Acceso usuarios
Hilton Martins de Brito Ramalho, Aléssio Tony Cavalcanti de Almeida, Alcimar Alves Fraga
Purpose: This paper aims to identify potentially collusive bidding schemes in municipal government biddings of Paraíba state during 2005 to 2016. Methodology: For this purpose, data from the Court of Auditors of the State of Paraíba and the Apriori machine learning algorithm were used to build association rules in a sample of 104 thousand biddings, with 60 thousand bidders. The association rules were evaluated considering patterns of cooperative strategies in repeated games, taking account the bid winner likelihood and the bidders competition on average. How companies mapped in the association rules were ranked by the firm's suspicion indicator (ISE), directly related to the probability of victory, association with false tests and spatially concentrated performance, in which ISE is a contribution proposed by this research. Findings: The results revealed indications of suspected collusion for various companies in the meals suppliers, cleaning services, rental of vehicles, copiers, stages, chemical toilets, fuel suppliers, automotive parts, sports equipments, medicines and hospital material, consulting in accounting, civil engineering and advertising, considering each of the three municipal management periods (2005–2008, 2009–2012 and 2013–2016). We also find several patterns of association between bidders with evidence of competition simulation and concentrated activity in a few municipalities. Contribution: the results, particularly by the firm's suspicion indicator, provide important initial guidelines to optimize inspection and auditing processes in justice control bodies, whose undisputed identification of a potential bidding fraud, necessarily, requires complementary and specific procedural evaluations for each case.
Objetivo: este artigo objetiva identificar casos potencialmente suspeitos de conluio em licitações de gestões municipais da Paraíba de 2005 a 2016. Metodologia: Para tanto, foram utilizados dados do Tribunal de Contas do Estado da Paraíba e o algoritmo de aprendizado de máquina Apriori para a construção de regras de associação em uma amostra de 104 mil licitações, com 60 mil proponentes. As regras de associação foram avaliadas considerando suas consistências com padrões de estratégias cooperativas em jogos repetidos, especialmente pela mensuração da probabilidade de vitória de grupos de empresas com atuações cíclicas e da média de concorrentes. As empresas mapeadas nas regras de associação foram ranqueadas pelo o indicador de suspeição da empresa (ISE) diretamente relacionado à probabilidade de vitória, associação com falsos concorrentes e atuação espacialmente concentrada, em que o ISE é uma contribuição proposta por esta pesquisa. Resultados: os resultados revelaram indicações de suspeição de conluio para várias empresas dos ramos de alimentação, serviços de limpeza, locação de veículos, copiadoras, palcos, banheiros químicos, fornecimento de combustíveis, peças automotivas, material esportivo, medicamentos e material hospitalar, consultorias nas áreas de contabilidade, engenharia civil e publicidade, considerando cada um dos três períodos de gestão municipal avaliados (2005–2008, 2009–2012 e 2013–2016). Ademais, foram encontrados vários padrões de associação entre licitantes com evidências de simulação de concorrência e de atuação concentrada em poucos municípios. Contribuição: os resultados gerados, particularmente pelo índice de suspeição de empresa, fornecem uma triagem inicial para otimização de processos de fiscalização e auditorias em órgãos de controle, cuja a identificação inconteste de uma potencial fraude nas licitações requer, necessariamente, avaliações processuais complementares e específicas para cada caso.
