Average annual number of male population by constituent entities of the Russian Federation
The country's male population in 2016 distributed by age and settlement type, based on adjusted 2020 census data. The list contains 97 rows, including figures for the Russian Federation as a whole, federal districts, and individual constituent entities. Each row contains information on the number of men in different age categories, as well as a breakdown by urban and rural residence
Table of average annual male population by Russian region for 2016, adjusted for the 2020 census
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
- Сельское население России по годам: данные Росстата indicator breakdown
Set in numbers
Rosstat data. Rows: 97, indicators: 2. Table rows: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Region; Bryansk Region; Vladimir Region and others
Five highest values: Russian Federation (68.3 million), Central Federal District (18.3 million), North-Western Federal District (6.4 million), Moscow (5.8 million), Moscow Region (3.7 million). The gap between the highest and lowest is 3 337 times. The top five account for 91.1% 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 | 68 332 956,00 | 980 225,00 |
| Центральный федеральный округ | 18 305 009,00 | 241 399,00 |
| Белгородская область | 716 451,00 | 8 990,00 |
| Брянская область | 557 564,00 | 7 396,00 |
| Владимирская область | 633 838,00 | 8 266,00 |
| Воронежская область | 1 077 936,00 | 13 082,00 |
| Ивановская область | 446 894,00 | 5 536,00 |
| Калужская область | 485 430,00 | 6 548,00 |
| Костромская область | 286 031,00 | 3 812,00 |
| Курская область | 506 568,00 | 6 579,00 |
| Липецкая область | 533 569,00 | 6 931,00 |
| Московская область | 3 694 460,00 | 57 373,00 |
| Орловская область | 341 989,00 | 4 325,00 |
| Рязанская область | 514 139,00 | 6 490,00 |
| Смоленская область | 431 117,00 | 5 212,00 |
| Тамбовская область | 481 383,00 | 4 924,00 |
| Тверская область | 589 615,00 | 7 408,00 |
| Тульская область | 690 832,00 | 8 285,00 |
| Ярославская область | 564 577,00 | 7 808,00 |
| г. Москва | 5 752 616,00 | 72 434,00 |
| Северо-Западный федеральный округ | 6 370 523,00 | 81 703,00 |
| Республика Карелия | 267 192,00 | 3 188,00 |
| Республика Коми | 382 547,00 | 5 134,00 |
| Архангельская область | 521 146,00 | 6 828,00 |
| Ненецкий автономный округ | 20 478,00 | 378,00 |
| Архангельская область без автономии | 500 668,00 | 6 451,00 |
| Вологодская область | 545 251,00 | 8 099,00 |
| Калининградская область | 463 060,00 | 6 223,00 |
| Ленинградская область | 859 895,00 | 8 049,00 |
| Мурманская область | 345 693,00 | 4 453,00 |
| Новгородская область | 274 085,00 | 3 812,00 |
| Псковская область | 290 025,00 | 3 534,00 |
| г. Санкт-Петербург | 2 421 629,00 | 32 383,00 |
| Южный федеральный округ | 7 706 806,00 | 107 348,00 |
| Республика Адыгея | 218 192,00 | 3 064,00 |
| Республика Калмыкия | 133 268,00 | 2 056,00 |
| Республика Крым | 883 080,00 | 12 444,00 |
| Краснодарский край | 2 627 204,00 | 38 892,00 |
| Астраханская область | 470 778,00 | 7 516,00 |
| Волгоградская область | 1 189 993,00 | 14 739,00 |
| Ростовская область | 1 973 712,00 | 25 707,00 |
| г. Севастополь | 210 579,00 | 2 930,00 |
| Северо-Кавказский федеральный округ | 4 703 741,00 | 82 254,00 |
| Республика Дагестан | 1 482 838,00 | 27 896,00 |
| Республика Ингушетия | 223 347,00 | 4 241,00 |
| Кабардино-Балкарская Республика | 414 178,00 | 6 919,00 |
| Карачаево-Черкесская Республика | 218 985,00 | 3 454,00 |
| Республика Северная Осетия – Алания | 326 150,00 | 4 781,00 |
| Чеченская Республика | 697 428,00 | 15 914,00 |
| Ставропольский край | 1 340 815,00 | 19 049,00 |
| Приволжский федеральный округ | 13 676 256,00 | 197 806,00 |
| Республика Башкортостан | 1 934 725,00 | 30 104,00 |
| Республика Марий Эл | 320 213,00 | 4 931,00 |
| Республика Мордовия | 376 045,00 | 4 036,00 |
| Республика Татарстан | 1 826 701,00 | 29 198,00 |
| Удмуртская Республика | 689 625,00 | 11 041,00 |
| Чувашская Республика | 570 676,00 | 8 674,00 |
| Пермский край | 1 200 020,00 | 19 372,00 |
| Кировская область | 572 891,00 | 7 620,00 |
| Нижегородская область | 1 463 485,00 | 20 276,00 |
| Оренбургская область | 906 913,00 | 12 942,00 |
| Пензенская область | 610 636,00 | 6 995,00 |
| Самарская область | 1 473 018,00 | 20 796,00 |
| Саратовская область | 1 157 619,00 | 14 310,00 |
| Ульяновская область | 573 689,00 | 7 511,00 |
| Уральский федеральный округ | 5 725 134,00 | 90 801,00 |
| Курганская область | 384 184,00 | 5 596,00 |
| Свердловская область | 1 992 857,00 | 31 191,00 |
| Тюменская область | 1 744 039,00 | 29 700,00 |
| Ханты-Мансийский авт. округ – Югра | 795 741,00 | 13 586,00 |
| Ямало-Ненецкий автономный округ | 252 653,00 | 4 026,00 |
| Тюменская область без автономий | 695 645,00 | 12 088,00 |
| Челябинская область | 1 604 054,00 | 24 314,00 |
| Сибирский федеральный округ | 7 946 545,00 | 121 653,00 |
| Республика Алтай | 99 377,00 | 1 937,00 |
| Республика Тыва | 151 449,00 | 3 778,00 |
| Республика Хакасия | 249 462,00 | 4 054,00 |
| Алтайский край | 1 064 421,00 | 14 853,00 |
| Красноярский край | 1 338 889,00 | 20 643,00 |
| Иркутская область | 1 111 371,00 | 18 603,00 |
| Кемеровская область – Кузбасс | 1 239 368,00 | 17 005,00 |
| Новосибирская область | 1 283 253,00 | 19 668,00 |
| Омская область | 905 739,00 | 13 788,00 |
| Томская область | 503 216,00 | 7 324,00 |
| Дальневосточный федеральный округ | 3 898 942,00 | 57 261,00 |
| Республика Бурятия | 462 798,00 | 8 135,00 |
| Республика Саха (Якутия) | 465 183,00 | 8 037,00 |
| Забайкальский край | 504 183,00 | 7 794,00 |
| Камчатский край | 150 379,00 | 2 004,00 |
| Приморский край | 907 714,00 | 11 261,00 |
| Хабаровский край | 631 140,00 | 9 177,00 |
| Амурская область | 377 990,00 | 5 382,00 |
| Магаданская область | 70 459,00 | 894,00 |
| Сахалинская область | 227 778,00 | 3 078,00 |
| Еврейская автономная область | 76 648,00 | 1 151,00 |
| Чукотский автономный округ | 24 670,00 | 348,00 |
How to read this table
Differences between rows allow for an analysis of population structure within each region or district. It is possible to compare the share of rural and urban male populations and evaluate the distribution of individuals across age groups. This helps identify regions with a higher concentration of young men versus older generations and how the demographic profile of territories varies
What is visible in these numbers
What is measured: Total; including by age, years
Of 50 possible values, 50 (100%) are filled — there are practically no gaps
More in the section Demography»
Period and application
The data is relevant for regional demographic analysis based on recalculated census figures. Information is presented as a one-time snapshot for 2016. The materials are useful for environmentalists, sociologists, and government officials in planning social infrastructure and assessing labor resources across different parts of the country
How it is calculated
Demography 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