Number of sheep and goats of different sex and age groups in farms

checked 28.10.2026 · snapshot · rows: 95 · periods: 6 · section: Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)

As of the end of 2024, households held sheep and goats in various age and sex groups, as shown in these statistics. Table rows are categorized by constituent entities of the Russian Federation, federal districts, and the country as a whole, enabling comparisons of livestock numbers across different parts of the country. Each column corresponds to a specific animal type or age group, from adults to young stock, facilitating an assessment of livestock structure in private plots and other private holdings nationwide

how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Rows: 95, indicators: 6. Table rows: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Region; Bryansk Region; Vladimir Region and others

Five highest values: Arkhangelsk Region without Nenets Autonomous... (1 000 million), Russian Federation (7 289), Central Federal District (313.4), North-Western Federal District (85.6), Voronezh Region (56.7). The gap between the highest and lowest is 2.1 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: 95

Series	Всего овец	в том числе: — овцематки и ярки старше года	в том числе: — молодняк овец	Всего коз	в том числе: — козоматки и козочки старше 1 года	в том числе: — молодняк коз
Российская Федерация	7 289,15	4 223,87	2 551,70	1 139,31	637,42	363,81
Центральный федеральный округ	313,41	145,10	140,87	162,17	92,76	49,79
Белгородская область	27,64	14,68	12,13	12,68	8,45	3,82
Брянская область	11,34	6,16	4,30	7,04	4,59	1,87
Владимирская область	4,76	2,45	2,11	5,04	3,19	1,68
Воронежская область	56,73	22,82	29,33	25,24	11,66	11,63
Ивановская область	3,24	1,37	1,86	4,80	4,80	—
Калужская область	10,87	5,65	4,24	5,92	3,20	1,35
Костромская область	3,54	1,76	1,76	3,54	2,33	1,04
Курская область	37,29	17,27	15,51	16,44	9,42	3,29
Липецкая область	35,77	13,43	15,17	14,54	5,22	3,60
Московская область	14,43	7,66	6,56	13,95	8,58	2,63
Орловская область	23,21	11,63	9,05	9,00	5,15	3,19
Рязанская область	17,92	9,37	8,34	8,29	5,13	3,05
Смоленская область	6,86	2,80	2,14	3,51	2,62	0,88
Тамбовская область	21,27	8,52	11,97	16,25	8,95	6,61
Тверская область	14,73	7,18	6,13	8,27	4,80	2,93
Тульская область	18,36	9,61	8,75	4,02	2,42	1,59
Ярославская область	5,33	2,69	1,44	3,17	2,01	0,41
г. Москва	0,15	0,07	0,08	0,48	0,23	0,21
Северо-Западный федеральный округ	85,64	44,32	33,42	27,81	16,12	7,63
Республика Карелия	1,15	0,57	0,50	0,88	0,52	0,31
Республика Коми	3,52	2,18	1,03	2,52	1,37	0,83
Архангельская область	1,94	0,92	1,02	1,47	0,83	0,64
Ненецкий автономный округ	999 999 999,00	999 999 999,00	—	999 999 999,00	999 999 999,00	—
Архангельская область без Ненецкого автономного округа	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00	999 999 999,00
Вологодская область	1,66	0,82	0,78	2,46	1,53	0,84
Калининградская область	56,02	29,51	22,35	3,48	1,98	1,26
Ленинградская область	4,19	1,54	1,16	8,85	5,13	1,92
Мурманская область	0,06	0,03	0,02	0,18	0,12	0,06
Новгородская область	4,74	2,29	1,27	3,08	1,74	0,81
Псковская область	12,38	6,47	5,28	4,91	2,90	0,96
Южный федеральный округ	2 170,54	1 404,93	625,49	205,54	108,64	50,57
Республика Адыгея	37,99	21,58	10,67	2,83	1,53	1,21
Республика Калмыкия	550,19	421,30	126,01	15,83	10,04	5,53
Республика Крым	73,54	40,46	26,18	19,67	9,78	7,45
Краснодарский край	124,82	59,94	58,71	30,77	18,65	11,33
Астраханская область	375,40	279,09	92,52	6,72	4,37	2,07
Волгоградская область	557,32	346,68	157,82	57,15	32,75	22,27
Ростовская область	451,20	235,88	153,58	71,10	30,80	—
г. Севастополь	0,08	0,00	—	1,48	0,73	0,71
Северо-Кавказский федеральный округ	1 952,68	1 193,26	608,50	127,59	71,07	45,36
Республика Дагестан	1 011,15	648,21	290,16	71,79	42,23	26,11
Республика Ингушетия	59,97	28,79	25,53	9,38	4,84	3,90
Кабардино-Балкарская Республика	195,56	115,40	71,47	7,29	3,96	2,91
Карачаево-Черкесская Республика	86,69	49,05	26,34	3,22	1,23	0,92
Республика Северная Осетия-Алания	31,15	9,87	8,03	3,84	1,34	2,50
Чеченская Республика	123,03	72,27	44,08	10,73	5,48	4,30
Ставропольский край	445,13	269,67	142,89	21,34	12,01	4,72
Приволжский федеральный округ	1 349,44	666,07	611,68	284,15	162,38	104,41
Республика Башкортостан	368,84	188,82	177,30	56,12	27,32	28,17
Республика Марий Эл	10,36	6,17	4,19	6,13	3,74	2,39
Республика Мордовия	14,04	6,04	7,86	9,46	6,22	3,17
Республика Татарстан	194,67	95,10	98,97	37,52	29,25	8,27
Удмуртская Республика	17,09	8,99	6,44	13,49	8,10	4,27
Чувашская Республика	111,85	53,53	49,40	21,19	11,52	5,28
Пермский край	17,26	8,68	7,57	13,56	7,70	5,05
Кировская область	9,66	4,56	3,47	10,65	6,32	2,36
Нижегородская область	21,28	11,13	10,15	25,63	17,77	7,86
Оренбургская область	177,02	90,54	71,05	27,30	14,27	11,35
Пензенская область	43,82	19,78	24,04	13,39	6,99	6,40
Самарская область	51,94	23,40	20,67	12,65	5,65	4,97
Саратовская область	290,51	140,47	118,92	30,40	14,18	11,86
Ульяновская область	21,10	8,86	11,65	6,68	3,38	3,00
Уральский федеральный округ	292,93	149,46	122,85	47,50	26,21	16,83
Курганская область	73,20	37,22	34,73	5,31	3,00	1,73
Свердловская область	33,19	12,76	11,55	13,86	8,32	5,32
Тюменская область	98,69	51,44	39,87	14,69	7,52	4,45
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра	0,46	0,28	0,11	1,25	0,54	0,15
Ямало-Ненецкий автономный округ	0,01	0,00	0,00	0,05	0,03	0,01
Тюменская область без автономных округов	98,22	51,17	39,76	13,40	6,95	4,29
Челябинская область	87,85	48,03	36,70	13,64	7,37	5,33
Сибирский федеральный округ	932,30	516,23	343,28	239,66	134,63	75,01
Республика Алтай	102,83	77,37	24,56	22,11	17,60	4,22
Республика Тыва	268,37	151,29	84,07	134,59	73,39	37,81
Республика Хакасия	95,01	49,00	43,89	4,02	2,07	1,85
Алтайский край	87,22	43,03	33,88	12,59	6,47	5,31
Красноярский край	17,62	9,44	7,40	11,07	6,28	3,53
Иркутская область	48,43	27,24	17,21	11,08	6,32	4,04
Кемеровская область - Кузбасс	29,53	12,38	17,05	10,70	5,07	5,59
Новосибирская область	112,73	59,74	46,75	10,39	5,27	4,17
Омская область	161,13	82,02	64,49	19,68	10,36	7,41
Томская область	9,43	4,72	3,99	3,42	1,80	1,08
Дальневосточный федеральный округ	192,22	104,50	65,61	44,90	25,61	14,22
Республика Бурятия	91,53	46,56	30,16	9,61	5,09	3,77
Республика Саха (Якутия)	0,11	0,06	0,04	0,66	0,39	0,17
Забайкальский край	82,73	50,07	29,42	20,43	11,81	6,42
Камчатский край	0,38	0,18	0,10	0,19	0,10	0,09
Приморский край	9,57	4,42	2,81	6,19	3,07	1,55
Хабаровский край	0,66	0,30	0,18	3,14	2,57	0,57
Амурская область	4,31	1,86	2,43	2,80	1,58	1,20
Магаданская область	0,00	0,00	0,00	0,04	0,02	0,01
Сахалинская область	2,12	0,74	—	0,78	0,40	—
Еврейская автономная область	0,82	0,32	0,47	1,08	0,59	0,45
Чукотский автономный округ	—	—	—	0,01	0,00	0,00

How to read this table

Row comparisons reveal territorial differences in animal breeding, as data are presented separately for each constituent entity of the country. Columns divide the total number into groups, such as breeding females or young stock, showing the qualitative composition of the herd in a specific region. By analyzing these indicators, one can determine in which regions private sector livestock farming is most intensive and where livestock numbers are lower, noting that only household holdings are included, excluding large agricultural enterprises

What is visible in these numbers

The dataset includes the following indicators: Total sheep; including: — ewes and yearlings over one year old; including: — young sheep; Total goats; including: — does and young goats over 1 year old; including: — young goats

Of 150 possible values, 150 (100%) are filled — almost no empty cells remain

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

Period and application

The data are current as of the end of 2024 and were prepared by Rosstat as part of agricultural status bulletins. This information is useful for agricultural specialists, economists, and analysts to assess the small ruminant situation in the private sector. Data are updated annually, allowing for regular monitoring of livestock trends in households and the use of up-to-date indicators for planning and industry development research across various regions of the country

How it is calculated

Data on sowings, crop yields, and livestock are used for 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