리벳 등이 지적한 바와 같이, 또 다른 주요 지식 격차는 ES 수혜자를 식별하는 것과 관련이 있다.
주어진 ES의 수혜자를 공간적으로 명시하거나 공급과 수요 사이의 연결을 매핑하는 ES 모델은 거의 없다.
공간적으로 명시되어 있는 ES 공급이 종종 공간적으로 세분되는 수요와 어떻게 관련되는지 이해함으로써 이해관계자의 요구를 더 잘 충족시키기 위해 연구 우선순위로 식별되었다.
여기서 살펴본 연구분야에서, 대부분의 사업체는 동남부에 집중되어 있는 도시 지역에 위치하여 경제가 지리적으로 구조화되어 있음을 알 수 있다.
그러나 대부분의 ES는 시골 지역에서 생산된다.
따라서 카운티의 경제적 성과는 최소한 부분적으로 농촌에서 도시로의 ES 흐름에 의존하는데, 이는 거의 조사되지 않은 과정이다. 이는 지역 개발 계획에 대한 접근법이 지속 가능한 것을 보장하기 위해 자연자본과 ES 흐름과 관련하여 도시-농촌 인터페이스를 이해할 필요성을 강조한다.
특히, 도시 개발이 농촌 ES 공급에 부정적인 영향을 미치지 않도록 보장해야 하며, 도시 지역에 대한 ES의 지속 가능한 공급을 보장하기 위해 농촌 지역의 자연 자본을 적절히 보호할 필요가 있다.

다른 모든 탐색적 시나리오 기반 분석과 마찬가지로, 여기에 제시된 분석은 많은 가정에 기초한다.
이 중 가장 중요한 것은 설문 조사에서 얻은 ES 종속성 값에 의해 파악된 것처럼 비즈니스 성과가 ES 흐름과 선형적으로 관련된다는 가정이다.
Watson과 Newton은 설문지 데이터의 잠재적 한계를 탐구한다.
이 중 가장 중요한 것은 표본추출 문제이며, 다른 일련의 응답자로부터 다른 일련의 종속성 값을 얻었을 것이라고 생각할 수 있다. 설문에 대한 응답률이 경제 분야별로 고르게 분산되고, 계층화된 표본 추출 접근법이 채택됐지만 표본이 다른 방식으로 편향됐을 수 있다.
이러한 제한사항은 비즈니스 성과가 ES 흐름과 어떻게 연계되는지에 대한 보다 상세한 평가를 포함하여 보다 포괄적인 비즈니스 설문조사를 통해 잠재적으로 해결될 수 있다.
종속성 값의 변동을 분석하면 민감도 분석을 수행할 수 있어 이 변동이 경제 예측에 미치는 영향을 조사할 수 있다.
또 다른 가정은 기업이 사용하는 ES 흐름이 연구 영역에서만 도출되었다는 것이다.
많은 기업이 현지에서 생산된 자원의 사용을 매우 중요시하는 것으로 확인되었지만 다른 영역의 ES 흐름이 사업 성과에 영향을 미쳤을 가능성이 있다.
지역간 ES 흐름과 텔레커플링과 같은 문제는 여기서 검토되지 않았지만, 그것들은 사업성과가 지역 자연자본과 연계되는 정도에 영향을 미칠 수 있다.
또한, 서로 다른 ES의 흐름을 부가적으로 결합하고 종속성 값에 의해 가중치를 부여하였다.
실제로 비즈니스 성과는 ES 흐름과 비선형 관계를 나타낼 수 있으며, 개념적으로 다른 ES 흐름이 상호작용할 수 있다.
예를 들어, 낮은 수질의 문제는 가뭄으로 인해 물의 흐름이 낮을 때 더 심각할 수 있습니다.
게다가, 기후 변화와 같은 요인들에 의해 야기될 수 있는 자연 자본의 조건에서의 시간 경과에 따른 잠재적 변화에 대한 고려도 여기에서는 주어지지 않았다.
마지막으로 여기서 선택한 사례 연구 영역, 즉 도싯은 지역의 모든 저지대 농업 환경을 대표하지 않을 수 있다는 점에 유의해야 한다.
이는 도출된 결론의 일반성을 제한할 수 있다.
이러한 한계를 고려할 때, 여기에 제시된 분석은 예비 분석으로 명확하게 보아야 하며, 그 결과를 주의 깊게 보아야 한다.