A Agência Interna Europeia «Fusion for Energy» (F4E) funciona desde 2007 e, por conseguinte, é adequado avaliar o efeito do funcionamento da F4E na economia europeia, em termos de impacto económico e de criação de emprego. Uma primeira análise a este efeito foi realizada em 2018 através de um contratante externo, com um âmbito temporal de 2008 — meados de 2017. O Estudo no âmbito do presente concurso deve acompanhar e desenvolver a análise anterior, refinando a metodologia e incorporando dados adicionais, enquanto alarga a análise aos dois anos que se passaram desde a primeira análise. O objetivo do Estudo é basear-se nos resultados do trabalho anterior para alcançar três objetivos principais:
— atualizar o estudo para refletir sobre os dois anos que se passaram e, com base nisso, investigar e avaliar a precisão das previsões do estudo anterior,
— complementar o estudo anterior, segundo as necessidades. Em particular, o estudo anterior só foi capaz de prever a extensão em que a Organização do ITER contratou empresas da UE, uma vez que esta informação não estava disponível a partir da Organização do ITER. Para o presente Estudo, o acesso a estas informações será fornecido pela Organização do ITER. Por outro lado, o estudo anterior incluiu contratos com sede na UE, mas cuja sede principal e, em alguns casos, o local onde o trabalho foi realizado, estava localizada fora da UE. Para o presente Estudo, o contratante deve ter o cuidado de acompanhar os contratantes com múltiplos escritórios, e incluir apenas contratos que foram realizados dentro da UE,
— para a análise anterior, foi utilizado o modelo macroeconométrico E3ME para encontrar o impacto dos gastos no ITER em termos de Valor Acrescentado Bruto e anos de trabalho criados. No Estudo, a utilização de um modelo diferente seria benéfico, mas não obrigatória. Se o contratante utilizar um modelo diferente, deve ser realizada uma nova análise dos dados abrangidos pelo estudo anterior. Isto permitirá uma compreensão de quão sensíveis os resultados são para a metodologia de modelagem. Se os dois modelos gerarem resultados muito diferentes para os mesmos dados, esta discrepância deverá ser investigada.