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由于数据等因素的限制，现有文献对粤港澳大湾区海洋经济发展制度的研究十分有限，大部分仍为定性分析或是在全国层面做定量分析。本章对国内外与本书主题相关的研究文献进行梳理，并分为海洋经济研究、系统动力学研究两个部分。
海洋经济研究的梳理为本书后续建模提供了坚实的理论支撑。对于海洋经济增长的研究，现有文献主要从海洋产业结构升级的角度着手，并通过各种方法研究海洋产业结构升级对海洋经济增长的影响。目前学界基本形成共识，即海洋结构优化对海洋经济产生显著的促进作用。对于海洋金融的研究，大部分文献停留在定性分析水平，大部分学者均认可金融发展对于海洋经济发展存在正向影响。对于海洋科技的研究，国内学者通过相关指数测度或实证等方法对海洋科技与海洋经济发展的关系进行研究，实证结果表明，尽管诸多研究表明科技的发展能够有效促进经济增长，但是目前我国海洋科技对海洋经济发展的促进作用并不显著，可见我国海洋经济的发展层次仍处于较低水平。对于海洋生态问题的研究，相关研究表明海洋生态与海洋经济存在“倒U形”的关系，且我国尚处于曲线的左侧，且十分靠近顶峰。
海洋产业结构升级与海洋经济增长的关系是国外学者研究海洋经济发展的重要方向之一，他们的研究基本一致认可了海洋产业升级对海洋经济发展的促进作用。N. Rorholm（1967）首次运用投入产出法研究了不同海洋产业部门对英国南部地区经济的影响，他明确提出海洋经济需要可持续发展；类似的，Pontecorvo et al（1980）使用国民账户法对美国海洋经济进行了研究，评估了海洋经济的贡献程度。Nazir等（2016）对巴基斯坦的渔业资源及其经济价值进行了评估，并认为海洋产业能够刺激海洋经济发展，进而推动国家经济发展。Kwak等（2005）发现韩国航运业前向联动效应低、后向联动效应高、生产诱导效应高、供应短缺成本低、价格变动普遍效应低、就业诱导效应高的特点，提出海洋产业布局有经济拉动效应和产业带动效应。Putten等（2016）使用国家层面的投入产出（IO）数据来量化行业与不同海洋产业的联系，并评估那些对海洋部门的持续存在或未来增长可能至关重要的因素，他们发现传统海洋产业的衰退将对某些社区的经济安全和社会福祉产生不成比例的影响，并强调需要有针对性和针对具体地点的治理和政策响应，以提升沿海地区相关海洋部门的复原力。具体到政策层面，他们提出，政府的投资（包括基础设施投资等）如果将渔业、水产养殖和海洋旅游业结合起来，可能会对沿海社区产生最直接的积极影响。为确保渔业部门的直接利益，并促进水产养殖和海洋旅游的增长机会，私人和公共投资最好投资于同时支持这两个行业的关键上下游行业，促进每个行业的增长并可能导致当地社区增加当地就业（Morrissey 和 O'Donoghue, 2013年）。由此可知，国外学者多运用投入产出法对海洋产业及海洋经济发展进行研究，肯定了政策支持的作用。
国内学者有关海洋产业与海洋经济发展的研究方法十分多样。有学者研究认为在经济新常态下，海洋经济与海洋产业结构形成了良性互动机制，海洋产业结构的升级能够促进海洋经济的发展、加快海洋强国建设的进程，并提出我国海洋经济在实现高质量发展的进程中需要对海洋产业结构进行优化，以此来满足海洋经济发展的需要；部分学者分别通过使用主成分分析法、静态和动态相结合的计量分析法、比例性偏离份额模型、三轴图和 Divisa模型、灰色关联模型等多样化的方法来说明海洋经济的良性发展需要对海洋产业结构进行优化升级，海洋产业结构越优化越能够促进海洋经济的发展（杜军、寇佳丽、赵培阳，2019）。
一是金融与海洋经济关系的研究。Goldsmith（1969）和Levine（1997）指出，在海洋经济投融资方面，政府资金要占主导并且要发挥引导市场资金的作用。Meersman（2005）对海港经济区投融资机制进行研究，提出港口基础设施投资项目具有规模大、不可逆性强、时间跨度长、项目收益高度不确定等五个主要特点，并认为无论是公共资本还是私人资本都应覆盖海洋基础设施。Winskel（2007）揭示了社会资本与金融资本之间的互补关系，指出社会私人投资可以在海洋能源创新中的重要地位。张继华和姜旭朝（2012）认为金融资本应当服务于海洋经济发展的整个周期，打造蓝色经济区需要配套的可持续性金融服务体系支持。俞立平（2013）认为金融通过以下三个机制促进海洋经济发展：一是促进海洋经济增长；二是优化海洋资源配置，促进海洋产业结构调整；三是突破原有的金融中介功能，为海洋经济发展提供全方位支持。同时，提出海洋经济在发展中存在“金融抑制”情形。陈明宝（2018）认为金融要素的国际流动与融合可以促进海洋经济开放与合作，粤港澳大湾区是现代金融的聚集带，拥有金融推动海洋经济发展的良好优势。
二是关于金融支持海洋经济发展的路径研究。Hershman（1988）研究认为，在港口等海洋基础设施投融资上需要政府补助和给予相应的税收减免。杨涛（2012）对海洋第一、二、三产业发展的金融需求进行了分析，提出了融资性支持、风险控制性金融支持、辅助型金融支持三种金融支持海洋经济发展模式。马翔（2012）从海洋保险、海洋产业引导、蓝色信贷、直接融资等方面，提出构建海洋经济金融支撑体系的构想，并建议开展海洋政策性银行试点，设立海洋发展银行，并鼓励现有银行机构调整信贷结构，加大对海洋运输、旅游等产业的支持力度。龙勇（2014）提出设立政策性海洋发展银行，以此解决我国金融支持海洋经济发展中存在的财政与金融合作水平不高的问题。肖立晟（2015）通过对亚欧地区海洋金融发展经验进行总结，强调了政府对海洋金融发展的导向作用，指出产业集群是海洋金融发展的基础。田文（2015）则提出要注重风险控制，提出要完善保险机构的组织体系，设立专业性海洋保险公司，创新推出多元化保险产品。王海菲（2016）认为，海洋金融中心建设需要从政策支持、体制机制创新、高端人才引进、加大金融创新等多方面发力。温信祥（2016）建议应在海洋经济战略规划区选择某些产业特色突出、金融资源高度聚合的省份作为蓝色金融创新综合试验区，探索构建涉海金融产品创新、多渠道融资机制、海洋经济风险防控和分担机制等一系列涉海金融服务体系。陈婷婷（2017）认为构建蓝色海洋金融体系首先是要建立有效的增信分险机制，建立物化权益的海洋金融服务体系，发挥资本的良性导向，支持海洋经济创新与海洋经济绿色发展。胡金焱（2018）指出发展海洋金融需要设立国家海洋发展银行，培育蓝色金融集聚区，成立国家海洋信托基金，建立蓝色金融科技实验室，设立海洋战略性行业企业IPO绿色审批机制。张芳等（2018）建议变革资本市场准入制度、设计多元化资本市场产品、完善资本市场监管制度。王宏杰等（2020）认为要加强配套性金融支持，要组建跨海域跨机构合作平台，培养海洋金融人才，并引入境内外非银行金融服务机构。五是强化金融引导支持。
2019年2月18日，由中共中央、国务院于2019年2月印发实施《粤港澳大湾区发展规划纲要》，标志着粤港澳建设正式上升至国家层面，粤港澳三地进入湾区建设的新时期。世界银行数据显示，全球60%的经济总量集中在入海口，75%的大城市、70%的工业资本和人口集中在距海岸100公里的海岸带地区。纽约湾区、旧金山湾区和东京湾区，目前都已成为具有国际影响力的重要增长极，并且在金融、科技等领域一定程度上都引领着世界变革。根据《粤港澳大湾区发展规划纲要》中的五大发展定位，粤港澳大湾区要建设成为具有国际影响力的科创中心。
图4-1 沿海各地区海洋产值与本地生产总值散点图
从图4-1可得出，海洋经济和本地生产总值之间整体上呈现为较强的正相关关系。广东省的海洋产业产值约占广东省GDP的五分之一，并且广东省的海洋产值也约占全国海洋产值的五分之一。这就意味着，海洋经济是粤港澳大湾区整体经济的重要组成部分，海洋产业的创新对于整个粤港澳大湾区成为具有国际影响力的科创中心具有重要意义。其中，《粤港澳大湾区发展规划纲要》中明确提出“大力发展海洋经济，要坚持陆海统筹、科学开发，加强粤港澳合作，拓展蓝色经济空间，共同建设现代海洋产业基地。构建现代海洋产业体系，优化提升海洋渔业、海洋交通运输、海洋船舶等传统优势产业，培育壮大海洋生物医药、海洋工程装备制造、海水综合利用等新兴产业，集中集约发展临海石化、能源等产业，加快发展港口物流、滨海旅游、海洋信息服务等海洋服务业，加强海洋科技创新平台建设，促进海洋科技创新和成果高效转化”。因此，未来如何促进粤港澳大湾区海洋经济发展和海洋科技创新成为粤港澳大湾区建设的重要议题之一。
海洋科技创新是引领海洋经济发展的第一动力，海洋经济质量提高需要海洋科技创新的支持。目前国内外已有十分丰富的相关研究成果，基本支持海洋科技发展对海洋经济增长有促进作用的观点。国外研究中，Brun等（2002）对我国沿海地区和非沿海地区的技术创新进行了分析，发现海洋科技创新能够促进海洋经济发展。Sgobbi等（2016）发现能源系统技术的改进能够降低成本或提高效率，则每年在船舶电力行业研发和创新方面的投资将可能具有成本效益，从而间接促进海洋经济发展。Andersson 等（2017）从知情政治角度出发，认为海洋能源技术创新能够推动海洋经济发展。Noailly等（2017）认为太阳能等可再生能源能够推动电力业发展，从而促进海洋经济发展。Lingling Wang等（2021）的研究表明，海洋科技创新对推动海洋产业结构合理化和进步具有重要作用。B. Liu等（2021a）指出，海洋科技项目数量是影响海洋经济增长质量的重要因素。Yu and Zou（2020）发现海洋技术创新与海洋经济增长之间存在显着的协整关系。Y. Wang 等（2020）采用耦合模型测度中国福建省海洋技术创新与海洋生态经济协调发展状况，结果表明，海洋技术创新促进了海洋生态经济的增长。W. Ren和J. Ji（2021）提出海洋技术创新在环境规制与海洋经济GTFP之间起着中介作用。Q. Shao等（2021）使用向量误差修正模型探索中国海洋经济增长、海洋技术创新和产业升级之间的关系。他们的研究结果表明，从长远来看，海洋经济增长和海洋技术创新是相互促进的。F. Wu等（2020）分析了海洋技术创新不同研究类型对海洋经济高质量发展的积极影响。D. Zhang等（2019）发现沿海各地区的海洋技术创新促进了海洋经济的发展。
国内研究中，学者们研究认为海洋科技创新是海洋经济发展的驱动因素，海洋科技创新能够促进海洋经济发展；有学者分别采用熵值法和协调度模型、VAR模型、层次回归模型对海洋经济与海洋科技的关系进行测度，结果显示海洋科技与海洋经济基本保持同步上升。海洋经济发展水平可能会影响海洋产业的科技创新水平。中国沿海地区的海洋科技创新效率实际上存在较为显著的不均衡现象（闫实、张鹏，2019）。因此厘清这种不均衡现象背后的原因十分重要，大部分学者都将目光集中于海洋经济增长和海洋科技创新之间关系的研究。吴梵等（2019）采用门槛效应模型对2007—2016年中国沿海11省市进行了海洋科技创新对海洋经济增长的关系的研究，认为海洋科技创新对海洋经济增长有明显的双重门槛效应。具体而言，创新与海洋经济增长之间呈U形关系（李帅帅等，2018）。对于海洋经济增长对海洋科技创新的反向影响关系，孙才志等（2017）通过VAR模型的估计结果，认为全国海洋经济对海洋科技的影响较小，也就意味着海洋经济的发展对海洋科技创新而言不具有显著的促进作用。但杜军等（2019）同样也采用VAR模型进行估计，认为海洋经济增长是海洋科技创新的格兰杰原因。由于时间序列数据并没有考虑地区之间的个体差异性和空间关联性，因此VAR模型实际上无法完全验证海洋经济发展对于海洋科技创新的影响。李帅帅等（2018）通过引入沿海地区的空间相关性，采用空间计量模型进行估计，发现沿海某省海洋经济的增长对邻近省份海洋经济的增长具有抑制作用。姜艳艳（2018）和秦曼等（2018）认为，从生态的角度来看，对海洋科技创新的投资有利于促进该行业产业结构和技术的生态可持续性。鄢波等（2018）运用C2R模型对我国11个沿海省份的海洋科技投入产出面板数据进行实证分析，研究结果显示海洋经济发展对海洋科技投入产出效率具有显著影响。王艾敏（2016）运用VEC模型、空间面板回归和面板向量自回归对海洋经济与海洋科技之间的互动关系进行检验，研究发现海洋科技对海洋经济的贡献不显著，但是海洋经济的发展会带动海洋科技的进步，二者之间相互影响。
影响海洋科技创新水平的因素众多，包括上文提到的海洋经济发展但不限于海洋产业的产业结构、人力资本、金融发展水平、市场化程度、对外开放水平、基础设施水平和科研经费投入等。
关于海洋产业的产业结构的研究中，海洋产业的产业结构和海洋科技创新的关系没有统一定论。闫实和张鹏（2019）认为，海洋产业结构升级有助于提高海洋产业的资源配置效率，尤其是创新要素的整合和有效利用，进而促进海洋科技创新。杜军等（2019）通过考察海洋产业结构升级、海洋科技创新与海洋经济增长之间的动态关系发现，海洋产业结构升级首先会对海洋经济增长起到促进作用（孙康等，2017；王波和韩立民，2017），同时海洋经济增长又能提高海洋科技创新，通过这样的链条得出海洋产业结构的调整会对海洋科技创新产生显著的正向促进作用，但这种作用在短期并不明显，长期通过累积效应，才会逐渐变得显著。除了产业结构调整以外，产业集聚与创新的关系研究也是学术界较为关心的议题。刘勰和孟勇（2020）运用随机效应模型对2009—2016年高技术产业进行研究发现，产业集聚对产业创新绩效存在倒U形影响关系，集聚度加强了区域内的网络关系，形成规模效应，促进产业创新；当集聚达到一定程度，网络关系密度过高产生拥挤、过度竞争等效应，导致要素、管理等各类成本增加，阻碍了产业创新绩效。市场化水平既可能促进集聚网络活跃度，又加剧了网络密度过高下的关系不稳定性。也就是说短期产业聚集可能会抑制产业的创新水平，但是长期产业聚集将会促进创新水平的提高。
人力资本是科技创新的核心要素，因此通过海洋教育，培养海洋人才，可以促进海洋产业的创新水平（闫实、张鹏，2019）。何元庆（2007）对比了人力资本、国际进出口及 FDI对创新的影响关系，结果发现，人力资本是提高创新水平的最重要的因素。另外，科研经费的投入也是创新水平差异的关键性因素，但是科研经费的使用效率才是决定创新产出的内在原因。傅卫东（2019）以我国2006—2016年本科院校作为研究样本，发现科研经费投入对于高校专利创新确实有正向促进作用。但这种促进作用也存在显著的空间差异性，其中西部地区的科研经费对创新的促进作用存在一定的滞后作用。关于科研经费使用效率的内在机理，安同良等（2009）发现，由于存在信息不对称，企业经常发送虚假的创新类型信号以获取政府R&D补贴，而这其中大部分并不是用于创新生产活动，因此对创新产出并不会产生显著的促进作用。
金融是科技创新的重要支持。在海洋经济领域中，许林等（2019）通过面板SFA模型测算了中国11个沿海地区的金融支持效率，并通过灰色关联分析发现金融发展与海洋经济发展表现出显著的正相关关系。但是，全国沿海地区的金融对海洋经济增长贡献率在缓慢下降，并且全国沿海地区中存在较多地区金融对海洋经济而言并没有起到明显的促进作用（马树才等，2019）。同时，全国三大海洋经济圈的金融使用效率水平存在空间差异性，形成了三圈三极的格局，金融支持效率按东部、北部和南部依次递减。
市场化程度越高，对产权的保护往往越好，越容易产生创新的活动，提高创新产出。戴魁早和刘友金（2013）通过中国高技术产业1995~2010年的细分行业面板数据发现，市场化程度的提高对中国高技术产业的创新绩效产生了积极影响，并且在垄断程度较低、技术密集度较低、外向度较高的行业中，市场化程度的提高对创新绩效的促进作用更大。刘勰和孟勇（2020）进一步对市场化程度产业创新绩效提高的作用机制进行了研究，发现市场化程度提高可以正向调节产业集聚对产业创新绩效的“倒U形”影响关系，从而得出市场化程度提高产业创新水平的结论。
对外开放对海洋科技创新有正向作用。海洋经济的发展离不开对外贸易的发展，开放度越高的地区往往经济外向联系性更高，跨国企业的活动也会更丰富，从而可能会产生更多的知识和技术外溢现象，因此对外开放水平可能也会对海洋产业的创新水平产生影响（闫实、张鹏，2019）。冼国明和严兵（2005）利用1998—2003年省际面板数据建模发现，外资的引进确实能够产生一定的科技创新的外溢效应，但这些外溢效应并不涉及核心的技术层面，往往仅局限于外观设计等层面。何元庆（2007）采用数据包络法（DEA），通过测算1986—2003年各省经济的技术创新效率、技术进步和 TFP 增长，比较人力资本、国际进出口及 FDI对创新的影响。结果表明对外开放能够提高技术进步，促进科技创新，但影响的力度并没有人力资本那么大。吴传清和邓明亮（2019）对2005—2016年长江经济带108个地级及以上城市面板数据构建模型发现，对外开放水平能够在一定程度上解决要素的边际递减规律的问题，从而提升创新的效率。
除了上述的影响因素外，基础设施的水平会通过影响要素间的流动，从而影响知识和技能的分享及外溢，从而对创新产出也可能会产生相应的影响。马昱等（2019）利用熵权TOPSIS法来衡量城市基础设施水平，基于2005—2017年间我国30个省市的面板数据，运用面板门槛模型发现，城市基础设施会对技术创新产生正向促进作用，并通过技术创新这一中介传导影响地区经济增长。
前文梳理的文献中，所采用的模型的前提假设往往都是独立观测值，大部分文献都没有考虑地区之间的空间相关性，根据地理学第一定律：“任何事物之间都存在相关性，并且这种相关性跟距离成反比”（Tobler, 1979），因此现实经济世界中，个体之间往往都不会是独立的存在，而是相互关联（Getis, 1997）。并且如果数据具有一定的地理属性，往往都会遵从地理学第一定律，离得越近的个体之间影响越大（Anselin&Getis, 1992）。地区之间的各要素相互自由流动、地区内的个体之间相互交流或地区之间紧密的贸易往来，都会产生不同程度的知识和技术外溢，而这种外溢现象会和区域自身的投入变量进行空间上的耦合，从而形成在空间上合成的作用（Anselin & Rey, 1991）。
除了上述所分析的会产生空间溢出效应的原因外，在现实经济世界中，地区之间往往都会存在一定程度的模仿和竞争，在这个过程中，主动或被动的空间外溢效应便产生。如果设定地区 i 决策的“反应函数”为 I i = f （ I -i , X i ）, I -i 表示其他地区的策略， X i 为影响地区 i 的自身的相关变量， I i 为地区 i 的最优决策。樊纲等（1994）和林建浩在对我国转型期间地方政府行为的研究中已经指出，我国存在地方政府之间的“兄弟竞争”。在这种竞争模式下，当一个地区进行制度创新、技术变革的时候，往往其他地区就会竞相学习和模仿，在网络时代信息传播的速度加快，这种空间的外溢效应产生的速率极快，尤其是对于地理临近的地区。当然，除了地区间的模仿，在地区竞争的前提下，地区之间也有可能针对其他地区的创新而产生差异化的制度和技术变革，从而获取比较优势。陈国亮（2015）认为，海洋产业协同集聚存在空间外溢效应，并受区域边界约束，其中，长三角海洋产业协同集聚在500公里范围内存在溢出效应，珠三角的作用范围限于广东省内，而京津唐的辐射范围只有75公里。
海洋生态环境问题成为影响和制约海洋经济健康发展的重大瓶颈和突出短板。维护海洋生态健康与生态安全是保障海洋事业科学发展的重要基础，也是推动海洋经济高质量发展的题中之义。20世纪90年代初，Crossman（1991）将库兹涅茨曲线应用于生态环境质量与经济收入的实证分析，并提出环境库兹涅茨曲线理论。Halpern（2008）沿用Crossman的理论，将环境库兹涅茨曲线扩展至海洋经济与海洋生态环境的动态演变关系研究，认为海洋生态的恶化在很大程度上与经济快速增长背景下人类粗放的用海方式与不合理开发活动有关。Costanza（1999）针对发展中国家社会经济持续发展问题，提出发展中国家必须充分协调自身经济与全球生态环境的发展关系，才能遏制海洋生态恶化。国内相关研究显示，我国海洋经济与海洋生态污染之间的关系目前尚处于环境库兹涅茨“倒U形”曲线的左侧（Chen, 2017），且朝“倒U形”曲线的极点移动，表明海洋生态环境压力随着海洋经济的发展而逐渐增大，但同时也对海洋经济的持续发展产生了日益明显的负面效应。狄乾斌（2007）以辽宁省海洋生态经济发展为例，构建了海洋经济可持续发展的概念模型和发展度的评价方法。高乐华（2012）针对海洋经济、生态系统与社会发展的交互胁迫关系，构建发展状态评价指标体系，证实三者之间存在着交互胁迫关系。具体到海洋经济的可持续发展能力研究方面，刘明（2008）立足海洋经济可持续发展的内涵与影响因素分析，构建了改进的三标度层次分析模型，对我国沿海地区海洋经济的可持续发展能力进行了量化评价。
本节首先介绍了系统动力学在国外及国内的发展历史，接着简单回顾了学科中的重要概念，最后对系统动力学在国内四个方向的应用进行了介绍。
关于系统动力学（System Dynamics, SD）的研究，最先出现在1956年，美国麻省理工学院的Forrester教授为分析研究企业中存在的生产管理及库存管理问题而提出了系统仿真方法，也叫工业动态学。1961年，Forrester发表了经典著作《工业动力学》，此时系统动力学主要应用于工业企业管理。
1971年，系统动力学研究对象拓展到了世界，Forrester教授的团队出版了《世界动力学》，为研究全球发展问题提出“世界模型”、“世界模型Ⅱ”和“世界模型Ⅲ”。他的学生Meadows教授所在的小组发表了《增长的限制》和《趋向全球的平衡》，认识到迄今世界范围内的指数型增长势头是不可持续的，全球发展将逐渐过渡到某种均衡发展的状态。这是世界最早的“可持续发展”概念。
接着，Forrester教授带领团队开展了国家模型的研究，历时十一年，建立起一个具有4000余个方程的美国全国系统动力学模型。该模型揭示了美国经济长波的内在机制，回答了长期存在的通货膨胀、失业率和实际利率同时增长的问题。
在我国，系统的整体观与中国哲学的特征恰好相符，国际学界对中国系统研究的结果给予很高的评价。国际著名的协同学创始人，德国的Haken教授提出，中国是充分认识到系统科学巨大重要性的国家之一，并认为“系统科学”的概念是由中国学者较早提出的。在中国大陆，钱学森教授20世纪70年代提出“系统科学论”，1981年提出“系统学”的设计，认为系统科学具有工程技术（包含系统工程、自动化技术、信息技术）与技术科学（包含运筹学、控制学、信息学）两大层次。1982年，邓聚龙教授则提出具有中国特色的“灰色系统论”。我国对于西方“系统动力学全国模型”的引进主要集中在20世纪80年代前后，杨通谊、王其蕃、许庆瑞、陶在朴和胡玉奎等专家学者发挥了积极的倡导作用。
系统动力学是一种系统方法论，是将研究对象置于系统的形式中加以考察。系统行为主要是由系统内部的机制决定的，系统动力学在了解系统的组成及各部分的交互作用之后，对内部的反馈环进行建模，模型可以通过改变参数和策略因素输入，在计算机上进行仿真模拟，从而考察各种情境下系统动态变化的行为和趋势。系统动力学的出现，为认识和解决具有非线性、高阶次、多变量、多重反馈、复杂时变等特点的复杂系统问题提供了理论和方法。
构成系统动力学模型的基本元素包含“流”（Flow）与“元素”。“流”种类包括订单流、人员流、现金流、设备流、物流与信息流，代表着组织或企业运作的基本运作结构；“元素”包括“状态变量”（Level）、“速率”（Rate）和“辅助变量”（Auxiliary）。状态变量表示真实世界中随时间推移而累积的事或物；状态变量的值由控制该状态变量的速率决定，一个状态变量可由数个速率来控制。速率又可分为流入速率与流出速率，则状态变量即是由流入速率与流出速率之间的差经过一段时间的累积所形成。辅助变量主要有三种含义：第一表示数据处理的过程；第二表示某些特定的环境参数值，为一常数；第三为系统的输入测试函数或数值。
系统动力学建模有三个重要组件，分别是因果反馈图、流图和微分方程式。因果反馈图描述变量之间的因果关系；流图用符号表达出模型的复杂概念；而微分方程式则用来连接状态变量和速率，由此组成系统动力学模型的重要结构。常见的建模方法有因果与相互关系回路图法、流图法、图解分析法、流率基本入树建模法、反馈环计算法等。
系统动力学在国内主要应用于以下几大方面：一是模拟预测；二是管理决策研究；三是系统优化与控制；四是创新驱动研究。
应用系统动力学进行预测研究系统动力学方法主要依据系统内部诸因素之间形成的各种反馈环进行建模，同时搜集与系统行为有关的数据进行仿真，作出预测。
系统动力学进行模拟预测，最为广泛的是应用于自然资源方面，如预测土地资源承载力。高新才和赵玲（1992）从农作物供需差的角度建立了系统动力学仿真模型，以张掖市为例预测分析干旱区土地资源的人口承载力，预测张掖市未来20年里人口将日趋超过土地资源人口承载力。魏耀武和常军（2014）建立了系统动力学模型对区域土地资源人口承载力进行研究和模拟仿真，以考察山东省未来十几年不同情境下的土地资源人口承载力的变化。
针对能源预测方面，曹晓晨和张林华（2012）在系统动力学理论和方法的基础上建立农村能源可持续发展的系统动力学模型，并将农村能源系统分为人口、能源供给、可再生能源开发、建筑等子系统，对山东省农村能源模型进行动态模拟，分析预测未来一直到2030年山东省能源发展情况。黄元生和张茜（2016）运用系统动力学模型对我国2015—2020年的能源消费需求进行模拟预测，结果发现，为了满足能源需求必须调整能源结构，大力发展科学技术、提高能源利用效率，于是提出逐步引进碳排放税的建议。
针对矿产资源的预测，林启太（1999）提出可以应用系统动力学模型对矿产品产销前景进行分析预测；唐旭等（2010）等根据系统动力学原理构建了中国石油产量预测的系统动力学模型，确定了剩余可采储量、采油速度等规模变量参数；于晓勇等（2011）采用系统动力学方法预测了中国2006—2050年的煤炭投资需求；史立军和周泓（2012）用系统动力学方法预测了中国未来天然气的供需趋势；杨鑫等（2015）对可持续发展的中国石油供需进行了基于系统动力学的预测；谢丽琨和张力菠（2010）通过系统动力学模型仿真预测了石油价格与各影响因素之间的关系。
在水资源的应用方面，王晓昌（2004）分析了西部干旱缺水地区水资源再生利用问题，并构建了系统动力学模型，对水资源再生利用系统相关动态变量进行分析，同时建立动态反馈模拟模型，分析了预测系统的动态趋势；牛志强等（2009）、黄林显等（2008）利用系统动力学方法建立了区域水资源承载力模型，分别模拟了河南省和山东省水资源承载力和用水状况；杜梦娇等（2016）构建了江苏省水资源安全系统动力学模型，并对水资源安全问题进行了模拟仿真；刘婧尧等（2014）将系统动力学方法应用于区域水资源可持续利用，并模拟仿真预测了未来几十年天津市水资源的需求状况；张雪花和郭怀成（2002）应用系统动力学多目标规划整合模型对秦皇岛市城市水资源利用结构进行了优化研究。
除此之外，系统动力学方法还在人口数量预测、住宅市场价格预测、电力需求与价格预测、客流量预测、港口经济预测、粮食需求预测、风险预测、生命周期预测等方面得到广泛应用。
管理决策研究使用系统动力学方法对系统未来的行为进行动态仿真，得到系统未来发展的趋势和方向，并对此提出相应的管理方法和措施，使管理决策更加科学和有效。
项目管理方面的研究应用系统动力学较多。帅珍珍等（2017）运用系统动力学的基本原理和方法，对施工项目安全水平进行仿真计算，从而分析各个因素的安全投入增长率对系统安全水平的影响；黄晓光（2008）基于系统动力学的思想，按照建设工程项目建设过程的不同阶段，建立造价控制效果反馈图，以开发商的视角对项目进行造价管理，并分析影响造价的主要因素；袁红平等（2018）运用系统动力学理论方法研究建筑废弃物现场管理问题，分析影响建筑废弃物现场管理的主要因素及相互关系，建立包括废弃物产生、现场分类分拣和废弃物处理的3个子系统的建筑废料现场管理模型，同时借助软件 Vensim 进行模拟评估。
企业管理方面，周仕通（2006）等运用系统动力学仿真技术对影响资金循环的各个因素进行即时分析，从而达到维护资金循环、优化不同形态资金分布、高效利用内部资金、减少集团财务风险的目的；齐丽云等（2017）构建了企业社会责任信息披露的概念模型和系统动力学模型，以信息的“需求—供给”为基础，以“收益—成本”为约束，以“天津塘沽大爆炸”和“长江客轮翻沉”事件为例，探究企业社会责任信息的披露过程及其影响因素的作用机制；杨瑛哲和黄光球（2017）采用系统动力学方法构建了企业技术变迁路径的因果图和系统流图，并通过案例仿真实验得到影响企业技术变迁的关键因素，即R&D投入和企业信息系统上线率；吴静（2018）基于系统动力学建立了一个供电企业绩效预测模型，结合企业的自身特性研究供电企业的目标绩效实现问题；白书源（2018）则应用系统动力学构建出了一个民航企业竞争力系统动力学模型，以此来分析民航企业竞争力。
物流管理方面，杨涛等人（2020）系统地分析了ULS地下物流系统对城市经济、社会和环境的有利影响，并以北京市为例构建了ULS对城市发展影响的系统动力学模型，选取ULS分担率为控制变量进行仿真分析，结果表明地下物流系统对缓解交通压力、改善城市生态环境、缓解城市空间资源紧张和增加城市就业等方面具有重要的影响；陶经辉和王陈玉（2017）在研究物流园区和产业园区的服务功能联动时，采用了系统动力学理论构建模型并进行仿真，用GDP、第三产业产值以及进口交易额和出口交易额四个状态变量的模拟值与真实值的误差值检验了模型的有效性。
对系统进行优化和控制是系统动力学方法最重要的应用之一。影响系统运行和发展的因素复杂众多、而且随时间变化，系统动力学从动态的角度出发，构建系统模型，把握系统变化发展的规律，从而对系统进行优化和控制。
此方面的研究以库存控制和规模优化最为常见。黄金和周庆忠等（2010）基于系统动力学模型，结合油料收发的动态过程，对油库库存控制系统进行研究，并通过Vensim进行仿真决策；何晓兰（2009）基于JMI联合库存管理模式的农产品供应链管理研究，以系统动力学的相关理论为基础，以平武县农产品为例，并运用Vensim仿真软件，构建系统动力学模型，研究 JMI模式的农产品供应链管理相比于原有的供应链管理技术的优点；王明葆和杜志平（2015）基于系统动力学原理，结合山东省某企业的食用油生产供应链现状，对食用油生产流通环节进行分析，建立出多级库存管理下的供应链模型，并运用Vensim仿真软件，将传统库存控制模式和VMI供应商管理库存模式进行比照；黄丽珍等（2006）将系统动力学和遗传算法相结合，用以探讨超市配送中心系统的最优库存和最优订货策略问题；刘丽丽（2009）研究了大型超市存货调节与控制系统动力学模型，引进初始在途库存量、延迟时间、初始库存量、订货速率、在途库存量等系统因子，并进行仿真研究；刘声亮、张旭凤和朱丹（2011）针对零售店库存优化的问题，借助系统动力学软件Vensim构建零售店配送与库存系统的因果图和流图，结合案例并进行仿真模拟分析。
城市发展方面也需要运用系统优化与控制。王其藩和李旭（2004）运用系统动力学方法探讨了社会经济系统的政策作用机制与行为优化的原理和方法。赵道致和孙德奎（2011）建立了农村居民消费与地区经济发展的动态机制的系统动力学模型，并以山东省莱阳市为例，进行系统仿真。莱阳市居民消费与经济发展的系统动力学仿真结果表明，经济发展与居民收入之间存在着正向的关系。最后指出，要拉动地区经济的发展，可以通过较少税收来增加农民的收入，从而促进经济发展。袁绪英和曾菊新（2011）构建了滠水河流域的经济环境协调发展的系统动力学模型，分析了滠水河流域的自然与社会经济特点，通过分析系统中 GDP、人口、产业结构、城市化水平、水环境容量等主要参数，构建了模型的正负因果循环图。同时建立了资源、人口、环境与经济四大子系统，确定了各种敏感因素，并以敏感因素为核心，通过设计不同的情景，得出经济环境系统发展的最优方案。
交通规划方面，杨浩雄等（2014）用系统动力学方法建立了治理城市交通拥堵的系统动力学模型，并对北京市典型治堵措施的实际效果进行仿真分析，从而优化我国治理城市交通拥堵的政策措施；范青青（2019）结合我国交通政策实施现状，借助系统动力学方法并通过Vensim Ple软件建立了城市交通治理干预的模型，在考虑到五种居民收入水平的基础上，分为征收拥堵费情形、征收车辆购置税情形、实施网约车政府补贴情形三种情况，最后通过仿真将得出的结果进行对比分析，并结合仿真结果对如何缓解我国城市交通拥堵状况提出相关的政策建议。
创新和创新驱动是现阶段社会与学术界都高度重视的热点话题。运用系统动力学可以模拟创新生态系统，从而对创新因素的影响大小、内在作用机制以及相关问题进行研究。
李盛竹、马建龙（2016）根据2006—2014年间科技活动的相关数据，采用系统动力学仿真方法构建国家科技创新系统动力学模型，将国家科技创新系统划分为创新载体、创新资源、创新环境、创新服务、创新产出5个主要部分。通过国家政策、科技人员投入、经费投入3个因素数量上的改变并生成的仿真结果，发现知识产权保护、增加科技人员总量、增加企业科研经费投入对国家科技创新能力影响较大，因此得出结论：企业科研经费投入和科研人员对国家科技创新能力提升起决定性作用，且保护知识产权是提升创新能力的重要支撑。
针对企业的创新，孙冰和王为（2010）建立了企业自主创新动力系统SD模型，并对黑龙江省企业自主创新能力的动力效果进行了仿真分析；李柏洲和苏屹（2009）构建了大型企业原始创新的系统动力学模型，并通过分析模型主回路得出结论，发现优化大型企业内部各部门之间的投入比例可以提升大型企业原始创新能力；孙晓华和杨彬（2008）在构建企业自主创新系统动力学模型之外，分析了影响企业自主创新能力提升的主要因素。
应用于区域创新，杨剑等（2010）建立了一个区域创新系统的系统动力学模型，以研究区域创新系统的结构和运行机制，为区域创新战略制定提供依据；王灏晨和夏国平（2008）建立了区域创新系统动力模型，并以广西为例进行仿真模拟，结果发现资金和人才是制约广西创新系统建设的瓶颈要素；朱婷婷等（2019）基于系统动力学的理论依据，对国家自主创新示范区的聚力创新内在机理进行分析，发现创新驱动、创新服务、技术推动、环境建设是四大主要影响因素；王进富和张耀汀（2018）构建了一个系统动力学模型，以研究科技创新政策对区域创新能力的影响机理，通过模型中的反馈控制理论研究不同政策对区域创新能力的影响，结果发现科技创新政策利用不同的政策工具会产生显著的效果差异。