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Veneziano de Castro Araújo

Ciências Sociais Aplicadas

Economia
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  • efeitos da cooperação e políticas públicas na inovação: uma análise pelo patenteamento das empresas
  • Para inovar em um cenário complexo e incerto, as empresas têm buscado novos conhecimentos em redes colaborações e contado com o apoio de políticas públicas. De fato, empresas inovadoras realizam habitualmente colaboração técnica e científica com outros atores, com destaque para a cooperação empresa-empresa e universidade-empresa. Elas permitem combinar novos conhecimentos com competências atuais viabilizando novos produtos ou processos e reforçando posições tecnológicas, permitindo inovar com rapidez e gerar conhecimento complexo. Ao mesmo tempo, os resultados do processo inovativo transcendem a própria empresa gerando externalidades positivas, mas costuma envolver elevados investimentos e riscos. Por isso, há diversos instrumentos públicos de apoio à P&D como concessões de recursos não-reembolsáveis, financiamento subsidiado e incentivos fiscais. Nesse sentido, tanto a colaboração para P&D como as políticas de incentivo tem sido tópico de crescente interesse dos pesquisadores da inovação que buscam mensurar os efeitos destes arranjos sobre a inovação e sob que circunstâncias elas são mais proveitosas. Nesse contexto, o objetivo deste projeto é analisar empiricamente e mensurar os efeitos dessa colaboração e de políticas públicas de apoio à P&D na inovação das empresas. Em concreto, busca-se avaliar a inovação sob forma de patentes que é um indicador universal, comparável e disponível para diversos setores e campos tecnológicos. Os resultados desta pesquisa, são de interesse da literatura internacional de inovação e fornecem importantes subsídios para os formuladores de políticas. A base de dados inclui as patentes das firmas (BADEPI-INPI) de 1998 a 2020, dados da firma, dos programas de apoio, da colaboração e do contexto local e setorial. Serão usados diferentes métodos econométricos com foco em avaliação de políticas públicas como estimação de Diferença em Diferenças com pareamento como Propensity Score Matching, entre outros.
  • Universidade Federal de São Paulo - SP - Brasil
  • 01/02/2024-28/02/2027
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