1467
правок
Изменения
Нет описания правки
И, наконец, одним из важнейших последствий глобализации спортивной экономики является быстрый рост сферы производства и продажи спортивных товаров за прошедшие три десятилетия. Самыми захватывающими событиями в этой области являются изменения в сфере международной торговли спортивными товарами и снаряжением, частично подталкиваемые прямыми иностранными ин вестициями, направленными на перемещение производства товаров в страны с низкой стоимостью труда со стороны мультинациональных компаний, таких как Nike и Adidas (которые вместе занимают две трети глобального рынка спортивной обуви) и других компаний. В результате главными чистыми экспортерами спортивных товаров являются развивающиеся (неазиатские) и азиатские страны, причем возглавляет список этих стран Ки тай. Страны NAFTA (Северо-Американского соглашения о свободной торговле: Канада, Мексика, США), 15 стран ЕС и Швейцария в данной ситуации являются чистыми импортерами спортивных товаров (рис.). Все основные развитые страны, импортирующие товары, показывают отрицательный баланс обычных (не сильно специализированных) спортивных товаров, типа спортивной одежды, курток с капюшоном, ракеток и мячей. Развитые рыночные экономики (NAFTA и Европа) имеют некоторые спортивные товары для соревнований в избытке. Предположение, что развитые страны являются чистыми экспортерами только высокотехнологичных спортивных товаров и оборудования с высокой добавленной стоимостью и одновременно при этом являются чистыми импортерами обычных (тривиальных) спортивных товаров, подтверждается опытным путем. Согласно репрезентативной выборке, включающей 41 страну, полный объем глобальной международной торговли спортивными товарами достиг в 2004 г. 30 млрд долл. США (32 млрд долл. США во всех странах, входящих в базу данных ООН Comtrade).
В отсутствии глобального бухгалтерского учета спортивной экономики(Необходимо отметить, что разработанная ООН система бухгалтерского учета, реализованная во всех странах-членах ООН, должна быть адаптирована и достаточно детализирована, чтобы максимально широко охватить всю спортивную экономику, учитывая ее растущую значимость в общемировой экономике.) при оценке величины глобального рынка индустрии спорта нельзя не обратиться к общедоступной информации, обычно публикуемой в прессе. В 2006 г. глобальный рынок всех спортивных товаров и услуг, взятых вместе, оценивался в диапазоне 550-600 млрд евро. Глобальный рынок индустрии футбола оценивался в 250 млрд евро. Рынок всех спортивных товаров составил 150 млрд евро. Стоимость всех прав на трансляцию спортивных соревнований достигла 60 млрд евро, в то время как глобальный рынок спортивного спонсорства оценивался в 18 млрд евро. Глобальный рынок допинга достиг суммы в 6 млрд евро. Однако все эти данные можно рассматривать всего лишь как оценочные.
<p>22</p></td></tr>
<tr><td>
<p>ATP/WTA (Ассоциация тенни-систовтеннисистов-профессионалов / Женская теннисная ассоциация) теннис 2006</p></td><td>
<p>26</p></td><td>
<p>128</p></td><td>
Предложенная Андрефф и др. (2008) модель основывается на следующих объясняющих переменных:
[[Image:Sportnauka80.jpg|250px|thumb|right|где Mi,t — число выигранных медалей; (Y/N)i,t-4 - ВВП на душу населения в 1995 г., пересчитанный по паритету покупательной способности (ППС) в дол. США; Ni,t-4- численность населения страны за четыре года до Олимпийских игр (предполагая, что такой интервал времени необходим для того, чтобы полностью подготовить олимпийскую команду к Играм). Первый дополнительный компонент Host (хозяин) используется для учета преимущества, предоставляемого «родными стенами» команде страны, принимающей Игры; второй дополнительный компонент Political Regime (политический режим) позволяет учесть типы экономик, отличающиеся от традиционных рыночных капиталистических (посткоммунистические в Центральной Восточной Европе, бывшем Советском Союзе, Китае и Югославии, и коммунистические в Северной Корее и Кубе). Новизна этой модели заключается во введении переменной (третьего дополнительного компонента), учитывающей влияние на результативность олимпийской команды конкретной страны определенной спортивной культуры конкретного региона мира (Regions) (регионы), например, учет расцвета тяжелой атлетики на Балканах, спринта в Северной Америке и Карибском регионе, бега на длинные дистанции в Восточной Африке и т.д. Анализ результативности спортсменов различных стран на Олимпийских играх 1976-2004 гг. демонстрирует, что представленные выше объясняющие переменные являются весьма важными и полезными со статистической точки зрения параметрами.где Pr - вероятность участия конкретной команды в полуфиналах текущего Кубка мира. Все упомянутые переменные весьма существенны для описания результативности команд (полуфиналистов) в прошлом, даже при том, что преимущество команды страны, принимающей гостей Кубка мира, в данном случае менее существенно по сравнению с подобным преимуществом на Олимпийских играх. Однако оказалось, что данная модель не работает так же четко, как модель, касающаяся медалистов Олимпийских игр, по крайней мере, в отношении предсказания четырех полуфиналистов Кубка мира 2010 г. в Южной Африке. Как и немногочисленные другие подобные модели данного спортивного события, она точно предсказывает не более двух полуфиналистов из четырех (т.е. 50%). Олимпийские игры охватывают такое множество спортивных дисциплин, что экономическое развитие нации в целом влияет на весь спектр национальных спортивных побед, вне зависимости от несоразмерности результатов, достигнутых в различных видах спорта. Таким образом, ВВП и численность населения определяют существенную долю детерминантов. Количество неожиданных исходов встреч намного выше для Кубка мира по футболу по сравнению с Олимпийскими играми, потому что в первом случае неожиданности присутствуют только в одной спортивной дисциплине, тогда как в случае Олимпийских игр медали могут быть неожиданно завоеваны в одних видах спорта, компенсируя тем самым, в среднем, неожиданные проигрыши (незавоеванные медали) олимпийских команд стран с достаточно большим населением и достаточно богатых стран (стран с высоким ВВП на душу населения) в других видах спорта.]]
Данную модель использовали для прогноза результативности команд на Олимпийских играх 2008 г. с экономической точки зрения.
Экономическое исследование результатов Кубка мира FIFA по футболу намного менее развито по сравнению с экономическим подходом аналитиков к распределению олимпийских медалей. Представляется, что экономические переменные не являются главными детерминантами футбольных побед по сравнению с так называемыми «футболистиче-скими» переменными, типа классификации (рейтинга) команд согласно FIFA, числа забитых каждой командой голов, числа желтых и красных карточек, полученных игроками, числа пробитых угловых ударов и фолов, процента времени владения мячом в ходе матча и посещаемости матча болельщиками. Более высокая позиция команды согласно рейтингу FIFA в значительной степени связана с более высокой вероятностью выигрыша данной команды. Модель Андрефф, касающаяся распределения медалей на Олимпийских играх, была адаптирована к Кубку мира по футболу, при этом были отброшены компоненты Political Regime (политический режим) и Regions (регионы) и введены три переменные, более специфичные для футбола: участие национальной команды в предшествующих полуфиналах в прошлом (FStory - футбольная история команды), новая региональная переменная (Reg), относящая конкретную команду к континентальным поддивизионам FIFA (типа UEFA, CONMEBOL и т.д.), рейтинг FIFA и число официально зарегистрированных футболистов (Players - игроки) по отношению к численности населения конкретной страны (значимость футбола в этой стране):
=== Экономическое влияние спортивных мега-событий ===
Глобальные организации, принимающие решение о проведении крупных спортивных соревнований, такие как МОК или FIFA, выбирают из всех предложений то, в котором заложена самая высокая чистая социальная прибыль (разница между дисконтированным значением всех затрат и прибылями). Но так происходит не всегда из-за лоббирования (Олимпиада 2012 г. в Лондоне), коррупции (зимние Игры 2002 г. в Солт-Лейк-Сити) и очень часто из-за так называемого проклятия победителя, которое является обычным результатом проведения централизованного аукциона. Известно, что в любом аукционе, где стоимость выставленного на аукцион объекта является неопределенной, но в конечном итоге оказывается одинаковой для всех участников торгов, победителем является тот, кто оценивает данный объект выше его реальной стоимости и таким образом перебивает цену, выставленную остальными участниками аукциона. Поскольку города-кандидаты фактически стараются перебить цену конкурентов на проведение Игр (не только переоценивая прогнозируемые доходы, но, главное, недооценивая расходы - затраты), то победитель всегда будет иметь проблемы. Однако некоторые исследования попытались выявить факторы, объясняющие успех предложений на проведение Олимпийских игр у себя в стране (городе). Для оценки вероятности успешности 48 предложений различных городов, касающихся летних Олимпийских игр с 1992 по 2012 г. на основе количественных детерминантов, Феддерсен и др. (2008) предложили модель, включающую в себя расстояние от мест проведения спортивных соревнований до так называемой Олимпийской деревни, местные температуры и уровень безработицы, которая правильно предсказывает 100% безуспешных предложений, но при этом результаты являются статистически значимыми только для 50% успешных предложений.
Большая часть литературы по этой теме посвящена экономическому влиянию спортивных мега-событий, в частности летних и зимних Олимпийских игр и Кубка мира FIFA по футболу. Города и страны призывают ученых к изучению экономического эффекта таких явлений, но исследования в данной области в основном пренебрегают учетом различных отрицательных последствий спортивных мега-событий, а именно, игнорируют эффект вытеснения частных кредиторов или рассматривают занижение стоимости строительных работ как определенную выгоду в процессе перебивания конечной стоимости проведения Игр, выставленной другими кандидатами. Таким образом, размер ожидаемых выгод обычно завышается по сравнению с фактическим доходом, и в результате местные налогоплательщики вынуждены в течение многих лет из своего кармана покрывать дефицит бюджета на проведение конкретных спортивных соревнований (например, подоб ное подобное обременение сохранялось до 2006 г. после Олимпийских игр 1976 г. в Монреале). Исследования ожидаемого экономического эффекта с учетом возможного дефицита бюджета встречаются достаточно редко: можно ли представить себе оплачиваемого кон-сультанта-аналитика, предлагающего мэру Лондона отказаться от проведения Олимпиады в этом городе? Правильно выполненный анализ экономического эффекта проведения крупных спортивных соревнований идентифицирует все экономические доходы (минус расходы) местной экономики и далее оценивает все экономические последствия, вызываемые в данном регионе подобным вливанием финансовых средств в местный бюджет, их воздействием на доходы региона, потребление, сбережение, закупки товаров местного производства, импорт и экспорт, касающийся данного региона. Такая оценка обычно базируется на вычислении регионального кейнсианского мультипликатора: полный эффект (Y) щ чистая начальная инъекция капитала (X), умноженная на k\
Y=kxX,