Backhauling im Kontext eines wettbewerblichen FTTH-Ausbaus : Bedeutung des Footprints für die Backhaul-Kosten : eine modellgestützte Analyse

Diese Studie untersucht, wie sich die Backhaul-Kosten im Glasfaserausbau in Abhängigkeit vom räumlichen Footprint unterschiedlicher Netzbetreibertypen unterscheiden. Ausgangspunkt ist die Annahme, dass neben der Besiedlungsdichte auch die Anzahl, Größe und räumliche Verteilung der Anschlussbereiche maßgeblich die Backhaul-Kosten pro Anschluss beeinflussen. Vor dem Hintergrund heterogener Siedlungsstrukturen in Deutschland sind diese Kostenunterschiede insbesondere für den wettbewerblichen Glasfaserausbau von Bedeutung. Die Analyse basiert auf einer modellgestützten Bottom-up-Methodik, mit der relative Backhaul-Kosten für generische Netzbetreibertypen berechnet werden. Diese Typen repräsentieren unterschiedliche Ausbaukonstellationen und Footprints, die anhand öffentlich verfügbarer Daten zu Postleitzahlregionen approximiert werden. Ergänzend werden reale, adaptierte Netzbetreiber-Footprints in das Typenschema eingeordnet. Die Modellierung beschränkt sich auf die Backhaul-Kosten pro Anschluss und berücksichtigt weder vor- noch nachgelagerte Wertschöpfungsstufen. Die Ergebnisse werden als relative Kostenvergleiche ausgewiesen und haben aufgrund der exemplarischen Szenarien indikativen Charakter. Zusätzlich wurden qualitative Interviews mit Netzbetreibern geführt, um die Modellergebnisse einzuordnen und zu plausibilisieren. Die Ergebnisse zeigen deutliche Kostenunterschiede im Backhaul in Abhängigkeit vom Footprint. Unter der Annahme monopolistischer Versorgung weisen große Netzbetreiber mit zusammenhängenden, dicht besiedelten Versorgungsgebieten signifikante Kostenvorteile pro Anschluss gegenüber kleineren oder räumlich fragmentierten Netzbetreibern auf. Urbane Regionen sind dabei grundsätzlich kostengünstiger als ländliche. Dieses intuitive Muster verliert jedoch an Klarheit, sobald reale Rahmenbedingungen wie tatsächliche Glasfaserverfügbarkeit, aktive Anschlüsse und Kontrahierungsquoten berücksichtigt werden. Insbesondere in urbanen Gebieten können Infrastrukturwettbewerb und geringe Auslastung zu vergleichsweise hohen Backhaul-Kosten pro Anschluss führen. Die ergänzend durchgeführten Interviews verdeutlichen die Grenzen der Modellierung. Regionale Kostenunterschiede, projektbezogene Investitionsentscheidungen sowie die Verfügbarkeit von Wholesale-Backhaul-Angeboten werden im Modell nur unzureichend abgebildet. In der Praxis tragen insbesondere vorleistungsbasierte Infrastrukturen Dritter - soweit verfügbar - zur Kostensenkung und damit Replizierbarkeit bei, während diese Optionen in ländlichen Regionen häufig fehlen. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass Backhaul-Kosten einen relevanten Einfluss auf die Wirtschaftlichkeit des Glasfaserausbaus haben. Ein funktionierendes Wholesale-Angebot kann dabei insbesondere für regionale Anbieter ein "Level Playing Field" schaffen. Es ist unklar, in welchem Umfang dies für einen flächendeckenden Glasfaserausbau in Deutschland zur Verfügung steht.