Лесоторговое районирование России: разработка методики кластеризации

Известия РАН. Серия географическая. 2024. Т. 88. № 2. С. 214–230.

Русаков Д. С., Елютин М. С., Синицын Н. А., Коротков А. С., Меняльщиков Р. Р., Кушлевич А. О.

Для сетевого анализа лесной отрасли России использованы данные единой государственной
автоматизированной информационной системы учета древесины по торговле лесо- и пиломате-
риалами между отдельными предприятиями за 2020 г. Цель исследования – выделить и охаракте-
ризовать кластеры лесной промышленности России. Разработана методика кластеризации графа,
состоящая из двух шагов: сначала выполняется кластеризация алгоритмом Лейдена, затем каждый
лейденский кластер кластеризируется еще раз с помощью укладки Фрюхтермана–Рейнгольда.
Это позволяет решить проблему масштаба, свойственную алгоритмам на основе оптимизации
модулярности. Предложен подход для снятия неопределенности результатов кластеризации не-
детерминированных алгоритмов. Выделенные кластеры имеют высокую замкнутость – в среднем
89% оборота их предприятий сосредоточено внутри каждого из них. Модулярность кластеризации
высокая – 0.86. При нанесении кластеров на карту в разрезе населенных пунктов формируются
ареалы поселений, принадлежащих одному и тому же кластеру – лесоторговые районы. Обычно
они имеют хорошо читаемые границы, часто совпадающие с границами регионов. Выделены пять
типов сетевых структур кластеров: вертикальная моноцентрическая, вертикальная полицентри-
ческая, горизонтальная, дендритная и простая. Выделены три фактора формирования кластеров:
производственная цепочка (лесопильная, фанерная, целлюлозная, плиточная), сбытовая цепочка
(перераспределение в рамках кластера, аккумуляция для экспорта или для продажи в другой
кластер, спекуляция), наличие общего собственника у группы предприятий кластера.

Ключевые слова: сетевой анализ, лесная промышленность, районирование, graph clustering, экономические кластеры, economic clusters, wood industry, trade regions, кластеризация графа