Average annual urban population by sex and age, 2015
This 2015 data snapshot shows the urban population of Russia by sex and age. The rows cover the entire country, federal districts, and individual constituent entities, totaling 97 rows. The columns provide total population and age group breakdowns, allowing for an assessment of the demographic composition of the urban population across different parts of the country. The data incorporates updated results from the 2020 All-Russian Population Census
Chart of the average annual urban population of Russia by sex and age for 2015
See also
- Infant mortality in Russia by year long time series by year
- Life expectancy in Russia by year long time series by year
- Population of Russia by year long time series by year
- Urban population of Russia by year long time series by year
- Миграция в России: статистика по годам 1997-2023 indicator breakdown
- Продолжительность жизни в России по годам: 73,41 года indicator breakdown
- Сколько мужчин в России: 67,9 млн, женщин 78,2 млн indicator breakdown
- Население России по возрастным группам: таблицы с 1959 года indicator breakdown
- Численность населения России по годам: 2000–2025 indicator breakdown
- Население России: сколько людей живёт, данные Росстата indicator breakdown
- Крупнейшие города России по населению: список 2024 indicator breakdown
- Народы России: национальный состав по переписи 2020 indicator breakdown
- Перепись населения 2020 года: главные итоги в цифрах indicator breakdown
- Демография России: главные цифры и графики Росстата indicator breakdown
- Продолжительность жизни мужчин и женщин в России 2026 indicator breakdown
- Суммарный коэффициент рождаемости в России: данные 2026 indicator breakdown
Set in numbers
Rosstat data. Rows: 97, indicators: 2. Shown by positions: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Region; Bryansk Region; Vladimir Region and others
Five highest values: Russian Federation (109.1 million), Central Federal District (32.4 million), Moscow (12.3 million), North-Western Federal District (11.7 million), Moscow Region (6.2 million). The gap between the highest and lowest is 3,574 times. The top five account for 91.5% of the total across all positions — the distribution is heavily skewed towards the top
All table numbers are series: 97
| Series | Всего | в том числе в возрасте, лет |
|---|---|---|
| строка 1 | — | — |
| Российская Федерация | 109 067 849,00 | 1 410 223,00 |
| Центральный федеральный округ | 32 370 450,00 | 381 776,00 |
| Белгородская область | 1 023 383,00 | 11 727,00 |
| Брянская область | 853 011,00 | 9 544,00 |
| Владимирская область | 1 094 200,00 | 12 707,00 |
| Воронежская область | 1 571 217,00 | 17 885,00 |
| Ивановская область | 822 122,00 | 8 873,00 |
| Калужская область | 787 743,00 | 9 394,00 |
| Костромская область | 454 110,00 | 5 579,00 |
| Курская область | 747 804,00 | 9 238,00 |
| Липецкая область | 742 474,00 | 8 791,00 |
| Московская область | 6 169 303,00 | 88 612,00 |
| Орловская область | 505 570,00 | 5 188,00 |
| Рязанская область | 809 251,00 | 8 313,00 |
| Смоленская область | 690 290,00 | 7 618,00 |
| Тамбовская область | 627 389,00 | 5 775,00 |
| Тверская область | 985 386,00 | 11 338,00 |
| Тульская область | 1 176 314,00 | 11 524,00 |
| Ярославская область | 1 032 830,00 | 12 683,00 |
| г. Москва | 12 278 053,00 | 136 987,00 |
| Северо-Западный федеральный округ | 11 662 484,00 | 135 626,00 |
| Республика Карелия | 475 573,00 | 5 108,00 |
| Республика Коми | 643 996,00 | 8 046,00 |
| Архангельская область | 872 645,00 | 10 293,00 |
| Ненецкий автономный округ | 30 514,00 | 478,00 |
| Архангельская область без автономии | 842 131,00 | 9 815,00 |
| Вологодская область | 854 348,00 | 12 122,00 |
| Калининградская область | 749 733,00 | 8 992,00 |
| Ленинградская область | 1 185 629,00 | 10 769,00 |
| Мурманская область | 687 203,00 | 8 101,00 |
| Новгородская область | 438 664,00 | 5 507,00 |
| Псковская область | 450 956,00 | 4 992,00 |
| г. Санкт-Петербург | 5 303 737,00 | 61 696,00 |
| Южный федеральный округ | 10 253 641,00 | 133 370,00 |
| Республика Адыгея | 233 883,00 | 3 122,00 |
| Республика Калмыкия | 126 433,00 | 1 978,00 |
| Республика Крым | 966 354,00 | 11 684,00 |
| Краснодарский край | 3 029 831,00 | 45 998,00 |
| Астраханская область | 661 711,00 | 9 651,00 |
| Волгоградская область | 1 966 085,00 | 21 886,00 |
| Ростовская область | 2 883 094,00 | 34 308,00 |
| г. Севастополь | 386 250,00 | 4 743,00 |
| Северо-Кавказский федеральный округ | 4 861 266,00 | 75 656,00 |
| Республика Дагестан | 1 359 841,00 | 22 240,00 |
| Республика Ингушетия | 216 775,00 | 4 764,00 |
| Кабардино-Балкарская Республика | 465 522,00 | 6 574,00 |
| Карачаево-Черкесская Республика | 197 946,00 | 2 603,00 |
| Республика Северная Осетия – Алания | 448 482,00 | 6 002,00 |
| Чеченская Республика | 498 418,00 | 12 552,00 |
| Ставропольский край | 1 674 282,00 | 20 921,00 |
| Приволжский федеральный округ | 21 228 362,00 | 280 278,00 |
| Республика Башкортостан | 2 522 932,00 | 37 932,00 |
| Республика Марий Эл | 451 658,00 | 6 560,00 |
| Республика Мордовия | 502 376,00 | 5 203,00 |
| Республика Татарстан | 2 982 122,00 | 45 080,00 |
| Удмуртская Республика | 977 421,00 | 13 734,00 |
| Чувашская Республика | 749 837,00 | 10 738,00 |
| Пермский край | 1 985 648,00 | 28 147,00 |
| Кировская область | 954 999,00 | 11 526,00 |
| Нижегородская область | 2 583 344,00 | 32 258,00 |
| Оренбургская область | 1 172 127,00 | 13 776,00 |
| Пензенская область | 916 779,00 | 10 024,00 |
| Самарская область | 2 585 426,00 | 32 530,00 |
| Саратовская область | 1 905 683,00 | 21 108,00 |
| Ульяновская область | 938 010,00 | 11 662,00 |
| Уральский федеральный округ | 9 953 976,00 | 146 406,00 |
| Курганская область | 530 114,00 | 7 320,00 |
| Свердловская область | 3 664 189,00 | 52 383,00 |
| Тюменская область | 2 870 317,00 | 47 218,00 |
| Ханты-Мансийский авт. округ – Югра | 1 492 649,00 | 25 257,00 |
| Ямало-Ненецкий автономный округ | 440 413,00 | 6 225,00 |
| Тюменская область без автономий | 937 255,00 | 15 736,00 |
| Челябинская область | 2 889 356,00 | 39 485,00 |
| Сибирский федеральный округ | 12 757 034,00 | 176 231,00 |
| Республика Алтай | 62 944,00 | 979,00 |
| Республика Тыва | 172 597,00 | 4 201,00 |
| Республика Хакасия | 366 326,00 | 5 294,00 |
| Алтайский край | 1 315 761,00 | 17 325,00 |
| Красноярский край | 2 230 891,00 | 31 265,00 |
| Иркутская область | 1 905 162,00 | 27 448,00 |
| Кемеровская область – Кузбасс | 2 333 619,00 | 29 640,00 |
| Новосибирская область | 2 174 999,00 | 30 178,00 |
| Омская область | 1 424 824,00 | 19 710,00 |
| Томская область | 769 911,00 | 10 191,00 |
| Дальневосточный федеральный округ | 5 980 636,00 | 80 880,00 |
| Республика Бурятия | 579 915,00 | 9 328,00 |
| Республика Саха (Якутия) | 628 329,00 | 10 093,00 |
| Забайкальский край | 722 206,00 | 10 605,00 |
| Камчатский край | 239 395,00 | 3 165,00 |
| Приморский край | 1 487 030,00 | 17 674,00 |
| Хабаровский край | 1 102 676,00 | 15 015,00 |
| Амурская область | 542 568,00 | 6 992,00 |
| Магаданская область | 140 412,00 | 1 705,00 |
| Сахалинская область | 389 886,00 | 4 339,00 |
| Еврейская автономная область | 114 834,00 | 1 570,00 |
| Чукотский автономный округ | 33 385,00 | 394,00 |
How to read this table
The rows allow for a comparison of the demographic situation nationwide with indicators for specific federal districts and regions. By comparing regional data, one can identify where the urban population is younger or older. Each row contains information on the number of residents distributed by sex and age criteria, enabling analysis of the population structure without reference to dynamic changes
What is visible in these numbers
Table columns: Total; including by age, years
50 out of 50 possible values are filled (100%); there are practically no data gaps
More in the section Demography»
Period and application
The data is relevant for analyzing the demographic structure of cities as of 2015, adjusted for the 2020 census. The information is presented as a one-time snapshot rather than a time series. These indicators are useful for demographers, regional authorities, and sociologists for planning social infrastructure and assessing the human resource potential of urban areas in the constituent entities of the Russian Federation
How it is calculated
Demographics is the most inertial forecast of those existing: these series show a decade ahead where the number of employees will increase and where it will decrease
Did you notice an error in this table? The parser is wrong, and most often one correction fixes many pages
Report an error Typo is easier this way: highlight it and press Ctrl + Enter