Average annual population by sex and age by constituent entities, M+F_U
The demographic composition of the urban population in 2019 can be assessed using these statistics, which incorporate the results of the 2020 All-Russian Census. Rows list constituent entities of the Russian Federation and federal districts, while columns present the gender breakdown and distribution by age group. The data covers the entire country and provides an age profile for each region
Chart of the average annual urban population in Russian regions in 2019 by gender and age
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. Table rows: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Oblast; Bryansk Oblast; Vladimir Oblast and others
Five highest values: Russian Federation (110.4 million), Central Federal District (33.1 million), Moscow (12.9 million), North-Western Federal District (11.8 million), Moscow Oblast (6.6 million). The gap between the highest and lowest is 3,628 times. The top five account for 91.8% 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 | 110 418 623,00 | 1 150 791,00 |
| Центральный федеральный округ | 33 143 350,00 | 329 828,00 |
| Белгородская область | 1 018 043,00 | 9 367,00 |
| Брянская область | 830 810,00 | 7 830,00 |
| Владимирская область | 1 071 241,00 | 9 664,00 |
| Воронежская область | 1 593 893,00 | 15 098,00 |
| Ивановская область | 783 811,00 | 6 633,00 |
| Калужская область | 793 080,00 | 7 703,00 |
| Костромская область | 438 261,00 | 4 294,00 |
| Курская область | 750 146,00 | 7 150,00 |
| Липецкая область | 736 268,00 | 6 985,00 |
| Московская область | 6 567 261,00 | 75 381,00 |
| Орловская область | 489 746,00 | 4 093,00 |
| Рязанская область | 802 862,00 | 7 189,00 |
| Смоленская область | 665 792,00 | 5 748,00 |
| Тамбовская область | 607 604,00 | 4 471,00 |
| Тверская область | 959 967,00 | 8 694,00 |
| Тульская область | 1 137 699,00 | 8 828,00 |
| Ярославская область | 1 009 713,00 | 9 947,00 |
| г. Москва | 12 887 153,00 | 130 753,00 |
| Северо-Западный федеральный округ | 11 811 469,00 | 110 889,00 |
| Республика Карелия | 439 106,00 | 3 892,00 |
| Республика Коми | 598 203,00 | 5 532,00 |
| Архангельская область | 821 293,00 | 7 808,00 |
| Ненецкий автономный округ | 30 433,00 | 365,00 |
| Архангельская область без автономии | 790 860,00 | 7 443,00 |
| Вологодская область | 841 985,00 | 9 110,00 |
| Калининградская область | 776 810,00 | 7 706,00 |
| Ленинградская область | 1 256 281,00 | 8 818,00 |
| Мурманская область | 649 142,00 | 6 488,00 |
| Новгородская область | 430 247,00 | 4 276,00 |
| Псковская область | 434 838,00 | 4 066,00 |
| г. Санкт-Петербург | 5 563 564,00 | 53 193,00 |
| Южный федеральный округ | 10 533 306,00 | 112 197,00 |
| Республика Адыгея | 240 804,00 | 2 571,00 |
| Республика Калмыкия | 124 615,00 | 1 563,00 |
| Республика Крым | 983 336,00 | 10 778,00 |
| Краснодарский край | 3 239 255,00 | 40 748,00 |
| Астраханская область | 642 489,00 | 7 576,00 |
| Волгоградская область | 1 951 988,00 | 17 148,00 |
| Ростовская область | 2 878 065,00 | 27 362,00 |
| г. Севастополь | 472 754,00 | 4 451,00 |
| Северо-Кавказский федеральный округ | 5 059 762,00 | 66 610,00 |
| Республика Дагестан | 1 416 424,00 | 19 476,00 |
| Республика Ингушетия | 256 777,00 | 3 996,00 |
| Кабардино-Балкарская Республика | 467 831,00 | 5 150,00 |
| Карачаево-Черкесская Республика | 195 594,00 | 2 262,00 |
| Республика Северная Осетия – Алания | 442 551,00 | 4 888,00 |
| Чеченская Республика | 548 988,00 | 13 196,00 |
| Ставропольский край | 1 731 597,00 | 17 642,00 |
| Приволжский федеральный округ | 21 127 182,00 | 214 947,00 |
| Республика Башкортостан | 2 538 546,00 | 26 860,00 |
| Республика Марий Эл | 459 813,00 | 4 962,00 |
| Республика Мордовия | 505 522,00 | 4 253,00 |
| Республика Татарстан | 3 065 278,00 | 36 148,00 |
| Удмуртская Республика | 967 804,00 | 9 924,00 |
| Чувашская Республика | 762 735,00 | 8 516,00 |
| Пермский край | 1 957 596,00 | 20 922,00 |
| Кировская область | 924 777,00 | 8 632,00 |
| Нижегородская область | 2 533 593,00 | 25 253,00 |
| Оренбургская область | 1 132 751,00 | 11 032,00 |
| Пензенская область | 890 981,00 | 7 365,00 |
| Самарская область | 2 557 788,00 | 25 285,00 |
| Саратовская область | 1 899 270,00 | 16 502,00 |
| Ульяновская область | 930 728,00 | 9 293,00 |
| Уральский федеральный округ | 10 084 626,00 | 115 286,00 |
| Курганская область | 509 252,00 | 5 382,00 |
| Свердловская область | 3 685 051,00 | 41 312,00 |
| Тюменская область | 3 018 855,00 | 39 377,00 |
| Ханты-Мансийский авт. округ – Югра | 1 543 331,00 | 20 042,00 |
| Ямало-Ненецкий автономный округ | 432 187,00 | 4 958,00 |
| Тюменская область без автономий | 1 043 337,00 | 14 377,00 |
| Челябинская область | 2 871 468,00 | 29 215,00 |
| Сибирский федеральный округ | 12 734 221,00 | 135 878,00 |
| Республика Алтай | 64 780,00 | 802,00 |
| Республика Тыва | 179 127,00 | 3 352,00 |
| Республика Хакасия | 369 184,00 | 4 084,00 |
| Алтайский край | 1 283 927,00 | 12 696,00 |
| Красноярский край | 2 267 269,00 | 24 486,00 |
| Иркутская область | 1 871 766,00 | 21 820,00 |
| Кемеровская область – Кузбасс | 2 294 851,00 | 21 824,00 |
| Новосибирская область | 2 230 594,00 | 24 985,00 |
| Омская область | 1 401 207,00 | 14 115,00 |
| Томская область | 771 516,00 | 7 714,00 |
| Дальневосточный федеральный округ | 5 924 707,00 | 65 156,00 |
| Республика Бурятия | 581 181,00 | 7 401,00 |
| Республика Саха (Якутия) | 643 294,00 | 7 980,00 |
| Забайкальский край | 706 762,00 | 7 918,00 |
| Камчатский край | 231 871,00 | 2 562,00 |
| Приморский край | 1 469 782,00 | 14 247,00 |
| Хабаровский край | 1 092 394,00 | 12 003,00 |
| Амурская область | 531 799,00 | 5 732,00 |
| Магаданская область | 134 182,00 | 1 304,00 |
| Сахалинская область | 390 021,00 | 4 455,00 |
| Еврейская автономная область | 110 211,00 | 1 222,00 |
| Чукотский автономный округ | 33 210,00 | 332,00 |
How to read this table
Differences between rows allow for comparing the demographics of a specific region with those of a federal district or the country as a whole. Comparing columns helps identify regions with a male or female majority and the distribution of age categories among urban residents. This helps reveal the characteristics of the age structure in different parts of Russia for the reporting year
What is visible in these numbers
Set indicators: Total; including by age, years
Of 50 possible values, 50 (100%) are filled; there are practically no data gaps
More in the section Demography»
Period and application
The information is relevant for analyzing the demographic situation in cities based on 2019 data. The data is updated in accordance with census results and is useful for demographers, regional authorities, and researchers planning social infrastructure
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