Инструментарий и механизмы управления проектами государственно-частного партнёрства в сфере предоставления социально значимых услуг для населения

Предложено авторское определение понятия государственно-частного партнерства и разработана система критериев оценки эффективности управления в данной сфере.
В условиях развития современной рыночной инфраструктуры необходимо использовать отечественный и зарубежный опыт к процессу выбора эффективных решений при формировании комплекса проектов ГЧП для развития социальной инфраструктуры в регионах. Схема экономико-организационного механизма управления государственно-частным партнерством органами государственных структур на основе планирования комплекса будущих проектов ГЧП представлена на рис. 1.
В широком смысле ГЧП предлагается рассматривать как одну из форм взаимодействия частных и государственных сторон, при которой каждый участник стремится к достижению целей, связанных с обеспечением стабильности и устойчивого развития в тех направлениях, которые связаны со спецификой деятельности каждой из сторон.
С позиции менеджмента автор определяет ГЧП как совокупность инструментов управления, направленных на решение существующих в обществе проблем социально-экономического характера посредством привлечения, в большинстве случаев на долгосрочной основе, частных инвестиций в создание, реконструкцию и эксплуатацию находящихся в государственной либо муниципальной собственности объектов инфраструктуры, что способствует обеспечению эффективного управления в сфере ГЧП и повышению качества оказания социально значимых услуг населению. При этом проекты ГЧП могут реализовываться в различных сферах жизнедеятельности общества (образование, культура, здравоохранение, социальное обслуживание и т. д.) и отличаться масштабом исполнения.
Предлагается учитывать следующие критерии эффективности управления в сфере ГЧП:
1. Наличие в регионе в системе управления специализированного государственного органа, наделенного полномочиями по реализации функций управления в сфере ГЧП. Это может быть, как отдельно созданная структура,
которая ведет деятельность только в сфере ГЧП, так и профильные министерства, и ведомства, которые совмещают основную работу с деятельностью ГЧП.
Источник: составлено автором
Рис. 1. Схема экономико-организационного механизма управления проектами ГЧП
2. Соответствие выполняемых специалистами в области управления ГЧП задач ранее заявленным планам и концепциям, степени отклонения от заявленной ранее программы, а также возможное перевыполнение поставленных показателей.
3. Наличие у специалистов, наделенных полномочиями в сфере реализации и управления проектами ГЧП, соответствующего образования по управленческим и экономическим специальностям и профильных компетенций.
4. Продолжительность подготовки к реализации проектов ГЧП, в частности, время, затраченное на принятие управленческих решений, процедуры планирования и согласования проекта, и непосредственно на его реализацию.
Предлагаемая автором система критериев позволяет оценить эффективность управления в сфере ГЧП с начала реализации проекта и до его завершения, выделить его специфические признаки и получить более полное представление об особенностях управления ГЧП.

2. Предложена классификация моделей взаимодействия органов власти и предпринимательского сообщества в формате ГЧП, основанная на оценке активности сторон-участников проектов ГЧП, определении сферы реализации проектов ГЧП и их масштабе.
На рис. 2 представлена классификация моделей взаимодействия органов власти и предпринимательского сообщества в формате ГЧП.
Источник: составлено автором
Рис. 2. Классификация моделей взаимодействия органов власти и предпринимательского сообщества в формате ГЧП
Во-первых, предлагается классифицировать модели взаимодействия по степени участия каждой из сторон в процессах ГЧП, а именно, выделить лидерскую модель и модель равноправия.
Вторым признаком, по которому предлагается классифицировать модели взаимодействия органов власти и предпринимательского сообщества, является сфера реализации проектов ГЧП.
Третья классификация основана на прогнозируемой длительности партнерства в сфере ГЧП и включает в себя стратегическую и тактическую модели взаимодействия.
Таблица 1. Модели взаимодействия органов власти и предпринимательского сообщества в формате ГЧП
No 1
Признак классификации Активность и степень участия в процессах ГЧП
Название модели взаимодействия Лидерская модель
Содержание модели
Характерно доминирование одного из участников по отношению к другой стороне ГЧП. При этом участник, обладающий меньшими
3
Сфера реализации проектов ГЧП
Продолжи­ тельность партнерства в сфере ГЧП
Модели взаимодействия в социальной, транспортной, коммунальной и иных сферах
Стратегическая модель
ГЧП, занимают равные позиции при осуществлении деятельности в области ГЧП.
Данная классификация предполагает участие в проектах ГЧП, реализуемых в социальной, транспортной, коммунальной и иных сферах. Наиболее активно ГЧП используется как инструмент привлечения инвестиций для реализации значимых проектов социальной направленности.
Свойственна проектам, при планировании которых стороны ГЧП ставят перед собой довольно глобальные цели и изначально заявляют реализуемый проект как перспективный и имеющий большое значение
для социально-экономического развития территории.
Участниками являются в большинстве случаев крупные компании. Отличается небольшим, по сравнению со стратегической моделью, сроком реализации проекта и сотрудничества сторон. Однако преимуществом является то, что данная модель является довольно гибкой, имеется возможность изменения сроков реализации проектов и их продления в случае необходимости.
возможностями,
лидирующей
непосредственной
Важную роль играет территориальный фактор, наличие крупных компаний, потенциал и ресурсы региона. Отсутствует превосходящая сторона, и
Модель
равноправия участники процессов, связанных с
Тактическая модель
Источник: составлено автором
Предлагаемая классификация взаимодействия государственной и частной сторон (табл. 1) позволяет выявить наиболее подходящие по отраслям, продолжительности и масштабу проекты ГЧП, что может быть использовано в процессе управления экономикой региона и создания концепции развития ГЧП.
находится от стороны в зависимости.

Науч­ но- обра­ зоват.
Орга-
низац.-
управ- вен­
3. Разработан механизм управления государственно-частным партнерством органами государственных структур в ходе планирования комплекса будущих проектов ГЧП с организациями-партнерами на основе использования многоцелевого генетического алгоритма.
Он заключается в выборе частных показателей оценки эффективности проектов ГЧП, получении Парето-фронтов прогнозных функций показателей и планировании частных показателей эффективности проектов ГЧП на основе Парето-фронтов.
Планирование частных показателей проводится в результате сравнения каждого частного показателя с основным – социальным. Это позволит государственным структурам определять теоретически, какие проекты ГЧП следует поддерживать и финансировать.
Данный механизм управления проектами ГЧП отличается от существующих механизмов тем, что благодаря использованию многоцелевого генетического алгоритма (MGA) становится возможным автоматизировать процесс выбора государственными структурами набора проектов ГЧП, которые следует поддерживать и финансировать.
Конкретизируем, какие частные показатели рационально использовать для оценки эффективности комплекса проектов ГЧП (табл. 2).
Про­ ект
n
Социально­ экономические Соци- Ры- Эко-
аль- ноч­ номи- ные ные чес- кие
Научно- технологические
Ин- Эко­ фор- логи-
Управленческие
Пра­ во- вые
Таблица 2. Ключевые и частные показатели проектов ГЧП
маци- чес- он. кие
лен. ные х1 Х2 Х3 Х1 Х2 Х3 Х1 Х2 Х3
Источник: составлено автором
1. Социальные показатели (денежный эквивалент стоимости оказанной услуги на 1 чел. (руб.). Для получателя услуги – это его денежная экономия)
2. Правовые показатели (количество используемых в проекте законов и подзаконных актов)
3. Организационно-управленческие показатели (объем финансирования проекта из бюджета (руб.)
4. Государственные показатели (количество новых созданных проектом рабочих мест)
5. Технологические показатели (количество человек из бизнес-инкубаторов и технологических центров, привлекаемых для реализации проекта)
Госу- дарст­

Подготовка
статистических
I данных для проектов ГЧП
Получение прогнозных функций для проектов ГЧП
Получение Парето-фронтов
прогнозных функций
6. Научно-образовательные показатели (количество привлекаемых работников с высшим образованием)
7. Информационные показатели (число услуг, оказываемых с помощью сети интернет)
8. Рыночные показатели (объем инвестиций в проект (руб.)
9. Экономические показатели (общий доход проекта (выручка без НДС и акцизов) (руб.)
10. Экологические показатели (общая стоимость используемых для реализации проекта экологических материалов (руб.)
При этом в табл. 2 технологические частные показатели из числа ключевых научно-технологических исключаются, т.к. они дублируют частные научно­ образовательные показатели. Разумно предположить, что количество человек из бизнес-инкубаторов и технологических центров, привлекаемых для реализации проекта, соответствует количеству привлекаемых работников с высшим образованием.
Поскольку сами проекты ГЧП имеют строго социальную направленность и назначение, наиболее важными их показателями являются именно социальные показатели. Следовательно, в многоцелевом генетическом алгоритме (MGA) будем ориентироваться на получение точек Парето-фронтов, которые характеризуют возможность нахождения наибольшего значения обозначенного социального показателя анализируемых проектов ГЧП. То есть будем сравнивать каждый из оставшихся 9 перечисленных показателей с главным – социальным – показателем.
Порядок реализации алгоритма MGA для комплекса проектов ГЧП представлен на рис. 3.
Источник: составлено автором
Рис. 3. Механизм управления проектами ГЧП с помощью MGA
Этап 1 – подготовка статистических данных для проектов ГЧП. Основные составляющие показатели, начиная с социального, обозначим как yi, yi, … , yio. В дальнейшем будут выбираться их регрессии.
Этап 2 – получение прогнозных функций для проектов ГЧП. Полученные функции yi, y2, … , yio будем в дальнейшем использовать в многоцелевом генетическом алгоритме. Значит, необходимо построить их достаточно достоверно, используя для этого Интернет-сервис WolframAlpha. С этой целью проверять их будем по значению коэффициента детерминации R2.
Этап 3 – получение Парето-фронтов прогнозных функций. Для этого применяем многоцелевой генетический алгоритм. Опишем его детально.
Мы стремимся одновременно максимизировать несколько целевых функций, где каждая из них имеет свой глобальный экстремум. При этом любое решение в многоцелевой задаче в интервале между крайними экстремумами функций одинаково оптимально. Многоцелевой генетический алгоритм позволяет найти набор решений на заданном интервале. Он называется Парето-фронтом. Все его решения оптимальны.
Этап 4 – планирование показателей эффективности проектов ГЧП.
Подробный анализ Парето-фронта для рассматриваемого региона позволяет найти оптимальное значение социального показателя (y1). Для него можно определить остальные плановые значения показателей y2, уз, … , yio. Ориентируясь на их значения, можно подобрать оптимальный комплекс проектов ГЧП, которые следует поддержать. Он может состоять от любого количества проектов в зависимости от объема возможного их финансирования.
Данный метод позволяет тестировать весь комплекс наиболее перспективных для населения региона проектов ГЧП. А именно, определяются плановые значения всех частных показателей для того, чтобы затем отбирать по ним будущие проекты ГЧП, которые будут иметь схожие характеристики. Это позволит государственным структурам определять, какие проекты ГЧП следует поддерживать и финансировать, а какие отклонить от реализации.
4. Предложен инструментарий управления государственно-частным партнерством государственными структурами на основе планирования ключевых показателей эффективности комплекса будущих проектов ГЧП с организациями-партнерами при использовании многоцелевого генетического алгоритма.
Он заключается в формировании ключевых показателей оценки эффективности проектов ГЧП на основе частных, оптимизации целевой функции полученных показателей с помощью MGA и применении Парето-фронта для планирования ключевых показателей оценки эффективности проектов ГЧП.
Исследование допустимых значений, представленных в предыдущем пункте показателей, оценивающих эффективность проектов ГЧП не является достаточным для получения всеобъемлющих выводов о планировании оптимального комплекса проектов. Необходимо частные показатели агрегировать с целью выявления зависимостей между полученными агрегированными, т.е. ключевыми показателями. К ним мы относим: 1) социально-экономические, 2) научно­ технологические и 3) управленческие показатели.
Планирование ключевых показателей необходимо, чтобы максимизировать количество человек, которым планируется оказать определенную услугу с помощью реализации проекта ГЧП. Для этого частные показатели агрегируются в три ключевых показателя. То есть сравниваем три целевые функции количества человек, чтобы в итоге получить оптимальные значения частных показателей 10 наиболее перспективных проектов ГЧП. Если брать больше целей, это существенно усложнит процедуру отбора будущих проектов ГЧП. Такой подход позволит государству в лице региональных органов власти выбрать комплекс будущих проектов ГЧП, которые следует профинансировать в первую очередь при ограниченном бюджете.
Формирование инструментария управления ГЧП на основе планирования ключевых показателей проектов ГЧП с использованием MGA проводится в несколько этапов (рис. 4).
Источник: составлено автором
Рис. 4. Формирование инструментария управления ГЧП на основе планирования ключевых показателей проектов ГЧП с помощью метода MGA
Этап 1 — подготовка рейтинговых данных для проектов ГЧП.
Эффективность трех ключевых показателей можно определить по ряду частных показателей, к числу которых мы относим:
– для социально-экономических ключевых показателей: 1) социальные (xi), 2) рыночные (х2), 3) экономические (х3);
– для научно-технологических ключевых показателей:
4) научно-образовательные (xi), 5) информационные (x2), 6) экологические (хз);
– для управленческих ключевых показателей:
7) правовые (xi), 8) организационно-управленческие (х2), 9) государственные (хз).
При этом технологические частные показатели из числа ключевых научно- технологических исключаются, т.к. они дублируют частные научно­ образовательные показатели. Разумно предположить, что количество человек из бизнес-инкубаторов и технологических центров, привлекаемых для реализации проекта, соответствует количеству привлекаемых работников с высшим образованием.
Таким образом, определяются три цели в подходе MGA, т. е. социально­ экономические, научно-технологические и управленческие ключевые показатели. Похожие по своей целевой природе частные показатели обозначаем одними
переменными xi ( i = 1,3), что позволит получить единую систему координат для многоцелевой функции количества человек, которым планируется оказать конкретную услугу с помощью реализации проекта (у).
Также необходимо с целью сравнимости данных денежные или количественные оценки показателей xi перевести в рейтинговые. В результате мы будем минимизировать функции, зависящие от соответствующих рейтингов, с помощью метода MGA.
Этап 2 – построение регрессий для многоцелевой функции ключевых показателей. Здесь для трех исследуемых ключевых показателей строятся нелинейные регрессии в программе Statistica. Их будем использовать в дальнейшем для глобальной оптимизации трехцелевой функции у .
Этап 3 – оптимизация регрессий на заданных интервалах с помощью поиска по шаблону. Рейтинги, занимаемые проектами ГЧП, по 9 частным

показателям дают возможность получить интервалы для всех Xj ( i = 1,3), где будем оптимизировать трехцелевую функцию у. С помощью поиска по шаблону можно
найти ее глобальные наименьшие значения для каждой из трех регрессий, что позволит проверить крайние значения фронта Парето, который будет сформирован с помощью MGA.
Этап 4 – оптимизация целевой функции с помощью многоцелевого генетического алгоритма. С помощью метода MGA можно получить фронт Парето для двух целей трехцелевой функции, все значения которого одинаково оптимальны. Парето-фронт содержит набор наилучших у и значения частных
показателей Xj ( i = 1,3) для них.
Этап 5 – применение Парето-фронта для планирования ключевых показателей проектов ГЧП. Выбирая каждую точку фронта Парето, можно найти в ней значения двух соответствующих ключевых показателей. В этой же точке можно определить значение третьего ключевого показателя. Соответствующие величины частных ключевых показателей можно найти в каждой точке Парето- фронта, переводя обратно рейтинги xi, X2 , хз в реальные значения.
Вывод о фактическом выборе проектов ГЧП для их реализации делается следующим образом. По конкретному будущему проекту ГЧП оцениваются соответствующие частные показатели. Затем они сравниваются с данными Парето – фронта. Если для планируемого проекта ГЧП частные показатели достаточно близки к данным какой-либо точке Парето-фронта, то ей соответствует одно из оптимальных, т. е. максимально возможных значений количества человек, которым планируется оказать конкретную услугу с помощью реализации данного проекта. В результате такой проект ГЧП органам власти следует поддержать.
Данный метод позволяет государству в лице региональных органов власти выбрать комплекс будущих проектов ГЧП, которые следует профинансировать в первую очередь при ограниченном для этого бюджете.
5. Разработан метод планирования частных и ключевых показателей оценки эффективности управления государственно-частным партнерством на основе комплекса будущих проектов ГЧП Нижегородской области с использованием многоцелевого генетического алгоритма (MGA).
Данный подход заключается в оптимизации с помощью MGA для комплекса проектов ГЧП частных показателей и количества человек, которым планируется оказать определенные услуги с помощью реализации проектов ГЧП.
По данным 2020 г. выбраны наиболее перспективные в социальном плане для населения Нижегородской области проекты ГЧП.
Для выбранного комплекса проектов ГЧП проводим одновременную двухцелевую оптимизацию методом MGA, сравнивая при этом оптимальное значение каждого частного показателя с оптимальным значением социального показателя как наиболее важного для реализации комплекса проектов ГЧП. Это позволит получить Парето-фронт оптимальных решений для каждой пары сравниваемых частных показателей, все точки которого одинаково оптимальны. А это даст возможность планировать оптимальное значение каждого частного показателя в зависимости от заданного значения социального показателя.
Так, на рис. 5 получаем Парето-фронт функций социального и рыночного частных показателей. Нижний график на рис. 5 позволяет точно определить значения глобальных максимумов для двух целевых функций, а также значения другой функции в точке глобального минимума первой. Аналогичным образом в работе получены Парето-фронты для других пар сравниваемых частных показателей проектов ГЧП.
Источник: составлено автором
Рис. 5. Парето-фронт для управления социальным и рыночным частными показателями проектов ГЧП
Для пары социальных и рыночных частных показателей (рис. 5) можно сделать следующие выводы. При наиболее оптимальном плановом значении социального показателя эффективности какого-либо проекта ГЧП, т.е. денежном эквиваленте стоимости оказанной услуги на 1 чел., величиной в 1471,69 руб. (рис. 5), оптимальная величина инвестиций в проект ГЧП составит 1 116 080 руб. Уменьшение величины инвестиций, например, до нуля приводит к сокращению оптимума социального показателя примерно до 1 034 руб.
Следующим этапом анализа является исследование зависимости между агрегированными, т. е. ключевыми показателями проектов ГЧП. К таким ключевым показателям мы относим: 1) социально-экономические, 2) научно-технологические и 3) управленческие показатели. Это позволит спланировать частные показатели, от которых зависят соответствующие ключевые показатели. Для этого проводим глобальную оптимизацию сразу трех функций обозначенных ключевых показателей, используя с этой целью многоцелевой генетический алгоритм (MGA). Целевыми функциями (у) в этом случае является количество человек, которым

планируется оказать определенную услугу с помощью реализации проекта ГЧП. Данные целевые функции максимизируем.
Располагая предварительной информацией об оптимальных значениях трех ключевых показателей, полученной в результате поиска по шаблону, строим Парето-фронт для двух ключевых показателей, позволяющих получить наибольшие значения количества человек, которым планируется оказать конкретную услугу с помощью реализации проекта (у). Это управленческие и научно-технологические ключевые показатели (рис. 6).
______________ 1______________
***
_______________J
*
Score (range)
Pareto front
*** %**it
^ 1______________ь
Источник: составлено автором
Рис. 6. Парето-фронт для управленческих и научно-технологических ключевых показателей проектов ГЧП
Выбирая каждую точку Парето-фронта (рис. 6), можно найти в ней значения двух соответствующих ключевых показателей. В этой же точке можно определить значение третьего ключевого показателя, т. е. социально-экономического. Соответствующие данной точке величины частных ключевых показателей показаны в табл. 3. Также в ней жирным шрифтом отмечены оптимальные значения частных показателей для трех оптимальных ключевых показателей.
Располагая предварительной информацией об оптимальных значениях трех ключевых показателей, полученной в результате поиска по шаблону, строим Парето-фронт для двух ключевых показателей, позволяющих получить наибольшие значения количества человек, которым планируется оказать конкретную услугу с помощью реализации проекта (у). Это управленческие и научно-технологические ключевые показатели (рис. 6).

У
0
187 500 150 000 1 000 000 1 000 000 11 100 000 11 100 000 11 100 000 1 000 000 1 000 000 11 100 000 500 000 1 000 000 1 000 000 11 100 000 1 000 000 11 100 000 11 100 000 11 100 000 11 100 000
44 000
44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000 44 000
15 0
15 0 15 0 5 0
15 50 15 100 15 5 000 15 5 000 15 5 000
8,5 100 8,5 100
5 5 000
3 5
4 50 4 100 4 5 000 4 100 4 5 000 3 5 000 3 5 000 3 5 000
500 000
500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000 500 000
15 0 60
15 0 60 15 0 60 5 0 60 15 1 500 000 60 15 11 100 000 60 15 12 000 000 60 15 12 000 000 60 15 12 000 000 60 8 11 100 000 60 8 11 100 000 60 5 12 000 000 60 2 400 000 60 5 1 500 000 60 5 11 100 000 60 5 12 000 000 60 5 11 100 000 60 5 12 000 000 60 2 12 000 000 60 2 12 000 000 60 2 12 000 000 60
С
Н
Таблица 3. Оптимальные значения частных показателей 10 проектов ГЧП (Источник: составлено автором)
Социально-экономические
Научно-технологические
Управленческие Организа­ Государс
ционно- т-венные управлен­ (новые
ческие (фин­ рабочие е из бюд-та в места)
руб.)
Х2 Х3
Коли­ чество человек
(получивш их услугу)
У
18 117
17 631 15262 12 958 10 536 9 396 8 809 8 715 8 632 7 868 7 162 8 437 9 825 7 333 8 319 8 662 8 803 9 005 9 642 9 877 10 113
Соци- аль- ные
РУб-)
400
400 1 000 400 400 400 400 400 1 000 1 000 1 000 4 000 1 000
1 000 1 000 2 500 2 500 4 000 4 000 4 000
Рыночные
(инвестиции в руб.)
Экономи­ ческие (доход проекта в
Научно- образова­ тельные (кол-во
Информа­ ционные (число услуг через интеР-т)
Экологи­ ческие (стоимост
ь материало
Правовые
(кол-во нормативн ых документо
(на 1 чел в
Работников) XI X2 X3 Х1
РУб.)
ввруб.) в) Х2 Х3 Х1
Таким образом, социально-экономические ключевые показатели планируются, исходя из оптимальных управленческих и научно-технологический ключевых показателей, которые обеспечивают наибольшее количество человек, которым планируется оказать определенную услугу с помощью реализации проекта ГЧП.
Вывод о фактическом выборе проектов ГЧП для их реализации делается следующим образом. По конкретному будущему проекту ГЧП оцениваются частные показатели, аналогичные тем, что представлены в табл. 3. Затем они сравниваются с данными табл. 3. Если для планируемого проекта ГЧП частные показатели достаточно близки к данным какой-либо строки табл. 3, то в последней колонке таблицы будет видно количество человек, которым планируется оказать конкретную услугу с помощью реализации данного проекта. В результате такой проект ГЧП органам власти следует поддержать.
Предлагаемый подход к планированию ключевых показателей комплекса проектов ГЧП позволит формировать программу их развития в сфере предоставления социально значимых услуг для населения.
6. Предложена методика оценки социального эффекта управления проектами государственно-частного партнерства на основе дифференциального денежного потока с целью выбора их для финансирования из бюджета.
Данная методика заключается в применении дифференциального денежного потока для оценки приростного NPV проектов ГЧП, который отражает их социальный эффект для населения.
Отличие представленной методики от существующих заключается в том, что применение дифференциального денежного потока для оценки приростного NPV проектов до этого применялось лишь в отношении проектов, не имеющих отдельного коммерческого результата. Однако, как показывают представленные результаты, такой подход можно успешно применять для оценки проектов ГЧП, заключающейся в вычислении их социального эффекта для населения.
Конкретный проект ГЧП позволяет достаточно широким слоям населения получать новую социальную услугу существенно дешевле, чем те услуги, которые граждане получали ранее от других организаций. Умножая данную стоимость на количество людей, планирующих получить эту услугу, получаем значение приростного (дифференциального) денежного потока для проекта ГЧП.
Приростный денежный поток – это разница между альтернативным и базовым вариантом денежного потока, т. е.
ГЧП, используя для этого приростный чистый приведенный доход проекта:
(2) где ACFt – дифференциальный денежный поток проекта ГЧП в году t (руб.);
A C F = C F alf – C R
alt CFbase. (1) Опираясь на величину дифференциального денежного потока проекта по годам, становится возможным оценить социальный эффект конкретного проекта

Про­ ект
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Рей­ Социальный тинг эффект
(ANPV) (руб.)
1 122929422 8 – 919 621
– –
9 – 940 184 2 2 054 683 3 246 258
7 – 716 496 4 27 176 6 – 615 395 5 – 289 517
Объем инвести­ ций
в проект ГЧП (руб.) 11 100000 1 000 000 0
1 000 000 500 000 187 500 720 000 150 000 640 000 300 000
Минимальная ежегодная потребность проекта ГЧП в деньгах (руб.) 4000000
1 000 000
14 000 000 300 000
600 000
360 000
240 000
100 000
600 000
138 000
Объем финансиро­ вания проекта ГЧП из бюджета (руб.)
11 100000 0
12 000 000 0
1 500 000 440 000 50 000 740 000 400 000
i —годовая стоимость капитала проекта ГЧП (%);
n – количество лет проекта ГЧП.
Если данный приростный NPV больше нуля, проект ГЧП выгоден для
получателей социальной услуги, которую он им предоставляет.
Отдельной проблемой представляется расчет годовой стоимости капитала
проекта ГЧП (i). Для этого можно использовать метод прямого расчета стоимости капитала, где соотносится минимальная ежегодная потребность проекта ГЧП в деньгах (например, текущий ремонт, содержание объекта или оборудования) с объемом необходимых инвестиций в проект. Данная величина составит годовую стоимость капитала проекта ГЧП.
Получены результаты о социальных эффектах 10 наиболее перспективных проектов ГЧП Нижегородской области. Их сопоставим с решениями региональной власти относительно финансирования проектов из бюджета (табл. 4).
Таблица 4. Основные характеристики 10 проектов ГЧП Нижегородской области в 2020 году
Источник: составлено автором
Также важно оценить, в каком объеме финансирование проектов из бюджета покрывает инвестиции в них, их минимальные ежегодные потребности в деньгах, а также отрицательные социальные эффекты в случае поддержки со стороны государства социально необходимых для населения проектов ГЧП.
Как видно в табл. 4, региональная власть финансово поддерживает в первую очередь как раз те проекты ГЧП, которые приносят населению положительный социальный эффект. Это проекты 1, 6, 8. Исключением является лишь проект 5. При этом государство также финансирует в достаточно большом объеме проект 3, который имеет высокую социальную значимость для населения. Это проект Инклюзивного центра семьи и детства «Умка».
Таким образом, региональные власти проводят в целом верную политику финансовой поддержки проектов ГЧП в Нижегородской области, которые имеют наибольшую социальную значимость для населения.
Данная методика позволяет оценить социальную эффективность имеющихся проектов государственно-частного партнерства для населения и выбрать наиболее выгодные из них с целью финансирования из бюджета.
III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В исследовании разработан и апробирован инструментарий и механизмы управления проектами государственно-частного партнерства (ГЧП) в сфере предоставления социально значимых услуг для населения. Основой разработанного инструментария являются предложенные методы планирования комплекса будущих проектов ГЧП с использованием многоцелевого генетического алгоритма (MGA), а также методика оценки социального эффекта имеющихся проектов ГЧП на основе дифференциального денежного потока с целью выбора их для финансирования из бюджета.
Основой предложенных методов является концепция разработки и применения частных и ключевых показателей для оценки эффективности комплекса будущих проектов ГЧП.
Применение частных показателей позволяет тестировать с помощью MGA весь комплекс наиболее перспективных для населения региона проектов ГЧП. А именно, определяются плановые значения всех частных показателей для того, чтобы затем отбирать по ним будущие проекты ГЧП, которые будут иметь схожие характеристики. Это позволит государственным структурам определять, какие проекты ГЧП следует поддерживать и финансировать, а какие нет.
Следующим этапом анализа является исследование зависимости между агрегированными, т. е. ключевыми показателями проектов ГЧП. К таким ключевым показателям относятся: 1) социально-экономические, 2) научно-технологические и 3) управленческие показатели. Это позволит спланировать частные показатели, от которых зависят соответствующие ключевые показатели. Данный подход заключается в оптимизации с помощью MGA для комплекса проектов ГЧП частных показателей и количества человек, которым планируется оказать определенные услуги с помощью реализации проектов ГЧП.
Предложенный подход позволит государству в лице региональных органов власти выбрать комплекс будущих проектов ГЧП, которые следует профинансировать в первую очередь при ограниченном бюджете.
Разработанная методика оценки проектов ГЧП заключается в применении дифференциального денежного потока для оценки приростного чистого приведенного дохода проектов ГЧП, который отражает их социальный эффект. Методика позволяет оценить социальную эффективность имеющихся проектов ГЧП для населения и выбрать наиболее выгодные из них с целью финансирования из бюджета.
Таким образом, предлагаемые подходы планирования комплекса проектов ГЧП позволят государственным структурам формировать программу развития инфраструктуры в сфере предоставления социально значимых услуг для населения на региональном уровне.