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结论与展望
本论文通过对Ucinet软件的学习与研究，尝试用一种新的方法，从一个新的角度来分析研究供应链上企业之间的关系。通过研究可以发现，社会网络分析法对于研究供应链也是一样适用的，并且效果良好。对于供应链网络关系的分析可以帮助企业认识自己在供应链中的地位，明确企业自身的不足，了解今后的发展方向。对于供应链管理者来说，有助于管理者对链上企业的协调与控制。使供应链健康稳定的发展。
当然，由于研究数据有限，资金不足。本文还有很多不足之处，对于各种关系参量的选择过于简单，不能具体反映各个方面的情况。希望以后有机会可以更深入具体的研究。也希望本文能给以后的学者研究供应链提供新的思路。
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致谢
历时将近两个月的时间终于将这篇论文写完，在论文的写作过程中遇到了无数的困难和障碍，都在同学和老师的帮助下度过了。尤其要强烈感谢我的论文指导老师—王建华老师，他对我进行了无私的指导和帮助，多次对论文的修改和改进提出意见。其次是王浩学长，他在Ucinet软件使用方面给了我很大的帮助。另外，在校图书馆查找资料的时候，图书馆的老师也给我提供了很多方面的支持与帮助。在此向帮助和指导过我的各位老师表示最中心的感谢！感谢这篇论文所涉及到的各位学者。本文引用了数位学者的研究文献，如果没有各位学者的研究成果的帮助和启发，我将很难完成本篇论文的写作。感谢我的同学和朋友，在我写论文的过程中给予我了很多素材，还在论文的撰写和排版灯过程中提供热情的帮助。由于我的学术水平有限，所写论文难免有不足之处，恳请各位老师和学友批评和指正！
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参考文献
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附录
附录1 供应链M权利网络点度中心度分析结果
FREEMAN'S DEGREE CENTRALITY MEASURES
--------------------------------------------------------------------------------
Diagonal valid? YES
Model: ASYMMETRIC
Input dataset: 333 (C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\333)
1 2 3 4 OutDegree InDegree NrmOutDeg NrmInDeg ------------ ------------ ------------ ------------ 16 16 6.950 4.050 43.438 25.313 13 13 6.350 4.650 39.688 29.063 3 3 6.000 1.000 37.500 6.250 2 2 6.000 1.000 37.500 6.250 1 1 6.000 1.000 37.500 6.250 6 6 6.000 1.000 37.500 6.250 5 5 6.000 1.000 37.500 6.250 4 4 6.000 1.000 37.500 6.250 11 11 5.920 11.080 37.000 69.250 8 8 5.890 11.140 36.813 69.625 12 12 5.820 5.180 36.375 32.375 7 7 5.280 11.720 33.000 73.250 15 15 5.220 5.780 32.625 36.125 10 10 5.200 11.800 32.500 73.750 9 9 4.990 12.040 31.187 75.250 14 14 3.410 7.590 21.313 47.437
DESCRIPTIVE STATISTICS
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