Average annual number of women by constituent entities of the Russian Federation
In 2018, the average annual female population in Russia was 79,204,857, with data adjusted based on the 2020 census results. Rows display federal districts and constituent entities of the Russian Federation, while columns indicate the total number of women and their distribution by age group. Information is further divided into urban and rural populations, allowing for an assessment of demographic composition across different settlement types
Chart of the female population by Russian region in 2018, broken down by age and settlement type
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. Breakdown by positions: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Region; Bryansk Region; Vladimir Region and others
Five highest values: Russian Federation (79.2 million), Central Federal District (21.6 million), North-Western Federal District (7.5 million), Moscow (6.8 million), Moscow Region (4.3 million). The gap between the highest and lowest is 3,646 times. The top five account for 91% 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 | 79 204 857,00 | 792 882,00 |
| Центральный федеральный округ | 21 628 304,00 | 196 145,00 |
| Белгородская область | 835 421,00 | 7 090,00 |
| Брянская область | 652 875,00 | 5 725,00 |
| Владимирская область | 758 347,00 | 6 406,00 |
| Воронежская область | 1 261 373,00 | 10 650,00 |
| Ивановская область | 537 663,00 | 4 170,00 |
| Калужская область | 559 076,00 | 5 399,00 |
| Костромская область | 332 897,00 | 2 959,00 |
| Курская область | 606 114,00 | 5 150,00 |
| Липецкая область | 632 011,00 | 5 578,00 |
| Московская область | 4 315 295,00 | 45 800,00 |
| Орловская область | 404 973,00 | 3 352,00 |
| Рязанская область | 616 791,00 | 5 121,00 |
| Смоленская область | 503 367,00 | 4 032,00 |
| Тамбовская область | 552 138,00 | 3 932,00 |
| Тверская область | 694 932,00 | 5 842,00 |
| Тульская область | 839 811,00 | 6 387,00 |
| Ярославская область | 688 398,00 | 6 194,00 |
| г. Москва | 6 836 822,00 | 62 358,00 |
| Северо-Западный федеральный округ | 7 544 747,00 | 66 363,00 |
| Республика Карелия | 310 517,00 | 2 507,00 |
| Республика Коми | 420 663,00 | 3 951,00 |
| Архангельская область | 579 006,00 | 5 214,00 |
| Ненецкий автономный округ | 21 724,00 | 276,00 |
| Архангельская область без автономии | 557 282,00 | 4 938,00 |
| Вологодская область | 633 193,00 | 6 244,00 |
| Калининградская область | 528 453,00 | 5 127,00 |
| Ленинградская область | 1 001 871,00 | 6 749,00 |
| Мурманская область | 373 339,00 | 3 596,00 |
| Новгородская область | 331 291,00 | 2 896,00 |
| Псковская область | 338 459,00 | 2 820,00 |
| г. Санкт-Петербург | 3 027 955,00 | 27 259,00 |
| Южный федеральный округ | 8 885 260,00 | 87 529,00 |
| Республика Адыгея | 252 811,00 | 2 494,00 |
| Республика Калмыкия | 141 787,00 | 1 601,00 |
| Республика Крым | 1 039 721,00 | 10 449,00 |
| Краснодарский край | 3 039 135,00 | 32 701,00 |
| Астраханская область | 527 099,00 | 5 790,00 |
| Волгоградская область | 1 359 402,00 | 11 752,00 |
| Ростовская область | 2 267 913,00 | 20 358,00 |
| г. Севастополь | 257 392,00 | 2 384,00 |
| Северо-Кавказский федеральный округ | 5 184 920,00 | 70 242,00 |
| Республика Дагестан | 1 583 943,00 | 23 790,00 |
| Республика Ингушетия | 250 158,00 | 3 862,00 |
| Кабардино-Балкарская Республика | 470 623,00 | 5 782,00 |
| Карачаево-Черкесская Республика | 249 887,00 | 2 914,00 |
| Республика Северная Осетия – Алания | 374 172,00 | 3 878,00 |
| Чеченская Республика | 726 074,00 | 14 772,00 |
| Ставропольский край | 1 530 063,00 | 15 244,00 |
| Приволжский федеральный округ | 15 875 500,00 | 154 171,00 |
| Республика Башкортостан | 2 180 097,00 | 23 164,00 |
| Республика Марий Эл | 365 747,00 | 3 809,00 |
| Республика Мордовия | 431 860,00 | 3 276,00 |
| Республика Татарстан | 2 123 683,00 | 23 368,00 |
| Удмуртская Республика | 803 075,00 | 8 316,00 |
| Чувашская Республика | 651 706,00 | 6 818,00 |
| Пермский край | 1 407 315,00 | 14 833,00 |
| Кировская область | 660 799,00 | 5 828,00 |
| Нижегородская область | 1 752 645,00 | 15 906,00 |
| Оренбургская область | 1 029 666,00 | 9 921,00 |
| Пензенская область | 715 403,00 | 5 595,00 |
| Самарская область | 1 740 749,00 | 16 384,00 |
| Саратовская область | 1 345 969,00 | 11 054,00 |
| Ульяновская область | 666 786,00 | 5 899,00 |
| Уральский федеральный округ | 6 609 037,00 | 73 161,00 |
| Курганская область | 444 610,00 | 4 380,00 |
| Свердловская область | 2 328 826,00 | 24 987,00 |
| Тюменская область | 1 945 533,00 | 24 883,00 |
| Ханты-Мансийский авт. округ – Югра | 861 554,00 | 11 135,00 |
| Ямало-Ненецкий автономный округ | 260 073,00 | 3 294,00 |
| Тюменская область без автономий | 823 906,00 | 10 454,00 |
| Челябинская область | 1 890 068,00 | 18 911,00 |
| Сибирский федеральный округ | 9 214 359,00 | 97 865,00 |
| Республика Алтай | 111 385,00 | 1 550,00 |
| Республика Тыва | 171 077,00 | 3 317,00 |
| Республика Хакасия | 290 876,00 | 3 218,00 |
| Алтайский край | 1 224 599,00 | 11 772,00 |
| Красноярский край | 1 539 168,00 | 16 688,00 |
| Иркутская область | 1 300 263,00 | 15 232,00 |
| Кемеровская область – Кузбасс | 1 451 299,00 | 13 438,00 |
| Новосибирская область | 1 512 478,00 | 16 228,00 |
| Омская область | 1 040 741,00 | 10 440,00 |
| Томская область | 572 473,00 | 5 982,00 |
| Дальневосточный федеральный округ | 4 262 730,00 | 47 406,00 |
| Республика Бурятия | 519 054,00 | 6 569,00 |
| Республика Саха (Якутия) | 502 863,00 | 6 683,00 |
| Забайкальский край | 546 730,00 | 6 343,00 |
| Камчатский край | 153 195,00 | 1 728,00 |
| Приморский край | 999 648,00 | 9 571,00 |
| Хабаровский край | 695 724,00 | 7 456,00 |
| Амурская область | 416 174,00 | 4 423,00 |
| Магаданская область | 72 743,00 | 728,00 |
| Сахалинская область | 248 966,00 | 2 679,00 |
| Еврейская автономная область | 83 682,00 | 915,00 |
| Чукотский автономный округ | 23 951,00 | 311,00 |
How to read this table
Rows in the list vary by territorial coverage, ranging from the national total to specific federal districts and individual regions. Values can be compared both by regional scale and by age-sex composition within each area. Columns show the proportion of women in specific age groups and the ratio of urban to rural population for each constituent entity
What is visible in these numbers
The dataset includes the following indicators: Total; including by age, years
There are 50 values in the table out of 50 possible, which is 100% — there are practically no missing values
More in the section Demography»
Period and application
Data are current as of 2018 and include revisions from the 2020 All-Russian Population Census. Information is presented in absolute population figures. These statistics are useful for demographers, civil servants, and researchers studying social structure by region and settlement type
How it is calculated
Demographics is the most inertial forecast among existing ones: 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