Roschart — Russian statistics in charts

Official Rosstat statistics turned into charts instead of CSV and XLSX

RU

Distribution of constituent entities of the Russian Federation by population size ranks, 2022 edition

· snapshot · rows: 94 · periods: 2 · section: Information and analytical materials

Population rankings determine a region's position among the most populated territories. In this 94-row list, each entity is ranked by population size. The columns allow for comparing a region's position both nationwide and within its specific federal district. The data is presented as cross-sectional snapshots

shown 25 largest of 94

Table showing the distribution of RF constituent entities by population size rankings among all entities and within federal districts

Nenets Autonomous Okrug 85.0 Republic of Karelia 72.0 Kostroma Region 69.0 Oryol Region 63.0 Republic of Komi 62.0 Smolensk Region 58.0 Ivanovo Region 56.0 Arkhangelsk… Autonomous OkrugArkhangelsk Region excluding Nenets Autonomous Okrug 54.0 Tambov Region 53.0 Kursk Region 47.0 Kaluga Region 46.0 Ryazan Region 45.0 Belgorod Region 44.0 Vologda Region 43.0 Bryansk Region 41.0 Yaroslavl Region 38.0 Tver Region 37.0 Vladimir Region 34.0 Tula Region 32.0 Belgorod Region 31.0 Voronezh Region 21.0 Northwestern Federal District 5.00 Moscow Region 2.00 Central Federal District 1.00 Moscow 1.00
how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Number of series: 94, number of indicators: 2. The breakdown is by the following positions: Central Federal District; Belgorod Oblast; Bryansk Oblast; Vladimir Oblast; Voronezh Oblast and others

The five largest values: Nenets Autonomous Okrug (85), Republic of Karelia (72), Kostroma Oblast (69), Oryol Oblast (63), Komi Republic (62). The gap between the largest and the smallest is 85 times. The top five account for 33% of the total for all positions

All table numbers are series: 94
Series Среди всех субъектов Российской ФедерацииСреди субъектов федерального округа*)
Число субъектов Российской Федерации с соответствующим населением 85,00 —
Центральный федеральный округ 1,00 18,00
Белгородская область 31,00 4,00
Брянская область 41,00 9,00
Владимирская область 34,00 6,00
Воронежская область 21,00 3,00
Ивановская область 56,00 15,00
Калужская область 46,00 12,00
Костромская область 69,00 18,00
Курская область 47,00 13,00
Липецкая область 44,00 10,00
Московская область 2,00 2,00
Орловская область 63,00 17,00
Рязанская область 45,00 11,00
Смоленская область 58,00 16,00
Тамбовская область 53,00 14,00
Тверская область 37,00 7,00
Тульская область 32,00 5,00
Ярославская область 38,00 8,00
г. Москва 1,00 1,00
Северо-Западный федеральный округ 5,00 11,00
Республика Карелия 72,00 10,00
Республика Коми 62,00 6,00
Архангельская область без Ненецкого автономного округа 54,00 5,00
Ненецкий автономный округ 85,00 11,00
Вологодская область 43,00 3,00
Калининградская область 49,00 4,00
Ленинградская область 23,00 2,00
Мурманская область 66,00 7,00
Новгородская область 68,00 9,00
Псковская область 67,00 8,00
г.Санкт-Петербург 4,00 1,00
Южный федеральный округ 4,00 8,00
Республика Адыгея 75,00 7,00
Республика Калмыкия 80,00 8,00
Республика Крым 24,00 4,00
Краснодарский край 3,00 1,00
Астраханская область 55,00 5,00
Волгоградская область 18,00 3,00
Ростовская область 6,00 2,00
г. Севастополь 70,00 6,00
Северо-Кавказский федеральный округ 7,00 7,00
Республика Дагестан 10,00 1,00
Республика Ингушетия 73,00 6,00
Кабардино-Балкарская Республика 57,00 4,00
Карачаево-Черкесская Республика 76,00 7,00
Республика Северная Осетия-Алания 64,00 5,00
Чеченская Республика 30,00 3,00
Ставропольский край 13,00 2,00
Приволжский федеральный округ 2,00 14,00
Республика Башкортостан 7,00 1,00
Республика Марий Эл 65,00 14,00
Республика Мордовия 59,00 13,00
Республика Татарстан 8,00 2,00
Удмуртская Республика 33,00 8,00
Чувашская Республика 40,00 11,00
Пермский край 17,00 5,00
Кировская область 42,00 12,00
Нижегородская область 12,00 4,00
Оренбургская область 25,00 7,00
Пензенская область 36,00 9,00
Самарская область 11,00 3,00
Саратовская область 19,00 6,00
Ульяновская область 39,00 10,00
Уральский федеральный округ 6,00 6,00
Курганская область 60,00 5,00
Свердловская область 5,00 1,00
Тюменская область без автономных округов 29,00 4,00
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра 28,00 3,00
Ямало-Ненецкий автономный округ 74,00 6,00
Челябинская область 9,00 2,00
Сибирский федеральный округ 3,00 10,00
Республика Алтай 81,00 10,00
Республика Тыва 78,00 9,00
Республика Хакасия 71,00 8,00
Алтайский край 22,00 5,00
Красноярский край 14,00 1,00
Иркутская область 20,00 4,00
Кемеровская область 16,00 3,00
Новосибирская область 15,00 2,00
Омская область 26,00 6,00
Томская область 48,00 7,00
Дальневосточный федеральный округ 8,00 11,00
Республика Бурятия 52,00 5,00
Республика Саха (Якутия) 50,00 3,00
Забайкальский край 51,00 4,00
Камчатский край 79,00 8,00
Приморский край 27,00 1,00
Хабаровский край 35,00 2,00
Амурская область 61,00 6,00
Магаданская область 83,00 10,00
Сахалинская область 77,00 7,00
Еврейская автономная область 82,00 9,00
Чукотский автономный округ 84,00 11,00

How to read this table

Rows correspond to individual constituent entities, ranging from oblasts to federal districts. Regions can be compared using two columns: the first shows the entity's rank among all territories in the country, while the second shows its position within its federal district. This helps identify whether a region is a major center within its area or holds a minor position on a national scale

What is visible in these numbers

Table columns: Among all subjects of the Russian Federation; Among subjects of the federal district*)

50 out of 50 possible values are filled (100%); there are practically no gaps in the data

The same indicator in other breakdowns (5)

More in the section Information and analytical materials»

Period and application

Data is published in the Rosstat information and analytical materials section. This information is relevant for demographers, geographers, and territorial planning specialists. The data is not tied to a specific time series but captures the current distribution of regions by population size

How it is calculated

It is convenient to take ready-made comparable series here when collecting them from individual publications takes too long