Roschart — Russian statistics in charts

Official Rosstat statistics turned into charts instead of CSV and XLSX

RU

Share of livestock and poultry slaughtered by category of agricultural producers

· snapshot · rows: 95 · periods: 3 · section: Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)

In 2024, the structure of live weight production of livestock and poultry for slaughter was distributed among various farm types. The rows in the table represent different territorial units: from the Russian Federation and federal districts to specific regions, such as Belgorod Oblast. The columns show the contribution of agricultural organizations, peasant farm enterprises, individual entrepreneurs, and other producer categories to the total output volume

shown 25 largest of 95
Belgorod Region 98.7 Kursk Region 98.6 Tver Region 98.2 Bryansk Region 97.1 Oryol Region 96.9 Northwestern Federal District 96.7 Tambov Region 96.4 Central Federal District 95.7 Belgorod Region 94.7 Moscow Region 94.4 Nenets Autonomous Okrug 93.9 Tula Region 93.0 Ivanovo Region 92.8 Ryazan Region 92.1 Smolensk Region 91.7 Republic of Komi 91.3 Kaluga Region 89.7 Vladimir Region 89.5 Voronezh Region 87.9 Yaroslavl Region 84.4 Russian Federation 81.4 Arkhangelsk Region 77.8 Kostroma Region 77.5 Republic of Karelia 53.4 Moscow 15.2
how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Rows: 95, indicators: 3. Breakdown: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Oblast; Bryansk Oblast; Vladimir Oblast and others

The five largest values: Belgorod Oblast (98.7), Kursk Oblast (98.6), Tver Oblast (98.2), Bryansk Oblast (97.1), Oryol Oblast (96.9). The top five account for 22.2% of the total for all items

All table numbers are series: 95
Series сельскохозяйственные организациихозяйства населениякрестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели
Российская Федерация 81,35 14,84 3,82
Центральный федеральный округ 95,69 3,68 0,63
Белгородская область 98,75 1,15 0,10
Брянская область 97,08 2,71 0,20
Владимирская область 89,50 5,98 4,52
Воронежская область 87,89 11,25 0,86
Ивановская область 92,75 5,38 1,87
Калужская область 89,65 4,44 5,90
Костромская область 77,46 19,94 2,60
Курская область 98,59 1,21 0,20
Липецкая область 94,69 4,57 0,75
Московская область 94,38 4,95 0,67
Орловская область 96,94 2,72 0,34
Рязанская область 92,07 6,80 1,14
Смоленская область 91,72 6,94 1,34
Тамбовская область 96,39 3,25 0,36
Тверская область 98,24 1,50 0,26
Тульская область 93,01 4,70 2,29
Ярославская область 84,41 12,33 3,26
г. Москва 15,22 38,25 46,52
Северо-Западный федеральный округ 96,75 2,20 1,05
Республика Карелия 53,38 36,40 10,22
Республика Коми 91,32 5,52 3,16
Архангельская область 77,84 18,11 4,05
Ненецкий автономный округ 93,93 3,85 2,21
Архангельская область без Ненецкого автономного округа 70,37 24,73 4,90
Вологодская область 88,82 7,61 3,57
Калининградская область 93,30 4,87 1,83
Ленинградская область 96,81 1,85 1,34
Мурманская область 84,67 7,19 8,15
Новгородская область 97,77 1,47 0,76
Псковская область 99,38 0,54 0,08
Южный федеральный округ 53,27 36,03 10,70
Республика Адыгея 58,99 25,55 15,45
Республика Калмыкия 4,78 62,59 32,64
Республика Крым 65,12 32,48 2,40
Краснодарский край 68,07 26,85 5,08
Астраханская область 2,36 45,65 51,99
Волгоградская область 42,61 53,02 4,37
Ростовская область 54,00 34,29 11,70
г. Севастополь 6,40 92,20 1,40
Северо-Кавказский федеральный округ 50,26 36,01 13,73
Республика Дагестан 20,85 62,15 17,01
Республика Ингушетия 28,89 36,50 34,61
Кабардино-Балкарская Республика 32,93 36,92 30,15
Карачаево-Черкесская Республика 36,13 35,86 28,01
Республика Северная Осетия-Алания 7,62 70,77 21,61
Чеченская Республика 3,21 79,39 17,40
Ставропольский край 81,47 14,67 3,86
Приволжский федеральный округ 78,82 17,37 3,81
Республика Башкортостан 64,68 29,44 5,89
Республика Марий Эл 97,97 1,77 0,26
Республика Мордовия 97,79 1,38 0,83
Республика Татарстан 72,99 21,91 5,11
Удмуртская Республика 79,09 18,93 1,98
Чувашская Республика 74,05 20,58 5,37
Пермский край 85,81 10,81 3,38
Кировская область 91,44 8,09 0,47
Нижегородская область 90,86 6,75 2,39
Оренбургская область 44,04 48,25 7,71
Пензенская область 94,63 4,42 0,95
Самарская область 51,15 30,95 17,91
Саратовская область 35,33 57,90 6,76
Ульяновская область 69,15 26,59 4,26
Уральский федеральный округ 83,98 13,69 2,33
Курганская область 44,42 41,61 13,97
Свердловская область 87,86 11,01 1,14
Тюменская область 78,62 18,35 3,03
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра 56,89 7,64 35,47
Ямало-Ненецкий автономный округ 26,32 64,92 8,76
Тюменская область без автономных округов 82,12 17,35 0,53
Челябинская область 90,30 8,67 1,03
Сибирский федеральный округ 69,84 24,87 5,29
Республика Алтай 7,91 62,56 29,53
Республика Тыва 14,19 61,04 24,77
Республика Хакасия 7,28 58,44 34,28
Алтайский край 64,82 31,31 3,88
Красноярский край 74,99 21,42 3,59
Иркутская область 57,69 32,86 9,46
Кемеровская область - Кузбасс 85,56 12,77 1,67
Новосибирская область 79,34 18,15 2,50
Омская область 67,24 28,80 3,96
Томская область 89,68 9,05 1,27
Дальневосточный федеральный округ 48,24 42,80 8,96
Республика Бурятия 52,28 37,82 9,90
Республика Саха (Якутия) 22,15 50,43 27,42
Забайкальский край 3,35 86,85 9,80
Камчатский край 81,92 13,43 4,65
Приморский край 87,69 10,67 1,64
Хабаровский край 27,55 64,02 8,43
Амурская область 62,40 33,73 3,87
Магаданская область 23,30 9,80 66,90
Сахалинская область 86,25 5,65 8,11
Еврейская автономная область 2,95 88,40 8,65
Чукотский автономный округ 88,50 9,70 1,80

How to read this table

Comparing indicators across different categories reveals regional specialization: where large agro-holdings predominate, and where small farmers or private household plots play a significant role. Differences in shares between rows demonstrate which type of farming is most effective or developed in a specific constituent entity or district

What is visible in these numbers

Indicators of the dataset: agricultural organizations; household plots; peasant (farm) holdings and individual entrepreneurs

75 out of 75 possible values are filled (100%) — there are almost no empty cells left

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

Period and application

Data for 2024 reflects the current structure of the agricultural sector without accounting for trends in previous periods. The statistics are useful for agro-industrial complex specialists, economists, and those analyzing the state of livestock farming in Russia's regions

How it is calculated

Data on crops, yields, and livestock are used in planning the procurement of raw materials, assessing harvests, and forecasting food prices

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