Melléklet (PDF).

(1)

1. Függő változók

1.1 A foglalkoztatottsági mutató

A települési szintű vizsgálatoknál tekintettel kell lenni a dolgozni az adott telepü- lésre bejáró és onnan eljáró, igen jelentős arányt képviselő népességre. Az általunk választott foglalkoztatottsági mutató (FoglB) a következő: az adott településen élők közül a foglalkoztatottak/(a település népessége-településen élő munkanélküliek–

inaktívak). A településen élőknek általában nagyobb része helyben talál munkát, viszont igen jelentős része a településen kívül. A FoglB tehát részben függ az adott te- lepülés foglalkoztatási helyzetétől, részben viszont attól, hogy a népesség mennyire mobil. A minket érdeklő közlekedési infrastruktúra ezt a foglalkoztatási mutatót közvetlenül is érintheti, amennyiben a helyi gazdaság és foglalkoztatás helyzetét ja- vítja, valamint közvetve is, amennyiben a más településekre irányuló mobilitást könnyíti meg.

Köllő [1997] nem foglalkoztatási, hanem munkanélküliségi mutatót használ, megjegyezve, hogy 1993-ban, amikorra az adatok vonatkoznak, a munkanélküliségi mutató még jobban kifejezte a foglalkoztatási helyzetet. Mára viszont a milliószámra inaktívvá vált munkát nem találók miatt ennek sokkal kevesebb információtartalma van, és célszerűbb valamilyen foglalkoztatási mutatót használni.

1.2. A jövedelmi mutató

Az APEH-től rendelkezésre bocsátott kimutatás szerint a településen bevallott összes adóalapot a bevallók számával osztottam. Egyes kutatók beérik az adóköteles jövedelemmel (például Kullman [1999]). Mások települési szintű GDP-mutató ki- számítására is vállalkoznak, úgy, hogy a KSH-által megyei szinten számított GDP-t osztják szét a település adóköteles jövedelme, a helyi adó és a cégsűrűség figyelem- bevételével (Tóth [2005] 5. old.).

(2)

2. Magyarázó változók

Modellünk vektoraiban a következő változók szerepelnek.

2.1. A humán tőke (K

h

)

Egyetemi végzettségűek aránya (egyhely). Feltevésünk szerint az egyetemi vég- zettségűek könnyebben találnak munkát, mint a többi munkavállaló, ezért ahol ará- nyuk magasabb, ott a foglalkoztatottsági szint is magasabb lehet.

Nyolc osztálynál többet nem végzettek aránya (oszt8). Közismert, hogy az ala- csony képzettségi szint nehezíti a munkához jutást, így azt várjuk, hogy csökkenteni fogja a foglalkoztatottsági szintet. Megjegyzem, hogy Németh ([2004] 153. old.) ta- nulmányában az átlagosan elvégzett osztályszám mutatója szerepel.

Kulturális jellemzők. Különböző vallási felekezethez tartozók valamint a – jelen- tősebbnek mondható – német és romanépességhez tartozók aránya

RkatNep–római katolikus népesség aránya, RefNep–reformátusok aránya,

EvanNep–evangelikus népesség aránya, CigNep–roma népesség aránya,

NemNep–német nemzetiségűek aránya.

A szociológiában jól ismert Max Weber elmélete a protestáns etika és a kapita- lizmus viszonyáról, ez alapján a protestáns felekezetekhez tartozók gazdasági aktivi- tását és jövedelmét a római katolikusokénál nagyobbnak várjuk. A német nemzetisé- get a köztudat az átlagnál dolgosabbnak tartja, ez alapján magasabb arányuk a fog- lalkoztatottság magasabb arányát hozná magával, a romák esetében, szintén a hét- köznapi életben uralkodó felfogás szerint illetve az erre alapozott negatív diszkrimi- náció következtében, ezzel ellenkező összefüggést várnánk. A romákra vonatkozó, nagyszámú mintával dolgozó elemzések világosan mutatják a romák átlag alatti fog- lalkoztatását, ami akkor is fennáll, ha iskolai végzettségük és koruk számított mutatói megegyeznek a kontrollcsoportokéval (lásd Kertesi [2000a]). A különbséget a mun- kahelyi jártasság iskolai végzettséggel nem mérhető jellemzőire, a területi hátrányok- ra és a diszkriminációra lehet visszavezetni. Az előzőkből látható, hogy eltekintet- tünk az olyan, egyébként a foglalkoztatottságot alapvetően befolyásoló tényezők, mint a nem és a kor szerepeltetésétől.¹

1 Ennek oka alapvetően technikai, az adatbevitel költségei miatt nem vállalkoztunk erre. Kertesi [2000a]

piaci bérajánlatokra megállapított egyenletében az ingázási költségek mellett viszont szerepelnek ezek a ténye- zők.

(3)

2.2. A gazdasági tőke (K

p

)

Vállalkozássűrűség (VallkNpI – vállalkozások száma/(település népessége–

településen élő munkanélküliek–inaktívak). A gazdaságilag fejlettebb településeken a vállalkozássűrűség feltehetően nagyobb. Kertesi–Köllő [1998] olyan mutatónak tartották a gazdasági szervezetek népességszámra vetített arányát, amely közelítő mérőszáma lehet egy-egy régió gazdasági prosperitásának. A gazdasági szervezetsű- rűségben mutatkozó különbséget hozzák összefüggésbe az új tőkebefektetésekkel.

Termelőszövetkezet léte (tsz). Viszonylag gyakori az a vélekedés, hogy a termelő- szövetkezetek 1990 előtt, a vidéki népesség sokkal jelentősebb arányú foglalkoztatá- sát tették lehetővé. Amennyiben a ma létező tsz-ekre is jellemző ez, akkor pozitív foglalkoztatási hatást kellene kimutatni.

Részvénytársaságok aránya a foglalkoztatottakhoz képest (Rt). A részvénytársa- sági forma viszonylag nagyobb vállalati termelési és vagyontömeget jelenít meg, ami intuitíve kedvezőbb foglalkoztatási és jövedelmi hatást jelenthet.

2. 3. Infrastruktúra (K

i

)

Telefonellátottság (TavbeszNp – távbeszélő fővonalak száma/(település népessé- ge–településen élő munkanélküliek–inaktívak)). A gazdasági teljesítményt feltevések szerint növeli a kommunikációs eszközökkel való jó elérhetőség. Ez elsősorban az üzleti vállalkozások telefon-ellátottságára igaz, de felteszem, ezt jól közelíti – jobb adat híján – az összes fővonal viszonyszáma.

Vasúti összeköttetés léte (VasutEx – dummy változó, ha 1, akkor a településen van vasúti megálló).

Autópálya léte (Autop26, Autop40, Autop80 – dummy változók, ha értéke 1, ak- kor a településről Budapest irányába 26, 40, illetve 80 kilométeres, autózásra alkal- mas úton megtett távolságon belül elérhető az autópálya). A szállítási feltételeket ja- vítva, az utóbbi két változó feltevésem szerint, pozitívan kell, hogy befolyásolja a foglalkoztatottságot és jövedelmi viszonyokat. A mutató nem veszi figyelembe, hogy a 26, 40, illetve, 80 kilométer megtétele milyen minőségű úton történik.

Budapest vasúti eléréséhez szükséges minimális idő (vasutav – a MÁV Elvira (www.elvira.hu) internetes lekérdező rendszere szerinti minimális utazási idő sze- mélyvonattal). A vasúti összeköttetésnek Köllő [1997] is jelentőséget tulajdonít akkor, mikor a településről való eljárás foglalkoztatási hatásait elemezve egy bizonyos céltelepülés esetében a vasúti és a buszjegy, illetve -bérlet árának figyelembevételé- vel számolja ki az utazási költségeket.

(4)

Budapesttől mért közúti távolság, az útszakaszok minőségével súlyozva (kozut02).

Az autópálya, illetve a vasút kiépítése úgy járulhat(na) hozzá a település jólétéhez, hogy a rajta való közlekedés révén gyorsabb Budapest és – mivel a vizsgált települé- sek keletre terülnek el Budapesttől – a legfontosabbnak számító nyugat-európai exportpiacok megközelítése. A közúti hozzáférhetőség szempontjából négy úttípust kü- lönböztettem meg: autópálya, autóút (elsőrendű út), másodrendű út, egyéb út. Ezek- hez különböző súlyokat rendeltem, az előbbi felsorolás szerint növekvő sorrendben.

A súlyok az egyes úttípusokon való közlekedés sebességét fejezik ki. A magyarázó változó várt előjele negatív, azaz minél hosszabb a Budapestig, illetve az exportpia- cokig megteendő, minőséggel súlyozott út, annál kisebb foglalkoztatottsági arányt, illetve egy főre jutó jövedelmet feltételezünk.

A vasutav és a kozut02 mutatók alkalmazása összhangban van az ún. elérhetőségi vizsgálatok módszerével.² Ezek Magyarország egyes településeit az ország többi te- lepülésétől vett (a közúton és vasúton való) időbeli átlagtávolságokkal jellemzik. A legkisebb átlagtávolság Budapest közelében található, azaz valahol Budapest kör- nyékén van az a hely, ahonnan átlagosan a leggyorsabban el lehet érni a többi telepü- lést, próbáljuk azt akár közúton, akár vasúton megközelíteni. (Ez a hely némileg eltér a vasút és a közút esetében.) Összességében tehát a Budapesttől való közúti/vasúti távolság jó közelítője az országos szinten átlagos elérhetőségnek. Továbbá a Dunától keletre levő települések esetében jó közelítője a legfontosabb, európai exportpiacok- tól való távolságnak is.

Az autópálya hatásmechanizmusát hasonlóan képzeli el Németh Nándor. Németh ([2004] 157-158. old.) az autópályától való távolság mutató mellett szerepelteti a nyugati határtól való távolság mutatóját. Amikor külön az alföldi településekre végzi el modellszámítását (a munkanélküliségre, mint függő változóra), akkor az erős multikollinearitás miatt az autópályától való távolság mutatója inszignifikánsnak bizonyult (szemben a dunántúli településekre készített becsléssel). Ezt ő úgy értelmezi, hogy míg a Dunántúlon a határtól való távolság önálló tényező, addig a keleti ország- részben a nyugati exportpiacok közelsége egyértelműen az autópályák közelségén keresztül értelmezendő. Németh ([2004] 153-160. old.) az általa használt elérhetőségi adatokkal kapcsolatban annyit árul el, hogy a Terra Stúdió Kft. által rendelkezésére bocsátott adatokat használta fel, méghozzá „normalizáltan”. Azonban az elérhetőségi mutató az utak minőségével nem súlyoz, hanem egyszerű távolságadatot jelent.

2 Szalkai [2001] az elsőrendű főútnál alacsonyabb rendű utak esetében nem lát különbséget a megengedett sebesség szempontjából. (8. old) Ezzel szemben a mi mutatónk a másodrendű és az egyéb utak között is kü- lönbséget téve számít átlagtávolságot, hiszen ismeretesek olyan, településeket összekötő utak, amelyeken élet- veszélyes lenne a megengedett 90 kilométer/órás sebességgel közlekedni. Azonban a minőségi súlyozásnak összességében csak kis szerepe van, alapvetően nem befolyásolja a mondanivalónkat.

(5)

Tóth [2005] viszont hozzánk hasonlóan elérési időket használ, nem távolságmuta- tókat.³ Az ő célja egészen más, mint a mienk, mivel ő különböző autópálya nyomvo- nalakat akar összehasonlítani abból a szempontból, hogy azok mennyire hoznak kö- zelebb egymáshoz minél nagyobb GDP-jű településeket. Kullman [1999] hozzánk hasonlóan időbeli elérési mutatókat használ.

Távolsági buszállomás léte a településen (busz). A más településre történő mun- kába járást feltevés szerint segíti a távolsági busszal való közlekedés lehetősége.

Foglalkoztatottakra eső személygépkocsik száma (SzgkNpIA). A személygépkocsi megléte az ingázást segítheti, így a foglalkoztatottságot növelhetné. Köllő [1997] a személyautózás mobilitási és ezen keresztül foglalkoztatási hatásait vidéki viszony- latban nálunk sokkal részletesebben modellezte. Adott település esetén Köllő is a gépkocsiállomány egy aktív lakosra jutó értékét vette figyelembe, de úgy, hogy azt a mobilitás átlagos költségébe építette be. Ha a településről tömegközlekedési eszköz- zel nem volt elérhető egy másik, kedvezőbb foglalkoztatottsági helyzetű település, akkor abban az esetben csak a személyautóval való bejárás lehetséges, ami – Köllő modelljében – megemeli az ingázás költségeit: az autóval rendelkező munkanélküli- eknél csak a gépjármű-állomány összetételét is figyelembe vevő folyó kiadásokkal, a nem rendelkezőknél egy olcsó használt autó beszerzési árával is.

2.4. Egyéb

Településtípus-változó (telep) (dummy változó – 1, ha város, 0 ha egyéb). A felülről építkező modellben szerepeltettem. Mivel más szerzők is használnak települési muta- tókat (például Kullman [1999]), így ezzel mi is kísérletet tettük. Kertesi–Köllő [1998]

kiemeli, hogy a városok és a falvak között jelentős különbség van a tekintetben, hogy míg a városi lakosok többsége két-három városba tud eljárni viszonylag szerény költ- ségen, addig a falusi lakosok nagyobb része már a második várost is csak autóval, azaz sokkal drágábban tudja elérni.⁴A város és a falu közötti különbség foglalkoztatási és jövedelmi szempontból ezen túlmenő okok miatt is fontos lehet. Az említett szerzők is beszélnek a falvakat általában jellemző foglalkoztatási hátrányokról.

Eljárók aránya a településen munkát találó helybeliek arányában (EHFgH). Ez a változó azt mutatja meg, hogy a modellben szereplő többi magyarázó tényezőben

3 Tóth ([2005] 8. old.) mutatói minden bizonnyal pontosabbak is, mint az enyém, bár Tóth is csak elméleti, a KRESZ által megengedett maximális sebességgel számol, a zsúfoltsággal, az utak állagának hatásával nem.

Potenciálszámítása továbbá az autópályának a térség minden településének minden más települése elérésében játszott szerepét is figyelembe veszi, szemben az én mutatómmal, amely csak a Budapesttől és közvetve az ex- portpiacoktól való időbeli távolságot fejezi ki.

4 A szerzők eredményei szerint a falvak esetében a második legközelebbi város hatása az adott falu munka- nélküliségi rátájára másfélszer nagyobb, ha a második legközelebbi városba való ingázás költsége átlag alatti.

(6)

nem kifejezett, a településen kívülre történő mobilitást segítő tényezők hatására milyen arányban képesek az adott település lakói munkát találni.

Idegenforgalmi adottságok (VendR – vendégéjszakák száma/(település népessé- ge–településen élő munkanélküliek–inaktívak)). A település természeti, kulturális, gazdasági adottságait összességében fejezi ki, azt hogy a turizmus mekkora szerepet játszik a népesség életében.

Az iparban és szolgáltatásokban foglalkoztatottak aránya a településen élők közül foglalkoztatottak között (Tip, illetve Tsz). A településen élők foglalkozási szerkezeté- nek hatását mutatja. Azt várjuk, hogy minél többen találnak az iparban, illetve a szolgáltatásokban állást, annál nagyobb a foglalkoztatottság és a jövedelem, lévén ezek – inkább a szolgáltatások, és kevésbé az ipar – a foglalkoztatást bővítő szekto- rok.

Kistérségi foglalkoztatottság (Fogkistr). A kistérségi munkanélküliség arányát Köllő [1997] a térségspecifikus hatások jó részét kifejező változóként építi be egyik modelljébe, és ott igen szignifikáns változónak bizonyul. A változó szerepeltetése egyben azt is jelenti esetünkben, hogy egy település foglalkoztatási helyzetének a maga kistérségéhez képest mérhető eltérését magyarázzuk.

3. Adataink és a GKI faktorai

Az általunk alkalmazott változók többnyire azok (illetve azokkal minden bizony- nyal szorosan korrelálnak), amelyek a GKI [2003b] tanulmányban az autópályától vett távolság hatásai szempontjából relevánsnak minősültek. Ettől a tanulmánytól el- térően mi a változók között egyfajta oksági összefüggést is feltételezünk, és a fejlett- séget is definitívebben állapítjuk meg. Oksági összefüggéseket elméleti alapon vé- lelmezünk, ugyanakkor kétségtelen, hogy az endogenitás problémáját nem könnyű kezelni statikus modellünkben. Könnyen elképzelhető, hogy a magyarázó változókat a függőnek minősített változó is befolyásolja. Mindenestre a keret, amelyben gon- dolkodunk, az az infrastruktúra-irodalom⁵, amely a termelékenység, illetve jövede- lem alakulását bizonyos tőketényezőkkel kívánja magyarázni; méghozzá oly módon, hogy e tényezők számszerű hatását lehetőség szerint is bemutatja. Ebben a keretben próbáljuk a releváns változókat feltárni a rendelkezésre álló, a statisztika által megfi- gyelt adatkörből.

Példaként említjük az általunk a magántőke proxyjának tartott vállalkozási sűrű- séget. A GKI [2003b] tanulmány ezt a mutatót a vállalkozói kedv-faktorban szerepel-

5 Ennek feldolgozására lásd Ohnsorge-Szabó [2005].

(7)

teti, azaz ezt a faktort is az autópályáktól függő tényezőnek veszi, mikor megállapít- ja, hogy az autópályák közelében magasabb a vállalkozói aktivitás. Szerintünk nem zárható ki ilyen összefüggés, de vizsgálni kellene, hogy vajon nem a vállalkozói kedv, illetve a vállalkozási sűrűség magyarázza-e részben a foglalkoztatás és a jöve- delem növekedését.

Fontos már most felhívni a figyelmet, hogy bár a GKI [2003b] számtalan adatot használ, megítélésünk szerint alapvető fontosságúakat figyelmen kívül hagy. Mint látni fogjuk, ezek a közúti és vasút adottságok jellemzői.

4. Egyváltozós modellek

A különböző közlekedési infrastruktúra-jellemzőkkel végzett egyváltozós reg- ressziók alapján azt látjuk, hogy az autópálya közelsége a legkisebb, 26 kilométeres távolságot véve majdnem szignifikáns, a nagyobb – 40, 80 kilométeres – távot véve pedig erősen szignifikáns.⁶ A foglalkoztatottsági mutatót 3-4 százalékponttal maga- sabbnak találjuk az adott számú kilométeren belüli körben. A vasúti pályaudvar léte azonban nem bizonyult szignifikánsnak, és az együttható nagysága is kisebb, mint az autópálya esetében, 1,7.

6 A GKI [2003b] tanulmányában ellenkezőleg, a kisebb, 10 kilométeres autópályától való távolság esetén nagyobb különbség adódott, mint a nagyobb, 30 kilométeres távolság esetében.

(8)

1. táblázat

Különböző infrastrukturális jellemzők hatása a települési foglalkoztatásra, teljes minta esetén Eredményváltozó: FoglB

t-statisztika p-érték Szigni- fikancia Magyarázó

változó Együttható Standard hiba

const 51,4676 0,78403 65,6449 < 0,00001 ***

autop26 3,00643 1,82045 1,6515 0,101214

R²= 0,0218666

const 50,8849 0,827387 61,5007 < 0,00001 ***

autop40 3,9279 1,53556 2,5579 0,011753 **

R² = 0,050902

const 49,6492 1,0798 45,9801 < 0,00001 ***

autop80 4,03599 1,40732 2,8679 0,004871 ***

R² = 0,0631572

const 50,7168 1,42436 35,6067 < 0,00001 ***

vasutex 1,74459 1,64471 1,0607 0,29091

R² = 0,00913817

const 61,5711 2,15357 28,5903 < 0,00001 ***

kozut02 -0,084795 0,018212 -4,6561 < 0,00001 ***

R² = 0,150889

const 62,067 2,22874 27,8485 < 0,00001 ***

osszkozu -0,067467 0,014307 -4,7158 < 0,00001 ***

R²= 0,154181

* : 0,05<p< 0,10 , **: 0,01<p< 0,05 ,

***: p< 0,01

Megjegyzés. Itt és a következő táblázatokban teljes minta esetén a modell OLS-becslését 124 megfigyelés használatával (1-125), míg a vasúti kapcsolattal rendelkező települések esetén 93 megfigyelés használatával (1- 94) végeztük. Az autop26 autópálya a település 26 kilométeres körzetében, az autop40 autópálya a település 40 kilométeres körzetében, az autop80 autópálya a település 80 kilométeres körzetében, a vasutex a településen lé- tezik vasútállomás, a közut02 Budapest közúti elérhetőségének az útminőséggel súlyozott mutatója, az osszkozut Budapest közúti elérhetőségének az útminőséggel nem súlyozott mutatója (egyszerű távolság), vasutav Budapest vasúton való időbeli elérhetősége.

(9)

2. táblázat Különböző infrastrukturális jellemzők hatása

a települési foglalkoztatásra vasúti kapcsolattal rendelkező települések esetén Eredményváltozó: FoglB

const 59,9953 2,28033 26,3099 < 0,00001 ***

kozut02 -0,066932 0,019314 -3,4656 0,000809 ***

R² = 0,116593

const 58,4014 2,36753 24,6677 < 0,00001 ***

vasutav -0,041583 0,015819 -2,6286 0,010064 **

R² = 0,0705708

A minőséggel súlyozott közúti távolság erősen szignifikánsnak bizonyult. Ebben a mutatóban a Budapesttől való átlagos távolság (112 kilométer) 9,5 százalékpontnyi különbséget jelent a foglalkoztatási rátában. A minőséggel nem súlyozott távolság szintén nagyon szignifikáns. A vasúti távolság mutatója szintén szignifikánsnak bizonyult azokon a településeken, ahol vasútállomás található.⁷ Az átlagos vasúti me- netidővel (142 perc) számolva az átlagos településen 5,9 százalékpontos hátrányt jelent a Budapesttől való távolság. Fontos felfigyelni arra, hogy a vasúttal rendelkező települések esetében a minőséggel súlyozott közúti távolság hatása kisebb, mint a vasúttal nem rendelkező településeket is tartalmazó mintán (7,5 százalék, szemben a teljes mintás 9,5 százalékkal). Úgy tűnik, hogy a vasúti összeköttetés léte a közúti kapcsolat jelentőségét némileg leértékeli. A súlyozott közúti és a vasúti távolság mértékegysége különbözik, – az előbbi kilométer, az utóbbi perc – ezért az együttha- tók közvetlenül nem, csak bizonyos haladási sebesség feltételezésekor lennének ösz- szehasonlíthatók.

Ha azt a feltevést vesszük alapul, hogy Budapest elérésének idejét csökkentve növelni lehet a foglalkoztatottságot, milyen mértékű lehet ez a gyarapodás az említett számítási eredmények figyelembevételével? Egy átlagos településről Budapestet 76 kilométert autópályán és 40 kilométert elsőrendű úton haladva lehet elérni. A mi sú- lyozásunk az autópályának 0,67-es, az elsőrendű főútnak 0,8-as súlyt ad. Ha az első-

7 Az együtthatója nagysága csak fele akkora, mint a minőséggel súlyozott közúti távolságé. Az együtthatók relatív nagyságát azonban nem lehet egyszerűen összehasonlítani, mivel a vasút esetében a távolságot percek- ben mértük, ezek átlagos nagysága pedig majdnem 30 százalékkal nagyobb volt, mint a súlyozott kilométer hossz a közút esetében.

(10)

rendű út autópályává alakulna, akkor a mutató értéke 3,5-tel csökkenne, ami 0,3 szá- zalékpontos foglalkoztatási javulást jelentene. A mi megközelítésünkben a közúti fej- lesztésnek nem az elsőrendű főutak autópályává alakítása az egyetlen célszerű mód- ja. A települések egy kisebb részében azzal is hasonló mértékű javulást lehet elérni, ha az egyéb, másodrendű főutaknál rosszabb minőségű utakat a másodrendűek ese- tében általunk feltételezett 90 kilométer/órás haladási sebességre alkalmassá tesszük (és nem kell a rossz minőség miatt 50 kilométer/órás sebességgel haladnia a jármű- veknek). Az autópálya létére vonatkozó, másfajta mutató alapján a következő megál- lapításokat tehetjük. Az autópályának 80 kilométeres távolságon belülre hozása 4 százalékponttal növeli a foglalkoztatást, de a további közelítés már nem jár további foglalkoztatás-bővüléssel. Az autop40- és az autp80-mutató együtthatója nem kü- lönbözik egymástól érdemben, az autop26 pedig nem szignifikáns, illetve együttha- tója kisebb, mint az autop80-é. (Lásd az 1. és 2. táblázatot.)

A 2001-es személyi jövedelemadóval közelített jövedelmi viszonyok esetében az autópálya léte, közelsége valamelyest gyengébb befolyásoló tényezőnek bizonyult, mint a foglalkoztatás esetében (csak a 80 kilométeres távolság szignifikáns, mintegy 7,5 százalékkal magasabb jövedelmet jelent ezen a körön belül). Ugyanakkor a vas- úti pályaudvar léte jövedelmi szempontból ugyancsak számít: mintegy 9 százalékkal magasabb jövedelmet jelent. A minőséggel súlyozott és súlyozatlan közúti távolság viszont inszignifikáns. (Lásd a 3. és 4. táblázatot.)

(11)

3. táblázat

Különböző infrastrukturális jellemzők hatása a települési jövedelemre, teljes minta esetén Eredményváltozó: szja01

const 778,179 12,0871 64,3811 < 0,00001 ***

autop26 40,8309 28,0652 1,4549 0,148276

R² = 0,0170535

const 775,76 12,9526 59,8922 < 0,00001 ***

autop40 34,4184 24,039 1,4318 0,154766

R² = 0,0165254

const 752,517 16,7024 45,0544 < 0,00001 ***

autop80 56,4544 21,7685 2,5934 0,010666 **

R²= 0,0522484

const 734,37 21,3401 34,4127 < 0,00001 **

vasutex 68,5103 24,6414 2,7803 0,006293 ***

R² = 0,0595856

const 829,204 35,7034 23,2248 < 0,00001 ***

kozut02 -0,385978 0,301922 -1,2784 0,203534 R²= 0,0132189

const 809,262 37,2019 21,7532 < 0,00001 ***

osszkozu -0,157948 0,238803 -0,6614 0,509593 R² = 0,00357302

(12)

4. táblázat Különböző infrastrukturális jellemzők hatása a települési jövedelemre,

vasúti kapcsolattal rendelkező települések esetén Eredményváltozó: szja01

const 877,185 42,7034 20,5413 < 0,00001 ***

vasutav -0,520165 0,285334 -1,823 0,071587 *

R² = 0,0352335

const 804,658 42,9514 18,7341 < 0,00001 ***

kozut02 -0,0158 0,363781 -0,0434 0,965453 R²= 2,07279e-005

A vasúti összeköttetéssel rendelkező települések esetében az utazási idő itt is szignifikánsnak bizonyult: a Budapesttől átlagos távolságra levő településen közel 10 százalékkal alacsonyabb az átlagjövedelem. Figyelemre méltó, hogy a közúti távol- ság mutatója a vasúttal rendelkező települések esetében még kevésbé szignifikáns, mint a vizsgált települések teljes mintájában.

Az eredményeket, illetve értelmezéseket csak előzetes jellegűnek szabad tekinte- ni. Valamivel megbízhatóbb eredményeket a többváltozós regressziótól várunk. Tisz- tában kell lenni azzal, hogy az okság néhány változó esetében könnyen mutathat a fordított irányba: azért van egy település közelében autópálya, illetve a településen vasúti pályaudvar, mivel amikor ezeket a közlekedési rendszereket kiépítették, a vonal kialakításakor a már akkor is viszonylag fejlettebb gazdaságú településeket céloz- ták meg; nem pedig a közlekedési út hozta magával a prosperitást. Ezt a fajta endogenitást az eddig született tanulmányok sem kezelik. Módszerünk talán jobb, mint az eddig publikáltak, de az elvárt tudományos szkepszis itt is fenntartandó.