O presente estudo pretende responder a uma questão central: os apoios públicos fazem diferença no desempenho das empresas apoiadas? Responder a esta questão implica a necessidade aferir em que medida o desempenho das empresas apoiadas teria sido distinto caso não tivessem beneficiado dos SI – um cenário que é meramente hipotético e que se designa como cenário “contrafactual”.  

​

Não sendo possível observar o desempenho das empresas apoiadas num cenário que efetivamente não teve lugar, o impacto das políticas públicas no desempenho das empresas apoiadas pode ser estimado com base na análise do desempenho de empresas com características e em condições semelhantes que não beneficiaram dos incentivos em questão. Esta constitui a essência dos métodos de avaliação contrafactual de impactos, que são utilizados no presente estudo. 

​

De facto, caso as empresas apoiadas e não apoiadas tenham características idênticas e estejam sujeitas a condições semelhantes (no que é relevante para o seu desempenho), apenas diferindo no facto de terem ou não beneficiado do apoio, então as diferenças de desempenho observadas corresponderão ao impacto do instrumento de política sob análise.  

É importante notar, no entanto, que a distribuição de características das empresas apoiadas dificilmente coincide com a das empresas não apoiadas, por diferentes motivos:

​

• Primeiro, as empresas que se candidatam a apoios públicos são tipicamente empresas que têm intenção de, nesse período, realizar investimentos relevantes para o seu crescimento; por contraste, muitas das empresas que não concorrem a fundos não o fazem por não pretenderem nesse momento investir. 

• Segundo, as normas que regulam os apoios excluem à partida um conjunto de empresas de acordo com as suas características específicas (por exemplo, sector de actividade, situação financeira, etc.). 

• Finalmente, os critérios de selecção de projectos levam a que sejam apoiadas empresas que têm certas características distintivas (por exemplo, coerência de estratégias empresariais, orientação exportadora, etc.). ​

 

Seja por que razão for, o resultado destes processos de auto e hétero-seleção fazem com que as empresas apoiadas apresentem características tendencialmente distintas das empresas não apoiadas. Por conseguinte, para se poder aferir o impacto das políticas públicas com base na comparação entre empresas apoiadas e não apoiadas é preciso garantir que os grupos apresentam características idênticas. O propósito dos métodos de análise contrafactual consistem, fundamentalmente, em identificar um grupo de controlo adequado de modo a comparar apenas o que é comparável.

​

Entre os tipos de métodos mais utilizados para proceder à estimação dos impactos de políticas de apoio às empresas encontram-se os seguintes: matching, diferences-in-differences (DiD), regression discontinuity design (RDD) e modelos de variáveis instrumentais. No presente estudo o impacto global dos SI do QREN no desempenho das empresas é estimado com recurso a métodos de matching (primordialmente o Propensity Score Matching, recorrendo ao Coarsened Exact Matching para efeitos de análise de sensibilidade).

​

Para revisões recentes da literatura neste domínio ver, por exemplo: 

Athey, S. & Imbens, G. W. (2017). ‘The State of Applied Econometrics: Causality and Policy Evaluation’. Journal of Economic Perspectives, 31(2), 3-32.

​

Imbens, G. W. & Rubin, D. (2015). Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences: An Introduction. Cambridge University Press.