Оценка «ударопрочности» экономики спорта регионов России в условиях международных ограничений
Автор: Резепин А.В., Данилова И.В., Карпушкина А.В., Правдина Н.В.
Журнал: Человек. Спорт. Медицина @hsm-susu
Рубрика: Спортивный менеджмент и экономика спорта. Актуальные вопросы спортивного права
Статья в выпуске: S1 т.24, 2024 года.
Бесплатный доступ
Цель. Оценка «ударопрочности» экономики спорта России как реакции ресурсов и масштаба деятельности региональной сферы физкультуры и спорта на международные ограничения.
Экономика спорта, ударопрочность экономики, адаптивность экономики, внешние ограничения, санкции, пандемия
Короткий адрес: https://sciup.org/147244080
IDR: 147244080 | DOI: 10.14529/hsm24s113
Текст научной статьи Оценка «ударопрочности» экономики спорта регионов России в условиях международных ограничений
I.V. Danilova, ,
A.V. Karpushkina, ,
N.V. Pravdina, ,
Введение. Развитие физической культуры и спорта является одним из национальных приоритетов в РФ как государства, обладающего высоким авторитетом в мире спорта, граждане которого ведут здоровый образ жизни и вовлечены в массовый спорт в регионах. В отраслевой Стратегии1, рассчитанной до 2030 г., акцентирована необходимость развития экономически стабильного профессионального и массового спорта, повышения ре- зультативности и устойчивости ресурсов данного вида деятельности.
Российский спорт сталкивается с экзогенными шоковыми событиями разного генезиса, помимо пандемии и внешнеэкономических санкций, деятельность в сфере спорта подвержена специфическим секторальным ограничениям. Спортивные санкции направлены на спорт высших достижений, что транслирует негативные эффекты и на массовый спорт [3, 15, 20] в регионах. События 2022 г. вызвали новый комплекс международных ограничений для российских спортсменов, а соответственно, сфера спорта и экономика спорта, несмотря на активную государственную поддержку, находятся в режиме постоян- ной угрозы новых мер, реакции на санкционное давление и адаптации к изменившейся ситуации.
В силу значительной неравномерности развития территорий РФ, санкционные меры по-разному влияют на региональную индустрию физической культуры и спорта. Изучению экономики спорта на мезоуровне посвящены работы отечественных и зарубежных авторов, в контур исследовательских тем входят такие вопросы, как оценка эффективности развития физкультуры и спорта в регионах [3, 8], классификация субъектов РФ в зависимости от развитости данного вида деятельности [7], роль обеспеченности спортивной инфраструктурой для населения регионов [4, 12], различия стратегий по развитию спорта в регионах РФ [11, 14], влияние спортивной индустрии на социально-экономическое развитие региона [1, 2, 5, 13]. Следует отметить, что вопросам оценки влияния санкционных ограничений на экономику спорта, способности данного сегмента экономики к сохранению масштабов деятельности и ударопрочности уделяется недостаточно внимания. Именно «ударопрочность» экономики спорта как адаптация к условиям новой реальности и продолжению развития региональной сферы физкультуры и спорта явилась объектом данной статьи.
Материалы и методы. Оценка «ударопрочности» экономики спорта регионов России предполагает три этапа реализации.
На первом этапе проведен хронологический обзор событий и спортивных ограничений, введенных против российских спортсменов, выявлены периоды реализации наиболее значимых спортивных санкций.
На втором этапе построена модель развития деятельности в области спорта в регионах России. Научная гипотеза данного этапа исследования состоит в том, что масштаб экономической деятельности в сфере спорта и объем используемых для этого ресурсов зависят не только от бюджетных средств (федеральных, финансирующих спорт высших достижений, региональных, ориентированных на программы и спортивные мероприятия в регионах), но и от качества жизни и реальных доходов населения субъектов РФ в целом как основных потребителей такого рода услуг в регионе. Отдельным полем исследования является оценка региональных различий в развитии экономики спорта.
Методическую базу исследования составляет регрессионный анализ панельных данных по 74 субъектам РФ2 за период 2005–2022 гг.
Спецификация модели. В связи с тем, что номенклатура спортивных услуг и их цены в различных регионах существенно различаются, в качестве зависимой переменной масштаба деятельности сферы физической культуры и спорта использован обобщающий показатель, характеризующий долю трудовых ресурсов региона, сфокусированных в индустрии спорта, от общего объема региональных ресурсов, а именно: доля средней численности работников крупных и средних предприятий, занятых в области спорта (в чистых ОКВЭД – 93.1 Деятельность в области спорта), от средней численности работников крупных и средних предприятий3. В качестве объясняющей переменной определены среднедушевые денежные доходы населения региона в постоянных ценах 2022 г.4.
Рассмотрены варианты: 1) полной регрессионной модели, не учитывающей региональные отличия; 2) модели с фиксированными эффектами, учитывающей индивидуальные особенности каждого региона как неизвестные (ненаблюдаемые) параметры объекта исследования (критерий состоятельности оценок коэффициентов регрессии – робастный тест на наличие констант в группах); 3) модели со случайными эффектами, учитывающей индивидуальные особенности каждого региона в каждый момент времени (критерий – тест Хаусмана) [6]5.
На третьем этапе исследования проведена оценка влияния международных спортивных ограничений на деятельность в сфере физической культуры и спорта в части изменения ресурсов региона, сфокусированных в индустрии спорта. Научная гипотеза данного этапа исследования состоит в том, что спортивные санкции, направленные на спорт высших достижений, будут оказывать различное влияние на массовый спорт в регионах России. Дополнительным полем исследования является оценка влияния пандемии и мер по ограничению распространения новой коронавирусной инфекции на деятельность в области спорта [18].
Третий этап реализуется за счет добавления в регрессионную модель фиктивных переменных, принимающих значения 0 в период отсутствия влияния ограничительных мер и 1 – в период их реализации.
Результаты. На первом этапе проведен хронологический обзор ограничений в отношении российских спортсменов. Системные международные ограничения в области спорта начались с 2015 года, когда Всемирное антидопинговое агентство (WADA) рекомендовало: лишить лицензии Московскую антидопинговую лабораторию, Международной ассоциации легкоатлетических федераций (IAAF) дисквалифицировать Всероссийскую федерацию легкой атлетики (ВФЛА), отстранить российских легкоатлетов от соревнований под эгидой IAAF [16].
По результатам первого (18 июля 2016 г.) и второго (09 декабря 2016 г.) докладов независимого эксперта Р. Макларена о расследовании деятельности московской антидопинговой лаборатории международный олимпийский комитет (МОК) продлил рекомендации международным федерациям не проводить соревнования в России, как следствие: из Сочи перенесен чемпионат мира по бобслею, отказ от проведения юниорского чемпионата мира в Псковской области, этапа Кубка мира в Тюмени, отменен финал Кубка мира по конькобежному спорту в Челябинске и этап Кубка мира по борд-кроссу [17, 18].
В 2018 году на Олимпиаде в Пхенчхане был введен комплекс запретов в отношении РФ: на выступление сборной под российским флагом, выступление российских спортсменов с допинговым прошлым [19, 20], в 2020 году на Олимпиаде в Токио и 2022 году на Олимпиаде в Пекине действовали запреты на флаг и гимн РФ.
В результате событий 2022–2023 гг. произошел разрыв связей международных спор- тивных федераций с Россией и запрет российским спортсменам участвовать в международных соревнованиях со стороны: Международной федерации футбола (ФИФА), Союза европейских футбольных ассоциаций (УЕФА), Международной федерации хоккея, Международного союза биатлонистов, Международного союза конькобежцев, Международной федерации волейбола, Международной федерации баскетбола, Международной федерации 6
гимнастики и др.
Обзор событий и спортивных санкций подтверждает правомерность постановки вопроса об «ударопрочности» экономики спорта как в части спорта высших достижений, так и в части массового спорта регионов России. Системное санкционное давление на российский спорт в связи с допинговыми скандалами началось с 2015 г., а в конце 2016 г. по итогам второго доклада Р. Макларена ограничения приобрели перманентный характер (при моделировании «ударопрочности» целесообразно оценивать реакции регионального спорта в 2015 и 2017 гг. как последствия качественных изменений международных ограничений).
Динамика реальных денежных доходов населения России и экономической деятельности в сфере спорта (на основе показателя доли работников, занятых в области спорта) (рис. 1) косвенно свидетельствует о справедливости первой научной гипотезы: рост доходов населения сопровождается увеличением экономики спорта. При этом с 2015 г. наблюдается изменение характера связи, так, на фоне роста доходов в 2017 г. доля занятых в экономике спорта сокращается, а в 2020 и 2022 гг. – фиксируется противоположная динамика.
Зависимость данных показателей в разрезе 74 субъектов РФ (1332 наблюдения) представлена на рис. 2. Очевидно, что характер статистической зависимости реальных доходов населения и доли работников, занятых в области спорта, значительно отличается в трех группах регионов – кластерах (характеристики кластеров представлены в табл. 1). На наш взгляд, ключевым отличительным признаком кластеров является размер региона по численности населения: все крупные ре-
6 Декларация 11-го Олимпийского саммита. URL: (дата обращения: 14.08.2023).
гионы локализованы во втором кластере и показывают сходную реакцию расходов населения на спорт при изменении их реальных доходов и увеличение занятых в индустрии спорта. Малые регионы образуют первый и третий кластеры и характеризуются различной реакцией экономики спорта на изменение доходов населения. Первый кластер включает в себя малые регионы с высоким уровнем доходов населения, высокой доступностью спортивных объектов при низкой насыщенности территории такой инфраструктурой, для данных субъектов РФ характерна слабая реакция масштабов деятельности (занятых) в сфере спорта на изменение доходов населения. Третий кластер включает малые регионы с низким уровнем доходов населения и отличается сильной реакцией расходов на спорт по причине приоритета других расходов на жизнедеятельность.

Рис. 1. Динамика енежных доходов населения РФ и доли работников, занятых в области спорта Fig. 1. Dynamics of per capita income in Russia and the percentage of workers in the sports industry

Рис. 2. Диаграмма рассеяния зависимости денежных доходов населения и доли работников, занятых в области спорта
Fig. 2. Distribution chart showing the relationship between the population’s income and the percentage of workers in the sports industry
Таблица 1
Table 1
Средн. численность постоянного населения на 1 января 2023 г., тыс. чел. Average resident population on January 1, 2023, thousand people |
Средняя плотность населения в 2022 г., 2 чел. на км Average population density in 2022, people per km2 |
Плотность распределения спортивных объектов (залов), ед. на тыс. км2 Density of sports venues (athletic halls), units per thousand km2 |
Доступность спортивных объектов (залов), ед. на 10 тыс. чел. Accessibility of sports venues (athletic halls), units per 10 thousand people |
Среднедушевые денежные доходы населения в 2022 г., руб. Per capita income in 2022, rubles |
Кластер I (25 субъектов РФ): Республики: Бурятия, Карелия, Коми, Саха (Якутия); края: Камчатский, Приморский, Хабаровский; области: Амурская, Архангельская, Астраханская, Ивановская, Калужская, Костромская, Курганская, Курская, Магаданская, Мурманская, Новгородская, Орловская, Псковская, Сахалинская, Смоленская, Тульская; Еврейская АО, Чукотский АО Cluster I (25 federal subjects): Republics: Buryatia, Karelia, Komi, Sakha (Yakutia); krais: Kamchatka, Primorsky, Khabarovsk; oblasts: Amur, Arkhangelsk, Astrakhan, Ivanovo, Kaluga, Kostroma, Kurgan, Kursk, Magadan, Murmansk, Novgorod, Oryol, Pskov, Sakhalin, Smolensk, Tula; the Jewish Autonomous Oblast, the Chukotka Autonomous Okrug |
||||
801,5 1 |
12,94 1 |
8,06 1 |
6,76 |
48 331 |
Кластер II (37 субъектов РФ): Республики: Башкортостан, Дагестан, Татарстан; края: Алтайский, Забайкальский, Краснодарский, Красноярский, Пермский, Ставропольский; области: Белгородская, Брянская, Владимирская, Волгоградская, Вологодская, Воронежская, Иркутская, Кемеровская, Кировская, Ленинградская, Липецкая, Московская, Нижегородская, Новосибирская, Омская, Оренбургская, Ростовская, Рязанская, Самарская, Саратовская, Свердловская, Тамбовская, Тверская, Томская, Тюменская, Ульяновская, Челябинская, Ярославская Cluster II (37 federal subjects): Republics: Bashkortostan, Dagestan, Tatarstan; krais: Altai, Zabaykalsky, Krasnodar, Krasnoyarsk, Perm, Stavropol; oblasts: Belgorod, Bryansk, Vladimir, Volgograd, Vologda, Voronezh, Irkutsk, Kemerovo, Kirov, Leningrad, Lipetsk, Moscow, Nizhny Novgorod, Novosibirsk, Omsk, Orenburg, Rostov, Ryazan, Samara, Saratov, Sverdlovsk, Tambov, Tver, Tomsk, Tyumen, Ulyanovsk, Chelyabinsk, Yaroslavl |
||||
2 507,5 1 |
33,54 1 |
16,34 1 |
5,53 1 |
37 145 |
Кластер III (12 субъектов РФ: Республики: Адыгея, Алтай, Кабардино-Балкария, Калмыкия, Марий Эл, Мордовия, Северная Осетия – Алания, Тыва, Хакасия, Удмуртия, Чувашия; Пензенская область Cluster III (12 federal subjects): Republics: Adygea, Altai, Kabardino-Balkar, Kalmykia, Mari El, Mordovia, North Ossetia-Alania, Tuva, Khakassia, Udmurt, Chuvash; oblast: Penza |
||||
731,4 1 |
32,04 1 |
21,27 1 |
6,24 |
28 874 |
Характеристики кластеров субъектов Российской Федерации
Features of clusters of Russian regions
Источник: рассчитано авторами по данным Единой межведомственной информационно-статистической системы. – URL: , , ; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022. – URL: (дата обращения: 14.08.2023).
Ввиду отличия реакции экономики спорта на изменение реальных доходов населения целесообразно построение регрессионных моделей для каждого кластера регионов по отдельности. Результаты регрессионного анализа доли средней численности работников, занятых в спортивной деятельности, от средней численности работников для различных типов моделей представлены в табл. 2 (объясняющая переменная – среднедушевые денежные доходы населения (Income), фиктивные переменные: введение спортивных ограничений в 2015 и 2017 гг. (Rest2015, Rest2017) и введение в 2020 г. мер по ограничению распространения COVID-19 (RestCOVID-19)).
Для всех трех кластеров учет индивидуальных особенностей регионов позволяет давать более состоятельные оценки коэффициентов регрессии (для первого и третьего кла-
Таблица 2
Table 2
Тип модели (R-квадрат) Model (R-squared) |
Коэффициент (p-значение) / Coefficient (p-value) |
||||
Константа Constant |
Income |
Rest2015 |
Rest2017 |
RestCOVID-19 |
|
Кластер I (25 субъектов РФ) / Cluster I (25 federal subjects) |
|||||
Полная регрессия Total regression (0,702) |
0,0009 (0,005**) |
1,17∙10–7 (0,000**) |
0,0003 (0,244) |
–0,0005 (0,079) |
0,0006 (0,003**) |
Модель с фиксированными эффектами Fixed effects model (0,840) |
0,0013 (0,113) |
1,09∙10–7 (0,000**) |
0,0003 (0,149) |
–0,0005 (0,049*) |
0,0006 (0,004**) |
Робастный тест на наличие констант в группах A robust test for detecting constants in groups: F = 37,51; p-значение/p-value = 0,000** |
|||||
Модель со случайными эффектами Random effects model |
0,0012 (0,040*) |
1,12∙10–7 (0,000**) |
0,0003 (0,163) |
–0,0005 (0,066) |
0,0006 (0,001**) |
Тест Хаусмана/Hausman test: Хи-квадрат Chi-square = 0,200; p-значение/p-value = 0,655 |
|||||
Кластер II (37 субъектов РФ) / Cluster II (37 federal subjects) |
|||||
Полная регрессия Total regression (0,620) |
–0,0034 (0,000**) |
3,04∙10–7 (0,000**) |
–0,0004 (0,081) |
–0,0002 (0,377) |
0,0008 (0,000**) |
Модель с фиксированными эффектами Fixed effects model (0,853) |
–0,0001 (0,907) |
2,07∙10–7 (0,000**) |
0,0001 (0,959) |
0,0001 (0,705) |
0,0009 (0,000**) |
Робастный тест на наличие констант в группах A robust test for detecting constants in groups: F = 23,58; p-значение/p-value = 0,000** |
|||||
Модель со случайными эффектами Random effects model |
–0,0004 (0,551) |
2,16∙10–7 (0,000**) |
0,0001 (0,902) |
0,0001 (0,666) |
0,0009 (0,007**) |
Тест Хаусмана/Hausman test: Хи-квадрат Chi-square = 19,50; p-значение/p-value = 0,000** |
|||||
Кластер III (12 субъектов РФ) / Cluster III (12 federal subjects): |
|||||
Полная регрессия Total regression (0,189) |
0,0020 (0,416) |
2,57∙10–7 (0,017*) |
0,0002 (0,759) |
–0,0002 (0,978) |
0,0012 (0,018*) |
Модель с фиксированными эффектами Fixed effects model (0,736) |
0,0024 (0,222) |
2,41∙10–7 (0,006**) |
0,0002 (0,549) |
–0,0002 (0,973) |
0,0012 (0,021*) |
Робастный тест на наличие констант в группах A robust test for detecting constants in groups: F = 109,62; p-значение/p-value = 0,000** |
|||||
Модель со случайными эффектами Random effects model |
0,0024 (0,197) |
2,42∙10–7 (0,001**) |
0,0002 (0,544) |
–0,0002 (0,973) |
0,0012 (0,007**) |
Тест Хаусмана/Hausman test: Хи-квадрат Chi-square = 0,036; p-значение/p-value = 0,850 |
Результаты регрессионного анализа
Regression analysis
Примечание. ** – значимо на уровне 1 %; * – значимо на уровне 5 %; заливкой выделены модели, дающие состоятельные оценки коэффициентов регрессии.
Note. ** – significance level at 1 %; * – significance level at 5 %; models that give consistent estimates of regression coefficients are highlighted with grey color.
Источник: рассчитано авторами.
стеров лучшие результаты показывают модели с фиксированными эффектами, для второго кластера – со случайными эффектами).
Для всех регионов характерна положительная зависимость между величиной реаль- ных доходов населения и развитием экономики спорта, что подтверждает первую научную гипотезу исследования. Данный результат свидетельствует о перспективности деятельности в области спорта и ненасыщенности потребностей и рынка спортивных услуг. При этом регионы имеют различную чувствительность: рост реальных доходов населения на 10 000 руб. в регионах первого кластера сопровождается увеличением доли занятых в области спорта на 0,109 %, второго кластера – на 0,216 %, третьего кластера – на 0,241 %. Аналогичную силу реакции можно ожидать и в случае снижения реальных доходов населения, при таком сценарии в первую очередь пострадает экономика спорта в малых регионах с низким уровнем доходов.
В 2015 г. ограничения против российских спортсменов не оказали существенного влияния на деятельность в области спорта. Однако закрепление санкций в 2017 г. является значимым фактором снижения доли занятых в экономике спорта в регионах первого кластера – малых регионах с высоким уровнем среднедушевых доходов (среднее снижение составило 0,05 %), что подтверждает вторую научную гипотезу исследования. В данных регионах наблюдается более тесная связь спорта больших достижений и массового спорта, что обеспечивает низкую «ударопрочность» последнего и является региональной уязвимостью в условиях более жестких системных международных ограничений 2022–2023 гг.
Интерес представляет влияние антико-видных ограничений, данная переменная оказалось значимой для всех групп регионов, однако, вопреки ожиданиям, знак коэффициента оказался положительным, и сокращение числа работников, занятых в деятельности в области спорта, в 2020 г. оказалось менее значительным, чем снижение реальных доходов населения. Экономика спорта продемонстрировала свою относительную устойчивость к подобным вызовам.
Заключение. По результатам исследования установлено, что рост реальных доходов населения обеспечивает увеличение объема общественных ресурсов, направляемых в экономику спорта. Потребности населения в области спорта не насыщены, и экономика спорта является перспективным полем приложения общественных ресурсов. Спортивные санкции, направленные на спорт высших достижений, оказывают влияние на массовый спорт в регионах России. Реакция экономики спорта регионов на доходы населения и международные ограничения специфична и зависит от численности и реальных доходов населения, а также плотности и доступности спортивных объектов. Низкой «ударопрочностью» экономики спорта к санкциям обладают небольшие по численности населения регионы с относительно высоким уровнем среднедушевых доходов. Результаты исследования имеют прикладное значение для оценки «ударопрочности» экономики спорта субъектов РФ, прогнозирования развития и разработки региональных мер поддержки физической культуры и спорта регионов.
Список литературы Оценка «ударопрочности» экономики спорта регионов России в условиях международных ограничений
- Волкова, А.Г. Влияние сферы физкультуры и спорта на региональное развитие / А.Г. Волкова, Д.Н. Паболков // Регион: системы, экономика, управление. – 2022. – № 3 (58). – С. 89–94. DOI: 10.22394/1997-4469-2022-58-3-89-94
- Зарова, Е.В. Эконометрические модели в исследовании влияния спортивной индустрии на социально-экономическое развитие региона (на примере Республики Мордовия) / Е.В. Зарова, И.В. Солнцев // Вестник Рос. экономич. ун-та им. Г.В. Плеханова. – 2016. – № 4 (88). – С. 131–144.
- Зеленков, Ю.А. Сравнительная оценка эффективности развития спорта на региональном уровне на основе метода DEA / Ю.А. Зеленков, В.А. Цветков, И.В. Солнцев // Экономика региона. – 2017. – Т. 13, № 4. – С. 1184–1198. DOI: 10.17059/2017-4-17
- Кадыров, А.Р. Инфраструктура спорта как фактор развития региональных экономических систем / А.Р. Кадыров // Казанский экономич. вестник. – 2021. – № 5 (55). – С. 20–26.
- Канева, М.А. Влияние капитала здоровья населения на экономический рост регионов РФ / М.А. Канева // Регион: Экономика и Социология. – 2019. – № 1 (101). – С. 47–70. DOI: 10.15372/ REG20190103
- Козоногова, Е.В. Оценка влияния кластерной политики на экономику региона на основе моделей с фиксированными и случайными эффектами / Е.В. Козоногова // Вестник Перм. нац. исследоват. политехн. ун-та. Соц.-экономич. науки. – 2018. – № 3. – С. 290–302. DOI: 10.15593/ 2224-9354/2018.3.23
- Курочкина, А.А. Сравнительный анализ положения российских регионов по развитию спорта / А.А. Курочкина // Экономика и менеджмент инновац. технологий. – 2017. – № 6 (69). – С. 2.
- Мифтахов, М.Р. Эффективность проводимой региональной политики в области физической культуры и спорта (на примере субъектов Приволжского федерального округа Российской Федерации) / М.Р. Мифтахов // Экономич. науки. – 2020. – № 12 (193). – С. 335–342.
- Попов, М.Л. Спорт высших достижений как предмет конфликта международных и российских субъектов спортивной индустрии / М.Л. Попов, Г.М. Ибрагимова, Г.М. Хакимова // Наука и спорт: соврем. тенденции. – 2017. – Т. 14, № 1 (14). – С. 26–33.
- Порошин, Д.А. Проблема политизации спорта и международного олимпийского движения в свете антироссийских санкций 2022 года / Д.А. Порошин // Вестник Забайкал. гос. ун-та. – 2023. – Т. 29, № 1. – С. 179–185. DOI 10.21209/2227-9245-2023-29-1-179-185
- Прокофьев, В.Н. Исследование показателей стратегии развития спорта в регионах РФ / В.Н. Прокофьев, К.В. Акимова, А.Л. Мячин // Проблемы управления. – 2021. – № 3. – С. 50–57.
- Прудкова, Е.С. Роль спортивной инфраструктуры в региональной экономике Российской Федерации / Е.С. Прудкова, Д.В. Воротникова // Вестник Рос. экономич. ун-та им. Г.В. Плеханова. Вступление. Путь в науку. – 2021. – Т. 11, № 4 (36). – С. 27–40.
- Чипов, А.Х. Физическая культура и массовый спорт как фактор устойчивого развития муниципальных образований / А.Х. Чипов, А.А. Татарканов, А.Б. Сохов // Вестник Академии знаний. – 2020. – № 39 (4). – С. 380–383. DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10496
- Юссуф, А.А. Анализ состояния физической культуры и массового спорта в России / А.А. Юссуф, А.В. Аверин // Управленч. учет. – 2021. – № 9–2. – С. 595–605. DOI: 10.25806/uu9-22021595-605
- Erickson, K. The ripples are big: Storying the impact of doping in sport beyond the sanctioned athlete // K. Erickson, S.H. Backhouse, D. Carless // Psychology of Sport and Exercise. – 2016. – Vol. 24. – Р. 92–99. DOI: 10.1016/j.psychsport.2016.01.010
- Geeraets, V. Ideology, Doping and the Spirit of Sport / V. Geeraets // Sport, Ethics and Philosophy. – 2018. – Vol. 12 (3). – Р. 255–271. DOI: 10.1080/17511321.2017.1351483
- Herzog, W. Fairness in Olympic sports: How can we control the increasing complexity of doping use in high performance sports? / W. Herzog // Journal of Sport and Health Science. – 2017. – Vol. 6 (1). – Р. 47. DOI: 10.1016/j.jshs.2016.10.009
- Hilbold, E. COVID-19: Insights into long-term manifestations and lockdown impacts / E. Hilbold, C. Bär, T. Thum // Journal of Sport and Health. – 2023. – Vol. 12 (18). – Р. 438–463. DOI: 10.1016/j.jshs.2023.02.006
- Hong, H.J. Life after doping – A cross-country analysis of organisational support for sanctioned athletes / H.J. Hong, A. Henning, P. Dimeo // Performance Enhancement & Health. – 2020. – Vol. 8 (1). – Р. 100161. DOI: 10.1016/j.peh.2020.100161
- Rocha, C.M. Involvement with the Olympic and Paralympic Games and the values of sport / C.M. Rocha, H. Hong, O.A. Gratao // Journal of Policy Research in Tourism Leisure and Events. – 2021. – Vol. 15 (2). – Р. 1–24. DOI: 10.1080/19407963.2021.1944169