Финуниверситет при Правительстве назвал города с самыми высокими доходами жителей

Самые высокие доходы среди 170 российских городов с населением более 100 тысяч человек в январе — сентябре 2026 года зафиксированы в Москве, где на одного жителя в среднем приходилось 102 тысячи рублей в месяц. Нижний Тагил с 62 тысячами рублей занимает в этом списке 115-е место. Исследование провел Финансовый университет при Правительстве РФ.

Лидеры и аутсайдеры

Вслед за столицей идут подмосковные Химки и Красногорск (по 101 тысяче рублей), Одинцово и Санкт-Петербург (по 98 тысяч), а замыкают первую десятку Реутов, Мытищи, Долгопрудный, Люберцы и Видное с показателями от 93 до 96 тысяч. Выше всех среди городов за пределами Москвы, Подмосковья и Петербурга поднялся Екатеринбург: с 87 тысячами рублей он занимает 15-е место. На противоположном конце рейтинга расположились Хасавюрт (49 тысяч рублей), Назрань (50 тысяч), Дербент и Новошахтинск (по 52 тысячи).

По темпам роста лидируют Артём, Екатеринбург и Батайск, где за год доходы увеличились на 21%, а также Благовещенск и Миасс с приростом 20%. Москва, напротив, прибавила лишь 3%.

Нижний Тагил и Екатеринбург

По сравнению с январем — сентябрем прошлого года доходы тагильчан выросли на 13%, что соответствует 49-й строчке рейтинга по темпам роста. Разрыв с Екатеринбургом составляет 25 тысяч рублей: в уральской столице средний доход почти в 1,4 раза выше тагильского. К тому же Екатеринбург быстрее прибавляет, и его рост на 21% стал лучшим результатом среди миллионников. Из других городов Свердловской области в рейтинг попали Первоуральск и Каменск-Уральский. Первоуральск с 67 тысячами рублей обошел Нижний Тагил и занял 82-ю позицию, увеличив доходы на 15%, тогда как Каменск-Уральский с 58 тысячами оказался 147-м при росте на 7%.

Авторы исследования подчеркивают, что речь идет не о зарплате: в расчет вошли все денежные поступления горожан, включая заработную плату, доходы от предпринимательства, пенсии, пособия, стипендии, проценты по вкладам и дивиденды. Оценки получены с помощью математического моделирования на основе данных о потребительской активности населения и открытой статистики по городам и регионам.