Lakossági szuburbanizáció és szuburbán településtípusok a fővárosi agglomerációban

EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM TERMÉSZETTUDOMÁNYI KAR FÖLDRAJZ- ÉS FÖLDTUDOMÁNYI INTÉZET Földrajztudományi Központ Regionális Tudományi Tanszék

Lakossági szuburbanizáció és szuburbán településtípusok a fővárosi agglomerációban Készítette: Sápi Zoltán Geográfus MSc II. évf. regionális elemzés szakirány

DIPLOMAMUNKA Témavezető: Horváth Áron (ELTINGA Ingatlanpiaci Kutatóközpont) Lőcsei Hajnalka (ELTE TTK Regionális Tudományi Tanszék)

Budapest, 2013

Tartalomjegyzék 1. Bevezetés ........................................................................................................................... 1 2. Kutatási előzmények és módszertan .................................................................................. 3 3. Szuburbanizációval és migrációval kapcsolatos elméletek ............................................... 8 3.1 A szuburbanizációk értelmezése ................................................................................. 8 3.2 Migráció fogalma és típusai, migrációs modellek ..................................................... 12 3.3 Az agglomerációba történő vándorlás motivációs tényezői ...................................... 15 4. A szuburbanizáció előzményei és története 1995-ig ....................................................... 19 4.1 Az agglomerálódás kezdete ....................................................................................... 19 4.2 A szocializmus időszaka ............................................................................................ 21 4.3 A rendszerváltástól 1995-ig ....................................................................................... 23 5. A népességváltozás trendjeinek feltárása a budapesti agglomerációban......................... 26 5.1 Országos folyamatok – az agglomerációk kitüntetett szerepe .................................. 26 5.2 A budapesti agglomeráció népességváltozása .......................................................... 29 5.3 A budapesti agglomeráción belüli folyamatok .......................................................... 35 6. Településtípusok lehatárolása .......................................................................................... 42 6.1 Lakásépítések............................................................................................................. 42 6.1.1 A lakásépítések alakulása és az önkormányzati szerepvállalás .......................... 42 6.1.2 A lakásépítések dinamikájának változása és a fogyasztói oldal ......................... 50 6.1.3 A lakásállomány minőségi jellemzői .................................................................. 56 6.2 Közlekedési jellemzők............................................................................................... 59 6.3 Az agglomerációs övezet lakosságának és gazdaságának jellemzői ......................... 65 6.4 Települési adottságok és szolgáltatások .................................................................... 73 6.5 A budapesti agglomeráció településeinek faktoranalízise ......................................... 77 6.6 Településtípusok lehatárolása klaszteranalízis módszerével ..................................... 85 7. Összefoglalás ................................................................................................................... 90 8. Irodalomjegyzék .............................................................................................................. 93 9. Ábrajegyzék ..................................................................................................................... 98 10. Táblázatok jegyzéke .................................................................................................... 100 11. Mellékletek .................................................................................................................. 101

1. Bevezetés A rendszerváltást követően felgyorsult a budapesti lakosság kiáramlása az őt körülvevő településekre, ahol fényes villákban, lakóparkokban, vagy családi házakban kezdtek új életet az idetelepülők, akik szabadulni kívántak a fővárosi életvitel számukra nem kedvező következményeitől. A fővárosi agglomerációs övezet településeinek többsége addig még nem látott mértékben fogadta a betelepülni vágyókat, benépesültek az addigi zártkertes övezetek, új településrészek és utcák jöttek létre. Ezalatt Budapest népessége (ahonnan a betelepülők többsége érkezett) rohamosan csökkent. Az elmúlt húsz év távlatában kijelenthető, hogy a budapesti agglomerációban markáns társadalmi térfolyamatává vált a lakóhelyi szuburbanizáció. Mindemellett fontos megjegyezni, hogy voltak olyan települések, amelyeket a szuburbanizáció hatásai kevésbé érintettek, így a migráció és a lakásállomány jellemzőinek jelentős területi különbségei figyelhetők meg a vizsgált térségben. Dolgozatom célja, hogy a fővárost körülölelő településeket, mint a Budapest környéki szuburbanizációs folyamatok haszonélvezőit (vagy inkább elszenvedőit?) vizsgálva feltárjam a létrejött területi különbségeket, és rávilágítsak a lehetséges kiváltó okokra. Ehhez kapcsolódóan két hipotézist fogalmazok meg: 1. A vizsgálati időszak a lakásfinanszírozás elterjedt formáit alapjául véve több korszakra tagolható, melyekben a vándorlási nyereségből származó népességbővülés és a lakásépítések dinamikájának területi különbségei figyelhetők meg. 2. Az agglomerációs övezet területi mintázata eltérő, ha az odavándorlások, lakásépítések, az itt élő lakosság társadalmi státusza és életszínvonala, közlekedési és egyéb települési adottságok szerint vizsgálódunk. Az egyes települések „népszerűsége”, és az ezt befolyásoló tényezők alapján kijelölhetők olyan települések, amelyek egymáshoz hasonló jellegzetességekkel bírnak, így az agglomerációs övezetet különböző típusú településekre oszthatjuk fel. A dolgozat első részében a kutatási módszertant ismertetem, majd ezt követően a migrációs és a szuburbanizációs elméleteket és fogalomrendszert tekintem át. Végül a budapesti agglomeráció kialakulását és fejlődését mutatom be, elsősorban a századfordulót követően lezajlott folyamatokra fókuszálva. A második részben a fővárosi agglomeráció népességváltozását vizsgálom, ahol külön kitérek az agglomerációs övezet és Budapest közötti viszonyra. Emellett az odavándorlást tekintve „legnépszerűbb” térségeket és településeket is azonosítom, amely a lakosságarányos relatív népszerűség mutató 1

létrehozásával történik. A dolgozat legnagyobb részét kitevő harmadik részben kerülnek feltárásra a népszerűség, és az ezt befolyásoló tényezők szerinti területi mintázatok, különös tekintettel a lakásépítésekre. Legvégül többváltozós adatelemzési módszerek segítségével határozom meg a településtípusokat.

2

2. Kutatási előzmények és módszertan Budapest és környékének kapcsolata a hazai geográfus szakma közkedvelt kutatási témái közé tartozik. A rendszerváltást követően felélénkülő szuburbanizáció hatásait többen is vizsgálták, közülük is kiemelkedik Dövényi Zoltán, Kovács Zoltán és szerzőtársai, akik több cikkben is elemezték a létrejött társadalmi és gazdasági változásokat, és kérdőíves felmérést is végeztek az agglomerációs övezet településein (DÖVÉNYI – KOK – KOVÁCS 1998, DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999, KOVÁCS – SÁGI – DÖVÉNYI 2001, KOVÁCS 2006). A Regionális Kutatási Alapítvány egy egész kötetet szentelt az átalakulás dimenzióinak ismertetésére, melyből több tanulmányt is felhasználtam a dolgozathoz (BARTA – BELUSZKY 1999, BELUSZKY 1999, DARÓCZI 1999, KOVÁCS 1999, VÁRADI 1999). Az említetteken kívül még Izsák Éva munkája emelhető ki, aki a városfejlődés természeti és társadalmi tényezőit vizsgálta Budapest és környékén (IZSÁK 2003). Nem szabad továbbá megfeledkezni azokról a kutatókról sem, akik bár nem geográfusok, de élénken érdeklődnek az agglomerációban zajló változások iránt (pl. CSANÁDI ET AL. 2010). Az elérhető szakirodalom tanulmányozását követően az a tapasztalatom, hogy a hivatalos beosztás szerinti budapesti agglomeráció településtipizálásával eddig egyetlen szerző sem foglalkozott. Több olyan munka is született ugyanakkor, amely különböző módszerek szerint azt vizsgálta, mely települések tartoznak Budapest agglomerációjába (KŐSZEGFALVI 1995, BELUSZKY 1999). Beluszky Pál például belső és külső agglomerációs övezetet határolt le, amely valamelyest eltér a jelenleg hatályos agglomeráció definíció által kijelölt településeitől (BELUSZKY 1999). Még a közelmúltban is születtek olyan témájú tanulmányok, amelyek a fővárosi agglomeráció területi kiterjedését vizsgálták (TÓTH – SCHUCHMANN 2010). Csanádi és szerzőtársai ugyan a hivatalos agglomerációs definícióval dolgoztak, amikor kijelölték az agglomeráció magas, közepes és alacsony státuszú területeit, de a tipizálás nem terjedt ki az összes településre (CSANÁDI

ET AL.

2010). A források egy másik része a magyar települések valamely tulajdonság alapján történő lehatárolására, esetleg tipizálására tesz kísérletet. Például közkedvelt a szuburbán terek lehatárolása (BAJMÓCY 2006, KOVÁCS 1999). A dolgozatban azzal a feltevéssel éltem, hogy az agglomerációban található települések mindegyike érintett volt a szuburbanizáció folyamatában. Az eddig említettek mellett Enyedi György egy régebbi tanulmánya is említésre méltó, melyben a falusi életkörülmények területi típusait határozta 3

meg klaszteranalízis segítségével. Ez a munka azért is különösen fontos, mert kimutatta a budapesti agglomeráció rendkívüli heterogenitását: a vizsgálat szerint az ide sorolt 45 település összesen 9 típusba tartozott (ENYEDI 1976). Elemzésem során budapesti agglomeráció alatt a 89/1997 Kormányrendelet (V. 28) által megállapított területet értem (1. ábra). A KSH az agglomerációt 6 szektorra osztotta fel égtájak szerint: északi (10 település), keleti (11), délkeleti (9), déli (15), nyugati (12), és északnyugati (23). A határok megállapításánál az 1990. évi népszámlálási adatokat, valamint az 1991 és 1994 között lebonyolított statisztikai és tervezési célú adatfelvételeket használták fel (VÁRADI 2012). A rendelet azt eredményezte, hogy önálló vonzáskörzettel rendelkező városi funkciójú települések (Gödöllő, Szentendre, Vác) is az agglomeráció részévé váltak (BELUSZKY 1999).

1. ábra: A budapesti agglomeráció települései és szektorai Forrás: BAKOS – BRINSZKYNÉ HIDAS – PÁSZTOR (2007), 5. o.

4

A vizsgálat időtartamát 1995-2011-ig jelöltem ki. Ez az időszak kellően tág ahhoz, hogy hosszú távú folyamatokat is bemutassak, ám nem tartalmazza a rendszerváltás körüli, vélhetően turbulens időszakot. Az 1990-től 1995-ig terjedő időszak nem marad ki teljesen a dolgozatomból: a növekedési ütemek számításánál az 1990-1994 közötti időszakhoz is viszonyítok, és mivel a szuburbanizáció folyamata már a kilencvenes évek elején megfigyelhető, ezért a 4. fejezetben erre a rövid időszakra külön is kitérek. Az adatok forrása legfőképpen a Központi Statisztikai Hivatal Tájékoztatási adatbázisa, illetve a 2001-es és 2011-es népszámlálás voltak. Emellett az Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer (TEIR) adatbázisai közül a Nemzeti Adó- és Vámhivatal (összes belföldi jövedelem, valamint adózók száma) és a Geox Kft. (Budapest elérhetősége) adatait használtam fel. A menetrendek elemzésekor a BKV, a Volán és a MÁV menetrendjeit vizsgáltam. Kutatásom során törekedtem az elérhető legalacsonyabb elemzési szintű vizsgálatra, így ahol lehetséges volt, ott települési adatokat használtam fel. Bár Budapest esetén lehetőség lett volna kerületi részletességű adatok elemzésére, a kutatási témát ez nem érintette, így az egyszerűsítésre törekedtem. A magyar vándorlási statisztika hiányosságának tekinthető, hogy nincs nyilvánosan elérhető települési adatbázis a vándorlás kiinduló- és célpontjáról. Így a kutatók kénytelenek a megyék közötti vándorlásra hagyatkozni. Úgy gondolom, hogy mivel Budapest vonzáskörzete jócskán túlterjed agglomerációjának területén, jó közelítést adhat a Pest megye területére irányuló migráció változása az agglomerációs vándorlási trendeket illetően. Természetesen az agglomerációs övezet településeire nem csak Budapestről érkeznek beköltözők, hanem az ország egyéb területeiről is, sőt akár az agglomerációs övezeten belül is vándorolnak az egyének. A többi megye részesedése viszont Budapest mellett eltörpül: a vizsgálati időtartam alatt Budapest részesedése az állandó odavándorlásokat tekintve 71,5%, míg az ideiglenes odavándorlást tekintve 58,1% volt. Emiatt a főváros és Pest megye közötti vándorlásra koncentráltam a dolgozat során. Az adatok kevés kivételtől eltekintve rendelkezésre állnak a vizsgált időtartamra. Ezek a kivételek a vándorlási, elérhetőségi és az üdülőállományra vonatkozó adatok. Az állandó és ideiglenes vándorlásokat települési szinten a KSH csak 2002-től teszi közzé, az azt megelőző évekre csak a kettő összegeként előálló vándorlásra érhető el adat. Budapest elérhetősége csak 2008-at követően évekre áll rendelkezésre, így az elérhetőségi idő változását 2008 és 2011 viszonyában határoztam meg. A 2011. évi népszámláláshoz

5

kapcsolódóan a települések üdülőállományát eddig még nem közölte a Központi Statisztikai Hivatal, így a 2001-es népszámláláskor felmért állapotokra hagyatkoztam. A vizsgálati időtartam során a budapesti agglomerációban két településszétválás történt: 2002. október 20-án jött létre Csörög és Remeteszőlős község Sződ, illetve Nagykovácsi község területrészéből. Így az agglomerációt jelenleg Budapesttel együtt 81 település alkotja. A két új településre 2003-tól érhetők el adatok, ezért a korábbi évekre meg kellett becsülnöm felhasznált adatokat. Az „anyatelepülésre” vonatkozó korábbi értékeket a különválást követő első elérhető lakónépességből képzett arány alapján osztottam két részre.1 Az 5.1 fejezetben a Magyarország településeit ábrázoló térképek (5. és 6. ábra) készítésekor hasonló módon becsültem meg az időközben szétvált települések lakónépességeit, valamint oda- és elvándorlásait. A településszétválások mellett szintén módszertani problémát okozott népesség továbbszámításának és a vándorlások számbavételének módosulása. 2001. január 1-jétől a népesség továbbszámításának módszere megváltozott. Ennek lényege, hogy az ezt követő években a nemzetközi vándorlást is figyelembe veszi a KSH a két népszámlálás közötti népességszám meghatározásánál. A kiinduló adat két résznépesség összege: egyrészt a magyar állampolgárok magyarországi lakónépessége a népszámlálási összeírás szerint, másrészt a külföldi állampolgárok magyarországi lakónépessége az adminisztratív nyilvántartások szerint. Első lépésként a 2001. január 1-jei népesség számának megállapítása történt a 2001. február 1-jei népszámlálás végleges adatából. A Magyarországon regisztrált magyar állampolgárságú gyermekek élveszületése, magyar állampolgárok halálozása, házasságkötése, válása, belföldi vándorlási különbözete (állandó és ideiglenes), valamint a magyar állampolgárok nemzetközi vándorlási egyenlege adja a következő év január 1-jei magyar népességszámot. A Magyarországon tartózkodásra, illetve letelepedésre jogosító engedéllyel rendelkező külföldiek és a lakcímmel rendelkező menekültek száma az adminisztratív nyilvántartásokból áll rendelkezésre, és ez adja minden év január 1-jére az itt tartózkodó külföldi állampolgárok számát (KSH, 2010). A magyar állampolgárok nemzetközi vándorlási egyenlegét és az egyéb korrekciókat a 7. ábrán az egyéb népességváltozás arányszámában fejeztem ki. A vándorlások számbavételének módosulása az ideiglenes migrációval áll kapcsolatban: „az ideiglenes vándorlások számában az 1992. évi LXVI. törvény alapján azok is szerepelnek, akik bizonyos időtartam után nem hosszabbították meg tartózkodási

1

Sződ és Csörög: 63% - 37%, Nagykovácsi és Remeteszőlős: 92% - 8%

6

helyüket, és emiatt azt automatikusan megszüntették. Ez az időtartam a 2005. évi CLXXVIII. törvény szerint 2006-tól két évről öt évre módosult. A változás hatása először 2008-ban jelentkezett. Ekkor maradt el először a 2006-ban létesített tartózkodási helyeknek a megújítás hiányában történő megszüntetése” (KSH, 2010, 127 o.). Ennek hatására 2008ban nagymértékű visszaesés figyelhető meg az odavándorlási és elvándorlási arányszámokat tekintve. A települések népszerűsége összetett fogalom, azaz sokdimenziós és sokmutatós jelleggel bír. Az ilyen tulajdonságokkal jellemezhető fogalmak számszerűsítése történhet kiemelt mutatószám, illetve komplex mutató segítségével (NEMES NAGY SZERK. 2005). A dolgozatban az 5. fejezetben kiemelt mutatószám (lakosságarányos relatív népszerűség), a 6. fejezetben pedig komplex mutató létrehozásával jelölöm ki a népszerű településeket. Mivel a lakossági mobilitást befolyásoló tényezők nem feltétlenül ugyanolyan területi struktúrát mutatnak, az adatok egyszerű összevonása helyett faktoranalízist használok. Ez a módszer az információk sűrítése során csak azokat a változókat vonja össze, amelyek egymással jól korrelálnak. A vizsgálat során létrejövő faktorok viszont egymással nem korrelálnak (NEMES NAGY

SZERK.

2005). A kiinduló változók összeállításakor célom az

volt, a népszerűség és az azt befolyásoló tényezők közül minél többet meg tudjak ragadni, és a létrejövő faktorok között azonosítható legyen egy olyan is, amely a népszerűségnek feleltethető meg. Persze nem lehetséges minden egyes befolyásoló tényező áttekintése, mivel a települések népszerűségét számtalan puha tényező is befolyásolja. A faktoranalízist követően a létrejött faktorok felhasználásával fogom létrehozni a csoportokat. Az osztályozás módszere a létrehozott faktorok számától függ: két faktor esetében kereszttáblákban történik a települések osztályozása, ennél több faktor esetén a klaszterelemzés a járható út. Utóbbi esetében félő, hogy a társadalomföldrajzi alkalmazás kedvezőtlen tapasztalatai hátráltatni fogják a sikeres osztályozást: gyakori ugyanis, hogy az egyedi sajátosságú megfigyelési egységek miatt sok egyelemű, és néhány, nagyon sok elemből álló klaszter jön létre (NEMES NAGY SZERK. 2005). Mind a faktoranalízis, mind a kereszttábla/klaszterelemzés esetében az SPSS statisztikai programcsomagot használom.

7

3. Szuburbanizációval és migrációval kapcsolatos elméletek Dolgozatom szempontjából lényeges bevezető lépésnek tartom bemutatni a szuburbanizáció folyamatát és a szuburbiákat létrehozó migráció elméleti hátterének megalapozását, mivel a fővárosi agglomeráció településeinek közelmúltbeli fejlődésére ezek a folyamatok voltak nagy hatással. 3.1 A szuburbanizációk értelmezése A szuburbanizáció kutatása több évtizedes múltra tekint vissza Nyugat-Európában és az Egyesült Államokban (BAJMÓCY 2003). E dolgozatnak nem célja a fennálló elméleti keretek kétségbe vonása, és komolyabb megvitatása, de a témáját tekintve erősen hagyatkozni kényszerül a szaknyelvi kifejezések helyes használatára. Így csupán összefoglalást nyújtok azokról az elméletekről, amelyeket jeles hazai (ENYEDI 2011, TIMÁR 1999) és nemzetközi (VAN DEN BERG ET AL. 1982) kutatók már megtettek. A szuburbanizáció vizsgálata két szempontból lehetséges: értelmezhetjük az elővárosokat (szuburbiákat) önmagukban, az előváros fogalmának meghatározásával, illetve magát a folyamatot is vizsgálhatjuk, amely az urbanizációs ciklus részeként tekinthető. A továbbiakban Tímár csoportosítását és összefoglalását követem (TIMÁR 1999). a) a szuburbanizáció, mint elővárosokat létrehozó folyamat A „suburbium” latin eredetű szó, magyarul külvárosnak vagy elővárosnak fordítható. Az eredeti jelentés tehát a városhoz („urbs”) viszonyított földrajzi fekvést („sub”, mint közelében) fejezi ki. A fekvésen alapuló definíciók szerint az előváros a város közigazgatási határán kívül esik, de attól nem messze lévő település (a város agglomerációján belüli, vagy ingázási távolságon belül esik). Bajmócy felhívja a figyelmet arra, hogy az ingázási zóna a magyar viszonyokat figyelembe véve jóval szélesebb a szuburbiánál (BAJMÓCY 2003). Timár szerint pedig a közigazgatási határ jelenthet problémát, mivel több nagyvárosnál találunk példát arra, hogy egykori elővárosaikat a területükhöz csatolták. Ez az adminisztratív változtatás pedig inkább politikai-gazdasági érdekek mentén zajlott, mintsem a városok tényleges terjeszkedéséről lenne szó (TIMÁR 1999). A statisztikai szemléletű definíciók esetében valamely mutatóhoz szokás kötni a szuburbia követelményeit (pl. ingázók aránya, népességszám). Lakosságszám kritérium választásánál felmerülhet az a kritika, hogy lehet egy ennél kevesebb lakossal rendelkező 8

település is szuburbia, ha kellően kiépítettek a szolgáltatások, de fordított eset is előfordulhat. A magyar szerzők körében is közkedvelt kutatási kérdés a szuburbanizáció lehatárolása, szuburbanizációs indexek készítése (pl. BAJMÓCY 2003, IZSÁK 1999). A

műszaki

megközelítés

szerint

a

szuburbiákra

sajátos

építészeti

és

településtervezési stílus jellemző. Feltehetjük tehát a kérdést: a sokféle stílus közül melyikkel azonosíthatjuk az elővárost? Hiszen ez országonként, és időszakonként is változhat, csak néhány példa: sakktáblás vagy szabálytalan alaprajz, sorházak, tömbházak, amerikai „álom-családiház”. Magyarországon a szuburbanizáció kizárólag korábban létező településeken van jelen, így műszaki szempontból csupán a települések egy része esetében (városrészek, utcasorok) beszélhetnénk sajátos stílusról. Így ez a megközelítés alkalmatlannak tekinthető a lehatárolásra (BAJMÓCY 2003). A szociálpszichológiai megközelítés szerint létezik egy elővárosi életmód: a fiatal középosztálybeli gyermekes családok (BAJMÓCY 2003, FISHMAN 1987 alapján) élnek ezeken a településeken, ahol jó szomszédsági viszonyok uralkodnak, aktív közösségi életet élnek, és nagy hangsúlyt fektetnek a családra és a gyermeknevelésre. Ezt később vizsgálatok

cáfolták

(TIMÁR

1999).

Magyarországon

ráadásul

nem

csak

a

középosztálybeliek költöznek ki a városokból, hanem igen gyakran az alsóbb osztálybeliek is, mint amiről a későbbiek folyamán több szót is fogok ejteni. A szuburbia leggyakrabban humánökológiai alapon határozódik meg, gondoljunk csak az „alvóváros” fogalmára. Egyesek úgy gondolják, hogy az előváros csupán lakófunkcióval rendelkezik, míg mások szerint megindult a nem-lakófunkciójú fejlődés. Egy másik megközelítés a szuburbia várostól való függését helyezi középpontba, melynek mértékéül az ingázók arányát szokták választani. Az ipar szuburbanizációjával azonban a tendencia megfordulhat, és a szuburbiák is vonzhatnak a környező településekről munkaerőt. Így ennek a viszonynak oldódása figyelhető meg napjainkban. Ilyen képződménynek tekinthető a peremváros (edge city), amely lakosságát meghaladó munkahellyel rendelkezik. A növekvő függetlenség, a „szuburbia urbanizálódása” tehát napjainkban is egyre inkább jelen van, de azért a monofunkcionalitás is jellemző számos település esetében (TIMÁR 1999). b) A szuburbanizáció, mint decentralizációs és centralizációs folyamat A másik csoportba tartozó szuburbanizációs értelmezések magát a folyamatot helyezik előtérbe, a szuburbanizációt az urbanizációs ciklus második lépéseként tekintve.

9

A továbbiakban a holland iskola városfejlődési modelljét (VAN

DEN

BERG

ET AL.

1982)

fogom ismertetni. Az elmélet négy fő ciklust különít el, amelyeket további két-két alszakaszra bont. Az alszakaszok aszerint jönnek létre, hogy a mag és a gyűrű népességszám-változási irányai megegyeznek, vagy eltérnek egymástól. A modell egyszerűsége egyben hátrányát is jelenti, mivel kizárólag a leglátványosabb tényező, a népességszám változás alapján határolja le az egyes szakaszokat, a változásokat mégsem lehet kizárólag erre az összetevőre leszűkíteni. (BAJMÓCY 2003). A 2. ábrán látható a mag, a gyűrű és az agglomeráció népességnövekedése a négy fő ciklus és az alszakaszok szerint. Az első szakasz az urbanizáció, melyben a magterületre (nagyvárosba) vándorlás intenzitása a legmagasabb: abszolút szakaszában a gyűrű népessége is ide áramlik, relatív szakaszában viszont már utóbbi lakossága is gyarapodik. Ez tekinthető a klasszikus városrobbanási szakasznak, amely Nyugat-Európában már a XVIII. század során megkezdődött, melynek fő motorja az ipari forradalom volt. Kelet- és Közép-Európában jóval később bontakozott ki a folyamat a lassú iparosítás és az általános tőkehiány miatt (ENYEDI 2011).

2. ábra: A városnövekedés szakaszai Forrás: VAN DEN BERG ET AL. (1982) alapján saját szerk.

A következő ciklus a szuburbanizáció, mely során a népesség dekoncentrációja figyelhető meg, a növekedés a magról a gyűrűre helyeződik át. A folyamatot nagyban elősegíti a közlekedés fejlődése: a városi munkahely könnyedén elérhető autóval, vagy 10

bármilyen tömegközlekedési eszközzel, cserébe nem kell elviselni a zsúfoltságot és a romló környezeti viszonyokat. A másik előidéző tényező a technológiaigényes feldolgozóipar és a szolgáltatások térnyerése a kötött telephelyválasztású klasszikus ipari munkahelyek felett. A fejlettebb államokban már a XIX. század második felében tetten érhető volt a folyamat, Kelet-Közép-Európában viszont nem tudott kiteljesedni az államszocialista rendszer fennállása miatt. Így a piacgazdaság helyreállása után folytatódhatott a megtört folyamat (ENYEDI 2011). A holland iskola modelljében a két rész aszerint különül el, hogy az abszolút szakaszban a mag népessége is növekszik (a gyűrű növekedésénél kisebb mértékben), míg a relatívban már csökken. Egy ettől eltérő felosztás szerint a szuburbanizáció három részre osztható fel, ami az alapján lehetséges, hogy jelei már az urbanizáció és a dezurbanizációs szakaszban is megfigyelhetők (TIMÁR 1999): 1. Kezdeti szakasz: a főbb mozgások még a rurális térségből történnek a mag felé, de a centrumból már megfigyelhető a kiáramlás a kijjebb található részekre (de egységes gyűrű ekkor még nem alakul ki). 2. Tömeges (virágzó) szakasz: Kialakul az egységes szuburbán övezet, a migráció és a beruházások csomópontjává az elővárosok öve válik. Mindeközben a magterületen forráskivonás játszódhat le, csökken a népesség és a beruházások volumene. 3. Hanyatló szakasz: Pontos meghatározása kétséges, ezért többféle alternatíva is létezik. Egyrészt tekinthető a kezdődő dezurbanizációnak, amikor a népesség- és a beruházás-növekedés súlypontja a funkcionális városrégión (FUR)2 kívülre helyeződik, és a szuburbanizációs gyűrű növekedése lelassul. Másrészt a kezdődő dzsentrifikáció is okozhatja, ekkor a magterület népességvonzó szerepe lendül fel, de a szuburbán zóna is differenciálódhat: egy része veszít lakosságából, más része megtartja népességvonzó képességét. Egy harmadik lehetőség szerint a szuburbiák peremvárossá alakulnak: függésük megszűnik a központi várostól, a FUR átalakul (BAJMÓCY 2003). A városnövekedési modell másik két ciklusa a dezurbanizáció és a reurbanizáció. A fejlettebb országokban a városok növekedése megállt, és a népességnövekedés súlya a vidéki térségekbe helyeződött át. A fordulat egyrészt köszönhető annak, hogy a városi foglalkoztatásban csökken az ipar szerepe (telephelyek a rurális térségekben is megjelennek és a kvaterner szektor tömegessé válik), másrészt a vidék megújuló dinamizmusában (ENYEDI 2011). A reurbanizáció (újravárosodás) van den Berg szerint

2

Funkcionális városrégió (FUR): 200 ezer főnél népesebb városok, és az őket folyamatosan körülvevő,

legalább 15%-os ingázási rátával jellemezhető térségek (VAN DEN BERG ET AL. 1982)

11

akkor köszönthet be, ha a városi életkörülmények nagymértékű javulása lezajlik, és a népesség bizonyos csoportjainak újból vonzó lesz a városban lakni (dzsentrifikáció) (KOCSIS 2000). Enyedi viszont kétségbe vonja a holland iskola negyedik szakaszát, szerinte a visszaköltözés csupán népességátrendeződést jelent, és nem egy új városnövekedési ciklus kezdetét. Nála a negyedik szakasz az informatika urbanizációját jelöli: globális nagyvárosi térségek alakulnak ki, a városi vonzáskörzetek pedig átalakulnak (ENYEDI 2011). A szuburbanizáció egy másik megfogalmazás szerint „a városi népesség és tevékenységek decentralizációja (…). Decentralizáció abban az értelemben, hogy a népesség, a termelő és nem termelő tevékenységek egy része, a tőke, a beruházások a városi központok helyett inkább a környéki településekre koncentrálódnak. És/vagy decentralizáció abban az értelemben, hogy a népesség, a tevékenységek egy része ténylegesen ki is települ a városból annak közvetlen környékére. Ez a folyamat csak a városi téren belül tekinthető decentralizációnak, egy nagyobb régió, vagy az egész ország vonatkozásában az urbanizációhoz hasonlóan továbbra is centralizációról, koncentrációról beszélhetünk” (TIMÁR 1999, 12. o.). Ez alapján beszélhetünk lakóhelyi, ipari, kereskedelmi stb. szuburbanizációról is (BAJMÓCY 2003). A dolgozat során elsősorban a lakóhelyi szuburbanizációval fogok foglalkozni, az ipar és a tercier szektor szuburbanizációját mindössze érintőlegesen taglalom. 3.2 Migráció fogalma és típusai, migrációs modellek Migrációnak nevezzük a hosszabb időtartamú és végleges szándékú, illetve valamely határ átlépésével járó mozgásokat. Statisztikailag ez a határ belső vándorlás esetén a közigazgatási, külső vándorlás esetén pedig az államhatár átlépését jelenti. A migráció statisztikai rendszerezése az időbeliség és a szándék összekapcsolása mellett megkülönbözteti a harmadik elemet, a tartózkodás időtartamát. Arra nincs egységes időtartam, hogy mennyi idő után tekinthető egy mozgás migrációnak: ha állandó lakóhelynek tekintik a vándorlók a célpontot, akkor állandó lakóhelyként regisztrálják a nyilvántartásban (RÉDEI 2007). Kovács felhívja a figyelmet arra, hogy ez a statisztikai értelmezés nem veszi figyelembe a kisebb távolságokat áthidaló, településen belüli költözéseket, pedig a vándorlások túlnyomó része ebbe a típusba tartozik. A térbeli mobilitás mellett megkülönböztetünk társadalmi mobilitást is, melyek szoros kapcsolatban állnak egymással (KOVÁCS 2002).

12

Többféle vándorlástípust is megkülönböztethetünk: Ravenstein elméletében a vándorlás során megtett távolság minősül rendező elvnek. Így megkülönböztet helyi, kis távolságú, illetve nagy távolságú vándorlást. Emellett további két típust azonosít: a többlépcsőst (nagyobb távolságot több kisebb lépésben megtevő) és az ideiglenes vándorlást (RAVENSTEIN 1889). Számunka a későbbiekben elsősorban a kis távolságú (országon belüli) vándorlás lesz fontos, de szót ejtünk az ideiglenes fajtáról is. Kovács Zoltán a belföldi mozgásokat interregionális és intraregionális vándorlásra bontja fel, és az intraregionális mozgásokat további 4 csoportra osztja: 

Falvak közötti (rurális)



Falu-város közötti (főként a városrobbanás szakaszában)



Város-falu közötti (legtöbbször szuburbanizáció eredményezte)



Városok közötti vándorlás (általában a településhierarchián felfelé mozogva)

Időtartam szerint további 3 fő típust különböztet meg: állandó (végleges lakóhelyváltoztatás), ideiglenes (munkavégzéshez, tanuláshoz, turizmushoz köthető) és periodikus (időről-időre megfigyelhető) vándorlás. Utóbbi változata a rendszeres időközönként (havi, heti, napi) történő ingázás. A bevándorlás (imigráció) és a kivándorlás (emigráció) mellett a migráció sajátos fajtája a visszavándorlás (KOVÁCS 2002). A témával foglalkozó geográfusok, szociológusok és közgazdászok különböző migrációs modellek és elméletek segítségével próbálják megmagyarázni a vándorlások törvényszerűségeit. Néhány megállapítást már Ravenstein is tett, amelyek közül találhatunk olyanokat, amelyek igazolják feltevéseinket, de a többség ellentmond ennek. A szuburbanizációval kapcsolatos migrációnál például megfigyelhető, hogy a vándorlók többsége csak kis távolságot küzd le és a vándorlás gyakran több lépcsőben megy végbe. De nem igaz ma már az agglomerációhoz kapcsolódóan, hogy a legjelentősebb vándorlási hullámok a falusi térségekből a városokba irányulnak (többség a fővárosból érkezik ide), továbbá, hogy több egyedülálló felnőtt vándorol, mint család, illetve a vándorlást elsősorban gazdasági tényezők váltják ki (RAVENSTEIN 1889). Kovács az elméleteket négy csoportba rendezi: 

Gravitációs-modellek: két földrajzi hely között a vándorlás intenzitása a két hely „tömegével” egyenesen arányosan és a köztük lévő távolsággal fordított arányban növekszik



Push-pull modellek: taszító és vonzó tényezők befolyásolják a vándorlási döntést

13



Viselkedésorientált modellek: egyéni viselkedést kell megérteni a vándorlási döntéshozatal megértéséhez



Kényszermodellek: a vándorlás szubjektív és objektív kényszerítő tényezők függvénye (KOVÁCS 2002)

Ezek közül a push-pull és a viselkedésorientált modellt részletezem a továbbiakban, ugyanis véleményem szerint ezek segítségével írható le leginkább az agglomerációs településeket érintő migráció. A push-pull modell kidolgozása Lee nevéhez fűződik. Művében négy tényező köré csoportosítja azokat a faktorokat, amelyek a migrációs döntéshozatalban szerepet játszanak: eredeti lakhellyel és a célterülettel kapcsolatos faktorok, közbülső akadályok, és a személyes faktorok. A két terület megszámlálhatatlan mennyiségű vonzó (+), taszító (-) és közömbös (0) faktorral rendelkezik. Ezek közül némelyek minden vándorlóra ugyanúgy hatnak, egyesek különbözően, így tulajdonképpen minden egyes személy más „faktorkészlettel” rendelkezik. Mindazonáltal kijelenthető, hogy megkülönböztethetők olyan társadalmi csoportok, amelyek megközelítőleg hasonlóan reagálnak egy adott faktorcsoportra. Ugyanakkor, amíg az eredeti hely tényezőit pontosan meg tudja a személy ítélni, a célponttal kapcsolatban mindig ott van a bizonytalanság, hogy valamit tévesen gondolnak vonzónak, illetve taszítónak (LEE 1966)

3. ábra: Push-pull modell sematikus ábrázolása Forrás: LEE (1966)

A vonzó és taszító tényezők szimpla megszámlálása nem elég ahhoz, hogy eldöntsük, történik-e vándorlás vagy sem. Szükség van a „természetes tétlenségen” való átlendülésre, illetve a közbülső akadályokon (távolság, költségek, migrációt szabályozó törvények) való felülemelkedésre. Végül a személyes faktorokat kell számba venni, melyek elősegíthetik vagy késleltethetik a migrációt. Ezek a tényezők egyénenként 14

változnak, léteznek többé-kevésbé állandó, illetve életciklusonként változó fajtái (intelligencia, érzékenység, személyes kapcsolatok). A migráció tehát sohasem teljesen racionális döntés eredménye, és egyes személyeknél a racionális összetevők szerepe kisebb lehet, mint az irracionálisaké. Így számíthatunk arra, hogy több kivétel is azonosítható, amelyet a modellel nem tudunk megmagyarázni (LEE 1966) A viselkedésorientált modellek kiindulópontja az a feltevés, hogy a vándorlás az egyéni döntés következményeként tekinthető. Elsődleges kiváltó okaként az egyén elégedetlenségét tekinthetjük a fennálló életkörülményeivel. Az elégedetlenség okait két csoportba sorolhatjuk: lakással és lakáskörülményekkel kapcsolatos tényezők, illetve a munkával kapcsolatos tényezők. Számunkra főképp az első csoport tűnhet relevánsnak. Ha valamelyik tényezővel kapcsolatban elégedetlenséget tapasztal az ember, akkor úgy próbál meg javítani a helyzetén, hogy vándorolni kezd: ez a vándorlás pedig addig tart a térben, amíg az egyén igényei ki nem elégülnek (KOVÁCS 2002). 3.3 Az agglomerációba történő vándorlás motivációs tényezői Az agglomerációt érintő népességvándorlás motivációt a magyar szakirodalomban a szuburbanizációs szakirodalom segítségével azonosítottam, mivel a budapesti agglomeráció települései felé irányuló költözést ebben a kontextusban vizsgálták leginkább a szerzők. Elsőként Tímár Judit munkáját foglalom össze, aki a nemzetközi szuburbanizációs szakirodalom segítségével nyújt általános áttekintést a szuburbanizáció kialakulásának okairól. Ezt követően a hazai szakirodalom által feltárt motivációs tényezőket mutatom be. Tímár

az

alábbi

három

nagyobb

csoportra

osztotta

a

szuburbanizáció

kialakulásának okait: a) a fogyasztók szükségleteiből kiinduló magyarázatok E magyarázat a behaviorista geográfia gondolataira épít, ami szerint a térfolyamatok szereplői alakítják ki az őket körülvevő teret döntéseik és viselkedéseik által. Az egyik felfogás szerint a népességrobbanás, és az azt követő lakáshiány is okozhat bizonyos körülmények között szuburbanizációt. Egy elterjedtebb nézet szerint a szuburbanizáció egy tudatos lakóhelyválasztás eredménye, amikor a költözők preferenciarangsorában a városkörnyék előrébb található, mint maga a város. Ez pedig annak köszönhető, hogy felépült egy olyan „előváros-imázs”, mely szerint a városkörnyéki települések egyesítik a városok és a falvak előnyeit, és ezzel együtt kizárják azok hátrányait. Ez az egyesek szerint idealizált kép áll szemben a kedvezőtlen városi lét 15

realitásával (TIMÁR 1999). Így az emberek döntését a push-pull vándorlási modellel is modellezhetjük. b) a termelésből kiinduló elméletek Timár három különböző elméletet különít el: a technológiai, a gazdaság fejlődéséből, szerkezetéből kiinduló, illetve a marxista magyarázatot. A technológiai magyarázat a termelésnek juttat nagyobb szerepet a szuburbiák létrejöttében. Az ezen az elven alapuló modellek a közlekedés forradalmát tekintik a kiinduló tényezőnek, és annak fejlődésével magyarázzák a szuburbanizáció fokait. Mindamellett a szerző kritikát fogalmaz meg azzal szemben, hogy kizárólag a technológiai fejlődés okozta a szuburbanizáció létrejöttét: a technológiai faktor mögött ugyanis egy összetettebb kapcsolatrendszer is felfedezhető. A második elmélet szerint a szuburbanizáció a gazdasági szerkezet átalakulásával áll összefüggésben. Egyes kutatók szerint az elővárosi fejlődés a gyáripar kialakulásával egy időben zajlott le: a gyárak a régi városhatáron kívül jöttek létre (és így elvonzották a munkásokat), vagy a gyárosok települtek ki ebbe az övezetbe. Mások szerint az urbanizációs szakaszok változását a gazdaság szerkezetváltása és fejlődésének intenzitása okozza, így ők a szuburbanizációt a fordizmushoz kötik. A szuburbanizáció kialakulási okainak keresése időbeli kapcsolat tekintetében láthatóan ellentmondáshoz vezetett. A marxista elmélet szerint a népesség kivándorlásának folyamata a tőke decentralizációjához hasonlatos, a marxista geográfusok tehát a szuburbanizációt a tőke körforgásának részeként tekintik. A folyamat kulcsszereplői nem a fogyasztók, hanem a területfejlesztők, az építők, a hitelezők, valamint az állam és az önkormányzat. Előbbiek csupán azon alternatívákat választhatták költözés esetén, amit a kulcsszereplők meghatároztak, így a fogyasztási szuverenitás csorbulása figyelhető meg (TIMÁR 1999). c) a társadalmi viszonyokból kiinduló elméletek A szerző több elméletet is megkülönböztet, amelyek a társadalmi viszonyokhoz kapcsolódnak. A szuburbanizáció kezdeti kialakulásához például hozzájárultak az iparosítás fejlődésével változó osztályviszonyok (munkásosztály növekedése), a domináns osztályok kitelepültek, vagy éppen az alacsony jövedelműeket telepítették ki oda. Tehát ez a magyarázat nem egyéni, hanem csoportos döntések viszonyaként értelmezi a szuburbanizáció létrejöttét. Egy másik magyarázat egyfajta elővárosi személyiségszerkezetet különböztet meg, melynek fontos elemei a természetközelség iránti vonzódás, és a függetlenség. Az ilyen 16

személyiséggel bírók költöznek ki jellemzően a szuburbiákba. A szuburbanizálódó térségek fejlődésének okát akár társadalmi mozgalomként is értelmezhetjük: például az értékrendek változása is felléphet (protestáns munkaerkölcs helyett a személyes öröm és fogyasztás kerül előtérbe), ami serkenti a városmagból való kiköltözést. A feminista geográfusok a nemek közti viszonynak juttatnak jelentősebb szerepet a térfolyamatok alakításában. Szerintük a termelés és a társadalmi reprodukció színtereinek fokozott eltávolodása váltotta ki a szuburbiák létrejöttét, ami a patriarchális társadalmi viszonyoknak köszönhető (dolgozó férj, otthonteremtő feleség). Néhányan továbbá úgy vélik, hogy az USA-ban a döntéshozók állami beavatkozásokkal kívánták a tradicionális családi ideológiát elterjeszteni a szuburbanizáció népszerűsítésével (TIMÁR 1999). A szuburbanizáció jelenségével élénken foglalkozó kutatók az elmúlt 20 év során több vizsgálatot is folytattak, hogy fényt derítsenek a lakóhelyválasztás okaira, motivációira. Dövényi, Kok és Kovács az agglomerációs övezet 19 településén hallgatók segítségével végzett kérdőíves kutatást 1997-ben. A lakóhelyválasztás okainál három válaszlehetőséget lehetett megjelölni, leggyakoribbnak a jobb lakókörnyezet (38,1%) és lakáspiaci okok (befektetési lehetőség, nagyobb lakás igénye) bizonyultak. A válaszadók mintegy negyede a kedvező árat is említette települési vonzótényezőként, a munkahelyi okokat viszont csak 9,6% tartotta említésre méltónak (DÖVÉNYI – KOK – KOVÁCS 1998). Földi Zsuzsa a jövedelmi és társadalmi helyzetét tekintve magasabb státuszú lakosság körében végzett felmérést, melynek elsődleges célja Budapest lakosságának belső mobilitása és a város környezeti állapota közötti kapcsolat felderítése volt. A vizsgálat az agglomerációs övezet szempontjából is tanulságokkal szolgált: az emberek számára a kellemes lakókörnyezetet leginkább a családi, vagy a társasházi beépítettségű lakókörnyezet jelenti. A potenciális migrációs célterületre vonatkozó kérdés esetében a válaszadók harmada jelölte meg az agglomerációs gyűrűt, ahol legfontosabb indokként a kellemes lakókörnyezet valamint a fővárosi iskolák és munkahelyek gyors elérhetősége szerepelt. Korcsoportok szerint vizsgálva a 31-40 évesek körében jelentkezik legnagyobb arányban potenciális célpontként az agglomerációs övezet (FÖLDI 2000). Csanádi Gábor és szerzőtársai az 1990 és 1997 között Budapestről kiköltözettek kiköltözési indokait vizsgálták. Az agglomerációba költözöttek körében a leggyakoribb indok a tágasabb, jobb lakás iránti igény volt (55%), ezt követte azok csoportja, akik a rokonok közelébe akartak költözni (23,2%). A válaszadók több mint 10%-a jelölte meg még az előző lakás fenntartásának drágaságát, a jól értékesíthető bérlakást, illetve a „túl 17

drága volt az élet” indokot (CSANÁDI

ET AL.

2010). Látható tehát, hogy a kilencvenes

évekbeli vizsgálatok a kellemesebb lakókörnyezet és nagyobb lakás iránti igények hangsúlyos szerepét tárták fel, de egyéb pénzügyi szempontok (jó befektetési lehetőség, jól értékesíthető bérlakás, fővárosi élet drágasága) is szerepet játszottak. A kétezres évek felmérései közül a Studio Metropolitana kutatása emelhető ki, mely nem tartalmazott jelentős eltérést az eddig bemutatottakhoz képest. A megkérdezettek közel negyede költözne szívesen Pest megyei településre. A budapestiek számára a csendes, jó levegőjű, sok zöldterülettel rendelkező kertes városrészek a leginkább szimpatikusak. Emellett a megkérdezettek fontosnak tartják a jó infrastrukturális ellátottságot, az intézményi közelséget és a jó közlekedési lehetőségeket. Három jellegzetes, jól körülhatárolható csoportot sikerült a kérdezőknek azonosítani: a nyugdíjasok csendes, jó hírnevű, zöld területen szeretnek élni, rokonaikhoz közelében, és olyan helyen, ahol minden szükségletüket könnyen ki tudják elégíteni (egészségügyi intézmények, közértek, kisebb szolgáltatóegységek). A kisgyerekes anyák számára fontos, hogy játszótér, bölcsőde, óvoda legyen közel a környéken. A fiatal férfiak csoportja pedig mozgalmasabb életre vágyik, ezért jó éjszakai tömegközlekedéssel jellemezhető és szabadtéri sportolásra alkalmas környékre költöznének szívesen (STUDIO METROPOLITANA 2006).

18

4. A szuburbanizáció előzményei és története 1995-ig A közelmúltbeli szuburbanizációs folyamatok tanulmányozásához és jobb megértéséhez célszerű áttekinteni röviden a budapesti agglomerálódás kezdeteit, és feleleveníteni, milyen intenzív népességvándorlások zajlottak le az elmúlt két évszázadban. Mivel Budapest közigazgatási határában változások történtek az eltelt időszakban, ezért mindig az éppen aktuális határok szerint értendők a főváros és környéke között lezajló folyamatok. 4.1 Az agglomerálódás kezdete Arra már Cholnoky Jenő is felhívta a figyelmet, hogy Budapest „nagy geográfiai energiájú góc” helyén alakult ki, ahol természeti és társadalmi tényezők együttes hatásának következtében jöhetett létre egy európai színvonalú metropolisz (idézi IZSÁK 2003, 34. o.). A budapesti agglomerálódás folyamata a XIX. század közepén kezdődött el az akkor még különálló Pest, Buda, és Óbuda fejlődésének felgyorsulásával. 1867-ben a kiegyezés eredményeként politikai, hatalmi, és pénzügyi központtá vált az akkor még különálló város (BARTA – BELUSZKY 1999), amelyet később 1873-ban egyesítettek. Ettől az időponttól datálható a budapesti agglomeráció modernkori fejlődése, melynek során a főváros amerikai tempójú növekedése következett be. A korábban környezetére jellemző ritkás településhálózat helyében több tízezer lakosú elővárosok nőttek ki a semmiből, és vették körbe egyfajta gyűrűt képezve Budapestet (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). A kiegyezés idején emelkedett ki Újpest, ahol ekkor már az iparosodás csírái is megjelentek. A többi község a városellátó agrárgazdaságba kezdett bekapcsolódni (Rákospalota, Rákoskeresztúr, Cinkota). A Duna jobb partján ekkoriban még többségében németajkú települések sorakoztak, amelyekben még az 1930. évi népszámlálás során is egyveretű német nyelvű lakosság élt (pl. Csobánka, Telki, Budaörs). E falvak lakosságának alakulását akkoriban még nem befolyásolta a főváros közelsége (BELUSZKY 1999). A századforduló előtti utolsó évtized volt a budapesti népesség gyarapodásának fénykora, ekkor a lakosság száma évente átlagosan 4 százalékkal nőtt. A központ dinamikus növekedése és fejlődése azt eredményezte, hogy a körülötte lévő települések is gyors népességnövekedést értek el, tehát a központ és az azt körülölelő településgyűrű lakossága egyszerre bővült (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). A betelepülők kedvelt célpontjai a dél-pesti telepek, a későbbi Kispest és Erzsébetfalva voltak, de a többi, leendő NagyBudapestet alkotó település is fejlődésnek indult. A Nagy-Budapest határain túl lévő falvakban is kimutatható ekkoriban már a főváros hatása, a felvevőpiac hatására a 19

kisiparosok száma is gyarapodott, valamint csökkent a mezőgazdaságból élők száma (pl. Pécel, Csömör, Dunakeszi) (BELUSZKY 1999). A századfordulót követő évtizedek során folytatódtak a már eddig felvázolt folyamatok. A szuburbanizáció szempontjából lényeges, hogy a korabeli statisztikákból következtetni tudunk a népességmozgásokra. A lakosság számának növekedése a főváros és az őt körülvevő gyűrű esetében is a vándorlási nyereségből származott. A növekedési ütemek a korábbihoz képest kissé megváltoztak, az agglomerációs övezet népességszáma arányaiban már gyorsabban nőtt. Ez annak volt köszönhető, hogy az agglomerációs települések két irányból is fogadták a beköltözőket, míg a fővárosba már egy „lecsapolt” migrációs hullám érkezett. A korabeli statisztikákból az is kiderül, hogy a Budapesten születettek száma és aránya fokozatosan növekedett az agglomerációs településeken, de megfigyelték a nem Budapesten születettek kivándorlását is az elővárosi övezetbe. Egy ennél mértékét tekintve jelentéktelenebb fővárosba áramlást is regisztráltak az őt körülölelő gyűrű területéről (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). A kapcsolatok megélénkülése nagymértékben köszönhető az elővárosi közlekedés (HÉV, vasút, villamos- és buszjáratok) kiépülésének, így a fővárosi munkahelyek vonzása előtérbe került (BELUSZKY 1999). Az I. Világháborút megelőzően a főváros Nagykovácsi kivételével az összes szomszédos településsel állandó és közvetlen közlekedési kapcsolatban állt (IZSÁK 2003). Adottak voltak tehát a körülmények, hogy a munkahely és a lakóhely térben távol kerüljenek egymástól. A közlekedés fejlődése önmagában nem feltétlenül okoz népességvándorlást, ennek fő mozgatórugója a fővárosi élet drágasága volt. Az elővárosokban olcsóbbak voltak a lakbérek, a telekárak, és az élelmiszerek is, így ez a kivándorlás felfogható egyfajta városból való menekülésként is. A kiköltözők egy része a társadalom alsóbb rétegeiből került ki (gyáripari munkásság), de megfigyelhető a tisztviselők és alkalmazottak kiáramlása is. Tovább gyarapította az elővárosok lakosságát a világháborús menekültáradat is (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). A két világháború között nem csak a népességnövekedési ütemben, hanem a gazdasági fejlődés terén is felülmúlta Budapestet az elővárosi övezete. 1938-ra az agglomerációs övezet ipara a fővárosinak 47,9%-át tette ki (BELUSZKY 1999).

A

peremtelepülések urbanizációja rohamosan haladt, Kispest, Pesterzsébet, Rákospalota, Budafok és Pestszentlőrinc is városi rangot kapott (KOVÁCS 2006). Ekkora váltak népszerűvé a budai oldalon fekvő települések, a színvonalas kertvárosi jellegű telepek már a középrétegeket is vonzották. Megfigyelhető volt továbbá a nyugdíjasok kiköltözése, akik életük hátralévő részét nyugodtabb és szebb környezetben kívánták leélni (DÖVÉNYI – 20

KOVÁCS 1999). A Nagy-Budapest határán kívül lévő települések közül több község az agglomerálódás útjára kezdett lépni, „urbanizációs tengely” alakult ki a Vác-Budapest vasútvonal mentén, de például Isaszegen és Pécelen is parcellázások és házhelyosztások történtek, terjedt a kiköltözés-ingázás. A budai oldalról Érd emelhető ki, miközben Törökbálint, Nagykovácsi, Üröm zárt paraszti közösséggel jellemezhető falvak voltak, agglomerálódásuk nem kezdődött el (BELUSZKY 1999). 4.2 A szocializmus időszaka A 2. Világháború után bekövetkezett kommunista hatalomátvétel nagymértékű változásokat hozott Budapest és környéke migrációs folyamataiban. Az önkormányzatiság megszűnése, a kollektivizálási hullámok, és a németek kitelepítése fellazították a főváros környéki, addig zárt falusi közösségeket. A döntéshozók 1950-ben hozták létre NagyBudapestet, 23 peremtelepülés hozzácsatolásával, így a főváros közigazgatásilag korábbi agglomerációját elnyelte (BELUSZKY 1999). Az újonnan szomszédossá vált településgyűrű pedig jóval lazább kapcsolatban állt a fővárossal (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). A vándorlási viszonyokat az olyan politikai döntések is erősen befolyásolták, mint a fővárosba való beköltözés korlátozása3, vagy a budapesti lakbérek mesterségesen alacsonyan tartása. Így megszűnt az agglomeráció korábbi, alacsonyabb megélhetési költségekből fakadó előnye (KOVÁCS 2006). Mivel az állami fejlesztések Budapestre koncentrálódtak, és az agglomerációs településeket nem kezelték különleges elbírálásban4 (kedvezőtlen infrastruktúra és lakásviszonyok), emiatt érdemesebb volt a fővárosban élni (BELUSZKY 1999). Ennek köszönhetően a Budapest és az agglomerációs térsége közötti vándorlás minimális mértékűre apadt. A kiköltözők azon fiatalok közül kerültek ki, akik egyik elosztási csatornában sem jutottak lakáshoz a városon belül, ezért „kalákás” magánlakás-építés formájában tettek szert első otthonukra (TOSICS 2004). A peremvidék benépesülése mégsem esett vissza, mivel Budapestre és környékére az ország más részeiről jelentős mértékű beáramlás történt 1950 és 1970 között. A fővárosba ugyan kb. kétszer annyian érkeztek, de arányaiban az agglomeráció területén volt nagyobb a vándorlási 3

Az állandó letelepedés feltétele 5 év budapesti munkahelyen eltöltött folyamatos munkaviszony és/vagy

ugyanennyi ideje fennálló ideiglenes fővárosi lakcímigazolás volt (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999) 4

1971-ben ugyan hivatalosan is elismerték és körülhatárolták az agglomerációt (összesen 44 települést

soroltak ide), de ez a döntés semmilyen előnnyel nem járt a települések szempontjából (BELUSZKY 1999). Más szerzők szerint bár a fővárostól elmaradt a terület fejlesztése, de kiemelten támogatott részei lettek az agglomerációs övezet települései Pest megyének és az országnak is – fejlesztették a szolgáltatásokat, csatornáztak, és a gázt is bevezették sok településen (IZSÁK 1998).

21

nyereség. 1970 után visszaesett az érdeklődés a főváros és környéke iránt, főleg előbbi esetében, de a 80-as években Budapest újra növelte vándorlási nyereségét. Ennek ellenére a Budapest-Pest megye közötti népességvándorlás egyenlege a fővárost tekintve veszteséges volt, tehát az előbb említett pozitívum a többi megyével szemben alakult ki (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). A klasszikus értelemben tekintett szuburbanizáció a rendszerváltásig számítva csak nyomokban volt tetten érhető: a Dunakanyar és a budai hegyvidék frekventáltabb településeire indult meg a kiköltözés, de csak az 1980-as években (KOVÁCS 2006). Izsák Éva 1950-1990 közötti időszakot tekintve egy olyan „belső szuburbanizációt” azonosított, amely szerint a Nagy-Budapesthez csatolt települések (12 kerület) felzárkóztak KisBudapest kerületeihez: infrastrukturális ellátottságuk javult, és területük teljesen beépítetté vált (IZSÁK 2003). Egy folyamat viszont kiemelhető, ami a szuburbanizáció előfutárának tekinthető: a budapesti lakosok előszeretettel építettek hétvégi házat az agglomeráció vonzó településein. Ezek elsődleges célja a rekreáció volt, később pedig potenciális lehetőséget biztosítottak a kitelepülésre. Az üdülőterületek szuburbán övezetté alakulása egyes településeken már a rendszerváltozás előtt elkezdődött (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). A szocializmus idején tehát megfigyelhető az agglomeráció településeinek népességbővülése, amely lényegében nem a klasszikus értelemben vett szuburbanizáció folyamatának volt köszönhető. A népességnövekedés területi különbségei azonban megfigyelhetők: 1950 és 1970 között például Gyál és Halásztelek népessége több mint 200%-kal nőtt két évtized alatt, de Üllő és Solymár lakossága csak kb. 25%-kal gyarapodott. A 70-es években azok a települések növelték népességüket, ahol nagyobb arányú állami lakásépítések történtek (Dunakeszi, Halásztelek, Szigetszentmiklós), vagy amelyeket a betelepülők a kedvező életkörülmények és környezet miatt választották lakhelyül (Érd, Pomáz, Solymár). Népszerűek voltak továbbá a vasútvonalak mentén található települések, a főváros határától akár 70 km-re is jellemző volt a budapesti munkavállalók letelepedése (BELUSZKY 1999). A 80-as években az északnyugati és délkeleti szektor ellentétes népességváltozása emelhető ki (4. ábra): az előző térségben a lakosság gyarapodása figyelhető meg a települések többségén, míg utóbbinál a népességszám csökkenése jellemző (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999).

22

4. ábra: A népességszám változása Budapesten és az agglomerációjában (1980-1989) Forrás: DÖVÉNYI –KOVÁCS (1999), 40. o.

4.3 A rendszerváltástól 1995-ig 1989 után Budapesten és környékén a migráció és mobilitás olyan új jellemzői jelentek meg, amelyek az azt megelőző évtizedekben jórészt ismeretlenek voltak. Az 1980as évek második felében nyomokban ugyan már jelentkezett a vándorlási trendek változása, hiszen Pest megye az állandó vándorlásokat tekintve pozitív egyenleget tudott felmutatni Budapesttel szemben. Az államszocializmus leváltásával a gazdasági és társadalmi viszonyok megváltoztak, feloldották a lakásszerzést és tulajdonlást korlátozó intézkedéseket, megteremtődött az önkormányzatiság, mindezen tényezők a migrációs trendek változását okozták (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). Az átalakulási folyamatok különböző mértékben hatottak az egyes területi szinteken, így Budapestre és környékére is. „A rendszerváltozás különböző állapotban, eltérő problémákkal „találta szembe” magát a különféle területeken.” (IZSÁK 2003, 109. o.) Az 1990 utáni népesedési folyamatok arról tanúskodnak, hogy megnőttek a főváros és agglomerációs övezete közötti különbségek: Budapest népessége csökkent, az 23

agglomeráció településeinek lakossága összességében gyarapodott. A népességváltozást alapvetően a vándorlási egyenlegek alakították (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). A migrációs statisztikákból kiderül, hogy az állandó vándorlásokat tekintve a Budapestről történő elvándorlás gyakorisága 1989 után erőteljes növekedésnek indult. De amíg az ország többi része felé csak mérsékelten emelkedett a fővárosból odavándorlók száma, addig a Pest megye területére vándorlás rendkívüli mértékben megnőtt. Sőt 1994-1995-ben az a helyzet állt elő, hogy a budapestiek Pest megyébe vándorlása abszolút nagyságában és intenzitását tekintve is felülmúlta az ellenkező irányú vándorlási forgalmat, ami a nyugat-európai jellegű szuburbanizáció egyértelmű bizonyítékának tekinthető (DARÓCZI 1999). A szuburbanizáció megjelenésének leginkább látható bizonyítéka a lakásépítések növekedésében jelentkezett. A vizsgált időszakban országosan évszázados mélypontot ért el az új lakások építésének száma, az agglomeráció településein mégis jelentősen bővült a lakásállomány. Pest megyében több lakás épült, mint Budapesten, pedig a főváros népessége több mint kétszer akkora, mint a megye lakossága (DÖVÉNYI – KOK – KOVÁCS 1998). Különösen látványos volt a négy és több szobás lakások arányának növekedése: az ilyesfajta lakásépítések nem csak Budapest agglomerációjában, hanem a külső pesti családi házas övezetekben is egyre inkább elterjedté váltak, ami a belső szuburbanizáció továbbélését is bizonyítja (STUDIO METROPOLITANA 2002). Az intenzív lakásépítés nem feltétlenül a szuburbanizáció következménye, mivel a helyi lakosok is felléphettek építtetőként. A nem teljes körű statisztikák viszont azt bizonyítják, hogy a budapestieknek jelentős szerepe van a lakásépítésekben (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). Nem csak új lakásokba történtek kiköltözések, megfigyelhető az üdülőterületek átalakulása is. Ez a jelenség a nyugdíjasok esetében különösen jellemző, akik a nyaralójuk téliesítését követően fővárosi lakásukat gyermekeiknek hátrahagyják, és a kellemes lakókörnyezetben telepednek le (pl. Dunakanyar települései) (DÖVÉNYI – KOK – KOVÁCS 1998). A fővárosból kiköltözők motivációit feltérképező kutatások bebizonyították, hogy az agglomeráció településein letelepedők döntésére nagy hatással volt a bérlakások privatizációja (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999, CSANÁDI

ET AL.

2010, KOVÁCS 1999). A

lakásprivatizáció rendkívül kedvező kondíciókat kínált a bérlők számára: a jellemzően belső kerületi bérlakásokat piaci áron alul vásárolhatták meg, majd az új tulajdonos később a piaci áron értékesítette, az így realizált profitot pedig felhasználhatta a szuburbiában történő lakásvásárlásra (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). E kedvezményes lehetőség nélkül a szuburbanizációs folyamat sem Budapesten belül, sem a célterületeken nem gyorsult volna fel ilyen mértékben, a résztvevők száma kétségkívül alacsonyabb lett volna (KOVÁCS 24

1999). Az értékesítések 1994-ben érték el a csúcsot, ebben az évben több mint 60 ezer önkormányzati tulajdonú lakásbérleményt adtak el (CSANÁDI

EL AL.

2010). Az

„ajándékozás-jellegű” lakásprivatizáció tehát fokozatosan növekvő mértékben ösztönözte lakóhelyváltozásra az érintetteket (TOSICS 2004). A népesség és a lakásépítések számának növekedése területileg differenciált folyamatként jelentkezett. Kimutatható a szuburbanizáció szektoriális jellege, azaz az agglomerációs településekbe leggyakrabban a hozzájuk legközelebb eső budapesti kerületből történik a kivándorlás (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). 1990 és 1996 között a vándorlási egyenleg alapján Pócsmegyer és Százhalombatta könyvelhetett el vándorlási veszteséget, a legkiugróbb értékekkel pedig Nagykovácsi, Tököl és Solymár rendelkezett (DÖVÉNYI – KOK – KOVÁCS 1998). A Budapestről elköltözőket tekintve 1995-ben Pest megye nyugati, északi és északkeleti területén lévő települések fölénye tapasztalható, a keleti és délkeleti területekre általában kevesebben költöztek ki (kivétel Gyál, Maglód) (DARÓCZI 1999). Lakásépítések terén az északi szektor fölénye, valamint a délkeleti szektor átlagon aluli intenzitása emelhető ki. Emellett a fővárosból kiköltözők körében megfigyelhető a társadalmi státusz szerinti elkülönülés is: a Buda környéki településekre (Budakeszi, Budaörs, Solymár) a magasabb presztízsűek, a keleti oldalra (Gyál, Pécel, Vecsés) pedig a „kékgallérosok” költöznek ki inkább (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999). A differenciálódási

folyamat

jellemzésére

komplex

mutatószám

is

alkalmazható

(szuburbanizációs index). 1990 és 1995 között két szektorban azonosítottak jelentős elmozdulást: az északi, felzárkózó szektorban található települések pozíciója a lakásépítések és a népesség számának növekedése miatt javult elsősorban, míg a keleti, lemaradó szektor településeiben a lefelé mozdulást a fokozódó elvándorlás és a gyér infrastrukturális beruházások okozták (IZSÁK 1999).

25

5. A népességváltozás trendjeinek feltárása a budapesti agglomerációban Az elemzés során az országos (makro) szintről fogok haladni a települési (lokális) szint felé. Így elsőként röviden bemutatom az országos folyamatokat, illetve a budapesti agglomerációt hasonlítom össze az országban található többi agglomerációval. Ezt követően Budapestet és szuburbán övezetét jellemző népesedési folyamatok különbségeit részletezem. Az agglomeráción belüli területi különbségeket két szinten vizsgálom: elsőként a hivatalos szektoriális beosztás szerint, végezetül pedig a települések szerint. Utóbbi alfejezetben teszek kísérletet egyes települések népszerűségének meghatározására az odavándorlások dimenziójában. 5.1 Országos folyamatok – az agglomerációk kitüntetett szerepe Köztudott, hogy Magyarország népessége több évtizede csökken: a vizsgálati időszak alatt a 300 ezer főt is meghaladta a lakosságcsökkenés mértéke, és 2010-ben fordult elő először, hogy 10 millió fő alá esett hazánk népessége. Ez a csökkenés a különböző településtípusokat tekintve nem egyenletes, hiszen vannak az országnak olyan jól körülhatárolható részei is, ahol tényleges szaporodás figyelhető meg (5. ábra).

5. ábra: A népesség változása Magyarország településein 1995 és 2011 között (%) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

26

Megfigyelhető, hogy a nagyvárosok közelében jóval magasabb arányban fordulnak elő népességnövekedést mutató települések, mint az ország többi részein. Az agglomerációs központok többségében pedig népességfogyás figyelhető meg. Utóbbi folyamat hangsúlyosabban figyelhető meg a nem agglomerációhoz tartozó településeken, ahol nagy kiterjedésű területeken, például az Alföldön, a Dunántúl egyes részein és az Északi-középhegységben 15% feletti volt a népesség fogyása. A népesség változását két összetevőre bonthatjuk: meghatározza a természetes szaporodás/fogyás és a vándorlási egyenleg. Előbbi az élveszületések és halálozások, utóbbi az odavándorlások és elvándorlások különbségeként számolandó. A 6. ábrán látható, hogy a vándorlási egyenlegek a nagyvárosok környékén található településeken pozitívak, kiemelkedik közülük Budapest tágabb környezete, amely a fő közlekedési útvonalak mentén csápszerűen elterülő sötétebb színnel jelölt településeket is magába foglalja. Ha a budapesti agglomeráció kiterjedésénél csupán a vándorlási egyenlegeket vennénk számításba, akkor a jelenlegi hivatalos beosztás minden bizonnyal szűkösnek bizonyulna.

6. ábra: A vándorlási egyenleg 2011-es népességhez viszonyított aránya Magyarország településein 1995 és 2011 között (%) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

27

Ha az agglomerációs csoportosítás szerint összegezzük a vizsgált 16 évet (1. táblázat), nagyjából ugyanazok a trendek rajzolódnak ki, mint amelyet az 5. ábrán már láthattunk. Az agglomerációs központok népessége majdnem 5%-kal csökkent, ezzel szemben az agglomerációhoz tartozó települések több mint 20%-os népességgyarapodást könyvelhettek el. Mindkét esetben túlnyomórészt a vándorlási egyenlegek alakították a népességváltozást, a természetes szaporodás (illetve a központok esetében a fogyás) szerepe kevésbé volt jelentős. A népesség az agglomerációs térségen kívüli településeken fogyott leginkább, a majdnem 6,5 százalékos visszaeséshez a vándorlási negatívumon kívül az annál valamivel nagyobb természetes fogyás is hozzájárult. népesség 2011-ben (fő) agglomerációs központok

népesség változása 1995 és 2011 között (%)

kumulált vándorlási egyenleg aránya a 2011es népességhez (%)

3 574 818

-4,91%

-3,45%

1 560 882

20,24%

17,08%

5 135 700

1,55%

2,79%

többi település összesen

4 821 047

-6,47%

-2,98%

Magyarország összesen

9 956 747

-2,50%

0%

agglomerációhoz tartozó települések agglomerációs térség (az előző kettő együtt)

1. táblázat: A népesség változása és a vándorlási egyenleg alakulása a vizsgált aggregátumokban 1995 és 2011 között (%) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Ha a budapesti agglomerációt külön választjuk az ország többi agglomerációjától, akkor látható, hogy az ország e központi részén rajzolódnak ki legmarkánsabban a korábban megfigyelt tendenciák (2. táblázat). Budapesten a többi agglomerációs központhoz viszonyítva több mint nyolcszor olyan gyorsan fogyott a népesség 1995 és 2011 között, illetve majdnem kétszer akkora arányú volt a vándorlási veszteség. A főváros agglomerációját 2011-ben a 16 évvel korábbihoz képest több mint harmadával többen lakják, míg a többi agglomerációhoz tartozó település lakossága csak 5,12%-kal bővült. További eltérés még, hogy előbbinél majdnem 13%-os természetes szaporodást regisztráltak a vizsgált időszakban, míg a vidéki agglomerációk esetében természetes fogyás figyelhető meg.

28

népesség változása 1995 és 2011 között (%)

népesség 2011ben (fő) Budapest

kumulált vándorlási egyenleg aránya a 2011-es népességhez (%)

1 740 041

-8,75%

-4,55%

1 834 777

-0,96%

-2,41%

826 056

37,88%

24,94%

734 826

5,12%

8,24%

többi település összesen

4 821 047

-6,47%

-2,98%

Magyarország összesen

9 956 747

-2,50%

0%

Egyéb agglomerációs központok Budapest agglomerációjához tartozó települések Budapest nélkül Egyéb agglomerációhoz tartozó települések a központ nélkül

2. táblázat: A népesség változása és a vándorlási egyenleg alakulása 1995 és 2011 között a budapesti és a többi magyarországi agglomerációban (%) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

5.2 A budapesti agglomeráció népességváltozása Budapest és az agglomerációs övezet lakosságszáma ellentétesen alakult az elmúlt 15 évben, ahogy fentebb láthattuk (2. táblázat): a főváros lakossága 165 ezer fővel csökkent, míg az övezeté több mint 215 ezer fővel nőtt. Ha az évenkénti változásokat vizsgáljuk, akkor az agglomerációs övezetre egy stabil, évi 1-2 %-os népességgyarapodás jellemző. Ezzel szemben Budapesten 2003-at követően az addigi stabil 1-2 %-os évi fogyást a népességcsökkenés dinamikájának lassulása követte. Mindez odáig vezetett, hogy 2005-ben már újra nőtt a népesség. Egy 2006-os átmeneti visszaesést követően 2007től átlagosan évi fél százalékkal bővül Budapest lakossága. Ez a trendváltozás a főváros esetében azt eredményezte, hogy 2010-re már csak fél százalék körüli volt közte és az agglomerációs övezet településeinek népességváltozása közti különbség. Budapest népességének alakulása tehát az elmúlt években fordulatot vett: a népesség fogyása megállt, és a negatív vándorlási egyenleg pozitívvá vált. A főváros népességváltozási fordulatához a népmozgalmi mutatók együttes javulása járult hozzá: csökkent a halálozások száma és az elvándorlási arányszám, valamint növekedtek a születések és az odavándorlások. A 7. ábrán nyomon követhető, hogyan alakultak a vizsgált időszakban Budapest esetében ezek az arányszámok. Ha összeadjuk az adott évhez tartozó értékeket (a halálozásit és elvándorlásit negatív előjellel) az egyéb népességváltozás arányszámával, megkapjuk az előző évi lakónépességhez képesti 29

változás nagyságát (jobb oldali tengely). Látható, hogy a születési arányszám az 1999-es mélypontot követően folyamatosan emelkedik a 2008-as csúcsig, de a halálozási arányszám csökkenése is megfigyelhető 2005-től kezdve. Az elvándorlások és az odavándorlások is 2006-2007-ben tetőztek, ezt követően figyelhető meg egy nagymértékű visszaesés mindkét arányszámot tekintve5. A különbség az, hogy míg az elvándorlási arány azóta is csökken (kivétel 2011-ben, amikor egy nagyobb emelkedés történt), az

60

3

40

2

20

1

0

0

-20

-1

-40

-2

-60

-3

-80

A lakónépesség változása (százalék)

Az arányszámok alakulása (ezrelék)

odavándorlás 2008 után újra növekszik.

-4 19951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011 Születési arányszám

Halálozási arányszám

Odavándorlási arányszám

Elvándorlási arányszám

Egyéb népességváltozás arányszáma

A lakónépesség változása

7. ábra: Budapest lakosságának, valamint születési, halálozási, elvándorlási, odavándorlási és egyéb népességváltozási arányszámának alakulása (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

A népesség változását természetes szaporodás (fogyás) és vándorlási egyenleg összetevőkre bontva (8. ábra) az látható, hogy Budapest esetében jóval szélesebb tartományban hullámzik a két fő komponens aránya, mint az agglomeráció településeinél. A főváros esetében kezdetben a természetes fogyás volt meghatározóbb a népesség változása szempontjából, az ezredforduló tájékán a vándorlási veszteség aránya nőtt meg, majd miután a vándorlási veszteség fokozatosan csökkent, újra a természetes fogyás alakította jobban a népességet. Az elmúlt években pedig Budapest népessége nőtt, ami a vándorlási pozitívum „térnyerése” miatt következett be. Az agglomeráció többi 5

Ennek oka a módszertani változásokban keresendő (lásd 2. fejezet)

30

településének esetében a vándorlási egyenleg részesedése mindvégig stabilan magas, és leginkább akkor nőtt meg, amikor Budapest vándorlási negatívuma is jelentősebb volt (2000-2004). 100% 80% 60% 40% 20% 0% 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 A pozitív vándorlási egyenleg részesedése a népességváltozásból (Budapest) A negatív vándorlási egyenleg részesedése a népességváltozásból (Budapest) A természetes fogyás részesedése a népességváltozásból (Budapest) A vándorlási egyenleg részesedése a népességváltozásból (Agglomerációs övezet)

8. ábra: A vándorlási egyenleg és a természetes szaporodás részesedése Budapest és az agglomerációs övezet évenkénti népességváltozásában (1995-2011) (%) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Ha az agglomerációs övezet esetében vizsgáljuk a vándorlási arányszámokat, akkor látható, hogy hasonlóan alakult az odavándorlási és az elvándorlási arányszám is: mindkettő viszonylag stabil 2005-ig (2 kisebb minimumtól eltekintve 2001-ben és 2005ben), ezt követően meredeken emelkedik a 2007-es csúcspontig, majd ennél is meredekebben esik vissza, hogy aztán 2010-től ismét emelkedésnek induljon (9. ábra). Különösen az odavándorlási arányszám csökkent le, ami a vándorlási pozitívum csökkenéséhez is vezetett 2010-ben. Budapest esetében már a 2000-es minimumot követően nőtt az odavándorlási arányszám, de ugyanúgy 2005-ben indult el hirtelen, mint ahogyan azt az agglomerációjánál megfigyeltük. Az elvándorlásnál is van egy kisebb maximum, de közel sem akkora, mint az agglomerációs övezetnél. 2008-ban meredek visszaesés következik be az odavándorlásokat tekintve, de ellentétes folyamatként itt egy nagyon lassú növekedés kezdődött el az ezt követő 2 évben. Az állandó migrációt vizsgálva (tehát az ideiglenes vándorlást levonva), szintén a már említett folyamatok rajzolódnak ki. Az mindenesetre látható, hogy az agglomeráció egészét tekintve a 2007-es 31

csúcsot tekintve visszaesett a vándorlási hajlandóság, amihez nagy valószínűséggel a gazdasági válság is hozzájárult a már korábban említett módszertani változtatások mellett.

Agglomerációs övezet

Budapest

9. ábra: A népmozgalmi arányszámok és a lakosságszám alakulása Budapesten és az agglomerációs övezetben (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

A születési és halálozási arányszámok különbsége az agglomerációs övezet esetén kevésbé számottevő, mint Budapestnél. 2003-ig az agglomerációs övezetet tekintve természetes fogyás volt jellemző, 2004-től viszont a tendencia megfordult, és azóta természetes szaporodásról beszélhetünk. 1995 és 2011 között az összegezve a születéseket és kivonva belőlük a halálozásokat, csak 1151 fős veszteségről beszélhetünk. Budapest esetében ezek a számok abszolút mértékben jelentősebbek: a vizsgált időszak első felében átlagosan 10 ezernél is többen haltak meg évente, mint ahányan születtek, de 2003-2011-ig tekintve a folyamat lelassult, átlagosan évi 6400 főre esett vissza az innen eredeztethető népességcsökkenés. A születési arányszámok mindig magasabbak, a halálozási arányszámok pedig minden egyes évben alacsonyabbak voltak Budapest agglomerációs övezetében, mint a fővárosban (9. ábra).

32

A migráció vizsgálatánál több következtetést vonhatunk le aszerint, hogy mi volt a vándorló kibocsátó helye és célpontja, valamint állandó6, vagy ideiglenes7 vándorlásokról beszélhetünk-e. Az állandó és ideiglenes vándorlások családi állapot és ható ok szerint különböznek: előbbi inkább családi kötelékben történik, míg utóbbi esetében a tanulási és munkavállalási célú egyéni elmozdulás a jellemző. Ez az állítás a magyar vándorlási statisztika segítségével igazolható: az ideiglenes vándorlók összességében fiatalabbak (a 30 év alattiak aránya magasabb), az idősek aránya viszont alacsonyabb körükben, mint az állandó vándorlóknál. Emellett az állandó vándorlási arányszámokat tekintve 2007-ben a 15 év alattiaknál, valamint a 25-39 év közötti férfiaknál és nőknél volt a legmagasabb az érték, ami a gyermekes családok állandó vándorlását igazolja (GÖDRI - SPÉDER 2009). Így a szuburbanizációhoz köthető vándorlások során célszerű az állandó vándorlásokról is szót ejteni. A dolgozat szempontjából a Budapest területéről Pest megye településeire történő vándorlás a legfontosabb, külön kiemelve az állandó migráció változását (10. ábra). Mint látható, a Budapestről történő, Pest megyébe irányuló elköltözések 2007-ben voltak csúcson az összes, illetve az állandó vándorlásokat tekintve is. A Pest megye településeire irányuló vándorlások időbeli alakulását tekintve 1995-1999-ig látható egy fokozatos emelkedés, majd 2000-2005-ig egy évi átlagosan 31000 vándorló körüli „hullámzás” rajzolódik ki. Ezt követően egy erőteljes emelkedést láthatunk (2007-es csúccsal), majd egy még meredekebb zuhanással éri el minimumát 2010-ben, hogy aztán 2011-ben újra emelkedjen. Ezzel szemben 2011-ben nem emelkedett a Budapestről Pest megyébe irányuló állandó vándorlások részaránya, ami arra enged következtetni, hogy a szuburbanizációval kapcsolatba hozható vándorlások továbbra is stagnálást mutatnak. E fejezet végén rövid kitérőt teszek, hogy a Budapest felé irányuló vándorlásokról is szót ejtsek. A statisztikák szerint a vizsgált időszakban Budapestre költözők legnagyobb arányban Pest megyéből érkeznek (31%), ugyanakkor különbség van az állandó beköltözők (35%) és az ideiglenes vándorlók (27%) között. A Pest megye területéről 6

Állandó (belföldi) vándorlás nevezzük azt az országhatáron belül településhatárt átlépő lakóhely-

változtatást, amikor a vándorló lakóhelyét elhagyva más településen lévő lakást jelöl meg lakóhelyéül (GÖDRI – SPÉDER 2009). 7

Ideiglenes (belföldi) vándorlásnak nevezzük azt az országhatáron belül településhatárt átlépő

lakásváltoztatást, amikor a vándorló lakóhelyét fenntartva változtat lakást, és új lakását tartózkodási helynek jelöli meg; vagy amikor egyik tartózkodási helyről másik tartózkodási helyre költözik (GÖDRI – SPÉDER 2009).

33

Budapestre történő vándorlás arányait tekintve 1996-ban érte el 1. tetőpontját (33%-os részesedés), az ezt követő években stabilan 31-32% körül mozgott. 2011-ben viszont újra növekedett részesedése, ami a korábbi csúcsot is meghaladta (34,8%). Ha csak az állandó vándorlásokat tekintjük, akkor 2006-2011 közötti időszakban évente átlagosan 10450 fő volt érintett, szemben az azt megelőző 9 év 7500 fős évi átlagával. Látható tehát, hogy a pest megyei lakosok számára népszerűbbé vált Budapest az elmúlt 5 évben. 70000

100% 90%

60000 Vándorlók száma (fő)

80% 50000

70% 60%

40000

50% 30000

40% 30%

20000

20% 10000

10%

0

0% 19951996199719981999200020012002200320042005200620072008200920102011 A többi megye településeire Pest megye településeire Pest megye részesedése a Budapestről való állandó elvándorlásból

10. ábra: A Budapestről Pest megye, illetve a többi megye településeire történő összes és állandó vándorlás (19952011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Néhány kutatásban (NÉMETH 2011, SCHUCHMANN 2010) már előtérbe került a reurbanizáció vizsgálata, és a közvéleményben is egyre erősödik az a nézet, hogy megindult a visszaköltözés a fővárosba az agglomerációs övezetből.8 Az mindenesetre bizonyos, hogy a Pest megye és Budapest közötti be- és kiköltözési mérleg a 2000-es maximumot tekintve (közel 18 ezer fő) jócskán lecsökkent: 2010-2011-et vizsgálva évi átlagosan 4000 fővel költöztek ki többen Pest megyébe Budapestről, mint fordított esetben (11. ábra). Véleményem szerint hiába nő Budapest népessége, addig nem beszélhetünk esetében reurbanizációról, amíg az agglomerációs övezetének lakosságszáma folyamatosan növekszik. A van den bergi ciklus szerint ugyanis a reurbanizáció mindkét alszakasza 8

Például az alábbi cikkekben is előkerül ez a jelenség:

http://ingatlanmagazin.com/ingatlanpiac/cikk_13777/ (Letöltve: 2013.04.16.) és http://hvg.hu/ingatlan/20130415_Az_agglomeraciobol_vissza_a_fovarosba (Letöltve: 2013.04.16.)

34

esetében csökkennie kell a gyűrű népességének (VAN DEN BERG ET AL. 1982). Az viszont már bebizonyosodott, hogy egyes magasabb státuszú csoportok visszaköltöznek a fővárosba, tehát reurbanizációs jellemzők azonosíthatók (NÉMETH 2011).

Az

agglomerációs övezet telítődése, és az infrastruktúra lassú fejlődése miatt Budapest vonzereje javulhat a közeljövőben, így további beköltözők számára válhat újra vonzóvá. 18000 16000

Vándorlók száma (fő)

14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0 -2000 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 Állandó vándorlás

Ideiglenes vándorlás

11. ábra: Be- és kiköltözési mérleg Pest megye és Budapest viszonylatában (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

5.3 A budapesti agglomeráción belüli folyamatok A Budapest agglomerációján belüli folyamatok vizsgálhatók a mesterségesen létrehozott agglomerációs szektorok, illetve a települések szintjén. A 3. táblázatban látható, hogy a szektorok népességváltozása teljesen eltérő mértéket mutat Budapesthez és az országos viszonyokhoz képest is. A 7 szektor közül a vizsgálati időszak lakosságszám növekedése szerint két alacsonyabb (délkeleti és északi), egy közepes (északnyugati), és három magas növekedésű (keleti, déli, nyugati) szektort különíthetünk el. A népességváltozáshoz képest a kumulált vándorlási egyenlegek arányának szórása alacsonyabb. E változó szerint a délkeleti és az északi szektorok tűnhetnek a bevándorlók számára kevésbé „népszerűbbnek”, mivel jelenlegi népességüknek csak mintegy ötöde származik az elmúlt 16 év vándorlási többletéből. A „népszerűbb” szektorok (északnyugati, nyugati, déli, keleti) csoportja esetében ugyanez az arány meghaladja a 35

25%-ot. A népességváltozás szerinti két szélsőséget tehát a délkeleti szektor (a népesség negyedével gyarapodott) illetve a nyugati szektor (a lakosság majdnem megduplázódott) képviseli. népesség kumulált vándorlási változása 1995 és egyenleg aránya a 2011-es népességhez (%) 2011 között (%)

népesség 2011ben Budapest Északi szektor

1 740 041 133 787

-8,75% 28,74%

-4,55% 20,59%

Keleti szektor

131 812

43,42%

28,52%

Délkeleti szektor

105 989

25,62%

19,03%

Déli szektor

218 742

44,06%

26,88%

Nyugati szektor

96 329

47,07%

26,62%

Északnyugati szektor

139 397

37,22%

26,31%

Magyarország összesen

9 956 747

-2,50%

0%

3. táblázat: A népesség változása és a vándorlási egyenlegek aránya az agglomerációs szektorokban és Budapesten (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Az agglomerációt települési szinten vizsgálva láthatjuk, hogy a szektorok sem homogének (12. ábra). Általában mindenhol találunk olyan települést, amelyik lefelé, vagy felfelé jelentősen kilóg a szektorátlagból. Az északnyugati szektorhoz tartozó Pilisjászfalu és Remeteszőlős például a nyugati szektori Telkivel és Budajenővel inkább mutat rokonságot

a

kumulált

népvándorlást

tekintve,

mint

a

szektoron

belül

lévő

Pilisszentivánnal, vagy Pilisszentkereszttel. De ugyancsak nagy a kontraszt az északi szektoron belül Vácrátót és Csomád között.

Ez az inhomogenitás több mutatót

megvizsgálva is fennáll; ez azonban várható volt, hiszen a szektorokra való felosztás égtájak szerint történt, mellőzte a komolyabb társadalmi-gazdasági mutatók vizsgálatát. A szektorok inhomogenitása miatt az alfejezet hátralévő részében külön fogom vizsgálni az egyes településeket, és a hasonlóságokat mutató településcsoportokat. Célom megtalálni azokat a településeket, amelyek a vizsgált időszak alatt az odavándorlók szempontjából népszerűbbek/kevésbé kedveltek lettek, és feltárni azokat az okokat, amelyek ide vezettek. Ahogy az eddigiekből látható volt, az agglomeráció egyértelműen vonzó a vándorlás szempontjából. A „népszerűség” jellemzésére elsőként az egyes településekre történő

odavándorlást

vizsgáltam

az

agglomerációs

övezetbe

történt

összes

odavándorláshoz viszonyítva („relatív népszerűségi” mutató). Az odavándorlásból való 36

részesedés alapján mindig a következő települések voltak az évenkénti rangsor első 5 helyén: Érd, Gödöllő, Dunakeszi, Budaörs, Szigetszentmiklós, Vác (az időszak első felében jellemzően Vác, majd őt előzte meg Szigetszentmiklós). A rangsor végén pedig legtöbbször Kisoroszi, Remeteszőlős, Tök, Pilisszentlászló, Pusztazámor és Csomád végzett. Az eredményekből viszont nem vonhatók le messzemenő következtetések, hiszen az első helyen szereplő városok egyaránt a legnépesebbek közé tartoznak az agglomerációs övezetben, és a hátul végzők pedig a 2200 fő alatti legkisebb települések voltak.

12. ábra: A kumulált vándorlási egyenleg alakulása a budapesti agglomerációban (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

A „relatív népszerűségi” mutató használata nem vezetett kielégítő eredményre, mivel a települések népességszáma erős befolyással volt a legnépszerűbb települések meghatározásánál. Így egy olyan mutatót hoztam létre, amely a lakossági részesedéshez is 37

viszonyít, a lakosságarányos relatív népszerűségi mutatót9. Ha ennek értéke egy település esetében 1, akkor az azt jelenti, hogy az agglomerációs övezeti lakosságarányához hasonlóan részesedik az agglomerációt érintő odavándorlásból. Az 1 feletti értékek a népszerűbb, az 1 alatti (0 és 1 közötti) értékek a kevésbé népszerű településeket jelzik. A „lakosságarányos relatív népszerűségi” lista első és utolsó 10 helyezettjét vizsgálva (4. táblázat) úgy tűnhet, hogy megszabadultunk a lakosságszámok népszerűségre vonatkoztatott

túlzott

hatásától.

A

legnépszerűbbek

között

ugyanakkor

mintha

felülreprezentáltak lennének az alacsonyabb lakosságszámmal rendelkező települések: a vizsgálati időtartamra számított átlagnépesség 5 település esetében sem haladja meg a 2000 főt. Érdekesség továbbá, hogy a relatív népszerűségi mutató szerint a legnépszerűbb települések közé sorolt Vác a legkevésbé népszerű települések közé került. Legnépszerűbb 10 település Előfordulás ÁtlagTelepülés gyakorisága népesség Pócsmegyer 17 1209

Legkevésbé népszerű 10 település Előfordulás ÁtlagTelepülés gyakorisága népesség Alsónémedi 16 4817 Duna15 3009 bogdány Ócsa 15 8725 Pilisvörösvár 15 12846 Pilis14 2175 szentkereszt

Leányfalu

15

2747

Diósd Telki

13 12

6825 2399

Erdőkertes

12

6137

11

12136

Perbál

13

2114

8

1800

Vecsés

13

19116

8

1391

Pilisszentiván

11

4123

7

541

Taksony

8

5953

6

1057

Vác

8

33702

Veresegyház Szigetmonostor Budajenő Remeteszőlős Csomád

4. táblázat: A lakosságarányos relatív népszerűség szerint legnépszerűbb és legkevésbé népszerű települések, és előfordulásuk gyakorisága (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Az 1995-2011 közötti kumulált odavándorlásokból és a lakónépességi átlagból képzett lakosságarányos relatív népszerűséget mutatja a 13. ábrán látható térkép. Látható, hogy egyes hasonló népszerűséggel bíró települések jól körülhatárolható csoportot alkotnak.

9

A Lakosságarányos relatív népszerűség kiszámítása, minden évre: (Adott településre irányuló odavándorlás/Agglomerációba irányuló odavándorlás)/(Adott település lakossága/Agglomeráció lakossága).

38

13. ábra: A lakosságarányos relatív népszerűség alakulása az agglomerációs övezet településein (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

A népszerűbb települések közé a következő településcsoportok tartoznak: 

A Szentendrei-sziget déli részén lévő települések (Pócsmegyer, Szigetmonostor), és a közvetlenül szomszédos Leányfalu: Pócsmegyer és Leányfalu az 1. és a 2., míg Szigetmonostor a 7. legnépszerűbb település volt az agglomerációban az utóbbi 16 évben. Pócsmegyerhez köthetők a vizsgált mutató alapján a legmagasabb értékek (6-7 közötti érték is előfordult).



Csepel-sziget északi része (Halásztelek, Szigetszentmiklós és Szigethalom): Szigethalom a 9. legnépszerűbb település volt az agglomerációs övezetben, 1999 és

39

2009 között „élte fénykorát”. Halásztelek és Szigetszentmiklós ellenben rövidebb ideig, 2007-2009 között volt népszerűbb. 

A Budai-hegység frekventált települései (Budajenő, Telki, Nagykovácsi és Remeteszőlős): Telki 2003-ig folyamatosan a legnépszerűbb 10 településbe tartozott, de az azt követő években csak háromszor került vissza közéjük. Budajenő esete annyiban hasonlít Telkiére, hogy szintén megfigyelhető a 2005 utáni visszaesés népszerűségében, de az azt megelőző években is kevésbé volt népszerű Telkinél.

Remeteszőlős

(és

anyatelepülése,

Nagykovácsi)

viszont

éppen

ellenkezőleg, 2003-at követően vált népszerűvé. 

Veresegyház és közvetlen térsége (Csomád, Erdőkertes, Őrbottyán, Mogyoród és Szada): A feltörekvő kisváros, Veresegyház, különösen 1995 és 2004 között volt népszerű, ezekben az években mindig az első 10 helyezett között volt található (azóta csak 2006-ban). A körülötte fekvő települések közül Erdőkertes volt hasonlóan kedvelt, sőt népszerűsége még Veresegyházán is túltett, hiszen 2 éves szünetet követően 2006-2008as időszakban újra a legvonzóbb 10-ben szerepelt. Érdemes még megemlíteni Szadát és Őrbottyánt, valamint a későn éledő Csomádot, utóbbi 2000-ben még a legkevésbé kedvelt célpontok közé tartozott, 2003 és 2009 között viszont csak egyszer maradt ki a legjobb 10-ből. A térségre általában jellemző, hogy 1995-2004 között voltak a csúcson népszerűségüket tekintve, ezt követően 2006-2008 között az épülő M0 adhatott egy újabb lökést az odavándorlásban.



Budával közvetlenül szomszédos települések (Diósd, Üröm): Diósd főként 2004-ig volt a legnépszerűbb települések között, majd egy kisebb visszaesést követően 2009-ben „visszatért”, és a 3. helyet szerezte meg. Ezzel szemben Üröm 2001 és 2007 között volt tagja a népszerű települések csoportjának.

A legkevésbé népszerűbb települések közé pedig a következők: 

A

Pilis

egyes

települései

(Pilisszentiván,

Pilisvörösvár,

Pilisszántó,

Pilisszentkereszt és Pilisszentlászló): Nem telt el olyan év 1995 és 2011 között, amikor ezen települések közül ne lett volna valamelyik a 10 legkevésbé népszerű között. 2000 és 2001 voltak azok az évek, amikor talán enyhült a népszerűtlenségük valamelyest. Vannak azonban a Pilisnek olyan részei (Pilisjászfalu, Piliscsaba) amelyek nem kerültek a legnépszerűtlenebbek közé.

40



A Budai-hegység kevésbé frekventált települései (Tinnye, Perbál, Tök és Zsámbék): Perbál és Tök többször is a legnépszerűtlenebb községnek bizonyult a vizsgált időszakban. Zsámbékot és Tinnyét valamelyest többen választják lakhelyül, de nem közelítik meg a Budai-hegység többi településeinek népszerűségét. 2001-2003 és 2009-2010 között voltak némileg kedveltebbek.



Vác, Vácrátót, illetve a Duna túloldalán lévő Tahitótfalu és Dunabogdány: Alsónémedi mellett Dunabogdány a másik legkevésbé népszerű település az agglomerációban. Vác 1998-2006 közötti időszakban tartozott ebbe a csoportba, azóta a helyzet javult, valószínűleg a közlekedési fejlesztések miatt. Vácrátót 1995 és 2001 között szerepelt hátul a népszerűség rangsorban, majd ezt követően 2009ben és 2010-ben lett újra népszerűtlen.



Isaszegtől a Csepel-sziget északi részével szomszédos településekig (Dunaharaszti, Taksony) húzódó, összefüggő övezet, amely magában foglalja a teljes délkeleti szektort (Maglód kivételével): Alsónémedi egy, míg Ócsa két év kivételével mindig a legnépszerűtlenebb 10 település közé tartozott. A délkeleti szektorban ugyanakkor az elmúlt néhány évben megfigyelhető, hogy bár csak enyhe mértékben, de javult a települések népszerűsége.

41

6. Településtípusok lehatárolása A következő fejezet során a népszerűséget befolyásoló tényezőket fogom megvizsgálni. Külön kitérek a lakásépítésekre, amely az agglomerációs övezet fejlődésének kézzelfogható bizonyítékaként mutatkozik meg. A megfelelő változókészlet összeállítása után az agglomerációs övezet településeinek tipizálását kísérlem meg, melynek dimenzióit egyrészt a települések népszerűség faktora, másrészt a létrejött egyéb látens struktúrák fogják alkotni. 6.1 Lakásépítések A lakásépítések területi különbségeinek változása szoros kapcsolatban áll a térségi fejlettséggel, a migrációs folyamatokkal, a lakosság életkörülményeivel és a meglévő lakásállomány állapotával. Emellett a változás alaptrendjeire a lakásépítések állami támogatási rendszerének változása is hatással van (LŐCSEI 2010). A migrációs folyamatoknál már bizonyítást nyert ebben a dolgozatban a budapesti agglomeráció kitüntetett szerepe, a többi tényező esetében pedig a korábbi vizsgálatok mutatták ki Budapest és környékének meghatározó szerepét (KOVÁCS – SZABÓ – SZÉKELY 2005). A fejezet során a vizsgált időszak során fennállt lakástámogatási rendszereket is áttekintem, majd ezek segítségével próbálom feltárni, melyik szektorok és települések számítottak a különböző korszakokban népszerűbbeknek. 6.1.1 A lakásépítések alakulása és az önkormányzati szerepvállalás Magyarországon a vizsgálat időtartama alatt majdnem 500 ezer lakás épült és ennek 37%-a (182348 db) a budapesti agglomeráció területén, ami a lakásépítések koncentrálódásának bizonyítékaként tekinthető. A fővárosban több lakás épült, mint az agglomerációs övezet településein, de utóbbiban az újépítésű lakások aránya jóval magasabb (26,21%), mint Budapest esetében (5. táblázat). Szektorok szerint vizsgálva a lakásépítéseket látható, hogy átlagon felüli az újépítésű lakások aránya a nyugati, keleti és a déli szektor esetében, átlag körüli az északi szektorban, az északnyugati és a délkeleti szektorokban pedig az agglomerációs övezet átlaga alatt marad. Továbbá az is megfigyelhető, hogy az északnyugati és a keleti szektor esetében az újépítésű lakások aránya a kumulált vándorlási egyenlegnél relatíve kisebb. A lakásállomány bővülése tehát nem volt olyan intenzív ezekben a szektorokban, mint a vándorlási egyenlegekből eredeztethető népességgyarapodás. Ennek az lehet az oka, hogy az ide vándorlók valószínűleg a meglévő lakásokba, vagy átalakított üdülőkbe költöztek be. Az 42

északnyugati szektor esetében inkább az üdülők átalakítása, a keleti szektornál a szociális szuburbanizáció10 lehetett a jelenség kiváltó oka. 1995 és 2011 között kumulált vándorlási épített lakások egyenleg aránya a 2011aránya a 2011. évi es népességhez (%) lakásállományból

lakásépítések száma 1995 és 2011 között (db) Budapest Északi szektor

105 309 13 409

11,73% 26,35%

-4,55% 20,59%

Keleti szektor

12 571

27,82%

28,52%

Délkeleti szektor

8 686

22,61%

19,03%

Déli szektor

20 735

26,97%

26,88%

Nyugati szektor

9 678

28,69%

26,62%

Északnyugati szektor

11 960

24,48%

26,31%

Magyarország összesen

493 973

11,33%

0%

5. táblázat: Az 1995-2011 között épült lakások száma, és aránya a 2011-es lakásállományhoz viszonyítva Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Mivel már korábban bebizonyosodott, hogy a szektorok nem egységesek, ezért érdemes települési szinten is megvizsgálni, hogyan alakult az újépítésű lakások aránya a vizsgálati időszak alatt. Látható, hogy markáns területi különbségek fedezhetők fel egy-egy szektoron belül is (14. ábra). Magasan kiemelkedik az agglomerációs övezetből Telki, ahol a 70%-ot is meghaladja az újépítésű lakások aránya. Szintén magas még ez az arány (30% feletti) a Budapesttel közvetlenül szomszédos Üröm, Remeteszőlős, Diósd, Halásztelek, Szigetszentmiklós, Csömör és Dunakeszi településeken, távolabb fekvő, szép természeti környezettel bíró településeken (Herceghalom, Pilisjászfalu, Nagykovácsi, Budajenő, Délegyháza), illetve az északkeleti és keleti szektor határán (Veresegyház, Csomád, Szada, Őrbottyán). Alacsony az újépítésű lakások aránya a Dunakanyar és a Szentendrei-sziget településein (kivétel Tahitótfalu), a Pilis és a Budai-hegység periférikus részein, valamint a déli területeken (pl. Taksony, Alsónémedi, Ócsa). Visegrádon és Kisoroszin kiemelkedően alacsony, 5%-os arány figyelhető meg. Budakeszi esetében meglepetésként hathat az alacsony (14,8%) újépítési arány, tekintve hogy a főváros közvetlen szomszédságában, vonzó természeti környezetben fekszik (akárcsak Telki), de kutatók már a kilencvenes évek végén azonosították, hogy a beépítettség magas foka miatt vonzását vesztette (KOVÁCS 1999). 10

Szociális szuburbanizáció: A városi lakbérek és rezsiköltségek emelésének és a városi munkanélküliség

megjelenésének következtében az alacsonyabb státuszú rétegek egy része a városból „kimenekül”, távolabbi, olcsóbb megélhetést nyújtó, kevésbé felkapott városkörnyéki településen kezd új életet (TOSICS 2004).

43

14. ábra: Az újépítésű lakások aránya a 2011-es lakásállományhoz viszonyítva Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Az agglomerációs övezet települései esetében az újépítésű lakások arányának és a vizsgált időszakon belüli vándorlási pozitívum arányának együttmozgását pontdiagram segítségével ábrázolhatjuk (15. ábra). Nem lehet egyértelműen eldönteni, de most azt feltételezem, hogy a lakásépítések okozzák inkább a vándorlási egyenlegből eredeztethető népességgyarapodást, és nem fordítva, tehát a magyarázó változó ebben az esetben az újépítésű lakások aránya (X tengely). Látható, hogy a két változó között van kapcsolat, amit a korreláció is megerősít (rxy=0,72). A regressziós egyenlet felhasználásával az újépítésű lakások arányából megbecsülhető adott település kumulált vándorlási egyenlegének aránya (ezek a pontok építik fel a lineáris trendvonalat). Például, ha egy képzeletbeli, agglomerációban található településen az újépítésű lakások aránya 40% a 44

2011-es lakásállományhoz viszonyítva, akkor a regressziós egyenlet alapján 38,2% a

Kumulált vándorlási egyenleg aránya a 2011-es népességhez (%)

kumulált vándorlási egyenleg aránya a 2011-es népességhez viszonyítva. 80

60

40

20 y = 0.7514x + 8.1045 R² = 0.5132

0 0

20

40

60

80

1995 és 2011 között épített lakások aránya a 2011. évi lakásállományból (%) Északi szektor

Keleti szektor

Délkeleti szektor

Déli szektor

Nyugati szektor

Északnyugati szektor

Lineáris trendvonal (Agglomerációs övezet) 15. ábra: Az újépítésű lakások és a kumulált vándorlási egyenlegek kapcsolata az agglomerációs övezet települései esetében (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

A becsült és a valós értékek közötti eltéréseket (reziduumokat) vizsgálva kiszűrhetők azok a települések, amelyek kevésbé „viselkednek” az agglomerációs trendnek megfelelően. Mint látható, elsősorban az északnyugati szektorban található településeknél figyelhető meg eltérés: az abszolút értékben 5 legnagyobb reziduummal rendelkező település (Szigetmonostor, Leányfalu, Kisoroszi, Pócsmegyer, Visegrád) itt található. A pozitív reziduumok azt fejezik ki, hogy az újépítésű lakások aránya alapján ezeken a településeken kisebb vándorlási egyenlegből származó népességgyarapodást várnánk, mint a ténylegesen megfigyelt. Ennek oka lehet az itt található üdülők átalakítása és állandó lakhelyként való használata, valamint hogy a beköltözők között magasabb a kisgyermekes családok aránya. A negatív reziduumok azzal magyarázhatók, hogy a lakásállomány bővüléséhez képest viszonylag kevesen költöztek ezekre a településekre. Ennek oka lehet, hogy az új lakások közül többet nem sikerült értékesíteni, vagy a helyi lakosok voltak a vevők magasabb arányban, illetve nem a kisgyermekes családok költöztek ide, hanem gyermektelen párok, egyedülállók. Viszonylag magas negatív reziduumal rendelkező települések között található Herceghalom, Vác és Pilisszentkereszt, de ezek az értékek abszolút értékben jóval alacsonyabbak, mint a legmagasabb pozitív reziduumok. 45

A szektorok szerinti lakásépítési rangsorokat vizsgálva észrevehetően az északi szektor esetében a legmagasabb a koncentráció: a vizsgált időszakot tekintve az itt épült lakások majdnem fele Dunakeszin létesült, amely városban az egész agglomerációs övezetet tekintve a legtöbb lakás épült (6. táblázat). Szintén magas a koncentráció a nyugati szektor esetében, ahol az első három település több mint 60%-os részaránnyal rendelkezik. Figyelemre méltó, hogy a keleti szektorban a lakosságszámát és központi szerepkörét tekintve jóval jelentéktelenebb Veresegyház megelőzte Gödöllőt. A legkisebb koncentráció az északnyugati szektorban tapasztalható: az első három település részaránya egyedül itt nem éri el a 45%-ot, habár ez annak tényében kevésbé váratlan, hogy a szektorok közül itt található a legtöbb település. Lakásépítések száma, és aránya az összes szektorban épült lakáshoz (1995-2011) Északi szektor

1. Dunakeszi 6194 (46,5%)

2. Göd 1872 (14,1%)

3. Vác 1663 (12,5%)

Keleti szektor

1. Veresegyház 2932 (23,3%)

2. Gödöllő 2035 (16,2%)

3. Pécel 1158 (9,2%)

Délkeleti szektor

1. Gyál 2053 (23,6%)

2. Gyömrő 1878 (21,6%)

3. Vecsés 1169 (13,5%)

Déli szektor

1. Érd 5036 (24,3%)

2. Szigetszentmiklós 4017 (19,4%)

3. Dunaharaszti 2118 (10,2%)

Nyugati szektor

1. Budaörs 2893 (29,9%)

2. Biatorbágy 1772 (18,3%)

3. Törökbálint 1241 (12,8%)

Északnyugati szektor

1. Szentendre 1985 (17%)

2. Pomáz 1867 (16%)

3. Üröm 1206 (10,3%)

6. táblázat: A lakásépítések koncentráltsága az agglomerációs szektorokban (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

A lakásépítés dinamikáját többek között nagyban meghatározza a rendelkezésre álló beépítési terület, a különböző szabályozások, és az önkormányzati politika.

A

rendelkezésre álló beépítési terület különösen a hegyvidékekben, illetve a Csepel- és Szentendrei-sziget települései esetében okozhat gondot. Előbbi esetében a nemzeti parkok, egyéb védett területek, utóbbinál pedig a Duna általi körbezártság, és a Szentendrei-sziget esetében a felszín alatt rejlő vízbázis védelme is természeti akadályt állít az itt fekvő települések terjeszkedése elé. A szabályozások közül a legfontosabb a Budapesti Agglomeráció Területrendezési Tervéről szóló törvény (BATrT), amely az egyes települések településrendezési terveinek ad keretet. Ugyan nem érinti a vizsgálati időszakot, de fontosnak tartom megjegyezni, 46

hogy a törvényt 2011-ben módosították11, és ennek a későbbiek során komoly következményei lehetnek az agglomerációs övezet települései szempontjából. A módosítások közé tartozik, hogy megnehezítették az új fejlesztési területek kijelölését, például nagyobb méretű lakóparkot vagy kereskedelmi létesítményt ezentúl csak olyan területen hozhatnak létre, ahol a tömegközlekedés elérhető közelségben van. Emellett fontos még, hogy új lakóterületet csak a települési területhez kapcsolódóan lehet kijelölni, és a belterületek legfeljebb csak 2 százalékkal növelhetők a jelenlegi szinthez képest. A törvénymódosítás következménye lehet a belterületi ingatlanok felértékelődése, az agglomerációs települések bővülésének lassulása, és végső soron a fővárosba való visszaáramlás megindulása.12 Az önkormányzati politika szintén fontos a települések bővülése szempontjából, mivel az önkormányzat olyan intézkedéseket hozhat, melyekkel támogathatja a betelepülést, vagy akadályozhatja is, ha a helyi közösséget kívánja védeni. Lakóparki építkezésekre például ott nyílt elsősorban mód, ahol az önkormányzatok nagy területeket tudtak vásárolni a mezőgazdasági nagyüzemekről azok átalakulását követően (a téeszek privatizációja 1995-ig zárult le). A telki önkormányzat és a lakosság a töki téeszből „húzott hasznot”, de ugyanez a folyamat megfigyelhető a pátyi téesz esetében, csak ott a biatorbágyiak és a zsámbékiak kerültek kedvező helyzetbe (KOVÁCS 1999). Vannak azonban híresen „betelepülés-ellenes” önkormányzatok, például a pilisszántói: itt a vezetők a helyi társadalom családi-rokoni kapcsolatokkal átszőtt falusi karakterét kívánják mindenekelőtt fenntartani (VÁRADI 1999). Az önkormányzat számára azért üdvözítő, ha gyarapodik a település lakossága, mert a személyi jövedelemadó egy része helyben marad, a bevételt gyarapítja. Így 1996 és 2000 között a lakócélra történő területkivonás dominált, mert a cél a népesség számának növelése volt az érintett településeken. 2000-től kezdve viszont a trend megváltozott: a személyi jövedelemadó helyben maradó része csökkent, így a bevételek nagyobb része a helyi iparűzési adóból folyt be (VÁRADI 2012). Az önkormányzati magatartás, fejlesztési stratégiák több csoportba sorolhatók. Dövényi Zoltán és Kovács Zoltán az önkormányzati szereplőkkel készített mélyinterjúk alapján négy csoportba sorolta az önkormányzatok magatartását:

11

2011. évi LXXXVIII. törvény a Budapesti Agglomeráció Területrendezési Tervéről szóló 2005. évi LXIV.

törvény módosításáról 12

http://resourceinfo.hu/hu/cikk/lakas/33522.html, Letöltve: 2013.04.24.

47

-

enyhén ellenséges: félnek a túlnépesedéstől, az építési terület elfogyásától és attól, hogy az őslakosok esetleg hátrányba kerülnek, de örülnek a szuburbanizációval összefüggő többletbevételnek (pl. Fót, Gyál, Nagykovácsi, Solymár, Törökbálint, Vecsés)

-

közömbös: az önkormányzat nem kíván beavatkozni a magánügynek tekintett beköltözési folyamatba (leggyakoribb eset)

-

enyhén támogató:

a

szuburbanizációval érkező tőkét és

adóbevételt

kívánatosnak találja, parcellázással és közművesítéssel serkenti (Budakalász, Gyömrő, Maglód, Szigethalom, Tárnok, Zsámbék) -

erőteljesen támogató: kulcskérdésnek tartja a szuburbanizációt a település jövője szempontjából, és maximálisan segíti a folyamatot (pl. Budajenő, Telki) (DÖVÉNYI – KOVÁCS 1999)

Szabó Julianna az alkalmazott települési stratégiákat vizsgálta a budapesti agglomerációban: a kifejezést összefoglalóan használta a település által használt településfejlesztési

eszközök,

döntések

és

politikák

(adó-

és

oktatáspolitika,

intézményfejlesztés) összességére. Három stratégiát azonosított: -

Teljes elzárkózás stratégia: a jellemzően kistelepüléseket a kilencvenes évek szuburbanizációs

robbanása

sokkolóan

érte,

veszélyeztetve

érzik

a

hagyományos vidéki életmódot, a helyiek bizalmatlanok-ellenségesek a betelepülőkkel szemben. Az eszközök a tiltások és korlátozások köréből kerülnek ki, de ritka a következetes használat a fejlesztésben érdekelt helyi lakosok miatt. Néhány példa: nincsenek parcellázások, szigorú építési szabályzat, helybéliek előnyben részesítése a telkek eladásakor és a helyi adózásban,

ragaszkodás

a

gazdaságilag

fenntarthatatlan

gyermekintézményekhez.13 -

„Teljes

profilváltás”

stratégia:

növekedésre

és

beruházásra

ösztönző

településfejlesztés, ami a megfelelően magas szintű lakó- és gazdasági környezetet kívánja biztosítani. A szuburbanizációt és a szabad ingatlanpiacot kitörési lehetőségként értékelik. Heterogén településnagyság és elhelyezkedés jellemzi a stratégiát alkalmazó településeket, de elsősorban a közepes méret jellemző. Az ilyen stratégiát alkalmazó kistelepülések hátrányban vannak abban

13

A cikkben említett települések csupán kezdőbetűikkel szerepelnek, a találgatásokat mellőzve így nem

szerepeltetek példákat

48

a tekintetben, hogy a politikai egyensúly a betelepülők javára borulhat fel. Jellemző eszközök: offenzív, beavatkozó politikák, aktív ingatlanpiaci részvétel, zártkertek és külterületek lakóterületté nyilvánítása, gazdasági tevékenységek és a lakosság megtelepedésének elősegítése kedvezményekkel és fejlesztésekkel, minőségi és speciális gyermekintézmények kialakítása, gyakori pályázás és hitelfelvételek a fejlesztések elősegítése érdekében. -

„Laissez faire” stratégia: a legelterjedtebb stratégiának számít a budapesti agglomerációban, ámde tudatos ideológia általában sokkal kevésbé határozza meg. A települési önkormányzat magát az állami szolgáltatások biztosítójának tekinti, akinek alkalmazkodni kell a szuburbanizáció okozta változásokhoz. A kötelességek teljesítése mellett a pénzügyi egyensúly fenntartása a cél, az aktív piaci szerepet és eszközöket viszont elutasítja. Jellemzően azokon a településeken alakul ki ez a stratégia, ahol a szocialista várostervezés lerombolta a településképet és a helyi közösséget. A szabályozási szerep minimumra csökken, a település nyomás hatására lakó- és üdülőterületté nyilvánítja

a

összehangolatlan

korábbi

zártkerteket

fejlesztési

és

projektek,

külterületeket. így

még

Gyakoriak

inkább

az

mozaikos

településszerkezet jön létre. A rendezési politika liberális, de célja nem a szolgáltatások magas szintje, hanem az önkormányzati nyereség maximalizálása és a konfliktusok kerülése. Az adókulcsokat a hasonló helyzetű települések adóversenye dönti el, aktív ingatlanpolitikát nem folytat, emellett az oktatási politikát is a kötelező minimum határozza meg (SZABÓ 2003). Az önkormányzati politika befolyásoló szerepét a legjobban Telki és Pilisszántó illusztrálja: előbbi esetében 70%-os az újépítésű lakások aránya, amellyel az agglomerációs övezetben csúcstartó, és messze kiemelkedik a környező településekből, míg Pilisszántó esetében ugyanez az arány mindössze 12%, ami közvetlen szomszédjait tekintve a legalacsonyabb. Mielőtt a lakásépítések dinamikájára rátérnék, az újépítésű lakások mellett vizsgálhatjuk az 1946 előtt épült lakások arányát is a 2011-es lakásállományhoz viszonyítva: ezzel következtethetünk a lakásállomány „elöregedésének” mértékére. Legmagasabb az arány a Dunakanyar környéki településeken (Kisoroszi, Dunabogdány, Visegrád), 5 nyugati szektorbeli településen (Tök, Tinnye, Perbál, Budakeszi, Zsámbék), illetve Sóskúton. Az újépítésű lakások aránya azonban eltérő ezeken a településeken: Tinnye és Zsámbék esetében 24-25%, de Kisoroszi és Visegrád 5-6%. A különbségek arra 49

utalnak, hogy hiába magas az 1946 előtt épült lakások aránya egy adott településen, attól még az újépítésű lakások aránya is jelentős lehet. A másik végletet vizsgálva elenyésző mértékű az 1946 előtt épült lakások aránya Remeteszőlősön, Százhalombattán, Halásztelken, Felsőpakonyon és Nagytarcsán. Százhalombatta különleges eset, az említett települések közül itt a legalacsonyabb az újépítésű lakások aránya (19%), ami azzal magyarázható, hogy a szocialista ipartelepítés idején épültek nagy számban lakások a városban. 6.1.2 A lakásépítések dinamikájának változása és a fogyasztói oldal Sok más eddig vizsgált tényező mellett talán a legfontosabb kérdés a lakásvásárlás finanszírozásának háttere. Hiszen ha nincs fizetőképes kereslet, akkor a beruházók sem fognak lakásokat építeni, és a piacokon eladásra szánt használt ingatlanok sem fognak gazdára lelni. Ebben a fejezetben ezért röviden áttekintem, milyen források és állami kedvezmények álltak rendelkezésre a vizsgált időszakban a lakásvásárlók részére, és korszakokra lebontva elemzem, történt-e változás egyes agglomerációs szektorok népszerűségében a finanszírozási forma megváltozásával. Az első korszakot a készpénzalapú lakásfinanszírozás jellemezte (ÁSZ 2009), és 1995-1999-ig tartott. Ennek főbb elemeit képezték a lakásprivatizációból (már korábban részletezett módon) származó bevételek, családok saját tőkéi, és az állami szociálpolitikai támogatások. Az önkormányzati tulajdonú lakások privatizációja fontos motiváció tényezőt jelentett mind a Budapesten belül történő költözéseket, mind a főváros közigazgatási határán átívelő migrációt tekintve. Csanádi Gábor és kutatótársai a költözések három típusát azonosították egy, a kilencvenes évek végén végzett empirikus kutatásuk alapján: 1. Magas státuszúak kiköltözése: kedvező ökológiai pozícióban lévő, jó állapotban lévő lakásukat tudták az önkormányzattól megvenni, és ezt piaci áron

értékesítve,

és

jelentősebb

saját

tőkéjükkel

kiegészítve

az

agglomerációs övezet magasabb státuszú részére tudtak kiköltözni (nyugati oldal, majd északkeleti részen) 2. Közepes és ennél némiképp alacsonyabb státuszúak kiköltözése: E réteg bizonyos csoportjai társadalmi státuszukhoz képest alacsonyabb ökológiai státuszú környezetben éltek a rendszerváltáskor, a lakóhelyi és általános társadalmi státusz között tehát nagymérvű inkonzisztencia fedezhető fel, tehát nagyfokú elköltözési nyomás figyelhető meg. Kisebb saját tőkével 50

rendelkeztek, és alacsonyabb áron tudták csak lakásukat eladni az 1. csoporthoz képest. Ezért jellemzően a keleti és délkeleti szektorokban, illetve a fővárostól távolabbi, de még agglomerációs térségben lévő településeken telepedtek le. 3. Szegények, akiknek növekvő terhet jelentett a bérlakás privatizáció következményei, mivel a korábban mesterségesen alacsonyan tartott lakhatási költségek fenntarthatatlanná váltak. Ők általában korábbi vidéki lakhelyükre tértek vissza, a családi kötelékeknek tehát fontos szerepe jutott (CSANÁDI ET AL. 2010). A lakásprivatizáció a fővárosban a kilencvenes években nagyobbrészt lezajlott, a lakások kétharmadát vették meg a korábbi bérlők 1998-ig (CSANÁDI

ET AL.

2010). Ez a kelet-

közép-európai mértékkel nézve is gyors folyamat azt eredményezte, hogy rövid idő alatt nagy mennyiségű lakás került ki az ingatlanpiacra, ami fokozta a népesség lakóhelyi mobilitását (KOVÁCS – SZABÓ – SZÉKELY 2005). A lakásépítések fellendüléséhez hozzájárult az állami támogatási rendszer kiépülése: 1994-95-ben bevezették a szociálpolitikai támogatást („szocpol”), amivel olyan családok előtt nyílt meg a lakásvásárlás vagy –építés lehetősége, akiknek a saját tőkéje nem lett volna elegendő a beruházáshoz. A bevezetés hatására a következő 2 évben fellendülés következett be, a korábbinál több lakás épült. A szigorú feltételrendszer miatt viszont a felfutás 1998-ra megszakadt, és a következő évben sem történt emelkedés (CSANÁDI

ET AL.

2010). Az agglomerációs övezetben ugyanez figyelhető meg, a

kilencvenes évek csúcspontján, 1996-ban 3458 lakás épült, az azt követő 2 évben viszont egyre kevesebb (1999: 2877 db). A készpénzalapú lakásfinanszírozás azért is alakulhatott ki, mert a 90-es évek közepére a lakáshitelezés lényegében megszűnt Magyarországon. Ez a jelenség a többi közép-kelet-európai országban is megfigyelhető, de többüknél korábban sem volt hitelezés szemben Magyarországgal, ahol 1990-ben a GDP 15%-val megegyező volt a hitelállomány (HEGEDÜS – SOMOGYI 2004). A lakáshitelezés válságát döntően keresletoldali tényezők magyarázzák,

a

lakásberuházási

kereslet

különösen

az

alacsonyabb

jövedelmű

csoportokban esett vissza. Ennek egyik magyarázataként a lakáshitelek magas reálkamatlába adódik (HEGEDÜS – VÁRHEGYI 1999). A második korszakot az államilag támogatott hitelezés korszakának nevezhetjük, és a 2000-2004-ig tartó időszakot értem alatta. 2000 után fordulat következett be a magyar lakástámogatási rendszerben: ez év februárjában lépett életbe a lakáscélú állami 51

támogatásokat szabályozó MT rendelet egy módosítása, amellyel a Kormány kamattámogatást biztosított új lakás építésére vagy vásárlására, illetve a használtlakás vásárlást a jelzáloglevelek kamattámogatásával segítette. 2001-ben tovább bővítették14 a támogatási struktúrát a házasok, gyermekesek és más rászorulók lakásigényének kielégítése céljából (ÁSZ 2009). A támogatások bevezetését követően 4 év alatt 8-9szeresére nőtt a lakáshitel-állomány. Kritikák is érték viszont az új támogatási rendszert, mivel a hiteltámogatások a magasabb jövedelműeknek kedveztek, nőttek a társadalmi egyenlőtlenségek. Azonban tény, hogy növekedésnek indult a lakásépítések száma, és a használt lakások piaca is megélénkült. Többszörösére nőtt a felújítások száma, a lakások komfortfokozata emelkedett (LAKNER 2006). A korszakban az 1999-es szinthez képest folyamatosan nőtt az épített lakások száma az agglomerációs övezetben, és 2004-ben érte el maximumát: ebben az évben 6602 db lakás épült, 94%-kal több, mint 2000-ben. A harmadik korszakot a devizahitelek fénykorának nevezhetjük, ez az időszak 2005-2008-ig tartott. Először 2004-ben jelentek meg a támogatott forinthiteleknél kedvezőbb kamatozású, de az árfolyam-alakulás kockázatától függő devizahitelek (ÁSZ 2009) és gyorsan népszerűvé váltak: 2002-ben még 81,5% volt a támogatott hitelek állományának aránya, 2008 végén viszont csak 34,5%. A devizahitelek tovább emelték a lakáshitelek állományát, a növekedés 2008 év végére 2002-höz képest 539%-os volt (16.ábra). A 2009-2011-ig tartó időszak a gazdasági válság korszakaként értelmezhető. A lakáshitelezés erőteljes visszaesése 2008. november-december hónapokban következett be a globális pénzügyi válság hatásaként. Mindez társult a hitelintézetek óvatos hitelezési politikájával, az önrészek megemelkedésével és a hitelek drágulásával. A devizahitelek törlesztő részletei a forint gyengülése miatt kiszámíthatatlanul ingadoztak, ami megnövelte a nem teljesítés kockázatát. A lakáspiacon túlkínálat lépett fel (ÁSZ 2009), a használt és újépítésű lakások ára is folyamatosan csökkent. Az első korszakhoz hasonlóan újra növekedett a megtakarításból vásárlók aránya a lakáspiacon. Tovább súlyosbította a lakáspiac válságát, hogy 2009-ben felfüggesztették a szociálpolitikai támogatást és az állami kamattámogatást is.15

14

A program indításakor csak az első lakást vásárló fiatal házasok, és a legalább 3 gyermekes családok

igényelhettek támogatást (HEGEDÜS – SOMOGYI 2004). 15

2012-ben

újra

bevezették

a

szocpolt,

igaz,

a

korábbinál

szigorúbb

feltételekkel

(http://index.hu/gazdasag/magyar/2012/02/27/a_vegtorlesztes_miatt_kesik_a_szocpol/, letöltve: 2013.04.25.)

52

4 500 000 4 000 000 3 500 000

Millió Ft

3 000 000 2 500 000 2 000 000 1 500 000 1 000 000 500 000 0 2002

2003

2004

Devizaalapú

2005

2006

2007

2008

Államilag támogatott

2009

2010

2011

2012

Egyéb

16. ábra: Lakáscélú hitelek állományának alakulása (2002-2012) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Összefoglalva az eddigieket, a következő korszakokat különböztettem meg: 1. Készpénzalapú lakásfinanszírozás (1995-1999) 2. Államilag támogatott forinthitelek (2000-2004) 3. Devizahitelezés térnyerése (2005-2008) 4. A lakáspiac és a hitelezés válsága (2009-2011) Egy korszak lakásépítési átlagát az előző korszakhoz viszonyítva, és agglomerációs szektorok szerint vizsgálva látható, hogy a lakásépítések dinamikája16 különbözőképpen változott a vizsgálat időtartama alatt (17. ábra). Az agglomerációs övezetben (tehát szektorok szerinti átlagot tekintve) az első időszakban megközelítőleg 20%-kal több lakás épült, mint az előtte lévő 5 évben. Ezt követően a növekedés üteme felgyorsult, és a támogatott lakáshitelek megjelenésével több mint másfélszer annyi lakás épült. A devizahitelezés idején a növekedés üteme megközelítőleg az első korszakéra esett vissza, majd a gazdasági válság során már átlagban negyedével kevesebb lakás épült, mint az előtte lévő 4 év során. Azt viszont fontosnak tartom megjegyezni, hogy a növekedési ütemek nem kizárólag a lakásfinanszírozási formától függenek, hanem sok más hatótényezőtől (önkormányzati politika, a kiköltözők preferenciái stb.) 16

Számítás módszere: Az X. korszakban épített lakások évenkénti átlagos száma/Az (X-1). korszakban

épített lakások évenkénti átlagos száma. Az 1995-1999 korszak esetén az 1990-1994-ig tartó időszakhoz viszonyítottam.

53

Növekedés az előző korszak átlagához képest (%)

100% 80% 60% 40% 20% 0% -20% -40% -60% 1995-1999

2000-2004

2005-2008

2009-2011

Északi szektor

Keleti szektor

Délkeleti szektor

Déli szektor

Nyugati szektor

Északnyugati szektor

Agglomerációs övezet 17. ábra: A lakásépítések dinamikájának változása az agglomerációs szektorokban (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Az agglomerációs övezettől való legnagyobb eltérés az északi szektor esetében tapasztalható: itt a többi szektortól eltérően a devizahitelek felfutásakor érte el csúcsát a lakásépítések dinamikája. A szektor „teljesítménye”, mint ahogyan azt már korábban említettem, nagymértékben függ Dunakeszitől. Szintén eltérő a lakásépítések dinamikája a nyugati szektor esetében: a készpénzalapú lakásfinanszírozás korszakában jutottak a lakásépítés növekedését tekintve a csúcsra, és ez az egyetlen szektor, amelyikben a gazdasági válság idején évente átlagosan több lakás épült, mint az előtte lévő korszakban. Azt a kijelentést is tehetjük (minden más változatlanságát feltételezve), hogy a hitelezés beindulása itt kevéssé volt hatással a többi szektorhoz képest, és a gazdasági válság hatásaitól is függetleníteni tudta magát. Az északnyugati szektorban szintén csökkent az épített lakások száma a devizahitelezés felfutásakor, de a nyugatihoz képest itt nem volt növekedés a válság idején. A többi szektor dinamikája az agglomerációs övezet átlagához hasonló mértékben változott, talán csak a délkeleti szektor növekedésének kevésbé meredek visszaesése emelhető ki a devizahitelezés idejében. A vándorlási egyenlegek dinamikájának hasonló korszakolásával választ kaphatunk arra a kérdésre, vajon mennyire követte a lakásépítések változását a vándorlási egyenlegek módosulása (18. ábra). Persze a legideálisabb eset az volna, ha rendelkeznénk olyan adatbázissal, ami tartalmazza az új és használt lakásokba beköltözők számát, de sajnos 54

ilyen adatokat nem lehet nyilvánosan elérni. A vándorlási egyenlegek dinamikája kevésbé tűnik változékonynak, mint a lakásépítéseké. Az agglomerációs övezet egészét tekintve a legnagyobb

növekedés

az

1995-1999-ig

tartó

korszakban

következett

be.

Valószínűsíthetően azért mutatkozik eltérés a lakásépítésekhez képest, mert ekkor még a korábbi építményekbe, üdülőkbe költöztek ki az emberek nagyobb számmal. Mivel a bevándorlás meglehetősen gyorsan „felfutott”, a következő két korszakban alacsony növekedési ütem jött létre. Továbbá fontosnak tartom megjegyezni, hogy a válság idején nagyobb visszaesést regisztráltak e változót tekintve, mint a lakásépítéseknél. Ehhez véleményem szerint az is hozzájárult, hogy elindult a visszaköltözés az agglomeráció

Növekedés az előző korszak átlagához képest (%)

településeiről Budapestre (lásd korábban). 200%

150%

100%

50%

0%

-50% 1995-1999

2000-2004

2005-2008

2009-2011

Északi szektor

Keleti szektor

Délkeleti szektor

Déli szektor

Nyugati szektor

Északnyugati szektor

Agglomerációs övezet

18. ábra: A vándorlási egyenlegek dinamikájának változása az agglomerációs szektorokban (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

A

szektorok

szerint

kisebb-nagyobb

különbségek

figyelhetők

meg

az

agglomerációs övezet átlagához képest, éppen úgy, mint a lakásépítések dinamikáját tekintve. Legszembetűnőbb a keleti szektor kimagasló növekedése az első időszakban, ami vélhetően azzal függ össze, hogy 1990 és 1994 között a szektor településeire meglehetősen kevesen vándoroltak be. Az északi szektor esetében ugyanúgy a devizahitezés korszaki csúcs rajzolódik ki, mint a lakásépítések dinamikájánál, sőt az akkori növekedés is megközelítőleg hasonló. Az északnyugati szektorban szintén visszaesés tapasztalható

55

2005-2008-at tekintve, míg a nyugati szektor vándorlási egyenlegének pozitívuma ugyan csökkent a válság idején, de a többi szektorhoz képest alacsonyabb ütemben. 6.1.3 A lakásállomány minőségi jellemzői Egy település társadalmi-gazdasági fejlettsége megragadható a lakások minőségi jellemzőin keresztül is: ha azzal az alapfeltevéssel élünk, hogy a gazdagabb családok nagyobb alapterületű, több szobával rendelkező, összkomfortos családi házban élnek az agglomerációban, akkor az alapterület, a szobaszám és a komfortfokozat jó fejlettségi indikátornak tűnik. Mindenesetre érdemes figyelembe venni az olyan tényezőket, mint például a természetföldrajzi akadályok, vagy a túlontúl kicsi parcellák: egy hegyvidéki település esetében lefelé torzíthatja az alapterületet/szobaszámot magasabb fejlettség esetében is. Az alapterület esetében az egy lakásra jutó alapterületet, míg a szobaszámoknál a 4 és több szobás lakások arányát alkalmaztam a vizsgálatoknál. Mivel nagyon erős pozitív korreláció (rxy=0,92) áll fenn a két változó között, megfelelő szignifikancia esetén csak egyiküket volna szabad bevonni a későbbi vizsgálatokra, a multikollinearitás elkerülése érdekében. A 4 és több szobás lakások aránya esetében a legszembetűnőbb a déli szektorok szinte egyveretű „lemaradása” (19. ábra), hozzájuk képest a többi szektor jóval változatosabb képet mutat. Kiemelkedő az Ürömtől Budajenőig húzódó térség, ahol az összes település a legmagasabb kategóriába került, valamint a Csomád, Veresegyház, Szada hármas a fővárostól északkeletre. A szélsőértékeket egyébiránt Vác (17%) és Százhalombatta (20%), valamint Telki (73%) és Remeteszőlős (65%) jelentik.

56

19. ábra: A 4 és többszobás lakások aránya az agglomerációs övezetben Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk.

A magas korreláció miatt nagy különbségek nem alakultak ki a 4 és több szobás lakások aránya és az egy lakásra jutó alapterület között. Ha mégis, akkor többnyire azért fordult elő, mert az alapterület nagysága szerinti sorrendben előrébb álltak, mint a szobaszám szerintiben (azaz feltételezhetően ezen településeken magas volt a családi házak aránya, csak kevés volt az igazán „fényűző hajlék”). Ilyen települések voltak többek között Pusztazámor, Pilisszentlászló, Tinnye és Vácrátót. Ha a településenkénti átlagos alapterületet súlyozzuk az egy településen lévő lakások számával, megkapjuk az agglomerációs övezet átlagos egy lakásra jutó alapterületét. Ez az érték 87,5 m 2, de a legkisebb és legnagyobb lakás-alapterületű települések között éppen kétszeres különbség figyelhető meg (7. táblázat). 57

Az első és utolsó 5 település az egy lakásra jutó alapterület szerint 1. Telki

140 m2

77. Csörög 77 m2

2

2. Budajenő

129 m

77. Szigetszentmiklós

3. Remeteszőlős

122 m2

79. Pilisszántó

4. Nagykovácsi

110 m2

79. Százhalombatta

5. Üröm

109 m2

79. Vác

70 m2

7. táblázat: Egy lakásra jutó alapterület az agglomerációs övezet településein (első és utolsó 5 település), 2011 Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk.

Harmadik lakásminőségi indikátornak a komfortosság fokát választottam: az összkomfortos lakások aránya, illetve a legalább komfortos17 lakások aránya képezte az elemzés tárgyát. A két változó között a korreláció meglepő módon csak közepesen magas (rxy=0,68). A legalább komfortos lakások aránya 84,7% (Pilisszántó) és 98,7% (Százhalombatta) között szóródik az agglomerációs övezet településein. Úgy tűnik, a Budapesttel való távolsággal arányosan csökken a legalább komfortos lakások aránya, ez alól a Szentendrei-sziget és egyes déli szektorbeli települések a kivételek: itt ugyanis alacsonyabb komfortfokozat figyelhető meg az agglomerációs átlaghoz képest. A lakásminőségi indikátorok kapcsolata a kumulált vándorlási egyenleg arányával meglehetősen vegyes: közepesen erős pozitív a kapcsolat a négy és többszobás lakások arányával, valamint a lakások alapterületével, de a komfortossági fokokkal csak meglehetősen gyenge pozitív kapcsolat figyelhető meg. Az újépítésű lakásokkal való kapcsolatot vizsgálva erősebb összefüggések észlelhetők (2. számú melléklet).

17

Összkomfortos az a lakás, üdülő, amely legalább 12 m2-t meghaladó alapterületű lakószobával, továbbá

főzőhelyiséggel, fürdőhelyiséggel és (a fürdő-, vagy külön helyiségben) vízöblítéses WC-vel, villannyal, vízellátással, szennyvízelvezetéssel, melegvíz-ellátással, központos fűtési móddal rendelkezik. Komfortos az a lakás, üdülő, amely legalább 12 m2-t meghaladó alapterületű lakószobával, főzőhelyiséggel, fürdőhelyiséggel és vízöblítéses WC-vel, villannyal, vízellátással, szennyvízelvezetéssel, melegvíz-ellátással és egyedi fűtési móddal rendelkezik. Forrás: http://www.ksh.hu/nepszamlalas/docs/modszertan.pdf (Letöltve: 2013.04.27.)

58

20. ábra: Legalább komfortos lakások aránya az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk.

6.2 Közlekedési jellemzők A dolgozat során a közlekedés fontosságát a szuburbanizáció kialakulásánál már részleteztem:

elméletek

szintjén

a

szuburbanizáció

létrejöttének

technológiai

magyarázataként szerepelt. Egyes kutatók akár kizárólagos kiinduló tényezőként is számolnak a közlekedés forradalmával, de például Timár Judit nem kizárólag ennek tulajdonította a szuburbanizáció kialakulását (TIMÁR 1999). A budapesti agglomeráció esetében bizonyítottan nagy szerepe volt a közlekedés forradalmának: megteremtette az ingázás lehetőségét, ami a fővárosi élet drágaságával társulva lehetővé tette a „KisBudapest” körüli elővárosi fejlődést. Napjainkban a fő közlekedési útvonalak mentén csápszerűen terjed szét Budapest vonzáskörzete, az ingázók pedig nem csak a hivatalos 59

agglomerációs definíció szerinti településről érkeznek, hanem jóval távolabbról is (KŐSZEGFALVI 2010). A fejezetben röviden a közlekedési infrastruktúra fejlődését fogom részletezni, majd a Budapest közúti elérhetőségi ideje és távolsága szerinti különbségeket vizsgálom. Végül a tömegközlekedés fejlettségét a menetrendek elemzésével mutatom be. A fővárosi agglomeráció közlekedési szerkezete alapvetően a kiegyezést követő fejlődés során kialakult viszonylatokra és irányokra épül. Emellett a XX. századi területfelhasználási és közlekedésfejlesztési politika közötti ellentmondásokat is magán hordozza. Az agglomeráció közlekedési hálózata országos és helyi közutakat igénybe vevő Volán és BKV autóbuszvonalakból, vasúti (MÁV) és elővárosi vasúti (BKV HÉV) vonalakból áll. A dunai hajózásnak a személyszállításban csekély szerepe van,18 inkább turisztikai szempontból jelentős. Nyugat-európai fejlett városokhoz képest a korszerű kötöttpályás elővárosi vasút, a P+R hálózat és a haránt irányú kapcsolatok terén érzékelhető Budapest hátránya, emiatt a főváros és az agglomerációs övezet települései közötti forgalom több mint fele arányban személygépkocsin keresztül bonyolódik (JÁSZBERÉNYI 2008). A lakosság szuburbán övezetbe való fokozódó vándorlásával és a motorizáció növekedésével az agglomeráció közúthálózatának fejlődése, bővülése nem tudott lépést tartani. A bevezető utakon reggelente állandósultak s közlekedési dugók, ami miatt az agglomerációs övezet településeiről Budapestre ingázók egyre több időt voltak kénytelenek autóban tölteni. 1995 és 2001 között 40 %-kal nőtt Pest megyében az utak forgalma, de egyes útvonalakon a növekedés meghaladta a 200 %-ot is (KESERŰ 2004). Célszerű volna az autóval közlekedőket a tömegközlekedés használatára ösztönözni, de az elővárosi vasúti szolgáltatások fejlesztése finanszírozási okok miatt csak mérsékelten halad, a járműpark elöregedése pedig folyamatos (JÁSZBERÉNYI – KOTOSZ 2009). A főváros és közvetlen környezetében az utóbbi bő 20 évben az M0-ás autóút megépítése bizonyult a legnagyobb közlekedési fejlesztésnek, ám a körgyűrű bezárulására még várni kell. A nyugati szektor nyomvonala természetföldrajzi akadályok és a települési érdekek ütközése miatt eddig nem épült ki, sőt még a nyomvonalat illetően sem állapodtak meg az érintett felek. A tervezett nyomvonal közelében élők azért tiltakoznak, mert csökkenni fog a zöldterület, valamint a növekvő forgalom miatt fokozódó zaj- és levegőszennyezés ingatlanuk értékét jelentősen csökkenteni fogja. A távolabb lakók 18

Bár a közelmúltban felmerült, hogy a Budapesti Közlekedési Központ (BKK) gyorshajójárat indítását

tervezi Visegrád és Százhalombatta között (Forrás:

http://index.hu/belfold/budapest/2012/05/10/gyorshajok_indulhatnak_visegradrol/,

2013.04.28.)

60

Letöltve:

viszont pártolják az utak építését, mert náluk csak a pozitív hatás érzékelhető: az utazás könnyebbé válik (SZABÓ 2009). Az elérési idő javulása már a déli szektor megépülését követően is jelentkezett, ami a déli agglomerációs térség közlekedési problémáinak oldódásához vezetett (SZALKAI 2004). 2008 és 2011 között szintén jelentős átrendeződések történtek Budapest közúti elérési idejének változásában (21. ábra).

21. ábra: Budapest közúti elérési idejének idő szerint optimalizált változása 2008 és 2011 között Forrás: TEIR (Geox Kft. adatbázis) alapján saját szerk.

Jól látható a kontraszt az agglomerációs övezet keleti, illetve nyugati települései között. A délkeleti, illetve a keleti szektor délebbre található településein átlagosan 5-7 perccel csökkent Budapest elérési ideje, leginkább Ecseren (-10,7 perc) és Gyömrőn (-10,1 perc) észlelhető a javulás. Ez a jelenség az M0 keleti szektorának átadásával (2008) és a vecsési elkerülő építésével (2008) függ össze. Emellett az északi szektorban is csökkent 61

pár perccel az elérhetőségi idő. Ehhez képest a nyugati szektor, illetve a két szomszédos szektorának hozzá közelebb eső településein átlagosan 8-10 perces növekedéssel szembesültek a Budapestre utazók. Leginkább Remeteszőlősön (+12,7 perc) és Nagykovácsin (+12,5 perc) növekedett meg az elérési idő. Az időbeli megközelíthetőség romlása az évek során megnövekedett népesség és az ezzel arányosan megduzzadt személygépjármű-állománynak köszönhető, melyhez a budai úthálózatot nem fejlesztették tovább megfelelő mértékben (BAKSA 2012). Ahogy a korábbiakban említettem, Telki és Budajenő népszerűsége visszaesett 2005 után, illetve a délkeleti szektorban lévő települések valamelyest népszerűbbé váltak az elmúlt néhány évben. Az elérhetőség változásának tehát köze lehet a népszerűségek változásához. Budapest jelenlegi elérhetőségének vizsgálata során az idő szerinti optimalizálást választottam percben megadva (22. ábra). A vártaknak megfelelően jól kirajzolódik a Budapesttől való távolság és a főváros elérhetőségi ideje közötti pozitív kapcsolat. Legfeltűnőbb a Szentendrei-sziget és a Dunakanyar településeinek kedvezőtlen elérhetősége: az agglomerációs övezetből Kisoroszi után Szigetmonostorról tart a legtovább beérni Budapestre (62,4 perc), pedig közigazgatásilag a két település szomszédos egymással.19 A legkedvezőbb térségnek Budaörs (26,6 perc) és közvetlen környezete, illetve Csömör (30,1 perc) környéke számít, köszönhetően az M0-ás megfelelő kiépítettségének. A fővárostól távolodva az is felfedezhető, hogy a nyugati és északnyugati szektorok településeinek elérési ideje jobban romlik, mint a keleti szektorok települései esetében. Ennek oka a zsúfoltabb közutakban keresendő. A tömegközlekedés fejlettsége az agglomerációs övezetbe való költözés esetében különösen fontos településválasztási tényezőnek számíthat (elsősorban azok körében, akik nem engedhetik meg maguknak, hogy személygépkocsival ingázzanak). Vizsgálatok bebizonyították ugyanis, hogy az alacsony státuszúak több mint fele tömegközlekedéssel jár dolgozni, míg ez az arány magas státuszúak esetén egyharmad (VÁRADI 2012). Ezért menetrendelemzést végeztem, amely során összeírtam egy átlagos munkanap (április 23.) adott agglomerációs övezeti településről közvetlenül Budapestre induló járatok számát. Az így kapott járatszámok alkalmasak ugyan a tömegközlekedési kapcsolatok intenzitásának 19

Szigetmonostornak a jog szerint járna egy lehajtó a 2008-ra elkészült Megyeri hídról, de erről a település

környezetvédelmi okokból lemondott. Helyette egy Szentendrével összeköttetést teremtő autós hídra tartanak igényt, azonban ez a mai napig nem épült meg. Így a település lakói Budapestre való utazásuk során kénytelenek a Tahitótfalunál lévő Tildy Zoltán hidat, vagy kompot igénybe venni, ami az utazási időt jelentősen megnöveli (Forrás: http://hvg.hu/itthon/20090302_szigetmonostor_hid, Letöltve: 2013.04.29).

62

reprezentálására, de az eredmények a különböző utasszállítási kapacitások miatt fenntartásokkal kezelendők.

22. ábra: Idő szerinti optimalizálás esetén a leggyorsabb út hossza percben Budapestig (2011) Forrás: TEIR (Geox Kft. adatbázis) alapján saját szerk.

A budapesti agglomeráció lakosságának tömegközlekedési igényeit autóbuszjáratok (Volán társaságok és BKV), elővárosi vasút- (BKV HÉV) és vasútjáratok (MÁV) szolgálják ki. Több olyan település is akad, ahonnan csak átszállás segítségével lehetséges Budapest megközelítése, ezek a Pilisben (Csobánka, Pilisszentkereszt, Pilisszentlászló), valamint a Szentendrei-szigeten (Szigetmonostor, Pócsmegyer) és a Dunakanyarban (Kisoroszi) találhatók. A kivétel Szada, ahol a szomszédos Veresegyházáról vagy Gödöllőről induló járatokat kell igénybe vennie az utazóközönségnek. A települések több mint felén több típusú közlekedési járat is rendelkezésre áll, de az agglomerációs övezetet 63

a Volán és a MÁV (64, illetve 41 településen) járatai dominálják. Ezen kívül a HÉV járatok (Szentendrei, Ráckevei, Gödöllői) is jelentős szerepet játszanak, de a legintenzívebb kapcsolat azokon a fővárossal szomszédos településekkel alakult ki, ahová a BKV buszjáratokat üzemeltet (Nagykovácsi, Remeteszőlős, Solymár, Diósd, Pécel, Törökbálint, Gyál, Budakeszi, Budaörs). A járatszámok valamivel mozaikosabb képet mutatnak, mint amit az elérhetőségi idők esetén láthattunk (23. ábra). Több olyan település is található Budapest közvetlen szomszédságában, ahol meglehetősen alacsony a központba induló járatok száma (Csömör, Nagytarcsa, Pilisborosjenő). Szintén szembeötlő a Szentendrei-sziget, a Dunakanyar, illetve a Pilis északi részén fekvő települések közlekedésileg periférikus szerepe. Emellett fontos megjegyezni, hogy a Budapesttől közúton távolabb fekvő nagyobb városok (Gödöllő, Vác) intenzív kapcsolatban állnak a fővárossal, viszont a velük szomszédos településekről jellemzően kevesebb közvetlen járat indul Budapestre. Így az itt élőknek gyakorta kell átszállást is közbeiktatniuk, ami kényelmetlenséget és időveszteséget okozhat. A legkevesebb közvetlen járat egyébiránt Majosházáról és Tinnyéről indul Budapestre (4, illetve 7 darab), a legtöbb pedig Budaörsről (több mint 500!), ahonnan csúcsidőben 10-15 percenként indul a központba BKV járat. Mind Budapest elérhetőségi ideje, mint az ide induló járatok száma rendkívül alacsony összefüggést mutat a kumulált vándorlási egyenleg arányával. Egyedül az újépítésű lakások aránya és az elérhetőségi idő között fedezhető fel kisebb erősségű negatív kapcsolat. A közlekedéssel kapcsolatos változókat azonban mégsem vetem el, mivel úgy gondolom, a szuburbanizációra végső soron hatást gyakorolhatnak, még ha ez a jelenlegi vizsgálatban nem is látszódik egyértelműen (2. számú melléklet).

64

23. ábra: Egy átlagos munkanap Budapestre induló közvetlen tömegközlekedési járatok száma Forrás: Volán, MÁV és BKV menetrendek alapján saját szerk.

6.3 Az agglomerációs övezet lakosságának és gazdaságának jellemzői A különböző fejlettségi mutatók vizsgálatba vonásával lehetővé válik az agglomerációs övezet magasabb és alacsonyabb státuszú területeinek lehatárolása. Feltételezhetjük, hogy a magasabb státuszú települések lakosai magas egy főre jutó jövedelemmel, több személygépkocsival, diplomával rendelkeznek. A regisztrált vállalkozások száma ezeken a településeken magasabb, a munkanélküliségi arány vélhetően alacsonyabb. Az ide kiköltözők pedig nagyobb arányban a fiatalabb, gyermekes családok közül kerülnek ki, ezért az öregedési index/időskori eltartottsági ráta kedvezőbb értékeire számítok. A következőkben a felsorolt mutatók szerint vizsgálom az agglomerációs övezet területi különbségeit. 65

A lakosság anyagi helyzetére az egy adózóra jutó éves jövedelem, és a 100 főre jutó személygépkocsik számából következtethetünk. A NAV statisztikái szerint 2011-ben 361371 személy tartozott az adófizetők közé a budapesti agglomerációs övezetben. Legmagasabb az adófizetők aránya a teljes lakossághoz mérten Százhalombattán (49,1%), míg legalacsonyabb Csörögön (30,4%). Egy adófizetőre évente átlagosan 2217 ezer Ft jutott az agglomerációs övezetben, de a legmagasabb és legalacsonyabb átlagos jövedelemmel rendelkező települések között majdnem háromszoros a különbség. Kiemelkedik Telki (3985 ezer Ft) és Budajenő (3815 ezer Ft), a lista végén pedig Csörög (1496 ezer Ft) és Alsónémedi (1574 ezer Ft) található.

24. ábra: Egy adózóra jutó jövedelem az agglomerációs övezet településein (2011) Forrás: TEIR (NAV adatbázis) alapján saját szerk.

66

Szektorokat vizsgálva a nyugati szektor fölénye rajzolódik ki (24. ábra). Az itteni települések 3 kivétellel átlag feletti jövedelemmel rendelkeznek. Őt követi az északnyugati szektor, ahol viszont bőven találunk a legmagasabb (Üröm, Kisoroszi, Solymár, Nagykovácsi,

Remeteszőlős)

és

legalacsonyabb

(Pilisszántó,

Pilisszentkereszt,

Pilisszentlászló, Visegrád, Dunabogdány, Leányfalu) jövedelmi kategóriába került településeket is. A legkevesebb jövedelemmel bíró szektor a délkeleti, itt egyetlen települést sem találunk, amelyik átlag feletti jövedelemmel rendelkezne. A személygépkocsik számát tekintve számottevő különbségek mutatkoznak ahhoz a fejlettséghez képest, mint amit a jövedelmek alapján elvárnánk. Ebben valószínűleg az is közrejátszik, hogy azokon a településeken, ahol magasabb a háztartások átlagos létszáma, arányaiban

kevesebb

személygépkocsi

jut

100

főre.

Emellett

a

rosszabb

tömegközlekedéssel bíró térségekben is több személyautóra lehet szükség, másképpen az ingázás is nehezebben oldható meg. Az agglomerációs övezetben átlagosan 34,9 darab autó jut 100 lakosra. A legmagasabb a személygépkocsik aránya20 Budaörsön (45,1 db/100 fő), míg a legalacsonyabb Csörögön (24,2 db/100 fő). Amíg a jövedelmeket tekintve a nyugati szektor volt a legkedvezőbb pozícióban, a személygépkocsikat tekintve az északnyugati szektor vette át ezt a szerepet (25.ábra). A Szentendrei-sziget települései ugyanis meglehetősen magas értékekkel rendelkeznek a vizsgált mutató tekintetében, ami véleményem szerint a kedvezőtlen tömegközlekedési lehetőségekkel van összefüggésben. További eltérés a nyugati-északnyugati szektor határán lévő Budajenő, Telki, Pilisjászfalu és Piliscsaba alacsony értékei, ami úgy gondolom a háztartások magasabb átlagos létszámának köszönhető. A délkeleti szektor pedig továbbra is elmaradottabbnak tűnik, de a Budapesttel határos településeken meglepően magas a személygépkocsik 100 főre jutó száma az alacsony jövedelmekhez viszonyítva.

20

A hivatalos statisztika szerint Csomádon a legmagasabb a személygépkocsik aránya, 607 autó jut 100 főre.

Az extrém magas érték annak köszönhető, hogy egy lízingcég teljes flottája a településre van bejelentve (Forrás: http://www.varoster.hu/docs/Formálódó%20várostérségek.pdf, Letöltve: 2013.05.01.). Így Csomád esetében az értéket a szomszédos 7 település átlaga alapján számoltam ki.

67

25. ábra: 100 főre jutó személygépkocsik száma az agglomerációs övezet településein (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk.

A budapesti agglomerációs övezetben a gazdasági viszonyok jellemzésére két változót, a regisztrált vállalkozások számát, illetve a munkanélküliségi rátát vizsgáltam. Az agglomerációs

övezetben

regisztrált

vállalkozásokról

már

korábbi

vizsgálatok

bebizonyították, hogy nem szuburbanizációs jellegűek, hanem sokkal inkább kívülről érkező beruházásoknak tekinthetők (KOVÁCS – SÁGI – DÖVÉNYI 2001). Az itt található regisztrált vállalkozások túlnyomó többsége 10 főnél kevesebb munkavállalót foglalkoztat (BAKOS – BRINSZKYNÉ HIDAS – PÁSZTOR 2007). Az agglomerációs övezetben 100 főre átlagosan 15,3 darab vállalkozás jut. A legalacsonyabb az arányuk Csörögön (7,9 db/100 fő) míg a legmagasabb Csomádon (35,5 db/100 fő). Nagyságrendeket tekintve a két szélsőséget Pusztazámor (135 db) és Érd (10120 db) jelentik. Az agglomerációs övezetet 68

tekintve egy összefüggő zóna határolható le, ahol a vállalkozási intenzitás magasabb méreteket öltött (26. ábra). Ez a zóna Visegrádról indul, a Dunakanyar és a Szentendresziget településein haladva tovább egészen Alsónémediig tart, felfűzve az összes Budapesttel közigazgatásilag határos települést, valamint Telkit és Budajenőt. Ebből egy kiágazás pedig Dunakeszinél indul el kelet felé, ami egészen Gödöllőig tart. Meglepőnek tűnhet Alsónémedi magas vállalkozási intenzitása, amelyet Kovács Zoltán és szerzőtársai Szigetszentmiklóssal és Dunaharasztival egyetemben logisztika zónaként azonosítottak (KOVÁCS – SÁGI – DÖVÉNYI 2001). Az ettől délnyugatra illetve északkeletre lévő települések kevésbé jellemző a magas vállalkozási intenzitás.

26. ábra: A regisztrált vállalkozások aránya az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk.

69

A budapesti agglomeráció népességének gazdasági aktivitására az országhoz viszonyítva magas foglalkoztatottság és az alacsony munkanélküliség jellemző (BAKOS – BRINSZKYNÉ HIDAS – PÁSZTOR 2007). A térségben Budapest kitüntetett munkaerővonzóképességgel bír, de az alközpontok (Vác, Szentendre, Budaörs, Érd, Gödöllő), és más, egyre erőteljesebben fejlődő városok (Dunakeszi, Veresegyház) vonzó szerepe is azonosítható (JÁSZBERÉNYI 2008). Sőt az is megfigyelhető, hogy egyes budapesti lakosok munkahelye a fővároson kívül helyezkedik el (VÁRADI 2012). Az agglomerációs övezetben az átlagos munkanélküliségi ráta 3,6%. Négy településen 2% alatti (Remeteszőlős, Solymár, Csomád, Nagykovácsi), és szintén négy településen 6% feletti (Perbál, Ócsa, Tök, Csörög). Zömmel alacsony a munkanélküliség a Budapesttel közvetlenül szomszédos településeken, míg magas a délkeleti szektor fővárostól távolabbi részén, Gödöllőtől délre, a Budai-hegység periférikus területein és Vác környékén.

27. ábra: A munkanélküliségi ráta az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk.

70

Az agglomerációs övezet társadalmának jellemzésére a diplomások arányát, illetve az öregedési indexet és az időskori eltartottsági rátát használtam. A felsőfokú végzettséggel rendelkezők aránya az agglomerációs övezet településein átlagosan 19,4%. Kiugróan magas az arány Telki (41,5%) és Remeteszőlős (39,1%) esetében, míg 10% alatti Csörögön és az 5 délkeleti szektorbeli településen (Gyál, Ócsa, Alsónémedi, Felsőpakony, Üllő). Általánosságban az mondható el, hogy a nyugati és északnyugati, Budapesthez közeli településeken magas a felsőfokú végzettségűek aránya, ehhez társul északon Dunakeszi és Göd, illetve keleten Gödöllő, Szada, Veresegyház. Különösen alacsony az arány a délkeleti szektorban, a déli szektor délkeleti részén, valamint a Vác és Veresegyház között lévő településeken.

28. ábra: A diplomások aránya az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk.

71

Az öregedési index a korösszetételt jellemző mutató, amely megmutatja, hány időskorú jut 100 gyermekkorú lakosra. Minél alacsonyabb ez az arány, annál „egészségesebb” egy település korstruktúrája. Az agglomerációs övezetben átlagosan 81 időskorú jut 100 gyermekkorúra, de az egyenlőtlenségek meglehetősen nagyok. Az öregedési index legkedvezőbb Telkin és Pilisjászfalun, ahol megközelítőleg háromszor annyi fiatal él, mint időskorú. Ezzel ellentétben Visegrádon több mint másfélszer annyi időskorú él, mint fiatal, de kedvezőtlen a korszerkezete Kisoroszinak (131%) és Sződligetnek (130%) is. Az agglomerációs övezet egészét vizsgálva (29. ábra) mozaikos szerkezet rajzolódik ki. Kedvező korösszetételű csoportot a Gödöllő és Vác közötti települések alkotnak, míg kedvezőtlennek a Dunakanyar és Vác övezte, legészakabbra fekvő rész bizonyul.

29. ábra: Öregedési index az agglomerációs övezet településein (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk.

72

Az időskori eltartottsági ráta az öregedési indexhez képest nem a gyermekkorúak számához, hanem a munkaképes korúak számához viszonyítja az idősek számát. A korreláció a két változó között magas (rxy=0,89), így megfelelő szignifikancia esetén csak egyiküket lenne szabad bevonni a további vizsgálatokba, a multikollinearitás elkerülése érdekében. Szerepeltetését mégis az indokolja, hogy az öregedés más „dimenzióját” ragadja meg azzal, hogy a munkaképes korúak számához viszonyít. Az egy főre jutó jövedelem, a diplomások aránya, és az öregedési index közepesen erős kapcsolatban áll a korrelációs együtthatók vizsgálata alapján a kumulált vándorlási egyenleg arányával és az újépítésű lakások arányával. Az időskori eltartottsági ráta ezzel szemben csak az újépítésű lakások arányával mutat hasonló erősségű összefüggést. A többi változó (személygépkocsik száma/100 fő, munkanélküliségi ráta, regisztrált vállalkozások aránya) korrelálatlan vagy csak nagyon alacsony erősségű korrelációval bír a két szuburbanizáció fokát meghatározó mutatóval (2. számú melléklet). 6.4 Települési adottságok és szolgáltatások Az agglomerációs övezet településeinél eddig nem tárgyalt tényezők is meglehetősen fontosnak bizonyulnak, amikor egy-egy település fejlettségét, élhetőségét kívánjuk jellemezni. Ebben a fejezetben olyan tulajdonságokra térek ki, amelyeket nem feltétlenül lehet számszerűsíteni, így a további vizsgálatokba bevonni, de mégis fontosnak tartom befolyásoló tényezőként feltüntetni. Az önellátó életmód visszaszorulása miatt a hétköznapok során nélkülözhetetlenné vált a kis- és nagykereskedelmi egységek megléte az agglomerációban. A bevásárlások intézése gyakorta nem a lakhelyen, hanem az ingázás útvonala mentén, illetve a fővárosban lévő munkahely közelében található bevásárlóközpontokban, hipermarketekben történik. A hipermarketek megjelenése 1995-1996 körül kezdődött meg, először Budapesten, majd az M0 mentén, később pedig fokozatosan épültek a megyeszékhelyeken, nagyvárosokban végül a középvárosokban is (BAKSA 2012). A kiskereskedelmi üzletek elterjedésének vizsgálata

mégis

indokolt

lehet21,

hiszen

a

települések

mindennapi

életének

elengedhetetlenül fontos egységeinek számítanak. Elterjedésük meglehetősen mozaikos szerkezetű, de néhány szabályszerűség azért kiemelhető (30. ábra). Nem meglepő módon a nagyobb városokban (Érd, Budaörs, Vác, Szentendre, Gödöllő) magas az ezer főre jutó üzletek száma. Ami viszont véleményem szerint váratlan, az a nyugati és északnyugati szektorok településeinek alacsony kiskereskedelmi 21

A mutatót már Izsák Éva is használta az agglomerációs települések vizsgálata során (IZSÁK 1999).

73

ellátottsága: ennek oka valószínűleg az, hogy a magasabb státuszú, személygépkocsival munkába járó helyi lakosság jellemzően Budapesten, vagy a környék hipermarketjeiben (pl. budakeszi Tesco, solymári Auchan) intézi bevásárlásait. Emellett a délkeleti szektor magas átlagos kiskereskedelmi ellátottsága emelhető ki. A legalacsonyabb az arány Remeteszőlősön, ahol mindössze 1 kiskereskedelmi üzlet található, a legmagasabb pedig Szentendre, ahol 1000 lakosra több mint 28 üzlet jut.

30. ábra: Ezer főre jutó kiskereskedelmi üzletek száma az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk.

Az agglomerációs övezet intézményi ellátottságát egészségügyi és szociális (háziorvosi ellátás, gyógyszertár, bölcsőde), oktatási (óvoda, általános iskola és középiskola), valamint biztonsági (rendőrőrs) szempontokból fogom röviden áttekinteni. Háziorvosi ellátás Remeteszőlős kivételével mindegyik településen működik, míg 74

gyógyszertár csak Budajenőn, Csomádon, Kisoroszin és Remeteszőlősön hiányzik. Bölcsőde viszont mindössze 30 településen található. Általában elmondható, hogy a főváros egészségügyi szolgáltatásait az agglomerációs övezet lakosai előszeretettel használják, ami az önkormányzatok között gyakorta konfliktusok forrása (VÁRADI 2012). A lakosság biztonságát fokozza, ha a település saját rendőrőrssel rendelkezik: így az agglomerációs övezetben 6 kivétellel (Csörög, Délegyháza, Majosháza, Nagytarcsa, Remeteszőlős, Sződ) mindegyik településen üzemelt rendőrőrs 2011-ben. Az oktatási intézmények terén valamivel jobb az ellátottság, mint az egészségügyi és szociális intézmények megléte esetében: óvoda egyedül Remeteszőlősön nincs, általános iskola Csörögön, Pócsmegyeren és Remeteszőlősön hiányzik. Középiskola a települések 40%-án található, a legtöbb Vácon, Szentendrén és Gödöllőn. Felsőfokú oktatási intézmény Gödöllőn (Szent István Egyetem), Pécelen (Adventista Főiskola), Piliscsabán (Pázmány Péter Katolikus Egyetem) és Vácon (Apor Vilmos Katolikus Főiskola) működött 2011-ben. Fontos megjegyezni, hogy a szülők gyakorta fővárosi intézményekbe járatják gyermeküket, ami viszont alapfokú intézmény esetén kötelezően lakóhelyhez kötött. Ezt a szabályt azzal kerülik ki, hogy beiratkozáskor budapesti rokonhoz, ismerőshöz jelentik be a gyermeket (VÁRADI 2012). Az alfejezet során eddig részletezett szolgáltatások a települések népességmegtartó és -vonzó képességét erősítik. Amiről viszont eddig nem esett még szó, pedig az agglomerációs övezet településeinek fejlődését nagyban befolyásolta, azok a természeti és táji értékek. A rekreációs szuburbanizáció már a II. Világháború előtt megjelent22, de, ahogy Csanádi és szerzőtársai nevezik, a „víkendházmozgalom” 1960-86 között virágzott. A „hétvégi telkesek” jellemzően saját lakóhelyükhöz közeli területeken építettek nyaralót (pl. észak-budaiak Szentendrén, észak-pestiek Veresegyházán) (CSANÁDI ET AL. 2010). A rendszerváltást követően a nyaralóövezetek átalakulása figyelhető meg, gyakorta állandó lakóhelyként kezdték el használni az építményeket a tulajdonosok (DÖVÉNYI – KOK – KOVÁCS 1998). A természeti értékeket körülményes és meglehetősen szubjektív lenne számba venni, ezért a településen található üdülők arányát vizsgálom. Véleményem szerint minél magasabb az üdülők aránya a lakásállományhoz viszonyítva, annál inkább valószínű, hogy

22

„Leányfalu csodálatos természeti adottsága, Pesthez közeli fekvése miatt az 1860-as években kialakult

nyaralótelep elsősorban a fővárosi elit értelmiségnek vált kedvelt lakó- és pihenőhelyévé” (CSANÁDI ET AL. 2010, 274. o.)

75

valamilyen magas természeti értékkel bíró környezetben található az adott település. Persze ez csupán egyszerűsítés, és fontos észben tartani, hogy nagyobb városok esetén az üdülők aránya kisebb lehet a lakások magasabb állománya miatt is. Mindenesetre a 31. ábrán érdekes tanulságok rajzolódnak ki: az északnyugati szektorban találhatók legnagyobb arányban azok a települések, ahol az üdülők száma magas a lakásállományhoz viszonyítva, köszönhetően a Dunakanyar, a Szentendrei-sziget és a Pilis frekventált településeinek. Az északi szektorban is viszonylag magas az üdülők aránya, Sződ és Csörög, Őrbottyán valamint Csomád emelhető ki. A nyugati és a keleti szektorok vegyesek, mindkettőnél azonosítható egy több üdülővel rendelkező rész (Veresegyház-Erdőkertes-Mogyoród, illetve Biatorbágy-Törökbálint-Budakeszi) és egy üdülőkkel alig rendelkező térség (TökPerbál és környéke, valamint Gödöllőtől délre eső települések). A déli szektor településein közepesen magas arányban találunk üdülőket, közülük Délegyháza és Majosháza emelhető ki (Délegyházi-tavak). A délkeleti szektorban viszont Ecser kivételével alig találunk üdülőket. Az agglomerációs övezet kedvelt rekreációs helyszínei az üdülők aránya alapján tehát a Duna közelében, hegyvidéken, illetve tavak mentén találhatók, de a vidéki turizmus is megfigyelhető (pl. Csörög, Erdőkertes). Általánosságban elmondható, hogy az agglomerációs övezet táji értékeinek túlnyomó többsége a települések be nem épített részén, a kisebb részt rekreációs célú termelő felületeken vagy a zöldfelületeken található (SALLAY

ET AL.

2012). Ezek

fennmaradását pedig a fokozódó szuburbanizáció veszélyezteti, a rurális terek egyre inkább visszaszorulnak. Az agglomeráció területén folyamatosan növekszik a beépített, illetve a műszakilag igénybevett területek aránya. Az elmúlt évtizedben több mint tízezer hektár mezőgazdasági területet vontak ki a művelés alól, ami Vác belterületének közel nyolcszorosa (SCHUCHMANN 2007). Egy kutatás során bizonyítást nyert, hogy az agglomerációs övezetben lévő tájértékek sorsa nagymértékben függ a települési önkormányzatok magatartásától és a lakosság értékítéletétől. A kutatók a 30 évvel ezelőtti táji értékeket hasonlították össze a jelenlegi állapotokkal: a legtöbb érték ott semmisült meg, ahol a település önkormányzata a parttalan, beruházói érdekeket előtérbe helyező fejlesztés mellett döntött. Ahol a hagyományok őrzése nagyobb szerepet kapott, ott sokkal kevésbé volt jellemző ezen értékek megsemmisülése (SALLAY ET AL. 2012). Meglehetősen alacsony erősségű a korreláció a kiskereskedelmi üzletek aránya és az újépítésű lakások aránya, valamint a kumulált vándorlási egyenleg aránya között. Ezzel szemben az üdülők arányával közepesen erős a vándorlási egyenleg kapcsolata, viszont nem fedezhető fel összefüggés előbbi változó és az újépítésű lakások aránya között. Ennek 76

magyarázata a már említett jelenségben keresendő: az üdülőkbe gyakran állandó jelleggel költöznek ki a tulajdonosok, ami ezen települések vándorlási egyenlegének pozitívumában jelentkezik (2. számú melléklet).

31. ábra: Az üdülők aránya a lakásállományhoz viszonyítva az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2001 alapján saját szerk.

6.5 A budapesti agglomeráció településeinek faktoranalízise Hipotézisemet az eddig elvégzett vizsgálatok is bebizonyították: a budapesti agglomerációs övezet nem homogén településekből áll, a vizsgált változók alapján markáns területi különbségek figyelhetők meg. Következő lépésben célom az egymással hasonlóságot mutató települések azonos csoportba sorolása, azaz településtípusok meghatározása. Előzetesen a társadalmi-gazdasági fejlettség és a népszerűség dimenziója alapján kívántam a településeket csoportba sorolni, amelyek sokdimenziós és sokmutatós 77

fogalmak. Ezért a kiinduló adataimból faktoranalízis segítségével kívánom ezeket a komplex változókat meghatározni. Ezt követően a létrejött faktorok számától függően választott módszerrel kísérlem meg a településtípusok lehatárolását. A faktoranalízis első lépése a megfelelő változókészlet (adatmátrix) összeállítása. Az eddigiek során elemzett változókból indultam ki, a következő megfontolásokkal: A lakosságarányos relatív népszerűség (LAKRELN), a kumulált vándorlási egyenleg aránya a 2011-es lakónépességhez (KVEGY) vélhetően a népszerűségi faktorban fog megjelenni, mivel előbbi az odavándorlásokból, utóbbi pedig a vándorlási egyenlegekből származtatható. Multikollinearitás miatt a végső változókészletben közülük egyet fogok szerepeltetni. Az újépítésű lakások aránya (UJEP) és az 1946 előtt épült lakások aránya (EL1946) a lakásállomány korának jellemzése céljából vontam be, ezek közül is csak az egyiket szerepeltetem. Az egy főre jutó jövedelem (JOV) és a diplomások aránya (DIPL) a társadalmi fejlettség összetevőiként kerültek be. A 100 főre jutó személygépkocsik számát (SZGK) is fejlettségi mutatóként értelmeztem, de mint láttuk, nem feltétlenül a legnagyobb egy főre jutó jövedelemmel rendelkező településeken volt magas a számértéke. A munkanélküliségi ráta (MNR) és a regisztrált vállalkozások aránya (RVALL) a gazdasági fejlettség dimenzióinak összetevői. A népesség demográfiai jellemzésére vontam be a vizsgálatba az öregedési indexet (OIND) és az időskori eltartottsági rátát (IDELR), amelyek közül szintén csak az egyiket szereptetem a végleges vizsgálatban. A lakosság életszínvonalát a 4 vagy több szobás lakások aránya (4SZOB) és az egy lakásra jutó alapterület (ALAPT), valamint az összkomfortos és a legalább komfortos lakások aránya (OKOMF, illetve LKOMF) hivatott leírni. Páronként csak egyik változót szerepeltetném a faktorstruktúrában. Két elérhetőségi mutatót szintén szerepeltetek, az idő szerinti optimalizálás szerinti leggyorsabb út hosszát percben mérve Budapestre (IDOP), illetve a közvetlen tömegközlekedési járatok száma a fővárosba (TKOZL). A települési adottságokat az ezer főre jutó kiskereskedelmi üzletek száma (KKER), az üdülők aránya a lakásállományhoz viszonyítva (UDAR) jelképezi, és a településnagyságot is szerepeltettem (NEP). A kiindulási adatmátrix tehát összesen 20 változót tartalmaz azzal a megfontolással, hogy közülük maximálisan 16 változó szerepelhet a végső faktorstruktúrában a multikollinearitás elkerülése érdekében. A vizsgálat során az érvényes eredmény elérése érdekében összesen 10 változót alkalmaztam. A korrelációkat és szignifikanciákat a 8. táblázatban láthatjuk.

78

LAKRELN JOV LAKRELN

1 ,425**

TKOZL DIPL

ALAPT KKER UDAR IDELR NEP

EL1946

-,046

,414**

,302**

-,257* ,586** -,077

-,134

-,355**

,871**

,699**

,054

-,049

,076

-,099

-,094

,507** -,158

,060

,652**

-,090

,105

,086

,068

-,032

-,163

-,310** -,080

JOV

,425**

TKOZL

-,046

,235*

1 ,235*

DIPL

,414**

,871**

,261*

ALAPT

,302**

,699**

-,094

,642**

KKER

-,257*

,054

,507**

,105

-,253*

UDAR

,586**

,083

-,158

,235*

,028

-,157

IDELR

-,077

-,049

,060

,086

-,163

,324** ,311**

NEP

-,134

,076

,652**

,068

-,310** ,600** -,252*

-,013

EL1946

-,355**

-,099

-,090

-,032

-,080

,643** -,189

1 ,261*

1 ,642**

,083 ,235*

1 -,253* ,028 1 -,157

,118

,001

,324** ,600**

,118

1 ,311** -,252*

,001

1 -,013

,643** 1 -,189 1

** Korreláció szignifikáns 1%-os szinten (kétoldali). * Korreláció szignifikáns 5%-os szinten (kétoldali). 8. táblázat: A kiválasztott változók közötti korrelációs mátrix

A faktoranalízis során a maximum likelihood módszert alkalmaztam, a sajátértékkritériumra bízva a létrejövő faktorok számát: határértéknek azt szabtam meg, hogy csak az 1-nél nagyobb sajátértékkel rendelkező faktorokat számolja ki a program. Az 32 ábrán a komunalitások táblája látható. A komunalitás-értékek mutatják meg, hogy az egyes változóink hány egységnyi szórással lépnek be az elemzésbe, illetve a létrehozott faktorok a mért változók szóródásának hány százalékát magyarázzák (NEMES NAGY SZERK. 2005). Látható, hogy a TKOZL változó esetében a legkisebb a magyarázott információtartalom, de ez is bőven meghaladja a hüvelykujjszabályként alkalmazandó 0,25 értéket.

32. ábra: A komunalitások táblája

A magyarázott szórásnégyzet táblái (33. ábra) megmutatják a faktorokhoz tartozó sajátértékeket,

a

magyarázott

szórásnégyzetet,

és

az

összesített

magyarázott

szórásnégyzetet. Az eredmények könnyebb értékelhetősége végett rotálási transzformációt 79

végeztem (Varimax módszerrel), ezért a 3. oszlopcsoportban látható eredménytábla mutatja meg a végeredmény szempontjából releváns információkat. A program által létrehozott 4 faktor az eredeti változók szórásnégyzetének 75%-át magyarázza, tehát az információveszteség mindössze 25%. Ez egyfajta átváltásnak is értelmezhető: az eredeti információ negyede elveszett, cserébe viszont 10 helyett 4 változóval tudok dolgozni a továbbiakban. Fontos még továbbá, hogy a 4. faktor is még jócskán meghaladja a határértékként megszabott sajátértéket.

33. ábra: A magyarázott szórásnégyzet táblái

A modell illeszkedését a Goodness-of-fit teszt mutatja meg, ami a vizsgálatba bevont változóink korrelációs mátrixának és a faktorokból becsült változók korrelációs mátrixának különbözőségét teszteli khí-négyzet próba segítségével (NEMES NAGY

SZERK.

2005). Ha a próba eredményeképpen alacsony khí-négyzet értéket kapunk, akkor a faktorok jól képezik le a mért változókat (jelen esetben: 8,258), így a szignifikancia értéke jócskán meghaladja az 5%-ot (0,69), modellem jól illeszkedik. A rotált faktormátrix megmutatja, hogy az alkalmazott változók és az eredményül kapott faktorok között mekkora a korreláció, vagy másképpen fogalmazva, mekkora a faktorsúly. Az első két faktorhoz három, míg a másik két faktorhoz két változó rendelhető hozzá (34. ábra). Az 1. faktornak a társadalmi státusz nevet adtam, mivel az egy főre jutó jövedelem és a lakások átlagos alapterülete, mint életszínvonalat meghatározó változók tartoznak hozzá, illetve a diplomások aránya. A 2. faktor az olyan tulajdonságokat ragadja meg, amelyek a városiassággal, egyfajta alközponti dimenzióval kapcsolatosak: településméret, ezer főre jutó kiskereskedelmi üzletek, illetve a központba, Budapestre, induló tömegközeledési járatok száma. A 3. faktor egyfajta bezárkózással, a társadalom és a lakásállomány öregedésével kapcsolatos tulajdonságokat tömörít: az időskori eltartottsági rátát és az 1946 előtt épült lakások arányát. A 4. faktor pedig a népszerűség jellemzésére 80

fog szolgálni, hiszen a lakosságarányos relatív népszerűség és az üdülők aránya a lakásállományból változók szerepelnek magas faktorsúllyal. A következőkben az egyes faktorértékeket fogom vizsgálni, és feltárni az így létrejött területi egyenlőtlenségeket. Rotated Factor Matrix

a

Factor Társadalmi

Városiasság

Bezárkózás

Népszerűség

státusz JOV

,932

,160

-,060

,116

DIPL

,876

,189

,067

,246

NEP

-,072

,890

-,149

-,095

TKOZL

,141

,731

-,031

-,047

KKER

-,032

,711

,259

-,107

IDELR

-,051

,147

,841

,217

ALAPT

,801

-,295

-,097

-,024

UDAR

,026

-,157

,179

,878

LAKRELN

,347

-,097

-,261

,697

-,022

-,103

,823

-,186

EL1946

Extraction Method: Maximum Likelihood. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations. 34. ábra: A rotált faktormátrix

A társadalmi státusz faktor szerint a települések -1,58 (Csörög) és 3,89 (Telki) közötti értékeket kaptak23, tehát a magas társadalmi státusz differenciáltabb. -1 alatti értéket összesen 7, +1 felettit pedig 9 település kapott. Látható, hogy a nyugati, illetve az északnyugati szektorok települései néhány kivétellel (Szentendrei-sziget, Pilis egyes részei) 0 feletti értékkel rendelkeznek. A déli és délkeleti szektor Diósd kivételével 0 alatti faktorértékekkel bír. Az északi és keleti szektorok mozaikosak, találunk mind alacsony, mind magas faktorértékekkel rendelkező településeket, talán Vác és a tőle délkeletre lévő községek emelhető ki, melyek egyveretűnek tűnnek.

23

A számítás során az alapadatok standardizált formáját használja az SPSS, és a létrejött faktorok ugyanígy

standardizáltak, azaz 0 átlagúak és 1 szórásúak (NEMES NAGY SZERK. 2005).

81

35. ábra: A társadalmi státusz faktora

A városiasság faktora szerint a települések faktorértékei -1,24 (Tinnye) és 3,58 (Érd) között szóródnak. -1 alatt értékkel mindössze 4 település (Tinnye, Pilisszentlászló, Csomád, Vácrátót), +1 felettivel pedig 8 település rendelkezik, utóbbiak Budakeszi kivételével az agglomerációs övezet legnépesebb városai közül kerültek ki. A faktorértékeket térképen ábrázolva látható, hogy a magas értékekkel a nagyobb városok rendelkeznek, míg alacsonnyal jellemezhetők a nyugati szektor Budapesttől távolabbi települései, a Pilis és Szentendrei-sziget, Dunakanyar térségeinek települései, valamint a Vác, Dunakeszi, Fót, és Gödöllő között elterülő községek (Veresegyház és Göd kivételével).

82

36. ábra: A városiasság faktora

A bezárkózás dimenziójának faktorértékei -1,56 (Pilisjászfalu) és 3,89 (Visegrád) között szóródnak. -1 alatti értékkel 10 település, +1 felettivel csak 5 rendelkezik. Mint látható, elsősorban a Dunától nyugatra találhatók magas faktorértékkel rendelkező települések, ami véleményem szerint egyrészt a nyugdíjasok kiáramlásával függ össze a Dunakanyar és térségébe (DÖVÉNYI – KOK – KOVÁCS 1998), másrészt az egykori sváb és szlovák falvak zártsága is hatással volt az itt található települések24 egy másik csoportjára. 24

Többek között Törökbálint, Solymár, Budakeszi, Budaörs számított sváb falunak, a szlovákok pedig a

Pilisben élnek még ma is nagyobb számban. Több településen viszont csak egyes településrészek esetén értelmezhető a bezártság, és más részeken történt parcellázás, például Törökbálint – Ófalu és Tükörhegy esete.

(Forrás:

http://ingatlanmagazin.com/ingatlanpiac/svab-es-szlovak-falvak-a-budai-agglomeracioban-

milyenek-voltak-es-mi-lett-beloluk/, letöltve: 2013.05.05.)

83

Alacsony faktorértékekkel rendelkeznek a déli és az északi szektor egyes városai (Százhalombatta, Érd) és falvai (Őrbottyán, Csomád).

37. ábra: A bezárkózás faktora

A népszerűség faktora szerint a települések -1,39 (Perbál) és +3,55 (Pócsmegyer) közötti értékekkel rendelkeznek. Mind -1 alatti és mind +1 feletti faktorértékkel 10-10 települést találhatunk. A pozitív faktorértékek többnyire a Dunától nyugatra találhatók, kivétel a Vác és Gödöllő között elhelyezkedő települések. Kiemelkedően magas a Szentendrei-sziget településeinek faktorértéke. Az alacsony faktorértékek többnyire két összefüggő zónában koncentrálódnak, az egyik Tinnyétől indulva Sóskútig tart (Biatorbágyot leszámítva), a másik pedig Gödöllőtől délre fűzi fel a délkeleti szektor összes települését.

84

38. ábra: A népszerűség faktora

6.6 Településtípusok lehatárolása klaszteranalízis módszerével A faktorok meghatározása után a településtípusok lehatárolását klaszteranalízis segítségével valósítottam meg, mely a sokdimenziós osztályozás legelterjedtebb matematikai-statisztikai módszerének számít (NEMES NAGY SZERK. 2005). A hierarchikus klaszteranalízis25 mellett döntöttem, mert bár a minta elemszáma nagy volt, fontosnak 25

A hierarchikus klaszteranalízis első lépésében minden klaszterezésre váró egyed külön klasztert alkot. A

második lépésben a legközelebb álló két elem összevonása történik közös klaszterbe. Harmadik lépésben vagy az immár kételemű klaszterünk bővül egy újabb elemmel, vagy egy másik kételemű klaszter képződik. Ez a folyamat így megy tovább egészen addig, amíg valamennyi megfigyelésünk közös klaszterbe kerül (SZÉKELYI – BARNA 2008).

85

tartottam, hogy láthatóvá váljanak a települések klaszterekbe történő tömörítésének lépései. A vizsgálatba bevont változók megegyeztek a faktoranalízis során létrehozott négy faktorral. Ez alapján egy 80X80-as méretű szimmetrikus távolságmátrixot hozott létre a program a faktorok 4 dimenziós terében mért távolságai alapján. A klaszterezési módszer során a Ward’s módszert választottam, amely egy klaszter egy elemmel való bővítését (vagy két klaszter összevonását) akkor hajtja végre, ha ettől az új klaszter belső heterogenitásának növekedése kisebb, mint bármi más lehetséges klaszterstruktúra változás esetében (SZÉKELYI – BARNA 2008). A távolság mérése négyzetes euklideszi távolsággal történt. A klaszterek számának meghatározásakor mindenekelőtt arra törekedtem, hogy mennyisége még kezelhető legyen, valamint az egy klaszterbe kerülő települések a lehető leghomogénebbek legyenek. Így összesen hét klaszter létrehozására került sor, melyek a következő faktorátlagokkal rendelkeztek: Klaszter

Társadalmi státusz

Városiasság

Bezárkózás

Népszerűség

1

-0,42239

-0,60084

0,27202

-0,83410

2

-0,4962

0,442525

-0,33619

-0,32945

3

1,008002

-0,60985

-0,63885

-0,28172

4

1,044128

0,40845

0,213982

0,619715

5

0,164533

2,426086

-0,08758

-0,08573

6

-0,76202

-0,54858

-0,05522

1,471259

7

-0,09468

-0,42377

3,139743

0,238681

9. táblázat: A klaszteranalízis során létrejött klaszterek faktorátlagai

Az 1. klaszterbe kerülő települések legfontosabb tulajdonsága a népszerűségi és a városiasság faktorának alacsony faktorértékei. A társadalmi státusz faktora szintén alacsony értéket kapott, míg a bezárkózás kisebb mértékben haladja meg az átlagot. A leginkább egyveretű csoportnak számít, mivel egyik faktor esetén sem éri el a szórás a 0,5et. Tehát főként az alacsony népszerűséggel, társadalmi státusszal és városiassággal foghatók meg az ide tartozó települések, amelyek az agglomeráció perifériájának is tekinthetők. Ebbe a csoportba kerültek a nyugati és a déli szektor periférikus települései, 3 pilisi község, Sződliget és Vácrátót, Isaszeg, illetve a délkeleti szektor elmaradottabb települései (39. ábra). A 2. klaszter egyik faktor alapján sem számít kiemelkedőnek: közepesen alacsony társadalmi státusz, bezárkózás és népszerűség, illetve közepesen magas városiassági faktorértékek jellemzők. Az elemek heterogenitása a városiasság és a bezárkózás mentén 86

mutatkozik meg, előbbi faktor esetén a két szélsőséget Szigetszentmiklós és Dunavarsány, utóbbinál Pilisvörösvár és szintén Szigetszentmiklós képviseli. Ez a klaszter a társadalmi státuszt tekintve hasonló az első csoporthoz, ám sokkal inkább városiasabb, valamelyest népszerűbb, és kevésbé bezárkózott. Ez bizonyult a legnagyobb elemszámú klaszternek: a déli szektor településeinek túlnyomó többsége tartozik ide, illetve a délkeleti szektor településeinek másik nagyobb hányada, a többi szektorból pedig Pilisvörösvár, Pomáz, Fót, Kerepes, Kistarcsa és Pécel. A 3. klaszter ismét egy viszonylag markáns tulajdonságokkal rendelkező csoportnak írható le: a faktorátlagok azt sugallják, hogy az ide tartozó települések magas társadalmi státuszú lakossággal rendelkeznek, kevésbé bezárkózók és városiasak, és mérsékelten népszerűtlenek. Ez utóbbi tulajdonság magyarázatra szorul, az alacsonyabb népszerűségi faktorértékek annak köszönhetők, hogy a települések egy részén szinte egyáltalán nem található üdülő, egyébként a lakosságarányos népszerűség 1-nél nagyobb értéke jellemző. Heterogenitás a társadalmi státusz (Telki és Felsőpakony), illetve a bezárkózás faktora (Pilisborosjenő és Pilisjászfalu) mentén jelentős. Ha utóbbi tulajdonságoktól eltekintünk, akkor a magas státuszúak alvótelepüléseiként azonosíthatjuk az ide tartozó településeket. Ezt megerősíti, hogy nyugati, északnyugati szektorbeli települések alkotják a többséget, emellett Csomád, Szada, Csömör, Nagytarcsa és Felsőpakony került a csoportba. A 4. klaszter a társadalmi státusz magas átlagos faktorértékeit tekintve hasonlít az előző csoporthoz, ám attól magasabb városiasság, bezárkózási és népszerűségi átlagos faktorértékek mentén eltér. A legheterogénebb csoport, mind a négy faktor szórása magasabb 0,5-nél. Az ide tartozó települések a nyugati és az északnyugati szektor Budapesthez közeli települései közül kerültek ki, a délkeleti kivételével a többi szektor 1-1 települést „delegált” (Göd, Veresegyház, Diósd). Az 5. klaszterben mindössze a városiasság magas átlagos faktorértékei emelhetők ki, a többi faktor átlag körüli értékkel bír. Bár társadalmi státusz (Budaörs és Vác) illetve bezárkózottság (Vác és Dunakeszi) tekintetében is heterogének az ide tartozó települések, a kiemelkedő városiasság összeköti őket. Összesen hat város került ebbe a klaszterbe: Budaörs, Dunakeszi, Érd, Gödöllő, Szentendre és Vác, azaz Szigetszentmiklós kivételével az agglomerációs övezet legnagyobb városai, alközpontjai.

87

39. ábra: A klaszteranalízis során létrehozott településcsoportok

A 6. klaszter két faktorátlag mentén emelkedik ki: a legalacsonyabb társadalmi státusz, és a legmagasabb népszerűség társul egy alacsony városiassági és átlagos bezárkózási faktorátlaggal. A második legheterogénebb klaszternek számít: találunk itt magas és alacsony társadalmi státuszú és bezárkózású települést is, mindkét esetben Leányfalu és Csörög számít a két szélsőségnek. A népszerűségi faktor magas értékei az üdülők rendkívül magas arányának köszönhetők: az ide tartozó települések lakásállományuk legalább egynegyedével megegyező számú üdülővel rendelkeznek. Tehát kijelenthető, hogy ebbe a csoportba a kedvelt üdülőhelyek tartoznak: Majosháza és Délegyháza a déli szektorban, a Szentendrei-sziget 3 települése és Leányfalu, Budapesttől északkeletre lévő kisebb települések, illetve Pilisszántó.

88

Végezetül a 7. klaszterbe 3 település került: Dunabogdány, Kisoroszi és Visegrád, amelyek a rendkívül magas bezárkózási faktorátlag mentén különülnek el. Emellett a közepesen alacsony városiasság és az átlagot valamivel meghaladó népszerűség említésre méltó. Mindhárom településen a legmagasabb az 1946 előtt épült lakások aránya, illetve az időskori eltartottsági ráta is ezeken a településeken (és Leányfalun) a legmagasabb. Utóbbi érték kapcsolatba hozható az ide előszeretettel kiköltöző nyugdíjas korú népességgel is (DÖVÉNYI – KOK – KOVÁCS 1998).

89

7. Összefoglalás Magyarországon a szuburbanizáció a budapesti agglomeráció esetében vált a legjelentősebb térformáló folyamattá. A folyamat előzményei már Budapest egyesítését követő időszakban megfigyelhetők voltak, de Nagy-Budapest létrehozásával a főváros része lett korábbi agglomerációs övezete. A szocializmus évtizedei alatt a vándorlási viszonyokat az adminisztratív korlátozások különbözőképpen torzították, így a klasszikus szuburbanizációtól eltérő folyamatok alakították az agglomeráció népességének alakulását. A rendszerváltást követően megszűntek a korlátozások és drágábbá vált a fővárosi élet, így a feltételek megváltozásával megindult a kiköltözés az agglomerációs övezet településeire. A vizsgálat időtartama alatt Budapesten és az agglomerációs övezetben különböző volt a népesség változása: az agglomerációs övezetre egy stabil, évi 1-2%-os népességgyarapodás volt jellemző, ezzel szemben Budapesten a kezdeti gyors népességcsökkenés megszűnt, és 2007-től kezdve átlagosan évi fél százalékkal gyarapodott a lakosságszám. Ez a trendfordulás a pozitív vándorlási egyenlegnek volt köszönhető: az agglomerációs övezet településeinek észlelhető telítődésével Budapest vonzereje javult, reurbanizációs folyamatok váltak beazonosíthatóvá. A hivatalos beosztás szerint a budapesti agglomerációba jelenleg a fővároson kívül 80 település tartozik, amelyek 7 szektorba csoportosulnak. Elsőként szektoriális szinten vizsgáltam meg a területi különbségeket: a népesség változása alapján a keleti, illetve a Dunától nyugatra lévő 3 szektor emelkedik ki, míg az északi és a délkeleti szektorokban kevésbé változott a lakosság a vizsgált időszak alatt. A lakásépítések szerint kevésbé voltak differenciáltak a szektorok, de a délkeleti szektor itt is a rangsor végén található. Települési szinten vizsgálódva pedig láthatóvá vált, hogy a szektorok korántsem homogének, az agglomerációs övezet mozaikos területi mintázattal jellemezhető. A lakosságarányos relatív népszerűségi mutató létrehozásával a települések népszerűségi fokát kívántam jellemezni az odavándorlások tekintetében: azonosíthatóvá váltak népszerűbb településcsoportok (pl. Szentendrei-sziget déli része, Budai-hegyvidék egy része), és két, viszonylag nagyobb tömbből álló kevésbé népszerű csoport (Isaszegtől Taksonyig tartó övezet, illetve a Pilis egyes részei). A dolgozat legnagyobb részében a népszerűséget és az azt befolyásoló tényezőket vizsgáltam,

amelyben

hangsúlyos

szerepet

kapott

a

lakásépítések

különböző

megközelítésben való vizsgálata és a vándorlási egyenlegekkel való kapcsolat elemzése. Az agglomerációs övezet települései esetében az újépítésű lakások aránya és a vándorlási

90

egyenlegből származó népességbővülés aránya között erős pozitív kapcsolat azonosítható. Kiugró értékekkel azok a települések rendelkeznek elsősorban, amelyeken az üdülők aránya magas (pl. Pócsmegyer, Szigetmonostor, Visegrád), így valószínűsíthetően azért magasabb a vándorlási egyenlegből származó népességbővülés ezeken a településeken, mert nem új lakásokba, hanem saját, vagy az előző tulajdonos által átalakított üdülőkbe költöztek a betelepülők. Emellett azt is részleteztem, mennyiben határozza meg az önkormányzati magatartás, és az alkalmazott települési stratégiák egy település fejlődését: a két szélsőséget a betelepülést erőteljesen támogató Telki, és a „betelepülés-ellenes” Pilisszántó jelentette. A lakásfinanszírozás elterjedt formái alapján négy korszakot azonosítottam: 19951999-ig a készpénzalapú lakásfinanszírozás dominált, amelynek a lakásprivatizációból származó nyereségek képezték egy jelentős hányadát. Ezt követően a hitelezés is felfutott, amely új lendületet adott a lakásszektornak: 2000-2004-ig az államilag támogatott forinthitelek, míg 2005-2008-ig a devizahitelek elterjedése figyelhető meg. Ezt követően a globális recesszió hatására a hazai lakáspiac és hitelezés is válságba került (2009-2011). Ezen korszakok szerint hipotézisemnek megfelelően a lakásépítések és a vándorlási egyenleg növekedési ütemeinek területi különbségei azonosíthatók. Az agglomerációs övezet egészét tekintve az államilag támogatott forinthitelek korszakában volt csúcson a lakásépítések és a vándorlási egyenlegek előző korszakhoz képesti növekedési üzeme. A legfontosabb területi különbségek a következők: 

Az északi szektorban a csúcs a devizahitelek felfutásakor figyelhető meg



A nyugati szektor esetén a lakásépítési dinamika csúcsa a készpénzalapú lakásfinanszírozás korszakára tehető, és a válság idején egyedülálló módon itt több lakás épült évente átlagosan, mint a devizahitelezés korszaka idején



Az északnyugati szektorban pedig a nyugati szektorhoz hasonlóan évente átlagosan kevesebb lakás épült a devizahitelezés idején, mint az előtte lévő korszakban. A többi vizsgált változó esetében szintén markáns területi különbségek voltak

megfigyelhetők, például az északnyugati szektor egyes települései esetében Budapest rossz a tömegközlekedési elérhetősége azonosítható, de a 100 főre jutó személygépkocsik számában éppen ezek a települések rendelkeznek az agglomerációs övezet átlagához képest jobb értékekkel. Az egy főre jutó jövedelmeket és a diplomások arányát tekintve pedig a délkeleti szektor települései kerültek hátrányosabb helyzetbe az agglomerációs övezet többi településéhez képest. 91

Második hipotézisem szerint a vizsgált változók alapján az agglomerációs övezet eltérő területi mintázata figyelhető meg. A hasonló jellegzetességgel bíró csoportok lehatárolását az elemzett változókban rejlő látens struktúrák feltárása előzte meg. A faktoranalízis során 10 változót használtam fel, ezekből 4 faktor jött létre (társadalmi státusz, városiasság, bezárkózás és népszerűség faktora). Ezt követően a faktorok felhasználásával, klaszteranalízis segítségével hoztam létre a hasonló tulajdonsággal bíró településcsoportokat, összesen hetet. A felhasznált módszerek segítségével többek között az alacsony társadalmi státusszal és népszerűséggel rendelkező települések csoportját, a magas társadalmi státuszúak „alvótelepüléseit”, és a népszerű üdülőhelyek két típusát azonosítottam. Hipotéziseimet ezáltal igazoltnak tekintem. Véleményem szerint munkám újszerű abban a tekintetben, hogy a faktoranalízis és a klaszterelemzés segítségével alakítottam ki a budapesti agglomerációs övezet településeinek típusait. Úgy gondolom a téma nehézsége a hatótényezők sokféleségében adódik: minden mindennel összefügg, a pontos hatások nem határolhatók le egyértelműen. Egy település népszerűsége olyan tényezőktől is függ, amelyek számszerű adatokkal nem meghatározhatók. A kutatás jövőbeli irányait jelenthetik ezen tényezők feltárása az önkormányzati vezetők, helyi lakosok, és a településekre odavándorló lakosság kérdőíves felmérése, mélyinterjúztatása segítségével. A kvalitatív vizsgálati módszerekkel jobban megérthetővé válnak a vándorlási motivációk, a településválasztás szempontjai.

92

8. Irodalomjegyzék ÁSZ (2009): Jelentés a lakástámogatási rendszer hatékonyságának ellenőrzéséről, 107 p. BARTA GYÖRGYI – BELUSZKY PÁL (1999): Előzetes megjegyzések a nagyvárosok és agglomerációjuk kapcsolatáról, In: BARTA

GYÖRGYI

– BELUSZKY PÁL (szerk.):

Társadalmi-gazdasági átalakulás a budapesti agglomerációban, Regionális Kutatási Alapítvány, Budapest, pp. 11–25. BAJMÓCY

PÉTER (2003):

Szuburbanizáció

a

budapesti

agglomeráción

kívüli

Magyarországon. Doktori értekezés, Szegedi Tudományegyetem, 130 p. BAJMÓCY PÉTER (2006): A hazai szuburbanizációs folyamatok trendjei 2000 után, In: CSAPÓ TAMÁS – KOCSIS ZSOLT (szerk.): Agglomerációk és szuburbanizálódás Magyarországon, Savaria University Press, Szombathely, pp. 112-127. BAKOS NORBERT – BRINSZKYNÉ HIDAS ZSUZSANNA – PÁSZTOR LÁSZLÓ (2007): Közlemények a budapesti agglomerációról 14. – Társadalmi, gazdasági jellemzők, KSH, Budapest, 116 p. BAKSA TAMÁS (2012): Bezárul-e a kör? Az M0 autóút fejlesztésének, társadalmigazdasági szemszögű vizsgálata. Szakdolgozat, ELTE TTK, Budapest, 86 p. BELUSZKY PÁL (1999): A budapesti agglomeráció kialakulása, In: BARTA

GYÖRGYI–

BELUSZKY PÁL (szerk.): Társadalmi-gazdasági átalakulás a budapesti agglomerációban, Regionális Kutatási Alapítvány, Budapest, pp. 27–68. CSANÁDI GÁBOR ET AL. (2010): Város – Tervező – Társadalom, Sík Kiadó, Budapest, 483 p. DARÓCZI ETELKA (1999): Ki a fővárosból – Változások Budapest és az ország vándorforgalmában, In: BARTA GYÖRGYI – BELUSZKY PÁL (szerk.): Társadalmi-gazdasági átalakulás a budapesti agglomerációban, Regionális Kutatási Alapítvány, Budapest, pp. 69–90. DÖVÉNYI ZOLTÁN – HERMAN KOK – KOVÁCS ZOLTÁN (1998): A szuburbanizáció, a lokális társadalom és a helyi önkormányzati politika összefüggései a budapesti agglomerációban, In: ILLÉS SÁNDOR – TÓTH PÁL PÉTER (szerk.): Migráció I-II.: tanulmánygyűjtemény, KSH Népességtudományi Kutató Intézet, Budapest, pp. 229-237. 93

DÖVÉNYI ZOLTÁN – KOVÁCS ZOLTÁN (1999): A szuburbanizáció térbeni-társadalmi jellemzői Budapest környékén, In: Földrajzi Értesítő, 48. évf., 1-2. füzet, pp. 33-57. ENYEDI GYÖRGY (1976): A falusi életkörülmények területi típusai Magyarországon, In: Területi Statisztika, No. 3, pp. 217-225. ENYEDI GYÖRGY (2011): A városnövekedés szakaszai – újragondolva, In: Tér és Társadalom, 25. évf., 1. szám, pp. 5-19. FISHMAN ROBERT (1987): Bourgeois Utopias: The rise and fall of suburbia. Basic Books, New York, 241 p. FÖLDI ZSUZSA (2000): A lakókörnyezet minőségének szerepe a főváros migrációs folyamataiban, az 1990-es években, In: Tér és Társadalom 14. évf., 2-3. szám, 219-228 p. GÖDRI IRÉN – SPÉDER ZSOLT (2009): Belső vándorlás. In: MONOSTORI JUDIT – ŐRI PÉTER – S. MOLNÁR EDIT – SPÉDER ZSOLT (szerk.): Demográfiai Portré 2009, KSH Népességtudományi Kutatóintézet, Budapest, pp. 109–118. HEGEDÜS JÓZSEF – SOMOGYI ESZTER (2004): Lakáshitelezés, támogatási alternatívák és megfizethetőség (lakáshitel- és támogatási konstrukciók hatásainak modellezése), kézirat, 49 p. HEGEDÜS JÓZSEF – VÁRHEGYI ÉVA (1999): A lakásfinanszírozás válsága a 90-es években, In: Közgazdasági Szemle, XLVI. évf., 1999. február, pp. 101-120. IZSÁK ÉVA (1998): Az urbanizáció kényszere? Ellentmondások Budapest és környékének városfejlődésében, In: TÓTH JÓZSEF – WILHELM ZOLTÁN (szerk.): A társadalmi-gazdasági aktivitás területi-környezeti problémái, JPTE, Pécs, pp. 293-302. IZSÁK ÉVA (1999): A települési sorrend megváltozása a szuburbanizációs index alapján a budapesti agglomerációban, In: Földrajzi Értesítő, 48. évf., 1-2. füzet, pp. 83-92. IZSÁK ÉVA (2003): A városfejlődés természeti és társadalmi tényezői. Budapest és környéke, Napvilág Kiadó, Budapest, 178 p. JÁSZBERÉNYI MELINDA (2008): Fenntartható mobilitás Budapest agglomerációjában. Doktori értekezés, Budapesti Corvinus Egyetem Gazdálkodástudományi Ph.D. Program, Budapest, 303 p. 94

JÁSZBERÉNYI MELINDA – KOTOSZ BALÁZS (2009): Közlekedési szokások vizsgálata Budapest délnyugati agglomerációjában, In: Statisztikai Szemle, 87. évfolyam 2. szám, pp. 166-190. KESERŰ IMRE (2004): A budapesti elővárosi övezet tömegközlekedési ellátottsága és annak fejlesztési lehetőségei, In: KOVÁCS FERENC (szerk.): Táj, tér, tervezés. Geográfus Doktoranduszok VIII. Országos Konferenciája SZTE, Szeged KOCSIS JÁNOS BALÁZS (2000): A szuburbanizáció jelenségének főbb elméleti megközelítései a városszociológiai és más rokon tudományterületek irodalmában, In: Tér és Társadalom, 14. évf., 2-3. szám, pp. 311-321. KOVÁCS KATALIN (1999): A szuburbanizációs folyamatok a fővárosban és a budapesti agglomerációban, In: BARTA

GYÖRGYI–BELUSZKY

PÁL (szerk.): Társadalmi-gazdasági

átalakulás a budapesti agglomerációban, Regionális Kutatási Alapítvány, Budapest, pp. 91–114. KOVÁCS ZOLTÁN (2002): Népesség és településföldrajz. Egyetemi jegyzet, ELTE Eötvös Kiadó, Budapest, 239 p. KOVÁCS ZOLTÁN (2006): Budapest elővárosi övezetének átalakulása a rendszerváltozás után, In: CSAPÓ TAMÁS – KOCSIS ZSOLT (szerk.): Agglomerációk és szuburbanizálódás Magyarországon, Savaria University Press, Szombathely, pp. 20-34. KOVÁCS ZOLTÁN – SÁGI ZSOLT – DÖVÉNYI ZOLTÁN (2001): A gazdasági átalakulás földrajzi jellemzői a budapesti agglomerációban, In: Földrajzi Értesítő 1. évf. 1-4. füzet, pp. 191-217. KOVÁCS ZOLTÁN – SZABÓ BALÁZS – SZÉKELY GÁBORNÉ (2005): A lakáspiaci dinamizmus néhány jellemzője Magyarországon, In: Statisztikai Szemle. 83. 5. pp. 461-479. KŐSZEGFALVI GYÖRGY (1995): Közlemények a budapesti agglomerációról 7. – Mekkora a budapesti agglomeráció?, KSH Budapesti és Pest megyei Igazgatóság, Budapest, 92 p. KŐSZEGFALVI GYÖRGY (2010): Településrendszerünk strukturális változásának tendenciái, In: Területi Statisztika, 13. (50.) évfolyam 3. szám, pp. 268-278 KSH (2010): Demográfiai évkönyv, 2010. Központi Statisztikai Hivatal, Budapest, 189 p.

95

LAKNER ZOLTÁN (2006): A magyar lakáspolitika társadalmi hatásai, In: Esély, 6. sz. pp. 55-64. LEE EVERETT S. (1966): A theory of migration, In: Demography, Vol 3., No. 1., pp. 47-57. LŐCSEI HAJNALKA (2010): Területi növekedési pályák Magyarországon, 1990-2008. Doktori értekezés, ELTE TTK Földtudományi Doktori Iskola, 153 p. NEMES NAGY JÓZSEF (szerk.) (2005): Regionális elemzési módszerek, Regionális Tudományi Tanulmányok, 11., ELTE Regionális Földrajzi Tanszék - MTA-ELTE Regionális Tudományi Kutatócsoport, Budapest, 284 p. NÉMETH ZSOLT (2011): Az urbanizáció és a térbeli társadalomszerkezet változása Magyarországon 1990 és 2001 között, KSH Népességtudományi Kutatóintézet, Budapest, 222 p. RAVENSTEIN ERNST GEORG (1889): The laws of migration, In: Journal Royal Statistical Society, 52., pp. 241-301. RÉDEI MÁRIA (2007): Mozgásban a világ: a nemzetközi migráció földrajza, ELTE Eötvös Kiadó, Budapest, 568 p. SALLAY ÁGNES – MOLNÁR JÓZSEF LÁSZLÓ – VALÁNSZKI ISTVÁN – SZABÓ ÁRON (2012): Táji és természeti értékek az agglomeráció szorításában, In: SZENTELEKI KÁROLY – SZILÁGYI KINGA (szerk.): Fenntartható fejlődés, élhető régió, élhető települési táj 3. kötet, Budapesti Corvinus Egyetem, Budapest, pp. 161-175. SCHUCHMANN JÚLIA (2010): Szuburbanizáció, vagy reurbanizáció jellemzi ma a Budapesti Agglomerációt? Válaszok az eltérő fejlettségű szuburbán lakosság lakóhelyi elégedettsége és költözési szándékainak elemzése alapján, In: CSAPÓ TAMÁS – KOCSIS ZSOLT (szerk.): A településföldrajz aktuális kérdései, Savaria University Press, Szombathely, pp. 131-142. SCHUCHMANN PÉTER (2007): Kompromisszumok és engedmények – A Budapesti Agglomeráció terve keretbe foglalja a jövő döntéseit, In: Falu Város Régió. 2. pp. 34–40. STUDIO METROPOLITANA URBANISZTIKAI KUTATÓ KÖZPONT KHT. (2002): Budapesti Agglomeráció 1990–2000. Jelentés a Metropolisz Térség helyzetéről és legfontosabb folyamatairól. Studio Metropolitana Urbanisztikai Kutató Központ Kht., Budapest, 125 p.

96

STUDIO METROPOLITANA URBANISZTIKAI KUTATÓ KÖZPONT KHT. (2006): Hova megyünk lakni? avagy preferenciák a lakóhely kiválasztásánál Budapesten. Kutatási jelentés, Budapest, 48 p. SZABÓ JULIANNA (2003): Települési stratégiák a budapesti agglomerációban, In: Tér és társadalom, XVII. évf. 4. sz., pp. 101-116. SZABÓ SZABOLCS (2009): Közlekedési eredetű konfliktusok a budapesti agglomerációban, In:

SZABÓ

SZABOLCS

(szerk.):

Közép-magyarországi

Mozaik.

Társadalom-

és

Gazdaságföldrajzi Tanulmányok 3.,Trefort Kiadó, Budapest. pp. 181-203. SZALKAI GÁBOR (2004): A közlekedési hálózatok fejlesztésének hatása az elérhetőség változására, (In: II. Magyar Földrajzi Konferencia 2004, CD ROM), Szeged, SZTE TTK, 14 p. SZÉKELYI MÁRIA – BARNA ILDIKÓ (2008): Túlélőkészlet az SPSS-hez, Typotex Kiadó, Budapest, 453 p. TIMÁR JUDIT (1999): Elméleti kérdések a szuburbanizációról, In: Földrajzi Értesítő, 48. évf. 1-2. füzet, pp. 7-31. TOSICS IVÁN (2004): Városi fenntarthatóság és Budapest Városfejlesztési Koncepciója. In: Világváros vagy világfalu? - önkormányzati szakanyag, Független Ökológiai Központ. Budapest, pp. 21-37. TÓTH GÉZA – SCHUCHMANN PÉTER (2010): A Budapesti agglomeráció területi kiterjedésének vizsgálata, In: Területi Statisztika, 13. (50.) évfolyam 5. szám, pp. 510-529. VAN DEN

BERG LEO ET AL. (1982): Urban Europe: A study of growth and decline, Oxford,

Pergamon, 162 p. VÁRADI MÓNIKA MÁRIA (1999): Hová megyünk lakni? Szuburbanizációs minták és konfliktusok a budapesti agglomeráció budai oldalán. Esettanulmány, In: BARTA GYÖRGYI–BELUSZKY

PÁL

(szerk.):

Társadalmi-gazdasági

átalakulás

a

budapesti

agglomerációban, Regionális Kutatási Alapítvány, Budapest, pp. 115-129. VÁRADI ZSUZSANNA (2012): Budapest és agglomerációjának kapcsolata – kialakító tényezők és területi konfliktusok. Doktori értekezés, ELTE TTK Földtudományi Doktori Iskola, 149 p. 97

9. Ábrajegyzék 1. ábra: A budapesti agglomeráció települései és szektorai Forrás: BAKOS – BRINSZKYNÉ HIDAS – PÁSZTOR (2007), 5. o. .............................................................................................. 4 2. ábra: A városnövekedés szakaszai Forrás:

VAN DEN

BERG

ET AL.

(1982) alapján saját

szerk. .................................................................................................................................... 10 3. ábra: Push-pull modell sematikus ábrázolása Forrás: LEE (1966)................................... 14 4. ábra: A népességszám változása Budapesten és az agglomerációjában (1980-1989) Forrás: DÖVÉNYI –KOVÁCS (1999), 40. o. ........................................................................... 23 5. ábra: A népesség változása Magyarország településein 1995 és 2011 között (%) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................. 26 6. ábra: A vándorlási egyenleg 2011-es népességhez viszonyított aránya Magyarország településein 1995 és 2011 között (%) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................................................................................................... 27 7. ábra: Budapest lakosságának, valamint születési, halálozási, elvándorlási, odavándorlási és

egyéb

népességváltozási

arányszámának

alakulása

(1995-2011)

Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................. 30 8. ábra: A vándorlási egyenleg és a természetes szaporodás részesedése Budapest és az agglomerációs

övezet

évenkénti

népességváltozásában

(1995-2011)

(%)

Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................. 31 9. ábra: A népmozgalmi arányszámok és a lakosságszám alakulása Budapesten és az agglomerációs övezetben (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................................................................................................... 32 10. ábra: A Budapestről Pest megye, illetve a többi megye településeire történő összes és állandó vándorlás (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. 34 11. ábra: Be- és kiköltözési mérleg Pest megye és Budapest viszonylatában (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................. 35 12. ábra: A kumulált vándorlási egyenleg alakulása a budapesti agglomerációban (19952011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. ........................................ 37 13. ábra: A lakosságarányos relatív népszerűség alakulása az agglomerációs övezet településein (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. ......... 39 14. ábra: Az újépítésű lakások aránya a 2011-es lakásállományhoz viszonyítva Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................. 44

98

15. ábra: Az újépítésű lakások és a kumulált vándorlási egyenlegek kapcsolata az agglomerációs övezet települései esetében (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .............................................................................................. 45 16.

ábra:

Lakáscélú

hitelek

állományának

alakulása

(2002-2012)

Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................. 53 17. ábra: A lakásépítések dinamikájának változása az agglomerációs szektorokban (19952011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. ........................................ 54 18. ábra: A vándorlási egyenlegek dinamikájának változása az agglomerációs szektorokban (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. ............................. 55 19.

ábra:

A

4

és

többszobás

lakások

aránya

az

agglomerációs

övezetben

Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk. ............................................... 57 20. ábra: Legalább komfortos lakások aránya az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk. ............................................... 59 21. ábra: Budapest közúti elérési idejének idő szerint optimalizált változása 2008 és 2011 között Forrás: TEIR (Geox Kft. adatbázis) alapján saját szerk. .......................................... 61 22. ábra: Idő szerinti optimalizálás esetén a leggyorsabb út hossza percben Budapestig (2011) Forrás: TEIR (Geox Kft. adatbázis) alapján saját szerk. ......................................... 63 23. ábra: Egy átlagos munkanap Budapestre induló közvetlen tömegközlekedési járatok száma Forrás: Volán, MÁV és BKV menetrendek alapján saját szerk. .............................. 65 24. ábra: Egy adózóra jutó jövedelem az agglomerációs övezet településein (2011) Forrás: TEIR (NAV adatbázis) alapján saját szerk. ............................................................ 66 25. ábra: 100 főre jutó személygépkocsik száma az agglomerációs övezet településein (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk. ................................... 68 26. ábra: A regisztrált vállalkozások aránya az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk. ............................................... 69 27.

ábra:

A

munkanélküliségi

ráta

az

agglomerációs

övezetben

(2011)

Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk. ............................................... 70 28.

ábra:

A

diplomások

aránya

az

agglomerációs

övezetben

(2011)

Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk. ............................................... 71 29.

ábra:

Öregedési

index

az

agglomerációs

övezet

településein

(2011)

Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk. ............................................... 72 30. ábra: Ezer főre jutó kiskereskedelmi üzletek száma az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................. 74

99

31. ábra: Az üdülők aránya a lakásállományhoz viszonyítva az agglomerációs övezetben (2011) Forrás: KSH Népszámlálás 2001 alapján saját szerk. .............................................. 77 32. ábra: A komunalitások táblája ....................................................................................... 79 33. ábra: A magyarázott szórásnégyzet táblái ..................................................................... 80 34. ábra: A rotált faktormátrix ............................................................................................. 81 35. ábra: A társadalmi státusz faktora ................................................................................. 82 36. ábra: A városiasság faktora............................................................................................ 83 37. ábra: A bezárkózás faktora ............................................................................................ 84 38. ábra: A népszerűség faktora .......................................................................................... 85 39. ábra: A klaszteranalízis során létrehozott településcsoportok ....................................... 88

10. Táblázatok jegyzéke 1. táblázat: A népesség változása és a vándorlási egyenleg alakulása a vizsgált aggregátumokban 1995 és 2011 között (%) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. ........................................................................................................................... 28 2. táblázat: A népesség változása és a vándorlási egyenleg alakulása 1995 és 2011 között a budapesti és a többi magyarországi agglomerációban (%) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .............................................................................................. 29 3. táblázat: A népesség változása és a vándorlási egyenlegek aránya az agglomerációs szektorokban és Budapesten (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. ........................................................................................................................... 36 4. táblázat: A lakosságarányos relatív népszerűség szerint legnépszerűbb és legkevésbé népszerű

települések,

és

előfordulásuk

gyakorisága

(1995-2011)

Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................. 38 5. táblázat: Az 1995-2011 között épült lakások száma, és aránya a 2011-es lakásállományhoz viszonyítva Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. . 43 6. táblázat: A lakásépítések koncentráltsága az agglomerációs szektorokban (1995-2011) Forrás: KSH Tájékoztatási Adatbázis alapján saját szerk. .................................................. 46 7. táblázat: Egy lakásra jutó alapterület az agglomerációs övezet településein (első és utolsó 5 település), 2011 Forrás: KSH Népszámlálás 2011 adatai alapján saját szerk. ...... 58 8. táblázat: A kiválasztott változók közötti korrelációs mátrix ........................................... 79 9. táblázat: A klaszteranalízis során létrejött klaszterek faktorátlagai................................. 86

100

11. Mellékletek 1. számú melléklet: A dolgozatban elemzett változók, és rövidítéseik LAKRELN KVEGY

Lakosságarányos relatív népszerűség (1995-2011) Kumulált vándorlási egyenleg aránya a 2011-es lakónépességhez (19952011)

UJEP

1995-2011 között épült lakások a 2011-es lakásállományhoz viszonyítva

JOV

Egy adózóra jutó jövedelem (ezer Ft), 2011

SZGK

Személygépkocsik száma/100 fő, 2011

MNR

Munkanélküliségi ráta, 2011

IDOP

Idő szerinti optimalizálás esetén a leggyorsabb út hossza percben Budapestig, 2011

TKOZL

Tömegközlekedési járatok száma, 2013

DIPL

Egyetem, főiskola stb. oklevéllel rendelkezők aránya, 2011

4SZOB

4 és több szobás lakások aránya, 2011

ALAPT

Egy lakásra jutó alapterület, 2011

OIND

Öregedési index, 2011

OKOMF

Összkomfortos lakások aránya, 2011

LKOMF

Legalább Komfortos lakások aránya, 2011

KKER

Ezer főre jutó kiskereskedelmi üzletek száma, 2011

RVALL

100 főre jutó regisztrált vállalkozások száma, 2011

UDAR

Üdülők aránya a lakásállományhoz viszonyítva, 2001

IDELR

Időskori eltartottsági ráta, 2011

NEP

Lakónépesség, 2011

EL1946

1946 előtt épült lakások aránya a 2011-es lakásállományban

101

102

,591**

,425**

,209

-,154

,057

-,046

,414**

,428**

,302**

-,336**

,164

,312**

-,257*

,227*

,586**

-,077

-,134

-,355**

UJEP

JOV

SZGK

MNR

IDOP

TKOZL

DIPL

4SZOB

ALAPT

OIND

OKOMF

LKOMF

KKER

RVALL

UDAR

IDELR

NEP

EL1946

-,326**

-,261*

-,137

,550**

,293**

-,310**

,204

,185

-,436**

,493**

,580**

,423**

-,180

,075

-,248*

,106

,464**

,716**

-,588**

-,061

-,552**

,062

,231*

-,243*

,394**

,587**

-,753**

,597**

,678**

,454**

-,018

-,347**

-,372**

,000

,547**

1 ,716**

,591**

UJEP

-,099

,076

-,049

,083

,551**

,054

,540**

,590**

-,258*

,699**

,743**

,871**

,235*

-,330**

-,459**

,283*

1 ,547**

,464**

,425**

JOV

* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

,871**

1 ,871**

LAKRELN KVEGY

KVEGY

LAKRELN

-,043

,159

,187

,336**

,562**

,338**

,301**

,194

,122

,113

,211

,323**

,308**

-,236*

-,463**

1 ,283*

,000

,106

,209

SZGK

,234*

-,048

,001

-,129

-,502**

-,086

-,553**

-,532**

,087

-,446**

-,578**

-,532**

-,154

,322**

1 -,463**

-,459**

-,372**

-,248*

-,154

MNR

,442**

-,359**

,349**

,446**

-,159

-,254*

-,375**

-,659**

,318**

-,228*

-,292**

-,251*

-,518**

1 ,322**

-,236*

-,330**

-,347**

,075

,057

IDOP

-,090

,652**

,060

-,158

,195

,507**

,333**

,305**

,090

-,094

,015

,261*

1 -,518**

-,154

,308**

,235*

-,018

-,180

-,046

TKOZL

-,032

,068

,086

,235*

,618**

,105

,525**

,534**

-,154

,642**

,747**

1 ,261*

-,251*

-,532**

,323**

,871**

,454**

,423**

,414**

DIPL

-,207

-,198

-,177

,162

,539**

-,178

,476**

,642**

-,405**

,920**

1 ,747**

,015

-,292**

-,578**

,211

,743**

,678**

,580**

,428**

4SZOB

-,080

-,310**

-,163

,028

,472**

-,253*

,316**

,510**

-,390**

1 ,920**

,642**

-,094

-,228*

-,446**

,113

,699**

,597**

,493**

,302**

ALAPT

,597**

,115

,893**

,121

,011

,381**

-,102

-,393**

1 -,390**

-,405**

-,154

,090

,318**

,087

,122

-,258*

-,753**

-,436**

-,336**

OIND

-,487**

,206

-,341**

-,213

,284*

,091

,684**

1 -,393**

,510**

,642**

,534**

,305**

-,659**

-,532**

,194

,590**

,587**

,185

,164

OKOMF

-,343**

,355**

-,074

-,059

,285*

,270*

1 ,684**

-,102

,316**

,476**

,525**

,333**

-,375**

-,553**

,301**

,540**

,394**

,204

,312**

LKOMF

,118

,600**

,324**

-,157

,184

1 ,270*

,091

,381**

-,253*

-,178

,105

,507**

-,254*

-,086

,338**

,054

-,243*

-,310**

-,257*

KKER

,025

-,002

,140

,285*

1 ,184

,285*

,284*

,011

,472**

,539**

,618**

,195

-,159

-,502**

,562**

,551**

,231*

,293**

,227*

RVALL

,001

-,252*

,311**

1 ,285*

-,157

-,059

-,213

,121

,028

,162

,235*

-,158

,446**

-,129

,336**

,083

,062

,550**

,586**

UDAR

,643**

-,013

1 ,311**

,140

,324**

-,074

-,341**

,893**

-,163

-,177

,086

,060

,349**

,001

,187

-,049

-,552**

-,137

-,077

IDELR

-,189

1 -,013

-,252*

-,002

,600**

,355**

,206

,115

-,310**

-,198

,068

,652**

-,359**

-,048

,159

,076

-,061

-,261*

-,134

NEP

1 -,189

,643**

,001

,025

,118

-,343**

-,487**

,597**

-,080

-,207

-,032

-,090

,442**

,234*

-,043

-,099

-,588**

-,326**

-,355**

EL1946

1

2. számú melléklet: Az elemzett változók korrelációs mátrixa