Online melléklet. 1. Függő változók. 1.1 A foglalkoztatottsági mutató A jövedelmi mutató

Online melléklet

1. Függő változók 1.1 A foglalkoztatottsági mutató A települési szintű vizsgálatoknál tekintettel kell lenni a dolgozni az adott településre bejáró és onnan eljáró, igen jelentős arányt képviselő népességre. Az általunk választott foglalkoztatottsági mutató (FoglB) a következő: az adott településen élők közül a foglalkoztatottak/(a település népessége-településen élő munkanélküliek– inaktívak). A településen élőknek általában nagyobb része helyben talál munkát, viszont igen jelentős része a településen kívül. A FoglB tehát részben függ az adott település foglalkoztatási helyzetétől, részben viszont attól, hogy a népesség mennyire mobil. A minket érdeklő közlekedési infrastruktúra ezt a foglalkoztatási mutatót közvetlenül is érintheti, amennyiben a helyi gazdaság és foglalkoztatás helyzetét javítja, valamint közvetve is, amennyiben a más településekre irányuló mobilitást könnyíti meg. Köllő [1997] nem foglalkoztatási, hanem munkanélküliségi mutatót használ, megjegyezve, hogy 1993-ban, amikorra az adatok vonatkoznak, a munkanélküliségi mutató még jobban kifejezte a foglalkoztatási helyzetet. Mára viszont a milliószámra inaktívvá vált munkát nem találók miatt ennek sokkal kevesebb információtartalma van, és célszerűbb valamilyen foglalkoztatási mutatót használni.

1.2. A jövedelmi mutató Az APEH-től rendelkezésre bocsátott kimutatás szerint a településen bevallott összes adóalapot a bevallók számával osztottam. Egyes kutatók beérik az adóköteles jövedelemmel (például Kullman [1999]). Mások települési szintű GDP-mutató kiszámítására is vállalkoznak, úgy, hogy a KSH-által megyei szinten számított GDP-t osztják szét a település adóköteles jövedelme, a helyi adó és a cégsűrűség figyelembevételével (Tóth [2005] 5. old.).

Statisztikai Szemle, 84. évfolyam 3. szám

2

Ohnsorge-Szabó László

2. Magyarázó változók Modellünk vektoraiban a következő változók szerepelnek.

2.1. A humán tőke (Kh) Egyetemi végzettségűek aránya (egyhely). Feltevésünk szerint az egyetemi végzettségűek könnyebben találnak munkát, mint a többi munkavállaló, ezért ahol arányuk magasabb, ott a foglalkoztatottsági szint is magasabb lehet. Nyolc osztálynál többet nem végzettek aránya (oszt8). Közismert, hogy az alacsony képzettségi szint nehezíti a munkához jutást, így azt várjuk, hogy csökkenteni fogja a foglalkoztatottsági szintet. Megjegyzem, hogy Németh ([2004] 153. old.) tanulmányában az átlagosan elvégzett osztályszám mutatója szerepel. Kulturális jellemzők. Különböző vallási felekezethez tartozók valamint a – jelentősebbnek mondható – német és romanépességhez tartozók aránya RkatNep–római katolikus népesség aránya, RefNep–reformátusok aránya, EvanNep–evangelikus népesség aránya, CigNep–roma népesség aránya, NemNep–német nemzetiségűek aránya. A szociológiában jól ismert Max Weber elmélete a protestáns etika és a kapitalizmus viszonyáról, ez alapján a protestáns felekezetekhez tartozók gazdasági aktivitását és jövedelmét a római katolikusokénál nagyobbnak várjuk. A német nemzetiséget a köztudat az átlagnál dolgosabbnak tartja, ez alapján magasabb arányuk a foglalkoztatottság magasabb arányát hozná magával, a romák esetében, szintén a hétköznapi életben uralkodó felfogás szerint illetve az erre alapozott negatív diszkrimináció következtében, ezzel ellenkező összefüggést várnánk. A romákra vonatkozó, nagyszámú mintával dolgozó elemzések világosan mutatják a romák átlag alatti foglalkoztatását, ami akkor is fennáll, ha iskolai végzettségük és koruk számított mutatói megegyeznek a kontrollcsoportokéval (lásd Kertesi [2000a]). A különbséget a munkahelyi jártasság iskolai végzettséggel nem mérhető jellemzőire, a területi hátrányokra és a diszkriminációra lehet visszavezetni. Az előzőkből látható, hogy eltekintettünk az olyan, egyébként a foglalkoztatottságot alapvetően befolyásoló tényezők, mint a nem és a kor szerepeltetésétől.1

1 Ennek oka alapvetően technikai, az adatbevitel költségei miatt nem vállalkoztunk erre. Kertesi [2000a] piaci bérajánlatokra megállapított egyenletében az ingázási költségek mellett viszont szerepelnek ezek a tényezők.


Közlekedési infrastruktúra és jólét… (On line melléklet)

3

2.2. A gazdasági tőke (Kp) Vállalkozássűrűség (VallkNpI – vállalkozások száma/(település népessége– településen élő munkanélküliek–inaktívak). A gazdaságilag fejlettebb településeken a vállalkozássűrűség feltehetően nagyobb. Kertesi–Köllő [1998] olyan mutatónak tartották a gazdasági szervezetek népességszámra vetített arányát, amely közelítő mérőszáma lehet egy-egy régió gazdasági prosperitásának. A gazdasági szervezetsűrűségben mutatkozó különbséget hozzák összefüggésbe az új tőkebefektetésekkel. Termelőszövetkezet léte (tsz). Viszonylag gyakori az a vélekedés, hogy a termelőszövetkezetek 1990 előtt, a vidéki népesség sokkal jelentősebb arányú foglalkoztatását tették lehetővé. Amennyiben a ma létező tsz-ekre is jellemző ez, akkor pozitív foglalkoztatási hatást kellene kimutatni. Részvénytársaságok aránya a foglalkoztatottakhoz képest (Rt). A részvénytársasági forma viszonylag nagyobb vállalati termelési és vagyontömeget jelenít meg, ami intuitíve kedvezőbb foglalkoztatási és jövedelmi hatást jelenthet.

2. 3. Infrastruktúra (Ki) Telefonellátottság (TavbeszNp – távbeszélő fővonalak száma/(település népessége–településen élő munkanélküliek–inaktívak)). A gazdasági teljesítményt feltevések szerint növeli a kommunikációs eszközökkel való jó elérhetőség. Ez elsősorban az üzleti vállalkozások telefon-ellátottságára igaz, de felteszem, ezt jól közelíti – jobb adat híján – az összes fővonal viszonyszáma. Vasúti összeköttetés léte (VasutEx – dummy változó, ha 1, akkor a településen van vasúti megálló). Autópálya léte (Autop26, Autop40, Autop80 – dummy változók, ha értéke 1, akkor a településről Budapest irányába 26, 40, illetve 80 kilométeres, autózásra alkalmas úton megtett távolságon belül elérhető az autópálya). A szállítási feltételeket javítva, az utóbbi két változó feltevésem szerint, pozitívan kell, hogy befolyásolja a foglalkoztatottságot és jövedelmi viszonyokat. A mutató nem veszi figyelembe, hogy a 26, 40, illetve, 80 kilométer megtétele milyen minőségű úton történik. Budapest vasúti eléréséhez szükséges minimális idő (vasutav – a MÁV Elvira (www.elvira.hu) internetes lekérdező rendszere szerinti minimális utazási idő személyvonattal). A vasúti összeköttetésnek Köllő [1997] is jelentőséget tulajdonít akkor, mikor a településről való eljárás foglalkoztatási hatásait elemezve egy bizonyos céltelepülés esetében a vasúti és a buszjegy, illetve -bérlet árának figyelembevételével számolja ki az utazási költségeket.


4


Budapesttől mért közúti távolság, az útszakaszok minőségével súlyozva (kozut02). Az autópálya, illetve a vasút kiépítése úgy járulhat(na) hozzá a település jólétéhez, hogy a rajta való közlekedés révén gyorsabb Budapest és – mivel a vizsgált települések keletre terülnek el Budapesttől – a legfontosabbnak számító nyugat-európai exportpiacok megközelítése. A közúti hozzáférhetőség szempontjából négy úttípust különböztettem meg: autópálya, autóút (elsőrendű út), másodrendű út, egyéb út. Ezekhez különböző súlyokat rendeltem, az előbbi felsorolás szerint növekvő sorrendben. A súlyok az egyes úttípusokon való közlekedés sebességét fejezik ki. A magyarázó változó várt előjele negatív, azaz minél hosszabb a Budapestig, illetve az exportpiacokig megteendő, minőséggel súlyozott út, annál kisebb foglalkoztatottsági arányt, illetve egy főre jutó jövedelmet feltételezünk. A vasutav és a kozut02 mutatók alkalmazása összhangban van az ún. elérhetőségi vizsgálatok módszerével.2 Ezek Magyarország egyes településeit az ország többi településétől vett (a közúton és vasúton való) időbeli átlagtávolságokkal jellemzik. A legkisebb átlagtávolság Budapest közelében található, azaz valahol Budapest környékén van az a hely, ahonnan átlagosan a leggyorsabban el lehet érni a többi települést, próbáljuk azt akár közúton, akár vasúton megközelíteni. (Ez a hely némileg eltér a vasút és a közút esetében.) Összességében tehát a Budapesttől való közúti/vasúti távolság jó közelítője az országos szinten átlagos elérhetőségnek. Továbbá a Dunától keletre levő települések esetében jó közelítője a legfontosabb, európai exportpiacoktól való távolságnak is. Az autópálya hatásmechanizmusát hasonlóan képzeli el Németh Nándor. Németh ([2004] 157-158. old.) az autópályától való távolság mutató mellett szerepelteti a nyugati határtól való távolság mutatóját. Amikor külön az alföldi településekre végzi el modellszámítását (a munkanélküliségre, mint függő változóra), akkor az erős multikollinearitás miatt az autópályától való távolság mutatója inszignifikánsnak bizonyult (szemben a dunántúli településekre készített becsléssel). Ezt ő úgy értelmezi, hogy míg a Dunántúlon a határtól való távolság önálló tényező, addig a keleti országrészben a nyugati exportpiacok közelsége egyértelműen az autópályák közelségén keresztül értelmezendő. Németh ([2004] 153-160. old.) az általa használt elérhetőségi adatokkal kapcsolatban annyit árul el, hogy a Terra Stúdió Kft. által rendelkezésére bocsátott adatokat használta fel, méghozzá „normalizáltan”. Azonban az elérhetőségi mutató az utak minőségével nem súlyoz, hanem egyszerű távolságadatot jelent.

2 Szalkai [2001] az elsőrendű főútnál alacsonyabb rendű utak esetében nem lát különbséget a megengedett sebesség szempontjából. (8. old) Ezzel szemben a mi mutatónk a másodrendű és az egyéb utak között is különbséget téve számít átlagtávolságot, hiszen ismeretesek olyan, településeket összekötő utak, amelyeken életveszélyes lenne a megengedett 90 kilométer/órás sebességgel közlekedni. Azonban a minőségi súlyozásnak összességében csak kis szerepe van, alapvetően nem befolyásolja a mondanivalónkat.



5

Tóth [2005] viszont hozzánk hasonlóan elérési időket használ, nem távolságmutatókat.3 Az ő célja egészen más, mint a mienk, mivel ő különböző autópálya nyomvonalakat akar összehasonlítani abból a szempontból, hogy azok mennyire hoznak közelebb egymáshoz minél nagyobb GDP-jű településeket. Kullman [1999] hozzánk hasonlóan időbeli elérési mutatókat használ. Távolsági buszállomás léte a településen (busz). A más településre történő munkába járást feltevés szerint segíti a távolsági busszal való közlekedés lehetősége. Foglalkoztatottakra eső személygépkocsik száma (SzgkNpIA). A személygépkocsi megléte az ingázást segítheti, így a foglalkoztatottságot növelhetné. Köllő [1997] a személyautózás mobilitási és ezen keresztül foglalkoztatási hatásait vidéki viszonylatban nálunk sokkal részletesebben modellezte. Adott település esetén Köllő is a gépkocsiállomány egy aktív lakosra jutó értékét vette figyelembe, de úgy, hogy azt a mobilitás átlagos költségébe építette be. Ha a településről tömegközlekedési eszközzel nem volt elérhető egy másik, kedvezőbb foglalkoztatottsági helyzetű település, akkor abban az esetben csak a személyautóval való bejárás lehetséges, ami – Köllő modelljében – megemeli az ingázás költségeit: az autóval rendelkező munkanélkülieknél csak a gépjármű-állomány összetételét is figyelembe vevő folyó kiadásokkal, a nem rendelkezőknél egy olcsó használt autó beszerzési árával is.

2.4. Egyéb Településtípus-változó (telep) (dummy változó – 1, ha város, 0 ha egyéb). A felülről építkező modellben szerepeltettem. Mivel más szerzők is használnak települési mutatókat (például Kullman [1999]), így ezzel mi is kísérletet tettük. Kertesi–Köllő [1998] kiemeli, hogy a városok és a falvak között jelentős különbség van a tekintetben, hogy míg a városi lakosok többsége két-három városba tud eljárni viszonylag szerény költségen, addig a falusi lakosok nagyobb része már a második várost is csak autóval, azaz sokkal drágábban tudja elérni.4 A város és a falu közötti különbség foglalkoztatási és jövedelmi szempontból ezen túlmenő okok miatt is fontos lehet. Az említett szerzők is beszélnek a falvakat általában jellemző foglalkoztatási hátrányokról. Eljárók aránya a településen munkát találó helybeliek arányában (EHFgH). Ez a változó azt mutatja meg, hogy a modellben szereplő többi magyarázó tényezőben Tóth ([2005] 8. old.) mutatói minden bizonnyal pontosabbak is, mint az enyém, bár Tóth is csak elméleti, a KRESZ által megengedett maximális sebességgel számol, a zsúfoltsággal, az utak állagának hatásával nem. Potenciálszámítása továbbá az autópályának a térség minden településének minden más települése elérésében játszott szerepét is figyelembe veszi, szemben az én mutatómmal, amely csak a Budapesttől és közvetve az exportpiacoktól való időbeli távolságot fejezi ki. 4 A szerzők eredményei szerint a falvak esetében a második legközelebbi város hatása az adott falu munkanélküliségi rátájára másfélszer nagyobb, ha a második legközelebbi városba való ingázás költsége átlag alatti. 3


6


nem kifejezett, a településen kívülre történő mobilitást segítő tényezők hatására milyen arányban képesek az adott település lakói munkát találni. Idegenforgalmi adottságok (VendR – vendégéjszakák száma/(település népessége–településen élő munkanélküliek–inaktívak)). A település természeti, kulturális, gazdasági adottságait összességében fejezi ki, azt hogy a turizmus mekkora szerepet játszik a népesség életében. Az iparban és szolgáltatásokban foglalkoztatottak aránya a településen élők közül foglalkoztatottak között (Tip, illetve Tsz). A településen élők foglalkozási szerkezetének hatását mutatja. Azt várjuk, hogy minél többen találnak az iparban, illetve a szolgáltatásokban állást, annál nagyobb a foglalkoztatottság és a jövedelem, lévén ezek – inkább a szolgáltatások, és kevésbé az ipar – a foglalkoztatást bővítő szektorok. Kistérségi foglalkoztatottság (Fogkistr). A kistérségi munkanélküliség arányát Köllő [1997] a térségspecifikus hatások jó részét kifejező változóként építi be egyik modelljébe, és ott igen szignifikáns változónak bizonyul. A változó szerepeltetése egyben azt is jelenti esetünkben, hogy egy település foglalkoztatási helyzetének a maga kistérségéhez képest mérhető eltérését magyarázzuk.

3. Adataink és a GKI faktorai Az általunk alkalmazott változók többnyire azok (illetve azokkal minden bizonynyal szorosan korrelálnak), amelyek a GKI [2003b] tanulmányban az autópályától vett távolság hatásai szempontjából relevánsnak minősültek. Ettől a tanulmánytól eltérően mi a változók között egyfajta oksági összefüggést is feltételezünk, és a fejlettséget is definitívebben állapítjuk meg. Oksági összefüggéseket elméleti alapon vélelmezünk, ugyanakkor kétségtelen, hogy az endogenitás problémáját nem könnyű kezelni statikus modellünkben. Könnyen elképzelhető, hogy a magyarázó változókat a függőnek minősített változó is befolyásolja. Mindenestre a keret, amelyben gondolkodunk, az az infrastruktúra-irodalom5, amely a termelékenység, illetve jövedelem alakulását bizonyos tőketényezőkkel kívánja magyarázni; méghozzá oly módon, hogy e tényezők számszerű hatását lehetőség szerint is bemutatja. Ebben a keretben próbáljuk a releváns változókat feltárni a rendelkezésre álló, a statisztika által megfigyelt adatkörből. Példaként említjük az általunk a magántőke proxyjának tartott vállalkozási sűrűséget. A GKI [2003b] tanulmány ezt a mutatót a vállalkozói kedv-faktorban szerepel5

Ennek feldolgozására lásd Ohnsorge-Szabó [2005].



7

teti, azaz ezt a faktort is az autópályáktól függő tényezőnek veszi, mikor megállapítja, hogy az autópályák közelében magasabb a vállalkozói aktivitás. Szerintünk nem zárható ki ilyen összefüggés, de vizsgálni kellene, hogy vajon nem a vállalkozói kedv, illetve a vállalkozási sűrűség magyarázza-e részben a foglalkoztatás és a jövedelem növekedését. Fontos már most felhívni a figyelmet, hogy bár a GKI [2003b] számtalan adatot használ, megítélésünk szerint alapvető fontosságúakat figyelmen kívül hagy. Mint látni fogjuk, ezek a közúti és vasút adottságok jellemzői.

4. Egyváltozós modellek A különböző közlekedési infrastruktúra-jellemzőkkel végzett egyváltozós regressziók alapján azt látjuk, hogy az autópálya közelsége a legkisebb, 26 kilométeres távolságot véve majdnem szignifikáns, a nagyobb – 40, 80 kilométeres – távot véve pedig erősen szignifikáns.6 A foglalkoztatottsági mutatót 3-4 százalékponttal magasabbnak találjuk az adott számú kilométeren belüli körben. A vasúti pályaudvar léte azonban nem bizonyult szignifikánsnak, és az együttható nagysága is kisebb, mint az autópálya esetében, 1,7.

6 A GKI [2003b] tanulmányában ellenkezőleg, a kisebb, 10 kilométeres autópályától való távolság esetén nagyobb különbség adódott, mint a nagyobb, 30 kilométeres távolság esetében.


8


1. táblázat Különböző infrastrukturális jellemzők hatása a települési foglalkoztatásra, teljes minta esetén Eredményváltozó: FoglB Magyarázó változó

t-statisztika Együttható

p-érték

Standard hiba

const

51,4676

0,78403

65,6449

< 0,00001

autop26

3,00643

1,82045

1,6515

0,101214

Szignifikancia

***

R2 = 0,0218666 const autop40

50,8849

0,827387

61,5007

< 0,00001

***

3,9279

1,53556

2,5579

0,011753

**

R2 = 0,050902 const

49,6492

1,0798

45,9801

< 0,00001

***

autop80

4,03599

1,40732

2,8679

0,004871

***

***

R2 = 0,0631572 const

50,7168

1,42436

35,6067

< 0,00001

vasutex

1,74459

1,64471

1,0607

0,29091

R2 = 0,00913817 const kozut02

61,5711

2,15357

28,5903

< 0,00001

***

-0,084795

0,018212

-4,6561

< 0,00001

***

2

R = 0,150889 const osszkozu

62,067

2,22874

27,8485

< 0,00001

***

-0,067467

0,014307

-4,7158

< 0,00001

***

R2 = 0,154181

* : 0,05


9

2. táblázat Különböző infrastrukturális jellemzők hatása a települési foglalkoztatásra vasúti kapcsolattal rendelkező települések esetén Eredményváltozó: FoglB Magyarázó változó

const kozut02


p-érték

Standard hiba

59,9953 -0,066932

2,28033 0,019314

Szignifikancia

26,3099 -3,4656

< 0,00001 0,000809

*** ***

R2 = 0,116593 const vasutav

58,4014

2,36753

24,6677

< 0,00001

***

-0,041583

0,015819

-2,6286

0,010064

**

R2 = 0,0705708

A minőséggel súlyozott közúti távolság erősen szignifikánsnak bizonyult. Ebben a mutatóban a Budapesttől való átlagos távolság (112 kilométer) 9,5 százalékpontnyi különbséget jelent a foglalkoztatási rátában. A minőséggel nem súlyozott távolság szintén nagyon szignifikáns. A vasúti távolság mutatója szintén szignifikánsnak bizonyult azokon a településeken, ahol vasútállomás található.7 Az átlagos vasúti menetidővel (142 perc) számolva az átlagos településen 5,9 százalékpontos hátrányt jelent a Budapesttől való távolság. Fontos felfigyelni arra, hogy a vasúttal rendelkező települések esetében a minőséggel súlyozott közúti távolság hatása kisebb, mint a vasúttal nem rendelkező településeket is tartalmazó mintán (7,5 százalék, szemben a teljes mintás 9,5 százalékkal). Úgy tűnik, hogy a vasúti összeköttetés léte a közúti kapcsolat jelentőségét némileg leértékeli. A súlyozott közúti és a vasúti távolság mértékegysége különbözik, – az előbbi kilométer, az utóbbi perc – ezért az együtthatók közvetlenül nem, csak bizonyos haladási sebesség feltételezésekor lennének öszszehasonlíthatók. Ha azt a feltevést vesszük alapul, hogy Budapest elérésének idejét csökkentve növelni lehet a foglalkoztatottságot, milyen mértékű lehet ez a gyarapodás az említett számítási eredmények figyelembevételével? Egy átlagos településről Budapestet 76 kilométert autópályán és 40 kilométert elsőrendű úton haladva lehet elérni. A mi súlyozásunk az autópályának 0,67-es, az elsőrendű főútnak 0,8-as súlyt ad. Ha az első7 Az együtthatója nagysága csak fele akkora, mint a minőséggel súlyozott közúti távolságé. Az együtthatók relatív nagyságát azonban nem lehet egyszerűen összehasonlítani, mivel a vasút esetében a távolságot percekben mértük, ezek átlagos nagysága pedig majdnem 30 százalékkal nagyobb volt, mint a súlyozott kilométer hossz a közút esetében.


10


rendű út autópályává alakulna, akkor a mutató értéke 3,5-tel csökkenne, ami 0,3 százalékpontos foglalkoztatási javulást jelentene. A mi megközelítésünkben a közúti fejlesztésnek nem az elsőrendű főutak autópályává alakítása az egyetlen célszerű módja. A települések egy kisebb részében azzal is hasonló mértékű javulást lehet elérni, ha az egyéb, másodrendű főutaknál rosszabb minőségű utakat a másodrendűek esetében általunk feltételezett 90 kilométer/órás haladási sebességre alkalmassá tesszük (és nem kell a rossz minőség miatt 50 kilométer/órás sebességgel haladnia a járműveknek). Az autópálya létére vonatkozó, másfajta mutató alapján a következő megállapításokat tehetjük. Az autópályának 80 kilométeres távolságon belülre hozása 4 százalékponttal növeli a foglalkoztatást, de a további közelítés már nem jár további foglalkoztatás-bővüléssel. Az autop40- és az autp80-mutató együtthatója nem különbözik egymástól érdemben, az autop26 pedig nem szignifikáns, illetve együtthatója kisebb, mint az autop80-é. (Lásd az 1. és 2. táblázatot.) A 2001-es személyi jövedelemadóval közelített jövedelmi viszonyok esetében az autópálya léte, közelsége valamelyest gyengébb befolyásoló tényezőnek bizonyult, mint a foglalkoztatás esetében (csak a 80 kilométeres távolság szignifikáns, mintegy 7,5 százalékkal magasabb jövedelmet jelent ezen a körön belül). Ugyanakkor a vasúti pályaudvar léte jövedelmi szempontból ugyancsak számít: mintegy 9 százalékkal magasabb jövedelmet jelent. A minőséggel súlyozott és súlyozatlan közúti távolság viszont inszignifikáns. (Lásd a 3. és 4. táblázatot.)



11

3. táblázat Különböző infrastrukturális jellemzők hatása a települési jövedelemre, teljes minta esetén Eredményváltozó: szja01 Magyarázó változó


p-érték

Standard hiba

const

778,179

12,0871

64,3811

< 0,00001

autop26

40,8309

28,0652

1,4549

0,148276

Szignifikancia

***

R2 = 0,0170535 const autop40

775,76

12,9526

59,8922

< 0,00001

34,4184

24,039

1,4318

0,154766

***

R2 = 0,0165254 const

752,517

16,7024

45,0544

< 0,00001

***

autop80

56,4544

21,7685

2,5934

0,010666

**

R2 = 0,0522484 const vasutex

734,37

21,3401

34,4127

< 0,00001

**

68,5103

24,6414

2,7803

0,006293

***

***

R2 = 0,0595856 const kozut02

829,204

35,7034

23,2248

< 0,00001

-0,385978

0,301922

-1,2784

0,203534

R2 = 0,0132189 const osszkozu

809,262

37,2019

21,7532

< 0,00001

-0,157948

0,238803

-0,6614

0,509593

R2 = 0,00357302


***

12


4. táblázat Különböző infrastrukturális jellemzők hatása a települési jövedelemre, vasúti kapcsolattal rendelkező települések esetén Eredményváltozó: szja01 Magyarázó változó


p-érték

Standard hiba

Szignifikancia

const

877,185

42,7034

20,5413

< 0,00001

***

vasutav

-0,520165

0,285334

-1,823

0,071587

*

***

R2 = 0,0352335 const

804,658

42,9514

18,7341

< 0,00001

kozut02

-0,0158

0,363781

-0,0434

0,965453

R2 = 2,07279e-005

A vasúti összeköttetéssel rendelkező települések esetében az utazási idő itt is szignifikánsnak bizonyult: a Budapesttől átlagos távolságra levő településen közel 10 százalékkal alacsonyabb az átlagjövedelem. Figyelemre méltó, hogy a közúti távolság mutatója a vasúttal rendelkező települések esetében még kevésbé szignifikáns, mint a vizsgált települések teljes mintájában. Az eredményeket, illetve értelmezéseket csak előzetes jellegűnek szabad tekinteni. Valamivel megbízhatóbb eredményeket a többváltozós regressziótól várunk. Tisztában kell lenni azzal, hogy az okság néhány változó esetében könnyen mutathat a fordított irányba: azért van egy település közelében autópálya, illetve a településen vasúti pályaudvar, mivel amikor ezeket a közlekedési rendszereket kiépítették, a vonal kialakításakor a már akkor is viszonylag fejlettebb gazdaságú településeket célozták meg; nem pedig a közlekedési út hozta magával a prosperitást. Ezt a fajta endogenitást az eddig született tanulmányok sem kezelik. Módszerünk talán jobb, mint az eddig publikáltak, de az elvárt tudományos szkepszis itt is fenntartandó.


Online melléklet. 1. Függő változók. 1.1 A foglalkoztatottsági mutató A jövedelmi mutató

Recommend Documents