REJTETT LAKOSSÁGI JÖVEDELMEK KISTÉRSÉGI SZINTŰ BECSLÉSE 2013/2

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "REJTETT LAKOSSÁGI JÖVEDELMEK KISTÉRSÉGI SZINTŰ BECSLÉSE 2013/2"

Átírás

1 REJTETT LAKOSSÁGI JÖVEDELMEK KISTÉRSÉGI SZINTŰ BECSLÉSE 2013/2

2 Rejtett lakossági jövedelmek kistérségi szintű becslése Budapest, április 2 / 36

3 Az MKIK Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet olyan non-profit kutatóműhely, amely elsősorban alkalmazott közgazdasági kutatásokat folytat. Célja, hogy elméletileg és empirikusan megalapozott ismereteket és elemzéseket nyújtson a magyar gazdaság és a magyar vállalkozások helyzetét és kilátásait befolyásoló gazdasági és társadalmi folyamatokról. MKIK GVI Institute for Economic and Enterprise Research Hungarian Chamber of Commerce and Industry Az elemzést készítette: Bublik Bence (ELTE TTK) Tóth István János (MKIK GVI) Kutatásvezető: Tóth István János, Ph.D. (tudományos főmunkatárs, MTA KTI, ügyvezető igazgató, MKIK GVI) Internet: Kézirat lezárva: április 15. MKIK Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet Cím: 1034 Budapest, Bécsi út 120. Tel: Fax: internet: 3 / 36

4 Tartalom Ábra- és táblajegyzék... 5 Bevezetés A módszer kiinduló feltételei és leírása A modell felépítése Az eredmények bemutatása Következtetések Melléklet / 36

5 Ábra- és táblajegyzék 1. ábra: Az egy főre jutó iparűzési adó (ezer Ft) és az egy főre jutó hivatalos jövedelem összege (ezer Ft) közti összefüggés grafikus megjelenítése, 2010* ábra: Az egy főre jutó korrigált becsült jövedelem kistérségi értékei (ezer Ft), 2010* ábra: Az egy főre jutó korrigált becsült jövedelem kistérségi rezidumai (ezer Ft), 2010* ábra: Az egy főre jutó be nem jelentett lakossági jövedelmek aránya az összes jövedelemből (%), 2010* táblázat: A vizsgálat kistérségi szintű eredményei táblázat: A vizsgálat megyei és regionális szintű eredményei / 36

6 Bevezetés A rejtett gazdasággal, és az ebből származó jövedelmek becslésével foglalkozó tanulmányok száma könyvtárnyi. Nincs konszenzus sem hazai, sem nemzetközi irodalomban arról, hogy mi tartozik a hivatalos, és mi a nem-hivatalos gazdaságba. A legegyszerűbb, gyakran használ megfogalmazás Tanzi (1980) és Feige (1979) nyomán:...üzleti alapon nyugvó áru- és szolgáltatás-termelés, amely akár legális, akár illegális, kimarad a hivatalos GDP számításból 1. Jelen tanulmány a továbbiakban ezt a meghatározást veszi alapul. A témát illetően a legfőbb probléma azonban az, hogy nem áll rendelkezésre megfelelő mennyiségű és minőségű adat a rejtett gazdaság mértékéről. Emiatt a legtöbb kutató saját becslési eljárást dolgoz ki, így próbálva legalább megközelíteni a valós képet. Az így készült kutatások döntő része makroszinten értelmezi a rejtett gazdaságot, annak országos vagy regionális nagyságát becsüli. Magyarországra vonatkozó becslések az 1990-es évek második felétől a rejtett gazdaság GDP-hez viszonyított nagyságának csökkenését mutatják, 34-30%-os értékről 17-18%-ra 2. Az alábbi elemzés célja az, hogy becslést adjon a be nem jelentett jövedelmek területi kistérségi arányaira és területi különbségeire. Kiindulásképpen azt feltételezzük, hogy országos szinten a rejtett (be nem jelentett) lakossági jövedelmek az összes (bejelentett és be nem jelentett) jövedelmek 17-18%-át teszik ki. Ezt, valamit azt feltételezve, hogy a rejtett gazdaságból szerzett jövedelmek összefüggenek a teljes gazdasági teljesítménnyel, és ez az összefüggés invariáns a gazdasági teljesítmény nagyságára, lehetőséget ad egy országos átlagot kijelölve, kistérségi szintű becslések megalkotására. 1 Lásd Smith, Philip (1994), Assessing the Size of the Underground Economy: The Canadian Statistical Perspectives, Canadian Economic Observer, Catalogue No , , at A rejtett gazdasággal foglalkozó első kutatások eredményeit pedig : Feige, L. (1979) How Big is the Irregular Economy?, Challenge, 22, pp ; és Tanzi, V. (1980) The Underground Economy in the United States: Estimates and Implications, Banco Nazionnale del Lavoro Quarterly Review, 135, pp Lásd Elek Péter Scharle Ágota Szabó Bálint Szabó Péter András (2009): A feketefoglalkoztatás mértéke Magyarországon. In: Semjén András - Tóth István János (szerk.): Rejtett gazdaság. Be nem jelentett foglalkoztatás és jövedelemeltitkolás kormányzati lépések és a gazdasági szereplők válaszai. KTI Könyvek- 11. MTA KTI, Budapest, oldal. 6 / 36

7 1. A módszer kiinduló feltételei és leírása A hivatalos lakossági jövedelmekről rendelkezésre áll települési szintű statisztika, ez azonban nem tartalmazza a rejtett gazdaságból származó összegeket. A tanulmány célja megvizsgálni, hogy a be nem jelentett jövedelmek területileg mennyire differenciáltak, ebből pedig következtetni lehet a rejtett gazdaság területi különbségeire. Mivel a meghatározó gazdasági és társadalmi folyamatok nem feltétlenül adott települések határain belül zajlanak, érdemesnek tartottuk a kistérségi szinten való vizsgálódást. E területi szint jobban lefedi a hasonló gazdasági és társadalmi folyamatokkal rendelkező területeket. A kistérségi lakossági jövedelem becslésére egy 2003-as tanulmány 3 szolgált mintaként. Ebben a szerzők jövedelem alatt a személyijövedelemadó-bevallásokban szereplő összes adóköteles jövedelmet értették, ennek egy főre jutó kistérségi értékei szolgáltak számításaik kiindulópontjának. Jelen becslés egyrészt a NAV 2010-es évi összevont adóalap összegére vonatkozó, illetve az állami transzferekre vonatkozó becsült adatokból indul ki. Mint már említettük, kiindulásként elfogadtuk azt a feltételezést, hogy Magyarországon a hivatalos GDP 17-18%-át teszi ki a rejtett gazdaság. Mivel rendkívül erős korreláció van az egy főre jutó GDP és a lakossági jövedelem területi értékei között, ezért azt feltételezzük, hogy átlagosan a lakossági tényleges jövedelem 18%-a lehet a be nem jelentett jövedelem. Ennek értéke azonban kistérségenként jelentősen eltérhet. Épp ezért van szükség a rejtett gazdaságot is számba venni a lakossági jövedelmek meghatározásánál. A már említett tanulmányban mindezt a jövedelemszinttel kapcsolatba hozható naturális adatok alapján regressziós becsléssel határozták meg. A kistérségi fogyasztási adatok alapján becsülhető a tényleges jövedelmi szint. Jelen becslésünkben ide a következő mutatók tartoznak: 3 Jakobi Ákos Kiss János Péter (2003): A lakossági jövedelmek kistérségi becslése. Regionális Tudományi Tanulmányok 8. (2003) pp / 36

8 - Egy főre jutó háztartási villamosenergia-felhasználás: klasszikus fogyasztási mutató, ám a magasabb jövedelem nem feltétlen jár a magasabb fogyasztással (tudatosság, energiatakarékos eszközök használata), ennek ellenére jól árnyalja a képet 4. - Személygépkocsi-ellátottság: szintén klasszikus fogyasztási mutatónak mondható, megvásárlásához azonban általában több évi jövedelemre is szükség van, az autó megléte alacsonyabb jövedelem mellett sem kiváltság, így inkább az alacsonyabb jövedelemi szintű térségek eltitkolt bevételeire mutat rá jól. - Járművek átlagéletkora: a gépjárművek egy minőségi mutatója, mely tükrözi annak értékét, így a magasabb jövedelmekkel áll szorosabb összefüggésben. - Kábeltelevízió hálózatba bekapcsolt lakások aránya: olyan közüzemi jellegű mutató, mely nem létfenntartási szolgáltatás, hanem a lakások komfortjának egy mérőszáma, kiépítését megelőzően felmérték a fizetőképes keresletet. A jövedelemmel szintén szoros kapcsolatban állnak a társadalmi-gazdasági adatok, melyek segítségével pontosítható a becslés. Ezek a következők: lakosra jutó adózók száma: a nagyobb adózói arány magasabb gazdasági aktivitásra utal, ami pedig magasabb jövedelemszintet eredményez. - Egy adózóra jutó személyi jövedelemadó: a befizetett SZJA összefügg a jövedelemszinttel, ám a bevallási hajlandósággal is, így inkább a magasabb jövedelmű kistérségek közti különbségek árnyalására alkalmas - Munkanélküliségi ráta: a legáltalánosabb jövedelemforrása utaló mutató. - Egy főre jutó iparűzési adó: a helyi vállalkozások által megtermelt jövedelemmel való kapcsolata révén függ össze a lakossági jövedelmekkel, ráadásul 4 A villamosenergia fogyasztásra alapozódó becslések elterjedtek a rejtett gazdaság becslésében. Magyarul lásd például Lackó Mária: (1995): Rejtett gazdaság nemzetközi összehasonlításban. Becslési módszer a háztartási villamosenergia-fogyasztás alapján. Közgazdasági Szemle, XLII. évf., sz. ( o.). 8 / 36

9 a kiemelkedően magas jövedelmi szintű térségek általa jól kirajzolhatók, a társasági nyereségadóval szemben ez telephelyhez kötött. - Közgyógyellátási igazolványban részesítettek összes száma állandó lakosra vetítve: mivel rászorultság alapján osztják, az alacsony jövedelmű népesség arányát jól tükrözi. - Társas vállalkozások gyakorisága: jövedelemszerzési lehetőség mutatójaként is felfogható, inkább a magasabb jövedelmű kistérségeket rajzolja ki. - Egyéni vállalkozások gyakorisága: szintén lényeges jövedelemszerzési lehetőségként értelmezhető, ám számos más tényező is befolyásolhatja a mutatót (kényszervállalkozók), inkább az alacsonyabb jövedelmi szint mutatója. 9 / 36

10 2. A modell felépítése Az általunk alkalmazott modellben ahogy a valóságban is a bejelentett (hivatalos) jövedelmek határozzák meg leginkább a valódi jövedelmi szintet. Kiindulópontként azt feltételezzük, hogy 18%-ra tehető a be nem jelentett jövedelmek aránya az összes jövedelemből 5. Azaz: Ténylegese összes jövedelem = Hivatalos jövedelmek (82%) + Rejtett jövedelmek (18%) A hivatalos jövedelmek is több forrásból származnak. Ezek közül a legszámottevőbbek az adóalapot növelő jövedelmek. A 2010-es évre rendelkezésre állnak a NAV települési szintű összevont adóalap összegének adatai, ebbe beletartoznak többek között a főállásból, egyéni és társas vállalkozásból, mezőgazdasági kis- és őstermelésből és az egyéb jogcímen kapott jövedelmek. A 2010-es évre a hatályos jogszabályok alapján az összevont adóalapba nem tartozott bele a gyermekgondozási segély, a nyugdíj összege, gyermeknevelési támogatás, ápolási díj, baleseti járadék, jövedelempótló kártérítés, anyasági támogatás, lakhatási támogatás bizonyos formái, stb. Sajnos ez utóbbiak közül nem mindegyikre áll rendelkezésre kistérségi, vagy település szintű adat. A GYES és a GYET esetében van kistérségi bontású adat, ráadásul ezek összege jogszabályban rögzített. Azonban kétség kívül a legnagyobb mértékű, adóalapot nem befolyásoló transzfer a nyugdíjak, járadékok és nyugdíjszerű ellátások összege, hiszen ez közel három millió embert érint. Az ellátásban részesülők számáról és az összegéről megyei szintű adatok találhatók a KSH oldalán. A nyugdíjak már említett fontossága miatt a megyei adatok kistérségi szintre való dezaggregálására volt szükség. Itt a kivetkező módszer szerint jártunk el. A kistérségekre rendelkezésre áll a 60-x éves lakosság száma, ennek az adott kistérség megyei értékhez viszonyított aránya alapján becsültük a kistérségben a nyugdíjasok száma, tehát: 5 Azaz feltételezzük, hogy a tényleges jövedelem két komponensből áll: a rejtett jövedelmekből (18%) a hivatalosan mért jövedelmekből (82%). 10 / 36

11 60 / 60 (1) ahol k kistérség m megyében található, és NY a nyugdíjasok számát, 60f pedig a 60 év felettiek számát jelenti. A 60 év felettiek számára azért esett a választás, mivel a nyugdíjban, járadékban és nyugdíjszerű ellátásban részesülők háromnegyede 60 év feletti, a megyei értékek esetében a korreláció értéke 0,65. Mindezek után pedig az adott megyéhez tartozó átlagnyugdíjakkal felszorzandó a kistérségi nyugdíjasok száma, így megkapva a kistérségben egy hónapban az összes nyugdíj értékét, 12-vel még felszorozva pedig az éves értéket. A módszer gyengesége, hogy elsimítja a megyén belüli egyenlőtlenségeket, de mégis a valósághoz közelítő képet nyújt a kistérségi szintű nyugdíjakról. Az utolsó rendelkezésre álló transzfer jellegű juttatás az ápolási díj. A modellben tehát: Hivatalos jövedelem = összevont adóalap összege + GYES összege + GYET összege + nyugdíjak, járadékok és nyugdíjszerű ellátások összege + ápolási díj összege Az egész évi összegek kerültek összeadásra, így pedig a valósághoz közeli hivatalos kistérségi jövedelmi adatokat sikerült előállítani. Az első pontban felsorolt mutatók természetesen nem csupán a jövedelemtől függnek, de azzal való kapcsolatuk meghatározó, így a sokféle indirekt jövedelmi mutatóként megbízhatóbb becslés készíthető. A modell többlépcsős számítási folyamat szerint épül fel. Első lépés a korábban ismertetett mutatókból lineáris regressziós becsléssel előállított jövedelmi értékek az egy főre jutó becsült hivatalos jövedelem kiszámítása. Mind a tizenegy mutatóhoz tartozó regressziós egyenlet a mellékletben megtalálható, elméleti alapja az alábbi egyszerű képlettel felírható: (2) 11 / 36

12 ahol Y az egy főre jutó becsült hivatalos jövedelem, α konsans, X a magyarázó változó, ε a hibatag. Példaként az első ábrán az egy főre jutó iparűzési adó és az egy főre jutó hivatalos jövedelem közti összefüggés, illetve az ebből előállított lineáris regressziós egyenlet jellemzői szerepelnek. A választott példa esetében a Bodrogközi kistérségben legalacsonyabb mind az egy lakosra jutó iparűzési adó és az egy főre jutó hivatalos jövedelem összege is, a Budaörsi kistérségben pedig a legmagasabb az iparűzési adó fajlagos értéke, Budapesten pedig a hivatalos jövedelemé. Az R 2 értéke jelen példánál 0,54, ami egyébként viszonylag erős kapcsolatot jelent a két mutató között. Az ábrára tekintve mindez látszik is. Érdemes megjegyezni, hogy a determinációs együttható értékét jelentősen rontja 5-6 kistérség, ahol az egy főre jutó iparűzési adó két-háromszorosa az országos átlagnak (44,3 ezer Ft). 12 / 36

13 1. ábra: Az egy főre jutó iparűzési adó (ezer Ft) és az egy főre jutó hivatalos jövedelem összege (ezer Ft) közti összefüggés grafikus megjelenítése, 2010* Adatok forrása: TeIR és NAV, 2012, és saját számítás, Erőforrástérkép *Az olvasó az ábra címére kattintva a grafikon nagyobb felbontásban láthatja az Erőforrástérkép oldalán, amennyiben ott korábban regisztrált, és be van jelentkezve az Erőforrástérkép rendszerébe. Az így kapott tizenegyféle regressziós egyenlet segítségével tehát az összes kistérségre megbecsülhető a tizenegyféle egy főre jutó hivatalos jövedelem összege: Ŷ (3) ahol Ŷ az adott mutatóból becsült hivatalos jövedelmet, i az adott mutatót, j pedig a megfelelő kistérséget jelöli. Az így kapott eredmények külön-külön akkor lennének reálisak, amennyiben teljes mértékben az alapmutató határozná meg a tényleges jövedelmi szintet, de mint ahogy az előbbi példán is látható, az R 2 értéke 0,54, és hasonló az összes mutató 13 / 36

14 esetében is. Ám ezek összességében a jövedelem kellően sok elemét határozzák meg, véleményünk szerint ezek összesítésével a valósághoz közeli jövedelemi adatok kaphatók. A modell következő lépésében az összesítés a mértani átlagok kiszámításával történik: Ŷ (4) ahol i az adott mutatót j a megfelelő kistérséget, B pedig az egy főre jutó becsült jövedelmet, Ŷ az adott mutatóból becsült hivatalos jövedelmet jelöli. Ez az eljárás csökkenti az esetleges torzítás mértékét, ami egy-egy helyi sajátosságból fakadó extrém magas mutatóból származna (például a személygépkocsi ellátottság kiugró értéke). Mivel Budapest már nem rendelkezik kiugró értékkel a felsoroltak közül egyetlen mutató esetében sem, így nem szükséges a fővárosra vonatkozó értékek figyelmi kívül hagyása, és az itteni jövedelmi helyzet utólagos becslése. A mértani átlagok kiszámítása utáni következő lépés a becsült és valós jövedelmek összevetése. A regresszió sajátossága miatt a becsült értékek fele kisebb lesz, mint a valódi jövedelmi szint. Az azonban biztos, hogy kistérségi szinten sehol sem vallanak be több jövedelmet, mint amennyi a tényleges jövedelem. Ezt kiküszöbölendő, az összes kistérség becsült jövedelemi értékekeit felszoroztuk egy ezt módosító konstanssal: (5) ahol j a megfelelő kistérséget, J az egy főre jutó összevont adóalap összeget, B az egy főre jutó becsült jövedelmet, m pedig a módosító konstanst jelenti. 14 / 36

15 Az állandó értéke tehát az összes kistérséget figyelembe véve az egy főre jutó hivatalos és becsült jövedelem hányadosának maximuma - jelen esetben a Dunaújvárosi kistérség 1,244-es értéke. Így, a még szintén nem végleges, módosított jövedelmi értékek kaphatók meg: (6) ahol j a megfelelő kistérséget, B az egy főre jutó becsült jövedelmet, M az egy főre jutó módosított becsült jövedelmet, m pedig a módosító állandót jelenti. Az ország egészére a módosított becsült jövedelem 82,7%-ára tehető a becsült tényleges jövedelem, tehát a fenti számítások alapján a becsült be nem jelentett jövedelem a becsült összes jövedelem 17,3%-ára tehető. Ez az érték nem áll távol kiinduló feltételezésünktől. Utolsó lépésként egy korrekciót hajtottunk végre, hogy országos szinten 18%-os becsült be nem jelentett jövedelemarányt kapjunk. Ez a korrekció azonban nem változtatja az eredeti becslés kistérségenkénti eltéréseit. Az összjövedelemhez képest 18 százaléknyi be nem vallott jövedelem arány eléréséhez egy iterációs eljárásra van szükség. Ez gyakorlatilag azt jelenti, hogy a módosított becsült jövedelem országos súlyozott átlagának 82%-a legyen a valós jövedelem országos súlyozott átlaga. Már maga a módosított becsült jövedelem is közel áll ehhez a szinthez ami megerősíti a kezdetei, a be nem jelentett jövedelem 18%-os szintjére vonatkozó kezdeti feltételezést. A teljesség érdekében (a modell megalkotásakor feltételezett, pontosan 18%-nyi rejtett jövedelmi szinthez) fel kell szorozni ezen értékeket egy korrekciós állandóval: (7) ahol k a korrekciós állandót, J az egy főre jutó összevont adóalap összeget, M pedig az egy főre jutó módosított becsült jövedelmet jelenti. Az egy főre jutó összevont adóalap összegének súlyozott (országos) átlagának, és az egy főre jutó módosított becsült jövedelem súlyozott (szintén országos) átlagának 15 / 36

16 hányadosa 1,046. Ezzel felszorozva a módosított becsült jövedelmeket számolható ki az egy főre jutó korrigált becsült jövedelem kistérségi értékei, amely a modell végeredménye: (8) ahol j a megfelelő kistérséget, M az egy főre jutó módosított becsült jövedelmet k pedig a korrekciós állandót, K pedig az egy főre jutó korrigált becsült jövedelmet jelenti. 16 / 36

17 3. Az eredmények bemutatása A következőkben az eredmények térképes, és táblázatos ismertetésére kerül sor. Előbbiek az Erőforrástérkép program segítségével készültek és szabadon letölthetők onnan, illetve a megfelelő mutatót kiválasztva saját térképek is létrehozhatók tetszőleges határértékekkel. A korrigált becsült jövedelem értékeinek területi képét mutatja be a második ábra: 2. ábra: Az egy főre jutó korrigált becsült jövedelem kistérségi értékei (ezer Ft), 2010* Adatok forrása: Saját számítás, Erőforrástérkép *Az ábra címére kattintva a térkép elérhető nagyobb felbontásban az Erőforrástérkép oldalán, amennyiben korábban regisztrált, és be van jelentkezve. Mint ahogy már említettük, a korrigált becsült jövedelem és a bevallott jövedelem között erős korreláció áll fent, így a területi különbségeikben is hasonló vonások fedezhetők fel Budapest környéke, az északnyugati országrész és a nagyvárosok értéke a legmagasabb, a keleti és északkelet országrész kistérségeiben pedig a legalacsonyabb. 17 / 36

18 Érdekesebb azt megvizsgálni, hogy mennyi az eltérés a korrigált becsült jövedelem és a bevallott jövedelem között. A harmadik ábrán figyelhető meg ennek területi sajátossága. 3. ábra: Az egy főre jutó korrigált becsült jövedelem kistérségi rezidumai (ezer Ft), 2010* Adatok forrása: Saját számítás, Erőforrástérkép *Az ábra címére kattintva a térkép elérhető nagyobb felbontásban az Erőforrástérkép oldalán, amennyiben korábban regisztrált, és be van jelentkezve. A rejtett gazdaságból származó egy főre jutó éves jövedelem értékei tehát 60 és 440 ezer forint között mozognak. A két ábrát összevetve az a következtetés vonható le, hogy ahol a legmagasabbak a lakossági jövedelmek (mind a hivatalos, mind a becsült), ott a legalacsonyabb a be nem jelentett jövedelmek összege, tehát itt fehér leginkább a gazdaság. Az viszont már nem teljesül, hogy ahol a legalacsonyabbak a bevallott jövedelmek, ott a legnagyobbak az eltitkoltak. A térképen is jól látszik, a legsötétebb színezést nem a legszegényebb kistérségek kapták, hanem a vidéki átlaghoz közelebbiek (Bács- Kiskun, Szabolcs-Szatmár-Bereg nyugati része és a Somogy megye nyugati fele). Ez nevezhető a vizsgálat egyik legfontosabb eredményének. 18 / 36

19 Az utolsó térkép pedig azt mutatja be, hogy adott kistérségben mekkora a rejtett jövedelmek (a rezidum) részesedése az összes becsült jövedelemből. 4. ábra: Az egy főre jutó be nem jelentett lakossági jövedelmek aránya az összes jövedelemből (%), 2010* Adatok forrása: Saját számítás, Erőforrástérkép *Az ábra címére kattintva a térkép elérhető nagyobb felbontásban az Erőforrástérkép oldalán, amennyiben korábban regisztrált, és be van jelentkezve. A becslési eljárás során mindezt országos szinten 18%-ra tettük. Mivel ez az egész országra vonatkozó, a népességgel való súlyozott átlag, az ország lakosságának fele olyan kistérségben él, ahol a rejtett gazdaságból származó jövedelmek 18%-nál alacsonyabbak, másik fele pedig olyan helyen, ahol ennél a szintnél magasabbak. A térkép pedig rendkívül jól érzékelteti, hogy sokkal kevesebb az olyan kistérség, ahol 18%-nál kisebb a be nem jelentett jövedelmek aránya szám szerint 40 kistérség a 174-ből. A fentiekből az is következik, hogy ebben a 40 kistérségben él az ország lakosságának fele. A népesség súlyához képest jelentős arányú be nem jelentett jövedelem tehát inkább a kevésbé népes kistérségekre jellemző. A számítások részletes, kistérségenkénti adatait az 1. és 2. táblázatokban közöljük. 19 / 36

20 1. táblázat: A vizsgálat kistérségi szintű eredményei Egy lakosra jutó összevont adóalap összege (ezer Ft) Egy lakosra jutó korrigált becsült jövedelem (ezer Ft) A rejtett gazdaságból származó egy lakosra jutó jövedelem (ezer Ft) Eltérés a 18%- os rejtett jövedelemhez képest (ezer Ft) A rejtett gazdaság mértéke (%) Kistérség (1) (2) (3)=(2)-(1) (4)=(2)-(1)/0,82 (5)=(3)/(2) Abai 913,5 1224,5 311,0 110,5 25,4% Abaúj-Hegyközi 742,5 1098,4 355,9 192,9 32,4% Adonyi 1054,2 1293,2 239,0 7,5 18,5% Ajkai 1017,2 1309,7 292,5 69,2 22,3% Aszódi 1029,9 1316,0 286,1 60,0 21,7% Bácsalmási 777,3 1126,5 349,1 178,5 31,0% Bajai 883,1 1246,7 363,6 169,7 29,2% Baktalórántházi 690,5 1100,5 410,0 258,4 37,3% Balassagyarmati 1009,5 1241,2 231,6 10,0 18,7% Balatonalmádi 1134,8 1367,2 232,4-16,7 17,0% Balatonföldvári 1018,1 1300,7 282,6 59,1 21,7% Balatonfüredi 1121,1 1405,0 284,0 37,9 20,2% Balmazújvárosi 807,0 1159,3 352,4 175,2 30,4% Barcsi 802,5 1158,6 356,1 179,9 30,7% Bátonyterenyei 906,5 1192,5 286,0 87,0 24,0% Békéscsabai 1092,3 1276,7 184,4-55,4 14,4% Békési 864,3 1173,9 309,7 120,0 26,4% Bélapátfalvai 876,4 1171,1 294,8 102,4 25,2% Berettyóújfalui 793,4 1130,7 337,3 163,2 29,8% Bicskei 1043,7 1306,4 262,7 33,6 20,1% Bodrogközi 666,8 1059,3 392,5 246,1 37,1% Bonyhádi 930,4 1261,0 330,7 126,5 26,2% Budaörsi 1411,7 1580,4 168,7-141,2 10,7% Budapest 1457,3 1541,4 84,1-235,8 5,5% Ceglédi 936,3 1245,1 308,8 103,3 24,8% Celldömölki 1044,2 1292,2 248,0 18,8 19,2% Csengeri 727,5 1067,9 340,4 180,7 31,9% Csepregi 1033,2 1320,5 287,2 60,4 21,8% Csongrádi 1095,8 1202,1 106,4-134,1 8,8% Csornai 1063,9 1296,3 232,4-1,2 17,9% Csurgói 813,2 1172,9 359,6 181,1 30,7% Dabasi 933,2 1327,0 393,8 189,0 29,7% Debreceni 1128,8 1381,3 252,6 4,8 18,3% Derecske- Létavértesi 708,7 1129,9 421,2 265,6 37,3% Dombóvári 937,9 1234,4 296,5 90,6 24,0% Dorogi 1108,3 1345,8 237,5-5,8 17,6% Dunakeszi 1330,3 1459,9 129,6-162,4 8,9% Dunaújvárosi 1329,1 1389,9 60,8-231,0 4,4% Edelényi 762,5 1116,2 353,7 186,3 31,7% Egri 1165,3 1350,2 185,0-70,8 13,7% Encsi 723,6 1084,8 361,2 202,4 33,3% Enyingi 879,6 1206,8 327,2 134,1 27,1% 20 / 36

21 Kistérség (1) (2) (3)=(2)-(1) (4)=(2)-(1)/0,82 (5)=(3)/(2) Ercsi 1084,2 1299,1 214,9-23,1 16,5% Érdi 1277,6 1466,4 188,8-91,7 12,9% Esztergomi 1186,3 1398,4 212,1-48,3 15,2% Fehérgyarmati 722,2 1064,4 342,2 183,6 32,1% Fonyódi 963,7 1259,6 295,9 84,4 23,5% Füzesabonyi 872,9 1181,6 308,7 117,1 26,1% Gárdonyi 1226,4 1349,5 123,0-146,2 9,1% Gödöllői 1208,5 1403,5 195,0-70,3 13,9% Gyáli 1012,4 1383,1 370,7 148,5 26,8% Gyöngyösi 1157,7 1339,8 182,1-72,0 13,6% Győri 1269,7 1465,4 195,7-83,0 13,4% Gyulai 1029,8 1265,2 235,4 9,4 18,6% Hajdúböszörményi 868,7 1218,6 349,9 159,2 28,7% Hajdúhadházi 688,7 1108,5 419,7 268,5 37,9% Hajdúszoboszlói 998,5 1293,9 295,4 76,2 22,8% Hatvani 1102,5 1292,5 190,0-52,1 14,7% Hevesi 788,9 1118,6 329,7 156,5 29,5% Hévízi 980,6 1330,2 349,6 134,4 26,3% Hódmezővásárhelyi 953,6 1245,4 291,8 82,4 23,4% Ibrány-Nagyhalászi 712,6 1118,9 406,3 249,9 36,3% Jánoshalmi 786,4 1141,8 355,5 182,8 31,1% Jászberényi 992,2 1284,1 292,0 74,2 22,7% Kadarkúti 755,6 1174,4 418,8 252,9 35,7% Kalocsai 881,1 1232,7 351,7 158,3 28,5% Kaposvári 1019,3 1299,4 280,1 56,4 21,6% Kapuvári 1016,4 1312,2 295,8 72,7 22,5% Karcagi 863,8 1168,7 304,8 115,2 26,1% Kazincbarcikai 959,3 1255,4 296,1 85,5 23,6% Kecskeméti 1022,5 1324,6 302,1 77,6 22,8% Keszthely-Hévízi 996,7 1341,9 345,1 126,3 25,7% Kisbéri 1096,9 1262,8 165,9-74,9 13,1% Kiskőrösi 797,2 1231,6 434,4 259,4 35,3% Kiskunfélegyházi 913,9 1243,5 329,6 129,0 26,5% Kiskunhalasi 878,7 1264,3 385,6 192,7 30,5% Kiskunmajsai 822,7 1179,6 356,9 176,3 30,3% Kisteleki 774,8 1163,2 388,4 218,3 33,4% Kisvárdai 832,9 1174,1 341,3 158,4 29,1% Komáromi 1243,5 1422,4 179,0-94,0 12,6% Komlói 921,2 1236,9 315,7 113,5 25,5% Körmendi 1120,9 1323,8 202,9-43,2 15,3% Kőszegi 1001,0 1332,0 331,0 111,3 24,8% Kunszentmártoni 845,0 1151,7 306,7 121,2 26,6% Kunszentmiklósi 863,3 1209,4 346,1 156,6 28,6% Lengyeltóti 742,9 1139,5 396,5 233,5 34,8% Lenti 992,7 1278,6 285,9 68,0 22,4% Letenyei 892,1 1207,8 315,7 119,9 26,1% Makói 895,8 1169,2 273,4 76,8 23,4% Marcali 850,9 1201,3 350,4 163,6 29,2% Mátészalkai 754,1 1119,3 365,2 199,6 32,6% Mezőcsáti 785,7 1128,4 342,7 170,3 30,4% Mezőkovácsházi 835,5 1127,6 292,1 108,7 25,9% Mezőkövesdi 1001,1 1221,7 220,5 0,8 18,1% Mezőtúri 901,0 1183,9 282,9 85,1 23,9% 21 / 36

22 Kistérség (1) (2) (3)=(2)-(1) (4)=(2)-(1)/0,82 (5)=(3)/(2) Miskolci 1054,2 1294,0 239,8 8,4 18,5% Mohácsi 952,9 1242,4 289,5 80,3 23,3% Monori 1052,8 1353,4 300,6 69,5 22,2% Mórahalmi 811,9 1174,7 362,8 184,6 30,9% Móri 1176,8 1354,1 177,3-81,0 13,1% Mosonmagyaróvári 1013,6 1384,9 371,3 148,8 26,8% Nagyatádi 841,6 1193,9 352,3 167,6 29,5% Nagykállói 724,1 1138,8 414,7 255,8 36,4% Nagykanizsai 1083,4 1341,1 257,7 19,9 19,2% Nagykátai 914,5 1261,3 346,7 146,0 27,5% Nyírbátori 718,2 1125,9 407,7 250,0 36,2% Nyíregyházi 1045,2 1346,1 300,9 71,5 22,4% Orosházi 974,1 1209,7 235,6 21,7 19,5% Oroszlányi 1179,3 1378,6 199,3-59,5 14,5% Ózdi 775,6 1135,6 360,0 189,7 31,7% Őriszentpéteri 991,2 1203,9 212,8-4,8 17,7% Pacsai 829,3 1203,0 373,7 191,7 31,1% Paksi 1253,6 1395,6 142,1-133,1 10,2% Pannonhalmi 1050,1 1285,1 235,0 4,4 18,3% Pápai 1003,6 1277,0 273,5 53,2 21,4% Pásztói 937,6 1227,8 290,2 84,4 23,6% Pécsi 1158,3 1379,0 220,7-33,6 16,0% Pécsváradi 934,2 1248,8 314,6 109,5 25,2% Pétervásári 920,7 1161,9 241,3 39,2 20,8% Pilisvörösvári 1274,6 1420,4 145,8-134,0 10,3% Polgári 910,8 1211,7 300,9 101,0 24,8% Püspökladányi 836,9 1148,8 311,8 128,1 27,1% Ráckevei 1074,7 1390,5 315,8 79,9 22,7% Rétsági 1015,8 1245,3 229,5 6,5 18,4% Salgótarjáni 976,1 1227,6 251,5 37,3 20,5% Sárbogárdi 935,1 1221,6 286,6 81,3 23,5% Sarkadi 738,7 1066,8 328,1 165,9 30,8% Sárospataki 927,2 1208,3 281,0 77,5 23,3% Sárvári 1107,6 1339,3 231,7-11,5 17,3% Sásdi 822,5 1169,5 347,0 166,5 29,7% Sátoraljaújhelyi 943,0 1261,2 318,3 111,3 25,2% Sellyei 773,4 1092,4 319,1 149,3 29,2% Siklósi 864,9 1216,1 351,2 161,3 28,9% Siófoki 1060,6 1351,6 291,0 58,2 21,5% Sopron-Fertődi 1056,4 1393,0 336,6 104,7 24,2% Sümegi 876,6 1201,1 324,5 132,1 27,0% Szarvasi 995,4 1246,1 250,7 32,2 20,1% Szécsényi 820,2 1161,3 341,0 161,0 29,4% Szegedi 1111,6 1363,7 252,2 8,2 18,5% Szeghalmi 866,4 1179,6 313,2 123,0 26,6% Székesfehérvári 1309,5 1440,1 130,6-156,8 9,1% Szekszárdi 1068,7 1313,4 244,6 10,1 18,6% Szentendrei 1268,1 1439,4 171,3-107,1 11,9% Szentesi 993,7 1240,0 246,3 28,2 19,9% Szentgotthárdi 1048,0 1304,5 256,5 26,5 19,7% Szentlőrinci 881,5 1191,5 310,1 116,6 26,0% Szerencsi 830,8 1163,5 332,7 150,3 28,6% Szigetvári 836,9 1149,4 312,5 128,8 27,2% 22 / 36

23 Kistérség (1) (2) (3)=(2)-(1) (4)=(2)-(1)/0,82 (5)=(3)/(2) Szikszói 757,6 1119,4 361,8 195,5 32,3% Szobi 1029,3 1245,9 216,6-9,4 17,4% Szolnoki 1150,3 1315,2 164,9-87,6 12,5% Szombathelyi 1200,1 1388,9 188,8-74,6 13,6% Tabi 869,8 1187,5 317,7 126,7 26,8% Tamási 856,2 1190,5 334,3 146,3 28,1% Tapolcai 992,8 1298,7 305,9 88,0 23,6% Tatabányai 1205,8 1386,8 181,0-83,7 13,1% Tatai 1248,6 1402,8 154,2-119,8 11,0% Téti 1056,3 1257,8 201,5-30,4 16,0% Tiszafüredi 830,9 1140,4 309,4 127,0 27,1% Tiszaújvárosi 1154,8 1335,6 180,8-72,7 13,5% Tiszavasvári 818,2 1186,0 367,8 188,2 31,0% Tokaji 897,2 1189,8 292,6 95,6 24,6% Törökszentmiklósi 834,8 1177,8 343,0 159,7 29,1% Váci 1138,5 1387,5 248,9-1,0 17,9% Várpalotai 1048,3 1312,5 264,2 34,1 20,1% Vásárosnaményi 759,8 1105,2 345,4 178,6 31,2% Vasvári 920,1 1231,8 311,7 109,7 25,3% Veresegyházi 1180,6 1507,9 327,3 68,1 21,7% Veszprémi 1233,1 1424,2 191,1-79,5 13,4% Záhonyi 789,8 1101,3 311,5 138,1 28,3% Zalaegerszegi 1130,5 1360,1 229,6-18,6 16,9% Zalakarosi 820,1 1185,7 365,6 185,6 30,8% Zalaszentgróti 871,1 1226,4 355,2 164,0 29,0% Zirci 1040,1 1307,7 267,6 39,3 20,5% Adatok forrása: NAV és saját számítás 23 / 36

24 2. táblázat: A vizsgálat megyei és regionális szintű eredményei Egy lakosra jutó összevont adóalap összege (ezer Ft) Egy lakosra jutó korrigált becsült jövedelem (ezer Ft) A rejtett gazdaságból származó egy lakosra jutó jövedelem (ezer Ft) Eltérés a 18%- os rejtett jövedelemhez képest (ezer Ft) A rejtett gazdaság mértéke (%) Területegység (1) (2) (3)=(2)-(1) (4)=(2)-(1)/0,82 (5)=(3)/(2) Fejér 1179, ,85 174,1-84,8 12,9% Veszprém 1074, ,80 259,9 23,9 19,5% Komárom-Esztergom 1190, ,25 190,9-70,4 13,8% Közép-Dunántúl 1148, ,37 207,0-45,1 15,3% Somogy 926, ,34 321,0 117,6 25,7% Tolna 1035, ,93 256,6 29,4 19,9% Baranya 1013, ,27 272,7 50,2 21,2% Dél-Dunántúl 989, ,41 285,1 68,0 22,4% Vas 1115, ,04 226,8-18,0 16,9% Győr-Moson-Sopron 1132, ,62 265,9 17,3 19,0% Zala 1030, ,84 284,3 58,0 21,6% Nyugat-Dunántúl 1098, ,41 261,0 19,9 19,2% Dunántúl 1098, ,41 261,0 19,9 19,2% Borsod-Abaúj-Zemplén 937, ,43 285,5 79,6 23,3% Nógrád 958, ,00 263,5 53,1 21,6% Heves 1050, ,70 222,8-7,9 17,5% Észak-Magyarország 970, ,99 265,8 52,8 21,5% Bács-Kiskun 911, ,28 347,0 147,0 27,6% Békés 951, ,76 256,7 48,0 21,3% Csongrád 1018, ,05 264,1 40,4 20,6% Dél-Alföld 956, ,96 295,4 85,5 23,6% Szabolcs-Szatmár-Bereg 825, ,09 354,9 173,8 30,1% Hajdú-Bihar 932, ,33 316,2 111,6 25,3% Jász-Nagykun-Szolnok 972, ,54 262,6 49,0 21,3% Észak-Alföld 902, ,18 316,8 118,7 26,0% Észak és Alföld 940, ,91 294,5 88,0 23,8% Pest 1140, ,36 252,3 2,1 18,1% Budapest 1457, ,39 84,1-235,8 5,5% Közép-Magyarország 1323, ,51 155,1-135,4 10,5% Magyarország 1094, ,80 240,3 0,0 18,0% Adatok forrása: NAV és saját számítás 24 / 36

25 4. Következtetések Kiindulópontként átlagosan 18%-os be nem jelentett jövedelem arányt feltételeztünk. A számítások eredményeként azt kaptuk, hogy országosan 2010-ben a be nem jelentett jövedelem 17,3%-os arányát tehette ki a becsült tényleges jövedelemnek. Ez alátámasztani látszik az erre vonatkozó eredeti feltételezést, a korrekciós állandó értéke csupán 1,046. A korrigált becsült jövedelem és a be nem jelentett jövedelem mértékére vonatkozóan több következtetés vonható le. Érdemes kihangsúlyozni, hogy az egy főre jutó összevont adóalap és az egy főre jutó korrigált becsült jövedelem területileg nagyon hasonló képet mutat, a kettő közt erős a korreláció. Az elemzés alapján az a következtetés vonható le, hogy a magasabb jövedelemmel rendelkező kistérségekben a rejtett gazdaság részesedése kisebb az országos átlagnál. Ez első ránézésre azzal magyarázható, hogy ezen kistérségekben hazai illetve külföldi nagyvállalatok a fő foglalkoztatók, amelyek nagyobb valószínűséggel és súllyal foglalkoztatnak bejelentett módon. Amennyiben egy-két ilyen (főként ipari) vállalat a térség fő foglalkoztatója, extrém alacsony a rejtett gazdaságból származó jövedelmek aránya a táblázatból Dunaújváros, Paks esetén ez jól látszik. Másik fontos észrevétel, hogy nem a legszegényebb térségekben a legmagasabbak a rejtett gazdaságból származó jövedelmek. Ennek oka az lehet, hogy az ilyen térségek fő bevételi forrása az állami újraelosztás, ehhez kapcsolódóan pedig nincs lehetőség plusz jövedelemre szert tenni. Ebből kifolyólag arányaiban a legnagyobb rejtett gazdasággal bíró térségek inkább a vidéki (Budapest értékét figyelmen kívül hagyó) átlaghoz közeli egy főre jutó jövedelemmel rendelkező kistérségek. Ezek közül is kiemelkedik Bács-Kiskun megye. A fenti eredményeket érdemes további vizsgálatnak alávetni. 25 / 36

26 Melléklet Regressziós egyenletek és tulajdonságaik: M1: Becslés az 1000 lakosra jutó adózók száma segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,782 a,612, , a. Predictors: (Constant), a arány ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , , ,764,000 a Residual , ,967 Total , a. Predictors: (Constant), a arány Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) -398,926 83,411-4,783,000 a arány 3,196,194,782 16,455,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 668, , , , Residual -197, , , , Std. Predicted Value -2,353 2,384,000 1, Std. Residual -1,945 4,633,000, / 36

27 M2: Becslés az egy adózóra jutó személyi jövedelemadó segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,888 a,788,787 75, a. Predictors: (Constant), adózóra jutó adó ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , , ,939,000 a Residual , ,582 Total , a. Predictors: (Constant), adózóra jutó adó Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 597,032 15,730 37,956,000 adózóra jutó adó 1,598,063,888 25,277,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 782, , , , Residual -234, , , , Std. Predicted Value -1,288 4,704,000 1, Std. Residual -3,123 2,453,000, / 36

28 M3: Becslés a munkanélküliségi ráta segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,836 a,700,698 89, a. Predictors: (Constant), mnkl r ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , , ,527,000 a Residual , ,438 Total , a. Predictors: (Constant), mnkl r Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 1276,003 16,825 75,839,000 mnkl r -24,928 1,246 -,836-20,013,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 591, , , , Residual -228, , , , Std. Predicted Value -2,769 1,713,000 1, Std. Residual -2,557 3,301,000, / 36

29 M4: Becslés az egy főre jutó iparűzési adó segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,738 a,544, , a. Predictors: (Constant), ip adó egy főre ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , , ,287,000 a Residual , ,038 Total , a. Predictors: (Constant), ip adó egy főre Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 825,941 12,941 63,825,000 ip adó egy főre 5,840,408,738 14,328,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 838, , , , Residual -280, , , , Std. Predicted Value -1,077 6,044,000 1, Std. Residual -2,548 2,844,000, / 36

30 M5: Becslés az egy főre jutó háztartási villamosenergia-felhasználás segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,414 a,171, , a. Predictors: (Constant), e per fő ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , ,197 35,553,000 a Residual , ,669 Total , a. Predictors: (Constant), e per fő Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 498,400 79,511 6,268,000 e per fő 449,055 75,311,414 5,963,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 810, , , , Residual -354, , , , Std. Predicted Value -2,338 3,231,000 1, Std. Residual -2,388 3,043,000, / 36

31 M6: Becslés a személygépkocsi-ellátottság segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,476 a,226, , a. Predictors: (Constant), 1000 lak szgk ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , ,303 50,253,000 a Residual , ,087 Total , a. Predictors: (Constant), 1000 lak szgk Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 516,663 64,550 8,004, lak szgk 1,129,159,476 7,089,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 782, , , , Residual -398, , , , Std. Predicted Value -2,403 4,499,000 1, Std. Residual -2,778 3,259,000, / 36

32 M7: Becslés a járművek átlagéletkora segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,700 a,490, , a. Predictors: (Constant), szgk kor ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , , ,151,000 a Residual , ,277 Total , a. Predictors: (Constant), szgk kor Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 2066,312 85,939 24,044,000 szgk kor -82,651 6,431 -,700-12,851,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 639, , , , Residual -273, , , , Std. Predicted Value -2,885 3,825,000 1, Std. Residual -2,350 2,775,000, / 36

33 M8: Becslés a közgyógyellátási igazolványban részesítettek aránya segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,663 a,439, , a. Predictors: (Constant), közgy ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , , ,774,000 a Residual , ,834 Total , a. Predictors: (Constant), közgy Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 1317,073 31,481 41,838,000 közgy -,856,074 -,663-11,609,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 685, , , , Residual -261, , , , Std. Predicted Value -2,622 1,775,000 1, Std. Residual -2,143 3,245,000, / 36

34 M9: Becslés a társas vállalkozások gyakorisága segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,783 a,613, , a. Predictors: (Constant), társas váll ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , , ,555,000 a Residual , ,434 Total , a. Predictors: (Constant), társas váll Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 741,994 15,683 47,311,000 társas váll 65,055 3,941,783 16,509,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 809, , , , Residual -208, , , , Std. Predicted Value -1,243 5,488,000 1, Std. Residual -2,058 2,840,000, / 36

35 M10: Becslés az egyéni vállalkozások gyakorisága segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,332 a,110, , a. Predictors: (Constant), egyéni v ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , ,551 21,241,000 a Residual , ,412 Total , a. Predictors: (Constant), egyéni v Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 1112,581 33,519 33,193,000 egyéni v -12,915 2,802 -,332-4,609,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 759, , , , Residual -360, , , , Std. Predicted Value -3,862 1,776,000 1, Std. Residual -2,347 2,966,000, / 36

36 M11: Becslés a kábeltelevízió hálózatba bekapcsolt lakások aránya segítségével: Model Summary b Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1,332 a,110, , a. Predictors: (Constant), egyéni v ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression , ,551 21,241,000 a Residual , ,412 Total , a. Predictors: (Constant), egyéni v Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) 1112,581 33,519 33,193,000 egyéni v -12,915 2,802 -,332-4,609,000 Residuals Statistics a Minimum Maximum Mean Std. Deviation N Predicted Value 759, , , , Residual -360, , , , Std. Predicted Value -3,862 1,776,000 1, Std. Residual -2,347 2,966,000, / 36

A válság megjelenése a szociális szolgáltatások és ellátások adataiban

A válság megjelenése a szociális szolgáltatások és ellátások adataiban A válság megjelenése a szociális szolgáltatások és ellátások adataiban M E S T E R D Á N I E L K U T A T Á S I I G A Z G A T Ó S Á G N E M Z E T I C S A L Á D - É S S Z O C I Á L P O L I T I K A I I N

Részletesebben

311/2007. (XI. 17.) Korm. rendelet. a kedvezményezett térségek besorolásáról

311/2007. (XI. 17.) Korm. rendelet. a kedvezményezett térségek besorolásáról /00. (XI..) Korm. rendelet a kedvezményezett térségek besorolásáról A Kormány a területfejlesztésrõl és a területrendezésrõl szóló. évi XXI. törvény. () bekezdésének b) pontjában kapott felhatalmazás alapján,

Részletesebben

A járások legfontosabb adatai, 2010

A járások legfontosabb adatai, 2010 A járások legfontosabb adatai, 2010 ok településeken élők, % Baranya megye Bólyi járás Bóly 16 12 129 0,3 47,8 10,6 80,1 Komlói járás Komló 20 36 463 9,4 25,9 12,6 79,8 Mohácsi járás Mohács 26 36 212 7,0

Részletesebben

Komlói. Baranya Mohácsi. Baranya Pécsi. Baranya Pécsváradi. Baranya Sásdi. Baranya Sellyei. Baranya Siklósi. Baranya Szentlőrinci. Baranya Szigetvári

Komlói. Baranya Mohácsi. Baranya Pécsi. Baranya Pécsváradi. Baranya Sásdi. Baranya Sellyei. Baranya Siklósi. Baranya Szentlőrinci. Baranya Szigetvári Komlói Mohácsi Pécsi Pécsváradi Sásdi Sellyei Siklósi Szentlőrinci Szigetvári i pedagógiai Szakszolgálatok és Szakmai Szolgáltatások Központja Címe: 7626 Pécs, Egyetem utca 2. csabai i Gyulai Mezőkovácsházai

Részletesebben

311/2007. (XI. 17.) Korm. rendelet a kedvezményezett térségek besorolásáról

311/2007. (XI. 17.) Korm. rendelet a kedvezményezett térségek besorolásáról 311/2007. (XI. 17.) Korm. rendelet a kedvezményezett térségek besorolásáról A Kormány a területfejlesztésről és a területrendezésről szóló 1996. évi XXI. törvény 27. (1) bekezdésének b) pontjában kapott

Részletesebben

81064 M A G Y A R K Ö Z L Ö N Y 2013. évi 187. szám

81064 M A G Y A R K Ö Z L Ö N Y 2013. évi 187. szám 81064 M A G Y A R K Ö Z L Ö N Y 2013. évi 187. szám A Kormány 1831/2013. (XI. 14.) Korm. határozata a 2014 2020 közötti időszakban a Terület- és Településfejlesztési Operatív Program tervezésének egyes

Részletesebben

A klaszteresedés lehetőségei a Dél-Alföldön

A klaszteresedés lehetőségei a Dél-Alföldön A klaszteresedés lehetőségei a Dél-Alföldön Dr. Patik Réka Bács-Kiskun Megyei Vállalkozásfejlesztési Alapítvány Szeged, 2008. március 13. Kérdések Hogyan célszerű megközelítenünk a klaszter fogalmát? Milyen

Részletesebben

AZ INNOVÁCIÓS KAPACITÁS TÉRBELISÉGE A REGIONÁLIS VERSENYKÉPESSÉG SZEMPONTJÁBÓL

AZ INNOVÁCIÓS KAPACITÁS TÉRBELISÉGE A REGIONÁLIS VERSENYKÉPESSÉG SZEMPONTJÁBÓL AZ INNOVÁCIÓS KAPACITÁS TÉRBELISÉGE A REGIONÁLIS VERSENYKÉPESSÉG SZEMPONTJÁBÓL Információs társadalom alprogram szakmai konferencia 2011. február 03. Szeged TÁMOP-4.2.1/B-09/1/KONV-2010-0005 Prof. Dr.

Részletesebben

Fejlődő és leszakadó járások

Fejlődő és leszakadó járások Fejlődő és leszakadó járások 2012- Magyar járások társadalmi-gazdasági profilja a Járási Fejlettségi Mutató alapján 2016. január Fejlődő és leszakadó járások 2012- Magyar járások társadalmi-gazdasági profilja

Részletesebben

Az egészségkárosodáson alapuló ellátásokat igénybe vevők meghatározott körének felülvizsgálata. Az ellátórendszer átláthatóságának javítása.

Az egészségkárosodáson alapuló ellátásokat igénybe vevők meghatározott körének felülvizsgálata. Az ellátórendszer átláthatóságának javítása. Az egészségkárosodáson alapuló ellátásokat igénybe vevők meghatározott körének felülvizsgálata. Az ellátórendszer átláthatóságának javítása. A lehető legteljesebb értékű társadalmi reintegráció érdekében

Részletesebben

Megyei és körzeti földhivatalok

Megyei és körzeti földhivatalok Megyei és körzeti földhivatalok Bács-Kiskun Megyei Bácsalmási Körzeti Bajai Körzeti Kalocsai Körzeti Kecskeméti Körzeti Kiskőrösi Körzeti Kiskunfélegyházi Körzeti Kiskunhalasi Körzeti Kunszentmiklósi Körzeti

Részletesebben

Földhivatalok megyénként - Földhivatal lista

Földhivatalok megyénként - Földhivatal lista Földhivatalok megyénként - Földhivatal lista Hitel Vadász - Online Hitel - Hitel keresõ Földhivatalok megyénként Bács-Kiskun Megyei földhivatalok listája Bács-Kiskun Megyei Kormányhivatal Földhivatala

Részletesebben

az egységes egészségügyi ágazati humánerőforrás-monitoringrendszer adatai alapján az ágazati humánerőforrás 2010. évi helyzetéről

az egységes egészségügyi ágazati humánerőforrás-monitoringrendszer adatai alapján az ágazati humánerőforrás 2010. évi helyzetéről BESZÁMOLÓ az egységes egészségügyi ágazati humánerőforrás-monitoringrendszer adatai alapján az ágazati humánerőforrás 2010. évi helyzetéről Budapest, 20 ll. február Összefoglaló a humánerőforrás-monitoringrendszer

Részletesebben

Az OALI pályázati kiírása a praxis váltás programra. Praxisjog vásárlása

Az OALI pályázati kiírása a praxis váltás programra. Praxisjog vásárlása 1. A pályázat célja Az OALI pályázati kiírása a praxis váltás programra Praxisjog vásárlása A pályázat célja, hogy segítse fiatal pályakezdők pályára állítását, valamint az idős kollégák nyugdíjba vonulását.

Részletesebben

Foglalkoztatáspolitika

Foglalkoztatáspolitika Foglalkoztatáspolitika Egy foglalkoztatottra jutó termelékenység változása, 2000-2004 Százalékos változás az el évhez képest Forrás: Employment in Európa 2005 Egy ledolgozott órára jutó termelékenység

Részletesebben

Váli utcai ügyfélszolgálati iroda Cím: 1117, Budapest Váli u. 5. fszt. (Allee Bevásárlóközpont északi oldalánál)

Váli utcai ügyfélszolgálati iroda Cím: 1117, Budapest Váli u. 5. fszt. (Allee Bevásárlóközpont északi oldalánál) Váli utcai ügyfélszolgálati iroda Cím: 1117, Budapest Váli u. 5. fszt. (Allee Bevásárlóközpont északi oldalánál) Nyitvatartás: H-Cs 8:00-18:00 P 8:00-17:00 Telefon: 1 466-4633 Fax: 1 385-3837 Vályog úti

Részletesebben

Új Széchenyi Terv Kombinált Mikrohitel Program - TELEPÜLÉS LISTA -

Új Széchenyi Terv Kombinált Mikrohitel Program - TELEPÜLÉS LISTA - Az Új Széchenyi Terv igénybevételi jogosultságának feltétele, hogy a támogatásban részesülő vállalkozás az alábbi települések valamelyikén rendelkezzen telephellyel, illetve, hogy a beruházás ezen települések

Részletesebben

Fiókirodák címe, nyitva tartása

Fiókirodák címe, nyitva tartása Fiókirodák címe, nyitva tartása S.sz. Település Posta Posta címe nyitva tartás 1. Ajka Ajka 1 posta 8400 Ajka Szabadság tér 7. Kedd 14:00-18:00 Péntek 12:00-16:00 2. Bácsalmás Bácsalmás posta 6430 Bácsalmás

Részletesebben

az egységes ágazati humánerőforrás-monitoringrendszer adatai alapján az ágazati humánerőforrás 2009. évi helyzetéről

az egységes ágazati humánerőforrás-monitoringrendszer adatai alapján az ágazati humánerőforrás 2009. évi helyzetéről Jóváhagyom: Dr. Székely Tamás BESZÁMOLÓ az egységes ágazati humánerőforrás-monitoringrendszer adatai alapján az ágazati humánerőforrás 2009. évi helyzetéről Budapest, 2010. január A Hivatal adatbázisában

Részletesebben

A TERÜLETI SZÁMJELRENDSZERBEN ALKALMAZOTT NÓMENKLATÚRÁK

A TERÜLETI SZÁMJELRENDSZERBEN ALKALMAZOTT NÓMENKLATÚRÁK A TERÜLETI SZÁMJELRENDSZERBEN ALKALMAZOTT NÓMENKLATÚRÁK A megyekód nómenklatúrája (STAR T03) Budapest 01 Baranya megye 02 Bács-Kiskun megye 03 Békés megye 04 Borsod-Abaúj-Zemplén megye 05 Csongrád megye

Részletesebben

A kistérségek településszerkezeti tipizálása

A kistérségek településszerkezeti tipizálása A kistérségek településszerkezeti tipizálása 2005. augusztus 9. Készítette: Goldmann Róbert Kaló Róbert 1 Kistérségtipizálás Kistérségek meghatározása kialakulása A kistérség, a kistérségi igazgatás nem

Részletesebben

A TERÜLETFEJLESZTÉS KEDVEZMÉNYEZETT TÉRSÉGEINEK LEHATÁROLÁSA

A TERÜLETFEJLESZTÉS KEDVEZMÉNYEZETT TÉRSÉGEINEK LEHATÁROLÁSA KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL A TERÜLETFEJLESZTÉS KEDVEZMÉNYEZETT TÉRSÉGEINEK LEHATÁROLÁSA a 24/2001. (IV. 20.) OGY-határozat és a 168 kistérségről szóló 244/2003. (XII. 18.) kormányrendelet alapján Budapest,

Részletesebben

Kistérségi Népegészségügyi Intézetek elérhetőségei. /fax

Kistérségi Népegészségügyi Intézetek elérhetőségei. /fax ek elérhetőségei Illetékességi terület Bács-Kkun Megye Bajai, Bácsalmási Kalocsai, Kkőrösi Kecskeméti, Kunszentmiklósi Kkunhalasi, Jánoshalmi, Kkunfélegyházi, Kkunmajsai Baranya Megye Komlói, Pécsváradi,

Részletesebben

Támogatott pályázatok - K1

Támogatott pályázatok - K1 Támogatott pályázatok - K1 Békési Kistérségi Szeghalom Kistérség Békés Szeghalom Dél-Alföldi Régió A Békés Kistérségi Közkincs-kerekasztal létrehozása 399 900 Új kistérségi KÖZKINCS-kerekasztal létrehozása,

Részletesebben

2. Az egészségügyi ágazati humánerőforrás-monitoringrendszer bemutatása

2. Az egészségügyi ágazati humánerőforrás-monitoringrendszer bemutatása 1. Bevezetés Az egységes egészségügyi ágazati humánerőforrás-monitoringrendszer működésének részletes szabályairól szóló 36/2009. (XI.3.) EüM rendelet (a továbbiakban: R.) alapján az Egészségügyi Engedélyezési

Részletesebben

Sorszám Áruház Megye Város Cím TESCO

Sorszám Áruház Megye Város Cím TESCO Sorszám Áruház Megye Város Cím TESCO 1 Tesco Veszprém Ajka 8400 Ajka, Fő út 66. 2 Tesco Bács-Kiskun Baja 6500 Baja, Gránátos u. 11. 3 Tesco Nógrád Balassagyarmat 2660 Balassagyarmat, Mikszáth Kálmán u.

Részletesebben

AZ ÜGYÉSZSÉG SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG

AZ ÜGYÉSZSÉG SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG AZ ÜGYÉSZSÉG SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG 1055 Budapest, Markó u. 16. 1372 Budapest, Pf. 438. T: 354-5500 E-mail: info@mku.hu Honlap: www.mklu.hu LEGFŐBB ÜGYÉSZ: Dr. Polt Péter T:

Részletesebben

ÁNTSZ Dél-Dunántúli Regionális Intézete 7623 Pécs, Szabadság út 7. T.: (72) 514-999, (72) 514-942

ÁNTSZ Dél-Dunántúli Regionális Intézete 7623 Pécs, Szabadság út 7. T.: (72) 514-999, (72) 514-942 Intravénás kábítószer-használók HIV/HCV szűrővizsgálatát az ÁNTSZ regionális laboratóriumai Vizsgálatkérő lappal beérkezett vérmintából térítésmentesen végzik el: ÁNTSZ Dél-Dunántúli Regionális Intézete

Részletesebben

Támogatás mértéke Ft 70% GINOP felhordó hálózatok fejlesztése a Balmazújvárosi

Támogatás mértéke Ft 70% GINOP felhordó hálózatok fejlesztése a Balmazújvárosi Járás Projekt címe Támogatás összege Támogatás mértéke Projekt azonosító 127 881 600 Ft 70% GINOP-3.4.1-15-2016-00248 fejlesztése a Balmazújvárosi Balmazújvárosi Berettyóújfalui Cigándi Debreceni Derecskei

Részletesebben

A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG ÜGYÉSZI SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG ÉS A KATONAI FŐÜGYÉSZSÉG

A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG ÜGYÉSZI SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG ÉS A KATONAI FŐÜGYÉSZSÉG A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG ÜGYÉSZI SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG ÉS A KATONAI FŐÜGYÉSZSÉG LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG 1055 Budapest, Markó u. 16. 1372 Budapest, Pf. 438. T: 354-5500 E-mail: info@mku.hu LEGFŐBB ÜGYÉSZ:

Részletesebben

Pedagógiai szakszolgálatok támogatása

Pedagógiai szakszolgálatok támogatása Pedagógiai szakszolgálatok támogatása A 15/2007. (III. 14.) OKM rendelet 2.. alapján a tanulási képességet vizsgáló szakértői és rehabilitációs tevékenységet, továbbá a nevelési tanácsadást ellátó intézmények

Részletesebben

Területi Szervezet. Illetékességi területe:

Területi Szervezet. Illetékességi területe: 1.számú melléklet Neve: Területi szervezetek Illetékességi területe: Fogorvosok e Budapesti Magyarország Budapest Baranya Megyei Bács-Kiskun Megyei Békés Megyei Borsod-Abaúj-Zemplén Megyei Csongrád Megyei

Részletesebben

AZ ÜGYÉSZSÉG SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG

AZ ÜGYÉSZSÉG SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG AZ ÜGYÉSZSÉG SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG 1055 Budapest, Markó u. 16. 1372 Budapest, Pf. 438. T: 354-5500 E-mail: info@mku.hu Honlap: www.mklu.hu LEGFŐBB ÜGYÉSZ: Dr. Polt Péter T:

Részletesebben

A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG ÜGYÉSZI SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG ÉS A KATONAI FŐÜGYÉSZSÉG

A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG ÜGYÉSZI SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG ÉS A KATONAI FŐÜGYÉSZSÉG A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG ÜGYÉSZI SZERVEZETE 1. A LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG ÉS A KATONAI FŐÜGYÉSZSÉG LEGFŐBB ÜGYÉSZSÉG 1055 Budapest, Markó u. 16. 1372 Budapest, Pf. 438. T: 354-5500 E-mail: info@mku.hu LEGFŐBB ÜGYÉSZ:

Részletesebben

Megye Ir.sz Város Utca/házszám GPS E GPS N

Megye Ir.sz Város Utca/házszám GPS E GPS N Fejér 2457 Adony 6.sz. főút 47.130488 18.865122 Igen Veszprém 8400 Ajka Fõ út 47.112216 17.555332 Igen Pest 2170 Aszód Pesti út 3. 47.649330 19.470080 Igen Bács-Kiskun 6430 Bácsalmás Backnang u. 7. 46.124010

Részletesebben

TANULMÁNY Idegen nyelvi mérés, 2015

TANULMÁNY Idegen nyelvi mérés, 2015 TANULMÁNY Idegen nyelvi mérés, 2015 Tartalom Bevezető... 1 A mérésről... 1 A mérés tartalma... 1 A mérés lebonyolítása... 2 A mérésben érintett telephelyek és tanulók... 3 A mérésben érintett telephelyek...

Részletesebben

Lansinoh termékeket forgalmazó Rossmann üzletek

Lansinoh termékeket forgalmazó Rossmann üzletek 2740 Abony, Kossuth tér 4. 8400 Ajka, Szabadság tér 14. 2170 Aszód, Kossuth Lajos u. 15. 6500 Baja, Csermák Mihály tér 4. 2660 Balassagyarmat, Rákóczi út 34-36. 8230 Balatonfüred, Jókai M. út 17. 4060

Részletesebben

Közkincs-I/1. Kistérségi Közkincs-Kerekasztalok működésének további támogatása

Közkincs-I/1. Kistérségi Közkincs-Kerekasztalok működésének további támogatása Közkincs-I/1. Kistérségi Közkincs-Kerekasztalok működésének további támogatása Kedvezményezett Kistérség Támogatás DÉL-ALFÖLDI RÉGIÓ Szentes Kistérség Többcélú Társulása Szentesi 400 000 Csongrádi Kistérség

Részletesebben

13/2013. (VII.9.) KIM rendelet a területi számjelrendszerről szóló 31/2011. (X. 24.) KIM rendelet módosításáról

13/2013. (VII.9.) KIM rendelet a területi számjelrendszerről szóló 31/2011. (X. 24.) KIM rendelet módosításáról 13/2013. (VII.9.) KIM rendelet a területi számjelrendszerről szóló 31/2011. (X. 24.) KIM rendelet módosításáról A statisztikáról szóló 1993. évi XLVI. törvény 26. (4) bekezdés a) és b) pontjában kapott

Részletesebben

GOP Részletes Pályázati Útmutató VIII. számú melléklet, GOP településlista

GOP Részletes Pályázati Útmutató VIII. számú melléklet, GOP településlista VIII./D Településlista a konvergencia régiók komplex programmal segítendő leghátrányosabb helyzetű kistérségeire vonatkozóan a mikrovállalkozásnak minősülő pályázók esetében Jelen településlistában szerepelnek

Részletesebben

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL TÁJÉKOZTATÓ A KIEMELTEN TÁMOGATOTT KISTÉRSÉGEKRŐL

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL TÁJÉKOZTATÓ A KIEMELTEN TÁMOGATOTT KISTÉRSÉGEKRŐL KÖZPONTI STTISZTIKI HIVTL TÁJÉKOZTTÓ KIEMELTEN TÁMOGTOTT KISTÉRSÉGEKRŐL Budapest, 2008 Központi Statisztikai Hivatal, 2008 ISBN 978-963-235-164-3 Felelős szerkesztő: Mészáros Árpád főosztályvezető További

Részletesebben

Magyarország-Budapest: Gépjárművek 2014/S (Kiegészítés az Európai Unió Hivatalos Lapjához, , 2014/S )

Magyarország-Budapest: Gépjárművek 2014/S (Kiegészítés az Európai Unió Hivatalos Lapjához, , 2014/S ) 1/6 Ez a hirdetmény a TED weboldalán: http://ted.europa.eu/udl?uri=ted:notice:256368-2014:text:hu:html Magyarország-Budapest: Gépjárművek 2014/S 143-256368 Magyar Közút Nonprofit Zrt., AK15427, Fényes

Részletesebben

Hírhatár online MÉDIAAJÁNLAT 2015

Hírhatár online MÉDIAAJÁNLAT 2015 MÉDIAAJÁNLAT 2015 OLDALINK: Online (központi oldal) Bács-Kiskun megye Bajai Kalocsai Kecskeméti Kiskunfélegyházi Kiskunhalasi Baranya megye Baranya Megyei Mohácsi Pécsi Szigetvári Borsod-Abaúj-Zemplén

Részletesebben

MFB az ország fejlesztési bankja

MFB az ország fejlesztési bankja MFB az ország fejlesztési bankja Aladics Sándor vezérigazgató-helyettes Budapest, 2008. október 14. [ ] Az MFB Híd - szerepe A fejlesztéspolitika és a vállalkozások között Nemzetközi pénzpiacok és a magyar

Részletesebben

Az MFB Zrt. hitelei a felzárkózásért, a versenyképességért

Az MFB Zrt. hitelei a felzárkózásért, a versenyképességért Az MFB Zrt. hitelei a felzárkózásért, a versenyképességért Aladics Sándor vezérigazgató-helyettes A célunk, hogy fejlesztési hitelekkel helyzetbe hozzuk a hazai kis- és középvállalkozásokat. Megerősítsük

Részletesebben

2. Az R. 2. (2) bekezdésében a Magyar Köztársaság helynévkönyve szövegrész helyébe Magyarország közigazgatási helynévkönyve szöveg lép.

2. Az R. 2. (2) bekezdésében a Magyar Köztársaság helynévkönyve szövegrész helyébe Magyarország közigazgatási helynévkönyve szöveg lép. 63796 M A G Y A R K Ö Z L Ö N Y 2013. évi 117. szám A közigazgatási és igazságügyi miniszter 13/2013. (VII. 9.) KIM rendelete a területi számjelrendszerről szóló 31/2011. (X. 24.) KIM rendelet módosításáról

Részletesebben

FVM VKSZI Az IKSZT/2008/1 pályázati kiírásra 2008. szeptember 30.-ig pályázatot benyújtó települések listája

FVM VKSZI Az IKSZT/2008/1 pályázati kiírásra 2008. szeptember 30.-ig pályázatot benyújtó települések listája Sorszám Település Régió Megye Kistérség 1 Abaliget Dél-Dunántúl Baranya Pécsi 2 Abasár Észak-Magyarország Heves Gyöngyösi 3 Abaújlak Észak-Magyarország Borsod-Abaúj-Zemplén Szikszói 4 Ádánd Dél-Dunántúl

Részletesebben

Az Emberi Erőforrások Minisztériuma irányítása alá tartozó költségvetési szerv alapító okirata

Az Emberi Erőforrások Minisztériuma irányítása alá tartozó költségvetési szerv alapító okirata HIVATALOS ÉRTESÍTŐ 2013. évi 47. szám 13603 Az Emberi Erőforrások Minisztériuma irányítása alá tartozó költségvetési szerv alapító okirata A Klebelsberg Intézményfenntartó Központ Alapító Okirata (a módosításokkal

Részletesebben

Az Emberi Erőforrások Minisztériuma irányítása alá tartozó költségvetési szervek alapító okiratai

Az Emberi Erőforrások Minisztériuma irányítása alá tartozó költségvetési szervek alapító okiratai 5772 H I V A T A L O S É R T E S Í T Ő 2013. évi 33. szám V. Alapító okiratok Az Emberi Erőforrások Minisztériuma irányítása alá tartozó költségvetési szervek alapító okiratai A Klebelsberg Intézményfenntartó

Részletesebben

Hazánk területi egységeinek öregedési indexei (2000-2006. év) Összeállította. Kovácsné Fehér Erika

Hazánk területi egységeinek öregedési indexei (2000-2006. év) Összeállította. Kovácsné Fehér Erika Hazánk területi egységeinek öregedési indexei (2000-2006. ) Összeállította. Kovácsné Fehér Erika A magyar társadalom hasonlóan az Európai Unió több országához öregszik, azaz a népesség közül egyre többen

Részletesebben

A Kormány 290/2014. (XI. 26.) Korm. rendelete a kedvezményezett járások besorolásáról

A Kormány 290/2014. (XI. 26.) Korm. rendelete a kedvezményezett járások besorolásáról 16172 M A G Y A R K Ö Z L Ö N Y 2014. évi 161. szám A Kormány 290/2014. (XI. 26.) Korm. rendelete a kedvezményezett ok besorolásáról A Kormány a területfejlesztésről és a területrendezésről szóló 1996.

Részletesebben

Konjunktúra kutatás - Adatbázis 1998-2015

Konjunktúra kutatás - Adatbázis 1998-2015 Konjunktúra kutatás - Adatbázis 1998-2015 A vállalati konjunktúra-felmérés az MKIK Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet (MKIK GVI) 1998 áprilisa óta tartó kutatássorozata, amely minden év áprilisában

Részletesebben

Borsod-Abaúj-Zemplén megye: Megyei Semmelweis Kórház-Rendelőintézet Cím: 3526 Miskolc, Szentpéteri kapu 72. Tel.: (46) 515-200

Borsod-Abaúj-Zemplén megye: Megyei Semmelweis Kórház-Rendelőintézet Cím: 3526 Miskolc, Szentpéteri kapu 72. Tel.: (46) 515-200 Sürgősségi fogamzásgátlási ambulanciák Bács-Kiskun megye: Bajai Városi Kórház Cím: 6500 Baja, Rókus u. 10. Tel.: (79) 422-233, (79) 422-328, (79) 423-373, (79) 425-575, (79) 428-452 Bács-Kiskun Megyei

Részletesebben

epatológia 2013 GYEMSZI Semmelweis Egyetem

epatológia 2013 GYEMSZI Semmelweis Egyetem epatológia 2013 GYEMSZI Semmelweis Egyetem Hazai patológia problémája Krónikus súlyos patológus hiány Megoldás központi patológus rezidens létszám fejlesztés (?) epatológia fejlesztés (akut kezelés) Előzmény

Részletesebben

HÍRDETMÉNY. A TERÜLETPOLITIKAI KORMÁNYZATI HIVATAL kérelmére kiadott hatósági bizonyítványokról

HÍRDETMÉNY. A TERÜLETPOLITIKAI KORMÁNYZATI HIVATAL kérelmére kiadott hatósági bizonyítványokról Egyenlő Bánásmód Hatóság Ügyiratszám: EBH/10245/166/2006 HÍRDETMÉNY A TERÜLETPOLITIKAI KORMÁNYZATI HIVATAL kérelmére kiadott hatósági bizonyítványokról Az ügy tárgya: a rendezett munkaügyi kapcsolatok

Részletesebben

MOL POSTAPONTOK LISTÁJA április 10-TŐL

MOL POSTAPONTOK LISTÁJA április 10-TŐL Sorszám Város Irányítószám 1 Ajka 8400 Fõ út /Aranyvölgyi utca/ 2 Baja 6500 Szegedi út 3 Balassagyarmat 2660 Kõvári út 4 Budaörs 2040 METRO 5 Budapest 1151 Bogáncs u. (XV.) 6 Budapest 1117 Irinyi u.45.

Részletesebben

Sodexho Pass utalványokat értékesítı posták (A * jelölt postákon KULTÚRA utalvány is vásárolható)

Sodexho Pass utalványokat értékesítı posták (A * jelölt postákon KULTÚRA utalvány is vásárolható) Bács-Kiskun megye 6501 Baja Oroszlán utca 5. Baja 1 posta Bács-Kiskun megye 6503 Baja Dózsa György utca 161. Baja 3 tanposta Bács-Kiskun megye 6301 Kalocsa Szent István utca 44 Kalocsa posta Bács-Kiskun

Részletesebben

NYILVÁNOS AJÁNLATTÉTEL

NYILVÁNOS AJÁNLATTÉTEL NYILVÁNOS AJÁNLATTÉTEL A Raiffeisen Univerzum III. Tőke- és Hozamvédett Származtatott Alap befektetési jegyeinek nyilvános forgalomba hozatalára A Pénzügyi Szervezetek Állami Felügyelete által a tájékoztatóhoz

Részletesebben

NYILVÁNOS AJÁNLATTÉTEL

NYILVÁNOS AJÁNLATTÉTEL NYILVÁNOS AJÁNLATTÉTEL A Raiffeisen Sztárválogatott Tőkevédett Származtatott Alap befektetési jegyeinek nyilvános forgalomba hozatalára A Pénzügyi Szervezetek Állami Felügyelete által a tájékoztatóhoz

Részletesebben

A tudás-intenzív szolgáltatások térbeli eloszlásának vizsgálata Magyarországon

A tudás-intenzív szolgáltatások térbeli eloszlásának vizsgálata Magyarországon Hetesi E. Majó Z. Lukovics M. (szerk.) 2009: A szolgáltatások világa. JATEPress, Szeged, 201-222. o. A tudás-intenzív szolgáltatások térbeli eloszlásának vizsgálata Magyarországon Szakálné Kanó Izabella

Részletesebben

Tankerületi Központ. Illetékességi terület Igazgató Elérhetőség. Kecskeméti Tankerület. Tiszakécskei Tankerület. Kecskemét.

Tankerületi Központ. Illetékességi terület Igazgató Elérhetőség. Kecskeméti Tankerület. Tiszakécskei Tankerület. Kecskemét. Kecskeméti Tankerület Kecskemét Tiszakécskei Tankerület Kiskunfélegyházai Tankerület Zsámboki Anna anna.zsamboki@klik.gov.hu Kiskunmajsai Tankerület Kunszentmiklósi Tankerület Kiskőrös Kiskunhalasi Tankerület

Részletesebben

7621 Pécs, Apáca u. 6. Baranya Megyei Igazgatóság Állampénztári Iroda. (+36-72) 421-400 api.bar@allamkincstar.gov.hu

7621 Pécs, Apáca u. 6. Baranya Megyei Igazgatóság Állampénztári Iroda. (+36-72) 421-400 api.bar@allamkincstar.gov.hu A állampapír-forgalmazó ügyfélszolgálatainak elérhetősége és nyitva tartása Baranya Megyei Baranya Megyei Baranya Megyei Bács-Kiskun Megyei Bács-Kiskun Megyei Békés Megyei Békés Megyei Békés Megyei Borsod-Abaúj-Zemplén

Részletesebben

TEHETSÉGGONDOZÁS. Térképek. Európai Szociális Alap

TEHETSÉGGONDOZÁS. Térképek. Európai Szociális Alap Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet TÁMOP-3.1.1-11/1-2012-0001 XXI. századi közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz TEHETSÉGGONDOZÁS Térképek Európai Szociális Alap Arany János Tehetséggondozó

Részletesebben

Magyarországon élő ember (a teljes felnőtt lakosság hét ezreléke) kényszerül majd valamennyi időt utcán vagy hajléktalan szállón éjszakázni.

Magyarországon élő ember (a teljes felnőtt lakosság hét ezreléke) kényszerül majd valamennyi időt utcán vagy hajléktalan szállón éjszakázni. Előrejelzések a Február Harmadika kutatás sorozat adatainak a felhasználásával PROGNÓZIS Nr. 1. 2012-2018 tartó időszakban előreláthatóan 58.500 Magyarországon élő ember (a teljes felnőtt lakosság hét

Részletesebben

Kijelölt postahelyek

Kijelölt postahelyek Kijelölt postahelyek Abony posta 2740 Abony 2740 Abony Szolnoki út 8. Ajka 1 posta 8401 Ajka 8400 Ajka Szabadság tér 7. Albertirsa posta 2730 Albertirsa 2730 Albertirsa Vasút utca 4/10 Algyő posta 6750

Részletesebben

A részarány földkiadás során keletkezett osztatlan közös tulajdon megszüntetése, jogi háttér alakulása

A részarány földkiadás során keletkezett osztatlan közös tulajdon megszüntetése, jogi háttér alakulása A részarány földkiadás során keletkezett osztatlan közös tulajdon megszüntetése, jogi háttér alakulása Fekete László főosztályvezető-helyettes OKTM Szakmai Nap 2016. november 16. Mérföldkövek - 1999. június

Részletesebben

Érvényes: április 23-ától

Érvényes: április 23-ától Abony posta 2740 Abony 2740 Abony Szolnoki út 8. Ajka 1 posta 8401 Ajka 8400 Ajka Szabadság tér 7. Albertirsa posta 2730 Albertirsa 2730 Albertirsa Vasút utca 4/10 Algyő posta 6750 Algyő 6750 Algyő Búvár

Részletesebben

A kiművelt emberfők térszerkezetének alakulása Magyarországon: diplomások a térben

A kiművelt emberfők térszerkezetének alakulása Magyarországon: diplomások a térben Területi változatosság és hálózatok Szeged, 2016.szeptember 28. A kiművelt emberfők térszerkezetének alakulása Magyarországon: diplomások a térben Dövényi Zoltán Németh Ádám Pécsi Tudományegyetem Földrajzi

Részletesebben

A gazdasági válság földrajza 2011/1

A gazdasági válság földrajza 2011/1 Lőcsei Hajnalka A gazdasági válság földrajza 20/1 Budapest, 20. április Az MKIK Gazdaság- es Vállalkozáskutató Intézet olyan non-profit kutatóműhely, amely elsősorban alkalmazott közgazdasági kutatásokat

Részletesebben

TERÜLETI SZÁMJELRENDSZER, 2008

TERÜLETI SZÁMJELRENDSZER, 2008 KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL TERÜLETI SZÁMJELRENDSZER, 2008 BUDAPEST, 2008 Központi Hivatal, 2008 ISSN 0209-7109 Felelős szerkesztő: Németh Eszter További információ: Tóth Géza (tel.: 345-6867, e-mail:

Részletesebben

A Koncepció az országos könyvtári, múzeumi, levéltári és közművelődési információs hálózat fejlesztése" című pályázat eredménye

A Koncepció az országos könyvtári, múzeumi, levéltári és közművelődési információs hálózat fejlesztése című pályázat eredménye A Koncepció az országos könyvtári, múzeumi, levéltári és közművelődési információs hálózat fejlesztése" című pályázat eredménye Intézménynév Város Megítélt összeg Ady Endre Általános Művelődési Központ

Részletesebben

ÁTNÉZETI TÉRKÉP. Mura (3-1 alegység) 1-1. térkép. Jelmagyarázat. vízfolyás víztest. tervezési terület határa. egyéb vízfolyás. egyéb alegységhatár

ÁTNÉZETI TÉRKÉP. Mura (3-1 alegység) 1-1. térkép. Jelmagyarázat. vízfolyás víztest. tervezési terület határa. egyéb vízfolyás. egyéb alegységhatár (3-1 alegység) ÁTNZETI TRKP 1-1. térkép egerszeg lövő Z a la Ke rka karos Dr áva ra Mu 0 víztest víztest vasút autópálya főbb utak egyéb egyéb vizes élőhely 4 8 12 16 km (3-1 alegység) FELSZÍNI VÍZTESTEK

Részletesebben

Fiókszám Megye Település Kerület Cím Cím pontosítás Telefon 284 Bács-Kiskun Bácsalmás Szt. János u. 11. (06 79) 520 190 251 Bács-Kiskun Baja

Fiókszám Megye Település Kerület Cím Cím pontosítás Telefon 284 Bács-Kiskun Bácsalmás Szt. János u. 11. (06 79) 520 190 251 Bács-Kiskun Baja 284 Bács-Kiskun Bácsalmás Szt. János u. 11. (06 79) 520 190 251 Bács-Kiskun Baja Szentháromság tér 8-10. (06 79) 523 360 234 Bács-Kiskun Jánoshalma Rákóczi út 10. (06 77) 501 350 253 Bács-Kiskun Kalocsa

Részletesebben

A bankkártyás adófizetés szabályai

A bankkártyás adófizetés szabályai Tájékoztató a bankkártyás adófizetésről: így fizethet adót bankkártyával! A berkalkulato r.net oldalán összegyűjtöttük azokat a NAV által közétettbankkártyával történő adófizetéshez szükségesek 2011-ben.

Részletesebben

Pest megye. Név cím telefonszám Budapet

Pest megye. Név cím telefonszám Budapet Név cím telefonszám Budapet 1047 Budapest Váci u. 61-63. 1/272-1150 1103 Budapest Gyömrői u. 1-5. 1/357-6660 1083 Budapest Práter u. 44-48. 1/299-0377 1164 Budapest Vidám vásár u. 36. 1/402-3990 Fogarasi-Buda

Részletesebben

A PostaHozamHalomzó biztosítás az alábbi postákon köthető meg Település Posta neve Cím

A PostaHozamHalomzó biztosítás az alábbi postákon köthető meg Település Posta neve Cím A PostaHozamHalomzó biztosítás az alábbi postákon köthető meg Település Posta neve Cím Balmazújváros Balmazújváros posta 4061 Balmazújváros Dózsa György utca 5-7. Berettyóújfalu Berettyóújfalu 1 posta

Részletesebben

A Magyar Államkincstár állampapír-forgalmazó ügyfélszolgálatainak elérhetősége és nyitva tartása

A Magyar Államkincstár állampapír-forgalmazó ügyfélszolgálatainak elérhetősége és nyitva tartása A állampapír-forgalmazó ügyfélszolgálatainak elérhetősége és nyitva tartása Baranya Megyei Baranya Megyei Baranya Megyei Baranya Megyei Bács-Kiskun Megyei Bács-Kiskun Megyei Bács-Kiskun Megyei Békés Megyei

Részletesebben

A járási hivatalvezetők

A járási hivatalvezetők A járási hivatalvezetők Megye Járás Járási hivatal vezetője Budapest Budapest I. kerület Dr. Brezoczki Erika Erzsébet Budapest Budapest II. kerület Dr. Kolláth Adél Zsófia Budapest Budapest III. kerület

Részletesebben

Tervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján február 3.

Tervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján február 3. Tervezett béremelés a versenyszektorban 2016-ban A 2015. októberi vállalati konjunktúra felvétel alapján 2016. február 3. 1 / 8 Az MKIK Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet olyan nonprofit kutatóműhely,

Részletesebben

omkod Intézmény neve Intézmény megye Intézmény járás Tankerület Veszprém Veszprémi járás Veszprém Iskola

omkod Intézmény neve Intézmény megye Intézmény járás Tankerület Veszprém Veszprémi járás Veszprém Iskola omkod Intézmény neve Intézmény megye Intézmény járás Tankerület 031530 Noszvaji Figedy János Általános és Alapfokú Művészeti Heves Egeri járás Eger 200657 Mezőkövesdi Általános és Alapfokú Művészeti Borsod-Abaúj-Zemplén

Részletesebben

Hirdetmény. A befektetési jegyek forgalmazásának szabályait az Alap Tájékoztatója és Kezelési Szabályzata tartalmazza.

Hirdetmény. A befektetési jegyek forgalmazásának szabályait az Alap Tájékoztatója és Kezelési Szabályzata tartalmazza. Hirdetmény A Pénzügyi Szervezetek Állami Felügyeletének 2012. október 12-én kelt H-KE-III- 520/2012. (GE Money Devizapiaci Abszolút Hozam Származtatott Alap) számú határozata alapján a Budapest Alapkezelő

Részletesebben

Fővárosi és Megyei Igazságügyi Szolgálatok Jogi Segítségnyújtó Osztályai Elérhetőségek

Fővárosi és Megyei Igazságügyi Szolgálatok Jogi Segítségnyújtó Osztályai Elérhetőségek Fővárosi és Megyei Igazságügyi Szolgálatok Jogi Segítségnyújtó Osztályai Elérhetőségek BUDAPEST FŐVÁROS KORMÁNYHIVATALA IGAZSÁGÜGYI SZOLGÁLAT JOGI SEGÍTSÉGNYÚJTÓ Cím 1117 Budapest, Prielle Kornélia utca

Részletesebben

ÖNKORMÁNYZATI ÉS TERÜLETFEJLESZTÉSI MINISZTÉRIUM KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL TÁJÉKOZTATÓ

ÖNKORMÁNYZATI ÉS TERÜLETFEJLESZTÉSI MINISZTÉRIUM KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL TÁJÉKOZTATÓ ÖNKORMÁNYZATI ÉS TERÜLETFEJLESZTÉSI MINISZTÉRIUM KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL TÁJÉKOZTATÓ A TERÜLETFEJLESZTÉS KEDVEZMÉNYEZETT TÉRSÉGEI BESOROLÁSÁNÁL ALKALMAZOTT MUTATÓKRÓL ÉS A SZÁMÍTÁS MÓDSZERÉRŐL a

Részletesebben

Irányítószám Cím 2740 Abony, Radák u. 2457 Adony, 6. sz. főút 8400 Ajka, Fõ út 2170 Aszód, Pesti út 8261 Badacsony, 71.sz. főút 8448 Bakonygyepes, 8.

Irányítószám Cím 2740 Abony, Radák u. 2457 Adony, 6. sz. főút 8400 Ajka, Fõ út 2170 Aszód, Pesti út 8261 Badacsony, 71.sz. főút 8448 Bakonygyepes, 8. Irányítószám Cím 2740 Abony, Radák u. 2457 Adony, 6. sz. főút 8400 Ajka, Fõ út 2170 Aszód, Pesti út 8261 Badacsony, 71.sz. főút 8448 Bakonygyepes, 8. sz. fkl. út 4561 Baktalórántháza, 41. sz. főút 8172

Részletesebben

Kivágó Tamás polgári védelmi dandártábornokot a Fővárosi Katasztrófavédelmi Igazgatóság gazdasági igazgatóhelyettesének,

Kivágó Tamás polgári védelmi dandártábornokot a Fővárosi Katasztrófavédelmi Igazgatóság gazdasági igazgatóhelyettesének, Dr. Schmitt Pál, Magyarország elnöke a szolgálat felső korhatárának elérésével, kérelmére megszüntette hivatásos szolgálati jogviszonyát, és Dr. Pintér Sándor, Magyarország belügyminisztere 2011. december

Részletesebben

Progress zivitási szint. Szakma kód. típus. Sebészet 0200 egynapos ellátás. Szülészet-nõgyógyászat 0400 egynapos ellátás

Progress zivitási szint. Szakma kód. típus. Sebészet 0200 egynapos ellátás. Szülészet-nõgyógyászat 0400 egynapos ellátás jegyű Baranya 000231 Siklósi Kórház Nonprofit Kft. 7800 Siklós, Baross G. u. 6. 345,3 Baranya 031333 URO-CLIN Kft. 7621 Pécs, Perczel Miklós u. 11/1. 840,0 Baranya 000215 Komlói Egészségcentrum 7300 Komló,

Részletesebben

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL TÁJÉKOZTATÓ A KIEMELTEN TÁMOGATOTT KISTÉRSÉGEKRŐL

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL TÁJÉKOZTATÓ A KIEMELTEN TÁMOGATOTT KISTÉRSÉGEKRŐL KÖZPONTI STTISZTIKI HIVTL TÁJÉKOZTTÓ KIEMELTEN TÁMOGTOTT KISTÉRSÉGEKRŐL Budapest, 2008 KÖZPONTI STTISZTIKI HIVTL, 2008 ISBN 978-963-235-164-3 Készült: a Központi Statisztikai Hivatal Igazgatási és nemzetközi

Részletesebben

2015. évi összesítő értékelés hazánk levegőminőségéről a manuális mérőhálózat adatai alapján

2015. évi összesítő értékelés hazánk levegőminőségéről a manuális mérőhálózat adatai alapján Országos Meteorológiai Szolgálat 215. évi összesítő értékelés hazánk levegőminőségéről a manuális mérőhálózat adatai alapján Készítette: ÉLFO LRK Adatközpont 216 Tartalomjegyzék 1. TELEPÜLÉSEK LÉGSZENNYEZETTSÉGÉNEK

Részletesebben

KD. Regionális Fejlesztési Ügynökség 8000. Székesfehérvár, Rákóczi u. 25. E L İ T E R J E S Z T É S

KD. Regionális Fejlesztési Ügynökség 8000. Székesfehérvár, Rákóczi u. 25. E L İ T E R J E S Z T É S KD. Regionális Fejlesztési Ügynökség 8000. Székesfehérvár, Rákóczi u. 25. E L İ T E R J E S Z T É S a Komárom-Esztergom Megyei Közgyőlés 2009. május 28-i ülésére Tárgy: Tájékoztató Közép-Dunántúli régió

Részletesebben

VEKOP kódszámú Mikro-, kis-, és középvállalkozások versenyképességének növelése Pest megyében Hitelprogramban résztvevő MFB Pontok listája

VEKOP kódszámú Mikro-, kis-, és középvállalkozások versenyképességének növelése Pest megyében Hitelprogramban résztvevő MFB Pontok listája VEKOP-1.2.3-16 kódszámú Mikro-, kis-, és középvállalkozások versenyképességének növelése Pest megyében Hitelprogramban résztvevő MFB Pontok listája Közép-Magyarország Budapest 1015 Budapest Hattyú utca

Részletesebben

VÁLLALKOZÁSOK DEMOGRÁFIÁJA, 1999-2003

VÁLLALKOZÁSOK DEMOGRÁFIÁJA, 1999-2003 KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL VÁLLALKOZÁSOK DEMOGRÁFIÁJA, 1999-2003 Egységes európai módszertannal végrehajtott vállalkozásdemográfiai felmérés BUDAPEST, 2006 KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL, 2006 ISBN 963

Részletesebben

Friss diplomás keresetek a versenyszektorban

Friss diplomás keresetek a versenyszektorban Friss diplomás keresetek a versenyszektorban Budapest, 213 október Az MKIK Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet olyan non-profit kutatóműhely, amely elsősorban alkalmazott közgazdasági kutatásokat folytat.

Részletesebben

NYILVÁNOS AJÁNLATTÉTEL

NYILVÁNOS AJÁNLATTÉTEL NYILVÁNOS AJÁNLATTÉTEL A Generali Nemzetközi Részvény Alapok Alapja Befektetési jegy nyilvános ajánlattétele A ( Alapkezelõ ) - amelynek székhelye: 1066 Budapest, Teréz krt. 42-44., nyilvántartja a Fõvárosi

Részletesebben

1. A gyermekjóléti szolgáltatás fenntartói megyénként, 2006. Az intézmény fenntartója. Összesen. Terület

1. A gyermekjóléti szolgáltatás fenntartói megyénként, 2006. Az intézmény fenntartója. Összesen. Terület 1. A gyermekjóléti szolgáltatás fenntartói megyénként, 2006 1. Gyermekjóléti alapellátások Az intézmény fenntartója önkormányzat a) egyház, egyházi intézmény alapítvány, közalapítvány egyesület egyéni

Részletesebben

28/2009. (X. 29.) ÖM rendelet. a temetkezési szolgáltatási engedély kiadása iránt fizetend igazgatási szolgáltatási díjról

28/2009. (X. 29.) ÖM rendelet. a temetkezési szolgáltatási engedély kiadása iránt fizetend igazgatási szolgáltatási díjról 28/2009. (X. 29.) ÖM rendelet a temetkezési szolgáltatási engedély kiadása iránt fizetend igazgatási szolgáltatási díjról A temetkrl és a temetkezésrl szóló 1999. évi XLIII. törvény 41/B. -ában foglalt

Részletesebben

Országos Sportorvosi Hálózat

Országos Sportorvosi Hálózat Országos Sportorvosi Hálózat Bács-Kiskun megyei sportorvosi szakrendelések Megyei szakfőorvos: Dr. Szabó Veronika 6000 Piaristák tere 7. 76/485-185 Kecskemét 6001 Piaristák tere 7. 76/485-185 Bácsalmás

Részletesebben

Országos Gyógyhelyi és Gyógyfürdőügyi Főgazgatóság által elismert GYÓGYVIZEK

Országos Gyógyhelyi és Gyógyfürdőügyi Főgazgatóság által elismert GYÓGYVIZEK "B"=ivási 1. Albertirsa Pest megye Airsa II. 72/GYF/1990 - K VII/109. 2. Alsópáhok Zala megye Mihály 106-9/GYF/2007 Mihály K VII/416 3. Andornaktálya Heves megye AT-10 224/GYF/1969-1 - K VII/33-1 4. Andornaktálya

Részletesebben

1.4 Külföldi működőtőke

1.4 Külföldi működőtőke 1.4 Külföldi működőtőke Egy olyan, alapvetően tőkeszegény, nyitott és kicsi gazdaságnak, mint Magyarország a külföldi működőtőke beáramlása és tartós jelenléte elengedhetetlen a gazdasági növekedés fenntartásához.

Részletesebben

Együttműködés az IPOSZ és az Ipartestületek között - a Projekt a számok tükrében

Együttműködés az IPOSZ és az Ipartestületek között - a Projekt a számok tükrében TÁMOP-2.1.4-09/1-2010-0007 Munkahelyi képzések támogatása ernyőszervezeteken keresztül Együttműködés az IPOSZ és az Ipartestületek között - a Projekt a számok tükrében TÁMOP-2.1.4-09/1-2010-0007 számú

Részletesebben

A gravitációs modell felhasználása funkcionális távolságok becslésére

A gravitációs modell felhasználása funkcionális távolságok becslésére A gravitációs modell felhasználása funkcionális távolságok becslésére Dusek Tamás egyetemi tanár Széchenyi István Egyetem Eger, 2015. november 20. Gravitációs modell "A" város "B" város 100 000 lakos 100

Részletesebben