Disintermediation Governance and Complementor Innovation: An Empirical Look at Amazon.com
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates how the platform’s disintermediation governance policy (i.e., the policy that disciplines complementors and consumers circumventing the platform to transact directly) affects complementors’ product innovation and launching strategies. We leverage a change in the Communication Guideline on Amazon.com (i.e., the focal platform), which prohibits complementors (i.e., sellers) from sending external website links, telephone numbers, and email addresses to buyers in direct messaging, as a policy shock to Amazon complementors. By conducting a difference-in-differences analysis, we find that the governance policy significantly reduces product innovation on the focal platform among complementors with direct selling channels as measured by the number of new products and the innovativeness of new products. These main effects are mitigated by complementor reputation on Amazon and complementor multihoming. Mechanism analyses show that complementors with direct selling channels increase the number of new products launched through those channels after the policy change (i.e., the switching effect). Moreover, complementors tend to strategically switch innovative and high-value products away from the focal platform while leaving less innovative but price-competitive products on it to attract Amazon consumers before diverting to their direct selling channels (i.e., the bait effect). Our results have implications for platform governance policies regarding disintermediation and its impact on complementor product innovation and launch strategies both on and off the focal platform. This paper was accepted by D. J. Wu, information systems. Funding: G. Gu gratefully acknowledges research support from the USC Marshall School of Business. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2024.04439 .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».