物流企業的運輸成本優化模型與實證研究

摘 要：文章主要研究物流企業運輸成本的優化模型及實證應用。通過對物流企業運輸成本構成的深入分析，構建了一套綜合考慮運輸距離、裝載率、運輸方式、燃油價格、車輛維護成本等因素的多目標優化模型。通過數學建模和算法設計，以求在滿足運輸時效和服務質量的前提下最大限度地降低總運輸成本。實證研究階段，選取若干典型物流企業進行實地調研和數據分析，驗證優化模型的實際效果，并針對不同情境給出相應的成本優化策略。研究結果顯示，通過運用優化模型，物流企業可在保持服務水準的同時有效降低運輸成本，提高運營效率和經濟效益。

關鍵詞：物流企業；運輸成本；成本優化

中圖分類號：F224文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2025） 23-0073-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.23.019

1 引言

在當前競爭激烈的物流市場環境中，運輸成本控制是提升物流企業核心競爭力的關鍵因素[1]。隨著物流業務規模的擴大和復雜性的增加，如何科學有效地優化運輸成本結構、實現經濟效益最大化，已成為業界亟待解決的問題。

2 物流運輸成本概述及其重要性

2.1 物流運輸成本概述

物流運輸成本是物流企業在進行貨物運輸過程中所產生的全部費用支出，它是物流總成本的重要組成部分。運輸成本主要包括但不限于以下幾個方面：物流運輸成本涵蓋直接運輸成本（如燃油、工資、維修等）、間接運輸成本（如調度、培訓費、租金、管理費等）、時間成本（如延誤導致的間接損失）、附加成本（如環保政策引發的額外支出或為提升效率的投資）及隱性成本（如回程空載損失、貨物損壞、客戶滿意度下滑及綠色物流技術改造）。

2.2 物流運輸成本的重要性

在當代企業的戰略藍圖中，物流運輸成本占據了舉足輕重的地位，其深遠意義貫穿于企業發展的多層面。首要的是，作為物流開支的大頭，運輸成本直接觸及企業的經濟核心，其占比達35%～50%，揭示出成本的微調即可對企業盈利造成重大影響。通過精進管理與策略調整，企業得以削減費用、鞏固財務狀況，并在市場競爭中，依賴成本控制力強化自身競爭力，穩固市場份額并促其增長。進一步說，運輸成本管理直指資源配置的高效性。周密規劃運輸手段、路徑與裝載方案，既能縮減冗余開銷，又能引導物流資源達到最優化配置，保障每個環節的高效率運行。這種資源精細調配的技巧，是企業追求運營效率最大化和成本效益平衡的鎖鑰。再者，運輸成本與消費者的滿意程度息息相關。一個既高效又成本可控的物流系統，能保證商品迅速無損地到達客戶手中，增強了客戶的信賴與忠誠，利于企業在市場上樹立正面的品牌形象。反之，高企或波動的運輸費用則可能轉嫁于消費者，干擾產品定價及消費體驗，最終侵蝕企業的市場地位。從宏觀視野審視，掌控運輸成本的能力構成了企業構筑競爭優勢的基礎。在全球競爭白熱化的今天，那些能有效減少成本、提升物流效率的企業，顯然在業內享有更大的成長空間和先機，有望成為行業領頭羊。最后，從長遠角度考慮，運輸成本的優化是通往可持續發展目標的必經之路。隨著企業環保意識的提升，綠色物流成為大勢所趨，企業通過減少運輸中的能源消耗和排放，既滿足了社會對環保的期待，也提升了企業的社會責任感，為公司的持續發展鋪設了綠色道路。

2.3 物流運輸成本的構成及影響因素

物流運輸成本是物流運作中的核心成本之一，其構成主要包括以下方面：直接運輸成本（直接運輸成本涵蓋了那些直接關聯至運輸作業本身的開銷，諸如車輛燃油費、道路通行費、碼頭處理費、裝載與卸載費，以及直接人工成本，囊括了車輛的日常保養維修、司機薪資，乃至于運輸途中的各類即時支出）、間接運輸成本（間接運輸成本雖不直接源于單項運輸作業，卻對整個物流運作體系起著基礎而關鍵的支持作用，涉及內容包括但不限于物流管理的開銷、信息系統的持續維護費用、保險費用的承擔，以及公司內部行政管理的各項支出）、時間成本（時間成本在物流領域被視為一種寶貴的資源，其間的損耗不容忽視。諸如貨物裝載等待、運輸過程中的延遲及必要的行政審核時間，這些因素不僅會間接推高倉儲維持的開銷、引起機會成本的上升，還可能損害客戶的滿意度，帶來潛在的信譽風險）、非預期成本（非預期成本涵蓋了無法事先準確預測的支出，比如突發事故的賠償費用、因應對緊急事件，例如極端氣候所引致的額外花費，以及供應鏈中斷后隨之而來的連帶經濟損失等不確定性開銷）[2]。

影響物流運輸成本的因素眾多，主要包括：

（1）運輸距離與頻率：運輸距離越遠、頻次越高，直接成本通常越大。

（2）運輸方式的選擇：公路、鐵路、水路、航空等不同運輸方式的成本差異顯著。

（3）載運效率與裝載率：高裝載率能有效攤薄單位貨物的運輸成本。

（4）市場供求關系與油價波動：影響燃油成本和其他市場價格因素。

（5）政策法規與稅收優惠：政府的物流產業政策、稅制改革等都會影響運輸成本。

（6）科技創新與信息化程度：現代化物流技術如GPS定位、智能調度等能有效降低運輸成本，提高運輸效率。

3 運輸成本優化模型研究現狀

3.1 現有運輸成本優化模型的主要類型

盡管現有的運輸成本優化模型在理論與方法上取得了顯著進展，并在多個行業及場景中得到應用，但其實際實施與持續優化仍面臨若干挑戰，現有運輸成本優化模型主要分為以下五種類型。

（1）線性規劃模型：線性規劃方法的基礎在于運用線性關系清晰界定成本與決策變量的直接聯系，尤其在物流管理領域展現其廣泛應用價值，比如應對著名的巡回售貨員問題（TSP）與容量受限的車輛路徑問題（CVRP）。該模型通過精密構建目標功能——旨在減少總體運輸開支或行程長度，并設定詳盡的約束條款，包括載重量的上限規定及客戶訪問時段的嚴格要求，繼而采用諸如簡化算法或內點算法的精密工具求解，確保了物流資源配置的最優化與高效性。

（2）動態規劃模型：動態規劃模型尤為擅長應對含有時間序列特點的物流挑戰，例如庫存再補給的策略規劃與復雜的多階物流設計。該模型的精髓在于將復雜問題層層拆分為互有關聯的子問題，遵循最優決策原則遞進求解，直至得出整體的最佳策略。實踐中，依托貝爾曼方程作為核心算法，該模型能有力應對諸如需求波動性、隨時間演化的運費變動等不確定性難題，實現從局部到全局的最優解耦合。

（3）整數規劃模型：在面對運輸策略制定需做出離散抉擇的情景下，比如確定確切的車輛派遣數量及每次裝載的具體貨量，整數規劃模型就尤為關鍵。該模型嵌入整數變量的機制，強化了解決方案的實踐可行性和與真實操作的貼合度。特別是在解決倉庫位置安排、大批量貨物運送策略等復雜問題時，采用分支界定技術和割面法成為探尋無妥協全局最優解的兩大主流策略，它們有效促進了決策精準度與執行效率的雙重提升。

（4）混合整數規劃模型：處理更加錯綜復雜的運輸情況，其中同時涉及連續變量，例如依據距離線性增加的運輸費用，以及整數變量，像交通工具的具體臺數，混合整數規劃模型提供了一種兼顧靈活性與全面性的解決方案框架。該模型在構建復雜的物流網絡架構、推動物流成本的綜合性降低等方面，彰顯出卓越的效能。

（5）遺傳算法、模擬退火算法等啟發式算法模型：當面對規模浩大、架構繁復的運輸優化挑戰時，常規優化策略可能會因為極高的計算要求而難以觸及精確的解決方案。在此背景下，啟發式算法體系突出表現為遺傳算法、模擬退火技術及粒子群優化策略，因其能迅速收斂解空間并便于并行運算的特性，成了矚目的選擇。這些算法借鑒自然界的進化邏輯、物理現象或生物群體互動模式，經過一系列迭代步驟產出解的集合，逐步趨近于全局最優化或足夠優良的解，其應用范疇廣泛覆蓋了大規模物流分配優化、緊急救援物資配置等諸多關鍵領域，充分證明了其在實踐中的高效能與高度靈活性。

3.2 現有模型的優缺點分析

現有運輸成本優化模型各有優缺點，下面分別進行簡要分析。

（1）線性規劃模型：優點是邏輯清晰，易于理解和實施，適用于簡單明了的運輸問題，如車輛調度、運輸路徑選擇等。當問題規模較小，約束條件較少時，求解速度快且準確。缺點是對于復雜、大規模的運輸問題，尤其是含有非線性關系、整數變量的情況，線性規劃模型可能會過于簡化問題，無法找到最優解。

（2）動態規劃模型：優點是能夠處理具有時間序列特性的運輸問題，能較好地應對需求變化、環境不確定等問題，找到某一時間段內的最優決策序列。缺點是計算復雜度隨問題規模增大而急劇增加，可能導致計算時間過長，不適合實時動態優化。

（3）整數規劃和混合整數規劃模型：優點是適合解決決策變量為整數的運輸問題，能精確刻畫實際運輸中的整數約束條件，如車輛數量必須是整數。缺點是相比線性規劃，整數規劃和混合整數規劃問題的求解難度更大，可能會出現NP難問題，實際應用中往往需要借助高級算法或專業軟件求解。

（4）啟發式算法模型：優點是適用于解決大規模、復雜的運輸優化問題，尤其是那些經典優化模型難以求解的情況，通過模仿自然選擇和演化過程尋優，往往能得到滿意解。缺點是求解結果可能存在一定的隨機性，不一定能找到全局最優解，且算法參數調整和優化具有一定難度。

4 運輸成本優化模型的構建

4.1 模型構建的基本原則與目標

構建運輸成本優化模型時，首要確保其準確反映實際情況，涵蓋貨物量、距離、載具性能、時間限制等具體條件及各類約束[3]。全面考慮直接運輸成本及庫存、延誤、燃油、維護等間接成本因素，以降低總成本為核心目標，通過優化路線、裝載、減少空駛等措施實現。同時兼顧服務質量，確保在滿足時效與客戶滿意度前提下降低成本。模型設計力求簡潔實用，便于決策者理解和應用，求解算法要高效可行。模型應具備動態適應性，能靈活應對市場需求、法規政策和供應鏈環境的變動，旨在通過科學量化方法和精細化管理，推動運輸系統高效運作，有效降低成本，提升整體運營效果。

4.2 模型構建的具體步驟與方法

構建運輸成本優化模型通常遵循以下具體步驟與方法：

（1）明確目標與約束條件：首要定義優化目標，如最小化總運輸成本，同時明確模型中要考慮的各種約束條件，如運輸能力限制、時間窗口要求、貨物容量限制等。

（2）數據收集與預處理：搜集關于貨物量、運輸距離、運費、裝卸費、燃油費、人力成本等相關數據，并進行整理、清洗和標準化處理，以便于輸入模型。

（3）構建模型框架：根據問題特性選擇合適的模型類型，如線性規劃、整數規劃、動態規劃或混合整數規劃等。設計目標函數和決策變量，并將各種成本因素和約束條件公式化地表達出來。

（4）模型求解：采用合適的算法或軟件工具求解模型，如單純形法、分支定界法、遺傳算法、模擬退火算法等，獲得運輸成本最優解或接近最優解的解決方案。

（5）模型驗證與優化：將求解結果應用于實際運輸情景中進行驗證，根據實際運行效果和反饋信息對模型進行迭代優化，調整模型參數或修改模型結構，直至模型既能準確反映實際情況，又能有效指導運輸成本優化實踐。

（6）實施與跟蹤：將優化后的運輸策略落實到日常運營中，持續跟蹤監控實施效果，根據市場環境、業務需求的變化及時調整優化模型，以確保其持續適用性和有效性。

4.3 模型的關鍵參數與變量設置

在構建運輸成本優化模型的過程中，精確定義和合理設置關鍵參數與變量是確保模型精準反映實際問題、有效指導決策的關鍵步驟。這些參數與變量的選擇和量化直接關系到模型的實用性和所提解決方案的可行性與效率[4]。關鍵參數包括以下幾項。

（1）運輸費用：運輸費用的詳細劃分超越了基本的依距離和重量計價原則，還囊括了分段費率、高峰期加價及返程空車減免費用等多重計費細節。此外，固定費用的界定應全面涉及裝卸、停泊及文件管理等所有初發性或周期性成本項目。

（2）運輸能力：詳盡闡述運輸能力時，需精確到每類運輸工具的具體規格參數，涵蓋最大承重限度、容積約束、特殊商品適應性，比如冷藏或危險品運輸資質及車輛可調度的時間范圍。

（3）時間因素：深化時間因素的考量，需拓寬至更多維度的時限性標準，如顧客指定的收貨時段、轉運期間的滯留時間及其成本影響、緊急指令的優先排序變動，以及節假日與夜班運輸所帶來的成本變量。

（4）運營成本：在既定框架上，運營成本的深化應細分為不變成本項（例如車輛的折損價值、年度保險費）與變動成本項（如同行駛距離相關的燃油耗費、按工時計酬的人力開支），同時要顧及長期的成本發展趨勢，以及采納環保節能措施可能實現的成本縮減效果。

（5）路線與距離：路線與距離的優化策略涉及運用先進GIS技術和實時的交通信息，以精準判斷在不同時段下的最優行駛路徑，全面納入諸如交通擁堵、道路施工狀況、天氣變化等動態變量對路徑成本的潛在影響。

在設計關鍵變量時，通常會涵蓋以下幾類。

①行動選擇變量：這包括決定使用哪種交通工具、選取哪條運送路徑，以及每次運輸應裝載的商品數量等。

②系統狀態指標：這些指標描繪了系統在特定時間點的情況，例如車輛的實時位置、剩余的裝載容量等。

③調控參數：這部分變量允許企業依據實際情況靈活調整，涉及如何規劃裝載以最大化效率、制定調度計劃以適應需求變動等。

5 運輸成本優化模型的優化建議

5.1 針對實證結果的模型優化策略

根據實證研究結果，對運輸成本優化模型提出的優化建議如下。

（1）細化成本結構：對模型中的各項成本指標進行細致劃分和精確估計，如區分高峰和平峰時段的運輸費用、引入更精細的燃油消耗模型等，確保模型對成本的估算更為準確。

（2）優化決策變量：針對模型中影響成本的關鍵決策變量（如運輸路線、裝載策略、運輸工具選擇等），結合實證結果進行優化調整，如利用智能算法動態規劃最佳路線，減少空駛里程和等待時間。

（3） 引入動態參數：考慮到市場需求、政策法規、季節性變化等因素對運輸成本的影響，模型應具備動態調整功能，適時更新相關參數，以提高模型的適應性和預見性。

（4）集成先進科技：利用物聯網、大數據、人工智能等先進技術，實時采集和分析數據，提升模型預測和決策的準確性，如通過實時交通信息調整運輸路線，避免擁堵區域。

（5） 強化多目標優化：在關注運輸成本的同時，兼顧服務質量、環保要求等其他關鍵目標，通過構建多目標優化模型，尋求運輸成本與其他目標間的平衡點，實現整體最優化。

5.2 模型在實際應用中的改進建議

針對運輸成本優化模型在實踐中的改良提議，可歸納為以下方面。

（1）成本計算的精密化：深化模型內各成本項的計算精度，比如實施更為精細的距離測量、燃油消耗預估、車輛維護費用及人力開支的校準，以確保模型輸出緊貼現實成本狀況。

（2）參數靈活性增強：依據流動數據（諸如交通流密度變化、油品價格起伏、市場動態調整）來靈活校正模型參數，旨在提升模型預測及決策反饋的時效性和精確度。

（3）算法與策略升級：融入更加切合實際場景的優化算法，例如遺傳算法、模擬退火技術等，來進一步優化運輸路徑規劃、裝載模式和調度部署，著力減少空載運行及等待時間等非生產性支出。

（4）集成多維度信息：整合地理信息系統、物聯網、大數據等技術，收集和利用更多維度信息，提升模型對復雜運輸環境的適應能力。

（5）考慮多重目標：在優化成本的同時，兼顧運輸時效、客戶滿意度、環保要求等其他關鍵目標，實現多目標協同優化，確保整體效益最大化。

（6）模型驗證與反饋：定期對模型輸出與實際運營結果進行比對和驗證，根據實際反饋不斷優化和調整模型，以保持其在不斷變化的市場環境中的有效性。

5.3 未來研究方向與展望

未來運輸成本優化模型的優化將著重于五大方向。第一，深度融合物聯網、大數據和AI等技術，提升數據驅動的決策精度與效率；第二，構建多目標模型，在降本的同時考慮碳排放、能源效率和客戶滿意度等；第三，針對市場需求、油價波動等不確定性，開發魯棒性優化模型以增強適應性；第四，研究網絡層面的協同優化策略，降低全物流網絡運輸成本；第五，響應可持續發展目標，將綠色低碳理念納入模型，探索新能源運輸工具配置優化，推動運輸業綠色轉型。

6 結論

總結而言，文章針對物流業面臨的運輸成本挑戰，設計了一套綜合多元成本要素的優化模型，并通過實際案例驗證了其應用實效性。研究結果顯示，借助此模型，物流企業不僅能在保證運輸速度與服務質量的基礎上，精準辨識并減少多余的運輸開支，還能促成成本結構的精煉與業務效率的飛躍。展望未來，該模型的廣泛應用與深度探索將在更廣泛的物流情境中鋪開，為促進行業成本控制能力的進步與創新戰略的實施提供強大動力。

參考文獻：

[1]王守麗.物流企業成本管理問題及對策研究[J].物流科技，2024，47（5）：48-50.

[2]王昱，石超峰.基于運輸經濟模型的物流運輸降本方法研究[J].河南教育學院學報（自然科學版），2020，29（1）：130-132.

[3]許金金.降低運輸成本的物流企業優化管理探討[J].商場現代化，2023（13）：48-50.

[4]劉殊舸.物流運輸企業的成本費用管控[J].納稅，2024，18（1）：55-58.

［作者簡介］裴青（1979—），女，漢族，湖北武漢人，本科，中級會計師，研究方向：成本管理。