Number of horses by age and sex groups in farm enterprises

checked 26.10.2026 · snapshot · rows: 90 · periods: 4 · section: Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)

This data provides the number of horses kept in farm holdings and by individual entrepreneurs as of the end of 2023. Rows present livestock numbers by territory, from the Russian Federation level to specific federal districts and regions. Columns detail the herd structure by age and sex groups, including the total count and the share of young stock

how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Rows: 90, indicators: 4. Table rows: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Oblast; Bryansk Oblast; Vladimir Oblast and others

Five largest values: Yaroslavl Oblast (1 000 million), Northwestern Federal District (1 000 million), Komi Republic (1 000 million), Russian Federation (387.4), Central Federal District (2.98). The gap between the largest and smallest is 250 billion times. The top five account for 100% of the total for all items — the distribution is heavily skewed toward the top

All table numbers are series: 90

Series	Всего лошадей	в том числе: — взрослое поголовье	в том числе: — кобылы	в том числе: — молодняк
Российская Федерация	387,44	249,36	194,55	130,37
Центральный федеральный округ	2,98	2,21	1,18	0,68
Белгородская область	0,09	0,06	0,04	0,03
Брянская область	1,09	1,00	0,35	0,09
Владимирская область	0,04	0,03	0,02	0,01
Воронежская область	0,18	0,15	0,11	0,02
Ивановская область	0,06	0,01	0,01	0,05
Калужская область	0,07	0,07	0,00	—
Костромская область	0,04	0,02	0,02	0,01
Курская область	0,17	0,13	0,08	0,04
Липецкая область	0,05	0,04	0,02	0,01
Московская область	0,59	0,26	0,21	0,33
Орловская область	0,13	0,10	0,08	0,03
Рязанская область	0,14	0,12	0,09	0,02
Смоленская область	0,10	0,10	0,06	0,00
Тамбовская область	0,06	0,04	0,04	0,02
Тверская область	0,05	0,03	0,03	0,01
Тульская область	999 999 999,00	—	—	—
Ярославская область	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00
Северо-Западный федеральный округ	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00
Республика Карелия	0,02	0,01	0,01	0,01
Республика Коми	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00
Архангельская область	0,08	0,06	0,03	0,03
Архангельская область (кроме Ненецкого автономного округа)	0,08	0,06	0,03	0,03
Вологодская область	0,00	0,00	0,00	0,00
Калининградская область	0,24	0,20	0,15	0,04
Ленинградская область	0,54	0,45	0,45	0,08
Новгородская область	0,03	0,02	0,01	0,00
Псковская область	0,05	0,04	0,03	0,01
Южный федеральный округ	27,14	18,37	15,51	8,77
Республика Адыгея (Адыгея)	0,65	0,31	0,19	0,34
Республика Калмыкия	4,65	4,08	3,58	0,58
Республика Крым	0,46	0,32	0,18	0,14
Краснодарский край	1,90	1,27	0,88	0,64
Астраханская область	16,71	10,53	9,19	6,18
Волгоградская область	1,90	1,41	1,11	0,50
Ростовская область	0,86	0,45	0,37	0,40
Северо-Кавказский федеральный округ	30,79	17,97	12,70	12,64
Республика Дагестан	10,11	5,86	4,47	4,25
Республика Ингушетия	1,29	0,84	0,75	0,45
Кабардино-Балкарская Республика	4,56	1,68	1,68	2,71
Карачаево-Черкесская Республика	8,13	5,80	2,32	2,32
Республика Северная Осетия-Алания	1,74	1,34	1,34	0,40
Чеченская Республика	4,34	2,10	1,99	2,24
Ставропольский край	0,63	0,35	0,16	0,28
Приволжский федеральный округ	72,91	40,76	33,65	30,16
Республика Башкортостан	43,79	24,75	23,72	18,22
Республика Марий Эл	0,07	0,04	0,03	0,03
Республика Мордовия	0,46	0,28	0,22	0,18
Республика Татарстан (Татарстан)	9,63	5,47	3,09	4,16
Удмуртская Республика	0,33	0,23	0,18	0,11
Чувашская Республика - Чувашия	1,35	—	0,49	0,42
Пермский край	0,84	0,58	0,42	0,26
Кировская область	0,12	0,05	0,04	0,07
Нижегородская область	0,45	0,13	0,13	0,09
Оренбургская область	10,68	6,37	3,95	4,31
Пензенская область	1,90	0,98	0,64	0,92
Самарская область	0,49	0,27	0,21	0,22
Саратовская область	2,41	1,34	0,47	1,07
Ульяновская область	0,39	0,28	0,07	0,11
Уральский федеральный округ	9,10	4,79	3,04	4,01
Курганская область	3,09	1,32	0,62	1,77
Свердловская область	0,47	—	0,18	0,17
Тюменская область	2,46	1,81	0,74	0,65
Ханты-Мансийский автономный округ - Югра (Тюменская область)	1,53	1,22	0,45	0,31
Ямало-Ненецкий автономный округ (Тюменская область)	0,01	0,00	0,00	0,01
Тюменская область (кроме Ханты-Мансийского автономного округа-Югры и Ямало-Ненецкого автономного округа)	0,93	0,59	0,29	0,34
Челябинская область	3,08	1,66	1,49	1,42
Сибирский федеральный округ	113,14	68,79	50,70	44,35
Республика Алтай	35,92	20,85	17,55	15,08
Республика Тыва	26,66	18,02	12,96	8,64
Республика Хакасия	16,69	9,92	7,39	6,78
Алтайский край	11,23	6,80	4,03	4,43
Красноярский край	1,59	0,92	0,67	0,67
Иркутская область	10,91	6,29	4,41	4,63
Кемеровская область - Кузбасс	1,57	1,09	0,63	0,48
Новосибирская область	2,32	1,35	0,76	0,97
Омская область	5,26	2,99	1,89	2,27
Томская область	0,99	0,58	0,42	0,42
Дальневосточный федеральный округ	130,19	95,52	77,01	29,54
Республика Бурятия	15,33	10,44	6,68	4,89
Республика Саха (Якутия)	76,36	64,59	56,28	11,77
Забайкальский край	33,43	17,11	12,04	11,22
Камчатский край	0,74	0,52	0,20	0,22
Приморский край	2,36	1,73	0,97	0,63
Хабаровский край	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00
Амурская область	1,41	0,73	0,63	0,68
Магаданская область	0,16	0,12	0,08	0,04
Сахалинская область	999 999 999,00	—	999 999 999,00	999 999 999,00
Еврейская автономная область	0,09	0,06	0,03	0,03

How to read this table

Comparing rows allows for an assessment of the scale of livestock farming across different parts of the country by comparing indicators for large districts with individual constituent entities. Differences in group composition, such as the share of young stock relative to the total population, help clarify the age structure of the herd in specific holdings. All data is as of the end of 2023 and covers 90 rows with territorial breakdowns

What is visible in these numbers

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

Out of 100 possible values, 100 (100%) are filled — there are practically no missing values

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

Period and application

This data is relevant for analyzing the state of horse breeding in the private agricultural sector. Age and sex group data is useful for farmers, livestock specialists, and economists to assess the resource potential of regions. Data on farm holdings and individual entrepreneurs is published as part of agricultural status bulletins

How it is calculated

The harvest and livestock numbers of this year determine the purchase prices of the next: a processor needs such series earlier than the 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