Финансовый университет при правительстве РФ сделал оценку уровня доходов жителей российских городов с населением более 100 тыс. человек. По итогам исследования наибольшие душевые доходы отмечены в Москве, Санкт-Петербурге, Реутове, Красногорске и Химках. Самый большой рост доходов по сравнению с I кварталом 2023 года отмечен в городах с населением от 100 до 250 тыс. человек. В Камышине он составил аж 38%, в Сызрани – 31%, а в Волгодонске и Норильске – 30%.
Средний душевой доход в I квартале 2024 года:
Города с численностью постоянного населения 1 млн человек и более: Москва – 72,6, Санкт-Петербург – 64, Екатеринбург – 53,4 тыс. рублей.
Города с численностью постоянного населения от 500 тыс. до 1 млн человек: Балашиха – 59,2, Ярославль – 51,2, Хабаровск – 50,8 тыс. рублей.
Города с численностью постоянного населения от 250 тыс. до 500 тыс. человек: Химки – 62, Мытищи – 61, Подольск – 56 тыс. рублей.
Города с численностью постоянного населения от 100 тыс. до 250 тыс. человек: Реутов – 63,5, Красногорск – 62,1, Люберцы – 61,6 тыс. рублей.
Рост среднего душевого дохода по сравнению с I кварталом 2023 года:
Города с численностью постоянного населения 1 млн человек и более: Новосибирск – 19%,Челябинск и Омск – 16%, Москва – 15%.
Города с численностью постоянного населения от 500 тыс. до 1 млн человек: Тольятти – 22%, Набережные Челны – 19%, Астрахань и Ижевск– 18%.
Города с численностью постоянного населения от 250 тыс. до 500 тыс. человек: Нижний Тагил – 28%, Нижневартовск и Череповец – 24%.
Города с численностью постоянного населения от 100 тыс. до 250 тыс. человек: Камышин – 38%, Сызрань – 31%, Волгодонск и Норильск – 30%
Денежные доходы включают: зарплату наемных работников, доходы от предпринимательской и другой производственной деятельности, социальные выплаты – пенсии, пособия, стипендии, доходы от собственности, дивиденды, проценты по вкладам, доходы по ценным бумагам, другие инвестиционные доходы, а также прочие денежные поступления. Оценки денежных доходов были получены с использованием математического моделирования. В основу моделирования были положены данные по потребительской активности населения городов, полученные с использованием социологических исследований, а также данные статистики.