多式联运作为一种高效的货物运输组织方式,通过整合两种及以上运输方式的优势，能够有效降低物流成本、提升运输效率并减少碳排放，已成为全球物流领域的研究热点，国外对多式联运的研究起步较早，理论体系相对成熟，研究内容涵盖运营优化、技术应用、政策机制等多个维度，形成了较为完善的研究框架。
多式联运运营优化与决策模型研究
国外学者在多式联运运营优化领域的研究主要集中在路径选择、枢纽选址、资源调度等方面，在路径选择方面，早期研究多基于运筹学方法，如混合整数规划（MIP）模型，以运输成本最小化为目标，考虑运输时间、中转次数等约束条件，Crainic等（2009）构建了多式联运网络设计模型，通过引入时间窗约束和容量限制，提升了模型的实用性，近年来，随着智能算法的发展，遗传算法、蚁群算法等启发式方法被广泛应用于解决复杂多式联运路径优化问题，特别是在大规模网络场景中展现出更好的计算效率。
在枢纽选址方面,研究重点从单一枢纽选址扩展到多层级枢纽网络设计，O’Kelly等（2025）提出了考虑枢纽容量和服务水平的多式联运枢纽选址模型，结合了固定成本和可变成本的综合优化目标，部分学者开始关注不确定性因素对枢纽选址的影响，如需求波动、运输延误等，通过随机规划或鲁棒优化方法提升模型的抗风险能力，Zhang等（2025）构建了需求不确定下的多式联运枢纽选址鲁棒模型，有效降低了需求波动对网络性能的影响。
资源调度研究则侧重于运输工具（如集装箱、货车、列车）的协同配置，Wang等（2025）研究了多式联运中集装箱与运输工具的联合调度问题，通过建立以总成本最小化为目标的动态调度模型，实现了资源的高效利用，绿色物流理念的推动下，碳排放约束被纳入资源调度模型，学者们开始探索低碳路径优化方法，如引入碳税机制或碳排放限额，以平衡经济效益与环境效益。
多式联运信息技术与智能化应用
信息技术的快速发展为多式联运提供了新的研究方向,物联网（IoT）、区块链、人工智能（AI）等技术的应用，显著提升了多式联运的透明度和智能化水平，在物联网领域，通过RFID、GPS等设备实现货物全程实时追踪，已成为多式联运的基础技术支撑，欧盟的“Smart Freight Logistics”项目利用物联网技术构建了多式联运货物追踪系统，实现了货物状态、位置及运输环境的实时监控。
区块链技术则通过去中心化、不可篡改的特性，解决了多式联运中信息不对称、单证流转效率低等问题，Ivanov等（2025）提出了基于区块链的多式联运信息共享框架，通过智能合约自动执行运输合同，减少了纸质单证的使用和人工干预，提升了中转效率，AI技术在需求预测、智能调度等方面的应用也取得显著进展，机器学习算法被用于分析历史运输数据，预测不同运输方式的货物流量，为运营决策提供数据支持。
多式联运政策机制与可持续发展研究
政策机制是推动多式联运发展的重要保障,国外学者从政策工具、激励机制、国际合作等多个角度展开研究，在政策工具方面，研究重点包括财政补贴、税收优惠、法规标准等，美国通过“Multi-Modal Transportation Grant”项目对多式联运枢纽建设提供资金支持，而欧盟则通过“TEN-T”核心网络计划推动成员国间多式联运基础设施的互联互通。
激励机制研究关注如何通过经济手段引导货主选择多式联运,Peters等（2025）分析了碳税政策对货主运输方式选择的影响，发现碳税水平的提升能显著增加铁路和水运等低碳运输方式的市场份额，部分学者探讨了“污染者付费”原则在多式联运中的应用，如根据碳排放量收取运输费用，以促进绿色运输。
可持续发展研究则聚焦于多式联运的环境效益评估,通过生命周期评价（LCA）方法，学者们对比了不同运输组合的碳排放、能源消耗等指标，Hickman等（2025）的研究表明，与公路运输相比，铁路-水路联运的碳排放可降低40%以上，循环经济理念也被引入多式联运研究，探讨集装箱、托盘等运输设备的循环利用模式，以减少资源浪费。
多式联运风险管理与应急响应
多式联运涉及多种运输方式,其运作过程中面临自然风险、市场风险、操作风险等多种挑战，国外学者在风险管理领域的研究主要包括风险评估模型、应急响应机制和保险产品设计，风险评估方面，通过构建风险指标体系，如运输延误率、货损率、中转效率等，结合模糊综合评价法或层次分析法（AHP）对多式联运风险进行量化评估，Li等（2025）建立了基于模糊AHP的多式联运风险评价模型，识别出中转枢纽操作风险为最关键因素。
应急响应研究则关注突发事件下的多式联运网络韧性提升,学者们通过构建中断模型，分析自然灾害（如洪水、地震）或公共卫生事件（如新冠疫情）对多式联运网络的影响，并提出应急路径调整和资源重分配策略，Dell’Olmo等（2025）研究了疫情下多式联运网络的动态优化方法，通过启用备用运输路线和枢纽，保障关键物资的运输效率。
多式联运研究趋势与展望
当前,国外多式联运研究呈现以下趋势：一是数字化与智能化深度融合，如数字孪生技术被用于构建多式联运虚拟网络，实现运营过程的模拟与优化；二是绿色低碳成为核心目标，碳足迹核算、新能源运输工具应用等研究持续升温；三是跨区域合作研究加强，尤其是“一带一路”倡议下的中欧班列等多式联运通道研究，成为国际学术界关注的焦点。
相关问答FAQs
问题1：多式联运研究中，如何平衡运输成本与运输效率的关系？
解答：平衡运输成本与运输效率是多式联运优化的核心目标，可通过以下方式实现：一是构建多目标优化模型，同时考虑成本（如运输费用、中转成本）和效率（如运输时间、准点率）指标，采用帕累托最优方法求解非劣解集；二是引入时间价值系数，将时间成本转化为经济成本，统一到目标函数中；三是通过智能算法（如NSGA-II）求解多目标优化问题，为决策者提供成本与效率的权衡方案，在实际运营中，可通过增加中转次数降低成本，但需控制中转时间对整体效率的影响。
问题2：区块链技术在多式联运中主要解决哪些问题？其应用面临哪些挑战？
解答：区块链技术主要解决多式联运中的信息孤岛、单证流转效率低和信任缺失问题，通过分布式账本实现多方信息共享，智能合约自动执行运输合同（如费用结算、提货单据），减少人工干预和纸质单证使用，提升中转效率，其应用仍面临挑战：一是技术成熟度问题，区块链的性能和扩展性难以满足大规模实时交易需求；二是标准化问题，不同运输主体的数据格式和接口标准不统一，影响互联互通；三是法律与监管问题，电子单证的法律效力、数据隐私保护等尚需完善，欧盟虽已推动区块链在多式联运中的试点，但缺乏统一的国际标准，限制了其规模化应用。
