Росстат в графиках

Официальная статистика Росстата, приведённая к графикам вместо CSV и XLSX

EN

Как распределяется производство льна-долгунца между разными типами хозяйств

· срез · рядов: 22 · периодов: 5 · раздел: Бюллетени о состоянии сельского хозяйства (электронные версии)

Этот показатель отражает, как делится между хозяйствами разных типов производство льна-долгунца при переводе его в волокно. Цифры собираются по всем категориям хозяйств и позволяют увидеть, кто вносит больший вклад в отрасль.

Соотношение хозяйств разных типов в производстве льна-долгунца в России и регионах.

Российская Федерация 100,0 Центральный федеральный округ 100,0 Брянская область 100,0 Ивановская область 100,0 Костромская область 100,0 Смоленская область 100,0 Тверская область 100,0 Ярославская область 100,0 Северо-Западный федеральный округ 100,0 Вологодская область 100,0 Псковская область 100,0 Приволжский федеральный округ 100,0 Республика Татарстан (Татарстан) 100,0 Удмуртская Республика 100,0 Нижегородская область 100,0 Сибирский федеральный округ 100,0 Алтайский край 100,0 Новосибирская область 100,0 Омская область 100,0 Дальневосточный федеральный округ 100,0 Амурская область 100,0 Еврейская автономная область 100,0
как это будет выглядеть

Набор в цифрах

Данные Росстата. Ряда: 22, показателей: 5. Разбивка идёт по позициям: Российская Федерация; Центральный федеральный округ; Брянская область; Ивановская область; Костромская область и другие.

Пять наибольших значений: Российская Федерация (100), Центральный федеральный округ (100), Брянская область (100), Ивановская область (100), Костромская область (100). На пятёрку лидеров приходится 22,7% суммы по всем позициям.

Все числа таблицей — рядов: 22
Ряд Хозяйства всех категорийСельскохозяйственные организациииз них: малые предприятияХозяйства населенияКрестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели
Российская Федерация 100,00 69,85 37,51 30,15
Центральный федеральный округ 100,00 67,35 39,14 32,65
Брянская область 100,00 100,00 39,89
Ивановская область 100,00 19,15 19,15 80,85
Костромская область 100,00 100,00
Смоленская область 100,00 62,54 27,66 37,46
Тверская область 100,00 66,23 47,27 33,77
Ярославская область 100,00 100,00 100,00
Северо-Западный федеральный округ 100,00 77,82 63,08 22,18
Вологодская область 100,00 73,23 58,69 26,77
Псковская область 100,00 96,27 80,69 3,73
Приволжский федеральный округ 100,00 78,50 29,61 21,50
Республика Татарстан (Татарстан) 100,00 99,82 36,22 0,18
Удмуртская Республика 100,00 72,94 16,60 27,06
Нижегородская область 100,00 64,83 53,09 35,17
Сибирский федеральный округ 100,00 31,08 68,92
Алтайский край 100,00 100,00
Новосибирская область 100,00 100,00
Омская область 100,00 100,00
Дальневосточный федеральный округ 100,00 89,78 89,78 10,22
Амурская область 100,00 100,00 100,00
Еврейская автономная область 100,00 58,33 58,33 41,67

Как читать эту таблицу

Сравнивайте показатели по строкам: в «Хозяйствах всех категорий» доля всегда равна 100, а внизу приведены данные по крестьянским фермерским хозяйствам и индивидуальным предпринимателям. По строкам ниже можно следить, как меняется роль фермеров в регионах.

Что видно в этих числах

В наборе собраны показатели: Хозяйства всех категорий; Сельскохозяйственные организации; из них: малые предприятия; Хозяйства населения; Крестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели.

Заполнено 76 из 110 возможных значений (69,1%). Пропусков много — часть позиций наблюдалась лишь в отдельных периодах, это стоит учитывать при сравнении.

Этот показатель в других выпусках (2)

Ещё в разделе «Бюллетени о состоянии сельского хозяйства (электронные версии)»

Период и применение

Данные собираются Росстатом как разовый срез по состоянию на отчётный год. Обновление происходит ежегодно, чтобы отразить текущие изменения в структуре производства. Эти цифры помогут аграриям оценить конкурентоспособность своих хозяйств, а чиновникам - спланировать поддержку отрасли.

Как это считают

Данные о посевах, урожайности и поголовье применяют при планировании закупок сырья, оценке урожая и прогнозировании цен на продовольствие.