Indicators of renewal of the fleet of combine harvesters, headers and other machinery by region

checked 22.10.2026 · snapshot · rows: 82 · periods: 7 · section: Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)

The equipment replacement rate reflects how frequently agricultural enterprises replace old machinery with new equipment. Columns provide indicators for various categories: combine harvesters, windrowers, and other units. Rows are organized by territory, including data for the Russian Federation, federal districts, and individual regions

how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Series: 82, indicators: 7. The breakdown is by the following positions: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Oblast; Lipetsk Oblast; Tambov Oblast and others

The five largest values: Leningrad Oblast (57.1), Vladimir Oblast (50), Tyumen Oblast (33.3), Tyumen Oblast (excluding autonomous okrugs) (33.3), Saratov Oblast (26.9). The gap between the largest and the smallest is 10.2 times. The top five account for 47.9% of the total for all positions

All table numbers are series: 82

Series	Комбайны: — зерноуборочные	Комбайны: — кукурузоуборочные	Комбайны: — кормоуборочные	Комбайны: — льноуборочные	Комбайны: — картофелеуборочные	Свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных)	Жатки валковые
Российская Федерация	3,42	6,57	3,67	—	3,03	5,79	6,31
Центральный федеральный округ	2,76	8,63	3,79	—	4,95	6,80	5,53
Белгородская область	1,28	5,88	4,46	—	14,29	8,97	3,17
Брянская область	1,81	—	2,63	—	7,76	—	6,48
Владимирская область	4,85	50,00	7,27	—	10,71	—	5,63
Воронежская область	3,12	11,32	2,90	—	—	4,27	5,83
Ивановская область	2,29	—	8,82	—	—	—	—
Калужская область	3,78	—	4,81	—	—	—	2,17
Костромская область	—	—	2,83	—	—	—	3,03
Курская область	2,40	6,06	5,83	—	—	3,76	3,00
Липецкая область	1,78	7,14	7,14	—	8,57	8,08	2,49
Московская область	3,88	—	2,99	—	4,96	—	5,93
Орловская область	2,31	—	2,11	—	—	13,75	4,12
Рязанская область	2,90	12,50	1,69	—	3,13	—	10,84
Смоленская область	2,47	—	2,60	—	15,38	—	1,00
Тамбовская область	4,88	4,35	4,92	—	2,86	7,03	7,48
Тверская область	—	—	1,12	—	5,08	—	1,69
Тульская область	2,63	—	—	—	1,54	7,14	5,85
Ярославская область	1,08	—	4,07	—	2,27	—	10,13
Северо-Западный федеральный округ	3,56	26,67	4,29	—	3,23	—	8,15
Республика Карелия	—	—	3,45	—	—	—	50,00
Республика Коми	—	—	4,55	—	—	—	33,33
Архангельская область	—	—	4,26	—	7,69	—	13,04
Архангельская область (без автономного округа)	—	—	4,26	—	7,69	—	13,04
Вологодская область	6,09	—	4,38	—	—	—	6,38
Калининградская область	1,02	—	3,33	—	—	—	13,16
Ленинградская область	4,68	57,14	5,50	—	2,13	—	7,14
Новгородская область	—	—	2,63	—	16,67	—	—
Псковская область	0,88	—	2,67	—	—	—	1,19
Южный федеральный округ	2,47	1,05	3,76	—	1,55	5,87	4,02
Республика Адыгея	4,12	—	—	—	—	—	7,14
Республика Калмыкия	2,92	—	—	—	—	—	3,70
Республика Крым	0,61	—	2,70	—	—	—	4,51
Краснодарский край	1,76	1,98	4,42	—	5,71	5,54	1,95
Астраханская область	28,57	—	—	—	—	—	—
Волгоградская область	3,42	—	1,27	—	—	25,00	7,53
Ростовская область	2,56	—	3,82	—	—	7,02	3,41
Северо-Кавказский федеральный округ	2,22	1,14	3,16	—	—	4,35	5,59
Республика Дагестан	—	—	—	—	—	—	12,20
Республика Ингушетия	—	50,00	—	—	—	—	—
Кабардино-Балкарская Республика	3,57	—	—	—	—	—	—
Республика Северная Осетия-Алания	—	—	20,00	—	—	—	28,57
Чеченская Республика	5,81	—	—	—	—	—	6,06
Ставропольский край	2,15	—	3,45	—	—	4,85	4,41
Приволжский федеральный округ	4,68	10,06	4,49	—	1,79	3,93	8,29
Республика Башкортостан	6,34	—	3,82	—	—	1,89	8,35
Республика Марий Эл	8,46	—	3,23	—	—	—	8,75
Республика Мордовия	4,92	16,67	1,14	—	—	3,85	5,85
Республика Татарстан	3,24	8,42	4,82	—	3,70	1,09	8,44
Удмуртская Республика	6,13	9,09	6,72	—	—	—	7,96
Чувашская Республика	9,94	—	6,80	—	2,38	—	3,01
Пермский край	3,40	—	3,30	—	—	—	8,33
Кировская область	3,50	—	4,65	—	—	—	5,23
Нижегородская область	3,60	—	3,79	—	2,86	—	4,95
Оренбургская область	4,75	100,00	3,52	—	—	—	10,32
Пензенская область	3,96	—	2,22	—	—	2,94	8,06
Самарская область	4,90	—	3,42	—	—	—	8,21
Саратовская область	4,20	25,00	8,11	—	11,11	26,92	8,46
Ульяновская область	5,47	33,33	2,90	—	—	—	8,64
Уральский федеральный округ	3,15	—	3,20	—	3,09	25,00	7,87
Курганская область	3,37	—	1,67	—	5,00	—	9,09
Свердловская область	2,86	—	5,43	—	4,08	—	7,83
Тюменская область	2,33	—	1,47	—	2,94	33,33	3,74
Тюменская область (без автономных округов)	2,33	—	1,47	—	2,99	33,33	3,74
Челябинская область	4,11	—	1,31	—	—	—	7,89
Сибирский федеральный округ	4,16	18,18	2,14	—	1,52	—	6,18
Республика Алтай	—	—	3,23	—	—	—	—
Республика Хакасия	10,87	—	7,69	—	—	—	10,00
Алтайский край	4,94	18,75	1,91	—	—	—	5,40
Красноярский край	2,42	—	2,59	—	—	—	5,74
Иркутская область	1,99	—	2,88	—	2,44	—	7,09
Кемеровская область - Кузбасс	6,47	—	3,41	—	6,06	—	14,01
Новосибирская область	3,50	—	2,03	—	—	—	8,58
Омская область	5,20	—	1,17	—	—	—	4,86
Томская область	1,62	50,00	1,32	—	—	—	—
Дальневосточный федеральный округ	2,96	6,67	1,79	—	1,19	—	4,96
Республика Бурятия	2,08	—	—	—	—	—	—
Республика Саха (Якутия)	—	—	7,14	—	—	—	—
Забайкальский край	2,99	—	20,00	—	—	—	—
Приморский край	1,37	7,14	—	—	4,76	—	4,48
Хабаровский край	4,94	—	—	—	—	—	2,63
Амурская область	3,51	7,41	—	—	—	—	7,89

How to read this table

Row variations allow for comparing technical equipment levels across different administrative levels. National figures can be compared with data for specific federal districts or constituent entities, such as the Belgorod Region. This helps identify regions with more active fleet renewal versus those with aging equipment stocks

What is visible in these numbers

Table columns: Combines: — grain harvesters; Combines: — corn harvesters; Combines: — forage harvesters; Combines: — flax harvesters; Combines: — potato harvesters; Beet harvesters (excluding haulm harvesters); Windrow headers

133 cells with numbers out of 175 (76%). A smaller part of the table is filled, so a direct comparison of positions between periods may be misleading

The same indicator in other breakdowns (3)

More in the section Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)»

Period and application

Data is compiled from agricultural status bulletins. The information is presented as a snapshot rather than a time series, allowing for an assessment of the current technical equipment situation. This data is useful for agricultural holdings, regional ministries of agriculture, and industry analysts

How it is calculated

Data on sowing, yields, and livestock are used in planning raw material purchases, crop assessment, and food price forecasting

Did you notice an error in this table? The parser is wrong, and most often one correction fixes many pages

Report an error Typo is easier this way: highlight it and press Ctrl + Enter