ELEMZÉSEK DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA A fürdőfejlesztések hatásai Kelet-Magyarországon (Hajdúszoboszló, Mezőkövesd és Orosháza esete) Bevezetés Kelet-Magyarországon az elmúlt években számos egészségturisztikai s ezen belül fürdőfejlesztés valósult meg, melyek hatásvizsgálata még várat magára. Valamennyi érintett projekt részletes bemutatására és kritikai elemzésére egy-egy tanulmányban terjedelmi okokból természetesen nincs mód. Éppen ezért cikkünkben egy-egy zászlóshajónak tekinthető beruházás elemzésével, a fejlesztések közvetlen és közvetett hatásaival foglalkoztunk. Az elemzések célja annak megállapítása, hogy van-e különbség az egyes fürdők fejlesztései és eredményei között, s ha van, mely tényezők okozhatják ezen eltéréseket. A vizsgálat tárgyát képező fürdőknél alapvető kiválasztási szempontok voltak a következők: a fürdő gyógyászati hagyományai nyúljanak vissza hosszú időre; a megvalósult fejlesztések kövessék a piaci igények által indukált tendenciákat (diverzifikált kínálat, többgenerációs szolgáltatások); a kiválasztott fürdővárosok nagyjából hasonló adottságúak legyenek a város jellemzői (méret, lakosság szám stb.) vonatkozásában 1. Mindezek alapján a vizsgálatba vont települések és fürdők a következők: Észak-Magyarországról Mezőkövesd, illetve a Zsóry Gyógyfürdő és Strand; Észak-Alföldről Hajdúszoboszló, illetve a Hungarospa Gyógyfürdő, Strand és Aquapark; Dél-Alföldről az Orosháza-Gyopárosfürdő Gyógy-, Park- és Élményfürdő. A fürdők, települési önkormányzatok, továbbá a KSH adatbázisából nyert adatok elemzésével először a kiválasztott fürdők településeit igyekszünk átfogóan bemutatni a többi településhez viszonyítva, majd a fürdőfejlesztések közvetlen (a fejlesztett egységben megvalósult) hatásait vizsgáltuk. Tanulmányoztuk továbbá, hogy a fejlesztések hatásai milyen körben mutathatók ki, mennyiben jelentkeznek a fürdőnek helyet adó település, illetve szélesebb körzet szintjén. Az elemzések eredményeként választ kívántunk kapni arra a kérdésre, hogy az egészségturizmus milyen módon hat a gazdaság növekedésére és a foglalkoztatásra a célterületen, a turizmus ezen ága milyen indirekt és direkt hatást gyakorol a terület gazdaságának, társadalmának egészére, valamint hogy a terület gazdaságában milyen súllyal szerepel a turizmus e speciális formája. 1 Bár a fürdő adottságai, ismertsége és hagyományai a Gyulai Várfürdő elemzését tették volna indokolttá, a települési adottságok miatt vontuk a vizsgálatba inkább Orosháza-Gyopárosfürdőt.
598 DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA A vizsgálatba vont fürdővárosok jellemzőinek komplex vizsgálata A fürdőfejlesztések hatásait megalapozandó, kiinduló vizsgálati célunk a három fürdőváros turisztikai jellemzőinek elemzése 2001 és 2007 között. Az érintett településeket Magyarország összes településéhez viszonyítjuk. Célunk továbbá a turisztikai, társadalmi, gazdasági, demográfiai és szociológiai változók által leírható térbeli mozgások elemzése, illetve e tér kapcsolatainak rövid feltérképezése. Az alapadatok kiválasztásánál igyekeztünk minél több heterogén változót bevonni a vizsgálatokba. Mivel a települések nagyon sok, részben egymást fedő, kiegészítő adattal jellemezhetők, a leginkább releváns 16 változónak a következőket tekintjük: 1. a 18 59 évesek száma (aktív népesség), 2. természetes szaporodás, 3. belföldi vándorlási különbözet (migráció), 4. az érintett önkormányzatok helyi adóbevételei (eft), 5. a vendéglátóhelyek száma, 6. a vendégek száma a kereskedelmi szálláshelyeken, 7. a vendégéjszakák száma a kereskedelmi szálláshelyeken, 8. a kereskedelmi szálláshelyek összes bruttó szállásdíj-árbevétele (eft), 9. a működő háziorvosok száma, 10. a működő vállalkozások száma a kereskedelem, javítás nemzetgazdasági ágban ( G gazdasági ág), 11. a működő vállalkozások száma a szálláshely-szolgáltatás, vendéglátás nemzetgazdasági ágban ( H gazdasági ág), 12. az adófizetők száma, 13. a személyijövedelemadó-alap összege, 14. a nyilvántartott álláskeresők száma, 15. a közgyógyellátási igazolvánnyal rendelkezők száma, 16. az ismertté vált közvádas bűncselekmények száma (az elkövetés helye szerint). A fenti változóktól való függést legegyszerűbben faktoranalízis segítségével tudjuk vizsgálni. A módszer azért is előnyös, mert a sokféle vizsgált adat értékelése klasszikus elemzési módszerekkel nehézségekbe ütközne. Az alkalmazott metódus segítségével a dimenziók (a vizsgálatban szereplő változók) száma oly módon csökkenthető, hogy egyrészt az eredeti változók helyébe új, kevesebb változót helyezünk (ezek lesznek a főkomponensvektorok); másrészt pedig mindezt úgy tesszük, hogy az eredeti adatokból kinyerhető információk minél kevésbé vesszenek el. Mivel kutatásunkban a vizsgált jelenségek hátterét igyekszünk megvilágítani, így előzetes számítások után úgy döntöttünk, hogy a továbbiakban a fajlagos, ezer lakosra vonatkozó arányokkal dolgozunk. A fenti 16 változó ezer lakosra vonatkozó arányát használva alapadat-táblázatunk 3145x16-os mátrix lett, amelynek soraiban Magyarország települései, míg oszlopaiban a fenti, 1000 lakosra jutó változók szerepelnek. A statisztikai elemzésekben a SAS 8.2-es verziószámú szoftvere volt segítségünkre. Az adatok mértékegysége és nagysága is változó volt, így a vizsgálatok előtt standardizálás volt szükséges. A változók közötti összefüggések kimutatásához a korrelációs mátrix lehet segítségünkre, amely egy 16x16-os mátrix lesz. Képlettel kifejezve x és y korrelációját:
A FÜRDŐFEJLESZTÉSEK HATÁSAI KELET-MAGYARORSZÁGON 599 Corr ( x, y) i= 1 = i N ( x x)( y y) ( x x) i i 2 i i ( y y) A főkomponensek kiszámítása végeredményben bázis-transzformáció, ahol az új bázis elemei a főtengelyek. Koordináta-transzformációt hajtottunk végre: megkerestük azokat az a i vektorokat (ezek éppen az alapadatmátrix korrelációs mátrixának sajátértékeihez tartozó sajátvektorok), melyekre X st *a i szórása maximális (X st a standardizált tr tr alapadatmátrix). Az így létrejövő Y i =X st *a i vektorokat nevezzük főkomponensvektoroknak. Ezek mentén a legnagyobb az értékek szóródása, innen szemlélve adódnak a legnagyobb eltérések, valamint ezek a változók korrelálatlanok egymással. A megtartott főkomponenseket a variancia tömörítéseként foghatjuk fel. A 1. táblázatból azt látjuk, hogy az eredetileg 16 dimenziós terünk helyébe olyan transzformált változók léptek átalakításunk után, melyekre ugyan az igaz, hogy itt is csak 16 változó képes magyarázni az eredeti adatmátrixunkban tárolt információk 100%-át, azonban a főkomponensanalízis lényege szerint a főkomponenseket úgy alakítottuk ki, hogy a lehető legtöbb információt magukba tudják foglalni (és természetesen korrelálatlanok legyenek egymással). Az első pár változó meghagyása biztosítja számunkra azt, hogy a megválasztott altér a lehető legtöbb ismeretet tartalmazza a településekről. A vizsgált esetben az első négy sajátérték olyan, amelynek mértéke a vizsgált időszak minden évében egység felett van, a módszer protokollját követve ezeket tartjuk meg. Ezután már nem az eredeti 16 dimenziós térben kell vizsgálódnunk, csupán egy 4 dimenziósban. Ennek ára egyrészt az, hogy az eredeti adatsorunkban lévő információk 56 57%-át viszi tovább a kialakított alterünk, másrészt pedig a főkomponensek nem tisztán a kiindulóváltozóink lesznek. Nézzük meg, hogy milyen független változókat tartalmaz a modellünk! A konkrét táblázatok nagysága miatt csak a belőlük kapott összefüggéseket írjuk le, amelyekről a sajátvektorok adnak információt. 1. táblázat A korrelációs mátrix kumulált sajátértékeinek magyarázóereje, 2001 2007 (százalék) Sajátértékek 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 λ 1 25,6 25,4 24,7 25,1 25,0 24,3 25,0 λ 2 42,5 42,6 42,0 42,4 42,5 41,4 42,2 λ 3 50,4 50,6 49,7 50,0 49,9 49,0 49,9 λ 4 57,2 57,4 56,7 56,7 56,7 56,0 56,8 λ 5 63,3 63,6 63,1 62,9 62,8 62,3 63,0 λ 6 69,3 69,6 69,1 68,9 68,7 68,3 69,0 λ 7 74,6 75,0 74,2 74,2 73,9 73,6 74,2 λ 8 79,8 80,0 78,9 79,0 78,8 78,5 79,2 λ 9 84,2 84,4 83,2 83,4 83,3 83,2 83,6 λ 10 87,8 88,1 87,4 87,6 87,6 87,4 87,6 λ 11 91,3 91,5 90,9 91,1 91,3 91,1 91,2 λ 12 94,2 94,5 93,9 94,2 94,7 94,4 94,3 λ 13 96,7 96,9 96,5 97,0 97,4 97,2 96,9 λ 14 98,2 98,3 98,2 98,3 98,6 98,7 98,4 λ 15 99,5 99,6 99,5 99,5 99,5 99,6 99,5 λ 16 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 Forrás: saját szerkesztés. i 2
600 DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA Az első főkomponenst legerőteljesebben az 1000 lakosra jutó vendéglátóhelyek száma, az 1000 lakosra jutó vendégek száma a kereskedelmi szálláshelyeken, az 1000 lakosra jutó vendégéjszakák száma a kereskedelmi szálláshelyeken, a kereskedelmi szálláshelyek bruttó szállásdíj-árbevétele, az 1000 lakosra jutó működő vállalkozások száma a G és H gazdasági ágban, valamint az 1000 lakosra jutó helyi önkormányzatok helyi adóbevételei eredeti változók jellemzik, így az első főkomponenst komplex turisztikai változóként interpretálhatjuk. A változó értékei a jelentősebb turisztikai teljesítmények felé növekszenek. Az második főkomponenssel a legszorosabb kapcsolatban az 1000 lakosra jutó adófizetők száma, az 1000 adófizetőre jutó személyijövedelemadó-alap összege, az 1000 lakosra jutó nyilvántartott álláskeresők száma, valamint az 1000 lakosra jutó közgyógyellátási igazolvánnyal rendelkezők száma van. Így azt tudjuk mondani, hogy a második komplex változó a gazdaság teljesítményét méri. Az új változónk az utolsó két változóval negatív, míg az első kettővel pozitív kapcsolatban van. Így a nagyobb értékek erősebb fajlagos gazdasági teljesítményt jeleznek, a kisebbek pedig gyengébbet. A harmadik főkomponens az 1000 lakosra jutó 18 59 évesek számával, az 1000 lakosra jutó természetes szaporodással, az 1000 lakosra jutó belföldi vándorlással és az 1000 lakosra jutó működő háziorvosok számával mutat szoros összefüggést. Így harmadik komplex változónk a komplex népesség változója lesz. A belföldi vándorlással negatív, a többi változóval pozitív a kapcsolata. Jelezve azt, hogy a nagyobb népességű helyeken nagyobb a természetes szaporodás mértéke, és innen inkább elköltöznek az emberek. Továbbá, hogy ott van több háziorvos, ahol nagyobb szükség van rájuk. A negyedik főkomponenst a többitől elkülönülve az ismertté vált közvádas bűncselekmények 1000 lakosra jutó száma jellemzi leginkább. A komplex közbiztonsági mutatónk nagy értékei fajlagosan több bűncselekményt jeleznek. E négy változó 2007-es települési értékeit az 1 4. ábrák térképein figyelhetjük meg. A térképezett változókat (főkomponensvektorokat) bázisunk előállítása után mátrixszorzással kaptuk a leírtak szerint. Ezek mindegyike 3145 sorból és egy oszlopból áll. Minden egyes településhez minden egyes főkomponens egy számot rendel hozzá. Azaz az eredeti változóink helyébe léptetjük ezeket a redukált változókat. A bevezetőben kitűzött célunkat szem előtt tartva, elsősorban a turizmus (az első főkomponens értékei reprezentálják) és a többi változó kapcsolata érdekel bennünket, így az első második, első harmadik és első negyedik főkomponensek elhelyezkedését vizsgáljuk részletesebben Hajdúszoboszlóra, Orosházára, és Mezőkövesdre. Az országos számításokra az előbbiekben azért volt szükség, mert a vizsgálandó három település adatait az ország többi településeihez kívánjuk hasonlítani. Így a faktoranalízis eredményeit felhasználva megvizsgálhatjuk, milyen pályákat futottak be a települések a főkomponensek terében a vizsgált 7 év alatt (a pozitív érték az átlagnál jobb, a negatív az átlagnál rosszabb értékeket jelzi).
A FÜRDŐFEJLESZTÉSEK HATÁSAI KELET-MAGYARORSZÁGON 601 Az első főkomponens (komplex turisztikai változók) értékei, 2007 1. ábra ( 3,18) ( 0,79) ( 0,78) ( 0,64 ( 0,65 ( 4,37 4,38 13,74 13,75 A második főkomponens (a gazdaság teljesítménye), 2007 2. ábra ( 3,18) ( 6,87) ( 6,86) ( 0,83) ( 0,82) ( 0, 24 0,25 1,08 1,09
602 DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA A harmadik főkomponens (lakónépesség), 2007 3. ábra ( 3,18) ( 2,81) ( 2,80) ( 0,65) ( 0,64) ( 0,39 0,40 2,00 2,01 A negyedik főkomponens (közbiztonság), 2007 4. ábra ( 3,18) ( 0,59) ( 0,58) ( 0,27 ( 0,28 ( 1,71 1,72 6,05 6,06
A FÜRDŐFEJLESZTÉSEK HATÁSAI KELET-MAGYARORSZÁGON 603 Mindhárom település turisztikai mutatója az átlagnál magasabb értéket ért el 2001 és 2007 között minden évben (5. ábra). Hajdúszoboszló jelentősen fejlődött a 7 év alatt, Orosháza kismértékben veszített az országos átlaghoz képest, míg Mezőkövesd gazdasági és turisztikai adataiban is javulás következett be. Hajdúszoboszlón sokkal nagyobb volumenű változások mentek végbe, míg a másik két településen az ábrából láthatóan csak kisebbek. Ezzel együtt meg kell jegyeznünk, hogy a vizsgált időszakban Orosháza és Mezőkövesd abban a síktartományban helyezkedett el, ahol átlag feletti turisztikai és gazdasági mutatójú települések (például Budapest, Szentendre) foglalnak helyet. Hajdúszoboszló jó turisztikai mutatókkal rendelkezik, amihez erős gazdasági potenciál társul. A vizsgált síktartományban Orosháza és Mezőkövesd nagyon hasonló mutatókkal rendelkezik, az elmúlt években többször is keresztezte a két görbe egymást, ami az azonos értékeiknek köszönhető. 5. ábra Az első főkomponens és a második (gazdaság) főkomponens által leírható síkbeli elmozdulások, 2001 2007 Második főkomponens 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 Mezőkövesd 2007 2007 2001 Orosháza 2001 2001 2007 Hajdúszoboszló 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 Első főkomponens Forrás: saját szerkesztés. Harmadik főkomponens Az első főkomponens és a harmadik (népesség) főkomponens által leírható síkbeli elmozdulások, 2001 2007 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 2001 Mezőkövesd 2007 2007 2001 Orosháza 2001 Hajdúszoboszló 2007 6. ábra 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 Első főkomponens Forrás: saját szerkesztés. A 6. ábra 2001-es kiindulópontjánál Mezőkövesd és Orosháza még relatíve messze voltak egymástól. A vizsgált 7 év alatt ez esetben is többször keresztezték egymás
604 DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA időgörbéjét, majd 2007-ben újra messzire kerültek egymástól annak ellenére, hogy turisztikai adataik szinte azonosak. Hajdúszoboszló az átlagnál magasabb demográfiai mutatókkal rendelkezik, azonban ebből a vizsgált időszakban sokat veszített, akárcsak Mezőkövesd és Orosháza. A negyedik főkomponenssel a közbiztonságot jelöltük (7. ábra). Hajdúszoboszló esetén az érték nagyon kedvező, akár a legtöbb turizmusorientált településen, míg Mezőkövesden és Orosházán bár még gyengébb az átlagosnál, de sokat javult az elmúlt 7 évben (a negatív irány a kevesebb bűncselekményarány felé mutat). 7. ábra Az első főkomponens és a negyedik főkomponens (közbiztonság) által leírható síkbeli elmozdulások, 2001 2007 Negyedik főkomponens 1,2 0,9 0,6 0,3 0,0-0,3-0,6-0,9 2001 Mezőkövesd 2007 2007 2001 Orosháza 2001 Hajdúszoboszló 2007 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 Első főkomponens Forrás: saját szerkesztés. A beruházások hatásai A fejlesztések gazdasági hatásai a beruházásoknál több vonatkozásban is kimutathatók (8. ábra). A fejlesztett létesítmények szintjén a hatások egyrészt azok értékében jelennek meg, hiszen a hazai és nemzetközi források, továbbá a fejlesztésekhez felhasznált beruházási összegek magának a fejlesztett egységnek az értékét emelik. 8. ábra Az egészségturisztikai fejlesztések gazdasági eredményei LÉTESÍTMÉNY Beruházási érték Bevételek (árbevétel, egyéb bevételek) ÖNKORMÁNYZAT Közvetlen hatás Vagyongyarapodás Létesítményi befizetések Vendégforgalom Munkahelyek száma (állandó és szezonális foglalkoztatás) Működés eredménye Forrás: saját szerkesztés Mundruczó Szennyessy (2005 p. 20.) alapján. Közvetett hatás Adóbevételek IFA utáni támogatás Ker. szálláshelyek vendégforgalma Turisztikai beruházások értéke Ingatlanárak emelkedése Egyéb addicionális hatások
A FÜRDŐFEJLESZTÉSEK HATÁSAI KELET-MAGYARORSZÁGON 605 A fejlesztéseknek további nem elhanyagolható célja a munkahelyek megtartása, illetve a munkahelyteremtés, ami a vizsgálatba vont területeken szintén fő prioritást jelent. Mivel a hazai fürdők többsége a vizsgáltak mindegyike önkormányzati tulajdonban van, az érintett települési önkormányzatok szempontjából a hatások egyrészt az önkormányzati vagyon gyarapodásában, másrészt a létesítmények közvetlen adóbefizetéseiben is megnyilvánulnak. Ez utóbbiak természetesen nemcsak lokális, de központi költségvetési szinten is relevánsak. Amennyiben a fejlesztések a turisztikai infrastruktúra és az elsősorban magánberuházásokból létrejövő szuprastruktúra 2 fejlesztését is eredményezik, az ezen vállalkozások által létrehozott vendégforgalom és bevételek további önkormányzati forrásokat is eredményeznek, melyekre munkánkban terjedelmi okokból nem térünk ki (például idegenforgalmi adó, valamint az ez után a településnek juttatott kétszeres központi költségvetési támogatás). A Hungarospa Hajdúszoboszlói Gyógyfürdő és Egészségturisztikai Zrt. adatait kizárólag a kutatáshoz biztosította, és azok publikálásától elzárkózott, jelen cikkben csak a másik két fürdő eredményeinek részletesebb bemutatására van lehetőségünk. Vendégforgalmi mutatók A 2007-es adatok alapján a hajdúszoboszlói fürdőt felkereső vendégek száma megközelítette a 2 milliót (ezzel ismét Magyarország és Közép-Európa leglátogatottabb fürdőkomplexuma lett), míg Mezőkövesden a félmilliót, Orosházán pedig meghaladta a háromszázezret. Hajdúszoboszlón a 2004 2005. évi kisebb megtorpanás után folyamatosan gyors ütemben nőtt az alapszolgáltatások vendégforgalma. Kiemelkedő volt a gyógyászatok forgalomemelkedése, minden idők legmagasabb vendégforgalmát (kezelésszámát) realizálták. A fürdőszolgáltatások tekintetében a rendszerváltást követően csak a Széchenyi-tervhez kapcsolódó teljes megújulás időszakának (2002) és az azt követő 2003-as évnek a vendégforgalma volt értékelhetően magasabb. 2007-ben mind a gyógyászat, mind az egyéb fürdőszolgáltatás kiemelten jó évet zárt. 2002-ről 2007-re a vendégforgalom tekintetében a három vizsgált fürdő közül Orosházán láthatjuk a legjelentősebb bővülést, melynek mértéke meghaladta a 150%-ot. A fejlesztések hatására a legnagyobb változás is itt történt, hiszen a kis kapacitású, főleg a helyiek által ismert gyógyfürdő volumen- és szolgáltatásbővítő beruházásainak, valamint az ehhez kapcsolódó intenzívebb marketingtevékenységnek eredményeképpen egy napjaink igényeinek megfelelő fürdőkomplexum jött létre. A fürdő melletti új kereskedelmiszálláshely-beruházások és azok intenzív piaci megjelenése szintén a vendégforgalom emelkedésének irányába hatottak. Mindezek a 2003 2005 közötti időszakban voltak különösen érzékelhetőek. Mezőkövesden csak 8%-os bővülés történt ezen időszak alatt. Mivel mindhárom fürdő hagyományosan gyógyászatáról volt ismert, megvizsgáltuk a gyógyászat teljes vendégforgalomhoz viszonyított arányának változását. A legjelentősebb arányt 2007-ben e vonatkozásban Gyopárosfürdőn tapasztalhatjuk (30%), és az emelke- 2 Turisztikai szuprastruktúra: az infrastruktúrától elkülönített, kiemelt létesítmények: szállás (például szállodák), ellátás (például éttermek).
606 DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA dés is itt a legszembetűnőbb. Nem vonatkozik ez a nyári hónapokra, ahol az Élményfürdő és a Parkfürdő aránya eléri a 85 90%-ot. Bevételi mutatók Az éves árbevétel tekintetében Hajdúszoboszló előnye némileg még az eddigieknél is nagyobb, a mezőkövesdinek több mint duplája, az orosházi fürdőét pedig több mint háromszorosan haladja meg. A bázisévhez képest ebben a vonatkozásban is Orosháza mutatja a legnagyobb dinamikát 2007-re, itt a 2002. évben realizált bevétel közel két és félszeresét érték el. Mezőkövesden 80%-ot meghaladó emelkedést tapasztalhatunk. A bevételek között külön vizsgáltuk a gyógyászat bevételeinek alakulását, amely egyrészt az OEP-támogatásból, másrészt az egyéni, nem beutalt vendégforgalomból származik. E bevételek részesedése Hajdúszoboszlón volt a legmagasabb 2007-ben, ekkor meghaladta az 55%-ot. Ezzel szemben Mezőkövesden és Orosházán nagyjából hasonló, 18-18%-os részesedést láthatunk. A vizsgált időszakban a gyógyászatból származó bevétel részesedése az összes bevételből csak Hajdúszoboszlón emelkedett, míg Orosházán a visszaesés elérte a 80, Mezőkövesden pedig a 12 százalékpontot. (Orosházán a visszaesés természetesen a fürdőforgalom fentebb jelzett jelentős bővüléséhez mérten értendő.) A gyógyászatból származó bevétel változását tekintve megállapíthatjuk, hogy egyedül Orosházán történt csökkenés, igaz, az itteni fürdő a jelzett időszakban a gyógyászatból származó bevételei több mint felét elvesztette. Mezőkövesden ugyanekkor 8%-os növekedés történt. Az egy vendégre jutó bevétel vonatkozásában megfigyelhetjük, hogy 2007-ben 890 Ft-tal Orosháza van a legjobb helyzetben, melyet Mezőkövesd (831 Ft) és Hajdúszoboszló követ (534 Ft). Bár az érték 2003 óta Orosházán is folyamatosan nő, de a 2002-ről 2003-ra bekövetkezett jelentős visszaesés miatt a vizsgálatba vont fürdők közül csak itt történt csökkenés. Mezőkövesden 68%, míg Hajdúszoboszlón ennél kisebb volt a gyarapodás. Lényeges vizsgálati szempont a hatékonyság, melynek mérésére az egy alkalmazottra jutó árbevételt számítottuk ki. Megállapítható, hogy a leghatékonyabb a 2007-es adatok alapján a mezőkövesdi Zsóry fürdő volt, ahol az egy alkalmazottra jutó bevétel meghaladta az 5 millió Ft-ot. 2002-ről 2007-re az egy alkalmazottra jutó bevétel mindenütt növekedett. A foglalkoztatottság alakulása A fürdőfejlesztések céljai között a munkahelyteremtés minden esetben megfogalmazódik. Az alkalmazottak létszáma 2007-ben Hajdúszoboszlón volt a legmagasabb, a másik két fürdőben száz alatt maradt (Orosházán 93, Mezőkövesden pedig 81 fő volt). Az emelkedés ugyanakkor a vizsgált időszak alatt Orosházán volt a legnagyobb, hiszen az alkalmazottak száma megduplázódott, míg Mezőkövesden 14%-kal, Hajdúszoboszlón pedig közel 1/5-del emelkedett. A fürdők alkalmazotti köre elsősorban az érintett településekről, illetve azok 20 km-es vonzáskörzetéből, egyes vezető munkakörökben a régióból való. Mindhárom fürdő él a szezonális foglalkoztatás lehetőségével is. A szezonálisan foglalkoztatottakat jellemzően a strandfürdő üzemeltetéshez kapcsolódó munkakörökben
A FÜRDŐFEJLESZTÉSEK HATÁSAI KELET-MAGYARORSZÁGON 607 (pénztáros, kapus, medenceőr, takarító stb.) alkalmazták. A szezonálisan munkalehetőséghez jutók mindhárom fürdőnél elérik az állandó alkalmazotti létszám 1/3-át. Az eredmény alakulása A fürdők teljesítményének alakulását elemezve természetesen nem tekinthetünk el az eredmény vizsgálatától. Az adózás előtti eredmény tartalmazza egy vállalkozás adott időszak alatt elért teljes tevékenységének eredményét, beleértve az üzemi tevékenységből származó eredményt, a pénzügyi műveleteket és a rendkívüli tételeket. Az egyes fürdők eredményét vizsgálva megállapíthatjuk, hogy az a hajdúszoboszlói Hungarospa esetében a legmagasabb. Mezőkövesd és Orosháza esetében az eredmény alakulásának trendje 2004 óta folyamatosan pozitív. A beruházások hatásai a fürdők környezetére A hatások kiterjedése A regionális tudomány egyik alapvető kérdése, hogy egy-egy jelenség adott területegységen való megjelenése mennyire hasonló, illetve különböző a szomszédos területegységek értékeihez képest. Feltételezésünk szerint az egy-egy településen megvalósuló egészségturisztikai fejlesztések közvetlenül elsősorban az adott település társadalmi-gazdasági életében, folyamataiban hoznak változást, s a közvetlen környezet rövid távon csak áttételesen részesedik a kedvező hatásokból. A szomszédos településeken elsősorban nem az egészségturisztikai szempontból kedvező helyzetű településről továbbgyűrűző hatások érezhetők, hanem csak a saját turisztikai potenciálból következők. Vagyis az egyes fürdőberuházások által generált vendégforgalmi növekmények feltételezéseink szerint csak az adott településen érezhetők, míg természetesen a közvetett hatások a szomszédos településeket is érintik (például egy-egy új szálloda munkavállalói a szomszéd településekről is érkezhetnek). Vizsgálatunk több szempontból is eleve korlátok között értelmezhető. Az első probléma természetesen abból a kérdésből fakad, hogy egy-egy megvalósult fürdőberuházás következtében megnövekedett látogatószám-gyarapodás mennyiben konvertálható át vendégéjszakaszám-gyarapodássá? A másik korlátozó szempont pedig abból adódik, hogy amennyiben a környező településeken is voltak beruházások, amelyeknek köszönhetően nőtt a férőhelyek száma, akkor az ott megnövekedő vendégéjszakaszám miatt a szomszédok értéke közelíteni fog egymáshoz. E korlátozó tényezők miatt tehát azt nem várhatjuk, hogy e módszer segítségével közvetlenül bemutathassuk a fürdőberuházások hatását, amelynek segítségével az érintett település értéke várhatóan elkülönül a környezetétől. Csak általánosságban vizsgáljuk tehát a vendégéjszakák vonatkozásában a területi autokorrelációt települési szinten, melynek eredményei véleményünk szerint áttételesen utalhatnak a beruházások esetleges térbeli hatásmechanizmusára is. A hasonlóságok számszerűsítése alapján a vizsgált jelenség térbeli összefüggésrendszerére, illetve annak jellegére vonatkozóan következtetések vonhatók le. Munkánk során a területi autokorreláció vizsgálatának egyik specifikus változatát alkalmaztuk. A terület
608 DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA szomszédaival való viszonyának vizsgálatához a Local Moran I mutatót alkalmaztuk. Azokon a területeken, amelyek szomszédságában magas intenzitási értékek vannak, a Moran I megmutatja, vajon a vizsgált területen ez hasonló (vagyis hasonlóan magas), vagy különböző (alacsony), és fordítva. A Local Moran I statisztika definícióját Anselin (1995) alkalmazta a területi autokorreláció számszerűsítésére. Az I definíciója (Getis és Ord 1996, idézi Tóth 2003): N [ Z) ] = (Zi Z) Ii * Wij *( Zi S 2 z j= 1 ahol Z valamennyi egység átlaga, Z i az i egység értéke, Zj valamennyi (az i-n kívüli) területegység értéke (ahol j i), S 2 z valamennyi vizsgált egység változójának szóródása, és W ij az i és a j egységek közötti távolsági súlytényező (mely jelen vizsgálatban a j és i pontok x és y koordinátáján alapuló távolsági adatokból származik). A megkapott Local Moran I értéket több más eljáráshoz hasonlóan standardizáltuk, mert így a torzító hatások jobban kiszűrhetők. A standardizálás használatának oka jelen esetben elsősorban az, hogy a vizsgálatban nagy szórású változókat kell alkalmaznunk. Z(I i )=[I i E(I i )]/S(I i ), ahol Z(I i ) a standardizált változó, I i az eredeti változó, E(I i ) az eredeti változó átlaga, S(I i ) az eredeti változó szórása. A Local Moran eredményét ezt követően összevetettük az abszolút adatokkal annak érdekében, hogy kiderüljön: a nagyfokú hasonlóság vajon a változó magas vagy alacsony értékeinek koncentrációja-e, és fordítva? Minél nagyobb a Local Moran I értéke, annál szorosabb a térbeli hasonlóság. Negatív érték esetén viszont megállapítható, hogy a változók térbeli eloszlása alterálást mutat (vagyis a magas és az alacsony értékek egymásmellettiségét), s az elemzést ezt figyelembe véve lehet elvégezni. A nullához közeli eredmény esetén pedig a változók térbeli eloszlása véletlenszerű. A következőkben a három vizsgált település 2000 és 2007 közötti területi autokorreláltságát vizsgáltuk meg a vendégéjszakák száma tekintetében. Megállapíthatjuk, hogy a települések közül a legjelentősebb mértékben Hajdúszoboszló különül el a környezetétől 3. A vizsgált évek során a település szomszédjaitól való elkülönülése sokat csökkent, de még így is jelentős mértékű. A két további település vonatkozásában a Local Moran I nulla közeli értéket vesz fel, ami azt mutatja, hogy a változók térbeli eloszlása a véletlenszerűhöz közelít. Így tehát a környezetétől való elkülönülés, illetve ahhoz való hasonulás szabályszerűsége csak igen kis mértékben mutatható ki. Ettől függetlenül annak előjelét, tehát a hasonlóság vagy különbség tényét fontosnak tartjuk jelezni. Mezőkövesd vonatkozásában annyiban hasonló a helyzet a hajdúszoboszlóihoz, hogy az autokorreláció itt is negatív előjelű, vagyis a település ha kismértékben is de különbözik a környezetétől. Orosháza 2000 és 2002 között kismértékű negatív autokorreláltságot mutatott, ez 2003-tól pozitívra váltott, vagyis a vendégéjszakák száma tekintetében a környezetéhez némileg hasonló nagyságrendet mutat., 3 Országos szinten vizsgálva megállapítható, hogy a vendégéjszakák tekintetében mindössze 3 település különül el jobban a környezetétől, ezek: Budapest, Pécs és Harkány.
A FÜRDŐFEJLESZTÉSEK HATÁSAI KELET-MAGYARORSZÁGON 609 A standardizált I értékeit a vendégéjszakák számával összevetve Hajdúszoboszlónál a környezetétől pozitív irányban jelentősen elkülönülő értéket láthatunk. Az elkülönülés mértékének oka az, hogy a település 2007-es vendégéjszakáinak száma (849 176) nem csupán a szorosan vett szomszédainál nagyobb, hanem a megyeszékhelyen, Debrecenben mért értéknek is több mint duplája. Az abszolút adatokat tekintve Mezőkövesd szintén elkülönül a környezetétől Egerhez és környékéhez hasonlóan, ám ennek elsődleges oka, hogy csak egy szomszédjánál működik kereskedelmi szálláshely (Bogácson), míg a többinél nem. Bogács forgalmától mint később még bemutatjuk jelentősen elmarad a település, ám a többi közvetlen szomszédhoz képest kiemelkedik. Orosháza kismértékben hasonlít a szomszédaira, de a Local Moran I-je azokénál némileg alacsonyabb, vagyis a hasonlóság nem azonos mértékű. A közvetlen szomszédok közül kereskedelmi szálláshelyeket csak Nagyszénáson találhatunk, de néhány közeli városban (Hódmezővásárhelyen, Szentesen, Békéscsabán) az övéhez hasonló nagyságrendű forgalom zajlott 2007-ben, s ezekre hasonlít elsősorban (9. ábra). A települések 100 lakosra jutó vendégéjszakáinak standardizált Local Moran I-jét vizsgálva megállapíthatjuk, hogy a három település közül negatív autokorrelációt 2000 és 2007 között csak Hajdúszoboszló mutatott. 4 Hajdúszoboszlónak a szomszédaitól való elkülönülése a vizsgált időszak folyamán kismértékben növekedett, szemben az abszolút adatoknál tapasztaltakkal. A másik két település autokorreláltsága ebben az esetben is a nullához közelít. Összevetve viszont az a különbség, hogy míg Mezőkövesd Local Moran I-je némileg a negatív tartományban van, vagyis kismértékben elkülönül a környezetétől, addig Orosháza értéke pozitív, vagyis inkább hasonlít a szomszédságához. 9. ábra A vendégéjszakák standardizált Local Moran I-je a vizsgált településeken, 2000 2007 0,5 0,0 standardizált I -0,5-1,0-1,5-2,0-2,5 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Hajdúszoboszló Mezőkövesd Orosháza Forrás: saját szerkesztés. 4 A negatív autokorreláció nagysága országos viszonylatban a fajlagos adatok esetében már kevésbé kiemelkedő Hajdúszoboszlón, 2007-ben csak a 7. A környezetétől leginkább eltérő települések ekkor Berekfürdő, Mátraszentimre, Sima, Harkány, Tivadar és Cserkeszőlő voltak.
610 DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA A Moran I értékeit az alapadattal összevetve láthatjuk, hogy Hajdúszoboszló igen magas fajlagos vendégéjszakaszámmal képes kiemelkedni környezetéből. Mezőkövesd esetében megfigyelhető, hogy bár a közvetlen és a távolabbi településeken is van kereskedelmi szálláshely, azok fajlagos vendégéjszakaszámától viszont oly mértékben elmarad a település, hogy elsősorban a vendégforgalommal nem jellemezhető településekhez hasonlít értéke. Orosháza Local Moran I-je a mezőkövesdinél némileg alacsonyabb. Ennek oka az, hogy bár a fajlagos vendégéjszakák száma a településen viszonylag alacsony volt 2007-ben (155 éjszaka/100 lakos), de még így is jobban eltér az egyébként hasonlóan gyengén teljesítő környezetétől, mint Mezőkövesd. 10. ábra A 100 lakosra jutó vendégéjszakák standardizált Local Moran I-je a vizsgált településeken, 2000 2007 1 0-1 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 standardizált I -2-3 -4-5 -6-7 Hajdúszoboszló Mezőkövesd Orosháza Forrás: saját szerkesztés. 2. táblázat Az egy lakosra jutó éves jövedelem a vizsgált településeken és szomszédaiknál, 2000 2007 (Ft) Terület 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Hajdúszoboszló 329 846 383 887 409 947 481 658 511 901 567 872 614 941 719 439 Hajdúszoboszló szomszédai 234 387 280 716 312 573 345 990 362 191 397 885 440 336 525 334 Mezőkövesd 297 380 358 443 400 331 473 728 494 781 556 345 620 908 724 641 Mezőkövesd szomszédai 223 700 274 537 298 946 337 553 363 769 402 693 448 665 523 680 Orosháza 332 868 380 942 389 232 491 621 508 128 554 217 606 251 695 714 Orosháza szomszédai 230 149 279 680 279 771 349 806 368 145 397 314 449 325 534 854 Forrás: KSH-adatok alapján saját számítás. A három település és azok környezetének vizsgálatát további statisztikai mutatók elemzésével is elvégezhetjük. Nem állítjuk azt, hogy a következőkben bemutatandó mutatók csak és kizárólag a beruházások hatására változhatnak, viszont trendjeikből meglátásunk szerint lehet következtetni arra is.
A FÜRDŐFEJLESZTÉSEK HATÁSAI KELET-MAGYARORSZÁGON 611 Az egy lakosra jutó jövedelem tekintetében megállapítható, hogy a vizsgált települések 2000 óta mindig fejlettebbek voltak a szomszédos településeknél. Hajdúszoboszló 5 és Orosháza 6 szomszédaira igaz az, hogy némileg gyorsabban fejlődnek, mint az adott település, míg Mezőkövesd 7 némileg gyorsabban bővül, mint a környezete (2. táblázat). A munkanélküliségi arány vagyis a nyilvántartott álláskeresők aránya a munkavállalási korú népességen belül ehhez némileg hasonló képet mutat (3. táblázat). Az elmúlt években mindhárom települést alacsonyabb munkanélküliség terhelte, mint a szomszédos településeket. A munkanélküliség csak Hajdúszoboszlón csökkent, míg Mezőkövesd szomszédainál inkább stagnálás történt. Mezőkövesd a másik két településhez képest kivételnek számít abban a tekintetben, hogy itt a munkanélküliségi arány változása a települést övező gyűrű esetében volt kedvezőbb, s nem fordítva. 3. táblázat Munkanélküliségi arány a vizsgált településeken és szomszédaiknál, 2000 2007 (százalék) Terület 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Hajdúszoboszló 8,4 6,7 6,1 5,6 6,1 6,1 6,4 7,1 Hajdúszoboszló szomszédai 9,8 8,8 9,0 9,5 9,9 10,4 10,5 12,3 Mezőkövesd 5,6 5,6 5,3 5,1 6,3 6,9 6,3 7,0 Mezőkövesd szomszédai 7,8 6,4 6,3 6,2 7,0 8,0 7,7 9,3 Orosháza 6,1 4,8 4,0 4,2 5,7 6,6 6,5 6,7 Orosháza szomszédai 5,7 5,0 4,9 5,4 6,7 6,9 6,9 7,8 Forrás: KSH-adatok alapján saját számítás. A becsült foglalkoztatási arány vagyis az adózók száma a munkavállalási korú népesség százalékában is az előbb ismertetett képet mutatja: az elemzett települések az elmúlt években szinte végig jobb helyzetben voltak, mint környezetük (4. táblázat). (A kivételt Orosháza jelenti 2001-ben és 2002-ben.) A különbséget itt is az elmúlt időszak folyamatai mutatják. Hajdúszoboszlón sajnálatos módon 2007-re csökkent a foglalkoztatási arány 2000-hez képest, míg a környezetében kismértékű növekedés történt. Mezőkövesd esetében gyorsabb, míg Orosházán lassabb volt az arány növekedése, mint azt a szomszédoknál láthattuk. 4. táblázat Becsült foglalkoztatási arány a vizsgált településeken és szomszédaiknál, 2000 2007 (százalék) Terület 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Hajdúszoboszló 71,3 72,3 70,8 72,1 70,0 68,2 70,3 71,0 Hajdúszoboszló szomszédai 59,3 61,6 61,9 61,1 58,4 57,9 59,6 60,6 Mezőkövesd 65,6 65,7 65,7 66,6 65,6 66,2 67,8 68,2 Mezőkövesd szomszédai 58,4 60,7 58,4 59,4 58,5 57,1 59,2 60,5 Orosháza 66,7 67,7 62,9 69,2 67,3 66,2 67,9 67,4 Orosháza szomszédai 64,4 69,0 65,5 67,7 66,2 63,7 65,9 65,9 Forrás: KSH-adatok alapján saját számítás. 5 Hajdúszoboszló szomszédai: Nagyhegyes, Nádudvar, Kaba, Hajdúszovát, Sáránd, Mikepércs, Ebes, Hortobágy. 6 Orosháza szomszédai: Kondoros, Nagyszénás, Gádoros, Árpádhalom, Székkutas, Kardoskút, Pusztaföldvár, Gerendás, Csorvás. 7 Mezőkövesd szomszédai: Tard, Bogács, Szomolya, Novaj, Szihalom, Mezőszemere, Egerfarmos, Egerlövő, Szentistván, Mezőkeresztes, Mezőnyárád.
612 DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA A gazdasági mutatók elemzését a vállalkozássűrűséggel, vagyis a 100 lakosra jutó működő vállalkozások számával zárjuk (5. táblázat). A 3 település fölénye ebben a vonatkozásban is szembetűnő a környezetükkel szemben. 2000-től 2007-re Hajdúszoboszló és Mezőkövesd rendelkezett nagyobb dinamikával, mint a szomszédos települések átlaga, Orosháza dinamikája pedig megegyezett szomszédaiéval. 5. táblázat A 100 lakosra jutó működő vállalkozások száma a vizsgált településeken és szomszédaiknál, 2000 2007 Terület 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Hajdúszoboszló 5,9 6,2 6,6 6,9 7,0 7,0 5,9 7,0 Hajdúszoboszló szomszédai 4,3 4,4 4,5 4,6 4,6 4,6 4,3 4,6 Mezőkövesd 5,8 5,9 6,7 6,7 6,9 6,9 5,8 6,9 Mezőkövesd szomszédai 3,1 3,4 3,6 3,7 3,8 3,8 3,1 3,6 Orosháza 5,9 6,1 6,4 6,3 6,5 6,6 5,9 6,0 Orosháza szomszédai 3,7 3,8 4,0 4,0 4,1 4,2 3,7 3,8 Forrás: KSH-adatok alapján saját számítás. A turisztikai indikátorok közül először a 100 lakosra jutó kereskedelmi szállásférőhelyek számát vizsgáltuk (6. táblázat). Hajdúszoboszló és Orosháza férőhely-ellátottság vonatkozásában magasan kiemelkedik környezetéből, míg Mezőkövesd esetében elsősorban Bogácsnak köszönhetően a különbség már kevésbé jelentős. Hajdúszoboszló és Mezőkövesd férőhely-ellátottsága lassabban növekedett az elmúlt években, mint a szomszédaié, míg Orosházán éppen fordított a helyzet. 6. táblázat A 100 lakosra jutó kereskedelmi szállásférőhelyek száma a vizsgált településeken és szomszédaiknál, 2000 2007 Terület 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Hajdúszoboszló 25,3 23,4 28,5 30,0 29,6 30,1 28,8 28,9 Hajdúszoboszló szomszédai 1,0 1,7 1,9 1,5 1,6 1,7 2,1 2,0 Mezőkövesd 7,1 7,4 7,8 8,1 8,3 9,5 8,3 10,7 Mezőkövesd szomszédai 5,1 5,7 6,1 6,4 6,5 6,8 7,1 10,0 Orosháza 0,9 1,3 1,3 1,5 1,6 1,5 2,9 3,5 Orosháza szomszédai 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 0,2 Forrás: KSH-adatok alapján saját számítás. A fajlagos vendégforgalom, vagyis az egy lakosra jutó vendégéjszakák esetén is az előbbivel azonos a kép, tehát csak Mezőkövesden látunk a környezetnél rosszabb adatokat. Érdemes viszont megfigyelni, hogy 2007-re 2000-hez képest Hajdúszoboszlón és Mezőkövesden nagyobb volt a bővülés mértéke, mint a környezetében, míg Orosházán némileg elmaradt attól (7. táblázat).
A FÜRDŐFEJLESZTÉSEK HATÁSAI KELET-MAGYARORSZÁGON 613 7. táblázat Az egy lakosra jutó vendégéjszakák száma a vizsgált településeken és szomszédaiknál, 2000 2007 Terület 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Hajdúszoboszló 26,8 27,8 30,4 30,3 27,8 29,4 35,1 36,3 Hajdúszoboszló szomszédai 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 0,7 0,7 Mezőkövesd 1,4 1,4 1,3 1,8 1,6 2,4 3,2 3,1 Mezőkövesd szomszédai 3,3 3,7 4,1 4,4 4,1 4,3 4,2 5,7 Orosháza 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 1,2 1,6 Orosháza szomszédai 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,2 Forrás: KSH-adatok alapján saját számítás. A turisztikai mutatók közül végül a hatékonyságot mutató egy férőhelyre jutó vendégéjszakaszámot vizsgáltuk (8. táblázat). Megállapíthatjuk, hogy egyedül Hajdúszoboszlón hatékonyabbak a kereskedelmi szálláshelyek, mint a szomszédoknál, míg a másik két településnél fordított a helyzet. Hatékonyságnövekedés csak Mezőkövesden és Hajdúszoboszlón történt a vizsgált idősszakban, míg a többi területen visszaesés történt. Sajnálatos az a tény, hogy Orosháza visszaesése még a környezeténél is nagyobb volt. 8. táblázat Az egy férőhelyre jutó vendégéjszakák száma a vizsgált településeken és szomszédaiknál, 2000 2007 Terület 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Hajdúszoboszló 105,8 119,1 106,7 101,1 94,1 97,9 122,1 125,8 Hajdúszoboszló szomszédai 63,6 38,4 34,5 40,4 30,8 34,7 30,5 34,7 Mezőkövesd 19,5 18,5 16,0 22,0 19,1 25,8 38,3 29,1 Mezőkövesd szomszédai 65,1 64,9 67,1 69,0 64,2 63,7 59,1 56,9 Orosháza 98,4 72,0 71,7 58,6 58,9 63,3 41,0 44,9 Orosháza szomszédai 140,7 200,7 100,8 170,8 155,3 97,5 47,0 112,4 Forrás: KSH-adatok alapján saját számítás. Összegzés A 2007-es adatok alapján a hajdúszoboszlói fürdőt felkereső vendégek száma megközelítette a 2 millió főt, ezzel ismét Magyarország és Közép-Európa leglátogatottabb fürdőkomplexuma lett, jelentősen meghaladva a mezőkövesdi és orosházai fürdőt. 2002-ről 2007-re a vendégforgalom tekintetében a három vizsgált fürdő közül Orosházán láthatjuk a legjelentősebb bővülést, míg a másik két fürdő elmaradt tőle. Az éves árbevétel tekintetében Hajdúszoboszló előnye némileg még az eddigieknél is nagyobb. Mezőkövesdet és Orosházát vizsgálva megállapítottuk, hogy előbbinél jóval nagyobb szezonális ingások vannak, mint utóbbinál. Az is egyértelműen látszik, hogy a fürdők mindkét esetben nagyobb évközi ingásokat kénytelenek elviselni, mint az adott településen működő szálláshelyek. Megállapítottuk, hogy a fürdők hatása a helyi adón, a foglalkoztatáson és egyéb tényezőkön keresztül meghatározó jelentőségű a település gazdasági helyzetére.
614 DR. MOLNÁR CSILLA KINCSES ÁRON DR. TÓTH GÉZA A területi autokorrelációs vizsgálatokat elvégezve azt találtuk, hogy a 3 település egymástól elérő fejlődési pályán mozog. Hajdúszoboszló jelentősen kiemelkedik környezetéből, míg a másik két település vagy kismértékben eltér, vagy pedig hasonlít a környezetéhez. E két utóbbi település esetében az abszolút, illetve a fajlagos adat nagysága nem különül el döntő mértékben a szomszédos településektől. 2000 és 2007 között az egyes települések és a szomszédok közötti különbségek nem változtak jelentős mértékben, így megállapíthatjuk, hogy a fürdők hatása elsősorban az adott településen, s kevésbé annak környezetében érezhető. A további statisztikai elemzések, melyekben az egy lakosra jutó jövedelmet, a munkanélküliségi arányt, a becsült foglalkoztatási arányt, a vállalkozássűrűséget, a férőhelyi ellátottságot, a fajlagos forgalmat vizsgáltuk, hasonló eredményt hoztak. A három vizsgált település közül Hajdúszoboszló emelhető ki, ahol a turisztikai potenciál jelentősen növekedett az összes többi településhez viszonyítva. E fürdőváros esetében folyamatos turisztikai pozíciónyerés figyelhető meg, továbbá gazdasági teljesítményében is erős javulások mutatkoztak 2002-ben és 2007-ben is. Mezőkövesden javulás figyelhető meg, míg Orosházát inkább stagnáló pozíció jellemzi. Nem feltétlen arról van szó, hogy kevesebb vendég érkezne ide, sokkal inkább arról, hogy arányaiban nem választják többen e települést. IRODALOM Anselin, Luc (1995): Local indicators of spatial association LISA. In: Geographical Analysis 27, No. 2. (April) Getis, Arthur J. Keith Ord (1996): Local spatial statistics: an overview. In: Paul Longley, Michael Batty: Spatial Analysis: Modelling in a GIS Environment. GeoInformation International: Cambridge, England Moran, P. A. P. (1948): The interpretation of statistical maps. In: J. Roy. Stat. Soc. Ser. B-Methodol. 10. Mundruczó Györgyné Szennyessy Judit (2005): A Széchenyi Terv egészségturisztikai beruházásainak gazdasági hatásai. Turizmus Bulletin 9. évf. 3. sz. Tóth Géza (2003): Területi autokorrelációs vizsgálat a Local Moran I módszerével. Tér és Társadalom XVII. évf. IV. sz. Kulcsszavak: egészségturizmus, fürdőfejlesztések, Kelet-Magyarország. Resume In Eastern Hungary in recent years, several developments have taken place in health tourism including spas for which the effects have not yet fully materialised. It is not possible, for reasons of limited length, to provide a detailed, critical analysis on each project. Therefore the study of flagship projects is used to provide overall analysis on the direct and indirect impact of investment activities.