A relação entre apoios públicos e performance das PME portuguesas

Abstract

A atividade das Micro, Pequenas e Médias Empresas (PME) tem um peso importante nas economias europeias (Juergensen et al., 2020) e mundiais (Yonis et al., 2018). Desde o século XX, a preocupação com este segmento de empresas tem-se tornado mais evidente visto serem um grupo que apresenta algumas fragilidades, nomeadamente, no acesso a financiamento externo (Bateman, 2000; Martí & Quas, 2018). A correção de eventuais falhas de mercado e a promoção de um crescimento sustentado das economias têm levado sobretudo os líderes europeus, entre os quais líderes portugueses, a fornecerem apoios públicos às PME, principalmente sob a forma de financiamento público direto. Neste âmbito, esta dissertação preocupa-se em perceber qual a relação entre os apoios públicos e o desempenho das PME portuguesas e tenta responder a três perguntas de investigação: i) Quais as principais características das empresas que obtêm apoio público destinado às PME?; ii) A produtividade das PME afeta a probabilidade de receberem apoio público?; iii) A dimensão das PME afeta a probabilidade de receberem apoio público?. Para a realização do estudo recorre-se à lista de projetos aprovados entre 2017 e 2019 do Portugal 2020 (PT2020) e à base de dados ORBIS, com foco no setor das indústrias transformadoras. Através de testes paramétricos e não paramétricos, os resultados deste estudo demonstram que as empresas apoiadas tendem a diferir das não apoiadas em várias dimensões, nomeadamente, no seu desempenho operacional e financeiro e, de modo geral, as empresas apoiadas tendem a ter, em média, melhor performance. Adicionalmente, o modelo logit é utilizado para testar a validade das hipóteses de investigação e verifica-se que a produtividade, a dimensão (medida pelo número de trabalhadores), a intensidade do capital e a rendibilidade tendem a afetar positivamente a probabilidade de uma PME alcançar o apoio público. Por outro lado, a maior experiência em operar no mercado e o maior rácio de liquidez estão conotados com uma menor probabilidade de receberem apoio público.

The activity of Micro, Small and Medium Enterprises (SMEs) has an important role in European (Juergensen et al., 2020) and world economies (Yonis et al., 2018). Since the twentieth century, the concern with this segment of companies has become more evident, since they are a group that presents some fragilities, namely, in the access to external financing (Bateman, 2000; Martí & Quas, 2018). The correction of possible market failures and the promotion of sustained growth of the economies has led European leaders, among which Portuguese leaders, to provide public support to SMEs, mainly in the form of direct public grants. In this context, this dissertation is concerned with understanding the relationship between public support and the performance of Portuguese SMEs and tries to answer three research questions: i) What are the main characteristics of firms that get public support for SMEs?; ii) Does SMEs' productivity affect the probability of receiving public support?; iii) Does SMEs' size affect the probability of receiving public support?. To carry out the study, the list of projects approved between 2017 and 2019 from Portugal 2020 (PT2020) and the ORBIS database were used, focusing on the manufacturing industries sector. Through parametric and non-parametric tests, this study results show that supported companies differ from not supported ones in several dimensions, namely, in their operational and financial performance and, in general, supported companies tend to have, on average, better performance. Additionally, the logit model is used to test the validity of the research hypothesis and it is found that productivity, size (measured by the number of employees), capital intensity and profitability tend to positively affect the probability of an SME receiving public support. On the other hand, greater market operating experience and a higher liquidity ratio are associated with a lower probability of receiving public support.