A MAGYARORSZÁGI TÖRPEFALVAK TIPIZÁLÁSA MATEMATIKAI STATISZTIKAI MÓDSZEREKKEL

Absztrakt

A településföldrajz egyik kiemelt témája az aprófalvak széleskörű, interdiszciplináris vizsgálata. Hazánk településállományának különböző változási folyamatait, főként falvainkra vonatkozóan már számos kutató vizsgálta, amely téma iránti érdeklődést elsősorban a társadalmi-gazdasági és demográfiai változásoknak tudhatjuk be. Álláspontunk szerint célszerű egy olyan elemzést készíteni, melyben vizsgáljuk a 200 fő alatti településeket, a törpefalvakat (Baráth et al. 2001, Bank–Rudl 2006, Kovács 2007) érintő gazdasági folyamatok, hatások összefüggéseit a demográfiára, a települések fejlődési irányára, s amely mutatók alapján típusokba sorolhatjuk törpefalvainkat.

A meglévő kutatások apropóján kívántuk vizsgálatba vonni a törpefalvakat, mely területi szintre eddig nem készült külön szigorú matematikai statisztikai szabályokat betartó tipizálás. Így jelen munkánkban a demográfiailag leginkább veszélyeztetett, kihalás által lehetségesen fenyegetett településeket vizsgáltuk gazdasági, demográfiai és társadalmi folyamatok mentén.

Dolgozatunk fő célja a magyarországi törpefalvaink népesedésére és fejlődésére gyakorolt hatások és összefüggések elemzése, aktuális statisztikai adatok alapján. Ebből adódóan két fő kutatási kérdést fogalmaztunk meg. Egyrészt arra kerestük a választ, hogy milyen főbb csoportokba sorolhatóak a törpefalvak demográfiai, gazdasági, társadalmi, környezeti mutatók alapján? Másrészt milyen faktorok hatnak a törpefalvak demográfiai folyamataira, van-e kapcsolat az egyes faktorokkal?

Tanulmányunkban kifejtésre kerülnek a törpefalvak általános demográfiai helyzetének sajátosságai, valamint a témakörrel mélyrehatóbban foglalkozó korábbi tudományos munkák bemutatása. Az eddigi kutatási eredmények felvázolása után az elméleti részben a vidékfejlesztési beavatkozások értékeléséről és hatásainak elméleti kérdéseiről is lesz szó. Az elméleti keretek kifejtését követően a vizsgált témakört főkomponens-elemzéssel, hierarchikus és K-közép klaszterelemzéssel, valamint többváltozós lineáris regresszió módszerével tártuk fel. A kapott eredmények bemutatását és elemzését követően a tanulmányt az összegzés és egyben következtetések zárják.