Cartel em licitações

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fraude

#1

O Estado brasileiro - União, Estados e Municípios - gasta algumas centenas de bilhões de reais em compras públicas todos os anos. Uma boa parte disso é gasta via licitações públicas, em suas diversas modalidades (concorrências, pregões, tomadas de preço, cartas-convite).
Quando há um acordo entre as empresas licitantes - ou seja, quando elas definem previamente quem vai vencer, quem vai apresentar proposta de cobertura, quem não vai participar etc. - a tendência é não haver competição efetiva e, assim, o órgão público pagar um preço mais elevado pelo produto ou serviço.
Há estudos que demonstram que esse “sobrepreço” médio seria de 20-30%.
Bem, esse acordo é chamado cartel e é endêmico no Brasil.
A partir do uso de grandes massas de dados de compras públicas federais, estaduais e municipais, estamos tentando identificar esses acordos para fraudar as licitações.
Temos alguns desafios para enfrentar:
a) como, a partir do uso de técnicas de processamento de linguagem natural, identificar quais os produtos e serviços estão sendo de fato licitados (pois a classificação no sisteme é extremamente falha) e, a partir daí, construir séries de preço, calcular sobrepreço etc.;
b) como construir redes de empresas (licitantes) que interagem (i) com frequencia, (ii) no mesmo mercado (produto/serviço) e (iii) com mesmo padrão de comportamento?
Bem, é isso. Até João Pessoa!


#2

Bem legal @FLVR! Quando você diz “estamos tentando”, quem é o sujeito dessa frase? :slight_smile:

No hackfest passado, surgiu um projeto bem legal e bem relacionado: http://licitantes.info/

Os dados são do sagres e do receita.ws, e o código é aberto.

Os dados que você(s) usa(m) são de onde? São abertos?


#3

A Operação Serenata de Amor pretende fazer isso tbm: https://www.apostagem.com.br/2018/07/12/operacao-serenata-de-amor-vai-investigar-gastos-sem-licitacao-em-prefeituras/

Não sei como anda o projeto deles, alguém sabe?


#4

@nazareno, somos nós, do Cade (Conselho Administrativo de Defesa Econômica).
Sim, nos lembramos desse projeto, um grande avanço no enfrentamento dessa questão.
Nós utilizamos os dados do DW Comprasnet, que traz as informações das licitações federais (obrigatoriamente).


#5

@Memeco, de fato, gastos via compra direta (inexigibilidade e dispensa) são um excelente objeto de análise e investigação.


#6

Até agora, diário.serenata apresenta as dispensas de licitação da prefeitura de POA. Eles ainda estão fazendo crawling e parsing dos diários dos municípios. Aqui vocês encontram o status e aqui os spiders.


#7

Olá FLVR, Nazareno e demais colegas. Nós aqui na FGV estamos desenvolvendo algumas análises nesta área, utilizando dados d compras públicas de alguns estados.

Exemplificativamente, uma red flag de conluio em licitação é a participação de empresas que são perdedores contumazes ou, como chamamos informalmente, top losers.

Estas são empresas que possuem taxa de vitória em licitações = 0% e que participaram de 15 ou mais procedimentos licitatórios. (Note que o threshold de 15 é arbitrário).

Após identificarmos um conjunto de empresas top losers (são várias as empresas que participaram de 40, 50, 60 até 90 licitações, sem ao menos uma única vitória) o passo seguinte é analisar a rede de empresas que venceram as licitações. Adicionalmente, calculamos uma métrica para as empresas vencedoras que reflete quanto que os contratos gerados a partir de licitações com top losers representam do total de contratos que ela recebeu.

Esta análise fica mais interessante plotando em um grafo, conforme você pode ver no link a seguir: https://rubenus.github.io/#a5b98k6.gexf Os nós vermelhos são os top losers com 15 ou mais e zero vitórias, os nós amarelos top losers que venceram 20 ou mais licitações e tiveram taxa de vitória igual ou menor do que 5% e os nós azuis são as empresas que venceram as licitações junto com os top losers.

Outras trilhas de risco de conluio replicáveis para todo o brasil são:

(i) sócios em comum (usando CNE);
(ii) participação de licitante que é empresa de fachada (indicador composto que reúne : (a) RAIS – número de funcionários; (ib) Local de Sede – CNE; © Sócios - laranjas CAD Unico; (iv) Setor de Atuação; (v) Numero carros. - Renavam; DETRAN estadual)
(iii) inabilitação frequente de licitante 1o colocado com oferta significativamente mais baixa em pregão presencial em conluio com o segundo colocado - note que muitos TCEs não registram este dado impedindo a implementação desta análise.

Todas essas trilhas podem ser objeto de análises no Hack Fest e também de uma abordagem sistemática do CADE analisando eventuais fraudes em licitações de todo o país.

Por fim, cumpre notar que Nazareno também já implementou várias análises de conluio em. licitações e.que a ferramenta DNA de Empresas, desenvolvida pela UFCG e MPPB possui grande potencial para identificação de empresas de fachada. Por fim, cumpre notar que são vários os casos de sócios em comum entre licitantes nos dados que já analisamos.

Até Quinta! Abraços