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

· snapshot · rows: 94 · periods: 2 · section: Population size and migration (Российской Федерации)

The population rank of each region can be determined from this list. The 94 rows include both individual constituent entities and entire federal districts. The data compares the position of entities on a national scale and within their respective districts. The information is presented as a cross-section without specific years, showing the current population distribution

shown 25 largest of 94

Distribution of RF constituent entities by population rank among all entities and within districts

Nenets Autonomous Okrug 85.0 Republic of Karelia 69.0 Kostroma Region 67.0 Oryol Region 64.0 Republic of Komi 60.0 Smolensk Region 57.0 Ivanovo Region 54.0 Kaluga Region 53.0 Tambov Region 51.0 Arkhangelsk… Autonomous OkrugArkhangelsk Region excluding Nenets Autonomous Okrug 47.0 Kursk Region 46.0 Ryazan Region 45.0 Belgorod Region 44.0 Vologda Region 43.0 Bryansk Region 42.0 Yaroslavl Region 39.0 Tver Region 38.0 Vladimir Region 34.0 Tula Region 33.0 Belgorod Region 29.0 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

See also

Set in numbers

Rosstat data. Series: 94, indicators: 2. Shown by items: Central Federal District; Belgorod Oblast; Bryansk Oblast; Vladimir Oblast; Voronezh Oblast and others

The five largest values: Nenets Autonomous Okrug (85), Republic of Karelia (69), Kostroma Oblast (67), Oryol Oblast (64), Komi Republic (60). The gap between the largest and the smallest is 85 times. The top five account for 32.8% of the total for all items

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

How to read this table

Differences between columns demonstrate regional scale: the same entity may have a high rank in the national list but a low position within its federal district. For example, the Central Federal District ranks first among all entities in the country, but is in the eighteenth position among the entities of its district. These values allow for easy comparison of a region's significance in the federal system and at the local level

What is visible in these numbers

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

Cells with numbers 50 out of 50 (100%) — there are practically no omissions

The same indicator in other breakdowns (5)

More in the section Population size and migration»

Period and application

Rosstat statistics reflect the current demographic situation in the regions. This information is useful for analyzing the territorial structure of the population and studying the hierarchy of constituent entities. The data is not tied to specific periods and represents a one-time cross-section of current data

How it is calculated

The migration balance of a region directly affects whether you will find personnel there and at what price