Helyzeti és fejlettségi centrum periféria relációk a hazai kistérségekben

Átírás

1 LŐCSEI HAJNALKA SZALKAI GÁBOR Helyzeti és fejlettségi centrum periféria relációk a hazai kistérségekben A centrum periféria modell a társadalomtudományokban elterjedt paradigma. Tartalmának, értelmezési lehetőségeinek legáltalánosabban megfogalmazott, a térbeliséggel kapcsolatos munkákban sokat hivatkozott leírását megtaláljuk Nemes Nagy József ban megjelent könyvében. Lényegében a modell egy tetszőleges méretű térbeli rendszer egyenlőtlenségeit fejezi ki. Két szélső kategóriája a centrum és a periféria, amelyek a térelemek egymáshoz viszonyított, relatív központi, illetve peremi helyzetét tükrözik. E fogalmakat a hasonló jelentéstartalmú középpont határ fogalompártól egyértelműen megkülönbözteti, hogy a centrumhoz pozitív, a perifériához pedig negatív értékítélet is tartozik. A centrum az a pont, amely az adott halmaz többi pontjához a legközelebb van, míg a periféria a centrumtól mért legtávolabbi, peremi (határ menti) pontok halmaza. A fentebb említett munka a centrum periféria modellek három alapvető jelentését különbözteti meg 1 : a helyzeti (földrajzi) centrum periféria kettősség a matematika középpont határ fogalompárjával analóg. A helyzeti centrumok és perifériák lehatárolásának központi fogalma a távolság. A fejlettségi (gazdasági) centrum és periféria hatékonysági és jövedelmezőségi viszonyok alapján határolható le. A földrajzi térre vetítve a centrumok a fejlett, a perifériák pedig az elmaradott térségekkel, településekkel azonosíthatók. E viszonyrendszer központi fogalma az értékegyenlőség. A hatalmi (társadalmi) centrumok és perifériák között függőségi viszony áll fenn; a hatalmi elit a centrumot, a kiszolgáltatott tömeg pedig a perifériát képviseli. A földrajzi térre vetítve a centrumhoz társadalmi intézmények köthetők (például parlament, bíróság, királyi székhely). Az egymástól elkülönülő jelentéstartalmak önmagukban is megjelennek a regionális kutatásokban, de a legérdekesebb az egymáshoz való viszonyuk vizsgálata. A geográfia leggyakrabban a helyzet és a fejlettség viszonyát vizsgálja, az eszerint lehatárolható régiótípusokat az 1. táblázat mutatja. Helyzeti Régiótípusok a helyzeti és fejlettségi centrum periféria viszonyrendszerben Forrás: Nemes Nagy 1998, 163. o. centrum Fejlettségi periféria centrum központi mag belső periféria periféria dinamikus perem külső periféria 1. táblázat 1 E három fő értelmezési területen kívül természetesen találhatunk más rendszereket is, ilyen például a kultúra.

2 306 LŐCSEI HAJNALKA SZALKAI GÁBOR Viszonylag kevés hazai írás foglalkozik direkt módon e két viszonyrendszer elkülönülésének és egybeesésének empirikus vizsgálatával (például Nemes Nagy 1996, Kanalas Kiss 2006), ugyanakkor indirekt módon, az ország fejlettségi térszerkezetének vizsgálatakor rendszerint előfordulnak a fenti kategóriákat tartalmazó megállapítások. Lényegében a besorolások nem térnek el egymástól: a központi magot Budapest és környéke képviseli, perifériának számítanak Dél-Dunántúl, Észak-Borsod és Kelet-Magyarország határ menti térségei, míg belső perifériaként a Közép-Tisza-vidéket említik. Jelen tanulmány a szűk témával foglalkozó munkák sorát kívánja bővíteni: egyrészt a helyzeti centrumok és perifériák nem szokványos lehatárolásával, másrészt a legújabb adatok felhasználásával. Helyzeti centrumok és perifériák A helyzeti centrumok és perifériák lehatárolását az eddigi munkákban a lehető legegyszerűbb módszerrel végezték el: általában a határ menti térségeket tekintették perifériának, centrumnak pedig az ország geometriai középpontjához, Pusztavacshoz, esetleg a két pont relatív közelségéből fakadóan a fővároshoz közelieket. Egy nemrégiben megjelent cikk (Horváth 2007) foglalkozott bővebben a lehatárolás elvi és gyakorlati lehetőségeivel, hiszen az alapkategóriák közül a periféria a definícióiból adódóan nemcsak a határ, hanem a centrum felől is megközelíthető. Mi a ritkábban használatos, centrum felőli megközelítést választottuk; a centrumtól mért távolságot pedig szintén nem a szokványos légvonalbeli távolság, hanem az időtávolság segítségével határoztuk meg, beemelve az elérhetőségi viszonyokat a vizsgálatba. Az elérhetőség tárgyalása során már maga a téma definiálása is nehézségekbe ütközik, amit korszaktól, tudományágtól és a szerzők szemléletétől függően számos különböző módon értelmeztek (Fleischer 2007). Gyakori az elérhetőségnek statisztikai indikátorként való kezelése, amely pusztán az adott térségbe való eljutási lehetőséget kvantifikálja. A modernebb definíciók azonban ennél bővebben értelmezik a fogalmat, e szemléletben már nem csupán helyek, hanem bármilyen szolgáltatás igénybevételi lehetőségeit is jelenti az elérhetőség, amelynek javítása nem kizárólag a közlekedéssel, de az elérendő célpontok térbeli optimalizálásával egyaránt lehetséges és szükséges. Annak ellenére, hogy magunk is osztjuk az elérhetőség komplex társadalmi kérdésként való kezelésének szükségességét, vizsgálataink mégis a legegyszerűbb értelmezésen, az egyes települések elérhetőségi paramétereinek vizsgálatán alapulnak. E mutatókat ugyanis megfelelőnek tartottuk a vizsgálat fő célja szempontjából, hogy az elérhetőséget a helyzeti centrum periféria relációk értelmezésére használjuk. A helyzeti centrum és periféria lehatárolása tulajdonképpen a választott tértípustól függően változhat (2. táblázat). 2. táblázat Az egyes tértípusokhoz kapcsolódó relációk Tértípus Centrum Periféria Mértékegység Földrajzi Központi helyzet Határ menti helyzet km Hálózati Könnyen megközelíthető helyek Nehezen megközelíthető helyek km Időbeli Gyorsan elérhető helyek Nagy idő alatt elérhető helyek perc Költségbeli Kis költséggel elérhető helyek Nagy költséggel elérhető helyek pénzegység

3 HELYZETI ÉS FEJLETTSÉGI CENTRUM PERIFÉRIA RELÁCIÓK A HAZAI KISTÉRSÉGEKBEN 307 E tértípusok összetettsége tovább növelhető az elérés eszközének, illetve számos egyszerűbb vagy komplexebb elérhetőségi mutatónak a bevezetésével, amelyek közül azt kerestük, amelyek legjobban magyarázzák, befolyásolják egy térség, település fejlettségét. A közlekedési módok közötti választás részben kényszerű, részben logikus volt, mivel a vasútvonalak amellett, hogy jelenleg már nem tekinthetők dinamikus tengelynek nem érintenek minden települést. Elemzésünk viszont településsoros adatok aggregálásával készült, így az elérhetőséget minden esetben a közúti elérhetőséggel azonosítottuk. A tértípusok közül nem foglalkoztunk a költségterek vizsgálatával, míg a légvonaltávolságokon alapuló földrajzi tér és a hálózati távolságokon alapuló hálózati tér részletesebb elemzését az első eredmények ismeretében vetettük el. A fejlettségi mutatókkal képzett korrelációs mátrix alapján ugyanis igaz, minimális különbséggel bebizonyosodott azon korábbi sejtésünk, hogy a posztmodern kor társadalmi-gazdasági térszerkezetét nemcsak a földrajzi vagy hálózati távolságok határozzák meg, hanem az idő és a költségek is (Dusek Szalkai 2006). Az időtérben létező távolságok mérése számos mutató alapján megvalósítható, azonban valamennyi számításának közös alapja az a gráfként felfogott úthálózat, amelynek éleit az útkategóriákba sorolt útszakaszok képzik. A megtételükhöz szükséges idő számítása az útkategóriákhoz rendelt sebességértékek alapján történt, majd egy erre a célra írott programmal meghatároztuk a települések közti legrövidebb elérési időket. Ezt követően ezen értékek alapján képeztünk különböző elérési mutatókat, amelyek hipotézisünk szerint kisebb-nagyobb mértékben magyarázhatják egy-egy térség fejlettségét. Így került sor az átlagos elérési idő, a fővárostól, a nyugati határtól (Hegyeshalom), a legközelebbi várostól, a legközelebbi 20 ezer főt meghaladó népességű várostól és a legközelebbi megye- vagy kistérségközponttól való elérési idők meghatározására. A számított értékeket ezután a KSH 168-as kistérségi beosztása alapján aggregáltuk. Elvégeztük a települési elérhetőségi értékek népességsúlyos aggregálását is, ez az eredményeket a megyeközpontok kiemelését leszámítva lényegileg nem módosította. A kiszámított elérhetőségi mutatók és a még ismertetendő komplex fejlettségi faktor közötti összefüggés-vizsgálat következett, amely a következő eredményt hozta (3. táblázat). 3. táblázat Az elérhetőségi mutatók és a komplex fejlettségi faktor közötti összefüggés kistérségi szinten A mutató típusa Korreláció A mutató típusa Korreláció A mutató típusa Korreláció Légvonaltávolság 0,53 Átlagos idő 0,56 Átlagos távolság 0,56 Budapest (perc) 0,49 Hálózati hányados 0,05 Hegyeshalom (perc) 0,63 Időhányados 0,01 Legközelebbi város (perc) 0,27 Legközelebbi 20 ezres város (perc) Legközelebbi kistérségközpont (KSH 168, perc) Legközelebbi kistérségközpont (KSH 150, perc) Legközelebbi megyeszékhely (perc) 0,59 0,29 0,38 0,54 Komplex elérhetőség 0,70

4 308 LŐCSEI HAJNALKA SZALKAI GÁBOR A gazdasági fejlettség mérőszámaként létrehozott komplex mutatónkkal legszorosabb kapcsolatban lévő elérhetőségi paraméternek a 20 ezer fős városoktól és a nyugati határtól mért eljutási idő bizonyult, de a további elemzések tárgyaként a leginkább értéksemleges, harmadik legerősebben korreláló, a települések egymástól mért átlagos elérési idejét kifejező mutatót választottuk. Megjegyzendő, hogy a többi elérhetőségi változóval való kapcsolat szorossága sem sokkal maradt el az előzőektől, kivétel azonban ez alól az úgynevezett időhányados mutatója (Szalkai 2006), amely speciális tulajdonságai révén kifejezetten az előnyös hálózati fekvésű (gyorsforgalmi utak menti), illetve a centrumtól legtávolabbi települések esetében vesz fel jó értékeket. Kísérletképpen létrehoztunk egy komplex elérhetőségi mutatót is, amelyben 25%-os súllyal szerepelt a négy legjobban korreláló egyedi mutató (a megyeközpontok, a 20 ezres városok, Hegyeshalom és Budapest elérhetősége). A komplex mutató minden más mutatónál szorosabb összefüggésben áll a komplex fejlettségi faktorral, a súlyok és a szerepeltetett paraméterek kiválasztása azonban meglehetősen szubjektív, viszont továbbgondolásra érdemes. Az átlagos elérési idő meghatározása nagy számításigényű feladat. Értéke valamennyi település valamennyi településtől mért elérési idejeként adódik, nagyságát így nemcsak a hálózati fekvés, de a földrajzi fekvés és a településhálózat szerkezete is befolyásolja (1. ábra). 1. ábra Az átlagos elérési idő, 2007 Perc A komplex társadalmi-gazdasági fejlettséggel szorosabb összefüggésben álló átlagos elérési idő területi képe a központi térségek és a gyorsforgalmi hálózat előnyös helyzetét tükrözi. Ezek kombinációjaként a legkisebb értékekkel a fővárostól közvetlenül nyugatra

5 HELYZETI ÉS FEJLETTSÉGI CENTRUM PERIFÉRIA RELÁCIÓK A HAZAI KISTÉRSÉGEKBEN 309 fekvő települések (Diósd, Törökbálint, Budaörs) rendelkeznek, de a Dunántúl aprófalvas településhálózat-szerkezete következtében az ország geometriai súlypontjához viszonyított további nyugatra tolódást jelzi, hogy ezen agglomerációs településeket az M7-es autópálya környezetében fekvő Fejér megyei falvak és kisvárosok követik. Az átlagos elérhetőségi súlypont is itt, a Velencei-tótól délre helyezkedik el. Szintén a dunántúli aprófalvas hatás következménye, hogy a gyorsforgalmi utak mentén, a központi területektől távolodva az M7 tengelyének kedvező elérhetősége terjed ki leginkább, ezzel szemben a központibb helyzetű, de az Alföldön futó M5 mentén kisebb mértékben figyelhető csak meg az előnyös helyzetű zóna kiterjedése. Legmagasabb értékekkel a periferikus, a nyugatra tolódott súlyponthoz képest legtávolabbi, kelet-magyarországi kistérségek, a legkeletebbi települések (Garbolc, Nagyhódos, Kishódos) rendelkeznek. A földrajzi fekvés tehát továbbra is alapvető eleme az időtérben elfoglalt pozíciónak, de éppen az M3 M30 meghosszabbítása mutat rá arra, hogy a gyorsforgalmi hálózat fejlesztése rendkívüli mértékben képes a periferikus helyzet oldására. Több határ menti, a földrajzi térben periferikus térség ugyanakkor centrummá vált (például az M1 mente), miközben a Balaton a leglátványosabb belső tagoló térelem lett: mind a közlekedés, mind a településhálózati hatás következtében északi és déli partjának elérhetősége közt nagy különbség alakult ki, amely az északi partot a déli part centrumhelyzetével szemben elérhetőségi perifériává tette. Szintén tagoló elemként jelenik meg a Duna és a Tisza vonala, ami összességében továbbra is a természeti akadályok meghatározó, elérhetőséget rontó szerepére mutat rá. Ez még közvetlenül a főváros közelében is érvényesül (például a Szentendrei kistérség, a Dunakanyar térsége), azonban ez utóbbi terület esetében a schengeni egyezmény életbelépése, de már a Mária Valéria híd átadása is jelentősen javította a Dunán átívelő elérési viszonyokat. Megfigyelhető a nyugati és a keleti határ menti térségek eltérő pozíciója is. Míg az osztrák határon egyedül a Szentgotthárdi kistérség került a legrosszabb kategóriába, addig a keleti határ mentén nemcsak egy sávban, de a határral közvetlenül nem szomszédos második sávban is magas elérési idejű kistérségek sorakoznak. Centrumok és perifériák a gazdasági térben A fejlettség nehezen definiálható, összetett többdimenziós és többváltozós fogalom (Nemes Nagy 1998). Több, egymástól jól elkülöníthető, esetenként eltérő területi mintázattal leírható elemre, dimenzióra bontható (mint például a műszaki infrastruktúra állapota, a gazdaság teljesítménye, a humán tőke, illetve a társadalmi tőke minősége, az életszínvonal, a környezeti állapot), amelyek önmagukban is összetett fogalmakat jelentenek, többféle mutatószámmal jellemezhetők. Ráadásul az egyes dimenziókat felépítő elemek nem mindig mérhetők, vagy nem állnak rendelkezésre megfelelő minőségben. Tanulmányunkban nem törekedtünk a fejlettség egyébként is sok vonatkozásban szubjektív, teljes meghatározása felé, hanem egyetlen dimenzió, a gazdasági fejlettség megragadását kíséreltük meg a 4. táblázatban felsorolt 10 olyan változó felhasználásával, amelyek véleményünk szerint azt a lehető legjobban tükrözik. A választott kistérségi szint korlátozza a bevonható jelzőszámok körét, ugyanis a gazdasági értéktermelőképességet leíró jelzőszámok egy jelentős része (GDP, beruházások, külföldi tőke) csak

6 310 LŐCSEI HAJNALKA SZALKAI GÁBOR megyei szinten állnak rendelkezésre, egy másik részük pedig (például a vállalkozások nyeresége) a székhely szerinti bontás miatt nem tükrözi megfelelően a kistérségek helyzetét. Ezért csupán a gazdasági szervezetek számával, a helyi adóval, valamint a lakosság anyagi helyzetét tükröző jelzőszámokkal gazdálkodhattunk. Figyelembe vettük még a munkanélküliséget, illetve tesztjelleggel használtunk a humán tőke minőségére utaló jelzőszámokat is. Az összevonás módszeréül a faktoranalízist választottuk 2. Az analízis során felhasznált változók A változók megnevezése Faktorsúly A regisztrált, jogi személyiségű vállalkozások 1000 lakosra jutó száma (db), ,84 A regisztrált egyéni vállalkozások 1000 lakosra jutó száma (db), ,66 Az önkormányzatok helyi adóbevételeinek 1000 lakosra jutó összege (Ft), ,67 Egy állandó lakosra jutó jövedelem (ezer Ft), ,93 A személygépkocsik 1000 lakosra jutó száma (db), ,83 A távbeszélő-fővonalak 1000 lakosra jutó száma (ISDN-vonalakkal együtt), ,76 A nyilvántartott álláskeresők 100 aktív korúra jutó száma (fő), ,81 Az adózók 100 lakosra jutó száma, ,86 Az aktív korúak 100 lakosra jutó száma, ,72 Az elvégzett osztályok átlagos száma, 2001* 0,94 Az adatok forrása: KSH T-STAR, kivétel: * Népszámlálás táblázat A számítás egyetlen faktort adott eredményül. Az új változó sajátértéke 6,86, a magyarázott szórásnégyzet 68,6% (azaz az eljárás az összes kiinduló információ több mint kétharmadát megőrizte). Az új változó az alapváltozók mindegyikével szoros korrelációban van, amit a faktorsúlyok jeleznek. A fentebb már idézett munka (Nemes Nagy 1996) 1993-ra vonatkozó, 182 városkörzetre elvégzett számításaival ellentétben, ahol három különálló faktorra ( térre ) lehetett bontani a gazdasági fejlettséget, ebben a 2006-ra vonatkozó vizsgálatban már nem különült el egymástól a vállalkozói tér és a munkavállalói tér, azaz a munkavállalói tér egyes elemei idomultak a gazdasági szereplők igényeihez. A foglalkoztatás regionális különbségeiben markáns szerepet játszó iskolázottsági mutató és a gazdasági fejlettség az 1990-es évek közepén már sejtett (Enyedi 1996), de még ki nem mutatható (Nemes Nagy 1996) kapcsolata az ezredforduló után egyértelműen bizonyítást nyert, hiszen az elvégzett osztályok átlagos száma belekerülhetett (méghozzá igen nagy súllyal) a komplex gazdasági fejlettséget mérő faktorba, illetve a másik 9 változóval egyenként is szoros kapcsolatban áll. A komplex gazdasági fejlettséget mérő faktor alapján kirajzolódó területi kép (2. ábra) nem okoz meglepetést, a hazai térszerkezet lényegi elemei az utóbbi bő fél évtizedben már alig változtak. 2 A városodottság és a vonalas infrastruktúra jelzőszámait az analízis futtatása során ki kellett emelnünk a változók közül, ami utal a rurális terek nem feltétlen gazdasági hátrányára, illetve az ellátóhálózatoknak (víz-, gáz-, csatornahálózat) a gazdaságétól eltérő, ugyanakkor összefüggést egymással sem mutató (azaz önálló faktort nem képző) területi különbségeire. Az elérhetőséget, amely többek között a szállítási költségek révén, illetve a telephelyválasztáson keresztül minden bizonnyal kihatással van nemcsak az életminőségre, hanem a gazdaság teljesítőképességére is, a vizsgálati céloknak megfelelően szintén kihagytuk az analízisből.

7 HELYZETI ÉS FEJLETTSÉGI CENTRUM PERIFÉRIA RELÁCIÓK A HAZAI KISTÉRSÉGEKBEN 311 A komplex gazdasági fejlettség faktora 2. ábra Faktorsúlyok 1,08 3,03 0,35 1,08 0,08 0,35 0,52 0,08 1,03 0,52 2,17 1,03 A kistérségeket az elérhetőségi vizsgálatokhoz hasonlóan 6 egyenlő elemszámú osztályközre bontva a legfejlettebb, a térképen legsötétebb színnel jelölt kistérségek bizonyulnak gazdasági centrumnak: ezek a főváros körül, az M1 és M7 autópályák mentén, illetve a Balaton környékén, valamint a nyugati határvidék (Sopron Fertődi, Szombathelyi, Zalaegerszegi kistérségek) által bezárt háromszög mentén csoportosulnak. (Az M3 autópálya mentén halványabban ugyan, de szintén kirajzolódni látszik egy kedvezőbb helyzetű térségcsoport.) Ezen a térségen kívül kiemelkednek környezetükből a regionális központtal rendelkező kistérségek (Debrecen, a Pécsi, a Szegedi kistérség), a Nyíregyházai és az Egri kistérség, valamint a stratégiai fontosságú ipari üzemekkel rendelkező dunaújvárosi körzet. A legfejlettebb csoportba már nem fért bele a megyeszékhelyek közül Békéscsaba, Szolnok, Kecskemét, a többi nagyvároshoz képest nagyobb és elmaradottabb hátországgal rendelkező Miskolc, illetve Szekszárd és Kaposvár körzete, valamint a 2. kategóriába csúszott a szintén jelentős ipari központnak számító Tiszaújvárosi és Paksi kistérség is. A megyeszékhelyek körül szerveződő kistérségek közül a Salgótarjáni egyetlen kivételként nem fért bele még a másodlagos centrumtérségek közé sem: a 82. helyen végzett, még éppen beférve a 3. kategóriába. A térképen legvilágosabb tónussal jelölt perifériák térbeli elhelyezkedése is sok szabályos elemet mutat: szinte kizárólag az úgynevezett BB-tengelytől 3 keletre helyezked- 3 Balassagyarmatot Békéscsabával összekötő vonal.

8 312 LŐCSEI HAJNALKA SZALKAI GÁBOR nek el, jellemzően az ország keleti határa mentén, Borsod-Abaúj-Zemplén megye peremi helyzetű térségeiben és a Közép-Tisza vidékén. A Romániával érintkező kistérségek közül csupán a Gyulai tartozik a kedvező helyzetű térségek közé, valamint a Makói nem tartozik az utolsó hatodba. Sivár a kép Szabolcs-Szatmár-Bereg megyében, amelynek 11 kistérsége közül 9 tartozik a legrosszabb kategóriába, a centrumnak minősülő Nyíregyházán kívül Kisvárda körzete került mindössze egy kategóriával feljebb. Ugyanakkor a 10 legrosszabb helyzetű kistérség közül a legtöbb (összesen 6) mégsem Szabolcs-Szatmár- Beregben, hanem a megyei rangsorokban nem feltétlenül a legrosszabb mutatókkal bíró Borsod-Abaúj-Zemplén megyében található (5. táblázat). Mindez a megye rendkívüli mértékű, nem csak a gazdaságot érintő széttagoltságára utal, ami az újabban dinamizálódni látszó nagyobb városait is hátrányosan érintheti. Az említett BB-tengelytől keletre fekvő térségen kívül 5 kistérség található a legutolsó osztályközben. Az egyik a Békéscsabától ugyan délre, de szintén a román határ mentén elhelyezkedő azaz lényegében a fentebb bemutatott térséghez szervesen kapcsolódó Mezőkovácsházai kistérség. Idetartoznak még a Bács-Kiskun megye délkeleti határán, forgalmi árnyékhelyzetben található Jánoshalmai és Bácsalmási kistérségek, a Balatontól délre, de a partot már nem érintő, azaz az idegenforgalom jótékony befolyását már nem élvező, kisvárosi központtal rendelkező Lengyeltóti körzet, valamint a szociális feszültségekkel is terhes Ormánságot magába foglaló Sellyei kistérség. Ha vizsgálódásunkat kiterjesztjük a kistérségek 5. hatodára is, akkor a térben jól elkülönülő újabb csoporttal bővül a perifériák köre. Nem csupán a BB-tengelytől keletre fekvő, az utolsó hatodban még nem szereplő térségeket találunk ebben a csoportban, hanem Dél-Dunántúl horvát határ menti (Szigetvári, Nagyatádi, Barcsi, Csurgói), illetve a Balaton partját nem érintő, nagyobb városi maggal nem rendelkező kistérségei (Sásdi, Tabi, Tamási) alkotnak térben is összefüggő egységet. Fejér megye két kistérsége, az Enyingi és az Abai is inkább ehhez a térséghez tartozik, hiszen a megye többi része inkább a gazdasági centrumhoz sorolható. 5. táblázat A 10 legfejlettebb és legelmaradottabb kistérség a komplex gazdasági fejlettség alapján Legfejlettebb Legelmaradottabb rang kistérség megye rang kistérség megye 1. Budapest 159. Hajdúhadházi Hajdú-Bihar 2. Budaörsi Pest 160. Baktalórántházai Szabolcs-Szatmár-Bereg 3. Szentendrei Pest 161. Sarkadi Békés 4. Székesfehérvári Fejér 162. Mezőcsáti Borsod-Abaúj-Zemplén 5. Dunakeszi Pest 163. Csengeri Szabolcs-Szatmár-Bereg 6. Pilisvörösvári Pest 164. Szikszói Borsod-Abaúj-Zemplén 7. Győri Győr-Moson-Sopron 165. Edelényi Borsod-Abaúj-Zemplén 8. Veszprémi Veszprém 166. Encsi Borsod-Abaúj-Zemplén 9. Szombathelyi Vas 167. Abaúj Hegyközi Borsod-Abaúj-Zemplén 10. Balatonfüredi Veszprém 168. Bodrogközi Borsod-Abaúj-Zemplén A centrum periféria reláció értelmezése a gazdaság és az elérhetőség metszetében Az elérhetőségi és a fejlettségi vizsgálatok elvégzése után került sor a két mutató által alkotott térszerkezet különbségeinek és hasonlóságainak értelmezésére.

9 HELYZETI ÉS FEJLETTSÉGI CENTRUM PERIFÉRIA RELÁCIÓK A HAZAI KISTÉRSÉGEKBEN 313 Az elemszámok csökkentése és az értelmezhetőség javítása érdekében a 6-6 kategóriába sorolt mutatókat két kategóriánként összevontuk, és az így létrejövő 3-3 (centrum, átmeneti és periféria) kategória alapján kereszttáblát képeztünk. A létrejövő kilenc csoportból a végső analízis számára azt az 1. táblázatba foglalt négyet emeltük ki, amelyek a centrum periféria reláció szempontjából a legfontosabb eredményeket tükrözik (3. ábra). 3. ábra Az elérhetőség és a komplex faktor által meghatározott centrum periféria relációk Térségtípusok külső periféria belső periféria dinamikus perem központi mag Mind elérhetőségi, mind gazdasági szempontból centrumként jelenik meg, így központi magnak bizonyult az ország középső, a fővárossal határos térsége, amely az M1-es és M7-es autópálya mentén egészen a Győri, illetve a Keszthely Hévízi kistérségig kiterjed. Kiemelhető a Balaton északi partján fekvő Balatonfüredi kistérség, amely a gazdasági fejlettségét illetően az első 10 között szerepel, de rosszabb elérhetősége miatt már nem tartozik e kategóriába. Szintén idesorolódtak a Duna mentén, Paksig húzódó területek, valamint a szigetszerűen elhelyezkedő Kecskeméti és Gyöngyösi kistérség. E centrumtérségek mellett már csak gazdasági szempontból dinamikusak azok a peremterületek, melyek szakadozott gyűrűjének tagjai (Nyíregyházától Debrecenen, Békéscsabán és Pécsen át a térben szomszédos Kőszegi, Szentgotthárdi, Szombathelyi és Körmendi kistérségekig) jelölik ki azokat a többnyire nagyvárosi foltokat, melyek bár a centrumtól messze, de önmagukban is jelentős gazdasági erőt képviselve az országhatárhoz közel helyezkednek el. Miskolc térsége az M3-as autópálya megépülésével kikerült az elérhetőségi perifériák köréből, így ebben a csoportban nem szerepel. Az ellentétes póluson belső perifériaként jelennek meg a kedvező(bb) elérhetőségű, de gazdaságilag ennek ellenére, vagy ehhez képest elmaradottabb térségek, melyek közvetlenül a központi maghoz csatlakoznak. Ilyen az M3 által egyelőre csak elérhetőségében dinamizált Füzesabonyi és Hevesi kistérség, amelyeknek a Közép-Tisza-vidéki negatív gazdasági pólushoz tartozó délkeleti részei kifejezetten válságos helyzetben van-

10 314 LŐCSEI HAJNALKA SZALKAI GÁBOR nak, ahol hosszabb távon sem várható érdemi javulás a humán tőke erodáltságából kifolyólag. Sokkal markánsabb azonban a Dunántúlon a Balaton déli partjához második vonalként kapcsolódó kistérségek köre (Enyingi, Abai, Tabi, Tamási, Lengyeltóti és Marcali kistérségek), amelyek az M7 jótékony hatását még élvezik, a Balaton kisugárzása azonban már nem lendíti fel helyzetüket, gazdasági hátrányuk gyökerei nem is a rossz elérhetőségükből fakadnak. Végül minden szempontból hátrányos helyzetűek a külső periféria tagjai, amelyek összefüggő zónát alkotnak az ózdi körzettől kezdődően a kelet-szlovák, ukrán és román határ mentén a Makói kistérségig bezárólag, helyenként nem csak a határral közvetlenül érintkezve, jelentős részükben magas arányú cigány népességgel, aprófalvas településhálózattal. Érdemes azonban megemlíteni a sötét gyűrűből kiemelkedő Sárospataki és Sátoraljaújhelyi, illetve Kazincbarcikai és Gyulai kistérséget, amelyeket belső eredetű adottságaik, ha nem is tesznek dinamikus peremmé, de legalább külső perifériába süllyedésüket megakadályozzák. E zónán kívül két térségben találunk a külső periféria kategóriájába tartozó kistérségeket: az egyiket a Jánoshalmai és Bácsalmási páros alkotja, a másik pedig a gazdasági perifériáknál már szintén említett, az Ormánságot lefedő Sellyei, valamint a vele szomszédos Szigetvári és Barcsi kistérséghez köthető. Az ismertetett eredmények nem hoztak ugyan meglepő eredményt, de rávilágítottak arra a tényre, hogy keleti határaink mentén igen széles az a határzóna, amely hátrányos helyzetű mind gazdasági fejlettségét, mind elérhetőségi viszonyait tekintve, illetve hogy az M1 autópálya mentén elhelyezkedő térségeknek nem feltétlenül a peremi, határ menti helyzete a hangsúlyos, sokkal inkább tekinthetők a magterület részének. IRODALOM Dusek Tamás Szalkai Gábor (2006): Az időtér és a földrajzi tér összehasonlítása, Tér és Társadalom, 2006/2 Enyedi György (1996): Regionális folyamatok Magyarországon az átmenet időszakában. Hilscher Rezső Szociálpolitikai Egyesület, Budapest Fleischer Tamás (2007): Az elérhetőségről: eljutni a tiszta lapig avagy miről is beszélünk?, Horváth Eszter (2007): A földrajzi centrum és periféria lehetséges lehatárolásai. Tér és Társadalom, XXI. évf. 1. sz. Kanalas Imre Kiss Attila (szerk.) 2006: A periféraképződés típusai és megjelenési formái Magyarországon. MTA RKK Alföldi Tudományos Intézete, Kecskemét Nemes Nagy József (1996): Centrumok és perifériák a piacgazdasági átmenetben. Földrajzi Közlemények, CXX. (XLIV.) évf. 1. sz. Nemes Nagy József (1998): A tér a társadalomkutatásban. Hilscher Rezső Szociálpolitikai Egyesület, Budapest Szalkai Gábor (2006): Elérhetőségi és forgalmi változások az elmúlt évek gyorsforgalmi úthálózat fejlesztéseinek következtében, Közúti és Mélyépítési Szemle, 2006/ Kulcsszavak: centrum, periféria, fejlettség, időtávolság, elérhetőség. Resume The aim of the study was to give new perspectives on the explanation of centre-periphery relations. We analysed not only traditional economic space patterns but also the structure of time-space, which was characterized by the average travel time among all settlements in Hungary. According to the results favourable timespace position was experienced in the neighbourhood of the core region and also along the axes of motorways. The accessibility that is also originated from the settlement structure of Hungary is especially good in Central- Transdanubia. The patterns of the economic space seem to be stable for years, and compared with time-space four typical types of micro-regions can be formed. The capital and its surroundings, the subregions along M1 and M7 motorways and by Lake Balaton belong to the central core. Subregions in other parts of Hungary with more populated urban core, and some area along the western border form the dynamic edge. The peripheries are located first of all close to the eastern border, while there are some also inside the country.