Влияние реализации Программы подготовки к XXII зимним Олимпийским играм на социально-экономическую систему региона Большого Сочи

ВЛИЯНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММЫ ПОДГОТОВКИ К XXII ЗИМНИМ ОЛИМПИЙСКИМ ИГРАМ НА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКУЮ СИСТЕМУ РЕГИОНА БОЛЬШОГО СОЧИ

а. С. кОПырин Сочинский государственный университет туризма и курортного дела

Подготовка к проведению XXII зимних Олимпийских игр в Сочи стала одним из общенациональных проектов, о масштабности которого можно судить по огромной сумме запланированного финансирования (около 314 млрд руб.).

Однако следует отметить, что большой объем инвестиций ведет и к увеличению рисков, а также цены ошибки при принятии управленческих решений. При проведении работ по подготовке к Олимпийским Играм следует иметь в виду печальный опыт как Денвера, города, отказавшегося от права на проведение Игр из-за неготовности инфраструктуры и спортивных объектов, так и Монреаля, где проведение Игр привело к многомиллиардным убыткам и долгам. История Олимпийского движения знает примеры как экономически успешных (Лос-Анджелес, Сеул, Калгари, Солт-Лейк-Сити), так и провальных Игр (Нагано, Афины) [1].

Вот почему лицам, ответственным за принятие решений, необходимо иметь четкое представление о том, как реализация планов по подготовке к Играм может сказаться на социально-экономической сфере региона, которая является сложной системой. Об этом свидетельствует опыт Барселоны.

Известно, что Олимпийские игры в Барселоне не принесли прямой прибыли инвесторам: только оперативный дефицит составил около 100 млн долл. Но, несмотря на то, что крупные капитальные затраты оказали негативное воздействие на экономический рост города, впоследствии они окупились, поскольку способствовали существенному повышению привлекательности города для туристов и бизнеса. Из всех городов, принимавших Олимпийские игры после 1992 г., Барселона — самый яркий пример положительного влияния

Олимпиады на положение города-устроителя с точки зрения его обновления и роста туристического потенциала.

Таким образом, исследование влияния подготовки к Олимпийским Играм региона Большого Сочи позволит заблаговременно обнаружить «узкие» места и спрогнозировать возможные последствия столь масштабных инвестиций.

Основным документом, регламентирующим мероприятия по подготовке города к Олимпийским играм, до конца 2007 г. являлась Федеральная целевая программа (далее — Программа) «Развитие г. Сочи как горноклиматического курорта (2006—2014 годы)». Программа предусматривала два сценария развития.

Право на проведение зимних Олимпийских Игр 2014 г. определило реализацию первого (предусматривающего максимальное финансирование) сценария. Однако уже в конце 2007 г. Программа была свернута, а строительство объектов передано госкорпорации «Олимпстрой». Следует отметить, что город не имеет Генерального плана. Московский Гипрогор и петербургский РосНИПИ Урбанистики должны представить его в 2008 г., однако он до настоящего времени не обнародован. Таким образом, единственным доступным на момент проведения исследования документом является Программа.

Целями Программы являются:

• развитие инфраструктуры г. Сочи и создание условий для формирования первого в России горноклиматического курорта мирового уровня;

• обеспечение российских спортсменов тренировочными базами высокого класса для подготовки по зимним видам спорта;

• обеспечение возможности проведения в России международных и общероссийских соревнований по зимним видам спорта;

• обеспечение г. Сочи конкурентных преимуществ в борьбе за право проведения XXII зимних Олимпийских игр и XI Параолимпийских игр 2014 г. в соответствии с распоряжением Правительства Российской Федерации от 23 января 2006 г. № 58-р.» [2].

Таким образом, развитие муниципального образования и региона в целом не являлись приоритетом при разработке данной программы, и социально-экономический эффект Программы может быть и отрицательным.

Целями работы являются исследования влияния мероприятий по подготовке к Олимпийским играм на социально-экономическую систему города, а также выявление возможных рисков и «узких» мест Программы. Метод исследования — системно-динамическое моделирование [3; 4; 5] позволяет создавать модели сложных систем и проводить компьютерное имитационное моделирование. Проведе-

ние. 1. Взаимосвязи подсистем моделей

ние вычислительных экспериментов и сценарного анализа позволяет снабдить лицо, принимающее решение, информацией и прогнозными данными.

Модель социально-экономической системы Сочи построена в программной среде Powersim. Структурно она состоит из двух блоков: социального и экономического. Каждый блок, в свою очередь, — из взаимосвязанных подсистем, которые выделяются по отраслевому признаку. Подсистемы экономического блока можно сгруппировать в две сферы: материального производства и социально-культурную. Основные подсистемы модели представлены на рис. 1.

Для каждой подсистемы построена диаграмма потоков [4]. Между собой они взаимодействуют с помощью интерфейсных переменных. Подобная структура взаимосвязей позволяет реконструировать отдельные подсистемы, не внося значительных изменений в работу связанных с ней блоков.

В работе [6] показано, что современный подход к региональному управлению связан с применением индикативного планирования. В частности, при проведении конкурсов по различным региональным программам в большинстве случаев проводится экспертиза. Результатом подобных экспертиз является комплексная оценка прогнаммы (или сценария), полученная методом аддитивной свертки балльных оценок по ключевым индикаторным показателям. Исходя из этого, автор считает важным включить в каждую подсистему показатели, которые являются индикаторами развития соответствующей отрасли. Часть из этих индикаторов подлежат самостоятельному анализу, другая часть объединена в комплексный показатель качества жизни в регионе (который рассчитывается в одноименной подсистеме). Такой подход позволяет объединить методики системной динамики и индикативного планирования, что, в свою очередь, поможет создать инструмент, более точно удовлетворяющий потребностям современного государственного менеджмента.

Разработанная модель включает большое количество контуров и цепочек обратных связей и содержит более 900 переменных. Шаг моделирования составляет один год. Горизонт моделирования в зависимости от задачи может варьироваться от 5 до 20 лет. На рис. 2 в

качестве примера представлена потоковая диаграмма подсистемы «ЖКХ». Темной заливкой показаны интерфейсные переменные, связывающие подсистему с внешней средой.

Все переменные на потоковой диаграмме делятся на 3 типа: переменные уровня (или состояния), связанные между собой потоками, переменные скорости (или темпа), управляющие потоками, и вспомогательные переменные.

Математический аппарат модели представляет собой систему разностных (или дифференциальных в непрерывном варианте) уравнений. В качестве переменных уровня обычно берутся переменные, которые описывают состояние системы. Состояние уровня L в момент времени t+At определяется как:

L(t + At ) = L(t ) + £ R(t >A,

где L (t) — значение уровня в момент времени t, а R — значения темпов, связанных с ним, причем следует отметить, что входные потоки учитываются со знаком «+», а выходные со знаком «-».

Переменные скорости показывают, как быстро меняется уровень за единицу времени, равную

шагу моделирования. Скорость может зависеть от уровней и констант и не зависит от своих прежних значений.

Основные обозначения, используемые в диаграммах потоков, представлены в табл. 1.

С уравнениями модели можно ознакомиться, обратившись к автору1.

После разработки модели были проведены оценки чувствительности и формальные процедуры верификации. Процедура верификации производилась с помощью ретроспективных данных за период с 2000 по 2004 г. [7; 8].

Для примера приведем соотношение ретроспективных фактических данных и результатов моделирования, полученных по параметру «оборот торговли» (подсистема «рынок и торговля»).

Результаты моделирования представлены на рис. 3.

Как видно, моделирование, в целом, воспроизводит фактические результаты. В первом эксперименте средняя ошибка отклонения (которая

вычисляется по формуле: £

лх - x^

x*n

1 Kopyrin_a@mail. ru

Основные обозначения потоковой диаграммы [3]

Иеточник: Горохов А. В., Путилов В. А. Системная динамика в задачах регионального планирования. Апатиты, 2005. — 137 с.

где х — фактическое значение, х — прогнозное значение, п — численность выборки) составляет 8,65 %.

Проведены вычислительные эксперименты на следующих условиях.

Горизонт моделирования — 20 лет (с 2000 по 2020 г.). Такая перспектива покажет не только влияние программы в ходе ее реализации, но и после ее завершения. Шаг моделирования — 1 год. Более подробно процесс построения и верификации модели описан в работе [9].

В экспериментах рассмотрено 2 сценария. Первый — «инерционный», который отражает развитие города в рамках тенденций, сложившихся в 2000— 2004 гг., а второй — «программный», предусматривающий реализацию всех указанных в Программе объектов и мероприятий. Результаты представлены ниже.

Сначала рассмотрено развитие каждой из отраслей экономики города и основных факторов социальной сферы города, а затем даны обобщающие выводы по модели в целом.

Программа включает 216 мероприятий, сгруппированных в блоки. Список основных блоков

Таблица 1 мероприятий Программы с объемами финансирования приведен в табл. 2.

Не все мероприятия были учтены при моделировании в силу специфики структуры модели. Неучтенные мероприятия или не оказывают существенного воздействия на социально-экономическую систему города (например, строительство общественных туалетов), или их эффект является косвенным и сложноформализуемым (проведение научных изысканий, инженерная защита спортивных сооружений, перевод телевещания на цифровой канал). Считается, что все денежные средства освоены, а мероприятия выполнены в полном объеме.

Ниже в табл. 3 приведены переменные модели и их изменения в рамках «программного» сценария.

Следует отметить, что в случае неединовременного финансирования общая сумма распределялась во времени равномерно.

Построение модели основывалось на открытых данных [2; 8; 10], и многие переменные модели были определены с помощью экспертных оценок. Некоторые переменные, отражающие принятие управленческих решений, не менялись в ходе моделирования (например, распределение муниципального бюджета по различным статьям расходов осуществляется на одни и те же части, в независимости от размера доходов). Исходя из этого, результаты модели можно рассматривать как прогноз, который позволит предсказать общее направление тенденции развития социально-экономической системы города.

Ниже представлены результаты моделирования для некоторых ключевых подсистем региона.

Рие. 3. Сравнение результатов моделирования с фактическими данными по показателю «Оборот торговли»

Таблица 2

Список мероприятий Программы [10]

Мероприятия программы Всего (тыс. руб.) В том числе

Федеральный бюджет

ВСЕГО 313 887 532 185 822 558 9235154 118 829 820

Строительство и реконструкция олимпийских объектов 31 250 087 18 665 617 251 680 12 332 790

Мероприятия, связанные с транспортной инфраструктурой 115 975 781 108 823 301 2 773 500 4 378 980

Мероприятия, связанные с инженерной инфраструктурой 9 530 394 5 737 670 3 247 724 545 000

Мероприятия, связанные с инфраструктурой связи 15 031 350 4 163 300 - 10 868 050

Мероприятия, связанные с энергоснабжением и генерацией 48 814 390 33 739 390 - 15 075 000

Мероприятия, связанные с природоохранной деятельностью 2 650 750 632 000 1 798 750 220 000

Строительство и реконструкция объектов здравоохранения 1 159 000 - 1 159 000 -

Мероприятия, связанные с градостроительством 456 200 451 700 4 500 -

Мероприятия, связанные с реализацией Программы, подготовкой и проведением XXII зимних Олимпийских игр и XI Параолимпийских игр 2014 года 38 259 580 13 609 580 - 24 650 000

Строительство и реконструкция туристических объектов 50 760 000 - - 50 760 000

Источник: Приложение № 2 к ФЦП «Развитие г. Сочи как горноклиматического курорта (2006 — 2014 годы)»

Таблица 3

Изменения переменных модели в «программном сценарии» [10]

Переменная Подсистема Изменение переменной Время изменения

Строительство и реконструкция олимпийских объектов

Инвестиции в рекреационные ресурсы Санаторно-курортная отрасль 31 250 087 с 2008 по 2013 г

Рекреационные ресурсы Санаторно-курортная отрасль 5 с 2007 по 2014 г

Мероприятия, связанные с транспортной инфраструктурой

Инвестиции строительство автодорог Инфраструктура 72687001 с 2007 по 2014 г

Отчисления на ремонт автодорог Инфраструктура 6015540 с 2007 по 2014 г

Инвестиции (железнодорожная инфраструктура) Инфраструктура 30035000 с 2007 по 2014 г

Инвестиции на закупку автобусов Транспорт 3245300 с 2007 по 2014 г

Инвестиции авиаинфраструктура Инфраструктура 2100000 в 2007 г.

Инвестиции в технологичность автодорог Инфраструктура 1892940 с 2007 по 2014 г

Мероприятия, связанные с инженерной инфраструктурой

Инвестиции водоснабжение Инфраструктура 321500 с 2007 по 2014 г

Инвестиции газоснабжение Инфраструктура 348180 с 2007 по 2014 г

Инвестиции водоочистка Инфраструктура 4478000 с 2007 по 2014 г

Мероприятия, связанные с инфраструктурой связи

Спрос на строительство коммерческой недвижимости Строительство 3 811 950 с 2007 по 2014 г

Мероприятия, связанные с энергоснабжением и генерацией

Инвестиции электросети Инфраструктура 24 665 390 с 2007 по 2014 г

Инвестиции электрогенерация Энергетика 11 550 000 с 2007 по 2014 г

Инвестиции мощность котельных Энергетика 6 099 000 с 2007 по 2014 г

Инвестиции газоснабжение Инфраструктура 6 500 000 с 2007 по 2014 г

Мероприятия, связанные с природоохранной деятельностью

Инвестиции ТБО Инфраструктура 2 182 500

Строительство и реконст рукция объектов здравоохранения

Инвестиции здравоохранение Здравоохранение 1 159 000 с 2006 по 2008 г

Мероприятия, связанные с реализацией Программы, подготовкой и проведением XXII зимних Олимпийских игр и XI Параолимпийских игр 2014 года

Оборотные средства Санаторно-курортная отрасль 38 259 580 2014 г.

Строительство и реконструкция туристических объектов

Спрос на строительство коммерческой недвижимости Строительство 50 760 000 с 2007 по 2014 г

Источник: Приложение № 2 к ФЦП «Развитие г. Сочи как горноклиматического курорта (2006 — 2014 годы)»

тыс руб

1 янв 2000 г. 1 янв 2005 г. 1 янв 2010 г. 1 янв 2015 г. 1 янв 2020 г

-|Ыоп-соттегс1а! иве оп!у!Г

ТЫС руб

2 О а с к

Я1

X >

и

о а с

к га ш

о ^

га да

3 000 000 -

1 янв 2000 г.

1 янв 2010 г. 1 янв 2020 г -|Ыоп-соттегс1а1 иве оп!у!г

Рие. 4. Изменение переменных подсистем «Промышленность» и «Сельское хозяйство».

6 000 000

0

На рис. 5. представлены результаты моделирования для подсистем «Промышленность» и «Сельское хозяйство» (здесь и далее «программный» сценарий показан более светлой штриховкой).

Из этого следует, что сельское хозяйство движется к банкротству, однако рост спроса на продовольственную продукцию, связанный с увеличением числа отдыхающих, ведет к выводу отрасли из кризиса. Наиболее неблагоприятным является промежуток времени с 2005 по 2010 г. Поведение модели полностью согласовывается с действительностью. Еще в 2000 г. отрасль была прибыльной, однако сокращение спроса на продукцию и вывод земель из сельскохозяйственного оборота привели к тому, что на начало 2008 г. в городе не осталось ни одного крупного животноводческого хозяйства. Однако, в целом, отрасль обладает значительным агроприродным потенциалом и при увеличении спроса может быстро вернуть утраченные позиции. Следует, однако, отметить, что выход отрасли из кризиса связан, в основном, с личными подсобными хозяйствами. Площадь сельскохозяйственных земель в обоих сценариях резко снижается

(с 17 000 га в 2000 г. до 9 900 в 2020 г.). Также резко уменьшается число работников сельскохозяйственных предприятий.

Как видно из графиков, оба сценария ведут к масштабному кризису в промышленности города. Это вызвано тем, что основные фонды предельно изношены, а средств для инвестирования нехватает из-за высокой конкуренции с привозной продукцией. Таким образом, к середине 2010-х гг. наступает момент, когда затраты на амортизацию оборудования и фонд заработной платы превышают выручку предприятий, следующие за этим сокращение штатов и продажа фондов только усугубляют ситуацию. Кризис приведет к сокрашению рабочих мест и распродаже основных фондов. В модели сделано допущение продолжения текущей тенденции инвестирования в основные фонды.

Как видно из графика на рис. 5, реализация программы позволит увеличить жилой фонд города, так как больший спрос на недвижимость подхлестнет строительство, а большие доходы населения увеличат расходы на содержание жилищного фонда. В случае «инерционного» сцена-

тЛ2/чел

2 х I х

о «

О Ч £ «

* £

1 янв 2000 г.

1 янв 2010 г.

1 янв 2020 г 1Ыоп-соттегс1а1 иве оп!у!р

X

Ц 8 000 и

I

о &

^ 7 500

О

£ ¥

>5 7 000

3

Ю

О , _„„

..............................I1,.....................................Г....................................Г.............

1 янв 2000 г. 1 янв 2005 г. 1 янв 2010 г. 1 янв 2015 г

1 янв 2020 г.

1Ыоп-соттегс1а! иве оп!у!|

Рие. 5. Изменение переменных подсистемы «ЖКХ»

тыс м2

17--

16.5--

16

Рис. 6. Параметры муниципальной инфраструктуры

I 490 000-

га

а

га

т

о

а 470 000-

т

л

460 000-

О

X

3 450 000

2 440 000

1 янв 2000 г. 1 янв 2010 г. 1 янв 2020 г. -1Ыоп-соттегс1а! иБе опМг

X

¡е

¡Н

О щ

Л щ

н и

и о

о а

х н

3 *

I*

£ т

1 янв 2000 г. 1 янв 2005 г. 1 янв 2010 г. 1 янв 2015 г. 1 янв 2020 г -Ыоп-соттегс1а! иБе опМН

mл3/da

X 2

О Ж 400 000

Т ^

о ш

* Я

и н

О *

5. ¡^ 300 000

£ х

1 янв 2010 г. 1 янв 2020 г.

Рис. 7. Параметры муниципальной инфраструктуры

рия рост расходов на содержание превысит рост доходов населения, что приведет к увеличению процента ветхого жилья. Данный фактор наряду со стагнацией в отрасли строительство приведет к меньшему темпу роста жилого фонда. Следует, однако, отметить, что отношение жилого фонда к населению будет выше в «программном» сценарии, но эта разница с «инерционным» сценарием будет сокращаться и нивелируется к 2020 г. Данный факт связан с опережающим ростом населения города и снижением объемов строительства.

На рис. 6 и 7 представлены основные параметры инфраструктуры города (подсистема «инфраструктура»).

Как видно из представленных на рисунках данных, реализация программы закономерно ведет к увеличению основных показателей инфраструктуры города. В настоящее время инфраструктура города изношена. Без значительных инвестиций позитивные сдвиги в данной сфере невозможны. Реализация Программы позволит кардинально улучшить ситуацию и снять многие инфраструк-

турные ограничения развития региона. Влияние данной сферы на экономику города показано ниже на примере отрасли «энергетика».

В особом внимании нуждаются три ключевые отрасли города — санаторно-курортная, «строительство» и «торговля». На рис. 8, 9, и 10 представлена соответсвенно динамика изменения показателей «Оборот торговли», «Количество отдыхающих», «Объемы строительства» и «площадь застройки».

Как видно из рисунков, реализация Программы стимулирует все значимые отрасли города, причем в случае с санаторно-курортной отраслью и строительством эффект очень значительный. Общий рост в отрасли «строительство» обусловлен прямым влиянием Программы (финансирование строительства Олимпийских объектов и средств размещения), а рост в торговле и санаторно-курортной отрасли дает мультипликативный эффект реализации программных мероприятий (рост населения, повышение спроса и покупательной способности жителей города). Следует обратить внимание, что

ТЫС ру£

гоо ООО ооо

г .чио 2ССО - 1 рис 2010." 1 1ио Л020 Г

Рие. 8. Оборот торговли подсистемы «рынок»

Рие. 9. Количество отдыхающих подсистемы «санаторно-курортная отрасль»

в «программном» сценарии объемы строительства значительно превышают объемы «иннерционного». Это связано с тем, что город не имеет свободных площадей под застройку и она осуществляется за счет реконструкции уже имеющихся кварталов и перераспределения земли из промышленных зон и сельскохозяйственных земель.

Реализация программного сценария наряду с увеличением количества отдыхающих вызовет и прирост населения

Как видно из представленных рисунков, реализация программного сценария позволит «расшить» узкое место в инженерной инфраструктуре города, что наряду с общей стимуляцией экономики региона позволит увеличить потребление основных энергетических услуг, что в свою очередь повысит качество жизни населения. Инфраструктура города в настоящее время в значительной степени изношена. Несмотря на увеличение потребления электроэнергии при «программном» сценарии, нагрузка на электросети падает ниже 70 %. При «инерционном» сценарии нагрузка превышает 120 %, что в действительности повлечет за собой дефицит мощности и частые отключения. Подобная картина наблюдается и в других отраслях, связанных с инфраструктурой.

В остальных отраслях материального производства экономического блока значительных расхождений между сценариями не наблюдается. Теперь рассмотрим социальный блок и связанные с ним отрасли социально-культурной сферы экономического блока. На рис. 13 представлен график динамики населения.

В обоих сценариях после 2010 г. происходит резкий рост численности населения (в основном за счет миграции). Это вызвано следующим обстоятельством: после 2010 г. происходит сдвиг в экономике города и появляется много рабочих мест в строительстве и сфере услуг, которые не могут быть заняты местным населением. В модели

0 1 200 000

а

н

х

щ

ет 1 100 000 щ

I

Щ

^ 1 000 000 +

ю

щ

а

1 янв 2000 г.

1 янв 2010 г.

1 янв 2020 г. НЫоп-соттегс1а! иве оп!у!г

О а н

х

щ

^

т га х

а

и

га

1,2 -1,1 -1 --

0,6

тЯ

ш

Ж

Я

1 янв 2000 г. 1 янв 2005 г. 1 янв 2010 г. 1 янв 2015 г. 1 янв 2020 г -1Ыоп-соттегс1а! иве оп!у!г

Рис 11. Рост нагрузок на электросети подсистемы «энергетика»

к га т

о ^

с

щ

н к га

щ н

* к

ш а

о. и

.2 1 С т

2 200 000-

2 000 000-1 900 000-1 800 000 1 700 000-1 600 0001 янв 2000 г

1 янв 2010 г. 1 янв 2020 г -|Ыоп-соттегс1а! иве оп!у!г

400 000 000 -г

т га и

Щ 350 000 000--I

щ ^

ю

щ

а н

О 300 000 000

1 янв 2000 г.

Рис 12. Рост потребления газа и тепловой энергии подсистемы «Энергетика»

^ 450 000-

1 янв 2000 г. 1 янв 2005 г. 1 янв 2010 г. 1 янв 2015 г. 1 янв 2020 г. -Ыоп-соттегс1а! иве оп!у!

с а с

>5 5

I 12 000 Щ

4

с

>

н

и щ

а с

о 9000--

с; и

5 Т

1 янв 2010 г. 1 янв 2020 г -1Ыоп-соттегс1а! иве оп!

2005 г. 1 янв 2010 г. 1 янв 2015 г. 1 янв 2020 г.

Ыоп-соттегс1а! иве оп!у!|

Рис. 13. Численность населения подсистемы «Население» Рис. 14. Число преступлений подсистемы «Правопорядок»

сделано предположение, что если рабочее место не занимается в течение года за счет местного населения, то оно замещается за счет миграции. Таким образом, несмотря на общее старение населения города (с 87 000 человек пенсионного возраста до 160 000) число людей трудоспособного возраста не уменьшается.

Такое резкое увеличение численности населения наряду с отсутствием финансирования в

Программе социально-культурной сферы приводит к негативным последствиям для социальной инфраструктуры города.

Как видно, «программный» сценарий приведет к значительному увеличению числа преступлений. Рост числа совершенных преступлений вызван, в первую очередь, возросшим числом жителей города и увеличением количества отдыхающих. Таким образом, встает проблема увеличения штата сотруд-

0,9

0,8

0,7

т

2 100 000

1 янв 200

ников органов правопорядка, так как увеличение количества преступлений негативно сказывается на привлекательности курорта.

Из остальных результатов моделирования следует обратить внимание на то, что реализация «программного» сценария практически не повлияет на развитие подсистемы «образование», «здравоохранение» и «культура». «Программный» и «инерционный» сценарий не различаются. Данное обстоятельство наряду с увеличением численности населения крайне негативно скажется на качестве жизни жителей.

Исходя из представленных выше результатов моделирования, можно сформулировать следующие выводы:

1. Реализация «программного сценария» приведет к достижению основных целей Программы [7]. То есть к улучшению инфраструктуры города и региона в целом.

2. Реализация приведет к значительному росту в сфере услуг региона. Основной эффект будет достигнут в санаторно-курортной отрасли и торговле.

3. Влияние Программы на материальную сферу экономики региона неоднозначно. Мультипликативный эффект от увеличения спроса позитивно скажется на отраслях строительства и сельского хозяйства, но негативно — на промышленности города.

4. В структуре экономики города произойдет значительный сдвиг в сторону сферы услуг, что повлечет за собой масштабное перераспределение трудовых ресурсов.

5. Реализация Программы позволит полностью решить проблему инженерной инфраструктуры и частично транспортной. Улучшение параметров транспортной инфраструктуры значительно, но также значительно и увеличение грузопотока и пассажиропотока. Поэтому простое увеличение пропускной способности транспортных каналов, предусмотренное в программе, не ведет к решению транспортной проблемы. Необходимо перераспределение грузопотоков и увеличение доли общественного транспорта, а таких мер в Программе не предусмотрено.

6. Значительным ограничительным фактором для повышения качества жизни населения станет социальная инфраструктура. Сферы образования,

здравоохранения, культуры и правопорядка не претерпят значительных изменений в ходе реализации Программы, а нагрузка на них чрезмерно возрастет. Особенно неблагоприятная ситуация сложится в сферах образования и здравоохранения. Структурный сдвиг в экономике региона потребует массовой переподготовки кадров, а текущая материально-техническая база не позволит качественно ее провести.

При проведении дальнейших исследований целесообразно: разработать и интегрировать в модель экологический блок; провести комплексную оценку влияния подготовки к Олимпийским Играм на социо-эколого-экономическую систему региона Большого Сочи; провести сценарный анализ и прогнозирование результатов реализации Генерального плана города Сочи.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Пасак И. Не все то золото, что Олимпиада // Спорт день за днем, № 10, 2006.

2. Федеральная целевая программа «Развитие г. Сочи как горноклиматического курорта (2006 — 2014 годы)».

3. Горохов А. В., Путилов В. А. Системная динамика в задачах регионального планирования. Апатиты, 2005. — 137 с.

4. Сидоренко В. Н. Системная динамика—М.: Экономический факультет МГУ; ТЭИС, 1998. — 205 с.

5. Форрестер Дж. Динамика развития города. — М.: Прогресс, 1974. — 285 с.

6. Индикативное планирование и проведение региональной политики / под. общ. ред. А. Б. Ле-винталя, Ф. Ф. Пащенко. — М.:Финансы и статистика, 2007 — 368 с.

7. Паспорт города Сочи. — Краснодар. Крас-нодаркрайстат, 2005.

8. Приложение № 1 к ФЦП «Развитие г. Сочи как горноклиматического курорта (2006 — 2014 годы)»

9. Копырин А. С. Системно-динамическое моделирование как инструмент для прогнозирования и сценарного анализа на уровне муниципального образования (на примере города-курорта Сочи). // Региональная экономика: теория и практика. — Москва, № 27, 2008.

10. Приложение №2 к ФЦП «Развитие г. Сочи как горноклиматического курорта (2006 — 2014 годы)».