Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Современный инвестиционный климат России и проблемы деятельности иностранных компаний. 15
1. Инвестиционный климат в России и иностранные инвестиции . 15
2. Правовые основы иностранных инвестиций . 33
Глава 2. Современная структура и динамика привлечения иностранных инвестиций в Россию . 47
1. Роль предприятий с иностранными инвестициями в экономике России. 47
2. Отраслевые направления иностранных инвестиций. 50
3. Региональный аспект привлечения иностранных инвестиций в Россию. 63
Глава 3. Участие иностранных компаний в процессе приватизации как форма зарубежной инвестиционной деятельности . 71
1. Условия приватизации и формы влияния государства на деятельность приватизированных предприятий . 72
2. Причины и практика участия иностранных компаний в процессе приватизации. 83
3. Участие иностранных инвесторов в процессе приватизации в России. 109
Заключение 120
Приложение 139
Сноски на источники 154
Библиография 155
- Инвестиционный климат в России и иностранные инвестиции
- Правовые основы иностранных инвестиций
- Роль предприятий с иностранными инвестициями в экономике России.
- Условия приватизации и формы влияния государства на деятельность приватизированных предприятий
Введение к работе
Задачами оптимизации являются задачи поиска оптимального решения в
пространстве допустимых решений. Разработка новых методов и алгоритмов для решения различных оптимизационных задачи по-прежнему продолжается. Важным компонентом подобных задач является целевая функция, которая определяет степень оптимальности найденных решений. При разработке новых методов и алгоритмов решения оптимизационных задач часто разрабатываются, также, и новые целевые функции, обеспечивающие получение одного и того же оптимального решения. Однако новая целевая функция может приводить как к увеличению эффективности алгоритмов, так и к её ухудшению, если речь идёт об эволюционных алгоритмах. Используя одни целевые функции, эволюционные алгоритмы постоянно наталкиваются на локальные оптимумы, а, используя другие, быстро отыскивают глобальный оптимум. Поэтому актуальной является задача выбора эффективной целевой функции на ранней стадии разработки нового алгоритма.
Таким образом, проблема выбора эффективной целевой функции возникает тогда, когда необходимо разработать новый алгоритм решения некоторой оптимизационной задачи. Анализ ландшафтов целевых функций, которому посвящена диссертационная работа, призван для сокращения времени экспериментальных исследований. Не имея хорошего аппарата анализа целевой функции, которую использует некоторый алгоритм, необходимо многократно его запускать, чтобы статистически определить его пригодность с точки зрения производительности и качества для решения поставленной задачи.
Оптимизационные задачи решаются различными методами. Один из эффективных подходов основан на эволюционных вычислениях, одним из разделов которых являются генетические алгоритмы. В 1975 году американский исследователь Дж. Холланд [1,2] описал методологию изучения адаптивных систем и их применения для искусственных систем, а также разработал подходы к решению комбинаторно-оптимизационных задач.
Простой генетический алгоритм был впервые описан Гольдбергом на основе работ Холланда [3,4,5]. Де Йонг (De Jong) предложил идею анализа генетических алгоритмов. Суть его идеи заключается в том, что эффективность генетического алгоритма проверяется на задаче поиска минимума ряда тестовых целевых функций. Им же был предложен этот набор тестовых целевых функций.
Однако оставалась обратная проблема, заключающаяся в том, что для некоторой оптимизационной задачи требуется выбрать целевую функцию, обеспечивающую наибольшую эффективность генетического алгоритма для решения этой задачи. Сюда же относиться проблема определения целесообразности применения генетических алгоритмов для решения конкретной задачи. Поэтому требовались методы анализа целевых функций, позволяющие определять применимость целевой функции для генетических алгоритмов. К настоящему времени поиском методов анализа целевых функций занимается Питер Стадлер [6,7]. В его работах особое внимание уделяется ландшафтам целевых функций. Он указывает на возможность их использования для анализа целевых функций. Его методы анализа целевых функций базируются на анализе интегральных параметров их ландшафтов. Для получения этих параметров разработаны различные методы - метод барьерных деревьев и метод, основанный на спектральной теории. Однако для практического использования его методов необходимы алгоритмы, позволяющие быстро выделять локальные минимумы из выборки точек поверхности, алгоритмы, позволяющие находить пути из одного локального минимума в другой и алгоритмы, позволяющие быстро рассчитывать спектр поверхности. Кроме того, требует дальнейшего развития метод, основанный на спектральной теории, в частности необходимо определить взаимосвязь между спектром поверхности целевой функции и эффективностью генетических алгоритмов, которые её используют, а также разработать методы автоматического сравнения спектров. Таким образом, анализ ландшафтов
целевых функций является новой и малоизученной стратегией выбора того или иного метода или целевой функции для решения оптимизационных задач.
Известно [8,9,10,11], что алгоритмы эволюционных вычислений хорошо находят решения для одномодальных целевых функций. В случае многомодальных целевых функций для них возможно возникновение эффекта преждевременной сходимости, когда результаты работы алгоритма не улучшаются, хотя оптимальное решение не найдено. Для преодоления эффекта преждевременной сходимости существует множество методов. Один из них состоит в выборе эффективной целевой функции. Операторы селекции и репродукции отбирают лучшие элементы популяции на основе сведений о желаемых свойствах проектируемых объектов, представленных в виде интегрированной совокупности как целевой функции. Для повышения эффективности эволюционного поиска целевая функция должна конструироваться таким образом, чтобы отражать все требуемые характеристики проектируемого объекта и в то же время минимизировать вероятность возникновения явления преждевременной сходимости.
Критерием оптимизации обычно является изменяемый параметр исследуемой системы или явления, для которого решается оптимизационная задача. Критерии оптимизации влияют на значение целевой функции, которая, в конечном счете, является их функцией. Решение, удовлетворяющее только части критериев и обладающее тем свойством, что при незначительном изменении значений критериев оно не улучшается, называется локальным оптимумом. С точки зрения их количества и величины различают одномодальные или гладкие, холмистые и многомодальные целевые функции. Одномодальные целевые функции имеют только глобальный оптимум. В отличие от них, многомодальные и холмистые целевые функции кроме глобального оптимума имеют также и локальные оптимумы, причем их величина для холмистых целевых функций сильно отличается от величины глобального оптимума. Чем ближе к одномодальной является целевая функция
некоторой оптимизационной задачи, тем эффективнее работают многие методы её решения, например, основанные на эволюционных вычислениях. Хотя есть целевые функции такие как, например, "Иголка в стоге сена" (needle-in-the-haystack) (NIAH), для которых это не верно [4,13].
Таким образом, актуальной является задача поиска методов и алгоритмов, позволяющих сравнивать целевые функции, причём, для сокращения времени анализа и сравнения, желательно найти методы позволяющие автоматизировать процесс сравнения целевых функций. В этом и заключается основная проблема, решению которой посвящена диссертационная работа.
Анализ целевой функции можно осуществить путём анализа её ландшафта [6,7], выделив ряд его характерных признаков, отражающих модальность. Ландшафты целевых функций могут пониматься по-разному в зависимости от решаемой оптимизационной задачи, то есть характера целевой функции, метода её решения, а также метода, который используется для анализа ландшафта. Построение ландшафтов различных целевых функций в большинстве случаев не является тривиальной задачей, и пока нет радикального метода её решения. Поэтому актуальной является задача поиска новых методов для представления ландшафтов целевых функций.
Как и способы представления ландшафтов целевых функций, так и методы их анализа не охватывают всего разнообразия алгоритмов решения оптимизационных задач. Более того, решение проблемы анализа ландшафтов и создание стройной теории находится ещё на ранней стадии и требует большого развития.
Важность исследования в данной области несомненна, поскольку уже проведённые вычислительные эксперименты подтверждают наличие взаимосвязи между сложностью целевой функции и параметрами её ландшафта, полученными по разработанным методам, что позволяет говорить о возможности их применения для выбора эффективной целевой функции.
Расчёт значений целевой функции может занимать значительное время, а поскольку качество анализа её ландшафта зависит от размера выборки, необходимы методы, позволяющие получить дополнительные значения целевой функции без необходимости её пересчёта. Существуют различные методы аппроксимации. В диссертационной работе для этой цели решено использовать метод, использующий для аппроксимации нейронную сеть, как метод, позволяющий эффективно распараллеливать процесс аппроксимации. В качестве аппроксимирующей сети, была выбрана конструируемая RBF-сеть [14].
Существующие методы и алгоритмы представления и анализа ландшафтов целевых функций являются весьма ресурсоёмкими, а потому для их эффективного использования необходимо программное обеспечение, позволяющее автоматизировать процесс анализа и сравнения целевых функций. В настоящее время такого программного обеспечения практически не существует. Поэтому актуальной является задача разработки удобной программной среды, позволяющей эффективно использовать разработанные методы и сокращать тем самым время разработки новых алгоритмов решения оптимизационных задач.
Подводя итог, необходимо обратить внимание на следующие моменты:
Продолжается разработка новых алгоритмов решения оптимизационных задач и используемых в них целевых функций.
Отсутствие автоматизированного аппарата анализа эффективности целевой функции, приводит к лишним временным затратам на программную реализацию разрабатываемых алгоритмов и их тестирование, если в конечном итоге целевая функция оказывается неэффективной.
Существующие способы представления ландшафтов, а также методы их анализа не охватывают всего разнообразия целевых функций [6,7,12].
Практически не существует программного обеспечения позволяющего автоматизировать процесс анализа ландшафтов целевых функций.
Учитывая вышеизложенное, можно утверждать, что тема диссертационного исследования, связанная с анализом ландшафтов целевых функций и разработкой программных комплексов, позволяющих автоматизировать процесс анализа, является АКТУАЛЬНОЙ.
ЦЕЛЬ диссертационной работы заключается в разработке и исследовании методов позволяющих повысить скорость и качество решения оптимизационных задач, а также сократить время тестирования алгоритмов за счёт предварительного анализа целевых функций, сводящегося к анализу ландшафтов целевых функций. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
Определены области применения монотонных и графовых ландшафтов для непрерывных и дискретных задач оптимизации.
Найдены методы анализа ландшафтов целевых функций, на основе которых можно сравнивать различные целевые функции и выбирать подходящие для генетических алгоритмов. Основная цель данных методов состоит в определении для заданного ландшафта одного или нескольких интегральных параметров, после чего сравнение ландшафтов сводится к сравнению этих интегральных параметров.
Разработаны модифицированные алгоритмы для реализации и тестирования, найденных методов анализа ландшафтов целевых функций, позволяющие автоматизировать процесс расчета интегральных параметров:
а. Разработан алгоритм анализа ландшафтов целевых функций по методу барьерных деревьев, позволяющий автоматически рассчитывать глубину и сложность заданного монотонного п-
мерного ландшафта, после чего, сравнение целевых функций, сводится к сравнению рассчитанных глубин и сложностей; Ь. Разработан алгоритм анализа ландшафтов целевых функций по методу, основанному на спектральной теории, позволяющий автоматически рассчитывать спектр заданного в виде графа ландшафта некоторой целевой функции, после чего сравнение целевых функций, сводится к сравнению рассчитанных спектров.
Проведены вычислительные эксперименты, в ходе которых определены области применения метода барьерных деревьев и метода основанного на спектральной теории.
Разработан комплекс программ, позволяющий оценивать целесообразность применения той или иной целевой функции для решения той или иной задачи при помощи генетических алгоритмов.
Осуществлена проверка разработанного комплекса программ на предмет правильности принимаемых при помощи него решений относительно целесообразности применения той или иной целевой функции для решения некоторой задачи генетическими алгоритмами. В качестве тестовых задач использовались задача о рюкзаке и задача выбора оптимальных параметров вибраторных антенн. При этом для задачи о рюкзаке:
a. Сформирован набор различных целевых функций для решения
задачи о рюкзаке.
b. При помощи разработанного комплекса априорно выбрана
эффективная целевая функция.
c. Разработан генетический алгоритм, при помощи которого
проведены статистические исследования всех разработанных
целевых функций. Используя результаты исследований, выбрана
наилучшая целевая функция.
d. Осуществлено сопоставление результатов априорных и статистических исследований. Для задачи выбора оптимальных параметров вибраторных антенн проводились аналогичные исследования за тем исключением, что в них подбирался эффективный набор штрафных коэффициентов.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ в диссертации основаны на использовании элементов теории множеств, теории графов, теории алгоритмов, теории комбинаторной оптимизации, элементов теории статистических вычислений.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА диссертационной работы заключается в следующем:
Разработан алгоритм, позволяющий получить параметры ландшафта целевой функции по методу барьерных деревьев в многомерном пространстве.
Разработан алгоритм, позволяющий получить параметры ландшафта целевой функции по методу, основанному на спектральной теории.
Выявлена зависимость между видом и параметрами амплитудного спектра поверхности целевой функции и её сложностью с точки зрения эволюционных вычислений.
Разработан метод сравнения спектров
Разработан комплексный подход выбора эффективной целевой функции.
Разработан алгоритм аппроксимации многомерной поверхности при помощи нейронной сети.
ПРАКТИЧЕСКУЮ ЦЕННОСТЬ работы представляют: Разработанный комплекс программ и алгоритмов, который включает в себя:
алгоритм и программу оценки целевой функции по методу барьерных деревьев,
алгоритм и программу оценки целевой функции по методу, основанному на спектральной теории,
алгоритм и программу аппроксимации ландшафта целевой функции при помощи нейронной сети,
интегральную программную оболочку, позволяющую автоматизировать процесс выбора эффективной целевой функции.
Разработанный комплекс программ и алгоритмов позволяет сократить время поиска оптимальных целевых функций для решения оптимизационных задач при помощи генетических алгоритмов. Это достигается благодаря следующим особенностям:
Выбор эффективной целевой функции осуществляется априорно, что позволяет не тратить время на разработку программ для проверки эффективности целевой функции при помощи традиционных статистических методов.
В разработанном комплексе программ используются методы анализа эффективности целевых функций, которые не зависят от случайных величин. Поэтому не требуется многократного перезапуска анализирующего алгоритма для улучшения качества анализа.
Если всё-таки требуется статистический анализ эффективности некоторого алгоритма или целевой функции, то он также реализован в программном комплексе, поэтому не требуется время на разработку дополнительной программы, занимающейся анализом тестируемого алгоритма и сбором статистики.
РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ.
Основные теоретические и практические результаты диссертационной работы использованы в госбюджетной работе №12353 «Разработка теории и принципов построения интеллектуальных систем автоматизированного проектирования на основе эволюционной адаптации, нейросетевых моделей и методов принятия решений», а также в научно-исследовательских работах, выполненных по гранту РФФИ №12380 (№04-01-00174) «Многоальтернативные алгоритмы эволюционных вычислений».
Материалы диссертации были использованы в учебном процессе на кафедре САПР ТРТУ при чтении лекций по курсам «Методы оптимизации», «Эволюционное моделирование и генетические алгоритмы», «Лингвистическое и программное обеспечение».
АПРОБАЦИЯ основных теоретических и практических результатов работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на Всероссийской научной конференции с международным участием молодых учёных и аспирантов, "Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения" (г. Таганрог 2002г.), на Международном научно-практическом семинаре, "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте" (Коломна 2003 г.), на Научной сессии МИФИ-2003 "Интеллектуальные системы и технологии" (Москва 2003г.), на Всероссийских научных конференциях студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (г. Таганрог 2000г., 2002г., 2004г.).
ПУБЛИКАЦИИ. Результаты диссертации отражены в 12-ти печатных работах. Запатентовано 1 авторское свидетельство для программ ЭВМ «Программа расчёта параметров ландшафтов целевых функций (LAND)»
СТРУКТУРА И ОБЪЁМ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ. Диссертационная работа состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 164 стр., а также 46 рис., список
литературы из 105 наименования, 50 стр. приложений и актов об использовании.
Во ВВЕДЕНИИ обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели, дано общее описание выполненной работы.
В ПЕРВОЙ ГЛАВЕ дана постановка задачи, приведено общее описание задач многокритериальной оптимизации, выделено место, которое занимают в них эволюционные вычисления и конкретно генетические алгоритмы. Дано представление о ландшафтах целевых функций в многомерном пространстве. Описываются сложности, возникающие при их исследовании.
Во ВТОРОЙ ГЛАВЕ дано описание двух методов исследования ландшафтов целевых функций - метода барьерных деревьев и метода основанного на спектральной теории. Выделены области, где можно использовать данные методы. Разработаны алгоритмы для расчёта параметров ландшафтов, использующие данные методы. Приведены примеры, в которых описан процесс получения требуемых параметров ландшафтов по разработанным алгоритмам. Приведено описание проблемы заключающейся в том, что расчёт значений целевой функции может занимать много времени. Приведены пути решения этой проблемы, среди которых выделена аппроксимация ландшафта целевой функции. Дано понятие аппроксимации и методы её реализации. Разработан детальный алгоритм аппроксимации при помощи нейронной сети.
В ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЕ описаны программы, реализующие разработанные алгоритмы и позволяющие рассчитывать параметры ландшафтов целевых функций. Описана комплексная программа, позволяющая сравнивать различные целевые функции. Описана программа, реализующая алгоритм аппроксимации ландшафта при помощи нейронной сети. Поставлены цели вычислительных экспериментов. Произведены экспериментальные оценки временной сложности алгоритмов. Приведены результаты вычислительных экспериментов, в ходе которых, установлена зависимость между сложностью
поверхности с точки зрения генетических алгоритмов и параметрами спектра ее ландшафта, что относится к оригинальным исследованиям. Сделан вывод о применимости разработанных методов и алгоритмов для анализа ландшафтов целевых функций. Дан практический пример, иллюстрирующий процесс выбора эффективной целевой функции при помощи разработанного комплекса программ.
В ЗАКЛЮЧЕНИИ изложены основные выводы и результаты диссертационной работы.
ПРИЛОЖЕНИЯ включают в себя акты об использовании результатов работы.
1. ПРИМЕНЕНИЕ АНАЛИЗА ЛАНДШАФТОВ ДЛЯ ВЫБОРА ЭФФЕКТИВНОЙ ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИИ
Инвестиционный климат в России и иностранные инвестиции
При анализе вопроса о привлечении иностранного капитала, следует учитывать не только свои интересы, но и интересы иностранного партнера. Условия в стране, влияющие на приток иностранных инвестиций, складываются из целого комплекса факторов, объединяемых под общим понятием «инвестиционный климат». Оно включает в себя различные аспекты, которые оценивает инвестор, принимая решение о капиталовложениях, и которые позволяют ему сделать вывод об уровне инвестиционного риска, идеологию, политику, экономическое положение, культуру, социально-политическую стабильность и другие. Также важное влияние на инвестиционный климат оказывают государственная политика в отношении капиталовложений, участие страны в системе международных договоров и традиции их соблюдения, стабильность функций органов государственного управления, степень и методы их вмешательства в экономическую деятельность, эффективность работы государственного аппарата, оперативность принятия решений, последовательность в проведении экономической политики и т.п. На инвестиционный климат прямое непосредственное влияние оказывают: общее состояние экономики страны, положение в валютной, финансовой и кредитной валютного курса, его колебания, уровень кредитных ставок, стоимость рабочей силы, производительность труда, квалификация персонала. Кроме того, к важным факторам, обеспечивающим инвестиционную привлекательность экономики, относятся система отношений государственных и коммерческих структур, ее обеспеченность правовыми актами, их стабильность. Для иностранных инвесторов при принятии ими решений о финансировании проектов имеют важное значение своевременная выдача государственными органами разрешений на сооружение и эксплуатацию промышленных объектов, обеспечение экспорта производимой продукции (в том случае, если существуют ограничения на экспорт), права (лицензии) на добычу нефти, газа и других полезных ископаемых, открытие для предприятий с иностранными инвестициями валютных счетов за рубежом и т.д. В целом можно сказать, что российская экономика имеет ряд привлекательных особенностей для внешних вкладчиков. К ним относятся высокий уровень емкости рынка, богатые запасы природных ресурсов, квалифицированная и дешевая рабочая сила, большой научно-технический потенциал, наличие неиспользуемых производственных мощностей. Но кризисное состояние экономики и разбалансированность структуры народнохозяйственною комплекса, сохраняющаяся политическая нестабильность, слабо отлаженный внутренний механизм управления экономикой, относительно слабое развитие инфраструктуры, связи, складского хозяйства, жилья и бытовых услуг, неразвитость сферы деловых услуг (предоставления информации, консультаций, посредничества, переподготовки кадров и т.д.) и др. весьма негативно характеризуют инвестиционный климат в между товаропроизводителями и регионами, снижение договорной дисциплины, рост преступности, в том числе в экономике. Инвестиционный климат и степень экономического риска капиталовложений, определяется факторами, которые воспринимаются иностранными инвесторами в комплексе, как единое целое, и сравниваются с возможностями приложения капиталов в других странах. В последнее время (до лета 1998 года) наблюдались некоторые признаки улучшения обшей социально-экономической ситуации. Они проявлялись в следующем. стабилизации ВНП, некотором росте производства, низком уровне инфляции, продолжающемся сокращении прибыльности государственных ценных бумаг и заемного процента. Возрос реальный налогооблагаемый доход населения, пенсии стали выплачиваться более регулярно, продолжалась тенденция сокращения безработицы. Правительство принимало активные действия по внедрению комплекса структурных реформ. Таким образом, формировались условия для экономического роста и преодоления экономического кризиса.
Правовые основы иностранных инвестиций
Вопросы, связанные с привлечением иностранных инвестиций и их правовыми основами, являются весьма важными. При оценке рентабельности капиталовложений, инвестор анализирует не только прямые затраты, связанные с предпринимательской деятельностью, но и ограничения на нее, вытекающие из действующих законодательных актов, и принимает в расчет четкость отдельных норм, практику использования подзаконных актов, наличие неясных или недостаточно однозначно отрегулированных вопросов, оперативность информации по нормативной базе инвестирования. При этом иностранный инвестор оценивает как текущее положение в стране, так и устойчивость традиций применения декларируемых государством положений и принципов и в этом смысле является весьма консервативным. Степень инвестиционного риска для инвестора снижается не в момент принятия нормативного акта, а по прошествии времени, которое нормой.
В 1987 году, в СССР были приняты первые нормативные документы о возможном создании совместных с иностранными партнерами предприятий, после этого была проделана значительная работа по формированию правовой базы для иностранных вложений в России.
Закон «Об иностранных инвестициях в РСФСР» 1991 года способствовал созданию новых правовых условий для деятельности иностранных инвесторов в стране. Иностранцы получили право не только вкладывать свои средства в качестве доли в уставной фонд совместного предприятия, создаваемого с участием российского партнера, но и основывать предприятия, полностью им принадлежащие. Они получили также право покупать акции и облигации акционерных обществ, которые теперь создаются в России. Иностранные инвесторы могут получать концессии на разработку отдельных месторождений топлива и сырья, лесных массивов, брать в аренду хозяйственные объекты и другую недвижимость. В законе предусмотрены соответствующие гарантии иностранным инвесторам, право как на вывоз полученной прибыли, так и на реинвестирование ее в российскую экономику.
Но в дальнейшем некоторые положения закона оказались фактически отмененными постановлениями правительства и другими подзаконными актами. Это относится, например, к праву иностранных инвесторов самостоятельно распоряжаться заработанной валютой, что было предусмотрено статьей 25 закона.
Некоторые статьи закона не действуют или действуют с искажениями, так как не были разработаны подзаконные акты, предусмотренные в самом законе. В статье 25 было предусмотрено, что предприятия, полностью принадлежащие иностранным инвесторам и совместным предприятиям, в уставном фонде которых иностранные инвестиции составляют более 30%, вправе без лицензий экспортировать продукцию собственного производства. Порядок определения продукции собственного производства должен был установить Совет министров. Однако в течение двух лет это не бьшо сделано, что приводило к злоупотреблениям, особенно в торговле нефтью. Некоторые СП вывозили без лицензий под видом собственного производства нефть, купленную на чужих промыслах. Порядок был установлен только в июле 1993 года.
В Законе об иностранных инвестициях есть еще ряд норм, требующих совершенствования. В частности, это относится к порядку регистрации предприятий с иностранными инвестициями, который явно требует упрощения. Устарело требование статьи 16 закона о том, что предприятия, объем иностранных инвестиций в которые превышает 100 млн. руб., регистрируются с разрешением Совета министров РФ. Когда принимался закон, эта сумма характеризовала создание достаточно крупного предприятия. После роста цен в тысячи раз эта сумма, выраженная в рублях, касается, видимо, самых малых СП и неоправданно усложняет процедуру их регистрации. Требует уточнения и ряд других положений закона.
Роль предприятий с иностранными инвестициями в экономике России.
Анализ основных показателей, характеризующих процесс создания предприятий с иностранными инвестициями на территории Российской Федерации, свидетельствует о том, что этот процесс приобретает устойчивый и нарастающий характер. Количественные показатели можно найти в статистических сборниках, в монографии «Иностранные инвестиции в России».8 Так, за 1990-1994 году количество зарегистрированных предприятий увеличилось с 1535 до 13300, а количество действующих - с 620 до 9887. Их уставной фонд вырос с 3,8 млрд. руб. в 1990 году до 2.3 трлн. руб. в 1994 году, а доля иностранных учредителей в уставном фонде увеличилась с 52,6% в 1991 году до 58,7%, в 1994 году. Число занятых на предприятиях с иностранным инвестициями за это время выросло с 66 тыс. до 331 тыс. человек, а расходы на оплату труда - с 342 млн. до 1,2 трлн. руб. В условиях экономического кризиса, характеризующегося падением темпов экономического роста, предприятия с иностранными инвестициями активно наращивали объемы производства продукции (работ и услуг) и увеличили его с 3.2 млрп. руб в 1990 году до 12.9 трлн. руб. в 1994 год} . Определенный интерес представляет структура прямых иностранных инвестиций по их объему, представленному в уставном фонде предприятий (см. табл. 2.1). Данные таблицы 2.1 свидетельствуют о том, что иностранные инвестиции в российской экономике представлены мелким и средним капиталом, который Растет число стран, капитал которых участвует в создании предприятий с иностранными инвестициями : в 1993 году - из 51 страны, в 1993 году - из 120 стран мира, а в 1994 году - из 128 стран мира. 15 стран создали в России 9550 предприятий, или 81,8% от общего числа зарегистрированных предприятий, в том числе семь ведущих стран мира - США, Германия, Великобритания. Франция, Италия, Канада и Япония - создали в России 54,51 предприятий с иностранными инвестициями, или 41% от общего числа зарегистрированных предприятий. По сумме вложений крупнейшими инвесторами являются (в млн. долл. на 1 января 1995 г.): США - 953,6, Англия - 706,7, Франция - 495,3, Германия - 440,1, Италия - 31 1,9, Нидерланды - 231,6, Канада - 322,8. Швеция - 115,9 и Австрия -113,1. На эти девять стран с объемом вложений свыше 100 млн. долл. каждой приходится 82% от общей суммы иностранных инвестиций. В последнее время стало расти число предприятий, создаваемых с капиталом из стран Восточной Европы. Это вызвано тем, что ориентация этих стран на западные рынки себя не оправдала и появилось стремление к восстановлению прежних хозяйственных связей бывших стран-членов СЭВ. Так, с капиталом Польши в Российской Федерации создано 497 предприятий, Болгарии - 350, Венгрии - 212, бывшей Чехословакии - 237, бывшей Югославии - 186. Растет число предприятий с капиталом из азиатских стран, импорт товаров из которых имеет высокую эффективность. Среди этих стран выделяются прежде всего Китай и Япония, которые создали в России 1019 и 301 предприятие соответственно. Активизировался процесс создания предприятий с иностранными инве- стациями из бывших республик СССР. Например, со странами Балтии создано 664 предприятия, с Украиной - 803, Белоруссией - 202. Изменяется отраслевая структура иностранных инвестиций. Основная доля действующих предприятий с иностранными инвестициями, как будет показано ниже, приходится на топливную, пищевую, деревообрабатывающие отрасли и промышленность, торговлю и общественное питание, финансы, строительство. Из отраслей нематериального производства следует коммерческую деятельность по обеспечению функционирования рынка, жилищно-коммунальное хозяйство, науку и здравоохранен ие. Вышеперечисленные данные указывают на то, что с каждым годом предприятия с иностранными инвестициями (ПИИ) активнее участвуют в экономической жизни России. Применение новой технологии и современных методов управления позволяют ПИИ работать эффективнее, чем отечественные предприятия. Однако если исходить из потенциальных возможностей России, то темпы роста ПИИ, масштабы привлечения иностранного капитала, отраслевая и региональная структура остаются пока неудовлетворительными.
Условия приватизации и формы влияния государства на деятельность приватизированных предприятий
В странах, где норма сбережения невелика, местные финансовые институты и рынки капитала, как правило, или развиты, или у них возникают существенные затруднения при необходимости активизации инвестиционного процесса, привлечения внутренних инвестиций. Вследствие этого местный частный сектор практически лишается возможности участвовать в процессе приватизации государственных предприятий. В тоже время, в ряде этих стран может быть вполне распространенным на официальном уровне мнение, что прямые иностранные инвестиции должны выступать лишь в качестве дополнения, а не замещения национального капитала В соответствии с этим мелкие и средние государственные предприятия, как правило, предназначены для продажи местным инвесторам, а участие транснациональных компаний ограничено, в основном, приватизацией крупных предприятий. Так, в Центральной и Восточной Европе только граждане могли участвовать в аукционах по приватизации тысяч мелких точек розничной торговли и ресторанного бизнеса. И только на втором этапе их аукционных продаж к участию были допущены иностранные заявки. Однако даже в этом случае лишь только но поводу одной Чехии утверждалось, что большое количество иностранцев. и основном немцев, использует местную приватизацию для приобретения собственности. Аналогичным образом в развивающихся странах государственный аппарат фактически «оттирает» транснациональные компании от участия в приватизации мелкого бизнеса - это связано, в основном, со стремлением помочь развиться местному частному сектору.
В случае же крупных государственных предприятии часто просто необходимо привлечь те резервуары капиталов, которыми являются транснациональные компании. Это тем более актуально тогда, когда государство хочет в относительно короткий срок расстаться со значительным числом предприятий и местный рынок в связи с этим становиться до некоторой степени перенасыщенным. В развитых странах, где государственные предприятия, как правило, являются мощнейшими индустриальными гигантами для своих отраслей. Местный рынок капитала, обладая отличной способностью по привлечению значительного объема инвестиций, тем не менее не справляется с поставленной перед ним задачей и правительства часто пытаются привлечь к участию в процессе приватизации также и транснациональные компании с тем. чтобы в результате роста совокупного спроса поручить более высокую продажную цену приватизируемых активов.
Конечно, наличие больших запасов капитала не является единственной причиной привлечения транснациональных компании к участию в приватизации. Производство на многих крупных предприятиях является сложным технологическим процессом, оно постоянно подвержено быстрым изменениям этого процесса или изменениям товара. Кроме того, на этих предприятиях часто ощущается дефицит современных управленческих навыков и способностей, а в ряде случаев к этому добавляются проблемы, связанные с эффективным маркетингом производимых товаров, который объективно требует доступа к глобальным или региональным сетям транснациональных компаний.
Проблема снижения внешнего долга является еще одним фактором увеличения степени участия транснациональных компаний в процессе приватизации.
Именно с этим был связан ряд приватизационных сделок, включавших капитализацию долга: приватизация телефонной и авиационной компаний Аргентины, Чилийской телефонной компании, авиакомпании Филиппин, приобретение иностранным инвестором части акций металлургического предприятия Усиминас в Бразилии. Часть стран, тем не менее, вместо использования схем обмена долга на участие в акционерном капитале предпочитает обычный путь оплаты внешнего долга поступлениями от прямых продаж приватизируемых активов. Многие страны заранее решили продать определенные предприятия конкретным иностранным инвесторам (посредством процесса закрытого размещения) с тем, чтобы как можно быстрее получить необходимую сумму иностранной валюты для выполнения требований инструкции Международного Валютного Фонда и Мирового Банка по процессу структурной перестройки промышленности и непроизводственной сферы.
Таким образом, привлечение правительством транснациональных компаний к участию в конкурсах по продаже государственных предприятий, проводимых в ходе массовой приватизации, является следствием неразвитости местных рынков капитала, следствием необходимости обеспечения доступа национальных предприятий к новейшим мировым достижениям в области управленческой деятельности, технологии, к мощным мировым ресурсам капитала, а также следствием проблемы снижения внешней задолженности страны.
