AZ ÉSZAK-MAGYARORSZÁGI RÉGIÓ KISTÉRSÉGEINEK INNOVÁCIÓS POTENCIÁL VIZSGÁLATA FAKTORANALÍZIS SEGÍTSÉGÉVEL Nagy Zoltán 1

Átírás

1 AZ ÉSZAK-MAGYARORSZÁGI RÉGIÓ KISTÉRSÉGEINEK INNOVÁCIÓS POTENCIÁL VIZSGÁLATA FAKTORANALÍZIS SEGÍTSÉGÉVEL Nagy Zoltán 1 Az elmúlt években, évtizedekben a világgazdaságban egyre fontosabb szerepet játszik a verseny, a különböző területi egysége (városok, régiók) versenye. Ebben a globális versenyben a résztvevő városok és régiók mellett a kistérségek is szerephez jutnak, a globális urbanizációs folyamatok mellett mindig ott volt a vidék, amely sokszor kedvezőtlen hatásokat volt kénytelen elszenvedni (Csatári 2000). Ennek a vidéknek egyik megtestesítője lehet a kistérség, amely alkalmas területi egységnek tűnik az elemzések számára. A Miskolci Egyetem Regionális Gazdaságtan Tanszéke több a kistérségeket érintő vizsgálatot is végzett, ezek közül az Észak-Magyarországi régió kistérségeit érintő innovációs potenciál vizsgálat volt az egyik. Ezen elemzések egyikeként került sor a faktoranalízis módszerének alkalmazására. Az innovációs potenciálnak egyre nagyobb jelentősége van adott térség (régió, megye, kistérség), vagy település versenyképességében, mert a világgazdaságon belüli pozíciókat meghatározó hozzáadott érték nagysága egyre inkább a sikeresen piacra juttatott termékekben és szolgáltatásokban megjelenő új ötletek függvénye. Úgy tűnik, hogy csak az a térség lehet sikeres, ahol hálózatba szervezett szereplők tudatosan és állandóan az új elérésére törekednek. Az Európai Unió az 1980-as évektől kezdődően kiemelt figyelmet fordít az innovációs képesség, készség és tevékenység összefüggéseire, az innovációs stratégiára és politikára, az ezt segítő állami szerepvállalásra, a nemzeti innovációs rendszerekre és tapasztalatokra, az e téren jelentkező nemzetközi versenyre és együttműködés kérdéseire. A cél a tudásalapú gazdaság és társadalom kialakítása, mert a versenyképességet biztosító innováció, ill. azok gyors terjedését csak a tudás gyarapodása, szétsugárzása és alkotó alkalmazása, a tudásalapú gazdaság és társadalom új következményeinek való megfelelés teszi lehetővé (Kocziszky 2003). A célom egy kistérségi rangsor létrehozása volt az Észak-Magyarországi régióban, amely 16 mutató vizsgálatával állapította meg a régió kistérségeinek sorrendjét. A faktoranalízis módszer célja, hogy mennyiségi változók hátterében olyan rejtett változókat jelenítsen meg amivel magyarázhatóvá válik a jelenség nagy része. A faktoranalízis matematikai modelljével egy sokváltozós adatállományt lehet jellemezni néhány faktor lineáris kombinációjaként. A faktoranalízis alkalmazása során fontos szempont, hogy a megfigyelési egységek számának meg kell haladnia a változók számát. Így az észak-magyarországi kistérségeket (23 kistérség) vizsgálva a változók száma erősen behatárolt (az elemzésben 16 mutató szerepelt). A faktoranalízis vizsgálatok során alkalmazott mutatók rendszere Eredetileg több mutató alkotta a minta adatsort, de a számítások során egyes mutatók kikerültek a vizsgált körből, hiszen erősen lerontották az alkalmazhatóságot. A vizsgálatban szereplő adatokat a KSH és az APEH szolgáltatta. A mutatók 4 csoportot alkottak: Humán erőforrás potenciál: népsűrűség, innovációs korhányados, felsőfokú iskolai végzettségűek aránya, foglalkoztatottak aránya, tercier szektorban foglalkoztatottak aránya. 1 egyetemi adjunktus, Miskolci Egyetem, Regionális Gazdaságtan Tanszék, 3515 Miskolc-Egyetemváros, regnzozo@gold.uni-miskolc.hu 1

2 Humán infrastruktúra: szálláshely ellátottság, új lakás építési hányados, kereskedelmi ellátottság. Műszaki infrastruktúra: vezetékes gázellátottság, szennyvízvezetékkel való ellátottság, személygépkocsi ellátottság. Gazdasági potenciál: vállalkozás sűrűség, 50 főnél több főt foglalkoztató vállalkozások száma, egy bevallóra jutó személyi jövedelemadó, egy bevallóra jutó TÁNYA, egy bevallóra jutó hozzáadott érték. A vizsgálat folyamata Ezek a mutatók alkotják a modell változóit, azaz az innovációs potenciál fő ismérveit. A vizsgálat során a főfaktor módszert alkalmaztam, úgy, hogy az 1-nél kisebb sajátértékhez tartozó faktorokat figyelmen kívül hagytam. Az értelmezés megkönnyítése érdekében varimax rotációt végeztem. A minta-adattáblán elvégzett KMO-teszt 0,576 értéke a faktoranalízisre alkalmasság szempontjából mérsékelt értéket tükröz. A faktoranalízis segítségével az 16 eredeti változó helyett 5 faktor állt rendelkezésre, amelyek az eredeti változók információinak 89,9%-át hordozták, ami rendkívül jó értéknek számít. Az elvégzett számítások után 5 faktort határoztam meg. 1. táblázat. Faktorok sajátértékei Faktor Faktorértékek Rotált faktorértékek sajátérték % kummulatív% sajátérték % kummulatív% 1 8,691 51,121 51,121 4,725 27,797 27, ,476 14,566 65,687 3,723 21,898 49, ,803 10,608 76,295 3,118 18,344 68, ,594 9,379 85,674 1,959 11,522 79,561 5,719 4,230 89,904 1,758 10,343 89,904 Forrás. saját számítás Faktorok értelmezése: F1: termelési tényezők koncentráltsági faktora F2: foglalkoztatottsági faktor F3: jövedelem termelő képességi faktor F4: infrastrukturális ellátottság faktor F5: lakásépítési hajlandóság faktor A faktorok azonosítása: F1: termelési tényezők koncentráltsági faktorát a következő mutatók alkotják: (Fs=faktorsúly) 2

3 népsűrűség Fs=0,939, 50 főnél több főt foglalkoztató vállalkozások száma Fs=0,921, felsőfokú iskolai végzettségűek aránya Fs=0,659. F2: foglalkoztatottsági faktort a következő mutatók alkotják: személygépkocsi ellátottság Fs=0,907, foglalkoztatottak aránya Fs=0,898. F3: jövedelem termelő képességi faktort a következő mutatók alkotják: egy bevallóra jutó TÁNYA Fs=0,938, egy bevallóra jutó hozzáadott érték Fs=0,921, egy bevallóra jutó személyi jövedelemadó Fs=0,696. F4: infrastrukturális ellátottság faktort a következő mutatók alkotják: szálláshely ellátottság Fs=0,907, vezetékes gázellátottság Fs=0,535, kereskedelmi ellátottság Fs=0,532. F5: lakásépítési hajlandóság faktort a következő mutatók alkotják: új lakás építési hányados Fs=0,900, tercier szektorban foglalkoztatottak aránya Fs=0,675. A F1 főfaktor értékei (az eredeti változók információtartalmának 27,7%át őrizte meg) alapján felállított a három megye kistérségeit tartalmazó rangsor: 2. táblázat. F1 főfaktor értékei szerinti kistérségi sorrend az Észak-Magyarországi régióban Helyezés Kistérség 1 Miskolci 2 Egri 3 Kazincbarcikai 4 Salgótarjáni 5 Ózdi 6 Hatvani 7 Gyöngyösi 8 Balassagyarmati 9 Bátonyterenyei 10 Szikszói 11 Szerencsi 12 Füzesabonyi 13 Tiszaújvárosi 14 Edelényi 15 Pétervásárai 16 Szécsényi 17 Sátoraljaújhelyi 18 Hevesi 19 Sárospataki 20 Encsi 21 Mezőkövesdi 22 Pásztói 23 Rétsági Forrás. saját számítás 3

4 Az általam termelési tényezők koncentráltsági faktorának nevezett F1 faktor alapján a legnagyobb népességű kistérségek kerültek a rangsor élére. A megyei jogú városok a rangsor 1.;2, és 4. helyét foglalják el, közéjük a kazincbarcikai kistérség került. Ezek után e faktorok értékeit figyelembe véve 5 kistérségi rangsort állítottam elő, amelyek összesített rangsora alapján minden kistérséghez egy érték rendelhető, ami megadja az előbbi faktorok alapján a kistérségi rangsorban elfoglalt helyét. 3. táblázat. Az 5 faktor értékei szerinti innovációs potenciál kistérségi sorrend az Észak- Magyarországi régióban Helyezés Kistérség Helyezés a faktorértékek szerint Összes F1 F2 F3 F4 F5 helyezésszám 1. Egri Gyöngyösi Füzesabonyi Kazincbarcikai Tiszaújvárosi Sárospataki Sátoraljaújhelyi Hatvani Miskolci Salgótarjáni Szerencsi Balassagyarmati Füzesabonyi Mezőkövesdi Hevesi Szécsényi Rétsági Edelényi Ózdi Szikszói Pásztói Encsi Pétervásárai Forrás: saját számítás Nem meglepő az egri kistérség vezető pozíciója, viszont meglepő, hogy helyezésszámai (2.;2.;5.;2.;2.) mennyire kiemelik a többi kistérség közül. Ez az eredmény hasonló a városok fejlettségét vizsgáló eddigi tanulmányokhoz, amelyekben Eger városa szerepel legjobban az Észak-magyarországi régió városai közül (Beluszky 2000, Lengyel-Rechnitzer 2000). A jelentősebb ipari beruházásokkal, telephelyekkel rendelkező kistérségek követik az egri kistérséget (gyöngyösi, kazincbarcikai, tiszaújvárosi). A miskolci kistérség csak a 9. helyet foglalja el ebben az összehasonlításban. Ez köszönhető a F2 foglalkoztatottsági, F3 termelésiadózási faktor gyengébb helyezésszámainak (14. és 18. a 23 kistérség közül). A gyengébb foglalkoztatottsági faktor a magasabb munkanélküliségnek köszönhető, a jövedelem termelő képességi faktor pedig valószínűleg azért mutat gyengébb értéket, mert a fajlagos értékek rontják a miskolci kistérség helyzetét. Ennek oka lehet a más kistérségekhez viszonyítva sokkal magasabb vállalkozások száma adat, amely a többi kistérséghez képest sokkal több egyéni vállalkozást, kisvállalkozást (főleg a szolgáltatási szektorban) takar, így ezen adatok (egy bevallóra jutó TÁNYA, egy bevallóra jutó hozzáadott érték) kedvezőtlen a miskolci kistérség 4

5 részére. Ezen mutatók helyett az abszolút adatokat szerepeltetve (ez is indokolható lenne a vizsgálatban) a miskolci kistérség az egri mögé a 2. helyre lépne. Azért elgondolkoztató, hogy a hozzáadott érték a miskolci kistérség esetében kisebb, mint az egri esetében. A rangsort erősen módosítaná a K+F helyek mutatója, amely ismét a miskolci és az egri kistérség fölényét mutatja, de nem volt lehetőség ennek a mutatónak a bevonására a faktoranalízis vizsgálatokba, mert a több kistérségnél látható 0 érték erősen torzította volna az eredményeket. Így az innovációs potenciál szempontjából fontos mutató (K+F helyek száma) alapján felállított egyszerű rangsor (1. miskolci; 2. egri) fontos adalékként szolgál. 4. táblázat: Az Észak-Magyarországi régió K+F helyeinek listája Területi egység K+F helyek száma Borsod Abaúj Zemplén megye 81 Miskolci kistérség 75 Ebből: Miskolc 73 Hernádnémeti 1 Sajóbábony 1 Edelényi kistérség - Encsi kistérség 1 Ebből: Encs 1 Kazincbarcikai kistérség 1 Ebből: Kazincbarcika 1 Mezőkövesdi kistérség 0 Ózdi kistérség 1 Ebből: Ózd 1 Sárospataki kistérség 0 Sátoraljaújhelyi kistérség 1 Ebből: Sátoraljaújhely 1 Szerencsi kistérség 0 Szikszói kistérség 0 Tiszaújvárosi kistérség 2 Ebből: Tiszaújváros 2 Heves megye 35 Egri kistérség 28 Ebből: Eger 27 Kerecsend 1 Hevesi kistérség 0 Füzesabonyi kistérség 0 Gyöngyösi kistérség 7 Ebből: Gyöngyös 4 Atkár 1 Gyöngyöshalász 1 Nagyréde 1 Hatvani kistérség 0 Pétervásárai kistérség 0 Nódrád megye 2 Balassagyarmati kistérség 1 Ebből: Balassagyarmat 1 Bátonyterenyei kistérség 0 Pásztói kistérség 0 Rétsági kistérség 0 Salgótarjáni kistérség 1 Ebből: Salgótarján 1 Szécsényi kistérség 0 Forrás: egyetemi felmérés 5

6 A jelenleg nehezebb helyzetben lévő települések számára lehetőséget ad a gazdasági bázis javítása mellett az is, hogy olyan tényezők szerepe felértékelődik, mint a magasan kvalifikált munkaerő igénye a színvonalas lakókörnyezethez, vagy a tudásbázis igénybevételének lehetőségei, a városok hálózatokban betöltött szerepe, a városmarketing eredményessége, a szórakozási lehetőségek, a városok vezetésének kvalitásai (Horváth 2001). IRODALOM Beluszky P. (2000) Adalékok a városállomány 1990 utáni átalakulásához - Magyarország területi szerkezete és folyamatai az ezredfordulón. MTA RKK, Pécs, pp Csatári B.(2000) A magyarországi kistérségek vidékiség-kritériumai. in: Magyarország területi szerkezete és folyamatai az ezredfordulón, MTA RKK, Pécs Horváth Gy. (2001) A magyar régiók és települések versenyképessége az európai gazdasági térben. Tér és Társadalom XV. 2. pp Kocziszky Gy. (2003) Észak-magyarországi régió kistérségeinek innovációs potenciál vizsgálata (kutatási jelentés). Miskolc. Lengyel I Rechnitzer J. (2000) A városok versenyképességéről. Magyarország területi szerkezete és folyamatai az ezredfordulón, MTA RKK, Pécs, pp