Шахты возглавили список аутсайдеров среди городов РФ по размеру зарплаты
Самую низкую заработную плату в России получают жители города Шахты Ростовской области. К такому выводу пришли специалисты агентства «РИА Новости» в исследовании самых высоких и самых низких зарплат в стране.
По данным агентства, при составлении рейтинга было рассчитано соотношение средних зарплат по региону к стоимости стандартного потребительского набора. В данный набор составители рейтинга включили 112 товаров и услуг, используя средние для городов цены из базы Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС). Список был рассчитан для одного человека, проживающего в собственной квартире площадью 28 кв. м, в него вошли стоимость коммунальных, телекоммуникационных, юридических и финансовых услуг, а также расходы на продукты питания, одежду, мебель, электротехнику, отдых и транспорт.
Таким образом, выяснилось, что среднемесячной зарплаты в Шахтах в размере 24,91 тыс. руб. хватает на покупку 1,32 потребительского набора — это самый низкий результат по стране.
В списке аутсайдеров также оказался Севастополь (1,41), где высокие цены эксперты объяснили спросом со стороны туристов и военных (выплаты военным не учитывались в рейтинге). Следом расположились Черкесск (1,48), Махачкала (1,5) и Нальчик (1,5). В агентстве утверждают, что «традиционно низкие зарплаты на Северном Кавказе не могут компенсировать невысокие цены».
Самые высокие зарплаты в стране оказались в Южно-Сахалинске — при средней зарплате в 81,7 тыс. руб. можно приобрести 3,58 потребительского набора. Второе место занял Салехард (3,55), тройку лидеров замыкает Сургут, где на среднюю зарплату в 72,26 тыс. руб. можно купить 3,2 потребительского набора.
Как сообщал РБК Ростов ранее, в период с января по июль 2018 года в Ростовской области на 9,9% выросли среднедушевые доходы населения в сравнении с аналогичным периодом прошлого года - в денежном выражении этот показатель достиг отметки в 29,8 тыс. руб.
Аналитика, сервис, персональные туры. AI для маркетинга и продаж в недвижимости
От подбора персонала до кадрового прогнозирования. Как HR-отделы могут использовать AI в 2025 году
