在物流操作中，虽然数学建模的应用看似不常见，但实际上，物流体系的后台完全依赖于数学模型构建的优化体系。这一体系中，宏观与微观经济学理论的运用十分关键，以解决其中的复杂博弈问题。
物流体系错综复杂，涵盖抽象演绎、建模解方程、数据回归分析与博弈均衡等多个方面。尽管逻辑清晰的结论往往难以直接应用于实际物流操作。那么，现实的经济现象能否被量化呢？如果假设不当或完全错误，那么建模研究的结论在现实中又有何意义？
毫无疑问，将数学方法引入物流体系的经济学，极大地推动了经济学在物流领域的发展。没有数学的引入，经济学将失去科学的数理基础。数理证明为经济理论提供了科学依据，使其从单纯的现象抽象演绎转变为对未来的科学预测。
当数学逐渐在经济学领域占据主导地位时，经济学也会面临一些困境。物理学借助数学成为自然科学的典范，但经济学绝对不可能仅仅通过数学就成为第二个物理学。现代西方主流经济学大量运用数学，使其从假设前提到结论推理都更加严格。经济学的研究对象是社会中的经济现象，涉及心理学、学、社会学等诸多学科。人类个体和社会的决策过程远比模型要复杂得多。
凯恩斯曾指出，经济分析体系符号化的数学方法存在重大缺陷。当假设无法被接受时，数学方法的说服力和威信便荡然无存。近来的“数理”经济学往往陷入胡编乱造，其结论基于不精确的初始假设。在一堆自命不凡和无用的符号中，经济学家可能忽视了现实世界的复杂性和相依性。
尽管借助数学工具研究经济学是重要途径，但过度数学化可能使经济学的本质迷失在数字模型中。数学只是经济学家表达经济思想的工具，经济学的本质在于丰富的思想和可验证的假说。
经济学数学化趋势的一个严重后果是，当学者仅依赖数学工具预测经济现象并给出政策建议时，这些预测可能基于与经济现实不符的模型，导致经济政策偏离正确方向。这与数学的僵化倾向有关，表现为一种经济学领域的“异化”现象。也就是说，经济学家所使用的科学工具可能反过来统治他们的思想和决策。
从理论上看，经济学的贫困表现为其数学化的趋势；从现实角度看，经济学与道德哲学的分裂是经济学对现实指导的扭曲的根源。幸运的是，经济学和道德哲学之间的界限正在消融。来自经济学外部的政治哲学讨论，以及经济学内部的哲学反思、公共选择经济学和利他主义分析等等，都在试图回归古典经济学家对社会经济现实的关注。阿马蒂亚·森推动了经济学重建维度，点燃了重建经济学和学联盟的理想火炬。这使经济学家们在研究工具的始终不忘望向经济发展的灯塔，怀抱着经世致用的理想和良知，航行在经济学的研究道路上。