Discussion Papers 2006. No. 50. 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During the Transition
CENTRE FOR REGIONAL STUDIES 
OF HUNGARIAN ACADEMY OF SCIENCES 
 
 

DISCUSSION PAPERS 
 
No. 50 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During 
the Transition 
 
 
by 
János RECHNITZER – Melinda SMAHÓ 
 
 
 
 
 
 
 

Series editor 
Zoltán GÁL 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Pécs 
2006 
 


Discussion Papers 2006. No. 50. 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During the Transition
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ISSN 0238–2008 
ISBN 963 9052 59 0 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2006 by Centre for Regional Studies of the Hungarian Academy of Sciences 
Technical editor: Ilona Csapó 
Maps: Valéria Fonyódi 
Printed in Hungary by Sümegi Nyomdaipari, Kereskedelmi és Szolgáltató 
Ltd., Pécs. 
 


Discussion Papers 2006. No. 50. 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During the Transition
Content 
Introduction ........................................................................................................................... 7 
1  Human resources and regional development ..................................................................  8 
2  Human factors ..............................................................................................................  13 
2.1  Schooling of the population ..................................................................................  17 
2.2  Spatial structure of the schooling of the inhabitants .............................................  21 
2.3  Foreign language skills .........................................................................................  29 
2.4  Human development index ...................................................................................  32 
3  Quality of life ...............................................................................................................  38 
3.1  Civil society ..........................................................................................................  38 
3.2  Regional and local identity ...................................................................................  43 
4  The network of knowledge and the communication of information.............................  45 
4.1  Primary and secondary institutions.......................................................................  45 
4.2  The network of higher education and knowledge mediators ................................  52 
4.3  Regional disparities and characteristics of research and development .................  58 
4.4  Changes of the territorial structure .......................................................................  61 
4.5  Characteristics of the transition period .................................................................  68 
5  Settlement network .......................................................................................................  74 
5.1  The innovative milieu and its changes in the nineties ..........................................  74 
5.2  Spread of a new skill and technology ...................................................................  81 
5.3  Knowledge bases at the turn of the millennium in the urban network..................  85 
6  Trends and conclusions ................................................................................................  91 
References ..........................................................................................................................  94 
 


Discussion Papers 2006. No. 50. 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During the Transition
List of figures 
Figure 1  
A different approach to regional competitiveness.............................................  10 
Figure 2 
Spatial factors influencing human resources ..................................................  12 
Figure 3 
Changes of the number of population between 2000 and 2010 ......................  14 
Figure 4  
Changes of the source of labour force (population aged 15–19) in the 
counties, 2000–2010 .......................................................................................  15 
Figure 5 
Permanent internal migration balance per one thousand inhabitants by 
counties, 2001 .................................................................................................  16 
Figure 6 
Average number of school classes finished by the population aged 7 and 
older, 1990, 2001 (in decreasing order by the 1990 values of the index)........  19 
Figure 7 
Breakdown of the population aged 7 and older by school education, 
1990 ................................................................................................................  23 
Figure 8 
Breakdown of the population aged 7 and older by school education, 
2001 ................................................................................................................  24 
Figure 9 
Regional disparities of the college and university degree holders per one 
thousand inhabitants, 2001..............................................................................  27 
Figure 10  Regional disparities of the professionals per one thousand inhabitants, 
2001 ................................................................................................................  28 
Figure 11  Language skills of the population, 2001 .........................................................  31 
Figure 12  Changes of the HDI values from 1990 to l996–1997......................................  35 
Figure 13  HDI and its partial indices, 2001 (in decreasing order of HDI) ......................  37 
Figure 14  Number of non-for-profit organisations per one thousand inhabitants by 
counties, 1993 .................................................................................................  39 
Figure 15  Number of non-for-profit organisations per one thousand inhabitants by 
counties, 2000 .................................................................................................  40 
Figure 16  Average contribution per one inhabitant (financial donation) to the 
revenues of the non-for-profit organisations by counties, 1997......................  42 
Figure 17  Number of primary school pupils per one thousand permanent 
inhabitants, 2001 .............................................................................................  48 
Figure 18  Number of full-time secondary school students per one thousand 
permanent inhabitants, 2001 ...........................................................................  49 
Figure 19  Role of the secondary education in the towns in the provision of the 
countryside, 2000 .............................................................................................  52 
Figure 20  Number of higher education students in the counties, 1990, 1996, 2001  ...........   53 
Figure 21  Spatial distribution of the higher education institutions in 2002.........................  54 
Figure 22  Number of full-time lecturers in the higher education institutions of the 
counties, 1990, 2001.........................................................................................  55 
Figure 23  Breakdown of the public body members of the HAS by science classes in 
the territories of the respective regional committees, 2002 ................................  57 
Figure 24  Regional development level and the level of R & D, 1995, 2001...................  64 
 


Discussion Papers 2006. No. 50. 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During the Transition
Figure 25  Number of applications for patents at the Hungarian Patent Office by 
counties, 1992, 1997, 2002 ...............................................................................  69 
Figure 26  Division of the urban network by innovation milieu, 1990 .................................   76 
Figure 27  Division of the urban network by innovation milieu, 1997..............................  77 
Figure 28  Possible groups of the Hungarian towns on the basis of the info-
communication sector .....................................................................................  83 
Figure 29  Division of the urban network by the knowledge base (towns with high 
renewal capacity) ............................................................................................  87 
Figure 30  Division of the urban network by the knowledge base (towns with 
limited renewal capacity) ................................................................................  88 
 
List of tables 
Table 1 
Positions of the Hungarian regions by the average number of school 
classes finished by the inhabitants, 1990, 2001...............................................  20 
Table 2 
Development of the HDI indices at county level, 1990–2001 ........................  34 
Table 3 
Changes of the values of the HDI index, 1996–2001......................................  36 
Table 4 
Indices of identity in Hungary, 1992–1996.....................................................  44 
Table 5 
Institutions and a few indices of primary education in Hungary (1990, 
2001) ...............................................................................................................  47 
Table 6 
Average proportion of those admitted to or students in their 4th year in 
higher education institutions (A/S) by counties, 1991–1998, 1994–1998 ......  50 
Table 7 
Regional distribution of the members of the public body of the Hungarian 
Academy of Sciences, 2000 .................................................................................   58 
Table 8 
Conditions of research and development .............................................................   59 
Table 9 
Employment in research and development .....................................................  61 
Table 10 
Rank-order of the R & D potential, 1995, 2001..............................................  62 
Table 11 
Regional development level and the level of R & D, 1995, 2000...................  65 
Table 12 
R & D potential and the types of economic development...............................  67 
Table 13 
Amounts paid to higher education from the resources of the National 
Technical Development Fund in 1996–2000, by planning-statistical 
regions.............................................................................................................  71 
 





Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Introduction 
The objective of regional development policies in the modern economies is the de-
crease of the disparities in the living conditions of the population. The interventions 
of  the  regional  policies  aim  at  the  transformation  of  the  economic  sectors,  the  in-
crease  of  the  employment  possibilities  and  the  improvement  of  the  different  infra-
structural and institutional conditions having an impact on the living conditions. The 
focus of the efforts is to guarantee possibilities by the renewal of the spatial factors 
promoting development and by the safeguarding of the conditions for a catching up. 
This latter factor serves spatial equalisation and the moderation of the regional dis-
parities, the effects of which of course can only be felt in the long run. 
The  modern  regional  development  policies  do  not  consider  space  as  a  single 
unit; they apply the above-mentioned general objective in a differentiated approach 
(Horváth, 1998). From the 1970s it became evident that the respective regions have 
specific socio-economic structures, making it impossible to handle them in a uni-
form  way.  Only  a  differentiated  system  of  objectives,  tools  and  institutions  can 
allow the activation of the local resources. 
The factors seen as determining regional  growth were previously economic fac-
tors and human resources – including labour force –, mostly their quantitative pres-
ence,  later,  from  the  1980s,  their  qualitative  composition  (Benko,  1999).  By  the 
1980s  it  became  clear  that  in  regional  development  the  factors  could  not  be  sepa-
rated,  i.e.  the  economic,  social,  human-labour  factors  should  not  be  treated  sepa-
rately, on the one hand, and the human elements were  more and  more appreciated, 
more exactly became the focal point of researches, on the other (Rechnitzer, 1993). 
The last  decade  of the  previous  century  demonstrated  that  those  territories  were 
successful  in  regional  development  that  had  a  larger  number  and  complex,  active 
asset of human factors (Enyedi, 1997). Regional analysts and developers realised that 
in different points of the space alternative cultural ands social ties had emerged, due 
to the levels of schooling, professional structures, ways of life and living conditions 
of the inhabitants. The linkages change, identities are different, the links to the set-
tlement and the region can be characterised by different parameters. 
Work culture and the and culture of activities show definite regional character-
istics,  the  accumulated  experiences  show  different  levels  of  activity,  thus  the  ad-
aptation to the new skills is very much differentiated in space, just because of these 
social  and  cultural  correlations  (Hahne,  1985).  The  former  paradigm  of  regional 
development  –  import  of  the  factors  of  production,  top-down  controlled  transfor-
mation  with  a  predominantly  economic  view  –  was  questioned  and replaced  by  a 
new way of thinking and action. This new, shaping paradigm has two central ele-
ments:  the  first  is  bottom-up  approach;  the  second  –  basically  connected  to  and 
deriving from the first – is the activation of the human resources, the promotion of 
its basic elements. 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
The first part of our study focuses on the new factors of regional development, in-
cluding  the  elements  generated  by  the  human  resources.  The  subsequent  chapters 
deal  with  the  regional  structure  of  a  few  dimensions  of  human  resources,  demon-
strating the regional characteristics that have stabilised or emerged in the 1990s and 
nowadays.  Finally  we  summarise  the  characteristic  features,  implying  the  trends of 
regional  development  and  thus  the  presumed  methods  of  the  activation  of  human 
resources. 
1  Human resources and regional development 
The precise definition of the human resources, a concept heard so often that it now 
almost seems a common place, is not an easy task. What is the point? It is that the 
human resources, the institutions contributing to their development, and the total of 
the social conditions and endowments together constitute those assets that a spatial 
unit disposes of. These factors are present both in themselves and jointly, the have 
impacts, they shape – reinforcing or weakening each other – the given spatial unit, 
and by the multitude of the spatial units, the whole of the spatial structure (Enyedi, 
1996). 
The recognition of knowledge in regional science as a factor determining regional 
development only started in the 1990s. The theories analysing regional development 
always reflected the current paradigms of economics, so for example the neoclassical 
theory dealt with the capital and labour effects (Richardson, 1969); then the export 
base theory considered the role of the sectors shaping the economic structure in re-
gional  growth  (North,  1955).  In  the  1970s,  the  theory  of  endogenous  development 
already featured human resources among the internal factors. The focal points of the 
analyses were nevertheless the endowments of the economic structure (Hahne, 1985) 
or the shaping of the institutional system of regional policy, the handling of the limits 
and shortcomings in this system (Stöhr, 1987). 
The theories explaining the development of the national economies and the fac-
tors of their competitiveness also tried to follow and model the changing economic 
environment, which led to the elaboration of “new growth theories” (EC, 2003). The 
followers of the “new (endogenous) growth theory” challenged the hypotheses of the 
neoclassical  experts  –  who  excluded  the  role  of  the  technological  changes  on  eco-
nomic development – and integrated technological externalities in their model. One 
of  their  excellent  representatives,  Romer  (1990)  emphasises  the  importance  of 
knowledge  creation  in  his  growth  theory.  He  argues  that  knowledge  is  a  dominant 
form of capital, and the volume of economic growth primarily depends on the accu-
mulation of knowledge. The most important feature of the knowledge-based societies 
is  that the  creation and  utilisation  of  knowledge  is  the  central  element  of  the  value 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
creation  processes.  He  also  emphasises  that  the  technological  changes  occur  as  a 
consequence of the investments in new technologies and the human resources, as a 
return of these investments. Accordingly, technological development is to be seen as 
an endogenous factor of economic growth. 
The theory  of  endogenous growth  also  supposes that all  existing  –  codified  and 
implicit (“tacit”) – knowledge is freely available for the creation of the new technical 
knowledge.  However,  this  has  not  been  reinforced  by  the  latest  researches,  as  the 
findings revealed that the spread of the new technological knowledge – especially of 
the implicit knowledge – has geographical limits (Anselin et al. 1997; Varga, 1998; 
Braczyk et al. 1998; Malecki-Oinas, 1999). 
According  to  the  Schumpeterian  endogenous  innovation  model,  the  businesses 
carry out technological developments built on innovations in order to maximise their 
profits. The model considers these technological developments as the most important 
source of economic growth. This theory says that the businesses are engaged in re-
search  and  development  activities  mostly  to  build  out  temporary  monopolies  and 
realise and extra profit (Romer, 1990). 
Due to the imperfect competition, the businesses are able to realise enough profit 
from their new products to cover their research and development expenses. The in-
novations involving better quality and more service content than the previous prod-
ucts are capable of replacing previous generations of the products; consequently they 
secure the extra profit of the innovator. These innovations then serve as inputs for the 
development activities of other businesses, contributing this way to the development 
of  the  general  technological  level  and  to  economic  growth.  Typical  examples  for 
these  innovations  are  information  and  communication  technologies.  In  the  Schum-
peterian  model  the  volume  of  growth  is  determined  by  the  returns  of  the  research 
costs, which depends on the magnitude of resources spent on innovation, the size of 
the market, the profitability of the research and development activity and the market 
positions of the innovators. 
The theories that belong to the economic approaches of the new economic geog-
raphy try to find out what factors lead to the concentration of the economic activities 
and  which  factors  influence  primarily  regional  competitiveness.  The  equilibrium 
model of the new theory of economic geography, by Krugman (1991/2003) can ex-
plain not only the geographical concentration of the economic activities but also the 
factors motivating the spatial reallocation of production and the transition of the in-
terregional  division  of  labour.  Krugman’s  model  combined  the  theories  of  Weber, 
Marshal  and  the  evolutionist  economists  (Nelson,  Winter)  in  an  innovatory  way. 
While Marshal e.g. builds his theory on the ideal of perfect competition, Krugman’s 
approach  also  considers  imperfect  competition  and  the  increasing  returns.  In  his 
model, parallel to the decrease of the transport costs, the local markets lose some of 
their importance and the production becomes more and more mobile in space. 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
It  comes  from  these  theories  that  the  competitive  advantage  of  the  advanced 
economies comes form their skills of knowledge production and knowledge utilisa-
tion in the first place. These days it is knowledge which is the basis of product, proc-
ess and service innovations that also create new markets or make the production of 
the  existing  products  and  services  cheaper.  Knowledge  comes  from  a  continuous 
research and development activity that is carried out by highly skilled experts during 
an efficient technology transfer and the market implementation of the new ideas. 
Knowledge-based economic development is typical for half of the OECD mem-
ber states, an organisation involving the developed industrial countries. Knowledge 
production and the number of those employed in knowledge industries are rapidly 
increasing in these countries (OECD, 1996). The production of medium technology 
intensive  and  high-tech  product  increased  from  44%  in  1985  to  over  50%  by  the 
turn  of  the  millennium.  The  growth  rate  of  these  sectors  has  been  significantly 
higher than the GDP growth rate for years (Simmie, 2003) (Figure 1)
Figure 1 
A different approach to regional competitiveness 
 
Source: EC [2003], p. 131. 
 
10 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
It is a generally accepted view that the wide spread of knowledge-based activi-
ties is playing an increasingly important role in the competitiveness of the respec-
tive countries and regions. Knowledge – as an essential component of innovation – 
is part of the circulation that leads to innovation and thus to the increase of export 
capacities  and  competitiveness.  On  the  one  hand,  the  export  base  of  national  and 
regional economies is the main driving force of growth. On the other hand, export 
and trade are most important mediators of internationally available knowledge and 
the  transfer  of  skills  indispensable  for  innovation  –  and  the  innovation  loop  is 
closed. 
The models introduced by Hagerstrand (1952), describing the spatial spread of 
innovation  launched  those  surveys  that  lead  to  the  description  of  the  innovation 
milieu  where  the  role  of  the  human  resources  is  already  of  utmost  importance 
(Camagni, 1991; Rechnitzer, 1993). Only one step further is the theory of knowl-
edge regions that sees the new driving force of development in the accumulation of 
skills  and  in  the  institutions  and  actors  responsible  for  that,  also  defining  a  new 
paradigm for regional development (Scheff, 1999; Rösch, 2000). 
Meusburger  (1998)  devoted  a  comprehensive  monograph  to  the  introduction  of 
the  regional  dimension  of  knowledge  and  training,  in  which  we  get  an  insight  not 
only into the theoretical bases necessary for the survey of the new factor of economic 
development but also find the most important aspects and methods for the analysis of 
the human resources. 
The Hungarian regional researches have neglected the analysis of knowledge of a 
new element in regional development so far. Essays were written on the independent, 
individual analysis of the respective elements of human resources, but these assessed 
the processes of the last decade and a half or the spatial transition of certain constitu-
ent factors not systematically, but from the aspect of the sectoral factors or the tradi-
tional regional resources (Vámos, 1992; Tóth–Trócsányi, 1997, 2000). 
It is a new challenge thus to analyse the spatial aspects of the human resources, as 
we  do  not  wish  to  describe  this  resource  of  innovation  by  one  single  factor,  i.e. 
population; instead we focus on the effect mechanisms and the system of factors that 
mostly influence the human resources in a respective region. We divided this system 
into four constituents (human factors; quality of life; knowledge and skills dissemi-
nation; settlement network), as seen in Figure 2
Each of these elements deserves a separate study, so we have selected a few of 
their components – for which territorial information is available –, and we attempt 
to introduce the processes of the 1990s on the basis of these. 
The  first  one  is  the  human  factor  that  can  be  characterised  by  population  and 
population  trends,  and  different  features  of  the  population  –  in  our  case  it  is  per-
haps  the  schooling  and  skills, i.e.  the  level  of  training  that  is  the  most  important. 
Further characteristics of the human factor are the stock of labour, activity rate, the 
structure of employment and its transition, rearrangement. Our essay does not deal 
 
11 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
with these latter two issues. The Human Development Index is meant to illustrate 
the quality of the human resources; this index tries to find correlations between the 
level of schooling of the population and the economic performance, which makes 
is suitable for the definition of temporal and spatial development hierarchies. 
Figure 2 
Spatial factors influencing human resources 
HUMAN FACTORS
QUALITY OF LIFE
 
- Composition of the population
- Civil society
- Level of schooling and skills
- Identity
- Labour force
- Culture
- Employment
HUMAN
RESOURCES
 
 
SETTLEMENT
NETWORK OF KNOWLEDGE
NETWORK
AND SKILLS DISSEMINATION
 
- Innovation environment
- Primary and secondary education
- Reception of novelties
- Higher education and further training
- Knowledge bases
- Research and development
 
Source: compiled by the authors. 
The second block focuses on the quality of life at regional level. Nowadays the 
cultural level of a respective region, the activity of the civil society or the identifica-
tion of the population with the locality or region is seen as a factor promoting devel-
opment. In our essay we analyse the latter two factors. 
The  third  block  contains  the  network  of  knowledge  and  skills  dissemination, 
because school education at different levels (primary, secondary schools and higher 
education),  research  and  development  and  the  presence  of  its  institutions  and  ex-
perts is of decisive importance in shaping the human resources of the municipali-
ties and regions. 
The fourth block is on the development of the settlement network, specifically 
the  urban  network.  The  settlement  network  is  seen  as  an  aura  of  the  human  re-
sources. Human presence and the institutions representing play a role in the devel-
opment of the settlements; on the other hand, the character and particular features 
 
12 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
of the settlement also influence human actions and their circumstances. The mutual 
relationship and connection is demonstrated by the example of the urban network, 
partly by its restructuring in the early 1990s and by the analysis of a new knowl-
edge  and  technology,  finally  by  looking  at  the  structure  of  the  factors  carrying 
knowledge. 
In our essay we used the results of the Hungarian literature and the findings of 
Hungarian  researches,  we  summarised  them  from  the  aspect  of  the  human  re-
sources, and we carried out supplementary survey where we found it necessary, or 
we updated the data. In our work we tried to grab the processes of the 1990s in the 
first  place,  expanding  our  skills  on  the  regional  characteristics  of  the  human  re-
sources in the transition period. 
2  Human factors 
Hungarian regional science is in a lucky situation inasmuch as the population data 
within the human factors and the tendencies that can be seen from them are fairly 
well processed. The features of the population – although they are only surveyed in 
details at the censuses every ten years and at the time of the micro-census at half-
time – allow a detailed spatial analysis. 
The  decrease  of  the  population  was  a  stable  tendency  in  the  last  ten  years,  the 
number of population decreased by almost 300 thousand persons since 1990. In each 
region and all of the counties the number of population decreased, with the exception 
of Pest and Fejér counties and the settlements in the category of three to twenty thou-
sand inhabitants. By the end of the decade, however, in not one county or region, or 
settlement category did the number of live births surpass the number of deaths (9.6‰ 
and 13.9‰, respectively), which means that ageing is now a phenomenon affecting 
the whole of the country, including the advanced and urbanised regions (Report on 
the regional processes
… 2001). The regional disparities have stabilised, as there is a 
natural  increase  in  Szabolcs-Szatmár-Bereg,  Hajdú-Bihar  and  Borsod-Abaúj-Zem-
plén counties, in Transdanubia in Fejér and Veszprém counties. A high proportion of 
deaths was typical of the last decade, which is especially true in the capital city, the 
north Hungarian counties, but the situation is the most dramatic in the South Great 
Plain. In 1990, in sixty-one per cent of the Hungarian settlements the population aged 
sixty  years  or  older  outnumbered  those  younger  than  fifteen;  in  1998,  this  was  the 
case in 68% of the Hungarian settlements. Ageing is a lasting tendency; nowadays it 
is only the agglomeration of Budapest and the northeast part of Hungary where the 
proportion  of  children  within  the  total  population  is  higher  than  that  of  the  elderly 
citizens. 
 
13 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
The trends of the change of the population in 2000–2010 (Figure 3) reveal that in 
the southern parts of Hungary (between Szentgotthárd and Gyula) the decrease of the 
population  will  be  faster  than  the  national  average,  the  decrease  of  the  population 
might exceed ten per cent in this decade, which can be enhanced by migration. The 
pace of the population decrease will be somewhat slower in Szabolcs-Szatmár-Bereg, 
Borsod-Abaúj-Zemplén  and  Hajdú-Bihar  counties,  similarly  moderate  tendencies 
will  be  typical  for  the  industrialised  parts  of  Veszprém  and  Fejér  counties.  In  the 
rural areas, the population decrease will be bigger in the coming decade (reaching 10 
to 12 per cent), while the urban regions will have a more moderate decrease (2–4 per 
cent). Migration will contribute to the increase of the disparities (National Regional 
Development  Concept,  Ministry  of  the  Environment  and  Regional  Development, 
1997). 
Figure 3 
Changes of the number of population between 2000 and 2010 
(national average = 100%) 
 
Source:  National  Regional  Development  Concept.  Ministry  of  Environment  and  Regional  Develop-
ment, 1997 
The regional disparities of the pool of labour force will be more striking in 2000–
2010 than before (Figure 4). The decrease of the population aged 15–59 is the most 
striking in the capital city and its agglomeration, above-average decrease can also be 
 
14 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
seen  in  Gyır-Moson-Sopron  county  and  in  Nógrád  and  Heves  counties,  closely 
linked to the agglomeration of the capital city. We have already mentioned that the 
South Great Plain region is characterised by a high ageing index, this is one of the 
reasons why we expect a strong decrease of the number of labour force in this region. 
Figure 4 
Changes of the source of labour force (population aged 15–19) in the counties,  
2000–2010 (national average = 100%) 
 
Source:  National  Regional  Development  Concept.  Ministry  of  Environment  and  Regional  Develop-
ment, 1997. 
The movement of human resources within Hungary, the migration showed differ-
ent characteristics in the transition period than in the decades before. Migration was 
predominantly motivated by making a living and having better work conditions, so in 
the 1990s migration to large distances was significantly reduced. Long-distance mi-
gration was slowed down, in addition to the reduction of jobs, by the lack of housing, 
more exactly the striking growth in the regional disparities of housing costs. Migra-
tion now involved shorter distances, and the main targets of migration were the ur-
banised  areas  of  Hungary  (Figure  5).  As  a  consequence  of  the  population  move-
ments, the prosperous western centres and their hinterlands attracted the population 
of the eastern regions (see Rédei, 2001). 
 
15 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 5 
Permanent internal migration balance per one thousand inhabitants 
by counties, 2001 
 
Source: Edited by the authors by HCSO data. 
The  age  structure  of  the  population  participating  in  migration  also  changed,  the 
share of the younger generation increased in the 1990s. The youth attend secondary 
schools and higher education institutions in these urbanised regions, having finished 
their studies they settle down there, in fact, in many cases they prepare the “reloca-
tion” of their families, parents and relatives living in the eastern parts of Hungary. 
The  migration  balance  of  the  urban settlements  turned  to  negative  in the  1990s, 
and this tendency is going on in the present decade. The outmigration of the popula-
tion  form  the  big  cities  started;  the  Budapest  agglomeration  strikingly  transformed 
both  as  regards  the  number  and  the  structure  of  its  population  (Csanádi–Csizmady, 
2002),  but  more  and  more  serious  infrastructure  and  traffic  problems  also  arise 
(Kovács, 2001). The big cities of Hungary are also losing their population, the subur-
banisation  trends  affect  the  big  cities  of  Transdanubia  in  the  first  place  (Bajmóczy, 
2000; Hardi, 2002), but the population decrease and outmigration are also palpable 
in the big cities of the other regions (Timár–Váradi, 2000). 
It is the active (and innovative) part of the population that leaves the rural or de-
pressed regions, leaving a growing share of elderly people and a decreasing working 
 
16 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
population there. This raises several municipal management problems, since e.g. the 
utilisation of some services decreases, at the same time the demand for other services 
–  especially  for  health  and  social  services  –  increases;  however,  the  impoverishing 
municipalities are unable to afford the provision of these services. 
International  migration  is  a  new  tendency;  it  had  been  rather  exceptional  before 
the systemic change. Today the number of foreigners staying in Hungary for a longer 
period of time is estimated to be around 150 thousand, the number of newcomers has 
stabilised at around 12–15 thousand annually (Kobolka, 2000; L. Rédei, 2001). The 
majority (85%) of them arrive from European countries – half of these from Romania 
–, ten percent from European Union member states, the rest from the neighbouring 
countries.  Another  10%  of  the  immigrants  are  from  Asia,  mostly  China  (Kovács, 
2000).  The  geographical  destinations  of  immigration  are  easy  to  designate:  on  the 
one hand, the border regions in the vicinity of the place of the immigration, and the 
centres of such regions, and the capital city, on the other hand. In the third place, the 
places  of  residence  of  friends  and  relatives  (mostly  in  South  Transdanubia)  are  the 
main places where the immigrants settle down (L. Rédei, 2001). 
2.1  Schooling of the population 
As  regards  the  schooling  of  the  population,  a  striking  tendency  seen  both  at  na-
tional and regional level in the last decade is the spectacular increase in the average 
level  of  schooling  of  the  population.1  The  average  number  of  finished  school 
classes increased by 1.1 between 1990 and 2001 – both the national and country-
side average –, which means a 13.6 per cent increase in the national average and a 
slightly  higher,  14  per  cent  increase  in  case  of  the  countryside  average  (i.e. 
theaverage calculated without Budapest). While in 1990 the Hungarian population 
aged  7  or  older  had  finished  eight  classes  on  the  average,  in  2001  the  average 
school education of the population aged 7 or older2 was almost 9.5 classes. When 
                                                      
1  During the census of 1990 and 2001, the schooling of the population was  measured by different 
methodologies: in 1990 the population aged 7 years and older was classified into different catego-
ries  by  the  highest  level  of  schooling  finished,  whereas  in  2001  the  highest  number  of  finished 
school  classes  was  taken  into  consideration  in  the  classification.  As  the  data  relating  to  the  two 
years  cannot  be  directly  compared  in  the  form  disseminated  by  the  Central  Statistical  Office,  we 
used  the  available  data  to  create  categories  that  allow  the  comparison  of  the  data  concerning  the 
two censuses, and we re-grouped and corrected the existing data in these categories. 
  In  the  data  series  used  in  our  survey  we  used  the  method  looking  at  the  highest  level  of  school 
finished. The started but unfinished (yet or  for ever)  schools of a  higher class (irrespective of the 
number of classes finished) was not taken into consideration, so the students of higher education in 
the respective years were classified among those who had finished secondary school. 
2  By population we mean the citizens aged seven years or older, as they are the part of the population 
relevant in the survey of school education. 
 
17 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
looking  at  the  figures  of  average  school  classes  finished  by  counties  we  can  see 
significant territorial disparities beyond the average growth in the value of this index, 
although  the  average  number  of  finished  school  classes  increased  in  each  county 
(Figure 6). 
The figure immediately reveals the outstanding position of Budapest: the index 
of the capital city exceeded the national average by 14.1% in 1990 and by 14.5% in 
2001. In 1990 Budapest and Gyır-Moson-Sopron county showed values exceeding 
the  national  average  (8.3),  the  indices  of  Vas,  Csongrád,  Komárom-Esztergom, 
Baranya,  Fejér,  Veszprém,  Borsod-Abaúj-Zemplén,  Zala  and  Pest  counties  were 
between the national average (8.3) and the country average (8.0). In Heves, Hajdú-
Bihar,  Somogy,  Tolna,  Békés,  Nógrád,  Jász-Nagykun-Szolnok,  Bács-Kiskun  and 
Szabolcs-Szatmár-Bereg counties we find figures that did not even reach the coun-
try average. 
The most dynamic development was not in Budapest in the last ten years, despite 
the favourable position of the capital city. While the increase in the average number 
of  finished  schools  was  less  –  14%  –  than  the  country  average,  there  were  some 
counties in which a growth exceeding the pace of the increase of the country average 
could  be  observed:  they  are  Pest  (16.7  per  cent),  Somogy  (14.9  per  cent),  Jász-
Nagykun-Szolnok  (14.8  per  cent),  Csongrád  (14.4  per  cent),  Heves  (14.2  per  cent) 
and Fejér (14.2 per cent). 
As a consequence of the uneven development during the decade, the order of the 
counties  changed  by  2001.  In  2001,  in  addition  to  Budapest  and  Gyır-Moson-So-
pron,  Csongrád  county  also  featured  an  index  above  the  national  average,  but  the 
position of Pest and Baranya counties improved significantly, too. In Pest county the 
average  number  of  finished  school  classes  hardly  exceeded  the  country  average  in 
1990, whereas in 2001 it was only 0.8% lower than the value of the national average. 
The dynamic growth of Somogy, Jász-Nagykun-Szolnok and Heves counties – well 
above the growth of the country average – was not enough to catch up these counties 
to  the  level  of  the  country  average  by  the  end  of  the  decade.  The  situation  signifi-
cantly worsened in Borsod-Abaúj-Zemplén county; the value exceeding the country 
average in 1990 fell to below that by 2001. 
The average number of finished school classes was the highest in Budapest and 
the  lowest  in  Szabolcs-Szatmár-Bereg  county  in  both  years.  During  the  respective 
decade,  the  difference  between  the  highest  and  lowest  value  of  average  number  of 
finished  school  classes  increased  from  1.9-fold  to  2.2-fold,  which  indicates  the 
growth  of  regional  disparities  in  the  relation  of  Budapest  and  Szabolcs-Szatmár-
Bereg county. 
 
18 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
 
 
19 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 At the level of the largest territorial units, the regions, the growth of the average 
number of finished school classes shows a more homogeneous situation than in the 
case of the counties, which is explained by the different development dynamism of 
the counties making the individual regions. A growth exceeding the increase of the 
country  average  could  only  be  seen  in  the  South  Transdanubian  region,  while  the 
dynamism  of  the  growth  of  the  national  average  was  surpassed  by  the  regions  of 
Central  Hungary,  Middle  Transdanubia,  North  Great  Plain  and  South  Great  Plain 
(Table 1). 
Table 1 
Positions of the Hungarian regions by the average number of school classes 
finished by the inhabitants, 1990, 2001 
Region 
 
1990 
 
2001 
position 
Average number of 
position 
Average number of 
finished school classes 
finished school classes 
Central Hungary 
1. 
9.05 
1. 
10.31 
National average 
– 
8.34 
– 
9.47 
West Transdanubia 
2. 
8.30 
2. 
9.42 
Middle Transdanubia  
3. 
8.22 
3. 
9.36 
Country average 
– 
8.05 
– 
9.18 
North Hungary  
4. 
8.04 
6. 
9.08 
South Transdanubia 
5. 
8.03 
4. 
9.17 
South Great Plain 
6. 
8.00 
5. 
9.09 
North Great Plain 
7. 
7.81 
7. 
8.89 
Source: Calculation by the authors based on the county data of the censuses of 1990 and 2001. Source 
of the data: county data of the census of 1990, HCSO 1992. and www.nepszamlalas.hu 
In the hierarchy of the regions, both in 1990 and 2001, the Central Hungarian re-
gion ranked first as regards the average number of finished school classes. It was the 
only  region  with  indices  above  the  national  average.  The  following  two  regions, 
West  Transdanubia  and  Middle  Transdanubia  kept  their  positions  between  the  na-
tional and the country average, a rearrangement could only be seen in the case of the 
regions below the country average. The positions of South Transdanubia and South 
Great Plain improved, due to their dynamic development, while the North Hungarian 
region, the one closest to the country average in 1990, fell to the one but last position 
by 2001. In North Hungary, the index of Borsod-Abaúj-Zemplén county fell below 
the  country  average  by  2001,  in  the  South  Great  Plain  region  Csongrád  county 
showed  a  dynamic  development,  its  figure  surpassed  the  country  average  by  2001. 
The  North  Great  Plain  –  despite  the  spectacular  development  of  Jász-Nagykun-
 
20 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Szolnok  county  –  showed  a  pace  of  development  below  the  growth  of  the  national 
average, it is still in the last position in the order of the regions: in all three constitu-
ent counties, the indices were below the country average both in 1990 and in 2001. 
The difference of 0.3 class between the country average and the national average 
remained unchanged between 1990 and 2001, which implies the moderate approach 
of the country average to the national average, i.e. the slight decrease of the Buda-
pest–country disparity, in the light of the growth of the average values of the index. 
The dynamism of the country average above the national average and the 5.8 per cent 
decrease in the standard deviation of the national average also indicate the decrease 
of the Budapest–country disparity. 
In addition to the Budapest–country difference, significant territorial imbalances 
can be seen in the rural space, as well, both within and among the regions. The often 
more dynamic growth of the indices of the counties below the country average could 
not  compensate  their  lagging  behind  coming  from  their  unfavourable  starting  posi-
tion, consequently most of the spatial disparities typical in the rural space in the be-
ginning of the decade continued to exist in 2001. Although the relative positions of 
the regions with counties below the country average changed, the same four regions 
featured the lowest average number of finished classes in 1990 as in 2001. In other 
words, while the countryside is slowly catching up with Budapest – due to the above-
average indices of West Transdanubia and Middle Transdanubia, and Pest, Baranya 
and  Csongrád  counties  –,  the  spatial  disparities  of  the  rural  space  do  not  cease  to 
exist. 
2.2  Spatial structure of the schooling of the inhabitants 
As a result of the rise in the average number of finished classes, in the educational 
structure of the population there was an increase in the share of those with higher 
school  education  within  the  total  population,  both  at  national  level  and  country 
level  (without  Budapest).  At  the  national  level,  the  proportion  of  those  without 
finished primary school fell to one-quarter, the share of those who had finished 1–7 
classes  of  the  primary  school  dropped  by  10  per  cent  (from  29  to  19%)  between 
1990 and 2001. 
The four per cent decrease in the share of those with finished only eight classes in 
primary school is a turning point, because the proportions of those belonging to all 
other categories (more finished classes) increased: the number of those who finished 
vocational  and  specialised  secondary  school  increased  by  5.4%,  the  proportion  of 
grammar school graduates rose by 8.6%, whereas the share of those with higher edu-
cation  diploma  increased  by  1.3%  between  1990  and  2001.  After  these  increases, 
18.4% of the population had vocational or specialised secondary school; almost 25% 
 
21 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
of the population finished grammar school and 8.9% had finished college or univer-
sity training. 
The  countryside  indices,  calculated  without  the  data  of  Budapest,  show  similar 
tendencies,  although  the  values  of  the  country  indices  are  less  favourable  in  both 
years  and  in  all  categories:  the  share  of  those  countryside  citizens  who  have  lower 
school  education  is  higher  than  the  national  average,  while  the  proportion  of  those 
with higher level of school education is below the national average. As regards the 
countryside Hungary, the proportion of those without finished primary school educa-
tion fell from 2.2 per cent to 0.6 per cent, of those with 1–7 finished classes of pri-
mary school from 31 per cent to 21 per cent, while the share of those who had only 
finished  eight  classes  of  primary  school  fell  from  32  per  cent  to  29  per  cent  from 
1990 to 2001. The proportion of those who finished vocational or specialised secon-
dary  school  increased  from  13.9%  in  1990  to  19.7%  in  2001,  whereas  those  who 
finished grammar school made 14.5% of the population in 1990 and 23 per cent in 
2001; these figures were 5.9% in 1990 and 66.% in 2001, respectively, for the gradu-
ates of higher education institutions. 
As regards the educational structure of the population, the situation was the best 
in Budapest in both 1990 and 2001, as the capital city boosted with the lowest share 
of those with low level of school education and the highest proportion of those with 
higher level of education. In both years in question, Szabolcs-Szatmár-Bereg county 
had the highest share, compared to its population, of those who had not even finished 
the eight classes of primary school or only 1 to 7 classes of that. Parallel to this, in 
1990 this county featured the lowest proportion of those with secondary school and 
higher education leavers and in 2001 the smallest share of those who had college or 
university degree. 
When  comparing  the  schooling  structure  of  the  Budapest  and  the  countryside 
population,  significant  disparities  can  be  seen.  The  data  in  Figure  7.  and  8.  reveal 
that  the  share  of  secondary  school  or  higher  education  graduates  within  the  total 
population was higher in Budapest, the proportion of those with less schooling was 
more significant in the countryside both in 1990 and 2001. 
While in 1990 14.5 per cent of the population living in Budapest had higher edu-
cation  degree,  the  same  figure  for  the  countryside  population  was  not  more  than 
5.9%. These figures increased to 19.3 per cent and 6.6 per cent, respectively, which 
means that the dynamic increase in the share of higher education graduates resulted 
in the fact that one-fifth of the Budapest population aged 7 years or older had higher 
education  diplomas,  whereas  in  the  countryside  the  increase  of  the  share  of  the  re-
spective category of population was only 0.7%. 
We  can  see  that  in  1990  the  category  biggest  in  number  within  the  population 
aged seven years or older was those who had finished primary school education, both 
in  Budapest  and  the  countryside.  By  2001,  a  dramatic  decline  had  taken  place  in 
Budapest in the share of those with primary school education, at the same time the 
 
22 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
proportions  of  secondary  school  and  higher  education  graduates  increased  dynami-
cally.  In  the  capital  city,  in  2001  it  was  already  secondary  school  graduates  who 
made the biggest share of the population aged seven years or older, and the share of 
those with college or university diploma almost reached the proportion of those with 
not more than eight classes of primary school education. In the countryside popula-
tion, the share of the category with 1 to 7 finished classes of primary school showed 
a considerable decrease, parallel to a significant increase of the categories with voca-
tional and specialised secondary school education, and with grammar school educa-
tion within the population aged seven years or older. 
Comparing the processes in Budapest and the countryside, an increase is evident 
in both cases in the number of those with higher level of schooling within the popu-
lation  aged  seven  years  or  above.  The  difference  is  that  in  Budapest  it  was  mainly 
due to the rise in the proportions of grammar school and higher education graduates, 
while in the countryside it was attributable to the increasing share of those with vo-
cational and specialised secondary school, or with grammar school education. 
Figure 7 
Breakdown of the population aged 7 and older by school education, 1990 
(in per cent) 
100%
90%
80%
Higher education
70%
Secondary school
60%
Vocational school
50%
8 classes of primary school
40%
30%
1 to 7 classes of primary
school
20%
No finished class of primary
school
10%
0%
Budapest 
Countryside
 
Source: Calculation by the authors based on the data of censuses. 
Source of the data: county data of the census of 1990, CSO 1992. 
 
23 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 8 
Breakdown of the population aged 7 and older by school education, 2000 
 (in per cent) 
100%
90%
80%
Higher education
70%
Secondary school
60%
Vocational school
50%
8 classes of primary
school
40%
1 to 7 classes of primary
school
30%
No finished class of
primary school
20%
10%
0%
Budapest
Countryside
 
Source: Calculation by the authors based on the data of censuses. 
Source of the data: county data of the census of 2000, HCSO 2001. 
In the spatial distribution of schooling it is the Budapest–country discrepancy too 
that dominates. While in 1990 44.3% of those with higher education graduates and 
36.4% of secondary school leavers lived in the Central Hungarian region, not more 
than 29% of the population aged seven years or older lived in this region, which indi-
cates a considerable concentration. The role of Budapest is outstanding even within 
the  Central  Hungarian  region:  while  in  1990  Budapest  was  home  to  19.8%  of  the 
Hungarian  population  aged  seven  years  or  older,  the  capital  city  concentrated  37.7 
per cent of the higher education graduates and 28.5% of those who had finished sec-
ondary  school.  The  concentration  of  those  with  higher  education  diploma  in  the 
Central  Hungarian  region  further  strengthened  by  2001:  in  this  year,  almost  half, 
47.5%  of  those  with  higher  education  diplomas  lived  in  this  region,  while  the  re-
gion’s  share  from  the  Hungarian  population  aged  seven  years  or  older  was  only 
28.2%. In the region of Central Hungary, the increasing concentration is due to the 
dynamic  development  of  both  Budapest  and  Pest  county.  As  regards  secondary 
 
24 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
school  graduates,  the  share  of  the  Central  Hungarian  region  slightly  decreased,  by 
approximately 2 per cent, as a consequence of two opposite processes: in Budapest 
there were 4.5% less, while in Pest county 2.4% more inhabitants of this category in 
2001 than in 1990. 
As  regards  those  with  less  schooling  than  secondary  school,  their  concentration 
can be seen in the countryside. While in 2001 fifteen per cent of the population aged 
seven years or older lived in the North Great Plain region, one-quarter of those who 
had  not  finished  primary  school  lived  in  this  region.  Looking  at  the  data  at  county 
level,  the  disadvantaged  position  of  Szabolcs-Szatmár-Bereg  county  is  the  most 
striking. In 2001 Szabolcs-Szatmár-Bereg county was home to 5.6% of the popula-
tion aged seven  years or older, while its share from those without finished primary 
school education reached 12.8%. It is remarkable that the higher category of school-
ing, the smaller the share of the Hungarian population that lives in Szabolcs-Szatmár-
Bereg county: 12.8% of those without primary school education, 7.4% of those with 
1 to 7 finished classes of primary school, almost 6% of those with finished primary 
school  education,  5.7%  of  those  with  vocational  school  or  specialised  secondary 
school certificate, 4.3% of secondary school graduates and 3.2% of those with higher 
education diploma were Szabolcs-Szatmár-Bereg county citizens in 2001. The same 
phenomenon,  although  to  a  more  limited  extent,  was  typical  in  Tolna,  Nógrád  and 
Hajdú-Bihar counties. 
We  get  much  information  on  the  schooling  of  the  population  in  a  given  region 
from the share of those with higher education diploma. In 1990, the national average 
of  this  group  within  the  population  aged  25  years  or  older  was  10.6%,  this  figure 
increased to 12 per cent by 2001. In the countryside the same figures were 8.3% in 
1990 and 9% in 2001. 
Comparing  the  counties  and  regions  of  Hungary,  significant  differences  can  be 
seen in this respect, too. First of all we have to see the favourable position and dyna-
mism  of  Budapest.  In  1990,  one-fifth  of  the  population  aged  25  years  or  older  had 
higher education diploma in Budapest, by 2001 their share grew to one-fourth. These 
numbers  are  more  modest  in  the  countryside  of  Hungary.  Besides  the  Budapest–
country  disparity,  there  are  palpable  differences  within  the  country,  as  well.  At  the 
level of the regions, the Danube River is a division line: the indices of the county in 
Transdanubia were above the countryside average both in 1990 and 2001, while the 
indices of the Great Hungarian Plain counties remained below that in both years. 
When we look at county level data, the differences are not unambiguous. In 1990 
only  Budapest  boasted  with  values  higher  than  the  national average,  while  in  2001 
Csongrád  county  too  showed  figures  in  excess  of  the  national  average,  due  to  its 
dynamic development during this decade. 
In 1990 the following counties had higher shares of those with higher education 
diplomas within the population aged 25 years or older in the countryside: Csongrád, 
Gyır-Moson-Sopron, Hajdú-Bihar, Fejér, Baranya, Veszprém, Vas, Zala, Komárom-
 
25 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Esztergom  and  Borsod-Abaúj-Zemplén.  By  the  year  2001,  the  number  of  counties 
with positions in between the national and the countryside average decreased: Gyır-
Moson-Sopron, Baranya, Hajdú-Bihar, Fejér and Veszprém counties kept their posi-
tions,  while  Pest  joined  this  leading  group.  The  positions  of  Komárom-Esztergom, 
Vas, Zala and Borsod-Abaúj-Zemplén worsened, in 2001 the proportion of the higher 
education graduates within the population aged 25 years or older dropped below the 
countryside average in these counties. 
Despite the fact that the positions of several counties worsened, in 2001 there was 
at least one county in each Hungarian region – with the exception of North Hungary 
– where the proportion of the higher education graduates within the population aged 
25  years  or  older  exceeded  the countryside average.  These  are  usually  the counties 
with higher education – primarily university – centres: Fejér, Veszprém,  Gyır-Mo-
son-Sopron, Baranya, Hajdú-Bihar and Csongrád counties. 
In 1990, the lowest proportions of higher education graduates within the popula-
tion aged 25 years or older could be found in Békés county (7 per cent) and Nógrád 
(7.1%).  By  2001,  even  these  low  values  dropped  considerably:  the  proportion  of 
higher education diploma holders within the population aged 25 years or older fell to 
5.6% in Békés and 5.8% in Nógrád county. 
Figure 9 shows the regional composition of schooling and employment, including 
those  in  leading  positions  and  other  professionals.  From  the  breakdown  of  school 
education per one thousand inhabitants, the high value of the capital city is striking 
(37%);  together  with  Pest  county  the  Central  Hungarian  region  is  home  to  every 
second  person  with  higher  education  diploma  (44.7%).  Apart  from  this  proportion, 
the regional disparities are not striking: the spatial structure of the higher education 
graduates  is  more  or  less  balanced  across  Hungary.  The  counties  with  university 
centres  stand  out,  also  Gyır-Moson-Sopron  and  Vas  counties  in  Transdanubia. 
Looking at the same factor at the regional level, it is striking that the proportion of 
highly  educated  inhabitants  is  higher  in  the  South  Great  Plain  region  (11  per  cent) 
than in West Transdanubia where this figure is only 8.8%. This difference is inter-
esting, as one would probably think that the areas with more advanced economy and 
higher income generating capacity will more definitely concentrate the proportion of 
higher education graduates. This is not the case, and we even have to remind of the 
anomaly that the supposedly less developed regions concentrate a higher proportion 
of the highly educated inhabitants. This statement is supported by the fact that 10.7% 
of all higher education graduates live in the South Great Plain region. 
Figure  10  shows  the  spatial  distribution  of  those  in  leading  positions  and  of 
intellectuals and other professionals. The combination of the two categories – those 
in leading intellectual positions and other professionals – is made possible by the 
fact that these two are quite similar in their regional breakdown; the proportions of 
these two groups are quite the same. The role of the capital city is striking again in 
the spatial structure of these occupations, as the highest figure of intellectuals per  
 
26 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 9 
Regional disparities of the college and university degree holders* per one 
thousand inhabitants, 2001 
 
*Data of the locally employed. 
Note: number in brackets show how many counties belong to the respective category. 
Source: calculation by the authors based on the HCSO data of the census of 2001. 
 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
Figure 10 
Regional disparities of the professionals* per one thousand inhabitants, 2001 
 
* Data of the locally employed. 
Note: Number in brackets show how many counties belong to the respective category. 
Source: Calculation by the authors based on the HCSO data of the census of 2001. 
 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
one  thousand  inhabitants  can  be  found  here.  It  is  interesting  that  after  Szabolcs-
Szatmár-Bereg county, it is Pest county that has the last position in this respect: it 
indicates  that  the  executive  managers  and  the  professionals  are  more  likely  to 
choose Budapest as their place of residence. In regional disparities, the tendencies 
mentioned  above  can  be  seen  here  as  well:  the  counties  of  South  Hungary  with 
large university centres stand out (Csongrád and Baranya), together with the West 
Transdanubian and the Middle Transdanubian region. These regions feature values 
around  the  national  aver  age.  In  the  eastern  part  of  Hungary  the  share  of  the 
population  with  such  occupations  is  lower;  the  number  of  intellectuals  per  one 
thousand inhabitants is approximately 100–110. This is probably the consequence of 
the  more  traditional  economic  structure,  the  high  proportion  of  those  employed  in 
public  services  and  the  lowest  level  of  entrepreneurial  willingness.  Regional 
disparities  are  thus  clearly  visible,  not  only  as  regards  schooling,  including  higher 
education,  but  also  in  those  professions  that  are  connected  to  intellectual  activities, 
i.e. management, organisation, marketing and development tasks. 
2.3  Foreign language skills 
The foreign language skills are basically determined by the level of schooling, but 
the cultural affinity of the population is also reflected in this factor. These together 
affect the quality of life. On the basis of the data of the 2001 census and informa-
tion from the 1990s, processed in a former study, we attempt to highlight the spa-
tial  structure,  with  special  reference  to  the  changes  that  occurred  in  the  1990s 
(Tóth–Trócsányi, 1997). 
Among the learnt languages (i.e. languages that are not the mother languages of 
the  ethnic  minorities),  English,  French  and  Spanish  led  the  list  in  the  early  1990s, 
because English and Russian were more wide-spread than the languages of the ethnic 
minorities  (except  German).  There  were  large  differences  in  language  skills  across 
the country. The spread of English language was evident, which is indicated by the 
fact  that  while  in  1991  the  regional  difference  was  14-fold  between  the  (naturally) 
leading  Budapest  and  the  holder  of  the  least  favourable  position  (Borsod-Abaúj-
Zemplén  county),  the  situation  changed  a  lot  since  then,  the  differences  in  English 
language skills grew to 38-fold by 2001. The leading position was held by Budapest 
again,  the  county  in  the  last  position  was  Nógrád.  As  regards  the  structure  of 
language  skills,  German  still  leads  (36.1%)  but  English  is  approaching  it  (reaching 
35.5%),  all  other  European  languages  have  weak  positions,  only  Russian  is  worth 
mentioning  (6.9%),  but  French  language  is  becoming  more  and  more  popular,  too 
(4.1%). 
Budapest was the leading spatial units in Hungary in the skills of learnt languages 
in 1991: 57% of those who spoke foreign language(s) lived in the capital city. The 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
situation changed by 2001, the share of Budapest among the speakers of foreign lan-
guages dropped to 33.9%, together with Pest county to 43.7%. The regional differ-
ences are decreasing in foreign language skills. It is also true that there is a concen-
tration  of  the  speakers  of  less  commonly  spoken  languages  in  Budapest:  Spanish 
(59.0%),  French  (48.6%),  Italian  (46.5%),  It  is  not  valid  for  German,  on  the  other 
hand, the Budapest citizens only  make 28.1% of those who speak German in Hun-
gary. 
There are no striking differences between the rural areas west and east of the Da-
nube River, if we look at the proportion of those with foreign language skills. In the 
two  macro-regions  the  share  of  those  who  speak  foreign  languages  is  almost  the 
same; the differences can be found among the languages spoken. The nine counties 
of Transdanubia are home to 38.6% of those who speak German, the highest figure 
can  be  found  in  Gyır-Moson-Sopron  county  and  the  lowest  in  Tolna  (7.4%  and 
2.8%, respectively).  In the Great Hungarian Plain and North Hungary, on the other 
hand, English is dominant; the regions in question are home to 27.8% of those who 
speak  English.  The  highest  the  share  of  English  speakers  is in  Borsod-Abaúj-Zem-
plén county (4.9%), while in Nógrád only 1.1 of the population speak English. Also, 
the county with major university centres, i.e. Csongrád or Hajdú-Bihar feature high 
figures of population speaking English language (Figure 11)
We can say that theoretically every fifth citizen of Hungary speaks a foreign lan-
guage at some level, this proportion being the highest in Budapest (33.6%) and the 
lowest  in  Szabolcs-Szatmár-Bereg  county  (9.3%),  which  means  that  the  regional 
disparity is 3.6-fold. Compared to the size of the population, in South Transdanubia 
we  are  the  most  likely  to  find  somebody  with  foreign  language  skills.  Within  this 
region Baranya county has an outstanding position, in this county every fourth per-
son is able to communicate in some language. The next counties “rich in languages” 
are  Gyır-Moson-Sopron  (22.1%),  Pest  (19.3  per  cent)  and  Komárom-Esztergom 
(18.9 per cent). In the order of the first five counties we also find Veszprém county 
(18.4 per cent). On the other hand, Northeast Hungary is a “language-deficient” re-
gion, as the order of the counties from the bottom is as follows: Szabolcs-Szatmár-
Bereg (9.3 per cent), Jász-Nagykun-Szolnok (10.3 per cent), Nógrád (11.0 per cent), 
Borsod (11.7 per cent) and finally Bács-Kiskun county (14.0 per cent). 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 11 
Language skills of the population, 2001 
 
Note:  number  in  brackets  show  how  many  counties  belong  to  the  respective  category.
 
 
Source: HCSO data of the census of 2001. 
 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
2.4  Human development index 
The  human  development  index  (HDI)  was  calculated  according  to  the  principles 
defined by the UNDP (the development programme of the UNO). The definition of 
human  development  is  as  follows:  “The  creation  of  an  environment  in  which  the 
humans can develop all of their resources, can live a productive and creative life in 
harmony with their needs and interests” (A humán és a gazdasági… 2001 p. 5.). 
In the spirit of this definition the human development indices are made for coun-
tries and groups of countries, on the basis of the following factors: 
−  long and healthy life (life expectancy); 
−  skills level (literacy of the adult population, and the share of those attending 
the three types of schools, i.e. primary, secondary and higher education within 
the respective age group); 
−  living  standards  (amount  of  the  GDP  per  capita  calculated  at  purchasing 
power)3. 
The  average  of  the  three  elements  gives  HDI,  basically  an  index  the  possible 
maximum of which is 1. 
The calculation of this index for territorial units was first done by Nemes Nagy, 
József  (Fóti,  2000).  The  author  emphasises  in  his introductory  essay  that  the  index 
“is good for demonstrating the relative development positions of the spatial units (the 
counties) in comparison with each other, and it magnifies regional disparities that are 
hardly palpable in international (cross-country) analyses” (ibid, p. 62.). We have to 
agree with Nemes Nagy, József’s statement, i.e. that the application of the HDI index 
for various spatial units is suitable for highlighting the relative differences, discrep-
ancies among the units, as well as the possible changes in these differences. On the 
other hand, this index is definitely unsuitable for the definition and demonstration of 
the  “development  level”  of  the  territorial  units  within  a  given  country,  either  in  a 
                                                      
3  For each component of HDI,  we calculate  an index in the following way:  Ii= (Xi – Xmin)/(Xmax – 
Xmin),  where  Xmax  and  Xmin  are  the  two  extremes  of  the  index,  and  Xi  is  the  index  for  country  or 
regional unit “i”. The minimum and maximum values of the indices are fixed: for life expectancy 
these  are  25  and  85  years;  for  literacy  rate:  0  per  cent  and  100  per  cent;  for  a  combined  gross 
schooling  rate:  0  per  cent  and  100  per  cent;  for  GDP  per  capita  (at  purchasing  power  standards): 
100 Dollars and 40,000 Dollars. In our calculations, the combined gross schooling rate – similarly 
to  the  method  used  by  Nemes  Nagy,  József  –  was  substituted  by  the  average  number  of  finished 
school classes, and we considered the extremes of the index as zero and sixteen. The index of the 
skills level is the weighed average of the adult literacy index and the index of the average number 
of finished school classes, in which the literacy index is given a twofold and the average number of 
finished school classes a single weight. The calculation of the index of living standards is based on 
the GDP per capita (in USD at PPS) and takes places as follows: W(y) = (log– logymin)/(logymax – 
logymin). The HDI values are simple arithmetic means of the calculated indices. The values of HDI 
range between 0 and 1, the higher values showing the higher level of development. 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
UNDP definition or any other system of comparison, since the income index is the 
only one  where significant differences can be seen across the spatial figures. GDP, 
used  to  highlight  living  standards,  strongly  differentiates  the  counties,  whereas  the 
spatial  disparities  in  the  case  of  the  other  indices  are  less  spectacular,  their  spatial 
differentiation effect is much more limited. 
The significant differences among the HDI data gradually approached each other 
by the turn of the millennium (Table 2) While the difference between the highest and 
the lowest figure was 31-fold (!) in 19904, it was only 1.13-fold in 2001. The national 
figure  of  the  index  is  increasing,  too  (the  increase  is  1.39-fold  between  1990  and 
2001), the main reason for which is the rising school education of the population and 
the continuous growth of GDP. The average life expectancy, unfortunately, did not 
increase, but its decrease is compensated by the schooling and the income positions 
to  a  much  more  significant  extent,  while  the  high  rate  of  literacy  within  the  skills 
level (99%) could be taken as stable during the 1990s. 
The survey for the years 1990 and 1996–1997 did not bring any surprise (Figure 
12). The capital city evidently kept its leading position, in fact not only was it able to 
keep  but  also  to  slightly  improve  it.  In  the  human  development  index,  the  West 
Transdanubian counties and Fejér county are the leading rural counties. On the other 
hand, the North Hungarian counties were unable to improve their situation; in fact, 
they are more and more falling behind (strongly influenced by their weaker income 
positions). It is interesting that although the South Great Plain, the South Transdanu-
bian region and Szabolcs-Szatmár-Bereg and Hajdú-Bihar counties were able to sta-
bilise their positions, their indices remained well below the national average. 
In order to register further changes, we made calculations for the changes between 
1996–1997 and 2001. We found that the differences in human development indices 
decreased by 2001, parallel to the decrease of regional disparities, the more intensive 
catching up process and the decreasing pace of growth, practically the stagnation at a 
certain level in the central regions. In our opinion the change can only be seen in the 
regional GDP figures, as no major regional disparities can be demonstrated in either 
life expectancy or schooling level, and the literacy rate stabilised at a high level. 
In Table 3 we made a comparison of the 1996/1997 and the 2001 data, according 
to  the  volume  of  the  changes.  The  national  value  of  HDI  grew  by  leaps  from  the 
middle  of  the  last  decade  until  2001,  by  almost  37%.  The  background  of  this  phe-
nomenon is probably the climbing out of the economic crisis following the systemic 
change,  which  could  be  seen  among  other  things  in  the  dynamic  growth  of  GDP. 
This strongly influenced HDI values both at the county the national level. 
                                                      
4  Nemes Nagy elaborated the HDI value for 1990 in his essay, at that time regional GDP data were 
unavailable, he was only able to calculate with regional incomes that did not reflect the economic 
performance.  Also,  the  discrepancy  between  the  capital  city  and  the  countryside  was  significant 
then.  This  is  one  of  the  reasons  why  strong  differences  could  be  seen  across  the  indices  (Nemes 
Nagy–Major,
 1999). 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Table 2 
Development of the HDI indices at county level, 1990–2001 
County, region 
1990 
1996 
1999 
2001 
Budapest 
0.899 
0.915 
0.866 
0.865 
Pest 
0.448 
0.471 
0.790 
0.802 
Central Hungary 
0.673 
0.693 
0.838 
0.847 
Fejér 
0.656 
0.709 
0.821 
0.828 
Komárom-Esztergom 
0.517 
0.562 
0.805 
0.802 
Veszprém 
0.685 
0.733 
0.805 
0.806 
Middle Transdanubia 
0.619 
0.668 
0.812 
0.814 
Gyır-Moson-Sopron 
0.818 
0.883 
0.841 
0.839 
Vas 
0.652 
0.788 
0.823 
0.825 
Zala 
0.593 
0.684 
0.813 
0.804 
West Transdanubia 
0.688 
0.785 
0.827 
0.826 
Baranya 
0.452 
0.451 
0.798 
0.795 
Somogy 
0.324 
0.280 
0.789 
0.784 
Tolna 
0.462 
0.376 
0.805 
0.799 
South Transdanubia 
0.413 
0.369 
0.797 
0.792 
Borsod-Abaúj-Zemplén 
0.261 
0.169 
0.788 
0.782 
Heves 
0.508 
0.524 
0.800 
0.789 
Nógrád 
0.419 
0.218 
0.776 
0.772 
North Hungary 
0.396 
0.304 
0.790 
0.782 
Hajdú-Bihar 
0.359 
0.406 
0.797 
0.792 
Jász-Nagykun-Szolnok 
0.411 
0.330 
0.789 
0.785 
Szabolcs-Szatmár-Bereg 
0.029 
0.039 
0.773 
0.764 
North Great Plain 
0.266 
0.258 
0.786 
0.780 
Bács-Kiskun 
0.295 
0.322 
0.796 
0.787 
Békés 
0.519 
0.543 
0.796 
0.789 
Csongrád 
0.592 
0.610 
0.815 
0.806 
South Great Plain 
0.468 
0.491 
0.802 
0.794 
Total 
0.584 
0.595 
0.817 
0.814 
Country (without Budapest) 
 
 
 
0.798 
Source: Nemes Nagy–Jakobi, 2003. 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 12  
Changes of the HDI values from 1990 to l996–1997 
 
Source: Fóti (ed.) 1999. p. 70. 
Comparing the counties to the national figure of HDI, we can make three groups 
of  them.  The  first  group  involves  Budapest,  Gyır-Moson-Sopron,  Veszprém  and 
Vas  counties,  where  the  1996/1997  values,  well  above  the  national  average, 
approached the national average by 2001. These spatial units, the most developed 
ones  in  the  middle  of  the  1990s,  were  unable  to  rise  above  the  national  average 
spectacularly  by  2001,  and  although  their  relative  positions  compared  to  the 
average deteriorated seriously, the respective counties (with the exception of Vesz-
prém) still featured figures in excess of the national average in 2001. The indices of 
Fejér,  Heves,  Csongrád,  Békés,  Komárom-Esztergom  and  Zala  counties  were 
within the 20 per cent range around the national average in both years in question, 
which means that these spatial units kept up with the national growth of the HDI. 
In  their  case  an  initial  position  around  the  national  average  had  enough  reserves 
that allowed them to reach values around or slightly above the national average, all 
changes considered. 
The third group contains the previously underdeveloped areas, such as the South 
Transdanubian,  the  North  Great  Plain  and,  with  the  exception  of  Heves,  the  North 
Hungarian counties, also Pest and Bács-Kiskun. These spatial units usually doubled 
 


Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
their  figures,  their  development  was  striking,  the  extent  of  their  dynamism  consid-
erably exceeded the total of the changes at national level. 
We have to find the reasons – and we have to repeat in this place that in the hu-
man development index the decisive index is the growth and development of GDP, 
since  the life  expectancy,  the  schooling  and  literacy  rate  are  balanced  and  almost 
uniform  (Figure  13).  It  is  clear  that  the  capital  city  and  the  West  Transdanubia, 
maybe some Middle Transdanubian counties are unable to increase their GDP to a 
significant  extent;  they  are  “stuck”  at  a  stable  high  value  where  any  further 
progress requires significant resources. In the rest of Hungary, the growth of GDP 
had a stronger impact on the catching up in HDI, so the progress of the respective 
counties is more spectacular. 
Table 3 
Changes of the values of the HDI index, 1996–2001 
2001 
Well above average  Average or around the average 
Below average 
1996 
(>121%) 
(80–120%) 
(<80%) 
Well above average 
 
Budapest 
 
(>121%) 
Gyır-Moson-Sopron 
Veszprém 
Vas 
Average or around the 
 
Fejér 
 
average (80–120%) 
Heves 
Csongrád 
Békés 
Komárom-Esztergom 
Zala 
Below average (<80%) 
 
Pest 
 
Hajdú-Bihar 
Jász-Nagykun-Szolnok 
Szabolcs-Szatmár-Bereg 
Nógrád 
Baranya 
Somogy 
Tolna 
Bács-Kiskun 
Borsod-Abaúj-Zemplén 
Source: Calculation by the authors. 
 
10 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
11 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 

Quality of life 
Among  the  elements  influencing  the  quality  of  the  human  factors  that  determine 
the  components  of  human  resources,  we  cannot  neglect  culture,  and  its  physical 
forms, cultural heritage deriving from the existence of the cultural goods. The cul-
tural  heritage  is  one  of  the  potential  determinants  of  the  spatial  structure.  In  the 
Hungarian professional literature there are few examples for the analysis of culture 
at  regional  level.  It  comes  from  the  complexity  of  the  concept  of  culture  that  its 
analysis and interpretation is not an easy task. It can contain material and historical 
heritage  (built  environment,  historical  locations),  intellectual  and  social  heritage 
(cultural and intellectual goods and the socio-economic relations) and natural heri-
tage  (natural  landscape),  which together  and individually  affect  regional  develop-
ment  and  the  quality  of  the  human  resources  (Czene,  2002).  These  factors,  how-
ever,  do  not  only  characterise  a  spatial  unit  in themselves,  i.e.  by  their  existence; 
their changes, dynamism also affects the regional structure. Dynamism in this place 
means  that  the  character,  the  features  of  their  elements  are  not  only  occasionally 
but constantly present in the spatial unit, are integrated in all elements of the space, 
influencing its future condition.5 
The cultural factors can thus involve a very wide range of factors, so in our essay 
we cannot analyse their spatial effects. However, a few aspects of the culture-related 
elements or those representing culture in some way are worth highlighting, in order 
to at least refer to the regional characteristics of these components. 
3.1  Civil society 
In  the  modernising  societies  the local communities  are  more  and  more  influential 
on the development of the quality of life; their activity and influence are becoming 
more  and  more  important.  The  character  and  integration  of  the  local  community, 
care can all demonstrate the internal content of the regional structure in local and 
regional values, and thus can refer to the division and differences of these values. 
The local communities and their regional characteristics can be best demonstrated 
by the civil sector, and the organisations of the civil society. The regional presence 
and  spatial  division  of  the  civil  organisations,  such  as  foundations,  associations  or 
special organised communities established for different purposes do not only repre-
                                                      
5 The role of the cultural heritage is only now being recognised, the effect of these goods on spatial 
development and the importance of the protection, i.e. the integration of cultural heritage in spatial 
development  strategies  and  programmes  is  first  mentioned  in  the  ESDP  (European  Spatial 
Development  Perspective,  
2000).  In  Hungary,  the  National  Regional  Development  Concept  does 
not contain development considerations concerning the cultural heritage, but the National Physical 
Plan already mentions statements on this issue (Czene, 2002). 
 
12 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
sent the financial conditions but also of the cultural values, traditions and the integra-
tion of the inhabitants. 
The  dynamic  growth  of  the  number  of  non-for-profit  organisations  took  place 
during  the  systemic  change.  From  1989  to  1990  for  example  the  number  of  such 
organisations doubled, and it doubled again in the following two years. In 1992 there 
were more than 30,000 self-organising social entities registered. Their number grew 
above 60,000 by 2000 (Nárai, 2000). 
When analysing the regional structure it is advisable to take the number of units 
per one thousand inhabitants into consideration, as this well depicts the provision of a 
given region and the actual activity of the population living there (1993: Figure 14
2000: Figure 15). The dynamic growth can be seen in the growth of the number of 
non-for-profit organisations per one thousand inhabitants: while in 1993 the average 
of  this  index  was  3.4  at  national  level,  it  increased  to 4.7  by  2000,  which  means  a 
growth of almost 40%. 
Figure 14 
Number of non-for-profit organisations per one thousand 
inhabitants by counties, 1993 
 
Source: Edited by the authors, based on Nonprofit szervezetek Magyarországon 1993 [Non-for-profit 
organisations in Hungary 1993]; Regional Statistical Yearbook 1992. 
 
13 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 Figure 15 
Number of non-for-profit organisations per one thousand inhabitants 
by counties, 2000 
 
Source: Nárai, 2002. 
Budapest stands out in both years in question as regards the number of non-for-
profit organisations, followed, interestingly, by the counties around the Lake Balaton 
(Veszprém,  Zala,  Somogy).  The  number  of  non-for-profit  organisations  per  one 
thousand  inhabitants  shows  more  homogeneity  than  disparities  in  the  rest  of  Hun-
gary. The spatial changes of the 1990s brought about equalisation and no significant 
division  in  the  number  of  such  organisations  in  the  countryside  of  Hungary 
(Rechnitzer, 1998). 
The  density  of  non-for-profit  organisations  became  balanced  by  the  end  of  the 
1990s,  large  territorial  disparities  could  only  be  seen  between  Budapest  (and  the 
counties around the Lake Balaton) and the countryside. It is not necessary to explain 
the leading position of the capital city; it is understandable that the number of popu-
lation and the economic and public administrative weight of Budapest are attractive 
for the establishment and operation of non-for-profit organisations. The counties of 
Lake Balaton are “little capital cities” in this respect, which comes from the appre-
ciation of the lake as second home, more exactly as a place of recreation. The large 
number of holiday home owners, who are typically from Budapest or other big cities, 
 
14 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
bring their local activity with them, and so the number of non-for-profit organisations 
is very high around the lake. The other extreme is Fejér county, a county that can be 
characterised by industrial employment, where the density of non-for-profit organi-
sations is very low (3.3 organisations per one thousand inhabitants), close to the fig-
ure  of  Szabolcs-Szatmár-Bereg  county  (3.2.  organisations  per  one  thousand  inhabi-
tants). 
In  the  1990s  a  strong,  almost  functional  relationship  emerged  between  the  ac-
tivity  of  non-for-profit  organisations  and  the  position  in  the  settlement  hierarchy. 
The county seats and the traditional towns are the core areas for the organisation of 
the  civil  sector,  whereas  in  the  centres  with  smaller  population  and  more  limited 
functions the density of non-for profit organisations is strikingly decreasing. These 
organisations  bearing  social  innovations  also  had  temporal  characteristics  in  the 
transition period, as in the first half of the 1990s the capital city and the big cities 
were the places where most of these organisations were founded, followed by the 
middle and small towns and large villages in the middle of the decade. Finally, in 
the late 1990s, civil organisations were founded in larger numbers in villages and 
other minor settlements. 
The  number  of  the  non-governmental  organisations  itself  does  not  reflect  the 
number of actually working organisations, it does not show whether the organisa-
tions in a given region are actually active or not. The financial support of the civil 
sector and its regional disparities are more exact reflections of the actual operation 
and of whether the inhabitant are able to support community actions and if so, with 
how  much  money.  The  proportion  of  incomes  from  private  resources  was  almost 
20 per cent of the revenues of the non-governmental organisations in 1997, parallel 
to the decrease of the government supports and a significant increase of the reve-
nues coming from the core activities (Nárai, 2000). On the whole, the total of the 
external resources, including both state and private supports, covered 40 to 45 % of 
the operational costs of the non-governmental organisations during the 1990s. 
One form of the support from the inhabitants is that 1 per cent of the personal 
income  tax  of  any  taxpayer  can  be  donated  to  the  civil  initiatives.  The  regional 
differences  in  the  willingness  of  donating  this  amount  to  NGOs  aptly  show  how 
much  these  non-governmental  organisations  are  integrated  into  the  local  society 
and what opinion the inhabitants have about these organisations. The willingness to 
donate the 1% of personal income tax does not show the amount of the money but 
the fact whether the taxpayers used this opportunity at all, i.e. whether they wish to 
care about the civil sector. Hungary was divided in this respect too in 1997, as in 
Budapest  more  than  one-fifth, in  Gyır-Moson-Sopron  county  over  one-quarter of 
the taxpayers used their opportunity to support the civil sector, which affected al-
most  one-third of the  organisations. The situation  was  worse in the  other  parts of 
Hungary, as the proportion of beneficiaries was lower, as was the total of the dona-
 
15 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
tions.  There  were  counties,  on  the  other  hand,  where  the  proportion  of  supported 
NGOs exceeded the national average, but with a more limited total amount. 
The other form of supporting NGOs is direct donations, the total of which was 
15  billion  HUF  in  1997.  The  amount  of  donations  per  inhabitants  was  1,025 
Forints, excluding Budapest. In the counties of Transdanubia the amount of finan-
cial  donations  exceeded  the  national  average  in  each  case,  in  the  eastern  part  of 
Hungary only Heves and Nógrád reached this level. It is natural that in the counties 
with  less  favourable  economic  circumstances  the  support  activity  was  lower;  in 
Szabolcs-Szatmár-Bereg county, for example, the amount registered was only 573 
Forints. 
Regional disparities are thus well visible in the support of the non-governmental 
organisations as well (Figure 16). These disparities reflect the economic capacities 
of  the  regions  but  not only  that: the  characteristics  of  the  settlement  network,  the 
local activity of the inhabitants, and the intellectual, cultural and primarily commu-
nity ties are all factors that affect or influence the human resources and their qual-
ity. 
Figure 16 
Average contribution per one inhabitant (financial donation) to the revenues 
of the non-for-profit organisations by counties, 1997 
 
Source: Nárai, 2000. 
 
16 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
3.2  Regional and local identity 
A  novel,  but  not  actually  new  form  of  the  manifestation  of  the  quality  of  life  is 
regional  identity.  By  identity  we  mean  the  linkages  of  the  individuals  and  the 
communities  to  the  space,  and  the  cultural,  emotional  and  cognitive  content  and 
manifestations of these linkages. Most of these are related to exact localities, defi-
nite, geographically designable areas (Pálné, 2000). Its tiers can be the regions, but 
in the Hungarian public administration and thinking the regions have no traditions 
(they  were  actually  set  up  in  1996  as  the  units  of  spatial  planning  and  program-
ming). The internal cohesion of the regions is weak, their institutional system is not 
settled yet, they have no authorities, and although they have had some limited de-
velopment  resources  recently,  the  amount  of  these  is  low  and  the  possibilities  of 
their use are limited. Regional identity is thus very weak. Regions as entities repre-
senting  the  intellectual  cohesion  have  not  been  born  yet,  the  governmental  actors 
are more probable to think in this spatial unit than the actors of the economy are. 
The inhabitants do not show any sign of linkage to their regions; regional identity 
is more a political demand than an actually palpable, existing reality (Szörényiné, 
2000). 
The  next  level  of  identity  could  be  the  county,  as  counties  have  considerable 
traditions  in  both  Hungarian  public  administration  and  public  services.  After  the 
systemic  change  the  counties  lost  their  previous  spatial  organising  and  develop-
ment  functions  that  had  been  accompanied  by  resources,  and  the  competency  for 
the  distribution  of  the  resources.  In  the  transition  period  the  institution-operating 
function of the counties strengthened. The operation of these regional organisations 
only  affected  a  narrow  layer  of  the  population;  also,  the  municipal  governments 
became  legally  equal  to  the  county  self-governments,  i.e.  there  is  no  subordinate 
relationship among them at all. Accordingly, the counties gradually lost their influ-
ence;  their  role  and  direct  effects  are  mostly  restricted  to  the  employees  of  their 
institutions.  The  influence  of  the  counties  on  the  inhabitants  and  their  identity 
weakened, although there are surveys which found that the role of the counties was 
dominant and thus a prime factor of identity forming (Oláh, 2000). These analyses 
reveal  that  in  settlements  with  lower  number  of  population  and  weaker  functions 
the demand for the county functions is stronger, whereas in bigger settlements with 
more  significant  number  of  inhabitants  and  functions  (county  seats,  cities)  this 
organising and interest representation responsibility of the counties is less typical. 
The next level of identity is the level of the micro-regions. Their role was ap-
preciated in the 1990s, now they function as a new field of regional identity. The 
micro-regions, each consisting of a minor centre and the surrounding, in some form 
integrated set of settlements are more and more pushed in the foreground and they 
are  more  and  more  visibly  demonstrating  their  individual characteristics. The  mi-
cro-regions are gradually taking over the former county linkages and have a more 
 
17 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
and more clear picture of the future. This makes integration and the joint thinking 
and responsibilities of the stakeholders ever stronger. The identity with the micro-
regions strongly affects human resources – and vice versa, the developing human 
resources are shaping regional identity, affecting this way the future of these spatial 
units in a favourable way. 
Table 4 shows the triumph of locality, i.e. the reverse of the previous trend. In-
stead of the regions – or the counties in this place –, it is the devotion to the local-
ity,  the  settlement  that  is  in  the  centre  of  the  thinking  of  the  inhabitants  (Bıhm, 
2000). The spirit of the locality, the genius loci was finally released from the bottle, 
allowed in the first place by the gradual construction of the self-governmental sys-
tem. Of course it was also a fact that a basic element of the bygone political system 
was the suppression of the interests, because of the stigmas of certain settlements 
they  were  often  negatively  discriminated,  their  functions  were  eliminated,  their 
developments  postponed  and  their  activity  weakened.  After  the  systemic  change 
the  situation  basically  changed,  the  limits  were  eliminated,  energies  never  seen 
before broke out which gradually created a different quality of life. This of course 
had a favourable effect on the development of the human resources, too (Table 4)
We  are  not  able  to  give  a  regional  picture  of  identity  because  there  have  not 
been  national  level  surveys  conducted to  find  out  the  level  of affection  of  the  in-
habitants to their respective places. Maybe such a survey would not be worthwhile, 
as the spirits of the individual places are so much different. However, it would be 
reasonable to define the level and the character of identity with regions at different 
development levels and their core settlements, and to interpret the components of 
this identity in some form. 
Table 4 
Indices of identity in Hungary, 1992–1996* (in per cent) 
Year 
Municipality 
Region 
Country 
Eastern 
Europe 
World 
Europe 
1992 
16.2 
35.6 
39.1 
0.2 
6.2 
3.7 
1996 
 
 
 
 
 
 
primary 
48.5 
5.3 
38.1 
0.5 
4.3 
3.6 
secondary 
21.1 
12.2 
20.7 
1.0 
16.0 
5.1 
*  The indices of identity show how many per cent of the individuals (inhabitants) feel they are 
attached to the given spatial level, territorial unit. 
Source: Bıhm, 2000. 
 
18 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
4  The network of knowledge and the communication 
of information 
The  spatial  characteristics  of  the  institutions  and  personal  conditions  mediating 
knowledge have a fundamental effect on the human resources. We could presume 
that  education  as  a  public  service  is  spatially  equally  distributed,  as  it  should  be 
available to each citizen. However, neither the network nor its quality is spatially 
even; several differences can be seen in both factors, accordingly the distribution of 
the human resources shows considerable differences, too. 
4.1  Primary and secondary institutions 
The  primary  schools are responsible  for  the  elementary,  compulsory  education  of 
the  population  aged  6–14.  The  number  of  children  in  this  age  group  is  gradually 
decreasing, by the end of the 1990s the number of primary school pupils was one-
third  less  than  in  the  1980s.  The  spatial  disparities  decreased  in  1990–1994,  and 
then  grew  in  the  years  afterwards.  The  reason  for  this  is  that  the  majority  of  the 
district schools established in the 1980s regained their independence, as one of the 
first successful actions of the local governmental system was the restoration of the 
independence of the settlements’ schools. This resulted in striking developments in 
the small village dominated counties of Transdanubia, i.e. Vas, Zala and Somogy. 
The parameters of provisions improved – i.e. the number of pupils per one teacher 
or  one  classroom  –,  the  small  village  schools  were  restored  (mostly  in  the  lower 
grades,  only),  the  travel  times  decreased,  and  certain  unprivileged  social  groups 
were  also  able  to  join  in  the  school  education.  On  the  other  hand,  in  the  small 
schools  (with  50–100  pupils)  the  personnel  and  equipment  conditions  for  up-to-
date  teaching  are  absent,  the  municipalities  responsible  for  the  maintenance  of 
these  schools  are  unable  to  finance  them,  parallel  to  a  constant  decrease  in  the 
number of children. 
The growth of the number of primary school stopped by the middle of the dec-
ade, their number was 3,455 by 2001, which is a 8.6% increase compared to 1990. In 
the handicapped North Hungarian region the school network did not expand, it actu-
ally remained at its 1990 level. Parallel to the expansion of the school network at the 
national  level,  the  number  of  pupils  decreased  in  the  decade  of  the  transition.  The 
fifteen per cent decrease of the number of pupils reflects the decrease in the number 
of population, and also features new spatial disparities. The number of pupils per one 
thousand inhabitants decreased to the largest extent in those counties where the ex-
pansion  of  the  network  exceeded  the  average  (Gyır-Moson-Sopron  and  Budapest), 
which  is  probably  due  to  the  widening  of  the  supply  of  education  (e.g.  church  or 
foundation  schools).  In  the  peripheral  regions  the  situation  is  the  opposite,  i.e.  the 
growth of the pupils exceeded the average, but the network did not expand, i.e. the 
 
19 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
level of education did not improve. The spatial structure of primary schools shows a 
picture opposite to the usual structure (Table 5). 
The Danube River is a division line in this case, which means that the Great Hun-
garian  Plain  features  a  higher  proportion  of  settlements  with  primary  schools  than 
Transdanubia  (Forray–Kozma,  1999).  In  the  latter  region,  60–80%  of  the  settle-
ments  have  institutions  of  primary  education.  This  comes  from  the  settlement 
structure, the already mentioned large number of small villages, the denser network 
of centres or the strengthening of the suburbanisation tendencies. 
The analyses mention that “the schools of East Hungary »produce« skilled labour 
for West Hungary” (Forray–Kozma, 1999. p. 35.). At the same time they indicate 
that the educational institutions are not only the scenes of training but also forums 
of socialisation where the less favoured social groups can learn values, patterns and 
future  goals.  If  the  educational  units  are  missing  –  e.g.  in  regions  dominated  by 
small  villages  or  in  settlements  inhabited  by  handicapped  social  groups  –,  these 
layers of the population are unable to acquire the management of the social organi-
sations,  in  this  case  the  educational  institutions,  and  the  necessary  conditions  of 
existence in these institutions. The consequence is the rapid peripherisation, falling 
behind of these social groups. 
The  contradiction  of  the  present  situation  is  that  in  these  depressed  regions  the 
maintenance of the irreplaceable primary institutions is the responsibility of the mu-
nicipal governments that struggle with serious difficulties. At the same time, a denser 
and locally available network of primary schools could significantly contribute to the 
social integration and the concomitant better conditions of the human resources (Fig-
ure 17
). 
Secondary education rearranged faster and more drastically than primary educa-
tion did, as more pressure was put on this level in the period of transition. The pro-
portion of grammar school training, a training finishing with final exams and offering 
the chance of higher education studies significantly increased, as a change of profile 
took place in these institutions from several aspects. The institutions found resources 
by  expanding  downwards  (six-  and  eight-class  grammar  schools);  also,  the  former 
skilled  worker  training  schools  started  to  run  new  vocational  and  grammar  school 
classes (Figure 18). 
The  proportions  of  students  in  different  types  of  secondary  schools  did  not 
change until the 1980s: one-fifth of primary school leavers continued their studies 
in  grammar  schools,  one-third  of  them  in  vocational  schools  and  half  of  them  in 
skilled  worked  training  institutions.  In  the  1990s  these  proportions  fundamentally 
changed,  the  training  forms  finishing  with  a  school  leaving  certificate  became 
dominant  and  the  share  of  those  participating  in  short  skilled  worked  training 
courses  significantly  decreased.  From  1990  to  1997,  the  proportion  of  students 
attending institutions giving a certificate increased from 56.5% to 74.6% within the 
total of the secondary school students (Jelentés a területi folyamatok… 2001). 
 
20 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Table 5 
Institutions and a few indices of primary education in Hungary, 1990, 2001 
County 
Number of primary 
Change 
Number of primary 
Change 
schools 
(in per cent) 
school pupils per one 
(in per cent) 
thousand inhabitants 
1990 
2001 
1990 
2001 
Budapest 
353 
397 
112.5 
91.9 
73.3 
79.8 
Pest 
267 
317 
118.7 
111.4 
95.1 
85.4 
Central Hungary 
620 
714 
115.2 
98.1 
81.6 
83.1 
Fejér 
146 
152 
104.1 
118.2 
99.1 
83.8 
Komárom-
111 
122 
109.9 
113.2 
96.1 
84.9 
Esztergom 
Veszprém 
158 
164 
103.8 
118.8 
93.8 
79.0 
Middle 
415 
438 
105.5 
117.0 
96.5 
82.4 
Transdanubia 
Gyır-Moson-
182 
213 
117.0 
116.0 
88.2 
76.0 
Sopron 
Vas 
119 
133 
111.8 
109.5 
91.3 
83.3 
Zala 
137 
143 
104.4 
111.7 
87.9 
78.7 
West Transdanubia 
438 
489 
111.6 
112.9 
88.9 
78.7 
Baranya 
176 
177 
100.6 
106.1 
91.2 
85.9 
Somogy 
175 
174 
99.4 
107.8 
94.0 
87.2 
Tolna 
98 
115 
117.3 
113.4 
93.3 
82.2 
South Transdanubia 
449 
466 
103.8 
108.5 
92.7 
85.4 
Borsod-Abaúj-
361 
367 
101.7 
116.2 
104.1 
89.6 
Zemplén 
Heves 
146 
146 
100.0 
107.4 
90.9 
84.6 
Nógrád 
125 
125 
100.0 
108.2 
92.7 
85.7 
North Hungary 
632 
638 
100.9 
112.6 
98.9 
87.8 
Hajdú-Bihar 
160 
184 
115.0 
116.6 
104.2 
89.4 
Jász-Nagykun-
124 
144 
116.1 
116.0 
99.5 
85.8 
Szolnok 
Szabolcs-Szatmár-
256 
268 
104.7 
127.0 
111.1 
87.5 
Bereg 
North Great Plain 
540 
596 
110.4 
120.3 
105.5 
87.8 
Bács-Kiskun 
202 
209 
103.5 
110.4 
97.4 
88.2 
Békés 
110 
166 
150.9 
106.2 
92.8 
87.4 
Csongrád 
142 
136 
95.8 
103.9 
90.5 
87.1 
South Great Plain 
454 
511 
112.6 
107.1 
93.9 
87.7 
Total 
3548 
3852 
108.6 
109.0 
92.6 
84.9 
Country total 
3195 
3455 
108.1 
113.1 
96.6 
85.4 
(without Budapest) 
Source:  Calculation  by  the  authors  based  on  Regional  Statistical  Yearbook  1990,  p.  69.  and 
Hungarian Statistical Yearbook 2001, p. 226. 
 
21 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 17 
Number of primary school pupils per one thousand permanent 
 inhabitants*, 2001 
 
* Including special institutions for mentally handicapped children. 
Source: HCSO T-STAR 2001. 
In  the  secondary  school  network,  regional  disparities  can  also  be  shown.  The 
capital  city  kept  its  leading  position,  not  only  because  of  the  large  number  of 
population  (Budapest  provides  the  agglomeration  as  well),  the  traditional 
institutional  network,  a  better  informed  management  able  to  influence  the  whole 
educational policy, but also as a consequence of concentration of institutions who 
recruit  students  from  all  over  Hungary.  Csongrád  and  Gyır-Moson-Sopron 
counties  stand  out  with  their  networks  of  secondary  educational  institution,  while 
the  institutional  networks  of  Bács-Kiskun,  Somogy,  Komárom-Esztergom, 
Veszprém  and  Békés  lag  behind  the  national  average.  In  the  North  Great  Plain 
counties,  i.e.  Hajdú-Bihar  and  Szabolcs-Szatmár-Bereg,  but  also  in  Pest  and 
Baranya  counties  the  network  of  grammar  schools  is  dominant,  the  number  of 
vocational schools is lower, the reason for which is that there is hardly anything to 
train  the  students  wishing  to  make  final  exams  for  (Forray–Kozma,  1999).  In 
Transdanubia  it  is  Zala,  Fejér  and  Somogy  counties  where  the  number  of  Figure 
18institutions offering grammar school training is lower than the national average.  
 
22 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 18 
Number of full-time secondary school students per one thousand permanent 
inhabitants, 2001* 
 
* Including the relevant classes of grammar schools with six or eight classes. 
Note:  the  numbers  in  brackets  indicate  the  number  of  micro-regions  in  the  relevant 
categories. 
Source: HCSO T-Star 2001. 
The reason for this is that formerly the number of skilled worker training insti-
tutions was significant in the first two counties, and the functions of these schools 
were taken over by the vocational schools; in the latter case, the reasons are to be 
found in the weaker network built out (large county with few centres). 
The transition of the structure of secondary education, as we have seen, was mo-
tivated by the acquisition of the school leaving certificate (and also by the continua-
tion of the studies in higher education institution for most of the students). The prob-
ability of being admitted to a higher education institution is shown by Table 6, dem-
onstrating  the  proportion  of  those  admitted  in  the  average  of  several  years.  It  is 
striking that Gyır-Moson-Sopron and Szabolcs-Szatmár-Bereg have the same posi-
tion in this respect, the probability is almost the same that the students finishing sec-
ondary schools in these two counties are admitted to higher education institutions; in 
fact, Szabolcs-Szatmár-Bereg county even surpassed the privileged west Hungarian 
 
23 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
county on the basis of the last five years. The spatial structure in this respect is het-
erogeneous,  there  are  considerable  and  striking  disparities  among  the  counties,  as 
counties from both the Great Hungarian Plain and Transdanubia can be found among 
the leaders and the less successful counties alike.In general we can state that there 
are  significant  differences  in  Hungary  as  regards  the  chances  to  be  admitted  to 
higher  education  institutions.  The  institutions  in  the  respective  spatial  units  are 
unable to drastically change the structure and quality of their education, so the pre-
sent structure is durable and very much stable, although the chances are improving 
on the whole for secondary school students to continue their studies at higher edu-
cation institutions. 
Table 6 
Average proportion of those admitted to or students in their 4th year in higher 
education institutions (A/S) by counties, 1991–1998, 1994–1998 
County  
1991–1998 
1994–1998 
Order 
A/S 
Order 
A/S 
Gyır-Moson-Sopron 

32.98 

35.53 
Szabolcs-Szatmár-Bereg 

32.97 

35.67 
Bács-Kiskun 

32.29 

33.29 
Hajdú-Bihar 

31.15 

33.81 
Vas 

31.02 

32.59 
Csongrád 

30.56 

32.33 
Borsod-Abaúj-Zemplén 

30.38 

32.23 
Zala 

29.31 
13 
29.85 
Baranya 
10 
29.08 
10 
30.55 
Veszprém 
11 
28.96 
11 
30.43 
Tolna 
12 
28.94 

30.74 
Jász-Nagykun-Szolnok 
13 
28.25 
12 
30.01 
Békés 
14 
27.00 
14 
28.51 
Komárom-Esztergom 
15 
26.63 
15 
28.25 
Fejér 
16 
26.41 
16 
27.39 
Pest 
17 
25.99 
17 
27.52 
Somogy 
18 
25.71 
18 
26.72 
Nógrád 
19 
23.00 
19 
24.44 
Budapest 
20 
22.84 
20 
24.01 
Average of the counties 
 
27.76 
 
29.33 
Source: Halász–Lannert, 2000. 
 
24 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 19 
Role of the secondary education in the towns in the provision of the countryside, 
2000 
 
Key: Number of the countryside population “served” compared to the population of the town: 1 – At 
least twice as much; 2 – One and half time – twice as much; 3 – The same number or one and half 
times higher; 4 – Half or the same number; 5 – Less than half; 6 – The town does not have non-
resident students; 7 – The number of countryside population “served” is negative; 8 – there is no 
secondary school. 
Source: Enyedi–Horváth, 2002 p. 252. 
 
25 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
4.2 The network of higher education and knowledge mediators 
The role of higher education is dominant in the development of human resources. 
While  in  the  early  1990s  15.1%  of  the  population  aged  20–24  studied  at  higher 
education institution, and the proportion of full-time students was 11.3%, in 2001 
the same figure for the respective age group was 42.9%, and 23.8% of this genera-
tion participated in full-time training. While in 1990 there were about 102,000 stu-
dents  participating  in  higher  education,  their  number  grew  to  3.42-fold  by  2001 
(349,000  students),  within  that,  the  growth  of  students  participating  in  full-time 
training  was  2.51-fold.  Actually  250,000  students  had  to  be  given  new  forms  of 
training  (e.g.  post-secondary,  remote  training),  new  institutions  had  to  be  organ-
ised, new specialisations and the training of new professions had to be launched.6 
The reforms started in the 1980s, already, but the systemic change created a more 
open  system  of  higher  education,  more  sensitively  reacting  to  the  economic  and 
social processes and also a system with a bigger independence – together with its 
more and more complex contradictions. 
The regional breakdown of the growth of the number of students is not even (Fig-
ure 20). Budapest kept its leading position, although the share of all enrolled students 
in the institutions of Budapest fell from 44.1% in 1990 to 38.5% in 2001, and within 
that  the  participants  of  full-time  training  were  not  more  than  42.1%.  A  balanced 
spread of the higher education institutions was typical in the 1990s, which led to the 
decrease  of  the  spatial  disparities  on  the  whole  (Forray–Kozma,  1999).  Every 
county  seat  or second  order  centre that  had any  pride  and  also  some  traditions  in 
higher  education  tried  to  build  out  or  develop  their  positions  in  some  way,  as  a 
result  of  which  there  are  42  settlements  in  Hungary  now  with  higher  education 
institution (Figure 21). 
We can witness a spectacular growth of the number of students and of the places 
and supply of training, as the new institutions received a large mass of students and 
offer  almost  all  forms  of  training  (post-secondary,  graduate,  professional  further 
training, doctoral school). The counties home to institutions established in the 1990s 
mainly on local initiatives (mostly as foundations or organisations created as outlets 
of  some  Budapest  institutions  in  the  county  seat,  gradually  becoming  independent) 
have  outstanding  positions  (Fejér,  Komárom-Esztergom,  Jász-Nagykun-Szolnok, 
Békés). In the development of the existing networks some counties or their centres 
are also very dynamic (Heves, Veszprém, Gyır-Moson-Sopron, Baranya, Pest and 
Szabolcs-Szatmár-Bereg).7 The division line of development might be 1996: from 
1990  until  1996  the  number  of  students  had  been  steadily  growing,  but  in  the 
                                                      
6  The  register  of  the  Hungarian  Accreditation  Board  follows  the  university  and  college  majors, 
whose number is continuously growing, partly due to the competition of the institutions and partly 
because of the more and more specialised demands (www.mab.hu). 
7  Only taking growth exceeding the national average into consideration. 
 
26 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
counties listed above and their centres of higher education the number of students 
grew by leaps again. There is a long list of reasons; the dominant is the appearance 
of several market elements in training (e.g. paying courses, remote training), also, 
the  demand  for  certain  professions  grew  extremely  rapidly  (e.g.  for  economists, 
ICT  experts,  lawyers,  communication  experts  etc.),  whereas  some  profession  lost 
their popularity steadily (e.g. teachers) of temporarily (e.g. training of engineers). 
Some institutions were able to better adapt to these market effects than the others, 
so  a  new,  spatially  quite  even  structure  of  higher  education  can  be  seen  now  in 
Hungary, assisted by the integration of several state-owned higher education insti-
tutions in the late 1990s (in 2000). 
By the late 1990s the number of those participating in higher education more than 
tripled.  The  question  is  what  human  resources  this  spectacular  growth  is  built  on. 
Higher education requires well-trained experts and trainers, so it can be set as a re-
quirement  that  the  lecturers  should  be  experts  with  adequate  qualifications  (profes-
sional qualifications, scientific degrees). The comparison of the staff of lecturers in 
1990 and 2001 reveal thought-provoking characteristics (Figure 22). 
Figure 20 
Number of higher education students in the counties, 1990, 1996, 2001 
(students per 1,000 inhabitants) 
 
Source: Calculation by the authors based on HCSO data. 
 
27 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 21 
Spatial distribution of the higher education institutions in 2002 
 
Note: we did not feature all institutions in the map, as we only considered the units down to the 
faculty level, excluding institutions and other smaller forms of higher education (for 
example centres of consultancy). 
Source: Ministry of Education, Department of Statistics. 
 
 
28 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 22 
Number of full-time lecturers in the higher education institutions of the 
counties, 1990, 2001 
 
 Source:  Calculation  by  the  authors.  Source  of  the  data:  Statistical  Bulletin.  Felsıoktatás  1990/91; 
Felsıoktatás 2000/2001. Ministry of Education. 
While  the  number  of  students  multiplied,  the  set  of  lecturers  remained  intact 
both in its number and structure, or their number even slightly decreased (by 5.9%) 
during the decade of great reforms.8 The number of senior lecturers (university or 
college  professors,  associate  professors)  actually  did  not  change  much,  and  the 
structure of the set of such lecturers did not change significantly, either. Parallel to 
the  decrease  of  the  share of  the  capital  city  in  higher education,  there  was only a 
slight decrease in the proportion and number of the senior lecturers of the Budapest 
institutions  (50.7%  in  1990  and  47.7%  in  2001).  The  newly  employed  lecturers  
actually substitute those  leaving the institutions, so the larger number of students is 
                                                      
8  On the basis of statistics published by the Ministry of Education, the number of full-time lecturers 
decreased, while the data published by the Hungarian Central Statistical Office reveal a growth in 
the number of lecturers. According to the oral statement of the HCSO, the difference is due to the 
fact that the HCSO data contain not only the data of the full-time lecturers. 
 
29 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
served  by  the  same  number  of  lecturers  as  before.9  The  structure  of  the  lecturers’ 
status  did  not  become  better,  as  in  the  larger  university  centres  the  growth  of  the 
proportion of the senior lecturers did not keep up with the increase in the number of 
students.  In  the  new  centres  of  higher  education,  the  number  of  lecturers  was 
adjusted  to  the  growth  of  the  number  of  students.  Presently  it  is  frequent  that  the 
senior lecturers travel, commute from the capital city or some large regional centres 
of  higher  education  to  the  new  institutions.  The  everyday  lecturing  is  done  by  the 
local  lecturers  who  usually  do  not  (yet)  possess  scientific  degrees.  However,  the 
qualification system of higher education requires that the persons responsible for the 
majors or the subjects should be senior lecturers, which is the case formally, in paper 
– but in practice this requirement is only met with difficulties in the new institutions 
and majors. 
This leads to survival of the intellectual leading and organising role of the capital 
city in the long run, in fact, the intellectual resources are further concentrated, as the 
capital city did not become an “exporter” but remained an “importer” of intellectual 
goods in the 1990s. The new centres of higher education in the countryside can only 
become the intellectual centres and promoters of their regions with great difficulties, 
as  they  have  an  extremely  low  proportion  of  qualified  personnel,  and  they  are 
engaged  with  lecturing;  also,  those  who  are  responsible  for  majors  and  professions 
(at least formally), are usually not more than “commuters”, in the professional jargon 
they  are  called  “intercity  professors”.  The  regional  disparities,  the  concentration  of 
the highly qualified experts in the capital city can be best demonstrated by the spatial 
distribution  of  the  members  of  the  public  body  of  the  Hungarian  Academy  of 
Sciences (Table 7). 
The distribution of the members of the public body of the Hungarian Academy of 
Sciences according to their place of residence shows a clear dominance of Budapest, 
supporting our statement above that the capital city is the greatest “supplier” and also 
the  receiver  of  the  highly  qualified  intellectual  resources  these  days.  The  regional 
disparities  can  be  further  elaborated  by  highlighting  the  structural  problems,  i.e. 
looking at the number of members in the different science classes of the public body, 
in a breakdown by the regional academic committees (Figure 23). 
                                                      
9  Personal fluctuation is strengthened by the fact that the number of PhD doctors was 3.300 in the 
new  qualification  system,  and  a  total  of  6.500  people  received  scientific  degrees,  habilitation 
(university  private  lecturer  status)  was  achieved  by  2.150  persons  (www.mab.hu).  These  figures 
show  that  the  majority  of  the  scientific  qualifications  are  absorbed  by  higher  education;  they 
actually secure the continuous supply of qualified personnel. 
 
30 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
 
31 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Table 7 
 Regional distribution of the members of the public body of the Hungarian 
Academy of Sciences, 2000  
Region 
D.Sc. 
C.Sc. 
Ph.D. 
Total 
(persons) 
(persons) 
(persons) 
 
persons 
in % 
Budapest and its hinterland 
1537 
4138 
524 
6199 
65.7 
Debrecen and its hinterland 
153 
534 
130 
817 
8.7 
Miskolc and its hinterland 
43 
273 
49 
365 
3.8 
Pécs and its hinterland 
98 
370 
55 
523 
5.5 
Szeged and its hinterland 
210 
532 
104 
846 
9.0 
Veszprém and its hinterland 
90 
375 
54 
519 
5.4 
No data available 
26 
118 
28 
172 
1.9 
Total 
2157 
6340 
944 
9441 
100.0 
Source: Data on the non academy doctor members of the public body of the Hungarian Academy of 
Sciences (as of 24 September 2000.) Research Organisation Institute of HAS, Budapest. 
The structure is stable, in other words: it is extremely conservative. Looking at the 
structure  of  the  regional  committees,  the  number  of  qualified  persons  in  the  tradi-
tional university and higher education professions is outstanding. For example, in the 
Veszprém  Academic  Committee  working  in  North  Transdanubia,  the  number  of 
agricultural  experts  (Keszthely,  Mosonmagyaróvár),  and  of  chemists  (Veszprém)  is 
the highest. The proportion of economists and lawyers is low among the members of 
the public body (8.2 per cent), although such trainings at university level are done in 
three  places  of  the  region  (Gyır,  Sopron  and  Veszprém),  parallel  to  college  level 
training in four places (Dunaújváros, Tatabánya, Székesfehérvár and Szombathely). 
This phenomenon is typical in all academic regions, which implies the inner content 
of the regional disparities of the intellectual resources and thereby the lasting, long-
term contradictions of the Hungarian human resources. 
4.3  Regional disparities and characteristics of research and 
development 
In regional policy there is a more and more definite demand to integrate technology 
development both into its objectives and into the tools and institutional system of 
implementation. It has been recognised that the competitiveness of a given region 
can only be enhanced by the more and more sophisticated systems of research and 
development. It is absolutely necessary to explore all forms of research and devel-
 
32 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
opment at regional level and to activate them, partly to strengthen the regional en-
dowments  and  partly  to  adjust  them  to  the  general  processes  of  R  &  D.  The  na-
tional monopoly of science and technology has ceased to exist; its gradual decen-
tralisation has started by the promotion of regionalisation. This resulted both in the 
transformation of the institutional system and the more equal spread of the central 
resources, the elaboration of new financing models and the novel measurement of 
the efficiency of developments. 
The transformation had a deep impact on research and development, similarly to 
the other sectors of the economy. The elimination or transformation of the system of 
large state-owned companies tore apart the previous economic and R & D co-opera-
tions. The decreasing number of orders from companies at the turn of the 1980s and 
1990s, the declining national income and then the consolidation of the state budget, 
together  with  the  concomitant  consolidation  of  higher  education  and  the  academic 
sector  postponed  the  fall  of  the  R  &  D  sector  to  the  end  of  the  decade  (Table  8). 
While the GDP has been continuously increasing since 1994, although at a slowing 
pace, the decrease of the share of R & D reached its nadir in 1996. In 1987 the R & D 
expenditure made 2.6% of the GDP, in 1989 it was still 2.0%, then it fell to 0.7% of 
the GDP by 1996. This figure stagnated until 1999, since then the positions of R & D 
have improved by 0.1% annually, exceeding 1% by now, still lagging far behind both 
the Hungarian figures of the late 1980s and the present figures of the European Un-
ion. 
Table 8 
Conditions of research and development 
Year 
GDP index (1989=100) 
R & D expenses in % of GDP 
1989 
100 
2.0 
1990 
94 
1.6 
1991 
83 
1.1 
1992 
80 
1.1 
1993 
79 
1.0 
1994 
81 
0.9 
1995 
82 
0.8 
1996 
81 
0.7 
1997 
85 
0.7 
1998 
88 
0.7 
1999 
90 
0.7 
2000 
95 
0.8 
2001 
98 
0.9 
Source: Calculation by the authors based on HCSO data. 
 
33 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
The positions of the scientific researches in the last decade were characterised by 
the narrowing down of the resources on the one hand, and a considerable restructur-
ing, on the other (Magyarország 1990–2001, 2002). The available – human and fi-
nancial – resources decreased in the time of the decline or stagnation of the economic 
performance, later stagnated in the years following the start of the economic growth, 
and still later they moderately grew. The present level – approximately 1 per cent of 
R & D expenditure from the GDP – is far below the European average and only half 
of the Hungarian figure ten years ago. 
The restructuring in the field of research and development resulted in the decrease 
of the state financed researches, on the one hand, and the relative strengthening of R 
&  D  in  the  company  sector  and  even  more  in  higher  education,  on  the  other.  The 
share of R & D employment – parallel to a significant decline in total employment – 
decreased significantly, although not to the same extent as the resources, later it stag-
nated. The total of R & D expenditure grew significantly in numbers, but it did not 
reach the extent of the inflation. The most significant financial source of R & D ex-
penses is still state budget. In the second half of the decade – as a consequence of the 
foreign  investments  and  the  accession  process  to  the  European  Union, e.g.  the  par-
ticipation in the 5th and 6th framework programme of the EU –, the role of foreign and 
international organisations is also visible now in financing. 
In 1989 almost half of the R & D expenditure was used in state-owned research 
institutes and other research places, 38 per cent in the business sector and the rest in 
higher education. The share of budgetary sector has continuously decreased, the rea-
sons  for  which  are  the  transformation  of  certain  research  institutes  into  business 
ventures or the closedown of some institutes, and the decrease of the budgetary sup-
port.  The  proportion  of  budgetary  organisations  fell  to  less  than  30%,  the  share  of 
businesses grew to 44%, that of higher education to 28%. 
As  regards  the  number  of  employees,  the  shares  of  the  business  and  the  higher 
education sectors changed the most dramatically (Table 9). The number of employ-
ment in the state-owned R & D sector fell to one-third by the middle of the decade, 
and its share from the whole sector also fell from 42% to 29%. This situation did not 
change  much  until  the  turn  of  the  millennium.  Higher  education  suffered  a  more 
moderate loss of employment, and by the beginning of the new decade it had 10% 
more researchers, but 5% less auxiliary staff than in the late 1980s. The proportion of 
research  and  development  staff  in  higher  education  grew  from  26%  to  40%  in  12 
years. In the public sector, the number of researchers fell to almost a half in the pe-
riod in question, while their proportion from the total number of researchers moder-
ately decreased. The fall of the number of auxiliary staff was larger than that of the 
researchers and developers, so the share of R & D staff grew from 48% in 1989 to 
64% by now. 
 
34 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Table 9 
Employment in research and development* 
Branches 
R & D staff 
number (thousand people) 
proportion (per cent) 
1989 
1995 
2001 
1989 
1995 
2001 
Budgetary sector 
15.9 
7.7 
7.8 
37.6 
39.3 
33.9 
of which: research and development 
7.4 
3.9 
4.7 
36.3 
37.1 
32.0 
Business sector 
17.7 
5.6 
6.8 
41.8 
28.6 
29.6 
of which: research and development 
7.7 
2.6 
4.1 
37.7 
24.8 
27.9 
Higher education  
8.7 
6.3 
8.4 
20.6 
32.1 
36.5 
of which: research and development 
5.3 
4.0 
5.9 
26.0 
38.1 
40.1 
Total:  
42.3 
19.6 
23.0 
100.0 
100.0 
100.0 
of which: research and development 
20.4 
10.5 
14.7 
100.0 
100.0 
100.0 
* Number  calculated  for  the  full-time  employees  in  proportion  with  the  time  spent  on  research  and 
development activities 
Source:  calculation  by  the  authors  based  on  Magyarország  1990–2001 [2002]  p.  70.  and  Hungarian 
Statistical Yearbook 2001. p. 513. 
The impact of the transformed system of scientific qualifications is now visible; 
the number of those with such qualifications is 49% higher now than it was in 1989. 
Almost  60%  of  those  in  this  category  –  doctors  of  science,  candidates  of  science, 
PhD-s – work in research and development places. The structure of the activity trans-
formed, too. As regards expenditure, in the late 1980s experimental researches, in the 
mid–1990s basic and applied researches, in 2001 experimental researches once again 
were the primary activity. 
4.4  Changes of the territorial structure 
In our survey we were able to calculate the first spatial order on the basis of three 
parameters for 1995 (number of R & D places, R & D expenditure per one inhabi-
tant,  number  of  researchers  and  developers  per  10,000  inhabitants),  so  we  can 
relate to the deepest crisis of the Hungarian R & D capacities and performance. If 
we  add  up  the  positions,  we  get  a  sort  of  order  for  the  R  &  D  potential  of  the 
respective countries for the given year. The second order was made on the basis of 
the last available data, the data for 2001. Although a six-year period is a relatively 
short time for monitoring the major changes (Table 10). 
 
35 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Table 10 
Rank-order of the R & D potential, 1995, 2001 
Final 
County 
R & D places  R & D expen- Research and devel-
Total 
order 
(1996) 
diture per one 
opment staff per   of positions 
inhabitant 
10,000 inhabitant 
1995   
 
 
 
 
1. 
Budapest 
1. 
1. 
1. 
3. 
2. 
Csongrád 
2. 
2. 
2. 
6. 
3. 
Hajdú-Bihar 
4. 
3. 
3. 
10. 
4. 
Baranya 
3. 
7. 
4. 
14. 
5. 
Gyır-Moson-Sopron 
6. 
5. 
5. 
16. 
6. 
Veszprém 
8. 
4. 
6. 
18. 
7. 
Pest 
7. 
8. 
8. 
23. 
8. 
Borsod-Abaúj-Zemplén 
5. 
11. 
7. 
23. 
9. 
Fejér 
12. 
6. 
12. 
30. 
10. 
Szabolcs-Szatmár-Bereg 
9. 
10. 
11. 
30. 
11. 
Heves 
10. 
12. 
10. 
32. 
12. 
Jász-Nagykun-Szolnok 
13. 
13. 
8. 
34. 
13. 
Békés 
16. 
9. 
15. 
40. 
14. 
Vas 
11. 
17. 
14. 
42. 
15. 
Somogy 
17. 
14. 
13. 
44. 
16. 
Bács-Kiskun 
14. 
15. 
16. 
45. 
17. 
Tolna 
18. 
16. 
18. 
52. 
18. 
Zala 
15. 
19. 
19. 
53. 
19. 
Komárom-Esztergom 
18. 
18. 
20. 
56. 
20. 
Nógrád 
20. 
20. 
16. 
56. 
2001   
 
 
1. 
Budapest 
1. 
1. 
1. 
3. 
2. 
Csongrád 
2. 
2. 
2. 
6. 
3. 
Hajdú-Bihar 
3. 
4. 
3. 
10. 
4. 
Gyır-Moson-Sopron 
6. 
3. 
5. 
14. 
5. 
Baranya 
5. 
6. 
4. 
15. 
6. 
Veszprém 
7. 
5. 
7. 
19. 
7. 
Pest 
4. 
8. 
8. 
20. 
8. 
Fejér 
11. 
7. 
6. 
24. 
9. 
Borsod-Abaúj-Zemplén 
8. 
13. 
9. 
30. 
10. 
Bács-Kiskun 
10. 
10. 
13. 
33. 
11. 
Somogy 
13. 
12. 
10. 
35. 
12. 
Békés 
12. 
9. 
15. 
36. 
13. 
Heves 
14. 
14. 
11. 
39. 
14. 
Szabolcs-Szatmár-Bereg 
9. 
17. 
14. 
40. 
15. 
Jász-Nagykun-Szolnok 
17. 
11. 
17. 
45. 
16. 
Vas 
15. 
18. 
12. 
45. 
17. 
Komárom-Esztergom 
16. 
15. 
16. 
47. 
18. 
Zala 
18. 
16. 
18. 
52. 
19. 
Tolna 
19. 
20. 
19. 
58. 
20. 
Nógrád 
20. 
19. 
20. 
59. 
Source: Bulletin of the West Transdanubian Research Institution, CRS of HAS, 152/d. 
 
36 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
The table shows that hardly any change occurred in the relative R & D potential 
that  had  emerged  by  the  middle  of  the  last  decade.  Breaking  down  the  order  into 
groups  of  five  we  can  see  that  for  the  majority  of  the  counties  maybe  the  position 
within the respective group of five changed somewhat. 
The  same  five  counties  can  be  seen  in  the  first  –  best  –  group:  Gyır-Moson-
Sopron  and  Baranya  changed  positions,  due  to  the  relatively  better  R  &  D 
expenditure proportions of the previous county. This is attributable to the revival of 
the business R & D (e.g. by the Audi automotive company) and also to the expansion 
of  the  higher  education  capacities.  The  improvement  of  the  position  in  the  R  &  D 
expenditure projects that the total R & D potential of the county will improve, too. 
This makes it possible that Gyır-Moson-Sopron will come up to position three, if the 
present trends continue. 
In  the  group  containing  the  weakest  five  counties  there  are  no  more  than  two 
changes. On the one hand, Komárom-Esztergom and Tolna county changed positions 
17. and 19., now Komárom-Esztergom has the better position; on the other hand, a 
new  actor  showed  up  at  position  16:  Bács-Kiskun  county  was  replaced  by  Vas 
county.  As  regards  the  change  of  the  positions  in  the  order,  the  position  of  three 
counties  changed  considerably  for  the  better  and  also  three  for  the  worse;  the  total 
position of Bács-Kiskun improved by 12 scores, moving the county from position 16 
to 10, while the positions of Somogy and Komárom-Esztergom improved by 9 scores 
in  both  cases.  For  Somogy  county  it  meant  two,  for  Komárom-Esztergom  four 
positions  advance  in  the  order.  The  biggest  decline  was  shown  by  Jász-Nagykun- 
Szolnok  and  Szabolcs-Szatmár-Bereg  counties:  the  total  of  the  scores  increased  by 
10  for  Jász-Nagykun-Szolnok,  so  it  fell  4  positions  back  in  the  hierarchy,  while 
Szabolcs-Szatmár-Bereg’s  total  of  scores  increased  by  11,  putting  the  county  three 
places back in the order. 
While the orders highlighted in Table 10 only measure the relative potentials and 
the changes of those, the two-dimension scaling of the county R  & D performance 
within  the  county  GDP  and  economic  development  level  (specific  regional  GDP) 
better  reflects  the  positions  of  R  &  D  within  the  respective  counties.  Also,  it  has 
important messages for the R & D and regional policy (Figure 24 and Table 11). If 
we  feature  the  two  indices  on  the  two  axes  of  a  coordinate  system,  the  four  fields 
represent four basically different groups of counties, as regards their R & D potential. 
The  horizontal  axis  of  the  system  demonstrates  the  R  &  D  performance  of  the 
respective counties compared to the county GDPs, while the vertical axis was used to 
show the specific economic performance of the respective counties compared to the 
national average. 
There are two possible solutions to set a dividing axis. The first is to compare 
the  value  of  both  factors  to  their  average;  the  other  is  the  use  of  a  theoretical 
division  line.  We  used  the  latter  in  our  analysis.  In  the  case  of  the  R  &  D 
performance,  the  value  of  1.0%  within  the  GDP  was  the  limit  above  which  a  
 
37 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
 
38 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
Table 11 
Regional development level and the level of R & D, 1995, 2000 
County* 
1995 
2000 
R & D expenditure  County GDP in 
L: low 
R & D expenditure in  County GDP in 
L: low 
 
in per cent of the 
per cent of the 
H: high 
per cent of the county  per cent of the 
H: high 
county GDP 
national GDP 
GDP 
national GDP 
Budapest (1) 
1.44 
181 
HH 
1.50 
196 
HH 
Pest (2) 
0.46 
73 
LL 
0.41 
80 
LL 
Central Hungary 
1.28 
144 
HH 
1.29 
154 
HH 
Fejér (3) 
0.46 
99 
LL 
0.36 
115 
LH 
Komárom-Esztergom (4) 
0.03 
87 
LL 
0.08 
82 
LL 
Veszprém (5) 
0.74 
84 
LL 
0.59 
81 
LL 
Middle Transdanubia 
0.44 
91 
LL 
0.36 
94 
LL 
Gyır-Moson-Sopron (6) 
0.43 
109 
LH 
0.34 
130 
LH 
Vas (7) 
0.07 
107 
LH 
0.09 
118 
LH 
Zala (8) 
0.02 
92 
LL 
0.03 
89 
LL 
West Transdanubia 
0.22 
103 
LH 
0.20 
115 
LH 
Baranya (9) 
0.46 
80 
LL 
0.84 
78 
LL 
Somogy (10) 
0.21 
76 
LL 
0.19 
68 
LL 
Tolna (11) 
0.14 
92 
LL 
0.00 
88 
LL 
South Transdanubia 
0.29 
82 
LL 
0.41 
77 
LL 
 
39 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Continuing Table 11 
County* 
1995 
2000 
R & D expenditure  County GDP in 
L: low 
R & D expenditure in  County GDP in 
L: low 
 
in per cent of the 
per cent of the 
H: high 
per cent of the county  per cent of the 
H: high 
county GDP 
national GDP 
GDP 
national GDP 
Borsod-Abaúj-Zemplén (12) 
0.29 
76 
LL 
0.27 
66 
LL 
Heves ( 13) 
0.26 
75 
LL 
0.27 
72 
LL 
Nógrád (14) 
0.02 
59 
LL 
0.02 
54 
LL 
North Hungary 
0.24 
73 
LL 
0.23 
66 
LL 
Hajdú-Bihar (15) 
0.82 
78 
LL 
1.19 
71 
HL 
Jász-Nagykun-Szolnok (16) 
0.24 
77 
LL 
0.25 
67 
LL 
Szabolcs-Szatmár-Bereg (17) 
0.38 
61 
LL 
0.31 
54 
LL 
North Great Plain 
0.51 
71 
LL 
0.64 
64 
LL 
Bács-Kiskun (18) 
0.18 
79 
LL 
0.30 
69 
LL 
Békés (19) 
0.33 
78 
LL 
0.29 
67 
LL 
Csongrád (20) 
1.36 
93 
HL 
1.29 
85 
HL 
South Great Plain 
0.64 
83 
LL 
0.65 
74 
LL 
Total 
0.76 
 
 
0.79 
 
 
*  The  numbers  in  the  brackets  are  the  identification  numbers  of  the  counties  used  in  Figure  24.
 
 
Source:  Calculation  by  the  authors  based  on  the  Hungarian  Statistical  Yearbook  1995  (p.  458.) 
and 2001 (p. 518.). 
 
40 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
county has relatively favourable R & D performance or potential by the Hungarian 
standards.  Below  the  1.0% level,  the  R  &  D  positions  of  the  respective  county  are 
moderate or weak. In the case of the specific GDP values, we set the value of 100 as 
the limit above which a county has strong, below which weak it has positions. The 
coordinate system thus features the following four groups: 
−  strong economic potential and favourable R & D capacities (upper right field); 
−  weak economic potential and favourable R & D capacities (lower right field); 
−  strong economic potential and moderate R & D capacities (upper left field); 
−  weak economic potential and moderate R & D capacities (lower left field). 
The applied two-dimensional scaling shows a rather homogeneous picture of the 
economic development and R & D positions of the Hungarian counties (Table 12). 
Three-quarters of the counties can be found in field 4, both in 1995 and 2001. The 
figure also shows that in these counties the stagnation or moderate growth of the R 
& D performance, a decline of the economic potential compared to the average is 
typical.  This  tendency  will  remain  typical  in  the  coming  years,  despite  the 
increasing spatial disparities of the economic development measured with the GDP 
and the catching-up programmes of regional development policy. It comes from the 
fact  that  the  foreign  direct  investments  arriving  at  the  more  advanced  counties  in 
the  middle  of  the  1990s  implement  at  least  the  supplementary  investments 
necessary to secure the competitiveness of the counties, whereas the counties with 
a  shortage  of  capital  received  less  capital  injections  compared  to  the  more 
developed counties in the last years (with the exception of the multinational retail 
networks). 
Table 12 
R & D potential and the types of economic development 
III. Strong economy, moderate R & D 
I. Strong economy, intensive R & D 
Fejér, Gyır-Moson-Sopron, Vas 
Budapest 
IV. Weak economy, moderate R & D 
II. Weak economy, intensive R & D 
Baranya, Bács-Kiskun, Békés, Borsod-Abaúj-
Csongrád, Hajdú-Bihar 
Zemplén, Heves, Jász-Nagykun-Szolnok, 
Komárom-Esztergom, Pest, Nógrád, Somogy, 
Szabolcs-Szatmár-Bereg, Tolna, Veszprém, Zala 

Source: Table 10. 
In  the  Hungarian  circumstances  it  is  only  Budapest  that  belongs  to  the  ‘strong 
economy–favourable  R  & D  performance’  category.  In  the figure  we  did  not  show 
 
41 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
the values of the capital city, as in this case the national average calculated with the 
capital city would have narrowed down the other categories, and the changes of the 
positions  of  the  respective  counties  between  the  two  years  in  question  would  have 
blurred.  The  good  R  &  D  potential  is  unfortunately  coupled  with  weak  economic 
performance in Csongrád and Hajdú-Bihar counties, as the good R & D performance 
is  incapable  of  improving  the  economic  performance  to  a  level  that  increases  the 
overall relative economic positions of the respective counties. 
In the case of three counties – Fejér, Gyır-Moson-Sopron and Vas – we can see a 
disharmony between the R & D capacity and the relatively advanced economic per-
formance.  It  is  not  surprising  that  the  regional  development  programmes  of  both 
West  Transdanubia  and  Middle  Transdanubia  treat  the  development  of  the  innova-
tion  milieu  as  a  selected  priority  and  both  regions  have  worked  out  their  regional 
innovation strategies

The figure shows that the positions of two counties changed considerably over the 
period  in  question,  which  means  that  they  moved  from  one  field  of  the  coordinate 
system to another. Hajdú-Bihar county moved from field 4 – with a worsening eco-
nomic potential – to the sector with favourable R & D capacities. Fejér county, also 
from sector 4, moved to the sector that implies good economic performance, besides 
worsening R & D performance. 
As a summary we can say that in the short run the good R & D capacities did not 
affect  the  growth  of  the  county  GDP  values  in  Hungary,  and  vice  versa,  the  out-
standing  economic  performance  –  by  Hungarian  standards  –  is  not  founded  by  the 
increase of the R & D capacities. 
4.5  Characteristics of the transition period 
The concentration of the resources of research and development in the capital city 
did not decrease; in fact, it increased in the years of the transition. The activities, 
organisations and also the information carrying the innovations are all concentrated 
in  Budapest.  The  significant  organisational  changes  taking  place  in  the  research 
and  development  sector  hit  the  capital  city  too,  nevertheless  Budapest  kept  its 
leading position in this sector. 
As an example let us take a look at the applications for patents, which well illus-
trates the spatial structure of research and development. While in 1992 almost 2,700 
applications for patents were submitted to the Hungarian Patent Office, the number 
of applications continuously decreased over the decade, reaching the nadir in proba-
bly 1998. The national tendency of the change in the number of applications for pat-
ents could also be seen in most of the counties, while the spatial distribution of the 
applications shows a very much differentiated picture (Figure 25). 
 
42 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 25 
Number of applications for patents at the Hungarian Patent Office by counties, 
1992, 1997, 2002 
 
* The Data of Pest county without Budapest. 
 
Source: Edited by the authors based on the data of the Hungarian Patent Office. 
In absolute terms, the most dramatic changes took place in the case of Budapest 
in the previous decade: while in 1992 a total of 1,544 applications for patents were 
submitted in capital city, in 1997 this number dropped to less than half, and the num-
ber applications submitted in 2002 was just over that in 1992. Parallel to the changes 
following the national tendencies, the concentration of Budapest was typical all the 
time,  although  its  scale  decreased  somewhat:  in  1992,  57%  of  the  applications  for 
patents  were  submitted  by  Budapest  persons  or  organisations,  by  1997  this  figure 
decreased to 55%, and to 50% by 2002. 
The  number  of  applications  for  patents  per  one  million  inhabitants  was  262  in 
1992; this figure fell back to 130 by 1997 and then started to rise again after the na-
dir, to reach 154 applications per one million inhabitants by 2002. 
The  total  number  of  research  and  development  units  decreased,  the  majority  of 
them was reorganised. Those organisations that were closed down were usually the 
ones outside Budapest, in the countryside centres. A limited number of research and 
development  businesses  appeared,  as  in  a  few  centres  (Gyır,  Székesfehérvár)  the 
 
43 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
developers  of  the  large  businesses  founded  smaller  organisations,  several  of  whom 
still successfully operate, having expanded their activities. 
A  few  large  multinational  companies  have  located  or  are  planning  to  locate  re-
search and development units to Hungary, and these units are usually concentrated in 
Budapest and its region, too. Their connections to the universities, to higher educa-
tion and to other research units are still weak, is has only been initiated in Budapest 
and a few other cities of Hungary so far that innovation parks should be organised 
parallel to the universities, creating thereby a considerable intellectual concentration 
that also entails economic and regional development effects. In the rural higher edu-
cation and economic centres the will to found innovation and technology centres is 
given,  but  the  resources  are  missing,  the  organisational  structure  and  the  develop-
ment  directions  are  unsettled  yet  and  the  permanent  interest  conflicts  of  the  stake-
holders set back the initiatives. 
While the renewal of the economic structure was faster and more successful in the 
western and north-western parts of Hungary, these regions were and still are in a very 
bad  situation  as  regards  research  and  development  and  also  higher  education.  The 
only progressive connection that we can see is the one between the restructuring of 
the economy of the capital city and the research and development and higher educa-
tion basis of Budapest – due to the large-scale concentration –, but such a phenome-
non is completely missing in the non-capital city centres, in fact, just the opposite is 
the typical case. 
The  renewal  of  the  territorial  structure  of  Hungary  and  the  performance  of  the 
economy is not connected directly to research and development and higher education 
in  the  transition  in  Hungary  (Table  13).  It  is  clear  that  not  these  capacities  are  the 
main  motivators  of  location,  the  attractors  of  foreign  and  Hungarian  direct  invest-
ments or the generators of the restructuring of the economy. Probably the first phase 
after the establishment of the market economy, the phase of quantitative growth and 
restructuring, is going to be followed by another phase when the relationships among 
the  economic  units  and  the  resources  of  science  higher  education  are  gradually  es-
tablished. A few signs of this can already be seen in the case of Budapest (e.g. the 
location of research and development centres and the increasing volume of orders for 
R & D). 
In the rural centres of science and higher education, the available capacities allow 
a faster territorial development and can also offer more favourable conditions for the 
restructuring of the local and regional economies. It is evident, on the other hand, that 
regional and local resources (of local governments, economic organisations and in-
terest representations) are inadequate for the realisation of these efforts. 
The  local  and  regional  self-governments  have  attributed  so  far  a  varying  signifi-
cance  to  the  settlement  and  regional  development  possibilities  lying  in  higher 
education and, to a more limited extent, scientific research. What we can say is that 
 
44 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
those smaller centres were more determined to assist the development of this sector  
 
Table 13 
Amounts paid to higher education from the resources of the National Technical 
Development Fund in 1996–2000, by planning-statistical regions 
Planning-statistical region 
1996 
1997 
1998 
1999 
2000 
1996–2000 
Share of regions 
Million 
Share 
from GDP 
 
 
 
 
 
HUF 
(%) 
(%) 
Central Hungary  
154.2 
716.7 
246.4 
199.6 
234.8 
1551.8 
55.60 
43.11 
Middle Transdanubia 
8.7 
60.5 
9.8 
12.8 
8.6 
100.3 
3.59 
11.08 
West Transdanubia 
9.5 
13 
23.1 
16.6 
7.2 
69.4 
2.49 
11.23 
South Transdanubia 
28.1 
145.2 
32.7 
11.7 
22.7 
240.5 
8.62 
7.26 
North Hungary  
13.3 
45.2 
6.4 
17.3 
18 
100.1 
3.60 
8.15 
North Great Plain 
22.7 
275.6 
34.8 
22.4 
32.6 
388.1 
13.91 
9.61 
South Great Plain 
29.6 
185.7 
29.1 
44 
51.5 
339.9 
12.19 
9.56 
Total 
266.1 
1441.8 
382.2 
324.5 
375.4 
2791.1 
100.00 
100.00 
Source: Positions of the research and development in higher education. Ministry of Education, 
Budapest, 2001 
 
45 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
(mostly by the provision of establishments and to a lesser extent by the donation 
of  financial  means)  that  usually  did  not  have  higher  education  at  all  or  where 
higher education had been one-sided – or where the effect of the personal relations 
reinforced the significant traditions (a few university towns). The bigger centres are 
slower to recognise that the development of the scientific and higher education ca-
pacities  have  a  considerable  impact  on  the  future  of  the  respective  settlements. 
Today it is demonstrated also in Hungary that the existence of higher education in 
an adequate volume does have an impact on the local economy (Hardi–Rechnitzer, 
2003).  Regional  and  local  actors  are  interested  in  the  short-term  results,  whereas 
the effect of research and development and its institutions can be seen in a longer 
period of time, so enthusiasm cannot replace either the resources or the continuous 
lobbying for the development of the institutions. 
Regional  policy  and  science  and  technology  policy  have  not  had  much  in 
common  in  the  past  fifteen  years.  Both  policies  were  engaged  with  the  creation  of 
their own identities, thus neither regional policy had concrete messages for science 
and higher education nor the shaping science and technology policy was interested in 
spatial structure and regional processes. 
The National Regional Development Concept of Hungary (1998) mentioned the 
spatial structure of research and development and higher education in Hungary10, but 
there were no comprehensive researches behind the development paths designated in 
the  Concept.  In  addition,  the  Concept  was  more  rejected  than  accepted,  due  to  the 
lack of professional reconciliations. 
                                                      
10 The  Concept  puts  the  centres  that  harmonise  research  and  development  and  the  development  of 
businesses  into  three  categories.  The  first  group  is  made  up  by  the  regional  innovation  centres 
where  the  organisation  of  science  parks  is  desirable:  such  centres  are Pécs,  Szeged,  Miskolc,  De-
brecen, Sopron and Veszprém.  The second category involves the  innovation centres that “possess 
comparative  advantages”  as  links  of  the  chain.  These  are  Mosonmagyaróvár,  Keszthely  and 
Gödöllı. The third group are the junctions of industrial restructuring, where technology centres di-
rectly assisting the region-specific production and its services should be located, together with in-
dustrial  parks  and  de-centres  of  higher  education:  they  are  Gyır,  Dunaújváros,  Székesfehérvár, 
Tatabánya,  Szombathely,  Zalaegerszeg,  Kaposvár,  Kecskemét,  Nyíregyháza,  Szolnok,  Eger  and 
Békéscsaba. The text of the concept and the map in its annexes do not correspond to each other, it 
is  actually  not  explained  what  the  authors  mean  under  the  certain  categories,  probably  what  they 
did was the simple categorisation of the university centres and sub-centres and the colleges. Since 
then,  however,  the  structure  of  higher  education  has  changed  after  the  structural  integrations.  Fi-
nally, the authors did not give specific research directions; they were not connected to the business 
structures of the respective regions. In our opinion this categorisation, the ideas of this “institutional 
models”  is  not  feasible  enough  professionally.  The  research  and  development  chapter  of  the  Na-
tional Regional Development Concept of Hungary
 is a good example for the lack of adequate analy-
ses  and  strategy  for  the  territorial  structure  of  this  activity,  accordingly  the  development  sugges-
tions are inadequate, too, as they are not built on the inner correlations of the regions and are not 
connected to the renewal of technology policy itself, either. 
 
46 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
At certain organisational developments the weak sings of the assertion of spatial 
aspects could be seen, such as in the establishment of the institutions of the Bay Zol-
tán  Research  Foundation,  the  instrument  centres  of  OTKA  (Országos  Tudományos 
Kutatási Alap, National Scientific Research Fund) and the de-centres of the European 
Union 5th Framework Programme (Gyır, Veszprém, Pécs, Miskolc, Debrecen, Szar-
vas and Szeged), but these were not parts of a conceptual approach but were aiming 
at the managing the lack of it. 
At  the  development  concepts  of  higher  education  and its  new industrial  system, 
regional aspects (e.g. lack of certain fields of science, accessibility, concentration of 
capacities) were not given much emphasis; these concepts were not built on the de-
velopment and renewal ideas of the regional economies. At the transformation of the 
institutional and tools system of regional development (e.g. decentralised resources), 
research and development and higher education capacities were not taken into con-
sideration, or if they happened to be, without resources allocated to them. 
A careful initiative was made in the last third of the 1990s for the regionalisation 
of  research  and  development,  when  the  county  chambers  of  commerce  were  given 
limited  resources  by  the  former  National  Technical  Development  Committee.  The 
few  years  of  experience  does  not  allow  us  to  draw  far-reaching  conclusions.  The 
support  of  research  and  development  at  regional  level  was  raised  again  in  2004, in 
connection  with  the  act  on  the  innovation  fund.  Besides  the  regional  development 
councils, regional innovation councils could be created. They can handle decentral-
ised innovation resources on the basis of the principles set by the regional level, and 
their activity can be assisted by the newly established regional innovation agencies. 
A considerable shift towards regionalisation and also decentralisation was made this 
way, the results of which will probably become visible in the long run. 
The institutional system of regional development was gradually built out both at 
county and regional level. The development concepts and programmes of the coun-
ties  and  primarily  of  the  regions  deal  with  research  and  development;  they  specify 
the demands and plan the enlargement of the institutions, mainly in the regional cen-
tres  and  the  locations  of  the  research  and  development  institutes. The  research  and 
development  ideas  appearing  in  the  concepts11  are  not  integrated  into  an  adequate 
organisational system, they are nut supported by resources, so research and develop-
ment appears as a rather general objective of regional development and not as part of 
a  structure  promoting  the  internal  renewal  of  the  regional  economy.  The  concepts 
cannot fit research and development into the institutional level, either, because there 
are  no  adequate  models  and  alternatives  for  solutions  for  this  in  the  Hungarian  re-
gional  development  practice.  Also,  the  international  programmes  do  not  take  this 
segment into consideration yet. 
                                                      
11 Those county development concepts have chapters on research and development where there  are 
universities or significant higher education institutions in the county. In other concept we can read 
general statements, most of which specify demands but not exact development ideas. 
 
47 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
On the other hand, it is a definite achievement that there is an expressed demand 
for the support of research and development at territorial (regional) level. However, 
without models and suitable partners (governmental or regional bodies) and interest 
representation,  no  specific  tools  and  institutional  system  has  been  created  so  far  in 
the spatial units, accordingly the concepts and programme are mainly concentrating 
on the conservation or the minimum development of the existing structures. 
5  Settlement network 
Analysing the relationship of the settlement network and the human resources we 
can  see  that  the  settlements,  their  institutions,  operation,  the  character  of  their 
economy  and  society,  their  communities,  values  and  a  lot  of  their  other  factors 
have  an  impact  of  the  people’s  lives  and  also  their  capacities.  The  central  settle-
ments concentrate the most important actors of the economy, build out their local 
and regional institutions that attract and also transform the population. On the other 
hand, the centres with a smaller range of functions gradually lose their human re-
sources, decreasing thereby their economic capacity, which may lead to the further 
deterioration of the functions. 
We could go on with the list of consequences; instead we only say that it is im-
portant  to  look  at  the  economic,  social  and  institutional  structures  determined  by 
the  settlement  network,  and  on  the  basis  of  this  to  search  their  impacts  on  the 
structure  and  regional  characteristics  of  the  human  resources.  In  the  subsequent 
pages we concentrate on the urban network within the total of the settlements. The 
cities  and  towns  are  the  determinants  and  focal  points  of  regional  processes.  The 
inner movements, the restructuring, the hierarchy and spatial division of the urban 
network,  the  transformation  of  some  of  its  old  functions  and  the  appearance  and 
spread of new attractions do not only describe the regional processes but can also 
highlight the role and influence of the respective elements of human resources. 
5.1  The innovative milieu and its changes in the nineties 
First we try to introduce the rearrangement of the urban network in the nineties, in 
order to illustrate the factors that actually impact the regional processes, and repre-
sent the renewal and innovation milieu of the regional processes. 
Is there a shift in the urban network in the 1990s? We can only give a precise 
and scientifically supported answer to this question if we measure the structure at 
the  two  dates  with  the  same  parameters.  The  comparison  is  hard  to  make,  never-
theless we can make a provisional comparison of the beginning and the last third of 
the nineties (Rechnitzer, 1993, 2002). 
 
48 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
On the basis of the analyses made we can draw the following conclusions on the 
rearrangement  of  the  urban  network  and  the  factors  promoting  it  (Figure  26  and 
27). The first  conclusion  is  that  by  the end  of the decade, among  the  elements  of 
the  network,  the  integration  and  interdependence  of  the  factors  and  institutions 
representing the modern business and economic services is more expressed. These 
new  urban  functions  are  interrelated,  and  as  a  consequence  of  the  consumer  ca-
pacities  motivated  by  the  economic  potential,  they  appear  in  the  cities  in  an  ever 
larger number and improving quality. By the turn of the millennium they reached a 
certain mass both as regards their supply and their spatial spread, and they became 
dominant elements of the quality and division of the urban network. 
The  second  conclusion  is  that  while  in  the  early  nineties  it  was  the  traditional 
centre  functions,  i.e.  mostly  institutions  connected  to  public  services  (education, 
health  care, justice  and  public  administration)  that  primarily  influenced  the  urban 
network and its division, by the late 1990s the business and economic services and 
market  factors  became  the  prime  factors.  The  elements  making  the  network  built 
on  public  services  thus  lost  some  of  their  importance,  and  they  were  replaced  by 
the  functions  connected  to  the  economy,  or  the  functions  related  to  market  and 
consumption,  and  also  the  towns  as  the  places  of  population  concentration  and 
attraction. 
The  third  characteristic  is  that,  besides  the  market  and  consumption  factors, 
very closely related to them, the accessibility, good transport location of the towns 
was  highly  appreciated.  The  better  the  access  to  a  town,  the  stronger  attraction  it 
has on its region and the wider range of services the town integrates, the richer the 
supply of its consumer market becomes. 
The fourth statement is that while in the early nineties the human resources, es-
pecially the schooling of the population was a dominant factor in the development 
of the network, schooling, including the strong influence of those with higher edu-
cation  degrees,  lost its importance  by  the end  of the decade. The  structure in this 
respect  may  have  become  more  balanced,  and  the  economic  factors  –  including 
incomes  or  elements  representing  consumption  –  may  induce  bigger  disparities 
than human resources do. Human resources have probably become more homogene-
ous within the urban network. 
The  change  of  the  division  of  the  urban  network  is  striking:  of  the  164  towns 
examined in 1990, 97 towns (59% of the total) shifted in one direction or the other. 
The number of stable and active towns increased: they are usually the county seats, 
large cities and some middle towns with old traditions. These centres are the strong 
points of the network; they have established their regional functions and are home 
to 35.2% of the total population of Hungary, according to our survey. 
 
49 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
 
 
50 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
 
51 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
The  group  of towns  with  special functions  rearranged,  too.  It  is  not the  mixed 
functions  but  the concentration  of  the  individual,  outstanding  local  characteristics 
that separate those towns whose situation is good due to several factors. The long-
term development, on the other hand, is exposed to economic booms or seasonality 
effects,  so  the  development  strategies  have  to  include  the  expansion  of  the  con-
sumption and service functions of the respective town. A large-scale rearrangement 
took place in the last years in the set of towns in transition, able to improve their 
positions.  Several  large towns  managed  to  get  out  of  the  category  of  the  unstable 
settlements  (e.g.  Hódmezıvásárhely,  Eger  and  Szekszárd),  also,  many  traditional 
middle  towns  reinforced and  stabilised their  situation  (such  as  Baja, Keszthely  or 
Mosonmagyaróvár). 
There  was  a  mass  “intrusion”  of  the  small  and  middle  towns  established  be-
tween 1971 and 1988 into the category of transforming towns able to improve their 
situation, representing the third stability level12 of the urban network. In the begin-
ning  of  the  1990s,  most  of  these  towns  could  be  considered  as  lagging  centres, 
lacking innovation, but they were able to strengthen their regional organising func-
tions  by  the  last  third  of  the  decade.  The  transition  is  more  striking  in  the  small 
towns of the territories west of the Békéscsaba–Salgótarján line; east of this divi-
sion  line  only  a  few  towns,  usually  the  already  mentioned  centres  of  Szabolcs-
Szatmár-Bereg county, were able to make this progress to another category. 
A  larger  number  of  small  and  medium  sized  towns  founded  in  the  1970s  and 
1980s  were  able  to  improve  their  situation,  receive  new  service  institutions  and 
also develop their regional positions. Probably by the early 1990s the institutional 
systems and the hinterlands of these towns had been established, which contributed 
to the appearance of further, new functions and at the same time the stabilisation of 
their human resources base. 
The group of the ex-socialist and industrial towns, which existed at the time of the 
first  survey,  although  with  poor  and  one-sided  innovations,  disintegrated.  Some  of 
them  now  belong  to  the  new  industrial  towns  (like  Paks,  Százhalombatta  or 
Tiszaújváros), some of them  managed to renew themselves, probably due to their 
county seat functions (Szekszárd and Miskolc), and it is only Szolnok that made a 
relatively minor step, as it now belongs to the category of the towns in transition. 
The group of towns without innovations fell apart in the nineties, too. A signifi-
cant  set  of  towns  (those  founded  between  1971  and  1988)  made  a  move  to  the 
group of the transforming, stabilising towns. It means that now there is a group of 
towns that managed to survive the shock of the transition, the market functions and 
the innovative institutions representing them are gaining a more and more impor-
tant  role  in  their  urban  functions.  Nevertheless  there  are  some  “static”  towns, 
                                                      
12 The first level is the capital city, level 2 is made up by the regional centres, level 3 are the meso-
centres and level 4 are the micro-regional centres. 
 
52 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
mostly in the Trans-Tisza region (the territories of Hungary east of the Tisza River) 
and in North Hungary, so in the small towns of Békés, Hajdú-Bihar, Jász-Nagykun-
Szolnok
, and Borsod-Abaúj-Zemplén the wave of the national modernisation cannot 
be seen. Although there are new institutions, elements of the market economy and 
units of the new services, their weigh is still low, moderate compared to the total of 
the  characteristics  of  the  respective  towns.  It  is  interesting  that  in  Transdanubia 
there  are  only  four  static  towns  in  this  respect  (Csorna,  Szigetvár,  Mohács  and 
Tolna). 
The small towns that were given the town rank in the 1990s (there are 53 such 
towns now in Hungary) do not automatically belong to those falling behind; in fact, 
these  new  small  centres  are  definitely  divided,  different  factors  are  dominant  in 
them.  Besides  the  new  holiday  resorts,  one  industrial  town  and  four  small  towns 
are  among  the  towns  in  transition  (Csepreg,  Aszód,  Pécsvárad  and  Máriapócs). 
Twenty-six towns are in a transition situation, most of them in Transdanubia, in the 
agglomeration of Budapest, in the region between the Danube and the Tisza Rivers 
– the ones falling behind in the Trans-Tisza region again. The majority of the set-
tlements that were awarded the town rank in the 1990s thus did not contribute sig-
nificantly to the modernisation of the urban network as a whole; in fact, they con-
siderably  deteriorated  its  quality.  This  mass  award  of  new  towns,  not  considerate 
enough,  only  increased  the  tensions  in  the  network.  The  criteria  of  the  award  of 
town  rank  are  connected  to  the  institutional  infrastructure,  to  quantitative  charac-
teristics and not to the presence of the elements of modernisation (Csapó–Kocsis, 
1997; Kara , 1998). 
The analyses revealed that the transport relations played a significant role in the 
modernisation of the individual elements of the network. If we compare the distances 
of the settlements from the motorway network at the different times and the positions 
of the towns, we get a characteristic structure. The correlation between the two things 
is not unequivocal and indirect. The developing towns within those in transformation 
make the majority in the stripe of the best access, within 30 minutes from the motor-
ways. Probably these are the towns where the structural changes will accelerate in the 
future, where market services and their institutions will play an increasingly impor-
tant  role  and  that  will  become  more  attractive  not  only  for  the  economic  units  but 
also for the inhabitants. 
In the early 1990s a large-scale rearrangement took place in the Hungarian urban 
network. The institutions of market economy showed a spectacular development, by 
the end of the nineties they became the dominant factors in shaping the total of the 
settlement network. The big cities, with a larger population, considerable hinterland, 
mature and multi-level institutional system and income generating capacity were able 
to better react to the factors bearing  modernisation, thus they were able to stabilise 
their situation and also expand their regional organising functions. 
 
53 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
In the network, the towns built on one particular function or one particular eco-
nomic  (industrial)  activity  are  separated  from  each  other.  The  traditional  middle 
towns and the small and medium sized towns founded in the 1970s and 1980 gradu-
ally got rid of the negative economic impacts of the systemic change. They were able 
to integrate the institutions of the  market economy and accommodate those institu-
tions of the service sector that mediate modernisation. 
In  the  towns  in  transition  situation,  without  a  stable  structure  and  institutional 
system  –  many  of  whom  gained  the  town  rank  by  administrative  measures  –,  the 
building out of the institutional system carrying modernisation is still accidental, the 
economic structure is fragile, the income positions are less favourable, so the future 
development of these towns is uncertain. In the group of those falling behind we see 
a larger number of centres that were awarded the town rank in the nineties (or in the 
last twenty-thirty  years  in  the  Trans-Tisza  region).  There  were  achievements  in  the 
development  of  the  market  institutions  and  services  and  the  economic  base  as  a 
whole,  but  the  pace  of  these  developments  lagged  behind  the  development  of  the 
whole of the network, making the falling behind of these towns striking and palpable. 
The  majority  of  these  towns  can  be  found  in  agricultural  areas  or  industrial  crisis 
regions, so they are not able either to absorb energy from or give energy to their hin-
terlands. 
To sum it up, the urban network was not static in the 1990s, the total of the urban 
system  and  the  majority  of  the  individual  towns  tried  to  adapt  to  the  market  econ-
omy, partly by the integration of institutions and partly by the expansion of the new 
regional functions. In the major part of the network, the shock typical for the early 
1990s  has  gradually  disappeared  by  now.  Ever  larger  groups  of  small  and  medium 
sized towns in all regions of Hungary have either regained their functions or are pre-
paring for the reception of new functions. In the nineties, the dilution of the network 
started, which increased the density of the urban network and accordingly the com-
petition  for  the  new  functions  in  certain  regions,  while  in  other  places,  due  to  the 
backward situation of some regions, the new towns have not been able so far to be-
come  the  mediators  of  the  institutional  systems  of  modernisation.  The  large  towns 
became the evident winners of the network, the successful towns – at a different pace 
and  at  different  times  –;  in  these  towns  the  new  institutional  system  of  the  market 
economy  has  emerged  and  stabilised,  so  the  regional  effects  of  these  towns  have 
gained a new dimension, primarily built on consumption; also, they concentrated the 
human resources. 
Based on the experiences of the nineties, the projected trend of the future devel-
opment of the urban network is the further strengthening of the large cities, the ex-
pansion  of  their  functions  and  thereby  the  ever  sharper  competition  among  each 
other.  The  traditional  middle  towns  and  the  small  towns  founded  before  the  mid–
1980s  are  expected  to  stabilise  their  situation,  and  also  to  increase  their  micro-re-
gional,  in  the  better  case  meso-regional  functions.  We  also  think  that  the  circle  of 
 
54 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
towns  with  special  functions  is  likely  to  expand,  i.e.  the  increase  in  the  number  of 
holiday  resorts,  agglomeration  towns  (also  around  the  regional  centres)  and  as  a  – 
now  visible  –  new  phenomenon,  of  border  towns.  Finally,  the  revival  of  the  small 
towns may be spectacular in those regions where the conditions of a long-term eco-
nomic  growth are given, allowing these towns to join in the regional networks that 
are more and more definitely shaped by the economies of the large towns. In those 
regions where the large towns are unable to strengthen the development of the net-
work, are engaged  with the rearrangement and stabilisation of their own structures, 
the  small  towns  will  continuously  stagnate,  parallel  to  the  quiet  decrease  of  their 
institutions and services. Probably new awards of town rank as an administrative and 
political “act” will be necessary in the future too. There are still regions in Hungary 
with a deficiency of towns, but the newly recognised towns will only be able to have 
an  impact  on  their  micro-regions  –  or  they  already  have  an  impact  –,  and  will  not 
influence  significantly  the  development  of  the  whole  urban  network.  Competition 
and the most intensive integration into the European network will remain typical of 
the large towns; these towns will remain the primary factors in the development of 
the network and the determinants of the structures at regional level. 
5.2  Spread of a new skill and technology 
In  our  further  analyses  of  the  Hungarian  urban  network  we  tried  to  explore  what 
differences and similarities can be found between the socio-economic development 
level  of  the  towns  and  a  new  knowledge  technology  system,  the  provision  with 
info-communication infrastructure13 (Csizmadia–Grosz–Rechnitzer, 2001). 
As regards the development level of the towns in the field of info-communica-
tion technology, the findings of the survey of the available infrastructure and info-
communication services allowed the separation of several different categories. The 
factors making these categories are manifold, but there are a few especially impor-
tant  characteristics.  One  of  the  most  important  features  is  that  the  development 
level  of  the  towns in  info-communication  technology  is  influenced  by  the  size of 
the given town, together with the – historically developed – central functions and 
roles in cause and effect relationship with the size. The traditional centres of Hun-
gary – county seats, towns with county rank, regional centres –, that had been the  
                                                      
13 We analysed the info-communication infrastructure through 12 variants, which are the following: 
secondary and higher education institutions offering ICT training; number of info-communication 
businesses  in  manufacturing  industry;  number  of  businesses  related  to  products  and  non-material 
production;  businesses  interested  in  the  media  economy;  internet  service  forms;  domain  names; 
number  of  telephone  subscriptions;  share  of  business  lines  within  all  telephone  lines;  number  of 
mobile phone service subscribers. 
 
55 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
centres  of  the  socio-economic  development  for  a  long  time,  also  have  an  out-
standing position within Hungary as regards the provision of info-communication 
services (Figure 28). 
These towns concentrate the majority of the businesses active in the info-commu-
nication sector (both in manufacturing and the services sector), the number and qual-
ity of the available communication infrastructure (both the traditional and most up-
to-date, internet-based ones), and the level of the connected services is well above the 
services available in the small and medium sized towns. They also have a consider-
able advantage in the field of  ICT training. A special group of them are the  tradi-
tional  regional  centres  (Debrecen,  Szeged,  Pécs  and  maybe  Miskolc);  their  special 
positions  are  reinforced  by  their  role  in  university  and  scientific  research  and  the 
institutions of these researches. 
Somewhat  behind  the  traditional  regional  centres  but  above  the  level  of  the 
county seats and the micro-regional centres we find a distinct group, the group of the 
towns that are new or partial regional centres. On the basis of the info-communica-
tion indices, in addition to Gyır, Kecskemét, Székesfehérvár and Nyíregyháza, we 
can mention Veszprém, mostly due to its university traditions and research bases. 
The county seats and the micro-regional centres can be classified into two basic 
categories.  One  category  is  made  up  by  the  county  seats  and  towns  with  county 
rank, at the next level of the hierarchy, that have traditionally played and still play 
a considerable role in the settlement structure. In the second group we find a few 
middle-sized  towns  in  the  vicinity  of  Budapest:  Vác,  Szentendre,  Budaörs, 
Gödöllı,  Budakeszi,  Dunakeszi,  Érd  and  Esztergom.  Their  dynamic  development 
is definitely the consequence of the proximity of the capital city, the suburbanisa-
tion  tendencies  gaining  a  momentum  in  the  last  decade  and,  among  other  things, 
also the spread of the info-communication sector. 
Mainly  in  the  Budapest  agglomeration,  but  also in  North Transdanubia  –  a  re-
gion  advanced  both  in  social  and  economic  sense  –,  and  also  in  the  South  Great 
Plain  region  there  are  several  active,  dynamically  developing  small  and  medium 
sized  towns.  In  these  settlements  both the  quantity  of  the info-communication in-
frastructure  and  the  activity  of  the  businesses  in  this  sector  exceed  the  national 
average. 
Regarding  their  activity  and  mobility,  a  homogeneous  group  of  towns  are  the 
so-called  holiday  or  bathing  towns,  but  their  special position  is  attributable  much 
more to their specific economic functions than their provision with info-communi-
cation infrastructure. 
Most of the small and medium sized towns – approximately a hundred of them 
– do not show any particular activity in the reception of info-communication tech-
nology, in their case a lower level of provision, well below the national average is 
typical.  Finally  there  is  a  significant  number  of  towns  (58)  that  are  in  the  group 
characterised  by  lagging  development  and  falling  behind;  they  are  definitely  
 
56 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
 
 
 
 
57 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
concentrated in the north-eastern part of Hungary (of course there are a few such 
towns in other regions of Hungary too). 
We can rightly say that the info-communication infrastructure of the Hungarian 
towns is primarily determined by the size of the towns (differences among the tra-
ditional large cities, the county seats and the small and medium sized enterprises), 
their geographical location (disparities of the dynamically developing, the stagnat-
ing and lagging, and the backward regions) and also their special features (e.g. the 
dominance  of  the  holiday  resort  functions,  belonging  to  the  agglomeration  of  the 
capital city, university and higher education centres). We cannot show a close rela-
tionship  between  the  time  of  the  award  of  the  town  status  and  the  development 
level  in  information  and  communication  technologies.  Leaving  the  regional  and 
micro-regional centres out of consideration, among the towns given the towns rank 
in  the  last  decade  there  are  active  towns,  static  ones  and  lagging  small  towns  as 
well. 
Of the 251 towns of Hungary, only 20–25 can be seen as definitely developed, 
if  we  consider  the  development  level  of  the  information  and  communication  tech-
nologies,  the  available  infrastructure  and  the  supply  of  such  services  –  however, 
they are home to some 40% of the urban population of Hungary without Budapest 
(2  million  people).  A  further  one  million  inhabitants  live  in  the  70–75  relatively 
active  small  and  medium  sized  towns  that  are  trying  to  catch  up  with  the  former 
group, whereas in the other, more than 150 towns we cannot actually talk about a 
strong presence of info-communication sector – in fact, 60 of these towns are defi-
nitely backward and still falling behind. It means that the number of urban popula-
tion  left  out  of  the  development  of  the  information  and  communication  sector  is 
almost 2 million. 
As  regards the info-communication  infrastructure, the  spatial  structure and  the 
settlement structure of Hungary are more or less divided; there are disequilibria in 
this  respect.  The  majority  of  the  most  advanced  towns  –  regional  and  micro-re-
gional  centres  –  can  be  found  in  North  Transdanubia  and  the  agglomeration  ring 
surrounding  Budapest,  whereas  the  southern  and  eastern  parts  of  Hungary  (South 
Transdanubia and the territories east of the Danube River) are in a less favourable 
position. This is underlined by the geographical location of the backward towns, as 
most of them are concentrated in North Hungary. From the aspect of info-commu-
nication  infrastructure,  the  most  deprived  areas  are  the  regions  lying  east  of  the 
Salgótarján–Szolnok–Békéscsaba line. 
 
58 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
5.3  Knowledge bases at the turn of the millennium in the urban 
network 
The study of the knowledge-based renewal capacity of the urban network can raise 
several  questions.  The  issues  can  be  the  definition  of  the  content  of  knowledge-
based renewal, and the choice of the indices and factors suitable for its description. 
Another issue can be time – should we analyse the renewal in the network in a time 
series?  We  can think  about  the  methods of analysis,  the  well-known  limits  of  the 
analyses  or  the  difficulties  that  we  encounter  during  the  application.  Last  but  not 
least our conclusions may lead to disagreements, as the towns see the reality in the 
different  ways  and  comprehend  the  reasons  and  explanations  differently.  In  fact, 
their analysis of the situation may considerably differ from what the academics put 
down in this study. 
If  we  want  to  get  a  clear  picture  of  the  endowments  of  a  given  settlement  in 
connection with the many forms of renewal capacities, we need a single model that 
carries 
1.  the  dominant  material  factors  of  innovation  (e.g.  economic  development 
level  of  the  households  and  the  organisations,  institutional  system,  em-
ployment and unemployment); 
2.  endowments  offered  by  the  human  resources  (e.g.  the  level  of  schooling, 
proportion  of  the  highly  qualified  segment  of  the  labour  market,  higher 
education and research and development); and naturally 
3.  the sings of innovative behaviour at the local level, besides the presence of 
the  adequate  supporting  institutional  system  (e.g.  the  presence  of  institu-
tions supporting patents and innovations, the weight of the R & D sector). 
We  put  all  these  factors  into  five  groups  of  analysis  and  examined  them  for  a 
total of 251 towns. 1. The index of the economic development level summarises the 
data of the inhabitants, the local economic actors and the institutions and organisa-
tions involved in the local economic activities. In the creation of the new, complex 
variable,  the  indices  measuring  the  income  positions  of  the  households  and  the 
dynamics of the employment play the most significant role. 2. The four indices of 
the main component ‘schooling and management’
 sum up the segments of the la-
bour market data of the census of 2001. The index reflects the existence of the eco-
nomic and state roles and functions built on advanced, highly qualified professional 
and especially managerial jobs. In the establishment of this variable the main role 
is  played  evidently  by  the  indices  measuring  the  proportion  of  the  professionals, 
within  this  that  of  the  intellectuals  in  leading  positions.  3.  The  index  of  the  main 
component  ‘social  activity’
  is  made  up  by  the  data  measuring  the  willingness  of 
participation in the referendum of the EU accession, the organisational and financ-
ing (support) background of the civil society and the complexity of the local social 
 
59 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
publicity. The main factors in this variable are the indices measuring the electoral 
behaviour and the weight of the non-for-profit sector.  4. The dimension of human 
resources
 reflects the institutional and human weight, the development level of the 
higher education sector. In the concise variable, the most significant component is 
the  proportion  of  the  qualified  lecturers  in  leading  positions  in  higher  education, 
and  the  urban  parameters measuring  the  faculties  of higher  education,  and  secon-
dary  institutions.  5.  The  main  component  ‘innovation’  aggregates  four  indices  di-
rectly, and a total of eleven indices indirectly. The structure of the indices shows that 
this dimension describes primarily the local innovative activities and the supporting 
real  physical  and  digital  institutional  system,  the  service  milieu  in  the  background. 
The biggest importance was attributed to the indices depicting innovative initiatives 
patented over the last ten years, the development level of the information and com-
munication technologies and the density of the network-based digital services. 
We analysed the innovation potential of the towns on the basis of the data of the 
five main components, and the aggregated values of these became the elements of 
clustering. In this two-step action we managed to separate eleven groups that show 
a relative homogeneity in the “space” defined by the axes of economy, schooling, 
society, human resources and innovation, and are also markedly different from each 
other (Figures 29 and 30). 
The three big towns of cluster 1 (Szeged, Pécs, Debrecen) as traditional regional 
centres  are  in  the  focal  point  of  higher  education  and  innovation  processes,  with 
good  labour  market  and  economic  parameters.  These  centres,  that  are  home  to 
more than 10 per cent of the total non-Budapest urban population of Hungary (just 
five million inhabitants) are the most innovative members of the Hungarian urban 
network.  Their  primary  feature,  in  addition  to  the  characteristics  reflecting  high, 
above-average level of schooling and the presence of a knowledge-oriented labour 
market, is the outstandingly high average values of human resources and innovation 
indices.  With  regard  to  the  development  dimensions  connected  to  innovation, 
cluster 2 is made up by big towns with central roles, belonging to the cutting edge 
(Miskolc  and  Nyíregyháza)  that  only  lag  behind  in  their  economic  parameters. 
These two towns have 6 per cent of the total non-Budapest urban population, but 
their  economic  data  are  only  around  the  average,  even  if  we  take  the  total  of  the 
Hungarian urban network into consideration. If they improve their less favourable 
economic potentials, they will have everything that is needed to have more inten-
sive and successful innovative functions. Members of cluster 3, i.e. Gyır, Székes-
fehérvár and Kecskemét (7 per cent of the respective urban population) are among 
the towns with excellent innovation capacities if we consider the total set of towns 
in Hungary. Actually the number of innovative initiatives is high, the institutional 
system  is  given,  but  the  adequate  human  potential  is  less  developed,  there  are  no 
university bases or they only have a short history. Another common feature sepa-
 
60 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
rating these towns from others is the presence of very developed economic factors, 
and the significant share of the foreign capital. 
Figure 29 
Division of the urban network by the knowledge base 
 (towns with high renewal capacity) 
 
 
Legend: 1 – Regional centres with complex structure I. (3 towns – 533 thousand persons – 10.8%); 2 
– Regional centres with complex structure II., with less favourable economic parameters (2 towns 
– 303 thousand persons – 6.1 per cent); 3 – Centres with a shaping innovation potential and built 
on  strong  economic  foundations  (3  towns  –  342  thousand  persons  –  6.9  per  cent);  4  –  Centres 
with considerable higher education and human resources base (6 towns – 389 thousand persons – 
7.9 per cent); 5 – Sub-regional centres with good endowments (4 towns – 198 thousand persons – 
4.0 per cent); 6 – Towns with predominantly higher education orientation (3 towns – 86 thousand 
persons  –  1.7  per  cent);  12  –  towns  in  the  Budapest  agglomeration,  with  outstanding  economic 
and labour market conditions (2 towns – 36 thousand persons – 0.7 per cent). 
The  size  of  the  circles  indicating  the  towns  are  proportionate  with  their  number  of  population,  the 
percentage  figure  indicates  their  share  from  the  urban  population  of  Hungary  calculated  without 
Budapest. 
Source: West Transdanubian Research Institute, CRS of HAS, 2003. 
 
61 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Figure 30 
Division of the urban network by the knowledge base 
(towns with limited renewal capacity) 
 
Legend:  7  –  Towns  in  a  transition  situation,  with  innovation  potential  (20  towns  –  636  thousand 
persons  –  12.9  per  cent);  8  –  Towns  in  a  transition  situation,  with  less  innovation  potential  (23 
towns – 324 thousand persons – 6.6 per cent); 9 – Average level of urban development with low 
human  resources  base  and  innovation  potential  (59  towns  –  770  thousand  persons  –  15.6  per 
cent); 10 – Towns less developed than the average (59 towns – 764 thousand persons – 15.5 per 
cent); 11 – Towns with definitely unfavourable endowments (67 towns – 545 thousand persons – 
11.1 per cent). 
The  size  of  the  circles  indicating  the  towns  are  proportionate  with  their  number  of  population,  the 
percentage  figure  indicates  their  share  from  the  urban  population  of  Hungary  calculated  without 
Budapest. 
Source: West Transdanubian Research Institute, CRS of HAS, 2003. 
The  members  of  cluster  4  are  secondary  centres  with  considerably  dynamism 
(for  example  Sopron,  Szombathely  or  Eger),  it  is  mainly  their  higher  education 
functions  that  put  them  into  a  cluster  of  selected  importance  from  the  aspect  of 
innovation. The six towns of this cluster are home to 8 per cent of the non-Buda-
pest urban population, they have above-average endowments in all indices but their 
rate of innovation is much more moderate compared to the previous clusters. The 
factors  connected  to  human resources,  higher  education  are already  given  and  the 
 
62 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
economic  and  social  conditions  are  also  favourable.  The  presence  of  the  institu-
tional system supporting and serving innovation is not complete, and the proportion 
of  actually  implemented  innovative  initiatives  is  low.  The  towns  of  cluster  5  (for 
example  Szentendre,  Zalaegerszeg  and  Szolnok)  cannot  beconsidered  by  any 
means as settlements with central functions from the aspect of innovation features 
and  higher  education  and  research  capacities.  They  concentrate  4  per  cent  of  the 
urban  population.  Their  specific  feature  is  the  well  organised  civil  society  on  the 
one  hand, and  the  high  schooling  indices  and  the  good  indices  of  knowledge-ori-
ented leading professional positions for to the number of inhabitants, on the other. 
A separate cluster (6) is made up by the three middle towns with smaller popula-
tion,  oriented  mainly  for  higher  education  (Gyöngyös,  Keszthely  and  Gödöllı). 
Their development indices measuring the background factors of renewal are good, 
but the development indices show a large-scale dissonance. Although the presence 
of higher education and the proportion of the share of the adequate local human re-
sources  are  outstandingly  high,  the  number  of  local  innovative  actions  is  only 
around the average. The complexity of the institutional system of innovation is also 
much more moderate than in the previous clusters. 
Two settlements, two new organising centres of the agglomeration ring around 
the capital city are Budaörs and Budakeszi, not fitting into the classification at all 
(cluster 12). Their common feature is their excellent economic and labour market 
conditions, good innovation potential and moderate human (higher education and R 
&  D)  parameters.  As  regards  the  economic  and  schooling  data  and  the  indices 
measuring  the  presence  of  the  developed  knowledge-based  and  qualification-ori-
ented  positions  on  the  local  labour  market,  Budaörs  and  Budakeszi  are  far  above 
the level of the other small and medium sized towns. 
The set of towns in the second line from the aspect of renewal capacity involves 
43 settlements scattered all over Hungary, making two clusters. Their total popula-
tion is 960 thousand inhabitants, which means that they are home to one-fifth of the 
non-Budapest  urban  population  of  Hungary.  The  members  of  cluster  7  typically 
show a moderate level of development in all indices of categorisation, and the hu-
man and innovative capacities are somewhat above the average  values. The former 
and present industrial centres, most of the ex-socialist towns and the county seats in 
less favoured position can be grouped here. They were prone to significant transfor-
mation, restructuring impacts, which carries the possibilities of a dual development, 
depending  on  their  reactions.  Cluster  8  is  the  collective  group  of  holiday  resorts, 
settlements built on the tourism potential, micro-regional centres, and newly created 
industrial centres. These towns have favourable economic and labour market oppor-
tunities.  Within  the  employees,  the  proportion  of  professionals,  of  intellectuals  in 
leading positions exceeds the urban average. On the other hand, they do not feature 
above-average indices in the human and institutional segment, extremely important 
 
63 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
for the innovative capacity. Although their economic parameters are above those in 
cluster 7, they lag behind in the factors related to innovation. 
More than 180 towns of Hungary – with a total population over two million – 
would  make  a  single  cluster  in  a  simple  case,  whose  basic  feature  is  underdevel-
opment. The separation of the following three groups could actually be explained 
by  the  grades  of  backwardness.  In  these  groups it is not the human  elements,  not 
the  heterogeneity  of  the  institutional  system  of  innovation  and  not  even  the  pres-
ence of the different levels of higher education that differentiates. Their lagging in 
the  promotion  and  support  of  innovation,  the  renewal  of  the  local  economy  and 
society is universally serious. On the other hand, the economic potential, the level 
of schooling, the viability of the civil society and the complexity of local publicity 
definitely disintegrates this large block into three groups at different levels of de-
velopment.  The  members  of  cluster  9  have  average  economic  and  social  indices, 
unfavourable  innovation  potentials  and  a  lack  of  adequate  human  resources.  In 
cluster 10 the unfavourable innovation, higher education and R & D endowments 
are  accompanied  by  moderately  developed  economic  and  social  characteristics. 
The last group, cluster 11 features the least favoured towns of the Hungarian urban 
network,  with  universally  bad  development  indices  and  a  total  lack  of  innovative 
capacity: they are the marginal towns. 
If we look at the economy, social life and the structure of the labour market, the 
251 towns of Hungary can be put into two blocks of more or less the same size: the 
share  of  the  towns  with  below-average  and  above-average  parameters  is  more  or 
less the  same.  On  the  other  hand,  the  two  main  components  playing  a  significant 
role in the innovation potential, one measuring the human resources–higher educa-
tion–research  sector  and  the  innovative  environment,  and  the  other  one  mapping 
the actual results, show a much more homogeneous picture. This highlights the fact 
that  the  majority  of  the  towns  show  a  significant  lagging  behind  the  “innovation 
elite”. As regards human resources, 78 per cent of the Hungarian towns are below 
the aggregate average of the towns, in connection with innovation 76% of them are 
below that. 
As the hierarchy of the clusters more or less followed the differences in the de-
velopment level, it was also suitable for grabbing the “macro-structure” or the ur-
ban innovation potential. The data of the distribution show that in 75% of the 251 
towns  we cannot  see  good  endowments  in  any  component of the innovation  con-
figurations. Towns belonging to clusters 9–11 do not possess the economic, social, 
education  and  research  capacities  founding  the  local  renewal  processes,  or  the 
functions built on these capacities. We have another large block (clusters 7 and 8). 
These two groups can be called the “second line”, as they already have average or 
slightly above-average parameters. In 17 per cent of the towns we can see several 
foundations of the further development, as regards the institutional system and the 
human  elements.  Really  advanced,  already  marked  innovation  potential  and  the 
 
64 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
closely related economic–schooling–social parameters can only be found in a very 
narrow “minority” of the Hungarian towns. If we analyse Hungary with the factors 
that we compiled and applied, we can say that not more than 8% of the towns of 
Hungary can be said to have mature innovation potential. 
In the knowledge-based division of the urban network in Hungary the size plays 
a dominant role. In most of the Hungarian towns with less than forty thousand in-
habitants  the  background  conditions  that  could  create  an  innovative  environment 
for the economic and social actors of the region are missing.  In the case of small 
and  medium  sized  towns,  the  geographical  differences  are  big.  In  North  Hungary 
and the two regions of the Great Hungarian Plain a few big towns of outstanding 
“performance”  are  accompanied  by  a  backward,  relatively  underdeveloped  urban 
network.  The  elements  of  development  are  concentrated  in  the  big  towns.  In  the 
other four regions, the “segregation of the settlements built on similarities” shows a 
more balanced distribution. In these regions there is a much larger set of towns that 
are  around  average  or  in  slightly  above-average  position  as  regards  the  renewal 
capacity.  In  the  northern  and  eastern  parts of  Hungary  the  biggest  problem  is  not 
underdevelopment but the low number of towns that are able to catch up. In most 
cases those settlements have considerable renewal capacities that have had centu-
ries  of  urban  traditions  (among  the  big  cities  of  the  Hungarian  countryside,  only 
one is “younger” than six hundred years) (CsizmadiaGrosz–Rechnitzer, 2004). 
6  Trends and conclusions 
We can say that human resources as a new dimension of economic and social de-
velopment is a notion very complex in content, thus its analysis takes a complex, 
painstaking effort. In a regional approach this complexity is even more visible, as 
we  compare  regions  of  different  characteristics  where  it  does  matter  what  devel-
opment path they have gone through and during that what endowments they have 
accumulated.  In  the  territorial  units  there  are  values  or  carriers  of  values  all  the 
time that, knowingly or not, contribute to the development of the quantity and even 
more the quality of the human resources. The way and extent of this contribution 
depends on several factors, such as the geographical location of the given territorial 
unit, its economic structure, the institutional system that it has created and its op-
erators, the  historical  development  of  the  settlement,  the  accumulated  knowledge, 
the composition of the inhabitants, the image of the territorial unit, its development 
concepts and ideas, the political activity and many other elements. We cannot and 
must not analyse and assess the human resources of the spatial units on the basis of 
only a few factors. We have to strive for complexity, the mapping of the compli-
 
65 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
cated  network  of  the factors  and  only  when  we  have  done that it is  reasonable  to 
draw conclusions and define development objectives. 
Consequently, in addition to the survey of the simpler or more complicated cor-
relations  of  the  traditional  evaluations  of  data  in  the  regional  analyses  of  human 
resources,  it  is  necessary  to  apply  sampling  procedures,  case  studies  and  other 
methods  of  sociology.  The  complex  methods  allow  the  exploration  of  the  more 
subtle correlations of the factors and the display of their synergies. 
The  few  Hungarian  analyses  demonstrate  that  there  is  a  strong  stochastic,  but 
not functional correlation between the regional structures of human resources and 
the economy in the decade of the transition. The regional economic structure as a 
whole  has  an  impact  on  the  territorial  structure  of  human  resources;  it  influences 
the spatial structure of human resources, but the more sophisticated, the more sub-
tle picture we want to make of the situation, the larger number of factors we find, 
some of which are not dependant on the economic potential. We can state that the 
extensive  indices  of  human  resources  (e.g.  employment,  level  of  training  and 
schooling, certain measurable skills) are more closely related to the economic en-
dowments of the spatial units. However, the other indices that can be called inten-
sive  (quality  of  life,  social  activity,  culture)  are  determined  not  only  by  the  eco-
nomic conditions but also the inner resources (hidden energies) of the given spatial 
unit, having a significant impact thereby on the quality and also the regional divi-
sion of human resources. 
On  the  basis  of this  we  can  also register  that the regional  structures  of human 
resources were stable in the nineties, they did not change considerably in the dec-
ade of the transition, no territorial restructuring took place in this respect. 
No convergence took place among the regions, equalisation processes cannot be 
seen;  to  the  opposite,  disparities  of  new  type  emerged.  The  new  knowledge  and 
skills show a definite concentration in the capital city and to a lesser extent in the 
regional centres, and they filter down the lower levels of the settlement hierarchy 
slowly, so to say stealthily, many times accidentally. In addition to the capital city–
countryside dichotomy, a west–east discrepancy can also be seen in the case of the 
human resources, i.e. the western, mostly border regions were more active in con-
centrating  and  expanding  their  capacities  than  the  eastern,  Great  Plain  regions  of 
Hungary were. At the same time it is also clear that the traditional large centres of 
the  eastern  parts  of  Hungary  are  able  to  stabilise  institutions  representing  the 
knowledge base, their output is of large volume, but in many cases they train hu-
man resources for the western parts of Hungary, due to the migration. 
A  similarly  growing  gap  can  be  seen  between  the  economic  performance  and 
the institutions determining the knowledge base, the latter were unable to integrate 
into the economy at the local level. Also, the importance of the position occupied 
in the settlement hierarchy is still valid, as the central or peripheral location influ-
enced the existence and the activity level of the human resources. Besides the va-
 
66 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
lidity of this general conclusion of course there are several – maybe more and more 
–  new/old  constituents  of  development  that  do  not  necessarily  follow  the  deter-
mined paths of development, slowly disintegrating and eroding this way the present 
regional structure. 
The  breakout  points  are  described  in  the  development  concepts  and  pro-
grammes,  both  at  regional  and  national  level.  The  regions  have  recognised  that 
without the comprehensive development of their human resources they will not be 
able to improve their conditions. The development of human resources appears in 
many  ways,  with  different  emphases  and  objectives  in  the  future  objectives  and 
action plans. Maybe it would be possible to implement the objectives of the regions 
if they had more independence, more freedom in the assertion of the regional wills 
– and this could accelerate the decrease of the spatial disparities. 
Among the recommendations we have to mention that the objectives defined in 
the regional development concepts, and the programmes based on these objectives 
should be given an opportunity for implementation, because the regional, bottom-
up initiatives can be much more successful than a few actions launched at national 
level. 
In those regions that have a high concentration of human resources, the related 
institutional system is mature and there is a demand by the economy for resources 
of high quality, the knowledge region programmes should be worked out. The ob-
jective of the knowledge region programmes is to strengthen and fill up with con-
tent the inner co-operations of the existing institutional network, handle the exist-
ing  disparities  at  regional  level,  create  new  types  of  network  connections  and 
thereby activate an ever larger mass of stakeholders for regional development. 
The renewal of the human resources takes a long time, it has a national policy 
level (population-, education-, social- and science policy) but the regional level is 
also important, where the establishment and integration of the institutional frame-
works can be done. In addition, we must not neglect the local level where the qual-
ity and conditions of life and the foundation of the environment fostering innova-
tion can be the goals. In other words, each level has their space of action and com-
petence, but they can only have an impact together. The negligence of the regional 
and the local level, the lack of recognition and the inadequate support of these spa-
tial levels  will  further  deepen  the  territorial  disparities,  making  the  long-term  and 
spatially even distribution of the human resources impossible. 
 
67 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
References 
ANSELIN,  LUC  –  VARGA,  ATTILA  –  ACS,  ZOLTÁN  1997:  Local  Geographic  Spillovers  be-
tween University Research and High Technology Innovations. – Journal of Urban Eco-
nomics.
 42. pp. 422 – 448. 
BAJMÓCY, PÉTER – KISS, JÁNOS 1999: Megyék, régiók és központjaik – modellek tükrében 
[Counties,  Regions  and  their  Centres  by  Mathematical  Models].  –  Tér  és  Társadalom. 
1–2. pp. 31–51. 
BENKO,  GEORGES  1999:  Regionális  tudomány  [Regional  Science].  Pécs–Budapest,  Dialog 
Campus Kiadó. 
BİHM,  ANTAL  2000:  A  térségi  identitás  Magyarországon  [Regional  identity  in  Hungary]. 
In:  GLATZ  FERENC  (ed.):  Területfejlesztés  és  közigazgatás-szervezés  (Megye,  régió, 
kistérség).
 Budapest, MTA, 2000. pp. 111–126. (Magyarország az ezredfordulón. Stra-
tégiai  kutatások  a  Magyar  Tudományos  Akadémián.  IV.  A  területfejlesztési  program 
tudományos alapozása). 
BRACZYK, HANS-JOACHIM – COOKE, PHILIP – HEIDENREICH, MARTIN (eds.) 1998: Regional 
Innovation  Systems.  The  Role  of  Governances  in  a  Globalized  World.  UCL  Press, 
London. 
CAMAGNI, ROBERTO 1991: Local “Milieu”, uncertainty and Innovation Networks: Towards 
a New Dynamic Theory of Economic Space. In: CAMAGNI, ROBERTO (ed.): Innovations 
Networks: Spatial Perspectives. 
Belhaven, London–New York, pp. 121–144. 
CSANÁDI,  GÁBOR  –  CSIZMADY,  ADRIENNE  2002:  Szuburbanizáció  és  társadalom  [Subur-
banisation and Society]. – Tér és Társadalom. 3. pp. 27–55. 
CSAPÓ, TAMÁS – KOCSIS, ZSOLT 1997: A várossá nyilvánítás elvi kérdései és a potenciális 
városok az Észak-Dunántúlon [Principal issues of the declaration of new towns, poten-
tial towns in Northwest Transdanubia].  – Tér és Társadalom. 1. pp. 183–197. 
CZENE,  ZSOLT  2002:  A  kulturális  örökség  területfejlesztési  megközelítése  [The  Cultural 
Heritage in Regional Development Approach].  – Tér és Társadalom. 4. pp. 25–38.  
RECHNITZER,  JÁNOS  –  GROSZ,  ANDRÁS  –  CSIZMADIA,  ZOLTÁN  2003:  A  magyar 
városhálózat tagozódása az infokommunikációs infrastruktúra alapján az ezredfordulón 
[The Hungarian Urban Network’s Structure Based on the Information and Communica-
tion Infrastructure at the Turn of the Millennium]. – Tér és Társadalom. 3. pp. 145–197. 
DİRY,  TIBOR  –  RECHNITZER,  JÁNOS  2000:  Regionális  innovációs  stratégiák  [Regional 
innovation strategies]. Budapest, Oktatási Minisztérium. 
ENYEDI,  GYÖRGY  –  HORVÁTH,  GYULA  (eds.)  2002:  Táj,  település,  régió  [Landscape,  set-
tlement, region]. Budapest, MTA Társadalomkutató Központ, Kossuth Kiadó. (Magyar 
tudománytár, 2.). 
ENYEDI,  GYÖRGY  1996:  Regionális  folyamatok  Magyarországon  az  átmenet  idıszakában 
[Regional processes in Hungary in the time of  the transition. Humans, settlements, re-
gions]. Budapest, Hilscher Rezsı Szociálpolitikai Egyesület. (Ember, település, régió). 
ENYEDI,  GYÖRGY  1997:  A  sikeres  város  [Key  Issues  for  Prosperity  of  Cities].  –  Tér  és 
Társadalom. 4. pp. 1–7. 
ESDP  1999:  European  Spatial  Development  Perspective.  Towards  Balanced  and  Sustain-
able. 
 
68 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
Development  of  the  Territory  of  the  EU,  Office  for  Official  Publications  of  the  European 
Communities, Luxembourg, European Community 
FORRAY  R.,  KATALIN  –  KOZMA,  TAMÁS  1999:  Regionális  folyamatok  és  a  térségi 
oktatáspolitika [Regional processes and regional educational policy]. Educatio Füzetek. 
Budapest, Oktatási Központ.  
FORRAY R., KATALIN – HÍVES, TAMÁS 2002: Jelentkezés a felsıoktatásba, 2001 [Applying 
to Third Level Institutions, 2001]. – Tér és Társadalom. 1. pp. 99 – 134. 
FÓTI, KLÁRA (ed.) 1999: Az emberi erıforrások jellemzıi Magyarországon 1999 (Charac-
teristics of the human resources in Hungary in 1999). Institute for World Economics of 
the Hungarian Academy of Sciences, Budapest 
FÓTI, KLÁRA (ed.) 2003: A szegénység enyhítéséért – helyzetkép és javaslatok 2000 – 2002 
(To ease poverty – present situation and suggestions 2000 – 2002). A Human Develop-
ment  Report,  Hungary  2000  –  2002.  Institute  for  World  Economics  of  the  Hungarian 
Academy of Sciences – United Nations Development Programme 
HAGERSTRAND,  T.  [1952]:  The  Propagation  of  Innovation  Waves.  Lund  Studies  in  Ge-
ography, 4. Gleerup, Lund. 
HALÁSZ, GÁBOR – LANNERT, JUDIT (ed.) 2000: Jelentés a magyar közoktatásról (Report on 
the Hungarian public education). National Institute for Public Education, Budapest 
HARDI,  TAMÁS  [2002]:  Szuburbanizációs  jelenségek  Gyır  környékén  (Suburbanisation 
Effects in the Surroundings of Gyır). Tér és Társadalom, No. 3. pp. 57 – 85. p. 82 
HARDI,  TAMÁS  –  RECHNITZER,  JÁNOS  (eds.)  2003:  A  Széchenyi  István  Egyetem  hatása  a 
régió fejlıdésére [The impact of the Széchenyi István  University on regional develop-
ment].  Gyır,  Széchenyi  István  Egyetem  Gazdaság-  és  Társadalomtudományi  Intézet. 
(Tudományos füzetek, 5). 
HORVÁTH,  GYULA  1998:  Európai  regionális  politika  [European  regional  policy].  Buda-
pest–Pécs, Dialóg Campus Kiadó. 
Jelentés a területi folyamatok alakulásáról, a területfejlesztési politika érvényesülésérıl, és 
az Országos Területfejlesztési Koncepció végrehajtásáról, Budapest, VÁTI Kht. 2001. 
KANALAS,  IMRE  2000:  Az  információs-kommunikációs  technikák  terjedésének  regionális 
különbségei  Magyarországon  [Regional  Disparities  in  the  Spreading  of  Information  – 
Communication Technologies in Hungary]. – Tér és Társadalom. 2–3. pp. 159–172. 
KARA, PÁL 1998: Várossá válások az önkormányzati rendszerben (Awards of town rank in 
the local governmental system). Gazdaság és Gazdálkodás, April, pp. 265–267. 
KOLBOLKA,  ISTVÁN  2000:  Schengen  határai  biztonságpolitikai  –  kiemelten  migrációs 
szempontból nézve [The Borders of Schengen from the Point of View of a Security and 
Migration Policy]. – Tér és Társadalom. 2–3. pp. 265 – 273. 
KOVÁCS,  TERÉZ  2000:  Migrációs  folyamatok  Magyarországon  a  rendszerváltozás  után 
[Migration  processes  in  Hungary  after  the  systemic  change].  In:  HORVÁTH,  GYULA  – 
RECHNITZER, JÁNOS (eds.): Magyarország területi szerkezete és folyamatai az ezredfor-
dulón. 
Pécs, MTA Regionális Kutatások Központja. pp. 431–442. 
KRUGMAN, PAUL 2003: Földrajz és kereskedelem [Geography and trade]. Budapest, Nem-
zeti Tankönyvkiadó. 
K+F funkciók és menedzsmentfunkciók megjelenése a hazai nagyvállalatoknál a gazdasági 
térszerkezet szempontjából. A gazdasági térszerkezet vizsgálatát elısegítı új dimenziók, 
illetve  az  ezzel  kapcsolatos  módszerek  kutatása  [The  appearance  of  R  &  D  functions 
 
69 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
and management functions at the Hungarian large businesses from the aspect of regional 
economic structure. Research on the new dimensions promoting the survey of the eco-
nomic spatial structure and the applicable methods. Bulletins of the West Transdanubian 
Research Institute, 152/d, 2003. Topic leader: LADOS, MIHÁLY. Pécs, MTA Regionális 
Kutatások Központja. (Manuscript). 
L. RÉDEI, MÁRIA 2001: Demográfia [Demography]. Budapest, ELTE Eötvös Kiadó. 
MALECKI,  EDWARD  J.  –  OINAS,  PAIVI  1999:  Spatial  Innovation  Systems.  In:  MALECKI, 
EDWARD  J.  –  OINAS,  PAIVI  (eds.):  Making  Connections.  Technological  Learning  and 
Economic Change.
 Ashgate, Aldershot, pp. 7–33. 
MATOLCSY,  GYÖRGY  (ed.)  [2000]:  A  tudástársadalom  kiépítésének  forrásai  Magyaror-
szágon a térszerkezetben és a szellemi vagyon növekedésének tényezıiben (Sources of 
the  establishment  of  knowledge  society  in  Hungary  in  the  spatial  structure  and  in  the 
factors of intellectual property growth). Ministry of Education, Budapest 
MEUSBURGER,  PETER  1998:  Bildungsgeographie.  Wissen  und  Ausbildung  in  raumlichen 
Dimension. Spektrum Akademischer Verlag, Heidelberg – Berlin. 
NÁRAI, MÁRTA 2000: Nonprofit szervezetek a kilencvenes évek Magyarországán [Non-for-
profit  organisations  in  Hungary  in  the  1990s].  In:  HORVÁTH,  GYULA  –  RECHNITZER, 
JÁNOS  (eds.):  Magyarország  területi  szerkezete  és  folyamatai  az  ezredfordulón.  Pécs, 
MTA Regionális Kutatások Központja. pp. 443 – 465. 
NÁRAI, MÁRTA 2002: A civil szervezıdések szerepe a helyi társadalom életében – civil háló 
a Nyugat-dunántúli régióban [The role of civil organisations in the life of the local so-
ciety  –  a  network  o  civil  organisations  in  West  Transdanubia.  Pécs,  MTA  Regionális 
Kutatások Központja. (Manuscript). 
NEMES  NAGY,  JÓZSEF  –  JAKOBI,  ÁKOS  2003:  A  humán  fejlettségi  index  (HDI)  megyék 
közötti  differenciáltsága  1999-ben  [Differences  of  the  Human  Development  Index 
(HDI)  across  the  Hungarian  counties  in  1999].  Budapest,  Eötvös  Loránd  Tudomány-
egyetem. (Manuscript). 
EC  [2004]  A  new  partnership  for  cohesion.  Convergence,  competitiveness,  cooperation. 
Thirdreport  on  economic  and  social  cohesion.  European  Commission,  EUR-OP, 
Brussels. 
NORTH,  DOUGLASS  C.  1955:  Location  Theory  and  Regional  Economic  Growth.  –  The 
Journal of Political Economy. 63. pp. 243–258. 
NYITRAI,  FERENCNÉ  2001:  A  humán  és  a  gazdasági  fejlıdés.  Nemzetközi  összehasonlítás 
[Human development and economic development. An international comparison] Buda-
pest, Központi Statisztikai Hivatal.  
OECD [1996]: The Knowledge-Based Economy. OECD, Paris. 
OLÁH, MIKLÓS 2000: Adalékok a regionális identitás megrajzolásához [Contributions to the 
mapping  of  regional  identity].  In:  GLATZ,  FERENC  (ed.):  Területfejlesztés  és 
közigazgatás-szervezés.  (Megye,  régió,  kistérség.)
    Budapest,  Magyar  Tudományos 
Akadémia. pp. 143–182. 
PÁLNÉ KOVÁCS, ILONA 2000: Régiók Magyarországa: utópia vagy ultimátum? [Hungary of 
the  regions:  a  utopia  or  an  ultimatum?]  In:  HORVÁTH  GYULA  –  RECHNITZER  JÁNOS 
(eds):  Magyarország  területi  szerkezete  és  folyamatai  az  ezredfordulón.  Pécs,  MTA 
Regionális Kutatások Központja. 
 
70 

Rechnitzer, János - Smahó, Melinda : 
Regional Characteristics of Human Resources in Hungary During the Transition. 
Pécs : Centre for Regional Studies, 2006. 97. p. Discussion Papers, No. 50. 
RECHNITZER,  JÁNOS  1993:  Szétszakadás  vagy  felzárkózás.  A  térszerkezet  alakító 
innovációk  [Disintegration  or  catching  up.  Innovations  shaping  the  spatial  structure]. 
Gyır, MTA Regionális Kutatások Központja. 
RECHNITZER, JÁNOS [1998]: A  nonprofit szervezetek területi szerkezete (Spatial structiure 
of  the  non-for-profit  organisations).  In:  KURTÁN,  SÁNDOR  –  SÁNDOR,  PÉTER  –  VASS, 
LÁSZLÓ  (eds.):  Magyarország  évtizedkönyve,  1988–1998.  Budapest,  Demokrácia 
Kutatások Magyar Központja Alapítvány.  pp. 539–554. 
RECHNITZER,  JÁNOS  2002:  A  városhálózat  az  átmenetben,  a  kilencvenes  évek  változásai 
[The Hungarian Urban System in the Transition, Changing Direction in the 90s]. – Tér 
és Társadalom
. 3. pp. 165–184. 
RECHNITZER, JÁNOS – CSIZMADIA, ZOLTÁN – GROSZ, ANDRÁS 2004: A magyar városháló-
zat tudásalapú megújító képessége az ezredfordulón [The Knowledge Based Renewing 
Capability  of  the  Hungarian  Urban  Network  at  the  Turn  of  the  Millennium].  –  Tér  és 
Társadalom.
 2. pp. 117–156. 
RICHARDSON,  HARRY  W.  1969:  Regional  Economics:  Location  Theory.  Urban  Structure 
and Regional Change. New York, Weidenfeld and Nicolson. 
ROMER,  PAUL  MICHAEL  1990:  Endogenous  Technological  Change.  –  Journal  of  Political 
Economy. 5. pp. 71–102. 
RÖSCH,  ANDREAS  2000:  Kreativ  Milieux  als  Faktoren  der  Regionalentwicklung.  –  Raum-
forschung und Raumordnung. 58. pp. 161–172. 
SCHEFF,  JOSEF  1999:  Lernende  Regionen.  Regionale  Netzwerke  als  Antwort  auf  globale 
Herausforderungen. Linde, Vienna. 
SIMMIE,  JAMES  2003:  Innovation  and  Urban  Regions  as  National  and  International  Nodes 
for the Transfer and Sharing of Knowledge. – Regional Studies. 6 –7. pp. 607–620. 
STÖHR,  WALTER  B.  1987:  A  területfejlesztési  stratégiák  változó  külsı  feltételei  és  az  új 
koncepciói. – Tér és Társadalom. 1. pp. 96–113. 
SZÖRÉNYINÉ KUKORELLI, IRÉN 2000: Régió-e a Nyugat-Dunántúl? [Is West Transdanubia a 
real  region?]  In:  GLATZ,  FERENC  (ed.):  Területfejlesztés  és  közigazgatásszervezés. 
(Megye, régió, kistérség.) Budapest, Magyar Tudományos Akadémia. pp. 209–230. 
TIMÁR, JUDIT – VÁRADI, MONIKA MÁRIA 2000: A szuburbanizáció egyenlıtlen fejlıdése az 
1990-es évek Magyarországán [The uneven development of suburbanisation in Hungary 
in the 1990s]. In: HORVÁTH, GYULA – RECHNITZER, JÁNOS (eds.): Magyarország területi 
szerkezete és folyamatai az ezredfordulón. Pécs, MTA Regionális Kutatások Központja. 
pp.153–175. 
TÓTH,  JÓZSEF  –  TRÓCSÁNYI,  ANDRÁS  1997:  A  magyarság  kulturális  földrajza  (Cultural 
geography of the Hungarian nation). Pannónia Tankönyvek, Pécs 
TÓTH  JÓZSEF  –  TRÓCSÁNYI  ANDRÁS  2002:  A  magyarság  kulturális  földrajza  II.  [Cultural 
geography of the Hungarian nation II]. Pécs, Pro Pannonia Kiadói Alapítvány (Pannónia 
Tankönyvek). 
VÁMOS, DÓRA (ed.) 1992: A szürkeállomány fehér foltjai. A szellemi potenciál térszerkezete 
Magyarországon  [White  patches  of  the  human  resources.  The  spatial  structure  of 
intellectual potential in Hungary]. Budapest, Felsıoktatási Koordinációs Iroda. 
VARGA, ATTILA 1998: University Research and Regional Innovation: A Spatial Economet-
ric Analysis of Academic Technology Transfers. Kluwer Academic Publishers, Boston, 
Dordrecht, London. 
 
71 




Discussion Papers 2006. No. 50. 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During the Transition
The  Discussion  Papers  series  of  the  Centre  for  Regional  Studies  of  the  Hungarian 
Academy of Sciences was launched in 1986 to publish summaries of research findings on 
regional and urban development. 
The series has 5 or 6 issues a year. It will be of interest to geographers, economists, so-
ciologists,  experts  of  law  and  political  sciences,  historians  and  everybody  else  who  is,  in 
one way or another, engaged in the research of spatial aspects of socio-economic develop-
ment and planning. 
The series is published by the Centre for Regional Studies. 
Individual copies are available on request at the Centre. 
 
 
 
Postal address 
Centre for Regional Studies of the Hungarian Academy of Sciences 
P.O. Box 199, 7601 PÉCS, HUNGARY 
Phone: (36–72) 523 800  
 Fax: (36–72) 523 803 
www.dti.rkk.hu 
www.rkk.hu 
 
 
 
Director general 
Gyula HORVÁTH 
 
 
Editor 
Zoltán GÁL 
galz@.rkk.hu 
 
 
72 

Discussion Papers 2006. No. 50. 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During the Transition
Papers published in the Discussion Papers series 
Discussion Papers /Specials 
BENKİNÉ  LODNER,  Dorottya  (ed.)  (1988):  Environmental  Control  and  Policy:  Pro-
ceedings of the Hungarian–Polish Seminar in the Theoretical Problems of Envi-
ronmental Control and Policy 
OROSZ,  Éva  (ed.)  (1988):  Spatial  Organisation  and  Regional  Development  Papers  of  the 
6th Polish–Hungarian geographical Seminar 
DURÓ, Annamária (ed.) (1993): Spatial Research and the Social–Political Changes: Papers 
of the 7th Polish–Hungarian Seminar 
DURÓ, Annamária (ed.) (1999): Spatial Research in Support of the European Integration. 
Proceedings  of  the  11th  Polish–Hungarian  Geographical  Seminar  (Mátraháza, 
Hungary 17–22 September, 1998) 
GÁL, Zoltán (ed.) (2001): Role of the Regions in the Enlarging European Union 
HORVÁTH,  Gyula  (ed.)  (2002):  Regional  Challenges  of  the  Transition  in  Bulgaria  and 
Hungary 
KOVÁCS,  András  Donát  (ed.)  (2004):  New  Aspects  of  Regional  Transformation  and  the 
Urban-Rural Relationship 
BARANYI,  Béla  (ed.)  (2005):  Hungarian–Romanian  and  Hungarian–Ukrainian  border  regions  as 
areas of co-operation along the external borders of Europe 
Discussion Papers 
No. 1 
OROSZ,  Éva  (1986):  Critical  Issues  in  the  Development  of  Hungarian  Public 
Health with Special Regard to Spatial Differences 
No. 2 
ENYEDI, György – ZENTAI, Viola (1986): Environmental Policy in Hungary 
No. 3 
HAJDÚ, Zoltán (1987): Administrative Division and Administrative Geography 
in Hungary 
No. 4 
SIKOS T., Tamás (1987): Investigations of Social Infrastructure in Rural Settle-
ments of  Borsod County 
No. 5 
HORVÁTH,  Gyula  (1987):  Development  of  the  Regional  Management  of  the 
Economy in East-Central Europe 
No. 6 
PÁLNÉ KOVÁCS, Ilona (1988): Chance of Local Independence in Hungary 
No. 7 
FARAGÓ, László – HRUBI, László (1988): Development Possibilities of Back-
ward Areas in Hungary 
No. 8 
SZÖRÉNYINÉ  KUKORELLI,  Irén  (1990):  Role  of  the  Accessibility  in  De-
velopment and Functioning of Settlements 
No. 9 
ENYEDI,  György  (1990):  New  Basis  for  Regional  and  Urban  Policies  in  East-
Central Europe 
 
73 

Discussion Papers 2006. No. 50. 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During the Transition
No. 10 
RECHNITZER,  János  (1990):  Regional  Spread  of  Computer  Technology  in 
Hungary  
No. 11 
SIKOS  T., Tamás  (1992): Types  of  Social  Infrastructure  in  Hungary  (to  be  not 
published) 
No. 12 
HORVÁTH, Gyula – HRUBI, László (1992): Restructuring and Regional Policy 
in Hungary 
No. 13 
ERDİSI, Ferenc (1992): Transportation Effects on Spatial Structure of Hungary 
No. 14 
PÁLNÉ KOVÁCS, Ilona (1992): The Basic Political and Structural Problems in 
the Workings of Local Governments in Hungary 
No. 15 
PFEIL, Edit (1992): Local Governments and System Change. The Case of a Re-
gional Centre 
No. 16 
HORVÁTH, Gyula (1992): Culture and Urban Development (The Case of Pécs) 
No. 17 
HAJDÚ, Zoltán (1993): Settlement Network Development Policy in Hungary in 
the Period of State Socialism (1949–1985) 
No. 18 
KOVÁCS, Teréz (1993): Borderland Situation as It Is Seen by a Sociologist 
No. 19 
HRUBI,  L.  –  KRAFTNÉ  SOMOGYI,  Gabriella  (eds.)  (1994):  Small  and  me-
dium-sized firms and the role of private industry in Hungary 
No. 20 
BENKİNÉ  Lodner,  Dorottya  (1995):  The  Legal-Administrative  Questions  of 
Environmental Protection in the Republic of Hungary 
No. 21  
ENYEDI, György (1998): Transformation in Central European Postsocialist Cit-
ies 
No. 22  
HAJDÚ, Zoltán (1998): Changes in the Politico-Geographical Position of Hun-
gary in the 20th Century 
No. 23 
HORVÁTH, Gyula (1998): Regional and Cohesion Policy in Hungary 
No. 24 
BUDAY-SÁNTHA, Attila (1998): Sustainable Agricultural Development in the 
Region of the Lake Balaton 
No. 25 
LADOS,  Mihály  (1998):  Future  Perspective  for  Local  Government  Finance  in 
Hungary 
No. 26 
NAGY,  Erika  (1999):  Fall  and  Revival  of  City  Centre  Retailing:  Planning  an 
Urban Function in Leicester, Britain 
No. 27 
BELUSZKY, Pál (1999): The Hungarian Urban Network at the End of the Sec-
ond Millennium 
No. 28 
RÁCZ,  Lajos (1999): Climate History of Hungary Since the 16th Century: Past, 
Present and Future 
No. 29 
RAVE,  Simone  (1999):  Regional  Development  in  Hungary  and  Its  Preparation 
for the Structural Funds  
No. 30 
BARTA,  Györgyi  (1999):  Industrial  Restructuring  in  the  Budapest  Agglomera-
tion 
No. 31 
BARANYI,  Béla–BALCSÓK,  István–DANCS,  László–MEZİ,  Barna  (1999): 
Borderland  Situation  and  Peripherality  in  the  North-Eastern  Part  of  the  Great 
Hungarian Plain 
No. 32 
RECHNITZER, János (2000): The Features of  the Transition of Hungary’s Re-
gional System 
 
74 

Discussion Papers 2006. No. 50. 
Regional Characteristics of Human 
Resources in Hungary During the Transition
No. 33 
MURÁNYI,  István–PÉTER,  Judit–SZARVÁK,  Tibor–SZOBOSZLAI,  Zsolt 
(2000): Civil Organisations and Regional Identity in the South Hungarian Great 
Plain 
No. 34 
KOVÁCS, Teréz (2001): Rural Development in Hungary 
No. 35 
PÁLNÉ, Kovács Ilona (2001): Regional Development and Governance in  Hun-
gary 
No. 36 
NAGY,  Imre  (2001):  Cross-Border  Co-operation  in  the  Border  Region  of  the 
Southern Great Plain of Hungary 
No. 37 
BELUSZKY, Pál (2002): The Spatial Differences of Modernisation in Hungary 
at the Beginning of the 20th Century 
No. 38 
BARANYI, Béla (2002): Before Schengen – Ready for Schengen. Euroregional 
Organisations and New Interregional Formations at the Eastern Borders of Hun-
gary 
No. 39 
KERESZTÉLY, Krisztina (2002): The Role of the  State in  the Urban Develop-
ment of Budapest 
No. 40 
HORVÁTH,  Gyula  (2002):  Report  on  the  Research  Results  of  the  Centre  for 
Regional Studies of the Hungarian Academy of Sciences 
No. 41 
SZIRMAI,  Viktoria  –  A.  GERGELY,  András  –  BARÁTH,  Gabriella–
MOLNÁR,  Balázs  –  SZÉPVÖLGYI,  Ákos  (2003):  The  City  and  its  Environ-
ment: Competition and/or Co-operation? (A Hungarian Case Study) 
No. 42 
CSATÁRI,  Bálint–KANALAS,  Imre–NAGY,  Gábor  –SZARVÁK,  Tibor 
(2004): Regions in Information Society – a Hungarian Case-Study 
No. 43 
FARAGÓ, László (2004): The General Theory of Public (Spatial) Planning (The 
Social Technique for Creating the Future) 
No. 44 
HAJDÚ, Zoltán (2004): Carpathian Basin and the Development of the Hungarian 
Landscape Theory Until 1948 
No. 45 
GÁL, Zoltán (2004): Spatial Development and the Expanding European Integra-
tion of the Hungarian Banking System 
No. 46 
BELUSZKY, Pál – GYİRI, Róbert (2005): The Hungarian Urban Network in 
the Beginning of the 20th Century 
No. 47 
G. FEKETE, Éva (2005): Long-term Unemployment and Its Alleviation in Rural 
Areas 
No. 48 
SOMLYÓDYNÉ PFEIL, Edit (2006): Changes in The Organisational 
Framework of Cooperation Within Urban Areas in Hungary 
No. 49 
MEZEI, István (2006): Chances of Hungarian–Slovak Cross-Border Relations 
 
 
75