Roschart — Russian statistics in charts

Official Rosstat statistics turned into charts instead of CSV and XLSX

RU

Number of combines, reapers and other agricultural machinery written off due to wear and tear per year

· snapshot · rows: 65 · periods: 7 · section: Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)

Volumes of machine retirements due to physical wear are broken down by equipment type, from grain‑combines to reel harvesters. Rows list the Russian Federation and three federal districts, allowing comparison of machinery loss at the national and regional levels. The data cover various types of agricultural machines shown in the columns and contain 65 rows

shown 25 largest of 65

Chart of agricultural machinery write‑offs due to wear: combines, harvesters and other machines, by region

колонки: Комбайны: зерноуборочные кукурузоуборо…кукурузоуборочные кормоуборочные льноуборочные картофелеубор…картофелеуборочные Свеклоуборочн…Свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных) Жатки валковые Russian Federation Russian Federation / зерноуборочные: 1,640 Russian Federation / кукурузоуборочные: 28.0 Russian Federation / кормоуборочные: 486.0 Russian Federation / льноуборочные: 15.0 Russian Federation / картофелеуборочные: 65.0 Russian Federation / Свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных): 84.0 Russian Federation / Жатки валковые: 785.0 Southern Federal District Southern Federal District / зерноуборочные: 320.0 Southern Federal District / кукурузоуборочные: 10.0 Southern Federal District / кормоуборочные: 37.0 Southern Federal District / картофелеуборочные: 4.00 Southern Federal District / Свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных): 6.00 Southern Federal District / Жатки валковые: 165.0 Volga Federal District Volga Federal District / зерноуборочные: 466.0 Volga Federal District / кормоуборочные: 182.0 Volga Federal District / льноуборочные: 7.00 Volga Federal District / картофелеуборочные: 22.0 Volga Federal District / Свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных): 22.0 Volga Federal District / Жатки валковые: 228.0 Central Federal District Central Federal District / зерноуборочные: 252.0 Central Federal District / кормоуборочные: 85.0 Central Federal District / картофелеуборочные: 19.0 Central Federal District / Свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных): 50.0 Central Federal District / Жатки валковые: 139.0 Moscow Region Moscow Region / зерноуборочные: 7.00 Moscow Region / кормоуборочные: 17.0 Moscow Region / картофелеуборочные: 5.00 Moscow Region / Жатки валковые: 12.0 Tambov Region Tambov Region / зерноуборочные: 53.0 Tambov Region / кормоуборочные: 4.00 Tambov Region / Свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных): 8.00 Tambov Region / Жатки валковые: 30.0 Rostov Region Rostov Region / зерноуборочные: 159.0 Rostov Region / кукурузоуборочные: 5.00 Rostov Region / кормоуборочные: 17.0 Rostov Region / Жатки валковые: 73.0 North Caucasian Federal District North Caucasian Federal District / зерноуборочные: 120.0 North Caucasian Federal District / кукурузоуборочные: 7.00 North Caucasian Federal District / кормоуборочные: 24.0 North Caucasian Federal District / Жатки валковые: 28.0 Republic of Tatarstan Republic of Tatarstan / зерноуборочные: 75.0 Republic of Tatarstan / кормоуборочные: 24.0 Republic of Tatarstan / картофелеуборочные: 4.00 Republic of Tatarstan / Жатки валковые: 25.0 Udmurt Republic Udmurt Republic / зерноуборочные: 23.0 Udmurt Republic / кормоуборочные: 21.0 Udmurt Republic / льноуборочные: 7.00 Udmurt Republic / Жатки валковые: 12.0 Nizhny Novgorod Region Nizhny Novgorod Region / зерноуборочные: 23.0 Nizhny Novgorod Region / кормоуборочные: 25.0 Nizhny Novgorod Region / картофелеуборочные: 13.0 Nizhny Novgorod Region / Жатки валковые: 4.00 Ural Federal District Ural Federal District / зерноуборочные: 57.0 Ural Federal District / кормоуборочные: 40.0 Ural Federal District / картофелеуборочные: 12.0 Ural Federal District / Жатки валковые: 20.0 Belgorod Region Belgorod Region / зерноуборочные: 27.0 Belgorod Region / кормоуборочные: 4.00 Belgorod Region / Жатки валковые: 24.0 Bryansk Region Bryansk Region / зерноуборочные: 13.0 Bryansk Region / кормоуборочные: 5.00 Bryansk Region / Жатки валковые: 5.00 Voronezh Region Voronezh Region / зерноуборочные: 44.0 Voronezh Region / кормоуборочные: 10.0 Voronezh Region / Жатки валковые: 19.0 Ryazan Region Ryazan Region / зерноуборочные: 25.0 Ryazan Region / кормоуборочные: 11.0 Ryazan Region / Жатки валковые: 5.00 Northwestern Federal District Northwestern Federal District / зерноуборочные: 11.0 Northwestern Federal District / кормоуборочные: 23.0 Northwestern Federal District / Жатки валковые: 5.00 Krasnodar Territory Krasnodar Territory / зерноуборочные: 77.0 Krasnodar Territory / кормоуборочные: 12.0 Krasnodar Territory / Жатки валковые: 38.0 Volgograd Region Volgograd Region / зерноуборочные: 66.0 Volgograd Region / кормоуборочные: 6.00 Volgograd Region / Жатки валковые: 48.0 Stavropol Territory Stavropol Territory / зерноуборочные: 82.0 Stavropol Territory / кормоуборочные: 20.0 Stavropol Territory / Жатки валковые: 21.0 Republic of Bashkortostan Republic of Bashkortostan / зерноуборочные: 57.0 Republic of Bashkortostan / кормоуборочные: 36.0 Republic of Bashkortostan / Жатки валковые: 28.0 Republic of Mordovia Republic of Mordovia / зерноуборочные: 38.0 Republic of Mordovia / кормоуборочные: 11.0 Republic of Mordovia / Жатки валковые: 4.00 Chuvash Republic Chuvash Republic / зерноуборочные: 8.00 Chuvash Republic / кормоуборочные: 8.00 Chuvash Republic / Жатки валковые: 6.00 Kirov Region Kirov Region / зерноуборочные: 27.0 Kirov Region / кормоуборочные: 17.0 Kirov Region / Жатки валковые: 11.0 Orenburg Region Orenburg Region / зерноуборочные: 46.0 Orenburg Region / кормоуборочные: 11.0 Orenburg Region / Жатки валковые: 28.0
how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Rows: 65, indicators: 7. The breakdown is by the following positions: Russian Federation; Southern Federal District; Volga Federal District; Central Federal District; Moscow Region and others

The five largest values: Russian Federation (1 640), Volga Federal District (466), Southern Federal District (320), Central Federal District (252), Rostov Region (159). The gap between the largest and the smallest is 205 times. The top five account for 75.9% of the total for all positions — the distribution is heavily skewed towards the top

All table numbers are series: 65
Series Комбайны: — зерноуборочныеКомбайны: — кукурузоуборочныеКомбайны: — кормоуборочныеКомбайны: — льноуборочныеКомбайны: — картофелеуборочныеСвеклоуборочные машины (без ботвоуборочных)Жатки валковые
Российская Федерация 1 640,00 28,00 486,00 15,00 65,00 84,00 785,00
Центральный федеральный округ 252,00 — 85,00 — 19,00 50,00 139,00
Белгородская область 27,00 — 4,00 — — — 24,00
Брянская область 13,00 — 5,00 — — — 5,00
Владимирская область 4,00 — 4,00 — — — —
Воронежская область 44,00 — 10,00 — — — 19,00
Ивановская область — — 5,00 — — — —
Калужская область 3,00 — 4,00 — — — —
Курская область 32,00 — — — — — 23,00
Липецкая область 5,00 — — — — 9,00 —
Московская область 7,00 — 17,00 — 5,00 — 12,00
Орловская область 14,00 — — — — 3,00 —
Рязанская область 25,00 — 11,00 — — — 5,00
Смоленская область — — 5,00 — — — —
Тамбовская область 53,00 — 4,00 — — 8,00 30,00
Тверская область 4,00 — — — — — —
Тульская область 13,00 — — — — — —
Ярославская область — — 4,00 — — — —
Северо-Западный федеральный округ 11,00 — 23,00 — — — 5,00
Вологодская область 5,00 — 8,00 — — — —
Ленинградская область — — 9,00 — — — —
Южный федеральный округ 320,00 10,00 37,00 — 4,00 6,00 165,00
Республика Калмыкия 8,00 — — — — — —
Республика Крым — — — — — — 3,00
Краснодарский край 77,00 — 12,00 — — — 38,00
Волгоградская область 66,00 — 6,00 — — — 48,00
Ростовская область 159,00 5,00 17,00 — — — 73,00
Северо-Кавказский федеральный округ 120,00 7,00 24,00 — — — 28,00
Республика Дагестан 10,00 — — — — — —
Республика Ингушетия 25,00 — — — — — —
Ставропольский край 82,00 — 20,00 — — — 21,00
Приволжский федеральный округ 466,00 — 182,00 7,00 22,00 22,00 228,00
Республика Башкортостан 57,00 — 36,00 — — — 28,00
Республика Марий Эл 11,00 — — — — — —
Республика Мордовия 38,00 — 11,00 — — — 4,00
Республика Татарстан 75,00 — 24,00 — 4,00 — 25,00
Удмуртская Республика 23,00 — 21,00 7,00 — — 12,00
Чувашская Республика 8,00 — 8,00 — — — 6,00
Пермский край 29,00 — 13,00 — — — —
Кировская область 27,00 — 17,00 — — — 11,00
Нижегородская область 23,00 — 25,00 — 13,00 — 4,00
Оренбургская область 46,00 — 11,00 — — — 28,00
Пензенская область 17,00 — — — — — 4,00
Самарская область 50,00 — 7,00 — — — 34,00
Саратовская область 41,00 — — — — — 61,00
Ульяновская область 21,00 — 4,00 — — — —
Уральский федеральный округ 57,00 — 40,00 — 12,00 — 20,00
Курганская область 11,00 — — — — — 4,00
Свердловская область 27,00 — 16,00 — 8,00 — —
Тюменская область 8,00 — 12,00 — — — —
Тюменская область (без автономных округов) 8,00 — 12,00 — — — —
Челябинская область 11,00 — — — — — 13,00
Сибирский федеральный округ 317,00 — 81,00 — — — 162,00
Алтайский край 115,00 — 29,00 — — — 57,00
Красноярский край 61,00 — 13,00 — — — 12,00
Иркутская область 19,00 — — — — — 12,00
Кемеровская область 10,00 — — — — — —
Новосибирская область 71,00 — 24,00 — — — 72,00
Омская область 32,00 — 5,00 — — — —
Томская область 5,00 — — — — — —
Дальневосточный федеральный округ 97,00 — 14,00 — — — 38,00
Республика Саха (Якутия) — — 4,00 — — — —
Забайкальский край 26,00 — — — — — —
Приморский край 8,00 — — — — — —
Амурская область 56,00 — — — — — 20,00

How to read this table

Comparison of indicators across federal districts shows where machinery is retired most often. The table allows matching the number of written‑off grain‑combines, which reaches 1 640 units, with other machines such as reel harvesters, of which 785 are written off. This provides insight into the structure of agricultural machinery fleet renewal by region

What is visible in these numbers

Indicators of the set: Combines: — grain harvesters; Combines: — corn harvesters; Combines: — forage harvesters; Combines: — flax harvesters; Combines: — potato harvesters; Beet harvesters (excluding haulm harvesters); Windrow headers

Cells with numbers 95 out of 175 (54.3%). There are many gaps: a significant portion of the positions were included in the observation only in certain periods, and such series should be compared with each other with caution

The same indicator in other breakdowns (3)

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

Period and application

The information is presented as a snapshot without reference to a specific year. Data from Rosstat electronic bulletins are useful for agribusiness groups, government agencies and fleet‑management specialists for planning purchases and assessing asset wear

How it is calculated

Data on sowing, yields, and livestock are used in planning raw material purchases, assessing harvests, and forecasting food prices