Roschart — Russian statistics in charts

Official Rosstat statistics turned into charts instead of CSV and XLSX

RU

Share of milk production by categories of farms

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

In 2025, the structure of milk production is distributed across various types of holdings, from large organizations to private farms. The table rows include data for the Russian Federation, federal districts, and individual regions, allowing for a comparison of each category's contribution to the total volume. The indicator reflects the share of each producer type in the country's total milk production

shown 25 largest of 95
Vladimir Region 95.5 Kaluga Region 95.4 Nenets Autonomous Okrug 94.5 Ryazan Region 93.7 Republic of Karelia 93.5 Yaroslavl Region 93.5 Arkhangelsk Region 90.3 Northwestern Federal District 90.0 Moscow Region 89.8 Voronezh Region 86.7 Central Federal District 86.4 Tula Region 85.9 Belgorod Region 84.2 Belgorod Region 84.1 Kostroma Region 83.7 Ivanovo Region 81.1 Tver Region 80.1 Kursk Region 79.1 Bryansk Region 78.2 Smolensk Region 76.8 Oryol Region 76.2 Republic of Komi 73.8 Russian Federation 63.1 Tambov Region 50.2 Moscow 0.03
how it will look

Set in numbers

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

The five largest values: Vladimir Oblast (95.5), Kaluga Oblast (95.4), Nenets Autonomous Okrug (94.5), Ryazan Oblast (93.7), Republic of Karelia (93.5). The top five account for 22.7% of the total for all items

All table numbers are series: 95
Series сельскохозяйственные организациихозяйства населениякрестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели
Российская Федерация 63,12 28,81 8,07
Центральный федеральный округ 86,40 9,34 4,26
Белгородская область 84,06 11,81 4,13
Брянская область 78,23 14,19 7,58
Владимирская область 95,48 2,50 2,03
Воронежская область 86,69 9,75 3,56
Ивановская область 81,09 9,57 9,35
Калужская область 95,39 2,02 2,58
Костромская область 83,70 11,07 5,22
Курская область 79,14 17,21 3,64
Липецкая область 84,17 10,88 4,95
Московская область 89,79 5,36 4,85
Орловская область 76,17 17,14 6,70
Рязанская область 93,71 4,28 2,01
Смоленская область 76,77 12,52 10,71
Тамбовская область 50,17 36,99 12,84
Тверская область 80,13 17,35 2,51
Тульская область 85,92 7,42 6,66
Ярославская область 93,51 4,26 2,22
г. Москва 0,03 78,97 21,00
Северо-Западный федеральный округ 90,03 6,18 3,79
Республика Карелия 93,52 4,66 1,81
Республика Коми 73,78 10,18 16,04
Архангельская область 90,34 5,16 4,50
Ненецкий автономный округ 94,47 1,20 4,32
Архангельская область без Ненецкого автономного округа 90,24 5,26 4,50
Вологодская область 96,39 1,15 2,46
Калининградская область 75,23 21,85 2,91
Ленинградская область 93,88 2,84 3,27
Мурманская область 90,39 0,70 8,91
Новгородская область 57,89 24,45 17,66
Псковская область 87,45 9,33 3,22
Южный федеральный округ 42,05 48,61 9,34
Республика Адыгея 12,08 75,45 12,46
Республика Калмыкия — 59,43 40,57
Республика Крым 41,79 53,21 5,00
Краснодарский край 75,25 18,91 5,84
Астраханская область 0,02 70,63 29,35
Волгоградская область 12,60 80,67 6,73
Ростовская область 14,33 72,90 12,78
г. Севастополь 2,95 87,10 9,95
Северо-Кавказский федеральный округ 17,79 65,00 17,20
Республика Дагестан 16,00 65,96 18,04
Республика Ингушетия 3,46 44,14 52,40
Кабардино-Балкарская Республика 15,11 66,70 18,19
Карачаево-Черкесская Республика 7,84 62,20 29,95
Республика Северная Осетия-Алания 3,11 82,46 14,43
Чеченская Республика 10,66 78,71 10,63
Ставропольский край 39,83 54,23 5,94
Приволжский федеральный округ 66,09 26,22 7,69
Республика Башкортостан 40,75 50,53 8,73
Республика Марий Эл 76,96 15,03 8,02
Республика Мордовия 88,01 5,34 6,65
Республика Татарстан 70,80 21,14 8,06
Удмуртская Республика 89,54 3,27 7,19
Чувашская Республика 48,12 43,23 8,64
Пермский край 88,16 8,23 3,61
Кировская область 96,71 1,99 1,30
Нижегородская область 82,80 7,78 9,42
Оренбургская область 26,19 63,76 10,05
Пензенская область 77,67 13,55 8,79
Самарская область 45,24 36,51 18,25
Саратовская область 24,24 71,13 4,64
Ульяновская область 62,36 25,70 11,94
Уральский федеральный округ 66,87 26,18 6,95
Курганская область 27,97 65,65 6,38
Свердловская область 80,74 10,54 8,71
Тюменская область 70,94 25,06 4,00
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра 18,20 18,63 63,17
Ямало-Ненецкий автономный округ 96,96 2,85 0,19
Тюменская область без автономных округов 72,51 25,39 2,10
Челябинская область 41,32 51,56 7,12
Сибирский федеральный округ 58,99 32,23 8,78
Республика Алтай 7,14 83,15 9,71
Республика Тыва 2,62 82,72 14,66
Республика Хакасия 23,95 65,54 10,50
Алтайский край 58,26 34,99 6,74
Красноярский край 65,89 21,83 12,27
Иркутская область 28,28 56,31 15,41
Кемеровская область - Кузбасс 60,27 29,97 9,76
Новосибирская область 84,50 12,27 3,24
Омская область 55,78 34,51 9,70
Томская область 67,30 21,99 10,71
Дальневосточный федеральный округ 27,86 55,51 16,62
Республика Бурятия 4,22 83,82 11,95
Республика Саха (Якутия) 17,04 50,86 32,10
Забайкальский край 0,08 92,49 7,42
Камчатский край 63,54 16,85 19,61
Приморский край 44,71 33,90 21,39
Хабаровский край 34,32 34,07 31,62
Амурская область 51,74 42,89 5,37
Магаданская область — 6,66 93,34
Сахалинская область 66,86 10,09 23,05
Еврейская автономная область 12,66 69,95 17,39
Чукотский автономный округ 37,17 4,64 58,18

How to read this table

Variations between rows highlight the specifics of dairy farming across different subjects and districts. Comparing indicators for the Russian Federation with those of specific regions shows how much the share of large agricultural organizations or small farms deviates from the national average. This helps assess production concentration in specific regions

What is visible in these numbers

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

Cells with numbers 75 out of 75 (100%) — there are practically no missing values

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

Period and application

2025 data is presented as a cross-section by producer category without time-series dynamics. The information is published in electronic versions of agricultural bulletins and is suitable for analyzing the structure of the agricultural sector. The data is relevant for assessing the market shares of various groups of agricultural producers

How it is calculated

Data on crops, yields, and livestock are used in planning raw material purchases, 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