Mozik az agglomerációs térségekben

BORSOS ÁRPÁD Mozik az agglomerációs térségekben Bevezetés Kutatások sora bizonyítja, hogy az agglomerációként, agglomerálódó térségként, településegyüttesként definiált térszerveződési formáció – kimutatható vadhajtásai ellenére – összességében kedvező pozíciót képes teremteni az ott lakók számára. A központ szerepét betöltő település és közvetlen környezete között kialakult/kialakulóban lévő funkcionális kapcsolatok a társadalmi, gazdasági élet számos szegmensében kínálnak előnyöket. Így például a munkavállalásban, a magasabb színvonalú, speciális egészségügyi ellátásban, az igazgatási, állampolgári ügyek intézésében, szaküzlethálózatok révén a kereskedelmi ellátásban, a bonyolultabb pénzügyi, banki műveletek végzésében (Kőszegfalvi 1997, Tóth 2001–2002, 2004, Szirmai – A. Gergely – Baráth – Molnár – Szépvölgyi 2002). Nincs ez másképpen a kultúra területén sem, kiváltképp az oktatást, a művelődést illetően. A jobb pozíció létrejöttében semmivel nem helyettesíthető, kitüntetett szerepe van az érintett településeket összefűző, rendszerbe fogó vonalas infrastruktúra-elemeknek, közöttük a közlekedésnek, a távolságlegyőzési technikáknak (Erdősi 2003, 2004). Ezek életminőséget befolyásoló mivolta egyértelmű. Jelen kutatás célja annak feltárása volt, hogy a kulturális fogyasztás egyik területén, a mozi által kínált szolgáltatás igénybevételében a már kialakult agglomerációknak, a kitapintható agglomerálódási folyamatoknak van-e hozadéka a centrumokat körülölelő települések lakónépessége számára. A vizsgálódás racionalitását az adja, hogy miközben az állam a legkülönbözőbb technikákkal a nemzeti filmgyártás támogatására egyre többet költ, a magyar mozihálózat – megfelelő, valós társadalmi érdeket tükröző ágazatpolitika hiányában – folyamatosan zsugorodik. Sem az állami költekezés, sem a hazai filmgyártás szempontjából nem lehet közömbös, hogy a moziba járási lehetőségek tekintetében már tökéletesen kettészakadt Magyarországon (Borsos 2004, 2005) napjaink urbanizációs folyamatai bővítik-e a magyar filmek potenciális közönségének körét, vagy az agglomerációt képező településeken a teljesen mozihiányos, elsősorban rurális térségekkel azonos helyzet tapasztalható (1. ábra). Az elemzés alapját a Központi Statisztikai Hivatal megyei igazgatóságai által az agglomerációk (agglomerálódó térségek, településegyüttesek) társadalmi, gazdasági viszonyait bemutató kiadványok, a MÁV és a Volán társaságok 2005. évi nyári menetrendje, valamint az ágazati adatszolgáltatási rendszer mozira vonatkozó adatai képezték. A vizsgálat a KSH által e térszerveződési kategóriába sorolt 3 agglomerációra (Győr, Miskolc, Pécs), ugyanennyi agglomerálódó térségre (Eger, Szombathely, Zalaegerszeg) és 13 településegyüttesre (Békéscsaba, Debrecen, Kaposvár, Kecskemét, Nyíregyháza, Salgótarján, Sopron, Szeged, Székesfehérvár, Szekszárd, Szolnok, Tatabánya, Veszprém) terjedt ki. Ennek következtében centrumokat képező megyei jogú városok mellett a kutatás érintett 14 várost (közöttük hat társközpontfunkciót tölt be), 220 községet, mely területeken Magyarország lakosságának 24%-a koncentrálódott. Nem terjedt ki a kutatás a fővárosi agglomerációra és a Balaton környéki agglomerálódó térségre. Az előbbi terjedelme, sajátos többszintű szerkezete okán külön vizsgálat tárgyát képezi. Az utóbbit azért mellőztük, mert a térségnek sem gazdasági, sem igazgatási, sem geográfiai értelemben nincs markáns központja, egész évben működő mozi a vizsgált időszakban a 2000. évi. CXII. törvény szerinti 52 partközeli településből csupán Hévízen, a tágabb, 160 települést tartalmazó kiemelt üdülőkörzetben pedig további két településen, Tapolcán és Sármelléken volt. A mozihálózat jellemzői Az agglomerációkban a térbeli egyensúlytalanság és a jelentős különbségek (Borsos 2004, 2005) ugyanúgy érzékelhetők, mint az ország egészében (1. ábra, 1. táblázat). A vizsgált térségek többségében, 11-ben csupán a centrumtelepülésen működött mozi 2004-ben. Hat térség esetében egy-egy (Pécs: Hosszúhetény; Békéscsaba: Sarkad; Debrecen: Vámospércs; Kaposvár: Orci; Kecskemét: Lajosmizse; Nyíregyháza: Kótaj), Szeged von-

522

KÖZLEMÉNYEK

záskörzetében kettő (Deszk, Sándorfalva), Tatabánya körzetében három (Oroszlány és Tata társközpontok, valamint Környe) településen élvezhette a lakosság helyben is e kulturális szolgáltatást. A nem centrumban lévő vetítőhelyek látogatottsága azonban összességében is és az egyes településegyüttesek többsége esetében is elenyésző volt, az adott terület éves nézőszámának 0,08 (Nyíregyházi településegyüttes) és 0,47 (Szegedi településegyüttes) százaléka között szóródott. Két kivétellel találhattuk magunkat szembe: a Kecskeméti településegyüttes esetében ez az érték 2,2%, Tatabányáéban – ahol egyébként országosan a legalacsonyabb a moziba járási index, s az éves látogatószám alig haladta meg a 48 ezret – 32,3%. Lényeges műszaki-technikai, illetve kapacitásbeli eltérések mutatkoznak a centrumtelepülések moziellátottságában, amit az 1. táblázat jól érzékeltet. 1. táblázat Mozik az agglomerációs centrumokban Agglomerációs központ Győr Miskolc Pécs Eger Szombathely Zalaegerszeg Békéscsaba Debrecen Kaposvár Kecskemét Nyíregyháza Salgótarján Sopron Szeged Székesfehérvár Szekszárd Szolnok Tatabánya Veszprém

A mozik

A termek

A férőhelyek

száma 4 4 5 2 4 3 1 4 2 3 3 1 2 3 2 1 3 2 3

14 18 15 3 8 8 4 14 5 7 8 2 9 13 11 2 7 2 6

2 557 3 478 3 258 368 1 730 2 245 638 2 238 784 1 390 1 363 539 1 744 2 733 1 945 369 1 233 658 1 007

Ezer állandó lakosra jutó férőhely 19,9 59,9 20,7 6,5 21,5 36,1 9,7 10,9 11,5 12,9 11,7 12,3 31,0 16,8 19,1 11,3 16,1 16,4 9,2

Multiplexben terem 10 15 10 0 4 4 4 9 4 5 6 0 7 9 10 0 4 0 4

férőhely 1912 2698 1988 0 721 725 638 1724 634 840 1003 0 1380 1969 1885 0 737 0 617

Forrás: KSH.

Az ezer állandó lakosra jutó férőhelyek száma kiugróan magas Miskolcon, lényegesen meghaladja a többi centrumét Zalaegerszegen és Sopronban. Az ellenkező pólust e tekintetben Eger, Veszprém és Békéscsaba képviseli. A két szélső érték között több mint 9-szeres különbség mutatkozik. Ennek hatása viszont a moziba járási gyakoriságban nem tükröződik egyértelműen. Négy centrumot (Egert, Salgótarjánt, Szekszárdot, Tatabányát) kivéve a kínálati kapacitás zömét a bevásárlóközpontok részeként létesített többtermes mozik (multiplex, miniplex) nyújtják. Az általában filmforgalmazói háttérrel rendelkező, hálózatként működő egységek műsorpolitikai, műszaki-technikai, kényelmi szempontból egyaránt erős pozícióban vannak még a felújított, modernizált hagyományos mozikkal szemben is. Piaci, kínálati ellentételezésükként jelentős tényezőt képviselő alternatíva csupán Pécsett mutatható ki.

KÖZLEMÉNYEK

523

524

KÖZLEMÉNYEK

Kutatás-módszertani kérdések Témánk vizsgálatának tervezésekor három problémakörrel kellett szembenézni. Az első: A nem fővárosi játszóhelyek nézőinek összetételéről (lakhely, kor, nem, iskolai végzettség) tudományos kutatással megalapozott elemzés még nem született, legalábbis nem forog közkézen. Ilyen vizsgálati tapasztalatokra alapozottan nem lehet megítélni, milyen szerepet játszanak/játszhatnak a centrumokban lévő filmszínházak vonzáskörzetük ellátásában. Ugyanakkor négy, a főváros különböző pontján elhelyezkedő többtermes moziban (Corvin, Lurdy Ház, Duna Plaza, Mammut) 1997 és 2004 között más-más időpontban és időtartamban (napi és egyhetes) folytatott mérések tanúsága szerint a Pest megyei nézők aránya 5,5 és 23,8%, a Pest megyén kívüli vidékiek, illetve külföldiek aránya pedig 3,8 és 15% között mozgott. Az előbbiekből kiindulva – minden agglomeráció (agglomerálódó térség, településegyüttes) esetében feltételezve a mozira is érvényes vonzerőt – az viszont mérhető, hogy a centrumban kínált szolgáltatás igénybevételének szándékát erősítő vagy gyengítő, netán kioltó tényezők milyen mértékben vannak jelen a településeken. A második: a moziba járást befolyásoló tényezők. Azt, hogy ki, mikor, miért vált mozijegyet, számtalan tényező határozza meg. Az a motívumrendszer, amire alapozva bárki egy film megtekintésére vonatkozó döntését meghozza, nyilvánvalóan egyénenként változó, noha van általánosan érvényes feltételrendszere is (van elérhető mozi, van a napi programba beilleszthető előadás, rendelkezésre áll a jegy ellenértéke stb.). Minden különösebb vizsgálat nélkül belátható, hogy e döntésnek személyiségfüggő elemei mellett (pszichés alkat, iskolázottság, érdeklődés, életmód) vannak jövedelem-, illetve térspecifikus összetevői is. Egészen más döntési helyzet előtt áll ugyanis – minden más feltételt tekintve azonos helyzetben – az, aki szándékát állandó lakhelyén valósíthatja meg, mint az, akinek arra csupán más településen nyílik módja. Kutatásunk szempontjából meghatározónak tekintettük a mozi elérhetőségének jellemzőit (távolság, utazási idő, tömegközlekedési térkapcsolati jellegzetességek), az egyéni mobilitási szabadságfokot reprezentáló személygépkocsi birtoklását és a jövedelemviszonyokat. Ugyanis ezek a kemény adatokkal leírható pozíciók az agglomerációban mozi nélküli településen élők számára egy-egy döntés meghozatalakor megkerülhetetlenek, s ugyanakkor általuk meghatározható, indexálható az a potenciál, ami egy pozitív döntés általánosan érvényes feltételrendszerét képezi, s a szándékot megerősítő, gyengítő vagy kioltó tényező lehet. A harmadik: A tömegközlekedési térkapcsolatok megítélésében a tekintetben álltunk válaszút előtt, hogy a minősítést egy választott időszak (téli vagy nyári menetrend) napi átlagos járatszáma alapján, vagy a moziba járási lehetőségeket és szokásokat tekintve a csúcsidőszakoknak megfelelően végezzük el. Egy negyven elemből álló, valamennyi térségre kiterjedő véletlenszerű mintavétel azt bizonyította, hogy a munkaidőt, a tanítási időt, a közhivatali ügyintézést preferáló hétköznapi menetrendek járatsűrűsége a moziba járás szempontjából erősen torzított képet ad, s az egyes települések esetében meglévő hiányokat, aránytalanságokat egyetlen szintetikus mutató esetén elfedi. Többéves mozgóképszakmai tapasztalat és két évre kiterjedő budapesti vizsgálat azt bizonyította, hogy a meghatározó mértékű mozilátogatás a munkaszüneti napokra esik, egymást követő munkaszüneti napok közül általában az előbb lévőre, ezért a minősítést ezen időszakra érvényes menetrendek alapján végeztük el. E választást támasztotta alá az is, hogy a tömegközlekedést igénybe vevő számára egy kétórás film megtekintése, a vele járó holtidőkkel, utazással együtt négy-, rosszabb esetben ötórás elfoglaltságot is eredményezhet. Ez pedig egy átlagos munkanapba csak elvétve illeszthető bele. Összességében öt mutató alapján meghatározhatónak véltünk azt a pozícióértéket, mely az agglomerációt képező településeken lakók esetében a centrumba irányuló mozilátogatással kapcsolatos döntések hátterét (kemény feltételét) képezi. Ezen mutatók: – az egy állandó lakosra jutó adóköteles jövedelem, – a tömegközlekedési térkapcsolatok jellemzői a centrum és az egyes települések között (útvonal, menetrend szerint megtett út, menetidő, járatsűrűség, az egyes járatok napi eloszlása), – az ezer lakosra jutó személygépkocsik száma, – a közúti távolságok, – az útviszonyoknak megfelelő menetidő. Ezen faktorokból a Bennett-módszerrel (dr. Abonyiné dr. Palotás 1999) képzett mutató – álláspontunk szerint – alkalmas annak megjelenítésére, hogy az agglomerációs térségek egyes településein lakók pozíciója a kedvező döntés meghozatalához milyen minőséget képvisel.

KÖZLEMÉNYEK

525

Az egy állandó lakosra jutó adóköteles jövedelem A piacgazdaságra való áttérés jelentős mértékben átstrukturálta a lakosság fogyasztási szokásait. A kiadási szerkezet módosulása a kulturális kiadásokat sem hagyta érintetlenül. Azon belül – minden bizonnyal az állami támogatás, az intézményrendszer és az árképzés gyökeres átalakulása következtében is – a legszembetűnőbb változások egyike a moziüzemeltetés területén ment végbe. A rendszerváltást követően a mozik száma zuhanásszerűen csökkent (Borsos 2004, 2005), a jegyárak a fogyasztói árszínvonalat többszörösen meghaladó mértékben emelkedtek, a nézőszám tekintélyes mértékben csökkent (2. táblázat). 2. táblázat A mozik működésének jellemzői 1989-ben és 2004-ben Év

Nézőszám, millió

1989 2004

46,5 13,6

Jegybevétel, millió Ft 1 364 10 886

Egy látogatóra jutó bevétel, Ft 29,3 800,0

Moziba járási gyakoriság 4,4 1,3

A fogyasztói árszínvonal emelkedése 1 10

Forrás: KSH-adatok.

Mivel a mozival nem rendelkező települések lakosságát nem csupán a mozijegyek árának drasztikus emelkedése érinti, hanem a térbeli távolságok megtételének költségei (tömegközlekedési tarifák, benzinárak) is, nyilvánvaló, hogy a moziba járás lehetőségét az anyagi helyzet jelentős mértékben meghatározza. A vizsgált településeken az egy állandó lakosra jutó éves adóköteles jövedelem 2002-ben 142 ezer Ft (Újléta) és 701 ezer Ft (Herend) között szóródott úgy, hogy a maximumot követő legmagasabb érték 588 ezer Ft (Sárkeresztes) volt. Az egyes centrumokhoz gravitáló települések átlagos jövedelme alapján a legkedvezőbb pozícióban a Veszprém és Győr, a legrosszabban a Debrecen és Békéscsaba környéki települések voltak. 3. táblázat Az agglomerációs térségek jövedelemviszonyai, 2002 Agglomerációs központ Győr Miskolc Pécs Eger Szombathely Zalaegerszeg Békéscsaba Debrecen Kaposvár Kecskemét Nyíregyháza Salgótarján Sopron Szeged Székesfehérvár Szekszárd Szolnok Tatabánya Veszprém Forrás: KSH-adatok.

A vonzott települések száma 28 12 20 9 30 28 9 8 13 8 4 8 5 11 12 4 5 11 9

Egy állandó lakosra jutó adóköteles jövedelem, ezer forint

A szóródás terjedelme, ezer forint

Rangsor

501 382 357 419 482 426 292 280 406 330 304 315 391 345 473 324 375 431 518

404–585 308–492 214–477 327–494 350–577 302–564 193–382 142–348 322–563 274–434 262–341 175–403 352–436 276–436 311–588 286–423 303–584 306–523 407–533

2. 10. 12. 7. 3. 6. 18. 19. 8. 14. 17. 16. 9. 13. 4. 15. 11. 5. 1.

526

KÖZLEMÉNYEK

A településenkénti értékrangsor 58 elemű alsó kvartilisének zömét Békéscsaba (8), Debrecen, Pécs (7-7), Salgótarján és Szeged (6-6) környéki települések alkotják, Győr, Sopron és Szombathely körzetébe tartozó viszont nem található közöttük. A felső kvartilis elemei 11 körzetből rekrutálódnak, többségük Győr (20) és Szombathely (15) térségéből való. Tömegközlekedési térkapcsolatok A tömegközlekedési térkapcsolatok minőségének megítélése – mint azt korábban kifejtettük – a vonzásközpont és az adott település között a munkaszüneti napokon érvényes menetrend szerinti járatok sűrűsége, arányos eloszlása, illetve a menetidő alapján történt. A klasszifikációban három – kedvező, közepes, kedvezőtlen pozíciójú – csoportot különböztettünk meg. Az első csoportba azok a települések kerültek, melyek tömegközlekedési rendszerét a nap minden időszakában mindkét irányban magas járatszám jellemezte, s a délutáni és esti időszakban bármely két járat közötti követési idő nem haladta meg a 45–60 percet. Ez utóbbi kritérium esetében engedményt legfeljebb a 20–24 óra közötti időszakra vonatkozóan tettünk. A második csoportba soroltuk a települést, ha a járatok közötti várakozási idő általában egy-másfél órát tett ki, vagy valamelyik – a mozielőadások szempontjából releváns – napszak járathiányos volt. Kedvezőtlen pozíciójú minősítést kapott a település, ha a járatok követési ideje túllépte a másfél órát, ha a vonzásközpont és a település közötti menetidő a 30 percet meghaladta. Ezen osztályozás szerint a települések 14,5%-át lehetett a kedvező, 27,4%-át a közepes, 58,1%-át a kedvezőtlen pozíciójú kategóriába sorolni. Az egyes kategóriákon belül értékrangsort nem képeztünk. A kedvező pozíciót 1, a közepest 2, a kedvezőtlent 3 pontszámmal, s az egyes térségek értékindexét az egyes települések átlagával jellemeztük (4. táblázat). 4. táblázat A tömegközlekedési térkapcsolatok jellemzői A kedvező Agglomerációs központ Győr Miskolc Pécs Eger Szombathely Zalaegerszeg Békéscsaba Debrecen Kaposvár Kecskemét Nyíregyháza Salgótarján Sopron Szeged Székesfehérvár Szekszárd Szolnok Tatabánya Veszprém

A közepes

A kedvezőtlen

tömegközlekedési térkapcsolatú települések száma 2 6 – – – 4 – 4 1 – – – 2 5 3 – 2 2 3

Forrás: MÁV-, Volán-menetrendek.

10 5 4 4 5 9 7 – 5 2 1 – – 2 2 – 3 2 3

16 1 16 5 25 15 2 4 7 6 3 8 3 4 7 4 – 7 3

Térségi térkapcsolati értékindex

Értékrangsor

2,50 1,58 2,80 2,55 2,80 2,39 2,20 2,00 2,46 2,75 2,75 3,00 2,20 1,90 2,33 3,00 1,60 2,45 2,00

10. 1. 15–16. 13. 17. 8. 6–7. 4–5. 12. 14. 15–16. 18–19. 6–7. 3. 9. 18–19. 2. 11. 4–5.

KÖZLEMÉNYEK

527

Személygépkocsi-állomány A személygépkocsi-állomány mennyiségének vizsgálatát a moziba járási lehetőségek elemzésekor két tény elengedhetetlenné teszi. Az egyik, hogy az 1990-es években a személyközlekedésben a magán-személygépkocsik használati aránya a vasúti és az autóbuszos közlekedés rovására növekedett, mégpedig elsősorban a helyi és a rövidebb helyközi viszonylatokban (Erdősi 2003). A másik, hogy az autó mint egyéni közlekedési eszköz kedvez az ellátási funkciók hatósugara meghosszabbodásának, ezzel elősegítheti a funkciók összpontosulását a magasabb centralitási fokú településeken (Erdősi 2004). E szerep a mozik esetében azért kap külön hangsúlyt, mert a centrumvárosok domináns filmszínházainak többsége a városperemen, vagy ahhoz közel épült bevásárlóközpontokban működik. (E tekintetben Miskolc kivétel, mivel mindkét bevásárlóközpontot a belvárosban építették fel.) A kereskedelmi, szolgáltató, szórakoztató és vendéglátó-ipari funkciókat egyaránt ellátó központokban egy-egy megjelenés alkalmával többféle mindennapi szükséglet is kielégíthető, s ezáltal mind az anyagi, mind az időráfordítás rentabilitása növelhető. Az agglomerációs körzetekbe tartozó településeken 2002-ben az ezer főre jutó személygépkocsi-állomány 8,1%-kal maradt el az országos átlagtól (259 db/ezer lakos), helyi viszonylatokban meglehetősen nagy különbségeket mutatott, 96 (Sóshartyán) és 367 (Nagylengyel) között szóródott. A medián értéke 247,5, a móduszé 254,2 volt. Az alsó kvartilisbe a legtöbb település Miskolc (9), Debrecen (7), Salgótarján és Szombathely (6-6), a felsőbe Pécs (8), Zalaegerszeg és Kaposvár (7-7) környékéből tartozott. A térségi átlagok szintjén a legkedvezőbb pozíció Kecskemét (277 személygépkocsi/ezer lakos), Tatabánya (275), a leggyengébb Salgótarján (180), Debrecen és Szolnok (183-183) környékén érzékelhető. Az országos átlagot öt településegyüttes (Kecskemét, Tatabánya, Sopron, Kaposvár, Zalaegerszeg) és 82 település haladta meg. A moziba járást alapvetően meghatározó összetevők értékelése során vizsgáltuk azok egymáshoz való viszonyát is. Az adóköteles jövedelmek és a személygépkocsi-állomány esetében a +0,5-es és +0,45-os korrelációs együttható azt jelzi, hogy közöttük mind térségi, mind települési szinten inkább közepesen pozitív, mint szoros kapcsolat mutatható ki. Az viszont figyelemre méltó, ami empirikusan is jól érzékelhető, hogy a legkedvezőbb tömegközlekedési térkapcsolati indexszel rendelkező területi egységekben (Miskolci agglomeráció, Szolnoki településegyüttes) általában alacsony a személygépkocsik száma, s e térségek a jövedelmi viszonyok sorrendjében is a mediánnál alacsonyabb értékcsoportba tagolódnak. Közúti távolság és menetidő Nem szorul különösebben bizonyításra, hogy az egyéni és a tömegközlekedésben ugyanazon cél elérésének jellemzőiben is kézenfekvő különbségek vannak. Ezért tartottuk szükségesnek a centrumok és a térségükbe tartozó települések közötti közúti távolságok, valamint az optimális menetidők szerepeltetését és vizsgálatát a moziba járásban szerepet játszó faktorok között. Az elemzés alapjául a http://www.utvonalterv.hu honlap adatai szolgáltak, melynek tanúsága szerint az agglomerációkon belüli, centrum–település távolságok 13,5 km átlag mellett 6 és 29 km között szóródtak. Az előbbi csoportba Ágfalva, Teskánd és Vértesszőlős, ez utóbbiba Mecsér és Újléta tartoztak (5. táblázat). A legjellemzőbb távolság (a gyakorisági görbe maximumhelye) 30 előfordulási esettel a 11 km, mely körül a 10–14 km tartományban szembetűnő sűrűsödés érzékelhető (10 km-nél 22, 12 és 14 km között 18–18 előfordulás). Az ideális állapotot tükröző menetidők 15,7 perces átlag mellett 6 és 32 perc közötti tartományban szóródnak. E célelérési időráfordítások nem rosszabbak bármely hazai nagyvárosban vagy a fővárosban mérhető értékeknél. A távolság és a menetidő közötti erős pozitív korrelációt az értékek táblázatba rendezése is mutatja, helyenként az út- és a domborzati viszonyok módosító hatásának érvényesülése mellett, például Eger, Kecskemét (5. táblázat).

528

KÖZLEMÉNYEK

5. táblázat A központtól mért átlagos közúti távolságok és menetidők Agglomerációs központ

Átlagos távolság, km

Győr Miskolc Pécs Eger Szombathely Zalaegerszeg Békéscsaba Debrecen Kaposvár Kecskemét Nyíregyháza Salgótarján Sopron Szeged Székesfehérvár Szekszárd Szolnok Tatabánya Veszprém

16,8 17,1 12,8 10,4 13,6 11,6 17,7 17,3 10,4 17,5 11,0 11,4 8,8 14,5 12,7 10,8 14,0 12,5 10,8

Szóródási terjedelem 9–29 12–21 9–19 8–13 7–22 6–17 11–27 11–29 7–17 8–25 8–14 7–15 7–13 11–19 9–16 8–13 11–16 6–19 7–14

Értéksorrend

Átlagos menetidő, perc

15. 16. 11. 2–3. 12. 8. 19. 17. 2–3. 18. 6. 7. 1. 14. 10. 4–5. 13. 9. 4–5.

17,5 21,3 15,4 13,7 16,4 14,5 20,0 18,8 12,8 16,1 13,0 13,5 9,6 17,0 13,7 13,0 19,4 16,1 10,9

Szóródási terjedelem 11–30 16–24 11–23 8–19 10–25 8–23 13–32 13–32 8–19 6–25 10–18 8–21 7–13 11–25 10–18 11–16 13–22 8–22 6–13

Értéksorrend 15. 19. 10. 7–8. 13. 9. 18. 16. 3. 11–12. 4–5. 6. 1. 14. 7–8. 4–5. 17. 11–12. 2.

Forrás:http://www.utvonalterv.hu

6. táblázat A moziba járást megalapozó potenciál megoszlása Agglomerációs központ

1. Kiváló

Győr Miskolc Pécs Eger Szombathely Zalaegerszeg Békéscsaba Debrecen Kaposvár Kecskemét Nyíregyháza Salgótarján Sopron Szeged Székesfehérvár Szekszárd Szolnok Tatabánya Veszprém Összesen

1 – – – – 1 – – – – – – – – 1 – – 1 1 5

2. Jó 14 4 4 4 8 15 1 4 6 2 1 – 3 6 5 – 2 3 7 89

3. Közepes 13 8 16 5 22 12 7 3 7 3 3 8 2 5 6 4 3 7 1 138

4. Gyenge

5. Rossz

– – – – – – 1 1 – – – – – – – – – – – 2

– – – – – – – – – – – – – – – – – – – –

A kiváló és jó pozíciójú települések lakosainak száma %-a 31 886 17 623 7 576 9 657 14 130 10 586 32 446 13 228 7 973 14 089 7 176 – 5 335 29 106 12 925 – 9 583 51 271 15 440 290 030

58,6 43,3 34,6 51,8 34,9 68,7 35,4 39,8 54,0 44,5 42,6 – 46,5 76,4 54,8 – 47,4 81,6 97,4 49,9

KÖZLEMÉNYEK

529

Összegzés Az egyes települések lakosságának moziba járási pozícióját a centrumokban a bemutatott faktorok alapján képzett szintetikus mutatóval jellemezzük. A szintetikus mutatók előállításában – mint azt a kutatásmódszertani kérdésekben már jeleztük – a Bennett-módszert alkalmaztuk. Minden egyes mutatóhoz (Melléklet 2., 4., 6., 8., 10. oszlop) indexet rendeltünk, mely nem más, mint a közöttük fellelhető legmagasabb értékhez (ez lesz a 100%) viszonyított százalékos arány (Melléklet 3., 5., 7., 9., 11. oszlop). A végső pozíció index, azaz a szintetikus mutató az egyes mutatók indexének számtani közepe (Melléklet 12. oszlop). Két faktor esetében (jövedelem, személygépkocsik száma) a pozícióértékeket a tapasztalt legmagasabb előfordulás százalékában, kettő esetében (közúti távolság, menetidő) – mert ott a kedvezőbb állapotot a kisebb értékek mutatják – a százhoz viszonyított különbségek százalékában határoztuk meg. A tömegközlekedési térkapcsolati index esetében – mivel már azok maguk is sommás, származtatott értékítéletek – hipotetikus értékmeghatározás eredményeként a kedvező pozícióhoz 100, a közepeshez 60, a kedvezőtlenhez 20%-os mutatót rendeltünk hozzá (Melléklet 4., 5. oszlop). A szintetikus mutatókat, azaz a moziba járást elősegítő, megalapozó potenciál indexét (Melléklet 12. oszlop) öt osztályba csoportosítottuk a következők szerint: 90%-os érték felett kiváló, 71–90% között jó, 51–70% között közepes, 30–50% között gyenge, 30% alatt rossz. A végeredményt a 6. táblázat tartalmazza. A térségek, települések pozíciójának meghatározásán túl vizsgáltuk azt is, hogy az egyes térszerkezeti képződmények lakosságának hány százaléka van kedvező (kiváló vagy jó) helyzetben a centrumba irányuló moziba járás szempontjából (6. táblázat 7. oszlop). Ez a mérőszám ugyanis még közelebb visz az egyedi helyi, területi jellemzők felmutatásához. Következtetések A vizsgált 19 központ köré szerveződő agglomerációban (agglomerációs térségben, településegyüttesben) 5 város és 6 község esetében volt ugyan mód 2004-ben moziba járni, az itt működő mozik kihasználtsága azonban – nagy valószínűséggel azok műszaki színvonala és a filmforgalmazói gyakorlat következtében – rendkívül alacsony volt. Az egy lakosra jutó látogatási gyakoriság egyetlen esetben sem érte el az országos 1,3-es átlagot, sőt az 1-et sem. A központ szerepét betöltő településeken négy kivételével (Eger, Salgótarján, Szekszárd, Tatabánya) a kínálatban jelen volt a bevásárlóközpontokba telepített többtermes mozi. A központok által nyújtott szolgáltatás igénybe vételéhez kiváló adottságokat öt település (Abda, Herend, Sárkeresztes, Teskánd, Vértesszőlős) mondhatott magáénak (2,1%), jó pozíciót 89 (38%) (Melléklet). Az előbbiből kerülhetnek/kerülhetnének ki a rendszeres, ez utóbbiakból az országos átlaggal megegyező gyakorisággal moziba járók. Amennyiben a vizsgált tényezőket a moziba járás kemény feltételeinek tekintjük, az egyéni érdeklődést, beállítottságot, egy-egy alkotás vonzerejét pedig a puha feltételeknek, a közepes pozícióba sorolt 138 település lakosai (58,9%) közül még kikerülhet az a réteg, amely számára a moziba járás lehetősége inkább nagyobb, mint kisebb áldozat árán valószínűsíthető. Ennek megvalósulása azonban csak rendkívül erős, puha feltételekből fakadó egyéni motiváció esetén következhet be. A gyenge pozíciójú 2 település (0,9%) számára a filmszínház-látogatás lehetősége semmivel nem jobb, mint a mozihiányos területek peremén élő, bármely más, agglomerációhoz nem tartozó falu vagy város lakosa számára. A vizsgálat tapasztalatainak népességközpontú megközelítése esetén az érzékelhető, hogy a központok által vonzott települések lakosságának 49,9%-ának a pozíciója a centrumokban lévő mozik kínálatának igénybe vételéhez kedvező (2,1%-nak kiváló, 47,9 esetében jó). Az átlag mögött azonban jelentős különbségek és eredményt befolyásoló egyensúlytalanságok húzódnak meg, amit a szóródás 0 és 97,4% közötti terjedelme egyértelműen érzékeltet. A negatív szélső értéket képviselő salgótarjáni és szekszárdi településegyüttes esetében az urbanizálódási folyamatnak semmi hozadéka nincs a vizsgált időszakban a kulturális fogyasztás e területén, az ellenkezőt képviselő Veszprém esetében pedig (kisebb-nagyobb kompromisszumok árán ugyan, de) a centrumtelepülés lakosaiét megközelítő pozíciót eredményez. A szélsőségek mellett egyes esetekben az összképet befolyásoló egyedi sajátosságok is rejtőznek. A Tatabánya körül szerveződő térség magas pozícióértéke (81,6%) a két társközpont (Oroszlány és Tata) kedvező helyzetéből és magas népességszámából fakad. Békéscsaba esetében a 35,4%-os – egyébként a rangsor alsó

530

KÖZLEMÉNYEK

negyedében található – érték szintén az egyik társközpont, Gyula helyzetéből következik. Nélküle a mutató értéke Salgótarjánhoz és Szekszárdhoz hasonlóan nulla lenne. Az urbanizálódási folyamat előrehaladottsága és a centrumok által vonzott települések moziba járási potenciálja között nem mutatható ki ok-okozati összefüggés. A lakosságarányos értékrangsor (vö. 6. táblázat) élvonalához a leglazább struktúra, a településegyüttesek 3 tagja tartozik (Veszprém, Tatabánya, Szeged), az agglomerálódó térségbe sorolt Szombathely a rangsorban a 16., az agglomerációt képviselő Pécs pedig csak a 17. Annak megválaszolására, hogy Magyarországon az elmúlt egy-másfél évtizedben tapasztalható moziba járási gyakoriságban (évi 1–1,3 alkalom/lakos) az objektív lehetőségeknek, azaz jelen vizsgálat tárgyát képező kemény feltételeknek, vagy a puha feltételeknek (beállítottság, érdeklődés, műsorpolitika), netán az üzemeltetői, forgalmazói üzletpolitikának van döntő jelentősége, egy mozgókép-szociológiai vizsgálat lenne hivatott. Ennek jogosságát és kultúrpolitikai szükségességét sugallja az a diszkrepancia (7. táblázat), ami az egyes agglomerációs központok (például Tatabánya, Veszprém, Kaposvár, Zalaegerszeg, Eger) vonzáskörzetében mért potenciál és a valóságos mozilátogatási gyakoriság között tapasztalható. Ezt erősíti az a tény is, hogy e centrumok más kutatások tanúsága szerint (Horváth–Rechnitzer 2004) a kedvező innovációs adottságokkal rendelkező városok közé tartoznak, s az ebben rejlő lehetőséget a magyar mozihálózat-fejlesztési koncepciójának megfogalmazásában kihasználatlanul hagyni nem volna szerencsés. 7. táblázat Moziba járási gyakoriság és potenciál, 2004. Moziba járási gyakoriság Agglomerációs központ Győr Miskolc Pécs Eger Szombathely Zalaegerszeg Békéscsaba Debrecen Kaposvár Kecskemét Nyíregyháza Salgótarján Sopron Szeged Székesfehérvár Szekszárd Szolnok Tatabánya Veszprém Forrás: saját számítás.

alkalom/lakos

sorrend

3,3 3,3 2,5 2,6 3,1 2,4 2,8 2,2 2,5 2,7 3,0 0,6 2,8 3,7 3,5 1,2 2,6 2,0 0,5

3–4. 3–4. 11. 16. 5. 12–13. 7–8. 14. 12–13. 9. 6. 18. 7–8. 1. 2. 17. 10. 19. 15.

A kedvező pozíciójú lakosság szerinti aránya, % sorrend 58,6 43,3 34,6 51,8 34,9 68,7 35,4 39,8 54,0 44,5 42,6 – 46,5 76,4 54,8 – 47,4 81,6 97,4

5. 12. 17. 8. 16. 4. 15. 14. 7. 11. 13. 18–19. 10. 3. 6. 18–19. 9. 2. 1.

KÖZLEMÉNYEK

531

Melléklet Településenkénti összesítő Térség Település

Adóköteles jövedelem egy lakosra, ezer Ft 2.

1. Győri agglomeráció Abda 585 Börcs 472 Dunaszeg 494 Dunaszentpál 518 Écs 447 Enese 498 Gönyű 507 Győrladamér 492 Győrság 457 Győrszemere 455 Győrújbarát 565 Győrújfalu 569 Győrzámoly 518 Hédervár 448 Ikrény 475 Kisbajcs 536 Kóny 455 Koroncó 404 Kunsziget 515 Lébény 517 Mecsér 433 Mosonszentmiklós 472 Nagybajcs 514 Nyúl 543 Öttevény 514 Rábapatona 446 Vámosszabadi 534 Vének 509 Miskolci agglomeráció Alsózsolca 308 Arnót 404 Bükkszentkereszt 390 Felsőzsolca 408 Kistokaj 477 Mályi 492 Onga 311 Sajóbábony 343 Sajókeresztúr 352 Sajópálfala 382 Sajóvámos 345 Szirmabesenyő 412 Pécsi agglomeráció Bakonya 214 Bogád 381 Cserkút 376 Egerág 347 Gyód 335 Hosszúhetény 336 Keszü 428 Kozármisleny 477 Kökény 330 Kővágószőlős 281 Kővágótöttös 227 Lothárd 258 Martonfa 379 Nagykozár 433 Orfű 383 Pécsudvard 383 Pellérd 411 Pogány 420 Romonya 361 Szemely 372 Egri agglomerálódó térség Andornaktálya 459 Egerbakta 327 Egerszalók 400 Felsőtárkány 413 Maklár 420 Nagytálya 424 Noszvaj 373 Novaj 402 Ostoros 494 Szombathelyi agglomerálódó térség Balogunyom 473 Bozsok 384 Bozzai 498 Bucsu 430 Cák 357 Csempeszkopács 407 Gencsapáti 577 Gyöngyösfalu 526 Ják 476 Kőszeg 489 Kőszegdoroszló 352

5.

Személygépkocsik száma, ezer főre 6.

10.

11.

83,5 67,3 70,5 73,9 63,8 71,0 72,3 70,2 65,2 64,9 80,6 81,2 73,9 63,9 67,8 76,5 64,9 57,6 73,5 73,8 61,8 67,3 73,3 77,5 73,3 63,6 76,2 72,6

1 3 2 3 2 2 3 2 3 3 2 2 2 3 2 3 2 3 3 3 3 3 3 2 1 3 3 3

100 20 60 20 60 60 20 60 20 20 60 60 60 20 60 20 60 20 20 20 20 20 20 60 100 20 20 20

303 226 238 215 260 228 222 242 238 225 310 298 248 250 231 294 264 254 248 203 203 213 303 279 248 266 248 231

82,6 61,6 64,9 58,6 70,8 62,1 60,5 65,9 64,9 61,3 84,5 81,2 67,6 68,1 62,9 80,1 71,9 69,2 67,6 55,3 55,3 58,0 82,6 76,0 67,6 72,5 67,6 62,9

10 15 14 17 21 20 15 12 17 19 11 10 25 12 12 9 25 16 19 25 29 26 12 17 15 20 10 16

95,7 90,4 91,5 88,3 84,0 85,1 90,4 93,6 88,3 86,2 94,7 95,7 79,8 93,6 93,6 96,8 79,8 89,4 86,2 79,8 75,5 78,7 93,6 88,3 90,4 85,1 95,7 89,4

11 17 19 22 19 17 14 15 20 19 17 13 30 14 14 12 22 18 21 20 23 20 13 15 15 19 12 20

94,7 88,3 86,2 83,0 86,2 88,3 91,5 90,4 85,1 86,2 88,3 92,6 74,5 91,5 91,5 93,6 83,0 87,2 84,0 85,1 81,9 85,1 92,6 90,4 90,4 86,2 93,6 85,1

91,3 65,5 74,6 64,8 73,0 73,3 66,9 76,0 64,7 63,7 81,6 82,1 71,1 67,4 75,2 73,4 71,9 64,7 66,3 62,8 58,9 61,8 72,4 78,4 84,3 65,5 70,6 66,0

43,9 57,6 55,6 58,2 68,0 70,2 44,4 48,9 50,2 54,5 49,2 58,8

1 2 3 1 2 1 2 1 1 2 2 1

100 60 20 100 60 100 60 100 100 60 60 100

170 217 162 215 238 242 162 165 222 162 161 214

28,9 36,9 27,6 36,6 40,5 41,2 27,6 28,1 37,8 27,6 27,4 36,4

18 15 19 13 21 17 18 19 15 19 18 13

87,2 90,4 86,2 92,6 84,0 88,3 87,2 86,2 90,4 86,2 87,2 92,6

24 19 23 16 21 22 23 22 21 24 23 17

80,9 86,2 81,9 89,4 84,0 83,0 81,9 83,0 84,0 80,9 81,9 88,3

68,2 66,2 54,3 75,3 67,3 76,5 60,2 69,2 72,5 61,8 61,1 75,2

30,5 54,4 53,6 49,5 47,8 47,9 61,1 68,0 47,1 40,1 32,4 36,8 54,1 61,8 54,6 54,6 58,6 59,9 51,5 53,1

3 3 3 3 3 2 3 2 2 3 3 3 3 3 3 3 2 3 3 3

20 20 20 20 20 60 20 60 60 20 20 20 20 20 20 20 60 20 20 20

209 254 335 201 223 236 252 315 237 220 217 219 278 247 304 295 290 301 291 188

56,9 69,2 91,3 54,8 60,8 64,3 68,7 85,8 64,6 59,9 59,1 59,7 75,7 67,3 82,8 80,4 79 82 79,3 51,2

16 9 9 19 11 17 9 10 12 11 13 17 15 10 16 12 9 12 11 17

89,4 96,8 96,8 86,2 94,7 88,3 96,8 95,7 93,6 94,7 92,6 88,3 90,4 95,7 89,4 93,6 96,8 93,6 94,7 88,3

19 10 11 22 16 18 12 14 15 13 15 19 15 12 23 14 11 16 13 19

86,2 95,7 94,7 83 89,4 87,2 93,6 91,5 90,4 92,6 90,4 86,2 90,4 93,6 81,9 91,5 94,7 89,4 92,6 86,2

56,6 67,2 71,3 58,7 62,5 69,6 68,0 80,2 71,1 61,5 58,9 58,2 66,1 67,7 65,7 68,0 77,8 69,0 67,6 59,8

65,5 46,6 57,1 58,9 59,9 60,5 53,2 57,3 70,5

2 2 2 3 2 3 3 3 3

60 60 60 20 60 20 20 20 20

279 138 287 230 252 292 228 229 258

76,0 37,6 78,2 62,7 68,7 79,6 62,1 62,4 70,3

9 9 10 9 13 13 10 13 8

96,8 96,8 95,7 96,8 92,6 92,6 95,7 92,6 97,9

13 8 13 12 18 19 12 17 11

92,6 97,9 92,6 93,6 87,2 86,2 93,6 88,3 94,7

78,2 67,8 76,7 66,4 73,7 67,8 64,9 64,1 70,7

67,5 54,8 71 61,3 50,9 58,1 82,3 75 67,9 69,8 50,2

2 3 3 3 3 3 2 2 3 3 3

60 20 20 20 20 20 60 60 20 20 20

216 252 225 238 251 212 268 229 210 244 240

58,9 68,7 61,3 64,9 68,4 57,8 73,0 62,4 57,2 66,5 65,4

9 18 14 11 21 18 8 12 11 21 18

96,8 87,2 91,5 94,7 84,0 87,2 97,9 93,6 94,7 84,0 87,2

12 22 18 14 25 22 10 14 13 22 20

93,6 83 87,2 91,5 79,8 83 95,7 91,5 92,6 83 85,1

75,4 62,7 66,2 66,5 60,6 61,2 81,8 76,5 66,5 64,7 61,6

%

Térkapcsolati index

3.

4.

%

% 7.

A centrumtól mért távolság, km 8.

%

Menetidő autóval, perc

9.

%

Index 12.

532

KÖZLEMÉNYEK

Adóköteles jövedelem % egy lakosra, ezer Ft 1. 2. 3. Szombathelyi agglomerálódó térség (folytatás) Kőszegpaty 350 49,9 Kőszegszerdahely 436 62,2 Lukácsháza 504 71,9 Nárai 441 62,9 Narda 369 52,6 Nemesbőd 497 70,9 Nemescsó 420 59,9 Perenye 430 61,3 Pusztacsó 378 53,9 Sé 573 81,7 Sorokpolány 415 59,2 Söpte 515 73,5 Tanakajd 570 81,3 Táplánszentkereszt 523 74,6 Torony 390 55,6 Vasszécseny 547 78 Vát 479 68,3 Velem 406 57,9 Vép 482 68,8 Zalaegerszegi agglomerálódó térség Alibánfa 398 56,8 Babosdöbréte 375 53,5 Bagod Bocfölde 467 66,6 Boncodfölde 486 69,3 Csatár 392 55,9 Csonkahegyhát 405 57,8 Dobronhegy 357 50,9 Egervár 450 64,2 Hagyárosbörönd 334 47,6 Kemendollár 340 48,5 Kisbucsa 346 49,4 Kiskutas 473 67,5 Kispáli 351 50,1 Milejszeg 302 43,1 Nagykutas 368 52,5 Nagylengyel 492 70,2 Nagypáli 407 58,1 Petőhenye 309 44,1 Pókaszepetk 448 63,9 Sárhida 406 57,9 Teskánd 564 80,5 Vöckönd 394 56,2 Zalaboldogfa 314 44,8 Zalacséb 388 55,3 Zalaszentgyörgy 418 59,6 Zalaszentiván 513 73,2 Zalaszentlőrinc 344 49,1 Békéscsabai településegyüttes Békés 273 38,9 Gyula 382 54,5 Csabaszabadi 193 27,5 Doboz 224 32,0 Mezőberény 268 38,2 Murony 266 37,9 Sarkad 203 29,0 Szabadkígyós 276 39,4 Újkígyós 280 39,9 Debreceni településegyüttes Bocskaikert 348 49,6 Ebes 343 48,9 Hajdúbagos 281 40,1 Hajdúsámson 241 34,4 Mikepércs 257 36,7 Sáránd 302 43,1 Újléta 141 20,1 Vámospércs 304 43,4 Kaposvári településegyüttes Baté 375 53,5 Juta 443 63,2 Kaposfő 322 45,9 Kaposmérő 391 55,8 Kaposszerdahely 386 55,1 Kaposújlak 404 57,6 Mosdós 394 56,2 Nagyberki 375 53,5 Orci 369 52,6 Sántos 366 52,2 Taszár 563 80,3 Zselickislak 369 52,6 Zselicszentpál 382 54,5 Kecskeméti településegyüttes Ballószög 407 58,1 Felsőlajos 311 44,4 Helvécia 363 51,8 Kerekegyháza 297 42,4 Ladánybene 274 39,1 Térség Település

Térkapcsolati index

%

4.

5.

Személygépkocsik száma, ezer főre 6.

% 7.

A centrumtól mért távolság, km 8.

%

Menetidő autóval, perc

%

Index

9.

12.

10.

11.

3 3 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 2

20 20 60 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 60

253 292 248 258 306 223 207 232 238 315 189 225 248 256 198 249 243 272 254

68,9 79,6 67,6 70,3 83,4 60,8 56,4 63,2 64,9 85,8 51,5 61,3 67,6 69,8 54,0 67,8 66,2 74,1 69,2

18 20 14 7 14 11 17 10 20 7 13 9 11 8 8 13 14 22 10

87,2 85,1 91,5 98,9 91,5 94,7 88,3 95,7 85,1 98,9 92,6 96,8 94,7 97,9 97,9 92,6 91,5 83,0 95,7

21 23 16 9 17 12 19 15 22 9 16 10 16 12 12 19 14 25 12

84 81,9 89,4 96,8 88,3 93,6 86,2 90,4 83 96,8 89,4 95,7 89,4 93,6 93,6 86,2 91,5 79,8 93,6

62,0 65,8 76,1 69,8 67,2 68,0 62,2 66,1 61,4 76,7 62,5 69,5 70,6 71,2 64,2 68,9 67,5 63,0 77,5

2 2

60 60

194 260

52,9 70,8

11 11

94,681 94,681

16 14

89,4 91,5

70,7 74,1

1 3 3 3 2 2 3 2 2 3 2 3 3 3 2 3 2 1 1 3 3 3 3 1 3

100 20 20 20 60 60 20 60 60 20 60 20 20 20 60 20 60 100 100 20 20 20 20 100 20

260 279 222 254 327 270 255 217 252 281 242 226 219 367 230 261 247 218 346 206 211 279 251 265 235

70,8 76,0 60,5 69,2 89,1 73,6 69,5 59,1 68,7 76,6 65,9 61,6 59,7 100 62,7 71,1 67,3 59,4 94,3 56,1 57,5 76,0 68,4 72,2 64,0

9 10 10 14 10 12 15 16 12 10 8 14 11 10 11 11 17 11 6 16 11 16 12 9 12

96,8 95,7 95,7 91,5 95,7 93,6 90,4 89,4 93,6 95,7 97,9 91,5 94,7 95,7 94,7 94,7 88,3 94,7 100 89,4 94,7 89,4 93,6 96,8 93,6

11 12 12 18 14 12 16 19 13 12 11 19 15 14 12 16 23 15 8 21 14 18 13 12 17

94,7 93,6 93,6 87,2 91,5 93,6 89,4 86,2 92,6 93,6 94,7 86,2 90,4 91,5 93,6 89,4 81,9 90,4 97,9 84,0 91,5 87,2 92,6 93,6 88,3

85,8 70,9 65,2 65,1 77,5 77,0 63,4 68,6 72,8 70,7 73,7 60,5 63,5 75,5 73,8 63,8 72,3 80,5 94,5 61,1 61,7 65,6 66,8 87,2 63,0

2 2 2 2 2 3 3 2 2

60 60 60 60 60 20 20 60 60

218 259 167 188 175 236 179 184 232

59,4 70,6 45,5 51,2 47,7 64,3 48,8 50,1 63,2

14 19 17 16 25 14 27 11 16

91,5 86,2 88,3 89,4 79,8 91,5 77,7 94,7 89,4

13 20 19 20 24 17 32 14 21

92,6 85,1 86,2 85,1 80,9 88,3 72,3 91,5 84,0

68,5 71,3 61,5 63,5 61,3 60,4 49,5 67,1 67,3

1 1 3 3 1 1 3 3

100 100 20 20 100 100 20 20

210 230 174 165 199 175 155 171

57,2 62,7 47,4 45,0 54,2 47,7 42,2 46,6

15 14 18 14 11 15 29 22

90,4 91,5 87,2 91,5 94,7 90,4 75,5 83,0

14 15 21 15 13 17 32 23

91,5 90,4 84,0 90,4 92,6 88,3 72,3 81,9

77,8 78,7 55,8 56,3 75,6 73,9 46,0 55,0

2 3 2 1 3 2 3 3 3 2 2 3 3

60 20 60 100 20 60 20 20 20 60 60 20 20

248 310 233 275 256 285 213 335 276 271 280 259 272

67,6 84,5 63,5 74,9 69,8 77,7 58,0 91,3 75,2 73,8 76,3 70,6 74,1

14 9 13 9 7 7 17 17 8 7 9 9 9

91,5 96,8 92,6 96,8 98,9 98,9 88,3 88,3 97,9 98,9 96,8 96,8 96,8

13 11 19 12 11 10 18 18 14 8 11 10 12

92,6 94,7 86,2 93,6 94,7 95,7 87,2 87,2 91,5 97,9 94,7 95,7 93,6

73,0 71,8 69,6 84,2 67,7 78,0 62,0 68,1 67,4 76,6 81,6 67,2 67,8

2 3 3 3 3

60 20 20 20 20

270 295 262 270 267

73,6 80,4 71,4 73,6 72,8

8 27 11 20 25

97,9 77,7 94,7 85,1 79,8

6 21 13 20 25

100,0 84,0 92,6 85,1 79,8

77,9 61,3 66,1 61,2 58,3

KÖZLEMÉNYEK

Adóköteles jövedelem % egy lakosra, ezer Ft 1. 2. 3. Kecskeméti településegyüttes (folytatás) Lajosmizse 303 43,2 Nyárlőrinc 352 50,2 Városföld 434 61,9 Nyíregyházi településegyüttes Kótaj 262 37,4 Nyírpazony 341 48,6 Nyírtelek 314 44,8 Nyírtura 299 42,7 Salgótarjáni településegyüttes Etes 284 40,5 Karancsalja 403 57,5 Karancsberény 319 45,5 Karancslapujtő 323 46,1 Kazár 280 39,9 Kishartyán 332 47,4 Sóshartyán 174 24,8 Vizslás 362 51,6 Soproni településgyüttes Ágfalva 393 56,1 Fertőrákos 362 51,6 Harka 429 61,2 Kópháza 352 50,2 Nagycenk 436 62,2 Szegedi településegyüttes Algyő 429 61,2 Deszk 436 62,2 Domaszék 281 40,1 Klárafalva 276 39,4 Kübekháza 306 43,7 Röszke 309 44,1 Sándorfalva 330 47,1 Szatymaz 303 43,2 Tiszasziget 350 49,9 Újszentiván 377 53,8 Zsombó 352 50,2 Székesfehérvári településegyüttes Csór 461 65,8 Iszkaszentgyörgy 556 79,3 Moha 484 69 Pákozd 541 77,2 Pátka 407 58,1 Sárkeresztes 588 83,9 Sárkeszi 311 44,4 Sárszentmihály 449 64,1 Szabadbattyán 468 66,8 Tác 439 62,6 Úrhida 461 65,8 Zámoly 421 60,1 Szekszárdi településegyüttes Tolna 423 60,3 Decs 286 40,8 Őcsény 351 50,1 Sióagárd 389 55,5 Szolnoki településegyüttes Rákóczifalva 584 83,3 Rákócziújfalu 303 43,2 Szajol 386 55,1 Tószeg 415 59,2 Zagyvarékas 333 47,5 Tatabányai településegyüttes Baj 447 63,8 Bokod 376 53,6 Kecskéd 470 67 Környe 449 64,1 Oroszlány 387 55,2 Tata 549 78,3 Szárliget 400 57,1 Várgesztes 438 62,5 Vértessomló 394 56,2 Vértestolna 306 43,7 Vértesszőlős 523 74,6 Veszprémi településegyüttes Bánd 503 71,8 Hajmáskér 407 58,1 Herend 701 100 Litér 440 62,8 Márkó 480 68,5 Nemesvámos 533 76 Sóly 410 58,5 Szentkirályszabadja 429 61,2 Veszprémfajsz 447 63,8 Térség Település

Forrás: KSH, MÁV, Volán.

533

Térkapcsolati index

%

4.

5.

Személygépkocsik száma, ezer főre 6.

% 7.

A centrumtól mért távolság, km 8.

%

Menetidő autóval, perc

9.

%

Index 12.

10.

11.

2 3 3

60 20 20

282 301 281

76,8 82,0 76,6

18 18 13

87,2 87,2 92,6

15 18 11

90,4 87,2 94,7

71,5 65,3 69,1

3 3 2 3

20 20 60 20

178 265 221 226

48,5 72,2 60,2 61,6

14 8 11 11

91,5 97,9 94,7 94,7

18 10 13 11

87,2 95,7 92,6 94,7

56,9 66,9 70,4 62,7

3 3 3 3 3 3 3 3

20 20 20 20 20 20 20 20

159 229 167 188 160 221 96 211

43,3 62,4 45,5 51,2 43,6 60,2 26,2 57,5

11 7 15 10 10 13 15 10

94,7 98,9 90,4 95,7 95,7 92,6 90,4 95,7

14 8 21 12 13 13 16 11

91,5 97,9 84 93,6 92,6 92,6 89,4 94,7

58,0 67,3 57,1 61,3 58,4 62,5 50,2 63,9

3 3 3 1 1

20 20 20 100 100

260 258 271 298 284

70,8 70,3 73,8 81,2 77,4

6 10 8 7 13

100 95,7 97,9 98,9 92,6

8 12 8 7 13

97,9 93,6 97,9 98,9 92,6

69,0 66,3 70,2 85,9 84,9

1 1 1 2 3 2 1 1 3 3 3

100 100 100 60 20 60 100 100 20 20 20

156 228 282 124 142 282 256 274 224 207 292

42,5 62,1 76,8 33,8 38,7 76,8 69,8 74,7 61 56,4 79,6

13 11 11 18 19 13 18 14 16 11 16

92,6 94,7 94,7 87,2 86,2 92,6 87,2 91,5 89,4 94,7 89,4

15 14 11 19 24 14 17 14 25 15 19

90,4 91,5 94,7 86,2 80,9 91,5 88,3 91,5 79,8 90,4 86,2

77,3 82,1 81,3 61,3 53,9 73,0 78,5 80,2 60,0 63,1 65,1

1 2 2 3 3 1 3 3 1 3 3 3

100 60 60 20 20 100 20 20 100 3 3 3

226 249 252 250 220 302 232 252 285 219 261 206

61,6 67,8 68,7 68,1 59,9 82,3 63,2 68,7 77,7 59,7 71,1 56,1

14 11 12 11 15 9 15 12 10 16 11 16

91,5 94,7 93,6 94,7 90,4 96,8 90,4 93,6 95,7 89,4 94,7 89,4

13 13 13 12 18 10 17 13 10 15 13 17

92,6 92,6 92,6 93,6 87,2 95,7 88,3 92,6 95,7 90,4 92,6 88,3

82,3 78,9 76,8 70,7 63,1 91,7 61,3 67,8 87,2 61,0 65,4 59,4

3 3 3 3

20 20 20 20

279 202 270 294

76 55 73,6 80,1

12 13 8 10

93,6 92,6 97,9 95,7

13 16 11 12

92,6 89,4 94,7 93,6

68,5 59,6 67,2 69,0

1 2 1 2 2

100 60 100 60 60

215 141 159 192 177

58,6 38,4 43,3 52,3 48,2

13 16 11 14 16

92,6 89,4 94,7 91,5 89,4

21 22 13 21 20

84,0 83,0 92,6 84,0 85,1

83,7 62,8 77,1 69,4 66,0

3 3 3 1 2 2 3 3 3 3 1

20 20 20 100 60 60 20 20 20 20 100

249 257 271 279 244 304 276 302 318 267 307

67,8 70 73,8 76 66,5 82,8 75,2 82,3 86,6 72,8 83,7

11 16 12 7 15 13 14 15 10 19 6

94,7 89,4 93,6 98,9 90,4 92,6 91,5 90,4 95,7 86,2 100

14 21 16 10 19 13 18 21 15 22 8

91,5 84,0 89,4 95,7 86,2 92,6 87,2 84,0 90,4 83,0 97,9

67,6 63,4 68,8 87,0 71,7 81,3 66,2 67,8 69,8 61,1 91,2

1 1 1 2 2 3 3 2 3

100 100 100 60 60 20 20 60 20

257 208 260 248 304 321 241 228 294

70,0 56,7 70,8 67,6 82,8 87,5 65,7 62,1 80,1

9 14 12 11 7 10 13 9 12

96,8 91,5 93,6 94,7 98,9 95,7 92,6 96,8 93,6

9 13 13 11 6 10 12 11 13

96,8 92,6 92,6 94,7 100 95,7 93,6 94,7 92,6

87,1 79,8 91,4 75,9 82,0 75,0 66,1 75,0 70,0

534

KÖZLEMÉNYEK

IRODALOM

Dr. Abonyiné dr. Palotás Jolán (1999): Általános statisztika alkalmazása a társadalmi-gazdasági földrajzban. JATEPress, Szeged Borsos Árpád (2004): A magyar mozihálózatról tértudományi megközelítésben. Tér és Társadalom. XVIII. évf. 3. Borsos Árpád (2005): Magyarország mozitérképe 2004, és ami mögötte van. (Megjelenés alatt) Erdősi Ferenc (2003): Közlekedés. In: Perczel György (szerk.): Magyarország társadalmi-gazdasági földrajza. ELTE Eötvös Kiadó, Budapest Erdősi Ferenc (2004): Európa közlekedése és a regionális fejlődés. Dialóg Campus Kiadó, Budapest–Pécs Horváth Gyula – Rechnitzer János (2004): A vezető magyar városok innovációs kapacitása és fejlesztési elképzelései. MTA RKK NYUTI Közleményei 156. Győr, MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet Kőszegfalvi György (1997): Urbanisztika. Urbanizáció – Városfejlődés. JPTE TTK Általános Társadalomföldrajzi és Urbanisztikai Tanszék Szirmai Viktória – A. Gergely András – Baráth Gabriella – Molnár Balázs – Szépvölgyi Ákos (2002): Verseny és/vagy együttműködés. Város és környéke kapcsolatai. MTA Szociológiai Kutatóintézet, MTA RKK NYUTI Közép-dunántúli Kutatócsoport. Budapest–Székesfehérvár Tóth József (szerk.) (2001–2002): Általános társadalomföldrajz I.–II. Dialóg Campus Kiadó, Budapest–Pécs Tóth József (2004): A magyarországi urbanizációs folyamat sajátosságai: településcsoportok, településegyüttesek, agglomerációk Magyarországon. In: Tóth József: Tanulmányok a településföldrajz témaköréből. PTE FEEI, Pécs Magyar statisztikai évkönyv 2004. http://portal.ksh.hu http://www.utvonalterv.hu Piaci elemzések. Budapest Film Kft. 1997–2004. (Belső munkaanyag)