Государственно-частное партнёрство в инфраструктурных проектах сырьевой территории

Государственно-частное партнёрство в инфраструктурных проектах сырьевой территории: модель на основе консорциума недропользователей

Зырянов А. О., Лавлинский C. М., Панин А. А., Плясунов А. В.
Дискретный анализ и исследование операций, 32, 1, 48-74 (2025)
Скачать статью

УДК 519.8 
DOI: 10.33048/daio.2025.32.810

Аннотация:

Предложена модель для разработки планов производственно-инфраструктурного строительства, использующая специальный механизм государственно-частного партнёрства. В его основе — формирование набора кластеров месторождений, в каждом из которых государством создаётся консорциум частных инвесторов, заинтересованных в освоении месторождений кластера. Функционал такого объединения — совместное строительство необходимой для добычи полезных ископаемых транспортной и энергетической инфраструктуры. Механизм достижения компромисса интересов государства и частных инвесторов использует модель Штакельберга, в которой лидером выступает государство. Оно определяет квоты компенсаций затрат консорциумов на реализацию инфраструктурных проектов. Роль последователя отведена системе консорциумов, формирующей программу инфраструктурного строительства. Решение соответствующей двухуровневой задачи математического программирования позволяет сформировать адресный план развития, составляющими которого являются программа инфраструктурного строительства в консорциумах, список запускаемых производственных проектов, раздел инфраструктурных затрат и компенсационных трансфертов для частных инвесторов. Показано, что задача государства $\Sigma_{2}^{P}$ -трудна и принадлежит классу $\Sigma_{2}^{P} O$, если переменные, определяющие график трансфертов, принимают только целые значения. Для решения двухуровневой задачи на основе метаэвристик разработан новый стохастический приближённый гибридный алгоритм, использующий идеи покоординатного спуска. Проведены численные эксперименты для комплекса месторождений Забайкальского края. Результаты имеют практическое значение для формирования механизма компенсаций в долевом строительстве производственной инфраструктуры.

Ил. 8, библиогр. 20.

Литература:
  1. Dao N. H., Marisetty V. B., Shi J., Tan M. Institutional quality, investment efficiency, and the choice of public-private partnerships // Account. Finance. 2020. V. 60. P. 1801–1834. DOI: 10.1111/acfi.12514.
     
  2. Grimsey D., Lewis M. K. Are public private partnerships value for money? // Account. Forum. 2005. V. 29, No. 4. P. 345–378.
     
  3. Karnes Y. Are there optimal forms of public-private partnerships? // J. Behav. Appl. Manag. 2020. V. 20, No. 2. P. 51–68. DOI: 10.21818/001c.14178.
     
  4. Малов В. Ю., Тарасова О. В., Ионова В. Д. Нижнее Приангарье как «связующее звено» между севером и югом Сибири // ЭКО. 2018. № 6. С. 50–74. DOI: 10.30680/ECO0131-7652-2018-6-50-74.
     
  5. Glazyrina I. P., Faleychik L. M., Faleychik A. A. Investments and the growth potential of the quality of life in the Russian Far East // Журн. Сиб. фед. ун-та. Сер. Гуманитар. науки. 2022. Т. 15, № 7. С. 921–929.
     
  6. Самаруха В. И., Краснова Т. Г., Трусова С. В. Модель создания и реализации межрегионального проекта «Енисейская Сибирь» // Изв. Байкал. гос. ун-та. 2019. Т. 29, № 2. С. 324–331.
     
  7. Bryukhanova E. A., Efimov V. S., Shishatsky N. G. Research on the issues of economic growth centres’ establishment in the south of the Angara and Yenisei macroregion // Журн. Сиб. фед. ун-та. Сер. Гуманитар. науки. 2020. Т. 13, № 11. С. 1736–1745. DOI: 10.17516/1997-1370-0679.
     
  8. Лавлинский С. М., Панин А. А., Плясунов А. В. Двухуровневая модель планирования государственно-частного партнёрства // Автоматика и телемеханика. 2015. № 11. С. 89–103. DOI: 10.1134/S0005117915110077.
     
  9. Лавлинский С. М., Панин А. А., Плясунов А. В. Сравнение моделей планирования государственно-частного партнёрства // Дискрет. анализ и исслед. операций. 2016. Т. 23, № 3. С. 35–60. DOI: 10.17377/daio. 2016.23.527.
     
  10. Lavlinskii S. M., Panin A. A., Plyasunov A. V. Public-private partnership model with a consortium // Commun. Comput. Inf. Sci. 2023. V. 1881. P. 231–242. DOI: 10.1007/978-3-031-43257-6-18.
     
  11. Marshall G. R. Transaction costs, collective action and adaptation in managing complex social–ecological systems // Ecol. Econ. 2013. V. 88. P. 185–194. DOI: 10.1016/j.ecolecon.2012.12.030.
     
  12. McCann L., Colby B., Easter K. W., Kasterine A., Kuperan K. V. Transaction cost measurement for evaluating environmental policies // Ecol. Econ. 2005. V. 52, No. 4. P. 527–542. DOI: 10.1016/j.ecolecon.2004.08.002.
     
  13. Ostrom E. A general framework for analyzing sustainability of socialecological systems // Science. 2009. V. 325, No. 5939. P. 419–422. DOI: 10.1126/science.1172133.
     
  14. Kochetov Yu. A., Plyasunov A. V., Panin A. A. Bilevel discrete optimisation: Computational complexity and applications // The Palgrave handbook of operations research. Cham: Palgrave Macmillan, 2022. P. 3–42. DOI: 10.1007/978-3-030-96935-6_1.
     
  15. Caprara A., Carvalho M., Lodi A., Woeginger G. J. A study on the computational complexity of the bilevel knapsack problem // SIAM J. Optim. 2014. V. 24, No. 2. P. 823–838.
     
  16. Панин А. А., Пащенко М. Г., Плясунов А. В. Двухуровневые модели конкурентного размещения производства и ценообразования // Автоматика и телемеханика. 2014. № 4. С. 153–169.
     
  17. Васильев Ф. П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Глав. ред. физ.-мат. лит-ры, 1988. 552 с.
     
  18. Alekseeva E. V., Kochetov Yu. A., Talbi E. G. A matheuristic for the discrete bilevel problem with multiple objectives at the lower level // Int. Trans. Oper. Res. 2017. V. 24, No. 5. P. 959–998. DOI: 10.1111/itor.12268.
     
  19. Dempe S., Khamisov O., Kochetov Yu. A. A special three-level optimization problem // J. Global Optim. 2020. V. 76, No. 3. P. 519–531. DOI: 10.1007/s10898-019-00822-w.
     
  20. Davydov I. A., Kochetov Yu. A., Dempe S. Local search approach for the competitive facility location problem in mobile networks // Int. J. Artif. Intel. 2018. V. 16, No. 1. P. 130–143.

Исследование выполнено за счёт гранта Российского научного фонда (проект № 23–28–00849). Дополнительных грантов на проведение или руководство этим исследованием получено не было.

Зырянов Александр Олегович
  1. Институт математики им. С. Л. Соболева, 
    пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 Новосибирск, Россия

E-mail: alexander.zyryanov44@gmail.com

Лавлинский Сергей Михайлович
  1. Институт математики им. С. Л. Соболева, 
    пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 Новосибирск, Россия

E-mail: lavlin@math.nsc.ru

Панин Артём Александрович
  1. Институт математики им. С. Л. Соболева, 
    пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 Новосибирск, Россия

E-mail: aapanin1988@gmail.com

Плясунов Александр Владимирович
  1. Институт математики им. С. Л. Соболева, 
    пр. Акад. Коптюга, 4, 630090 Новосибирск, Россия

E-mail: apljas@math.nsc.ru

Статья поступила 22 августа 2024 г.
После доработки — 15 сентября 2024 г.
Принята к публикации 22 сентября 2024 г.

Abstract:

We propose a model for the formation of a resource region development program using a special mechanism of public-private partnership. It is based on the clustering of fields and the creation of a system of consortia of private investors jointly implementing projects for the construction of the necessary production infrastructure. The mechanism for achieving a compromise between the interests of the government and private investors uses the Stackelberg model, in which the government is the leader. It determines quotas of compensation of consortia’s costs for the implementation of infrastructure projects. The role of the follower is assigned to the system of consortia, which forms the program of infrastructure construction. The solution of the corresponding bilevel mathematical programming problem allows us to form a targeted development plan. Its components are lists of infrastructure projects to be implemented in consortia, as well as schedules of costs for shared construction of infrastructure and their compensation from the budget for private investors. It is shown that the government problem is $\Sigma_{2}^{P}$-hard and belongs to the class $\Sigma_{2}^{P} O$ if the variables defining the transfer schedule take only integer values. A new stochastic approximate hybrid algorithm is developed to solve the two-level problem based on metaheuristics using the ideas of coordinate descent. The results of calculations on real data for the Zabaikalsky Krai allow us to formulate a set of practical recommendations on the formation of the mechanism of shared construction and the policy of compensation payments. 

Illustr. 8, bibliogr. 20

References:
  1. N. H. Dao, V. B. Marisetty, J. Shi, and M. Tan, Institutional quality, investment efficiency, and the choice of public-private partnerships, Account. Finance 60, 1801–1834 (2020), DOI: 10.1111/acfi.12514.
     
  2. D. Grimsey and M. K. Lewis, Are public private partnerships value for money?, Account. Forum 29 (4), 345–378 (2005).
     
  3. Y. Karnes, Are there optimal forms of public-private partnerships?, J. Behav. Appl. Manag. 20 (2), 51–68 (2020), DOI: 10.21818/001c.14178.
     
  4. V. Yu. Malov, O. V. Tarasova, and V. D. Ionova, Lower Angara region as a link between the north and south of Siberia, EKO, No. 6, 50–74 (2018), DOI: 10.30680/ECO0131-7652-2018-6-50-74 [Russian].
     
  5. I. P. Glazyrina, L. M. Faleychik, and A. A. Faleychik, Investments and the growth potential of the quality of life in the Russian Far East, Zh. Sib. Fed. Univ., Ser. Gumanit. Nauki 15 (7), 921–929 (2022), DOI: 10.17516/ 1997-1370-0897.
     
  6. V. I. Samarukha, T. G. Krasnova, and S. V. Trusova, The model for creation and implementation of the interregional project “Yenisei Siberia”, Izv. Baikal. Gos. Univ. 29 (2), 324–331 (2019) [Russian].
     
  7. E. A. Bryukhanova, V. S. Efimov, and N. G. Shishatsky, Research on the issues of economic growth centres’ establishment in the south of the Angara and Yenisei macro-region, Zh. Sib. Fed. Univ., Ser. Gumanit. Nauki 13 (11), 1736–1745 (2020), DOI: 10.17516/1997-1370-0679.
     
  8. S. M. Lavlinskii, A. A. Panin, and A. V. Plyasunov, A bilevel planning model for public-private partnership, Avtom. Telemekh., No. 11, 89–103 (2015) [Russian] [Autom. Remote Control 76 (11), 1976–1987 (2015), DOI: 10.1134/ S0005117915110077].
     
  9. S. M. Lavlinskii, A. A. Panin, and A. V. Plyasunov, Comparison of models of planning public-private partnership, Diskretn. Anal. Issled. Oper. 23 (3), 35–60 (2016) [Russian], DOI: 10.17377/daio.2016.23.527 [J. Appl. Ind. Math. 10 (3), 356–369 (2016)].
     
  10. S. M. Lavlinskii, A. A. Panin, and A. V. Plyasunov, Public-private partnership model with a consortium, Commun. Comput. Inf. Sci. 1881, 231–242 (2023), DOI: 10.1007/978-3-031-43257-6-18.
     
  11. G. R. Marshall, Transaction costs, collective action and adaptation in managing complex social–ecological systems, Ecol. Econ. 88, 185–194 (2013), DOI: 10.1016/j.ecolecon.2012.12.030.
     
  12. L. McCann, B. Colby, K. W. Easter, A. Kasterine, and K. V. Kuperan, Transaction cost measurement for evaluating environmental policies, Ecol. Econ. 52 (4), 527–542 (2005), DOI: 10.1016/j.ecolecon.2004.08.002.
     
  13. E. Ostrom, A general framework for analyzing sustainability of socialecological systems, Science 325 (5939), 419–422 (2009), DOI: 10.1126/ science.1172133.
     
  14. Yu. A. Kochetov, A. V. Plyasunov, and A. A. Panin, Bilevel discrete optimisation: Computational complexity and applications, in The Palgrave Handbook of Operations Research (Palgrave Macmillan, Cham, 2022), pp. 3–42, DOI: 10.1007/978-3-030-96935-6_1.
     
  15. A. Caprara, M. Carvalho, A. Lodi, and G. J. Woeginger, A study on the computational complexity of the bilevel knapsack problem, SIAM J. Optim. 24 (2), 823–838 (2014).
     
  16. A. A. Panin, M. G. Pashchenko, and A. V. Plyasunov, Bilevel competitive facility location and pricing problems, Avtom. Telemekh., No. 4, 153–169 (2014) [Russian] [Autom. Remote Control 75 (4), 715–727 (2014)].
     
  17. F. P. Vasilyev, Numerical Methods for Solving Extremal Problems (Glav. Red. Fiz.-Mat. Lit., Moscow, 1988) [Russian].
     
  18. E. V. Alekseeva, Yu. A. Kochetov, and E. G. Talbi, A matheuristic for the discrete bilevel problem with multiple objectives at the lower level, Int. Trans. Oper. Res. 24 (5), 959–998 (2017), DOI: 10.1111/itor.12268.
     
  19. S. Dempe, O. Khamisov, and Yu. A. Kochetov, A special three-level optimization problem, J. Global Optim. 76 (3), 519–531 (2020), DOI: 10.1007/ s10898-019-00822-w.
     
  20. I. A. Davydov, Yu. A. Kochetov, and S. Dempe, Local search approach for the competitive facility location problem in mobile networks, Int. J. Artif. Intel. 16 (1), 130–143 (2018).