在乌拉圭绿色氢气生产案例中运用系统动力学方法进行社会分析建模 Giovanni Maria Ferraris, Antonio Giovannetti, Santiago González Chagas, Marco Gotelli, Soledad Gutiérrez, Roberto Kreimerman, Antonio Mauttone, Vittorio Solina, Flavio Tonelli

《Energies》：Social Analysis Modeling with System Dynamics Approach in a Uruguayan Case of Green Hydrogen Production Giovanni Maria Ferraris, Antonio Giovannetti, Santiago González Chagas, Marco Gotelli, Soledad Gutiérrez, Roberto Kreimerman, Antonio Mauttone, Vittorio Solina and Flavio Tonelli

　　摘要
绿色氢气生产的部署日益被视为能源出口国家的战略机遇。然而，除了技术和环境方面的考虑外，大规模的工业项目可能在区域层面产生复杂且不确定的社会和经济影响。本研究采用系统动力学建模方法，探讨在乌拉圭Paysandú省引入绿色氢气生产工厂的潜在社会影响。它提出了一个初始系统模型，旨在建立一个基础的建模与仿真框架。该模型明确表示了公共财政、教育、劳动力能力、生产力和社会行为影响之间的反馈机制，从而能够在不同的制度和政策条件下探索长期的社会经济轨迹。该模型被用作一种探索性的决策支持工具，以评估各种路径、权衡和风险。研究结果表明，积极的社会成果（如人力资本积累和区域收入增长）是可能的，但并非自动发生；这些成果在很大程度上取决于治理能力、财政可持续性、劳动力市场协调和社会接受度，并且在不利情况下可能会减弱或延迟。虽然这一框架为理解社会维度提供了战略工程视角，但它只是迈向全面决策工具的第一步。本研究通过整合能源、生产、经济、社会和环境方面的内容，从战略工程的角度分析了这一复杂系统，并通过将社会维度和制度约束纳入应用于绿色氢气工业化的建模与仿真框架中，为新兴能源出口环境下的政策设计提供了见解。

1. 引言
将建模与仿真（M&S）应用于复杂系统是一种公认的决策支持方法[1]。考虑到一个国家本质上可以被视为一个复杂系统甚至是一个系统集合，战略工程方法能够分析多个不断演变变量之间的相互联系，从而有效地识别、组织和管理这些变量[2]。复杂系统表现出涌现特性和非线性动态，其行为往往无法通过单独分析各个组成部分来轻易预测。它们的复杂性源于元素之间的相互依赖性和反馈机制，这些机制产生了不断演变和动态的模式[3,4]。因此，可以运用这一方法来研究国家在灾害和应急响应[5]、关键基础设施保护[6]、重建支持[7]等方面的预防和管理活动，或者评估对运营和投资的影响和后果[8]。
由于乌拉圭实施了促进国内消费的绿色能源的重大工业政策，该国在环境可持续性方面取得了显著成就——这一成就使其成为全球能源转型领域中最积极和具有前瞻性的国家之一[9,10,11]。
人类理解影响演变的能力本质上是有限的。在一个社会系统日益复杂且变化加速的时代——常常产生不可预见的副作用并在决策过程中面临社会阻力——系统思维成为一种有价值的方法。系统思维将世界视为一个相互关联的关系网，在这个网络中，每个元素都影响并受到其他元素的影响[12]。因此，要理解社会动态中的阻力，不仅需要了解系统的复杂性，还需要了解我们用来解释和应对这些系统的心理模型[13]。系统通常具有高度的组合复杂性[13]，这可能导致表现为反直觉行为的动态复杂性和时间依赖性互动[14]。
当然，这一优势得益于该国长期以来实施的工业发展政策，这些政策使其无需应对主要来自农业活动、畜牧业、农产品生产、纤维素生产的工业生产系统的紧迫能源需求，同时该国有自己的物流系统以及支持这些产业的次要产业，这些产业共同创造了新的区域经济。基于这些前提以及开发新的能源转型实施策略的兴趣，分析一种新的工业生产系统似乎很有意义[15]，因为这有助于该国在未来进入“蓝海”竞争格局中获得竞争优势[16]。
出于这些原因，我们研究了人工智能技术在数据分析和建模与仿真系统中的应用，作为在复杂和动态的地缘政治框架中引入预测过程的原创性元素。
考虑到工业系统的复杂性，采用了一种战略方法，该方法不仅考虑定性方法，还使用能够根据行为和边界条件灵活操作的工具，提供有用且可评估的定量元素，从而减少不确定性。战略工程考虑了产出的社会、政治、环境等方面的影响，采用整体视角，使我们能够更快更有效地获取信息，识别任何关键的杠杆点，并在可持续性、环境和韧性等方面做出一致的决定[17]。
研究方法首先分析数据和信息，以理解人类行为与社会经济变量之间的相互作用。主要目标是开发一个宏观层面的仿真，以评估系统的社会可持续性和效益。为此，我们使用AnyLogic软件构建了一个系统动力学（SD）模型[18,19]。尽管这项研究侧重于在高抽象层次上构建模型，但其实际应用将留待未来的研究。

文献分析的主要意义在于探索影响新工业工厂感知和情境因素的社会动态，特别是关于生产方法、管理能力以及对知识和成熟度的集体需求。从这个角度来看，关注点和在于人类和经济资源的发展潜力，通过关键驱动因素之间的社会互动模型，可以预测与工厂及其周边人口直接和间接相关的劳动力时间分布[20,21]。在SD框架内研究社会行为可能有助于关联就业结果与工业城市化相关的社会接受度和福祉程度。然而，关于这一新兴生产范式的文献在地理和学术上的影响分析仍然有限。虽然一些研究探索了复杂的混合仿真模型[22]或氢供应链（HSC）分析[23]，但拉丁美洲的背景仍然研究不足，这为推进应用于绿色氢气社会经济发展的M&S研究提供了重要机会。
这一文献空白对政策制定者来说非常重要，因为区域结果不仅取决于投资规模，还取决于制度能力、政策时机和地方合法性。为此，本研究开发了一个宏观区域SD模型，以研究与未来绿色H2工厂相关的潜在社会经济路径，将生产动态与财政收入和公共服务、教育和能力培养、劳动力市场结果联系起来，并且——关键的是——将社会接受度作为影响实施速度和政策效果的调节机制。该模型被设计为一种探索性的决策支持工具：它旨在明确杠杆点、反馈驱动的风险和情景依赖的权衡，而不是提供具体的预测结果。数据和文献指导的参数化、透明的校准和验证程序以及系统的敏感性和情景分析被用来支持模型的可信度和可重复性。
作者讨论了复杂系统的规模以及使用SD的一些要求和步骤，通过一个乌拉圭案例研究来说明其应用，该案例研究涉及一个新的绿色氢气（H2）生产工厂，该工厂位于一个主要以传统农业生产为主的地区，其中大部分企业为中小型企业，这为估计制度对人均收入及其对经济表现的影响提供了可能性[24]。

2. 系统动力学方法
SD被用来分析复杂系统随时间演变的行为。其核心前提是系统内的每个元素都通过因果关系进行互动。SD与其他研究复杂系统的方法以及社会政策建模的传统应用的不同之处在于，它依赖于存量、反馈流和循环[25]。这种方法强调动态复杂性而非详细复杂性[12]：后者涉及多种可能的解决方案，而动态复杂性则关注不同时间范围内变化的发展。这些时间变化通过存量-流量图来研究，其中存量表示不同的积累形式，流量表示它们之间的数量流动。
此外，SD建模的主要目的是识别和表示反馈机制[26]；它通过定义存量-流量结构、时间延迟和非线性关系来捕捉系统的动态。因此，变量之间的相互作用通过CLD（因果循环图）来描绘，这是一种简化的系统及其相关组件的可视化表示。
在这些模型上进行“如果……会怎样”的仿真，使研究人员和决策者能够探索系统对各种策略或政策的反应，从而增强对其时间演变的理解。通常，SD模型是基于系统级别的状态变量构建的，这些变量包含了汇总信息[27]。这些变量不代表单个实体，因此不适合模拟表现出异质性的组件。这种汇总可能导致精度降低，但可以通过校准、验证和确认过程来缓解这一问题，确保模型的可靠性并支持其在研究中的使用。
从这个角度来看，本研究应用于绿色能源生产的新创新动态，正如“国家H2生产发展计划”指南所强调的[28]。在这方面，关注人类和经济资源的发展和增长潜力是很重要的，这可以通过一些主要驱动因素之间的社会互动模型来预测与工厂直接和间接相关的劳动力随时间的分布[20,21]。此外，在拉丁美洲的地缘政治背景下，研究这一近期发展的研究主题显得尤为重要[29]，因此深入探讨M&S在绿色H2生产领域的新经济、环境和社会发展中的应用变得很有意义。在这方面，值得探索一个内部能源需求由绿色能源满足且农业工业传统由中小型企业组成的国家的社会增长能力，该国家位于一个具有自身复杂性的广阔区域内。

2.1.研究空白与贡献
乌拉圭Paysandú地区与绿色氢气生产相关的社会行为模型并未专门探讨这一主题，以解决能源需求问题或将能源作为替代其他更具侵入性系统的方案。事实上，该国在绿色能源生产方面几乎实现自给自足，其绿色能源产量约占当前总需求的94% [30]。与现有文献中的观点不同，该模型更侧重于绿色氢气的出口和销售潜力，将主要社会问题视为传统生产方式可能导致的工作价值损失（乌拉圭以农业和农村发展为特征），以及新的工业生产模式在提升技能、人均收入和整体福祉方面的影响。

深入的文献分析表明，人们特别关注“氢能技术”（HET），认为其在全球脱碳努力中扮演着“关键支持角色” [31]。因此，需要社会接受度来支持“氢能经济”的愿景，以探究人们对“氢能住宅”提供所有家庭能源服务的认知和接受程度。研究结果强调了风险感知、信任动态和情感在塑造消费者观念中的重要性，并分析了由此带来的经济效益、社会和环境问题。

也有研究探讨了人们对风能发电厂存在的接受与否，风能是绿色氢气生产的重要能源来源。研究发现，影响风能接受度的因素可分为过程相关变量、个人特征、感知到的副作用以及技术和地理因素 [32]。这些因素与乌拉圭民众的接受态度可能存在较大差异，因为乌拉圭民众更关注风能对生产和经济（如收入和福祉）的影响，同时也关注其对环境的影响（前提是水消耗和土地使用不会对传统生产造成负面影响），以及其对教育和文化系统发展的集体效益。

在人口接受度方面，也有相关研究。例如，Buchner等人 [33] 通过调查和访谈深入分析了德国现有或计划中的绿色氢气发电厂所在地区的居民态度，构建了多元线性回归模型以识别关键影响因素，包括对发电厂安全性的信任、对项目管理人员的信任、信息获取、风险/收益比认知、使用绿色氢气的经验、性别等，这些因素均可能对发电厂的接受度产生积极影响。

关于当地对大规模光伏电站、地面安装电站、生物质电站和风力涡轮机等项目的接受度，也有研究。Soland等人的研究 [34] 采用多模态研究设计，与其他定性研究结果一致，创新之处在于识别并讨论了影响当地接受度的因素之间的相关性。

在可持续性方面，文献广泛讨论了社会生命周期评估（S-LCA） [36]、实现联合国2030年议程目标的指导原则 [37]，以及将环境和社会标准纳入可持续性评估（如能源贫困、供水、健康和人权等基本需求指标） [38]。定量分析结果显示，个体对可再生能源系统的经济考量（即成本效益分析）是决定接受度的最强预测因素。此外，景观评估的重要性以及程序正义标准（如透明度、及时准确的信息、参与规划和安装过程的机会）也与公众接受度密切相关。

定性数据分析显示，运营公司在当地层面的承诺至关重要，公众参与度和电站选址也是影响接受度的关键因素 [38,39,40]。研究表明，仅基于经济成本做出氢气生产决策是不够的，必须整合整个价值链中的社会因素。

综上所述，研究存在以下主要空白：
(a) 需通过有效的定量分析提供指导工具；
(b) 通过教育增长过程和技能影响分析，将可持续性概念应用于更广泛的范围；
(c) 提供能够指导决策者制定公共政策的方案，减少决策不确定性。

为填补这些研究空白，所提出的模型旨在利用战略工程提供的工具，帮助公共决策者结合环境可持续性、国家发展重点以及更全面的观察和分析角度，制定旨在提升“社会”和“文化”可持续性的政策和措施，实现更和谐有效的区域发展。

系统动力学（SD）越来越多地被用于支持能源转型政策分析，因为它能够捕捉到静态评估方法难以捕捉的反馈驱动动态、延迟效应和非线性响应。在能源政策领域，SD应用通常关注技术扩散、产能扩张、补贴效果和系统整体成本或可靠性结果，将政策工具（如补贴水平、市场设计、监管设置）转化为长期部署和经济表现轨迹。然而，SD通常将社会影响和制度约束视为外生假设或聚合代理，而非相互作用的决定性因素。

另一项研究表明，能源转型不仅仅是技术经济过程，还受社会和行为条件影响，包括公众合法性、风险感知和新基础设施的接受度。关注社会接受度的研究越来越多地认识到信息、信任和分配公平性在推动或限制实施中的作用 [41,42,43]。但在基于SD的能源转型模型中，接受度往往被间接处理（如作为固定采纳约束）或仅进行定性讨论 [44,45]。此外，许多SD模型强调最佳情景下的积极效果，而对不利条件的系统探索较少（如财政压力、传统行业被挤出或技能不匹配）。

最后，旨在为政策决策提供信息的SD模型在实证基础和可重复性方面仍面临挑战。尽管许多研究基于合理结构假设，但很少提供透明的参数分类、数据来源、校准协议和多标准验证。特别是关键绩效指标（KPI）的历史基准校准、趋势分析（如趋势形态、转折点、延迟）和系统敏感性分析的系统性报告不足，而这些对于评估反馈丰富系统的稳健性至关重要。

基于上述分析，本研究提出了一些主要研究空白：
(a) 通过有效定量分析提供指导工具；
(b) 通过教育增长过程和技能影响分析，将可持续性概念应用于更广泛领域；
(c) 提供指导决策者制定公共政策的方案，减少决策不确定性。

为填补这些空白，所提出的模型旨在利用战略工程提供的工具，帮助公共决策者结合环境可持续性、国家发展重点以及更全面的观察和分析角度，制定促进“社会”和“文化”可持续性的政策和措施。

系统动力学在能源转型政策分析中的应用日益增多，因为它能捕捉到反馈驱动的动态、延迟效应和非线性响应。在能源政策领域，SD应用常关注技术扩散、产能扩张、补贴效果和系统成本或可靠性结果，将政策工具转化为长期发展轨迹。然而，它通常将社会影响和制度约束视为外生假设或聚合代理，而非相互作用的决定性因素。

另一项研究指出，能源转型不仅是技术经济过程，还受社会和行为条件影响，包括公众合法性、风险感知和新基础设施的接受度。尽管越来越多的研究认识到信息、信任和分配公平性的重要性，但在SD模型中，接受度往往被间接处理或仅进行定性讨论。

本研究将SD视为评估绿色氢气工业化社会经济影响的探索性决策支持工具，重点关注三个机制的耦合表示：（1）将经济活动与税收收入和维持公共服务的能力联系起来的内生财政-公共服务循环；（2）将公共服务和培训能力与劳动力技能和生产力联系起来的教育和技能积累结构；（3）明确表示的社会接受度作为影响实施速度、政策效果和延迟放大因素。此外，模型还系统地探讨了不利情景（如传统行业被挤出、短期财政压力和技能不匹配），以增强模型的可信度。

该模型的可信度通过透明参数分类、基于基准指标的校准、结合均方根误差（RMSE）和趋势检查的验证策略以及系统敏感性分析得到加强，从而更清晰地评估结果的稳健性和条件性。

总之，本研究通过结合财政能力和公共服务、人力资本动态以及社会接受度，为公共决策者提供了有价值的支持。对此，可以添加能够产生延迟、系统不稳定或新兴因素的额外事件或因素。模型架构提出了混合模拟的可能性，从而在基于代理的建模（ABM）的个体层面进一步深入研究社会行为（图1）。图1. 模型架构。SD是一种用于政策和战略分析的M&S方法论，基于反馈系统理论。随着时间的推移，它已经发展成为一个自主的应用领域。其表示和解释系统行为及时间变化的能力[54]是其在工业设计背景下被采用的主要原因之一，因为在组件交互中反馈机制是内在的。在这个框架中，因果循环图（CLDs）是研究系统动态的根本原因以及促进变量间沟通的有效工具。这些图中关系的正面或负面性质由相应的符号表示。在增强循环中，源变量的增加会放大效应变量，而在平衡循环中，源变量的增加会导致效应变量的减少。这些循环是可视化和传达复杂系统的反馈结构及其组成组件和行为动态的重要工具。如图2所示，该图代表了案例研究模型的第一步，组件之间的关系是其过程的驱动力。为了使模型具有可持续性，这些关系必须与初始输入和核心假设保持一致。我们发现依赖关系并确定数学关系和公式，以便链接产生信息并输出，这些信息又可以成为其他元素之间关系的输入。在CLD中，平衡B循环允许模型稳定与提供的公共服务相关的新收入，而两个增强R循环则有助于加强传统生产和绿色H2的生产[14,55]。图2. 因果循环图。该模型区分了（a）可以通过公共干预直接影响的政策杠杆（例如，培训强度和效果、再投资比例、财政参数、监管延迟以及影响社会接受度的参与措施），（b）描述社会经济系统的状态变量（教育、能力、接受度），以及（c）用于政策评估的结果指标（人均GDP、就业、人类发展、不平等）。这种区分使得模型结果可以直接转化为可操作的政策工具。

3.1. 因果反馈的情境基础
模型中表示的因果关系并非旨在描述普遍或自动的发展机制。相反，它们反映了基于乌拉圭制度、财政和社会经济特征的特定情境假设。将财政收入、公共服务和人力资本联系起来的正反馈并不被认为是自动的。其强度受到制度能力、政策实施延迟和边际收益递减的调节，这些因素通过弹性功能形式和根据乌拉圭公共财政和教育动态校准的时间延迟来明确捕捉。特别是，将财政收入、公共服务、教育、劳动力能力和生产力联系起来的增强反馈，受到了乌拉圭国家在教育和社会政策中历史上的强大作用的影响，以及其公共财政和治理机构的相对稳定性。国家统计证据表明，公共支出在教育和社会服务上的投入历史上有助于改善劳动力市场结果和生产力，尽管存在显著的时间滞后和边际收益递减，如下面的方程（1）所示，其中弹性反映了教育相对于支持它的公共支出的变化[28,46,47,56]。
???????????????????????????=?????log?(1+???????????????????????????????????????????????)
其中弹性???? <1，假设教育的政策延迟为2-4年，生产力的政策延迟为1-2年。为了避免确定性或过于乐观的动态，模型明确包含了弹性功能形式、饱和效应和政策实施延迟；反馈收益被校准在单位以下，延迟被引入以代表行政能力限制、制度惯性和公共投资的社会回报的非即时性。因此，增强循环应被解释为有条件和依赖的机制，其有效性取决于治理质量、财政可持续性和政策的一致性，而不是保证或自我维持的增长路径。经济活动与财政能力之间的联系通过乌拉圭的制度渠道来解释：税收收入通过与企业税收[47]和社会保险贡献[56]一致的机制来代理，而财政空间转化为有效公共服务的过程则通过预算编制和实施能力[46]以及工业、能源和矿业部（MIEM）[28]的部门政策执行来中介；这些制度接口促使包含明确的实施延迟和递减的收益弹性，避免预期的“收入到服务”的转换，并反映政策执行的现实限制。

3.2. 社会接受度焦点
在模型的最初步骤中，社会接受度被视为受社会经济变量（就业、人均收入、公共服务、教育）间接影响的新兴结果，而不是作为一个独立的存量。假设这些指标的改善会增加社会接受度的概率，这与实证文献一致。然而，鉴于其在大规模能源和工业基础设施文献中的重要性，社会接受度已在模型结构中得到明确表示，而不是作为一个外生的叙述条件。社会接受度被建模为一个总体状态变量，捕捉区域层面公众对绿色氢项目的整体支持或容忍度，增加额外的外部存量和流量，不是为了直接产生效益，而是为了调节投资速度、放大或缓解延迟，并影响政策的可行性。方程（2）突出了社会接受度随时间的变化
??????????=?????????????????????????????????????????????????????????????????????????????
其中接受度A的范围是0到1，γ是一个敏感性系数，衡量信息转化为接受度增加的有效性（信息/参与过程的有效性），δ衡量风险感知如何减少接受度（社会接受度的风险敏感性）；A(t)是一个存量，影响投资速度（投资的乘数）和当A < 0.5时的延迟放大（延迟增加）。信息是一个综合指标，代表增加接受度的因素集合，因为它们提高了理解和信任，而感知风险是与项目相关的社会风险或临界性的认知（不一定是实际的技术风险）。由于A的范围在[0,1]内，在实施中它被用作一个约束
???(??)={m?i?n?(1,max?{0,???(??)})}
因此接受度不能超过1或低于0。这是一个平衡的动态，其中支持接受度的压力减去反对接受度的压力：如果右侧的项为正，则A增加，接受度增加；如果为负，则A减少，接受度减少；如果等于零，则接受度保持稳定，其他条件不变。社会接受度不是直接产生经济或社会效益，而是作为一个调节机制，影响投资和公共政策的时机、有效性和政治可行性。较低的接受度水平会增加实施延迟，降低政策效果，并限制增强反馈的激活，而较高的接受度则有助于项目的顺利部署和机构协调。这种表示允许模型捕捉信息过程、感知风险和社区参与如何影响社会经济结果，而无需对个体态度进行详细的基于代理的建模。社会接受度不直接创造GDP，但它影响投资的激活和实施的速度和有效性，同时作为实际投资的乘数和实施延迟的乘数。形式上，它通过有界的乘法修饰符影响实施延迟。设?????(??) ∈[0, 1]表示有效的投资激活规模，?????(??) ≥1 a表示实施延迟的规模（与投资和延迟的耦合）；例如
???????????(??)=??????????????(??)??????(???(??))，????????(??)=??0??????(???(??))，????????(??)=1+???m?a?x?(0, 0.5????(??))
其中第一个机制（接受度导致投资激活）在????????(??)中表示计划中的投资（地图上预期的投资），在????????(??)中表示系统中实际激活的投资，?????(???(??))是将接受度转化为“实现多少”的函数（如果A < 0则变为0，如果A > 1则变为1，如果0 ≤ A ≤ 1则?????(??) =??）；第二个机制（接受度导致延迟）意味着如果接受度高（≥0.5），则0.5 ? A ≤ 0，最大值为0，延迟正常；如果接受度低（<0.5），则0.5 ? A > 0，延迟与0.5的距离成正比增加。这确保了接受度作为一个促进/限制机制运作，而不是直接的经济效益来源。在这种表述中，社会接受度不直接增加经济产出；相反，它作为一个制度可行性过滤器，条件化政策实施的速度和有效性，从而避免将内在经济价值归因于接受度，而是将其建模为计划投资的约束或促进因素。

3.3. 参数化、校准和验证
模型参数是根据反映其在系统内功能和不确定性的结构化分类来定义的。确定了三个主要类别：
（1）结构参数，定义变量之间关系的数学形式（例如，将公共支出与教育成果、教育与能力、能力与生产效率联系起来的弹性）；
（2）情境参数，来源于乌拉圭官方统计来源和国际数据库，包括人口趋势、基线教育水平、人均GDP、财政率和劳动力市场指标；
（3）探索性参数，用于控制反馈强度和时间延迟，探索替代的政策相关配置，而不是精确复制历史值。结构和特定情境的参数使用公开可用的数据[28,46,47,56,57]进行初始化，而探索性参数的范围则基于关于人力资本积累、公共投资乘数和制度动态的实证文献[57,63,64,65,66]（表A2）。模型校准方法是通过历史参考期（2010–2022年）的回溯程序进行的，目的是再现观察到的宏观层面趋势，如表A3所示，而不是逐点值。校准重点在于使模拟轨迹与选定指标的观察轨迹对齐，包括人口动态、平均教育年限和人均GDP，强调增长率、饱和行为和相对时机。基准时间序列被用作校准目标；直接控制这些动态的参数（例如，教育效果和延迟、基线增长率和财政反馈强度）在文献提供的范围内进行调整，以再现初始水平、平均斜率和适用情况下的饱和度以及短期偏差的时机（例如，冲击）。模型验证遵循与既定SD实践一致的模式导向方法。定量验证包括对每个指标的年度值计算均方根误差（RMSE），公式为：???????????=√1???∑????=1(???????????)2（6），以及补充的趋势指标（一阶差分的相关性、转折点和最大值滞后相关性），以评估观测轨迹与模拟轨迹在时间和形状上的一致性。其中，??表示时间索引（我们时间窗口中的年份），??表示校准窗口内的年度观测数量（包括2010-2022年，n = 13），????表示时间t的指标观测值（基准值，如人口、人均GDP、教育水平），?????表示模型在同一时间t模拟的值（通过回溯法得到）。此外，还通过比较观测轨迹与模拟轨迹的一阶差分相关性、转折点和最大值滞后相关性来进行模式导向的验证。专家评审作为第二层验证，用于评估因果关系的合理性、反馈信号和数量级的一致性。实际上，定性验证是通过专家判断来进行的，评估因果结构的合理性、反馈方向和时间动态；验证趋势指标（图A1和图A2）表明模型能够充分再现区域社会经济系统的典型特征和长期趋势。

3.4 可重复性和数据可用性
为了确保可重复性，模型数据和数据集被用于校准、敏感性分析和情景模拟，包括校准序列、基线预测以及具有30年视野的情景和不利情景（图A3和图A4），以及使用的参数表。变量映射汇总表（表A4）将模型输出与手写符号关联起来，使得所有报告的结果都可以独立复制。

4. 概念框架和结果
该模型设想了一个总体框架，考虑了环境、生产、经济和社会四个领域通过一系列关系和依赖性相互作用，推动其发展（图4）。在我们的案例研究中，我们关注与财政系统相关的情景作为模型行为演变的主要驱动力，将其实施和发展留给社会、生产和环境方面的后续步骤。图4展示了整个项目框架。可行性得到了图2中所示动态互动的支撑。具体来说，方程（7）控制生产收入流，而方程（10）根据国家风险和净利润确定私人投资率，这两者共同影响中央财政存量（方程（8）。

本节报告的模拟输出不是预测，而应被视为在明确假设、参数范围和情景配置下由模型结构生成的条件轨迹。其目的是通过突出反馈驱动机制、时间延迟、杠杆点和权衡来支持政策学习，而不是简单地预测社会经济指标的未来值。

4.1 假设和情景矩阵
该模型配置用于探索未来的绿色H2工厂如何通过财政能力、公共服务、人力资本积累和生产率反馈影响Paysandú地区的社会经济动态。分析采用了30年的视野，并对生产增长进行了简化表示。基线假设包括：(a) 绿色H2生产主要是需求驱动的，并分阶段扩展；(b) 一旦工厂投入运营，不假设存在持续的闲置产能；(c) 反馈效应具有明确的实施延迟；(d) 关键关系是饱和的且有界限的，以避免不现实的指数级增长。表A5总结了关于基线配置和用于测试鲁棒性和下行风险（挤出效应、财政压力、能力不匹配和低接受度）的不利情景的假设，指出了哪些参数/杠杆被调整以及预期的影响方向。

4.2 不利和限制性情景
为了避免由强化反馈导致的片面解释，我们定义了一组不利和限制性情景，这些情景代表了在大规模绿色氢部署过程中可能出现的合理风险。每个情景修改了一小部分参数或结构杠杆（表A5），同时保持其余模型结构不变，从而能够对机制和结果进行可解释的比较。第一个情景考虑了绿色H2生产对传统经济部门（特别是农业及相关活动）的潜在挤出效应，这是由于对熟练劳动力的竞争和工资压力；在这种配置下，净就业增长减少，各部门之间的收入增长变得更加不均衡。第二个情景关注投资初期阶段的财政压力，此时大量的公共支出先于财政回报的延迟。在这种情况下，公共服务的短期限制削弱了人力资本积累，并减缓了强化反馈的激活。第三个情景明确考虑了低社会接受度，导致实施延迟增加、政策效果减弱和反馈机制削弱。在这些条件下，积极的社会成果显著延迟或部分抵消。这些情景表明，与绿色氢工业化相关的收益并非自动产生，而是取决于治理能力、财政可持续性、劳动力市场协调和社会合法性。无论如何，一般结果应被视为条件路径，而不是保证的结果，强调权衡和风险以及潜在的好处。

通过比较三年视野内的基线和不利情景的主要结果指标（人均GDP、就业指数、教育年限、不平等变量）以及在适用情况下的接受度，结果显示，积极的社会经济成果并非自动产生，当不利条件削弱财政能力、减缓人力资本积累或通过低接受度限制实施时，这些成果可能会被延迟或部分抵消。

4.3 社会增长分析
目的是验证引入新的H2及其衍生物（如电子甲醇）的工业生产——作为一种重要的国际战略资产，能够为该国带来附加值——通过建设一个能源自给自足且完全绿色的工厂，是否可以为相关地区的社会福祉和生活期望带来显著改善，并直接和间接地增加“价值链”。观察和解释这些元素如何影响社会行为，以及新系统如何直接和间接地创造新的经济形式，提高社会福祉，为进一步研究打开了前景。本案例研究指的是一个带有相关绿色电力服务的试点绿色H2工厂，这些服务对于支持工厂的运行是必要的，研究区域位于Paysandú省[28,67]。我们将识别的指标和元素相互关联起来，以验证它们与目标的兼容性和功能性。一旦建立起来，所检查的关系显示了联系和限制，并可以根据依赖性和干预领域进行描述。假设绿色H2的生产受到外部需求的调节——由市场和一系列地缘政治因素调节，并将分阶段逐步扩展——起点是与经济生产相关的生产方面，通过将生产转化为销售利润，然后是财政系统，该系统的收入也来自国家的传统生产。在这里，财政系统作为公共投资（投入）和私人投资（收益）之间的中心枢纽，同时作为产生公共服务的投资激励的入口流，这些公共服务又反过来滋养财政系统；它是生产成本和销售成本的组合，也受到生产效率提高的影响。

作为模型执行的参考参数，作者的经验值也被设定，这些值与人口统计趋势分析[56,57,68]相关，现场收集的数据以及基于经验的假设，例如初始教育年限（10.8年）和可实现的最大教育年限（15年）、最低（60年）和最高（82.87年）预期寿命，以及人均国内生产总值（GDP）（23,765）。如果推广的公共服务（一旦实施）能够促进当地发展系统，从而增加财政系统的收入，形成一个反馈循环，就可以观察到社会福利（包括教育成分、预期寿命和人均财富）方面的贡献。然后，财政系统间接影响GDP，人均GDP随时间揭示了人口趋势，并有助于理解社会福利；同时，考虑到“感觉更好，工作更好”的事实，社会福利也可能反过来影响生产系统。最后，生产能力受生产效率调节，可以在实际生产的最小值到最大值范围内变化。

4.4 案例研究结果
在实验阶段，我们假设市场需求是既定的，且没有闲置产能，因此私人投资将是盈利的，从而产生新的财政收入。研究旨在评估绿色H2生产的扩展如何影响公共投资。研究旨在确保该地区的传统工业和农业生产不会削弱绿色H2的真正贡献，使其对公共服务的积极影响（通过财政系统资助）保持清晰可见和相关。对于绿色H2生产，总收入来自产品在未来几年的预期销售成本，这仍然受到生产成本的影响。研究表明，技术发展可能带来路径和趋势，例如通过高效光催化剂[69,70]或电解[58,59]的发展，这可能导致生产成本大幅降低，从而根据平准化成本（LCOE）[9,71]降低售价。实际上，就生产成本而言，许多研究人员和学者的努力都集中在技术发展的前景上，表明研究路径可以带来创新的“成本降低”解决方案，特别是在电解方面，技术改进遵循了众所周知的学习曲线和经验曲线动态，其中投资成本（CAPEX）和运营成本（OPEX）随着累计安装容量的每翻倍而减少[72]。假设生产成本将在30年内逐渐降低，遵循学习曲线原理，为了简化，在同一时期售价Ps保持不变或随着时间缓慢增加。对于生产成本，我们使用分段线性函数；对于售价，我们设定了一条递减的指数曲线，想象一个最大上限，并随时间折现销售价值（方程（7）：?????(??)=?????????(???????????0)?????????（7），其中Pmax是最大可持续价格，P0是初始价格，k是增长率。私人投资和公共服务的反馈也流入财政系统（方程（8）：????????????????????????????????????(??)=∫??????0(???????????2????????????+???????????????????????????????+????????????????????????????+???????????????????????????????????)????（8），其中积分下的项是指各自的财政系统和随时间变化的变量，而fiscalReturn代表新企业、新工作和新商业机构产生的税收[63,73,74]（方程（9）：???????????????????????=????????????????????????????????????????????（???????????????????）（9），其中ρ代表公共服务的反馈效应，即公共服务产生的新财政收入份额，τdelay是模拟非即时效应的时间延迟，通常至少将财政反馈的应用推迟一年。随着公共服务的增加，对财政系统的贡献能力也略有提升，但最大的比例仍然占主导地位[12,74,75]。对于公共投资，假设新增收入（来自公共服务的GDP）对就业、消费和利润征税，我们可以相对保守地估计一个综合边际税率，使得额外的公共服务产生的新财政收入能够得到保障[76]。为了理解公共投资的部分，我们参考了企业所得税（IRAE）提供的数据，这些数据提供了与人口导向投资支出分布相关的信息[47,77]；在这种情况下，按照常规情况，我们估计财政系统中有最低比例的资金被投入到公共服务中，而要将私人投资纳入财政系统，我们使用方程（10）：?????????????=??????????????[1?(????+????+????)]（10），其中Ipriv是激活的私人投资，Pnet是绿色H2销售的净利润，α是修正率（0到1之间的值，表示转化为私人投资的利润比例，如再投资或吸引新资本），rf是风险率，即主权债券收益率，rs是折现率，反映了资本的成本、机会和时间偏好，rc是国家风险，这是一种国家风险溢价，反映了该国的新兴市场债券指数（EMBI）和主权风险感知[49]；方括号中的项代表一个吸引力修正因子，因为利率或风险越高，实际产生投资的利润比例就越低。因此，来自私人投资的税收将通过代表利润和资本有效税率的财政价值来计算[78]。这一过程值得进一步研究，以便未来能够更精确地理解反馈对财政系统的影响。

4.5. 敏感性分析
为了评估模型结果的稳健性并评估关键假设的影响，进行了系统的敏感性分析。在基线值附近，分别扰动了控制教育动态、反馈强度、投资行为和政策延迟的选定参数。分析集中在核心结果变量上，包括人均GDP、平均受教育年限、就业相关指标和公共投资水平，在一个时间模拟范围内进行。对于每个参数p，如表A6所示，进行了两次扰动运行，??? =0.8??? 和 ??+ =1.2???，同时保持所有其他参数不变（一次一个参数的设计）。敏感性是在第30年的终点值上量化的，并使用标准化面积差异来评估整个时间范围内的轨迹偏差。主要报告的指标是相对于基线的终点百分比变化 Δ%??=(??????????30?????????????30?1)×100（11）。对控制教育效果（β_E）、教育延迟（τ_E）、财政反馈强度（α_F）、再投资率（α_I）作为 ????,???????? =???? ?(0.7 +0.3???）以及能力与生产力的联系（β_P）的参数进行了±20%的一次一个参数的分析。结果在30年的时间范围内针对人均GDP、就业指标和平均受教育年限进行了评估（表A6）。系统图表用于排名参数对终点结果的影响，而蜘蛛图用于评估轨迹的稳健性。分析表明，积极的结果是有条件的，特别是在存在政策延迟的情况下，教育效果和财政反馈的影响最为显著。结果表明，模型行为对控制教育效果和财政反馈强度的参数较为敏感，而对再投资率和短期政策延迟的变化相对稳健。特别是，尽管它们的幅度和时间有所不同，但积极的社会结果在广泛的参数范围内仍然存在。重要的是，在高反馈收益和低延迟的情况下，强化循环可能会放大增长轨迹，产生乐观的上限情景。相反，降低反馈强度或延长延迟会显著减弱社会效益，突显了积极结果的条件性质以及制度能力和政策连贯性的关键作用。

4.6. 内生强化动态和方法论意义
该模型包括几个内生强化反馈循环，这些循环将经济产出、财政收入、公共服务、人力资本和生产力联系起来。虽然这样的结构在理论上是有根据的，并且在许多发展过程中也得到了实证观察，但它们也引入了自我强化动态的风险，这可能会在系统内放大积极轨迹。这种风险在探索性SD模型中尤其相关，其中强烈的反馈收益结合短期延迟可能会产生内部一致但对外部假设敏感的乐观增长路径。敏感性分析证实，在高反馈强度和低制度延迟的情况下，强化循环可以加速社会经济结果，超出历史观察的范围。因此，模型输出不应被解释为预测，而是作为条件轨迹，说明在特定结构和制度配置下社会和经济结果可能如何演变。因此，强化循环被视为一个分析特征，用于探索杠杆点和潜在的政策风险，而不是持续增长的保证，强化动态被解释为上限情景，而不是基线预期。

5. 讨论
公共服务是运行教育和培训系统的燃料，它允许人们增加经验、能力和技能，并且与财政系统成正比。假设从服务开始到获得教育结果之间存在时间框架，该模型使我们能够更好地解释财政系统的整体趋势，并比较有无新的绿色H2生产工厂时的预期教育情况，以及它如何随着对教育的公共投资而增加。由于投资与受教育年限之间的联系得到了历史数据和制度实践的支持，因此可以使用指数函数来表示用于教育的公共支出与受教育年限之间的关系：???(??)=?????????(???????????0)??????????????????(??)（12）。表达式（12）被提出作为一个有限指数增长过程的目标寻求解决方案，该过程源于微分方程（13）：??????????????????=???(???????????）（13），它描述了教育（E）如何以与剩余差距（Emax ? E）成比例的速率接近最大值（Emax）。基于这样的推理：随着公共服务的增加，平均受教育年限的增长速度会减慢，因为人们接近最大值[68,79,80]。通过这种方式，可以保证一个稳定且现实的演变，不会出现无限增长，同时使变量对公共支出的累积水平敏感，但回报递减，并且可以轻松地为公共政策情景进行校准和修改。实际上，生产不能是连续的，假设需求等于最大生产能力。为了可视化教育与能力（C）之间的关系，我们设置了一个逻辑曲线来描述变量随着投入（受教育年限）的增加而递减的情况：???(??)=????????+(?????????????????1+??????(???????))（14），其中Em是曲线的中点，即曲线中点处的受教育年限；在方程（14）中，中点代表了能力达到最小值和最大值之间差距一半的点（12.9）的横坐标。估计的中点表明，当平均受教育年限达到相当于高中毕业时，能力的增长速度更快[12,63,81]；该函数很好地表示了回报递减的情况（在某个点之后，更多的学校教育增加的边际能力较少），如图5（纵坐标为“受教育年限”）和图6（纵坐标为“能力百分比”）所示。图5显示了教育随时间的变化趋势。图6显示了能力随时间的变化趋势。循环与生产效率（Ep）的关系相闭合，这考虑了一个简单且模块化的结构，能够分离出能力效应和国家系统效应，后者由人类发展指数（HDI）表示。预计生产效率将与劳动力的能力成比例增加，并且随着HDI的增加而增加效率奖金，根据方程（15）：????=????????+(?????????????????)???100+?????????（15）。从经济角度来看，这种关系代表了人力资本与工业生产力之间的直接联系，在SD模型中，奖金捕捉了情境效应，即在一个具有先进基础设施和制度的国家中，熟练的劳动力比在较不发达环境中具有相同能力的劳动力工作得更高效[24,65,81]。结果的一致性通过没有新生产的估计趋势进行了测试，并由专家进行了初步评估。在这方面，可以在没有绿色H2生产工厂的情况下观察到传统生产的趋势；这个小型循环对财政系统和人均GDP是一个未知数，代表了一个增长较慢的起点系统，而不影响其他产出。在定量结果中，例如，我们得到了一个不同的30年预测结果：有新工厂运行时的人均GDP最终指数为0.94，年复合增长率为1.65%；而没有新工厂时为0.92，年增长率为1.24%，这表明绿色H2增加了大约0.4个百分点的年均增长率。此外，还预测了仅靠传统生产（0.868）或加上绿色H2（0.901）时教育投资的增长指数，同时也观察到了劳动力能力率的积极趋势（86.97 vs. 63.42）。这些结果突显了模型能够很好地表示新工业项目影响的情景，使决策者能够深入分析社会维度并制定必要的政策。因此，该模型提出的结果使我们能够理解其对上述维度的影响；实际上，通过CLDs过程和以财政系统为中心的存量和流量，驱动模型的关系和互动成为经济维度趋势的决定因素（更高的收入允许更多的投资，包括教育投资）、生产（生产的增长受到更高效率和能力的影响）、环境（发展以完全绿色能源为导向的工业系统，既是收入来源也是销售和分配的输出）和社会（更高的人均收入产生更好的当地经济，改善人口的健康系统，并增加实现更大地方和国家福祉的潜力），减少了负责制定公共政策和地区发展决策的人的不确定性。因此，值得将研究扩展到其他社会行为指标，如受教育年限、就业质量、环境影响因素和感知，这些都是模型已经考虑的关键因素，同时考虑经济表现和教育增长作为不确定性的因素或限制，而没有一个能够将公共政策与有意识的工业发展相结合的推动因素。

5.1. 与SD文献和最佳实践的比较
SD通常用于在结果来自反馈、延迟和非线性关系的环境中进行政策学习。传统的SD实践强调模型结构和假设的透明度、参考模式的行为再现，以及通过敏感性和情景分析进行鲁棒性检查，作为模型可信度评估的一部分。根据这些原则，当前模型被设计为一个探索性决策支持工具，旨在识别杠杆点和权衡，而不是产生点预测。与能源转型领域的相关SD应用相比，这些应用通常关注技术扩散和政策激励下的宏观经济结果，本研究明确地将财政-公共服务循环与人力资本动态（教育/能力积累）结合起来，并将社会接受度作为影响实施速度和延迟的内生调节机制。这种配置使我们能够探索与区域发展和治理能力相关的社会经济路径，补充了更多技术经济的氢评估。最后，验证策略采用多标准方法，结合了定量拟合（例如，基准指标/KPI上的RMSE）与模式导向的检查（趋势再现和时间）和系统性不确定性探索（敏感性和不利情景）。这种方法与既定的SD建议一致，即模型可信度应根据模型目的（政策学习）和实证数据的可用性来评估，而不仅仅是通过点预测的准确性。内生乐观主义风险与解释边界

在包含发展型机制的SD模型中，一个核心的方法论问题是内生乐观主义的潜在存在，即当反馈收益高且延迟时间短时，可能会产生自我强化的动态，从而导致加速的轨迹。在该模型中，强化循环将经济产出、财政收入、公共服务、人力资本积累和生产力联系在一起。尽管这种结构在理论上是可行的，但如果参数值隐含了强大的制度能力、持续的财政空间以及有效的政策实施，它们也可能放大乐观的结果。因此，结果被解释为条件性的路径。敏感性分析表明，控制教育效果和财政反馈强度的参数可以显著改变长期结果，而延长的延迟则会减弱或推迟收益。因此，我们将高收益强化动态视为上限路径，而不是基准预期，并强调在哪些条件下模型可能会高估收益（例如，延迟时间短、再投资效果高、接受度高等）。

重要的是，纳入不利情景（如挤出效应、财政压力、能力不匹配和接受度低）可以减少片面的解释，并有助于识别政策脆弱性。该模型通过明确乐观动态的来源以及哪些制度约束可以实际限制或逆转这些动态，从而支持决策制定。

5.3. 局限性与外部有效性

鉴于上述考虑，必须认识到几个局限性。首先，该模型高度抽象：它通过平均指标（如平均受教育年限、总体就业指数、人均GDP代理值）来代表Paysandú的社会经济系统。因此，它无法捕捉到不同市镇、收入群体、性别或能力类别之间的异质性，也没有明确表示劳动力市场分割和工资分配机制。这限制了模型评估超出简化代理值的分配效应的能力（例如，不平等压力指标）。其次，实证基础受到数据可用性和绿色氢工业化新兴性质的制约。尽管在校准和验证过程中使用了选定的历史指标，并辅以基于模式的检查，但仍有几个参数部分不确定且依赖于具体情景；因此，结果取决于对关键反馈强度和时间延迟的假设范围。第三，外部有效性有限：该模型是根据乌拉圭和Paysandú省的制度背景和社会经济结构量身定制的。将结果转移到其他国家或地区需要重新参数化，并可能需要进行结构调整（例如，不同的财政制度、教育效果、劳动力流动性或治理能力）。未来的工作应通过引入更高分辨率的劳动力市场结构表示（能力类别和工资动态）、明确的分配模块和/或混合方法（例如，将SD与基于代理的组件相结合）来扩展该框架，其中详细的微观层面机制至关重要。

模拟结果通过将每个杠杆点映射到相应的政策工具，并确定其影响评估结果的因果路径，转化为决策相关的因素。表A7总结了主要杠杆点、它们的模型表示以及预期的影响方向，而表A8和表A9则突出了本手稿中主要方程的命名和表示方法。重要的是，不同情景下的效应大小和时机各不相同：在财政压力下，再投资政策会产生延迟的收益；在能力不匹配的情况下，培训政策需要与行业协调；在接受度低的情况下，参与和风险缓解政策成为约束条件。

提出的模型在宏观区域聚合层面上运作，并依赖平均指标来表示社会和经济动态。因此，它没有明确捕捉到区域内的异质性、收入分配、社会分层或劳动力市场分割。这种抽象是一种有意的建模选择，符合SD范式，该范式优先考虑结构反馈和长期趋势的分析，而非分配细节。然而，这种选择限制了模型评估不同社会群体、职业或地理子区域差异化影响的能力。因此，结果应被解释为平均结构趋势，而不是代表个别或子群体的结果。忽略异质性可能会导致在教育、能力或就业机会不平等的情境中高估总体收益。

该模型包含将GDP、财政收入、公共服务、教育、能力和生产力联系起来的内生强化循环，这些循环可能产生路径依赖性和自我放大的动态。为了避免人为增长偏差，引入了以下稳定机制：有界的功能形式、财政反馈的时间延迟、效率上限约束以及教育的收益递减。这些机制防止了无限制的扩张。作者承认强化结构可能会放大初始优势，因此结果应被解释为基于情景的预测，而不是确定的预测。

未来的研究可以通过整合基于代理的或混合建模方法来解决这一限制，从而更细致地表示社会多样性和劳动力市场动态。

6. 结论

表达人类在社会行为中的复杂性需要一种跨学科的方法，这种方法非常适合SD方法，正如应用于乌拉圭案例的研究所展示的那样，该研究展示了反馈、依赖性和不同情景所提供的趋势的功能性。研究表明，新的绿色H2工业生产能够创造新的专业能力机会，从而提高生产效率。另一方面，新的收入来源为私人投资提供了新的前景，这些投资旨在促进当地经济的发展，以及为公众服务和教育提供资金。最后，随着时间的推移，开发出面向可持续增长的创新和生态产品，可以保证人均GDP的增长，同时提高预期寿命和社会福祉，使国家朝着更高的HDI目标前进。

该研究通过应用于乌拉圭Paysandú地区的SD探索性模型，探讨了绿色氢工业化的某些潜在社会经济影响。通过明确表示反馈机制、制度约束和社会接受度，该模型提供了一个结构化的框架，用于研究公共投资、人力资本发展和生产力如何随时间相互作用。由于在宏观区域聚合层面上运作并依赖平均指标来表示社会和经济动态，该模型没有明确捕捉到区域内的异质性、收入分配、社会分层或劳动力市场分割。这种抽象是有意的建模选择，符合SD范式，该范式优先考虑结构反馈和长期趋势的分析，而非分配细节。因此，这种选择限制了模型评估不同社会群体、职业或地理子区域差异化影响的能力。因此，结果应被解释为平均结构趋势，而不是代表个别或子群体的结果。忽略异质性可能会导致在教育、能力或就业机会不平等的情境中高估总体收益。

该模型包含将GDP、财政收入、公共服务、教育、能力和生产力联系起来的强化内生循环，这些循环可能产生路径依赖性和自我放大的动态。为了避免人为增长偏差，引入了以下稳定机制：有界的功能形式、财政反馈的时间延迟、效率上限约束以及教育的收益递减。这些机制防止了无限制的扩张。作者承认强化结构可能会放大初始优势，因此结果应被解释为基于情景的预测，而不是确定的预测。

未来的研究可以通过整合基于代理的或混合建模方法来解决这一限制，从而更细致地表示社会多样性和劳动力市场动态。

6. 结论

表达人类在社会行为中的复杂性需要一种跨学科的方法，这种方法非常适合SD方法，正如应用于乌拉圭案例的研究所证明的那样，该研究展示了反馈、依赖性和不同情景所提供的趋势的功能性。研究表明，新的绿色H2工业生产能够创造新的专业能力机会，从而提高生产效率。另一方面，新的收入来源为私人投资提供了新的前景，这些投资旨在促进当地经济的发展，以及为公众服务和教育提供资金。最后，随着时间的推移，开发出面向可持续增长的创新和生态产品，可以保证人均GDP的增长，同时提高预期寿命和社会福祉，使国家朝着更高的HDI目标前进。

该研究通过应用于乌拉圭Paysandú地区的SD探索性模型，探讨了绿色氢工业化的某些潜在社会经济影响。通过明确表示反馈机制、制度约束和社会接受度，该模型提供了一个结构化的框架，用于研究公共投资、人力资本发展和生产力如何随时间相互作用。由于在宏观区域聚合层面上运作并依赖平均指标来表示社会和经济动态，该模型没有明确捕捉到区域内的异质性、收入分配、社会分层或劳动力市场分割，因为这种抽象是有意的建模选择，符合SD范式，该范式优先考虑结构反馈和长期趋势的分析，而非分配细节。因此，这种选择限制了模型评估不同社会群体、职业或地理子区域差异化影响的能力。因此，结果应被解释为平均结构趋势，而不是代表个别或子群体的结果，这可能导致在教育、能力或就业机会不平等的情境中高估总体收益。

该模型作为一种学习和决策支持工具，帮助政策制定者在不确定情况下识别杠杆点、权衡和风险，值得在经济、社会、生产和环境维度上实施，关注就业的数量和质量、新生产产生的环境影响的社会认知，以及改善福祉的经济后果。实际上，鉴于公共决策者需要制定规则和激励措施来促进新产业的发展，了解与可持续性相关的自然资源的新投资、受培训和发展能力影响的人力资源、可能影响新投资和公共服务发展的经济方面，以及这些方面如何提高预期寿命和发展社会维度，这一点可能非常重要。

结果表明，积极的社会成果是可能的，但是有条件的；只有在治理能力、财政一致性、劳动力市场协调和社会合法性支持下，强化动态才能支持人力资本积累和收入增长。相反，不利条件（如财政压力、挤出效应或社会接受度低）可能会延迟或显著减少收益。然而，尽管这些初步结果受到上述限制，但它们展示了该方法的多功能性以及这种创新方法的有用性，强调了从社会和经济角度以及可持续性和绿色能源来源的角度评估工业干预影响的可能性。

鉴于数据限制和探索性目标，模型的可信度通过透明的参数文档、基于趋势的校准、基于模式的验证和系统的敏感性/情景分析得到支持，而不是通过点预测的准确性。未来的研究可以通过整合基于代理的或混合建模方法来克服这一限制，从而更细致地表示社会多样性和劳动力市场动态，这为从可持续性和影响的角度提供了有用的视角和工具，以支持决策制定。因此，通过稳健的实施，包括可能结合混合或基于代理的方法来更好地捕捉异质性和分配效应，从战略工程的角度来看，该模型可以考虑未来的应用，以支持公共决策制定。