Non-profit szervezetek bevételi szerkezetének elemzése.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Hipotézis-ellenőrzés (Statisztikai próbák)
Advertisements

4. Két összetartozó minta összehasonlítása
Lehetséges-e ma átfogó közoktatási reform a finanszírozás reformja nélkül? Hermann Zoltán MTA Közgazdaságtudományi Intézet Oktatási.
Verseny és szabályozás Pápai Zoltán .
Egészségügy Intézmények Kontrollingja
Mindenki Ságvári Bence másképp VII. Nemzetközi Médiakonferencia, Balatonalmádi, szeptember 25. Az internethasználat jellegzetességei, a kockázatok.
2. előadás.
A gazdasági fejlettség mutatói
Rangszám statisztikák
Az egészségügy finanszírozásának informatikája
Matematikai Statisztika VIK Doktori Iskola
Előadás 51 Kormányzati politika Államkötvény nélküli eset Az egyensúlyi modellben a kormányzati változók közül 2 exogén, egy endogén, mivel a kormányzat.
Csoportosítás megadása: Δx – csoport szélesség
„G A Z D A S Á G P O L I T I K A” SZEGEDI TUDOMÁNYEGYETEM GAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR ELŐADÁS SOROZAT 10 x 10 makrogazdasági trendek Szeged, február.
Főkomponensanalízis Többváltozós elemzések esetében gyakran jelent problémát a vizsgált változók korreláltsága. A főkomponenselemzés segítségével a változók.
Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag Y’ = a + bx.
A makrgazdasági munkakínálat:
1 A magyar gazdaság helyzete, perspektívái 2008 tavaszán Dr. Papanek Gábor Előadás Egerben május 7.-én.
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
AZ ENERGIA GAZDASÁGI SZEREPÉNEK MAKROSZINTŰ ÉRTÉKELÉSE KELET- KÖZÉP-EURÓPÁBAN, 1990 ÉS 2009 KÖZÖTT Sebestyénné Szép Tekla Egyetemi tanársegéd Miskolci.
A földhasználat és a területi versenyképesség főbb közgazdasági összefüggései Előadó: Kollár Kitti doktorjelölt, tanszéki mérnök Komárno november.
A Szent István Társulat marketingtervének előkészítése Készítette: Orbán Eszter Konzulens: Dr. Pitlik László egyetemi docens.
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
Varianciaanalízis 12. gyakorlat.
Az új kormány gazdaságpolitikai mozgástere: egyensúlyi korrekciós alternatívák Urbán László XI. Vezérigazgató Találkozó Göd, április 4-5.
SPSS többváltozós (lineáris) regresszió (4. fejezet)
SPSS többváltozós regresszió
Lengyelország és Magyarország foglalkoztatáspolitikájának és munkanélküliségi helyzetének összehasonlítása XXX. Jubileumi OTDK Társadalomtudományi Szekció.
KÉT FÜGGETLEN, ILL. KÉT ÖSSZETARTOZÓ CSOPORT ÖSZEHASONLÍTÁSA
Kovarianciaanalízis Tételezzük fel, hogy a kvalitatív tényező(k) hatásának azonosítása után megmaradó szóródás egy részének eredete ismert, és nem lehet,
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VI.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Regresszióanalízis.
A pénzügyi megtakarítások makrogazdasági hatásai H amecz István „ Miért fontos a lakossági pénzügyi megtakarítás?” konferencia BÉT Nov. 25.
TÁMOP Településszintű fejlettségi vizsgálatok egybe(nem)esése Fekete Attila Gyerekesély-kutató Csoport MTA TK
A magyar költségvetés kiadási szerkezete nemzetközi összehasonlításban
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Nemparaméteres próbák Statisztika II., 5. alkalom.
A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
Nemzetközi projekt az egészség társadalmi és gazdasági meghatározóiról Taller Ágnes december 4. DETERMINE.
Kovács Álmos, szakállamtitkár Pénzügyminisztérium
Az egykulcsos adó bevezetésének várható hatásai
Kvantitatív Módszerek
7. Csoportok és változók sztochasztikus összehasonlítása (összehasonlítások ordinális függő változók esetén)
Hipotézis vizsgálat (2)
A magyar gazdaság növekedési kilátásai, prognózisok Hamecz István.
A sztochasztikus kapcsolatok (Folyt). Korreláció, regresszió
Többtényezős ANOVA.
A felsőoktatási intézmények gazdálkodásának szabályozása az új felsőoktatási törvényben Prof. Dr. Katona Tamás.
Hol áll és merre mehet még a gazdaság? Hamecz István.
Öngyilkosság és időjárás összefüggése Magyarországon
Vargha András KRE és ELTE, Pszichológiai Intézet
13K – Tárgyalási technikák – 2. előadás
Alkalmazott egészségügyi gazdaságtan
Hol áll és merre mehet még a gazdaság? Hamecz István „Mindannyian tudjuk, hogy mit kell tennünk, csak azt nem tudjuk, hogy hogyan nyerjük meg a választásokat.
Fizetési mérleg jelentés
„I. Alternatív finanszírozási stratégiák” Sopron, október 3.
Gazdaságstatisztika Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
A Közösségi Alapítványokról Lekeny Hajnal Kárpátok Nemzetközi Alapítvány
Önkormányzati Egészségügyi Napok
Startup felvásárlások multikulturális hátterének elemzése, avagy mesterséges intelligencia alapú ellenőrzőszámítás diszkriminancia-elemzéshez Barta Gergő,
Miért jönnek Magyarországra más országokból a tanulni vágyók?
Az államháztartás.
Lineáris regressziós modellek
Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása 2016
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Az Európai Unió tagországainak, a csatlakozásra váró országoknak
Fizetési mérleg jelentés április
Statisztika segédlet a Statistica programhoz Új verzióknál érdemes a View menüsor alatt a Classic menu-s verziót választani – ehhez készült a segédlet.
„Versenyképesség, intézmények és változó gazdaság” Debrecen,
Előadás másolata:

Non-profit szervezetek bevételi szerkezetének elemzése

Tartalom Nemzetközi mintázatok ◦ Salamon-Anheier (1996) alapján: Kormányzati támogatások és non-profit szektor mérete közti összefüggés vizsgálata Vállalati szintű mintázatok ◦ Fischer-Wilsker-Young (2007) alapján: főleg egészségügyi szektorban működő NPO-k vizsgálata  Egészségügyi területen működő non-profit átlagos bevételei nagyobbak, mint egy átlagos non-profité  Szervezet kora nem meghatározó  Eltérő bevételi szerkezet: Eü-ben magasabb programjövedelmek, mint a kultúra területén

Nemzetközi mintázatok Az Esping-Andersen-féle megközelítés Kormányzati jóléti kiadások Non-profit szektor mérete AlacsonyMagas SzociáldemokrataKorporatista AlacsonyKözpontosított (Statikus) Liberális

Nemzetközi mintázatok II. Lehetséges megközelítés (Salamon és Anheier (1996)): NPO klasszifikációja meghatározza-e a NPO szektor méretét ill. kiadási szerkezetét? Ehelyett: Klaszterelemzés visszaadja-e a csoportokat? ◦ Klaszterezés a NPO-szektor mérete, kormányzati kiadások szerint  Soc Expenditures GDP% - NPO GDP%  Soc. Expenditures GDP% - NPO sectoral GDP ◦ Klaszterezés a bevételek megoszlása (díjtételek, kormányzati támogatások, filantrópia nagysága) szerint ◦ Hierarchikus klaszter, euklideszi metrika, csoportok közötti távolságmax., változók szerinti standardizálás

Szociális kiadások GDP%-ában – szektorális GDP a GDP%-ában

Következtetések az I. klaszter alapján 4 klaszter alakul ki, de nem értelmezhető az Esping-Andersen keretben K-Means klaszterrel újra elvégezve egészen hasonló eredmény adódik Abszolút szektormérettel értelmezhető az eredmény?

Szociális kiadások GDP%-ban – abszolút szektorális GDP

Következtetések az II. klaszter alapján Értelmezhető az Esping-Andersen keretben Egyezések Salamon és Anheier (1996) eredményeivel: ◦ 4 klaszter alakul ki ◦ Japán külön klaszter ◦ Skandináv országok szoc. dem besorolást kapnak ◦ Németo. és Fr.o. korporatista besorolást kap ◦ Dél-Korea és a dél-amerikai államok központosított besorolást kapnak

Következtetések az I. klaszter alapján Eltérések Salamon és Anheier (1996) eredményeitől: ◦ Japán nem a központosított kategóriába kerül, hanem valami liberális jellegűbe (de Japánnál nem alacsony a kormányzati támogatások aránya) ◦ Olaszország (szoc. dem) és Nagy-Brittannia (liberális) is korporatista kategóriába került

Klaszter II. Salamon és Anheier (1996): ◦ Liberális és szoc. dem államokban a magánadományok dominálnak az NPO- finanszírozásban, mert itt az állam az NPO alternatívája ◦ Korporatista országokban a kormányzati támogatások aránya magas, mert itt az NPO az állam „meghosszabbított keze” ◦ Központosított államokban egyik támogatási forma sem jelentős

Klaszter II.

Következtetések a II. klaszter alapján 3 csoport: ◦ 1-es csop.: Magas filantrópia, alacsony kormányzati támogatások: liberális és szoc. dem ◦ 2-es csop.: Alacsony filantrópia, magas kormányzati támogatások: korporatista ◦ 3-as csoport: Magas kormányzati támogatás, alacsony filantrópia, és alacsony jóléti kiadások: központosított? (?:Nem teljesen, mert alacsony kormányzati támogatással kéne párosulnia a fentieknek)

Következtetések a II. klaszter alapján II. Egyezések Salamon és Anheier (1996) eredményeivel: ◦ A volt szoc. országok és a liberális államok az I. csoportba (liberális és szoc. dem.) kerülnek ◦ Fr. o. és Németo. a II. csoportba (korporatista) kerül ◦ A korábbi modell által központosítottnak klasszifikált országok a III. csoportba kerülnek

Következtetések a II. klaszter alapján III. Eltérések Salamon és Anheier (1996) eredményeitől: ◦ A Skandináv országok a korporatista csoportba kerülnek ◦ A korporatista kategóriába kerül az összes olyan ország, amelyet Salamon és Anheier (1996) nem sorol ugyan ide, de a korábbi modell igen.

Szervezeti bevételi jellemzők NPO-k bevételi adataira lineáris regresszió Magyarázó változók: ◦ NPO teljes állású munkaereje ◦ NPO önkénteseinek száma ◦ NPO kora

Szervezeti bevételi jellemzők II. Vizsgált hipotézisek (Fischer-Wilsker- Young (2007) alapján): ◦ H1:Egészségügyben működő NPO átlagosan magasabb bevétellel bír ◦ H2:Az egészségügyben működő szervezet kora nem meghatározó ◦ H3:Eltérő bevételi szerkezet: Eü-ben magasabb a programjövedelmek aránya, mint a kultúra területén

Egészségügyben működő NPO átlagos bevételeinek viszonya egy átlagos NPO-hoz (H1) Lineáris regresszió a teljes bevételre az összes NPO-t figyelembe véve - Lin. regresszió a teljes bevételre az egészségügyi NPO-kat figyelembe véve

Eredmények Összes NPO-ra (R 2 =0,205) : Egészségügyi NPO-ra (R 2 =0,0807)

Probléma: A modell rosszul specifikált a teljes NPO-kat nézve

Probléma: A modell rosszul specifikált az eü-i NPO-kra nézve

Következtetések Eü-i NPO átlagosan magasabb bevételre tesz szert De: ◦ A konstans az eü NPO-k esetében eleve nem szignifikáns! ◦ A modell a teljes NPO-kra nézve rosszul specifikált ◦ A modell az eü-i NPO-kra nézve is rosszul specifikált

Az egészségügyben működő szervezet kora (H2) Valószínűleg strukturális törés az eü-i NPO-kat tekintve is külön regresszió a kórházakra és az egyéb eü-i NPO-kra H2’: Az egészségügyben működő kis méretű NPO-k kora nem meghatározó

Eredmények R 2 =0,528 mellett

A reziduumok normalitása

Következtetések A vállalat kora bent marad, mint magyarázó változó a modellben (3%-os szignifikancia szinten) De ◦ Alacsony a mintaelemszám ◦ A reziduum nem teljesen normális eloszlású ◦ (Viszont mindezek ellenére jó a modell magyarázó ereje)

Magasabb programjövedelmek az eü-ben (H3) Két lehetőség a tesztelésre és kettő a mintákra: ◦ Minták:  Összes eü-i NPO  Átlagos-kis méretű NPO-k ◦ Tesztelés:  Lin. Regresszió a programjövedelmekre, és ezek konstansainak összehasonlítása  T-próba

Eredmények A kulturális szektor esetében is rosszul specifikált a modell, így a lin. regressziós megoldás nem jó. Helyette: t-próba Átlagos méretű NPO-kkal is a különbség már szignifikáns

Köszönöm a figyelmet!