Average annual number of men by age in constituent entities of the Russian Federation
The 2019 urban male population in Russia is broken down by age group, allowing for an assessment of the demographic structure of territories. The rows include the Russian Federation, federal districts, and individual constituent entities, enabling comparisons of urban male population sizes across different parts of the country. Columns present data ranging from the total number of residents to specific age categories, incorporating updated information from the 2020 All-Russian Population Census
Chart of the average annual urban male population by region of Russia for 2019, broken down by 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
- 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 (50.6 million), Central Federal District (15.2 million), Moscow (6 million), North-Western Federal District (5.4 million), Moscow Region (3.1 million). The gap between the highest and lowest is 3,534 times. The top five account for 92% 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 | 50 611 767,00 | 592 887,00 |
| Центральный федеральный округ | 15 201 402,00 | 170 779,00 |
| Белгородская область | 461 928,00 | 4 821,00 |
| Брянская область | 372 804,00 | 4 028,00 |
| Владимирская область | 478 891,00 | 4 912,00 |
| Воронежская область | 728 516,00 | 7 746,00 |
| Ивановская область | 344 587,00 | 3 432,00 |
| Калужская область | 368 529,00 | 3 988,00 |
| Костромская область | 196 131,00 | 2 206,00 |
| Курская область | 332 959,00 | 3 672,00 |
| Липецкая область | 330 157,00 | 3 592,00 |
| Московская область | 3 082 302,00 | 39 569,00 |
| Орловская область | 218 420,00 | 2 082,00 |
| Рязанская область | 357 786,00 | 3 678,00 |
| Смоленская область | 297 078,00 | 2 966,00 |
| Тамбовская область | 273 565,00 | 2 264,00 |
| Тверская область | 428 176,00 | 4 428,00 |
| Тульская область | 505 624,00 | 4 554,00 |
| Ярославская область | 447 530,00 | 5 102,00 |
| г. Москва | 5 976 419,00 | 67 739,00 |
| Северо-Западный федеральный округ | 5 367 262,00 | 56 935,00 |
| Республика Карелия | 195 105,00 | 1 986,00 |
| Республика Коми | 274 519,00 | 2 830,00 |
| Архангельская область | 375 585,00 | 4 030,00 |
| Ненецкий автономный округ | 14 322,00 | 190,00 |
| Архангельская область без автономии | 361 263,00 | 3 839,00 |
| Вологодская область | 377 960,00 | 4 702,00 |
| Калининградская область | 362 875,00 | 4 020,00 |
| Ленинградская область | 583 530,00 | 4 546,00 |
| Мурманская область | 303 877,00 | 3 320,00 |
| Новгородская область | 189 060,00 | 2 246,00 |
| Псковская область | 193 667,00 | 2 076,00 |
| г. Санкт-Петербург | 2 511 084,00 | 27 179,00 |
| Южный федеральный округ | 4 862 064,00 | 57 769,00 |
| Республика Адыгея | 109 864,00 | 1 303,00 |
| Республика Калмыкия | 56 572,00 | 805,00 |
| Республика Крым | 446 453,00 | 5 494,00 |
| Краснодарский край | 1 509 417,00 | 20 994,00 |
| Астраханская область | 296 957,00 | 3 940,00 |
| Волгоградская область | 898 245,00 | 8 842,00 |
| Ростовская область | 1 320 362,00 | 14 085,00 |
| г. Севастополь | 224 194,00 | 2 306,00 |
| Северо-Кавказский федеральный округ | 2 401 551,00 | 34 468,00 |
| Республика Дагестан | 692 683,00 | 10 152,00 |
| Республика Ингушетия | 125 590,00 | 2 066,00 |
| Кабардино-Балкарская Республика | 214 634,00 | 2 646,00 |
| Карачаево-Черкесская Республика | 88 375,00 | 1 164,00 |
| Республика Северная Осетия – Алания | 201 864,00 | 2 548,00 |
| Чеченская Республика | 276 160,00 | 6 772,00 |
| Ставропольский край | 802 245,00 | 9 120,00 |
| Приволжский федеральный округ | 9 570 826,00 | 110 467,00 |
| Республика Башкортостан | 1 168 620,00 | 13 796,00 |
| Республика Марий Эл | 208 615,00 | 2 542,00 |
| Республика Мордовия | 229 303,00 | 2 180,00 |
| Республика Татарстан | 1 407 770,00 | 18 496,00 |
| Удмуртская Республика | 432 124,00 | 5 060,00 |
| Чувашская Республика | 339 934,00 | 4 384,00 |
| Пермский край | 879 293,00 | 10 718,00 |
| Кировская область | 416 932,00 | 4 410,00 |
| Нижегородская область | 1 130 068,00 | 13 056,00 |
| Оренбургская область | 512 830,00 | 5 730,00 |
| Пензенская область | 398 620,00 | 3 708,00 |
| Самарская область | 1 157 600,00 | 13 021,00 |
| Саратовская область | 865 618,00 | 8 552,00 |
| Ульяновская область | 423 499,00 | 4 814,00 |
| Уральский федеральный округ | 4 649 039,00 | 59 455,00 |
| Курганская область | 226 359,00 | 2 798,00 |
| Свердловская область | 1 689 239,00 | 21 412,00 |
| Тюменская область | 1 429 361,00 | 20 230,00 |
| Ханты-Мансийский авт. округ – Югра | 741 474,00 | 10 339,00 |
| Ямало-Ненецкий автономный округ | 211 877,00 | 2 542,00 |
| Тюменская область без автономий | 476 010,00 | 7 349,00 |
| Челябинская область | 1 304 080,00 | 15 015,00 |
| Сибирский федеральный округ | 5 786 647,00 | 69 802,00 |
| Республика Алтай | 28 903,00 | 408,00 |
| Республика Тыва | 82 592,00 | 1 642,00 |
| Республика Хакасия | 166 937,00 | 2 120,00 |
| Алтайский край | 577 160,00 | 6 540,00 |
| Красноярский край | 1 042 648,00 | 12 564,00 |
| Иркутская область | 843 860,00 | 11 224,00 |
| Кемеровская область – Кузбасс | 1 039 676,00 | 11 172,00 |
| Новосибирская область | 1 013 021,00 | 12 847,00 |
| Омская область | 635 323,00 | 7 293,00 |
| Томская область | 356 527,00 | 3 992,00 |
| Дальневосточный федеральный округ | 2 772 976,00 | 33 212,00 |
| Республика Бурятия | 266 692,00 | 3 899,00 |
| Республика Саха (Якутия) | 306 828,00 | 4 014,00 |
| Забайкальский край | 329 298,00 | 4 010,00 |
| Камчатский край | 112 953,00 | 1 298,00 |
| Приморский край | 683 571,00 | 7 094,00 |
| Хабаровский край | 508 926,00 | 6 118,00 |
| Амурская область | 247 304,00 | 2 970,00 |
| Магаданская область | 65 008,00 | 662,00 |
| Сахалинская область | 185 769,00 | 2 359,00 |
| Еврейская автономная область | 50 007,00 | 624,00 |
| Чукотский автономный округ | 16 620,00 | 164,00 |
How to read this table
Indicators in the rows are categorized by territory, from the national total to federal districts and specific regions. Comparing these series reveals the share of the urban male population at the district or regional level. Data are grouped by age, making it possible to track which age cohorts predominate in the cities of various constituent entities of the Russian Federation
What is visible in these numbers
Table columns: Total; including by age, years
Cells with numbers 50 out of 50 (100%); there are practically no data gaps
More in the section Demography»
Period and application
Data for 2019 have been updated to reflect the 2020 census results. Information is presented as a single cross-section without time-series dynamics. The statistics are useful for demographers, regional authorities, and specialists studying the social structure of the urban population and planning urban infrastructure development
How it is calculated
Demographics is the most inertial forecast of those existing: these rows 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