STATISZTIKAI SZEMLE A KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA SZERKESZTŐBIZOTTSÁG:

STATISZTIKAI SZEMLE

A KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA

SZERKESZTŐBIZOTTSÁG: DR. BELYÓ PÁL, ÉLTETŐ ÖDÖN, DR. HARCSA ISTVÁN, DR. HUNYADI LÁSZLÓ (főszerkesztő), DR. HÜTTL ANTÓNIA, DR. KŐRÖSI GÁBOR, DR. MÁTYÁS LÁSZLÓ, DR. MELLÁR TAMÁS, NYITRAI FERENCNÉ DR., OROS IVÁN, DR. PUKLI PÉTER (a Szerkesztőbizottság elnöke), DR. RAPPAI GÁBOR, DR. SIPOS BÉLA, DR. SZILÁGYI GYÖRGY, DR. TÓTH ISTVÁN GYÖRGY, DR. VITA LÁSZLÓ, DR. VUKOVICH GABRIELLA

81. ÉVFOLYAM 12. SZÁM

2 0 0 3 . D E CE MBE R

E SZÁM SZERZŐI: Dr. Ferenczi Zoltán, a Széchenyi István Egyetem tanszékvezető docense; Hamar Farkas, a Budapesti Gazdasági Főiskola docense; Jasperné dr. Darvas Mária, a Központi Statisztikai Hivatal főosztályvezető-helyettese; Kristóf Tamás PhD-hallgató; Dr. Lakatos Judit PhD, a Központi Statisztikai Hivatal főosztályvezetője; Dr. Marton Ádám kandidátus, a Központi Statisztikai Hivatal ny. osztályvezetője; Dr. Meyer Dietmar kandidátus, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem tanszékvezetője; Mihályffy László, a Központi Statisztikai Hivatal főtanácsosa. * Balogh András, a KSH főtanácsosa; Csurgay Margit közgazdász; Dévai Péter, KSH Könyvtár és Dokumentációs Szolgálat munkatársa; Lindnerné Eperjesi Erzsébet, a KSH osztályvezetője; Nádudvari Zoltán, a KSH főtanácsosa; Szász Kálmán kandidátus, a KSH Könyvtár és Dokumentációs Szolgálat ny. tudományos kutatója.

ISSN 0039 0690 Megjelenik havonta egyszer Főszerkesztő: dr. Hunyadi László Osztályvezető: Dobokayné Szabó Orsolya Kiadja: a Központi Statisztikai Hivatal A kiadásért felel: dr. Pukli Péter 3985 – Akadémiai Nyomda Martonvásár, 2003 Felelős vezető: Reisenleitner Lajos Szerkesztők: Polyák Andrea, Visi Lakatos Mária Tördelőszerkesztők: Bartha Éva, Simonné Káli Ágnes Szerkesztőség: Budapest II., Keleti Károly utca 5–7. Postacím: Budapest, 1525. Postafiók 51. Telefon: 487-4341, 487-4343 Telefax: 487-4344 Internet: www.ksh.hu/statszemle E-mail: [email protected] Kiadóhivatal: Központi Statisztikai Hivatal, Budapest II., Keleti Károly utca 5–7. Postacím: Postafiók 51. Budapest, 1525. Telefon: 345-6000 Előfizetésben terjeszti a Magyar Posta Rt. Előfizethető bármely hírlapkézbesítő postahivatalnál és az Üzleti és Logisztikai Központ Hírlapelőfizetési Irodájánál (Budapest VIII., Orczy tér 1., Telefax: 303-3440) közvetlenül vagy postautalványon, valamint átutalással Postabank Rt. 219–98636, 021–42795 pénzforgalmi jelzőszámra. Előfizetési díj: fél évre 3000 Ft, egy évre 5400 Ft Beszerezhető a KSH Könyvesboltban. Budapest II., Keleti Károly u. 10. Telefon: 212-4348

TARTALOM MÓDSZERTANI TANULMÁNYOK

Az új népszámlálási módszerek hatása a munkaerő-felmérésre. – Lakatos Judit – Mihályffy László .................................................1045 STATISZTIKAI ELEMZÉSEK

Sikeres nyugdíjreform? – Hamar Farkas ............................................1054 Az elsőgenerációs értelmiség kialakulásának sajátosságai. – Dr. Ferenczi Zoltán ............................................................................1073 Magyarország gazdasági fejlettségének lehetséges forgatókönyvei. – Kristóf Tamás ............................................................................1090 SZEMLE

A fogyasztóiár-index koncepcionális és gyakorlati kérdéseiről. (Marton Ádám) .............................................................................1107 Nemzeti fejlesztési programok és a statisztika. (Jasperné Darvas Mária) ..........................................................................................1113 Magyar szakirodalom Mellár Tamás: Dinamikus makromodellek a magyar gazdaságra. (Meyer Dietmar) ..............................................................1118 STATISZTIKAI HÍRADÓ

Személyi hírek .....................................................................................1123 Szervezeti hírek – Közlemények ........................................................1123 STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ

Külföldi statisztikai irodalom Sturm, R. – Blang, D.: Az adatszolgáltatók megterhelése a belső kereskedelmi statisztikai adatszolgáltatásban. (Csurgay Margit) ..................................................................................1127 Crompton, R.: Foglalkoztatás, rugalmas munkaidő és a család. (Szász Kálmán).......................................................................1129

Aoyama, Y. – Castells, M.: Az információs társadalom okozta foglalkoztatás és szakmastruktúra-váltás a G-7 országokban 1920 és 2000 között. (Lindnerné Eperjesi Erzsébet – Balogh András) .....................................................................1130 Hart, R. A.: Túlmunka, a Phillips-görbe és a munkabérfüggvény a brit gépipar példáján, 1926–1966. (Dévai Péter) .....1133 Kurth, S.: Az euróövezethez csatlakozás kritériumai a csatlakozó közép- és kelet-európai országokban. (Nádudvari Zoltán) ...................................................................................1134 Külföldi folyóiratszemle .....................................................................1136

A Statisztikai Szemlében megjelenő tanulmányok kutatói véleményeket tükröznek, amelyek nem esnek szükségképp egybe a KSH vagy a szerzők által képviselt intézmények hivatalos álláspontjával. Utánnyomás csak a forrás megjelölésével!

MÓDSZERTANI TANULMÁNYOK

AZ ÚJ NÉPSZÁMLÁLÁSI MÓDSZEREK HATÁSA A MUNKAERŐ-FELMÉRÉSRE LAKATOS JUDIT – MIHÁLYFFY LÁSZLÓ A munkaerő-felmérésben a súlyozáshoz 1992 és 2001 között használt továbbszámított népességszámok, amelyek az 1990-es népszámlálásból származnak, nem egyeznek meg a 2001. évi népszámlálásból származó, megfelelő adatokkal. A területi egységenként eltérő demográfiai változások következtében az új népszámláláson alapuló súlyozás, a korábbi adatokhoz mérten, egyebek között 70 ezer fős növekedést eredményezett a foglalkoztatottak létszámában, és ezzel egyidejűleg csekély mértékű csökkenést a foglalkoztatottsági rátában. A népszámlálás alapján a munkaerő-felmérés településmintáját is újra tervezték. Az új minta jóságát népszámlálási adatok segítségével tesztelték. A dolgozat részletesen bemutatja a tesztelés módszerét és eredményeit, valamint a KSH publikációs stratégiáját abban az esetben, amikor egy korábban már közzétett adat utólagos helyesbítéséről van szó. TÁRGYSZÓ: Foglalkoztatottság. Munkanélküliség. Mintavétel. Optimális allokáció.

A

munkaerő-piaci folyamatok nyomon követése céljából a Központi Statisztikai Hivatal 1992-ben vezette be a reprezentatív háztartási felvételként a munkaerő-felmérést (továbbiakban: MEF). A munkaerő-felmérés a KSH legnagyobb folyamatos összeírása, ahol negyedévente 37 ezer háztartás kijelölése mellett – figyelembe véve a meghiúsulásokat – mintegy 32 ezer háztartás (illetve az abban élő körülbelül 65 ezer 15–74 éves személy) gazdasági aktivitásáról szolgáltat részletes információkat. Egy kijelölt háztartás elvileg hat egymást követő negyedévben (azaz másfél évig) szerepel az adatgyűjtésben, majd végleg kikerül a megfigyelés köréből. A felvétel negyedéves mintája technikai okokból három egyenrangú havi almintára oszlik, azaz az adatgyűjtés folyamatos, de a három alminta együtt biztosítja a negyedéves adatot. Mivel a havi minták egyenrangúak, az 1990-es évek végétől a KSH ún. gördülő negyedéves (tehát mindig az utolsó három hónapra vonatkozó) főbb adatokat is közöl a részletesebb, naptári negyedévre vonatkozó adat-összeállítás mellett. Az 1992. évtől induló felvétel az 1990. évi népszámlálástól két vonatkozásban is függött. 1. A lakossági összeírások hagyományosan, a népszámlálási címállományon alapuló, de annál kisebb címállománnyal dolgoznak, mely „alállomány” elegendő címet tartalmaz ahhoz, hogy 10-12 éven át abban történjék az összeírás. (Az ún. ELAR-településeken a KSH stabil összeírói gárdát épített ki, melynek tagjai minimális utazási költségráfordításStatisztikai Szemle, 81. évfolyam, 2003. 12. szám

1046

LAKATOS JUDIT – MIHÁLYFFY LÁSZLÓ

sal dolgoztak a legkülönfélébb, de mindig csak az ELAR-településeken folyó adatgyűjtésekben.) A MEF-települések kiválasztásánál lényegében ugyanez a gyakorlat érvényesül. A munkaerő-felmérés 1992. évi mintájában valamennyi, 15 ezres lélekszámú település szerepelt (ezen belül a népszámlálási körzet volt az elsődleges, a lakás a másodlagos mintavételi egység), az ennél kisebb települések esetében azonban maga a település volt az elsődleges kiválasztási egység (másodlagos a számláló körzet és utolsó a lakás). A munkaerő-felmérés lakásmintája tehát többlépcsős rétegezett valószínűségi minta. A minta kiválasztása úgy történt, hogy az elsődleges mintavételi egységek különböző rétegekbe kerültek. A rétegképző ismérvek a földrajzi egység, a településnagyság-kategória és a lakóövezet. Az utóbbira példa a (történelmi) városközpont, lakótelep stb. A rétegekből mind a települések, mind a számlálókörzetek véletlenszerűen, nagysággal arányos valószínűséggel kerültek kiválasztásra. Az 1992. évi MEF-minta 671 település 9961 népszámlálási számlálókörzetéből állt. Az összeírásba bevont települések száma (és a minta) – költségtakarékossági okokból – 1993-ban 581-re csökkent, majd 1998-tól, amikor a régió szintű adatközlés is követelménnyé vált, 753-ra nőtt. A minta eme „hullámzása”, ha nem is érdemben, de hatott a számszerű eredményekre is. 2. A településkör kijelölésén túl, a munkaerő-felmérés másik közvetlen népszámlálási kapcsolatát az ott felmért népesség- és lakásszám, illetve az abból készülő továbbvezetés jelentette, mely a mintasúly (és így a teljeskörűsített adat) kialakításához kell. A korrekciós eljáráshoz 1997 decemberéig az előző év január 1-jei továbbvezetett népességszámot, 1998. januártól az adott hónapi népesség továbbvezetés előre jelzett adatát használtuk fel. (A korábbi módszer hibája az volt, hogy a népesség tényleges struktúrája az időszak végén már jelentősen eltért az időszak elején felmérttől. Ez a tanulók, a gyermekgondozási ellátást igénybe vevők, a fiatal munkanélküliek és más hasonló, a demográfiai változásokra érzékeny rétegek számbavételénél okozott különösen nagy torzítást.) A 2001. február 1-jei eszmei időpontban végrehajtott népszámlálás ugyancsak az említett két tényezőn keresztül befolyásolta a munkaerő-felmérés számszerű eredményeit. Ebből egzakt módon az utóbbi, a továbbvezetett népességszámnak a népszámlálási adatokkal történő felváltásának hatása számszerűsíthető, de bizonyos becslések, illetve tesztek a településcserére vonatkozóan is rendelkezésre állnak. A népszámlálási adatokon alapuló súlyszámcsere hatása a MEF-mutatókra Az, hogy a továbbvezetett népességszám és a népszámlálással felmért népességszám között különbség mutatkozik, nem valamiféle tévedés eredménye, és nem is magyar jelenség. 1990-ben a felmért és továbbvezetett népességszámban közel 200 ezres különbség volt, a népszámlálás ennyivel kevesebb embert írt össze az előzetesen vártnál. 2001-ben ennél némileg kisebb, de éppen ellentétes előjelű volt az eltérés. Az 1,8 százalékos különbség hasonló a francia vagy az angol értékhez. E két ország a népszámlálási adatokból a mienkhez hasonló módon, illetve ideológia alapján számolja újra munkaerő-felmérési idősorait is. (Az újraszámolás azonban nem szükségszerű, találunk arra is példát, hogy az adminisztratív regiszter népességszámát használják felvételi és teljeskörűsítési keretként akkor is, ha az összeírás ettől eltérő számot eredményez (Szlovénia), illetve vannak országok, ahol a népszámlálást eleve az adminisztratív regiszterek bázisán hajtják végre (skandináv országok) és így nincs is két különböző érték.) A magyar statisztikai gyakorlat prioritást ad

AZ ÚJ NÉPSZÁMLÁLÁSI MÓDSZEREK

1047

a népszámlálási adatoknak, és amikor szükséges, utólagos adatkorrekciót is végez, akkor is a népszámlálás eszmei időpontjától mindenképpen annak népességszámát használja. Az eszmei időpont és a rendelkezésre állás időpontja között azonban a távolság számottevő. A megjelent havi népmozgalmi adatokból például 2001-ben a népességszám hiányzott (csak születésszám és halálozási adat volt), mivel a népszámlálás eredményei csak az év végén álltak rendelkezésre. Ez azonban nem volt járható út a munkaerő-piaci statisztikák esetében. Ezért 2002. harmadik negyedévéig egy elvileg nem is létező, az 1990. évi népszámlálás bázisán továbbvezetett népességszámot használtuk a munkaerő-felmérés súlyszámainak kialakításához, és 2002. negyedik negyedévében teljeskörűsítettünk először a 2001. évi népszámlálási eredményen alapuló súlyrendszer segítségével. Ez értelemszerűen változást eredményezett a munkaerő-felmérés adataiban is. Mivel a munkaerő-felmérés teljeskörűsítése nem egyszerűen a globális továbbvezetett népességszámmal történik, hanem 20 földrajzi egység (19 megye és Budapest) nemenként és korcsoportok szerint is parciált népességszámával, így nem egyszerűen a felmért és a továbbvezetett népességszám különbsége, hanem a kétfajta adatstruktúra közötti különbség határozta meg a korábban már közölt és a revideált munkaerő-felmérési adatok egymáshoz való viszonyát. A 2001. évi népszámlálás mintegy 180 ezer fővel írt nagyobb lakosságszámot össze, mint amennyi ugyanezen időszakban a továbbvezetett népességszám volt. Ha a két adat szerkezete megegyezett volna, a foglalkoztatottaknak a felmért népességszám alapján teljeskörüsített száma körülbelül 70 ezerrel lett volna nagyobb 2001-ben, mint a már publikált 3860 ezer fős létszám. A népességszám-továbbvezetés azonban a felméréshez képest a munkavállalási korú csoportot némileg túlbecsülte. A továbbvezetett népességszám 2001. január 1-jén 1,8 százalékkal volt alacsonyabb, mint a 2001. évi népszámláláson alapuló korrigált népességszám, a munkavállalási korú népesség esetében ez az eltérés 1,3 százalékos volt. 1. tábla

Továbbvezetett és korrigált népességszám nemenként, 1990–2002. január 1. (ezer fő) Továbbvezetett népességszám Év

1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

2001. évi népszámlálás alapján korrigált népességszám

férfi

nő

együtt

ebből: munkavállalási korú

4984,9 4972,2 4960,5 4943,4 4923,0 4903,6 4883,9 4863,3 4841,9 4817,6 4791,8

5389,9 5382,6 5376,7 5366,8 5354,0 5342,0 5328,4 5311,1 5293,5 5274,2 5251,4

10374,8 10354,8 10337,2 10310,2 10277,0 10245,6 10212,3 10174,4 10135,4 10091,8 10043,2

5956,8 5997,4 6031,4 6056,5 6071,6 6082,0 6080,7 6144,8 6136,9 6116,9 6207,5

férfi

nő

együtt

ebből: munkavállalási korú

4 984,9 4 979,9 4 975,7 4 966,3 4 953,4 4 941,6 4 929,2 4 915,9 4 901,7 4 884,4 4 865,2 4 851,2 4 839,1

5 389,9 5 393,3 5 397,9 5 398,7 5 396,6 5 395,1 5 392,0 5 385,3 5 378,0 5 369,0 5 356,4 5 349,5 5 339,5

10 374,8 10 373,2 10 373,6 10 365,0 10 350,0 10 336,7 10 321,2 10 301,2 10 279,7 10 253,4 10 221,6 10 200,7 10 178,6

5 956,8 6 005,6 6 046,6 6 077,2 6 098,0 6 114,4 6 120,5 6 193,4 6 193,3 6 181,9 6 286,4 6 285,4 6 395,3

Forrás: Munkaerőmérleg 2002. január 1. [2002]. Központi Statisztikai Hivatal. Budapest.


1048

Az eltérést magyarázó tényezők közül kiemelést érdemel az is, hogy a magas foglalkoztatási arány jellemezte fővárosban 2001-ben már kevesebben éltek, mint amennyit az 1990. évi népszámláláson alapuló továbbvezetés feltételezett. Az elmondottakból következik, hogy a már publikált és az újraszámított foglalkoztatotti szám közötti különbség a várható 70 ezer főnél lényegesen kisebb, 23 ezer fős volt, azaz 2001-ben a foglalkoztatottaknak az új súlyokkal számított létszáma 3883 ezer főnek felelt meg, miközben a munkanélküliek száma minimális mértékben 233 ezerről 234 ezerre módosult. A munkanélküliségi ráta nem változott az újraszámítással (5,7%), ugyanakkor a 15–64 éves népesség foglalkoztatottsági szintje a valóságban némileg kisebb annál, amit korábban a munkaerő-felmérés számai jeleztek (56,3 százalék a korábban közölt 56,6 százalékkal szemben). 2. tábla

A munkaerő-felmérés régi és új súlyozással készült 2001. évi adatainak összehasonlítása 15–74 éves népesség/ezer fő Korcsoport (éves)

15–19 20–24 25–29 30–34 35–39 40–44 45–49 50–54 55–59 60–64 65–69 70–74 Összesen 15–24 évesek 15–64 évesek Munkavállalási korúak* 15–19 20–24 25–29 30–34 35–39 40–44 45–49 50–54 55–59 60–64 65–69 70–74 Összesen 15–24 évesek 15–64 évesek Munkavállalási korúak*

régi

új súlyokkal (ezer fő)

Változás

Eltérés (+ –)

új/régi

új/régi

súlyok alapján (százalék)

súlyokkal (ezer fő)

Népesség összesen 106,6 40,4 96,0 -32,8 98,3 -13,4 100,6 4,4 102,6 15,6 102,7 18,3 101,9 15,1 102,3 16,0 97,8 -13,7 104,9 24,2 105,1 24,0 103,0 12,6

608,8 811,4 806,2 685,8 599,2 679,5 789,5 697,9 617,5 496,5 469,1 415,3

649,2 778,6 792,8 690,2 614,8 697,8 804,6 713,9 603,8 520,7 493,1 427,9

7 676,7 1 420,2 6 792,3

7 787,4 1 427,8 6 866,4

101,4 100,5 101,1

6 262,1

6 317,5

100,9

46,6 413,5 567,7 508,3 466,3 527,0 587,9 456,0 224,3 44,1 12,6 5,2

49,8 397,5 559,8 511,2 477,9 542,1 598,1 464,5 217,9 46,1 13,1 5,3

3 859,5 460,1 3841,7

3 883,3 447,3 3864,9

100,6 97,2 100,6

23,8 -12,8 23,2

3801,0

3823,2

100,6

22,2

Megoszlás régi

új súlyokkal (százalék)

7,9 10,6 10,5 8,9 7,8 8,9 10,3 9,1 8,0 6,5 6,1 5,4

8,3 10,0 10,2 8,9 7,9 9,0 10,3 9,2 7,8 6,7 6,3 5,5

110,7 7,6 74,1

100,0 18,5 88,5

100,0 18,3 88,2

55,4

81,6

81,1

Foglalkoztatottak 106,9 3,2 96,1 -16,0 98,6 -7,9 100,6 2,9 102,5 11,6 102,9 15,1 101,7 10,2 101,9 8,5 97,1 -6,4 104,5 2,0 104,0 0,5 101,9 0,1

1,2 10,7 14,7 13,2 12,1 13,7 15,2 11,8 5,8 1,1 0,3 0,1

1,3 10,2 14,4 13,2 12,3 14,0 15,4 12,0 5,6 1,2 0,3 0,1

100,0 11,9 99,5

100,0 11,5 99,5

98,5

98,5

(A tábla folytatása a következő oldalon.)


1049 (Folytatás.)

15–74 éves népesség/ezer fő Korcsoport (éves)

15–19 20–24 25–29 30–34 35–39 40–44 45–49 50–54 55–59 60–64 65–69 70–74 Összesen 15–24 évesek 15–64 évesek Munkavállalási korúak*

régi

új súlyokkal (ezer fő)

Változás

Eltérés (+ –)

új/régi

új/régi

súlyok alapján (százalék)

súlyokkal (ezer fő)

Munkanélküliek 104,8 0,6 97,0 -1,3 97,9 -0,9 101,9 0,6 103,3 0,8 102,7 0,7 102,3 0,6 101,5 0,3 95,8 -0,3 100,0 0,0 150,0 0,1 – –

12,5 43,2 42,5 30,9 24,4 25,5 25,8 19,7 7,1 1,1 0,2 0,0

13,1 41,9 41,6 31,5 25,2 26,2 26,4 20,0 6,8 1,1 0,3 0,0

232,9 55,7 232,7

234,1 55,0 233,8

100,5 98,7 100,5

231,5

232,7

100,5

Megoszlás régi

új súlyokkal (százalék)

5,4 18,5 18,2 13,3 10,5 10,9 11,1 8,5 3,0 0,5 0,1 –

5,6 17,9 17,8 13,5 10,8 11,2 11,3 8,5 2,9 0,5 0,1 –

1,2 -0,7 1,1

100,0 23,9 99,9

100,0 23,5 99,9

1,2

99,4

99,4

*15–57 éves nők és 15–61 éves férfiak.

A két munkaerő-felmérési idősor az 1992 és 2000 között, illetve a 2001. évvel kezdődő összeillesztésénél a KSH a következő publikációs gyakorlatot alakította ki. – 2002-ről már csak az új (2001. évi népszámláláson alapuló) súlyokkal képzett adatot tároljuk (és közöljük), jóllehet az első három negyedév még a „régi” súllyal szerepelt a korábbi adatközlésekben. A 2001. évi adatok esetében mind a régi, mind az új súlyozást használtuk, a hosszú idősoroknál 2001-et Janus-évnek tekintjük, s ezúton biztosítjuk az időbeli kapcsolódást. – A 2001. évi népszámlálás alapján a KSH Népesedésstatisztikai főosztálya elkészítette a visszamenőleges népességszámokat, annak kor és nem szerinti bontásaival együtt. Ennek felhasználásával a MEF korrigált súlyszámrendszere is el fog készülni, és az 1992–2001 évi alapadatok mellett mindkét súlyt tárolni fogják az adatbázisban. (A cikk megírásakor – 2003 júliusában – a 2001 és 1998 közötti időszak újrasúlyozása már megtörtént.) Az átsúlyozáskor a korábbi kisebb módszertani anomáliák kiküszöbölésére is lehetőség nyílik.

A településcsere hatásának becslése Míg a népszámlálási adatok miatti újraszámításának már voltak előzményei (1991-ben a munkaerőmérleg teljes, 1981 és 1990 közötti idősorát újraszámítottuk és publikáltuk), korábban új népszámláláson alapuló minta kijelölése és az ebből adódó településcsere folyamatos felvételt soha nem érintett, így e helyzet kezelésére sem volt eljárási szabály. (Az évente-kétévente egy alkalommal végrehajtott felvétel nem tekinthető olyan értelemben folyamatosnak, mint a MEF, mely azontúl, hogy havi összeírás, mivel célja a változás, az időbeli elmozdulás mérése, különösen érzékeny a legkisebb változásra is.) A kisebb (jellemzően ötezernél kevesebb lakosú) településeken a minta kimerülése azok kicserélését mindenképpen szükségessé tette, ez a csere ráadásul – technikai-anyagi okokból – nem is a legtökéletesebb módon ment végbe.

1050


Ideális az lett volna, ha a negyedéves rotációs rendet követni tudjuk az áttérésnél is. Az új összeírók beszervezésével kapcsolatos teendők, a fokozatos csere többletköltsége (a tovább nem foglalkoztatható, illetve az újonnan belépő összeíróknak valamilyen fix összegű kiegészítést kellett volna adni azért, hogy az eredetinél, illetve a véglegesnél lényegesen kisebb mintán is elvállalják az összeírást) miatt felemás döntés született. Eszerint a mintában maradó településeken az új minta a „normál” rend szerint lép be, azaz minden hónapban csak az „első hullámos” háztartások jönnek az új mintából, a 2-6 hullámos háztartások az első negyedévben még a régi minta háztartásai, a 2. negyedévben az 1-2 hullámos háztartások az újak, a 3-6 hullámosak a régiek stb. A teljes áttérés így 6 negyedévben megy végbe és 2004 nyarán fejeződik be. A mintába újonnan bekerülő településeknél a csere viszont egylépcsős lett, azaz 2003 januárjában az összes háztartás mintegy 60 százaléka első hullámos volt, ráadásul a kisebb településeken a felvételt végző összeírók személyében is jelentős változás következett be. (Takarékosság miatt az új településeken vagy azok közelében élő összeírókat igyekeztek az igazgatóságok alkalmazni, így sok régi összeírótól akkor is megváltak, ha munkájára korábban nem volt panasz. A településcserét természetesen próbálták a megyék a minőségi követelmények következetesebb érvényesítésével is összekapcsolni és a gyengébben teljesítő összeíróktól megválni.) Az összeírók személyében bekövetkező változás hatása természetesen nem számszerűsíthető, de vélhetően nem számottevő. Ezt a hatást az egységes oktatás mellett a MEFkérdőív viszonylagos bonyolultsága is csökkenti, a munkaerő-piaci státus ugyanis kérdések sorozatára adott válaszok alapján, indirekt módon állapítják meg, az összeíró szubjektív értékítélete így nem sok szerepet játszhat. Az igazgatóságok az új összeírók alkalmazásának kockázatát az ellenőrzések számának követésével – vélhetően sikerrel – is igyekeztek mérsékelni. További torzítási forrást jelentett a meghiúsulások sajátos természete. A tapasztalati értékek szerint az első hullámban a meghiúsulások aránya körülbelül 15-20 százalékos, a második hullámban (tehát azoknál, akik egy alkalommal már szolgáltattak adatot) ennek körülbelül fele, a 3. hullámtól kezdődően pedig 3-5 százalékra mérséklődik. Az első felkeresésnél derül ki, ha valamely okból a kijelölt címen nem található háztartás (például nem lakás céljaira hasznosítják az ingatlant, tartósan nem lakják stb.), és ekkor tagadják meg legkönnyebben a közreműködést a kijelölt háztartások. A további felkeresésnél már érvényesül a korábbi együttműködés hatása, s a felkeresés optimális időpontját is könnyebben találhatja meg közösen az összeíró és az összeírt. A meghiúsulások (ezen belül a megtagadások) természetrajzáról a MEF kevés információt nyújt, mivel annak csak településtípusok szerinti vetülete ismert. Más háztartási felvételek (mindenekelőtt a kötelező mikrocenzushoz kapcsolódóan végrehajtott önkéntes jövedelem-felvétel) meghiúsulásainak vizsgálata azonban markánsan rajzolja ki az alacsony közreműködési hajlandóság jegyeit. Ezek: – fiatal életkor (gyakran nincsenek otthon, nem szeretik a szabadidőt erre fecsérelni), – vállalkozók (életmódjuknak az átlagosnál több a nem publikus eleme), – kvalifikált értelmiségiek (szokásos az állami tevékenységekkel szembeni ellenállás, főleg ha az következmények nélkül tehető meg), – nagyvárosban élők (bizalmatlanság, elidegenedés).

Joggal feltételezhető, hogy a meghiúsult összeírások a MEF esetében is a fenti jegyeket hordozó háztartásokra koncentrálódnak. (Lásd Budapest és néhány nagyobb megye-


1051

székhely kiugróan magas meghiúsulási arányát.) Ez azonban azt a veszélyt rejti magában, hogy a MEF által összeírt sokaság jellemzői nem egészen azonosak akkor, ha a háztartások 60 százaléka első hullámos, mint amikor a normál felvételi rend szerint csak egyhatoduk ilyen. Mivel azonban a 2003. év első és második negyedévi eredményei között szignifikáns eltérés nem mutatkozhatott, a meghiúsulások okozta torzítás hatását nem minősíthettük számottevőnek. Az összeíró-hálózat megújítása és az első hullámos háztartások számának átmeneti megnövekedése azonban lényegesen kisebb kockázatot jelentett, mint az, hogy a kisméretű települések teljes körét lecserélték. Az ezzel kapcsolatos probléma megvilágításához röviden át kell tekintenünk a MEF új mintájának néhány sajátosságát. A mintavételi terv még a népszámlálás előtt elkészült és ismertetése „Címregiszteren alapuló lakossági minták terve” címmel megjelent a Statisztikai Szemlében.1 A tényleges minta kijelölése – kisebb, lényegtelen változtatásoktól eltekintve – az említett dolgozatban megfogalmazott elveken alapult; ezek közül csak a leglényegesebbeket emeljük ki. – Mivel döntés született arról, hogy a népszámlálás címállományából egy címregisztert fognak létrehozni, mintakeretnek a regiszterben található címek állományát választjuk (gyakorlatilag ez a kijelölt településminta címállományára szűkül). – Az önreprezentáló településeken elsődleges (és egyben végső) mintavételi egységek a lakások, a nem önreprezentáló részben elsődleges mintavételi egységek a települések, másodlagos (és egyben végső) kiválasztási egységek a lakások. – A minta egyes rétegeiben a mintanagyságot úgy tervezzük, hogy – összhangban az 577/98. sz. Council Regulation (Eurostat) kritériumával – éves átlagban a munkanélküliség becsült szintjéhez tartozó relatív szórás (CV) egy-egy tájegységen (régión) belül ne haladja meg a 8 százalékot.

Ez a harmadik szempont a mintavételi eljárások elméletéből ismert optimális allokáció2 alkalmazását jelenti. Ideális körülmények között ehhez szükség lett volna a munkanélküliség szintjének, valamint a munkanélküliség mint ismérv szóródásának az ismeretére az ország összes településén. A MEF településmintája tervezésének időpontjában (2002. első féléve) azonban a népszámlálás teljes körű adatai még nem álltak rendelkezésre, csupán a népszámlálás körülbelül 12 százalékos képviseleti mintáját lehetett használni. Ez utóbbiból az optimális allokációhoz szükséges szinteket és szóródásokat az országnak csupán körülbelül 1100 településére sikerült kellő megbízhatósággal becsülni. A többi településre nézve településnagyság alapján pótoltuk a hiányzó adatokat. Bár későbbi tapasztalatok fényében ez a módszer nem volt mentes bizonyos pontatlanságoktól, egészében véve az eljárás – az optimális allokáció – közelítően úgy működött, mintha száz százalékos népszámlálási adatokkal dolgoztunk volna. A vázolt mintavételi eljárás eredményeként 679 település került a MEF mintájába,3 a korábbi 775-tel szemben, és ezen belül 204 volt olyan település, amely mind a régi, mind pedig az új mintában is szerepelt. (Ezekben a számadatokban Budapest kerületei 23 különböző területi egységként jelentkeznek.) Minthogy igen nagy volt a mintába bekerülő 1 Mihályffy László [2000]: Címregiszteren alapuló lakossági minták terve. Statisztikai Szemle. 78. évf. 10–11. sz. 873– 892. old. 2 Bár optimális allokációról beszélünk, a módszert nem olyan mintaváltozat előállítására használtuk, amelynél a munkanélküli létszám mintavételi hibája minimális lett volna, ehelyett arra törekedtünk, hogy a tájegységekre vonatkozó, 8 százalékos pontossági kritériumnak eleget tegyünk. 3 Ez a szám későbbi kiegészítésekkel 683-ra módosult.


1052

új települések száma, az új mintára való áttérés során az új és a régi minta adatai közötti várható eltérés vizsgálatára egy szimulációs vizsgálatot terveztünk,4 amelyet népszámlálási kísérletnek nevezünk. Ennek során mind a régi-, mind pedig az új mintavételi terv szerint kiválasztottunk egy-egy ún. mesterséges mintát a 2001. február 1-jei népszámlálás adatállományából, azzal a céllal, hogy a mintákból becsült adatokon keresztül összehasonlítsuk a két mintát, illetve, hogy a mintákból származó becsléseket összehasonlítsuk a nekik megfelelő népszámlálási adattal. A mesterséges minták kijelölésénél pontosan követtük a mintavételi terveket, a valós helyzettől csak abban tértünk el, hogy a mesterséges mintákba csak lakott lakásokat jelöltünk ki. A mintanagyság mindkét esetben a működő negyedéves minták nagyságával egyezett meg. A régi és az új MEF minta tesztelésére célszerűen a foglalkoztatottság és a munkanélküliség mutatóit választottuk, ezeket ugyanis a népszámlálásban is megfigyelték. Bár a MEF-ben és a népszámlálásban megfigyelt munkanélküliség fogalmilag nem teljesen azonosak – pontosabban az eltérő kérdezési módszer az elvileg azonos fogalmaknál is eltérő abszolút számot eredményezett –, ez nem befolyásolta a minták összehasonlíthatóságát és az abból levont következtetéseket. Az összehasonlítást kétféle módon is elvégeztük: egyrészt a két – a lakásokból, illetve az azokban lakó személyekből – álló minta alapján, a mintavételi terv által meghatározott súlyokkal, másrészt csak a mintába tartozó településekre szorítkozva. Az utóbbi esetben a minták településeihez a foglalkoztatottaknak és a munkanélkülieknek a népszámlálásból származó teljes körű létszámát rendeltük hozzá. Mint az alábbi táblákból is látható, az alkalmazott munkaerő-piaci mutatóknak a kétféle mintából származó becslése jól közelíti egymást. A foglalkoztatottak abszolút számában mintegy 10 ezres, a munkanélküliekében 3 ezres eltérés van (0,2 százalék, illetve 0,7 százalék), míg az aktivitási ráták 0,1 százalékponttal különböznek egymástól, valamint a népszámlálásból származó sokasági értéktől. 3. tábla

A 2001. évi népszámlálás néhány munkaerő-piaci adatának becslése a munkaerő-felmérés régi és új mintavételi terve alapján Korcsoport (éves), nem

Összesen 15–19 20–29 30–39 40–49 50–59 60–69 70– Férfi Nő

Foglalkoztatott

Munkanélküli

Aktív

Inaktív

Összesen

Részvételi arány

fő

3 882 755 59 533 1 045 041 998 219 1 025 136 697 675 47 470 9 681 1 997 343 1 885 412

394 379 23 867 134 433 98 868 87 811 47 531 1 437 431 243 255 151 124

4 277 135 83 401 1 179 475 1 097 088 1 112 948 745 206 48 907 10 112 2 240 599 2 036 536

Munkanélküliségi ráta

százalék

Régi mintavétel 4 051 318 563 322 371 363 195 940 299 265 652 925 960 731 1 007 773 1 639 989 2 411 329

8 328 453 646 722 1 550 838 1 293 027 1 412 212 1 398 130 1 009 638 1 017 885 3 880 588 4 447 865

51,4 12,9 76,1 84,8 78,8 53,3 4,8 1,0 57,7 45,8

9,2 28,6 11,4 9,0 7,9 6,4 2,9 4,3 10,9 7,4

(A tábla folytatása a következő oldalon.) 4

A számításokat a KSH Statisztikai módszertani és mintavételi osztályán végezték Mihályffy László irányításával.


1053 (Folytatás.)

Korcsoport (éves), nem

Összesen 15–19 20–29 30–39 40–49 50–59 60–69 70– Férfi Nő

Foglalkoztatott

Munkanélküli

Aktív

Inaktív

Összesen

Részvételi arány

fő

3 892124 65 189 1 044 708 1 001 049 1 024 171 698 596 49 544 8 867 1 999 191 1 892 933

397 015 26 192 130 783 100 852 89 616 46 350 3 070 152 248 670 148 345

Munkanélküliségi ráta

százalék

4 289 139 91 381 1 175 491 1 101 901 1 113 787 744 946 52 614 9 019 2 247 861 2 041 278

Új mintavétel 4 038 480 555 287 375 084 191 002 296 195 655 236 956 980 1 008 696 1 632 061 2 406 419

8 327 619 646 668 1 550 575 1 292 903 1 409 982 1 400 182 1 009 594 1 017 715 3 879 922 4 447 697

51,5 14,1 75,8 85,2 79,0 53,2 5,2 0,9 57,9 45,9

9,3 28,7 11,1 9,2 8,0 6,2 5,8 1,7 11,1 7,3

A 2003 januárban új mintán zajló munkaerő-felmérés az idősorban – az igen jó teszteredmények ellenére – a vártnál nagyobb törést okozott. A foglalkoztatotti létszám a trendnek megfelelően alakult ugyan, a munkanélkülieké viszont a gazdasági körülmények változása, illetve a szezonhatás által logikusan magyarázhatónál jobban nőtt. A növekedés a településcserében kizárólagosan érintett községeknél jelentkezett, ezek munkanélküliségi rátája a 2003. első negyedévi mintában mintegy 2 százalékponttal haladta meg a 2002. negyedik negyedévit. A munkaerő-piaci okokkal nem magyarázható növekedés jelenlétét jeleztük a 2003. évi publikációkban, az előző évi adatokkal való összevetés a szokottnál kisebb hangsúlyt kapott. Az a körülmény, hogy az új MEF-minta bevezetése a vártnál nagyobb mértékű elmozdulást eredményezett a munkanélküliség mutatóiban, azt jelzi, hogy érdemes további szimulációs számításokat végezni annak érdekében, hogy közelebb jussunk ennek a jelenségnek a megértéséhez. Ezen túlmenően az már így is megállapítható, hogy – legyen szó akár egy új népszámlálás miatti újratervezésről – a jövőben mindenképpen el kell kerülni ilyen nagy számú település egyidejű cseréjét. Ezzel kapcsolatban érdemes tanulmányozni más országok statisztikai hivatalainak (például a Kanadai Statisztikai Hivatal) gyakorlatát. SUMMARY The updated census counts of the population used for determining the final sample weights of the Labour Force Survey between 1992-2001 do not agree with the corresponding counts of the new census. Because of disproportionate changes in geographic and demographic distributions over the decade in consideration, the weighting based on the new census resulted, among other things, in an increase of 70,000 in the total of employed, and at the same time, in a slight decrease of the rate of employment as compared to earlier data. On the basis of the census, the LFS sample has been redesigned also at the level of localities. The goodness of the new sample was tested by means of census data. The method and the results of testing are described at length in the paper, as well as the publication strategy of the Hungarian Central Statistical Office when it comes to data obtained with different weighting systems.

STATISZTIKAI ELEMZÉSEK

SIKERES NYUGDÍJREFORM? HAMAR FARKAS 1998-tól új, három pilléres nyugdíjrendszer működik hazánkban, mely a korábbi felosztó-kirovó elven működő rendszert váltotta fel. Az új rendszer központi elemét az újonnan alakult magánnyugdíjpénztárak alkotják. Az eredeti tervek szerint a pályakezdőkön kívül minden magyar állampolgár szabadon dönthetett arról, hogy csatlakozik-e az új rendszerhez, azaz belép-e valamelyik magánpénztárba vagy sem. A nyugdíjreform igazán sikeres volt a hazai lakosság körében: eredetileg 1998-ra 700 ezer átlépővel számoltak, a gyakorlatban azonban már 1998 első félévében több mint egymillió átlépő jelentkezett, azaz Radnai Györgynek, a Pénztárfelügyelet akkori elnökének megfogalmazása szerint: „a nyugdíjpénztárba belépők a lábukkal szavaztak”. Tanulmányomban azt kívánom, megvizsgálni, hogy mely tényezők állnak még e kedvező fogadtatás hátterében, figyelembe véve a reform első néhány évének tapasztalatait is. TÁRGYSZÓ: Nyugdíjrendszer. Többdimenziós skálázás.

V

izsgálatom alapjául egy igen érdekes többváltozós matematikai statisztikai módszert választottam, a többdimenziós skálázást, melyhez a kiinduló adatokat kérdőíves lekérdezés biztosította. Tanulmányom első részében bemutatom azokat az okokat, melyek a reformot szükségessé tették, és kitérek a reform főbb jellemzőire is. A NYUGDÍJREFORM OKAI ÉS SZÜKSÉGESSÉGE A reformot makroszintű és mikroszintű problémák egyaránt szükségessé tették. Az előbbiek közül a demográfiai helyzet alakulásával, az alacsony korhatárral, a nyugdíjrendszer szívó hatásával, a nyugdíjkiadások gyors növekedésével foglalkozom, az utóbbiaknál a nyugdíjak értékvesztésére és az ebből következő általános elégedetlenségre térek ki. A makroszintű problémák A demográfiai folyamatok – a termékenység, a halandóság alakulása, a népesség strukturális változásainak időbeli folyamata, valamint a nemzetközi vándorlások hatása is – a nyugdíjas létszám alakulását nagymértékben befolyásolja. A felosztó-kirovó rendszer akkor rendül meg alapjaiban, ha mindezek a folyamatok egyszerre és gyors ütemben alakulnak kedvezőtlenül. Statisztikai Szemle, 81. évfolyam, 2003. 12. szám

HAMAR: SIKERES NYUGDÍJREFORM?

1055

A nyugdíjasok száma az elmúlt évtizedekben folyamatosan nőtt, miközben a népesség száma nem nőtt, illetve tartósan csökkent. (Lásd az 1. táblát.) Ez a korábbi nyugdíjrendszer szempontjából igen kedvezőtlen volt, hiszen így egyre kevesebb dolgozó tartott el egyre több nyugdíjast. Ez egyébként nem csak Magyarországon volt megfigyelhető, szinte világjelenségnek mondható. A felosztó-kirovó rendszerek általános problémája, hogy a második világháború utáni születési csúcsot mindenütt természetes visszaesés követte, majd a születésszám a korábbinál jóval alacsonyabb szinten stabilizálódott. A demográfiai előrejelzések szerint 2010 körül következne be az ilyen típusú nyugdíjrendszerek általános összeomlása, amikor az utóbbi fél évszázadban született legnépesebb évjáratok – Magyarországon a „Ratkó-gyerekek”, Nyugat-Európában és Amerikában a „baby boom” szülöttei – mennek nyugdíjba. 1. tábla

Demográfiai mutatók Megnevezés

Születéskor várható élettartam (év) férfi nő Csecsemő halandóság (ezrelék) Várható élettartam 60 éves korban (év) férfi nő Népesség (ezer fő) Aktív népesség (ezer fő) Családok száma Nyugdíjasok, járadékosok (ezer fő) Nyugdíjasok** a népesség százalékában

1950.

1960.

1970.

1980.

1990.

1999.

évben

59,3 63,4 85,7

65,9 70,1 47,6

66,3 72,1 35,9

65,4 72,7 23,2

65,1 73,7 14,8

66,3 75,1 8,4

16,3 17,7 9 293 – – 1 307 14,0

16,8 18,0 9961 4 735 – 1 677 16,8

15,2 18,2 10 322 5 127 2 891 2 116 20,5

15,1 18,8 10 710 5 470 3 028 2 195 20,5

14,7 19,0 10 354 5 251 2 896 2 477 23,9

14,9 19,6 10 092 4 203 2 880* 3 176 31,5

* 1996. évi adat. ** Itt és a továbbiakban járadékosokkal együtt. Forrás: Statisztikai évkönyvek.

A családok és háztartások vonatkozásában is problémák mutatkoztak. A családok számának csökkenése, az egyedülállók számának növekedése a népességreprodukció csökkenését okozza, a családi és háztartási struktúra változása a társadalmi ellátás további bővítését kívánja. A TÁRKI Társadalomkutatási Intézet 1995 nyarán a Pénzügyminisztérium felkérésére készített kutatásának egyik fejezete a jóléti rendszerek reformjának lehetséges fogadtatásával foglalkozott (Tóth [1996]). Ez kitért a nyugdíjrendszer időszerű kérdéseinek feltérképezésre, valamint az esetleges változtatás hatásainak fogadtatását is vizsgálta. A vizsgálat arra is rávilágított, hogy az 1980-as évek végén, az 1990-es évek elején a gazdaság hanyatlása és a strukturális alkalmazkodási kényszere miatt fellépő nyomások, valamint a kiterjedő jóléti rendszerek szívó hatása miatt nagyon kedvezőtlenül alakult a népesség foglalkoztatottsági összetétele. A vizsgálat szerint 1995 közepén a teljes népes-

1056

HAMAR FARKAS

ségnek mintegy 44 százaléka, a 15 év felettieknek pedig alig több mint a fele tartozott a gazdaságilag aktívak közé, a ténylegesen kereső foglalkoztatottak aránya pedig ennél is kisebb, nem egészen 40 százalék volt. Ez súlyos eltartási terheket rótt az aktív kereső népességre, hiszen minden száz keresőre 163 nem kereső (nyugdíjas, tanuló, munkanélküli és inaktív) jutott. A prognózisok szerint (Papp [1999b]) az 1995. évi 10,2 millióról 2050-re 8,4 millióra csökken az ország népessége, miközben a 60 éven felüliek aránya 19,4-ről 31,6 százalékra emelkedik. Eközben a felnövekvő, a nyugdíjas korosztályokat eltartó 20-59 éves aktív munkavállalók aránya 54-ről 48,6 százalékra csökken. Ez esetben a hagyományos nyugdíjrendszer már nem lesz képes a nyugdíjakat finanszírozni, ezért van szükség arra, hogy a majdan nyugdíjba menők a saját nyugdíjukra is gyűjtsenek. Az 1. ábra mutatja, hogy a gazdaságilag inaktívak milyen mértékben terhelik az aktívakat. Az arányok azt jelzik, hogy a nyugdíjrendszer finanszírozhatóságát csak a foglalkoztatási arányok megváltoztatásával lehet javítani. A rendszer reformjának azt kell célul kitűzni, hogy csökkenjen a rendszerre háruló teher, ami a kereső/eltartott arány javulásával úgy érhető el, hogy lehetővé, ugyanakkor kifizetődővé teszi az érintettek számára a munkaerőpiacra való visszatérést. Az ábra az 1980–1999. évi adatok alapján jelzi, hogy: – az aktív keresők száma 1980-tól folyamatosan csökkent, de jelentős változás csak 1990-től figyelhető meg, amikortól is az aktív munkaképes lakosság aránya erőteljesen visszaesett; – az aktív munkaképesek számának jelentős csökkenésével párhuzamosan a nyugdíjban, illetve járadékban részesülők száma folyamatosan növekszik; – 1980-ban egy nyugdíjasra, illetve járadékban részesülőre több mint két (2,71) dolgozó jutott, ez az arány 1991 után jelentős mértékben romlott: 1995-ben egy nyugdíjast lényegében alig több mint egy (1,47) 1999-ben pedig 1,32 aktív kereső „tartott el”. 1. ábra. A nyugdíjasok és keresők számának alakulása az elmúlt években Ezer fő 6000

5470 2,71

5000

3

5373

5251 2,5

2,38

4313 2,12

4000 3000 2018

2261

2477

4203 2

2935 1,47

3176 1,5 1,32

Nyugdíjasok, járadékosok száma 1 nyugdíjasra jutójutó aktív kereső Egy nyugdíjasra aktív kereső

2000

1

1000

0,5

0

Aktív keresők száma

0 1980

1985

1990

1995

1999

A demográfiai trendek és a nyugdíjrendszer fenntarthatósága közötti egyértelmű és közvetlen kapcsolat feltételezése egyes vélemények szerint vitatható (Augusztinovics [1999]), a nyugdíjrendszerek helyzetét gazdasági tényezők, elsősorban a foglalkoztatott-

SIKERES NYUGDÍJREFORM?

1057

ság is igen erőteljesen befolyásolják. A következtetés azonban ez esetben is hasonlít az előzőkben említettekhez: az aktív/inaktív népesség aránya igen fontos tényezője a nyugdíjrendszer működésének, fenntartásának. A népesség elöregedésének problémája összekapcsolódik a nyugdíjkorhatár meghatározásával is. Kopátsy Sándor komplexen, rendszerbe foglalva mutatta be a helyzetet (Kopátsy [1992]). Rámutatott, hogy a nyugdíjrendszer problémáját önmagában nem, csak a gazdaság főbb területeire kiterjedően lehet megoldani, azaz, a jóléti rendszer reformjával: „A nyugdíjkorhatárok alacsony szintjét tekintve elsők vagyunk a világon. Ezt is a munkanélküliség elrejtése érdekében tettük. Ha a nálunk sokkal gazdagabb országokhoz igazítanánk a nyugdíjkorhatárt, mintegy 15 százalékkal nőne a munkanélküliek száma. Korábban a kapun belülieké, most már egyre inkább a ténylegesen is munkanélkülieké. … Egyelőre arra nincs példa, hogy ilyen alacsony nyugdíjkorhatárt a gazdag országok képesek lennének finanszírozni. Nálunk pedig még a kérdés nyílt felvetésétől is visszarettennek az illetékesek. A fentiekből az következik, hogy az egységnyi ledolgozott munkaidőre példátlanul nagy és az alkalmazott módszerektől függetlenül elviselhetetlen társadalombiztosítási teher jut, és ez az arány még egyre romlik. … Nemcsak a források csökkennek, hanem a kötelezettségek is nőnek. Egyrészt nő a munkanélküli segélyre fordított összeg, másrészt a nyílt munkanélküliséggel szemben szemérmes politika lehetővé tette, hogy a felesleges munkaerő jelentős hányadát korkedvezményes nyugdíjba küldhessék. A társadalombiztosítási járulék azért is abnormálisan magas, mivel a jövedelmeknek csak mintegy a felét terheli. Ez az aránytalanság abból fakad, hogy a magyar gazdaságnak nemzetközi mértékkel mérve kiugróan jelentős a fekete, illetve szürke szektora. … Mondanivalóm lényege: a társadalombiztosítás, ezen belül a nyugdíjrendszer csak bizonyos gazdaságpolitikai, ezen belül megfelelő foglalkoztatási szint és adórendszer mellett oldható meg a jogos társadalmi elvárások szintjén.”. A nyugdíjrendszer szívó hatását sem lehet figyelmen kívül hagyni. A TÁRKI már említett vizsgálatának nagyon érdekes megállapítása (Tóth [1996]), hogy a nyugdíjasok számának növekedésében nemcsak a társadalom elöregedése, az alacsony korhatár és nem egyszerűen a munkaerő-piaci nyomás játszott szerepet, hanem nagymértékben érvényesült a nyugdíjrendszer „szívó” hatása is. Ezt jelzi a nagyfokú korhatár előtti nyugdíjazási arány.1 Az eltartási terheknek lényegében három összetevője van: a munkaerőpiacon még meg nem jelent fiatalok (gyermekek, tanulók), az aktív korban levő inaktívak és a nyugdíjasok. Az 1990-es években egyre nyilvánvalóbbá vált, hogy a legsúlyosabb gondot azoknak az inaktívaknak és nyugdíjasoknak az aránya jelenti, akik még aktív korban vannak. Az inaktívakról való gondoskodás a családokra nehezedik, a nyugdíjasok ellátására viszont az állami újraelosztó rendszerek keretében kerül sor. A nyugdíjazási arányok már jóval az öregségi nyugdíjkorhatár előtt növekedésnek indultak. A vizsgálat kimutatta, hogy a legfeljebb öt évvel az előírt korhatár előtt levő nők között már csaknem negyven, míg a férfiaknál ötven százalékot tett ki volt a nyugdíjasok aránya. Ennek csak egy része magyarázható a rossz egészségi állapottal, másik része a korhatár előtti egyéb nyugdíjazási lehetőségek térhódításával függött össze. 1 Réti János, a cikkemmel kapcsolatos véleményében a munkahelyek tömeges megszűnése és a munkanélküliellátórendszer kialakulatlansága miatt bekövetkező nyugdíjazási hullámot – mely a gazdasági-foglalkoztatási problémákat a nyugdíjrendszer problémájaként jelenítette meg – inkább „levezető csatornának” nevezi.

1058

HAMAR FARKAS

A TÁRKI kutatói a nyugdíjrendszer szívó hatását jelző három tényezőt határoztak meg: – magas nyugdíjbavonulási szándék, – viszonylag kedvező kompenzációs ráta, – a munkaerőpiacra visszatérni szándékozók alacsony aránya.

A felmérés szerint ugyanis a vizsgált népességcsoport (a vizsgálat tízezer magyar háztartásra terjedt ki) még nem nyugdíjas tagjainak – tehát azon foglalkoztatottaknak, munkanélkülieknek és inaktívaknak, akik korábbi munkaviszonyuk alapján nyugdíjra lesznek jogosultak – kétötöde (40%) szeretett volna a nyugdíjkorhatár elérése előtt nyugdíjba menni. A legtöbben 1-3, illetve 4-6 évvel a nyugdíjkorhatár elérése előtt akartak felhagyni az aktív munkával. A szándék komolyságát mutatta, hogy e csoport tagjainak már több mint egytizede beadta nyugdíjkérelmét. A kérelmet beadók háromnegyede egészségi okokra hivatkozott – bár valószínűleg szerepet játszott emellett a munkanélküliségtől való félelem, a viszonylag lazább nyugdíjazási feltételek, valamint a nyugdíjazás utáni munkavállalási korlátozások laza ellenőrzése –, míg öregségi nyugdíjat, ezen belül előnyugdíjat, korkedvezményes nyugdíjat és foglalkoztatáspolitikai célú korengedményt kért 40 százalékban. A munkapiacról ily módon kikerülők a rendszer ellátottjaivá váltak. Különösen gyorsan emelkedett a rokkantnyugdíjasok száma. A Világbank adatai szerint Magyarországon az 1990-es évek közepén majdnem 400 ezer 60 év alatti rokkantnyugdíjas élt, a nyugdíjas társadalom egyhatoda (Világbank [1994]). A Népjóléti Minisztérium kimutatása szerint 1991 és 1994 között 80 ezren menekültek rokkantnyugdíjba. Jelentős ösztönző tényező volt az idő előtt nyugdíjba kerülők induló nyugdíjának öszszege is, amely a vizsgálatok szerint az utolsó havi nettó fizetésne, átlagosan 72 százaléka volt. Ez elég magas kompenzációs ráta, mely a korán nyugdíjazottak alacsony keresetének és a nyugdíjformulába rejtett szolidaritási szabályoknak volt köszönhető. A nyugdíjrendszer szívó hatását mutató harmadik tényező a munkaerőpiacra visszatérni szándékozók aránya. A munkaerőpiacon hivatalosan meg nem jelenő nyugdíjasoknak mintegy 8 százaléka szándékozott a közeljövőben munkába állni. A többség – hivatalosan – nem kívánt megjelenni a munkaerőpiacon, távolmaradásukat elsősorban egészségi állapotukkal magyarázták. A nyugdíjakra fordított kiadás az 1970. évi 13 milliárd forintról 15 és félszeresére, 202 milliárd forintra nőtt 1990-ig, ami azt jelenti, hogy öt évenként megkétszereződött. A gyors növekedés 1990 után hasonlóan folytatódott, és 1999-ben a nyugdíjkiadások öszszege elérte a 1008 milliárd forintot. (Lásd a 2. táblát.) A kiadások növekedésének egyik legfontosabb tényezője a létszámnövekedés. A nyugdíjasok létszáma 1970-től 1995-ig több mint kétszeresére nőtt. Ezen időszakon belül a gyorsabb növekedés 1970 és 1980 között következett be. Ezt az évtizedet az igen jelentős jogosultságkiterjesztés jellemzi, középpontjában az 1975. évi törvénnyel. Ekkor fejeződött be az egységes nyugdíjbiztosítás kialakítása azzal, hogy fokozatosan bevonták a kötelező biztosításba a korábban kimaradt vagy eltérően szabályozott rétegeket. Ennek következtében a vizsgált időszak alatt a nyugdíjasok aránya a népességen belül 14 százalékról közel kétszeresére emelkedett. Ugyanakkor nem hanyagolható el a hatvanas évek közepe óta tartó kedvezőtlen demográfiai folyamat, a népesség elöregedése. Az utolsó időszaki létszámváltozás, a gazdasági helyzet romlása nyomán bekövetkező kényszernyugdíjazásokra és a statisztikai rendszer változásaira vezethető vissza.


1059 2. tábla

A nyugdíjkiadás makroadatai Megnevezés

Nyugdíjkiadás (milliárd forint) Nyugdíjaslétszám (ezer fő) Átlagos ellátás (forint) Nyugdíjasok száma a népesség százalékában Nyugdíjkiadás a GDP százalékában

1970.

1975.

1980.

1985.

1990.

1995.

1999.*

202 2 560 6 683

582 2 935 16 030

1 008 2 757 29 639

évben

13 1 450 764 14,0 3,8

27 1 800 1 273 17,0 5,2

56 2 100 2 276 19,1 7,6

92 2 300 3 353 21,0 9,1

24,3 9,7

29,6 10,4

27,8 8,7

* 1992 után az informatikai rendszer fejlesztése következtében lehetővé vált a nyugdíjak és a nyugdíjszerű ellátások elkülönítése, igy itt az utóbbiak már nem szerepelnek. (Erre Réti János hívta fel a figyelmemet.) Forrás: Statisztikai évkönyvek.

A kiadások növekedésének a létszámnövekedéssel meg nem magyarázható része a nyugdíjszint emelkedéséből adódik. Az egy főre jutó átlagösszeg 764 forintról 1990-ben 6683 forintra, majd ezt követően robbanásszerűen közel 30 ezer forintra nőtt, a tíz év alatti növekedés több mint négyszeres. Ennek két, egymástól nehezen elkülöníthető tényezője van: az egyik a nyugdíjkompenzáció, azaz a nyugdíjak évről évre történő emelése, a másik az állománycserélődés, az új nyugdíjasok nyugdíja ugyanis magasabb, mint a régieké. Az átlagnyugdíjas nyugdíja tehát nem azonos az átlagnyugdíjjal, a kettő között az összetétel-változás mellett a cserélődés idéz elő különbséget. A nyugdíjasok számára – mikroszinten – az előbbi, a kimutatható átlagnál jóval alacsonyabb növekedés a meghatározó, míg makroszinten az utóbbi hatása erőteljesebb. Makromegközelítésben a nyugdíjkiadást a gazdaság teljesítményéhez, a GDP-hez kell viszonyítani. Ez az arány az 1970. évi 4 százalékról az 1990-es évek közepére elérte a 10 százalékot, de az évtized végén kissé visszaesett. A kiadásnövekedés harmadik tényezője az infláció. A Központi Statisztikai Hivatal adatai szerint az 1960. évihez viszonyítva, 1970-ben 107 százalékos, 1990-ben 465 százalékos, majd 1999-ben már 2648 százalékos volt az árszínvonal emelkedés. Ez természetesen igen erőteljes hatást gyakorolt a nyugdíjak emelkedésére. Ez a hatás azonban nem szakítható el az előző tényezőktől, hiszen ezek csak összefüggésükben tárgyalhatók. Az átlagnyugdíj többé-kevésbé követi a keresetszint változását: ha magas az infláció, a nominális keresetek is gyorsan nőnek, és ez közvetve (nyugdíjindexálás) vagy közvetlenül (új nyugdíjak) hat a nyugdíjkiadásokra. A mikroszintű problémák A korábbi nyugdíjrendszer egyik legsúlyosabb problémája volt a nyugdíjak értékvesztése, amit a köznapi életben sokan az alacsony nyugdíjakkal azonosították, mások arra gondoltak, hogy minél régebben ment valaki nyugdíjba, annál többet veszít nyugdíjának az értéke. Egyesek viszont azt tették szóvá, hogy az induló nyugdíjak túlságosan magasak, de voltak, akik a kedvezőtlen nyugdíjarányokat, ezek további romlását kifogásolták. A nyugdíjasok jelentős részénél a fokozatosan elértéktelenedő nyugdíj teremtette feszültség különösen akkor kezdett élessé válni, amikor az infláció kétszámjegyűvé vált és

1060

HAMAR FARKAS

összetétele nagymértékben eltolódott az alapvető fogyasztási javak felé. Az infláció felerősödésének hatására az alacsony nyugdíjjal rendelkezők életkörülményei mind nehezebbeké váltak. A kompenzálás gyakorlata ezen kísérelt meg enyhíteni: szociális megfontolásból az alacsony ellátásúaknak rendre nagyobb növekedést biztosított. Ennek forrása azonban a magasabb ellátással rendelkezőktől való átcsoportosítás révén teremtődött meg. A nagy szakértelemmel, nehéz munkával, hosszú szolgálati idővel megszerzett magasabb összegű nyugdíjak nagymértékben veszítettek értékükből, ami szintén jelentős feszültség forrása lett. Egyet lehet érteni Augusztinovics Mária megállapításával, melyben az intézkedések tervszerűtlenségét, ad hoc jellegét elítélte, melyek teljesen kiszámíthatatlanná, kezelhetetlenné tették a rendszert. „Az intézkedéseket a mindenkori költségvetési helyzet formálta, nem pedig egy igazságos és racionális nyugdíjrendszer kialakítására irányuló törekvés. Évente tucatjával születnek az újabb és újabb, részletekbe menő, differenciált és specifikus szabályok, a kivételek és a kivételek alóli kivételek. Senki sem tudja megmondani, hogy a két-három évvel ezelőtt hozott intézkedések mibe kerülnek ma, hogy a mai intézkedések mibe fognak kerülni három év múlva” (Augusztinovics [1992]). A probléma számszerű vizsgálata a nyolcvanas évek végén kezdődött Magyarországon, amikor a gazdasági visszaesés és az ezzel párosuló infláció különösen felerősítette a gondokat. Akkor Berényiné, Borlói és Réti [1990] tanulmánya mutatta be a kialakult helyzetet, majd a későbbiekben is készültek tanulmányok e kérdéskörben (például Augusztinovics [1992], Martos [1994], illetve Antalné–Réti–Toldi [1995]). Antalné, Réti és Toldi elemzésükben a nyugdíjak értékvesztésének következő területeit határozták meg: reál értékvesztés, relatív értékvesztés, releváns értékvesztés. A nyugdíjak alakulása vizsgálható az árak alakulásának tükrében. Ilyenkor azt vizsgáljuk, hogy a nyugdíjak mennyire tartottak lépést a fogyasztói árakkal, azaz mennyire őrizték meg reálértéküket. Az 1980-as évek végétől már kétszámjegyű infláció és nominálkereset-növekedés jellemezte a magyar gazdaságot. A szerzők modellszámítások segítségével kimutatták, hogy az adott időszakban szinte minden nyugdíj vesztett értékéből, csak a legalacsonyabb és a legrégebbi nyugdíjak tartottak lépést az inflációval. Az emelések minimális alsó határösszegei ezeknél még reálnövekedést is eredményezhettek. Az azonos kereseti szinthez és azonos szolgálati időhöz tartozó, árindexekkel felszorzott reálnyugdíjak 1989-1990-ig fokozatosan emelkedtek, ami a nyugdíj megállapításának alapjául szolgáló átlagbérek emelkedésének tudható be. 1991-től a feltételek szigorítása következtében az induló nyugdíjak jelentősen visszaestek, mégpedig annál nagyobb mértékben, minél magasabb jövedelemkategóriába esett a nyugdíjba vonuló. Az értékvesztés-értékmegőrzés másik szempontja, hogy a nyugdíjak emelkedése mennyire egyezik az átlagkeresetek növekedésével, mennyire tart lépést a nettó keresetek növekedési ütemével. Az 1992-es törvénymódosítás ezt az elvet érvényesítette a nyugdíjemeléseknél. Korábban a változó emelési gyakorlat a különböző nyugdíjas rétegeket igen eltérő mértékben érintette. A relatív értékmegőrzés a nyugdíjazástól számított időszak nyugdíjnövekedését hasonlítja az aktív keresők nettó keresetnövekedéséhez. E mértékek és irányok pontos feltárása különösen a tartós gazdasági visszaesés időszakában érdekes, mivel megmutatja, hogy a nyugdíjas rétegek az aktívaknál nagyobb vagy kisebb terhet viselnek-e a recesszió terheiből.


1061

A modellszámítások során a „relatív nyugdíj” kategóriáját úgy számították ki, hogy a nyugdíjakat évente a nettó keresetek növekedési ütemének megfelelő indexszel növelték. Ez az érték azonban csak megközelítően lehet pontos, hiszen nem tartalmazza a nyugdíjmegállapítási szabályokban bekövetkezett változások hatását. Az eredmények elemzése kimutatta, hogy ebben a vonatkozásban is az alacsony induló nyugdíjak túlkompenzáltak, ezek közül csak az 1990-1991-ben megállapítottakat tekinthetjük relatíve értékvesztetteknek. Az átlagkeresethez közelítve csökken a túlkompenzáltság, nő a lemaradás. Az értékvesztés elsősorban a hosszú időszakban érvényesülő évi 2 százalékos általános emelési mérték és az 1988-90-es évek abszolút összegben meghatározott, illetve nyugdíjnagyságtól függően degresszív emelési mérték miatt halmozódott fel. Ez után a megállapítási szabályok változása miatt az induló nyugdíjak lettek alacsonyabbak, így ezeknél nem jelentkezett olyan erősen az értékvesztés. Az értékvesztés harmadik területe a releváns értékvesztés volt. Minden nyugdíjrendszer alapvető követelménye, hogy az előírt feltételek azonossága esetén a nyugdíj összege is mindenkor azonos legyen, valamint, hogy a biztosítási feltételeket különböző szinten teljesítők (például eltérő szolgálati idő) nyugdíja egymáshoz képest arányos legyen. Ezen elv szerint vizsgálva bizonyos nyugdíjak egymáshoz képest is elmaradottak vagy túlértékeltek. Ennek kialakulása még összetettebb, a nyugdíj-megállapítási és az indexálási szabályok változásának együttes eredőjeként jön létre. A modellszámításokkal a szerzők kimutatták, hogy az eredetileg alacsony nyugdíjak vannak jobb helyzetben, az átlagkereset szintjéig a nyugdíjak túlkompenzáltak. A magasabb kereseti kategóriák esetén a legrégebbi nyugdíjak elmaradása a legnagyobb, majd az 1990-ig megállapított nyugdíjaknál csökken az elmaradás, de ez után a degresszió szigorítása és az elégtelen valorizáció miatt ismét magas az elmaradás. A számítások azt is kimutatták, hogy az értékvesztés, illetve a túlkompenzáció összege többé-kevésbé kiegyenlített volt, ami azt jelenti, hogy egy arányaiban kiegyensúlyozott nyugdíjrendszer költsége semmivel sem lenne magasabb. Az eddig bemutatott jelenségek súlyos gondot okoztak a társadalom széles rétegeinek. Réti [1992] egyik tanulmányában megalkotta a „nyugdíjbiztosítás átalakíthatóságának Murphy törvényeit”, melyek egyike a következőképpen jellemezte a helyzetet: „A nyugdíjrendszerrel ma mindenki jogosan elégedetlen. Olyan megoldás nincs, amely mindenkinek tetszik, olyan viszont sok van, amely senkinek. … A járulékfizető azért elégedetlen jogosan, mert túlzottan magas a járulék, de nagyon alacsonyak az ellátási szintek. A magasabb jövedelemmel nyugdíjba menő elégedetlen azzal, hogy nyugdíját degresszív módon számítják, és ezzel elveszti jogosan járó pénzét. A magasabb nyugdíjjal rendelkező nem kap akkora kompenzációt a nyugdíjához, mint más, és nyugdíjkiadásai is relatíve rosszabbak, legalábbis eddig így volt. Az alacsony nyugdíjjal rendelkező pedig azért elégedetlen, mert nem az érdekli, hogy 13 helyett 16 százalékkal emelkedett-e a nyugdíja, ha ebből nehezen vagy egyáltalán nem tud megélni, mivel ebben a körben az abszolút nyugdíjszint és nem a kompenzáció relatív mértéke az érdekes. Az egyedülállónak az a gondja, hogy megélhetésének fix költségei olyan mértékben emelkedtek, hogy a létminimum „elhúzott” a nyugdíja mellett. Az aki két nyugdíjból él, azaz özvegyi és saját jogon, nem tudja mindkét jogát teljesen érvényesíteni. Ahol viszont egy nyugdíjból ketten élnek, tehát valakit még a nyugdíjból el is kell tartani, ott az ehhez adott jövedelempótlék az elégtelen. A hetven éven felüliek 1986-ban ígéretet kaptak az inflációkövető kompenzá-

1062

HAMAR FARKAS

lásra, nyugdíjuk viszont messze az infláció alatt növekszik csak, mivel az inflációkövető kompenzáció 1989-ben megszűnt.” Hozzá kell tenni még ehhez, hogy az 1992-ben bevezetett valorizálás – előnyeinek az elismerése mellett – még újabb problémákkal járult hozzá az elégedetlenséghez, bizonyos esetekben tovább fokozta a jövedelemegyenlőtlenségek kialakulását. A nyugdíjrendszer belső ellentmondásai A nyugdíjrendszer belső ellentmondásai a rendszer determináltságában, az információs rendszer elavultságában, a döntési rendszer hiányosságaiban jelentkeznek, amelyeket a járulékfizetési fegyelem lazaságai is súlyosbítanak. – A determináltságot a nyugdíjrendszer múltjából és jelenéből következő meghatározottság, a meglévő nyugdíjas állományból a jövőre vonatkozó elkötelezettség jelenti. Ez teljesen érthető is, hiszen 18-20 éves korunkban kerülünk kapcsolatba a nyugdíjrendszerrel, ekkor kezdjük a megtakarításokat azért a nyugdíjért, amit aztán 70, 80 éves korunkig, esetleg még tovább is kapni fogunk. A ma nyugdíjba menők mintegy fele még 10 év múlva, negyede 20 év múlva is nyugdíjat fog kapni, és még 30 év múlva is lesznek nyugdíjasok ebből a korosztályból. Ez azt jelenti, hogy a későbbi évek nyugdíjkiadásainak ez a része már most determinált, így a demográfiai és foglalkoztatási helyzet kedvezőtlen alakulása még inkább kiélezte a rendszer problémáit. – A nyugdíjbiztosítás információs és statisztikai rendszere meglehetősen elavult volt az 1990-es évek elejéig (Réti [1992]). Fő fogalmai és kategóriái még az 1960-1970-es években alakultak ki, sokáig csak a jogi változásokat követte, ezért bár igen sok információ állt rendelkezésre, nehéz volt kiigazodni ezen információk között vagy megtalálni az éppen szükségeset. Az információs rendszer elmaradottsága arra az időszakra vezethető vissza, amikor a társadalombiztosítás még az állami költségvetés részeként működött. Ekkor elsorvadtak azok a statisztikák, amelyek egy biztosítási alapokon felépülő nyugdíjrendszer működtetéséhez, finanszírozásához fejlesztéséhez szükségesek. Ez a hiányosság nehezítette, bizonytalanná tette a nyugdíjrendszerrel kapcsolatos döntés-előkészítő munkát. Az 1992-ben elkezdett nyugdíj-statisztikai és -számbavételi fejlesztés viszont már lehetővé teszi, hogy egy mai elemzés már megkülönböztethesse a biztosítási és a szociális jellegű ellátásokat, 1997-ben az információs rendszer reformja keretében az Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóság kiírt egy projektet az okmány-nyilvántartási rendszer számítástechnikai fejlesztésére (Tevan [2001]). – A nyugdíjrendszer átalakítása hosszú ideig napirenden volt, sok vélemény, javaslat látott napvilágot, de a döntés igen nehezen született meg. Mivel a nyugdíjrendszer az egyik nagy társadalmi elosztórendszer, ezért megreformálása nem csupán gazdasági, de politikai kérdés is. A gazdaság egyéb területeken is jelentkező problémák miatt a reform megvalósításának kérdésében – bár mindenki egyetértett annak szükségességével – az e téren feltétlenül szükséges hosszú távú szemléletet a rövid távú szempontok figyelembevétele váltotta fel. A döntéshozók elsődleges szempontja nem a hosszú távú (10-15 éves) hatás figyelembevétele volt, hanem az, hogy mekkora lehet az átalakítás jelenlegi költsége (Réti [1992]). Az 1991 nyarán benyújtott „Jelentés az Országgyűlés számára a társadalombiztosítás átalakításáról” című munkaanyag egyik központi gondolata szerint „…finanszírozási szempontból csak azok a változtatások fogadhatók el, amelyek hosz-


1063

szabb távon a járulékmértéket csökkentik, azt átmenetileg sem növelik, és a költségvetésre sem hárítanak teljesíthetetlen finanszírozási kötelezettségeket”. A parlament hosszan foglalkozott a kérdéssel, egyetértett vele, elfogadta, de decemberben a költségvetéssel kapcsolatos vita után mégis a járulék egy százalékpontos megemelésére került sor. A megoldást igénylő problémák „elmosták” az elméleti megfontolásokat. – 1988-tól a gazdasági társaságokról szóló törvény hatására a társadalombiztosítást is elérték a privatizációs, felszámolási eljárások hatásai. Ugyanakkor elmaradt az ellenőrzés fejlesztése, aminek következtében a társadalombiztosítás kintlevőségei óriásira duzzadtak: 1993-ban az elfeledett járulékkövetelés és jogkövetkezményei érvényesítéséből származó fizetési meghagyások összege egy milliárd forint, 1994-ben pedig már 1,5 milliárd forint volt. A befizetési kötelezettség elmulasztása, a fizetési fegyelem lazulása, a gazdaság szereplőinek ellehetetlenülése miatt a felnövekedett társadalombiztosítási tartozások már az alapok likviditását fenyegették. A Nyugdíjbiztosítási Alap kintlévősége 1998-ban már meghaladta a 20 milliárd forintot. A járulékbeszedés hatékonyságának növelése céljából az Országgyűlés úgy döntött, hogy 1999-től az APEH szedi be a járulékokat. Azonban ez sem hozta meg a várt eredményt, a tb-alapok hiánya nem csökkent látványosan az új rend bevezetése után sem, sőt 1999-ben az APEH egy könyvelési hiba folytán a nyugdíjbiztosítási alap rovására, az egészségbiztosítási alapnál számolt el 20,8 milliárd forintot (Molnár [2000]). AZ ÚJ NYUGDÍJRENDSZER FŐBB JELLEMZŐI A magánnyugdíjpénztárak új elemként jelentek meg, ami azzal járt, hogy 1998. január 1-jétől magánnyugdíjpénztárba történő belépés esetén a tag, a kötelezően fizetendő nyugdíjjárulékból meghatározott százalékot tagdíjként a magánnyugdíjpénztárba fizet. A magán-nyugdíjpénztári tagság a már aktív dolgozókra nem kötelező, csak választható,2 viszont (az eredeti tervek és a jelenlegi állapot szerint) a pályakezdők számára a magánnyugdíjpénztárba történő belépés jogszabály által előírt kötelezettség. A nyugdíjrendszer politikai függősége talán itt figyelhető meg leginkább, hiszen az előző kormány a belépést az eredeti tervektől eltérően kezelte, ugyanakkor a jelenlegi kormány visszaállította a korábban tervezetteknek megfelelően. Aki a vegyes rendszert (magánnyugdíjpénztárt) választja, az a nyugalomba vonulása után nyugdíjának egyik részét a társadalombiztosítástól, másik részét pedig a pénztártól fogja megkapni. Természetesen, aki marad a hagyományos rendszerben, nyugdíja egészét a társadalombiztosítástól fogja kapni. A magán-nyugdíjpénztári konstrukcióban a tag befizetett járulékának – a pénztár pénzügyi tervében – meghatározott hányada egyéni számlára kerül. Az egyéni számla a pénztár befektetési tevékenysége révén hozadékot termel, ami az egyéni számlán levő összeget gyarapítja. A nyugdíjkorhatár elérésekor az egyéni számlán levő összeg fogja képezni a pénztári járadékszolgáltatás alapját. A járadék havi összege azonban nem lehet alacsonyabb a magánnyugdíjpénztárakról szóló törvényben meghatározott mértéknél; erre korábban állami garancia volt, de ez időközben megszűnt. 2 A választhatóság nem folyamatos döntési szabadságot, csak egyszeri átlépési és visszalépési lehetőséget jelentett. Átlépni 1999. augusztus 31-ig, visszalépni eredetileg 2000. december 31-ig lehetett, majd ez 2002. december 31-ig meghosszabbodott.

1064

HAMAR FARKAS

Fontos tényező, hogy a pénztárba befizetett összeg a felhalmozási – a pénztárba való belépéstől a szolgáltatás megkezdéséig terjedő – időszak alatt minden esetben, a nyugdíjkorhatár elérése után pedig – a megfelelő járadéktípus választása esetén – örökölhető. A nyugdíj kiszámításának szabályai alapvetően 2013. január 1 után változnak. Az átlagkereseteket ekkor a bruttó kereseti adatok alapján kell majd kiszámítani, majd az átlagkeresetből a nyugdíj összegét attól függően kell meghatározni, hogy az igénylő kizárólag a felosztó-kirovó rendszerbe fizetett járulékot, vagy tagja volt magánnyugdíjpénztárnak is. A vegyes finanszírozású nyugdíjrendszerben a nyugdíj megállapításakor minden egyes szolgálati év a bruttó kereset 1,22 százalékának megfelelő nyugdíjat jelent. Akik nem lépnek át az új nyugdíjrendszerbe, azoknál minden szolgálati év a bruttó jövedelem 1,65 százalékának beszámítását jelenti. E különbségtételre azért van szükség, mert az új nyugdíjrendszert választók járulékuk egy részét már nem a társadalombiztosításnak, hanem a magánpénztárnak fizetik, és innen is kapják majdani nyugdíjuk egy részét. A régi rendszerben maradók továbbra is teljes járulékukat fizetik ebbe a rendszerbe, innen kapják teljes nyugdíjukat, így értelemszerűen innen nagyobb ellátást is kell kapniuk. Azoknak, akik az új nyugdíjrendszer indulásáig már fizettek be a régi rendszerbe járulékot, de mégis úgy döntenek, hogy átlépnek az új rendszerbe, különösen fontos ez a szabály. Ha ugyanis átlépnek az új rendszerbe, azzal vállalják, hogy eddigi szolgálati éveik után bruttó keresetüknek nem 1,65 százaléka, hanem csak 1,22 százaléka képezi nyugdíjuk alapját. Ez másképpen fogalmazva azt jelenti, hogy az átlépők addigi bevallott és járulékkal szerzett várományaik egy részéről a tőkefedezeti rendszerben megszerezhető nyugdíj fejében lemondanak. Ez nem jelenti azt, hogy az átlépők rosszul járnak, hiszen ez a veszteségük az új nyugdíjrendszerben meg is térül, ha elegendő időt töltenek el az új rendszerben: a kieső veszteséget a tőkefedezeti rendszerből származó nyugdíjelem kompenzálja. A munkáltató a munkavállaló keresetének meghatározott (1999-ben 23, majd évente csökkenő, 2002-től 18) százalékát fizeti nyugdíjbiztosítási járulékként a társadalombiztosítási nyugdíjalapba. A munkavállaló is járulékfizetésre kötelezett, ennek mértéke 2003tól a járulékalap 8,5 százaléka. A biztosítottak között aszerint van különbség, hogy hová fizetik járulékukat. A társadalombiztosítási nyugdíjrendszernek két ponton kell számolnia az inflációval: a nyugdíjba vonuláskor beszámított jövedelmeknél, illetve a már nyugdíjban lévők nyugdíjemelésénél. A beszámított jövedelmek valorizációja megmarad, 3 azaz nem fordulhat elő, hogy a nyugdíjba vonulás előtt hosszú évtizedekkel keletkezett jövedelmet nominális értéken vegyék figyelembe. Ehelyett a régi jövedelmeket a keletkezésük óta számított bérnövekedéssel felszorozzák, így azokat a nyugdíjba vonuláskor számított értékükön lehet figyelembe venni. Ez lehetővé teszi, hogy a jövedelem ne értéktelenedjen el. A már nyugdíjban lévők nyugdíjának emelésekor kombinált módszert alkalmaz a rendszer. Ennek lényege, hogy az indexálás az éves tervezett (várható) mutatók alapján történik, mégpedig úgy, hogy az emelésnél 50-50 százalékban veszik figyelembe az infláció és a nettó keresetek növekedését, így az emelés mértéke mindig e két mutató között alakul. 3 A nyugdíjazást megelőző második évre (t–2) valorizálódik a nyugdíjazást megelőző negyedik évig bezárólag a figyelembe vehető minden év (1988-tól t–4-ig) biztosításba bevont keresete. A valorizációs index a nettó bérindex.


1065

Ha a reálbérek csökkennek, akkor a nyugdíjban lévők a keresőknél jobban járnak, mert nyugdíjuk kevesebbet veszít értékéből, mint a keresők jövedelme. Ez a számítási mód jónak tűnt magas inflációs körülmények között, de kedvezőtlenebb a nyugdíjasok számára alacsony infláció és béremelkedés időszakában, mint a korábbi, csak béremelkedést figyelembe vevő rendszer. A nyugdíjtörvény szerint a nők nyugdíjkorhatára minden második évben egy évvel nő, s 2009-ben eléri a 62 évet. A férfiak esetében 61 év 1998-tól, és 62 év 2000-től. Így lesz a férfiak és a nők nyugdíjkorhatára egységesen 62 év, de e kor betöltése előtt is nyugdíjba lehet menni. Ha a törvényben meghatározott feltételek fennállnak, élni lehet az előrehozott öregségi nyugdíj, illetve a csökkentett összegű előrehozott nyugdíj lehetőségével. Azok, akik korábban mennek nyugdíjba, nagy valószínűség szerint hosszabb időt töltenek nyugdíjasként, azaz befizetett járulékukat hosszabb időre lebontva – kisebb tételenként – kell azt nekik életjáradékként visszafizetni. Ez a szabályrendszer megfelelő ösztönzést jelent arra, hogy a dolgozók a nyugdíjkorhatárig munkában maradjanak. Az új társadalombiztosítási rendszerben megváltoznak a szolgálati időre vonatkozó szabályok is. Alapvetően csak az számít szolgálati időnek, ami után valaki járulékot fizet. Ez alól csak a törvényben meghatározott esetek kivételek (korábban például a sorkatonai szolgálat, a terhességi, gyerekágyi segély, a gyermekgondozási díj, jelenleg a táppénz folyósításának időtartama). Az 1997. december 31.-ig hatályos rendelkezések alapján szerzett jogosultságot nem lehet megszűntetni, korlátozni. A NYUGDÍJRENDSZER ÉRTÉKELÉSE TÖBBDIMENZIÓS SKÁLÁZÁSSAL A felmérésre 2001 elején került sor, melynek során 340 család kapott 6-6 kérdőívet azzal a kéréssel, hogy azt a címzettek vagy, a családtagok, vagy rokonok, ismerősök töltsék ki, és küldjék vissza. A vizsgálat véletlenszerű mintavétellel történt. A visszaérkezési arány eléggé jónak mondható, a kiküldött 2040 kérdőívből 590 érkezett vissza, ami közel 30 százaléknak felel meg. A felmérés arra kereste a választ, hogy miként értékelik az állampolgárok az új nyugdíjrendszer egyes sajátosságait a következő szempontok alapján (a zárójelben az adott kérdésre utaló változó nevét adom meg): – nagyobb öregkori biztonságot nyújt-e, mint az állami rendszer? (bizt), – igazságosabb-e, tekintetbe véve, hogy a nyugdíj arányos a befizetéssel? (ig), – rugalmasabb-e, mivel több lehetőség közül lehet választani? (rug), – hogyan értékelik a kiszámíthatóságot, mivel lehet tudni, hogyan függ a nyugdíj a befizetésektől? (kisz), – mit gondolnak az örökölhetőségről? (örök), – vajon a nyugdíj reálértéke kevésbé függ az inflációtól? (reál), – ösztönzi-e a az új nyugdíjrendszer a feketemunka legalizálását? (fekleg), – erősíti-e az öngondoskodást, ezen keresztül növeli a lakossági megtakarításokat? (megtak), – a megtakarítások növekedése ösztönzi-e a gazdasági növekedést? (gazdnöv), – az új rendszer nem rontja-e a korábban nyugdíjba vonultak helyzetét? (kornyug), – a kormányzati intézkedéseket tekintve, mennyire látja biztonságosnak az új nyugdíjrendszert? (kormint), – összességében hányasra értékeli az új nyugdíjrendszert? (összért).

A válaszadás ordinális skálán történt, az egyes kérdésekkel való egyetértést, értékítéletet 0 és 5 közé eső számmal kellett kifejezni.

1066

HAMAR FARKAS

E kérdések mellett fontos feladat volt megismerni a válaszadó néhány alapvető jellemzőjét, így az életkort, a lakhelyet, a nemet, a munkahely méretét (létszám alapján), és nem kevésbé azt, hogy tagja-e az új nyugdíjrendszernek (kötelező magánnyugdíjpénztárnak). Így nem csak globális, átfogó értékelést kaphatunk, de lehetőség nyílik jellemzőnként is megfigyelni az egyes csoportok értékítéletét. A vizsgálati módszer leírása A kérdéseket – illetve az adott válaszokat – igen nehéz lenne arányskálán értékelni, hiszen az, hogy valamelyik szempont szerint az új rendszer jobb-e vagy a régi, azt bárki könnyen megmondhatja saját értékítélete alapján, de hogy mennyivel jobb, illetve hányszor jobb, azt már igen nehéz lenne kifejezni. Így az egyes szempontokat nem is igen tudjuk valamiféle abszolút arányskálán értelmezni, hanem sokkal inkább megfelelőnek tűnik a kérdésfeltevés olyan módon, hogy vajon melyik szempontot tartja a lakosság a legfontosabbnak, melyiket a legkevésbé fontosnak, és esetleg melyiket a legjelentősebb hátránynak. Ennek a kérdésnek az eldöntésére a többváltozós adatelemzés matematikai statisztikai módszerei közül a többdimenziós skálázás módszere tűnt a legmegfelelőbbnek, ezt a módszert szeretném röviden bemutatni (Ketskeméty–Izsó [1996]). Általános törekvés a tudományokban valamilyen szemléletes módon úgy ábrázolni adatokat, hogy az egymáshoz valamilyen szempontból közelebbinek érzékelt vagy gondolt objektumok az ábrázolásban is közel kerüljenek egymáshoz, a távolabbinak felfogottak pedig az ábrázolásban is távol legyenek egymástól. Vagyis olyan geometriai ábrát kell szerkeszteni, amelyik az ábrázolt objektumok viszonyát helyesen vagy közelítőleg helyesen tükrözi. A többdimenziós skálázás segítségével az adott objektumra vonatkozó hasonlósági vagy különbözőségi adatokból olyan geometriai ábrázolásokat hozhatunk létre, amelyek az objektumra vonatkozó adatokat megfelelő dimenziószámú térben a lehető legkisebb torzítással tükrözik. Az eljárás eredménye tehát egy ponthalmaz „térképe”, melyen a pontok különbözősége (távolsága), megfelelő pontossággal tükrözi az objektum jellemzőinek különbözőségét (távolságát). Ez az ábrázolás önmagában még nem skálázás, de ha lehet olyan koordináta-tengelyeket találni, melyek mentén jól értelmezhető az objektumok elhelyezkedése, akkor ezeknek a tengelyeknek a beskálázásával minden objektumhoz skálaértékeket rendelhetünk a tengelyeknek megfelelő dimenzió mentén. A többdimenziós skálázás módszerének bemutatására a következő tipikus példát szokták alkalmazni. Nagyon egyszerű dolgunk van, ha egy térképen, meg kell állapítanunk például 10 város egymástól vett távolságát. A távolságokat könnyen le tudjuk mérni, és az eredményeket táblázatba tudjuk rendezni. Sokkal bonyolultabb a helyzet, ha egy táblázatot kapunk, mely 10 város egymástól mért távolságát tartalmazza, és feladatunk a térkép megrajzolása. Ekkor lesz hasznunkra egy számítógépes program, mely elvégzi a többdimenziós skálázás feladatát: betápláljuk a megadott mátrixot, a számítógép pedig elkészíti a „térképet”. Természetesen itt lényeges szerepet kap a tudományos megfontolás, az „emberi tényező”, hiszen azt nem mondja meg a program, hogy merre van észak, dél stb., a ponthalmaz tájolása, értelmezése már a kutató feladata. A többdimenziós skálázás fő ereje abban áll, hogy akár pszichológiai eszközökkel nyert különbözőségérzékelési adatok alapján is lehetővé teszi korábban nem ismert di-


1067

menziók felismerését. Így például a következő kérdésekre kaphatunk választ. Gépkocsi vásárlásnál milyen szempontokat vesznek figyelembe az emberek: a gazdaságosságot, a megbízhatóságot vagy a kényelmet? Egy politikusra történő szavazásnál milyen szempontok szerint döntenek a szavazók: párthoz tartozás alapján, sajtóbeli ismertség alapján vagy például a gazdaságról alkotott véleménye alapján? Milyen tényezők határozzák meg az emberek munkahelyi közérzetét? Nem utolsósorban pedig esetünkben, hogyan ítélik meg a nyugdíjrendszer egyes elemeit? A többdimenziós skálázásnak különböző változatai vannak. A legkorábban kidolgozott és legegyszerűbb típus a klasszikus többdimenziós skálázás. Ezt a problémakört először Young és Householder [1938] vetették fel, akik a következő matematikai problémát vizsgálták: ha adott egy n×n számból álló mátrix, akkor hogyan dönthető el, hogy található-e egy euklideszi térben olyan n pontból álló halmaz, amelyben a pontok egymástól való távolsága pontosan megfelel a mátrix elemeinek. Természetesen szükséges feltétel, hogy a mátrix csupa nem negatív számból álljon, szimmetrikus legyen a főátlójára, és a főátlóban csupa nulla álljon. Young és Householder kidolgozták a modell alapjait, mely az i és j pontoknak megfelelő objektumok közötti különbözőséget az i és j pontok dij euklideszi távolságával képezi le a következő formula szerint:  r d ij =  ∑ xia − x ja  a =1

(

2

) 

1/ 2

,

ahol xia az i pont, xja pedig a j pont koordinátája az a dimenzión. A D távolságmátrix elemei az egyes dij értékek, amelyek a létrehozott pontkonfigurációt jellemzik. Kezdetben a módszer csak metrikus adatokkal tudott dolgozni, a megkívánt bemenő adatok intervallum-, vagy arányskálájúak voltak, és csupán egyetlen különbözőségi mátrixot tudott egyidejűleg kezelni. Jelentős áttörést jelentett azonban az a felismerés, hogy ha a pontok (objektumok) száma nem túlságosan kicsi a dimenziószámhoz képest, akkor pusztán az eredeti távolságok sorrendje, tehát egy ordinális skálájú változó alapján is nagy pontossággal rekonstruálható a kvantitatív konfiguráció. Ebben az esetben már nem metrikus módszerről beszélhetünk. Shepard [1962] volt az, aki először észrevette, hogy a pontok számának növelésével az egyes pontok mozgástere jelentősen szűkül. Ennek magyarázata az, hogy ha n ponthoz hozzáveszünk egy n+1-ediket, az egyszerre n új kényszerfelvételt jelent, amit a pontoknak ki kell elégíteniük, a szabad paramétereink száma (amelyeknek meghatározása a feladatunk) viszont csak anynyival nőtt, ahány dimenziós térben keressük a megoldást, hiszen az újonnan bevett pontnak csak ennyi koordinátája lesz. Shepard a következő kísérletet végezte: felvett néhány, változó számú pontot a síkban vagy magasabb dimenziószámú térben, ezek távolságait kiszámította, sorba rendezte, majd pusztán a sorrendi információk alapján számítógéppel rekonstruáltatta az eredeti konfigurációt. Az eredmény pontossága anynyira meglepte, hogy még az első sikeres kísérlet pontos időpontját is publikálta (Mérő [1986]). A későbbi kísérletek még hibás adatok esetén is meglepő stabilitást mutattak. Ezen gondolatok alapján indította útjára Kruskal [1964] a többdimenziós skálázás széles körű alkalmazását. Ő definiálta a hibamérő számot, és stressnek nevezte el, valamint arra is rámutatott, hogy fő feladat annak a pontkonfigurációnak a megtalálása,

1068

HAMAR FARKAS

amelyikre az összes pontkonfiguráció közül a stress értéke minimális. Ha ez magas, az adatok csak rosszul, információveszteséggel ábrázolhatók, de ha alacsony, akkor a kapott ponthalmaz jól reprezentálja az eredetit. A piackutatásban, termékminősítésben, pszichológiai és szociológiai vizsgálatokban azonban több személytől nyert adat egyidejű feldolgozása a cél. Erre a klasszikus többdimenziós skálázás már nem képes, hiszen egyidejűleg csak egy különbözőségi mátrixot képes kezelni. Az elemzés többszöri ismételgetése sem jó megoldás, hiszen nem tételezhető fel, hogy az egyes személyek értékítélete független egymástól, ráadásul e módszer igen munkaigényes. A replikációs többdimenziós skálázás már egy olyan továbbfejlesztett típus, mely egyidejűleg képes kezelni több különbözőségi mátrixot is, míg a súlyozott többdimenziós skálázás kifejezi az egyes személyek adott dimenzióhoz rendelhető különbözőségérzékelését is. Az individuumok közti különbség elemzésére szolgál az INDSCAL modell, melyet Carrol és Chang [1970] dolgozott ki, valamint a Horan [1969] által kidolgozott PARAFAC modell. A többdimenziós skálázás szélsőséges esete az egydimenziós output, mely esetben a vizsgált szempontok sorrendjét kapjuk meg, míg a kétdimenziós output lehetővé teszi, hogy egy újabb dimenzió bevezetése révén alaposabb ismereteket szerezhessünk a vizsgált objektumról. A többdimenziós skálázás módszerével nyert geometriai objektum egyes pontjainak a távolságát a D mátrix fejezi ki. Ennek a pontkonfigurációnak az eltérése az eredeti S különbözőségmátrixtól (illetve annak egy megfelelően választott lineáris transzformáltjától) mutatja, hogy a megoldásnak mekkora a hibája. Ez az E hibamátrix. A vizsgálat során az SPSS-programmal dolgoztam, mely ennek ellenőrzésére három illeszkedési (stressz, sstressz, RSQ) mutatót használ. Az SPSS skálázási algoritmusa s-stresszre optimalizál, mely azt fejezi ki, hogy az E hibamátrix elemeinek négyzetösszege hogyan viszonyul a különbözőségérzeteknek megfelelő összes távolság négyzeteihez. Ez szemléletesen azt mutatja, hogy mekkora az elméleti (pontos) távolság és a modell által létrehozott pontkonfigurációban létrejött távolságok eltérése. Ha tökéletes a megfelelés az eredetileg érzékelt és az ábrázolt különbségek között, akkor a hiba zérus, és az s-stressz is az (a stressz mutató csak abban tér el az s-stressztől, hogy a formulában nem a távolságok négyzetei, hanem maguk a távolságok szerepelnek):  E   s − stress =   T   

1/ 2

Az összefüggésben ║E║ az E hibamátrix elemei négyzeteinek összege, ║T║ pedig az eredeti S különbözőségi mátrixból alkalmas lineáris transzformációval létrehozott T transzformált mátrix elemei négyzeteinek összege. Mindkét mutatóra érvényes közelítő tájékozódási szabály a következő: stressz, s-stressz értéke

A rekonstrukció minősége

0 – 0,05 0,05 – 0,1 0,1 – 0,2 0,2 fölött

kiváló, minden releváns információt tartalmaz jó elfogadható az adott dimenziószámnál csak nagy információ veszteséggel ábrázolható az eredeti különbözőségmátrix, meg kell próbálni eggyel magasabb dimenziószámmal


1069

Az RSQ-mutató a tényleges távolságokat kifejező mátrix és a modellbeli távolságokat kifejező mátrix megfelelő elemei között kiszámított korrelációs együttható négyzetét mutatja, mely közvetlenül megadja, hogy az összes varianciának milyen hányadát magyarázza az adott modell. Ennél a mutatónál tehát a magasabb érték jelenti a pontosabb illeszkedést. A felmérés adatainak vizsgálata a többdimenziós skálázás módszerével Első lépésként elkészítettem a teljes mintára a számítógépes vizsgálatot kétdimenziós outputra. A vizsgálat jóságát mutató stress, s-stress és RSQ a modell igen jó illeszkedését jelezték. A kétdimenziós skálázás eredményét a 2. ábra mutatja. 2. ábra. A nyugdíjrendszer elemeinek értékelését mutató kétdimenziós térkép 1,0

fekleg

örök

2. dimenzió

0,5

reál 0,0

kisz ig

megtak bizt összért

kormint

rug

gazdnöv

-0,5 -1,0 -1,5

kornyug -2,0 -3

-2

-1

0

1

2

3

1. dimenzió

Megjegyzés. A változók neve a kérdőíven szereplő kérdésre utal.

3. ábra. A kontrollváltozókkal kiegészített kétdimenziós térkép 1,5 fekleg

2. dimenzió

1,0

gazdnöv reál megtak kormint bizt k2 rug összért k3 k4 ig kisz

0,5 0,0

k1

k0

örök k5

-0,5 kornyug

-1,0 -1,5 -4

-3

-2

-1 1. dimenzió

0

1

2

3

1070

HAMAR FARKAS

Mint említettem, 10 város térképének megrajzolása esetén nem tudja a számítógép eldönteni, merre van „észak és dél”, azaz a ponthalmaz milyen irányú elforgatása fejezi ki leginkább a valós értékelést. A számítógép által megadott tengelyek csupán matematikai megfontolásokat tükröznek: a két legtávolabbi ponthoz rendeli a vízszintes tengelyt, erre merőleges a függőleges tengely. (Lásd a 3. ábrát.) A tengely meghatározásához az ismertetett pontrendszert kiegészítettem hat kontrollváltozóval (k0 – k5), melyek rendre a 0 és 5 közötti számokat tartalmazták – feltéve, hogy például a k0 kontrollváltozót minden válaszadó nullásra értékelte stb. – annak a konzekvenciának az elfogadásával, hogy a kontrollváltozók bevezetése az elemzésbe némiképpen eltorzította az eredeti konfigurációt. 4. ábra. A bekalibrált térkép

2. dimenzió 1,5 fekleg

1,0

gazdnöv reál megtak bizt k2 rug összért k3 k4 ig kisz

0,5

kormint

0,0

k1

k0

örök k5

-0,5 kornyug

-1,0 -1,5 -4

-3

-2

-1

0

1

2

3

1. dimenzió

A kétdimenziós output tengelyeinek meghatározását oly módon oldottam meg, hogy a kontrollváltozókhoz hozzárendelt lineáris regressziós egyenes a k5 változóval a jobb felső sarokban alkotja a térkép 45 fokos egyenesét, hiszen ez mindkét tengely szerint a legkedvezőbb értékelést fejezi ki. A k5 és k0 közötti egyenes felezőpontja adja az origót. (Lásd a 3. ábrát.) A 4. ábra alapján a következők, a többitől erőteljesen három elhatárolható jellemvonást sikerült kimutatni. Mindkét dimenzió mentén különösen kiemelkedő helyen található az örökölhetőség. Ezzel valóban igen kedvező lehetőséget ad az új nyugdíjrendszer, bár ugyanakkor ez ellentmondásos is.4 A magánnyugdíjrendszert bírálók egyik legfontosabb érve, hogy az örökölhetőség nem kiemelt jelentőségű, hiszen ugyanez a szerepe a tb-rendszerben kapható özvegyi nyugdíjnak, illetve árvaellátásnak. Sőt, ez utóbbi még előnyösebb is, hiszen 4

Simonovits Andrásnak tartozom köszönettel, hogy erre felhívta a figyelmemet.


1071

minden örökös kap, és nem csak annyit, amennyi a felhalmozott tőkéből jár. A magánnyugdíjrendszer előnye viszont, hogy az örökség egy összegben felvehető, vagy az örökös akár vissza is térhet a tb-rendszerbe teljes jogosultsággal. Természetesen el kell ismerni, hogy a kétféle ellátás nem azonos, más a lényege, az alanya stb. Egyértelműen kedvező vonása a magánnyugdíjrendszernek a kiszámíthatóság, igazságosság. Ezek a rugalmasság kategóriák, a k4 kontrollpont mellett helyezkednek el. Szintén kedvező a biztonságosság és a megtakarításokat ösztönző hatás értékelése, valamint az új nyugdíjrendszerre vonatkozó összértékelés is. Kevésbé egyértelmű a többi jellemző értékelése. A feketemunka legalizálása, a gazdasági növekedést ösztönző hatás, a reálérték növekedése és a kormányzati intézkedések hatásának értékelése (2001 elején) az egyik tengely (szempont) szerint kedvezőtlen, míg a korábban nyugdíjazottak helyzete a másik tengely (szempont) szerint szintén kedvezőtlen. Nagyon fontos a többdimenziós skálázás eredményének elemzése során annak a meghatározása, hogy vajon az outputban szereplő tengelyek mit is jeleznek. Véleményem szerint ebben az esetben a nyugdíjrendszer iránti bizalom egyik lehetséges mértékét ismerhettük meg. Összefoglalásként tehát megállapítható, hogy az az értékelés, mely szerint „a nyugdíjpénztárba belépők a lábukkal szavaztak”, egy másik oldalról is megközelíthető: mindazon túl, hogy az új nyugdíjrendszer igen népszerű, kedvező a fogadtatása, a lakosság tisztában van azokkal a tényezőkkel, amelyek terén az új rendszer még nem felel meg az elvárásoknak. Nem szabad szem elől tévesztenünk azonban, hogy ez az értékelés még az előző kormányzati ciklus idején történt, ami rávilágít a nyugdíjrendszer talán legjelentősebb problémájára, a politikai függőségre. 2002-ben új kormány került hatalomra, amely visszaállította az eredetileg tervezett magánpénztári befizetés mértékét, valamint a pályakezdők kötelező tagságát is. Az EU-csatlakozás újabb kihívás elé állítja a nyugdíjrendszert. A nyugdíjak értékének megőrzésére jelenleg a svájci indexálás szolgál, mely szerint a nyugdíjak az adott időszak ár- és béremelkedésének átlagában növekednek. Ez a módszer kedvező magas infláció esetén, viszont jelentős probléma lenne a nyugdíjasok számára, ha a csatlakozás esetleg a jövedelmek egyszeri, nagyarányú emelkedését eredményezné. Ismét felmerülhet az indexálás szabályainak megváltoztatása, de a régebben alkalmazott bérkövető rendszer viszszaállítása olyan magas kiadásokat jelentene a költségvetésnek, ami egyelőre finanszírozhatatlannak tűnik. A nyugdíjrendszer tehát fejlődik, választ keres az új kihívásokra, de egy biztos: nincs visszaút a régi rendszerhez. A megoldás azonban már nem csak a szakemberek, hanem a politikusok felelőssége is. IRODALOM ANTAL K. – RÉTI J. – TOLDI M. [1995]: A nyugdíjak értékvesztése. Munkaügyi Szemle. 39. évf. 12. sz. 14–22. old. AUGUSZTINOVICS M. [1992]: A nyugdíjrendszer válsága. Közgazdasági Szemle. 39. évf. 7–8. sz. 624–641. old. AUGUSZTINOVICS M. [1998]: Nyugtalan nyugdíjügyek. Népszabadság. Július 24. AUGUSZTINOVICS M. [1999]: A nyugdíj probléma demográfiai és gazdasági alapjai. Demográfia. 42. évf. 1–2. sz. 120–132. old. AUGUSZTINOVICS M. (szerk.) [2000]: Körkép reform után. Közgazdasági Szemle Alapítvány. Budapest. BAROTÁNYI Z. [1998]: Megzabolázva. Figyelő. Július 2. BERÉNYI S.-NÉ – BORLÓI R. – RÉTI J. [1990]: A nyugdíjak értékvesztése és a nyugdíjarányok alakulása. Munkaügyi Szemle. 34. évf. 9. sz. 1–9. old. CARROL, J. D. – CHANG, J. J. [1970]: Analysis of individual differences in multidimensional scaling. Psychometrika. 35. évf. 35. sz. 283–319. old.

1072

HAMRA: SIKERES NYUGDÍJREFORM?

EHRLICH É. – RÉVÉSZ G. [1995]: Hungary and its prospects, 1985–2005. Akadémiai Kiadó. Budapest. FÜSTÖS L. – MESZÉNA GY. – SIMONNÉ MOSOLYGÓ N. [1986]: A sokváltozós adatelemzés statisztikai módszerei. Akadémiai Kiadó. Budapest. HÁMOR SZ. [1999]: Vizsgálják a nyugdíjreformot. Népszabadság. Május 11. HÁMOR SZ. [2001]: Kormánytervek a magánnyugdíjról. Népszabadság. Október 11. HORAN, C. B. [1969]: Multidimensional scaling: combining observations when individuals have different perceptual structures. Psichometrika. 34. évf. 34. sz. 139–165. old. KETSKEMÉTY L. – IZSÓ L. [1996]: Az SPSS for Windows programrendszer alapjai. SPSS Partner Bt. Budapest. KIRÁLY J. (szerk.) [2000]: Racionalitás és méltányosság. Közgazdasági Szemle Alapítvány. Budapest. KOPÁTSY S. [1992]: Hozzászólás Réti János „A nyugdíjreform háttere és az átalakítás néhány problémája” című előadásához. Szociológiai Szemle. 2. évf. 4. sz. 82–84. old. KRUSKAL, J. B. [1964]: Multidimensional scaling by optimizing goodness of fit to a nonmetric hypotheses. Psychometrika. 29. évf. 29. sz. 1–27. old. MARTOS B. [1994]: Nyugdíjak egyenlőtlensége és dekompozíciója. Közgazdasági Szemle. 41. évf. 1. sz. 26–48. old. MÉRŐ L. [1986]: A többdimenziós skálázás alapelvei. Pszichológia. 6. évf. 3. sz. 399–433. old. MOLNÁR P. [2000]: Többismeretlenes egyenlegek. HVG. November 25. MOLNÁR P. [2001]: Pontosítanak. HVG. Április 7. MONG A. [2000]: Nyugtalanító nyugdíj. Figyelő. Augusztus 31. MÜLLER, K. [1999]: Az „új nyugdíj-ortodoxia” és ami mögötte van – a nyugdíjrendszer átalakítása Közép- és Kelet-Európában. Külgazdaság. 43. évf. 7–8. sz. 96–113. old. NÉMETH GY. [1998]: A nyugdíjreform makroökonómiája. Esély. 9. évf. 6. sz. 19–43. old. PAPP ZS. [1998]: Megszüntetnék a nyugdíjpénztárak állami garanciáját? Népszabadság. November 20. PAPP ZS. [1999a]: Kétmillióan a vegyes nyugdíjrendszerben. Magyar Hírlap. Szeptember 22. PAPP ZS. [1999b]: Nyugdíjpénztári nyomás a költségvetésen. Magyar Hírlap. Május 17. RADOS K. [1998]: Nyugdíjreform Magyarországon. BKE Jövőkutatás Tanszék. Budapest. RÉTI J. [1992]: A nyugdíjreform háttere és az átalakítás néhány problémája. Szociológiai Szemle. 2. évf. 4. sz. 69–81. old. RÉTI J. [1995]: A nyugdíjreform néhány kiemelt kérdése. Közgazdasági Szemle. 42. évf. 10. sz. 926–941. old. SHEPARD, R. N. [1962]: Analysis of proximities: Multidimensional scaling with an unknown distance function. Psychometrika. 27. évf. 27. sz. 219–246. old. SIMONOVITS A. [1998]: Az új magyar nyugdíjrendszer és problémái. Közgazdasági Szemle. 7–8. sz. 689–708. old. Társadalombiztosítás [2003]. HVG különszám. TEVAN I. [2001]: Szabálytalan idomok. HVG. Augusztus 18. TÓTH I. GY. [1996]: Államháztartási reform és szociálpolitika. In.: Társadalmi Riport. TÁRKI. Budapest. Világbank [1994]: Averting the old age crisis. Oxford University Press. Oxford. Világbank [1996]: Hungary: Structural reforms for sustainable growth . World Bank. Washington. YOUNG, G. – HOUSEHOLDER, A. S. [1938]: Description of a set of points in terms of their mutual distances. Psychometrika. 3. évf. 3. sz. 19–22. old.

SUMMARY A new, three-pillar pension system operates in Hungary since 1998, which changed the old Pay-as-you-go System. The central elements of the new system are the newly formed private pension funds. 351 thousand people entered into the existing 31 private pension funds in August 1999, so their membership increased to almost two million. This was much more than the forecasted 1.3 million. In brief we can say that the general reception of the new pension system was positive. In my survey I tried to explore those variables which were behind the surface, behind the positive evaluation. The view of households was analysed by the method of multidimensional scaling, which is appropriate for expressing subjective values and converting them into measurable values. In the analysis I used 12 features of the new system, which were evaluated by households in an ordinal scale (subjective values from zero to five). Than they were depicted by the SPSS computer program. The output was a special map of the pension system, pointing out to the conclusion that generally it meets the expectations, but there are some features with ambiguous reception. These are the legalisation of the grey economy, the effect of the system to continued pensioners and to economic growth. The arrangements of the former government were also not positively valued.

AZ ELSŐGENERÁCIÓS ÉRTELMISÉG KIALAKULÁSÁNAK SAJÁTOSSÁGAI DR. FERENCZI ZOLTÁN Az elsőgenerációs értelmiség kialakulása sajátosságainak feltárása megvilágítja azokat a jelenségeket, amelyek a fiatalok életpálya-lehetőségeinek valóra váltását befolyásolják. Az elemzésből kitűnik, hogy az „egyik szülő sem diplomás” családtípushoz tartozó hallgatók társadalmi helyzete hátrányos a többi típushoz képest. Ez a hátrány nemcsak a jövedelem különbségéből adódik, hanem inkább a család „kulturális örökségéből” vezethető le. A család életvitele, a szülők helye a munka világában, a családi és társadalmi kapcsolatok, a család és az intézmények iránti bizalom hiánya mind arról árulkodnak, hogy az elsőgenerációs értelmiségiek kisebb társadalmi tőkével rendelkeznek, mint a fiatalok másik csoportja. Az esélyegyenlőség és a társadalmi mobilitás fenntartása érdekében olyan kormányzati intézkedések szükségesek, amelyek a dolgozatban feltárt hátrányokat részben ellensúlyozzák. Ilyenek: a felvételi keretszámok növelése, a diákhitel-rendszer bevezetése és kiterjesztése, a kollégiumi férőhelyek számának növelése, a nyelvtanulás segítése, a tanulmányi és társadalmi ösztöndíjak bővítése, az utazási és kulturális kedvezmények biztosítása. Ezek nagy része már megvalósult, ugyanakkor nem könnyítette meg az elsőgenerációs értelmiség helyzetét a 2002-ben bevezetett normatív támogatási rendszer keretösszegének, a szociális segély és ösztöndíj arányának kialakítása. A vizsgálatból az is kiderült, hogy a hallgatók – családtípusoktól függetlenül – azonosan nem bíznak a magyar közintézményekben. Különösen gyenge a bizalom a szakszervezetek és a politikai szervezetek, valamint a politikusok és az újságírók iránt. A bizalomvesztés oka nem derülhetett ki ebből a vizsgálatból, érdemes volna feltárni a jövőben ezt a jelenséget. TÁRGYSZÓ: Értelmiség. Mobilitás.

A

tanulmány egy több éves kutatás részeredményeit tekinti át. Három évvel ezelőtt a győri Széchenyi István Főiskola hallgatói között egy 360 fős mintán végeztünk próbafelvételt és elemezést. Az eredmények arra késztettek, hogy nagyobb mintán és kibővített kérdőívvel vizsgáljuk meg egy feltörekvő nemzedék viszonyát a sikerhez, a karrierhez és egyéb társadalmi jelenségekhez. Az értelmiségivé válás a társadalmi mobilitás egyik lehetséges útja. A dolgozatnak mégsem a társadalmi mobilitás elemzése a célja. Vizsgálatunkban a társadalmi mobilitás tartalma a családok, a rétegek, egyes csoportok és generációk közötti átjárhatóság. Mérése két szempontból történhet. Köthetjük a változást egyrészt a származási helyzethez (apa Statisztikai Szemle, 81. évfolyam, 2003. 12. szám

1074

FERENCZI ZOLTÁN

vagy/és anya társadalmi-foglalkozási csoportjához), másrészt az egyén korábbi társadalmi pozíciójához. A mobilitás sokféleképpen mehet végbe. Egyik lehetséges módja a tanulás azaz a tudás, a diploma megszerzése. Családok sokasága törekszik arra, hogy diplomás legyen a családban és ezzel magasabb gazdasági-társadalmi pozícióra tegyen szert. Az ilyen társadalmi mobilitás lassú és küzdelmes, de sok esetben ez az egyetlen út. Az „elsőgenerációs értelmiség” már más lehetőséget tud biztosítani a következőnek, hiszen a nagyobb kulturális tőke jobb hátteret biztosít gyermekeinek a felsőfokú tanuláshoz. A kormányzatok mindig támogatták az „elsőgenerációs értelmiség” kialakulását és ezzel a társadalmi mobilitás erősítését. A rendszerváltozás után a jövedelmekhez képest egyre nőttek a felsőoktatási családi költségek, ezért sokan a mobilitás megtorpanására számítottak. A társadalmi mobilitás nagyobb mérvű megvalósulásához szükséges bizonyos gazdasági kényszer (a tulajdonviszonyok átalakulása, a gazdaság szerkezetének változása), a szülői és az egyéni ambíció, melyet a gazdasági kényszer felismerése motivál, valamint kormányzati-politikai szándék, amit szintén a gazdasági és társadalmi felismerés (polgárosodás, globalizáció, EU-csatlakozás stb.) táplál. A XX. század végén, a szülők egyéni ambíciójával szerencsésen találkozott az a kormányzati döntés, amely jelentősen megemelte a főiskolák és egyetemek felvételi keretszámait, bevezette a tandíjmentességet és átalakította a szociális támogatást és az ösztöndíjrendszert. Valószínűleg a társadalmi mobilitás segítője lesz a tanulmányihitel-rendszer bevezetése is. A mobilitás nem lassult, de továbbra is nehéz az „elsőgenerációs diploma” megszerzése, mert ez esetben a tudás- és a társadalmi tőke még nem áll oly mértékben rendelkezésre, mint a diplomás szülők esetében. Ezen problémák történeti áttekintését és vizsgálatát már több neves hazai kutató elvégezte. Többek között Andorka [1982], [1995] feltárta a társadalmi mobilitás sajátosságait a magyar történelem meghatározó korszakaiban. Azt vizsgálata, hogy a különböző társadalmi helyzetű csoportok milyen módszerekkel és milyen mértékben tudták gyermekeiknek biztosítani az többé-kevésbé azonos vagy magasabb társadalmi pozícióba kerülést. Ezt nemegyszer az iskolarendszer és a beiskolázási szabályok megváltoztatásával érték el, máskor pedig nyílt diszkriminációs törvények (például a numerus clausus, a származás szerinti kategorizálás stb.) bevezetésével irányították számukra kedvezőbb irányba a kiválasztást. Az iskolarendszer, az iskolaválasztás hatásait jelentős empirikus kutatással tárta fel Andor és Liskó [2000]. Vizsgálataikban feltárták, hogy a csoportos mobilitás megvalósításában az iskolarendszer mellett milyen szerepet játszik a szülők iskolai végzettsége, a család összetétele, a lakóhely, a pénz és a kultúra. Munkájuk második részében pedig a „rejtélyes kulturális tőke” kialakulásának folyamatát és működését mutatták meg a szakirodalom és saját empirikus kutatásaik alapján. Ide sorolhatók még Bukodi [1995], Kertesi [1995] és Utasi [2000] munkái is. A jelen tanulmány szempontjából igen értékes Bukodi Erzsébetnek 2002. évi statisztikai adatok feldolgozásán alapuló azon megállapítása, amely szerint a társadalmi mobilitás napjainkban hazánkban lelassult. „A társadalmi mobilitás mérséklése két tényezővel magyarázható: egyrészt a korábbi időszakhoz képest erősen csökkenő felfelé, másrészt a gyakoribbá váló lefelé irányuló mozgással. A kilencvenes években a foglalkozási átréte-

AZ ELSŐGENERÁCIÓS ÉRTELMISÉG

1075

geződés új hajtóereje az életpályán belüli karriermobilitás lett. A státusváltozások száma és aránya megugrott és egyre nagyobb hányaduk jelentett süllyedést.”(Bukodi [2002]) Tehát az 1990-es évek gazdasági változásai az intragenerációs mobilitást indították el, azaz egyrészt új anyagi és karrierlehetőséget teremtettek, másrészt egyes csoportokat előnytelenebb foglalkozási státusba, és ezzel anyagi hátrányba szorítottak. Ezen megállapítások azért fontosak, mert az alapul szolgáló felmérésben részt vevő fiatalok egy részénél tapasztalható ez a hatás, a szakválasztás függvényében. Többek között ezek a munkák is motiváltak abban, hogy kezdetben csak a kis körben (szakkollégiumban) megfigyelt tudás-, kulturális, és társadalmi tőke „működését” később tudatosan, az egyetemi hallgatók nagyobb mintáján is vizsgáljuk. Kutatásunk hipotézise az volt, hogy a nyugat-magyarországi régióban élő egyetemisták a mai magyar társadalom sikeres csoportjai. Az itt tanuló hallgatók több mint fele nem diplomás szülők gyermeke, ezért különösen szerettük volna feltárni a két családtípushoz (diplomás szülők, nem diplomás szülők) tartozó hallgatók családi hátterét (gazdasági, tudás- és társadalmi tőkéjét). Kérdéseinkben igyekeztünk megismerni értékvilágukat és életstratégiájukat. Ezek ismeretében és a rendelkezésre álló szakirodalom segítségével fel kívánjuk tárni azokat a motivációkat, amelyek az elsőgenerációs értelmiség kialakulását segítik, illetve lassítják a mobilitás versenyében. Szeretnénk azt is feltárni, hogyan vélekedik a két hallgatói csoport a mai magyar társadalomról, hogy maga mögött érzi-e az ifjúság azt a társadalmi tőkét, amely hatásosan segítheti a karrier megvalósításában, különös tekintettel az EU kihívásaira. A MINTA ÖSSZETÉTELE Kutatásunk célcsoportját a nyugat-magyarországi régió két nagy egyetemének hallgatói alkották. Az itt tanuló és élő tízezer nappali tagozatos hallgató közül – kérdezőbiztosok segítségével – 620 egyetemi-főiskolai hallgató töltötte ki a kérdőíveket. Arra törekedtünk, hogy a minta jól reprezentálja a jelenleg magas piaci értékű szakmákra készülőket (közgazdász, jogász, informatikus) és a kevésbé keresett szakok (tanár, agrár- és gépészmérnök) hallgatóit. Ezért alkalmaztuk a rétegezett mintavétel módszerét. A Nyugat-magyarországi Egyetemen (NyME) és a Széchenyi István Egyetemen (SzE) tanár-, közgazdász-, jogász-, informatikusképzés, agrár-, közlekedés-, gépész-, és építőmérnök-képzés folyik, ezért kézenfekvő volt szakok szerint rétegezni a sokaságot. Azt terveztük, hogy az egyes rétegekből a sokasági arányuknak megfelelő számú részmintákat veszünk. Az ilyen összetételű minták előnyös tulajdonsága az, hogy a belőlük számított mutatók mintavételi hibája kisebb, mint az egyszerű mintavételé (Hunyadi– Vita [2002]). Az 1. táblából látható, hogy az értékelhető kérdőívek után a Nyugat-magyarországi Egyetem és a Széchenyi István Egyetem mintába bekerült hallgatóinak összetétele szakok és évfolyamok szerint hogyan alakult. A táblából látszik, hogy a mintába bekerült hallgatók aránya jól megközelíti a szakok hallgatóinak arányát. A hallgatóinkról tudjuk, hogy kétharmad részük Pest, Komárom–Esztergom és Győr-Moson-Sopron megyéből valók, tehát nem reprezentálják az ország egyetemi hallgatóit. A kérdőívet kitöltők 46,6 százaléka férfi, 53,4 százaléka nő volt.

1076

FERENCZI ZOLTÁN 1. tábla

A kérdőívet kitöltők száma és megoszlása szakok szerint Egyetem és szak

Mintaelemszám (fő)

Megoszlás (százalék)

ELTE Jogász szak SZE Gazdálkodási szak SZE Közlekedés- és gépészmérnöki szak SZE Villamosmérnöki, informatikai szak SZE Építész- és Településmérnöki szak NyME Tanárképző szak NyME Agrármérnöki szak

126 130 69 69 45 90 91

20,3 21,0 11,1 11,1 7,3 14,5 14,7

Összesen

620

100,0

2. tábla

A kérdőívet kitöltő egyetemi, főiskolai hallgatók évfolyamok szerinti megoszlása Mintaelemszám (fő)

Megoszlás (százalék)

Első Második Harmadik Negyedik Ötödik Ismeretlen

242 138 119 60 57 4

39,0 22,2 19,2 9,8 9,2 0,6

Összesen

620

100,0

Évfolyam

Megjegyzés. Az évfolyamok megoszlása azért nem egyenletes, mert kevesebben részesülnek egyetemi képzésben (4., 5. évfolyam).

A 620 kérdőív válaszai alapján kialakított adatbázis feldolgozása során a hallgatók karrierrel kapcsolatos véleményeiket és jellegzetességeit a „Karrierek és életstratégiák a Nyugat-magyarországi Régióban” című kiadványban foglaltuk össze (Szakál [2003]). Az adatbázis lehetőséget adott arra, hogy az „elsőgenerációs értelmiség” kialakulásának jellegzetes folyamatait is megvizsgáljuk. Ezt azért is tartjuk fontosnak, mert a válaszokból kiderült, hogy a hallgatók 58,5 százaléka olyan családban él, ahol az egyik szülő sem diplomás, 21,8 százalékuk pedig olyanban, ahol mindkét szülő rendelkezik diplomával. A hallgatókat két csoportra bontottuk tehát a szülők iskolai végzettsége szerint: 1. „egyik szülő sem diplomás” családtípus; 2. „legalább az egyik szülő diplomás” családtípus.

Az így nyert két halmazt különböző ismérvek szerint vizsgáltuk. Az első típushoz 363, a másodikhoz 257 hallgató tartozott. Már a szétválasztás is markáns különbségekre derített fényt. Összehasonlító vizsgálattal mutatjuk be a hallgatók két csoportjának jellegzetességeit az adott válaszok alapján. A kutatás azon eredményeit közöljük, amelyek legfeljebb 10 százalékos szignifikanciaszinten igazolhatók voltak.


1077

A HALLGATÓK ÉS CSALÁDJUK HELYZETE A 3. táblából látható, hogy a jogász hallgatók közel 37 százaléka olyan családból való, ahol az egyik szülő sem diplomás. Ez figyelemre méltó, hiszen ez az arány már biztosíthatja azt a mobilitást, amely egyes szakmák zárt csoportját megújíthatja. 3. tábla

A választott szak és a családtípushoz tartozás kapcsolata (százalék) Egyik szülő sem diplomás

Legalább az egyik szülő diplomás

Összesen

ELTE Jogász szak SZE Gazdálkodási szak SZE Közlekedés és gépészmérnöki szak SZE Villamosmérnöki, informatikai szak SZE Építész- és Településmérnöki szak NyME Tanárképző szak NyME Agrármérnöki szak

36,8 60,0 68,1 63,8 70,4 65,5 62,2

63,2 40,0 31,9 36,2 29,6 34,5 37,8

100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Összesen

58,5

41,5

100,0

Választott szak

Feltűnő, hogy a többi szakmában éppen fordított az arány. Különösen érdekes az építész és a településmérnöki szak után érdeklődők megoszlása. Részletesebb vizsgálatból kiderült, hogy az építészmérnöki szakon tanulók kétharmada a „legalább az egyik szülő diplomás” típushoz tartozik. A hallgatók családi háttere A hallgatók (szülei) igen jelentős összeget költenek olyan eszközök és készségek megszerzésére, amelyek a XXI. században – vélhetően – az értelmiségi lét alapfeltételei (legalább egy idegen nyelv magas színtű ismerete, számítógép és számítógépes programok birtoklása, internet-hozzáférés, gépkocsivezető-jogosítvány, sportos megjelenés, külföldi gyakorlati munka és kapcsolat megszerzése stb.) lesznek. Ezek képezik a tudástőke egyik részét. Az erre fordított összegek általában jó befektetésnek bizonyulnak. De milyen családi háttér biztosítja ezt a tudástőkét? Hogy erre a kérdésre választ kapjunk, rákérdeztünk a szülők foglalkozására és a családi jövedelmére, valamint arra, hogy a hallgatók melyik társadalmi réteghez sorolják családjukat. Az iskolai végzettség és a jövedelem vizsgálatára jól kidolgozott módszerek vannak, a foglalkozási besorolás időben igen változó, a társadalmi réteghez tartozás megítélése és mérése nem egyszerű. E témához értékes elemzések találhatók Utasi [2000] és Andor–Liskó [2000] művekben. A válaszadók megoszlása, a „Melyik társadalmi réteghez sorolná családját?” kérdésre adott válaszok alapján, a 4. táblában található. Jól látható, hogy alapos az a hipotézis, miszerint a két családtípushoz tartozó hallgatók társadalmi réteghez tartozás szerinti eloszlása lényegesen különbözik. Ezt a hipotézist homogenitásvizsgálattal dönthetjük el. A χ 2 próbafüggvény számított értéke 11,8, a szabadságfok ν=k–1=5, így a cf kritikus érték 5 százalékos szignifikanciaszinten 11,1, tehát a hipotézisünk nem utasítható el.

1078

FERENCZI ZOLTÁN 4. tábla

A két családtípushoz tartozó hallgatók megoszlása (százalék) Társadalmi réteg

Alsó Alsó közép Közép Felső közép Felső Nem tudja Összesen

Egyik szülő sem diplomás


Együtt (átlag)

2,8 28,2 59,7 3,9 0,0 5,4

0,8 17,2 59,5 16,3 0,4 5,8

1,9 23,3 59,6 9,6 0,2 5,6

100,0

100,0

100,2

A hallgatók közel 60 százaléka sorolta családját a középrétegbe mindkét családtípusban, de az alsó és felső rétegben 13 százalékos eltérés mutatkozik. Ez azt jelenti, hogy a „legalább az egyik szülő diplomás” családtípusban jelentősebb a család támogató háttere, ami az életformában, a jövedelemben, a munkaminőségben és a társadalmi kapcsolatokban mutatkozik meg. A 4. táblában látható arányok azt is jelzik, hogy a Nyugatmagyarországi régióban a felsőoktatásban tanuló hallgatók az átlagosnál jóval kedvezőbb társadalmi helyzetben vannak, hiszen a TÁRKI 1998-as felmérése szerint a magyar lakosság 27,5 százaléka sorolta magát a szűkebb értelemben vett középosztályba (Utasi [2000] 28. old.). Ez abból adódik, hogy már a korábbi vizsgálatok idején is előnyt jelentett a jobb társadalmi helyzet, már a felvételire jelentkezéskor és a vizsgákon érvényesült ez a hatás. Vizsgáljuk meg a rétegtudatot alakító tényezők: a szülők foglalkozása, iskolai végzettsége és a jövedelmek gyakorisági megoszlását. 5. tábla

A szülők főtevékenysége szerinti megoszlás a két családtípusban (százalék) Főtevékenység



Apa

Anya

Apa

Anya

Vállalkozó Munkás Közalkalmazott, köztisztviselő Nyugdíjas Háztartásbeli Munkanélküli Egyéb

26,5 48,9 7,7 7,7 0 4,6 4,6

13,6 42,9 25,6 6,5 6,0 3,1 7,4

37,6 20,0 26,3 6,3 0 2,4 7,4

19,7 15,3 53,6 3,1 3,4 1,5 3,4

Összesen

100,0

100,0

100,0

100,0

Az 5. táblában látható, hogy a két családtípuson belül egyrészt alapos különbség van az apa és az anya foglalkozási helyzete között, másrészt lényegesen (a χ 2 = 17,8 és 1 százalékos szinten a kritikus érték 16,8, tehát szignifikánsan) eltér a két családtípus fog-


1079

lalkozási struktúrája mind anyai, mind apai oldalról tekintve. Ha ez a különbség ilyen egyértelműen kimutatható, akkor ez a különböző családtípushoz tartozó hallgatóknak milyen hátteret (mekkora tőkét) jelent? – tettük fel a kérdést. Feltűnő, hogy mindkét családtípusban igen jelentős a vállalkozó szülők aránya. Ez mindkét hallgatói csoportnál figyelemre méltó társadalmi tőke, mert a vállalkozás olyan tulajdonságok és lehetőségek meglétét igénylik, melyek inkább segítik és ösztönzik a hallgatók tanulási folyamatát. A vállalkozókat a szakirodalomban (Szakál [2002]) leginkább a következő kifejezésekkel jellemzik: változtató képességű, innovatív, racionális életszervezésű, szorgalmas, teljesítményorientált, újdonság-felismerő, lehetőséget érzékelő és megvalósító, naprakészen informált, racionális gazdasági döntéshozó, kockázatvállaló és kockázatelviselő, széles kapcsolatrendszert fenntartó, aktív életmódot megtestesítő stb. Ezen tulajdonságok akár részleges megléte is a családban ösztönzi a gyermekek személyiségfejlődését. A vállalkozás fenntartásának kényszere és szándéka megköveteli, hogy éppen a gyermekeiktől várják el a felsorolt képességek kialakítását. Valószínűleg ezért is nagy az érdeklődés a gazdasági-pénzügyi jellegű főiskolák és egyetemek iránt. A családok jövedelmi helyzete A két családtípus nettó jövedelem szerinti eloszlása szignifikánsan különbözik. A χ 2 próbafüggvény számított értéke 19,8, a szabadságfok ν=k–1=7, így a cf kritikus érték 1 százalékos szignifikanciaszinten 18,5, tehát hipotézisünk nem utasítható vissza. 6. tábla

A két családtípushoz tartozó hallgatók megoszlása a szülők jövedelme szerint (százalék) A család nettó havi jövedelme (ezer forint)



Együtt

– 50 51 – 75 76 – 100 101 – 125 126 – 150 151 –175 176 – 200 201 –

9,4 17,9 26,4 19,3 13,4 6,5 3,1 4,0

3,2 7,9 21,3 17,4 12,3 13,4 9,1 15,4

6,8 13,7 24,3 18,5 12,9 9,4 5,6 8,8

Összesen

100,0

100,0

100,0

Az első (ahol egyik szülő sem diplomás) családtípusban a nettó családi jövedelem átlaga 104, a másodikban (ahol legalább az egyik szülő diplomás) 139 ezer forint. Míg az első családtípusba tartozó családok 54 százaléka az átlagos 100 ezer forint alatti nettó jövedelembe sorolta magát, addig ebbe a jövedelmi intervallumba a „legalább az egyik szülő diplomás” családtípusba tartozó hallgatóknak csak 32 százaléka került. Ugyanakkor a 175 ezer forint feletti kategóriában az első családtípusba tartozó családok 7 százaléka, a másik családtípushoz tartozók 24,5 százaléka található. A körülbelül 35 ezer forint jövedelemkülönbség – és valószínűleg a családmodellek értékítélete is – okozója a 1. ábrán

1080

FERENCZI ZOLTÁN

látható, a tudástőke növeléséhez így-úgy hozzájáruló eszközök birtoklási arányai közötti különbségeknek.1 1. ábra. Informatikai eszközök és személygépkocsi rendelkezésre állása a két családtípusban Százalék 80 70 60 50 40 30 20 10 0

66

73,2

12,8

Saját számítógép


35

Otthoni internet

9,8

11,3

Saját gépkocsi Legalább az egyik szülő diplomás

Az 1. ábrán látható, hogy a diplomás szülők gyermekei mindhárom eszköz esetében lényegesen nagyobb százalékban birtokolják ezeket a javakat. Különösen feltűnő az otthoni internetezés lehetősége: háromszoros előnye van a diplomás családok gyermekeinek naprakész információt szerezni a világhálón, mint a nem diplomás szülők gyermekeinek. Az internetezés több szinten is elősegíti a tudástőke növelését. Az elektronikus levelezés gyors és kényelmes. Segítségével naprakészen tudunk gondolatot cserélni, véleményt közölni, problémát felvetni és megoldást várni. Az internetes hálón való böngészés az információszerzés egészen új formáját teremtette meg. Viszont az elektronikus háló információrengetegében csak azok bővíthetik eredményesen tudásukat, akik rendelkeznek az internet használatához szükséges technikai eszközökkel, akik birtokában vannak azon ismereteknek, hogyan kell hatékonyan információt keresni és a megtalált információ valóságtartalmát hogyan kell ellenőrizni. A számítógép és az internet használata csak azok számára nyújt valódi tudást bővítő előnyöket, akik a készség szintjén ismerik az elektronikus információszerzés módszereit és technikáit. Ennek a készségnek a kialakításához megfelelő – és általában nem olcsó – eszközök napi elérhetősége szükséges. Az eszközök megléte is kevés, a használatuk elsajátítása időt és kemény egyéni elszántságot igényel. Ehhez sokat ad a családi vagy közösségi háttér. Nemeskéri [2002] kimutatja, hogy a háztartásokban levő számítógép- és internethasználók száma településtípusok, régiók és a szülők iskolai végzettsége szerint is eltérő. Míg Budapesten a háztartások közel 50 százaléka, Nyugat-dunántúli régióban 30 százalék, addig Dél-alföldi régióban kevesebb mint 20 százaléka rendelkezik számítógéppel. A felsőfokú végzettségű szülők 60–65 százalékának van számítógépe, ezzel szemben a nem diplomás szülők családjában (az iskolai végzettségtől függően) csak 5–9– 23 százaléknak. Még rosszabb az internethasználók aránya. Míg Budapesten a fiatalok 21 1 Itt érdemes megjegyezni, hogy az előző három tábla valamilyen módon kapcsolatban van egymással. A Ferenczi [2000] munkában már kimutatható volt 1 százalékos szignifikanciaszinten, hogy a hallgatók által szubjektív módon választott társadalmi osztályhoz tartozás, a család nettó jövedelme, a szülők iskolai végzettsége, és az apa foglalkozása nem függetlenek egymástól. Jelen munka adatbázisán ez szintén igazolható volt.


1081

százaléka rendelkezik internet lehetőséggel, addig a Nyugat-dunántúli régióban ennek mindössze a fele. Az 1. ábrán látható, hogy felmérésünkben az egyetemi hallgatók mindkét családtípusában a közölt számokat jóval meghaladó mértékben fordul elő számítógépés internet-hozzáférés. Ez is jelzi, hogy azon családok, amelyek a társadalmi mobilitás és a sikeres életpálya lehetőségét az egyetemi diploma megszerzésében látják, nagyobb gondot és többet fordítanak azon stratégiai eszközök beszerzésére, amelyek a XXI. században a siker és a karrier alapjai. Természetesen itt is látszik a két családtípus anyagi helyzetéből és a szemléletből adódó különbség. A felsorolt javak birtoklását egy másik szemszögből is módunk volt megvizsgálni. Nevezetesen, hogy a társadalmi rétegbe való besorolás szerint milyen arányban birtokolnak számítógépet, internetet, gépkocsit. 2. ábra. A társadalmi réteg és egyes javak birtoklásának kapcsolata

Százalék 90 80 83,9

70 72,8

60 60,4

50

51,8

40 30

33,3

20

23,8

10 0

0

0

Alsó Saját számítógép

7

10,6

Alsó közép

21,4 9,4

Közép Otthoni internet

Felső közép Gépkocsi

Forrás: 2002. évi felvétel adatai.

Az nem meglepő, hogy az alacsonyabb társadalmi rétegben csak a családok egyharmadának van számítógépe, de az eléggé váratlanul ért bennünket, hogy a középosztályhoz tartozók 73 százaléknak van csupán számítógépe és van olyan felső középosztályba sorolt hallgató, akinek nincs számítógépe (16%). A 2. ábrán látszik, hogy Magyarországon még többé-kevésbé luxusnak számít az internet, illetve valószínűleg technikai akadályai vannak a bekötésének. Ez is jelzi, hogy Magyarországon kormányzati beavatkozással növelhető az internet elterjedése. A saját gépkocsi birtoklása nem feltételen a felső osztályokhoz tartozás feltétele, lehet, hogy a mindennapi munka eszköze. Tehát az elsőgenerációs értelmiségieknek igen kemény küzdelmet kell folytatniuk, hogy a lemaradásukat behozzák, hogy a versenyben ne legyenek vesztesek. A különbséget azért is nehéz lesz felszámolniuk, mert a két családtípushoz tartozó hallgatók napi elfoglaltsági struktúrájában is lényeges eltérés van. Egy 2000-ben végzett felmérésünkből

1082

FERENCZI ZOLTÁN

(Ferenczi [2001]) ismeretes a két családtípushoz tartozó hallgatók lakhely szerinti megoszlása. Az első családtípushoz tartozó hallgatók közel 20 százaléka bejáró, 43 százalék albérletben, 20 százaléka kollégiumban lakik, a másik családtípushoz tartozó hallgatók 8 százaléka bejáró, 42 százalék lakik albérletben és 27 százaléka kollégiumban. 7. tábla

A hallgatók megoszlása lakóhelyük és a családtípusok szerint (százalék) A hallgató Családtípus

Győrben lakik

Egyik szülő sem diplomás Legalább az egyik szülő diplomás Összesen

kollégiumban

otthon

albérletben

más településen lakik (bejáró)

45,0 55,0

43,3 56,7

52,8 47,2

70,8 29,2

100,0

100,0

100,0

100,0

A 7. táblában látható, hogy a bejáró hallgatók közel 71 százaléka az „egyik szülő sem diplomás” családtípushoz tartozik. Így éppen azon hallgatók töltik értékes idejüket napi utazással és maradnak távol az értelmiségivé válás jelentős mozzanataitól (közös kulturális programok, vitaesetek, tudományos szakkörök, internetes informálódás otthon, vagy az oktatási intézmény számítógépes hálózatán stb.), akik e területen amúgy is hátránnyal bírnak. Másrészt még a kollégiumban is kisebb arányban laknak az első családtípushoz tartozók, ahol általában rendelkezésre állnak azok a lehetőségek (szakkörök, vitaestek, közös kulturális és sportrendezvények stb.), amelyek az értelmiséggé válás folyamatában fontos elősegítő tényezők. A KARRIER TÁRSADALMI HÁTTERÉNEK NÉHÁNY ÖSSZEFÜGGÉSE A KÉT CSALÁDTÍPUSBAN A két családtípushoz tartozó hallgatók családi hátterének bemutatása után vizsgáljuk meg, hogy maguk a hallgatók miként vélekednek azokról az értékekről, amelyek a családi környezetben, illetve a társadalomban jelen vannak és a sikeres életpálya alapjai, illetve előmozdítói. A hallgatókat arra kértük, hogy fontosságuk szerint 1-től 10-ig pontozzák az 8. táblában szereplő értékeket. A táblából az látszik, hogy a két családtípushoz tartozó hallgatók véleménye a felsorolt értékek tekintetében azonos mind a saját, mind mások megítélésében. Igen magas értékűnek tartják a tudást, a kulturáltságot, a becsületességet, a szorgalmat és a másik ember tiszteletét. A gazdagságot, a pénzt, a kapcsolatokat már kevésbé tartják saját maguk számára fontosnak. Ott, ahol legalább az egyik szülő diplomás, a hallgatók úgy vélik, hogy a kapcsolati tőke nem elhanyagolható a karrier kialakításához. Ezt látják, tapasztalják a családi környezetben is. A többi ember számára ezek az értékek kevésbé jelentősek – mondják szinte egyhangúan a két családtípushoz tartozók. A fiatalok naponta láthatják, olvashatják, hogy a becsületesség, a másik ember tisztelete, a szorgalom és a tudás híján is lehet karriert csinálni, gazdagságra szert tenni.


1083 8. tábla

Mekkora presztízse van Magyarországon a következő értékeknek? Egyik szülő sem diplomás


A megkérdezettek szerint

Érték

saját maga

a többi ember

saját maga

a többi ember

számára fontos (1–10-ig pontérték)

Tudás, kultúráltság Becsületesség A másik ember tisztelete Szorgalom Gazdagság, pénz Kapcsolati tőke

8,81 8,75 8,45 8,04 7,73 7,15

6,95 5,37 5,26 6,27 9,03 7,95

8,89 8,73 8,41 8,04 7,70 7,63

6,92 5,44 5,20 6,51 9,24 7,96

9. tábla

Mennyire fontosak Magyarországon a következő értékek? (1–10-ig pontérték) A válaszolóknak Érték

Biztonságra törekvés Harmónia önmagával Váltás képessége Változtatás képessége Harmónia másokkal Kockáztatás képessége Nemzeti hagyomány Harmónia a természettel Lakóhelyi hagyomány

egyik szülője sem diplomás

legalább az egyik szülője diplomás

7,46 7,40 7,10 7,00 6,90 6,80 6,10 5,80 5,90

7,46 7,40 7,41 7,00 6,72 6,75 6,72 5,78 5,64

Mindkét hallgatói csoport első helyre tette a „biztonságra törekvés” és a „harmónia önmagammal” értékeket, azaz az egyén védelmét tartják fontosnak. Az 1-től 10-ig terjedő pontozásból adódó átlagok itt megint alacsonyabbak, mint mikor első személyként élték át az értékeket. Mindkét csoport véleménye azonos a váltás, változtatás és a kockáztatás szükségességéről, de különbség van abban, hogy a nemzeti és a helyi hagyományok (speciális, de adott tudáskészlet) mennyire fontosak a társadalmi-gazdasági karrier elérésében. A „legalább egyik szülő diplomás” családtípusban élők a nemzeti tradíciót fontosabbnak tartják, mint a másik csoporthoz tartozók. Az alacsony pontértékek a társadalmi tőke alacsony voltára utalnak. A 10. táblából azt láthatjuk, hogy az ilyen társadalmi háttér birtokában hogyan érvényesül az egyéni karrier. Biztató, hogy a hallgatók az egyéni teljesítményt és a szorgalmat jelölték az első két helyre. A diplomás szülők gyermekei a sikert inkább az egyéni teljesítménytől teszik függővé, valamint jobban érzik, hogy a sikerhez nemcsak a családi, hanem tágabb (baráti, üzleti, stb.) kapcsolatokra is szükség van. Mindkét csoport az ország teljesítményét és az

1084

FERENCZI ZOLTÁN

egyéni sikert igen alacsony szinten tartja összekapcsolhatónak, viszont a diplomás szülők gyermekei erősebb összefüggést látnak az egyéni siker és az ország teljesítménye között. Látszólag ez a kis különbség jelentéktelennek tűnik, de ha jól belegondolunk, ez a szemléletbeli különbség ismét jobban erősíti a diplomás családmodellhez tartozó hallgatók fejlődését, hiszen ez jobban motiválja őket az országos események figyelésére és információk megszerzésére, azaz tágabb ismeretek birtokába juthatnak. 10. tábla

Mitől függ a siker? (1–10-ig pontérték) A válaszolóknak A siker függ

Az egyéni teljesítménytől Az egyéni tehetségtől A politikai kapcsolattól A családi kapcsolattól A szerencsétől A tágabb kapcsolatoktól A véletlentől Az ország teljesítményétől



7,61 7,75 7,50 7,31 7,17 6,91 5,90 5,10

7,95 7,87 7,67 7,34 7,17 7,39 5,87 5,64

A KARRIERMINTÁK EREDETE A felméréseink azt jelzik – és azt a szakirodalom is megerősíti – hogy a fiatalok karriermintái többnyire a családtól származnak. Arra a kérdésre, hogy van-e határozott karriermintája, és ha van, akkor azt elsősorban honnét merítette, a válaszok megoszlása a következő volt. 11. tábla

Honnan kölcsönözte a karriermintát? (százalék) Karrierminta eredete

Családjától Barátoktól Iskolától Médiumokból Olvasmányokból Filmekből Nincs karrierminta Összesen

A válaszolóknak egyik szülője sem diplomás


38,0 0,8 0,8 1,7 0,8 0,0 57,9

51,5 0,4 0,0 2,3 0,8 0,0 45,0

100,0

100,0

A 11. tábla megértéséhez emlékeztetni kell arra, hogy a vizsgált hallgatók abban a korban lettek eszmélő fiatalok, amikor Magyarországon óriási társadalmi-gazdasági át-


1085

alakulás ment végbe. Eldőlt, hogy kiknek használt a rendszerváltozás, és kik lettek vesztesei e folyamatnak. A korábbi barátságok, kapcsolatok gyakran felbomlottak. A hazánkban kialakult gazdasági-társadalmi elit elítélése gyakorta negatív. Emellett húszéves korban a fiatalok viszonylag beszűkült kapcsolati körrel rendelkeznek. Mégis mi okozhatja azt a különbséget, amely a család mint karrierminta megválasztásában jelentkezett? Nyilván az, hogy a család mennyire lett sikeres ebben a gazdasági-társadalmi átalakulásban. Talán jobban megvilágítja a fenti állítást a 12. tábla tartalma. 12. tábla

Vélemények a sikerességről (százalék) A válaszolóknak Melyik állítással ért egyet?

Csodáltam szüleimet, mert sikeresek Önmagamban bíráltam szüleimet, mert sikertelenek Szeretem szüleimet, annak ellenére, hogy sikertelenek Bírálom szüleimet, annak ellenére, hogy sikeresek Összesen



26,2 3,4 63,8 6,6

48,8 3,2 33,8 14,2

100,0

100,0

A 12. táblából látható, hogy az első családmodellhez tartozó hallgatók 32,8 százaléka, a másik modellhez tartozók 63,0 százaléka tartja sikeresnek szüleit. De mit tart sikernek, karriernek a fiatalság? A nyílt kérdésre adott válaszokból a fiatalok karrierképe a sikeres pálya, a jövedelem és a hírnév körül fogalmazódott meg. A válaszokban mindig megjelenik a boldog családi élet is. Ha ezen keresztül vizsgáljuk a karriermintát értékelő táblákat, akkor megállapíthatjuk, hogy az „egyik szülő sem diplomás” családtípushoz a hallgatók ezért választják nagyobb százalékban karriermintának a családjukat, mint ahogy az kizárólag az anyagiakban megmutatkozna. A „legalább egyik szülő diplomás” modellben jóval kevesebb fiatal tekinti szülei karrierjét mintának, mint amilyen mértékben sikeresnek tartja a családját. Ebben a kategóriában a hallgatók mintegy kétharmada tartja sikeresnek családját, de csak fele tekinti karriermintának azt. A fiataloknak a sikerről, a boldogságról, a családról kialakult romantikus képe mintegy sűrítve jelenik meg ezekben a számokban. Látszik, hogy a sikertelenség nem gyengíti igazán a gyermeki tiszteletet és szeretetet, hiszen mindkét csoportban csak elenyésző része (3%) bírálja ezért szüleit. Viszont szembetűnő, hogy a „legalább egyik szülő diplomás” családtípusban kétszer annyian bírálják sikeres szüleiket, mint a másikban. Egyébként közismert, hogy a húszévesek generációja sokkal kritikusabban tekinti szülei cselekedeteit, nézeteit, mint a korábbi nemzedékek, de ez az arány azt is megmutatja, hogy az értelmiségi családban nagyobb a gyermekek érzelmi és kritikai szabadsága. A két családmodellhez tartozó hallgatók karrierrel kapcsolatos vélekedése markánsan eltér a család gazdasági háttere szerint. Eltérő-e azonban véleményük az olyan társadalmi eszmékről, amelyek mindkét modell hallgatóit a középiskolai tanulmányaik során és a médián keresztül szinte azonos módon és intenzitással érik. A 13. tábla tartalmából lát-

1086

FERENCZI ZOLTÁN

szik, hogy a négy fő társadalmi eszmeirányzat érzelmileg eltérően érinti a két családtípushoz tartozókat. 13. tábla

Társadalmiérték-tudat a különböző családtípusba tartozó hallgatók között (százalék) Érték

Szimpatikus

Liberális Szocialista Konzervatív Nemzeti

58,1 23,3 15,2 71,3

Liberális Szocialista Konzervatív Nemzeti

67,8 25,2 16,9 68,3

Közömbös

Nem szimpatikus

Nem ismeri

Egyik szülő sem diplomás 33,4 4,2 46,3 27,8 48,7 31,5 24,0 3,7 Legalább az egyik szülő diplomás 22,1 5,7 40,5 31,8 47,9 31,1 22,9 6,9

Együtt

4,3 2,6 4,6 1,0

100,0 100,0 100,0 100,0

4,6 2,5 4,1 0,9

100,0 100,0 100,0 100,0

A liberális, a nemzeti, a szocialista és a konzervatív értékeket mint eszméket az irodalmi, a történelmi, a művészeti stb. tanulmányaik során ismerhették meg a hallgatók. A nagy társadalmi események mozgatójaként megismert eszméket szinte azonos forrásból meríthették a fiatalok, amelyekhez fűződő érzelmüket a médiában megjelenő politikai megnyilvánulások is módosíthatták. Azonnal szembetűnik, hogy mindkét hallgatói csoportban a nemzeti és a liberális eszme nagyobb arányban rokonszenves, de szignifikáns különbség is van a mértékben. A liberális értéket a legalább „egyik szülő diplomás” családtípusban 10 százalékponttal többen tartják rokonszenvesnek, mint a másik típushoz tartozó hallgatók. A nemzeti értékekkel nagyobb arányban rokonszenveznek az „egyik szülő sem diplomás” családtípushoz tartozó hallgatók és a nem rokonszenves válaszokban is eltérés mutatkozik, viszont mindkét csoport ezt az értéket ismeri legjobban. A két hallgatói csoportnak a szocialista és a konzervatív értékekhez való érzelmi viszonya azonos megoszlásúnak mondható. Mindkét hallgatói csoport harmada nem tartja rokonszenveznek ezekez az eszméket. Míg a konzervatív értékekkel mindkét csoportban a hallgatók hatoda szimpatizál, addig a szocialista eszmékkel a hallgatók negyede. Valószínűleg ezek a körülmények a családi környezet és az ébredező egyéni tudat eredőinek következményei. A két hallgatói csoport valláshoz való viszonya a 14. táblában látható. Mint látható a két hallgatói csoport szignifikánsan eltér. A hallgatók döntő többsége vallásos, de mintegy 40 százaléka egyéni módon kíván vallásos életet élni. Feltűnő, hogy a „legalább egyik szülő diplomás” családtípusban a hallgatók 44 százaléka, a másikban csak 32 százalék él az egyháza tanítása szerint. Ez azt jelenti, hogy a vallási értékek jelentősek a fiatalok életében és az erre épülő kisebb közösségeknek fontos szerepük van, ami szintén növeli a társadalmi tőkét. A diplomás családtípushoz tartozó hallgatók szignifikánsan nagyobb százalékban vesznek részt rendszeresen egyházi szertartáson, mint a másik csoport hallgatói. Nem ilyen nagy mértékben tér el a magukat határozottan ateistának vallók aránya, de feltűnő, hogy nagyobb arányban ateisták a nem diplomás családmodellhez tartozó hallgatók.


1087 14. tábla

A hallgatók valláshoz való viszonya (százalék) Vélemények a vallásról



8,5

13,9

23,6 4,6

30,4 4,2

13,9 42,9 6,5

10,6 36,2 4,7

100,0

100,0

Vallásos vagyok az egyházam tanítása szerint, rendszeresen részt veszek az istentiszteleteken Vallásos vagyok az egyházam tanítása szerint, de ritkán veszek részt az istentiszteleteken Nem tudom, hogy vallásos vagyok, vagy sem Nem vagyok vallásos, mert tudományos meggyőződésemmel ellentétes Vallásos vagyok a saját meggyőződésem szerint Egyéb Együtt

A BIZALOM, MINT A TÁRSADALMI TŐKE EGYIK ÖSSZETEVŐJE A társadalomban kibontakozó és megvalósuló társadalmi mobilitáshoz szükséges a társadalmi tőke megfelelő mennyisége. A társadalmi tőkét – ezt a napjainkban oly divatos fogalmat – sokan és sokféleképpen próbálták meghatározni. A terminológiai viták során azonban annak erőforrás jellegét senki sem vitatja. Mindenki egyetért abban, hogy alapja a mikroközösségeket összetartó bizalom, jóakarat, valamint az információk érdek nélküli áramlása. Összefoglalóan azt mondhatjuk, hogy a társadalmi tőke a családi, baráti és egyéb közösségekben rejlő erőforrás, amely a személyek közötti viszonylatokban ölt testet. Az olyan közösségek, amelyek tagjai bizalommal vannak egymás iránt, sokkal többre képesek, mint azok, melyekből hiányzik a bizalom. A hallgatók társadalmi bázisát a családi, baráti háló képezi, hiszen ezeket naponta érzékelik. Ezért elsőként a család és a barátok bizalmi erőforrása után érdeklődtünk „kiben bízna és milyen mértékben?” kérdésre a 15. táblában látható a válaszok összefoglalása. 15. tábla

Kiben bízik és milyen mértékben? (1–10. pontérték alapján) Személy, akiben bízik

Anya Apa Testvér Barát Nagynéni (-bácsi) Unokatestvér Iskolatárs Szomszédok

A válaszolóknak egyik szülője sem diplomás


9,5 8,8 8,7 8,4 6,5 6,5 6,5 4,8

9,5 9,1 9,0 8,7 7,1 7,2 6,8 4,7

1088

FERENCZI ZOLTÁN

Mindkét családtípusban kiemelkedőnek tűnik az anya szerepe. Pontszáma megközelíti a maximális 10 pontot. Az apa bizalmi indexe szignifikánsan kisebb. Különösen szembetűnő ez az „egyik szülő sem diplomás” családtípusban, noha a korábbi kérdésre adott válaszokból kiderült, hogy szeretik szüleiket. A családban az összetartás, az emocionális kötődés megvan, de a mindennapi kapcsolatban a két családtípusban különbözőképpen „beszélik meg” a problémákat. A megfelelő kommunikáció hiánya okozhatja az apa iránti bizalomvesztést. Ez abból is adódhat, hogy sok élethelyzetben a nem diplomás szülő maga sem tudja a megoldást, ezért nem is tud érdemben segíteni. Ez a tény jelentős társadalmitőke-hiányt jelent a nem diplomás családtípushoz tartozó hallgatóknak. Talán éppen ezért is közelíti meg a barátok bizalmi indexe a testvérekét. Az első bizalmi kört jelentős különbséggel követi a rokonság (nagybácsik, unokatestvérek). Itt is szignifikánsan nagyobb a bizalmi index a diplomás családmodellben. Ez a tény még nagyobb társadalmi, kulturális erőforrást jelent az e csoportba tartozó hallgatóknak. Ezért nem kell megdolgozni, csak élni kell vele. Az iskolatársak bizalmi erőforrása majdnem olyan jelentőségű, mint a tágabb rokonságé, míg a szomszédok messze lemaradva követik a sort. Az intézmények bizalmi megítélése alaposan leszakad az első két csoporttól. 16. tábla

Miben bízik és milyen mértékben? (1–10. pontérték alapján) A válaszolóknak Intézmény

Igazságszolgáltatás Egyházak Rendőrség Segítő egyesület Szakszervezet Politikai szervezetek



5,1 4,8 4,9 4,4 3,9 3,1

5,3 4,7 4,7 4,6 3,9 3,2

A 16. táblából látható, hogy a két családtípus hallgatói teljesen azonosan alacsony bizalmi indexet adtak a felsorolt közintézményeknek. Szinte súrolja a bizalomvesztés határát az egyházak, a rendőrség, a segítő egyesületek bizalmi indexe. Különösen nagy méretű a szakszervezetek és a politikai szervezetek iránti bizalom elvesztése. Az intézményekhez való viszony egy alapvetően bizalomhiányos társadalmat jelez. A társadalmi intézmények iránti ilyen mértékű bizalomvesztés súlyos etikai, erkölcsi problémákat sejtet. Arra is kíváncsiak voltunk, hogy a mindennapi életünket befolyásoló közéleti emberek milyen bizalmi erővel rendelkeznek. A 17. táblából látható, hogy mindkét hallgatói csoport szinte azonosan bizalmatlan a mégoly magas presztízsű foglalkozások iránt is, mint a bíró, a lelkész. Feltűnően alacsony a bizalom az újságíró és a politikus iránt. Nemcsak az állam intézményeiben, hanem az őket megtestesítő személyekben sem lehet bízni? Milyen jelenségek okozhatják a fiatalokban ezt az érzést?


1089 17. tábla

Kiben bízik és milyen mértékben? (1–10. pontérték alapján) A válaszolóknak Közéleti személyek

Orvos Tanár Bíró, ügyész Pap, lelkész Újságíró Politikus



7,2 6,5 5,6 5,2 3,7 2,7

7,3 7,0 5,7 5,2 3,8 2,7

Elemzésünk során kitértünk a nemek, a szakok szerinti válaszok vizsgálatára is. A nemek szerinti csoportosítás során szinte egyetlen ismérvnél sem volt kimutatható statisztikailag szignifikáns különbség. A szakonkénti elemzés a két családtípusban azért nem hozhatott statisztikailag bizonyítható eltérést, mert az egyes osztályokba kevés megfigyelés esett. A teljes sokaságban kimutatható volt bizonyos ismérvek esetében szignifikáns eltérés, de a társadalommal kapcsolatos kérdések esetében így sem. IRODALOM ANDORKA R. [1982]: A társadalmi mobilitás változása Magyarországon. Gondolat Könyvkiadó. Budapest. ANDOR M. – LISKÓ I. [2000]: Iskolaválasztás és mobilitás. Új Mandátum Kiadó. Budapest. BABBI, E. [1998]: A társadalomkutatás gyakorlata. Balassa Kiadó. Budapest. BUKODI E. [1995]: Az iskolázottsági esélyek alakulása. Központi Statisztikai Hivatal. Budapest. BUKODI E. [2002]: Társadalmi rétegeződés, mobilitás. In: Társadalmi helyzetkép. Központi Statisztikai Hivatal. Budapest. 213– 233 old. BÖRÖCZ P. [2002]: Ösztöndíjról. Győri Kredit. V. évf. 2. sz. FERENCZI Z. [2000]: Széchenyi István Főiskola jelentősége Győr gazdasági életében. Területi Statisztika. 40. évf. 6. sz. 509– 521. old. FERENCZI Z. – BŐHM A. – SZAKÁL GY. [2000]: Széchenyi István Főiskola hallgatóinak véleménye Győrről és önmagukról. Tudományos Közlemények. Városi Levéltár. Győr. HUNYADI L. – VITA L. [2002]: Statisztika közgazdászoknak. Központi Statisztikai Hivatal. Budapest. LENGYEL GY. – SZÁNTÓ Z. [1998]: Tőkefajták. A társadalmi és kulturális erőforrások szociológiája. AULA Kiadó. Budapest. SZAKÁL GY. [2002]: Vállalkozó győri polgárok. L’Hartmattan Kiadó. Budapest. SZAKÁL GY. ÉS TÁRSAI [2003]: Karrierek és életstratégiák… Könyvpont Nyomda Kft. Budapest. UTASI Á. [2000]: Középosztály. Új Mandátum Kiadó. Budapest.

SUMMARY The paper summarizes the current stage of a long-run survey of university students in Western Hungary. More than the half of them belong to families where neither of the parents have any kind of university degree. The investigation aims at exploring the main attitudes, material and social factors that make difference between these families and those where at least one of the parents holds a university or college diploma. Besides, the research investigates the underlying characteristics and circumstances that helped developing of the firstgeneration intellectuals of the society. The survey reveals the opinion of the students about the present Hungarian society and demonstrates what preferences may govern them toward the future.

MAGYARORSZÁG GAZDASÁGI FEJLETTSÉGÉNEK LEHETSÉGES FORGATÓKÖNYVEI* KRISTÓF TAMÁS A tanulmány Magyarországon eddig ritkán alkalmazott mutatószámrendszer és előrejelzési módszertan segítségével igyekszik feltárni Magyarország várható gazdasági fejlettségét az elkövetkező néhány évre. Bemutatja az új megközelítés szükségességét, számítási eljárásait; nemzetközi összehasonlításban elemzi Magyarország jelen és közeljövőbeni fejlettségét a fejlett világhoz, valamint az Európai Unióhoz 2004-ben csatlakozó többi államhoz viszonyítva. Alternatív forgatókönyvekkel írja le Magyarország gazdasági fejlettségének lehetséges alakulását a csatlakozást követő néhány éves időtávban. TÁRGYSZÓ: Gazdasági fejlettség. Alternatív forgatókönyvek. Human Development Index. EU-csatlakozás.

M

agyarország 2004. május 1-jén csatlakozik az Európai Unióhoz (EU). Ez a tény jelentős hatást gyakorol az ország gazdasági fejlődésére, bármilyen körülmények között és bármilyen következményekkel is járjon a csatlakozás. A fejlett gazdasági közösséghez tartozás húzóerő, növekedési potenciál, ugyanakkor a hazai mikroszféra korábban sosem tapasztalt kihívásokkal, versenyhelyzettel kénytelen szembesülni. Hazánk 2008-tól kíván az euróövezet részévé válni, ehhez azonban a 2006-os évben – vagyis a gazdasági helyzetünk számára hagyományosan kritikus választási évben – teljesíteni kell a maastrichti kritériumokban rögzített 3 százalékos inflációt, az államadósságnak a bruttó hazai termékhez (GDP) viszonyított maximum 60 százalékos szintjét, és az államháztartás folyó deficitje sem haladhatja meg a GDP 3 százalékát. A GAZDASÁGI FEJLETTSÉG MUTATÓI A gazdasági fejlettség legismertebb, átfogó, több tényező együttes hatását tükröző mutatószámának, a GDP-nek, alkalmazását számos kritika éri, különösen azért, mert eredeti szándékai szerint egy szűk értelemben vett gazdasági mutatót a legszélesebb körben a (gazdasági) jólét mutatójaként használnak, pedig erre nem alkalmas. Annak felismerése, hogy ez az alkalmatlanság miben nyilvánul meg, fontos a helyette kidolgozott alternatívák megalkotásában (Heltai [1999]). A mai nemzeti elszámolások hibáit jóléti szem* A tanulmány az MTA TKI támogatásával, az MTA–BKÁE Komplex Jövőkutatás Kutatócsoport kutatásának keretében készült. Statisztikai Szemle, 81. évfolyam, 2003. 12. szám

KRISTÓF: MAGYARORSZÁG GAZDASÁGI FEJLETTSÉGE

1091

pontból Victor Anderson két nagy csoportba sorolta: a jövedelem és a mért kibocsátás közötti különbségből fakadó problémák, illetve a kibocsátás és a jólét közötti eltérés okozta problémák körébe. Ez utóbbin belül több kategóriát is megkülönböztet: átlagolás és összehasonlítás, tőke és amortizáció, a jólét egyéb forrásai, illetve az alacsony hatékonyság hatása a jólétre (Anderson [1991]). A GDP további korlátaira néhány gyakorlati példa mutat rá (Heltai [1999], Csath [2001], ECOSTAT [2002]). – A GDP csupán a kevéssé koncentrált jövedelem-eloszlású országban nyújt reális képet az egyes emberek jövedelméről. Kisebbségnél koncentrálódó jelentős jövedelem esetén az emberek túlnyomó többsége az átlagos jövedelemszint alatt él. – Az egy főre jutó GDP-t – az összehasonlíthatóság érdekében – közös árfolyamon (gyakran aktuális átlagos valutaárfolyamon) számítják ki, ami miatt a GDP-mutató ki van téve az árfolyam-ingadozásoknak. – A fekete gazdaság jelentős része olyan tevékenységeket takar, amelyek igen magas jövedelmet hoznak egyes személyeknek, de ténylegesen nem jelennek meg a GDP-ben. – A GDP nem veszi figyelembe a környezeti ártalmak okozta jólétcsökkenést, ugyanakkor a környezeti károk elhárítása szerepel a GDP-ben. – A nem piaci módon folyó termelés (például a háztartási munka, a mezőgazdasági tevékenységek bizonyos hányada) nem számít bele a GDP-be.

A kibocsátás növekedése szükséges, de nem elégséges feltétele, hanem csak egyik lehetséges eszköze a társadalmi jólét javításának (Husz [2001]). Ezért a GDP-vel – noha a fejlettség átfogó mutatójának számít – semmiképpen sem szabad kizárólagosan kifejezni egy ország fejlettségét. Jelen tanulmányban a hazai gazdaság állapotát a GDP helyett a fejlettség összevont mérőszámával, a társadalmi jelenségek több oldalát megjelenítő, nemzetközileg is elfogadott Human Development Index (HDI) segítségével mérjük. A HDI a társadalmi fejlettségen keresztül mutatja adott ország átlagos teljesítményét a fejlettség következő három összetevője alapján (Anand–Sen [1994]): – hosszú, egészséges élet, melyet a születéskor várható átlagos élettartammal fejezünk ki; – iskolázottság, melyet kétharmad arányban az írni-olvasni tudók arányából, egyharmad arányban az bruttó beiskolázási arányból számíthatunk ki;1 – életszínvonal, melyet a vásárlóerő-paritáson, dollárban kifejezett egy főre jutó GDP-vel mérünk.

A HDI kiszámítása előtt mindhárom mutatót külön-külön százalékos formára kell hoznunk. Ahhoz, hogy lehetővé váljék a mutatószámok időszakok és országok közötti összehasonlító elemzése, normalizálást kell végrehajtanunk az egyes mutatók rögzített minimális, illetve maximális értékeinek segítségével. E helyen felhívjuk a figyelmet a normalizált indexeknek arra a tulajdonságára, hogy több időszak közötti összehasonlításkor, adott ország esetében, akkor is változást mutathat, ha a vizsgált országban valójában semmi sem történik. A várható élettartam és az iskolázottság mutatóinál az indexeket a következő képlet segítségével számíthatjuk ki. H ij =

xij − min{xik } k

max{xik }− min{xik } k

,

k

1 Ez utóbbi lehet 100 százaléknál nagyobb, mivel az iskolai oktatásban a tanköteles korosztálynál fiatalabb és idősebb diákok is részt vehetnek.

KRISTÓF TAMÁS

1092

ahol xij a j-edik ország i-edik mutatóját jelenti, k pedig olyan index, amely az országok halmazán fut végig. Ezért van az, hogy egy adott ország esetén a mutató akkor is változik, ha az országban a vizsgált tényezők nem változnak, hiszen a viszonyítási alap (más országok mutatói) megváltozhatnak. A HDI-ben az egy főre jutó GDP fejezi ki a fejlettség azon jellemzőit, amelyek nem tükröződnek a várható élettartamban és az iskolázottságban. Az értékeket, figyelembe véve a jövedelemnövekedés csökkenő hozadékának elvét, nem eredeti nagyságukon, hanem logaritmált formában szerepeltetjük.2 H ij =

log( xij ) − log(min{xik }) k

log(max{xik }) − log(min{xik }) k

k

Az írni-olvani nem tudók, valamint az alap- és középfokú oktatásban részt vevők arányát súlyozni kell kétharmad:egyharmad súlyokkal. Adott j-edik ország HDI-mutatója az így kapott három mutatószám egyszerű számtani átlaga: 1 HDI j = ∑ H ij . 3 i

Már az 1990-es évek elején észrevették, hogy az ily módon normalizált Hij mutatók súlyos problémákat vetnek fel. Amennyiben ugyanis a legrosszabbul teljesített ország javít valamely mutatóján, ez csökkentőleg hat bármely j-edik ország HDIj-mutatójára, ami nemkívánatos externáliát jelent a mutatóban (Anand–Sen [1994]). Márpedig a HDIindexeket nemzetközi összehasonlításban közlő jelentéseknek az országok relatív teljesítményeit kell mutatniuk, összehasonlító formában, rangsorba rendezve. Országok közötti összehasonlításkor, a legrosszabbul teljesítő ország teljesítményének javulása valóban csökkenti a j-edik ország HDI-indexét, de ugyanakkor mérsékli az l-edik országét, így hasonló mértékben az országok mutatóinak (Hij–Hil) különbségét is.3 Ez pedig – ceteris paribus – meghagyja az országok relatív rangsorát. Más a helyzet az időbeli összehasonlításnál. Ekkor nem lehet minden időszakban eltérő minimális és maximális értékekkel normalizálni. Ezért feltétlenül szükséges valamely konstans értékeket alkalmazni a mutatókra. A konstansok megválasztásakor nem célszerű múltbeli értékek közül válogatni, hanem ajánlatos előretekintően, célkitűzés formájában kijelölni az országok számára elérendő maximális értékeket, a minimális értékeket pedig az elképzelhető legalacsonyabb értéken célszerű rögzíteni.4 A nemzetközi összehasonlítást éves rendszerességgel elkészítő és közlő United Nations Development Programme (UNDP) rögzítette a mutatók minimális és maximális értékeit.5 Eszerint a várható élettartam minimális értéke 25 év, a maximális 85 év. Az írni-olvasni tudók, akárcsak az iskolába beiratkozottak arányának minimális értéke zéró, maximális értéke 100; míg az egy főre jutó GDP vásárlóerő-paritáson számítva minimálisan 100, maximálisan 40 ezer dollár (UNDP [2002b]). 2 Habár a logaritmizált változókra épített mutatót nem szerencsés ugyanazzal a jelölni, mint az eredeti változókat, a tanulmány igazodik a nemzetközi szakirodalomban használatos jelölésmódhoz. 3 A j és l futóindexek, j≠l. 4 A legalacsonyabb értékek megválasztásakor nem mindig vették figyelembe a „legfejlettlenebb országok jellemzőit”. Gondoljunk például Ruandára, ahol a születéskor várható élettartam még az 1990-es évek elején is 24 év volt. 5 Az UNDP statisztikai módszertani hátteréről magyar nyelven lásd Szilágyi [2001].

MAGYARORSZÁG GAZDASÁGI FEJLETTSÉGE

1093

A HDI-t a rendelkezésre álló legfrissebb adatok alapján számíthatjuk ki. A nemzetközi adatszolgáltatás és -feldolgozás időigényessége miatt azonban mindig két évvel korábbi időszakra van módunk meghatározni az összehasonlító mutatószámokat. Az UNDP a következő adatforrásokra támaszkodik. – A várható élettartamnál az Egyesült Nemzetek Szervezete Világnépesedési Osztálya kétévente frissíti a globális demográfiai adatbázisát, a köztes értékeket interpolálással becslik. – Az iskolázottságnál az UNESCO végez rendszeresen felméréseket és közli az adatokat. – A vásárlóerő-paritáson (PPP) számított egy főre jutó GDP-nél a Világbank számított adatait használják.

A legfrissebb számítási eredmények az 1. táblában szereplő adatokra támaszkodtak. Az országokat a HDI-index által tükrözött fejlettségi sorrend alapján rendezték.6 1. tábla

A fejlettség legfontosabb mutatói 2001-ben Ország

1. Norvégia 2. Izland 3. Svédország 4. Ausztrália 5. Hollandia 6. Belgium 7. Egyesült Államok 8. Kanada 9. Japán 10. Svájc …25. Ciprus …29. Szlovénia …32. Csehország 33. Málta …35. Lengyelország 36. Seychelle-szigetek 37. Bahrein 38. Magyarország 39. Szlovákia …41. Észtország …45. Litvánia …50. Lettország

Egy főre jutó GDP (PPP-dollár)

29 620 29 990 24 180 25 370 27 190 25 520 34 320 27 130 25 130 28 100 21 190 17 130 14 720 13 160 9 450 17 030 16 060 12 340 11 960 10 170 8 470 7 730

Várható élettartam (év)

78,7 79,6 79,9 79,0 78,2 78,5 76,9 79,2 81,3 79,0 78,1 75,9 75,1 78,1 73,6 72,7 73,7 71,5 73,3 71,2 72,3 70,5

Írni-olvasni tudók

Iskolába beiratkozottak

aránya (százalék)

nincs adat nincs adat nincs adat nincs adat nincs adat nincs adat nincs adat nincs adat nincs adat nincs adat 97,2 99,6 nincs adat 92,3 99,7 91,0 87,9 99,3 100,0 99,8 99,6 99,8

98 91 113 114 99 107 94 94 83 88 74 83 76 76 88 nincs adat 81 82 73 89 85 86

Forrás: UNDP [2003].

Az ENSZ több éve készít nemzetközi összehasonlító kimutatásokat egyes országok HDI-mutatóiról. A statisztikákban 175 ország szerepel. 2001-ben Magyarország a lista 38. helyét foglalta el, a kelet-közép-európai országok közül Szlovéniát, Csehországot és Lengyelországot követve, megelőzve Szlovákiát és a Balti-államokat. A jelenlegi EU két 6 Az írni-olvasni tudók aránya a fejlett világban közel 100 százalékos. Az ENSZ nem végez reprezentatív felmérést ennek ellenőrzésére.

KRISTÓF TAMÁS

1094

legkevésbé fejlett állama – Portugália és Görögország – a lista 23-24. helyén található. Érdekesség, hogy az 53 780 dolláros egy főre jutó GDP tekintetében vezető Luxemburg (a második helyezett Egyesült Államok is kiemelkedik a 34 320 dollárral) csupán a lista 15. helyét foglalja el az iskolázottság és a várható élettartam viszonylag alacsonyabb értékei miatt. 2. tábla

A HDI-index nemzetközi összehasonlításban, 2001-ben Ország

1. Norvégia 2. Izland 3. Svédország 4. Ausztrália 5. Hollandia 6. Belgium 7. Egyesült Államok 8. Kanada 9. Japán 10. Svájc …25. Ciprus …29. Szlovénia …32. Csehország 33. Málta …35. Lengyelország 36. Seychelle-szigetek 37. Bahrein 38. Magyarország 39. Szlovákia …41. Észtország …45. Litvánia …50. Lettország

Az egy főre jutó GDP A várható élettartam

Az iskolázottság

indexe

0,95 0,95 0,92 0,92 0,94 0,92 0,97 0,94 0,92 0,94 0,89 0,86 0,83 0,81 0,76 0,86 0,85 0,80 0,80 0,77 0,74 0,73

0,90 0,91 0,91 0,90 0,89 0,89 0,86 0,90 0,94 0,90 0,88 0,85 0,83 0,88 0,81 0,80 0,81 0,77 0,80 0,77 0,79 0,76

0,99 0,96 0,99 0,99 0,99 0,99 0,97 0,97 0,94 0,95 0,90 0,94 0,91 0,87 0,95 0,87 0,86 0,93 0,90 0,96 0,94 0,95

HDI-index

0,944 0,942 0,941 0,939 0,938 0,937 0,937 0,937 0,932 0,932 0,891 0,881 0,861 0,856 0,841 0,840 0,839 0,837 0,836 0,833 0,824 0,811

Forrás: UNDP [2003].

A táblából egyértelműen nyomon követhető, hogy a nyugati országokhoz való felzárkózásunkhoz az egy főre jutó GDP-n kívül a várható élettartamon is javítanunk kell. Ez utóbbi tekintetében a fejlett országok között (Lettországot kivéve) a legrosszabbul állunk, sőt számos ázsiai és latin-amerikai ország is előttünk jár. Hazánkban a felnőtt lakosság több mint 99 százaléka tud írni-olvasni, e téren megelőzünk több, a mienknél magasabb egy főre jutó GDP-vel rendelkező országot is. Az alapfokú és a középfokú iskolákba beiratkozottak arányában sem állunk rosszul. Az egyes országok fejlettségének mérésekor – a kiforrott módszertan és az ENSZ által megszervezett adatszolgáltatás ellenére – számos hiányosságot tapasztalhatunk. Több ország esetében (például Afganisztán, Liechtenstein, Szerbia-Montenegró) nem állnak rendelkezésre megbízható és valós adatok, ezért azok az országok kikerülnek a jelentésekből.


1095

A HDI-indexek alapján készítik el az egyes országok besorolását fejlett, közepesen fejlett és fejletlen országokra. Fejlettnek tekinthetők a legalább 0,800 indexű országok, közepesen fejlettnek a 0,500 és 0,799 közöttiek, míg fejletlennek a 0,500-nél kisebb mutatószámmal rendelkezők. Ennek alapján Magyarország a legfejlettebb 55 ország közé tartozik. A második országcsoportba került a legtöbb ázsiai ország, a szovjet utódállamok és a balkáni országok többsége, számos latin-amerikai valamint néhány afrikai ország. A harmadik csoportban, döntő többségben, afrikai országok találhatók. Érdemes összevetni a HDI alapján adódó rangsort a GDP-értékek szerinti rangsorral. Ha egy ország az utóbbi mutató alapján jobb helyezést ér el, mint a HDI-rangsorban, akkor ezt úgy értelmezhetjük, hogy nem kielégítő a nemzeti jövedelemnek a társadalmi jólétre való konvertálása. Hasonló jelenséget tapasztalhatunk például a nagy olajexportőr országokban. Az országok fejlettségi sorrendje évről évre változik. Huszonöt évvel ezelőtt még egyértelműen Svájc volt a világ legfejlettebb országa, amelyet Kanada és az Egyesült Államok követett. Több kis ország igen gyors felzárkózást hajtott végre az elmúlt negyed évszázadban. Magyarország fejlettsége az 1980-as évektől az 1990-es évek közepéig lényegében stagnált. Ugyanakkor figyelemre méltó az Egyesült Államok, Kanada és Japán 2001-re történt visszaesése. 3. tábla

A HDI-index különböző időszakokban, nemzetközi összehasonlításban (a 2001-ben elért sorrend szerint) Ország

1. Norvégia 2. Izland 3. Svédország 4. Ausztrália 5. Hollandia 6. Belgium 7. Egyesült Államok 8. Kanada 9. Japán 10. Svájc …25. Ciprus* …29. Szlovénia* …32. Csehország* 33. Málta …35. Lengyelország* 36. Seychelle-szigetek* 37. Bahrein* 38. Magyarország 39. Szlovákia* …41. Észtország* …45. Litvánia* …50. Lettország*

1975.

1980.

1985.

1990.

1995.

2000.

2001.

0,924 0,918 0,924 0,926 0,925 0,923 0,923 0,929 0,920 0,912 0,864 0,851 0,843 0,835 0,810 0,823 0,807 0,793 0,785 0,761

0,942 0,936 0,941 0,939 0,935 0,939 0,939 0,940 0,933 0,928 0,883 0,879 0,849 0,875 0,880 0,811 0,831 0,835 0,835 0,826 0,808 0,808

0,944 0,942 0,941 0,939 0,938 0,937 0,937 0,937 0,932 0,932 0,891 0,881 0,861 0,856 0,841 0,840 0,839 0,837 0,836 0,833 0,824 0,811

évben

0,858 0,862 0,862 0,843 0,863 0,840 0,864 0,866 0,851 0,872 0,716 0,775 -

0,876 0,884 0,871 0,859 0,876 0,857 0,883 0,881 0,875 0,884 0,800 0,751 0,742 0,791 0,811 0,791

0,887 0,893 0,882 0,872 0,890 0,871 0,896 0,904 0,890 0,891 0,820 0,778 0,773 0,803 0,818 0,803

* Később függetlenné vált ország, illetve hiányos adatszolgáltatás. Forrás: UNDP [2003].

0,900 0,912 0,893 0,886 0,904 0,892 0,911 0,924 0,906 0,904 0,844 0,843 0,835 0,812 0,794 0,796 0,803 0,814 0,819 0,803

KRISTÓF TAMÁS

1096

AZ ALKALMAZOTT ELŐREJELZÉSI MÓDSZER Miután áttekintettük a gazdasági fejlettség mérésének HDI-mutatóval történő kérdését, rátérünk az előrejelzésre. Gazdasági fejlettségünk jövőbeni megítélésére a HDImutatót és a forgatókönyv-módszert alkalmazzuk. Ez a módszer – a prognosztikai technikákkal szemben – nem a múlt és a jelen tendenciáit vetíti előre a jövőbe, hanem a jövőt eltérő irányokba alakító – hierarchikus rendszerbe szerveződő – legfontosabb tényezők különböző lehetséges megvalósulásai alapján alternatív jövőképeket (forgatókönyveket) épít (Kristóf [2002]). A forgatókönyvírás is elképzelhetetlen a tényezők múltbeli és jelenbeli alakulásának részletes elemzése nélkül, de nem azért, hogy a fennálló tendenciákat vetítsük előre több változatban, hanem azért, hogy megértsük a változások természetét, mértékét, és segítségükkel alternatív következtetéseket vonjunk le a jövőre vonatkozóan. Az egymástól lényegesen eltérő feltevéseken alapuló forgatókönyvek elsősorban minőségileg különböző állapotokat jeleznek előre, amikhez a számértékek nagyságrendekként értelmezhetők. A forgatókönyv-módszer szakít azzal a hagyományos felfogással, hogy a jövő megismerhető, ellenőrizhető és pontosan előrejelezhető. A módszer lépései a következők (Schwartz [1996]). 1. A vizsgált problémakör azonosítása. 2. A befolyásoló tényezők és a kulcsfontosságú hajtóerők összegyűjtése. 3. Rangsorolás fontosság és bizonytalanság szempontjából. 4. A forgatókönyv-logika meghatározása. 5. A forgatókönyvek részletes kidolgozása. 6. Indirekt következtetések levonása. 7. Főbb mutatók, állapotjelzők kijelölése, nyomon követése.

A HDI-index lehetséges jövőbeni alakulásainak becsléséhez tényezőkre kell bontanunk a mutató komponenseit. 4. tábla

A HDI-index tényezőkre bontása HDI-komponens

Egy főre jutó GDP

Fő tényezők

GDP

Népességszám

Várható élettartam

Halandóság

Iskolázottság

Írástudatlanság Oktatási rendszer

Befolyásoló tényezők

Világgazdasági környezet, az EU-csatlakozás gazdasági hatásai, a hazai gazdaságpolitika, az ipari és mezőgazdasági termelés, az „új gazdaság”, az export-import, az infláció, a beruházások, a hazai és külföldi kereslet, a lakossági és közösségi fogyasztás, az államháztartás hiánya, a munkanélküliség, a vásárlóerő-paritás. Korösszetétel, termékenységi magatartás, élveszületési és termékenységi arányszámok, halálozási arányszámok, a külső vándorlás egyenlege.

Halálozási arányszámok, halálokok vizsgálata, a munkával töltött napi órák száma, a lakosság életvitele. Az egészségügyi rend- Az egészségügyre fordított költségvetési támogatás, a megszer állapota előző és az utólagos gyógykezelések aránya. Az írni-olvasni nem tudók aránya. Az alapfokú és középfokú oktatásban részt vevők aránya.


1097

Érdemes megfigyelni, hogy a tényezők között többségben vannak az idősorokban kifejezhető makrogazdasági mutatók a jórészt verbális információkkal kifejezhető eseményekkel szemben. Ahogy a 4. táblából látható természetesen ez csupán egy lehetséges felbontás, nyilvánvalóan más közelítésmód is létezik. A tényezők rangsorolásakor arról döntünk, hogy azok egyfelől mekkora hatást fejtenek ki a HDI-mutató alakulására, másfelől pedig, hogy mekkora a tényezők bizonytalansága. A jelenlegi vagy a jövőben várható kisebb hatást kifejtő tényezőkkel a továbbiakban nem foglalkozunk. A kis bizonytalanságú (hagyományos módszerekkel előrejelezhető) tényezőket mindegyik forgatókönyvben szerepeltetjük, hiszen a mögöttes események vagy trendek jövőbeni bekövetkezése nagy valószínűséggel várható. A forgatókönyvek a nagy hatású és a nagy bizonytalanságú tényezők mentén térnek el egymástól. Ezeket nevezzük kritikusan bizonytalan tényezőknek. A demográfiai folyamatok néhány éven belül gyökeresen nem módosulnak. A változások mértékére ugyanakkor feltétlenül indokolt előrejelzési változatokat készíteni. A termékenységi magatartás változása csupán a következő szülőképes korba belépő női generáció idején valószínűsíthető. Mérsékelt javulás állhat be az élveszületési és a termékenységi arányszámokban, amennyiben a gyermek- és családbarát szociálpolitikai intézkedések eredményesnek bizonyulnak. A halálozási arányszámokban csak időszakosan számíthatunk javulásra, hiszen a korösszetétel egyre kedvezőtlenebb alakulása (az öregedő népességből többen halnak meg) már középtávon is mutatószám-növekedését okoz. Ezért sokkal reálisabb képet mutat a halandóságról a születéskor várható élettartam, amely önmagában a HDI-index egyik alkotóeleme. A magyar lakosság évi 2500 órát tölt munkavégzéssel, szemben az Európai Unió lakosságának átlagosan 1900 órájával. A felzárkózás időszakában semmiképpen sem számíthatunk arra, hogy kevesebbet kelljen dolgoznunk. Sem ma, sem a jövőben nem jut annyi idő az egészséges életmód folytatására, mint a nyugati országokban. Ilyen körülmények között viszont magasabb értéket fognak képviselni a szabadidős tevékenységek (amelyek a fejletteknek kedveznek) és az e téren nyújtott szolgáltatások iránti növekvő kereslet érzékelhető lesz a GDP-ben is. Az írástudatlanok száma lényegesen nem fog változni, ezért ez a komponens nem fejt ki jelentős hatást a forgatókönyvek elkészítésére. Mérsékelt javulás várható viszont az alapfokú és középfokú oktatásban, aminek hatására az iskolázottsági mutató csekély mértékben javulhat. Az egészségügyre fordított kiadásokat a GDP szintjének kell alárendelni, hiszen a tárca költségvetési támogatását a GDP százalékában fejezik ki. Magyarországon jelenleg a GDP 5 százalékát fordítják egészségügyre, amely jelentősen elmarad az Európai Uniós országokban megfigyelhető 7-11 százalékos szinttől. A legösszetettebb tényező, kétségkívül, a vásárlóerő-paritáson számított egy főre jutó GDP, mely fejlettségünk miatt kedvezőbben alakul a statisztikákban szereplő GDPvolumenindexnél.7 Egységnyi GDP-növekedéshez, az utóbbi évek tapasztalata alapján, 1,3 egység vásárlóerő-paritáson számított egy főre jutó GDP tartozik. Az árak és az árfolyamok mellett ehhez a népesség csökkenése is hozzájárul, hiszen egyre kevesebb lakos között kell elosztani a bruttó hazai terméket. 7 Egy dollár hozzávetőlegesen százhuszonöt forintnak felel meg. Euróban is hasonló eredményt kapunk. Empirikus felmérések alapján jelenleg egy osztrák vagy egy német turista 1 eurója Magyarországon 1,9 eurót ér.

KRISTÓF TAMÁS

1098

A hazai gazdaságpolitika filozófiája és az eseményekre való reagálóképessége fő hajtóerő lehet a GDP alakulásában. A tisztán neoliberális gazdaságfilozófia hosszabb távon oda vezethet, hogy gazdaságunk irányítását a jelenleginél nagyobb mértékben átveszik a multinacionális vállalatok, a magyar gazdaságpolitika elveszíti befolyását a gazdasági folyamatokra. Az ésszerű gazdasági szabadság megengedése mellett feltétlenül szükséges olyan gazdaságpolitikát folytatni, amely hathatósan elősegíti a hazai termelő- és szolgáltatókapacitások világpiacon való versenyképessé tételét. A külföldről érkező beruházások folyamatos növekedésének kora lejárt. Az összeszerelő üzemek a még alacsonyabb munkabér-költségekkel rendelkező fejletlenebb országokba települnek, ezért tőkekiáramlás figyelhető meg. A mennyiségi jellegű helyett a minőségi jellegű beruházások terén játszhatunk meghatározó szerepet régiónkban: több multinacionális vállalat is a kutatás-fejlesztés terén élenjáró magyar mérnökök és informatikusok miatt választotta és választja országunkat célországnak. A hazai beruházások viszont megélénkülhetnek. Hasonlóképpen várható a magyar vállalatok külföldi terjeszkedése. Infrastrukturális beruházásainkat az Európai Unió is támogatja. A mezőgazdaság versenyképessége a strukturális átalakításon és a megfelelő támogatási rendszer életbe lépésén múlik. Húzó- és válságágazatként egyaránt elképzelhető. Az ipari termelés jórészt külföldiek kezében van, az ágazat termelésének növekedése elsősorban a mindenkori külföldi kereslet függvénye. A GDP alakulásában kulcsfontosságú elágazási pont az is, hogy a bruttó hazai termék bővülése egyensúlyőrző vagy egyensúlyromboló módon történik-e. A forgatókönyvlogika kialakításakor létrehozzuk a tényezők összefüggés-rendszerét úgy, hogy az események közötti hierarchia és a logikai kapcsolatok világossá váljanak. Ezt követi a forgatókönyvek részletes kidolgozása. Fontos, hogy ezeknek találó nevet is adjunk. A forgatókönyvek részletes kidolgozása közben nagy jelentősége van az indirekt következtetéseknek, mert a jövő többszöri „elpróbálása” alapvető módosításokat idézhet elő az események és a folyamatok egymásra épülésében. Az állapotjelzők kijelölése a forgatókönyveket alkotó események és a makrogazdasági mutatók folyamatos nyomon követését, valamint a szükséges változtatások véghezvitelét jelenti, ezzel is jelezve, hogy a forgatókönyv-építés nem egyszeri, hanem folyamatos tevékenység. KIINDULÓ HELYZET8 Az előrejelzés készítésének idején, 2003-ban Magyarország számára a világgazdasági környezet és a hazai gazdaság állapota egyaránt kedvezőtlen volt. A GDP 3 százalékra lelassult növekedési ütemén kívül 2002-ben és 2003-ban jelentős mértékben romlott a folyó fizetés mérleg egyenlege. Az export növekvő import mellett stagnált, illetve csökkent, ebben nem hozott drámai javulást a forint leértékelése sem. A belső fogyasztás növekedése nem volt képes ellensúlyozni a dekonjunktúra miatti csökkenő ütemű exportnövekedést. A GDP százalékában kifejezett államháztartási hiány lényegesen meghaladta a Gazdasági és Monetáris Unió (GMU) követelményeként előírt 3 százalékot, amely a választási évben jelentkezett 500 milliárd forintot meghaladó „egyszeri kormányzati kiadások” 8

Ez az időszak a 2003. év második fele. A tényadatok forrása: ECOSTAT [2003], GKI [2003].


1099

nélkül is magas lett volna. A kiugróan magas államháztartási deficit nem a bevételek elmaradásával, hanem a kiadások dinamikus növekedésével magyarázhatók. Jelentős mértékű kiadásnövekedés következik be 2004-től az EU-befizetések, a gyógyszerártámogatások, a lakáshitel kamattámogatásai, a haderőreform kiadásai, a NATObefizetések, az autópálya-építések, a Vásárhelyi-terv, a 4-es metró, a humánszolgáltatások támogatása, valamint egyéb területeken, bár ezeknek nagy része növekedésösztönző beruházásnak minősül. Megnőtt a visszavonhatatlan elkötelezettséget jelentő bér- és szociális tételek súlya a költségvetésben. A magyar gazdaság egyensúlyának romlása csak akkor lenne elkerülhető, ha az államháztartás finanszírozási szükséglete a GDP százalékában a következő két évben legalább évente egy százalékponttal mérséklődne. 2003 első felében, a növekvő hiány mellett, a nem adóssággeneráló tőketételeknél forráskiáramlás volt megfigyelhető, ami az eladósodottság növekedésével járt együtt. A magyar befektetők külföldi tőkebefektetései ugyan pozitívan értékelhetők, azonban ezeknek többszörösét tették ki a külföldi befektetők tőkekivonásai. 1999 óta már nem fedezi a tőkebeáramlás az államháztartás folyó hiányát, ahogyan a lényegében befejeződött privatizáció sem. A magyar gazdaság relatív előnye a külföldi tőkéért folyó versenyben mérséklődött: ebben piaci folyamatok és gazdaságpolitikailag kevésbé hatékony döntések is szerepet játszottak. 2002-ben mintegy 25 százalékkal romlott Magyarország versenyképessége. Az utóbbi két évben több mint 25 százalékkal növekedett a magyarországi reálbér, így az EU-hoz képest megfigyelhető jövedelmi lemaradás valamelyest csökkent. Az EUországokban a minimálbér – Görögországot, Spanyolországot és Portugáliát nem számítva – meghaladja a havi 1000 eurót. Rögzített minimálbér mindössze nyolc országban van, a három említett ország húszéves uniós tagsággal sem érte el a tizenkettek minimálbérének felét. Magyarországon sem várható, éppen ezért, a csatlakozás után robbanásszerű bérnövekedés. AZ EURÓPAI UNIÓS CSATLAKOZÁS GAZDASÁGI HATÁSAI Az egész közös EU-piac négy tartópillére az áruk, a szolgáltatások, a tőke és a személyek szabad áramlása. A bővítéssel növekszik Európa gazdasági ereje a világban, az integráció ösztönzi a gazdasági növekedést, az EU-piac fogyasztóinak száma csaknem 500 millió főre bővül. A fejlett közösség húzó és fellendítő ereje hosszú távon biztosíthatja hazánk gazdasági fejlődését és életminőségének javulását. A közös kereskedelempolitika átvétele önmagában nem javítja számottevően a magyar vállalatok piacra jutási lehetőségeit, mivel ezen a téren a liberalizáció már korábban végbement. A külső kereskedelmi kapcsolatokban a csatlakozás után a nemzeti hatásköröket az Európai Bizottságra kell átruházni. A csatlakozási szerződés megkötése után Magyarország nem köthet további nemzetközi kereskedelmi szerződéseket. A közös kereskedelempolitika átvétele szükségessé teszi a vámunió megvalósítását. A közösségi vámszínvonal jóval alacsonyabb, mint a magyar, ezért a belépés után az átlagos magyar vámszínvonal csökkenni fog, ami a magyar import további liberalizálását eredményezi. Megszűnnek a vámvisszatérítések és a vám-szabadterületek is. A csatlakozó országok növekvő külkereskedelmi hiányra számíthatnak, az EU-val szemben fennálló vámhatárok eltörlése és az uniós vámok bevezetése miatt. A költségvetések bevételét csökkenti a jövőben az, hogy az unió külső határain beszedett vámokat automatikusan Brüsszelbe kell

1100

KRISTÓF TAMÁS

átutalni, és a mindenkori vámbevételek 10-15 százaléka kerül vissza (utólag) a rendeltetési ország vámhatóságaihoz. A közösségi jogszabályok átvétele nyomán az adókedvezmények, állami támogatások köre nagymértékben szűkül, sok adókedvezményt meg kell szüntetni. Az EU-ban elvétve vannak a magyarországihoz hasonló adókedvezmények, általában mindenre pályázni kell. A hazai társasági adókulcs az uniós szintnél lényegesen alacsonyabb, a helyi iparűzési adó viszont magasabb. Az áfa tekintetében a hazai gyakorlat már összhangban van az Unióéval. Vitatott terület az osztalékadó, amikor is egy hazai vállalat egy külföldi anyacégnek fizet osztalékot. A közösségi jogszabályok szerint ilyenkor a leányvállalat országának nincs joga megadóztatni a kifizetett osztalékot, azt csak az anyacég országa teheti meg. Ez jelenleg Magyarországnak mintegy 25 milliárd forint bevételkiesést jelent. Az EU a társadalombiztosításra vonatkozó, egyes országokban érvényes jogszabályokat nem egységesíti, tehát járulékcsökkentési kötelezettségünk nincs. Az Európai Unió fontos célkitűzése segíteni az elmaradott tagállamok és térségek9 társadalmi-gazdasági felzárkóztatását. A térségfejlesztési és felzárkóztatási forrásokat strukturális és kohéziós támogatásokra bonthatjuk. Négy strukturális alap10 működik, a Kohéziós Alap pedig a környezetvédelemben és a közlekedésben szükséges nagyberuházásokhoz nyújt az elmaradott tagállamoknak támogatást. 2004 és 2006 között az uniós támogatás ugrásszerűen emelkedni fog, és a jelenlegi évi 60 milliárd forintról jövőre már felmegy 200 milliárdra, 2006-ban pedig már eléri a 300 milliárdot is.11 Ezek a források a 2004 és 2006 között várható magyar gazdasági összterméknek (GDP) évi átlagban körülbelül 1,2 százalékát adják. Ezek nettó, vissza nem térítendő támogatási összegek, de ha hozzászámítjuk a társfinanszírozást is, akkor három év alatt legalább ezermilliárd forint értékű fejlesztési program megvalósítására adódik lehetőség. Az Európai Unió minden fejlesztésnek maximum háromnegyed részét finanszírozza, a maradék 25 százalékot a kedvezményezett országnak kell állnia. MAGYARORSZÁG GAZDASÁGI FEJLETTSÉGÉNEK FORGATÓKÖNYVEI A módszertani kérdések, az alkalmazott mutatószámok, a forgatókönyvek feltételrendszere, a 2003-as gazdasági állapot, valamint a csatlakozást követő fejlemények ismeretében kezdhetünk hozzá a forgatókönyvek kidolgozásához. Hazánk gazdasági fejlettségének jövőbeni (2006-ig történő) megítélését három forgatókönyvben mutatjuk be. Már itt felhívjuk a figyelmet arra, hogy az egymástól lényegesen eltérő feltevéseken alapuló forgatókönyvek elsősorban minőségileg különböző állapotokat jeleznek előre, amelyekhez csak nagyságrendekként értelmezhető számértékek rendelhetők. Az „A” forgatókönyv – Versenyképesség A magyar gazdaságpolitika az egyensúly helyreállítására, az államháztartási hiány csökkentésére, és a versenyképesség romló tendenciájának megfordítására és növelésére összpontosít. Ennek érdekében a reálbérek csak a tényleges gazdasági teljesítmény emel9

Az olyan térségeket értjük, ahol az egy főre jutó GDP nem éri el az uniós átlag 75 százalékát. Ezek: az Európai Regionális Fejlesztési Alap, az Európai Szociális Alap, az Európai Mezőgazdasági Orientációs és Garancia Alap, a Halászati Orientációs Pénzügyi Eszköz. 11 1999-es árakon számítva. 10


1101

kedéséhez igazítottan növekednek. A munkatermelékenység évi 3-3,5 százalékot javul, a foglalkoztatottság enyhén emelkedik. Javul a vállalkozói szektor befektetési kedve, ami az export növekedésén keresztül kedvezően hat a GDP növekedésre. A csatlakozást követően emelkedik a beruházási hányad, 2006-ra elérhetjük a kohéziós országokat jellemző 25 százalékot. A GDP 1,2 százalékát kitevő strukturális és kohéziós támogatások hatására 10 százalékot meghaladóan javul a beruházások értéke. Mindezek ellensúlyozni tudják a külföldi tőkebeáramlás csökkenését. Jelentős előrelépés következik be a 4-es metró, az autópálya-építések, a Vásárhelyi-terv és a vasútrekonstrukció területén. Erősödik a magyar vállalatok külföldre irányuló expanziója is (ez viszont nem jelenik meg a GDP-ben). A fentiek miatt egyensúlyőrző gazdasági növekedés következik be, ismét a fenntartható növekedés pályájára áll a magyar gazdaság. A növekedés motorja az export és a beruházások bővülése és csak harmadikként a lakossági és közületi fogyasztás. A mezőgazdasági és az ipari termelés növekedése a GDP növekedési szintje alatt marad, de a szolgáltatások, különösen a kereskedelem és az idegenforgalom, a beruházásokkal és az exportbővüléssel együtt újra az ezredfordulós szintre emeli a GDP növekedési ütemét, amely így újra elérheti az évi 5 százalékot. A külkereskedelmi mérleg egyenlege nem romlik tovább. Az olajárak csökkenése – különösen euróban számolva –, valamint a bérnövekedés lassulása eredményezte lassúbb keresletnövekedés valamelyest csökkenti az importszámlát, emiatt javulhat is az egyenleg. A szociálpolitikai intézkedések nem fulladnak ki. Évente mintegy kilencvenötszázezer gyermek születik. A természetes fogyás körülbelül évi harmincötezer főt tesz ki, amelynek harmadát ellensúlyozza a tízezer főre tehető külső vándorlás pozitív egyenlege. A fogyasztás szerkezetében közelítünk az európai tendenciákhoz: a nem anyagi javak fogyasztása a szektor piaca növekedési ütemének megfelelően változik: e területen háromnégyszeres növekedés is elképzelhető az elkövetkezendő években. Az erőteljesebb gazdasági növekedés szigorúbb fiskális kiigazítás nélkül képes az államadósságra és a deficitre vonatkozó konvergenciakritériumok teljesítésére. A versenyképesség javulása az infláció újbóli mérséklődésével jár. Az államháztartás folyó deficitje már 2005-ben a GDP 3 százaléka alá kerül, 2006-ban, a kormányzat jelenlegi várakozásai alapján, 2,5 százaléka lesz. Az államháztartás kezdeti hiányát így a növekedés hatásai ellensúlyozzák. Már 2005-ben teljesíthetjük a maastrichti kritériumokat, megteremtődnek a feltételei az eurózónához való csatlakozásunknak, az ország nemzetközi megítélése javul. A társadalmi konfliktusokat gyorsan és hatékonyan tudjuk kezelni. Az egészségesebb életmódra való törekvés és az egészségügy reformja kissé javítja a várható élettartamot, bár a fejlett nyugattól való elmaradásunk még így is jelentős. Az életszínvonal növekszik, a társadalom struktúrája – ha csekély mértékben is –, de az optimális felé mozdul el. A felnőtt lakosság iskolázottsága növekszik, az írástudatlanság mértéke hasonlóan kedvező marad. A HDI-indexben javulás áll be. Az időszakban utolérhetjük Lengyelországot és Argentínát, valamint megközelíthetjük Máltát és Csehországot. A „B” forgatókönyv – Egyensúlyromlás A költségvetés és a lakosság finanszírozási igényének növekedése a külső hiány növekedésével társul. A korábbi túlzott vállalások (például a lakástámogatás) egyre kény-

1102

KRISTÓF TAMÁS

szerítőbben hatnak. A belső kereslet által generált gazdasági növekedés a fogyasztás folyamatos bővüléséhez vezet, amelyet csak a növekvő import tud kielégíteni. Az export bővülési üteme nem képes ezzel lépést tartani, nagyobbra nyílik az export-import olló, amely a folyó fizetési mérlegben és az államháztartásban jelentős hiányt okoz. A fizetési mérleg rekordot döntő hiánya inflációs feszültségekben jelenik meg. A fizetési mérleg romlásában a legfontosabb tényező a költekező költségvetés. Az ország versenyképességét veszélyezteti, hogy a már viszonylag magas bérszintet tovább húzza felfelé az uniós csatlakozás. A költségvetési kiadásokat a GDP 1-1,5 százalékával emeli az intézményrendszer, a közlekedési infrastruktúra és a környezetvédelem fejlesztése az Unió által előírt szintre. Modernizációs és finanszírozási szempontból is kedvezőtlen, hogy a beáramló külföldi tőke mennyisége minimális, sőt továbbra is kisebb a kiáramlónál. A világgazdasági recesszió kedvezőtlenül érinti a vállalkozói szektor beruházási kedvét és lehetőségeit, ezért nem javul a beruházási hányad, a Strukturális és Kohéziós Alapok támogatásai azonban fenntartják a gazdasági növekedést. A keletkező problémákat jóval szigorúbb monetáris politikával lehet sikeresen orvosolni, a neoliberális gazdaságfilozófia vezető szerephez jut a hazai gazdaságpolitikában. Fennmarad ugyan a növekedés, de romló egyensúlyi mutatók mellett. A mezőgazdasági és az ipari szektor a GDP növekedési szintje alatt teljesít, a húzóágazatok a szolgáltatások (különösen a kereskedelem), valamint – új tendenciaként – az informatika, a távközlés és a médiaipar összefonódása útján létrejövő „új gazdaság”. Kezdeti visszaesés után a jelenlegi növekedési ütemhez hasonló szintű lesz a GDP növekedési üteme. A magas növekedésről ugyan lemondhatunk, de nem kerülünk válságba sem, ezért mélyreható stabilizációs csomagra nem lesz szükség. A bruttó államadósság GDP-hez viszonyított aránya 2006-ra megfelel a maastrichti kritériumoknak, viszont az infláció 3 százalékra történő csökkenésére nincs sok remény. Ezért valószínűleg 2008-ban nem tudjuk bevezetni az eurót. Az élveszületések száma lassan tovább mérséklődik, évente kilencvenezret kissé meghaladó gyermekszületéssel számolhatunk. A népességszám természetes fogyása évi negyvenötezer fő körül alakul, amelynek közel negyedét képes pótolni az öt-tízezer fő külföldi bevándorló. Az egészségügy reformja, ha nehezen is, de az időszak végére végbemegy. A várható élettartam kis mértékben javul. A felnőtt lakosság iskolázottsága növekszik, az írástudatlanság mértéke hasonlóan kedvező marad. A HDI-index kisebb mértékben javul, mint az „A” forgatókönyv esetében. Sikerül megtartanunk csekély előnyünket Szlovákiával és Észtországgal szemben. A „C” forgatókönyv – Megtorpanás Az EU stagnálása kihat a magyar gazdaságra is. A legfőbb kereskedelmi partnereinknél megfigyelhető recesszió csökkenő kereslettel jár. Kifullad az előző két év hazai gazdaságpolitikájának a belső keresletélénkítésen keresztül a konjunktúrára gyakorolt pozitív hatása is. Kereslet híján válságba kerül az ipar és az építőipar. A fogyasztás által generált növekedés később életszínvonal-csökkenéssel jár. Az infláció meglódul, 2006-tól lehet csak mérséklődésére számítani. Nem marad pénz a munkanélküliség állami munkahelyteremtéssel történő csökkentésére sem. Nem lehet


1103

reálkereset-növekedésre számítani, csak inflációkövető emelkedésére. A családtámogatási rendszer pénz hiányában kifullad, az adókedvezményeket jelentősen mérséklik. Gyarapodásunk záloga az amúgy is válságos időket élő mikroszféra teljesítménye lesz. A GDP-t a strukturális és a kohéziós támogatások, valamint az általuk megmozgatott tőke tartja szinten. Az egyensúly látványos romlása és a növekedés megtorpanása visszaeséssel fenyeget. A gazdaságpolitika stabilizációs csomaggal kénytelen beavatkozni a válságba. A megszorításokat a megnövekedett államháztartási hiány indokolja, amelynek a 2006-ra, az államháztartásra nézve veszélyes választási évre kellene elérnie az euró bevezetéséhez szükséges, a GDP-hez viszonyított 3 százalékos értéket. Az adószigorítások elkerülhetetlenné válnak, leállnak a hazai erőből tervezett, halasztható beruházások. A restriktív gazdaságpolitika és a megszorító intézkedések meghozzák az eredményt, 2005-től újra növekedési pályára tér a gazdaság. A Gazdasági és Monetáris Unió konvergenciakritériumaiat egyelőre nem tudjuk teljesíteni, az euró bevezetése évekkel eltolódik. Nő a társadalom kettészakadása mind vagyoni, mind politikai értelemben. Az egészségügy reformja még várat magára. Előretörnek a politikai szélsőségek. Növekszik a hajléktalanok száma és a korrupció. Újra felüti fejét a konjunkturális munkanélküliség. Évente körülbelül kilencvenezer gyermek születik, ezáltal a hazai népesség egy évben mintegy ötvenezer fővel fogy, amit csak részben ellensúlyoz az évi öt-tízezer bevándorló. A felnőtt lakosság iskolázottsága növekszik, az írástudatlanság mértéke hasonlóan kedvező marad. A HDI-index csekély mértékben ugyan, de javul, felzárkózásunkban azonban nem történik előrelépés. Magyarország pozíciókat veszít a frissen csatlakozó országokkal szemben: Szlovákia ismét megelőz bennünket. AZ EREDMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE A három forgatókönyv meglehetősen eltérő társadalmi-gazdasági fejlettséget feltételez. Az eltérő GDP-növekedési pályák, a kevésbé jelentősen eltérő demográfiai mutatók, valamint az enyhén javuló iskolázottsági indexek más-más HDI-indexeket eredményeznek az előrejelzési időszakra vonatkozóan. A HDI-indexek 2006-ig kitekintő lehetséges alakulásai után bemutatjuk a három forgatókönyv alapján várható éves GDP- és az egy főre jutó GDP-értékeket is. Magyarország esetében, a tanulmány készítésének idején, már pontos adatok álltak rendelkezésünkre a 2002. évről, a 2003. évi GDP, demográfiai és iskolázottsági mutatók esetén pedig elfogadtuk az előrejelzéssel foglalkozó legnagyobb kutatóintézetek prognózisait. Az ábrázolás kedvéért nagyságrendekként értelmezhető, konkrét számszerű értékeket adtunk az egyes mutatóknak. Mindhárom forgatókönyv javulást sejtet 2001-hez képest, amikor a hazai HDIindex értéke 0,837 volt. Amennyiben a versenyképesség forgatókönyve áll legközelebb a valósághoz, több helyen is javíthatunk a listán (a Seychelle-szigetek, Bahrein, Lengyelország és Argentína fejlődésétől függően érhetjük utol őket). Az egyensúlyromlás és a megtorpanás forgatókönyve esetén a rangsorban a Magyarországhoz hasonló fejlettségű országok között maradunk, az előrelépés a többi állam teljesítményének függvénye.

KRISTÓF TAMÁS

1104

1. ábra. A HDI-index alakulása 2001 és 2006 között a három forgatókönyv alapján 0,870 0,865 0,860 0,855 0,850

Versenyképesség

0,845

Egyensúlyromlás

0,840

Megtorpanás

0,835 0,830 0,825 0,820 2001

2002

2003

2004

2005

2006

Év 5. tábla

A HDI-index és komponensei 2006-ban a három forgatókönyv alapján Egy főre jutó GDP

Forgatókönyv

A várható élettartam

Az iskolázottság

HDI-index

indexe

Versenyképesség Egyensúlyromlás Megtorpanás

0,843 0,827 0,824

0,798 0,795 0,792

0,952 0,945 0,939

0,865 0,856 0,851

2. ábra. A GDP-növekedés százalékos alakulása a három forgatókönyv alapján Százalék 6 5 4

Versenyképesség Egyensúlyromlás

3

Megtorpanás 2 1 0 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006 Év

A HDI-értékek után vessük össze, hogy a három eltérő társadalmi-gazdasági feltételrendszer milyen GDP növekedési ütemeket jelent, valamint miként alakul az egy főre ju-


1105

tó GDP az előrejelzési időszakban. Érdemes megfigyelni, hogy az egy főre jutó GDP, viszonylagos elmaradottságunk és a vásárlóerőnek a valutaárfolyamokhoz képest kedvezőbb tulajdonsága miatt, jobban bővül mint a GDP. 3. ábra. A vásárlóerő-paritáson számított egy főre jutó GDP alakulása Dollár 16000 15000 14000 Versenyképesség Egyensúlyromlás

13000

Megtorpanás 12000 11000 10000 1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006 Év

Megítélésünk szerint a HDI-indexek nemzetközi összehasonlításban kiválóan alkalmazhatók célok kitűzésére, és reálisan mutatják azokat a területeket, amelyeken fejlődnünk kell. Magyarország az európai uniós csatlakozásból adódó lehetőségeket megfelelően kihasználva képes lehet nemzetközi mértékkel is fejlődni, fontos azonban, hogy a fejlődést ne csak a GDP-t előállítók, hanem a társadalom valamennyi tagja élvezhesse. IRODALOM ANAND, S. – SEN, A. K. [1994]: Human Development Index: Methodology and measurement. In: Kaul, I. (szerk.): Occassional Papers, Human Development Office. Oxford University Press. New York. 19–35. old. ANDERSON, V. [1991]: Alternative Economic Indicators. Routledge. London, New York. CSATH M. [2001]: Kiút a globalizációs zsákutcából. Kairosz Kiadó. Budapest. ECOSTAT hírlevelek [2003]: Internet, http://www.ecostat.hu ECOSTAT [2002]: Kísérletek a rejtett gazdaság nagyságának megállapítására. ECOSTAT Módszertani füzetek. 3. köt. GKI [2003]: A GKI Gazdaságkutató Rt. prognózisa a magyar nemzetgazdaság 2003. évi folyamatairól. Internet, http://www.gki.hu HELTAI L. [1999]: A GDP és az öko-logika hiánya. Eszmélet Füzetek 39. Eszmélet Alapítvány. HAZEL, H. [1991]: Paradigms in progress. Life Beyond Economics Knowledge Systems. Inc. Indianapolis. HUSZ I. [2001]: Az emberi fejlődés indexe. Szociológiai Szemle. 2. sz. 72–83. old. KRISTÓF T. [2002]: A szcenárió módszer a jövőkutatásban. Jövőtanulmányok 19. BKÁE Jövőkutatási Kutatóközpont. Budapest. NOVÁKY E. [1996]: Magyarország gazdasága az ezredfordulón. Jövőtanulmányok 4. BKE Jövőkutatás Tanszék. Budapest. NOVÁKY E. [2001]: Hazánk társadalmi-gazdasági jövőalternatívái. In: Nováky E. (szerk.): Magyarország holnapután. Budapesti Közgazdaságtudományi és Államigazgatási Egyetem, Jövőkutatási Kutatóközpont. Budapest. 21–62. old. SCHWARTZ, P. [1996]: The art of the long view: Planning for the future in an uncertain world. New York. Doubleday. SÓS CS. [2002]: Irány az Európai Unió: Vállalati felkészülés, Sós és Tóbiás Kft. Pécs. SZILÁGYI GY. [2001]: Gazdag országok – szegény országok. Szokatlan vita a nemzetközi statisztikai életben. Statisztikai Szemle. 79. évf. 7. sz. 587–595. old. UNDP [2002a]: Human Development Report. Oxford University Press. New York. UNDP [2002b]: Note on statistics in the Human Development Report, United Nations, Human Development Reporting Office, Internet, http://www.undp.org UNDP [2003]: Human Development Report. Oxford University Press. New York.

1106

KRISTÓF: MAGYARORSZÁG GAZDASÁGI FEJLETTSÉGE SUMMARY

The study attempts to explore the economic development of Hungary in the following years applying the method of scenario planning and the indicator of Human Development Index (HDI). It presents the necessity of a new approach, and analyses the development of the Hungarian economy and society compared to the developed world and the new European Union (EU) joiners. Presentation of HDI’s calculation method, the development of nations, the assumptions of different scenarios, the current situation of Hungary and the economic impacts of EU-accession are followed by the description of three possible scenarios concerning the future development of Hungary.

SZEMLE

A FOGYASZTÓIÁR-INDEX KONCEPCIONÁLIS ÉS GYAKORLATI KÉRDÉSEIRŐL A Journal of Economic Perspectives (JEP) 2003. évi első (téli) száma (Vol. 17. No. 1.) nagy teret szentel a fogyasztóiár-indexek (Consumer Price Index – CPI) módszertani kérdéseinek. Három tanulmány foglalkozik a jól ismert „Boskin Report” erősen vitatott megállapításai nyomán az 1990-es évek közepén kibontakozott széles körű nemzetközi eszmecsere újabb fejleményeivel, eredményeivel: Charles L. Schulze: The Consumer Price Index: Conceptual Issues and Practical Suggestions (3–22. old.); Jerry Hausman: Sources of Bias and Solutions to Bias in the Consumer Price Index (23–44. old.); Katherine G. Abraham: Toward a Cost-of-Living Index: Progress and Prospects (45–58. old.). E három tanulmány jó áttekintést ad a CPI-vel kapcsolatos vita elméleti és gyakorlati vonatkozásairól. A tanulmányok átgondolásakor kirajzolódnak a gyakorlati eredmények, az elméleti vita előremutató kérdései, és habár vannak átfedések közöttük, ezek egyben a legvitatottabb kérdéseket is jelzik. Az 1990-es évek közepén a Michael Boskin vezetésével működő öttagú bizottság arra a megállapításra jutott, hogy az amerikai CPI évente körülbelül 1,1 százalékponttal felülbecsüli a megélhetési költségek változását. Szerintük ennek oka 90 százalékban az, hogy nem veszik megfelelően számításba az árváltozások következtében végbemenő fogyasztói helyettesítési hatást, a minőségi változásokat és az új termékek megjelenéseinek hatását. (A Boskinjelentéssel és az azzal kapcsolatos módszertani kérdésekkel részletesen foglalkozik, többek között, a JEP 1998. évi 1. száma.) A vita lényege az, hogy a CPI túlbecsüli a megélhetési költségeknek, az életszínvonal fenntartásához minimálisan szükséges, az árak emelkedéséből adódó változását. Ennek az az oka, állítják többen, hogy a fogyasztói piacon végbemenő bonyolult változásokat a rögzített kosárral operáló CPI nem tudja kellően mérni. Már 1961-ben a George Stigler nevéhez fűződő vizsgálódások is azt javasolták az ameri-

kai Munkaügyi Hivatalnak (Bureau of Labor Statistics – BLS), hogy a CPI kiszámításánál a megélhetési költségek indexének (Cost of Living Index – COLI) közelítésére törekedjék. Nem sokkal a Boskin-jelentés megjelenése után, 1997-ben, a BLS arról tájékoztatta a Kongresszust, hogy egy idő óta a megélhetési költségek elméleti alapjain végzi a módszertani fejlesztést, s valójában a CPI célja a megélhetési költségek változásának mérése. De azt is hangsúlyozták, hogy a „…megélhetési költség elméleti konstrukció… nem a gyakorlatban használható kézzelfogható indexformula”. Ezért a CPI-nek a COLI-hoz való közelítése számos nehézségbe ütközik. Fontos fejlemény volt az is, hogy a BLS felkérte az amerikai Tudományos Nemzeti Akadémiai Statisztikai Bizottságát (Commitee on National Statistics of National Academy of Sciences), hogy hozzon létre egy albizottságot (ún. panelt),1 amely tekintse át a COLI becslésével kapcsolatos koncepcionális és gyakorlati kérdéseket, és tegyen javaslatot a kutatási, módszertani, adatgyűjtési fejlesztések irányaira. A JEP szóban forgó számában Ch. L. Schulze, az első tanulmány szerzője beszámol a BLS által kezdeményezett és az általa vezetett bizottság munkájának néhány eredményéről. A második tanulmány szerzője J. Hausman, a felmerült problémákat elméleti megközelítésben tárgyalja, míg a harmadik szerző K. G. Abraham a gyakorlati megvalósítás oldaláról, a BLS aktuális tevékenységéről számol be. Tanulmányában Schulze rövid történeti visszatekintés után, a bizottság által megtárgyalt témák közül négy fontos, több oldalról vitatott problémával foglalkozik: 1. az időben végbemenő termékhelyettesítés; 1 A „Panel on Conceptual Measurement and Other Statistical Issues in Developing Cost-of-Living Indexes” elnöke Charles L. Schulze (Brooking Institution) mellette 12 neves közgazdász és statisztikus a tagja különböző egyetemekről és intézményekből.

1108 2. a CPI körébe sorolandó termékek, szolgáltatások köre; 3. a minőségi változások kezelése; 4. az új termékek bevezetése hatásának megjelenítése. A Schulze-bizottság, ellentétben a Stigler- és a Boskin-bizottsággal, számos kérdésben nem tudott egyhangú álláspontra jutni. Különösen abban nem, hogy mennyiben lehet a megélhetési költségek mérésének elméleti koncepcióit statisztikailag mérhetővé, valamilyen módon pénzben kifejezhetővé tenni. Emellett számos olyan egyöntetű állásfoglalás is született, amelyek nyomán a BLS javíthatja a CPI kiszámításának módszerét. A Panel Report összefoglalója (Executive Summary) letölthető az internetről: http://www.nap.edu/books/0309074428/html. A CPI úgy is értelmezhető, mint bizonyos termékek és szolgáltatások árváltozását mérő költségindex (Cost of Goods Index – COGI). Ez azt mutatja, hogy a fogyasztói kosár ára miként változik különböző időpontok között. Az ún. Laspeyres-féle (L) árindex egy múltbéli kosarat mér, míg a Paascheféle (P) a jelen struktúráját írja le. Közismert, hogy a Laspeyres-féle árindex jellemző módon felül-, a Paasche-féle pedig alulbecsüli az életszínvonal fenntartása költségének átlagos változását, mivel a fogyasztók a termékek helyettesítésével (substitution) igyekeznek költségeiket csökkenteni. Meg kell jegyezni azonban, hogy amennyiben időben jelentős jövedelmi és egyéb, az életkörülményeket érintő változások mennek végbe, akkor a két index viszonya akár fordított is lehet. (Az elmúlt néhány év magyar fogyasztóiár-indexei ilyen helyzetet mutatnak.) Kézenfekvő megoldás lehet, ha „szuperlatív” indexet használunk, amely az említett két index valamilyen átlaga. Ezek közül a legismertebb a Fisherformula, ami az L és P indexek geometriai átlaga, de ide sorolható a Törnquist-index is, amely az egyedi indexek geometriai átlaga. Ezek az indexek hasznosítják a bázis- és a beszámolási időszak (a kezdet és a vég) ár- és mennyiségi adatait. A CPI kiszámítása az Egyesült Államokban mintegy 200 rétegárindexéből történik. Ezeknek mintegy 60 százalékánál egy ideje a BLS a geometriai átlagolást használja, ezzel valamelyest ismét közelebb jutva a helyettesítési hatás kiküszöböléséhez. 2002 júliusa óta a BLS közöl egy olyan kiegészítő fogyasztóiár-indexet, amelyet a geometriai átlagolású rétegindexekből a Törnquist-formulával számítanak ki. Ez az ún. C–CPI–U (ahol C a chain (lánc) szóra, az U az urban (városi) szóra utal) láncmódszerrel készített, városi lakosságra vonatkozó fogyasztóiár-index. Közlése három lépcsőben történik. A szokásos időben az induló, egy év elteltével az előzetes becslést közlik, majd két év múlva lesz

SZEMLE csak az árindex végleges. (A súlyadatok csak nagy késéssel állíthatók össze.) A szuperlatív indexek pontossága több külső tényezőtől is függ. Amennyiben például a jövedelmek (illetve az életszínvonal) jelentősen változnak, akkor ugyanazok az árváltozások más árindexhez vezethetnek. A fogyasztói preferenciák ugyanis nem állandók és nem homotetikusak. A szuperlatív indexek használata az összes egyéb probléma ellenére fontos lépés a COLIkoncepció irányába. Ebből következően voltak, akik úgy érveltek, hogy a különböző szociális járandóságok indexálásához is ezeket az indexeket kellene használni. A CPI a termékekre és szolgáltatásokra vonatkozik. Külső, gazdasági, társadalmi, környezeti stb. körülmények változásával ebben a felfogásban nem kell foglalkozni. Ilyen megközelítésben a COLI egy feltételes mutatószám, mely feltételezi, hogy a külső körülmények változatlanok. A felhasználók számos egyedi igénnyel léphetnek fel. Így például sok probléma adódik a nemzeti számlák összeállítása, a GDP-számítások során. Szükség lehet például sokféle részárindexre. Egyetértett a bizottság abban, hogy nem lenne célszerű, ha a BLS ebben az irányban bővítené tevékenységét. Maradnak azonban még megválaszolatlan kérdések. Ilyen az élet szinte minden területén végbemenő technológiai fejlődés, de különösen az információs társadalom kialakulása. Ezek a változások hatással lehetnek a háztartások jólétére, amelyeket azonban mellőzni kell a CPI-vel kapcsolatos viták során. A BLS számára jelenleg a minőségi változások kezelése a legnagyobb kihívás. A hagyományos indexszámítási megoldások ugyanis gyakran félrevezető eredményt adnak. A BLS által használt mintában levő termékek körülbelül 30 százaléka évente, a természetes „kopás” következtében, megszűnik, melyek helyére hasonlókat kell kiválasztani. Ezeknek mintegy kétharmada a korábbival azonosnak tekinthető, így az ársor folytatódik. Egyharmaduknál azonban nem ez a helyzet, mivel az új termék nem azonos a régivel. Ekkor az árkülönbözetet minőségi változásként kezelik. Ez úgy történik, hogy az első alkalommal a bázishoz viszonyított „árváltozás” azonos lesz az árucsoportra jellemző átlaggal. Hasonló elbánásban részesülnek az üzletek mintegy 25 százalékos rotációja során bekerülő új reprezentánsok is. Ez a gyakorlat azonban kétféleképpen is félrevezető lehet a minőségváltozás kezelését illetően. Egyrészt, ha az új termék eltérő árát minőségváltozásként kezeljük, akkor lehet, hogy felülbecsüljük az áremelkedést, mivel ha a vásárló elfogadja az új

SZEMLE termék (réginél magasabb) árát, akkor az is elképzelhető, hogy a minőségjavulás meghaladta az áremelkedés mértékét. Másrészt, például a divatcikkek esetében, fordított lehet a helyzet. Az új választék megjelenése ugyanis bizonyos mértékű áremelkedéssel is együtt jár, amit később jelentős árcsökkenés követhet, ami az árindex lefelé torzulását eredményezheti. A hedonikus technika lényege az, hogy a vásárlók egy terméket lényeges jellemzői szerint értékelnek, melyeket megfelelően számszerűsíteni lehet. (A tévé esetében például a képernyő mérete, a hangminőség, vagy a számítógép sebessége, kapacitása, egy ruha anyaga, minősége stb.) Az ár és a minőségi jellemzők között egy regressziós függvény teremti meg a kapcsolatot. Ez kétféle módon történhet. Az egyik az ún. indirekt módszer, amit jelenleg a BLS használ. Ez azt jelenti, hogy a közelmúlt keresztmetszeti adatai alapján felírható egy regressziós egyenlet, melynek segítségével értékelhető az új, az előzőktől különböző termék. Az így kapott ár és a tényleges ár közötti különbség lesz a tiszta árváltozás. A másik, ambiciózusabb „direkt” technika az, hogy minden időszakban a termékek árát a tulajdonságok „árának”, a regressziós koefficiensek szerinti összegének tekintik. Az így előállított árak hányadosa lehet az árindex. Ez a módszer azonban adat- és időigényessége miatt nem látszik beilleszthetőnek a BLS rendszerébe. A BLS 1990-ben kezdett hedonikus technikát alkalmazni a ruházati termékek körében. 1999-ben ez bővült a számítógépekkel és a háztartási gépekkel, a tévé és az audiokészülékekkel és az egyetemi tankönyvekkel(!). Ezek a korlátozott terjedelmű számítások nem jeleztek látványos eltéréseket. Öt esetben került sor hedonikus adatok használatára. Az eredmények alig befolyásolták a CPI-t. Egy hedonikus tanulmány, mely a tévéket elemezte és a direkt módszert használta azt mutatta ki, hogy az árak évente 1,5–2,0 százalékkal nagyobb mértékben csökkentek a hagyományosan számított eredményekhez képest. Ennek hátterében az lehet, hogy az új, látszólag drágább választékok a minőségi korrekció után inkább árcsökkenést eredményeznek. A Schulze által vezetett bizottság álláspontja szerint az eddigi tapasztalatok azt jelzik, hogy a hedonikus módszerektől nem várható, hogy a CPI értékét lényegesen befolyásolják, bár lehetnek, főként a rotáció során, kiugró esetek. Szükség van további kutatásokra. Fontos kérdések például, hogy a regressziós együtthatók mennyire stabilak, melyek a fontos és mérhető változók (például márkanév) stb. A hedonikus technikával kapcsolatos hosszú viták végül is odajutottak, hogy bár ez „ígéretes” mód-

1109 szer, de a BLS-nek a közeljövőben inkább a már alkalmazott modellek továbbfejlesztésére, elmélyítésére kellene törekednie, s nem a jelenlegi technikák korábbi termékekre történő kiterjesztésére. Bár nehézkes, adatigényes és így költséges, de néhány gondosan megválasztott termék esetében vizsgálni kellene a direkt módszerek használatának lehetőségét is. (A már széles körben felhasznált szkenneradatok e területen is segítséget jelenthetnek.) A megélhetési költségek változásának elméleti modelljében a hedonikus módszerek is helyet kapnak, de értelemszerűen a megfontolások bonyolultabbak (és kevésbé operacionalizálhatók). A bizottság egyöntetű véleménye az volt, hogy mindkét megközelítésben a hedonikus módszerek kapjanak nagyobb szerepet. A BLS módszertana nem számol az új termékek térnyerésével párhuzamosan a fogyasztói jólét növekedésével, ami a megélhetési költségek csökkenését jelenti. Ahhoz, hogy helyesen kezeljük az új termékek megjelenését, szükség van a fogyasztás mennyiségének adataira, valamint arra a „virtuális” árra, ami mellett a kereslet még nulla volt. A keresleti görbék segítségével kimutatható az új termékek által eredményezett fogyasztói többlethaszon (az ún. „compensating variation”). A bizottság hangsúlyozta ezeknek a kutatásoknak a fontosságát, de elismerte azt is, hogy ezek a módszerek, főként ha több termékről van szó, gyakorlatilag szinte kezelhetetlenek. A szkenneradatok és más elektronikus adatforrások segíthetik az ezirányú kutatásokat is. A bizottság megállapította, hogy a közeljövőben nem várható a keresleti görbék és a virtuális árak becslésének megvalósulása. Így az sem várható, hogy a BLS ezeket a módszereket a CPI kiszámítása részévé tegye. De szükség van kutatásokra, és olyan kísérleti indexek számítására, amelyek jelzik a jólét egyidejű növekedését. Az utóbbi években jelentősen javult a CPI minősége, főként abból a szempontból, hogy sok tekintetben közeledett a COLI-felfogáshoz. A további fejlődésnek is jelentős forrásai vannak, de szükség van a jelenlegi gyakorlat mélyreható, alapos vizsgálatára, mielőtt az újabb módszereket további területekre terjesztik ki. Különösen vonatkozik ez a hedonikus technikákra, a regressziós koefficiensek stabilitásainak vizsgálatára. A fejlesztésnek a feltételes COLI irányába kell haladnia: miként változik a piaci termékek ára, feltételezve a „külső” körülmények állandóságát. A CPI csak ilyen keretek között értelmezhető. Így a BLS-nek nem kell foglalkoznia a külső hatások számbavételével. Elvileg azonban szükség van annak vizsgálatára,

1110 hogy a bruttó kibocsátás volumennövekedését miként befolyásolja az új termékek megjelenése. A második tanulmányban Hausman a CPI torzító tényezőit és ezek megoldásának irányait a COLI elméleti keretei között tárgyalja és erősen bírálja a BLS jelenlegi gyakorlatát. A tanulmányt azzal kezdi, hogy Angliában már a XIX. században felismerték, hogy a rögzített fogyasztói kosár alapján számított megélhetésiköltség-indexnek számos hiányossága van. A CPI nem számol azzal, hogy a kereslet eltolódik az olcsóbb választékok irányába, nem nézi az új termékek megjelenésének, a minőség változásának hatását, valamint azt sem, hogy a vásárlások az előnyösebb feltételeket (árakat) kínáló üzletekbe tolódnak át. Az elméleti közgazdaságtan a hasznossági függvények segítségével kínál megoldást ezekre a problémákra. E becslésekhez azonban nemcsak árakra, hanem a mennyiségekre is szükség van. A kereskedelem szinte teljeskörűvé vált számítógépesítése, a vonalkódok elterjedése megnyitja az utat a mennyiségi adatok megszerzése felé is. A BLS azonban, a szerző szerint, sem a modern közgazdasági elméletet, sem a szkenneradatok használatát nem illesztette be a CPI kiszámítási rendszerébe. A felülvizsgált BLS-gyakorlat, állapítja meg a szerző, a helyettesítési hatást meglehetősen jól közelíti, de a többi tényező változását nem ragadja meg kielégítő módon. Nem tudatosult az, hogy a COLI tényezői között a helyettesítési hatás csak „másodrendű”, míg a többiek „elsőrendűek”, amiből az következik, hogy megfelelő megjelenítésük nagyobb jelentőséggel bír. Az előző esetben a geometriai átlagolású „szuperlatív” formula jó közelítés lehet, a többi tényezőhöz azonban elengedhetetlen az elemi mennyiségi adatok begyűjtése. A tanulmány a COLI elméleti megfontolásait használja. A szerző szerint ugyanis a COLI a helyes modell, ami képes mérni az előzőkben említett tényezők változásának a fogyasztók jólétére gyakorolt hatását. A mellékletben felvázolt matematikai modell szerint az igazi COLI azt jelzi, hogy a megváltozott árak mellett mennyivel van több pénzre szükség a változatlan jólét biztosításához. A tárgyidőszakban természetesen az U2 hasznossági szint összetétele különbözhet az U1-től. Ez a helyzet például az új termék megjelenése esetében. A keresleti függvények segítségével kimutatható, hogy az új termék megjelenése az adott jövedelem és a többi termék árait adottnak véve „első rendű” hatással2 (first-order effect) van a hasznossági 2 Az „első- és másodrendű” hatás matematikai fogalom. A Taylor-sorral történő megközelitésre utal, amennyiben annak az első, vagy a második tagját érinti a szóban forgó változás.

SZEMLE függvény értékére. Hasonló a helyzet a minőségi változás esetében. A helyettesítési hatás csak másodrendű (second-order effect) azaz a két másik tényezőnél kevésbé jelentős. Az új termékek és szolgáltatások jelentősen befolyásolhatják a fogyasztók jólétét. Ilyen például a mobiltelefon. A BLS azonban a rotációs rendszer keretében csak meglehetős késéssel jelenítette meg a CPI-ben, és akkor sem került sor semmiféle korrekcióra. (A Schulze-bizottság e gyakorlat fenntartását javasolja.) A fogyasztói jólétre gyakorolt hatást a keresleti görbe segítségével vizsgálhatjuk. Ehhez azonban részletes mennyiségi adatokra van szükség. A vonalkódok felhasználása segítséget jelenthet. (Hausman számos helyen utal arra, hogy a mennyiségi adatok elengedhetetlenek az árváltozások megfelelő méréséhez.) Hausman egy „konzervatív” megoldást javasol, ahol a „konzervatív” jelzőn azt érti, hogy Hicks elmélete képezi az alapjait. A mikroökonómia elmélete szerint az ún. „kompenzáló változás” (compensating variation – CV) jelzi pontosabban azt a jóléti változást, melyet egy árváltozás okoz a fogyasztónak. A kompenzáló változás jól közelíthető – bizonyos formai, matematikai feltételek teljesülése esetén – a „fogyasztói többlet” (consumer surplus – CS) változásával. Ez utóbbi (CS) viszont, kellő nagy mennyiségű adat birtokában, már kielégítően becsülhető, hiszen ár-, eladási (mennyiségi), és jövedelmi adatok szükségesek, melyek beszerezhetők. (Ezekből már egyszerűen lehet számítani a kereslet árrugalmasságát is, mely Hausman számítási elméletében fontos szerepet kap.) A CV-re épülő COLIszámítások lehetőségével már az 1970-es évek óta foglalkoznak a közgazdászok, és empirikus bizonyítékok igazolják, hogy a kompenzáló változásra épülő COLI valóban alacsonyabb, mint a CPI, mert a CV – jellegéből adódóan – (éppen úgy, mint a kompenzált keresleti függvény) szétválasztja az árváltozás hatásának jövedelmi hatás és helyettesítési hatás összetevőit. Ugyanakkor kétségtelen, hogy nehezebben becsülhető, és több a torzítási lehetőség. Egyidejűleg több új termék is megjelenhet, és vita van a körül, hogy azok valóban hasznot (benefit) jelentenek-e a fogyasztóknak. A szerző szerint, amikor a termelők profit reményében új terméket vezetnek be sikeresen, akkor az nyilvánvalóan hasznos lesz a vásárlóknak is. A fogyasztók „nyeresége” és a profit között ugyanis szoros kapcsolat van. Megállapítható, hogy „…a nem tökéletes verseny láthatatlan keze…” a jólét jelentős növekedéséhez vezet az új termékek bevezetése által, ami

SZEMLE csak így lehet közgazdaságilag racionális. Amennyiben ezt a hatást figyelmen kívül hagyjuk, mint ahogy azt a BLS teszi, a CPI minden bizonnyal felfelé torzított. (Az elméleti modell két időszakot hasonlít össze, bár nincs róla szó, de a két időszak értelemszerűen egymást követő, egymáshoz közeli.) A BLS nem végez közvetlen minőségi korrekciókat. A rotáció során fokozatosan kerülnek be a mintába a jobb minőségű termékek. Amikor az új termék váltja fel a régit, nem történik minőségi korrekció (és az ár sem „változik”). Nyilván egy új számítógépes operációs rendszer többet ér, ha azt vásárolják, még akkor is, ha a régi olcsóbban kapható. Mivel a BLS nem számol a minőségváltozás (árcsökkenést jelentő) hatásával, felülbecsüli a megélhetési költségek változását. Az új, illetve a minőségileg javított termékek hatása közgazdaságilag hasonló. Ezért annak elméleti kezelése az itt részletes ismertetésre nem kerülő elméleti modell szerint történhet. A Schulze-bizottság javasolja, hogy a BLS tegyen meg mindent az új termékek bevezetésére és gyakrabban aktualizálja a súlyokat. Ez azonban nem oldja meg teljesen a minőségváltozás problémáját. Különösen akkor nem, ha a BLS csak árakkal operál. Az utóbbi évtizedekben az olcsó áruházak, a diszkont szupermarketek forgalma a márkás termékek esetében is jelentősen emelkedett, mégpedig a szokásos áruházakéhoz képest 10-20 százalékkal alacsonyabb árakkal. Az új eladóhelyek, a rájuk jellemző termékekkel, a rotáció során kerülnek be a CPI-be. Mivel ezek már új termékek lesznek, a BLS nem mutat ki árváltozást, alkalmasint árcsökkentést. Sokan ragaszkodnak a régi áruházakhoz és úgy vélik, hogy a szolgáltatás színvonala rosszabb a diszkont áruházakban, a „bolti torzítás” jelentős. Az elméleti tárgyalás keretei között ez is „elsőfokú” hatás. Kétségtelen, hogy e probléma feloldásához szükség van mennyiségekre, de a szkenneradatok felhasználása elősegítheti a megoldást. A Schulze-bizottság elismeri e probléma létezését, azonban azt állítja, hogy ha a szolgáltatás színvonalával és egyéb körülményekkel korrigáljuk az árakat, akkor azok nem is annyira alacsonyak. A piaci jelenségek azonban azt jelzik, hogy jelentős sikerük van ezeknek az üzleteknek, amit a CPI kiszámításánál nem lenne szabad figyelmen kívül hagyni. A változatlan fogyasztói kosár nem jelzi, hogy a vásárlások összetétele módosul, a korábban vásárolt termékeket a vásárlók másokkal helyettesítik. Egyes szerzők szerint ez a folyamat azt jelenti, hogy a CPI körülbelül 0,3 százalékponttal felfelé becsüli a COLI-t. A bizottsági vitákban sok időt fordítottak

1111 erre a kérdésre, jóllehet ennek hatása csak „másodrendű”, szemben a már tárgyalt „elsőrendű” jelentőségű tényezőkkel. A helyettesítési hatás esetében ugyanis arról van szó, hogy nem közvetlenül az árváltozások hatását mérjük, hanem valamit, ami csak közvetetten, a mennyiségeken keresztül jelentkezik. E tekintetben a megfelelő irányban a BLS jelentős lépést tett, amikor Fisher-féle geometriai átlagolású indexeket számít. Ehhez a csoportok szintjén gyűjt fogyasztási adatokat. (Mintegy 200 csoportról van szó.) Ez az adatbázis nem teszi lehetővé az új és a minőségileg javuló termékek, valamint az üzletek változásából adódó torzítás mérését. A minőségi változások, illetve az új termékek megjelenésének kezelésére szolgálnak a hedonikus módszerek, amelyeket egy ideje néhány termék esetében a BLS használ. (A tartós fogyasztási cikkek között több példa található.) A szerző szerint nem lehet a legjobb az olyan módszer, amely nem használ mennyiségeket. A hedonikus módszer az árakat az adott termék jellemzőinek regressziós függvényében fejezi ki, ami nincs összhangban a hasznossági függvények elméleti modelljével. Valójában három különböző hatás keveredik össze. Nem helyes továbbá a Schulzebizottságnak az a megállapítása, hogy a hedonikus módszerek fejlesztésétől jelentős eredmények várhatók. Ha viszont gyakran gyűjtenének adatokat az árakról és a minőségi ismérvekről, akkor használhatók lennének a már korábban felvázolt korrekciós módszerek. További erőfeszítéseket kell tenni a CPI torzításának becslésére, arra, hogy a CPI becslése során elválasszák a nominális és a valóságos változásokat. Számos tanulmány utal arra, hogy a jelenlegi CPI jelentősen felfelé torzított. A tanulmány több szerzőt említ, akik szerint az 1970-es és 1990-es évek között jelentős, jóval egy százalékpontot meghaladó a felfelé torzítás. Bár a BLS tett lépéseket a helyes irányba, de mindaddig, amíg nem lesznek részletes mennyiségi adatok, a nem elhanyagolható mértékű torzítás nem lesz kiküszöbölhető. A szkenneradatok felhasználása – mint már említettük – jelentős előrelépés lenne. De a mennyiségiek gyűjtését ki kellene terjeszteni a kiskereskedőkre és a háztartásokra is. Ugyanakkor az egyszerűsített becslési módszer számára csak az árelaszticitás ismeretére lenne szükség. A BLS jelenlegi, a tisztán csak árakon alapuló becslési módszerét az árak és mennyiségek együttes felhasználáson alapuló módszerré kellene tenni. Így jöhetne létre a COLI olyan becslési módszere, amely megfelelne a XXI. század közgazdasági és technológiai követelményeinek.

1112 A harmadik tanulmányban K. G. Abraham arról számol be, hogy a BLS az 1990-es évek közepe óta milyen fejlesztéseket hajtott végre, miként kezelte a CPI sokat emlegetett módszertani problémáit. Bevezetőjében megjegyzi, hogy a statisztikai hivatalok számára a fogyasztóiár-index kiszámításának gyakorlatilag járható útja a fogyasztói kosár használata. A lehetőség keretein belül azonban célszerű a COLIval kapcsolatos elméleti megfontolásokat alkalmazni. Ezen az úton jár a BLS is, amikor olyan CPI kiszámítására törekszik, amely felfogható egy „feltételes” COLI-nak. Ez a termékek és szolgáltatások árváltozását jelzi feltételezve, hogy az életszínvonalat befolyásoló külső tényezők változatlanok. Az „igazi” COLI ugyanis gyakorlatilag kiszámíthatatlan, de az elméleti megfontolások lehetőség szerinti megvalósítása egyre közelebb viheti a CPI-t a COLI-hoz. A BLS az első lépésben 87 földrajzi körzetben 186 termékcsoport árindexét becsli a kiválasztott reprezentánsok árindexeiből. A reprezentánsok és az eladóhelyek nagysággal arányos véletlen mintáját úgy választják ki, hogy a kapott árak jól reprezentálják a fogyasztók által fizetett árakat. A súlyarányok a Consumer Expenditure Survey-ből (CES) származnak, számtani átlagolás eredményeképpen. A CPI-minta hagyományosan ötévenként kerül felülvizsgálatra, rotálásra. Ez költséges eljárás és csak nagyon korlátozottan kerülhet sor gyakoribb felülvizsgálatra. Mindenesetre ott, ahol gyors a fejlődés, rövidebb időközönként is végrehajtanak korrekciókat. Természetesen gondos megoldást igényel az új és a régi rétegek megfelelő összeillesztése. (Minőségváltozás!) A súlyok korábban csak tízévenként változtak, de 2002-től a BLS kétévenként újítja meg a súlyrendszert. Megjegyzi a szerző, hogy a súlyok és a CPI növekedési üteme között a vártnál sokkal lazább volt a kapcsolat. Így a kétévenként felújított súlyok valószínűleg nem befolyásolják a CPI értékét. Nem vitatható azonban, hogy célszerű minél korszerűbb súlyokat használni. Jól ismert kritika, hogy a CPI nem jelzi, ha a fogyasztók a különböző árváltozások hatására, vásárlásaik átstrukturálásával, költségeik növekedését csökkentve igyekeznek számukra azonos hasznosságot elérni. 1999 óta, a COLI-hoz való közelítés jegyében, a fogyasztás mintegy kétharmadát kitevő termékcsoportok (rétegek) esetében geometriai átlagolású indexeket számolnak, miáltal a helyettesítési hatás valamelyest érzékelhetővé válik. Ez a korszerűsítés a CPI növekedését bizonyos számítások szerint évente 0, 2 százalékponttal csökkenti.

SZEMLE A rétegek közti helyettesítés ezáltal nem oldódik meg. Az ún. szuperlatív formula ezen segíthet, de a geometriai átlagoláshoz szükséges folyó évi súlyok csak körülbelül két évvel később állnak rendelkezésre. Utólagos korrekcióra viszont gyakorlati megfontolásból nem kerülhet sor. Olyan döntés született, hogy a CPI mellett 2002. júliustól egy új (C–CPI–U), Törnquist-formula szerint kiszámolt indexet is közölnek, amit lehet utólagosan kétszer is korrigálni, s csak két év után válik véglegessé. Múltbeli adatokon végzett szimulációs számítások azt jelezték, hogy a CPI értékénél körülbelül 0,2 százalékponttal kisebb eredmények adódnak. (A szociális kiadások indexálásánál vitatják, melyik index használatára kerülhetne sor.) A CPI fejlesztésénél talán a minőségi változások kezelése a legnagyobb kihívás. A múltban, ha egy reprezentáns megszűnt, helyette újat választottak, s az árkülönbség valójában minőségi változásként érvényesült, a továbbiakban csak az új termék ára szerepelt. Ezt a módszert hivatott javítani a már többször említett hedonikus módszer bevezetése. 1998 előtt csak háztartási készülékeknél használták ezt az eljárást. Később több más termékre (például számítógépek, mosógépek, TV-k, DVD-k stb.) is kiterjesztették. Ez a módszer az új választékok árait illetően minőségi korrekciókhoz vezetett, de több okból természetesen ez a módszer sem tekinthető tökéletesnek. A minta rotációjánál, amikor egyszerre több reprezentáns cserélődik, ez az eljárás nagyon nehéz. Mindenesetre ígéretes technika, ami további vizsgálódásokat igényel és érdemel. Talán az új termékek megkésett, hosszú bevezetése miatt érte a legélesebb kritika a CPI-t. Valójában így volt a videomagnók, a személyi számítógépek, a mobiltelefonok esetében. Ennek magyarázata az új termékek kategorizálásának nehézségében található meg. Ez a jövőben változni fog, amire jó példa az 1999-ben bevezetett Viagra, ami azonban meglehetősen esetleges, kissé elsietett, nem teljesen vitathatatlan megoldás volt. A jövőt illetően szükség van jól kidolgozott, egyértelmű irányelvek kidolgozására, alkalmazására. Ehhez külső szakértők véleményére is kell támaszkodni. Általános az egyetértés abban, hogy az új termékeket késedelem nélkül be kell vezetni a CPI körébe. Kérdéses azonban, miként kezeljék, értelmezzék az új termékek által a fogyasztóknak adódó plusz „hasznot”. Az új termék lehetővé teheti, hogy alacsonyabb jövedelemből érjék el az adott hasznosságot. Megoldás lehet a „virtuális árak” alkalmazása. A lehetséges módszerek bonyolultsága azonban

SZEMLE

1113

nemcsak technikai, módszertani problémák nehezen megoldhatóságát jelenti, hanem azt is, hogy csak nehezen magyarázhatók meg a felhasználóknak és bizonytalan lenne elfogadtatásuk. Mindezek azonban nem zárják ki, hogy a COLI közelítése érdekében ebben az irányban is folytassák a kutatásokat. Gyakran emlegetett igény az adatgyűjtési technika korszerűsítése, a vonalkódok, a szkenneradatok felhasználásának bevezetése. Ily módon nemcsak a nagyon részletes árak, hanem az eladott mennyiségek is hozzáférhetők lennének. Hiba lenne azonban azt gondolni, hogy jelentősen egyszerűsödne és kibővülne az adatgyűjtés. Egyrészt számos helyről nem kaphatók szkenneradatok, tehát összeírókra azután is szükség lenne. Másrészt a vonalkódokat nem árstatisztikai célra alakították ki, s így számolni kellene sok olyan változással, ami a vállalkozások mindenkori céljainak megvalósítása érdekében következne be. Ugyanakkor az összeírók hiánya a minőségi változások kezelését is megnehezítené. Végül feltehetően költséges megoldás lenne. Rövid távon nem várható áttörés ezen a téren, de feltétlenül vizsgálni kell néhány területen, hogy milyen tapasztalatokkal, előnyökkel járna a szkenneradatok gyűjtése a hagyományos összeírások helyett. További információk forrása lehet a CES, amely egy 67 oldalas naplóból, valamint egy 143 oldalas kérdőívből áll, melyet az összeírók az interjú során töltenek ki. A kérdések jellege, a válaszok pontossága több különböző okból vitára adhat okot. Kutatások folynak azzal a céllal, hogyan lehetne a válaszolók terheit csökkenteni, s a válaszok pontosságát növelni. Szóba jöhet más források felhasználása is a súlyrendszer javításához. Így például a Personal Consumption Expenditure (Személyes Fogyasztási Kiadások) becslése is segíthet, de azt sem szabad el-

felejteni, hogy annak is megvannak a nehézségei, melyek főként a bolti felvételekből származnak. Némely termékcsoport esetében (például az alkohol és a dohány) azonban hasznosak lehetnek. A CPI a fejlesztés szakaszában van. Sok olyan kezdeményezés várható kívülről, tudományos körökből, melyeket kellően értelmezni kell a statisztikusoknak. Várható a valódi COLI kiszámítása, de a különböző elgondolások alkalmasak lehetnek a CPI módszertani javítására is. * Mindezek után az ismertető saját véleményeként megjegyzi, hogy az árindexeket – mint ismeretes – (akármiként is értelmezzük azokat) a termékek és az elárusítóhelyek, vagy egyéb források bázis- és beszámolási időszak reprezentatív mintájából kapott p ár és q mennyiségi adatokból számítjuk ki. Vagyis a célsokaság reprezentatív részéből következtetünk annak egészére. Így létezik egy „véletlen” mintavételi hiba is. A Boskin-jelentés alapján kibontakozott vita a mintavételi tervvel, a minta nagyságával, a mintavételi hibával nem foglalkozik. A megfigyelt bázis- és beszámolási időszakra vonatkozó adatokat adottnak veszi, azt „teljes” sokaságként kezeli. Csak az a kérdés, hogy a két időszak között végbement, a rendelkezésre álló adatok szerinti ár- és egyéb, például minőségi változások vagy súlyeltolódások miként értelmezhetők, számszerűsíthetők. Az ismertetett cikkekben nem esik szó arról a fontos kérdésről sem, hogy milyen legyen a havonkénti indexek és az éves árindexek kapcsolata. A rendszeresen kiszámított és publikált „alapindexek” ugyanis havonkénti adatok. Marton Ádám

NEMZETI FEJLESZTÉSI PROGRAMOK ÉS A STATISZTIKA A Magyar Statisztikai Társaság 2003. október 30-án megrendezett balatonfüredi konferenciáján áttekintette az operatív programokat elsősorban abból a szempontból, hogy tervezésükhöz, illetve végrehajtásuk nyomon követéséhez milyen mutatószámok szükségesek, s ezek milyen mértékben állnak rendelkezésre. A mutatószámok döntő része statisztikai adat. A statisztikusok számára ezért nemcsak a mutatószámok körének pontos ismerete, hanem az azok kidolgozásában való aktív részvétel is fontos. Dr. Soós Lőrinc, a Magyar Statisztikai Társaság elnöke, az ülés elnökeként megnyitójában a következő összefüggésekre hívta fel a figyelmet. Mint ismeretes Magyarország 2004 és 2006 között

jogosulttá válik az EU elmaradott térségeinek felzárkóztatását segítő, támogató ún. Strukturális és Kohéziós Alapjából származó mintegy 1100-1600 milliárd forintnyi fejlesztési forrás felhasználására. A fejlesztéseket, valamint a források fogadására alkalmas környezet kialakítását a Nemzeti Fejlesztési Terv (NTF) keretében, öt operatív program fogja össze: a humánerőforrás, a gazdasági versenyképesség fejlesztése, az agrár- és vidékfejlesztés, a környezetvédelem és infrastruktúra, valamint a regionális operatív program. A konferencia célja, e különböző operatív programok tartalmának, helyzetének mérési problémáinak feltérképezése volt.

1114 Dr. Baráth Etele, politikai államtitkár, az NFT és az EU Támogatások Hivatalának vezetője nyitó előadásában elsősorban arra helyezte a hangsúlyt, hogy olyan intézményrendszert kell kialakítani, amely alkalmas a források szabályszerű, hatékony és eredményes felhasználására. Ehhez a programokban részt vevő szervezetek körének pontosítása, a felkészülés folyamatának és fő eszközeinek rögzítése szükséges. 2002–ben az EU-bizottság számára átadott úgynevezett Közösségi Támogatási Keret (KTK) tanulmány foglalta össze az intézményrendszer kialakításával és folyamatos továbbfejlesztésével kapcsolatos koncepcionális kérdéseket. Hangsúlyozta fontos, hogy a kiválasztott mutatószámok alapján a tervek, a kitűzött célok, valamint a megvalósítás menete és az elért fejlődés jól leírhatók, mérhetők legyenek. A monitoring-bizottságok kialakításakor lényeges szempont volt, hogy a gazdasági és a társadalmi partnerszervezetek folyamatosan részt vegyenek a stratégiai jellegű döntések meghozatalában, az operatív programok végrehajtásának figyelemmel kisérésében. A források hatékony felhasználása érdekében az igénylő szervezeteknek előzetesen tanúságot kell tenniük felkészültségükről. Ennek három szakasza van: a hiányfelmérés, a hiánypótlás és a záróaudit. Csak a záróauditot sikerrel teljesítő szervezetek vehetnek részt a támogatási keretek felhasználásában. Baráth Etele felhívta a figyelmet arra, hogy ha nincs mérhető haszna az EUtámogatásoknak, akkor megvonhatják azokat. Ezért is van nagy szerepe az indikátoroknak. Tudatosította, hogy a 2007-ig érvényes megállapodásban számos olyan kötelezettségvállalás van, amelyik végrehajtása átnyúlik 2015-ig, determinálva az akkori lehetőségeket. Befejezésül megjegyezte, hogy mindannyiunknak meg kell tanulni „uniós módon” élni, dolgozni, gondolkodni, mert ez a csatlakozás után mindannyiunk létérdeke. A következő két előadás a Gazdasági Versenyképesség Operatív Programjához kapcsolódott. A versenyképesség sokféleképpen értelmezhető, mérése ezért nehéz feladat elé állítja az országokat, noha napjainkban az egyik leggyakrabban használt fogalom, gyakran előfordul, amikor a gazdaságok teljesítményértékelésről, vagy gazdaságpolitikai célokról van szó. Az Európai Tanács 2000 márciusában Lisszabonban tartott ülése is fő gazdaságstratégiai célként fogalmazta meg, hogy az Európai Unió váljon a „világ legversenyképesebb gazdaságává” kezdte előadását dr. Bagó Eszter, a KSH elnökhelyettese. A versenyképesség tudományos értelmezését azonban nehezíti, hogy az egyes szerzők sokféle,

SZEMLE saját definíciót használnak. A versenyképesség megfogalmazható ugyanis makro- és mikroszinten, keresleti és kínálati oldalról, de a hatékonyság, a tőkevonzó képesség és az innováció oldaláról is. A ma legelterjedtebb megközelítés a versenyképességet komplex fogalomként értelmezi, amely magába foglalja mindazokat a jellemzőket, amelyek egy gazdaság teljesítményét, növekedési és alkalmazkodóképességét befolyásolják. A versenyképességet az eredmény, a növekedés, valamint a foglalkoztatottság alakulása oldaláról közelítette, előrebocsátva, hogy a versenyképesség méréséhez, elemzéséhez több mutató egyidejű vizsgálata szükséges. A GDP-növekedés például csak a versenyképesség változását mutatja, a versenyképesség szintjéről már az egy főre jutó GDP összehasonlítható árakon mért mutatója nyújt jobb megközelítést. A versenyképességnek, a termelékenység mellett, szintén fontos mutatója a foglalkoztatás alakulása. A különböző mutatószámok között jelentős szerepe van a munkaerőköltség nagyságának, mert hatással van a külföldi tőke mozgására. Itt sem szabad megfeledkezni annak vizsgálatáról, hogy a termelékenység és a bérek változása milyen viszonyban vannak egymással. A versenyképesség jellemzésére összeállított World Competitiveness Index (WCI) része a növekedés versenyképességi indexe, a mikrogazdasági versenyképességi index, az innovációs és eredményjelző táblák. Az Unió versenyképességi céljainak előrehaladását méri az ún. strukturális indikátorok rendszere. A nagy számú (107) strukturális indikátor együtt nehezen értelmezhető, ezért létrehoztak egy 14 mutatóból álló, szűkített listát is. Felhívta a figyelmet arra, hogy egyre növekszik az igény a soktényezős versenyképesség-elemzések iránt. A statisztikai adatok a makroszintű versenyképesség méréséhez, egy-egy tényező részletes vizsgálatához nyújtanak információkat. A programok értékelésénél a rendelkezésre álló statisztikai (számszerű) adatok mellett célszerű vezető szakértők értékelését is figyelembe venni, például a kormányzati és egyéb intézkedések hatékonyságáról, a verseny gyakorlati érvényesüléséről. Befejezésül az előadó megjegyezte, hogy hosszú idő szükséges azoknak a standardoknak a kialakulásához, amelyek végül jól leírják a versenyképesség alakulását, bár az adatszolgáltatások megbízhatósága szempontjából fontos lenne, hogy ez minél előbb megtörténjék. Jól egészítette ki Bagó Eszter előadását dr. Oblath Gábornak, a Magyar Nemzeti Bank Monetáris Tanácsa tagjának „A nemzetgazdaság nemzetközi versenyképessége: eltérő értelmezések, mutatószámok és néhány hazai tanulság” című elő-

SZEMLE adása. Ő elsősorban a versenyképesség mérésének megközelítéseit vizsgálta. Kiindulópontja az volt, hogy a gazdasági és a politikai megnyilatkozásokban fontos helyet kapott a versenyképesség hangoztatása, de értelmezésében nincs szakmai egyetértés. Az előadó először azzal kapcsolatos véleményét fejtette ki, hogy a különböző viták és elméletek ellenére a nemzetgazdasági szintű versenyképesség értelmezhető, értelmes és releváns fogalom. Felhívta azonban a figyelmet arra, hogy két közkeletű értelmezéssel nem ért egyet. Véleménye szerint a folyó fizetési mérleg (illetve a külkereskedelmi mérleg), valamint a működőtőke-beáramlás versenyképességi mutatóként nem alkalmazhatók. Összefügghetnek az alakulásával, de nem azonosíthatók vele. Ezután a versenyképesség értelmezésének és mérésének négy megközelítését ismertette. Az első a szélesebb megközelítésen alapuló komplex mutatók köre, melyet jól reprezentál a World Economic Forum (WEF) „The Global Competitiveness Report” (GCR) című kiadványának megközelítése. E kiadvány szerzői arra törekedtek, hogy kombinálják a közgazdaságtudomány és az üzleti szemlélet szempontjait. A kiadvány, eklektikus megközelítése ellenére, hasznos ismereteket nyújt arról, hogy egyes országok hol állnak egymáshoz viszonyítva a versenyképességük alakulását befolyásoló jellemzők tekintetében. A második a következmények oldaláról történő megközelítés, amikor a versenyképességet fekete doboznak tekintik, s az outputjából következtetnek arra, hogy mi történt a doboz belsejében. Tehát a jelenséget annak következményei felől igyekeznek megragadni. Itt az a fő kérdés, hogy mi az output? Legtágabban az ország termelése (GDP-je) világgazdasági részesedésének változásával azonosítható, szűkebben pedig az ország kivitelének nemzetközi piacirészesedés-változásával. A keletközép-európai országok versenyképességének változásáról az EU extern áruimportjában való részesedésük alapján igyekeznek képet adni. Egy adott ország kivitelének változása három komponensre bontható: a piacbővülésre (az exportnak a külső piac méretének változásával való szorzatára), a strukturális és a versenyképességi hatásra. A harmadik módszer a lehetséges okok felől közelítve az ár- és a költségoldalú versenyképesség változásával azonosítja a versenyképességet. A negyedik közelítési mód a „minőségi” versenyképesség, amely – véleménye szerint – lazán körülírható ugyan, de közelebbről a piaci részesedésváltozás, valamint az ár-, illetve költség-versenyképesség változása kombinációjaként értelmezhető. A minőségi versenyképesség legfontosabb üzenete, hogy

1115 hosszú távon a különböző tényezők közül kiemelkedik a kutatás-fejlesztés és az oktatás színvonala, a fizikai és intézményi infrastruktúra állapota. Az előadó a különböző módszerek eredményeit saját számításai alapján vizsgálta és elemezte, felhíva a figyelmet a különböző figyelembe veendő pontosításokra, a szükséges kiegészítő megjegyzésekre és az esetleges félreértésekre. Az előadó megjegyezte, hogy a különböző közelítéseket a termelékenység kapcsolja össze, tehát a termelékenység alakulása kulcskérdés. A versenyképesség módszertani kérdéseinek áttekintése után a humánerőforrás-fejlesztés, illetve annak mérési módszerei kerültek terítékre. Dr. Garzó Lilla, a Foglalkozáspolitikai és Munkaügyi Minisztérium helyettes államtitkára a Humánerőforrás Fejlesztés Operatív Program részleteit, a program mérésénél alkalmazott mutatószámrendszert ismertette. A program célja nem egyszerűen a munkahelyek számának bővítése, hanem a foglalkoztatottsági szint emelése, a munkaerő versenyképességének javítása és a társadalmi beilleszkedés segítése. A program prioritásai: az aktív munkaerő-piaci politika támogatása, a társadalmi kirekesztés elleni küzdelem, az egész életen át tartó tanulás és az alkalmazkodóképesség támogatása, oktatás, szociális és egészségügyi infrastruktúra fejlesztése és ezekhez csatlakozva a környezet védelme, valamint a férfiak és a nők esélyegyenlősége. Ezek megfigyelésére, eredményességük mérésére mutatószámrendszert dolgoztak ki. A programmutatók a következők szerint csoportosíthatók: kontextus, forrás (input), output, eredmény (result), hatás (impact). A fő célkitűzések megvalósításához kijelölték a szükséges intézkedéseket, mint például: a munkanélküliség megelőzése és kezelése, a roma népesség foglalkoztathatóságának javítása, a hátrányos helyzetű tanulók esélyegyenlőségének biztosítása az oktatásban, a szakképzés és a felsőoktatás tartalmának és struktúrájának fejlesztése, felnőttképzés, a szükséges infrastrukturális háttér fejlesztése, vagy az egészségügyi informatikai rendszer fejlesztése a hátrányos helyzetű régiókban. Az indikátorok felsorolásánál a 2002. évi tényadatokból kiindulva megjelölték a 2008-ra elérendő célokat, az adatok forrását valamint az adatszolgáltatás gyakoriságát. A mutatószámokkal mérik a támogatások felhasználásának hatékonyságát, eredményességét, az egyes országok fejlettségének közeledését, illetve az operatív programok ebben játszott szerepét. A mérés sok problémát vet fel, a mutatószámok egy része statisztikailag nem meghatározható, vagyis egzaktan nem leírható, ún. puha mutató. Ezek megfigyelése, változásuk követése esetenként nagyon nehéz. Az előadó felhívta a figyel-

1116 met arra, hogy nagy jelentősége van a bázisadatok stabilitásának, mert az Eurostathoz egyszer már kiküldött mutatószámok beépülnek a rendszerbe, s az azoknak esetleg ellentmondó újabb információk jelentős zavart okozhatnak. Gárdos Éva, a KSH főosztályvezetője az egészségügy erőforrásainak statisztikai rendszerét ismertette. Az egészségügyi ellátás fő kérdése az, hogy megfelel-e a lakosság szükségletének. Az ellátás naturális mutatóinak statisztikai megfigyelése nagy múltra tekint vissza. Ezek a mutatószámok az egészségügyi ellátó hálózat befogadóképességéről jó tájékoztatást nyújtanak, de arra nem adnak választ, hogy az erőforrások felhasználása megfelelő-e, illetve, hogy javítható-e az ellátások hatékonysága. Az egészségügyi ellátórendszerek általában három pillérre épülnek: a háziorvosi ellátásra, a járóbetegellátásra, valamint a kórházi ellátásra. Ezek súlya országonként eltérő lehet, de miután a kialakult rendszert számos tényező befolyásolhatja, e strukturális jellemzők alapján nem lehet összehasonlítani és rangsorolni az egyes országok ellátó rendszereit. Az összehasonlítás alapja az lehet, hogy mekkora anyagi ráfordítással működnek ezek az ellátó rendszerek, s mekkora egészségnyereséget érnek el. A Nemzeti Egészségügyi Számlák (NESZ) rendszere egy olyan nemzetközileg egységes módszertan, amely lehetővé teszi az egészségpolitika megalapozását, a közpénzek felhasználásának átláthatóságát mind a döntéshozók, mind az állampolgárok számára. A NESZ egy olyan statisztikai rendszer, amely alkalmas az egészségügy pénzügyi és naturális (humán és tárgyi) erőforrásai keletkezésének és felhasználásának elemzésére, biztosítva az ehhez szükséges adatok összegyűjtését, rendszerezését és közzétételét. A rendszer az ellátás iránti szükségletek számszerűsítésére is törekszik, vagyis egészségi állapotra vonatkozó adatokat is tartalmaz. A KSH 1999 elején létrehozott egy munkacsoportot, amely a meglevő adatbázisok feltérképezésével a metaadatbázis-koncepciójának kialakításával és a meglévő adatok összegyűjtésével megkezdte munkáját, melynek első eredményét kiadványban tették közzé. Az előadó azzal a gondolattal zárta előadását, hogy a gazdaságstatisztika és a társadalomstatisztika a jövőben egyre inkább öszszemosódik. A következő két előadás a Környezetvédelmi és Infrastruktúra Operatív Program (KIOP) előkészítésében és értékelésében szerepet játszó statisztikai mutatókkal foglalkozott. Csanády R. András, a Környezetvédelmi Minisztérium osztályvezetője jelezte, hogy a közelmúltban kiadott kiadványuk jól összefoglalja Magyarország környezeti állapo-

SZEMLE tát. Több példával, grafikonnal ábrázolta a helyzetet, s többek között felhívta a figyelmet arra, hogy a légszennyezés és a GDP alakulása közötti olló szétnyílt, de a légszennyezés visszaesésének az oka elsősorban a termelés csökkenése és nem a javuló környezetvédelem. Ismertette a környezetvédelem szerepét a NFT és a KTK-ban, majd részletesen bemutatta a KIOP szerkezetét, az EU értékelési rendszerének legfontosabb elemeit, a beavatkozás logikáját és az eredményesség mérésének módját. Hangsúlyozta, hogy a fenntartható fejlődés egyik eleme, az életminőség javításának meghatározó tényezője, a környezetvédelem. A jobb környezet, jobb életminőséget biztosít. A NFT speciális célja a környezet állapotának javítása, ennek érdekében környezetvédő szolgáltatásokat, környezetkímélő energiát és infra-strukturális beruházásokat kell megvalósítani. A közlekedési infrastruktúra fejlesztésénél is szem előtt kell tartani a környezetvédelmi szempontokat. Míg azonban az infrastrukturális feladatok teljesítése jól mérhető (például az épített autópálya hossza), addig a környezet és a természetvédelem fejlesztése nehezebben írható le mutatószámokkal. Németh Ferenc, a KSH főosztályvezetőhelyettese bevezetésként hangsúlyozta, hogy korunk uralkodó fejlődésfelfogása a fenntartható fejlődés, mely fogalomkörben a gazdasági fejlődés, a társadalmi haladás és a környezet védelme összefonódik, egymást erősíti. A jelen nemzedék szükségleteit úgy kell kielégíteni, hogy azok ne veszélyeztessék a jövő nemzedékének életesélyeit. Ebben nagy szerepe van a környezet védelmének. Előadásában elsősorban arra kívánt választ adni, hogy a környezetstatisztika hogyan segíti, illetve tervezi segíteni a környezetvédelmi fejlesztési célkitűzések megvalósítását, előrehaladásunkat a fenntartható fejlődés útján. A környezetstatisztika elsődleges célja, hogy tárgyilagos, megbízható, térben és időben összehasonlítható információkat nyújtson a környezetet terhelő káros hatásokról, a környezet állapotáról a környezetvédelmi célú intézkedésekről. A környezetstatisztikai információs rendszer, az ún. DRSIR-modell, az oksági összefüggésekre épít, logikus keretbe foglalva a környezeti problémák eredetét és azok következményeit. Az előadó elmondta, hogy a környezetstatisztikai adatok gyűjtésével, feldolgozásával és publikálásával a KSH-n kívül több intézmény is foglalkozik, egymással szoros együttműködésben, dinamikusan alkalmazkodva a változó körülményekhez. A fejlesztések fő irányai: a primer statisztikai adatok körének bővítése gazdasági ágazatok és régiók szerinti bontásban, intézkedésekre sarkalló mutatószámok kidolgozása, környezeti szatellitszámlák felállítása, becslési eljárások kidolgozása a

SZEMLE hiányzó adatokra, a nemzetközi összehasonlítások, a tájékoztatás fejlesztése és az együttműködés erősítése. Az előadó befejezésül ismertette az elért eredményeket, s megállapította, hogy a magyar környezetstatisztika sokat fejlődött, s ebben a tekintetben nem kell szégyenkeznünk az EU-tagországokkal való összehasonlításban sem. Az Agrár- és Vidékfejlesztési Operatív Program (AVOP) összeállítói abból indultak ki, hogy a mezőgazdaság és az élelmiszer-feldolgozás több szállal kötődik a nemzetgazdasághoz, s a mezőgazdaságra többfunkciós szerep hárul az országban meglevő területi különbségek mérséklésében, a vidék szociális problémáinak megoldásában. Az AVOP a mezőgazdaság és a vidék helyzetének elemzését, a célokat és a fejlesztési irányokat meghatározó stratégiát, valamint az intézkedések céljának és tartalmának rövid összegzését foglalja magába. Dr. Nyujtó Ferenc, a Földművelésügyi és Vidékfejlesztési Minisztérium (FVM) kabinetfőnöke „Az agrárium jelene és jövője” című előadását azzal kezdte, hogy az agrárpolitika történelmi korszakváltás előtt áll, minthogy feltételeit Magyarország már az Unióval közösen alakítja. Még nincs részletes uniós szabályozás a csatlakozó országok agrártámogatásaira, ennek ellenére a minisztérium három évre stabil, kiszámítható rendszert dolgoz ki. Az előadó röviden ismertette, hogy a koppenhágai megállapodás értelmében mely területek kerülnek brüsszeli hatáskörbe (például egységes verseny- és piacszabályozás, támogatási rendszerek), s mely területek maradnak nemzeti hatáskörben (például adórendszer, társadalombiztosítási rendszer, hitelezési szabályok, birtokpolitika, képzés stb.). Ezután bemutatta a 2002. és 2006. évi kormányprogram két fő elemének: a csatlakozási és az intézményi felkészülésnek a helyzetét, kitérve a rendkívüli tennivalókra. A program végrehajtásához szükséges intézményfejlesztési feladatok helyzetének ismertetése után rátért a csatlakozás első évében esedékes agrártámogatások és pénzügyi források bemutatására. A 2004. évben 293 milliárd forint értékű forrás használható fel támogatási célokra az FVM és a Miniszterelnöki Hivatal (MEH) költségvetési fejezetében és az EMOGA-ból (Európai Mezőgazdasági Operációs és Garancia Alap). Felhívta a figyelmet a támogatási rendszer szétosztásának problémáira és felvetette, hogy például a területi alapon működő egyszerűsített támogatás és a standard támogatás összevonását célszerű lenne megoldani. Jelenleg erről folyik a vita, s az érvrendszerekhez jól felhasználható az Általános Mezőgazdasági Összeírás (ÁMÖ). Befejezésül röviden szólt a vidékfejlesztés támogatási rendszeréről,

1117 az agrárvidék-fejlesztési program és a nemzeti vidékfejlesztési program kapcsolatáról. Laczka Sándorné, a KSH főosztályvezetője „Mezőgazdaságról a mezőgazdaságért” című előadását a mezőgazdaság helyzetének felvázolásával vezette be. Az elmúlt évtizedben a magyar mezőgazdaság teljesítménye jelentősen visszaesett, és elmaradt az európai átlagtól. Az agrárstatisztika az EU-nak a csatlakozó országokkal szemben szigorú követelményeket támasztó, legfejlettebb rendszere. A KSH és az FVM ezeknek a követelményeknek igyekszik eleget tenni a feladatokat megosztva, de szorosan együttműködve. A feladatokat jogszabályok, megállapodások írják le, pontosan rögzítve a felelősségi köröket. Nagyrészt harmonizált például a LUCAS (Land Use Change and Analysis System – a fölhasználat változását rögzítő és elemzését végző rendszer), a gazdaságszerkezeti összeírás, a gyümölcstermelés, növénytermelés és állatállomány statisztikája, valamint a Mezőgazdasági Számviteli Információs Rendszer. A részben harmonizált rendszerek továbbfejlesztése mellett új feladat az élelmiszeripar mezőgazdasági szemléletű statisztikájának kidolgozása. Összességében azonban megállapítható, hogy a magyar agrárstatisztika jól harmonizált, lényegében megfelel az uniós előírásoknak. Ezután az előadó bemutatta a nemzetiszámlarendszerben szereplő termelési, jövedelemelosztási és felhasználási számlákat, amelyek a jövőben adatforrásként használhatók. A mezőgazdasági háztartások jövedelmi Mezőgazdasági Háztartások Jövedelme szektorszámláinak ismertetése mellett kitért a gazdaság fogalmának értelmezésére is. Ismertette a meglevő adminisztratív források, különböző nyilvántartások felhasználási lehetőségeit, hangsúlyozva, hogy azok nem pótolhatják, hanem csak kiegészíthetik a statisztikai adatokat. Megemlítette, hogy a különböző adminisztratív nyilvántartásokat akkor lehet igazán jól felhasználni statisztikai célokra, ha már kialakításuknál is figyelembe veszik a statisztika igényeit. Előadása hátralevő részében az előadó beszélt a mezőgazdasági árstatisztikáról, a környezeti szatellit számlákról, és a jelenleg még gyermekcipőben járó vidékfejlesztési statisztikáról. Előadását Magyarország és az Európai Unió mezőgazdaságát összehasonlító néhány statisztikai adattal színesítette. Az egyéni gazdaságok szerkezetét bemutató grafikon egyértelművé tette, hogy jelenleg Magyarországon a saját fogyasztásra termelő gazdaságok vannak túlsúlyban, a piacorientált gazdaságok aránya alacsony. Kovács Tibor, a KSH főosztályvezető-helyettese „A regionális fejlesztési programok és a területi statisztika” címen tartott előadást. Bevezetésként emlékeztetett arra, hogy a NFT nem a nemzetgazdaság

SZEMLE

1118 átfogó, mindenre kiterjedő társadalmi-gazdasági programja, hanem azoknak a céloknak, projekteknek a gyűjteménye, amelyeket az EU támogatni szándékozik a strukturális, illetve a nagy infrastrukturális beruházásokat finanszírozó kohéziós alapból. Az operatív programok ötödik tagja a regionális fejlesztés (RFOP – Regionális Fejlesztés Operatív Programja), de az előzőkben tárgyalt négy program is tartalmaz területi fejlesztési előírásokat. A régiófejlesztés valójában úgy értelmezhető, hogy azokat a regionális kihatású célokat gyűjti össze, amelyeket az előző négy operatív program a megkötöttségek miatt nem tartalmazhat. A feladatokat a program négy kiemelt fejlesztési célban, azon belül tizenegy intézkedésben foglalja össze. Az első a turisztikai potenciál erősítése, az ország turisztikai vonzerejének és fogadóképességének fejlesztése. A második a térségi infrastruktúra és a települési környezet fejlesztése. A harmadik cél a régiók humánerőforrásának fejlesztése, a helyi foglalkoztatottságnak, a területi igényekhez alkalmazkodó felsőfokú oktatásnak és szakképzésnek a támogatása. A negyedik cél a technikai (szakmai és RFOP-technikai) segítségnyújtás. Az EU szigorúan ellenőrizi a támogatási eszközök felhasználását, eredményeit, ezért valamennyi cél esetében fontos követelmény az ezt lehetővé tevő, lehetőleg számszerűsíthető indikátorok meghatározása. Az előadó ismertette az indikátorok tervezett listáját, melyet Brüsszel még nem hagyott jóvá. Az indikátorok két csoportja számszerűsíthető: az egyik csoport a statisztikailag mérhető mutatószámokat (például a területi GDP) tartalmazza, a másik pedig a mérhető,

de nem statisztikai adatokat foglalja össze. (Ilyenek például a turisztika növekedése által keletkezett új munkahelyek.) Az indikátorok harmadik csoportjába a nem számszerűsíthető információk tartoznak (például a rehabilitált területen élők elégedettségének javulása). A monitoring-rendszer feladata annak megállapítása, hogy az adott projekt megfelel-e eredeti ígérvényeinek. Ez nem statisztikai feladat, de a statisztikának saját eszközeivel támogatnia, segítenie kell a programok megvalósításának figyelemmel kísérését, értékelését, a tévhitek és az illúziók eloszlatását. Balogh Miklós, a Magyar Statisztikai Társaság alelnöke zárszavában megjegyezte, hogy az előadások az uniós követelmények statisztikai megközelítésén túl felhívták a figyelmet arra, hogy a harmonizációs folyamat nem tekinthető lezártnak, s a szigorú uniós igényeknek meg kell felelni ahhoz, hogy az ország hozzájuthasson a támogatásokhoz. Figyelmeztetett, hogy a statisztikusoknak nemcsak ismerniük kell a statisztikai monitoring követelményeit, hanem ki kell dolgozniuk statisztikai vonatkozásait, s működtetniük kell a rendszert. A statisztikának az új alapokon szerveződő intézményeket is ki kell szolgálnia. Ehhez a decentralizált statisztikai rendszereknek össze kell állniuk integrált rendszerré, s ebben a KSH-nak vezető szerepet kell játszania. Értékelése szerint a konferencia teljesítette célkitűzését, az előadások jól szemléltették a statisztika szerepének változását a változó világban. Jasperné Darvas Mária

MAGYAR SZAKIRODALOM MELLÁR TAMÁS: DINAMIKUS MAKROMODELLEK A MAGYAR GAZDASÁGRA (Statisztikai módszerek a társadalmi és gazdasági elemzésekben. Központi Statisztikai Hivatal. Budapest. 2003. 215 old.)

Az elmúlt évek közgazdaságtani szakirodalmát tekintve Mellár Tamás könyve igazi ritkaság. Korábban megjelentek ugyan elméletileg igényes kötetek, amelyek révén az olvasók a közgazdaságtan különböző irányzataival, modelljeivel ismerkedhettek meg, találkozhatunk ugyancsak színvonalas, de alapvetően empirikus elemzéseket bemutató írásokkal is. Jelen könyv azonban e két pólus között helyezhető el, azaz a szerző célja, hogy olvasóját a dinamikus makroökonómia absztrakt modelljeitől a

közeli múlt magyar gazdasági valóságáig vezesse. Ő maga meg is jegyzi a kötet előszavában, hogy a most megjelentetett munkát megalapozó tanulmányok döntő mértékben 1998 és 2002 között születtek, tehát egy olyan időszakban, amikor az előző 20 év alatt már számos gazdaságelméleti írásokat publikáló szerző a korábbinál jóval aktívabb gazdaságpolitikai tevékenységet folytatott. Az említett szintézisre törekvés mellett ez is oka, hogy a magyar gazdaság dinamikus modelljeiről szóló kötetnek megkülönböztetett figyelmet szenteljünk. Nézzük tehát, hogyan kapcsolja össze Mellár Tamás az elméletet a magyar valósággal, mennyire jellemezhető a magyar gazdaság fejlődése az absztrakt közgazdaságtan megközelítése alapján, illetve fordítva: mennyire támasztják alá a magyar rendszerváltás történései az általános érvényűnek tekintett gazdaságelmélet megállapításait.

SZEMLE A könyv felépítése egyszerű és logikus: a bevezetőt és a függeléket nem számítva három, terjedelemben majdnem azonos méretű részből áll. A dinamikus közgazdaságtan és a szerző számára fontosabb modelljeinek bemutatása után a kötet második részében az elmúlt 14 év két legégetőbb problémáját elemzi modellszerű tárgyalásában, a költségvetési deficitet és a külföldi államadósságot. A harmadik rész tematikája, az infláció, az előző gondolatmenet szerves folytatása, hiszen a költségvetés és a fizetési mérleg pozícióinak javítása hitelek igénybevétele nélkül gyakorlatilag elképzelhetetlen, ami az infláció veszélyét növeli. Igaz ugyan, hogy csak tankönyvek esetében szokás a gondolatok didaktikus kifejtéséről, a tárgyalt jelenségek megértését, a tanulást segítő stílusról beszélni. Ezúttal – noha szakkönyvet vehet a kezébe az olvasó – mégis, igen örvendetes módon, a szerző több éves egyetemi oktatói tapasztalatait hasznosítva, szemmel láthatóan, ezekre a szempontokra is tekintettel volt. Ha már a múltról szólunk, érdemes megfigyelni, hogy a jelen kötet Mellár Tamás „Alkalmazott makroökonómia” c. korábbi könyvének, illetve egyes részeinek továbbfejlesztése. Míg ott a tartalmat mind a statika, mind a dinamika módszereivel tárgyalt kérdések képezték és az „alkalmazott” jelző talán inkább az angolszász „advanced” megfelelőjeként volt értelmezhető, ezúttal a sokkal komplexebb és igényesebb dinamikai jelenségekre összpontosított, amelyek modellszerű elemzését ökonometriai vizsgálatokkal egészítette ki, azaz a szó eredeti értelmében, a modellek „alkalmazásait” is bemutatja. Az általános megjegyzések után térjünk át néhány részletkérdésre. A „néhány” szónak külön hangsúlyt tulajdonítok, hiszen számos tárgyalt problémáról, gondolatébresztő megjegyzésről vagy az elemzésekből levezetett következtetésekről lehetne szólni. Közülük csupán a számomra valóban legfontosabbakkal foglalkozom, vállalva a szubjektív válogatás esetleges (jogos) vádját is. A könyv első része az elmélet–verifikálhatóság– a magyar helyzet elemzése hármas szerkezetre oszlik. A történelmi visszapillantás és a bemutatott modellek konkrét formája nem hagy semmi kétséget afelől, hogy Mellár Tamás számára a várakozások megjelenése a makrogazdaságtant új alapokra helyezte. Ezzel a véleménnyel csak egyetérteni lehet. Egyrészt ugyanis Keynes erőteljes támadását követően ezzel tudták a piaci mechanizmusokat hangsúlyozó közgazdászok modelljeiket korszerűsíteni és megtartani (érdekes módon éppen a „támadó” által bevezetett kategória alkalmazásával és továbbfejlesztésével). Ennek jelen-

1119 tőségét mi sem bizonyítja jobban mint az, hogy a különböző várakozástípusok „legklasszikusabbját”, a racionális várakozásokat, most már Keynes követői is elfogadják és szervesen beillesztették modelljeikbe. Másrészt a gazdaságpolitikai gyakorlatban is egyre nagyobb szerephez jutottak a gazdasági szereplők elképzelései és jövőképei. Természetes stratégia, hogy az elmélet és a gyakorlat összekapcsolása céljából, a szerző várakozásokat is tartalmazó dinamikus makromodellekre koncentrál, amelyek egyfajta gondolkodási keretet képeznek a későbbi fejezetekhez. Jegyezzük meg, hogy nemcsak a várakozásokra való támaszkodás szembetűnő, hanem Mellár Tamás számára érezhetően a racionális várakozásokat használó újklasszikus makroökonómia is rokonszenves, szemben az újkeynesi irányzattal, amelynek „…megjelenése és növekvő népszerűsége sem…” változtatott azon, hogy a dinamikus szemlélet egyre inkább az előtérbe került (16. old.), azaz hiába értelmezi a szerző az „új” jelzőt a dinamikus közelítésmód elfogadásaként, az igazi dinamikát az újklasszikus iskola képviselőinél találja meg. A szerteágazó irodalomból a szerző olyan modelleket válogatott ki, amelyek közös tulajdonsága, hogy a bonckés alá vett jelenségek időbeliségét tükrözzék vissza, vagyis: amennyiben eredetileg nem vették számba a várakozásokat, akkor ezt a hiányt ezúttal pótolta a szerző. Ugyanolyan rokonszenvesnek tekintem, hogy a modelleket nem csoportosította aszerint, hogy a dinamika melyik változatára, az oszcilláló vagy az inkább töretlenül megvalósuló folyamatok megragadására helyezik-e a hangsúlyt. Azért rokonszenves, mert – a makroökonómia tárgykörébe tartozó szakkifejezéseket használva – a konjunktúraingadozás és a növekedés végső soron ugyanazon érem két különböző oldala. A könyv második és harmadik részét olvasva az előzőkben felvázolt megközelítés azonban azt a kérdést veti fel, hogy mi váltja ki az elemzéshez használt modellek gyakran előforduló instabilitását, illetve ugyanezt a problémát a gazdasági valóságra megfogalmazva: mi okozza a költségvetési deficit, a külső államadósság és az inflációs folyamat kifejezésre juttatott egyensúlytalanságokat. Tekintettel arra, hogy a racionális várakozások kikötésével szerző a legtökéletesebb tanulási folyamatot tételezte fel, a hibás jövőkép csak ideiglenesen okozhat zavarokat a gazdasági életben, illetve csak véletlenszerűen válthat ki instabilitásokat. Más szóval: az egyensúlytalanságok vagy a könyvben megvizsgált hosszú távú stabilitás hiánya magából a modellszerkezetből, illetve a gazdálkodás feltételeiből erednek. Bár Mellár Tamás

1120 explicit módon nem nyilatkozik erről a kérdésről, az empirikus elemzéseinek interpretációi azonban sok helyütt ezt a felfogást sejtetik. Így érthető, hogy a rendszerváltozás következetes megvalósításának és folyatásának kulcsfontosságú feltételeként, főleg a kötet végén, az intézményrendszer átalakítását említi, illetve a hagyományos gazdaságpolitikát csak ideiglenesen ható eszköznek tekinti. Első pillantásra szokatlannak tűnhet a könyv ezen üzenete, hiszen a modellek bemutatásakor, az empirikus számítások elvégzésekor, szóba sem került az intézményi rendszer jellege vagy szerepe. Nem „csúsztat-e” a szerző, ha olyan eredményeket (is) megfogalmaz, amelyekre nem törekedett? Úgy gondolom, a válasz egyértelműen nem, mégpedig elsősorban azért, mert a modellszerű tárgyaláshoz, a gazdasági valóság modellekkel való analíziséhez hozzátartozik, hogy a modellek alapfeltevéseit és korlátjait is vegyük figyelembe. Ha a modellek az elemzés tárgyát képező jelenség lényeges tulajdonságait elfogadható módon visszatükrözik és a használt formalizmusaiból a reális világban megfigyelhető zavarok nem vezethetők le, akkor valóban csak a gazdálkodási rendszer keretfeltételei és a modellkikötések lehetnek felelősek ezen – jelen esetben nem kívánatos – jelenségekért. Ezt a gondolatot talán nyomatékosabban hangsúlyozhatta volna a szerző, amikor a modelleket bemutatta, de a lényeg természetesen így sem veszett el. Bizonyos csalódás éri az olvasót, ha a könyv első részében bemutatott modelleket a későbbi fejezetekben keresi, ugyanis a kiinduló alapmodellek, a Cagan-modell, a dinamikus IS–LM-modell, a nyitott gazdaság Mundell-modellje, a Samuelson–Hicksféle multiplikátor–akcelerátor-modell, Káldor konjunktúra-modellje, valamint a Lotka–Volterramodell – a Mundell-modell és a Lotka–Volterramodell kivételével – később már alig kerülnek szóba. Ebből a szempontból a teljes modellspektrumot felvonultató 1.4. alfejezetet kissé ellentmondásosnak érzem, ugyanis több modellt mutat be, mint amenynyit a későbbiekben felhasznál. Ezzel a szerzőnek feltehetően az volt a célja, hogy a dinamika jelenségét és modellezését, modellezhetőségét minél több oldalról közelítse meg. Ugyanakkor az egyes elméleti hozzájárulásokat igen tömören, szinte felsorolásszerűen, tárgyalja. Általában megelégszik a modellegyenletek felírásával és értelmezésével, az egyensúlyi megoldások stabilitási feltételeit is csak a közlés szintjén adja meg. Így a modellek belső logikája és a későbbi fejezetekben fontossá váló működési mechanizmusai sokszor rejtve maradnak. Ezen túl a szóban forgó 1.4. alfejezetben szerepeltetett dinamikus modellek többnyire keynesi ihletésű, talán

SZEMLE Cagan modellje felel meg leginkább a klasszikus vonulat iskoláinak. A recenzens feladata az ismertetés és esetleg az értékelés, mégpedig arról, amit a szerző leírt, és nem dolga a szerzőtől számon kérni, hogy miért nem foglalkozott még mással is vagy miért nem tér ki még másra is. Jelen esetben viszont – legalábbis részben – szakítani szeretnék e szokással és a következő megjegyzést kockáztatom meg. Talán jobb lett volna csak egy (maximum két) modellt bemutatni. Elsősorban olyanokat, amelyek logikájára a későbbi elemzéseknél a szerző túlnyomórészt támaszkodik. Ebben az esetben lehetőség nyílott volna a keret- és stabilitási feltételek bemutatására. A könyv második részét, melyben a növekedés, a költségvetési hiány és az államadósság kölcsönhatásával foglalkozik a szerző, azzal, a fejlett világban igen időszerű kérdés felvetésével kezdi, hogy milyen feltételek mellett valósítható meg a gazdasági növekedés fogyó népesség mellett. A kérdés Thomas Malthus, angol közgazdászt juttatja az olvasó eszébe. Mellár Tamásnál az elemzés keretéül egy háromgenerációs modell szolgál, amelyet később kétdimenziós Lotka–Volterra-modellé alakít át. Mivel Malthus népesedési elméletét szintén a Lotka és Volterra által felállított egyenletek segítségével formalizálták, csak nő a gyanú, hogy mégiscsak „viszszaköszön” a klasszikusokkal, főleg David Ricardoval szakmai vitába szálló tudós nézetrendszere. Figyelmesebb olvasás után azonban kitűnik, hogy Mellár Tamás mindkét modellváltozatában tulajdonképpen nem a népesség abszolút száma, illetve annak növekedési üteme áll a figyelem középpontjában, hanem a népesség szerkezete. Később ezen a ponton válik világossá, hogy mégsem Malthus nyomdokain halad az érvelés. Az alfejezet végén, az addigi összefüggéseket két egyenletbe sűrítő modellben, a GDP/foglalkoztatottak és a népesség/foglalkoztatottak mutatói közötti kapcsolatot elemzi. A modell Lotka–Volterra-típusú, amely tehát bizonyos feltételek teljesülése esetén a két változó szabályos, azonos periódusú és amplitúdójú ciklikus mozgását írja le. Ez az eset – Mellár Tamás szavait használva: a „fiatal társadalom” esete – akkor következik be, ha a népesség-foglalkoztatottak arány külső beavatkozás nélkül, tehát természetes úton, idővel csökken, de növekedést mutat, ha a foglalkoztatottakra jutó GDP nő. Ha feltételezzük, hogy ez utóbbi megvalósul, azaz gyakorlatilag a munkatermelékenység idővel nő, akkor ehhez az igen sajátos stabil mozgáshoz a népességcsökkenés és/vagy a foglalkoztatottak számának időbeli növekedése szükséges. Míg csökkenő népesség mellett szinte automatikusan

SZEMLE adódik a rendszer „jó” viselkedése, addig a növekvő foglalkoztatottság a GDP/foglalkoztatottak arány csökkenését válthatja ki. Ezért a fenyegető instabilitás elkerülhető, ha a GDP gyorsabban nő, mint a foglalkoztatottság. Mivel ez endogén módon nem vezethető le a jelen modellből, ezért a gondolatmenet elején megfogalmazott kikötés valóban feltétele, pontosabban exogén feltétele az említett ciklikus mozgás megvalósulásának. Más szavakkal: a „fiatal társadalom” végső soron a „tanuló társadalom”-ként értelmezhető vagy értelmezendő, amelyben a foglalkoztatott munkaerő egyre hatékonyabban állítja elő a GDP-t. Ez az eredmény teljes mértékben összhangban van más elméleti és gyakorlati vizsgálódások alapján levont következtetésekkel. De az út, amelyen Mellár Tamás ide eljutott más, mint ahogyan ez a szokásos modellek segítségével történik, és ezáltal a demográfiai folyamatokról, a gazdasági növekedésről és a hatékonyság kapcsolatrendszeréről alkotott képünk valamivel teljesebb lett. A könyv harmadik része egy viszonylag egyszerű makroökonómiai modell tárgyalásával kezdődik. Négy egyenlet segítségével jellemez egy makrogazdaságot, amelyben az infláció és a jövedelem kapcsolata úgy alakul, hogy – kissé leegyszerűsítve – a jövedelem növekedése mérsékli az inflációs nyomást. Ezt az összefüggést a szerző egyik korábbi tanulmányában empirikus elemzések alapján mutatta ki. A másik két egyenlettel a nettó exportot, illetve az adaptív várakozások időbeli alakulását írja le. Az egyensúlyi helyzet (a jelen értelmezésben a kibocsátás potenciális szinten van, az inflációs ráta megegyezik a pénzmennyiség növekedési ütemével és az inflációs várakozásokkal) elemzését úgy végzi el, hogy két egyenletre redukálja a modellösszefüggést, pontosabban a tényleges kibocsátás és az inflációs várakozások maradnak meg endogén változóknak. Ennek az az ára, hogy a tényleges inflációs ráta kiesik, de mivel ez az előbb meghatározott egyensúlyi állapotban egyenlő a pénzmennyiség növekedési ütemével, nem okoz gondot. A nettó export hatása pedig most az inflációs várakozásokban jelenik meg. A stabilitásvizsgálat eredményeként kiderül, hogy az egyensúlyi állapot mindenképpen instabil, legjobb esetben egyetlen nyeregpont adódik. Tehát a magyar tapasztalatokat is figyelembe vevő modellben nem léteznek olyan mechanizmusok, amelyek az endogén változókat, az egyensúly akármilyen kis mértékű zavarai esetén, automatikusan a kitüntetett állapot felé terelik. Ezzel szükségszerűen felmerül a gazdaságpolitikai beavatkozás kérdése. Vajon a lehetséges kormányzati intervenciók közül melyik kecsegtet a legnagyobb sikerrel? A lehetséges válaszok: költségveté-

1121 si politikával a gazdaság szinte mindig stabilizálható, pénzpolitikai beavatkozás vagy az árfolyamon keresztül történő intervenció pedig csak a nyeregpontmegoldás esetében vezet pozitív eredményre, igaz szokatlanul nagy fokú hatékonysággal. Címét tekintve hasonló kérdést boncol a szerző a III. rész 10. fejezetében, amelyben az infláció egyensúlyteremtő hatásáról értekezik. Meg kell azonban jegyezni, hogy itt az egyensúlyfogalom már nem ugyanaz, mint előbb; ezúttal a külső és belső, azaz a fizetési mérleg és a költségvetés egyensúlyáról van szó. Jól ismert elméleti és gyakorlati összefüggés, hogy a nagy költségvetési deficittel küzdő kormányok az inflációs ráta növekedésében, illetve magas szinten tartásában érdekeltek, mert ez esetben ennek megfelelő seignioragebevételekre tesznek szert, amelyeket a deficit finanszírozásához használhatnak. Így az inflációs ráta a gazdaságpolitikai célváltozó, amelynek optimális értékét a kormány, Mellár Tamás modelljében, egy veszteségfüggvény minimalizálásával kívánja meghatározni. E függvény lineáris és három fajta veszteséget fejez ki: 1. a tervezett seigniorage-jövedelemnél alacsonyabb bevételből adódó veszteséget, 2. az inflációból származó veszteséget és 3. a kormány csökkenő reputációja miatt keletkező veszteséget. Az optimumfeladat feltételei a tervezett inflációs ráta, amely a két mérleg deficitjeitől, valamint az előző időszak inflációs rátájától és az inflációs várakozásoktól függ. A modell formális elemzése szinte triviális, hiszen a veszteségfüggvény linearitása miatt a veszteség már csak az infláció határköltségétől függ, amely viszont az egyenletek paraméterei miatt konstans, tehát valójában nem is kell optimalizálni. A téma verbális kifejtése jobban sikerült, ahogyan a modell számszerűsítésével kapcsolatos módszertani problémák tárgyalása is nagy információtartalommal bír. Egy valamivel bonyolultabb nemlineáris veszteségfüggvény bevezetése, vagy a tervezett, tényleges és várt inflációs ráták közötti kapcsolat módosítása azonban még javíthatott volna a modellen. Recenziómban csak néhány kérdést emeltem ki a talán már így is érezhetően gondolatébresztő könyvből. Lehetne írni a különböző modellekben szereplő kamatlábakról, gondolkodhatnánk azon, hogy a gazdasági növekedés és a költségvetési egyenleg valóban olyan kapcsolatban áll-e egymással, mint a zsákmány és a ragadozó, ahogyan az alkalmazott modellezési technikák sejteni engedik stb. Remélhetőleg más olvasó is talál vitatni való részeket a könyvben, hiszen ebben az esetben teljesítette küldetését, azaz Mellár könyve vitaindító és egyúttal hozzászólás az itt és

1122 most aktuális közgazdasági és gazdaságpolitikai problémák széles körű tárgyalásához. A kiadó érdeme, hogy a jelen kötet megjelentetésével nemcsak a múltban némileg elhanyagolt, elméletileg megalapozott gazdaságelemzés fontosságát hangsúlyozza, hanem megjelenésében is tetszetős, jól követhető szerkezetű könyvet hozott forgalomba. Ehhez nem kis mértékben a grafikonok és a számítási eredményeket tartalmazó táblázatok áttekinthetősége is hozzájárul. A kötetben való tájékozódást a címszójegyzék is segíti, az empirikus elem-

SZEMLE zéseknél használt adatbázist a könyv függelékében találja meg az érdeklődő olvasó. Összefoglalva tehát olyan könyv került a közgazdaságtani szakirodalom piacára, amelynek a kézbevételével az olvasóra izgalmas órák várnak, ha áldoz némi szellemi energiát a magyar makrogazdasági helyzet gazdaságelméleti értelmezésére és az ebből következő gazdaságpolitikára. Nem könnyű olvasmány, de megéri. Meyer Dietmar

STATISZTIKAI HÍRADÓ

SZEMÉLYI HÍREK Felmentés. Dr. Medgyessy Péter miniszterelnök 106/2003. (XI. 26.) ME határozatával, a statisztikáról szóló 1993. évi XLVI. törvény 4. §-ának (2) bekezdése, valamint a Kormány tagjai és az államtitkárok jogállásáról és felelősségéről szóló 1997. évi LXXIX. törvény 54. § (6) bekezdés a) és b) pontja alapján alkalmazandó, 29. § (1) bekezdése alapján – figyelemmel a statisztikáról szóló 1993. évi XLVI. törvény 4. § (3) bekezdésére –, 2003. november 24-i

hatállyal dr. Mellár Tamást, a Központi Statisztikai Hivatal elnökét e tisztségéből felmentette. Kinevezés. Dr. Medgyessy Péter miniszterelnök 107/2003. (XI. 26.) ME határozatával, a statisztikáról szóló 1993. évi XLVI. törvény 4. §-ának (2) bekezdése alapján – 2003. november 25-i hatállyal, hatévi időtartamra – dr. Pukli Pétert a Központi Statisztikai Hivatal elnökévé nevezte ki.

SZERVEZETI HÍREK – KÖZLEMÉNYEK OST-ülés. Az Országos Statisztikai Tanács 2003. szeptember 24-én ülést tartott. Az ülésen – titkos szavazás alapján – kétharmados többséggel megválasztották a grémium új tisztségviselőit. Az elnöki tisztre dr. Besenyei Lajost, a Miskolci Egyetem rektorát, az elnökhelyettesi posztra dr. Sipos Bélát, a Pécsi Tudományegyetem rektorhelyettesét választották. Ezt követően dr. Balogh Miklós, a KSH Területi és koordinációs főosztályának vezetője bemutatta a 2004. évre szóló Országos Statisztikai Adatgyűjtési Program tervezetét, melyet a Tanács megvitatott. Megtárgyalták az elektronikus (internetes) adatgyűjtés lehetőségeit és az ezzel kapcsolatos tájékoztatási kötelezettségeket. Mellár Tamás, a KSH elnöke felszólalásában az OST jelenlegi testületének mandátuma közeli lejártával kapcsolatban javasolta egy kisebb létszámú, hatékonyabb szakmai testület kiépítését. A Magyar Statisztikai Társaság tisztújító közgyűlésére 2003. október 31-én került sor Balatonfüreden. A résztvevők dr. Herman Sándort választották a Társaság elnökévé. Az alelnöki tisztet Klonkai László és dr. Soós Lőrinc látja el. A Társaság főtitkárává újból Laczka Évát választották. A közgyűlés a tagok sorából titkos szavazással jelölte ki a 19 tagú választmányt. A választmány tagjai: dr. Bagó Eszter, Belyó Pál, Dávid Pál, dr. Hajnal

Béla, dr. Harcsa István, dr. Herman Sándor, dr. Hunyadi László, dr. Józan Péter, Klonkai László, Kovács Tibor, Laczka Éva, dr. Lakatos Miklós, dr. Oblath Gábor, dr. Soós Lőrinc, Szabó István, Szemes Mária, Végh Zoltán, dr. Vukovich Gabriella, Waffenschmidt Jánosné. A Számvizsgáló Bizottság elnöke dr. Kővári Lajos, tagjai Bruckner Józsefné és dr. Telegdi László. Ez alkalomból ünnepélyes keretek között adták át a 2003. évi a Keleti Károly-emlékérmet: A Társaság háromévenként legfeljebb három személynek adományozható legmagasabb elismerését ebben az évben Hoóz István, Laczka Éva és Oros Iván kapta. A Gazdaságmodellezési Társaság 2003. november 18-án tisztújító közgyűlést tartott. A jelenlevők meghallgatták és elfogadták a leköszönő vezetőség beszámolóját, majd megválasztották az új vezetőséget. A Társaság új elnöke Vörös József egyetemi tanár, a Pécsi Tudományegyetem általános rektorhelyettese lett. Átadták a 2003. évi Krekó Béla-díjat, melyet Meszéna György, a Budapesti Közgazdaságtudományi és Államigazgatási Egyetem egyetemi tanára kapott. A közgyűlés szakmai programmal is kiegészült: Farkas Gizella, a KSH ny. vezető-főtanácsosa tartott előadást „A GDP becslése a vásárlóerő-paritások alkalmazásával (az EU és a tag-

1124 jelölt országokra)” címmel. Az előadást több hozzászólás és vita követte. EU-munkaülés. A gazdaságok szerkezete és tipológiája témakörben 2003. október 2. és 3. között Luxembourgban munkaülést tartottak. Magyarországot Laczka Éva, a KSH főosztályvezetője képviselte. A tagországok és a csatlakozó országok beszámoltak a 2003. évi összeírás eddigi munkálatairól. Számos olyan ország van, amelyek az összeírást már korábban befejezték és jelenleg az adatok feldolgozását végzik. Magyarország azon kevés ország közé tartozik, amelyek az év hátralevő részében hajtják végre az összeírást. A résztvevők áttekintették a 2003. évi Data Supplier Manualt, amely a korábbi kézikönyvtől némileg eltér. Bemutatták az Eurofarm-adatok tervezett web-elérhetőségének lehetőségeit. Tájékoztatták a résztvevőket a szeptemberi rendkívüli ASA-ülésről (American Statistical Association), melynek témája a mezőgazdasági statisztika jövője, a harmonizált regiszterek iránti igény, a statisztikai adatgyűjtések és az adminisztratív források közötti szorosabb kapcsolat és a statisztikai egység definíciója volt. Chaire Quetelet-konferencia. Louvain-leNeuve-ben (Belgium), 2003. október 21. és 24. között megtartották a soros Chaire Quetelet-konferenciát. Ez évben az Európai Unió bővítésével előálló demográfiai helyzet, a csatlakozó országok népesedése volt a téma. A konferencia plenáris ülésén az előadások öszszehasonlították a jelenlegi és a majd kibővült Európai Unió társadalmi-demográfiai helyzetét, kilátásait. Az egyes szekciók a következő tématerületeket tárgyalták: I. Adatok adatharmonizáció, adatminőség; II. Termékenység, család; III. Halandóság, egészségi állapot; IV. Nemzetközi vándorlás; V. A népesség öregedése. A résztvevők 40 előadást hallgathattak meg. Az előadók között szép számmal voltak a vizsgált középkelet-európai régióból, szinte valamennyi ország képviseltette magát. Magyar részről két előadás hangzott el. Rózsa Gábor, a KSH főosztályvezető-helyettese a 2001. évi népszámlálás nemzetiségi adatait elemezte, Hablicsek László a KSH Népességtudományi Kutatóintézet igazgatóhelyettese H. Richter Máriával, a KSH főtanácsosával közösen készített anyagában három ország: Franciaország, Magyarország, Szlovákia halandósági, haláloki jellemzőit hasonlította össze. A CIB W69 Lakásszociológiai munkacsoportja 20. konferenciáját Budapesten, 2003. október

STATISZTIKAI HÍRADÓ 9–11. között tartotta a KSH Társadalomstatisztikai főosztályának szervezésében. A találkozón Európa tíz országából és az Egyesült Államokból érkezett mintegy húsz, elsősorban lakáskutatásokkal foglalkozó szakember (szociológus, közgazdász) vett részt. A konferencián három témakört tárgyaltak meg: a) fizikai és társadalmi városrehabilitációt, b) lakásmobilitást és a lakástulajdont, valamint c) a lakásállomány értékelésével kapcsolatos módszertani és elméleti problémákat. A konferencia nyitónapján a vendégek három magyar vendégelőadó segítségével magyarországi kutatások eredményeivel ismerkedhettek meg. Hegedüs József (Városkutatás Kft.) a rendszerváltozás óta lezajlott lakáspolitikai változásokat és azok hatásait tekintette át. Kovács Zoltán (MTA Földrajztudományi Kutatóintézet) a Kelet-Közép-Európára jellemző városfejlődési modellekről tartott előadást, végül Szemző Hanna (Városkutatás Kft.) egy esettanulmány kapcsán a ferencvárosi rehabilitáció eredményeit és szociális hatásait mutatta be. A további programban egyrészt a nagyobb kutatásokat összefoglaló elméleti jellegű előadások hangzottak el (például egyes országok vagy országcsoportok lakásrendszereinek összehasonlításáról), másrészt egy-egy megoldás kapcsán szerzett tapasztalataikról számoltak be az előadók. A hagyományoknak megfelelően, a konferencián elhangzott előadások anyaga egy kiadványban fog megjelenni, mely – a tervek szerint – 2004 első félévére készül majd el. A konferencia szakmai programját közös városnézés egészítette ki, melynek során, a hagyományos látnivalók mellett a résztvevők megtekinthették a Józsefvárosban zajló városrehabilitációt és megismerkedhettek a munkákat irányító rehabilitációs iroda munkájával. PhD-értekezés. A Kaposvári Egyetem Doktori Tanács 2003. november 27-én rendezte meg dr. Horváth József, a KSH Somogy Megyei Igazgatóság igazgatója „Az agrárstatisztikai információs rendszer fejlesztése az Európai Uniós elvárások tükrében” című PhD-értekezésének nyilvános védését. A Bírálóbizottság elnöke: dr. Paál Jenő CSc, titkára: dr. Bokorné dr. Kitanics Tünde PhD, tagjai: dr. Csatári Rózsa CSc, dr. Körmendi Lajos CSc, dr. Molnár Tamás PhD, opponensei: dr. Hajnal Béla CSc és dr. Herman Sándor CSc voltak. A jelölt tudományos eredményei közül a bizottság az agrárstatisztika harmonizációjának modulról modulra történő kritikus értékelését és a hazai agromonetáris statisztika fejlesztésének szakszerű bemutatását emelte ki. A

STATISZTIKAI HÍRADÓ védés eredményesen zárult, a Bíráló-bizottság titkos szavazás után száz százalékos eredménnyel javasolta a Doktori Tanácsnak a PhD-fokozat odaítélését a jelölt számára. Perjés Géza (1917–2003). Életének 86. évében, 2003. szeptember 18-án elhunyt Perjés Géza nyugalmazott ezredes, hadtörténész, aki sokrétű statisztika- és hadtörténeti kutatásokkal foglalkozott. Munkásságának fontos eredményei a „Zrínyi Miklós és kora”, a „Mohács” és a „Clausewitz” című kötetek. Az említetteken kívül hadtörténetelméleti írásai is említésre méltók, melyekben a hadseregelemzés, a logisztika és a stratégia, valamint a játékelmélet (1979-ben) kérdéseit többek között két angol nyelvű tanulmányban foglalta öszsze. Vizsgálta a szerencse és a valószínűség összefüggéseit a XVII. századi magyarországi hadviselésben. Szintén nagy visszhangot keltett 1963-ban a „Mezőgazdasági termelés, népesség, hadseregélelmezés és stratégia a 17. század második felében (1650–1715)” című újszerű, a részleteket is feltáró könyve. Perjés Gézát szoros szálak fűzték a Statisztikai Szemléhez. Kezdetben mint a Magyar Tudományos Akadémia kutatója, később mint a Központi Statisztikai Hivatal Könyvtára Történeti Statisztikai csoportjának munkatársa publikálási lehetőséget kapott a folyóirattól: 1965-től 1985-ig több tanulmánya és rövidebb írása jelent meg a Statisztikai Szemlében. Perjés Géza példája és emléke velünk marad. Az alkoholnak a halandóságra kifejtett hatásáról szóló kiadvány a Nemzetközi Népesedési Program keretében készült elemzést és adatállományt tartalmazza. Feltárja a mértéktelen alkoholfogyasztás hatását a halálozási viszonyok alakulására az utóbbi három évtizedben Magyarországon. A kiadványhoz tartozó adattár, mely idősorokból áll, CD-n található, és ez követi az elemzés szerkezetét: abszolút számokat, intenzitási viszonyszámokat és arányokat tartalmaz. (Az alkohol hatása a halandóságra Magyarországon, 1970–1999. Nemzeti Népesedési Program. Központi Statisztikai Hivatal. Budapest, 2003. 97 old.)

Magyarország régiói. A kiadvány összefoglalja az Európai Unió ötfokozatú területbeosztási rendszeréhez (NUTS) igazodó magyarországi régiókról szóló legfontosabb ismereteket. A területfejlesztéssel kapcsolatos jogszabályok e régiókon kívül két sajátos fejlesztési területet emelnek ki, a budapesti agglomerációt és a Balaton kiemelt üdülőkörzetet. Fon-

1125 tosságukra való tekintettel a tervezési-statisztikai régiókat ismertető fejezeteken túl a kiadvány e két kiemelt területről is információkat szolgáltat. (Magyarország régiói. Központi Statisztikai Hivatal. Budapest. 134 old.)

CD-kiadványok. 2003 szeptemberében és októberében megjelent a Társadalomstatisztikai főosztály Lakásstatisztikai osztályának három új CDkiadványa, amely a szűkebben vett szakma képviselőin kívül a társadalomkutatással, helyi és kormányzati döntés-előkészítéssel, regionális és kistérségi tervezéssel foglalkozó szakemberek érdeklődésére egyaránt számot tarthat. A „Lakásstatisztikai adatbázis, 1991–2002” című CD-n a leggyakrabban használt lakásstatisztikai adatok településenkénti idősorai találhatóak, melyből tetszőleges területi és időbeli dimenzióban állíthatók össze az adattáblák. Az építési engedélyek, a használatbavételi engedélyek alapján befejezett lakásépítések, üdülőépítések, a lakásmegszűnések, a lakásállomány adatait, valamint egyéb háttérváltozókat tartalmaz az adatbázis, mindenkor az adott év elején érvényben levő közigazgatási szerkezetnek megfelelően. A településenkénti adatok mellett aggregált területi adatok is megjeleníthetők: a kistérségek, a megyék, a régiók, a településtípusok, az agglomerációk, vagy az üdülőkörzetek szintjén. Akár egyegy kiválasztott település, akár valamely területi egység lakásépítésének az elmúlt évtizedre vonatkozó jellemzői egyszerűen lekérdezhetők. A CD-n található információk jól használhatók bármilyen gazdasági tervezéshez regionális, kistérségi, megyei vagy országos szinten, valamint hazai és nemzetközi pályázatok előkészítéséhez. * A „Lakásstatisztikai évkönyv, 2002” című kiadvány tartalmazza a nyomtatásban is megjelenő Lakásstatisztikai Évkönyv adatait, tehát az építési engedélyek, a használatbavételi engedélyek alapján befejezett lakásépítések, üdülőépítések, a lakásmegmegszűnések, a lakásállomány, ezen belül az önkormányzati lakásállomány és az önkormányzati lakásgazdálkodás témájában összeállított adattár. Az első két részben összefoglaló országos és területi – megyei, regionális – idősorokat tartalmaz, ezt követik a 2002. évre vonatkozó adatok. A CD ezek mellett kistérségi bontásban is tartalmazza a 2002. évi építési engedélyek, lakásépítések, lakásmegszűnések lényeges adatait, valamint a 2003. január elsejei lakásállomány minőségi jellemzőit. *

1126 Az „Ingatlan-adattár 1997–2202” elnevezésű CD-n a KSH (az ImmoPress kiadóval közösen) immár negyedik alkalommal jelenteti meg a magyar városok lakásárairól szóló információit utcánkénti részletezésben. A legutóbb megjelent – a 2001. év lakásárait tartalmazó – kiadvány tartalmazza az 1997., 1998., 1999., 2000. és 2001. év már megjelent adatait is. A CD az illetékhivatali nyilvántartás-

STATISZTIKAI HÍRADÓ ok feldolgozása alapján készült és minden olyan utcára tartalmaz átlagos négyzetméter–ár adatokat, ahol az adott évben három vagy több adás-vétel történt. A kiadvány külön mutatja be a családi házak, a lakótelepi lakások és a többlakásos társasházak áradatait. E mellett Budapestre vonatkozóan kínálati ár információkat is tartalmaz 2002. első és második félévére.

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ

KÜLFÖLDI STATISZTIKAI IRODALOM A STATISZTIKA ÁLTALÁNOS ELMÉLETE ÉS MÓDSZERTANA STURM, R. – BLANG, D.: AZ ADATSZOLGÁLTATÓK MEGTERHELÉSE A BELSŐ KERESKEDELMI STATISZTIKAI ADATSZOLGÁLTATÁSBAN (Belastung der Brefagten durch die Intrahandelsstatistik.) – Wirtschaft und Statistik, 2003. 3. sz. 226–236. p.

Az Eurostat 2002-ben, a tagországok közötti kereskedelmi statisztikai adatszolgáltatásban (Intrastat) résztvevőket érintő felmérést kezdeményezett, amelyet egy holland tanácsadó cég készített és értékelt. A Német Statisztikai Hivatal (Statistische Bundesamt) lehetőséget kapott a válaszok további felhasználására. A felméréstől függetlenül a Hivatal vizsgálatot folytatott arról, hogy a központi adatszolgáltatás igényei milyen terheket jelentenek a válaszadók számára. Az EU-tagországok közötti vámhatárok fennállása idején a külkereskedelmi statisztika a vámdokumentumok alapján készült úgy, ahogyan az a harmadik országokkal folytatott kereskedelemre vonatkozóan jelenleg is működik. A jelentési kötelezettség kereskedelmi irányonként 200 ezer euró felett kötelező, így a vállalkozások 83 százaléka már eleve mentesül az adatszolgáltatás alól. Az irányonként 200 ezer euró fölötti forgalmat bonyolító cégeknek azonban teljes forgalmukról jelentést kell készíteniük. Nagy cégek esetében ez havi 150 ezer rekord átadását is jelentheti. Az adatszolgáltatás terheinek csökkentése érdekében 1999. január 1-jétől az adatszolgáltatási küszöb értékét 200 ezer márkáról 200 ezer euróra emelték.

További könnyítést vezettek be 2001-ben: azok az egyébként adatszolgáltatásra kötelezett cégek, amelyeknél a forgalom meghatározott értékhatár alatt marad, eltekinthetnek bizonyos adatok megadásától (például szállítás módja, szállítás körülményei). Az értékhatár évente az EU minőségi követelményei szerint változik. Értékesítés esetén ez az érték 2001ben 12 millió euró, 2002-ben 16,3 millió euró volt, a beszerzéseknél pedig 8, illetve 11,7 millió euró. 1995 óta lehetőség van a CBS–IRIS (Communication Based System – Instant Response Information System) adatrögzítő-program segítségével történő elektronikus adatszolgáltatásra. A programot a statisztikai hivatal bocsátotta az érdeklődők rendelkezésére úgy, hogy a kisvállalkozásoknál se okozzon gondot a rendszer alkalmazása. 2000 márciusa óta az adatszolgáltatás interneten keresztül is történhet az ún. w3stat rendszer felhasználásával. Az internetes adatszolgáltatás alkalmazásával párhuzamosan megkezdték a DOS (Disk Operating System) rendszeren alapuló IRIS adatrögzítőprogram cseréjét a Java-val kifejlesztett IDESprogramra (Interactive Data Entry System). Jelenleg az adatszolgáltatásra kötelezett 69 ezer cég közül 18 ezer a w3stat rendszert, és körülbelül 10 ezer az IDES-programot használja. Az Eurostat által elvégzett felmérés az adatszolgáltatók két csoportjára terjedt ki: a „kis cégekre”, amelyek EU-országokba történt eladásai, illetve vásárlásai 2001-ben 250 és 500 ezer euró között voltak; a „nagy cégekre”, amelyeknél ez az érték 10-15 millió eurót tett ki. A megkérdezettek kiválasztásánál kifejezetten nem vették figyelembe, hogy a cég eleget tesz-e jelentéstételi kötelezettségeinek.

Megjegyzés. A Statisztikai Irodalmi Figyelő rovatot a Központi Statisztikai Hivatal Könyvtár és Dokumentációs Szolgálat állítja össze. A rovat minden hónapban Külföldi Statisztikai Irodalom fejezetet (külföldi statisztikai és demográfiai könyvek és cikkek ismertetését Rettich Béla szerkesztésében), páratlan hónapban általában Bibliográfiát (a könyveket az MSZ 3423/2–84, az időszaki kiadványokat az MSZ 3424/2–82 szabvány szerinti feldolgozásban), páros hónapokban Külföldi folyóiratszemlét tartalmaz.

1128 A válaszadási készségre vonatkozó tapasztalatok alapján a kérdőíveket a Német Statisztikai Hivatal összesen 1600 cégnek küldte el (900 „kis” és 700 „nagy” cégnek) és legalább 275 válasz beérkezésére számított. Végül 631 kitöltött kérdőív érkezett be, amelyet a Hivatal átadott egy holland tanácsadócégnek, illetve önállóan is értékelt. (A holland cég 2003 januárjában adta ki első értékelését, amely csupán az egyes kérdésekre adott válaszok leíró jellegű bemutatását tartalmazza.) Az értékelés szerint Németországban a megkérdezettek több mint 40 százaléka az adatszolgáltatást manuálisan, 15 százaléka pedig teljes mértékben automatizáltan teljesíti. Minden harmadik cégnél a vezetés is részt vesz az adatszolgáltatásban. A megkérdezett vállalkozások kétharmadánál az adatszolgáltatás időigénye havi 4 óra alatt marad, 12 százaléknál viszont több mint egy teljes munkanapot vesz igénybe. A vállalkozások 40 százaléka az adatszolgáltatási feladatot könnyűnek, vagy nagyon könnyűnek, 10 százaléka nehézkesnek, vagy nagyon nehézkesnek ítéli, 50 százalék ebben a kérdésben nem tudott állást foglalni. A megkérdezettek több mint egyharmada érzékelt könnyítéseket az elmúlt két évben, 2,5 százalék szerint az adatszolgáltatás még nehézkesebbé vált, 60 százalék pedig nem észlelt változást. A statisztikai hivatal által biztosított támogatásokat a vállalkozások majdnem fele jónak, illetve nagyon jónak ítélte, és kevesebb mint 4 százalék szerint volt rossz, vagy nagyon rossz. Minden második válaszadó ebben a kérdésben semlegesen nyilatkozott. A vállalatok adatszolgáltatási terheinek megismerése érdekében az értékeléseket strukturális jellemzők szerint differenciáltan is elkészítették. Az első strukturális jellemző a vállalkozás mérete (a foglalkoztatottak száma és az árbevétel alapján), amely szerint az időráfordítást vizsgálva megállapítható, hogy a kisebb vállalkozások kevesebb időt fordítanak a kereskedelmi statisztikai adatszolgáltatásra. A 20 főnél kevesebbet foglalkoztatók 80 százalékánál a havi időigény nem haladja meg a 4 órát. Még a 250 főnél többet foglalkoztató nagyvállalatok mintegy felénél sem igényel az adatszolgáltatás 4 óránál többet. (Árbevétel szerint strukturálva a válaszadókat, hasonló eredmény adódik.) Második strukturális jellemzőként a havi jelentések számát vették figyelembe (az adatszolgáltatóknak lehetőségük van az azonos jellemzőkkel bíró értékesítési, illetve beszerzési események hónapon belüli kumulálására). A várakozásoknak megfelelően az elemzés azt mutatja, hogy a havi 10 jelentésnél kevesebbet leadó cégek több mint 75 százaléka legfeljebb 4 órát fordít ezek elkészítésére, de még

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ a havi 200-1000 jelentést készítők körülbelül 70 százaléka sem tölt 8 óránál többet az adatszolgáltatási feladatok teljesítésével. Az adatszolgáltatás automatizálásának foka függ a jelentések számától: minél több jelentés készül havonta, annál ritkábban fordul elő, hogy ezeket manuálisan állítanák elő. Az egy jelentésre jutó időráfordítás elemzése csak korlátozott mértékben végezhető el, miután az egyes jelentések eltérő adatmennyiséget (sorok száma) tartalmaznak. A kapott eredmények nagyon nagy szórást mutatnak, amelyre a statisztikai hivatal nem tudott érdemi magyarázatot adni. Az adatszolgáltató személye is jelentősen befolyásolja az időráfordítást. A legtöbb időt azok a cégek fordítják az adatszolgáltatásra, ahol a jelentéseket a vezetők készítik. Ezeknél a cégeknél az átlagos időráfordítás 75 perc, háromszorosa annak, amennyit egy külső megbízott (például adótanácsadó) tölt el a jelentés összeállításával és kétszerese a belső munkatárs által igényelt időtartamnak. A szélsőséges értékek figyelmen kívül hagyása után bebizonyosodott, hogy a jelentések készítésének automatizálása komoly időmegtakarítást tesz lehetővé az adatszolgáltatásban. Az időterhelés elemzését az adatszolgáltatás formája szerint is elvégezték: az alkalmazott szoftver, illetve a jelentések célba juttatása (online vagy elektronikus adathordozó) is vizsgálandó szempont volt. Figyelemre méltó megállapítás az, hogy a jelentésre vetített legalacsonyabb időráfordítás azoknál az adatszolgáltatóknál mutatkozik, amelyek nem az IDES-programot alkalmazzák. Összességében az adatszolgáltatás elektronikus módját választók legnagyobb része (IDES-alkalmazók több mint háromnegyede és az egyéb szoftvereket használók több mint 90 százaléka) 20 percnél kevesebbet fordít egy jelentés elkészítésére. Az űrlapok segítségével történő adatszolgáltatást választó cégek esetében 50 százalék alatt van azon vállalkozások aránya, amelyeknél az adatszolgáltatás jelentésenként nem vesz 20 percnél több időt igénybe. Az elemzés azt is kimutatja, hogy a havi legtöbb jelentést leadó cégek között igen magas azoknak az aránya, akik ismeretlen szoftverrel dolgoznak (havi 200–1000 közötti pozíciót jelentők esetében 60 százalék, 1000 fölötti pozíciót jelentők esetében pedig 75 százalék). A havonta 10 pozíció alatti jelentőknél az űrlapokat alkalmazók aránya mintegy 75 százalék. A terhelés érzékelésének elemzésekor meglepő módon valamennyi időkategóriába tartozó cégnél túlsúlyban vannak azok, amelyek az adatszolgáltatást „se nem könnyű, se nem nehéznek” ítélik. Az adatszolgáltatás módját is figyelembe véve érdekes

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ az a megállapítás, hogy a legkevesebb nehézséget azok a cégek jelzik, amelyek az adatszolgáltatáshoz nem IDES-programot alkalmaznak. A 2000. évihez viszonyított változtatások érzékelését illetően valamennyi adatszolgáltató csoportban a megkérdezettek mintegy fele „könnyebbnek” vagy „sokkal könnyebbnek” látja a feladatot. Az adatszolgáltatással foglalkozó személyek nehézség esetén legtöbbször a statisztikai hivatal munkatársaihoz fordulnak segítségért, függetlenül attól, hogy az adatszolgáltatás mely módját választották. A segítségnyújtás gyorsaságával és színvonalával alapvetően elégedettek. A rendszer tökéletesítésére vonatkozóan a kérdőív nyolc lehetséges változtatást sorolt fel, amelyeket a válaszadóknak fontosságuk szerint kellett értékelni. A lehetőségek a következők voltak: egyszerűsített nomenklatúra alkalmazása, az adatszolgáltatási kötelezettséget jelentő értékhatár megemelése, a jelentések leadási határidejének meghosszabbítása, a kereskedelmi adatszolgáltatás és a forgalmi adóra vonatkozó jelentés kombinálása, a jelentési kötelezettség gyakoriságának változtatása, csak a kiszállításokra vonatkozó adatfelvétel, az alkalmazási szabályok jobb harmonizálása az EU-tagországok között, az automatizálás továbbfejlesztése. A „fontos” és „nagyon fontos” értékelések öszszesítése után az automatizálás továbbfejlesztése és a határidők meghosszabbítása élvez elsőbbséget (a válaszadók 42,9, illetve 42,8 százaléka szerint), ezt követi a jelentések „egyirányúsításának” ötlete (csak értékesítési adatok bejelentése). Legkevésbé tűnt vonzónak az adatszolgáltatásnak a forgalmiadóbeszámolóval történő esetleges összevonása. Viszonylag népszerűnek tűnt az a javaslat, hogy egyszerűsítsék az (áru)nomenklatúrát, illetve hogy emeljék az adatszolgáltatási küszöbértékeket.

1129 Németországban jelenleg két további könnyítési javaslatról folyik vita ezen a területen. Az első szerint el lehetne hagyni a „származási régió” információt a beszerzési jelentéseknél. A második javaslat azt vizsgálja, hogy milyen információveszteség származna abból, ha a jelentéstételi kötelezettség alsó határát áruféleségenként 300 000 euróra emelnék. Az EU-ban a nomenklatúra modernizálására vonatkozó viták is folynak, eredmény azonban 2007 előtt nem várható. Technikai oldalról az Eurostat jelenleg azt fontolgatja, hogy egy egységes XML (Extended Markup Language) dokumentumtípust alakít ki a belső kereskedelmi statisztikai adatszolgáltatás céljára. Az ennek megfelelő specifikációkat (INSTAT/XML) már a standardizálással foglalkozó illetékes bizottságok elé terjesztették. Ezt követően meg kell teremteni a feltételeket ahhoz, hogy 2004től kezdődően az INSTAT/XML jelentéseket bármilyen forrásból át lehessen venni. Ha ez az adatformátum az egész EU-ban bevezetésre kerül, akkor a belső kereskedelmi statisztikában résztvevő adatszolgáltatók terhelése jelentősen csökken. Az összehasonlíthatóságot illetően az Intrastat adatszolgáltatással kapcsolatos vállalati megterhelésre vonatkozó felmérés kérdései szorosan kapcsolódnak egy 1995/96-os felmérés hasonló kérdéseihez. Ugyanakkor a későbbi felmérés kiválasztási módszertana (bizonyos vállalati rétegek célzott kiválasztása) nem teszi lehetővé, hogy a megállapításokat az Intrastat-adatszolgáltatók egészére vonatkoztassuk. Még a felmérésben résztvevő adatszolgáltatók megterhelésre vonatkozó információi is csak korlátozott mértékben alkalmasak más felmérésekkel való öszszehasonlításra. (Ism.: Csurgay Margit)

TÁRSADALOMSTATISZTIKA – DEMOGRÁFIA CROMPTON, R.: FOGLALKOZTATÁS, RUGALMAS MUNKAIDŐ ÉS A CSALÁD (Employment, flexible working and the family.) – British Journal of Sociology, 2002. 4. sz. 537–558. p.

A szerző a téma elméleti, történeti hátterét vizsgálja. A munka világában az individualizmus és a személy piacosítása egyidejűleg van jelen. A munkaerőpiac deregulációját, a rugalmas munkaidő és a részidős foglalkoztatás terjedését, az egyéni vállalkozók számának növekedését figyelhetjük meg. Ez a kérdés gazdasági oldala, ami mellett jelen van a társa-

dalmi oldal, a munkavégzés és a család kapcsolata. Ilyen vonatkozásban a családi kötelék lazulása, a válások, a csonka családok számának növekedése és Európa-szerte a termékenység csökkenése tapasztalható. A nők egyre növekvő számban jelennek meg a munkaerőpiacon, melynek egyik következménye, hogy megváltoztak a nőkkel szemben támasztott elvárások. A nők elsősorban a szolgáltatásokban találnak munkát, általában rosszul fizetik őket és nagyrészt rájuk hárul a háztartási feladatok ellátása. Miközben a nemek szerinti munkamegosztás megjelent a munka világában, a családon belül alapvetően nem változott meg a helyzet.


1130 Az európai jóléti társadalmak kezdetben a teljes munkaidős, férfi kereső modellre épültek. Ma a munkahely nem egy életre szól, az állam munkaerőpiacot szabályozó képessége lényegesen meggyengült, a kockázat általánossá vált. A szerző szerint nem korszakváltásról, hanem a kapitalizmusra jellemző kizsákmányolás fokozódásáról van szó. A rugalmas munkavégzés, a változatos munkaidő-rendszerek kedveznek, lehetőséget teremtenek a nők foglalkoztatására. Hátránya, hogy elvesznek a munkavállalót védő olyan jogok, mint a korpótlék és a munkaviszonytól függő előnyök (szabadság, táppénz, a jövedelem és a nyugdíj kiszámíthatósága). Ez a foglalkoztatási forma nem biztosít elegendő jövedelmet az egykeresős háztartásoknak, különösen ha abban eltartottak is vannak. Előnye, hogy lehetővé teszi a fizetett állás és a gyermeknevelés összeegyeztetését. A rugalmas foglalkoztatás általában nem ad lehetőséget a karrierépítésre, tehát sérül a nemek közötti egyenlőség. A vezető állásokat rendszerint férfiak töltik be, azok a nők, akik vezető beosztásba kerülnek általában gyermektelenek és inkább egyedülállók. A neoliberális gazdaságelmélet a haszonmaximalizálást hangsúlyozza, amikor a rugalmas foglalkoztatást értékeli. A szerző példaként említi egy angliai szupermarket családbarát foglalkoztatási politikáját. Több anyasági és apasági szabadságot adnak, sőt a nagyszülők is részesülnek ebből. A 24 órás nyitva tartás mellett az alkalmazottak többsége részmunkaidős, akik egymás között cserélhetik a beosztásukat. Az eladói munkakör nem igényel különösebb szakképzettséget, és a fizetés is ennek megfelelő. A vezető beosztásúak azonban teljes munkaidőben dolgoznak, rendszerint heti 50 óránál is többet, viszont havonta kapnak egy hosszúhétvégét.

A szerző helyzetértékelésében a foglalkoztatás és a családi élet közötti feszültséget hangsúlyozza. A szociálpolitika akkor reagál a társadalmi igényekre, ha a gazdasági fejlettség megfelelő szintet ért el, és a megoldás a mindenkori erőviszonyoktól függ. A nyugdíjrendszereket például a népesség elöregedése és a gazdasági növekedés teremtette meg. Az viszont, hogy milyen egy ország nyugdíjrendszere a politikai és érdekérvényesítési erőviszonyokon múlik. A liberális jóléti államok (Egyesült Államok, Nagy-Britannia, Kanada, Ausztrália) vizsgálata az alkalmazott megoldásoknál a politika számára elérhető lehetőségek kulcsszerepét mutatta ki. Ideálisnak látszik a skandináv jóléti államok munkaerő-piaci politikája. (A szerző egyetlen norvég példával támasztja alá e kijelentését.) A korábbiakban érintett feszültséget kezelő munkaerő-piaci szabályozást a társadalmi változások, az elvárások és a hozzáállás megváltozása indítja el és kényszeríti ki. Visszafordíthatatlannak látszó fejlemény a nők iskolázottsági szintjének emelkedése és gazdasági aktivitásuk fokozódása. Módosul a nemek szerepéről, a háztartáson belüli munkamegosztásról korábban kialakult kép. Adott helyzetben a férfiak feladatai „nőiesebbé” válnak. Németországban például a férfiak gyakran veszik igénybe a gyermekhez kapcsolódó szabadságot, ha az anya keresete több, mint az apáé. A jelenségek jobb megértéséhez szisztematikus összehasonlító vizsgálatra van szükség. A gyermeknevelés és a munkavállalás közötti feszültség nem valószínű, hogy teljesen feloldható lesz. Az eddigieknél jobb megoldásokat kell keresni a családpolitika területén. Egyik ilyen lépés lehet a gyermekgondozási és háztartási munkák további piacosítása. (Ism.: Szász Kálmán)

GAZDASÁGSTATISZTIKA AOYAMA, Y. – CASTELLS, M.: AZ INFORMÁCIÓS TÁRSADALOM OKOZTA FOGLALKOZTATÁS ÉS SZAKMASTRUKTÚRAVÁLTÁS A G-7 ORSZÁGOKBAN 1920 ÉS 2000 KÖZÖTT (An empirical assessment of the informational society: Employment and occupational structures of G-7 countries, 1920–2000.) – International Labour Review, 2002. 1–2. sz. 123–159. p.

A szerzők az információs társadalomról szóló 1994-es téziseiket kívánják bizonyítani Kanada, Franciaország, Németország, Olaszország, Japán, az Egyesült Királyság és az Egyesült Államok foglal-

koztatási szerkezetét elemezve. A hét legfejlettebb ország (a továbbiakban G-7 országok) vizsgálatát az indokolja, hogy a világ ICT (Information Communication Technology) termelésének kétharmadát adják, illetve élenjárnak az ICT elterjesztésében. A G-7 országok a világ legfejlettebb, legnagyobb gazdaságai, az információs forradalom élén állnak, és már az 1990-es évek elején előrehaladott szakaszában voltak az információs társadalom megteremtésének. 1997-ben ezekben az országokban összpontosult a világ informatikai és hírközlési termelésének kétharmada, az irodagép-, rádióhírközlési és radarberendezés-termelés (beleértve a

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ mobiltelefon-termelést is) több mint 80 százaléka, továbbá náluk rendelkezésre állnak a hosszú időszakra vonatkozó részletes ágazati és foglalkozási bontású létszámadatok, lehetővé téve a nemzetközi összehasonlítást. A cikkben az információs társadalom elméletével kapcsolatos teoretikus fejtegetések minimális helyet foglalnak el, a szerzők elsősorban a foglalkoztatási szerkezet változásait bemutató statisztikákból levonható következtetésekre koncentrálnak. Először a G-7 országok gazdaságát jellemző fejleményeket tekintik át. A gazdasági ágak szerinti foglalkoztatási struktúrák változásait két szakaszban mutatják be, külön vizsgálva az 1920 és 1990, valamint az 1990 és 2000 közötti időszakot. Elemzik a foglalkozási szerkezet változásait az 1950 és 2000 közötti időszakban, végül kitérnek a rugalmas munkavégzési formák 1990-es évekbeni megjelenésére. A szerzők elkülönítik a „poszt-mezőgazdasági” periódust (1920–1970) – amit a mezőgazdasági foglalkoztatás jelentős csökkenése jellemez a feldolgozóipar javára – a posztindusztriális időszaktól (1970–1990). A posztindusztrializmus elmélete három különböző társadalmi-gazdasági átalakuláson alapul: 1. a tudás és az információfeldolgozás a termelékenység emelkedésének meghatározó forrásává válik; 2. a foglalkoztatás visszafordíthatatlanul eltolódik a mezőgazdaságtól és a feldolgozóipartól a szolgáltatások felé; 3. a tudásalapú gazdaságban alapvető foglalkozási kategóriákká válnak a menedzseri, és felsőfokú képzettség önálló alkalmazását igénylő foglalkozások, továbbá az őket segítő szintén felsőfokú végzettséget igénylő munkakörök a gazdaság szinte minden területén. Az információs társadalom elmélete nem univerzális fejlődési pályát vázol fel hanem a gazdaság egész működését áthatja. A termelékenység növekvő mértékben függ az információs technológiáktól tekintet nélkül arra, hogy az ICT a termelési folyamatokba, vagy kifejezetten az információfeldolgozó szektorba épül-e be. A posztindusztrializmus elméletét igazolva 1970 és 1990 között a feldolgozó ipari foglalkoztatás aránya csökkent valamennyi országban, igaz különböző mértékben. A leggyorsabb dezindusztrializáció az Egyesült Királyságban, az Egyesült Államokban és Olaszországban ment végbe, ez a folyamat sokkal lassabb volt Japánban és Németországban. A szolgáltatási szektorban foglalkoztatottak aránya az ipari szektorban foglalkoztatottakhoz viszonyítva mérsékelten nőtt 1920 és 1970 között (az Egyesült Államok és Kanada vezette az átalakulást). 1970 és 1990 között ez a növekedése felgyorsult. A szolgáltatásban foglalkoztatottak száma minden or-

1131 szágban legalább kétszerese volt az iparban foglalkoztatottakénak, de például 2000-ben az Egyesült Államokban 3,5-szer többen dolgoztak a szolgáltatási ágakban mint az ipariakban. A szerzők, a foglalkoztatás alakulását tekintve, két modellt különböztettek meg. Az Egyesült Királyságot, Kanadát és az Egyesült Államokat jellemző ún. angolszász modellben a feldolgozóipari foglalkoztatás jelentős visszaesése a foglalkoztatási szektor erősödésével párosult. Az ún. japán-német modellben ugyan növekedett a szolgáltatási szektorban dolgozók száma, de a feldolgozóipari foglalkoztatás is jelentős maradt, mivel a szolgáltatások bizonyos fajtáit a feldolgozóiparba sorolták át. Az új gazdasági és szociális struktúra elhomályosította a „javak” és a „szolgáltatások” közötti határt. Az információs társadalom fejlődése a munkahelyek, illetve munka jellemzőinek átalakulását eredményezte az ezredfordulóra. Az e-kereskedelem, az e-biznisz, a call-centerek megjelenése, a számítógépes hálózatok, az internethasználat elterjedése létrehozta azokat az új munkaköröket, amelyekben immár elválaszthatatlan egymástól a tradicionális szakma, illetve az ICT ismerete. Az átalakulás megteremtette a „távmunka” lehetőségét. A szerzők külön fejezetben foglalkoztak azzal, hogy mindezek a változások hogyan jelentek meg a különböző országokban a gazdasági növekedésben, a termelékenység, illetve az ICT-termelés és -piac nagyságának változásában, illetve hogyan alakult az egyes országokban az információ-technológia területén foglalkoztatottak aránya. Az 1980-as években a G-7 országok közül az Egyesült Államokban emelkedett a leglassabban a termelékenység, de az 1990-es években az élre került, ami jórészt az „új gazdaság” megjelenésének (az internet kommercializáló-dásának) tulajdonítható. Egyre növekvő számban jelentek meg azok a cégek, amelyek az információáramlás infrastrukturális vonatkozásaival foglalkoztak, továbbá azok amelyek a tényleges információtartalmat „gyártják”. Annak ellenére, hogy voltak olyan jóslatok, hogy az információtechnológia fejlődésével a gyors termelékenységnövekedés következtében a foglalkoztatás mértéke jelentősen csökkenni fog, ez sehol sem következett be. A vizsgált országok mindegyikében nőtt a foglalkoztatás, és a növekedés nem egyoldalúan a rosszul fizetett munkahelyekre korlátozódott, ahogy ez számos előrejelzésben megjelent, a jól fizető munkák száma gyorsabban gyarapodott. Valójában tehát az átlagos bérszínvonal-csökkenés helyett a bérek polarizációja volt megfigyelhető, vagyis nőtt a legalacsonyabb és legmagasabb bérek közötti távolság. A G-7 or-

1132 szágok közül az Egyesült Államokban, illetve az Egyesült Királyságban volt a legnagyobb a jövedelemegyenlőtlenség és Japánban a legkisebb. A háztartási jövedelemegyenlőtlenségek növekedése azonban nem a technológiai fejlődés eredménye, inkább a legfelső jövedelmi huszad befektetőként, részvényesként való megjelenésével, a kétkeresős családmodell terjedésével, a magasan kvalifikált szellemi munkakörök iránti növekvő igénnyel magyarázható. A rugalmas munkabeosztás, a család és a munkahely könnyebb összeegyeztethetősége, a jól fizetett munkahelyek kínálatának növekedése kapcsolatban van az ICT terjedésével. A foglalkozási szerkezet nemzetközi összehasonlítása meglehetősen nehéz, az országok foglalkozási kategóriái történelmileg alakultak ki, magukon viselik az országok társadalmi hierarchiájának jellemzőit. A G-7 országokban az információs társadalom kialakulásának egyértelmű jele, hogy nőtt a vezetői (menedzser) beosztásban dolgozók, illetve a magasan kvalifikált szellemi foglalkozásúak és az őket közvetlenül kiszolgáló dolgozók aránya. Az országok közötti összehasonlítás eltérő képet mutatott. Japánban és Németországban a munkaerő kevesebb mint fele dolgozott szellemi jellegű munkakörben. Az Egyesült Államokban, Kanadában és az Egyesült Királyságban az első három foglalkozási főcsoportba tartozók (menedzserek, felsőfokú képzettség önálló alkalmazását igénylő feladatkörök, valamint kvalifikált segítőik) a foglalkoztatottak körülbelül 30 százalékát tették ki. Japánban e foglalkozási kategóriák aránya csak 15 százalékot képviselt, tükrözve azt a japán vállalkozásokra jellemző hierarchikus szerkezetet, amelyben a leendő szakmai vezetők is mint irodai és szolgáltatási foglalkozásokban dolgozók lépnek be a céghez. Ezzel szemben a szakmunkások és gépkezelők aránya körülbelül 20 százalékra csökkent Észak-Amerikában, Japánban a foglalkoztatottak 31,8 százalékát tette ki, míg Franciaországban és Németországban is több mint 27 százalékot képviselt. A foglalkoztatási struktúra alakulása rácáfolt arra, hogy az információs társadalomban növekszik az alacsony szakmai kvalitásokat igénylő kiszolgáló, szolgáltatás jellegű munkakörök aránya. A vizsgálatok azt mutatták, hogy a foglalkozási hierarchia mindkét „végén” nő a foglalkozások száma, tehát a társadalmi egyenlőtlenségek növekedése a fejlett gazdaságokban nem magyarázható a foglalkozási szerkezetből következő társadalmi polarizációval. Az olyan egyéb tényezők, mint például a szektorális, a területi és a vállalatspecifikus tényezők, valamint a demográfiai jellemzők sokkal jelentősebb szerepet játszanak e folyamatban. Érde-

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ kes, hogy Japán kivételével valamennyi országban jelentősen nőtt a foglalkoztatási szerkezetben a menedzser foglalkozásúak aránya. Japánban csak 3,3 százalékot tett ki ez az arány az összes foglalkoztatásban. A rugalmas, nem standard foglalkoztatási formák elterjedése a jellemző a fejlett országokban. Sokáig tartotta magát az a vélemény, hogy a feldolgozóipari munkahelyek csökkenése a bizonytalanabb, a munkavállaló számára kevésbé biztonságos foglalkoztatási formák elterjedését idézik elő. A részmunkaidős, illetve határozott idejű szerződéssel foglalkoztatás ugyanis sokkal jellemzőbb a szolgáltatási szektorban. A fejlett országok gyakorlata nem bizonyítja ezt a tényt. Az igaz, hogy a munkahelyteremtés nagyobb hányadát az EU-ban éppen a részmunkaidős, a határozott idejű szerződéssel betöltött munkahelyek, illetve az önfoglalkoztatás elterjedése jelentik, de a foglalkoztatás bizonytalanságának növekedésére utaló adatok nincsenek. A részmunkaidős foglalkoztatás igen magas és növekvő Japánban és az Egyesült Királyságban. Az önfoglalkoztatás az 1990-es évekig szintén töretlenül növekvő volt, és hasonlóan növekvő a határozott idejű szerződéssel dolgozók száma is. Ezen munkahelyek a munkaerő-piaci rugalmasságot biztosítják, és sok esetben segíthetnek a családi és munkahelyi teendők összehangolásában, a nők munkaerő-piaci reintegrációjában. A szerzők kiemelik, hogy a társadalom különböző jövedelmi csoportjainak a számítógépes infrastruktúrához való hozzáférése nagy különbségeket mutat országon belül és országonként is. Kevéssé ismert, hogy milyen hatása van a digitalizációnak a munkahelyi körülményekre, illetve a munkaidőbeosztásra (az Egyesült Államokban a távmunkások száma 4 év alatt megkétszereződött, 1999-ben majdnem elérte a 20 milliót). A cikk hivatkozik Porat (1977) vizsgálatára, aki 422 foglalkozást sorolt két csoportba (információs és nem információs foglalkozások) attól függően, hogy milyen fokú bennük az informatikai tevékenység. Mivel a szerzőknek erre az elérhető adatforrások miatt lehetőségük nem volt, összeállítottak Japánra és az Egyesült Államokra egy-egy olyan mátrixot, amely a foglalkoztatás gazdasági ágankénti és foglalkozási főcsoportok szerinti megoszlását mutatja. Az elvégzett vizsgálat szerint az Egyesült Államokban a munkahelyek 43 százaléka, Japánban 32 százaléka az információtechnológiához kapcsolódik. A felsőfokú képzettség önálló alkalmazását igénylő foglalkozásokban és az őket közvetlenül kisegítő munkaköröknek mintegy fele olyan, amelynek ellátásához magas szintű informatikai ismeretek szükségesek.

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ Összefoglalóan a szerzők azt a következtetést vonják le, hogy az ICT széleskörű elterjedése nem jelent megoldást a recesszióra. Az információtechnológia oly mértékben hatja át a gazdaságot – érintve az élet minden területét –, hogy ennek mérése az elérhető adatforrásokkal szinte lehetetlen. (Ism.: Lindnerné Eperjesi Erzsébet–Balogh András) HART, R. A.: TÚLMUNKA, A PHILLIPS-GÖRBE ÉS A MUNKABÉRFÜGGVÉNY A BRIT GÉPIPAR PÉLDÁJÁN, 1926–1966 (Overtime working, the Phillips curve and the wage curve: British engineering, 1926–1966) – The Manchester School, 2003. Vol. 71. No. 2. 97–111. p.

A Phillips-görbe alakulásának vizsgálata során a munkabért az egy órára jutó átlagkereset reprezentálja. Ezt figyelembe véve a túlmunkával töltött órák száma is hatással van az átlagkereset nagyságára. Mivel a túlmunka órabére általában magasabb, mint a normál munkaóráké, ezért ha változik a túlórák száma, akkor az egy órára jutó átlagkereset akkor is változik, ha az órabér konstans. Ily módon a munkabér és a munkanélküliség közötti kapcsolat nem vezethető le egy olyan egyenletből, ami a munkabért az egy órára jutó átlagkereset mutatójával méri. Az Engineering Employer’s Federation (EEF) adatbázisa jól alkalmazható, ha össze akarjuk hasonlítani az egy órára jutó átlagkereset, illetve az órabérek változásának arányával számított Phillips-görbét. Az adatbázis körzetszintű adatokat tartalmaz a gépipari fizikai dolgozók két homogén csoportjára a szakmunkásokra és a segédmunkásokra. A munkabéreket a fizetési jegyzékek szerint, a munkaórákat pedig darabbéres és időbéres dolgozókra elkülönítve tartja nyilván. Mindezek az adatok 28 angliai és skóciai lokális munkaerőpiacra vonatkozóan állnak rendelkezésre az 1925–1938-as, illetve az 1954–1966os időszakra. Az adatok alapján bizonyítható, hogy a munkabérfüggvények becslésében komoly hibákat lehet elkövetni, ha a bért nem az átlagos órabérek változásával mérjük. Az egy órára jutó átlagkereset alkalmazása esetén el kell különíteni az átlagos órabér, illetve a munkaerő-hasznosítás kapcsolatát a munkanélküliséggel. A két világháború közötti időszakban a munkabérek és a munkaórák nagymértékű ingadozása, a keresetek és a munkanélküliség közötti jelentős kapcsolat elrejti a munkabérráták és a munkanélküliség közötti gyengébb kapcsolatot. A háború után a stabil gazdasági helyzetben a kétféle számítás eredményei közötti különbségek szembetűnőbbek.

1133 Legyen egy munkás heti munkaideje h, amiből hs legyen a w munkabérért végzett standard heti munkaidő. A h–hs túlmunkaidőre a prémium legyen k és ennek megfelelően a teljes munkabér kw. A geometriai átlagként értelmezett átlagos órabér (e) a következő egyenlettel számolható: e=wΘ(kw)1–Θ, ahol Θ=hs/h. Az egyenlet logaritmikus alakját véve átrendezés után megkapjuk a keresetek dekompozícióját a három tényezőre: a standard munkabérre, a heti túlmunkaidő arányára és a túlmunka prémiumára: lne=lnw+(1–Θ)lnk. Ha a számításokat elvégezzük az adatbázisra, levonható a következtetés, hogy a standard munkabér és a túlmunkaidő aránya egyaránt befolyásolja az órabért. A bérjellegű kereset akkor is nőhet, ha a standard munkabér és a túlmunka prémiuma állandó. Ez történik akkor, ha emelkedik a heti túlmunkaidő aránya. A második világháború előtt ez a mutató a szakmunkásokra vonatkozóan 0,93 és 1 közötti, míg a segédmunkások esetén 0,90 és 1 közötti érték volt. A háború utáni években a sávok már szűkebbek voltak: a szakmunkásokra 0,88-0,92, a segédmunkásokra 0,84-0,88. Ezek az eredmények egyáltalán nem meglepők, ha szembeállítjuk velük a két időszak munkanélküliségi viszonyait. A második világháború előtti években általában a magas munkanélküliség alacsonyabb munkabérarányokkal társult, míg a háború után az alacsonyabb munkanélküliség magasabb bérszint mellett valósult meg. A Phillips-görbe eredeti koncepciója, vagyis a negatív kapcsolat a bér és a munkanélküliség között valóban érvényesült. Ugyanez érvényes a hatékony bérek modelljére is, mely tulajdonképpen a Phillips-görbe továbbfejlesztett változata. Shapiro és Stieglitz modelljükben a regionális munkabérszínvonalra és regionális munkanélküliségi szintre vonatkoztatják ezt az összefüggést. A munkáltató a hatékony munkavégzés érdekében kénytelen magasabb bért fizetni azokban a körzetekben, ahol alacsony a munkanélküliség, így nagyobb valószínűséggel lehet új munkahelyet találni. Ez megvalósulhat egyébként alacsony és magas munkabérszint mellett is. Az öszszefüggés fordítva is igaz: a magas munkanélküliségi szinttel rendelkező körzetekben akkor sem kell bért fizetni a „lógás megakadályozására”, ha egyébként a bérek alacsonyak, mivel kicsi a valószínűsége, hogy a dolgozók más munkahelyet találnak. Ha az összefüggésben a standard béreket felváltjuk a túlmunkáért kapott díjazást is tartalmazó bérjellegű keresetekkel, akkor az összefüggések megmaradnak. Ha a munkanélküliségi szint egy adott régióban csökken, akkor a cég a magasabb fix


1134 költségek ellensúlyozása céljából kevesebb dolgozót alkalmaz több túlmunkával, mert a ledolgozott munkaórák száma nem függ az állandó költségektől. A túlmunka figyelembe vételének egy másik vetülete az órabérek kiszámítása standard órabérekből, illetve bérjellegű keresetekből. Az EEF-adatbázis erre is lehetőséget ad. A háború utáni időszakról közvetlen adatok állnak rendelkezésre, a két háború közötti időszakra becsülni kell a megfelelő órabéreket. A közönséges legkisebb négyzetek és a súlyozott legkisebb négyzetek módszerével elvégzett becslésekre kapott eredmények alapján elmondható, hogy a standard órabérekkel számított regresszió esetén a korreláció mértéke alacsony, akár a Phillips-görbével, akár egy más módszerrel meghatározott munkabérgörbével végezzük a számításokat. A bérjellegű keresetekkel végzett számítások viszont már szorosabb kapcsolatot mutatnak, de a két világháború közötti adatok a használt adatbázis alapján nem igazolják a Phillips-görbében megfogalmazott összefüggéseket. Az 1954–1966. évi adatok esetében, ha a túlórákat is figyelembe vevő bérjellegű keresetek mutatóját alkalmazzuk a munkabér mérésére, akkor jobban igazolható a Phillips-görbe. A kereset–munkanélküliség közötti rugalmasság háromszor akkora, mint a bér– munkanélküliség közötti. Mivel az ötvenes-hatvanas években erősebben érvényesül a Phillips-görbe összefüggése, ezért megállapítható, hogy a korábbi gyengébb kapcsolatnak nem csak a nagy gazdasági válság miatti bizonytalan foglalkoztatási helyzet volt az oka. A magyarázat inkább az, hogy a második világháború előtt kevesebb volt a túlóra, hatása kevéssé érvényesült, mint a háború után. A zavaros, értékesítési nehézségekkel teli válságos időkben a munkaadók kevéssé erőltették a munkaidő meghosszabbítását. A túlmunka figyelembe vételének helyessége más adatbázisok alapján végzett számításokkal nem igazolható ugyan, de ez nem jelenti a most ismertetett vizsgálatok helytelenségét, hiszen azokban más feltételek szerepelnek. (Ism.: Dévai Péter) KURTH, S.: AZ EURÓÖVEZETHEZ CSATLAKOZÁS KRITÉRIUMAI A CSATLAKOZÓ KÖZÉPÉS KELET-EURÓPAI ORSZÁGOKBAN (Die mittel- und osteuropäischen EU-Betrittskandidaten auf den Weg in die EWU: Eine Bestandsaufnahme und Analyse der Kriterien von Maastricht.) – OsteuropaWirtschaft, 2003. 2. sz. 101–123. p.

Nyolc közép- és kelet-európai ország 2004-től, további két ország 2007-től csatlakozhat az Európai

Unióhoz, és bizonyos feltételek teljesítése esetén, ezt követően néhány év múlva, az euróövezethez is. A cikk rendszerezetten mutatja be az alapvető maastrichti konvergenciakritériumokat, és azok teljesülését a cseh, az észt, a lengyel, a lett, a litván, a magyar, a szlovák, a szlovén, illetve a következő körben csatlakozó bolgár és román gazdaságban. A konvergencia helyzetét meghatározza az árstabilitás, az árfolyam-stabilitás, a hosszúlejáratú kamatok szintje, az államadóság és a költségvetési hiány aránya a bruttó hozzáadott értékben. A szerző az árstabilitás tartalmának kifejtéseként bemutatja a vásárlóerő-paritásra, az inflációs várakozásokat alakító előrejelzések elfogadására és a Balassa–Samuelson-hatásra vonatkozó gazdaságtani ismereteket. A vásárlóerők reálértékének viszonyát egyrészt a külföldi, másrészt belföldi árszínvonal viszonyszáma, valamint az összehasonlított valuták névleges árfolyama határozza meg olyan módon, hogy a vásárlóerő-paritás a névleges árfolyam és az említett árviszonyszámok szorzata. Ebből következik, hogy a vásárlóerő-paritás változásának mértékét két időszak között együttesen alakítja a külföldi és a belföldi infláció mértékének különbsége, továbbá a névleges árfolyam változásának mértéke. Abból eredően, hogy az árak, valamint a költségek relatív változása hatással van az országok nemzetközi versenyképességére, az is következik, hogy a gyorsabb inflációjú ország pozíciói romlanak az EU többi tagországáéhoz képest (egyéb feltételeket azonosnak véve). Amennyiben csökken az exportteljesítmény és megnő az import, a külkereskedelmi mérleg hiánya növekszik. Csak olyan gazdaságok válhatnak egy valutaunió tagjaivá, amelyekben közel azonos az infláció üteme, különben az egyik országra jellemző nagyobb drágulás minden országban érvényesülne. Az Európai Központi Bank által megszabott irányadó inflációs ütemek a valutaunió tagjainak teljesítményéhez igazodik. A most csatlakozó országok e mérsékeltebb inflációs várakozás teljesítésére olyan stabilizálási ráfordításokkal válhatnak képessé, amelyek többek között negatív foglalkoztatási hatásokkal járnak. A választott nemzeti monetáris lépések rontják az esélyt az eurózóna inflációs céljainak teljesítésére, ezért az inflációs várakozások a most csatlakozó országokban meghaladják az említett európai ajánlást. A csatlakozó országokban a nemzetközi kereskedelemre alkalmas árucsoport növekedési üteme sokkal nagyobb, mint a belföldi vásárlóerőhöz igazodó, belföldön forgalmazható árucsoportoké. A Balassa–Samuelson-hatás azt írja le, hogy a főleg belföldi rendeltetésű áruk lassabb termelékenység

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ növekedése emeli a költségszintet, és így az árszintet is. Az Európai Unió termelékenységnövekedéséhez mérten, a gyorsabb ütem hatására a most csatlakozó országok reál valutaárfolyama felértékelődik, ez rontja versenyképességüket és a folyó fizetési mérleget. Ellenlépésként választható a monetáris és restrikciós költségvetési politika, ez viszont veszélyezteti a foglalkoztatást. A cikk bemutatja, hogy a harmonizált fogyasztóiár-index referenciaszintje 2001-ben a három legkisebb inflációjú ország mutatójának súlyozatlan számtani átlagához igazodik, annál legfeljebb 1,5 százalékponttal lehet nagyobb. A brit (1,2%), a francia (1,8%) és a dán, illetve osztrák (2,3%) átlagos inflációs ütemhez 1,5 százalékpontot adva a 2001. évi referenciaszint 3,3 százalék. A fogyasztóiár-index 2001. évi növekedése a litván (1,5%) és lett (2,4%) gazdaságban megfelel ennek az ismérvnek, a többi 8 ország (csökkenő rangsor szerint) ezt nem teljesíti: a román (34,2%), a magyar (9,1%), a szlovén (8,6%), a bolgár (8,0%), a szlovák (7,4%), az észt (6,1%), a lengyel (5,6%) és a cseh (4,9%) inflációs ütem meghaladta az említett referenciaszintet. A cikk az 1989 és 2001 közötti évek adatait tekintve hasonlítja össze az infláció alakulását. Az árfolyam stabilitására vonatkozó feltétel a normál sávszélességen belül maradó ingadozással teljesíthető, itt a belépést megelőző két év folyamatait vizsgálják. Az euróövezetbe tartozó országokkal szemben elvárás, hogy lemondjanak az árfolyam megszabásának eszközéről. A szerző bemutatja az eddigi tapasztalatokat az EWS I. és az EWS II. árfolyammechanizmus (Europäisches Währungssystem – EWS) alkalmazása kapcsán, a megszabott 2,25 százalékos sávhatárokkal. Vizsgálja a tíz csatlakozó ország valutájának hivatalos euróárfolyamait a 2000. július és 2002. július közötti időszak adataival. A hosszúlejáratú kamat szintjére vonatkozó feltétel szorosan összefügg az árszínvonal stabilitásával, valamint az inflációs várakozásokkal. A cikk mindkét tényezőt elemzi a kamatszint alakulásával összefüggésben. A feltétel az, hogy ez a kamat nem haladhatja meg több mint két százalékponttal az árstabilitást a három legkedvezőbb helyzetű tagország kamatszintjét tekintve. A 2001. évi referenciaszint (a három megadott tagország kamatszintje súlyozatlan számtani átlagát 2 százalékponttal megnövelve) 7,2 százalék. A szerző utal arra, hogy egy piacgazdaság nominális kamatszintje alapvetően két tényezőtől függ. A reálkamat szintjét megnöveli az inflációs várakozás. A kamatszint nemzetközi paritása is hatással van a várakozásokra, mivel külföldön esetenként

1135 kedvezőbbek a befektetések hozamai, amelyekhez a különböző inflációs ütemeket és az ügyletek szokásos költségeit is számításba kell venni. A kamatszint 2001-ben az észt (4,6%), a cseh (5,2%) és a bolgár (6,4%) gazdaságban megfelel ennek az ismérvnek, a többi hét ország (csökkenő rangsor szerint) ezt nem teljesíti: a román (29,7%), a szlovén (11,6%), a lett (9,3%, a lengyel (7,6%), a litván (7,5%), a szlovák és a magyar (7,4%) kamatszint meghaladta az említett referenciaszintet. A hitelkamatok 10 évre vonatoznak a cseh, a lengyel, a magyar és a szlovák gazdaságban, a többi országban a futamidők ennél rövidebbek. A cikk elemzi, hogy a kamatszintre és az inflációra megadott uniós referenciaértékhez képest az országok mutatói hogyan helyezkednek el. A tíz csatlakozó ország közül egyik sem teljesíti mindkét feltételt, az észt és cseh gazdaság az elsőnek megfelel, a másodiknak nem, a lett gazdaság viszont a kamatszint előírásának nem felel meg. A cikk részletes helyzetfelmérést közöl a költségvetési mutatókkal összefüggő két feltétel teljesítésére. A költségvetési hiány referenciaértéke a GDP legfeljebb 3 százalékát, az államadósság referenciaértéke (piaci áron) a GDP legfeljebb 60 százalékát írja elő. Összefüggés van két szomszédos időszak adósságállománya, az abban bekövetkezett változás, valamint a kimutatott költségvetési hiány és a gazdasági növekedés üteme között. Ha feltételezzük, hogy a tárgyévi és az előző évi államadósság egyező értékű és elérte a határértéket (60 százalék a GDP-hez mérten), akkor az éves költségvetési hiány 3 százalékos felső határának a GDP évi 5 százaléknyi növekedése felel meg. A szerző a két költségvetési feltétel elméleti hátterét vizsgálva utal a reálkamatokra gyakorolt nemzetközi hatásokra, az Európai Központi Bank monetáris beavatkozási lehetőségeire. Az említett korlátozó feltételek azt is megszabják, hogy az állam pénzpiaci magatartása miként hat a magánbefektetőkre. Az állam pénzkeresletének növekedése (a piaci mechanizmusokhoz igazodva) drágítja a kamatot, ez visszafogja a magánbefektetők keresletét, fékezi a gazdaság növekedését és rontja az érintett gazdaság fizetési mérlegét. A most csatlakozó országok megtarthatják ugyan nemzeti költségvetési politikájukat, de a valutaunióba belépve a monetáris politikájukról le kell mondaniuk az Európai Központi Bank javára. Hosszabb távon csak úgy tartható meg cselekvési szabadságuk, ha – az említett referenciaszinteket megtartva – fegyelmezett költségvetési politikára törekszenek. Az Európai Unió nemzeti számlái alapján értékelik a tagországok költségvetési mutatóit. Kialakul-


1136 tak azok a felügyeleti folyamatok, amelyek alapján időben felhívható az érintett országok figyelme, hogy a kedvezőtlen folyamatok veszélyeztetik az említett konvergenciakritériumok folyamatos betartását. A cikk bemutatja az egyes tagországok jelenlegi mutatói alapján kialakult helyzetet. A legfeljebb 3 százalékos költségvetési hiány feltételét 2001-ben teljesítette az észt gazdaság a GDP 0,4 százalékának megfelelő többlettel, valamint a bolgár (-0,9%), a szlovén (-1,4%), a litván (-1,7%) és lett (-1,8%) költségvetési hiánnyal. Nem teljesül ez a feltétel a lengyel (-5,6%), a szlovák (-4,0%), a román (-3,7%), a cseh (-3,6%) és a magyar (-3,5%) gazdaságban. A legfeljebb 60 százalékos államadósság feltételét csak a bolgár gazdaság (73,9%) nem teljesítette, a legkedvezőbb helyzetben az észt gazdaság van (5,(%), ezt követi a lett (13,8%), a cseh (19,4%), a szlovén (25,3%), a litván (29,1%), a román (31,2%), a szlovák (42,7%) és a lengyel (42,9%) gazdaság, a magyar államadósság (53,6%) a legnagyobb arányú a GDP-hez viszonyítva.

A szerző bemutatja, hogy a tíz csatlakozó ország 2001-ben milyen távolságban volt mindkét feltétel együttes teljesítésétől. A három balti ország és Szlovénia mindkét költségvetési mutatót tekintve beléphetne a valutaunióba. A cikk olyan következtetésre jut a helyzetfelmérések alapján, hogy az Európai Unióba 2004-től, illetve legkorábban 2007-től belépő országok csak néhány éves „próbaidőt” követően csatlakozhatnak az Európai Valutaunióhoz. Legalább hároméves felkészülés után, azaz csak 2007-től valószínű, hogy megfelelhetnek az itt bemutatott feltételeknek. Ebből két év a feltételek teljesítéséhez szükséges, további egy évet igényel a döntés, valamint az előkészület az euróra való áttérésre. A tíz ország számára vonzó lenne mielőbb az eurozónához csatlakozni, de ennek a társadalmi hatásaival is számolni kell, különösen a szükségtelenül nagy ráfordításaival, politikai kockázataival. (Ism.: Nádudvari Zoltán)

KÜLFÖLDI FOLYÓIRATSZEMLE Nováková, O.: A 2001. évi cenzus Nagy-Britanniában. Poppová, M.: Népesség- és háztartás-összeírás Zambiában.

A CSEH STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA 2003. ÉVI. 1. SZÁM Müller, J.: A cseh főváros területi változásai 1784 óta. Pikálková, S.: A nők reproduktív viselkedése és hozzáállás-orientációja az iskolai végzettség eredményeként. Langhamrová, J. – Fiala, T.: Mennyi roma lakik ténylegesen Csehországban? Merrick, T. W.: Új nézetek egy régi ellentmondásról. Srb, V. – Hrusková, V.: Milyen migrációs politikát kellene folytatnia Csehországnak 2050-ig? Srb, V. – Ruzková, J.: Nemzetiség és anyanyelv a 2001-es cenzus szerint.

2003. ÉVI. 3. SZÁM Kretschmerová, T.: Népesedési trendek Csehországban 2002-ben. Hamplová, D.: Előnyben részesített párkapcsolat: társadalmi-demográfiai és értékkülönbségek. Nováková, O.: Csecsemő- és gyermekkori halálozás a XIX. században és a XX. század első felében. Srb, V. – Molinová, J.: Várható élettartam a cseh területeken a VIII-tól a XX. századig. Srb, V.: A 15 év feletti lakosság iskolai végzettsége nemzetiség szerint a 2001. március 1-jei cenzus alapján.

2003. ÉVI. 2. SZÁM Sobotka, T.: Változások a terhesség időzítésében és a termékenység csökkenésében Csehországban az 1990-es évek folyamán. Rabušic, L. – Burjanek, A.: A cseh közvélemény és a bevándorlók, avagy a kormányzat javasolja, de a közvélemény ellene van? Kretschmerová, T.: A termékenység regionális alakulása 1990/1991-től 2000/2001-ig. Pištora, L.: Élettársi kapcsolatok a 2001-es cenzus szerint.

AZ AMERIKAI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA 2003. ÉVI 462. SZÁM Spitzner, D. J. – Marron, J. S. – Essick, G. K.: Kevertmodelles funkcionális ANOVA az emberi tapintásérzet vizsgálatára. Hansen, B. E.: Újraszámolás szavazathiányokból: bizonyíték a 2000-es elnökválasztásból.

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ Parmigiani, G. et al.: A szélütéses fogyatékosság mértékének kereszt-kalibrációja: longitudinális ordinális kategorikus adatok bayesi elemzése negatív függőség segítségével. Graves, T. – Shane Reese, C. – Fitzgerald, M.: Permutációk hierarchikus modelljei: autóverseny-eredmények elemzése. Barnard, J. et al.: Fő rétegezési módszer tördelt véletlen kísérletekhez: esettanulmány az iskolaválasztásról New Yorkban. Bühlmann, P. – Yu, B.: Erősítés L2 veszteséggel: regresszió és osztályozás. Cook, R. D. – Setodji, M. C.: Egy modellmentes teszt csökkentett rangra többváltozós regressziónál. Holmes, C. C. – Mallick, B. K.: Általánosított nemlineáris modellezés többváltozós szabad csomópontos regreszsziós szplájnokkal. Heping, Z. et al.: Lineáris irányok meghatározása többváltozós adaptív szplájn modellekben. Stroud, J. R. – Müller, P. – Polson, N. G.: Nemlineáris állapottér-modellek állapotfüggő szórással. Gelfand, A. E. et al.: Térbeli modellezés térben változó együtthatós folyamatokkal. James, G. M. – Sugar, C. A.: Klaszterezés ritkán mintavételezett funkcionális adatokra. Dood, L. E. – Pepe, M. S.: Szemiparaméteres regreszszió az OC-görbe alatti területre. Shen, Y. – Cai, J.: A mintanagyság újrabecslése kontrollált túlélési adatokkal rendelkező klinikai kísérletek esetén. Suchard, M. A. et al.: Térbeli törzsfejlődési adatok következtetése nukleotid sorozatok mentén: többszörös változáspontú modell. Ishawaran, H. – Rao, J. S.: Differenciáltan kifejtett gének kijelzése mikrotömbökben bayesi modellválasztás segítségével. Krieger, A. M. – Pollak, M. – Yakir, B.: Az egyszerű lineáris regresszió áttekintése. Billard, L. – Diday, E.: Adatstatisztikától a tudásstatisztikáig: szimbolikus adatelemzés.

1137 Martin, S. – Smith, P. C.: Panel módszerek használata a várakozási idő modellezésére az országos egészségügyi szolgálat rendelőiben. Cooper, N. J. et al.: Bayesi módszer Markovmodellezésre költség-hatékonyság elemzésekben: alkalmazás előrehaladott mellráknál. Steele, F.: Fogamzásgátló kínálati forrás kiválasztási hatásai a fogamzásgátlás megszakítás elemzésében: többszintes modellezés, ha a véletlen hatások korreláltak egy magyarázó változóval. Corradi, F. – Lago, G. – Stefanini, F. M.: A DNS bizonyíték értékelése sokasági következtetést igénylő esetekben.

AZ EGYESÜLT ÁLLAMOK MATEMATIKAI STATISZTIKAI INTÉZETÉNEK FOLYÓIRATA 2003. ÉVI 1. SZÁM Berger, J. O.: Egyetértett-e Fisher, Jeffreys és Neyman a tesztelésről? Sebastiani, P. et al.: Statisztikai kihívások a funkcionális génállomány munkákban. Dudoit, S. – Popper Shaffer, J. – Boldrick, J. C.: Többszörös hipotézisvizsgálat mikrotömbös kísérletekben. Tibshirani, R. et al.: Osztály előrejelzés legközelebbi tömbösített centroidokkal, DNS mikrotömbökre alkalmazva. Senn, S.: Beszélgetés John Nelderrel.

A CSEH STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA AZ ANGOL KIRÁLYI STATISZTIKAI TÁRSASÁG FOLYÓIRATA (A SOROZAT) 2003. ÉVI 3. SZÁM Senn, S.: Gyógyszerek, szabadalmak és verseny – néhány statisztikai kérdés. Urquhart, J.: Mennyi ideig maradnak a gyógyszerek a piacon? Jayasinghe, U. W. – Marsh, H. W. – Bond, N.: Egy többszintes keresztosztályozási modell alapú megközelítés a pályázati javaslatok felülvizsgálatára: a szakértői és a kutatói tulajdonságok hatásai a szakértői besorolásokra. Andersen, R. – Heath, A.: Társadalmi azonosulások és politikai nézetkülönbségek: a politikai összefüggések szerepe. Leslie, D.: A siker felhasználása a minőség mérésére a brit felsőoktatásban: milyen tárgyak vonzzák a legjobb minősítésű tanulókat? Holt, D.: Az Egyesült Királyságnak szüksége van új statisztikai törvényi háttérre.

2003. ÉVI 3. SZÁM Jurečková, J.: Statisztikai tesztek két adatállomány összehasonlítására. Ondruš, V.: A GDP számítása és felülvizsgálata. Vlach, P. A.: Többdimenziós skálázás. Haluška, J. – Ščepanková, J.: A feldolgozó- és építőipari mutatók harmonizált idősorainak rekonstrukciója. Hanzlová, D.: A külföldi tulajdonú vállalatok tevékenységeinek hatása a cseh gazdaságra 1977 és 2002 között.

NEMZETKÖZI ELMÉLETI ÉS ALKALMAZOTT STATISZTIKAI FOLYÓIRAT 2003. ÉVI 4. SZÁM Ahmadi, J. – Arghami, N. R.: Nemparaméteres konfidencia- és toleranciaintervallumok rekord értékű adatokból.


1138 Carstensen, K.: Robusztus egységgyök-tesztek teljesítménye véges mintán. Hida, E. – Akahira, M.: Egy közelítés az általánosított hipergeometriai eloszláshoz. Hürlimann, W.: Általános affin transzformációs családok: a Pareto-i transzformáció. Pardo, M. C.: Az információs energián alapuló egyenletesség egy tesztje. Sim, C. H. – Wong, W. K.: R-grafikonok az exponenciális, Laplace-féle és logisztikus folyamatokhoz. Singh, S. – Deo, B.: Imputálás hatvány transzformációval. Smith, M. D.: A függőségről a kettősgát modellekben.

AZ OROSZ ÁLLAMI STATISZTIKAI BIZOTTSÁG FOLYÓIRATA 2003. ÉVI 8. SZÁM Dubrova, T. A. – Osipova, N. P.: A vállalatok pénzügyi megalapozottságának többoldalú statisztikai elemzése. Zarova, E. V. et al.: A növekedés statisztikai vizsgálata a kereskedelmi bankok megbízhatósági tényezőinek rendszerében. Sivel’kin, V. A.: Klaszter módszerek az Orosz Föderáció gazdasági és természeti erőforrásainak vizsgálatában. Priakhina, E. V.: „STATECH”, az elektronikus statisztikai adatfeldolgozás egységes rendszere. Georgadze, E. I. – Lupandina, G. V.: A „STATECH” szoftver használata a „Körzetekre és városokra vonatkozó jelenlegi információk” adatbázis létrehozására a vologdai régióban. Ageenko, A. A. et al.: Az adatbázis-technológia megvalósítása az omszki regionális statisztikai bizottság információinak felhasználói számára. Kuditskaya, V. A. – Liamzina, T. S.: Információs technológia a murmanszki regionális statisztikai bizottság statisztikai gyakorlatában. A FÁK országainak gazdasága 2002-ben. A FÁK országainak fő gazdasági mutatói 1996 és 2002 között. Beruházási tevékenység a FÁK országaiban. A FÁK országainak fűtőanyag és energia komplexumáról. Munkaerőköltség a FÁK országaiban. Degtiareva, T. D. – Buresh, O. V. – Chepasov, V. I.: Regionális szállítási komplexum statisztikai elemzése regressziós modellek alapján. Vaschekin, A. N.: Ásványi műtrágyák nagykereskedelme bizonytalan feltételek mellett. 2003. ÉVI 9. SZÁM Surinov, A. E.: Háztartási költségvetési felvétel Oroszországban. Problémák és kilátások. Chobanu, K. G.: A háztartások pénzügyei a nemzeti számlák rendszerében.

Khanin, G. I. – Ivanchenko, N. V.: A költségek alternatív becslése és a termelés jövedelmezősége az orosz gazdaságban 1998 és 2000 között. Miroedov, A. A. – Sharamygina, O. A.: A regionális hazai termék (RDP) mutató használata egy régió gazdasági fejlődésének becsléséhez. Eliseeva, I. I. – Dmitriev, A. L.: Találkozók a közgazdasági Nobel-díjas G. Hekman-nel és L. Kalane-nel. Volkov, A. G. – Ivankova, L. V.: Moszkvai demográfusok migrációs politikai problémákat tárgyalnak. Nazarov, M. G.: A Tudósok Központi Házának statisztikai szekciója a statisztika modern feltételek melletti aktuális problémáit tárgyalja. Az Orosz Föderáció fő társadalmi-gazdasági mutatói 1998 és 2003 között. Frenkel’, A. A. – Simonova, A. A.: Az orosz gazdasági fejlődés prognózisa 2003-ra és 2004-re. Orlova, E. M.: Gazdasági reformok és a munkaerő díjazása az oreli régióban. Egy kevéssé ismert tanulmány A. A. Csuprovtól. Torgovkina, T. A.: A Jakut Köztársaság (Sakha) állami statisztikájának 150 éves évfordulója: az alapítás és a fejlődés szakaszai. Abdullaev, M. A.: Statisztikai módszerek a betakarítás fluktuációjának megállapítására. Pens, I. Sh.: A szénbányászat foglalkoztatottjainak társadalmi struktúrája.

A LENGYEL STATISZTIKAI FŐHIVATAL FOLYÓIRATA 2003. ÉVI 5. SZÁM Marciniak, G.: A GUS hivatalos demográfiai előrejelzései. Zawadzki, J.: Bevezetés a területi adatok integrálásába a „cokriging-módszer” segítségével. Zienkiewicz, M.: Átlagos fizetések és bérek modellje a Kalman-szűrő alkalmazásával. Grzesiak, M. – Kida-Kowalczyk, J. – Domanska, W.: Környezetvédelem az átmeneti időszakban. Wieczorek, P.: Lengyelország eurózónába történő belépésének kilátásai. Szukalski, P.: Vallásos felekezeti házasságok Lengyelországban. Sojka, E.: A sziléziai vajdaság népességének migrációja. Szreder, M. – Lesniewska, J.: A folyamatos szakképzés nemzetközi oktatási felvételének eredményei a pomerániai vajdaság foglalkoztatottjaira vonatkozóan. 2003. ÉVI 6. SZÁM Kruszka, M.: Az üzleti ciklus szinkronizálása a fejlett országok gazdaságaiban. Florczak, W.: A lengyel gazdasági modellek makroökonómiai adatbázisai. Golata, E.: Alkalmazott mutatók a munkanélküliség elemzéseiben. Timofiejuk, I.: Reáljövedelmek 2002-ben. Jurkiewicz, B. – Wycinka, E.: Rangsorolás és csoportosítás a biztosítási intézmények pénzügyi feltételeinek értékelésében.

STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ Wieczorek, P.: Munkanélküliség Lengyelországban és az EU országaiban. Ziemiecki, J.: Vándorlások Lengyelországban figyelemmel az EU háttérre.

1139 Semczuk, S.: A GUS, mint a számítástechnikai rendszer előfutára Lengyelországban. Zalewski, L.: 40 év a statisztikában.

2003. ÉVI 7–8. SZÁM Berger, J.: A Lengyel KSH (GUS) működésének kezdete. Domanski, C.: A lengyel statisztikai felfogás 1918 után. Mozolowski, R.: Régiók statisztikái 1953 és 2003 között. Witkowski, J.: A társadalomstatisztika fejlődése Lengyelországban – fontos kihívások. Dmochowska, H.: A gazdaságstatisztika fejlődési irányai. Matenko, K. – Wanke, H.: A mezőgazdasági információsrendszer modernizálása. Gluchowska, A.: A fogyasztóiár-statisztika története és jövője. Kordos, J.: A statisztika minőségjavítási programja. Pawlak, T. – Domaszewicz, B.: A lengyel statisztika integrálása az Európai Statisztikai Rendszerbe. Baczko, T.: A tudomány és statisztika közötti együttműködés kiszélesítésének szükségessége. Kowalczyk, S. – Kurek, D. – Kurkowski, K.: A számítástechnikai rendszer jelenlegi és jövőbeni feltételei a statisztikában.

A NÉMET SZÖVETSÉGI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA 2003. ÉVI 8. SZÁM Sommer, B.: A népesség alakulása 2050-ig. Görzig, B. – Stephan, A. – Hennchen, O.: Alvállalkozói termelés és társasági teljesítmény. Fischer, I.: A forgalom alakulása 2003. első felében. Eberth, F.: Külkereskedelem Ázsiával 2002-ben. Reim, U. – Reichel, B.: Közúti utasszállítás, 2002. Winter, H.: Tengeri szállítás 2002-ben – stagnálás magas szinten. Seewald, H: Gyermekeknek és hosszú időtartamú gondozást igénylő személyeknek nyújtott szociális szolgáltatások ajánlása és kihasználása. Pfaff, H.: Súlyosan hátrányos helyzetűek, 2001. Hein, G.: A Mecklenburg–Észak Pomerániára hivatalosan számított halálozási valószínűségek szisztematikus hibája. Vorgrimler, D. – Wübben, D.: A Delphi-módszer és előrejelzési eszközként történő használhatósága.

STATISZTIKAI SZEMLE 81. ÉVFOLYAM

2003. ÉV

TARTALOM* ÁLTALÁNOS ELMÉLET A STATISZTIKA TÖRTÉNETE ÉS SZERVEZETE Információszabadság – adatvédelem – statisztika (VIII). – Dr. Lakatos Miklós ................................... A bizalmas adatok kezelése és a magántitok védelme. – Dr. Kárpáti József ........................................ Ezredforduló – magyar valóság – cenzusok. – Berta Györgyné – Szemes Mária ........................... A szakágazati és intézményi szektoros bontású modellezési adatbázis. – Révész Tamás ................. A magyar népszámlálások kommunikációja. – Dr. Lakatos Miklós ...................................................... A statisztika területét érintő európai integráció néhány kérdése jogi megközelítésben. – Láng Dóra . A hazai konjunktúrafelmérések szerepe a feldolgozóipari termelés rövid távú előrejelzésében. – Pula Gábor – Reiff Ádám .................................................................................................................. Évindító értekezlet a KSH-ban. – H. L. ............................................................................................ Logisztikus regressziós eredmények értelmezése. – Bartus Tamás ....................................................... Területi bankfiókok teljesítményének elemzése faktoranalízissel. – Wágner Ildikó ............................. A Magyar Statisztika Társaság választmányi ülése. – H. L. ............................................................ ECOSTAT – tudományos délután. – Dr. Sz. L. ................................................................................ A kovarianciastruktúra-modellek illeszkedésvizsgálata. – Dr. Hajdu Ottó ........................................... A Központi Statisztikai Hivatal szervezete és működése, 1867–2002. – Dr. Lakatos Miklós .............. Pénzügyi idősorok elemzése a Lévy-hatvány GARCH-modellel. – Palágyi Zoltán ............................. Kérdések az idősor-elemzési módszerek alkalmazásáról. – Friss Péter........................................... Egy kérdés kiegészítése. – Friss Péter ..................................................................................................... Könyvbemutató Győrben. – Kígyósi Attila ...................................................................................... Bevezető ...................................................................................................................................................... Az ECOSTAT Gazdaságelemző és Informatikai Intézet tevékenysége. – Belyó Pál ............................ Kvantitatív elemzési és előrejelzési módszerek az ECOSTAT-ban. – Cserháti Ilona – Keresztély Tibor – Takács Tibor .......................................................................................................................... Pódiumvita a Társadalmi egyenlőtlenségek és kirekesztettség c. kutatásról. – Ivony Éva ............. Gazdaságelméletek – értékelméletek – nemzeti számlák. – Dr. Szilágyi György ........................... Robusztussági vizsgálatok az egymintás t-próbával. – Vargha András ........................................... Emlékek a hivatalos statisztika történetéből. – Marton Ádám ......................................................... Az adatvédelmi biztos 2002. évi beszámolója. – Dr. Lakatos Miklós ............................................. Ünnepi ülés Pécsett. – H. L. .............................................................................................................. Bevezető ...................................................................................................................................................... A reáleszköz-statisztika néhány módszertani problémája. – Hüttl Antónia ........................................... Tőkemérés Magyarországon. – Becskei Péter .........................................................................................

1/5 1/70 1/74 2/101 2/171 2/191 3/267 3/286 4/328 4/348 4/388 4/389 5–6/442 5–6/466 7/571 7/588 8/707 8/708 9/733 9/734 9/812 9/832 10/861 10/872 10/914 10/924 10/927 11/953 11/955 11/1001

* Az oldalszámoknál a 5–6K jelzés a Statisztikai Szemle ez évi 5–6. számának mellékleteként megjelent angol nyelvű különszámot jelöli.

I.

Az MTA Statisztikai Bizottságának 2003. szeptember 30-i üléséről. – Lakatos Judit .................... Műhelyvita a nemválaszolásról. – Mihályffy László ........................................................................ Nemzeti fejlesztési programok és a statisztika. – Jasperné Darvas Mária .....................................

11/1017 11/1018 12/1118

NÉPESSÉG – EGÉSZSÉGÜGY – SZOCIÁLIS STATISZTIKA A magyar népszámlálások kommunikációja. – Dr. Lakatos Miklós ...................................................... Az élettartamok statisztikája. – Radnóti László ....................................................................................... Az új népszámlálási módszerek hatása a munkaerő-felmérésre. – Lakatos Judit – Mihályffy László .........................................................................................................................................

2/171 7/559 12/1045

GAZDASÁGSTATISZTIKA – KÜLKERESKEDELEM A gazdaságmodellezési adatbázis szakágazati adatai. – Révész Tamás ................................................. Túl a makrováltozókon: a lakossági bizalmi index és a magyar háztartások fogyasztási kiadásai. – Vadas Gábor ....................................................................................................................................... A hazai konjunktúrafelmérések szerepe a feldolgozóipari termelés rövid távú előrejelzésében. – Pula Gábor – Reiff Ádám .................................................................................................................. A komparatív előnyök mérése. – Fertő Imre ........................................................................................... A rejtett gazdaság lakossági megítélése. – Dr. Belyó Pál ........................................................................ A gyermeknevelés családi és társadalmi költségei. – Dr. Baranyai István ............................................ Jóléti trendek a rendszerváltozás óta. – Ékes Ildikó ................................................................................. A kis- és középvállalkozások gazdasági jellemzői, kilátásai. – Nyers József – Dr. Szabó László ....... A kis- és középvállalkozások konjunktúraindexe. – Erdős Szabolcs ..................................................... Az újnépszámlálási módszerek hatása a munkaerő-felmérésre. – Lakatos Judit – Mihályffy László ......................................................................................................................................... Magyarország gazdasági fejlettségének lehetséges forgatókönyvei. – Kristóf Tamás .......................... A fogyasztóiár-index koncepcionális és gyakorlati kérdéseiről. – Marton Ádám ...........................

3/221 3/252 3/267 4/309 7/521 7/542 9/759 9/775 9/799 12/1045 12/1090 12/1107

IPAR – ÉPÍTŐIPAR – BERUHÁZÁS A beruházási statisztika története. – Dr. Pukli Péter ............................................................................... Egy bővülő kutatási terület: a vállalatdemográfia. – Román Zoltán ....................................................... Elektronikai iparunk strukturális és területi átalakulása 1990 és 2000 között. – Sipos Mihály ............ Bevezető ...................................................................................................................................................... A reáleszköz-statisztika néhány módszertani problémája. – Hüttl Antónia ........................................... Az állóeszköz-statisztika fejlesztésének eredményei ............................................................................... A vállalati szektor tárgyi eszközeinek főbb jellemzői – Fazekasné Kovács Katalin ............................. Tőkemérés Magyarországon. – Becskei Péter .........................................................................................

4/360 5–6/413 5–6/428 11/953 11/955 11/973 11/991 11/1001

MEZŐGAZDASÁG – KÖRNYEZETSTATISZTIKA A biogazdálkodás helyzete Magyarországon 2000–2001-ben. – Kecskés Csaba – Kulcsár Rózsa Some characteristics of the Hungarian agriculture in the 1990s. – Éva Laczka – Dr. Lőrinc Soós . Conclusions of agricultural history, requirements of agrarian policy. – Pál Romány............................. Holding structure in Hungarian agriculture. – Iván Oros ................................................................ Agricultural productivity indicators. – Péter Szabó ...................................................................................... The profitability of agricultural enterprises in the European Union and in Hungary. – Gábor Kovács – Gábor Udovecz .......................................................................................................... Plantation censuses in Hungary. – Éva Laczka ............................................................................................. The renewed statistics of wine and fruit plantations. – László Csorba – Dr. László Pintér ........... Agrárjövedelmek Magyarországon és az Európai Unióban. – Kovács Gábor – Udovecz Gábor.........

1/38 5–6K/3 5–6K/20 5–6K/31 5–6K/56 5–6K/62 5–6K/80 5–6K/96 8/635

II

TÁRSADALOMSTATISZTIKA – IGAZSÁGÜGYI STATISZTIKA Az európai felsőoktatás az 1990-es években. – Ladányi Andor .............................................................. A jóléti kiadások Magyarországon nemzetközi összehasonlításban, 1918–1990. – Tomka Béla ......... A tudástranszfer módozatainak nemzetközi összehasonlítása. – Rappai Gábor – Stephan Kühnel – Farkas Ferenc .................................................................................................................................... Az egyesületek számbavételének módszertani problémái a történeti statisztikában. – Sebestény István ................................................................................................................................................... A gyermeknevelés családi és társadalmi költségei. – Dr. Baranyai István ............................................ Kuti Éva PhD-értekezésének vitája. – Dr. Kurucz Zsuzsanna ......................................................... Az 1995-96. évi kriminalitási és visszaesési táblák. – Kovacsicsné Nagy Katalin ................................ Interjú Ferge Zsuzsa szociológussal ......................................................................................................... Pódiumvita a Társadalmi egyenlőtlenségek és kirekesztettség c. kutatásról. – Ivony Éva ............. Sikeres nyugdíjreform? – Hamar Farkas ................................................................................................. Az elsőgenerációs értelmiség kialakulásának sajátosságai. – Dr. Ferenczi Zoltán .........................

1/28 1/52 3/237 4/373 7/542 7/596 8/654 8/702 9/832 12/1054 12/1073

TERÜLETI STATISZTIKA A statisztikai adatok területi aggregálásának kérdései. – Dusek Tamás .............................................. Elektronikai iparunk strukturális és területi átalakulása 1990 és 2000 között. – Sipos Mihály ............

2/127 5–6/428

TÖRTÉNETI STATISZTIKA A jóléti kiadások Magyarországon nemzetközi összehasonlításban, 1918–1990. – Tomka Béla ........ A beruházási statisztika története. – Dr. Pukli Péter ................................................................................ Az egyesületek számbavételének módszertani problémái a történeti statisztikában. – Sebestény István ................................................................................................................................................... A Központi Statisztikai Hivatal szervezete és működése, 1867–2002. – Dr. Lakatos Miklós .............. Conclusions of agricultural history, requirements of agrarian policy. – Pál Romány............................. Emlékek a hivatalos statisztika történetéből. – Marton Ádám .........................................................

1/52 4/360 4/373 5–6/466 5–6K/20 10/914

NEMZETKÖZI STATISZTIKA Az európai felsőoktatás az 1990-es években. – Ladányi Andor .............................................................. A jugoszláv gazdaság az átalakulás útján. – ifj. Simon György ............................................................ The profitability of agricultural enterprises in the European Union and in Hungary. – Gábor Kovács – Gábor Udovecz .......................................................................................................... A háztartások részesedése a GDP-ből európai összehasonlításban. – Gács Endre ............................... Agrárjövedelmek Magyarországon és az Európai Unióban. – Kovács Gábor – Udovecz Gábor ................................................................................................................................. A magyar gazdaság versenyképessége az Európai Unióban. – Dr. Szabó László.................................. Az észt gazdaság az EU-csatlakozás küszöbén. – Ifj. Simon György ..............................................

1/28 2/148 5–6K/62 8/625 8/635 9/741 10/891

JELENTÉS Beszámoló a társadalom és a gazdaság főbb folyamatairól ....................................................................

8/674

VITA Észrevételek az idősorelemzési módszerek alkalmazásával kapcsolatos kérdésekhez. – Bauer Péter – Földesi Erika ...................................................................................................................................

III

9/826

STATISZTIKUSOK EGYMÁS KÖZÖTT Üzleti statisztika: új tudományterület vagy „marketingfogás”? – Rappai Gábor ........................... Kérdések az idősor-elemzési módszerek alkalmazásáról. – Friss Péter...........................................

5–6/491 7/588

INTERJÚK, BESZÉLGETÉSEK Interjú Ferge Zsuzsa szociológussal .........................................................................................................

8/702

STATISZTIKAI „EGYPERCESEK” A bizalmas adatok kezelése és a magántitok védelme. – Dr. Kárpáti József ........................................ A statisztika területét érintő európai integráció néhány kérdése jogi megközelítésben. – Láng Dóra . A marketingtevékenységek megszervezése a csíkszeredai kis- és közepes vállalatoknál. – Dr. Domokos Ernő – Krájnik Izabella ..................................................................................................... Egy kérdés kiegészítése. – Friss Péter .....................................................................................................

1/70 2/191 3/284 8/707

SZEMLE Ezredforduló – magyar valóság – cenzusok. – Berta Györgyné – Szemes Mária ........................... Évindító értekezlet a KSH-ban. – H. L. ............................................................................................ A Magyar Statisztika Társaság választmányi ülése. – H. L. ............................................................ ECOSTAT – tudományos délután. – Dr. Sz. L. ................................................................................ Kuti Éva PhD-értekezésének vitája. – Dr. Kurucz Zsuzsanna ......................................................... Könyvbemutató Győrben. – Kígyósi Attila ...................................................................................... Pódiumvita a Társadalmi egyenlőtlenségek és kirekesztettség c. kutatásról. – Ivony Éva ............. Az adatvédelmi biztos 2002. évi beszámolója. – Dr. Lakatos Miklós ............................................. Ünnepi ülés Pécsett. – H. L. .............................................................................................................. Az MTA Statisztikai Bizottságának 2003. szeptember 30-i üléséről. – Lakatos Judit .................... Műhelyvita a nemválaszolásról. – Mihályffy László ........................................................................ A fogyasztóiár-index koncepcionális és gyakorlati kérdéseiről. – Marton Ádám ........................... Nemzeti fejlesztési programok és a statisztika. – Jasperné Darvas Mária ..................................... Magyar szakirodalom Varga E. Árpád: Erdély etnikai és felekezeti statisztikája I-VI. (Dr. Jeney Andrásné) ........... Hajdú Ottó: Többváltozós statisztikai számítások. (Herman Sándor) ...................................... Mellár Tamás: Dinamikus makromodellek a magyar gazdaságra. (Meyer Dietmar) ............... Külföldi szakirodalom Crawley, M. J.: Statisztikai számítások. (Dr. Péter Sándor) .................................................... Aczel, A. D. – Sounderpandian, J.: Komplett üzleti statisztika. (Dr. Péter Sándor) ...............

1/74 3/286 4/388 4/389 7/596 8/708 9/832 10/924 10/927 11/1017 11/1018 12/1107 12/1113 3/288 11/1021 12/1118 2/195 10/928

STATISZTIKAI HÍRADÓ Személyi hírek .....................................................2/198, 5–6/497, 7/599, 8/710, 9/838, 10/931, 11/1025, 12/1123 Szervezeti hírek – Közlemények .........1/79, 2/199, 3/290, 4/391, 5–6/497, 7/599, 8/711, 9/838, 10/931, 11/1025, 12/1124 STATISZTIKAI IRODALMI FIGYELŐ Külföldi statisztikai irodalom ..............1/82, 2/202, 3/292, 4/396, 5–6/500, 7/603, 8/715, 9/842, 10/934, 11/1027, 12/1127 Bibliográfia ............................................................................ 1/92, 3/301, 4/405, 5–6/508, 7/615, 9/852, 11/1036 Külföldi folyóiratszemle ............................................................................. 2/211, 5–6/513, 8/724, 10/943, 12/1136

IV

NÉVMUTATÓ (A Statisztikai Szemle 2003. évi számaiban megjelent cikkek szerzői.) Baranyai István dr................................................................7/542 Bartus Tamás .......................................................................4/328 Bauer Péter ...........................................................................9/826 Becskei Péter .................................................................. 11/1001 Belyó Pál dr.............................................................. 7/521, 9/734 Berta Györgyné................................................................1/74

Laczka Éva ........................................................ 5–6K/3, 5–6K/80 Ladányi Andor ...................................................................... 1/28 Lakatos Judit ............................................. 11/1017, 12/1045 Lakatos Miklós dr. ....................... 1/5, 2/171, 5–6/466,10/924 Láng Dóra ............................................................................2/191

Cserháti Ilona .......................................................................9/812 Csorba László ...........................................................5–6K/96

Marton Ádám ............................................... 10/914,12/1107 Meyer Dietmar ...........................................................12/1118 Mihályffy László ....................................... 11/1018, 12/1045

Domokos Ernő dr.................................................................3/284 Dusek Tamás .......................................................................2/127

Nádudvari Zoltán ............................................................. 11/973 Nagy Anna ........................................................................ 11/973

Ékes Ildikó ...........................................................................9/759 Erdős Szabolcs ....................................................................9/799

Nyers József ........................................................................9/775

Farkas Ferenc ......................................................................3/237 Fazekasné Kovács Katalin ............................. 11/973, 11/991 Ferenczi Zoltán dr. .....................................................12/1073 Fertő Imre ............................................................................4/309 Földesi Erika .......................................................................9/826 Friss Péter ................................................................7/588, 8/707 Gács Endre ..........................................................................8/625 Hajdu Ottó dr. ................................................................. 5–6/442 Hamar Farkas ................................................................. 12/1054 Herman Sándor ..........................................................11/1021 Hunyadi László .................................... 3/286, 4/388, 10/927 Hüttl Antónia .....................................................................11/955 Imre József ..................................................................11/973 Ivony Éva ......................................................................9/832 Jasperné Darvas Mária ..............................................12/1113 Jeney Andrásné dr. ........................................................3/288 Kárpáti József dr. ..................................................................1/70 Kecskés Csaba ................................................................1/38 Keresztély Tibor ..................................................................9/812 Kígyósi Attila ................................................................8/708 Kovács Gábor .................................................... 5–6K/62, 8/635 Kovacsicsné Nagy Katalin .................................................8/654 Krájnik Izabella ...................................................................3/284 Kristóf Tamás ................................................................. 12/1090 Kulcsár Rózsa .................................................................1/38 Kurucz Zsuzsanna dr. ...................................................7/596 Stephan Kühnel....................................................................3/237

Oros Iván...................................................................5–6K/31 Palágyi Zoltán .....................................................................7/571 Péter Sándor dr. ................................................ 2/195, 10/928 Pintér László dr. ........................................................5–6K/96 Pukli Péter dr........................................................................4/360 Pula Gábor ...........................................................................3/267 Radnóti László ....................................................................7/559 Rappai Gábor .................................................3/237, 5–6/491 Reiff Ádám ..........................................................................3/267 Révész Tamás .........................................................2/101, 3/221 Román Zoltán ................................................................. 5–6/413 Romány Pál ...............................................................5–6K/20 Sebestény István ..................................................................4/373 Simon György ifj...............................................2/148, 10/891 Sipos Mihály .................................................................. 5–6/428 Soós Lőrinc dr. ............................................................5–6K/3 Szabó László dr. ..........................................4/389, 9/741, 9/775 Szabó Péter.........................................................................5–6K/56 Szemes Mária ..................................................................1/74 Szilágyi György dr........................................................... 10/861 Takács Tibor ........................................................................9/812 Tomka Béla ............................................................................1/52 Udovecz Gábor...............................................5–6K/62, 8/635 Vadas Gábor ........................................................................3/252 Vargha András ............................................................10/872 Wágner Ildikó ......................................................................4/348

STATISZTIKAI SZEMLE A KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL FOLYÓIRATA SZERKESZTŐBIZOTTSÁG:

Recommend Documents