A regionális elemzések információs forrásai, adatbázisai

Az előadások a következő témára: "A regionális elemzések információs forrásai, adatbázisai"— Előadás másolata:

1 A regionális elemzések információs forrásai, adatbázisai
dr. Jeney László egyetemi docens Regionális elemzések módszerei III. Szociológia alapszak, regionális és településfejlesztés specializáció; Minden alapszak 2018/2019, II. félév BCE Geo Intézet

2 Regionális elemzések módszerei
S 116, hétfő, 13.40–15.10 Összesen 11 alkalom 2 óra elmarad: február 11., április 1. (intenzív hét) és április 22. (húsvét hétfő) Megjelenés kötelező, a részvételt ellenőrzöm (3-nál több hiányzás esetén a félév érvénytelen) Tematika: területi statisztikai elemzési módszerek Excelben, SPSS-ben Adatbázis kezelés, területi egyenlőtlenségi mutatók, földrajzi összefüggés elemzések, grafikus ábrázolási módszerek Számonkérés: 2 zárthelyi dolgozat Félév közi zh (30%) – március 18. Félév végi zh (70 %) – vizsgaidőszakban (a félév végi zh nem csupán a félévközi zh után elhangzott ismeretekre, hanem a legelső órák anyagára is épít) Számítógépes gyakorlati feladatok a tanult elemzési módszerek segítségével Elméleti (teszt) kérdések az órák anyagából 2

3 Felhasználható irodalom
A felkészüléshez elsősorban a gyakorló feladatsor és az órai jegyzet ajánlott Gyakorló feladatsor letölthető: Nemes Nagy J. (szerk.) 2005: Regionális elemzési módszerek. – Regionális Tudományi Tanulmányok, 11. – Budapest: ELTE Regionális Földrajzi Tanszék – MTA–ELTE Regionális Tudományi Kutatócsoport, 284 p. Letölthető: 3

4 Legfőbb területi adatforrások
Önálló, célzott adatgyűjtés – primer adatok Terepbejárással (pl. cégérelemzés, interjú, kérdőív) Saját összeállítások (pl. menetrendből, Global500, internetről) „Készen kapott” adatbázisok – szekunder adatok Népszámlálások: kb. 10 évenként Statisztikai évkönyvek: évenként (ország statisztikai évkönyve, Területi Statisztikai Évkönyv, megyei statisztikai évkönyvek) T-STAR (Település Statisztikai Adatbázis Rendszer): 1970-től üzemszerű, 1990-től nagyobb részletesség (700 változó) TeIR Tudományos becslések (pl. történeti adatforrások), Internet Nemzetközi adatbázisok (EU–EuroStat, ENSZ, OECD, Világbank, IMF stb.): ezek forrásai is gyakran az országos hivatalos statisztikák 4

5 A „jó” területi adatbázis
Megbízható, ellenőrzött forrásból származik Feladatra „akkreditált” adatszolgáltatóktól származik Tudományosan korrekt adatfelvételi módszerekkel készült Utólagosan nehéz ellenőrizni (hit kérdése), csak a durva hibák szűrhetők ki, reprezentativitás Egyértelmű, világos tartalmú indikátorokból áll (urbanizáltság, jövedelem) Területileg egyértelműen lokalizáltak a jellemzők (Stockholm) Nem mindig tökéletes: vállalatokat hova kössük: eladás helye, székhely–telephely Teljes: lehetőleg minden jelzőszám minden területegységre rendelkezésre áll Alapadatokat (is) tartalmaz (GDP/fő helyett GDP és népesség) Ezekből számított, származtatott, aggregált indikátorok képezhetőek Összehasonlításokra is lehetőséget ad (keresztmetszeti és időbeli) Áttekinthető, kezelhető méretű 5

6 A népszámlálások területi adatbázisai
Kiemelkedő jelentőség: legalapvetőbb információforrás Teljes körű, országosan összesített adatok Számszerű Társadalomstatisztikai állapotfelvétel Demográfiai helyzet Lakó- és munkahely Iskolázottság Háztartási és családi összetétel Foglalkoztatási viszonyok Élet- és lakáskörülmények Felhasználás Államigazgatás Társadalomtudományi kutatások 6

7 Népszámlálások kialakulása
Legősibb statisztikai adatgyűjtés: Kína (i. e. 2238), Római Birodalom (Biblia) Középkor: írásbeliség, állami bürokráciák átmeneti visszaszorulása (XIV–XVI. sz.: csak itáliai városállamok, német fejedelemségek) Első mai értelemben vett: Francia-Kanada (Québec): 1665 1749 Svédország finn területei vagy 1787: Spanyolország XVIII–XIX. sz.: felvilágosodás, polgárosodás, modern államszervezet: lehetséges és szükséges Modern statisztikai tevékenység kezdete (állami statisztikai szervezetek) 7

8 Magyarországi népszámlálások
Első teljes körű: II. József (1784–1787) – korábban csak részleges, töredékes Részösszeírások: 1805, 1820, 1838, 1850, 1857 Kiegyezés: modern államiság – 1870 Ezt követően 10 évenként 14 alkalommal (nemzetközi gyakorlatban igen ritka) Eszmei időpont január 1. (KSH statisztikai évkönyvek éves állapot adatai december 31.) Mikrocenzusok (1963, 1968, 1973, 1984, 1996): 2%-os mintater-i elemzésre kevésbé jó KSH (vagy jogelődje) szervezi (helyhatóságok segítségével) 1970-től egy személyek, lakások, intézeti háztartások Adatközlés megtagadása, hamis adatok: szabálysértés Személyiségi jogok (1941-es németség) 2001-től név és cím nélkül, fogyatékosság, vallás, anyanyelv, nemzetiség esetében önkéntesség (nemzetközileg is újdonság) Magyarázó részek (pl ig nemzetiség = anyanyelv) 8

9 Népszámlálások Legtöbb országban kérdőíves felmérés (összeírás) Módja
Népszámlálási kérdőívek (összeíróívek): szakmai fórumok javasolják, kormányszervek jóváhagyják Lakóhelyen és/vagy tartózkodási helyen Módja Egységes kiképzett kérdezőbiztosok (számlálóbiztosok, összeírók) Postai kézbesítés, önálló kitöltés, visszajuttatás Kombinálhatják más hivatalos (regiszter) adatforrásokkal Személyes adatok  skandináv országok: csak a hiv. adatforrások (regiszter adatok) – szűkebb adattartalom 9

10 1. Teljeskörűség Összes lakosra Valójában nem lehet 100%-os
Ilyen még a népesség-nyilvántartás is (BM Kp-i Nyilvántartó és Választási Hiv.): nem, kor, állampolgárság, családi állapot, bejelentett lakcím (állandó népesség) Többi esetben néhány ezres minta Valójában nem lehet 100%-os 2% kimaradhat: szélső helyzetűek (legalacsonyabb és legmagasabb státuszúak) Lehet kettőződés is (több lakcím, pontatlan adatfelvétel) 10

11 2. Egyidejűség Eszmei időpont
Adatfelvétel hossza valójában néhány naptól néhány hétig terjed 11

12 3. Rendszeres ismétlődés
Leghosszabb idősorok Történeti jellegű kutatások számára megkerülhetetlen Felmért adatok köre változhat Gazdasági, technikai fejlődés Életmód, szokások Társadalmi tagozódás Intézményrendszer Társadalmi információk iránti igény Költségvetési támogatás Magyarország Írni-olvasni tudás 1960-ig Lakások árammal való ellátottsága 1930–1980 12

13 4. Egységes tematika, módszerek
1872 óta viszonylag egységes 1950-es évektől ENSZ ajánlás (alig változott) Teljeskörűség Egyidejűség (népszámlálási fordulók dekádok szerint, pl. 1990: 1985–1994) Felvett adatok egyedi és személyes jellege Földrajzilag jól meghatározott terület Kormányzati finanszírozás 10 éves népszámlálási ciklusok Nemzetközi összehasonlításra leginkább alkalmasak (egységesség, sok ország) Európai Unió (Eurostat) harmonizációs törekvései Tagországok egységes népszámlálási adattára, 1996 Mo: 2000 helyett 2001 13

14 T-STAR TelepülésStatisztikai AdatbázisRendszer KSH
(1977-től üzemszerű) 1990-től évenként legnagyobb területi részletezettség ma kb. 700 változó BP-STAR: Bp. kerületei külön adatbázisban MR-STAR – Megyei-Regionális Statisztikai AdatbázisRendszer 14

15 TeIR VÁTI Országos Területfejlesztési és területrendezési Információs Rendszer A TeIR főbb adatcsoportjai Demográfia Társadalom, munkanélküliség Gazdaság (ipar, mezőgazdaság, idegenforgalom) Lakosság és vállalkozások jövedelme Műszaki infrastruktúra hálózatok nyomvonalai, ellátottság Területhasználat Természeti adottságok és a környezet állapota A területrendezés és –fejlesztés jogi eszközeinek, határozatoknak, döntéseknek főbb adatai Önkormányzatok gazdálkodása A területfejlesztés pénzügyi eszközei forrás és felhasználás adatai Területi és települési koncepciók, tervek, programok A területfejlesztésben és –rendezésben érintett szervezetek adatai Az EU regionális adatai 15

16 Egyéb területi adatbázisok
Történeti adatforrások: populstat, GGDC Uniós adatbázisok: Eurostat – Regio adatbázis Egyéb hivatalos adatbázisok: pl. önkormányzatok Óvatosan „keverni”: pl. munkanélküliség (népszámlálás, minisztérium, ÁFSZ, KSH, ILO) Saját gyűjtések: pl.: menetrendek, Global500, 16