Essays on prioritization investment in large-scale public infrastructure in Angola

Amaro Segunda Ricardo

Key information

Authors:

Amaro Segunda Ricardo (Amaro Segunda Ricardo)

Supervisors:

Rui Domingos Ribeiro da Cunha Marques (Rui Domingos Ribeiro da Cunha Marques); José Rui De Matos Figueira (José Rui De Matos Figueira)

Published in

July 6, 2023

Abstract

Angola enfrenta uma enorme lacuna de infraestruturas públicas. Têm sido efetuados investimentos maciços. No entanto, a lacuna persiste e aumenta. O atual modelo de hierarquização e seleção dos investimentos públicos favorece a gestão ineficiente dos recursos financeiros. A implementação de infraestruturas públicas de grande escala (IPGE) requer a conciliação de objetivos económicos, sociais, ambientais e políticos vitais. O objetivo principal desta investigação é contribuir para o desenvolvimento de um modelo abrangente de apoio a priorização de IPGEs, melhorando a provisão de bens e serviços públicos (BSP) e, consequentemente, a sustentabilidade da despesa pública. Utiliza-se a metodologia de Barbati et al.(2018), integrando a modelação de preferências e de otimização de seleção de portfólio. Apresenta-se uma árvore de valor das infraestruturas, levantando nove critérios de avaliação. Aplicando o procedimento de Simos, é definida a importância de cada critério. Outros parâmetros de preferência são fixados através de procedimentos colaborativos. No estágio 1, é desenvolvido um modelo de preferência ELECTRE TRI-NC. Utilizando o MCDA-ULaval versão 0.6.26, o modelo é configurado e executado. Posteriormente, no estágio 2, é construído um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) de seleção de portfólios. Utilizando o IBM ILOG CPLEX versão 12.6, o modelo PLIM é codificado e executado. Os resultados são validados através da análise de robustez. As IPGEs são classificadas em cinco níveis de prioridade ordenados por cores e é selecionado um portfólio ótimo. Acredita-se que o modelo pode ter potencial para ser aplicado em processos de tomada de decisão, onde o uso eficiente dos recursos e o alcance dos objetivos de desenvolvimento sustentável são essenciais. Apresenta-se uma visão geral dos contributos da investigação, bem como das limitações identificadas. Além disso, são discutidas as implicações políticas e práticas decorrentes desses resultados. Finalmente, são delineadas possíveis direções para trabalhos futuros. Angola faces an enormous public infrastructure gap. Massive investments have been carried out. Nevertheless, the gap persists and widens. The current model for hierarchy and selecting public investments favors the inefficient use of public financial resources. Implementing largescale public infrastructure (LSPI) requires reconciling vital economic, social, environmental, and political objectives. The main objective of this research is to contribute to developing a comprehensive LSPI prioritization-aiding model, improving public goods and services (PGS) provision, and, consequently, public expenditure sustainability. The methodology of Barbati et al. (2018) is used, integrating preference and portfolio selection modeling. An infrastructure value tree is presented, raising nine assessment criteria. Applying the Simos procedure, the importance of each criterion is defined. Further other preference parameters are fixed through a co-constructive procedure. In stage 1, an ELECTRE TRI-NC preference model is developed. Using MCDA-ULaval version 0.6.26, the model is configured and executed. Subsequently, in stage 2, a mixed integer linear programming (MILP) portfolio selection model is built. Using IBM ILOG CPLEX version 12.6, the model is coded and executed. The results are validated through robustness analysis. The LSPIs are classified into five ordered colored priority levels, and an optimal portfolio is selected. The model can be applied in decision-making processes where the efficient use of resources and achieving sustainable development goals are essential. An overview of the research contributions and the limitations identified are presented. In addition, the policy and practical implications arising from these findings are discussed. Finally, possible directions for future work are outlined.