TÓTH ZOLTÁN Adalékok az európai fő fogadó országok turizmusának elemzéséhez (Tanulmány az európai turizmus fenntartható fejlődéséről) Data about Tourism of Main Destination Countries in Europe. Essay on the sustainable growth of European tourism The study focused on the analysis of European tourism flows based on Eurostat statistics. Multi-variables analysis was used focusing on general geographical, economic and tourism data (37 variables) of main tourism destination countries representing 90% of total European tourism. The main topic of the study is the sustainable growth of European tourism in terms of economic view. Analyzing descriptive statistics, correlations and factor analysis, the author tried to give a detailed synthesis on the sustainability of European tourism. First, the analysis concerns the economic power and importance of tourism in the selected countries (Austria, France, Greece, Netherlands, United Kingdom, Germany, Italy, Spain, Sweden, Poland, and Croatia) with respect to GDP total, economic contribution and tourism employment. Second, the study examines the most important correlations within several hundreds of correlation coefficients giving a view on the real effects of tourism flows and tourism developments, analyzing international, domestic total and hotel guest nights, growth rates, accommodation capacities, occupancy rates, receipts, expenditures, and tourism intensity. Third, the Author determines seven factors based on SPSS analysis output in order to emphasize factors influencing growth frames of tourism. Finally, some consequences are given.
1. Problémafelvetés és kiinduló adatbázis A turizmus nemzetgazdasági szerepéről számos, olykor egymástól alapvetően eltérő szakmai nézetet tükröző álláspont lát napvilágot, itthon és külföldön, egyaránt. E tanulmány célja egy olyan mélyebb kutatás elvégzése, mely hozzájárulhat e szakmailag árnyalt megközelítést igénylő, soktényezős gazdasági (és nemgazdasági) tevékenység valós szerepének, fejlődési kilátásainak, fenntartható / növekedési / pályán tarthatósága, ill. ennek feltételrendszere tisztázásához. A vizsgálat kiindulásaként 11 fő európai turisztikai fogadó ország 2008. évi Eurostat adatbázisban1 fellelhető, földrajzi, gazdasági, turizmusgazdasági adatait vettem alapul, az ott közölt számos adat közül 37 elemi változót kiemelve. E változók köre és a vonatkozó adatbázis az 1. mellékletben látható, itt csak röviden, felsorolás jelleggel jelezzük az érintett országokat és a vizsgálatba bevont szakmai változókat (kategóriákat): A 11 ország a következő: Ausztria, Franciaország, Görögország, Hollandia, Nagy-Britannia, Németország, Olaszország, Spanyolország, Svédország, Lengyelország, Horvátország. Az országcsoport lehatárolása az egyes országok európai turizmusban betöltött szerepével indokolható, elsősorban a realizált vendégéjszakák számát véve 1
Eurostat: Tourism statistics, Pocketbooks, ISSN 1831-1865, 2008.
444
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ e tekintetben irányadónak, időhorizontnak a 2000 és 2006 közötti bő fél évtizedet választva. A vizsgálatba bevont (számított) növekedési ütemek is erre az időszakra vonatkoznak. A 37 db szakmai változó a következő: • terület /km2 (2006)/, népesség (ezer, 2006), népsűrűség, (fő/km2), GDP össz.06 (M EUR, folyó és változatlan áron), GDP06/fő (folyó, 06), GDP átlagos növ. 06/00, (érték és volumen); • foglalkoztatott népesség száma és aránya; mezőgazdasági, ipari és szolgáltatási foglalkoztatási adatok (%); • kereskedelmi szállásférőhelyek száma és éves változása, H (ill. I) szektoros foglalkoztatás és ennek éves változása; • az összes, ill. a külföldi és a belföldi vendégéjszakák száma 2000-re és 2006ra egyaránt; • külföldi vendégéjszakák aránya (%), az összes és a külföldi vendégéjszakák éves növekedése (%); • szállodai vendégéjszakák száma 2000. és 2006. évekre; szállodai vendégéjszakák aránya az összesből (%), a szállodai vendégéjszakák éves növekedése; • turizmus intenzitás mutató (vendégéjszaka/népesség), 1000 lakosra jutó kereskedelmi szállásférőhelyek száma; • szállodai férőhely-kihasználtság (%), turisztikai bevételi, kiadási és egyenleg adatok, s végül: • országonkénti eltérés az Európára – egy korábbi kutatásban – számított népsűrűségi logisztikus függvény „k” telítettségi értékétől (k = 137 fő/km2).
2. Kutatási módszerek A fentiekben ismertetett, meglehetősen nagy terjedelmű adatbázist két számítógépes program segítségével elemeztük: Excel 2003 és SPSS 17.0 verzió segítségével. A két program adatelemzési menüjének van közös tartalmi része (leíró statisztika, korrelációs mátrix), a fő különbséget esetünkben a faktorelemzéshez köthető „SPSS-többlet” adja (kommunalitások, teljes variancia magyarázat, rotált komponens mátrix).
3. Az első szintű elemzés főbb megállapításai „Első szintű” elemzésnek jelöltem a leíró statisztika és a korrelációs mátrix elemzését. Nézzük, mit mondanak az eredmények, kezdve a leíró statisztikával!
3.1. Leíró statisztika elemzése Nos, már e néhány átlag, ill. szórásadat is figyelemre méltó, önmagában és hazánk, Magyarország szempontjából is értékelve a területi, népességi, gazdasági erőt és turisztikai volument reprezentáló adatokat. A későbbi elemzési összefüggések miatt sem baj, ha rögzítjük magunkban a következőket: 445
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010 1. táblázat Leíró statisztikai tábla a 11 ország x 37 változós elemzéshez terulet nepesseg nepsur gdp06 gdpvtlan fajlgdp gdpnovek gdpvolnov foglnep foglneparany mgfogl iparfogl szolgfogl kerszfh kerszfhnov foglH Hfoglvalt vejsz00 kulfvej00 belfvej00 vejsz06 kulfvej06 belfvej06 kulfarany06 vejsznov kulfvejnov szalloda00 szalloda06 szallodaaran06 szallejnov turintenz ezerlakosrafh szallodaifhkih bevetel kiadas egyenleg elteresktol 446
Átlag 2,782685E5 3,597391E4 159,589082 9,189034E5 8,253753E5 2,439978E4 4,925455 2,561818 1,549391E4 ,432400 6,362727 26,072727 67,564545 2,217814E6 2,021818 677,000000 2,660909 1,729145E5 7,088945E4 1,020251E5 1,851733E5 7,502255E4 1,101507E5 ,451055 ,012036 ,021173 1,143525E5 1,200383E5 ,627327 ,014382 5,956636 72,029509 36,209091 1,941145E4 1,849400E4 917,454545 22,589082
Szórás 1,9304801E5 2,7495243E4 128,2958865 8,1742145E5 7,6131007E5 9,5498804E3 2,4298245 1,2863656 1,1960341E4 ,0507440 5,2549007 4,1789427 7,8578589 1,8117562E6 3,4266830 537,3269024 2,1393244 1,3336583E5 6,8028276E4 9,1286309E4 1,4495289E5 6,6435166E4 9,9115660E4 ,2443721 ,0146303 ,0261837 9,2566062E4 9,8145583E4 ,1686424 ,0244169 2,7969365 28,7460558 6,6230589 1,3047023E4 1,9280811E4 1,6802359E4 128,2958865
N 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ • az országcsoport országainak átlagos mérete 278 268,50 km2 (igen magas, 70% közeli relatív szórással), • átlagos népessége 36 millió fő (Spanyolország és Lengyelország közelítő adata), • népsűrűsége 160 fő/km2 (a hazainál 50%-kal magasabb), • a gazdasági erőt tekintve (igen nagy szórással itt is) az átlagérték 9 Magyarországnyi gazdasági erőt jelent, a hazait 2,5-szer meghaladó fajlagos GDP értékkel, volumenben évi 2,5%-os gazdasági bővüléssel a vizsgált időszakban, • a foglalkoztatott népesség aránya átlag 43% (Magyarország: 39%); a szektorális foglalkoztatottsági adatok kis szórása főként az ipari és a szolgáltatási foglalkoztatottság esetében jellemző (26% és 68%-os átlagérték mellett), • a kereskedelmi szállásférőhelyek száma átlagosan 2,2 millió, a férőhelykapacitás éves növekedése 2%; • a szálláshely-szolgáltatás, vendéglátás szektor foglalkoztatotti adatai nagy eltérést mutatnak országonként, átlagosan közel 680 ezer fő dolgozik az ágazatban, a 11 országra ez összesen 7,5 millió főt jelent, • átlagosan, országonként, a 190 milliót megközelítő vendégéjszaka-szám évi 1% körüli mértékben bővül(t), ezen belül a 45%-os részarányt kitevő külföldi éjszakák növekedési üteme az átlag kétszerese, • a szállodai vendégforgalom magas koncentrációja (>60%) és átlagos növekedési üteme (1%) mellett elmondható, hogy a turisztikai bevétel (és kiadás) átlagos volumene robusztus érték (18-19 milliárd euró) - a hazaihoz képest feltétlenül az, (közel ötszörös a különbség), • a turisztikai terhelés mutatói (turizmus intenzitási mutató és 1000 lakosra számított férőhely-kapacitás) 40-45%-os relatív szórást mutatnak, nagyok az országonkénti eltérések e tekintetben (is); világosan elkülöníthetőek az európai észak-dél országai a „turisztikai munkamegosztás” és a „turisztikai nemzetgazdasági fontosság” szerint, • nem mellékes körülmény, hogy az átlag 160 fő/km2 népsűrűségi érték önmagában hatodával (22-23 fő/km2) több a kontinensre számított elméleti népsűrűségi telítettségi értéknél (137 fő/km2), a relatív szórás itt a legmagasabb, 5,6-szeres. Következésképpen, különböző mértékben ugyan, de erősen benépesült (túlnépesedett) országokról beszélhetünk. A kérdés bővebb taglalása nem e tanulmány feladata1.
3.2. Korrelációs elemzés E tanulmánynak nem lehet feladata egy 37x37-es mátrix (1369 db korrelációs együttható felének) teljes körű elemzése, így most csak a legfontosabbnak vélt összefüggésekre próbáljuk meg felhívni a figyelmet, ahol lehetséges és érdemes, összevonásokat alkalmazva. A részletes számítási eredményeket a 2. melléklet tartalmazza.2 1 A hivatkozott 137 fő/km2 népsűrűségi telítettségi értéket és ennek más összefüggéseit, e sorok írója „Az európai regionális folyamatokat befolyásoló tényezők” c. PhD-értekezésében közölte először (PTE, 2000-2003). 2 Az üres átlóban szereplő együtthatók értéke = 1, minden esetben, az adatokat a minimum és a maximum értékek értelmezése érdekében töröltük ki. Ez utóbbiak a táblázat szélső oszlopaiban és soraiban láthatók.
447
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010 A megállapítások a következők, koncentrálva a legmagasabb és legkisebb értékek által feltárt összefüggésekre, ill. a beszédesnek tűnő kapcsolatokra és ezek hiányára (vö. alacsony értékek): a) Az országterület negatív, közepesen erős korrelációt mutat a külföldi vendégéjszakák arányával (r = -0,46), s aránylag erős pozitív kapcsolaterősséget (r = 0,687) a turisztikai bevétellel, mint szélsőértékekkel. Az első értékből az következik, hogy egy ország területével fordított kapcsolatban van a külföldi vendégforgalom volumene, következésképpen a belföldi forgalom dominánsabb a nagyméretű (és vélhetően népesebb) országokban. A pozitív együttható arra mutat rá, hogy az országméret és a turisztikai bevétel között szoros, egyirányú kapcsolat van, mely megállapítás elsőre paradoxnak tűnik a feltárt negatív összefüggés ismeretében. Az ellentmondást a turizmus volumenének (belföldi és nemzetközi egyaránt) ismerete oldja fel a nagy területű országok esetében. Megemlítendő, hogy az országméret az említetthez hasonlóan, pozitív, erős kapcsolaterősséget mutat a kereskedelmi szállásférőhelyek abszolút számával is (r = 0,683), e kapacitások éves növekedésével viszont nem mutat összefüggést (r = 0,088). b) A népesség – érthetően – a foglalkoztatott népesség számával (és nem arányával) mutat szoros pozitív kapcsolatot (r = 0,992), míg aránylag erős negatív korreláció jellemző (hasonlóan a területhez) a külföldi vendégforgalom arányával összefüggésben (r = -0,577). Megemlítendő az is, hogy a népesség (és a foglalkoztatott népesség is) számos, a turizmus volumenét jelző változóval is szoros pozitív kapcsolaterősséget mutat (pl. vendégéjszakák volumene, turisztikai foglalkoztatás). Fontosnak tűnik azt is jelezni, hogy a népességszám – GDP volumen-növekedés összefüggés közepesen erős és negatív (-0,56), ami felhívja a figyelmet a növekedési korlátokra a kialakult gazdasági (foglalkoztatási) szerkezetben, az érintett európai országokban. c) A népsűrűség a „k” értéktől való eltéréssel mutat egyértelmű, determinisztikus kapcsolatot (r = 1), ami érthető. Közepesen erős és negatív a kapcsolaterősség (r = -0,514), hasonlóan a népességnél leírtakhoz, a GDP volumennövekedésével összefüggésben. Feltűnő, hogy a népsűrűség a turisztikai változókkal többnyire gyenge, jellemzően negatív irányú vagy semleges kapcsolaterősséget mutat. d) A folyóáras GDP mutató a legerősebb, pozitív kapcsolatot a foglalkoztatott népességgel (r = 0,961) és a változatlan áron számított GDP értékével mutatja (r = 0,997), mindkét esetben érthetően. Örömmel állapítható meg, hogy a turizmus volumenét jelző változók közül hasonlóan erős, pozitív a kapcsolat az összes és a belföldi vendégéjszaka mutatókkal (r = 0,854, ill. 0,966), a külföldi forgalom volumenével már nem (r = 0,421), ennek arányával pedig kifejezetten negatív (r = -0,518). A leginkább negatív kapcsolaterősség ebben az összefüggésben a mezőgazdasági foglalkoztatottság arányával áll fenn (r = -0,648), nem feltétlenül az agrárszektor ’hibájából’. Megjegyzendő, hogy a szolgáltatási foglalkoztatás aránya és a megtermelt bruttó hazai termék között gyenge közepes kapcsolaterősség van (r = 0,403). (A változatlan áras hozzáadott érték adatok korrelációiról hasonló megállapítások tehetők.) e) A fajlagos GDP mutató a legerősebb, pozitív kapcsolatot a szolgáltatási foglalkoztatottsággal mutatja (r = 0,928), más változókkal nem mutat erős kap-
448
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ csolatot, kivéve a foglalkoztatott népesség arányát (r = 0,842). Igen érdekesek és elgondolkodtatóak viszont a negatív korrelációk: a legerősebb itt is a mezőgazdasági foglalkoztatottsággal való kapcsolat (r = -0,932), korántsem az agrárszektor belső immanens sajátjaként említve ezt, mint inkább a szekunder és főleg a tercier, szolgáltatási szektor többrétegű „túlpozicionálásában” keresve az okokat. Erőteljesen negatív a kapcsolat a GDP növekedési ütem mutatókkal (r = -0,695/ -0,815), ami szintén a gazdasági növekedés korlátaira hívja fel a figyelmet, a már elért szint további növelését erősen kérdésessé téve. f) A foglalkoztatott népesség aránya (%) mutató – fentieken túl – a szektorális foglalkoztatási adatok közül a mezőgazdasági és ipari foglalkoztatással meglehetősen erős és negatív korrelációt mutat (r = -0,748, ill. -0,536), viszont erős és pozitív irányú a kapcsolat a szolgáltatási foglalkoztatással (r = 0,786), amiből világosan következik az a körülmény – nem érintve most a demográfiai szerkezet egyébként nem elhanyagolható fontosságú szerepét- , hogy magas élőmunka-kihasználási fok ( = magas foglalkoztatási ráta) a vizsgált országcsoport esetében csak a szolgáltatásban teremtett munkahelyekkel tűnik biztosíthatónak. Megjegyezzük: abban a szolgáltatási szférában, melynek nemzetállami össz-gazdagodáshoz való hozzájárulása (l. r = 0,403, két ponttal feljebb) meglehetősen gyengének mondható. Feltűnő még e mutatónak a turizmus volumenét jelző változókkal való „semleges” kapcsolata is, zérus közeli együtthatókkal, ami a foglalkoztatott népesség abszolút száma – turizmus volumene összefüggésben már (szerencsére) nem igaz. g) A mezőgazdasági foglalkoztatás aránya mutató (érdekes és meglepő módon) a legerősebb, pozitív kapcsolatot (r = 0,803) a bruttó hazai termék értékének növekedési üteme mutatóval mutatja, de hasonlóan magas a GDP volumennövekedésével való kapcsolaterősség is (r = 0,757). Ez a körülmény az agrárfoglalkoztatás (és kissé átfogóbban: a vidéki gazdaság) korántsem elhanyagolható gazdaságnövelő szerepére mutat rá. Ez a mutató amúgy a többi 36 változó zömével negatív kapcsolaterősséget mutat, a legnegatívabbat a már említett fajlagos GDP-vel való összefüggésben. h) Az ipari foglalkoztatás aránya mutató erősen negatív kapcsolatot mutat a szolgáltatási foglalkoztatással (r = -0,786), a turisztikai változókkal gyenge, pozitív a kapcsolaterősség; a legerősebb e tekintetben a szállodai vendégéjszakák növekedése mutatóval (r = 0,527) való korreláció, ami az ipari foglalkoztatás nem elhanyagolható turisztikai keresletgeneráló szerepét is valószínűsíti. i) A szolgáltatási foglalkoztatás aránya mutatóról – a már jelzetteken túl – még érdemes elmondani, hogy a leginkább ellentett kapcsolata a mezőgazdasági foglalkoztatás aránya mutatóval áll fenn (r = -0,871). Kapcsolódva az ipari foglalkoztatás turisztikai keresletnövelő szerepénél elmondottakhoz, hangsúlyozandó, hogy esetünkben ahhoz hasonlóan erős, pozitív kapcsolat egyáltalán nem áll fenn a szállodai vendégéjszakák növekedésével összefüggésben, sőt, a kapcsolat ellentett (r = -0,638). Ez az érték elgondolkodtató kell legyen azon „fejlettnek” mondott európai országok turisztikai növekedése esetében, ahol a magas szolgáltatási foglalkoztatás átlagnál magasabb szállodai vendégforgalmi koncentrációval jár együtt. (pl. Ausztria, Görögország, Olaszország, Spanyolország).
449
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010 j) A „tisztán” turisztikai mutatók közül sorrendben elsőként a kereskedelmi szállásférőhelyi kapacitást említve, e változó a legerősebb pozitív korrelációt a turisztikai bevétellel mutatja, valamelyest érthetően (r = 0,896). Szorosnak mondható kapcsolat áll fenn a népességi és bruttó hazai termék mutatókkal (r>0,8), továbbá a turizmus volumene mutatókkal (összes vendégéjszakák, belföldi forgalom, szállodai vendégforgalom), és a turisztikai foglalkoztatással (r = 0,793). A külföldi vendégforgalommal már mérsékeltebben erős – bár tendenciájában erősödő –, a pozitív korreláció (r = 0,653). A férőhelykapacitás a leginkább negatív kapcsolatot a GDP volumenének növekedésével mutatja (r = -0,589), mely értéket nem könnyű szakmailag értelmezni. Jelezheti egyrészről a kapacitástelítődés veszélyét és a potenciális (makro)gazdasági veszteséget a túlkapacitások létrejöttekor, elvonva a fejlesztési forrásokat a gazdaság más ágaitól. Másrészről pozitív tartalmat is hordozhat, amennyiben jelzi a kapacitásfejlesztési volumenkorlátok meghatározásának szükségességét, nyilván összefüggésben a kihasználtsági és a jövedelmezőségi mutatókkal is. k) A kereskedelmi szállásférőhelyi kapacitás növekedése változó nem mutat kifejezetten erős kapcsolatot egyetlen irányban, egyik felsorolt mutatóval sem. Legerősebb pozitív kapcsolatban a szolgáltatási foglalkoztatási arány mutatóval van (r = 0,588), ennél valamivel gyengébb a korreláció a gazdasági erő mutatóival. Már ez utóbbi körülmény is igen elgondolkodtató, amennyiben a gazdasági jóléttől mérsékelten függ a diszkrecionális jövedelem lekötését célzó turisztikai fogadókapacitások fejlesztése. Negatív irányban a szállodai vendégéjszakák növekedési üteme mutatóval jelez a vizsgálat erősebb kapcsolatot (r = -0,681), ami lefordítva annyit jelent, hogy minél kisebb/v. nagyobb a szállodai vendégéjszakák növekedési üteme (vö. telítődő szállodai kereslet - ill. kielégítetlen, gyorsan növekvő kereslet), annál magasabb (?) - ill. alacsonyabb - a szálláshelyi kapacitások növekedése, mely tény legalábbis nem utal a fejlesztések (szakmai) ésszerűségi korlátainak túlzott meglétére, egyben jelezhet más (nem-szakmai) motivációkat is a fejlesztési döntések meghozatalakor. Ez utóbbi jelenséget valószínűsíti a korreláció teljes hiánya a szállodai férőhely-kihasználtsági mutatóval (r = -0,005), miközben magas szállodai vendégforgalmi koncentráció jellemző a vizsgált országokban. Igaz, e vendégforgalmi szállodai koncentráció nem feltétlenül jelenti a szállodai férőhelyek túlsúlyát is egyben a kereskedelmi szálláshelyeken belül, de megjegyezzük: ha a szállodai szektor férőhely-kihasználtsága, aránylag kis országonkénti eltéréssel (18%-os relatív szórás mellett) 36%-os, akkor különösen nem ésszerű a nem-szállodai kapacitások túlzott fejlesztése, az ott vélelmezhető alacsonyabb kihasználtság, vendégforgalmi volumen és rosszabb jövedelmezőség tükrében. l) A H szektoros (I szektoros) foglalkoztatás a legerősebb pozitív kapcsolatot a vendégéjszakák (azon belül is inkább a belföldi és a szállodai vendégéjszakák) számával mutatja, érthetően, ismerve a turizmus élőmunka igényét. (r = 0,97). Erős a kapcsolat a népességi és gazdasági erő mutatókkal is (r>0,8), ami egyrészről hangsúlyozza a turisztikai foglalkoztatás (ill. munkahelyteremtés) makrogazdasági, népességgazdasági fontosságát, másrészről jelzi a turizmus általános gazdasági helyzetnek való erős kitettségét is.
450
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ Aránylag erős, negatív a korreláció a mezőgazdasági foglalkoztatási mutatóval összefüggésben (r = -0,559); itt utalunk a szolgáltatásokkal kapcsolatban fentebb elmondottakra is. m) A szálláshely-szolgáltatás, vendéglátás szektor foglalkoztatásának éves változása a külföldi vendégforgalom volumenével mutatja a legerősebb korrelációt (r = 0,784), mely tény legalább két irányban hangsúlyozandó, fontosságánál fogva: egyrészről jelzi a nemzetközi vendégforgalom növekedésének pozitív hatását a turisztikai foglalkoztatottságra, átlagosan 40-45%-os külföldi vendégéjszaka arány mellett a vizsgált országcsoportban. Jelezzük még, hogy a nemzetközi vendégforgalom éves növekedése alig 1%, a vizsgált 2000-2006-os időszak egészében 6% (a 2009-es év előtt vagyunk). A növekedési kilátások – ezen keresztül a turisztikai foglalkoztatás ez általi növekedéséhez fűzhető remények – mérsékeltnek mondhatók. Az eredményként kapott korreláció másrészről azt is jelzi, hogy a nemzetközi vendégforgalom csökkenése direkt módon kihat (negatív értelemben) a szakmai foglalkoztatásra. A konjunkturális és recessziós gazdasági időszakok elhatárolása, valamint összefüggéseinek ismerete nem felesleges a turisztikai szakemberek számára sem. n) A turisztikai forgalom volumenét jelző változókat (összes, külföldi és belföldi forgalom mindkét vizsgált évre, továbbá ezek növekedési üteme) együtt kezelve az alábbiakat hangsúlyozzuk, az evidenciákat nem említve: az összes vendégéjszaka a népességi és gazdasági erőt reprezentáló jelzőszámokkal erősen összefügg, pozitív irányban (a népsűrűségre ez nem igaz). Ezen belül viszont nem mutat erős kapcsolatot a fajlagos GDP-adattal (r = 0,3), még a belföldi vendégforgalom ez irányú kapcsolaterőssége is alig magasabb r = 0,3nál, a külföldi forgalomé pedig éppenséggel majdnem zérus (r = 0,1). E körülmény több okkal is magyarázható: a belföldi vendégforgalom és az egy főre eső megtermelt hozzáadott érték mutatók közötti igen gyenge kapcsolat jelezheti a turisztikai szükséglet évtizedek alatt való „meggyökereződését” is. A probléma itt az általános növekedési és életszínvonalat érintő kilátások tartós romlása esetén merülhet fel, figyelemmel a turisztikai kereslet OECDszinten vizsgált erős jövedelemrugalmasságára ( = +3), s arra, hogy a turizmusban azért mégis inkább diszkrecionális jövedelem elköltéséről van szó, kevésbé az aktív életszakaszban félretett megtakarítások feléléséről, vagy esetlegesen hitelből történő utazásról. Bár ez utóbbi kijelentést igen óvatosan kockáztathatjuk meg, hiszen az elemzett korrelációs együttható akár még e tényt is tükrözheti. o) Különösen figyelemre érdemes az, hogy a vendégéjszakák (főleg belföldi) száma közepesnél erősebb negatív korrelációt mutat a GDP növekedési ütemével, ezen belül volumenének növekedésével (r = -0,665). Ez arra utal, hogy a belföldi forgalom volumenétől és annak növekedésétől nem várható a megtermelt hozzáadott érték növekedése, ami 55-60%-os belföldi vendégforgalomarány mellett legalábbis súlyos kérdéseket vet fel a turizmus gazdasági hatékonyságával kapcsolatban, ideértve a szektor jövedelemtermelő képességét, eladósodottságának kérdéskörét is. Nem sokkal jobb a helyzet a nemzetközi forgalom esetében sem, bár ott a negatív korreláció mérsékeltebb (r = -0,198). Érdekes tény az is, hogy a már elért vendégforgalmi abszolút szint (éjszakák
451
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010 száma) és a vendégforgalom növekedési üteme nem mutat sztochasztikus kapcsolatot. („r” értéke zérus közeli). Lefordítva ez annyit jelent, hogy a vendégforgalom növekedési ütemét nem a már elért vendégforgalmi színvonal (ezen belül döntően belföldi) határozza meg – amit logikusan részben várnánk –, hanem egyéb tényezők. Az pedig, hogy a külföldi vendégforgalom elért szintje és e forgalom növekedési üteme közötti kapcsolaterősség r = -0,5 körüli értéket mutat, jelzi a növekedési korlátokat, ezzel együtt – figyelemmel a szektorális foglalkoztatásnál korábban elmondottakra – a szálláshelyszolgáltatás, vendéglátás ágazat erős munkaerő-lekötési korlátait. Jelezzük azt is, hogy a vendégéjszakák növekedési üteme változó legszorosabb korrelációt az ipari foglalkoztatási arány változóval mutatja (r = 0,506). p) A szállodai vendégforgalom volumen-mutatói erősen korrelálnak valamennyi vendégforgalmi változóval, ez is jelzi a szállodai koncentráció meglétét. A szállodai vendégforgalom növekedése negatív korrelációt mutat (r = -0,681) a kereskedelmi szállásférőhelyi kapacitás növekedésével, erről korábban szóltunk. E vonatozásban utalunk a „k” pontban írottakra. A szállodai férőhely-kihasználtsági mutató a „legerősebb” kapcsolatot (r = 0,44) a turisztikai bevételekkel mutatja (a többi turisztikai forgalmi mutatóval való korreláció még gyengébb), melynek tükrében kérdések fogalmazódhatnak meg bennünk a szállodai túlkapacitásokkal, a szálláshelyek árpolitikájával, jövedelmezőségével kapcsolatban is, hangsúlyozva az átlag 55-60%-os belföldi forgalomrészesedést is. q) A turisztikai terhelés mutatói (turizmus intenzitás és 1000 lakosra számított kereskedelmi szállásférőhelyek száma) egymással érthetően szorosan korrelálnak (r = 0,806), az intenzitási mutató (vendégéjszaka/népesség) a külföldi vendégforgalom arányával mutat még számottevően erős, pozitív kapcsolatot (r = 0,723), a külföldi vendégéjszakák növekedési ütemével viszont negatív, (egyben legerősebben negatív) a kapcsolat (r = -0,43). A kapacitási terhelési mutató a foglalkoztatott népesség számával mutatja a legnegatívabb kapcsolaterősséget (r = -0,525), ami közvetve utalhat az országmérettel, népességszámmal összefüggésben a gazdaság fogadó országbeli diverzifikáltságára (vagy annak hiányára) is, és a helyi gazdaság külső tényezőktől (pl. nemzetközi turizmus) való függésére. r) A turisztikai bevételeket, kiadásokat és egyenleget vizsgálva: a bevétel legerősebben a szállodai vendégéjszakákkal korrelál (r = 0,964), némileg árnyalva a „p” pontban írottakat, és a mezőgazdasági foglalkoztatottsággal mutatja a leginkább ellentett kapcsolatot (r = -0,535). A népességgel és a gazdasági erő jelzőszámaival is erős pozitív korrelációt mutat (r > 0,7), akárcsak a nemzetközi forgalom volumenével (r > 0,8). A kiadás a GDP volumenével mutatja a legerősebb kapcsolatot (r = 0,94), ennél valamivel gyengébbet a népességi és foglalkoztatási változókkal (nem ideértve a szektorális foglalkoztatási adatokat). Leginkább negatív (és kölcsönös) korrelációban – érthetően - a turisztikai egyenleg mutatójával van (r< -0,7). Megemlítendő, hogy az egyenleg a beutazó forgalom volumenével (éjszaka) csak közepesen erős pozitív korrelációt mutat. s) A kontinensre számított elméleti népsűrűségi telítettségi értéktől való eltérés a népsűrűséggel determinisztikus kapcsolatban van (érthetően), a leginkább ellentett korrelációt viszont – némi meglepetésre – a GDP volumenének nö-
452
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ vekedésével összefüggésben mutatja (r = -0,514). E tény rámutat az erősen benépesült európai országok meglévő gazdasági növekedési korlátaira. t) Értelemszerűen a regressziós együtthatókat azokban az esetekben érdemes komolyabban elemezni, ahol a korrelációs együttható abszolút értéke ≥ 0,7. 50-60-80%-os determináció már jelez valamit két változó vonatkozásában, találunk erre is számos példát a korábban leírtakban.
4. Második szintű elemzés: faktoranalízis A faktorelemzés matematikai-statisztikai értelemben egyfajta dimenziócsökkentési eljárás, melynek eredményeként – esetünkben: a kiinduló 37 változó helyett – számosságában az eredetinél jóval kevesebb aggregált változóhoz (faktor) jutunk, s amennyiben az egyes faktoroknak korrekt nevet sikerül találnunk, az eleinte igen bonyolultnak tűnő, sokváltozós vizsgálat eredménye áttekinthetőbbé, szintetikusabbá válik. A vizsgálat tárgyát képező európai turisztikai adatbázisra lefuttatva az SPSS program szükséges számításait, az alábbi – leíró statisztikán és korrelációs mátrixon túli - outputokhoz jutunk: 1) a kommunalitások, 2) a teljes variancia magyarázat, és 3) a rotált komponens mátrix.
4.1. Kommunalitás és teljes variancia magyarázat A 3. mellékletben található, kommunalitás c. táblázatból látható, hogy a vizsgálatba bevont elemi változók ún. „átörökítési hányada” meglehetősen magas, jellemzően 0,9 feletti. A teljes variancia magyarázat (2. táblázat) további információval szolgál számunkra a vizsgálatba bevont elemi változók – vizsgálat egészét tekintve – meghatározható súlyáról. 2. táblázat Teljes variancia magyarázat (Total Variance Explained) Initial Com Eigenval poues nent Cumulative % 1 43,896 2 61,676 3 74,796 4 82,263 5 87,716 6 92,356 7 95,289
Extraction Sums of Squared Loadings Total 16,242 6,579 4,855 2,763 2,018 1,717 1,085
% of CumulatVariance ive % 43,896 17,780 13,120 7,467 5,453 4,640 2,933
43,896 61,676 74,796 82,263 87,716 92,356 95,289
Rotation Sums of Squared Loadings Total 14,723 6,040 3,905 3,658 2,830 2,774 1,327
% of CumulatVariance ive % 39,792 16,325 10,554 9,885 7,649 7,498 3,586
39,792 56,118 66,672 76,557 84,206 91,704 95,289
Extraction Method: Principal Component Analysis
453
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010 A 2. táblázatban jól látható, hogy az első hét változó – ezek: terület, népesség, népsűrűség, GDP2006 folyó, kisebb részben: GDP változatlan áras, fajlagos GDP, GDP növekedési ütem – magyarázza a vizsgálat egésze varianciájának – így szórásának is – 95%-át; ezen belül az első két változó 56%-os súlyt képvisel. Az első négy változó súlya 3/4-es, 4/5-ös. A hét fajsúlyos, domináns változó között nem találunk turisztikai mutatót. Három tényező domináns valójában: országterület, népesség, gazdasági erő, minden más messze ezek után következik.
4.2. Faktorok A rotált komponens mátrix a 3. táblázatban látható. A számítás eredménye 7 db faktor. Az egyes faktoralkotó változókat a nevük mellett található „súlyszámok” alapján tudjuk beazonosítani (l. a táblázatban a vastagon szedett értékeket). Ennek alapján az egyes faktorokat alkotó elemi változói halmaz a következő: 3. táblázat Rotált komponens (faktor-) mátrix* (Total Variance Explained) Komponens 1
2
3
terulet
,554
,153
,369
-,373
-,551
,191
-,011
nepesseg
,928
,010
-,090
-,336
,053
,033
-,073
nepsur
,111
,284
-,068
-,160
,933
-,018
-,035
gdp06
,926
,244
-,173
-,161
,080
-,040
-,011
gdpvtlan
,905
,263
-,241
-,169
,076
-,042
,002
fajlgdp
,219
,953
,010
,136
,068
-,066
-,095
gdpnovek
-,369
-,750
,285
,148
-,028
-,101
,379
gdpvolnov
-,528
-,537
,040
-,014
-,315
-,159
,535
foglnep
,930
,071
-,136
-,306
,089
,043
-,003
foglneparany
-,043
,855
,016
,044
,242
,139
,111
mgfogl
-,507
-,843
-,040
-,095
-,090
-,073
,001
iparfogl
,345
-,711
-,021
,222
-,164
,450
-,211
szolgfogl
,156
,942
,038
-,054
,147
-,191
,112
kerszfh
,860
,163
,255
-,052
-,056
-,095
-,158
kerszfhnov
,391
,438
-,188
-,006
-,007
-,313
,630
foglH
,957
,068
,147
-,043
,078
-,020
,153
454
4
5
6
7
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ 3. táblázat (folytatás) Rotált komponens (faktor-) mátrix* (Total Variance Explained) Komponens 1
2
3
4
5
Hfoglvalt
,508
,168
,668
,054
,016
-,017
-,314
vejsz00
,960
,093
,247
,033
,032
-,030
,048
kulfvej00
,614
-,064
,698
,282
-,082
-,043
,168
belfvej00
,945
,183
-,159
-,162
,108
-,012
-,055
vejsz06
,963
,071
,240
,050
,021
,027
-,006
kulfvej06
,669
-,062
,635
,293
-,056
-,039
,161
belfvej06
,960
,145
-,075
-,123
,068
,066
-,117
kulfarany06
-,304
-,419
,153
,756
-,078
-,302
,184
vejsznov
-,012
-,060
-,155
,278
-,264
,810
-,192
kulfvejnov
-,114
-,230
-,545
-,442
-,061
,542
,025
szalloda00
,956
,081
,220
,098
-,031
-,116
,036
szalloda06
,937
,036
,310
,118
-,049
-,042
-,002
szallodaaran06
,164
-,115
,102
,450
-,372
-,728
-,056
szallejnov
-,304
-,466
,230
-,373
-,102
,643
-,201
turintenz
-,090
,043
,207
,944
-,067
,107
,010
ezerlakosrafh
-,259
,200
,170
,826
-,174
-,014
-,102
szallodaifhkih
,241
,296
,474
,070
,374
,538
,186
bevetel
,879
,104
,414
,088
-,095
-,064
,100
kiadas
,775
,323
-,459
-,161
,159
,014
,128
egyenleg
-,207
-,289
,848
,254
-,257
-,066
-,069
,111
,284
-,068
-,160
,933
-,018
-,035
elteresktol
6
7
* Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. Rotation converged in 9 iterations. A következő feladat nevet adni/találni az egyes faktoroknak a faktoralkotó statisztikai változói kör alapján, mely feladat a faktorelemzés kulcseleme. Esetünkben a 4. táblázat szerint sikerült a faktorneveket meghatározni.
455
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010 4. táblázat Lehatárolt faktorok • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • •
Faktoralkotó változók nepesseg gdp06 gdpvtlan foglnep kerszfh foglH vejsz00 belfvej00 vejsz06 kiadas belfvej06 szalloda00 szalloda06 bevetel kulfvej06 fajlgdp szolgfogl gdpvolnov foglneparany mgfogl iparfogl gdpnovek Hfoglvalt kulfvej00 kulfvej06 egyenleg kulfvejnov ezerlakosrafh turintenz kulfarany06 terulet nepsur elteresktol vejsznov szallodaifhkih szallejnov szallodaaran06 gdpvolnov kerszfhnov
456
Faktor neve
1) Turizmus volumenétől függő gazdasági és foglalkoztatási hatás
2) Szektorális foglalkoztatás és gazdasági fejlettség/növekedés ellentmondásai
3) Nemzetközi beutazó forgalom foglalkoztatási és fizetési mérleg hatása/szerepe
4) Nemzetközi turisztikai terhelés (a fogadó országban) 5) Területi benépesültség, túlnépesedés
6) Szállodai vendégforgalom növekedési és teljesítménykorlátai 7) Turisztikai kapacitásfejlesztés gazdaságnövelő hatása
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ
5. Kapcsolat a témát érintő korábbi elemzésekkel A gondolati előzmények közé jelen esetben két – beidézett – tanulmány kívánkozik1. Az első a szerző doktori értekezése, ill. annak kivonata; ebből az európai regionális fejlődést befolyásoló fontosabb tényezők körére hivatkozunk. A másodikként megjelölt forrásból a turisztikai fejlesztések számára levonható következtetéseken van a hangsúly.
5.1. Az európai regionális fejlődést befolyásoló fontosabb tényezők A kontinens nyugati részének profiljáról képet alkothattunk az elvégzett faktorelemzések segítségével. A meghatározó faktorok a következők voltak: • gazdasági potenciál – gazdasági teljesítőképesség, • földterület-ellátottság, • népesség-reprodukció • népsűrűség által befolyásolt foglalkoztatási szerkezet, • a munkában nem állók számával fordítottan arányos anyagi gazdagság és ipari foglalkoztatottság, • rendelkezésre álló élettér • a népsűrűség növekedésével csökkenő földterület-eltartóképesség, • a népesség élelmiszerrel való ellátásától függő anyagi gazdagság, • a külgazdaságon keresztüli eltartóképesség. Felhasználva a dolgozat mellékletében közölt számítási eredményeket, elvégezve a szükséges összevetést, az 5. táblázatban szereplő eredményeket kaptuk. 5. táblázat Faktorsúlyok lehetséges értékei
Faktorok neve, sorszáma
Európa-profil elemzés
Faktor súlya
1) gazdasági potenciál – gazdasági teljesítőképesség
15,255
2) földterület-ellátottság
54,973
3) a külgazdaságon keresztüli eltartóképesség
29,772
4) népesség-reprodukció
Kerekített faktorarányok
3 : 11 : 6 : 0
0
1 1. Tóth Zoltán: Az európai regionális folyamatokat befolyásoló tényezők c. PhD dolgozata tézisei és továbbgondolása. 2006. PTE. 2. Tóth Zoltán: Az európai térbeli folyamatokat befolyásoló tényezők elemzéséből a turisztikai területfejlesztés számára levonható következtetések. BGF, Budapest 2002. (A turisztikai fejlesztésekre vonatkozó hivatkozást bővebben l. itt.)
457
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010 5. táblázat (folytatás) Faktorsúlyok lehetséges értékei
Faktorok neve, sorszáma
NUTS2 régiók elemzése
Faktor súlya
1) népsűrűség által befolyásolt foglalkoztatási szerkezet
44,679
2) a munkában nem állók számával fordítottan arányos anyagi gazdagság és ipari foglalkoztatottság
49,228
3) rendelkezésre álló élettér
Kerekített faktorarányok
15 : 16 : 2
6,079
Faktorok neve, sorszáma
EU agrár-faktoranalízis 1) a népsűrűség növekedésével csökkenő földterület-eltartóképesség
39,412
2) a népesség élelmiszerrel való ellátásától függő anyagi gazdagság
10,485
3) a külgazdaságon keresztüli eltartóképesség
50,094
4:1:5
Az eredmények azt mutatták, hogy 1) a földterület-ellátottság, 2) a külgazdaságon keresztüli eltartóképesség, 3) a munkában nem állók számával fordítottan arányos anyagi gazdagság és ipari foglalkoztatottság, 4) a népsűrűség által befolyásolt foglalkoztatási szerkezet, valamint 5) a népsűrűség növekedésével csökkenő földterület-eltartóképesség alkotják azokat a markáns faktorokat, amelyek a három elemzés együttes szemlélete alapján meghatározó súllyal bírnak a mai Európában, ill. Nyugat-Európában a kontinens(rész) regionális (és országos szintű) folyamatai mögött vélhetően meghúzódó mélyebb okokat és összefüggéseket keresve.
5.2. A turisztikai fejlesztések számára levonható következtetések Joggal vetődhet fel az olvasó részéről a kérdés, hogy a fentiekben bemutatott elemzésből milyen következtetések adódnak a turizmusfejlesztés számára? Az alábbiakban erre a kérdésre keresünk választ. 1) Első és legfontosabb következtetésként megfogalmazható a bemutatott, európai területi folyamatokat némiképp leíró elemzések végkövetkeztetésének megértése, átlátása, integrálandó e végkövetkeztetés-rendszerbe a turizmust, mint területi folyamatokat befolyásoló jelenséget. E tekintetben szükséges hangsúlyozni a turizmus korántsem egyértelmű, és pozitív területi hatásait.
458
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ
2)
3)
4)
5)
A turizmus fejlesztését, különösen a harmadik világban és a gazdaságilag kedvezőbb helyzetben lévő országok kevésbé fejlett területein mindig sok vita kísérte. Nincs ugyanis garancia arra, hogy a hátrányosabb helyzetű térségekben elköltött pénzek ott is maradnak, és növelik a helyi lakosok jövedelmét. A turizmus a periferikus, elmaradott területek kizsákmányolásának egyik formája. E megállapítás főként akkor érvényes, ha a vendégkör fővárosi vagy központi város-együttesekből származik, és a magterületek birtokolják egyúttal az idegenforgalmi szektor vagyontárgyait is. Második következtetésünk annak hangsúlyozása, hogy a turizmus, mint alternatív földhasználó jelenik meg (Európában is!), különös figyelemmel az elemzésekből levonható szűkös európai földterület-ellátottság tényére. A szűkös földellátottságú és helyenként igen-igen magas népsűrűségű európai kontinensen nem feltétlenül kívánatos az egyébként mezőgazdasági hasznosításra alkalmas földterületek turizmust érintő „ingatlanfejlesztések” (szabadidő parkok, üdülőfalvak stb.) által való „hasznosítása”, még abban az esetben sem, ha a rövid távú piaci szemlélet és profitorientáltság ezt diktálná. Harmadik fontos következtetésünk a szolgáltató szféra (ideértve a turizmust is) foglalkoztatásban betöltött szerepének hangsúlyozása a magas népsűrűségű területeken. Ugyanakkor, hangsúlyozandó a fenntartható (tartós) helyi gazdasági növekedés kívánalma azokon a kedvező turisztikai vonzerőellátottsággal bíró, magas népsűrűségű területeken, ahol a turisztikai specializációval összefüggésben (vö. foglalkoztatási szerkezet is) az időszakos, esetenként igen jelentős népességi terhelést jelentő vendégforgalom megléte idővel a vonzásintenzitás, és a látogatottság csökkenéséhez vezethet, s számos esetben vezet is. Negyedik következtetésünk a munkában állók száma – az anyagi gazdagság – és az ipari foglalkoztatás korrelációjával kapcsolatos. E tényből az a fontos következtetés adódik a turizmusfejlesztés számára, hogy Európa egyes régióiban az ipar szerepe a foglalkoztatásban és a jövedelemtermelésben korántsem elhanyagolható. Az összefüggés rávilágít a turisztikai abszolutizáció, mint szemlélet veszélyére, különösen az átalakuló gazdaságokban. Ötödik következtetésünk a külgazdaságon keresztüli eltartóképesség markánsan megjelenő faktorával és a nemzetközi (aktív) turizmus ebben játszott szerepével kapcsolatos. Magyarázatként említhető, hogy Európa egyes, magas népsűrűségű országaiban (pl. Ausztria) és régióiban (pl. mediterrán régiók) a turisztikai specializáció nem egyszerűen lehetőségként jelenik meg a rendelkezésre álló és kiaknázható erőforrások meglétén keresztül, hanem egyfajta kényszer (!) is. Így teremtve megélhetést a lakosság jelentős hányada számára a turizmusban és a kapcsolódó – az iparhoz képest fajlagosan alacsonyabb ráfordítást igénylő, de hatékonyságát tekintve vitatható – szolgáltatási szektorban.
6. Végkövetkeztetés Mindezek után vezessük össze a két, egymástól függetlenül elvégzett faktorelemzés eredményét!
459
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010 Turisztikai faktoranalízis 1) Turizmus volumenétől függő gazdasági és foglalkoztatási hatás 2) Szektorális foglalkoztatás és gazdasági fejlettség/növekedés ellentmondásai 3) Nemzetközi beutazó forgalom foglalkoztatási és fizetési mérleg hatása/szerepe 4) Nemzetközi turisztikai terhelés (a fogadó országban) 5) Területi benépesültség, túlnépesedés 6) Szállodai vendégforgalom növekedési és teljesítménykorlátai 7) Turisztikai kapacitásfejlesztés gazdaságnövelő hatása
Európa-profil elemzés 1) gazdasági potenciál – gazdasági teljesítőképesség 2) földterület-ellátottság 3) a külgazdaságon keresztüli eltartóképesség 4) népesség-reprodukció NUTS2 régiók elemzése 1) népsűrűség által befolyásolt foglalkoztatási szerkezet 2) a munkában nem állók számával fordítottan arányos anyagi gazdagság és ipari foglalkoztatottság 3) rendelkezésre álló élettér EU agrár-faktoranalízis 1) a népsűrűség növekedésével csökkenő földterület-eltartóképesség 2) a népesség élelmiszerrel való ellátásától függő anyagi gazdagság 3) a külgazdaságon keresztüli eltartóképesség
a) A földterület-ellátottság, és a népsűrűség növekedésével csökkenő földterületeltartóképesség, mint domináns, európai térfolyamatokat magyarázó faktorok közvetve megjelennek a turisztikai elemzésben is: a területi benépesültség, túlnépesedés faktoron keresztül. b) A külgazdaságon keresztüli eltartóképesség faktorával több turisztikai faktor is összefügg: a turizmus volumenétől függő gazdasági és foglalkoztatási hatás, a nemzetközi beutazó forgalom foglalkoztatási és fizetési mérleg hatása/szerepe, a nemzetközi turisztikai terhelés (a fogadóországban), és a szállodai vendégforgalom növekedési és teljesítménykorlátai faktorok. Korántsem állíthatjuk, hogy az összefüggés minden esetben pozitív előjellel jelenik meg. c) A népsűrűség által befolyásolt foglalkoztatási szerkezet faktor szintén mutat összefüggést: a szektorális foglalkoztatás és gazdasági fejlettség/növekedés ellentmondásai, a nemzetközi beutazó forgalom foglalkoztatási és fizetési mérleg hatása/szerepe, és a területi benépesültség, túlnépesedés faktorokkal. d) A munkában nem állók számával fordítottan arányos anyagi gazdagság és ipari foglalkoztatottság faktor (másként fogalmazva: a foglalkoztatottságtól függő anyagi gazdagság és az ipari foglalkoztatás hangsúlyos szerepe) szintén mutat kapcsolódást a turisztikai elemzéssel: a turizmus volumenétől függő gazdasági és foglalkoztatási hatás, a szektorális foglalkoztatás és gazdasági fejlettség/növekedés ellentmondásai, a nemzetközi beutazó forgalom foglalkoztatási és fizetési mérleg hatása/szerepe, és a szállodai vendégforgalom növekedési és teljesítménykorlátai faktorokkal. *** Így „ér össze” két, egymástól függetlenül elvégzett, vizsgálati időhorizontjában és a bevont elemi változók körét tekintve is eltérő jellegű két kutatás eredménye. (…) 460
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ
Felhasznált irodalom [1] Eurostat: Tourism statistics, Pocketbooks, ISSN 1831-1865, 2008 [2] TÓTH ZOLTÁN: Az európai regionális folyamatokat befolyásoló tényezők c. PhD dolgozata tézisei és továbbgondolása. 2006. PTE Doktori Iskola Évkönyv. [3] TÓTH ZOLTÁN: Az európai térbeli folyamatokat befolyásoló tényezők elemzéséből a turisztikai területfejlesztés számára levonható következtetések. BGF, Budapest 2002.
461
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010
1. melléklet Induló adattábla az európai fő fogadó országok turizmusának elemzéséhez (37 változó) terület km2 (06)
népesség népsűrűség GDP össz.06 GDP össz. GDP06/ fő GDP átl. növ. GDP átl. növ. ezer (2006)fő/ km2 00 (%) 06/ 00 (%) (mio. EUR, folyó) (mio. EUR, vtlan) (folyó, 06) (értékind.) 06/(vol.ind.)
Ausztria Fra nciaország Görögország Hollandia Na gy-Britannia Né me torszá g Olaszország Spa nyolország Svédország Le ngye lorszá g Horvátország e gyütt11 3
83 214 8 266 632 834 62 999 130 820 11 125 33 783 16 334 242 495 60 393 357 093 82 438 295 114 58 752 505 987 43 758 410 335 9 048 312 685 38 157 56 594 4 443 060 954 395 713
99 257 897 100 1 791 953 85 213 985 483 534 324 249 1 912 154 231 2 322 200 199 1 475 401 86 980 954 22 313 327 122 271 530 79 34 212 129 10 107 937
233 550 1 593 724 177 963 457 278 1 828 061 2 182 950 1 266 471 768 700 314 612 229 678 26 141 9 079 128
31 200 28 444 19 235 32 712 31 662 28 169 25 112 22 418 34 629 7 116 7 700 25 544
3,45 3,70 7,59 4,18 3,30 2,00 3,63 7,65 2,74 6,54 9,40
1,76 1,69 4,34 1,51 2,53 0,95 1,03 3,36 2,81 3,60 4,60
EU-27 együtt
4 303 402
115
10 328 804
23 563
4,01
1,99
492 975
fogl. népességfogl./ népesség fogl.mg. (ezer), 2006 (%), 2006 (%)
fogl.ipar (%)
11 615 889
fogl.szolg. keresk. (%) szfhely. 06
keresk. szfh. fogl. H(I) éves vált. (%) (ezer fő)
H fogl. éves vált.
3 917 24 986 4 453 8 241 28 253 37 270 23 187 19 693 4 426 14 459 1 548 170 433
47% 40% 40% 50% 47% 45% 39% 45% 49% 38% 35%
5,64 3,73 12,04 3,18 1,29 2,19 4,22 4,86 2,28 15,84 14,72
28,06 23,98 22,03 19,49 21,97 29,79 29,82 29,50 21,91 30,02 30,23
66,30 72,29 65,93 77,33 76,74 68,02 65,96 65,64 75,81 54,14 55,05
934 671 5 736 966 786 891 1 186 893 3 029 682 3 331 311 4 499 671 3 074 833 758 507 574 612 481 919 24 395 956
0,09 0,97 1,89 0,69 11,37 1,32 2,37 2,69 3,03 -2,08 -0,10
242 906 301 335 1 221 1 371 1 163 1 424 134 266 84 7 447
2,64 3,13 1,64 2,61 1,49 2,10 7,05 5,74 2,29 1,45 -0,87
214 091
43%
5,89
27,55
66,56
27 350 390
2,05
8 986
3,17
462
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ összes véjszaka 2000, ezer
külf.véjszaka 2000, ezer
belf.véjszaka 2000, ezer
összes véjszakakülf.véjszaka 2006, ezer 2006, ezer
belf.véjszaka 2006, ezer
külf. v.éjsz. véjszakák (06/ 00) aránya (%), 06 éves átl. növ.
90 711 284 646 62 186 81 263 281 756 298 488 338 885 344 664 39 809 48 794 30 858 1 902 060
64 468 109 664 47 023 25 955 73 816 42 420 140 357 233 901 8 654 6 892 26 634 779 784
26 243 174 982 15 163 55 308 207 940 256 068 198 528 110 763 31 155 41 902 4 224 1 122 276
98 130 297 482 57 797 83 943 266 013 351 224 366 764 379 276 47 697 51 235 37 345 2 036 906
70 017 105 865 43 056 26 886 90 740 52 948 156 862 224 518 10 943 10 555 32 858 825 248
28 113 191 617 14 741 57 057 175 273 298 276 209 902 154 758 36 754 40 680 4 487 1 211 658
71% 36% 74% 32% 34% 15% 43% 59% 23% 21% 88% 41%
0,0132 0,0074 -0,0121 0,0054 -0,0095 0,0275 0,0133 0,0161 0,0306 0,0082 0,0323 0,0115
2 154 379
899 762
1 254 617
2 304 499
955 302
1 349 197
41%
0,0113
Folyt. külf. véjszakák (06/ szállodai 00) véjsz. szállodai véjsz. szállodai véjsz. % száll. véjszakák (06/ 00) éves átl. növ. 2000, ezer 2006, ezer aránya 2006 éves átl. növ.
turizmus intenzitás (06)
0,0139 -0,0059 -0,0146 0,0059 0,0350 0,0376 0,0187 -0,0068 0,0399 0,0736 0,0356 0,0095
71 649 191 073 60 840 29 722 192 131 198 070 233 613 227 144 21 264 14 297 18 074 1 257 877
77 391 197 420 56 708 31 759 166 961 208 176 248 255 267 028 24 210 21 820 20 693 1 320 421
0,79 0,66 0,98 0,38 0,63 0,59 0,68 0,70 0,51 0,43 0,55 0,65
0,0129 0,0055 -0,0117 0,0111 -0,0231 0,0083 0,0102 0,0273 0,0219 0,0730 0,0228 0,0081
11,9 4,7 5,2 5,1 4,4 4,3 6,2 8,7 5,3 1,3 8,4 5,1
0,0100
1 438 854
1 524 990
0,66
0,0097
4,7
1000 lakosra szállodai (06) turisztikai (06) turisztikai (06) egyenleg eltérés jutó ker. fhely. fhely. kih. (%) bevétel (EUR) kiadás (EUR) 2006 k=137
113 91 71 73 50 40 77 70 84 15 108 62
37,0 43,1 22,4 45,3 36,4 35,0 32,6 45,3 32,9 33,6 34,7
13 255 36 905 11 037 9 038 26 883 26 091 30 335 40 710 7 251 5 744 6 277 213 526
7 420 24 840 2 446 13 558 50 305 58 894 18 366 13 265 9 181 4 574 585 203 434
5 835 12 065 8 591 -4 520 -23 422 -32 803 11 969 27 445 -1 930 1 170 5 692 10 092
55
36,2
253 161
244 757
8 404
-38 -37 -52 346 112 94 62 -51 -115 -15 -58 -8
Ausztria Fra ncia orszá g Görögorszá g Holla ndia Na gy-Brita nnia Né me torszá g Ola szorszá g Spa nyolorszá g Své dorszá g Le ngye lorszá g Horvá torszá g e gyütt11
-22 EU-27 e gyütt
463
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010
2. melléklet Korrelációs mátrix Correlation Matrix1 foglneparany mgfogl iparfogl szolgfogl kerszfh kerszfhnov foglH Hfoglvalt vejsz00 kulfvej00 Correlation terulet nepesseg nepsur gdp06 gdpvtlan fajlgdp gdpnovek gdpvolnov foglnep terulet 0,601 -0,375 0,525 0,495 0,157 -0,246 -0,206 0,562 -0,059 -0,339 0,127 0,159 0,683 0,088 0,544 0,435 0,59 0,494 nepesseg 0,601 0,214 0,945 0,933 0,172 -0,459 -0,56 0,992 -0,048 -0,444 0,254 0,161 0,817 0,312 0,874 0,387 0,852 0,387 nepsur -0,375 0,214 0,287 0,291 0,336 -0,322 -0,514 0,26 0,433 -0,363 -0,362 0,436 0,095 0,158 0,189 0,08 0,14 -0,127 gdp06 0,525 0,945 0,287 0,997 0,41 -0,586 -0,647 0,961 0,129 -0,648 0,058 0,403 0,844 0,479 0,873 0,342 0,861 0,364 gdpvtlan 0,495 0,933 0,291 0,997 0,421 -0,609 -0,641 0,954 0,147 -0,649 0,035 0,415 0,809 0,501 0,845 0,283 0,826 0,302 fajlgdp 0,157 0,172 0,336 0,41 0,421 -0,815 -0,695 0,233 0,842 -0,932 -0,574 0,928 0,328 0,468 0,272 0,338 0,306 0,11 gdpnovek -0,246 -0,459 -0,322 -0,586 -0,609 -0,815 0,862 -0,487 -0,618 0,803 0,277 -0,684 -0,406 -0,304 -0,308 -0,268 -0,333 0,121 gdpvolnov -0,206 -0,56 -0,514 -0,647 -0,641 -0,695 0,862 -0,567 -0,473 0,757 0,049 -0,532 -0,589 -0,088 -0,465 -0,51 -0,528 -0,144 foglnep 0,562 0,992 0,26 0,961 0,954 0,233 -0,487 -0,567 0,045 -0,502 0,211 0,224 0,782 0,38 0,894 0,354 0,853 0,374 foglneparany -0,059 -0,048 0,433 0,129 0,147 0,842 -0,618 -0,473 0,045 -0,748 -0,536 0,786 -0,084 0,366 0,11 0,173 0,054 -0,021 mgfogl -0,339 -0,444 -0,363 -0,648 -0,649 -0,932 0,803 0,757 -0,502 -0,748 0,38 -0,871 -0,549 -0,552 -0,559 -0,463 -0,582 -0,308 iparfogl 0,127 0,254 -0,362 0,058 0,035 -0,574 0,277 0,049 0,211 -0,536 0,38 -0,786 0,097 -0,411 0,237 0,171 0,244 0,289 szolgfogl 0,159 0,161 0,436 0,403 0,415 0,928 -0,684 -0,532 0,224 0,786 -0,871 -0,786 0,316 0,588 0,248 0,219 0,26 0,052 kerszfh 0,683 0,817 0,095 0,844 0,809 0,328 -0,406 -0,589 0,782 -0,084 -0,549 0,097 0,316 0,281 0,793 0,592 0,89 0,622 kerszfhnov 0,088 0,312 0,158 0,479 0,501 0,468 -0,304 -0,088 0,38 0,366 -0,552 -0,411 0,588 0,281 0,476 0,066 0,428 0,218 foglH 0,544 0,874 0,189 0,873 0,845 0,272 -0,308 -0,465 0,894 0,11 -0,559 0,237 0,248 0,793 0,476 0,584 0,973 0,711 Hfoglvalt 0,435 0,387 0,08 0,342 0,283 0,338 -0,268 -0,51 0,354 0,173 -0,463 0,171 0,219 0,592 0,066 0,584 0,677 0,77 vejsz00 0,59 0,852 0,14 0,861 0,826 0,306 -0,333 -0,528 0,853 0,054 -0,582 0,244 0,26 0,89 0,428 0,973 0,677 0,776 kulfvej00 0,494 0,387 -0,127 0,364 0,302 0,11 0,121 -0,144 0,374 -0,021 -0,308 0,289 0,052 0,622 0,218 0,711 0,77 0,776 belfvej00 0,494 0,957 0,3 0,988 0,981 0,366 -0,576 -0,664 0,967 0,094 -0,621 0,141 0,341 0,837 0,463 0,892 0,415 0,883 0,389 vejsz06 0,6 0,853 0,125 0,854 0,817 0,29 -0,333 -0,545 0,853 0,049 -0,573 0,303 0,222 0,877 0,354 0,971 0,687 0,994 0,77 kulfvej06 0,469 0,439 -0,094 0,421 0,362 0,128 0,067 -0,198 0,427 -0,022 -0,342 0,317 0,06 0,653 0,275 0,753 0,784 0,819 0,993 belfvej06 0,562 0,954 0,245 0,966 0,951 0,338 -0,532 -0,665 0,962 0,087 -0,608 0,23 0,284 0,844 0,333 0,915 0,48 0,905 0,461 kulfarany06 -0,46 -0,577 -0,357 -0,518 -0,532 -0,37 0,689 0,551 -0,583 -0,375 0,464 0,182 -0,407 -0,301 -0,135 -0,312 -0,163 -0,255 0,202 vejsznov 0,144 -0,08 -0,281 -0,089 -0,088 -0,092 -0,035 -0,074 -0,079 -0,049 -0,015 0,506 -0,259 -0,099 -0,405 -0,103 -0,052 -0,087 -0,088 kulfvejnov -0,073 0,089 -0,047 -0,057 -0,017 -0,336 -0,118 0,074 0,086 -0,137 0,27 0,343 -0,363 -0,332 -0,068 -0,198 -0,391 -0,28 -0,549 szalloda00 0,566 0,823 0,07 0,846 0,812 0,308 -0,319 -0,497 0,823 0,024 -0,565 0,245 0,248 0,883 0,45 0,958 0,669 0,991 0,783 szalloda06 0,599 0,792 0,03 0,791 0,749 0,263 -0,263 -0,478 0,787 0,009 -0,528 0,319 0,183 0,864 0,346 0,949 0,725 0,986 0,837 szallodaaran06-0,003 -0,047 -0,439 0,017 0,004 0,036 0,171 0,177 -0,055 -0,175 0,054 0,024 -0,049 0,145 0,154 0,153 0,19 0,19 0,38 szallejnov 0,141 -0,152 -0,233 -0,423 -0,44 -0,574 0,305 0,234 -0,207 -0,292 0,535 0,527 -0,638 -0,331 -0,681 -0,31 -0,023 -0,322 -0,137 turintenz -0,283 -0,416 -0,242 -0,284 -0,301 0,155 0,16 0,011 -0,391 0,145 -0,088 0,24 -0,069 -0,115 -0,076 -0,089 0,162 -0,005 0,37 ezerlakosrafh -0,211 -0,52 -0,262 -0,323 -0,334 0,216 0,107 0,024 -0,525 0,011 -0,091 -0,08 0,103 -0,03 -0,115 -0,329 0,005 -0,176 0,135 szallodaifhkih 0,299 0,218 0,39 0,255 0,224 0,305 -0,151 -0,383 0,239 0,37 -0,436 -0,026 0,306 0,364 -0,005 0,32 0,276 0,364 0,419 bevetel 0,687 0,745 -0,009 0,762 0,718 0,291 -0,218 -0,411 0,738 0,021 -0,535 0,19 0,257 0,896 0,365 0,903 0,666 0,956 0,863 kiadas 0,298 0,824 0,374 0,917 0,94 0,451 -0,633 -0,578 0,881 0,309 -0,641 -0,034 0,447 0,567 0,567 0,741 0,065 0,66 0,097 egyenleg 0,191 -0,367 -0,435 -0,46 -0,521 -0,292 0,558 0,344 -0,438 -0,338 0,32 0,186 -0,313 0,045 -0,367 -0,149 0,443 -0,015 0,559 elteresktol -0,375 0,214 1 0,287 0,291 0,336 -0,322 -0,514 0,26 0,433 -0,363 -0,362 0,436 0,095 0,158 0,189 0,08 0,14 -0,127 min -0,460 -0,577 -0,514 -0,648 -0,649 -0,932 -0,815 -0,695 -0,583 -0,748 -0,932 -0,786 -0,871 -0,589 -0,681 -0,559 -0,510 -0,582 -0,549 max 0,687 0,992 1 0,997 0,997 0,928 0,862 0,862 0,992 0,842 0,803 0,527 0,928 0,896 0,588 0,973 0,784 0,994 0,993
belfvej00 vejsz06 kulfvej06 belfvej06 kulfarany06vejsznov kulfvejnov szalloda00 szalloda06 szallodaaran06 szallejnov turintenz ezerlakosrafh szallodaifhkih bevetel kiadas egyenleg elteresktol min max 0,494 0,6 0,469 0,562 -0,46 0,144 -0,073 0,566 0,599 -0,003 0,141 -0,283 -0,211 0,299 0,687 0,298 0,191 -0,375 -0,460 0,687 terulet 0,957 0,853 0,439 0,954 -0,577 -0,08 0,089 0,823 0,792 -0,047 -0,152 -0,416 -0,52 0,218 0,745 0,824 -0,367 0,214 -0,577 0,992 nepesseg 0,3 0,125 -0,094 0,245 -0,357 -0,281 -0,047 0,07 0,03 -0,439 -0,233 -0,242 -0,262 0,39 -0,009 0,374 -0,435 1 -0,514 1 nepsur 0,988 0,854 0,421 0,966 -0,518 -0,089 -0,057 0,846 0,791 0,017 -0,423 -0,284 -0,323 0,255 0,762 0,917 -0,46 0,287 -0,648 0,997 gdp06 0,981 0,817 0,362 0,951 -0,532 -0,088 -0,017 0,812 0,749 0,004 -0,44 -0,301 -0,334 0,224 0,718 0,94 -0,521 0,291 -0,649 0,997 gdpvtlan 0,366 0,29 0,128 0,338 -0,37 -0,092 -0,336 0,308 0,263 0,036 -0,574 0,155 0,216 0,305 0,291 0,451 -0,292 0,336 -0,932 0,928 fajlgdp -0,576 -0,333 0,067 -0,532 0,689 -0,035 -0,118 -0,319 -0,263 0,171 0,305 0,16 0,107 -0,151 -0,218 -0,633 0,558 -0,322 -0,815 0,862 gdpnovek -0,664 -0,545 -0,198 -0,665 0,551 -0,074 0,074 -0,497 -0,478 0,177 0,234 0,011 0,024 -0,383 -0,411 -0,578 0,344 -0,514 -0,695 0,862 gdpvolnov 0,967 0,853 0,427 0,962 -0,583 -0,079 0,086 0,823 0,787 -0,055 -0,207 -0,391 -0,525 0,239 0,738 0,881 -0,438 0,26 -0,583 0,992 foglnep 0,094 0,049 -0,022 0,087 -0,375 -0,049 -0,137 0,024 0,009 -0,175 -0,292 0,145 0,011 0,37 0,021 0,309 -0,338 0,433 -0,748 0,842 foglneparany -0,621 -0,573 -0,342 -0,608 0,464 -0,015 0,27 -0,565 -0,528 0,054 0,535 -0,088 -0,091 -0,436 -0,535 -0,641 0,32 -0,363 -0,932 0,803 mgfogl 0,141 0,303 0,317 0,23 0,182 0,506 0,343 0,245 0,319 0,024 0,527 0,24 -0,08 -0,026 0,19 -0,034 0,186 -0,362 -0,786 0,527 iparfogl 0,341 0,222 0,06 0,284 -0,407 -0,259 -0,363 0,248 0,183 -0,049 -0,638 -0,069 0,103 0,306 0,257 0,447 -0,313 0,436 -0,871 0,928 szolgfogl 0,837 0,877 0,653 0,844 -0,301 -0,099 -0,332 0,883 0,864 0,145 -0,331 -0,115 -0,03 0,364 0,896 0,567 0,045 0,095 -0,589 0,896 kerszfh 0,463 0,354 0,275 0,333 -0,135 -0,405 -0,068 0,45 0,346 0,154 -0,681 -0,076 -0,115 -0,005 0,365 0,567 -0,367 0,158 -0,681 0,588 kerszfhnov 0,892 0,971 0,753 0,915 -0,312 -0,103 -0,198 0,958 0,949 0,153 -0,31 -0,089 -0,329 0,32 0,903 0,741 -0,149 0,189 -0,559 0,973 foglH 0,415 0,687 0,784 0,48 -0,163 -0,052 -0,391 0,669 0,725 0,19 -0,023 0,162 0,005 0,276 0,666 0,065 0,443 0,08 -0,510 0,784 Hfoglvalt 0,883 0,994 0,819 0,905 -0,255 -0,087 -0,28 0,991 0,986 0,19 -0,322 -0,005 -0,176 0,364 0,956 0,66 -0,015 0,14 -0,582 0,994 vejsz00 0,389 0,77 0,993 0,461 0,202 -0,088 -0,549 0,783 0,837 0,38 -0,137 0,37 0,135 0,419 0,863 0,097 0,559 -0,127 -0,549 0,993 kulfvej00 0,878 0,456 0,978 -0,523 -0,062 0,001 0,865 0,816 -0,005 -0,368 -0,283 -0,357 0,219 0,754 0,893 -0,439 0,3 -0,664 0,988 belfvej00 0,878 0,81 0,92 -0,264 -0,003 -0,265 0,983 0,989 0,174 -0,272 0,012 -0,174 0,364 0,946 0,653 -0,015 0,125 -0,573 0,994 vejsz06 0,456 0,81 0,514 0,176 -0,085 -0,497 0,827 0,871 0,366 -0,17 0,364 0,117 0,398 0,877 0,161 0,496 -0,094 -0,497 0,993 kulfvej06 0,978 0,92 0,514 -0,504 0,052 -0,055 0,883 0,862 0,009 -0,284 -0,227 -0,333 0,266 0,796 0,847 -0,354 0,245 -0,665 0,978 belfvej06 -0,523 -0,264 0,176 -0,504 -0,047 -0,453 -0,176 -0,154 0,582 -0,19 0,723 0,669 -0,202 -0,127 -0,555 0,538 -0,357 -0,583 0,723 kulfarany06 -0,062 -0,003 -0,085 0,052 -0,047 0,355 -0,12 -0,042 -0,404 0,43 0,268 0,272 0,175 -0,112 -0,066 -0,011 -0,281 -0,405 0,506 vejsznov 0,001 -0,265 -0,497 -0,055 -0,453 0,355 -0,327 -0,346 -0,627 0,563 -0,43 -0,505 -0,185 -0,443 0,128 -0,491 -0,047 -0,627 0,563 kulfvejnov 0,865 0,983 0,827 0,883 -0,176 -0,12 -0,327 0,989 0,308 -0,389 0,05 -0,12 0,275 0,956 0,643 0,004 0,07 -0,565 0,991 szalloda00 0,816 0,989 0,871 0,862 -0,154 -0,042 -0,346 0,989 0,294 -0,289 0,095 -0,103 0,319 0,964 0,567 0,098 0,03 -0,528 0,989 szalloda06 -0,005 0,174 0,366 0,009 0,582 -0,404 -0,627 0,308 0,294 -0,518 0,415 0,315 -0,464 0,29 -0,079 0,316 -0,439 -0,627 0,582 szallodaaran06 -0,368 -0,272 -0,17 -0,284 -0,19 0,43 0,563 -0,389 -0,289 -0,518 -0,187 -0,309 0,13 -0,31 -0,456 0,282 -0,233 -0,681 0,563 szallejnov -0,283 0,012 0,364 -0,227 0,723 0,268 -0,43 0,05 0,095 0,415 -0,187 0,806 0,19 0,093 -0,301 0,418 -0,242 -0,430 0,806 turintenz -0,357 -0,174 0,117 -0,333 0,669 0,272 -0,505 -0,12 -0,103 0,315 -0,309 0,806 0,128 -0,032 -0,406 0,441 -0,262 -0,525 0,806 ezerlakosrafh 0,219 0,364 0,398 0,266 -0,202 0,175 -0,185 0,275 0,319 -0,464 0,13 0,19 0,128 0,44 0,169 0,148 0,39 -0,464 0,44 szallodaifhkih 0,754 0,946 0,877 0,796 -0,127 -0,112 -0,443 0,956 0,964 0,29 -0,31 0,093 -0,032 0,44 0,516 0,184 -0,009 -0,535 0,964 bevetel 0,893 0,653 0,161 0,847 -0,555 -0,066 0,128 0,643 0,567 -0,079 -0,456 -0,301 -0,406 0,169 0,516 -0,747 0,374 -0,747 0,94 kiadas -0,439 -0,015 0,496 -0,354 0,538 -0,011 -0,491 0,004 0,098 0,316 0,282 0,418 0,441 0,148 0,184 -0,747 -0,435 -0,747 0,559 egyenleg 0,3 0,125 -0,094 0,245 -0,357 -0,281 -0,047 0,07 0,03 -0,439 -0,233 -0,242 -0,262 0,39 -0,009 0,374 -0,435 -0,514 1 elteresktol -0,664 -0,573 -0,497 -0,665 -0,583 -0,405 -0,627 -0,565 -0,528 -0,627 -0,681 -0,430 -0,525 -0,464 -0,535 -0,747 -0,747 -0,514 min 0,988 0,994 0,993 0,978 0,723 0,506 0,563 0,991 0,989 0,582 0,563 0,806 0,806 0,44 0,964 0,94 0,559 1 max
464
TÓTH Z.: ADALÉKOK AZ EURÓPAI FŐ FOGADÓ ORSZÁGOK TURIZMUSÁNAK ELEMZÉSÉHEZ
3. melléklet Kommunalitások Initial Extraction
Initial Extraction
terulet
1,000
,947
belfvej00
1,000
,993
nepesseg
1,000
,993
vejsz06
1,000
,994
nepsur
1,000
,994
kulfvej06
1,000
,971
gdp06
1,000
,981
belfvej06
1,000
,986
gdpvtlan
1,000
,981
kulfarany06
1,000
,994
fajlgdp
1,000
,992
vejsznov
1,000
,867
gdpnovek
1,000
,957
kulfvejnov
1,000
,856
gdpvolnov
1,000
,980
szalloda00
1,000
,995
foglnep
1,000
,992
szalloda06
1,000
,993
foglneparany
1,000
,826
szallodaaran06
1,000
,925
mgfogl
1,000
,992
szallejnov
1,000
,966
iparfogl
1,000
,949
turintenz
1,000
,959
szolgfogl
1,000
,987
ezerlakosrafh
1,000
,859
kerszfh
1,000
,871
szallodaifhkih
1,000
,840
kerszfhnov
1,000
,875
bevetel
1,000
,986
foglH
1,000
,974
kiadas
1,000
,983
Hfoglvalt
1,000
,835
egyenleg
1,000
,985
vejsz00
1,000
,997
elteresktol
1,000
,994
kulfvej00
1,000
,985
Extraction Method: Principal Component Analysis.
465
BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA – MAGYAR TUDOMÁNY ÜNNEPE, 2010
466
