Jacob Fricke Data Analyst For Good

Warum Matching Funds zu niedrigeren Durchschnittsspenden führen und wie Du das verhinderst

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Ich unterstütze die Organisation ArbeiterKind seit dieser Woche mit einer monatlichen Spende. Ich würde mich freuen, wenn Du das auch tust. Denn von 100 Nicht-Akademiker-Kindern beginnen immer noch nur 21 ein Studium, schaffen 15 den Bachelorabschluss und machen nur 8 bis zum Master weiter. Ich bin einer dieser 8. Aber 92 sind es nicht. Das ist ungerecht. Denn bei Kindern mit mindestens einem studierten Elternteil absolvieren nicht 8, sondern 45 von 100 Kindern einen Masterstudiengang.

Dies als ein kleiner Einschub. Denn eigentlich will ich auf etwas anderes hinaus. ArbeiterKind wirbt aktuell damit, dass ein langjähriger Förderer jede Spende verdoppelt. Wörtlich heißt es auf der Seite:

Sonderaktion zum 10. Geburtstag von ArbeiterKind: jede Spende bis zum 1. Juli 2018 wird verdoppelt! (Ein langjähriger Förderer unterstützt uns dabei, bis die Summe von 10.000 Euro erreicht ist.)

Dieses Fundraising-Instrument nennt sich Matching Funds, Matching Donations oder Matching Gift. Selten wird der deutsche Begriff der Komplementärspende verwendet. Das Konzept ist schnell erklärt. Ein Großspender ergänzt jede eingegangene Spende mit einer weiteren Spende in mindestens der gleichen Höhe. Für den Spender entsteht ein zusätzlicher Anreiz. Er erzielt mit derselben Zuwendung die doppelte Wirkung. Organisationen mit Matching Funds erwarten, dass dieses Instrument zu mehr Spenden und Einnahmen führt.

Aber ist das wirklich so? Nicht immer, sagen die WZB Ökonomen Maja Adena und Steffen Huck in ihrem 2017 veröffentlichen Artikel „Matching donations without crowding out? Some theoretical considerations, a field, and a lab experiment“ (Freier Zugriff). In der Literaturübersicht erwähnen sie mehrere Studien, wonach bei Matching Funds sogenannte „Crowding-Out“-Effekte (Verdrängungseffekte) bestehen. Ein Spender, der eine Zuwendung über 100 Euro plant, liest von der Verdopplung seines Beitrages und entscheidet daraufhin, dass er mit einer Spende in Höhe von 50 Euro sein ursprüngliches Ziel von 100 Euro erreicht. Durch diesen Effekt führen Matching Funds zu niedrigeren Durchschnittsspenden und Einnahmen.

Adena und Huck schlagen ein alternatives Matching Modell vor. Die Verdrängungseffekte fallen niedriger aus, wenn die zusätzliche Spende nicht in dasselbe Projekt, sondern für einen anderen Zweck verwendet wird. Dieser sollte sich von dem eigentlichen Spendengrund deutlich unterscheiden; noch besser eine Ergänzung bilden. Ein schlechtes Matching ist demnach:

Spenden sie X Euro für den den Bau eines Trinkwasserbrunnens am Ort Y. Ein Großspender verdoppelt ihre Spende.

Besser ist:

Spenden sie X Euro für den den Bau eines Trinkwasserbrunnens am Ort Y. Ein Großspender stellt denselben Betrag für den Bau einer Schule in Y zu Verfügung.

Die Autoren überprüften diesen Vorschlag in einer Feld- und in einer Laborstudie. Die Feldstudie führten sie 2014 unter Besuchern der Frankfurter Oper durch. Beim Standard-Matching sank die Durchschnittsspende gegenüber dem Spendenaufruf ohne Matching signfikant. Dieser Effekt war beim alternativen Matching, bei dem die zusätzliche Spende in ein anderes Projekt floss, geringer.

Im Labor testeten sie ein Jahr später drei verschiedene Matching-Varianten. Beim Standard-Matching floss die zusätzliche Spende in dasselbe Projekt wie die ursprüngliche Spende. Beim Substitutionary-Matching floss das Geld in dasselbe Projekt, aber an einem anderen Ort. Und beim Complementary-Matching floss das Geld an denselben Ort, aber an ein anderes ergänzendes Projekt. Erneut bestätigte sich ihre Hypothese. Das Substitionary-Matching bot gegenüber dem klassischen Matching keine Verbesserung. Beim Complementary-Matching war die durchschnittliche Spende hingegen signifikant höher.

Wer als Organisation auf Matching Funds setzt, sollte daher umbedingt überprüfen, ob sich mit einen Matching-Modell, bei dem die zusätzliche Spende in ein komplementäres Projekt fließt, nicht deutlich bessere Spendenergebnisse erzielen lassen.

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Jacob Fricke

Hi, ich bin Jacob. Ich arbeite als Fundraiser und Datenanalyst bei Campact. Mehr Informationen über mich findest Du auf dieser Seite.

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