaften von Gemeinschaftskraftwerken, an denen mehrere der großen deutschen EVU beteiligt sind, voraussichtlich nicht durch ein einzelnes dieser Unternehmen festlegen lässt.134 Im Folgenden wird auf die f¨ ur die Modellanalyse relevanten Unternehmen und die von ihnen kontrollierten Erzeugungskapazitäten näher eingegangen.

4.3.2 Relevante Spieler und Wettbewerbsrand in Deutschland Als relevante Spieler auf dem deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt werden in Bezug auf die vorhandenen Marktmachtpotenziale alle Unternehmen ber¨ ucksichtigt, bei denen davon ausgegangen werden kann, dass sie u ¨ber ihren erzeugerseitigen Marktanteil potenziell in der Lage sind die Marktergebnisse durch entsprechendes Verhalten zu beeinflussen. 134

90

F¨ ur einen Vergleich der drei Vorgehensweisen bei der Kapazitätszurechnung, vgl. Ellersdorfer et al. (2001) S. 80 ff.

4.3 Regionale Angebotsstrukturen Auf Grund der bestehenden erzeugerseitigen Größenverhältnisse im deutschen Elektrizitätsmarkt, die bereits in Tabelle 2.8 auf der Grundlage der Marktanteile beschrieben wurden, kann die unternehmensindividuelle Abbildung der relevanten Spieler i ∈ O ⊆ I auf RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG beschränkt werden. Die restlichen Erzeugungskapazitäten im deutschen Elektrizitätsmarkt werden im Wettbewerbsrand (Fringe) zusammengefasst. F¨ ur Unternehmen wie beispielsweise die Stadtwerke M¨ unchen GmbH oder die Deutsche Essent GmbH, wird davon ausgegangen, dass sie auf der Basis ihrer im Vergleich zur Oligopolgruppe geringen Erzeugungskapazitäten als Teil des Wettbewerbsrandes keine Möglichkeiten zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht haben. Die Größenverhältnisse der vier im Modell abgebildeten Oligopolunternehmen werden im Folgenden zusätzlich anhand einiger Kennzahlen skizziert. Hierzu wird einerseits auf die im Jahr 2005 realisierten Elektrizitätserzeugungs- und Absatzmengen und andererseits auf die Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization (EBITDA) eingegangen. Die EBITDA, lässt sich als realisierte Deckungsspanne interpretieren, die auch bei der Modellanwendung zur Bewertung des jeweiligen Unternehmensverhaltens als eine wichtige Kennzahl genutzt wird. RWE Power AG betreibt als Tochterunternehmen der RWE AG die gesamten konventionellen Erzeugungsanlagen sowie die Kernkraftwerke und die Erzeugungskapazitäten auf Basis regenerativer Energiequellen. Bei der Berechnung der kontrollierten Kraftwerkskapazitäten sind der RWE Power AG auch die deutschen Erzeugungsanlagen der RWE Energy AG, die im RWE-Konzern die nationalen und internationalen Regionalunternehmen f¨ uhrt, zugerechnet. Die folgende Tabelle ¨ gibt einen Uberblick u ¨ber ausgewählte elektrizitätsbezogene Kennzahlen der RWE Power AG. Erzeugung und Absatz beziehen sich dabei nur auf KontinentaleuroTabelle 4.10: Kennzahlen der RWE Power AG, 2005 Kennzahl

Einheit

Wert

Erzeugung Absatz EBITDA

TWh TWh Mio. e

186 244 4588

pa ohne Großbritannien. EBITDA beinhaltet die nationalen und internationalen Teile der RWE Energy AG sowie den Elektrizitätsgroßhandel. Werden die EBITDA ausschließlich auf Grundlage der Elektrizitätserzeugung der RWE Power AG berechnet, so reduziert sich der Wert auf 2158 Mio. e.

91

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt E.ON Energie AG betreibt als Tochterunternehmen der E.ON AG die gesamten Kraftwerkskapazitäten im Konzern. Die verschiedenen Teile des Erzeugungsportfolios sowie die nationalen und internationalen Regionalunternehmen werden dabei wiederum von unterschiedlichen Gesellschaften, wie der E.ON Kraftwerke GmbH, der E.ON Kernkraft GmbH und der E.ON Wasserkraft GmbH sowie der E.ON Bayern GmbH und der E.ON Th¨ uringer Energie AG, kontrolliert. Die folgende ¨ Tabelle gibt einen Uberblick u ber ausgewählte elektrizitätsbezogene Kennzahlen ¨ der E.ON Energie AG. Erzeugung und Absatz beziehen sich auch hier auf KonTabelle 4.11: Kennzahlen der E.ON Energie AG, 2005 Kennzahl

Einheit

Wert


TWh TWh Mio. e

141 254 4763

tinentaleuropa ohne Großbritannien. Die EBITDA beinhalten das Ergebnis des Elektrizitätsgroßhandels. Der Unternehmenserfolg der E.ON Ruhrgas AG ist hier nicht ber¨ ucksichtigt, da die E.ON Ruhrgas AG nicht zur E.ON Energie AG gehört. Vattenfall Europe AG ist der deutsche Teil des schwedischen Vattenfall Konzerns. Vattenfall Europe AG betreibt u. a. die ostdeutschen Braunkohlekraftwerke der ehemaligen VEAG und hat u ¨ber die Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen z. B. in Hamburg und Berlin einen wesentlichen Anteil an der deutschen Fernwärmeversorgung. Auch bei der Vattenfall Europe AG sind die verschiedenen Teile des Erzeugungsportfolios in unterschiedlichen Gesellschaften, wie z. B. der Vattenfall Europe Generation AG & Co. KG und der Vattenfall Europe Nuclear Energy GmbH, organisiert. Im Vergleich zur RWE Power AG und der E.ON Energie AG bestehen nur wenige Beteiligungen an Regionalversorgern und Stadtwerken. Die folgende ¨ Tabelle gibt einen Uberblick u ¨ber ausgewählte elektrizitätsbezogene Kennzahlen der Vattenfall Europe AG. Die Elektrizitätserzeugung bzw. der -absatz des gesamTabelle 4.12: Kennzahlen der Vattenfall Europe AG, 2005

92

Kennzahl

Einheit

Wert


TWh TWh Mio. e

76 173 2117

4.3 Regionale Angebotsstrukturen ten Vattenfall Konzerns inklusive Skandinavien und Polen beträgt im Jahr 2005 169 TWh bzw. 200 TWh. Die EBITDA belaufen sich dabei auf 4511 Mio. e. EnBW AG ist das viert größte Erzeugungsunternehmen im deutschen Elektrizitätsmarkt, das wiederum zu 45,01 % zum französischen Elektrizitätsversorger Electricité de France (EdF) gehört. Die Kraftwerkskapazitäten werden im EnBWKonzern u ¨berwiegend von der EnBW Kraftwerke AG betrieben. Wie bei der Vattenfall Europe AG bestehen im Vergleich zu den beiden größten Unternehmen RWE AG und E.ON AG nur wenige Beteiligungen an Regionalversorgern und ¨ Stadtwerken. Die folgende Tabelle gibt einen Uberblick u ¨ber ausgewählte elektrizitätsbezogene Kennzahlen der EnBW AG. Die Elektrizitätserzeugung beinhaltet Tabelle 4.13: Kennzahlen der EnBW AG, 2005 Kennzahl

Einheit

Wert


TWh TWh Mio. e

74 107 1780

dabei die Bez¨ uge u ¨ber langfristige Lieferverträge. Hierbei sind insbesondere Lieferungen französischer Kernkraftwerke sowie Bez¨ uge aus österreichischen Wasserkraftwerken zu nennen. Fringe fasst alle Unternehmen bzw. Unternehmensteile mit eigenen Erzeugungsanlagen im Wettbewerbsrand zusammen, an denen die vier Oligopolunternehmen u ¨ber die bestehenden Kapitalverflechtungen nicht beteiligt sind. Im Wettbewerbsrand sind damit alle restlichen Erzeugungskapazitäten im deutschen Elektrizitätsmarkt abgebildet, die nicht zuvor den Kraftwerksportfolios der großen EVU zugerechnet wurden. Die unternehmensindividuelle Modellierung der relevanten Spieler f¨ ur die Analyse der vorhandenen erzeugerseitigen Marktmachtpotenziale setzt u ¨ber die Charakterisierung der einzelnen EVU in Bezug auf ihre Gesamtkapazitäten, Erzeugungs- und Absatzmengen sowie Marktanteile auch eine detaillierte technologische Beschreibung ihrer Kraftwerksportfolios voraus. Dabei unterscheiden sich die vier EVU in Bezug auf die jeweiligen brennstoffbezogenen Anteile der Erzeugungskapazität teilweise erheblich. Tabelle 4.14 gibt die im Jahr 2005 installierten Erzeugungskapazitäten der vier Oligopolunternehmen und des Wettbewerbsrandes auf der Basis der durchgerechneten Kapitalbeteiligungen nach Energieträgern wieder.

93

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt Tabelle 4.14: Installierte Erzeugungskapazitäten der vier großen EVU und des Wettbewerbsrandes nach Energieträgern, 2005 Energietr¨ ager

Einheit

RWE

E.ON

Vattenfall

EnBW

Fringe

Steinkohle Braunkohle Kernenergie Erdgas Heiz¨ ol Laufwasser Speicherwasser Pumpspeicher Sonstige

MW MW MW MW MW MW MW MW MW

5398 11166 5499 5246 184 301 441 821 68

10313 1303 8473 4486 1153 1325 124 1304 67

1750 6920 1418 1269 1072 5 4 2884 26

4107 443 3996 998 476 116 415 461 106

3873 369 953 6604 984 783 1166 240 6860

Gesamt

MW

29124

28547

15349

11119

21832

Da im Rahmen der vorliegenden Marktmachtanalyse nicht nur die Kraftwerkskapazitäten der relevanten Spieler und des Wettbewerbsrandes in Deutschland, sondern auch die Kraftwerkskapazitäten im Ausland zur Abbildung der interregionalen Elektrizitätshandelsmöglichkeiten zu ber¨ ucksichtigen sind, werden die spezifischen erzeugerseitigen Angebotsbedingungen in den Nachbarländern explizit modelliert. Um den potenziell wettbewerbsinduzierenden Einfluss von Elektrizitätsimporten abzubilden, wird dabei trotz bestehender Marktunvollkommenheiten vor dem Hintergrund hoher erzeugerseitiger Konzentrationswerte in den Nachbarländern von marktmachtbedingter Preisbeeinflussung auf Großhandelsebene durch EVU, wie beispielsweise Electricité de France in Frankreich, Electrabel in Belgien und Elsam in Dänemark, abstrahiert. Es wird mithin auf eine detaillierte Modellierung der Wettbewerbsstrukturen analog zur Abbildung des deutschen Elektrizitätsmarktes verzichtet.135 F¨ ur die Großhandelsmärkte und damit die Elektrizitätsexporte aus den Nachbarländern wird aus diesem Grunde eine grenzkostenbasierte Preisbildung unterstellt. Im Folgenden wird auf die Abbildung der Erzeugungskapazitäten in den europäischen Nachbarländern detailliert eingegangen.

135

94

Die Abbildung der europäischen Nachbarländer als vollkommene Wettbewerbsmärkte stellt zwar eine starke Vereinfachung der tatsächlichen Marktstrukturen dar. Diese Annahme lässt sich allerdings mit der Fokussierung auf die Marktmachtpotenziale in Deutschland begr¨ unden. Vgl. zu den Wettbewerbsstrukturen in den europäischen Ländern z. B. Matthes et al. (2005) und Europäische Kommission (2005b).

4.3 Regionale Angebotsstrukturen

4.3.3 Aggregierte Erzeugungskapazit¨ aten im Ausland Unter der Annahme vollkommen wettbewerblicher Marktstrukturen in den europäischen Nachbarländern lässt sich die Marktpreisbildung auf der Basis eines aggregierten Gesamtportfolios der installierten Erzeugungskapazitäten eines Landes abbilden, ohne die Kraftwerkskapazitäten den einzelnen EVU zuzuordnen. Die Kostenminimierung im Gesamtsystem f¨ uhrt unter diesen Bedingungen zu den gleichen Marktergebnissen wie die individuelle Gewinnmaximierung einzelner Unternehmen. Die Elektrizitätspreise werden dabei durch die Grenzerzeugungskosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks bestimmt. Wie die Unternehmen des Wettbewerbsrandes im deutschen Markt wird auch f¨ ur die Erzeugungsunternehmen in den europäischen Nachbarländern angenommen, dass sie nicht in der Lage sind, die Gleichgewichtspreise durch eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht zu beeinflussen. In Tabelle 4.15 sind die installierten Erzeugungskapazitäten in den europäischen Nachbarländern nach Energieträgern zusammen gestellt.136 Tabelle 4.15: Aggregierte Erzeugungskapazitäten in den Nachbarl¨ andern nach Energietr¨ agern, 2005 ETa,b

FR

BL

NL

DK

SW

PL

CZ

AT

CH

SK BK KE EG ¨ HO LW SW PS WF

10596 63263 6194 11378 7861 13231 4300 790

2237 5757 6617 521 185 2410 227

4196 449 15040 555 37 1270

5730 2977 782 11 3125

1783 8827 1466 4529 15670 430 50 504

20101 8360 983 198 200 665 1370 73

1464 7132 3494 1571 237 252 763 1150 27

1449 428 3958 492 5377 2748 3570 840

3200 450 470 3700 7995 1660 21

Gesamt

117610

17954

21546

12625

33259

31950

16089

18862

17496

a b

Angaben in MW ET: Energieträger, SK: Steinkohle, BK: Braunkohle, KE: Kernenergie, EG: Erdgas, ¨ Heizöl, LW: Laufwasser, SW: Speicherwasser, PS: Pumpspeicher, WF: Wind und HO: Fotovoltaik

Wie aus Tabelle 4.15 deutlich wird, unterscheiden sich die Erzeugungsportfolios in den einzelnen Ländern teilweise erheblich. Unter anderem bedingt durch die un136

Vgl. zu den installierten Kraftwerkskapazitäten u. a. Eurelectric (2005b), IEA (2005b), Meller et al. (2005) und eigene Berechnungen nach IER-Kraftwerksdatenbank.

95

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt terschiedlichen geographischen, ökonomischen, energiepolitischen und historischen Rahmenbedingungen haben sich spezifische regionale Erzeugungsstrukturen entwickelt. So hat z. B. in Frankreich die Kernenergie mit ca. 54 % einen u ¨berdurchschnittlich hohen Anteil an der gesamten installierten Kraftwerksleistung, während in Polen mit etwa 89 % und der Tschechischen Republik mit etwa 53 % das Erzeugungsportfolio durch einen hohen Anteil Kohlekraftwerke gekennzeichnet ist. Dagegen ist Erdgas insbesondere in den Niederlanden mit etwa 70 % der dominierende Energieträger in Bezug auf die installierte Kraftwerksleistung. Auf Grund der geographischen Bedingungen werden die ¨ Kraftwerksportfolios in den Alpenländern Osterreich und Schweiz zu ca. 65 % und 77 % sowie Schweden zu etwa 49 % durch einen hohen Wasserkraftanteil geprägt. Die in Tabelle 4.15 nicht genannten Erzeugungskapazitäten auf der Basis sonstiger Energieträger wie z. B. M¨ ull, Biomasse und Biogas sind anteilig auf die Erdgas- und Heizölkapazitäten verteilt, da angenommen wird, dass ihre Einsatzcharakteristik derjenigen der Erdgasund Heizölkraftwerke ähnelt. Neben den regionalen Nachfragebedingungen f¨ uhren die spezifischen Erzeugungsstrukturen zu regional abweichenden Elektrizitätspreisen und dem dadurch induzierten internationalen Elektrizitätshandel. Bevor die Modellierung des interregionalen Elektrizitätshandels und die zu Grunde liegenden interregionalen Transportkapazitäten beschrieben werden, wird im Folgenden auf die Ableitung der Grenzerzeugungskostenkurven aus den unternehmens- bzw. länderspezifischen Merit-Order-Kurven eingegangen.

4.3.4 Grenzerzeugungskostenkurven Aufbauend auf der Bestimmung der unternehmens- bzw. länderspezifischen Erzeugungsportfolios werden f¨ ur die Ableitung der jeweiligen kurzfristigen Grenzerzeugungskostenfunktionen unternehmens- bzw. länderspezifische Merit-Order-Kurven konstruiert. Die technologische und o¨konomische Beschreibung der Merit-Order-Kurven basiert dabei auf den im Jahr 2005 beobachteten Brennstoffpreisen frei Kraftwerk, den sonstigen variablen Erzeugungskosten, den CO2 -Zertifikatepreisen, den technologiespezifischen Wirkungsgraden sowie den zeitlich variierenden energieträgerspezifischen Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der thermischen und hydraulischen Kraftwerke in den verschiedenen Ländern. Die stufenförmigen Merit-Order-Kurven werden dann f¨ ur die Nutzung im Oligopolmodell zu stetig-differenzierbaren Grenzerzeugungskosten- bzw. Angebotskurven approximiert. Brennstoff-, CO2 - und sonstige Erzeugungskosten var Die variablen Elektrizitätserzeugungskosten Km,r der verschiedenen thermischen und hydraulischen Kraftwerkstypen m ∈ M, werden wesentlich von den Annahmen u ¨ber die

96

4.3 Regionale Angebotsstrukturen Energieträgerpreise PrET , die elektrischen Wirkungsgrade ηm,c , die sonstigen variablen var,OM Kosten f¨ ur Wartung und Betrieb Km und die CO2 -Zertifikatepreise P CO2 bestimmt. Die Energieträgerpreise frei Kraftwerk basieren dabei auf den im Jahr 2005 beobachtbaren Großhandelspreisen an den internationalen Rohstoffmärkten sowie den zu Grunde gelegten Brennstofftransportkosten und regionalen Steuern.137 Die Tabelle 4.16 stellt die im Modell genutzten Energieträgerpreisen frei Kraftwerk f¨ ur die einzelnen Regionen zusammen. Tabelle 4.16: Energieträgerpreise frei Kraftwerk in den Modellregionen Energietr¨ agera DE

FR

BL

NL

DK

SW

PL

CZ

AT

CH

Steinkohle Braunkohle Uran Erdgas Heiz¨ ol, leicht

7,1 2,5 22,0 35,4

7,3 2,5 17,2 36,7

7,9 2,5 19,8 35,4

9,5 22,0 34,2

10,5 2,5 20,0 32,0

6,7 2,7 22,0 29,9

7,9 2,7 2,5 21,2 30,2

9,0 3,5 21,3 32,0

8,7 2,5 22,0 35,4

a

7,9 3,5 2,5 22,0 35,4

Angaben in e/MWhth

Anders als bei thermischen Kraftwerken fallen f¨ ur die Wasserkraftwerke keine Kosten f¨ ur den Einsatz von Primärenergieträgern an. F¨ ur den Betrieb der Pumpspeicherkraftwerke muss allerdings die notwendige Pumpenergie entweder in eigenen Kraftwerken erzeugt oder u ¨ber den Großhandelsmarkt beschafft werden. Die Beschaffungskosten können daher vereinfachend als variable Erzeugungskosten dieser Pumpspeicherkraftwerke interpretiert werden.138 Vor dem Hintergrund der Annahme, dass die Speicherbecken in den Zeiten geringerer Nachfrage bzw. niedrigerer Elektrizitätspreise bef¨ ullt werden und die Elektrizitätspreise am Großhandelsmarkt auch bei der Eigenerzeugung der Pumpenergie Opportunitätskosten darstellen, werden die regionalen Börsenpreise in den Off-Peak-Segmenten als variable Erzeugungskosten der Pumpspeicherkraftwerke genutzt. Tabelle 4.17 gibt die regionalen Beschaffungskosten f¨ ur Pumpenergie an.139 Als sonstige variable Erzeugungskosten der verschiedenen Kraftwerke werden neben den Preisen f¨ ur CO2 -Zertifikate die erzeugungsmengenabhängigen Betriebs- und Wartungskosten einbezogen. Da die sonstigen Kosten im Vergleich zu den Brennstoffkosten nur einen geringen Teil der gesamten variablen Erzeugungskosten ausmachen, wird hier 137

138

139

Vgl. zu den internationalen Brennstoffpreisen auch IEA (2007) sowie zu den Brennstofftransportkosten z. B. Konstantin (2006) und Ellersdorfer et al. (2008b) S. 21. Obwohl sich die Opportunitätskosten des Einsatzes von Pumpspeicherkraftwerken aus ihrer dynamischen Einsatzoptimierung ableitet, wird f¨ ur die hier vorgenommene Analyse vereinfachend eine Bewertung auf der Basis der Pumpenergiekosten vorgenommen. Vgl. dazu auch die Tabelle 4.6 in Kapitel 2.2.5.

97

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt Tabelle 4.17: Beschaffungskosten f¨ ur Pumpenergie in den Modellregionen Zeitsegmenta DE

FR

BL

NL

DK

SW

PL

CZ

AT

CH

Sommer Winter ¨ Ubergang

35,0 40,8 39,4

37,1 37,3 40,3

37,4 37,6 41,1

28,7 27,4 30,7

28.3 27,3 30,5

26,8 26,7 26,7

23,4 26,8 27,1

37,1 37,9 40,8

37,1 37,3 40,3

a

37,1 37,3 40,3

Angaben in e/MWh

auf energieträgerspezifische Durchschnittswerte zur¨ uck gegriffen und von regionalen Unterschieden abstrahiert. Tabelle 4.18 gibt die sonstigen variablen Erzeugungskosten sowie die CO2 -Emissionsfaktoren γm f¨ ur die verschiedenen Energieträger bzw. Kraftwerkstypen an. Tabelle 4.18: Sonstige variable Erzeugungskosten und CO2 -Emissionsfaktoren nach Energietr¨ agern Energietr¨ ager Steinkohle Braunkohle Kernenergie Erdgas Heiz¨ ol Wasserkraft

sonst. var. Kosten [e/MWh]

CO2 -Emissionsfaktoren [t/MWhth ]

2,0 1,6 0,5 1,2 1,2 2,5

0,3309 0,3993 0,2014 0,2662 -

Die Annahmen f¨ ur die CO2 -Zertifikatepreise basieren auf den an der European Energy Exchange im Jahr 2005 beobachtbaren Preisen f¨ ur First Period European Carbon Futures mit Fälligkeit Ende 2006. Auf Grund der stark volatilen Preisentwicklung wird hier ein durchschnittlicher europäischer Zertifikatepreis von 21,97 e/t CO2 angenommen.140 Neben den Brennstoffkosten, den Kosten f¨ ur die notwendigen CO2 -Zertifikate sowie die variablen Betriebs- und Wartungskosten sind die variablen Erzeugungskosten eines Kraftwerks von seinem elektrischen Wirkungsgrad abhängig. Der Wirkungsgrad hängt dabei insbesondere vom Turbinentyp und vom Jahr der Inbetriebnahme bzw. Ert¨ uchtigung des Kraftwerks ab. Im Folgenden wird auf die Bestimmung der Wirkungsgrade der verschiedenen Kraftwerke bzw. Kraftwerksklassen näher eingegangen. 140

98

Ber¨ ucksichtigt sind die täglichen Settlementpreise der CO2 -Zertifikate vom Beginn des Emissionshandels an der EEX am 9. März 2005 bis zum 30. Dezember 2005.

4.3 Regionale Angebotsstrukturen Wirkungsgrade und Kraftwerksklassen Die unternehmens- und regionenspezifischen Erzeugungsportfolios weisen eine historisch gewachsene Alterstruktur auf, wobei sich die Wirkungsgrade der Kraftwerke mit der ¨ technischen Entwicklung verbessert haben. Altere Kraftwerke eines bestimmten Typs haben i. d. R. niedrigere Wirkungsgrade und damit höhere variable Erzeugungskosten als neuere Kraftwerke des gleichen Typs. Da nur f¨ ur wenige existierende Kraftwerke exakte Informationen u ¨ber die Wirkungsgrade veröffentlicht werden und die Vielzahl der Erzeugungsanlagen im deutschen Elektrizitätsversorgungssystem eine standortbasierte Analyse erheblich erschwert, werden im Folgenden die Wirkungsgrade in Abhängigkeit des Inbetriebnahmejahres, des eingesetzten Brennstoffes und des Turbinentyps analytisch bestimmt.141 Als Referenzentwicklung wird dabei die Steigerung der Wirkungsgrade steinkohlebefeuerter Dampfturbinenkraftwerke herangezogen. Ausgehend von dieser Entwicklung lassen sich dann die altersabhängigen Wirkungsgrade anderer Kraftwerkstypen ableiten. Zwischen 1965 und 1998 hat beispielsweise der Auslegungswirkungsgrad von Steinkohlekraftwerken im Jahr um durchschnittliche 0,4 % zugenommen.142 Viele Anlagen haben zudem nach der Inbetriebnahme z. B. auf Grund höherer Umweltanforderungen Leistungs- und Wirkungsgradsteigerungen durch Modernisierungsmaßnahmen erfahren. Die heutigen Wirkungsgrade dieser Kraftwerke liegen daher teilweise u ¨ber denjenigen zum Zeitpunkt des Kraftwerksneubaus. Um die modernisierungsbedingten Wirkungsgradsteigerungen bei konventionellen Kraftwerken zu ber¨ ucksichtigen, werden diese ebenfalls in die Berechnung einbezogen. Als Referenzentwicklung bei Steinkohlekraftwerken, deren Inbetriebnahmejahr c zwischen 1950 und 2000 liegt, berechnet sich der elektrische Wirkungsgrad nach der hier genutzten Methode wie folgt: ηSK,c =

0, 2982(c − 1950) + 28, 821 100

(4.13)

F¨ ur den Wirkungsgrad der Steinkohlekraftwerke, die zwischen 2000 und 2005 gebaut wurden, gilt dagegen: ηSK,c = 0, 70 −

1 c−1880 e 90

(4.14)

Ausgehend von der Wirkungsgradentwicklung bei Steinkohlekraftwerken wird f¨ ur die anderen konventionellen Kraftwerke m = SK ∈ M angenommen, dass sich ihr Wir141

142

Vgl. f¨ ur die hier genutzte analytische Methode zur Berechnung der Wirkungsgrade in Abhängigkeit des Inbetriebnahmejahres Folke (2000). Vgl. Folke (2000) S. 45.

99

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt kungsgrad ηm,c ausgehend von einem Referenzwert ηm,cref analog zum Wirkungsgrad der Steinkohlekraftwerke entwickelt hat.143 Entsprechend gilt f¨ ur diese Kraftwerkstypen: ηm,c = ηm,cref

ηSK,c ηSK,cref

(4.15)

Anders als f¨ ur die konventionell-thermischen Kraftwerke wird f¨ ur die Kernkraftwerke ein altersunabhängiger einheitlicher Wirkungsgrad von 33 % angenommen. F¨ ur die Wasserkraftwerke und Fotovoltaikanlagen, die nicht wie die Windenergiekapazitäten in Deutschland nachfrageseitig erfasst werden, hat der Wirkungsgrad f¨ ur die Bestimmung der variablen Erzeugungskosten keine Bedeutung.144 Die analytische Berechnung der Wirkungsgrade f¨ uhrt auf Grund der differenzierten Altersstruktur des deutschen Kraftwerksparks zu einer detaillierten Beschreibung der Erzeugungsstrukturen mit etwa 230 unterschiedlichen Kraftwerkstypen und entsprechend differenzierten Merit-Order-Kurven. Im Gegensatz zu den deutschen EVU wird f¨ ur die Beschreibung der Merit-OrderKurven in den europäischen Nachbarländern auf Kraftwerksklassen zur¨ uck gegriffen. F¨ ur die Eingruppierung der verschiedenen Anlagen in die Kraftwerksklassen wird auf den eingesetzten Brennstoff, das Jahr der Inbetriebnahme und den Turbinentyp Bezug genommen. In Tabelle 4.19 sind die Annahmen zu den durchschnittlichen Wirkungsgraden der im benachbarten Ausland definierten Kraftwerksklassen zusammen gefasst. Tabelle 4.19: Durchschnittliche Wirkungsgrade in den Kraftwerksklassen der europ¨ aischen Nachbarländer

Kraftwerkstyp Steinkohlekraftwerk Braunkohlekraftwerk Kernkraftwerk Erdgaskraftwerk Heiz¨ olkraftwerk Erdgas, Gasturbine Heiz¨ ol, Gasturbine Erdgas, GuD 143

144

Einheit

< 1975

% % % % % % % %

32,4 30,9 33,0 38,9 37,9 25,0 24,0 39,0

Jahr der Inbetriebnahme 1975 - 1985 1986 - 1995 37,8 36,0 33,0 44,3 43,3 29,0 28,0 46,0

40,9 39,0 33,0 47,4 46,4 30,0 29,0 52,0

> 1995 43,8 41,8 33,0 50,3 49,3 35,0 34,0 57,0

Trotz der im Vergleich zu den Dampfturbinenkraftwerken weniger kontinuierlichen Entwicklung der Wirkungsgrade von Gasturbinen- und GuD-Kraftwerken wird hier vereinfachend von analogen Effizienzsteigerungen ausgegangen. Vgl. zur hier genutzten Wirkungsgradmethode VDI (2000) und Hoffmann (1995).

100

4.3 Regionale Angebotsstrukturen Auf der Basis der Wirkungsgrade sowie der Brennstoff-, CO2 - und sonstigen variablen Erzeugungskosten berechnen sich die variablen Gesamtkosten der verschiedenen Kraftwerkstypen bzw. Kraftwerksklassen in den Regionen insgesamt wie folgt: 1 ET var var,OM Km,r = Pm,r + P CO2 γm + Km (4.16) ηm Um zeitund lastsegmentspezifische Grenzerzeugungskostenkurven berechnen zu können, m¨ ussen neben den variablen Erzeugungskosten auch die unterschiedlichen Kraftwerksverf¨ ugbarkeiten ber¨ ucksichtigt werden. Kraftwerksverf¨ ugbarkeiten Im Allgemeinen weichen die Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der unterschiedlichen thermischen Kraftwerkstypen in den verschiedenen Regionen auf Grund revisionsbedingter Stillstandszeiten, K¨ uhlwasserbedingungen und stochastischer Ausfälle voneinander ab. Die Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der hydraulischen Kraftwerke werden dar¨ uber hinaus in erster Linie von den zeitlich und regional abweichenden Wasserzufl¨ ussen bestimmt. Während f¨ ur die Kernkraft- sowie die Lauf- und Speicherwasserkraftwerke regionenspezifische Arbeitsverf¨ ugbarkeiten angenommen werden, wird auf Grund fehlender Informationen f¨ ur die konventionell-thermischen Kraftwerke bei der Modellanwendung vereinfachend angenommen, dass sich die Arbeitsverf¨ ugbarkeiten zwar brennstoff- und technologiespezifisch unterscheiden, regionale Unterschiede aber vernachlässigt werden können. Tabelle 4.20 stellt die durchschnittlichen regionenspezifischen Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der Kernkraft- sowie der Lauf- und Speicherwasserkraftwerke, Tabelle 4.21 die technologiespezifischen aber regional identischen Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der konventionellthermischen Kraftwerke dar. F¨ ur die konventionell-thermischen Kraftwerke wird grundsätzlich unterstellt, dass die Kraftwerksrevisionen in den Sommermonaten stattfinden und die zeitliche Verf¨ ugbarkeit daher in den Sommermonaten am geringsten und in den Wintermonaten am höchsten ist.145 F¨ ur die Pumpspeicherkraftwerke wird angenommen, dass die Turbinenleistung nur in den Zeiten hoher Nachfrage, d. h. den Peak-Segmenten, zur Verf¨ ugung steht, während in den Off-Peak-Segmenten die Speicherbecken gef¨ ullt werden. Mit der jeweiligen Arbeitsverf¨ ugbarkeit χm,r,t,l berechnet sich die in den einzelnen Zeit- und Lastsegmenten maximal einsetzbare Kraftwerksleistung xmax i,r,t,l aus der Summe der installierten Leistung x˜inst m,i,r der unterschiedlichen Technologien m damit wie folgt: x˜inst (4.17) xmax i,r,t,l = m,i,r χm,r,t,l m∈M 145

Vgl. zu den verwendeten Daten der Arbeitsverf¨ ugbarkeiten, UCTE (2007).

101


Tabelle 4.20: Durchschnittliche regionale Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der Wasser- und Kernkraftwerke

Region

Einheit

DE FR BL NL DK SW PL CZ AT CH a

% % % % % % % % % %

Wasserkrafta ¨ Sommer Winter Ubergang 32,8 24,9 32,8 32,8 14,0 37,2 10,6 16,6 49,2 38,3

32,9 35,2 32,9 32,9 34,3 49,6 17,3 22,7 35,5 27,7

Sommer

34,5 28,3 34,5 34,5 24,9 43,8 19,2 19,9 43,5 28,4

Kernenergie ¨ Winter Ubergang

79,0 69,1 86,4 92,2 73,4 77,2 68,3

95,3 84,7 94,7 98,6 96,7 82,6 99,7

87,7 76,4 85,7 93,1 88,1 74,0 92,1

Laufwasser- und Speicherwasserkraftwerke

Tabelle 4.21: Durchschnittliche Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der konventionell-thermischen Kraftwerke Kraftwerkstyp Braunkohle Steinkohle Erdgas, Dampfturbine Erdgas, Gasturbine Erdgas, GuD-Kraftwerk Heiz¨ ola, Gasturbine a

102

Heizöl, leicht

Einheit

Sommer

Winter

¨ Ubergang

% % % % % %

82,0 82,0 82,0 82,0 82,0 82,0

91,0 91,0 85,0 85,0 85,0 85,0

86,0 86,0 84,0 84,0 84,0 84,0

4.3 Regionale Angebotsstrukturen

Mit den Annahmen u ¨ber die variablen Erzeugungskosten und die Kraftwerksverf¨ ugbarkeiten lassen sich jetzt die unternehmens- bzw. regionenspezifischen Merit-Order Kurven konstruieren, auf deren Basis die Grenzerzeugungskosten- bzw. Angebotsfunktionen abgeleitet werden. Approximation der Merit-Order-Kurven Die unterschiedlichen Arbeitsverf¨ ugbarkeiten der Kraftwerke f¨ uhren zu differenzierten regionalen Angebotsbedingungen in den drei Zeit- und zwei Lastsegmenten. Um diese Unterschiede im Modell abzubilden, werden die Erzeugungsmöglichkeiten der relevanten Spieler und des Wettbewerbsrandes in Deutschland sowie der Erzeugungssysteme in den europäischen Nachbarländern durch jeweils sechs segmentspezifische MeritOrder-Kurven repräsentiert. Die Form der Merit-Order-Kurven wird dabei durch die Annahmen u ugbarkeiten sowie die ¨ber die variablen Erzeugungskosten, die Arbeitsverf¨ Einsatzcharakteristik der Pumpspeicherkraftwerke bestimmt. Die Abbildungen 4.3 und 4.4 stellen exemplarisch die Merit-Order-Kurven der E.ON Energie AG und der RWE Power AG f¨ ur unterschiedliche Zeit- und Lastsegmente dar. Insgesamt werden f¨ ur die Modellanwendung zur Abbildung der verschiedenen Erzeugungsportfolios der Unternehmen in Deutschland und der aggregierten Erzeugungskapazitäten der europäischen Nachbarländer in den Zeit- und Lastsegmenten 84 unterschiedliche Merit-Order-Kurven berechnet.


200,0

160,0

Sommer-Peak

Sommer-Off-Peak

Winter-Peak

Winter-Off-Peak

Übergang-Peak

Übergang-Off-Peak

120,0

80,0

40,0

0,0 0

4000

8000

12000

16000

20000

24000

28000

Kumulierte verfügbare Erzeugungskapazität [MW]

Abbildung 4.3: Merit-Order-Kurven der E.ON Energie AG

103



160,0 Sommer-Peak

Sommer-Off-Peak

Winter-Peak

Winter-Off-Peak

Übergang-Peak

Übergang-Off-Peak

120,0

80,0

40,0

0,0 0

4000

8000

12000

16000

20000

24000

28000


Abbildung 4.4: Merit-Order-Kurven der RWE Power AG

Wie aus den exemplarischen Verläufen der Merit-Order-Kurven f¨ ur die E.ON Energie AG und die RWE Power AG deutlich wird unterscheiden sich die Kurven f¨ ur die verschiedenen Unternehmen in den unterschiedlichen Nachfragesegmenten teilweise erheblich. Gleiches gilt f¨ ur die segmentspezifischen Merit-Order-Kurven der aggregierten Erzeugungsportfolios in den Nachbarländern. Um die stufenförmigen Merit-Order-Kurven im Oligopolmodell nutzen zu können, m¨ ussen sie zu stetig-differenzierbaren Grenzerzeugungskostenkurven approximiert werden. Um dabei eine möglichst gute Annäherung der Funktionen an die tatsächlichen Merit-Order-Kurven zu erreichen wird die Approximation auf der Basis polynomischer Funktionen vierten Grades vorgenommen. Die Nutzung polynomischer Funktionen höheren Grades ermöglicht dabei eine z. B. im Vergleich zur Nutzung linearer Funktionen bessere Anpassung an die durch die Zusammensetzung der Kraftwerksportfolios determinierte Form der Merit-Order-Kurven. Die zu berechnenden Grenzerzeugungskostenkurven GKi,t,l (xi,t,l ) : R → R+ f¨ ur die EVU bzw. aggregierten Erzeugungsportfolios i, in den Zeitsegmenten t und Lastsegmenten l haben dabei folgende analytische Form: GKi,t,l (xi,t,l ) = c1,i,t,l x4i,t,l + c2,i,t,l x3i,t,l + c3,i,t,l x2i,t,l + c4,i,t,l xi,t,l + c5,i,t,l

(4.18)

Zur Approximation werden die Regressionskoeffizienten c1,i,t,l bis c5,i,t,l der Grenzerzeugungskostenfunktion mit Hilfe der Kleinste-Quadrate-Schätzung so berechnet, dass die quadrierten Abweichungen der Regressionsfunktion von den Zielwerten, hier den var technologiespezifischen variablen Erzeugungskosten Km,r f¨ ur unterschiedliche Erzeu-

104

4.3 Regionale Angebotsstrukturen gungsmengen x˜m,i,t,l der verschiedenen Kraftwerkstypen m minimiert werden, wobei f¨ ur c1,i,t,l bis c4,i,t,l ∈] − ∞, ∞[ und c5,i,t,l ∈ [0, ∞[ gilt. Um im Rahmen der Modellanwendung eindeutige Gleichgewichtslösungen zu gewährleisten, wird als Nebenbedingung eine monoton steigende Grenzerzeugungskostenfunktionen verlangt. Das nicht-lineare Optimierungsproblem unter Nebenbedingungen lässt sich bei Vernachlässigung der Indizes f¨ ur die Zeitsegmente t und die Lastsegmente l ∀ i, t, l formal wie folgt beschreiben: 2 var min Km,r − c1,i x˜4m,i + c2,i x˜3m,i + c3,i x˜2m,i + c4,i x˜m,i + c5,i (4.19) c1,i ,...,c5,i

m∈M

unter der Nebenbedingung einer monoton steigenden Regressionsfunktion: 4c1,i x˜3m,i + 3c2,i x˜2m,i + 2c3,i x˜m,i + c4,i ≥ 0

(4.20)

Abbildung 4.5 stellt als Ergebnis der Optimierung noch einmal exemplarisch die stufenförmigen Merit-Order-Kurven der E.ON Energie AG sowie die approximierten stetig differenzierbaren Grenzerzeugungskostenkurven f¨ ur die verschiedenen Zeit- und Lastsegmente dar.


200,0

160,0

Sommer-Peak

Sommer-Peak (app.)

Sommer-Off-Peak

Sommer-Off-Peak (app.)

Winter-Peak

Winter-Peak (app.)

Winter-Off-Peak

Winter-Off-Peak (app)

120,0

80,0

40,0

0,0 0

4000

8000

12000

16000

20000

24000

28000


Abbildung 4.5: Merit-Order-Kurven der E.ON Energie AG und Approximation f¨ ur zwei Sommer- und zwei Wintersegmente

F¨ ur die vollständige Modellierung der Elektrizitätshandelsmöglichkeiten der Erzeugungsunternehmen m¨ ussen neben den regionalen Nachfrage- und Angebotsbedingungen auch die Bedingungen zum interregionalen Elektrizitätsaußenhandel abgebildet werden. ¨ Im Folgenden wird daher auf die Abbildung der europäischen Ubertragungsnetze sowie die Modellierung der Transportkosten und Netzverluste eingegangen.

105


4.4 Interregionaler Elektrizit¨ atstransport Die Möglichkeiten zum interregionalen Elektrizitätshandel und der damit verbundene Einfluss auf die Begrenzung der erzeugerseitigen Marktmachtpotenziale im Großhandelsmarkt sind in erster Linie von den jeweiligen zuvor beschriebenen regionalen Nachfrageund Angebotsbedingungen sowie den Kapazitäten der grenz¨ uberschreitenden Kuppelstellenkapazitäten und den anfallenden Kosten f¨ ur den Elektrizitätstransport abhängig. F¨ ur die Abbildung des interregionalen Elektrizitätshandels wird in Kapitel 4.4.1 auf die Kuppelstellenkapazitäten und in Kapitel 4.4.2 auf die Annahmen zu den Transportkosten und Netzverlusten eingegangen.

4.4.1 Kuppelstellenkapazit¨ aten ¨ Die Modellierung der vorhandenen Ubertragungskapazit¨ aten zwischen Deutschland und seinen Nachbarländern basiert auf den von ETSO angegebenen Net Transfer Capacities (NTC).146 Obwohl die NTC u. a. in Abhängigkeit der Bedingungen in den regionalen Elektrizitätssystemen nicht konstant sind, sondern zeitlich schwanken, werden f¨ ur die Modellanalyse vereinfachend Durchschnittswerte genutzt. Ausgehend von den veröffentlichten Werten f¨ ur die Sommer- und Wintermonate der Jahre 2002 bis 2005 berechnen ¨ sich die durchschnittlichen bilateralen Ubertragungskapazit¨ aten zu den in Tabelle 4.22 147 angegebenen Werten. Eine weitere Vereinfachung besteht in der Annahme, dass sich die Leitungskapazitäten f¨ ur Elektrizitätsimporte und Elektrizitätsexporte entsprechen. F¨ ur die i. A. max nicht-symmetrischen NTC-Werte zwischen verschiedenen Regionen wird mit Tr↔q und r = q ∈ Q also angenommen, dass die Leitungskapazitäten in beide Richtungen identisch sind. Anders als f¨ ur die grenz¨ uberschreitenden Transportkapazitäten zwischen verschie¨ denen Regionen wird f¨ ur die Ubertragungsnetze innerhalb einer Region angenommen, max dass mit Tr↔r = ∞ keine Kapazitätsbeschränkungen existieren. 146 147

Vgl. zu den Transportkapazitäten auch Kapitel 2.1.3. Auf eine lastflussbasierte Abbildung des Außenhandels z. B. auf der Basis einer vereinfachenden ¨ DC-Modellierung des Ubertragungsnetzes oder der Verwendung von PTDF wird verzichtet, da die Handelsentscheidungen der Unternehmen am Großhandelsmarkt i. A. nicht von den physikalischen Lastfl¨ ussen beeinflusst werden und f¨ ur die Quantifizierung der Marktmachtpotenziale daher eine entsprechende Ber¨ ucksichtigung nicht notwendig ist.

106

4.4 Interregionaler Elektrizitätstransport Tabelle 4.22: Annahmen u uberschreitenden Kuppelleitungskapazit¨ aten zwi¨ ber die grenz¨ schen den Modellregionen Regiona DE

FR

BL

NL

DK

SW

PL

CZ

AT

CH

∞ 3829 1900 3321 1750 500 1380 2027 1483 3593

3829 ∞ 2750 3500

1900 2750 ∞ 2963 -

3321 2963 ∞ -

1750 ∞ 2250 -

500 2250 ∞ 575 -

1380 575 ∞ 2315 -

2027 2315 ∞ 1134 -

1500 1134 ∞ 1417

3593 3500 1417 ∞

DE FR BL NL DK SW PL CZ AT CH a

Angaben in MW

4.4.2 Transportkosten und Netzverluste Die Abbildung der f¨ ur grenz¨ uberschreitenden Elektrizitätshandel anfallenden Transportkosten basiert auf einer knappheitsorientierten Bepreisung der vorhandenen Kuppelleitungskapazitäten. Unter der Annahme, dass die Grenzkosten einer Netznutzung bei ¨ ¨ vorliegenden Uberkapazit¨ aten im Ubertragungsnetz zwischen zwei Regionen null und ¨ nur bei Auslastung des Ubertragungsnetzes positiv sind, fallen Transportkosten nur bei vorhandenen Netzengpässen in Höhe der jeweiligen Knappheitsrente der betroffenen Kuppelleitung an. Die Transportkosten sind damit von den jeweiligen Angebots- und Nachfragebedingungen in den nationalen Elektrizitätsmärkten und den dadurch induzierten regionalen Preisdifferenzen abhängig. Die Knappheitsrente τr→q,t,l , d. h. die an der Kuppelstelle zwischen den Regionen r und q zu ber¨ ucksichtigenden Transportkosten nimmt damit mit steigendem preisinduzierten interregionalem Elektrizitätshandel zu. Die in einem Zeit- und Lastsegment anfallenden Transportkosten werden damit von den Optimierungsentscheidungen der Unternehmen beeinflusst. Ein weiterer Bestandteil der Transportkosten ist in den anfallenden Netzverlusten zu sehen. Innerhalb einer Region, d. h. bis zur Kuppelstelle werden die Netzverluste ζr als Teil der inländischen Elektrizitätserzeugung ber¨ ucksichtigt. Zusätzliche, an der Kuppelstelle anfallende Verluste werden dagegen vernachlässigt. Auf die Abbildung dar¨ uber hinaus gehender fixer Kostenkomponenten, die unabhängig von der jeweiligen Engpasssituation f¨ ur die

107

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt Netznutzung getragen werden m¨ ussen, wird bei der Modellanwendung verzichtet.148 Die Großhandelspreise beinhalten damit sowohl die Kosten der Elektrizitätserzeugung als auch die Kosten f¨ ur die Verlustenergiebereitstellung sowie etwaige anfallende Knapp¨ heitsrenten f¨ ur die Ubertragungskapazit¨ aten.

4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung Aufbauend auf der Abbildung der Nachfrage-, Angebots- und Transportbedingungen kann jetzt das Verhalten der Erzeugungsunternehmen am Elektrizitätsgroßhandelsmarkt vor dem Hintergrund der gegebenen Wettbewerbssituation beschrieben werden. Um die erzeugerseitigen Marktmachtpotenziale im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt zu quantifizieren, werden die Bedingungen f¨ ur eine simultane Gewinnmaximierung der Unternehmen und die damit verbundenen Marktgleichgewichte im Rahmen eines zweistufigen Marktprozesses abgeleitet. Bei der Modellanwendung werden dann die Marktergebnisse bei strategischem Verhalten der Oligopolunternehmen mit den Marktergebnissen einer Referenzsituation, in der vollständiger Wettbewerb angenommen wird, verglichen. Weichen die Oligopolergebnisse von den Wettbewerbsergebnissen z. B. in Bezug auf Elektrizitätspreise oder Erzeugungs- bzw. Angebotsmengen ab, so können diese Abweichungen c. p. auf Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht hindeuten. In Kapitel 4.5.1 wird zunächst die Sequenz der Handelsentscheidungen im Rahmen des zweistufigen Marktprozesses skizziert. Das Verhalten der Unternehmen am Spotmarkt wird in Kapitel 4.5.2 und die dabei zu ber¨ ucksichtigenden Erzeugungs- und Transportrestriktionen in Kapitel 4.5.3 beschrieben. Die Bedingungen f¨ ur ein Marktgleichgewicht am Spotmarkt werden in Kapitel 4.5.4 abgeleitet, bevor in Kapitel 4.5.5 auf das Verhalten der Unternehmen am Terminmarkt und das daraus resultierende Gleichgewicht eingegangen wird.

4.5.1 Marktprozess Die Erzeugungsunternehmen maximieren ihren Gewinn Πi (fi , vi ) : Rn → R im Rahmen eines zweistufigen Marktprozesses, indem sie auf der ersten Stufe zunächst u ¨ber die Forwardmenge entscheiden, die sie am Terminmarkt handeln wollen und auf der zweiten Stufe anschließend die optimale physische Produktionsmenge am Spotmarkt anbieten. Die physische Angebotsmenge si eines EVU i setzt sich dabei einerseits aus der u ¨ber 148

Zu denken ist hier beispielsweise an die Kosten f¨ ur Regelenergievorhaltung, die Teil der Netznutzungsentgelte sind.

108

4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung Derivate, wie z. B. Forwards und Futures gehandelten Terminmarktmenge fi und andererseits aus der angebotenen Spotmarktmenge vi zusammen. Unter Vernachlässigung der Indizes f¨ ur die Regionen r, die Zeitsegmente t und die Lastsegmente l lässt sich der Gewinn ∀ i, r, t, l aus dem zweistufigen Marktprozess wie folgt beschreiben:149 Πi (fi , vi ) = P f (F )fi + P (F + V )vi − Ki (fi + vi )

(4.21)

Der erste Term beschreibt den Umsatz von EVU i am Terminmarkt mit dem For wardpreis P f (F ) und der gesamten angebotenen Forwardmenge F = ni=1 fi . Der zweite Term beschreibt den Umsatz am Spotmarkt, wobei der Spotmarktpreis P (F + V ) von der insgesamt gehandelten Forwardmenge F und der angebotenen Spotmarktmenge V , mit V = ni=1 vi abhängt. Die Erzeugungskosten Ki (xi ) der von EVU i am Spot- und Terminmarkt abgesetzten Elektrizitätsmenge ist nach Gl. (4.18) ∀ i, t, l wie folgt definiert: xi Ki (xi ) =

c1,i x4i + c2,i x3i + c3,i x2i + c4,i xi + c5,i dxi

(4.22)

0

F¨ ur die physische Produktionsmenge xi gilt unter Ber¨ ucksichtigung der Möglichkeiten zum interregionalen Elektrizitätshandel sowie der Angebot-Nachfrage-Bilanz aus Gl. (4.6) ∀ i, t, l: xi,t,l =

n

si,r,t,l

(4.23)

r=1

Da die u ur die gewinnmaxi¨ber Derivate bereits gehandelten Elektrizitätsmengen f¨ mierenden Erzeugungs- bzw. Angebotsmengen der Unternehmen am Spotmarkt nicht mehr relevant sind, konkurrieren die EVU ausschließlich um die verbleibende Restnachfrage. Forward- und Spotmarktkontrakte stellen in diesem Zusammenhang strategische Substitute dar.150 Unter Beachtung der Beziehungen si = fi + vi und S = F + V sowie Gl. (4.23) lässt sich Gl. (4.21) ∀ i, r, t, l durch Umformung auch wie folgt darstellen: Πi (si , fi ) = P (S)si + fi (P f − P (S)) − Ki (si )

(4.24)

Die gesamte Angebotsmenge auf der zweiten Marktstufe S = ni=1 si = si + nj=1 sj mit i = j determiniert damit den gleichgewichtigen Elektrizitätspreis auf der zweiten Marktstufe, den Spotmarktpreis P (S). Der Gewinn, den ein EVU i am Forwardmarkt 149

150

In den Kapiteln 4.5.1 bis 4.5.5 wird, sofern es f¨ ur das Verständnis nicht notwendig ist, auf eine vollständige Indizierung der einzelnen Gleichungen verzichtet. Auf diesen Aspekt wird im folgenden Kapitel 4.5.2 noch eingegangen.

109

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt realisiert, setzt sich aus fi (P f − P (S)) und damit aus der Differenz von Forward- und Spotmarktpreis zusammen. Die Nachfrage nach bzw. das Angebot an Terminmarktkontrakten resultiert einerseits aus den Forwardkäufen (fi,t,l < 0) bzw. -verkäufen (fi,t,l > 0) der Erzeugungsunternehmen selbst und andererseits den Käufen bzw. Verkäufen anderer Marktteilnehmer. Dabei wird angenommen, dass neben den EVU auch Spekulanten bzw. Elektrizitätshändler ohne Eigenerzeugung k ∈ K als Nachfrager bzw. Anbieter von Terminmarktkontrakten auftreten. Auf Grund der reinen Handelstätigkeiten der Spekulanten bzw. Elektrizitätshändler ohne Eigenerzeugung reduziert sich die Gewinnfunktion dieser Unternehmen auf die Aktivitäten am Forwardmarkt. Die gesamte am Terminmarkt angebotene bzw. nachgefragte Forwardmenge der Spekulanten bzw. Handelsunternehmen berechnet sich zu m Ut,l = aufe werden durch uk,t,l < 0 und Forwardverkäufe durch k=1 uk,t,l . Forwardk¨ uk,t,l > 0 beschrieben. F¨ ur den Gewinn Πk (uk ) : Rn → R dieser Unternehmen gilt ∀ k, t, l: Πk (uk ) = uk (P f − P (S))

(4.25)

Aus den Gewinnfunktionen der Erzeugungsunternehmen Πi (si,r,t,l ) und der Spekulanten Πk (uk,t,l ) lässt sich jetzt das zweistufige, nicht-lineare Optimierungsproblem zur Ableitung der Marktgleichgewichte zusammenfassend wie folgt beschreiben. 1. Marktstufe: Die Unternehmen entscheiden im ersten Schritt zunächst u ¨ber die Menge der Forwardkontrakte, die sie am Terminmarkt handeln wollen unter Ber¨ ucksichtigung der damit verbundenen Auswirkungen auf die Spotmarktgleichgewichte. 2. Marktstufe: Im zweiten Schritt optimieren die Erzeugungsunternehmen ihr physisches Produktionsprogramm zur Gewinnmaximierung am Spotmarkt unter Ber¨ ucksichtigung der am Terminmarkt getroffenen Handelsentscheidungen. Der Gesamtgewinn eines Unternehmens in einem Jahr setzt sich aus der Summe der in Gl. (4.24) beschriebenen Gewinne in den Regionen sowie den Zeit- und Lastsegmenten zusammen. Es gilt: Πi (si ) =

n n n

Πi,r,t,l (si,r,t,l )

(4.26)

r=1 t=1 l=1

F¨ ur das Unternehmensverhalten und die Gewinnmaximierung gelten folgende zusätzliche Modellannahmen:

110

4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung A1 Die Oligopolunternehmen haben rationale Erwartungen u ¨ber die auf der zweiten Marktstufe resultierenden Gleichgewichte. A2 Die Oligopolunternehmen verfolgen eine autonome Mengenstrategie. A3 Die Unternehmen des Wettbewerbsrandes in Deutschland sowie der europäischen Nachbarländer verhalten sich als Preisnehmer. A4 Die Elektrizitätserzeugung der Unternehmen findet ausschließlich im Inland statt. A5 Forwardkontrakte werden ausschließlich am deutschen Großhandelsmarkt gehandelt. A6 Es existiert mindestens ein risikoneutraler Spekulant bzw. Elektrizitätshändler ohne Eigenerzeugung. Das zweistufige Optimierungsproblem lässt sich ausgehend vom Oligopolgleichgewicht auf der zweiten Marktstufe r¨ uckwärts lösen. Im Folgenden werden die notwendigen Gewinnmaximierungs- bzw. Gleichgewichtsbedingungen am Spot- und Forwardmarkt unter Ber¨ ucksichtigung der bestehenden Erzeugungs- und Transportrestriktionen abgeleitet.

4.5.2 Spotmarktverhalten Auf der zweiten Marktstufe entscheiden die EVU u ¨ber die physische Erzeugungsmenge, die ihren Gewinn Πi (si,r,t,l , f¯i,t,l ) maximiert. Die auf der ersten Marktstufe eingegangene Handelsposition f¯i,t,l hat dabei Einfluss auf die optimale Angebotsentscheidung am Spotmarkt. Die Unternehmen maximieren ihren Gewinn, indem sie das folgende Optimierungsproblem lösen und die gewinnmaximale Angebotsmenge si,r,t,l ∀ i, r, t, l wählen:

max Πi (si , f¯i ) = max P (S)si + f¯i (P¯ f − P (S)) − Ki (si ) si

si

(4.27)

Bei der Gewinnmaximierung am Spotmarkt stellt der Gleichgewichtspreis am Forf wardmarkt P¯t,l eine Konstante dar, die bei der Optimierung der Angebotsmenge si,r,t,l

111

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt vernachlässigt werden kann. Die notwendige Bedingung erster Ordnung f¨ ur ein Gewinnmaximum lässt sich ∀ i, r, t, l wie folgt darstellen:151 ∂Πi ∂P (S) ∂S ∂P (S) ∂S ¯ ∂K(si ) = si + P (S) − ≤0 fi − ∂si ∂S ∂si ∂S ∂si ∂si

(4.28)

Da nach A2 f¨ ur die Oligopolunternehmen i ∈ O eine autonome Mengenstrategie angenommen wird und somit f¨ ur die Unternehmen gilt, dass sie nicht mit einer Mengenreaktion der Konkurrenten j und i = j auf die eigenen Angebotsentscheidungen rechnen,152 folgt damit ∂sj /∂si = 0. Die EVU dehnen ihre Angebotsmenge si solange aus, bis der Grenzerlös GEi (si , f¯i ) den Grenzerzeugungskosten GKi (si ) entspricht. F¨ ur den Grenzerlös unter Ber¨ ucksichtigung des Terminmarktes gilt ∀ i, r, t, l: GEi (si , f¯i ) =

∂P (S) si − f¯i + P (S) ∂si

(4.29)

anders als in einer Situation ohne Terminmarkt, in der sich Gl. (4.29) ∀ i, r, t, l zu: GEi (si ) =

∂P (S) si + P (S) ∂si

(4.30)

vereinfacht. Der Grenzerlös eines EVU wird demnach positiv von der Menge der Terminkontrakte beeinflusst, die bereits auf der ersten Marktstufe gehandelt wurden. Nach Gl. (4.9) gilt f¨ ur den Spotmarktpreis P (S) bei Mengenausdehnung ∂P (S)/∂S < 0. Hat ein Unternehmen eine bestimmte Elektrizitätsmenge u ¨ber Derivate verkauft, d. h. ist es mit fi > 0 eine short Position am Terminmarkt eingegangen, so wird der Umsatz dieser Einheiten nicht von der f¨ ur den Absatz einer zusätzlichen Einheit am Spotmarkt notwendigen Preissenkung betroffen. Vielmehr f¨ uhrt ein sinkender Spotmarktpreis P (S) zu einer Erhöhung des Terminmarktgewinns fi (P¯ f − P (S)), wobei die Kosten der Preissenkung zudem von allen Marktteilnehmern getragen werden m¨ ussen. Die optimale Angebotsmenge am Spotmarkt si (f1 , f2 , . . . , fn ) ist damit eine Funktion der gehandelten Forwardmengen am Terminmarkt. Da eine short Position am Terminmarkt direkt zu einer Steigerung der Absatzmenge und damit c. p. zu einer Erhöhung des Marktanteils am Spotmarkt f¨ uhrt, ergibt sich hieraus der strategische Anreiz f¨ ur die Unternehmen, ihre Forwardmengen auszudehnen. Hierin wird deutlich, dass Spot- und Terminmarktkontrakte strategische Substitute bei der Absatzentscheidung darstellen. 151

152

Auf die explizite Darstellung der hinreichenden Bedingungen zweiter Ordnung f¨ ur eine Gewinnmaximum wird hier und im Folgenden verzichtet. Da die Grenzerzeugungskosten- und Nachfragefunktionen annahmegemäß konvex sind, ist das Optimierungproblem konkav und damit in eindeutigen Gleichgewichten lösbar. Die jeweilige Erwartungshaltung u ¨ ber die Reaktionen der Konkurrenzunternehmen wird konjekturale Variation genannt.

112

4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung Im Gegensatz zu den Oligopolunternehmen wird f¨ ur die Unternehmen des Wettbewerbsrandes in Deutschland sowie die EVU in den europäischen Nachbarländern v, w ∈ F ⊆ I nach A3 angenommen, dass sie sich als Mengenanpasser verhalten und die Elektrizitätspreise nicht beeinflussen können. F¨ ur diese Unternehmen gilt dementsprechend ∂sw /∂sv = −1. Eine Verringerung der Angebotsmenge sv wird damit direkt von der Mehrproduktion sw mit v = w eines anderen Unternehmens ausgeglichen. Die Optimalitätsbedingung f¨ ur ein Gewinnmaximum dieser EVU vereinfacht sich damit ∀ i, r, t, l zu: ∂Πv ∂K(sv ) = P (S) − ≤0 ∂sv ∂sv

(4.31)

Da die Unternehmen des Wettbewerbsrandes in Deutschland und die Unternehmen in den europäischen Nachbarländern ihre Angebotsmenge annahmegemäß solange ausdehnen, bis ihre Grenzerzeugungskosten dem Marktpreis entsprechen, stellen Spot- und Terminmarktkontrakte f¨ ur diese Unternehmen keine strategischen Substitute dar. Ihre Terminmarkt- und Spotmarktentscheidungen sind mithin unabhängig. Neben den Handelsmöglichkeiten am heimischen Spotmarkt können die Unternehmen auf Grund der Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes auch auf den ausländischen Spotmärkten handeln, wodurch sich ihr Optimierungsproblem entsprechend erweitert. Mit dem grenz¨ uberschreitenden Elektrizitätshandel lassen sich damit Gewinne auf den ausländischen Märkten realisieren. Die EVU entscheiden damit nicht nur u ¨ber die Elektrizitätsmenge sri,r,t,l , die sie auf dem Inlandsmarkt anbieten, sondern auch u ¨ber die Mengen sri,q,t,l mit r = q, die sie in die Auslandsmärkte exportieren wollen. Das Superskript beschreibt dabei die Region, in der das Unternehmen und somit seine Erzeugungskapazitäten angesiedelt sind. Unter Ber¨ ucksichtigung der Elektrizitätsimporte lässt sich z. B. die auf dem deutschen Spotmarkt (r = DE) angebotene Elektrizitätsmenge Sr,t,l ∀ t, l wie folgt darstellen. Sr,t,l =

sri,r,t,l + srFringe,r,t,l +

i∈O

sqi,r,t,l

(4.32)

i∈F

Analog gilt f¨ ur das Elektrizitätsangebot Sq,t,l in den europäischen Nachbarregionen q ∈ Q und q = r ∀ q, t, l: Sq,t,l =

i∈F

sqi,q,t,l +

sri,q,t,l + srFringe,q,t,l

(4.33)

i∈O

Anders als f¨ ur die Unternehmen mit Eigenerzeugung beschränkt sich die Gewinnmaximierung f¨ ur die Spekulanten u nach Gl. (4.25) auf die Handelsentscheidungen am

113

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt Terminmarkt. Ihre Funktion f¨ ur die Markträumung am Spotmarkt besteht in der Lieferung oder dem Bezug der physischen Elektrizitätsmengen, die sie am Terminmarkt u ¨ber Forwardkontrakte ge- oder verkauft haben.

4.5.3 Erzeugungs- und Transportrestriktionen Die physischen Angebotsmengen si,r,t,l der Unternehmen i am Spotmarkt in den Regionen r, den Zeitsegmenten t und den Lastsegmenten l werden durch die von ihnen kontrollierten maximal verf¨ ugbaren Kraftwerkskapazitäten xmax i,t,l begrenzt (vgl. Tabel153 len 4.14 und 4.15 sowie Gl. (4.17)). Unter Ber¨ ucksichtigung der Bilanzgleichung (4.23) lässt sich die Kapazitätsnebenbedingung gi,t,l (xi,t,l ) : R → R f¨ ur die Angebots- bzw. Erzeugungsmenge eines EVU i ∈ I ∀ i, t, l wie folgt formulieren: gi,t,l (xi,t,l ) : xi,t,l − xmax i,t,l ≤ 0

(4.34)

Da die Unternehmen u ¨ber die Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes auch auf den ausländischen Elektrizitätsmärkten handeln können und mit steigenden internationalen Preisdifferenzen die Anreize zum grenz¨ uberschreitenden Handel zunehmen, kommt der Preisausgleichsfunktion des interregionalen Elektrizitätshandels und damit den vorhandenen interregionalen Kuppelleitungskapazitäten eine wichtige Rolle bei der Begrenzung marktmachtbedingter Preissteigerungen zu. Das grenz¨ uberschreitende Handelsvolumen zwischen den europäischen Ländern ist max auf die in Tabelle 4.22 dargestellten Kuppelleitungskapazitäten Tr→q beschränkt. Wie auf Erzeugungsebene existieren damit auch f¨ ur den Elektrizitätstransport Kapazitätsgrenzen, die von den EVU als Nebenbedingung bei der Gewinnmaximierung zu ber¨ ucksichtigen sind. Die Transportnebenbedingung er,q (Srq , Sqr ) : Rn → R f¨ ur jede der vorhandenen grenz¨ uberschreitenden Transportnetzverbindungen r → q unterschiedlicher Regionen, die bei der Optimierung der Unternehmen beachtet werden muss, lässt sich formal ∀ r, q, t, l wie folgt beschreiben: q r max er,q (Srq , Sqr ) : si,r + si,q − Tr→q ≤0 (4.35) ir ∈I

iq ∈I

Mit der Beschreibung der Kapazitätsrestriktionen lässt sich die Gewinnmaximierung der EVU auf der zweiten Marktstufe als nicht-lineares Optimierungsproblem un153

Nach A4 beschränkt sich die kontrollierte Kraftwerksleistung auf die inländischen Kapazitäten eines Unternehmens. Grenz¨ uberschreitende Kapitalverflechtungen werden nicht betrachtet, vgl. Kapitel 2.3.1. Auf eine Darstellung der Superskripte zur regionalen Zuordnung der Unternehmen wird im Folgenden verzichtet.

114

4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung ter Nebenbedingungen formulieren. Hierzu werden die aus den Gewinnfunktionen sowie den Nebenbedingungen auf Erzeugungs- und Transportebene notwendigen Optimalitätsbedingungen abgeleitet und als gemischt-komplementäres Problem dargestellt. Die Lösung des resultierenden Systems nicht-linearer Gleichungen beschreibt dann ein Cournot-Nash-Gleichgewicht am Spotmarkt.

4.5.4 Spotmarktgleichgewicht Um die Bedingungen f¨ ur die gewinnmaximierende Angebotsmenge der EVU unter Beachtung der bestehenden Kapazitätsbeschränkungen abzuleiten, wird eine LagrangeFunktion Li,r,t,l (si,r,t,l , λi,r,t,l , τr→q ) : Rn → Rn eingef¨ uhrt, deren Ableitungen erster Ordnung zusammen mit den Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen (KKT) die Gewinnmaxima der Unternehmen bestimmen.154 Die Lagrange-Funktion kann ∀ i, r, t, l allgemein wie folgt formuliert werden: Li (si , λi , τr→q ) = Πi (si , f¯i ) + λi gi (xi ) + τr→q er,q (Srq , Sqr ) (4.36) r→q

Die beiden Variablen λi und τr→q stellen die Schattenpreise bzw. dualen Variablen der Kapazitätsbeschränkungen gi (xi ) und er,q (Srq , Sqr ) dar. F¨ ur die Ableitungen erster Ordnung der Lagrange-Funktion muss ∀ i, r, t, l gelten: ∂Li (si , λi , τr→q ) ∂P (S) ∂S ∂P (S) ∂S ¯ = si + P (S) − fi ∂si ∂S ∂si ∂S ∂si ∂K(si ) − − λi − τr→q ≤ 0 ∂si r→q

(4.37)

wobei nach den KKT-Bedingungen die partielle Ableitung ∂Li /∂si der Lagrange-Funktion komplementär zu: si ≥ 0

(4.38)

sein muss. Damit gilt f¨ ur das innere Produkt aus den Gl. (4.37) und Gl. (4.38): ∂Li (si , λi , τr→q ) si = 0 ∂si

(4.39)

Die Gl. (4.38) schränkt die Lösung auf positive Erzeugungsmengen si ein, wobei sich aus der Nebenbedingung gi (xi ) aus Gl. (4.34) f¨ ur die Kapazitätsbeschränkung auf Erzeugungsebene xi,t,l ∈ [0, xmax i,t,l ] und die Bilanzgleichgung Gl. (4.23) ergibt, dass: ∂Li (si , λi , τr→q ) = si − smax ≤0 i ∂λi,t,s 154

(4.40)

Vgl. zu den Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen z. B. Chiang (1984) S. 722 ff.

115

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt ist. Hierbei ist die partielle Ableitung ∂Li /∂λi aus Gl. (4.40) komplementär zum Schattenpreis der Kapazitätsnebenbedingung: λi ≥ 0

(4.41)

F¨ ur das innere Produkt aus den Gl. (4.40) und Gl. (4.41) gilt: ∂Li (si , λi , τr→q ) λi = 0 ∂λi

(4.42)

Neben der Ableitung der Lagrange-Funktion in Bezug auf die Kapazitätsbeschränkung auf Erzeugungsebene muss die partielle Ableitung ∂Li /∂τr→q in Bezug auf die Transportnebenbedingung er,q (Srq , Sqr ) aus Gl. (4.35) wie folgt formuliert werden: q ∂Li (si , λi , τr→q ) max = si,r + sri,q − Tr→q ≤0 (4.43) ∂τr→q i∈I i∈I Als Komplementaritätsbedingung zu Gl. (4.43) gilt: τr→q ≥ 0

(4.44)

woraus sich das innere Produkt aus den Gl. (4.43) und Gl. (4.44) ableitet: ∂Li (si , λi , τr→q ) τr→q = 0 ∂τr→q

(4.45)

Der Schattenpreis τr→q kann als Kosten des interregionalen Elektrizitätstransports bei Auslastung der Kuppelleitungskapazitäten interpretiert werden. Ihr Wert ist null, wenn die Kuppelleitungskapazitäten ausreichen, einen interregionalen Preisausgleich ¨ herzustellen und die Ubertragungsleistung zwischen den benachbarten Elektriztitäts¨ märkten den grenz¨ uberschreitenden Handel nicht begrenzen. Ist die Ubertragungsleistung zwischen den Ländern ausgelastet, wird der Wert positiv und spiegelt die entsprechende Knappheitsrente der begrenzten Transportkapazität wider. Die Gl. (4.37) bis Gl. (4.45) m¨ ussen f¨ ur ein Gewinnmaximum der Unternehmen i in allen Regionen r, Zeitsegmenten t und Lastsegmenten l simultan erf¨ ullt sein. Unter Verwendung des Marktanteils ϑi,r,t,l mit: ϑi,r,t,l =

si,r,t,l Sr,t,l

(4.46)

sowie der Preiselastizität der Elektrizitätsnachfrage εr,t,l aus Gl. (4.7) lässt sich die Optimalitätsbedingung f¨ ur ein Gewinnmaximum am Spotmarkt aus Gl. (4.37) ∀ i, r, t, l auch wie folgt umformen:

ϑi ϑi f¯i − = GKi (si ) + λi + P (S) 1 + τr→q (4.47) ε ε si r→q

116

4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung

Der Term f¯i /si beschreibt dabei das Verhältnis zwischen Forwardmenge fi und physischer Absatzmenge si und gibt damit den Kontrahierungsgrad des EVU i am Terminmarkt an. Steigt der Kontrahierungsgrad, so verringert sich c. p. der durchsetzbare Preis-Markup auf die Grenzerzeugungskosten, der durch den Klammerterm beschrieben wird. Ist die gesamte physische Absatzmenge am Spotmarkt bereits u ¨ber Terminmarktkontrakte mit fi = si auf der ersten Marktstufe verkauft und liegt der Kontrahierungsgrad damit bei f¯i /si = 1 bzw. 100 %, so reduziert sich die Optimalitätsbedingung f¨ ur ein Gewinnmaximum entsprechend Gl. (4.31). Verzichtet ein Unternehmen dagegen auf die strategische Option u ¨ber den Verkauf von Terminkontrakten den eigenen Marktanteil zu steigern und realisiert es einen Kontrahierungsgrad von f¯i /si = 0 bzw. 0 %, so kann es bei Gewinnmaximierung sein gesamtes, durch ein Cournot-Nash-Gleichgewicht ohne Terminmarkt determiniertes Preisbeeinflussungspotenzial ausschöpfen. Der resultierende Preis-Markup auf die Grenzerzeugungskosten ist bei diesem Verhalten entsprechend maximal. Da die gewinnmaximierende physische Angebotsmenge s∗i,r,t,l sowohl von den Ern wartungen u ¨ber das Verhalten der Konkurrenten j=1 sj mit i = j als auch von der eigenen gewählten Forwardmenge f¯i , d. h. vom Kontrahierungsgrad abhängt, beschreibt die Gl. (4.47) die Reaktionsfunktionen si = Ri (sj , f¯i ) der Unternehmen i. Die Reaktionsfunktionen weisen negative Steigung auf, da die Angebotsmengen der verschiedenen Unternehmen strategische Substitute darstellen und der Grenzgewinn eines EVU mit steigender Angebotsmenge der Konkurrenzunternehmen j = i abnimmt. Dar¨ uber hinaus ist die Lage der Reaktionsfunktion von der gehandelten Forwardmenge abhängig. Ist ein EVU auf dem Forwardmarkt mit f¯i > 0 eine short Position eingegangen, so verschiebt sich die Reaktionsfunktion Ri (sj , f¯i ) nach rechts, d. h. in Richtung zunehmender Angebotsmengen. Der Markt befindet sich im Gleichgewicht, wenn die Gl. (4.37) bis Gl. (4.45) f¨ ur alle EVU i ∈ I simultan erf¨ ullt sind und es mithin f¨ ur kein Unternehmen vorteilhaft ist, von der gewählten Angebotsmenge abzuweichen. Es existiert damit f¨ ur jedes Unternehmen eine optimale Angebotsmenge s∗i = Ri (s∗j , f¯i ) bei gegebener optimaler Angebotsmenge der Konkurrenzunternehmen j = i ∈ I, die den Gewinn unter Beachtung der Nebenbedingungen und der auf der ersten Marktstufe getroffenen Handelsentscheidungen u ¨ber ¯ die Forwardmenge fi maximiert. ¨ Im Cournot-Nash-Gleichgewicht lässt sich der Gewinn durch eine Anderung des einmal festgelegten Angebotsverhaltens nicht mehr steigern. Da die Angebotsstrategie am Spotmarkt insbesondere von den Entscheidungen am Forwardmarkt abhängt und steigende Forwardmengen zu einer Zunahme der physischen Angebotsmenge und damit

117

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt zu sinkenden Spotmarktpreisen f¨ uhren, kann an dieser Stelle bereits festgehalten werden, dass ein funktionsfähiger und liquider Terminmarkt grundsätzlich geeignet ist die Wettbewerbsintensität auf dem Spotmarkt zu erhöhen. Welche Menge ihres physischen Angebots die Unternehmen u ¨ber Terminmarktkontrakte bereits auf der ersten Marktstufe handeln, d. h. wie hoch ihr Kontrahierungsgrad ist, hängt dabei insbesondere vom Terminmarktverhalten und der Risikoneigung ab. Wie sich das optimale Verhalten am Terminmarkt und die daraus resultierenden Marktgleichgewichte ableiten lassen, wird im Folgenden dargestellt. Hierzu wird auf die Nutzenmaximierung der Unternehmen und die Motive f¨ ur Forwardhandel eingegangen.

4.5.5 Terminmarktverhalten und Terminmarktgleichgewicht Auf dem Terminmarkt entscheiden die EVU u ¨ber die Elektrizitätsmenge, die sie durch den Kauf oder Verkauf von Derivaten handeln wollen, bevor sie unter Ber¨ ucksichtigung der hierdurch eingegangen physischen Liefer- oder Bezugsverpflichtungen ihre Angebotsmenge am Spotmarkt optimieren. Die Erzeugungsunternehmen i ∈ I sowie die Spekulanten k ∈ K können dabei mit fi > 0 bzw. uk < 0 eine short oder mit fi < 0 bzw. uk > 0 eine long Position eingehen. Grundsätzlich können die folgenden drei Motive f¨ ur den Handel mit Terminmarktprodukten unterschieden werden: 1. Das Risikohedgingmotiv beschreibt die Möglichkeiten der Unternehmen bestehende Unsicherheiten u unftige Preis- und Mengenentwicklung, wie sie ¨ber die zuk¨ sich beispielsweise durch die in Kapitel 4.2.1 beschriebene stochastische Windenergieeinspeisung einstellen, u ¨ber den Handel mit Terminmarktprodukten zu reduzieren. Das Risikohedgingmotiv wirkt sich u ¨ber die bestehende Risikoneigung explizit auf die Terminmarktentscheidungen der Erzeugungsunternehmen aus. 2. Das Spekulationsmotiv beschreibt die Möglichkeit der Unternehmen, Gewinne durch die Ausnutzung von Preisdifferenzen am Termin- und Spotmarkt zu realisieren. Da Spekulationsgeschäfte mit Risiken verbunden sind, kann f¨ ur die Spekulanten eine geringe Risikoaversion oder sogar Risikoneutralität unterstellt werden. Wird die Spekulation zudem durch die Möglichkeit ergänzt, risikoarme Arbitrage zwischen den verschiedenen Marktsegmenten durchzuf¨ uhren, kommt es in der Folge tendenziell zu einem Preisausgleich zwischen den Forward- und Spotmarktpreisen. Sowohl die Spekulation als auch die Arbitrage erhöhen die Liquidität in den Märkten und tragen damit i. A. zur Effizienzsteigerung bei.

118

4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung 3. Das strategische Motiv beschreibt die Möglichkeiten der Unternehmen, u ¨ber den Handel mit Terminmarktprodukten schon auf der ersten Marktstufe, d. h. also vor der eigentlichen Lieferperiode, den physischen Absatz und die Marktanteile zu steigern. Der Anreiz Terminmarktkontrakte aus strategischen Gr¨ unden zu handeln ergibt sich aus den beschriebenen Zusammenhängen der Forward- und Spotmarktentscheidungen und lässt sich direkt aus dem Einfluss des Forwardhandels auf den Grenzerlös ableiten. Ist das betrachtete EVU alleiniger Anbieter von Terminmarktkontrakten, so ist es in der Lage, die Position eines Stackelberg-F¨ uhrers einzunehmen. Auf Grund der strategischen Anreize am Terminmarkt eine short Position einzugehen befinden sich die Unternehmen in einer Art Gefangenendilemma, indem sie bei der Gewinnmaximierung eine zu große Angebotsmenge wählen und auf einen Teil ihres Preisbeeinflussungsspielraums verzichten. Die Marktakteure verhalten sich subjektiv optimal, während sich das Marktergebnis bei gleichgerichtetem Handel aller Unternehmen kollektiv als nachteilig erweist, da die physische Gesamtangebotsmenge zu groß und der resultierende Marktpreis zu niedrig ist.155 Die steigende Wettbewerbsintensität f¨ uhrt in der Folge tendenziell zu sinkenden Gewinnen der Unternehmen. Ausgehend von den drei Motiven f¨ ur den Handel mit Terminmarktkontrakten wird f¨ ur die Marktmachtanalyse im Folgenden angenommen, dass die Erzeugungsunternehmen ausschließlich aus strategischen Gr¨ unden und aus Gr¨ unden des Risikohedgings Forwardkontrakte kaufen oder verkaufen und das Spekulationsmotiv nur f¨ ur die Spekulanten bzw. Elektrizitätshandelsunternehmen ohne Eigenerzeugung von Bedeutung ist. Bei der Lösung des Optimierungsproblems der Unternehmen a ∈ I ∪ K auf der ersten Marktstufe m¨ ussen vor dem Hintergrund der bestehenden windenergieinduzierten Unsicherheiten u ¨ber die zu bedienende Residualnachfrage und den damit verbundenen stochastischen Spotmarktpreis Pr,t,l,s (Sr,t,l,s ) aus Gl. (4.9) die Erwartungen und die Risikoneigung bei der Nutzenmaximierung der Marktakteure ber¨ ucksichtigt werden. Die Präferenzen der Unternehmen werden dabei mit Hilfe einer Nutzenfunktion Ua (Πa ) : Rn → R vom μ, σ-Typ modelliert.156 Erzeugungsunternehmen und Spekulanten maximieren ihren Erwartungsnutzen, der sich formal ∀ a, r, t, l wie folgt beschreiben lässt: 1 E(Ua (Πa )) = E(Πa ) − θa VAR(Πa ) 2 155

156

(4.48)

Vgl. zum Gefangenendilemma, z. B. Fudenberg und Tirole (2000) S. 9 f. und Holler und Illing (2003) S. 2 ff. Vgl. dazu z. B. Bamberg und Coenenberg (2000) S. 77 ff.

119

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt Hierbei ist E(Πa ) der Erwartungswert des Gewinns und VAR(Πa ) dessen Varianz. Der Parameter θa beschreibt die unternehmensindividuelle Risikoneigung. F¨ ur ein risikoneutrales Unternehmen ist θa = 0, während ein risikoaverses Unternehmen das Risiko einer Abweichung des realisierten Gewinns vom Erwartungswert bei der Optimierung der Terminmarktmenge ber¨ ucksichtigt. F¨ ur risikoaverse Unternehmen gilt damit θa > 0.

Spekulanten bzw. Handelsunternehmen ohne Eigenerzeugung Die Spekulanten k maximieren ihren Nutzen ausschließlich u ¨ber die am Terminmarkt gehandelte Forwardmenge uk . Da sich der Gewinn Πk (uk ) der Spekulanten nach Gl. (4.25) aus der Preisdifferenz zwischen Spot- und Terminmarkt zusammensetzt, folgt f¨ ur die Maximierung des Erwartungswertes des Nutzens ∀ k, t, l aus Gl. (4.48): 1 max E(Uk (Πk )) = max E[uk (P f − P (S))] − θk VAR[uk (P f − P (S))] (4.49) uk uk 2 Als notwendige Bedingung erster Ordnung f¨ ur ein Gewinnmaximum ergibt sich f¨ ur die Spekulanten bzw. Handelsunternehmen ohne Eigenerzeugung: ∂E(Uk (Πk )) = P f − E(P (S)) − θk uk VAR(P (S)) = 0 ∂uk

(4.50)

ur ein Unternehmen k nach: Daraus berechnet sich die optimale Forwardmenge u∗k f¨ u∗k =

P f − E(P (S)) θk VAR(P (S))

(4.51)

Als Summe u ¨ber alle Unternehmen k ∈ K ist die aggregierte Forwardmenge am Terminmarkt damit: k∈K

u∗k =

1 P f − E(P (S)) θk VAR(P (S)) k∈K

(4.52)

Da sich im Terminmarktgleichgewicht die aggregierten long bzw. short Positionen der Spekulanten k und der Erzeugungsunternehmen i zu null addieren m¨ ussen, gilt: u∗k + fi∗ = 0 (4.53) k∈K

i∈I

F¨ ur die Bestimmung des Forwardpreises P f lässt sich im Terminmarktgleichgewicht aus den Gl. (4.52) und Gl. (4.53) die Beziehung: P f = E(P (S)) −

i∈I

120

fi∗ VAR(P (S))

1 θk k∈K

(4.54)

4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung ableiten. Da nach A6 f¨ ur mindestens einen Spekulanten im Markt mit θk = 0 Risikoneutralität angenommen wird, gilt f¨ ur den Forwardpreis: P f = E(P (S))

(4.55)

Der Forwardpreis P f entspricht damit dem erwarteten Spotmarktpreis E(P (S)), der sich nach Gl. (4.9) unter Ber¨ ucksichtigung der stochastischen Windenergieeinspeisung als: E(P (S)) =

n

(a − b (Ss + ψs )) s

(4.56)

s=1

einstellt, wenn es mindestens einen risikoneutralen Marktteilnehmer gibt, der bestehende Preisunterschiede durch Spekulations- oder Arbitragegeschäfte ausgleicht. Die Spekulanten sind bereit, jede beliebige Forwardmenge zu handeln, bis sich der Terminmarkt im Gleichgewicht befindet und der Forwardpreis dem erwarteten Spotmarktpreis entspricht. Der gleichgewichtige Forwardpreis gibt damit den erwarteten Spotmarkt E(P (S)) erwartungstreu wieder. Erzeugungsunternehmen F¨ ur die Erzeugungsunternehmen i ∈ I lässt sich das Optimierungsverhalten am Terminmarkt ∀ i, r, t, l wie folgt beschreiben: 1 max E(Ui (Πi )) = max E(Πi ) − θi VAR(Πi ) (4.57) fi fi 2 Dabei setzt sich der Gewinn Πi der Erzeugungsunternehmen im Gegensatz zum Gewinn der Spekulanten nicht nur aus dem Gewinn am Terminmarkt fi (E(P (S)) − P (S)), sondern auch aus dem Gewinn am Spotmarkt P (S)s∗i −Ki (s∗i ) zusammen. Da die Unternehmen nach A1 rationale Erwartungen u ¨ber das am Spotmarkt resultierende Gleichgewicht bilden, nehmen sie den Gewinn auf der zweiten Marktstufe in ihre Optimierungsentscheidung am Terminmarkt auf. Die notwendige Bedingung f¨ ur ein Nutzen- bzw. Gewinnmaximum von EVU i ist damit:

∂E(Ui (Πi )) ∂Πi ∂Πi ∂Πi − θi E Πi − E(Πi )E =0 (4.58) =E ∂fi ∂fi ∂fi ∂fi Der Gewinn von Unternehmen i u ¨ber beide Marktstufen setzt sich damit ∀ i, r, t, l wie folgt zusammen: Πi (s∗i , fi ) = P (S)s∗i + fi (E(P (S)) − P (S)) − Ki (s∗i )

(4.59)

121

4 Modell f¨ ur den Großhandelsmarkt wobei f¨ ur die Ableitung erster Ordnung gilt: ∂Πi (s∗i , fi ) ∂P (S) ∂S ∗ ∂s∗ ∂E(P (S)) ∂P (S) ∂S = si + P (S) i + fi ∂fi ∂S ∂fi ∂fi ∂P (S) ∂S ∂fi ∗ ∗ ∂P (S) ∂S ∂Ki (si ) ∂si + E(P (S)) − fi − P (S) − =0 ∂S ∂fi ∂s∗i ∂fi

(4.60)

Die beiden partiellen Ableitungen ∂S/∂fi und ∂s∗i /∂fi beschreiben hierbei den in Kapitel 4.5.2 dargestellten Zusammenhang zwischen Forwardhandel und Grenzerlös auf der zweiten Marktstufe GEi (si , fi ), aus dem sich das strategische Motiv f¨ ur den Terminmarkthandel ableitet. Zur Lösung des Optimierungsproblems auf der ersten Marktstufe und damit zur endogenen Berechnung des Terminmarktgleichgewichts m¨ ussen die in Kapitel 4.3.4 eingef¨ uhrten polynomischen Approximationsfunktionen vierten Grades f¨ ur die Grenzerzeugungskostenkurven ∂Ki (s∗i )/∂s∗i zu linearen Funktionen vereinfacht werden.157 Mit c1,i = c2,i = c3,i = 0 vereinfacht sich die in Gl. (4.18) dargestellte approximierte Grenzkostenfunktion damit ∀ i, t, l zu: GKi (xi ) = c4,i xi + c5,i

(4.61)

Unter Verwendung der linearen Angebots- und Nachfragefunktionen gilt f¨ ur die beiden genannten partiellen Ableitungen: ∂S = ∂fi

1+

i∈I

1 b 1 b + c4,i b b + c4,i

1

(4.62)

und: 1 ∂s∗i = b− ∂fi b + c4,i

1+

i∈I

1 1 b b + c4,i

b2

1 b + c4,i

2 (4.63)

Im Gewinnmaximum der Unternehmen i ∈ I und k ∈ K sind die Gl. (4.50) und Gl. (4.58) unter Ber¨ ucksichtigung des resultierenden Spotmarktgleichgewichts aus Gl. (4.37) bis Gl. (4.45) simultan erf¨ ullt. Die EVU optimieren damit ihre Angebotsstrategien auf dem Termin- und dem physischen Spotmarkt, indem sie fi∗ und s∗i so wählen, dass ihr Gewinn u ¨ber beide Marktstufen maximiert wird und sie im Marktgleichgewicht keinen Anreiz haben von den einmal gewählten Handelsentscheidungen abzuweichen. Die 157

Die (numerische) Lösung des resultierenden Gleichungssystems ist grundsätzlich auch unter Verwendung von Polynomen vierten Grades möglich. Die Ableitung der entsprechenden Gleichungen w¨ urde allerdings sehr komplex und f¨ ur die vorliegende Anwendung zu aufwendig.

122

4.5 Zweistufige Gewinnmaximierung Handelsentscheidungen determinieren damit den optimalen Kontrahierungsgrad fi∗ /s∗i am Terminmarkt. Das mehrregionale zweistufige Oligopolmodell wird im Folgenden f¨ ur die Quantifizierung der am Großhandelsmarkt bestehenden Marktmachtpotenziale der großen deutschen Elektrizitätserzeugungsunternehmen RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG angewendet.

123

5 Analyse der Marktmachtpotenziale In der folgenden Untersuchung werden die erzeugerseitigen Marktmachtpotenziale der großen deutschen Elektrizitätsversorgungsunternehmen mit Hilfe des entwickelten Oligopolmodells auf der Basis der bestehenden strukturellen und institutionellen Bedingungen am Großhandelsmarkt quantifiziert. Um dabei die unterschiedlichen Wirkungszusammenhänge im liberalisierten Elektrizitätsmarkt und ihren jeweiligen Einfluss auf die Quantifizierung der Marktmachtpotenziale darzustellen, wird die Analyse, ausgehend von einem einfachen deterministischen Spotmarktmodell in Kapitel 5.1, schrittweise erweitert. Zunächst wird das verwendete Modell in Kapitel 5.2 um die Abbildung der interregionalen Elektrizitätshandelsmöglichkeiten ergänzt und der Einfluss von Investitionen in grenz¨ uberschreitende Kuppelleitungskapazitäten auf die Großhandelspreise im Rahmen von Szenarioanalysen untersucht. In Kapitel 5.3 wird dann die einfache Spotmarktbetrachtung aufgegeben und der Terminmarkt in das mehrregionale Modell integriert, um die Auswirkungen unterschiedlichen Terminmarktverhaltens auf die vorhandenen Marktmachtpotenziale im deutschen Elektrizitätssektor zu untersuchen. In diesem Zusammenhang wird im letzten Schritt die Annahme einer deterministisch bekannten Windenergieeinspeisung durch eine stochastische Abbildung ersetzt und der Einfluss der Risikoneigung auf die Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht analysiert.

5.1 Spotmarktmodell Ausgangspunkt f¨ ur die Quantifizierung ist ein einstufiges deterministisches Spotmarktmodell des deutschen Elektrizitätssektors, bei dem zunächst auf die Abbildung der interregionalen Elektrizitätshandelsmöglichkeiten und die Integration des Terminmarktes verzichtet wird. Diese einfache Modellformulierung bildet damit eine Marktsituation ab, in der die Oligopolunternehmen ihre Preisbeeinflussungsspielräume am physischen Spotmarkt ausnutzen können, ohne durch Importkonkurrenz ausländischer EVU oder den Einfluss steigender Forwardmengen in ihrem Preisbeeinflussungsverhalten beschränkt zu werden. Als Referenz f¨ ur die Bewertung der Marktmachtpotenziale wird dazu in Kapitel 5.1.1 zunächst das Wettbewerbsgleichgewicht ohne eine missbräuchliche Aus¨ ubung

125

5 Analyse der Marktmachtpotenziale von Marktmacht beschrieben, bevor in Kapitel 5.1.2 auf die Preisbeeinflussungsmöglichkeiten im Oligopolgleichgewicht eingegangen wird.

5.1.1 Wettbewerbsgleichgewicht als Referenz Auf der Grundlage der Prämissen der Grenzkostenpreisbildung f¨ uhrt das Unternehmensverhalten bei vollständigem Wettbewerb zu einer Situation, in der der Spotmarktpreis im Gleichgewicht den Grenzkosten des letzten zur Lastdeckung eingesetzten Kraftwerks entspricht. Unter den Annahmen rationalen Verhaltens und Gewinnmaximierung dehnen die EVU ihre Angebotsmenge si,r,t,l solange aus, bis die Grenzerzeugungskosten GKi,t,l (xr,t,l ) gleich dem von ihnen nicht beeinflussbaren Marktpreis P¯r,t,l sind.158 Der Markt- bzw. Systemgrenzpreis wird insofern ausschließlich durch fundamentale Einflussfaktoren auf Angebots- und Nachfrageseite bestimmt, ohne dass verhaltensinduzierte Aspekte das Marktergebnis beeinflussen. Das resultierende Wettbewerbsgleichgewicht lässt sich zunächst unter den stark vereinfachenden Annahmen einer Vernachlässigung der Möglichkeiten zu interregionalem Elektrizitätsaustausch und Terminmarkthandel als Referenz f¨ ur den Elektrizitätsspotmarkt interpretieren. F¨ ur die Unternehmen wird im Wettbewerbsgleichgewicht angenommen, dass sie nicht in der Lage sind die Elektrizitätspreise durch physische Kapazitätszur¨ uckhaltung zu beeinflussen. Die Unternehmen verhalten sich in dieser Situation als Mengenanpasser, indem sie ihre Angebotsmenge solange ausdehnen, bis die Grenzerzeugungskosten dem von ihnen nicht beeinflussbaren Marktpreis entsprechen. Das Wettbewerbsgleichgewicht f¨ uhrt mithin zu einer effizienten Markträumung und einer Wohlfahrtsmaximierung am Elektrizitätsmarkt.159 In Abgrenzung zu der in Kapitel 3.3.1 diskutierten Verwendung des Modells der vollständigen Konkurrenz als hypothetischem Vergleichsmaßstab bei der Ex-post-Bewertung historischer Marktergebnisse z. B. bei der Nutzung fundamentaler Optimierungsmodelle, dient das hier verwendete Wettbewerbsgleichgewicht in erster Linie der Bewertung der durch eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht maximal durchsetzbaren Preissteigerungen und kann nicht als Vergleich zu den Spotmarktpreisen am deutschen 158

159

Bei vollständigem Wettbewerb f¨ uhrt die Gewinnmaximierung beim Einheitspreisverfahren zu den gleichen Marktergebnissen wie eine Kostenminimierung, unabhängig davon, ob das System auf der Basis individueller Unternehmensentscheidungen oder u ¨ ber eine zentrale Einsatzplanung optimiert wird. Der Begriff Wohlfahrtsmaximierung bezieht sich hier nur auf die Ergebnisse der durchgef¨ uhrten partiellen Gleichgewichtsanalyse und nicht auf die gesamtwirtschaftliche Wohlfahrt. Vgl. dazu auch die Anmerkungen in den folgenden Kapiteln.

126

5.1 Spotmarktmodell Elektrizitätsgroßhandelsmarkt heran gezogen werden. Auf diesen Aspekt wird im Zusammenhang mit den Modellergebnissen bei vollständigem Wettbewerb unter Ber¨ ucksichtigung des interregionalen Elektrizitätshandels im folgenden Kapitel noch einmal eingegangen. Das, jeweils auf der Basis der Modellerweiterungen, berechnete Wettbewerbsgleichgewicht wird im Folgenden dem Oligopolgleichgewicht gegen¨ uber gestellt, bei dem angenommen wird, dass die vier großen deutschen Erzeugungsunternehmen ihre Kraftwerkskapazitäten zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht strategisch einsetzen.

5.1.2 Strategisches Verhalten Wird vor dem Hintergrund der erzeugerseitigen Marktkonzentration im deutschen Elektrizitätssektor vom Paradigma des vollständigen Wettbewerbs abstrahiert und die Möglichkeiten zu strategischem Verhalten der EVU explizit abgebildet, lassen sich mit dem entwickelten Oligopolmodell die vorhandenen Marktmachtpotenziale quantifizieren. F¨ ur die Unternehmen wird, wie im Fall des vollständigen Wettbewerbs, auch jetzt rationales Verhalten und Gewinnmaximierung angenommen. Im Gegensatz zum Wettbewerbsgleichgewicht wird jetzt allerdings davon ausgegangen, dass die Oligopolunternehmen u ¨ber die Steuerung ihrer Angebotsmenge si,r,t,l die Marktpreise Pr,t,l (Sr,t,l ) unter Einhaltung der technischen Nebenbedingungen beeinflussen können. In Abhängigkeit ihrer jeweiligen Marktanteile ϑi,r,t,l und Kostenstrukturen sowie der Angebotsmengen des Wettbewerbsrandes sFringe,r,t,l sind die EVU in der Lage, Preisaufschläge auf ihre Grenzerzeugungskosten durchzusetzen. Jedes Unternehmen realisiert in dieser Situation die Angebotsmenge, die seinen Gewinn maximiert. Der Markt befindet sich im Gleichgewicht, wenn es f¨ ur kein Unternehmen vorteilhaft ist, von der einmal gewählten Angebotsmenge s∗i,r,t,l abzuweichen. Das Oligopolergebnis beschreibt insofern ein stabiles Cournot-Nash-Gleichgewicht, in dem die gewählte Strategie s∗i,r,t,l eines Unternehmens die optimale Antwort auf die gewählten optimalen Strategien s∗j,r,t,l der Konkurrenten darstellt.160 Abbildung 5.1 stellt die Spotmarktpreise im Oligopolgleichgewicht (Cournot) den Preisen bei vollständigem Wettbewerb (Wettbewerb) gegen¨ uber. Aus den Ergebnissen in Abbildung 5.1 wird deutlich, dass unter den genannten Annahmen und Modellvereinfachungen durch physische Kapazitätszur¨ uckhaltung der vier Oligopolunternehmen Preissteigerungen zwischen 42 und 70 % möglich sind. Die Erzeu¨ gungsunternehmen sind danach in der Lage, durch die Anderung ihrer Angebotsmengen die Spotmarktpreise erheblich u ¨ber das wettbewerbliche Niveau hinaus anzuheben. Die 160

Vgl. hierzu die Ausf¨ uhrungen in Kapitel 3.4. Auf die vollständige Indexierung der Variablen und Parameter wird im Folgenden verzichtet, wenn es f¨ ur das Verständnis der Zusammenhänge nicht notwendig ist.

127

5 Analyse der Marktmachtpotenziale

Spotmarktpreis [€/MWh]

160,0

120,0

80,0

40,0

0,0 Peak

Off-Peak

Peak

Sommer

Off-Peak Winter

Wettbewerb

Peak

Off-Peak

Übergang Cournot

Abbildung 5.1: Spotmarktpreise in Deutschland – kein interregionaler Elektrizit¨ atsaustausch, kein Terminmarkthandel

unterschiedlich starken Preisänderungen in den einzelnen Zeit- und Lastsegmenten können dabei u. a. auf saisonale und tageszeitliche Unterschiede in der Nachfrage sowie der Kraftwerksverf¨ ugbarkeit zur¨ uck gef¨ uhrt werden. Da in dem hier verwendeten Modell wichtige Einflussfaktoren der Elektrizitätspreisbildung wie der Außenhandel und das Terminmarktverhalten vernachlässigt werden, lassen sich auf dieser Grundlage noch keine belastbaren Schlussfolgerungen zu den vorhandenen Marktmachtpotenzialen im deutschen Elektrizitätsspotmarkt ableiten. Marktmachtanalysen die ausschließlich auf der Basis einfacher Spotmarktmodelle durchgef¨ uhrt werden, ohne die gegebenen Marktbedingungen adäquat zu ber¨ ucksichti¨ gen, f¨ uhren zu einer erheblichen Ubersch¨ atzung der vorhandenen Preisbeeinflussungspotenziale. Um die unterschiedlichen Wirkungszusammenhänge bei der Elektrizitätspreisbildung besser abzubilden und die vorhandenen Marktbeeinflussungspotenziale der EVU adäquat zu quantifizieren, wird daher das einfache Spotmarktmodell im Folgenden schrittweise erweitert.

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizit¨ atshandel F¨ ur die Erfassung der außenhandelsinduzierten Auswirkungen auf die Preisbeeinflussungspotenziale im deutschen Elektrizitätsspotmarkt wird das Spotmarktmodell zu-

128

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel nächst um die interregionalen Handelsmöglichkeiten erweitert. Dazu werden in Kapitel 5.2.1 die grenz¨ uberschreitenden Transportnetzverbindungen zu den europäischen Nachbarländern entsprechend der vorhandenen Kuppelleitungskapazitäten (vgl. Tabelle 4.22) modelliert. Durch die Ber¨ ucksichtigung des Elektrizitätsaußenhandels werden einerseits die Möglichkeiten der deutschen EVU zur Optimierung ihrer Spotmarktentscheidungen auf die Elektrizitätsmärkte der Nachbarländer ausgedehnt und andererseits wettbewerbsinduzierende Elektrizitätsimporte, die zur Begrenzung der Preisbeeinflussungspotenziale beitragen können, erfasst. In Kapitel 5.2.2 werden anschließend verschiedene Szenarien zum Ausbau der interregionalen Kuppelleitungskapazitäten untersucht, um die Auswirkungen von Netzinvestitionen auf die Marktmachtpotenziale in Deutschland zu analysieren. Kapitel 5.2.3 fasst die Zwischenergebnisse zusammen.

5.2.1 Aktuelle Situation der Transportkapazit¨ aten Vor dem Hintergrund der zunehmenden Integration der europäischen Elektrizitätsmärkte und der grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungsverbindungen zwischen Deutschland und seinen Nachbarländern können die vier Oligopolunternehmen RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG sowie die Unternehmen des Wettbewerbsrandes ihre Angebotsmengen nicht unabhängig vom Verhalten der Erzeugungsunternehmen im Ausland optimieren. Die regionale Begrenzung des einfachen Spotmarktmodells auf den deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt muss f¨ ur die Quantifizierung der vorhandenen Marktmachtpotenziale aufgegeben werden. Verhaltensinduzierte oder auf Fundamentalfaktoren zur¨ uck zuf¨ uhrende regionale Preisdifferenzen f¨ uhren in liberalisierten Elektrizitätsmärkten zu verstärktem Außenhandel und steigendem Preisdruck, wodurch sich die Potenziale zur Marktbeeinflussung tendenziell verringern. In integrierten Märkten mit der Möglichkeit zu interregionalem Elektrizitätshandel ist die Durchsetzbarkeit marktmachtbasierter Preissteigerungen damit geringer als in Märkten, die durch signifikante Transportengpässe zu den Nachbarmärkten gekennzeichnet sind. In Abbildung 5.2 sind die im Modell berechneten Elektrizitätspreise im Wettbewerbs- und Cournot-Gleichgewicht unter Ber¨ ucksichtigung der interregionalen Außenhandelsmöglichkeiten den realisierten Spotmarktpreisen an der EEX (2005/2006) gegen¨ uber gestellt.161 Bevor in der folgenden Analyse explizit auf die Quantifizierung der Marktbeeinflussungspotenziale unter Ber¨ ucksichtigung der Außenhandelseinfl¨ usse eingegangen wird, soll an dieser Stelle zunächst noch einmal auf einen anderen Aspekt der Preisbildung im hier entwickelten Modell hingewiesen werden. 161

Vgl. zu den Großhandelspreisen an der EEX auch Tabelle 4.6.

129



120,0

80,0

40,0

0,0 Peak

Off-Peak Sommer

Peak

Off-Peak

Peak

Winter EEX

Wettbewerb

Off-Peak

Übergang Cournot

Abbildung 5.2: Spotmarktpreise in Deutschland – mit interregionalem Elektrizit¨ atsaustausch, kein Terminmarkthandel

Wie aus der Abbildung 5.2 deutlich wird, weichen die berechneten zeitund lastspezifischen Elektrizitätspreise im Wettbewerbsgleichgewicht geringf¨ ugig von den beobachtbaren Preisen am Spotmarkt der EEX ab. Die Börsenpreise in den Peak-Load-Segmenten werden dabei tendenziell vom Modell unter-, die der Off-Peak-Load-Segmente tendenziell ¨ u liegen die Abweichungen bei etwa ¨berschätzt. In den Sommer- und Ubergangsmonaten 3-5 % (ca. −2, 3 bis +1,8 e/MWh), während sie in den Wintermonaten mit 7-12 % (ca. −6, 0 e/MWh) etwas größer sind. Die feststellbaren Abweichungen der Modellergebnisse von den historischen Spotmarktpreisen sind u. a. auf die Verwendung von Durchschnittswerten bei den Brennstoff- und CO2 -Kosten f¨ ur die Abbildung der Merit-Order-Kurven sowie durchschnittlicher Lastwerte f¨ ur die Modellierung der Nachfragekurven zur¨ uck zu f¨ uhren. Neben der Durchschnittsbildung wirkt sich auch die Vernachlässigung von Anfahrkosten, Teillastverlusten und Risikoprämien f¨ ur Kraftwerksausfälle und Preisrisiken bei der Brennstoffbeschaffung sowie die statische Modellierung des Pumpspeicherbetriebs auf die im Modell berechneten Spotmarktpreise aus. Dar¨ uber hinaus lassen sich notwendige Knappheitsrenten zur Refinanzierung der Investitionen und anderer mengenunabhängiger Fixkosten der Grenzkraftwerke inklusive der entsprechenden Kapitalverzinsung in einer auf kurzfristigen Grenzkosten basierten Berechnung des Wettbewerbsgleichgewichts nicht erfassen. F¨ ur die Nachfragesegmente, in denen die berechneten Spotmarktpreise unterhalb der historischen EEX-Preise liegen, soll hier explizit betont werden, dass sich aus diesen Abweichungen keine Evidenz f¨ ur die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht

130

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel im deutschen Elektrizitätssektor ableiten lässt. Eine empirische Ex-post-Analyse der Preisbeeinflussung ist auf der Grundlage des hier entwickelten Oligopolmodells nicht exakt möglich und im Rahmen der vorliegenden Untersuchung auch nicht beabsichtigt.162 Vielmehr stehen bei der angestrebten Quantifizierung der ex-ante vorhandenen ¨ erzeugerseitigen Marktmachtpotenziale die modellendogen berechneten Anderungen der Spotmarktpreise bei unterschiedlichen Verhaltensannahmen der Unternehmen und somit die Abweichungen zwischen Wettbewerbs- und Cournot-Gleichgewicht bei identischen Rahmenbedingungen im Mittelpunkt der Betrachtung. Auf der Basis des Vergleichs unterschiedlicher Verhaltensannahmen kann dann gezeigt werden, dass sich die Preisbeeinflussungspotenziale der EVU unter Ber¨ ucksichtigung der aktuellen Import- und Exportkapazitäten gegen¨ uber den in Abbildung 5.1 dargestellten Ergebnissen des einfachen Spotmarktmodells in den verschiedenen Nachfragesegmenten um etwa 2-42 %-Punkte reduzieren. Die Spotmarktpreise bei strategischem Verhalten (Cournot) liegen danach etwa 22-40 % (ohne Außenhandel etwa 4270 %) u ¨ber den Wettbewerbspreisen. Die unterschiedlichen Modellergebnisse zeigen damit, dass eine isolierte Betrachtung des deutschen Elektrizitätsmarktes die vorhandenen Marktmachtpotenziale der Unternehmen durch die Vernachlässigung des Einflusses der grenz¨ uberschreitenden Handelsmöglichkeiten u ¨berschätzt. Werden die mit dem erweiterten Modell berechneten Wettbewerbsergebnisse jetzt als neue Referenz f¨ ur die Quantifizierung der Marktmachtpotenziale am deutschen Elektrizitätsspotmarkt interpretiert, so zeigen die Preissteigerungen von 22-40 %, dass die vier Oligopolunternehmen trotz der nachfrageseitigen Möglichkeit, den Preiserhöhungen durch verstärkten Elektrizitätsimport auszuweichen, auf Grund der begrenzten Transportkapazitäten und der begrenzten Erzeugungskapazitäten der Unternehmen des Wettbewerbsrandes in der Lage sind, die Marktpreise durch strategisches Verhalten zu beeinflussen. Die Auswertung der Modellergebnisse zeigt, dass die Elektrizitätspreise ausgehend vom Wettbewerbsgleichgewicht von 37,94 e/MWh im Sommer-Off-Peak-Segment und 85,27 e/MWh im Winter-Peak-Segment durch die Angebotsverknappung der EVU auf 46,07 e/MWh (Sommer-Off-Peak) bis 111,27 e/MWh (Winter-Peak) steigen. In den ¨ Ubergangsmonaten liegen die Preise im Wettbewerbsgleichgewicht bei 39,48 e/MWh (Off-Peak) und 65,44 e/MWh (Peak). Hier sind marktmachtinduzierte Preissteigerungen auf 48,29 e/MWh bzw. 89,17 e/MWh zu beobachten. Da die, von den Erzeugungsunternehmen im Großhandelsmarkt durchsetzbaren Preisaufschläge neben den Nachfrage- und Angebotsbedingungen u. a. von ihren erzeugerseitigen Marktanteilen 162

Vgl. hierzu auch die Anmerkungen in Kapitel 3.3 sowie Ellersdorfer et al. (2008a) und Ellersdorfer et al. (2008b).

131

5 Analyse der Marktmachtpotenziale und Kostenstrukturen abhängen, lassen sich f¨ ur die vier Oligopolunternehmen unterschiedlich große Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht beobachten. Grundsätzlich lässt sich feststellen, dass das Preisbeeinflussungspotenzial tendenziell mit dem Anteil der kontrollierten Erzeugungskapazität zunimmt.163 Tabelle 5.1 stellt einige der berechneten Markt- und Unternehmenskennzahlen zusammen. Dargestellt sind der minimale und maximale Lerner-Index (LIi ) u ¨ber die verschiedenen Nachfragesegmente, die Veränderungen der Angebots- (Δsi,DE ) und Produktionsmengen (Δxi ) sowie die Gewinne (Πi ) der deutschen EVU im Wettbewerbs- und Cournot-Gleichgewicht. Die Gewinne entsprechen dabei den Deckungsspannen, d. h. der Differenz aus Umsatz und variablen Kosten.164 Tabelle 5.1: Lerner-Index, Mengen und Gewinne der EVU – mit interregionalem Elektrizit¨ atsaustausch, kein Terminmarkthandel Kenngr¨ oße

Einheit

RWE

E.ON

Vattenfall

EnBW

Fringe

LIi min/max Δsi,DE Δxi Πi Cournot Πi Wettbewerb

% % Mio.e Mio.e

0,29/0,64 −41, 6 −36, 5 4898 4050

0,28/0,62 −39, 2 −32, 1 4763 3828

0,26/0,47 −25, 5 −5, 8 2913 1937

0,24/0,39 −23, 0 −3, 1 2608 1777

0.00 +43,2 +43,2 3191 1545

Der Lerner-Index beschreibt die relative Abweichung der Marktpreise von den unternehmensspezifischen Grenzerzeugungskosten und ist damit ein Maß f¨ ur die Preisbeeinflussungspotenziale der Unternehmen im deutschen Elektrizitätsmarkt. Auf Grund der erheblichen erzeugerseitigen Marktkonzentration können die vier Oligopolunternehmen RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG von einer Verringerung der Angebotsmengen und der dadurch induzierten Preiserhöhung profitieren und ihre Gewinne signifikant steigern. Die Gewinnsteigerungen liegen dabei zwischen etwa 21 % bei der E.ON Energie AG und 50 % bei der Vattenfall Europe AG. Neben den vier großen EVU profitieren auch die Unternehmen des Wettbewerbsrandes vom strategischen Marktverhalten der Oligopolunternehmen, da sie ihre Absatzmenge (+43,2 %) als Mengenanpasser stark ausweiten können. Obwohl f¨ ur diese EVU ange163

164

Liegen lokale netzseitige Engpässe vor, kann nicht ausgeschlossen werden, dass auch kleine Erzeugungsunternehmen u ubung von Marktmacht verf¨ ugen ¨ ber Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ können. Dieser Fall kann f¨ ur den deutschen Elektrizitätsmarkt vor dem Hintergrund der aktuellen ¨ Ubertragungskapazit¨ aten ausgeschlossen werden. Vgl. zu diesem Aspekt auch die Ausf¨ uhrungen in Kapitel 3.1.1. Die Deckungsspanne stellt den Teil der Umsätze dar, der zur Deckung der annuisierten Fixkosten beiträgt.

132

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel nommen wird, dass sie auf Grund ihrer relativ geringen Größe nicht in der Lage sind, die Preise eigenständig zu beeinflussen, verdoppelt sich ihr Gewinn (+107 %) im Vergleich zur Wettbewerbssituation. Die beobachtbaren teilweise erheblichen Angebotsverminderungen der vier großen EVU in Deutschland (Δsi,DE ) lassen noch keine Aussage u ¨ber die absolute Angebotsverknappung am deutschen Spotmarkt zu. Vielmehr werden durch die steigenden Preise Elektrizitätsimporte aus den europäischen Nachbarländern induziert, die den marktmachtbedingten Preiserhöhungen entgegenwirken und einen Teil der Angebotsminderung ausgleichen. Ausgehend von einer Gesamtangebotsmenge in Deutschland von 544 TWh bei wettbewerblichem Verhalten der deutschen EVU reduziert sich das Angebot bei strategischem Verhalten um etwa 6 % auf 510 TWh.165 Diese Gesamtangebotsminderung f¨ uhrt auf Grund der preiselastischen Nachfrage zu einem markträumenden Spotmarktpreis, der oberhalb des Wettbewerbsniveaus liegt. Im Unterschied zur Angebotsminderung der Oligopolunternehmen im deutschen Großhandelsmarkt Δsi,DE lässt sich feststellen, dass sich die Produktionsmengen Δxi teilweise deutlich weniger verringern. Insbesondere f¨ ur die beiden kleineren Oligopolunternehmen Vattenfall Europe AG und EnBW AG weichen die Produktionsänderungen signifikant von den Angebotsänderungen ab (vgl. Tabelle 5.1). Aus der im Vergleich zur Angebotsmengenänderung geringeren Produktionsmengeneinschränkung kann einerseits geschlossen werden, dass die Unternehmen einen Teil der in Deutschland reduzierten Angebotsmenge zum Export nutzen, d. h. Angebotsmenge vom heimischen in die Nachbarmärkte verschieben und dass andererseits Vattenfall und EnBW u ¨ber ein im Verhältnis zu RWE und E.ON geringeres Potenzial zur Marktbeeinflussung durch Kapazitätszur¨ uckhaltung verf¨ ugen. Eine stärkere Einschränkung der Produktionsmengen dieser EVU f¨ uhrt demnach nicht zu einer Verbesserung der Unternehmensergebnisse. Werden neben der Jahresbetrachtung auch die zeitund lastsegmentspezifischen Markt- und Unternehmensergebnisse analysiert, so zeigt sich, dass insbesondere in Zeiten hoher Nachfrage, bei denen zudem das Verhältnis von verf¨ ugbarer Kraftwerkskamax Ref pazität XDE,t,l zur Referenznachfrage DDE,t,l auf enge Marktsituationen hindeutet, höhere Werte f¨ ur die Lerner-Indizes und stärkere Preissteigerungen zu beobachten sind. max Ref Tabelle 5.2 stellt mit Ωt,l = XDE,t,l /DDE,t,l das Verhältnis von verf¨ ugbarer inländischer Kraftwerksleistung zu Referenznachfrage, den durchschnittlichen Lerner-Index sowie die Preisänderung am deutschen Spotmarkt dar. 165

¨ Inklusive der Pump- und Netzverluste. Die Anderung der Elektrizitätsnachfrage ist insbesondere von den angenommenen Preiselastizitäten der Nachfrage abhängig. Es soll nochmals betont werden, dass die im Modell gewählten Preiselastizitäten einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse und damit die Quantifizierung der Auswirkungen einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht haben.

133

5 Analyse der Marktmachtpotenziale Tabelle 5.2: Verf¨ ugbare Leistung zu Referenznachfrage, durchschnittlicher Lerner-Index und Preis¨ anderung in Deutschland – mit interregionalem Elektrizit¨ atsaustausch, kein Terminmarkthandel

Kennzahl

Einheit

Ωt,l ∅ LIi,t,l ΔPDE,t,l

%




1,11 0,44 +40,2

1,12 0,53 +30,5

1,13 0,46 +36,2

1,63 0,27 +21,5

1,53 0,34 +27,7

1,60 0,28 +22,3

Die Erzeugungsunternehmen sind somit in Starklastzeiten in der Lage, mit geringeren Angebotsminderungen höhere Gewinn- bzw. Deckungsspannenzuwächse zu realisieren. Ein Vergleich der absoluten Angebots- (Δsi,DE,t,l ) und Produktionsänderungen (Δxi,t,l ) mit den Gewinnzuwächsen (ΔΠi,t,l ) der Unternehmen in Tabelle 5.3 macht deutlich, dass die Angebots- und Nachfragebedingungen insbesondere in den Peak-Segmenten durch stärkere Anreize gekennzeichnet sind, die Preise durch Angebotsverknappung zu beeinflussen. Die Gewinnzuwächse in diesen Lastsegmenten sind dabei besonders ausgeprägt, was neben der engeren Marktsituation u. a. auf die annahmegemäß etwas geringere Preiselastizität in diesen Stunden und den damit verbundenen stärkeren Preiseffekt zur¨ uck zu f¨ uhren ist. Auf Grund der stärkeren Mengenreduktion der Oligopolunternehmen in den Off-Peak-Segmenten steigen hier die Gewinne der Unternehmen des Wettbewerbsrandes stärker als in den Peak-Segmenten. Der Effekt einer Ausweitung der Angebotsmenge auf die Gewinne ist damit in Schwachlastzeiten ausgeprägter als der Preiseffekt in den Peak-Zeiten, von dem die Unternehmen des Wettbewerbsrandes ebenfalls profitieren. Anhand der dargestellten segmentspezifischen Mengen- und Gewinnentwicklung lässt sich ein weiteres Ergebnis diskutieren. Reduzieren die beiden größten Unternehmen RWE Power AG und E.ON Energie AG ihre Produktionsmengen (xi,t,l ) absolut stärker als ihre Angebotsmengen (si,DE,t,l ) auf dem deutschen Markt,166 so lassen sich f¨ ur die beiden kleineren Oligopolunternehmen gegenteilige Ergebnisse feststellen. Im Gegensatz zu RWE und E.ON weisen die absoluten Produktionsmengenänderungen der Vattenfall Europe AG und der EnBW AG niedrigere Werte auf als die Veränderung der absoluten Angebotsmengen in Deutschland. Dieses Ergebnis lässt sich im Wesentlichen durch die Möglichkeiten zum interregionalen Elektrizitätshandel erklären. Anders als 166

¨ Eine Ausnahme bildet nur die E.ON Energie AG in den Peak-Segmenten der Winter- und Uber¨ gangsmonate. Die im Vergleich zu den Angebotsmengen geringeren prozentualen Anderungen der Produktionsmengen in Tabelle 5.1 ist auf die größere Basis zur¨ uck zu f¨ uhren.

134

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel

Tabelle 5.3: Mengen- und Gewinnänderung bei strategischem Verhalten – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, kein Terminmarkthandel Sommer Peak Off-Peak



Kennzahl

Einheit

Δsi,DE,t,l Δxi,t,l ΔΠi,t,l

TWh TWh %

−3, 27 −3, 82 +36,3

RWE Power AG −9, 83 −4, 65 −13, 60 −5, 20 +15,3 +18,1

−13, 17 −18, 78 +13,8

−3, 79 −4, 20 +28,2

−11, 15 −16, 32 +13,5


TWh TWh %

−2, 79 −2, 83 +40,5

E.ON Energie AG −8, 06 −4, 10 −12, 00 −9, 75 −4, 03 −15, 11 +16,6 +22,9 +16,8

−3, 32 −3, 18 +32,5

−10, 27 −13, 46 +14,6


TWh TWh %

−0, 76 −0, 43 +63,5

Vattenfall Europe AG −4, 26 −1, 78 −5, 23 −0, 97 −0, 88 −0, 94 +45,2 +39,7 +58,9

−1, 32 −0, 58 +55,4

−4, 62 −0, 87 +48,3


TWh TWh %

−0, 36 −0, 07 +64,2

EnBW AG −3, 41 −1, 06 −0, 45 −0, 37 +35,5 +41,9

−4, 29 −0, 52 +49,7

−0, 73 −0, 16 +53,3

−3, 82 −0, 40 +37,1


TWh TWh %

+1,43 +1,43 +132,0

Fringe +13,50 +0,98 +13,50 +0,98 +179,3 +62,6

+4,70 +4,70 +195,0

+1,24 +1,24 +97,3

+13,63 +13,63 +187,0

135

5 Analyse der Marktmachtpotenziale RWE und E.ON ist es Vattenfall und EnBW auf Grund ihrer erzeugerseitigen Marktanteile und Kostenstrukturen nicht möglich, durch eine weitere Einschränkung ihrer Gesamtproduktionsmengen, die sich aus dem Absatz im heimischen und in den ausländischen Märkten zusammensetzt, höhere Gewinne zu realisieren. Eine Ausweitung der Preisbeeinflussungspotenziale auf die europäischen Nachbarmärkte durch eine zusätzliche Verringerung der Exportmengen ist f¨ ur diese beiden EVU damit auszuschließen. Auf die marktmachtinduzierten Außenhandelseffekte wird im Folgenden näher eingegangen. Auswirkungen auf den Elektrizit¨ atsaußenhandel Die durch strategisches Verhalten der EVU induzierten Mengen- und Preisänderungen wirken sich u ¨ber die Möglichkeiten Elektrizität u ¨ber die nationalen Grenzen hinweg handeln zu können, auch auf die Export- und Importvolumina aus. Da der grenz¨ uberschreitende Elektrizitätshandel eine Preisausgleichsfunktion erf¨ ullt und ein steigendes inländisches Preisniveau Importe induziert, werden die Preissteigerungspotenziale der deutschen EVU u ¨ber den Außenhandel begrenzt. Der Wettbewerbsdruck im Inland steigt und f¨ uhrt solange zu einer Preisdämpfung, bis entweder die vorhandenen Kuppelleitungskapazitäten erschöpft sind oder sich die regionalen Großhandelspreise angeglichen haben. Die Erhöhung des Wettbewerbsdrucks auf die Oligopolunternehmen lässt sich u. a. an der Veränderung der Außenhandelssalden erkennen. Ist im Wettbewerbsgleichgewicht ein Export¨ uberschuss von etwa 2,3 TWh zu beobachten, dreht sich die Außenhandelsbilanz im Cournot-Gleichgewicht um, so dass ein Import¨ uberschuß von etwa 45,2 TWh zu verzeichnen ist. Der hohe Import¨ uberschuss ist dabei in erster Linie durch eine starke Zunahme der preisinduzierten Importmengen zu erklären. Das Importvolumen nimmt dabei um etwa 48,8 TWh zu, während die Exportmengen in etwa gleich bleiben (−1, 1 TWh).167 Abbildung 5.3 stellt exemplarisch die Entwicklung des deutschen Außenhandelssaldos mit ausgewählten Regionen im Wettbewerbs- und im Cournot-Gleichgewicht gegen¨ uber. Wie die Abbildung 5.3 zeigt entwickeln sich die Außenhandelssalden zwischen Deutschland und den dargestellten Regionen nicht einheitlich. In Abhängigkeit der jeweiligen zeitlichen Angebots- und Nachfragebedingungen können sich die Export- bzw. Importu usse Deutschlands unterschiedlich verändern. Lassen sich im Wettbewerbsgleich¨bersch¨ 167

Es sei an dieser Stelle nochmals betont, dass bei der Modellanwendung auf eine lastflussbasierte Abbildung (z. B. PTDF, DC-Lastfluss) des Außenhandels verzichtet wurde. Die Modellierung der ¨ Ubertragungskapazit¨ aten auf der Basis von NTC-Werten stellt eine vereinfachte Respräsentation ¨ der physischen Netzkapazitäten dar und kann u. U. zu einer Ubersch¨ atzung der handelsbasierten Austauschmengen f¨ uhren.

136

Außenhandelssaldo [TWh] - Ex (+), Im (-)

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel 12,0 8,0 4,0 0,0 -4,0 -8,0 -12,0 S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü S W Ü FR

NL

CH Wettbewerb

AT

CZ

FR

NL

CH

AT

CZ

Cournot

Abbildung 5.3: Deutscher Außenhandelssaldo im Wettbewerbs- und Cournot-Gleichgewicht – kein Terminmarkthandel

gewicht in manchen Nachfragesegmenten Export¨ ubersch¨ usse, z. B. nach Frankreich, die Niederlande und die Schweiz feststellen, so ändern sich die Handelsströme im CournotGleichgewicht zumindest teilweise zu Import¨ ubersch¨ ussen. Anders verhält es sich dagegen beispielsweise mit der Tschechischen Republik, bei der zu beobachten ist, dass sich der in allen Nachfragesegmenten bestehende Import¨ uberschuss bei strategischem Verhalten der deutschen EVU verringert. Dieses Ergebnis ist in den Sommermonaten auch zwischen Deutschland und Frankreich zu beobachten. In beiden Fällen können diese Ergebnisse auf die länderspezifischen Angebots- und Nachfragebedingungen sowie die preisinduzierte Nachfrageminderung in Deutschland zur¨ uckgef¨ uhrt werden. Im Zusammenhang mit den in Tabelle 5.3 dargestellten Mengenänderungen der Oligopolunternehmen und des Wettbewerbsrandes können neben den Auswirkungen auf die gesamtdeutschen Export- und Importmengen auch die unternehmensbezogenen Veränderungen der grenz¨ uberschreitenden Handelsvolumina analysiert werden. Wie oben bereits angedeutet, unterscheiden sich die bei strategischem Verhalten zu beobachtenden Angebot- und Produktionsmengenänderungen der EVU teilweise erheblich. Reduzieren die beiden größten Unternehmen RWE und E.ON ihre gesamten Produktionsmengen (xi,t,l ) stärker als ihre Angebotsmengen in Deutschland (si,DE,t,l ), so lässt sich f¨ ur Vattenfall und EnBW feststellen, dass ihre Produktionsmengen geringer abnehmen als ihre Angebotsmengen auf dem deutschen Markt. Im Cournot-Gleichgewicht können zwar auch die beiden kleineren EVU ihre Preisbeeinflussungspotenziale einsetzen, ihre erzeugerseitigen Marktanteile reichen aber offensichtlich nicht aus, ihre Gewinne durch eine

137

5 Analyse der Marktmachtpotenziale zusätzliche Reduktion der Exportmengen weiter zu steigern. Im Gegensatz zu RWE und E.ON, die bei strategischem Verhalten ihre Exportmengen reduzieren, weiten Vattenfall und EnBW ihre Exporte in die Nachbarmärkte sogar noch aus. Tabelle 5.4 stellt die Ex portmengen q sri,q,t,l mit q = r ∈ Q und r = DE der vier großen EVU in Deutschland im Wettbewerbs- und Cournot-Gleichgewicht zusammen. Tabelle 5.4: Exportmengen der Oligopolunternehmen in Deutschland – kein Terminmarkthandel

Gleichgewicht

Einheit




Cournot Wettbewerb r q Δsi,q,t,l

TWh TWh TWh

5,26 5,81 −0, 55

RWE Power AG 7,51 6,47 11,28 7,03 −3, 77 −0, 56

9,20 14,81 −5, 61

6,01 6,42 −0, 41

8,70 13,87 −5, 17


TWh TWh TWh

4,65 4,69 −0, 04

E.ON Energie AG 6,79 5,76 8,49 5,69 −1, 70 +0,07

8,88 11,98 −3, 10

5,38 5,24 +0,14

8,11 11,30 −3, 19


TWh TWh TWh

Vattenfall Europe AG 1,37 5,62 1,72 1,03 2,32 0,83 +0,34 +3,3 +0,89

6,21 1,92 +4,29

1,73 0,99 +0,74

6,19 2,44 +3,75


TWh TWh TWh

0,52 0,23 +0,29

4,67 0,91 +3,76

0,83 0,25 +0,58

4,86 1,43 +3,43

EnBW AG 4,23 0,72 1,27 0,03 +2,96 +0,69

Die verhaltensinduzierten Preisänderungen haben u ¨ber die Anpassung der inländischen und ausländischen Angebots- und Nachfragemengen neben den Wirkungen auf die einzelwirtschaftlichen Unternehmensergebnisse auch Einfluss auf die Effizienz der Elektrizitätserzeugung sowie die Wohlfahrt. Auf die Effizienz- und Wohlfahrtswirkungen wird im Folgenden näher eingegangen. Effizienz- und Wohlfahrtswirkungen Die Angebotsverknappung und die damit induzierten Preissteigerungen sind mit einer Umverteilung von Konsumentenrente zu Produzentenrente sowie einer Verringerung der

138

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel Wohlfahrt verbunden. Die Preissteigerungen f¨ uhren zu Effizienzverlusten bei der Elektrizitätserzeugung, da die Produktionsminderungen der Oligopolunternehmen die Absatzmöglichkeiten der Unternehmen des Wettbewerbsrandes unter Einsatz von Kraftwerken mit höheren Erzeugungskosten, wie z. B. nicht-wärmegef¨ uhrten KWK-Anlagen erhöhen. Wie in Tabelle 4.14 dargestellt, setzt sich das Erzeugungsportfolio des Wettbewerbsrandes zu einem geringeren Teil aus Grundlastkraftwerken und zu einem größeren Teil aus Mittel- und Spitzenlastkraftwerken mit vergleichsweise höheren variablen Erzeugungskosten zusammen. Werden jetzt Erzeugungskapazitäten mit niedrigeren variablen Produktionskosten von den vier großen EVU aus strategischen Gr¨ unden nicht angeboten, weiten die Unternehmen des Wettbewerbsrandes als Mengenanpasser ihre Produktion aus, um einen Teil der Angebotsminderung zu kompensieren. Es kommt zu Fehlallokationen von Produktionsfaktoren und damit zu Wohlfahrtsverlusten. Tabelle 5.5 stellt die marktmachtinduzierten Wohlfahrtswirkungen sowie die Veränderung der Gesamtkosten der Elektrizitätsnachfrage im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt dar. Tabelle 5.5: Kosten- und Wohlfahrtswirkungen in Deutschland – mit interregionalem Elektrizit¨ atsaustausch, kein Terminmarkthandel

Kennzahl Endnachfragekosten Konsumentenrente Produzentenrente Wohlfahrt

¨ Anderung gegen¨ uber Wettbewerb Mio. e % +6311 −8388 +5236 −3151

+21,9 −12, 2 +39,9 −3, 8

Eine Möglichkeit, die Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht und die damit verbundenen negativen Wohlfahrts- und Kostenwirkungen zu reduzieren liegt u. a. im Ausbau der grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten im europäischen Elektrizitätsbinnenmarkt. Welchen Einfluss die Stärkung des Elektrizitätsaußenhandels durch Netzinvestitionen auf die Preisbeeinflussungspotenziale der Oligopolunternehmen hat, wird in den beiden folgenden Ausbauszenarien untersucht.

5.2.2 Szenarien zum Ausbau der Transportkapazit¨ aten Der Ausbau der grenz¨ uberschreitenden Transportkapazitäten ist ein wichtiger Bestandteil der weiteren Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes. Trotz der zuletzt durch die Richtlinie 2003/54/EG und die Verordnung (EG) Nr. 1228/2003 angestrebten Beschleunigung des Integrationsprozesses, kann nicht uneingeschränkt von einer

139

5 Analyse der Marktmachtpotenziale Vollendung des einheitlichen europäischen Elektrizitätsmarktes gesprochen werden. Wie u. a. Haubrich et al. (2001) und KEMA Consulting (2005) zeigen, lassen sich an einigen grenz¨ uberschreitenden Kuppelstellen Engpässe feststellen, die einen vollständigen Ausgleich der regionalen Großhandelspreise verhindern.168 Um die bestehenden engpassbedingten Handelsbeschränkungen und die damit verbundenen Ineffizienzen zu beseitigen, hat die Europäische Kommission im Rahmen der Trans-European Networks (TEN-E) vordringliche Investitionsprojekte identifiziert, deren Durchf¨ uhrung finanziell unterst¨ utzt wird.169 Die zwei im Folgenden betrachteten Netzausbauszenarien lehnen sich an die Untersuchungen der Europäischen Union und die beiden zuvor genannten Studien an und beziehen sich einerseits auf Kuppelstellenengpässe an der deutschen Grenze und andererseits auf bestehende bilaterale Netzengpässe im Ausland. Das erste Ausbauszenario TR1 fokussiert auf die Kuppelleitungskapazitäten zwischen Deutschland, den Niederlanden, Frankreich, Dänemark und Polen. Im zweiten Ausbauszenario TR2 werden die Auswirkungen einer zusätzlichen Erweiterung der Trans¨ portkapazitäten zwischen Belgien, den Niederlanden und Frankreich sowie zwischen Osterreich und der Tschechischen Republik untersucht. F¨ ur die Erweiterung der Transportnetze wird angenommen, dass die Leistungssteigerung sowohl in allen Zeit- und Lastsegmenten als auch in beide Richtungen zur Verf¨ ugung steht. Die folgende Liste stellt die Annahmen u ¨ber die Kuppelstellenerweiterung in den beiden Ausbauszenarien zusammen. Ausbauszenario TR1: Kuppelstellenausbau an der deutschen Grenze • • • •

Deutschland Deutschland Deutschland Deutschland

⇐⇒ ⇐⇒ ⇐⇒ ⇐⇒

die Niederlande Frankreich Dänemark Polen

700 600 1250 700

MW MW MW MW

Ausbauszenario TR2: Zusätzlich zu TR1 Kuppelstellenausbau im Ausland • Belgien • Belgien 168 169

⇐⇒ ⇐⇒

Niederlande Frankreich

1000 MW 1000 MW

Vgl. Haubrich et al. (2001) S. 32 ff. und S. E-7 ff. sowie KEMA Consulting (2005) S. 2 ff. Vgl. zu den Schwerpunkten der geplanten Netzinvestitionen in Europa z. B. Europäische Kommission (2004b). Die Förderung der Projekte durch die Europäische Kommission beschränkt sich dabei in erster Linie auf die finanzielle Unterst¨ utzung von Durchf¨ uhrbarkeitsstudien und bildet nur in Ausnahmefällen direkte Investitionsbeihilfen.

140

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel ¨ • Osterreich

⇐⇒

Tschechische Republik

250

MW

Der Ausbau der Kuppelleitungskapazitäten im Ausbauszenario TR1 erweitert die bilateralen Handelsmöglichkeiten zwischen Deutschland und seinen Nachbarländern um insgesamt 3250 MW und damit um ein jährliches Handelsvolumen von etwa 28,5 TWh. Im Ausbauszenario TR2 werden dar¨ uber hinaus zusätzlich Netzengpässe im Umfang von insgesamt 2250 MW bzw. 19,7 TWh im Ausland reduziert. Ausbauszenario TR1 Ob der Ausbau der genannten Kuppelstellen geeignet ist, die Preisbeeinflussungspotenziale im deutschen Elektrizitätsmarkt signifikant zu verringern, hängt u. a. von den regionalen Angebots- und Nachfragebedingungen ab. Insbesondere spielt hier die verf¨ ugbare Erzeugungskapazität in den Nachbarmärkten eine wichtige Rolle. Liegen in den Nachbarländern, ähnlich wie in Deutschland, zeitweise enge Marktbedingungen in Bezug auf das Verhältnis von verf¨ ugbarer Kraftwerksleistung und Nachfrage vor, sind die Exportmöglichkeiten dieser Länder erheblich beschränkt. Wie sich die Spotmarktpreise im Wettbewerbs- und Cournot-Gleichgewicht durch einen Ausbau der grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten verändern, ist in Abbildung 5.4 dargestellt.


120,0

80,0

40,0

0,0 Peak

Off-Peak Sommer Wettbewerb

Peak

Off-Peak Winter

Wettbewerb (TR1)

Peak

Off-Peak

Übergang Cournot

Cournot (TR1)

Abbildung 5.4: Spotmarktpreise in Deutschland – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR1

Die Ergebnisse in Abbildung 5.4 machen deutlich, dass die Transportnetzinvestitionen an der deutschen Grenze grundsätzlich geeignet sind, den Preisbeeinflussungsspiel-

141

5 Analyse der Marktmachtpotenziale raum der vier Oligopolunternehmen zu reduzieren. Der gestiegene Wettbewerbsdruck durch die stärkere Importkonkurrenz spiegelt sich in einem Preisr¨ uckgang im Cournot¨ Gleichgewicht zwischen 2,23 e/MWh (−4, 6 %) in den Ubergangsund 7,98 e/MWh (−7, 2 %) in den Wintermonaten wider. Im Gegensatz zum Preisr¨ uckgang, der sich in beiden Lastsegmenten des Oligopolgleichgewichts beobachten lässt, f¨ uhrt der Aus¨ bau der Ubertragungskapazit¨ aten im Wettbewerbsgleichgewicht nur in den Peak-LoadSegmenten zu einem R¨ uckgang der Großhandelspreise um 2,57 e/MWh (−4, 4 %) in den Sommer-, bis 3,99 e/MWh (−4, 7 %) in den Wintermonaten. Die Begrenzung der Preisbeeinflussungspotenziale durch die Ausweitung der Importmöglichkeiten wirkt sich f¨ ur die vier deutschen Oligopolunternehmen auch auf ihre Angebots- und Produktionsmengen sowie die realisierbaren Gewinnsteigerungen aus. ¨ Tabelle 5.6 zeigt die minimalen und maximalen Werte f¨ ur den Lerner-Index, die An¨ derungen der Angebotsmengen in Deutschland, die Anderung der Gesamtproduktion sowie die Gewinne der EVU. Tabelle 5.6: Lerner-Index, Mengen und Gewinne der EVU – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR1 Kenngr¨ oße

Einheit

RWE

E.ON

Vattenfall

EnBW

Fringe


% % Mio.e Mio.e

0,26/0,62 −44, 5 −38, 4 4357 3811

0,25/0,60 −41, 9 −34, 0 4258 3612

0,24/0,46 −29, 0 −7, 0 2547 1825

0,22/0,38 −25, 7 −4, 1 2313 1696

0,00 +32,0 +38,7 2641 1412

Durch den Ausbau der Transportkapazitäten reduzieren sich die durchsetzbaren Preisaufschläge auf die Grenzerzeugungskosten der großen vier EVU, wie der Vergleich mit den Ergebnissen ohne Netzausbau in Tabelle 5.1 z. B. in Bezug auf die Lerner-Indizes zeigt. Die Oligopolunternehmen passen ihre Angebots- und Produktionsstrategie an die veränderten Rahmenbedingungen an und versuchen durch eine zusätzliche Einschränkung der Angebotsmengen dem importbedingten Preisr¨ uckgang in Deutschland entgegen zu wirken. Die aus strategischer Sicht optimale Angebotsminderung der Unternehmen ΔsiDE ist nach den Netzinvestitionen stärker ausgeprägt als in der Situation ohne die Netzerweiterungen. Insgesamt nimmt die Gesamtangebotsmenge im deutschen Spotmarkt bei missbräuchlicher Aus¨ ubung der Marktmachtpotenziale allerdings nur um etwa 5 % (ohne Netzinvestitionen etwa 6 %) ab. Das entspricht einer Angebotsverringerung von 546 TWh im Wettbewerbsgleichgewicht auf 520 TWh im Cournot-Gleichgewicht (ohne Netzinvestitionen von 544 auf 510 TWh). Ein Teil der Angebotsminderung der

142

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel deutschen Unternehmen wird demnach durch verstärkten Elektrizitätsimport ausgeglichen. Die geringeren Preisbeeinflussungsmöglichkeiten f¨ uhren im Ergebnis auch zu reduzierten Gewinnsteigerungen der Unternehmen im Cournot-Gleichgewicht. Konnten die EVU ihre Deckungsspannen ohne den Netzausbau noch um 20,9 % (RWE) bis 50,4 % (Vattenfall) erhöhen, so liegen die realisierbaren Gewinnsteigerungen mit Netzausbau im Ausbauszenario TR1 nur noch zwischen 14,3 % (RWE) und 39,6 % (Vattenfall). Die Unternehmen des Wettbewerbsrandes, die zuvor ihre Gewinne mehr als verdoppeln konnten, realisieren nach dem Netzausbau einen stark verringerten Gewinnzuwachs von 87,0 %. Durch den Ausbau der Kuppelleitungskapazitäten kommt es zu einer Verbesserung der Preisausgleichsfunktion des Außenhandels, die sich positiv auf die Faktorallokation und die Effizienz in den regionalen Elektrizitätsmärkten auswirkt.170 Tabelle 5.7 stellt die marktmachtinduzierten Kosten- und Wohlfahrtswirkungen im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt im Ausbauszenario TR1 dar. Tabelle 5.7: Kosten- und Wohlfahrtswirkungen in Deutschland – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR1



+18,1 −9, 5 +30,4 −3, 5

Die Gesamtkosten der Elektrizitätsnachfrage nehmen im Vergleich zur aktuellen Situation der Kuppelleitungskapazitäten um 604 Mio. e im Wettbewerbs- bzw. 1830 Mio. e im Cournot-Gleichgewicht ab.171 Vor dem Hintergrund der sinkenden Spotmarktpreise und der damit einher gehenden Ausweitung der Elektrizitätsnachfrage nimmt die Konsumentenrente im Vergleich zur Situation ohne Netzausbau im Wettbewerbs170

171

¨ Auf die Anderung der regionalen Großhandelspreise bei einem Ausbau der Kuppelleitungskapazitäten wird hier nicht explizit eingegangen. F¨ ur eine ähnliche Analyse sei z. B. auf Ellersdorfer et al. (2003) S. 792 f. und Ellersdorfer et al. (2004) S. 15 f. verwiesen. An dieser Stelle wird auf eine explizite Kosten-Nutzen-Betrachtung der Netzinvestitionen verzichtet, da insbesondere die Investitionskosten der einzelnen Ausbauprojekte nicht pauschal bestimmt werden können, sondern stark von den jeweiligen Bedingungen abhängen. Information zu Investiti¨ onskosten von Ubertragungsnetzen finden sich z. B. bei EIA (2003) und Haubrich et al. (2001). Vgl. ¨ zu den Investitionskosten in Ubertragungsnetze auch die Studie von Zillmer et al. (2007).

143

5 Analyse der Marktmachtpotenziale gleichgewicht um 741 Mio. e (+1,1 %) und im Cournot-Gleichgewicht um 2526 Mio. e (+4,2 %) zu. F¨ ur die Wohlfahrt lässt sich bei wettbewerblichem Verhalten der vier großen Erzeugungsunternehmen nach den Netzinvestitionen ein leichter R¨ uckgang in Höhe von −41 Mio. e feststellen. Dieses Ergebnis ist mit der Verringerung der Produzentenrente von 782 Mio. e bei einer etwas geringeren Zunahme der Konsumentenrente (741 Mio. e) zu erklären. Es zeigt sich, dass trotz einer Umverteilung von Produzentenrente zu Konsumentenrente die Wohlfahrt durch die Ausweitung der Import- und Exportmöglichkeiten abnehmen kann. Im Cournot-Gleichgewicht kommt es dagegen durch die Netzinvestitionen zu einer Wohlfahrtssteigerung in Höhe von 268 Mio. e (+0,3 %). Ausbauszenario TR2 Werden jetzt u ¨ber die bereits angenommenen Transportnetzinvestitionen an der deutschen Grenze im Ausbauszenario TR2 zusätzliche Investitionen in Kuppelleitungskapazitäten im Ausland angenommenen, so kann auf Grund der bestehenden multilateralen Handelsverflechtungen im europäischen Elektrizitätsbinnenmarkt und der Möglichkeiten einer dadurch insgesamt verbesserten Ausnutzung der vorhandenen Produktionskapazitäten mit positiven R¨ uckwirkungen auf den deutschen Großhandelsmarkt gerechnet werden.172 Im Vergleich zum Ausbauszenario TR1 sind die zusätzlichen außenhandelsinduzierten Preisänderungen der hier unterstellten Netzinvestitionen mit +0,1 bis −0, 6 %-Punkten im Wettbewerbsgleichgewicht und −0, 1 bis −2, 3 %-Punkten im Cournot-Gleichgewicht allerdings sehr gering. Die im Vergleich zum Wettbewerbsgleichgewicht von den Erzeugungsunternehmen in den beiden Ausbauszenarien TR1 und TR2 durchsetzbaren Preissteigerungen werden in Tabelle 5.8 vergleichend gegen¨ uber gestellt. Es zeigt sich, dass die zusätzlichen Transportkapazitäten nur sehr bedingt zu einer weiteren Reduktion der Preisbeeinflussungspotenziale beitragen können. Im Vergleich zu den durchsetzbaren Preissteigerungen ohne Netzausbau von 22 bis 40 % (vgl. Tabelle 5.2) sind Investitionen in die grenz¨ uberschreitenden Netzkapazitäten allerdings geeignet, vorhandene Potenziale zu begrenzen. ¨ Im Zusammenhang mit diesen nur geringen zusätzlichen Anderung der Spotmarktpreise verändert sich auch die Gesamtnachfrage in Deutschland durch die physische Kapazitätszur¨ uckhaltung der vier Oligopolunternehmen im Vergleich zum Ausbauszenario TR1 nur geringf¨ ugig. Die marktund unternehmensbezogenen Ergebnisse des Ausbauszenarios TR2 in Tabelle 5.9 unterscheiden sich daher nur leicht von denen des Ausbauszenarios TR1 in Tabelle 5.6. 172

Grundsätzlich ist nicht auszuschließen, dass es auf Grund der Preisausgleichsfunktion des Elektrizitätshandels auch zu Preissteigerungen in Deutschland kommen kann.

144

5.2 Spotmarktmodell mit interregionalem Elektrizitätshandel Tabelle 5.8: Durchsetzbare Preissteigerungen bei Ausbau der grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten – kein Terminmarkthandel

Kennzahl TR1: ΔPDE,t,l TR2: ΔPDE,t,l

Einheit % %




+35,0 +35,3

+27,1 +27,1

+30,7 +31,3

+15,2 +13,7

+17,3 +16,6

+16,6 +14,2

Tabelle 5.9: Lerner-Index, Mengen und Gewinne der EVU – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR2 Kenngr¨ oße

Einheit

RWE

E.ON

Vattenfall

EnBW

Fringe


% % Mio.e Mio.e

0,25/0,62 −45, 1 −38, 8 4311 3779

0,25/0,60 −42, 5 −34, 5 4214 3584

0,23/0,46 −29, 8 −7, 3 2523 1810

0,21/0,38 −27, 0 −4, 3 2291 1685

0,00 +30,0 +37,3 2582 1395

Die Gesamtkosten der Elektrizitätsnachfrage sinken im Vergleich zur aktuellen Situation der Kuppelleitungskapazitäten im Wettbewerbsgleichgewicht um −684 Mio. e (TR1: −604 Mio. e) und im Cournot-Gleichgewicht um −2019 Mio. e (TR1: −1830 Mio. e). Wie bereits oben beschrieben, kommt es durch den Netzausbau im Wettbewerbsgleichgewicht zu Wohlfahrtsverlusten im deutschen Elektrizitätsmarkt. Die Wohlfahrtsminderung ist mit −46 Mio. e etwas stärker ausgeprägt als im ersten Ausbauszenario (TR1: −41 Mio. e). Dagegen nimmt die Wohlfahrt im Cournot-Gleichgewicht mit 339 Mio. e durch den zusätzlichen Netzausbau wie im ersten Netzausbauszenario zu (TR1: 268 Mio. e). In Tabelle 5.10 sind die Kosten- und Wohlfahrtswirkungen einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht durch die vier deutschen Oligopolunternehmen im Ausbauszenario TR2 zusammengefasst. Gegen¨ uber der wettbewerblichen Referenzsituation steigen die Kosten der Elektrizitätsnachfrage auf Grund der marktmachtinduzierten Preissteigerungen um etwa 4976 Mio. e, während sich die Wohlfahrt um etwa 2767 Mio. e verringert. Die vier großen deutschen Erzeugungsunternehmen sind demnach auch bei einem Ausbau der Kuppelleitungskapazitäten im hier angenommenen Umfang in der Lage, die Elektrizitätspreise und dar¨ uber ihre Gewinne durch physische Kapazitätszur¨ uckhaltung zu beeinflussen.

145

5 Analyse der Marktmachtpotenziale Tabelle 5.10: Kosten- und Wohlfahrtswirkungen in Deutschland – kein Terminmarkthandel, Ausbauszenario TR2



+17,7 −9, 2 +29,9 −3, 4

Die bis hierher beschriebenen Ergebnisse des erweiterten Spotmarktmodells unter Ber¨ ucksichtigung der interregionalen Elektrizitätshandelsmöglichkeiten werden im Folgenden zusammengefasst.

5.2.3 Zusammenfassung der Ergebnisse Die Modellanwendung hat gezeigt, dass die vier großen deutschen Erzeugungsunternehmen RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG auch unter Ber¨ ucksichtigung des interregionalen Elektrizitätshandels in der Lage sind, u ¨ber eine Verknappung ihrer Angebotsmengen die Spotmarktpreise signifikant zu beeinflussen. Die am Großhandelsmarkt durchsetzbaren Preissteigerungen hängen dabei u. a. von den zeitlich variierenden Angebots- und Nachfragebedingungen in den verschiedenen Regionen ab und sind umso ausgeprägter, je enger das Verhältnis von verf¨ ugbarer Kraftwerksleistung und Nachfrage ist. In den Peak-Stunden lassen sich daher stärkere Preisaufschläge auf die Grenzerzeugungskosten der Unternehmen beobachten als in den Off-Peak-Stunden, die ein geringeres Maß fundamental bedingter Knappheit aufweisen. Die relativen durchschnittlich realisierbaren Preisaufschläge auf die Grenzerzeugungskosten liegen zwischen 27 % in den Sommer- und 53 % in den Wintermonaten, wodurch die Spotmarktpreise um 22 bis 40 % u ¨ber das wettbewerbliche Niveau steigen. Die auf Grund der physischen Kapazitätszur¨ uckhaltung von den Unternehmen realisierbaren Gewinnsteigerungen von 21 % (RWE) bis 50 % (Vattenfall) stellen unter den getroffenen Annahmen einen starken Anreiz dar, ihre Angebotsmenge entsprechend zu optimieren. Neben den Gewinnzuwächsen der Oligopolunternehmen profitieren auch die Unternehmen des Wettbewerbsrandes in erheblichem Maße von den marktmachtinduzierten Preissteigerungen, deren Gewinne sich in dieser Situation mehr als verdoppeln. Die Angebotsminderung der Oligopolunternehmen und die damit verbundenen Preiserhöhungen am Spotmarkt f¨ uhren zu einer Umverteilung von Konsumenten- zu Produ-

146

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt zentenrente sowie zu Effizienz- und Wohlfahrtsverlusten. Die Gesamtkosten der Elektrizitätsnachfrage in Deutschland steigen dadurch um etwa 22 %. Durch den Ausbau der grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten lässt sich der Wettbewerbsdruck im deutschen Elektrizitätsmarkt erhöhen und damit die Preisbeeinflussungspotenziale der Oligopolunternehmen reduzieren. Die Szenarien zum Netzausbau zeigen, dass eine Erweiterung der interregionalen Handelsmöglichkeiten zu einer Begrenzung der marktmachtinduzierten Preissteigerungen auf 14 bis 35 % f¨ uhrt und dar¨ uber hinaus mit positiven Effizienz- und Wohlfahrtswirkungen im deutschen Elektrizitätsmarkt verbunden ist.

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt Im Rahmen der bisherigen Untersuchungen konnte gezeigt werden, wie sich die Abbildung des interregionalen Elektrizitätshandels auf die Quantifizierung der Marktmachtpotenziale im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt auswirkt und wie sich die vorhandenen Potenziale durch Investitionen in die grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten beschränken lassen. Um den Terminmarkthandel als zweiten wesentlichen Einflussfaktor auf die Möglichkeiten zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht in die Analyse aufzunehmen, wird im Folgenden dargestellt, wie die Entscheidungen am Terminmarkt das Unternehmensverhalten beeinflussen und die vorhandenen Preisbeeinflussungspotenziale in Deutschland verringern. Dazu wird auf der Basis eines zweistufigen deterministischen Modells in Kapitel 5.3.1 untersucht, wie sich die Terminmarktstrategien der Unternehmen auf die Ergebnisse im physischen Spotmarkt auswirken. In Kapitel 5.3.2 wird dann die Annahme einer deterministisch bekannten Windenergieeinspeisung aufgehoben, um den Einfluss der Risikoneigung auf die optimale Zusammensetzung von Spot- und Terminmarktkontrakten zu beschreiben. Die Windenergieeinspeisung wird dabei nicht mehr deterministisch, sondern stochastisch abgebildet. Kapitel 5.3.3 fasst die Ergebnisse zusammen.

5.3.1 Einfluss der Terminmarktstrategie Die Abbildung der erweiterten Handelsmöglichkeiten der Erzeugungsunternehmen durch die Modellierung des Terminmarktes hebt eine restriktive, f¨ ur die Quantifizierung der Marktmachtpotenziale wesentliche Modellannahme auf. Optimierten die Unternehmen ihre Angebotsmenge bisher im Rahmen einer reinen Spotmarktstrategie, so können sie ihre Handelsoptionen jetzt auf den dem physischen Spotmarkt zeitlich vorgelagerten

147

5 Analyse der Marktmachtpotenziale Terminmarkt ausdehnen. Aus dem zunächst einstufigen wird f¨ ur die Unternehmen ein zweistufiges Optimierungsproblem. Wie in Kapitel 4.5.5 dargestellt, gibt es drei Motive f¨ ur den Handel mit Terminmarktkontrakten. Zum einen können die Unternehmen den Terminmarkt zum Hedgen von Risiken nutzen, wobei der Handel mit Derivaten insbesondere auf die Absicherung von Preisrisiken gerichtet ist. Zum anderen eröffnet der Terminmarkthandel die Möglichkeit zur Spekulation, indem die Unternehmen z. B. eine short (long) Position eingehen und auf sinkende (steigende) Spotmarktpreise hoffen. Schließlich handeln die Unternehmen Terminmarktkontrakte aus strategischen Gr¨ unden, da sie die Möglichkeit bieten, zuk¨ unftige Absatzmengen und damit Marktanteile am physischen Spotmarkt bereits am Terminmarkt zu realisieren. Das strategische Motiv spiegelt sich, wie in Kapitel 4.5.2 beschrieben, formal in der Abhängigkeit des Grenzerlöses GEi (si , fi ) eines Unternehmens i von der gewählten Forwardmenge fi wider.173 Um die Auswirkungen unterschiedlicher Terminmarktstrategien auf die Marktmachtpotenziale der vier Oligopolunternehmen RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG zu untersuchen, wird zunächst unterstellt, dass alle Unternehmen u ¨ber ihren Zugang zum Terminmarkt die gegebenen Möglichkeiten zum ¨ Forwardhandel nutzen. Die jeweilige Terminmarktstrategie äußert sich dabei in der Anderung der gehandelten Forwardmenge fi , wobei zunächst auf eine Differenzierung der verschiedenen Handelsmotive verzichtet wird. Aus dem Verhältnis von Forwardmenge zu physischer Angebotsmenge ergibt sich der Kontrahierungsgrad fi /si eine Unternehmens. Im Rahmen der Modellanwendung wird im Folgenden davon ausgegangen, dass die Erzeugungsunternehmen ihren Kontrahierungsgrad schrittweise erhöhen, in dem sie ihre short Positionen fi > 0 am Terminmarkt ausweiten.174 F¨ ur die Quantifizierung der mit unterschiedlichen Terminmarktstrategien verbundenen Auswirkungen auf die Marktmachtpotenziale wird dazu der Kontrahierungsgrad der Unternehmen mit fi /si = [0, 1] exogen zwischen 0 und 100 % variiert. Ein Kontrahierungsgrad von 0 % beschreibt eine Situation, in der die Unternehmen vollständig auf den Handel mit Terminmarktkontrakten verzichten. Dieses Verhalten f¨ uhrt im Ergebnis zu den bereits in Kapitel 5.2 beschriebenen Cournot-NashMarktgleichgewichten im einfachen Spotmarktmodell unter Vernachlässigung des Ter173

174

F¨ ur die vorliegende Untersuchung werden börsengehandelte Futures mit finanzieller (z. B. PhelixBase und Phelix-Peak an der EEX) und physischer Erf¨ ullung, (z. B. German-Baseload und GermanPeakload-Futures an der EEX) sowie am OTC-Markt gehandelte langfristige Lieferverträge zu Forwards subsumiert. Vgl. zu den verschiedenen Terminmarktkontrakten auch Kapitel 2.2.4. In Allaz (1992) wird abgeleitet, unter welchen Bedingungen strategisches und Risikohedgingmotiv zum Aufbau einer long Position f¨ uhren.

148

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt minmarkthandels. Die Unternehmen haben hier die Möglichkeit ihr gesamtes Marktmachtpotenzial am physischen Spotmarkt auszuschöpfen. Liegt der Kontrahierungsgrad dagegen bei 100 %, so haben die EVU annahmegemäß ihre gesamte physische Absatzmenge bereits u ¨ber Terminkontrakte verkauft, wodurch kein Angebotsvolumen zum strategischen Verhalten am Spotmarkt verbleibt. Das resultierende Ergebnis beschreibt das bereits dargestellte Wettbewerbsgleichgewicht auf Basis der Grenzkostenpreisbildung. Formal ist dieser grundlegende Zusammenhang in Gl. (4.47) dargestellt. Welche Auswirkungen auf die Preisbeeinflussungspotenziale der Unternehmen und damit auf die Ergebnisse im physischen Spotmarkt bei unterschiedlichen Terminmarktstrategien zu erwarten sind, wird im Folgenden zunächst f¨ ur den Fall diskutiert, dass alle EVU den Terminmarkt zum Risikohedging sowie aus strategischen Gr¨ unden nutzen.175

Alle Unternehmen nutzen den Terminmarkt – symmetrisches Terminmarktverhalten Die vier großen Elektrizitätsversorger RWE, E.ON, Vattenfall und EnBW sind u ¨ber ihre Handelsgesellschaften RWE Supply & Trading GmbH, E.ON Energy Trading AG, Vattenfall Trading Services GmbH sowie EnBW Trading GmbH als Handelsteilnehmer am Spot- und Terminmarkt der European Energy Exchange registriert.176 Die EVU können die Handelsmöglichkeiten an der EEX dabei sowohl zum Risikomanagement als auch aus strategischen Gr¨ unden zur Sicherung zuk¨ unftiger Absatzmengen nutzen. Nutzen die Erzeugungsunternehmen u ¨ber ihre Handelsgesellschaften die Möglichkeiten zum Forwardhandel, so lässt sich zeigen, wie sich die Terminmarktstrategien auf die Preisbeeinflussungspotenziale im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt auswirken. F¨ ur ein Unternehmen, das bereits einen großen Anteil seiner physischen Absatzmenge u ¨ber Terminkontrakte verkauft hat, verringert sich der Anreiz die Spotmarktpreise durch physische Kapazitätszur¨ uckhaltung zu beeinflussen. Unter der Annahme, dass alle Unternehmen den u ¨ber Forwards verkauften Anteil ihrer Gesamtabsatzmenge, d. h. ihren Kontrahierungsgrad simultan ausweiten, verzichten die EVU zunehmend auf ihre Preisbeeinflussungspotenziale, bis sich bei einer vollständigen forwardbasierten Handelsstrategie das Wettbewerbspreisniveau am Spotmarkt einstellt. 175

176

F¨ ur die Erzeugungsunternehmen wird im Folgenden angenommen, dass sie nicht aus Spekulationsgr¨ unden am Terminmarkt handeln. Vielmehr existiert nach A6 mindestens ein risikoneutraler Spekulant bzw. ein risikoneutrales Handelsunternehmen ohne Eigenerzeugung. Auf eine explizite Trennung der Unternehmen in Erzeugungs- und Handelsgesellschaft wird, wie schon zuvor, im Folgenden verzichtet.

149

5 Analyse der Marktmachtpotenziale ¨ Abbildung 5.5 stellt die Anderung der Spotmarktpreise in Deutschland bei zunehmendem Kontrahierungsgrad der vier Oligopolunternehmen dar. Die beiden Extremwerte bei 0 bzw. 100 % entsprechen damit den in Kapitel 5.2.1 diskutierten und in Abbildung 5.2 dargestellten Spotmarktpreisen im Wettbewerbs- (100 %, fi /si = 1) und Cournot-Nash-Gleichgewicht (0 %, fi /si = 0).


120,0

80,0

40,0 Sommer-Peak

Sommer-Off-Peak

Winter-Peak

Winter-Off-Peak

Übergang-Peak

Übergang-Off-Peak

0,0 0

10

20

30

40 50 60 Kontrahierungsgrad [%]

70

80

90

100

Abbildung 5.5: Spotmarktpreise in Deutschland bei variierendem Kontrahierungsgrad

Durch die Ausweitung ihrer short Positionen nimmt das f¨ ur den strategischen Einsatz verbleibende Spotmarktvolumen schrittweise ab. Die Zunahme der u ¨ber Forwards (Ft,l ) verkauften physischen Gesamtabsatzmenge (SDE,t,l ) steigt gleichzeitig stärker als die Menge der Spotmarktkontrakte (VDE,t,l ) abnimmt. Es sei hier nochmals daran erinnert, dass nach Gl. (4.21) f¨ ur die physische Gesamtabsatzmenge gilt: SDE,t,l = VDE,t,l + Ft,l . Im Ergebnis steigt die physische Gesamtangebotsmenge mit zunehmendem Kontrahierungsgrad, wobei der gleichgewichtige Spotmarktpreis auf Grund der positiven Preiselastizität der Nachfrage sinkt. In Abbildung 5.6 ist die Entwicklung der physischen Angebotsmenge im deutschen Elektrizitätsmarkt aus Terminmarkt- und Spotmarktkontrakten sowie Importen dargestellt.177 177

Das Außenhandelsvolumen ist hier größer als der f¨ ur das Jahr 2005 beobachtbare statistische Wert, da im Gleichgewichtsmodell etwaige regionale Preisdifferenzen sofort einen grenz¨ uberschreitenden Handel bis zum Erreichen der Kapazitätsgrenze induzieren. Der Außenhandelssaldo aus Importen und Exporten ist analog zur Statistik nahezu ausgeglichen. Die auch bei einem Kontrahierungsgrad der vier Oligopolunternehmen von 100 % verbleibende (Day-ahead) Spotmarktmenge wird von den Unternehmen des Wettbewerbsrandes angeboten.

150

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt

Physische Angebotsmenge [TWh]

600

400

200

0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Kontrahierungsgrad [%] Import

Day-ahead (Spotmarkt)

Forward (Terminmarkt)

Abbildung 5.6: Zusammensetzung der physischen Angebotsmenge im deutschen Elektrizit¨ atsgroßhandelsmarkt bei variierendem Kontrahierungsgrad

Mit steigendem Kontrahierungsgrad nehmen insbesondere die Produktionsmengen (xi ) der beiden großen Unternehmen RWE Power AG sowie E.ON Energie AG u ¨berproportional stark zu, während die Produktionsmengen der Vattenfall Europe AG und der EnBW AG nahezu konstant bleiben und sich die Produktion der Unternehmen des Wettbewerbsrandes signifikant verringert.178 Aus der Veränderung der unternehmensindividuellen Produktionsmengen spiegelt sich das bereits in Kapitel 5.2.1 dargestellte Ergebnis wider, dass insbesondere f¨ ur die beiden großen Erzeugungsunternehmen Anreize bestehen, ihre Angebotsmengen zu reduzieren (Δxi < 0), um so die Spotmarktpreise zu beeinflussen (vgl. die Ergebnisse in Tabelle 5.1). Dar¨ uber hinaus zeigt der Verlauf der Mengenänderung, dass sich mit steigendem Kontrahierungsgrad die jeweils optimale Produktionsmenge eines Unternehmens in Abhängigkeit seiner Grenzerzeugungskosten nicht-linear verändert. Dieser Effekt lässt sich gerade bei den Unternehmen des Wettbewerbsrandes beobachten, deren Produktionsmenge ab einem Kontrahierungsgrad der Oligopolunternehmen von etwa 60 bis 70 % u ¨berproportional stark abnimmt. Da die Unternehmen des Wettbewerbsrandes im Unterschied zu den vier großen EVU nur einen geringeren Teil der deutschen Kraftwerkska-

178

Die Produktionsmengen beinhalten auch die Exporte ins benachbarte Ausland.

151

5 Analyse der Marktmachtpotenziale pazitäten im Grundlastbereich mit niedrigen variablen Erzeugungskosten betreiben,179 verlieren sie bei einer Mengenausweitung der großen Unternehmen und dem dadurch verursachten R¨ uckgang der Großhandelspreise zunehmend Marktanteile. Durch die Mengenausweitung von RWE, E.ON, Vattenfall und EnBW ist der Wettbewerbsrand nicht mehr in der Lage, seine relativ teuren Kraftwerkskapazitäten bei den gesunkenen Groß¨ handelspreisen anzubieten. Die Anderung der Gesamtproduktionsmengen der deutschen EVU in Abhängigkeit des Kontrahierungsgrades der vier Oligopolunternehmen zeigt Abbildung 5.7.

Gesamtproduktionsmenge [TWh]

200,0

160,0

120,0

80,0

40,0

0,0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Kontrahierungsgrad [%] E.ON

RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.7: Gesamtproduktionsmengen der deutschen EVU bei variierendem Kontrahierungsgrad

Entsprechend der Produktionsmengenausweitung Δxi > 0 nehmen auch die segmentspezifischen Angebotsmengen Δsi,DE,t,l > 0 der Oligopolunternehmen im deutschen Elektrizitätsmarkt zu. Die Vergrößerung der short Positionen wirkt sich in Abhängigkeit der unternehmensspezifischen Kostenstrukturen und der jeweiligen Marktbedingungen in den verschiedenen Nachfragesegmenten unterschiedlich stark auf die Mengenänderung aus. Die Abbildungen 5.8 und 5.9 stellen exemplarisch die gewinnmaximierenden Angebotsmengen der deutschen EVU in den Peak- und Off-Peak-Stunden der Wintermonate bei variierendem Kontrahierungsgrad der Oligopolunternehmen dar. Hierbei lässt 179

Eine Ausnahme bilden die wärmegef¨ uhrten KWK-Anlagen, die als sog. Must-run-Kapazitäten Elektrizität als Kuppelprodukt zu relativ niedrigen variablen Erzeugungskosten im Markt anbieten können. Diese Anlagen werden hier nicht gesondert betrachtet.

152

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt sich, wie bei der Anwendung des einfachen Spotmarktmodells ohne Terminmarkt dis¨ kutiert, feststellen, dass die Anderungen der Angebotsmengen in den Off-Peak-Stunden ausgeprägter sind als in den Peak-Stunden. Eine Marktbeeinflussung durch physische Kapazitätsreduktion ist damit in den engen Marktsituationen der Peak-Stunden leichter möglich als in den Stunden geringerer Nachfrage.

Angebotsmenge [TWh]

20,0

15,0

10,0

5,0

0,0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.8: Angebotsmengen der deutschen EVU im Winter-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad

Die mit der Ausweitung der Terminmarktmenge verbundene Verringerung der Preisbeeinflussungsspielräume spiegelt sich auch in der in Abbildung 5.10 gezeigten Veränderung der durchschnittlichen Lerner-Indizes (∅ LIi ), d. h. des von den Unternehmen durchschnittlich durchsetzbaren relativen Preisaufschlags auf die Grenzerzeugungskosten, wider. Mit zunehmendem Anteil der u ¨ber Forwardkontrakte verkauften Absatzmenge nehmen die Werte f¨ ur den Lerner-Index kontinuierlich ab, bis sie bei einem Kontrahierungsgrad von 100 % auf Null gesunken sind. Der durchschnittliche Lerner-Index ist dabei analog zur Mengenänderung in den engen Marktsituationen der Peak-Stunden u ¨ber den gesamten Variationsbereich höher als in den Off-Peak-Stunden. Dieses Ergebnis ist f¨ ur die einzelnen Unternehmen ebenfalls beispielhaft f¨ ur die Wintermonate in den Abbildungen 5.11 und 5.12 dargestellt. Der Lerner-Index f¨ ur die Unternehmen des Wettbewerbsrandes ist definitionsgemäß gleich Null, da sie auf Grund ihrer geringen Größe nicht in der Lage sind, den Marktpreis zu beeinflussen und sich als Mengenanpasser verhalten. Mit steigendem Kontrahierungsgrad und der dadurch induzierten Ausweitung der physischen Angebotsmengen wird der Preisbeeinflussungsspielraum der großen vier EVU

153


Angebotsmenge [TWh]

30,0

20,0

10,0

0,0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.9: Angebotsmengen der deutschen EVU im Winter-Off-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad

Durchschnittlicher Lerner-Index

0,8 Sommer-Peak

Sommer-Off-Peak

Winter-Peak

Winter-Off-Peak

Übergang-Peak

Übergang-Off-Peak

0,6

0,4

0,2

0,0 0

10

20

30

40 50 60 Kontrahierungsgrad [%]

70

80

90

100

Abbildung 5.10: Durchschnittliche Lerner-Indizes bei variierendem Kontrahierungsgrad

154


0,8

Lerner-Index

0,6

0,4

0,2

0,0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.11: Lerner-Indizes im Winter-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad

Lerner-Index

0,6

0,4

0,2

0,0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.12: Lerner-Indizes im Winter-Off-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad

155

5 Analyse der Marktmachtpotenziale in Deutschland kontinuierlich verringert. Der Terminmarkt hat damit eine wettbewerbsintensivierende Funktion, die mit steigendem Angebot und sinkenden Großhandelspreisen verbunden ist. Dieser Zusammenhang wird auch an der Begrenzung der durch eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht zu realisierenden Gewinnsteigerungen deutlich. Wie in Abbildung 5.13 gezeigt wird, nehmen die Gewinne der Unternehmen mit steigendem Anteil der u ¨ber Forwardkontrakte verkauften Absatzmenge kontinuierlich ab. Der durch die Mengenausweitung induzierte positive Mengeneffekt kann den negativen Preiseffekt nicht kompensieren. An dieser Stelle sei nochmals betont, dass der Handel mit Terminmarktkontrakten sowohl aus strategischen Motiven, d. h. zur Realisierung zuk¨ unftiger Absatzmengen und Marktanteile als auch aus Gr¨ unden des Risikohedgings, d. h. zur Absicherung von Preisrisiken aus Sicht des einzelnen Unternehmens eine optimale Verhaltensstrategie darstellt. Dieser Zusammenhang beschreibt das zuvor bereits diskutierte Gefangenendilemma der Unternehmen.

Deckungsspanne [Mio. €]

6000

4000

2000

0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.13: Deckungsspannen der deutschen EVU bei variierendem Kontrahierungsgrad

Die forwardhandelbasierte Ausweitung der Angebotsmengen wirkt sich positiv auf die Wohlfahrt und die Effizienz im deutschen Elektrizitätserzeugungssektor aus. Durch die Mengenausweitung der großen EVU reduziert sich die mit der stärkeren Nutzung teurerer Erzeugungsanlagen des Wettbewerbsrandes verbundene Fehlallokation von Produktionsfaktoren. Die Kosten der Elektrizitätsnachfrage sinken. Dar¨ uber hinaus kommt es zu einer Wohlfahrtssteigerung und einer Umverteilung von Produzenten- zu Konsumentenrente. Die Kosten- und Wohlfahrtswirkungen einer Zunahme der u ¨ber Forwardverträge verkauften Elektrizitätsmenge zeigt Abbildung 5.14.

156


Kosten und Wohlfahrt [Mio. €]

100000

80000

60000

40000

20000

0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Kontrahierungsgrad [%] Produzentenrente

Kosumentenrente

Wohlfahrt

Kosten der Nachfrage

Abbildung 5.14: Wohlfahrt und Kosten der Elektrizitätsnachfrage bei variierendem Kontrahierungsgrad

Wurden bisher die grundlegenden Auswirkungen steigender Kontrahierungsgrade der vier großen Erzeugungsunternehmen auf die Marktergebnisse diskutiert, so werden f¨ ur die Quantifizierung der im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt vorhandenen Marktmachtpotenziale jetzt die im Jahr 2005 an der EEX beobachteten Spot- und Terminkontraktvolumina zu Grunde gelegt. Das Spotmarktvolumen belief sich im Jahr 2005 mit 85 TWh auf etwa 15 % der inländischen Gesamtelektrizitätsnachfrage von 556 TWh (vgl. Abbildung 2.9). Wird davon ausgegangen, dass der restliche Teil der deutschen Elektrizitätsnachfrage u ¨ber Terminmarktkontrakte wie Forwards, Futures oder langfristige Lieferverträge gehandelt wurden, kann ein Gesamtkontrahierungsgrad im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt von etwa 85 % angenommen werden.180 Wird zudem davon ausgegangen, dass sich die vier großen Unternehmen prinzipiell ähnlich verhalten, so kann auch ein unternehmensindividueller Kontrahierungsgrad von 85 % unterstellt werden. Wie schon in den Abbildungen 5.10 bis 5.12 verdeutlicht wurde, reduzieren steigende Terminmarktmengen die vorhandenen Marktmachtpotenziale der vier Oligopolunternehmen erheblich. Bei einem Kontrahierungsgrad von 85 % liegen die Durchschnittswerte des Lerner-Index nur noch zwischen 0,07 in den Off-Peak-Stunden der Sommermonate 180

Da kurzfristige Spotmarktkontrakte (Day-ahead, Intra-day) neben der EEX auch am OTC-Markt gehandelt werden, ist der Kontrahierungsgrad u. U. etwas geringer. Auf Grund der wenigen transparenten Informationen u ¨ ber die entsprechenden Handelsvolumina wird bei der Analyse auf eine Ber¨ ucksichtigung dieser Spotmarktanteile hier verzichtet.

157

5 Analyse der Marktmachtpotenziale und 0,13 in den Peak-Stunden der Wintermonate. Dementsprechend verringern sich die durchsetzbaren marktmachtinduzierten Preissteigerungen auf etwa +3 % (Winter-Peak) bis +8 % (Sommer-Off-Peak). Die marktmachtinduzierten Preisänderungen in den verschiedenen Zeit- und Lastsegmenten bei einem Kontrahierungsgrad von 85 % sowie die durchschnittlichen Lerner-Indizes sind in Tabelle 5.11 zusammengefasst. Tabelle 5.11: Ver¨ anderung der Spotmarktpreise und durchschnittliche Lerner-Indizes – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, Kontrahierungsgrad 85 %

Kennzahl ∅ LIi ΔPDE

Einheit %




0,10 +6,0

0,13 +2,6

0,11 +2,9

0,07 +7,9

0,10 +4,6

0,08 +4,8

Im Vergleich zu der Situation ohne Terminmarkt, bei der, auf der Basis der aktuellen grenz¨ uberschreitenden Kuppelleitungskapazitäten, marktmachtbedingte Preissteigerungen von etwa +22 bis +40 % (vgl. Tabelle 5.2) bzw. etwa +14 bis +35 % (vgl. Tabelle 5.8) bei einem Ausbau der Transportkapazitäten berechnet werden, reduziert sich das Marktmachtpotenzial der vier großen Erzeugungsunternehmen in Deutschland durch den Handel mit Terminmarktkontrakten ganz erheblich. Dieses Ergebnis zeigt sich auch an den in Tabelle 5.12 wider gegebenen Werten f¨ ur die unternehmensspezifischen minimalen und maximalen Lerner-Indizes (LIi min/max), der jährlichen marktmachtbedingten Veränderung der Angebots- (Δsi,DE ) und Produktionsmengen (Δxi ) sowie der Veränderung der Gewinne (ΔΠi ). Es lässt sich feststellen, dass die gewinnmaximierende Angebotsverknappung der beiden dominanten Erzeugungsunternehmen RWE Power AG und E.ON Energie AG bezogen auf das Gesamtjahresangebot bei einem Kontrahierungsgrad von 85 % etwa 30 %-Punkte niedriger ist als im Cournot-Gleichgewicht ohne die Nutzung des Terminmarkthandels. Die optimale Angebotszur¨ uckhaltung bei den beiden anderen Oligopolunternehmen Vattenfall Europe AG und EnBW AG reduziert sich um bis zu 20 %-Punkte (vgl. Tabelle 5.1). Dar¨ uber hinaus spiegeln sich die geminderten Anreize zur Angebotseinschränkung auch in den signifikant verringerten Gewinnsteigerungsmöglichkeiten der Unternehmen wider. Bei der Analyse der unternehmensspezifischen Mengen- und Gewinnänderungen in den einzelnen Nachfragesegmenten, die in Tabelle 5.13 dargestellt sind, zeigt sich, dass einerseits analog zu den Marktergebnissen ohne Terminmarkthandel (vgl. Tabelle 5.3) die Mengenänderungen auch bei einem Kontrahierungsgrad von 85 % in den Off-PeakStunden stärker ausgeprägt sind als in den Peak-Stunden. Andererseits ist, im Gegensatz zu den Marktergebnissen ohne Terminmarkthandel, die Gewinnsteigerung trotz des stär-

158

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt Tabelle 5.12: Lerner-Index, Mengen und Gewinne – mit interregionalem Elektrizit¨ atsaustausch, Kontrahierungsgrad 85 % Kennzahl

Einheit

RWE

E.ON

Vattenfall

EnBW

Fringe

LIi min/max Δsi,DE Δxi ΔΠi

% % Mio.e

0,08/0,16 −10, 0 −9, 3 +264

0,08/0,15 −8, 5 −6, 8 +253

0,06/0,11 −6, 0 −0, 9 +172

0,05/0,08 −6, 0 −0, 5 +142

0.00 +8,3 +8,3 +200

keren Mengeneffektes in den Off-Peak-Stunden relativ höher als in den Peak-Stunden. Dieses Ergebnis lässt sich auf den veränderten relativen Preiseffekt bei dem hier angenommenen Kontrahierungsgrad zur¨ uck f¨ uhren. Die mit der terminmarktinduzierten Begrenzung der Preisbeeinflussungspotenziale verbundene Verringerung der negativen Effizienz- und Wohlfahrtswirkungen bei einem Kontrahierungsgrad von 85 % ist in Tabelle 5.14 dargestellt. Im Vergleich zum CournotGleichgewicht ohne Terminmarkthandel, das mit Wohlfahrtsverlusten von etwa 3,8 % verbunden ist, reduziert sich die Summe aus Konsumenten- und Produzentenrente bei dem im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt zu beobachtendem Kontrahierungsgrad nur noch um etwa 0,3 %. Die Gesamtkosten der Elektrizitätsbeschaffung am Großhandelsmarkt steigen um etwa 1,0 Mrd. e, während sich die Kostensteigerung ohne Terminmarkthandel auf etwa 6,3 Mrd. e berechnet (vgl. Tabelle 5.5). Auch bei der Betrachtung der Wohlfahrtswirkungen zeigt sich damit, dass der Terminmarkthandel erhebliche positive Auswirkungen auf die Marktergebnisse bei strategischem Verhalten der vier Oligopolunternehmen im deutschen Elektrizitätsmarkt hat und ihr Einfluss bei der Quantifizierung der Marktmachtpotenziale nicht vernachlässigt werden darf. Wurde bisher angenommen, dass sich alle Unternehmen am Terminmarkthandel beteiligen und somit eine Verringerung ihrer Preisbeeinflussungsspielräume in Kauf nehmen, wird im Folgenden untersucht, welche Effekte auf die Marktergebnisse zu erwarten sind, wenn nur ein einzelnes Unternehmen die Möglichkeiten des Forwardhandels nutzt. Nur ein Unternehmen nutzt den Terminmarkt – asymmetrisches Terminmarktverhalten Bei der Modellanalyse der Auswirkungen variierender Terminmarktstrategien einzelner Unternehmen auf die Marktergebnisse im deutschen Elektrizitätsmarkt wird im Folgenden angenommen, dass ausschließlich die RWE Power AG, als größtes deutsches Erzeugungsunternehmen, Teile ihrer physischen Absatzmenge u ¨ber Terminkontrakte verkauft. Es wird unterstellt, dass RWE ihre short Position schrittweise vergrößert, während die

159


Tabelle 5.13: Mengen- und Gewinnänderung bei strategischem Verhalten – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, Kontrahierungsgrad 85 % Sommer Peak Off-Peak



Kennzahl

Einheit


TWh TWh %

−0, 45 −0.47 +8.3

RWE Power AG −3.92 −0.60 −7.13 −0.74 +12.3 +3.6

−2.31 −2.46 +9.1

−0.65 −0.68 +4.4

−3.09 −4.25 +7.3


TWh TWh %

−0, 42 −0.38 +8.4

E.ON Energie AG −2.48 −0.56 −4.01 −0.63 +12.4 +3.6

−2.13 −1.91 +8.9

−0.62 −0.57 +4.4

−2.63 −2.70 +7.8


TWh TWh %

−0.17 −0.07 +10.2

Vattenfall Europe AG −0.96 −0.29 −1.28 −0.08 −0.19 −0.23 +24.2 +3.8 +11.1

−0.31 −0.17 +5.3

−1.18 −0.14 +14.0


TWh TWh %

−0.11 −0.01 +9.9

EnBW AG −0.92 −0.21 −0.09 −0.10 +16.8 +3.7

−1.04 −0.14 +9.1

−0.22 −0.07 +4.6

−1.08 −0.06 +10.0


TWh TWh %

+0.29 +0.29 +18.9

Fringe +2.54 +0.10 +2.54 +0.10 +42.3 +5.1

+1.48 +1.48 +29.8

+0.13 +0.13 +7.5

+2.29 +2.29 +24.2

Tabelle 5.14: Kosten- und Wohlfahrtswirkungen in Deutschland – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch, Kontrahierungsgrad 85 %


160


+3,4 −1, 9 +7,8 −0, 3

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt anderen Unternehmen auf den Handel mit Forwardkontrakten vollständig verzichten. Durch die Ausweitung der Forwardmenge (fRWE > 0) und der damit verbundenen Erhöhung ihrer physischen Gesamtangebotsmenge (sRWE > 0) nimmt RWE eine Unabhängigkeitsposition im betrachteten Oligopolspiel ein. Unter der Cournot-Annahme, dass sich die Konkurrenzunternehmen (j = i) bei der Optimierung ihrer Angebotsentscheidung immer an der verbleibenden Residualnachfrage orientieren, kann RWE den eigenen Gewinn maximieren, indem es die Reaktion der anderen Unternehmen in der eigenen Strategie ber¨ ucksichtigt. RWE verhält sich in dieser Situation wie ein StackelbergF¨ uhrer.181 Den Einfluss dieses asymmetrischen Terminmarktverhaltens auf die Großhandelspreise zeigt Abbildung 5.15. Obwohl mit der RWE Power AG nur ein einzelnes EVU u ¨ber die Ausweitung der Terminmarktmenge auch die eigene physische Angebotsmenge vergrößert, sinken die Marktpreise in den verschiedenen Nachfragesegmenten um bis zu 16,3 % (Sommer-Off-Peak, Kontrahierungsgrad 100 %) gegen¨ uber dem CournotErgebnis ohne Terminmarkthandel (Kontrahierungsgrad 0 %). Da RWE das größte Erzeugungsunternehmen mit einem kapazitätsseitigen Marktanteil von knapp 30 % ist, wirkt sich eine Mengenausweitung entsprechend stark auf die Großhandelspreise aus.182 Die vom Terminmarktverhalten der RWE induzierte Preissenkung ist allerdings weniger signifikant als bei symmetrischem Terminmarktverhalten von bis zu 28,7 % in den Sommer-Peak-Stunden (vgl. Abbildung 5.5). Der unternehmensindividuelle Anreiz, u ¨ber die Ausweitung der eigenen Forwardmenge den Marktanteil zu vergrößern, lässt sich an den Veränderungen der segmentspezifischen Angebotsmengen der vier Oligopolunternehmen und des Wettbewerbsrandes beobachten. Während RWE durch die Vergrößerung der short Position die eigene Elektrizitätsmenge im deutschen Markt vergrößert, nehmen die Angebotsmengen der anderen Unternehmen ab. Diese Marktanteilsverschiebungen sind in den Abbildungen 5.16 und 5.17 f¨ ur das Winter-Off-Peak- bzw. Sommer-Peak-Segment exemplarisch dargestellt. Die veränderte Terminmarktstrategie der RWE f¨ uhrt dabei insbesondere in den Winter-Off-PeakStunden zu einer signifikanten Mengenausweitung. Wie bereits bei symmetrischem Terminmarktverhalten gezeigt wurde, sind die marktmachtinduzierten Mengenänderungen in den Off-Peak-Zeiten stärker ausgeprägt als in den Peak-Stunden. 181

182

Vgl. f¨ ur die Ableitung dieses Ergebnisses Allaz (1987) S. 20 ff. und S. 79 ff. sowie f¨ ur ein Beispiel ebenda S. 32. Zum Stackelberg Modell, vgl. von Stackelberg (1934) und z. B. Schumann (1992) S. 333 ff. Der terminmarktinduzierte Preisr¨ uckgang bei einer alleinigen Forwardmengenausweitung eines kleineren Unternehmens, wie z. B. der Vattenfall Europe AG oder der EnBW AG, ist entsprechend geringer.

161



120,0

80,0

40,0 Sommer-Peak

Sommer-Off-Peak

Winter-Peak

Winter-Off-Peak

Übergang-Peak

Übergang-Off-Peak

0,0 0

10

20

30 40 50 60 70 Kontrahierungsgrad - RWE [%]

80

90

100

Abbildung 5.15: Spotmarktpreise in Deutschland bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG

Angebotsmenge [TWh]

40,0

30,0

20,0

10,0

0,0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Kontrahierungsgrad - RWE [%] E.ON

RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.16: Angebotsmengen im Winter-Off-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG

162


Angebotsmenge [TWh]

30,0

20,0

10,0

0,0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.17: Angebotsmengen im Sommer-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG

Insgesamt ist die Mengenausweitung der RWE stärker als der Angebotsr¨ uckgang der Konkurrenzunternehmen wodurch sich die Gesamtangebotsmenge erhöht. Bei asymme trischem Terminmarktverhalten in dem hier betrachteten Fall gilt damit: j=i Δsj < ΔsRWE . Die Vergrößerung der Terminmarktmenge und die damit verbundene physische Mengenausweitung f¨ uhrt im Ergebnis zu einer Minderung der Preisbeeinflussungspotenziale der RWE Power AG. Der bestehende unternehmensindividuelle Anreiz, den eigenen Marktanteil als Stackelberg-F¨ uhrer zu vergrößern, reduziert das strategisch einsetzbare Spotmarktvolumen. Dieser Effekt lässt sich anhand der veränderten Lerner-Indizes in den einzelnen Nachfragesegmenten beobachten, die exemplarisch f¨ ur die Winter-OffPeak- und die Sommer-Peak-Stunden in den Abbildung 5.18 und 5.19 dargestellt sind. Die Werte f¨ ur den Lerner-Index nehmen dabei sowohl f¨ ur die RWE Power AG als auch f¨ ur die anderen Erzeugungsunternehmen ab. Entsprechend der schrittweisen Erhöhung des Kontrahierungsgrades von 0 auf 100 % reduziert sich der Lerner-Index, bis der gesamte Preisbeeinflussungsspielraum verloren geht. In dieser Situation verhält sich RWE wie ein Unternehmen des Wettbewerbsrandes, das als Mengenanpasser seine physische Angebotsmenge solange ausweitet, bis die Grenzerzeugungskosten dem Marktpreis entsprechen. Trotz der abnehmenden Preisbeeinflussungsmöglichkeiten bei zunehmendem Kontrahierungsgrad f¨ uhrt die unternehmensindividuelle physische Angebotsausweitung und die damit verbundene Zunahme des eigenen Marktanteils zunächst zu einer Erhöhung

163


Lerner-Index

0,6

0,4

0,2

0,0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.18: Lerner-Indizes im Winter-Off-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG

Lerner-Index

0,6

0,4

0,2

0,0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.19: Lerner-Indizes im Sommer-Peak-Load-Segment bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG

164

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt des Unternehmensgewinns. Wie sich an der Veränderung in Abbildung 5.20 beobachten lässt, nimmt der Gewinn der RWE Power AG bei asymmetrischer Terminmarktstrategie bis zu einem Kontrahierungsgrad von etwa 65 % zu, bevor er bei einer weiteren Vergrößerung der short Position wieder sinkt. Aus dem Verlauf der Unternehmensgewinne wird deutlich, dass die Ausweitung der u ¨ber Terminmarktkontrakte gehandelten Absatzmenge eine aus unternehmensindividueller Sicht zunächst vorteilhafte Strategie darstellt. Da grundsätzlich alle Unternehmen die Möglichkeit haben Terminmarktkontrakte zu handeln, besteht f¨ ur jedes einzelne EVU der Anreiz u ¨ber Forwardkontrakte die eigene Spotmarktposition zu verbessern, weshalb es zum bereits beschriebenen symmetrischen Terminmarktverhalten kommt. Der individuelle Anreiz Terminmarktkontrakte zu handeln f¨ uhrt damit zum Gefangenendilemma, in dem sich die Unternehmen insgesamt schlechter stellen.

Deckungsspanne [Mio. €]

6000

4000

2000

0 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


RWE

Vattenfall

EnBW

Fringe

Abbildung 5.20: Deckungsspannen der deutschen EVU bei variierendem Kontrahierungsgrad der RWE Power AG

Der Einfluss des Terminmarktverhaltens auf die Marktmachtpotenziale wurde bisher auf der Basis einer deterministischen Betrachtung der Preisbildung am Großhandelsmarkt vorgenommen, indem etwaige Unsicherheiten im Markt bei der Analyse vernachlässigt wurden. Ausgehend von dem im Jahr 2005 an der European Energy Exchange beobachtbaren Kontrahierungsgrad von etwa 85 %, konnten die vorhandenen Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht der vier großen Erzeugungsunternehmen quantifiziert werden. Um die f¨ ur die Oligopolunternehmen optimale Terminmarktstrategie in Bezug auf das strategische und das Risikohedgingmotiv endogen zu bestimmen, wird im Folgen-

165

5 Analyse der Marktmachtpotenziale den der Kontrahierungsgrad als Teil der Gewinnmaximierung modelliert. Dazu wird die vereinfachende Annahme der deterministischen Preisbildung aufgehoben, in dem exemplarisch die Windenergieeinspeisung als ein stochastischer Einflussfaktor im Modell erfasst wird.

5.3.2 Risikoneigung und optimaler Kontrahierungsgrad Der optimale Kontrahierungsgrad eines Unternehmens hängt von seiner Strategie und Risikoneigung ab. Wie gezeigt wurde, lässt sich das strategische Motiv zum Handel von Terminmarktkontrakten aus den Optimalitätsbedingungen f¨ ur ein Gewinnmaximum ableiten. Die Risikoneigung eines Unternehmens kann dagegen nicht aus dem Optimierungsverhalten bestimmt werden und wird mithin nicht öffentlich bekannt gegeben.183 F¨ ur die Bestimmung der optimalen Kontrahierungsgrade und der darauf aufbauenden Quantifizierung der Marktmachtpotenziale wird daher im Folgenden vereinfachend zwischen risikoneutralem und risikoaversem Verhalten der Oligopolunternehmen unterschieden, ohne den Grad der Risikoneigung explizit abzuleiten. In der Nutzenfunktion aus Gl. (4.48) wird f¨ ur den Risikoparameter θi exemplarisch entweder der Wert 0 oder der Wert 0,001 angenommen. Die optimalen Termin- (fi∗ ) und Spotmarktstrategien (s∗i ) der Unternehmen resultiert aus der Lösung des zweistufigen Optimierungsproblems aus den Gl. (4.37) bis (4.45), Gl. (4.50), Gl. (4.55) und Gl. (4.58). Die EVU haben nach A1 rationale Erwartungen u ¨ber das resultierende Spotmarktgleichgewicht und optimieren ihre Terminmarktentscheidung fi∗ auf der ersten Marktstufe unter Unsicherheit u ¨ber die Windenergieeinspeisung (vgl. Tabelle 4.8). Auf Basis der getroffenen Terminmarktentscheidungen wird dann am Spotmarkt die physische Angebotsmenge gewählt, die den Gewinn f¨ ur das einzelne Unternehmen maximiert. F¨ ur das am Spotmarkt resultierende Cournot-Gleichgewicht wird im Folgenden der Erwartungswert u ¨ber die in jedem Windszenario optimale Produktionsmenge x∗i,t,l ≡ E(x∗i,t,l,s ) bzw. optimale Angebotsmenge s∗i,r,t,l ≡ E(s∗i,r,t,l,s ) angegeben. Der optimale Kontrahierungsgrad ergibt sich dann aus dem Verhältnis der Forwardmenge und der gewinnmaximierenden Produktions- bzw. ∗ ∗ Angebotsmenge fi,t,l /x∗i,t,l bzw. fi,t,l /s∗i,DE,t,l .184 183

184

Die adäquate Absicherung bestehender Preisrisiken ist Ergebnis der Portfoliooptimierung. Sie f¨ uhrt z. B. zum Konzept des Value-at-risk, in dem die Risikoeinstellung ebenfalls als exogene Vorgabe der Unternehmensf¨ uhrung in der Hedgingstrategie ber¨ ucksichtigt wird. Vgl. zum Risikomanagement z. B. Clewlow und Strickland (2000) und Bergschneider et al. (1999). An dieser Stelle sei nochmals darauf hingewiesen, dass f¨ ur die Berechnung des optimalen Kontrahierungsgrades die Merit-Order-Kurven der Erzeugungsunternehmen linear approximiert werden (vgl. Kapitel 5.3.1). Durch die Nutzung linearer Grenzerzeugungskostenfunktionen werden die variablen

166

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt Risikoneutrale Unternehmen Wird f¨ ur die Erzeugungsunternehmen mit θi = 0 zunächst risikoneutrales Verhalten angenommen, so maximieren sie ihren Nutzen ausschließlich u ¨ber den erwarteten Gewinn E(Πi ) ohne das im Markt bestehende Risiko einer Streuung des Gewinns um den Erwartungswert u ucksichtigen. ¨ber VAR(Πi ), in ihrer Optimierungsentscheidung zu ber¨ Das Risiko, das sich hier annahmegemäß u ¨ber die stochastische Windenergieeinspeisung ψt,l,s in der, mit den thermischen und hydraulischen Erzeugungsanlagen der Oligopolunternehmen, zu bedienenden Residualnachfragemenge niederschlägt, ist somit nicht Teil der Terminmarktstrategie. Bei Risikoneutralität verbleibt als Motiv f¨ ur den Terminmarkthandel der Unternehmen nur die strategische Optimierung der zuk¨ unftigen 185 Spotmarktposition. Der strategieinduzierte Handel mit Terminmarktkontrakten f¨ uhrt zum Verkauf eines Teils der unternehmensindividuellen Gesamtproduktionsmenge, d. h. zum Aufbau einer ∗ short Position (fi,t,l > 0) am Terminmarkt. Vor dem Hintergrund der im deutschen Elektrizitätsmarkt bestehenden strukturellen Bedingungen liegt der optimale Kontrahierungsgrad der Unternehmen in Bezug auf die erwartete physische Angebotsmenge ∗ fi,t,l /s∗i,DE,t,l bei etwa 84 bis 88 %. Wird nicht die erwartete Angebotsmenge, sondern die erwartete physische Produktionsmenge zu Grunde gelegt, so liegt der Kontrahierungs∗ grad fi,t,l /x∗i,t,l bei etwa 66 bis 80 %. In Tabelle 5.15 sind die optimalen Kontrahierungsgrade der vier deutschen Oligopolunternehmen bei Risikoneutralität zusammengefasst. Die optimalen Kontrahierungsgrade der Unternehmen zeigen, dass die strategische Möglichkeit, zur Verbesserung der eigenen Marktposition Terminmarktkontrakte zu handeln, zum Verkauf eines wesentlichen Teils der unternehmensindividuellen physischen Absatzmenge u uhrt. Wie bereits gezeigt werden konnte, ist der ¨ber Forwardkontrakte f¨ Verkauf von Forwardkontrakten mit einer Erhöhung der gesamten im Markt angebotenen Elektrizitätsmenge und damit sinkenden Spotmarktpreisen verbunden. Da ein großer Teil der Angebotsmenge der Unternehmen in dieser Situation u ¨ber Terminmarktkontrakte gebunden ist, verbleibt nur ein geringes Spotmarktvolumen zur strategischen Preisbeeinflussung. Etwaige marktmachtinduzierte Preissteigerungen wirken sich nicht mehr auf die bereits am Terminmarkt verkaufte Absatzmenge aus.

185

Kosten im relevanten Bereich der Peak- und Off-Peak-Stunden tendenziell u ¨ berschätzt. Es kann allerdings bei exogener Variation der Forwardmenge gezeigt werden, dass die Abweichungen im Vergleich zur Nutzung polynomischer Approximationsfunktionen vierten Grades nur gering sind. Vgl. zur Quantifizierung dieses Einflusses Ellersdorfer (2007b). Vgl. dazu die mathematische Ableitung in Kapitel 4.5.5 und insbesondere den Einfluss auf den Grenzerlös in Gl. (4.29).

167

5 Analyse der Marktmachtpotenziale Tabelle 5.15: Optimale Kontrahierungsgrade bei Risikoneutralit¨ at – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch

Kennzahl

Einheit




∗ /x∗ fi,t,l i,t,l ∗ /s∗ fi,t,l i,DE,t,l

% %

73,7 86,0

RWE Power AG 66,3 76,6 83,6 88,4

69,4 85,6

74,5 86,9

67,1 83,9


% %

73,9 86,0

E.ON Energie AG 66,6 77,0 83,6 88,4

70,3 85,6

74,8 86,9

67,6 83,9


% %

Vattenfall Europe AG 74,9 67,5 78,3 72,5 86,0 83,6 88,4 85,6

76,2 86,9

69,6 83,9


% %

75,9 86,0

EnBW AG 68,0 79,6 83,6 88,4

77,4 86,9

70,6 83,9

73,5 85,6

F¨ ur die vier Oligopolunternehmen in Deutschland stellt der Terminmarkthandel und die damit induzierte Verringerung der erzeugerseitigen Marktmachtpotenziale eine bessere Strategie dar, als die physische Kapazitätszur¨ uckhaltung am Spotmarkt. In Tabelle 5.16 sind die durchschnittlichen Lerner-Indizes sowie die durchsetzbaren Preissteigerung gegen¨ uber dem Wettbewerbsgleichgewicht bei optimalem Kontrahierungsgrad und Risikoneutralität zusammengefasst. Tabelle 5.16: Durchschnittliche Lerner-Indizes und Preisänderung bei optimalem Kontrahierungsgrad und Risikoneutralität – mit interregionalem Elektrizit¨ atsaustausch

Kennzahl ∅ LIi ΔPDE

Einheit %




0,09 +3,0

0,11 +2,7

0,09 +3,0

0,07 +2,0

0,08 +2,7

0,07 +2,1

Bei Optimierung der Terminmarktstrategie und risikoneutralem Verhalten sinken die Lerner-Indizes auf 0,07 bis 0,11. Entsprechend reduzieren sich die, durch eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht, durchsetzbaren Preissteigerungen auf 2 bis 3 % gegen¨ uber dem Wettbewerbsgleichgewicht.

168

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt Risikoaverse Unternehmen Werden von den Unternehmen Forwardkontrakte nicht nur aus strategischen Gr¨ unden gehandelt, sondern nutzen sie den Terminmarkt bei risikoaversem Verhalten auch zur Absicherung von Preisrisiken, so steigt der Anteil der u ¨ber den Terminmarkt verkauften Elektrizitätsmenge in Abhängigkeit ihrer Risikoneigung weiter an. Durch den risikohedginginduzierten Terminmarkthandel steigt der optimale Kontrahierungsgrad in Bezug auf die erwartete Absatzmenge in Deutschland auf etwa 84 bis 91 %. In Bezug auf die erwartete Produktionsmenge liegt der von den Unternehmen gewählte Kontrahierungsgrad bei etwa 66 bis 83 %. Tabelle 5.17 stellt die optimalen Kontrahierungsgrade der vier deutschen Oligopolunternehmen bei Risikoaversion dar. Tabelle 5.17: Optimale Kontrahierungsgrade bei Risikoaversion – mit interregionalem Elektrizit¨ atsaustausch

Kennzahl

Einheit





% %

76,2 87,9

RWE Power AG 70,6 77,9 86,3 89,1

74,7 88,7

76,4 88,3

71,8 86,9


% %

75,8 87,6

E.ON Energie AG 66,2 76,7 83,7 88,3

75,1 88,5

75,8 87,8

68,7 85,1


% %

Vattenfall Europe AG 78,5 67,7 77,1 71,4 88,9 84,3 87,8 85,9

78,6 88,8

72,0 86,3


% %

81,3 90,2

EnBW AG 70,7 80,7 85,9 89,1

83,4 91,0

75,6 87,8

73,8 86,9

Bei risikoaversem Terminmarktverhalten reduzieren sich die vorhandenen Preisbeeinflussungspotenziale der deutschen Oligopolunternehmen weiter, so dass sich die Werte f¨ ur den Lerner-Index auf 0,06 bis 0,11 verringern. Die durch physische Kapazitätszur¨ uckhaltung am Spotmarkt durchsetzbaren Preissteigerungen gegen¨ uber dem Wettbewerbsgleichgewicht gehen gegen¨ uber risikoneutralem Verhalten zusätzlich leicht zur¨ uck und liegen bei den optimalen Kontrahierungsgraden ebenfalls im Bereich von 2 bis 3 %. Die durchschnittlichen Lerner-Indizes sowie die durchsetzbaren Preissteigerungen zeigt Tabelle 5.18.

169

5 Analyse der Marktmachtpotenziale Tabelle 5.18: Durchschnittliche Lerner-Indizes und Preisänderung bei optimalem Kontrahierungsgrad und Risikoaversion – mit interregionalem Elektrizit¨ atsaustausch

Kennzahl

Einheit

∅ LIi ΔPDE

%




0,07 +2,6

0,11 +2,6

0,08 +2,7

0,06 +1,8

0,07 +2,1

0,06 +1,8

0,0

0,0

E.ON Day-ahead (Spotmarkt)

Vattenfall Forward (Terminmarkt)

Risikoneutral

Risikoavers

RWE

Kontrahierungsgrad [%]

30,0

Risikoavers

60,0

Risikoavers

60,0

Risikoneutral

120,0

Risikoneutral

90,0

Risikoavers

180,0

Risikoneutral

Physische Angebostmenge [TWh]

Die sich nach Gewinnmaximierung der vier Oligopolunternehmen einstellende Zusammensetzung des Elektrizitätsangebots aus Spot- und Terminmarktkontrakten entspricht in etwa den am deutschen Großhandelsmarkt beobachtbaren Strukturen mit einem Kontrahierungsgrad von etwa 85 %. Die Zusammensetzung der Angebotsmengen bei risikoneutralem und risikoaversem Verhalten ist nochmals in Abbildung 5.21 zusammen gefasst.

EnBW Kontrahierungsgrad

Abbildung 5.21: Zusammensetzung des physischen Elektrizit¨ atsangebots und optimale Kontrahierungsgrade der Oligopolunternehmen

Der strategie- und risikohedginginduzierte Handel von Forwardkontrakten erhöht im Ergebnis die Wettbewerbsintensität im Spotmarkt mit entsprechend positiven Auswirkungen auf Effizienz und Wohlfahrt. Trotz der erzeugerseitigen Marktkonzentration mit signifikanten Marktanteilen insbesondere der RWE Power AG und der E.ON Energie AG, sind die Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht der Oligopolunternehmen auf Grund der unternehmensindividuellen Anreize zum Terminmarkthandel stark eingeschränkt.

170

5.3 Zweistufiges Modell mit Terminmarkt In Tabelle 5.19 sind die Auswirkungen der verbleibenden Marktmachtpotenziale auf die Kosten der Elektrizitätsnachfrage und die Wohlfahrt bei Risikoneutralität und Risikoaversion vergleichend gegen¨ uber gestellt. Die Kostensteigerungen der Elektrizitätsnachfrage liegen im Vergleich zum Wettbewerbsgleichgewicht bei nur noch 1,9 % (risikoneutral) bzw. 1,6 % (risikoavers). Die Wohlfahrtsverluste bei strategischem Verhalten der vier Oligopolunternehmen in Deutschland reduzieren sich auf etwa 0,2 %. Tabelle 5.19: Kosten- und Wohlfahrtsänderungen bei Risikoneutralit¨ at und Risikoaversion – mit interregionalem Elektrizitätsaustausch


¨ Anderung gegen¨ uber Wettbewerb [%] Risikoneutral Risikoavers +1,9 −1, 4 +4,4 −0, 2

+1,6 −1, 2 +4,0 −0, 2

5.3.3 Zusammenfassung der Ergebnisse Die Anwendung des um den Terminmarkthandel erweiterten Modells zeigt, dass die Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht durch die vier deutschen Oligopolunternehmen RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG in Abhängigkeit der gewählten Terminmarktstrategie erheblich eingeschränkt sind. Wie anhand der exogenen Variation der Forwardmenge dargestellt wurde, reduziert die Ausweitung der u ¨ber Terminmarktkontrakte gehandelten physischen Angebotsmenge die Preisbeeinflussungspotenziale der Unternehmen am Spotmarkt zunehmend, bis sie bei einer ausschließlich terminmarktbasierten Handelsstrategie ihre gesamten Marktmachtpotenziale verlieren. Wird der im Jahr 2005 an der European Energy Exchange beobachtete Kontrahierungsgrad am Terminmarkt von etwa 85 % als individuelle Terminmarktstrategie f¨ ur jedes einzelne Erzeugungsunternehmen angenommen, so verbleiben durchschnittlich realisierbare Preisbeeinflussungspotenziale von etwa 3 bis 8 %. Da der Großteil der Absatzmenge bereits u ugen die Unternehmen ¨ber Terminmarktkontrakte verkauft ist, verf¨ nur noch u ¨ber ein geringes Spotmarktvolumen, das zu strategischem Verhalten eingesetzt werden kann. Eine durch physische Kapazitätszur¨ uckhaltung induzierte Preissteigerung am Spotmarkt wirkt sich in dieser Situation nicht mehr positiv auf die bereits u ¨ber Forwards gehandelte Absatzmenge aus. Die bei symmetrischem Terminmarktverhalten am

171

5 Analyse der Marktmachtpotenziale Großhandelsmarkt induzierten Kostensteigerung der Elektrizitätsnachfrage liegen bei etwa 3 %, während sich die Wohlfahrtsverluste aus der Veränderung von Konsumentenund Produzentenrente auf etwa 0,3 % gegen¨ uber dem Wettbewerbsgleichgewicht berechnen. Nutzen bei asymmetrischem Terminmarktverhalten nur einzelne EVU Forwardkontrakte aus strategischen Gr¨ unden sowie zum Risikohedging, wirkt sich ein steigender Kontrahierungsgrad zunächst positiv auf die eigenen Gewinne aus, woraus sich der individuelle Anreiz f¨ ur ein Unternehmen ableitet, den Anteil der u ¨ber Forwardkontrakte gehandelten physischen Absatzmenge auszuweiten und so die Position eines StackelbergF¨ uhrers einzunehmen. Da alle Unternehmen bei der Optimierung ihrer Handelsentscheidungen diesen Vorteil nutzen wollen, kommt es zu steigenden physischen Angebotsmengen und sinkenden Spotmarktpreisen. Hierin spiegelt sich das Gefangenendilemma wider, in dem sich die Erzeugungsunternehmen befinden. Wird der Kontrahierungsgrad der Unternehmen nicht mehr exogen vorgegeben, sondern als Teil des Optimierungsverhaltens der Unternehmen endogen im Modell bestimmt, kann die Quantifizierung der erzeugerseitigen Marktmachtpotenziale unter verschiedenen Annahmen zur Risikoneigung vorgenommen werden. Bei risikoneutralem Verhaltens der Unternehmen berechnet sich der optimale Kontrahierungsgrad in Bezug auf die physische Angebotsmenge auf etwa 84 bis 88 %. Wird dagegen von risikoaversem Verhalten ausgegangen, wird also angenommen, dass die EVU nicht nur aus strategischen Gr¨ unden zur Verbesserung der eigenen Position am Spotmarkt Forwardkontrakte handeln, sondern auch zur Absicherung etwaiger bestehende Preisrisiken, erhöht sich der optimale Kontrahierungsgrad auf etwa 84 bis 91 %. Die in dieser Situation durch physische Kapazitätszur¨ uckhaltung durchschnittlich realisierbaren Preissteigerungen gegen¨ uber dem Wettbewerbsgleichgewicht reduzieren sich auf etwa 2 bis 3 %. Die Kosten der Elektrizitätsnachfrage steigen dabei nur noch um etwa 1,6 bis 1,9 %, während die Wohlfahrtsverluste bei etwa 0,2 % liegen. Die Quantifizierung der erzeugerseitigen Marktmachtpotenziale der vier Oligopolunternehmen in Deutschland hat damit gezeigt, dass der Wettbewerbsdruck trotz der Marktkonzentration auf Grund der individuellen Anreize zum Terminmarkthandel ausreicht, die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht durch physische Kapazitätszur¨ uckhaltung stark zu reduzieren.

172

6 Schlussbetrachtung Auf der Basis der vielen Unternehmensfusionen und -akquisitionen hat sich die erzeugerseitige Marktkonzentration im deutschen Elektrizitätssektor nach der Liberalisierung stark erhöht. Eine Anwendung der vom Bundeskartellamt verwendeten Kriterien zur Vermutung einer marktbeherrschenden Stellung f¨ uhrt, wie auch die Monopolkommission in ihrem f¨ unfzehnten Hauptgutachten beschtätigt, zu dem Ergebnis, dass auf Erzeugungsebene eine oligopolistische Marktstruktur der vier Elektrizitätsversorgungsunternehmen RWE AG, E.ON AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG vorliegt. Mit einem gemeinsamen Marktanteil von etwa 54 % nehmen die beiden Unternehmen RWE AG und E.ON AG dar¨ uber hinaus eine herausragende Stellung ein. In der öffentlichen und wissenschaftlichen Diskussion wird die hohe Marktkonzentration immer wieder als einer der Gr¨ unde f¨ ur die hohen Elektrizitätspreise am Großhandelsmarkt genannt und entsprechende wettbewerbspolitische Interventionen gefordert. Dabei ist die Bestimmung der durch eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht verursachten Preissteigerungen mit erheblichen empirischen und methodischen Herausforderungen verbunden. Insbesondere stellt die Ber¨ ucksichtigung der in Kapitel 2 beschriebenen technischen, strukturellen und institutionellen Rahmenbedingungen der Elektrizitätsmärkte besondere Anforderungen an die Methoden zur Quantifizierung der Marktmachtpotenziale. Vor diesem Hintergrund wurden unterschiedliche wettbewerbstheoretische Verfahren der Marktmachtanalyse an die spezifischen Bedingungen von Elektrizitätsgroßhandelsmärkten angepasst. Auf die wichtigsten dieser Verfahren wurde in Kapitel 3 detailliert eingegangen. Die häufig verwendeten relativ einfachen struktur- oder verhaltensbasierten Indizes, wie sie sich beispielsweise in den Konzentrationsmaßen CRn und HHI finden, vernachlässigen einerseits weitgehend die technischen und institutionellen Rahmenbedingungen an Elektrizitätsmärkten und können andererseits auf Grund der zumeist statischen Abbildung nur sehr eingeschränkt dynamische Aspekte der Preisbildung erfassen. Werden dagegen optimierende Fundamentalmodelle genutzt, so lassen sich alle wesentlichen technischen Bedingungen des Systembetriebs, insbesondere der Kraftwerkseinsatzentscheidungen, f¨ ur die Beschreibung des dynamischen Preisbildungsprozesses ber¨ ucksichtigen. Im Rahmen von Ex-post-Analysen werden daher häufig entsprechende Optimierungsmodelle eingesetzt, um etwaige Abweichungen zwischen beobachteten Marktpreisen und

173

6 Schlussbetrachtung Modellergebnissen zu berechnen. Diese Vorgehensweise ist mit zwei wesentlichen Problemen verbunden. Erstens ist es nicht möglich alle notwendigen Informationen u ¨ber die historischen Markt- und Systemzustände in der Modellanwendung adäquat zu ber¨ ucksichtigen und zweitens stellt das implizit zu Grunde gelegte Standardmodell der ¨ neoklassischen Okonomik, das Modell der vollständigen Konkurrenz u. U. keinen geeigneten Referenzmaßstab f¨ ur die Bewertung der Marktergebnisse dar. Beide Aspekte erschweren die Interpretation der Ergebnisse erheblich. Im Gegensatz zur Nutzung optimierender Fundamentalmodelle lassen sich durch die Verwendung spieltheoretischer Modelle Abweichungen vom Standardmodell der vollständigen Konkurrenz in Bezug auf das Unternehmensverhalten explizit abbilden. Mit spieltheoretischen Modellen ist damit ein Vergleich der Auswirkungen unterschiedlicher Annahmen zum Unternehmensverhalten bei sonst gleichen strukturellen und institutionellen Rahmenbedingungen möglich. Lässt sich auf dieser Basis zeigen, dass einzelne Unternehmen in der Lage sind durch strategisches Verhalten die Marktergebnisse zu ihren Gunsten zu beeinflussen, so können die so berechneten Preissteigerungen c. p. auf die missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht zur¨ uck gef¨ uhrt werden. Die Anwendung spieltheoretischer Modelle f¨ ur die Ex-ante-Analyse ist damit nicht in erster Linie auf einen Vergleich der historischen Markt- mit berechneten Modellergebnissen gerichtet, sondern dient der Quantifizierung von Potenzialen zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht durch einzelne Unternehmen und der Ableitung wettbewerbspolitischer Handlungsempfehlungen. Ziel der vorliegenden Arbeit war es die Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht im deutschen Elektrizitätsgroßhandelsmarkt sachgerecht zu quantifizieren. Zu diesem Zweck wurde in Kapitel 4 ein mehrregionales zweistufiges Oligopolmodell entwickelt und in Kapitel 5 unter Ber¨ ucksichtigung der interregionalen Handelsmöglichkeiten sowie der Handelsentscheidungen am Spot- und Terminmarkt auf die strukturellen und institutionellen Bedingungen in Deutschland angewendet. Auf der Basis einer Analyse der horizontalen Kapitalverflechtungen auf Erzeugungsebene sowie einer Zurechnung der kontrollierten Kraftwerkskapazitäten auf die f¨ ur die Marktmachtanalyse relevanten Unternehmen RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG konnten die vorhandenen Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht quantifiziert werden. Es wurde gezeigt, dass den vier EVU auf Grund der Möglichkeiten zum grenz¨ uberschreitenden Elektrizitätshandel sowie der Handelsentscheidungen am Terminmarkt nur geringe Potenziale verbleiben, durch den strategischen Einsatz ihrer Kraftwerke, d. h. bei physischer Kapazitätszur¨ uckhaltung die Marktergebnisse zu ihren Gunsten zu beeinflussen. Während der Elektrizitätsimport zu einer Begrenzung der Preissteigerungen

174

im Inland von bis zu 42 %-Punkten beiträgt, f¨ uhrt insbesondere der Anreiz einen Teil der physischen Absatzmengen u ¨ber Terminmarktkontrakte zu handeln zu einer weiteren Reduzierung der unternehmensindividuellen Marktmachtpotenziale von bis zu 37 %Punkten, so dass im Ergebnis verhaltensinduzierte Preissteigerungen von etwa 2-8 % gegen¨ uber einer Situation mit vollständigem Wettbewerb, also einer grenzkostenbasierten Preisbildung verbleiben. Die durch eine missbräuchliche Aus¨ ubung von Marktmacht verursachten Kostensteigerung der Elektrizitätsnachfrage liegen nach der hier durchgef¨ uhrten Analyse bei etwa 3 %, was einer Steigerung um etwa 1 Mrd. e entspricht. Gleichzeitig kommt es zu einer Umverteilung von Konsumenten- zu Produzentenrente die dar¨ uber hinaus mit einer Verringerung der Wohlfahrt verbunden ist. Gegen¨ uber einer Situation, bei der von vollständigem Wettbewerb ausgegangen wird liegt der Wohlfahrtsverlust allerdings bei weniger als 1 % bzw. etwa 0,3 Mrd. e. Eine Einordnung dieser Ergebnisse in die aktuelle Diskussion macht deutlich, dass Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht bestehen, die strukturellen und institutionellen Rahmenbedingungen im deutschen Elektrizitätsmarkt allerdings geeignet sind, diese Potenziale stark zu reduzieren und damit Forderungen nach stärkeren wettbewerbspolitischen Interventionen dem Problem teilweise nicht angemessen sind. Es konnte nachgewiesen werden, dass sich Wettbewerb auf Großhandelsebene insbesondere durch die Möglichkeiten zum interregionalen Elektrizitätshandel und die Nutzung des Terminmarktes gewährleisten lässt und damit die Schaffung effizienter Strukturen zum grenz¨ uberschreitenden Handel und liquider Terminmärkte eine wesentliche Grundlagen f¨ ur die Intensivierung und damit die Verbesserung der Marktergebnisse darstellt. Ob dar¨ uber hinaus vor diesem Hintergrund z. B. Forderungen nach einer konsequenten Umsetzung der eigentumsrechtlichen Entflechtung der EVU in Bezug auf die Bereiche Erzeugung und Transport beitragen können, die verbleibenden Möglichkeiten zur Preisbeeinflussung am Großhandelsmarkt zu verringern, ist zweifelhaft. Da die ¨ Ubertragungsund Verteilungsnetze der Aufsicht der Regulierungsbehörde unterliegen und die gesetzlichen Rahmenbedingungen einen diskriminierungsfreien Netzzugang und angemessene Netznutzungsentgelte gewährleisten sollten, ließen sich hier¨ uber nur dann positive Wirkungen auf der Großhandelsebene realisieren, wenn zusätzliche Investitionen neuer Marktteilnehmer in Erzeugungskapazitäten und ein Ausbau der Kuppelleitungen ins benachbarte Ausland induziert w¨ urden, die die hohe erzeugerseitige Marktkonzentration verringern. In diesem Zusammenhang ist beispielsweise die Vereinbarung zwischen der E.ON AG ¨ und der EU-Kommission u nicht zwangsläufig ¨ber den Verkauf des Ubertragungsnetzes als ein Schritt zur Stärkung des Wettbewerbs auf Erzeugungsebene zu bewerten. Allerdings könnte der gleichzeitig angek¨ undigte Verkauf von etwa 4,8 GW der Kraftwerksleis-

175

6 Schlussbetrachtung tung an Konkurrenten u. U. zu einer Verbesserung der Marktergebnisse beitragen, da die Analyse gezeigt hat, dass insbesondere bei den beiden größten Erzeugungsunternehmen im deutschen Elektrizitätsmarkt E.ON Energie AG und RWE Power AG begrenzte Potenziale zur missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht vorhanden sind. Dabei muss aber ber¨ ucksichtigt werden, dass mit der Integration des europäischen Elektrizitätsbinnenmarktes eine Bewertung der Unternehmensgröße auf der Basis einer isolierten Betrachtung der nationalen Märkte nur bedingt geeignet ist, Schlussfolgerungen u ¨ber etwaige Marktmachtpotenziale zu ziehen. Gerade die Integration des Elektrizitätsbinnenmarktes und die damit verbundene Ausweitung der interregionalen Elektrizitätshandelsmöglichkeiten wird durch die aktuelle Entwicklung zur Kopplung einzelner Großhandelsmärkte, wie sie z. B. f¨ ur die Anbindung der deutschen EEX an die skandinavische Börse Nord Pool bereits umgesetzt wurde und sich f¨ ur die Region Zentral-West-Europa mit einer Kopplung der vier Elektrizitätsbörsen EEX, Powernext in Frankreich, Belpex in Belgien und APXNL in den Niederlanden abzeichnet, gestärkt. Da diese Schritte zu einer Verbesserung der Marktintegration und einer effizienteren Nutzung der vorhandenen Kuppelleitungskapazitäten f¨ uhren können, erscheinen diese Entwicklungen ebenfalls geeignet etwaige Wettbewerbsprobleme auf der Großhandelsebene nachhaltig zu reduzieren. Die Quantifizierung der Marktmachtpotenziale der vier Unternehmen RWE Power AG, E.ON Energie AG, Vattenfall Europe AG und EnBW AG mit Hilfe des entwickelten spieltheoretischen Modells hat gezeigt, dass die adäquate Ber¨ ucksichtigung der interregionalen Handelsmöglichkeiten sowie die Abbildung der Handelsentscheidungen am Spot- und Terminmarkt wesentlichen Einfluss auf die Analyse der Wettbewerbsbedingungen hat und nicht auf eine Erfassung der strukturellen und institutionellen Bedingungen am Großhandelsmarkt verzichtet werden kann. F¨ ur die vorliegende Modellanalyse soll noch einmal betont werden, dass die Ergebnisse insbesondere von den Annahmen u ¨ber die Preiselastizität der Nachfrage, den Annahmen zum Unternehmensverhalten in den benachbarten Elektrizitätsmärkten sowie dem statischen Charakter des Modells, auf dessen Grundlage langfristige Aspekte der Preisbildung, wie z. B. Investitionsentscheidungen in Erzeugungs- und Transportkapazitäten, Markteintritte neuer Unternehmen sowie der Einfluss wettbewerbspolitischer Interventionen nicht erfasst werden können, beeinflusst werden. Zur Nutzung des Stan¨ dardmodells der neoklassischen Okonomik, des Modells der vollständigen Konkurenz, als Vergleichsmaßstab zur Quantifizierung der Auswirkungen einer missbräuchlichen Aus¨ ubung von Marktmacht muss dar¨ uber hinaus festgestellt werden, dass sich hiermit ebenfalls verschiedene Aspekte der Preisbildung, wie z. B. Knappheitsrenten, Kapitalverzinsung der Grenzkraftwerke, Risikoprämien und Marktunvollkommenheiten, wie z. B.

176

Anpassungs- und Informationsmängel nicht adäquat abbilden lassen, diese aber nicht in gleichem Maße f¨ ur die Berechnung der Oligopolergebnisse relevant sind, was den Vergleich der jeweiligen Marktgleichgewichte erschwert. Aus den hier genannten Einschränkungen der vorliegenden Modelluntersuchung lassen sich weitere Anforderungen an die modellgest¨ utzte Marktmachtanalyse und damit weiterer Forschungsbedarf ableiten, um hiermit eine dar¨ uber hinaus gehende Verbesserung der Abbildung von Marktund Preisbildungsprozessen sowie des Unternehmensverhaltens zu erreichen.

177

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Marktmachtpotenziale im deutschen Elektrizitätssektor: Analysen für den Großhandelsmarkt mit einem spieltheoretischen Modell

Im Bett mit einem Monster

Im siebten Himmel mit einem Vampir

Im siebten Himmel mit einem Vampir

Im siebten Himmel mit einem Vampir

Kontakt mit einem Killer

Liebesnacht mit einem Moerder

Leben mit einem Lied

Kontakt mit einem Killer

Rendezvous mit einem Klon

Liebesnacht mit einem Moerder

Kontakt mit einem Killer

Kontakt mit einem Killer

Duell mit einem Roboter

Liebesnacht mit einem Mörder

Disput mit einem Farnkraut

Leben mit einem Lied

Rendezvous mit einem Killer

Interview mit einem Vampir

Kontakt mit einem Killer

Liebesnacht mit einem Mörder

Interview mit einem Vampir

Duell mit einem Roboter

Interview mit einem Vampir

Rendezvous mit einem Klon

Liebesnacht mit einem Mörder

Farhangnevis: Materialien zu einem Persisch-Deutschen Woerterbuch

Heisses Date mit einem Fremden

Auf einem Raumschiff mit Gurdjieff

Farhangnevis: Materialien zu einem Persisch-Deutschen Woerterbuch

Farhangnevis: Materialien zu einem Persisch-Deutschen Woerterbuch

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Heisses Date mit einem Fremden

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