Patentes e crescimento na Europa: uma abordagem setorial

junho de 2025 UMinho | 2025 Patentes e crescimento na Europa: uma abordagem setorial Márcia Oliveira Márcia Isabel Silva Oliveira Patentes e crescimento na Europa: uma abordagem setorial Márcia Isabel Silva Oliveira Patentes e crescimento na Europa: uma abordagem setorial Dissertação de Mestrado Mestrado em Economia Industrial e da Empresa Trabalho efetuado sob a orientação da Professora Doutora Ana Paula Faria e Professora Doutora Natália Barbosa junho de 2025 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 RepositórioUM 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 A concretização desta dissertação representa o culminar de um percurso repleto de desafios, aprendizagens e superações. Mais do que um trabalho académico, foi uma jornada de crescimento pessoal que jamais teria sido possível sem o apoio incondicional, a inspiração e a presença constante de pessoas verdadeiramente especiais, às quais expresso, com profunda gratidão, o meu mais sincero reconhecimento. À minha família, agradeço do fundo do coração pelas palavras de encorajamento que tantas vezes me ergueram. Foi no vosso apoio silencioso, mas constante, que encontrei forças para continuar, mesmo nos dias mais difíceis. Ao meu namorado, deixo um agradecimento comovido pela paciência infinita, pelos abraços que diziam tudo quando as palavras falhavam e por nunca desistir de mim, mesmo quando eu própria hesitava. A tua presença foi refúgio, impulso e luz ao longo de todo este percurso. À Professora Doutora Ana Paula Faria e à Professora Doutora Natália Barbosa, expresso a minha profunda gratidão pela orientação sábia, pela disponibilidade generosa e pela confiança depositada em mim. O vosso acompanhamento atento foi essencial para o desenvolvimento e concretização deste trabalho. Aos meus amigos, agradeço pelas conversas partilhadas, pelos incentivos sinceros e por serem porto seguro em todos os momentos. A vossa amizade foi âncora e impulso. A todos aqueles que, de forma direta ou indireta, contribuíram para esta etapa da minha vida, deixo um agradecimento sentido. Esta conquista é também vossa. 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 “Patentes e crescimento na Europa: uma abordagem setorial” Resumo As patentes desempenham um papel central na promoção da inovação e na dinamização do crescimento económico, funcionando como instrumentos essenciais para a proteção da propriedade intelectual e valorização do progresso tecnológico. Ao conceder direitos exclusivos sobre invenções, incentivam o investimento em investigação e desenvolvimento (I&D). No entanto, o impacto das patentes no crescimento não é uniforme, variando consoante a intensidade tecnológica dos setores e a qualidade das invenções protegidas. Esta dissertação analisa a relação entre a qualidade das patentes e o crescimento económico testando as hipóteses seguintes: (i) existe uma relação positiva entre a qualidade das patentes e o crescimento económico; e (ii) a relação entre a qualidade das patentes e o crescimento varia consoante a intensidade tecnológica dos setores. Para o efeito, foram desenvolvidos dois índices compostos de qualidade das patentes (IQP1 e IQP2), que integram métricas como a originalidade, generalidade, número de reivindicações e dimensão da família de patentes. Estas hipóteses foram testadas com dados ao nível do setor de atividade e para um conjunto de 27 países europeus durante o período de 2017 a 2020. Através de uma abordagem econométrica baseada em dados em painel os resultados empíricos revelam uma relação positiva e estatisticamente significativa entre a qualidade das patentes e o crescimento setorial medido através do volume de negócios, especialmente em setores com baixa e alta intensidade em I&D. Em contraste, o impacto sobre a taxa de crescimento anual do volume de negócios mostra-se mais ambíguo, sugerindo que os efeitos das patentes de elevada qualidade se manifestam sobretudo em medidas acumuladas de desempenho. Este trabalho oferece contributos relevantes para a literatura económica e para o desenho de políticas públicas de apoio à inovação, ao construir uma métrica composta de qualidade das patentes aplicável ao contexto europeu, e ao demonstrar que a eficácia das patentes depende tanto da sua qualidade como da estrutura tecnológica dos setores. Os resultados sublinham a importância de estratégias públicas e privadas orientadas para a promoção de inovações de elevado valor, com impacto sustentado no crescimento económico. Palavras-chave: Patentes, qualidade, crescimento, setor, EU vi “Patents and growth in Europe: a sectoral approach” Abstract Patents play a central role in promoting innovation and stimulating economic growth, serving as essential instruments for the protection of intellectual property and the enhancement of technological progress. By granting exclusive rights over inventions, they encourage investment in research and development (R&D) and enhance the competitiveness of firms. However, the impact of patents on growth is not uniform, varying according to the technological intensity of sectors and the quality of the protected inventions. This dissertation examines the relationship between patent quality and economic growth by testing the following hypotheses: (i) there is a positive relationship between patent quality and economic growth; and (ii) the relationship between patent quality and growth varies according to the technological intensity of sectors. To this end, two composite patent quality indices (PQI1 and PQI2) were developed, incorporating metrics such as originality, generality, number of claims, and patent family size. These hypotheses were tested using sector-level data for a group of 27 European countries from 2017 to 2020. Through an econometric approach based on panel data, the empirical results reveal a positive and statistically significant relationship between patent quality and sectoral growth measured by turnover, especially in sectors with both low and high R&D intensity. In contrast, the impact on the annual turnover growth rate is more ambiguous, suggesting that the effects of high-quality patents are primarily reflected in cumulative performance measures. This work provides relevant contributions to the economic literature and the design of public policies supporting innovation, by constructing a composite metric of patent quality applicable to the European context and by demonstrating that the effectiveness of patents depends both on their quality and on the technological structure of sectors. The findings underscore the importance of public and private strategies aimed at promoting highvalue innovations with sustained impact on economic growth. Keywords: Patents, quality, growth, sector, EU vii Índice 1 Introdução ............................................................................................................................... 13 1.1 Tema e motivação ........................................................................................................... 13 1.2 Objetivo, questão de investigação e contributos ................................................................ 14 1.3 Estrutura da dissertação .................................................................................................. 14 2 Revisão de Literatura ................................................................................................................ 16 2.1 Patentes e crescimento .................................................................................................... 16 2.2 Avaliação da qualidade das patentes ................................................................................ 17 2.3 Qualidade das patentes e crescimento ............................................................................. 21 2.4 Outros determinantes do crescimento .............................................................................. 24 2.5 Hipóteses de Investigação ................................................................................................ 26 3 Amostra, variáveis e abordagem econométrica ......................................................................... 27 3.1 Fontes dos dados e amostra ............................................................................................ 27 3.2 Variáveis empíricas .......................................................................................................... 28 3.3 Abordagem econométrica ................................................................................................ 36 4 Resultados empíricos ............................................................................................................... 40 5 Conclusão ................................................................................................................................ 45 5.1 Síntese e principais conclusões ........................................................................................ 45 5.2 Recomendações ............................................................................................................. 46 5.3 Limitações e pistas de investigação ........................................................................................ 47 Referências ...................................................................................................................................... 48 Anexo 1 ............................................................................................................................................ 54 17 os incentivos para inovação, comprometendo o crescimento económico. Por fim, Guarascio e Tamagni (2019) argumentam que, quando bem geridas, as patentes podem ser um motor de inovação e crescimento sustentável. Assim, a gestão estratégica das patentes é crucial para equilibrar a proteção das inovações e a manutenção de um ambiente competitivo que favoreça o crescimento. 2.2 Avaliação da qualidade das patentes As patentes são frequentemente utilizadas como proxy de inovação, uma vez que representam um mecanismo formal de proteção do conhecimento e permitem que os setores usufruam de uma vantagem ao impedir a imitação de produtos e processos ( Bessonova & Gonchar, 2019). Contudo, nem toda a inovação é patenteável, e a mera contagem de patentes pode não refletir, de forma precisa, o valor económico das invenções protegidas (Lanjouw & Schankerman, 2004). Como sublinhado por Lin et al. (2021), a qualidade de uma patente refere-se ao valor intrínseco que a invenção protegida representa em diferentes contextos económicos e institucionais. Este valor pode ser multifacetado e não necessariamente proporcional ao nível de desenvolvimento tecnológico ou ao número de patentes concedidas, como também destacado por Griliches (1998). Patentes de alto valor económico são aquelas que geram retornos consideráveis para os seus detentores, seja por meio da comercialização direta de produtos patenteados, seja através do licenciamento a terceiros, conferindo-lhes uma vantagem competitiva sustentável (Squicciarini et al., 2013; Acosta et al., 2022). Patentes com este nível de valor não só promovem inovações, mas podem também servir para bloquear a entrada de novos concorrentes e concentrar poder económico em mercados específicos, o que, por sua vez, impacta as dinâmicas económicas (Hammar & Belarbi, 2021). Por outro lado, o valor tecnológico das patentes, conforme Kogan et al. (2017), está fortemente relacionado à capacidade das patentes promoverem avanços significativos no conhecimento e impulsionarem novas linhas de investigação e desenvolvimento. Patentes com alto valor tecnológico não apenas introduzem inovações importantes, mas também funcionam como base para o desenvolvimento de futuras invenções, sendo frequentemente citadas em patentes subsequentes (Squicciarini et al., 2013; Higham et al., 2021). Este processo reflete a natureza cumulativa da inovação, em que uma invenção pode abrir novas fronteiras tecnológicas e criar oportunidades para o desenvolvimento de novos produtos e processos. Posto isto, é necessário implementar diversas metodologias que permitam captar a 18 complexidade associada ao valor das patentes. Entre os indicadores mais utilizados estão o processo de oposição, a dimensão da família de patentes, o número de citações recebidas, renovações e as reivindicações. Cada um desses fatores oferece uma perspetiva única sobre o impacto económico e tecnológico das patentes (Kalip et al., 2022). O processo de oposição, por exemplo, pode ser visto como um indicativo do valor económico de uma patente. Patentes que resistem a desafios em processos de oposição tendem a ser mais valiosas, pois demonstram robustez e reconhecimento dentro do setor (Hoock & Brown, 2020). Além disso, a dimensão da família de patentes — que se refere ao número de países em que uma invenção é protegida — é um indicador significativo do investimento feito na proteção do mercado (Higham et al., 2022). Patentes com extensas famílias são frequentemente associadas a inovações de alto impacto tecnológico e a retornos económicos substanciais, refletindo o compromisso do detentor em explorar mercados internacionais. Outro método relevante na determinação do valor da patente é a análise das citações. As patentes mais citadas são frequentemente associadas a inovações que têm maior impacto (Antonelli, 2022). Citações podem ainda determinar a renovação dos direitos exclusivos, pois indicam a importância tecnológica da patente (Higham et al., 2022; Kuhn et al., 2020). Um número elevado de citações indica um impacto tecnológico significativo, pois sugere que a patente foi referenciada em inovações subsequentes (Kalip et al., 2022; Higham et al., 2022). Estudos realizados por Harhoff et al. (2003) demonstraram que patentes que recebem um alto número de citações mantêm os direitos de exclusão por períodos mais prolongados, evidenciando um valor superior em transações comerciais. No entanto, é essencial considerar que as citações podem ser afetadas por diversos fatores, como o setor de atividade e a natureza das invenções, o que implica a necessidade de uma análise contextualizada. As citações conectam-se de maneira sinérgica ao Índice Composto de Qualidade de Patentes (Squicciarini et al., 2013; Marku et al., 2018). Este índice composto agrega diversas métricas de qualidade. Desta forma, permite a análise e comparação de patentes entre diferentes países, setores e períodos, facilitando a avaliação do seu impacto no avanço económico e tecnológico (Marku et al., 2018). Relativamente ao índice de generalidade, este mede a amplitude do impacto de uma patente, avalia a frequência com que ela é citada em patentes de diferentes campos tecnológicos. Um índice elevado indica que a invenção possui aplicações versáteis, tornando-se relevante para diversas indústrias (Marku et al., 2018). Este índice é fundamental para entender a disseminação do conhecimento tecnológico, uma vez que patentes com alta generalidade são frequentemente 19 utilizadas como pilares para inovações em múltiplos setores (Tian et al., 2023; Lee et al., 2021). Em contraste, o índice de originalidade mede a diversidade tecnológica subjacente a uma patente, avaliando os diferentes campos das patentes que ela cita. Um valor elevado neste índice indica que a invenção se baseia em conhecimentos provenientes de múltiplas áreas tecnológicas, refletindo uma abordagem inovadora e interdisciplinar (Lee et al., 2021). Patentes com alta originalidade são consideradas mais disruptivas, pois combinam elementos de diferentes domínios para criar soluções novas e potencialmente transformadoras, contribuindo de forma significativa para o avanço tecnológico (Marku et al., 2018; Tian et al., 2023; Lee et al., 2021). Outro aspeto crucial na avaliação das patentes é a taxa de renovação, que fornece informação sobre a perceção de valor do detentor ao longo do tempo (Og et al.,2020). A decisão de renovar uma patente está intrinsecamente ligada às expectativas de retorno económico futuro. Patentes que são mantidas até ao final da sua duração, especialmente em setores de alta tecnologia, são frequentemente vistas como de alto valor, pois indicam que o detentor está disposto a incorrer em custos de manutenção substanciais para proteger a inovação (Svensson, 2022). Além disso, a amplitude das reivindicações de uma patente é um fator crítico na determinação do seu valor (Marco et al., 2019). As reivindicações delineiam o escopo da proteção legal conferida à invenção, e patentes com reivindicações mais amplas tendem a salvaguardar inovações de maior relevância e impacto técnico, elevando, assim, o seu valor intrínseco (Wittfoth, 2020). Uma abordagem alternativa para a avaliação do valor das patentes centra-se na quantificação do capital inventivo de uma empresa por meio da análise do seu valor de mercado. Hall et al. (2005) conduziram uma investigação sobre capital intangível, utilizando como parâmetros o valor de mercado das empresas, as citações recebidas e o investimento em capital intangível. Os resultados desse estudo revelaram que as patentes bem elaboradas podem resultar em um aumento do valor de mercado de uma empresa em até 3%. Contudo, uma limitação significativa observada é o período necessário para que as citações revelem um valor significativo, o que pode atrasar a perceção do retorno económico das inovações. Em acréscimo, o investimento em Investigação e Desenvolvimento (I&D) emerge como uma âncora fundamental na valorização das patentes (Mohnen, 2020; Hammar & Belarbi, 2021). Empresas que direcionam recursos substanciais para I&D estão, de maneira significativa, mais propensas a conceber inovações de grande envergadura e elevada sofisticação tecnológica (Zhang et al., 2022). Portanto, patentes oriundas de organizações com forte comprometimento com 20 investimento em I&D carregam consigo um valor económico e tecnológico mais robusto, refletindo não apenas o investimento monetário, mas também o capital intelectual (Chen et al., 2024). É imperativo, portanto, adotar uma abordagem que integre diferentes indicadores na avaliação da qualidade das patentes. Assim, a construção de um índice composto, que combine métricas como citações, reivindicações, e o tamanho da família de patentes, possibilita uma análise mais precisa e robusta do valor das patentes (Squicciarini et al., 2013; Marku et al., 2018). Este índice não apenas aprimora a avaliação dos retornos sobre investimentos em I&D, mas também fornece uma base sólida para a formulação de políticas de inovação e decisões estratégicas nas empresas. Ademais, a pesquisa realizada por Lanjouw e Schankerman (2004), Squicciarini (2013) e Zeebroek (2011) destaca a utilização de indicadores comuns na avaliação das patentes, como a decisão de atribuição, famílias de patentes, citações retroativas, oposições e reivindicações. Esses indicadores são escolhidos por apresentarem boa correlação com o valor de mercado e pela disponibilidade de dados nas diversas bases de informações existentes. Uma metodologia comum consiste no cálculo da média dos indicadores em um grupo e na comparação da patente analisada em relação a essa média, o que pode fornecer evidências sobre o seu potencial valor. Para além desta metodologia de quantificação da qualidade das patentes Lanjouw e Schankerman (2004) realizaram outro método baseado na análise de 4 indicadores ponderados: número de citações anteriores; número de citações posteriores; número de reivindicações e, dimensão da família. Os resultados encontrados constatam um aumento no valor das invenções, refutando a ideia de um decréscimo na produtividade da atividade inovadora. Por outro lado, para aprimorar a precisão na avaliação das patentes, foi desenvolvido um índice composto de qualidade, que incorpora dois rácios para avaliar a produtividade da patente: o Índice de Qualidade e a relação entre Patentes e I&D. Os resultados obtidos pelos autores indicam que a qualidade das patentes não tem um impacto direto na produtividade da atividade inventiva. No entanto, ela está diretamente relacionada com as variações nos valores de mercado das empresas, especialmente no setor farmacêutico. Outro método utilizado por Hall et al. (2007) consiste na elaboração de um índice baseado apenas nas citações posteriores e um índice baseado em três indicadores sugeridos por Lanjouw e Schankerman (2004): i) tamanho da família; ii) citações posteriores; iii) número de classes tecnológicas. O estudo empírico conclui que patentes da base de dados EPO e USPTO demonstram um valor superior para os seus detentores, comparativamente com as patentes fornecidas apenas 21 na jurisdição norte americana. Tal acontece por o número de patentes atribuídas pela jurisdição norte americana ser mais numeroso, mitigando o seu impacto global no mercado. Com o intuito de obter uma melhor perceção sobre os retornos providenciados pelas patentes Bessen e Denk (2021) utiliza um modelo com várias variáveis, destacando como indicador principal a renovação e relacionando-o com os restantes indicadores (constituição legal, dimensão da empresa, citações anteriores, próprias e posteriores, originalidade, litígio e generalidade). Os resultados obtidos demonstram um valor superior para as empresas dos Estados Unidos, quando comparado com patentes europeias idênticas. Contudo, o rácio relativo ao valor da patente por gasto em I&D é bastante inferior ao valor que o governo confere para o financiamento em atividades de inovação. Relativamente às ações de litígio, Bessen e Denk (2021) quantifica um aumento do valor da patente aproximadamente de 4% a 6%. Entretanto, Acosta et al . (2022) salientam que os indicadores são influenciados por diversos fatores, como a qualidade dos processos de elaboração da patente, as distinções que uma empresa demonstra em relação à quantidade e às reivindicações das patentes, além da aleatoriedade inerente ao processo de citações. Os autores advogam por uma análise cautelosa das características de cada patente, ressaltando que a simples agregação de indicadores pode levar a conclusões errôneas, especialmente se dois indicadores se anularem mutuamente. Face à complexidade da questão, é necessário adotar metodologias de avaliação capazes de distinguir os diversos níveis de valor das patentes. O emprego de indicadores compostos, como citações, reivindicações, renovações e o tamanho das famílias de patentes, torna-se essencial para realizar uma análise precisa do impacto das patentes, tanto na inovação quanto na estrutura económica dos mercados (Kalip et al., 2022). A utilização desses indicadores permite a construção de um índice de qualidade de patentes, que contribui para uma avaliação mais aprofundada do retorno sobre o investimento em investigação e desenvolvimento. Este índice não só esclarece o impacto das patentes na consolidação das posições das empresas no mercado, como também ajuda a entender o seu papel na criação de barreiras à entrada de novos concorrentes, com implicações diretas no dinamismo económico, nomeadamente no crescimento. 2.3 Qualidade das patentes e crescimento Recentemente, diversos estudos têm abordado a relação entre qualidade das patentes e desempenho. A maioria dos estudos é sobre os EUA (Frey et al., 2020; Kolympiris et al., 2018; 22 Farre-Mensa et al., 2020; Appio et al., 2019; Chen & Chang, 2009; Kafouros et al., 2021; Ertugrul et al., 2024), alguns sobre a China (Zheng & Huang, 2022; Li & Li, 2024; Yuan et al., 2021) e a EU (Thompsona & Woerter, 2020; Bagna et al., 2021; Hussinger & Pacher, 2019), alguns estudos são sobre um único setor de atividade (Chen & Chang, 2009; Kolympiris et al., 2018; Kafouros et al., 2021), por exemplo, indústria farmacêutica, biotecnologia ou tecnologias da informação, respetivamente. Outros são mais abrangentes incluindo diversos setores da indústria transformadora e serviços (Frey et al., 2020; Thompsona & Woerter, 2020). A maioria dos estudos aponta para uma relação positiva entre valor da patente e desempenho (Farre-Mensa et al., 2020; Ertugrul et al., 2024; Thompson & Woerter, 2020; Bagna et al., 2021; Li & Li, 2024). No entanto, os resultados são muitas vezes mistos (Frey et al., 2020; Kolympiris et al., 2018; Chen & Chang, 2009; Kafouros et al., 2021; Yuan et al., 2021). Em particular, os resultados variam entre indicador do valor ou qualidade da patente (Frey et al., 2020; Chen & Chang, 2009) e/ou o setor de atividade (Yuan et al., 2021). A Tabela 1 apresenta uma síntese destes trabalhos. 23 Tabela 1: Evidência empírica da qualidade das patentes e o seu impacto no crescimento económico Autores Indicador Relação Indústria Área geográfica: EUA Frey et al. (2020) Citações futuras Família Número - + + Transformadora e Serviços Kolympiris et al. (2018) Citações futuras n.s. Biotecnologia. Farre-Mensa et al. (2020) Concedidas + Tecnologias de Informação Biotecnologia Outras Appio et al. (2019) Citações futuras Citações retroativas Diversidade de portfólio - n.s + Transformadora Chen e Chang (2009) RTA HHI Citações RPP n.s - + + Farmacêutica Kafouros et al. (2021) Litigação + / - Tecnologias de Informação Ertugrul et al. (2024) Citações + Alta intensidade tecnológica Área geográfica: Europa Thompsona e Woerter (2020) Citações futuras Citações retroativas Família Reivindicações + + + + Transformadora e Serviços Bagna et al. (2021) Amplitude Generalidade + + Transformadora e Serviços Hussinger e Pacher (2019) Citações Não ponderada + n.s Transformadora Área geográfica: China Zheng e Huang (2022) Taxa de abandono Diversidade de portfólio n.s + Transformadora e Serviços Li e Li (2024) Complexidade + Transformadora e Serviços Yuan et al. (2021) Concedidas Tempo médio Acumuladas + - + Transformadora e Serviços Fonte: Da autora. Por exemplo, qualidade das patentes, medida pelas citações, revela efeitos diversos na biotecnologia (Petruzzelli et al., 2015). O valor marginal do termo da patente também varia entre as indústrias, com os produtos farmacêuticos e alguns setores de software mostrando maior sensibilidade (Sukhatme & Cramer, 2019). No entanto, a qualidade das patentes não tem um impacto consistente na probabilidade de um setor se tornar um alvo de aquisição (Ali-Yrkkö, 2006). Estas diferenças no valor e impacto das patentes nos diferentes setores são atribuídas a variações nas propriedades tecnológicas, na natureza do mercado, nos padrões de concorrência e na evolução legislativa (Orsenigo & Sterzi, 2010). 24 Frey et al. (2020) verificaram que, embora portfólios de patentes maiores estejam associados a classificações de crédito mais altas, o valor económico das patentes tem efeitos mistos, com citações futuras impactando negativamente as classificações de crédito devido a potenciais riscos de litígio. Yuan et al. (2021) a qualidade das patentes determina o desempenho dos setores intensivos em tecnologia, enquanto o número de patentes é relevante para o desempenho dos setores intensivos em capital e trabalho. A diversidade de resultados não permite encontrar padrões claros sobre estes efeitos. 2.4 Outros determinantes do crescimento O crescimento económico é um fenómeno complexo e multifacetado, influenciado por uma combinação de fatores estruturais, institucionais, tecnológicos e de mercado. Essa visão é compatível com os argumentos de Spescha e Woerter (2018), que destacam como o impacto da inovação sobre o crescimento varia conforme o setor, o tipo de inovação adotada e o contexto económico. Embora esta dissertação se centre na qualidade das patentes como um dos possíveis motores do crescimento, a literatura reconhece que o desempenho económico não se explica por um único vetor, mas sim por um conjunto articulado de condições que moldam a capacidade dos setores para expandirem a sua atividade de forma sustentada. No contexto do empreendedorismo, Delmar (1997) observa que a medição do crescimento continua a representar um desafio metodológico significativo. Entre os diversos indicadores existentes, o volume de negócios é frequentemente utilizado como uma proxy para o desempenho setorial, dada a sua acessibilidade, comparabilidade e aplicabilidade transversal. Esta escolha, segundo o autor, influencia não apenas os resultados empíricos, mas também a construção teórica dos modelos explicativos sobre crescimento. Complementando esta perspetiva, Kim et al. (2016) realçam o papel da dimensão setorial e da estrutura financeira como fatores determinantes do crescimento. Setores de maior dimensão, sustentam os autores, tendem a beneficiar de acesso facilitado ao crédito e de economias de escala, conferindo-lhes uma vantagem acrescida, sobretudo em economias dotadas de sistemas financeiros robustos. Neste mesmo plano, Goetz (2018) enfatiza a relevância do setor bancário na facilitação do investimento produtivo, alertando, contudo, para os riscos de uma concorrência bancária excessiva. Quando desprovida de regulação eficaz, essa concorrência pode comprometer a estabilidade financeira, tornando-se contraproducente para o crescimento. Assim, o autor sublinha 25 a importância de um equilíbrio entre concorrência e supervisão no setor financeiro. A dinâmica dos mercados constitui outro fator essencial. Foster et al. (2016) demonstram que a entrada e saída de empresas do mercado contribui para reforçar a concorrência e melhorar a alocação dos recursos, o que se traduz em ganhos de eficiência e produtividade. Este processo de renovação constante do tecido empresarial é apontado como uma força motriz do crescimento económico. Nesse sentido, Feng e Jaravel (2020) aprofundam a análise, destacando a importância da diferenciação estratégica e da capacidade de adaptação dos setores às preferências dos consumidores como elementos centrais da competitividade e do sucesso sustentável em mercados dinâmicos. A intensidade tecnológica dos setores, particularmente no que respeita ao investimento em investigação e desenvolvimento (I&D), revela-se também um fator crítico para o crescimento. Ghulam (2021) argumenta que os efeitos das mudanças tecnológicas no desempenho setorial dependem, em larga medida, do grau de intensidade em I&D do setor e da robustez das instituições envolvidas. Em setores tecnologicamente avançados, a inovação tende a traduzir-se de forma mais eficaz em ganhos de produtividade. Em contrapartida, nos setores com baixa intensidade tecnológica, essa capacidade de conversão da inovação em resultados económicos é mais limitada, sobretudo quando os contextos institucionais são frágeis ou pouco desenvolvidos. Por fim, a infraestrutura económica surge como uma condição facilitadora do crescimento. Zhang (2023) defende que redes eficientes de transporte e de telecomunicações são fundamentais para reduzir custos operacionais, aumentar a produtividade e alargar o acesso a mercados. Em contextos onde essas infraestruturas são deficitárias, os benefícios potenciais da inovação, da concorrência e da diferenciação tendem a ser significativamente comprometidos. Em suma, o crescimento económico é um processo multidimensional que não pode ser compreendido à luz de um único determinante. A qualidade das patentes constitui uma variável relevante, mas o seu impacto depende da articulação com outros fatores — nomeadamente indicadores de desempenho (Delmar, 1997), estruturas empresariais (Kim et al., 2016; Goetz, 2018), dinâmica de mercado (Foster et al., 2016; Feng & Jaravel, 2020), intensidade tecnológica (Grulam, 2021) e condições infraestruturais (Zhang, 2023). Uma abordagem analítica integrada é, por isso, fundamental para compreender a complexidade dos mecanismos que sustentam o crescimento nos diferentes setores da economia. 26 2.5 Hipóteses de Investigação Após a exposição da literatura relevante e do enquadramento teórico sobre a relação entre qualidade das patentes e crescimento económico, é agora possível enunciar as hipóteses que nortearão a análise empírica, em coerência com os objetivos definidos no Capítulo 1. A primeira questão de investigação — Existe uma relação entre a qualidade das patentes e o crescimento económico? — parte do reconhecimento de que a mera contagem de patentes não constitui, por si só, uma medida fiável da intensidade ou do impacto da inovação. Como demonstram diversos estudos (Lanjouw & Schankerman, 2004; Squicciarini et al., 2013; Acosta et al., 2022), patentes variam significativamente em termos de valor económico e tecnológico, sendo a sua qualidade um fator determinante na sua capacidade de gerar retorno e promover o crescimento. Ainda que a evidência empírica existente revele resultados mistos, uma parte significativa da literatura aponta para uma relação positiva entre patentes de elevada qualidade e o desempenho económico (Farre-Mensa et al., 2020; Thompson & Woerter, 2020; Ertugrul et al., 2024). Esta relação manifesta-se, sobretudo, através de maiores volumes de negócios, margens de lucro ou vantagens sustentadas. Com base nesta fundamentação, formula-se a seguinte hipótese: H1: Existe uma relação positiva entre a qualidade das patentes e o crescimento económico setorial. A segunda questão de investigação — A relação entre qualidade das patentes e crescimento económico varia consoante a intensidade em I&D dos setores? — reflete a preocupação com a heterogeneidade estrutural dos setores económicos e com os diferentes padrões de apropriação do conhecimento. De acordo com Grimaldi et al. (2021) e Ghulam (2021), o impacto das patentes pode ser amplificado ou atenuado consoante a intensidade tecnológica do setor, o que afeta tanto os incentivos à inovação como os mecanismos de exploração comercial da propriedade intelectual. Em setores altamente intensivos em I&D, as patentes tendem a ser usadas como instrumento de apropriação de retornos em mercados com elevado dinamismo tecnológico. Já em setores de baixa intensidade tecnológica, as patentes podem servir como instrumento de diferenciação ou proteção contra concorrência imitativa, mesmo quando o grau de inovação é relativamente limitado (Hall & Helmers, 2024). Esta dualidade justifica a expectativa de que o efeito da qualidade das patentes não seja uniforme, mas sim condicionado pelo perfil tecnológico do setor. 33 mas com elevada dispersão, incluindo valores negativos que poderão resultar de transformações estatísticas, como centralização ou padronização. Esta variabilidade no dinamismo setorial deve ser tida em conta para evitar vieses e para captar corretamente o contexto competitivo e temporal que influencia o desempenho do setor. Neste enquadramento, torna-se igualmente relevante analisar as inter-relações entre as variáveis incluídas nos modelos. A Tabela 4 apresenta a matriz de correlações que evidencia relações estatisticamente significativas entre o volume de negócios (em valor absoluto e crescimento) e várias variáveis explicativas. 35 Tabela 4: Matriz de correlação de Pearson para as variáveis utilizadas nos Modelos Volume de negócios Crescimento Dimensão Entrada IQP1 IQP2 RD1 RD2 Volume de negócios 1.000 Crescimento -0.071*** 1.000 Dimensão 0.183*** -0.083*** 1.000 Entrada -0.144*** 0.077*** -0.103*** 1.000 IQP1 0.203*** -0.018 0.028** -0.031** 1.000 IQP2 0.217*** -0.022 0.025* -0.0323** 0.959*** 1.000 RD1 -0.058*** -0.027* -0.147*** 0.045*** -0.101*** -0.099*** 1.000 RD2 0.038** 0.046*** 0.041*** 0.002 0.074*** 0.077*** -0.718*** 1.000 Fonte: Da autora. 36 Destaca-se uma associação positiva e significativa entre o volume de negócios e os indicadores de qualidade das patentes, com coeficientes de correlação de 0.203*** para IQP1 e 0.217*** para IQP2, confirmando o papel estratégico da propriedade intelectual. A dimensão da empresa também apresenta correlação positiva com o volume de negócios, enquanto a taxa de entrada no setor está negativamente correlacionada, refletindo maior pressão competitiva em contextos de elevada rotatividade. No que respeita ao crescimento do volume de negócios, as correlações são baixas, com valores negativos para o volume de negócios e dimensão, sugerindo regressão à média. A taxa de entrada, por sua vez, está positivamente correlacionada com o crescimento, indicando que maior dinamismo setorial favorece o desempenho relativo. A correlação muito alta entre IQP1 e IQP2 indica que capturam dimensões semelhantes, recomendando a sua inclusão separada nos modelos para evitar colinearidade. Por fim, as variáveis de intensidade tecnológica apresentam correlações consistentes: RD1 (baixa intensidade) está negativamente correlacionada com a dimensão, volume de negócios e qualidade das patentes, enquanto RD2 (alta intensidade) apresenta correlações positivas. A correlação negativa entre RD1 e RD2 ( ρ = –0.718***) é esperada dada a sua exclusividade mútua. De forma geral, as magnitudes moderadas dos coeficientes minimizam preocupações com multicolinearidade nos modelos econométricos. 3.3 Abordagem econométrica A presente secção descreve detalhadamente os modelos econométricos utilizados para analisar o impacto da qualidade das patentes no crescimento setorial. A análise é baseada em dados em painel não balanceado, com observações anuais entre 2017 e 2020, e recorre a regressões lineares com correções para heterogeneidade não observada, autocorreção e heterocedasticidade. A abordagem metodológica foi construída para captar, de forma rigorosa, a relação entre a qualidade das patentes e duas medidas de desempenho: o nível do volume de negócios (em logaritmo natural) e a respetiva taxa de crescimento anual. Para isso, foram estimadas diferentes especificações com variáveis explicativas desfasadas, efeitos temporais, e termos de interação para capturar efeitos heterogéneos consoante a intensidade tecnológica do setor. A escolha dos modelos, transformações de variáveis e testes estatísticos segue as boas práticas metodológicas 37 recomendadas pela literatura aplicada. A especificação base considera o volume de negócios como variável dependente, transformado em logaritmo natural para reduzir a assimetria da distribuição e permitir uma interpretação percentual dos coeficientes. Seguindo os trabalhos de Squicciarini et al. (2013), Marku (2018) e Farre-Mensa et al. (2020) estimámos o modelo empírico como descrito na seguinte equação: 𝑌1 𝑖,𝑡 = 𝛼0+𝛼1⋅𝐼𝑄𝑃1 𝑖,𝑡−1 +𝛼2⋅𝑙𝑛(𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠ã𝑜 𝑖,𝑡−1 )+𝛼3⋅𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎 𝑖,𝑡−1 +𝛼4 ⋅𝑅𝐷1 𝑖 +𝛼5⋅𝑅𝐷2 𝑖 +𝛾 𝑡 +𝛿 𝑖 +𝜀 𝑖,𝑡 (1) 𝑌1 𝑖,𝑡 representa o logaritmo natural do volume de negócios do setor i no ano t; 𝐼𝑄𝑃1 𝑖,𝑡−1 corresponde ao índice de qualidade das patentes, com um ano de desfasamento; l 𝑛(𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠ã𝑜 𝑖,𝑡−1 ) é o logaritmo natural da dimensão da empresa; 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎 𝑖,𝑡−1 reflete a taxa de entrada no setor; 𝑅𝐷1 𝑖 e 𝑅𝐷2 𝑖 são variáveis dummy que identificam setores de, respetivamente, baixa e elevada intensidade de I&D, sendo a categoria de referência os setores de média intensidade de I&D; 𝛾 𝑡 representa efeitos temporais ( dummies por ano), captando choques macroeconómicos ou mudanças institucionais comuns a todos os setores e setores; 𝛿 𝑖 representa efeitos setoriais (NACE de 2 dígitos), controlando por características estruturais dos setores; 𝜀 𝑖,𝑡 é o termo de erro idiossincrático. Esta especificação permite identificar o efeito marginal da qualidade das patentes sobre o desempenho do setor, após controlar por fatores estruturais (como dimensão e setor) e por fatores cíclicos (ano). A utilização de variáveis explicativas desfasadas de um período temporal é uma prática comum em modelos de dados em painel, pois permite reduzir potenciais problemas de endogeneidade reversa. Ou seja, assume-se que a variável medida no ano t-1 influencia o desempenho no ano t, mas não o inverso. Além disso, a estimação foi realizada com erros padrão robustos agrupados ao nível do setor ( clustered standard errors ), permitindo corrigir autocorrelação intra-grupo e heterocedasticidade entre unidades. Reconhecendo que o impacto da qualidade das patentes pode variar consoante o perfil tecnológico do setor, foram incluídas interações entre o índice de qualidade das patentes e as variáveis dummy que identificam a intensidade de I&D. A nova especificação assume a seguinte 38 forma: 𝑌1 𝑖,𝑡 =𝛽0+𝛽1⋅𝐼𝑄𝑃1 𝑖,𝑡−1 +𝛽2⋅𝑙𝑛(𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠ã𝑜 𝑖,𝑡−1 ) +𝛽3 ⋅ 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎 𝑖,𝑡−1 +𝛽4⋅ 𝑅𝐷1 𝑖 +𝛽5⋅𝑅𝐷2 𝑖 +β 6 ⋅ 𝐼𝑄𝑃1 𝑖,𝑡−1 ⋅𝑅𝐷1 𝑖 + β 7 ⋅ 𝐼𝑄𝑃1 𝑖,𝑡−1 ⋅𝑅𝐷2 𝑖 𝛾 𝑡 +𝛿 𝑖 +𝜀 𝑖,𝑡 (2) Com esta extensão, torna-se possível medir se o impacto da qualidade das patentes é mais forte (ou mais fraco) em setores com menor intensidade tecnológica. O efeito marginal total das patentes será: Para setores de baixa intensidade de I&D: β 1+ β 6 Para setores de elevada intensidade de I&D: β 1+ β 7 Para setores de média intensidade de I&D (referência): β 1 A presença de efeitos diferenciados é um aspeto relevante na literatura sobre inovação, dado que setores menos intensivos em I&D podem depender mais da eficácia do sistema de proteção legal, enquanto setores mais inovadores beneficiam de capacidades internas e menos da defesa jurídica formal (Hall, 2020). Para garantir a robustez dos resultados, todas as especificações acima foram replicadas substituindo o índice IQP1 por IQP2, uma variável alternativa de qualidade das patentes. Ambas as variáveis foram construídas com base em critérios diferentes (ver Secção 3.2). Além da análise em níveis, foi também estimado o impacto da qualidade das patentes na taxa de crescimento do volume de negócios. A variável dependente foi construída como a variação logarítmica anual: 𝑌2 𝑖,𝑡 = 𝑙𝑛(𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑑𝑒 𝑛𝑒𝑔ó𝑐𝑖𝑜𝑠 𝑖,𝑡 ) − 𝑙𝑛(𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒 𝑛𝑒𝑔ó𝑐𝑖𝑜𝑠 𝑖,𝑡−1 ) Neste contexto, os modelos assumem a forma: 𝑌2 𝑖,𝑡 = 𝐶0+𝐶1⋅𝐼𝑄𝑃𝑖 𝑖,𝑡−1 +𝐶2⋅𝑙𝑛(𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠ã𝑜 𝑖,𝑡−1 )+𝐶3⋅𝑒𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎 𝑖,𝑡−1 +𝐶4⋅ 𝑅𝐷1 𝑖 +𝐶5⋅𝑅𝐷2 𝑖 +𝛾 𝑡 +𝛿 𝑖 +𝜀 𝑖,𝑡 (3) 39 e, com interações: 𝑌2 𝑖,𝑡 =...+ E 6 ⋅ 𝐼𝑄𝑃1 𝑖,𝑡−1 ⋅𝑅𝐷1 𝑖 + E 7 ⋅ 𝐼𝑄𝑃1 𝑖,𝑡−1 ⋅𝑅𝐷2 𝑖 ... (4) 𝑌2 𝑖,𝑡 =..+ F 6 ⋅ 𝐼𝑄𝑃2 𝑖,𝑡−1 ⋅𝑅𝐷1 𝑖 + F 7 ⋅ 𝐼𝑄𝑃2 𝑖,𝑡−1 ⋅𝑅𝐷2 𝑖 ... (5) Estes modelos têm como objetivo capturar efeitos de curto prazo das patentes no crescimento setorial, ao invés do impacto acumulado no nível do volume de negócios. Os valores do coeficiente C 1 passam a indicar se a qualidade das patentes promove (ou inibe) um crescimento mais acelerado do volume de negócios setorial. 40 4 Resultados empíricos Nesta secção são apresentados os resultados empíricos. Por conseguinte, expõem-se os resultados da estimação dos modelos econométricos. A Tabela 5 apresenta os modelos econométricos estimados, utilizando o logaritmo do volume de negócios como variável dependente. Tabela 5: Resultados dos modelos estimados com variável dependente volume de negócios Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 Volume de negócios Volume de negócios Volume de negócios Volume de negócios IQP1 7.184 *** 5.407 *** IQP2 7.947 *** 6.208 *** (0.714) (0.513) (0.695) (0.522) Dimensão 0.809 *** 0.797 *** Dimensão 0.803 *** 0.793 *** (0.096) (0.096) (0.096) (0.095) Entrada -2.365 *** -2.329 *** Entrada -2.357 *** -2.325 *** (0.433) (0.428) (0.431) (0.426) RD1 -2.192 *** -2.218 *** RD1 -2.157 *** -2.187 *** (0.546) (0.549) (0.542) (0.545) RD2 -0.183 -0.221 RD2 -0.154 -0.194 (0.431) (0.434) (0.425) (0.428) IQP1_RD1 --- 4.915 *** IQP2_RD1 --- 4.563 *** (0.682) (0.696) IQP1_RD2 --- 8.179 *** IQP2_RD2 --- 7.668 *** (1.987) (1.911) 2017 0.084 *** 0.076 *** 2017 0.081 *** 0.075 *** (0.019) (0.017) (0.019) (0.017) 2018 0.127 *** 0.129 *** 2018 0.121 *** 0.124 *** (0.022) (0.022) (0.021) (0.022) 2019 0.074 *** 0.082 *** 2019 0.065 *** 0.075 *** (0.025) (0.026) (0.026) (0.026) 2020 0.147 *** 0.148 *** 2020 0.142 *** 0.144 *** (0.030) (0.029) (0.030) (0.029) Constante 6.060 *** 6.112 *** Constante 6.044 *** 6.095 *** (0.351) (0.353) (0.344) (0.347) Obs. 4.421 4.421 Obs. 4.421 4.421 R2 0.407 0.418 R2 0.412 0.421 Legenda: *,** e *** indicam os coeficientes estatisticamente significativos a 10%, 5% e 1%, respetivamente. Nota: Todos os modelos foram estimados com efeitos temporais e efeitos setoriais. As regressões foram estimadas para os 27 países da Europa. Os coeficientes de determinação (R²), situando-se entre 0.407 e 0.421 nos quatro 41 modelos, indicam uma capacidade explicativa robusta para dados microeconómicos. A manutenção do número de observações (n = 4.421) constante entre modelos assegura a comparabilidade dos resultados e a sua robustez estatística. Identifica-se efeitos consistentes e estatisticamente significativos da qualidade das patentes sobre o desempenho setorial, o que reforça a fiabilidade empírica dos efeitos observados. A partir de quatro modelos distintos, foram testados diferentes indicadores de qualidade das patentes (IQP1 e IQP2), bem como a existência de efeitos heterogéneos associados à intensidade tecnológica setorial, medida através de variáveis dummy que representam distintos níveis de intensidade de I&D. No primeiro modelo, que contempla exclusivamente o indicador IQP1, observa-se um coeficiente estimado de 7.184, estatisticamente significativo ao nível de 1%. Este resultado evidencia que um acréscimo marginal na qualidade das patentes está, em média, associado a um aumento substancial no volume de negócios, mesmo após controlo por dimensão, taxa de entrada setorial, intensidade tecnológica, bem como efeitos fixos de ano e setor. Este efeito alinha-se com a literatura que relaciona ativos intangíveis — como patentes de elevada qualidade — a desempenhos económicos superiores (Hall et al., 2005; Grimaldi et al., 2021). Assim, os resultados obtidos fornecem suporte empírico para a Hipótese 1, que propõe uma relação positiva entre a qualidade das patentes e o desempenho económico setorial. No segundo modelo, são introduzidas interações entre o IQP1 e as variáveis que distinguem os diferentes níveis de intensidade tecnológica: RD1 (baixa intensidade de I&D) e RD2 (elevada intensidade de I&D). O coeficiente direto do IQP1 reduz-se ligeiramente para 5.407, ao passo que as interações revelam efeitos marginais adicionais significativos: 4.915 para a interação com RD1 e 8.179 para RD2, ambos estatisticamente significativos ao nível de 1%. Estes resultados sugerem que o impacto da qualidade das patentes é particularmente acentuado nos setores posicionadas nos extremos do espectro tecnológico — aquelas com baixa intensidade de I&D, que poderão utilizar as patentes como instrumento de proteção e diferenciação, e aquelas altamente intensivas em I&D, que recorrem às patentes como mecanismo de apropriação dos retornos da inovação. Essa heterogeneidade decorre do facto de que as patentes assumem funções distintas conforme o perfil tecnológico dos setores: enquanto para as de baixa intensidade de I&D as patentes funcionam principalmente como barreiras para proteger produtos menos inovadores de imitações, para as de alta intensidade em I&D as patentes são essenciais para assegurar o retorno 42 financeiro dos investimentos significativos em inovação. Esta diversidade de efeitos reflete a diversidade de funções que as patentes podem desempenhar consoante o perfil tecnológico do setor, sendo coerente com a evidência empírica existente e dando suporte à Hipótese 2. O Modelo 3 adota uma abordagem mais parcimoniosa, considerando apenas o indicador IQP2, sem interações. O coeficiente estimado ascende a 7.947, com significância estatística ao nível de 1%, o que confirma que, mesmo sem considerar a heterogeneidade tecnológica, a qualidade das patentes constitui, por si só, um determinante relevante do volume de negócios. Considerando a interação entre qualidade das patentes e intensidade tecnológica, os resultados obtidos corroboram a robustez dos efeitos anteriormente identificados. O coeficiente direto de IQP2 é de 6.208, sendo as interações com RD1 e RD2 ambas com significância estatística elevada. A consistência dos resultados obtidos com ambos os indicadores de qualidade das patentes reforçam a estabilidade da relação positiva entre esta variável e o desempenho económico setorial. Relativamente às variáveis de controlo, a dimensão da empresa revela-se positivamente associada ao volume de negócios em todos os modelos, evidenciando a presença de economias de escala. A taxa de entrada no setor apresenta efeitos sistematicamente negativos e estatisticamente significativos, indicando que um maior grau de concorrência setorial está, em média, associado a uma redução do volume de negócios setorial. As variáveis RD1 e RD2 indicam a existência de diferenças estruturais relevantes. Setores com baixa intensidade de I&D (RD1) apresentam coeficientes negativos e estatisticamente significativos em todas as especificações, sinalizando um desempenho inferior relativamente ao grupo de referência. Por outro lado, setores com alta intensidade de I&D (RD2) não apresentam diferenças estatisticamente significativas em termos médios, mas os seus efeitos tornam-se expressivos quando interagem com a qualidade das patentes. Em síntese, os resultados empíricos evidenciam que a qualidade das patentes exerce um impacto positivo, estatisticamente significativo e economicamente relevante sobre o volume de negócios setorial. Este efeito revela-se particularmente pronunciado em setores com perfis tecnológicos extremos — de baixa e alta intensidade de I&D — sendo menos marcado entre setores de intensidade tecnológica média. Tais conclusões sugerem que as políticas públicas orientadas para a valorização e proteção da propriedade intelectual devem ser sensíveis à heterogeneidade tecnológica dos setores, promovendo o acesso e a utilização estratégica das patentes tanto em 43 contextos de elevada intensidade inovadora como em setores de menor intensidade tecnológica, onde as patentes podem desempenhar um papel crucial de diferenciação e concorrência. Para complementar a análise anterior, estimaram-se modelos econométricos utilizando o crescimento dos setores como variável dependente, presentes na Tabela 6. O objetivo é captar efeitos da qualidade das patentes sobre a dinâmica empresarial, para além dos níveis absolutos de desempenho. Tabela 6: Resultados dos modelos estimados com variável dependente crescimento Modelo 5 Modelo 6 Modelo 7 Modelo 8 Crescimento Crescimento Crescimento Crescimento IQP1 -0.058 * -0.037 IQP2 -0.071 ** -0.050 *** (0.032) (0.035) (0.031) (0.034) Dimensão -0.004 -0.003 Dimensão -0.003 -0.003 (0.003) (0.003) (0.003) (0.003) Entrada 0.139 *** 0.138 *** Entrada 0.138 *** 0.138 *** (0.029) (0.029) (0.029) (0.029) RD1 -0.078 *** -0.077 *** RD1 -0.078 *** -0.078 *** (0.024) (0.024) (0.024) (0.024) RD2 0.054 *** 0.055 *** RD2 0.054 *** 0.054 *** (0.016) (0.016) (0.016) (0.016) IQP1_RD1 --- -0.084 IQP2_RD1 --- -0.079 (0.052) (0.052) IQP1_RD2 --- -0.015 IQP2_RD2 --- -0.007 (0.067) (0.067) 2017 -0.016 ** -0.015 ** 2017 -0.016 ** -0.015 ** (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) 2018 -0.002 -0.002 2018 -0.002 -0.002 (0.005) (0.005) (0.005) (0.005) 2019 -0.016 ** -0.016 ** 2019 -0.016 ** -0.016 ** (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) 2020 -0.027 *** -0.027 *** 2020 -0.027 *** -0.027 *** (0.005) (0.005) (0.005) (0.005) Constante 0.061 *** 0.060 *** Constante 0.061 *** 0.060 *** (0.014) (0.014) (0.014) (0.014) Obs. 4.421 4.421 Obs. 4.421 4.421 R2 0.068 0.069 R2 0.069 0.069 Legenda: *,** e *** indicam os coeficientes estatisticamente significativos a 10%, 5% e 1%, respetivamente. Nota: Todos os modelos foram estimados com efeitos temporais e efeitos setoriais. As regressões foram estimadas para os 27 países da Europa. Nos modelos que analisam o crescimento do volume de negócios, o poder explicativo (R²) é menor, refletindo a maior variabilidade anual do desempenho dos setores e a influência de fatores 50 intensity. OECD Science, Technology and Industry Working Papers , [No. 2016/04]. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/5jlv73sqqp8r-en Ghulam, Y. (2021). Institutions and firms’ technological changes and productivity growth. Technological Forecasting and Social Change, 166 , 120993. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120993 Gkypali, A., & Roper, S. (2023). Innovation and sales growth intentions among the solopreneurs: The role of experience and entrepreneurial self-efficacy. Technological Forecasting and Social Change, 194 , 123201. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.123201 Goetz, M. R. (2018). Competition and bank stability. 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Variáveis de interesse: appln_id (ID do pedido), ipc_class_symbol (código IPC), ipc_position (classe tecnológica principal ou secundária). • TLS211_PAT_PUBLN: Dados bibliográficos das publicações de patentes. Está ligada à TLS201_APPLN via appln_id. Variáveis de interesse: pat_publn_id e appln_id (IDS), publn_claims (número de reivindicações). • TLS212_CITATION: Variáveis de interesse: pat_publn_id (publicação que cita), cited_pat_publn_id (publicação citada). • TLS901_TECHN_FIELD_IPC: Mapeia os códigos IPC em 35 campos tecnológicos. Variáveis de interesse: ipc_maingroup_symbol (código IPC), techn_field (campo tecnológico).