Roschart — Russian statistics in charts

Official Rosstat statistics turned into charts instead of CSV and XLSX

RU

Share of sunflower production in farms of different types

· snapshot · rows: 62 · periods: 5 · section: Bulletins on the state of agriculture (electronic versions)

The distribution of production by organizational and legal form reveals which farm types produce the most sunflower. Rows vary by geography, from the national level and federal districts to specific constituent entities, such as the Belgorod region. Indicators are expressed as percentages, covering all farm categories, including peasant and farm holdings with individual entrepreneurs

shown 25 largest of 62
Russian Federation 100.0 Central Federal District 100.0 Belgorod Region 100.0 Voronezh Region 100.0 Belgorod Region 100.0 Tambov Region 100.0 Southern Federal District 100.0 Republic of Adygea 100.0 Republic of Crimea 100.0 Krasnodar Territory 100.0 Volgograd Region 100.0 Rostov Region 100.0 North Caucasian Federal District 100.0 Republic of Dagestan 100.0 Kabardino-Balkarian Republic 100.0 Karachay-Cherkess Republic 100.0 Republic of North Ossetia–Alania 100.0 Chechen Republic 100.0 Stavropol Territory 100.0 Volga Federal District 100.0 Republic of Mordovia 100.0 Republic of Tatarstan (Tatarstan) 100.0 Chuvash Republic - Chuvashia 100.0 Nizhny Novgorod Region 100.0 Orenburg Region 100.0
how it will look

Set in numbers

Rosstat data. Rows: 62, indicators: 5. Breakdown by: Russian Federation; Central Federal District; Belgorod Region; Voronezh Region; Lipetsk Region and others

Five highest values: Russian Federation (100), Central Federal District (100), Belgorod Region (100), Voronezh Region (100), Lipetsk Region (100). The top five account for 20% of the total across all positions

All table numbers are series: 62
Series Хозяйства всех категорийСельскохозяйственные организациииз них: малые предприятияХозяйства населенияКрестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели
Российская Федерация 100,00 59,70 31,38 0,40 39,90
Центральный федеральный округ 100,00 64,30 28,03 0,31 35,39
Белгородская область 100,00 56,03 13,53 0,97 43,00
Брянская область 100,00 91,71 6,09 — 8,29
Владимирская область 100,00 48,90 48,90 — 51,10
Воронежская область 100,00 62,19 29,77 0,34 37,46
Ивановская область 100,00 100,00 100,00 — —
Курская область 100,00 70,79 28,78 — 29,21
Липецкая область 100,00 67,32 20,29 0,38 32,30
Московская область 100,00 92,87 92,87 — 7,13
Орловская область 100,00 86,36 22,47 — 13,64
Рязанская область 100,00 85,54 30,90 — 14,46
Тамбовская область 100,00 60,54 35,65 0,11 39,35
Тульская область 100,00 63,73 41,69 — 36,27
Северо-Западный федеральный округ 100,00 — — — 100,00
Калининградская область 100,00 — — — 100,00
Южный федеральный округ 100,00 57,06 29,48 0,57 42,36
Республика Адыгея (Адыгея) 100,00 26,88 22,86 12,83 60,29
Республика Калмыкия 100,00 25,70 25,70 — 74,30
Республика Крым 100,00 65,57 44,98 1,32 33,11
Краснодарский край 100,00 53,81 18,74 0,28 45,90
Астраханская область 100,00 100,00 100,00 — —
Волгоградская область 100,00 61,32 36,81 0,07 38,62
Ростовская область 100,00 56,73 27,29 0,16 43,11
Северо-Кавказский федеральный округ 100,00 71,95 26,51 1,30 26,76
Республика Дагестан 100,00 18,12 13,27 79,78 2,10
Республика Ингушетия 100,00 64,41 14,47 — 35,59
Кабардино-Балкарская Республика 100,00 26,44 25,24 5,39 68,16
Карачаево-Черкесская Республика 100,00 34,99 34,48 4,69 60,32
Республика Северная Осетия-Алания 100,00 83,04 64,54 0,90 16,05
Чеченская Республика 100,00 69,40 68,13 0,03 30,57
Ставропольский край 100,00 78,80 21,13 0,00 21,20
Приволжский федеральный округ 100,00 57,92 34,15 0,26 41,82
Республика Башкортостан 100,00 67,44 39,16 — 32,56
Республика Марий Эл 100,00 100,00 32,66 — —
Республика Мордовия 100,00 96,91 51,63 0,00 3,09
Республика Татарстан (Татарстан) 100,00 74,02 30,81 0,02 25,95
Удмуртская Республика 100,00 — — 100,00 —
Чувашская Республика - Чувашия 100,00 47,45 47,28 0,01 52,54
Пермский край 100,00 31,51 31,51 — 68,49
Нижегородская область 100,00 86,34 77,75 0,00 13,65
Оренбургская область 100,00 44,58 31,53 0,76 54,67
Пензенская область 100,00 75,25 31,09 0,42 24,33
Самарская область 100,00 69,58 36,30 0,03 30,39
Саратовская область 100,00 48,13 31,20 0,13 51,74
Ульяновская область 100,00 68,43 49,74 0,00 31,56
Уральский федеральный округ 100,00 48,81 27,68 0,05 51,14
Курганская область 100,00 58,29 20,95 0,01 41,71
Свердловская область 100,00 100,00 2,27 — —
Тюменская область 100,00 100,00 41,62 — —
Тюменская область (кроме Ханты-Мансийского автономного округа-Югры и Ямало-Ненецкого автономного округа) 100,00 100,00 41,62 — —
Челябинская область 100,00 44,33 30,54 0,07 55,61
Сибирский федеральный округ 100,00 62,62 31,27 0,11 37,27
Алтайский край 100,00 60,39 30,50 0,13 39,48
Красноярский край 100,00 97,90 0,94 0,10 2,00
Кемеровская область - Кузбасс 100,00 79,86 1,34 0,52 19,62
Новосибирская область 100,00 86,44 48,66 0,00 13,56
Омская область 100,00 54,93 17,02 0,02 45,05
Дальневосточный федеральный округ 100,00 91,35 69,54 2,65 6,00
Забайкальский край 100,00 98,50 74,91 1,37 0,12
Приморский край 100,00 3,98 3,98 14,81 81,21
Амурская область 100,00 — — 100,00 —

How to read this table

Comparing rows highlights differences in regional specialization, where some regions are dominated by large agro-holdings while others rely on small farms. Columns show the share of each group in the total production volume of the crop. These figures illustrate the distribution of sunflower cultivation between the public sector, private individuals, and entrepreneurs

What is visible in these numbers

Set indicators: Farms of all categories; Agricultural organizations; of which: small enterprises; Household plots; Peasant (farm) enterprises and individual entrepreneurs

Cells with numbers 125 out of 125 (100%); there are practically no data gaps

The same indicator in other breakdowns (3)

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

Period and application

This information is relevant for analyzing the structure of the agro-industrial complex and agricultural production by region. Percentage data helps evaluate the role of small and medium-sized enterprises in supplying raw materials to processing plants. The data is presented as a cross-section without time series

How it is calculated

Sown areas show what will be in abundance and what will be scarce several months before this is reflected on the shelf

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