2020/10
›
Tematikus összeállítás • Verseny és teljesítmény a felsőoktatásban: hogyan mérnek a rangsorok? • Competition and Performance in Higher Education: How Do Rankings Measure?
›
Diplomás mobilitás vs. belső migráció • Student Mobility vs. Internal Migration

Diplomás mobilitás vs. belső migráció

Student Mobility vs. Internal Migration

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Kosztyán Zsolt Tibor1, Banász Zsuzsanna2, Csányi Vivien Valéria3, Telcs András4

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

1PhD, habil, intézeti tanszékvezető egyetemi tanár, Pannon Egyetem Kvantitatív Módszerek Intézeti Tanszék, Veszprém; tudományos főmunkatárs, MTA–PE Budapest Rangsor Kutatócsoport, Veszprém; ösztöndíjas kutató iASK, Kőszeg

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

kosztyan.zsolt@gtk.uni-pannon.hu

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

2PhD, egyetemi docens, Pannon Egyetem Kvantitatív Módszerek Intézeti Tanszék, Veszprém; tudományos munkatárs, MTA–PE Budapest Rangsor Kutatócsoport, Veszprém

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

banasz.zsuzsanna@gtk.uni-pannon.hu

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

3PhD-hallgató, Pannon Egyetem Kvantitatív Módszerek Intézeti Tanszék, Veszprém; tudományos segédmunkatárs, MTA–PE Budapest Rangsor Kutatócsoport, Veszprém

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

csanyi.vivien@gtk.uni-pannon.hu

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

4az MTA doktora, kutatócsoport vezető, MTA–PE Budapest Rangsor Kutatócsoport, Veszprém; egyetemi tanár, Pannon Egyetem Kvantitatív Módszerek Intézeti Tanszék, Veszprém; tudományos tanácsadó MTA Wigner Fizikai Kutatóközpont, Budapest

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

telcs.andras@gtk.uni-pannon.hu
 
Összefoglalás
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A felsőoktatásban lévő hallgató mobilitását befolyásoló tényezőket számos kérdőíves kutatás vizsgálta. A jelen tanulmány egyik újdonságát az adja, hogy az összes, felsőoktatásba jelentkező és ott végzett hallgató jelentkezési és elhelyezkedési adatait tartalmazó adatbázisokra épít. Azt vizsgáljuk, hogy milyen gazdasági tényezők, illetve maguk a felsőoktatási intézmények hogyan és mennyire befolyásolják a hallgatók országon belüli vándorlását. Feltevésünk szerint igen erősen. Ennek alátámasztására kvantitatív megközelítést alkalmazunk. Gravitációs modellek segítségével, a hálózatelméletet is segítségül hívva igazoljuk, hogy a felsőoktatás döntő szerepet játszik a fiatalok országon belüli mobilitásában. Megerősítjük azt a feltevést, hogy a viszonylag alacsony földrajzi mobilitású magyar társadalomban a felsőoktatás a földrajzi mobilitás fontos katalizátora.
 
Abstract
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

There are several studies which investigate the factors that influence higher education students’ mobility. These studies use surveys to find out the relevant factors that influence this mobility. In our study we investigate those factors and the role of higher education in students’ migration within the country. To answer these questions, we use the databases of the whole population of higher education applicants and employment of graduates. With the help of gravity models and a network theory viewpoint, we show that higher education has major impact on mobility. Our study supports the assumption, that the geographic mobility of students (taking into consideration their home and place of career start) is much stronger than the mobility in Hungary in general, higher education plays major role in the population’s geographic mobility.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Kulcsszavak: hallgatói preferenciák, földrajzi mobilitás, felsőoktatási intézményi rangsorok
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Keywords: students’ preferences, geographical mobility, higher education rankings
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

DOI: 10.1556/2065.181.2020.10.5
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Cikk letöltése 
 

Mobilitásvizsgálat1

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az országon belüli lakóhely-változtatást belföldi migrációnak vagy területi mobilitásnak, az országok közötti lakóhely-változtatást pedig nemzetközi migrációnak nevezik (Hárs, 2012). A hazai mobilitási folyamatok trendjeit a Központi Statisztikai Hivatal (KSH) adatgyűjtései alapján számos hazai kutató vizsgálta (lásd Kosztyán et al., 2019 irodalomjegyzékében). A tanulmányok rámutattak, hogy a kétezres évektől kezdődően a magyar társadalom mobilitása egyre inkább csökken.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jelen tanulmányban a felsőoktatás belföldi migrációban betöltött szerepét vizsgáljuk. A hallgatók életében két fontos, a lakóhely-változtatással kapcsolatos döntés érhető tetten: az egyik az, amikor a fiatal valamely felsőoktatási intézménybe jelentkezik, a másik, amikor a diploma megszerzése után munkahelyet választ. Tanulmányunkban e két döntés hatására bekövetkező mobilitást vizsgáljuk, és arra a kérdésre keressük a választ, hogy a felsőoktatási intézmények hogyan befolyásolják a hallgatók országon belüli vándorlását, illetve van-e a felsőoktatási intézményeknek megtartó szerepük?

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A fenti kérdések megválaszolásához két, a társadalomtudományokban is igen elterjedt módszert ötvözünk: a gravitációs modelleket és a hálózatelemzést.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Mivel azok a települések, régiók, amelyek nagy gazdasági erőt képviselnek, vonzást gyakorolnak a körülöttük elhelyezkedő kisebb egységekre, kínálkozik, hogy ezt gravitációs modellek segítségével vizsgáljuk (Dusek, 2003; 2016a). A hálózatelemzés segítségével azonosíthatjuk a kistérségek azon csoportjait, azaz moduljait, amelyeken belül az áramlás intenzívebb, mint a modulokon kívüli részhálózatokban (Hossmann et al., 2011).
 

A felhasznált adatbázisok

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A kutatáshoz az 1. táblázatban felsorolt szekunder forrásokat használtuk.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

1. táblázat. A felhasznált adatbázisok
Adatbázis
Jelen tanulmányban felhasznált adatok
ssz.
neve
röviden
felsorolása
éve
1.
FELVI2
FELVI
hallgatói jelentkezések adatai
2011–2017
2.
HVG Diploma Rangsor3
OKT
„oktatók kiválósága” intézményi rangsora
2011–2017*
3.
Diplomás Pályakövető Rendszer4
DPR
a hallgató születési helyének kistérsége,
a diplomát adó intézmények adatai,
első munkahelyének megyéje
2014/15-ben végzett hallgatók adatai**
4.
KSH5
ODA-EL
belföldi vándorlások adatai kistérségek között (oda-el kereszttábla)
kistérségenként
2011–2017
5.
TeIR6
ADO
összes nettó jövedelem, egy adófizetőre
2011–2017
6.
Diplomás Pályakövető Rendszer7
MNELK
regisztrált munkanélküliek száma 100 munkaképes korú lakosra
2011–2017
7.
Google Maps
D
kistérségek központjai közti távolságok
* Kivéve 2012, mert ebben az évben az intézményekre nem érhető el a rangsor (online), csak a karokra.
** Ha a végzett hallgató első munkaviszonyát 2016-ban kezdte, akkor ezek a 2016-os, munkaviszonyra vonatkozó adatok is a rendelkezésünkre állnak.
(A szerzők saját szerkesztése)

A felhasznált módszertan

 
Gravitációs és potenciál modellek
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Gravitációs modellek segítségével lehetőség nyílik a hallgatói áramlások és a diplomások elhelyezkedését befolyásoló tényezők azonosítására.8 Telcs András és Kosztyán Zsolt Tibor (2014) és Telcs András és szerzőtársai (2015) munkái alapján modellezzük a hallgatói áramlásokat. Mivel a vizsgálatot több évre vonatkozóan is elvégezzük (a 2011–2017 közötti időszakra), így lehetőségünk nyílik a befolyásoló tényezők változásának vizsgálatára is.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A hallgatók felsőoktatásba való jelentkezése egy összetett, többlépcsős döntési folyamat eredménye, amelyet számos tényező befolyásol. Benjamin T. Skinner (2019) tanulmányában rámutat, hogy a távolságnak döntő szerepe van a választás során. További meghatározó faktor a megélhetés (lásd például Avery–Hoxby, 2004), a munkaerőpiacon való elhelyezkedési lehetőségek (lásd például Montmarquette et al., 2002), illetve az intézmény reputációja (lásd például Long, 2010). Philip McCann és Stephen Sheppard (2001) tanulmányukban rámutatnak, hogy a magasabb színvonalú felsőoktatási intézmények vonzása elvándorlást eredményez az ilyen intézménnyel nem rendelkező régiókból.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Ezen tényezők figyelembevételével felírható az alábbi gravitációs modell, amely a felsőoktatásba való jelentkezést befolyásoló tényezőket becsli.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

search
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Ahol
search
 a hallgatói jelentkezések száma az i-edik kistérségből a j-edik (az egyetem) kistérségébe a t-edik időszakban. Az
search
 a küldő i-edik kistérség egy adózóra jutó nettó jövedelem értéke a t-edik időszakban, az
search
 pedig a fogadó felsőoktatási intézmény hasonló adata. Az
search
 és
search
 a küldő kistérség és a fogadó kistérség munkanélküliségi rátája a t-edik időszakban. Az
search
 a j-edik intézmény oktatási kiválósága a t-edik időszakban, a
search
 pedig a két kistérség központi települései közötti távolság,
search
 a hibatag,
search
 pedig a regressziós együtthatók. Természetesen a szerzők nem állítják, hogy a hallgatók kizárólag e tényezők figyelembevételével hozzák meg jelentkezési döntéseiket, azonban a szakirodalom alapján feltételezhető, hogy a fenti tényezők döntő szerepet játszanak a jelentkezés során.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Hasonlóképpen becsülhetők a munkahelyi elhelyezkedést befolyásoló tényezők is.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az 1. (illetve az annak megfelelő elhelyezkedési modellt leíró) egyenletből a legkisebb négyzetek módszerével meghatározhatóak a modell paraméterei.
 
Hálózatelméleti és gravitációs modellek egyesítése
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A hallgatói jelentkezéseket egy páros gráfon ábrázolhatjuk, amelyben az egyik osztály csúcsait az intézmények, a másikét a küldő kistérségek alkotják. A gráf élei az intézményeket és küldő kistérségeket kötik össze az elsőhelyes jelentkezéseket ábrázolva (lásd 1a. ábra).
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

1. ábra. Jelentkezési preferenciákra és a belső mobilitás modellezésére használt hálózatok
Jelmagyarázat a ○-ben vagy □-ben lévő számokhoz: 1, 2, 3, 4, 5: a jelentkezők lakhelyének kistérsége (küldő kistérség), I, II, III: felsőoktatási intézmények kistérsége.
(A szerzők saját szerkesztése)
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A hallgatói preferenciák ábrázolására Telcs András és szerzőtársai (2013, 2016) javasoltak egy olyan gráfot, amelyben nemcsak egyéni, hanem aggregált szinten is megjeleníthetőek a jelentkezési sorrendek. Az egyéni preferenciagráfban két intézmény között irányított él fut a kevésbé preferálttól a jobban preferált felé. Az egyéni preferenciagráfokat aggregálhatjuk, megkapva az intézmények közötti irányított, többszörös élekkel rendelkező preferenciagráfot (lásd 1b. ábra). A példában az 1b. ábrán bal oldalt felül (g1 gráf) az 1. jelentkező preferenciái láthatók, jobb oldalt (g2 gráf) a 2. jelentkezőé. Ezek aggregálása az alsó (g3) gráf.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Hasonlóképpen ábrázolhatjuk a lakóhely és a munkahely kistérsége közötti mobilitást is, amely az 1c. ábrán látható. Ebben az esetben csak a lakóhely és a munkahely kistérsége közötti áramlásokat jelöljük élekkel, ugyanakkor megjelöljük, hogy az adott kistérségben van-e felsőoktatási intézmény. E hálózat vizsgálatához szükséges adatokat a DPR (Diplomás Pályakövető Rendszer) tartalmazza, és ennek segítségével vizsgálhatóvá válik az intézmények belső mobilitásban betöltött közvetítő szerepe.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A társadalmi hálók elméletében a csúcsok tulajdonságai alapján szokták az élek meglétére/multiplicitására/súlyára vonatkozó modellt megalkotni. A modell jóságát a modell által „jósolt” és a valódi élsúlyok egybevetésével lehet ellenőrizni.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A korábbi modellekhez képest (lásd például Expert et al., 2011) Gadár László és szerzőtársai (2018) tanulmányában az élek súlyának becslését hálózati mutatószámok helyett gazdasági tényezők segítségével végezte el.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jelen dolgozatunkban ezt a megoldást követjük, vagyis nem a csúcsok hálózatelméleti tulajdonságaira építjük a modellt, hanem a gravitációs modellben kapott élsúlyokat használjuk, azaz a kistérségek és intézmények jellemzőit használjuk a csúcsok jellemzésére. Ha a hálózatban levő csúcspontok földrajzilag jól elkülöníthetőek egymástól, akkor a közöttük kialakuló élek valószínűsége függhet a két csúcspont közötti távolságtól is (lásd például Barthélemy, 2011; Expert et al., 2011). Ez a helyzet a mi esetünkben is.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A gravitációs modellel kapott élsúlyokból kiszámíthatjuk a hálózat aszimmetriáját, ami a hálózatban kialakuló élek végpontjaira vonatkozó kölcsönösség indikátora. Esetünkben ez azt jelenti, hogy összevethetjük a hallgatók kistérségbe való beáramlását a kistérségből történő kiáramlással.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Míg az eredeti áramlási adatok tartalmazzák a távolságtényező hatását (a gravitácós modellel ennek erejét is meg tudjuk becsülni), addig a hálózati aszimmetriában ez a faktor nem jelenik meg. Így az eredeti és becsült aszimmetria összevetése jól mutatja a távolság szerepét.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az aszimmetria segítségével felállíthatjuk a kistérségek olyan rangsorát, amely megmutatja, melyek a jellemzően küldő, és melyek a jellemzően fogadó kistérségek.
 
Preferencia-sorrendek és rangsorok modellezése
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Telcs és szerzőtársai (2013, 2016) szerint, ha azt feltételezzük, hogy azok az intézmények, amelyeket a felsőoktatásba jelentkezők nem jelöltek meg, hátrébb helyezkednek el a preferencia-sorrendben, és nem teszünk különbséget a meg nem jelölt intézmények között, akkor az egyéni preferencia-sorrendekből aggregált preferenciagráf és aggregált preferenciamátrix képezhető. A mátrix soraiban és oszlopaiban szereplő intézmények elhelyezkedéséből egy aggregált preferencia-sorrend rajzolódik ki.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az 1. egyenlet alapján meghatározható a mobilitás modellje, melynek segítségével eldönthetjük, hogy az egyes intézmények közötti preferenciakülönbség milyen mértékben magyarázható a térség elhelyezkedési lehetőségeivel, a megélhetési költségekkel vagy az oktatói kiválósággal.
 

Eredmények

 
Gravitációs és potenciál modell eredményei
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az elsőhelyes jelentkezéseket befolyásoló tényezők hatására kialakuló áramlások nagyságát magyarázhatjuk a gravitációs modell segítségével. Az 1. táblázatban a 2011 és 2017 közötti eredmények, β értékek olvashatóak. (A hatás erősségét az adott β érték abszolút értéke határozza meg, előjele a hatás irányát.) Meg kell jegyeznünk, hogy ezek a kapcsolaterősségek (hasonlóak a korrelációs együtthatókhoz) nincsenek megtisztítva bizonyos nyilvánvaló hatásoktól, például a felsőoktatási intézmény léte, illetve hiánya egy kistérségben szorosan összefügg a kistérség fejlettségével, illetve gazdasági erejével.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A hatéves (2011–2017, kivéve 2012 az oktatói kiválóság adatok hiánya miatt) átlagértékek azt mutatják, hogy a hallgatók intézményválasztását elsősorban a megélhetési lehetőségek befolyásolják (pozitív irányban), konkrétan a lakóhely szerinti kistérségben mért egy adózóra jutó nettó jövedelem (ADOi) és a felsőoktatási intézmény kistérségében mért hasonló adat (ADOj). Ez azt jelenti, hogy többen jelentkeznek felsőoktatásba olyan kistérségekből, ahol nagyobb a jövedelem. Egyúttal elmondható az is, hogy ez (a küldő kistérség jövedelmi szintje) van a legnagyobb hatással a jelentkezésekre. Másrészt olyan felsőoktatási intézményekbe jelentkeznek többen, amelyek kistérségében nagyobb a jövedelem.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Ehhez képest kisebb jelentőségű a két kistérségben mért munkanélküliségi ráta (MNELK), valamint az intézmény és a lakóhely közötti távolság (Di,j), a legkevésbé befolyásoló tényező pedig az oktatói kiválóság (OKTj).

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az oktatói kiválóság rangsorában kisebb rangsorszámot kapnak azok az intézmények, amelyek a rangsor elején helyezkednek el, emiatt a lenti táblázatban az OKT negatív együtthatóval szerepel. Vagyis, a magasabb reputációval rendelkező intézményekbe (ahol az oktatói kiválóság rangsorszáma kisebb) több hallgató jelentkezik.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az ADOj pozitív együtthatói arra utalnak, hogy azon kistérségek hallgatói jelentkeznek felsőoktatásba, ahol a gazdasági viszonyok jobbak.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Több érdekes jelenség is megfigyelhető a β értékek időbeli változásából. A küldő kistérség gazdasági erejének (ADOi) hatása viszonylag állandó és erős, ami nyilván a továbbtanulási lehetőség és a jobb gazdasági helyzet kapcsolatára utal. Ugyanakkor a fogadó oldal esetében ez a tényező (ADOj) nagyobb ingadozást mutat, és 2017-re meglepően lecsökken, ami a mobilitás csökkenésére is utalhat. A küldő kistérségben jelen lévő munkanélküliség (MNELKi) szerepe növekedő trendet mutat. A fogadó oldali alacsony munkanélküliség (MNELKj) szerepe megugrik 2017-ben. Hasonló erősödés figyelhető meg a távolság (Di,j) szerepében, amely szintén a mobilitás csökkenésére, a távolság mint korlát szerepének a növekedésére utalhat. Az oktatói kiválóság (OKTj) szerepe időben jelentősen lecsökkent.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

2. táblázat. Az elsőhelyes jelentkezésekre vonatkozó gravitációs modell eredménye
Változók
Együtthatók
Panel modell
2011–2017 egyben vizsgálva
2011
2013
2014
2015
2016
2017
ADOi
β1
2,938
2,719
2,882
2,974
2,442
2,828
2,184
ADOj
β2
2,038
1,671
2,798
1,081
1,367
0,716
1,462
MNELKi
β3
0,099
0,677
0,509
1,126
0,750
1,141
0,808
MNELKj
β4
–0,448
–0,192
–0,430
–0,580
–0,678
–1,814
–1,257
OKTj
β5
–0,428
–0,386
–0,278
–0,138
–0,107
–0,095
–0,241
Di,j
β6
–0,457
–0,596
–0,619
–0,688
–0,701
–0,724
–0,667
R2
0,872
0,847
0,729
0,682
0,539
0,730
0,663
(A szerzők saját szerkesztése)
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A 2. táblázat utolsó sorában látható R2 azt mutatja, hogy a gravitációs modellbe bevont változók erősen magyarázzák a hallgatói jelentkezésszámot.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A 2017-es jelentkezésekre vonatkozó potenciálmodell segítségével meghatározhatjuk, hogy az egyes intézmények milyen vonzáskörzettel rendelkeznek. Budapest szerepe igen erős. Ha a vizsgálatból kivesszük a budapesti intézményeket, akkor megállapítható, hogy a hallgatói jelentkezés tekintetében Győr, Debrecen és Kecskemét–Szeged szerepe a legerősebb.
 
Gravitációs modellek és hálózatelemzés összekapcsolásának eredményei
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A továbbiakban a hálózat aszimmetriájára vonatkozó elemzéseket végezzük el. Már nemcsak az elsőhelyes jelentkezéseket vesszük figyelembe, hanem minden további jelentkezést is. A 3. táblázat az első tíz felsőoktatási intézmény preferencia-sorrendjét szemlélteti, mind a tényleges hallgatói jelentkezésekre, mind pedig a modellszámításból becsült sorrendből, a 2011-es jelentkezési adatokra vonatkozóan. Azért ennek az évnek az eredményeit mutatjuk be, mert erre az évre vonatkozóan kaptuk a legjobb illeszkedést az aszimmetriára vonatkozóan.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

3. táblázat. Tényleges jelentkezések vs. preferencia-sorrendek modellezésének eredményei a 2011-es adatokon
A
B
C
D
E
F
G
H
I
Sorrend
intézmény
ADO
MNELK
OKT
Jelentkezések száma
1. helyen történt
összes
tényleges
a modellünkből becsült
tényleges
a modellünkből becsült
1
1
ELTE
1 929 477
4,12%
1
15 339
13 461
44 213
2
3
DE
1 542 460
9,10%
3
12 552
10 437
39 965
3
2
SZTE
1 528 263
6,18%
2
11 953
10 653
37 603
4
6
PTE
1 555 151
8,03%
6
10 803
9212
34 045
5
7
BCE
1 929 477
4,12%
8
9605
8263
28 383
6
18
BGF
1 929 477
4,12%
41
7388
5778
28 274
7
10
SZIE
1 696 694
4,67%
13
8056
7583
26 884
8
9
BME
1 929 477
4,12%
11
8580
6858
23 165
9
5
NYME
1 392 972
2,07%
3
6582
6232
19 524
10
14
ME
1 484 443
11,94%
9
5308
5005
17 189
(A szerzők saját szerkesztése)
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A tényleges (A oszlop) és a becsült (B oszlop) preferenciák közötti különbség jobb megértése érdekében a táblázatban feltüntettük az intézmény kistérségében az egy adózóra jutó nettó jövedelmet (ADO), a munkanélküliségi rátát (MNELK) és az oktatói kiválóság (OKT) értékeit is (D–F oszlopok).

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A BGF (Budapesti Gazdasági Főiskola, ma Budapesti Gazdaság Egyetem), azért került hátrébb a becslés eredményeképpen létrejött sorrendben, mert alacsonyabb oktatói kiválóság értékkel rendelkezik. A becslésünk alapján a Miskolci Egyetem sem kerülne be a preferencia-sorrend első tíz egyeteme közé, mert környezete nagyon magas munkanélküliségi rátával rendelkezik.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A 3. táblázat azt mutatja, hogy az általunk használt modell eredményei (B oszlop) jó közelítéssel hozzák az intézményeknek a tényleges jelentkezések alapján kialakuló sorrendjét (A oszlop).
 
Intézmények szerepe a hallgatói mobilitásban
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az ebben a szakaszban bemutatott eredményekhez a DPR adatbázisát használjuk.9 A vizsgálatba azokat a 2015-ben végzett hallgatókat vontuk be, akik Magyarországon születtek, és Magyarországon helyezkedtek el. Az adatbázis 62 834 főt tartalmaz, akiknek a 41,52%-a ugyanabban a kistérségben vállalt munkát, ahol egyetemre járt, 42,33%-a pedig abban a kistérségben helyezkedett el, ahol született.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Gravitációs modell becslésével meghatározható, hogy a munkahelyválasztást milyen tényezők befolyásolják. Az eredmények azt mutatják, hogy a fogadó kistérség egy adózóra jutó nettó jövedelme befolyásolja legjobban az elhelyezkedést, vagyis a hallgatók leginkább az adott kistérségben elérhető fizetések alapján választanak. A mobilitást egyaránt segíti, ha a felsőoktatási intézmény közel van a munkahelyhez, illetve a születési helyhez. Ha a budapesti intézményeket kivesszük a vizsgálatból, az intézmények szerepe még inkább megfigyelhető, míg a fogadó kistérség egy adózóra jutó nettó jövedelmének hatása valamelyest mérséklődik.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Az 1c ábrán szemléltetett hallgatóimobilitás-gráf a vizsgált esetben 3285 csúcspárt tartalmaz. Ha kiszámítjuk ennek a hálózatnak az aszimmetriáját, majd ebből rangsort képzünk, akkor egy olyan listát kapunk, amelynek elején a friss diplomások számára leginkább vonzó, a végén pedig a legkevésbé vonzó kistérségek állnak. Ezeket az eredményeket mutatja be a 4. táblázat. A táblázat utolsó két oszlopa a KSH országos területi mobilitási adatait tartalmazza, míg az azt megelőző két oszlop csak a friss diplomásokra vonatkozik.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A friss diplomások számára a munkahelyválasztás tekintetében leginkább vonzó kistérségek mindegyikében van felsőoktatási intézmény, míg a legkevésbé vonzó kistérségek egyikében sincs.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A KSH által közölt, a teljes népességre vonatkozó oda- és elvándorlási értékek között nem tapasztalható jelentős különbség. Például a Gödöllői kistérség esetében kiegyenlített oda- és elvándorlást figyelhetünk meg, azonban, ha a friss diplomásokra fókuszálunk, akkor láthatjuk, hogy hétszer annyian vándorolnak e kistérségbe, mint ahányan elköltöznek onnan. Nagyon érdekes, hogy az egyenleg csak az első két kistérség esetében pozitív. Ez valószínűleg Budapest hatásának tulajdonítható, azaz, hogy máshol szerzett diplomával is sokan ott helyezkednek el.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Összességében megállapítható, hogy a felsőoktatási intézmények elvégzésének hatására létrejövő mobilitás lényegesen nagyobb, mint a teljes lakosság földrajzi mobilitása. A friss diplomások számára legkevésbé vonzó kistérségek nagy része az országhatárhoz közel, Nógrád, Borsod-Abaúj-Zemplén és Szabolcs-Szatmár-Bereg megyében található.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

4. táblázat. A friss diplomások számára leginkább és legkevésbé vonzó kistérségek
Helyezés
Kistérség
Van-e ott felsőoktatási intézmény?
ODA-
EL-
ODA-
EL-
Helyezés
Kistérség
Van-e ott felsőoktatási intézmény?
ODA-
EL-
ODA-
EL-
vándorlás*
vándorlás*
2015-ben
végzettek
2015
országos
2015-ben végzettek
2015
országos
1
Budapesti
van
17 656
4136
68 672
66 263
1
Csongrádi
nincs
35
72
661
706
2
Gödöllői
van
2148
300
3624
3305
2
Karcagi
nincs
29
246
1113
1198
3
Győri
van
742
778
6348
5045
3
Kisvárdai
nincs
31
478
2291
1783
4
Székesfehérvári
van
619
887
4850
4389
4
Szentesi
nincs
9
374
1048
1091
5
Veszprémi
van
407
579
3727
3679
5
Szikszói
nincs
13
268
643
729
6
Kecskeméti
van
439
642
4369
4051
6
Balassagyarmati
nincs
21
318
873
980
7
Tatabányai
van
348
350
2806
2679
7
Fehérgyarmati
nincs
22
172
863
1136
8
Szegedi
van
708
1140
5976
5204
8
Nagyatádi
nincs
16
205
818
924
9
Pécsi
van
549
1096
5510
5150
9
Ózdi
nincs
24
266
1144
1488
10
Egri
van
407
723
3107
2620
10
Vásárosnaményi
nincs
26
189
1042
1359
a) 10 legvonzóbb kistérség
b) 10 legkevésbé vonzó kistérség
* Hurokélek nélkül, azaz a kistérségen belüli mobilitás figyelembevétele nélkül
(A szerzők saját szerkesztése)
 

Összefoglalás

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Tanulmányunkban a hallgatók országon belüli mobilitását vizsgáltuk gravitációs modellek és a hálózatelmélet segítségével. A gravitációs modell segítségével meg tudjuk határozni az egyes tényezők mobilitásban betöltött szerepének erősségét, a valós és a modellből számolt hálózati aszimmetria pedig pontos képet ad az egyes kistérségek, illetve intézményeik mobilitásra gyakorolt hatásáról.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A vizsgálatunk megmutatta, hogy a felsőoktatási intézmények hatására létrejövő mobilitás sokkal jelentősebb, mint a teljes társadalomé. A felsőoktatási intézménnyel rendelkező kistérségek vonzóbbak a friss diplomások számára (kiemelten a budapesti), a felsőoktatási intézménnyel nem rendelkező kistérségekbe viszont (például szentesi) csekély számú pályakezdő költözik, ami részben az intézmények megtartó erejeként is értelmezhető.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Bemutattuk, hogy a hallgatók intézményválasztását és munkahelyválasztását elsősorban az adott kistérségre vonatkozó megélhetési lehetőségek, azaz a várható jövedelem befolyásolja. Az intézményválasztás tekintetében az oktatói kiválóság is fontos tényező, azonban ennek jelentősége évről évre csökken, ugyanakkor a távolság szerepe jelentősen megnőtt. Ennek a mobilitást korlátozó tényezőnek az erősödése utalhat magának a felsőoktatás által kiváltott mobilitásnak a gyengülésére is.
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jelen kutatás az Európai Unió, Magyarország és az Európai Szociális Alap társfinanszírozása által biztosított forrásból az EFOP-3.6.2-16-2017-00017 azonosítójú „Fenntartható, intelligens és befogadó regionális és városi modellek” című projekt keretében jött létre.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

A cikkben közöltek a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetemen folyt kutatás eredményeképpen részben az NKFIH BME NC TKP2020 BME NC TKP2020 Nemzeti Kihívások program, részben az Emberi Erőforrások Minisztériuma, Felsőoktatási Kiválósági Program (BME FIKP-MI/SC) támogatásával jöttek létre.

Irodalom

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Avery, C. – Hoxby, C. (2004): Do and Should Financial Aid Packages Affect Students’ College Choices? In: Hoxby, C. M. (ed.): College Choices: The Economics of Where to Go, When to Go, and How to Pay For It. National Bureau of Economic Research, Inc. 239–302. https://www.nber.org/chapters/c10102.pdf

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Barthélemy, M. (2011): Spatial networks. Physics Reports, 499, 1–3, 1–101. DOI: 10.1016/j.physrep.2010.11.002

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Dusek T. (2003): A gravitációs modell és a gravitációs törvény összehasonlítása. Tér és Társadalom, 17, 1, 41–58. http://epa.niif.hu/02200/02251/00011/pdf/EPA02251_Ter_es_tarsadalom1743.pdf

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Dusek T. (2016a): A gravitációs modell kalibrálásának alapkérdései. Területi Statisztika, 56, 4, 374–389. DOI: 10.15196/TS560402, https://www.researchgate.net/publication/329353588_A_gravitacios_modell_kalibralasanak_alapkerdesei

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Dusek T. (2016b): Területi dummy változók a gravitációs modellben. Területi Statisztika, 56, 5, 549–564. DOI: 10.15196/TS560503, http://www.ksh.hu/docs/hun/xftp/terstat/2016/05/ts560503.pdf

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Expert, P. – Evans, T. S. – Blondel, V. D. et al. (2011): Uncovering Space-independent Communities in Spatial Networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA, 108, 19, 7663–7668. https://www.pnas.org/content/108/19/7663

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Gadár L. – Kosztyán Zs. T. – Abonyi J. (2018): The Settlement Structure Is Reflected in Personal Investments: Distance-dependent Network Modularity-based Measurement of Regional Attractiveness. Complexity, 2018, 1–16. DOI: 10.1155/2018/1306704, http://real.mtak.hu/89641/

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Hárs Á. (2012): Földrajzi mobilitás. In: Fazekas K. – Scharle Á. (szerk.): Nyugdíj, segély, közmunka. A magyar foglalkoztatáspolitika két évtizede 1990–2010. Budapest: Budapest Szakpolitikai Elemző Intézet és MTA KRTK Közgazdaság-tudományi Intézet, 169–181. http://mek.oszk.hu/11400/11433/11433.pdf

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Hossmann, T. – Spyropoulos, T. – Legendre, F. (2011): A Complex Network Analysis of Human Mobility. In: 2011 IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS). IEEE, 876–881. DOI: 10.1109/INFCOMW.2011.5928936, https://ieeexplore.ieee.org/document/5928936

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Kosztyán Zs. T. – Banász Zs. – Csányi V. V. et al. (2019): Hallgatói mobilitás vizsgálata gazdasághálózati módszerekkel. Statisztikai Szemle, 11, 1007–1049. DOI: 10.20311/stat2019.11.hu1007, https://iask.hu/wp-content/uploads/2002/07/microsoft-word-03_kosztyan-et-al-doc.pdf?x38554

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Long, M. C. (2010): Changes in the Returns to Education and College Quality. Economics of Education Review, 29, 3, 338–347. DOI: 10.1016/j.econedurev.2009.10.005, http://www.aera.net/Portals/38/docs/Education_Research_and_Research_Policy/Amicus/Long.pdf

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

McCann, P. – Sheppard, S. (2001): Public Investment and Regional Labour Markets: The Role of UK Higher Education. In: Felsenstein, D. – McQuaid, R. – McCann, P. et al. (ed.): Public Investment and Regional Economic Development: Essays In Honour of Moss Madden. E. Elgar Publishing, 135–153.

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Montmarquette, C. – Cannings, K. – Mahseredjian, S. (2002): How Do Young People Choose College Majors? Economics of Education Review, 21, 6, 543–556. DOI: 10.1016/S0272-7757(01)00054-1, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.606.4138&rep=rep1&type=pdf

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Skinner, B. T. (2019): Choosing College in the 2000s: An Updated Analysis Using the Conditional Logistic Choice Model. Research in Higher Education, 60, 153–183. DOI: 10.1007/s11162-018-9507-1, https://www.researchgate.net/publication/325055851_Choosing_College_in_the_2000s_An_Updated_Analysis_Using_the_Conditional_Logistic_Choice_Model

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Telcs A. – Kosztyán Zs. T. (2014): Egyetemi rangsorok versus hallgatói preferenciák. Educatio, 4, 600–615. https://folyoiratok.oh.gov.hu/sites/default/files/article_attachments/telcs.pdf

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Telcs A. – Kosztyán Zs. T. – Neumann-Virág I. et al. (2015): Analysis of Hungarian Students’ College Choices. Procedia. Social and Behavioral Sciences, 191, 255–263. DOI: 10.1016/j.sbspro.2015.04.391, http://real.mtak.hu/24281/

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Telcs A. – Kosztyán Zs. T. – Török Á. (2013): Hallgatói preferencia-sorrendek készítése egyetemi jelentkezések alapján. Közgazdasági Szemle, 60(3), 297–317. http://www.kszemle.hu/tartalom/letoltes.php?id=1371

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Telcs A. – Kosztyán Zs. T. – Török Á. (2016): Unbiased One-dimensional University Ranking – Application-based Preference Ordering. Journal of Applied Statistics, 43, 1, 212–228. http://www.cs.bme.hu/~telcs/PUBS/uur.pdf
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

URL1: HVG Diploma Rangsor különszámai 2011–7. http://eduline.hu/rangsor

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

URL2: Diplomás Pályakövető Rendszer. https://www.felvi.hu/felsooktatasimuhely/dpr

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

URL3: KSH: Belföldi vándorlások adatai kistérségek között (oda-el kereszttábla). http://statinfo.ksh.hu/Statinfo/themeSelector.jsp?lang=hu

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

URL4: Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer (TeIR): Összes nettó jövedelem, egy adófizetőre (fő), 2011–7. https://www.teir.hu/idosoros-elemzo

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

URL5: Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer (TeIR): Regisztrált munkanélküliek száma 100 munkaképes korú lakosra, 2011–7. https://www.teir.hu/idosoros-elemzo
 

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

Jegyzet elhelyezéséhez, kérjük, lépj be.!

1 Jelen tanulmányunk rövid összefoglalója egy nagyobb tanulmánynak (Kosztyán et al., 2019).
2 Felsőoktatásba történt hallgatói jelentkezések adatai (2011–2017). Az adatok beszerzése az Oktatási Hivatalon keresztül lehetséges. 
3 HVG Diploma Rangsor különszámai 2011–2017 (URL1).
4 Diplomás Pályakövető Rendszer (URL2).
5 KSH: Belföldi vándorlások adatai kistérségek között (oda-el kereszttábla) (URL3).
6 Országos Területfejlesztési és Területrendezési Információs Rendszer (TeIR): Összes nettó jövedelem, egy adófizetőre (fő), 2011–2017 (URL4). Regisztrált munkanélküliek száma 100 munkaképes korú lakosra, 2011–2017 (URL5).
7 Diplomás Pályakövető Rendszer (URL2).
8 A gravitációs modellről és annak alkalmazási lehetőségeiről nyújt részletes áttekintést Dusek, 2003, 2016a és 2016b.
9 A DPR-adatbázis csak a születési hely adatait tartalmazza, ez kisebb torzitást eredményezhet a mobilitás tekintetében, ha a felsőoktatásba jelentkezéskor már nem ezen kistérségben lakik a fiatal.
chevron_left
chevron_right
close
Tartalomjegyzék navigate_next
Keresés a kiadványban navigate_next
A kereséshez, kérjük, lépj be!
Könyvjelzőim navigate_next
A könyvjelzők használatához
be kell jelentkezned.
Jegyzeteim navigate_next
Jegyzetek létrehozásához
be kell jelentkezned.
    Kiemeléseim navigate_next
    Kiemelés:
    Kiemelések létrehozásához
    MeRSZ+ előfizetés szükséges.
      delete
      Kedvenceimhez adás

      A kiadványokat, képeket, kivonataidat kedvencekhez adhatod, hogy a tanulmányaidhoz, kutatómunkádhoz szükséges anyagok mindig kéznél legyenek.

      Ha nincs még felhasználói fiókod, regisztrálj most,
      vagy lépj be a meglévővel!

      Személyes mappák
      Kipróbálom
      Mappába rendezés

      A kiadványokat, képeket mappákba rendezheted, hogy a tanulmányaidhoz, kutatómunkádhoz szükséges anyagok mindig kéznél legyenek.

      A MeRSZ+ funkciókért válaszd az egyéni előfizetést!

      Személyes mappák
      RészletekKipróbálom
      Kivonatszerkesztés

      Intézményi hozzáféréssel az eddig elkészült kivonataidat megtekintheted, de újakat már nem hozhatsz létre.

      A MeRSZ+ funkciókért válaszd az egyéni előfizetést!

      Kivonatkészítés
      RészletekElőfizetés
      Folyamatos görgetés

      Választhatsz, hogy fejezetről fejezetre lapozva vagy inkább folyamatosan olvasnád-e a könyveket. A görgetősávon mindig láthatod, hol tartasz, mintha csak egy nyomtatott könyvet tartanál a kezedben.

      A MeRSZ+ funkciókért válaszd az egyéni előfizetést!

      Folyamatos görgetés
      RészletekKipróbálom
      Kivonat
      fullscreenclose
      printsave