Статистика свердловская область официальный сайт: Федеральная служба государственной статистики

Разное

Содержание

Коды статистики Свердловская область получить онлайн и распечатать Уведомление.

Сформировать и распечатать уведомление с кодами статистики общероссийских классификаторов:

Юридическим лицам

Индивидуальным предпринимателям

В открывшейся вкладке можно узнать коды статистики по ИНН, ОГРН или ОКПО. После нажатия кнопки Искать должны отобразиться Ваши коды статистики Росстат, а также кнопка Получить уведомление об учёте в статистическом регистре. Нажав данную кнопку загрузится автоматически сформированное Уведомление в формате Word, которое и необходимо распечатать. Сервис также позволяет скачать и распечатать расшифровку кодов ОК ТЭИ.

Адреса и контактные телефоны районных отделов территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области для личного обращения:

Районные отделы статистики по Свердловской области

Официальный сайт статистики по Свердловской области



Что делать, если по моему запросу ничего не найдено?

После государственной регистрации информация поступает из налоговых органов в территориальный орган Федеральной службы государственной статистики, где вносится в базы данных.

Информация в базах обновляется несколько раз в месяц, как правило, это происходит после 15 и 30-31 числа каждого месяца. Поэтому, если данных о Вас в базе ещё нет, а Уведомление нужно срочно, Вы можете лично с выпиской из ЕГРЮЛ или ЕГРИП обратиться в территориальную статистику по месту Вашей регистрации. Адреса и телефоны районных отделов статистики представлены выше.

Внимание!

С 1 августа 2018 года осуществляется переход на единую базу Росстата, которая доступна по ссылке:

Получить Уведомление с кодами ОК ТЭИ

Сервис может не работать в выходные и праздничные дни. Возможно некорректное отображение в браузере Internet Explorer, работоспособность подтверждена в браузерах Chrome, Opera и Firefox. Если по каким-то причинам страница сервиса не открылась, обновите её, нажав клавишу F5, или попробуйте зайти позже. Мы будем признательны, если Вы сообщите о нерабочей ссылке, для этого выделите её мышкой и нажмите Ctrl + Enter.



COVID-статистика в Свердловской области на 13 сентября

На Среднем Урале за прошедшие сутки выявлено ещё 511 случаев COVID=19. Общее количество зафиксированных в регионе случаев новой коронавирусной инфекции составляет 130 217.

Диагноз лабораторно подтвержден у жителей Екатеринбурга (+129), Алапаевска и Алапаевского района, Арамильского, Артемовского, Артинского, Асбестовского, Ачитского городских округов, Байкаловского района, Белоярского городского округа, Березовского, Бисерти, Богдановича, Верх-Нейвинского городского округа, Верхней Пышмы, Верхней Салды, Горноуральского городского округа, Дегтярска, Ивделя, Ирбита, Каменска-Уральского и Каменского района, Камышлова и Камышловского района, Карпинска, Качканара, Кировграда, Краснотурьинска, Красноуфимска и Красноуфимского района, Кушвы, Невьянска, Нижнего Тагила, Нижней Салды, Нижнесергинского района, Нижнетуринского городского округа, Новой Ляли, Пелыма, Первоуральска, Полевского, Пышминского городского округа, Ревды, Режа, Рефтинского городского округа, Серова, Североуральска, Слободо-Туринского района, Среднеуральска, Сосьвы, Сысертского городского округа, Сухого Лога, Тавдинского, Талицкого, Тугулымского и Шалинского городских округов.

Состояние 627 госпитализированных оценивается как тяжелое, 420 из них находятся в реанимационно-анестезиологических отделениях, в том числе 320 – на аппаратах ИВЛ. Число пациентов в состоянии средней тяжести, госпитализированных в больницы региона, составляет 4 316. Остальные пациенты находятся в удовлетворительном состоянии.

Выписано 447 человек. Общее число выписанных достигло 120 127. Зарегистрировано 35 случаев смерти больных COVID-19. Общее число случаев – 5 645.

Всего на сегодняшний день в России выявлено 7 158 248 случаев коронавируса в 85 регионах. За весь период зафиксировано 193 468 летальных исходов, выздоровели 6 402 126 человек.

Статистика по городам России:

  • Москва — 2022

  • Санкт-Петербург — 805

  • Московская область — 758

  • Свердловская область — 511

  • Ростовская область — 470

  • Самарская область — 469

  • Воронежская область — 465

  • Пермский край — 443

  • Нижегородская область — 422

  • Омская область — 371

  • Иркутская область — 371

  • Челябинская область — 365

  • Ставропольский край — 354

  • Красноярский край — 352

  • Волгоградская область — 342

  • Оренбургская область — 335

  • Республика Башкортостан — 310

  • Хабаровский край — 296

  • Ульяновская область — 280

  • Астраханская область — 270

  • Архангельская область — 255

  • Саратовская область — 247

  • Краснодарский край — 235

  • Республика Крым — 233

  • Алтайский край — 233

  • Пензенская область — 232

  • Удмуртская Республика — 226

  • Тюменская область — 225

  • Приморский край — 225

  • Вологодская область — 221

  • Республика Коми — 216

  • Тверская область — 197

  • Калининградская область — 195

  • Липецкая область — 195

  • Ярославская область — 187

  • Ленинградская область — 181

  • Кемеровская область — 171

  • Курская область — 169

  • Забайкальский край — 168

  • Новосибирская область — 166

  • Владимирская область — 157

  • Республика Саха (Якутия) — 155

  • Брянская область — 155

  • Белгородская область — 147

  • Ханты-Мансийский автономный округ — 147

  • Мурманская область — 143

  • Республика Карелия — 141

  • Смоленская область — 133

  • Республика Дагестан — 130

  • Новгородская область — 126

  • Амурская область — 116

  • Курганская область — 116

  • Кировская область — 116

  • Ивановская область — 113

  • Республика Хакасия — 103

  • Тульская область — 101

  • Рязанская область — 100

  • Псковская область — 98

  • Калужская область — 97

  • Ямало-Ненецкий автономный округ — 94

  • Тамбовская область — 94

  • Томская область — 94

  • Сахалинская область — 92

  • Республика Калмыкия — 84

  • Севастополь — 84

  • Орловская область — 82

  • Костромская область — 80

  • Республика Бурятия — 77

  • Республика Чувашия — 72

  • Кабардино-Балкарская Республика — 70

  • Республика Северная Осетия-Алания — 68

  • Республика Мордовия — 68

  • Чеченская Республика — 61

  • Республика Тыва — 58

  • Республика Ингушетия — 57

  • Республика Марий Эл — 56

  • Республика Адыгея — 54

  • Республика Татарстан — 52

  • Карачаево-Черкесская Республика — 46

  • Камчатский край — 45

  • Еврейская автономная область — 36

  • Республика Алтай — 26

  • Магаданская область — 24

  • Ненецкий автономный округ — 11

  • Чукотский автономный округ — 11

//minobraz.egov66.ru/ Обращаем Ваше внимание, что Вы находитесь на старой версии сайта Министерства образования и молодежной политики Свердловской области

Тип:

Все документы2019 годАдминистративный регламентАдминистративный регламент оценки оказания общественно полезных услугАккредитационная экспертизаАпостильАттестация кандидатов на должность руководителя и руководителя ГОУАттестация пед кадров-информационные материалыАттестация экспертовВзаимодействие с родителямиВзаимодействие с СОНКОГИА и ЕГЭГосударственная пошлинаГосударственные услуги в сфере образованияДень пенсионера в Свердловской областиДетская оздоровительная кампания и межведомственное взаимодействиеДеятельность министерства по реализации полномочий в сфере профилактики терроризмаДобровольчество (волонтерство)Доклады и статистикаДокументыДостиженияЗаключения об оценке последствий принятия решений в отношении объектов социальной инфраструктуры для детейЗаключения по аккредитационной экспертизе (общеобразовательные организации)Заключения по аккредитационной экспертизе (профессиональные организации)Заключения по оценке последствий принятия решений о реорганизации ГООЗаключения по результатам независимой антикоррупционной экспертизыЗащита прав потребителейИнформационные письма Министерства образованияИнформация о результатах проведенных проверокКомплексная безопасностьКонкурсы НКО по дополнительному образованиюКонкурсы НКО по патриотическому воспитаниюКонкурсы НКО по психолого-педагогической, медицинской и социальной помощиКонкурсы НКО по работе с молодежьюКонкурсы НКО по этнокультурным проектамЛицензионный контроль за образовательной деятельностьюЛицензированиеМетодические материалы в сфере профилактики терроризмаМетодические материалы, семинары, совещанияМониторинг реализации указовНадзор и контроль в сфере образованияНадзор и контроль в сфере образованияНезависимая антикоррупционная экспертизаНКО – исполнители общественно полезных услугНормативно-правовая базаНормативно-правовые актыНормативные правовые акты в сфере профилактики терроризмаНПА по аттестации работниковНПБ по вопросам независимой оценки качества образованияОбластные документыОбщественные обсужденияОбязательные требованияОказание бесплатной юридической помощиОтветы на часто задаваемые вопросыОтчеты, доклады, выступленияПакет документов по лицензированию образовательной деятельностиПланы МинистерстваПланы проверокПовышение финансовой грамотностиПоложение о министерствеПоложение об отделеПорядок поступления на государственную службуПриказы аттестационной комиссии 2018Приказы Министерства образования и молодежной политики Свердловской областиПриказы Министерства образования и науки РФПриказы по аккредитационной экспертизеПрограммы и шаблоны для представления статистических отчетовПротоколыПрофессиональное образованиеПрофилактика ВИЧ, СПИДПрофилактика наркомании, ПАВПрофилактика нарушенийПрофилактика суицидовПсихолого-педагогическая, медицинская и социальная помощьпубличная декларацияРегиональные инновационные площадкиРегиональные приоритетные проектыРегиональный проект «Демография»Реестры лицензийРеестры свидетельств о государственной аккредитацииРезультаты проверокСоциально-психологическое тестирование лиц, обучающихся в образовательных организацияхСтатистический отчетСубсидии НДООСубсидия частным организациям на получение образования, питанияУказ от 07.05.2018 № 204Федеральные документыФедеральный государственный контроль (надзор) в сфере образованияФедеральный государственный контроль качества образования

Вид:

Все видыЗакон Свердловской областиПоложение об отделеПостановлениеПриказПротокол общественного обсужденияСтатистический отчетУведомлениеУказ Президента Российской Федерации

Администрация городского округа «Город Лесной»

11.11.2021 Итоги окружных соревнований «Спасатель»
Образование
С 28 сентября по 15 октября прошли соревнования «Спасатель», посвященные памяти Героя Российской Федерации В.В. Замараева.

11.11.2021 «ТЕРРАКОТА. ТЕРРИТОРИЯ ТВОРЧЕСТВА»
Культура
В музее Лесного открылась выставка изделий из керамики

11.11.2021 Продолжается прием предложений по территориям, которые нуждаются в комплексном благоустройстве
Комфортная городская среда
Предлагаем вам принять участие в опросе и представить свои предложения по общественным территориям, которые нуждаются в комплексном благоустройстве. Опрос завершится 14 ноября

11.11.2021 О новогоднем оформлении города
Администрация
Главная городская ёлка и новогодний городок будут на Коммунистическом проспекте

11.11.2021 Всероссийская перепись населения
Актуальные темы
Как переписаться через Госуслуги

11.11.2021 ГУ МЧС России по Свердловской области
Безопасность на водных объектах
Ежегодно в осенне-зимний период на водных объектах гибнут люди, в том числе дети. Несоблюдение правил безопасности на водных объектах в данный период часто приводит к трагедии

11.11.2021 Педагогический дуэт ДМШ «Росы» завоевал диплом второй степени на Всероссийском конкурсе
Культура
Готовились участники в условиях ремонта, который в школе уже окончен

11.11.2021 ООО «РИР-Лесной» информирует
Городское хозяйство
В связи с ремонтными работами на водопроводе в районе ул. Белинского,12а, будет отключено холодное водоснабжение

11.11.2021 МКУ «Управление городского хозяйства» информирует
Городское хозяйство
11 ноября управление городского хозяйства производит следующие виды работ

10.11.2021 10 ноября — День сотрудника органов внутренних дел
Служу Отечеству!
В Свердловске-45 отдел внутренних дел в был создан в 1949 году и располагался в доме номер 2 по улице Орджоникидзе

10.11.2021 Всероссийская перепись населения
Актуальные темы
. Всероссийская перепись населения закончится 14 ноября

10.11.2021 Подростки Лесного могут оставить заявку на участие в новогоднем кэмпе «Шаг в будущее. Действуй!»
Образование
Жители 4 атомных городов — Лесного, Полярных Зорь, Заречный (Пензенская область) и Глазова — смогут принять участие в детской новогодней программе, которая пройдет с 30 декабря по 9 января в г. Полярные Зори

10.11.2021 Учащиеся ДШИ — победители и призёры регионального конкурса
Культура

10.11.2021 ФГБУ «ЦЖКУ» информирует
Городское хозяйство

10.11.2021 С Днём сотрудника органов внутренних дел Российской Федерации!
Служу Отечеству!
С профессиональным праздником сотрудников полиции Лесного и ветеранов отдела поздравил начальник ОМВД России по ГО «город Лесной» С.В. Леваш

10.11.2021 Проект Гайдаровки стал лучшим во Всероссийском фестивале авторских программ
Культура
Вполне возможно, что теперь его будут реализовывать и в других городах России.

10.11.2021 Фотоконкурс для школьников «Будущее ЗАТО»
Образование
В год 15-летия Ассоциации ЗАТО атомной промышленности объявлен фотоконкурс для школьников «Будущее ЗАТО»

10.11.2021 МКУ «Управление городского хозяйства» информирует
Городское хозяйство
10 ноября управление городского хозяйства производит следующие виды работ

10.11.2021 Уважаемые работодатели! Срочно заберите деньги на охрану труда!
Социальная политика
После перехода всех регионов РФ на прямые выплаты изменился порядок возмещения работодателю расходов

10.11.2021 С Днём сотрудника органов внутренних дел Российской Федерации!
Администрация
Глава города С.Е. Черепанов поздравил с профессиональным праздником сотрудников полиции Лесного и ветеранов органов внутренних дел


Новости 1 — 20 из 12176
Начало | Пред. | 1 2 3 4 5 | След. | Конец

Коронавирус Свердловская область. Статистика заражений коронавирусом в Свердловская область. Онлайн карта коронавируса в Свердловская область

Коронавирус Свердловская область. Статистика заражений коронавирусом в Свердловская область. Онлайн карта коронавируса в Свердловская область
По состоянию на
11 ноября 10:45
Обновление через

+162479 (сегодня)

0 (вчера)

162 тыс.

Случаев

+9248 (сегодня)

0 (вчера)

9248

Активных

+145554 (сегодня)

0 (вчера)

146 тыс.

Вылечено

+7677 (сегодня)

0 (вчера)

7677

Умерло

Прогноз заражения на 10 дней

Онлайн статистика коронавируса Covid-19 в Свердловская область на сегодня (11 ноября 2021 года)

Коронавирус на 11 ноября 2021 года в Свердловская область обнаружили у 162479 человек. По нашим данным, за сегодня, количество зараженных вирусом Covid-19 увеличилось на 2946. Зафиксированных случаев смертей от коронавируса сегодня увеличилось на 117 и составляет 7677. Выздоровевших и выписанных из больниц увеличилось на 2081 и суммарно на сегодня равняется 145554 человека.

Свердловская область детальная статистика коронавирус

Дата Активных Вылечено Умерло Случаев
08.11.2021 9248 +748 +8.8% 145554 +2081 +1.5% 7677 +117 +1.5% 162479 +2946 +1.8%
03.11.2021 8500 +172 +2.1% 143473 +521 +0.4% 7560 +28 +0.4% 159533 +721 +0.5%
02.11.2021 8328 +187 +2.3% 142952 +503 +0.4% 7532 +28 +0.4% 158812 +718 +0.5%
01.11.2021 8141 +180 +2.3% 142449 +512 +0.4% 7504 +31 +0.4% 158094 +723 +0.5%
31.10.2021 7961 +189 +2.4% 141937 +491 +0.3% 7473 +31 +0.4% 157371 +711 +0.5%
30.10.2021 7772 +391 +5.3% 141446 +948 +0.7% 7442 +61 +0.8% 156660 +1400 +0.9%
28.10.2021 7381 +699 +10.5% 140498 +1845 +1.3% 7381 +123 +1.7% 155260 +2667 +1.7%
24.10.2021 6682 +167 +2.6% 138653 +435 +0.3% 7258 +31 +0.4% 152593 +633 +0.4%
23.10.2021 6515 +504 +8.4% 138218 +1248 +0.9% 7227 +103 +1.4% 151960 +1855 +1.2%
20.10.2021 6011 +714 +13.5% 136970 +2063 +1.5% 7124 +189 +2.7% 150105 +2966 +2%
15.10.2021 5297 +270 +5.4% 134907 +1301 +1% 6935 +118 +1.7% 147139 +1689 +1.2%
12.10.2021 5027 +261 +5.5% 133606 +2793 +2.1% 6817 +269 +4.1% 145450 +3323 +2.3%
06.10.2021 4766 +12 +0.3% 130813 +473 +0.4% 6548 +46 +0.7% 142127 +531 +0.4%
05.10.2021 4754 +24 +0.5% 130340 +461 +0.4% 6502 +41 +0.6% 141596 +526 +0.4%
04.10.2021 4730 +115 +2.5% 129879 +2338 +1.8% 6461 +214 +3.4% 141070 +2667 +1.9%

Коронавирус в Свердловская область

Горячая линия по коронавирусу в Свердловская область

8-800-100-56-53

Горячая линия Роспотребнадзор по коронавирусу в Свердловская область

8-800-555-49-43

Горячая линия Росздравнадзор по коронавирусу в Свердловская область

8-800-550-99-03

Горячая линия Департамента здравоохранения по коронавирусу в Свердловская область

+7 (495) 870-45-09

Горячая линия по коронавирусу по России

8-800-2000-112

Для получения больничного листа для предоставления по месту работы или учебы необходимо обратиться по телефону горячей линии Департамента здравоохранения

+7 (495) 870-45-09

Коронавирус Свердловская область официальный сайт информация

Коронавирус последние новости Свердловская область сегодня

Наш сайт коронавирус онлайн Свердловская область помогает в реальном времени провести отслеживание заболевших и выздоровевших в Свердловская область на сегодня.

Коронавирус онлайн статистика Свердловская область сегодня

На нашем сайте про Свердловская область коронавирус онлайн вы можете получить всегда актуальную и свежую статистическую информацию, которая взята из трех разных источников, включая Всемирную Организацию Здравоохранения и Китайский центр по исследованию эпидемиологических заболеваний.

?>

Вопросы, замечания, предложения:

ЕМИСС

Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) разрабатывалась в рамках реализации федеральной целевой программы «Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах».

Целью создания Системы является обеспечение доступа с использованием сети Интернет государственных органов, органов местного самоуправления, юридических и физических лиц к официальной статистической информации, включая метаданные, формируемой в соответствии с федеральным планом статистических работ.

ЕМИСС представляет собой государственный информационный ресурс, объединяющий официальные государственные информационные статистические ресурсы, формируемые субъектами официального статистического учета в рамках реализации федерального плана статистических работ.

Доступ к официальной статистической информации, включенной в состав статистических ресурсов, входящих в межведомственную систему, осуществляется на безвозмездной и недискриминационной основе.

Система введена в эксплуатацию совместным приказом Минкомсвязи России и Росстата от 16 ноября 2011 года
№318/461.

Координатором ЕМИСС является Федеральная служба государственной статистики.

Оператором ЕМИСС является Министерство связи и массовых коммуникаций РФ».

Контактная информация

В случае возникновения проблем при работе с системой пишите нам:
[email protected]
или звоните:

Работа в Екатеринбурге, поиск персонала и публикация вакансий

Поиск работы в Екатеринбурге — это выбор между большим количеством вакансий в различных отраслях деятельности: от сотрудников сферы обслуживания до руководства крупных компаний. Используйте нашу обширную информационную базу — и вы быстро найдете подходящую работу в Екатеринбурге.

Поиск работы с помощью hh.ru — простое и понятное занятие. Вам нужно лишь один раз заполнить форму резюме и разместить его. Затем вы можете откликаться на вакансии интересных компаний и получать приглашения от работодателей. Если вам некогда следить за появлением новых предложений на сайте — используйте сервис рассылки и уведомлений. Система будет сама присылать информацию о подходящих вакансиях и работе в Екатеринбурге на вашу электронную почту.

Показать полностью

Составляя резюме на hh.ru, помните, что оно должно отвечать следующим требованиям:

• Объем — не более двух страниц в формате А4. Причем самую важную информацию разместите на первой странице. Не получается вместить все на один-два листа? Уменьшите количество страниц, убрав из резюме лишнее или хотя бы уменьшив размер шрифта.

• При наличии двух страниц обязательно укажите на первой, что продолжение текста содержится на следующей странице. Если у вас недостаточно опыта работы и резюме занимает меньше листа — растяните информацию таким образом, чтобы ее все-таки хватило на формат А4. Так ваша презентация будет выглядеть более представительно.

• Работодатели отдают предпочтение соискателям с высокими профессиональными качествами. Не менее важной чертой является «стабильность» соискателя. Частая смена мест работы, напротив, не вызовет у рекрутера энтузиазма. Хорошим критерием может являться стабильная динамика в резюме соискателя.

Сайт hh.ru ежедневно пополняется огромным количеством новых данных. По популярным запросам кадровых отделов предприятий в Екатеринбурге соискатель может договориться о собеседовании в первый же день поиска. Даже если вас интересует узкоспециальный рабочий профиль — вакансии по нему появятся. Если не прямо сейчас, то в самое ближайшее время.

Большинство услуг для соискателя абсолютно бесплатны. Обновления происходят регулярно, превращая поиск работы в увлекательное времяпровождение.

Население: УФ: Свердловская область | Экономические показатели

Население: УФ: Свердловская область (человек) 4 290 067 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Центральный федеральный округ (ЦФО) (человек) 39,250,960.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Белгородская область (человек) 1 541 259 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Брянская область (человек) 1,182,682.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Владимирская область (человек) 1 342 099 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Воронежская область (человек) 2 305 608.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Ивановская область (человек) 987 032 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Калужская область (человек) 1,000 980.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Костромская область (человек) 628 423 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Курская область (человек) 1 096 488.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Липецкая область (человек) 1 128 192 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Московская область (человек) 7,708,499.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Орловская область (человек) 724 686 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Рязанская область (человек) 1 098 257.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Смоленская область (человек) 921 127 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Тамбовская область (человек) 994 420.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Тверская область (человек) 1 245 619 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Тульская область (человек) 1,449,115.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Ярославская область (человек) 1 241 424 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: CF: Город Москва (человек) 12 655 050.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Северо-Западный федеральный округ (СЗ) (человек) 13 941 959 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Республика Карелия (человек) 609 071.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Республика Коми (человек) 813 590 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Архангельская область (человек) 1 127 051.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Архангельская область: Ненецкий округ (человек) 44 389 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Архангельская область: Архангельская область без учета Площадь (человек) 1,082,662.000 2020 г. ежегодно 2003-2020 гг.
Население: СЗ: Вологодская область (человек) 1 151 042 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Калининградская область (человек) 1,018,624.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Ленинградская область (человек) 1 892 711 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Мурманская область (человек) 732 864.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Новгородская область (человек) 592 415 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Псковская область (человек) 620 249.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СЗ: Город Санкт-Петербург (человек) 5 384 342 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Южный федеральный округ с 2010 г. (ЮФ) (человек) 16 482 488.000 2020 г. ежегодно 2003-2020 гг.
Население: ЮФ: Республика Адыгея (человек) 463 167 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ЮФ: Республика Калмыкия (человек) 269 ​​984.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ЮФ: Республика Крым (человек) 1 901 578 000 2020 г. ежегодно 2014 — 2020
Население: ЮФ: Краснодарский край (человек) 5,683,947.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СФ: Астраханская область (человек) 997 778 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ЮФ: Волгоградская область (человек) 2,474,556.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СФ: Ростовская область (человек) 4 181 486 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: SF: Город Севастополь (человек) 509 992.000 2020 г. ежегодно 2014 — 2020
Население: Северо-Кавказский федеральный округ (СК) (человек) 9 967 301 000 2020 г. ежегодно 2003-2020 гг.
Население: Северная Каролина: Республика Дагестан (человек) 3,133,303.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Северная Каролина: Республика Ингушетия (человек) 515 564 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Северная Каролина: Республика Кабардино-Балкария (человек) 869 191.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Северная Каролина: Карачаево Черкесия (человек) 465 357 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Северная Каролина: Республика Северная Осетия Алания (человек) 693 098.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Северная Каролина: Чеченская Республика (человек) 1 497 992 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Северная Каролина: Ставропольский край (человек) 2,792,796.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Приволжский федеральный округ (ВР) (человек) 29 070 827 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Республика Башкортостан (человек) 4 013 786.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: VR: Республика Марий Эл (человек) 675 332 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: VR: Республика Мордовия (человек) 778 965.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Республика Татарстан (человек) 3 894 120 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: VR: Удмуртская Республика (человек) 1,493,356.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: VR: Республика Чувашия (человек) 1 207 875 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Пермский край (человек) 2 579 261.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Кировская область (человек) 1 250 173 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Нижегородская область (человек) 3,176,552.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Оренбургская область (человек) 1 942 915 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Пензенская область (человек) 1,290,898.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Самарская область (человек) 3 154 164 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Саратовская область (человек) 2,395,111.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ВР: Ульяновская область (человек) 1 218 319 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Уральский федеральный округ (УФ) (человек) 12 329 500.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: УФ: Курганская область (человек) 818 570 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: УФ: Тюменская область (человек) 3,778,053.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: УФ: Тюменская область: Ханты-Мансийский район (человек) 1 687 654 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: УФ: Тюменская область: Ямало-Ненецкий район (человек) 547 010.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: УФ: Тюменская область: Тюменская область без территорий (человек) 1 543 389 000 2020 г. ежегодно 2003-2020 гг.
Население: УФ: Челябинская область (человек) 3 442 810.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Сибирский федеральный округ (СФ) (человек) 17 003 927 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СБ: Республика Алтай (человек) 220 954.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: SB: Республика Бурятия (человек) 985 431 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СО: Республика Тыва (человек) 330 368.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: SB: Республика Хакасия (человек) 532 036 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СБ: Алтайский край (человек) 2,296,353.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СБ: Забайкальский край (человек) 1 053 485 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СБ: Красноярский край (человек) 2 855 899.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СБ: Иркутская область (человек) 2 375 021 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СБ: Кемеровская область (человек) 2,633,446.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СО: Новосибирская область (человек) 2 785 836 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СБ: Омская область (человек) 1 903 675.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: СБ: Томская область (человек) 1 070 339 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: Дальневосточный федеральный округ (ДФО) (человек) 8,124,053.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ИП: Республика Саха (Якутия) (человек) 981 971 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ИП: Камчатский край (человек) 311 667.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ИП: Приморский край (человек) 1 877 844 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ИП: Хабаровский край (человек) 1,301,127.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ИП: Амурская область (человек) 781 846 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ИП: Магаданская область (человек) 139 034.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ИП: Сахалинская область (человек) 485 621 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ИП: Еврейская автономная область (человек) 156 500.000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.
Население: ИП: Чукотский край (человек) 49 527 000 2020 г. ежегодно 1989-2020 гг.

Население: УФ: Свердловская область: Первоуральск | Экономические показатели

Население: УФ: Свердловская область: Первоуральск (чел.) 143.100 2019 г. ежегодно 1999 — 2019
Малайзия% Занятость: Конторские служащие: Джохор (%) 12 900 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Конторские служащие: Кедах (%) 4.600 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Конторские служащие: Келантан (%) 2,800 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: служащие: Куала-Лумпур (%) 8.000 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: конторские служащие: Лабуан (%) 0,500 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: конторские служащие: Малакка (%) 2.800 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Конторские служащие: Негери Сембилан (%) 3,100 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Конторские служащие: Паханг (%) 4.100 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Конторские служащие: Перак (%) 6,800 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Конторские служащие: Перлис (%) 0.600 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Конторские служащие: Пулау Пинанг (%) 6.000 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Конторские служащие: Сабах (%) 9.600 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: конторские служащие: Саравак (%) 7,300 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: конторские служащие: Селангор (%) 27.800 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Канцелярские работники: Теренггану (%) 2,500 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Джохор (%) 11.300 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: К Лумпур (%) 6,600 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Кедах (%) 4.900 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Келантан (%) 6,400 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Лабуан (%) 0.300 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Малакка (%) 2,400 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Негери Сембилан (%) 3.100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Паханг (%) 4,100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Перак (%) 5.600 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Perlis (%) 0,700 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Пулау Пинанг (%) 3.900 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Сабах (%) 11.000 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Саравак (%) 10.800 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Селангор (%) 24 500 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Строительство: Теренггану (%) 4.300 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Джохор (%) 14 300 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Кедах (%) 7.200 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Келантан (%) 6,100 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Куала-Лумпур (%) 3.800 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Лабуан (%) 0,300 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Малакка (%) 2.200 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Негери Сембилан (%) 2,600 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и родственные профессии: Паханг (%) 5.100 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и родственные профессии: Перак (%) 7,300 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Перлис (%) 0.800 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Пулау Пинанг (%) 5,100 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Сабах (%) 11.500 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Саравак (%) 9,100 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и родственные профессии: Селангор (%) 19.200 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Ремесленники и рабочие родственных занятий: Теренгану (%) 5,400 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Джохор (%) 10.200 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: K Лумпур (%) 4.200 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Кедах (%) 6.700 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Келантан (%) 5,900 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Лабуан (%) 0.200 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Малакка (%) 3.900 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Негери Сембилан (%) 4.100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Паханг (%) 6.200 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Перак (%) 8.100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Перлис (%) 1,400 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Пулау Пинанг (%) 4.600 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Сабах (%) 10.200 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Саравак (%) 8.800 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Селангор (%) 21,100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Образование: Теренггану (%) 4.100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: электричество, газ, пар и воздух: Джохор (%) 7,100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электроэнергия, газ, пар и воздух: К-Лумпур (%) 4.000 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Кедах (%) 6.000 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Келантан (%) 4.500 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Лабуан (%) 0,300 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Малакка (%) 2.700 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Негери Сембилан (%) 5.000 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Паханг (%) 3.600 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Перак (%) 10.900 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Perlis (%) 0.500 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Пулау-Пинанг (%) 3,100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух: Сабах (%) 11.900 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух. Конденсатор: Саравак (%) 13,300 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: электричество, газ, пар и воздух: Селангор (%) 20.100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Электричество, газ, пар и воздух. Конд.: Теренгану (%) 6,700 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Джохор (%) 9.100 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Кедах (%) 5.200 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Келантан (%) 4.400 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Куала-Лумпур (%) 4.300 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Лабуан (%) 0.300 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Малакка (%) 2.000 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Негери Сембилан (%) 3.400 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Паханг (%) 6.500 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Перак (%) 6.500 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Перлис (%) 0,500 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Пулау Пинанг (%) 3.200 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Сабах (%) 25 800 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Саравак (%) 11.500 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Селангор (%) 14 900 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Элементарная профессия: Теренггану (%) 2.300 2017 г. ежегодно 2003 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: Джохор (%) 9,800 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: К-Лумпур (%) 4.900 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: Кедах (%) 8.200 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: Келантан (%) 6.600 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: Лабуан (%) 0,400 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: Малакка (%) 3.000 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: Негери Сембилан (%) 3,600 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: Паханг (%) 5.100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: Перак (%) 9,100 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.
Малайзия% Занятость: Женщины: Размещение и питание: Perlis (%) 1.200 2017 г. ежегодно 2010 — 2017 гг.

% PDF-1.5 % 1 0 obj> эндобдж 2 0 obj> эндобдж 3 0 obj> эндобдж 4 0 obj> эндобдж 5 0 obj> эндобдж 6 0 obj> / Метаданные 668 0 R / Страницы 12 0 R / StructTreeRoot 350 0 R >> эндобдж 7 0 obj> эндобдж 8 0 obj> эндобдж 9 0 obj> эндобдж 10 0 obj> эндобдж 11 0 obj> эндобдж 12 0 obj> эндобдж 13 0 obj> эндобдж 14 0 obj> эндобдж 15 0 obj> эндобдж 16 0 obj> эндобдж 17 0 obj> эндобдж 18 0 объект> / MediaBox [0 0 481.92 708.6] / Parent 12 0 R / Resources> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] >> / StructParents 0 / Tabs / S >> эндобдж 19 0 obj> эндобдж 20 0 obj> эндобдж 21 0 obj> эндобдж 22 0 obj> эндобдж 23 0 obj> эндобдж 24 0 obj> эндобдж 25 0 obj> эндобдж 26 0 obj> эндобдж 27 0 obj> эндобдж 28 0 obj> эндобдж 29 0 obj> эндобдж 30 0 obj> эндобдж 31 0 объект> эндобдж 32 0 obj> эндобдж 33 0 obj> эндобдж 34 0 obj> эндобдж 35 0 obj> эндобдж 36 0 obj> эндобдж 37 0 obj> эндобдж 38 0 obj> эндобдж 39 0 obj> эндобдж 40 0 obj> эндобдж 41 0 объект> эндобдж 42 0 obj> эндобдж 43 0 obj> эндобдж 44 0 obj> эндобдж 45 0 obj> эндобдж 46 0 obj> эндобдж 47 0 obj> эндобдж 48 0 obj> эндобдж 49 0 obj> эндобдж 50 0 obj> эндобдж 51 0 obj> эндобдж 52 0 obj> эндобдж 53 0 obj> эндобдж 54 0 obj> эндобдж 55 0 obj> эндобдж 56 0 obj> эндобдж 57 0 obj> эндобдж 58 0 obj> эндобдж 59 0 obj> эндобдж 60 0 obj> эндобдж 61 0 объект> эндобдж 62 0 obj> эндобдж 63 0 obj> эндобдж 64 0 obj> эндобдж 65 0 obj> эндобдж 66 0 obj> эндобдж 67 0 obj> эндобдж 68 0 obj> эндобдж 69 0 obj> эндобдж 70 0 obj> эндобдж 71 0 объект> эндобдж 72 0 obj> эндобдж 73 0 obj> эндобдж 74 0 obj> эндобдж 75 0 obj> эндобдж 76 0 obj> эндобдж 77 0 obj> эндобдж 78 0 obj> эндобдж 79 0 obj> эндобдж 80 0 obj> эндобдж 81 0 obj [87 0 R] эндобдж 82 0 объект> эндобдж 83 0 obj> эндобдж 84 0 obj> эндобдж 85 0 obj> эндобдж 86 0 obj> эндобдж 87 0 obj> эндобдж 88 0 obj> эндобдж 89 0 obj> эндобдж 90 0 obj> эндобдж 91 0 объект> эндобдж 92 0 obj> эндобдж 93 0 obj> эндобдж 94 0 obj> эндобдж 95 0 obj> эндобдж 96 0 obj> эндобдж 97 0 obj> эндобдж 98 0 obj> эндобдж 99 0 obj> эндобдж 100 0 obj> эндобдж 101 0 obj> эндобдж 102 0 объект> эндобдж 103 0 obj> эндобдж 104 0 объект> эндобдж 105 0 obj> эндобдж 106 0 obj> эндобдж 107 0 obj> эндобдж 108 0 obj> эндобдж 109 0 obj> эндобдж 110 0 obj> эндобдж 111 0 obj> эндобдж 112 0 obj> эндобдж 113 0 объект> эндобдж 114 0 obj> эндобдж 115 0 obj> эндобдж 116 0 obj> эндобдж 117 0 obj> / BS> / F 4 / Rect [143.19 49,499 271,94 59,848] / StructParent 10 / Подтип / Ссылка >> эндобдж 118 0 объект> эндобдж 119 0 объект> эндобдж 120 0 obj> эндобдж 121 0 объект> эндобдж 122 0 obj> эндобдж 123 0 obj> / MediaBox [0 0 481.92 708.6] / Parent 12 0 R / Resources> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] >> / StructParents 1 / Tabs / S >> эндобдж 124 0 obj> эндобдж 125 0 obj> эндобдж 126 0 объект> эндобдж 127 0 obj> эндобдж 128 0 объект> эндобдж 129 0 obj> эндобдж 130 0 obj> эндобдж 131 0 объект> эндобдж 132 0 obj> эндобдж 133 0 объект> эндобдж 134 0 obj> эндобдж 135 0 obj> эндобдж 136 0 obj> эндобдж 137 0 obj> эндобдж 138 0 obj> эндобдж 139 0 obj> эндобдж 140 0 obj [146 0 R] эндобдж 141 0 объект> эндобдж 142 0 объект> эндобдж 143 0 объект> эндобдж 144 0 obj> эндобдж 145 0 obj> эндобдж 146 0 obj> эндобдж 147 0 объект> эндобдж 148 0 объект> эндобдж 149 0 объектов> эндобдж 150 0 obj> эндобдж 151 0 объект> эндобдж 152 0 obj> эндобдж 153 0 obj> эндобдж 154 0 obj> эндобдж 155 0 obj> эндобдж 156 0 obj> эндобдж 157 0 obj> эндобдж 158 0 объект> эндобдж 159 0 объектов> эндобдж 160 0 obj> эндобдж 161 0 объект> эндобдж 162 0 объект> / MediaBox [0 0 481.92 708.6] / Родитель 12 0 R / Ресурсы> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] >> / StructParents 2 / Tabs / S >> эндобдж 163 0 объект> эндобдж 164 0 объект> эндобдж 165 0 obj> эндобдж 166 0 obj> эндобдж 167 0 объект> эндобдж 168 0 obj> эндобдж 169 0 объектов> эндобдж 170 0 obj> эндобдж 171 0 объект> эндобдж 172 0 объект> эндобдж 173 0 obj> / MediaBox [0 0 481.92 708.6] / Parent 12 0 R / Resources> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] >> / StructParents 3 / Tabs / S >> эндобдж 174 0 объект> эндобдж 175 0 obj> эндобдж 176 0 obj> эндобдж 177 0 объект> эндобдж 178 0 объектов> эндобдж 179 0 объектов> эндобдж 180 0 obj> эндобдж 181 0 объект> эндобдж 182 0 объект> эндобдж 183 0 объект> эндобдж 184 0 obj> эндобдж 185 0 obj> эндобдж 186 0 obj> эндобдж 187 0 obj> эндобдж 188 0 объект> эндобдж 189 0 объектов> эндобдж 190 0 obj> эндобдж 191 0 объект> эндобдж 192 0 объект> эндобдж 193 0 объект> эндобдж 194 0 объект> эндобдж 195 0 obj> эндобдж 196 0 obj> эндобдж 197 0 объект> эндобдж 198 0 объект> эндобдж 199 0 объект> эндобдж 200 0 obj> эндобдж 201 0 объект> эндобдж 202 0 объект> эндобдж 203 0 объект> эндобдж 204 0 объект> эндобдж 205 0 obj> эндобдж 206 0 объект> эндобдж 207 0 объект> эндобдж 208 0 объект> / MediaBox [0 0 481.92 708.6] / Родитель 12 0 R / Ресурсы> / Шрифт> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] >> / StructParents 4 / Tabs / S >> эндобдж 209 0 объект> эндобдж 210 0 obj> эндобдж 211 0 объект> эндобдж 212 0 объект> эндобдж 213 0 объект> эндобдж 214 0 объект> эндобдж 215 0 объект> эндобдж 216 0 объект> эндобдж 217 0 объект> эндобдж 218 0 объект> эндобдж 219 0 объектов> эндобдж 220 0 obj> эндобдж 221 0 объект> эндобдж 222 0 объект> эндобдж 223 0 объект> эндобдж 224 0 объект> эндобдж 225 0 obj [231 0 R] эндобдж 226 0 obj> эндобдж 227 0 объект> эндобдж 228 0 объект> эндобдж 229 0 объектов> эндобдж 230 0 obj> эндобдж 231 0 объект> эндобдж 232 0 obj> эндобдж 233 0 объект> эндобдж 234 0 объект> эндобдж 235 0 объект> эндобдж 236 0 obj> эндобдж 237 0 объект> эндобдж 238 0 объектов> эндобдж 239 0 объектов> эндобдж 240 0 obj> эндобдж 241 0 объект> эндобдж 242 0 объект> эндобдж 243 0 объект> эндобдж 244 0 объект> эндобдж 245 0 объект> эндобдж 246 0 obj> эндобдж 247 0 объект> эндобдж 248 0 объект> / MediaBox [0 0 481.92 708.6] / Parent 12 0 R / Resources> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] >> / StructParents 5 / Tabs / S >> эндобдж 249 0 obj> эндобдж 250 0 obj> эндобдж 251 0 объект> эндобдж 252 0 объект> эндобдж 253 0 объект> эндобдж 254 0 объект> эндобдж 255 0 объект> эндобдж 256 0 obj> эндобдж 257 0 объект> эндобдж 258 0 объект> эндобдж 259 0 obj> эндобдж 260 0 obj> эндобдж 261 0 объект> эндобдж 262 0 объект> эндобдж 263 0 объект> эндобдж 264 0 объект> эндобдж 265 0 obj [271 0 R] эндобдж 266 0 obj> эндобдж 267 0 объект> эндобдж 268 0 объект> эндобдж 269 ​​0 объект> эндобдж 270 0 obj> эндобдж 271 0 объект> эндобдж 272 0 объект> эндобдж 273 0 объект> эндобдж 274 0 объект> эндобдж 275 0 объект> эндобдж 276 0 объект> эндобдж 277 0 объект> эндобдж 278 0 объект> эндобдж 279 0 объект> эндобдж 280 0 obj> эндобдж 281 0 объект> эндобдж 282 0 объект> эндобдж 283 0 объект> эндобдж 284 0 obj> эндобдж 285 0 obj> эндобдж 286 0 obj> эндобдж 287 0 obj> эндобдж 288 0 объект> / MediaBox [0 0 481.92 708.6] / Parent 12 0 R / Resources> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text / ImageB / ImageC / ImageI] >> / StructParents 6 / Tabs / S >> эндобдж 289 0 obj> транслировать x} Mk0> vB $ 9e; R [c? G /! F + ǃ; dfQʥLCgX ݏ (x 胓 3_Urwd; YYr 7] 7

Анализ компетенции должностных лиц Свердловской области в области охраны окружающей среды

Автор

Включено в список:
  • Татьяна Орешкина
  • Любовь Забокрицкая
  • Ольга Адюкова

Abstract

В статье представлены результаты анализа объективных и субъективных показателей экологической компетентности должностных лиц Свердловской области.Эмпирической основой статьи послужили статистические данные, предоставленные Управлением Росстата по Свердловской и Курганской областях специально для этой цели, а также полуформализованные экспертные интервью с государственными и муниципальными должностными лицами, проведенные в пяти муниципальных образованиях г. Свердловская область. Анализируя эмпирические данные, авторы пришли к выводу, что формальные требования к квалификации муниципальных служащих соблюдаются, но не могут гарантировать эффективность решения экологических проблем на муниципальном уровне.Таким образом, существует ярко выраженный дефицит экологических компетенций. Богатый опыт позволяет муниципальным чиновникам выполнять свои обязанности, но не может решить проблему недостаточных знаний в области охраны окружающей среды. Муниципальные чиновники переоценивают свою компетентность и опыт в области охраны окружающей среды. Несмотря на то, что большинство муниципальных служащих не имеют специального образования в области охраны окружающей среды, а также не проходят регулярные курсы повышения квалификации по данной тематике, специалисты администрации муниципального образования считают свою квалификацию достаточно высокой, а профессиональный опыт успешным.Это означает, что никаких жестких требований к компетенции муниципальных властей не предъявляется, а дальнейшее образование представляется формальным процессом. Было показано, что вопросы охраны окружающей среды не являются приоритетными для местной администрации; Представители администрации практически не заинтересованы в участии в охране окружающей среды, в то время как разные должностные лица обладают разным уровнем соответствующей компетенции в зависимости от занимаемой должности. Неизбежно, что природоохранные возможности муниципальных органов исполнительной власти постепенно снижаются.Для повышения компетентности муниципальных властей в области охраны окружающей среды образовательные организации должны сосредоточиться на разработке инновационных и содержательных курсов, повышения квалификации и профессиональных курсов, посвященных охране окружающей среды.

Рекомендуемая ссылка

  • Татьяна Орешкина и Любовь Забокрицкая и Ольга Адюкова, 2019. « Анализ компетенции должностных лиц Свердловской области в области охраны окружающей среды », Вопросы государственного управления, Высшая школа экономики, выпуск 3, страницы 153-174.
  • Обозначение: RePEc: nos: vgmu00: 2019: i: 3: p: 153-174

    Загрузить полный текст от издателя

    Насколько нам известно, этот элемент недоступен для скачать . Чтобы узнать, доступен ли он, есть три варианты:
    1. Проверьте ниже, доступна ли в Интернете другая версия этого элемента.
    2. Проверьте на сайте провайдера действительно ли он доступен.
    3. Выполните поиск элемента с таким же названием, который был бы доступный.

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите идентификатор этого элемента: RePEc: nos: vgmu00: 2019: i: 3: p: 153-174 . См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь:.Общие контактные данные провайдера: http://vgmu.hse.ru/ .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет привязать ваш профиль к этому элементу. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    У нас нет библиографических ссылок на этот товар. Вы можете помочь добавить их, используя эту форму .

    Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылочного элемента.Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Ирина А. Зверева (адрес электронной почты указан ниже). Общие контактные данные провайдера: http://vgmu.hse.ru/ .

    Обратите внимание, что исправления могут отфильтроваться через пару недель. различные сервисы RePEc.

    Свердловская область — комфортный район для проживания

    Свердловская область — комфортный район для проживания

    Общая площадь:
    194800 км 2
    Население:
    4,3 млн человек
    Протяженность территории:
    660 км с севера на юг и 560 км с запада на восток
    Самая высокая точка:
    гора Конжаковский камень (1569 м)
    Климат:
    умеренно-континентальный
    Доля городского населения:
    84,7%
    Административный центр
    Екатеринбург
    Разница во времени с Москвой:
    + 2 часа
    Официальный сайт:
    http: // midural.ru /

    Актуальное представление инвестиционного потенциала Свердловской области

    Презентация инвестиционного потенциала Свердловской области для Германии

    Презентация инвестиционного потенциала Свердловской области для Франции

    Презентация инвестиционного потенциала Свердловской области для Кореи

    Презентация инвестиционного потенциала Свердловской области для Китая

    Презентация инвестиционного потенциала Свердловской области для Италии

    Логистика и транспортная доступность

    Свердловская область расположена в центре Российской Федерации, на перекрестке торговых и логистических путей.Это третий по величине транспортный узел страны, один из лучших в СНГ.

    В Екатеринбурге расположен один из крупнейших авиационных узлов Российской Федерации — аэропорт «Кольцово». Около 70 авиакомпаний выполняют регулярные рейсы в 110 городов мира. Пассажиропоток аэропорта — более 6 млн человек в год.

    Свердловская железная дорога входит в тройку крупнейших железных дорог России, обеспечивает транспортно-экономические связи промышленных районов Урала и Западной Сибири с центральными, восточными и западными регионами Российской Федерации и зарубежными странами.

    На базе кольцевой автодороги внутри Екатеринбургской агломерации образуется крупная транспортная развязка. Транспортная инфраструктура области также включает компании, осуществляющие пассажирские и грузовые перевозки, аренду автомобилей, услуги такси.

    Гостинично-конгрессная инфраструктура

    В гостиницах Свердловской области более 17 тысяч номеров разного уровня от трех до пяти звезд. В Екатеринбурге созданы крупные конгрессные площадки для реализации проектов любой сложности и профиля: Президентский центр Бориса Ельцина, Дом культуры «Урал», Центр международной торговли «Екатеринбург», бизнес-центры «Президент» и «Палладиум».В июне 2019 года открылся современный конгресс-центр Екатеринбург-ЭКСПО: трансформируемые залы на 5000 мест, общей площадью 41600 м2, 14 конференц-залов на 500 человек, 14 переговорных комнат.

    временной ряд. График ежедневных случаев COVID-19 в российском регионе мне кажется подозрительно ровным — так ли это со статистической точки зрения?

    Дело Краснодарского края не единственное. Ниже представлен график для данных из 36 регионов (я выбрал лучшие примеры из 84), где мы либо видим

    • аналогичная недостаточная дисперсия
    • или, по крайней мере, числа, кажется, выходят на плато вокруг «хорошего» числа (я нарисовал линии на 10, 25, 50 и 100, где несколько регионов находят свое плато)

    О масштабе этого графика: он выглядит как логарифмический масштаб для оси Y, но это не так.2 = \ mu $ будет выглядеть одинаково для всех средств. См. Также: Почему для данных подсчета рекомендуется преобразование квадратного корня?

    Эти данные показывают, что некоторые случаи явно недостаточно рассредоточены, если это распределение Пуассона. (Уубер показал, как получить значение значимости, но я предполагаю, что он уже прошел тест на межглазную травму. Я все еще поделился этим графиком, потому что мне показалось интересным, что есть случаи без недостаточной дисперсии, но все же они, похоже, придерживаются плато. Это может быть что-то большее, чем просто недостаточная дисперсия.Или есть случаи, такие как № 15 и № 22, в нижнем левом углу изображения, которые показывают недостаточную дисперсию, но не фиксированное значение плато).

    Недостаточная дисперсия действительно странная. Но мы не знаем, какой процесс произвел эти числа. Вероятно, это не естественный процесс, и в нем участвуют люди. Почему-то кажется, что есть какое-то плато или верхний предел. Мы можем только догадываться, что это могло быть (эти данные мало что говорят нам об этом, и использование их для предположения о том, что может происходить, является весьма умозрительным).Это могут быть фальсифицированные данные, но также может быть какой-то сложный процесс, который генерирует данные и имеет некоторый верхний предел (например, эти данные представляют собой зарегистрированные / зарегистрированные случаи, и, возможно, отчетность / регистрация ограничена некоторым фиксированным числом). 2, las = 2) ось (1, at = c (1:85), labels = rep («», 85), tck = -0.04) axis (1, at = c (1,1 + 31,1 + 31 + 30) -1, labels = c («1 марта», «1 апреля», «1 мая»), tck = -0,08) for (lev in c (10,25,50,100)) { #polygon (c (-10,200,200, -10), sqrt (c (lev-sqrt (lev), lev-sqrt (lev), lev + sqrt (lev), lev + sqrt (lev))), # col = «серый») строки (c (-10,200), sqrt (c (lev, lev)), lty = 2) } строки (sqrt (данные [[2]] [[i]] $ подтверждены), col = col) баллов (sqrt (данные [[2]] [[i]] $ подтверждены), bg = «white», col = col, pch = 21, cex = 0,7) заголовок (paste0 (i, «:», данные [[2]] [[i]] $ name), cex.main = 1, col.main = col) } ### интересный график недостаточной / избыточной дисперсии и среднего значения последних 9 точек данных ### можно распознать кластер с низким отклонением и средним значением чуть ниже 100 plot (означает, disp, log = «xy», yaxt = «n», xaxt = «n») ось (1, las = 1, tck = -0.01, cex.axis = 1, at = c (100 * c (1: 9), 10 * c (1: 9), 1 * c (1: 9)), labels = rep («», 27)) ось (1, las = 1, tck = -0.02, cex.axis = 1, метки = c (1,10,100,1000), at = c (1,10,100,1000)) ось (2, las = 1, tck = -0.01, cex.axis = 1, at = c (10 * c (1: 9), 1 * c (1: 9), 0,1 * c (1: 9)), labels = rep («», 27)) ось (2, las = 1, tck = -0.02, cex.axis = 1, метки = c (1,10,100,1000) / 10, at = c (1,10,100,1000) / 10)


    Может быть, это немного переоценивает данные, но в любом случае вот еще один интересный график (также в приведенном выше коде). На приведенном ниже графике сравниваются все 84 региона (кроме трех крупнейших, которые не помещаются на графике) на основе среднего значения за последние 13 дней и коэффициента дисперсии, основанного на модели GLM с семейством Пуассона и кубической аппроксимацией. Похоже, что случаи с недостаточной дисперсией часто близки к 100 случаям в день.

    Похоже, что то, что вызывает эти подозрительно высокие значения в Краснодарском крае, происходит во многих регионах, и это может быть связано с некой границей в 100 случаев в день. Возможно, в процессе генерации данных происходит некоторая цензура, которая ограничивает значения некоторым верхним пределом. Каким бы ни был этот процесс, вызывающий цензуру данных, похоже, он происходит во многих регионах аналогичным образом и, вероятно, имеет некоторую искусственную (человеческую) причину (например, какое-то ограничение лабораторных испытаний в небольших регионах).

    Сравнение смертности в г. Асбесте и Свердловской области Российской Федерации: 1997–2010 гг. | Здоровье окружающей среды

    Мы сравнили уровни смертности взрослого населения города Асбест, моногорода в Свердловской области, созданного вокруг добычи и переработки хризотилового асбеста, с аналогичными показателями в остальной части региона с 1997 по 2010 год. В целом, основными причинами смерти в городе Асбесте были болезни системы кровообращения, рак и внешние причины.Это согласуется с ранее опубликованными данными по Российской Федерации [8, 12]. Мы также наблюдали снижение общей смертности, болезней системы кровообращения, внешних причин и респираторных заболеваний среди мужчин и женщин как в городе Асбест, так и в Свердловской области после 2005 г .; об этом недавнем снижении смертности от всех причин и болезней системы кровообращения ранее сообщалось в других частях Российской Федерации [13–15]. Показатели смертности от рака, эндокринных заболеваний, болезней питания и обмена веществ, болезней пищеварительной системы, мочеполовых заболеваний и других категорий причин были на 20-40% выше в городе Асбест, чем в более крупной Свердловской области, тогда как показатели от респираторных заболеваний, психических и поведенческих расстройств , а также внешние и неустановленные и неизвестные причины смерти были значительно ниже.Основные причины смертности от рака были схожими в двух областях (легкие и желудок у мужчин, желудок и грудь у женщин), но для большинства исследованных участков показатели были выше в городе Асбест, чем в Свердловской области.

    Одной из основных причин изучения структуры смертности в Асбесте является долгая история горожан, связанных с добычей и переработкой хризотилового асбеста. Асбест, включая хризотил и все другие формы, является признанным канцерогеном для человека [6]; он вызывает рак легких, яичников, гортани, а также мезотелиому.Сообщалось также о положительных ассоциациях рака прямой кишки, рака желудка и глотки, хотя доказательства неубедительны [6]. Смертность от рака легких, желудка и толстой кишки была статистически значимо выше в городе Асбест по сравнению с более широкой Свердловской областью. В предыдущем исследовании заболеваемости раком легких среди мужчин в городе Асбесте и Свердловской области было обнаружено стабильно повышенные показатели заболеваемости раком легких в городе Асбест за период с 1958 по 2008 год [16]. Наши выводы согласуются с этими результатами.Кроме того, при раке гортани и прямой кишки также наблюдались незначительные повышенные SMR. В отличие от рака легких, незлокачественные заболевания дыхательной системы (состоящие в основном из хронических заболеваний нижних дыхательных путей и пневмонии с небольшим количеством случаев заболеваний, связанных с внешними агентами) были ниже в городе Асбест, чем в Свердловской области для мужчин. Мы не смогли конкретно рассмотреть рак глотки или яичников за весь период из-за широкой группировки в классификации причин смерти.Кроме того, невозможно выделить смертность от мезотелиомы, поскольку она не кодируется отдельно ни в одной из систем классификации версий, используемых FSSS, и не существует специального национального реестра для этой болезни [17]. В обзоре случаев мезотелиомы, зарегистрированных с 1881 по 2006 гг. В отдельных исследованиях в Российской Федерации, было показано, что более 80% случаев были вызваны плеврой, а другие типы были очень редкими [17], что аналогично зарегистрированным случаям мезотелиомы плевры в другие страны [18].В результате любые случаи за период, включенный в наше исследование, скорее всего, будут включены в «другие виды рака дыхательных путей», количество которых в городе Асбесте, но незначительно, выше, чем в Свердловской области. Однако в Свердловской области известно всего два случая злокачественной мезотелиомы плевры (личное сообщение в ЗАГСе). Для расследования этой причины смерти потребуется обзор оригинального текста свидетельств о смерти, который может быть получен в исследованиях, основанных на индивидуальных, а не на популяционных данных.В рамках этого исследования на основе регистров не было возможности получить доступ к свидетельствам о смерти от других видов рака дыхательных путей, чтобы определить, были ли они вызваны мезотелиомой. Повышенная смертность на нескольких участках, связанных с асбестом, может быть связана с облучением жителей города Асбест, особенно с профессиональным воздействием, поскольку многие из жителей были заняты на шахтах, перерабатывающих заводах, а также на производстве других продуктов из хризотила, но это могло произойти. комплексное влияние как профессионального воздействия, так и воздействия окружающей среды.Другие объяснения, однако, не могут быть отклонены, особенно потому, что наблюдалась общая тенденция к более высоким показателям в городе Асбест, чем в Свердловской области, для большинства исследованных очагов рака, включая те, которые, как правило, не считаются связанными с асбестом.

    Показатели смертности от внешних причин и болезней органов пищеварения, третьей и четвертой по значимости причин смерти в городе Асбесте, также значительно отличались от региональных показателей. Уровень смертности от внешних причин в городе Асбест был незначительно ниже, чем в Свердловской области, тогда как смертность от болезней органов пищеварения была выше.Предыдущие исследования в Российской Федерации, посвященные тенденциям смертности с течением времени, выявили связь между моделями потребления табака и алкоголя и множественными причинами смерти, включая сердечно-сосудистые заболевания и заболевания пищеварительной системы, а также внешние причины [8, 12, 14, 15, 19 –21]. Мы наблюдали несколько меньшую смертность от болезней системы кровообращения и заболеваний дыхательной системы (доброкачественных) в г. Асбесте по сравнению со Свердловской областью. Однако в отсутствие информации об индивидуальных факторах риска невозможно сделать вывод о том, в какой степени наблюдаемые между популяциями различия отражают различия в распределении факторов риска и / или факторов, связанных с классификацией причин смерти.Это неотъемлемое ограничение данного типа экологического исследования.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.