Programa Small Business Innovation Research (SBIR) nos Estados Unidos

Aumentar a capacidade de empresas de financiarem iniciativas de pesquisa e desenvolvimento e de gerarem inovações.

As informações abaixo referem-se a um estudo observacionalOs estudos observacionais analisam dados coletados em situações em que os pesquisadores não têm controle sobre a exposição dos indivíduos à política ou ao programa social, baseando-se na observação das associações entre variáveis em seus contextos naturais. Nesse tipo de estudo, que frequentemente recebe o nome de "experimento natural" ou "quase-experimento", diferenças entre os grupos podem ser influenciadas por fatores que limitam a capacidade de estabelecer relações causais entre o programa e resultados de interesse. Estudos observacionais se apoiam nas metodologias modernas de inferência causal para contornar esse problema, construindo contrafactuais convincentes. que utiliza dados de cerca de 4.500 empresas dos setores de energia de combustíveis fósseis e de eficiência energética ou energias renováveis inscritas no programa Small Business Innovation Research (SBIR), entre 1995 e 2013, nas áreas coordenadas pelo Department of Energy (DOE), nos Estados Unidos.¹

O programa foi realizado por meio de editais com chamadas voltadas a setores prioritários e de inscrição de propostas, em duas fases distintas.² Em ambas as fases, funcionários do DOE avaliaram as propostas e ranquearam os candidatos, de acordo com três critérios:

1. robustez da abordagem científica/técnica;
2. capacidade de executar o projeto de forma custo-efetiva;
3. impacto da comercialização do principal produto da empresa.

Na primeira fase do SBIR, os vencedores receberam 150 mil dólares. Além disso, essas empresas foram convidadas para inscrição em uma segunda fase do programa, 9 meses após o início da primeira. Nela, foram desembolsados prêmios maiores, de 1 milhão de dólares, ao longo de 2 a 3 anos. Embora as inscrições tenham solicitado propostas concretas e detalhadas sobre o uso dos recursos, o DOE não monitorou o uso desses recursos após os desembolsos.

Foram documentadas, no artigo listado na seção abaixo, as seguintes evidências:

• a distribuição dos recursos pela primeira fase do programa SBIR gerou efeitos positivos sobre inovações e a rentabilidade das empresas vencedoras:
  • houve, em particular, aumento de 30% em um indicador de geração de novas patentes geradas por essas empresas e suas citações futuras [1];
  • além disso, o recebimento dos prêmios gerou um aumento de 10% a 19% na parcela de empresas que recebiam algum tipo de investimento na forma de venture capital e no valor desses investimentos [1];
  • o recebimento do prêmio dobrou as chances de que uma empresa tivesse receita positiva, quando observada em 2016, e, dentre as empresas com renda positiva, houve aumento de 30% no valor das receitas obtidas [1];
  • os efeitos descritos acima foram particularmente pronunciados para os ganhadores que participavam pela primeira vez das competições, para empresas mais novas e para empregados em setores emergentes (tais como, à época, os setores ligados à implementação de energias limpas) [1];
• houve, além disso, aumento expressivo na taxa de sobrevivência em 2016, entre as empresas vencedoras: a parcela das que ainda estavam em operação no ano era de 18% a 21% (ou de 12 a 14 pontos percentuaisO efeito de um programa em termos percentuais (%) é diferente do efeito do programa em pontos percentuais! Por exemplo, se uma variável binária teria média de 10% na ausência da iniciativa, um impacto de 5 pontos percentuais representa um aumento de 50% (=5/10).) maior do que a parcela de empresas em operação logo abaixo dos cortes do prêmio [1];
• o principal mecanismo explicativo dos efeitos positivos é que os recursos permitiram financiar a prototipação de novas tecnologias, e não que os prêmios tenham agido como um indicador de qualidade das empresas vencedoras, possibilitando o recebimento de investimentos mais vultosos no futuro [1];
• dentre as empresas que optaram por participar da segunda fase, não foram encontrados efeitos estatisticamente significantesChamam-se de estatisticamente significantes as estimativas de impacto que são distinguíveis de 0, após incorporadas à análise as incertezas associadas à generalização para outras amostras de indivíduos. nas dimensões discutidas acima, o que é interpretado como indício de que o programa poderia alcançar efeitos maiores realocando recursos dessa fase para a fase inicial [1].