Анализ развития государственно-частного партнерства в регионах Российской Федерации

В настоящее время в РФ широко распространены государственно-частные партнерства (ГЧП), благодаря чему государство может решать свои стратегические задачи и реализовать различные проекты развития страны. Стоит отметить, что до 2030 г. ГЧП в различных концепциях развития страны указано как одно из приоритетных направлений, которое может помочь при выходе экономики из кризиса. Варианты использования государственно-частного партнерства при планировании развития регионов рассмотрены в трудах Л. Б.-Ж. Максановой, В. Д. Шаралдаевой, А. М. Андреева [1], Т. Б. Бардахановой [2].

Согласно рекомендациям по реализации проектов ГЧП1 целью государственно-частного партнерства «с экономической точки зрения является стимулирова- ние привлечения частных инвестиций в инфраструктуру для производства услуг, работ и потребительских товаров, которые должны быть обеспечены публичноправовыми образованиями за счет средств соответствующих бюджетов, а также сокращение участия государства в экономическом обороте, когда те же задачи могут быть эффективнее выполнены бизнесом».

Изме н ен и е п оли т ич е ской ситуации в стране и мире, разрывы пол ит ич ес ки х и эк о н оми че ск и х с вя з ей с ти м у лирова ли разв и т и е г ос уда рс т вен н о-частного парт нерс т ва н а вс ех у ровн я х управления, в том числе и на региональном. Эк о н ом ич е с ки е с а н кц и и и п олит ическая изоляция стали стимулом развития п а ртнерс ки х от н ош ени й ме ж д у го суда р ст вом и ин ве с т ор ами , п рои зошли «перелив» ресурсов и сме на н ап р авле н н ост и и н вест и ц и й н а рос с и йс кие ры н к и [ 3].

Для того чт об ы охар а кте р и зова т ь с ос тоян ие Г ЧП су б ъ ектов РФ, применяется клас т е рн ый ана л и з, с п омощью которого можно привести объекты из сов окупно с т и к од н оро д н ы м г руп п ам ( кл ас т ер а м) и сделать вывод о влиянии на совокупные показатели.

В кон ц е ис сл е д ов а н ия содержится вывод о проделанной работе, а т а кже п р е д л ож е н ы ре ком е нд ац и и для дальнейшего применения полученного мат ери ала .

М ате р и а л ы и метод и с с л е д о в а н и я

В основу исходн ы х дан н ы х для определения уровня развития ГЧП по субъектам РФ включены та ки е пок а зат ели , как баллы, характеризующие уровень развития государственно-ч а стного партнерства, динамика, баллы за н ак оп л ен ны й опы т реа лиз ац ии с овместных проектов, состояние институционально й сре ды.

При ме н им ал гори т м K– средних, который состоит в том, что сначала определяются k- ц ент ры и з с писк а , дал е е н азначает с я т очк а на близлежащий центр. По с ле у к а за нн ы х процед ур находится центр кластеров через нахождение с ре д н ег о а ри ф м е т и чес к о г о вс е х точек совокупности и определяется сумма ква д р а т а ош и бок . С л ед у ет отм е т и т ь , что указанный алгоритм необходимо дублирова ть до т ог о момента, пока квад р а т ош и б о к н е п р евыс ит ма к с и м у м.

На ри с унк е 1 п редст авлено визуальное отражение выполненного к л ас те рн о го анализа.

Р ис . 1 . Выполненный кластерный анализ

В резу льт а т е в ып ол н енного анализа было выявлено, что модель см ог ла об ъяснить только 0,74% д и с п е рс и и, т. е. кластеры дают неточное описание исход ны м да нн ы м. Э т о объ я с н я ет ся с ла б ой корреляцией между показателями, вы бранн ы ми для анализ а, а недостаточностью кластеров рассматриваемой модели.

Выполнив расчеты корреляционной зависимости между показателями, было установлено, что присутствует слабая зависимость между баллами за уровень развития ГЧП и нормативно-институциональной средой. Корреляционная связь между ГЧП и институциональной средой составляет приблизительно 40%. Таким образом, этот показатель не оказывает никакого влияния на модель.

Далее вып ол н и м к ла с т ер и з ац ию п оказа те ля уровня развития ГЧП (баллы) и динамики (рис. 2).

• Cluster-0

• Custer-1

• Cluster-2 О Cluster^ • Cluster-4 О Centers

Рис. 2. Кла с тер ный анализ между уровень развития ГЧП (баллы) и ди нам ико й

Т а к и м об р а зом, обра з ова ли сь с ле д у ю щи е цент ры кластеров (табл. 1).

Центры кластеров

Таблица 1

Cluster	Уровень развития ГЧП (баллы)	Динамика
0	2.4383	4.6244
1	0.2851	-0.004086
2	-0.5081	-0.443
3	0.8704	1.2971
4	6.3469	0.4604

В р е зу ль тат е расче то в получаем, что сумма квадратов от всех точе к д о цент ра с ос т ав л я е т 23, 5593. П олучившееся значение представляет собой то т марке р , н а который мо жно о пи р а ться для того, чтобы охарактеризовать выпол н енн у ю к ла с т ери за ц ию . П ри выс ок ом значении модель необходимо улучшать. М од е ль пока з ы вае т н и зк у ю д исп ер сию.

Далее осуще ствим у величение количества кластеров до 10. Полу чи м с ле ду ю щи е кл ас т е рны е цен тры ( т а б л . 2).

Таблица 2 Увеличение кластеров в модели

Cluster	Уровень развития ГЧП (баллы)	Динамика
0	-0. 58 2 7	0.4441
1	-0. 78 8 6	-0.4846
2	1 . 96 97	0.1138
3	0 . 40 33	0.599
4	-0. 48 7 1	-0.4955
5	2 . 94 78	6.2109
6	0 . 97 93	2.0485
7	-0. 18 6 2	-0.4385
8	0 . 24 73	-0.2239
9	6 . 34 69	0.4604

В Е С ТНИК Б УРЯТС КОГО Г ОС УДА Р СТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА.

Т а к и м образ ом , п рои зошло улучшение модели. Показатель сумм ы ква д ратов ра с с т оян и й от вс е х т оч ек составил 7,7006. Он был сведен к миним у му . О бъя сняемый к оэфф и ц и ент дисперсии составил 95%, что является хорош и м рез у льтатом.

Затем в ып ол н и м к лас т е ри заци ю ме жд у п оказа т е л ем уровня развития ГЧП ( б алл ) и н а коп ле н ным оп ы т ом ( ри с. 3).

Рис. 3. Кла с тер ный анализ между показателями уровня развития ГЧП в бал ла х и накопленным опытом

П ол у ч е нн ая мод ель демонстрирует дисперсию, которая равна 97% . Чис л о произ ве ден ны х и т е р аци й сос т ав л яет 19.

На кон ец, объ е д и ни в все показатели в одну модель и настроив ее параметры, мо дель б у д ет с ос т оят ь из 25 класт еров ра з м е рно ст ью 20. В та блице 3 указаны центры кластеров.

Таблица 3

Кластерные центры

Cluster	Накопленный опыт	Динамика
0	0.6275	0.1421
1	0.9929	-0.4061
2	-0.586	-0.4671
3	-0.3605	-0.516
4	0.4367	0.6898
5	-0.4599	-0.5127
6	-0.4102	-0.35
7	-0.3192	1.837
8	-0.5975	-0.3988
9	5.4202	0.4897
10	-0.521	-0.1808
11	-0.5108	-0.4867
12	-0.6	-0.516
13	-0.04568	-0.4736
14	-0.5695	-0.5138
15	-0.2955	-0.4208
16	1.9335	0.8851
17	1.8799	3.0378
18	-0.2725	0.4522
19	-0.5975	-0.5013
20	4.2044	-0.2621
21	-0.5975	-0.4379

Cluster	Накопленный опыт	Динамика
22	0.1564	-0.3344
23	-0.6051	-0.4476
24	1.8264	6.2109

о

I                                                                о

Накопленный опыт

Рис. 4. Трехфакторная кластерная модель

Об ъ я сн я е мый коэф фициент дисперсии составляет 98%. Показател ь S SE рав ен 1. 73% . М аксим аль н о е ч исло итераций равно 10. Можно сделать вывод, ч т о соз дана эф ф е кт ивн а я тре х факторная модель, которая эффективно анал и з иру ет исходные данные.

Заключение

Т а к и м об ра зом , в ходе и с с л е дова ния б ы ло вы явл ен о, какие параметры в зна чи т е льн ой ст епен и о к азывают влияние на показатель развития гос у дар с т ве нночастного партнерства , а т акже составлена двухфакторная и трехфакторная кластерные модели.

Получивши ес я значения свидетельствуют о том, что модели эфф екти вно а на л и зи ру ю т и с ходн у ю ин формацию. Исследование показало, что для у вели чен ия их точ н ос т и н еоб х од имо добавить кластеры, а также добавить число п овт о рен ий.

В д альн ейшем резу ль тат ы исс л едования могут использоваться как основа для прове ден ия бо лее г лу б оки х н ау чн ых и с с ле д о вани й .