Share of urban population living in dilapidated housing stock, 2019–2020
Set in numbers
Rosstat data for 2019–2020. Rows: 86, periods: 2. By region: Russian Federation; Belgorod Region; Bryansk Region; Vladimir Region; Voronezh Region and others
Nenets Autonomous Okrug: indicator decreased from 8.09 to 7.76 for 2019–2020 — by 4.03%. Of the 25 largest rows, 2 increased, 23 decreased
All table numbers are series: 86
| Series | 2019 | 2020 |
|---|---|---|
| Российская Федерация | 0,66 | 0,48 |
| Белгородская область | 0,38 | 0,31 |
| Брянская область | 0,23 | 0,14 |
| Владимирская область | 0,57 | 0,43 |
| Воронежская область | 0,12 | 0,18 |
| Ивановская область | 0,24 | 0,19 |
| Калужская область | 0,56 | 0,32 |
| Костромская область | 0,90 | 0,69 |
| Курская область | 0,13 | 0,08 |
| Липецкая область | 0,79 | 0,59 |
| Московская область | 0,26 | 0,13 |
| Орловская область | 0,72 | 0,53 |
| Рязанская область | 0,53 | 0,23 |
| Смоленская область | 0,31 | 0,31 |
| Тамбовская область | 0,22 | 0,21 |
| Тверская область | 0,46 | 0,27 |
| Тульская область | 1,02 | 0,61 |
| Ярославская область | 0,62 | 0,41 |
| г. Москва | 0,00 | — |
| Республика Карелия | 7,59 | 2,23 |
| Республика Коми | 1,60 | 1,21 |
| Ненецкий автономный округ | 8,09 | 7,76 |
| Архангельская область (без АО) | 4,66 | 2,62 |
| Вологодская область | 0,97 | 0,77 |
| Калининградская область | 0,44 | 0,31 |
| Ленинградская область | 1,01 | 0,58 |
| Мурманская область | 1,08 | 0,56 |
| Новгородская область | 0,79 | 0,09 |
| Псковская область | 0,81 | 0,20 |
| г. Санкт-Петербург | 0,00 | — |
| Республика Адыгея | 0,15 | 0,07 |
| Республика Калмыкия | 0,81 | 0,72 |
| Республика Крым | 0,24 | 0,32 |
| Краснодарский край | 0,09 | 0,04 |
| Астраханская область | 0,68 | 0,96 |
| Волгоградская область | 0,83 | 0,70 |
| Ростовская область | 0,23 | 0,28 |
| г. Севастополь | 0,19 | 0,06 |
| Республика Дагестан | 0,07 | 0,07 |
| Республика Ингушетия | 0,45 | 0,87 |
| Кабардино-Балкарская Республика | 0,11 | 0,05 |
| Карачаево-Черкесская Республика | 0,03 | — |
| Республика Северная Осетия-Алания | 0,31 | 0,25 |
| Чеченская Республика | 0,61 | 0,73 |
| Ставропольский край | 0,12 | 0,11 |
| Республика Башкортостан | 0,37 | 0,23 |
| Республика Марий Эл | 1,75 | 1,04 |
| Республика Мордовия | 0,79 | 0,15 |
| Республика Татарстан | 0,09 | 0,05 |
| Удмуртская Республика | 0,49 | 0,24 |
| Чувашская Республика | 0,35 | 0,22 |
| Пермский край | 1,56 | 1,81 |
| Кировская область | 1,03 | 0,65 |
| Нижегородская область | 0,64 | 0,48 |
| Оренбургская область | 0,46 | 0,45 |
| Пензенская область | 0,63 | 0,52 |
| Самарская область | 0,73 | 0,60 |
| Саратовская область | 0,63 | 0,49 |
| Ульяновская область | 0,44 | 0,25 |
| Курганская область | 0,76 | 0,60 |
| Свердловская область | 0,75 | 0,60 |
| Ханты-Мансийский автономный округ - Югра | 1,46 | 0,93 |
| Ямало-Ненецкий автономный округ | 8,09 | 6,49 |
| Тюменская область (без АО) | 0,66 | 0,65 |
| Челябинская область | 0,56 | 0,21 |
| Республика Алтай | 0,57 | 0,32 |
| Республика Тыва | 1,01 | 0,07 |
| Республика Хакасия | 0,28 | 0,10 |
| Алтайский край | 0,45 | 0,57 |
| Красноярский край | 1,05 | 0,76 |
| Иркутская область | 1,43 | 1,30 |
| Кемеровская область | 1,30 | 1,11 |
| Новосибирская область | 0,47 | 0,37 |
| Омская область | 0,34 | 0,21 |
| Томская область | 0,01 | 0,90 |
| Республика Бурятия | 0,77 | 0,49 |
| Республика Саха (Якутия) | 7,89 | 8,27 |
| Забайкальский край | 1,01 | 0,42 |
| Камчатский край | 1,38 | 0,56 |
| Приморский край | 0,42 | 0,42 |
| Хабаровский край | 0,81 | 0,57 |
| Амурская область | 1,54 | 1,06 |
| Магаданская область | 2,12 | 1,15 |
| Сахалинская область | 4,82 | 3,58 |
| Еврейская автономная область | 3,55 | 3,30 |
| Чукотский автономный округ | 2,06 | 0,64 |
What is visible in these numbers
Five highest values: Nenets Autonomous Okrug (8.09), Republic of Karelia (7.59), Arkhangelsk Region (without Autonomous Okrug) (4.66), Komi Republic (1.6), Tula Region (1.02). Gap between highest and lowest — by a factor of 62.2. The top five account for 69.3% of the total across all positions — distribution is heavily skewed toward the top
Observations are annual and cover 2 periods. Cells with numbers: 50 out of 50 (100%); data gaps are virtually absent
The same indicator for other periods
More in the section Statistical yearbook "Sustainable Development Goals in the Russian Federation»
How it is calculated
Such data are needed when a figure in a presentation must be defended with a reference to an official source
Did you notice an error in this table? The parser is wrong, and most often one correction fixes many pages
Typo is easier this way: highlight it and press Ctrl + Enter