Investiční rozhodování v českých municipalitách za nejistých a rizikových okolností 1

Shrnutí závěrečné práce

Investiční rozhodování v českých municipalitách za nejistých a rizikových okolností1 Ing. Tomáš Holub, M.A. Obor MSc. Risk Management Southampton Management School, University of Southampton

Abstrakt Tato závěrečná práce má za cíl zmapovat investiční rozhodování v českých municipalitách za nejistoty a rizika. Vzhledem k nedostatku literatury zabývající se rozhodováním za nejistých a rizikových okolností v českém prostředí, poskytuje tento výzkum široký pohled na investiční rozhodování a zabývá se řadou aspektů podstupování rizik. Hlavní důraz práce je kladen na postoj k riziku, který je považován za klíčovou hnací sílu rozhodování. Přestože existuje mnoho publikací zaměřujících se na postoj k riziku, stále je mnoho otazníků, jak se lidé, především manažeři, rozhodují za nejistoty a rizika. Tyto komplexní a nezodpovězené otázky vedou ke studii, která zkoumá, jak se nejvyšší představitelé municipalit rozhodují mezi rizikovými možnostmi. Kvantitativní výzkum na základě dotazníků vyplněných 136 starosty českých měst a obcí poskytl cenné výsledky. Celkem bylo zjištěno sedm hlavních poznatků. Klíčovým poznatkem je všeobecná averze k riziku v českých municipalitách ve všech situacích bez ohledu na výši zisku a ztráty, kontext a podkladové informace.

1

Tento materiál je možné dále šířit pouze se souhlasem autora.

Tomáš Holub

Investiční rozhodování v českých municipalitách za nejistých a rizikových okolností

1 ÚVOD DO PROBLEMATIKY Peter Drucker, zakladatel moderního managementu, považoval přijímání efektivních rozhodnutí za hlavní manažerskou dovednost (Drucker, 1999). Další odborníci se zabývali efektivním rozhodováním za nejistých a rizikových okolností, které jsou nedílnou součástí každého rozhodnutí (Ward, 2005; Johnson and Bruce, 2009). Nejisté okolnosti je třeba zvážit v situacích, kdy jsou pravděpodobnosti možných scénářů neznámé. Rizika se objevují v situacích, kdy jsou pravděpodobnosti známé (Fishburn, 1988; Tversky and Fox, 1995). Samotnému rozhodnutí předchází analýza rizik a nejistot, která je základem racionálního rozhodování mezi různými variantami. Kvalitativní analýza rizik zahrnuje např. kontrolní seznamy rizik, brainstorming rizik a tabulky významnosti dopadu a pravděpodobnosti rizik (Association for Project Management, 2000; HM Treasury, 2004; Project Management Institute, 2008). Mezi nástroje kvantitativní analýzy rizik patří např. Monte Carlo simulace, kreditní ratingy, volatilita zisků, kapitálová přiměřenost, očekávaná hodnota, diagram návratnosti, normální, Poissonovo, Gamma a Beta rozdělení. Analýza nejistot se většinou spoléhá na subjektivní odhady (Goodwin and Wright, 2004; Tversky and Kahneman, 1974) a uplatňuje se např. minimax a maximax kritérium, koeficient optimismu, kritérium litování, Hurwiczovo a Laplaceovo kritérium (Johnson, 2012a; Jovanović, 1999). Lidé i organizace se však nerozhodují pouze na základě výsledků analýzy nejistot a rizik. Je třeba zvážit individuální preference a postoj k nejistotám a riziku (Schultz et al., 2010), který experti považují za hlavní hnací sílu rozhodování (Ward, 2005). Postoj k riziku se obvykle znázorňuje pomocí užitkové křivky, jejíž tvar odhaluje averzní, neutrální nebo náchylný postoj (Smidts, 1997). Někteří odborníci tvrdí, že postoj k riziku se mění pro různé výše možných zisků, popř. ztrát (Friedman and Savage, 1948). Markowitz (1952) představil 3

Tomáš Holub


užitkovou křivku ve tvaru písmene S, tzn. lidé by měli být náchylní k riziku pro malé zisky anebo velké ztráty a naopak averzní k riziku pro velké zisky anebo malé ztráty. Johnson (2012b) k této teorii přidává, že lidé se stanou opět náchylní k riziku pro extrémně velké zisky. Nejuznávanější teorií vysvětlující rozhodování za rizika je tzv. „Prospect theory” (Kahneman and Tversky, 1979), která předpokládá averzi k riziku pro zisky s vyšší pravděpodobností a ztráty s nízkou pravděpodobností; náchylnost k riziku se naopak objevuje pro ztráty s vyšší pravděpodobností a zisky s malou pravděpodobností. Kahneman and Tversky (1979) navíc tvrdí, že lidé jsou averznější, pokud je situace prezentována pozitivně jako zisk, a naopak upřednostňující riziko ve stejné situaci, která je prezentována jako ztráta. Odborně se tomu říká „framing effect”. Daniel Kahneman za tuto teorii získal Nobelovu cenu. Ani Prospekt teorie však nedokázala vysvětlit všechny aspekty rozhodování za nejistoty a rizika. Podle řady expertů (Coleman, 2006; Dohmen et al., 2005; Machina, 1987) stále neexistuje všeobecně uznávaná teorie, která by vysvětlila, jak se lidé rozhodují a jaký mají postoj k riziku. Především je zřejmý rozdíl mezi teoriemi na základě laboratorních a hypotetických testů a mezi rozhodováním v reálných situacích (Coleman, 2006). Přestože existuje velké množství studií zabývajících se touto problematikou v různých prostředích, literatura neposkytuje informace o rozhodování za rizika a nejistoty v českém veřejném sektoru. Navíc ani nebyl zjištěn žádný výzkum zabývající se rozhodováním v českém prostředí obecně. Tato studie se pokusí odpovědět na mezery v literatuře a přinést nové poznatky o rozhodování pod tíhou nejistoty a rizika v českém veřejném sektoru.

V současné době prochází veřejný sektor řadou změn s cílem zlepšit své služby se stále nižšími finančními prostředky (Provazníková, 2009). Proto je důležité prozkoumat, jak veřejný sektor alokuje prostředky za nejistých a rizikových okolností. Práce se věnuje investičnímu rozhodování v českých municipalitách se zaměřením na postoj k riziku nejvyšších představitelů obce, 4

Tomáš Holub


tzn. starostů a starostek. Za účelem hlubšího porozumění nejistotám a jejich řízení budou také identifikovány faktory, které ovlivňují rozhodování, a strategie, které vedou k efektivnímu nakládání s nejistotami. Práce má tři hlavní cíle: 1. Prozkoumat postoj k riziku v situacích lišících se výší zisku, ztráty a kontextem. 2. Určit míru vlivu různých faktorů na investiční rozhodování. 3. Identifikovat strategie, které pomáhají v nakládání s nejistotami, a určit jejich důležitost v investičním rozhodování. Tento výzkum přispěje v teoretické rovině existující literatuře novým pohledem na investiční rozhodování. Jedinečnost této studie spočívá v analýze rozhodování v municipalitách, která je naprosto výjimečná nejen v českém kontextu, ale i na mezinárodní úrovni. Po praktické stránce porozumění investičním rozhodnutím v českých municipalitách poukáže na případné nedostatky a může vést ke zlepšovacím návrhům. Efektivní investiční rozhodnutí jsou obzvlášť nutné v současné době vzhledem k tlakům na veřejné rozpočty, zvýšené regulaci a rostoucím nárokům občanů na kvalitu služeb. Tato studie je také jedinečná v mapování strategií pro nakládání s nejistotami, které pozornost odborných kruhů postupně získávají až v současné době. Toto shrnutí výzkumu se záměrně vyhýbá hluboké diskuzi v teoretické rovině, která byla součástí práce. Za dostatečné lze považovat pouze toto stručné uvedení do problematiky. Dále bude následovat metodologická část, která

nastíní,

jak

výzkum

proběhl.

Hlavní

pozornost

je

věnována

vyhodnocení dotazníků a interpretaci výsledků, která také přinese porovnání výsledků s teorií. Závěr shrne hlavní poznatky. Poté následuje přehled referencí použitých v tomto textu. Poslední část tvoří přílohy, které poskytnou pro zájemce o hlubší analýzu část statistických tabulek použitých v samotné práci. 5

Tomáš Holub


2 METODOLOGIE Empirická část práce je založena na kvantitativním výzkumu pomocí elektronického

dotazníku,

který

byl

zaslán

všem

1.244

starostům

a starostkám českých obcí od 1.000 do 10.000 obyvatel. Starostové byli vybráni vzhledem k dostatečně vysokému počtu, dostupnosti kontaktních údajů, podobnému poli působnosti a stejným rozhodovacím pravomocem. I když investiční rozhodnutí zpravidla prochází zastupitelstvem, starosta má obvykle největší vliv na přijímaná rozhodnutí, obzvlášť v malých obcích.

Dotazník byl rozdělen do pěti částí, které byly uspořádány v souladu s cíli práce.

V

první

části

respondenti

uvedli

základní

informace,

které

v následujících částech pomohly určit rozdíly mezi odpověďmi podle charakteristik respondentů.

Druhá část obsahovala šest hypotetických, ale zároveň realistických investičních situací, které se lišily pouze výší ročního rozpočtu včetně extrémních zisků a ztrát. V každé situaci měli respondenti na výběr mezi dvěma scénáři. První scénář zaručoval jistou částku, zatímco druhý nejistý scénář přinášel dvě částky s různou pravděpodobností. Respondenti měli určit pravděpodobnost, která jim přinášela stejný užitek jako jistý scénář. Částka v jistém scénáři se vždy rovnala očekávané částce v nejistém scénáři pro pravděpodobnost 50%. Lidé se však většinou nerozhodují pouze na základě

očekávané

částky,

protože

mají různý postoj k

riziku.

Pravděpodobnost nižší než 50% značí náchylnost k riziku, 50% představuje neutrálnost a pravděpodobnost vyšší než 50% označuje averzi k riziku. Podobné

scénáře

se

často

objevují

v

empirických

šetřeních

(Georgousopoulou, Chipulu, Ojiako and Johnson, 2010; Hershey and Schoemaker, 1985; Pennings and Smidts, 2000) a jsou považovány za efektivní metodu hodnocení postoje k riziku (Kunreuther, Novemsky and Kahneman, 2001).

6

Tomáš Holub


Dvě situace ve druhé části také otestovaly „framing effect“. Situace měly stejný očekávaný výsledek a lišily se pouze odlišnou formulací. Racionální respondenti by se však neměli nechat ovlivnit odlišnou formulací a měli by se v obou případech rozhodnout stejně. Investiční situace ve třetí části byly založené na stejné metodě jako ve druhé části. Výše rozpočtu se však neměnila a bylo představeno celkem pět různých kontextů/projektů. Respondenti byli navíc informováni, že jistý scénář nepovede k uskutečnění jednotlivých projektů, což mělo zvýšit ochotu investovat i za cenu vyššího rizika. Smyslem otázek bylo zjistit, jak se postoj k riziku liší podle investičního kontextu. Čtvrtá část byla zaměřená na faktory, které ovlivňují investiční rozhodování. Respondenti měli určit míru jejich vlivu na desetibodové stupnici. Odpovědi pomohly lépe porozumět investičnímu jednání za nejistých a rizikových okolností. Tato část zároveň respondentům připomněla některé důležité aspekty, které často nejsou brány v úvahu. Poslední část dotazníku měla za cíl zmapovat strategie, které starostové a starostky používají pro nakládání s nejistotami. Respondenti hodnotili jejich důležitost na pětibodové Likertově škále. Tato část měla i vzdělávací hodnotu, protože poskytla širokou paletu přístupů, které se v současnosti uplatňují v situacích za nejistoty. Po skončení dotazníkového šetření byla nasbíraná data analyzována ve statistickém programu SPSS. Vnitřní konzistence byla ověřena pomocí koeficientu Cronbach alpha. Analýza dat zahrnovala frekvenční tabulky, popisné statistiky a různé typy sloupcových grafů. Testování postoje k riziku a rozdílů mezi respondenty proběhlo pomocí několika typů t-testů. Pro vyšší robustnost výsledků bylo také použito neparametrické testování pomocí Wilcoxonova a Mann-Whitneyho testu. Následující tabulka obsahuje všechny proměnné, které byly od respondentů nasbírány a poté analyzovány. 7

Tomáš Holub


Tabulka č. 1: Proměnné z dotazníkového šetření Číslo

Číslo

části

otázky

1.

1.

Počet obyvatel obce

1.

2.

Věk

<30; 30-50; >50

1.

3.

Pohlaví

Muž, žena

1.

4.

Předchozí zaměstnání

Proměnná

Možné odpovědi <1,000; 1,000-5,000; 5,001-10,000; >10,000

Ve veřejném sektoru, v soukromém sektoru p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7

2.

5.

Investiční rozhodnutí 1

(nerozhodný mezi 5% najisto a 10% s p nebo 0% s 1-p) p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7

2.

6.


(nerozhodný mezi -30% najisto a -10% s p nebo -50% s 1-p) p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7

2.

7.


(nerozhodný mezi -5% najisto a 0% s p nebo -10% s 1-p) p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7

2.

8.


(nerozhodný mezi 30% najisto a 50% s p nebo 10% s 1-p) p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7

2.

9.


(nerozhodný mezi zůstatek 70% najisto a zůst. 90% s p nebo zůst. 50% s 1-p) p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7

2.

10.


(nerozhodný mezi 0% najisto a 5% s p nebo -5% s 1-p)

3.

3.

3.

3.

11.

12.

13.

14.

p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7


(nerozhodný mezi 0% najisto a 5% s p

(technologické centrum)

nebo -5% s 1-p) p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7



(bytový dům)

nebo -5% s 1-p) p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7



(propagace obce)

nebo -5% s 1-p) p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7



(volnočasové centrum)

nebo -5% s 1-p)

8

Tomáš Holub

3.

15.


p= 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7



(vedení soudního sporu)

nebo -5% s 1-p)

Názor Vaší politické

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

strany/sdružení o investici

(1 nemá žádný vliv, 10 má extrémní vliv)

Dopad investice na životní

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

prostředí


4.

16.

4.

17.

4.

18.

4.

19.

4.

20.

4.

21.

4.

22.

4.

23.

4.

24.

Inovační dopad investice

4.

25.

Veřejný užitek z investice

5.

26.

Anticipace

5.

27.

Etická obezřetnost

Velmi nízká, nízká, střední, vysoká, velmi vysoká

5.

28.

Studium různých scénářů


5.

29.

Dialogické učení


5.

30.

Zjednodušení komplexnosti


5.

31.

Odolnost


5.

32.

Dlouhodobost


5.

33.

Vyjednávání


5.

34.

Robustnost


5.

35.

Příprava na nejhorší


5.

36.

Reverzibilita


5.

37.

Postupnost


5.

38.

Flexibilní řešení


1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

Transparentnost investice


Dopad investice na Vaši

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

reputaci


Globální ekonomické

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

prostředí


1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

Finanční dopad investice


Dlouhodobý efekt investice

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

(durabilita)


Výše očekávaných státních

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10

dotací


1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 (1 nemá žádný vliv, 10 má extrémní vliv)

1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 (1 nemá žádný vliv, 10 má extrémní vliv)

Velmi nízká, nízká, střední, vysoká, velmi vysoká (důležitost)

9

Tomáš Holub


3 VYHODNOCENÍ DOTAZNÍKŮ A DISKUZE Následující analýza a interpretace výsledků je rozdělena do pěti částí v souladu s dotazníkem a cíli práce. Tabulky v této kapitole jsou přeloženy do českého jazyka. Zájemci o hlubší analýzu jsou odkázáni na tabulky v příloze, které jsou ponechány v původním anglickém jazyce. Samotná práce obsahovala řadu dalších statistických tabulek.

3.1 Základní informace o respondentech První krok analýzy spočíval v kontrole odpovědí. Několik dotazníků bylo vyřazeno z analýzy, protože zjevně neposkytly platné odpovědi. Byly vyplněny během několika minut, zatímco průměrný čas vyplnění jednoho dotazníku se pohyboval okolo 20 minut. Tabulka číslo 2 ukazuje počet respondentů, kteří poskytli spolehlivé odpovědi, a byli proto zahrnuti do analýzy. Celkem se jednalo o 136 respondentů, což je dostatečný počet pro kvantitativní analýzu. Míra odezvy 11% je podle expertů u elektronických dotazníků poslaných emailem považována

za

uspokojivou

(Oppenheim, 2005).

Většina

starostů

a starostek, kteří dotazník vyplnili, také požádali o jeho výsledky, což svědčí o zájmu respondentů a relevantnosti otázek. Tabulka č. 2: Počet respondentů zahrnutých do analýzy N Respondent

Platný

% 136

100,0

0

,0

136

100,0

a

Vyloučený Celkem

a. Na základě všech proměnných.

Následující tabulka znázorňuje koeficient Cronbach alpha, který přesáhl hranici 0,7 a nasbíraná data tedy lze považovat za konzistentní a spolehlivá (Lance, Butts and Michels, 2006). 10

Tomáš Holub


Tabulka č. 3: Koeficient Cronbach alpha Cronbach alpha na Cronbach

základě norm.

Počet

alpha

p oložek

položek

,794

,826

34

Další čtyři tabulky poskytují více informací o respondentech. Podíl obcí podle počtu obyvatel zahrnutých do této studie odpovídá skutečnému obrázku. Malé obce výrazně převládají. Z tabulky č. 4 také vyplývá, že obce mohly být rozděleny vhodněji, aby se docílilo vyváženosti jednotlivých kategorií. Tabulka č. 4: Rozdělení obcí podle počtu obyvatel O1 Počet obyvatel Počet Platný

Procent

1.000-5.000

119

87,5

5.001-10.000

17

12,5

136

100,0

Celkem

Věkové kategorie jsou prezentovány v tabulce č. 5. Věk starostů byl podceněn. Pouze dva respondenti spadali do kategorie pod 30 let. Z tohoto důvodu jen druhá a třetí kategorie byla zahrnuta do analýzy statistické významnosti rozdílů. Tabulka č. 5: Věkové kategorie O2 Věk Počet Platný

Pod 30

Procent 2

1,5

30-50

69

50,7

Nad 50

65

47,8

Celkem

136

100,0

11

Tomáš Holub


Podíl žen přesně odpovídá skutečnému podílu starostek, kterým byl zaslán dotazník. Starostky řídí 20% malých obcí v České republice.

Tabulka č. 6: Rozdělení respondentů podle pohlaví

O3 Pohlaví Počet Platný

Procent

Muž

109

80,1

Žena

27

19,9

136

100,0

Celkem

Poslední otázka první části se týkala předchozího zaměstnání respondentů. Většina starostů a starostek pracovala v soukromém sektoru.

Tabulka č. 7: Rozdělení respondentů podle předchozího zaměstnání

O4 Předchozí zaměstnání Počet Platný

Procent

Veřejný sektor

46

33,8

Soukromý sektor

90

66,2

136

100,0

Celkem

Tyto základní charakteristiky respondentů byly použity v analýze rozdílů mezi odpověďmi podle jednotlivých kategorií. Výsledky této analýzy se však objevily pouze v práci samotné, protože toto shrnutí to svým rozsahem neumožňuje a zaměřuje se pouze na hlavní výstupy podle cílů práce.

12

Tomáš Holub


3.2 Investiční rozhodnutí podle výše zisku/ztráty Této a následující části byla věnována hlavní pozornost v dotazníku i celé práci. Tyto části prozkoumaly postoj respondentů k riziku v různých investičních situacích. Graf č. 1 znázorňuje rozhodnutí starostů a starostek v prvních šesti investičních případech, které se lišily pouze výší rozpočtu.

Graf č. 1: Investiční rozhodnutí podle výše zisku/ztráty 100,0% 90,0%

27,9%

80,0%

44,1%

44,1%

36,8%

38,2%

10,3%

6,6%

47,8%

Procenta

70,0% 60,0%

14,7%

50,0% 40,0%

10,0%

8,1%

25,7%

29,4%

9,6%

p=0.6

7,4%

31,6%

30,0% 20,0%

8,1%

23,5%

6,6%

16,2%

15,4%

Situace 1

Situace 2

0,0%

29,4%

27,2%

p=0.5 p=0.4

14,7%

11,0%

8,8%

11,0% 6,6%

14,7%

14,7%

Situace 3

Situace 4

Situace 5

Situace 6

9,6%

p=0.7

p=0.3

Investiční rozhodnutí

Z grafu č. 1 je zřejmé, že nejvíce respondentů vybralo nejaverznější postoj k riziku (p=0,7) ve všech situacích kromě první, ve které převažoval neutrální postoj. Graf také ukazuje, že ve všech situacích méně než 30% respondentů preferovalo riziko, tzn. zvolilo pravděpodobnost p rovnu 0,3 nebo 0,4. Tyto výsledky poskytují první jasný náhled na postoj k riziku českých starostů a starostek. Aby však bylo možné udělat relevantní závěr, je třeba otestovat, zda jsou výsledky statisticky významné, tzn. zda je možné tvrdit, že s 95% pravděpodobností jsou respondenti averzní k riziku.

Byly provedeny dva testy statistické významnosti, a to „one-sample t-test” a „Wilcoxon signed rank test”, jejichž výsledky jsou v příloze 1-3. Oba testy vedly k téměř identickým hodnotám, což jim dodává na robustnosti. Výsledky testů vedou k prvnímu poznatku. S 95% jistotou lze tvrdit, že: 13

Tomáš Holub


„Starostové a starostky českých municipalit jsou averzní k riziku ve všech investičních situacích lišících se různou výší rozpočtu.” (Poznatek č. 1)

Toto zjištění je v souladu s řadou odborníků na teorii i praxi včetně profesních sdružení, která se zabývala postojem k riziku ve veřejné správě v různých zemích (Bhatta, 2003). Na druhou stranu mnoho výzkumů prokázalo, že se postoj k riziku mění pro různou výši zisků a ztrát. Prospekt teorie tvrdí, že by respondenti měli být méně averzní k riziku v situacích zahrnujících potencionální ztráty (Kahneman and Tversky, 1979). Postoj k riziku by se navíc měl měnit pro extrémní zisky a ztráty, za které lze považovat situace, kdy bylo v sázce 50% ročního rozpočtu obce. Ani jeden z těchto aspektů užitkové křivky nebyl potvrzen. Toto mohlo být způsobeno obecnou averzí k riziku ve všech situacích bez ohledu na možné zisky a ztráty.

Druhá část dotazníku také měla za cíl zjistit, zda jsou respondenti ovlivněni framing efektem. Odpověď byla získána pomocí „paired t-test” a “Wilcoxon signed rank test” (viz příloha 4-5). Výsledky testů ukázaly, že jsou respondenti méně averzní k riziku v situaci prezentované v pozitivním smyslu, ale rozdíl není statisticky významný. To vede k druhému poznatku této práce:

„Framing efekt významně neovlivňuje postoj k riziku starostů a starostek českých municipalit.” (Poznatek č. 2)

Toto zjištění je opět v rozporu s uznávanou teorií Kahnemana and Tverskyho (1981), kteří prokázali platnost framing efektu. Je však diskutabilní, zda se framing efekt nepotvrdil z důvodu obecné averze k riziku jako v předchozím případě, nebo zda si respondenti uvědomili, že obě situace poskytují stejnou očekávanou ztrátu.

14

Tomáš Holub


3.3 Investiční rozhodnutí podle kontextu Tato třetí část dotazníku prozkoumala postoj respondentů k riziku v pěti různých investičních kontextech. Následující graf znázorňuje odpovědi starostů a stejně jako předchozí graf poukazuje na značnou averzi k riziku. Nejvíce respondentů opět volilo nejaverznější možnost ve všech situacích kromě scénáře s volnočasovým centrem (č. 10). Graf č. 2: Investiční rozhodnutí podle různých kontextů 100,0% 90,0% 80,0%

33,8%

36,0%

37,5%

10,3%

6,6%

29,4%

Procenta

70,0% 60,0%

8,8%

8,8% 12,5%

33,1%

31,6%

28,7%

30,1%

p=0.5 30,9%

30,0% 20,0% 10,0%

p=0.7 p=0.6

50,0% 40,0%

36,0%

5,9% 10,3%

11,0%

14,0%

12,5%

Situace 7

Situace 8

13,2%

p=0.4 p=0.3

5,9% 21,3%

16,9%

14,7%

Situace 9

Situace 10

Situace 11

0,0% Investiční rozhodnutí

Analýza pokračovala testováním statistické významnosti postoje k riziku pomocí „one-sample t-test“ and „Wilcoxon signed rank test“ (viz příloha 6-9). Oba testy potvrdily, že starostové a starostky jsou averzní k riziku ve všech investičních situacích. Pouze v případě stavby volnočasového centra nebyla averze potvrzena. Pokud by se však stupeň spolehlivosti snížil z 95% na 90%, averze k riziku by byla konstatována i v případě volnočasového centra. Jinými slovy, v devíti případech z deseti by starostové odmítli investiční nabídku, která by jim zaručila stavbu volnočasového centra a po finanční stránce by vedla k zisku 5% ročního rozpočtu obce s pravděpodobností 50% nebo ke ztrátě 5% ročního rozpočtu se stejnou pravděpodobností 50%. 15

Tomáš Holub


Tento výsledek vede k dalšímu zjištění:

„Postoj k riziku starostů a starostek českých municipalit mírně kolísá v různých investičních kontextech, ale stále má silnou tendenci k averzi k riziku. (Poznatek č. 3)

Třetí poznatek se neshoduje s většinou studií, které tvrdí, že postoj k riziku se mění v závislosti na kontextu (Dohmen et al., 2005; Leitch, 2010; March and Shapira, 1992; Pennings and Smidts, 2000; Schoemaker, 1990; Slovic, 1964). Starostové a starostky přizpůsobili svůj postoj k riziku podle kontextu pouze minimálně.

Je překvapující, že dokonce i v situacích s naprosto nesrovnatelnou přidanou hodnotou jako např. stavba technologického centra a vedení soudního sporu respondenti volili stejně averzní postoj k riziku. To je další důkaz všeobecně silné averze k riziku, která se nemění ani v případě prospěšných projektů.

Averze k riziku je často spojována s omezeným zaváděním inovací (Bhoovaraghavan, Vasudevan and Chandran, 1996; Marshall and Ojiako, 2010; Pennings and Smidts, 2000). Tento jev se potvrzuje v českých municipalitách, kterým se nedaří zavádět inovace, podporovat moderní technologie, spolupracovat se soukromým sektorem a efektivně vykonávat běžnou správu (Ministerstvo vnitra České republiky, 2007). Obce navíc zřídka zavádějí nástroje managementu kvality jako např. EFQM, normy ISO, CAF, balanced scorecard a benchmarking. Od roku 1990 do 2009 zavedlo některé z těchto nástrojů pouze přibližně 4% obcí (Špaček and Neshybová, 2010).

16

Tomáš Holub


V současné době se většina odborníků včetně řady organizací veřejné správy odvrací od strategie zaměřené pouze na vyhýbaní se rizikům, protože tento přístup potlačuje nové příležitosti, tvořivost a inovační řešení (HM Treasury, 2006; Zurich Municipal, 2011). Stejně tak většina směrnic pro řízení

rizik

včetně

té

nejuznávanější

ISO

31000

(International

Organization for Standardization, 2009) chápe riziko současně ve smyslu hrozeb a příležitostí. V českém jazyce má pojem riziko negativní význam, což se odráží i ve směrnici Ministerstva financí České republiky (2004), které chápe riziko ve smyslu hrozby a snaží se ho eliminovat. Jiná směrnice pro řízení

rizik

v

českém

jazyce

nebyla

identifikována,

což

brání

v uplatňování moderních přístupů chápání a řízení rizik.

Na závěr druhé a třetí části byly provedeny „independent-samples t-test” a „Mann-Whitney U test”, které měly ukázat, zda se starostové a starostky liší ve svých postojích k riziku na základě podkladových informací z první části. Oba testy poskytly ve všech investičních situacích stejné výsledky, které vedou k dalšímu poznatku:

„Starostové a starostky českých municipalit se neliší ve svých postojích k riziku na základě podkladových charakteristik (velikost obce, věk, pohlaví, předchozí zaměstnání).” (Poznatek č. 4)

Tento poznatek je v rozporu s řadou výzkumů, které prokázaly, že se lidé liší v postojích k riziku podle různých charakteristik (Byrnes, Miller and Schaffer, 1999; Coleman, 2009; Dohmen et al., 2005; Donkers, Melenberg and Van Soest, 2001; Sitkin and Pablo, 1992). Možné vysvětlení tohoto poznatku spočívá opět ve všeobecné averzi k riziku v českých municipalitách bez ohledu na kontext, výši zisku a ztráty a podkladové informace.

17

Tomáš Holub


3.4 Faktory ovlivňující investiční rozhodnutí Ve čtvrté části dotazníku respondenti hodnotili vliv deseti faktorů na investiční rozhodování. Tabulka č. 8 poskytuje výsledky deskriptivní statistiky. Za dostačující lze považovat průměr a směrodatnou odchylku. Tabulka č. 8: Faktory ovlivňující investiční rozhodnutí Faktor

Počet

Průměr

Std. odchylka

O16 Názor Vaší politické strany

136

3,14

2,602

O17 Dopad investice na životní prostředí

136

7,46

2,139

O18 Transparentnost investice

136

8,35

2,252

O19 Dopad investice na Vaši reputaci

136

6,15

2,575

O20 Globální ekonomické prostředí

136

6,27

2,275

O21 Finanční dopad investice

136

8,33

1,862

O22 Dlouhodobý efekt investice

136

8,60

1,442

O23 Výše očekávaných státních dotací

136

7,50

2,033

O24 Inovační dopad investice

136

7,22

2,014

O25 Veřejný užitek z investice

136

8,99

1,377

Pro větší názornost následuje graf č. 3. Graf č. 3: Faktory ovlivňující investiční rozhodnutí O25 Veřejný užitek z investice O24 Inovační dopad investice O23 Výše očekávaných státních dotací O22 Dlouhodobý efekt investice O21 Finanční dopad investice O20 Globální ekonomické prostředí O19 Dopad investice na Vaši reputaci O18 Transparentnost investice O17 Dopad investice na životní prostředí O16 Názor Vaší politické strany 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Vliv (1=nemá žádný vliv, 10=má extrémní vliv)

18

Tomáš Holub


Veřejný užitek z investice je nejdůležitějším faktorem. Tento výběr je opodstatněný, protože veřejný prospěch by měl být hlavním zájmem veřejného sektoru. Dlouhodobý efekt investice byl hodnocen jako druhý nejdůležitější faktor, což může být překvapivé v politickém kontextu funkce starosty, kdy krátkodobý užitek často převládá. Na druhou stranu je známé, že v malých obcích politický faktor obvykle nehraje důležitou roli (Lacina and Vojvoda, 2000).

Transparentnost skončila na třetím místě důležitosti. Bylo by pochopitelné, pokud by např. finanční dopad investice měl vyšší prioritu v investičním rozhodování než transparentnost. Starostové však ukázali, že tomu tak není, což jasně svědčí o aktuálnosti a váze transparentnosti. Není však jasné, zda je ve veřejném sektoru ochota s transparentností a úzce související korupcí něco dělat. Český veřejný sektor se každý rok umisťuje v mezinárodních žebříčcích transparentnosti a korupce níže daleko za většinou evropských zemí (Transparency International, 2011).

Nízká důvěra ve veřejný sektor se také projevuje v globálním hodnocení konkurenceschopnosti, který prezentuje korupci a neefektivní vládní byrokracii jako největší překážky pro obchod v České republice (World Economic Forum, 2011). Tato zjištění potvrzuje samotné Ministerstvo vnitra České republiky (2007), které považuje nízkou efektivitu, transparentnost a korupci za velké nedostatky českého veřejného sektoru. Korupce se však nedotýká pouze vládní úrovně. Podle výroční zprávy Bezpečnostní informační služby (2012) je korupce vážným problémem na všech úrovních veřejné správy. Velká pozornost je přitom věnována korupci v malých obcích, která se stává novým fenoménem. Je tedy zřejmé, že by tvůrci veřejných politik měli těmto alarmujícím zprávám věnovat náležitou pozornost.

Největším překvapením je pravděpodobně hodnocení dopadu na reputaci, který se umístil daleko za ostatními faktory. Tento výsledek je v rozporu s vysokou důležitostí transparentnosti. Oba tyto faktory totiž nakládají

19

Tomáš Holub


s veřejnou důvěrou a těžko mohou být docíleny jeden bez druhého. Reputace se navíc objevuje dokonce jako hlavní rizikový faktor pro mnoho firem a organizací veřejného sektoru po celém světě (Aon, 2011). Podobně hodnotí reputaci britští představitelé veřejné správy, kteří ji řadí vysoko v žebříčku potencionálních rizik (Zurich Municipal, 2012). Lze tedy tvrdit, že čeští starostové a starostky značně podceňují důležitost reputace, což se může projevovat i na špatném obrázku českého veřejného sektoru obecně. Z toho je odvozen pátý poznatek práce:

„Starostové a starostky českých obcí podceňují důležitost dopadu svých rozhodnutí na reputaci, což může přispívat ke špatnému obrázku veřejného sektoru v České republice.” (Poznatek č. 5)

Podceňování reputace je pravděpodobně běžný jev v celé české veřejné správě, protože ani Ministerstvo financí České republiky nevěnuje reputaci pozornost. Ve své směrnici pro řízení rizik (Ministerstvo financí České republiky, 2004) mimo jiné jmenuje řadu vnitřních a vnějších rizikových faktorů pro veřejnou správu, avšak zcela zapomíná na reputaci, která je běžně součástí mezinárodních norem a směrnic. Reputace a veřejná důvěra by měla nepochybně být prioritou pro veřejný sektor, což se odráží i v mezinárodních hodnoceních.

Názor politické strany byl nejméně důležitým faktorem pro respondenty, což je v souladu s tvrzením, že v malých obcích mají politické strany malý vliv (Lacina and Vojvoda, 2000). Naopak inovační dopad a vliv na životní prostředí se umístily vysoko. Je to jistě pozitivní signál svědčící o pokrokovém myšlení. V praxi se ale opět zdá, že tyto výsledky jsou spíše deklaratorní. Jak již bylo řečeno, českým obcím se nedaří zavádět inovace, nové technologie, nástroje managementu kvality a také politiky udržitelného rozvoje.

20

Tomáš Holub


3.5 Strategie pro nakládání s nejistotami Poslední část dotazníku zmapovala důležitost celkem třinácti přístupů, které starostové a starostky mohou používat při nakládání s nejistotami v investičních rozhodnutích a obecně i v každodenním rozhodování. Tabulka č. 9 ukazuje rozdělení odpovědí pro každou strategii. Pro větší názornost poté ještě následuje graf č. 4, který jednotlivé strategie představuje podle průměrné hodnoty. Tabulka č. 9: Strategie pro nakládání s nejistotami Důležitost

Číslo otázky a strategie Velmi nízká 0,0%

Nízká 0,0%

Střední 8,8%

Vysoká 61,0%

Velmi vysoká 30,1%

O27 Etická obezřetnost

0,0%

10,3%

28,7%

51,5%

9,6%

028 Studium různých scénářů

0,7%

2,9%

34,6%

47,1%

14,7%

O29 Dialogické učení

0,7%

4,4%

32,4%

44,1%

18,4%

O30 Zjednodušení komplexnosti

0,0%

5,1%

33,1%

46,3%

15,4%

O31 Odolnost

0,0%

1,5%

39,0%

42,6%

16,9%

O32 Dlouhodobost

0,0%

8,8%

33,1%

47,1%

11,0%

O26 Anticipace

O33 Vyjednávání

0,7%

2,2%

19,9%

55,1%

22,1%

O34 Robustnost

0,0%

7,4%

31,6%

50,7%

10,3%

O35 Příprava na nejhorší

0,0%

3,7%

29,4%

43,4%

23,5%

O36 Reverzibilita

2,2%

25%

43,4%

23,5%

5,9%

O37 Postupnost

5,1%

19,1%

37,5%

28,7%

9,6%

O38 Flexibilní řešení

0,0%

3,7%

34,6%

43,4%

18,4%

Graf č 4: Strategie pro nakládání s nejistotami O38 Flexibilní řešení O37 Postupnost O36 Reverzibilita O35 Příprava na nejhorší O34 Robustnost O33 Vyjednávání O32 Dlouhodobost O31 Odolnost O30 Zjednodušení komplexnosti O29 Dialogické učení 028 Studium různých scénářů O27 Etická obezřetnost O26 Anticipace ,00

,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00

Důležitost (1=velmi nízká, 2=nízká, 3=střední, 4=vysoká, 5=velmi vysoká)

21

Tomáš Holub


Z grafu je na první pohled zřejmé, že anticipace je pro respondenty nejdůležitějším přístupem pro nakládání s nejistotami. To potvrzuje i tabulka četností, kde anticipace získala nejvíce vysokých a velmi vysokých hodnocení. Dominance anticipace vede k šestému zjištění:

„Anticipace

je

nejdůležitější

strategií

pro

nakládání

s

nejistotami

v rozhodování starostů a starostek českých obcí.” (Poznatek č. 6)

Na druhé straně žebříčku leží reverzibilita. Každá strategie však byla hodnocena přinejmenším jako středně důležitá, což vede k poslednímu poznatku práce:

„Všechny strategie pro nakládání s nejistotami obecně hrají důležitou roli v rozhodování starostů a starostek českých obcí.” (Poznatek č. 7)

Je těžké vysvětlit preference pro jednotlivé strategie, protože každý je do určité míry nevědomě používá ve svém rozhodování. Explicitní důraz na tyto přístupy by však vedl k promyšleným a strukturovaným rozhodnutím.

Cílem této části bylo zvýšit povědomí o jednotlivých přístupech a přispět k nově se formující teorii managementu nejistot. Seznam strategií měl také vzdělávací hodnotu, protože vedl respondenty k zamyšlení se nad jednotlivými přístupy a možná i k jejich častější aplikaci.

22

Tomáš Holub


4 ZÁVĚR Všechny tři cíle práce byly splněny a práce tak byla úspěšně dokončena. Postoj k riziku nejvyšších představitelů českých obcí byl prozkoumán v řadě investičních scénářů, vliv faktorů na investiční rozhodování byl určen a důležitost strategií pro nakládání s nejistotami byla vyhodnocena.

Konkrétně práce dospěla k sedmi zjištěním: Poznatek č. 1 „Starostové a starostky českých municipalit jsou averzní k riziku ve všech investičních situacích lišících se různou výší rozpočtu.” Poznatek č. 2 „Framing efekt významně neovlivňuje postoj k riziku starostů a starostek českých municipalit.” Poznatek č. 3 „Postoj k riziku starostů a starostek českých municipalit mírně kolísá v různých investičních kontextech, ale stále má silnou tendenci k averzi k riziku. Poznatek č. 4 „Starostové a starostky českých municipalit se neliší ve svých postojích k riziku na základě podkladových charakteristik (velikost obce, věk, pohlaví, předchozí zaměstnání).” Poznatek č. 5 „Starostové a starostky českých obcí podceňují důležitost dopadu svých rozhodnutí na reputaci, což může přispívat ke špatnému obrázku veřejného sektoru v České republice.” Poznatek č. 6 „Anticipace je nejdůležitější strategií pro nakládání s nejistotami v rozhodování starostů a starostek českých obcí.” Poznatek č. 7 „Všechny strategie pro nakládání s nejistotami obecně hrají důležitou roli v rozhodování starostů a starostek českých obcí.”

Tyto poznatky práce jsou cenným příspěvkem teorii rozhodování za nejistých a rizikových okolností. Mapování rozhodování v municipalitách pomocí průzkumu skutečných představitelů s rozhodovacími pravomocemi je v tomto rozsahu v literatuře naprosto výjimečné. Výsledky práce jasně ukázaly,

23

Tomáš Holub


že teoretické předpoklady v praxi často neobstojí. Proto bylo důležité zmapovat rozhodování a preference starostů a starostek, kteří se v praxi nejvíce podílejí na přijatých rozhodnutích.

Přestože několik respondentů mělo problém s pochopením investičních situací, nasbíraná data se ukázala být velice spolehlivá, což v jiných studiích hodnotících postoj k riziku pomocí scénářů bývá problematické. Práce navíc prezentuje zjednodušené, ale realistické investiční situace, což je v literatuře opět spíše výjimka. I když je v praxi rozhodování mnohem komplexnější, pro určení postoje k riziku scénáře poskytly dostatek informací. Tyto aspekty výzkumu přidávají práci na významu v teoretické i praktické rovině. Za přínosné lze i považovat mapování strategií pro nakládání s nejistotami, které si pozornost odborných kruhů teprve získávají a kompletní teorie managementu nejistot se stále nedostává.

Výsledky této studie jsou však především důležité pro představitele českého veřejného sektoru a tvůrce veřejných politik. Bylo identifikováno několik alarmujících zjištěních, kterým by měla být věnována náležitá pozornost. Nejvyšší představitelé obcí jsou značně averzní k riziku ve všech investičních situacích a svůj postoj nemění ani v jasně prospěšných situacích. Riziko je chápáno v obcích a pravděpodobně i celém českém veřejném sektoru pouze v negativním smyslu, což potvrzuje i jediná směrnice pro řízení rizik ve veřejné správě v České republice. Averze k riziku a opomíjení příležitostí může bránit zavádění inovací a moderních přístupů, které se prosazují ve vyspělých zemích.

Nejvyšší představitelé obcí také značně podceňují význam dopadu svých rozhodnutích na reputaci. Jedná se pravděpodobně o běžný jev i v ostatních úrovních české veřejné správy, jak ukazují některé studie i mezinárodní hodnocení. Je tedy zřejmé, že by se veřejný sektor měl zaměřit na

zlepšení

své

reputace,

což

zahrnuje

transparentnosti a boj s korupcí.

24

i

opatření

na

zvýšení

Tomáš Holub


REFERENCE Aon (2011), Risk Survey: Aon’s 2010/2011 Australasian Risk Management Benchmarking Survey [Online], Available: http://www.aon.com.au/australia/thought-leadership/files/risk-survey/risksurvey-11-12-full-report.pdf [Accessed: 23rd August 2012]. Association for Project Management (2000), Project Risk Analysis and Management [Online], Available: http://www.fep.up.pt/disciplinas/PGI914/Ref_topico3/ProjectRAM_APM.pdf [Accessed: 10th August 2012]. Bezpečnostní informační služba České republiky (2012), Annual Report 2011 [Online], Available: http://www.bis.cz/n/2012-08-22-vz2011.pdf [Accessed: 25th August 2012]. Bhatta, G. (2003), “Don’t just do something, stand there!”: Revisiting the Issue of Risks in Innovation in the Public Sector [Online], Available: http://www.innovation.cc/peer-reviewed/bhatta-risks.pdf [Accessed: 22nd August 2012]. Bhoovaraghavan, S., Vasudevan, A. and Chandran, R. (1996), ‘Resolving the process vs. product innovation dilemma: a consumer choice theoretic approach’, Management Science [Online], Vol. 42, No. 2, pp. 232-246, Available: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/2633003.pdf [Accessed: 20th August 2012]. Byrnes, J., D. Miller, and W. Schafer (1999), ‘Gender Differences in Risk Taking: A Meta-Analysis’, Psychological Bulletin [Online], Vol. 125, No. 3, pp. 367-383, Available: http://psycnet.apa.org/journals/bul/125/3/367/ [Accessed: 6th August 2012]. Coleman, L. (2006), Why Managers and Companies Take Risks, Heidelberg: Physica-Verlag. Coleman, Les (2009), Risk strategies: Dialling up an optimum firm risk, Farnham: Ashgate Publishing Group.

25

Tomáš Holub


Dohmen, T. J., Falk, A., Huffman, D., Sunde, U., Schupp, J. and Wagner, G. G. (2005), Individual Risk Attitudes: New Evidence from a Large, Representative, Experimentally-Validated Survey [Online], Bonn: IZA, Available: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=807408 [Accessed: 28th July 2012]. Donkers, B., Melenberg, B. and Van Soest, A. (2001), ‘Estimating Risk Attitudes using Lotteries: A Large Sample Approach‘, The Journal of Risk and Uncertainty [Online], Vol. 22, No. 2, pp. 165-195, Available: http://www.springerlink.com/content/p7q1435km5716h70/fulltext.pdf [Accessed: 15th August 2012]. Drucker, P., F. (1999), Management: Tasks, Responsibilities, Practices, Oxford: Butterworth Heinemann Ltd. Fishburn, P.C. (1988), ‘Normative theories of decision making under risk and under uncertainty’, IN Bell, D.E., Raiffa, H., and Tversky, A. (ed.), Decision making: descriptive, normative and prescriptive interactions, Cambridge: Cambridge University Press, pp. 78-98. Friedman, M. and Savage, L.P. (1948), ‘The Utility Analysis of Choices involving Risk’, Journal of Political Economy [Online], Vol. 56, No. 4, pp. 279304, Available: www.jstor.org/stable/pdfplus/1826045.pdf [Accessed: 31st July 2012]. Georgousopoulou, M., Chipulu, M., Ojiako, U. and Johnson, J.E.V. (2010), Factors influencing the risk appetite of SMEs: an exploratory study of Greek SMEs, Southampton: University of Southampton (Centre for Risk Research: Working Paper Series, CRR-10-03). Goodwin, P. and Wright, G. (2004), Decision Analysis for Management Judgment, Third Edition, Chichester: John Wiley & Sons Ltd. Hershey, J.C. and Schoemaker, PJ.H. (1985), ‘Probability versus Certainty Equivalence Methods in Utility Measurement: Are They Equivalent?’, Management Science [Online], Vol. 31, No. 10, pp. 1213-1231, Available: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/2631711.pdf [Accessed: 27th August 2012].

26

Tomáš Holub


HM Treasury (2004), The Orange Book: Management of Risk – Principles and Concepts [Online], Available: http://www.hm-treasury.gov.uk/d/orange_book.pdf [Accessed: 7th August 2012]. HM Treasury (2006), Thinking about risk Managing your risk appetite: A practitioner’s guide [Online], Available: http://www.hm-treasury.gov.uk/d/tar_practitioners_guide.pdf [Accessed: 9th August 2012]. International Organization for Standardization (2009), ISO 13000:2009 Risk Management: Principles and Guidelines, Geneva: ISO. Johnson, J.E.V. and Bruce, A.C. (2008), Decisions: risk and reward, London: Routledge. Johnson, J.E.V. and Bruce, A.C. (2008), Decisions: risk and reward, London: Routledge. Johnson, J. (2012a), Decision models to handle risk and uncertainty, lecture notes distributed in the unit MANG6134 Risk taking and decision making at The University of Southampton, Southampton, 8th February, 2012. Johnson, J. (2012b), Risk attitude and utility analysis, lecture notes distributed in the unit MANG6134 Risk taking and decision making at The University of Southampton, Southampton, 15th February, 2012. Jovanović, P. (1999), ‘Application of sensitivity analysis in investment project evaluation under uncertainty and risk’, International Journal of Project Management [Online], Vol. 17, No. 4, pp. 217–222, Available: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0263786398000350 [Accessed: 6th August 2012]. Kahneman, D., Tversky, A. (1979), ‘Prospect theory: An analysis of decisions under risk’, Econometrica [Online], Vol. 47, No. 2, pp. 263–291, Available: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/1914185.pdf [Accessed: 9th August 2012]. Kunreuther, H., Novemsky, N. and Kahneman, D. (2001), ‘Making low probabilities useful’, Journal of Risk and Uncertainty [Online], Vol. 23, No. 2, pp. 103-120, Available: http://www.springerlink.com/content/p47t2v41wn482592/fulltext.pdf [Accessed: 25th August 2012]. 27

Tomáš Holub


Lacina, K. and Vajvoda, Z. (2000), ‘Local Government in the Czech Republic’, IN Horváth, T.M., Decentralization: Experiments and Reforms, Budapest: Local Government and Public Service Reform Initiative, pp. 255-296. Leitch, M. (2010), The real reasons we avoid risk: A fresh and practical perspective on fundamental theoretical questions [Online], Available: http://www.internalcontrolsdesign.co.uk/riskweighting/index.shtml [Accessed: 12th August 2012]. Machina, M. J. (1987), ‘Choice under Uncertainty: Problems Solved and Unsolved’, Journal of Economic Perspectives [Online], Vol. 1, No. 1, pp. 121154, Available: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/1942952.pdf [Accessed: 31st July 2012]. March, J.G. and Z. Shapira (1992), ‘Variable risk references and the focus of attention’, Psychological Review [Online], Vol. 99, No. 1, pp. 172-183, Available: http://psycnet.apa.org/journals/rev/99/1/172/ [Accessed: 13th August 2012]. Markowitz, H. (1952), ‘The utility of wealth’, Journal of Political Economy, Vol. 60 [Online], No. 2, pp. 151–158, Available: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/1825964.pdf [Accessed: 14th August 2012]. Marshall, A. and Ojiako, U. (2010), ‘From the myth of Prometheus to strategic resilience: two cognitive paradigms linking risk and innovation’, Prometheus [Online], Vol. 28, No. 4, pp. 343-360, Available: http://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/08109028.2010.539018 [Accessed: 2nd August 2012]. Ministerstvo financí České republiky (2004), Pokyn k jednotnému uplatňování závazných pravidel a doporučení pro systém řízení rizik v orgánech veřejné správy [Online], Available: http://www.mfcr.cz/cps/rde/xchg/mfcr/xsl/verspr_kontrola_8562.html [Accessed: 18th August 2012]. Ministerstvo vnitra České republiky (2007), Efektivní veřejná správa a přátelské služby: Strategie realizace Smart Administration v období 20072015 [Online], Available: www.mvcr.cz/soubor/modernizace-dokumentystrategie-pdf.aspx [Accessed: 20th August 2012]. 28

Tomáš Holub


Oppenheim, A. N. (2005), Questionnaire Design, Interviewing and Attitude Measurement. London: Continuum. Pennings, J.M.E. and Smidts, A. (2000), ‘Assessing the Construct Validity of Risk Attitude’, Management Science [Online], Vol. 46, No. 10, pp. 1337-1348, Available: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=334880 [Accessed: 17th August 2012]. Project Management Institute (2008), ‘Project risk management’, IN Project Management Institute, A guide to the Project Management Body of Knowledge, Fourth Edition, Newtown Square: Project Management Institute (PMI) Inc., pp. 273-312. Provazníková, R. (2009), Financování měst, obcí a region, Praha: Grada Publishing a.s. Schultz, M.T., Mitchell, K.N., Harper, B.K. and Bridges, T.S. (2010), Decision Making Under Uncertainty, Washington: US Army Corps of Engineers, Engineer Research and Development Center, Environmental Laboratory and Coastal and Hydraulics Laboratory, Available: http://el.erdc.usace.army.mil/elpubs/pdf/tr10-12.pdf [Accessed: 3rd August 2012]. Schoemaker, P.J.H. (1990), ‘Are risk-preferences related across payoff domains and response modes?’, Management Science [Online], Vol. 36, No. 12, pp. 1451-1463, Available: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/2661544.pdf [Accessed: 12th August 2012]. Sitkin, S.B. and Pablo, A.L. (1992), ‘Reconceptualizing the Determinants of Risk Behavior’, Academy of Management Review [Online], Vol. 17, No.1, pp. 9-38, Available: http://www.jstor.org/stable/10.2307/258646 [Accessed: 27th July 2012]. Slovic, P. (1964), ‘Assessment of risk taking behavior’, Psychological Bulletin [Online], Vol. 61, No. 3, pp. 220-233, Available: http://psycnet.apa.org/journals/bul/61/3/220/ [Accessed: 15th August 2012]. Smidts, A. (1997), ‘The Relationship between Risk Attitude and Strength of Preference: A Test of Intrinsic Risk Attitude’, Management Science [Online], Vol. 43, No. 3,, pp. 357-370, Available: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/2634663.pdf?acceptTC=true [Accessed: 9th August 2012]. 29

Tomáš Holub


Špaček, D. and Neshybová, J. (2010), Brief history and current trends of public administration reform in the Czech Republic [Online], Available: http://www.nispa.org/files/conferences/2010/papers/201006151411090.NISP A_2010_PA_reform_Spacek_Neshybova_fin.pdf [Accessed: 24th August 2012]. Transparency International (2011), Corruption Perception Index 2011 [Online], Available: files.transparency.org/content/download/101/407/file/2011_CPI_EN.pdf [Accessed: 22nd August 2012]. Tversky, A. and Fox, C.R. (1995), ‘Weighing Risk and Uncertainty’, Psychological Review [Online], , Vol. 102, No. 2, pp. 269-283, Available: http://psycnet.apa.org/journals/rev/102/2/269/ [Accessed: 2nd August 2012]. Tversky, A. and Kahneman, D. (1974), ‘Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases’, Science [Online], Vol. 185, No. 4157, pp. 1124-1131, Available: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/1738360.pdf [Accessed: 9th August 2012]. Tversky, A. and Kahneman, D. (1981), ‘The Framing of decisions and the psychology of choice’, Science [Online], Vol. 211, No. 4481, pp. 453-458, Available: http://www.jstor.org/stable/pdfplus/2352759.pdf [Accessed: 15th August 2012]. Ward, S. (2005), Risk management: organisation and context, London: Witherby & Co. Ltd. World Economic Forum (2011), The Global Competitiveness Report 20112012 [Online], Available: http://www3.weforum.org/docs/WEF_GCR_Report_2011-12.pdf [Accessed: 24th August 2012]. Zurich Municipal (2011), Risk and Reward: Local government and risk in the new public realm [Online], Available: http://www.zurich.co.uk/NR/rdonlyres/D08A7B23-7371-4DCE-A4A643E77EB632C4/0/RiskandRewardFinal.pdf [Accessed: 21st August 2012]. Zurich Municipal (2012), Risk and response: The emerging dynamics of major incidents in public services and civil society [Online], Available: http://www.zurich.co.uk/internet/newworldofrisk/en/services/documents/ZMA RR.pdf [Accessed: 21st August 2012]. 30

Tomáš Holub


PŘÍLOHY Příloha č. 1: Deskriptivní statistika pro investiční rozhodnutí podle výše zisku/ztráty

Příloha č. 2: One-sample t-test pro investiční rozhodnutí podle výše zisku/ztráty

31

Tomáš Holub


Příloha č. 3: Wilcoxon signed rank test pro investiční rozhodnutí podle výše zisku/ztráty

Příloha č. 4: Paired t-test pro určení framing efektu

Příloha č. 5: Wilcoxon signed rank test pro určení framing efektu

32

Tomáš Holub


Příloha č. 6: Deskriptivní statistika pro investiční rozhodnutí podle kontextu

Příloha č. 7: One-sample t-test pro investiční rozhodnutí podle kontextu

Příloha č. 8: Wilcoxon signed rank test pro investiční rozhodnutí podle kontextu

33

Investiční rozhodování v českých municipalitách za nejistých a rizikových okolností 1

Recommend Documents