Magyarország egyre közelebb kerül az uniós átlagjövedelemhez, ám a látványos gazdasági növekedés mögött súlyos regionális egyenlőtlenségek rejtőznek.
Míg Budapest és környéke virágzik, az ország déli és északi területei stagnálnak. Az IMF friss elemzése szerint ezek a különbségek tovább mélyülhetnek, ha a zöld és digitális átmenet nem kap célzott támogatást, amely az egyenlőtlenségek felszámolására koncentrál, amelyet már az Európai Unió új kohéziós jelentései is megkövetelnek. Súlyos válságtünet, hogy az EU-ban Magyarországon az egyik legrosszabb az AI-felkészültség, ami csapást jelenthet a szegényebb régiókra.
Magyarország jelentős lépéseket tett az Európai Unió (EU) átlagos jövedelmi szintjéhez való közeledés terén. Az elmúlt két évtizedben az ország egy főre jutó jövedelme folyamatosan emelkedett, és a 2010-es 66 százalékról 2022-re elérte az uniós átlag 76 százalékát. Ez az előrelépés nagyrészt annak tulajdonítható, hogy Magyarország integrálódott a globális értékláncokba, különösen az autógyártási ágazatban, valamint a közvetlen külföldi tőkebefektetések (FDI) beáramlásának növekedésének, különösen az elektromos járművek (EV-k) és az akkumulátorgyártás ágazatában. E nemzeti fejlődés mögött azonban tartós és nagy regionális jövedelemkülönbségek húzódnak – írja elemzésében a Nemzetközi Valutaalap (IMF).
Az Augustus J. Panton által készített kutatás szerint az általános gazdasági növekedés ellenére a regionális jövedelmi különbségek egyre nagyobb problémát jelentenek Magyarországon.
Budapest és a fővárosi régió, megelőzte az ország többi részét, míg a legkevésbé fejlett délnyugati és északkeleti régiókban a növekedés alacsony és stagnáló volt. Ezek a lemaradó régiók továbbra is alulteljesítik az országos átlagot különböző dimenziókban, többek között az oktatás, a digitalizáció, az infrastruktúra és az egészségügyi eredmények terén.
Számos oka van a regionális egyenlőtlenségeknek
Az IMF elemzése a béta-konvergencia modellt alapul véve növekedési dekompozíciós technikákat alkalmaz a magyarországi regionális egyenlőtlenségek és a lassú jövedelmi konvergencia mozgatórugóinak meghatározásához. Tehát egyrészt megnézték, hogy a szegényebb régiók gyorsabban nőnek-e, mint a gazdagabbak. Azt feltételezve, hogy ha ez igaz, akkor hosszú távon ezek a régiók elkezdenek hasonló jövedelmi szinteket elérni.
A növekedési dekompozíciós módszerek pedig segítenek megérteni, hogy mely tényezők járulnak hozzá a gazdasági növekedéshez (például a munkaerő képzettsége, a kormányzás minősége vagy épp az infrastruktúra milyensége). A vizsgálatok azt mutatják, hogy a termelékenységben és a munkaerő-piaci részvételben mutatkozó eltérések kiemelkedő szerepet játszottak a regionális egyenlőtlenségek kialakulásában. Ez különösen annak köszönhető, hogy a gazdasági tevékenység az alacsony hozzáadott értékű és szén-dioxid-intenzív ágazatokban koncentrálódik az elmaradott régiókban.
A munkatermelékenység és a munkaerő-részvétel terén mutatkozó eltérések az elmúlt két évtizedben a regionális jövedelemkülönbségek egyik fő kiváltói voltak Magyarországon.
Míg a magas kezdeti termelékenységgel és munkaerő-részvételi aránnyal rendelkező régiók gyorsabban fejlődtek, az alacsonyabb kiindulási feltételekkel rendelkező régiók lemaradtak. Ez jól látható az olyan régiókban, mint Pest és Győr-Moson-Sopron, amelyek magasabb egy főre jutó GDP-jük ellenére gyorsabban növekedtek, míg a viszonylag szegényebb déli (pl. Somogy, Tolna, Bács-Kiskun) és északi (pl. Heves, Borsod-Abaúj-Zemplén, Jász-Nagykun-Szolnok) területek lemaradtak.
Tehát az eleve hátrányból induló régiók nem tudták ledolgozni a kezdeti különbségeket, az predesztinálta őket a gyengébb teljesítményre.
A kormányzási és intézményi minőség is gyatra vidéken
Az IMF elemzésében a jó kormányzást (good governance) az intézményi minőség (quality of institutions) helyettesítőjeként használva újravizsgálta a béta-konvergencia modellt úgy, hogy függő változóként Budapest egy főre jutó jövedelmének és más nagyobb – az Eurostat megnevezésében NUTS 2 vagy 3 – régiók jövedelmének arányát vette figyelembe a megfelelő reformmutatókra vonatkozóan. Az eredmények azt mutatják, hogy a jó kormányzás (azaz az alacsony korrupcióérzet, a közintézmények fejlettsége és a pártatlan közszolgáltatások nyújtása) statisztikailag szignifikáns hatással van az egyenlőtlenségek csökkentésére és a regionális jövedelmi konvergencia előmozdítására.
Ezek az eredmények összhangban vannak a szakirodalom azon megállapításaival, amelyek szerint a kormányzási hiányosságok megszüntetése elősegítheti a kedvező üzleti környezet kialakulását, ezáltal ösztönözve a magánberuházásokat és megkönnyítve a gazdasági diverzifikációt – írják az elemzésben.
Azt is megállapították, hogy a nők munkaerő-piaci részvételének növelését, a belső és külső migrációt és a K+F beruházásokat célzó intézményi reformok segíthetnek a regionális jövedelemkonvergencia felgyorsításában.
A gazdaság átalakulása tovább ronthatja az egyenlőtlenséget
A magyar gazdaság, akárcsak máshol Európában és globálisan, a digitális és a zöld átmenet kettősén megy keresztül, ami az eltérő gazdasági struktúrák és szakosodások miatt régiónként eltérő strukturális kiigazításokat igényel. Célzott szakpolitikai beavatkozások hiányában a regionális egyenlőtlenségek tovább mélyülhetnek, mivel a magasabb jövedelmű régiók a magas tudás- és zöldintenzitásukat kihasználva gyarapodnak, míg a szegényebb régiók lemaradnak – állítja az elemzés.
Mint az IMF írja, Magyarország azt kockáztatja, hogy lemarad a mesterséges intelligencia és a kapcsolódó digitális technológiák alkalmazásából származó előnyökről.
A mesterséges intelligencia gyors megjelenése elmélyítheti a meglévő regionális digitális hozzáférési és készségbeli különbségeket, és ezáltal tovább növelheti a vidéki és városi termelékenység közötti szakadékot. Annak ellenére, hogy Magyarország viszonylag kevésbé van kitéve a mesterséges intelligenciával kapcsolatos munkaerő-piaci zavaroknak, nagyrészt nincs felkészülve arra, hogy integrálja és kihasználja a mesterséges intelligencia technológiáinak potenciális előnyeit. Az aktív munkaerő-piaci politikák és a rugalmasság, valamint az erős jogi keretek kulcsfontosságúak a mesterséges intelligencia okozta munkaerő-piaci átmenet megkönnyítéséhez Magyarországon.
Ez megmagyarázza, hogy miért Magyarország az egyik legrosszabbul teljesítő ország az EU-ban az AI-felkészültség tekintetében. A különböző uniós országokban az AI-felkészültséget és a magas kitettségű foglalkozásokban foglalkoztatottak arányát szemléltető szórásdiagram általános tendenciát mutat, amely szerint a magasabb AI-felkészültség általában a magas kitettségű foglalkozásokban foglalkoztatottak nagyobb arányával korrelál.
Az olyan országok, mint Észtország, Finnország és Luxemburg magas szintű AI-felkészültséget mutatnak, ahol az AI-felkészültségi index 0,75 körül van, és jelentős, 60% és 70% közötti a foglalkoztatási arány a magas expozíciónak kitett foglalkozásokban. További figyelemre méltó országok közé tartozik Dánia, Németország és Hollandia, amelyek mindkét mérőszám tekintetében erős teljesítményt mutatnak.
Baloldalon: az AI-felkészültség és a munkakörök kitettsége az egyes EU országokban. Jobb oldalon: az AI implementására való felkészültség szerkezeti bontása (kék: digitális infrastruktúra, zöld: innováció gazdasági integráltsága, sárga: humántőke és munkaerőpiaci szabályozás, jogszabályi környezet).
Ezzel szemben az olyan országok, mint Magyarország, Románia és Bulgária elmaradnak, alacsonyabb AI-felkészültségi indexekkel és a magas expozíciónak kitett munkakörökben foglalkoztatottak kisebb arányával,
ami azt jelzi, hogy az AI-felkészültség és a munkaerőnek a technológiai változásokhoz való alkalmazkodása terén óriási javulás szükséges.
Különösen Magyarországon nagy a baj: az AI-felkészültségi index 0,50 körüli, a magas expozíciónak kitett foglalkoztatási arány pedig körülbelül 45%, ami rávilágít arra, hogy célzott erőfeszítésekre van szükség az új technológia adaptálására a foglalkoztatás javítása érdekében a mesterséges intelligencia által átalakuló ágazatokban, például a szolgáltatószektorban és a feldolgozóiparban.
A mesterséges intelligencia termelékenységre gyakorolt gazdasági hatásának értékeléséhez az IMF egy Cobb-Douglas aggregált feladat alapú modellt alkalmazott, amely számos kulcsfontosságú tényezőt integrál, beleértve a munkatermelékenységben, az eszközállományban, a mesterséges intelligenciának való kitettségben, valamint az emberi munkaerő és a mesterséges intelligencia közötti komplementaritást. A modellt Magyarországra kalibrálták, kifejezetten összekapcsolva a mesterséges intelligencia termelékenységi hatásait a digitálisan képzett munkaerő arányával az egyes régiókban.
Az eredmények azt sugallják, hogy
a most is fejlettebb, nyugati, közép-magyarországi régiók valószínűleg nagyobb termelékenységnövekedést mutatnak a jövőben, ami várhatóan növelheti a regionális jövedelemkülönbségeket.
A digitális infrastruktúrába (pl. internet-hozzáférés és digitalizált közszolgáltatások) történő fokozott beruházások azonban segíthetnek a jövedelmi különbségek csökkentésében.
A mesterséges intelligencia okozta munkatermelékenység növekedési ütemének becsült értékei alapján Budapest 1,5 százalék körüli értékkel bővülhet, ami a legmagasabb érték az országban. Ez jelentősen magasabb, mint az EU-27 átlaga, míg más magyar régiók, mint Pest, Dél-Dunántúl és Észak-Magyarország valamivel alacsonyabb bővülési potenciált mutatnak, 0,5% és alig több mint 1% közötti várható termelékenységjavulási értékekkel. A Dél- és Észak-Alföldön lehet a legalacsonyabb a termelékenység javulása.
A digitális hozzáférés regionális jövedelemkülönbségekre gyakorolt hatása is jelentős az IMF szerint: a háztartások internet-hozzáférése csökkenti leginkább az egyes területek közötti jövedelmi eltérést, mintegy 1,0%-kal csökkentve a különbséget. Az online banki szolgáltatások és a digitális kormányzati szolgáltatások hozzáférhetősége szintén hozzájárulnak az egyenlőtlenségek csökkentéséhez, de hatásuk kisebb, körülbelül 0,4%, illetve 0,2% közötti az IMF becslései szerint.
„A zöld átmenet az egyenlőtlenségeket is elmélyítheti, különösen a munkaerő-piaci eredmények regionális különbségein keresztül. A nemzeti zöld politikák helyi hatásai általában eltérnek az egyes régiókban, gyakran a tevékenység és a foglalkoztatás szén-dioxid-intenzitásának regionális heterogenitásától függően. Magyarországon a teljes foglalkoztatottságon belül a magasabb jövedelmű régiókban általában nagyobb a zöld állások aránya” – összegzi a jövőbeli kilátásokat a Nemzetközi Valutaalap kutatása.
Az IMF számításai szerint Budapest vezet mind a gazdasági fejlettség, mind a zöld munkahelyek aránya tekintetében: a kutatás az egy főre jutó bruttó hazai termék (GDP) vásárlóerő-paritással kiigazított arányát, valamint a fenntartható munkahelyeket is egy logiratmikus skálán ábrázolta. Ezek alapján megállapította, hogy a gazdaságilag fejlettebb régiókban (Budapesten, a Nyugat-Dunántúlon, Pest megyében) magasabb a zöld munkahelyek aránya is.
Korreláció a zöldmunkahelyek és a regionális bevételek között. X-tengely: GDP (egy lakosra jutó vásárlóerő-egységben kifejezve az EU-27 %-ában) 2022-re. Y-tengely: A zöld munkahelyek aránya a teljes foglalkoztatáson belül (logaritmikus skála). Mindkét skála logaritmikus skálán szerepel.
Hasonlóképpen, a munkaerőpiacok zöld jellege pozitívan korrelál az iskolai végzettséggel, ami összhangban van azzal a feltételezéssel, hogy a zöld intenzív munkahelyek bérfelárat biztosítanak, főként a magasabb képzettségi követelmények miatt. Ezek a tendenciák a magasabb jövedelmű régiókat helyzetbe hozzák a szén-dioxid-semlegességre való áttérés során, ami a regionális jövedelmi egyenlőtlenségek növekedését eredményezheti – figyelmeztet az IMF.
Teljesen újra kell gondolni a kohéziós rendszert
A zöld beruházásokra irányuló célzott kiadások és ösztönzők segíthetnek a regionális munkaerőpiacok zöldebbé tételében. Az, hogy a zöld átállás milyen mértékben mélyíti el a regionális munkaerőpiacok strukturális szakadékát, attól függ, hogy a szakpolitikákat hogyan tervezik meg és hogyan célozzák meg, hangsúlyozva a munkavállalók átképzésének szükségességét a zöldebb lehetőségekhez való átálláshoz, valamint a zöld K+F beruházások ösztönzését. Az Európai Unió kohéziós előírásaival is párhuzamban lévő politikák implementálása szükséges. Az IMF szerint az eredmények azt sugallják, hogy a munkaerő képzése – beleértve az átképzést is –, csökkentheti a zöld foglalkoztatásban mutatkozó egyenlőtlenségeket.
A magán K+F beruházások előtérbe helyezése és ösztönzése szintén hasonló pozitív hatásokkal járhat, állítja a jelentés.
A kiegyensúlyozott és fenntartható jövedelemkonvergencia elősegítése érdekében mélyebb, célzott reformokra van szükség – véli a kutatás. Úgy látják, ahhoz, hogy a gazdasági növekedés, valamint a digitális és a zöld átmenet előnyei egyenletesebben oszoljanak el, célzott politikai beavatkozásokra van szükség. Ezek közé tartozhat a digitális infrastruktúrába és oktatásba való beruházás a lemaradó régiókban, valamint a zöld magánberuházások ösztönzése. A jó kormányzás – többek között regionális szinten (korrupcióellenes küzdelem, a közintézmények szabályozási minősége) – elősegítheti a regionális gazdaságok dinamizmusát és növekedését.
Érdekesség, hogy az IMF kutatásával megegyező eredményekre jutott az Európai Bizottság tavasszal publikált kohéziós jelentése is, ami miatt az EU-ban a területfejlesztési források elosztásának reformján dolgoznak. Magyarországon pedig a Közigazgatási és Területfejlesztési Minisztérium új koncepciójában is visszaköszönnek a régiók közötti különbségeket kiegyenlítő célzottabb támogatási struktúrák is. (Portfolio)