Kutatásom célja olyan tényezők azonosítása volt, amelyek jelentős hatással vannak a Dél-dunántúli régió településein a lakosság jövedelmi helyzetére. Hiszen a fejlettségi mutatószámok alapján a hazai és uniós viszonylatban is elmaradottabb régiók közé tartozó Dél-Dunántúl hatékony felzárkóztatása csak a pontos hatótényezők ismeretében valósítható meg. A vizsgálatba összesen 19 magyarázóváltozó került bevonásra, amelyeket főkomponens-elemzés segítségével 5 csoportba soroltam (gazdasági környezet; közüzemi ellátottság; elöregedési faktor; mezőgazdasági kistermelők; vándorlás/belső migráció), hogy az alkalmazott regressziós modellek ne váljanak túl bonyolulttá. A létrehozott struktúra a magyarázóváltozók eredeti információtömegének 67%-át tartalmazza. A vizsgálatokhoz többféle regressziós módszert alkalmaztam: log-level (OLS), az általánosított ordinális regressziós, valamint a térbeli késleltetés (spatial lag) és térbeli hiba autokorreláció (spatial error) regressziós modellt. Az elemzésekben az eredményváltozó az egy lakosra jutó összes belföldi jövedelem illetve a települések medián jövedelemsávjai voltak. A regressziós modellek eredményei megerősítik, hogy a legnagyobb hatással a régió lakosságának jövedelmére a gazdasági környezet és a demográfiai helyzet (elöregedési faktor) rendelkezik. Az előbbi főkomponensbe tartozó változók közül az oktatás, a vállalati jelenlét, az infrastruktúra (internet és gázhálózat) megléte, fejlettsége pozitívan hat a jövedelmekre, a munkanélküliség minél magasabb szintje csökkenti a jövedelmi szintet. A települések elöregedése szintén kedvezőtlen irányba befolyásolják a jövedelmeket. Az eredmények kijelölik azokat a célterületeket, beavatkozási pontokat, ahol mindenképpen szükséges intézkedéseket hozni, a régió felzárkóztatását célzó programok tervezése, megvalósítása során. A vizsgálatba bevont további tényezők (közüzemi ellátottság, mezőgazdasági kistermelők, vándorlás/belső migráció) kisebb hatással, és nem minden modell esetében vannak szignifikáns módon befolyással a régió lakosságának jövedelmi helyzetére a két legerősebb főkomponenshez képest. A területi autokorreláció jelenléte miatt lefutatott térbeli hatásokat figyelembe vevő modellek (spatial lag; spatial error) alátámasztják, megerősítik az általános regressziós modellek (log-level, OLS; OGLM) eredményeit.
