Roschart — Russian statistics in charts

Official Rosstat statistics turned into charts instead of CSV and XLSX

RU

Expenditure on innovation activity of organisations by type of innovation activity by constituent entities of the Russian Federation in 2019

million rubles

· snapshot · rows: 96 · periods: 2 · section: Science, innovation and technology

Types of costs incurred by organizations to implement new technologies, products or processes. The total amount of expenditure is measured, as well as expenditure on the refinement of existing ideas

shown 25 largest of 96

Innovation costs in 2019: total and on idea refinement

Russian Federation 2m Central Federal District 844,271 Moscow 515,946 Northwestern Federal District 186,847 Moscow Region 132,824 Tula Region 56,822 Belgorod Region 30,971 Belgorod Region 30,653 Voronezh Region 22,435 Vladimir Region 14,059 Republic of Komi 8,834 Tambov Region 8,225 Yaroslavl Region 6,531 Kaluga Region 5,128 Tver Region 4,743 Ryazan Region 4,576 Republic of Karelia 4,525 Smolensk Region 3,803 Kursk Region 3,449 Arkhangelsk Region 2,575 Bryansk Region 2,201 Oryol Region 962.0 Kostroma Region 748.3 Ivanovo Region 195.3 Arkhangelsk… Autonomous OkrugArkhangelsk Oblast — Nenets Autonomous Okrug 39.8
how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Rows: 96, indicators: 2. Unit of measurement — million rubles. Table rows: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Oblast; Bryansk Oblast; Vladimir Oblast and others

Five largest values: Russian Federation (2 million), Central Federal District (844 271), Moscow (515 946), Northwestern Federal District (186 847), Moscow Oblast (132 824). The gap between the largest and smallest is 49 096 times. The top five account for 94.5% of the total for all items — the distribution is heavily skewed toward the top

All table numbers are series: 96
Series Общие (капитальные и текущие) затраты на инновационную деятельностьиз них
Российская Федерация 1 954 133,32 871 660,12
Центральный федеральный округ 844 271,42 353 470,55
Белгородская область 30 652,98 4 810,01
Брянская область 2 200,84 856,45
Владимирская область 14 058,55 5 657,79
Воронежская область 22 435,00 9 006,92
Ивановская область 195,26 117,24
Калужская область 5 128,46 3 445,97
Костромская область 748,30 330,02
Курская область 3 448,96 853,11
Липецкая область 30 970,73 850,13
Московская область 132 824,01 106 325,79
Орловская область 961,99 59,69
Рязанская область 4 575,84 1 060,66
Смоленская область 3 803,15 291,56
Тамбовская область 8 225,48 527,31
Тверская область 4 742,57 1 678,24
Тульская область 56 822,00 15 859,56
Ярославская область 6 531,40 2 692,49
г. Москва 515 945,90 199 047,61
Северо-Западный федеральный округ 186 847,11 74 356,00
Республика Карелия 4 524,89 1 406,19
Республика Коми 8 833,77 162,34
Архангельская область 2 574,88 379,88
Архангельская область — Ненецкий автономный округ 39,80 0,41
Архангельская область (кроме Ненецкого автономного округа) 2 535,08 379,47
Вологодская область 1 762,92 567,97
Калининградская область 5 943,63 216,96
Ленинградская область 35 512,77 869,75
Мурманская область 1 504,47 326,96
Новгородская область 1 366,51 458,54
Псковская область 284,17 96,43
г. Санкт-Петербург 124 539,10 69 870,99
Южный федеральный округ 79 455,79 36 004,90
Республика Адыгея (Адыгея) 28,17 —
Республика Калмыкия 18,36 17,82
Республика Крым 764,06 415,44
Краснодарский край 28 211,19 14 999,50
Астраханская область 2 673,36 6,00
Волгоградская область 10 654,12 5 871,88
Ростовская область 36 551,82 14 155,48
г. Севастополь 554,72 538,80
Северо-Кавказский федеральный округ 5 189,21 1 166,03
Республика Дагестан 313,95 206,79
Республика Ингушетия 1,89 —
Кабардино-Балкарская Республика 235,82 213,78
Карачаево-Черкесская Республика 49,40 47,70
Республика Северная Осетия - Алания 19,95 16,38
Чеченская Республика 12,94 —
Ставропольский край 4 555,26 681,37
Приволжский федеральный округ 437 296,20 203 783,65
Республика Башкортостан 28 961,80 7 757,46
Республика Марий Эл 822,28 120,53
Республика Мордовия 8 295,56 1 602,89
Республика Татарстан (Татарстан) 107 097,74 46 029,46
Удмуртская Республика 5 156,06 1 549,24
Чувашская Республика -Чувашия 9 212,50 2 376,20
Пермский край 28 086,06 19 105,37
Кировская область 6 425,31 3 151,00
Нижегородская область 155 191,23 91 465,76
Оренбургская область 13 977,12 343,00
Пензенская область 5 177,11 2 863,70
Самарская область 51 893,83 24 050,17
Саратовская область 8 083,25 1 252,09
Ульяновская область 8 916,34 2 116,76
Уральский федеральный округ 110 966,30 56 622,71
Курганская область 1 141,85 197,94
Свердловская область 34 943,68 12 500,70
Тюменская область 52 588,72 31 626,32
Тюменская область — Ханты-Мансийский автономный округ - Югра 31 319,33 20 786,04
Тюменская область — Ямало-Ненецкий автономный округ 7 408,05 5 978,51
Тюменская область без автономных округов 13 861,34 4 861,77
Челябинская область 22 292,06 12 297,75
Сибирский федеральный округ 174 632,04 84 367,87
Республика Алтай 113,86 11,20
Республика Тыва 2 302,00 0,14
Республика Хакасия 171,73 43,43
Алтайский край 7 056,06 3 362,37
Красноярский край 69 861,19 55 806,02
Иркутская область 40 265,74 4 433,97
Кемеровская область- Кузбасс 10 158,05 1 134,35
Новосибирская область 9 163,01 4 362,22
Омская область 18 201,11 4 698,26
Томская область 17 339,28 10 515,90
Дальневосточный федеральный округ 115 475,25 61 888,40
Республика Бурятия 6 063,74 4 923,37
Республика Саха (Якутия) 4 800,74 2 081,52
Забайкальский край 944,03 317,92
Камчатский край 1 074,46 205,41
Приморский край 3 220,47 1 176,26
Хабаровский край 28 532,78 1 324,09
Амурская область 2 507,78 993,41
Магаданская область 517,84 144,24
Сахалинская область 66 821,62 50 331,78
Еврейская автономная область 573,96 334,77
Чукотский автономный округ 417,82 55,62

How to read this table

Table rows vary by types of expenditure and aggregation levels, from federal districts to individual regions. When comparing data, it is important to consider the scale of the region and its specific features in the innovation sphere

What is visible in these numbers

What is measured: Total (capital and current) expenditures on innovation activities; of which

Out of 50 possible values, 50 are filled (100%); there are practically no gaps in the data

The same indicator in other breakdowns (1)

More in the section Science, innovation and technology»

Period and application

Data are provided for 2019. The dataset is updated as new information becomes available. They are useful for analyzing the investment attractiveness of regions and for developing state innovation support programmes