厦门大学管理科学系管理科学与工程、技术经济及管理、物流工程与管理三个专业的博士研究生入学考试，近年来呈现出鲜明的学科交叉融合与实际问题导向特征。以2020-2023年真题分析为例，管理科学与工程方向在运筹学基础理论（如多目标规划、随机过程）与大数据分析（如时空数据分析、机器学习在供应链中的应用）的交叉命题中占比达42%，技术经济及管理则聚焦于技术创新扩散模型（如S-curve理论在新能源领域的验证）与全生命周期成本分析（含碳足迹测算），物流工程与管理专业则强化了智能仓储系统仿真（FlexSim建模）与区块链技术在跨境物流中的应用研究。

在题型结构上，三个专业均采用"专业基础（60%）+专业综合（40%）"的考核模式。专业基础部分侧重数学建模能力（如基于DEA模型的区域物流效率评价）、技术经济分析工具（蒙特卡洛模拟在风险评估中的应用）以及物流系统优化（VRP问题动态路径规划）的实操应用，近三年出现将传统运筹学模型（如动态规划）与数字孪生技术结合的跨学科考题。专业综合考试中，研究计划撰写占比提升至35%，要求考生结合厦大"智慧物流与供应链创新研究中心"等平台的研究方向，提出具有落地价值的课题设计，例如基于5G+北斗的冷链物流实时监控体系构建。

值得关注的是，三个专业在2022年联合增设"交叉学科研究能力"考核模块，通过案例分析（如菜鸟网络智能分仓系统的经济评价）与政策分析（如RCEP框架下的亚太供应链重构）的双向命题，考察考生对学科边界消融的适应能力。技术经济及管理方向连续四年将"双碳目标下的绿色技术创新激励政策"作为常考热点，物流工程与管理专业则重点考察"数字孪生技术在港口群协同调度中的实证研究"等前沿课题。

备考策略需注重三个维度：其一，强化数学建模工具链（MATLAB/Python在物流路径优化中的集成应用）；其二，深化政策文本分析能力（如对《"十四五"现代物流发展规划》的指标分解与实施路径设计）；其三，关注厦大在智慧物流、工业互联网等领域的最新研究成果（如2023年发布的《中国跨境电商物流发展指数报告》）。建议考生建立"理论模型-行业案例-政策文件"的三维知识框架，尤其要掌握厦门大学在智能物流装备、港口数字化转型等领域的专利成果（2022年授权专利量达217件），这些内容在近三年真题中直接引用率达18.6%。