A nagyvárosok a magyar városhálózatban

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A nagyvárosok a magyar városhálózatban"

Anna Tamásné
8 évvel ezelőtt
Látták:

1 A nagyvárosok a magyar városhálózatban Berkes Judit, PhD hallgató Széchenyi István Egyetem - Regionális- és gazdaságtudományi Doktori Iskola Páthy Ádám, egyetemi tanársegéd Széchenyi István Egyetem Regionális- Tudományi és Közpolitikai Tanszék

gazdaságtudományi Doktori Iskola Páthy Ádám, egyetemi

2 A vizsgálat céljai A struktúra feltárása: a városhálózat tagolódásának bemutatása, kiemelt figyelmet fordítva a versenyképességre és az innovációs potenciálra A dinamika elemzése: az elmúlt évtized változási tendenciáinak vizsgálata azonos indikátorkészlet felhasználásával Kiemelt és speciális kategóriák vizsgálata: a városhálózat elitjében mutatkozó súlyponti eltérések leírása Részletesebb elemzések megalapozása: a felhasznált indikátorok és módszerek tesztelése, új vizsgálati irányok kijelölése, ágazati jellegű, illetve homogén funkcionális csoportok belső tagozódásának feltárását célzó elemzések 2

kategóriák vizsgálata: a városhálózat elitjében mutatkozó súlyponti eltérések leírása Részletesebb elemzések megalapozása: a felhasznált indikátorok és

3 Célok és módszerek 3

4 Változók és főkomponensek Változó kommunalitás súly Gazdasági főkomponens (53%-os sűrítés) Foglalkoztatottak aránya a lakónépességből (%), ,77 0,86 Személygépkocsik száma 1000 lakosra, ,77 0,78 Adófizetők aránya a lakónépességen belül (%), ,67 0,77 Szja-alap egy lakosra (1000 Ft/fő), ,90 0,93 Szélessávú internet előfizetések száma 1000 lakosra, ,80 0,90 Működő jogi személyű vállalkozások száma 1000 lakosra, ,55 0,74 Munkanélküliek aránya a lakónépességből (%), ,66 0,80 Inaktív keresők aránya a lakónépességből (%), ,56 0,56 Helyi iparűzési adó egy lakosra (1000 Ft/fő), ,42 0,62 Ügyvédek száma lakosra, ,42 0,48 Regisztrált egyéni vállalkozások száma 1000 lakosra, ,80 0,20 Iskolázottság és menedzsment főkomponens (88%-os sűrítés) Vezető és értelmiségi foglalkozásúak aránya az összes foglalkoztatottból (%), ,90 0,95 Egyetemi, főiskolai végzettségű foglalkoztatottak aránya az összes foglalkoztatottból (%), ,93 0,96 Egyéb szellemi foglalkozásúak aránya az összes foglalkoztatottból (%), ,82 0,90 Társadalmi aktivitás főkomponens (56%-os sűrítés) Részvételi arány a 2010-es országgyűlési választások első fordulójában (%) 0,50 0,71 Szja nonprofit 1% felajánlás egy lakosra (Ft), ,53 0,73 Nonprofit szervezetek száma 1000 lakosra (db), ,62 0,79 Helyi nyilvánossági fórumok összetettsége 0,60 0,78 Humánerőforrás főkomponens (56%-os sűrítés) Vezető oktatók aránya az összes oktatón belül (%), ,70 0,76 Főiskolai-egyetemi karok száma (db) 0,80 0,86 Középiskolák száma (db) 0,84 0,83 Felsőfokú intézményekben tanulók száma 1000 főre, ,69 0,82 MTA köztestületi tagok száma lakosra, ,96 0,75 A felsőfokú végzettséggel rendelkezők aránya a 25 év felettiek között (%), ,48 0,66 Felnőttoktatási központok száma lakosra, ,33 0,44 Innovációs főkomponens (77%-os sűrítés) Innovatív kezdeményezések száma között (db) 0,87 0,93 Bejegyzett domain szerverek száma (db), ,79 0,89 K+F vállalkozások száma (db), ,87 0,93 Az innovációs és K+F intézményhálózat összetettségi mutatója 0,56 0,75 4

jogi személyű vállalkozások száma 1000 lakosra, 2011 0,55 0,74 Munkanélküliek aránya a lakónépességből (%), 2011 0,66 0,80 Inaktív keresők aránya a lakónépességből (%), 2011 0,56 0,56 Helyi iparűzési

5 Változók és főkomponensek Gazdaság Iskolázottság Társadalmi aktivitás Humánerőforrás Innováció Medián 0,04-0,15-0,11-0,30-0,29 Ferdeség 0,10 0,52 0,61 3,72 5,44 Csúcsosság -0,30-0,13 0,30 16,02 40,15 Minimum -2,38-2,15-2,07-0,66-0,50 Maximum 2,93 3,25 4,32 6,40 10,09 Terjedelem 5,31 5,40 6,39 7,05 10,59 Átlag feletti Szórástávolságon kívül elhelyezkedő városok alul felül gazdaság gazdaság iskolázottság 0,748 társadalmi aktivitás 0,704 0,754 iskolázottság társadalmi aktivitás humánerőforrás 0,418 0,569 0,592 innováció 0,375 0,483 0,516 0,830 humánerőforrás 5

10,59 Átlag feletti 169 150 151 75 86 Szórástávolságon kívül elhelyezkedő városok alul 53 50 58 0 0 felül 52 58 54 30 24 gazdaság gazdaság iskolázottság

6 Az innovációs klaszterek Kiemelt városok: Az átlagalapú klaszterelemzés első lépésében kiemelkedő 25 város figyelmen kívül hagyásával készült el az elemzés a többi városra vonatkozóan A klaszterek: 1. Átmeneti helyzet, gyenge-közepes innovációs potenciál (37 város): - Az elitből kimaradó megyei jogú városok (Békéscsaba, Érd, Nagykanizsa) - Középvárosok az átlagosnál jobb gazdasági potenciállal, illetve felsőoktatási bázissal (pl. Baja, Esztergom, Mosonmagyaróvár) - A budapesti agglomeráció keleti és déli szektorainak alközpontjai (pl. Dunakeszi, Szigetszentmiklós, Veresegyház) - A Balaton régió centrumai (pl. Siófok, Balatonfüred, Balatonalmádi) - Kisvárosok jelentős turisztikai potenciállal (pl. Velence, Visegrád, Zalakaros) - Kis-középvárosok domináns nagyüzemekkel (pl. Paks, Tiszaújváros) 6

illetve felsőoktatási bázissal (pl. Baja, Esztergom, Mosonmagyaróvár) - A budapesti agglomeráció keleti és déli szektorainak alközpontjai (pl.

7 Az innovációs klaszterek A klaszterek: 2. Átlagos fejlettség, alacsony humán bázis és innovációs potenciál (85 város): a kevéssel átlag feletti gazdasági és iskolázottsági mutatók alapján különülnek el - A dunántúli kis-középvárosok jelentős része - A dunántúli volt szocialista iparvárosok többsége (Ajka, Dorog, Oroszlány, Várpalota) - Kelet-magyarországi középvárosok negatív gazdasági folyamatokkal (pl. Gyula, Kazincbarcika, Kiskunfélegyháza) - A leggyengébben teljesítő megyei jogú városok (Hódmezővásárhely, Salgótarján, Tatabánya) - A budapesti agglomeráció funkcióhiányos városai gyenge gazdasági potenciállal (pl. Gyömrő, Dabas, Vecsés) 7

A dunántúli kis-középvárosok jelentős része - A dunántúli volt szocialista iparvárosok többsége (Ajka, Dorog, Oroszlány, Várpalota) - Kelet-magyarországi

8 Az innovációs klaszterek A klaszterek: 3. Átlag alatti fejlettségű városok (94 város): átlag alatti teljesítmény minden dimenzió esetében - Többségében alföldi városok - A dél-dunántúli kisvárosok jelentős része - A Dunántúl belső perifériáinak kis központjai (pl. Adony, Ercsi Tét) 4. Kimondottan kedvezőtlen adottságú városok (86 város): mélyen átlag alatti mutatók, a fejlődési potenciált biztosító erőforrások teljes hiánya - Elsősorban alföldi és észak-magyarországi települések - A 10 legfejletlenebb dunántúli város - A rendszerváltás után városi rangot kapott települések dominanciája, az aligvárosok nagy része 8

jelentős része - A Dunántúl belső perifériáinak kis központjai (pl. Adony, Ercsi Tét) 4.

9 Az innovációs klaszterek 9

10 Az innovációs klaszterek A városhálózat második szintje (7. klaszter) 2001 (43 város) 2011 (37 város) 10

11 Az innovációs klaszterek A 2001 után várossá nyilvánított települések 1-8. klaszter (20 város) 9. klaszter (22 város) 10. klaszter (34 város) 11

Az elitkategória 25 város módszer: hierarchikus klaszterelemzés megyei jogú városok 68%-a 1. Klaszter 2. Klaszter 3. Klaszter 4. Klaszter 5. Klaszter 6.

12 Az elitkategória 25 város módszer: hierarchikus klaszterelemzés megyei jogú városok 68%-a 1. Klaszter 2. Klaszter 3. Klaszter 4. Klaszter 5. Klaszter 6. Klaszter Debrecen Győr Gödöllő Budakeszi Eger Vác Pécs Székesfehérvár Martonvásár Budaörs Veszprém Szolnok Szeged Kecskemét Szentendre Sopron Szekszárd Miskolc Nyíregyháza Keszthely Szombathely Dunaújváros Kaposvár Gyöngyös Zalaegerszeg 12

Klaszter Debrecen Győr Gödöllő Budakeszi Eger Vác Pécs Székesfehérvár Martonvásár Budaörs

13 Az elitkategória 1. klaszter komplex szerkezetű regionális központok kiemelkedő adottságok új tag: Miskolc felsőoktatási központok gyenge gazdasági teljesítmény kutatás-fejlesztés, innováció kedvező: foglalkoztatás, iskolázottság, kvalifikált humántőke Debrecen! 2. klaszter regionális központok erős gazdasági potenciállal kiugró értékek kivételes gazdasági teljesítmény humánerőforrás és innovativitás gyengébb 13

központok gyenge gazdasági teljesítmény kutatás-fejlesztés, innováció kedvező: foglalkoztatás,

14 Az elitkategória 3. klaszter kutatás-fejlesztés és felsőoktatás orientált klaszter stabil értékek DE! egy kiemelkedik: humánerőforrás K+F aktivitás kiemelkedő innovációs képességük mérsékelt 4. klaszter budapesti agglomeráció alközpontjai jelentős gazdasági potenciál kiugró iskolázottság 14

eltérő pozícióból közeledtek kiemelkedő humánerőforrás 6.

15 Az elitkategória 5. klaszter jelentős felsőoktatási-humán bázissal rendelkezők Eger és Veszprém stabil középmezőny eltérő pozícióból közeledtek kiemelkedő humánerőforrás 6. klaszter térségi központok vegyes orientációval legkedvezőtlenebb értékek innováció: kimondottan alacsony nincs hálózatalakító funkció humánerőforrás-állomány: viszonylag magas érték gyenge innovációs potenciál 15

16 Következtetéseink stabilitás, DE! területi egyenlőtlenség tovább nőtt városhálózat csúcsa: tradicionális nagyvárosok innováció, humán gazdaság tudástermelés van, de gazdaság nincs sikertörténet: Debrecen karakteres elmozdulás nincs; csoportokon belüli differenciák csökkentek, csoportok között nőttek városban koncentrálódik a fejlődés bővült a leszakadók köre nagyváros vizsgálata más aspektusban 16

gazdaság tudástermelés van, de gazdaság nincs sikertörténet: Debrecen karakteres elmozdulás nincs;

17 Köszönjük a megtisztelő figyelmet! 17 TÁMOP F-03/ Járműipari Regionális Innovációs és Technológiai Tudáscentrum gazdasági, társadalmi szerepkörének fejlesztése a Széchenyi István Egyetem bázisán

1.F-03/1-2013-0001 Járműipari Regionális Innovációs

Hasonló dokumentumok

VI. turnus (Kontaktnapok: szerda) Képzés időtartama: 2015. augusztus 24. - 2015. október 15.

VI. turnus (Kontaktnapok: szerda) Képzés időtartama: 2015. augusztus 24. - 2015. október 15. Budapest, Balassagyarmat, Cegléd, Debrecen, Dunaújváros, Eger, Esztergom, Kaposvár, Kecskemét, Miskolc, Nyíregyháza,