
Az egész országra kiterjedő gazdasági kérdés megválaszolására kiindulhatunk települési szinttől, ebben az esetben 3 155 darab megfigyelés (település) az alapja az elemzésnek. Ugyanezt az elemzést elvégezhetjük, hogyha járási adatokat használunk fel. A járási adatok a járásban található települések számaiból következik, azonban a települések számához képest egy szerényebb 175 elemű (járások Budapesttel együtt) adatbázis áll rendelkezésre. A következő szint a vármegyei szint, ahol már csak 20 megfigyelési egységünk van (19 vármegye és Budapest). Utolsó lépésként pedig 8 régióra szűkül Magyarország.
Tanulmányunkban arra kerestük a választ, hogy a térbeli adatokkal végzett elemzések eredményei függenek-e az aggregáció szintjétől? Magyarország esetében a probléma feltárásához települési, járási és megyei szintű térbeli adatok állnak rendelkezésre, a jövedelmi egyenlőtlenségek pedig európai szinten átlagosak.
Az elemzésünkbe végül a települési és járási aggregációs szinteket emeltük be, a vármegyei és a régiós felosztás esetén nagyon kevés adat áll rendelkezésre. Ugyanakkor a település vs. járás (3 155 vs. 175) esetén felmerülhet a kérdés, hogy valóban szükség van-e települési szintre vagy a járási színtű adatok jól jellemzik az adott területet?
Térbeli elemzésünk a háztartások jövedelmére összpontosít, egészen pontosan az egy aktív korú állandó lakosra (15-64 éves) jutó SZJA adóalapot képező összes belföldi jövedelemre település és járás szinten a 2019-es évben. Erről egy statisztika látható az ábrán. Már itt is látható, hogy a különböző aggregációs szinteket figyelembe véve a jövedelmekben jelentős különbség mutatkozik, miközben valamennyi aggregálási szint a települési adatokból táplálkozik.

A jövedelmet meghatározó tényezőket társadalmi és gazdasági csoportokba soroltuk, a teljesség igénye nélkül: lakónépesség, munkanélküliség, iskolai végzettség, európai uniós támogatások, vállalkozások jelenléte stb. Összesen 9 tényezőt azonosítottunk, amelyek befolyásolhatják a jövedelmet, ezt kiegészítettük a FEOR (Foglalkozások Egységes Osztályozási Rendszere) kódokkal, amely azt mutatja meg, hogy az adott településen (vagy járásban) milyen munkakörben dolgozik a lakosság.
A kutatás fő kérdésének megválaszolásához 4 különböző statisztikai modellt használtunk, hogy ellenőrizni tudjunk az eredményeink pontosságát.
A 2. ábra első összevont oszlopában látható, hogy melyik modell szerint történt a vizsgálat. A második oszlopban az aggregációs szint (település vs. járás). Az utolsó oszlopban, pedig azoknak a tényezőknek az aránya, amelyek statisztikailag igazolhatóan meghatározzák a háztartások jövedelmét. A szürkével kiemelt sorokat a szintén szürkével kiemelt sorokkal lehet összehasonlítani modellenként, ugyanígy igaz a fehér hátterű sorokra.

A FEOR osztályok nélküli vizsgálatban település szinten 77,8%-ban, járás szinten átlagosan 46,9%-ban találhatók a statisztikailag igazolhatóan jövedelmet meghatározó tényezők. A FEOR osztályokkal bővített modell esetében ezek az arányok 65,8% vs. 47,2%. A különbség mindkét esetben jelentős, az eredmények azt sugallják, hogy a település szintű vizsgálatok pontosabb becslésekre vezethetnek. A járási adatokkal történő számítás is jelentős információ vesztést eredményez, a vármegyei adatokkal történő modellezés minden bizonnyal még ennél is gyengébb eredményeket szolgáltatna.
Az eredmények arra utalnak, hogy a MAUP-probléma létezik Magyarországon. Az aggregáció növelése minden modell esetében jelentősen csökkenti a jövedelmet meghatározó tényezők arányát. A kapott eredmények összhangban vannak a nemzetközi szakirodalomban található eredményekkel. Minél nagyobb léptékben aggregáljuk az adatokat úgy vesznek el a területek egyedi jellemzői és megjelenik az úgynevezett simítóhatás. A magasabb aggregációs szintek elfedik az alacsonyabb szintű területi egységekben található változékonyságot és részletességet.
Ez azt jelenti, hogy a térbeli elemzéseket a lehető legkisebb területi léptékben kell elvégezni a legpontosabb modellbecslésekhez.
Bareith, T., & Csizmadia, A. (2023). The importance of aggregation in regional household income estimates: A case study from Hungary, 2019. Regional Statistics, 10(6). DOI: 10.15196/RS130603
Bareith Tibor a HUN-REN Közgazdaság és Regionális Tudományi Kutatóközpont Közgazdaságtudományi Intézetének tudományos munkatársa
Csizmadia Adrián a Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem Kaposvári Campusának PhD-hallgatója
A cikk a szerzők véleményét tartalmazza, amely nem feltétlenül esik egybe a Portfolio szerkesztőségének álláspontjával.
Címlapkép forrása: Getty Images
Dróncsapás ért egy orosz atomerőművet és egy hatalmas üzemanyag-komplexumot
Több energetikai létesítményt eltaláltak az ukránok.
Két új rakétát tesztelt Oroszország szövetségese a határincidens után
"Ellenőrizhetetlen" konfrontációra figyelmeztettek.
Durva fordulat jön az időjárásban Magyarországon, pár napunk maradt
A hét közepén jöhet a változás.
Kigyulladt egy hulladéklerakó Székesfehérváron, 2000 négyzetméteren ég a szemét
Több vármegyéből vonultak ki a lángokhoz a tűzoltók.
Kötelező legyen-e a sisak a biciklin? – A lényeg, hogy ne érzelemvezérelt módon dőljön el a kérdés
Abban azonban széles a konszenzus, hogy egyéni szinten a sisak viselése okos döntés.
Kiderült az igazság az uniós pénzekről: 392 milliárd euró ellenére sem sikerül az, amire számítottak
Magyarországon a versenyképességen semmit nem javítottak az EU-pénzek.
Kína úttörő erdőtelepítő programmal támogatja a klímavédelmet
Komoly sebezhetőséggel néznek szembe Kína erdei ökoszisztémái: a monokulturális erdők dominanciája miatt a fás területek érzékenyek lettek a betegségekre, kártevőkr
Otthon Start Program - előfordulhat 3% alatti kamat is?
HitelesAndrás - Keress, kövess, költözz! Otthon Start Program - előfordulhat 3% alatti kamat is? A jogszabály rögzíti, hogy a hitel kamata legfeljebb 3% lehet, tehát nem zárja ki a kedvezőbb -3
Családi drámák és új tulajok a világ egyik legismertebb csapatánál
Család drámák, majd új tulajok a világ egyik legismertebb kosárcsapatánál. Kik a Los Angeles Lakers tulajdonosai, és hogyan jutott addig a helyzet, hogy a Buss-család... The post Családi drámá

Miért utálom a legény- (és leány-) búcsúkat?
Nyilván az utálat nagyon erős kifejezés, nem igazán lehetett eddig panaszom, kifejezetten élvezhetőnek találtam azokat, amiken részt vettem. Illetve az olvasó gondolhatja, hogy a bejegyzés elmé
Élet egy adatközpont mellett
Vízügyi nehézségek a technológia árnyékában: hogyan hat egy adatközpont a helyi közösség mindennapjaira.
Transzferár-adatszolgáltatás: mit lát valójában a NAV az ATP lapokon?
A transzferár-adatszolgáltatás (ATP lapok) bevezetése gyökeresen átalakította a kapcsolt vállalkozások ellenőrzési logikáját. Az eddigi transzferár dokumentációs kötelezettség mellett mos

Tartozik-e nekünk az állam, ha van pénzünk?
Egy modern bankjegy tulajdonosa nem követelhet semmi "értékesebbet" az államtól a pénzéért cserébe. Miért sorolják a készpénzt mégis az államadóssághoz a statisztikák? És számít-e ez
Ha az ételpazarlás ország lenne...
Rengeteg erőforrást használunk fel olyan ételek előállítására, szállítására, feldolgozására és csomagolására, amelyekre végül nincs szükségünk. Az el sem fogyasztott ételhulladékok


Limit, Stop, vagy Piaci? Megbízások, amikkel nem lősz mellé!
Ismerd meg a tőzsdei megbízások világát, és tanulj meg profin navigálni a piacokon!
Kereskedés külföldi részvényekkel
Kezdő vagy, de külföldi részvényekkel kereskednél? Megmutatjuk, mire figyelj a kiválasztásnál, melyik platformunk a legjobb ehhez, és hogyan segít tanácsadó szolgáltatásunk, hogy magabiztosan lépj a nemzetközi piacokra.
Kellemetlen meglepetés érheti az otthon startos hitel igénylőit
Biztos a 10 százalékos önerő?
Szemünk előtt tűnik el a magyar gyümölcs, külföldi áru veszi át a helyét a boltokban
Mit tud kezdeni az ágazat az erős importnyomás miatti polcvesztéssel?
Trump találkozói közelebb hozták a békét?
Milyen garanciák lehetnek kielégítőek Zelenszkijnek és Putyinnak egyaránt?
