MAGYAR GAZDASÁGTÖRTÉNETI ÉVKÖNYV 2020 HÁLÓZAT & HIERARCHIA Tartalom Kövér György Előszó 9 TÉRSZERKEZET ÉS AZ AGRÁRVIDÉKEK KÖTELÉKEI Ballabás Dániel Az 1911. évi gazdacímtár adatai a magyar főnemesség genealógiai kapcsolathálózatának tükrében 23 Koloh Gábor Presztízs a keresztszülői hálózatban. Komasági kapcsolatok Vajszlón (1806‒1895) 51 Simonkay Márton Vízszabályozók hálózata. Társulati vezetés és vármegyei karrier a Rábaszabályozó Társulatban (1873–1918) 69 Bán Gergely Károly A magyar városhálózat hierarchiája és térszerkezete a két világháború között 93 Varga Zsuzsanna Hálózatépítési technikák a pártállami rendszerben. Az agrárlobbi 1957-es tapasztalatai 147 VÁLLALATI HIERARCHIÁK ÉS HÁLÓZATOK Tózsa-Rigó Attila A bécsi üzleti elit a 16. század utolsó harmadában. A bécsi polgárok társadalmi és üzleti hálózatai 169 Pakucs Mária „Ez a foglalkozásuk”. Görög kereskedők Erdélyben és a hálózatuk a 17. század végén 195 MAGYAR GAZDASÁGTÖRTÉNETI ÉVKÖNYV • 2020 6 TARTALOM Kovács Evelin Debrecenben letelepedett üvegesmesterek kapcsolathálója a 18. század második felében 215 Tamás Gábor Hálózat vagy hierarchia? Egy biztosítótársaság ügynökhálózata a 19. század közepén 245 Halmos Károly Kinek mi köze hozzá? Csődper és fenyítőeljárás Steinberger Manó ellen 273 Papp Viktor Gyenge kötésekkel a gazdaságban. A budapesti ügyvédek részvénytársasági pozícióinak hálózatelemzése (1890–1910) 291 Pogány Ágnes Kartell vagy fúzió? A budapesti nagymalmok stratégiái a 20. század első harmadában 327 Klement Judit A vállalat arcai. A Magyar Siemens–Schuckert Művek Villamossági Rt. vezetőségének elemzése 361 Hidvégi Mária Hálózat, hierarchia, nemzetközi piaci integráció. A Tungsram részvétele nemzetközi kartellekben 389 KERESKEDELMI ÉS HITELKAPCSOLATOK Pósán László A Német Lovagrend kereskedelmi szervezete a 15. század elején 413 Izsák Gergely Mit adtak nekünk a csehek? A Živnostenská banka hitelügyletei a magyarországi iparral a 20. század elején 441 Bagdi Róbert – Hlbocsányi Norbert A Földhitelbank Rt. szerepe báró dr. Kohner Adolf kapcsolatrendszerében 465 TARTALOM 7 Pelles Márton A magyar kereskedelmi tengerhajózási vállalatok hajó- és áruforgalmi hálózatai (1870–1914) 487 Szerzők 507 Contents 509 Bán Gergely Károly A magyar városhálózat hierarchiája és térszerkezete a két világháború között „A föld színpadának legnagyobb díszletezője az ember, s legnagyszerűbb díszletei a városok”1 – írja Babits Mihály korabeli útinaplójában a városokról. A századelőn több ismert költőnk2 is megemlíti munkáiban a városokat vagy valamely településformát különböző, leginkább fejlettségi, kulturális és településmorfológiai kontextusban. De mit is nevezhetünk városnak? A város kritériuma koronként, régiónként és kutatási nézőpontonként igen eltérő. A város egy olyan komplex jelensége a térnek, amely számos diszciplína látókörében helyet kap(ott), így többek között a geográfia, a közigazgatás (jogtudomány), a történettudomány, a statisztika, a közgazdaságtan, az antropológia és a szociológia szüzséjének is a részét képezi. A különféle diszciplínák a városiasodottságnak különböző szempontjait, tényezőit emelik ki és helyezik előtérbe. Ebből kiindulva miért ne beszélhetnénk geográfiai, közigazgatási (jogi), statisztikai stb. városhierarchiáról? Úgy vélem, ahány városfogalom, annyiféle városhierarchia létezik. Fontos leszögezni, hogy a városhierarchia-kutatások bizonyos tekintetben átfedésben lehetnek a fejlettség kérdésével – gondolok itt a közös mutatók3 sorából kiemelt pénzügyi indexre –, de munkámnak nem célja a két világháború közötti településfejlettség megállapítása, mivel attól eltérő módszertanra támaszkodik maga a hierarchiakutatás és ezáltal a tanulmányom is. A városhierarchia-kutatások célja az adott időmetszet(ek)re vonatkozó településhálózati rangsor felállítása, amely reprezentálja az adott települések pozícióját a hálózatban.4 Ezen rangsor alapja az urbanizáció fokának a megállapítása, tehát a városiasodottság (mint minőségi kritérium) vizsgálata a településhálózaton belül. Jelen dolgozatom során a funkcionális vagy más néven geográfiai városhierarchiát helyezem a vizsgálat középpontjába. A hazai településhálózatot vizsgáló igen széles körű kutatások5 az ezredforduló tájékán már lezárultak. Viszont a téma interdiszciplinaritása, kvantitatív és empiri1 2 3 4 5 Babits 1909. Például Ady Endre, Kaffka Margit, József Attila. Beluszky–Győri 2005; Győri–Mikle 2017; Szilágyi 2018. Beluszky–Győri 2005: 13–14. Bácskai–Nagy 1984; Gál 1997; Major 1964; Beluszky–Győri 2005; Beluszky 1966; Beluszky 1973; Czoch– Szabó–Zsinka 1993; Granasztói 1989; Kiss 1961; Gyimesi 1975; Tóth 2011. MAGYAR GAZDASÁGTÖRTÉNETI ÉVKÖNYV ● 2020 94 BÁN GERGELY KÁROLY kus sajátossága, illetve a közelmúltban a történettudományban lejátszódó paradigmaváltás6 indokolttá teszi, hogy újra előtérbe kerüljenek ezek a vizsgálatok, és ne csak napjainkra készüljenek városhierarchia-vizsgálatok,7 hanem a különféle történeti korszakokra vonatkozólag is. Jelen esetben a két világháború közötti településhálózatra fókuszálok. Ennek hátterében egyrészt az áll, hogy komplex módon még nem került górcső alá az 1930-as településhierarchia vizsgálata. Továbbá az erre az időszakra elvégzett kutatás lehetővé teszi a településhálózat rövid távú vizsgálatát 1910 és 1930 között, ezáltal a trianoni békeszerződés ilyen irányú hatásait is feltérképezhetjük. Ehhez a munkához elengedhetetlen a térinformatika használata, amelynek betörése a történettudomány egyes területeire részét képezi a napjainkban zajló digitális forradalomnak.8 Az eredmények térbeli vizualizációja lehetőséget ad számos olyan folyamat, tényező megvilágítására, amely önmagában nem feltétlenül lenne evidens a kutató számára. Az ilyen jellegű munkák, az új megközelítések9 és az interdiszciplinaritás utóbbi években történő növekedése lehetőséget nyújt a városhierarchia-vizsgálatok eredményeinek többszólamú kontextualizálására is. Munkám során kísérletet teszek arra, hogy átfogó képet nyújtsak a két világháború közötti magyar településhálózatról és annak hierarchikus szintjeiről, illetve térszerkezeti sajátosságairól. A két világháború közötti közigazgatás Az első világháborút megelőzően a magyar korona országai Európában területileg a hatodik, népességszámukat tekintve a hetedik pozíciót foglalták el.10 Az első világháború utolsó évében azonban felbomlott a Monarchia korábbi egységes gazdasági szerkezete. A trianoni döntéssel az ország területének 71,5%-a, míg népességének 63,6%-a (Horvátországgal együtt) került más államok fennhatósága alá.11 Tehát hazánk egy lett az európai kisállamok közül, és megszűnt a korábban kialakult munkamegosztás, az egymásra utalt régiók eltérő államokba kerültek, s ez a térkapcsolatok újjászerveződését jelentette. Ennek ellenére az 1920 utáni gazdasági helyzet megítélése már korántsem olyan egyértelmű és negatív, mint azt sokáig feltételeztük.12 Vitathatatlan, hogy a békeszerződésnek sok hátráltató hatása volt, viszont ha változtatunk a fókuszponton, és Európához viszonyítjuk Magyarország 6 7 8 9 Daunton 2007. Szilágyi–Gerse 2015. Szilágyi 2013: 183–204. Szilágyi–Gerse 2015; Győri 2006; Demeter 2017; Győri–Mikle 2017; Pénzes 2018; Bennett–Smith–Radicic 2018. 10 Beluszky 1999: 193. 11 Beluszky 1999: 193–194. 12 Gyáni 2002; Tomka 2018; Szilágyi 2018. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 95 helyzetét, akkor azt állapíthatjuk meg, hogy a trianoni Magyarország gazdasági teljesítménye nemzetközi összehasonlításban nem volt gyengébb, mint a dualizmus időszakában megfigyelhető relatív teljesítménye.13 Tehát a gazdasági visszaesés mértéke közel megegyezett az általános európai recesszió átlagos mértékével. Ennek fő okai között szerepel, hogy a természeti erőforrások – amelyek nagyrészt az utódállamok területére kerültek – már a két világháború között sem tartoztak a gazdasági növekedés legfontosabb tényezői közé. Sokkal inkább a gazdaság szerkezeti változásai, a technológiai fejlődés és a humán tőke voltak a fejlődés hajtóerői, amelyeket kevéssé érintett a békeszerződés. Ezt a megközelítést alátámasztja az a tény is, hogy a nagy háborút követően az ország gazdaságának konszolidációja viszonylag gyorsan ment végbe.14 A békeszerződés következtében alapvetően átrendeződött mind a hazai településhálózati, mind a társadalmi-gazdasági térszerkezet. Az országhatárok kialakításának fő célja az újonnan alakuló államok (utódállamok) stratégiai, gazdasági, közlekedési támogatása, a potenciális ellenfél gyengítése volt. A közigazgatási beosztást is igen jelentős változások elé állította Trianon. Megváltozott a települések egymáshoz viszonyított pozíciója is. A főváros korábbi kimagasló státusza még tovább nőtt Zágráb, Pozsony és Kolozsvár elcsatolásával. Az államhatárok változása súlyosan érintette az új országhatár menti megyéket is, mivel ezek elvesztették korábban történetileg kialakult vonzásközpontjukat.15 Olyan, többségében magyar lakosú városok, mint Szabadka, Nagyvárad, Nagykároly, Szatmárnémeti, Beregszász, Kassa vagy Komárom, kerültek a határ másik oldalára, amelyek hiánya a határzóna, illetve a határ menti régiók közigazgatási és gazdasági szerkezetét erősen gyengítette. Ennek következtében a határzóna számos kistérsége periférikus, hátrányos helyzetű területté vált. Az új országterületen 1921-re csupán 13 törvényhatósági jogú város maradt a korábbi 22 helyett, illetve a rendezett tanácsú városok száma is hasonló mértékben csökkent (53-ról 35-re).16 Az új helyzetben sokan (Magyary Zoltán, Hantos Gyula, Prinz Gyula, Teleki Pál) megkerülhetetlen kérdésnek tartották a közigazgatási hálózat rendezését. A két világháború között több közigazgatási változás ment végbe. A teljesség igénye nélkül gondolok itt a „csonka vármegyék” egyesítésére,17 az új megyeszékhelyek kijelölésére18 – amelyek közül korábban csak 13 14 15 16 17 Szilágyi 2018. Tomka 2018: 47–79. Hajdú 2005: 143. Beluszky 1999: 195; vö. Hajdú 2005: 142–143. Győr-Moson és Pozsony megye, Komárom és Esztergom, Nógrád és Hont megye, Borsod-Gömör és Kishont megye, Szabolcs és Ung megye, Szatmár, Bereg és Ugocsa megye. 18 Hont megye – Nagymaros, Bács-Bodrog – Baja, Abaúj-Torna – Szikszó, Bereg – Tarpa, Gömör és Kishont – Putnok, Bihar – Berettyóújfalu, Szatmár – Mátészalka, Arad – Elek, Torontál – Kiszombor, Ung – Záhony. 96 BÁN GERGELY KÁROLY Baja rendelkezett városi ranggal (9. táblázat) –, illetve az 1938 és 1941 közötti területi visszacsatolásokra.19 A kutatásom komplexitása, illetve a módszertani tényezők következtében az 1930-as évre összpontosítottam, amely az egyik reprezentatív éve a két világháború közötti időszaknak, mivel hazánk ekkorra már az első világháborúból és az azt lezáró Párizs környéki békék okozta traumából viszonylagosan kilábalt, a nagy világgazdasági válság pedig éppen csak elkezdte éreztetni hatását Magyarországon. Továbbá maguk a történeti források is determinálták ezen „eszményi” 1930-as esztendő kiválasztását, mivel a két világháború közötti időszak egyik – ha nem legjobban – dokumentált népszámlálási esztendőjéről beszélünk. Módszertan A városhierarchia feltárására alkalmazott módszer kiválasztását egyrészt az elérendő cél, másrészt a hazai településhálózat sajátosságai és a rendelkezésre álló történeti források determinálják. Célom az volt, hogy az 1930-as városhálózat hierarchiájának minőségi oldalát empirikus úton tárjam fel. Viszont bizonyos források esetében el kellett térnem az 1930-as esztendőtől. Összesen négy időmetszetből dolgoztam (1920, 1930, 1931, 1934). Ezen időmetszetek – leginkább az 1930-as év – kiválasztása egyben kényszerpálya volt a megfelelő mennyiségű és minőségű településszintű adat tekintetében. A vizsgálatban az úgynevezett „leltározó” vagy empirikus módszert választottam, amely során tételesen végigvettem a különböző, városi léttel párhuzamba állítható mutatókat, intézményeket. Ezekből végül öt változót és egy átlagot számláló mutatót konstruáltam: 1. Lakosságszám-változás 1920–1930 között (v1) 2. Nem mezőgazdasági keresők aránya (v2) 3. Szolgáltatások jelentőségtöbblete (v3) 4. FHTT mint pénzügyi mutató (v4) 5. Összesített pontérték (v5) Az első számú változó egy dinamikus mutatón alapszik, amely a két népszámlálás közötti lakosságszám-változást reprezentálja településszinten. Ez a mutató a település prosperitását tükrözi.20 A második változó az úgynevezett nem mezőgazdasági keresők arányát mutatja, tehát a települések foglalkoztatási arányát is bevontam a kutatásba. Ennek hátterében az húzódik, hogy a tercier szektor – és a két világháború között még a szekunder szektor is – a városias lét egyik hordozója. 19 1938: első bécsi döntés: a Felvidék déli részének visszacsatolása; 1939: Kárpátalja visszacsatolása; 1940: második bécsi döntés: Észak-Erdély visszacsatolása; 1941: Délvidék visszacsatolása. 20 Andorka 2006: 295. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 97 Tehát minél nagyobb a nem mezőgazdasági keresők aránya, annál inkább rendelkezik/rendelkezhet városias jegyekkel az adott település. A harmadik változó is részben ezt a metódust követi, azonban itt már a Walther Christaller-féle központi helyek elméletét21 felhasználva vettem figyelembe a tercier szektor jelenlétét a vizsgálatba bevont települések vonatkozásában. Tehát azt vizsgáltam, hogy az adott települések milyen mértékben tudták ellátni szolgáltatásokkal saját és vonzáskörzetük lakosságát. Ehhez a „jelentőségtöbblet-képletet”,22 az adott település tercier keresőit és összkeresőit, illetve az országos tercier keresők és az összkeresők számát használtam fel. Amiből megállapíthatóvá válik, hogy egy tercier kereső hány keresőt látott el átlagosan a szolgáltatások területén. Tehát a harmadik változó azon alapszik, hogy a város a vidék ellátója, s így a központi szerep a vidéknek nyújtott „többlet”-szolgáltatáson alapszik. Negyedikként a pénzügyi változó kialakítása következett. Ehhez Szilágyi Zsolt módszerére23 alapozva egy korabeli GDP-mutatót konstruáltam négy helyi adónem (földadó, házadó, társulati adó és tantième-adó – FHTT) felhasználásával. Fontos megjegyezni, hogy ezek az adónemek a két világháború közötti községi pótadó kivetésének alapjául szolgáltak. Ennek a pénzügyi mutatónak az erősségét az adja, hogy ezt leszámítva a vizsgált időszakból nem vagy csak esetlegesen rendelkezünk olyan településszintű pénzügyi helyzetet reprezentáló mutatóval, amelyet nagy biztonsággal és az egész hálózatra vonatkozóan lehetne használni. Ennek hátterében az áll, hogy a két világháború közötti periódust illetően gondot okoz a hazai pénzintézetek körében megfigyelhető fiókosítási hullám. A fiókosítás során nagyszámú vidéki városba kerültek bizonyos pénzintézetek alfiókjai. Ennek következtében előfordulhatott, hogy az alfiókok pénzügyi adatait a központi fiókoknál rögzítették, ami lehetetlenné tette a betétállomány fiók- és településszintű vizsgálatát. Ezt követően egy másik lehetséges pénzügyi mutató került a kutatás fókuszába, a jelzáloghitelek bevonása. E mutató viszont kizárólag a törvényhatósági jogú városokban és a megyei jogú városok esetében került összeírásra, ami jelen esetben kevés. Így tehát maguk a történeti források okozták a fő gondot, a vizsgált korszakból nem is rendelkezünk olyan mennyiségű és minőségű adatforrással, mint a századelőn – gondolok itt többek között Thirring Gusztáv 1912-es munkájára, amelyben még meteorológiai adatokat is rögzítettek a városok esetében.24 Az FHTT-mutató felhasználhatóságának érdekében egy gyors korrelációs vizsgálatot is végeztem. A korábban összegyűjtött – de nem minden településre meglévő – betétállományokat és a települések FHTT-adóit vetettem össze. A vizs21 A Christaller-féle modell egyik első hazai interpretációját lásd Mendöl 1963: 485–486. 22 Jelentőségtöbblet-képlet (K): K = Fv–Lv ∙ ; Fv: a vizsgált település szolgáltatói potenciálja; Fm: a vizsgált terület szolgáltatói potenciálja; Lv: a vizsgált település keresőinek száma; Lm: a vizsgált terület keresőinek száma. 23 Szilágyi 2018. 24 Bán 2019a. 98 BÁN GERGELY KÁROLY gálat 0,77-es korrelációs értéket hozott, amely úgy értelmezhető, hogy a meglévő adatok esetében a két mutató erősen egy irányba mozog, tehát pozitív összefüggés mutatható ki közöttük. Mivel a vizsgált korszakkal – vagy annak határával – foglalkozó szakirodalmak25 a betétállományok használatát hangsúlyozzák a településszintű vizsgálatok során, így az FHTT mint pénzügyi proxymutató használata nem mond ennek ellent. Az ötödik változó az úgynevezett összesített pontértékeket tartalmazza. Itt kaptak helyet a különféle közigazgatási, gazdasági, oktatási és egészégügyi intézmények, illetve azok megléte, bizonyos esetekben választéka és volumene. Továbbá településenként a kamarai tagsággal rendelkező ügyvédek számát is rögzítettem. Ennél a változónál jelentős problémát okozott az eltérő elemek releváns összevonása. Ugyanis el kellett kerülnöm azt a torzító tényezőt, hogy egy ügyvéd ugyanolyan súllyal legyen jelen, mint egy állami kórház. Erre az úgynevezett diszperziós értéket26 vezettem be.27 Véleményem szerint teljes mértékben ez a módszer sem alkalmas a súlyozásra, viszont mindenképpen relevánsabb értékeket kapunk ezen eljárás során. Annak érdekében, hogy az esetleges torzításokat mérsékeljem, bevezettem egy, az első négy változó átlagát reprezentáló mutatót. Azért nem soroltam be a változók körébe, mivel ehhez a mutatóhoz nem kapcsolódik kvantitatív történeti forrás. Csupán a meglévő értékek átlagát tükrözi, így nem nevezhető változónak. A változók összevonhatósága érdekében a normalizálás módszerét használtam fel, amely azon túl, hogy egységesítette a különféle változókat (dinamikus, százalékos, fő, pengő, pontérték), a torzítások kiszűrésére is alkalmas statisztikai eljárás. Utolsó előtti lépésként az általam konstruált változókat korrelációs vizsgálat alá vetettem (2. táblázat), amelynek célja az volt, hogy kiszűrje az esetlegesen túlzóan egy irányba vagy ellentétesen mozgó változókat. A vizsgálat által bizonyítást nyert, hogy a megkonstruált változók használata indokolt, mivel a legmagasabb korrelációs érték 0,55 volt. Nem meglepő, hogy ez az eredmény a szolgáltatások jelentőség­ többlete (v3) és az összesített pontérték (v5) nevű változó között alakult ki. Amire még érdemes felhívni a figyelmet, hogy nem mutatható ki összefüggés (0,15) a nem mezőgazdasági keresők aránya (v2) és a szolgáltatások jelentőségtöbblete (v3) között, e kapcsolat meglététől ugyanis a munkahipotézisem28 alapján némileg tartottam. Végezetül a fentebb bemutatott változók adták a KVM-et29 (komplex városhierarchia-mutató) és egyben a települések rangsorát is. A hierarchiaszintek meg- 25 Gál 2008; vö. Gál 1997; Beluszky–Győri 2005. 26 Diszperziós képlet: d=ti/T; d = az egyes központi funkciójú intézmények diszperziós értéke; ti = a szóban forgó intézménnyel rendelkező települések száma; T = a vizsgált terület összes településeinek száma. 27 Beluszky 1973. 28 A kutatás kezdeténél többek között attól tartottam, hogy a mezőgazdasági keresők magas vagy éppen alacsony aránya jelentős módon fogja meghatározni a többi változót, s egyben a települések pozícióját. 29 Az összesített pontérték (v5) és az első négy változó (v1–v4) átlaga adta ki a KVM értékét és egyben a településhierarchia-rangsort. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 99 határozásához a Jenks-féle módszert30 alkalmaztam. A módszer úgy alakítja ki a hierarchiaszinteket, hogy az egyes szintek elemei között a legkisebbek, a csoportok között pedig a legnagyobbak legyenek a komplex városhierarchia-mutató eltérései. Tehát bizonyos lépcsőket próbál keresni, és azok mentén húzza meg a határokat. A mutatók értékeinek vizsgálata során minden esetben a települések közigazgatási határát vettem figyelembe, azaz az összterület adatait vontam be az elemzésbe. Ennek hátterében az áll, hogy a történeti források csupán három mutató (lakosságszám, foglalkoztatási arányok, FHTT) esetében teremtették volna meg a lehetőséget, hogy a belterület adatait helyezzem fókuszpontba. Továbbra is szükségesnek és egyben indokoltnak tartom a hazai településszintű vizsgálatok során a teljes külterület leválasztását ebben a periódusban a korábbi részkutatásom31 alapján. Jelen tanulmányomban azonban úgy döntöttem, hogy szisztematikusan, minden mutató esetében azonos településhatárokat vizsgáló kutatói álláspont mellett maradok. A fentebb említett változók, a módszertani modell, a foglalkoztatási főcsoportok kialakítását, illetve a kutatás alapját szolgáló adatbázist (KVA – Komplex Városhierarchia Adatbázis) egy korábbi módszertani munkámban már részletesen ismertettem.32 A városhierarchia alakulása 1930­ban A közigazgatási központi szerepkör és a városhierarchia alakulása közötti kapcsolat megkérdőjelezhetetlen, s igen kevés település rendelkezett magas hierarchiapozícióval anélkül, hogy közigazgatási központi funkcióval bírt volna. Vizsgálatom során hat hierarchiaszintbe soroltam a kutatásba bevont településeket: 1. főváros; 2. regionális központ; 3. megyeszintű központ; 4. középváros; 5. kisváros; 6. falu. Az első öt hierarchiaszint jól elkülönült egymástól, így a fentebb említett Jenks-féle módszer könnyen alkalmazható volt. Azonban a kisvárosok – még funkcionális értelemben vett városok – és a falvak közti határvonal nehezen határozható meg pontosan, mivel ezen a ponton az általam használt módszer nagyon csekély eltérést mutat. Így fenn kell tartani azon álláspontomat, hogy a funkcionális városhatárt (kisvárosok–falvak) nehezen határozhatjuk meg. Valahol mégis meg kellett húzni egy feltételezett válaszvonalat a funkcionális értelemben vett városok és a falvak között. Ezt a bizonyos határvonalat a 206. pozíció – Békés települése – után húztam meg több szempontot figyelembe véve. Első és legalapvetőbb a küszöbérték relatív nagysága, ami által egy – igaz, kismértékű – „szakadék” rajzolódott ki. Békés járási 30 Jenks 1967: 186–190. 31 Bán 2019b. 32 Bán 2019a. 100 BÁN GERGELY KÁROLY székhelyi szerepet is betöltött, amiről többek között főszolgabírói hivatala is tanúskodik. Már ez a bizonytalanság is arra utal, hogy az amúgy is sok ellentmondást tartalmazó területi beosztást a békeszerződés csak még aránytalanabbá tette. Hozzávetőleg 27 vármegye és 60 járás helyzete változott meg az új határokkal, így sok esetben alakultak ki olyan járások a határ mentén, ahol a kijelölt központok nem, vagy csak alig tudták betölteni járásszékhely funkciójukat.33 Békés kisvárosi szerepéhez az is hozzájárult, hogy rendelkezett reálgimnáziummal is, amely akkoriban mindenképpen központi szerepkörrel bíró oktatási intézménynek minősült. Ezt mutatja többek között az is, hogy az országban 56 település rendelkezett reálgimnáziummal, illetve 68 településen volt jelen valamilyen középfokú oktatási intézmény. Másik oldalról vizsgálva Békés után 52 települést találunk járási székhelyi szerepben, viszont e települések igen elszórtan helyezkednek el a 206. és a 856. pozíció között. Továbbá a Békést követő települések közül csupán kettő rendelkezett 20 ezer főnél nagyobb lakosságszámmal: Törökszentmiklós (210. pozíció) és Mezőkövesd (274. pozíció). Valamint egyetlenegy településen sem találunk középfokú oktatási intézményt Békés városán túl. Tény, hogy nehéz meghúzni a határokat egy többváltozós vizsgálat során – főleg az alsóbb szinteken –, de úgy vélem, hogy mindezek tükrében indokolt a több mint 28 000 fős Békést a funkcionális városok közé sorolni. A városi rang és a hierarchiapozíció A városhierarchia-rangsor (1. táblázat) alapján tisztán kivehető, hogy a városi rangú települések és a funkcionális értelemben vett városok (és számuk is) jelentős eltérést mutatnak egymáshoz képest 1930-ban (is). Ez a tendencia már több korábbi időmetszetre elvégzett kutatás34 során is bizonyítást nyert. Egészen a rendszerváltozásig állt fenn ez a súlyponteltolódás, ezt követően ugyanis meredek növekedésnek indult a várossá nyilvánítás indexe. Olyannyira, hogy napjainkra megfordult a helyzet, és már több városi ranggal rendelkező települést tartanak számon, mint amennyi azt funkcionálisan indokolttá tenné.35 1930-ban 57 jogi értelemben vett városról beszélhetünk a fővárossal együtt,36 ezzel szemben vizsgálatom alapján hozzávetőleg 206 funkcionális értelemben vett várost határoztam meg a két világháború közötti Magyarországon. Ez közel 3,5-szörös többletet jelent, ami jelentősnek mondható. Ebben a fejezetben a fővárosi hierarchiaszintre nem térnék ki külön, mivel Budapest jogi, gazdasági és kulturális szerepe megkérdőjelezhetetlen a városi jog és a funkcionális városi kategória vonatkozásában is. 33 34 35 36 Magyary 1942: 56–70. Bácskai–Nagy 1984; vö. Beluszky–Győri 2005. Beluszky 2006: 73–78. Hajdú 2005: 150. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 101 A regionális központok között 7 város kapott helyett (9. táblázat, 2. térkép). Ezen hierarchiaszint esetében a városi rang két kivétellel minden esetben megfelelt funkcionális szerepének. Egészen pontosan Szombathely és Nyíregyháza nem rendelkezett törvényhatósági jogú hatáskörrel az 1930-as esztendőben az általam meghatározott regionális központok közül. Tehát az ebbe a csoportba kerülő városok hierarchiaszintje és jogi státusa között erős korreláció volt megfigyelhető, emellett a két említett település – Szombathely és Nyíregyháza – is városi ranggal (megyei város) rendelkezett a vizsgált korszakban. A regionális központok többsége megyeszékhelyi pozíciót töltött be, egyedül Szeged városa képez kivételt ilyen téren, de ennek hátterében leginkább múltbeli tényezők húzódnak meg. Szeged mind a városiasodottság, mind a gazdasági, központi szerepköre révén egyértelműen Csongrád megye „zászlóshajója” volt már ekkoriban is. Ami a megyeszintű városokat illeti, itt már „mozaikosabb” képet kapunk. Vizsgálatom során 17 települést37 tartottam indokoltnak a harmadik funkcionális hierarchiaszintbe sorolni (9. táblázat, 3. térkép). Ezek közül négy törvényhatósági joggal felruházott város (Baja, Kecskemét, Sopron, Székesfehérvár) is e funkcionális hierarchiaszintre került. E négy település a megyeszintű városok felső harmadában kapott helyet, ami jól tükrözi, hogy jogi besorolásuk összhangban volt funkciójukkal: csak kevéssel maradtak le a regionális központoktól. Bár a 14. pozícióban lévő – ezen a szinten utolsó törvényhatósági joggal rendelkező – Baja után kirajzolódik egy kisebb töréspont, azonban ennek mértéke nem elegendő ahhoz, hogy itt húzzam meg a két hierarchiaszint közötti határt. Továbbá ezáltal 13 regionális központról beszélhetnénk (8 törvényhatósági jogú és 5 megyei város), ezt a trianoni Magyarország területi és térszerkezeti sajátossága miatt nem tartanám indokoltnak. Ugyanezen a hierarchiaszinten maradva 11 település38 megyei városi ranggal került be az általam konstruált harmadik szintbe. Tehát ezen a szinten már többségbe kerültek a megyei városi joggal rendelkező települések, s jogi státuszuknak megfelelő szinten kaptak pozíciót. A megyeszintű városok többsége megyeszékhely39 ugyan, de több városnak sikerült közigazgatási székhely szerepkör nélkül is felkapaszkodnia erre a hierarchiaszintre (Újpest, Pestszenterzsébet, Nagykanizsa, Albertfalva, Pápa, Kispest és Pestszentlőrinc). Jellemzően a felsorolt helységek közül 5-öt a főváros vonzáskörzetében találunk. Lakosságszámuk alapján is indokolt a pozíciójuk. Átlagosan 35–36 ezren lakták e csoport városait, de Újpest, Kispest és Pestszenterzsébet lakossága meghaladta 1930-ban a 67 ezer főt, népességszám alapján az előkelő negyedik-ötödik-hatodik pozíciót foglalták el. Ami igazán meglepő, hogy két település (Albertfalva, Pestszentlőrinc) úgy került be a megyeszintű 37 Újpest, Szolnok, Kaposvár, Székesfehérvár, Sopron, Baja, Sátoraljaújhely, Pestszenterzsébet, Kecskemét, Eger, Nagykanizsa, Zalaegerszeg, Albertfalva, Pápa, Kispest, Veszprém, Pestszentlőrinc. 38 Eger, Kaposvár, Kispest, Nagykanizsa, Pápa, Pesterzsébet, Sátoraljaújhely, Szolnok, Újpest, Veszprém, Zalaegerszeg. 39 Szolnok, Kaposvár, Székesfehérvár, Sopron, Baja, Sátoraljaújhely, Eger, Zalaegerszeg, Veszprém. 102 BÁN GERGELY KÁROLY városok körébe, hogy nemcsak nem voltak megyeszékhelyek, de 1930-ban jogi értelemben nem rendelkeztek városi ranggal sem. A két fent említett „betolakodó község” egyértelműen a fővárosi agglomeráció szerves részét képezte egészen 1950-ig, és az ezzel járó pozitív hozadékok következtében kerülhetett be a számukra igen előkelő harmadik hierarchiaszintbe (a két településről részletesebben írok lentebb). Összességében elmondható, hogy a megyeszintű városok nagy százalékban fedik le a megyei jogú városok körét. Tehát ezen a szinten is párhuzamot húzhatunk a jogi és a funkcionális besorolás között. A középvárosok esetében a vizsgálat alapján 40 település érte el ezt a hierarchiaszintet (9. táblázat, 4. térkép), amelyek közül jogi értelemben egyértelműen kilóg Hódmezővásárhely városa. Ez a nagy kiterjedésű alföldi település ugyanis törvényhatósági joggal rendelkezett ekkoriban, viszont funkcionális értelemben messze elmaradt ettől a jogi rangjától. Ennek hátterében a mezőgazdasági dolgozók magas arányát (64%) és járás nagyságú közigazgatási határait említeném. A fenti tényezőket viszont nem követte a város szolgáltató szektorának erősödése, sőt, bizonyos esetekben saját lakosságát sem tudta maradéktalanul ellátni megfelelő (ügyvédi, oktatási, egészségügyi) szolgáltatásokkal. A két világháború közötti falusias jellegéhez csökkenő lélekszáma is hozzájárult. A középvárosok szintjén 20 település rendelkezett városi joggal – Hódmezővásárhely kivételével megyei városi ranggal –, tehát ezen hierarchiaszint településeinek csupán fele mondhatta el magáról, hogy jogi értelemben is a városok közé sorolható. Találunk itt megyeszékhelyi rangjukhoz képest „méltatlan” hierarchiaszintbe került városokat (Esztergom, Balassagyarmat, Gyula) is. Ha megnézzük a szakirodalomban egy korábbi városhierarchiavizsgálat eredményeit,40 megállapíthatjuk, hogy „lecsúszó” tendenciát mutat ez a három megyeszékhely. Ugyanis az 1910-es vizsgálatban a megyeközpontokon belül Balassagyarmat és Gyula a részleges funkcióval rendelkezők szintjébe került. Esztergom ugyanezen a hierarchiaszinten, de a hiányos funkciójú szint alján kapott helyet. Ha csak a trianoni határokat vesszük figyelembe, abban az esetben is csökkent a fent említett három település pozíciója (10. táblázat). Továbbá meg kell említeni, hogy mindhárom megyeszékhely a trianoni határ közelében található (4. térkép). Tehát a dualizmusban – és előtte – kialakított kereskedelmi, gazdasági vonzáskörzetük egy része a határ túloldalára került. Úgy vélem, ez is közrejátszhatott pozícióvesztésükben. A középvárosok szintjén volt arra is példa, hogy egy települést a trianoni változások pozitív irányba mozdítottak. Mátészalka megyeszékhelyként nem elégedhetett volna meg egy középvárosi pozícióval, viszont ha azt vizsgáljuk, hogy 1910-ben a kisvárosok között szerepelt mint járási székhely, majd Trianon után Szatmár, 1923-ban pedig Szatmár, Ugocsa és Bereg közigazgatásilag egyelőre egyesített vármegye székhelyévé lépett elő az akkoriban alig több mint hatezer lelket számláló nagy40 Beluszky–Győri 2005. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 103 község, akkor már árnyaltabb képet kapunk. A megyeszékhellyé válás egy sor intézmény létrejöttét eredményezte,41 ami által a gazdasági élet és a lakosságszám is növekedett. Azonban viszonylag magas városiasodott szintet ennek ellenére sem tudott elérni. A középvárosi szinten található további városok maradéktalanul járási székhelyi funkciókkal rendelkeztek 1930-ban. A másik oldalt tekintve 20 községi jogállású település kapott helyet a középvárosi hierarchiaszinten, ami várható tendencia volt a városi joggal rendelkező települések és a vizsgálat alapján funkcionális értelemben vett városok számát tekintve. A 20 községi jogállású településből 8 a fővárosi agglomerációban található, a további 12 község42 esetében nem lehet egy koncentrált területet kijelölni. Következésképpen a települések fele nem rendelkezett semmilyen városi joggal. Tehát ezen a szinten figyelhető meg először jelentősebb eltérés a funkcionális és a jogi értelemben vett városok vonatkozásában. Ez a tendencia értelemszerűen tovább emelkedik a legalsó városi szinten (kisváros), a még funkcionális értelemben városok közé sorolható települések körében. Mindezek tükrében a középvárosi kategóriát értelmezhetjük egyfajta átmeneti szintnek a jogállások vonatkozásában. A kisvárosi kategória 142 települése közül csupán 11 rendelkezett megyei városi ranggal, tehát itt már többségbe kerültek a községi jogállású települések. A városi joggal rendelkező települések pozíciójukat tekintve elszórtan helyezkednek el a kisvárosi szinten, ezért tendenciát nem tudunk ebből kiolvasni. Viszont mindegyik település az Alföldön fekszik szétszórtan. A városi jog és a közigazgatási szerepkör szempontjából elmondhatjuk erről a szintről, hogy három megyeszékhelyi funkcióval rendelkező települést is itt találunk (Szentes, Berettyóújfalu, Szikszó). Szikszó és Berettyóújfalu esetében nem meglepő, hogy közigazgatási szerepük ellenére csak a kisvárosi szinten helyezkednek el, mivel mindkét település a trianoni békeszerződés következtében lett megyeszékhely. Előbbi Kassától, utóbbi Nagyváradtól vette át a közigazgatási szerepet, és néhány év alatt nehezen tudtak a vizsgált városi funkciók megerősödni olyan szintre, ami már indokolttá tenné egy magasabb pozíció megszerzését a hierarchián belül. Viszont Szentes esetében másról van szó. Szentes a polgári-közigazgatási rendezést követően folyamatos terjeszkedésének és növekvő lakosságának köszönhetően elnyerte az 1880-as években a megyeszékhelyi címet, amelyet egészen 1950-ig birtokolt – annak ellenére, hogy Szeged városa már az 1900-as évek elején jócskán túlszárnyalta Szentes városát, és ezt az előnyét csak tovább növelte 1930-ra. Tehát egy korábban jól prosperáló, főként mezőgazdaságból élő város fokozatosan vesztette el a hierarchiában elfoglalt pozícióját, annak ellenére, hogy közigazgatási székhelyi szerepe nem változott meg. Ezt a megállapításomat a már fentebb említett 1910-es vizsgálat is megerősíti, ahol 41 Fő- és alispáni hivatal, törvényszék, árvaszék, tiszti főorvosi hivatal. 42 A fővárosi agglomerációba tartozó 8 község: Rákoshegy, Csepel, Sashalom, Békásmegyer, Rákosszentmihály, Pestújhely, Pesthidegkút, Nagytétény. További 12 község: Kisvárda, Szentgotthárd, Keszthely, Celldömölk, Felsőgöd, Szob, Tapolca, Gödöllő, Dombóvár, Hatvan, Mátészalka, Szerencs. 104 BÁN GERGELY KÁROLY Szentest a középvárosi kategória elején találtuk (10. táblázat). A kisvárosok körében pedig egy alig 2500 fős kisközség is megjelenik a még funkcionális értelemben vett városok között. Pécsvárad ezt a pozícióját minden bizonnyal központjának (Pécsnek), illetve kiegyensúlyozott foglalkoztatási szerkezetének köszönheti. Végezetül a vizsgálat azt is bebizonyította, hogy ellentétes irányban is vannak elmozdulások, s ki kell emelnem három jogi értelemben vett várost (Túrkeve, Hajdúhadház, Hajdúsámson), amelyek nem kerültek be még a kisvárosok közé sem. Ezen meglepő eredmény hátterében Túrkeve esetében egy már korábban elindult „hanyatló” tendencia figyelhető meg. Az 1910-es adatok alapján is csupán a kisvárosi hierarchiaszint alsó részében találhatjuk, azon belül a részleges funkcióval rendelkező alszintben. Ennek hátterében gyér intézményi és szolgáltatói rendszere húzódik. 1930-ban csupán egy koedukált polgári iskolával rendelkezett, gimnáziummal viszont nem. Közigazgatási intézmények terén is voltak hiányosságok, például a járási főszolgabírói hivatal hiánya és a kamarai ügyvédek alacsony száma (7 fő). Hajdúhadház esete már sokkal érdekesebb. A település a kiegyezés után rendezett tanácsú városi rangot kapott, amelyet 1891-ben feladott, és nagyközségként élt tovább. Trianon után, 1924-ben ismét városi rangra jutott, de azt 1934-ben ismételten feladta.43 Az 1910-es vizsgálatban például helyet sem kapott, tehát a falvak közé sorolták. Hajdúsámson városa a vizsgálat során az 1246. pozíciót foglalta el, ami erősen megkérdőjelezi, hogy 1930-ban miként rendelkezhetett megyei városi ranggal. Összegezve a hierarchiavizsgálat megerősítette, hogy erős pozitív korreláció mutatkozott a városi rang és a hierarchiapozíció között, mivel az első három hierarchiaszinten csupán két községi jogállású települést találunk, azokat is a megyeszintű városok alsóbb szintjén (9. táblázat). Továbbá Budapest erős központi szerepe ismét bizonyítást nyert, már ekkoriban is jelentős kisugárzással rendelkezett. Számos agglomerációba tartozó település indult el a fejlődés útján annak következtében, hogy a főváros vonzáskörzetében feküdt. A „top 50-ben” egy tucat Budapest közvetlen közelében elhelyezkedő települést találunk, köszönhetően a főváros erős vonzáskörének és kimagasló szerepének a hálózatban. Továbbá már a két világháború között is megfigyelhető volt – bizonyos települések vonatkozásában – a szuburbanizációs folyamat a fővárosi térségben. Ezt a megállapításomat a két időmetszetben felvett lakosságszámok dinamikus mutatója is alátámasztja, amely esetében a már fentebb említett Albertfalva jegyezte a legnagyobb lakosságszám-növekedést a vizsgált periódusban, a maga 173 százalékpontos növekedésével. A fővárosi térség fejlődő tendenciája 1950-ben érte el a csúcsát, amikor az 1949. évi XXVI. törvény alapján elrendelték 23 szomszédos település hozzácsatolását Budapesthez 1950. január 1-jétől.44 43 Komoróczy 1972: 386–396. 44 Hajdú 2005: 176. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 105 Regionális központok A trianoni döntés következtében az új és részben a korábbi központok vették át a regionális központi szerepkört a hálózatban. Ennek hatására a szakadék tovább nőtt a főváros és a közvetlenül azt követő hierarchiaszint között. Összesen hét város kapott helyet ezen a szinten. A regionális központokat kiemelve a településhálózatból megállapíthatjuk, hogy több mint félmilliós összlakossággal rendelkeztek, amely közel feleannyi, mint Budapesté volt ekkoriban. A lakosság 47%-a volt kereső, és ezzel ez a hierarchiaszint a főváros után (57%) a legmagasabb értéket produkálta a foglalkoztatási ráta vonatkozásában (4. táblázat). Ha a változókat vetjük össze a hierarchiaszintekkel, akkor a regionális központok tekintetében megállapíthatjuk, hogy nem feltétlenül jártak mindenben az élen. Az első két változó esetében elmaradtak a megyeszintű városoktól. A lakosságszám-változás (v1) estében az lehet az oka, hogy már 1920-ban is magas lélekszámmal rendelkeztek ezen hierarchiaszint városai. Ezért ha arányaiban vizsgáljuk, már nem a legmagasabb értéket kapjuk a magas lakosságszám következtében. Viszont az abszolút számokat tekintve továbbra is itt növekedett a leginkább a települések lakosságszáma. A nem mezőgazdasági keresők arányánál (v2) pedig, úgy vélem, az lehet a fő ok, hogy a hét regionális központ soraiban három alföldi nagy kiterjedésű, leginkább mezőgazdasági keresőkkel (40%) rendelkező települést találunk. Minden további esetben viszont megkérdőjelezhetetlen a regionális központok súlya (3. táblázat, 1–2. ábra). Visszautalva a foglalkoztatási szerkezet vizsgálatára (5–7. táblázat), a regionális központok keresőinek több mint kétharmada – egyenlően elosztva (34–34%) – a szekunder és a tercier szektorban dolgozott 1930-ban. A többi keresőt a primer szektorban (19%) és egyéb szektorokban (12%) foglalkoztatták. Kutatásom során látószögembe került egy lehetséges elemzési szempont: az életminőség, fejlettség kérdésköre is. Itt szeretném hangsúlyozni, hogy a városhierarchia és a településfejlettség két eltérő fogalom.45 Azonban felmerült egy alapvető kérdés: milyen tendencia figyelhető meg az életminőség és a városhierarchia-pozíciók között? Ehhez az elemzéshez segítségül szolgált egy nemrégiben lezárult kutatás,46 amelynek eredményeit47 felhasználtam. Fontos viszont hangsúlyozni, hogy az életminőség mutatóját csak a jogi értelemben vett városokra lehetett elkészíteni a hiányos történeti források következtében, ezért ennek a szempontnak inkább a magasabb hierarchiaszinteken van relevanciája. A regionális központok közül az 45 Bán 2019a: 101–102. 46 Szilágyi Zsolt UNKP-17-4-III-DE-187 kódszámú kutatása. A fejlettség kiszámításának az alapja egy többdimenziós, háromváltozós módszertani modell. A három változó: 1. várható élettartam, amely helyettesíthető a nyers halálozási arányszámmal; 2. iskolázottság, amely az írni-olvasni tudók arányán és az iskolai végzettségen alapul; 3. életminőség, amely alapját egy korabeli „GDP-mutató” adja a pótadókivetések alapján (FHTT). 47 Szilágyi 2018. 106 BÁN GERGELY KÁROLY 1. ábra. A változók (v1, v2, v4, v5) és a lakosság átlagos értékei a különböző hierarchiaszinteken, 1930 Forrás: Saját szerkesztés a KVA-adatbázis alapján 2. ábra. A harmadik változó (v3) és a lakosságszám átlagos értékei a különböző hierarchiaszinteken, 1930 Forrás: Saját szerkesztés a KVA-adatbázis alapján A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 107 életminőség terén Győr városa produkált kiemelkedő értéket, a legalacsonyabb szintet pedig egyértelműen Nyíregyháza érte el. A többi öt, regionális szerepet betöltő város viszonylag kiegyenlített értékkel rendelkezett a két világháború között. Tehát az 1930-as fejlettség vonatkozásában gyakorlatilag a jelenlegi állapothoz hasonló kép tárul elénk. A két pólus (a fejlettség kontextusában) már itt is megjelenik: Győr (északnyugat) és Nyíregyháza (északkelet), amit más vizsgálat is alátámaszt, bár eltérő kontextusban (11. táblázat).48 A regionális központok közül egyértelműen kiemelkedik a volt mezőváros, Debrecen. Annak ellenére, hogy 1910-ben csupán az ötödik pozíciót foglalta el a több mint 117 ezer fős alföldi város, két változó esetében is első helyen végzett, természetesen Budapest után. Az összesített pontérték (v5) vonatkozásában – ahol az oktatási, egészségügyi, gazdasági, közigazgatási, jogi intézmények meglétét/volumenét vizsgáltam –, illetve a szolgáltatások jelentőségtöbblet-mutatójában (v3) is kiemelkedett, ami a tercier szektor erősségét tükrözi. Debrecen közel 44 ezer főt látott el különféle szolgáltatásokkal a saját lakosságán túl. Azonban ez az „előrelépés” nem kizárólag a cívisváros prosperitásának és kimagasló fejlődésének volt köszönhető, hanem a korábbi regionális központok (Pozsony, Zágráb, Kassa, Nagyvárad, Kolozsvár és Temesvár) határon túlra kerülésével is kapcsolatba hozható. Mindenképpen érdemes megemlítenem a regionális központok közül Szegedet, amely a főváros után a második legnépesebb város volt, a maga 135 ezer fős lakosságával. A csongrádi város úgy szerezte meg az előkelő harmadik pozíciót, hogy különösebb közigazgatási szereppel nem rendelkezett ekkoriban. Tehát nem volt megyeszékhely, illetve járási székhely sem 1930-ban, továbbá a trianoni békeszerződés következtében jelentősen veszített déli vonzáskörzetéből. Viszont törvényhatósági jogú városként, illetve jelentős központi, kereskedelmi funkciója révén kedvező helyzetben volt, s 1921-ben ideköltözött a kolozsvári egyetem és vele együtt a tanári kar egy része, majd 1923-ban Csanád egyházmegye székhelye lett. Tehát rendelkezett egy sor olyan intézménnyel, amely megalapozhatta kimagasló pozícióját. A változók vonatkozásában kiemelkedő eredményt nem ért el, viszont az élmezőnyben találjuk minden esetben. Városiasodottságát jól jellemzi, hogy a Debrecennél már említett összesített pontértékmutatóban a harmadik legmagasabb értéket produkálta, továbbá Budapest után Szeged rendelkezett a legnagyobb betétállománnyal az 1929-es adatok49 alapján. A regionális központok között találjuk stabil alapokon Győr, Pécs és Miskolc városát is. Mindhárom törvényhatósági jogú város megyeszékhely is volt egyben, s ezáltal rendelkeztek megfelelő közigazgatási, gazdasági, oktatási és egészségügyi intézményekkel. A pénzügyi mutatókat figyelembe véve Pécs kiemelkedik a három település közül, mivel a betétállományok terén Szeged után ez a város rendelkezett 48 Győri–Mikle 2017. 49 Nagy Magyar Compass 1930: I. 108 BÁN GERGELY KÁROLY a legnagyobb betétállománnyal a vizsgált korszakban. Továbbá az FHTT/fő mutató terén is az élvonalban találjuk (9. táblázat). Pécs esetében észrevehetünk egy kiugró adatot: több mint 20 százalékpontos lakosságnövekedést ebben a periódusban. Ez alapvetően nem a legnagyobb növekedés a hálózaton belül, viszont a megyeszékhelyek és a regionális központok kontextusában már jelentősnek mondható. Vizsgálatom során azonban bizonyítást nyert, hogy e növekedésnek a hátterében a „nagy háború” következményeit találjuk. Az ország déli területei 1921 augusztusáig szerb megszállás alatt voltak, így többek között Pécsett is csak később (novemberben) tudták megtartani a népszámlálást, amely által torzultak az 1920-as népszámlálás adatai.50 Ennek tudatában kellő forráskritikával kell élnünk ezen régióra (déli vármegyék) vonatkozó 1920-as lélekszámok esetében. Viszont ennek a torzításnak a módszertani kiküszöbölése jelen ismereteim alapján nem kivitelezhető. Ezért a kutatás egészét tekintve úgy döntöttem, hogy felhasználom az 1920-as népszámlálás demográfiai, népesedési adatait. Győr esetében beszélhetünk a legszélesebb nem mezőgazdasági keresőrétegről (86%) a regionális központok vonatkozásában, és mint már szó volt róla, az életminőség terén is a legmagasabb értéket produkálta a regionális központok közül (11. táblázat). A szolgáltatások vidékre jutó hányada (v3) esetében pedig Miskolc ért el kiemelkedő értéket a több mint 35 ezer fővel, amely Debrecen után a második legmagasabb ezen a téren (9. táblázat). A regionális központok esetében egy már fentebb említett érdekesség is megmutatkozik: két megyei jogú város jelenléte. Szombathely és Nyíregyháza egyaránt megyeszékhelyi szerepet töltöttek be már ekkoriban is. A két város más-más tényezőknek köszönheti a regionális központokban elfoglalt pozícióját. Nyíregyháza esetében leginkább a pénzügyi változó (FHTT/fő) terén elért magas értékének és összesített pontértékének, míg Szombathely főleg erős tercier szektorának köszönhetően kerülhetett be a második hierarchiaszintbe. Ennek a két városnak a jelenléte érdekes térszerkezeti mintázatot ad a regionális központoknak, de erre később visszatérek. Megyeszintű városok A harmadik hierarchiaszinten találjuk a megyei funkciókat ellátó településeket, ahol szintén a megyeszékhelyek vannak többségben, csupán egy-két kivétellel; ezek többsége akkor még Budapest vonzáskörzetéhez tartozó település volt. A megyei városokban hozzávetőleg 621 ezren éltek a vizsgált időmetszetben. Ezen a lakossá50 A négy délvidéki megye területén a népszámlálás csak a szerb megszállás alóli felszabadulás után, mégpedig az 1920. december végi állapot szerint ment végbe. Ennek következtében azok, akik a megszállás idején meg nem szállt területen tartózkodtak, de a népszámlálás megtartásakor jelen voltak, utasítás szerint kimaradtak a népszámlálásból, viszont azokat, akik 1920 végén jelen voltak, s akiket a népszámlálásba bele is kellett volna venni, minthogy a népszámlálás időpontjában nem voltak jelen, mert a szerbekkel elmenekültek, többnyire kihagyták. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 109 3. ábra. A hierarchiaszintek foglalkoztatási szerkezete, 1930 (%) Forrás: Saját szerkesztés a KVA-adatbázis alapján gon 17 település osztozott, amely átlagosan megközelítőleg 36–37 ezer lakost jelentett településenként (4. táblázat). Ehhez hozzátartozik, hogy a népességszámot illetően jelentős szórások is megfigyelhetők a szinten belül, mivel az alig több mint 3 ezres Albertfalva és a közel 80 ezer fős Kecskemét között több mint 26-szoros volt a különbség. A keresők vonatkozásában kicsivel elmaradtak a megyeszintű városok települései a regionális szinthez képest, bár ez a különbség kevesebb mint 1 százalékpont, ezért nem nevezhető jelentősnek (46%). A foglalkoztatási szerkezetet vizsgálva itt a legmagasabb (44,5%) a szekunder szektor aránya a főváros után (5–7. táblázat, 3. ábra). A változók vonatkozásában igen jól szerepeltek ezen hierarchiaszint települései. Az öt változó közül két változó esetében (v1 és v2) az első helyet szerezték meg, míg a további háromban hierarchiaszintjüknek megfelelő helyen végeztek (3. táblázat, 1–2. ábra). A lélekszámváltozás (v1) esetében úgy vélem, hogy a lehetséges tényezők között találjuk azt az öt, fővárosi agglomerációban fekvő települést, amelyek kimagasló lélekszám-növekedést produkáltak 1920 és 1930 között: Újpest (+20%), Kispest (+26%), Pestszenterzsébet (+67%), Pestszentlőrinc (+160%) és Albertfalva (+173%). A második esetben is részben hasonló okokra vezethető vissza a nem mezőgazdasági keresők (v2) nagy aránya. A budapesti agglomeráció 110 BÁN GERGELY KÁROLY településein igen alacsony arányban éltek mezőgazdasági keresők, továbbá a megyeszintű városok körében csupán három klasszikus alföldi várost találunk: Kecskemét, Szolnok és Baja (9. táblázat). A szolgáltatások jelentőségtöbbleténél (v3) azt láthatjuk, hogy átlagosan valamivel több mint 10 ezer főt láttak el a megyei szintű városok a saját lakosságukon túl. Ez lényeges csökkenés a regionális központok ugyanezen, közel 28 ezres értéke mellett (3. táblázat, 2. ábra). A központi funkciók terén nem hagyhatjuk figyelmen kívül a három törvényhatósági jogú várost. Székesfehérvár és Sopron azon túl, hogy közigazgatási funkciókkal rendelkeztek (megyeszékhelyek), a tercier szektor vonatkozásában bár nem érték el a regionális központok szintjét, viszont a megyeszintű funkciókat ellátó városok körében a legmagasabb értéket produkálták. Saját lakosságukon túl 18, illetve 16 ezer főt láttak el. Kecskemét esetében a különféle funkcionális intézmények volumenét kell megemlíteni; ezen a téren amellett, hogy a hierarchiaszintjéből kiemelkedett, még a regionális központok között található Szombathelyet is túlszárnyalta. Két településre fel kell hívnom még a figyelmet. Albertfalva és Pestszentlőrinc, mint már korábban említettem, városi jogállás és közigazgatási szerep nélkül került be egyenesen a megyeszintű funkciókkal bíró városok körébe. Ennek hátterében egyértelműen a főváros kisugárzása húzódik meg. Melyek azok a funkciók, amelyek terén látványosan erősödött ez a két település? Az 1828-ra vonatkozó, Gyimesi Sándor-féle vizsgálatban51 még nem szerepeltek, de az 1930-as esztendőhöz oly közel álló 1910-es vizsgálatban sem találjuk ezt a két települést, még a kisvárosok között sem. Egyértelmű, hogy pozíciójukat a prosperitásuknak köszönhették. Ezt jól tükrözi robbanásszerű lakosságnövekedésük. Az egész hálózat vonatkozásában a legnagyobb növekedést érte el Albertfalva (+173%), s Pestszentlőrinc (+160%) is a harmadik legmagasabb értéket produkálta ebben a kontextusban. Albertfalva a századforduló környékétől már kelet–nyugati irányba is terjeszkedésnek indult, s a növekedést követte a közlekedésfejlesztés – 1904-ben a Dél-Budai Hév is elért idáig –, így a népességnövekedés dinamizmusa megmaradt 1930-ig. Ezzel párhuzamosan megindult a villanyvilágítás elterjedése és a vízvezeték-hálózat kiépítése is az 1900-as évek elején. Ez lehetővé tette a funkcionális intézmények létrejöttét, például a vasútállomás kialakítását, oktatási intézmények megalapítását. Mindezek mellett arányaiban vizsgálva Albertfalva egy erős ipari és szolgáltatói keresőréteggel (91%) rendelkezett 1930-ra. Pestszentlőrinc esetében is hasonló helyzet állt fenn. Lakossága 1910-től egészen a második világháborúig töretlenül emelkedett, ami a település prosperitását mutatja. 1930-ra olyan funkcionális intézményekkel rendelkezett, mint polgári fiú- és leányiskola, vasútállomás és ügyvédi iroda. Lakosságát tekintve polgárosodott társadalomról beszélhetünk, az ipari keresők és a szolgáltatásban dolgozók 51 Gyimesi 1975. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 111 magas összesített aránya (87%) miatt. A fővárosi agglomerációról alkotott képhez még az is hozzátartozik, hogy ezen a hierarchiaszinten a három legmagasabb fejlettségi értékű település Kispest, Pestszenterzsébet és Újpest városa volt, megelőzve a megyeszékhelyeket (11. táblázat). Középvárosok Az elnevezés nem az itt található települések lélekszámára, méretére vonatkozik, hanem a hierarchiában elfoglalt köztes pozíciójukra. A középvárosi szint egyértelműen átmenetet képez a jogi értelemben vett városok és a községek között. Pontosan fele-fele (20-20) arányban találunk városokat és nem városi jogállású településeket ezen a szinten (4. ábra). 4. ábra. A különféle városi jogállású települések és községek százalékos aránya a hierarchiaszinteken, 1930 Forrás: Saját szerkesztés a KVA-adatbázis alapján 112 BÁN GERGELY KÁROLY Így 40 település osztozik meg a 658 ezres összlakosságon, ez településenként átlagosan 16–17 ezer főt jelent. Ebből Hódmezővásárhely egyértelműen kiemelkedik a több mint 60 ezer fős lélekszámával. A másik véglet pedig Felsőgöd és Szentgotthárd, alig több mint 3 ezer fős lakosságukkal. Tehát jelentős szórás van a lélekszámok vonatkozásában, miként az előző hierarchiaszinten is. A keresők aránya itt sem változott, a korábbi szinteknél megállapított körülbelül 46%-os arány figyelhető meg. A foglalkoztatási szerkezet esetében már a primer szektor irányába történő elmozdulás mutatkozik meg a középvárosi szinten. A megyeszintű városokhoz képest a duplájára nőtt (15–30%) a mezőgazdasági keresők aránya a többi foglalkoztatási főcsoport „kárára” (7. táblázat, 3. ábra). A középvárosi szint a változók vonatkozásában gyakorlatilag minden esetben a hierarchiaszintnek megfelelő értékeket produkált, tehát mind az öt mutatót tekintve a negyedik helyre pozicionálta magát: a megyeszintű városokhoz képest alacsonyabb, a kisvárosokhoz képest magasabb átlagértékekkel rendelkezett. Az átlagértékek rangsora egyébként a kialakított hierarchiaszintek stabilitásáról is árulkodik: a vizsgálat során egy stabil hierarchiaszint alakult ki. Az itt található települések közel fele rendelkezett közigazgatási szerepkörrel, amely által funkcionális intézmények is jelen voltak a települések egy részében. A középvárosok közé sorolható egy sor alföldi település, mint például Mátészalka, Kiskunfélegyháza, Cegléd, Makó, Gyula, Kisvárda, Kalocsa és a már említett Hódmezővásárhely, amely bár nem volt megyeszékhely sem – Csongrád megyében Szentes birtokolta a megyeszékhelyi funkciókat –, viszont törvényhatósági jogú városként rendelkezett központi funkcióval, még ha az korántsem volt olyan volumenű, mint ugyanilyen városi joggal rendelkező társai esetében. A fent említett alföldi települések leginkább a kereskedelmi, piaci, oktatási, egészségügyi és közlekedési funkciójuknak köszönhették stabil helyüket ezen középvárosok között. Ezt jól tükrözi a magas (ezen a szinten) összesített pontértékük, amiről a városi funkciók meglétére lehet következtetni. Viszont tercier szektoruk kisugárzása bizonyos esetekben igen erőtlen volt. Hódmezővásárhely és Kiskunfélegyháza esetében azt láthatjuk, hogy a saját lakosságát sem tudta ellátni bizonyos szolgáltatások terén (lásd 9. táblázat, 3. számú változó). A szolgáltató szektor tekintetében egyértelműen a fővárosi térséget kell kiemelni, ahol a tercier szektor közel 30%-os foglalkoztatási arányt produkált, ha még mellévesszük az iparban dolgozók körülbelüli 40–50%-os arányát, akkor egy igen erős polgári réteget kapunk. Idetartozott Budafok, Rákoshegy, Rákospalota, Csepel, Békásmegyer, Rákosszentmihály, Pestújhely és Pesthidegkút települése is. Csepel esetében abszolút kimagasló, 81%-os iparikereső-arányt láthatunk, amit leginkább a 20. század első felében igen jól prosperáló Weiss Manfréd Acél- és Fémműveknek köszönhetett. Ha megvizsgáljuk az életminőség mutatóját is, azt láthatjuk, hogy ezen hierarchiaszinthez tartozó 20 jogi értelemben vett város közül Rákospalota és Budafok érte el a legmagasabb értéket. Ez is bizonyítja, hogy a fővárosi agglomeráció magas életminőségi mutatókkal rendelkezett már ekkoriban is (11. táblázat). A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 113 Továbbá néhány dunántúli és északi települést találunk még ezen a hierarchiaszinten, amelyeknél tendenciát nem tudunk megállapítani, gyakorlatilag minden változó (v1–v5) terén átlagos értékeket produkáltak. Összességében elmondhatjuk, hogy a középvárosi réteg – átmeneti jellege mellett is – igen stabil és jól lehatárolható hierarchiaszintet képez a funkcionális értelemben vett városok körében. Kisvárosok A kisvárosi hierarchiaszinten már egyértelműen a községek kerültek többségbe, csupán 11 városi joggal rendelkező települést találunk a 141 település között (9. táblázat, 4. ábra). Első körben soknak tűnhet a kisvárosok száma, és felvetődhet, hogy lehetne-e ezt a hierarchiaszintet tovább bontani vagy elhagyni a kisvárosi kategóriát. Ez a módszertani modell nem ad lehetőséget a további bontásra, mivel a kisvárosi szinten nem állapítható meg jelentősnek mondható „lépcső” a komplex mutató (KVM) vonatkozásában (9. táblázat). Továbbá a klasszikussá vált W. Christaller-féle hatszöges modell alapján a hierarchiaszintekben található központok száma szintenként megháromszorozódik. Tehát a vizsgálatom alapján megkonstruált hierarchiaszintekben található központok száma közel esik a christalleri modellben lefektetett szabályszerűséghez (4. táblázat). Másképp fogalmazva a módszertani modell eredményei, a christalleri modell és a szakirodalom alapján úgy vélem, ezen kisvárosi kategóriának relevanciája van a vizsgálatban. A kisvárosi szinten a keresők aránya minimálisan marad el a középvárosokétól (44% és 46%), ami nem mondható jelentősnek egy ilyen vizsgálat során. Viszont ha megvizsgáljuk a hierarchiaszint foglalkoztatási szerkezetét, akkor már egyértelműen megállapíthatjuk, hogy a kisvárosok mezőgazdasági keresőinek az aránya közel 46%, ami 16 százalékponttal több, mint a középvárosoké, és 30 százalékponttal a megyeszintű városokét is meghaladja (7. táblázat, 3. ábra). Nem meglepő módon így a szekunder (30%) és a tercier szektor (18%) részesedése itt a legalacsonyabb. A változók vonatkozásában a legszembeötlőbb, hogy ez a hierarchiaszint az első, ahol a települések nem „tudják” ellátni saját lakosságukat a szolgáltatások terén. Ennek hátterében vélhetően az áll, hogy szűk tercier szektor volt jelen a kisvárosokban, illetve a központi funkcióval rendelkező intézmények is csekély számmal találhatóak meg ezen a hierarchiaszinten (3. táblázat, 2. ábra), a kisvárosi települések tehát elsősorban alapfunkciókkal rendelkeztek. Az összlakosság vizsgálata alapján kijelenthetjük, hogy ez a legnépesebb hierarchiaszint az öt közül. Ennek hátterében a fentebb említett magas településszám áll. Azonban még ezen 141 település összlakossága is csak kicsivel haladja meg a főváros lakosságát (4. táblázat). A kisvárosi szinten már nem találunk olyan jelentős lakosságkülönbségeket, mint az előző szinteknél. Azonban itt is az alföldi települé- 114 BÁN GERGELY KÁROLY sek produkálják a legnagyobb népességtömörülést (Orosháza, Nagykőrös, Karcag, Jászberény, Mezőtúr, Szentes, Csongrád, Kiskunhalas, Hajdúböszörmény, Békés stb.). A felsoroltak mindegyike 24 ezer fő feletti lélekszámmal rendelkezett a vizsgált időmetszetben, azonban ehhez a viszonylag magas lélekszámhoz a tercier szektor elmaradottsága s a meglévő szolgáltatások gyenge kisugárzása párosult. Tehát teljes mértékben érvényesültek ezekre a településekre a „klasszikus mezővárosi jegyek”. Fontos megjegyezni, hogy a nem mezőgazdasági keresők arányában viszont nem az itt említett települések voltak a legrosszabb helyzetben a kisvárosok között. Szentes 44%-os, Orosháza 48%-os nem mezőgazdasági kereső aránnyal rendelkezett, tehát a klasszikus alföldi településekhez képest jelentős ipari és szolgáltatói keresőréteg volt jelen ezen a két településen. Ennek hátterében a térségben betöltött kereskedelmi és közigazgatási szerepük húzódhatott meg. Szentes annak ellenére, hogy megyeszékhelyi funkcióval rendelkezett, és ezáltal egy sor városi szerepkörrel (vasútállomás, távírda, adóhivatal, járásbíróság, rendőrkapitányság, polgármesteri hivatal stb.), mégsem tudott betölteni a térségben jelentős központi szerepet. Orosháza, Jászberény és Karcag kisvárosi helyzetéhez szorosan hozzátartozott, hogy a hierarchiaszinthez képest számos központi funkcióval rendelkező intézménynek a birtokában voltak (például polgári fiú- és leányiskolák, településenként 22–23 kamarai ügyvéd). Az életminőség vonatkozásában nehéz bármit is megállapítani a kisvárosok köréről, mivel ez a mutató csupán a jogi értelemben vett városokra van meg, amelyekből ezen a szinten nem sokat találunk, és azok is elszórtan helyezkednek el. Végezetül pedig a fent említett településeken túl egy sor olyan dunántúli és északi statisztikai régióba tartozó települést találunk, amelyek az ipari, bányászati szerepkörüknek köszönhetően kerültek a kisvárosi kategóriába. Például Ózd, Diósgyőr, Sajóvárkony, Sárvár és Piszke. Utóbbi esetben önmagában a szekunder keresők aránya elérte a 65%-os értéket, ami leginkább az akkoriban itt működő azbesztcement- és papírgyártó üzemnek volt köszönhető. (Az iparosodás viszont, bár az urbanizáció fogalmába beletartozik, nem ekvivalens a polgárosodással – azaz nem szükségszerűen eredményezi a tercier szektor bővülését.) Továbbá több kereskedelmi, kulturális, rekreációs és kisebb közigazgatási funkcióval rendelkező települést is itt találunk (Balatonfüred, Siófok, Hajdúszoboszló, Tokaj, Körmend). Összességében elmondhatjuk, hogy stabil kisvárosi rétegről beszélhetünk, amely igen heterogén a területi elhelyezkedés alapján, viszont a változók értékeit tekintve viszonylag alacsony szórást produkált. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 115 Térszerkezet vizsgálata a városhálózatban A térbeli alakzatok kutatása eddig is kiemelt szereppel bírt, viszont a napjainkban egyre erősödő hálózatkutatás hatására ismét a területi vizsgálatok egyik elsőrendű kérdésévé vált. Ennek köszönhetően számos relációban bizonyítható, hogy az elrendeződés, az alakzat vagy akár a forma egyrészt tükrözi az őt létrehozó folyamatot, másrészt determinálhatja a hálózaton belüli kapcsolatokat és történéseket.52 A regionális elemzések egyik leggyakrabban használt alapeszközei azok a modellek, amelyek az adott pontok, vonalak, alakzatok síkbeli elrendeződésének sajátosságait vizsgálják, zömmel abból a célból, hogy kiderítsék, e sajátosságok milyen feltételek és mechanizmusok hatására alakulhattak ki.53 Az első lépcsőfok tehát a térszerkezet vizsgálata; felfedezhető-e valamilyen szabályszerűség, koncentráció, vagy csupán a véletlennek köszönhető a kialakult tér mintázata.54 Ezt követően pedig az adott ponthálózat kialakulásának a hátterében lévő jelenségek beazonosítása következik. A pontalakzat – jelen esetben egy településhálózat – jellegének vizsgálatához a szakirodalom egyik leggyakrabban használt módszerét használtam fel, az úgynevezett legközelebbi szomszéd analízist (the nearest neighbour analysis – NNA). A módszer alapvetően a térbeli konfigurációk megjelenítését tűzi ki célul, viszont azon túl számszerű adatokkal is rendelkezik. Tehát nem közvetlenül a miértekre keresi a választ, nem a kialakító tényezőkre, hanem a konfiguráció jellegét számszerűsíti. A legközelebbi szomszéd analízist alapvetően az ökológia területén belül a növénypopulációk vizsgálatára dolgozták ki. Majd a módszer hasznát fokozatosan felismerték és átvették a tértudományok, többek között a hazai településhálózatot vizsgáló kutatások egy része is.55 Ezeket a – leginkább társadalomföldrajzi – munkákat három fő csoportba lehet sorolni, attól függően, hogy mire irányul az adott vizsgálat: 1. egy nagyobb terület településhálózatára,56 2. egy városon belüli szolgáltatások/funkciók térbeli eloszlására,57 valamint 3. egy nagyobb kiterjedésű terület különböző funkcióval bíró intézményei elhelyezkedésére.58 Jelen munkámat az első kategóriában helyezném el. Az NNA kiszámítása egy komplex, több összetevős számítási rendszerre épül, amelynek alapja a vizsgált tér (településhálózat) pontsűrűsége, illetve a pontelemek (települések) egymáshoz viszonyított tényleges elhelyezkedése.59 A számításhoz 52 53 54 55 56 57 58 59 Nemes Nagy (szerk.) 2005: 1–2. Nemes Nagy 2009: 236. Nemes Nagy 2009: 238–239. Beluszky–Győri 1999; Nemes Nagy 1998; Beluszky–Győri 2004. Czirfusz–Szabó 2008; Beluszky–Győri 2004; Bajmóczy–Kiss 1999; Barr–Lindsay–Reinelt 1971. Sherwood 1970. Pinder–Witherick 1973; Vasiladis–Kobotis 1999; Czirfusz–Szabó 2008. Legközelebbi szomszéd index (L): L = Dx / D; ahol Dx: minden egyes pont a hozzá legközelebbi pontól mért távolságának az átlagértéke. ; m = a vizsgált pontok száma és a vizsgált terület hányadosa. 116 BÁN GERGELY KÁROLY szükségünk van a vizsgált tér nagyságára (T), a térben található pontok (települések) számára (n) – ez adja majd a pontrendszer sűrűségét (m) –, továbbá a vizsgálatba bevont települések legközelebbi szomszédjának a távolságára.60 A távolság az egyik legfontosabb térkategória a regionális elemzésekben,61 ami a fogalom sokrétűségének tudható be. Felruházhatjuk ugyanis számos matematikai tartalommal a leghétköznapibb térfelfogástól (hosszúsági mértékegységben kifejezett távolság) egészen a közgazdaságtan által bevett szállítási költségeken alapuló távolságig (pénzben kifejezhető távolság).62 Jelen esetben a vizsgált geometriai tér pontjai közötti tényleges – légvonalban mért – távolság kerül fókuszpontba, aminek viszonylagosan „gyors” kiszámításához elengedhetetlen minden helység koordinátáinak az ismerete. Ezt követően az alábbi képlettel számíthatjuk ki a pontelemek (települések) egymáshoz viszonyított távolságát: dij = R*ar cos[cos(90° – ϕi) cos(90° – ϕj) + sin(90° – ϕi) sin(90° – ϕj) cos(λj – λi)] dij: két földi pont távolsága; R: a Föld sugara; ϕi és ϕj: a két pont szélességi köri helyzete (fokban); λi és λj: a két pont hosszúsági köri helyzete (fokban) Forrás: Nemes Nagy (szerk.) 2005: 6.3 fejezet A fenti képletből kirajzolódik, hogy maguk a települések egy-egy homogén pontként jelennek meg függetlenül attól, hogy mekkora területi kiterjedéssel rendelkeznek. Ezek alapján kiszámításra került mind az 1625 magyarországi, 1000 főnél népesebb település vonatkozásában a legközelebbi elem távolsága. A legközelebbi szomszéd analízis eredményei (L index) 0 és 2,149 közé esnek, és ezt a tartományt szokás három kategóriára osztani. Amennyiben az L érték 0 és 1 közé esik, akkor viszonylagos koncentrációt, tömörülést állapíthatunk meg a vizsgált pontok esetében. Ha a szélső érték 0, abban az esetben valamennyi elem egy pontban összpontosul, és az 1-es érték felé haladva a szomszédok átlagtávolsága növekszik. Ha az L érték 0,9 és 1,3 körüli tartományban mozog, akkor véletlenszerű eloszlást (Poisson-eloszlás) állapíthatunk meg. Ennél kisebb érték a koncentráltság, ennél nagyobb érték pedig a szabályosság irányába mutat. Ha az eredmény 2-höz közelít, szabályos pontrácshálót mintáz az esetek térbeli vetülete. Végezetül pedig ha a kapott eredmény 2,149, akkor a geometrikus „ideáltípus”, a Christallerféle szabályos hatszögmintázat rajzolódik ki. Az első lépés a térszerkezet vizsgálata során, hogy megállapítsuk a településeloszlást, a hálózat szerkezetét, majd az általam felállított hierarchiaszintekbe sorolt 60 Nemes Nagy 2009: 236–238. 61 De Smith 2003. 62 Nemes Nagy (szerk.) 2005. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 117 települések térbeli eloszlását. Azonban ennek a módszernek – mint minden statisztikai módszernek – vannak bizonyos módszertani hibái, amelyeket figyelembe kell venni a vizsgálat során. Első a megfelelő mennyiségű vizsgálati elem. A módszer megbízható használatához egyes szakirodalmak szerint63 legalább 30–50 pontra van szükség.64 Vizsgálatok alapján 50 elemszám alatt ugrásszerűen növekszik az L érték, tehát a rendezettség felé mutat. A másik fontos módszertani elem, amit nem szabad figyelmen kívül hagyni, az a határmentiség. Ha egy területet lehatárolunk, akkor könnyen előfordulhat, hogy a határ menti pont – jelen esetben egy település – legközelebbi szomszédja a határ másik oldalán található, ezáltal egy torzító hatás léphet fel. A határhatás felfelé, a szabályosság irányába tolja a legközelebbi szomszéd indexet.65 Mivel vizsgálatom éppen egy megkonstruált terültre fókuszál, így módszertanilag fontos volt, hogy a trianoni Magyarország határait és egyben területét vegyem figyelembe, mindezek tükrében a határhatás jelenségét figyelmen kívül hagytam. A legközelebbi szomszéd vizsgálatot több esetben is elvégeztem, azonban a teljes 1930-as településhálózatot (3422 település66) jelen munkám során egyelőre nem tudtam elemezni. (A teljes hálózatra vonatkozó koordináta-adatbázis építése még jelenleg is tart.67) Így az első és alapvető vizsgálatot a kutatásba bevont településeken (1625) hajtottam végre. A számítások bebizonyították, hogy a hálózat elemeinek egymáshoz viszonyított elhelyezkedése viszonylagos szabályosságot követ (L=1,7968). Tehát 1930-ban az 1000 lélekszám feletti települések elhelyezkedése a szabályos elrendeződés irányába mutat (8. táblázat). Ezt követően fókuszpontba helyeztem a városi ranggal rendelkező 57 település elhelyezkedését, majd összevetettem a vizsgálat által meghatározott 206 funkcionális értelemben vett település térszerkezetével. Láthatjuk, hogy a vizsgált elemszám elegendő ahhoz, hogy megbízható eredményt kapjunk, tehát a módszertani torzításokat ebben a vonatkozásban kizárhatjuk. Az elvégzett számítások rávilágítottak, hogy jelentős térszerkezeti különbség nem rajzolódik ki a két vizsgált ponthalmaz között (1. táblázat). Mindkét hálózat esetében az L értékek alapján a véletlenszerű elhelyezkedés rajzolódott ki. A jogi értelemben vett városok L értéke 1,1814, a funkcionális értelemben központi szereppel rendelkező települések L értéke 1,0476. Mindkét érték a szakirodalomban található tartományon (0,9–1,3) belül helyezkedik el, viszont a városi joggal rendelkező települések valamivel rendezettebb, szabályosabb térszerkezeti formát öltenek. Ezt a vizsgálatot elvégeztem a hierarchiaszintek vonatkozásában is 63 64 65 66 67 Getis–Boots 1977; vö. Nemes Nagy 1996; Nemes Nagy 1998. Barr–Lindsay–Reinelt 1971. Pfening 2010: 27–28. A fővárossal együtt, lásd Hajdú 2005: 150. Vö. Frisnyák 1992: 187. A fő problémát az okozza, hogy a mai helyzethez képest számos település megszűnt, összeolvadt vagy éppen szétvált az 1930-as állapotokhoz képest. Továbbá sok olyan esettel találkoztam, ahol az adott település neve megváltozott. Így egyenként kell minden kérdéses települést beazonosítani, és megfelelő koordinátákkal ellátni. 118 BÁN GERGELY KÁROLY (8. táblázat), ahol hasonló tendenciákat állapíthatunk meg. Az első két szint ilyen irányú elemzésétől eltekintenék, mivel az alacsony elemszám miatt torzító hatás léphet fel (8. táblázat). Azonban ha rápillantunk a 2. térképre, akkor egyfajta rendezettséget vélünk felfedezni. A regionális központok egy gyűrűs szerkezet mentén helyezkednek el, amelynek központjában a fővárost találjuk (7. térkép). (A gyűrűs szerkezet északi csúcsai pedig Pozsony és Kassa városát takarják.) A regionális központok esetében egy másik sajátos térszerkezeti elem is megmutatkozik. A trianoni ország keleti és nyugati területén – gyakorlatilag szimmetrikusan elhelyezkedve – egy-egy háromszöget fedezhetünk fel (6. térkép). Úgy vélem, hogy a központok ilyenfajta elhelyezkedésében leginkább Bécsnek (nyugati háromszög) és az eltérő táji jellegnek (keleti háromszög) volt nagy szerepe (hegyvidék és síkság találkozása). Továbbá lehetséges magyarázatként szolgálhat az is, hogy Pozsony és Kassa elcsatolásával Győrnek, illetve Miskolcnak „kellett” átvennie a regionális szerepet a térségben (7. térkép). Ezt az is bizonyítja, hogy ha kivesszük a határon túlra került központokat az 1910-es vizsgálatból, akkor közel hasonló pozícióba kerül Győr (–1) és Miskolc (+3) városa, mint 1930-ban (10. táblázat). Mivel az alacsony elemszám miatt az első két hierarchiaszint legközelebbi szomszéd vizsgálata kimaradt, egy lehetséges útként együtt vizsgáltam a regionális központokat és a megyeszintű városokat. Így az elemszám (24) már közelítette a szakirodalomban található minimum pontértéket (30). Azonban jelentős változást így sem tapasztaltam. Az L érték (1,2021) alapján minimális elmozdulás figyelhető meg a rendezettség irányába, de még így sem lépte át a véletlenszerű tartomány felső értékhatárát. A középvárosok és a kisvárosok esetében pedig a már korábban kapott értékkel megegyező, tehát véletlenszerű elhelyezkedés figyelhető meg az alsó hierarchiaszinteken (8. táblázat, 4–5. térkép). Végezetül a közigazgatási szerepkörrel rendelkező települések L értékét vizsgáltam, azonban itt sem történt jelentős változás. Mindkét esetben (megyeszékhelyek, járási székhelyek) a rendezettség irányába történő elmozdulás tapasztalható, viszont ennek a mértéke igen csekély. A megyeszékhelyek L értéke: 1,4192, a járási székhelyeké: 1,3387 (8. táblázat). Éppen átlépik a véletlenszerű elrendeződést mutató tartomány szakirodalomban található értékét (0,9–1,3). Ez az eredmény nem oly meglepő, mivel a központi intézkedések, mint például a szerepkör-adományozások a legtöbb esetben a rendezettség irányába mozdítják el a hálózatot. Jelen esetben a változás csekély mértéke inkább a meglepő. Összességében megállapíthatjuk, hogy az 1000 lélekszám feletti települések viszonylagos szabályosság mentén helyezkednek el a trianoni Magyarország területén, azonban szintekre lebontva a vizsgálatot már leginkább a véletlenszerű elrendezés válik dominánssá. Ez alól valamelyest kivételt képeznek a sajátos térszerkezettel rendelkező regionális központok. Mindezek tükrében úgy vélem, hogy a két világháború közötti városhálózat kialakulásához csak részben járult hozzá Budapest, mivel a főváros kimagasló szerepe és a vele járó erős kisugárzás leginkább a A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 119 19. század végétől kezdődően éreztette hatását az egész hálózat vonatkozásában. Tény, hogy ezután vonzáskörzetének urbanizáltsága és fejlettsége fokozatosan nőtt, de úgy vélem, nem feltétlenül a centrum-periféria jelenség a meghatározó ebben az esetben. Sokkal inkább a medenceközpont és a medencejelleg, illetve az ezzel szoros kapcsolatban álló vásárvonalak (6–7. térkép). Összegzés A vizsgálat alapján 206 település rendelkezett valamilyen funkcionális központi városi szerepkörrel, amely közel 3,5-ször több települést jelent, mint a jogi értelemben vett városok száma a korszakban. Továbbá ha számba vesszük a funkcionális értelemben vett városokban élők arányát, akkor közel 10 százalékponttal magasabb értéket kapunk, mint ha a városi joggal rendelkező települések lakosait elemeznénk (1. táblázat). Tehát a vizsgálat egyik jelentős eredménye az, hogy 1930-ban hozzávetőleg a lakosság fele élt városban. A kutatás rávilágított többek között arra is, hogy Magyarország városhálózata a két világháború között kiegyensúlyozatlannak mondható. A főváros szerepköre olyannyira kimagaslik a hálózatból, hogy hálózatkutatás kontextusában nevezhetjük nyugodtan hubnak.68 Budapest lakossága oly mértékben volt kiugró, hogy a második és harmadik hierarchiaszint településeinek (24 település) össznépessége kellett ahhoz, hogy meghaladják a főváros lélekszámát. Az összkeresők terén is ugyanez a helyzet mutatkozik meg (4. táblázat). Ezt a megállapítást tovább erősíti a vizsgálatba bevont változók elemzése, leginkább a szolgáltatások vidékre jutó hányadát tekintve: Budapest a saját lakosságán túl több mint 770 ezer főt látott el különféle szolgáltatásokkal. Ez közel 200 ezer fővel haladja meg a 7 regionális központ összlakosságát. A pénzügyi mutató és a betétállomány terén is hasonló arányok mutatkoznak meg. A központi szerepkörrel rendelkező intézmények esetében is kétszeres többletet állapíthatunk meg a főváros javára. Budapest után tehát egy jelentős „hierarchikus lépcsőt” húzhatunk meg, amelynek létrejöttében többek között a korábbi vezető regionális központok elcsatolása is közrejátszott. Tovább haladva a hálózat kiegyensúlyozatlanságát az is bizonyítja, hogy az első két hierarchiaszintbe tartozó települések (8 település) nominálisan több tercier keresővel rendelkeznek, mint a többi három hierarchiaszint települései (198 település) összesen (5. táblázat). Hasonló a helyzet a községi pótadó kivetésének alapjául szolgáló állami adók összegénél (FHTT) is. A változók esetében megállapíthatjuk, hogy az öt változóból három a szinteknek megfelelő irányt mutat, tehát csökkent, minél alsóbb hierarchiaszinteket vizsgáltam. Viszont két esetben felborul ez a tendencia, a lélekszámváltozás (v1) és a nem mezőgazdasági dolgozók aranyánál (v2). Ezek vonatkozásában ugyanis a 68 Barabási 2003: 63–67. 120 BÁN GERGELY KÁROLY megyeszintű városok (átlag)értékei kerültek közvetlenül a fővárosi értékek mögé (3. táblázat, 1. ábra), s nem a regionális központok adatai. Úgy vélem, hogy ennek a regionális központokban nagy arányban szereplő, magas lélekszámú, egyben jelentős mezőgazdasági keresőkkel rendelkező alföldi települések jelenléte lehet a magyarázata, ami visszavisz a bevezetőben már említett belterület-külterület problémájához.69 A vizsgálat során bizonyítást nyert az is, hogy a közigazgatási intézmények telepítése, megléte sok esetben hozzájárult ahhoz, hogy az adott települést funkcionális téren is városnak nevezhessük. Ezt jól tükrözi, hogy csupán három jogi értelemben vett város – és a hálózat egészéhez képest elenyésző járási székhely – nem került be a vizsgálat alapján a funkcionális városok körébe. Továbbá szépen kirajzolódik a különféle városi jogállású települések csökkenő-növekvő aránya a hierarchiaszintek vonatkozásában. A törvényhatósági jogú városok és a községi jogállású települések aránya ugyanis a hierarchiaszintekben ellentétes mértékben változik szintenként. Tehát minél magasabb szintről beszélünk, annál magasabb a törvényhatósági jogú városok száma és aránya, illetve minél alacsonyabb hierarchiaszintet vizsgálunk, annál magasabb a községek aránya. A megyei városi jogállással rendelkező települések pedig egyfajta Poisson-eloszlást produkáltak a hierarchiaszintek vonatkozásában (4. ábra). Ha megfordítjuk a vizsgálati látószöget, akkor azt tapasztaljuk, hogy egyedül a megyei városi joggal rendelkező települések találhatók meg minden hierarchiaszintben, tehát ez a városi jogi kategória helyezkedik el a „legszétszórtabban”. Némi koncentráció figyelhető meg a törvényhatósági joggal rendelkező városok és a funkcionális értelemben vett városok közé bekerülő községek körében. Előbbi leginkább a regionális központok között, míg utóbbi a kisvárosi szinten található meg (5. ábra). A kereső lakosságra irányuló vizsgálatom során egyértelműen kirajzolódik a hierarchiaszinteken a tercier és a primer szektor ellentétes mozgása. A tercier szektor iránya lefelé lejt a magasabb szintektől az alacsonyabbakig, míg a primer szektor lejtése a kisvárosi szinttől kezdődik, és a fővárosnál éri el a legalacsonyabb értékarányát. A szekunder szektor egy viszonylagos kiegyenlítettséget tükröz, közel 15 százalékpontnyi különbség állapítható meg a legmagasabb (megyeszintű városok) és a legalacsonyabb (kisvárosok) értéket elérő hierarchiaszint között (3. ábra). Ennél jelentősebb kiegyensúlyozottságot tapasztalhatunk, ha a foglalkoztatási szektorok felől közelítjük meg a kérdést. A hierarchiaszintek keresőit vettem alapul és soroltam a szektorokba. A primer szektort leszámítva minden szektor egyenletes arányban részesül a hierarchiaszintek keresői közül, csupán néhány százalékpontnyi eltérések rajzolódnak ki szektoronként (6. ábra). 69 Bán 2019b. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 121 5. ábra. A vizsgálat által funkcionális értelemben városok közé sorolt különféle városi jogállású települések és községek (206 település) részesedése a hierarchiaszintekből, 1930 Forrás: Saját szerkesztés a KVA-adatbázis alapján 6. ábra. A foglalkoztatási szektorok részesedése a hierarchiaszintek kereső lakosságából, 1930 Forrás: Saját szerkesztés a KVA-adatbázis alapján 122 BÁN GERGELY KÁROLY Az urbanizáltság regionális különbségei is kirajzolódtak a vizsgálat során. Itt is a fővárosi agglomerációt kell megemlíteni elsőnek, amely kimagaslik a hálózatból, mivel Budapest közvetlen vonzáskörzetében öt megyeszintű várost és tucatnyi középvárost találunk. Ezáltal ez hazánk legvárosiasodottabb térsége volt. Vizsgálatomból kitűnik, hogy már a 30-as években indokolt lett volna a főváros bővítése, amelyre végül 1950-ben került sor. A térképre vitt adatok alapján kirajzolódik, hogy az Alföld nyugati és keleti vidéke (a trianoni országhatáron belül) volt a legkevésbé városiasodott térség ekkoriban. Ennek hátterében részben az alföldi térség eltérő településfejlődése húzódhat, a Mezőföld és a Kiskunság esetében pedig a főváros szívóerejét kell kiemelni, amely közelebb vonzhatta az ottani lakosságot, és ezzel együtt gyengítette a központi funkciók jelentőségét a fővárostól délre eső térségben. A Körös-vidék esetében úgy vélem, Nagyvárad – mint korábbi regionális központ – elvesztése hathatott negatívan a térségre. A nyugat-keleti aspektus a regionális központok vonatkozásában is megnyilvánul. Az ország két végpontján található, egymáshoz viszonylag közel eső központi városok egy-egy háromszöget alkotnak. A háromszögek csúcsai 100 km-es távolságon belül helyezkednek el, tehát a regionális központokhoz képest igen közel. A nyugati háromszög Győr–Szombathely–Sopron (megyei szintű város), a keleti háromszög Debrecen–Miskolc–Nyíregyháza (6. térkép). A nyugati háromszög meglétének magyarázata vélhetően Bécs városának közelsége. Tény, hogy a kutatás egy adott időmetszetet vizsgál, de ahhoz, hogy a régió elnyerje ezt az állapotot, hosszú évtizedeknek, évszázadoknak kellett eltelniük, amikor Bécs még jelentős hatást gyakorolt a térségre. Ezt részben Győri Róbert idevonatkozó munkája70 is alátámasztja. A keleti háromszöggel kapcsolatban úgy vélem, az eltérő irányú vonzáskörzetek és az eltérő táji jelleg (hegyvidék-alföld) lehet a magyarázat arra, hogy ilyen közel egymáshoz kialakulhatott három regionális központ. Nyíregyháza vonzáskörzete inkább keleti, északkeleti irányú, s az elvesztett kárpátaljai triádot71 igyekezett pótolni. Míg Debrecen vonzása főként déli, nyugati, keleti irányt vett, Miskolc kisugárzása pedig leginkább a hegyvidéki térséget fedte le ekkoriban. Miskolc gazdaságszerkezetileg Kassa „pótléka” lett volna, viszont ehhez térszerkezetileg nem volt teljesen ideális helyen. A két világháború közötti településhálózat térszerkezetére tehát a természetföldrajzi tényezők, azon belül is a medencejelleg – és az ezzel kapcsolatba hozható vásárvonal-hálózat – volt leginkább hatással, míg a főváros főleg az agglomerációjának, illetve a Duna mentén délebbre eső területeknek72 volt formálója ekkoriban. Az életminőség vonatkozásában pedig bizonyítást nyert, hogy a magasabb hierarchikus ranggal rendelkező települések nagy valószínűséggel magasabb életmi70 Győri 2006. 71 Munkács, Ungvár, Beregszász. 72 Nagy 1962. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 123 nőséggel is rendelkeztek (korrelációs érték: 0,524). Továbbá a vizsgálat által a két világháború között igen fejlett térségnek bizonyult a főváros és agglomerációja, illetve az ország északnyugati része a Győr–Szombathely–Sopron-triáddal (11. táblázat). FORRÁSOK A Komplex Városhierarchia Adatbázis (KVA) forrásai: Az 1920. évi népszámlálás I.: A népesség főbb demográfiai adatai. Magyar Statisztikai Közlemé­ nyek. 69. kötet. Budapest, 1923. Helységnévtár 1930: Várady Károly (szerk.): A Magyar Szent Korona Országainak helységnévtára 1930. Budapest. Magyarország Tiszti cím­ és névtára. XLI. évfolyam. Budapest, 1931. Mészáros István 1988: Középszintű iskoláink kronológiája és topográfiája 996–1948. Budapest. MSK Ús. 86. kötet: Az 1930. évi népszámlálás. II. rész. Foglalkozási adatok. Községek és külterü­ leti lakotthelyek szerint, továbbá az ipari és kereskedelmi nagyvállalatok. Budapest, 1934. MSK Ús. 93. kötet: Magyarország községeinek háztartási viszonyai 1934. évi községi költség­ előirányzatok szerint. Budapest, 1935. Nagy Magyar Compass 1930: Nagy Magyar Compass (azelőtt Mihók­féle). I. Pénzintézetek (1929/30). Szerk. Galánthai Nagy Sándor. Budapest. FELHASZNÁLT IRODALOM Andorka Rudolf 2006: Bevezetés a szociológiába. Budapest. Babits Mihály 1909: Úti napló: városok. Nyugat (2.) 21. https://epa.oszk.hu/00000/00022/ 00043/01110.htm – utolsó letöltés: 2020. május 30. Bácskai Vera – Nagy Lajos 1984: Piackörzetek, piacközpontok és városok Magyarországon 1828­ban. Budapest. Bajmóczy Péter – Kiss János 1999: Megyék, régiók és központjaik – modellek tükrében. Tér és Társadalom (13.) 1–2. 31–51. Bán Gergely Károly 2019a: Város, hierarchia, pozíció. A két világháború közötti Magyarország városhierarchia-kutatásának módszertani keretei. In: Vidéktörténet 2. Területi­társadalmi tö­ résvonalak és a boldogulás útjai. Budapest, 104–106. Bán Gergely Károly 2019b: Inner Territory and What Lies Behind It. An Inquiry Into the Hungarian Urban Hierarchy in 1930. Hungarian Historical Review (8.) 1. 153–178. Barabási Albert-László 2003: Behálózva. A hálózatok új tudománya. Ford. Vicsek Mária. Budapest. Barr, Brenton – Lindsay, Ian – Reinelt, Erhard 1971: Patterns of Urban Spacing in the USSR: Analysis of Order Neighbor Statistics in Two-dimensional Space. Journal of Regional Science (11.) 2. 211–220. Beluszky Pál 1973: Adalékok a magyar településhierarchia változásaihoz, 1900–1970. Földrajzi értesítő (22.) 1. 121–142. Beluszky Pál 1999: Magyarország településföldrajza. Budapest. Beluszky Pál 2006: Ez a falu város! Tér és Társadalom (20.) 2. 65–81. 124 BÁN GERGELY KÁROLY Beluszky Pál – Győri Róbert 1999: A magyarországi városhálózat és az EU-csatlakozás. Tér és Társadalom (13.) 1–2. 1–30. Beluszky Pál – Győri Róbert 2004: Fel is út, le is út… Városaink településhierarchiában elfoglalt pozícióinak változásai a 20. században. Tér és Társadalom (18.) 1. 1–41. Beluszky Pál – Győri Róbert 2005: Magyar városhálózat a 20. század elején. Budapest–Pécs. Bennett, Robert J. – Smith, Harry – Radicic, Dragana 2018: Towns in Victorian England and Wales: a New Classification. Urban History (45.) 4. 568–594. Czirfusz Márton – Szabó Pál 2008: A legközelebbi szomszéd analízis és alkalmazási lehetőségei. Területi statisztika (48.) 3. 281–294. Czoch Gábor – Szabó [ma Sonkoly] Gábor – Zsinka László 1993: Változások a magyar város és településrendszerben 1784 és 1910 között. Aetas (8.) 4. 113–133. Daunton, Martin 2007: Wealth and Welfare. An Economic and Social History of Britain, 1851–1951. Oxford. de Smith, M. J. 2003: Distance and Path. PhD dissertation, University of London, Department of Geography. Demeter Gábor 2017: GISta Hungarorum. www.gistory.hu/g/hu/gistory/ – utolsó letöltés: 2020. május 10. Frisnyák Sándor 1992: Magyarország történeti földrajza. Budapest. Gál Zoltán 1997: A magyarországi városhálózat vizsgálata a banki betétforgalom alapján 1910-ben. In: Németh Zsófia – Sasfi Csaba (szerk.): Kőfallal, sárpalánkkal… Várostörténeti tanulmá­ nyok. (Rendi társadalom – polgári társadalom 7.) Debrecen, 50–65. Gál Zoltán 2008: „Aranykor után?” A pécsi bankrendszer története a két világháború közötti korszakban. In: Pilkhoffer Mónika – Vonyó József (szerk.): A 2001–2004 között megrendezett Előadások Pécs történetéből című konferenciák válogatott előadásai. (Tanulmányok Pécs Történetéből 18.) Pécs, 235–280. Getis, A. – Boots, B. 1978: Models of Spatial Processes. Cambridge. Granasztói György 1989: A dunai térség városodása (16–18. század). Demográfia (32.) 3–4. 157–187. Gyáni Gábor 2002: Történész diskurzusok. Budapest. Gyimesi Sándor 1975: A városok a feudalizmusból a kapitalizmusba való átmenet időszakában. Funkcionális és strukturális változások Nyugat­ és Közép­Kelet­Európa városhálózatában, külö­ nös tekintettel Magyarországra. Budapest. Győri Róbert 2006: Bécs kapujában. Területi fejlettségi különbségek a Kisalföld déli részén a 20. század elején. Korall (8.) 24–25. 231–251. Győri Róbert – Mikle György 2017: A fejlettség területi különbségeinek változása Magyarországon, 1910–2011. Tér és társadalom (31.) 3. 143–165. Hajdú Zoltán 2005: Magyarország közigazgatási földrajza. 2., javított kiadás. Budapest–Pécs. Jenks, G. F. 1967: The Data Model Concept in Statistical Mapping. International Yearbook of Cartography (7.) 186–190. Kiss István 1961: A városok közigazgatási szerepe. In: Borsos József (szerk.): Vidéki városaink. Budapest, 195–204. Komoróczy György 1972: Az önkormányzati igazgatás 1606–1948 között. In: Komoróczy György (szerk.): Hajdúhadház múltja és jelene. Debrecen, 386–396. Magyary Zoltán 1942: Magyar közigazgatás. A közigazgatás szerepe a 20. század államában. Budapest. Major Jenő 1964: A magyar városhálózatról. Településtudományi Közlemények (13.) 16. 32–65. Mendöl Tibor 1963: Általános településföldrajz. Budapest. A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 125 Nagy Lajos 1962: Kiskunhalom. 2. kiadás. Budapest. Nemes Nagy József 1996: Térbeli pontalakzatok vizsgálata. In: Probáld Ferenc – Szabó Pál (szerk.): Európa regionális földrajza. Budapest. Nemes Nagy József 1998: Tér a társadalomkutatásban. Budapest. Nemes Nagy József 2009: Terek, helyek, régiók. A regionális tudomány alapjai. Budapest. Nemes Nagy József (szerk.) 2005: Regionális elemzési módszerek. (Regionális Tudományi Tanulmányok 11.) Budapest. http://geogr.elte.hu/REF/REF_Kiadvanyok/REF_RTT_11/RTT-11-06terkapcs.pdf – utolsó letöltés: 2020. május 10. Pénzes János 2018: Fejlettségi különbségek a történelmi Magyarország térszerkezetében 1910. Történeti Térinformatikai Tanulmányok (4.) 2–35. Pfening Viola 2010: A legközelebbi szomszéd analízis. Területi statisztika (50.) 1. 27–28. Pinder, D. A. – Witherick, M. E. 1973: Nearest-Neighbour Analysis of Linear Point Patterns. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie (64.) 3. 160–164. Sherwood, Kenneth B. 1970: Some Application of the Nearest-Neighbour technique to the study of the movement of intra-urban functions. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie (61.) 6. 41–48. Szilágyi Zsolt 2013: A történeti földrajz mint kapcsolattudomány alkalmazása a magyar várostörténet-írásban. Nagyerdei Almanach (4.) 1. 183–204. Szilágyi Zsolt 2018: Az életminőség területi különbségeinek változása a 20. század első harmadában. In: Demeter Gábor – Szulovszky János (szerk.): Területi egyenlőtlenségek nyomában a történeti Magyarországon. Budapest–Debrecen, 255–334. Tomka Béla 2018: Az első világháború és a trianoni béke gazdasági hatásai Magyarországon. In: Bódy Zsombor (szerk.): Háborúból békébe: a magyar társadalom 1918 után. Konfliktusok, kihívások, változások a háború és az összeomlás nyomán. Budapest, 47–79. Tóth Árpád 2011: Tér és társadalom – ahogyan a pozsonyi polgárok láthatták (Városhálózat és társadalmi mobilitás alulnézetből). In: A város és társadalma. Tanulmányok Bácskai Vera tisz­ teletére. Szerk. H. Németh István, Szívós Erika, Tóth Árpád. Budapest, 164–176. Vasiladis, C. H. – Kobotis, A. 1999: Spatial Analysis Application of Nearest Neighbour to Tourism Locations in Macedonia. Tourism Management (20.) 1. 140–150. 126 BÁN GERGELY KÁROLY Függelék 1. táblázat. A városi joggal rendelkező és funkcionális városok alapvető jellemzői, 1930 Vizsgálati szempontok Települések száma Települések összlakossága Városban élők országos aránya** Térbeli elrendeződés (L érték) 57 2 887 825 33,23% 1,1814 206 3 846 592 44,27% 1,0476 Városi joggal rendelkező települések* (1930) Funkcionális értelemben vett városok a vizsgálat alapján (1930) ** Idetartoznak a megyei városok, a törvényhatósági jogú városok és a főváros. ** 8 688 319 fő összlakossághoz viszonyítva az 1930-as népszámlálás alapján. Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján 2. táblázat. A változók korrelációs vizsgálata, 1930 Változók v1 Lélekszámváltozás 1920–1930 v2 Nem mezőgazdasági keresők aránya v3 Szolgáltatások jelentőségtöbblete v4 FHTT pénzügyi mutató v5 Összesített pontérték v1 v2 v3 v4 v5 1,00 0,32 0,00 –0,13 0,03 0,32 1,00 0,15 0,22 0,45 0,00 0,15 1,00 0,35 0,55 –0,13 0,22 0,35 1,00 0,47 0,03 0,45 0,55 0,47 1,00 Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján 3. táblázat. A változók és a lakosságszám átlagos értékei a különböző hierarchiaszinteken, 1930 Változók (v1–v5) v1 v2 v3 v4 v5 Főváros Lélekszámváltozás (%) 2,18 Nem mezőgazdasági 87,17 dolgozók aránya (%) Szolgáltatások 778 220,49 jelentőségtöbblete (fő) FHTT/fő, pénzügyi 53,24 mutató (pengő) Összesített pontérték 232,54 Lakosságszám (fő) 1 006 184,00 Regionális központok Megyeszintű városok Középvárosok Kisvárosok 12,55 32,60 27,17 15,66 72,11 75,08 68,71 55,02 27 903,50 10 273,60 2 632,18 –155,87 19,13 15,41 10,61 7,74 119,44 73 359,29 48,16 36 540,88 23,04 16 450,18 9,55 7 430,43 Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján 4. táblázat. A lakosságszám és a keresők számának viszonya a különböző hierarchiaszinteken, 1930 Vizsgálati szempontok Főváros Regionális központok Megyeszintű városok Középvárosok Kisvárosok Települések száma Összlakosság Összkeresők (fő) Lakosság/keresők aránya (%) 1 1 006 184 573 161 56,96 7 513 515 243 513 47,42 17 621 195 290 926 46,83 40 658 007 303 699 46,15 141 1 053 744 463 105 43,95 Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján 127 A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 5. táblázat. A hierarchiaszintek foglalkoztatási szektoraiban dolgozók száma, 1930 Foglalkoztatási szektorok (fő) Főváros Regionális központok Megyeszintű városok Középvárosok Kisvárosok Primer Szekunder Tercier Egyéb Összesen 5 857 245 131 254 511 67 662 573 161 47 809 83 983 82 648 29 073 243 513 43 747 129 248 87 684 30 257 290 936 91 579 109 500 77 026 25 594 303 699 212 314 138 160 82 668 27 311 460 453 Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján 6. táblázat. Az adott hierarchiaszintbe tartozó települések foglalkoztatási átlagértékei, 1930 Foglalkoztatási szektorok (átlag) Főváros Regionális központok Primer Szekunder Tercier Egyéb Összkeresők 5 857 245 131 254 511 67 662 573 161 6 829,86 11 997,57 11 806,86 4 153,29 34 787,57 Megyeszintű városok Középvárosok Kisvárosok 2 573,35 7 602,82 5 157,88 1 779,82 17 113,29 2 289,48 2 737,50 1 925,65 639,85 7 592,48 1 505,77 979,86 586,30 193,69 3 265,62 Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján 7. táblázat. A hierarchiaszintek foglalkoztatási szerkezete, 1930 (%) Foglalkoztatási szektorok (%) Főváros Regionális központok Megyeszintű városok Középvárosok Kisvárosok Primer Szekunder Tercier Egyéb Összesen 1,02 42,77 44,40 11,81 100,00 19,63 34,49 33,94 11,94 100,00 15,04 44,42 30,14 10,40 100,00 30,15 36,06 25,36 8,43 100,00 46,11 30,01 17,95 5,93 100,00 Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján 8. táblázat. A hierarchiaszintek és a közigazgatási szerepkörök legközelebbi szomszéd vizsgálatának eredményei, 1930 Pontelemek száma Legközelebbi szomszédok átlagostávolsága (km) Legközelebbi szomszéd mutató (L érték) Főváros Regionális központok Megyeszintű városok Középvárosok Kisvárosok A vizsgálatba bevont települések Megyeszékhelyek Járás székhelyek 1 7 17 40 141 1625 25 146 – 89,97 43,96 24,26 12,78 6,79 43,28 16,89 – 1,561 1,1886 0,9937 0,9952 1,7968 1,4192 1,3387 Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján 128 9. táblázat. Magyarország városhierarchiája 1930-ban (a kisvárosokkal bezárólag) v1 Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) v2 Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) Településnév Jogállás Közigazgatási szerepkör 1 Budapest Szf. Msz., Jsz. 2 3 4 5 6 7 8 Debrecen Szeged Miskolc Pécs Győr Nyíregyháza Szombathely Tvj. Tvj. Tvj. Tvj. Tvj. Mv. Mv. Msz., Jsz. – Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz. Msz., Jsz., Kj. 9 10 11 12 13 14 15 Újpest Szolnok Kaposvár Székesfehérvár Sopron Baja Sátoraljaújhely Pestszenterzsébet Kecskemét Eger Nagykanizsa Mv. Mv. Mv. Tvj. Tvj. Tvj. Mv. – Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Kj. Mv. – 67,49 91,02 Tvj. Mv. Mv. – Msz., Jsz. Jsz. 8,7 5,81 2,77 38,54 57,43 69,09 16 17 18 19 v4 v5 KVM FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) Összesített pontérték Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) 53,24 0,816 232,54 0,908 20,56 15,5 13,21 21,41 27,1 21,74 14,41 0,386 0,317 0,417 0,434 0,451 0,32 0,417 174,29 163,12 134,52 98,39 87,46 103,01 75,29 0,568 0,509 0,498 0,428 0,414 0,382 0,37 15,16 15,09 19,08 22,66 24,37 10,33 7,13 0,458 0,363 0,366 0,368 0,392 0,379 0,356 55,74 71,54 70,56 63,26 55,28 54,93 55,79 0,349 0,335 0,335 0,32 0,315 0,308 0,298 12 595 14,14 0,47 26 0,291 2 680 7 917 12 192 22,76 16,2 11,58 0,238 0,312 0,348 79,82 60,49 51,98 0,291 0,286 0,286 Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) I. FŐVÁROS 87,17 778 220 II. REGIONÁLIS KÖZPONTOK 13,65 67,84 43 892 13,4 54,15 22 045 8,03 80,39 35 525 29,66 74,77 28 090 1,69 86,54 25 355 18,38 58,03 17 378 3,05 83,07 23 041 III. MEGYESZINTŰ VÁROSOK 19,32 91,84 11 495 19,13 71,54 14 157 10,49 74,36 14 170 4,1 70,33 15 932 1,84 73,45 18 335 44,21 69,89 7 677 –12,91 76,58 9 438 2,18 BÁN GERGELY KÁROLY Rangszám v3 v2 v4 v5 KVM FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) Összesített pontérték 6,08 12,59 20,04 15,51 14,06 15,19 0,37 0,554 0,367 0,414 0,377 0,508 45,83 2,7 43,72 31,8 40,06 9,26 Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) 0,284 0,283 0,278 0,275 0,274 0,274 15,48 0,453 18,7 0,267 6 291 15,84 0,359 38,17 0,262 53,05 82,3 62,6 83,54 4 798 1 552 3 872 5 818 11,68 17,73 8,26 8,15 0,299 0,49 0,3 0,406 49,18 2,7 46,45 19,61 0,255 0,251 0,25 0,245 19,28 83,39 8 560 4,18 0,412 16,76 0,242 7,94 55,82 5 394 5,86 0,304 41,77 0,242 93,98 –3 526 7,23 0,443 8,23 0,239 75,68 5 572 12,67 0,356 28 0,238 5 509 16,74 0,304 35,67 0,229 0,229 Rangszám Településnév Jogállás Közigazgatási szerepkör Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) 20 21 22 23 24 25 Zalaegerszeg Albertfalva Pápa Kispest Veszprém Pestszentlőrinc Mv. K. Mv. Mv. Mv. K. Msz., Jsz. – Jsz. – Msz., Jsz. – –1,26 173,26 10,91 26,34 14,15 159,92 26 Mv. – 43,88 Mv. Msz., Jsz. 1,62 72,56 28 29 30 31 Budafok Balassagyarmat Békéscsaba Rákoshegy Kalocsa Komárom Mv. K. Mv. Mv. – – Jsz. Jsz. 11,28 161,39 –3,67 26,82 32 Rákospalota Mv. – 33 Gyöngyös Mv. Jsz. 34 Csepel K. – 35 Vác Mv. Jsz. 8,07 36 Esztergom Mv. Msz., Jsz. –3,39 59,7 27 v3 63,7 Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) 72,48 6 542 91,12 1 327 75,07 5 093 88,64 17 849 77,43 8 390 87,61 8 862 IV. KÖZÉPVÁROSOK 90,54 5 301 Magyaróvár Mv. Jsz. 20,9 76,7 1 515 10,98 0,369 20,44 Sashalom K. – 90,29 88,09 2 574 4,9 0,434 3,67 0,225 39 Kisvárda K. Jsz. 23,59 70,33 4 218 18,2 0,322 29,66 0,225 40 Gyula Mv. Msz., Jsz. 55,42 3 595 12,81 0,285 38,15 0,224 41 Békásmegyer K. – 83,72 464 11,29 0,429 3,51 0,222 1,34 91,5 129 37 38 A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE v1 Rangszám Településnév Jogállás Közigazgatási szerepkör 42 Hódmezővásárhely Tvj. – Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) –0,95 v2 Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) 36,65 v3 Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) –6 858 v4 v5 KVM FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) Összesített pontérték Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) 13,3 0,232 49,28 0,222 43 Szekszárd Mv. Msz., Jsz. 1,81 47,78 2 957 6,7 0,283 36,38 0,22 44 Kőszeg Mv. – 0,53 72,54 2 683 13,29 0,358 18,82 0,219 45 Szentgotthárd K. Jsz. 6,68 82,13 1 099 46 Salgótarján Mv. Jsz. 11,62 73,45 2 354 9,93 15,8 0,371 15,66 0,219 0,352 19,52 0,218 Makó Mv. Msz., Jsz. –3,55 39,91 1 378 10,2 0,233 47,37 0,218 Keszthely K. Jsz. 4,16 67,39 3 351 13,33 0,34 22,24 0,218 49 Rákosszentmihály K. – 41,71 83,18 4 375 3,24 0,393 9,26 0,217 50 Cegléd Mv. – 1,31 41,01 461 14,13 0,248 42,64 0,216 51 Pestújhely K. – 43,62 89,26 3 820 4,69 0,4 6,5 0,214 52 Szentendre Mv. – 22,68 65,1 2 897 17,14 0,35 16,81 0,211 53 Celldömölk K. Jsz., Kj. 16,68 73,29 2 961 14,71 0,341 18,54 0,21 54 Felsőgöd K. – 83,61 83,87 1 081 8,02 0,407 2,7 0,209 55 Mohács Mv. – 9,49 48,43 1 240 8,57 0,287 29,73 0,207 56 Szob K. Jsz., Kj. 70,88 81,75 4 428 6,8 0,391 5,45 0,207 57 Pesthidegkút K. – 84,8 77,7 1 238 13,76 0,4 2,76 58 Tapolca K. Jsz., Kj. 7,33 61,78 2 518 8,72 0,306 24 0,205 59 Kiskunfélegyháza Mv. Jsz. 3,83 36,11 –2 282 8,26 0,215 44,46 0,203 60 Gödöllő K. Jsz. 7,74 62,68 2 946 9,94 0,303 24,01 0,203 61 Dombóvár K. Jsz. 4,3 68,81 3 771 9,93 0,319 19,5 0,201 62 Hatvan K. Jsz. 9,51 61,17 3 562 10,26 0,302 22,22 0,199 0,206 BÁN GERGELY KÁROLY 47 48 130 v1 Rangszám Településnév Jogállás Közigazgatási szerepkör Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) v2 v3 v4 Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) v5 KVM Összesített pontérték Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) 63 Mátészalka K. Msz., Jsz. 39,98 57,06 2 322 12,35 0,303 21,25 0,197 64 Szerencs K. Jsz. 14,63 67,76 1 418 9,84 0,323 16,57 0,197 65 Nagytétény K. – 39,84 82,07 62 7,72 0,37 5,41 0,197 0,323 14,73 0,193 V. KISVÁROSOK 66 Tokaj K. Jsz. 15,2 70,6 1 558 67 Gyöngyösszőllős K. – 108,85 74,17 469 68 Szigetvár K. Jsz. 11,44 65,07 824 8,03 0,313 16,64 0,192 69 Sárvár K. Jsz., Kj. 71,45 1 265 8,97 0,319 14,73 0,191 70 Siklós K. Jsz., Kj. 3,93 60,3 1 389 11,16 0,31 16,63 0,191 71 Siófok K. – 23,78 65,64 916 9,67 0,346 8,23 0,191 72 Ózd K. Jsz. 21,59 76,24 9 12,74 0,349 6,3 0,188 –6,2 10 9,86 0,385 0 0,192 73 Bonyhád K. Jsz. 7,56 64,45 1 224 4,23 0,316 13,87 0,188 74 Balatonfüred K. Jsz. 20,93 51,24 323 13,22 0,316 13,87 0,188 75 Körmend K. Jsz. –7,61 67,88 2 138 5,6 0,313 14,73 0,188 76 Nagyatád K. Jsz., Kj. 17,1 64,82 661 5,54 0,311 14,75 0,187 77 Orosháza K. Jsz. 3,52 48,33 1 349 4,63 0,252 28,61 0,187 78 Putnok K. Jsz. 10,15 64,91 1 433 19,16 0,302 16,57 0,187 79 Barcs K. Jsz. 23,15 64,59 1 574 6,22 0,309 14,76 0,186 80 Berettyóújfalu K. Msz., Jsz. 19,32 46,8 2 072 6,67 0,261 25,91 0,186 Bánhida K. – 88,29 38,56 –1 150 2,81 0,355 3,51 0,185 Rákosliget K. – 12,84 74,92 2 235 3,87 0,352 3,68 0,184 83 Dunakeszi K. – 47,42 74,59 –666 5,94 0,353 3,51 0,184 84 Balatonboglár K. – 17,41 67,66 805 7,85 0,34 6,34 0,184 131 81 82 A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE v1 Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) v2 Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) v3 v5 KVM FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) Összesített pontérték Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) 7,3 0,233 30,55 0,182 558 6,96 0,341 5,41 0,182 1 321 4,2 0,28 19,34 0,182 15,7 0,3 14,73 0,182 Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) Rangszám Településnév Jogállás Közigazgatási szerepkör 85 Karcag Mv. – 7,44 86 Dunaharaszti K. – 35,79 73,5 87 Monor K. Jsz. 4,37 62,19 88 Vásárosnamény K. Jsz. 41,58 59,8 1 055 34,57 v4 –2 806 89 Rákoscsaba K. – 38,35 73,77 1 630 5,49 0,343 4,48 0,181 90 Budatétény K. – 45,49 75,92 278 12,09 0,359 0,74 0,181 0,181 91 Zalaszentgrót K. Jsz. 13,38 69,1 569 9,35 0,315 10,99 92 Vecsés K. – 38,36 70,26 –622 4,95 0,33 7,3 0,181 93 Sásd K. Jsz., Kj. 0,29 68,02 576 7,85 0,309 11,91 0,18 94 Kámon K. – 42,87 80 892 8,55 0,36 0 0,18 95 Budakeszi K. – 12,76 77,33 480 6,32 0,343 3,68 0,179 0,178 96 Moson K. – 0,9 72,54 548 12,67 0,329 6,27 97 Tóváros K. – 9,89 75,44 1 847 9,34 0,339 3,67 0,177 98 Gyömrő K. Jsz. 27,61 70,78 625 6,55 0,322 7,33 0,177 99 Fehérgyarmat K. Jsz. 19,47 56,6 321 9,83 0,281 16,59 0,176 100 Hejőcsaba K. – 42,67 73,15 1 440 9,39 0,34 2,76 0,176 101 Csorna K. Jsz. 2,11 54,36 884 10,16 0,283 15,77 102 Alsógalla K. – –2,1 46,29 –38 9,42 0,351 0,176 0,175 103 Cinkota K. – 32,04 72,55 2 483 8,32 0,325 5,46 0,174 104 Szikszó K. Msz., Jsz. 9,09 53,67 1 060 17,31 0,269 18,49 0,174 105 Budakalász K. – 12,78 74,38 –519 4,7 0,332 3,62 0,174 106 Tata K. Jsz. –0,82 48,49 604 5,94 0,269 18,42 0,174 107 Alag K. – 33,11 62,2 337 0,96 0,328 4,43 0,173 108 Nyírbátor K. Jsz. 18,78 53,28 1 979 6,59 0,263 19,34 0,173 BÁN GERGELY KÁROLY 0 132 v1 Közigazgatási szerepkör Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) v2 Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) v3 Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) v4 v5 KVM Összesített pontérték Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) Rangszám Településnév Jogállás 109 Nagykőrös Mv. – –0,38 29,99 –3 679 9,49 0,206 32,46 0,173 110 Jászberény Mv. Jsz. –5,85 33,5 –2 248 6,09 0,204 32,49 0,172 FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) 111 Piszke K. – –0,14 80,82 –101 5,17 0,327 3,69 0,172 112 Pécel K. – 16,08 66,92 1 360 5,55 0,315 6,33 0,171 113 Somoskőújfalu K. Kj. 33,91 75,88 –116 9,78 0,327 3,51 0,171 114 Sárospatak K. Jsz. 8,16 46,25 729 7,6 0,246 22,17 0,17 115 Abaújszántó K. Jsz. –1,52 59,65 1 030 8,27 0,277 13,81 0,168 116 Sajóvárkony K. – 49,65 68,38 –1 030 16,66 0,324 2,7 0,168 117 Rákoskeresztúr K. – 25,23 69,05 –534 8,59 118 Kerepes K. – 47,55 64,98 –199 12,11 0,315 4,49 0,167 0,32 3,51 0,167 119 Budaörs K. – 13,18 55,65 –1 411 120 Bolyok K. – 56,24 64,98 –342 4,77 0,314 4,43 0,167 5 0,323 1,96 0,166 121 Zirc K. Jsz. 2,96 63,01 356 122 Simontornya K. – 19,53 57,66 –534 13,01 0,289 10,07 0,166 4,62 0,312 4,43 0,165 Tolna K. – –2,69 64,97 697 4,63 0,294 8,23 0,165 Törökbálint K. – 20,31 69,82 448 4,55 0,317 2,7 0,164 125 Diósgyőr K. – 8,41 71,95 –1 822 5,56 0,297 7,3 0,164 126 Mezőtúr Mv. – 2,73 37,51 –2 486 10,86 0,233 22,29 0,164 127 Visegrád K. – 7,9 65,73 193 4,71 0,308 4,49 0,164 128 Szécsény K. Jsz. –6,43 53,92 591 8,89 0,256 16,57 0,164 129 Szentes Mv. Msz. 1,46 44,1 –576 14,13 0,249 17,92 0,163 130 Soroksár K. – –11,48 77,32 –849 6,17 0,291 8,17 0,163 131 Tab K. Jsz., Kj. 13,75 55,03 603 5,09 0,266 13,75 0,163 132 Érd K. – 40,39 55,9 87 3,98 0,3 5,47 0,162 133 123 124 A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE v1 Rangszám Településnév 133 Nagymaros K. – 134 Csurgó K. Jsz. Jogállás Közigazgatási szerepkör Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) v2 v3 v4 v5 KVM Összesített pontérték Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) –6,64 68,48 –261 8,98 0,294 6,39 0,161 3,07 54,57 687 6,36 0,278 10,18 0,161 FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) 135 Ercsi K. – –11,35 41,01 –716 5,32 0,296 5,47 0,16 136 Kisújszállás Mv. – 5,56 33,21 –420 10,35 0,231 20,41 0,16 137 Vasvár K. Jsz. 6,31 49,77 295 7,72 0,247 16,63 0,159 138 Borsodnádasd K. Kj. 21,85 68,97 –557 9,72 0,312 1,55 0,159 139 Sümeg K. Jsz. 2,81 53,98 389 17,08 0,258 13,82 0,159 140 Pomáz K. Jsz. 10,43 60,66 –76 10,56 0,292 5,38 0,158 141 Bácsa K. Kj. 44,22 62,6 –336 142 Csongrád Mv. Jsz. 0,61 36,57 –5 128 143 Szentlőrinc K. Jsz., Kj. 7,55 45,89 289 144 Maglód K. – 34,03 61,05 208 7,22 0,307 1,96 0,157 4,11 0,214 23,33 0,157 8,51 0,258 12,83 0,157 7,89 0,298 3,51 0,156 145 Bicske K. – 7,71 51,13 243 10,51 0,265 11,01 0,156 146 Hőgyész K. – –2,14 64,37 67 5,54 0,288 5,41 0,156 Devecser K. Jsz. 1,7 47,76 195 11,41 0,248 14,73 0,156 Sopronbánfalva K. – 9,28 71,58 –236 4,72 0,304 1,43 0,155 149 Enying K. Jsz. 20,77 38,52 –367 12,94 0,254 12,83 0,155 150 Hajmáskér K. Kj. –5,28 74,26 2 231 4,7 0,294 3,51 0,155 151 Aszód K. Jsz. –5,49 59,55 1 080 10,48 0,265 10,28 0,154 0,153 152 Kistarcsa K. – 20,03 63,6 –138 5,26 0,291 3,62 153 Kiskunhalas Mv. – 10,51 27,14 –2 994 13,12 0,202 24,21 0,153 154 Kapuvár K. Jsz. 10,09 43,22 –394 6,86 0,248 12,96 0,152 155 Pécsvárad K. Jsz., Kj. 4,55 46,7 97 6,84 0,253 11,91 0,152 156 Paks K. Jsz. –1,69 39,12 –621 11,19 0,22 19,46 0,152 BÁN GERGELY KÁROLY 147 148 134 v1 Rangszám Településnév Jogállás v2 v3 v4 v5 KVM Közigazgatási szerepkör Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) Összesített pontérték Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) 157 Süttő K. – –16,02 68,67 –303 4,86 0,287 3,51 0,151 158 Encs K. Jsz., Kj. 38,68 51,68 543 3,44 0,279 5,38 0,151 0,151 159 Újdombovár K. – 19,2 38,06 10 7,03 0,29 2,7 160 Lenti K. Jsz., Kj. 25,31 55,28 –60 11,79 0,274 6,3 0,15 161 Sajószentpéter K. Jsz. 13,66 45,56 –44 5,69 0,245 12,89 0,15 162 Kelebia K. – 121,49 24,18 –345 11,58 0,288 2,7 0,15 163 Szarvas K. Jsz. 1,34 28,67 –3 520 8,45 0,195 24,02 0,149 164 Marcali K. Jsz. 5,13 40,92 –266 8,37 0,231 15,65 0,149 165 Dunaföldvár K. – –3,35 37,51 –833 8,2 0,229 15,74 0,148 166 Torbágy K. – 14,94 61,33 –179 6,91 0,29 1,37 0,148 167 Üröm K. – 18,56 60,51 –487 3,99 0,283 2,7 0,147 168 Dunabogdány K. – 2,21 65,38 –703 5,26 0,282 2,94 0,147 169 Hajdúböszörmény Mv. – 0,72 24,59 –5 735 15,56 0,186 25,06 0,147 170 Hámor K. Kj. 171 Isaszeg K. – 172 Pilisborosjenő K. – 173 Üllő K. – 174 Nyergesújfalu K. – 175 Csömör K. – 176 Nagycenk K. Kj. 177 Szőny K. – 4,57 71 63 7,9 0,293 0 0,147 57,1 981 11,27 0,277 3,51 0,146 18,88 59,14 –458 3,99 0,286 1,33 0,146 18,15 57,25 –157 3 0,272 4,43 0,146 22,9 0 59,74 –307 4,74 0,271 4,49 0,145 55,48 –288 4,65 0,278 2,7 0,145 6,09 51,26 –121 5,66 0,274 3,51 0,145 14,08 50,26 226 2,81 0,274 3,51 0,145 29,77 Taksony K. – 31,65 54,39 –813 6,71 0,277 2,7 0,144 Hajdúszoboszló Mv. – –3,95 28,57 –1 995 3,85 0,208 18,54 0,144 135 178 179 A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE v1 v3 v4 v5 KVM Összesített pontérték Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) 2,42 50,87 –518 5,27 0,271 3,51 0,143 6,57 40,6 151 3,52 0,225 13,75 0,142 Kj. –6,09 58,63 321 6,03 0,268 3,51 0,142 Jsz. 11,6 52,27 1 5,14 0,267 3,72 0,142 Rangszám Településnév Jogállás Közigazgatási szerepkör 180 Németbóly K. – 181 Edelény K. Jsz. 182 Nógrádverőce K. 183 Bia K. Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) v2 FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) 184 Ócsa K. – 18,68 40,42 –618 5,45 0,231 11,9 0,141 185 Veresegyház K. – 42,11 45,37 –387 6,49 0,259 5,35 0,141 186 Levél K. – 6,62 47,65 –314 10,82 0,267 3,51 0,141 187 Szeghalom K. Jsz. 8,81 28,28 –1 239 5,27 0,201 18,42 0,14 188 Piliscsaba K. – –2,71 61,24 719 3,49 0,268 2,7 0,14 189 Bélapátfalva K. – 14,68 50,82 –474 7,99 0,264 3,51 0,14 190 Ecser K. – 20,01 56,84 –132 9,76 0,273 1,37 0,139 191 Sződ K. – 55,97 43,56 –620 8,01 0,267 2,7 0,139 192 Csepreg K. Jsz. –1,36 36,32 –377 6,33 0,226 11,97 0,139 193 Solymár K. – 21,97 52,95 –707 194 Felsőgalla K. – 16,39 41,33 –2 573 10,8 6,89 0,265 2,7 0,138 0,257 4,48 0,138 Bátaszék K. – –2,16 49,42 –828 8,35 0,249 6,33 0,138 Sarkad K. Jsz. 13,78 32,17 –1 585 5,17 0,237 9,16 0,138 197 Lengyeltóti K. Jsz. –3,51 37,81 –88 3,64 0,228 11,04 0,138 198 Bácsalmás K. Jsz. 13,27 24,05 –2 058 2,02 0,2 17,55 0,137 199 Kisbér K – 1,5 53,27 61 7,86 0,248 6,27 0,137 200 Hajdúnánás Mv. – 5,3 25,91 –3 048 14,16 0,203 16,63 0,137 201 Gönyű K. – 11,75 48,82 820 7,7 0,258 3,75 0,137 202 Jászárokszállás K. – 2,67 43,78 –2 713 6,26 0,226 10,99 0,137 203 Sellye K. Kj. 6,97 46,05 11 4,24 0,255 4,43 0,137 BÁN GERGELY KÁROLY 195 196 136 v1 Lélekszámváltozás 1920–1930 (%) v2 v3 v4 KVM Nem mezőgazd. dolgozók aránya (%) Szolgáltatások jelentőségtöbblete (fő) FHTT/fő (pengő) Átlag v1–v4 (normalizált értéken) Összesített pontérték Komplex városhierarchia mutató (normalizált értéken) 17,65 –1 138 9,1 0,25 5,38 0,137 –1 111 5,33 0,258 3,51 0,136 –5 811 12,03 0,193 18,48 0,136 Rangszám Településnév Jogállás Közigazgatási szerepkör 204 Biharnagybajom K. Jsz. 92,79 205 Mezőhegyes K. – 11,72 33,14 206 Békés K. Jsz. 2,65 26,26 A táblázatban használt rövidítések: Jsz.: járásszékhely; K.: község; Kj.: körjegyzőség; Msz.: megyeszékhely; Mv.: megyei város; Szf.: székesfőváros; Tjv.: törvényhatósági jogú város Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján v5 A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE v1 137 138 BÁN GERGELY KÁROLY 10. táblázat. A Beluszky–Győri-féle vizsgálat (1910) hierarchia-rangsorának összevetése az 1930-as hierarchia-rangsorral (a trianoni határokon belül értendő első 40 településre) 1930 1910 Rangsor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 Település Budapest Debrecen Szeged Pécs Győr Sopron Miskolc Szombathely Székesfehérvár Szolnok Kaposvár Eger Veszprém Nagykanizsa Sátoraljaújhely* Kecskemét Nyíregyháza Esztergom Komárom* Zalaegerszeg Balassagyarmat Gyula Pápa Szekszárd Baja Békéscsaba Makó Vác Szentes Jászberény Újpest Gyöngyös Keszthely Kiskunfélegyháza Kalocsa Mohács Hódmezővásárhely Cegléd Orosháza Kisvárda Rangsor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 * A trianoni békeszerződés után a település egy része a határ túloldalára került. Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján Település Budapest Debrecen Szeged Miskolc Pécs Győr Nyíregyháza Szombathely Újpest Szolnok Kaposvár Székesfehérvár Sopron Baja Sátoraljaújhely Pestszenterzsébet Kecskemét Eger Nagykanizsa Zalaegerszeg Albertfalva Pápa Kispest Veszprém Pestszentlőrinc Budafok Balassagyarmat Békéscsaba Rákoshegy Kalocsa Komárom Rákospalota Gyöngyös Csepel Vác Esztergom Magyaróvár Sashalom Kisvárda Gyula 139 A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 11. táblázat. Az életminőség és a hierarchiarang összevetése a jogi értelemben vett városok esetében, 1930 Sorszám Város Jogállás Közigazgatási szerepkör HDI, életminőségi mutató Hierarchikus rangszám HDI rangsor 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 Budapest Debrecen Szeged Miskolc Pécs Győr Nyíregyháza Szombathely Újpest Szolnok Kaposvár Székesfehérvár Sopron Baja Sátoraljaújhely Pestszenterzsébet Kecskemét Eger Nagykanizsa Zalaegerszeg Pápa Kispest Veszprém Budafok Balassagyarmat Békéscsaba Kalocsa Komárom Rákospalota Gyöngyös Vác Esztergom Magyaróvár Gyula Hódmezővásárhely Szekszárd Kőszeg Salgótarján Makó Cegléd Szentendre Mohács Kiskunfélegyháza Szf. Tvj. Tvj. Tvj. Tvj. Tvj. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Tvj. Tvj. Tvj. Mv. Mv. Tvj. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Tvj. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Msz., Jsz. Msz., Jsz. – Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz. Msz., Jsz., Kj. – Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Jsz. Msz., Kj. – – Msz., Jsz. Jsz. Msz., Jsz. Jsz. – Msz., Jsz. – Msz., Jsz. – Jsz. Jsz. – Jsz. Jsz. Msz., Jsz. Jsz. Msz., Jsz. – Msz., Jsz. – Jsz. Msz., Jsz. – – – Jsz. 0,844167 0,556838 0,563556 0,584796 0,572175 0,670239 0,471513 0,611943 0,691382 0,534463 0,501366 0,603297 0,686234 0,432768 0,432149 0,728729 0,412363 0,483375 0,491963 0,540981 0,602414 0,72943 0,536283 0,728427 0,403963 0,561668 0,449975 0,675713 0,731366 0,420856 0,566939 0,519566 0,570819 0,354742 0,50552 0,356747 0,635942 0,547822 0,48468 0,502022 0,587898 0,429976 0,342505 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 22 23 24 26 27 28 30 31 32 33 35 36 37 40 42 43 44 46 47 50 52 55 59 1 21 19 15 16 9 37 11 6 25 31 12 7 42 43 4 47 34 32 23 13 3 24 5 49 20 40 8 2 46 18 27 17 53 29 52 10 22 33 30 14 44 56 140 Sorszám 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 BÁN GERGELY KÁROLY Város Jogállás Karcag Nagykőrös Jászberény Mezőtúr Szentes Kisújszállás Csongrád Kiskunhalas Hajdúböszörmény Hajdúszoboszló Hajdúnánás Túrkeve Hajdúhadház Hajdúsámson Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Mv. Közigazgatási szerepkör – – Jsz. – Msz. – Jsz. – – – – – – – HDI, életminőségi mutató 0,451615 0,469728 0,348414 0,515061 0,474348 0,522504 0,426194 0,353607 0,387515 0,473269 0,449463 0,410261 0,360064 0,334123 Hierarchikus rangszám 85 109 110 126 129 136 142 153 169 179 200 216 393 1246 HDI rangsor 39 38 55 28 35 26 45 54 50 36 41 48 51 57 A táblázatban használt rövidítések: Jsz.: járásszékhely; Kj.: körjegyzőség; Msz.: megyeszékhely; Mv.: megyei város; Szf.: székesfőváros; Tjv.: törvényhatósági jogú város Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján 12. táblázat. Jelmagyarázat az 1. és 5. térképhez Sorszám Település Rang 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Abaújszántó Alag Alsógalla Aszód Bácsa Bácsalmás Balatonboglár Balatonfüred Bánhida Barcs Bátaszék Békés Bélapátfalva Berettyóújfalu Bia Bicske Biharnagybajom Bolyok Bonyhád Borsodnádasd Budakalász 115 107 102 151 141 198 84 74 81 79 195 206 189 80 183 145 204 120 73 138 105 Sorszám 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 Település Rang Budakeszi Budaörs Budatétény Cinkota Csepreg Csongrád Csorna Csömör Csurgó Devecser Diósgyőr Dunabogdány Dunaföldvár Dunaharaszti Dunakeszi Ecser Edelény Encs Enying Ercsi Érd 95 119 90 103 192 142 101 175 134 147 125 168 165 86 83 190 181 158 149 135 132 Sorszám 43 44 45 46 47 Település Rang Fehérgyarmat Felsőgalla Gönyű Gyömrő Gyöngyösszőlős 99 194 201 98 67 48 Hajdúböszörmény 169 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 Hajdúnánás Hajdúszoboszló Hajmáskér Hámor Hejőcsaba Hőgyész Isaszeg Jászárokszállás Jászberény Kámon Kapuvár Karcag Kelebia Kerepes 200 179 150 170 100 146 171 202 110 94 154 85 162 118 141 A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE Sorszám 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 Település Rang Kisbér Kiskunhalas Kistarcsa Kisújszállás Körmend Lengyeltóti Lenti Levél Maglód Marcali Mezőhegyes Mezőtúr Monor Moson Nagyatád Nagycenk Nagykőrös Nagymaros Németbóly Nógrádverőce Nyergesújfalu Nyírbátor Ócsa Orosháza Ózd Paks Pécel 199 153 152 137 75 197 160 186 144 164 205 126 87 96 76 176 109 133 180 182 174 108 184 77 72 156 112 Sorszám 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 Forrás: Saját szerkesztés a KVA adatbázis alapján Település Rang Pécsvárad Pilisborosjenő Piliscsaba Piszke Pomáz Putnok Rákoscsaba Rákoskeresztúr Rákosliget Sajószentpéter Sajóvárkony Sarkad Sárospatak Sárvár Sásd Sellye Siklós Simontornya Siófok Solymár Somoskőújfalu Sopronbánfalva Soroksár Sümeg Süttő Szarvas Szécsény 155 172 188 111 140 78 89 117 82 161 116 196 114 69 93 203 70 123 71 193 113 148 130 139 157 163 128 Sorszám 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 Település Rang Szeghalom Szentes Szentlőrinc Szigetvár Szikszó Sződ Szőny Tab Taksony Tata Tokaj Tolna Torbágy Tóváros Törökbálint Újdombóvár Üllő Üröm Vásárosnamény Vasvár Vecsés Veresegyház Visegrád Zalaszentgrót Zirc 187 129 143 68 104 191 177 131 178 106 66 123 166 97 124 159 173 167 88 138 92 185 127 91 121 BÁN GERGELY KÁROLY Forrás: Saját szerkesztés 142 1. térkép. Magyarország városhierarchiája, 1930 A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 2. térkép. A főváros és a regionális központok elhelyezkedése, 1930 Forrás: Saját szerkesztés 3. térkép. A megyeszintű központok elhelyezkedése, 1930 Forrás: Saját szerkesztés 143 BÁN GERGELY KÁROLY Forrás: Saját szerkesztés 144 4. térkép. A középvárosok elhelyezkedése, 1930 145 Forrás: Saját szerkesztés A MAGYAR VÁROSHÁLÓZAT HIERARCHIÁJA ÉS TÉRSZERKEZETE 5. térkép. A kisvárosok elhelyezkedése, 1930 146 BÁN GERGELY KÁROLY 6. térkép. A regionális központok és Sopron térszerkezeti sajátossága, keleti és nyugati háromszögek, 1930 Forrás: Saját szerkesztés 7. térkép. A regionális központok gyűrűs szerkezete, 1930 Forrás: Saját szerkesztés