Elesett a magyar vidék, azonnali beavatkozást sürget az IMF

Magyarország jelentős lépéseket tett az Európai Unió (EU) átlagos jövedelmi szintjéhez való közeledés terén. Az elmúlt két évtizedben az ország egy főre jutó jövedelme folyamatosan emelkedett, és a 2010-es 66 százalékról 2022-re elérte az uniós átlag 76 százalékát. Ez az előrelépés nagyrészt annak tulajdonítható, hogy Magyarország integrálódott a globális értékláncokba, különösen az autógyártási ágazatban, valamint a közvetlen külföldi tőkebefektetések (FDI) beáramlásának növekedésének, különösen az elektromos járművek (EV-k) és az akkumulátorgyártás ágazatában. E nemzeti fejlődés mögött azonban tartós és nagy regionális jövedelemkülönbségek húzódnak – írja elemzésében a Nemzetközi Valutaalap (IMF).

Az Augustus J. Panton által készített kutatás szerint az általános gazdasági növekedés ellenére a regionális jövedelmi különbségek egyre nagyobb problémát jelentenek Magyarországon.

Budapest és a fővárosi régió, megelőzte az ország többi részét, míg a legkevésbé fejlett délnyugati és északkeleti régiókban a növekedés alacsony és stagnáló volt. Ezek a lemaradó régiók továbbra is alulteljesítik az országos átlagot különböző dimenziókban, többek között az oktatás, a digitalizáció, az infrastruktúra és az egészségügyi eredmények terén.

Számos oka van a regionális egyenlőtlenségeknek

Az IMF elemzése a béta-konvergencia modellt alapul véve növekedési dekompozíciós technikákat alkalmaz a magyarországi regionális egyenlőtlenségek és a lassú jövedelmi konvergencia mozgatórugóinak meghatározásához. Tehát egyrészt megnézték, hogy a szegényebb régiók gyorsabban nőnek-e, mint a gazdagabbak. Azt feltételezve, hogy ha ez igaz, akkor hosszú távon ezek a régiók elkezdenek hasonló jövedelmi szinteket elérni.

A növekedési dekompozíciós módszerek pedig segítenek megérteni, hogy mely tényezők járulnak hozzá a gazdasági növekedéshez (például a munkaerő képzettsége, a kormányzás minősége vagy épp az infrastruktúra milyensége). A vizsgálatok azt mutatják, hogy a termelékenységben és a munkaerő-piaci részvételben mutatkozó eltérések kiemelkedő szerepet játszottak a regionális egyenlőtlenségek kialakulásában. Ez különösen annak köszönhető, hogy a gazdasági tevékenység az alacsony hozzáadott értékű és szén-dioxid-intenzív ágazatokban koncentrálódik az elmaradott régiókban.

A munkatermelékenység és a munkaerő-részvétel terén mutatkozó eltérések az elmúlt két évtizedben a regionális jövedelemkülönbségek egyik fő kiváltói voltak Magyarországon.

Míg a magas kezdeti termelékenységgel és munkaerő-részvételi aránnyal rendelkező régiók gyorsabban fejlődtek, az alacsonyabb kiindulási feltételekkel rendelkező régiók lemaradtak. Ez jól látható az olyan régiókban, mint Pest és Győr-Moson-Sopron, amelyek magasabb egy főre jutó GDP-jük ellenére gyorsabban növekedtek, míg a viszonylag szegényebb déli (pl. Somogy, Tolna, Bács-Kiskun) és északi (pl. Heves, Borsod-Abaúj-Zemplén, Jász-Nagykun-Szolnok) területek lemaradtak.

Tehát az eleve hátrányból induló régiók nem tudták ledolgozni a kezdeti különbségeket, az predesztinálta őket a gyengébb teljesítményre.

A kormányzási és intézményi minőség is gyatra vidéken

Az IMF elemzésében a jó kormányzást (good governance) az intézményi minőség (quality of institutions) helyettesítőjeként használva újravizsgálta a béta-konvergencia modellt úgy, hogy függő változóként Budapest egy főre jutó jövedelmének és más nagyobb – az Eurostat megnevezésében NUTS 2 vagy 3 – régiók jövedelmének arányát vette figyelembe a megfelelő reformmutatókra vonatkozóan. Az eredmények azt mutatják, hogy a jó kormányzás (azaz az alacsony korrupcióérzet, a közintézmények fejlettsége és a pártatlan közszolgáltatások nyújtása) statisztikailag szignifikáns hatással van az egyenlőtlenségek csökkentésére és a regionális jövedelmi konvergencia előmozdítására.

Ezek az eredmények összhangban vannak a szakirodalom azon megállapításaival, amelyek szerint a kormányzási hiányosságok megszüntetése elősegítheti a kedvező üzleti környezet kialakulását, ezáltal ösztönözve a magánberuházásokat és megkönnyítve a gazdasági diverzifikációt – írják az elemzésben.

Azt is megállapították, hogy a nők munkaerő-piaci részvételének növelését, a belső és külső migrációt és a K+F beruházásokat célzó intézményi reformok segíthetnek a regionális jövedelemkonvergencia felgyorsításában.

A gazdaság átalakulása tovább ronthatja az egyenlőtlenséget

A magyar gazdaság, akárcsak máshol Európában és globálisan, a digitális és a zöld átmenet kettősén megy keresztül, ami az eltérő gazdasági struktúrák és szakosodások miatt régiónként eltérő strukturális kiigazításokat igényel. Célzott szakpolitikai beavatkozások hiányában a regionális egyenlőtlenségek tovább mélyülhetnek, mivel a magasabb jövedelmű régiók a magas tudás- és zöldintenzitásukat kihasználva gyarapodnak, míg a szegényebb régiók lemaradnak – állítja az elemzés.

Mint az IMF írja, Magyarország azt kockáztatja, hogy lemarad a mesterséges intelligencia és a kapcsolódó digitális technológiák alkalmazásából származó előnyökről.

A mesterséges intelligencia gyors megjelenése elmélyítheti a meglévő regionális digitális hozzáférési és készségbeli különbségeket, és ezáltal tovább növelheti a vidéki és városi termelékenység közötti szakadékot. Annak ellenére, hogy Magyarország viszonylag kevésbé van kitéve a mesterséges intelligenciával kapcsolatos munkaerő-piaci zavaroknak, nagyrészt nincs felkészülve arra, hogy integrálja és kihasználja a mesterséges intelligencia technológiáinak potenciális előnyeit. Az aktív munkaerő-piaci politikák és a rugalmasság, valamint az erős jogi keretek kulcsfontosságúak a mesterséges intelligencia okozta munkaerő-piaci átmenet megkönnyítéséhez Magyarországon.

Ez megmagyarázza, hogy miért Magyarország az egyik legrosszabbul teljesítő ország az EU-ban az AI-felkészültség tekintetében. A különböző uniós országokban az AI-felkészültséget és a magas kitettségű foglalkozásokban foglalkoztatottak arányát szemléltető szórásdiagram általános tendenciát mutat, amely szerint a magasabb AI-felkészültség általában a magas kitettségű foglalkozásokban foglalkoztatottak nagyobb arányával korrelál.

Az olyan országok, mint Észtország, Finnország és Luxemburg magas szintű AI-felkészültséget mutatnak, ahol az AI-felkészültségi index 0,75 körül van, és jelentős, 60% és 70% közötti a foglalkoztatási arány a magas expozíciónak kitett foglalkozásokban. További figyelemre méltó országok közé tartozik Dánia, Németország és Hollandia, amelyek mindkét mérőszám tekintetében erős teljesítményt mutatnak.

Ezzel szemben az olyan országok, mint Magyarország, Románia és Bulgária elmaradnak, alacsonyabb AI-felkészültségi indexekkel és a magas expozíciónak kitett munkakörökben foglalkoztatottak kisebb arányával,

ami azt jelzi, hogy az AI-felkészültség és a munkaerőnek a technológiai változásokhoz való alkalmazkodása terén óriási javulás szükséges.

Különösen Magyarországon nagy a baj: az AI-felkészültségi index 0,50 körüli, a magas expozíciónak kitett foglalkoztatási arány pedig körülbelül 45%, ami rávilágít arra, hogy célzott erőfeszítésekre van szükség az új technológia adaptálására a foglalkoztatás javítása érdekében a mesterséges intelligencia által átalakuló ágazatokban, például a szolgáltatószektorban és a feldolgozóiparban.

A mesterséges intelligencia termelékenységre gyakorolt gazdasági hatásának értékeléséhez az IMF egy Cobb-Douglas aggregált feladat alapú modellt alkalmazott, amely számos kulcsfontosságú tényezőt integrál, beleértve a munkatermelékenységben, az eszközállományban, a mesterséges intelligenciának való kitettségben, valamint az emberi munkaerő és a mesterséges intelligencia közötti komplementaritást. A modellt Magyarországra kalibrálták, kifejezetten összekapcsolva a mesterséges intelligencia termelékenységi hatásait a digitálisan képzett munkaerő arányával az egyes régiókban.

Az eredmények azt sugallják, hogy

a most is fejlettebb, nyugati, közép-magyarországi régiók valószínűleg nagyobb termelékenységnövekedést mutatnak a jövőben, ami várhatóan növelheti a regionális jövedelemkülönbségeket.

A digitális infrastruktúrába (pl. internet-hozzáférés és digitalizált közszolgáltatások) történő fokozott beruházások azonban segíthetnek a jövedelmi különbségek csökkentésében.

A mesterséges intelligencia okozta munkatermelékenység növekedési ütemének becsült értékei alapján Budapest 1,5 százalék körüli értékkel bővülhet, ami a legmagasabb érték az országban. Ez jelentősen magasabb, mint az EU-27 átlaga, míg más magyar régiók, mint Pest, Dél-Dunántúl és Észak-Magyarország valamivel alacsonyabb bővülési potenciált mutatnak, 0,5% és alig több mint 1% közötti várható termelékenységjavulási értékekkel. A Dél- és Észak-Alföldön lehet a legalacsonyabb a termelékenység javulása.

A digitális hozzáférés regionális jövedelemkülönbségekre gyakorolt hatása is jelentős az IMF szerint: a háztartások internet-hozzáférése csökkenti leginkább az egyes területek közötti jövedelmi eltérést, mintegy 1,0%-kal csökkentve a különbséget. Az online banki szolgáltatások és a digitális kormányzati szolgáltatások hozzáférhetősége szintén hozzájárulnak az egyenlőtlenségek csökkentéséhez, de hatásuk kisebb, körülbelül 0,4%, illetve 0,2% közötti az IMF becslései szerint.

„A zöld átmenet az egyenlőtlenségeket is elmélyítheti, különösen a munkaerő-piaci eredmények regionális különbségein keresztül. A nemzeti zöld politikák helyi hatásai általában eltérnek az egyes régiókban, gyakran a tevékenység és a foglalkoztatás szén-dioxid-intenzitásának regionális heterogenitásától függően. Magyarországon a teljes foglalkoztatottságon belül a magasabb jövedelmű régiókban általában nagyobb a zöld állások aránya” – összegzi a jövőbeli kilátásokat a Nemzetközi Valutaalap kutatása.

Az IMF számításai szerint Budapest vezet mind a gazdasági fejlettség, mind a zöld munkahelyek aránya tekintetében: a kutatás az egy főre jutó bruttó hazai termék (GDP) vásárlóerő-paritással kiigazított arányát, valamint a fenntartható munkahelyeket is egy logiratmikus skálán ábrázolta. Ezek alapján megállapította, hogy a gazdaságilag fejlettebb régiókban (Budapesten, a Nyugat-Dunántúlon, Pest megyében) magasabb a zöld munkahelyek aránya is.

Hasonlóképpen, a munkaerőpiacok zöld jellege pozitívan korrelál az iskolai végzettséggel, ami összhangban van azzal a feltételezéssel, hogy a zöld intenzív munkahelyek bérfelárat biztosítanak, főként a magasabb képzettségi követelmények miatt. Ezek a tendenciák a magasabb jövedelmű régiókat helyzetbe hozzák a szén-dioxid-semlegességre való áttérés során, ami a regionális jövedelmi egyenlőtlenségek növekedését eredményezheti – figyelmeztet az IMF.

Teljesen újra kell gondolni a kohéziós rendszert

A zöld beruházásokra irányuló célzott kiadások és ösztönzők segíthetnek a regionális munkaerőpiacok zöldebbé tételében. Az, hogy a zöld átállás milyen mértékben mélyíti el a regionális munkaerőpiacok strukturális szakadékát, attól függ, hogy a szakpolitikákat hogyan tervezik meg és hogyan célozzák meg, hangsúlyozva a munkavállalók átképzésének szükségességét a zöldebb lehetőségekhez való átálláshoz, valamint a zöld K+F beruházások ösztönzését. Az Európai Unió kohéziós előírásaival is párhuzamban lévő politikák implementálása szükséges. Az IMF szerint az eredmények azt sugallják, hogy a munkaerő képzése – beleértve az átképzést is –, csökkentheti a zöld foglalkoztatásban mutatkozó egyenlőtlenségeket.

A magán K+F beruházások előtérbe helyezése és ösztönzése szintén hasonló pozitív hatásokkal járhat, állítja a jelentés.

A kiegyensúlyozott és fenntartható jövedelemkonvergencia elősegítése érdekében mélyebb, célzott reformokra van szükség – véli a kutatás. Úgy látják, ahhoz, hogy a gazdasági növekedés, valamint a digitális és a zöld átmenet előnyei egyenletesebben oszoljanak el, célzott politikai beavatkozásokra van szükség. Ezek közé tartozhat a digitális infrastruktúrába és oktatásba való beruházás a lemaradó régiókban, valamint a zöld magánberuházások ösztönzése. A jó kormányzás – többek között regionális szinten (korrupcióellenes küzdelem, a közintézmények szabályozási minősége) – elősegítheti a regionális gazdaságok dinamizmusát és növekedését.

Érdekesség, hogy az IMF kutatásával megegyező eredményekre jutott az Európai Bizottság tavasszal publikált kohéziós jelentése is, ami miatt az EU-ban a területfejlesztési források elosztásának reformján dolgoznak. Magyarországon pedig a Közigazgatási és Területfejlesztési Minisztérium új koncepciójában is visszaköszönnek a régiók közötti különbségeket kiegyenlítő célzottabb támogatási struktúrák is.

Az IMF-tanulmány megállapításaira reagált a KTM

Cikkünk megjelenése után a Közigazgatási és Területfejlesztési Minisztérium (KTM), amelyben azt írják, hogy Navracsics Tibor több alkalommal egyeztetett az IMF vezetőivel a magyar kohéziós politikáról és a területi fejlesztésről. Közölték, a magyar kormány célja, hogy a területi egyenlőtlenségek csökkentésével növelje Magyarország versenyképességét, amely a gazdasági növekedés motorjaként szolgálhat. Míg szerintük a 2004-2010 közötti időszakban stagnált a vidéki régiók fejlődése, 2010 után javulás volt tapasztalható, és ezt a folyamatot szeretnék tovább erősíteni.

Reagálásukban azt írják, a kabinet számos programot indított a vidéki települések fejlesztésére és felzárkóztatására, kiemelten támogatva a hátrányos helyzetű térségeket és a helyben maradást ösztönző kezdeményezéseket, mint például a Terület- és Településfejlesztési Operatív Programok, a Magyar Falu Program, valamint a Balatoni Fejlesztési Tanács szolgálati lakás programja.

Felhívják a figyelmet, hogy a vidéki és városi régiók közötti fejlettségi különbség nem csak Magyarországot érinti, hanem szinte minden uniós tagállamban megfigyelhető. A fővárosok, mint Budapest, messze az uniós átlag felett teljesítenek, míg a vidéki területek növekedése lassabb ütemben zajlik. Ez a tendencia szerepelt a tavasszal megjelent kohéziós jelentésben is, amely rámutatott, hogy a vidéki régiók fejlesztését továbbra is prioritásként kell kezelni.

A címlapkép illusztráció. Címlapkép forrása: Getty Images

Az Európai Unió finanszírozásával. Az itt szereplő vélemények és állítások a szerző(k) álláspontját tükrözik, és nem feltétlenül egyeznek meg az Európai Unió vagy az Európai Bizottság hivatalos álláspontjával. Sem az Európai Unió, sem az Európai Bizottság nem vonható felelősségre miattuk.