O projeto visa contribuir para a melhoria dos processos de avaliação contrafactual de impactos dos sistemas de incentivos às empresas cofinanciados por fundos europeus em Portugal. O seu objectivo consiste em identificar, discutir e implementar a título ilustrativo abordagens recentes e inovadoras que cruzam métodos mais comuns de inferência causal com métodos de aprendizagem automática (ou Machine Learning, ML) para efeitos de avaliação contrafactual de impacto. O estudo enquadra-se, assim, no tipo de acções “Estudos sobre Metodologias de Avaliação de Políticas Públicas”, de acordo com o ponto 6 do aviso para apresentação de candidaturas Nº 06/POAT/2021. As avaliações a desenvolver de acordo com as abordagens referidas deverão permitir responder de forma robusta a questões como: as intervenções atingem os objectivos previstos? Os resultados observados podem ser diretamente atribuídos às intervenções? Sob que condições e para que tipo de empresas as intervenções são mais eficazes? Qual a relação entre custo e eficácia das intervenções em cada caso?Para além da sistematização e ilustração do potencial do cruzamento de métodos referido, o projecto pretende contribuir para a capacitação das agências públicas e de outros actores envolvidos na avaliação contrafactual de políticas de apoio às empresas.

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Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos projetos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados para este projeto. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.