A járások kialakításának módszertani megalapozása

TANULMÁNYOK DR. SZALKAI GÁBOR

A járások kialakításának módszertani megalapozása A térszerkezeti egységek létrejöttének és a területszervezési változásoknak vizsgálata során számos olyan paraméter nevezhető meg, amelyek a történelem folyamán befolyásolták a különböző téregységek kialakulását. Az alsó–közép szintű lépték esetében a klasszikus földrajzi jellemzők – a domborzat vagy a vízrajz – mellett a nemesség létszáma volt az egyik első ismert, meghatározó faktor a középkori járások határainak létrejöttében. Ugyanakkor már a XV. században megjelent az egyes térségek központhoz csatolása során a földrajzi elérhetőség logikája is, a kezdetben kizárólag pénzügyi igazgatási feladatokat (adóbehajtás) ellátó járásokban fontossá vált a megadóztatandó lakosság megközelíthetősége (Dominkovits–Horváth 2011). A megközelíthetőség, a közlekedés szerepe a későbbi történelmi korszakok során is fontos tényező maradt, de új dimenziót csak a fejlett közlekedési infrastruktúrák 19–20. századi kiépülésének időszakában, a területi közigazgatás racionalizálási törekvései kapcsán kapott. Benisch Artúr az első világháború utáni közigazgatási rendezés kapcsán vetette fel a járásközpontok elhelyezkedése és megközelíthetősége összefüggésének problémáját. Véleménye szerint a régi járásközpontok megközelítése sok esetben nehézkessé vált, mivel az új közlekedési hálózatok nem érintették azokat. Így az új járásközpontok kijelölése során Benisch a megközelíthetőséget tartotta elsőrendűnek (Hencz 1973). Erdei Ferenc munkásságában szintén előkerül a központ és a közlekedési hálózatok témaköre. A városi funkciókat a vidéki területekről egy központba csoportosító elképzelése szerint el kell kerülni a helyi (al)központok létrejöttét. Centralizációs tervezetét a közlekedési infrastruktúra kiépítésével kívánta megerősíteni, amelyet a központ és a vonzáskörzeti települések közötti sugaras úthálózat formájában képzelt el (Erdei 1939). Bibó a város–vidék kapcsolatnál a napi ingázást még lehetővé tevő 30 km-ben határozta meg a legtávolabbi, még elfogadható távolságot. Ettől csak a főváros esetében tartotta lehetségesnek az eltérést, ahol a jobb közlekedési helyzet miatt 40 km-es értéket adott meg (Bibó–Mattyasovszky 1950). Munkásságában a megközelíthetőség szerepe élete későbbi szakaszában is hangsúlyos maradt. A ma klasszikusként számon tartott Bibó-féle alapelvek is ”a székhelyek optimális megközelíthetőségének” elvét emelik ki (Bibó 1986 [1975], 146–147. o.). Bibó ily módon a székhelyek elérhetőségét, vagyis a lakossági oldal érdekeit tekintette a járások kialakításakor a legfontosabb tényezőnek. A további alapelveket, így az „egységek arányosságának” elvét csak másodlagosnak tartotta, a népességszámok különbségeiből adódó eltérések ugyanis a hivatali struktúra felállítása során kezelhetőek: nagyobb népességű járások esetén a nagyobb létszámú hivatalok felállítása jelent megoldást a kapacitásproblémákra. Egyetértve a távolság fontosságát hangsúlyozó tanulmányokkal és a Bibó által képviselt alapelvekkel, célunk a járások 2013-as felállítását előkészítő javaslattétel volt Ma-

216

DR. SZALKAI GÁBOR

gyarország kormánya számára, ami a valós térhasználati szokásokhoz igazodva, a lakosság részére elfogadható felső távolsági korlátban maximalizálja a központok elérhetőségét. Ennek megvalósításához paraméterezhető, dinamikus modellek készítése mellett döntöttünk, amelyek segítségével a járásokhoz rendelendő funkciók függvényében bármikor új járásbeosztásokat hozhattunk létre. Jelen tanulmány e munka módszertani fejezeteinek átdolgozott változata. A tanulmányt 2011-ben, a Nemzeti Közigazgatási Intézet megbízásából a HÉTFA Elemző Központ készítette „A területi közigazgatás reformját elősegítő tanácsadás a modern kori járások központjainak és lehatárolásainak tárgyában” címmel.1 Keretfeltételek, módszertani áttekintés A járások területi lehatárolása során nagyfokú tudományos szabadságot élveztünk. A megbízó mindössze néhány pontban fogalmazta meg azokat a kritériumokat, amelyekhez a kutatás során tartanunk kellett magunkat. Így – a járáshatároknak a jelenlegi megyei beosztáshoz kellett illeszkedniük, – vizsgálatunknak csak a vidéki Magyarországra kellett kiterjednie, Budapest nem szerepel elemzésünkben, – minden település csak egy járásnak lehetett tagja. Nem szerepelt ugyanakkor a feltételek között, hogy a járások településeinek egymással szomszédosnak kell lennie. Modelljeink eredményeztek is ilyen járásokat, és ezeket – az egymástól eltérő külterületi és (a közúthálózaton értelmezett) belterületi szomszédsági viszonyok miatt – több esetben szakmailag megalapozottnak tartottuk. A megbízó által megszabott feltételeken túl a hozzáférhető adatok köre határozta meg modellünk lehetőségeit. Ezen adatok alapján három alapvető feladatot, 1.) a lehetséges központok kiválasztását, 2.) a tényleges központok kiválasztását, valamint 3.) a központhoz tartozó körzetek kijelölését kellett elvégezni (1. táblázat). 1. táblázat

A járások lehatárolásának főbb lépései és a hozzájuk kapcsolódó mutatók A lehetséges központok kiválasztása Népességszám A településhez rendelhető ingázási volumen Meglévő közfunkciók száma

A tényleges központok kiválasztása Központtól való távolság

A központhoz tartozó körzetek kijelölése Központtól való távolság Ingázási kapcsolatok Kétes esetekben tömegközlekedési kapcsolatok

Kereskedelmi egységekkel való ellátottság Forrás: saját szerkesztés.

1 A projekt keretében elkészült tanulmányok internetes elérhetősége: http://hetfa.hu/terhasznalatvizsgalat.

A JÁRÁSOK KIALAKÍTÁSÁNAK MÓDSZERTANI MEGALAPOZÁSA

217

A lehetséges járásközpontok kiválasztásához több statisztikai mutató felhasználásával egyedi, a feladathoz szabott komplex központpotenciál mutatót hoztunk létre. Ennek során olyan jelenségek kiválasztására törekedtünk, amelyek különböző szempontokból utalnak arra, hogy egy település mennyire rendelkezik központi funkciókkal. Kiválasztott mutatóinknak ugyanakkor annak érzékeltetésére is képesnek kellett lennie, ha a megjelenő igényeket az igazgatásszervezés eddig még nem tudta kielégíteni. Ezzel szemben a tényleges központok kiválasztásához és a központokhoz tartozó körzetek kijelöléséhez térkapcsolati mutatók használatára volt szükség, amelyek csak elvétve fordulnak elő a hazai statisztikában. A kevés számú kivétel közül leginkább az ingázási adatok jöhettek szóba, ám a – vizsgálatunk idején rendelkezésre álló, legfrissebb – 2001-es népszámlálás ingázási (honnan–hová) adatait már csak korlátozottan tartottuk felhasználhatónak. Így fő térkapcsolati mutatóként az általunk számított közúti elérhetőségi mátrix adatait állítottuk középpontba. Ez természetesen a lakosság mobilitási lehetőségeinek csak egyik összetevőjéről ad képet, a tömegközlekedés menetrendi adatai viszont csak irreális ráfordítással lettek volna lekérdezhetők. A lehetséges központok körének meghatározása Vizsgálatunk első lépése azon települések kiválasztása volt, amelyek esélyesnek mutatkoztak járásközponti szerepkör betöltésére. A lehetséges központi településeket – az alábbiakban részletezett mutatók alapján – megyénként válogattuk ki. Képzett komplex mutatónk minden magyarországi településre vonatkozóan négy alapvető témakört ölelt fel, így – a népesség száma, – az adott településhez rendelhető ingázási volumen, – a meglévő közfunkciók száma, – és a kereskedelmi egységekkel való ellátottság alkották fő csoportjainkat. A települések népességszáma képezte egyik alapvető változónkat, hiszen egyértelmű, hogy mind méretgazdaságossági, mind a már kiépített infrastruktúra szempontjából ezen települések járásközponttá tétele a legegyszerűbb a kormányzat számára. A már létező műszaki és humán infrastruktúrára való alapozás, a helyben ellátható nagy lélekszámú népesség egyértelműen e központok elsődleges bevonását kívánja meg. A népességszám alkalmazása olyan szempontból is előnyös volt, hogy az aktuális, 2010-es adatokra tudtuk építeni a modellt. Ugyanez nem mondható el a következő figyelembe vett jelenségről, az ingázásról. A hazai statisztikai rendszer az ingázás teljes körű, települési szintű felmérését csak a népszámlálások alkalmával végzi el. Így 2011-ben készült vizsgálatunk során csupán a 2001-es ingázási adatokra tudtunk támaszkodni. Az ingázási adatokat – az eredmények 10 éves volta miatt – akár a központok kijelölésére, akár a munka későbbi fázisában, a vonzáskörzet-vizsgálatok tesztelésére csak korlátozottan tekintettük alkalmasnak. Az ingázás volumenét abszolút adatokkal adtuk meg, a járásközpontok kijelölése szempontjából csak a munkavállalási célú ingázást tekintettük mérvadónak. Ugyanakkor nem csak az ingázási célpontokat tekintettük potenciális járásközpontnak, hanem azon településeket is, amelyeknél az elingázók nagy száma indokolttá teheti a helyben való ellátást. E módosítást a kisebb települések pozíciójának erősítése érdekében, térségfejlesztési

218

DR. SZALKAI GÁBOR

szempontból tartottuk indokoltnak. Így ingázási mutatónkat a beingázók és az elingázók összesített létszámából képeztük. Különös jelentősége volt harmadik, komplex közigazgatási mutatónknak, amely a meglévő közfunkciók számbavételén alapult, és összesen 15 különböző közigazgatási funkció települési jelenlétét mérte, a települések rangszámát az ott jelenlévő, alábbi intézmények számával azonosítottuk: – önálló jegyzőségi, illetve körjegyzőségi központok, – NFSZ munkaügyi központok, – földhivatalok, – NAV-kirendeltségek, – OEP-kirendeltségek, – Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóság kirendeltségei, – Állami Népegészségügyi és Tisztiorvosi Szolgálat kirendeltségei, – Magyar Államkincstár kirendeltségei, – elsőfokú építésügyi hatósági hatáskört gyakorló (körzetközponti) települések, – rendőrkapitányságok, – hivatásos önkormányzati tűzoltóságok, – bíróságok, – ügyészségek – gyámhivatalok, – okmányirodák. A komplex közigazgatási mutató legfontosabb tulajdonsága, hogy önmagában képes érzékeltetni egy településen a már jelenlévő állami funkciók települtségét (1. ábra). 1. ábra

A közfunkciók településenkénti száma, 2010

A közigazgatási funkciók száma 10 – 15 5– 9 1– 4 0 Forrás: saját szerkesztés.


219

Utolsó központképző mutatónk, illetve mutatócsoportunk a kereskedelmi létesítményekkel való ellátottság volt. A KSH T-STAR adatbázisában összesen 34 olyan mutatót azonosítottunk, amelyek alkalmasnak tűntek a kereskedelmi kapacitások jellemzésére. A modellbe végül csak a nem napi szükségletet kielégítő kereskedelmi egységek számából képzett, aggregált mutatót vettük fel, mivel úgy értékeltük, hogy ezen speciálisabb egységek jobban visszatükrözik a településhálózati hierarchiát. Komplex mutatónkat az alábbi üzlettípusok 2008-as településenkénti összegéből képeztük: – állatgyógyászati termékek üzleteinek száma, – bútor-, háztartásicikk- és világítástechnikai szaküzletek száma, – egyéb iparcikkszaküzletek száma, – elektromos háztartási készülékek szaküzleteinek száma, – festékek, vasáruk, barkács- és építési anyagok szaküzleteinek száma, – gépjárműalkatrész-szaküzletek száma, – gépjárműszaküzletek száma, – használtcikk-szaküzletek száma, – kölcsönzőhelyek száma, – motorkerékpár- és -alkatrész-szaküzletek száma, – nagykereskedelmi raktárak száma. Mutatónk képzése során tisztában voltunk azzal a korláttal, hogy az adatok csak a kereskedelmi egységek számáról adnak információt, azok méretéről, forgalmáról nem. Így komplex mutatónk a valós kereskedelmi kapacitást, vonzerőt csak részben tükrözi vissza, ám forgalmi vagy alapterületi adatok híján jelenleg pontosabb indikátort nem lehet előállítani. A négy alapmutató előállítását követően valamennyit szórásra vetítve standardizáltuk. Ezután a standardizált mutatók települési összege alapján meghatároztuk a helységek országos sorrendjét, majd a sorrend megyei metszeteiként kaptuk meg a megyei központsorrendek komplex mutatóit. E megyei sorrend szolgált alapul a lehetséges járásközpontok kiválasztásához. A tényleges központok meghatározása A járásközpontok meghatározásának folyamatát Visual Basic programnyelvben fejlesztett programkódokkal tettük dinamikussá. A központok meghatározásakor négy változatot állítottunk fel, amelyek már elérhetőségi adatok bevonását is szükségessé tették. A járások kialakítását előkészítő lakossági véleményvizsgálat (Oláh–Dombi–Retz 2011) eredményeivel való összevethetőség érdekében közúti távolság (km) alapú mátrix használata mellett döntöttünk, de rendelkezésünkre állnak időben (percben) mért adatok is. Az állami kezelésben lévő utak gráfján futtatott elérhetőségi mátrixot megyei mátrixokká bontottuk, és ezek segítségével végeztük el négy járásváltozatra (20, 25, 30, 40 km) a központok kiválogatását. A jelzett kilométerértékek arra a változtatható paraméterre utalnak, hogy az adott modellben mekkora az a maximális utazási távolság, amelyet a járásközpont és a legtávolabbi település között engedélyezünk. A programkód a keretérték változása esetén bármikor újra futtatható, így rugalmasan tudja kezelni a változó igényeket.

220

DR. SZALKAI GÁBOR

A központkiválasztó modul megyénként futott le az előkészített, rendezett adattáblákon, és a központ sorrendmutatója alapján vonta be a potenciális központokat a számításba. A modul két változatban készült el. Az első verzióban a program akkor fejezte be a települések kiválogatását, amikor anynyi központot választott ki, amennyi a paraméterben meghatározott vonzáskörzet nagysága alapján a megye minden településének elérését lehetővé tette. Ez a módszer egyértelműen az általunk felállított központsorrendet (hierarchia) tekinti meghatározónak, vagyis a standardizált mutató számításába bevont tényezők erőssége alapján végzi el a járásközpontok kijelölését. Ily módon viszont a meghatározott elérhetőségi határértékeket jóval „felüllőjük”, hiszen a vonzáskörzetek tesztelése csak a központhierarchiának megfelelően, felülről lefelé történt meg. Ez viszont azzal jár, hogy az adott modellben valójában sokkal több központunk lesz, mint amennyire szükségünk van ahhoz, hogy a modell paraméterezésében megadott távolsági korlátnak megfeleljünk. E probléma kiküszöbölésére új modullal bővítettük a programkódot, ami már a hierarchia mindkét irányában elvégzi a központok és vonzáskörzetük tesztelését. Ez az elérhetőségi optimalizálás irányába tolja el modellünket, azaz az első körben kiválasztott központok közül – hierarchikus helyzettől függetlenül – csak azokat hagyja a modellben, amelyek feltétlenül szükségesek ahhoz, hogy a futtatás során megadott távolsági paraméterezést teljesíthessük. Ez a gyakorlatban azt jelenti, hogy amennyiben egy kisebb, funkciószegényebb település előnyösebb közúthálózati (elérhetőségi) helyzetben van egy nagyobbnál (vagyis a járási településektől mért átlagtávolsága alacsonyabb), akkor a modell a kedvezőtlenebb közúti elérhetőségű, ámde nagyobb települést ejti ki a további számításokból. Ez természetesen szélsőséges esetekhez vezethet, így a számítások során hibrid modellt alkalmaztunk, amely mindkét tényezőt együttesen figyelembe veszi. Esetünkben ez azt jelentette, hogy a program a megyei hierarchia első helyén álló települését (a megyeközpontokat, illetve Vácot) akkor is bent hagyta a központok között, ha arra a paraméterben meghatározott elérhetőségi érték biztosításához már nem lett volna szükség. A két tényező súlyának ilyen jellegű megállapítása azonban már gazdasági, politikai kérdés. Vizsgálatunk során ezzel a problémával azonban több okból sem kellett konfrontálódni. Tudományos szempontból – a fenti, súlyozatlan modellekkel szemben – ugyanis a népességszámmal súlyozott, utazási távolság minimalizálására törekvő modellt tekintettük ideális megoldásnak. Ennek kidolgozását azonban a megbízás későbbi fázisában történt változások feleslegessé tették, elkészült modelljeink pedig csak közvetetten váltak a végleges járásbeosztás alapjává. Így az alábbiakban bemutatott járástervezetek pusztán a programfejlesztés utolsó fázisának eredményeit tükrözik, a közigazgatási egyeztetésre került végső javaslataink a felvázolthoz képest egyszerűbb módszertannal készültek (ld. a tanulmány végén). A járásbeosztás meghatározása A járásközpontok kijelölése után végeztük el a hozzájuk tartozó körzetek meghatározását. A körzetek kijelölése három lépésben történt, kettőt szintén programkódok segítségével automatizáltunk, míg a harmadik lépés manuális felülvizsgálást jelentett.


221

Első lépésben a modellben maradt központokhoz elérhetőségi alapon hozzárendeltük a járási településeket, vagyis minden település ahhoz a központhoz került, amitől az országos közúthálózaton, kilométerben mért távolsága a legkisebb. Modellünkben nem volt olyan eset, hogy egy település két lehetséges központtól is azonos távolságra feküdt volna. Ezután a következő modul felülvizsgálta az elsődleges beosztást, és indokolt esetekben a munkavállalási célú ingázási adatok alapján korrigálta azt. E fázisban csak az elingázók, mégpedig a megyén belül ingázók adatait vettük figyelembe. Az ingázási adatok igazolták azt az elsősorban a főváros környékén ismert tapasztalatot, hogy Magyarországon számos olyan település van, amelyek elsődleges ingázási célpontjai nem a saját megyéjükben, hanem valamely másik megyében találhatók (2. ábra). 2. ábra

A domináns ingázási céltelepülések elhelyezkedése, 2001

Domináns ingázási céltelepülések A domináns céltelepülés saját megyében található Az 1. céltelepülés idegen megyében található Az 1. és 2. céltelepülés idegen megyében található Az 1., 2. és 3. céltelepülés idegen megyében található Az 1., 2., 3. és 4. céltelepülés idegen megyében található Forrás: KSH, népszámlálás 2001.

Ezen települések lakosságának egy része a megyehatárhoz közeli fekvés miatt ingázik másik megyébe, másik része pedig ettől függetlenül valamely jelentősebb központ (főváros, nagyvárosok) irányába ingázik. A megbízó szándékának megfelelően az ilyen, megyehatárt átlépő mozgásokat kihagytuk a modellből, csak azt kerestük, hányadik ingázási célpont fekszik a kiinduló településsel azonos megyében. Amennyiben az első négy célpont valamelyike saját megyében feküdt, akkor az első ilyen célt használtuk fel az elérhetőségi adatok tesztelésére. Azon településeknél, amelyeknél az első négy település mindegyike idegen megyébe esett, illetve azoknál a településeknél, ahonnan nem volt egyetlen munkavállalási célú elingázó sem (mind a hat, az utóbbi csoportba tartozó település a történelmi Abaúj-Torna vármegye területén található), automatikusan az elérhetőség által meghatározott központot tekintettük véglegesnek.

222

DR. SZALKAI GÁBOR

Ha az ingázási adatok olyan célt adtak meg, ami nem azonos az elérhetőség alapján számított járásközponttal, de megyén belül fekszik és szerepel a lehetséges járásközpontok között, a program további vizsgálatokat végzett. Így ha az ingázási cél is elérhető volt a paraméterben megszabott távolságon belül, de távolsága maximálisan csak 50%-kal haladta meg az elérhetőségi célét, a program az ingázási célt fogadta el járásközpontként. Azon települések esetén, ahol az ingázási cél nem lehetett járásközpont, az ingázási céltelepülés járásközpontját vizsgálta tovább a program. E metódus bizonyos esetekben elfogadható eredményre vezetett, voltak azonban olyan települések, amelyeknél e „másodlagos” központok már a megadott távolsághatáron túl feküdtek. Ekkor a távolságmátrix alapján számított központot fogadtuk el járásközpontként. A települések beosztását az eredmények manuális átvizsgálása zárta. Ez elsősorban azokra a településekre irányult, amiket a modell nem tudott egyértelműen beosztani egy központhoz sem, vagy a térképezés „logikátlan” alakú járásokat, illetve indokolatlan exklávékat hozott a felszínre. Ilyen esetekben elsősorban a tömegközlekedési kapcsolatok manuális lekérdezésével döntöttünk a végleges beosztásról. A manuálisan besorolt települések száma százas nagyságrendű volt. A járástervezetek jellemzői Munkánk során négy modellt futtattunk, 20, 25, 30 és 40 km-es maximális utazási távolságokkal. Bár a lakosság térhasználati szokásait felmérő 1000 fős véleményvizsgálatunk (Oláh–Dombi–Retz 2011) eredménye szerint a hivatalos ügyintézések kapcsán elfogadható maximális utazási távolságként legtöbben (28%) a 15 km-es értéket jelölték meg, ilyen kis méretű járások kijelölése lehetetlen volt. Ennek egyik oka, hogy a magyar településhálózat az Alföld településszerkezete miatt csak úgy tenné lehetővé ilyen méretű járások létrejöttét, ha számos funkciószegény település önálló járássá válna. Az alsó korlátot ilyen értelemben Besenyszög jelenti, amelytől legközelebbi szomszédja, Jászladány 18 km-re fekszik. Ebből a korlátból és a 20 km-t még elfogadhatónak tartó lakossági vélemények szintén magas arányából (26,7%) következően 20 km-ben határoztuk meg a még értelmezhető, legrészletesebb beosztást. Ám önmagában a városhálózat – kiegyenlítetlen térbeli elhelyezkedése révén – még az utóbbi 20 év várossá nyilvánítási hulláma nyomán bekövetkezett „felhígulása” ellenére sem lenne elégséges a járásközponti funkciók betöltésére (3. ábra). A „csupán” a városokat járásközponttá tevő tervezet esetén 267 település esne 20 kmnél messzebb a járásközpontjától, amelyekben 168 ezer lakos él. A belső perifériákon és a határ menti térségekben fellépő anomáliák kezelésére emiatt községi jogállású járásközpontokra is szükség lenne, amelyek egyes esetekben még saját megyéjük első 90, központnak alkalmas települése között sem szerepelnek (például Rakaca, Tiszabecs, Vámosmikola). A 20 km-es modell alapján létrejövő járások ugyanakkor településfejlesztési szempontból nagy jelentőségűek lennének. A 20 km-es modelltől 5, majd 10 kilométerenként 40 km-ig növeltük a távolsági paramétert, ami egyre nagyobb méretű járások mellett fokozatosan csökkenő járásszámot adott eredményül (2. táblázat).


223 3. ábra

A legközelebbi magyarországi várostól 20 km-nél messzebb fekvő települések

Forrás: saját szerkesztés.

2. táblázat

A járások száma a távolság és a futtatott modellek függvényében Távolság, km

Járásszám – hierarchikus modell

Járásszám – hibrid modell

20 25 30 40

371 261 193 121

325 225 160 104

Forrás: saját számítás.

A két bemutatott modell – a hierarchikus és a hibrid változat – a megengedett távolságértékek növelésével egyre kisebb különbséget ad a járások számában. A hibrid modellnél minden esetben kevesebb központ kijelölése szükséges, e verziónál azonban jobban kiépített infrastruktúrával rendelkező települések esnének ki a gyengébben ellátott, de kedvezőbb elérhetőségű központok javára. Az egyes távolságértékekhez rendelhető járásszámok megfelelnek a már jelenleg is létező struktúrák elemszámainak. Így a 20 km-es modell alsó határértéke a városi jogállású települések számával egyezik meg, a 25 km-es modell az okmányirodai körzetekkel rokonítható, a 30 km-es a kistérségek a munkaügyi körzetek számával, míg a 40 km-es a földhivatalok, a NAV-kirendeltségek és a bíróságok számával mutat egyezést. Az egyre nagyobb maximális utazási távolság egyre kevesebb járás létrejöttével jár együtt, vagyis egyre inkább csak olyan települések válnak központtá, amelyekben jelenleg is adottak az infrastrukturális feltételek. Eközben viszont a lakosság egyre nagyobb hányada kénytelen kilépni mindennapi életének színteréről. Egy ilyen típusú megoldás az

224

DR. SZALKAI GÁBOR

állam számára költségmegtakarítást jelentene, amelyet utazási költség formájában a lakosságra terhel. A járási hivatalok számának csökkenése ugyanakkor nem egyenesen arányos azon népesség számával, amelyet egy ilyen intézkedés hátrányosan érint. A kevesebb járásközponttal megvalósuló beosztás esetén ugyanis döntően az alacsonyabb népességű kisvárosi, falusi térségek lakossága kerül előnytelenebb helyzetbe, a népesség jelentős részét tömörítő közép- és nagyvárosi hálózat nem veszít pozícióiból. Így a két szélső, a 20 és a 40 km-es modell járásszáma közti több mint háromszoros különbséggel szemben az ügyintézéshez utazásra kényszerülő lakosság számának növekedése csak 1,3szeres. E szűk nézőpont alapján tehát a kevesebb járásból álló rendszer hatékonyabbnak tűnik, térségfejlesztési szempontból azonban pont azon rurális térségek 1,2 milliós lakosságát hozná hátrányos helyzetbe az alacsony járásszám, amelyek egyébként is a társadalmi-gazdasági perifériákon helyezkednek el. A távolság csökkentésével egyre több járás jönne létre, amelyek közül egyre több központi településen csak nagy ráfordítással lenne kiépíthető az új járási infrastruktúra. Ebben az esetben a közigazgatás alkalmazkodna a lakosság térhasználati szokásaihoz. A távolsági paraméter túl alacsonyra állításával viszont olyan, ellentétes irányú folyamat is bekövetkezhet, amikor feleslegesen próbáljuk egy közeli, ámde túl kicsi, egyéb (például kereskedelmi) funkciók nélküli „központba” kényszeríteni a lakosságot. A járási tervezetek közül a hibrid modell futtatásával kapott egyes eredményeket mutatjuk be. A távolság különböző paraméterezésétől függően az átlagos méretekre a 3. táblázatban közölt értékek adódtak. 3. táblázat

Az egyes járásbeosztások átlagos jellemzői Távolság, km

A járás átlagos népessége, fő

20 30 40

25 519 51 514 78 988

A népességgel A járásközpont A járásközpont A központ A települések súlyozott átlagos népességátlagos átlagos száma átlagos központ népessége, fő aránya, % távolsága, km távolság, km 14 174 22 955 32 015

55,28 50,20 40,34

10 20 30

9,90 14,07 18,01

4,88 8,14 10,62


A maximális központ–járási település távolság növelésével egyre növekszik mind a járások, mind a járásközpontok átlagos népessége, valamint a települések átlagos száma is. Ugyanakkor az átlagos járásközponti népesség kevésbé nő a járás népességéhez képest, így a járásközpont népességaránya a nagyobb járásokban alacsonyabb. A járásközpont átlagos távolságát tekintve figyelemre méltó, hogy az átlagérték a lehetséges maximumhoz képest mindenhol annak 50%-a alatt van, az utazásra kényszerülő népesség számával súlyozott átlagos távolság pedig természetszerűleg még ezen értékeknél is jóval alacsonyabb. Így abban a modellben, ahol a legmesszebb fekvő település 40 km-re is lehet járásközpontjától, a népességsúlyos átlagos utazási távolság alig haladja meg a 10 km-t, a legnagyobb járásszámú változat esetében pedig 5 km alá csökken az átlag. Konkrét területegységekhez kötött információkat ad ugyanezen járástervezetek legkisebb és legnagyobb elemeinek vizsgálata (4. táblázat).


225 4. táblázat

A legkisebb és legnagyobb járások megnevezése és főbb jellemzőik A legkisebb Távolság, km járás és népes- járásközpont és sége, fő népessége, fő

A legnagyobb települések száma

járás és népes- járásközpont és sége, fő népessége, fő

települések száma

20

Somogyapáti 1 230

Somogyapáti 528

Gyomaendrőd 1

Debrecen 240 162

Debrecen 207 270

Zalaegerszeg 41

30

Bogács 4 496

Rakaca 743

Tótkomlós 3

Debrecen 289 756

Debrecen 207 270

Zalaegerszeg 79

40

Cigánd 9 630

Pétervására 2 507

Mezőtúr 2

Debrecen 337 604

Debrecen 207 270

Zalaegerszeg 100


A járástervezetek szélső elemei a Bibó-féle első alapelv (székhelyek megközelíthetősége) primátusát tükrözik a második, az arányos egységek elvével szemben. Modellünk szerint létrejöhetnének egészen kisméretű, 1000–2000 fő közötti népességű járások olyan községi jogállású járásközpontokkal, amelyek a körjegyzőségi székhelyen kívül eddig más központi szerepet nem játszottak. Ezzel szemben a legnagyobbak oldalán több százezer fős járások is keletkeznének, minden esetben az egyre növekvő létszámú Debreceni járás lenne a legnagyobb. Szintén polarizált az egy járásba tartozó települések száma. A mezővárosias Alföldön több esetben is egytelepüléses, járási jogú városok keletkeznének, míg a legnagyobb településszámú járás minden esetben az aprófalvas Zalaegerszegi járás lenne. Az egyes járástervezetek területi rendszerét a 4–6. ábrák szemléltetik. 4. ábra

A járások rendszere legfeljebb 20 km-es elérhetőségű körzetek esetén

226

DR. SZALKAI GÁBOR Forrás: saját szerkesztés.

5. ábra



6. ábra




227

A modellek eredményei alapján a megbízónak lehetősége nyílt arra, hogy a járások tervezett funkcióinak függvényében válasszon az egyes változatok közül. A költséghatékony járásrendszer kialakítása érdekében a 30 km-es modell átdolgozására kaptunk felkérést. A megbízó 160-ban jelölte meg a létrehozandó járások számát, a járásközpontok kiválasztásának kizárólagos szempontjává pedig a meglévő közigazgatási kapacitást tette, vagyis a már létező államigazgatási infrastruktúrára kívánták alapozni a járási hivatalokat. E peremfeltételek alapján minden, legalább hat közfunkcióval rendelkező településnek járásközponttá kellene válnia (144 város), a 30 darab, öt funkcióval rendelkező település közül pedig további 16 kapna esélyt (5. táblázat). 5. táblázat

A közfunkciók és a településszámok összefüggése Meglevő közfunkciók száma 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

Települések száma 23 6 29 30 7 9 6 9 9 16 30 82 13 102 1481 1302

Települések aggregált száma 23 29 58 88 95 104 110 119 128 144 174 256 269 371 1852 3154


Végső javaslatunkban azonban a területi kiegyenlítés és az elérhetőség szempontjait is szem előtt tartva a legalább 7 közfunkcióval rendelkező városokat tekintettük automatikusan járásközpontnak, a 6, 5 és 4 funkcióval bíró települések közül pedig a területi szempontokat is figyelembe véve javasoltunk további 32 központot. Ez alapján állt össze a 160 elemű, utolsó javaslatunk (7. ábra). Bár a 160 járás az elérhetőségre optimalizált modell esetén még éppen elegendő lenne a 30 km-es kritérium teljesítéséhez, a közfunkciók elsődleges figyelembevétele miatt ez az új beosztás a korábbihoz képest valamivel nagyobb átlagtávolságokat eredményezett (8. ábra).

228

DR. SZALKAI GÁBOR 7. ábra

A járások rendszere 160 egység esetén


8. ábra

A járásközpontok és településeik távolsága 160 egység esetén

Járásközpont távolsága, km 40 – 50 (8) 30 – 39 (119) 0 – 29 (2866) Járásközpont (160) Forrás: saját szerkesztés.


229

E verzió érvényesülése esetén 8 település 40 km-nél is messzebb, további 119 település pedig 30–40 km-re kerülne a járásközponttól. A 30 km-nél távolabbi településeknél a tömegközlekedési elérhetőség több esetben is meghaladná a 60 percet. A KSH 175 körzetből álló kistérségi beosztásához képest (Budapestet figyelmen kívül hagyva) 19 kistérségi központ nem szerepel járásközpontként a 160 járásos modellben, 5 város pedig újonnan kerülne be a központok közé. Munkánk lezárása után, 2011 szeptemberében a kormány 1299/2011. (IX. 1.). Korm. számú határozatában döntött a járások kialakításáról. A közigazgatási egyeztetést követően 2012 januárjában hozta nyilvánosságra tervezetét, amelyben (Budapestet nem számítva) 168 járás létrehozása szerepelt. E tervezet alapján 16, a mi végső modellünkben nem szereplő település esne ki a járásközpontok közül, míg 8, általunk nem javasolt város válna járásközponttá. A nyilvánosságra hozott kormányzati tervezethez a társadalmi egyeztetés során több száz módosító javaslat érkezett, így a járások végleges száma, a települések beosztása e kézirat leadásának pillanatában (2012. május eleje) ismeretlen. IRODALOM Bibó István (1986 [1975]): Közigazgatási területrendezés és az 1971. évi településhálózat-fejlesztési koncepció. In: Bibó Istán: Válogatott tanulmányok. III. 1971–1979. Magvető Könyvkiadó, Budapest, 141– 294. o. Bibó István – Mattyasovszky Jenő (1950): Magyarország városhálózatának kiépítése. Budapest Dominkovits Péter – Horváth Gergely Krisztián (2011): A szolgabíráktól a járási hivatalokig –a járások története Magyarországon a 13. századtól 1983-ig. In: Csite András – Oláh Miklós (szerk.): „Kormányozni lehet ugyan távolról, de igazgatni csak közelről lehet jól…”. http://hetfa.hu/wpcontent/uploads/I_modul.pdf, 16–74. o. Erdei Ferenc (1939): Magyar város. Athenaeum, Budapest Hencz Aurél (1973): Területrendezési törekvések Magyarországon. KJK, Budapest Oláh Miklós – Dombi Gábor – Retz Tamás (2011): Lakossági térhasználati szokások és vélemények a járások bevezetéséről. In: Csite András – Oláh Miklós (szerk.): „Stabilitás, szakmaiság, megbecsülés” – A lakossági, valamint a kormány- és köztisztviselői véleményvizsgálat eredményei. http://hetfa.hu/wp-content/uploads/III_modul.pdf, 13–58. o. Kulcsszavak: járás, módszertan, modellezés, közigazgatás, térfelosztás. Resume According to the intention of the government, the lower-middle level administration system of districts, which were abolished in 1983, will be recreated by 2013. This paper presents the grounding process of the methodology of outlining this territorial system, with the design of a possible use of dynamic models with spatial data.

A járások kialakításának módszertani megalapozása

Recommend Documents