Os componentes da variância da taxa de crescimento da firma

Uma das principais características da estratégia como campo de conhecimento é o seu foco no estudo da individualidade das empresas em contraste com a economia que foca prioritariamente os ramos de negócios. As empresas diferem entre si em várias dimensões e estas diferenças constituem a essência do interesse de pesquisa em estratégia. Uma destas dimensões é a velocidade com que as empresas crescem ou diminuem de tamanho. Esta tese analisou a estrutura de variabilidade das taxas de crescimento das empresas tendo como objetivo identificar grupos de fatores que influem nesta variabilidade e a magnitude relativa desta influência. O estudo foi feito sobre uma amostra internacional com 13.221 empresas de 47 países e 216 ramos de negócios diferentes no período 1994 a 2002. Os dados originais foram obtidos da base de dados Compustat Global, mantida pela Standard and Poor’s, e combinados com índices do World Bank Development Indicators para considerar o efeito de inflação e mudanças de moedas nos vários países. A técnica de componentes de variância, normalmente utilizada para analisar a variabilidade natural em áreas como genética e biologia, foi usada para entender a composição da variância das taxas de crescimento. O principal achado foi que os aspectos individuais, idiossincráticos a cada empresa, respondem pela maior parcela da variância. Outros fatores como o país e o ramo de negócios têm uma influência menor. No plano teórico, a predominância do efeito empresa individual na explicação da variabilidade das taxas de crescimento oferece suporte empírico à abordagem de Penrose (1959) que considera o crescimento como um processo natural, endógeno decorrente dos recursos da empresa e se contrapõe a abordagens econômicas que usam efeitos prioritariamente associados ao ramo de negócios como determinantes do crescimento das firmas. Estes resultados também permitem ver o crescimento como um dos resultados do uso de recursos superiores e, portanto, como uma dimensão adicional do construto vantagem competitiva, ligando o trabalho à visão baseada em recursos da estratégia (RBV). Uma das possíveis implicações gerenciais da pesquisa refere-se à eficácia de políticas públicas de crescimento. Sendo o efeito do ramo de negócios no crescimento tão pequeno, estes dados colocam em dúvida a eficácia de políticas setoriais e indica que políticas que dêem recursos à empresa individual ou que se direcionem ao fortalecimento de instituições de infraestrutura do país, como educação, transporte, saúde, possam ter maior eficácia em promover o crescimento das empresas através do efeito país. Além da contribuição principal o estudo permitiu várias conclusões secundárias sobre o a variabilidade das taxas de crescimento das empresas.

Bounds on policy relevant parameters with discrete policy variation

When estimating policy parameters, also known as treatment effects, the assignment to treatment mechanism almost always causes endogeneity and thus bias many of these policy parameters estimates. Additionally, heterogeneity in program impacts is more likely to be the norm than the exception for most social programs. In situations where these issues are present, the Marginal Treatment Effect (MTE) parameter estimation makes use of an instrument to avoid assignment bias and simultaneously to account for heterogeneous effects throughout individuals. Although this parameter is point identified in the literature, the assumptions required for identification may be strong. Given that, we use weaker assumptions in order to partially identify the MTE, i.e. to stablish a methodology for MTE bounds estimation, implementing it computationally and showing results from Monte Carlo simulations. The partial identification we perfom requires the MTE to be a monotone function over the propensity score, which is a reasonable assumption on several economics' examples, and the simulation results shows it is possible to get informative even in restricted cases where point identification is lost. Additionally, in situations where estimated bounds are not informative and the traditional point identification is lost, we suggest a more generic method to point estimate MTE using the Moore-Penrose Pseudo-Invese Matrix, achieving better results than traditional methods.