Wood trade regions of Russia: clustering approach development

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Network analysis of the Russian timber industry was based on the information about timber transactions between Russian companies in 2020. The data were collected from the Unified State Automated Information System Accounting Timber and Transactions with It. The method of graph clustering was developed. The first step is clustering of the hole graph by Leiden algorithm. The second step is drawing of each Leiden created cluster in abstract space using Fruchterman–Reingold layout and extraction of clusters from layout using meanshift algorithm. Such approach helped us to divide many Leiden-created clusters into components. This algorithm has a problem of resolution limit. It tends to combine some medium and small clusters into large ones. Also, a special method was developed to limit the uncertainty of clustering – both Leiden algorithm and Fruchterman–Reingold layout are non-deterministic algorithms. Wood trade clusters vary in size and content. They are rather autonomous. The average share of intra-cluster trade is 89%. The modularity score of our partition is 0.863. Each cluster has been described using open sources from the Internet. The content of the clusters does not contradict the logic of the wood industry processes. The clusters create rather compact areas on the map – wood trade regions. Their borders often overlap with existing administrative boundaries. Five types of network structure of clusters were defined: vertical monocentric, vertical polycentric, horizontal, dendritic, simple. There are three factors of clustering in wood industry of Russia: production chains (4 types – pulp, plywood, lumber, chipboard chains), demand chains (redistribution of raw material between manufacturers within the cluster, accumulation of wood volumes for some enterprises outside the cluster, wood trade between traders within the cluster), common holder. We have shown that existing approaches to cluster detection based on location quotients often misrepresent economic networks.

Full Text

Restricted Access

About the authors

N. А. Sinitsyn

Lomonosov Moscow State University

Author for correspondence.
Email: nicksinus@yandex.ru

географический факультет

Russian Federation, Moscow

М. S. Elutin

Lomonosov Moscow State University

Email: mikhail.elyutin@student.msu.ru

географический факультет

Russian Federation, Moscow

A. S. Korotkov

Lomonosov Moscow State University

Email: korotkov.andrey@geogr.msu.ru

экономический факультет

Russian Federation, Moscow

A. O. Kushlevich

Lomonosov Moscow State University

Email: artem.kushlevich@yandex.ru

географический факультет

Russian Federation, Moscow

R. R. Menyalshikov

Lomonosov Moscow State University

Email: roman.menyalschikov@yandex.ru

географический факультет

Russian Federation, Moscow

D. S. Rusakov

Lomonosov Moscow State University

Email: d_c_rusakov@mail.ru

географический факультет

Russian Federation, Moscow

References

  1. Belousov I.I. The fundamentals of inter-district communications and transportation. Extended Abstract of Doct. Sci. (Geogr.) Dissertation. Moscow: MSU, 1958. 32 p.
  2. Chaslavskii V.I. Khlebnaya torgovlya v Tsentral’nom raione Rossii. Chast’ I. Torgovlya v Primoskovskom raione [Grain Trade in the Central Region of Russia. Part 1. Trade in the Moscow Region]. St. Petersburg: Tipogr. V. Bezobrazova i Ko., 1873. 338 p.
  3. Dash N.G., Rae A. An economic geography of the United States: From commutes to megaregions. PLoS ONE, 2016, vol. 11, no. 11, art. e0166083. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0166083
  4. Fruchterman T.M.J., Reingold E.M. Graph drawing by force-directed placement. Softw. Pract. Exp., 1991, no. 21, pp. 1129–1164.
  5. Fukunaga K., Hostetler L. The estimation of the gradient of a density function, with applications in pattern recognition. IEEE Trans. Inf. Theory, 1975, vol. 21, no. 1, pp. 32–40. https://doi.org/10.1109/TIT.1975.1055330
  6. He Y., Jiang J., Li S. The circulation analysis of substandard foods in China based on GIS and social network analysis. PLOS One, 2021, vol. 16, no. 3, art. e0248037. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0248037
  7. Kolosowsky N.N. Izbrannye trudy [Selected Works]. Smolensk: Oikumena Publ., 2006. 336 p.
  8. Kolosowsky N.N. Teoriya ekonomicheskogo raionirovaniya [Theory of Economic Zoning]. Moscow: Mysl’ Publ., 1969. 335 p.
  9. Lengyel B., Varga A., Ságvári B., Jakobi Á., Kertész J. Geographies of an online social network. PLOS One, 2015, vol. 10, no. 9, art. e0137248. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0137248
  10. Leydesdorf L., Wagner C., Park H., Adams J. Colaboración internacional en ciencia: mapa global y red. Prof. Inf., 2013, vol. 22, no. 1, pp. 87–94. (In Spanish). https://doi.org/10.3145/epi.2013.ene.12
  11. Olechnicka A., Ploszaj A., Celińska-Janowicz D. The Geography of Scientific Collaboration. New York: Routledge, 2019.
  12. Porter M. Konkurentsiya [On Competition]. Moscow: Vil’yams Publ., 2005. 608 p.
  13. Probst A.E. Osnovnye problemy geograficheskogo razmeshcheniya toplivnogo khozyaistva SSSR [The Main Problems of the Fuel Industry Localization in USSR]. Moscow, Leningrad: Izd-vo Akad. Nauk SSSR, 1939. 404 p.
  14. Ratti C., Sobolevsky S., Calabrese F., Andris C., Reades J., Martino M., Rob C., Strogatz S.H. Redrawing the map of Great Britain from a network of human interactions. PLOS One, 2010, vol. 5, no. 12, art. e14248. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0014248
  15. Richter D.I. Proekt razdeleniya Rossii na raiony tovarnogo mukomol’ya (Sostavlen po porucheniyu Soveta s’’ezdov mukomolov) [The Draft of the Division of Russia into Commercial Flour-milling Areas (Compiled on behalf of the Millers Congresses Council)]. St. Petersburg: Tipogr. I. Lur’e i Ko., 1908. 88 p.
  16. Rodoman B.B. Arealy i seti [Areas and Networks]. Smolensk: Oikumena Publ., 1999. 256 p.
  17. Semenov Tyan-Shanskii V.P. Torgovlya i promyshlennosti Evropeiskoi Rossii po raionam. Obshchaya chast’ i prilozheniya [Trade and Industry in European Russia by Region. General Part and Applications]. St. Petersburg: Tipogr. V.F. Kirshbauma, 1911. 218 p.
  18. Smirnov I.P., Vinogradov D.M., Alekseev A.I. To Moscow or to Saint Petersburg? Population gravity of the Tver Region according to the data of “VKontakte” online network. Izv. RGO, 2019, vol. 5, no. 6, pp. 69–80. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S0869-6071151669-80
  19. Traag V.A., Waltman L., van Eck N.J. From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities. Sci. Rep., 2019, no. 9, art. 5233. https://doi.org/10.1038/s41598-019-41695-z
  20. Valerie C.V., Olivier J.W., Marjatta E., Brahima C., Rachata M., Gregory A. K. Network analysis of regional livestock trade in West Africa. PLOS One, 2020, vol. 15, no. 5, art. e0232681. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0232681
  21. World Intellectual Property Report. The Geography of Innovation: Local Hotspots, Global Networks. Geneva: World Intellectual Property Organization, 2019.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Dynamics of timber trade in Russia according to EGAIS timber accounting data.

Download (134KB)
3. Fig. 2. Data collection scheme.

Download (302KB)
4. Fig. 3. Visualization of the graph in Table 3 (the thickness of the edges is proportional to the volume of the transaction).

Download (99KB)
5. Fig. 4. Clustering technique.

Download (508KB)
6. Fig. 5. Louvain algorithm.

Download (143KB)
7. Fig. 6. Example of a table of the structural similarity coefficient (two clusterings, each with two clusters).

Download (125KB)
8. Fig. 7. Size and isolation of the largest timber trading clusters in Russia (a), structure of timber turnover in populated areas by the largest timber trading clusters in Russia (b), 2020

Download (985KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».