Cartel damages in lowest price english auctions with endogeneous entry

Abstract

This thesis study the damages a cartel can generate on public procurements. Specifically, we study collusion on a lowest price English auction with endogeneous entry. We show that assuming endogeneous entry with a collusive behavior can generate two important outcomes on auctions: (i) alocative inefficiency and (ii) the prices of auctions lost by the cartel can be affected. So this work contributes with the recent discussion antitrust authorities are having on the relevance of calculating cartel damages. We also study a medicine cartel case that operated in Sao Paulo public procurements and use reduced form models to find evidence of it’s presence. Lastly, we use equilibrium conditions from our model to create counterfactual scenarios of the medicine cartel case. Doing simulations, we find the cartel generated an overcharge of 10%, but did not created alocative inefficiency.

Essa tese estuda os possíveis danos que um conluio pode causar em licitações do governo. Especificamente focamos em um ambiente de leilão Inglês de menor preço com entrada endógena dos participantes. Nós mostramos que ao adotarmos as hipóteses de endogeneidade da entrada dos participantes em conjunto com a estratégia de conluio do cartel, dois possíveis danos podem ser causados: (i) ineficiência alocativa e (ii) os preços de leilões em que o cartel perdeu serem afetados. Esse trabalho contribui com a recente discussão que agências antitrustes estão tendo sobre a importância de quantificar os danos de um cartel. O trabalho também estuda um caso de cartel em licitações públicas de remédios no estado de São Paulo e utiliza modelos de forma reduzida para identificar a presença do conluio. Por fim, fazemos simulações usando as estratégias de equilíbrio derivadas do modelo teórico para construir contrafactuais das licitações mencionadas anteriormente. Neste caso encontramos um sobrepreço causado pelo cartel de 10%, mas não encontramos um aumento da ineficiência alocativa.