Subsídios públicos e o desempenho das empresas

Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão Mafalda Silva Campos maio de 2023 Subsídios Públicos e o Desempenho das Empresas Mafalda Silva Campos Subsídios Públicos e o Desempenho das Empresas UMinho|2023 Mafalda Silva Campos maio de 2023 Subsídios Públicos e o Desempenho das Empresas Trabalho efetuado sob orientação da Professora Doutora Natália Maria Sá Figueiredo Pimenta Monteiro Dissertação de Mestrado Mestrado em Economia Industrial e da Empresa Universidade do Minho Escola de Economia e Gestão II DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇÕES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS Este é um trabalho académico que pode ser utilizado por terceiros desde que respeitadas as regras e boas práticas internacionalmente aceites, no que concerne aos direitos de autor e direitos conexos. Assim, o presente trabalho pode ser utilizado nos termos previstos na licença abaixo indicada. Caso o utilizador necessite de permissão para poder fazer um uso do trabalho em condições não previstas no licenciamento indicado, deverá contactar o autor, através do RepositóriUM da Universidade do Minho. Licença concedida aos utilizadores deste trabalho Atribuição-NãoComercial-SemDerivações CC BY-NC-ND https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ III Agradecimentos Começo por agradecer a todas as pessoas que me ajudaram durante o meu percurso académico e contribuíram para o meu crescimento pessoal e académico. Um especial agradecimento à minha professora e orientadora, Professora Doutora Natália Pimenta Monteiro, que me apoiou e esteve sempre disponível a partilhar o seu conhecimento. Agradeço por toda ajuda, rigor e sugestões que foram importantes para o aperfeiçoamento da minha dissertação. Um obrigada à instituição Universidade do Minho, com especial carinho EEG, a todo o pessoal docente e não docente. Agradeço aos meus amigos e colegas que me acompanharam neste percurso e permitiram a conclusão desta etapa. Por fim, mas não menos importante, gostaria de agradecer aos meus pais e irmãs que durante todo o tempo incentivaram e apoiaram a dar sempre o meu melhor e por todo o carinho. IV DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE Declaro ter atuado com integridade na elaboração do presente trabalho académico e confirmo que não recorri à prática de plágio nem a qualquer forma de utilização indevida ou falsificação de informações ou resultados em nenhuma das etapas conducente à sua elaboração. Mais declaro que conheço e que respeitei o Código de Conduta Ética da Universidade do Minho. V Subsídios públicos e o desempenho das empresas Resumo Os apoios públicos, concretamente os subsídios, têm o objetivo de ajudar as empresas a combater as suas maiores dificuldades e as falhas de mercado existentes, de modo a promover o crescimento destas e também do país. O objetivo deste trabalho é quantificar os efeitos da obtenção de subsídios no desempenho das empresas em Portugal. O tema é relevante uma vez que os subsídios representam uma parcela importante no orçamento. Deste modo, é necessário avaliar para compreender se estes são efetivamente um benefício para as empresas e quais os consequentes efeitos na economia. Assim, na presente dissertação são considerados dados em painel das empresas portuguesas para o período de 2015 a 2020. Primeiramente, apresenta-se a evolução dos subsídios no mercado português. Desta análise conclui-se que, embora as empresas que recebem subsídios ainda sejam em número reduzido, tem havido uma evolução positiva, destacando-se as regiões do Norte e de Lisboa. No que diz respeito às características, as empresas que recebem subsídios, comparativamente às demais, são em média maiores, isto é, apresentam um maior volume de trabalhadores, de capital, de inputs intermédios e têm uma maior presença no mercado internacional. Com o intuito de verificar o efeito que os subsídios têm no desempenho das empresas utiliza-se a função produção aumentada de Cobb-Douglas . As estimativas do modelo utilizado permitem afirmar que as empresas beneficiadas conseguem melhorar o seu desempenho, concretamente as vendas. Consegue-se também verificar que existem efeitos heterogéneos dos subsídios. Em particular, as microempresas e as empresas não exportadoras são as que apresentam benefícios mais elevados decorrentes da receção de subsídios. Palavras-Chave: Desempenho, Empresas, Portugal, Subsídios VI Subsídios públicos e o desempenho das empresas Abstract Public funding, specifically grants, aims at helping firms to tackle their greatest difficulties and existing market failures, in order to promote their and the country's growth. The aim of this study is to quantify the effects of grants on firms' performance in Portugal. The theme is relevant as grants represent an important share of the budget. Therefore, it is necessary to evaluate and understand if these grants are effectively a benefit for firms and what are the resulting effects on the economy. For this work, we considered panel data from Portuguese firms in the period between 2015 and 2020. Firstly, we presented the evolution of grants in the Portuguese market. From this analysis we concluded that, although the number of companies receiving grants is still small, there has been a positive evolution, with the Northern and Lisbon regions standing out. In terms of characteristics, the firms that receive grants, in comparison to the others, have a higher volume of workers, capital, intermediate inputs and more international presence. So as to verify the effect that grants have on firms' performance, we used the Cobb-Douglas production function. The estimates of the model used allow us to state that the companies benefiting from grants manage to improve their performance, specifically sales. We can also see that there are heterogeneous effects of grants. In particular, micro enterprises as well as companies that do not export show the highest benefits from the receipt of grants. Keywords: Performance, Firms, Portugal, Grants VII Conteúdo Agradecimentos .................................................................................................................................. III Resumo...............................................................................................................................................V Abstract.............................................................................................................................................. VI Índice de Gráficos ............................................................................................................................. VIII Índice de Tabelas ...............................................................................................................................IX Índice de Anexos ................................................................................................................................ X Lista de abreviaturas e siglas ..............................................................................................................XI 1. Introdução .................................................................................................................................. 1 2. Contexto empresarial e os subsídios em Portugal ........................................................................ 3 2.1. Constituição do setor empresarial ........................................................................................ 3 2.2. Conjuntura dos apoios públicos ........................................................................................... 5 2.2.1. Situação pandémica .................................................................................................. 10 3. Revisão de literatura ................................................................................................................. 12 3.1. Os subsídios às empresas ................................................................................................. 12 3.2. O desempenho das empresas ........................................................................................... 13 3.3. Efeito dos subsídios no desempenho das empresas ........................................................... 14 3.3.1. Caso português ......................................................................................................... 18 3.4. Hipóteses de investigação ................................................................................................. 34 4. Metodologia .............................................................................................................................. 35 4.1. Dados e seleção da amostra .............................................................................................. 35 4.2. Questões de investigação e métodos ................................................................................. 36 4.3. Especificação do modelo e variáveis .................................................................................. 38 5. Análise e discussão dos resultados ............................................................................................ 41 5.1. Evolução dos subsídios...................................................................................................... 41 5.2. Características das empresas que são mais suscetíveis de serem beneficiadas .................. 45 5.3. Implicação dos subsídios no desempenho das empresas ................................................... 48 5.3.1. Seleção do método .................................................................................................... 55 5.3.2. Efeitos heterogéneos ................................................................................................. 55 6. Conclusão ................................................................................................................................ 60 7. Referências ............................................................................................................................... 62 8. Anexos ...................................................................................................................................... 68 2 A primeira questão auxiliar pretende apresentar a evolução dos subsídios em Portugal. A segunda questão auxiliar tenciona expor as características das empresas que recebem subsídio. As questões acima apresentadas são fundamentais para demonstrar se os subsídios fornecidos às empresas têm impacto internamente (positivo) na empresa, bem como externo através de possíveis spillovers gerados. De modo, a enriquecer a investigação pretende-se, também, verificar a evolução dos subsídios em Portugal. Assim, a relação entre a atribuição de subsídios públicos e o desempenho das empresas portuguesas é o tema da presente dissertação. Efetivamente, trata-se de um tema relevante, uma vez que um subsídio é um tipo de financiamento que atua como um fator externo com inúmeras implicações ao nível da empresa, do setor, e também da própria economia. Além disso, os governos através da política pública, nomeadamente via subsídios públicos, têm como objetivo melhorar a situação da empresa a diversos níveis, quer a nível de competitividade, quer de tecnologia, quer dos postos de trabalho, entre outros. Mas, acima de tudo, com a intenção do efeito dinamizador que o subsídio pode causar na região em que a empresa se insere e na economia do país. Esta dissertação está dividida em seis capítulos. O capítulo dois expõe um enquadramento da temática analisada, pormenorizando os apoios que as empresas portuguesas têm acesso. O capítulo três apresenta a revisão da literatura relevante para a investigação, com a última parte a focar-se em estudos realizados no mercado português. No capítulo quatro encontra-se a descrição dos dados e da metodologia aplicada, bem como, as suas vantagens e desvantagens. O capítulo cinco apresenta a discussão de resultados de forma a responder às questões apresentadas. Este trabalho culmina com o capítulo seis com a apresentação das principais conclusões e limitações encontradas no desenvolvimento do trabalho. 3 2. Contexto empresarial e os subsídios em Portugal Este capítulo têm o intuito de elucidar os leitores sobre a estrutura empresarial portuguesa e os principais apoios que as estas têm acesso, através do governo português e da UE. 2.1. Constituição do setor empresarial O setor empresarial português, à imagem da UE, é constituído maioritariamente por PMEs, sendo que, atualmente, correspondem a 99.9% do tecido empresarial (INE, n.d.-b). De acordo com Hartšenko e Sauga (2013a), as PMEs na UE têm um contributo de 2/3 do emprego total e são responsáveis por mais de metade do valor acrescentado criado, para além de serem as principais promotoras causadoras da riqueza, crescimento e inovação. Efetivamente, as PMEs são as principais responsáveis pelo emprego, crescimento e sustentabilidade da economia portuguesa. Luna (1983) acrescenta que as PMEs permitem a redução dos desequilíbrios sociais, decorrente da sua flexibilidade, especificamente a flexibilidade em termos de localização. A flexibilidade das PMEs é considerada uma vantagem competitiva, uma vez que, permite responder quase de forma imediata aos desafios impostos pelo mercado, fornecedores e clientes. Além disso, as PMEs têm mais facilidade em reduzir custos e/ou atividades desnecessárias (Júnior et al., 2003). Segundo o Instituto Nacional de Estatística (INE, n.d.-b) em 2020 existiam 1 316 256 empresas em Portugal, sendo que destas 1 314 944 eram PMEs. Estes números são consequência do nascimento de 154 287 empresas, o que representa um decréscimo de 21.45%, face a 2019 (Gráfico 1). Dentro das PMEs, as microempresas destacavam-se com o maior número de empresas existentes em 2020 (Gráfico 2). 4 Fonte: INE. Elaboração: Autor Fonte: INE. Elaboração: Autor Efetivamente, as PMEs em Portugal têm apresentado um crescimento nos últimos anos. Este crescimento é acompanhado pelo crescimento do número de pessoas empregadas nas PMEs. Por exemplo, em 2020 este número correspondia a 3 293 582 indivíduos (Gráfico 3) (INE, n.d.-b). 1180 331 1213 107 1259 234 1294 037 1333 649 1314 944 1 075 1 099 1 202 1 262 1 357 1 312 0 200 000 400 000 600 000 800 000 1000 000 1200 000 1400 000 1600 000 2015 2016 2017 2018 2019 2020 PME Grandes Micro 96% Pequenas 3% Médias 1% Gráfico 1: Evolução do setor empresarial português. Gráfico 2: PMEs portuguesas, em 2020. 5 Fonte: INE. Elaboração: Autor 2.2. Conjuntura dos apoios públicos Os apoios públicos dirigidos ao setor empresarial português destinam-se a diferente ciclo de vida da empresa. Enquanto, alguns se aplicam ao início de atividade, outros focam-se no desenvolvimento das estratégias de negócios ou dos empresários (ePortugal, n.d.-b). O apoio do governo português é importante para as empresas, mas, não é o único. Desde que integrou a Comunidade Económica Europeia (CEE; antiga UE), em 1986, passou a beneficiar de diversos subsídios comunitários decorrente dos objetivos dos Fundos Europeus Estruturais e de Investimento. De acordo com o Banco de Portugal estima-se que Portugal entre 1898-2021 tenha recebido 1.7% do PIB, por ano, dos fundos europeus (Cabral e Campos, 2023). A UE através dos seus fundos/medidas/programas apoia diretamente ou indiretamente as empresas pertencentes aos seus Estados Membros. A UE disponibiliza dois tipos de financiamento: direto e indireto. Relativamente ao financiamento direto, este constituído pelas subvenções ou contratos e são dirigidos pelas instituições europeias. As subvenções destinam-se aqueles que os objetivos coincidem com os interesses ou que contribuem para um programa ou política da UE. Por outro lado, os contratos ocorrem quando a UE necessita de bens, obras ou serviços (Europe, n.d.). 0 500 000 1000 000 1500 000 2000 000 2500 000 3000 000 3500 000 4000 000 2015 2016 2017 2018 2019 2020 PME Grandes Gráfico 3. Pessoal ao serviço por tipo de empresa. 6 Já o financiamento indireto é gerido pelas autoridades nacionais de cada Estado Membro e é atribuído sobre Fundos Europeus Estruturais e de Investimento (Europe, n.d.). O Fundo Europeu Desenvolvimento Regional (FEDER) visa reforçar a coesão económica, social e territorial e com isso pretende reduzir e corrigir os desequilíbrios entre regiões. O programa 2021-2027 pretende tornar as regiões mais competitivas e inteligentes, mais verdes, mais sociais e mais conectadas, permitindo que os cidadãos estejam próximos (European Commission, n.d.). O Fundo Social Europeu (FSE) tem como objetivo primordial o bem-estar das pessoas, através da garantia de oportunidades de um bom emprego, acesso ao ensino e da promoção da inclusão (Comissão Europeia, n.d.-c). O Fundo de Coesão pretende reduzir as disparidades socioeconómicas e promover o desenvolvimento sustentável. Destina-se aos Estados Membros que tenham o seu rendimento nacional bruto (RNB) 90% abaixo da média da UE. Este pretende apoiar projetos a nível de redes de transportes transeuropeus e ambientais. No período de 2014-2020 Portugal foi abrangido (Comissão Europeia, n.d.- b). Os sistemas de incentivos e programas de apoio têm como objetivo “reforçar e dinamizar o ecossistema empreendedor nacional” sendo alinhado com as políticas públicas nacionais e comunitárias, a nível do empreendedorismo, inovação e competitividade das PMEs. A Agência para a competitividade e inovação (IAPMEI) é a responsável a nível nacional pelos sistemas de incentivos e programas de apoio (ePortugal, n.d.-c). Além do IAPMEI, existem outras entidades competentes pela gestão dos programas. O Turismo de Portugal promove a inovação e o empreendedorismo, ao acompanhar e apoiar iniciativas para empresas relacionadas com o turismo. Por outro lado, a Agência para o investimento e comércio externo de Portugal (AICEP) é responsável pelo acolhimento de todos os projetos de investimento estrangeiro em Portugal (ePortugal, n.d.-a). No IAPMEI os sistemas de incentivos estão divididos em três áreas. A área da Qualificação e Internalização das PMEs tem como objetivo “promover a competitividade, o aumento da produtividade e desenvolver a presença efetiva das PME no mercado global” (ePortugal, n.d.-a). Esta área está subdividida em SI Qualificação-projeto individual e SI Qualificação-projeto conjunto, sendo a diferença explicada pelo tipo jurídico das PMEs (ePortugal, n.d.-a). 7 A área da Inovação Empresarial e Empreendedorismo pretende “incentivar o investimento em inovação produtiva, promover o empreendedorismo qualificado e apoiar a expansão de atividades com forte caráter tecnológico”. Como anteriormente, esta área está dividida em dois sistemas: SI Empreendedorismo Qualificado e Criativo para PMEs com menos de 2 anos de existência e o SI Inovação Produtiva para qualquer PME que pretende “produzir novos bens e serviços ou melhorar a produção atual ou adotar novos processos ou métodos de fabrico, de logística e distribuição, bem como, métodos organizacionais” (IAPMEI, n.d.-l). Não são apoiados projetos de investimento de mera expansão ou de modernização (ePortugal, n.d.-a). Por fim, a área Investigação e Desenvolvimento Tecnológico visa “estabelecer relações entre empresas e instituições científicas, intensificar o esforço de investigação e desenvolvimento (I&D) e a criação de conhecimento” (IAPMEI, n.d.-b). Este apoio é dirigido a qualquer empresa e é subdividido consoante o tipo de sistema de apoio. O SI I&D Empresas tem como objetivos “aumentar a intensidade de I&I nas empresas e a sua valorização económica; aumentar os projetos e atividades em cooperação das empresas com as restantes entidades do sistema de I&I; desenvolver novos produtos e serviços; reforçar as ações de valorização económica dos projetos de I&D com sucesso; e aumentar a participação nacional nos programas e iniciativas internacionais de I&I” (IAPMEI, n.d.-b). Enquanto, o SI Núcleos de I&D tem como finalidade apoiar projetos que pretendem construir estruturas para o reforço ou criação de competências e capacidades internas de I&D (IAPMEI, n.d.-c). O SI Propriedade Industrial visa promover o registo de direitos de propriedade industrial sob a forma de patentes, modelos de utilidade, desenhos ou modelos pelas vias nacional, europeia e internacional (ePortugal, n.d.-a). Adicionalmente, o IAPMEI disponibiliza informações sobre incentivos e financiamentos direcionados à inovação e competitividade. Exemplo disso, é o Single Market Programme , com o objetivo primordial, análogo ao da formação da UE, da livre circulação de pessoas, mercadorias, ativos líquidos (dinheiro) e serviços, de modo que, o mercado interno da UE se torne mais forte e resiliente e que torne as PMEs mais competitivas. Estes apoios podem ser sob a forma de subsídios, empréstimos, facilidade de acesso aos mercados com redução das burocracias e sustentar a inovação (IAPMEI, n.d.-j). Access to finance é um programa de apoio financeiro (empréstimos, garantias, financiamento de capitais) fornecido a grandes empresas, pequenas empresas, startups, entre outras. Contudo existe um requisito, isto é, têm de pertencer à UE (IAPMEI, n.d.-e). Outro exemplo é o Fast track to innovation (FTI) é um programa que apoia monetariamente a inovação, integrando o programa Horizonte 2020 (ePortugal, n.d.-c; IAPMEI, n.d.-g). 8 Horizonte 2020 é “um programa-quadro comunitário para a investigação e inovação” sendo, atualmente, o maior instrumento disponível da UE (IAPMEI, n.d.-d). Este programa assenta em 3 pilares: Excelência científica – as suas atividades têm como objetivo alargar e/ou reforçar a base científica existente na UE e torná-la mais competitiva; Liderança industrial – pretende acelerar o desenvolvimento tecnológico e das inovações, bem como, ajudar as PMEs inovadoras a crescerem. Desafios societais – “apoia atividades desde a investigação ao mercado, colocando a tónica nas fases piloto, demonstração, test-beds e apoio à procura pública e comercialização”(IAPMEI, n.d.-d). O Quadro de referência estratégico nacional (QREN) que origina da aplicação da política comunitária de coesão económica e social em Portugal durante 2007-2013 e é financiado pelos fundos FSE, FEDER e Fundo de Coesão. Este integra três programas operacionais (IMT, n.d.; Portal dos incentivos, n.d.-b; QREN, n.d.): • Programa Operacional Potencial Humano pretende melhorar a qualificação dos portugueses, promoção do emprego, inclusão social e a igualdade de género; • Programa Operacional Fatores de Competitividade planeia estimular o tecido produtivo, através da inovação, desenvolvimento tecnológico e estímulo do empreendedorismo; • Programa Operacional Valorização do Território visa melhorar as condições das regiões de modo a atingir uma coesão social, económica e territorial. O QREN possui três sistemas de incentivos que visam promover o crescimento económico, o conhecimento e a inovação: o SI I&DT (Sistema de Incentivos à Investigação e Desenvolvimento Tecnológico) o SI Inovação (Sistema de Incentivos à Inovação) e o SI Qualificação PME (Sistema de Incentivos à Qualificação e Internacionalização de PME) (IMT, n.d.; Portal dos incentivos, n.d.-b; QREN, n.d.). Portugal 2020 (PT2020), sucessor do QREN, pretende o desenvolvimento económico, social e territorial, entre 2014 e 2020. Resulta da parceria entre o governo português e a Comissão Europeia, de modo, a integrar os 5 Fundos Europeus Estruturais e de Investimento (Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional, Fundo de Coesão, Fundo Social Europeu, Fundo Europeu Agrícola de Desenvolvimento Rural e Fundo Europeu dos Assuntos Marítimos e Pescas) (BPI, n.d.; Portal dos incentivos, n.d.-a; PT2020, n.d.-b). 9 PT2020 funciona através de vários programas operacionais, sendo que a nível empresarial se destaca o Programa operacional sustentabilidade e eficiência no uso de recursos (POSEUR) que pretende atingir a sustentabilidade e eficiência no uso dos recursos, tendo como objetivo estimular o crescimento e a criação de emprego (PO SEUR, n.d.). O Programa operacional capital humano (POCH) destina-se ao capital humano e visa contribuir para um crescimento inteligente, sustentável e inclusivo, bem como para a coesão económica, social e territorial (POCH, n.d.). O Programa operacional inclusão social e emprego (POISE) pretende a inclusão social e emprego. Por fim, o Compete 2020 visa melhorar a competitividade e internacionalização através de 3 sistemas de incentivos: SI Inovação Empresarial e Empreendedorismo; SI Qualificação e Internacionalização de PME e SI Investigação e Desenvolvimento Tecnológico (BPI, n.d.; POISE, n.d.; Portal dos incentivos, n.d.-a; PT2020, n.d.-b). O programa COMPETE 2020 integra o programa nacional de reformas e pretende “selecionar projetos que visem ações de qualificação de PME em domínios imateriais com o objetivo de promover a competitividade das PME e sua capacidade de resposta no mercado global” (Compete 2020, n.d.).Estes domínios são os mais diversos, desde a inovação, eco inovação, ou mesmo a proteção de propriedade industrial. É direcionado para qualquer PME independentemente, da sua natureza e forma jurídica. O apoio financeiro advém do FEDER (Compete 2020, n.d.). Atualmente, é aplicado o PT2020-2030 que pretende “alavancar competitividade, internacionalização e desenvolvimento tecnológico do país” (Taconsulting, n.d.). Os objetivos assentam em 8 eixos, sendo eles a inovação e conhecimento, qualificação, formação e emprego, sustentabilidade demográfica, energia e alterações climáticas, economia do mar, redes e mercados externos, competitividade e coesão dos territórios da baixa densidade e agricultura e floresta (Taconsulting, n.d.). Complementarmente a estes apoios e medidas cofinanciados pelo Estado português ou pela UE, há benefícios fiscais que se encontram disponíveis para as empresas. Como por exemplo, os “benefícios fiscais contratuais ao investimento produtivo” que possibilitam a isenção/redução do imposto do selo (IS) ou Imposto municipal sobre as transmissões onerosas de imóveis (IMT) ou Imposto municipal sobre imóveis (IMI). A Dedução por lucros retidos e reinvestidos (DLRR) pretende que as PMEs tenham uma redução do Imposto sobre o rendimento das pessoas coletivas (IRC) de modo que, os lucros sejam reinvestidos de forma persistente. O Sistema de incentivos fiscais à investigação e ao desenvolvimento empresarial (SIFIDE) permite que o IRC seja reduzido em despesas de I&D. Por fim, o Regime fiscal de apoio ao investimento (RFAI) consiste num benefício fiscal “que permite às empresas deduzir à coleta apurada uma percentagem do investimento realizado em ativos não correntes” (IAPMEI, n.d.-f). 10 Adicionalmente, o governo português providencia vales financeiros de apoio às empresas e “destinam-se a projetos simplificados que visam apoiar a aquisição de serviços de consultoria nas áreas de Inovação, Qualificação e I&DT a entidades previamente acreditadas” (IAPMEI, n.d.-k). Ademais, o governo disponibiliza o portal da competitividade, que faculta informação sobre os apoios financeiros, com o objetivo de ajudar as empresas e empreendedores (IAPMEI, n.d.-k). 2.2.1. Situação pandémica Com a situação pandémica, durante o período 2020-2022, de modo a proteger a economia nacional, o governo português preparou um pacote de medidas. Importa destacar, na temática abordada nesta dissertação, o programa Ativar.pt que pretende ajudar na contratação. Tal programa consiste num apoio financeiro aos empregadores que celebram contratos com desempregados inscritos no Instituto do emprego e formação profissional (IEFP), com a obrigação de dar formação profissional aos trabalhadores contratados (Eurocid, n.d.-a; PT 2020, n.d.; República Portuguesa, n.d.). Importa, também, destacar o programa Apoiar, um apoio sob a forma de subsídio, a fundo perdido, financiado pelo FEDER, que promove o apoio à liquidez, à eficiência operacional, à manutenção de emprego e à saúde financeira, de curto prazo das empresas, estruturado em 4 medidas. As empresas que são abrangidas (pelo Apoiar), devem manter os trabalhadores e os lucros não devem ser distribuídos (Compete 2020, 2021; IAPMEI, n.d.-i; PT2020, n.d.-a). Este programa incluí Apoiar a Micro e Pequenas Empresas dos setores mais afetados que têm quebras de faturação acima de 25%. O Apoiar Restauração aplica-se apenas a empresas do setor restauração. O APOIAR.PT abrange médias empresas que obtêm uma faturação inferior a 50M euros. O Apoiar mais Simples destina-se a empresários em nome individual, com trabalhadores a cargo. Por último, existe o Apoiar Rendas, aplicado a qualquer tipologia de empresa, que tenha um volume de negócios inferior a 50 M euros e que esteja num espaço arrendado (Compete 2020, 2021; IAPMEI, n.d.- i; PT2020, n.d.-a). Por fim, o programa Adaptar é um sistema de incentivos criado durante o período epidemiológico com o intuito de ajudar PMEs, com a exceção de alguns setores, a adaptarem-se às exigências das autoridades de saúde (métodos de organização, relacionamento com clientes e fornecedores) (IAPMEI, n.d.-a). 11 Para apoiar os Estados Membros decorrente da pandemia, a UE criou um conjunto de medidas, de modo, a ajudar na recuperação económica. Destas destacam-se o Next Generation EU , um dos instrumentos do plano de recuperação e resiliência para auxiliar os Estados Membros a nível social e económico, ou o Sure que se destina aos trabalhadores (Eurocid, n.d.-c, n.d.-b). Alterou, também, o orçamento e os fundos com o intuito de responder às situações mais urgentes e aos Estados Membros mais necessitados (Conselho Europeu, n.d.; Eurocid, n.d.-d). Em suma, as empresas portuguesas beneficiam de diversos projetos, medidas e apoios, tanto a nível nacional como europeu, como se demonstrou neste capítulo. 18 Dvouletý et al. (2021) realizam uma revisão bibliográfica na área de subsídios públicos na UE, tanto os fornecidos pela própria (UE) como os atribuídos pelos governos dos Estados Membros (28). As conclusões que retiram vão ao encontro da revisão de literatura descrita em cima. Adicionalmente, os autores Dvouletý et al. (2021) concluem que, se os subsídios são superiores a 10% dos lucros obtidos no ano anterior pela empresa, este (subsídio) tem um efeito positivo, mas se é a abaixo dos 19% dos lucros, já não há efeito. Dimos e Pugh (2016) analisam o impacto dos subsídios direcionados para I&D. Ao analisar os estudos, os autores concluem que o efeito positivo domina, permitindo a redução das falhas de mercado e há a existência de inputs e outputs de I&D nas empresas que recebem subsídios. Historicamente, os autores consideram que a eficácia dos subsídios tem aumentado, considerando que as instituições têm alterado as políticas de modo a responder às necessidades e resultados pretendidos. 3.3.1. Caso português Relativamente, ao caso português, os estudos existentes são ainda mais escassos, mas há a destacar alguns, que são apresentados seguidamente. No artigo de R. P. Mamede et al. (2015) os autores analisam o programa de maior importância no período de 2000-2006 em Portugal, o programa de incentivos à modernização da economia (PRIME). Estes estudam o impacto dos subsídios em três variáveis: taxa de sobrevivência, crescimento líquido de emprego e crescimento líquido do emprego qualificado. Com este estudo foi possível concluir que estas variáveis são afetadas positivamente e de forma estatisticamente significativa pelo subsídio. Comparando com as empresas que não recebem subsídio, após três anos, as empresas que recebem têm uma taxa de sobrevivência de 96% face à taxa de 85% das restantes, sendo que, as microempresas têm um efeito mais predominante. A nível de tecnologia, são as empresas com médiabaixa tecnologia que se destacam pela positiva. Após três anos, as empresas que recebem, em média, criam mais 2.1 empregos. Relativamente, ao emprego qualificado as beneficiadas conseguem gerar mais 0.2. As grandes empresas são as que se mais destacam com mais criação de emprego. Os autores concluem que os incentivos são mais efetivos nas empresas que são mais frágeis, ou seja, as mais novas ou com pouca autonomia financeira. (R. P. Mamede et al., 2015). 19 R. Mamede e Pereira (2018) analisam o impacto do QREN durante 2007-2013, que era, até 2015, o principal instrumento político que promovia a competitividade empresarial em Portugal, tendo os autores analisado 92% das empresas beneficiadas. Os resultados sugerem que o QREN tem um impacto positivo e estatisticamente significativo no desempenho das empresas após três anos (como na área da inovação, exportação, capital humano, dimensão da empresa e quota de mercado em volume de negócios). Contrariamente à situação financeira das empresas, ecoeficiência ou igualdade de género que não obtiveram efeitos positivos. Os impactos do programa são mais notórios no setor transformador, em termos do valor acrescentado bruto (VAB), exportações, despesas de I&D, contrariamente, ao emprego. O efeito dos subsídios na formação bruta de capital fixo (GFCF) é mais significativo durante o período de execução, uma vez que, após o fim do programa os efeitos vão diminuindo. (R. Mamede e Pereira, 2018). R. Mamede e Pereira (2018) incluem na sua investigação a análise do impacto do programa conjugado com linhas de crédito. Concluem que o impacto do programa no investimento é menor quando as empresas beneficiam de linhas de crédito. Todavia, empresas que são beneficiadas pelos dois (QREN e linha de crédito) têm resultados estatisticamente significativos no investimento em ativos intangíveis e despesas de I&D, contrariamente às que não tem acesso a linhas de crédito. Correia e Costa (2016) analisam os impactos do mesmo programa, mas restringido às PMEs sediadas em Barcelos do setor transformador. Estes autores, como anteriormente Mamede et al. 2018, constatam que, na generalidade as empresas que recebem subsídios obtêm um crescimento nos indicadores económicos analisados (tais como, o volume de negócios, exportações, produtividade e o valor acrescentado bruto). Por tipo de incentivo, as empresas que beneficiam do subsídio SI Qualificação, obtêm um crescimento avultado nas exportações. As restantes beneficiárias (SI à Inovação e SI à I&DT) conseguem maiores níveis de crescimento económico, contudo os valores das exportações não são os esperados. Para estes autores, a variável exportações no SI à Inovação e SI à I&DT não vai ao encontro da literatura existente, uma vez que, os processos ainda estão numa fase muito inicial e as empresas não conseguiram iniciar o “processo de industrialização e comercialização” (Correia e Costa, 2016). O programa QREN contribui positivamente e eficientemente para o desempenho das empresas durante e após o período de atuação. As maiores alterações são ao nível de investimento em capital fixo 20 (por cada euro do subsídio as empresas investem 1.41 euros em capital fixo), capital humano, inovação, internalização, produtividade e competitividade. Estas variáveis que são positivas ao longo do tempo e apresentam uma taxa de crescimento nas empresas beneficiadas. Porém, não encontram informação que sustente que o programa tenha impacto na situação financeira das empresas (Correia e Costa, 2016; R. Mamede e Pereira, 2018). Ambos os autores, concluem que as mudanças maiores sejam produzidas pelas grandes empresas apoiadas, já que as transformações a nível da empresa são mais recorrentes nas pequenas empresas. Defendem que, o impacto é maior nas empresas em que os subsídios representam menos que 50% dos custos elegíveis do projeto de investimento. Embora encontrem alguma dificuldade na atribuição dos melhores indicadores económicos para cada um dos sistemas de incentivos, “uma vez que fatores de caráter qualitativo também afetam positivamente o desempenho empresarial” (Correia e Costa, 2016; R. Mamede e Pereira, 2018). O estudo de Santos (2019) foca-se numa componente do QREN o SI à Inovação. A autora ressalva que, a investigação tem como principal foco a análise de aspetos que por norma são ignorados, tais como, a capacidade da empresa de atingir as metas planeadas e a sustentabilidade dos resultados. Os principais resultados que a autora obtém são que as empresas de maior dimensão (mais empregados) são as mais prováveis de obter subsídios. As empresas que recebem subsídios, por norma, investem mais na criação de emprego, conseguem aumentar as vendas e apostam mais no progresso tecnológico, a nível de produtividade há poucos aumentos. Contudo, as políticas adotadas só são sustentáveis durante 5 anos para a produtividade total dos fatores e os ativos fixos. A nível da eficácia de atingir as metas, não há diferença entre quem recebe ou não subsídios, demostrando mais uma vez a rapidez de imitação a nível tecnológico. Santos (2019) considera que os subsídios são menos eficazes em relação aos indicadores de competitividade. Durante a crise global financeira foi implementado o programa PME LIDER e desde então mantém-se ativo. Este programa pretende distinguir as empresas (PMEs) que têm desempenhos elevados através de um selo e benefícios (IAPMEI, n.d.-h). Custodio et al. (2022) analisam dados de 2008-2018, contudo dividem a análise em dois períodos 2008-2013 e 2014-2018, decorrente da crise sentida, o que fez alterar o valor do subsídio. Estes autores estudam a sensibilidade do investimento das pequenas empresas e o emprego ao custo do empréstimo. Os autores concluem que, as empresas legíveis emprestam mais e a taxas mais 21 baixas em relação às outras. Este facto, permite que o seu investimento cresça, bem como, o emprego durante a crise. No período de crise, as empresas legíveis investem mais em ativos e aumentam o emprego. Além disso, mostram ainda que o programa tem impacto positivo no crescimento da empresa, as vendas aumentam cerca de 0.6 a 0.9 pontos percentuais. Sendo que 60% consegue alargar o seu cliente base, 9% expande para mercados estrangeiro e 1/3 considera que o programa permite aumentar a vantagem competitiva. Relativamente às exportações, estas são, também, afetadas de forma positiva, isto é, aumentam. O desempenho (medido pelo ROA) das empresas legíveis aumenta, tornando as empresas mais produtivas, já o rendimento antes de juros, impostos, depreciação e amortização (EBITDA) não cresce independentemente do período analisado. Com a recuperação da economia os efeitos do programa são menos notórios (Custodio et al., 2022). Em jeito de conclusão, os autores consideram que os efeitos do programa têm impactos positivos no crescimento da empresa. Os efeitos reais do programam persistem, pelo menos, durante um ano após a conclusão, para além dos custos de financiamento serem mais baixo, o que permite as empresas seguirem as suas estratégias de crescimento (Custodio et al., 2022). Da revista Estudos Económicos do Banco de Portugal há a destacar o estudo de Cabral e Campos (2023) que analisa o impacto dos fundos europeus, concretamente o programa COMPETE, nas empresas portuguesas ao nível do emprego, volume de negócios e intensidade exportadora. O artigo observa o comportamento das empresas beneficiadas, em comparação com empresas que viram o seu pedido rejeitado, antes e após a concessão do apoio. Desta análise destaca-se que após o recebimento do subsídio, as empresas financiadas apresentavam níveis mais elevados de emprego, vendas, produtividade, capital e exportações. Além disso, estes efeitos são duradouros durante, pelo menos, 5 a 7 anos, exceto o capital, que após três anos apresenta um decréscimo. Os autores tentam, ainda, estudar o impacto dos fundos em indicadores de rentabilidade e envidamento, mas não é possível encontrar efeitos significativos. As empresas da indústria transformadora e com menos 5 anos são, por norma, mais suscetíveis de ter um projeto apoiado. Em suma, o COMPETE ajuda as empresas financiadas a criar mais postos de trabalho e alargar a sua capacidade produtiva, atingindo os objetivos do programa (Cabral e Campos, 2023). Todavia, alguns autores não analisam programas específicos. O caso de Silva (2010) e Barbosa e Silva (2018) que focam a sua análise em empresas do setor transformador. 22 O artigo de Silva (2010) analisa o impacto dos subsídios de exportação no período 1996-2003. Através do método dos mínimos quadrados (MMQ) pretende clarificar se as empresas beneficiadas conseguem um aumento nas exportações ou têm capacidade de começar a exportar. Teoricamente, o autor considera que os subsídios à exportação conseguem aumentar o volume de exportação, uma vez que, o valor monetário oferecido consegue suportar alguns custos inerentes à exportação, no entanto pode existir riscos devido ao mecanismo de seleção. Através do estudo, o autor deteta que os subsídios e as exportações estão positivamente relacionados, contudo, não encontra evidências que os subsídios conseguem que as empresas se tornem exportadoras. Os subsídios têm um impacto positivo nas quotas de exportação das empresas que já o faziam, especialmente, quando os subsídios têm um valor alto ou quando são dirigidos a setores específicos, como metais, maquinaria e equipamento elétrico. Comparando empresas que obtêm subsídio e as que não obtêm, as empresas financiadas têm maior probabilidade de serem exportadoras. Empresas exportadoras e que recebem subsídios apresentam uma maior percentagem de exportações em relação ao total de vendas. Ressalvando que, o autor considera que estes coeficientes positivos demostram qualquer relação de causalidade entre subsídios e exportações (Silva, 2010). Adicionalmente, o autor deteta que os subsídios para a exportação têm um impacto positivo no emprego, contrariamente, às vendas, produtividade e a eficiência. Para os quais não são encontradas evidências, ou quando são, estas não são estaticamente significativas (Silva, 2010). Já o estudo de Barbosa e Silva (2018) recai sobre o período de 2006-2013, tendo como intuito responder à questão “Quais as características empresas que recebem subsídios?” Estes autores chegam à conclusão de que, em média, 11% das empresas do setor transformador em Portugal recebem subsídios. Acerca das características das empresas com maior probabilidade de usar subsídios, encontra-se evidência para as grandes (com mais colaboradores) e mais produtivas, comparativamente às demais, decorrente das suas economias de escala e de beneficiar de mais informação. As empresas mais velhas externalizam o risco através da candidatura a subsídios públicos, o que sugere que estas empresas adotam um comportamento oportunista ou contrariam a teoria de que as empresas mais velhas conseguem acumular recursos e competências o que lhes facilitaria a procura de investimento de forma autónoma. A utilização de subsídio relaciona-se negativamente com a variável capital humano qualificado, ou seja, empresas com número elevado de trabalhadores qualificados são menos suscetíveis de se candidatarem (Barbosa e Silva, 2018). 23 No entanto, os autores consideram que o perfil financeiro das empresas que se candidatam-se é ambíguo. Contudo, as empresas com menos recursos e com capacidade e envolvimento internacional são as mais resistentes ao uso do apoio público. Ainda assim, consideram que os subsídios conseguem empurrar as empresas mais fracas para fora do mercado e favorecer as boas empresas (Barbosa e Silva, 2018). O estudo de Gabriel et al. (2022) pretende analisar a aplicabilidade dos fundos da UE nas empresas portuguesas no período de 2003-2010. As empresas financiadas, concretamente as empresas de setores de serviços e as não transacionáveis, com exceção das que estão inseridas em setores mais competitivos, obtêm um aumento nas vendas, sendo este uma relação de causalidade, porém o mesmo deixa de existir após 2010. Relativamente ao emprego e produtividade não se verifica nenhum impacto estatisticamente significativo. A título de exemplo, a média salarial tem um aumento de 10 a 15 euros nas empresas financiadas do setor secundário e terciário, respetivamente. Os autores declaram que a ambiguidade de alguns resultados é consequência dos métodos econométricos utilizados, onde se destaca por exemplo, variáveis omitidas que afetam o desempenho e que não se encontram definidas como variáveis explicativas na regressão, assim como problemas de causalidade inversa (Gabriel et al., 2022). Para além de responder quais os efeitos que os fundos europeus têm nas empresas financiadas, tentam entender quais os spillovers gerados. Com estas análises é possível concluir que os efeitos não são estatisticamente significativos, exceto a média salarial, o que significa que as empresas financiadas não conseguem “contagiar” as empresas próximas, não atingido um dos objetivos dos fundos (Gabriel et al., 2022). Sumariamente, os subsídios públicos dirigidos ao setor empresarial português, de acordo com os vários autores analisados, afetam positivamente o emprego, as exportações, a sobrevivência e o aumento da competitividade. No que concerne à variável produtividade, os resultados obtidos pelos diferentes autores não geram consenso. Efetivamente, tendo em conta as características das empresas que mais beneficiam de subsídios destacam-se as empresas mais novas, bem como as de menores dimensões. Na Tabela 1 apresenta-se uma breve descrição dos estudos acima referidos. 24 Tabela 1. Descrição dos estudos analisados. Estudo Período de análise Área geográfica Observações Metodologia Resultados alcançados Sónia Cabral e Maria Manuel Campos (2023) 20062019 Portugal 8 741 empresas distintas com 95 081 Observações Difference-indifferences (Dif-Dif); Event-studied As empresas financiadas apresentam níveis mais elevados de emprego, vendas, produtividade, capital e exportações. As empresas mais suscetíveis de ter um projeto apoiado são da indústria transformadora e com menos 5 anos. Claúdia Custodio, Diana Bonfim e Clara Raposo (2022) 2008-2018 Portugal 229 778 firms-age e 55 041 empresas únicas Multidimensional regression discontinuity design O programa tem impacto positivo no crescimento da empresa, nas vendas e nas exportações. O desempenho das empresas legíveis aumenta durante o período de crise, tornando-se mais produtivas, já o EBITDA não cresce independentemente do período analisado. Os efeitos reais do programa persistem, pelo menos, durante um ano, após a extinção da atribuição do subsídio. 25 José Mesquita Gabriel, João Pereira dos Santos e José Tavares (2022) 2003-2010 Portugal Empresas portuguesas de diferentes setores Quasi-natural experiment ; Dif-Dif; MMQ Registam um aumento casual nas vendas. Relativamente, ao emprego e a produtividade não registam nenhum impacto significativo. Não há spillovers gerados. Stjepan Srhoj, Sonja Radas e Bruno Škrinjarić (2021) 2008-2016 Croácia 222 PMEs que recebem e 32 322 rejeitadas MMQ; Dif-Dif Há efeitos positivos entre subsídios e sobrevivência. Por outro lado, não há efeitos no crescimento das vendas, desempenho e emprego. Anders Gustafsson, Patrik Gustavsson Tingvall e Daniel Halvarsson (2020) 1997-2013 Suécia 2 153 514 observações Logistic model of the probability of receiving a Grant; Model of grant-seeking entrepreneurs; Ordinal logit model; Count model over the number of received grants Em média as empresas escolhidas têm baixa produtividade e alta intensidade de skills, com colaboradores com alto nível de educação. Consideram que por cada subsídio adicional existe um aumento do salário, queda de produtividade e uma percentagem mais elevada de mão de obra qualificada. 26 Fengrong Wang, Yafei Li e Jinping Sun (2020) 2008-2016 China 4 240 observações (1 527 empresas) Estimation of the twostage least squares Os subsídios de I&D têm impacto na sobrevivência e promovem o desempenho, apesar de ser fraco. Têm influência nas empresas mais novas, grandes e privadas. Ondřej Dvouletý, Stjepan Srhoj e Smaranda Pantea (2020) 2000-2019 União Europeia 30 artigos Análise bibliometria Regista efeitos positivos na sobrevivência da empresa, emprego, ativos tangíveis e vendas. Na produtividade do trabalho e produtividade fator total não há consenso. Subsídios em regiões menos desenvolvidas têm efeitos positivos no desempenho da empresa. Subsídios têm mais impacto (positivo) nas pequenas, comparando com as grandes empresas. Se os subsídios são superiores a 10% dos lucros do ano anterior tem efeito positivo, mas se for abaixo dos 19% dos lucros, não tem efeito. Anabela Santos (2019) 2008-2012 Portugal 134 empresas do grupo de tratamento e 186 MMQ; Dif-Dif As empresas que recebem subsídios tendem a investir mais no emprego, vendas e progresso tecnológico. A nível de produtividade de trabalho registam-se poucos aumentos. 27 do grupo de controlo As empresas de maior dimensão são as mais prováveis de obter subsídios. Stjepan Srhoj, Bruno Škrinjarić, Sonja Radas e Janette Walde (2019) 2008–2011 Croácia 20 392 observações (484 empresas que recebem subsídio e 6380 empresas de controlo) MMQ; Dif-Dif Obtêm efeitos positivos nas vendas, sobrevivência, valor adicionado, capital, em obter empréstimos, produtividade total e emprego. Natália Barbosa e Fábio Silva (2018) 2006-2013 Portugal 126 756 Empresas da indústria transformadoras Modelo dos efeitos fixos e logit O mecanismo de seleção consegue beneficiar as melhores empresas e empurrar para fora de mercado as piores. Por norma, são as maiores e mais produtivas a serem escolhidas, sendo que o capital humano está negativamente relacionado com os subsídios. Ricardo Mamede e 2007-2013 Portugal 92% das empresas beneficiadas pelo QREN Mahalanobis Distance Matching ; MMQ Os resultados sugerem que o QREN tem impacto positivo e estatisticamente significativo no desempenho das empresas após três anos. 34 3.4. Hipóteses de investigação Este subcapítulo tem o objetivo de apresentar as hipóteses de investigação. Sendo que estas estão em conformidade com a revisão de literatura anteriormente descrita. Para a questão “Quais as características das empresas que recebem subsídios?” a seguinte hipótese é colocada: H1: As empresas que recebem subsídios empregam um número elevado de funcionários. A questão “As empresas beneficiadoras de subsídios melhoram o seu desempenho comparativamente às demais?” tenciona avaliar os impactos dos subsídios nas diversas variáveis que poderão influenciar o crescimento da empresa. Como tal, tem-se como hipótese: H 2: As empresas beneficiadas conseguem aumentar as suas vendas comparativamente às demais. Estas hipóteses (H1 e H2) vão ser analisadas, dado que na revisão de literatura há evidência sobre estas variáveis. Suplementarmente, estas variáveis, conseguem descrever os impactos internos (vendas) e externos (criação de postos de trabalho) ocasionados pelo recebimento dos subsídios. 35 4. Metodologia Este capítulo apresenta a metodologia a utilizar. Primeiramente, define-se os dados utilizados, bem como, descreve o método de seleção da amostra. De seguida, menciona-se as questões de investigação e os métodos. Por fim, define-se o modelo e as variáveis a utilizar. 4.1. Dados e seleção da amostra Os dados são obtidos através do INE para o período 2015-2020. O período de análise escolhido deve-se à escassez de estudos para este período temporal e pela necessidade de analisar os dados mais recentes para compreender a evolução do impacto dos subsídios nas empresas portuguesas. Através do INE é possível aceder à base de dados Sistema de contas integradas das empresas (SCIE). Esta base de dados é um censo das empresas portuguesas e contem informação derivada do balanço e das demostrações de resultados das empresas. Trata-se de uma base de dados importante, uma vez que, aglomera informação sobre as empresas portuguesas. Desta base de dados é importante destacar a variável “Subsídios à Exploração”, dado que é a variável de referência para o desenvolvimento da metodologia pretendida, para além de outras variáveis, que serão discutidas mais à frente. Este estudo utiliza dados em painel (ou longitudinais), permitindo assim analisar dados de diferentes empresas portuguesas ao longo do tempo, antes e após receberem o subsídio. Efetivamente, tais dados e com tal especificação torna-se imprescindível para o estudo pretendido, analisar o impacto dos subsídios, que, por norma não é sentido imediatamente após a admissão do subsídio (Marques, 2000). Dados os objetivos da presente dissertação, o desempenho dos subsídios nas empresas portuguesas, a população escolhida é constituída pelas empresas portuguesas. Tendo em conta esses mesmos objetivos, a amostra utilizada inclui 414 804 empresas, número que é obtido pelos critérios de seleção aplicados. Primeiramente, precede-se à eliminação das empresas em nome individual deixando, apenas, as empresas com constituição em sociedade. 36 Após aplicação do primeiro critério de seleção a amostra é dividida em dois grupos. O grupo de controlo que inclui as empresas às quais nenhum subsídio foi atribuído. Em contraste, o segundo grupo, o grupo de tratamento, é constituído pelas empresas que recebem subsídios. Especificamente, o grupo de tratamento é constituído por 190 012 empresas e o grupo de controlo por 374 653 empresas. Do grupo de controlo retira-se uma amostra aleatória que corresponde a 60% do total das empresas que não recebem subsídio, permitindo ficar com 224 792 empresas de controlo. Adicionalmente, todas as empresas que recebem algum subsídio durante o período em análise são consideradas. 4.2. Questões de investigação e métodos A nível de metodologia a ser aplicada, num primeiro momento, é analisada a evolução dos subsídios, análise que é feita em termos gerais, por setor de atividade, bem como por localização a nível do território português. A aplicação desta metodologia permite complementar a análise a realizar e tornar mais percetível a importância que os subsídios têm para o contexto empresarial. A análise estatística contempla a média, desvio-padrão, mínimo e máximo. Adicionalmente, uma matriz de correlação é apresentada com o objetivo de demonstrar a relação entre as variáveis escolhidas, bem como analisar se estas podem ser usadas no modelo econométrico, sem que as hipóteses subjacentes da função produção sejam violadas. Para responder à questão “Quais as características das empresas que recebem subsídios?” utiliza-se tabelas com as diferenças às médias. Para a questão “As empresas beneficiadoras de subsídios melhoram o seu desempenho comparativamente às demais?” utiliza-se uma Regressão linear de uma função Cobb-Douglas através do Método dos Mínimos Quadrados (MMQ), o Método de Efeitos Fixos (MEF) e o Método de Efeitos Aleatórios (MEA), tal como Hartšenko e Sauga (2013). A informação é tratada no programa estatístico STATA versão 16. A utilização dos MMQ, MEF e MEA deve-se ao facto de serem os mais adequados face ao tratamento de dados realizado pelo INE e ao tamanho da amostra. Particularizando, a utilização de uma regressão linear tem como potencial desvantagem o facto de que esta só analisa variáveis que têm relações lineares (diretas) e requer que os dados devam ser 37 independentes. Além disso, pode haver questões relativamente a correlação e a causalidade e dentro da causalidade pode-se distinguir incorretamente qual a variável responsável pelo efeito. Contudo, este método apresenta também vantagens que são essenciais para a decisão, dando um apoio fundamental na redução de dados e informações desnecessárias. Adicionalmente, permite que sejam revelados padrões e relacionamentos que não tinham sido percebidos, gerando novos insights (V. Santos, 2018; Vasquez, 2019). A utilização do MMQ deve-se a ser uma das técnicas mais comuns e mais conhecidas do universo econométrico, dada a sua simplicidade e a sua fácil interpretação, bem como, a redução de erros de medição. O MEA é um dos métodos mais utilizados em dados em painel. Neste método as médias do grupo são uma amostra aleatórias da população, já que, considera que os indivíduos da amostra aleatória correspondem a uma população maior. A constante de interseção não é correlacionada com as restantes variáveis independentes, dado que, esta varia de indivíduo para indivíduo e a variação é assumida como aleatória. Efetivamente, as diferenças que diferem os indivíduos têm influência na variável dependente e não na variável de interseção (Marques, 2000; Mesquita et al., n.d.). O MEF, teoricamente, apresenta mais vantagens em relação a outros métodos utilizados na análise de dados em painel. O MEF tem como principal vantagem o facto de considerar as características que não se alteram no logo prazo das empresas como constantes (variando apenas entre os indivíduos), como por exemplo o setor que a empresa insere. Ao estimar através deste método, ele controla as varáveis constantes omitidas que podem afetar a variável dependente. No MEF as variáveis explicativas correlacionam-se com a constante de interseção, contrariamente ao MEA. Além que, o MEF apenas infere sobre a amostra, dado que só capta efeitos dos indivíduos analisados (Marques, 2000; Mesquita et al., n.d.). A análise destes três métodos é realizada no capítulo seguinte, bem como, apresentação da escolha do melhor método para esta investigação, com ajuda de testes econométricos, como o caso do teste de Hausman. Após apresentar qual o melhor método, este é adotado na análise de efeitos heterogéneos das empresas, como por exemplo se as empresas são exportadoras ou não, e a dimensão da empresa, que é dada pelo número de funcionários. 38 Assim, com esta metodologia é possível estudar e avaliar quais as principais características das empresas que recebem subsídios. Adicionalmente, pretende-se perceber quais os impactos (no desempenho das empresas) originados pelo recebimento dos subsídios. 4.3. Especificação do modelo e variáveis De modo a responder quais os impactos dos subsídios nas empresas estimam-se várias versões do modelo transformado da função produção aumentada de Cobb-Douglas : ln⁡ 𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1+ 𝛽2Subsídio𝑖𝑡 + 𝛽3ln 𝐾𝑖𝑡 + 𝛽4ln 𝐿𝑖𝑡 + 𝛽5ln 𝑀𝑖𝑡 + 𝛽6Exp𝑖𝑡 + 𝛽7⁡INasc𝑖𝑡 + 𝛽8Região⁡𝑖𝑡 +⁡ 𝛽9Ano⁡𝑖𝑡 +⁡𝛽10Setor𝑖𝑡⁡+ ε⁡𝑖𝑡 (1) Y representa as vendas da empresa i no ano t. A variável de interesse Subsídio da empresa i no ano t é medida de três formas diferentes. I) Variável dummy (1 – se a empresa recebe subsídio; 0 – se a empresa não recebe); II) Variável quantitativa contínua do valor real do subsídio e III) Proporção dos subsídios nas vendas. Todas as variáveis mensuradas quantitativamente em euros são deflacionadas tendo em conta o ano 2021. ε⁡it é termo de erro. No que respeita às variáveis independentes são utilizadas as variáveis usadas na função CobbDouglas , como o Número de funcionários, que é um proxy da dimensão da empresa e que de acordo com a UE é uma das três medidas que permite definir a dimensão da empresa. Esta variável tem o intuito de analisar qual a tipologia de empresa mais suscetível de receber subsídio. A variável Capital e os inputs intermédios são as variáveis económicas. O modelo inclui ainda cinco variáveis (ou vetor de variáveis) dummies que são apresentadas de seguida. A variável Exportação, uma vez que, muitos subsídios tem o objetivo de melhorar/ promover a internalização das empresas. A variável Indicador de Nascimento pretende informar se a empresa é recente no mercado. Os grupos de dummies Região onde a empresa insere, o seu Setor de atividade e o Ano têm o intuito de controlar a localização geográfica, o setor económico ou os fatores macroeconómicos que afetam o comportamento das empresas. Realçando que a Região está de acordo com a Nomenclaturas de Unidades Territoriais para Fins Estatísticos II (NUTS II) e o Setor de Atividade com a Classificação das atividades económicas (CAE), revisão 3, em vigor. Destaca-se, como principal variável independente, a variável Subsídio à Exploração, objeto de estudo deste trabalho. Esta é medida de três formas diferentes. A variável Subsídio, que corresponde a 39 uma variável dummy , de modo, a ser possível analisar o impacto de receber ou não o subsídio nas vendas, independentemente do valor do mesmo. A variável Subsídio vm corresponde ao valor real do subsídio entregue às empresas, cuja análise tem como objetivo testar o impacto dos subsídios nas vendas, definido em milhares de euros. Por fim, define-se a variável Subsídio/Vendas, que corresponde ao rácio entre o valor em milhares de euros do subsídio e das vendas, sendo que esta permite verificar e testar o peso dos subsídios nas vendas, isto é a proporção dos subsídios nas vendas. A variável dependente deste trabalho é as Vendas, que é uma das formas de transmitir o desempenho da empresa, objetivo deste trabalho, tal como estudo de Söderblom et al. (2015) ou Hartšenko e Sauga (2013), que utilizam a mesma variável dependente. A Tabela 2 apresenta, resumidamente, a descrição das variáveis utilizadas neste trabalho. Tabela 2. Descrição das variáveis independentes e dependentes. Variáveis Designação Métrica Log Dimensão da empresa (trabalhadores) Log L Dimensão da empresa medida pelo número de funcionários da empresa i no ano t. Log Capital Log K Capital fixo tangível da empresa i no ano t. Log Inputs Intermédios Log M Inputs intermédios utilizados pela empresa i no ano t. Exportações Exportações Variável dummy com valor 1 se a empresa i exporta no ano t ou 0, no caso contrário. Indicador de Nascimento I_Nasc Variável dummy com valor 1 se a empresa i iniciou atividade no ano t ou 0 no caso contrário. 40 Região Região Vetor de variáveis dummies que identifica a região em que a empresa i insere, com valor 1 se a empresa i pertence a essa região ou 0 no caso contrário. Variável que se decompõe em 6 de acordo com a NUTS II. Setor de atividade Setor Vetor de variáveis dummies que identifica o setor de atividade em que a empresa i insere, com valor 1 se a empresa i pertence a esse setor ou 0 no caso contrário. Vetor que compreende 79 setores de acordo com o CAE. Ano Ano Vetor de variáveis dummies que descreve o ano, com valor 1 se a empresa i for observada no ano t ou 0 no caso contrário. Log Subsídio em milhares de euros Log Subsídio vm Montante do subsídio recebido pela empresa i no ano t. Log Subsídio /Vendas Log S/V Rácio entre o valor do subsídio e as vendas da empresa i no ano t. Subsídio Subsídio Variável dummy que assume valor 1 se a empresa i teve acesso ao subsídio no ano t ou 0 no caso contrário. Log Vendas Log Vendas Valor das vendas da empresa i no ano t. 41 5. Análise e discussão dos resultados Este capítulo apresenta os resultados obtidos tendo em consideração a metodologia anteriormente exposta, bem como, a sua discussão à luz da literatura, de forma a responder às questões. Este capítulo é dividido em 3 subcapítulos, o primeiro corresponde à questão “Como têm evoluído a concessão dos subsídios?”. O segundo subcapítulo vai dar lugar à resposta à segunda questão “Quais as características das empresas que recebem subsídios?, onde se apresenta a tabela referente às médias. O terceiro subcapítulo dá resposta à questão “Os subsídios contribuem para um melhor desempenho das empresas?”, onde se discutem os diferentes métodos e modelos econométricos, assim como a escolha do melhor método. 5.1. Evolução dos subsídios No período compreendido entre 2015 e 2020, de acordo com os dados do INE, conclui-se que a percentagem de empresas que recebem subsídios correspondem a aproximadamente 25%. Contudo, até 2019 o número de empresas que recebem subsídio diminui. O crescimento ocorrido em 2020 foi cerca de 250% face ao ano anterior, este acontecimento decorre do aumento dos apoios existentes e fornecidos pelo governo português e da UE devido à pandemia vivenciada (Gráfico 4). Fonte: INE. Elaboração: Autor 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Receberam Não receberam Gráfico 4. Evolução do número de empresas que recebem e não recebem subsídio. 42 A nível de localização (Gráfico 5), as empresas da região Lisboa acabam por se destacar como as que mais recebem subsídios, seguidas da região do Norte, durante o período em análise. Esta relação deve-se ao facto de as regiões do Norte e Lisboa agruparem uma grande quantidade de empresas, sendo que no Norte são maioritariamente pertencentes, ao setor transformador, contrariamente a Lisboa em que as empresas são, em maior número, pertencentes ao setor terciário. A região do Algarve destaca-se como a localidade em que as empresas obtêm menos subsídios. Como visto anteriormente, o ano 2020 (Gráfico 6) destaca-se como o ano em que mais empresas recebem subsídios, esse aumento ocorre de forma generalizada em todas as regiões. Concretamente, há a destacar a região do Algarve como aquela em que houve um maior aumento face a 2019, quando em comparação com outras regiões. 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 140000 160000 180000 200000 Norte Algarve Centro Lisboa Alentejo Ilhas Receberam Não receberam Fonte: INE. Elaboração: Autor Gráfico 5. Localização geográfica das empresas que recebem e não recebem subsídio, por NUTS. 43 De modo a simplificar a análise, relativamente ao setor de atividade, o Gráfico 7 apresenta três grupos o da Agricultura, este engloba os CAE com nº 1 a 3, o da Indústria, aglomera os CAE com nº 5 a 33, e o dos Serviços, compreende os CAE com nº 35 a 99. Da observação do gráfico é percetível que o grupo serviços é o que engloba mais empresas a receber subsídio. Há a destacar que este grupo, também, é o que mais engloba mais setores, comparativamente aos outros. Motivado por estas observações, no Gráfico 8 apresenta-se uma descrição pormenorizada dos setores que mais e menos beneficiam com os subsídios. As empresas que são mais suscetíveis de receber subsídio pertencem às atividades Comércio a retalho (exceto de veículos automóveis e motociclos) e Agricultura, produção animal, caça e atividades dos serviços relacionados, respetivamente. Além disso, o CAE nº47, também, tem muitas empresas que não recebem subsídio. Já as empresas do setor Atividades dos serviços relacionados com as indústrias extrativas e Indústria do tabaco são as que menos recebem subsídio. O Anexo 1 apresenta detalhadamente todos os setores de atividade Fonte: INE. Elaboração: Autor 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Norte Algarve Centro Lisboa Alentejo Ilhas Gráfico 6. Localização geográfica das empresas que recebem subsídio, por NUTS e ano. 50 De forma geral, pode-se concluir que, os subsídios permitem uma melhoria do desempenho das empresas beneficiadas, para um nível de significância de 1%. Comparando as empresas que recebem subsídios com as que não recebem, as vendas aumentam 40.6%, ao utilizar o modelo 1 e 33.6% no modelo 2. O modelo 3 e 4, permitem concluir que uma variação de 1% do valor recebido do subsídio está associada a um aumento estimado nas vendas de aproximadamente 0.011-0.016%, respetivamente. Já a elasticidade estimada entre o peso do subsídio nas vendas é de 0.141-0.149 % (modelo 5 e 6, respetivamente). Estes resultados vão ao encontro do que é retratado na literatura. A título de exemplo, pode destacar-se o estudo de Gabriel et al. (2022), onde os autores encontraram um efeito positivo estatisticamente significativo nas vendas provocado pelos subsídios, no entanto, os setores mais competitivos não registam esse aumento. No estudo de Cabral e Campos (2023), os subsídios aumentam as vendas, mas destacam que esses efeitos persistem apenas durante 5 a 7 anos. As restantes variáveis independentes também explicam a variação das vendas. Destacando o aumento de 1% da mão de obra resultado esse que se traduz num aumento das vendas compreendido entre 1.116% a 1.326%. Para além disso, o facto de uma empresa exportar implica que esta possa ver as suas vendas aumentadas em 145.4%. As variáveis inputs e capital também afetam positivamente as vendas. Söderblom et al. (2015) ao utilizarem o MMQ obtêm resultados similares aos aqui apresentados. Em relação à variável Indicador de nascimento, uma empresa que tenha sido criada no período de análise tem uma desvantagem perante as outras que estejam no mercado há pelo menos mais de um ano, podendo assumir que a experiência influência as vendas, como referido por Bergström (2000). Através das regressões denota-se que a localização tem impacto nas vendas, destacando as zonas principais do país, Norte e Lisboa. Esta ideologia que as empresas localizadas em grandes centros face às restantes têm melhores desempenhos e, consequentemente, são mais produtivas, é descrito no Bergström (2000). 51 Tabela 7. Efeito dos subsídios nas vendas através do Método Efeitos Fixos. Variáveis Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Subsídio 0.055*** 0.040*** (0.009) (0.009) Log Subsídio vm 0.004*** 0.003*** (0.000) (0.000) Log Subsídio/Vendas 0.080*** 0.078*** (0.002) (0.002) Log Capital 0.086*** 0.076*** 0.087*** 0.076*** 0.086*** 0.075*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) Log Trabalhadores 1.730*** 1.541*** 1.728*** 1.539*** 1.682*** 1.494*** (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) Log Inputs 0.404*** 0.392*** 0.404*** 0.392*** 0.401*** 0.390*** (0.002) (0.002) (0.002) (0.002) (0.002) (0.002) Exportações 1.288*** 1.288*** 1.291*** (0.017) (0.017) (0.017) Indicador Nascimento -1.730*** -1.729*** -1.716*** (0.019) (0.019) (0.019) Constante 6.467*** 6.951*** 6.505*** 6.981*** 7.220*** 7.671*** (1.464) (1.462) (1.464) (1.462) (1.453) (1.451) Ano Sim Sim Sim Sim Sim Sim Região Sim Sim Sim Sim Sim Sim Setor de atividade Sim Sim Sim Sim Sim Sim Observações 1 866 675 1 866 675 1 866 675 1 866 675 1 866 675 1 866 675 Empresas 414 804 414 804 414 804 414 804 414 804 414 804 R² 0.263 0.277 0.263 0.277 0.265 0.279 Nível de Significância: ***P<0.01; **P<0.05; e *P<0.1. Desvio padrão corrigido com o comando robust . As regressões efetuadas através do MEF são apresentadas na Tabela7, e tal como a Tabela 6, seguidamente, é apresentada a discussão dos modelos, com as três variáveis subsídio, a variável dummy, a variável em milhares de euros e o rácio entre o subsídio e as vendas, respetivamente. Este 52 método permite que as características fixas não afetem os resultados e corrige a homogeneidade. Os problemas de heteroscedasticidade foram resolvidos com a opção robust. Alusivamente às variáveis subsídios, estas são estatisticamente significativas, para um nível de significância de 1%. Uma empresa que receba subsídio tem um impacto de 5.5%, no modelo 1, e 4%, no modelo 2, nas vendas. Por cada 1% a mais do valor do subsídio esse impacto vai traduzir num aumento de 0.004-0.003% (modelo 3 e 4, respetivamente) nas vendas, ou seja, por cada milhar de euros recebido em forma de subsídio a empresa consegue vender mais a 4-3 euros. Já a elasticidade estimada entre o peso do subsídio nas vendas é de 0.08-0.078 % (modelo 5 e 6, respetivamente). As restantes variáveis apresentam um comportamento semelhante ao que foi visto anteriormente no MMQ. Além dos resultados serem idênticos, os estudos de Barbosa e Silva (2018) e Tzelepis e Skuras (2006) utilizam o MEF. Ainda que, o objetivo principal de Tzelepis e Skuras (2006) seja mostrar que os subsídios são utilizados como instrumentos de estratégia de longo prazo, destacando o crescimento da empresa no mercado e colocar a empresa com uma escala ótima de funcionamento, estes conseguem, ainda, comprovar que os subsídios aumentam o capital fixo e melhoram o desempenho das empresas beneficiadas. Para Barbosa e Silva (2018) a maioria das empresas beneficiadas conseguem aumentar a sua produtividade, decorrente dos apoios governamentais, ainda que considerem que as empresas maiores, mais velhas e produtivas têm maior probabilidade de usar subsídios. Comparativamente aos resultados obtidos através do MMQ, o MEF inclui todos os fatores fixos das empresas o que faz reduzir drasticamente o efeito dos subsídios nas vendas. 53 Tabela 8. Efeito dos subsídios nas vendas através do Método Efeitos Aleatórios. Variáveis Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Subsídio 0.126*** 0.095*** (0.009) (0.008) Log Subsídio vm 0.007*** 0.005*** (0.000) (0.000) Log Subsídio/Vendas 0.095*** 0.091*** (0.001) (0.001) Log Capital 0.107*** 0.096*** 0.107*** 0.096*** 0.105*** 0.094*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) Log Trabalhadores 1.607*** 1.417*** 1.605*** 1.415*** 1.562*** 1.373*** (0.009) (0.009) (0.009) (0.009) (0.009) (0.009) Log Inputs 0.395*** 0.385*** 0.395*** 0.385*** 0.393*** 0.383*** (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) (0.001) Exportações 1.418*** 1.417*** 1.420*** (0.015) (0.015) (0.015) Indicador Nascimento -1.711*** -1.711*** -1.687*** (0.018) (0.018) (0.018) Constante 2.815*** 3.448*** 2.885*** 3.500*** 3.527*** 4.104*** (0.084) (0.083) (0.084) (0.083) (0.082) (0.082) Ano Sim Sim Sim Sim Sim Sim Região Sim Sim Sim Sim Sim Sim Setor de atividade Sim Sim Sim Sim Sim Sim Observações 1 866 675 1 866 675 1 866 675 1 866 675 1 866 675 1 866 675 Empresas 414 804 414 804 414 804 414 804 414 804 414 804 Nível de Significância: ***P<0.01; **P<0.05; e *P<0.1. Desvio padrão corrigido com o comando robust. A Tabela 8 apresenta os resultados obtidos através do MEA e como anteriormente, segue-se a apresentação e a discussão dos resultados. Problemas de heteroscedasticidade foram resolvidos através do comando robust. 54 No MEA, a principal variável independente, o subsídio, é estatisticamente significativa para um nível de significância de 1%, tendo um impacto positivo nas vendas, apesar de reduzido. Quando as empresas recebem subsídios, independentemente do valor estas conseguem aumentar as vendas 12.69.5% (modelo 1 e 2, respetivamente), todavia, por cada 1% de aumento do valor do subsídio, as vendas tendem a crescer em 0.007%, ao utilizar o modelo 3, e 0.005%, no modelo 4. Isto significa que, a entrega sucessiva de subsídios à mesma empresa leva a que esta consiga melhorar o seu desempenho sucessivamente. A nível do peso que o subsídio tem nas vendas este é de 0.095-0.091% (modelo 5 e 6, respetivamente). Como nas análises anteriores, o subsídio não é a principal variável que explica a variação das vendas, mas sim a mão de obra e caso a empresa realize exportações. Em relação ao capital e os inputs intermédios, ainda que os seus valores sejam aproximados aos valores obtidos para a variável subsídio, estes (capital e inputs intermédios) têm um impacto superior. No entanto, uma empresa recém-criada não tem benefícios perante as outras a nível de vendas. O estudo de Hartšenko e Sauga (2013) utiliza uma função Cobb-Douglas para as empresas da Estónia, sendo que, os resultados obtidos vão ao encontro dos apresentados. Os subsídios têm um impacto positivo nas vendas, concluído que o acesso a financiamento a PMEs influência o desenvolvimento e crescimento da economia através da produtividade. Já Vildo e Masso (2009) encontram efeitos positivos nas vendas das startup imediatamente. No entanto, a criação de postos de trabalho só se verifica no segundo ano. Contrariamente, Silva (2010) não encontra evidências que os subsídios destinados às exportações melhorem as vendas ou a eficiência. A nível de emprego este efeito, apesar de positivo, é fraco. Os subsídios não demostram que as empresas se tornam exportadoras, mas as empresas que já são exportadoras conseguem melhorar o seu desempenho a nível de exportação. Efetivamente, considera-se que os subsídios não são a melhor forma para lidar com os custos afundados ou com o mercado estrangeiro, dado que a principal dificuldade das empresas não é em termos monetários, mas sim, competências informativas. Relacionando os resultados obtidos com MEF e o MMQ, deduz-se que os valores obtidos referentes a todas as variáveis analisadas têm o mesmo sinal, sendo que os valores alcançados através do MEA estão a meio termo em relação aos obtidos através dos MEF e MMQ. Este facto é explicado pelos 55 MEF incluir os fatores fixos e o MMQ considera que há uma relação linear, por sua vez, o MEA considera as variáveis explicativas que não variam no tempo. 5.3.1. Seleção do método Neste subcapítulo vai-se selecionar qual o melhor método a utilizar, para isso, procede-se a testes econométricos. Para escolher entre o MMQ e MEA utiliza-se o teste multiplicador Breusch e Pagan Lagrangian para efeitos aleatórios, este determina se os efeitos aleatórios são importantes para os dados em painel. Como hipótese nula, assume-se que a variância dos erros do MEA é igual a zero, isto é, os efeitos aleatórios são insignificantes, já a hipótese alternativa é o oposto, ou seja, a variância é diferente de zero. Nas regressões utilizadas o valor obtido é que Prob > χ2= 0.0000, isto significa que a hipótese nula é rejeitada e o melhor método a utilizar é os MEA. O teste de Hausman é o escolhido para eleger qual o melhor método entre o MEF e MEA. Este teste é o mais comum para este tipo de dados e métodos, pois testa se as características individuais estão correlacionadas, dado que é o ponto de divergência entre estes dois métodos. O teste de Hausman compara a consistência de um estimador de um método com o outro. A hipótese nula é a diferença de coeficientes não é sistemática (não existe correlação entre as variáveis e o fator fixo), ou seja, não existe diferença na utilização dos dois métodos. Já a hipótese alternativa é o oposto, isto é, há diferença ao utilizar diferentes métodos. Nas regressões utilizadas o valor obtido é que Prob > χ2= 0.0000, isto significa que a hipótese nula é rejeitada, sendo o melhor MEF, o que vai ao encontro da literatura existente. 5.3.2. Efeitos heterogéneos As tabelas seguintes (9 e 10) apresentam a amostra de acordo com características especificas das empresas, tais como, entre as empresas que exportam e que não exportam e em relação a dimensão da empresa, micro, pequena, média e grande, tendo em conta o número de funcionários. Com intuito de verificar se existe uma relação entre estas características e as principais variáveis, vendas e subsídios. 56 Tabela 9. Efeito dos subsídios nas vendas através do Método Efeitos Fixos - Empresas que exportam e não exportam. Amostra Exporta Não exporta Exporta Não exporta Exporta Não exporta Variáveis Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Subsídio -0.039*** 0.040*** (0.003) (0.011) Log Subsídio vm -0.002*** 0.003*** (0.000) (0.001) Log Subsídio/Vendas -0.001*** 0.022*** (0.000) (0.001) Log Capital 0.012*** 0.078*** 0.015*** 0.078*** 0.015*** 0.077*** (0.000) (0.001) (0.000) (0.001) (0.000) (0.001) Log Trabalhadores 0.595*** 1.594*** 0.596*** 1.592*** 0.594*** 1.548*** (0.007) (0.018) (0.007) (0.018) (0.007) (0.018) Log Inputs 0.032*** 0.416*** 0.032*** 0.416*** 0.032*** 0.414*** (0.001) (0.002) (0.001) (0.002) (0.001) (0.002) Exportações - - - - - - Indicador Nascimento -0.595*** -1.780*** -0.595*** -1.780*** -0.594*** -1.776*** (0.011) (0.021) (0.011) (0.021) (0.011) (0.021) Constante 11.64*** 6.985*** 11.62*** 7.016*** 11.63*** 7.136*** (0.491) (1.680) (0.491) (1.680) (0.490) (1.672) Ano Sim Sim Sim Sim Sim Sim Região Sim Sim Sim Sim Sim Sim Setor de atividade Sim Sim Sim Sim Sim Sim Observações 304 002 1 562 673 304 002 1 562 673 304 002 1 562 673 Empresas 96 394 384 115 96 394 384 115 96 394 384 115 R² 0.280 0.277 0.280 0.277 0.280 0.279 Nível de Significância: ***P<0.01; **P<0.05; e *P<0.1. Desvio padrão corrigido com o comando robust. As regressões são realizadas através do MEF utilizando o modelo apresentado na metodologia. Estas tabelas seguem apresentação das anteriores, primeiro apresenta-se a variável subsídio em forma de dummy, seguidamente a variável em termos reais e por fim, o rácio entre o subsídio e as vendas. Através da observação da tabela é possível denotar que as variáveis são estatisticamente significativas dados os seus p-values. Em relação aos grupos das empresas que exportam e não as que não exportam estas têm dimensão diferente, sendo que as empresas que exportam são muito menos do que aquelas que não exportam. No entanto, através dos resultados obtidos é possível afirmar que, as empresas que exportam vendem mais. Ainda assim, o subsídio tem um impacto positivo nas vendas das empresas que não exportam, dado que as empresas que exportam a variável subsídio apresenta sinal negativo. Esta 57 informação é corroborada por Gustafsson et al. (2020), quando afirmam que as empresas mais produtivas costumam colocar mais esforço na produção do que em obter subsídios. Da análise gráfica é percetível que as empresas que exportam têm, em média, rendimentos decrescentes à escala, contrariamente às empresas que não exportam, que apesentam rendimentos crescentes. Ao nível da dimensão das empresas, na amostra principal estão presentes as quatro tipologias de acordo com a definição da Comissão Europeia (n.d.-a). As microempresas são aquelas com o número de trabalhadores inferior a 10, as pequenas empresas têm menos do que 50 trabalhadores, as médias empresas entre 50 a 250 trabalhadores e as grandes empresas. Através da tabela verifica-se que, as PMEs são o grupo de empresas que estão mais representadas, confirmando o que foi mencionado anteriormente e evidenciando a importância das PMEs no contexto português. Particularizando, as microempresas, maior grupo exibido na amostra, representam 87% da amostra total. As amostras das microempresas, pequenas e médias as variáveis são estatisticamente significativas para um nível de significância de 1 e 10%. Na amostra das grandes empresas a maioria das variáveis não são estatisticamente significativas. No que diz respeito à variável principal, subsídio, esta tem uma relação positiva com a variável dependente quando se trata de microempresas. Nas pequenas empresas a variável subsídio tem sempre uma relação negativa com as vendas, ou seja, as pequenas empresas ao receberem subsídios vão ver as suas vendas diminuir, comparadas com as que não recebem. As restantes tipologias de empresas variam consoante o formato do variável subsídio. Esta informação vai ao encontro do estudo de Cerqua e Pellegrini (2014) quando afirmam que os efeitos dos subsídios nas taxas de crescimento são maiores nas pequenas empresas. Contrariamente a Wang et al. (2020) que destaca as grandes empresas como as empresas que mais beneficiam com os subsídios. As restantes variáveis têm um impacto positivo nas vendas, destacando o número de funcionários e as exportações. O indicador de nascimento continua com um sinal negativo em todas as regressões. As empresas grandes apresentam, em média, rendimentos decrescentes à escala, comparativamente as demais, que apresentam rendimentos crescentes. 58 Assim, pode-se assumir, através da Tabela 9 e da Tabela 10 que a relação entre os subsídios e as vendas depende das características das empresas. 59 Tabela 10. Efeito dos subsídios nas vendas através do Método Efeitos FixosTipologia de empresa. Amostra Micro Pequena Média Grande Micro Pequena Média Grande Micro Pequena Média Grande Variáveis Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Log Vendas Subsídio 0.049*** -0.050*** -0.029* 0.007 (0.011) (0.006) (0.016) (0.023) Log Subsídio vm 0.004*** -0.003*** -0.002** -0.000 -0.001 (0.000) (0.001) (0.001) Log Subsídio/Vendas 0.088*** -0.004** 0.003 -0.011 (0.002) (0.002) (0.007) (0.008) Log Capital 0.076*** 0.020*** 0.027*** 0.066 0.076*** 0.020*** 0.027*** 0.066 0.074*** 0.020*** 0.027*** 0.066 (0.001) (0.003) (0.009) (0.056) (0.001) (0.003) (0.009) (0.056) (0.001) (0.003) (0.009) (0.056) Log Trabalhadores 1.530*** 0.784*** 0.838*** 0.756*** 1.527*** 0.784*** 0.838*** 0.756*** 1.461*** 0.782*** 0.840*** 0.751*** (0.017) (0.021) (0.056) (0.085) (0.017) (0.021) (0.056) (0.085) (0.017) (0.021) (0.057) (0.087) Log Inputs 0.409*** 0.054*** 0.042*** 0.045** 0.409*** 0.054*** 0.042*** 0.045** 0.407*** 0.054*** 0.042*** 0.045** (0.002) (0.004) (0.009) (0.022) (0.002) (0.004) (0.009) (0.022) (0.002) (0.004) (0.009) (0.022) Exportações 1.519*** 0.158*** 0.203*** 0.237 1.519*** 0.158*** 0.203*** 0.237 1.522*** 0.158*** 0.204*** 0.235 (0.021) (0.015) (0.050) (0.229) (0.021) (0.015) (0.050) (0.229) (0.021) (0.015) (0.050) (0.229) Indicador Nascimento -1.734*** -0.775*** -1.010*** -5.699 -1.734*** -0.776*** -1.011*** -5.697 -1.721*** -0.772*** -1.004*** -5.699 (0.020) (0.066) (0.284) (4.772) (0.020) (0.066) (0.284) (4.772) (0.020) (0.066) (0.282) (4.771) Constante 7.136*** 11.090*** 10.350*** 11.340*** 7.174*** 11.070*** 10.340*** 11.360*** 7.958*** 11.030*** 10.330*** 11.320*** (1.669) (0.262) (1.314) (1.315) (1.669) (0.262) (1.313) (1.314) (1.658) (0.261) (1.304) (1.298) Ano Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Região Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Setor de atividade Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim Observações 1617962 209812 33614 5287 1617962 209812 33614 5287 1617962 209812 33614 5287 Empresas 383 104 54 166 8 427 1 216 383 104 54 166 8 427 1 216 383 104 54 166 8 427 1 216 R² 0.273 0.075 0.075 0.111 0.273 0.076 0.075 0.111 0.275 0.075 0.075 0.112 Nível de Significância: ***P<0.01; **P<0.05; e *P<0.1. Desvio padrão corrigido com o comando robust. 66 PO SEUR. (n.d.). Apresentação | PO SEUR . Retrieved November 8, 2022, from https://poseur.portugal2020.pt/pt/po-seur/apresenta%C3%A7%C3%A3o/ POCH. (n.d.). POCH | Quem somos . Retrieved November 8, 2022, from https://www.poch.portugal2020.pt/pt-pt/Programa/Paginas/quem-somos.aspx POISE. (n.d.). Quem somos. - POISE . Retrieved November 8, 2022, from https://poise.portugal2020.pt/quem-somos Portal dos incentivos. (n.d.-a). Portugal 2020 . Retrieved November 8, 2022, from https://www.portaldosincentivos.pt/index.php/portugal-2020 Portal dos incentivos. (n.d.-b). QREN . Retrieved November 8, 2022, from https://portaldosincentivos.pt/index.php/qren PT 2020. (n.d.). COVID 19 | Medidas PT 2020 . Retrieved November 8, 2022, from https://portugal2020.pt/covid-19-medidas-pt-2020/ PT2020. (n.d.-a). APOIAR | Novas Medidas - PT2020 . Retrieved November 8, 2022, from https://portugal2020.pt/apoiar-novas-medidas/ PT2020. (n.d.-b). 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CAE Receberam Não receberam CAE Receberam Não receberam 1 9045 9227 47 9347 57158 2 581 2304 49 2494 20622 3 225 613 50 40 247 7 3 37 51 16 106 8 103 747 52 271 2753 9 2 41 53 53 694 10 1409 5861 55 2209 10901 11 597 860 56 7346 38102 12 2 4 58 323 1692 13 552 1804 59 327 1866 14 1272 4464 60 70 325 15 647 2226 61 81 939 16 428 2720 62 1483 9536 17 128 353 63 165 1207 18 406 1829 68 2125 46754 19 51 210 69 2659 10680 20 125 522 70 1711 17666 21 35 187 71 1805 9639 22 273 857 72 219 619 23 456 2313 73 649 4059 24 72 249 74 1040 7335 25 1409 7001 75 437 945 26 76 258 77 351 2391 27 152 478 78 144 885 28 336 1118 79 659 2705 29 133 415 80 96 479 30 58 225 81 525 3785 31 562 2386 82 1080 8363 32 318 1539 85 1725 6014 33 392 2838 86 3142 24037 35 40 1304 87 300 1229 36 43 145 88 381 831 37 11 65 90 361 2278 38 167 858 91 35 123 39 3 12 92 39 290 41 2444 32742 93 1259 7022 42 315 2870 94 676 714 43 2030 18706 95 141 1079 45 2783 17749 96 1668 10016 46 5838 39468 69 Anexo 2: Valores médios do CAE das empresas que recebem e não recebem subsídio. CAE Receberam Não receberam Diferença 1 0.018 0.120 0.102 2 0.005 0.007 0.003 *** 3 0.001 0.003 0.001 *** 7 0.000 0.000 0.000 *** 8 0.002 0.001 0.000 ** 9 0.000 0.000 0.000 10 0.014 0.019 0.005 11 0.002 0.008 0.006 ** 12 0.000 0.000 0.000 13 0.005 0.008 0.003 *** 14 0.010 0.016 0.005 *** 15 0.005 0.008 0.003 *** 16 0.006 0.006 -0.001 *** 17 0.001 0.002 0.001 ** 18 0.004 0.005 0.001 *** 19 0.000 0.001 0.000 * 20 0.001 0.002 0.001 *** 21 0.000 0.000 0.000 *** 22 0.002 0.004 0.002 *** 23 0.006 0.006 0.001 *** 24 0.001 0.001 0.000 25 0.017 0.019 0.002 *** 26 0.001 0.001 0.001 27 0.001 0.002 0.001 28 0.003 0.005 0.002 ** 29 0.001 0.002 0.001 *** 30 0.000 0.001 0.000 31 0.006 0.007 0.002 70 32 0.004 0.004 0.001 *** 33 0.006 0.005 -0.001 *** 35 0.002 0.001 -0.002 *** 36 0.000 0.001 0.000 * 37 0.000 0.000 0.000 *** 38 0.002 0.002 0.000 *** 39 0.000 0.000 0.000 41 0.062 0.028 -0.034 *** 42 0.006 0.004 -0.002 *** 43 0.038 0.024 -0.014 *** 45 0.039 0.034 -0.005 *** 46 0.085 0.075 -0.010 *** 47 0.124 0.117 -0.007 *** 49 0.044 0.029 -0.015 *** 50 0.001 0.000 0.000 *** 51 0.000 0.000 0.000 *** 52 0.005 0.003 -0.002 *** 53 0.001 0.001 -0.001 *** 55 0.022 0.027 0.005 *** 56 0.083 0.080 -0.003 *** 58 0.003 0.004 0.001 *** 59 0.004 0.004 0.000 *** 60 0.001 0.001 0.000 *** 61 0.002 0.001 -0.001 *** 62 0.016 0.018 0.002 *** 63 0.002 0.002 0.000 *** 68 0.086 0.024 -0.062 *** 69 0.026 0.034 0.008 *** 70 0.031 0.020 -0.011 *** 71 0.020 0.024 0.004 *** 72 0.001 0.003 0.001 *** 73 0.008 0.008 0.000 *** 71 74 0.013 0.013 -0.001 *** 75 0.002 0.006 0.004 *** 77 0.005 0.004 -0.001 *** 78 0.002 0.002 0.000 *** 79 0.006 0.008 0.002 *** 80 0.001 0.001 0.000 *** 81 0.007 0.006 -0.001 *** 82 0.016 0.013 -0.003 *** 85 0.013 0.022 0.009 *** 86 0.054 0.040 -0.014 *** 87 0.003 0.004 0.001 *** 88 0.002 0.004 0.003 *** 90 0.004 0.004 0.000 *** 91 0.000 0.000 0.000 ** 92 0.001 0.000 0.000 *** 93 0.013 0.014 0.002 *** 94 0.002 0.008 0.007 *** 95 0.002 0.002 -0.001 *** 96 0.020 0.019 -0.002 *** Observações 1 465 000 401 767