具有因果性的系统通常是指那些能够表现出因果关系的系统。因果关系是指一个事件（即“因”）导致另一个事件（即“果”）发生的关系。在复杂系统中，因果性可能不是显而易见的，因为系统中的许多相互作用可能会在微观尺度上发生，而在宏观尺度上才显现出更强的因果特性。

一种具有因果性的系统是 马尔科夫动力系统。马尔科夫动力系统是一种特殊的动力系统，其状态转移只依赖于系统的当前状态，而不依赖于过去的历史状态。当对马尔科夫动力系统的状态空间进行适当的粗粒化后，所形成的宏观动力学会展现出比微观更强的因果特性。这种现象被称为因果涌现。

因果涌现理论是一种利用因果效应度量来量化复杂系统中的涌现现象的理论。通过这种理论，可以更好地理解和分析复杂系统中的因果关系，以及这些关系如何在宏观尺度上显现出来。

需要注意的是，因果性不仅存在于动力学系统中，还可以存在于其他类型的系统中，如统计系统、生物系统、经济系统等。在这些系统中，因果关系可能通过不同的机制产生，并且可能受到系统参数、初始条件等因素的影响。