Fixing the time trap: fair PPP concession renegotiation via asset valuation and traffic regression
Notice bibliographique
Résumé
Infrastructure development is paramount for economic growth and improved quality of life. However, constrained government budgets often impede the ability to meet escalating infrastructure demands solely through public funding. To overcome these fiscal limitations, public‐private partnership (PPP) arrangements have been widely adopted globally as an alternative financing model. While numerous PPP projects have yielded positive outcomes, persistent challenges remain—particularly in the long-term management of concession agreements over extended project lifespans. A pervasive issue is the frequent renegotiation of PPP contracts, often resulting in imbalances in safeguarding the interests of private investors, public authorities, and taxpayers. A critical limitation of current practice is the absence of a clear, objective methodology for determining concession periods during such renegotiations. This study addresses this gap by introducing a novel model for recalibrating concession durations, leveraging residual asset valuation and traffic volume forecasting via regression analysis as key determinants. By quantifying residual infrastructure asset value and forecasting traffic patterns, the proposed model establishes a more transparent and equitable foundation for concession period renegotiations. This approach is expected to mitigate conflicts, strengthen stakeholder trust, and ensure a more balanced distribution of benefits throughout the PPP project lifecycle.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».