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El Informe Final del Estudio de Mercado sobre Comercio Electrónico (“Informe”) de la Fiscalía Nacional Económica (“FNE”), publicado el 30 de junio de 2026, incorpora ejercicios econométricos destinados a identificar relaciones causales entre las prácticas comerciales de las plataformas y sus efectos. La FNE definió tres prácticas como tratamientos –la asignación de un Key Account Manager (“KAM”) a un vendedor, la habilitación de la Buy Box y la entrada de la plataforma como vendedora directa (venta first-party o “1P”) en un mercado donde hasta entonces sólo operaban vendedores terceros– y estimó sus efectos siguiendo a Borusyak, Jaravel y Spiess (2024). Lo que sigue se concentra en los efectos sobre precios.
Que la FNE haya buscado relacionar empíricamente las prácticas comerciales con sus efectos importa porque, tratándose de conductas cuyo reproche no puede prescindir del análisis de sus efectos, acreditarlos es una exigencia del estándar aplicable
El resultado fue dispar. La propia FNE documenta respaldo a la identificación causal en algunos ejercicios y advierte limitaciones en otros. Con todo, este desenlace mixto no resta valor al ejercicio. Al contrario, haber sometido las prácticas comerciales a una prueba empírica exigente, y haber reportado claramente los resultados cuando la identificación causal es plausible y cuando falla, fija un estándar muy útil para instancias futuras.
La importancia de la identificación causal
Conductas como las analizadas en el Informe no son ilícitos per se. El estándar aplicable en el ámbito contencioso exige acreditar que la conducta impida, restrinja o entorpezca la libre competencia, o que al menos tienda a producir dichos efectos, en los términos del artículo 3° del Decreto Ley N°211. Si bien un estudio de mercado no persigue sancionar conductas, sus herramientas sí permiten anticipar qué evidencia sería relevante o debería ser exigible si alguna llegara a imputarse.
De este modo, una restricción vertical como las analizadas no debiese reprocharse por su sola forma contractual, sino por lo que genera, o puede generar, en el mercado. Al intentar identificar esos efectos, la FNE aborda correctamente el problema de causalidad.
La solidez técnica de los ejercicios
Que la pregunta causal sea jurídicamente relevante obliga a responderla con herramientas robustas, y una primera decisión fue abordar el análisis con una técnica de diseño cuasiexperimental, como es el método de diferencias en diferencias (difference-in-differences). Ante ello, uno de los desafíos específicos que enfrentó la FNE fue la adopción escalonada de los tratamientos. La asignación de un KAM o la entrada 1P no ocurren en un momento único para todas las unidades tratadas, sino de forma progresiva en el tiempo, y es razonable esperar que sus efectos sean heterogéneos. Ante ese problema, dos elementos merecen destacarse.
Primero, la elección de la metodología y del estimador es fundada. La literatura de la última década estableció que la estimación con efectos fijos de unidad y de tiempo (two-way fixed effects) produce resultados sesgados cuando el tratamiento se adopta de forma escalonada y los efectos son heterogéneos. Goodman-Bacon (2021) mostró que esa especificación emplea unidades ya tratadas como control de unidades tratadas después, contaminando el resultado con la evolución del efecto en el primer grupo. Y de Chaisemartin y D’Haultfœuille (2020) demostraron que puede asignar ponderaciones negativas a algunos de los efectos de tratamiento, al punto de invertir el signo del coeficiente de interés.
El estimador empleado por la FNE evita el problema por construcción, pues estima el resultado contrafactual de las unidades tratadas a partir de las observaciones no tratadas, incluidos los períodos previos de las propias unidades tratadas. No es la única metodología que lo resuelve –cuestión que generó críticas, como se verá–, pero la decisión es fundada.
Segundo, la FNE reporta sus propias limitaciones cuando la verificación de los supuestos falla. Si tratados y controles ya divergían con anterioridad, cualquier diferencia posterior deja de ser atribuible sin más al tratamiento. El problema se aborda contrastando el supuesto de tendencias paralelas, esto es, revisando que las unidades comparadas siguieran trayectorias similares antes de la intervención. Un estimador bien construido no garantiza que ese supuesto se cumpla, por lo que debe ser puesto a prueba y su resultado reportado.
En el análisis de entrada 1P, por ejemplo, se rechaza la hipótesis nula del test conjunto de pre-tendencias para la variable precio, en las tres definiciones de mercado consideradas. El tratamiento se define aquí a nivel de mercado, y se comparan los ítems de vendedores terceros en mercados en que la plataforma entró con su canal propio con los de aquellos en que no lo hizo. El rechazo indica que los primeros ya seguían una trayectoria de precios distinta antes de la entrada, de modo que no puede descartarse que esa divergencia hubiera continuado igualmente. Prudentemente, el Informe reporta entonces la reducción promedio de 1,8% en los precios de vendedores terceros como una correlación y no como un efecto causal.
Las observaciones de la consulta pública
La consulta pública sobre la versión preliminar se extendió entre el 30 de abril y el 1 de junio de 2026. La FNE sistematizó las contribuciones en 54 comentarios, que respondió uno a uno junto con la versión final. Conviene detenerse en los referidos a los ejercicios de identificación causal.
En cuanto a la práctica del KAM y su asociación con un aumento promedio de 1,2% en los precios publicados, el Comentario N°31 pidió que el Informe declarara los supuestos bajo los cuales privilegia la interpretación de paridad de facto frente a explicaciones alternativas, como un mejor posicionamiento o un aprendizaje comercial inducido por la plataforma. La FNE respondió que no privilegia ninguna, por considerar ambas plausibles y ninguna descartable con la evidencia levantada. El Hallazgo 4 recoge esa ponderación:
Hallazgo 4. La gestión comercial directa a través de KAM es un mecanismo que plausiblemente podría ser usado para imponer una paridad de facto, aunque no pueden descartarse explicaciones procompetitivas (Resumen Ejecutivo del Informe, Capítulo IV.B, Hallazgo 4).
El Comentario N°33 cuestionó abiertamente la metodología econométrica. Las asignaciones de KAM, la habilitación de la Buy Box y la entrada 1P no serían perturbaciones plausiblemente exógenas, sino decisiones comerciales relacionadas con el desempeño de los vendedores. La crítica apunta a un problema clásico de endogeneidad, donde si la plataforma asigna un KAM precisamente a los vendedores que ya venían creciendo, el alza posterior podría reflejar esa trayectoria y no un efecto causal.
La FNE respondió que la identificación causal no requiere que la asignación sea aleatoria, sino que las unidades no tratadas sean contrafactuales creíbles, lo que se satisface bajo tendencias paralelas y ausencia de anticipación. El propio Informe permite contrastar esos supuestos, con resultados distintos según el ejercicio. En el caso del KAM, el estudio de eventos muestra trayectorias de precios comparables entre tratados y controles antes de la asignación –aunque solo en la submuestra emparejada–, lo que a juicio de la FNE hace razonable atribuirle las divergencias posteriores. En el de entrada 1P, en cambio, el mismo test falla.
El Comentario N°47 pidió que la FNE explicara por qué el estimador de Borusyak, Jaravel y Spiess sería preferible a otras alternativas en casos de adopción escalonada. La FNE respondió, en primer término, que el trabajo que desarrolla la metodología fue publicado en “una prestigiosa revista de investigación económica (una de las top 5)” y que acumula más de 4.300 citas. Esa parte de la respuesta opera como argumento de autoridad, pero no explica la idoneidad del método para el caso específico. Callaway y Sant’Anna (2021) y Sun y Abraham (2021) resuelven el mismo problema por vías distintas, y la diferencia relevante no es de prestigio sino de supuestos y de eficiencia.
Sobre el fondo, la FNE agregó que el propio trabajo de Borusyak, Jaravel y Spiess da cuenta de las limitaciones de los métodos alternativos, y que el estimador se combinó con un método de matching y dos especificaciones del modelo en los análisis de paridad. Es una respuesta sustantiva a la pregunta por la elección del estimador, pero cosa distinta es el ejercicio de robustez, pues reportar los resultados con estimadores alternativos habría sido muy informativo y de bajo costo.
Los Comentarios N°48 y N°49 advirtieron un trade-off al combinar diferencias en diferencias con matching. Este último busca formar grupos comparables antes de estudiar el tratamiento, lo que hace más plausible la identificación causal, pero conlleva el riesgo de que el supuesto de tendencias paralelas se satisfaga por construcción más que como propiedad contrastable en los datos.
Ese balance tiene además el costo de desplazar el estimando hacia la submuestra con soporte común, con los problemas clásicos de extrapolación y validez externa que ello supone. Cuando la retención es baja, como en el ejercicio de la Buy Box, donde el matching retuvo solo 146 de las 5.650 unidades tratadas (2,6%), leer el resultado como representativo del conjunto de casos tratados exige verificar que la submuestra retenida no difiera de la excluida. Si hay diferencias relevantes, el resultado debe matizarse, como hace el Informe al constatar que la submuestra retenida corresponde, en general, a productos de menor precio.
En el ejercicio de KAM, la retención fue mayor (2.390 de 7.470 unidades tratadas, un 32%), lo que atenúa esa preocupación. Además, el Informe reporta los resultados con y sin matching, lo que permite contrastar su incidencia.
Consideraciones finales
La recomendación del Informe es de transparencia y predictibilidad contractual, y no propone modificar las prácticas analizadas. La FNE recomendó a las plataformas que operan bajo un modelo marketplace y registran ventas anuales superiores a 100.000 unidades de fomento adoptar términos y condiciones sujetos a siete estándares mínimos. Tres conectan con las hipótesis que los ejercicios buscaron contrastar: los parámetros de clasificación de productos y si el posicionamiento puede alterarse mediante pago; los datos del vendedor a los que accede la plataforma; y las causales de restricción, suspensión o término del acceso.
En tal sentido, la recomendación es coherente con los hallazgos y con las limitaciones de los ejercicios, en tanto no propone modificaciones sobre conductas cuyos efectos anticompetitivos no quedaron acreditados. Los demás estándares, si bien tratan sobre aspectos que no fueron sometidos a una evaluación empírica del mismo rigor, descansan en otra base de evidencia, como la experiencia comparada, la prevalencia del singlehoming entre vendedores y la heterogeneidad observada en los términos y condiciones vigentes.
En definitiva, el valor de estos ejercicios no debiera medirse únicamente por si sus coeficientes resistieron el escrutinio técnico. Que la FNE haya buscado relacionar empíricamente las prácticas comerciales con sus efectos importa precisamente porque, tratándose de conductas cuyo reproche no puede prescindir del análisis de sus efectos, acreditarlos –sean actuales o potenciales– es una exigencia del estándar aplicable, y no algo que pueda suplirse con la sola descripción de la conducta o con su mera plausibilidad teórica.
* Las opiniones expresadas en esta columna son exclusivamente del autor y no representan la posición de su empleador ni de las instituciones con las que mantiene o haya mantenido vínculos profesionales o académicos..
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