IN PROGRESS (INTERNAL USE ONLY)
## [,1]
## fin_zadost_czv 1475
## fin_zadost_eu 969
## fin_zadost_sr 70
## fin_zadost_sf 24
## fin_zadost_kraj 25
## fin_zadost_obec 31
## fin_zadost_jine_nar_ver 5
## fin_zadost_soukr 334
## fin_pravniakt_czv 847
## fin_pravniakt_eu 585
## fin_pravniakt_sr 41
## fin_pravniakt_sf 20
## fin_pravniakt_kraj 16
## fin_pravniakt_obec 21
## fin_pravniakt_jine_nar_ver 3
## fin_pravniakt_soukr 144
## fin_vyuct_czv 448
## fin_vyuct_eu 325
## fin_vyuct_sr 22
## fin_vyuct_sf 13
## fin_vyuct_kraj 8
## fin_vyuct_obec 11
## fin_vyuct_jine_nar_ver 1
## fin_vyuct_soukr 68
## fin_ukonc_czv 367
## fin_ukonc_eu 245
## fin_ukonc_sr 13
## fin_ukonc_sf 9
## fin_ukonc_kraj 6
## fin_ukonc_obec 9
## fin_ukonc_jine_nar_ver 0
## fin_ukonc_soukr 81
## [1] 91748
## [1] 113214
Takže jako problematické vypadají IROP, OP PPR OP PIK, které hodně plateb proplatí v době těsně kolem skončení fyzické realizace projektu; zároveň mají větší prodlevu plateb po startu projektu. Většina programů pak má nějaké zpožděné platby, které jsou nejspíš následkem administrativních zádrhelů. Tedy:
Podíl POST a ANTE plateb (mld. Kč CZV)
Totéž podle OP
Podíl plateb proplacených po uplynutí více než 90 % doby realizace projektu (mld. Kč CZV)
Co by se stalo, pokud bychom všechny platby posunuli o 15 % doby trvání projektu dřív?
(součty proplacených mld. Kč CZV)
Kolik peněz by v takovém případě bylo zařezeno do doby před rozjezdem projektu?
(součty proplacených mld. Kč CZV)
Takže u OP ŽP a OP D bychom zřejmě tuto úpravu dělat neměli, popř. ani u OP TP.
targets::tar_load(efs_prv)
all(efs_prv %>% count(prj_id) %>% pull() == 1)
## [1] TRUE