Az SSF-jelentés által meghonosított új adattartalmak közül az egész ségre vonatkozó adatok kapcsán a 2008–2013. évre vonat kozó ECHI (Európai Közösség Egészségügyi Mutatói) lista egy sé -ges standardizált adatfelvételeit, definícióit és módszertanát vette át a hazai szakma. A HDI-ben már használt élethossz mellett tar-talmazza a betegség nélküli állapotot (2006 óta), a teljes testi-lelki jól-létre vonatkozó adatokat, a társadalmi életben való rész vétel képességét is. Ez utóbbiak feltárására szociális, kulturális és gaz da -sági háttértényezőkkel való kapcsolatok vizsgálatát alkalmaz ták.
Megjelent az egyes életkorokban várható élettartam, a ha lá lo zási ráták halálokonkénti bemutatása, az elkerülhető halálozások fel-tárása, de ugyanekkor a vélt egészségi mutató (percieved health) is bekerült a lekérdezett tényezők közé.
Az alapinformációk Magyarországon éves felmérések révén 2004 óta állnak rendelkezésre, így már alkalmasak idősorok vizsgálatára is. (MEHM – Minimális Európai Egészség-modul). A 2005. évi EUSILC felmérés, melyben a 20052006os év népesedési és halálo -zási adatait elemezték, a magyar felmérésekben a VÉKA (Változó Élet körülmények Adatfelvétel) néven futott, alapvetően a nemzet közi adattartalomra építkezve. A vélt egészségmutatók nem he -lyette sítik, hanem kiegészítik az objektív egészségi mutatókat, hoz-zájárulnak az egészségproblémák, a betegségterhek, az egészség-ügyi szükségletek pontosabb megismeréséhez.
A hazai – az objektív, de különösen a szubjektív jól-lét területén, nemzeti és regionális szinten készült – felmérések közül több is külön említést érdemel: a Eurobarométer – Nemzeti jelentés, illetve az Eurofound 2007-ben végzett második EQLS-felmérés (Európai Életminőségi Vizsgálat) nemzeti adatai (EQSL, 2010); a Magatar -tás tudományi Intézet által végzett Hungarostudyfelmérések (1995, 2002, 2006); a Magyar Pszichofiziológiai és Egészséglélektani Társaság 2011-es kutatása Kopp Mária vezetésével (Kopp, 2011);a Gyermeksegély Egyesület és az UNICEF hazai szervezetének fel mé -rése; valamint a Károli Gáspár Református Egyetem szervezésében készült országos felmérés, ami megyei szintre aggregálva mutatja be az ország „stressz-térképét” és „aggodalmaskodás-térképét” (Nagy Stressz Teszt, 2013).
Modellkísérlet a magyar objektív jól-lét mérésére
A jól-lét index mérésének a hazai szakirodalomban még nincs olyan típusú előzménye, mely nem a nemzeti, hanem alacsonyabb területi szintű különbségek kimutatását tűzné ki célul, különös -képpen a Stiglitz-jelentés ajánlásai alapján.27A jóllét index meg ha tározásakor a mutató központi elemét azok az indikátorok je len tik, amelyek települési szinten könnyen előállíthatóak a Köz ponti Statisztikai Hivatal rendszeres adatszolgáltatása révén (pél dául népszámlálási adatok, Területi Statisztikai Adatok Rend sze -re – T-STAR). A változók másik („kiegészítő” vagy „eseti” jellegű) kö rét azok a mutatók jelentik, amelyek adatigényét csak cél irá -nyos adatfelvételek biztosíthatják.
A jól-lét dimenzióinak kialakításakor a Stiglitz-jelentés ajánlásai mellé kerültek a nemzetközi szakirodalom áttekintése alapján rele-vánsnak ítélt modellek dimenziói is.28 Ezek a jövedelem, a fog lal koztatás, az oktatás, a képzettség, a környezeti jellemzők, a de -mok ratikus értékek (részvétel), az egészségügyi helyzet, valamint a lakhatás, a közösségi, a társadalmi élet, a közbiztonság, valamint a szabadidő. Magyarország esetében speciális befolyással rendel -kező dimenziók is bekerültek a modellbe, az alapvető közszolgál-tatások lakóhelyen való elérhetősége, illetőleg a település / járás de mog ráfiai fenntarthatósága.
Az egyes dimenziók értékeiből valamilyen „alkalmas” súly vá lasz-tásával lehetséges aztán egyetlen komplex mutató előállítása. E tekintetben óriási jelentősége van a súly megválasztásának, hiszen ez egyfajta átváltási arányt is jelent az egyes jól-léti dimenziók közt (például mekkora többletjövedelem képes ellensúlyozni a nagyobb fokú bizonytalanságot?). A gyakorlatban sokszor nem alkalmaznak súlyrendszert, minden jól-léti dimenziónak azonos fontosságot tulajdonítanak. Amennyiben mégis súlyozásra kerül
27A munka során több ponton is komoly mértékű volt az adathiány. Ide sorolható a környezeti fenntarthatóság, a vagyoni helyzet, illetőleg a háztartás (család) alapú megközelítés. Országos, sőt több esetben régiós szinten elérhetőek a muta tók, adatok, ám alacsonyabb területi szinteken – így például település, kistérség, já -rás, agglomeráció vonatkozásában– nem állnak rendelkezésre megfelelő adatok.
28Ilyen referenciát jelentett a Canadian Index of Well-Being (CIW), a német Wachstum, Wohlstand, Lebensqualität (WWL), illetve az OECD Your Better Life Index (BLI).
sor, három módszer alkalmazása mondható elterjedtnek: a szak-értői becslés és a statisztikai adatsűrítési módszer (főkomponens-analízis), illetve az érintettek véleménynyilvánításán alapuló súly-képzés (Decancq–Lugo, 2010). Jelen esetben olyan szerencsés hely-zetben vagyunk, hogy a kutatás során országos mintán sikerült feltárni a megkérdezettek véleményét az egyes jól-léti dimenziók fontosságáról. A korra, nemre, iskolai végzettségre és tele pü léstípusra reprezentatív adatfelvétel alapján elkészíthető egy súly -rend szer (1. táblázat), amely az érintettek véleményét tükrözi az egyes dimenziók relatív jelentőségéről.29
29A súly kialakításakor nem a számtani átlagértéket, hanem a medián értéket vettük figyelembe, mivel három dimenzió – oktatás, munka, biztonság – esetében a meg-ítélés rendkívül heterogén volt. Az oktatás, mint jól-lét dimenzió például a nyug-díjas korúak számára kevéssé volt fontos, a tanulók és szülők számára azonban alapvető jelentőségűnek bizonyult. A magyar válaszadók a foglalkoztatást, az egészséget és a biztonságot sorolták a legfontosabbak közé, amelyet a jövedelem és a lakhatás dimenziója követett. Ezek a területek a súlyozatlan esethez képest felülsúlyozásra kerültek, a többi dimenzió ellenben kisebb súlyt kapott.
1. táb lá zat: Az objektív jól-lét dimenziók súlyának változása eltérő modellekben
Jól-lét dimenziók
Alap-modell
Kérdőíves felmérés
alapján
Szakértői vélemények
alapján dimenziósúlyok
Foglalkoztatás (személyes aktivitás) 1 1,15 1,45
Egészségi állapot 1 1,15 1,05
Biztonságérzet 1 1,15 0,79
Jövedelmi helyzet 1 1,03 1,45
Lakhatás 1 1,03 1,05
Oktatás, képzés 1 0,92 1,05
Politikai aktivitás, részvétel 1 0,92 0,79
Környezet állapota, fenntarthatóság 1 0,92 0,79
Közszolgáltatásokhoz való hozzáférés 1 0,92 0,79
Demográfiai helyzet 1 0,80 0,79
Forrás: Decancq – Lugo (2010) alapján Koós Bálint számítása
Az objektív jól-lét számítás hazai kísérlete járási szinten
A más forrásban részletesen leírt modellezési lépések (Nagy–
Koós, 2014),a Stiglitz-modell dimenzióihoz igazodó, statisztikailag mért releváns mutatók kiválasztása, standardizálása után készült el több, a súlyozásban eltérést mutató modellszámítás a hazai jól-lét járásszintű különbségeinek bemutatására, 2011-es adatok-ra támaszkodva.30
Az alapmodell(súlyozatlan) a más megközelítésű komplex fej lett -ségi mutatókkal operáló térszerkezeti vizsgálatokhoz viszonyítva nem hozott érdemi eltéréseket (3. és 4. ábra). A két, magasabb jól-lét indexű kategóriába sorolható járások térben nagyon erősen tömbösödnek, s kirajzolják mind a főváros tágabb vonzásterét, me -lyet a szuburbanizációs folyamatok is erőteljesen érintettek, mind az észak-dunántúli, a gazdasági újrastrukturálódásban élenjáró térségeket. Ami némiképp eltér a korábbi számítások eredmé nyétől, az a Balaton-part egyes, Veszprém és Somogy megyei járásainak érez hetően kedvezőtlenebb jól-lét mutatói (Tapolca, Fo nyód, Marcali). A keleti országrészben a fejlettségalapú térszerke zethez viszonyítva magasabb a kedvezőbb jóllét indexszel rendel ke ző já -3. ábra: A járási szintű fejlettségmutató komplex értékei, 2012
Forrás: MKIK GVI 2014 adatai alapján Nagy Gábor átszerkesztése
30Jelen részfejezet röviden elemzi a modellezés tanulságait, elsődlegesen arra koncentrálva, hogy az eltérő súlyozások mennyiben rajzolták át az ország térszer -kezetét.
rá sok száma, ami nem korlátozódik kizárólag a megyeszék helyekre (Tiszaújváros, Hajdúszoboszló, Gyula, Hódmező vásár hely, Jász be -rény, Gyöngyös, Hatvan). A skála másik végpontján – a leginkább jól-lét deficites térségek esetében – a térbeli tömbösödés szintén megjelenik, erősebben az északkeleti-keleti határtérségben, kisebb térbeli kiterjedésben a Dél-Dunántúlon.
A kérdőíves eredmények alapján31súlyozott modellszámítás érdemben alig változtatta meg az alapmodell által kirajzolt tér szer ke zetet.
4. ábra: Az objektív jól-lét index értékei a magyar járásokban, az alapmodellben, azaz egységes dimenziósúlyok alkalmazása mellett, 2011-es adatok alapján
Forrás: Koós Bálint szerkesztése
31Az 1600 főt vizsgáló, hátrányos helyzetű vidéki kistérségekben megvalósított felvételről van szó.
5. ábra: Az objektív jól-lét indexek elmozdulása járási szinten a súlyozatlan és a kérdőíves felmérés adatai alapján súlyozott modell között (pont)
Forrás: Koós Bálint számítása, 2014
Az egyes dimenziók felül-, illetve alulsúlyozása (1. táb lázat, 5. ábra) alig egy tucat járás esetében eredményezett olyan mértékű változást a jól-lét indexben, ami elegendő volt kategóriaváltáshoz. A súlyozás a kedvező jól-lét mutatókkal bíró Észak-Dunántúlon egyértelműen javította a járások relatív helyzetét (Csorna, Sárvár, Bicske, Le te nye). Míg a déli és keleti országrész ben inkább rontotta (Pécsvá -rad, Hajdúhadház, Tiszaújváros, Má té szalka, Makó), az egyetlen karcagi járást leszámítva, ahol pozitív elmozdulást generált (6. áb-ra). Sajátos, hogy Budapest ese tében a súlyozás leértékelte a fővárosi jóllét szintjét, ami eggyel alacsonyabb kategóriába való átso -ro lást vont maga után.
A szakértői véleményekre alapozott súlyozás hasonló nagyság rendű kategóriaváltást eredményezett (15 járás). Az ÉszakDunán túl ese -té ben pozícióvesz-tés csak az enyingi járásban fordult elő, felfelé történő kategóriaugrásra viszont több példát is láttunk (Sárvár, Vasvár, Letenye). A déli országrészben az átsúlyozás Mo hácsnál javított, ellenben Nagyatád járása esetében rontott a re la tív hely -zeten. A keleti megyékben kizárólag Csongrád megyében történt kategóriaváltást eredményező javulás (Kistelek, Makó), míg to -vábbi öt megyében hét járás is az erősebb jól-lét deficitre utaló kategóriába került (Békés, Karcag, Hajdúhadház, Polgár, Máté -szalka, Kazincbarcika, Sárospatak) (7. ábra).
6. ábra: Az objektív jól-lét mutató értékei járási szinten, 2011-es adatok alapján, a kérdőíves felmérés eredményei alapján számított súlyok alkalmazásával
Forrás: Koós Bálint szerkesztése
Összegzés
A fenti áttekintésből is érzékelhető, hogy nem létezik egyetlen glo bálisan elfogadott index, illetve nem létezik egyetlen egységes tar talmú index sem. Vannak egymással versengő mutatórendszerek, amelyek kialakítását az egyes államok sajátos igényei formál -ják. Több nemzetközi és több hazai kutatócsoport is próbálko-zott hasonló tematikájú indexek kialakításával. Ebben a kutatásban a területi különbségeket kiemelten kezelő publikációk az iga -zán lényegesek (Németh–Vercse–Dövényi, 2014). Továbbá azok, amelyek nem a fejlett (angolszász vagy német példák) vagy a fej -letlen országok (például UNDP Millenium Development Goals) fejlettségi sajátosságaira építkeznek, hanem a magyarhoz hason-ló fejlettségi pályán mozgó, a volt szovjet blokkból induhason-ló orszá-gok indexeit használják. Ezek a mérési módok és vizsgálatok, valamint a jelen TÁMOPkutatás eredményei alapján körvona la zód -hat az a tudáskészlet is, amire támaszkodva mód nyílik az egyes jól-lét dimenziók területi szintű feltérképezésére is.
7. ábra: Az objektív jól-lét mutató értékei járási szinten, 2011-es adatok alapján, az angol deprivációs indexben alkalmazott szakértői súlyok alkalmazásával
Forrás: Decancq–Lugo (2010) alapján Koós Bálint szerkesztése