Política pública para micro e pequenas empresas : um estudo sobre a implementação do Programa Juro Zero RS
Bibliographic record
Abstract
O Programa Juro Zero RS foi uma política de crédito com subsídio de juros destinada às empresas de menor porte do estado do Rio Grande do Sul, adotada em função da crise econômica imposta pela pandemia da covid-19. O programa foi instituído pelo Decreto n.º 52.330, de 19 de janeiro de 2022, tendo como objetivo incentivar e fortalecer microempreendedores individuais, microempresas e empresas de pequeno porte para a retomada do crescimento a partir da injeção de recursos com juro zero e redução da burocracia. A política foi operacionalizada pela agência de fomento Badesul e pelo BRDE, em parceria com as cooperativas de crédito Cresol, Sicredi, Sicoob e Unicred, e contando, ainda, com o Sebrae e com o fundo de garantias RS Garanti. O objetivo geral desta tese é examinar o processo de implementação desta política pública. O problema de pesquisa obedeceu ao seguinte questionamento: Como se configurou a implementação do Programa Juro Zero RS e qual foi o papel de cada ator no processo de implementação? Para dar conta de responder à questão geral da pesquisa, descrevemos o Programa Juro Zero RS; identificamos os principais atores do processo de implementação; examinamos o processo de implementação no Badesul, BRDE e Sebrae; e apresentamos recomendações de ajuste ao eventual (re)desenho da política. A pesquisa empírica foi realizada com base em documentos oficiais do programa e outras informações colhidas em sites do governo e das instituições financeiras operadoras, e de entrevistas com gestores do Governo (Sedec), do Badesul, do BRDE, das cooperativas Cresol, Sicredi, Sebrae e da RS Garanti. Essas instituições foram atores da fase de implementação e, com exceção das cooperativas, também da fase de formulação. O Programa Juro Zero RS pode ser considerado uma política pública multicêntrica, com a participação de atores públicos e privados, interdependentes, atuando em forma de governança, por meio da gestão em rede para a solução de um problema público. Na sua implementação, o Badesul e o BRDE contribuíram com recursos financeiros, tecnológicos e de pessoal, da mesma forma a cooperativa de crédito Sicredi. As demais cooperativas contribuíram com recursos tecnológicos e de pessoal. O Sebrae fez aporte ao fundo garantidor e também disponibilizou formação sobre gestão de crédito aos beneficiários. A Sedec foi a responsável pela articulação entre os atores envolvidos na implementação. E a RS Garanti atuou em parceria com o Badesul como fundo garantidor das operações. Em especial, a gestão em rede permitiu solucionar problemas enfrentados pelo Governo na implementação de uma política de crédito, como a insuficiência de recursos financeiros e de pessoal, a ausência de capilaridade e a falta de conhecimento sobre processos operacionais.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".