Continuation

checked 29.10.2026 · snapshot · rows: 80 · periods: 7 · section: Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)

The number of specialized machinery units in the agricultural sector allows for an assessment of farm technical equipment. The dataset includes indicators for combine harvesters and windrowers. Measurements cover the national scale and individual federal districts, enabling comparisons of equipment availability across territories to understand industry production capacities

how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Rows: 80, indicators: 7. Table rows: Russian Federation; Central Federal District; Volga Federal District; Southern Federal District; Krasnodar Krai and others

The five largest values: Leningrad Oblast (100), Republic of Bashkortostan (66.7), Republic of Mordovia (27.3), Moscow Oblast (22.2), North-Western Federal District (20). The gap between the largest and the smallest is 21.9 times. The top five account for 53.3% of the total for all items — the distribution is heavily skewed toward the top

All table numbers are series: 80

Series	Комбайны: — зерноуборочные	Комбайны: — кукурузоуборочные	Комбайны: — кормоуборочные	Комбайны: — льноуборочные	Комбайны: — картофелеуборочные	Свеклоуборочные машины (без ботвоуборочных)	Жатки валковые
Российская Федерация	4,09	6,44	4,09	4,76	3,16	7,86	6,46
Центральный федеральный округ	4,40	9,24	3,85	10,26	3,51	9,97	5,82
Белгородская область	6,32	3,13	5,16	—	—	11,51	6,91
Брянская область	6,42	—	5,13	—	6,31	—	7,39
Владимирская область	3,67	16,67	1,27	—	3,33	—	8,33
Воронежская область	5,22	13,73	4,06	—	—	13,10	5,31
Ивановская область	1,49	—	2,06	—	—	—	6,67
Калужская область	4,71	—	3,67	—	—	—	4,76
Костромская область	2,15	—	3,74	—	9,09	—	—
Курская область	3,36	16,67	2,52	—	—	4,76	5,33
Липецкая область	3,27	—	4,35	—	2,44	12,37	3,45
Московская область	2,00	22,22	3,23	—	4,96	—	6,87
Орловская область	6,49	—	4,90	—	3,23	8,70	9,38
Рязанская область	2,99	—	5,68	—	6,06	5,56	7,20
Смоленская область	1,75	—	5,00	19,05	—	—	—
Тамбовская область	4,44	—	5,08	—	2,94	7,47	6,46
Тверская область	2,73	—	1,04	—	—	—	—
Тульская область	4,61	—	1,43	—	—	7,69	4,79
Ярославская область	3,89	—	5,26	—	4,35	—	8,11
Северо-Западный федеральный округ	2,68	20,00	5,05	—	3,15	—	9,93
Республика Карелия	—	—	2,78	—	—	—	—
Республика Коми	—	—	6,98	—	—	—	—
Архангельская область	—	—	1,11	—	8,00	—	—
Архангельская область (без автономного округа)	—	—	1,11	—	8,00	—	—
Вологодская область	2,64	—	6,57	—	—	—	6,67
Калининградская область	3,64	—	6,67	—	6,67	—	18,18
Ленинградская область	3,61	100,00	6,98	—	2,22	—	11,94
Новгородская область	—	—	—	—	—	—	6,67
Псковская область	0,81	—	1,28	—	—	—	5,62
Южный федеральный округ	3,20	5,26	4,03	—	3,03	7,47	4,14
Республика Адыгея	4,26	14,29	—	—	—	100,00	4,88
Республика Калмыкия	2,11	—	—	—	—	—	—
Республика Крым	2,47	—	2,27	—	—	—	2,94
Краснодарский край	3,64	8,57	3,72	—	8,57	7,03	6,15
Волгоградская область	3,20	—	8,75	—	—	—	5,58
Ростовская область	2,95	—	3,21	—	1,75	9,43	2,47
Северо-Кавказский федеральный округ	3,86	1,12	4,05	—	3,64	2,48	6,46
Республика Дагестан	6,00	33,33	5,56	—	—	—	2,63
Кабардино-Балкарская Республика	8,33	—	11,11	—	—	—	2,70
Карачаево-Черкесская Республика	—	—	—	—	—	—	13,33
Республика Северная Осетия-Алания	—	—	—	—	—	—	20,00
Чеченская Республика	3,43	—	—	—	—	—	3,77
Ставропольский край	3,89	—	3,59	—	4,88	2,91	6,95
Приволжский федеральный округ	4,37	7,65	4,75	12,50	0,73	4,93	6,39
Республика Башкортостан	5,41	66,67	5,29	—	—	9,26	8,42
Республика Марий Эл	1,91	—	6,19	—	—	—	5,13
Республика Мордовия	5,55	27,27	3,19	—	—	3,33	4,79
Республика Татарстан	2,07	2,25	4,56	—	—	3,37	3,13
Удмуртская Республика	3,60	10,00	7,54	—	—	—	6,32
Чувашская Республика	4,64	—	4,86	—	4,35	—	3,70
Пермский край	2,00	50,00	5,71	—	—	—	6,82
Кировская область	2,37	—	3,20	—	—	—	5,39
Нижегородская область	5,38	—	5,88	—	—	—	9,55
Оренбургская область	4,68	—	2,86	—	—	—	8,02
Пензенская область	5,54	—	4,35	—	—	2,47	3,69
Самарская область	6,25	7,14	0,81	100,00	—	—	8,22
Саратовская область	3,60	4,55	0,97	—	11,11	18,18	4,96
Ульяновская область	7,98	—	4,29	—	—	—	10,60
Уральский федеральный округ	3,80	—	4,25	—	1,20	—	6,66
Курганская область	3,14	—	1,75	—	—	—	6,41
Свердловская область	8,08	—	6,01	—	1,85	—	17,12
Тюменская область	2,87	—	1,43	—	—	—	8,41
Тюменская область (без автономных округов)	2,87	—	1,43	—	—	—	8,41
Челябинская область	2,40	—	4,52	—	3,57	—	2,68
Сибирский федеральный округ	4,27	5,56	2,76	—	8,33	4,17	9,10
Республика Алтай	—	—	3,33	—	—	—	—
Республика Хакасия	4,63	—	—	—	66,67	—	—
Алтайский край	5,39	7,69	2,73	—	8,33	4,44	10,57
Красноярский край	2,05	—	2,14	—	2,86	—	4,03
Иркутская область	5,87	—	1,87	—	11,90	—	7,56
Кемеровская область	6,48	—	2,33	—	3,13	—	15,17
Новосибирская область	4,86	—	3,04	—	4,35	—	8,27
Омская область	2,77	—	3,44	—	8,00	—	6,55
Томская область	2,52	—	3,85	—	18,75	—	11,48
Дальневосточный федеральный округ	6,06	4,76	3,57	—	3,41	—	7,58
Республика Бурятия	1,96	—	—	—	—	—	—
Республика Саха (Якутия)	10,00	—	12,50	—	—	—	14,29
Забайкальский край	7,69	—	—	—	—	—	13,54
Приморский край	7,57	—	3,33	—	4,76	—	8,17
Амурская область	5,85	8,00	5,00	—	22,22	—	6,67

How to read this table

Table rows reflect the administrative division of the country, including indicators for the Russian Federation, the Central and the Volga Federal Districts. When analyzing the data, note the differences in machinery volumes between regional units. This information is useful for assessing resource distribution and identifying regions with the highest number of specialized equipment ready for seasonal field work

What is visible in these numbers

The set contains the following indicators: Combines: — grain harvesters; Combines: — corn harvesters; Combines: — forage harvesters; Combines: — flax harvesters; Combines: — potato harvesters; Beet harvesters (excluding haulm harvesters); Windrow headers

Out of 175 possible values, 137 are filled (78.3%). The data is sparse — for many items, observations were not conducted for the entire period, and summary totals for them should not be calculated

The same indicator in other breakdowns (47)

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

Period and application

The data reflects the state of the machinery fleet at a specific point in time and is presented as a one-time snapshot. Information from these bulletins will be of interest to agricultural sector analysts, specialists in agricultural departments, and researchers studying the material and technical base of Russian farming for the preparation of industry reviews and procurement planning

How it is calculated

The harvest and livestock population of this year determine the purchase prices of the next: a processor needs such series earlier than a supplier's price list

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