Нижний Новгород, 18 сен 2015, 16:29

Нижегородская область имеет наибольшую задолженность по зарплате в ПФО

Просроченная задолженность по зарплате в Нижегородской области на 1 сентября составила 108,8 млн рублей
Читать в полной версии
Фото: Анастасия Макарычева/РБК

Просроченная задолженность по зарплате в Нижегородской области на 1 сентября составила 108,8 млн руб., говорится в данных Росстата. 

Регион занимает первое место в Приволжском федеральном округе по данному показателю. В Саратовской области, занимающей второе место, работодатели должны сотрудникам 66,4 млн руб.; в Татарстане - 46,8 млн руб., в Башкортостане - 37,4 млн руб.; в Пермском крае - 30,1 млн руб.

При этом показатель Нижегородской области составляет около 25% от совокупного долга по регионам ПФО и 3,4% от общероссийской задолженности.

В целом Росстат отмечает улучшение ситуации с выплатой заработной платы в стране. В сравнении со статистикой на 1 августа, задолженность снизилась на 309 млн руб. (8,9%). К 1 сентября общероссийский показатель задолженности - 3,166 млрд руб.

За последний месяц задолженности не наблюдалось в 20 субъектах РФ, в 40 регионах произошло снижение, в одном субъекте уровень не изменился. В 31 субъекте долги перед работниками, напротив, выросли, еще в одном — образовались.

В ситуации задержки заработной платы к сентябрю находились 79 тыс. россиян — это 1% граждан, работающих в сферах деятельности, учитываемых статистикой. Из них 44% — работники обрабатывающих производств, 22% — заняты в строительстве, по 9% приходится на долю сельского хозяйства, охоты и предоставления услуг в этих областях, а также лесозаготовок, производства и распределения электроэнергии, газа и воды, 6% задолженности приходится на транспорт, 3% — на добычу полезных ископаемых.

Pro
Какие товары станут хитами на маркетплейсах в 2025 году
Pro
40 лет с Excel: уничтожит ли ИИ главный офисный инструмент
Pro
В Китае сложилась необычная система продвижения товаров. Как она устроена
Pro
Из-за чего люди чувствуют себя бедными и почему дело не только в деньгах
Pro
Шесть задач, которые можно решить с помощью машинного обучения
Pro
Команда любит жесткую руку: главные менеджерские приемы Алекса Фергюсона
Pro
Почему Египет становится новой площадкой для сборки китайских авто
Pro
У судей новая позиция по крупным сделкам. К чему готовиться компаниям