A magyar járások „élhetőségének” vizsgálata térökonometriai és panel ökonometriai módszerekkel
Authors:   , Madari Zoltán 
Published: February 2025

Létrehozható-e strukturális egyenletek modelljével egy olyan látens változó, amely méri a járási szintű fejlettséget? A SEM becsléshez különböző gazdasági és társadalmi dimenziókból 13 változót használtam fel. Az 5 dimenzióra nem lehetett megfelelő modellt építeni. A változók közötti logikai és lehetséges oksági kapcsolatok alapján egy gazdasági és egy fejlettség látens változót hoztam létre. Az eredeti változókra, standardizált változókra és időbeli fix hatásokkal kiegészített standardizált változókra futtatott modellek közül a második lett a modelldiagnosztikai alapján a legjobb. Sajnos az általánosan alkalmazott modellminősítő mutatók (CLI, TLI és RMSEA) közül egyik sem érte el a megfelelő szintet. A látens változót ezért összevetettem a KSH komplex fejlettségi mutatójával. Ez alapján a látens változó eredménye validálható, a két mutató közötti korreláció 0,952. A 4 fejlettség kategória besorolása is nagyban átfed. Így elfogadtam a látens változót, mint a területi fejlettséget mérő indikátort. Kiemelném, hogy az alkalmazott módszertan segítségével mindössze 13 változóval sikerült leírni a fejlettséget. Ez a szakirodalomban ismertetett változószámhoz képest kifejezetten alacsony. A komplex fejlettségi mutatóban 23 mutatót használtak. A látens változó és SEM becslés képes megragadni és hasonló módon leírni a fejlettséget 13 változóval is. Tehát így kiszűrhető jó néhány redundáns változó. Milyen területi kapcsolatok és mintázatok azonosíthatók a járások fejlettségének vizsgálata során? Az általam számított járási fejlettség mutató esetén a fentebb leírt folyamatok összegződnek. A látens változó Közép-Magyarországon (főként Pest vármegye) és a Dunántúl északi részén vesz fel jellemzően magas értéket. A déli és keleti határmenti járások, valamint az északkeleti területek képezik a lemaradó járások körét. Ez azt sugallja, hogy a területi autokorreláció pozitív értéket vesz fel. A területi autokorreláció a Moran I statisztika és Geary C mutató alapján is közepesen szoros, pozitív. Hogyan változott a járások fejlettségi szintjének különbsége 2012 és 2020 között? Az időbeli változásokat tekintve 2012 után 3 évre valamivel alacsonyabb értékeket látunk, majd 2016-tól újra fokozatosan emelkedik a Moran I statisztika értéke. A legmagasabb értékeket a mutató 2020-ban veszi fel. Minden időszakban közepesen erős pozitív irányú területi autokorreláció van. A vizsgált időszakban a területi autokorreláltság nem csökkent, sőt a vizsgálati időszak végén volt a legmagasabb a mutató értéke. Hasonló képet kapunk a Geary C mutató esetén is. 2013-2015 között van egy kisebb gyengülés, majd 2016-tól valamelyest erősödik az autokorreláció. A legerősebb értéket itt is 2020-ban éri el. Ez azt sugallja, hogy a látens változó, fejlettség esetén a területi különbségek érdemben nem változtak a vizsgált időszakban. A látens változó leíró statisztikáiból is hasonló kép rajzolódik ki. A mutatókat vizsgálva látszik, hogy az adott években a fejlettség értéke közel szimmetrikus eloszlást követ. Látszik, hogy a medián és átlag értéke minden évben szinte azonosnak tekinthető. Mind a kettő mutató esetén látható egy folyamatos növekedés, tehát a fejlettség szintje nőtt. Nagyon hasonló mintázatot mutatnak a szóródási mutatók, mint a Moran I statisztika és Geary C mutató. 2012 után csökkent a terjedelem, tehát a legfejlettebb és legfejletlenebb járás között csökkent a különbség. Ez a tendencia 2016 után megfordult, növekedésbe váltott. 2020-ban mind az interkvartilis terjedelem, mind a teljes terjedelem nagyobb mint 2012-ben volt. Tehát az alacsony és magas fejlettségű járások között valamelyest nőtt a különbség. Ez mindenképp negatív változás. A vizsgálati időszakban a fejlettségi szint leginkább a gazdaságilag erős területeken, Pest vármegyében, a budapesti agglomerációban, valamint a Dunántúl középső részén, a Balaton környékén növekedett. Az említett területekkel a lemaradó járások nem tudták tartani a fejlettség növekedésében a lépést. Így a vizsgálati időszak végére a járások fejlettségi szintjen nem hogy közeledett, hanem kis mértékben nőtt köztük a különbség.