Number of horses by sex and age groups in peasant (farm) holdings and by individual entrepreneurs at the end of 2022

checked 26.10.2026 · snapshot · rows: 91 · periods: 4 · section: Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)

At the end of 2022, the horse population was distributed into various sex and age categories in peasant farms and among individual entrepreneurs. Table rows include data for all of Russia, federal districts, and individual constituent entities, including the Belgorod Region. Columns show the total number of animals and their breakdown into groups, such as young stock. This allows for an assessment of the age structure of herds in different parts of the country

how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Row: 91, indicators: 4. Shown by positions: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Region; Bryansk Region; Vladimir Region and others

Five highest values: Yaroslavl Region (1 000 million), Komi Republic (1 000 million), Russian Federation (392.2), Central Federal District (3.08), Bryansk Region (1.09). The gap between the highest and lowest is 40 billion times. The top five account for 100% of the total across all positions — the distribution is heavily skewed towards the top

All table numbers are series: 91

Series	Всего лошадей	в том числе: — взрослое поголовье	в том числе: — кобылы	в том числе: — молодняк
Российская федерация	392,18	256,41	197,91	135,41
Центральный федеральный округ	3,08	2,09	1,21	0,99
Белгородская область	0,12	0,07	0,04	0,04
Брянская область	1,09	0,82	0,36	0,28
Владимирская область	0,03	0,02	0,01	0,01
Воронежская область	0,26	0,15	0,10	0,11
Ивановская область	0,06	0,01	0,01	0,05
Калужская область	0,07	0,07	999 999 999,00	—
Костромская область	0,03	0,03	0,01	0,00
Курская область	0,19	0,15	0,10	0,04
Липецкая область	0,07	0,05	0,03	0,01
Московская область	0,60	0,27	0,21	0,33
Орловская область	0,07	0,05	0,05	0,02
Рязанская область	0,15	0,12	0,10	0,03
Смоленская область	0,13	0,13	0,08	0,00
Тамбовская область	0,08	0,06	0,05	0,02
Тверская область	0,05	0,03	0,03	0,01
Тульская область	0,04	0,02	0,02	0,01
Ярославская область	999 999 999,00	0,05	0,03	0,01
Северо-западный федеральный округ	1,01	0,79	0,62	0,21
Республика Карелия	0,03	0,02	0,01	0,01
Республика Коми	0,21	0,17	999 999 999,00	999 999 999,00
Архангельская область	0,10	0,07	0,04	0,03
Архангельская область (без автономного округа)	0,10	0,07	0,04	0,03
Вологодская область	0,00	0,00	0,00	—
Калининградская область	0,21	0,16	0,11	0,06
Ленинградская область	0,40	0,34	0,30	0,06
Новгородская область	0,03	0,03	999 999 999,00	—
Псковская область	0,02	0,02	0,01	0,00
Южный федеральный округ	27,74	18,80	16,15	8,92
Республика Адыгея	0,70	0,35	0,19	0,33
Республика Калмыкия	4,74	4,15	3,64	0,59
Республика Крым	0,44	0,33	0,19	0,11
Краснодарский край	1,95	1,28	0,93	0,67
Астраханская область	17,06	10,75	9,67	6,31
Волгоградская область	2,01	1,50	1,16	0,51
Ростовская область	0,85	0,45	0,37	0,40
Северо-кавказский федеральный округ	30,83	18,42	12,68	12,33
Республика Дагестан	10,67	6,19	4,71	4,48
Республика Ингушетия	2,17	1,41	1,25	0,76
Кабардино-Балкарская Республика	4,44	1,96	1,86	2,48
Карачаево-Черкесская Республика	8,10	5,88	2,22	2,22
Республика Северная Осетия-Алания	1,11	0,71	999 999 999,00	0,33
Чеченская Республика	3,59	1,84	1,77	1,75
Ставропольский край	0,75	0,43	0,17	0,32
Приволжский федеральный округ	72,64	43,58	33,84	28,81
Республика Башкортостан	44,10	27,06	23,89	17,05
Республика Марий Эл	0,07	0,01	—	0,06
Республика Мордовия	0,53	0,29	0,23	0,24
Республика Татарстан	9,32	5,29	2,99	4,02
Удмуртская Республика	0,34	0,24	0,20	0,10
Чувашская Республика	1,23	0,91	0,41	0,32
Пермский край	0,79	0,55	0,39	0,24
Кировская область	0,10	0,04	0,04	0,05
Нижегородская область	0,47	0,13	0,13	0,09
Оренбургская область	10,40	6,19	3,88	4,21
Пензенская область	2,02	1,01	0,86	1,01
Самарская область	0,52	0,26	0,23	0,26
Саратовская область	2,40	1,33	0,47	1,07
Ульяновская область	0,36	0,26	0,13	0,10
Уральский федеральный округ	9,98	5,79	3,52	4,18
Курганская область	2,89	1,41	0,60	1,48
Свердловская область	0,56	0,36	0,22	0,20
Тюменская область	2,49	1,84	0,75	0,65
в т.ч. Ханты-Мансийский автономный округ - Югра	1,60	1,28	0,47	0,33
Ямало-Ненецкий автономный округ	0,00	0,00	0,00	—
Тюменская область (без автономных округов)	0,88	0,56	0,28	0,32
Челябинская область	4,04	2,18	1,96	1,86
Сибирский федеральный округ	118,94	70,90	51,47	48,04
Республика Алтай	37,71	20,97	17,74	16,75
Республика Тыва	28,48	19,24	13,29	9,23
Республика Хакасия	16,81	9,99	7,39	6,82
Алтайский край	10,89	6,49	3,51	4,40
Красноярский край	1,68	0,95	0,68	0,74
Иркутская область	11,69	6,27	4,71	5,43
Кемеровская область	1,72	1,20	0,65	0,52
Новосибирская область	3,04	1,70	0,89	1,34
Омская область	6,01	3,53	2,21	2,48
Томская область	0,92	0,57	0,41	0,35
Дальневосточный федеральный округ	127,96	96,03	78,42	31,93
Республика Бурятия	14,82	10,09	6,45	4,73
Республика Саха (Якутия)	75,23	63,49	55,16	11,74
Забайкальский край	32,74	19,20	14,47	13,54
Камчатский край	0,60	0,38	0,17	0,22
Приморский край	2,43	1,56	1,04	0,87
Хабаровский край	999 999 999,00	0,26	0,20	0,04
Амурская область	1,55	0,83	0,78	0,71
Магаданская область	0,17	0,14	0,09	0,03
Сахалинская область	0,04	0,04	0,03	0,00
Еврейская Автономная область	0,09	0,04	0,03	0,05
Чукотский автономный округ	0,00	0,00	0,00	—

How to read this table

Row differences allow for comparison of indicators at the national, district, and specific regional levels. Comparing columns reveals the share of adults versus young stock in the total population, with young stock accounting for 135.41 head out of 392.176 across Russia. This snapshot helps visualize livestock concentration across different types of territories and assess animal reproduction potential

What is visible in these numbers

What is measured: Total horses; including: — adult livestock; including: — mares; including: — young stock

Cells with numbers 100 out of 100 (100%); there are practically no data gaps

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

Period and application

The data is current as of the end of 2022 and represents a one-time snapshot without time-series dynamics. Rosstat data is useful for agribusiness, veterinary services, and livestock specialists to assess industry resources. Information is updated annually based on reports from farms and individual entrepreneurs

How it is calculated

Data on sowings, crop yields, and livestock are used in planning raw material procurement, crop estimation, 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