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摘 要：以数字经济为研究背景，系统探讨企业物流成本控制的优化路径与实施策略。通过构建全链条物流分析框架，结合数字化转型的技术特征，提出基于RFID技术、智能路径规划及区块链逆向物流的集成化解决方案。研究采用时间驱动作业成本法（TD-ABC）与多目标优化模型，量化分析技术应用对物流成本、运营效率及服务质量的影响。实证结果表明，数字技术的协同应用可使全链条物流总成本降低14.3%，库存周转率提升42%，运输里程缩减18.5%，客户满意度提高19.4%。
关键词：数字经济；物流成本控制；RFID技术；智能路径规划；区块链逆向物流
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.06.002
概述
在数字经济加速发展的驱动下，物流行业正从传统粗放式管理向智能化、精细化转型。根据国际物流与供应链协会（ILSCA）的统计，全球物流成本占GDP比重约为12%，而中国的这一指标长期维持在14%以上，显著高于发达国家水平。如何通过技术创新实现降本增效，已成为企业提升核心竞争力的关键命题。当前，物联网、大数据与区块链等技术的融合应用，为物流成本控制提供了新的方法论。从理论层面看，智能物流管理系统可通过实时数据采集与分析，优化资源配置效率；区块链技术则通过构建可信数据网络，降低逆向物流中的信息验证成本。然而，现有研究多聚焦单一技术应用，缺乏对全链条物流成本协同优化的系统性探讨。本文以制造企业为研究对象，从全生命周期视角构建物流成本控制框架。通过整合数字技术工具链，重点解决仓储配送效率低下、逆向物流成本高企、跨环节数据孤岛等共性问题。研究旨在揭示数字技术赋能物流成本控制的实现路径，为行业提供兼具理论深度与实践价值的优化范式。研究结论不仅可指导企业实现降本增效目标，还对完善数字经济时代物流管理理论体系具有积极意义。
