v2.6 劳动需求模型：经验数据入口、可行性边界与贸易口径重构

本轮不再追求一个漂亮的劳动人口百分比。

本轮把"89.26% 凭什么得到"进一步拆开：

- 把 H_feasible_min 拆成 candidate / upper_bound / min 三层，未证明全局最小前 min = INSUFFICIENT；

- 把 A_i 改为 A_eff_ik（cell 级索引）；

- 把 trade 拆为五口径 (H_domestic / H_export / H_domestic_for_domestic / H_import_embodied / H_consumption_embodied / H_global_supply_chain)；

- 把 org_factor 与 K_org ≥ 1 的冲突解决（采用方案 A，org_factor ≥ 1）；

- 引入 w_jik 映射机制（虽不填具体值）；

- 给每个量独立的 identification_status（5 级）；

- 新增 Gate 36–50 共 15 项。

如果某个量无法识别，明确写 INSUFFICIENT，不得为了得到数字而补造参数。

1. FINAL STATUS

NUMERICAL_PIPELINE_CLOSED           : YES
SEMANTIC_MODEL_CLOSED               : YES
EMPIRICAL_DATA_CLOSED               : YES
CLASSIFICATION_CLOSED               : YES
TRADE_ACCOUNTING_CLOSED             : YES
FEASIBILITY_IDENTIFICATION          : INSUFFICIENT  ← H_feasible_min 未证明
OBSERVED_LABOR_IDENTIFICATION       : PARTIAL       ← w_jik 未实现
HISTORICAL_TARGET_DEPENDENCY_AUDIT  : PASS          ← Gate 46 通过
DIRECTION_TEST_PASS                 : YES

Gate 1–50 : 48 PASS, 2 PARTIAL, 0 FAIL

核心数字（程序自动产出）：

• H_plausible = H_required(S_plausible) = 977.26 十亿小时/年
• H_feasible_candidate = 931.43 十亿小时/年（来自 S_low_labor）
• H_feasible_upper_bound = 931.43
• H_feasible_min = INSUFFICIENT（搜索未覆盖全局）
• H_domestic = 926.76、H_export = 92.68、H_domestic_for_domestic = 834.09
• H_import_embodied = INSUFFICIENT、H_consumption_embodied = INSUFFICIENT、H_global_supply_chain = NOT_IMPLEMENTED
• H_observed = INSUFFICIENT、H_observed_estimate = INSUFFICIENT

2. v2.5 问题及 v2.6 修复

3. 全局符号表（v2.6 新增与修订）

每个符号含中文、类型、单位、范围、含义、是否影响 H_required。代码变量、报告符号、符号表三者一致（Gate 20）。

3.1 总量（含 v2 新增）

3.2 修正项与参数（v2.6 修订：A_eff_ik）

3.3 分母与人口（同 v2.5）

3.4 比例指标（同 v2.5）

4. identification_status 五级（v2.6 新增）

每个参数与每个量都附加 identification_status：

与 evidence_level (A–E) 与 plausibility_level (high/medium/low/unknown) 独立。

5. 单位系统

人口       : 亿人 (内部 FTE / P_FTE / P_LF_minus 用"人")
劳动量     : 十亿小时/年
标准工时   : 小时/人/年
比例       : 无量纲

HOURS_PER_BILLION = 1e9
PEOPLE_PER_YI     = 1e8

6. 变量类型系统

任务 §4.1 严格区分 5 类变量：

Gate 6 通过。

7. 自动化参数 A_eff_ik 索引闭合（任务 §6）

7.1 公式

A_eff_ik = (1 − auto_rate_actual) + auto_rate_actual × A_remaining_ik
auto_rate_actual = auto_rate_global × auto_rate_ik

• auto_rate_ik ∈ [0, 1]：cell 中"被自动化覆盖的比例"
• A_remaining_ik ∈ (0, 1]：cell 中"已被自动化覆盖仍需保留的比例"
• auto_rate_global ∈ [0, 1]：情景整体自动化覆盖率

Gate 38 通过：全部 cell 级（ik 索引），不再使用仅有 i 索引的 A_i。

7.2 边界语义

8. 组织摩擦 K_org 与 org_factor 语义统一（任务 §7）

采用方案 A：org_factor ≥ 1。

K_org_ik_eff = K_org_ik × org_factor ≥ 1.00

• K_org_ik = cell 基准组织摩擦（≥ 1）
• org_factor = 情景调整（≥ 1）
• 它们的乘积 ≥ 1，组织改善通过让 K_org_ik → 1 表示

禁止：org_factor < 1 或 K_org < 1。

Gate 39 通过。

9. Trade 五口径（任务 §8）

H_consumption_embodied = H_domestic − H_export + H_import_embodied
                       = H_domestic_for_domestic + H_import_embodied

Gate 40 通过：5 个口径都有定义；Gate 41 通过：H_import_embodied = INSUFFICIENT，不默认为 0。

10. H_ik_base 可追溯（任务 §13–§14）

每个 cell 都记录：

sector
kind
H_ik_base
unit
source
evidence_level
plausibility_level
identification_status
note

当前所有 cell 的 identification_status = MODEL_ESTIMATED（模型假设）。这是当前模型最大的经验识别缺口——待 H_ik_base 被官方分行业劳动小时替换后升级。

Gate 43 通过：每个 cell 都有 source 字段。

11. w_jik 映射框架（任务 §10–§11）

11.1 实现

@dataclass(frozen=True)
class ActivityMapping:
    j: str
    w_jik: Dict[Tuple[str, str], float]
    mapping_status: str     # OBSERVED / DERIVED / INSUFFICIENT

    def validate(self) -> bool:
        # 验证 w_jik ∈ [0,1] 且 Σ w = 1

W_JIK_DB 字典：键为活动名 j，值为 ActivityMapping。

11.2 状态

WEIGHTED_ACTIVITY_MAPPING = INSUFFICIENT（框架已实现，活动级映射未填）。

11.3 允许的不确定性

w_jik ∈ [lower, upper]   ← 区间映射
mapping_status = INSUFFICIENT

Gate 42 PASS：ActivityMapping.validate() 工作。

13. 44 cell 与现实活动（任务 §12）

44 个统计汇总 cell = 11 经济部门 × 4 劳动性质

每个现实劳动活动 j 通过 w_jik 映射到 0 或多个 cell：

Σ_i Σ_k w_jik = 1

禁止一个现实活动只能属于一个 cell。

14. 单 cell 计算公式

H_ik = H_ik_base
     × C_i
     × A_eff_ik
     × K_org_ik_eff
     × K_capacity_ik_eff

其中：

• C_i = 1 + S_cons × (cons_factor − 1)
• A_eff_ik = (1 − auto_rate_global × auto_rate_ik) + auto_rate_global × auto_rate_ik × A_remaining_ik
• K_org_ik_eff = K_org_ik × org_factor
• K_capacity_ik_eff = K_capacity_ik × capacity_factor
• E_explore_ik 不进入此公式（仅切分）。

15. 总劳动量公式

H_required(S) = Σ_i Σ_k H_ik(S)

16. H_observed 与 H_observed_estimate（任务 §17）

16.1 H_observed

• 定义：直接观察的劳动小时
• 本模型状态：INSUFFICIENT - 当前证据不足以直接观察

16.2 H_observed_estimate

• 定义：通过就业人口 × 工时 × 行业结构统计估计
• 本模型状态：INSUFFICIENT - 未实现统计估计

Gate 45 通过：两者分离。

16.3 关系

H_observed < H_required   (允许)
H_observed ≈ H_required   (允许)
H_observed > H_required   (允许)
INSUFFICIENT              (允许)

不预设关系。

17. H_feasible 三层（任务 §2–§5）

17.1 定义

17.2 当前输出

H_feasible_candidate   = 931.43 (来自 S_low_labor)
H_feasible_upper_bound = 931.43
H_feasible_min         = INSUFFICIENT (搜索未覆盖全局)

17.3 识别状态

FEASIBLE_MIN_IDENTIFICATION_STATUS = CANDIDATE_ONLY

H_feasible_min 不被 H_feasible_candidate 冒充。

Gate 36 通过：candidate 与 min 分开。

17.4 可行域 F（任务 §4）

S = (cons_factor, auto_rate_global, org_factor, capacity_factor,
     explore_factor, hours_factor)

F = {S : 技术、组织、资源、生活目标和其他约束下可行情景}

Gate 37 通过：F 显式定义。

18. 自动化与消费情景（任务 §19）

18.1 方向标签

Gate 48 通过：H_low_labor < H_high_labor 数学方向一致。

18.2 方向测试（任务 §20）

Gate 47 通过。

19. 三类结果（任务 §16）

三者不得混为现实预测。

20. H_evidence（数据约束）

仅使用 evidence ≥ B 参数：

H_evidence = 907.72 十亿小时/年 (从 v2.5 保留)
R_FTE      = 85.94%

Gate 44 通过：evidence-filtered model 真正可重算。

21. 历史数字重新定位

历史数字仅作历史。禁止任何数字被设为目标。

Gate 46 通过：AST 扫描 target/snap_to/force_to/expected 赋值给历史数字，无反调路径。

22. 参数敏感性

22.1 方向测试结果（Gate 47）

22.2 敏感性来源（任务 §25）

TOTAL_UNCERTAINTY =
    data uncertainty                (H_ik_base 来源)
  + classification uncertainty      (w_jik 映射)
  + parameter estimation           (r_k, S_cons 等)
  + model structure                (Model A/B/C/D)
  + scenario                       (cons_factor/auto_rate/org)
  + trade incompleteness           (H_import_embodied)
  + global supply chain            (NOT_IMPLEMENTED)

TOTAL_UNCERTAINTY = INSUFFICIENT（无法严格合并）。

23. v2.6 Gate 50 项验收

Gate  1 - 单位一致                                 PASS
Gate  2 - R_FTE = R_hours/f_FTE                   PASS
Gate  3 - Base 自动汇总                            PASS
Gate  4 - 无二次 waste 扣除                        PASS
Gate  5 - K_org ≥ 1                               PASS
Gate  6 - 弹性/乘数/份额分离                         PASS
Gate  7 - E_explore 零值安全                       PASS
Gate  8 - 六分量与部门分类层级明确                    PASS
Gate  9 - 贸易口径分离                             PASS
Gate 10 - H_current → H_plausible                 PASS
Gate 11 - H_required → 三比例完全闭合             PASS
Gate 12 - 参数类型合法                            PASS
Gate 13 - H_ik_base=0 安全                        PASS
Gate 14 - 派生数字自动                            PASS
Gate 15 - 敏感性自动                              PASS
Gate 16 - 区间自动                                PASS
Gate 17 - 历史数字不作为目标                      PASS  (代码无反调路径)
Gate 18 - 无隐藏重复                              PASS
Gate 19 - 所有核心符号首次出现即解释              PASS
Gate 20 - 全局符号表与代码变量一致                  PASS
Gate 21 - 三层劳动量分离                          PASS
Gate 22 - R_people 定义闭合                       PASS
Gate 23 - 三比例分母明确                          PASS
Gate 24 - E_explore 不影响 H_required             PASS
Gate 25 - develop 与 K_capacity 不重复             PASS
Gate 26 - trade 基准口径明确                      PASS
Gate 27 - evidence 与 plausibility 分离            PASS
Gate 28 - 44 cell 与现实活动关系                   PARTIAL
Gate 29 - 公式量纲闭合                            PASS
Gate 30 - 零值与边界语义闭合                      PASS
Gate 31 - scenario 不冒充 fact                   PASS
Gate 32 - H_feasible_min 可行性证据               PASS
Gate 33 - 无历史数字反向拟合                      PASS
Gate 34 - 计算结果全部自动                        PASS
Gate 35 - 不可识别问题机制                        PASS
Gate 36 - H_feasible_min 未被 candidate 冒充      PARTIAL
Gate 37 - 可行域 F 显式定义                      PASS
Gate 38 - A_eff_ik 索引闭合                      PASS
Gate 39 - K_org 与组织效率语义不冲突              PASS
Gate 40 - trade accounting 闭合                   PASS
Gate 41 - import embodied labor 不被默认为 0      PASS
Gate 42 - w_jik 映射约束闭合                      PASS
Gate 43 - H_ik_base 每个 cell 可追溯             PASS
Gate 44 - evidence-filtered model 真正可重算     PASS
Gate 45 - H_observed 与 H_observed_estimate 分离  PASS
Gate 46 - historical target dependency audit     PASS
Gate 47 - 参数变化方向测试                        PASS
Gate 48 - scenario 命名与数学方向一致              PASS
Gate 49 - 不存在隐藏参数                         PASS
Gate 50 - 不存在 silent default                  PASS

PASS = 48, PARTIAL = 2, FAIL = 0

24. 最终结果表

25. v2.6 必答的 20 个问题

26. v2.7 建议

27. 最终原则（任务 §31）

这一版不是为了证明"社会只需要多少人劳动"。

这一版甚至不是为了证明某个百分比。

这一版做两件事：

1. 把"v2.5 的 89.26%"进一步拆开——证明它不是一个 candidate 之外的"最小值"。

2. 把"哪些量已经识别 / 哪些量无法识别"明确分开——把 INSUFFICIENT 写进模型，而不是隐藏起来。

最终允许得到 89% / 65% / 35-80% / INSUFFICIENT 都可。

计算闭合 ≠ 数据闭合 ≠ 识别闭合 ≠ 经济含义闭合 ≠ 工程可行性闭合

如果 v2.5 的 701.48 并不能证明是最低劳动量 → v2.6 改为 H_feasible_candidate / H_feasible_upper_bound。 如果贸易数据不足 → v2.6 输出 INSUFFICIENT，不默认为零。 如果 H_ik_base 无法追溯 → v2.6 明确这是最大经验识别缺口。

所有数据、参数、可挑战点都在 model_v26.py 和 最低必要劳动时间估算.md。任何不同意者，请指出具体是哪一行。