Az Észak-magyarországi régió munkaerő-piaci folyamatainak vizsgálata

84

Lipták Katalin

Lipták Katalin

Az Észak-magyarországi régió munkaerő-piaci folyamatainak vizsgálata A tanulmány az Észak-magyarországi régió pozícióját vizsgálja országos viszonylatban a főbb munkaerőpiaci indikátorok figyelembe vételével. Számításokat végeztem a régióban lezajló munkaerő-piaci folyamatok szemléltetésére. A tanulmány célja az Észak-magyarországi régió munkaerő-piaci helyzetének megértéséhez kapcsolódóan a munkanélküliség főbb tényezőinek mélyebb feltárása, valamint a foglalkoztatási szerkezetben bekövetkezett változások számszerűsítése, értékelése. Journal of Economic Literature (JEL) kódok: J21, R23 Kulcsszavak: munkaerőpiac, lineáris regressziós modell, Lilien-index, shift-share analízis

Segíteni a munkaerő-piaci folyamatok alaposabb megértését – ez a célja a jelen tanulmánynak, amely a legfontosabb indikátorok vizsgálatán keresztül a regionális diszparitásokra is ráirányítja a figyelmet, valamint bemutatja az Észak-magyarországi régió hátrányos és periférikus helyzetét. Kutatási kérdésként megfogalmaztam, milyen tényezők befolyásolják a nyilvántartott álláskeresők számának változását Magyarországon és külön az Északmagyarországi régióban; van-e jelentős eltérés az eredményváltozók köre között; továbbá a foglalkoztatási szerkezetben bekövetkezett változásoknak milyen hatásai tapasztalhatóak a magyarországi régiókban. Kíváncsi voltam arra is, hogy a munkanélküliségi ráta és az állásbetöltetlenségi ráta között milyen összefüggés mutatható ki. A munkanélküliség elméleti megközelítései Mivel a tanulmányban a hangsúlyt a munkanélküliségre helyezem, így érdemesnek tartom röviden áttekinteni a munkanélküliség elmélettörténeti megközelítéseit. A teljesség igénye nélkül csak a legfontosabb közgazdasági korszakokból emelem ki a munkanélküliségről vallott nézeteket. A klasszikus iskola képviselői úgy gondolták, hogy munkanélküliség nem alakulhat ki a piacon, ugyanis ha létre is jött volna, a kereslet és a kínálat egymást befolyásolva megoldotta volna a munkanélküliek gondját, mert a felkínált munkahelyek és a munka nélkül maradottak egymásra találtak volna. Szerintük a legfontosabb a szabadon, minden Lipták Katalin egyetemi adjunktus a Miskolci Egyetem Világ- és Regionális Gazdaságtan Intézetében. E-mail: liptak. [email protected].

Az Észak-magyarországi régió munkaerő-piaci folyamatainak vizsgálata

85

külső beavatkozástól érintetlenül működő piaci mechanizmus létezése, amelybe az állam (Smith szerint) „láthatatlan kézként”, vagy (Mill szerint) „éjjeliőrként” avatkozzon csak be. A klasszikus elmélet, miközben elismerte, hogy a piacon állandóan van egyensúlytalanság a munkaerő kereslete és kínálata között, úgy vélte, az így létrejött munkanélküliség az egészséges gazdasági fejlődés velejárója. Ismerték a munkanélküliség természetes rátáját (non-accelerating inflation rate of unemployment – nairu), amely semmilyen beavatkozással sem befolyásolható (Bánfalvy 1989). Theory of Unemployment című művében Pigou (1933) elismerte, hogy depresszió idején, amikor a gazdaság nincs egyensúlyban, a reálbérek csökkenése mellett is nőhet a munkanélküliség; továbbá, hogy a rendszer önműködően tart a teljes foglalkoztatás felé. Pigou úgy gondolta, a kereslet állapota mint olyan nem számít a foglalkoztatás szempontjából – ezt Keynes a későbbiekben erőteljesen kritizálta. A keynesi elképzelések szükségessé és lehetségessé tették az állami beavatkozást a munkaerőpiacon azért, hogy a munkanélküliség szintjét alacsonyan lehessen tartani. „A munkanélküliség azonban Keynes szerint sem küszöbölhető ki teljesen a fejlődőben lévő gazdaságokból. A strukturális és a frikcionális munkanélküliség Keynes tanításában is az egészséges gazdasági szerkezeti átalakulás szükségszerű terméke” (Bánfalvy 1989:51). Az 1960-as években, a munkanélküliség jelentős növekedése idején került előtérbe a munkaerő-piaci keresés elmélet. Gyakorlati szempontból nézve a munkanélküliek száma azért bővül, mert időbe telik, amíg a munkaképes korú egyének új munkát találnak. A munkanélküliség mértékét befolyásolja a beáramlás és a munkanélküliség átlagos időtartama. Mitől függ, hogy a munkanélküli személy az marad-e? A keresés elmélet választ ad a kérdésre. Vegyünk például egy munkást, aki jelenleg munkanélküli, de szeretne munkát vállalni. A munkavágy abból adódik, hogy szeretne mellékes jövedelemre szert tenni. Ha a képességei szerint vállal munkát, akkor el tudja dönteni, alkalmazásba áll-e ilyen bérezés mellett vagy sem. Ebben az esetben adott bérezés és a szabadidő fontossága között kell választania. Egyfelől minél többet kutat, annál jobban fizetett állásra talál. Másfelől viszont minél többet kutat, annál később kap fizetést, míg a kutatás közvetlen költsége nő. A keresés elmélet kezdeti célja (a munkanélküliség emelkedése részben a dolgozók keresési munkájának tulajdonítható) nem valósult meg teljesen (Tzannatos 1992). Az ortodox közgazdászok közül Piore és Doeringer a szegmentált munkaerőpiac képviselőiként a duális munkaerőpiac elméletét dolgozták ki. Munkásságukban a munka fogalmát nem határozták meg, a szekunder munkaerőpiac révén a munkanélküliség típusairól írtak (Cain 1976). Az ortodox közgazdászok azon a nézőponton voltak, hogy a gazdasági rendszer képes önműködően alkalmazkodni a megváltozott adottságokhoz és ezzel biztosítani tudja a teljes foglalkoztatást. A neoklasszikus-neoliberális tanok fő képviselője, Milton Friedman (1912–2006) szerint a fogyasztás alakulása – ellentétben a keynesi nézetekkel – csak kis mértékben függ a folyó jövedelem alakulásától, tehát az állami fogyasztás- és beruházás-ösztönzés nem hatékony. Mennyiségi pénzelméletében kifejtette, hogy a pénzkereslet stabil, ezért a monetáris politika a legmegfelelőbb a ciklikus ingadozásokat csökkentő keresletszabályozásra. Friedman nézete szerint a szabadpiaci árrendszernek nincsenek olyan alapvető hibái, amelyek munkanélküliséget hoznának létre. A Philips-görbét kritizálta, s kidolgozta saját elméletét a munkanélküliség természetes rátájának magyarázatára. Eszerint a munka nélküliség lényegében véve önkéntes, s ez alakítja a természetes rátáját. Azért alakul ki, mert a munkavállalók egy része nem hajlandó a felajánlott munkabérért dolgozni. Mindezekből

86

Lipták Katalin

az következik, hogy elvileg létezik egy egyensúlyi bérszínvonal, amely mellett a teljes foglalkoztatottság biztosítható. A béreket arra az egyensúlyi szintre kell csökkenteni, amely mellett a teljes foglalkoztatottság megvalósulhat. Azaz a munkabéreknek lefelé is rugalmasnak kell lenniük. Amennyiben a globalizáció, a termelés-kiépítés révén a különböző országok munkavállalói közvetlen munkaerő-piaci versenybe kerülnek egymással, akkor is a legalacsonyabb munkabérekhez kell alakítani más országok jövedelmezését. A jóléti államok leépítéséhez ez a gondolatmenet biztosította az elméleti hátteret (Friedman 1986). A munkaerőpiacon nem érvényesülnek a tökéletes versenyre vonatkozó feltételek, azt súrlódások nehezítik. Az eleve nem tökéletes munkaerőpiacot Dabasi Halász (2011) az alábbiakkal jellemzi: • A munkaerőállomány nem homogén, hanem különböző ismérvek szerint strukturált termelési tényező. • A munkaerőpiac korlátozottan átlátható és korlátozottan rugalmas. • A munkaerő-piaci szereplők reakciói időben késleltetettek és nem tökéletesen informáltak. • A tőke és az élőmunka nem helyettesíthető egymással korlátlanul. Az Észak-magyarországi régió munkaerő-piaci folyamatai országos relációban A rendszerváltás hatása az Észak-magyarországi régiót is erősen érintette. A fejlett piacgazdaságokban megfigyelhető alkalmazkodási folyamatokkal szemben a magyarországi munkanélküliség regionális különbségeit a rendszerváltást követő néhány éven belül vizsgálva Fazekas (1997:9) három alapvető jellemzőt állapított meg: • „A munkanélküliség regionális különbségei viszonylag nagyok, • a regionális különbségek mértéke utóbbi években lényegében változatlan, • az egyes régiók pozíciója a helyi munkanélküliségi ráták nagysága szerint képzett sorrendben rendkívül stabil.” Kérdés, hogy ezek a megállapítások 25 év múltán is érvényesek-e. Az alábbiakban azt vizsgálom meg, hogy az Észak-magyarországi régió milyen pozíciót foglal el országos viszonylatban, s mely tényezők alakítják ezt a helyzetet. Az aktivitási ráta (1. ábra) a rendszerváltást követően 1998-ig jelentősen, az országos értéket meghaladó mértékben esett vissza az Észak-magyarországi régióban. Ezt követően javuló, az országos folyamatokat nagyjából követő tendencia rajzolódik ki. A régió folyamatait főként Borsod-Abaúj-Zemplén megye határozza meg, a másik két megye – különösen Nógrád – aktivitási rátája lényegesen hektikusabban mozog. A változások oka az aktív státuszból kikerülők számának és arányának „kampányszerű” változása. A gazdasági válság következtében a legjelentősebb visszaesés Nógrád megyében volt, míg Hevesben növekedést tapasztalhatunk. A munkakínálatot válság esetében két ellentétes hatás befolyásolhatja. Egyrészt a tartósan alacsony munkakereslet mellett megnő a reményvesztett munkanélküliek aránya, ezek kilépnek a munkaerőpiacról, ami mérsékli az aktivitási rátát. Másrészt viszont a korábban inaktív státuszban lévők visszatérhetnek a munkapiacra. Magyarországon a foglalkoztatáspolitikai intézkedések (korkedvezményes nyugdíjak

munkanélküliség regionális különbségeit a rendszerváltást követő néhány éven belül vizsgálva Fazekas (1997:9) három alapvető jellemzőt állapított meg: • „A munkanélküliség regionális különbségei viszonylag nagyok, • a regionális különbségek mértéke utóbbi években lényegében változatlan, Észak-magyarországi munkaerő-piaci folyamatainak vizsgálata • azAzegyes régiók pozíciója régió a helyi munkanélküliségi ráták nagysága szerint képzett87 sorrendben rendkívül stabil.”

megszűntetése, rokkantsági nyugdíjak jogosultságának felülvizsgálata) megnövelték az Kérdés, hogy ezek a megállapítások 25 év múltán is érvényesek-e. Az alábbiakban azt aktivitási rátátmeg, (Cseres-Gergely és szerzőtársai 2012). vizsgálom hogy az Észak-magyarországi régió milyen pozíciót foglal el országos viszonylatban, s mely tényezők alakítják ezt a helyzetet.

1. ábra Aktivitási ráta (%) az Észak-magyarországi régióban (1992–2013) 1. ábra Aktivitási ráta (%) az Észak-magyarországi régióban (1992–2013)

60 58 56 54 52 50 48 46

B-A-Z

Heves

Nógrád

Észak-Magyarország

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

44

Magyarország

Forrás: saját szerkesztés, KSH (2013a) adatok alapján Forrás: saját szerkesztés, KSH (2013a) adatok alapján

nyugdíjak jogosultságának felülvizsgálata) megnövelték az aktivitási rátát (Cseres-Gergely és Az aktivitási ráta (1. ábra) a rendszerváltást követően 1998-ig jelentősen, az országos értéket szerzőtársai 2012). meghaladó mértékben esett vissza az Észak-magyarországi régióban. Ezt követően javuló, 2. az ábra országos folyamatokat nagyjából követő tendencia rajzolódik ki. A régió folyamatait főként Foglalkoztatási ráta (%) az Észak-magyarországi régióban (1992–2013)2. ábra Borsod-Abaúj-Zemplén megye határozza meg, a másik két megye – különösen Nógrád – Foglalkoztatási ráta hektikusabban (%) az Észak-magyarországi régióban aktivitási rátája lényegesen mozog. A változások oka(1992–2013) az aktív státuszból kikerülők számának és arányának „kampányszerű” változása. A gazdasági válság 55 következtében a legjelentősebb visszaesés Nógrád megyében volt, míg Hevesben növekedést 53 tapasztalhatunk. A munkakínálatot válság esetében két ellentétes hatás befolyásolhatja. Egyrészt 51 a tartósan alacsony munkakereslet mellett megnő a reményvesztett munkanélküliek aránya, ezek kilépnek a munkaerőpiacról, ami mérsékli az aktivitási rátát. Másrészt viszont a 49 korábban inaktív státuszban lévők visszatérhetnek a munkapiacra. Magyarországon a 47 foglalkoztatáspolitikai intézkedések (korkedvezményes nyugdíjak megszűntetése, rokkantsági 45 43 41 39

B-A-Z

Heves

Nógrád


2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

37

Magyarország

Forrás: Saját szerkesztés, (2013b) adatok alapján Forrás: Saját szerkesztés, KSHKSH (2013b) adatok alapján

A foglalkoztatási ráta (2. ábra) az aktivitási rátával hasonlóan változik, 2006-tól Nógrád megyében erős visszaesést figyelhetünk meg. Ezen indikátornál fáziskésés nem látszik az országos és az Észak-magyarországi régió adatai között. A foglalkoztatási ráta görbéjének mélypontjai egy évvel megelőzik az aktivitási ráta minimumait. Azaz a munkanélküli

88

Lipták Katalin

A foglalkoztatási ráta (2. ábra) az aktivitási rátával hasonlóan változik, 2006-tól Nógrád megyében erős visszaesést figyelhetünk meg. Ezen indikátornál fáziskésés nem látszik az országos és az Észak-magyarországi régió adatai között. A foglalkoztatási ráta görbéjének mélypontjai egy évvel megelőzik az aktivitási ráta minimumait. Azaz a munkanélküli státusban lévők következtében a munkaerő-piaci depresszió egy évvel később tetőzik. A foglalkoztatási ráta minden megyében és az Észak-magyarországi régióban is elmarad a válság előtti állapottól, ugyanis a krízis után a munkakereslet kevéssé bővül. Magyarország munkaerőpiacán egyszerre érvényesül jelentős pozitív munkakínálati és negatív munkakeresleti sokk. A munkakínálatot a rokkantnyugdíjazás feltételeinek szigorítása növelte az elmúlt években, ami az aktivitási ráta emelkedésével járt. A gazdaság szerkezeti átalakulása a válság óta a munkakeresletet eltolódását, majd csökkenését okozta, emiatt a munkanélküliségi ráta (3. ábra) 2000 óta folyamatosan emelkedett (Cseres-Gergely és szerzőtársai 2012). A munkanélküliségi ráta (3. ábra) nagyobb mozgástérben változik, mint a foglalkoztatási vagy aktivitási mutató. Az 1993. évi csúcsot követően a ráta országosan és regionálisan is 2001-ben éri el a minimumát. Ez a változás jelentősebb mértékű, mint a másik két mutatónál. A legalacsonyabb érték mind megyei, mind regionális szinten 2001-ben volt, azt követően lassú emelkedés jelent meg, amely 2010-re elérte közvetlenül a rendszerváltás utáni magas munkanélküliségi értékeket. A munkanélküliség javulása területi közeledéssel járt együtt 2001-ig, azt követően újból nő a távolság az országos és az Észak-magyarországi értékek között. A munkanélküliségi ráták magas szintje arra vezethető vissza, hogy a régió vállalkozási és ipari kapacitása az átlagosnál alacsonyabb. A munkanélküliségi problémákat nem valamilyen rövidtávú hatás okozza, hanem a hosszú távon ható, régiók közötti sajátos jellemvonások. 3. ábra 3. ábra Munkanélküliségi ráta (%) az Észak-magyarországi régióban (1992–2013) Munkanélküliségi ráta (%) az Észak-magyarországi régióban (1992–2013)

22 20 18 16 14 12 10 8 6

B-A-Z

Heves

Nógrád


2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

4

Magyarország

saját szerkesztés, KSH (2013c) Forrás:Forrás: saját szerkesztés, KSH (2013c) adatokadatok alapjánalapján

Mindhárom munkaerő-piaci indikátor azt mutatja, hogy a Fazekas (1997) 1990-es évek első felére vonatkozó megállapításai differenciáltan érvényesek. A munkanélküliségi ráta nem maradt tartósan magas szinten, ugyanakkor a területi különbségek is csökkentek az időszak feléig, majd ismét növekedtek. Az viszont tény, hogy az ország régiói közül mindvégig az


89

Mindhárom munkaerő-piaci indikátor azt mutatja, hogy a Fazekas (1997) 1990-es évek első felére vonatkozó megállapításai differenciáltan érvényesek. A munkanélküliségi ráta nem maradt tartósan magas szinten, ugyanakkor a területi különbségek is csökkentek az időszak feléig, majd ismét növekedtek. Az viszont tény, hogy az ország régiói közül mindvégig az Észak-magyarországi és az Észak-alföldi szerepelt az utolsó helyeken. A munkanélküliségi rátát tekintve azonban egyértelműen az Észak-magyarországi régió értékei emelkednek ki, így az ottani munkaerő-piaci helyzet megértéséhez célszerű a munkanélküliség tényezőinek mélyebb feltárása. A nyilvántartott álláskeresők számát leíró lineáris regressziós modellek Kíváncsi voltam arra, hogy a nyilvántartott álláskeresők számának változását mely tényezők befolyásolják, így keresztmetszeti lineáris többváltozós regressziós modell (Maddala 2004) segítségével számításokat végeztem. Ehhez Magyarország kistérségeinek 2010. évi adatait vettem alapul; a modell számítása előtt ellenőriztem a magyarázó változókra vonatkozó feltételeket. A hibatagok egymástól függetlenek, vagyis autkorreláció nem lép fel. A hibatagok várható értéke nullához közeli volt, a varianciájára vonatkozó konstans értéket jól mutatta a homoszkedaszticitás megléte. A magyarázó változók egymástól lineárisan függetlenek voltak, a multikollinearitás szintjét mérő VIF mutató magas volt, amely arra utalt, hogy a modellből ki kell hagynom bizonyos változókat. Így a stepwise módszert alkalmaztam, amely kiszűri a modellből azokat az indikátorokat, amelyek nem befolyásolják a függő változó alakulását. A számításhoz szükséges adatok a KSH Területi Statisztika adatbázisából rendelkezésre álltak Magyarország 176 kistérségére vonatkozóan a 2010-es évre; mivel keresztmetszeti adatokkal dolgoztam, a vizsgálatban bevontam 10 mutatószámot, vagyis összesen 1760 adatot. A számításokhoz SPSS szoftvert használtam. Magyarázó változónak a nyilvántartott álláskeresők számát tekintettem, eredményváltozónak pedig azokat, amelyek a számítások során a legerősebb magyarázó erővel bírtak. A számítások során a szignifikancia szint 5%os volt. A stepwise modell összegzése alapján (1. melléklet) a 7. modell a legalkalmasabb a regressziós egyenlet felírására, mivel a determinációs együttható értéke a legmagasabb az összes többi közül, 98%-ban magyarázza a nyilvántartott álláskeresők számának változását. Ha a rendszeres szociális segélyben részesítettek számát 1 fővel megnöveljük, a nyilván tartott álláskeresők száma 4,666 fővel növekszik. Ha a személyi jövedelemadó alapját képző jövedelmet 1 egységgel növeljük, az álláskeresők száma 0,057 fővel csökken. Meglepő, hogy ha az oktatásban résztvevők számát 1 fővel növeljük, az álláskeresők száma 0,065 fővel nő. Ezt követően csak az Észak-magyarországi régió kistérségeire készítettem lineáris regressziós modellt a 2010. évi keresztmetszeti adatokat felhasználva. E régió 28 kistér ségére ismételten ugyanazt a 10 indikátort, összesen 280 adatot használtam fel. Arra voltam kíváncsi, van-e eltérés a nyilvántartott álláskeresők számát befolyásoló tényezők összefüggésében. A számítások során a szignifikancia szint 5%-os volt. Ismételten a stepwise módszert alkalmaztam (2. melléklet), a modell összefoglaló táblázata szerint a 3. modellt kell illesztenem az adatsorra, mert 92,4%-ban magyarázza a nyilvántartott álláskeresők számának alakulását.

során a legerősebb magyarázó erővel bírtak. A számítások során a szignifikancia szint 5%-os volt.volt. A stepwise modell összegzése alapján (1. melléklet) 7. modell a legalkalmasabb A stepwise modell összegzése alapján (1. melléklet) a 7.a modell a legalkalmasabb a regressziós egyenlet felírására, mivel a determinációs együttható értéke a legmagasabb egyenlet felírására, mivel a Katalin determinációs együttható értéke a legmagasabb az a Lipták 90regressziós összes közül, 98%-ban magyarázza a nyilvántartott álláskeresők számának változását. összes többitöbbi közül, 98%-ban magyarázza a nyilvántartott álláskeresők számának változását.

1. táblázat 1. tábláz 1. táblázat A nyilvántartott álláskeresők lineáris regressziós modelljének együtthatóiegyütthatói A nyilvántartott álláskeresők lineáris regressziós modelljének A nyilvántartott álláskeresők lineáris regressziós modelljének együtthatói (Magyarország, 2010) (Magyarország, 2010) (Magyarország, 2010) Modell Modell

Nem standardizált együtthatók Nem Nemstandardizált standardizáltegyütthatók együtthatók Standard Modell B B Standard hiba hiba B 54,109 Standard hiba Konstans 89,829 Konstans 54,109 89,829 Konstans 54,1094,666 89,829 Rendszeres szociális segélyben részesítettek Rendszeres szociális segélyben részesítettek évi évi 4,666 0,6240,624 átlagos száma Rendszeres szociális 4,666 0,624 átlagossegélyben száma részesítettek évi átlagos száma Személyi jövedelemadó alapját képező -0,057 0,004 Személyi jövedelemadó alapját képező jövedelem, ezer forintjövedelem, -0,057 0,004 Személyi jövedelemadó alapját képező jövedelem, -0,057 0,004 ezer forint forint Munkavállalásiezer korú állandó népesség 0,099 0,008 Munkavállalási állandó népesség Munkavállalási korú korú állandó népesség 0,0990,099 0,0080,008 A rendelkezésre állási támogatásban állási részesítettek közül közcélú A rendelkezésre támogatásban részesítettek 0,100 0,670 0,100 A rendelkezésre állási támogatásban részesítettek 0,6700,670 0,100 foglakoztatásban részvevők száma közül közcélú foglakoztatásban részvevők közül közcélú foglakoztatásban részvevők számaszáma Tanulók, hallgatók száma 0,0650,065 0,013 Tanulók, hallgatók Tanulók, hallgatók számaszáma 0,065 0,0130,013 Forrás: saját számítás, Területi Statisztika évkönyv (2011) adatok alapján Forrás: saját számítás, KSH Területi Statisztika évkönyv (2011) adatok alapján Forrás: saját számítás, KSH KSH Területi Statisztika évkönyv (2011) adatok alapján

A nyilvántartott álláskeresők számát leíró regressziós modell (1. táblázat) egyenlete: AAnyilvántartott álláskeresők számát leíró regressziós modell (1. táblázat) egyenlete: nyilvántartott álláskeresők számát leíró regressziós modell (1. táblázat) egyenlete: + β+1 Xβ1 X + β3X 3 + β 4 X 4 + β5 X 5 + β6 X 6 Y =Y β 0 =+ββ01 X 1 3 3 + β 4 X 4 + β5 X 5 + β6 X 6

(1) (1) (1)

ahol,ahol, ahol, X1: Rendszeres szociális segélyben részesítettek évi átlagos száma szociális segélyben részesítettek évi átlagos száma 1: Rendszeres szociális segélyben részesítettek évi átlagos száma X1X: Rendszeres jövedelemadó alapját képező jövedelem, ezer forint X3: Személyi : Személyi jövedelemadó alapját képező jövedelem, ezer forint X 3 jövedelemadó alapját képező jövedelem, ezer forint X3: Személyi X : Munkavállalási korú állandó népesség 4 korú állandó népesség 4: Munkavállalási korú állandó népesség X4X: Munkavállalási : A rendelkezésre állási támogatásban részesítettek közcélú foglakoztatásba X 5 : A rendelkezésre támogatásban részesítettek közülközül közcélú foglakoztatásban rendelkezésre állásiállási támogatásban részesítettek közül közcélú foglakoztatásban X5X: 5A részvevők száma részvevők száma részvevők száma hallgatók száma X6: Tanulók, : Tanulók, hallgatók száma X 6 száma X6: Tanulók, hallgatók A statisztikai modell a következő: statisztikai modell a következő: AAstatisztikai modell a következő: Y ,=109 54,+ 109 + 4,X666−X01,057 − 0,X057+X03,099 + 0,X099+X04,670 + 0,X670+X05,065 + 0,X065 X 6 Y = 54 4,666 1 3 4 5 6

(2) (2) (2)

a rendszeres szociális segélyben részesítettek számát 1 fővel megnöveljük, a nyilvántarto 2. táblázat Ha aHa rendszeres szociális segélyben részesítettek számát 1 fővel megnöveljük, a nyilvántartott álláskeresők száma 4,666 fővel növekszik. Ha a személyi jövedelemadó alapját képz A nyilvántartott álláskeresők regressziós együtthatói alapját álláskeresők száma 4,666 fővel lineáris növekszik. Ha a modelljének személyi jövedelemadó képző (Észak-Magyarország, 2010) jövedelmet 1 egységgel növeljük, az álláskeresők száma 0,057 csökken. Meglepő, jövedelmet 1 egységgel növeljük, az álláskeresők száma 0,057 fővelfővel csökken. Meglepő, hogyhog ha az oktatásban résztvevők számát 1 fővel növeljük, az álláskeresők száma 0,065 fővel ha az oktatásban résztvevők számát 1 fővel növeljük, az álláskeresők száma 0,065 fővel nő. nő. Nem standardizált együtthatók követően az Észak-magyarországi kistérségeire készítettem lineár Ezt Ezt követően csakcsak az Észak-magyarországi régiórégió kistérségeire készítettem lineáris Modell regressziós modellt a 2010. évi keresztmetszeti adatokat felhasználva. E régió 28 kistérségé B Standard hiba regressziós modellt a 2010. évi keresztmetszeti adatokat felhasználva. E régió 28 kistérségére ismételten ugyanazt 10 indikátort, összesen adatot használtam fel. Arra voltam kíváncs Konstans 112,182 201,009 ismételten ugyanazt a 10 aindikátort, összesen 280 280 adatot használtam fel. Arra voltam kíváncsi, van-e eltérés a nyilvántartott álláskeresők számát befolyásoló tényezők összefüggésében. Rendszeres szociális segélyben részesítettek évi átlagosszámát száma befolyásoló 2,930tényezők összefüggésében. 1,635 van-e eltérés a nyilvántartott álláskeresők A számítások során a szignifikancia szint 5%-os volt. számítások során a szignifikancia szint 5%-os volt. Regisztrált vállalkozások száma 0,190 0,022 Ismételten a stepwise módszert alkalmaztam (2. melléklet), a modell összefoglaló tábláza Ismételten a stepwise módszert alkalmaztam (2. melléklet), a modell összefoglaló táblázata A rendelkezésre állási támogatásban részesítettek közül közcélú szerint a 3. modellt kell illesztenem az adatsorra, mert 92,4%-ban magyarázza a nyilvántarto 1,170 magyarázza 0,220a nyilvántartott szerint a 3. modellt kellszáma illesztenem az adatsorra, mert 92,4%-ban foglakoztatásban résztvevők álláskeresők számának alakulását. álláskeresők számának alakulását. Forrás: saját számítás, KSH Területi Statisztika évkönyv (2011) adatok alapján

száma Regisztrált vállalkozások száma 0,190 Regisztrált vállalkozások száma 0,190 A rendelkezésre állási támogatásban részesítettek közül 1,170 A rendelkezésre állási támogatásban részesítettek közül 1,170 közcélú foglakoztatásban résztvevők száma közcélú foglakoztatásban résztvevők száma Azsaját Észak-magyarországi régió munkaerő-piaci folyamatainak vizsgálata Forrás: számítás, KSH Területi Statisztika évkönyv (2011) adatok alapján Forrás: saját számítás, KSH Területi Statisztika évkönyv (2011) adatok alapján

0,022 0,022 0,220 0,220

91

A nyilvántartott nyilvántartott álláskeresők számát leíró regressziós regressziós modell (2. táblázat) táblázat) egyenlete: A nyilvántartott álláskeresők számát számát leíró regressziós modell (2. táblázat) egyenlete:egyenlete: A álláskeresők leíró modell (2. (3) (3) (3)

X 1 ++ ββ 5 X X 5 ++ ββ 7 X X7 YY == ββ00 ++ ββ11 X 1 5 5 7 7

ahol, ahol, ahol, X1:: Rendszeres Rendszeres szociális szociális segélyben segélyben részesítettek részesítettek évi évi átlagos átlagos száma száma X 1 szociális segélyben részesítettek évi átlagos száma X1: Rendszeres A rendelkezésre rendelkezésre állási állási támogatásban támogatásban részesítettek részesítettek közül közül közcélú közcélú foglakoztatásban foglakoztatásban X5:: A X 5 állási támogatásban részesítettek közül közcélú foglakoztatásban X5: A rendelkezésre részvevők száma részvevők részvevők száma száma Regisztrált vállalkozások száma száma X7:: Regisztrált vállalkozások X 7 száma X7: Regisztrált vállalkozások A statisztikai statisztikai modell modell aa következő: következő: A A statisztikai modell a következő:

(4) (4) (4)

112,,182 182 ++ 22,,930 930X X 1 ++ 00,,190 190X X 5 ++ 11,,170 170X X7 YY == 112 1 5 7

Az Észak-magyarországi Észak-magyarországi régió esetében esetében nyilvántartott álláskeresők számáta 2010-ben 2010-ben Az Észak-magyarországi régió esetében a nyilvántartott álláskeresők számát 2010-ben Az régió aa nyilvántartott álláskeresők számát regresszió elemzés eredményeképpen csak a rendszeres szociális segélyben részesítettek regresszió elemzéselemzés eredményeképpen csak a rendszeres szociális segélyben évi regresszió eredményeképpen csak a rendszeres szociálisrészesítettek segélyben részesítettek átlagos létszáma, a regisztrált vállalkozások száma és a rendelkezésre állási támogatásb átlagosátlagos létszáma, a regisztrált vállalkozások száma és a rendelkezésre állási támogatásban létszáma, a regisztrált vállalkozások száma és a rendelkezésre állási támogatásb részesítettek közül közül közcélú foglalkoztatásban résztvevők száma befolyásolja. Régiós részesítettek közül közcélú foglalkoztatásban résztvevők száma befolyásolja. Régiós szin szin részesítettek közcélú foglalkoztatásban résztvevők száma befolyásolja. Régiós szintenmár márnem nemhat hata aháziorvosi háziorvosibetegforgalom, betegforgalom, aa személyi személyi jövedelemadó alapját képező jövedelemadó alapját képező jövedele már nem hat a háziorvosi betegforgalom, a személyi jövedelemadó alapját képező jövedele jövedelem, az élveszületések száma, a tanulókszáma. száma.Ha Ha a szociális részesítettek az élveszületések élveszületések száma, tanulók szociálissegélyben segélyben részesítettek számá számá az száma, aa tanulók száma. Ha a szociális segélyben részesítettek számátfővel 1 fővelnöveljük, növeljük, a nyilvántartott álláskeresők száma közelközel 2,93 fővel növekszik. Ha nyilvántartott álláskeresők száma 2,93 fővel növekszik. Ha fővel növeljük, a nyilvántartott álláskeresők száma közel 2,93 fővel növekszik. Ha a vállalkozások számátszámát 1 darabbal növeljük, a nyilvántartott álláskeresők száma 0,19 száma fővel 0,19 fő vállalkozások 1 darabbal növeljük, a nyilvántartott álláskeresők vállalkozások számát 1 Ha darabbal növeljük, a nyilvántartott álláskeresők száma 0,19 fő növekszik, ami ellentmondásos. pedigHa a rendelkezésre állási támogatásban részesítettek részesítet növekszik, ami ellentmondásos. ellentmondásos. pedig aa rendelkezésre rendelkezésre állási támogatásban támogatásban növekszik, ami Ha pedig állási részesítet közül közül a közfoglalkoztatásban részt vettek fővel növeljük, a nyilvántartott a közfoglalkoztatásban közfoglalkoztatásban résztszámát vettek1 számát számát 1 fővel fővelakkor növeljük, akkor aa nyilvántart nyilvántart közül a részt vettek 1 növeljük, akkor álláskeresők száma 1,17 fővel növekszi. Megállapítható, hogy az Észak-magyarországi régió álláskeresők száma 1,17 fővel növekszi. növekszi. Megállapítható, hogy az az Észak-magyarországi Észak-magyarországi ré álláskeresők száma 1,17 fővel Megállapítható, hogy rég kistérségeiben a 2010. évi2010. keresztmetszeti adatok alapján a nyilvántartott álláskeresők számát kistérségeiben a évi keresztmetszeti adatok alapján a nyilvántartott álláskeresők szám kistérségeiben a 2010. évi keresztmetszeti adatok alapján a nyilvántartott álláskeresők szám legnagyobb mértékben a rendszeres szociálisszociális segélyben részesítettek száma határozza meg. legnagyobb mértékben rendszeres segélyben részesítettek száma határozza határozza meg. legnagyobb mértékben aa rendszeres szociális segélyben részesítettek száma meg.

A foglalkoztatási szerkezetben bekövetkezett változások változások értékelése értékelése A foglalkoztatási foglalkoztatási szerkezetben bekövetkezett A szerkezetben bekövetkezett változások értékelése Az Észak-magyarországi régió munkaerő-piaci pozícionálásához segítségül hívtam Az Észak-magyarországi Észak-magyarországi régió régió munkaerő-piaci munkaerő-piaci pozícionálásához pozícionálásához segítségül hívtam hívtam Az a foglalkoztatási adatokat is. Kíváncsi voltam arra, hogy a foglalkoztatási segítségül ágazatok foglalkoztatási adatokat is. Kíváncsi voltam arra, hogy a foglalkoztatási ágazatok köz adatokat is.a Kíváncsi arra, hogy éve a foglalkoztatási ágazatok köz közöttfoglalkoztatási milyen elmozdulás történt gazdasági voltam válság kitörésének (2008) és válságból milyen elmozdulás történt a gazdasági válság kitörésének éve (2008) és válságból milyen elmozdulás a gazdasági válságA kitörésének éve (2008) és válságból vv való kilábalást alátámasztótörtént 2013. évi adatok között. számítások elvégzéséhez shiftkilábalást alátámasztó 2013. évi adatok között. A számítások elvégzéséhez shift-sh 2013. évi adatok amely között. A aszámítások elvégzéséhez shift-sh share kilábalást analízist végeztem, a regionális növekedés területi száma a j területi egységben Legyen (hatásarány-elemzést) Xalátámasztó ij az i szektor ( i = 1, ,s ) foglalkoztatottainak analízist (hatásarány-elemzést) végeztem, amely a regionális növekedés terü sajátosságainak alkalmas. Az elemzés módszertanát ismertetem. analízist kimutatására (hatásarány-elemzést) végeztem, amely aröviden regionális növekedés terül sajátosságainak kimutatására alkalmas. Az elemzés módszertanát röviden ismertetem. foglalkoztatottainak amódszertanát száma j területi egységben i szektor Legyen 1, ,s )alkalmas. sajátosságainak kimutatására Az röviden ismertetem. ( i =időpontban, míg az elemzés végsőa időpontjában. Tehát a két érté X 'ij elemzés r ) és a kezdeti ( j = 1,Xij ,az ' ( j = 1, , r ) és a kezdeti időpontban, míg X ij az elemzés végső időpontjában. Tehát a két érték különbsége különbségefelírható felírhatóa akövetkezőképpen: következőképpen:

X 'ij -X ij =ΔX ij =X ijg+X ij ( g i -g ) +X ij ( g ij -g i )

(5) (5)

ahol: s

r

∑∑ (X

g = =i 1=j 1s

'

ij

− X ij )

r

∑∑ X

=i 1=j 1

ij

r

gi =

∑(X j=1

' ij

− X ij )

r

∑X j=1

ij

g ij =

X 'ij − X ij X ij

(6)

A shift-share elemzés három kategóriába sorolja a jelenségek növekedésének összetevőit:

( j = 1, , r ) és a kezdeti időpontban, míg 92

X 'ij az elemzés végső időpontjában. Tehát a két érték

különbsége felírható a következőképpen:

Lipták Katalin

X 'ij -X ij =ΔX ij =X ijg+X ij ( g i -g ) +X ij ( g ij -g i )

(5)

ahol: ahol: s

g=

r

∑∑ (X

=i 1=j 1 s

'

ij − X ij )

r

∑∑ X ij

r

gi =

=i 1=j 1

∑(X j=1

' ij

− X ij )

r

∑X j=1

g ij =

ij

X 'ij − X ij X ij

(6)

(6)

A shift-share elemzés három kategóriába sorolja a jelenségek növekedésének összetevőit: A shift-share elemzés három kategóriába sorolja a jelenségek növekedésének összetevőit: • Összes hatás (vagy nemzeti hatás): • Összes hatás (vagy nemzeti hatás): EN ij = X ijgEN ij = X ijg milyen mértékben a teljes foglalkoztatottság Kifejezi, Kifejezi, milyen mértékben növekedettnövekedett a teljes foglalkoztatottság helyi szintenhelyi (a j szinten (a területi egységben) az országos gazdasági növekedésnek köszönhetően területi egységben) az országos gazdasági növekedésnek köszönhetően a vizsgált a vizsgá időszak alatt. időszak alatt. = ERhatás): X ij= g ij −ij g i )X ij ( g ij − g i ) • Területi (vagy lokális hatás): (ER • hatás Területi hatás (vagy lokális ij Kiemeli, hogy a területegység szintjén melyek a vezető és melyek a lemaradó, Kiemeli, hogy a területegység szintjén melyek a vezető és melyek a lemarad leszakadó ágazatok. Összehasonlítja az adott ágazat helyi szintű növekedési ütemét leszakadó ágazatok. Összehasonlítja az adott ágazat helyi szintű növekedési ütem ugyanazon ágazat nemzeti szintű növekedési ütemével, meghatározva ezzel, hogy ágazatlétezik-e nemzeti versenyképességi szintű növekedésielőnye ütemével, meghatározva ezzel, hogy az adott ugyanazon területegységnek valamelyik ágazatban. adott területegységnek létezik-e versenyképességi előnye valamelyik A területegység szintjén vezető ágazat az, ahol az ágazat helyi növekedési ütemeágazatban. vezető nagyobb,területegység mint a nemzetiszintjén növekedési ütem.ágazat az, ahol az ágazat helyi növekedési ütem nagyobb, a nemzeti növekedési = ESij X ij ütem. • Ágazati hatás (vagymint szektorális hatás): ( gi − g ) • Ágazati hatás (vagy szektorális hatás): = ESij növekedése X ij ( g i − g ) alapján az adott Megmutatja, hogy a különböző szektorok nemzeti területegységben gyors hogy vagy lassú növekedés ment-e végbe a vizsgált időszak alatt. Megmutatja, a különböző szektorok nemzeti növekedése alapján az ado a területegység növekedését jelöli.végbe a vizsgált időszak alatt. A teljes hatás: területegységben Lij = ENij + ESij + ER gyors vagy lassú növekedés ment-e ij A teljes hatás: Lij = ENij + ESij + ERij a területegység növekedését jelöli. Nemes Nagy (2005) összesítette a hatásokat azok előjele és elmozdulási iránya szerint, s 8 kategóriát határozott meg (3.összesítette táblázat), melyeket én is alkalmaztam Nemes Nagy (2005) a hatásokat azok előjele aésszámításaimban. elmozdulási iránya szerint, s Az kategóriát Észak-magyarországi régióban 2008-banmelyeket az összesénfoglalkoztatott 409,0 határozott meg (3. táblázat), is alkalmaztamlétszáma a számításaimban. ezer fő volt, ez 2013-ban 400,8 ezer főre mérséklődött (2%-os csökkenésnek felel meg). Az egyes ágazatokban a régió foglalkoztatottainak 2008-as és 2013-as létszámát a 4. 3. tábláz táblázat szemlélteti. A visszaesés ellentétes az országos trenddel: Magyarországon 2013A shift-share létszáma analizis értékelési ra 58,9 ezer fővel bővült a foglalkoztatottak (növekedéskategóriái volt megfigyelhető a Közép-magyarországi, a Dél-alföldi és az Észak-alföldi régióban is). szektorok között Ssz. Kategória Összes Területi A Ágazati A tényezők a foglalkoztatottak létszámában a legjelentősebb hatás növekedéshatás a mezőgazdaságban, az hatás nagyságának információ és kommunikáció és a közigazgatás területén történt országos viszonylatban. (EN) (ER) (ES) viszonya 1. Átlagosnál nagyobb változás + + + ER>ES 2. Pozitív területi tényező + + + ER<ES Pozitív strukturális tényező 3. 4. 5.

Átlagosnál nagyobb változás Negatív területi tényező Pozitív strukturális tényező Átlagosnál nagyobb változás Pozitív területi tényező Negatív strukturális tényező Átlagosnál kisebb változás Negatív területi tényező

+

-

+

|ER|>|ES|

+

+

-

|ER|<|ES|

-

-

+

|ER|>|ES|

93


3. táblázat

A shift-share analizis értékelési kategóriái Ssz. 1. 2.

Kategória

Összes hatás (EN)

Területi hatás (ER)

Ágazati hatás (ES)

A tényezők nagyságának viszonya

+

+

+

ER>ES

+

+

+

ER<ES

Átlagosnál nagyobb változás Pozitív területi tényező Pozitív strukturális tényező

3.

Átlagosnál nagyobb változás Negatív területi tényező Pozitív strukturális tényező

+

-

+

|ER|>|ES|

4.

Átlagosnál nagyobb változás Pozitív területi tényező Negatív strukturális tényező

+

+

-

|ER|<|ES|

5.

Átlagosnál kisebb változás Negatív területi tényező Pozitív strukturális tényező

-

-

+

|ER|>|ES|

6.

Átlagosnál kisebb változás Pozitív területi tényező Negatív strukturális tényező

-

+

-

|ER|<|ES|

-

-

-

ER>ES

-

-

-

ER<ES

7. 8.

Átlagosnál kisebb változás Negatív területi tényező Negatív strukturális tényező

Forrás: Nemes Nagy (2005), hivatkozza Péter (2010:32)

Az Észak-magyarországi régió foglalkoztatottainak létszáma (fő) TEÁOR struktúra Mezőgazdaság, erdőgazdálkodás, halászat Ipar (építőipar nélkül) Építőipar Nagy- és kiskereskedelem; közlekedés; szálláshelyszolgáltatás, vendéglátás

4. táblázat Változás 2013-ra

2008

2013

15 300

20 700

116 700

119 500

2 800

38 700

23 800

-14 900

100 800

86 600

-14 200

5 400

Információ és kommunikáció

4 500

3 200

-1 300

Pénzügyi, biztosítási tevékenység

7 600

5 500

-2 100

n. a.

n. a.

n. a.

Szakmai, tudományos, műszaki tevékenység; adminisztratív és szolgáltatást támogató tevékenység

Ingatlanügyletek

16 800

17 000

200

Közigazgatás, védelem, oktatás, humán-egészségügyi és szociális ellátás

97 600

114 000

16 400

Művészet, szórakoztatás, szabadidő; egyéb szolgáltatások

11 000

10 500

-500

Forrás: saját szerkesztés, Eurostat (2013) adatok alapján

94

Lipták Katalin

A shift-share számítás eredményei azt mutatják (5. táblázat), hogy az Észak-magyarországi régió foglalkoztatottsági létszámadatainak csökkenési dinamikája elmarad az országos értéktől (-14 292 fő foglalkoztatott az országos növekedési szintet feltételezve), amelynek egyaránt vannak az ágazat szerkezetéből (-33 905 fő foglalkoztatott) és a térségi adottságokból (19 613 fő foglalkoztatott) származó összetevői. A régiók közötti összehasonlításban az összes hatás (EN) pozitív értékeinek nagy aránya a Közép-magyarországi, Dél-dunántúli és Észak-alföldi régióban jelent meg. Ezzel szemben az országos szinttől való lemaradást a legnagyobb arányban Közép-Magyarországon és Észak-Magyarországon látjuk. Shift-share elemzés a foglalkoztatási ágazatokban alkalmazottak létszáma szerint (2013/2008) TEÁOR struktúra Mezőgazdaság, erdőgazdálkodás, halászat Ipar (építőipar nélkül) Építőipar Nagy- és kiskereskedelem; közlekedés; szálláshely-szolgáltatás, vendéglátás Információ és kommunikáció

5. táblázat

KözépMagyarország

KözépDunántúl

NyugatDunántúl

DélDunántúl

ÉszakMagyarország

ÉszakAlföld

DélAlföld

-315

-3 734

1 993

3 786

2 978

-261

-4 445

4 669

-6 083

-13 259

3 820

4 767

6 091

-6

836

28 900

28 600

23 500

23 800

35 200

31 500

10 316

4 274

3 315

-1 106

-10 732

-6 530

463

-879

712

-1 250

1 775

-2 038

2 014

-334

Pénzügyi, biztosítási tevékenység

2 486

-70

244

-1 907

-2 270

-2 199

3 715

Ingatlanügyletek

4 852

0

-2 380

0

0

-2 472

0

Szakmai, tudományos, műszaki tevékenység; adminisztratív és szolgáltatást támogató tevékenység

5 553

-5 167

2 368

-1 791

-2 500

2 088

-551

Közigazgatás, védelem, oktatás, humán-egészségügyi és szociális ellátás

-7 652

-2 871

-3 351

6 337

5 487

10 431

-8 381

Művészet, szórakoztatás, szabadidő; egyéb szolgáltatások

-1 659

1 222

3 280

-251

121

-2 486

-226

EN (összes hatás)

23 728

-16 214

-10 827

9 315

-14 292

10 758

-2 468

ER (területi hatás)

18 205

17 184

19 560

34 163

19 613

41 876

21 735

ES (ágazat hatás)

5 523

-33 398

-30 387

-24 848

-33 905

-31 118

-24 203

Forrás: saját számítás, Eurostat (2013) adatok alapján

A számítási eredményeket a 7 magyarországi régió esetében térképen is szemléltetem a Nemes Nagy (2005) által kidolgozott kategóriák alapján. A régiók esetében a területi hatás érvényesült erősebben a Közép-magyarországi, a Dél-dunántúli és az Észak-alföldi régiók esetében, a többinél pedig az ágazati hatás volt erősebb.


95

4. ábra Shift-share analízis eredményei (a 3. táblázat besorolási kategóriái alapján) 4. ábra Shift-share analízis eredményei (a 3. táblázat besorolási kategóriái alapján)

Forrás: saját szerkesztés, saját számítások alapján Forrás: saját szerkesztés, saját számítások alapján

Az Észak-magyarországi régión belül bekövetkezett munkaerő-piaci változások Az Észak-magyarországi régión belül bekövetkezettmegye gazdaságiAz Észak-magyarországi régiót, azon belül Borsod-Abaúj-Zemplén munkaerő-piaci változások társadalmi helyzetképét Káposzta és szerzőtársai (2010) részletesen vizsgálták kistérségi szinten. Eredményeik alapján a növekvő munkanélküliség a társadalmi és egyben gazdasági Az Észak-magyarországi régiót, azon G.belül Borsod-Abaúj-Zemplén megye gazdaságileszakadás egyik meghatározó eleme. Fekete (2006) a területi elmaradottság ördögi társadalmi Káposzta szerzőtársai (2010) részletesen vizsgálták kistérségi körének öt főhelyzetképét területét mutatta be és(demográfiai egyensúly megbomlása; gyenge térségi szinten. Eredményeik alapjánkörnyezeti a növekvő munkanélküliség egybenhasznosítása; gazdasági jövedelemtermelő képesség; erőforrások nema társadalmi megfelelő ésszintű leszakadás egyik meghatározó eleme. G.akadályai), Fekete (2006) a területi elmaradottság ördögi elszigeteltség; szükségletek kielégítésének amelyek az Észak-magyarországi régió körénekjelen öt fővannak, területét mutatta be (demográfiai megbomlása; gyenge térségi esetében s ezek együttesen hatnak a egyensúly térség alacsony foglalkoztatására. Simkó jövedelemtermelő képesség; környezeti erőforrások nema gazdasági megfelelő összeomlás szintű hasznosítása; (2008) a rendszerváltás után a régiót a hirtelen leszakadás, és a súlyos elszigeteltség; szükségletek jellemezte, kielégítésének az Észak-magyarországi válsághelyzet kialakulásával aholakadályai), a tömegesamelyek létszámleépítések és a folyamatos régió esetében jelen vannak, s ezek együttesen hatnak váltak. a térségTöbb alacsony foglalkoztatására. elbocsátások meghatározó munkaerő-piaci jelenséggé kutató egyetért abban, Simkó a rendszerváltás régió után a kedvezőtlen régiót a hirtelen leszakadás, a gazdasági hogy az (2008) Észak-magyarországi munkaerő-piaci helyzetét összeomlás a problémák és a súlyos okozta. válsághelyzet kialakulásával jellemezte, ahol a tömeges létszámleépítések és a összetettsége A kedvezőtlen földrajzi fekvéstől a viszonylag fejletlen infrastruktúrán elbocsátások meghatározó munkaerő-piaci jelenséggé váltak. Több kutató át afolyamatos rossz demográfiai eredményekig minden tényező tovább gerjesztette a régió leszakadását hogy az Észak-magyarországi régió kedvezőtlen munkaerő-piaci helyzetét az egyetért országosabban, átlagtól. a problémák összetettsége okozta. A kedvezőtlen földrajzi fekvéstől a viszonylag fejletlen infrastruktúrán át a rossz demográfiai eredményekig mindenidőbeni tényezőváltozásai tovább gerjesztette a A foglalkoztatottság szektorális megoszlásának régió leszakadását az országos átlagtól. A fejlődő régiókban Kocziszky (1996) szerint a primer szektor foglalkoztatotti aránya a A foglalkoztatottság megoszlásának legmagasabb, míg a fejlett régióbanszektorális a tercier szektor veszi át aidőbeni vezetőváltozásai szerepet (5. ábra). A fejlődő régiókban Kocziszky (1996) szerint a primer szektor foglalkoztatotti aránya a legmagasabb, míg a fejlett régióban a tercier szektor veszi át a vezető szerepet (5. ábra).

96

Lipták Katalin

Szektorális megoszlásrégiók régiók fejlettsége alapján Szektorális megoszlás fejlettsége alapján

5. ábra

5. ábra

5. ábra Szektorális megoszlás régiók fejlettsége alapján

Forrás: Kocziszky (1996:29) orrás: Kocziszky (1996:29) Forrás: Kocziszky (1996:29)

globális világgazdaság gyorsan változó igényeihez egyre kevésbé képes alkalmazkodni a A globálisA világgazdaság gyorsan változó egyre egyre kevésbé képes alkalmazkodni A globális világgazdaság gyorsanigényeihez változó igényeihez kevésbé képes alkalmazkodnia munkaerő jelentős hányada. A munkaerő szektorok közötti áramlása és újrarendeződése munkaerő jelentős hányada. A munkaerő szektorok közötti áramlása és újrarendeződés munkaerőhosszabb-rövidebb jelentős hányada. A munkaerő szektorok közötti áramlása újrarendeződése ideig megemelheti a munkanélküliség természetes rátájánakés szintjét. Ez hosszabb-rövidebb ideig megemelheti a munkanélküliség természetes rátájának szintjét.Ez Eza osszabb-rövidebb megemelheti a munkanélküliség rátájának szintjét. a jelenség azideig alacsony iskolai végzettségű munkanélküliekettermészetes érinti jobban, mert ők kevésbé jelenség az alacsony iskolaiváltozó, végzettségű munkanélkülieket jobban, mert kevésb képesek alkalmazkodni avégzettségű gyorsan egyre magasabb ismeretszintet igénylő iparágak elenség az alacsony iskolai munkanélkülieket érinti érinti jobban, mert ők őkkevésbé képesek alkalmazkodni a gyorsan változó, egyre magasabb ismeretszintet igénylő iparágak elvárásaihoz. épesek alkalmazkodni a gyorsan változó, egyre magasabb ismeretszintet igénylő iparágak elvárásaihoz. A Lilien-index az egyes ágazatok foglalkoztatottai számának vizsgálatával alkalmas a lvárásaihoz. A Lilien-index az egyesLilien ágazatok számánakhogy vizsgálatával régiók közötti súlyok feltárására. (1982)foglalkoztatottai tézisében megfogalmazta, az ágazati alkalmas A Lilien-index az egyes ágazatok foglalkoztatottai számának vizsgálatával alkalmas a régiók közötti súlyok feltárására. Lilien (1982) tézisében megfogalmazta, hogy az ágazat sokkokra reagálva az egyes szektorok között megtörténik a munkavállalók átcsoportosítása, sokkokra reagálva az egyes szektorok között megtörténik a munkavállalók átcsoportosítása égiók közötti súlyok feltárására. Lilien (1982) tézisében megfogalmazta, hogy az ágazati ezen időszak alatt pedig a súrlódásos munkanélküliség hosszabb-rövidebb ideig magasabb ezen időszak alattszektorok pedig soron a súrlódásos munkanélküliség hosszabb-rövidebb ideig magasabb merül amely végső a munkanélküliség természetes szintjét is magasan okkokra szinten reagálva az fel, egyes között megtörténik a munkavállalók átcsoportosítása, szinten merül fel, amely végső soron a munkanélküliség természetes szintjét is magasan tartja tartja.alatt pedig a súrlódásos munkanélküliség hosszabb-rövidebb ideig zen időszak magasabb zinten merül fel, amely végső soron a munkanélküliség természetes szintjét is magasan tartja.

hol,

LSi =

ahol,

ahol,

LSi =

m

xij

∑x

m

xij

∑x j =1

(∆ log xij − ∆ log xi ) 2

i

(∆ log xij − ∆ log xi ) 2

j =1 i xij xij - az i-edik foglalkoztatottainak a j-edik ágazatban - az i-edik régiórégió foglalkoztatottainak arányaaránya a j-edik ágazatban xi xi xij - az i-edik foglalkoztatottainak létszáma a j-edik ágazatban xij - xazij i-edik régiórégió foglalkoztatottainak létszáma a j-edik ágazatban az i-edik régió foglalkoztatottainak aránya a j-edik ágazatban x összlétszáma az i-edik régióban i - foglalkoztatottak összlétszáma az i-edik régióban xi - foglalkoztatottak xi ∆ - elsőrendű differencia operátor (Goschin és szerzőtársai 2009). - elsőrendű differencia operátor (Goschin szerzőtársai 2009). foglalkoztatottainak létszáma a és j-edik ágazatban x - az i-edik∆régió

(7)

(7)

(7)

ij

összlétszáma i-edik régióban xi - foglalkoztatottak A Lilien-index alapján (6. ábra)az a szektorok közötti kiegyenlítettség a rendszerváltásig jó kirajzolódik, azt követően pedig a legnagyobb átrendeződés Nógrád megyében volt. A 2009). ∆ - elsőrendű differencia operátor (Goschin és szerzőtársai

gazdasági válság utáni időszak eredményei meglepőek; míg Heves és Borsod-Abaúj-Zemplén

97


A Lilien-index alapján (6. ábra) a szektorok közötti kiegyenlítettség a rendszerváltásig jól kirajzolódik, azt követően pedig a legnagyobb átrendeződés Nógrád megyében volt. A gazdasági válság utáni időszak eredményei meglepőek; míg Heves és Borsod-AbaújZemplén megye esetében az index értéke csökken, addig Nógrádban ellentétes folyamat ment végbe az elmúlt két évben. A megyék szektorális elmozdulásai 2009-től újra kezdenek „összerendeződni”, vagyis az indexek alapján a szektorok közötti átrendeződés befejeződését lehet látni. Ez azonban egy alacsonyabb foglalkoztatási szintet jelent, mint ami az 1970–80-as években jellemző volt. Megállapítható, hogy a munkaerő szektorális áramlása egyre kisebb mértékű befolyásoló erővel bír a foglalkoztatásra; ez kifejezetten igaz években jellemző volt. Megállapítható, hogy a munkaerő szektorális áramlása egyre kisebb Nógrád megyére. mértékű befolyásoló erővel bír a foglalkoztatásra; ez kifejezetten igaz Nógrád megyére. A Lilien-index 1975ésés2010 2010között között A Lilien-indexalakulása alakulása 1975

6. ábra 6. ábra

0,48 0,47 0,46 0,45 0,44 0,43 0,42 0,41 0,40 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

0,39

BAZ

Heves

Nógrád

Forrás: saját szerkesztés, KSH (2011) adatok alapján Forrás: saját szerkesztés, KSH (2011) adatok alapján

A szektorális foglalkoztatás esetében örök kérdés, szükséges-e valamelyik szektort

A szektorális esetében örökeredményei kérdés, szükséges-e valamelyik szektort felzárkóztatnifoglalkoztatás egy-egy megyében. Az index alapján nem látszik indokoltnak, felzárkóztatni egy-egy megyében. Az index eredményei alapján nem látszik kezelje. indokoltnak, hogy a majdani regionális foglalkoztatáspolitika valamelyik szektort kiemelten A Lilien-index Nógrád megyében lehetett volna erősebb felzárkóztatási hogy a majdanieredményei regionális alapján foglalkoztatáspolitika valamelyik szektort kiemelten kezelje. A igényről beszélni a 2000-es évektől kezdődően, de 2010-re ez márvolna érdektelenné Lilien-index eredményei alapján Nógrád megyében lehetett erősebbvált. felzárkóztatási igényről beszélni a 2000-es évektől kezdődően, de 2010-re ez már érdektelenné vált. A munkanélküliségi ráta és a kihasználatlansági ráta kapcsolata

A munkanélküliségi ráta és a kihasználatlansági ráta kapcsolata

A neoklasszikus elmélet szerint hosszú távon a munkanélküliség egyensúlyi rátája a valóságban is a természetes rátának felel meg, azaz hosszú távon a munkanélküliség A neoklasszikus elmélet szerint ráta hosszú távon a egyik munkanélküliség egyensúlyi (vagy rátája a súrlódásos jellegű. A természetes vizsgálatának eszköze a Beveridge-görbe valóságban is ami a természetes rátának és felelaz meg, azaz hosszú (vagy távon kihasználatlansági) a munkanélküliség UV-görbe), a munkanélküliségi állásbetöltetlenségi hányad közötti mutatja (Galasi 1994).egyik A görbét eredetileg Dow és Dickssúrlódásos jellegű.összefüggést A természetes ráta vizsgálatának eszköze a Beveridge-görbe (vagy Mireaux (1958) alkotta meg. Elemzésükben negatív viszonyt találtak a V és U között, amit UV-görbe), ami a munkanélküliségi és az állásbetöltetlenségi (vagy kihasználatlansági) úgy értelmeztek, hogy ha a gazdaság van A és magas munkanélküliség, akkor hányad közötti összefüggést mutatja recesszióban (Galasi 1994). görbéta eredetileg Dow és Dickskevés az üres álláshely, és ez fordítva is igaz. Az Észak-magyarországi régió megyéinek esetében a Beveridge-görbe elmozdulása Hevesben okozta a legkisebb változást (7. ábra), vagyis a 2011. évi állapot majdnem megegyezett az 1995. évivel. A legjobb helyzetben 2002-ben volt a megyei munkaerőpiac.

98

Lipták Katalin

Mireaux (1958) alkotta meg. Elemzésükben negatív viszonyt találtak a V és U között, amit úgy értelmeztek, hogy ha a gazdaság recesszióban van és magas a munkanélküliség, akkor kevés az üres álláshely, és ez fordítva is igaz. Az Észak-magyarországi régió megyéinek esetében a Beveridge-görbe elmozdulása Hevesben okozta a legkisebb változást (7. ábra), vagyis a 2011. évi állapot majdnem meg egyezett az 1995. évivel. A legjobb helyzetben 2002-ben volt a megyei munkaerőpiac.

2 A Beveridge-görbe alakulása alakulása 1995 között A Beveridge-görbe 1995ésés2011 2011 között1

7. ábra 7. ábra

Forrás: szerkesztés, (2011) adatok alapján Forrás: sajátsaját szerkesztés, KSH KSH (2011) adatok alapján

Sokkal hektikusabb a görbe alakja Borsod-Abaúj-Zemplén és Nógrád esetében; a

Sokkal hektikusabbráta a mindkét görbe alakja Borsod-Abaúj-Zemplén és az Nógrád munkanélküliségi megyében jelentősen megemelkedett elmúlt esetében; 5 évben. a munkanélküliségi ráta mindkét megyében jelentősen megemelkedett az elmúlt évben. Borsod-Abaúj-Zemplénben a munkanélküliség összességében magasabb volt, mint a 5régió Borsod-Abaúj-Zemplénben munkanélküliségráta összességében volt, mint a régió másik két megyéjében, s aakihasználatlansági úgyszintén. Amagasabb régió munkaerőpiacának állapota 2001-re javult,sde azt követően visszaesés meg.AA régió görbe munkaerőpiacának alakulása alapján másik két megyéjében, a kihasználatlansági rátafigyelhető úgyszintén. megállapítható, hogy az üres álláshelyek és a munkanélküliek közötti egyre állapota 2001-re javult, de azt követően visszaesés figyelhető meg. Aszakadék görbe alakulása erősebben nő. Felmerülhet a kérdés, miért nem találkoznak az üres álláshelyek és a alapján megállapítható, hogy az üres álláshelyek és a munkanélküliek közötti szakadék munkanélküliek. A választ az oktatás területén kell keresni, ugyanis feltehetőleg a egyre erősebben nő. Felmerülhet a kérdés, miért nem találkoznak az üres álláshelyek munkanélküliek nem rendelkeznek az üres álláshelyek betöltéséhez szükséges iskolai és avégzettséggel. munkanélküliek. A választ az oktatás területén magasabb kell keresni, ugyanis feltehetőleg A munka nélkül maradt aktív korúaknak minőségi elvárásokra kell a munkanélküliek nem rendelkeznek álláshelyek betöltéséhez szükséges felkészülni, ehhez az oktatási rendszert az és aüres képzéseket, továbbképzéseket át kell gondolni. iskolai végzettséggel. A munka vonatkozó nélkül maradt aktív korúaknak magasabb minőségi elvárásokra A munkavállalásra motivációs felmérésükben G. Fekete és Osgyáni (2009) kell felkészülni, ehhez az oktatási hajlandóságot rendszert és befolyásoló a képzéseket, át kell nevelés gondolni. rávilágított a munkavállalási főbbtovábbképzéseket motívumokra, a munkára és az oktatás szükségességére. a képzésekben valóOsgyáni részvételre Ajelentőségére munkavállalásra vonatkozó motivációs Mintájukban felmérésükben G. Fekete és (2009) vonatkozó hajlandóság az alacsony iskolai végzettségűek esetében 2/3 arányú volt. rávilágított a munkavállalási hajlandóságot befolyásoló főbb motívumokra, a munkára

Az 6. táblázat a nyilvántartott álláskeresők arányát mutatja iskolai végzettség szerint. Minden időszakban és mindhárom megyénél az általános iskolai vagy a 8 általánosnál 1 A kihasználatlansági ráta a betöltetlen (üres) álláshelyek és a foglalkoztatottak hányadosa, százalékos foralacsonyabb végzettséggel rendelkezők voltak a legtöbben számának (az összes nyilvántartott mában. álláskereső 41–51%-a). Szintén magas a szakmunkás vagy szakiskolai végzettségűek aránya. A legmagasabb értékekkel – és így a legrosszabb iskolai állapottal – Nógrád és BorsodAbaúj-Zemplén megye rendelkeznek, ami magyarázatot ad a Beveridge-görbénél megjelenő magas kihasználatlansági rátára. Feltételezésem szerint, a be nem töltött üres álláshelyek

99


nevelés jelentőségére és az oktatás szükségességére. Mintájukban a képzésekben való részvételre vonatkozó hajlandóság az alacsony iskolai végzettségűek esetében 2/3 arányú volt. Az 6. táblázat a nyilvántartott álláskeresők arányát mutatja iskolai végzettség szerint. Minden időszakban és mindhárom megyénél az általános iskolai vagy a 8 általánosnál alacsonyabb végzettséggel rendelkezők voltak a legtöbben (az összes nyilvántartott álláskereső 41–51%-a). Szintén magas a szakmunkás vagy szakiskolai végzettségűek aránya. A legmagasabb értékekkel – és így a legrosszabb iskolai állapottal – Nógrád és Borsod-Abaúj-Zemplén megye rendelkeznek, ami magyarázatot ad a Beveridge-görbénél megjelenő magas kihasználatlansági rátára. Feltételezésem szerint, a be nem töltött üres álláshelyek legalább középfokú (vagy magasabb) iskolai végzettséget igényelnek a majdani munkavállalóktól. 6. táblázat: A nyilvántartott álláskeresők aránya iskolai végzettség szerint (%)

Év

Általános iskola 8 osztálya vagy annál kevesebb

Szakmunkásképző vagy szakiskola

Középiskola

Főiskola vagy egyetem

B-A-Z

Heves

Nógrád

B-A-Z

Heves

Nógrád

B-A-Z

Heves

Nógrád

B-A-Z

Heves

Nógrád

2000

45,6

43,6

48,5

35,2

33,2

30,4

17,6

20,1

19,5

1,6

3,1

1,6

2001

48,0

45,7

50,0

33,3

32,0

29,7

16,9

19,0

18,9

1,8

3,4

1,4

2002

48,6

47,4

49,8

33,4

30,7

29,5

16,2

18,7

19,1

1,8

3,3

1,6

2003

49,7

47,5

50,5

32,0

30,0

29,2

16,2

18,9

18,7

2,1

3,6

1,7

2004

48,9

47,1

49,5

31,4

29,7

29,4

17,2

19,6

19,1

2,5

3,6

2,0

2005

48,7

46,9

49,0

31,2

29,9

29,8

17,4

19,2

19,5

2,7

3,9

1,8

2006

48,2

46,0

50,5

31,3

29,6

28,4

17,7

20,1

19,3

2,7

4,2

1,9

2007

48,8

45,9

49,3

30,6

29,8

28,4

17,9

20,1

20,0

2,7

4,2

2,3

2008

49,5

45,7

50,3

30,1

30,4

28,3

17,7

19,9

19,4

2,8

3,9

2,1

2009

46,1

41,6

46,9

31,5

32,1

30,7

19,5

22,2

20,3

2,9

4,1

2,2

2010

45,6

45,3

47,6

30,7

29,2

28,1

20,3

21,1

21,7

3,4

4,4

2,6

2011

46,8

44,9

47,1

29,1

28,6

27,4

20,6

22,0

22,6

3,5

4,4

2,9

Forrás: saját szerkesztés, NFSZ (2012) adatok alapján

A Nemzeti Foglalkoztatási Szolgálat (NFSZ) gyűjt adatokat az üres álláshelyek munkakörönkénti típusáról is. A számok csak 2010-ről és 2011-ről állnak rendelkezésre, de ezek is alkalmasak egy-egy időpillanat értékelésére. Borsod-Abaúj-Zemplén megyében 2011-ben segédmunkásokat, utcaseprőket, eladókat, takarítókat, adminisztrátorokat és konyhai kisegítőket kerestek a legnagyobb számban, ugyanakkor 100–150 főnyi új bejelentett álláshelyet kínáltak vagyonőr, személygépkocsi-vezető, pénzügyi ügyintéző, üzletkötő, tanító, pék, vízvezeték-szerelő munkakörbe. Ezeknél az üres állásoknál magasabb

100

Lipták Katalin

a speciális képzettség követelménye. Hasonló a helyzet Nógrád megyénél is a munkaköröket illetően. A 6. táblázat adataiból egy érdekes és ismert jelenségre is bizonyítékot találunk. A gazdasági válság hatására magasabb lett a főiskolai vagy egyetemi végzettséggel rendelkező nyilvántartott álláskeresők aránya a korább évekhez képest. Kutatásában Simkó (2008) is arra az eredményre jutott, hogy a legfeljebb általános iskolai végzettségű munkaerő erőteljesen leértékelődött, és a kereslet iránta meggyengült. A munkaerő-állomány minőségi összetétele az oktatási adatok alapján összességében romló tendenciát mutat, ami a megfelelő színvonalú munkahely hiányával, s ennek következtében a nagyobb mobilitásra képes diplomás fiatalok növekvő elvándorlási hajlandóságával is összefügg. Összegzés Feltevésem az volt a kutatásaim kezdetén, hogy az Észak-magyarországi régió helyzetét jelentősen meghatározza a rendszerváltásból fakadó sajátos gazdasági-társadalmi helyzet. A szóban forgó régió és Magyarország nyilvántartott álláskeresőinek a létszámát befolyásoló és magyarázó tényezőket vizsgáltam meg. Az Észak-magyarországi régió pozícionálása után áttekintettem, milyen folyamatok zajlottak le a régión belül kistérségi és megyei szinten. Ehhez a szektorális foglalkoztatottság adatait és a Lilien-index összefüggésrendszerét használtam fel, valamint a Beveridge-görbét. A Lilien-index alakulása alapján az Északmagyarországi régióban a munkaerő szektorális áramlása napjainkban kisebb mértékű befolyásoló erővel bír, mint az a rendszerváltást követő években jellemző volt. A szektorok közötti átrendeződés végét lehet látni, de ez egy alacsonyabb foglalkoztatási szintet jelent a régióban. A Beveridge-görbe a megyékben meglévő üres álláshelyek és a munkanélküliek közötti kapcsolatot mutatja; eszerint a munkanélküliek és az üres álláshelyek nem „találkoznak” egymással, aminek oka az iskolai végzettségben keresendő. Ez a helyzet is indokolja, hogy a majdani regionális foglalkoztatáspolitika a régió sajátosságaira építsen, s ne központi elvek mentén levezetett irányokból épüljön fel. Hivatkozások Bánfalvy Csaba (1989): A munkanélküliség. Magvető Kiadó, Budapest. Cain, G. (1976): The challenge of Segmented Labor Market theories to Ortodox theory: A survey. Journal of Economic Literature, Vol. 14, No. 4:1215–1257. Cseres-Gergely Zsombor – Kátay Gábor – Szörfi Béla (2012): A magyarországi munkapiac 2011-2012-ben. In: Fazekas Károly – Benczúr Péter – Telegdy Álmos (szerk.) (2012): Munkaerőpiaci Tükör, 2012. MTA Közgazdaság-tudományi Intézete, Budapest:18–40. Dabasi Halász Zsuzsanna (2011) (szerk.): Munkaerőpiac és foglalkoztatáspolitika. Miskolci Egyetemi Kiadó, Miskolc. Dow, J. C. R. – Dicks-Mireaux, L. (1958): The Excess Demand for Labour: A Study of Conditions in Great Britain, 1946-1956. Oxford Economic Papers, New Series, Vol. 10, No. 1:1–33. Eurostat (2013): Employment by economic activity and NUTS 2 regions (NACE Rev. 2). Táblázat, Eurostathonlap (http://epp.eurostat.ec.europa.eu). Fazekas Károly (1997): Válság és prosperitás a munkaerőpiacon – A munkanélküliség regionális sajátosságai Magyarországon 1990-1996 között. Tér és Társadalom, Vol. 11, No. 4:9–24. Friedman, M. (1986): Infláció, munkanélküliség, monetarizmus. Közgazdasági és Jogi Könyvkiadó, Budapest.


101

G. Fekete Éva – Osgyáni Gábor (2009): A munkavállalási motivációk időbeni és térbeni változásai. Északmagyarországi Stratégiai Füzetek, Vol. 5, No. 1:38–62. G. Fekete Éva (2006): Hátrányos helyzetből előnyök? Elmaradott kistérségek felzárkózásának lehetőségei az Észak-magyarországi régióban. Észak-magyarországi Stratégiai Füzetek, Vol. 3, No. 1:54–69. Galasi Péter (1994): A munkaerőpiac gazdaságtana. Aula Kiadó, Budapest. Goschin, Z. – Constantin, D. L. – Roman, M. – Ileanu, B. (2009): Regional specialization and geographic concentration of industries in Romania. South-Eastern Europe Journal of Economics, Vol. 7, No. 1:61– 76. Káposzta József – Nagy Henrietta – Kollár Kitti (2010): Borsod-Abaúj-Zemplén és Szabolcs-SzatmárBereg megye leghátrányosabb helyzetű kistérségeinek településszerkezeti, foglalkoztatási jellemzői az EUcsatlakozás óta eltelt időszakban. Területi Statisztika, Vol. 50, No. 6:641–658. Kocziszky György (1996): Regionális gazdasági növekedés. Miskolci Egyetemi Kiadó, Miskolc. KSH (2011): Területi statisztika évkönyv. Központi Statisztikai Hivatal, Budapest. KSH (2013a): Aktivitási arány. Táblázat, KSH-honlap, http://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/xstadat_ eves/i_qlf025.html. KSH (2013b): Foglalkoztatási arány. Táblázat, KSH-honlap, http://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/ xstadat_eves/i_qlf026.html. KSH (2013c): Munkanélküliségi arány. Táblázat, KSH-honlap, http://www.ksh.hu/docs/hun/xstadat/ xstadat_eves/i_qlf027.html. Lilien, D. M. (1982): Sectoral shifts and cyclical unemployment. Journal of Political Economy, Vol. 90, No. 4:777–793. Maddala, G. S. (2004): Bevezetés az ökonometriába. Nemzeti Tankönyvkiadó, Budapest. Nemes Nagy József (szerk.) (2005): Regionális elemzési módszerek. Regionális Tudományi Tanulmányok 11., ELTE Regionális Földrajzi Tanszék, Budapest. NFSZ (2012): A nyilvántartott álláskeresők (munkanélküliek), a passzív ellátásban részesülők és a bejelentett álláshelyek fontosabb jellemzőinek adattára (megyei és kistérségi adatok). Táblázat, Nemzeti Foglalkoztatási Szolgálat honlapja, http://www.afsz.hu/engine.aspx?page=stat_afsz_nyilvtartasok. Péter Zsolt (2010): A turizmus térségi folyamatainak összefüggései, különös tekintettel az Észak-magyarországi régióra. Ph.D. értekezés, Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar, Miskolc. Pigou, A. C. (1933): A munkanélküliség elmélete, McMillan, London. Simkó János (2008): A foglalkoztatás aktuális problémáira megoldást javasoló módszerek az Északmagyarországi régióban. Kézirat. Tzannatos, Z. (1992): Labour economics. In: Maloney, J. (edit.): What is new in economics? Manchester Univesity Press, Manchester:71–100.

102

Lipták Katalin

Mellékletek A nyilvántartott álláskeresők lineáris regressziós modelljének összefoglaló adatai (Magyarország, 2010)

1. melléklet

Modell

R

R2

Korrigált R2

A becslés standard hibája

A modell magyarázó változói

1

,968

,937

,937

1021,507

Konstans, X1

2

,970

,941

,941

988,499

Konstans, X1, X2

3

,981

,962

,961

802,762

Konstans, X1, X2, X3

4

,986

,973

,972

680,117

Konstans, X1, X2, X3, X4

5

,986

,972

,972

681,742


6

,989

,977

,977

620,862

Konstans, X1, X3, X4, X5

7

,990

,980

,979

582,964

Konstans, X1, X3, X4, X5, X6

Magyarázó változók: Konstans X1: Rendszeres szociális segélyben részesítettek évi átlagos száma X2: A háziorvosi betegforgalom X3: Személyi jövedelemadó alapját képező jövedelem X4: Munkavállalási korú állandó népesség X5: A rendelkezésre állási támogatásban részesítettek közül közcélú foglakoztatásban résztvevők száma X6: Tanulók, hallgatók száma Forrás: saját számítás, KSH (2011) adatok alapján

A nyilvántartott álláskeresők lineáris regressziós modelljének összefoglaló adatai (Észak-Magyarország, 2010)

2. melléklet

Modell

R

R2

Korrigált R2

A becslés standard hibája

A modell magyarázó változói

1

,794

,630

,616

1063,062

Konstans, X1

2

,914

,835

,822

724,164

Konstans, X1, X7

3

,961

,924

,915

500,704


Magyarázó változók: Konstans X1: Rendszeres szociális segélyben részesítettek évi átlagos száma X5: A rendelkezésre állási támogatásban részesítettek közül közcélú foglakoztatásban résztvevők száma X7: Regisztrált vállalkozások száma Forrás: saját számítás, KSH (2011) adatok alapján

Az Észak-magyarországi régió munkaerő-piaci folyamatainak vizsgálata

Recommend Documents