Венчурная филантропия объединяет концепцию и методы венчурного бизнеса с целями филантропов. Она направлена на то, чтобы с помощью финансовых ресурсов и нематериальной поддержки построить сильные социальные организации и проекты. Социальные инвестиции и гранты направляются в те стартапы и сферы приложения, которые меняют жизнь людей к лучшему (борьба с бедностью, охрана окружающей среды, образование, здравоохранение). К венчурной филантропии близка философия социального предпринимательства и эффективного альтруизма. Венчурная филантропия характеризуется следующими признаками: * Готовность экспериментировать и применять новые подходы. * Предоставление финансового, интеллектуального и человеческого капитала. * Применение деловых навыков в некоммерческих организациях. * Финансирование социальных проектов на долгосрочной основе (от 3 до 7 лет). * Поддержка эффективности вложенных средств, укрепление потенциала проекта. * Адаптация глобальных методик к местным условиям. * Высокая доля участия инвестора в проекте, вплоть до вхождения в руководство некоммерческой организации. * Получение прибыли от социальных проектов и направление её на расширение проектов (при этом социальное воздействие имеет преимущество перед получением прибыли). * Совместная оценка результата инвесторами и получателями. * Готовность перемещать инвестиции в другие проекты в зависимости от полученных результатов. Имеется три модели привлечения в венчурную филантропию: создание традиционных фондов с системой грантов; создание некоммерческих организаций, финансируемых филантропами, которые работают через профессиональный наёмный штат; создание партнёрств, в которых инвесторы венчурного капитала тесно сотрудничают с получателями (pass-through funds). К венчурной филантропии относится деятельность Фонда Билла и Мелинды Гейтс, Сети Омидьяра, New Profit Inc., Draper Richards Kaplan Foundation, Peery Foundation, Pershing Square Foundation, Echoing Green, Фонда Мулаго, MCE Social Capital, RSF Social Finance, , , , Social Venture Network, , , , , , , , , , , , , .
Abstract from DBpedia / Wikipedia · CC BY-SA
Discovered by embedding cosine similarity (sentence-transformers MiniLM, 384-dim).