TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK R. NAGY ZSÓFIA A tanulmány a megyék fejlettségbeli összehasonlítását mutatja be a különböző gazdasági és társadalmi mutatók alapján fő mutatóként a GDP-t használva. A módszer felhasználásával két lényeges kérdésre keres választ: mely mutatók befolyásolják a GDP alakulását, ezáltal a fejlettségi szintet, valamint arra, hogy ez a hatás milyen irányú és erősségű. A tanulmány a módszer ismertetését követően bemutatja a megyék közötti eltéréseket. M TÁRGYSZÓ: Területi statisztika. Területi összehasonlítás. agyarország fejlettsége az EU-tagállamokéhoz képest még mindig alacsony, emellett területenként eltérő, főleg kiemelkedően magas fejlettségű (a korábbi szélsőséges központosítás következtében), míg más területek (főleg Észak- és Kelet- Alföld) igen elmaradottak. A fejlettségbeli eltérések és ezek változásai időszerűvé teszik ezek okainak vizsgálatát. Az elemzéssel láthatóvá kívánom tenni Magyarország fővárosának és megyéinek eltérő fejlettségi viszonyait, és rávilágítok az eltérések okaira és valószínű következményeire. A bemutatott elemzés újszerűsége a módszer, mivel ilyen statisztikai vizsgálat eddig nem készült erről a témáról. Magyarországon a rendszerváltást követően látványos fejlődés indult meg, a piacgazdaságra való áttérés olyan változásokat hozott, amelyek alaposan átrendezték az ország gazdasági társadalmi térképét. A szocialista nagyvállalatok szétbomlásával számos új típusú gazdasági szervezet jött létre (kft., kkt. stb.), új kis- és középvállalkozások alakultak, a gazdasági élet szereplőinek száma megsokszorozódott, tevékenységi körük bővült. Megmaradt a kelet nyugat, falu város tagoltság, de a privatizáció és a külföldi tőke beáramlása mégis újracsoportosította az országrészeket. Az új régiók tovább fejlődtek, ugyanakkor az elmaradottabb területeken jelentkeztek az áttagozódás válságai, nőtt a munkanélküliség, fokozódott az elvándorlás, a népesség fogyása. A FEJLETTSÉG VIZSGÁLATÁNAK MÓDSZEREI A megyék, illetve közti különbségeknek, valamint ezek okainak és következményeinek feltárásához különböző gazdasági, illetve társadalmi mutatókat használtam. A kiválasztott mutatókat négy csoportba soroltam: gazdasági, demográfiai, munkaügyi és életszínvonal-mutatókra. A fejlettségi szint legfőbb mutatójának az egy főre eső Statisztikai Szemle, 8. évfolyam, 22. 5 6. szám

R. NAGY: TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK 53 GDP-t tekintem, hiszen a nemzetközi összehasonlításoknak is ez az alapja. 1 Az elemzéseket kétféleképpen végeztem el: csak a megyékre, valamint a speciális helyzetű et is a megyék közé sorolva. Az összehasonlíthatóság érdekében leginkább területegységre, illetve népességre vetített mutatókkal vagy átlagokkal dolgozom. Első lépésben a megyék GDP szerinti elhelyezkedését, egymáshoz viszonyított helyzetét tárom fel. Majd ugyanezt az elemzést elvégzem a többi mutató alapján is, és ezeknek a GDP-mutatóval való kapcsolatát is vizsgálom. A következő kérdésekre keresem a választ: melyek azok, amelyek egyáltalán befolyásolják a GDP alakulását és ezáltal a fejlettségi szintet? milyen irányú ez a hatás, és milyen erős a kapcsolat? Az elemzéseket SPSS statisztikai elemző program segítségével végeztem el. A különböző mutatók szerinti helyzet feltárásához leíró, feltáró elemzést végeztem box-plottal 2 kiegészítve. A kapcsolatok vizsgálatához, mivel mennyiségi ismérvekről van szó, korrelációs elemzést, illetve bizonyos eredmények magyarázatához ábrát (pontdiagramot) használtam. Először a leíró elemzéssel és ezen belül a box-plottal foglalkozom. Az elemzés során a vizsgált változót jellemző adatokról (átlag, medián, szórás, ferdeség, csúcsosság, minimum-, maximumérték, konfidencia-intervallum interkvartilis terjedelem) kapunk egy táblát és egy ábrát a változó eloszlásáról (box-plot), ezen kívül egy másik tábla bemutatja az öt legnagyobb és az öt legkisebb értéket. A felsorolásból hiányoznak azok a megfigyelések, amelyek bár az eloszlás szélén vannak (kiugró, outlier értékek), de nem esnek kívül az interkvartilis terjedelmen. A box-plot értelmezését fiktív példán mutatom be, melyben a totálisan, a valószínűleg outlier megyét jelöli. 74 72 1. ábra Adott mutató box-plot ábrázolása totálisan outlier megye magas értéke miatt 7 68 66 64 62 6 58 valószínűleg outlier megye interkvartilis terjedelem (IQR) valószínűleg outlier megye totálisan outlier megye alacsony értéke miatt Q F +3 (Q F -M) Q F +1.5 (Q F -M) interkvartilis terjedelem felsö határa (Q F ) medián (M) interkvartilis terjedelem alsó határa (Q A) Q A -1.5 (M- Q A ) Q A -3 (M- Q A ) Ha az interkvartilis terjedelmen belül a medián középen helyezkedik el, akkor az eloszlás szimmetrikus. Ha a felénél lejjebb, jobbra ferde, ha a felénél feljebb, balra ferde az 1 A megyék adatai a 2. évre vonatkoznak, kivéve a GDP-t, amelyről még csak az 1999. évi adatok állnak rendelkezésre. 2 A box-plot elemzésről lásd például: Hunyadi L. (22): Grafikus ábrázolás a statisztikában. Statisztikai Szemle, 8. évf. 1. sz. 42. old.

54 R. NAGY ZSÓFIA eloszlás. Minél kisebb az interkvartilis terjedelem, annál kisebb a variancia. Ez az elemzés sokat segít annak megértésében, hogy az egyes megyék a különböző mutatók tekintetében egymáshoz képest milyen helyzetben vannak. A következő módszer a pontdiagramos megjelenítés. Ez az ábrázolási mód tökéletesen megegyezik egy egyszerű koordinátarendszer használatával, melynek ha két változó közötti kapcsolatot keresünk az egyik tengelyén az egyik, a másik tengelyén a másik változó értékei szerepelnek. Az ilyen típusú ábrákkal bonyolultabb elemzések nélkül is felfedezhetünk lineáris vagy esetleg másmilyen kapcsolatot. Nagy előnye, hogy könnyen észrevehetők olyan összefüggések is, amelyek nem valamennyi megyére, hanem csak egy részükre jellemzők. A kapcsolatot nemcsak ábrával, hanem korrelációs elemzéssel is meg lehet keresni. A korrelációs elemzést a Pearson-féle mutató segítségével végeztem el. Nagy előnye ennek a módszernek, hogy nemcsak a kapcsolatot, hanem annak irányát és erősségét is megmutatja. Két mutatót kapunk az elemzés eredményeképpen, az r (Pearson) mutatja meg az irányt és erősséget, a p pedig a szignifikanciaszintet. Az r 1 és 1 között mozoghat, és minél nagyobb a mutató abszolút értéke, annál erősebb a kapcsolat. Ha r negatív, az azt jelenti, hogy az egyik mutató növekedése a másik csökkenésével, míg ha pozitív, növekedésével jár együtt. Minél kisebb p, annál inkább elutasítjuk a nullhipotézist. A MEGYÉK HELYZETE ÉS EGYMÁSHOZ VALÓ VISZONYA, ÖSSZEFÜGGÉSEK, HATÁSOK Az elemzések fényt derítenek a különböző mutatók szerinti országos átlagra, valamint arra, hogy egyes területek mutatói mennyire térnek el ettől, mennyire mutat egységes képet az ország. A különböző mutatók szerinti helyzetmeghatározás után ezen mutatók és a GDP kapcsolatát vizsgáljuk. A kapcsolatokat korrelációs elemzésekkel keressük, mivel valamennyi felhasznált mutatónk mennyiségi ismérv. 2. ábra. Az egy főre jutó GDP az országos átlag százalékában, 1999 2 18 16 GDP/fő országos átlag 14 12 1 8 6 4 2 Zala Tolna Csongrád Komárom-Esztergom Veszprém Baranya Heves Hajdú-Bihar Bács-Kiskun Somogy Békés Borsod-Abaúj-Zemplén Jász-Nagykun-Szolnok Nógrád Szabolcs-Szatmár-Bereg

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK 55 Az elemzések eredményeit mutatócsoportonként ismertetem, és itt is külön vizsgálom a sokaságot tel együtt, illetve csak a megyéket. Bemutatom a GDP-vel szignifikáns kapcsolatban álló mutatókat, a kapcsolatok Pearson-féle mutatójának értékét és a hozzátartozó szignifikanciaszintet. Ezen adatok alapján két tényezőt figyeltem meg, az egyik a kapcsolatok iránya, a másik módosító hatása. A 2. ábrán bemutatjuk, hogyan alakul megyénként az egy főre jutó GDP az országos átlag százalékában. Az ábrából látható, hogy egy főre jutó GDP-je (2159 ezer forint) jelentősen kiemelkedik a megyék közül, az utána következő megyéé (148 ezer forint) is csak annak háromnegyede. Ennek ellenére a főváros nélküli országos átlag is mindössze 1 százalékkal csökken. A legalacsonyabb, illetve a legmagasabb értéket képviselő megyék az ábráról egyértelműen megállapíthatók. Így csak az outlier megyéket mutatom be a 3. ábrán. 3.ábra. Az egy főre jutó GDP box-plot ábrája a megyékben, tel és anélkül, 1999 Ezer forint 3 2 a) és 19 megye b) 19 megye Ezer forint 16 14 12 1 1 8 6 4 Gazdasági mutatók Gazdasági mutatókként a következőket vizsgáljuk: az egy lakosra jutó beruházás (forint), az egy lakosra jutó ipari termelés (1 forint), az egy lakosra jutó külföldi jegyzett tőke a külföldi érdekeltségű vállalkozásokban (forint), az export aránya az ipari értékesítésből (százalék), az ipar, a mezőgazdaság és a szolgáltatások részesedése az összes ágazat GDP-jéből (százalék). A mezőgazdaság és a szolgáltatások arányát kivéve valamennyi mutató tekintetében szinte ugyanazok a megyék járnak az élen mint a GDP alapján.,, megye mindegyiknél az első ötben van. Ami eltérés a GDP-hez képest: Komárom-Esztergom megyének is minden mutatója magas, míg, a külföldi jegyzett tőke arányát kivéve, nem tartozik az élvonalba. Ez utóbbi mutatóval kapcsolatban érdemes még azt is megjegyezni, hogy bár a többi gazdasági mutató alapján megye nem jeleskedett, itt a főváros után a második helyen áll. Az alsó érték körüli megyék között nincs ilyen összhang, de annyit ki lehet jelenteni, hogy ezek alacsony GDP-jű megyék.

56 R. NAGY ZSÓFIA Jász-Nagykun-Szolnok az egyetlen fejletlen megye, amelyik egyik mutató tekintetében sincs az utolsó ötben. Ezer forint 1 8 6 4 2 4.ábra. A külföldi jegyzett tőke, a szolgáltatások és az ipari termelés box-plot ábrája Az egy lakosra jutó külföldi jegyzett tőke A szolgáltatások aránya Százalék 9 8 7 6-2 5 4 Ezer forint 5 Az egy lakosra jutó ipari termelés 4 3 2 1 A mezőgazdaság és a szolgáltatások arányának szélsőértékeit képviselő megyék,1999 Sorrend A mezőgazdaság aránya A szolgáltatások aránya Az 5 legmagasabb értékű megye 1. Békés 2. Bács-Kiskun Baranya 3. Hajdú-Bihar Somogy 4. Szabolcs-Szatmár-Bereg Nógrád 5. Somogy Csongrád Az 5 legalacsonyabb értékű megye 2. 19. Nógrád 18. Tolna 19. Borsod-Abaúj-Zemplén 15. Komárom-Esztergom 1. tábla

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK 57 A mezőgazdaság és a szolgáltatások arányánál épp az ellenkezőjét lehet felfedezni, mint az előbb megtárgyalt mutatóknál: ami azok esetében magas, az itt alacsony és fordítva. az egyetlen, amelynek kiugróan magas GDP-je a szolgáltatásoknak tulajdonítható, hiszen ez az ágazat 78,2 százaléka az összesnek. A 4. ábrán bemutatom, mely megyék mutatkoznak outliernek a gazdasági mutatók alapján. Két mutatónak a mezőgazdaság és a szolgáltatások arányának szélsőséges értékeit képviselő 5-5 megyét az 1. tábla tartalmazza. A gazdasági mutatók és a GDP alapján felállított sorrend hasonlóságát támasztja alá a kapcsolatvizsgálat eredménye is. Minden vizsgált gazdasági mutatóról el lehet mondani, hogy legalább közepes erősségű kapcsolatban állnak a GDP-mutatóval. (Lásd a 2. táblát.) A mezőgazdaság arányánál nélkül már nem szignifikáns a kapcsolat, míg az ipar és a szolgáltatások arányánál, illetve az ipari export arányánál éppen a főváros nélkül válik szignifikánssá. Az egy főre jutó GDP és a gazdasági mutatók kapcsolata Mutató tel nélkül r p r p Az egy lakosra jutó beruházás,788,,79, Az egy lakosra jutó ipari termelés,476,34,82, Az egy lakosra jutó külföldi jegyzett tőke a külföldi érdekeltségű vállalkozásokban,871,,631,4 Az export aránya az ipari értékesítésből - -,54,17 Az ipar aránya az összes ágazaton belül - -,789, A mezőgazdaság aránya az összes ágazaton belül -,616,4 - - A szolgáltatások aránya az összes ágazaton belül - - -,784, 2. tábla A GDP-vel való kapcsolat csak a mezőgazdaság és a szolgáltatások arányával negatív, a többi mutatóval pozitív. Ebből elsősorban arra következtethetünk, hogy Magyarországon a gazdasági fejlettség szempontjából az ipar szerepe meghatározó. Valamely megyében minél jelentősebb az ipar aránya, minél nagyobb az ipari termelés, annál nagyobb GDP-vel rendelkezik a megye. A beruházás és a GDP közti kapcsolatnál nem lehet pontosan meghatározni az ok-okozati viszony irányát, mivel mindkettő növekedése a másik növekedésének irányába hat. A külföldi tőke is pozitívan befolyásolja a GDP alakulását, akár a jegyzett tőkét, akár az exportból származó jövedelmet nézzük, bár ez utóbbinál a kapcsolat kevésbé szoros. A mezőgazdaság és a szolgáltatások aránya erős negatív hatással van a fejlettségre. Ennek oka, hogy a mezőgazdaság néhány ágazatától eltekintve veszteséges, a szolgáltatásoknak pedig még nem minden térségben megfelelő a színvonala. nek kétféle hatása van a mutatókra. Az egyik a már említett, az ugyanis, hogy a vizsgálatba való bevétele, illetve elhagyása megváltoztatja a kapcsolat szignifikanciáját, a másik, hogy csak a kapcsolat erősségét befolyásolja. A beruházásnál egyik hatás sem lép fel, marad az erős, pozitív kapcsolat. Az egy lakosra jutó ipari termelésnél kétszeresére nő a kapcsolat erőssége a főváros elhagyásával. Ennek oka, hogy e mutató tekintetében a középmezőnyben helyezkedik el, míg a GDP-je kiemelkedően magas. Az egy lakosra jutó külföldi jegyzett tőkével való kapcsolat erőssége az ipari termeléssel ellentétben

58 R. NAGY ZSÓFIA csökken a nélküli elemzésnél. Ezt az okozza mint az már az előzőkből kiderült, hogy magas értékével mind e mutató, mind a GDP alapján outlier. Az export, az ipar és a szolgáltatások arányánál nek az elemzésből való kihagyásával válik szignifikánssá a kapcsolat. Ez annak tulajdonítható, hogy a főváros mindhárom mutató tekintetében éppen ellenkezően viselkedik, mint a többi magas GDPjű megye. Ezt látványosan szemléltetik az 5. ábra pontdiagramjai. Százalék Az export aránya az ipari értékesítésből 9 8 7 Komárom-E Szabolcs-Sz-B Nógrád 6 Jász-N-Sz Veszprém 5 Somogy Bács-K Baranya 4 Borsod-A-Z Békés Heves Zala 3 Csongrád 2 4 Hajdú-B Tolna 5. ábra. A GDP és egyes gazdasági mutatók kapcsolata Győr-M-S 6 8 1 12 14 16 18 2 22 Százalék Az ipar aránya az ágazatokon belül 6 5 Tolna 4 Borsod-A-Z Komárom-E Heves Jász-N-Sz Veszprém 3 Nógrád Zala Hajdú-B Csongrád Bács-K Békés Baranya 2 Szabolcs- Somogy Sz-B 1 4 6 8 1 12 Győr-M-S Az egy főre jutó GDP (ezer forint) 1999 Az egy főre jutó GDP (ezer forint) 1999 A szolgáltatások aránya az ágazatokon belül Százalék 8 7 Somogy Baranya Nógrád Szabolcs-Sz-B Csongrád 6 Békés Hajdú-B Bács-K Jász-N-Sz Veszprém Borsod-A-Z Zala Heves 5 Komárom-E 4 4 6 8 Tolna 1 12 14 Győr-M-S 16 18 Az egy főre jutó GDP (ezer forint) 1999 2 22 14 16 18 2 A GDP-nek a mezőgazdaság arányával való kapcsolata tel együtt vizsgálva szignifikáns, a főváros nélkül azonban már nem. Ennek az az oka, hogy a kapcsolat nem egyértelmű. Vannak ugyanis alacsony GDP-jű megyék alacsony mezőgazdasági aránnyal (Nógrád és Borsod-Abaúj-Zemplén megye), így értékei látszólag alátámasztják a kapcsolat létét. E két megye elhagyásával igazán erős kapcsolatot találunk (r =,749; p =, tel, illetve r =,64; p =,6 nélkül). Demográfiai mutatók A demográfiai mutatók közül a következőket vettem be a vizsgálatba: lakónépesség (fő), népsűrűség (fő/négyzetkilométer), ezer lakosra jutó élveszületés, ezer lakosra jutó halálozás, ezer lakosra jutó természetes szaporodás, illetve fogyás, ezer lakosra 22

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK 59 jutó vándorlási különbözet, születéskor várható átlagos élettartam nőkre, illetve férfiakra, kormegoszlás (14 év alattiak, 15 és 64 év közöttiek, 65 felettiek), a gyermek, illetve idős népesség eltartottsági rátája, az eltartott népesség rátája. A demográfiai mutatók tekintetében nem fedezhetők fel olyan hasonlóságok, mint a gazdasági mutatóknál, ezért nem lehet ezekre általános következtetéseket levonni. A halálozás, a természetes szaporodás, illetve fogyás, a 15 64 év közöttiek és a 65 év felettiek aránya, az idős népesség eltartottsági rátája, az eltartottsági ráta és a nők születéskor várható átlagos élettartama alapján nincs kiugró értékkel rendelkező megye. Meg kell jegyezni, hogy Magyarországon a vizsgált évben a természetes szaporodás, illetve fogyás mutatóinál csak fogyás (3,89 fő ezer lakosra) jelentkezett. Elsőként a lakónépességgel és a népsűrűséggel foglalkozunk részletesebben. igen kiugró értéket ér el mindkét mutatóban, főleg a népsűrűségben. (Lásd a 6. és a 7. ábrát.) A főváros elhagyásával a lakónépesség átlaga 52 161 főről 433 245 főre, azaz 14 százalékkal, a népsűrűség átlaga pedig 258,1 főről mindössze 9,5 főre, azaz 65 százalékkal csökken. Az outlier megyéket az ábrákon tüntetjük fel. 6.ábra. A lakónépesség box-plot ábrája Ezer fő 2 a) és 19 megye b) 19 megye Ezer fő 12 1 1 8 6 Borsod-Abaúj-Zemplén 4 2 Lakónépesség (fő) Lakónépesség (fő) 4 3 2 7. ábra. A népsűrűség box-plot ábrája a) és 19 megye b) 19 megye 18 16 14 12 Komárom-Esztergom 1 1 Komárom-Esztergom 8 6-1 Népsűrűség fő/négyzetkilométer 4 Népsűrűség fő/négyzetkilométer

51 R. NAGY ZSÓFIA A következő vizsgált mutató az ezer lakosra jutó élveszületések száma. Ennél a mutatónál jelenléte nem okoz jelentős különbséget, annak ellenére, hogy a legalacsonyabb értéket a főváros képviseli. Az öt-öt szélsőértéket képviselő megye alapján azzal a feltételezéssel élhetünk, hogy az élveszületések arányszáma fordítottan arányos a gazdasági fejlettséggel, de ezzel a kapcsolatvizsgálatoknál bővebben foglalkozunk. Szabolcs-Szatmár-Bereg magas értékével outlier megye. A vándorlási különbözet tekintetében és megye szélsőértéke kiugróan alacsony, illetve magas, így indokoltnak látszott ezeket elhagyva is vizsgálni e mutatót, amit box-plot ábrán mutatok be. (Lásd a 8. ábrát.) A feltűnően szélsőséges értékek oka a ről megyébe költözők nagy száma és a fővárosban dolgozó vidékiek vonzáskörzetébe való költözése. 8. ábra. A vándorlási különbözet box-plot ábrája 2 1 a) és 19 megye b) 18 megye ( megye nélkül) 8 6 4 2-1 -2-2 Az ezer lakosra jutó vándorlási különbözet -4 Az ezer lakosra jutó vándorlási különbözet A 8. ábra b) grafikonjáról leolvasható, hogy megyén kívül a többi megye közel azonos értéket mutat. megye értéke, az utána következő megyének kétszerese, de megye értékének csak harmadát éri el. Százalék 22 2 18 16 9. ábra. A 14 év alattiak arányának és a gyermeknépesség eltartottsági rátájának box-plot ábrája Százalék 32 Szabolcs-Szatmár-Bereg Szabolcs-Szatmár-Bereg 3 Borsod-Abaúj-Zemplén 28 Hajdú-Bihar 26 24 14 22 2 12 A 14 év alattiak aránya 18 A gyermek népesség eltartottsági rátája

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK 511 A születéskor várható átlagos élettartam csak a férfiaknál mutat kiugró értékeket, de a kis terjedelem miatt (a minimum 65,3 év, a maximum 68,6 év) ez sem túl meghatározó. Magas értékével outlier, míg alacsonnyal Szabolcs-Szatmár-Bereg megye. A 14 év alattiak arányát és a gyermeknépesség eltartottsági rátáját a közöttük levő nyilvánvaló összefüggés miatt együtt vizsgálom. elhagyásával az elemzés eredménye mindössze annyiban változik, hogy a 14 év alattiak arányánál Borsod-Abaúj- Zemplén megye is outlier lesz. E két mutatót box-plot ábrával illusztrálom et is figyelembe véve a 19 megye mellett. (Lásd a 9. ábrát.) A demográfiai mutatók között vannak olyanok, amelyek nincsenek szignifikáns kapcsolatban a GDP-vel, így például a természetes szaporodás, illetve fogyás, a vándorlási különbözet, a 65 év felettiek aránya, az idős népesség eltartottsági rátája. A többi demográfiai mutató tekintetében azonban ugyanúgy, mint a gazdasági mutatóknál, legalább közepes erősségű a kapcsolat. (Lásd a 3. táblát.) A lakónépességnél és a népsűrűségnél figyelmen kívül hagyása esetén már nem szignifikáns a kapcsolat, míg a halálozásnál éppen hogy a főváros kihagyásával válik azzá. Az egy főre jutó GDP és a demográfiai mutatók kapcsolata Mutató tel nélkül r p r p Lakónépesség (fő),613,4 - - Népsűrűség fő/négyetkilométer,78, - - Az ezer lakosra jutó élveszületés -,617,4 -,597,7 Az ezer lakosra jutó halálozás - - -,459,48 Az születéskor várható átlagos élettartam, nők,491,28,638,3 Az születéskor várható átlagos élettartam, férfiak,768,,743, 14 év alattiak -,676,1 -,46,48 15 és 64 év közöttiek,625,3,685,685 A gyermeknépesség eltartottsági rátája -,78, -,541,17 Az eltartott népesség rátája -,617,4 -,685,1 3. tábla A lakónépesség és a népsűrűség is pozitív kapcsolatot mutat a GDP-vel, ami elhagyásával megszűnik. Ezekre a kapcsolatokra nem lehet határozottan állítani, hogy fennállnak, mivel csak azért mutat ez a vizsgálat szignifikanciát, mert mindkét mutató alapján jelentősen outliernek mutatkozott. Az ezer lakosra jutó élveszületés és halálozás negatív irányú kapcsolatot mutat a GDPvel. A halálozással mutatkozó kapcsolatot talán nem is kell magyarázni, az élveszületéssel való kapcsolat negativitása viszont magyarázatra szorul. Annak, hogy a fejletlenebb megyékben magasabb a születési arányszám, az lehet az oka, hogy ezekben a megyékben a nőkben kevésbé él a karriervágy, más a családról alkotott értékítélet, így több gyermeket vállalnak, mint a gazdaságilag fejlettebb megyékben. A halálozással kapcsolatban meg kell jegyezni, hogy et is bevéve az elemzésbe, a kapcsolat már nem szignifikáns, a magas GDP ellenére közepes értékű ez a mutató. A születéskor várható átlagos élettartam akár tel, akár nélküle mind a férfiaknál, mind a nőknél annál magasabb, minél fejlettebb egy megye. Ennek oka egy-

512 R. NAGY ZSÓFIA értelmű, a tábla adatai alapján egyetlen kérdés merülhet fel: et az elemzésbe vonva a nők várható életkoránál miért válik a kapcsolat kevésbé szorossá. A magyarázat egyszerű: a főváros magas fejlettségi szintjéhez illően az élettartam tekintetében is magas értékkel rendelkezik, de nem olyan kiugróval, mint a GDP-nél, sőt nem is a legmagasabbal. A 14 év alattiak aránya negatív, míg a 15 és 64 év közöttiek aránya pozitív irányú kapcsolatban áll a GDP-vel. Annak, hogy a fejlettebb megyékben kisebb a gyermekek aránya, ugyanaz lehet az oka, mint amit már az élveszületés és a GDP kapcsolatának magyarázatakor említettünk. A 15 és 64 közöttieket akár a munkaképes korban levőknek is tekinthetjük, így természetes, hogy minél többen vannak, annál többet tudnak termelni. Az, hogy a fejlettség és a 14 év alattiak arányának kapcsolata et az elemzésbe vonva erősödik, annak tulajdonítható, hogy a főváros mindkét mutató tekintetében outlier. A gyermeknépesség eltartottsági rátája szinte ugyanazt a képet mutatja, mint a gyermekek aránya, így nem meglepő, hogy a GDP-vel való kapcsolatának elemzése során is hasonló eredményre jutottunk. Az eltartottsági ráta vizsgálatakor sem tapasztalhatunk nagy eltérést, mivel ez a mutató a gyermek- és az idős népesség együttes létszámát viszonyítja a 15 és 64 közöttiek számához, amelyen belül az idős népesség aránya nem mutat nagy különbséget a különböző megyékben. Munkaügyi mutatók A megyék munkaügyi helyzetét a dolgozók száma, a munkanélküliség, valamint a keresetek segítségével vizsgálom. Ehhez az elemzéshez a következő mutatószámokat használtam fel: az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók száma, az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott dolgozók száma fizikai szellemi bontásban, a munkanélküliségi ráta, a havi bruttó átlagkeresetek összesen, illetve fizikai szellemi bontásban (forint). A dolgozók számáról az első három mutató ad tájékoztatást. Az alkalmazásban állók és a teljes munkaidőben foglalkoztatott szellemi dolgozók tekintetében magas értékével teljesen outlier, így a nélküle végzett elemzés jelentősen más képet mutat az országos helyzetről. A teljes munkaidős fizikai dolgozóknál is változik a kép, ha csak a megyéket vizsgáljuk, de ez nem a főváros kiemelkedő helyzete miatt van, mivel itt csak az ötödik helyen áll. Az alkalmazásban állók számánál (lásd a 1. ábrát) elhagyása esetén nemcsak újabb outlier megyékre derül fény, hanem a szórásnégyzet is mintegy felére csökken. A szellemi dolgozóknál (lásd a 11. ábrát) a főváros elhagyásával szinte egységességet fedezhetünk fel, outlier megye egyáltalán nincs, és a szórásnégyzet 2134,8-ről kevesebb mint tizedére, 186,6-re csökken. A fizikai dolgozók számánál (lásd a 12. ábrát), elhagyása esetén csak annyi változás figyelhető meg, hogy még egy megye, megye mellett megye is outlierré vált.

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK 513 7 6 5 1. ábra. Az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók számának box-plot ábrája a) és 19 megye b) 19 megye 5 4 4 3 3 2 Az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók száma 2 Az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók száma 4 11. ábra. Az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott szellemi dolgozók számának box-plot ábrája a) és 19 megye b) 19 megye 16 3 15 14 2 13 12 1 11 1 Az ezer munkaképes korúra jutó szellemi dolgozók száma 9 Az ezer munkaképes korúra jutó szellemi dolgozók száma 4 12. ábra. Az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott fizikai dolgozók számának box-plot ábrája a) és 19 megye b) 19 megye 4 3 3 2 2 1 Az ezer munkaképes korúra jutó fizikai dolgozók száma 1 Az ezer munkaképes korúra jutó fizikai dolgozók száma

514 R. NAGY ZSÓFIA A munkanélküliségi ráta alapján egyik megye sem mutat kiugróan magas, sem kiugróan alacsony értéket. a középmezőnyben helyezkedik el. Bár kiugró érték nincs, azért érdemes bemutatni, mely megyékben milyen mértékű a munkanélküliség. Százalék 14 12 1 13. ábra. A munkanélküliségi ráta megyénként és országosan munkanélküliségi ráta országos 8 6 6,4 4 2 Borsod-Abaúj-Zemplén Szabolcs-Szatmár-Bereg Jász-Nagykun-Szolnok Nógrád Somogy Tolna Heves Hajdú-Bihar Baranya Békés Bács-Kiskun Komárom-Esztergom Veszprém Csongrád Zala Az átlagkeresetek alapján (néhány kivételtől eltekintve) nincs nagy különbség a megyék között, amint azt a 14. ábra is mutatja. A fizikai munkát végzők kereseteit nézve még ilyen kivételek sincsenek. Az összes dolgozó keresete tekintetében emelkedik ki a sorból, a szellemi dolgozóknál pedig megye is magas értékkel szerepel. 14. ábra. A havi bruttó átlagkereset az összes, a fizikai és a szellemi dolgozóknál Ezer forint 18 16 14 12 1 8 6 4 2 összes fizikai szellemi Komárom-Esztergom Veszprém Heves Csongrád Tolna Baranya Zala Borsod-Abaúj-Zemplén Hajdú-Bihar Jász-Nagykun-Szolnok Bács-Kiskun Békés Somogy Szabolcs-Szatmár-Bereg Nógrád

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK 515 A munkaügyi mutatók vannak a legszorosabb kapcsolatban a GDP-vel. Kettő kivételével valamennyi vizsgált mutató erős kapcsolatot mutat. (Lásd a 4. táblát.) Az alkalmazásban állók száma és az átlagkeresetek természetesen egyenes arányban állnak a fejlettséggel, míg a munkanélküliségi ráta fordítottban. Az egy főre jutó GDP és a munkaügyi mutatók kapcsolata Mutató tel nélkül r p r p Az ezer munkaképes korúra jutó alkalmazásban állók száma,929,,85, Az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott fizikai dolgozók száma,68,4,816, Az ezer munkaképes korúra jutó teljes munkaidőben foglalkoztatott szellemi dolgozók száma,884,,771, A munkanélküliségi ráta -,55,23 -,647,3 Átlagkeresetek összesen,92,,783, Átlagkeresetek a fizikai dolgozóknál,84,,857, Átlagkeresetek a szellemi dolgozóknál,888,,73,1 4. tábla Az alkalmazásban állók száma és az átlagkeresetek tekintetében az összes népességre vonatkozó mutatókkal legszorosabb a kapcsolat, a fizikai dolgozókra vonatkozókkal a leggyengébb. A nélküli elemzésnél más a helyzet, a kapcsolat a fizikaiakra vonatkozó mutatóknál erősebb lesz, míg az összes, illetve a szellemi dolgozóknál gyengül. Ennek okát kutatva arra jutottam, hogy a változást az magyarázza, hogy a teljes munkaidőben foglalkoztatott dolgozókon belül en a legalacsonyabb a fizikaiak aránya (42,2%). A munkanélküliségi ráta közepes erősségű, negatív irányú kapcsolatban van a GDPvel. A kapcsolat iránya nem igényel magyarázatot, annak oka azonban, hogy gyengíti az erősséget az, hogy a főváros a munkanélküliség alapján a középmezőnyben helyezkedik el. Életszínvonal-mutatók Az e mutatócsoportba tartozók közül a következőket vizsgáltam: a vízhálózatba bekapcsolt lakások aránya (százalék), a csatornahálózatba bekapcsolt lakások aránya (százalék), az egy háziorvosra jutó lakosok 1999. évi száma (fő), a tízezer lakosra jutó kórházi ágyak száma, az ezer lakosra jutó személygépkocsik száma, az ezer lakosra jutó távbeszélő-fővonalak száma. A víz- és a csatornahálózatba bekapcsolt lakások száma nincs összhangban, a megyék e szerinti sorrendje is különbözik, és amellett, hogy a vízellátottság szinte teljes körűnek mondható (legalacsonyabb érték a lakások 83 százaléka), a csatornázottságot tekintve vannak megyék, amelyek teljesen elmaradottak (legalacsonyabb érték a lakások 25

516 R. NAGY ZSÓFIA százaléka). csatornázottsága kiemelkedően jó, de a vízhálózat tekintetében csak a második helyen áll. A víz- és a csatornahálózat eltérését a 15. ábra szemlélteti. Százalék 12 15. ábra. A víz- és csatornahálózatba bekapcsolt lakások aránya 1 vízhálózat 8 6 4 csatornahálózat 2 Komárom-Esztergom Baranya Veszprém Zala Somogy Borsod-Abaúj-Zemplén Csongrád Heves Hajdú-Bihar Tolna Nógrád Jász-Nagykun-Szolnok Szabolcs-Szatmár-Bereg Békés Bács-Kiskun A csatornahálózattal való ellátottságot a szélsőértékek segítségével mutatom be. A szélsőértékű megyék és a csatornahálózatba bekapcsolt lakások aránya 2-ben a következő volt: Az 5 legmagasabb értékű megye Az 5 legalacsonyabb értékű megye 1. 91,6% 2. Bács-Kiskun 24,6% 2. Komárom-Esztergom 65,3% 19. Békés 26,5% 3. 61,8% 18. Szabolcs-Szatmár-Bereg 29,6% 4. Baranya 57,9% 17. Jász-Nagykun-Szolnok 31,4% 5. 54,% 16. Nógrád 31,4% A megyék háziorvosi ellátottságában a különbség elenyésző, átlag 151 (±1%) lakos jut egy orvosra. A kórházi ágyak tekintetében két outlier értéket találtam, igen magas értékével, megye alacsony értékével tűnik ki. Ennek oka természetesen az, hogy a megyeiek is a főváros kórházait használják. A személygépkocsi-ellátottság terén, bár a szélsőértékek közötti távolság elég nagy (minimum166, maximum 311 személygépkocsi/1 fő), nincs kiugró értékű megye. A telefonellátottság tekintetében találtam outlier területeket mind magas (), mind alacsony (Szabolcs-Szatmár-Bereg megye) értékkel, de a többi megye között nincs különösebb eltérés. Az életszínvonalat jellemző mutatók is legalább közepes erősségű kapcsolatot mutatnak a fejlettséggel. (Lásd az 5. táblát.) A kapcsolat irányát tekintve azt láthatjuk, hogy minél magasabb az életszínvonal, annál magasabb a GDP értéke is. (Az egy orvosra jutó

TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK 517 lakosnál megtévesztő lehet a negatív értékű Pearson-mutató, minél több lakos jut egy orvosra, annál rosszabb az orvossal való ellátottság.) Az egy főre jutó GDP és az életszínvonal-mutatók kapcsolata Mutató tel nélkül r p r p A vízhálózatba bekapcsolt lakások aránya,619,4,64,3 A csatornahálózatba bekapcsolt lakások aránya,833,,661,2 Az egy háziorvosra jutó lakosok száma 1999-ben (fő) -,431,58 - - A tízezer lakosra jutó kórházi ágyak száma,626,3 - - Az ezer lakosra jutó személygépkocsik száma,772,,616,5 Az ezer lakosra jutó távbeszélő-fővonalak száma,887,,679,1 5. tábla A csatornahálózat kiépítettsége et is bevonva az elemzésbe látszólag erősebb kapcsolatot mutat a GDP-vel, mint a vízhálózaté. Ennek az az oka, hogy a fővárosban szinte teljeskörűen ki van építve mindkét hálózat, míg a megyékben a csatornázottság elmarad a vízzel való ellátottság szintjétől. A két vizsgált egészségügyi mutató nincs igazán szignifikáns kapcsolatban a GDPvel. Az orvossal való ellátottság, mint már az előzőkben is láthattuk, a GDP-vel ellentétben nem mutat nagy különbséget a megyék között, így a kapcsolat sem lehet meghatározó. A kórházi ágyak számánál, et és megyét kivéve az elemzésből, ugyanez a helyzet. A személygépkocsik és a telefonok száma egyértelmű kapcsolatot mutatnak a fejlettséggel. Bár napjainkban ezek nem luxus-, hanem sokkal inkább létszükségleti cikkek, mégis, sokak számára nehezen elérhetők. * Európa minden országában jelentősek a területi fejlettségbeli különbségek, ez alól Magyarország sem kivétel. A piacgazdaság térhódítása nemhogy csökkenti, inkább még növeli is a szakadékot, nyilvánvaló tehát, hogy csupán piaci eszközökkel a lemaradás nem hozható be, ebben az államnak is meghatározó szerepet kell vállalnia. Ahhoz azonban nagyon alapos ismeretekre van szükség, hogy az egyes hátrányos területekre a megfelelő támogatások jussanak. Magyarország egyes területei azonban nem csak gazdasági téren nélkülözik az egységet. A fővárost is magába foglaló Közép-magyarországi régió területén él a népesség 28 százaléka, míg ez a többi régiókban 1-15 százalék közötti. A rendszerváltás után megnőtt a keleti és az északi területekről a jobb megélhetés reményét adó közép- és nyugat dunántúli régiókba irányuló belső vándorlás. Ugyanakkor a nagyvárosokból, különösen ről folyamatos az agglomerációs településekbe való kivándorlás. A különböző gazdasági társadalmi mutatók alapján nagyjából körülhatárolhatók a hasonló fejlettségi szintű területek, megyék. Messze kiemelkedően a legfejlettebb terület, mely a legmagasabb népsűrűséggel, gazdasági szinttel, a legjobb életkörülmé-

518 R. NAGY: TERÜLETI ÖSSZEHASONLÍTÁSOK nyekkel rendelkezik. Vizsgálódásaim alapján a legfejlettebb megyék a közép- és nyugatdunántúliak (,,, Komárom-Esztergom), majd az észak- és közép-magyarországi területek (, Veszprém, Heves), ezeket követik a dél- és délnyugat-dunántúli megyék (Zala, Somogy, Tolna és bár térben nem itt van, Nógrád), a legelmaradottabbak pedig főleg az ország déli, keleti és északkeleti megyéi (Borsod-Abaúj- Zemplén, mely még a csoport legjobbja, majd Baranya, Csongrád, Jász-Nagykun- Szolnok, Bács-Kiskun, Békés, Hajdú-Bihar és végül Szabolcs-Szatmár-Bereg, mely az egyetlen pozitív természetes szaporodási egyenlegű megyénk). Ha csupán egy szempontból vizsgáljuk, az általános sorrendben kiugró változások is megfigyelhetők. Így például a vizsgált életszínvonal-mutatók alapján Baranya megye az elsők között van, megye viszont, mely jó iparának köszönhetően gazdaságilag az élen jár, itt csak a középmezőny hátsó részében foglal helyet. megye pedig gazdasági szempontból közepes és más szempontokból jó helyet foglal el. Az elemzés során arra a következtetésre jutottam, hogy ha egy terület fejlettségét vizsgáljuk, elsősorban az ipari fejlettség a meghatározó. Ezért célszerű azokban a megyékben, ahol az ipar részesedése a gazdasági ágazatokból alacsony, elsősorban az ipari beruházásokat, a külföldi tőke beáramlását elősegíteni. Ugyanakkor talpra kell állítani a mezőgazdaságot, e területek jellemző ágazatát, és célzott agrártámogatással fejleszteni kell, hogy nyereségesen működjön, és a gazdaság fontos részévé váljon. A demográfiai és a munkaügyi mutatók szerint a területi eltérések és feszültségek egyik forrása a központosítás, a főváros mindenek feletti befolyása. Ezt az öngeneráló folyamatot fel kell számolni, a centralizációt regionális központok létrehozásával, az ipar kitelepítésével, vidékfejlesztéssel, az elmaradott területek népességének oktatásával kell csökkenteni. SUMMARY The paper compares the Hungarian counties according to development. However a great number of social and economic indices are used to this comparison, the GDP is the main indicator. The article reviews the method used to answer two essential questions: what indices affect the changes of the GDP and hereby the development level, as well as the direction and influence of these effects. The paper presents also the differences and relations among counties.