TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK R. NAGY ZSÓFIA A tanulmány a megyék fejlettségbeli összehasonlítását mutatja be a különböző gazdasági és társadalmi mutatók alapján fő mutatóként a GDP-t használva. A módszer felhasználásával két lényeges kérdésre keres választ: mely mutatók befolyásolják a GDP alakulását, ezáltal a fejlettségi szintet, valamint arra, hogy ez a hatás milyen irányú és erősségű. A tanulmány a módszer ismertetését követően bemutatja a megyék közötti eltéréseket. TÁRGYSZÓ: Területi statisztika. Területi összehasonlítás.

M

agyarország fejlettsége az EU-tagállamokéhoz képest még mindig alacsony, emellett területenként eltérő, főleg Budapest kiemelkedően magas fejlettségű (a korábbi szélsőséges központosítás következtében), míg más területek (főleg Észak- és KeletAlföld) igen elmaradottak. A fejlettségbeli eltérések és ezek változásai időszerűvé teszik ezek okainak vizsgálatát. Az elemzéssel láthatóvá kívánom tenni Magyarország fővárosának és megyéinek eltérő fejlettségi viszonyait, és rávilágítok az eltérések okaira és valószínű következményeire. A bemutatott elemzés újszerűsége a módszer, mivel ilyen statisztikai vizsgálat eddig nem készült erről a témáról. Magyarországon a rendszerváltást követően látványos fejlődés indult meg, a piacgazdaságra való áttérés olyan változásokat hozott, amelyek alaposan átrendezték az ország gazdasági–társadalmi térképét. A szocialista nagyvállalatok szétbomlásával számos új típusú gazdasági szervezet jött létre (kft., kkt. stb.), új kis- és középvállalkozások alakultak, a gazdasági élet szereplőinek száma megsokszorozódott, tevékenységi körük bővült. Megmaradt a kelet–nyugat, falu–város tagoltság, de a privatizáció és a külföldi tőke beáramlása mégis újracsoportosította az országrészeket. Az új régiók tovább fejlődtek, ugyanakkor az elmaradottabb területeken jelentkeztek az áttagozódás válságai, nőtt a munkanélküliség, fokozódott az elvándorlás, a népesség fogyása. A FEJLETTSÉG VIZSGÁLATÁNAK MÓDSZEREI A megyék, illetve Budapest közti különbségeknek, valamint ezek okainak és következményeinek feltárásához különböző gazdasági, illetve társadalmi mutatókat használtam. A kiválasztott mutatókat négy csoportba soroltam: gazdasági, demográfiai, munkaügyi és életszínvonal-mutatókra. A fejlettségi szint legfőbb mutatójának az egy főre eső Statisztikai Szemle, 80. évfolyam, 2002. 5–6. szám

R. NAGY: TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK

503

GDP-t tekintem, hiszen a nemzetközi összehasonlításoknak is ez az alapja.1 Az elemzéseket kétféleképpen végeztem el: csak a megyékre, valamint a speciális helyzetű Budapestet is a megyék közé sorolva. Az összehasonlíthatóság érdekében leginkább területegységre, illetve népességre vetített mutatókkal vagy átlagokkal dolgozom. Első lépésben a megyék GDP szerinti elhelyezkedését, egymáshoz viszonyított helyzetét tárom fel. Majd ugyanezt az elemzést elvégzem a többi mutató alapján is, és ezeknek a GDP-mutatóval való kapcsolatát is vizsgálom. A következő kérdésekre keresem a választ: – melyek azok, amelyek egyáltalán befolyásolják a GDP alakulását és ezáltal a fejlettségi szintet? – milyen irányú ez a hatás, és milyen erős a kapcsolat?

Az elemzéseket SPSS statisztikai elemző program segítségével végeztem el. A különböző mutatók szerinti helyzet feltárásához leíró, feltáró elemzést végeztem box-plottal2 kiegészítve. A kapcsolatok vizsgálatához, mivel mennyiségi ismérvekről van szó, korrelációs elemzést, illetve bizonyos eredmények magyarázatához ábrát (pontdiagramot) használtam. Először a leíró elemzéssel és ezen belül a box-plottal foglalkozom. Az elemzés során a vizsgált változót jellemző adatokról (átlag, medián, szórás, ferdeség, csúcsosság, minimum-, maximumérték, konfidencia-intervallum interkvartilis terjedelem) kapunk egy táblát és egy ábrát a változó eloszlásáról (box-plot), ezen kívül egy másik tábla bemutatja az öt legnagyobb és az öt legkisebb értéket. A felsorolásból hiányoznak azok a megfigyelések, amelyek bár az eloszlás szélén vannak (kiugró, outlier értékek), de nem esnek kívül az interkvartilis terjedelmen. A box-plot értelmezését fiktív példán mutatom be, melyben ● a totálisan, ○ a valószínűleg outlier megyét jelöli. 1. ábra Adott mutató box-plot ábrázolása

74 totálisan outlier megye magas értéke miatt

72 70 valószínűleg outlier megye

68 interkvartilis terjedelem (IQR)

66

QF+3·(QF-M) QF+1.5·(QF-M) interkvartilis terjedelem felsö határa (QF) medián (M) interkvartilis terjedelem alsó határa (QA)

64

valószínűleg outlier megye

QA-1.5·(M- QA) QA-3·(M- QA)

62 60

totálisan outlier megye alacsony értéke miatt

58

Ha az interkvartilis terjedelmen belül a medián középen helyezkedik el, akkor az eloszlás szimmetrikus. Ha a felénél lejjebb, jobbra ferde, ha a felénél feljebb, balra ferde az 1

A megyék adatai a 2000. évre vonatkoznak, kivéve a GDP-t, amelyről még csak az 1999. évi adatok állnak rendelkezésre. A box-plot elemzésről lásd például: Hunyadi L. (2002): Grafikus ábrázolás a statisztikában. Statisztikai Szemle, 80. évf. 1. sz. 42. old. 2

504

R. NAGY ZSÓFIA

eloszlás. Minél kisebb az interkvartilis terjedelem, annál kisebb a variancia. Ez az elemzés sokat segít annak megértésében, hogy az egyes megyék a különböző mutatók tekintetében egymáshoz képest milyen helyzetben vannak. A következő módszer a pontdiagramos megjelenítés. Ez az ábrázolási mód tökéletesen megegyezik egy egyszerű koordinátarendszer használatával, melynek – ha két változó közötti kapcsolatot keresünk – az egyik tengelyén az egyik, a másik tengelyén a másik változó értékei szerepelnek. Az ilyen típusú ábrákkal bonyolultabb elemzések nélkül is felfedezhetünk lineáris vagy esetleg másmilyen kapcsolatot. Nagy előnye, hogy könnyen észrevehetők olyan összefüggések is, amelyek nem valamennyi megyére, hanem csak egy részükre jellemzők. A kapcsolatot nemcsak ábrával, hanem korrelációs elemzéssel is meg lehet keresni. A korrelációs elemzést a Pearson-féle mutató segítségével végeztem el. Nagy előnye ennek a módszernek, hogy nemcsak a kapcsolatot, hanem annak irányát és erősségét is megmutatja. Két mutatót kapunk az elemzés eredményeképpen, az r (Pearson) mutatja meg az irányt és erősséget, a p pedig a szignifikanciaszintet. Az r –1 és 1 között mozoghat, és minél nagyobb a mutató abszolút értéke, annál erősebb a kapcsolat. Ha r negatív, az azt jelenti, hogy az egyik mutató növekedése a másik csökkenésével, míg ha pozitív, növekedésével jár együtt. Minél kisebb p, annál inkább elutasítjuk a nullhipotézist. A MEGYÉK HELYZETE ÉS EGYMÁSHOZ VALÓ VISZONYA, ÖSSZEFÜGGÉSEK, HATÁSOK Az elemzések fényt derítenek a különböző mutatók szerinti országos átlagra, valamint arra, hogy egyes területek mutatói mennyire térnek el ettől, mennyire mutat egységes képet az ország. A különböző mutatók szerinti helyzetmeghatározás után ezen mutatók és a GDP kapcsolatát vizsgáljuk. A kapcsolatokat korrelációs elemzésekkel keressük, mivel valamennyi felhasznált mutatónk mennyiségi ismérv. 2. ábra. Az egy főre jutó GDP az országos átlag százalékában, 1999 200 180

GDP/fő

160

országos átlag

140 120 100 80 60 40

Szabolcs-Szatmár-Bereg

Nógrád

Jász-Nagykun-Szolnok

Borsod-Abaúj-Zemplén

Békés

Somogy

Bács-Kiskun

Heves

Hajdú-Bihar

Baranya

Veszprém

Pest

Komárom-Esztergom

Csongrád

Tolna

Zala

Vas

Fejér

Budapest

0

Győr-Moson-Sopron

20

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK

505

Az elemzések eredményeit mutatócsoportonként ismertetem, és itt is külön vizsgálom a sokaságot Budapesttel együtt, illetve csak a megyéket. Bemutatom a GDP-vel szignifikáns kapcsolatban álló mutatókat, a kapcsolatok Pearson-féle mutatójának értékét és a hozzátartozó szignifikanciaszintet. Ezen adatok alapján két tényezőt figyeltem meg, az egyik a kapcsolatok iránya, a másik Budapest módosító hatása. A 2. ábrán bemutatjuk, hogyan alakul megyénként az egy főre jutó GDP az országos átlag százalékában. Az ábrából látható, hogy Budapest egy főre jutó GDP-je (2159 ezer forint) jelentősen kiemelkedik a megyék közül, az utána következő Győr-Moson-Sopron megyéé (1480 ezer forint) is csak annak háromnegyede. Ennek ellenére a főváros nélküli országos átlag is mindössze 10 százalékkal csökken. A legalacsonyabb, illetve a legmagasabb értéket képviselő megyék az ábráról egyértelműen megállapíthatók. Így csak az outlier megyéket mutatom be a 3. ábrán. 3.ábra. Az egy főre jutó GDP box-plot ábrája a megyékben, Budapesttel és anélkül, 1999 a) Budapest és 19 megye

b) 19 megye

Ezer forint

Ezer forint

3000

1600 Győr-Moson-Sopron 1400

2000

Budapest

1200 Győr-Moson-Sopron

1000

Vas

1000 800 600

0

400

Gazdasági mutatók Gazdasági mutatókként a következőket vizsgáljuk: – az egy lakosra jutó beruházás (forint), – az egy lakosra jutó ipari termelés (1000 forint), – az egy lakosra jutó külföldi jegyzett tőke a külföldi érdekeltségű vállalkozásokban (forint), – az export aránya az ipari értékesítésből (százalék), – az ipar, a mezőgazdaság és a szolgáltatások részesedése az összes ágazat GDP-jéből (százalék).

A mezőgazdaság és a szolgáltatások arányát kivéve valamennyi mutató tekintetében szinte ugyanazok a megyék járnak az élen mint a GDP alapján. Győr-Moson-Sopron, Vas, Fejér megye mindegyiknél az első ötben van. Ami eltérés a GDP-hez képest: Komárom-Esztergom megyének is minden mutatója magas, míg Budapest, a külföldi jegyzett tőke arányát kivéve, nem tartozik az élvonalba. Ez utóbbi mutatóval kapcsolatban érdemes még azt is megjegyezni, hogy bár a többi gazdasági mutató alapján Pest megye nem jeleskedett, itt a főváros után a második helyen áll. Az alsó érték körüli megyék között nincs ilyen összhang, de annyit ki lehet jelenteni, hogy ezek alacsony GDP-jű megyék.

506

R. NAGY ZSÓFIA

Jász-Nagykun-Szolnok az egyetlen fejletlen megye, amelyik egyik mutató tekintetében sincs az utolsó ötben. 4.ábra. A külföldi jegyzett tőke, a szolgáltatások és az ipari termelés box-plot ábrája Az egy lakosra jutó külföldi jegyzett tőke Ezer forint

A szolgáltatások aránya Százalék

1000

90 Budapest

800

80

Budapest

600 70 400 60

200 0

50

-200

40

Az egy lakosra jutó ipari termelés Ezer forint 5000 4000

Fejér Győr-Moson-Sopron

3000 2000 1000 0 1. tábla

A mezőgazdaság és a szolgáltatások arányának szélsőértékeit képviselő megyék,1999 Sorrend

A mezőgazdaság aránya

A szolgáltatások aránya

1. 2. 3. 4. 5.

Az 5 legmagasabb értékű megye Békés Budapest Bács-Kiskun Baranya Hajdú-Bihar Somogy Szabolcs-Szatmár-Bereg Nógrád Somogy Csongrád

20. 19. 18. 19. 15.

Az 5 legalacsonyabb értékű megye Budapest Fejér Nógrád Vas Fejér Tolna Borsod-Abaúj-Zemplén Győr-Moson-Sopron Vas Komárom-Esztergom


507

A mezőgazdaság és a szolgáltatások arányánál épp az ellenkezőjét lehet felfedezni, mint az előbb megtárgyalt mutatóknál: ami azok esetében magas, az itt alacsony és fordítva. Budapest az egyetlen, amelynek kiugróan magas GDP-je a szolgáltatásoknak tulajdonítható, hiszen ez az ágazat 78,2 százaléka az összesnek. A 4. ábrán bemutatom, mely megyék mutatkoznak outliernek a gazdasági mutatók alapján. Két mutatónak – a mezőgazdaság és a szolgáltatások – arányának szélsőséges értékeit képviselő 5-5 megyét az 1. tábla tartalmazza. A gazdasági mutatók és a GDP alapján felállított sorrend hasonlóságát támasztja alá a kapcsolatvizsgálat eredménye is. Minden vizsgált gazdasági mutatóról el lehet mondani, hogy legalább közepes erősségű kapcsolatban állnak a GDP-mutatóval. (Lásd a 2. táblát.) A mezőgazdaság arányánál Budapest nélkül már nem szignifikáns a kapcsolat, míg az ipar és a szolgáltatások arányánál, illetve az ipari export arányánál éppen a főváros nélkül válik szignifikánssá. 2. tábla

Az egy főre jutó GDP és a gazdasági mutatók kapcsolata Mutató

Az egy lakosra jutó beruházás Az egy lakosra jutó ipari termelés Az egy lakosra jutó külföldi jegyzett tőke a külföldi érdekeltségű vállalkozásokban Az export aránya az ipari értékesítésből Az ipar aránya az összes ágazaton belül A mezőgazdaság aránya az összes ágazaton belül A szolgáltatások aránya az összes ágazaton belül

Budapesttel

Budapest nélkül

r

p

r

p

0,788 0,476

0,000 0,034

0,790 0,820

0,000 0,000

0,871

0,000

0,631

0,004

-0,616 -

0,004 -

0,540 0,789 -0,784

0,017 0,000 0,000

A GDP-vel való kapcsolat csak a mezőgazdaság és a szolgáltatások arányával negatív, a többi mutatóval pozitív. Ebből elsősorban arra következtethetünk, hogy Magyarországon a gazdasági fejlettség szempontjából az ipar szerepe meghatározó. Valamely megyében minél jelentősebb az ipar aránya, minél nagyobb az ipari termelés, annál nagyobb GDP-vel rendelkezik a megye. A beruházás és a GDP közti kapcsolatnál nem lehet pontosan meghatározni az ok-okozati viszony irányát, mivel mindkettő növekedése a másik növekedésének irányába hat. A külföldi tőke is pozitívan befolyásolja a GDP alakulását, akár a jegyzett tőkét, akár az exportból származó jövedelmet nézzük, bár ez utóbbinál a kapcsolat kevésbé szoros. A mezőgazdaság és a szolgáltatások aránya erős negatív hatással van a fejlettségre. Ennek oka, hogy a mezőgazdaság néhány ágazatától eltekintve veszteséges, a szolgáltatásoknak pedig még nem minden térségben megfelelő a színvonala. Budapestnek kétféle hatása van a mutatókra. Az egyik a már említett, az ugyanis, hogy a vizsgálatba való bevétele, illetve elhagyása megváltoztatja a kapcsolat szignifikanciáját, a másik, hogy csak a kapcsolat erősségét befolyásolja. A beruházásnál egyik hatás sem lép fel, marad az erős, pozitív kapcsolat. Az egy lakosra jutó ipari termelésnél kétszeresére nő a kapcsolat erőssége a főváros elhagyásával. Ennek oka, hogy Budapest e mutató tekintetében a középmezőnyben helyezkedik el, míg a GDP-je kiemelkedően magas. Az egy lakosra jutó külföldi jegyzett tőkével való kapcsolat erőssége – az ipari termeléssel ellentétben –

508

R. NAGY ZSÓFIA

csökken a Budapest nélküli elemzésnél. Ezt az okozza – mint az már az előzőkből kiderült –, hogy Budapest magas értékével mind e mutató, mind a GDP alapján outlier. Az export, az ipar és a szolgáltatások arányánál Budapestnek az elemzésből való kihagyásával válik szignifikánssá a kapcsolat. Ez annak tulajdonítható, hogy a főváros mindhárom mutató tekintetében éppen ellenkezően viselkedik, mint a többi magas GDPjű megye. Ezt látványosan szemléltetik az 5. ábra pontdiagramjai. 5. ábra. A GDP és egyes gazdasági mutatók kapcsolata Százalék

Százalék Vas Fejér

80 70 60

60 Győr-M-S

Az ipar aránya az ágazatokon belül

Az export aránya az ipari értékesítésből

90

Komárom-E Szabolcs-Sz-B Nógrád Jász-N-Sz

Veszprém Somogy 50 Bács-K Pest Baranya 40 Borsod-A-Z Békés Heves Zala Csongrád 30 20 400

Hajdú-B 600

Budapest

50

Fejér

Vas

Győr-M-S

Tolna 40

Borsod-A-Z Jász-N-Sz

30

Komárom-E Heves Veszprém Pest Zala

Nógrád Hajdú-B Csongrád Bács-K

Békés Baranya 20 Szabolcs- Somogy Sz-B

Budapest

Tolna

10

800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200

400

Az egy főre jutó GDP (ezer forint) 1999

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200


Százalék A szolgáltatások aránya az ágazatokon belül

80

Budapest

70 Somogy Baranya Nógrád Szabolcs-Sz-B Csongrád 60 Békés Hajdú-B Bács-K Pest Jász-N-Sz Veszprém Borsod-A-Z Zala Heves Komárom-E 50 Tolna

Vas

Győr-M-S

Fejér

40 400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2200


A GDP-nek a mezőgazdaság arányával való kapcsolata Budapesttel együtt vizsgálva szignifikáns, a főváros nélkül azonban már nem. Ennek az az oka, hogy a kapcsolat nem egyértelmű. Vannak ugyanis alacsony GDP-jű megyék alacsony mezőgazdasági aránnyal (Nógrád és Borsod-Abaúj-Zemplén megye), így Budapest értékei látszólag alátámasztják a kapcsolat létét. E két megye elhagyásával igazán erős kapcsolatot találunk (r = –0,749; p = 0,000 Budapesttel, illetve r = –0,640; p = 0,006 Budapest nélkül). Demográfiai mutatók A demográfiai mutatók közül a következőket vettem be a vizsgálatba: – lakónépesség (fő), – népsűrűség (fő/négyzetkilométer), – ezer lakosra jutó élveszületés, – ezer lakosra jutó halálozás, – ezer lakosra jutó természetes szaporodás, illetve fogyás, – ezer lakosra


509

jutó vándorlási különbözet, – születéskor várható átlagos élettartam nőkre, illetve férfiakra, – kormegoszlás (14 év alattiak, 15 és 64 év közöttiek, 65 felettiek), – a gyermek, illetve idős népesség eltartottsági rátája, – az eltartott népesség rátája. A demográfiai mutatók tekintetében nem fedezhetők fel olyan hasonlóságok, mint a gazdasági mutatóknál, ezért nem lehet ezekre általános következtetéseket levonni. A halálozás, a természetes szaporodás, illetve fogyás, a 15–64 év közöttiek és a 65 év felettiek aránya, az idős népesség eltartottsági rátája, az eltartottsági ráta és a nők születéskor várható átlagos élettartama alapján nincs kiugró értékkel rendelkező megye. Meg kell jegyezni, hogy Magyarországon a vizsgált évben a természetes szaporodás, illetve fogyás mutatóinál csak fogyás (3,89 fő ezer lakosra) jelentkezett. Elsőként a lakónépességgel és a népsűrűséggel foglalkozunk részletesebben. Budapest igen kiugró értéket ér el mindkét mutatóban, főleg a népsűrűségben. (Lásd a 6. és a 7. ábrát.) A főváros elhagyásával a lakónépesség átlaga 502 161 főről 433 245 főre, azaz 14 százalékkal, a népsűrűség átlaga pedig 258,1 főről mindössze 90,5 főre, azaz 65 százalékkal csökken. Az outlier megyéket az ábrákon tüntetjük fel. 6.ábra. A lakónépesség box-plot ábrája a) Budapest és 19 megye

b) 19 megye Ezer fő

Ezer fő

1200

2000 Budapest

Pest

1000 800

1000

Pest


600 400 200

0

0

Lakónépesség (fő)

Lakónépesség (fő)

7. ábra. A népsűrűség box-plot ábrája a) Budapest és 19 megye

Budapest 3000 2000

-1000

160

Pest

140

Komárom-Esztergom

120 100

1000 0

b) 19 megye

Fő 180

Fő 4000

Pest Komárom-Esztergom

Népsűrűség fő/négyzetkilométer

80 60 40

Népsűrűség fő/négyzetkilométer

510

R. NAGY ZSÓFIA

A következő vizsgált mutató az ezer lakosra jutó élveszületések száma. Ennél a mutatónál Budapest jelenléte nem okoz jelentős különbséget, annak ellenére, hogy a legalacsonyabb értéket a főváros képviseli. Az öt-öt szélsőértéket képviselő megye alapján azzal a feltételezéssel élhetünk, hogy az élveszületések arányszáma fordítottan arányos a gazdasági fejlettséggel, de ezzel a kapcsolatvizsgálatoknál bővebben foglalkozunk. Szabolcs-Szatmár-Bereg magas értékével outlier megye. A vándorlási különbözet tekintetében Budapest és Pest megye szélsőértéke kiugróan alacsony, illetve magas, így indokoltnak látszott ezeket elhagyva is vizsgálni e mutatót, amit box-plot ábrán mutatok be. (Lásd a 8. ábrát.) A feltűnően szélsőséges értékek oka a Budapestről Pest megyébe költözők nagy száma és a fővárosban dolgozó vidékiek Budapest vonzáskörzetébe való költözése. 8. ábra. A vándorlási különbözet box-plot ábrája a) Budapest és 19 megye Fő 20

b) 18 megye (Pest megye nélkül) Fő 8

Pest 6

Fejér

10 4 2

0

0

-10 -20

Budapest -2

Az ezer lakosra jutó vándorlási különbözet

-4

Az ezer lakosra jutó vándorlási különbözet

A 8. ábra b) grafikonjáról leolvasható, hogy Fejér megyén kívül a többi megye közel azonos értéket mutat. Fejér megye értéke, az utána következő megyének kétszerese, de Pest megye értékének csak harmadát éri el. 9. ábra. A 14 év alattiak arányának és a gyermeknépesség eltartottsági rátájának box-plot ábrája Százalék 22 20


Százalék 32 Szabolcs-Szatmár-Bereg Borsod-Abaúj-Zemplén 30 28

18

26 24

16 14 12

Hajdú-Bihar

Budapest

22 20

A 14 év alattiak aránya

18

Budapest A gyermek népesség eltartottsági rátája


511

A születéskor várható átlagos élettartam csak a férfiaknál mutat kiugró értékeket, de a kis terjedelem miatt (a minimum 65,3 év, a maximum 68,6 év) ez sem túl meghatározó. Magas értékével outlier Budapest, míg alacsonnyal Szabolcs-Szatmár-Bereg megye. A 14 év alattiak arányát és a gyermeknépesség eltartottsági rátáját a közöttük levő nyilvánvaló összefüggés miatt együtt vizsgálom. Budapest elhagyásával az elemzés eredménye mindössze annyiban változik, hogy a 14 év alattiak arányánál Borsod-AbaújZemplén megye is outlier lesz. E két mutatót box-plot ábrával illusztrálom Budapestet is figyelembe véve a 19 megye mellett. (Lásd a 9. ábrát.) A demográfiai mutatók között vannak olyanok, amelyek nincsenek szignifikáns kapcsolatban a GDP-vel, így például a természetes szaporodás, illetve fogyás, a vándorlási különbözet, a 65 év felettiek aránya, az idős népesség eltartottsági rátája. A többi demográfiai mutató tekintetében azonban ugyanúgy, mint a gazdasági mutatóknál, legalább közepes erősségű a kapcsolat. (Lásd a 3. táblát.) A lakónépességnél és a népsűrűségnél Budapest figyelmen kívül hagyása esetén már nem szignifikáns a kapcsolat, míg a halálozásnál éppen hogy a főváros kihagyásával válik azzá. 3. tábla

Az egy főre jutó GDP és a demográfiai mutatók kapcsolata Mutató

Lakónépesség (fő) Népsűrűség fő/négyetkilométer Az ezer lakosra jutó élveszületés Az ezer lakosra jutó halálozás Az születéskor várható átlagos élettartam, nők Az születéskor várható átlagos élettartam, férfiak 14 év alattiak 15 és 64 év közöttiek A gyermeknépesség eltartottsági rátája Az eltartott népesség rátája

Budapesttel r

0,613 0,780 -0,617 0,491 0,768 -0,676 0,625 -0,708 -0,617

Budapest nélkül p

0,004 0,000 0,004 0,028 0,000 0,001 0,003 0,000 0,004

r

-0,597 -0,459 0,638 0,743 -0,460 0,685 -0,541 -0,685

p

0,007 0,048 0,003 0,000 0,048 0,685 0,017 0,001

A lakónépesség és a népsűrűség is pozitív kapcsolatot mutat a GDP-vel, ami Budapest elhagyásával megszűnik. Ezekre a kapcsolatokra nem lehet határozottan állítani, hogy fennállnak, mivel csak azért mutat ez a vizsgálat szignifikanciát, mert Budapest mindkét mutató alapján jelentősen outliernek mutatkozott. Az ezer lakosra jutó élveszületés és halálozás negatív irányú kapcsolatot mutat a GDPvel. A halálozással mutatkozó kapcsolatot talán nem is kell magyarázni, az élveszületéssel való kapcsolat negativitása viszont magyarázatra szorul. Annak, hogy a fejletlenebb megyékben magasabb a születési arányszám, az lehet az oka, hogy ezekben a megyékben a nőkben kevésbé él a karriervágy, más a családról alkotott értékítélet, így több gyermeket vállalnak, mint a gazdaságilag fejlettebb megyékben. A halálozással kapcsolatban meg kell jegyezni, hogy Budapestet is bevéve az elemzésbe, a kapcsolat már nem szignifikáns, a magas GDP ellenére közepes értékű ez a mutató. A születéskor várható átlagos élettartam – akár Budapesttel, akár nélküle – mind a férfiaknál, mind a nőknél annál magasabb, minél fejlettebb egy megye. Ennek oka egy-

512

R. NAGY ZSÓFIA

értelmű, a tábla adatai alapján egyetlen kérdés merülhet fel: Budapestet az elemzésbe vonva a nők várható életkoránál miért válik a kapcsolat kevésbé szorossá. A magyarázat egyszerű: a főváros magas fejlettségi szintjéhez illően az élettartam tekintetében is magas értékkel rendelkezik, de nem olyan kiugróval, mint a GDP-nél, sőt nem is a legmagasabbal. A 14 év alattiak aránya negatív, míg a 15 és 64 év közöttiek aránya pozitív irányú kapcsolatban áll a GDP-vel. Annak, hogy a fejlettebb megyékben kisebb a gyermekek aránya, ugyanaz lehet az oka, mint amit már az élveszületés és a GDP kapcsolatának magyarázatakor említettünk. A 15 és 64 közöttieket akár a munkaképes korban levőknek is tekinthetjük, így természetes, hogy minél többen vannak, annál többet tudnak termelni. Az, hogy a fejlettség és a 14 év alattiak arányának kapcsolata Budapestet az elemzésbe vonva erősödik, annak tulajdonítható, hogy a főváros mindkét mutató tekintetében outlier. A gyermeknépesség eltartottsági rátája szinte ugyanazt a képet mutatja, mint a gyermekek aránya, így nem meglepő, hogy a GDP-vel való kapcsolatának elemzése során is hasonló eredményre jutottunk. Az eltartottsági ráta vizsgálatakor sem tapasztalhatunk nagy eltérést, mivel ez a mutató a gyermek- és az idős népesség együttes létszámát viszonyítja a 15 és 64 közöttiek számához, amelyen belül az idős népesség aránya nem mutat nagy különbséget a különböző megyékben. Munkaügyi mutatók A megyék munkaügyi helyzetét a dolgozók száma, a munkanélküliség, valamint a keresetek segítségével vizsgálom. Ehhez az elemzéshez a következő mutatószámokat használtam fel: – az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók száma, – az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott dolgozók száma fizikai–szellemi bontásban, – a munkanélküliségi ráta, – a havi bruttó átlagkeresetek összesen, illetve fizikai–szellemi bontásban (forint).

A dolgozók számáról az első három mutató ad tájékoztatást. Az alkalmazásban állók és a teljes munkaidőben foglalkoztatott szellemi dolgozók tekintetében magas értékével Budapest teljesen outlier, így a nélküle végzett elemzés jelentősen más képet mutat az országos helyzetről. A teljes munkaidős fizikai dolgozóknál is változik a kép, ha csak a megyéket vizsgáljuk, de ez nem a főváros kiemelkedő helyzete miatt van, mivel itt csak az ötödik helyen áll. Az alkalmazásban állók számánál (lásd a 10. ábrát) Budapest elhagyása esetén nemcsak újabb outlier megyékre derül fény, hanem a szórásnégyzet is mintegy felére csökken. A szellemi dolgozóknál (lásd a 11. ábrát) a főváros elhagyásával szinte egységességet fedezhetünk fel, outlier megye egyáltalán nincs, és a szórásnégyzet 2134,8-ről kevesebb mint tizedére, 186,6-re csökken. A fizikai dolgozók számánál (lásd a 12. ábrát), Budapest elhagyása esetén csak annyi változás figyelhető meg, hogy még egy megye, Vas megye mellett Győr-Moson-Sopron megye is outlierré vált.


513

10. ábra. Az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók számának box-plot ábrája a) Budapest és 19 megye

600

b) 19 megye Fő 500

Fő 700

Vas Győr-Moson-Sopron

Budapest 400

500 400

300 Pest

300 200

Az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók száma

200

Az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók száma

11. ábra. Az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott szellemi dolgozók számának box-plot ábrája a) Budapest és 19 megye Fő 400

300

b) 19 megye Fő 160

Budapest

150 140 130

200

120 110

100

100 0

Az ezer munkaképes korúra jutó szellemi dolgozók száma

90

Az ezer munkaképes korúra jutó szellemi dolgozók száma

12. ábra. Az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott fizikai dolgozók számának box-plot ábrája a) Budapest és 19 megye Fő 400

300

Vas

300

Vas Győr-Moson-Sopron

200

200

100

b) 19 megye Fő 400

Az ezer munkaképes korúra jutó fizikai dolgozók száma

100

Az ezer munkaképes korúra jutó fizikai dolgozók száma

514

R. NAGY ZSÓFIA

A munkanélküliségi ráta alapján egyik megye sem mutat kiugróan magas, sem kiugróan alacsony értéket. Budapest a középmezőnyben helyezkedik el. Bár kiugró érték nincs, azért érdemes bemutatni, mely megyékben milyen mértékű a munkanélküliség. 13. ábra. A munkanélküliségi ráta megyénként és országosan

Százalék 14 12

munkanélküliségi ráta

10

országos

8

6,4

6 4 2

Zala

Csongrád

Veszprém

Győr-Moson-Sopron

Vas

Fejér

Pest

Komárom-Esztergom

Budapest

Bács-Kiskun

Békés

Baranya

Hajdú-Bihar

Heves

Tolna

Somogy

Nógrád




0

Az átlagkeresetek alapján (néhány kivételtől eltekintve) nincs nagy különbség a megyék között, amint azt a 14. ábra is mutatja. A fizikai munkát végzők kereseteit nézve még ilyen kivételek sincsenek. Az összes dolgozó keresete tekintetében Budapest emelkedik ki a sorból, a szellemi dolgozóknál pedig Fejér megye is magas értékkel szerepel. 14. ábra. A havi bruttó átlagkereset az összes, a fizikai és a szellemi dolgozóknál

Ezer forint

Nógrád


Somogy

Békés

szellemi

Bács-Kiskun


fizikai


Zala

Baranya

Tolna

Csongrád

Heves

Veszprém

Vas

Komárom-Esztergom

Pest

Győr-Moson-Sopron

Fejér

Budapest

összes

Hajdú-Bihar

180 160 140 120 100 80 60 40 20 0


515

A munkaügyi mutatók vannak a legszorosabb kapcsolatban a GDP-vel. Kettő kivételével valamennyi vizsgált mutató erős kapcsolatot mutat. (Lásd a 4. táblát.) Az alkalmazásban állók száma és az átlagkeresetek természetesen egyenes arányban állnak a fejlettséggel, míg a munkanélküliségi ráta fordítottban. 4. tábla

Az egy főre jutó GDP és a munkaügyi mutatók kapcsolata Mutató

Az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók száma Az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott fizikai dolgozók száma Az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott szellemi dolgozók száma A munkanélküliségi ráta Átlagkeresetek összesen Átlagkeresetek a fizikai dolgozóknál Átlagkeresetek a szellemi dolgozóknál

Budapesttel r

Budapest nélkül p

r

p

0,929

0,000

0,850

0,000

0,608

0,004

0,816

0,000

0,884 -0,505 0,920 0,804 0,888

0,000 0,023 0,000 0,000 0,000

0,771 -0,647 0,783 0,857 0,703

0,000 0,003 0,000 0,000 0,001

Az alkalmazásban állók száma és az átlagkeresetek tekintetében az összes népességre vonatkozó mutatókkal legszorosabb a kapcsolat, a fizikai dolgozókra vonatkozókkal a leggyengébb. A Budapest nélküli elemzésnél más a helyzet, a kapcsolat a fizikaiakra vonatkozó mutatóknál erősebb lesz, míg az összes, illetve a szellemi dolgozóknál gyengül. Ennek okát kutatva arra jutottam, hogy a változást az magyarázza, hogy a teljes munkaidőben foglalkoztatott dolgozókon belül Budapesten a legalacsonyabb a fizikaiak aránya (42,2%). A munkanélküliségi ráta közepes erősségű, negatív irányú kapcsolatban van a GDPvel. A kapcsolat iránya nem igényel magyarázatot, annak oka azonban, hogy Budapest gyengíti az erősséget az, hogy a főváros a munkanélküliség alapján a középmezőnyben helyezkedik el. Életszínvonal-mutatók Az e mutatócsoportba tartozók közül a következőket vizsgáltam: – a vízhálózatba bekapcsolt lakások aránya (százalék), – a csatornahálózatba bekapcsolt lakások aránya (százalék), – az egy háziorvosra jutó lakosok 1999. évi száma (fő), – a tízezer lakosra jutó kórházi ágyak száma, – az ezer lakosra jutó személygépkocsik száma, – az ezer lakosra jutó távbeszélő-fővonalak száma.

A víz- és a csatornahálózatba bekapcsolt lakások száma nincs összhangban, a megyék e szerinti „sorrendje” is különbözik, és amellett, hogy a vízellátottság szinte teljes körűnek mondható (legalacsonyabb érték a lakások 83 százaléka), a csatornázottságot tekintve vannak megyék, amelyek teljesen elmaradottak (legalacsonyabb érték a lakások 25

516

R. NAGY ZSÓFIA

százaléka). Budapest csatornázottsága kiemelkedően jó, de a vízhálózat tekintetében csak a második helyen áll. A víz- és a csatornahálózat eltérését a 15. ábra szemlélteti. 15. ábra. A víz- és csatornahálózatba bekapcsolt lakások aránya Százalék 120 100

vízhálózat

80 60 csatornahálózat

40

Bács-Kiskun

Békés



Tolna

Nógrád

Pest

Hajdú-Bihar

Heves

Csongrád


Fejér

Somogy

Zala

Veszprém

Vas

Baranya

Győr-Moson-Sopron

Budapest

0

Komárom-Esztergom

20

A csatornahálózattal való ellátottságot a szélsőértékek segítségével mutatom be. A szélsőértékű megyék és a csatornahálózatba bekapcsolt lakások aránya 2000-ben a következő volt: Az 5 legmagasabb értékű megye 1. Budapest 2. Komárom-Esztergom 3. Győr-Moson-Sopron 4. Baranya 5. Vas

91,6% 65,3% 61,8% 57,9% 54,0%

Az 5 legalacsonyabb értékű megye 20. Bács-Kiskun 24,6% 19. Békés 26,5% 18. Szabolcs-Szatmár-Bereg 29,6% 17. Jász-Nagykun-Szolnok 31,4% 16. Nógrád 31,4%

A megyék háziorvosi ellátottságában a különbség elenyésző, átlag 1510 (±10%) lakos jut egy orvosra. A kórházi ágyak tekintetében két outlier értéket találtam, Budapest igen magas értékével, Pest megye alacsony értékével tűnik ki. Ennek oka természetesen az, hogy a Pest megyeiek is a főváros kórházait használják. A személygépkocsi-ellátottság terén, bár a szélsőértékek közötti távolság elég nagy (minimum166, maximum 311 személygépkocsi/1000 fő), nincs kiugró értékű megye. A telefonellátottság tekintetében találtam outlier területeket mind magas (Budapest), mind alacsony (Szabolcs-Szatmár-Bereg megye) értékkel, de a többi megye között nincs különösebb eltérés. Az életszínvonalat jellemző mutatók is legalább közepes erősségű kapcsolatot mutatnak a fejlettséggel. (Lásd az 5. táblát.) A kapcsolat irányát tekintve azt láthatjuk, hogy minél magasabb az életszínvonal, annál magasabb a GDP értéke is. (Az egy orvosra jutó


517

lakosnál megtévesztő lehet a negatív értékű Pearson-mutató, minél több lakos jut egy orvosra, annál rosszabb az orvossal való ellátottság.) 5. tábla

Az egy főre jutó GDP és az életszínvonal-mutatók kapcsolata Budapesttel

Mutató

r

A vízhálózatba bekapcsolt lakások aránya A csatornahálózatba bekapcsolt lakások aránya Az egy háziorvosra jutó lakosok száma 1999-ben (fő) A tízezer lakosra jutó kórházi ágyak száma Az ezer lakosra jutó személygépkocsik száma Az ezer lakosra jutó távbeszélő-fővonalak száma

0,619 0,833 -0,431 0,626 0,772 0,887

Budapest nélkül p

0,004 0,000 0,058 0,003 0,000 0,000

r

0,640 0,661 0,616 0,679

p

0,003 0,002 0,005 0,001

A csatornahálózat kiépítettsége – Budapestet is bevonva az elemzésbe – látszólag erősebb kapcsolatot mutat a GDP-vel, mint a vízhálózaté. Ennek az az oka, hogy a fővárosban szinte teljeskörűen ki van építve mindkét hálózat, míg a megyékben a csatornázottság elmarad a vízzel való ellátottság szintjétől. A két vizsgált egészségügyi mutató nincs igazán szignifikáns kapcsolatban a GDPvel. Az orvossal való ellátottság, mint már az előzőkben is láthattuk, a GDP-vel ellentétben nem mutat nagy különbséget a megyék között, így a kapcsolat sem lehet meghatározó. A kórházi ágyak számánál, Budapestet és Pest megyét kivéve az elemzésből, ugyanez a helyzet. A személygépkocsik és a telefonok száma egyértelmű kapcsolatot mutatnak a fejlettséggel. Bár napjainkban ezek nem luxus-, hanem sokkal inkább létszükségleti cikkek, mégis, sokak számára nehezen elérhetők. * Európa minden országában jelentősek a területi fejlettségbeli különbségek, ez alól Magyarország sem kivétel. A piacgazdaság térhódítása nemhogy csökkenti, inkább még növeli is a szakadékot, nyilvánvaló tehát, hogy csupán piaci eszközökkel a lemaradás nem hozható be, ebben az államnak is meghatározó szerepet kell vállalnia. Ahhoz azonban nagyon alapos ismeretekre van szükség, hogy az egyes hátrányos területekre a megfelelő támogatások jussanak. Magyarország egyes területei azonban nem csak gazdasági téren nélkülözik az egységet. A fővárost is magába foglaló Közép-magyarországi régió területén él a népesség 28 százaléka, míg ez a többi régiókban 10-15 százalék közötti. A rendszerváltás után megnőtt a keleti és az északi területekről a jobb megélhetés reményét adó közép- és nyugat dunántúli régiókba irányuló belső vándorlás. Ugyanakkor a nagyvárosokból, különösen Budapestről folyamatos az agglomerációs településekbe való kivándorlás. A különböző gazdasági–társadalmi mutatók alapján nagyjából körülhatárolhatók a hasonló fejlettségi szintű területek, megyék. Messze kiemelkedően a legfejlettebb terület Budapest, mely a legmagasabb népsűrűséggel, gazdasági szinttel, a legjobb életkörülmé-

518

R. NAGY: TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK

nyekkel rendelkezik. Vizsgálódásaim alapján a legfejlettebb megyék a közép- és nyugatdunántúliak (Fejér, Győr-Moson-Sopron, Vas, Komárom-Esztergom), majd az észak- és közép-magyarországi területek (Pest, Veszprém, Heves), ezeket követik a dél- és délnyugat-dunántúli megyék (Zala, Somogy, Tolna és bár térben nem itt van, Nógrád), a legelmaradottabbak pedig főleg az ország déli, keleti és északkeleti megyéi (Borsod-AbaújZemplén, mely még a csoport legjobbja, majd Baranya, Csongrád, Jász-NagykunSzolnok, Bács-Kiskun, Békés, Hajdú-Bihar és végül Szabolcs-Szatmár-Bereg, mely az egyetlen pozitív természetes szaporodási egyenlegű megyénk). Ha csupán egy szempontból vizsgáljuk, az általános sorrendben kiugró változások is megfigyelhetők. Így például a vizsgált életszínvonal-mutatók alapján Baranya megye az elsők között van, Fejér megye viszont, mely jó iparának köszönhetően gazdaságilag az élen jár, itt csak a középmezőny hátsó részében foglal helyet. Pest megye pedig gazdasági szempontból közepes és más szempontokból jó helyet foglal el. Az elemzés során arra a következtetésre jutottam, hogy ha egy terület fejlettségét vizsgáljuk, elsősorban az ipari fejlettség a meghatározó. Ezért célszerű azokban a megyékben, ahol az ipar részesedése a gazdasági ágazatokból alacsony, elsősorban az ipari beruházásokat, a külföldi tőke beáramlását elősegíteni. Ugyanakkor talpra kell állítani a mezőgazdaságot, e területek jellemző ágazatát, és célzott agrártámogatással fejleszteni kell, hogy nyereségesen működjön, és a gazdaság fontos részévé váljon. A demográfiai és a munkaügyi mutatók szerint a területi eltérések és feszültségek egyik forrása a központosítás, a főváros mindenek feletti befolyása. Ezt az öngeneráló folyamatot fel kell számolni, a centralizációt regionális központok létrehozásával, az ipar kitelepítésével, vidékfejlesztéssel, az elmaradott területek népességének oktatásával kell csökkenteni. SUMMARY The paper compares the Hungarian counties according to development. However a great number of social and economic indices are used to this comparison, the GDP is the main indicator. The article reviews the method used to answer two essential questions: what indices affect the changes of the GDP and hereby the development level, as well as the direction and influence of these effects. The paper presents also the differences and relations among counties.

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK

Recommend Documents