Impact of FTC's Allegation on Amazon's Marketplace: Evidence From Coffee Products
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT How do firms respond to regulatory allegations? The monopolist lawsuit by the Federal Trade Commission (FTC) against Amazon provides an avenue to answer this question. Applying difference‐in‐differences to panel data of ground coffee products from Amazon's marketplace in the United States and Canada, we find that Fulfillment by Amazon (FBA) fees were reduced by $0.27–$0.29 per product in the United States due to the FTC's monopolist allegation. We also find that the allegation led to price reductions of $0.79–$0.92 per product in the country. Since 42% of the 7.5 billion products sold on Amazon United States in 2023 were by FBA sellers, we estimate that the allegation led to an annual savings of $0.85 billion to $0.91 billion for the FBA sellers and $5.92 billion to $6.85 billion for Amazon's customers on average. These results suggest that the FTC's allegation had sizeable and positive welfare impacts on Amazon's third‐party sellers and customers, making it a significant win for the regulatory agency. Moreover, our study provides insights into the implications of the FTC allegation for agribusiness stakeholders and the future of grocery shopping.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».