Absztrakt

Napjainkban az egyre gyorsuló globalizációval az okos városfejlesztés és az intelligens technológiák alkalmazása szinte minden kontinensen egyre nagyobb hangsúlyt kap. Ennek oka, hogy a városoknak reagálniuk kell a gyorsan változó körülményekre (például a növekvő népesség, a városi szolgáltatások kihívásai, a méretgazdaságosság problémái), és ehhez új és naprakész megoldásokra van szükségük. Ebben az összefüggésben az intelligens városok koncepciója innovatív megoldásokat kínálhat a városok jövője szempontjából. A tanulmány olyan komplex mérőszámot mutat be, amely több empirikus módszertan szintéziseként, hat komponens alapján számítható, és alkalmas lehet az okos városok teljesítményének összehasonlítására. Az EU28 fővárosainak elemzése azt mutatja, hogy 2015-ben Koppenhága volt a legjobban teljesítő okos város, melyet Stockholm és Luxemburg követett, azonban az egyes komponensekben az értékek szóródása jelentős.

Kulcsszavak: okos város, komplex index, EU-28 fővárosok.

1. Bevezetés

Az egyre fokozódó globalizáció hatalmas kihívások elé állítja a városokat. A városi lakosság aránya globálisan folyamatosan növekszik, 1950-ben még csak 80 olyan város volt a világon, melynek lakossága több mint egymillió fő volt; ez a szám 2011-re 480-ra nőtt. Több mint három milliárd ember él városokban, amely 2050-re várhatóan majdnem öt milliárdra növekszik, és globálisan a városi népesség részaránya várhatóan meghaladja a 70% -ot (MUGGAH, 2012[1]). A kutatások szerint a leggyorsabban növekvő nagyvárosok az észak-amerikai kontinensen és a Távol-Keleten (különösen Kínában és Indiában) találhatók, de a Nyugat-európai térségben is vannak jelentősebb koncentrációk. Európában a városi népesség részaránya 72% volt 2017-ben, ami a kontinensek között a második legmagasabb (WORLDBANK, 2018[2]). Az európai kontinens legjelentősebb városi koncentrációja az úgynevezett kék banán térség, ahol nemcsak a városi lakosság aránya nagyon magas, hanem a gazdasági fejlettségi szint is (az egy főre jutó GDP-vel mérve). Ez a régió Európa nyugati részén helyezkedik el, Londonból kiindulva, a holland és belga városokon át, majd Párizs, Nyugat és Dél-Németország (pl.: Ruhr vidék térsége) városainak érintésével egészen Észak-Olaszországig tart. Számos hazai és nemzetközi, okos városokkal kapcsolatos publikáció indul hasonló felütéssel és statisztikai adatokkal (pl.: LADOS, 2011[3]; BIZJAN, 2014[4]; EUROPEAN PARLIAMENT, 2014[5]; RICHTER et al. 2015[6]; HAJDUK, 2016[7]), érzékeltetve a globalizáció és az egyre gyorsuló urbanizáció kihívásait.

Manapság az intelligens városfejlesztés és az intelligens/okos technológiák használata egyre nagyobb jelentőséggel bír a világ számos részén, szinte minden kontinensen. (Az Európai Unió 2014–2020-as programozási időszakában is az egyik alapvető kérdés a városok okossá tétele, valamint az intelligens alkalmazások használata a városok folyamatainak hatékonyabbá tétele érdekében.) Ugyanakkor jelentős különbség van az egyes kontinensek között a fejlesztések fókuszterületében (pl.: Indiában a megfelelő ivóvízellátás a városfejlesztés egyik fő célja; New York-ban az életminőségre helyeződik a fő hangsúly; Amszterdam esetében egy többdimenziós intelligens város kialakítása a cél – FUTURE CITIES CATAPULT, 2017[8]). Véleményem szerint az okos város egy komplex fogalom. Olyan város, amely innovatív stratégiát és megoldásokat alkalmaz annak érdekében, hogy javítsa a lakosság életminőségét, miközben hatékonyan használja a lakosság kreativitását és tudásbázisát (SZENDI, 2019[9]).

A VILÁGGAZDASÁGI FÓRUM (2016)[10] elemzése alapján a gyorsan fejlődő digitális technológiák jelentős része, kapcsolatba hozható az intelligens városokkal. Tíz legfontosabb közülük a nyílt hozzáférésű adatok, a smart grid rendszerek, a hely- és helyzetérzékelők, a magán e-ID, a mobil egészségügyi ellenőrzés, az „Internet of Thins”, előrejelzés adatelemzéssel, mobil eszköz alapú érzékelők, intelligens közlekedés és a Big Data. Az intelligens városok fő célja új megoldások létrehozása, elsősorban a városi szolgáltatások számára, ilyen technológiák felhasználásával. HOLLANDS (2008)[17] a smart city kifejezés első felhasználói között említi San Diego, San Francisco, Amsterdam, és Kyoto városokat, de jelentős kezdeményezésekként és jó gyakorlatokként utal Manchester, Southampton és Vancouver városokra is.

Jelen vizsgálatban az EU-tagállamok fővárosait vizsgálom a smart tényezők szempontjából. A vizsgálatok során alapvetően GIFFINGER – PICHLER-MILANOVIC (2007)[11] kategóriáiból indultam ki, azonban ezt kiegészítettem más kutatók által javasolt tényezőkkel is.

2. Okos városok elmélete

Az okos város egy komplex fogalom, amelynek még nincs egységesen elfogadott meghatározása. Az irodalomban számos fogalom létezik (tudásváros, intelligens város, digitális város stb.), esetenként szignifikánsan eltérő tartalommal. A határok nem tisztázottak, és sok az egymást átfedő komponens. RICHTER ÉS SZERZŐTÁRSAI (2015)[6], valamint VODA – RADU (2018)[12] kutatásaik során arra a megállapításra jutottak, hogy az okos városok vizsgálatának egyik kritikus eleme a pontos definíció hiánya. A szerzők az okos városok interdiszciplináris jellegét is problematikus pontként azonosították, mivel a téma jellegéből fakadóan a területrendezés, a gazdaságföldrajz, a tudásgazdaság, a marketing és a városi technológiák alapkoncepcióit is integrálja (RICHTER et al., 2015[6]; Z. KARVALICS, 2016[13]), így elemzése nehézkes. STANKOVIC ÉS TÁRSAI (2017)[14] szintén az okos városok interdiszciplináris jellegét hangsúlyozták, és úgy definiálták őket, mint „a városi területek áttervezésének holisztikus folyamata, amelynek célja a fenntartható városi növekedés, a hatékony szolgáltatási rendszerek elérése valamint a lakosság életminőségének javítása” (STANKOVIC et al. 2017, 520. o.)13.

Az ESI ThoughtLab egyetemekkel és kutatóintézetekkel együttműködésben 2018-ban tanulmányt készített “Intelligens városok 2025-ig” címmel az okos városok sikertényezőinek elemzése céljából. A tanulmány a következő meghatározást alkalmazta: Az okos városok olyan települések, amelyek alkalmasak a városi problémák megoldására, magas színvonalú szolgáltatásokat és fenntartható növekedést biztosítanak a legkorszerűbb technológiák használata és az adatok folyamatos elemzése révén (ESI THOUGHTLAB, 2018[15]). Az elemzés kimutatta, hogy az intelligensebb városi területek katalitikus hatásai az egy főre jutó GDP-t átlagosan 21%-kal növelik az úgynevezett „start-up” városkategóriában, míg a népesség növekedését 13%-kal az elkövetkező három-öt évben, ha képesek megvalósítani „intelligens város stratégiáikat”. Ugyanez az átmeneti városoknál 13 és 8, míg a vezető városokban 11 és 7% lesz. Budapest az átmeneti városok közé sorolható az elemzések szerint, ahol a következő 3-5 évben átlagosan 14,4%-os GDP és 8,9%-os népesség növekedést várnak a smart stratégia megvalósulásának eredményeként (ESI THOUGHTLAB, 2018[14]).

A szakirodalomban nincs elfogadott koncepció az okos városok teljesítményének mérésére, és különféle megoldások léteznek az egyes komponensek értékeinek és a komplex index egészének kiszámítására is (lásd pl.: NAGY et al. 2018[16]). A fogalmak közös vonása, hogy céljuk a városok okos teljesítményének meghatározása több összetevő és mutató alapján, kvalitatív és kvantitatív skálán alapuló adatokra támaszkodva. Ugyanakkor, néhány esetben túl sok országspecifikus tényezőt foglalnak magukban az egyes mutatók, megnehezítve ezzel a nemzetközi összehasonlíthatóságot. Összefoglalva tehát, számos párhuzamos megközelítés létezik az okos városokra és teljesítményük mérhetőségére vonatkozóan (1. ábra):

1. ábra: Az okos város fogalmainak dimenziói
Forrás: saját szerkesztés HAJDUK (2016, 3. o.)[7] és SZENDI (2017)[17] alapján

A fentiek alapján arra a következtetésre lehet jutni, hogy a legtöbb megközelítés GIFFINGER – PICHLER-MILANOVIC (2007)[11] kutatásaira épül, ezt veszik alapul az alkotóelemek kiválasztásakor, azonban egyes esetekben a kutatók néhány komponens cseréje/helyettesítése/kihagyása mellett döntenek. A fentiekből is látszik, hogy az egyes fogalmakban az okos városok dimenziói gyakran eltérő hangsúlyt kapnak, és az IKT-technológiák szignifikáns szerepe mellett a tudás és innováció jelentősége is felértékelődik. A definíciók szintéziseként HOLLANDS (2008)[18] összetett fogalmat hozott létre, ahol az intelligens város egy olyan agglomerációs terület, amelyet a tudás és az innováció magas koncentrációja jellemez (a kreatív lakosság és az intézmények tevékenysége miatt), valamint a digitális infrastruktúra alkalmazása a gazdasági növekedés és az életminőség javítása érdekében. Véleménye szerint a smart city-k javítják a városi szolgáltatások és alrendszerek interoperabilitását (pl.: közlekedés, közbiztonság, energia, oktatás, egészségügy és területfejlesztés). A smart city stratégiák innovatív együttműködést követelnek meg a stakeholderekkel, az erőforrásokkal és a szolgáltatásokkal kapcsolatban. KANTER ÉS LITOW (2009)[19] az integrált megközelítés mellett hangsúlyozza a hálózatok szerepét, és az intelligens várost koherens hálózatként és integrált rendszerként írja le. Az okosváros-definíciók közös pontja, hogy a városi szolgáltatásokban az IKT szerepét hangsúlyozzák, illetve céljuk a fenntartható fejlődés elősegítése mellett a gazdasági növekedés támogatása, valamint a lakosság életminőségének javítása (ebből az utolsó rendelkezik a legnagyobb prioritással). Ezek elérésében kiemelt szerepet kap a tudás és az innováció, mint az értékteremtés legfőbb eszközei. A technológia szerepét hangsúlyozza a LECHNER TUDÁSKÖZPONT (2017)[20] is, amely szerint az okos városokban a technológiai és az intelligens szolgáltatások komplex, életminőségről, hatékonyságról, ökológiai és gazdasági fenntarthatóságról szóló célok eszközei.

A smart city-fogalmak közös jellemzőit RICHTER ÉS SZERZŐTÁRSAI (2015)[6] a szakirodalomban fellelhető példák alapján a következőképpen foglalták össze:

  • IKT-infrastruktúrák elérhetősége és használata,
  • üzleti folyamatok vezérelte városi fejlődés,
  • társadalmi szereplők bevonása a közszolgáltatásokba,
  • high-tech és kreatív iparágak szignifikáns jelenléte,
  • társadalmi és kapcsolati tőke kiemelkedő szerepe,
  • társadalmi és környezeti fenntarthatóság.

Meghatározásom szerint az okos város egy komplex fogalom. Olyan város, amely innovatív stratégiát és megoldásokat alkalmaz annak érdekében, hogy javítsa a lakosság életminőségét, miközben hatékonyan használja a lakosság kreativitását és tudásbázisát (SZENDI, 2019[9]).

3. Módszertan

Tanulmányomban az EU-28 fővárosainak okos teljesítményét értékelem összességében 26 tényező alapján. A módszer alapvetően GIFFINGER – PICHLER-MILANOVIC (2007)[11] kutatásain alapul, amely 6 komponenst alkalmaz az okos város index értékének kiszámításához.

A gazdasági komponens méri a gazdasági versenyképességet, az innovációt, a vállalkozói tevékenységet és teljesítményt; az emberek pillér összefoglalja a lakosság képzettségi szintjét és a társadalmi interakciókat; a kormányzás komponens leírja a politikai döntéshozatalban való részvételt és a helyi közigazgatási rendszer működését. A helyi és nemzetközi elérhetőség kiemelten fontos az okos közlekedés számára, csakúgy mint az IKT technológiák elérhetősége, és a modern közlekedési rendszerek megléte. Az okos környezet attraktív természeti feltételekkel, és környezettudatossággal jellemezhető; míg az életkörülmények pillér az életminőség dimenziójának (kultúra, egészség, biztonság, turizmus, életkörülmények) mérésére szolgál. Ennek alapján a legjobban teljesítő európai közepes méretű városok Dániában, Svédországban, Finnországban és Ausztriában találhatók, sorrendben 3-3, és 4-4 várossal a top 20 között.

Az indikátorok kiválasztásának kritériuma kettős volt: egyrészt az összes város számára rendelkezésre álló adatok gyűjtése, másrészt a számítás megismételhetősége másik időpontban. Ezért elemzésemben, GIFFINGER – PICHLER-MILANOVIC (2007)[11] és COHEN (2014)[21] tényezői mellett, elsősorban az Urban Audit és az Urban Audit Perception Survey (EUROPEAN COMMISSION, 2015[22]) mutatóira támaszkodtam, és néhány tényezőt LADOS (2011)[3] elemzéséből is integráltam. Az adatok forrása az összehasonlíthatóság miatt az Eurostat adatbázisa, részben az Urban Audit és az Urban Audit Perception Survey adatbázisok, valamint a Metro régió adatbázis (2. ábra) volt. Az Urban Audit Perception Survey, 278 főként minőségi skálán mért mutatót tartalmaz, és segítséget nyújt az úgynevezett soft típusú elemzésekhez. A felmérés egy ötpontos Likert skálát használ a mutatók esetében, ahol a válaszokat az alábbi logikával lehet csoportosítani: 1 – nagyon elégedett, 2 – inkább elégedett, 3 – inkább elégedetlen, 4 – egyáltalán nem elégedett, 5 – nem tudom / nincs válasz.

2. ábra: A komplex okos város index számítási módszere
Forrás: saját szerkesztés

A különböző skálán és mértékegységben mért adatok összehasonlításához szükség volt az értékek transzformációjára. Ennek egyik módszere az úgynevezett z-transzformáció, amely minden mutatóértéket standardizált értékké alakít át, melynek átlaga nulla, szórása egy. A módszer figyelembe veszi a csoportok heterogenitását és megőrzi a metrikus információkat. Hátránya lehet, hogy az index érzékenyebb lesz a változásokra. Ezt a módszert széles körben használják, amikor az adatok különböző skálán vagy mértékegységekkel rendelkeznek, és cél az összehasonlítás vagy a különböző komponensek összesítése. A módszer nem újszerű az okos városok elemzésében; például GIFFINGER – PICHLER-MILANOVIC (2007)[11], COHEN (2014)[19] és HAJDUK (2016)[7] is ezt használták kutatásukban. A módszer alapja az értékek lineáris transzformációja, mely a következő egyenlettel számítható.

ahol X a standardizált értéket jelenti; Xi a mutató értéke i városban; a X mutató átlaga a vizsgált települések között; és a szórás a mutató szórása a vizsgált települések között. A módszer legfontosabb előnyei:

  • megőrzi az adatok közötti eredeti kapcsolatokat, de lehetővé teszi az adatsorok összehasonlítását és összegzését különböző mértékegységek esetén (pl.: kg, százalék, m2),
  • nem eredményez adatvesztést vagy torzítást (GIFFINGER – PICHLER-MILANOVIC, 2007[11]; COHEN, 2014[19]).

Bizonyos esetekben szükség volt az adatok módosítására a komponensek értelmezése és a komplex index létrehozása során, ahol az adott mutatók skálázása eltérő volt. Ezekben az esetekben a mutató inverz értékével számoltam. Jó példa a különböző skálázású adatokra, amikor egy alacsonyabb mutatóérték azt jelenti, hogy a város helyzete kedvezőbb az adott indikátor szerint (pl.: munkanélküliségi ráta, energiafelhasználás vagy szállópor-koncentráció). Egy adott alkategória értéke a kiválasztott mutatók standardizált értékeinek összege, míg az okos város index kiszámítható a komponensek értékeinek számtani átlagaként (hasonlóan: GIFFINGER – PICHLER-MILANOVIC, 2007[11]; NAGY et al., 2016[15]).

A módszer és index kialakításának vannak bizonyos korlátai és hiányosságai, amelyeket figyelembe kell vennünk más területekre vagy más időhorizontra történő kiszámításánál. A legnagyobb probléma az adatok elérhetősége, mivel egyes mutatókat nem lehet reprodukálni bármely időpontban; egyes adatsorok csak rövidebb ideig állnak rendelkezésre. Az adatokat illetően másik kérdés az, hogy ezek a mutatók nem minden városban állnak rendelkezésre azonos formában, tehát az mutatók összehasonlíthatósága is problémás. Ugyanakkor az okos városok kapcsán az is kihívást okozhat, hogy alkalmasnak kell lenniük a gyorsan változó külső körülményekhez való alkalmazkodásra, illetve a sokkszerű külső hatások kezelésére is, vagyis reziliens magatartást kell mutatniuk.

4. Az EU-28 fővárosainak helyzete az okos város index alapján

A fentiekben említett hat komponens átlagaként képzett okos város index eredményeit összehasonlítva az EU tagállamainak fővárosaiban látható, hogy 2015-ben Koppenhága volt a legjobban teljesítő főváros, 18,86 pontos okos város index értékkel. A dán fővárost Stockholm és Luxemburg követte a rangsorban. Az eredmények alapján elmondható, hogy az okos város index alapján jelentős területi különbségek figyelhetők meg a fővárosok között. A legmagasabb index értékek az északi és nyugati tagállamok fővárosaiban koncentrálódnak, míg a legalacsonyabb értékek a keleti és déli perifériákon. Így az EU nyugat-keleti és észak-déli egyenlőtlenségei az okos város index esetében is igazolhatók (3. ábra). A magyar főváros, Budapest, a 24. helyet foglalja el a rangsorban.

3. ábra: A komplex okos város index szóródása az EU-28 fővárosaiban
Forrás: saját szerkesztés
Megjegyzés: Az országok színe a fővárosuk okos teljesítményét jelzi.

Az index alapján, jelentős különbségek állnak fönn az EU-28 fővárosai között, amit az is jól mutat, hogy a legjobban teljesítő Koppenhága 18,86 pontot ért el, míg az utolsó helyezett Róma -16,65 ponttal. Koppenhága kiemelkedő pozíciója az egyes komponensek általános jó teljesítményének eredménye, kivéve a mobilitási komponenst. Stockholm és Luxemburg szintén kiemelkedő indexértékkel rendelkezik, amely csak néhány századdal alacsonyabb, mint a vezető dán fővárosé. Luxemburgban az emberek pillér, míg Stockholmban a mobilitási pillér az egyetlen negatív elem. A lista végén a sorrend a következő: Athén, Szófia, Bukarest és Róma érte el a legrosszabb értékeket szinte valamennyi pillérben.

Az index értékei alapján a listából öt, kvázi-homogén csoportot képezhetünk. Az első csoport a legjobban teljesítő városokat tartalmazza: Koppenhága, Stockholm, Luxemburg, Helsinki, Valletta és London a tagja. Itt minden városban van egy-egy kiemelkedő komponens, általában a gazdaság vagy a kormányzás pillér. A második kategóriába elsősorban Nyugat-Európa fővárosai tartoznak, például Dublin, Bécs, Amszterdam vagy Párizs, és ebbe a csoportba sorolható Ljubljana is. A harmadik klaszter olyan fővárosokat koncentrál, amelyek értéke körülbelül 1,9 és (-5) pont között szóródik. Két különálló csoportot lehet képezni ezen a klaszteren belül: az első tartalmazza a pozitív indexértékekkel, míg a második a negatív indexekkel rendelkező városokat. Tallinn pozitív intelligens város indexszel rendelkezett 2015-ben (1,39), míg Brüsszel, Vilnius, Prága, Berlin és Madrid pedig negatívval. Ez a klaszter földrajzilag is heterogén, mivel tagjai a kontinens nyugati részéből és a balti államokból származnak.

A fennmaradó két klaszter általános jellemzője, hogy 2015-ben a tagok negatív okos város indexértékkel rendelkeztek. A városok negyedik klaszterének indexei a (-5,1) és (-10) tartományba esnek, és a keleti periféria fejlett fővárosai (Varsó, Pozsony, Riga, Zágráb), valamint a portugál főváros, Lisszabon és a ciprusi főváros, Nicosia a tagja. Az utolsó klaszter tagjai a kevésbé fejlett közép- és kelet-európai országok fővárosai (Budapest, Szófia és Bukarest) és két dél-európai főváros (Athén, Róma). Itt a komplex okos város index értéke nagyon alacsony, alacsonyabb mint (-10,1) pont.

A gazdaság és az emberek pillér alapján Nyugat-Európa fővárosai kapták a legmagasabb pontszámot. A gazdaság komponensben Stockholm vezet a rangsorban Luxemburg és Amszterdam előtt. Stockholm kiemelkedő helyzetének oka összetett (4. ábra). A város viszonylag jó helyzetben van a szabadalmi bejelentések száma szempontjából, miközben az egy főre jutó GDP és a bruttó hozzáadott érték is rendkívül magas. Stockholmban szoros együttműködés zajlik a kutatóintézetek és a magán- és az állami szektor között, és emellett jelen vannak olyan nagy multinacionális vállalatok, mint az AstraZeneca, az Ericsson vagy a Volvo, amelyek magas hozzáadott értéket képviselnek (SWEDEN.SE, 2018[23]). Néhány közép-kelet-európai város is jól teljesít a gazdaság pillérben, így például Pozsony a 11. Prága a 15. és Varsó a 16. a rangsorban. Pozsonyban a viszonylag jó helyzet két párhuzamos folyamat eredménye. Elsőként, a szlovák főváros helyzete kifejezetten kedvező az egy főre jutó GDP és a bruttó hozzáadott érték szempontjából (olyan nagyvállalatok központjainak hatása, mint a Volkswagen, Slovak Telekom, valamint a Kia). A DELOITTE Közép-Európa Top 500 listáján (2016)[24] 14 vállalati központ szerepel Pozsonyban. Prága esetében szintén a nagyvállalatok szerepét kell hangsúlyozni, amelyek az ország fő befektetési célpontjaként tekintenek Prágára, amit a Deloitte Közép-Európa Top 500 listája is mutat (DELOITTE, 2016[22]). A lista 32 olyan vállalkozást tartalmaz, amelyek székhelye Prágában található (ez magyarázhatja a GDP és a hozzáadott érték magas szintjét is). A gazdaság pillérben az utolsó helyezett Athén, ami egyebek mellett az EU fővárosai körében a legmagasabb munkanélküliségi rátával rendelkezik (25,1%).

Az emberek pillérben a legjobban teljesítő városok Koppenhága, Párizs és Stockholm, tehát azok a nyugat-európai városok, ahol az összes mutatóérték pozitív (5. ábra). Koppenhága vezető pozícióját a magas foglalkoztatási ráta és a magas fiatalkori függőségi arány (0–19 éves népesség a 20–64 éves korosztályhoz viszonyítva) okozza. Ezen kívül a lakosoknak nagyon jó véleményük van arról, hogy mennyire könnyű jó munkát találni a városban. Három visegrádi ország fővárosa is viszonylag jó helyzetben van az emberek pillérben, ugyanis Varsó 4. Prága 5. és Pozsony a 6. a listában. Ennek oka a viszonylag magas foglalkoztatási ráta és a fiatalkori függőségi arány, de Varsóban és Pozsonyban a felsőoktatásban részt vevő hallgatók aránya szintén rendkívül magas. Ebben a komponensben Róma, Berlin és Athén zárja a rangsort.

4. ábra: A gazdasági pillér értékeinek eloszlása az EU28 fővárosaiban
Forrás: saját szerkesztés
Megjegyzés: Az országok színe a fővárosuk okos teljesítményét jelzi.

5. ábra: Az emberek pillér értékeinek eloszlása az EU28 fővárosaiban
Forrás: saját szerkesztés
Megjegyzés: Az országok színe a fővárosuk okos teljesítményét jelzi.

A kormányzás komponens négy indikátort tartalmaz, amelyek mérik a közszolgáltatások minőségét, a kormányzásba vetett bizalmat és az e-kormányzati funkciókat. Koppenhága 7,2 ponttal vezet Valletta és Luxemburg előtt. Koppenhágában a lakosság bizalma nagyon magas a közigazgatási szférával szemben, valamint a tagállamok fővárosai között itt a legmagasabb azon személyek aránya, akik rendszeresen az internetet használják a hatóságokkal történő kommunikációhoz. A kormányzási pillér alapján az EU nyugat-keleti megosztása élesebb, mint az előző pilléreknél. A kelet-közép-európai országok fővárosai a rangsor második részében helyezkednek el, a legkevésbé fejlett városok elsősorban ebből a régióból származnak (Prága, Varsó, Szófia és Róma).

A mobilitási pillérben Bécs vezeti a listát a fővárosok között, Prága és Luxemburg előtt, ebben a komponensben az Európa különböző részei közötti egyenlőtlenségek nem olyan jelentősek. Bécsben két mutató értéke viszonylag jó, a vizsgált városok közül a tömegközlekedéssel való lakossági elégedettség itt a legmagasabb, és a személygépkocsikkal való ellátottság is kedvező. Prága kiemelkedő helyzetének oka, hogy minden mutatóban nagyon jól teljesít. Jól teljesít a tömegközlekedés elégedettségének és a tömegközlekedés használatának mutatói között, és kiemelkedő a városok között az 1000 lakosra jutó személygépkocsik száma. Prágában számos tömegközlekedési formát használnak, így megtalálható a városban metró, villamos és buszhálózat is. A rangsor végén két balti főváros áll (Riga és Vilnius), illetve kedvezőtlen a komponens értéke Amszterdam és Bukarest esetében is. Itt a tömegközlekedés minősége (elégedettség szempontjából) és a villamossal vagy busszal való utazás aránya is alacsonyabb, mint a vezető városokban.

A környezeti pillér szignifikáns különbségeket jelez az EU tagállamainak fővárosai között, jelentős északi-déli és nyugati-keleti megosztottságot azonosítva (6. ábra). Az első három helyen Dublin, Koppenhága és Luxemburg helyezkedik el, ahol az ózonterheléssel, valamint a jelentős szállópor-koncentrációval érintett napok száma is alacsony, ugyanakkor a zöldterületek aránya átlag feletti. Az északi fővárosok jól teljesítenek ebben a dimenzióban, jobb a környezet állapota ebben a térségben. Bukarest, Budapest, Madrid, Róma és Szófia zárja a környezeti pillér listáját, ahol magas az ózonterheléssel, valamint a jelentős szállópor-koncentrációval érintett napok száma, különösen Szófiában és Rómában (egyaránt több mint 25 nap évente).

6. ábra: A környezeti pillér értékeinek eloszlása az EU28 fővárosaiban
Forrás: saját szerkesztés
Megjegyzés: Az országok színe a fővárosuk okos teljesítményét jelzi.

Az életkörülmények dimenzió alapján élesen kirajzolódnak Európa nyugat-keleti egyenlőtlenségei, ugyanis a legjobb helyzetben a nyugati és északi térségek fővárosai: Bécs, London és Stockholm, míg a legrosszabb helyzetben a keleti periféria városai: Pozsony és Szófia állnak. Bécsben, a lakóingatlanok árainak kivételével, minden egyéb tényező kiemelkedő. A város esetében a túlzsúfoltság átlag körüli, de ez nem befolyásolja komoly negatív mértékben az index értékét. A túlzsúfoltság a legmagasabb Romániában és Bulgáriában, ahol a lakosság több mint fele túlzsúfolt otthonokban él.

Korábbi elemzéseink is azt mutatták, hogy közepesen erős pozitív korreláció mutatható ki az okos városok teljesítménye és az országok, valamint a várostérségek egy főre jutó GDP-je között (NAGY et al. 2018)[25]. Ez arra utal, hogy az országok / városok fejlettségi szintje befolyásolja a rendelkezésre álló és megvalósítható intelligens fejlesztéseket, és így közvetetten a fővárosi régiók “okosságát”.

Az eredményeket összehasonlítva más mutatókkal és korábbi elemzésekkel megállapíthatjuk, hogy az IMD (2019)[26] intelligens város indexében Koppenhága a legjobban teljesítő európai város, hasonlóan a jelen tanulmányban ismertetett elemzéshez. Megállapíthatjuk tehát, hogy a különböző okos városokkal kapcsolatos mérések hasonló városokat mutatnak be a rangsorok élén, azonban a városok tényleges sorrendje az alkalmazott módszertől, ill. indikátorkészlettől függően változhat.

Az irodalomban néhány kutató súlyozási módszert alkalmazott az adott komponensek létrehozásakor (pl.: LADOS, 2011[3]), melynek oka, hogy az egyes tényezők fontossága eltérhet a komplex indexben.
Ugyanakkor súlyozás nélkül (az adott tényezőket tetszőlegesen nem hangsúlyozva) is van lehetőség az általános tendenciák felrajzolására és a városok rangsorolására.

5. Következtetések

Az irodalomban nem áll rendelkezésre általánosan elfogadott definíció és mérési módszer az okos városok teljesítményének elemzésére és rangsorolásra. A definíciók alapvetően három fő csoportba sorolhatók: technokrata (technológiaorientált) megközelítés (főként az IKT szerepét hangsúlyozva), a komplex elméletek (több komponens együttes hatását mérik), illetve a főleg városok osztályozásával és rangsorok felállításával foglalkozó értelmezések. Jelen tanulmányban egy komplex mérési mutató került összeállításra az irodalomban alkalmazott módszerek szintézise alapján, amely hat komponens alapján képes mérni és rangsorolni az okos városok teljesítményét. Elemezve az EU-28 fővárosainak intelligens teljesítményét, az eredmények azt mutatják, hogy 2015-ben Koppenhága volt a vizsgált városok közül a legjobban teljesítő, melyet Stockholm és Luxemburg követett. Az okos város index alapján jelentős területi különbségek figyelhetők meg az Európai Unióban. A legmagasabb index értékeket az északi és nyugati tagországok fővárosai koncentrálják, míg a legalacsonyabb értékek a keleti és déli perifériákon azonosíthatók. Ugyanakkor megjegyzendő, hogy az egyes komponensekben a legjobban teljesítő és a legrosszabb teljesítményű városok között az értékek szóródása jelentős.

Az eredmények arra is utalnak tehát, hogy különbség van az újonnan csatlakozott országok fővárosai, valamint a régi EU tagországok fővárosai között az okos teljesítmény tekintetében. 2015-ben az újonnan csatlakozott tagországok között Valletta volt a legjobban teljesítő az okos város rangsorban, értékével olyan városokat is maga mögé utasítva, mint London. Összességében a Skandináv országok kiemelkedő teljesítménye mellett a balti térség fővárosai is jól teljesítenek a listában, ami arra utal, hogy az említett nyugat-keleti differenciák mellett észak-déli egyenlőtlenségek is azonosíthatók. A Visegrádi országok teljesítményében ugyanakkor komolyabb szóródás tapasztalható, míg a listát a román és bolgár főváros mellett a déli tagállamok fővárosai zárják.

Összehasonlítva a gazdasági és a jóléti (életkörülmények) pillér egyenlőtlenségeit elmondható, hogy szignifikáns különbség áll fenn a rangsorban. A jóléti dimenzió esetében ugyanis a hagyományos nyugat-keleti különbségek élesebbek, mint a gazdasági komponensben, tehát az életminőség eloszlása heterogénebb a fővárosok között.

Köszönetnyilvánítás

A kutatást az EFOP-3.6.2-16-2017-00007 azonosító számú, Az intelligens, fenntartható és inkluzív társadalom fejlesztésének aspektusai: társadalmi, technológiai, innovációs hálózatok a foglalkoztatásban és a digitális gazdaságban című projekt támogatta. A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap és Magyarország költségvetése társfinanszírozásában valósul meg.

 

Dr. Szendi Dóra
adjunktus,
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar,
Világ- és Regionális Gazdaságtan Intézet

 

[1] Muggah, Robert: Researching the Urban Dilemma: Urbanization, Poverty and Violence; International Development Research Centre (Ottawa, Canada), 2012. p. 118.
https://www.idrc.ca/sites/default/files/sp/Images/Researching-the-Urban-Dilemma-Baseline-study.pdf (2020.03.25)

[2] Worldbank (2018): World Development Indicators adatbázis. https://databank.worldbank.org/reports.aspx?source=World-Development-Indicators (2020.06.10)

[3] Lados Mihály: „Smart Cities” tanulmány (Report on Smart cities); IBM, MTA Regionális Kutatások Központja, Nyugat-magyarországi Tudományos Intézet, Győr, 2011, p. 119.

[4] Bizjan, Benjamin: Smart Cities in Europe. An Overview of Existing Projects and Good Practices; Smart Cities Conference, 2014. https://conferences.matheo.si/event/8/material/slides/14 (2020.03.25)

[5] European Parliament: Mapping Smart Cities in Europe. Directorate General for Internal Policies, 2014. http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/etudes/join/2014/507480/IPOL-ITRE_ET(2014)507480_EN.pdf (2020.03.25)

[6] Richter, Chris – Kraus, Sascha – Syrjä, Pasi: The Smart City as an Opportunity for Entrepreneurship; International Journal of Entrepreneurial Venturing, 2015/7 (3), p. 211–226.

[7] Hajduk, Slawomira: Selected Aspects of Measuring Performance of Smart Cities in Spatial Management; 9th International Scientific Conference „Business and Management 2016” Vilnius, Conference paper, 2016. http://bm.vgtu.lt/index.php/verslas/2016/paper/download/59/58 (2020.02.13)

[8] Future Cities Catapult: Smart City Strategies A Global Review 2017. https://futurecities.catapult.org.uk/wp-content/uploads/2017/11/GRSCS-Final-Report.pdf (2020.01.08)

[9] Szendi Dóra: Measuring the smart cities’ performance in the capital cities of the EU. In: University, of Ho Chi Minh City (ed.) Proceedings of the International Conference – Special mechanism and policy for the development of Ho Chi Minh City from the legal perspective; Ho Chi Minh City, Vietnam, 2019, pp. 87-120.

[10] Világgazdasági Fórum: Inspiring Future Cities&Urban Services, 2016. http://www3.weforum.org/docs/WEF_Urban-Services.pdf (2020.03.04)

[11] Giffinger, Rudolf – Pichler-Milanovic, Natasa: Smart Cities: Ranking of European Medium-Sized Cities, Vienna University of Technology, University of Ljubljana and Delft University of Technology, 2007.

[12] Voda, Ana Iolanda – Radu Laura-Diana: Investigating Economic Factors of Sustainability in European Smart Cities. European Journal of Sustainable Development, 2018/ 7(1), p. 107–120. http://ecsdev.org/ojs/index.php/ejsd/article/download/606/603

[13] Z. Karvalics László: Okos városok: a dekonstrukciótól a hiperkonstrukcióig, Információs Társadalom, 2016/ XVI. évf. 3. szám, p. 9-22.

[14] Stankovic, Jelena – Dzunic, Marija – Dzunic, Zeljko – Marinkovic, Srdan: A Multi-Criteria Evaluation of the European Cities’ Smart Performance: Economic, Social and Environmental Aspects; Zbornik Radova Ekonomskog Fakulteta u Rijeci. 2017/ 35(2), p. 519–550.

[15] ESI ThoughtLab: Smarter Cities 2025 Building a sustainable business and financing plan, 2018.
https://econsultsolutions.com/wp-content/uploads/2018/11/ESI-ThoughtLab_Smarter-Cities-2025_ebook_FINAL.pdf (2020.01.08)

[16] Nagy Zoltán – Tóth Géza – Szendi Dóra: Opportunities for Adaptation of the Smart City Concept – A Regional Approach; Theory, Methodology, Practice, 2016/ Special Issue, p. 87–93.
http://tmp.gtk.uni-miskolc.hu/volumes/2016/02/TMP_2016_02_08.pdf

[17] Szendi Dóra: Okos városok hatékonyságának mérhetősége (Performance measurement possibilities of smart cities, national and international outlook) (Hazai és nemzetközi kitekintés) In: Veresné Somosi Mariann, Lipták Katalin (szerk.): „Mérleg és kihívások” X. Nemzetközi Tudományos Konferencia, konferenciakiadvány (proceedings); 2017, pp. 482–495.

[18] Hollands, G. Robert: Will the real smart city please stand up? City, 2008/ 12(3), p. 303–320.

[19] Kanter, Rosabeth Moss – Litow, Stanley S.: Informed and Interconnected: A Manifesto for Smarter Cities. Harvard Business School General Management Unit Working Paper, 2009, p. 09–141.

[20] Lechner Tudásközpont: Okos város fejlesztési modell és módszertani útmutató. Budapest, 2017. http://lechnerkozpont.hu/doc/okos-varos/okos-varos-fejlesztesi-modell-modszertani-utmutato-20171130.pdf (2020.06.10)

[21] Cohen, Boyd: Estudio “Ranking de Ciudades Inteligentes en Chile”, 2014. http://dg6223fhel5c2.cloudfront.net/PD/wp-content/uploads/2014/06/Ranking-Ciudades-Inteligentes-en-Chile.pdf (2019.11.16)

[22] European Commission: Quality of Life in European Cities 2015, Urban Audit Perception Survey, 2015. http://ec.europa.eu/regional_policy/sources/docgener/studies/pdf/urban/survey2015_en.pdf

[23] Sweden.se (2018)

[24] Deloitte: Central Europe Top 500, An Era of Digital Transformation, 2016. https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/About-Deloitte/central-europe/ce-top-500-2016.pdf (2019.11.16)

[25] Nagy Zoltán – Szendi Dóra – Sebestyénné Szép Tekla: Smart cityk teljesítménye a visegrádi országokban. ERDÉLYI TÁRSADALOM: Szociológiai Szakfolyóirat: A Kolozsvári Babes-Bolyai Tudományegyetem Szociológia Tanszéke Magyar Tagozatának Folyóirata 2018/ 16(1) p. 59-82. Paper: 10.17177/77171.208

[26] IMD: Smart City Index, 2019.
https://www.imd.org/globalassets/wcc/docs/smart_city/smart_city_index_digital.pdf (2020.01.08)