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Collusion - E-Cours - Université de la Réunion

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après une première défection). Juste après <strong>la</strong> formation d’un cartel, le pourcentage <strong>de</strong> défection est comprisentre 20% et 36% à l’exception du groupe où les décisions sont consensuelles où le pourcentage <strong>de</strong> défectionest proche <strong>de</strong> 78%. La di¤érence entre le groupe où les décisions sont consensuelles et les autres groupes eststatistiquement signi…cative. Les di¤érences entre les autres groupes ne sont pas signi…catives. Les auteurss’intéressent en…n aux niveaux <strong>de</strong>s prix. Ils estiment un modèle Tobit. Le niveau moyen <strong>de</strong>s prix à tendanceà baisser aux cours <strong>de</strong>s pério<strong>de</strong>s. Les cartels <strong>de</strong>viennent donc instables lorsqu’on se rapproche <strong>de</strong> <strong>la</strong> …n du jeu.Les auteurs trouvent aussi que les prix sont plus élevés lorsque les …rmes ont formé un cartel que lorsqu’ellesne l’ont pas fait. La di¤érence est statistiquement signi…cative. Une collusion explicite semble donc mieuxfonctionner qu’une collusion tacite. Lorsqu’un cartel a été formé, les prix semblent plus élevés lorsque <strong>la</strong>décision est prise par le PDG. La di¤érence est statistiquement signi…cative avec les prix observés lorsque<strong>la</strong> décision est prise à <strong>la</strong> majorité. La di¤érente est faiblement signi…cative (à 9% et à 6%) avec les <strong>de</strong>uxautres groupes. Ils obtiennent plutôt le résultat inverse. Globalement, le mo<strong>de</strong> <strong>de</strong> décision - individuelleou collective - ne semble pas in‡uencer fortement les possibilités <strong>de</strong> collusion (à l’exception <strong>de</strong>s décisionsconsensuelles qui semblent rendre di¢ ciles <strong>la</strong> formation <strong>de</strong>s cartels).Coûts convexes et asymétriques : Argenton et Müller (2012) testent l’impact <strong>de</strong>s asymétries <strong>de</strong> coûtssur l’émergence <strong>de</strong> <strong>la</strong> collusion. Leurs expériences confrontent <strong>de</strong>ux joueurs pendant 40 pério<strong>de</strong>s. Les joueursjouent <strong>de</strong>s …rmes dotées <strong>de</strong> fonctions <strong>de</strong> coûts convexes et se livrant une concurrence en prix (comme dansDastidar, 1995). Dans une série d’expérience, les <strong>de</strong>ux …rmes ont <strong>la</strong> même fonction <strong>de</strong> coût. Dans les<strong>de</strong>ux autres séries, les fonctions <strong>de</strong> coût sont di¤érentes entre les <strong>de</strong>ux …rmes. La littérature économiqueconsidère généralement les asymétries comme un facteur rendant l’émergence <strong>de</strong> <strong>la</strong> collusion plus di¢ cile.Les expériences ne corroborent pas cette prévision. Les prix sont en moyenne plus élevés dans les <strong>de</strong>uxséries d’expériences où les …rmes ont <strong>de</strong>s coûts asymétriques. La di¤érence est notamment sensible dans <strong>la</strong>première partie <strong>de</strong>s expériences. Les …rmes asymétriques convergent plus vite vers <strong>de</strong>s prix élevés que les…rmes symétriques.19 <strong>Collusion</strong> dans <strong>de</strong>s processus d’enchèresDans ce chapitre, on s’est interessé essentiellement à <strong>de</strong>s ententes entre <strong>de</strong>s …rmes se faisant concurrence enprix ou en quantités auprès d’un grand nombre <strong>de</strong> consommateurs. Il existe aussi une littérature étudiantles possibilités <strong>de</strong> collusion entre <strong>de</strong>s individus participant à <strong>de</strong>s processus d’enchères. On parle <strong>de</strong> biddingcartel. Des …rmes peuvent par exemple tenter <strong>de</strong> coordonner leurs o¤res lors d’appels d’o¤res pour attribuer<strong>de</strong>s marchés publics. Des acheteurs peuvent aussi coordonner leurs o¤res lors <strong>de</strong> <strong>la</strong> mise en vente d’un bienaux enchères en espérant obtenir un prix plus faible.185

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