Joint Optimization of Critical Concession Parameters for Sustainable PPP Contracts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To fully leverage the advantages of the public–private partnership (PPP) model in delivering sustainable infrastructures, the values of critical concession parameters need to be determined. Traditional determination methods overlook the sustainability benefits of the projects, which hinders their application on sustainable infrastructures financed as PPPs. This research enriches the risk allocation scenarios by quantifying the sustainability benefits and develops a multiparameter joint determination method according to fair-risk allocation and game equilibrium principles. This research presents an innovative concept of value-for-money risk and highlights the fact that for sustainable PPP contracts, the concession parameters should be determined for reasonably shared value-for-money risks instead of revenue risks. Project JZ is created as a numerical example to verify the applicability of the proposed method. The result shows that the proposed method can determine the optimal values of concession period, concession price, and minimum revenue guarantee (MRG), which contribute to a win–win outcome in achieving the goals of financial and sustainability benefits for both public and private parties. The data analysis reveals that achieving the equilibrium risk-sharing ratio for value-for-money risks requires a shorter concession period or a decreased MRG level than revenue risks. Also, higher concession prices correlate with shorter concession periods and increased MRG levels.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle