Transformation of the Population’s Ethnic Composition in the Ethno-National Regions of Russia

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article analyzes the dynamics of the ethnic composition of the population in the country and its ethnonational regions based on the results of the 2010 and 2020 All-Russian population censuses (inter-census period). The research methodology includes a comparative analysis of statistical data on the ethnic composition of the population, as well as an assessment of the contributions of factors such as natural population movement, migration, and shifts in ethnic identity, as documented in scientific literature, census data, and current records. The census data reveal key nationwide trends: a decline in the numbers of Slavic peoples, an increase in the proportion of North Caucasian ethnic groups, and a growing number of individuals who did not specify their nationality. Regional differentiation in the transformation of ethnic composition is identified across ethnonational regions of the Russian Federation: the republics of the North Caucasus exhibit natural growth among indigenous ethnic groups, while northern and Siberian regions show a decline in both the Russian population and small indigenous peoples. The study provides evidence-based recommendations for preserving cultural heritage, managing migration, and refining demographic policy. This research contributes to understanding the transformation of the ethnic population structure amid globalization and internal socio-economic changes in the Russian Federation.

About the authors

Zafar K. Vazirov

Institute for Demographic Research FCTAS RAS

Email: zafar.vazirov@mail.ru
Candidate of Economic Sciences, Leading Researcher Moscow, Russia

Sergey V. Ryazantsev

Institute for Demographic Research FCTAS RAS

Email: riazan@mail.ru
Corresponding Member, Russian Academy of Sciences, Doctor of Economic Sciences, Professor, Chief Researcher Moscow, Russia

References

  1. Тишков, В. А. О переписывании народов, или деконструкция переписей населения // Этнографическое обозрение. 2023. № 4. С. 183–211. doi: 10.31857/S0869541523040085. EDN HJKIZH.
  2. Рязанцев, С. В. Влияние иммиграции на этно-демографические процессы в России / С. В. Рязанцев, А. Д. Брагин // Научное обозрение. Серия 2: Гуманитарные науки. 2021. № 6. С. 20–28. doi: 10.26653/2076-4685-2021-6-02. EDN IIAYMJ.
  3. Смирнова, Т. Б. Этнодемографические процессы и идентичность в регионах Азиатской части России (по материалам опроса 2021 г.) // Вестник Омского университета. Серия: Исторические науки. 2022. Т. 9, № 3 (35). С. 233–242. doi: 10.24147/2312-1300.2022.9(3).233-242. EDN LRERVP.
  4. Архангельский, В. Н. Динамика рождаемости на Северном Кавказе: играет ли роль материнский капитал? // Журнал исследований социальной политики. 2019. Т. 17, № 1. С. 57–74. doi: 10.17323/727-0634-2019-17-1-57-74. EDN VNYMIO.
  5. Российская идентичность и межэтнические отношения. Публичный дискурс и социальная практика / Л. М. Дробижева, Е. М. Арутюнова, М. А. Евсеева [и др.]. Москва : ФНИСЦ РАН, 2022. 434 с. ISBN 978-5-89697-404-8. doi: 10.19181/monogr.978-5-89697-404-8.2022. EDN WGDKYE.
  6. Андреев, Е. М. Результаты Всероссийской переписи населения 2021 года в свете статистики текущего учета населения и переписей предыдущих лет / Е. М. Андреев, Е. В. Чурилова // Демографическое обозрение. 2023. Т. 10, № 3. С. 4–20. doi: 10.17323/demreview.v10i3.17967. EDN XYSZBL.
  7. Андреев, Е. М. О точности результатов российских переписей населения и степени доверия к разным источникам информации // Вопросы статистики. 2012. № 11. С. 21–35. EDN PFBBMP.
  8. Биктимиров, Н. М. Внутрирегиональная дифференциация демографического потенциала Республики Татарстан / Н. М. Биктимиров, Р. М. Гайфутдинова, А. А. Ибрагимова, Ч. И. Ильдарханова // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2019. Т. 12, № 3. С. 189–202. doi: 10.15838/esc.2019.3.63.12. EDNLSMXBA.
  9. Валидова, А. Ф. Влияние демографической политики на показатели рождаемости в Российской Федерации и Республике Татарстан // Регионология. 2018. Т. 26, № 3. С. 494–511. doi: 10.15507/2413-1407.104.026.201803.494-511. EDN YAEZYT.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».