1949. ÉVI NÉPSZÁMLÁLÁS 12. Összefoglaló főeredmények (1952)
II. RÉSZ.Táblázatok - 5. A városok népessége, épület- es lakásviszonyai - B) ÉPÜLET- ÉS LAKÁSADATOK
268 139. A városok tulajdonképeni lakóházainak 1949. adatai lakásnagyság szerinte Város Tulajdonképeni lakóházak összesen A tulajdonképeni lakóházak közül < 2 3—5 ^ .o 11 és 6— 1 0 több | y 1 lakásos A tulajdonképeni lakóh. közül lakásos szám szerint százalékban 100 tulajdonképeni lakóházra jut ganlakás , jelenszoba | ev ö Budapest főváros Baja 5.340 3.431 1.237 621 47 4 1000 64-2 232 11-6 0-9 01 162] 251 497 Békéscsaba 9.637 7.077 1.900 618 32 10 100 0 73-5 19-7 6-4 0-3 01 142 198 464 Debrecen 18.377 12.793 2.813 2.208 462 101 1000 69-6 15-3 120 2-5 0-6 176 237 600 Eger 5.294 3.539 1.102 594 54 5 1000 66-9 20-8 11-2 1-0 01 161 246 510 Győr 5.716 2.945 1.183 1.145 333 110 1000 51-6 207 200 58 1-9 255 405 907 Hódmezővásárhely 12.434 9.924 2.108 387 12 3 1000 79-8 170 31 0 1 00 127 166 381 Kaposvár 5.649 3.777 1.053 674 124 21 1000 66-9 18-6 11-9 2-2 0-4 173 271 553 Karcag 6.954 6.743 179 28 4 — 1000 970 2 6 0-4 00 — 106 139 351 Kecskemét 14.787 11.337 2.376 1.004 64 6 1000 76-7 161 6-8 0-4 00 139 177 487 Kisújszállás 3.509 3.240 233 35 1 — 1000 92-4 6-6 10 00 — 111 147 384 15.871 9.890 3.523 1.974 369 115 1000 62-4 22-2 12-4 2-3 0-7 185 267 658 Nagykanizsa 4.117 2.412 961 588 135 21 1000 58-6 23-3 14-3 3-3 0-5 195 306 656 Nyíregyháza 10.410 8.323 1.468 584 30 5 1000 800 141 5-6 0-3 00 135 187 507 9.986 4.962 2.196 2.158 504 166 100-0 49-7 220 21-6 50 1-7 235 381 705 Salgótarján 2.537 1.319 606 449 121 42 1000 520 239 17-7 4-8 1-6 240 307 822 Sopron ^.746 2.036 694 638 293 85 1000 54-4 18-5 170 7-8 2-3 256 444 866 Szeged 13.515 8.333 2.506 1.971 541 164 1000 61-7 18-5 14-6 40 1-2 206 308 622 Szekszárd 2.942 2.291 446 187 16 2 1000 77-9 152 6-4 05 00 148 234 434 Székesfehérvár 6.406 4.199 1.196 783 187 41 1000 656 18-7 12-2 2-9 0-6 181 253 612 Szolnok 6.661 4.994 1.269 347 32 19 1000 750 190 5-2 0-5 0-3 143 200 488 Szombathely 5.510 3.198 1.042 947 267 56 1000 580 18-9 17-2 4-9 10 216 343 790 Tatabánva 3.971 2.089 534 601 719 28 1000 52-6 13-4 151 18-1 0-8 265 325 983 Veszprém 2.920 2.038 548 287 42 5 1000 69-8 18-8 9-8 1-4 0-2 161 250 581 Zalaegerszeg 2.381 1.640 484 240 17 — 100-0 68-9 20-3 101 0-7 — 157 257 577 Együtt 178.670 122.530 31.657 19.068| 4.406 1.009 100-0 68-6 17-7 10-7 2-5 0-5 173 251 581 Balassagyarmat .. Cegléd Csongrád Esztergom Gyöngyös Gyula Hajdúböszörmény Hajdúnánás Hajdúszoboszló ... Hatvan Jászberény Kalocsa Kiskunfélegyháza . Kiskunhalas Komárom Kőszeg Makó Mezőtúr Mohács Mosonmagyaróvár Nagykőrös Orosháza ózd Pápa Sátoraljaújhely ... Szentendre Szentes Túrkeve Vác Együtt összefoglalás. a) Budapest b) M. t. városok c) J.t. városok Együtt (b + c) Együtt (a + b + c) Városias jellegű községek .. Egyéb községek Közssgek együtt Magyarország összesen a) Közvetlenül 123.073| 68.466| 21.904| 16.512] b) Közvetlenül a minisztertanács alá rendelt város. 6.573| 9.618| 100 0| 55-6] 17-8] 13 4| 5-3| 7-9| 377| 65Sj 1.214 a megyei tanács alá rendelt városok. c) A járási tanács alá rendelt városok. 1.627 1.058 362 172 33 2 1000 650 22-3 10-6 20 01 171 274 583 9.671 7.937 1.445 280 9 — 1000 821 14-9 2-9 01 — 124 158 382 6.388 5.480 738 167 3 — 1000 85-8 11-6 2-6 00 — 119 142 380 3.145 1.849 773 457 61 5 1000 58-8 24-6 14-5 1-9 02 180 265 559 3.722 2.622 714 313 63 10 1000 70-4 19-2 8-4 1-7 0-3 159 234 533 5.291 4.006 1.019 256 8 2 100-0 75-7 19-3 4-8 0-2 00 135 192 395 7.437 6.803 551 83 — — 1000 91-5 7-4 11 — — 125 152 405 5.044 4.851 178 15 — — 1000 96-2 3-5 0-3 — — 105 130 357 4.940 4.461 437 42 — — 1000 90-3 8-8 0-9 — — 113 146 364 3.332 2.669 480 160 21 2 100-0 801 14-4 4-8 06 01 133 189 481 7.031 6.702 276 53 — — 1000 95-3 3-9 0-8 — — 107 142 383 2.408 1.974 328 99 7 — 1000 820 13-6 4-1 0-3 — 130 218 439 8.148 6.636 1.072 426 12 2 100-0 81-5 13-2 5-2 01 00 128 153 444 7.846 6.685 956 200 3 2 1000 85-2 12-2 2-6 00 00 121 153 397 1.162 798 204 126 29 5 1000 68-7 17-6 10-8 2-5 0-4 180 243 654 1.138 673 231 186 40 8 1000 59-2 20-3 16-3 3-5 0-7 208 326 680 9.020 7.719 1.021 264 14 2 1000 85-6 11-3 2-9 0-2 00 122 158 363 6.720 6.209 415 88 8 — 1000 92-4 6-2 1-3 01 — 113 136 390 4.436 3.635 582 191 28 — 1000 820 131 4-3 0-6 — 130 195 415 2.039 L303 306 308 96 26 1000 63-9 150 151 4-7 1-3 211 316 764 7.178 6.009 928 232 6 3 1000 83-8 12-9 3-2 01 00 123 155 403 8.108 6.665 1.198 242 2 1 1000 82-2 14-8 30 00 00 123 158 376 3.485 2.315 647 421 92 10 1000 66-4 18-6 12 1 2-6 0-3 174 236 687 3.120 1.929 639 479 57 16 1000 61-8 20-5 15-4 1-8 05 181 268 669 2.097 1.131 496 390 71 9 100-0 53-9 23-7 18-6 34 04 204 313 662 1.777 1.293 322 148 12 2 100-0 72-8 18-1 8-3 0-7 01 147 214 443 7.884 6.339 1.234 302 8 1 1000 80-4 15-7 3-8 01 00 126 164 400 3.754 3.635 107 12 — — 1000 96-8 2-9 0-3 — — 106 133 345 2.857 1.664 542 543 102 6 1000 58-2 190 190 3-6 0-2 202 292 655 140.805 115.050 18.201 6.655 785 114 100-0 81-7 12-9 4-7 OÍ <H 132 177 ~436 123.073 68.466 21.904 16.512 6.573 9.618 1000 55-6 17-8 13-4 5-3 7-9 377 656 1.214 178.670 122.530 31.657 19.068 4.406 1.009 1000 68-6 17-7 10-7 2-5 0-5 173 251 581 140.805 115.050 18.201 6.655 785 114 1000 81-7 12-9 4-7 0-6 01 132 177 436 319.475 237.580 49.858 25.723 5.191 1.123 100-0 74-4 15-6 8-1 1-6 0-3 155 219 517 442.548 306.046 71.762 42.235 11.764 10.741 100-0 69-2 16-2 9-5 2-7 2-4 217 340 712 217.49S 186.660 23.786 6.270 692 91 100-0 85-8 110 2-8 0-3 01 123 165 436 1,068.064 967.575 79.304 16.694 3.865 626 1000 906 7-4 1-5 0-4 01 117 152 446 1,285.56. 1,154.235 103.090 22.964 4.557 717 1000 89-8 8-0 1-8 0- j 0-1 118 154 445 1,728.111 1,460.281 174.852 65.199 16.321 11.458 100 0 845 101 3-8 1-0 0-6 143 202 513
