Kâr amacı gütmeyen kuruluşların yönetim kurulları yalnızca idari denetim yapan organlar değildir. Yönetim kurulu üyeleri kişisel bağlantıları, mesleki ağları, toplum içindeki güvenilirlikleri ve kuruluşun temsil ettiği değerler aracılığıyla bağışçıların kararlarını etkileyebilir. Bu nedenle bir kurulun kadın ve erkeklerden, farklı ırksal ve etnik gruplardan ne ölçüde dengeli biçimde oluştuğu, kuruluşun bağış toplama kapasitesiyle bağlantılı olabilir.

Samuel Kim, Ming zhu Wang ve Daniel W. Elfenbein tarafından hazırlanan çalışma, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki 501(c)(3) statüsündeki kamu yararına çalışan kuruluşların 2010–2024 yılları arasında elektronik olarak sunduğu IRS Form 990 ve 990-EZ beyannamelerini incelemektedir. Oluşturulan veri seti yaklaşık 3,79 milyon kuruluş-yıl gözlemi içermekte; temel regresyonlar ise değişkenlere göre yaklaşık 1,87 milyon ile 3,72 milyon gözlem arasında değişmektedir.

Araştırmada üç ayrı yönetim kurulu özelliği ölçülmüştür:

• Kadın ve erkek oranlarının yüzde 50–50 dengesine ne kadar yaklaştığı,
• Kurul içindeki ırksal ve etnik çeşitliliğin ne kadar yüksek olduğu,
• Kurulun ırksal ve etnik yapısının bulunduğu yerel nüfusa ne kadar benzediği.

Kuruluşların zaman içinde değişmeyen özellikleri ile aynı eyalette ve yılda yaşanan ortak gelişmeler kontrol edildiğinde, cinsiyet dengesi ile ırksal ve etnik çeşitlilikteki artışların bağış gelirindeki artışlarla pozitif ilişkili olduğu bulunmuştur. Cinsiyet dengesi endeksindeki bir standart sapmalık artış, bağış toplama gelirinde yaklaşık %1,1’lik; olasılık ağırlıklı SAPS çeşitlilik endeksindeki artış yaklaşık %2,7’lik; entropi endeksindeki artış ise yaklaşık %1,8’lik yükselişle ilişkilidir.

Bununla birlikte bu ilişki bütün kuruluşlarda aynı değildir. Çeşitlilikle bağlantılı bağış artışı esas olarak varlıkları örneklem medyanının üzerinde bulunan büyük kuruluşlarda görülmektedir. Küçük kuruluşlarda cinsiyet dengesi veya ırksal çeşitlilik ile bağış toplama arasında güvenilir bir ilişki saptanmamıştır.

Eyalet bağlamı da önemlidir. Çeşitlilik ile bağış toplama arasındaki pozitif ilişki daha yüksek kişi başına gelire ve daha liberal politika ortamına sahip eyaletlerde güçlenmekte; Hispanik olmayan Beyaz nüfusun daha yüksek paya sahip olduğu eyaletlerde zayıflamaktadır. Buna karşılık yönetim kurulunun yerel nüfusa demografik olarak benzemesi bağış toplama geliriyle istatistiksel olarak anlamlı bir ilişki göstermemiştir.

Zaman sıralamasına dayalı testlerde geçmiş kurul çeşitliliği sonraki bağış gelirini öngörürken, geçmiş bağış geliri sonraki kurul çeşitliliğini anlamlı biçimde öngörmemiştir. Bu bulgu, başarılı kuruluşların daha sonra çeşitli kurullar oluşturduğu biçimindeki basit ters nedensellik açıklamasıyla uyumlu değildir. Ancak araştırmacılar bu sonuçların tam nedensellik kanıtı oluşturmadığını özellikle belirtmektedir. Aynı dönemde gerçekleşen yönetici değişimi, stratejik yeniden yapılanma veya büyük bir bağış kampanyası gibi gözlenmeyen gelişmeler hem kurulu hem bağışları birlikte değiştirebilir.

Temel sonuç: Yönetim kurulu çeşitliliği ABD’deki kâr amacı gütmeyen kuruluşlar için ortalama olarak bir bağış toplama avantajıyla ilişkilidir; ancak bu avantaj kuruluşun büyüklüğüne, bulunduğu ekonomik çevreye ve bağışçıların çeşitliliğe ne ölçüde olumlu karşılık verdiğine bağlıdır.

Araştırmanın temel sorusu

Kâr amacı gütmeyen kuruluşlar faaliyetlerini sürdürebilmek için bireylerden, vakıflardan, şirketlerden ve kamu kurumlarından kaynak toplar. Yönetim kurulu üyeleri de kuruluşun denetlenmesi, stratejisinin belirlenmesi ve dış çevreyle bağlantı kurulması bakımından önemli roller üstlenir.

Bu durum yönetim kurulu çeşitliliği konusunda iki karşıt beklenti doğurmaktadır.

İlk beklentiye göre çeşitli kurullar:

• Daha geniş sosyal ve mesleki ağlara erişebilir,
• Farklı bağışçı topluluklarıyla bağlantı kurabilir,
• Kuruluşun meşruiyetini ve güvenilirliğini artırabilir,
• Paydaşların daha iyi temsil edildiğini gösterebilir,
• Bağış stratejilerine daha geniş bir bakış açısı kazandırabilir.

Karşıt beklenti ise büyük bağışların önemli ölçüde varlıklı ve demografik olarak daha homojen ağlarda yoğunlaşabileceği düşüncesine dayanmaktadır. Bağışçılar kendilerine benzeyen kişilerle daha kolay güven ilişkisi kuruyorsa, daha çeşitli bir kurul kaynak bakımından güçlü fakat homojen bağışçı ağlarına erişmekte zorlanabilir.

Çalışma bu iki mekanizmadan hangisinin ağır bastığını ve sonucun kuruluş büyüklüğüyle yerel bağışçı ortamına göre değişip değişmediğini araştırmaktadır.

Çalışmanın önceki araştırmalardan farkı

Önceki çalışmaların önemli bir bölümü belirli kuruluş türlerine, sınırlı sayıdaki anket katılımcısına veya tek bir yıldaki kuruluşlar arası karşılaştırmalara dayanmıştır. Böyle bir karşılaştırmada çeşitli kurullara sahip kuruluşların aynı zamanda daha büyük, eski, görünür veya profesyonel olması sonucu etkileyebilir.

Bu çalışma, aynı kuruluşu yıllar boyunca takip ederek farklı bir yaklaşım kullanmaktadır. Temel soru yalnızca “çeşitli kuruluşlar diğerlerinden daha fazla mı bağış topluyor?” değildir. Araştırmacılar bunun yerine şu soruya yönelmiştir:

Aynı kuruluşun yönetim kurulu zaman içinde daha dengeli veya daha çeşitli hâle geldiğinde bağış geliri de değişiyor mu?

Kuruluş sabit etkileri, kuruluşun misyonu, kuruluş yılı, uzun dönemli itibarı veya kalıcı bağışçı tabanı gibi zaman içinde büyük ölçüde değişmeyen özellikleri kontrol etmek için kullanılmıştır.

Beş araştırma hipotezi

Çalışma beş temel hipotezi sınamaktadır:

1. Cinsiyet bakımından yüzde 50–50 dengesine yaklaşan yönetim kurulları daha yüksek bağış geliriyle ilişkili olacaktır.
2. Irksal ve etnik bakımdan daha çeşitli kurullar daha yüksek bağış geliriyle ilişkili olacaktır.
3. Irksal ve etnik yapısı yerel nüfusa daha çok benzeyen kurullar daha yüksek bağış geliriyle ilişkili olacaktır.
4. Çeşitlilik ile bağış toplama arasındaki pozitif ilişki büyük kuruluşlarda daha güçlü olacaktır.
5. Bu ilişki eyaletin ekonomik, demografik ve politik ortamına göre değişecektir.

Veri kaynağı: IRS Form 990 ve 990-EZ

Araştırmacılar 2010–2024 döneminde elektronik olarak sunulan IRS Form 990 ve 990-EZ beyannamelerini kullanmıştır. Bu formlar ABD’deki kâr amacı gütmeyen kuruluşların gelir, varlık, bağış, kamu desteği, yöneticiler ve kilit görevliler hakkında bildirdiği bilgileri içermektedir.

Çalışma yalnızca 501(c)(3) statüsündeki kamu yararına çalışan kuruluşlara odaklanmaktadır. Kullanılan elektronik beyannamelerin 2024 itibarıyla kayıtlı kâr amacı gütmeyen kuruluşların yaklaşık %72’sini kapsadığı belirtilmektedir.

Ham beyannameler XML belgeleri olarak alınmış ve IRS elektronik beyan şemasına göre ayrıştırılmıştır. Her kuruluş için şu bilgiler çıkarılmıştır:

• İşveren kimlik numarası, yani EIN,
• Kuruluş adı, şehir, eyalet ve posta kodu,
• Vergi yılı,
• Toplam katkılar ve kamu hibeleri,
• Toplam gelir ve varlıklar,
• Yönetici, mütevelli, görevli ve kilit çalışan olarak bildirilen kişilerin adları,
• Bu kişilere kuruluş tarafından ödenen ücret.

Yönetim kurulu üyeleri nasıl belirlendi?

Form 990 ve 990-EZ kayıtlarında listelenen kişilerin hangilerinin kesin olarak yönetim kurulu üyesi olduğunu bütün yıllar için kusursuz biçimde ayırmak mümkün değildir. Araştırmacılar bu nedenle temkinli bir sınıflandırma yapmış ve yalnızca kuruluş tarafından sıfır ücret aldığı veya ücret bilgisi eksik bildirildiği görülen kişileri kurul üyesi olarak işaretlemiştir.

Bu yöntem ücret almayan yöneticileri yakalamayı amaçlamaktadır; ancak bütün sıfır ücretli kişilerin mutlaka yönetim kurulu üyesi olduğu garanti edilemez. Benzer biçimde ücret alan bir kurul üyesi sınıflandırmanın dışında kalabilir.

Kurul büyüklüğü gerçekçi olmayacak kadar yüksek görünen 13 kuruluş-yıl kaydı veri giriş hatası veya beyan anomalisi olabileceği gerekçesiyle çıkarılmıştır. Ayrıca üçten az kurul üyesi bildirilen kuruluş-yıl gözlemleri, anlamlı bir çeşitlilik endeksi hesaplamaya elverişli olmadığı için örnekleme alınmamıştır.

Bağış toplama geliri nasıl hesaplandı?

Çalışmanın temel sonuç değişkeni özel bağış toplama geliridir. Form 990 sunan kuruluşlarda bu değişken:

\[ Fundraising_{it} = TotalContributions_{it} - GovernmentGrants_{it} \]

biçiminde hesaplanmıştır.

Burada:

• \(Fundraising_{it}\), \(i\) kuruluşunun \(t\) yılındaki özel bağış toplama geliridir.
• \(TotalContributions_{it}\), toplam katkı ve bağışlardır.
• \(GovernmentGrants_{it}\), kamu kurumlarından alınan hibelerdir.

Form 990-EZ’de kamu hibeleri toplam katkıların içinde ayrı bir kalem olarak gösterilmediğinden, araştırmacılar bu kuruluşlarda kamu hibesini sıfır kabul etmiş ve toplam katkıyı bağış toplama gelirinin yaklaşık göstergesi olarak kullanmıştır.

Bu uygulama önemli bir ölçüm sınırlılığıdır. Bir 990-EZ kuruluşu gerçekte kamu hibesi aldıysa bu tutarın bir bölümü özel bağış geliriymiş gibi ölçülebilir.

Sıfır veya negatif bağış geliri sıfır olarak kodlanmış; regresyonlarda:

\[ \ln(Fundraising+1) \]

kullanılmıştır. Bir eklenmesi, sıfır bağış geliri bulunan gözlemlerin logaritmik modele alınmasını sağlar.

Kurul üyelerinin cinsiyeti nasıl tahmin edildi?

Formlarda kurul üyelerinin kendi beyanlarına dayalı cinsiyet bilgisi bulunmadığı için, cinsiyet ilk adlardan tahmin edilmiştir. Bunun için ABD Sosyal Güvenlik İdaresinin tarihsel bebek adları veri tabanı kullanılmıştır.

Kurul üyelerinin ortanca yaşının yaklaşık 58 olduğu varsayılmış; tahmini doğum yıllarını kapsamak amacıyla 1928–1990 arasında verilen adların kadın ve erkek kullanım sıklıkları hesaplanmıştır.

Bir ad erkeklerde daha sık görülüyorsa kişi erkek, kadınlarda daha sık görülüyorsa kadın olarak sınıflandırılmıştır. Veri tabanında bulunmayan veya iki cinsiyet için tam eşit olasılığa sahip adlar belirsiz bırakılmıştır.

Bu sınıflandırma kurul üyelerinin öz kimliğini ölçmemektedir. Tarihsel ad kullanımına dayanan istatistiksel bir tahmindir ve özellikle farklı kültürel kökenlere sahip veya cinsiyet bakımından belirsiz adlarda hata içerebilir.

Irk ve etnik köken nasıl tahmin edildi?

Irksal ve etnik sınıflandırma, kişilerin ilk ve son adları kullanılarak R programlama dilindeki rethnicity paketiyle yapılmıştır. Model her ad için şu dört kategoriye ait olma olasılığı üretmektedir:

• Asyalı,
• Siyah,
• Hispanik,
• Beyaz.

Araştırmacılar iki farklı kurul bileşimi ölçüsü oluşturmuştur.

Sayım ağırlıklı oran

Her kişi en yüksek tahmin olasılığına sahip gruba atanmış ve gruplardaki kişi sayıları kurul üyesi sayısına bölünmüştür.

Olasılık ağırlıklı oran

Her kişiyi tek bir kategoriye kesin biçimde atamak yerine, modelin ürettiği bütün olasılıklar kullanılmıştır. Örneğin bir kişi için Beyaz olma olasılığı 0,70 ise kurulun olasılık ağırlıklı Beyaz oranına 0,70 katkı yapmıştır.

Olasılık ağırlıklı yaklaşım sınıflandırma belirsizliğini kısmen korumaktadır. Bununla birlikte her iki yöntem de kişilerin kendi beyanlarına değil adlardan yapılan tahminlere dayanmaktadır.

Cinsiyet dengesi endeksi

Çalışma yalnızca kadınların kurul içindeki oranını kullanmamaktadır. İki cinsiyetin yüzde 50–50 dengesine uzaklığını ölçen bir endeks kurulmuştur.

Erkek ve kadın oranları sırasıyla \(p_m\) ve \(p_f\) ise yüzde 50–50 dağılımına Öklid uzaklığı:

\[ D= \sqrt{ (p_m-0{,}5)^2+ (p_f-0{,}5)^2 } \]

olarak hesaplanmaktadır.

Kurul tamamen tek cinsiyetten oluştuğunda mümkün olan en yüksek uzaklık:

\[ \sqrt{0{,}5} \]

olduğu için endeks şu biçimde ters çevrilmiş ve ölçeklenmiştir:

\[ GenderBalance = 1- \frac{D}{\sqrt{0{,}5}} \]

Endeks:

• Kurul yüzde 50 kadın ve yüzde 50 erkek olduğunda 1,
• Kurul bütünüyle tek cinsiyetten oluştuğunda 0 değerini alır.

Bu ölçüm kadın oranının sürekli yükselmesini otomatik olarak daha iyi kabul etmez. Yüzde 50’den her iki yöndeki uzaklığı dengesizlik olarak değerlendirir.

SAPS ırksal ve etnik çeşitlilik endeksi

SAPS, kurul üyelerinin gruplara ait olma olasılıklarının ortalamalarından oluşturulan bir yoğunlaşma ölçüsüdür:

\[ SAPS= \sum_{g=1}^{k}P_g^2 \]

Burada:

• \(P_g\), kurul üyelerinin \(g\) grubuna ait olma olasılıklarının ortalamasıdır.
• \(k\), kategori sayısıdır. Irk ve etnik köken analizinde \(k=4\) kullanılmıştır.

Kurul tek bir grupta yoğunlaştıkça SAPS 1’e yaklaşır. Dört grubun eşit temsilinde en düşük değer \(1/4\) olur. Araştırmacılar yüksek değerin yüksek çeşitlilik göstermesi için ölçüyü ters çevirmiştir:

\[ Diversity_{SAPS} = \frac{1-SAPS}{1-(1/k)} \]

Bu endeks tamamen tek gruptan oluşan kurulda 0, dört grubun eşit dağıldığı kurulda 1 değerini alır.

Entropi çeşitlilik endeksi

İkinci ırksal ve etnik çeşitlilik ölçüsü Shannon tipi entropiye dayanmaktadır:

\[ Entropy = -\sum_{g=1}^{k}p_g\ln(p_g) \]

Burada \(p_g\), kurulun \(g\) grubundaki sayım ağırlıklı üye oranıdır.

En yüksek entropi bütün gruplar eşit olduğunda \(\ln(k)\) değerine ulaştığı için normalleştirilmiş endeks:

\[ RacialDiversity_{Entropy} = \frac{-\sum_{g=1}^{k}p_g\ln(p_g)} {\ln(k)} \]

olarak hesaplanmıştır.

Dört kategori için payda \(\ln(4)\)’tür. Endeks tek gruplu kurulda 0, dört grubun eşit temsil edildiği kurulda 1 olur.

Kurul ile yerel nüfus arasındaki benzerlik

Çalışma kurul içindeki çeşitliliği, kurulun bulunduğu yerel nüfusa benzemesinden ayırmaktadır. Çeşitli bir kurul yerel nüfusa benzemeyebilir; homojen bir kurul ise homojen bir yerleşim alanının demografik yapısını yakından yansıtabilir.

Yerel demografik veriler American Community Survey Public Use Microdata Sample üzerinden PUMA düzeyinde oluşturulmuştur. PUMA’lar bir eyalet içinde en az 100.000 nüfusu içeren coğrafi alanlardır. Her kuruluş posta kodu–PUMA eşleştirmesiyle bir PUMA’ya atanmıştır.

Kurulun ve yerel nüfusun Asyalı, Siyah, Hispanik ve Beyaz oranları sırasıyla \(b_g\) ve \(p_g\) ile gösterildiğinde uzaklık:

\[ D= \sqrt{ \sum_g(b_g-p_g)^2 } \]

olarak hesaplanmıştır.

Olası en yüksek uzaklık \(\sqrt{2}\) olduğu için benzerlik endeksi:

\[ RacialSimilarity = 1- \frac{D}{\sqrt{2}} \]

biçimindedir.

• 1 değeri kurul ile yerel nüfusun aynı bileşime sahip olduğunu,
• 0 değeri demografik profillerin tamamen ayrıştığını gösterir.

Örneklemin genel görünümü

Toplam gelir, bağış geliri ve kamu hibesi ortalamalarının birbirinden ayrılması önemlidir. Çalışmanın temel sonucu toplam gelir değil, kamu hibelerinin çıkarılmasının ardından elde edilen yaklaşık özel bağış toplama geliridir.

2010’dan 2024’e yönetim kurulları nasıl değişti?

Ana Şekil 1 yalnızca veri setinin her yılında gözlenen kuruluşları karşılaştırmaktadır. Böylece değişim, örnekleme yeni kuruluşların girmesinden değil aynı kuruluşların kurul bileşimindeki dönüşümden kaynaklanmaktadır.

En büyük göreli artış Beyaz olmayan kadınların temsilinde görülmektedir. Beyaz erkekler dönem boyunca en büyük grup olmayı sürdürmekle birlikte payları düzenli olarak azalmıştır.

Tüm kuruluşların kullanıldığı Ek Şekil A’da rakamlar bir miktar farklıdır:

• Beyaz erkeklerin payı %36,9’dan %33,4’e düşmüş,
• Beyaz kadınların payı %28,4’ten %27,5’e gerilemiş,
• Beyaz olmayan erkeklerin payı %20,3’ten %21,4’e yükselmiş,
• Beyaz olmayan kadınların payı %14,4’ten %17,7’ye yükselmiştir.

İki şekil arasındaki farklılık, birinin bütün yıllarda gözlenen sabit kuruluş grubunu, diğerinin ise ilgili yılda bulunan bütün elektronik beyan sahiplerini kullanmasından kaynaklanmaktadır.

Kuruluş büyüklüğüne göre çeşitlilik eğilimleri

Şekil 2’de kuruluşlar ortalama katkı gelirlerine göre beş gruba ayrılmıştır. Grafikler büyüklük ile cinsiyet ve ırksal çeşitlilik arasında aynı yönde olmayan ilişkiler göstermektedir.

• Daha büyük bağış geliri bulunan kuruluşlarda kadınların kurul içindeki ortalama oranı daha düşüktür.
• Buna karşılık daha büyük kuruluşlarda Beyaz olmayan üyelerin oranı daha yüksektir.
• Beyaz erkeklerin payı bütün büyüklük gruplarında azalmış ve gruplar arasındaki fark zaman içinde daralmıştır.
• Irksal ve etnik entropi büyük kuruluşlarda daha yüksek, dönem içindeki artış da en yüksek bağış grubunda daha belirgindir.

Bu bulgular “büyük kuruluşlar her bakımdan daha çeşitli kurullara sahiptir” biçiminde basit bir sonuç vermemektedir. Kadın temsili ile ırksal ve etnik çeşitlilik farklı örüntüler göstermektedir.

Kurul büyüklüğü ve üye değişimi

Şekil 3’e göre aynı kuruluşlardan oluşan panelde ortalama kurul büyüklüğü dönemin büyük bölümünde yaklaşık 11,5 üyede, ortanca büyüklük ise 9–10 üyede kalmıştır. COVID-19 dönemine yakın yıllarda ikisinde de sınırlı bir düşüş görülmektedir.

Bağış geliri en yüksek kuruluşların kurulları ortalama 16–17 üyeden, en düşük gelir grubundakiler ise yaklaşık 8–9 üyeden oluşmaktadır.

Kurula yeni katılan ve ayrılan üye sayıları birbirine oldukça yakındır. Dönemin başında yılda ortalama 2,3–2,4 üye değişirken 2024’e doğru bu sayı yaklaşık 2,1’e düşmüştür. 2020–2021 döneminde belirgin bir geçici azalma vardır.

Yeni ve ayrılan üye sayılarının yakın hareket etmesi, çeşitlilik değişiminin kurulların sürekli büyümesinden çok ayrılan üyelerin farklı özelliklere sahip kişilerle değiştirilmesiyle oluştuğunu düşündürmektedir.

Tek tek demografik oranlar ile bağış arasında doğrusal olmayan ilişki

Şekil 4, kadın, Beyaz, Beyaz erkek ve Siyah/Hispanik üye oranlarıyla düzeltilmiş logaritmik bağış gelirini karşılaştırmaktadır. Grafikler tek bir grubun oranı arttıkça bağış gelirinin sürekli yükseldiği veya sürekli düştüğü biçiminde doğrusal bir ilişki göstermemektedir.

Kadın temsili

Kadın oranı çok düşük kurullarda bağış geliri daha düşüktür. Kadın temsili daha dengeli düzeylere yaklaştıkça bağış artmakta; çok yüksek kadın oranlarında ilişki düzleşmekte ve ardından gerilemektedir.

Beyaz erkek temsili

Beyaz erkek oranı çok düşük düzeylerden yaklaşık kurulun üçte birine kadar yükselirken bağışta sınırlı bir artış görülmekte; oran üçte biri geçtikten sonra bağış geliri belirgin biçimde azalmaktadır.

Siyah ve Hispanik temsil

Siyah ve Hispanik üyelerin birleşik oranı düşük düzeylerden yaklaşık %25–30’a yükselirken bağış geliri artmakta; daha yüksek oranlarda ilişki zayıflamakta ve aşağı dönmektedir.

Bu desenler araştırmacıların neden yalnızca “kadın oranı” veya “Beyaz olmayan oranı” yerine denge ve çeşitlilik endekslerini temel değişken olarak kullandığını açıklamaktadır.

Ana ekonometrik model

Temel tahmin denklemi şöyledir:

\[ Y_{ist} = \beta_1 GenderBalance_{it} + \beta_2 RacialDiversity_{it} + \beta_3 LogBoardCount_{it} + \alpha_i + \delta_{st} + \varepsilon_{ist} \]

Burada:

• \(i\), kâr amacı gütmeyen kuruluşu,
• \(s\), kuruluşun bulunduğu eyaleti,
• \(t\), vergi yılını,
• \(Y_{ist}\), logaritmik bağış toplama gelirini,
• \(GenderBalance_{it}\), cinsiyet dengesi endeksini,
• \(RacialDiversity_{it}\), SAPS veya entropi endeksini,
• \(LogBoardCount_{it}\), kurul üyesi sayısının logaritmasını,
• \(\alpha_i\), kuruluş sabit etkisini,
• \(\delta_{st}\), eyalet–yıl sabit etkisini göstermektedir.

Standart hatalar hem kuruluş hem eyalet düzeyinde kümelenmiştir. Bu iki yönlü kümeleme, aynı kuruluş içindeki yılların ve aynı eyaletteki kuruluşların hata terimlerinin birbirine bağlı olabileceğini dikkate almayı amaçlamaktadır.

Sabit etkiler neyi kontrol ediyor?

Kuruluş sabit etkileri zaman içinde değişmeyen şu tür farklılıkları kontrol eder:

• Kuruluşun temel misyonu,
• Uzun dönemli itibarı,
• Tarihsel bağışçı tabanı,
• Kuruluşun bulunduğu sabit yer,
• Kalıcı yönetim ve örgüt kültürü.

Eyalet–yıl sabit etkileri ise aynı eyalette belirli bir yılda bütün kuruluşları etkileyebilecek ekonomik durgunluk, vergi düzenlemesi, doğal afet, seçim ortamı veya eyalet genelindeki bağış eğilimleri gibi ortak gelişmeleri kontrol eder.

Bununla birlikte bu model, aynı kuruluşta zaman içinde değişen bütün gözlenmeyen etkenleri ortadan kaldırmaz.

Cinsiyet dengesi ile bağış toplama

Ana modellerde cinsiyet dengesi katsayısı kullanılan ırksal çeşitlilik ölçüsüne bağlı olmaksızın yaklaşık 0,034–0,035’tir ve istatistiksel olarak anlamlıdır.

Cinsiyet dengesi endeksinin standart sapması 0,324 olduğundan:

\[ 0{,}035\times0{,}324 \approx0{,}0113 \]

hesaplanmaktadır. Logaritmik sonuç değişkeninde bu büyüklük yaklaşık %1,1’lik bağış artışı anlamına gelmektedir.

Ortalama bağış toplama gelirinin yaklaşık 856.000 dolar olduğu örneklemde bu ilişki yaklaşık 9.700 dolara karşılık gelmektedir.

Bu sonuç, bir kurula belirli sayıda kadın eklemenin her durumda tam olarak 9.700 dolar ek bağış yaratacağını göstermez. Hesap, endeksteki bir standart sapmalık kuruluş içi değişimle bağlantılı ortalama tahmini farktır.

Irksal ve etnik çeşitlilik ile bağış toplama

*** p<0,01.

SAPS endeksinin standart sapması 0,133 olduğundan:

\[ 0{,}205\times0{,}133 \approx0{,}0273 \]

elde edilmektedir.

Entropi endeksinin standart sapması 0,240 olduğunda:

\[ 0{,}076\times0{,}240 \approx0{,}0182 \]

elde edilmektedir.

İki farklı yöntemle hesaplanan çeşitlilik endeksinin aynı yönde sonuç vermesi bulgunun yalnızca tek bir endeks tanımına bağlı olmadığını göstermektedir.

Yerel nüfusa benzemek bağışları artırıyor mu?

Kurul ile yerel PUMA nüfusunun ırksal ve etnik benzerliği için tahmin edilen katsayı pozitif olmakla birlikte istatistiksel olarak anlamlı değildir.

Bu nedenle üçüncü hipotez desteklenmemiştir. Çalışmanın sonuçları açısından bağış toplamayla bağlantılı olan özellik, kurulun yerel nüfusun demografik kopyası olması değil, kurulun kendi içinde farklı grupları barındırmasıdır.

Bu bulgu yerel temsilin güven, hizmet kalitesi veya yararlanıcı ilişkileri açısından önemsiz olduğunu göstermez. Yalnızca çalışmada kullanılan bağış toplama ölçüsü üzerinde güvenilir bir ilişki bulunmadığını gösterir.

Çeşitlilik neden büyük kuruluşlarda daha güçlü?

Büyük kuruluş, bir önceki yıldaki toplam varlıkları ilgili yılın örneklem medyanının üzerinde bulunan kuruluş olarak tanımlanmıştır.

Modelde çeşitlilik endeksleri büyük kuruluş göstergesiyle etkileşime sokulmuştur:

\[ \begin{aligned} Y_{ist}={}& \beta_1GenderBalance_{it} +\beta_2RacialDiversity_{it} +\beta_3Large_{it}\\ &+\beta_4(Large_{it}\times GenderBalance_{it})\\ &+\beta_5(Large_{it}\times RacialDiversity_{it})\\ &+\beta_6LogBoardCount_{it} +\alpha_i+\delta_{st}+\varepsilon_{ist} \end{aligned} \]

Küçük kuruluşlarda cinsiyet dengesi katsayısı yaklaşık −0,010 olup anlamlı değildir. Büyük kuruluş etkileşimi ise yaklaşık 0,089–0,090 ve güçlü biçimde anlamlıdır.

Araştırmacıların hesaplamasına göre cinsiyet dengesi endeksindeki bir standart sapmalık artış büyük kuruluşlarda yaklaşık %2,6 daha yüksek bağış geliriyle ilişkilidir.

Irksal çeşitlilikte de aynı örüntü görülmektedir:

• SAPS × büyük kuruluş katsayısı 0,418’dir.
• Entropi × büyük kuruluş katsayısı 0,192’dir.
• Küçük kuruluşlarda temel çeşitlilik katsayıları anlamlı değildir.

Kurul–yerel nüfus benzerliği ile kuruluş büyüklüğü arasındaki etkileşim ise anlamlı değildir.

Büyük kuruluşların neden farklı olabileceğine ilişkin yorum

Çalışmada birkaç olası açıklama tartışılmaktadır:

• Büyük kuruluşlar kamuoyu ve bağışçılar tarafından daha görünür olabilir.
• Yönetim kurulu bileşimi daha dikkat çekici bir yönetişim sinyali oluşturabilir.
• Profesyonel bağış toplama ekipleri çeşitli üyelerin ağlarını daha etkili kullanabilir.
• Daha geniş bağışçı tabanları farklı topluluklardan gelen bağlantıları gelire dönüştürebilir.
• Küçük kuruluşlar kurucu, aile veya dar yerel çevre bağlantılarına daha bağımlı olabilir.

Bu mekanizmalar doğrudan ayrı ayrı test edilmemiştir. Bulgular yalnızca çeşitlilik ilişkisinin büyük kuruluşlarda yoğunlaştığını göstermektedir.

Politik ortamın düzenleyici etkisi

Eyalet politika ideolojisi daha yüksek değerlerin daha muhafazakâr, daha düşük değerlerin daha liberal ortamı gösterdiği sürekli bir ölçüdür.

Cinsiyet dengesi × politika ideolojisi katsayısı −0,034; ırksal entropi × politika ideolojisi katsayısı −0,031’dir.

Negatif etkileşim, eyalet daha muhafazakâr hâle geldikçe çeşitlilik ile bağış toplama arasındaki pozitif ilişkinin zayıfladığını; daha liberal eyaletlerde ise güçlendiğini göstermektedir.

Ek analizlerde sabit, ekonomik ve kültürel politika ideolojisi ölçüleri kullanıldığında etkileşimlerin yönü büyük ölçüde korunmuştur.

Eyaletteki Beyaz nüfus payı

Cinsiyet dengesi × Hispanik olmayan Beyaz nüfus payı katsayısı −0,069; ırksal entropi etkileşimi −0,043’tür.

Bu sonuç, Beyaz nüfus payının yükseldiği eyaletlerde çeşitli kurullar ile bağış toplama arasındaki ilişkinin zayıfladığını göstermektedir.

Araştırmacılar bu örüntünün daha homojen bağışçı ağlarında grup içi güven veya benzerlik eğiliminin çeşitliliğin sağladığı ağ ve meşruiyet avantajlarını sınırlayabilmesiyle uyumlu olduğunu belirtmektedir.

Ancak çalışma bireysel bağışçıların ırkını, siyasi görüşünü veya bağış gerekçesini gözlemlememektedir. Dolayısıyla bu mekanizma doğrudan kanıtlanmış değildir.

Kişi başına gelir

Cinsiyet dengesi × kişi başına gelir katsayısı 0,153; ırksal entropi × kişi başına gelir katsayısı 0,174’tür. İki etkileşim de pozitif ve güçlü biçimde anlamlıdır.

Çeşitlilik ile bağış toplama arasındaki ilişki daha varlıklı eyaletlerde güçlenmektedir. Bu durum yüksek bağış kapasitesinin ve daha gelişmiş hayırseverlik altyapısının çeşitli kurulların sahip olduğu ağ ve meşruiyet avantajlarını gelire dönüştürmesini kolaylaştırabileceği düşüncesiyle uyumludur.

Kamu hibeleri ve toplam gelir analizleri

Araştırmacılar temel modelleri yalnızca özel bağış toplama geliriyle sınırlı bırakmamıştır. Toplam katkılar ve kamu hibeleri ayrı sonuç değişkenleri olarak da incelenmiştir.

Toplam katkılarda:

• Cinsiyet dengesi katsayısı yaklaşık 0,042,
• SAPS katsayısı 0,220,
• Entropi katsayısı 0,085’tir.

Kamu hibelerinde:

• Cinsiyet dengesi katsayısı yaklaşık 0,064,
• SAPS katsayısı 0,405,
• Entropi katsayısı 0,182’dir.

Çeşitlilik katsayıları kamu hibelerinde temel bağış geliri modellerinden daha büyüktür. Buna karşılık kurul–yerel nüfus benzerliği alternatif sonuçlarda da anlamlı değildir.

Kamu hibeleri özel bağışlardan farklı bir başvuru ve değerlendirme süreciyle verildiği için çalışma, bu sonucun ayrıca araştırılması gerektiğini belirtmektedir.

Ters nedensellik sorunu

Temel modeller çeşitli kurulların daha yüksek bağış geliriyle birlikte hareket ettiğini gösterir. Ancak ilişki ters yönde de oluşabilir:

Daha fazla bağış toplayan kuruluşlar büyüyüp profesyonelleştikleri için daha çeşitli üyeleri kurula çekiyor olabilir.

Araştırmacılar bu olasılığı zaman sıralamasına dayalı iki testle incelemiştir.

Geçmiş bağış sonraki çeşitliliği öngörüyor mu?

Bir önceki yılın logaritmik bağış geliri sonraki yılın çeşitlilik endeksleriyle ilişkilendirilmiştir. Katsayılar cinsiyet dengesi, SAPS ve entropi için 0,0001–0,0002 düzeyindedir.

Bazı katsayılar çok büyük gözlem sayısı nedeniyle istatistiksel olarak anlamlı görünse de ekonomik büyüklükleri ihmal edilebilecek kadar küçüktür. Kadın oranı ve Siyah/Hispanik oranı için katsayılar sıfırdan ayırt edilememiştir.

Geçmiş çeşitlilik sonraki bağışı öngörüyor mu?

Çapraz gecikmeli modellerde bir önceki yılın çeşitliliği, önceki bağış geliri kontrol edilmesine rağmen sonraki bağış gelirini pozitif biçimde öngörmüştür:

Geçmiş bağış gelirinin sonraki çeşitlilik üzerindeki karşılık gelen katsayıları ise yaklaşık sıfırdır.

İki yıllık gecikme testi

Ek G’de çeşitlilik ve bağışların iki yıllık gecikmeleri birlikte incelenmiştir.

Geçmiş çeşitlilik değişkenlerinin sonraki bağış geliri üzerindeki ortak anlamlılık testleri:

• Cinsiyet dengesi için F=4,46 ve p=0,0161,
• SAPS için F=12,32 ve p<0,001,
• Entropi için F=14,37 ve p<0,001’dir.

Ters yönde, geçmiş bağışların sonraki çeşitliliği öngörmesine ilişkin ortak testler anlamlı değildir:

• Cinsiyet dengesi için p=0,6435,
• SAPS için p=0,3096,
• Entropi için p=0,2520’dir.

Zaman sıralaması çeşitliliğin önce, bağış artışının daha sonra geldiği yorumuyla uyumludur. Fakat Granger tipi öngörü testi gerçek ekonomik nedensellikle aynı değildir.

Neden hâlâ nedensellik iddiası kurulamıyor?

Kuruluş içinde aynı dönemde gerçekleşen gözlenmeyen bir değişim hem çeşitliliği hem bağışı etkileyebilir. Örneğin:

• Yeni bir genel müdürün göreve başlaması,
• Kuruluşun misyonunu veya stratejisini değiştirmesi,
• Büyük bir sermaye kampanyası başlatması,
• Kurumsal markasını yenilemesi,
• Profesyonel bağış toplama ekibi kurması

aynı zamanda kurulun yeniden oluşturulmasına ve bağışların yükselmesine yol açabilir.

Kuruluş sabit etkileri ve zaman gecikmeli testler bu tehdidi azaltır, ancak tamamen ortadan kaldırmaz. Bu nedenle yazarlar sonuçlarını nedensel tahmin değil, güçlü ilişkisel kanıt olarak tanımlamaktadır.

Çalışmanın güçlü yönleri

• Üç milyondan fazla kuruluş-yıl gözlemi kullanılmıştır.
• 2010–2024 arasındaki uzun dönemli değişimler incelenmiştir.
• Aynı kuruluş içindeki değişime odaklanan sabit etkili modeller kurulmuştur.
• Cinsiyet dengesi ile ırksal çeşitlilik birbirinden ayrı ölçülmüştür.
• Irksal çeşitlilik hem sayım hem olasılık temelli iki farklı endeksle sınanmıştır.
• Kurul içi çeşitlilik ile yerel nüfusa benzerlik kavramsal olarak ayrıştırılmıştır.
• Kuruluş büyüklüğü ve eyalet bağlamına göre heterojen sonuçlar incelenmiştir.
• Ters nedensellik bir ve iki yıllık gecikmeli modellerle sınanmıştır.
• Toplam katkı ve kamu hibeleri alternatif sonuç değişkenleri olarak kullanılmıştır.
• Tek tek grup oranlarındaki doğrusal olmayan ilişkiler ayrı analiz edilmiştir.

Çalışmanın sınırlılıkları

• Çalışma hakemli bir dergi yayını değil, preprint niteliğindedir.
• Sonuçlar ilişkiseldir; çeşitliliğin bağışları doğrudan artırdığı kesin olarak kanıtlanmamıştır.
• Cinsiyet, ırk ve etnik köken kişilerin kendi beyanlarından değil adlarından tahmin edilmiştir.
• Ad temelli tahminler özellikle farklı kültürel adlarda ve çok anlamlı isimlerde hatalı olabilir.
• Kullanılan ırksal ve etnik sınıflama dört geniş kategoriyle sınırlıdır.
• Kurul üyeliği, sıfır veya eksik ücret bildirilmesi üzerinden dolaylı biçimde belirlenmiştir.
• Elektronik beyan veren kuruluşlar daha büyük ve kurumsallaşmış kuruluşları orantısız temsil edebilir.
• Form 990-EZ kuruluşlarında kamu hibesi ayrı gösterilmediği için bağış geliri ölçümü hibeleri içerebilir.
• Adı veya soyadı eksik üyeleri bulunan kuruluşlar filtreleme nedeniyle örneklem dışında kalabilir.
• PUMA düzeyi yerel nüfus, kuruluşun gerçek bağışçı tabanıyla aynı olmayabilir.
• Eyalet ideolojisi, gelir ve nüfus yapısı bireysel bağışçı davranışlarının kaba göstergeleridir.
• Çalışma bağış toplama çabasını, kampanya maliyetini veya çalışan performansını doğrudan ölçmemektedir.
• Yönetim kurulu üyelerinin serveti, mesleği, bağlantıları ve kişisel bağışları veri setinde bulunmamaktadır.
• Aynı dönemde değişen liderlik ve strateji gibi gözlenmeyen etkenler tamamen dışlanamamaktadır.
• Çalışma yalnızca ABD’deki 501(c)(3) kamu yararına kuruluşları kapsamaktadır.

Çalışma ne söylüyor?

• Aynı kuruluşun kurulu cinsiyet dengesine yaklaştığında bağış gelirinde ortalama bir artış gözlenmektedir.
• Irksal ve etnik çeşitlilikteki artış bağış toplama geliriyle pozitif ilişkilidir.
• Bu ilişki büyük kuruluşlarda yoğunlaşmaktadır.
• Çeşitlilik ilişkisi daha varlıklı ve daha liberal eyaletlerde güçlenmektedir.
• Beyaz nüfus payının yüksek olduğu eyaletlerde ilişki zayıflamaktadır.
• Kurulun yerel nüfusa demografik benzerliği bağış toplamayla anlamlı ilişki göstermemektedir.
• Geçmiş çeşitlilik sonraki bağışı öngörürken geçmiş bağış sonraki çeşitliliği ekonomik olarak anlamlı biçimde öngörmemektedir.
• Kurul bileşimi ile bağış arasındaki ilişki tek bir demografik grubun oranından çok denge ve iç çeşitlilikle uyumludur.

Çalışma ne söylemiyor?

• Çeşitli bir kurul oluşturmak bağış gelirini kesin olarak artırır.
• Her kuruluş için yüzde 50–50 cinsiyet dağılımı zorunlu veya tek doğru yönetim modelidir.
• Belirli bir ırksal veya etnik grubun üyeleri diğerlerinden daha iyi bağış toplar.
• Küçük kuruluşlar çeşitlilikten hiçbir biçimde yararlanmaz.
• Yerel toplumu temsil etmek kuruluşun diğer sonuçları açısından önemsizdir.
• Çeşitlilik, yönetişim kalitesini veya hizmet başarısını otomatik olarak artırır.
• Bağışçıların tercihleri yalnızca siyasi ideoloji veya ırksal benzerlikle belirlenir.
• ABD’deki sonuçlar başka ülkelerin sivil toplum kuruluşlarına doğrudan genellenebilir.
• Kurul çeşitliliği bağış toplama stratejisinin veya kuruluş misyonunun yerine geçebilir.

Uygulama açısından anlamı

Çalışmanın uygulamaya dönük mesajı, bir yönetim kurulunun yalnızca sembolik görünümüne odaklanmak değildir. Çeşitliliğin bağış toplamayla bağlantısı özellikle kuruluşun bu farklı üyelerin ağlarını, bilgisini ve güvenilirliğini kullanabilecek kurumsal kapasiteye sahip olduğu durumlarda ortaya çıkmaktadır.

Büyük kuruluşlarda çeşitli kurullar:

• Farklı bağışçı topluluklarına erişimi,
• Kurumsal meşruiyeti,
• Toplum nezdindeki görünürlüğü,
• Bağış kampanyalarının tasarımını,
• Paydaşlarla iletişim kapasitesini

güçlendirebilir. Küçük kuruluşlarda ise yönetim kurulu bileşimini değiştirmek tek başına ölçülebilir bağış artışı yaratmayabilir. Bağış toplama altyapısı, profesyonel personel, mesajlandırma ve ilişki yönetimi de gerekli olabilir.

Çalışma ayrıca kurulun demografik yapısını kuruluşun hizmet verdiği toplumla ilişkilendirmenin bağış toplama dışındaki yönetişim ve temsil sonuçları bakımından ayrıca incelenmesi gerektiğini göstermektedir.

Gelecek araştırmalar için sorular

• Çeşitli kurullar bağışları geniş sosyal ağlar yoluyla mı, daha yüksek meşruiyet yoluyla mı artırıyor?
• Kurul üyelerinin serveti ve kişisel bağış kapasitesi sonuçları nasıl değiştiriyor?
• Meslek, eğitim, siyasi bağlantı ve sektör deneyimi demografik çeşitlilikten bağımsız bir rol oynuyor mu?
• Çeşitlilik yeni bağışçı kazanımını mı, mevcut bağışçıların daha yüksek tutar vermesini mi etkiliyor?
• Kamu hibesi sağlayan kurumlar çeşitli kurulları doğrudan bir değerlendirme ölçütü olarak kullanıyor mu?
• Kurul çeşitliliği yönetim kalitesini, harcama verimliliğini ve yararlanıcı sonuçlarını nasıl etkiliyor?
• Küçük kuruluşların çeşitliliği kaynak üretimine dönüştürebilmesi için hangi tamamlayıcı kapasitelere ihtiyacı var?
• Benzer sonuçlar ABD dışındaki sivil toplum sistemlerinde de görülüyor mu?

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Teknik araştırma özeti

Temel model sonuçları

Standart sapma ölçeğinde sonuçlar

Kuruluş büyüklüğü etkileşimleri

Eyalet bağlamı etkileşimleri

Hipotezlerin sonucu

Ters nedensellik testlerinin özeti

Sonuçların doğru okunması

Çalışmanın en güvenilir çıkarımı, yönetim kurulu içindeki cinsiyet dengesi ve ırksal-etnik çeşitliliğin bağış toplamayla pozitif fakat koşullara bağlı bir ilişki göstermesidir.

İlişkinin özellikle büyük kuruluşlarda, yüksek gelirli eyaletlerde ve daha liberal politik ortamlarda ortaya çıkması, çeşitliliğin ancak kuruluşun ağları ve meşruiyeti kaynak üretimine dönüştürebildiği koşullarda finansal karşılık bulduğunu düşündürmektedir.

Kurul–yerel nüfus benzerliğinin anlamlı olmaması ise bağış açısından temel unsurun demografik eşleşmeden çok kurul içindeki farklılıklar olabileceğini göstermektedir.

Bununla birlikte bütün tahminler gözlemsel veriye dayanmaktadır. Çalışmanın sonuçları yönetim kurulu çeşitliliğinin tek başına ve doğrudan bağış gelirini artırdığını kanıtlamaz.

Kaynak ve Yöntem Notu

Çalışmanın tam özgün adı: Board Diversity and Nonprofit Fundraising

Yazarlar ve sıraları: Samuel Kim; Ming zhu Wang; Daniel W. Elfenbein

Eş katkı veya eş birinci yazarlık: PDF’de eş katkı ya da eş birinci yazarlık açıklaması bulunmamaktadır.

Sorumlu yazar: PDF’de ayrı bir sorumlu yazar belirtilmemiştir.

Yazar iletişim bilgileri:

• Samuel Kim — kimsamuel@wustl.edu
• Ming zhu Wang — mingzhuw@uw.edu
• Daniel W. Elfenbein — elfenbein@wustl.edu

Kurumsal bağlantılar:

1. Samuel Kim — Washington University in St. Louis
2. Ming zhu Wang — University of Washington
3. Daniel W. Elfenbein — Washington University in St. Louis

DOI: 10.2139/ssrn.7038379

SSRN kayıt numarası: 7038379

Yayın tarihi: 2 Temmuz 2026

Sayfa sayısı: 67

Yayın platformu: SSRN

Dergi veya konferans: PDF’de hakemli dergi ya da konferans yayını belirtilmemiştir.

Kaynak türü: Büyük ölçekli boylamsal panel veri analizi içeren preprint/çalışma kâğıdı

Hakemlik durumu: Hakem değerlendirmesinden geçtiğine ilişkin bilgi bulunmamaktadır. Çalışma hakemli makale olarak değil, preprint olarak değerlendirilmelidir.

Resmî yayın bağlantısı:SSRN üzerindeki resmî çalışma kaydı

Bu Türkçe içerik yüklenen PDF’nin ana metni, hipotezleri, veri işleme açıklamaları, çeşitlilik formülleri, regresyon modelleri, tabloları, 2010–2024 eğilim grafikleri, kurul büyüklüğü ve üye değişimi görselleri, kuruluş büyüklüğü etkileşimleri, eyalet bağlamı analizleri ve ters nedensellik testleri incelenerek hazırlanmıştır.

PDF dışında yeni bir bilimsel bulgu, kesin nedensellik iddiası, bağış stratejisi garantisi veya belirli bir demografik grup hakkında değer yargısı eklenmemiştir.

Çalışmanın temel sınırlılıkları; demografik bilgilerin adlardan tahmin edilmesi, kurul üyeliğinin ücret bilgisi üzerinden dolaylı belirlenmesi, elektronik beyan sahiplerinin örneklemde daha fazla temsil edilmesi, 990-EZ bağış gelirindeki kamu hibesi ölçüm sorunu ve aynı dönemde değişen gözlenmeyen kuruluş özelliklerinin tamamen dışlanamamasıdır.