SOMOGY-MEGYE TÁRSADALMI-GAZDASÁGI TÉRSZERKEZETÉNEK VIZSGÁLATA SZÁMÍTÓGÉPES FAKTOR- ÉS KLASZTERANALÍZIS EGYÜTTES ALKALMAZÁSÁVAL

Földrajzi Konferencia, Szeged 2001.

SOMOGY-MEGYE TÁRSADALMI-GAZDASÁGI TÉRSZERKEZETÉNEK VIZSGÁLATA SZÁMÍTÓGÉPES FAKTOR- ÉS KLASZTERANALÍZIS EGYÜTTES ALKALMAZÁSÁVAL Kerese Tibor1 1. Bevezetés A társadalmi-gazdasági tér sokdimenziós jellege, bonyolult felépítése megnehezíti jellemzőinek számszerű kifejezését, ami fontos feltétel a regionális elemzések szempontjából. A korábbi módszerekben gyakran a tér egy vagy néhány tipikus dimenzióját vizsgálták, így csak a területi struktúra egy részösszefüggéséről adtak képet. Ez közelíthette ugyan az egészet, de hibalehetőségeket is hordozott. A számítógépek elterjedésével helyi szinteken is (pl. önkormányzatok a területfejlesztésben) olyan átfogó vizsgálatokra van mód, melyek egyszerre veszik figyelembe a tér számtalan jellemzőjét. Különböző matematikai eljárások, pl. faktor- és klaszteranalízis alkalmazásával, az egyes változók és elemek közti összefüggéseket megmutatva, az elvont tulajdonságok kvantifikációját, az elemek sokszempontú csoportosítását teszik lehetővé. A térinformatikai módszerek pedig a gyors térbeli áttekintés és a kiindulási adatok egyszerű visszakeresésének lehetőségét biztosítják. A bemutatandó kutatásban ilyen összetett elemzéssel vizsgáljuk egy konkrét terület, Somogy megye térszerkezetét. A vizsgálatban a megye 239 települését a társadalom, a gazdaság és az infrastruktúra helyzetét jellemző 24 változóval írtuk le. 2. Somogy megye településeinek faktoranalízise A faktoranalízis során kapott faktormátrixból (1. melléklet) – melyben a könnyebb áttekinthetőség érdekében kiemeltük a 0,5-nél magasabb értékeket - látható, hogy az első két faktor elég sok változóval korrelál, és jól különválik bennük a társadalom és a gazdaság tere. Az első faktorban a társadalom életkörülményeit közvetlenül kifejező lakásinfrastruktúra mutatói egyesülnek a népesség jövedelmével, képzettségi, gazdasági aktivitási jellemzőivel valamint a harmadik szektor arányával. Mivel a legjobb korrelációt a lakásinfrastruktúrával és a jövedelemmel mutatja, életkörülmény faktornak nevezhetjük el. A másodikban inkább gazdasági jellegű adatok kerültek magasabb korrelációs pozícióba. A legerőteljesebb együtthatók a különböző újszerű, tehát a gazdasági tér átalakulását mutató vállalkozások népességre vetített sűrűségével (egy főre jutó értékével) jelentkeznek. Ehhez csatlakozik még a telefonsűrűség, valamint ismét a tercier arány is. Ez lehet a gazdasági tér átalakulása, vagy NEMES NAGY J. (1996) elnevezése szerint a vállalkozói tér faktora. A másik három faktor, már csak néhány változóval korrelál jelentős, 0,5 fölötti együtthatóval. A harmadik és negyedik faktorban is különválik a társadalmi és a gazdasági tér. Előbbi néhány, a társadalom gazdasági aktivitását mutató változóval (aktív keresők, adófizetők és eltartottak aktívokra jutó aránya), valamint a jövedelemmel van erős kapcsolatban, ezért ezt "társadalmi egészség" faktornak nevezhetjük. Utóbbi az üzleti élet változásának jelzőszámaihoz (Kft-k, egyéni vállalkozások számának változása) kapcsolódik, így ezt vállalkozói dinamikának hívhatjuk. 1 Kerese Tibor: középiskolai tanár, Munkácsy Mihály Gimnázium, Kaposvár; PTE PhD hallgató; / [email protected] /

1

Kerese Tibor SOMOGY MEGYE TÁRSADALMI-GAZDASÁGI …

1. melléklet A derékszögű rotáció után kapott korrelációs mátrix A vizsgálat kiinduló adatai Aktív keresők aránya a lakónépességből Egy eltartottra jutó aktív keresők száma Felsőfokú végzettségűek aránya az aktív keresőkből Középfokú végzettségűek aránya az aktív keresőkből Szellemi foglalkozásúak aránya az aktív keresőkből Tercier szektorban dolgozók aránya az aktív keresőkből Személyi jövedelemadót fizetők aránya a lakónépességből Egy főre jutó adóköteles jövedelem Munkaerő-vonzási index (helyben dolgozók / aktív keresők) Regisztrált munkanélküliek aránya az aktív keresőkből Kiskereskedelmi forgalom egy főre jutó értéke Vendéglátó-ipari forgalom egy főre jutó értéke Egyéni vállalkozók egy főre jutó értéke (ezrelékben) Jogi szem. nélküli gazd. szerv. egy főre jutó értéke (ezrelékben) KFT-k egy főre jutó értéke (ezrelékben) KFT-k számának változása 92-94 Egyéni vállalkozók számának változása 92-94 Egy főre jutó telefonok száma Összkomfortos és komfortos lakások aránya Központi fűtéssel felszerelt lakások aránya 3 vagy több szobás lakások aránya 1945 előtt épített lakások aránya 1980 és 1990 között épített lakások aránya Közüzemi vízvezetékkel ellátott lakások aránya

2

Faktor1

Faktor2

Faktor3

Faktor4

Faktor5

.62076

.19644

.76295

.13242

.36811

.33851

.20183

.81618

-.19598

.15322

.59565

.45869

.18281

.85953

.71184

.46187

.44093

.74050

.71935

.44181

.37636

.85350

.70738

.50170

.10270

.45328

.37955

.21088

.73226

.28466

.36907

.75648

.46333

.63346

.16794

.58225

.17266

.40772

.29747

.76085

-.66600

-.33736

-.28124

-.15858

.36468

.80502

.11998

.43623

.23464

.82772

.15695

-.13072

.27780

.42835

.80662

.33023

-.23968

.38267

.42352

.78641

.16001

.38842

.29173

.63786

.36424

.49310

.34029

.40832

.37033

.28100

.50526

.49661

.64802

-.11284

-.18267 .46535

.71979

.22080

-.12297

.62255

.89804

.43565

.46395

.14232

.61804

.81123

.31358

.48561

.26523

.42554

.70298

.21937

.34467

-.80258

-.34489

-.37269

-.19516

-.36698

.78625

.42016

.44642

.34938

.47160

.79170

.34280

.30301

.16253

.57241

.22385


Végül az ötödik faktor ismét több társadalmi jelenséggel, elsősorban a népesség képzettségi szintjével, a szellemiek és a harmadik szektor arányával, az ingázás mértékével, valamint ismét néhány infrastrukturális mutatóval (telefonellátottság, lakáskomfort) korrelál erősen. További változókkal, köztük a gazdaságiakkal is jelentős, bár 0,5 alatti a korreláció. Az 5. faktor tehát kicsit átfedi a korábbiakat, de a legnagyobb korrelációs értékeket mutató változók alapján a humánerőforrások, vagy tágabb értelemben innovációs potenciál faktoraként értelmezhetjük. A továbbiakban faktoronként elemezzük az egyes települések által kapott faktorértékeket. Életkörülmény faktor: A települések 2,28 és -2,44 közötti értékeket kaptak. A faktorértékek eloszlása viszonylag egyenletes. 44 település kapott 1-nél nagyobb és 40 -1-nél kisebb faktorértéket, míg a tengely metszéspontja nagyjából 50 %-nál található. A húsz legjobb település között kizárólag a kaposvári és a balatoni agglomeráció települései találhatók, illetve a régi középváros Marcali. A leggyengébb mutatót elért települések viszont mind a közlekedési utaktól többnyire távol eső pusztuló népességű kis falvak közül kerülnek ki. Az első faktort ábrázoló térkép (2. melléklet) kitűnően mutatja a megye térszerkezetét. 2. melléklet Az életkörülmény faktor térképe

Faktorérték 3 1.5 0.3 -0.3 -1.5 -3

Szembetűnő, hogy a legnagyobb pozitív faktorokat a balatoni és a kaposvári agglomeráció települései kapták. Ezzel markánsan kirajzolódik a balatoni, valamint a Kaposvölgyi térszerkezeti vonal, illetve Kaposvár vonzáskörzetének települései. Közepes pozitív

3


értékekkel jelennek meg a megye kisvárosai és néhány balatoni háttértelepülés. Gyenge pozitív faktorú településsor jelzi az É-D-i Marcali-Barcs és a délnyugaton a határmenti erővonalat. Jelentős negatív faktorértékű összefüggő településcsoportok figyelhetők meg a térképen. Az egyik a megye délkeleti részén Kaposvár-Nagyatád-Barcs és a megyehatár által közrezárt területen. Itt találhatók a negatív rekordokat jelentő települések. A másik nagy negatív csoportosulás a megye északkeleti részén, Kaposvár és Siófok közötti "légüres térben" helyezkedik el. Jelentős depressziós térség a megye nyugati határmenti régiója is. A vállalkozói tér faktora: Kiugróan magas 7 és -0,8 közötti értékeket kaptak a települések. 6 település kapott kiugróan magas 3-nál nagyobb értéket, 10 pedig 1 és 3 közöttit. További 53 esik 0 és 1 közé, míg a többi 170 helység 0 és -0,8 között oszlik meg. A kimagasló pozitív érték valamint a faktorértékek eloszlása mutatja, hogy a gazdasági tér átalakulása, vagyis a vizsgálatban elsősorban szereplő az új értékeket hordozó vállalkozói formák eloszlása rendkívül differenciált. A húsz legmagasabb értéket kapott település közül az első 11 és további három Balaton-parti vagy közvetlen háttértelepülés, míg további négyet a megye nagyvárosai és Kaposvár agglomerációjában lévő települések alkotnak. Ezt magyarázhatja a Balaton speciális idegenforgalmi szerepköre. A húsz leggyengébb település pedig ismét a kis falvak közül került ki. A faktort ábrázoló térkép (3. melléklet) jól mutatja a vállalkozói tér erőteljes Balaton és város orientáltságát. 3. melléklet A vállalkozói tér faktor térképe.

Faktorérték 3 1.5 0.3 -0.3 -1.5 -3

4


A legmagasabb pozitív értékű települések sorával markánsan kirajzolódik a Balatonerőtengely. Ennek árnyékában szinte elveszik a kaposvári agglomeráció közepes pozitív értékű csoportosulása is. Csak néhány kisebb pozitív érték jelzi a megye kisvárosait. Érdekes, hogy néhány perifériális kistelepülés is jelentős pozitív értéket kapott a faktortérben. A vállalkozói térben is nagy összefüggő negatív területek rajzolódnak ki, melyek nagyjából megegyeznek az előző faktor szerinti depressziós területekkel. A társadalmi egészség faktora: A legnagyobb pozitív érték 4,18, míg a legnagyobb negatív -2,87 volt. A faktorértékek eloszlása néhány kiugró települést leszámítva viszonylag egyenletes. Érdekes, hogy a húsz legmagasabb értéket kapott település közül a nyolc legjobb szétszórtan a megye minden részében fekvő, többnyire kistelepülés lett. Ezt követi néhány Balaton-parti vagy agglomerálódó falu. Ugyanakkor a negatív csúcsokat általában megyehatár menti, kisebb részt a Belső-Somogy északi felében lévő kistelepülések adják. A térképen (4. melléklet) ez a faktor szabálytalanabb elrendeződést mutat, inkább kisebb nagyobb gócokba tömörülnek a pozitív értékű települések. 4. melléklet A társadalmi egészség faktor térképe.

Faktorérték 3 1.5 0.3 -0.3 -1.5 -3

Itt is kirajzolódik a Balaton-part és a kaposvári agglomeráció, de jónéhány ezektől távolabb eső település is erős pozitív faktorértékeket kapott, míg a Dél-Belső-Somogy közepes falvai egy harmadik összefüggő pozitív csoportot alkotnak. Ennek okaira további

5


vizsgálatokkal deríthető fény. Ismét jelentős negatív terület a Kaposvár-Marcali közti térség, valamint a megye nyugati és keleti határmenti térsége. A gazdasági dinamika faktora: 3,95 és -3,02 közötti faktorértékek az előző faktoréhoz hasonlóan oszlanak el. 25 helység -1-nél kisebb, 28 viszont 1-nél nagyobb értéket kapott. Érdekes, hogy a legjobbak között alig találunk Balaton-parti helységeket, melyek a vállalkozói tér faktorában kiemelkedőek voltak. Sokkal inkább kistelepülések kaptak erős pozitív értékeket. A negatív póluson elhelyezkedő 20 település közt viszont több Balaton-parti is található. A faktorértékeket ábrázoló térkép (5. melléklet) mutatja a gazdasági dinamika faktorértékeinek szeszélyes térbeli eloszlását. 5. melléklet A vállalkozói dinamika faktor térképe

Faktorérték 3 1.5 0.3 -0.3 -1.5 -3

A térszerkezeti vonalak nem rajzolódnak ki, a pozitív értékű települések szabálytalanul, a negatívokkal sokszor keveredve helyezkednek el. A többi faktor szerint jól kirajzolódó negatív értékű településhalmazok sem figyelhetők meg. Ez talán jelzi azt, hogy a depressziós területek néhány települése megindulhatott a fejlődés útján, de jelezheti a 90-es évek furcsa magyar valóságát, a munkanélküliekből lett "kényszervállalkozók" tömegét is. A legfeltűnőbb, hogy a többi faktornál többnyire kiugróan pozitív Balaton-part településsora, itt jelentős negatív értékeket kapott. Ez annak is köszönhető, hogy a vizsgált időszak nem éppen a balatoni fellendülés korszaka (angolnavész, algásodás, stb.), másrészt az is szerepet játszhatott, hogy a Balaton-parti vállalkozási "bumm", a rendszerváltás évei után már kissé lecsengőben volt. 6


Az innovációs potenciál faktora: A települések 3,37 és -2 közötti értékeket kaptak. 30 település kapott egynél nagyobb és 30 -1-nél kisebb értéket. A megyeszékhely és a megye többi városának kitüntetett szerepét jelzi, hogy a 20 legjobb értéket kapott település közt található Balatonlellét és Lengyeltótit kivéve a megye 10 városa, valamint a kaposvári és a balatoni agglomeráció több települése is. A leggyengébb faktorokat többnyire városoktól távoli kistelepülések kapták. A faktortérképen (6. melléklet) kirajzolódnak ugyan a fő térszerkezeti irányok, de az első két faktorénál nehezebben kivehetők. 6. melléklet Az innovációs potenciál faktor térképe

Faktorérték 3 1.5 0.3 -0.3 -1.5 -3

A legmagasabb pozitív értékek azonban többnyire ezek mentén, illetve a városok esetében figyelhető meg. Közepes pozitív értéket kaptak a vonalak mentén elhelyezkedő egyéb települések. A többi térképen kirajzolódó negatív faktorú halmazokat több jó értéket kapott település szabdalja, így azok kevésbé egyértelműek. 3. A faktorok klaszteranalízise Az egyes faktorok elemzése után elvégeztük a települések faktorérték szerinti klaszteranalízisét. A klaszteranalízis eredménye a települések közti hasonlóságokat és különbségeket szemléletesen megjelenítő dendrogram (7. melléklet).

7


7. melléklet A települések klaszteranalízisével kapott dendrogram * * * * H I E R A R C H I C A L

C L U S T E R

Dendrogram using Average Linkage (Within Group)

A N A L Y S I S * * * * fak_összes

Rescaled Distance Cluster Combine Label

C A S E

Csököly Nemesvid Felsőmocsolád Lad Babócsa Kisgyalán Patosfa Porrog Gamás Tengőd Inke Szabás Nagycsepely Beleg Hedrehely Istvándi Bedegkér Kisbárapáti Somogyacsa Ecseny Somogydöröcsk Potony Kálmáncsa Kisbajom Visnye Somogybükkösd Somogyfajsz Iharos Pusztakovácsi Nagykorpád Somogygeszti Gige Mike Kára Szentborbás Hencse Szilvásszentm Bakháza Somodor Szentgáloskér Heresznye Varászló Bolhás Bábonymegyer Tarany Zselickislak Szenta Lulla Zics Pogányszentpé Edde Hács Bálványos

8

Num 49 140 57 117 15 110 151 155 63 219 83 200 134 33 73 84 32 108 176 55 182 158 99 107 228 180 184 81 159 135 185 65 128 101 205 74 208 16 175 206 75 225 37 29 215 238 203 122 235 153 56 71 30

0 5 10 15 20 25 +---------+---------+---------+---------+---------+ ---+ -+ +-+ ---¦ ¦ -+ ¦ ¦ ---+ +-+ -+ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ---+-+ ¦ -+ ¦ ¦ -+ ¦ +-+ -¦ ¦ ¦ ¦ -+-+ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ -+-+ ¦ +-+ -+ +-+ ¦ ¦ ¦ ---+ +-+ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ -+ +-----+ +---+ ---+ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ -----+---+ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ -------+ +-+ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ +---+ -+ ¦ +-+ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-+-+ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ +-+ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ---------------+ ¦ -----------+ ¦ -----+ ¦ +-+ -----+ ¦ ¦ ¦ ---+ +---+ +---+ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ +-+ ¦ ¦ ¦ ---+ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+-+ ¦ ¦ +---+ +---+ ---+ +-+ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ +-+ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-+ ¦ ¦ +-----+ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦

Földrajzi Konferencia, Szeged 2001. Kelevíz Bőszénfa Sérsekszőlős Komlósd Somogybabod Nagyszakácsi Nemesdéd Drávatamási Büssü Kőkút Szenyér Pamuk Rinyabesenyő Somogyaracs Főnyed Patalom Nikla Somogyzsitfa Somogyvámos Őrtilos Hajmás Csákány Tikos Kercseliget Bolhó Miklósi Cserénfa Bélavár Táska Csombárd Kaposhomok Nyim Porrogszentpá Visz Somogymeggyes Torvaj Gyugy Teleki Csömend Rinyaszentkir Szőkedencs Somogycsicsó Somogyegres Kisasszond Péterhida Somogysimonyi Zala Tótújfalu Rinyakovácsi Hosszúvíz Rinyaújnép Kisberény Libickozma Hollád Somogyszentpá Gadács Polány Drávagárdony Kaposkeresztú Fiad Gadány Nemeskisfalud Újvárfalva Kazsok Szegerdő Kastélyosdomb

102 41 171 112 179 136 138 54 43 113 207 148 162 177 60 149 141 198 196 147 70 44 220 103 38 129 45 35 217 48 91 142 157 229 187 221 69 218 50 164 211 181 183 106 152 190 232 222 163 79 166 109 121 77 191 61 154 53 92 58 62 139 224 98 201 97

---------------+ ¦ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ -----+ +-------------+ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ -------------------------+ ¦ ---+ ¦ -+ +-+ ¦ ---+ +---+ ¦ -----+ ¦ +---+ ---+ +---+ ¦ ¦ ---+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+---+ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ ---+ +---+ ¦ ¦ ---+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ +---+ ¦ +-------------+ ¦ -----¦ +---+ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ ---------+ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ -----------------+ ¦ -+ ¦ -¦ ¦ -+-+ ¦ -+ +-+ ¦ ---+ +-+ ¦ -----+ ¦ ¦ ---+ ¦ +-----+ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ +-+ ¦ ¦ -+ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ +-¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ +-+ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ +---+ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---------+ ¦ ¦ ¦ ¦ -----------+ ¦ ¦ ¦ ---+ +-------+ ¦ ¦ -+ +---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ -------+ +---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---------+ +-+ ¦ ¦ ¦ -------------+ ¦ ¦ ¦ -----------+ ¦ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ +-----------+ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ +-----+ ¦ ¦ -+ ¦ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ -¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -¦ +-+ +---+ +-----+ ¦ -¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦

9

Kerese Tibor SOMOGY MEGYE TÁRSADALMI-GAZDASÁGI … Bonnya Patca Nagyberény Somogyaszaló Ádánd Ságvár Somogytúr Siójut Várda Látrány Ordacsehi Kiskorpád Som Vörs Mezőcsokonya Zimány Jákó Magyaregres Kaposszerdahe Ráksi Kereki Sántos Balatonöszöd Kőröshegy Orci Zselicszentpá Kaposgyarmat Pusztaszemes Háromfa Simonfa Szabadi Karád Kánya Lakócsa Csurgónagymar Vízvár Rinyaújlak Baté Nagyberki Fonó Gölle Buzsák Szólád Kéthely Szőlősgyörök Somogysárd Hetes Kadarkút Magyaratád Balatonújlak Csoma Szorosad NAGYATÁD TAB MARCALI Igal Mosdós Szentbalázs Taszár KAPOSVÁR BARCS CSURGÓ Mernye Juta Kaposmérő Balatonszabad

10

39 150 132 178 14 167 194 173 226 120 144 111 174 231 127 236 85 124 94 161 104 168 22 114 143 239 90 160 72 172 199 96 100 118 51 230 165 28 133 59 66 42 209 105 212 189 76 87 123 27 47 210 10 12 9 80 130 204 216 1 5 6 125 86 93 23

-------+ ¦ ¦ -----------------+ ¦ ---+ ¦ -+ +-+ ¦ ---+ ¦ ¦ -----¦ ¦ ---+ ¦ ¦ -----¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ---¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ +-------+ -+ ¦ +-+ ¦ ¦ -¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ -¦ ¦ +-+ ¦ ¦ -¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ +---+ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -------+ ¦ +-----+ ¦ ¦ ---------+ ¦ ¦ ¦ ¦ -------------+ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ -+---+ ¦ ¦ ¦ -+ +---------+ +---+ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-+ +-----+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-+ ¦ ¦ +---+ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ +-+ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ +-----+ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -¦ ¦ ¦ +-----+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ ¦ -----------------------+ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+-+ ¦ ¦ ¦ -----+ +---+ ¦ ¦ ¦ -------+ +-+ +-----------+ ¦ -----------+ +-+ ¦ ¦ -------------+ +---------+ ¦ ¦ ---------------+ ¦ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ ---+ +-----+ ¦ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-----+ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ +---+ ¦ ¦ ¦

Földrajzi Konferencia, Szeged 2001. Böhönye Somogyszob LENGYELTÓTI Kaposújlak Balatonszentg Kaposfő Somogyjád Berzence Darány Lábod Zákány Kutas Mesztegnyő Somogyudvarhe Balatonendréd Gyékényes Tapsony Szulok Segesd Somogysámson Kötcse Porrogszentki Somogyszil Sávoly Iharosberény Osztopán Öreglak Somogyvár Nágocs Bodrog Bárdudvarnok Szenna Nagybajom Andocs Kapoly Vése Homokszentgyö Csokonyavison Görgeteg Zselickisfalu Gálosfa Törökkoppány Balatonfenyve Balatonmáriaf Zamárdi FONYÓD SIÓFOK BALATONFÖLDVÁ BALATONLELLE Balatonszársz Balatonszemes BALATONBOGLÁR Balatonkeresz Balatonberény

40 193 8 95 26 89 186 34 52 119 234 116 126 195 19 68 214 213 170 188 115 156 192 169 82 145 146 197 137 36 31 202 131 13 88 227 78 46 67 237 64 223 18 21 233 7 11 3 4 24 25 2 20 17

---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ +-+ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-¦ +-+ ¦ +---+ ¦ -+-¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -----+ ¦ +-+ ¦ ¦ ---------+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-----+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ +-----+ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ +-+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ---+-+ ¦ ¦ ¦ +-----+ ¦ ---+ ¦ +-+ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ ---+ +---+ ¦ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+-+ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-+ +---+ ¦ ¦ ---+ +-+ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ -+ +-+ +-+ ¦ ¦ ¦ ---+ ¦ +-+ ¦ ¦ -------+ ¦ ¦ ¦ ---------+ ¦ ¦ -------------------+ ¦ -----------------------------------+ ¦ ---------------+ ¦ ¦ -----------+ ¦ ¦ ---------+ +-----------+ +-------------+ -----------+ ¦ ¦ ---+ ¦ ¦ ---+---+ +-----------+ ---+ +-+ ¦ -------+ +---------+ ¦ ---------+ +---+ -------------------+

Ezen jól elkülöníthetők az egyes településcsoportok. Mindenekelőtt a 11 Balaton-parti település válik élesen külön a dendrogram alján. A többi egy nagyobb 121 és egy kisebb 107 elemet magába foglaló csoportra válik szét. Ezek összevonására a 22. lépésben kerül csak sor. Mindkettő további három-három csoportra bontható. Ezekben kisebb alcsoportok szintén elkülöníthetők, de ezekre vizsgálatunk nem terjed ki, így összesen hét klasztert különítünk el. A városokat és a nagyobb lélekszámú falvakat tartalmazó – a dendrogram középső részén elhelyezkedő - nagy csoport összevonása a 13-15. lépésben történt. A három alcsoport közül egy kicsi, 8 elemű (középen) tartalmazza a megye 4 jelentősebb nem Balaton-parti városát, 11


Kaposvárt, Nagyatádot, Marcalit és Tabot, valamint négy községet, melyek közül három a kaposvári agglomeráció tagja, a negyedik pedig a gyógy-idegenforgalmi központ Igal. Három város, Barcs, Csurgó, Lengyeltóti és a vizsgálat óta szintén városi rangot kapott Nagybajom, 45 nagyobb létszámú községgel került összevonásra az így összesen 49 települést tartalmazó klaszterben (ld. az előző alatt). Végül a harmadik alcsoportba (ld. az előző felett) 50 község került. A főleg kis falvakat tartalmazó, a dendrogram felső részén található településcsoport három alcsoportjának összevonására csak a 17-18. lépésben került sor. Ez jelezheti, hogy a kistelepülések közt is éles differencia van. A 7 klaszter rangsorolását a bennük szereplő települések faktorértékeinek átlagai alapján végeztük el. A klaszterek faktorátlagaiból (8. melléklet) megállapítható, hogy az egyes csoportot alkotó 11 Balaton-parti település magasan kiemelkedik a vállalkozói tér faktorában és legjobb átlagot érte el az életkörülmények és a társadalmi egészség faktorában is. 8. melléklet A klaszteranalízis alapján kijelölhető csoportok faktorátlagai Klasz-

Telpü-

Összes

Életkörül-

Vállalkozói

Társadalmi

Vállakozói

Innovációs

ter

lések

faktor

mény faktor

tér faktor

egészség

dinamika

potenciál

száma

átlaga

átlaga

átlaga

faktor átlaga

faktor átlaga

faktor átlaga

1

11

1.298

1.643

3.635

0.603

-1.022

1.633

2

8

1.057

1.296

0.686

0.547

0.213

2.543

3

49

0.402

0.460

0.038

0.190

0.626

0.697

4

50

0.126

0.754

-0.225

0.458

-0.249

-0.109

5

58

-0.121

-0.730

-0.288

0.158

0.499

-0.242

6

19

-0.620

-0.820

-0.402

-1.804

0.537

-0.612

7

44

-0.681

-0.699

-0.267

-0.412

-1.087

-0.939

A vállalkozói dinamika faktorában igen rossz átlagértéket kaptak ezek, míg az innovációs potenciáljuk a második legjobb lett. A második csoportot jelentő 4 város és 4 község az első három faktor szerint második legmagasabb átlagokat kapta, a negyedik szerint csak a középmezőnybe tartozik, míg magasan a legjobb az innovációs potenciál terén. A 49 települést tartalmazó 3. csoport a legjobb faktorátlagot kapta a gazdasági dinamika terén, viszont a többi területen csak közepes értékeket mutatott fel, sőt az életkörülmények és a társadalmi egészség faktorban a 4. csoport mögé szorult. A negyedik csoportba tartozik az az 50 község, amely az életkörülmény és a társadalmi egészség faktor szerint jó átlageredményű, de a gazdasági faktorok és az innovációs potenciál terén jelentősen elmarad a 3. csoporttól. Az utolsó három településcsoport is jelentős szóródást mutat az öt faktor átlagaiban. Az 5. és a 6. csoport a gazdasági dinamikában igen jó, míg a többi területen gyenge. Sőt a 6. csoport három faktor szerint is a legrosszabb. A leggyengébb, 33 települést tartalmazó 7. csoport, a gazdasági dinamika és az innovációs potenciál faktor átlagában lett a legrosszabb. Bár három faktornál ez a csoport jobb, mint a 6., összesített átlaguk alapján ezek képviselik a somogyi települések legesélytelenebb, legfejletlenebb lemaradó részét.

12


A faktorok klaszteranalízise alapján elkülönített településcsoportokat bemutató térképen (9. melléklet) látható a megye féloldalas fejlettsége. Az egyes klaszter települései az északi határ mentén a Balaton partján rendeződnek vonalba, kirajzolva a legerősebb térszerkezeti vonalat. A 8 kettes csoportba tartozó település közül hat a keleti megyehatár északi feléhez közel, míg Marcali a Balaton közelében található. Nagyatád egyedül képviseli az egyes és a kettes klasztert is a megye délnyugati felében, mivel Barcs és Csurgó a beszűkült "élmezőnyből" kiszorulva, csak a harmadik klaszterbe került. A fő térszerkezeti irányok jól felismerhetők. Legegyértelműbben a Balaton partján húzódó vonal látható, mely a 7-es főút és a Budapest-Zágráb vasúti fővonal mentén sorakozó 1-es csoportba tartozó településeivel a megye főtengelye. Ez az Adria-folyosó része (ERDŐSI F., 1996), mely Magyarország második, bár az első Budapest-Bécs tengelytől mesze elmaradó kommunikációs tengelye. Innen érkezik az input innovációk 15 %-a (70 % Bécs felől). A tranzit részesedése még viszonylag kicsi, 10 % körüli, de a szlovén és horvát autópályaépítések és az élénkülő olasz kapcsolatok miatt jelentős növekedés várható. Kár, hogy ezt nálunk csak erős késéssel követi hasonló irányú fejlesztés (M7), hiszen az EU egyik legdinamikusabb területével Padániával, köti (kötné) össze Magyarországot ez a vonal, így jelentősége a jövőben mindenképpen növekedni fog. A 2. csoportban lévő centrumtelepülésekkel együtt a 3. csoport települései jelenítik meg a megye másodlagos erővonalait, melyek többnyire az itt ábrázolt közlekedési fővonalak mentén helyezkednek el. Közülük a K-Ny-i Kapos-völgyi a legjelentősebb, mely a 61-es főút és a Dombóvár-Kaposvár-Gyékényes nemzetközi vasúti fővonal szétválása következtében nyugat felé kettéágazik. A tervezett 9-es autóút a jövőben bizonyára megerősíti ezt a térszerkezeti vonalat, hiszen a megye nagy részét és Tolnán keresztül a Dél-Alföldet bekapcsolhatja az "Adria" folyosóba. A tengely jelentőségét növelheti a taszári katonai repülőtér polgári célú hasznosítása, és Kaposvár Dél-dunántúli társ-régióközpontá való előlépése is. A megye nyugati részén látható az É-D-i futású, a 68-as (E611-es) főút mentén haladó, Marcali-Barcs vonal is, amelyet Nagyatádtól északra vasúti szárnyvonal is némileg megerősít. Kár, hogy a vasútvonal déli részét Nagyatád-Barcs közt felszedték, mert a délszláv országok normalizálódásával újra induló É-D-i forgalom minden bizonnyal ennek a vonalnak a szerepét is növelni fogja. A szintén É-D-i irányú Kaposvár-Fonyód erővonalat a két város között vezető másodrendű vasútvonal jelöli ki, amelyet azonban közút nem erősített meg. Az É-D közúti főirányt jelentő 67-es utat ugyanis keletebbre helyezték el Balatonlelle felé, utóbbi térszervező ereje pedig még alig jelentkezett. Érdekes, hogy az egykor fontos BarcsGyékényes másodrendű vasútvonal ma már szintén nem jelent térszervező erőt. Több, a megye területén csak rövid szakaszon található térszerkezeti vonal is sejthető a főútvonalak meghosszabbításában. További vizsgálatok deríthetik ki, hogy a határon túl is folytatódnak-e a települések társadalmi-gazdasági jellemzőiben Somogyban feltérképezhető erővonalak. A további településcsoportok elrendeződése az alábbiak szerint alakul. A közepes faktorátlagú 4. klaszter települései legnagyobb részben a kaposvári agglomeráció külső gyűrűjében és a Balaton hátterében találhatók. A leggyengébb faktorértékeket felmutató 5., 6, és 7. klaszter településeinek többsége a megye határai mentén, illetve a térszerkezet erővonalai közötti perifériákon található. Érthető módon a leggyengébb klaszterbe tartozik a zsáktelepülések többsége. Jelentősebb összefüggő hátrányos területek alakultak ki aprófalvakból Marcali környékén a Boronka területen és a Marcali-háton, Tab környékén a Külső-Somogyban, valamint Kadarkút környékén, a Belső-Somogy és a Zselic határán.

13


9. melléklet A településklaszterek térképe

SIÓFOK

Balatonszabadi

Siójut

Zamárdi BALATONFÖLDVÁR

Ádánd

Ságvár Balatonendréd

Balatonszárszó

Kőröshegy

Balatonszemes Som

Balatonöszöd

BALATONLELLE BALATONBOGLÁR

Kereki

Szólád Teleki

Sérsekszőlős

Nagycsepely

FONYÓD

Zala Bábonymegyer

Visz Balatonberény

TAB

Kapoly

Szőlősgyörök

Balatonmáriafürdő

Somogytúr

Balatonfenyves

Tengőd

Somogymeggyes

Karád

Balatonkeresztúr

Balatonszentgyörgy

Torvaj

Pusztaszemes

Kötcse Látrány

Ordacsehi

Nagyberény

Nyim

Lulla

Bálványos

Kánya Zics

Gyugy

Balatonújlak

Somogyegres Somogybabod

LENGYELTÓTI

Nágocs

Buzsák

Vörs

Bedegkér

Szegerdő

Kéthely

Hollád

Kisberény

Somogyszentpál

Hács

Miklósi

Andocs Fiad

Tikos Főnyed

Kára

Táska Gamás

Öreglak Sávoly

Szorosad

Kisbárapáti

Somogysámson MARCALI

Somogyvár

Nikla

Somogyacsa

Bonnya

Törökkoppány

Felsőmocsolád Somogydöröcske

Szőkedencs

Polány

Somogyvámos Csömend

Somogyzsitfa

Pamuk

Szentgáloskér

Osztopán

Somogyfajsz

Mernye

Somogysimonyi

Mesztegnyő

Tapsony

Somodor

Nemesdéd

Somogyaszaló Gölle

Mezőcsokonya Hetes

Böhönye

Vése

Büssü Patalom

Csombárd Újvárfalva

Kazsok Magyaratád

Magyaregres

Várda

Nemeskisfalud

Somogyszil

Somogyjád

Bodrog

Szenyér

Varászló

Ráksi

Alsóbogát

Hosszúvíz Nagyszakácsi

Somogysárd

Zimány Juta

Kisgyalán Orci

Nagybajom

Fonó

Inke

Pogányszentpéter

Gadács

Somogygeszti Edde

Kelevíz

Gadány

Nemesvid

Igal

Ecseny

Pusztakovácsi Libickozma Csákány

KAPOSVÁR

Taszár Nagyberki

Kaposújlak

Szabadi

Iharos

Segesd

Kaposmérő

Kiskorpád

Kutas

Beleg Somogyszob

Csurgónagymarton Somogybükkösd

Kisbajom

Szentbalázs

Csököly

Gige

Zselickislak

Rinyakovácsi

Zákány

Bolhás

CSURGÓ

Kaposgyarmat Zselickisfalud

Nagykorpád

Simonfa Hajmás

Szilvásszentmárton

Szenta

Gálosfa

Mike

Bőszénfa

NAGYATÁD

Gyékényes

Zselicszentpál

Patca

Szabás

Porrogszentkirály

Kaposkeresztúr

Cserénfa

Szenna

Porrog

Porrogszentpál

Mosdós Kercseliget

Kaposszerdahely

Kisasszond Somogycsicsó

Kaposhomok

Sántos

Bárdudvarnok

Jákó

Őrtilos

Csoma

Baté

Kaposfő

Iharosberény

Kadarkút

Berzence Lábod

Hencse

Hedrehely Visnye

Kőkút Somogyudvarhely

Tarany Rinyabesenyő Rinyaszentkirály

Kuntelep Lad

Görgeteg

Háromfa

Patosfa

Bélavár

Homokszentgyörgy

Bakháza Rinyaújlak

Csokonyavisonta

Vízvár Rinyaújnép

Kálmáncsa

Somogyaracs

Heresznye

Szulok

Babócsa

Településcsoportok (a települések száma) 1 2 3 4 5 6 7

(11) (8) (49) (50) (58) (19) (44)

Istvándi

Bolhó Komlósd Péterhida

BARCS

Darány

Drávatamási

Kastélyosdombó

Drávagárdony Potony Tótújfalu Lakócsa

Szentborbás

4. Összegzés A felvett adatmátrix faktoranalízise öt faktort eredményezett, melyek kumulált varianciamagyarázata 69,2 %-ra adódott. A faktorstruktúrában jól tükröződött a társadalom és a gazdaság tere. A korrelációs mátrix elemzése alapján az egyes faktoroknak a következő neveket adhattuk: életkörülmény, vállalkozói tér, társadalmi egészség, vállalkozói dinamika és

14


innovációs potenciál faktora. A kapott faktorértékek térinformatikai ábrázolása már felhasználható a területi eltérések leírására. A kartogramokon a megye településeinek adott faktor szerinti differenciálódása szemléltethető. Az egyes faktorok települési értékei által mutatott térbeli képben a hasonlóságok mellett jelentős eltérések is mutatkoztak, amelyből észlelhető a társadalmi-gazdasági tér részelemeinek különböző szintű fejlettsége, ezen keresztül az összetett módszerek szükségessége. A kapott faktorértékek alapján a településeket klaszteranalízist alkalmazva csoportosítottuk. A dendrogramon – fejlettség szerint – jól elhatárolódott 7 településcsoport, ezeket különböző színekkel térképen ábrázolva szemléletesen kirajzolódik Somogy megye térszerkezete. Ennek segítségével megállapítható az egyes települések átlagos fejlettségi szintje is, a faktortérképekről pedig az előny vagy a lemaradás jellege relatív mértéke. Ezek diagnosztizálása segítséget nyújthat a terület- és településfejlesztésben. Irodalom ABONYINÉ PALOTÁS JOLÁN (1999): Általános statisztika alkalmazása a Társadalmi-gazdasági földrajzban (JATEPress, Szeged, 1999) BELUSZKY PÁL - SIKOS T. TAMÁS (1979): A faktor- és clusteranalízis alkalmazása a területi kutatásokban. Borsod-Abaúj-Zemplén megye falusi települései tipizálásának példáján (Szigma, 12. 1979. 3-4. 191-210. p.) ERDŐSI FERENC (1996): Magyarország kommunikációs tengelyeinek alakulása (Tér és Társadalom, 1996/1, 59-77.p.) ERDŐSI FERENC (2000): A kommunikáció szerepe a terület és településfejlesztésben (VÁTI, 2000) FASMANN, HEINZ (1991): Faktorökológia - Kutatási koncepció zsákutcában? (Tér és Társadalom, 1991/1, 73-87.p.) Fejezetek a regionális gazdaságtan tanulmányozásához; (Szerk.:RECHNITZER JÁNOS MTA-RKK Győr-Pécs, 1994) Magyarország társadalmi gazdasági földrajza; (Szerk.: TÓTH JÓZSEF, ELTE, Budapest 1994.) Népszámlálási kötetek, Somogy megye 1990 (KSH Budapest 1991) NEMES NAGY JÓZSEF (1994): A Dél-Dunántúl a piacgazdasági átmenetben (Tér és Társadalom, 1994/1-2, 25-37.p.) NEMES NAGY JÓZSEF (1987): A regionális gazdasági fejlődés összehasonlító vizsgálata (Akadémiai K. Budapest 1987.) NEMES NAGY JÓZSEF (1996): Centrumok és perifériák a piacgazdasági átmenetben (Földrajzi Közlemények 1996/1, 31-48.p.) NEMES NAGY JÓZSEF (1998): Tér a társadalomkutatásban (MTA, 1998) RECHNITZER JÁNOS (1996): A regionális folyamatok sajátosságai és jövőbeli fejlődési irányai (Magyar Tudomány, 1996/11, 1347-1359.p.) RECHNITZER JÁNOS (1993): Innovációs pontok és zónák, változási pontok a térszerkezetben (In.: Társadalmi egyenlőtlenségek Magyarországon, Szerk: Egyedi Gy., KJK 1993 127-142.p.) Matematikai és statisztikai módszerek alkalmazási lehetőségei a területi kutatásokban (szerk. SIKOS T. TAMÁS, Bp., Akad. K., 1984, p. 259-268). Somogy megye Statisztikai Évkönyve 1990, 1992, 1994, 1995; KSH Kaposvár Somogy megyei területfejlesztési koncepció - A térszerkezet fejlesztése; (Szerk.: RUZSÁNYI LÁSZLÓ, URB, 1996) TÓTH JÓZSEF (1995): A statisztika válsága vagy a válság statisztikája (Statisztikai szemle, 1995/6., 445-446.p.)

15

SOMOGY-MEGYE TÁRSADALMI-GAZDASÁGI TÉRSZERKEZETÉNEK VIZSGÁLATA SZÁMÍTÓGÉPES FAKTOR- ÉS KLASZTERANALÍZIS EGYÜTTES ALKALMAZÁSÁVAL

Recommend Documents