TESZTJELENTÉS A MANIFESZT INDIKÁTOROKRÓL

HELYI GAZDASÁGFEJLESZTÉS REPÜLŐTEREK VONZÁSKÖRZETÉBEN STATISZTIKAI MODELL – TESZTJELENTÉS MANIFESZT INDIKÁTOROKRÓL BUDAPEST XVIII. KERÜLET ÉS VECSÉS

STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL

TESZTJELENTÉS A MANIFESZT INDIKÁTOROKRÓL

VÉGSŐ VÁLTOZAT

BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS

BUDAPEST, 2014 1


BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA VECSÉS VÁROS ÖNKORMÁNYZATA

STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL

TESZTJELENTÉS A MANIFESZT INDIKÁTOROKRÓL

VÉGSŐ VÁLTOZAT

BUDAPEST, 2014

2


“airLED Helyi gazdaságfejlesztés repülőterek vonzáskörzetében” project No.4CE485P4. CENTRAL EUROPE PROJECT.

A jelentést készítette: DR.HAJDU OTTÓ DSc. DISK-COUNTÍR BT.

3


TARTALOMJEGYZÉK I.

BEVEZETÉS ....................................................................................................................................... 5

II.

1.DIMENZIÓ: DEMOGRÁFIAI JELLEMZŐK – FÖLDRAJZI ADOTTSÁGOK ........................................... 8

III. 2.DIMENZIÓ: FOGLALKOZTATOTTSÁG - ÁLLÁSKERESÉS ................................................................ 12 IV. 3.DIMENZIÓ: HELYI ÖNKORMÁNYZATOK BEVÉTELTERMELŐ KÉPESSÉGE .................................... 15 V.

4.DIMENZIÓ: KERESKEDELMI INFRASTRUKTURÁLIS ELLÁTOTTSÁG .............................................. 17

VI. 5.DIMENZIÓ: KOMMUNÁLIS INFRASTUKTÚRÁLIS ELLÁTOTTSÁG ................................................. 19 VII. 6.DIMENZIÓ: KÖZLEKEDÉSI INFRASTUKTÚRÁLIS ELLÁTOTTSÁG ................................................... 22 VIII. 7.DIMENZIÓ: A LAKOSSÁG JÖVEDELEMTERMELŐ KÉPESSÉGE, EGÉSZSÉGÜGY, KÖZBIZTONSÁG . 24 IX. 8.DIMENZIÓ: TURIZMUS, VENDÉGLÁTÁS, SZÁLLÁSHELY SZOLGÁLTATÁS ..................................... 26 X.

9.DIMENZIÓ: VÁLLALKOZÁSOK GAZDASÁGI AKTIVITÁSA .............................................................. 28

XI. 10.DIMENZIÓ: VÁLLALKOZÁSOK JÖVEDELEMTERMELŐ KÉPESSÉGE ............................................ 31 XII. A KOMPONENSEK DIMENZIÓ-KÖZI ELEMZÉSE .............................................................................. 34 XIII. EREDMÉNYEK ÉRTELMEZÉSE, KONKLÚZIÓ .................................................................................... 38 XIV. FÜGGELÉK – A TESZTELÉS SORÁN HASZNÁLT VÁLTOZÓK TELJES ÉS RÖVID NEVE ........................ 42

4


I.

I. BEVEZETÉS

Riport a látenskör manifeszt változóiról Az elemzés homlokterében a gazdasági fejlődéssel kapcsolatba hozható dimenziók, ún. látens változók – a tanulmányban szám szerint tíz látens kör – egymásra hatásának, kapcsolatának a vizsgálata áll. E körök rendre a következők: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.

Demográfiai jellemzők, földrajzi adottságok, Foglalkoztatottság (munkanélküliség), Helyi önkormányzatok bevételtermelő képessége, Kereskedelmi infrastruktúra, Kommunális infrastruktúra, Közlekedési infrastruktúra, A lakosság jövedelemtermelő képessége, egészségügyi helyzete, Turizmus, vendéglátás, szálláshely szolgáltatás, Vállalkozások gazdasági aktivitása, Vállalkozások jövedelmezősége.

A látens faktorok oksági rendszer hipotéziseinek a tesztelése az azonosított gazdasági tényezők (változók) közötti induló, elméleti kapcsolatok feltárásával kezdődik. Ebben a szakaszban exploratív (becslő, feltáró) módszer alkalmazásával történik a hipotetikus kauzális kapcsolatok rögzítése, rendszerbe foglalása. Lévén a látens dimenzió egy bár létező, de nem megfigyelhető skála, ezért értelmét a megfelelően megválasztott, vele együtt mozgó, megfigyelhető, ún. manifeszt változók köre adja. Jelen tanulmányban ezért a manifeszt változók is megfelelően a tíz látens dimenzió köré szervezve kerülnek csoportosításra, azaz megadásra. A manifeszt indikátorok jellemzését illetően a következőkben a cél kettős: 1. előbb adott látens tényező indikátorainak egymással való belső kapcsolatrendszerét vizsgáljuk, minden dimenzión belül külön-külön, majd 2. a látens tényezők indikátor csoportjainak a külső, csoportközi kapcsolatait vizsgáljuk. Az alkalmazott statisztikai eszköztár a „főkomponensanalízis”. Ennek során a manifeszt indikátorokat mesterséges „komponensekbe” tömörítjük, ahol egy-egy komponens az indikátorok egy-egy alcsoportját reprezentálja. A komponensek fontossági sorrendjét a varianciájuk csökkenő rangsora mutatja. A komponens varianciájának a megnevezése: „eigen-value (sajátérték)”. Maximum annyi komponens képezhető, amennyi indikátort megfigyeltünk, de értelemszerűen törekszünk minél kevesebb és minél értelmezhetőbb csoportokra (komponensekre) tagolni a manifeszt változókat.

5


Természetesen megengedjük és elemezzük a komponensek egymással való korrelációs kapcsolatait: 1. előbb látens dimenziókon belül külön-külön (szám szerint 10 analízis), majd 2. dimenzióközi viszonylatban is. A fenti gondolatmenet összefoglaló neve: „faktoranalízis”. A faktoranalízis számszerű eredményeit 4féle standard táblába foglaljuk, amely táblák mind a 10 látens körre analóg módon értelmezendők. A táblák címei rendre: 1. 2. 3. 4.

Leíró statisztikák, Az információsűrítés minősége, A faktorstruktúra, A komponensek korrelációs kapcsolatai.

Az 1, 2, 3, 4 típusú táblák tartalma rendre: 1. típusú tábla: Leíró statisztikák: a. A blokkon belüli indikátorok statisztikai átlagait és szórásait közli. 2. típusú tábla: Az információsűrítés minősége: a. A táblában „eigen-value”megnevezéssel az illető komponens varianciája szerepel, csökkenően rendezve, fontossági sorrendet jelezve. A VE (Variance Explained) mutató azt méri, hogy az extrahált komponensek az eredeti manifeszt indikátorok totális 100% információ tartalmának mekkora hányadát reprodukálják egyenként. b. Az indikátorok száma jelentősen csökkenthető oly módon, hogy információ tartalmukat relatíve kevés, mesterségesen létrehozott komponensekbe (főkomponensekbe) tömörítjük, és csak a legfontosabb komponenseket tartjuk meg. Ez a szándék akkor sikeres, ha kevés komponens az indikátorok teljes információtartalmának nagy hányadát megőrzi. c. Egyesével haladva a komponensek sorában, legfontosabbtól a legkevésbé fontos felé tartva (eigen values) látjuk az általuk magyarázott kumulált százalékos hányadot a táblában. Szám szerint annyi komponenst érdemes definiálni (extrahálni), amennyivel elérjük a 90-95% hányadot a kumulált VE mutatóban. 3. típusú tábla: A faktorstruktúra: a „structure” mátrix a. A faktorstruktúra mátrix elemei a mesterséges Komponens és a manifeszt Indikátor közötti korreláció mértékét közli. Mivel a tábla korrelációkat publikál, ezért csak -1 és +1 közötti értékeket tartalmaz. Pozitív előjelű korreláció párhuzamos, negatív előjelű pedig ellentétes irányú együtt ingadozást jelez. b. A tábla koefficiensei egyben tükrözik, hogy egy konkrét komponens mekkora relatív fontossággal szerepel adott indikátor magyarázatában (előrejelzésében). Minél nagyobb a súly abszolút értelemben, annál fontosabb a Komponens. c. A fejrovatban lévő komponens értelmét azon indikátorok (az oldalrovatban) adják, melyek magyarázatában fontosnak bizonyulnak.

6


d. Megjegyezzük, hogy a tábla minden cellája tartalmaz súlyt, de az áttekinthetőség kedvéért csak a kiugróan fontos értékeket és azokat is csökkenően rendezve publikáljuk. 4. típusú tábla: A főkomponensek korrelációs kapcsolatai a. A tábla az adott látens dimenzión belüli Komponensek közötti korrelációs kapcsolatok páronkénti rendszerét közli.

7


II. 1.DIMENZIÓ: DEMOGRÁFIAI JELLEMZŐK – FÖLDRAJZI ADOTTSÁGOK

II.

A „Demográfiai jellemzők – földrajzi adottságok” nevű látens dimenzió indikátorainak (tömörített) megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlag és szórás) az 1.1 tábla közli. 1.1 tábla Leíró statisztikák Átlag Terület1 Lakónépesség1 Néps űrűség1

Szórás 3574.1

2516.6

36278.9

34848.1

2449.7

4761.4

Százaktívrajutógyermekkorú1

24.4

5.0

Százaktívkorúrajutóidőskorú1

36.2

6.9

Százgyermekrejutóidőskorú1

159.3

62.8

Vándorlásikülönbözetoda_el1

171.8

249.9

Term észetesszaporodásfogyas1

-94.5

139.3

23456.8

21978.7

Kor18_64évesaktív1

Az 1.2 tábla alapján az első 5 komponens a totális információ 95.383% arányát reprodukálja, a manifeszt indikátorok tehát 5 homogén alcsoportba tagolódnak. 1.2 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia Sajátérték Komponens 1

Saját érték

Százalékos variancia

Kumulált %

4.970

55.218

55.218

2

1.332

14.801

70.019

3

1.153

12.816

82.835

4

0.731

8.121

90.956

5

0.398

4.427

95.383

6

0.221

2.456

97.839

7

0.154

1.708

99.547

8

0.038

0.417

99.964

9

0.003

0.036

100.000

Az 1.3 tábla közli az indikátoroknak az 5 komponens által értelmezett homogén alcsoportjait, melyek 1. 2. 3. 4. 5.

A lakónépesség aktivitása, Elöregedés, Népsűrűség, Terület, Vándorlás.

8


Látható, hogy a Komponens – bár mindig számítható – csak akkor megnevezhető, ha a tartalmát egy szinonim indikátorokból álló „szet” adja. A Komponens alkalmazása hármas célú: 1. Alcsoportba sorolja a manifeszt indikátorokat, 2. Rangsorolja alcsoporton belül az indikátorokat, a legkevésbé fontosak elhagyhatók a blokkból, 3. Helyettesíti a megtartott indikátorokat, tehát adatábrázolási dimenziót redukál. 1.3 A faktorstruktúra Struktúra mátrix Komponens 1 Lakónépesség1

2

3

4

5

0.985

Kor18_64évesaktív1

0.983

Term észetesszaporodásfogyas1

-0.873

Százaktívkorúrajutóidőskorú1

-0.984

Százaktívrajutógyermekkorú1

0.922 -0.914

Népsűrűség1 Százgyermekrejutóidőskorú1

-0.757

-0.840

Terület1

-0.993

Vándorlásikülönbözetoda_el1

0.994

A faktorstruktúrát tekintve, ha az indikátorok számának a csökkentése, redukálása, az irrelevánsak elhagyása a cél, akkor az 1. komponens kidobja a Természetes szaporodást, a 2. és a 3. komponens a Százgyermekrejutó idős korúak számát, a 4. és 5. komponensek önállóak. Végül az 1.4 tábla számszerűsíti a komponensek egymás között mért lineáris korrelációit. Ezek szerint az 1. komponens a 2., 3. és 5. komponensekkel korrelál jelentősen, továbbá enyhe mértékű korreláció mérhető a (2_3), a (3_4), a (3_5) és a (4_5) komponenspároknál. Pozitív előjelű korreláció a települések párhuzamos, negatív előjelű korreláció pedig az ellentétes irányú együtt-ingadozását jelzi a megfelelő komponensek mentén. Mikor két komponens szorosan együtt ingadozik, akkor értelemszerűen azon indikátorok ingadoznak együtt szorosan, és a megfelelő előjellel, melyek a struktúra mátrix koefficiensei alapján a komponensek értelmét adják. 1.4 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Komponens korrelációs mátrix Komponens 1

1 1.000

2 -0.370

3 -0.459

4 0.138

5 0.561

2

-0.370

1.000

0.334

-0.056

0.004

3

-0.459

0.334

1.000

-0.291

-0.288

4

0.138

-0.056

-0.291

1.000

0.221

5

0.561

0.004

-0.288

0.221

1.000

9


A faktorstruktúra mátrix alapján adódó konklúziók figyelembevételével – Természetes szaporodás, fogyás valamint a Száz gyermekre jutó időskorúak számának elhagyása – az alábbi elemzési táblázatok adódnak( a Leíró statisztika ismételt bemutatásától eltekintünk, mivel annak adatai a változók kihagyásával nem változnak): Az első részben irrelevánsnak mutatkozó két változó elhagyásával 4 komponens rajzolódott ki, mely a totális információ tartalom 92.086 %-át magában foglalja. 1.5 tábla Az információsűrítés minősége

Komponens 1 2 3 4 5 6 7

Magyarázott variancia Sajátérték Saját érték Százalékos variancia 3.613 1.118 1.003 0.712 0.339 0.212 0.004

Kumulált %

51.615 15.970 14.333 10.168 4.839 3.024 0.051

51.615 67.585 81.917 92.086 96.924 99.949 100.000

A 4 komponens rendre 1. 2. 3. 4.

A lakónépesség aktivitása, vándorlása Gyermekkorúak és népsűrűség, Elöregedés, Terület,

1.6 A faktorstruktúra Struktúra m átrix Komponens 1 Lakónépesség1

0.961

Kor 18-64 éves aktív1

0.948

Vándorlási különbözet oda_el1

0.846

Népsűrűség1 Száz aktívra jutó gyermekkorú1

2

3

4

-0.937 0.923

Száz aktív korúra jutó időskorú1 Terület1

0.970 0.989

A 4 komponens közti korrelációs kapcsolatokat az 1.7 tábla szemlélteti.

10


1.7 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens korrelációs m átrix Komponens

1

2

3

4

1

1.000

-0.480

0.170

-0.173

2

-0.480

1.000

-0.204

0.325

3

0.170

-0.204

1.000

0.026

4

-0.173

0.325

0.026

1.000

A következő fejezetekben foglalt információk analóg értelműek a fenti értelmezésekkel, ezért az alábbiakban az analógia értelemszerű alkalmazhatóságára támaszkodva a tömör publikálási módot alkalmazzuk.

11


III.

III. 2.DIMENZIÓ: FOGLALKOZTATOTTSÁG ÁLLÁSKERESÉS A „Foglalkoztatottság – álláskeresés” című látens dimenzió indikátorainak megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlag, szórás) a 2.1 tábla közli. 2.1 tábla Leíró statisztikák Átlag Keves ebbmint8os ztályúállás keres ők2 Általánosiskolás álláskeresők2 Szakis kolás álláskeres ők2

25.2

Szórás 30.7

240.7

227.7

27.9

29.6

Szakmunkásálláskeresők2

197.1

149.5

Középis kolásállás keres ők2

323.3

323.7

67.9

79.0

Főis kolásálláskeres ők2 Egyetemiállás keresők2 Foglalkoztatottak2

47.0

61.3

15833.0

15901.8

219.0

221.5

Éventúliálláskeres ők2

A 2.2 tábla alapján az első 3 komponenssel a totális információ tartalom 97.416 százalékát megőrizzük, tehát az indikátorok 3 alcsoportját érdemes elhatárolni. 2.2 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia Sajátérték Komponens 1

Saját érték Százalékos variancia 7.139 79.318

Kumulált % 79.318

2

1.208

13.425

92.743

3

0.421

4.673

97.416

4

0.095

1.058

98.474

5

0.063

0.697

99.171

6

0.037

0.415

99.586

7

0.021

0.232

99.817

8

0.011

0.118

99.935

9

0.006

0.065

100.000

A 2.3 tábla közli az indikátorok struktúráját. A 3 komponens 3 alcsoportra bontja az indikátorokat, rendre 1. Egyetemi, Főiskolás álláskeresők, Foglalkoztatottak, Éven túli álláskeresők, 2. Kevesebb mint 8 osztályt végzett, és 8 osztályt végzett álláskeresők, 3. Szakmunkás, szakiskolás és középiskolás álláskeresők.

12


2.3 A faktorstruktúra Struktúra mátrix Komponens 1 Főiskolásálláskeresők2

2

3

0.992

Egyetemiálláskeresők2

0.990

Foglalkoztatottak2

0.956

Kevesebbmint8osztályúálláskeresők2

-0.720 -0.835 0.992

Szakmunkásálláskeresők2

-0.980

Szakiskolásálláskeresők2

-0.966

Középiskolásálláskeresők2

0.881

Éventúliálláskeresők2

0.827

Általánosiskolásálláskeresők2

-0.930 0.723

-0.897

0.863

-0.877

Végül a 2.4 tábla számszerűsíti a komponensek között mért lineáris korrelációkat. Ezek szerint az 1. és a 2. komponens jelentősen korrelál egymással 0.329, méghozzá pozitív módon, az 1. és a 3. között jelentős negatív (-0.672), míg a 2. és 3. között a kapcsolat ugyancsak negatív (-0.593). 2 4 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Komponens korrelációs mátrix Komponens 1

1

2 1.000

3 0.329

-0.672

2

0.329

1.000

-0.593

3

-0.672

-0.593

1.000

A következő részben a végzettség szerint szétbontott álláskeresők indikátorok helyett az álláskeresők összes számát vonjuk be az elemzésbe. A 2.5 táblában látható, hogy a 3 változóra vetített 2 komponens használatával az összes információtartalom 99.284 %-át megőrizzük, tehát a megadott 3 indikátort 2 komponensbe tömöríthetjük, de mivel 1 komponens alkalmazásával is a totális információtartalom 95,412 %-át elérjük, így logikus a 3 indikátor 1 komponensbe tömörítése is. 2.5 tábla Az információsűrítés minősége

Komponens 1 2 3

Magyarázott variancia Sajátérték Saját érték Százalékos variancia 2.862 0.116 0.021

95.412 3.872 0.716

Kumulált % 95.412 99.284 100.000

A következő tábla az indikátorok struktúráját mutatja, ezen belül látható, hogy amennyiben 2 komponens alkalmazása mellett döntünk, úgy a két komponens:

13


1. Álláskeresők száma összesen; Éven túli álláskeresők 2. Foglalkoztatottak. 2.6 A faktorstruktúra Struktúra m átrix

Álláskeresők száma_2 Éven túli álláskeresők2 Foglalkoztatottak2

Komponens 1 2 0.993 0.193 0.983 0.951 0.503

2 komponens alkalmazása esetén a komponensek közötti korrelációs kapcsolatot a 2.7 tábla közli. 2 7 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens korrelációs m átrix Komponens 1 2 1 1.000 0.213 2 0.213 1.000

14


IV.

IV. 3.DIMENZIÓ: HELYI ÖNKORMÁNYZATOK BEVÉTELTERMELŐ KÉPESSÉGE A „Helyi önkormányzatok bevételtermelő képessége” című látens dimenzió indikátorainak megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlagát és szórását) a 3.1 tábla közli. 3.1 tábla Leíró statisztikák Átlag 104071.0 172649.2 3968088.4 2771443.0 290954.1 8513803.2 2046801.7 27748.4 284086.3

Lakásbérbev3 Önk lakóház ktg3 Saját folyó bev3 Helyi adó bev3 Áteng gépjárm adó3 Tárgyévi bev3 Iparűzési adó3 Idegenforg adó3 Bérbevétel3

Szórás 180536.6 435940.5 4048394.2 2889937.0 270109.5 7299448.9 2119607.4 103084.9 458909.9

A 3.2 tábla alapján az első 4 komponenssel a totális információ-tartalom 97.162 százalékát megőrizzük. 3.2 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia

Komponens

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Saját érték

6.428 1.336 0.688 0.292 0.136 0.065 0.041 0.009 0.004

Sajátérték Százalékos variancia

71.425 14.846 7.642 3.249 1.515 0.722 0.453 0.105 0.043

Kumulált %

71.425 86.271 93.913 97.162 98.677 99.399 99.852 99.957 100.000

Az indikátorok struktúráját a 3.3 tábla közli. A 4 komponens 4 homogénnek tekinthető alcsoportra bontja az indikátorokat, rendre 1. 2. 3. 4.

Önkormányzati helyi adók, bevételek, Idegenforgalmi adó, Önkormányzati lakóházak összes felújítási, javítási, karbantartási költsége, Lakás és egyéb bérbevételek.

15


3.3 A faktorstruktúra Struktúra mátrix

Helyi adó bev3 Saját folyó bev3 Iparűzési adó3 Tárgyévi bev3 Áteng gépjárm adó3 Idegenforg adó3 Önk lakóház ktg3 Lakásbérbev3 Bérbevétel3

1 0.989 0.981 0.975 0.956 0.947

Komponens 2 3

4

0.996 0.999 -0.991 -0.901

A 3.4 tábla számszerűsíti a komponensek között mért lineáris korrelációkat. Ezek szerint az 1. és a 2. valamint a 3. komponens jelentősen korrelál egymással, méghozzá ellentétes előjellel. 3.4 tábla A faktorok (főkomponensek) korrelációs kapcsolatai Komponens 1 2 3 4

Komponens korrelációs mátrix 1 2 3 1.000 0.227 0.379 0.227 1.000 0.343 0.379 0.343 1.000 -0.747 -0.387 -0.550

4 -0.747 -0.387 -0.550 1.000

16


V.

V. 4.DIMENZIÓ: KERESKEDELMI INFRASTRUKTURÁLIS ELLÁTOTTSÁG A „Kereskedelmi infrastrukturális ellátottság” című látens dimenzió indikátorainak a megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlag és szórás) a 4.1 tábla közli. 4.1 tábla Leíró statisztikák Átlag

Szórás

Gépjárműszaküzl4

14.1

22.2

Gépjárműalkszaküzl4

20.2

25.1

Motorkalkatrészszaküzl4

2.5

2.9

Nemszakboltivegyes4

99.5

111.8

Élelmiszeritaldohány4

90.9

100.3

Üzemanyagtöltő4 Informhírtech4 Egyébháztartcikk4 Kulturálisszabadidő4 Egyébmns4

6.9

7.3

28.1

39.4

131.1

132.6

43.8

55.2

223.0

352.7

Élelmnagykerrakt4

14.2

28.6

Fogycikknagykerrakt4

66.0

275.4

Gépbernagykerrakt4

4.5

7.1

Gépjalkatrnagykerrakt4

1.6

3.1

Gépjárműnagykerrakt4

0.7

1.3

Informtelekomnagykerrakt4

1.5

3.5

Mezőgazdnagykerrakt4

1.3

3.0

Motorkeralkatrnagykerrakt4

0.1

0.3

Vegyesicnagykerrakt4

2.9

11.8

12.9

17.1

Egyszaknagykerrakt4

A 4.2 tábla alapján az első 7 komponenssel a totális információ-tartalom 91.509 % arányát megőrizzük. 4.2 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia Sajátérték Komponens

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Saját érték

10.618 2.710 1.544 1.155 0.807 0.791 0.677 0.395 0.337 0.233 0.200 0.166 0.122 0.081 0.063 0.049 0.022 0.016 0.009 0.004


53.090 13.550 7.722 5.773 4.036 3.955 3.383 1.975 1.685 1.167 1.000 0.830 0.610 0.407 0.316 0.244 0.110 0.082 0.044 0.020

Kumulált %

53.090 66.640 74.361 80.134 84.170 88.125 91.509 93.484 95.169 96.336 97.335 98.166 98.776 99.183 99.499 99.743 99.853 99.936 99.980 100.000

17


Az indikátorok struktúráját a 4.3 tábla közli. A 7 komponens 7 alcsoportra bontja az indikátorokat, rendre

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

Lakossági szükségletek kielégítését szolgáló kisker. egységek, Iparcikk nagyker, egyéb mns, Élelmiszer, gépjármű nagyker, Motorkerékpár és alkatrész nagyker, Gépjárművekkel kapcsolatos kisker üzletek és üzemanyagtöltő, Egyéb nagyker, Mezőgazdasági nagyker.

4.3 A faktorstruktúra Struktúra m átrix 1 0.977 0.962 0.959 0.923 0.923

Kulturálisszabadidő4 Informhírtech4 Egyébháztartcikk4 Nemszakboltivegyes4 Élelmiszeritaldohány4 Fogycikknagykerrakt4 Vegyesicnagykerrakt4 Egyébmns4 Élelmnagykerrakt4 Gépjárműnagykerrakt4 Motorkeralkatrnagykerrakt4 Gépjárműszaküzl4 Motorkalkatrészszaküzl4 Gépjárműalkszaküzl4 Üzemanyagtöltő4 Gépbernagykerrakt4 Informtelekomnagykerrakt4 Gépjalkatrnagykerrakt4 Egyszaknagykerrakt4 Mezőgazdnagykerrakt4

0.835

2

Komponens 4

3

5

6

7

-0.990 -0.988 -0.837 0.917 0.903 0.990 -0.887 -0.865 -0.836 -0.775 -0.862 -0.853 -0.827 -0.752 0.982

Végül a 4.4 tábla számszerűsíti a komponensek között mért lineáris korrelációkat. 4.4 tábla A faktorok (főkomponensek) korrelációs kapcsolatai Kom ponens korrelációs m átrix Komponens 1 2 3 4 5 6 7

1 1.000 -0.470 0.216 0.048 -0.447 -0.418 0.204

2 -0.470 1.000 -0.202 -0.029 0.119 0.167 -0.057

3 0.216 -0.202 1.000 0.141 -0.361 -0.368 0.313

4 0.048 -0.029 0.141 1.000 -0.136 -0.117 -0.038

5 -0.447 0.119 -0.361 -0.136 1.000 0.419 -0.235

6 -0.418 0.167 -0.368 -0.117 0.419 1.000 -0.255

7 0.204 -0.057 0.313 -0.038 -0.235 -0.255 1.000

18


VI.

VI. 5.DIMENZIÓ: KOMMUNÁLIS INFRASTUKTÚRÁLIS ELLÁTOTTSÁG A „Kommunális infrastruktúra” című látens dimenzió indikátorainak megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlag és szórás) az 5.1 tábla közli. 5.1 tábla Leíró statisztikák Átlag

Szórás

Fajlgázfogy5

2543.8

3360.7

Fajlvillfogy5

6780.8

3422.3

78.0

113.9

6852.4

6912.3

107.8

32.3

Lakás ép5 Lakás épter5 Fajllakásépter5 Fajllakáster5

79.2

12.3

Összkomfarány5

68.7

12.9

Magszlaktul5

16247.9

17586.0

Intézmlaktul5

369.2

549.2

Önkorlaktul5

697.0

1286.8

Fajllakasszam5

258.0

36.1

Az 5.2 tábla alapján az első 6 komponenssel a totális információ-tartalom 94.011% arányát megőrizzük. 5.2 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia Sajátérték Komponens

Saját érték


Kumulált %

1

5.109

46.449

46.449

2

1.469

13.356

59.804

3

1.239

11.266

71.070

4

0.976

8.875

79.945

5

0.859

7.811

87.757

6

0.688

6.254

94.011

7

0.241

2.189

96.200

8

0.182

1.657

97.857

9

0.118

1.071

98.928

10

0.072

0.651

99.579

11

0.046

0.421

100.000

Az indikátorok struktúráját az 5.3 tábla közli. A 6 komponens 6 alcsoportra bontja az indikátorokat, rendre 1. Lakásszám (tulajdonosonként bontva) és fajlagosan száz lakásra és lakott üdülőkre jutó lakók száma, valamint egy lakásra jutó alapterület 2. Adott évi lakásépítések (száma és épített terület), 19


3. 4. 5. 6.

Fajlagos gázfogyasztás, Fajlagos villamosenergia fogyasztás, Összkomfortos lakások aránya, Az év folyamán épített egy lakásra jutó összes alapterület.

5.3 A faktorstruktúra Struktúra mátrix Kom ponens 1 Intézm laktul5 Fajllakas szam5 Mags zlaktul5

2

3

4

5

6

0.946 -0.927 0.910

Önkorlaktul5

0.900

Fajllakás ter5

-0.876

Lakásépter5

0.979

Lakásép5

0.970

Fajlgázfogy5

0.990

Fajlvillfogy5

0.998

Ös szkomfarány5

0.984

Fajllakás épter5

0.994

Az 5.4 tábla számszerűsíti a komponensek között mért lineáris korrelációkat. 5.4 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens korrelációs m átrix Komponens 1 2 3 4 5 6

1 1.000 0.453 0.064 0.110 -0.056 -0.416

2 0.453 1.000 -0.030 -0.021 0.138 -0.300

3 0.064 -0.030 1.000 0.040 0.082 -0.073

4 0.110 -0.021 0.040 1.000 -0.007 -0.044

5 -0.056 0.138 0.082 -0.007 1.000 0.137

6 -0.416 -0.300 -0.073 -0.044 0.137 1.000

A következőkben az összes lakásszámot vesszük figyelembe a tulajdonosok szerint szétbontott lakásszámok helyett, valamint a fajlagos gázfogyasztás és fajlagos villamos energia fogyasztás helyett a tényleges gáz- és villanyfogyasztást állítottuk be változóként. Az így elért eredményeket az alábbiakban publikáljuk: 5.5 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia Komponens 1 2 3 4 5 6 7 8

Saját érték 4.730 1.403 1.102 0.278 0.201 0.138 0.092 0.055

Sajátérték Százalékos variancia 59.126 17.539 13.778 3.478 2.517 1.725 1.153 0.685

Kumulált % 59.126 76.665 90.442 93.920 96.437 98.162 99.315 100.000

20


Látható, hogy a korábbi 6 komponens helyett most 3 komponens a totális információtartalom 90.442 %-át adja.

5.6 A faktorstruktúra Struktúra m átrix 1 0.930 0.928 -0.905 -0.901 0.816

Villenergfogy5 Lakásszám_5 Fajllakasszam5 Fajllakáster5 Gázfogy5 Összkomfarány5 Lakásépter5 Lakásép5

Komponens 2

3

0.969 -0.977 -0.971

A 3 komponens rendre 1. Lakásszám összesen és fajlagosan száz lakásra és lakott üdülőkre jutó lakók száma, valamint egy lakásra jutó alapterület és kommunális(gáz,villany)fogyasztás 2. Összkomfort-arány, 3. Adott évi lakásépítések (száma és épített terület),, 5.7 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens korrelációs m átrix Komponens

1

2

3

1

1.000

0.032

-0.457

2

0.032

1.000

-0.131

3

-0.457

-0.131

1.000

21


VII.

VII. 6.DIMENZIÓ: KÖZLEKEDÉSI INFRASTUKTÚRÁLIS ELLÁTOTTSÁG A „Közlekedési infrastruktúra” című látens dimenzió indikátorainak megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlagát és szórását) a 6.1 tábla közli. 6.1 tábla Leíró statisztikák Átlag Kiépítetlenút6

Szórás 61.1

Kiépítettút6 Áruszálltgk6 Áruszállforghely6 Személyszállforghely6

64.9

85.7

65.2

1577.4

1668.3

94.0

151.6

474.9

653.1

12578.0

11958.0

Idoptkm6

26.2

22.8

Idoptper6

28.7

22.5

Útoptkm6

21.5

19.2

Útoptperc6

35.6

28.3

Beltkiépítettség6

80.3

17.9

Személyszállító6

Kerékpárút6

2.4

3.8

Közútikapcs6

11.4

10.8

102857.5

134624.7

Szgkforg6 Vasútikapcs6

2.2

1.2

Közlbalesetsérült6

78.2

81.4

Közlekbaleset6

62.2

66.8

A 6.2 tábla alapján 6 komponenssel a totális információ-tartalom 94.002% arányát megőrizzük. 6.2 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia

Komponens 1

Saját érték


Kumulált %

10.549

62.055

62.055

2

2.180

12.824

74.879

3

1.155

6.796

81.675

4

0.854

5.022

86.697

5

0.690

4.060

90.757

6

0.552

3.245

94.002

7

0.368

2.167

96.169

8

0.233

1.372

97.541

9

0.166

0.979

98.520

10

0.102

0.602

99.122

11

0.063

0.368

99.490

12

0.036

0.212

99.702

13

0.022

0.131

99.833

14

0.018

0.104

99.936

15

0.005

0.028

99.964

16

0.004

0.022

99.986

17

0.002

0.014

100.000

22


Az indikátorok struktúráját a 6.3 tábla közli. A 6 komponens 6 alcsoportra bontja az indikátorokat, rendre 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Járművek állománya, új forgalomba helyezés, közúti balesetek, Belterületek kiépítettsége, kiépítetlen terület Elérhetőségi távolságok és idők Budapestig, közúti kapcsolatok, Vasúti kapcsolatok, Kiépített utak, Kerékpárút.

6.3 A faktorstruktúra Struktúra mátrix Kom ponens 1 Szem élyszállforghely6

2

3

4

5

6

0.959

Áruszállforghely6

0.928

Közlekbaleset6

0.919

Áruszálltgk6

0.916


0.912

Szgkforg6

0.882

Szem élyszállító6

0.877


-0.943

Kiépítetlenút6

0.896

Útoptperc6

0.993

Idoptkm6

0.991

Idoptper6

0.991

Útoptkm 6

0.983

Közútikapcs6

-0.812

Vas útikapcs6

0.991

Kiépítettút6

0.958

Kerékpárút6

-0.964

A 6.4 tábla számszerűsíti a komponensek között mért lineáris korrelációkat. 6.4 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens korrelációs m átrix Komponens 1 2 3 4 5 6

1 1.000 -0.276 -0.630 0.467 0.407 -0.201

2 -0.276 1.000 0.407 -0.090 -0.004 -0.188

3 -0.630 0.407 1.000 -0.315 -0.407 -0.097

4 0.467 -0.090 -0.315 1.000 0.320 -0.063

5 0.407 -0.004 -0.407 0.320 1.000 -0.160

6 -0.201 -0.188 -0.097 -0.063 -0.160 1.000

23


VIII.

VIII. 7.DIMENZIÓ: A LAKOSSÁG JÖVEDELEMTERMELŐ KÉPESSÉGE, EGÉSZSÉGÜGY, KÖZBIZTONSÁG A „Lakosság jövedelemtermelő képessége, egészségügyi helyzete, közbiztonság” című látens dimenzió indikátorainak megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlag és szórás) a 7.1 tábla közli. 7.1 tábla Leíró statisztikák Átlag Ápolásidíjátl7 Közgyógyigátl7 Szocsegélyátl7 SZJALMalatt7 SZJALM ÁTLJÖV7 SZJAÁTLJÖVf elett7 AdófizLMalatt7 AdófizLM ÁTLJÖV7 AdófizÁTLJÖVf elett7 JövLMalatt7 JövLM ÁTLJÖV7 JövÁTLJÖVfelett7 Fajlbűncselekm7

Szórás

4.8 27.9 2.8 242950319.3 1109790920.0 4985446329.3 5211.0 5845.2 4382.2 2396710959.4 9350472733.4 24730037652.7 47.1

2.3 9.1 2.9 298823130.3 1080672913.0 5940116899.2 4788.7 5277.3 4689.5 2168055125.7 8490034511.8 28428958744.0 25.6

A 7.2 tábla alapján az első 4 komponenssel a totális információ-tartalom 93.796 % arányát megőrizzük. 7.2 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia Sajátérték Kom ponens 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

Saját érték 8.730 1.648 1.086 0.729 0.446 0.290 0.061 0.006 0.002 0.001 0.000 0.000 0.000

Százalékos variancia 67.156 12.680 8.350 5.610 3.429 2.232 0.469 0.047 0.018 0.006 0.002 0.002 0.000

Kumulált % 67.156 79.836 88.186 93.796 97.225 99.457 99.926 99.973 99.990 99.996 99.998 100.000 100.000

Az indikátorok struktúráját a 7.3 tábla közli. A 4 komponens 4 alcsoportra bontja az indikátorokat, rendre 1. Személyi jövedelem, adó és adófizető adatok(Létminimum alatt, Létminimum és Átlagjövedelem között és Átlagjövedelem fölötti bontásban), 2. Szociális segély, regisztrált bűncselekmények 1000 lakosra vetítve, 3. Ápolási díjban részesítettek 1000 főre jutó átlagos száma, 4. Közgyógyellátási igazolvánnyal rendelkezők 1000 főre vetített száma.

24


7.3 A faktorstruktúra Struktúra m átrix 1 0.998 0.995 0.988 0.979 0.978 0.978 0.977 0.965 0.916

SZJALM ÁTLJÖV7 Adóf izÁTLJÖVf elett7 Adóf izLMalatt7 JövÁTLJÖVf elett7 JövLMalatt7 JövLM ÁTLJÖV7 Adóf izLM ÁTLJÖV7 SZJAÁTLJÖVf elett7 SZJALMalatt7 Szocsegélyátl7 Fajlbűncselekm7 Ápolásidíjátl7 Közgyógyigátl7

Komponens 2 3

4

0.879 0.861 0.988 -0.999

A 7.4 tábla számszerűsíti a komponensek között mért lineáris korrelációkat. 7.4 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Komponens korrelációs mátrix Komponens 1 2 3 4

1 1.000 0.106 -0.267 0.086

2 0.106 1.000 -0.113 -0.228

3 -0.267 -0.113 1.000 -0.165

4 0.086 -0.228 -0.165 1.000

25


IX.

IX. 8.DIMENZIÓ: TURIZMUS, VENDÉGLÁTÁS, SZÁLLÁSHELY SZOLGÁLTATÁS A „Turizmus, vendéglátás, szálláshely szolgáltatás” című látens dimenzió indikátorainak megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlag és szórás) a 8.1 tábla közli. 8.1 tábla Leíró statisztikák Átlag Vendéglátóhely8 Vendégekszáma8 Külf öldivendégekszáma8 Vendégéjszakákszáma8 Külf öldivendégéjszakák8 Szállásf érőhely8 Szálláshelyek8

Szórás

208.7 44523.1 36796.7 103851.5 87155.5 889.2 23.3

238.1 104148.3 95730.5 245189.6 227540.0 1831.0 53.5

A 8.2 tábla alapján az első 2 komponenssel a totális információ-tartalom 98.213% arányát megőrizzük. 8.2 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia Komponens 1 2 3 4 5 6 7

Saját érték


6.489 0.386 0.093 0.028 0.003 0.002 0.000

Kumulált %

92.700 5.513 1.324 0.393 0.038 0.029 0.003

92.700 98.213 99.537 99.930 99.968 99.997 100.000

Az indikátorok struktúráját a 8.3 tábla közli. A 2 komponens 2 alcsoportra bontja az indikátorokat, rendre 1. Szálláshelyszolgáltatás, 2. Vendéglátóhelyek. 8.3 A faktorstruktúra Struktúra m átrix

Vendégekszáma8 Külf öldivendégekszáma8 Külf öldivendégéjszakák8 Vendégéjszakákszáma8 Szállásf érőhely8 Szálláshelyek8 Vendéglátóhely8

Komponens 1 2 0.998 0.997 0.997 0.996 0.977 0.814 0.962 0.999

26


8.4 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens korrelációs m átrix Komponens 1 2

1 1.000 0.750

2 0.750 1.000

27


X.

X. 9.DIMENZIÓ: VÁLLALKOZÁSOK GAZDASÁGI AKTIVITÁSA A. „Vállalkozások gazdasági aktivitása” című látens dimenzió indikátorainak megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlag és szórás) a 9.1 tábla közli. 9.1 tábla Leíró statisztikák Átlag Regvállmgerdőhal9 Regvállbányakőf ej9 Regvállf eldolgipar9 Regvállvillenerggázgőz9 Regvállvízszennyvhulladék9 Regvállépítőipar9 Regvállkereskgépjjavít9 Regvállszállrakt9 Regvállszállásszolgvendégl9 Regvállinfokomm9 Regvállpübiztos9 Regvállingatlanügyletek9 Regvállszakmtudműszaki9 Regválladminisztratív9 Regvállközigazgvédtársbizt9 Regválloktatás9 Regvállhumeüszocell9 Regvállművszórakoztszabadidő9 Regvállegyébszolg9 Regvállegyébtevék9 Regvállnullismf ő9 Regváll1_9f ő9 Regváll10_19fő9 Regváll20_49fő9 Regváll50_249fő9 Regváll250_499fő9 Regváll500több9

Szórás 220.6 3.1 351.3 7.1 12.7 464.2 1191.8 214.8 255.3 431.5 214.0 1314.1 1195.1 420.2 1.4 215.8 153.6 283.8 221.8 0.4 2800.5 4150.1 125.2 63.4 28.0 2.9 2.6

152.6 4.5 351.6 11.5 11.5 440.7 1347.3 220.1 287.2 592.5 227.8 1731.9 1675.9 506.6 3.6 263.3 207.7 382.1 231.9 0.8 3576.9 4412.0 159.9 86.9 40.7 5.3 4.9

A 9.2 tábla alapján 4 komponenssel a totális információ-tartalom 93.965% arányát megőrizzük.

28


9.2 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia Komponens

Saját érték

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27


22.070 1.358 1.048 0.894 0.557 0.369 0.156 0.132 0.101 0.087 0.062 0.047 0.027 0.023 0.019 0.013 0.011 0.008 0.005 0.004 0.003 0.002 0.002 0.001 0.000 0.000 0.000

Kumulált %

81.743 5.030 3.882 3.311 2.062 1.366 0.577 0.490 0.373 0.322 0.228 0.174 0.101 0.084 0.072 0.049 0.041 0.030 0.019 0.014 0.012 0.009 0.007 0.005 0.002 0.001 0.000

81.743 86.772 90.654 93.965 96.027 97.393 97.970 98.460 98.833 99.155 99.383 99.557 99.657 99.741 99.813 99.861 99.902 99.932 99.951 99.965 99.977 99.986 99.992 99.998 99.999 100.000 100.000

Az indikátorok struktúráját a 9.3 tábla közli. A 4 komponens 4 alcsoportra bontja az indikátorokat. A struktúra mátrix áttekintése során azt láthatjuk, hogy a komponensek nem adnak meg homogén csoportokat, így a változók bevonását újra át kell tekinteni. 9.3 A faktorstruktúra Struk túra m átrix

Regvállépítőipar9 Regvállegyébszolg9 Regvállf eldolgipar9 Regvállszállrakt9 Regvállpübiztos9 Regvállkereskgépjjavít9 Regváll1_9f ő9 Regválladminisztratív9 Regvállvízszennyvhulladék9 Regváll250_499fő9 Regváll50_249f ő9 Regváll500több9 Regvállközigazgvédtársbizt9 Regvállszakmtudműszaki9 Regvállingatlanügyletek9 Regvállhumeüszocell9 Regvállnullismf ő9 Regvállművszórakoztszabadidő9 Regvállinf okomm9 Regválloktatás9 Regvállbányakőfej9 Regvállszállásszolgvendégl9 Regváll10_19f ő9 Regváll20_49f ő9 Regvállvillenerggázgőz9 Regvállmgerdőhal9 Regvállegyébtevék9

1 0.992 0.989 0.983 0.978 0.973 0.967 0.952 0.952 0.930

Komponens 2 3 -0.801 -0.814 -0.853 -0.817 -0.916 -0.904 0.923 0.913 0.909 0.875

0.826 0.811 0.877 0.835 0.881 0.903 0.916 0.903 0.878

4

0.804 0.829 0.822

-0.835

-0.986 -0.985 -0.976 -0.974 -0.973 -0.959 -0.948 -0.935 -0.918 -0.911 -0.898 -0.876 0.943

29


A 9.4 tábla számszerűsíti a komponensek között mért lineáris korrelációkat. 9.4 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens korrelációs m átrix Komponens 1 2 3 4

1 1.000 0.622 -0.765 0.430

2 0.622 1.000 -0.601 0.249

3 -0.765 -0.601 1.000 -0.370

4 0.430 0.249 -0.370 1.000

30


XI.

XI. 10.DIMENZIÓ: VÁLLALKOZÁSOK JÖVEDELEMTERMELŐ KÉPESSÉGE A „Vállalkozások jövedelemtermelő képessége” című látens dimenzió indikátorainak megnevezéseit és leíró statisztikáit (átlagát és szórását) a 10.1 tábla közli. 10.1 tábla Leíró statisztikák Átlag 4212960924.8 6369724.0 1265060897.8 1929022.0 2485645.4 14532.5 326351356.2 172588994.9 96184017.4 1.3 90.8 5.0 2.0 2.4

EVAbevétel10 FajlagosEVAbev10 EVAadó10 FajlagosEVAadó10 FizetettTAO10 ÁtllétszámTAO10 Brtermérték10 Brhozzáadottérték10 Külföldirész10 LIKVIDITÁS10 BEFESZKFEDEZETT10 TŐKEARADÓZERED10 ESZKÖZHATÉKONYSÁG10 ESZKÖZJÖVEDELMEZŐSÉG10

Szórás 6010831080.1 1446883.4 1805083732.6 440434.8 4525561.1 20634.1 630030262.1 346136355.9 285929563.4 0.4 60.4 10.0 3.5 3.6

A 10.2 tábla alapján az első 6 komponenssel a totális információ-tartalom 95.562 százalékát megőrizzük. 10.2 tábla Az információsűrítés minősége

Komponens 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

Magyarázott variancia Sajátérték Saját érték Százalékos variancia 6.107 3.014 1.645 1.305 0.668 0.640 0.357 0.102 0.089 0.051 0.020 0.001 0.000 0.000

43.619 21.531 11.747 9.322 4.771 4.572 2.551 0.732 0.638 0.364 0.142 0.008 0.003 0.000

Kumulált % 43.619 65.150 76.897 86.220 90.990 95.562 98.113 98.845 99.483 99.847 99.989 99.997 100.000 100.000

Az indikátorok struktúráját a 10.3 tábla közli. A 6 komponens 6 alcsoportra bontja az indikátorokat, rendre 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Értékteremtés, társasági adó, átlaglétszám, Jövedelmezőségi mutatók, Fajlagos EVA-adatok, Likviditás, eszközfedezettség, EVA(bevétel és adó), Külföldi részesedés aránya. 31


10.3 A faktorstruktúra Struktúra m átrix 1 0.986 0.968 0.960 0.891

Brhozzáadottérték10 Brtermérték10 FizetettTAO10 ÁtllétszámTAO10 ESZKÖZHATÉKONYSÁG10 ESZKÖZJÖVEDELMEZŐSÉG10 TŐKEARADÓZERED10 FajlagosEVAadó10 FajlagosEVAbev10 LIKVIDITÁS10 BEFESZKFEDEZETT10 EVAadó10 EVAbevétel10 Külföldirész10

Komponens 3 4

2

5

6

0.819 0.988 0.986 0.967 0.999 0.999 0.916 0.879 0.998 0.998 0.990

A 10.4 tábla számszerűsíti a komponensek között mért lineáris korrelációkat. 10.4 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens k orrelációs m átrix Komponens 1 2 3 4 5 6

1 1.000 -0.170 0.265 -0.077 0.664 0.474

2 -0.170 1.000 -0.197 0.341 -0.110 -0.189

3 0.265 -0.197 1.000 -0.165 0.346 0.237

4 -0.077 0.341 -0.165 1.000 -0.166 0.038

5 0.664 -0.110 0.346 -0.166 1.000 0.415

6 0.474 -0.189 0.237 0.038 0.415 1.000

Amennyiben a 9. dimenzióban a nemzetgazdasági ágakra szétbontott regisztrált vállalkozások adatait összevontan vesszük figyelembe, úgy adódik a lehetőség, hogy a 9. és 10. dimenziót összevontan elemezzük. Ebben az elemzésben a 10. dimenzió adatai közül a fajlagos EVA adatokat (bevétel és adó), valamint a külföldi részesedési adatokat kihagyjuk. Ennek eredményeit az alábbiakban publikáljuk: 10.5 tábla Leíró statisztikák Átlag EVAbevétel10 EVAadó10 FizetettTAO10 ÁtllétszámTAO10 Brtermérték10 Brhozzáadottérték10 LIKVIDITÁS10 BEFESZKFEDEZETT10 TŐKEARADÓZERED10 ESZKÖZHATÉKONYSÁG10 ESZKÖZJÖVEDELMEZŐSÉG10 Regvállszám_9

4212960924.8 1265060897.8 2485645.4 14532.5 326351356.2 172588994.9 1.3 90.8 5.0 2.0 2.4 7172.7

Szórás 6010831080.1 1805083732.6 4525561.1 20634.1 630030262.1 346136355.9 0.4 60.4 10.0 3.5 3.6 8220.6

32


A 10.6 táblából látható, hogy a 12 változóra vetített 4 komponens alkalmazása a totális információtartalom 94.326 %-át megőrzi. 10.6 tábla Az információsűrítés minősége

Komponens 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Magyarázott variancia Sajátérték Saját érték Százalékos variancia 6.198 51.653 3.036 25.300 1.288 10.737 0.796 6.636 0.384 3.199 0.107 0.888 0.095 0.793 0.054 0.452 0.021 0.177 0.018 0.154 0.001 0.010 0.000 0.000

Kumulált % 51.653 76.953 87.690 94.326 97.525 98.414 99.207 99.659 99.836 99.990 100.000 100.000

10.7 A faktorstruktúra Struktúra m átrix Komponens 2 3

1 0.986 0.968 0.961 0.899

Brhozzáadottérték10 Brtermérték10 FizetettTAO10 ÁtllétszámTAO10 ESZKÖZHATÉKONYSÁG10 ESZKÖZJÖVEDELMEZŐSÉG10 TŐKEARADÓZERED10 LIKVIDITÁS10 BEFESZKFEDEZETT10 EVAbevétel10 EVAadó10 Regvállszám_9

4

0.742 0.847 0.987 0.986 0.966 0.923 0.870 0.992 0.992 0.988

0.721

A 4 komponens 4 alcsoportra bontja az indikátorokat, rendre 1. 2. 3. 4.

Értékteremtés, társasági adó, átlaglétszám, Jövedelmezőségi mutatók, Likviditás, eszközfedezettség, EVA (bevétel és adó),

10.8 tábla A komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens k orrelációs m átrix Komponens 1 2 3 4

1 1.000 -0.183 -0.073 0.685

2 -0.183 1.000 0.339 -0.136

3 -0.073 0.339 1.000 -0.167

4 0.685 -0.136 -0.167 1.000

33


XII.

XII. A KOMPONENSEK DIMENZIÓ-KÖZI ELEMZÉSE Az utolsó fejezetben a dimenziók közötti kapcsolatot vizsgáljuk. Erre a célra az egyes dimenziókból kiszűrt (extrahált) komponenseket használjuk, mint input indikátorokat. A komponensek azonosítója rendre FAC#_#, ahol „FAC#” jelzi a komponens sorszámát, „_#” pedig annak a dimenziónak a sorszámát, amely dimenzión belül a komponens meghatározásra került. Az extrahált komponensek száma (lásd a korábbiakban) mindösszesen 36. A gondolatmenet lényege, hogy a komponenseket tekintet nélkül az eredeti dimenzióikra egy közös indikátor „szet-ként” tekintjük, és végrehajtjuk a komponensek faktoranalízisét. Az információsűrítés minőségét a 11.1 tábla közli. Ennek értelmében az első 13 komponens által a totális információ magyarázott mértéke: 90.881%. 11.1 tábla Az információsűrítés minősége Magyarázott variancia Sajátérték Komponens 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36

Saját érték 13.815 4.694 2.517 1.988 1.784 1.619 1.469 1.050 0.984 0.908 0.709 0.624 0.556 0.513 0.491 0.412 0.338 0.320 0.221 0.178 0.140 0.126 0.103 0.087 0.087 0.057 0.049 0.044 0.035 0.026 0.020 0.018 0.011 0.004 0.003 0.001

Százalékos variancia 38.375 13.040 6.993 5.522 4.954 4.497 4.080 2.916 2.732 2.523 1.971 1.733 1.544 1.424 1.363 1.145 0.938 0.888 0.615 0.493 0.390 0.350 0.285 0.243 0.241 0.157 0.135 0.121 0.097 0.073 0.057 0.051 0.030 0.012 0.009 0.003

Kumulált % 38.375 51.415 58.408 63.930 68.884 73.381 77.461 80.377 83.109 85.632 87.603 89.336 90.881 92.304 93.667 94.812 95.750 96.639 97.253 97.747 98.136 98.486 98.771 99.014 99.255 99.412 99.547 99.668 99.765 99.838 99.895 99.946 99.976 99.988 99.997 100.000

34


A komponensek faktorstruktúráját a 11.2 tábla tartalmazza. A tábla ugyanúgy, mint korábban korrelációs értékeket tartalmaz a második lépcsős komponensek és az első lépcsős FAC# komponensek között. A tábla célja a következő. E tábla képezi az exploratív alapját a végső SEM modell kidolgozásának, így, bár nem tartozik szorosan jelen munkafázishoz, mint a soron következő munkaütem kiinduló lépését, röviden bemutatjuk. Vegyük például a legfontosabb, első komponens korrelációit az alábbi, kiemelt FAC első lépcsős komponenseivel: FAC1_7 FAC1_2 FAC5_4 FAC1_1 FAC1_3 FAC5_6 FAC1_5 FAC4_9

Alapvető konklúzió, hogy a fenti komponensek által összefogott manifeszt változók szorosan korrelálnak csoportközi összevetésben, ahol például a 4. dimenzió 5. csoportja negatívan korrelál a fent említett többi csoport manifeszt elemeivel. A többi koefficiens értelmezése analóg.

35


11.2 A faktorstruktúra Struktúra m átrix

FAC1_7 FAC1_2 FAC5_4 FAC1_1 FAC1_3 FAC5_6 FAC1_5 FAC4_9 FAC1_4 FAC3_6 FAC2_3 FAC1_8 FAC2_7 FAC1_9 FAC2_1 FAC2_8 FAC2_4 FAC3_5 FAC3_3 FAC3_7 FAC3_9 FAC3_4 FAC7_4 FAC6_6 FAC2_6 FAC4_1 FAC2_9 FAC4_6 FAC2_5 FAC4_4 FAC3_1 FAC2_2 FAC6_4 FAC4_3 FAC1_6 FAC4_7

1 0.832 0.820 -0.814 0.803 0.789 0.762 0.749 0.687 0.681 -0.599 0.223 0.383 -0.500 0.629 -0.229 -0.377

2 3 4 -0.230 -0.416 -0.244 -0.265 -0.625 -0.190 0.193 -0.254 -0.548 -0.228 -0.329 -0.465 -0.183 -0.139 -0.488 -0.462 -0.231 -0.393 -0.414 -0.296 -0.591 -0.579 -0.306 0.421 0.391 0.426 -0.966 -0.178 -0.257 -0.965 -0.307 -0.301 -0.925 -0.163 -0.118 -0.776 -0.394 -0.169 0.707 0.381 0.231 -0.678 -0.584 -0.309 0.246 0.934 0.146 0.892 0.199 -0.387 -0.763 -0.252 0.236 0.178 0.838 0.832 -0.220

-0.172 0.235 0.192 -0.186 -0.103 -0.164 0.263 0.188 0.327 0.174 0.417 0.412 0.101 0.485 0.438 -0.265 0.236 0.251 -0.188

0.228 -0.268 -0.127 0.353 0.308 -0.181 -0.336 0.293 -0.507 0.454 0.471 0.318 0.608 -0.418 -0.429 -0.229 0.163

Komponens 5 6 7 8 0.106 0.477 0.255 0.189 0.153 0.414 0.218 0.115 -0.230 -0.343 -0.111 -0.362 0.553 0.278 0.193 0.136 0.525 0.297 0.162 0.262 0.205 0.175 0.457 0.404 0.184 0.471 0.349 0.174 0.330 0.382 0.148 -0.471 -0.246 -0.486 0.292 0.124 0.408 0.173 0.194 0.481 0.388 0.113 -0.168 -0.123 -0.450 0.144 0.376 0.391 0.231 -0.163 -0.189 -0.237 -0.165 -0.140 0.205 0.260 0.128 0.144 -0.115 -0.124 -0.256 -0.204 0.835 0.344 0.243 0.938 0.492 -0.568 0.418 0.131 -0.887 -0.250 0.133 -0.753 0.149 -0.681 0.369 0.308 0.648 0.200 0.112 0.181 0.117 0.142 0.373 0.231 0.330 -0.200 -0.316 -0.173 -0.199 -0.112 -0.338 -0.341 0.603 0.304 0.218 -0.216 0.106

9 0.277

10

-0.389 -0.202 0.211 0.244 0.132 0.436 -0.125 0.160 -0.183 -0.175 -0.113 -0.324 -0.378 -0.384 0.130 0.546 -0.114 0.234 -0.341 -0.248

0.359

11 0.593 0.341 -0.373 0.334 0.494 0.658 0.468 0.655 0.303 -0.459 0.138 0.226 0.165 0.324 -0.175 0.385 0.107 -0.108 0.120 -0.167

12 13 0.706 0.110 0.730 -0.425 0.747 0.734 0.202 0.722 0.686 0.127 0.612 -0.490 -0.129 0.125 0.283 -0.124 0.538 -0.108 -0.385 0.646 -0.204 -0.420 -0.191 0.473 -0.278 -0.315 0.151 0.317 -0.310 0.248 -0.126 -0.126 -0.219 -0.107 -0.173 -0.234 -0.165 0.494 -0.239 0.139 0.182

0.222 0.137 -0.301 -0.307 0.109 -0.189 -0.163 0.133 0.191 -0.102 0.118 0.323 0.187 0.959 0.164 0.920 0.935 0.157 0.495 0.620 0.380 -0.150 -0.155 -0.198 -0.921 0.136 -0.383 -0.829 0.431 0.817 0.178

0.199

0.944

A második lépcsős komponensek korrelációs mátrixa méri a dimenzió-közi kapcsolat szorosságát. A táblában kiemelten szerepelnek a nem elhanyagolható korrelációk.

36


11.3 A második lépcsős komponensek korrelációs kapcsolatai Kom ponens korrelációs m átrix Komponens 1

1

2

3

4

1.000 -0.144 -0.293 -0.092

5

6

7

8

9

10

11

12

13

0.088

0.328

0.145

0.136

0.185

0.012

0.358

0.404

0.010 0.020

2

-0.144

1.000

0.238

0.259 -0.049 -0.118 -0.313 -0.027

0.330 -0.029 -0.165 -0.208

3

-0.293

0.238

1.000

0.136 -0.111 -0.148 -0.169 -0.034

0.146 -0.092 -0.027 -0.365 -0.010

4

-0.092

0.259

0.136

1.000 -0.072 -0.011 -0.139 -0.115 -0.083 -0.013 -0.082 -0.154 -0.131

5

0.088 -0.049 -0.111 -0.072

6

0.328 -0.118 -0.148 -0.011 -0.027

7

0.145 -0.313 -0.169 -0.139

0.145 -0.052

0.063

8

0.136 -0.027 -0.034 -0.115

0.157

0.102 -0.018

1.000

0.045

0.117

9

0.185

0.146 -0.083

0.000

0.193 -0.062

0.045

1.000

0.023

0.145

0.059

10

0.012 -0.029 -0.092 -0.013

0.067

0.090

0.063

0.117

0.023

1.000 -0.057

11

0.358 -0.165 -0.027 -0.082

0.016

0.128

0.131

0.103

0.145 -0.057

1.000

0.279

0.001

12

0.404 -0.208 -0.365 -0.154

0.107

0.377

0.232

0.133

0.059

0.130

0.279

1.000

0.012

13

0.010

0.020 -0.010 -0.131 -0.211

0.054

0.125 -0.007

0.108 -0.011

0.001

0.012

1.000

0.330

1.000 -0.027

0.145

0.157

0.000

0.067

0.016

0.107 -0.211

1.000 -0.052

0.102

0.193

0.090

0.128

0.377

0.054

0.131

0.232

0.125

0.103

0.133 -0.007

1.000 -0.018 -0.062

0.108

0.130 -0.011

37


XIII.

XIII.

EREDMÉNYEK ÉRTELMEZÉSE, KONKLÚZIÓ

A statisztikai munka jelen fázisában a látens dimenziók leírására szolgáló manifeszt indikátorok egymás közti oksági kapcsolatát vizsgáljuk egyfelől az egyes látens dimenziókon belül külön-külön, majd dimenzióközi viszonylatban is. A tesztelés adatbázisát a Budapest Liszt Ferenc Nemzetközi Repülőtér közvetlen és közvetett hatásterületeként definiált 23 budapesti kerület és további 46 környező település 10 látens dimenzióba sorolt, összesen 141 induló manifeszt változója teszi ki. A manifeszt változók nagy számossága mindenképpen megköveteli, hogy az adatbázisban rejlő belső összefüggéseket feltárjuk és az elemzés során a változók számát a statisztikai módszertani eszköztár alkalmazásával redukáljuk. Jelen elemzés célja elsősorban az adatbázis szűrése, tömörítése, csoportosítása, a változók rangsorolása és az adatbázis átvilágítása, korrelációs kapcsolatok feltárása érdekében. A látens dimenziók manifeszt indikátorain végzett részletes teszteredmények az előzőekben bemutatásra kerültek, most a legfontosabbakat kiemelve értelmezzük. A látens dimenzión belül kapott eredmények értelmezése a következő. Adott dimenziót tekintve, az indikátorok klaszterezettségének a jellemzői az alábbiak: A vonzáskörzet demográfiai jellemzőit, földrajzi adottságait leíró 9 manifeszt indikátort az első futtatás során a teljes információtartalom 95.383 %-ának megőrzésével 5 komponensbe tömöríthetjük. Az így mesterségesen létrehozott komponensek és a manifeszt indikátorok kapcsolatát (korrelációját) – melyet a Struktúra mátrix számszerűsít – továbbvezetve a kisebb kapcsolatot mutató manifeszt indikátorokat kiszűrtük, így a Természetes szaporodás, fogyás valamint a Száz gyermekre jutó időskorú változókat a további elemzésekből kihagytuk. Immár a megmaradt 7 manifeszt indikátort az újratesztelés 4 komponensbe tömörítette, megőrizve a teljes információtartalom 92.086 %-át, kielégítően magas korrelációs kapcsolatot mutatva lásd 1.6. tábla korrelációs értékeit. A 4 komponens tehát a manifeszt indikátorokat 4 homogénnek tekinthető alcsoportba sorolja, ahol az adott komponensen belüli indikátorok magas korrelációs értékei együtt ingadozást (pozitív vagy negatív) mutatnak. A vonzáskörzet foglalkoztatottságát (munkanélküliségét) leíró 9 manifeszt indikátort az első futtatás során a teljes információtartalom 97.416 %-ának megőrzésével 1 háromelemű, 1 egyelemű és 1 ötelemű, összesen 3 komponensbe tömöríthetjük (lásd 2.3. tábla). A komponensek és a manifeszt indikátorok korrelációs kapcsolata magas értékeket mutat (lásd 2.3.tábla). Ugyanakkor észre kell vennünk, hogy a manifeszt indikátorok egy része a besorolt komponensen kívül is mutat magas korrelációs értékeket, pl. Középiskolai végzettségű álláskeresők a 3. komponenshez sorolt, ugyanakkor 0.881-es kapcsolatot mutat az 1-es komponenssel is, hasonlóan a 3. komponenshez sorolt Általános iskolai végzettségű álláskeresőkhöz, ahol a 2. komponenssel is 0.863-as korrelációs mutatkozik. Ezek a jelenségek arra engednek következtetni, hogy a komponensek nem kielégítően homogének. 38


Alternatívaként adódik, hogy a végzettség szerint részletezett indikátorok helyett az Összes álláskeresők számával dolgozzunk, így 3 indikátorra szűkítjük a változók számát. A teszteredményeket a 2.3. tábla mutatja, látható, hogy a későbbiekben dönthetünk a 3 indikátor, 2 komponens vagy 1 összesített komponens használatáról. A vonzáskörzet helyi önkormányzatainak bevételtermelő képességét leíró ugyancsak 9 manifeszt indikátort a teszt 4 homogén alcsoportba rendezte, a teljes információtartalom 97.162 %-ának megőrzésével. A 3.3. tábla kielégítően magas korrelációs értékeket mutat a komponensek és a manifeszt indikátorok között. Változó kihagyását nem tartottuk indokoltnak. A vonzáskörzet kereskedelmi infrastrukturális ellátottságát leíró 20 manifeszt indikátort a teszt 91.509 % információ megőrzéssel 7 komponensbe sorolta. Az indikátorok alapvetően 2 részre oszthatók: kiskereskedelmi és nagykereskedelmi (logisztikai) egységek. A korrelációs értékek magasak (lásd 4.3.tábla), illetve homogénnek tekinthetők a komponensek, pl. egy komponenshez tartoznak a lakossági szükségleteket kielégítő kiskereskedelmi egységek (1.komponens), egy másikba a gépjárművekkel kapcsolatos kiskereskedelmi egységek (5.komponens), a nagykereskedelmi egységek külön komponensbe tagolódnak (pl. 2. és 6.komponens). Az egyéb máshová nem sorolt kiskereskedelmi üzletek esetleges későbbi kihagyásáról lehetne dönteni az alacsony korrelációs értékek, illetve a nem egyértelmű besorolás miatt. A vonzáskörzet Kommunális infrastrukturális ellátottságát leíró 11 manifeszt indikátort a teszt 94.011 %-os információ megőrzéssel 1 ötelemű, 1 kételemű és 4 egyelemű, összesen 6 komponensbe sorolta. Egyrészt a nagyszámú egyelemű komponens, illetve a nem kellően homogén komponensek miatt az elemzést továbbfolytatva a fajlagos mutatókat (gáz és villany) kihagyva, illetve a tulajdonosok szerint szétbontott lakások számát az összes lakásszámmal helyettesítve, a így megmaradt 8 indikátort a teszt 3 komponensbe sorolta, az információtartalom 90.442 %-os megőrzésével. A komponensek korrelációs kapcsolatai (lásd 5.6. tábla) magasak, a komponensek tartalma homogén. A vonzáskörzet közlekedési infrastrukturális ellátottságát leíró 17 manifeszt indikátort a teszt 94.002 %-os információ megőrzéssel 1 hételemű, 1 ötelemű, 1 kételemű és 3 egyelemű, összesen 6 komponensbe sorolta. A 6.3. tábla alapján magas korrelációs értékek illetve jelentős részben homogén csoportok adódtak. Változó kihagyását nem tartottuk indokoltnak. A vonzáskörzet Lakossági jövedelemtermelő képességet, egészségügyi helyzetet és a közbiztonságot leíró 13 manifeszt indikátort a teszt 93.796 %-os információ megőrzéssel 1 kilencelemű, 1 kételemű és 2 egyelemű, összesen 4 komponensbe sorolta. Az 1 kilencelemű komponens magas korrelációs értékekkel (lásd 7.3. tábla) magába tömöríti a személyi jövedelemadóval kapcsolatos jövedelmi, adófizetői és adóadatokat. Megjegyezzük, hogy a személyi jövedelemadó adatok már előzetesen csoportosításra kerültek, mert eredetileg jövedelmi sávonként voltak megadva. A jövedelem, adófizetők és az adó csoportosítása a létminimumhoz közeli (2011-ben 83.941 Ft/hó, 1.007 eFt/év) értéken éves 1 MFt jövedelemig, a létminimum és átlagjövedelem (213 eFt/hó, 2.556 eFt/év) közötti értékhez közeli éves 2.500 eFt jövedelemig, illetve átlagjövedelem

39


feletti (2.500 eFt feletti) 3 szegmensben került publikálásra. Változó kihagyását nem tartottuk indokoltnak. A 7.3. tábla alapján magas korrelációs értékek és homogén alcsoportok adódtak. A vonzáskörzet Turizmus, vendéglátás, szálláshelyszolgáltatását leíró 7 manifeszt indikátort a teszt 98.213 %-os információ megőrzéssel 2 komponensbe sorolta, úgymint szálláshely szolgáltatás és vendéglátóhelyek. Az eredeti indikátor-szettben ezek a változók szálláshelytípusra illetve vendéglátóhely típusra részletezve voltak, de a túlságosan részletezett adatok alkalmazását nem tartottuk célravezetőnek. A 8.3. tábla magas korrelációs értékeket mutat, ugyanakkor a Szállásférőhely változó mindkét komponenssel egyaránt magas kapcsolatot jelöl. A vonzáskörzet Vállalkozások gazdasági aktivitását leíró 27 manifeszt indikátort a teszt 93.965 %-os információ megőrzéssel 4 komponensbe sorolta. A 9.3. táblában magas korrelációs értékek adódnak, ugyanakkor látható, hogy a komponensek nem állnak össze egyértelműen, tehát nem tekinthetők homogénnek. A vonzáskörzet Vállalkozások (társasági adóbevallást és EVA bevallást benyújtó) jövedelemtermelő képességét leíró 14 manifeszt indikátort a teszt 95.562 %-os információ megőrzéssel 1 négyelemű, 1 háromelemű, 3 kételemű, 1 egyelemű, összesen 6 komponensbe sorolta. A 10.3. tábla alapján magas korrelációs értékek adódnak, a komponensek egyértelműen homogének, a társasági adós vállalkozások átlaglétszámát mutató változó kivételével. A későbbiekben lehet dönteni ezen változó esetleges kihagyásáról. A vonzáskörzet vállalkozásaira vonatkozó két utóbbi dimenziót indokoltnak tartottuk összevontan is megvizsgálni. Tekintettel arra, hogy a nemzetgazdasági ágakra és létszám kategóriánként szétbontott vállalkozási adatok nem hoztak kielégítő eredményeket, a regisztrált vállalkozások számát összevontan bevontuk az utolsó dimenzió adatai közé. Előzetesen a külföldiek tulajdoni részarányát mutató változót kihagytuk a változók közül. Az így korrigált 12 manifeszt indikátort a teszt 94.326 %-os információ megőrzéssel 1 négyelemű, 2 háromelemű, 1 kételemű komponensbe, összesen 4 komponensbe sorolta. A 10.7. tábla magas korrelációs értékeket mutat, a komponensek homogénnek tekinthetők, az átlaglétszám változó ismét „kilóg” a sorból. Adott dimenzión belül, a komponensek kapcsolatainak a jellemzői a következőképpen értelmezendők. E témakörben kiemeljük az 1. dimenzió 1. és 3. komponensének az esetét az 1.4. táblában, a többi eredmény értelmezése analóg. Ezek szerint az 1. és a 3. komponens kapcsolata közepesen negatív (-0.459) tehát a két indikátor csoport elemei: [Lakónépesség, Aktív korúak, Természetes szaporodás] településről településre ellentétesen alakulnak a [Száz aktív korúra jutó gyermek, Népsűrűség, Száz gyermekre jutó idős] megegyező előjelű elemeivel.

40


Konklúzió Az alkalmazott gondolatmenet, algoritmus megismétlésre került dimenzió-közi viszonylatban is, az eredményeket a 11.1, 11.2, 11.3 táblákban foglalva. Az itt található (analóg értelmű) eredmények adják az alapját egy globális oksági modell kialakításának, mely a kutatás következő lépése. Ezért a jelzett táblák eredményei csupán tájékoztató jellegűek, a Látens Modell megalapozását szolgálják. Jelen munkafázis során az alkalmazott statisztikai eljárásokkal (főkomponens-analízis, faktoranalízis) az induló 136 változót tartalmazó manifeszt indikátorok számosságát 96 változóra csökkentettük. A munka során kiszűrtük az irrelevánsnak mutatkozó változókat, összevonásokat és rangsorolásokat hajtottunk végre az adatbázison. A következő munkafázisban – további szelekciók alapján – a változókör tovább finomodik. Mind az oksági, mind a predikciós modellek specifikálásánál alapvető követelmény, hogy jól értelmezhető legyen, tehát takarékosan bánjon a becsült paraméterekkel.

41


XIV.

XIV. FÜGGELÉK – A TESZTELÉS SORÁN HASZNÁLT VÁLTOZÓK TELJES ÉS RÖVID NEVE Változó megnevezése

Rövid név

A település területe 2011 (hektár)

Terület1

Lakónépesség száma az év v égén (a népszámlálás v égleges adataiból tov ábbv ezetett adat) 2011 (db)

Lakónépesség1

Népsűrűség 1 km2-re a lakónépesség v onatkozásában, 2011 (f ő/km2)

Népsűrűség1

Száz aktív korúra jutó gy ermekkorú száma, 2011 (f ő)

Száz aktív ra jutó gy ermekkorú1

Száz aktív korúra jutó időskorú száma, 2011 (f ő)

Száz aktív ra jutó időskorú1

Száz gy ermekkorúra jutó időskorú száma, 2011 (f ő)

Száz gy ermekre jutó időskorú1

Vándorlási különbözet(odav ándorlók és elv ándorlók számának különbözetét mutatja

Vándorlási különbözet oda_el1

Természetes szaporodás, f ogy ás

Természetes szaporodás f ogy as1

18-64 év es aktív korúak száma 2011 (f ő)

Kor 18-64 év es aktív 1

Általános iskola 8 osztály ánál kev esebb v égzettséggel rendelkező ny ilv ántartott álláskeresők száma 2011 (f ő)

Kev esebb mint 8 osztály ú álláskeresők2

Általános iskolai v égzettségű ny ilv ántartott álláskeresők száma 2011 (f ő)

Általános iskolai álláskeresők2

Szakiskolai v égzettségű ny ilv ántartott álláskeresők száma 2011 (f ő)

Szakiskolai álláskeresők2

Szakmunkás v égzettségű ny ilv ántartott álláskeresők száma 2011 (f ő)

Szakmunkás álláskeresők2

Szakközépiskolai, technikumi, gimnáziumi v égzettségű ny ilv ántartott álláskeresők száma 2011 (f ő)

Középiskolai álláskeresők2

Főiskolai v égzettségű ny ilv ántartott álláskeresők száma 2011 (f ő)

Főiskolai álláskeresők2

Egy etemi v égzettségű ny ilv ántartott álláskeresők száma 2011 (f ő)

Egy etemi álláskeresők2

Foglalkoztatottak száma, 2011 (százalék)

Foglalkoztatottak2

Egy év en túl ny ilv ántartott álláskeresők száma összesen 2011 (f ő)

Év en túli álláskeresők2

Ny ilv ántartott álláskeresők száma összesen 2011 (f ő)

Álláskeresők száma_2

Összes év i bérbev étel az önkormány zatoknál 2011 (1000 Ft)

Bérbev étel3

Összes év i lakbér az önkormány zatoknál 2011 (1000 Ft)

Lakásbérbev 3

önkormány zati lakóházakra f ordított f elújítási, jav ítási, karbantartási költségek összesen 2011 (Ft)

Önk lakóház ktg3

A hely i önkormány zatok saját f oly ó bev ételei (1000 Ft)

Saját f oly ó bev 3

A hely i önkormány zatok hely i adó bev ételei (1000 Ft)

Hely i adó bev 3

A hely i önkormány zatoknak átengedett gépjárműadó (1000 Ft)

Áteng gépjárm adó3

A hely i önkormány zatok tárgy év i bev ételei (1000 Ft)

Tárgy év i bev 3

A hely i önkormány zatok hely i adó bev ételeiből az iparűzési adó (1000 Ft)

Iparűzési adó3

A hely i önkormány zatok hely i adó bev ételeiből az idegenf orgalmi adó (1000 Ft)

Idegenf org adó3

TEÁOR'08_451_Gépjármű-szaküzletek száma 2011 (db)

Gépjárműszaküzl4

TEÁOR'08Gépjárműalkatrész-szaküzletek száma 2011 (db)

Gépjárműalkszaküzl4

TEÁOR'08Motorkerékpár- és -alkatrészszaküzletek száma 2011 (db)

Motorkalkatrészszaküzl4

TEÁOR'08_471_Nem szakosodott bolti v egy es kiskereskedelmi üzletek száma összesen 2011 (db)

Nemszak boltiv egy es4

TEÁOR'08_472_Élelmiszer, ital, dohány áru kiskereskedelmi üzletek száma összesen 2011 (db)

Élelmiszer ital dohány 4

TEÁOR'08Üzemany agtöltő állomások száma 2011 (db)

Üzemany agtöltő4

TEÁOR'08_474_Inf ormációs,híradás-technikai termék kiskereskedelmi üzletek száma összesen 2011 (db)

Inf orm hírtech4

42


Változó megnevezése

Rövid név

TEÁOR'08_475_Egy éb háztartási cikk kiskereskedelmi üzletek száma összesen 2011 (db)

Egy éb háztart cikk4

TEÁOR'08_476_Kulturális,szabadidős cikk bolti kiskereskedelmi üzletek száma összesen 201 (db) Kulturális szabadidő4 TEÁOR'08_477_Egy éb máshov á nem sorolt áru kiskereskedelmi üzletek száma összesen 2011 (db)

Egy éb mns4

Élelmiszer-nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Élelm nagy ker rakt4

Fogy asztásicikk nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Fogy cikk nagy ker rakt4

Gép, berendezés nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Gép ber nagy ker rakt4

Gépjárműalkatrész nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Gépjalkatr nagy ker rakt4

Gépjármű-nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Gépjármű nagy ker rakt4

Inf ormációs, telekommunikációs berendezés nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Inf orm telekom nagy ker rakt4

Mezőgazdasági termék nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Mezőgazd nagy ker rakt4

Motorkerékpár- és alkatrész nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Motorker alkatr nagy ker rakt4

Vegy esiparcikk nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Vegy esic nagy ker rakt4

Egy éb szakosodott nagy kereskedelmi raktárak száma 2011 (db)

Egy szak nagy ker rakt 4

1 gázf ogy asztóra jutó összes szolgáltatott v ezetékes gáz menny isége(átszámítás nélkül) 2011 (m3)

Fajlgázf ogy 5

1 v illamosenergia-f ogy asztóra jutó összes szolgáltatott v illamosenergia menny isége(átszámítás nélkül) 2011 (1000 kWh)

Fajlv illf ogy 5

Az összes szolgáltatott v ezetékes gáz menny isége (átszámítás nélkül) 2011 (1000 m3)

Gázf ogy 5

Szolgáltatott összes v illamosenergia menny isége 2011 (1000 kWh)

Villenergf ogy 5

Épített lakások száma 2011 (db)

Lakásép5

Az év f oly amán épített lakások összes alapterülete 2011 (m2)

Lakásépter5

Az év f oly amán épített egy lakásra jutó összes alapterület 2011 (m2)

Fajllakásépter5

Egy lakásra jutó alapterület, m2, 2011 (m2)

Fajllakáster5

Összkomf ortos lakások arány a 2011 (százalék)

Összkomf arány 5

Magánszemély ek tulajdonában lév ő lakások száma, 2011 (db)

Magszlaktul5

Más intézmény , szerv ezet tulajdonában lév ő lakások száma, 2011 (db)

Intézmlaktul5

Önkormány zati tulajdonban lév ő lakások száma, 2011 (db)

Önkorlaktul5

Száz lakott lakásra és lakott üdülőre jutó lakók száma, 2011 (f ő)

Fajllakasszam5

Lakások és lakott üdülők száma, 2011 (db)

Lakásszám_5

Önkormány zati kiépítetlen út és köztér hossza 2011 (km)

Kiépítetlenút6

Önkormány zati kiépített út és köztér hossza 2011 (km)

Kiépítettút6

Áruszállító tehergépkocsik száma 2011 (db)

Áruszálltgk6

Magy arországon első alkalommal f orgalomba hely ezett áruszállító tehergépkocsik száma 2011 (db)

Áruszállf orghely 6

Magy arországon első alkalommal f orgalomba hely ezett személy szállító gépjárműv ek száma 2011 (db)

Személy szállf orghely 6

Személy szállító gépjárműv ek száma összesen 2011 (db)

Személy szállító6

Idő szerinti optimalizálás esetén a leggy orsabb út hossza kilométerben Budapestig 2011 [km] Idoptkm6 Idő szerinti optimalizálás esetén a leggy orsabb út hossza percben Budapestig 2011 [perc]

Idoptper6

Út szerinti optimalizálás esetén legröv idebb út hossza kilométerben Budapestig 2011 [km]

Útoptkm6

Út szerinti optimalizálás esetén legröv idebb út hossza percben Budapestig 2011 [perc]

Útoptperc6

43


Változó megnevezése

Rövid név

Belterületi kiépítettség 2011 [százalék]


Kerékpárút 2011 [km]

Kerékpárút6

Közúti kapcsolatok száma

Közútikapcs6

Személy gépkocsi-f orgalom(3,5 t alatti ktk-v al egy ütt) 2008 (db)

Szgkf org6

Vasúti kapcsolatok száma

Vasútikapcs6

Közúti közlekedési baleset során meghalt, megsérült személy összesen 2011(Település)


Összes személy i sérüléssel járó közúti közlekedési baleset 2011(Település)

Közlekbaleset6

Ápolási díjban részesítettek 1000 f őre jutó átlagos száma 2011 (f ő)

Ápolásidíjátl7

Közgy ógy ellátási igazolv ánny al rendelkezők 1000 f őre jutó száma 2011 (f ő)

Közgy ógy igátl7

Rendszeres szociális segély ben részesítettek 1000 f őre jutó átlagos száma 201 (f ő)

Szocsegély átl7

Összes adó a létminimum(év es 1 MFt) alatti sáv ban

SZJALMalatt7

Összes adó a létminimum és az átlagjöv edelem közti sáv on(1 MFt-2,5MFt)

SZJALM_ÁTLJÖV7

Összes adó az átlagjöv edelem(2,5 MFt) f eletti sáv on

SZJAÁTLJÖVf elett7

Összes adóf izető a létminimum(év es 1 MFt) alatti sáv ban

Adóf izLMalatt7

Összes adóf izető a létminimum és az átlagjöv edelem közti sáv on(1 MFt-2,5MFt)

Adóf izLM_ÁTLJÖV7

Összes adóf izető az átlagjöv edelem(2,5 MFt) f eletti sáv on

Adóf izÁTLJÖVf elett7

Összes belf öldi jöv edelem a létminimum(év es 1 MFt) alatti sáv ban

Jöv LMalatt7

Összes belf öldi jöv edelem a létminimum és az átlagjöv edelem közti sáv on(1 MFt-2,5MFt)

Jöv LM_ÁTLJÖV7

Összes belf öldi jöv edelem az átlagjöv edelem(2,5 MFt) f eletti sáv on

Jöv ÁTLJÖVf elett7

Regisztrált bűncselekmény ek száma 1000 lakosra v etítv e

Fajlbűncselekm7

Vendéglátóhely ek száma 2011 (db)

Vendéglátóhely 8

Vendégek száma kereskedelmi,f alusi és egy éb szálláshely eken

Vendégekszáma8

Külf öldi v endégek száma kereskedelmi, f alusi és egy éb szálláshely eken

Külf öldi v endégek száma8

Vendégéjszakák száma kereskedelmi, f alusi és egy éb szálláshely eken

Vendégéjszakák száma8

Külf öldi v endégéjszakák száma kereskedelmi,f alusi és egy éb szálláshely eken

Külf öldi v endégéjszakák8

Szállásf érőhely ek kereskedelmi,f alusi és egy éb szálláshely eken

Szállásf érőhely 8

Szálláshely ek száma kereskedelmi, f alusi és egy éb szálláshely eken

Szálláshely ek8

Regisztrált v állalkozások száma a mezőgazdaság, erdőgazdálkodás, halászat nemzetgazdasági ágakban - GFO11 (TEÁOR 08: A gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állmgerdőhal9

Regisztrált v állalkozások száma a bány ászat, kőf ejtés nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: B gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állbány akőf ej9

Regisztrált v állalkozások száma a f eldolgozóipar nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: C gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állf eldolgipar9

Regisztrált v állalkozások száma a v illamosenergia-, gáz-, gőzellátás, légkondicionálás nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: D gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állv illenerggázgőz9

Regisztrált v állalkozások száma a v ízellátás; szenny v íz gy űjtése, kezelése, hulladékgazdálkodás, szenny eződésmentesítés nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: E gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állv ízszenny v hulladék9

Regisztrált v állalkozások száma az építőipar nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: F gazdasági ág) 2011 (db) Regv állépítőipar9 Regisztrált v állalkozások száma a kereskedelem, gépjárműjav ítás nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: G gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állkereskgépjjav ít9

Regisztrált v állalkozások száma a szállítás, raktározás nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: H gazdasági ág) 2011 (db) Regv állszállrakt9 Regisztrált v állalkozások száma a szálláshely -szolgáltatás, v endéglátás nemzetgazdasági ágban GFO11 (TEÁOR 08: I gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állszállásszolgv endégl9

Regisztrált v állalkozások száma az inf ormáció, kommunikáció nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: J gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állinf okomm9

44


Változó megnevezése Regisztrált v állalkozások száma a pénzügy i, biztosítási tev ékeny ség nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: K gazdasági ág) 2011 (db) Regisztrált v állalkozások száma az ingatlanügy letek nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: L gazdasági ág) 2011 (db)

Rövid név Regv állpübiztos9 Regv állingatlanügy letek9

Regisztrált v állalkozások száma a szakmai, tudomány os, műszaki tev ékeny ség nemzetgazdasági ágban GFO11 (TEÁOR 08: M gazdasági ág) 2011 (db) Regv állszakmtudműszaki9 Regisztrált v állalkozások száma az adminisztratív és szolgáltatást támogató tev ékeny ség nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: N gazdasági ág) 2011 (db)

Regv álladminisztratív 9

Regisztrált v állalkozások száma a közigazgatás, v édelem; kötelező társadalombiztosítás nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: O gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állközigazgv édtársbizt9

Regisztrált v állalkozások száma az oktatás nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: P gazdasági ág) 2011 (db)

Regv álloktatás9

Regisztrált v állalkozások száma a humán-egészségügy i, szociális ellátás nemzetgazdasági ágban GFO11 (TEÁOR 08: Q gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állhumeüszocell9

Regisztrált v állalkozások száma a műv észet, szórakoztatás, szabadidő nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: R gazdasági ág) 2011 (db) Regv állműv szórakoztszabadidő9 Regisztrált v állalkozások száma az egy éb szolgáltatás nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: S gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állegy ébszolg9

Regisztrált v állalkozások száma az egy éb tev ékeny ség nemzetgazdasági ágban - GFO11 (TEÁOR 08: T+U gazdasági ág) 2011 (db)

Regv állegy ébtev ék9

0 és ismeretlen f ős regisztrált v állalkozások száma - GFO11 2011 (db)

Regv állnullismf ő9

1-9 f ős regisztrált v állalkozások száma - GFO11 2011 (db)

Regv áll1_9f ő9


Regv áll10_19f ő9


Regv áll20_49f ő9


Regv áll50_249f ő9


Regv áll250_499f ő9

500 és több f ős regisztrált v állalkozások száma - GFO11 2011 (db)

Regv áll500több9

Regisztrált v állalkozások száma - GFO11 2011 (db)

Regv állszám_9

Az adóév ben megszerzett bev étel Ft 2011

EVAbev étel10

1 adózóra jutó adóév ben megszerzett EVA bev étel 2011 (Ft)

FajlagosEVAbev 10

Egy szerűsített v állalkozói adó Ft 2011

EVAadó10

1 adózóra jutó EVA 2011 (Ft)

FajlagosEVAadó10

ERKIM_Fizetendő adó 2011 (1000 Ft)

FizetettTAO10

TAJ_Átlagos stat. állomány i létszám 2011 (1000 Ft)

ÁtllétszámTAO10

TAJ_Kibocsátás összesen(Bruttó termelési érték) 2011 (1000 Ft)

Brtermérték10

TAJ_Bruttó hozzáadott érték 2011 (1000 Ft)

Brhozzáadottérték10

TAJ_Jegy zett tőkéből külf . részesedés 2011 (1000 Ft)

Külf öldirész10

A v onzáskörzet v állalkozásainak beszámolóadataiból képzett LIKVIDITÁSI MUTATÓ(I): Forgóeszközök/Röv id lejáratú kötelezettségek 2011

LIKVIDITÁS10

A v onzáskörzet v állalkozásainak beszámolóadataiból képzett BEFEKTETETT ESZKÖZÖK FEDEZETTSÉGI MUTATÓJA: Saját tőke/Bef ektetett eszközök 2011

BEFESZKFEDEZETT10

A v onzáskörzet v állalkozásainak beszámolóadataiból képzett TŐKEARÁNY OS ADÓZOTT EREDMÉNY (ROE) Adózott eredmény /Saját tőke 2011

TŐKEARADÓZERED10

A v onzáskörzet v állalkozásainak beszámolóadataiból képzett ESZKÖZHATÉKONY SÁG (ROI) Adózott eredmény / Teljes eszközállomány 2011

ESZKÖZHATÉKONY SÁG10

A v onzáskörzet v állalkozásainak beszámolóadataiból képzett ESZKÖZJÖVEDELMEZŐSÉG (ROA) Adózás előtti eredmény / Teljes eszközállomány 2011

ESZKÖZJÖVEDELMEZŐSÉG10

45

TESZTJELENTÉS A MANIFESZT INDIKÁTOROKRÓL

Recommend Documents