吴烁-基于Ucinet的供应链社会网络分析研究3(5)

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3 Sum 91.030 91.030 568.938 568.938 4 Variance 0.564 19.525 22.039 762.686 5 SSQ 526.931 830.300 20583.238 32433.590 6 MCSSQ 9.027 312.396 352.621 12202.973 7 Euc Norm 22.955 28.815 143.469 180.093 8 Minimum 3.410 1.000 21.313 6.250 9 Maximum 6.950 12.040 43.438 75.250

Network Centralization (Outdegree) = 8.964%

Network Centralization (Indegree) = 45.160%

通过对所得数据研究可以发现，结点16的点出度最大说明结点16上的企业对其他节点的权利最大。而点9的入度最大说明结点9上的企业在权利最小，在很大程度上收到其他企业的控制。通过上面数据还可以发现整个网络的权利中心度出度8.964%，入度45.160%显示出整个网络的权利显示出一种被控制局面，各个结点的权利呈现分散状况，很容易被其他供应链控制。然后再利用Ucinet的NetDraw功能得到网络图，如图5.1。

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图 5. 1供应链M权利网络图

根据网络图可以形象的看出各个企业的权力集中情况。

5.3 供应链M的契约网络研究

根据论文4.3章节中提到的计算公式，把供应链M上各个节点的契约网络的量化数值填入Excel表格。如表5.2。通过表5.2可以看到顾客企业与所有链上企业之间都无长期契约关系，故计算契约网络时只研究企业7—16。

表格 5. 2契约网络计算结果 1 2 3 4 5 1 2 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 5 0 0 0 0 0 6 0 0 0 0 0 7 0 0 0 0 0 8 0 0 0 0 0 9 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0 0 11 0 0 0 0 0 12 0 0 0 0 0 13 0 0 0 0 0 14 0 0 0 0 0 15 0 0 0 0 0 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 共 页 第 28 页

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Betweenness nBetweenness ------------ ------------ 6 12 0.619 1.720 2 8 0.619 1.720 8 14 0.619 1.720 4 10 0.619 1.720 7 13 0.619 1.720 1 7 0.310 0.860 5 11 0.310 0.860 10 16 0.143 0.397 9 15 0.143 0.397

3 9 0.000 0.000

通过对上面数据可以的到结论结点企业6与12、2与8、8与14、4与10、等契约关系比较紧密，合作关系良好。而结点3与任何节点企业都没有很好地合作关系。这种边缘企业在供应链上很难生存，会逐渐被供应链所析出。契约网络网状图如图5.2。

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图 5. 2供应链M契约网络图

5.3 供应链M的信任网络研究

根据本文4.4章节介绍的计算方法，对各节点数据进行计算得到表格5.3

表格 5. 3信任网络计算结果 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 7 8 9 0 0 10 11 12 13 0.1 0.1 14 0 0 15 0 0 0 0 0 0 0.3 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.05 0.05 0 0 0.83 0.02 0 0.82 0.03 0 0.12 0 0 0 0 0 0.8 0 0.08 0.4 0 0.8 0 0.32 0.3 0.1 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0.03 0.33 0.02 0 0.03 0.5 0.08 0 0.15 0 0.85 0 0.4 0.3 0.04 0 0 0 0 0.01 0.04 0.06 0.45 0.02 0 0.1 0.02 0.4 0.05 0 0.02 0.03 0 0.04 0.3 0 0.3 0.1 0.01 共 页 第 28 页

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将表5.3中得到的数据用Ucinet执行Network→Roles&Positions→Structural→Concor对所得数据进行凝聚子群分析。所得结果详见附录3。通过对数据分析可以得到结点企业7与8、15与16、9与13、14与11信任关系比较强。已经形成一个若干个小团体。

信任网络图如图5.3所示。

图 5. 3 供应链M信任网络图

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