1949. ÉVI NÉPSZÁMLÁLÁS 5. Részletes épület- és lakásstatisztikai eredmények (1950)
II. Megyei főeredmények - C) Lakások.
19. A magánlakások Részletezés Budapest főváros Baranya megye Bács-Kiskun Békés Borsod-AbaújZemplén Csongrád Fejér Győr-Sopron Hajdú-Bihar Heves Komárom Nógrád Pest Somogy Szabolcs-Szatmár Szolnok Tolna Vas Veszprém Zala Magyarország mndössze Ebből : a) Városok és városias jellegű községek adatai raegyénkint. Budapest főváros Baranya megye Bács-Kiskun „ Békés Borsod-AbaújZemplén „ Csongrád „ Fejér „ Győr-Sopron „ Hajdú-Bihar Heves „ Komárom „ Nógrád l'est Somogy „ Szabolcs-Szatmár „ Szolnok „ Tolna Vas „ Veszprém „ Zala „ ' Városok és városias jellegű községek összesen bj PAegyék a városok és városias jellegű községek adatai nélkül. Baranya m Bács-Kiskun Békés Borsod-AbaújZemplén Csongrád Fejér Győr-Sopron Haj duBi hatHeves Komárom Nógrád Fest Somogy Szabolcs-Szatmár Szolnok Tolna Vas Veszprém Zala Nem. városias jellegű községek összesen Magánlakások száma, melyekben BeéMagánVízVillanyGázFürdő pített Csak lakások szobáárvertc;\ 1 rl Magánvízvillanygázszáma, nyeKIOIQCS Magánvízvillanygázfürdő beépített amelyekvezetékkel székkel szobájú lakások fürdő árnyéklakások szoba árnyékben csak laKasoK száma szoba szék vertföldea felszerelt lakások V e z e t é k padozatú szoba van padozatú szoba van van a maganiaKasoK százalékában 464.217 304.932 416.263 151.655 163.070 215.004 4.526 657 89-7 327 351 46-3 10 98.303 11.320 57.343 3.401 6.070 7.835 44.492 11-5 58-3 3-5 6-2 80 45 3 162.541 2.226 46.442 762 4.915 3.080 107.895 14 28-6 0-5 30 19 664 134.348 1.709 37.014 — 4.018 2.381 93.495 1-3 27-5 30 1-8 69-6 157.266 11.368 62.189 1.615 6.365 8.560 85.680 72 39-5 10 41 5-4 54-5 126.619 13.005 47.194 4.257 8.830 8.083 72.031 10-3 37-3 34 70 64 569 77.431 4.680 22.856 1.126 3.502 4.170 38.735 60 29-5 1-5 45 54 60-0 91.072 13.631 51.649 5.369 6.798 11.419 32.528 150 56-7 5-9 75 125 35-7 131.148 8.949 36.274 2.869 5.569 6.160 85.869 68 27-7 2-2 42 4-7 655 84.791 4.307 34.264 — 2.754 2.949 51.012 51 40-4 _ 33 3-5 602 57.170 6.104 38.065 — 3.113 3.810 14.803 107 66-6 _ 54 67 259 54.755 1.622 21.736 — 1.389 1.633 29.852 30 39-7 _ 25 30 54-5 192.097 6.929 78.394 — 9.897 6.106 80.908 36 40-8 _ 52 32 421 100.376 5.415 26.520 — 4.559 6.038 58.594 54 26-4 45 60 58-3 128.025 1.374 21.540 — 2.915 2.805 96.621 11 168 _ 2-3 2-2 75-4 121.820 4.229 32.986 — 3.579 2.794 79.648 35 271 _ 29 2-3 65-4 73.445 1.585 30.730 — 2.180 1.824 42.231 2-2 41-8 _ 30 2-5 57-5 68.300 5.731 29.303 829 3.728 5.989 25.036 8-4 42-9 1-2 55 88 366 86.691 8.362 36.891 — 5.205 8.107 39.161 9-6 425 60 9-4 45-2 65.703 3.197 12.753 2.303 2.453 3.286 36.761 4-9 194 3-5 3-7 5-0 55-9 2,476.118 420.675 1,140.406 174.186 250.909 312.033 1,119.878 170 46 0 7-0 toi 12-6 45-2 464.217 304.932 416.263 151.655 163.070 215.004 4.526 657 89-7 32-7 351 463 10 32.844 10.931 26.873 3.401 5.051 6.998 5.103 333 81-8 103 15-4 21-3 15-5 70.852 1.633 25.246 762 3.142 2.389 41.170 23 35 6 11 44 34 58-1 61.179 1.402 25.453 — 2.708 1.743 37.706 23 41-6 4-4 2-9 61-6 52.204 10.945 39.355 1.615 5.065 7.624 11.164 20-9 75-5 31 97 14-6 21-4 94.677 12.173 44.319 4.257 8.221 7.816 46.659 12-9 46-8 4-5 8-7 8-3 49-3 18.129 4.042 11.830 1.126 2.025 2.794 3.019 22-3 65-2 62 112 154 16-6 32.657 13.296 28.125 5.369 5.647 10.227 2.397 407 86-1 16-4 17-3 31-3 7-3 72.160 8.701 32.177 2.861 4.859 5.983 36.171 12-1 44-5 40 6-7 8-3 501 18.850 3.504 14.485 — 1.713 1.982 4.559 18-6 76-9 _ 91 10-5 241 25.340 5.197 21.713 — 2.061 2.858 1.515 20-5 85-2 8-1 113 60 9.363 1.186 7.811 — 755 1.018 1.213 12-7 83-4 _ 8-1 10-9 12-9 121.610 6.444 61.873 — 8.358 5.448 33.904 5-3 50-9 _ 69 4-5 27-9 13.491 4.122 9.543 — 2.283 2.914 2.118 30-5 70-7 _ 16-9 21-6 15-7 28.024 1.106 11.900 — 1.596 2.160 14.878 4-0 425 _ 5-7 7-7 531 59.305 3.304 22.693 — 2.444 2.344 32.422 56 383 _ 41 4-0 54-7 13.219 1.140 9.367 — 950 1.010 4.663 8-6 70-9 _ 7-2 7-7 35-3 21.010 5.528 17.893 829 2.957 5.049 1.418 263 85-2 40 141 240 6-8 20.124 6.491 14.981 — 3.155 4.750 2.306 323 745 15-7 23-6 11-5 11.758 2.684 9.580 682 1.508 2.359 1.071 22-8 81-5 5-8 128 200 91 1,241.013 408.701 851.480 172.557 227.568 292.470 287.982 32-9 68-6 13-9 18-3 23-6 232 65.459 389 30.470 1.019 837 39.389 0-6 46-6 1-6 1-3 60-2 91.689 593 21.196 — 1.773 691 66.725 07 231 _ 1-9 0-8 72-7 73.169 307 11.561 — 1.310 638 55.789 0-4 15-8 1-8 0-9 76-2 105.062 423 22.834 — 1.300 936 74.516 0-4 21-8 12 0-9 70-9 31.942 832 2.875 — 609 267 25.372 2-6 9-0 _ 1-9 0-8 794 59.302 638 11.026 — . 1.477 1.376 35.716 11 18-6 _ 2-5 23 623 58.415 335 23.524 — 1.151 1.192 30.131 0-6 40-3 _ 20 2-0 51-6 58.988 248 4.097 8 710 177 49.698 0-4 7-0 00 1-2 0-3 84-3 65.941 803 19.779 — 1.041 967 46.453 12 300 — 16 1-4 70-4 31.830 907 16.352 — 1.052 952 13.288 2-9 51-4 — 33 30 41-8 45.392 436 13.925 — 634 615 28.639 10 30-7 1-4 14 631 70.487 485 16.521 — 1.539 658 47.004 0-7 234 _ 22 0-9 667 86.885 1.293 16.977 — 2.276 3.124 56.476 1-5 19-6 _ 26 36 650 100.001 268 9.640 — 1.319 645 81.743 0-3 9-6 — 13 0-7 81-7 62.515 925 10.293 — 1.135 450 47.226 15 16-5 _ 1-8 0-7 75-5 60.226 445 21.363 — 1.230 814 37.568 0-7 355 _ 21 14 62-4 47.290 203 11.410 — 771 940 23.618 0-4 241 _ 1-6 20 499 66.567 1.871 21.910 — 2.050 3.357 36.855 2-8 32-9 _ 31 50 55-4 53.945 513 3.173 1.621 945 927 35.690 0-9 59 30 1-8 1-7 66-2 l,235.10.j 11.9)4 288.926 l.fí2f> 23.341 19.563 831.896 10 23-4 01 1-9 1-6 67-3