Two-Parametric / Game-Theory Model of a Service Concession in the Communal Heating Sector

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

In this study, we propose to model the operation of a service concession arrangement in the economic area of municipal heat supply utilities. We offer a scheme of interaction between the concedent and concessionaire in this concessionary arrangement. Currently, the existing regulations regarding the temperature of coolant focusses on the daily average outdoor temperature, and the determination of a “normative” demand for heat energy. On any day of the heating period, this demand is a random variable, whose distribution can be described through the distribution of daily average air temperature.

In our model, heat energy is paid for at a fixed price, and the concessionaire pays a penalty for each unit of unsatisfied normative demand. The price and penalty values are the concession parameters, and are determined by the concedent. The concedent’s goal is to minimise the thermal energy cost; the concessionaire’s purpose is to maximise profit. The interaction is formalised as a two-move game model. First, the concedent determines the price and the value of the penalty. Then the concessionaire selects the capacity to be created. The concession’s parameters should be set so that the individual rationality and incentive compatibility conditions are met.

Our results prove the existence of Stackelberg equilibrium, and we derive the relevant formulas for computing its parameters. In equilibrium, the optimum capacity for the concessionaire provides a sufficient probability of meeting demand. The price of thermal energy is minimal under this condition. We also formulate a one-parameter model (thermal energy price as a parameter), which is based on a typical concession scheme. In the two-parameter model, the equilibrium capacity and price do not exceed the corresponding parameters of the one-parameter model. The main advantage of the two-parameter model is an “embedded” economic mechanism that prevents the concessionaire’s opportunistic behaviour. By contrast, in the one-parameter model there is no such mechanism.

The proposed approach can be applied to a concession for the production of any good or service, provided the concerned parties are interested in the availability and reliability of meeting a corresponding need, which may be described as a random variable. However, typical concession schemes do not penalise unsatisfied demand, so the implementation of our two-parametric model is possible only after modification of the pertinent concession legislation.

Об авторах

A. Khutoretskii

Novosibirsk National Research State University

Email: hab@dus.nsc.ru
ORCID iD: 0000-0002-2189-1178

Doctor of Sciences, professor of Novosibirsk State University

Россия,

V. Nefedkin

Novosibirsk National Research State University; Institute of Economics and Industrial Manufacturing, Russian Academy of Science

Автор, ответственный за переписку.
Email: v.nefedkin@g.nsu.ru
ORCID iD: 0000-0003-2195-6127

Candidate of Sciences, Director of Research and Educational Center Siberian Center of Study of Problems and Prospects
of Development of Public-Private Partnership
Россия,

Список литературы

  1. Diaz G. R. The contractual and administrative regulation of public-private partnership. Utilities Policy. 2017;(48):109–121.
  2. Avdasheva S., Gimadi V. Investor response to tariff options under regulation by contract: evidence from Russian heating concessions. Utilities Policy. 2019;(57):67–74.
  3. Nefjodkin V. I., Fadeeva O. P., Ginzburg D. R. Concessions in heating: investments instead of subsidies. EKO. 2019;(3):37–56. doi: 10.30680/ECO0131-7652-2019-3-37-56. (In Russ.)
  4. Ho S. P. Game theory and PPP // In: de Vries P., Vehue E. B., eds. The Routledge Companion to Public-Private Partnership. New York: Taylor & Francis, 2013. P. 175–205.
  5. Guasch J. L., Laffont J.-J., Straub S. Renegotiation of concession contracts in Latin America: Evidence from the water and transport sectors. International Journal of Industrial Organization. 2008;26(2):421–442.
  6. Auriol E., Picard P. M. Government outsourcing: public contracting with private monopoly. The Economic Journal. 2009;119(540):1464–1493.
  7. Ho S. P. Government policy on PPP financial issues: bid compensation and financial renegotiation // In: Akintoye A., Beck M., eds. Policy, Management and Finance of Public-Private Partnerships. Oxford: Wiley-Blackwell, 2009. P. 267–300.
  8. Ouenniche J., Boukouras A., Rajabi M. An ordinal game theory approach to the analysis and selection of partners in public–private partnership projects. Journal of Optimization Theory and Applications. 2016;169(1):314–343.
  9. Ho S. P., Liu L. Y. Analytical model for analyzing construction claims and opportunistic bidding. Journal of Construction Engineering and Management. 2004;130(1):94–104.
  10. McAfee R. P., McMillan J. Bidding for contracts: a principal-agent analysis. The RAND Journal of Economics. 1986;17(3):326–338.
  11. Scandizzo M. V., Pasquale L. Sharing risk through concession contracts. European Journal of Operational Research. 2010;207(1):363–370.
  12. Lavlinskii S. M., Panin A. A., Plyasunjov A. V. Comparison of models of planning public-private partnership. Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2016;10(3):356–369.
  13. Khutoretskii A. B., Gajlit E. V. Model of a concession for a public good production. Vestnik NGU. Serija: Social’no-jekonomicheskie nauki. 2013;13(2):5–13. (In Russ.)
  14. Laffont J.-J., Tirole J. A theory of incentive in procurement and regulation. Cambridge, MA: MIT Press, 1993. 705 p.
  15. Rokafellar R. Convex analysis. Moscow: Mir, 1973. 472 p. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Khutoretskii A., Nefedkin V., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».