Размер шрифта

A
A

Межстрочный интервал

A
A

Цвет

A
A
30.03.2021

В ЮФУ разработали модель для снижения рисков государственно-частного партнерства

30.03.2021

Коллектив ученых Факультета управления Южного федерального университета при участии коллег из Института математики, механики и компьютерных наук им. В.И. Воровича разработал компьютерную модель повышения эффективности партнерства экономических субъектов в регионах РФ.

Результаты имитационных экспериментов с ограничениями, предложенными экономистами в качестве условий устойчивого развития региональной системы, показали, что одновременно все субъекты Южно-российского макрорегиона смогут самостоятельно повысить уровень валового регионального продукта на один процент по сравнению со значением, ха­рактерным для сценария развития без ограничений. Максимально возможные значения прироста различаются на разных территориях нашей страны. Так, в Адыгее он способен достичь восьми процентов, в Ростовской области – семи, в Республике Калмыкия и Крым – четырех, в Краснодарском крае – трех, в Волгоградской области – двух, в Астраханской области – одного процента.

 

«Социально-экономическое состояние регионов в значительной мере зависит от механизмов регулирования общественных взаимоотношений в различных сферах. Одним из таких механизмов выступает государственно-частное партнерство (ГЧП). Лакмусовой бумажкой, характеризующей эффективность этого взаимодействия, является повышение социально-экономических показателей региона, в том числе валового регионального продукта (ВРП) и, соответственно, качества жизни населения», – рассказала руководитель научного проекта, доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой инновационного и международного менеджмента Елена Лазарева.

 

Справочно: Валовой региональный продукт (ВРП) – это показатель, измеряющий добавленную стоимость, который вычисляется путём исключения из суммарной валовой продукции объёмов её промежуточного потребления.

 

По словам ученых, отечественная практика подготовки и реализации инфраструктурных проектов показывает, что взаимоотношения бизнеса и госструктур нуждаются в инструментарии обоснованного выбора наилучшей с точки зрения диверсификации рисков участников ГЧП-модели.

 

«Как правило, в совместных проектах государства и бизнеса цели и обязательства устанавливаются весьма примерно. Власть старается переложить решение остросоциальной проблемы на плечи бизнеса, чтобы снизить до минимума бюджетные затраты. Бизнес, как рациональный хозяйственник, старается также меньше тратить и обеспечивает минимальные условия договора в случае пристального контроля со стороны властного партнера, а иногда и вовсе только извлекает прибыль», – подчеркнула Елена Лазарева.

 

Для согласования всеобщих выгод специалисты Факультета управления ЮФУ разработали экспертно-аналитическую многокритериальную модель принятия решений (ММПР) на основе искусственного интеллекта.

 

«Мы поставили целью учесть интересы всех участников проекта: власти, бизнеса и общества, как потребителя производимых благ», – рассказала Елена Лазарева. – Общество в лице общественных организаций может и должно участвовать в разработке проектов договорных отношений и обязано контролировать его исполнение. Мы разработали механизм сравнения различных форм государственно-частного партнерства и предлагаем объективные критерии выбора тех или иных контрактов, для этого конструируем экономические механизмы и подходы, которые при должном внимании к результатам наших исследований могут быть заложены в нормативные документы».

 

Разработчики ММПР применили математический инструмент системного подхода к сложным проблемам принятия решений – метод анализа иерархий Томаса Л. Саати. В качестве характеристик региона выделен технический прогресс, объем инвестиций в производство, затраты на очистку загрязнений воды и воздуха, инвестиции в развитие соседних регионов. Равновесие регионов в составе макрорегиона ищется по алгоритму Нэша, основанному на синтезе динамической разностной неоклассической модели Солоу и модели сочетания общих и частных интересов. Модель на основе искусственного интеллекта предназначена для расчета управляемых характеристик регионов в составе макрорегиона и для оптимизации уровня благосостояния отдельных регионов и макрорегиона. Определяется оптимальное соотношение параметров механизма управления для повышения уровня экономического благосостояния.

 

Экспертно-аналитическая многокритериальная модель принятия решений была опробована на примере проекта «Чистая вода Ростова-на-Дону».

 

Минимизация рисков неразрывно связана с повышением эффективности механизма государственно-частного партнерства, прежде всего за счет разработки единой федеральной концепции и конкретных программ развития ГЧП, в которых будут определены четкие правила распределения ответственности и рисков партнеров, а также их взаимодействия.

 

Практическое применение результатов исследования заключается в разработке действенных механизмов управления отдельными проектами на уровне макрорегиона, региона и города. Полученные результаты могут прямо использоваться в деятельности властных структур, расчетах целевых показателей, подготовке и корректировке стратегических документов развития.

 

Проект «Согласование государственно-частных интересов в управлении устойчивым развитием региона на основе экономико-математического моделирования» поддержан Российским фондом фундаментальных исследований (№ 18-010-00594, 2018-2020 гг.).


 

Елена Лазарева также является руководителем магистерской программы Факультета управления ЮФУ «Международный менеджмент».

Среди преимуществ и особенностей программы: ведущие преподаватели Факультета управления, бизнес-партнеры программы; междисциплинарная подготовка студентов; возможность выбора дисциплин и формирование индивидуальной траектории обучения; трудоустройство выпускников, связь с работодателями; сотрудничество с ведущими российскими и международными вузами и бизнес-школами; возможность получения стипендий и грантов российских и иностранных фондов; участие в спортивной жизни и самодеятельности университета; расположение в кампусе ЮФУ; отсрочка от армии; общежитие для иногородних.

Краткая ссылка на новость sfedu.ru/news/65323

Дополнительные материалы по теме