A tanulmány címe:

Közzététel: 2024. május 28.

A tanulmány címe:

A kisebb területegységek helyi gazdaságfejlesztését megalapozó statisztikai vizsgálat – A Marcal-völgy esete, 2022

Szerzők:

Xxxxxxx Xxxxx–Xxxxx Xxxxxxxx–Xxxxxx Xxxxxxxx

xxxxx://xxx.xxx/00.000X0/XX000000

Az alábbi feltételek érvényesek minden, a Központi Statisztikai Hivatal (a továbbiakban: KSH) Területi Statisztika c. folyóiratában (a továbbiakban: Folyóirat) megjelenő tanulmányra. Felhasználó a tanulmány, vagy annak részei felhasználásával egyidejűleg tudomásul veszi a jelen dokumentumban foglalt felhasználási feltételeket, és azokat magára nézve kötelezőnek fogadja el. Tudomásul veszi, hogy a jelen feltételek megszegéséből eredő valamennyi kárért felelősséggel tartozik.

1) A jogszabályi tartalom kivételével a tanulmányok a szerzői jogról szóló 1DDD. évi LXXVI. törvény (Szjt.) szerint szerzői műnek minősülnek. A szerzői jog jogosultja a KSH.

2) A KSH földrajzi és időbeli korlátozás nélküli, nem kizárólagos, nem átadható, térítésmentes felhasználási jogot biztosít a Felhasználó részére a tanulmány vonatkozásában.

3) A felhasználási jog keretében a Felhasználó jogosult a tanulmány:

a) oktatási és kutatási célú felhasználására (nyilvánosságra hozatalára és továbbítására a

4. pontban foglalt kivétellel) a Folyóirat és a szerző(k) feltüntetésével;

b) tartalmáról összefoglaló készítésére az írott és az elektronikus médiában a Folyóirat és a szerző(k) feltüntetésével;

c) részletének idézésére – az átvevő mű jellege és célja által indokolt terjedelemben és az eredetihez híven – a forrás, valamint az ott megjelölt szerző(k) megnevezésével.

4) A Felhasználó nem jogosult a tanulmány továbbértékesítésére, haszonszerzési célú felhasználására. Ez a korlátozás nem érinti a tanulmány felhasználásával előállított, de az Szjt. szerint önálló szerzői műnek minősülő mű ilyen célú felhasználását.

5) A tanulmány átdolgozása, újra publikálása tilos.

6) A 3. a)–c.) pontban foglaltak alapján a Folyóiratot és a szerző(ke)t az alábbiak szerint kell feltüntetni:

„Forrás: Területi Statisztika c. folyóirat 64. évfolyam 3. számában megjelent, Xxxxxxx Xxxxx–

Xxxxx Xxxxxxxx–Xxxxxx Xxxxxxxx által írt, A kisebb területegységek helyi gazdaságfejlesztését megalapozó statisztikai vizsgálat – A Marcal-völgy esete, 2022 c. tanulmány”

7) A Folyóiratban megjelenő tanulmányok kutatói véleményeket tükröznek, amelyek nem esnek szükségképpen egybe a KSH, vagy a szerzők által képviselt intézmények hivatalos álláspontjával.

A kisebb területegységek helyi gazdaságfejlesztését megalapozó statisztikai vizsgálat –

A Marcal-völgy esete, 2022

A statistical analysis supporting the local economic development of smaller domestic territorial units –

The Case of Marcal Valley, 2022

Lendvay, Endre

Responsum Kft.

E-mail: xxxxxxx.xxxxx@xxxxxxxxx.xx

Xxxxx, Xxxxxxxx

Xxxxxxxxx Kft.

E-mail: xxxxx.xxxxxxxx@xxxxxxxxx.xx

Vásáry, Viktória

Responsum Kft., Nemzeti Közszolgálati Egyetem,

ÁNTK, KNGT

E-mail: xxxxxx.xxxxxxxx@xxxxxxxxx.xx; xxxxxx.xxxxxxxx@xxx-xxx.xx

Kulcsszavak: területi különbségek, belső perifériák,

Regional Scorecard módszertan

A Marcal völgye a magyarországi viszonyok között fejlettnek tekinthető észak-nyugati or- szágrész leszakadó, belső perifériája, amely a területfejlesztés által kezelendő, fejlesztési be- avatkozások tervezésére alkalmat adó térségi értelmezésre támaszt igényt.

A folyó déli vízgyűjtőterületén fekvő Devecseri, Süme- gi, Zalaszentgróti és a Vasvári járások jelentős gaz- dasági és társadalmi problémákkal küzdenek.

E járások alapszintű vizsgálatához a szerzők a Regional Scorecard (RSC) módszertant al- kalmazták. E módszerrel rávilágítanak arra, hogy a problémák milyen területi kiterjedéssel és rétegződéssel jelennek meg, valamint a to- vábbi vizsgálatok irányának meghatározásá- hoz lehatárolják a célterületet.

The Marcal valley is a detached, inner pe- riphery of the north-western part of the country, which can be considered developed in terms of Hungarian conditions. The Marcal valley requires a regional interpretation to be managed by regional development and provi- des an opportunity to plan future develop- ment interventions.

Attention-grabbing economic and social problems can be seen in the districts of Devecser, Sümeg, Zalaszent- grót and Vasvár located in the southern water catchment area of the river.

The authors used the Regional Scorecard (RSC) methodology during the basic level

Keywords: regional disparities, inner peripheries,

Regional Scorecard methodology

Beküldve: 2023. július 25.

Elfogadva: 2023. november D.

examination. With this method the authors highlight the territorial extent and territorial stratification of the problems and delimit the target area in order to determine the direction of further investigations.

Bevezetés, szakirodalmi háttér

A helyi gazdaságfejlesztés meghatározására számos megközelítést alkalmaznak.

G. Fekete (2005) a térségben végbemenő változások alakulásába történő tudatos beavatkozásnak tekinti a helyi gazdaság fejlesztését, és vannak, akik olyan átfogó stratégiának tartják, amely elősegíti a munkahelyteremtést, a vállalkozásfejlesztést, ezzel javítva az életminőséget és az életkörülményeket (lásd például Bartik 1DD5, Čapkova 2005, Rechnitzer 2007). Egyrészt a külső vagy belső szereplők szemszögé- ből értelmezik ezt a fogalmat (Mezei 2006a, 2006b), másrészt a helyi önkormányza- tok szerepének, alkalmazkodóképességének elemzésére (Mezei 2006a, Péteri 1DD4, Xxxxxx 2001, Faragó 2004, Xxxxxxx 2005, Jedynak et al. 2015), vagy a különböző térségi hálózatok vizsgálatára (Lowe et al. 1DD5, Bebbington–Perreault 1DDD, Kulcsár 2008) használják. Míg egyes szerzők a képességszemlélet segítségével alapozzák meg (Xxxxxxx et al. 2016), addig mások összehasonlító perspektívából (Xxxxx et al. 2020), vagy a vidékbiztonság megteremtésének szempontjából közelítik meg (Nagy 201D). 2004-ben a Világbank Városfejlesztési Főosztálya helyi gazdaságfejlesztésért felelős (Local economic development – LED) munkacsoportja kézikönyvet is ki- adott erről (Swinburn et al. 2004).

A helyi gazdaságfejlesztés lehetőségei – Ritter et al. (2013) tanulmánya szerint – vizsgálhatók átfogó, területi szempontból, térségi helyzetelemzés keretében vagy akár mezőgazdasági, vidékfejlesztési szempontból.

Így ezeket a lehetőségeket nagymértékben befolyásolja az is, hogy az adott térség/település centrumnak vagy perifériának tekinthető-e. E viszonyrendszert is számos tanulmány elemzi (Xxxxxx et al. 2023, Nemes Nagy 1DD6, Lőcsei–Szalkai 2008, Győri–Mikle 2017). A periféria fogalmát a gazdaságföldrajzon belül Pugh– Dubois (2021) alaposan vizsgálták, Oppido et al. (2023) pedig a periferiás, marginális vagy nem központi területek területi egyenlőtlenségei szempontjából szisztematiku- san feldolgozták az ezzel kapcsolatos szakirodalmat. Megállapítható, hogy az utóbbi időben a periférián található helyeket egyre nagyobb tudományos figyelem övezi (Rodríguez-Pose 2018). Egy régiót például az elnéptelenedés, a kis cégek jelenléte, a távoli fekvés vagy a szervezeti struktúrák alapján tekintenek periferikusnak (Doloreux–Dionne 2008, Eder 201D, Xxxxxxxx–Xxxxxxxxx 2015, Xxxxxxxx 1DD5,

Tödtling–Trippl 2005). A funkcionális, illetve földrajzi szempontok mellett vizsgálták továbbá a periferikus régiók innovációját is (Xxxxxxx–Wyrwich 2021, Grillitsch–Xxxxxxx 2015, Shearmur–Doloreux 2016).

Tanulmányunk az ismertetett elméleti megközelítések alapján elemzi a Marcal fo- lyó déli vízgyűjtőterületén fekvő Devecseri, Sümegi, Vasvári és Zalaszentgróti járások területét, valamennyi települését1, amelyek súlyos – a vonatkozó integrált településfejlesztési stratégiákban is rögzített – gazdasági és társadalmi problémákkal küzdenek [2]. A 23 településből álló Vas- vári járásban csupán Vasvár rendelkezik városi ranggal. A város szerepe ugyanakkor nem kiemelkedő vármegyei szinten. Bár a járáson belül kedvezőek a térkapcsolati viszonyok, a térség mégsem rendelkezik jelentős gazdasági potenciállal, ugyanis fog- lalkoztatási és népességmegtartási nehézségekkel küzd. Erős vonzásával ugyanakkor Szombathely és Zalaegerszeg – gazdasági pólusként – jelentősen befolyásolja a helyi gazdaságot (ProVia’ D1 Kft. 2015a: 10. o.). „A Vasvári járás az ’ősi emlékek’ és az ’érintetlen környezet’ járása. Egyediségét az egyedülállóan szép természeti környezet és a gazdag kulturális, történelmi emlékek biztosítják. Jelenleg még sem jelent a vá- ros és környezetének gazdaságában húzóerőt a turizmus. A turisztikai attrakciók és diffúz vonzerők még nem kellően hatékonyak, programok jelenleg nem összehan- goltak, az infrastrukturális háttér kiépítettlensége vagy fejletlensége komoly hátrálta- tó tényező. A város és térségének egységes turisztikai arculata még formálódóban van” (ProVia’D1 Kft. 2015a: 34. o.).

A Devecseri járásban, amit 2011-től az Ajkai kistérségből kivált 27 település alkot, szintén csak a járási székhelynek van városi rangja. A korábbi teljes Ajkai kistérség településeinek nagyobb, lakosságának azonban csak kisebb része került a Devecseri járáshoz, mely leghátrányosabb helyzetű kistérségi besorolású. A területén megfigyelhető településföldrajzi folyamatok részben az országos folyamatok helyi leképeződései (aprófalvasodás, városhatáron belüli szuburbanizáció, a borvidéki települések sajátos demográfiai trendjei), részben pedig a helyi tényezők hatására alakultak ki (Devecser és Ajka funkciócseréje). A Szabad Vállalkozási Zóna besorolás elnyerése ugyanakkor több lehetőséget biztosít a munkahelyet teremtő beruházóknak (Devecser ITS 2018, Balogh–Bajmóczy 2015).

Sümeg város, illetve a 21 településből álló Sümegi járás Közép-Dunántúlon, illet- ve Veszprém vármegyén belül is a kevésbé fejlett járásokhoz, illetve városokhoz

1 Devecseri járás: Devecser, Adorjánháza, Apácatorna, Borszörcsök, Csögle, Dabrony, Doba, Egeralja, Iszkáz, Kamond, Karakószörcsök, Kerta, Kisberzseny, Kiscsősz, Kispirit, Kisszőlős, Kolontár, Nagyalásony, Nagypirit, Noszlop, Oroszi, Pusztamiske, Somlójenő, Somlószőlős, Somlóvásárhely, Somlóvecse, Tüskevár, Vid; Sümegi járás: Sümeg, Bazsi, Bodorfa, Csabrendek, Dabronc, Gógánfa, Gyepükaján, Hetyefő, Hosztót, Káptalanfa, Megyer, Nemeshany, Rigács, Sümegprága, Szentimrefalva, Ukk, Veszprémgalsa, Zalaerdőd, Zalagyömörő, Zalameggyes, Zalaszegvár; Vasvári járás: Vasvár, Alsóújlak, Andrásfa, Bérbaltavár, Csehi, Csehimindszent, Csipkerek, Egervölgy, Gersekarát, Győrvár, Hegyhátszentpéter, Kám, Mikosszéplak, Nagytilaj, Olaszfa, Oszkó, Pácsony, Petőmihályfa, Püspökmolnári, Rábahídvég, Sárfimizdó, Szemenye, Telekes; Zalaszentgróti járás: Zalaszentgrót, Batyk, Döbröce, Dötk, Kallósd, Kehidakustány, Kisgörbő, Kisvásárhely, Mihályfa, Nagygörbő, Óhíd, Pakod, Sénye, Sümegcsehi, Szalapa, Tekenye, Türje, Zalabér, Zalaszentlászló, Zalavég.

tartozik. Veszprém vármegyében a vármegyeszékhely környéke, illetve a Balaton- parti térségek fejlettebbek (Balatonfüredi, Balatonalmádi, Tapolcai járások), a Süme- gi, hasonlóan a Devecseri járáshoz, a gazdasági mutatók alapján kevésbé fejlett (Sümeg ITS 2016: 5D. o.). „A Sümegi járás Veszprém megye egyik legkisebb téregy- sége. Népessége átlagot meghaladó mértékben csökken. Hátrányos helyzetű, ki- emelkedő adottságokkal nem, de jelenős turisztikai vonzerővel bíró agrártérség, ahol érződik Zala megyéből (Zalaegerszeg), Vas megyéből pedig Jánosháza és Sárvár vonzása. Jánosháza gazdasági kisugárzása elsősorban a foglalkoztatásban érvényesül. A ténylegesen egységet alkotó települések köre (a járás területén túl) kiterjed Zala megye területén a megyehatárszéli Zalaszántó Sümegcsehi, Mihályfa, Vas megye területén pedig Jánosháza településekre. Sümeg és Tapolca ikervárosok. Térségük együttesen képez funkcionális várostérséget a Balaton nyugati kapujában” (Sümeg ITS 2016: 88. o.).

Zalaszentgrót településfejlesztési lehetőségeit alapvetően korlátozza a településen és a vonzáskörzetében a népesség alacsony száma, annak gyors fogyása és elörege- dése, valamint a képzett munkaerő hiánya. A szakképzett fiatalok elhagyják a várost, mert nem találnak a képzettségüknek megfelelő munkahelyet, számukra a nagyobb városoknak, Keszthelynek és Zalaegerszegnek nagyobb a vonzereje (ProVia’D1 Kft. 2015b: D. o.): A városnak nincs kifejezetten karakteres arculata. Mind a városban, mind környezetében alapvetően mikrovállalkozásokat működtetnek, nincsenek je- lentősebb foglalkoztatási potenciállal rendelkező nagyobb vállalatok (Közös Pontok Közösség- és Településfejlesztő Nonprofit Kft. 2020).

Célunk az, hogy az RSC módszertan segítségével jellemezzük a felsorolt járásokat, azok településeit, a korábbi helyzetük jellemzőiben időközben bekövetkezett válto- zásokat, és segítséget nyújtsunk a fejlesztéspolitikai döntéshozóknak.

Módszertan – RSC

Az RSC-módszertan integrált szemlélettel dolgozza fel a településfejlesztés témakö- rét, mely különösen fontos a leszakadással fenyegetett térségekben. Tekintettel arra, hogy Magyarország számos településén problémát jelent a szakképzett munkaerő elvándorlása, a forráshiány, illetve a fejlesztési forrásokra vonatkozó abszorpciós képesség csökkenése, a források szűkülése, a módszertan a tényalapú döntéshozatal eszközrendszerével segítheti például a gyorsan elérhető eredmények és a hosszabb távú, de perspektivikus előnyök közötti dilemma feloldását. A kidolgozott rendszer további előnye, hogy mivel a gazdaságfejlesztéshez szükséges közvetlen eszközrend- szer az önkormányzatok számára nem, vagy csak nagyon korlátozottan áll rendelke- zésre, ezért hasznosnak bizonyul a tények, a valóság pontos ismeretén alapuló, reális és jellemzően közvetett eszközök használatára építő gazdaságfejlesztési módszertan alkalmazása. A rendszer strukturált információval szolgál a fejlesztési területek súly- pontozásához és a gazdaságfejlesztési akciók megtervezéséhez egyaránt.

Az RSC statisztikai eszközökkel, jelentős adattömeg felhasználásával és egyúttal plasztikus megjelenítési technikával segíti a fejlesztéspolitikai döntéshozókat a különböző településcsoportok, illetve az egyes településeknek megfelelő fejlesztési akciók meghatározásában (Lendvay 2018, Nagy-Molnár–Lendvay 2018). Ez az innovatív módszertan lehetővé teszi és biztosít- ja az adott területi egység (település, járás, vármegye, vagy opcionális területi lehatá- rolás) esetében a következőket:

• a szűkebb és a tágabb környezethez viszonyított helyzetének meghatározása,

a helyi gazdaság versenyképességének országoshoz viszonyítása;

• teljesen egyedi és részletes gazdasági-társadalmi helyzetelemzés;

• a területfejlesztéshez részletes információk a döntéshozók számára, az érintett önkormányzatok által a helyi gazdaság fejlesztése érdekében szükséges lépé- sek meghatározása;

• beavatkozási pontok azonosítása;

• célravezető javaslatok és hatékony fejlesztési iránymutatások kidolgozása;

• a források célszerű elosztását és ellenőrzött felhasználása;

• elindított projekt pontos utánkövetése, monitorozása.

A módszertan három fejlesztéspolitikai dimenzióról – a bevonható erőforrásokról, a felhasználható eszközökről és a környezet adottságainak összefüggéseiről – ad számszerű információt. Az egyes dimenziókat a közgazdaságtanban ismert és általá- nosan elfogadott szempontrendszerek (Balanced ScoreCard [Marosán 2016], PESTEL [Káposzta 2017]), illetve saját kutatásunk alapján további tényezőkre osz- tottuk fel.

A környezet és a belső erőforrások viszonyrendszerét mutatják be a Diagnosztikai mátrixok. Ezek mindegyike 24 feltáró indikátort mutat be számszerűen, és a referen- cia településkör adataival való összehasonlítást hőtérképes formában jeleníti meg. A 4 belső dimenzió a következő: életminőség, gazdaság-pénzügy, hatékonyság és akti- vitás. A 6 külső dimenzió: a képviselet, gazdaság, társadalom, infrastruktúra, környe- zet és egészség, valamint szabályozási környezet (Függelék F1. táblázat). A közhiteles adatbázisokból (például Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszerből – TeIR) kinyerhető, a vizsgálat időpontjában elérhető legfrissebb értékek átlagosan mintegy 11 ezer adat feldolgozásával számíthatók ki a közel 250 ezer egyedi adatot tartalmazó [3] adatbázisból. Megjegyezzük, hogy az adatok tág köre és a különböző források miatt nem minden esetben biztosítható, hogy azok feltétlenül ugyanarra az évre vonatkozzanak.2 Az értékek megfelelően válasz- tott referenciacsoportokhoz viszonyítva mutatják be a vizsgált reláció jellegzetességeit.

Az összehasonlítás lehet vertikális: ebben az esetben a település, településcsoport, já- rás, vármegye, régió, ország adott értékeivel vetjük össze a vizsgált terület értékeit.

2 Az RSC indikátorrendszer legutóbbi aktualizálása 2022 nyarán történt. Az adatfrissítés jelentős időigénye miatt a kézirat lezárásáig nem volt lehetőségünk az elemzések felülvizsgálatára, így a bevont mutatók a 2022 nyarán rendelkezésre álló legfrissebb adatokat tartalmazzák.

A pontosabb értékeléshez azonban szükség van horizontális összehasonlításokra is, melyekhez az adott integrációs szint különböző szegmenseit (például járás esetén szomszédos járásokat) vesszük alapul. A kapott eredmények értékelése plasztikusan jellemzi az erőteljes, a későbbi fejlesztések bázisául szolgáló sikeres relációkat és a fejleszthető, vagy éppen kifejezetten gyenge állapotban lévő területeket. A feltárt

„hideg és forró pontokkal” tovább finomítható az értékelés. Ezt további mintegy száz részletező indikátor támogatja. A belső és külső környezet valamennyi dimenzióját lefedő indikátorok egyenkénti, önálló értelmezésén túlmutatóan azok egymáshoz való viszonyának (például esetleges azonos vagy épp ellentétes előjelű együttmozgásának) feltárása többletinformációkat szolgáltat. Ez utóbbi esetben előfordul, hogy a jelenség magyaráza- ta további kutatásokat, „mélyfúrásokat” igényel. Az adatok ilyen szemléletű elemzé- se azt is megmutatja, melyek azok a területek, melyek egymás fejlődésére is hatással vannak, így az egyiken (egy könnyebben alakítható területen) megvalósított fejlesztés milyen járulékos előrelépéseket eredményezhet egy másikon.

További kutatási lehetőség a főkomponens-elemzés, valamint a főkomponensek és a főkomponensekbe nem bevont indikátorok felhasználásával a települések osztá- lyozása, klaszterelemzés segítségével. Ezek eredményei hasznos támpontot adnak a fókuszterület meghatározásához. Tekintettel arra, hogy a problémakörnek ez az első eleme, ezért ezzel a megközelítéssel kezdtük munkánkat.

Eredmények

A főkomponens-elemzés és a klaszterelemzés eredményei

A következőkben elsőként azt vizsgáltuk, hogy a feltáró indikátorkészlet 24 mutatója milyen összefüggésrendszerben aggregálható. Ehhez adatredukciós eljárást, főkomponens- elemzést végeztünk, amely több mutató egyidejű bevonásával képes megjeleníteni a települési sajátosságokat. Mindez lehetővé teszi, hogy rövid, áttekinthető elemzésekkel, mégis több szempont figyelembevételével – viszonylag gyorsan – átfogóan jellemezzük a megfigyelt terüle- teket. Ezt követően azt is tanulmányoztuk, hogy Magyarország településeiből a fő- komponensek, illetve egyéb bevont változók mentén milyen jellegzetességekkel rendelkező csoportok alakíthatók ki, és ezeken belül a vizsgált 4 járás és települései hogyan pozicionálha- tók. Az elemzést – annak érdekében, hogy a lehető legpontosabban jellemezhessük a térséget – járási és települési szinten is elvégeztük.

A hosszú iterációs folyamattal járási és települési szinten is négy főkomponens alakítha- tó ki, járási szinten összesen 18, települési szinten pedig 13 indikátor bevonásával.

1. táblázat

A főkomponenseket alkotó változók kommunalitásai és iránya, járási szinten, 2022

Communalities and direction of the variables forming the main components, at district level, 2022

Bevont változók Kommu- nalitások Összefüggés iránya

„Társadalmi jólét” mutató (megőrzött információ: 5D,1%)
ÉG – Egy lakosra jutó nettó jövedelem (forint)	0,70	+
ÉT – Munkanélküliségi ráta (%)	0,67	–
ÉE – Légúti és daganatos megbetegedések aránya a lakosságon belül (%)	0,56	–
GT – Közfoglalkoztatásban részt vevők számának változása 2015 és 201D között (%)	0,62	–
GI – Társas vállalkozások száma ezer lakosra vetítve (darab)	0,60	+
HG – Új és megszűnő vállalkozások aránya (%)	0,45	+
AI – Lakásállomány változás 2015 és 201D között (%)	0,55	+
„Települési szolgáltatások” mutató (megőrzött információ: 48,7%)
ÉI – Települési szinten elérhető alapvető infrastruktúra (pont)	0,33	+
ÉSz – Közszolgáltatások rendelkezésre állása (darab)	0,46	+
GK – Az önkormányzatok által elnyert fejlesztési források egy lakosra jutó összege (forint) HSz – Önkormányzati bevételek struktúrája (pont) HI – Megközelítési és közlekedési kapcsolatok vizsgálata (pont)	0,4D 0,48 0,67	+ – +

„Közéleti aktivitás” mutató (megőrzött információ: 54,7%)

ÉK – A hivatalban lévő polgármester választási eredményei összesítve és súlyozva (%)

AK – Képviselőtestületi jelöltek és a képviselőtestületi helyek számának aránya (%)

AT – Civil aktivitás (pont)

0,45 +

0,81 +

0,3D +

„Fejlesztési források” mutató (megőrzött információ: 60,5%)

GSz – A vállalkozások által elnyert fejlesztési forrás

egy társas vállalkozásra jutó összege (2007–2021) (forint)

HK – Egy lakosra vetített települési fejlesztési forrás (2007–2021) (forint)

ASz – Innovációs pályázatokon elnyert összeg egy lakosra jutó összege az elmúlt két uniós költségvetési ciklusban

Forrás: [1] és [3] alapján saját számítás.

0,72 +

0,88 +

0,21 +

Az 1. és a 2. táblázatban a főkomponenseket alkotó indikátorok listája, a hozzá- juk tartozó kommunalitások megmutatják, hogy a főkomponens a bevont változók varianciájának hány százalékát őrizte meg, valamint az összefüggések irányát. Az egyes főkomponenseket a bennük foglalt mutatók típusai alapján neveztük el.

Annak érdekében, hogy a különböző mértékegységű változók összehasonlíthatók legyenek, azokat egységesen, azaz standardizált formában elemeztük, így a főkompo-

nens is standard változó lesz, melynek 0 az átlaga és 1 a szórása. Ezzel magyarázha- tó, hogy az egyes járásokhoz tartozó főkomponensértékek negatív tartományban is lehetnek. A mutatók negatív, alacsony értékei azt jelentik, hogy az aggregált változók komplex rendszerében az adott járás/település „rosszul teljesít”, pozitív, magas értékei pedig ennek az ellenkezőjét.

A járásokhoz és a településekhez tartozó értékek iránya, valamint mértéke azt jel- zi, hogy az adott járás/település a bevont indikátorok együttesét kifejező mutatókat tekintve milyen irányban és mértékben tér el az országos átlagtól.

2. táblázat

A főkomponenseket alkotó változók kommunalitásai és iránya, települési szinten, 2022

Communalities and direction of the variables that make up the main components, at settlement level, 2022

Bevont változók Kommuna- litások Összefüggés iránya

„Élhetőség” mutató (megőrzött információ: 54,5%)

ÉG – Egy lakosra jutó nettó jövedelem (forint)	0,71	+
ÉT – Munkanélküliségi ráta (%)	0,6D	–
ÉE – Légúti és daganatos megbetegedések aránya a lakosságon belül (%)	0,23	–
HI – Megközelítési és közlekedési kapcsolatok vizsgálata (pont)	0,55	+

„Képviselet” mutató (megőrzött információ: 48,7%)

ÉK – A hivatalban lévő polgármester választási eredményei összesítve és súlyozva (%)

AK – Képviselőtestületi jelöltek és a képviselőtestületi helyek számának aránya (%)

GT – Közfoglalkoztatásban részt vevők számának változása 2015 és 201D között (%)

0,55 +

0,6D +

0,25 –

„Települési szolgáltatások” mutató (megőrzött információ: 3D,7%)

ÉI – Települési szinten elérhető alapvető infrastruktúra (pont)	0,25	+
ÉSz – Közszolgáltatások rendelkezésre állása (darab) GK – Az önkormányzatok által elnyert fejlesztési források egy lakosra jutó összege (forint)	0,5D 0,35	+ +
„Gazdasági és társadalmi aktivitás” mutató (megőrzött információ: 60,5%)
GI – Társas vállalkozások száma ezer lakosra vetítve (darab)	0,47	+
HG – Új és megszűnő vállalkozások aránya (%)	0,44	+
AT – Civil aktivitás (pont)	0,31	+

Forrás: [1] és [3] alapján saját számítás.

Járási szintű eredmények

Az 1. ábra a Devecseri, a Sümegi, a Vasvári és a Zalaszentgróti járások főkomponensértékeit szemlélteti. Az eredmények alapján a Devecseri járásban a „Társadalmi jólét” mutató megfelel az országos átlagnak, a Vasvári és a Zalaszentgróti járásban viszont Ma-

gyarország egészéhez képest kedvezőbbek az értékek. Ezzel szemben a Sümegi já- rásban a jóléti főkomponenst alkotó változók mentén az átlagosnál rosszabb hely- zetben vannak az ottélők. A „Települési szolgáltatások” főkomponensértékei mind a négy járás esetében a negatív tartományba kerültek, különösen alacsony a mutató értéke a Sümegi és a Devecseri járásokban. Ezzel szemben a közéleti aktivitás kedvező a vizsgált térség egészében, és kiemelkedően magas a Vasvári járásban. A fejlesztési forrásokból való részesedés vegyes jellemzőket mutat, míg a Devecseri és a Sümegi járás- ban egy lakosra az országos átlagnál magasabb összegű pályázati forrás jutott, addig a Vasvári és a Zalaszentgróti járásban pedig annál alacsonyabb.

A vizsgált járások „Társadalmi jólét”, „Települési szolgáltatások”,

1. ábra

„Közéleti aktivitás” és „Fejlesztési forrás” főkomponens értékei, 2022 Values of main components “Social well-being”, “City services”, “Community activity” and “Development resources” of

the investigated districts, 2022

Főkomponensérték 2,0

1,5

1,0

0,5

0,0

–0,5

–1,0

–1,5

–2,0

Devecseri Sümegi Vasvári Zalaszentgróti Társadalmi jólét Települési szolgáltatások Közéleti aktivitás Fejlesztési források

Forrás: [1] és [3] alapján saját számítás.

A klaszterelemzés eredményei

A következőkben azt vizsgáltuk, hogy Magyarország járásai milyen jellemzőkkel rendelkező csoportokat alkotnak a főkomponensek mentén.

A klaszterelemzéssel az ország 174 járása a bevont változók mentén 7 jól megha- tározható csoportba volt sorolható. Az egyes klasztereket és a csoportképző válto- zók mentén kialakult átlagértékeiket a Függelék F2. táblázat mutatja be. Fontos megemlíteni, hogy ez a statisztikai módszer a klaszterképző változók által kifeszített négydimenziós térben az egymáshoz legközelebb álló járásokat/településeket sorolja egy csoportba (négyzetes euklideszi távolság alapján). A klaszterek számának megha- tározása a kutató szakmai döntése aszerint, hogy a kialakult eredmények alapján

melyik az a struktúra, amely a leginkább elfogadható és jól értelmezhető a vizsgálati célok szerint. Ettől függetlenül, főleg mivel nagyszámú elemet (járást/települést) és kevés csoportot vizsgálunk, a klaszterek természetesen nem teljesen homogének. A cso- portosítás eredményei elsősorban iránymutatásként szolgálnak, és az adott terület pozici- onálását segítik magyarországi viszonylatban, támogatva ezzel a vezetői döntéshozatalt.

Az 1. „Leszakadók” elnevezésű csoportba 38 járás tartozik. Ebben a klaszterben mind a négy főkomponens értékei negatív tartományban szerepelnek, ezek közül a

„Társadalmi jólét” és a „Települési infrastruktúra” a legalacsonyabb mind közül.

A 2. klaszter a „Kényelmi” elnevezést kapta, mivel itt a legmagasabb a „Társadalmi jólét” és a „Települési infrastruktúra” mutatók értéke, emellett a „Képviselet” az országos átlaghoz közelít. Ugyan ezeket a járásokat alacsony forrásbevonó képesség jellemzi, de láthatóan ez nem befolyásolja a jóléti jellemzőket (2D járás).

A 3. „Fejlődő” 11 járást összefogó csoportot átlaghoz közeli társadalmi jólét, vi- szonylag magas szintű települési infrastruktúra és forrásallokáció jellemzi, alacsony mértékű képviselet mellett.

Ahogy a neve is mutatja, a 4. „Képviseleti” klaszter tagjai esetében erős a képvise- let, ezzel együtt a „Társadalmi jólét” mutatója is valamelyest meghaladja az átlagos értéket, ám a „Települési infrastruktúra” és a „Fejlesztési források” főkomponensek értékei a negatív tartományba estek (56 járás). A klaszter összességében stagnálást mutat.

A következő két csoportnak mindössze 2-2 tagja van. Az 5. „Forrásközpontú” klaszter két járása azért különül el a többitől, mivel ezekben különösen magas a pályázati források egy lakosra jutó összege. Ez az „Aktívak” csoportjára is jellemző, ám az ő esetükben a „Társadalmi jólét” és a „Képviselet” mutatók értéke is kiemel- kedő, különösen az utóbbié.

Végül a 7. csoport a „Küszködők” elnevezést kapta (37 járás), összességében a

„Leszakadók” csoport után ezek a második legrosszabb helyzetben lévő járások, egyedül a „Települési infrastruktúra” főkomponensértéke magasabb valamivel az országos átlagnál.

A 3. táblázat azt tartalmazza, hogy az egyes vármegyékben hány tagja van a be- mutatott klasztereknek. Ez alapján kijelenthető, hogy a legrosszabb helyzetben lévő 1. és

7. klaszter járásai elsősorban az ország keleti felén helyezkednek el.

Az általunk vizsgált 4 járás mindegyike a 4. „Képviseleti” csoportba került, mint ahogy Veszprém, Vas és Zala vármegye járásainak nagy része is, így megállapítható, hogy járási szinten jellemzően homogén a vizsgált 4 járás környezete.

3. táblázat

Az egyes klaszterekhez tartozó járások létszáma vármegyénként, 2022 The number of districts belonging to each cluster, by county, 2022

Vármegye	Klaszter	Járások száma	Vármegye	Klaszter	Járások száma
Bács-Kiskun	1. Leszakadó	2	Jász-Nagykun- Szolnok	1. Leszakadó	1
	2. Kényelmi	1		2. Kényelmi	1
	4. Képviseleti	4		4. Képviseleti	1
	7. Küszködő	4		7. Küszködő	6
Baranya	1. Leszakadó	5	Komárom- Esztergom	2. Kényelmi	5
	4. Képviseleti	5		4. Képviseleti	1
Békés	1. Leszakadó	2	Nógrád	1. Leszakadó	2
	4. Képviseleti	3		4. Képviseleti	4
	7. Küszködő	4	Pest	2. Kényelmi	13
Borsod-Abaúj- Zemplén	1. Leszakadó	11		4. Képviseleti	1
	3. Fejlődő	2		7. Küszködő	4
	7. Küszködő	3	Somogy	1. Leszakadó	3
Csongrád- Csanád	3. Fejlődő	2		4. Képviseleti	4
	4. Képviseleti	2		5. Forrásközpontú	1
	7. Küszködő	3	Szabolcs- Szatmár-Bereg	1. Leszakadó	D
Fejér	2. Kényelmi	4		4. Képviseleti	1
	3. Fejlődő	1		7. Küszködő	3
	4. Képviseleti	1	Tolna	2. Kényelmi	1
	7. Küszködő	2		4. Képviseleti	4
Győr-Moson- Sopron	2. Kényelmi	2		7. Küszködő	1
	4. Képviseleti	5	Vas	4. Képviseleti	6
Hajdú-Bihar	1. Leszakadó	1		6. Aktív (Körmendi járás)	1
	3. Fejlődő	3	Veszprém	2. Kényelmi (Balatonalmádi járás)	1
	5. Forrásközpontú	1
	7. Küszködő	5		3. Fejlődő (Várpalotai járás)	1
Heves	1. Leszakadó	2		4. Képviseleti	7
	3. Fejlődő	2		6. Aktív (Balatonfüredi járás)	1
	4. Képviseleti	1	Zala	4. Képviseleti	6
	7. Küszködő	2

Forrás: [1] és [3] alapján saját számítás.

Települési szintű eredmények

A járási szintű klaszterelemzés azt az eredményt hozta, hogy a vizsgált 4 járás és kör- nyező térségeik jellemzően hasonló nehézségekkel küzdenek. Ugyanakkor az a tapasztalat, hogy még a kevés településből álló járásokon belül is lehetnek jelentősebb területi különbsé- gek, így fontosnak tartottuk a településszintű klaszterelemzés elvégzését is. Ezt szintén Ma- gyarország egészére nézve tettük meg, annak érdekében, hogy a vizsgált térségek

helyzetére szélesebb rálátást biztosítsunk, és a torzító hatás elkerülése érdekében ne csak a közvetlen környezetük viszonylatában pozicionáljuk őket.

A településszintű klaszterelemzés esetében az iterációk és a csoportjellemzők tükrében az 5 klaszteres verziót találtuk legoptimálisabbnak. Az elemzésbe nem vontuk be az adathiányos településeket, valamint azokat, melyek valamilyen szélső- ségesen kiugró adattal torzították az alapsokaság értékeit, így összesen 3152 telepü- lést klasztereztünk. Ugyan a vizsgálat alapjául szolgáló főkomponenseket alkotó indikátorok összetétele nem teljesen egyezik meg a járási vizsgálat változóival, lénye- gi tartalmukat tekintve mutatnak hasonlóságot, mint ahogy a kialakult klaszterek jellemzőiben is van közöttük átfedés. Azokban az esetekben, ahol a csoportok ka- raktere némiképpen egybeesett a járási vizsgálat eredményeivel, a járási klaszterekkel megegyező csoportelnevezéseket használtunk. A klaszterjellemzőket a Függelék F3. táblázat mutatja be.

A magyarországi települések 1. csoportjába mindössze 57 (1,8%) település került. Ebben a klaszterben kiemelkedően magas a „Gazdasági és társadalmi aktivitás” mutató értéke, emellett a „Képviselet” főkomponens átlaga is a második legmaga- sabb az öt klaszter közül. Mindezek tükrében ez a településcsoport az „Aktív” elne- vezést kapta.

A 2. „Kényelmi” klaszterben (486 település, 15,5%) – hasonlóan a járási csoport- hoz – kiemelkedik a „Közszolgáltatások, infrastruktúra” dimenzió, illetve az „Élhetőség” mu- tató is valamelyest magasabb az országos átlagnál. Ezzel szemben a képviselet szintje eb- ben a csoportban a legalacsonyabb, valamint a gazdasági és a társadalmi szereplők aktivitása is mérsékeltebb, mint a többi csoportban.

A 3. „Leszakadó” kör, a 888 településével (28,3%) a második legnépesebb csoport mind közül. Az esetükben mind a négy főkomponens értéke a negatív tartományban szerepel, különös tekintettel az „Élhetőség” dimenziójára, de a „Gazdasági és társadalmi aktivitás” mutató is ebben a klaszterben a legalacsonyabb. Összességében megállapítható, hogy ezek a térségek vannak a legnehezebb helyzetben.

A következő 4. „Lakóövezeti” klasztert azért így neveztük el, mert az élhetőség szem- pontjából ennek a csoportnak a tagjai vannak a legkedvezőbb helyzetben, viszont minden más dimenzió, vagy átlagon aluli, vagy erősen közelít az átlaghoz. A „Lakóövezet” a legnépesebb klaszter, a bevont változók adatai alapján D72 település (30,D%) hasonlósá- ga volt kimutatható ebben a körben.

Az 5. „Képviseleti” csoport esetében, ahogy az elnevezése is utal rá, a „Képviselet” főkomponens értéke jóval magasabb, ezzel együtt az „Élhetőség” mutató értéke is valamelyest átlag fölötti volt. Társadalmi és gazdasági aktivitás viszont kevéssé jel- lemző ezekre a településekre, a közszolgáltatások és az infrastruktúra tekintetében pedig kifejezetten hátrányos helyzetűek.

A klaszterek jellemzőinek további feltárását teszi lehetővé a 24 RSC indikátor, il- letve a lakónépesség átlagértékeinek vizsgálata az egyes klaszterek mentén (Függelék F4. táblázat).

Néhány példát kiemelve az eredmények azt mutatják, hogy az 1. „Aktív” csoport átlagosan a legkisebb lélekszámú községek köre (238 fő), ahol a gazdasági szereplők eredményei kiugróan magasak, ugyanakkor a többi indikátor zöme átlagos, vagy bőven átlag alatti. További vizsgálatot igényel az, hogy az érintett gazdasági szerep- lők ténylegesen ezekben a térségekben végzik-e a tevékenységeiket, de feltételezhető, hogy olyan befolyásoló tényezők játszhatnak szerepet a különleges jellemzőikben, mint a kedvező adózási lehetőségek.

A 2. „Kényelmi” csoport az előzővel ellentétben a legnépesebb mind közül, átla- gos lakosságszámuk D860 fő, vagyis elsősorban városok tartoznak ebbe a klaszterbe. Erről árulkodik a kedvező infrastruktúra és a közszolgáltatások megléte, illetve a turizmus jelentősebb szerepe is.

A 3. „Leszakadó” térségek a vizsgált mutatók közel háromnegyedét tekintve el- maradnak a többi településtől. Lakosságuk átlagosan 768 fő, így a legkisebb közsé- geket gyűjtötte egy körbe a klaszterelemzés.

A 4. „Lakóövezet” csoportban legmagasabb az egy lakosra jutó jövedelem és emellett a legalacsonyabb a munkanélküliségi ráta. Az indikátorok zöme kedvező, vagy átlagos értékeket mutat, ugyanakkor a csoport településeinek forrásbevonó képessége gyenge. Lakosságszámuk alapján magyar viszonylatban közepes méretűek (átlag 2060 fő).

Az 5. „Képviseleti” klaszter települései esetében jellemzően nemcsak a polgár- mesterek magas támogatottsága jelenik meg, hanem a képviselet erőssége a jelentős forrásallokációban is megmutatkozik. A csoport átlagos lélekszáma 713 fő.

A következőkben azt elemezzük, hogy ezek az egymástól eltérő jellemzőket mu- tató és fejlettségi szintű településcsoportok hogyan helyezkednek el a térben, illetve az általunk vizsgált 4 járás települései milyen jellegzetességekkel rendelkeznek.

A vizsgált 4 járás által érintett 3 vármegye közül Zala vármegyében jóval magasabb az orszá- goshoz képest az „Aktív” települések (országos: 1,8, Zala vármegye: 5,8%) és a „Képviseleti” (országos: 23,5, Zala vármegye: 40,5%) települések aránya. Vas és Veszprém vármegyében szintén a „Képviseleti” (országos: 23,5, Vas vármegye: 4G,0, Veszprém vármegye: 33,8%) telepü- lések aránya kiemelkedő. Vas és Zala mellett a Nyugat-Dunántúl 3. vármegyéje, Győr- Moson-Sopron vármegye az előbbiekétől eltérő térségi összetételt mutat, ahol a

„Lakóövezet” típusú települések vannak túlsúlyban (országos: 30,D, Győr-Moson- Sopron vármegye: 51,4%).

Közép-Dunántúlon Veszprém vármegye mellett Komárom-Esztergom és Fejér vármegyét is a „Lakóövezeti” települések kiemelkedően magas aránya jellemzi (a felsorolás sorrendjében:72,4 és 76,D%).

Dél-Dunántúlon Baranya és Somogy vármegyében már a „Leszakadó” területek jelenléte a meghatározó (országos: 28,3, Baranya vármegye: 51,7, Somogy vármegye: 42,3%). Ehhez képest Tolna vármegye településszerkezete teljesen eltér nyugati és déli szomszédjától, itt a „Kényelmi” klaszter községeinek és városainak aránya ki- emelkedő (országos: 15,5, Tolna vármegye: 25,7%).

Észak-Magyarország és Észak-Alföld vármegyéi közül Borsod-Abaúj-Zemplén, Hajdú-Bihar és Szabolcs-Szatmár-Bereg vármegyékben találunk még „Leszakadó” településeket magas részesedéssel (a felsorolás sorrendjében: 54,6, 47,6, 70,3%(!)). Emellett Hajdú-Bihar vármegyében 36,6% a „Kényelmi” települések aránya, ami 21,1 százalékponttal magasabb az országosnál, hasonlóan Jász-Nagykun-Szolnok vármegyéhez („Kényelmi” klaszter aránya: 44,D%). Heves vármegyében a „Lakó- övezeti” klaszter dominál 4D,6%-kal, Nógrád vármegyében az országoshoz nagyon hasonló a települések klaszterek szerinti megoszlása.

Dél-Alföldön, Békés vármegyében szintén a „Kényelmi” csoport aránya (56,0%) tér el legnagyobb mértékben az országostól. Bács-Kiskun vármegyében a „Kényel- mi” (21,0%) és a „Lakóövezeti” (42,05), Csongrád-Csanád vármegyében pedig jel- lemzően a „Kényelmi” (36,7%) térségek emelkednek ki (4. táblázat).

4. táblázat

A települések száma és megoszlása klaszterek szerint az egyes vármegyékben, régiók szerint, 2022

The number and distribution of settlements according by cluster in each county, by region, 2022

Régiók	Klaszterek	A települések
		száma	meg- oszlása, %	száma	meg- oszlása, %	száma	meg- oszlása, %
Nyugat-Dunántúl		Győr-Moson- Sopron		Vas		Zala
	1. Aktív	3	1,7	2	0,D	15	5,8
	2. Kényelmi	10	5,5	14	6,5	18	7,0
	3. Leszakadó	4	2,2	13	6,0	47	18,3
	4. Lakóövezeti	D3	51,4	87	40,5	73	28,4
	5. Képviseleti	71	3D,2	DD	46,0	104	40,5
Közép-Dunántúl		Komárom- Esztergom		Fejér		Veszprém
	1. Aktív	0	0,0	1	0,D	5	2,3
	2. Kényelmi	D	11,8	11	10,2	1D	8,8
	3. Leszakadó	0	0,0	1	0,D	16	7,4
	4. Lakóövezeti	55	72,4	83	76,D	103	47,7
	5. Képviseleti	12	15,8	12	11,1	73	33,8
Dél-Dunántúl		Baranya		Somogy		Tolna
	1. Aktív	6	2,0	3	1,2	3	2,8
	2. Kényelmi	22	7,3	2D	11,8	28	25,7
	3. Leszakadó	155	51,7	104	42,3	28	25,7
	4. Lakóövezeti	36	12,0	32	13,0	27	24,8
	5. Képviseleti	81	27,0	78	31,7	23	21,1

(A táblázat a következő oldalon folytatódik.)

(Folytatás.)

Régiók	Klaszterek	A települések
		száma	meg- oszlása, %	száma	meg- oszlása, %	száma	meg- oszlása, %
Észak-Magyarország		Borsod-Abaúj- Zemplén		Heves		Nógrád
	1. Aktív	13	3,7	0	0,0	2	1,6
	2. Kényelmi	57	16,1	26	21,5	20	15,5
	3. Leszakadó	1D4	54,6	24	1D,8	41	31,8
	4. Lakóövezeti	46	13,0	60	4D,6	3D	30,2
	5. Képviseleti	45	12,7	11	D,1	27	20,D
Észak-Alföld		Hajdú-Bihar		Jász-Nagykun- Szolnok		Szabolcs-Szatmár- Bereg
	1. Aktív	0	0,0	0	0,0	0	0,0
	2. Kényelmi	30	36,6	35	44,D	48	21,0
	3. Leszakadó	3D	47,6	18	23,1	161	70,3
	4. Lakóövezeti	6	7,3	16	20,5	3	1,3
	5. Képviseleti	7	8,5	D	11,5	17	7,4
Dél-Alföld		Bács-Kiskun		Békés		Csongrád-Csanád
	1. Aktív	1	0,8	0	0,0	0	0,0
	2. Kényelmi	25	21,0	42	56,0	22	36,7
	3. Leszakadó	18	15,1	22	2D,3	3	5,0
	4. Lakóövezeti	50	42,0	2	2,7	1D	31,7
	5. Képviseleti	25	21,0	D	12,0	16	26,7
Pest		Pest		Magyarország
	1. Aktív	3	1,6	57	1,8
	2. Kényelmi	21	11,3	486	15,5
	3. Leszakadó	0	0,0	888	28,3
	4. Lakóövezeti	142	76,3	D72	30,D
	5. Képviseleti	20	10,8	73D	23,5

Az előzőekben megállapítottuk, hogy a vizsgált járások települései jellemzően az országosnál magasabb arányban tartoznak a 5. „Képviseleti” klaszterbe, mely csoport az erős képviselet ellenére a többi dimenzió mentén nem teljesít jól. Ugyanakkor azt is fontos kiemelni, hogy magyarországi viszonylatban ezek a térségek nincsenek annyira hátrányos helyzetben, mint a 3.

„Leszakadó” klaszter települései.

A továbbiakban megvizsgáltuk, hogy a Devecseri, a Sümegi, a Vasvári és a Zala- szentgróti járás településeinek összetétele mennyire tér el egymástól. A 5. táblázat azt mutatja, hogy mind a négy járásban kiemelkedik a „Képviseleti” települések ará- nya, de nem azonos mértékben. A Vasvári járásban a legnagyobb az arányuk, ugyan- is a 23 településből 12 tartozik ebbe a klaszterbe. A Devecseri járás 28 településéből 11 szerepel a „Képviseleti” csoportban, ugyanakkor szintén 11 település van a „La-

kóövezeti” klaszterben. A Sümegi járásban – hasonlóan a Vasvárihoz – szintén a

„Képviseleti” csoport emelkedik ki, 8 résztvevővel, de 6-6 település tartozik a „Le- szakadó” és a „Lakóövezeti” csoporthoz is.

5. táblázat

A települések száma és megoszlása klaszterek szerint a Vasvári, a Devecseri, a Sümegi és a Zalaszentgróti járásban, 2022

The number and distribution of settlements according to clusters in the districts of Vasvár, Devecser, Sümeg and Zalaszentgrót, 2022

Járás	Klaszter	A települések száma megoszlása, %
		Vasvári	2. Kényelmi	3	13,0
3. Leszakadó	4		17,4
4. Lakóövezeti	4		17,4
5. Képviseleti	12		52,2
Devecseri	1. Aktív	1	3,6
	2. Kényelmi	2	7,1
	3. Leszakadó	3	10,7
	4. Lakóövezeti	11	3D,3
	5. Képviseleti	11	3D,3
Sümegi	2. Kényelmi	1	4,8
	3. Leszakadó	6	28,6
	4. Lakóövezeti	6	28,6
	5. Képviseleti	8	38,1
Zalaszentgróti	1. Aktív	2	10,0
	2. Kényelmi	1	5,0
	3. Leszakadó	3	15,0
	4. Lakóövezeti	8	40,0
	5. Képviseleti	6	30,0

A Zalaszentgróti járásban a legtöbb (8) község a „Lakóövezeti” és 6 község a

„Képviseleti” klaszterbe sorolódott.

A „Leszakadó” települések száma összesen 16 (17,4%) a vizsgált 4 járásban, ami 10,D százalékponttal alacsonyabb az országos átlagnál.

Az ismertetettek alapján lehetséges, hogy a vizsgált járások egyes települései nem feltétlenül tar- toznak a belső periféria jelleg által hátrányosan érintett települések körébe. Ugyanakkor a környe- ző járások egyes területei valószínűsíthetően oda tartoznak, így a későbbiekben érdemes ez alapján egy módosított területi lehatárolást is végezni.

A vizsgált 4 járás összehasonlítása – RSC-vel

A 4 járás belső és külső tényezőit (Internetes melléklet: Képviselet [M1. táblázat], Gazdaság [M2. táblázat], Társadalom [M3. táblázat], Infrastruktúra [M4. táblázat], Környezet és egészség [M5. táblázat], Szabályozási környezet [M6. táblázat]) „hőtér- képekkel” hasonlítottuk össze. A járási szintű adatokat az egyes települések mutatói-

nak aggregálásával kaptuk, melyek egyenkénti bemutatásától terjedelmi korlátok miatt eltekintünk. Ahhoz, hogy az egyes települések pozícióját be tudjuk határolni szűkebb és tágabb környezetük viszonylatában, azt is megvizsgáltuk, hogy az adott település mutatói hány százalékkal térnek el Magyarország, az érintett vármegye, illetve járás mutatóitól. Azokban az esetekben, ahol a magasabb érték fejezi ki a kedvezőtlenebb gazdasági tartalmat (például munkanélküliségi ráta), az értéket

–1-gyel szoroztuk, hogy az összehasonlítási alapok (benchmark értékek) jelzései következetesek legyenek.

Az elemzés szerint Zala vármegye referenciaértékei tekinthetők a leggyengébbeknek. Az egyes belső és külső tényezők esetében a vizsgált járások több esetben is kedvezőbb képet mutatnak abban az esetben, ha az összehasonlítás alapja a Zala vármegyei átlag, ami általában közelíti az országos átlagot is.

Az infrastruktúra dimenzió (közmű, internet, közlekedés) indikátorai mindenhol egyértelmű- en gyengébb értékeket hoznak. Hasonlóan aggodalomra adnak okot a környezet és egészség di- menzió indikátorai. Ugyanakkor kissé árnyalja a képet, hogy a lakosok egészségi állapo- tát vizsgálva a Zalaszentgróti járás kedvezőbb helyzetben van, mint a többi, illetve a Sümegi járás a turizmussal összefüggésben jobban teljesít.

A helyi vezetőkkel leginkább a Vasvári járásban elégedettek, ahol a politikai és civil aktivitás is élénkebb, mint a másik három járásban, és a Zalaszentgróti járás teljesítmé- nye a leggyengébb (Internetes melléklet M1. táblázat).

Gazdasági vonatkozásban az egyes tényezőket vizsgálva szintén a Vasvári járás rendelkezik a legkedvezőbb értékekkel. Általánosságban viszont megállapítható, hogy a vizsgált járások forráshiányosak, és nem igazán tudtak fejlesztési forrásokat bevonni. Jellemző lehet a kényszervállalkozások alapítása, melynek következtében az egy vállalkozásra jutó hozzáadott érték és az egy lakosra jutó éves nettó jövedelem is alacsony, mi- közben a társas vállalkozások száma csökken. Feltételezhető továbbá ezek alapján a nyugdíjasok nyugdíj melletti munkavégzése, jellemzően egyéni vállalkozói, ősterme- lői keretek között. A járások önkormányzatainak financiális mozgástere kifejezetten szűk. Az innovációs pályázatiforrás-bevonás is jellemzően alacsony. Vármegyei szintű összehasonlí- tásban az értékek a Veszprém vármegyei referenciaértékekhez viszonyítottan a leg- alacsonyabbak (Internetes melléklet M2. táblázat).

A társadalmi tényezőket tekintve a Zalaszentgróti járás áll az élen a Zala várme- gyeinél is alacsonyabb munkanélküliségi rátával, illetve a többi járáshoz képest a közfoglalkoztatottak számának jelentős mértékű csökkenésével. A civil aktivitás azonban szintén a Vasvári járásban a legélénkebb (Internetes melléklet M3. táblázat).

A bemutatott eredmények alapján feltételezéseink a következők:

• A hőtérképek azt mutatják, hogy Zala vármegye egésze (néhány településtől eltekintve) egységesen gyengébb helyzetben van, míg Veszprém és Vas vár- megye – néhány járás (alapvetően a vizsgálatba bevont járások) kivételével – átlagosan jobban teljesít. A járások valószínűsíthetően inkább heterogének. Az átlagot általában pozitívan torzító települések (például járásközpont) sajátos viszo-

nyokra engednek következtetni, melyek feltárása segíthet abban, hogy adott példa jó gyakorlatként elterjeszthető legyen, vagy épp ellenkezőleg annak a felisme- résében, hogy egyedi körülményekkel állunk szemben.

• A gazdasági és társadalmi tényezők vizsgálata azt mutatja, hogy a Vasvári járás ked-

vezőbb értékekkel rendelkezik, mint a másik három járás. Valószínűsíthetően eb- ben a járásban a legjelentősebb az Ausztriába ingázók száma.

• A vizsgált járások infrastrukturális állapota gyenge. A települési infrastrukturális

fejlesztési források célzott juttatásával és felhasználásával feltehetően e dimenzión túlmutató változások érhetők el. (A közlekedési kapcsolatok javítása, a közlekedési idő szignifikáns lerövidítése ezen térség esetében is pozitívan befolyásolhatja va- lamennyi egyéb dimenzió adatait.)

• A járások lakosainak alacsony életszínvonala összefügghet a nem kielégítő jöve-

delmezőségű kényszervállalkozások magas számával, a nyugdíj után is tovább dolgozók magas arányával.

• Az alacsonyabb életminőség és életszínvonal nem feltétlenül jár együtt a

gyengébb civil aktivitással, valamint nem feltételezi egyúttal a magasabb mun- kanélküliséget sem.

Az egyes járások hőtérképes elemzése

Devecseri járás

A járás hőtérképe alapján (Függelék F5. táblázat) megállapítható, hogy a politikai képviselet megítélése többé-kevésbé pozitív. A helyi szereplők – önkormányzatok és vállalkozások – forrásbevonási képessége alapvetően gyenge, bár a járás önkormányzatai jobban teljesítenek az országos átlagnál. Az innovációs források abszorpciója vala- mivel kedvezőbb, ám az is csak Zala, illetve Vas vármegyei összehasonlításban. (Veszprém vármegyében valószínűsíthetően a Pannon Egyetemhez kapcsolódó innovációs források felhasználása oly mértékben javítja a vármegyei helyzetet, hogy a Devecseri járás vármegyei átlaghoz viszonyítottan jelentős elmaradást mutat.) A jövedelmek valamennyi területi összehasonlításban alacsonyabbak a viszonyítási alap átlagához képest. Alacsony az átlagos vállalkozói jövedelem, a társas vállalkozások száma pedig annak ellenére csökkenő tendenciát mutat, hogy a vizsgált időszakban országos összehasonlításban növekedett a vállalkozások száma, feltehetően a kény- szervállalkozást indító és alapvetően kisadózó vállalkozások tételes adóját (kata) választókkal összefüggésben. Az életminőség romlását a civil aktivitás gyengülése is megerősíti. A munkanélküliségi ráta kedvezőbb az országos, illetve a Zala vármegyei átlagnál, ugyanakkor jelentősen meghaladja a Veszprém, illetve a Vas vármegyei átlagot. Infrastrukturális (közmű, internet, közlekedés), valamint környezeti és egészségi szempontból a járás helyzete kedvezőtlen, az országos és a vármegyei átlagokhoz képest is gyengébbek az indikátorok.

Sümegi járás

A járás hőtérképe alapján (Függelék F6. táblázat) kijelenthető, hogy a politikai képvise- let megítélése ebben a járásban a legpozitívabb a vizsgált járások közül. Az önkormányzatok által elnyert fejlesztési források az országos és a vármegyei referenciaértékekhez viszonyítottan is határozott pozitív eltérést jeleznek. A vállalkozások által előállított hozzáadott érték és a lakossági jövedelem ugyanakkor alacsony, jelentősen elmarad valamennyi referenciaértéktől. A járás önkormányzatainak pénzügyi mozgástere kifejezetten korlátozott. Az innovációs források abszorpciója csak Zala, illetve Vas vármegyei összehasonlításban mutat jobb helyzetet. A társas vállalkozások száma járási össze- hasonlításban itt a legalacsonyabb. A turizmus jelenléte javítja a környezeti és egészségi dimenzió minősítését. További vizsgálatot igényel annak meghatározása, hogy a turizmus alapvetően mely településekhez kötött. Az alacsony életminőség korre- lál a gyenge civil aktivitással és a viszonylag magas munkanélküliségi rátával is, ami negatívan tér el valamennyi referenciaértéktől. Infrastrukturális szempontból ez a járás sincs jó helyzetben, de valamivel mégis kedvezőbb, mint a másik három járásé.

Zalaszentgróti járás

A járás hőtérképe alapján (Függelék F7. táblázat) megállapítható, hogy a politikai képviselet megítélése ebben a járásban a legnegatívabb. Fejlesztési források vonat- kozásában a Zalaszentgróti járás forrásbevonó képessége a legalacsonyabb. Ehhez képest az önkormányzatok pénzügyi mozgástere mégis kevésbé számít negatívnak, mint a másik három járásé. Az innovációs pályázatokon elnyerhető források abszorpciója gyenge, még a Zala vármegyei átlagot sem éri el. A vállalkozások által előállított hozzáadott érték és a lakossági jövedelem itt a legalacsonyabb, és jelentősen elmarad az országos és a vármegyei referenciaértékektől. Mindennek ellenére a társadalmi dimenzió itt a legkedve- zőbb, a civil aktivitás relatíve élénkebb, mint a többi, alapvetően valamivel jobban teljesítő járásban. Infrastrukturális szempontból rossz a helyzet, a megközelítési és közle- kedési kapcsolatok ebben a járásban adták a referenciaértékekhez viszonyított legna- gyobb negatív eltérést. A környezet és egészség dimenzióban a turizmussal össze- függésben kissé jobb a helyzet, mint a Devecseri vagy a Vasvári járásban, de az érté- kek nem közelítik meg az e tekintetben legkedvezőbb mutatókkal rendelkező Süme- gi járáséit.

Vasvári járás

A járás hőtérképe alapján (Függelék F8. táblázat) kijelenthető, hogy a politikai képvise- let megítélése és az önkormányzat forrásbevonó képessége is alapvetően pozitív. Ugyanakkor a vállalkozások által elnyert fejlesztési források országos és vármegyei összehasonlí- tásban is elmaradnak a referenciaértékektől. Kivételt a Zala vármegyével történő összevetés képez. A vállalkozások ebben a járásban teljesítettek a legjobban, az érté- kesítés nettó árbevétele itt mutatja a referenciaértékekhez mért legnagyobb pozitív

eltérést. Az életminőség értékei viszonylagosan kedvező helyzetre utalnak a többi járáshoz képest, bár pozitív irányú eltérést ez a járás is csupán Zala vármegyéhez képest mutat. A viszonylagos gazdasági jólléttel egyidejűleg a civil aktivitás is itt a legélénkebb. Infrastrukturális szempontból ez a járás is elmaradottnak tekinthető. Hasonlóan elégtelenül teljesített a környezet és egészség dimenzióban is. Ami a köz- szolgáltatások rendelkezésre állását illeti, a mutatók rosszabbak az országosnál vagy a Veszprém vármegyei referenciaértéknél, de jobbak a Zala és a Vas vármegyeinél.

Következtetések

A tanulmányban kiemelt 4 járás vizsgálata során valós – alapvetően nem újkeletű – problémákkal szembesültünk. E járások és településeik nehézségei a 2015–2016-ban kidolgozott és azóta jellemzően nem frissített integrált területfejlesztési stratégiák helyzetelemzéseiben szereplő problémák újratermelődését mutatják, illetve azt, hogy azokat az elmúlt években csupán részben sikerült felszámolni. A térségi szerepek erősítése, a munkahelyteremtés ösztönzése, a fiatalok helyben tartása, valamint a turisztikai fejlesztések jelenleg is aktuális célkitűzések. Az általában forrásvezérelt tervezési logika alkalmazása helyett a valós fejlesztési célok megvalósításához szük- séges megfelelő források igénybevétele valószínűsíthetően eredményesebb lenne. Az elemzések rávilágítottak arra, hogy további kutatások tárgyát képezhetik olyan részletesebb területi elemzések, melyek egyrészt kiegészülnek a konkrét ok-okozati összefüggések kimutatásával, másrészt pontosított területi lehatárolással. Az újabb kutatási eredmények lehetővé tehetik a jövőbeli specifikus fejlesztési javaslatok meg- fogalmazását, továbbá a következő európai uniós pénzügyi ciklus területfejlesztési víziójának bemutatását is. Tekintettel arra, hogy a majdani elemzés számos szem- pontra és körülményre, valamint egyedi mintázatra terjedne ki, alkalmas lehet az önkormányzatok működésével összefüggő területen döntés-előkészítő és döntést alátámasztó javaslatok kidolgozására is. Tapasztalatunk szerint az önkormányzatok elsősorban a következő területeken képesek leginkább előmozdítani a helyi gazdaság fejlődését:

• a szabályozási környezet frissítése,

• a helyi humán erőforrás lehetséges kiaknázása,

• céltudatos vagyongazdálkodás,

• az „előre menekülést” jelentő beruházási projektek indítása,

• a gazdasági kapcsolatrendszer bővítése,

• célzott településmarketing a beruházásösztönzés és a turisztika területén,

• a településfejlesztési projektek indítása érdekében megtehető lépések,

• a helyi gazdasági folyamatok aktív piaci szereplőként történő befolyásolása. A konkrét intézkedések minden esetben településspecifikusak.

Függelék

F1. táblázat

Az RSC feltáró indikátorrendszere a külső és a belső dimenziók szerint The system of RSC exploratory indicators according to external and internal dimensions

Külső Belső	Képviselet	Gazdaság	Társadalom	Infrastruktúra	Környezet és egészség	Szabályozási környezet
Életmi- nőség	ÉK – A hiva- talban lévő polgármester választási ered- ményei össze- sítve és sú- lyozva (%)	ÉG – Egy lakosra jutó éves nettó jövedelem (ezer forint) (201D)	ÉT – Munka- nélküliségi ráta (%) (201D)	ÉI – Települé- si szinten el- érhető alapve- tő átlagos köz- szolgáltatások megléte (%)	ÉE – Légúti és daganatos megbetegedé- sek aránya a lakosság köré- ben (%) 201D)	ÉSz – Köz- szolgáltatások rendelkezésre állása (darab)
Gazda- ság- pénzügy	GK – Az önkormányza- tok által el- nyert fejleszté- si források egy lakosra jutó összege (ezer forint) (201D)	GG – Egy vállalkozásra jutó hozzá- adott érték (ezer forint) (201D)	GT – Közfog- lalkoztatásban részt vevők számának változása 2015 és 201D között (%)	GI – Társas vállalkozások száma ezer lakosra vetítve (darab) (201D)	GE – Egy lakosra jutó kereskedelmi szálláshelyről származó bruttó szállás- díj árbevétele (ezer forint) (201D)	GSz – A helyi vállalkozások által elnyert egy lakosra jutó fejlesztési források az országos átlag százalékában (2007–2021)
	HK – Egy	HG – Új és	HT – Száz	HI – Megkö-	HE – Szelek-	HSz – Ön-
	lakosra vetített	megszűnő	lakosra jutó	zelítési és	tíven gyűjtött	kormányzati
	települési fej-	vállalkozások	szja-fizető	közlekedési	hulladék ará-	bevételek
	lesztési forrás	aránya (%)	számának	kapcsolatok	nya az összes	struktúrája
	összegének és	(201D)	százalékos	vizsgálata	elszállított	(pont) (201D)
Haté-	az ország egy		változása	(pont) (201D)	települési
konyság	lakosára jutó fejlesztési		2015-ről 201D-re		hulladékhoz képest (%)
	forrás össze-				(201D)
	gének aránya
	(2007–2021)
	(%)
	AK – Képvi-	AG –	AT – Civil	AI – Lakásál-	AE – Telepü-	ASz –Inno-
	selőtestületi	Értékesítés	aktivitás (pont)	lomány válto-	lési környezet-	vációs pályáza-
	jelöltek és a	nettó árbevé-	Száz főre jutó	zás 2015 és	védelmi beru-	tokon elnyert
	képviselőtestü-	tel-változása	civil szerveze-	201D között	házások egy	támogatás egy
	leti helyek	2015 és 201D	tek száma	(%)	lakosra jutó	lakosra jutó
	számának	között (%)	(darab) szo-		összege (ezer	összege az
Aktivitás	aránya (%)		rozva 1% szja- ra jogosult		forint) (201D)	elmúlt két uniós költség-
			szervezetek			vetési ciklus-
			aránya az			ban (ezer
			összes civil			forint)
			szervezeten			(2007–2021)
			belül (201D)

F2. táblázat

Az országos járási klaszterelemzés során kialakított csoportok és a klaszterképző változók csoporton belüli átlagértékei, 2022 The groups formed during the national district cluster analysis and

the average values of the cluster-forming variables within the group, 2022

Megnevezés	1. Lesza- kadó	2. Ké- nyelmi	3. Fejlődő	4. Képvi- seleti	5. Forrás- központú	6. Aktív	7. Küsz- ködő
Társadalmi jólét	–1,153	1,440	0,144	0,222	–0,316	1,17D	–0,371
Települési infrastruktúra	–1,014	1,484	0,666	–0,380	–0,421	–0,D28	0,32D
Képviselet	–0,65D	0,030	–0,400	0,D4D	0,210	2,715	–0,822
Fejlesztési források	–0,111	–0,358	1,748	–0,173	6,085	3,407	–0,378

Megjegyzés: A cellák színezése az F2–F4. táblázatokban: a sötétvörös az adott változó csoportok közötti legalacsonyabb és a sötétszürke a legmagasabb értékét jelöli, a középső értékeket pedig e két szín halványabb árnya- latai mutatják.

Forrás: [1] és [3] alapján saját számítás.

F3. táblázat

Az országos települési szintű klaszterelemzés során kialakított csoportok és a klaszterképző változók csoporton belüli átlagértékei, 2022

The groups formed during the national settlement-level cluster analysis and the average values of the cluster-forming variables within the group, 2022

Megnevezés	1. Aktív	2. Kényelmi	3. Leszakadó	4. Lakó- övezeti	5. Kép- viseleti
Élhetőség Képviselet Közszolgáltatások, infrastruktúra Gazdasági és társadalmi aktivitás	–0,153	0,110	–1,060	0,817	0,130
	0,407	–0,768	–0,4D8	–0,154	1,275
	–0,803	1,515	–0,350	–0,075	–0,47D
	3,34D	–0,154	–0,284	0,048	0,026

Forrás: [1] és [3] alapján saját számítás.

F4. táblázat

Az országos települési szintű klaszterelemzés során alkalmazott indikátorok és a klaszterképző változók csoporton belüli átlagértékei

The groups formed during the national settlement-level cluster analysis and the average values of the cluster-forming variables within the group

Indikátorok

Klaszterek

1. Aktív

2. Kényelmi

3. Leszakadó

4. Lakó- övezeti

5. Képviseleti

ÉK – A hivatalban lévő pol- gármester választási eredmé- nyei összesítve és súlyozva (%) ÉG – Egy lakosra jutó nettó jövedelem (forint)

ÉT – Munkanélküliségi ráta (%)

ÉI – Települési szinten elérhe- tő alapvető infrastruktúra (pont)

ÉE – Légúti és daganatos megbetegedések aránya a lakosságon belül (%)

ÉSz – Közszolgáltatások rendelkezésre állása (darab) GK – Az önkormányzatok által elnyert fejlesztési források egy lakosra jutó összege (fo- rint)

GG – Egy vállalkozásra jutó hozzáadott érték (ezer forint) GT – Közfoglalkoztatásban részt vevők számának változása 2015 és 201D között (%)

GI – Társas vállalkozások száma ezer lakosra vetítve (darab)

GE – Egy lakosra jutó keres- kedelmi szálláshelyről szárma- zó bruttó szállásdíj árbevétele (201D) (forint)

GSz – A vállalkozások által elnyert fejlesztési forrás egy társas vállalkozásra jutó össze- ge (2015–2021) (forint)

HK – Egy lakosra vetített települési fejlesztési forrás (2007–2021) (forint)

HG – Új és megszűnő vállal- kozások aránya (%)

68,6

1 013 154,7

6,1

26,0

36,2

1,3

87 D83,1

30 870,1

–8D,2 176,4

0,0

11 778 881,D

4 288 585,2

1 54D,5

55,6

1 110 356,6

5,4

36,7

38,5

12,0

362 471,3

23 433,D

85,1

26,D

32 023,D

13 D48 817,7

1 538 557,7

D2,8

55,2

7D7 D08,6

10,7

27,2

41,7

3,6

134 872,8

5 81D,6

–23,7

18,5

3 205,D

28 516 6D3,6

2 755 664,5

D6,3

54,6

1 285 035,2

3,1

31,6

34,2

5,3

102 544,6

14 D63,0

–80,6

30,1

15 68D,4

13 610 007,0

1 855 D61,D

205,D

102,D

1 073 776,1

4,6

27,D

35,6

3,0

105 431,3

14 381,3

–81,0 2D,5

4 81D,0

65 107 641,4

5 866 1D1,5

185,2

(A táblázat a következő oldalon folytatódik.)

(Folytatás.)

Indikátorok

Klaszterek

HT – Száz lakosra jutó szja-fizető számának százalékos változása 2015-ről 201D-re

HI – Megközelítési és közlekedési kapcsolatok vizsgálata (pont)

HE – Szelektíven gyűjtött hulladék aránya az összes elszállított települési hulladékhoz képest (%)

HSz – Önkormányzati bevételek struk- túrája (pont)

AK – Képviselőtestületi jelöltek és a képviselőtestületi helyek számának aránya (%)

AG – Értékesítés nettó árbevételének változása, 2015–201D (%)

AT – Civil aktivitás (pont)

AI – Lakásállomány változás 2015 és 201D között (%)

AE – Települési környezetvédelmi (KEHOP) beruházások egy lakosra jutó összege

ASz – Innovációs pályázatokon elnyert összeg egy lakosra jutó összege az elmúlt két uniós költségvetési ciklusban Lakónépesség

1. Aktív 2. Kényelmi 3. Lesza-

kadó

4. Lakó- 5. Kép-

övezeti viseleti

10,0

7,5

10,5

6,5

7,D

20D,1

223,2

1D6,0

240,7

216,4

10,D

15,1

D,6

13,D

11,7

78,0

77,8

77,3

7D,8

78,8

57,4

3D,6

38,6

45,4

72,0

133,3

118,2

0,46

41,4

2D,3

0,44

63,2

18,4

0,03

7D,8

32,6

1,06

111,3

33,7

0,4D

13 687,1 147 23D,8 333 1D1,4 74 710,D 173 440,8

43 376,6 DD 533,0 6 13D 746,4 12D 374,1 557 825,7

237,5 D 85D,8

767,5 2 060,0

712,8

F5. táblázat

A Devecseri járás hőtérképe Heat map of the Devecser district

Devecseri járás	Belső és külső tényezők	Képviselet	Gazdaság	Társadalom	Infra- struktúra	Környezet és egészség	Szabályozási környezet
Magyar- ország	Életminőség	–1,4	–13,8	5,0	–45,D	1,3	–44,6
	Gazdaság- pénzügy	12,0	–24,6	12,1	–55,8	–100,0	–22,0
	Hatékonyság	84,D	455,5	–10,8	–5,4	–61,3	–20,5
	Aktivitás	8,6	231,4	–0,4	–D2,6	–DD,D	–62,D
Veszprém vármegye	Életminőség	–3,1	–16,2	–40,4	–40,4	–3,5	–26,8
	Gazdaság- pénzügy	–11,D	1,3	–10,7	–34,D	–100,0	–43,2
	Hatékonyság	73,4	–16,6	45,4	–5,1	–46,3	–10,4
	Aktivitás	–3,4	D5,0	–13,8	–D2,D	–DD,D	–6D,D
Zala vármegye	Életminőség	–0,8	–2,7	1,5	–3D,5	–3,1	4,1
	Gazdaság- pénzügy	–17,8	D0,4	–2,5	–37,5	–100,0	85,D
	Hatékonyság	120,6	–2D,6	D8,6	1,7	–68,6	–7,7
	Aktivitás	–6,8	174,5	–21,8	–88,6	–DD,D	88,1
Vas vármegye	Életminőség	–7,6	–16,D	–45,4	–32,6	–15,7	–6,2
	Gazdaság- pénzügy	–7,7	–2D,8	–6,1	–30,5	–100,0	–67,1
	Hatékonyság	57,D	–28,7	384,D	–0,7	–36,2	–23,6
	Aktivitás	–10,4	174,6	–24,2	–D4,3	–DD,D	50,8

Megjegyzés: Az F5–F8. táblázatok/hőtérképeken a cellák színezése: a sötétzöld a vizsgált település értékeinek a referenciaértékektől való erősen pozitív, a sötétpiros pedig erősen negatív eltérését mutatja. A világosabb árnyalatok a benchmark adatokhoz közelebbi értékeket jelentik, a teljes megegyezést pedig fehér szín jelzi.

A Sümegi járás hőtérképe Heat map of the Sümeg district

F6. táblázat

Sümegi járás	Belső és külső tényezők	Képviselet	Gazdaság	Társadalom	Infra- struktúra	Környezet és egészség	Szabályozá- si környezet
Magyar- ország	Életminőség	4,0	–15,3	–7,2	–43,1	–2,0	–36,1
	Gazdaság- pénzügy	77,6	–77,0	3,1	–65,3	86,3	8D,0
	Hatékonyság	22,7	305,0	–4,D	–D,3	–12,3	–24,0
	Aktivitás	3,7	183,1	–5,0	–44,2	DD,0	–45,3
Veszprém vármegye	Életminőség	2,1	–17,7	–58,5	–37,4	–7,0	–15,6
	Gazdaság- pénzügy	3D,6	–6D,1	–17,D	–48,8	10,4	37,5
	Hatékonyság	15,0	–3D,2	54,D	–D,1	21,7	–14,3
	Aktivitás	–7,8	66,6	–17,8	–46,4	254,5	–55,6
Zala vármegye	Életminőség	4,6	–4,4	–11,2	–36,4	–6,6	1D,D
	Gazdaság- pénzügy	30,3	–41,D	–10,4	–50,8	–11,4	350,2
	Hatékonyság	46,4	–48,7	111,6	–2,6	–28,D	–11,8
	Aktivitás	–11,0	134,4	–25,4	–14,2	253,1	177,4
Vas vármegye	Életminőség	–2,5	–18,4	–64,2	–2D,1	–1D,7	8,1
	Gazdaság- pénzügy	46,3	–78,6	–13,7	–45,3	13,7	–20,2
	Hatékonyság	4,8	–48,0	416,7	–4,D	44,5	–26,D
	Aktivitás	–14,5	134,6	–27,7	–57,2	55,8	122,3

A Zalaszentgróti járás hőtérképe Heat map of the Zalaszentgrót district

F7. táblázat

Zalaszentgróti járás	Belső és külső tényezők	Képviselet	Gazdaság	Társadalom	Infra- struktúra	Környezet és egészség	Szabályozási környezet
Magyarország	Életminőség	–12,D	–22,8	26,1	–18,0	15,D	–3D,7
	Gazdaság- pénzügy	–20,1	–78,3	30,0	–56,5	2,D	–66,3
	Hatékonyság	–45,0	1011,2	31,8	–10,2	–5D,0	–14,3
	Aktivitás	10,6	78,3	6,8	–82,5	–D8,3	–83,2
Veszprém vármegye	Életminőség	–14,5	–25,0	–D,1	–D,8	11,D	–20,2
	Gazdaság- pénzügy	–37,2	–70,D	3,5	–35,D	–3D,0	–75,5
	Hatékonyság	–48,4	66,8	114,8	–10,0	–43,1	–3,4
	Aktivitás	–1,6	4,D	–7,6	–83,2	–D7,1	–86,4
Zala vármegye	Életminőség	–12,4	–12,D	23,4	–8,4	12,1	13,3
	Gazdaság- pénzügy	–41,3	–45,2	13,0	–38,4	–51,0	–1D,7
	Hatékonyság	–34,4	40,7	1D3,5	–3,5	–66,7	–0,5
	Aktivitás	–5,1	47,7	–16,2	–73,2	–D7,1	–14,D

F8. táblázat

A Vasvári járás hőtérképe Heat map of the Vasvár district

Vasvári járás	Belső és külső tényezők	Képviselet	Gazdaság	Társadalom	Infra- struktúra	Környezet és egészség	Szabályozási környezet
Magyar- ország	Életminőség	15,6	–5,8	–18,7	–32,7	2,8	–38,4
	Gazdaság- pénzügy	37,6	–58,0	17,0	–56,8	–100,0	–28,5
	Hatékonyság	–30,7	1217,3	1,4	–8,3	–66,4	–15,D
	Aktivitás	24,8	267,3	2D,7	–113,5	–80,1	–77,3
Veszprém vármegye	Életminőség	13,6	–8,5	–75,4	–26,0	–1,D	–18,5
	Gazdaság- pénzügy	8,2	–43,5	–6,8	–36,4	–100,0	–48,0
	Hatékonyság	–35,0	D7,8	65,2	–8,1	–53,3	–5,2
	Aktivitás	11,1	116,1	12,3	–113,0	–64,5	–81,6
Zala vármegye	Életminőség	16,3	6,3	–23,1	–24,8	–1,5	15,8
	Gazdaság- pénzügy	1,0	6,2	1,7	–38,D	–100,0	70,4
	Hatékonyság	–17,3	66,8	125,7	–1,4	–72,7	–2,4
	Aktivitás	7,2	204,2	1,8	–120,8	–64,7	15,0
Vas vár- megye	Életminőség	8,4	–D,3	–81,8	–16,2	–14,0	4,3
	Gazdaság- pénzügy	13,4	–60,D	–2,1	–32,1	–100,0	–6D,8
	Hatékonyság	–40,8	6D,1	450,D	–3,8	–44,6	–1D,1
	Aktivitás	3,0	204,3	–1,4	–110,4	–84,4	–7,8

Internetes melléklet

M1. táblázat: A képviseleti indikátorok referenciaterületekhez viszonyított értékei a vizsgált járásokban, 2022

Values of representative indicators compared to reference areas in the investigated districts, 2022

M2. táblázat: A gazdasági indikátorok referenciaterületekhez viszonyított értékei a vizsgált járásokban, 2022

Values of economic indicators compared to reference areas in the examined districtsm 2022

M3. táblázat: A társadalmi indikátorok referenciaterületekhez viszonyított értékei a vizsgált járásokban, 2022

Values of social indicators compared to reference areas in the investigated districts, 2022

M4. táblázat: Az infrastruktúra indikátorok referenciaterületekhez viszonyított értékei a vizsgált járásokban, 2022

Values of infrastructure indicators compared to reference areas in the investigated districts, 2022

M5. táblázat: A környezet és egészség indikátorok referenciaterületekhez viszonyított értékei a vizsgált járásokban, 2022

Values of environment and health indicators compared to reference areas in the investigated districts, 2022 M6. táblázat: A szabályozási környezetre vonatkozó indikátorok referenciaterületekhez viszonyított értékei a vizsgált járásokban, 2022

Values of regulatory environment indicators compared to reference areas in the investigated districts, 2022

IRODALOM

BAJMÓCY, Z.–XXXXXX, X.–MÁLOVICS, GY.–XXXXXX, X.–XXXXXXX XXXXX, X. (2016): A helyi

gazdaságfejlesztés folyamat aspektusa Műhelytanulmányok, MT-GTKKK 2016/3. Szegedi Tudományegyetem Gazdaságtudományi Kar, Szeged.

XXXXXX, X.–BAJMÓCY, P. (2015): A devecseri és ajkai kistérség településföldrajzi jellemzői

Településföldrajzi tanulmányok 4: 88–D7.

XXXXXX, X. X. (1DD5): Economic development strategies. In: XXXXXXX, X. X.–XXXXXXXX, X. (eds.): Under title strategies for economic development 4th ed., pp. 287–311., Internation- al City/County Management Association, Washington, DC. xxxxx://xxx.xxx/00.00000/xxX0-00

XXXXXXXXXX, X.–XXXXXXXXX, X. (1DDD): Social capital, development, and access to re- sources in Highland Ecuador Economic Geography 75 (4): 3D5–418. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/000000

XXXXXXX, X. (2005): Local government and economic development. In: XXXXXXX, X. (ed.):

Local government and economic development pp. 1–1D., Open Society Institute, Budapest.

XXXXXXXX, X.–XXXXXX, X. (2008): Is regional innovation system development possible in peripheral regions? Some evidence from the case of La Pocatière, Canada Entre- preneurship & Regional Development 20 (3): 25D–283. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/00X000000000X0000

XXXXXXX, X. (2005): The restructuring of local government in rural regions: A rural devel- opment perspective flournal of Rural Studies 21 (2): 231–246. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x.xxxxxxxx.0000.00.000

XXXXXX, X. (2004): A közösségi (területi) tervezés szerepe a gazdaságfejlesztésben. In: XXX- XX XXXXXX, X. (szerk.): Versenyképesség és igazgatás pp. 57–66., MTA RKK, Pécs.

XXXXXXX, X.–XXXXXXX, X. (2021): Is innovation (increasingly) concentrated in large cities?

An international comparison Research Policy 50 (6): 104237. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x.xxxxxx.0000.000000

G. FEKETE, É. (2005): Vidékpolitika (1.). Oktatási segédanyag a vidék- és helyi fejlesztés tárgyhoz

Miskolci Egyetem Világ- és Regionális Gazdaságtan Intézet, Miskolc.

XXXXXXXXXX, X.–XXXXXXX, X. (2015): Innovation in peripheral regions: Do collaborations compensate for a lack of local knowledge spillovers? The Annals of Regional Science 54 (1): 2DD–321. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x00000-000-0000-0

XXXXX, X.–XXXXX, XX. (2017): A fejlettség területi különbségeinek változása Magyarorszá- gon, 1D10-2011 Tér és Társadalom 31 (3): 143–165. xxxxx://xxx.xxx/00.0000X/XXX.00.0.0000

XXXXXXXX, X.-E.–XXXXXXXXX, X. (2015): Between bonding and bridging: Regional differ- ences in innovative collaboration in Norway Norsk Geografisk Tidsskrift – Norwe- gian flournal of Geography 6D (2): 80–8D. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/000X0X00.0000.0000000

XXXXXXX, X.–XXXX, X.–XXXXXXXX, X. (szerk.) (2015): Local development in the Central Euro- pean perspective University of Rzeszów, Rzeszów.

XXXXXXXX, X. (szerk.) (2007): Regionális gazdaságtan Egyetemi jegyzet, SZIE Kiadó, Gödöllő. XXXXXXX, X. (2008): A vidékfejlesztés szociológiája Dialóg Campus, Budapest–Pécs.

XXXXXXX, X. (2018): Döntéshozatal-támogatási módszertan a helyi gazdaságfejlesztésben Doktori (PhD) értekezés, Xxxxx Xxxxxx Egyetem, Gödöllő.

XXXX, X.–XXXXXXX, X.–XXXX, X. (1DD5): Networks in rural development: Beyond exoge- nous and endogenous models. In: VAN DER PLOEG J. D.–XXX XXXX X. (eds.): Beyond modernisation: The impact of endogenous rural development pp. 87–105., Xxx Xxxxxx, Assen.

XXXXXX, X.–XXXXXXX, X. (2008): Helyzeti és fejlettségi centrum-periféria relációk a hazai kistérségekben Területi Statisztika 48 (3): 305–314.

XXXXXX, X. (2001): Economic and community development through innovative local government Sustaining Regions (1): 5–12.

XXXX, X. (201D): A helyi gazdaság- és vállalkozásfejlesztés szerepe és lehetőségei a vidékbiztonság megte- remtésében Nemzeti Közszolgálati Egyetem, Budapest.

XXXXXX, X.–XXXXXXXXXX, X.–XXXXX, X. (2023): Varieties of periphery and local agency in regional development Regional Studies 57 (4): 74D–762. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/00000000.0000.0000000

XXXXX, X. (2006a): A települési önkormányzatok szerepe a helyi gazdaság fejlesztésében Doktori érte- kezés, Pécsi Tudományegyetem, Pécs.

XXXXX, X. (2006b): A helyi gazdaságfejlesztés fogalmi meghatározása Tér és Társadalom 20 (4): 85–D6. xxxxx://xxx.xxx/00.0000X/XXX.00.0.000X

XXXX-XXXXXX, X.–XXXXXXX, X. (2018): New method to support decision making process in the local economic development of Hungary Regional Statistics 8 (2): 6D–D1. xxxx://xx.xxx.xxx/00.000X0/XX000000

XXXXX XXXX, X. (1DD6): Centrumok és perifériák a piacgazdasági átmenetben Földrajzi Köz- lemények 44 (1): 31–48.

OPPIDO, S.–XXXXXXXX, X.–ESPOSITO DE VITA, X. (2023): Peripheral, marginal, or non-core areas? Setting the context to deal with territorial inequalities through a systematic literature review Sustainability 15: 10401 xxxxx://xxx.xxx/00.00X0/xx000000000

XXXXXX, X. (1DD4): A vállalkozó önkormányzattól a helyi gazdaságfejlesztésig Comitatus

1DD4 (1): 14–20.

XXXX, X.–XXXXXX, X. (2021): Peripheries within economic geography: Four „problems” and the road ahead of us flournal of Rural Studies 87: 267–275. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x.xxxxxxxx.0000.0X.000

XXXXXXXXXX, X. (2007): Település és fejlesztés. A közszolgáltatások hatékonyságának növelése a telepü- lésfejlesztésben KSZK ROP 3.1.1. Programigazgatóság, Budapest.

XXXXXX, X.–XXXX, X.–XXXX, X. (2013): Hátrányos helyzetű vidéki térségek és helyi fejlesz- tési lehetőségeik egy észak-magyarországi példán keresztül. In: XXXXXXXX, X.– XXXXXXX, X. (szerk.): Új hangsúlyok a területi fejlődésben pp. 224–242., JATEPress, Szeged.

XXXXXXXXX-XXXX, X. (2018). The revenge of the places that don’t matter (and what to do about it). Cambridge flournal of Regions, Economy and Society 11 (1): 18D–20D. xxxxx://xxx.xxx/00.00X0/xxxxx/xxx000

XXXXXXXX, X. (1DD5): What is rurality? Occasional Paper Royal College of General Practitioners

71: 1–4.

XXXXXXXX, X.–XXXXXXXX, X. (2016): How open innovation processes vary between urban and remote environments: Slow innovators, market-sourced information and frequency of interaction Entrepreneurship & Regional Development 28 (5–6): 337–357. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/00X00000.0000.0000X00

XXXXXXXX, X.–XXXXXX, X. (2005): One size fits all? Research Policy 34 (8): 1203–121D. xxxxx://xxx.xxx/00.0000/x.xxxxxx.0000.00.000

XXXXX, X.–XXXX, X.–XXXXXXX, X. (2020): Helyi gazdaságfejlesztés összehasonlító perspek- tívában: Székesfehérvár – Veszprém – Tatabánya PRO PUBLICO BONO – Ma- gyar Közigazgatás 8 (2): 1D4–21D. xxxxx://xxx.xxx/00.00000/xxx.0000.0.0

INTERNETES HIVATKOZÁSOK

DEVECSER ITS (2018): Devecser város integrált területfejlesztési stratégiája, I. Megalapozó vizsgálat. xxxxx://xxx.xxxxxxxx.xx/xxxxx/xxxxxxx/xxxxx/xxxxxxxxxxxx/xx_xxxxxxxxxx- its-megalapozo-vizsgalat.pdf (letöltve: 2023. május)

Közös Pontok Közösség- és Településfejlesztő Nonprofit Kft. (2020): Zalaszent-

grót Város ifjúságának gazdasági és társadalmi aktivitását elősegítő program 2020–2030. xxxxx://xxxxxxxxx.xxxxxxxxxxxxx.xx/xxxxxxxxxxxx/Xxxxxxxxxxxxx_xxxxxxxxxx_x rogram.pdf (letöltve: 2023. május)

XXXXXXX, XX. (2016): Egy kiegyensúlyozott társadalmi mutatószámrendszer (Social Balan- ced Scorecard – SBSC) körvonalai. In: Alkalmazott Xxxxxxxxxx XXX. Fóruma: Konfe- renciakötet pp. 454–46D., Budapesti Gazdasági Egyetem, Budapest. xxxx://xxxxxxxxxxxxx.xxx- xxx.xx/000/0/Xxxxx%X0%X0x%00Xx%X0%X0xxx.xxx

(letöltve: 2023. október)

SÜMEG ITS (2016): Sümeg város integrált településfejlesztési stratégiája.

xxxx://xxxxx.xx/xx- content/uploads/2017/05/SUMEG_ITS_m%C3%B3dos%C3%ADt%C3%A1s

-2016.pdf (letöltve: 2023. május)

XXXXXXXX, X.–XXXX, X.–XXXXXX, X. (2004): A helyi gazdaságfejlesztés kézikönyve. xxxxx://xxxxxxxxx0.xxxxxxxxx.xxx/xxxxxxx/xx/0000X0000000X00000/xxx/000 6D0HUNGARIAN0led1primer01PUBLIC1.pdf (letöltve: 2023. május)

PROVIA’D1 KFT. (2015a): Vasvár Integrált Településfejlesztési Stratégia, II. kötet: Integrált Településfej- lesztési Stratégia. xxxx://xxx.xx.xx/xxxxx/xxxxxx/xxxxxxxxxxxxx/00_XXX0.xxx (letöltve: 2023. május)

PROVIA’D1 KFT. (2015b): Zalaszentgrót Integrált Településfejlesztési Stratégia, II. kötet: Integrált Településfejlesztési Stratégia. xxxxx://xxxxxx.xxxxxxxxxxxxx.xx/xxxxxxxxxxxx/xxxxxxxxxxxx/000/000000/0 117.pdf (letöltve: 2023. május)

HONLAPOK/ADATBÁZISOK

[1] KSH Területi Statisztikai Adatok Rendszere. xxxxx://xxx.xxxx.xx/xxxx/xxxx/#/xxxxx/0 (letöltve: 2022. augusztus 1.)

[2] Marcal-Völgye pilot program.

xxxxx://xxx.xxxx.xx/xxxx/00X0/00/Xxxxxx-x%X0%X0xxxx-xxxxx-xxxxxxx (letöltve: 2023. május)

[3] Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer (TeIR): xxxxx://xxxxxxxxxxxxxx.xx/xxxxx/xxxx (letöltve: 2023. május)