1. UVOD
Jedinice lokalne samouprave planiraju sredstva u proračunu, odnosno financijskom planu za narednu kalendarsku godinu za sufinanciranje programa/projekta udruga koja se raspodjeljuju temeljem Javnog natječaja. Iznos koji će se dodjeljivati udrugama od 2016. godine ne planira se u proračunu davatelja temeljem iznosa koji predlažu same udruge na osnovi vlastitih potreba za financijskim sredstvima, već se okvirni iznos za financiranje planira temeljem procjene prioritetnih potreba. Osim iznosa financijskih sredstava koja će se putem natječaja dodjeljivati udrugama, planiranje financijskih resursa za provedbu natječajnog procesa uključuje i planiranje dodatnih sredstava za troškove rada povjerenstva, za potencijalna stručna usavršavanja, za moguće troškove povezane s najmom dvorana za predstavljanje ugovorenih projekata, odnosno programa ako davatelj financijskih sredstava već ne raspolaže dovoljnim prostorima, za podugovaranje provedbe svih ili pojedinih elemenata postupka financiranja i dr.
Praćenje rada udruga u kvalitativnom i financijskom smislu Grad Zabok je do 2015. godine provodio u skladu s mogućnostima Proračuna temeljem iznosa koji su predlagale same udruge. PremaSlužbenom glasniku Krapinsko-zagorske županije (2015) sufinanciranje za 2016., 2017. i 2018. godinu provedeno je sukladno odredbama Pravilnika o financiranju i odobravanju nefinancijskih podrška udrugama, te odredbama Uredbe o kriterijima, mjerilima i postupcima financiranja i ugovaranja programa i projekata od interesa za opće dobro koje provode udruge (Narodne novine, 2015). U ovom radu predlažu se metode za dodjelu sredstava udrugama temeljem Javnog natječaja čiji su obveznici sve JLS u Republici Hrvatskog (temeljem gore spomenute Uredbe), a primjena metode bit će demonstrirana na primjeru Grada Zaboka i dodijele sredstava udrugama u kulturi.
Sukladno navedenom, Grad Zabok pripremio je novi Javni natječaj za financiranje rada udruga s područja Grada Zaboka u 2019. godini kojim se definiraju glavna područja intervencije Grada Zaboka u kojima će se pružiti odgovarajuća financijska i institucionalna potpora za rad udruga s područja Grada Zaboka. Javni natječaj predstavlja temelj za izradu učinkovitog sustava financiranja programa i projekata organizacija civilnog društva s područja Grada Zaboka. Provođenje Javnog natječaja temelji se na načelima:
Transparentnosti – svaka udruga prilagala je zahtjev za financiranje uz opise akcija koje se planiraju provoditi te je javnost bila obaviještena o načinu i svrsi financiranja udruga koje su ostvarile potporu iz gradskog proračuna;
Jednakih mogućnosti – svaka udruga je putem javnog natječaja imala jednaku mogućnost ostvariti potporu iz proračuna;
Usmjerenosti – sredstva su dodjeljivana udrugama koje su jasno opisale doprinos projekta ostvarenju javnog interesa i općeg dobra svih građana grada Zaboka.
Prilikom pripreme Javnog natječaja i natječajne dokumentacije, gradske službe pridržavale su se Kodeksa pozitivne prakse, standarda i mjerila za ostvarivanje financijske potpore projektima i programima udruga. Tijekom 2018. godine ukupno je 27 udruga ostvarilo potporu Javnog natječaja za financiranje programa ili projekata udruga koji doprinose razvoju kapaciteta udruga iz prioritetnih područja kulture (18 udruga) i socijalne skrbi (9 udruga).
2. PREGLED DOSADAŠNJE LITERATURE
Rezultati pregleda dosadašnje literature pokazali su da su primjeri korištenja metoda višekriterijskog odlučivanja u jedinicama lokalne samouprave (JLS) i regionalne samouprave rijetki te da su u različitim područjima primjene.
AutoriMagbagbeola et al. (2012) u svojem radu prikazuju primjenu metode za višekriterijsko odlučivanje AHP (engl. Analytical Hierarchy Process) u rješavanju problema statističkih podataka u poljoprivredi na razini jedinice lokalne samouprave, dok autoriTot et al. (2016) u svojem radu analiziraju, primjenom metode AHP, koji ključni čimbenici utječu na razvoj održivog gospodarenja otpadom.
AutoriSetiawan et al., (2016) navode da se primjenjuje koncept sustava podrške grupnom odlučivanju za procjenu učinkovitosti projekata IKT-a u indonezijskim regionalnim državnim agencijama kako bi se prevladale sve moguće nedosljednosti do kojih može doći prilikom donošenja odluka pri čemu se integriraju metode AHP, TOPSIS (engl. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) i metode Copeland za određivanje najbolje rangiranih projekta od strane donositelja odluka.
AutoriKadoic et al. (2016) u svojem radu prikazuju primjenu dviju metoda za višekriterijsko odlučivanje koje su podržane IKT-om: metoda AHP i rangiranje na temelju ocjena sudionika kao novi pristup za rješavanje problema u JLS-u, budući da u Republici Hrvatskoj nema primjera koji podržavaju IKT donošenje odluka u malim gradovima ili općinama.
Utjecaj IKT-a u strukturnom dijalogu između donositelja odluka na lokalnoj, regionalnoj, nacionalnoj i europskoj razini i građana, te metodologija koja će pomoći povećati razinu strukturiranog dijaloga između JLS-ova i nevladinih organizacija primijenjena je u projektu „Go, go, NO!“ (Kadoić, 2016). U jedinicama lokalne samouprave može se povećati razina strukturiranog dijaloga u područjima različitih društvenih pitanja korištenjem metodologije koja se temelji na Demingovom krugu i Sustavu uravnoteženih ciljeva (engl. Balanced Scorecard - BSC) (Kadoić, 2017).
AutoriListyaningsih i Utami (2018) navode da su se metode višekriterijskog odlučivanja AHP i TOPSIS pokazale vrlo učinkovitima u evaluaciji učinkovitosti jedinica lokalne samouprave; AHP metoda koristila se za određivanje težinskih vrijednosti kriterija, a TOPSIS metoda za rangiranje učinkovitosti JLS-ova.
3. MODELIRANJE SUSTAVA ODLUČIVANJA ZA ODABIR PROGRAMA/ PROJEKATA AHP METODOM
Odlučivanje je kognitivni proces koji se sastoji od prepoznavanja problema i biranja mogućih rješenja koja vode do nekog željenog stanja. Odlučivanje je vrlo odgovoran i težak posao jer donošenje odluka za sobom nosi i način provođenja inih. Odlučivanje je prisutno u svakodnevnom životu, u profesionalnom i privatnom. Sposobnost donošenja odluke je vještina koja se usavršava s vremenom i iskustvom. PremaWeihrichu i Koontzu (1998), odlučivanje je izbor načina djelovanja između više alternativa. PremaDaftu (2001), proces odlučivanja je proces identifikacije i proces rješavanja problema.
U privatnom odlučivanju u velikoj se mjeri koristi intuitivno odlučivanje. Prema autorimaSikavica et al. (1999) poslovno odlučivanje zahtijeva više sistematičnosti nego odlučivanje u privatnom životu, zato što pogađa veći broj članova organizacije. Što je razina odlučivanja viša s aspekta raspona odgovornosti, to je i odlučivanje važnije budući da se tiče velikog broja članova organizacije pa u slučaju pogrešne odluke može imati katastrofalne posljedice za organizaciju kao cjelinu.
3. 1 Višekriterijsko odlučivanje
Višekriterijsko odlučivanje primjenjuje se u situacijama odlučivanja kada postoji veći broj konfliktnih kriterija. Karakteristike problema višekriterijskog odlučivanja su prisutnost većeg broja kriterija ili atributa, konflikt među tim kriterijima, neusporedivost mjernih jedinica između kriterija, prisutnost većeg broja alternativa koje se međusobno razlikuju po vrijednostima određenih kriterija te izbor alternative koja je ukupno gledano između svih alternativa najbolja. Glavni elementi problema odlučivanja su ciljevi koji se žele postići odlukom, alternative između kojih se bira, kriteriji kojima se mjeri postizanje ciljeva i težine tih kriterija koje odražavaju njihovu važnost s obzirom na problem. Problem višekriterijskog odlučivanja moguće je prikazati pomoću tablice odlučivanja ili matrice koja je tipa gdje se u redovima nalazi alternativa ili mogućnosti, a u stupcima kriteriji ili atributi. Polje matrice predstavlja vrijednost atributa alternative . Redak matrice predstavlja vrijednosti atributa jedne alternative dok jedan stupac predstavlja vrijednosti jednog atributa za alternative koje su predmet odlučivanja.
3. 2 Analitički hijerarhijski proces - AHP metoda
Analitički hijerarhijski proces - AHP metoda jedna je od najpoznatijih metoda višekriterijskog odlučivanja. Prvi puta metodu spominje autorSaaty (1972). AutorSaaty (1977) detaljno opisuje metodu AHP. Mnogi autori u svojim radovima najčešće se referenciraju na knjigu istog autora objavljenu 1980. godine u kojoj autorSaaty (1980) navodi da se primjena AHP metode sastoji od 4 glavna koraka:
Razviti hijerarhijski model problema odlučivanja s ciljem na vrhu, kriterijima i podkriterijima na nižim razinama te alternativama na dnu modela (Slika 1). Potrebno je prepoznati cilj koji se želi postići, definirati alternative koje zadovoljavaju postavljene zahtjeve, definirati prioritete zahtjeva kako bi se alternative implementirale i ostvario globalni cilj. Složenost problema raste s brojem kriterija i s brojem alternativa. Sposobnost ljudskog uma u međusobnom razlikovanju velikog broja alternativa i kriterija je ograničena, te se u skladu s time, pri formiranju hijerarhije ne preporučuje više od elemenata na istoj razini.
U svakom čvoru hijerarhijske strukture međusobno se uspoređuju u parovima elementi tog čvora u odnosu na to koliko je puta jedan od njih važniji od drugog za postizanje cilja pomoću Saatyjeve ljestvice ocjenjivanja (Tablica 1).
Iz procjena relativnih važnosti elemenata odgovarajuće razine hijerarhijske strukture problema izračunaju se lokalne težine (prioriteti) kriterija i podkriterija, a na posljednjoj razini prioriteti alternativa. Ukupni prioriteti alternativa izračunavaju se tako da se njihovi lokalni prioriteti ponderiraju s težinama svih čvorova kojima pripadaju gledajući od najniže razine u hijerarhijskome modelu prema najvišoj i zatim zbroje.
Provodi se analiza osjetljivosti.
PremaHarkeru i Vargasu (1987) iBegičević (2008) AHP metoda zasniva se na sljedećim aksiomima:
Aksiom recipročnosti. Ako je element A puta značajniji od elementa B, tada je element B puta značajniji od elementa A.
Aksiom homogenosti. Usporedba ima smisla jedino ako su elementi usporedivi.
Aksiom zavisnosti. Dopušta se usporedba elemenata jedne razine u odnosu na element više razine, tj. usporedbe na nižim razinama zavise od elementa više razine.
Aksiom očekivanja. Svaka promjena u strukturi hijerarhije zahtijeva ponovni postupak računanja prioriteta.
3. 3 Razvoj AHP modela
AHP model za rangiranje programa/projekata u kulturi izrađen je u četiri koraka: Određivanje kriterija i podkriterija, Procjena važnosti kriterija u parovima, Matrica procijenjenih omjera važnosti kriterija i podkriterija te Izračun težinskih koeficijenata kriterija i podkriterija.
3. 3. 1 Određivanje kriterija i podkriterija
U cilju osiguravanja odgovarajuće financijske i institucionalne potpore za rad udruga Grad Zabok raspisuje Javni natječaj za financiranje potpore programima i projektima udruga kojim se utvrđuje koje će udruge u proračunskoj godini biti sufinancirane za prijavljene programe/projekte i u kojim iznosima. Odluka o odabiru financiranja programa/projekata udruga donosi se na temelju kriterija. Kriteriji su određeni temeljem Uredbe o kriterijima, mjerilima i postupcima financiranja i ugovaranja programa i projekata od interesa za opće dobro koje provode udruge (Narodne novine 26/2015.), međutim davatelj financijskih sredstava može uvjetima natječaja propisati da udruga mora ispunjavati i dodatne uvjete. Kriteriji relevantni za odabir programa/projekata u kulturi koje sufinancira Grad Zabok podijeljeni su u četiri skupine (Slika 2):
Institucionalna sposobnost prijavitelja/partnera
Relevantnost projekta/programa
Proračun (troškovi)
Prednost u financiranju
Svaka skupina ima podkriterije. Sveukupan broj podkriterija je 17.
3. 3. 2 Procjena važnosti kriterija i podkriterija u parovima
U drugom koraku razvoja AHP modela izvršena je usporedba kriterija u parovima grupnim odlučivanjem prema Saatyjevoj ljestvici relativne važnosti (Tablica 1.). PremaHunjak (2004) Saatyjeva ljestvica omogućuje da pojedinac, ako poznaje problematiku na koju se odnosi problem odlučivanja, može koristiti tu ljestvicu za davanje konzistentnih procjena važnosti kriterija u parovima. Sudionici () u grupnom odlučivanju bili su članovi Odbora za kulturu Grada Zaboka, viša stručna suradnica za društvene djelatnosti i pročelnik Upravnog odjela za komunalno gospodarstvo i javne potrebe te zamjenica gradonačelnika ujedno i predsjednica Odbora za kulturu Grada Zaboka. Drugim riječima, u istraživanje su uključeni sudionici s komplementarnim znanjima o provedbi javnog natječaja. Nakon provedenog grupnog odlučivanja dobiveni su rezultati koji se mogu analizirati i interpretirati zasebno za svakog sudionika i grupno kao sinteza rezultata sudionika procesa grupnog odlučivanja.
3. 3. 3 Matrica procijenjenih omjera važnosti kriterija i podkriterija
U trećem koraku razvoja AHP modela formirana je matrica procijenjenih omjera važnosti kriterija K1, K2, K3 i K4 (Tablica 2). Proračun je izrađen alatu Microsoft Excel. U redu i stupcu matrice nalazi se vrijednost procijenjenog omjera prioriteta kriterija i kriterija , tj.:
| Kriteriji | K1 | K2 | K3 | K4 |
|---|---|---|---|---|
| K1 | 1 | ½ | 3 | 2 |
| K2 | 2 | 1 | 3 | 4 |
| K3 | 1/3 | 1/3 | 1 | 3 |
| K4 | 1/2 | 1/4 | 1/3 | 1 |
zvor: obrada autora
Rezultati usporedbe kriterija u parovima za preostalih pet sudionika istraživanja prikazani su u matrici procijenjenih omjera važnosti kriterija K1, K2, K3 i K4 (Tablica 3 –Tablica 7).
| Kriteriji | K1 | K2 | K3 | K4 |
|---|---|---|---|---|
| K1 | 1 | 1/3 | 1/2 | 3 |
| K2 | 3 | 1 | 3 | 3 |
| K3 | 2 | 1/3 | 1 | 3 |
| K4 | 1/3 | 1/3 | 1/3 | 1 |
zvor: obrada autora
| Kriteriji | K1 | K2 | K3 | K4 |
|---|---|---|---|---|
| K1 | 1 | 1/4 | 1/3 | 1/2 |
| K2 | 4 | 1 | 2 | 3 |
| K3 | 3 | 1/2 | 1 | 3 |
| K4 | 2 | 1/3 | 1/3 | 1 |
zvor: obrada autora
| Kriteriji | K1 | K2 | K3 | K4 |
|---|---|---|---|---|
| K1 | 1 | 1/3 | 1/3 | 2 |
| K2 | 3 | 1 | 2 | 4 |
| K3 | 3 | 1/2 | 1 | 3 |
| K4 | 1/2 | 1/4 | 1/3 | 1 |
zvor: obrada autora
| Kriteriji | K1 | K2 | K3 | K4 |
|---|---|---|---|---|
| K1 | 1 | 1/2 | 1/3 | 2 |
| K2 | 2 | 1 | 3 | 3 |
| K3 | 3 | 1/3 | 1 | 3 |
| K4 | 1/2 | 1/3 | 1/3 | 1 |
zvor: obrada autora
| Kriteriji | K1 | K2 | K3 | K4 |
|---|---|---|---|---|
| K1 | 1 | 1/4 | 2 | 2 |
| K2 | 4 | 1 | 4 | 4 |
| K3 | 1/2 | 1/4 | 1 | 2 |
| K4 | 1/2 | 1/4 | 1/2 | 1 |
zvor: obrada autora
Uz prethodno prikazane rezultate usporedbe kriterija u parovima, svaki sudionik istraživanja uspoređivao je u parovima dodatno četiri grupe podkriterija: podkriterije , podkriterije , podkriterije i podkriterije prema kojima su izrađene matrice procijenjenih omjera važnosti podkriterija. U Tablica8 –11 prikazani su rezultati za jednog od sudionika istraživanja – Sudionik 1.
| Kriteriji | K1.1 | K1.2 | K1.3 | K1.4 |
|---|---|---|---|---|
| K1.1 | 1 | 1/2 | 1/3 | 1/3 |
| K1.2 | 2 | 1 | 1/2 | 1/3 |
| K1.3 | 3 | 2 | 1 | 3 |
| K1.4 | 3 | 3 | 1/3 | 1 |
zvor: obrada autora
| Kriteriji | K2.1 | K2.2 | K2.3 | K2.4 | K2.5 | K2.6 | K2.7 | K2.8 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| K2.1 | 1 | 1/2 | 1/2 | 1/3 | 1/3 | 1/3 | 1/3 | 1/4 |
| K2.2 | 2 | 1 | 3 | 2 | 2 | 1/2 | 1/2 | 1/3 |
| K2.3 | 2 | 1/3 | 1 | 1/3 | 2 | 1/2 | 1/2 | 1/2 |
| K2.4 | 3 | 1/2 | 3 | 1 | 3 | 2 | 2 | 1/2 |
| K2.5 | 3 | 1/2 | 1/2 | 1/3 | 1 | 3 | 1/2 | 1/3 |
| K2.6 | 3 | 2 | 2 | 1/2 | 1/3 | 1 | 3 | 3 |
| K2.7 | 3 | 2 | 2 | 1/2 | 2 | 1/3 | 1 | 2 |
| K2.8 | 4 | 3 | 2 | 2 | 3 | 1/3 | 1/2 | 1 |
zvor: obrada autora
| Kriteriji | K3.1 | K3.2 |
|---|---|---|
| K3.1 | 1 | 3 |
| K3.2 | 1/3 | 1 |
zvor: obrada autora
| Kriteriji | K4.1 | K4.2 | K4.3 |
|---|---|---|---|
| K4.1 | 1 | 2 | 1/3 |
| K4.2 | 1/2 | 1 | 1/3 |
| K4.3 | 3 | 3 | 1 |
zvor: obrada autora
Vrlo važna značajka u primijeni AHP metode je konzistentnost procjena donositelja odluke. PremaFormanu i Selly (2001) AHP metoda spada u primjenjive metode i zato što ima sposobnost identificirati i analizirati nekonzistentnost donositelja odluke u procesu uspoređivanja elemenata hijerarhije. Čovjek je rijetko konzistentan pri procjenjivanju vrijednosti ili odnosa kvalitativnih elemenata u hijerarhiji, a uzroci nekonzistentnosti mogu biti različiti: pomanjkanje koncentracije, administrativna greška, nepostojanje konzistencije u stvarnom problemu koji treba modelirati, neadekvatna struktura modela, nedostatak informacija. AutorHunjak (2004) navodi da je nekonzistentnost moguće najjednostavnije objasniti pomoću sljedećeg primjera. Pretpostavimo da imamo tri kamena A, B i C za koje znamo da ukupno teže 22 kg, ali nam nisu poznate njihove pojedinačne težine. Mi znamo njihove omjere težina (kamen A je dvostruko teži od kamena B) i (kamen A je trostruko teži od kamena C). Iz ovoga proizlazi diobeni omjer težina iz kojeg lako izračunamo da su tražene težine kamena redom 12, 6 i 4 kg. Umjesto kamena možemo zamisliti da međusobno uspoređujemo kriterije te im izračunavamo težine kao mjeru njihove važnosti. Isto tako možemo uspoređivati alternative po prioritetima kako bismo odredili prioritet svake od njih. Problemi nastaju zbog toga što naše procjene obično nisu konzistentne.
Tijekom procjene važnosti kriterija u parovima provjerava se konzistentnost procjena donositelja odluke i utvrđuje ispravnost dobivenih težinskih koeficijenata kriterija i prioriteta alternativa. Da bi matematički utvrdili konzistentnost matrice, koristi se sljedeći postupak:
izračunaju se sume stupaca,
normira se matrica (svaki stupac se podijeli sa zbrojem elemenata tog stupca),
u normiranoj matrici se izračunaju sume redova – težine,
težine se podijele s vektorom prioriteta prve matrice,
izračuna se
kao prosječna vrijednost dobivenih veličina.
AHP metoda omogućuje praćenje konzistentnosti procjena u svakom trenutku postupka. AutoriSaaty i Vargas (2012) definiraju
indeks konzistencije kao: 
.
AutoriHunjak i Jakovčević (2003)
objašnjavaju izračunavanje omjera konzistencije s pomoću
navedenog indeksa konzistencije kao 
gdje je RI slučajni indeks (indeks konzistencije za
matrice reda 𝑛 slučajno generiranih usporedaba u parovima,Tablica 12.) računa se CR, omjer
konzistencije.
| n | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RI | 0 | 0 | 0,52 | 0,89 | 1,11 | 1,25 | 1,35 | 1,40 | 1,45 | 1,49 |
Izvor:T. L. Saaty (1980)
Ako za matricu A vrijedi CR ≤ 0,10, procjene relativnih važnosti kriterija (prioriteta alternativa) smatraju se prihvatljivima.
Indeks konzistencije (CR) kod svih matrica u ovom istraživanju je prihvatljiv i iznosi ≤ 0,10, tj. manje ili jednako od 10% (Tablica 13.).
| Kriteriji | Indeks konzistencije |
|---|---|
| K1-K4 | 0,02 |
| K1.1 - K1.4 | 0,03 |
| K2.1 - K2.8 | -0,05 |
| K4.1 - K4.3 | 0,02 |
Izvor: obrada autora
3. 3. 4 Izračun težinskih koeficijenata kriterija i podkriterija
U četvrtom se koraku pristupilo računanju težinskih koeficijenata kriterija i podkriterija (Tablica 14.) tako da su zbrojeni stupci matrice, a na temelju toga izračunala se normalizirana matrica tako da se svaki element prethodne matrice podijelio sa zbrojem stupca kojem pripada. Nakon toga izračunate su težine koeficijenata kriterija i težine koeficijenata podkriterija, tj. prioriteti kao prosječne vrijednosti elemenata redova normalizirane matrice. Zatim se geometrijskom sredinom rezultata dobivenih kod sudionika istraživanja izračunala ukupna težina koeficijenata kriterija i težina koeficijenata podkriterija (Tablica 12.). Istraživanje je pokazalo da najveći težinski koeficijent 0,49 ima kriterij K2. Relevantnost projekta/programa koji obuhvaća podkriterije K2.1 (čija težinska vrijednost iznosi 0,18), K2.4 (čija težinska vrijednost iznosi 0,17), K2.2 (čija težinska vrijednost iznosi 0,14), K2.3 (čija težinska vrijednost iznosi 0,13), K2.7 (čija težinska vrijednost iznosi 0,10), K2.6 (čija težinska vrijednost iznosi 0,10), K2.5 (čija težinska vrijednost iznosi 0,09) i K2.8 (čija težinska vrijednost iznosi 0,08).
Zatim slijedi kriterij K3.Proračun (troškovi) s težinskim koeficijentom 0,24. koji obuhvaća podkriterije K3.1 (čija težinska vrijednost iznosi 0,60) i K3.2 (čija težinska vrijednost iznosi 0,40).
Treći kriterij po važnosti je K1.Institucionalna sposobnost prijavitelja/partnera s težinskim koeficijentom 0,17 koji obuhvaća podkriterije K1.3 (čija težinska vrijednost iznosi 0,31), K1.4 (čija težinska vrijednost iznosi 0,28), K1.1 (čija težinska vrijednost iznosi 0,25) i K1.2 (čija težinska vrijednost iznosi 0,15).
Najmanju važnost ima kriterij K4.Prednost u financiranju s težinskim koeficijentom 0,11 koji obuhvaća podkriterije K4.2 (čija težinska vrijednost iznosi 0,37), K4.1 (čija težinska vrijednost iznosi 0,32) i K4.3 (čija težinska vrijednost iznosi 0,30).
3. 4 Analiza osjetljivosti
Analiza osjetljivosti se provodi s ciljem da se vidi u kojoj mjeri moguće promjene vrijednosti ulaznih varijabli modela utječu na izlazne vrijednosti varijabli modela. Na temelju analize osjetljivosti mogu se procijeniti posljedice realizacije odluke u različitim situacijama. Analiza osjetljivosti koristi se i za ispitivanje kvalitete modela odnosno provođenjem iste moguće je vidjeti u kojoj mjeri model omogućuje prepoznavanje manjih promjena u parametrima odluke, koji spadaju pod kontrolom donositelja odluke i promjenama parametara kojima se opisuje stanje okoline odnosno onih koje donositelj odluke ne kontrolira, ali također utječu na posljedice odluke. PremaMunđaru i Hunjaku (2012) analiza osjetljivosti preporučuje se i za donošenje odluka u javnom sektoru, dakle ona se ne provodi samo u poslovnom odlučivanju.
Analiza osjetljivosti provedena je tako da su se mijenjali težinski koeficijenti pojedinih kriterija za +/– 5% (uz odgovarajuće promjene u težinama ostalih kriterija kako bi suma težinskih koeficijenta bila 100%) i promatrale su se promjene u odnosu na težinske koeficijente prikazane uTablici 14.
Nakon provedene analize osjetljivosti možemo zaključiti da je razvijeni AHP model odlučivanja osjetljiv na smanjenje ili povećanje težine kriterija K1.Institucionalna sposobnost prijavitelja/ partnera, na povećanje težine kriterija K2.Relevantnost projekta/programa i na povećanje kriterija K4.Prednost u financiranju. Nadalje, model odlučivanja malo je osjetljiv na smanjenje težine kriterija K2.Relevantnost projekta/programa i na smanjenje težine kriterija K4.Prednost u financiranju.
Model odlučivanja nije osjetljiv na smanjenje ili povećanje težine kriterija K3.Proračun (troškovi).
Rezultat provedenih osam analiza osjetljivosti pokazuje da ni u jednoj nije promijenjen rang alternativa od rangiranih 14. – 18. mjesta.
4. VALIDACIJA NA TEMELJU POVIJESNIH PODATAKA
Nakon provedenog istraživanja i modeliranja izrađena je usporedba dobivenih rezultata rangiranja alternativa dobivenih korištenjem postojećeg modela donošenja odluka i rangiranja alternativa dobivenih korištenjem razvijenog AHP modela pri čemu su se koristili podaci iz 2018. godine.
Postojeći model donošenja odluka rangiranja programa/projekta udruga u kulturi koristi statističku metodu aritmetičke sredine. Aritmetička sredina, kao prosječna vrijednost obilježja svih jedinica skupa, izravnava apsolutne razlike između podataka promatrane serije. Nakon što Povjerenstvo ocijeni svaki pristigli program/projekt na javni natječaj, računa se aritmetička sredina rezultata ocjenjivanja Povjerenstva. Dobiveni rezultati se rangiraju, odnosno određuje se koje će se alternative - programi/projekti udruga u kulturi financirati u tekućoj godini.
Rezultati usporedbe korištenja sadašnjeg modela donošenja odluka i razvijenog AHP modela prikazani su uTablica 15. iz koje je vidljivo da došlo do promjena. Promjene su vidljive u rangiranju od 12.-15. mjesta.
Možemo zaključiti da korištenjem AHP modela dolazi do promjena u rangiranju u odnosu na postojeći model jer AHP model određuje težinske koeficijente alternativa pa je tako moguća razlika u rangiranju istih posebno kod onih koje su rangirane jedna iza/ispred druge tj. kod kojih je mala razlika u izračunima primjenom sadašnjeg modela izračuna prioriteta.
Rezultat primjene AHP modela za rangiranje programa/projekata udruga u kulturi daje ne samo matematički preciznije rezultate već dovodi do toga da se za financiranje putem javnog natječaja odabiru kvalitetniji programi/projekti udruga što je i cilj provedenog natječaja.
5. ANALIZA RIZIKA
Na najopćenitijoj razini, rizik može značiti opasnost, gubitak ili neizvjesnost u pogledu posljedica budućeg događaja. U statistici, financijskom i investicijskom menadžmentu to pak znači varijabilnost ishoda odnosno odstupanje od određene očekivane vrijednosti.
Postoje različite definicije rizika, a najčešće se pod tim pojmom podrazumijeva opasnost da neki pothvat ne uspije ili se smanji očekivani rezultat, odnosno mogućnost nepovoljnog odstupanja od srednjeg očekivanja. Slični smisao imaju i definicije rizika kao stupnja podložnosti negativnim događajima i njihovim vjerojatnim posljedicama ili kao izloženost nezgodi, nesreći propasti, gubitku. Šire značenje definira rizik kao neizvjestan događaj ili stanje koje, ako se pojavi, ima pozitivan ili negativan utjecaj na ciljeve projekta (PMBOK Guide, 2000).
AutorWillet (1951) definira rizik kao objektiviziranu neizvjesnost ostvarenja neželjenog događaja. Rizik predstavlja kombinaciju vjerojatnosti događaja i negativnih posljedica gdje se u što većoj mjeri utječe na smanjenje jednog i drugog. Potrebno je razlikovati rizik, uzrok i posljedicu. Za svaki rizik postoji uzrok, a posljedica će postojati ako se rizik ostvari. Uzrok je postojeća situacija koja potiče rizik, a posljedica je rezultat nastanka rizika.
Rizik se uglavnom promatra kao negativan utjecaj na ukupnu situaciju, ali se isti može promatrati i kao prilika zato što ponekad rizik daje i neke pozitivne mogućnosti i može poboljšati ostvarenje projektnih ciljeva. Kod rizika je bitno razumjeti da se na neke može utjecati, da se mogu kontrolirati i smanjiti, ali se nikada ne mogu u potpunosti eliminirati. Osim toga, vrlo je važno razgraničiti pojmove vjerojatnosti i neizvjesnosti od rizika jer oni nisu istoznačni iako se nekad pogrešno poistovjećuju u svakodnevnom govoru.
Rizik i neizvjesnost karakteriziraju situacije gdje stvarni rezultat za pojedini događaj ili aktivnost ima više od jedne moguće vrijednosti. Uvriježeno je mišljenje da je rizik podložan statističkoj procjeni i proračunu, a neizvjesnost (= neznanje) nije. Kod neizvjesnosti se radi o subjektivnoj vjerojatnosti, ona nema mjerne atribute i ne može se ukalkulirati u planove. Kod rizika je poznato stanje u kojem se kao posljedica neke odluke može pojaviti niz rezultata, pri čemu je poznata i vjerojatnost nastupanja svakog pojedinog rezultata.
PremaKerzneru (2003) rizik se često mjeri kroz:
vjerojatnost da će se pojaviti,
učinak na projektne ciljeve ako se pojavi (izloženost projekta tj. stupanj osjetljivosti koji je proporcionalan mogućoj šteti), te se iskazuje se kao umnožak ta dva faktora.
Svi rizici nisu jednako opasni za ustanovu, a to ovisi o njihovim posljedicama:
Visoko rizičan – posljedice rizika imaju veliki utjecaj na realizaciju i rezultate projekta
Umjereno rizičan – posljedice rizika imaju umjeren utjecaj na projekt
Nisko rizičan – posljedice rizika imaju niski utjecaj na projekt.
Klasifikacija rizika u gore navedene kategorije može se izraditi s obzirom na spomenute varijable rizika: posljedice rizika (utjecaj na realizaciju projekta) i vjerojatnost nastanka rizika (Tablica 16).
UTablici 17. identificirani su rizici vezani uz prijavu projekata na Javni natječaj za financiranje programa iliprojekata udruga. Osim rizika dana je procjena vjerojatnosti nastanka istih te aktivnosti upravljanja rizicima.
Važno je naglasiti da se rizici opisani uTablici 17. odnose na Grad Zabok budući da isti kao davatelj financijskih sredstava ima interes financirati najkvalitetnije programe/projekte udruga kojima će ostvariti ciljeve zadane procjenom prioritetnih potreba.
Izvor: obrada autora
6. ZAKLJUČAK
Planiranje i donošenje optimalnih poslovnih odluka zahtjevan je i nimalo lak posao u kojem se pokušavaju predvidjeti potrebe korisnika Proračuna i procijeniti sposobnosti udruga za provođenje planiranih programa/projekata kojima će se realizirati prioritetne potrebe. Proračunom se definiraju kratkoročni ciljevi kojima se realiziraju i strateški ciljevi. Zato je važno da se odluke o aktivnostima koje će se staviti u Proračun donose na transparentan, konzistentan i jasan način.
Cilj ovog istraživanja bio je da se pomoću metode za višekriterijsko odlučivanje Analitički hijerarhijski proces - AHP i definiranih kriterija i podkriterija izradi model za rangiranje prijedloga programa/projekata pristiglih na Javni natječaj za financiranje programa ili projekata udruga Grada Zaboka iz prioritetnog područja kulture. Grupnim odlučivanjem dobile su se vrijednosti težina koeficijenata kriterija i vrijednosti težina koeficijenata podkriterija koji su važni za donošenje odluke o odabiru programa/projekata pristiglih na Javni natječaj. Nakon određivanja vrijednosti težina koeficijenata izradila se validacija na temelju povijesnih podataka iz 2018. godine. Usporedili su se rezultati Javnog natječaja iz 2018. godine koji su dobiveni izračunavanjem aritmetičke sredine s podacima koji su dobiveni primjenom AHP modela na podatke rezultata istog Javnog natječaja iz 2018. Korištenjem AHP modela dolazi do promjena u rangiranju u odnosu na postojeći model iz razloga jer AHP model (Kaluža, 2019) određuje težinske koeficijente kriterija i podkriterija tako da je moguća razlika u rangiranju alternativa posebno kod onih koje su rangirane neposredno jedna iza/ispred druge tj. kod kojih je mala razlika u izračunima primjenom sadašnjeg modela izračuna prioriteta. AHP model se u konačnici pokazao uspješnijim za primjenu na konkretnom predmetu iz razloga jer preciznije ocjenjuje i rangira alternative (projekte) s obzirom na težinske koeficijente kriterija na koje je osjetljiviji pa time dovodi do točnijih rezultata u vidu detektiranja kvalitetnijih programa/projekta udruga u kulturi koji će svojom provedbom znatnije doprinijeti općem dobru što je svakako glavni cilj Javnog natječaja. Bitno je naglasiti kako upravo distinkcija kriterija i podkriterija koji su sami po sebi sličnih ali ne i identičnih prioriteta omogućava ispunjavanje svrhe Javnog natječaja u punom smislu, omogućavajući jasne i precizne rezultate ocjenjivanja prijava na Javni natječaj.
Provedeno istraživanje može se smatrati indikativnim jer se provelo u jednoj jedinici lokalne samouprave korištenjem metode AHP. Pošto se na razini JLS-ova donose strateške odluke među kojima postoji zavisnost između kriterija buduća istraživanja mogu se usmjeriti prema primjeni metoda za višekriterijsko odlučivanje koje modeliraju zavisnosti među kriterijima: metoda ANP (engl. Analytic Network Process) (Kadoić et al., 2017b), (Kadoić, 2018) i metoda SNAP (engl. Social Network Analysis Process) (Kadoić et al., 2017a), (Kadoić et al, 2019).