研究，一部分的特别功能推动进化?对社会生态系统研究与适应性管理的制度适合性概念的潜力与局限性的批判性探索

诊断制度契合:一个正式的视角

• 摘要
• 简介
• 社会生态系统的框架与理论
• 形式化
• 拟合概念的形式化应用
  • 基本模式
  • 适合度理论的例子
  • 筑巢和陶斯鱼
• 形式化和诊断
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

制度契合的规范性概念，或者说制度安排应该符合“它们所处理的问题的决定性特征”(Young 2008:20)，对研究人与环境相互作用的学者具有直观的吸引力。制度契合度与诊断分析过程密切相关，通过分析问题的属性，以确定可能最好地解决这些问题的治理安排(Young 2002, 2008, 2010)。支持诊断方法和制度匹配概念的一个关键思想是，不同的环境问题应该被区别对待，而相似的问题应该被相似地对待。例如，环境问题的特征是不可预测的动态和正反馈，产生高度的不可逆性，应通过强调预警系统和高水平的机构适应能力来管理(Young 2002)。

尽管适合度的概念具有直观的吸引力，但它是一个模糊的概念。许多问题没有得到回答，必须由分析师来解决(Cox 2008)。例如，哪些制度应该与之匹配，哪些制度安排类型是我们可以依赖的，以进行这种匹配的系统过程?这给了学者们相当大的回旋余地来操作它，并限制了它在有意义的学术交流中的效用，因为应用程序不容易比较。

我相信，两个物体之间的配合的存在可以被认为是指它们以一种可以产生理想结果的方式联系在一起。相反，不适应会将这些对象的组合与不希望的结果联系起来。从这里，我们可以引入“适合理论”的概念，作为一种理论类型，理论“在一个框架中确定为重要的一些变量上赋值，确定变量之间的关系，并对可能的结果做出预测”(Schlager 2007:296)。这种对适合度的解释也意味着，真的不存在一个系统的整体“适合度”，就像不可能只有一个理论一样。一个系统可能只适合一种结果而不适合另一种结果。

拟合理论作为一种特殊的理论类型，有几个显著的特征。首先，所涉及的结果或因变量必须是高度规范的:它必须是明确要求的东西。虽然这是许多理论共有的一个特征，但它是适合理论的一个必要组成部分。其次，必须至少有两个自变量，其中至少有一个描述了问题或自然环境的一个特征，至少有一个描述了社会/技术属性，这些属性可能很好或很差地符合该特征。

第三，这些自变量不能独立地对结果作出贡献。在某些领域和思维方式中，一切事物都是相互联系的，这几乎是一个咒语。但这种观点不同于社会科学中的许多工作，这些工作试图将模型中包含的每个自变量的独特影响分离出来。因此，强调因果相互作用的理论代表了超联系和超孤立视角之间的平衡。它们可以被认为是因果关系的集群或模块(Young 2011)，这些变量之间的相互作用比它们与其他变量之间的相互作用更强烈，从而影响结果。

自变量之间的这种关联也意味着，拟合理论是在足够高的特异性水平上表达的，以保证对这种相互作用的描述。使用高度聚合的一般变量的理论，例如规定资源监测有助于可持续自然资源管理的理论，不需要这种专一性。只有当我们变得更具体时，这种相互作用才必须加以描述。例如，由资源使用者或政府警卫进行的某些类型的监测可能更适合资源的子类型并与其他社会或生态条件相一致。这一观察遵循了许多科学的一个普遍主题:当我们对所研究的因素变得更加具体时，我们必须更仔细地考虑这些因素如何相互作用以及相关环境。

最后，我们可以对适合度理论中的变量之间的关系做一些一般的陈述。首先，每个自变量与因变量之间往往没有明确的正或负关系。例如，仅仅因为一个理论规定变量X高有利于实现某个结果，并不意味着它低就一定是坏事，这取决于系统中的其他变化。如果这种关系是明确的正或负，我们可以根据需要简单地尝试提高或降低自变量的值，而不必担心它如何与系统中的其他变量相匹配。其次，这也影响了我们可以预期(或不预期)的自变量之间的关系类型。基本上，这种关系似乎不太可能用算术来表示(例如，加法或乘法)。加法关系意味着独立，而乘法关系意味着每个自变量在其与因变量关系的方向(正或负)上是明确的。

虽然我们知道自变量相互作用产生结果，许多个体因素已被发现在环境政策和管理中很重要(Agrawal 2003年)，但很少有人做工作来组织将几个因素联系在一起的理论的多样性。没有标准的方法来标记或组织它们，除了参考确认或否定它们的具体分析。对这种情况的一种有用的反应可能是发展一种列举和指定适合理论的形式化方法。这种形式化将通过将拟合的概念分解为正式指定的子类型来消除其歧义，从而增加其作为科学概念的用途。因此，本文对以下论点进行了探讨:拟合理论的形式化可以改进密切相关的拟合和诊断概念。

社会生态系统的框架与理论

关于治理安排对环境问题的制度适应性的文献与关于社会-生态系统(SESs)的可持续性的文献在很大程度上重叠(见Folke et al. 2007)。Anderies et al.(2004)将其定义为“社会系统，其中人类之间的一些相互依赖关系是通过与生物物理和非人类生物单位的相互作用来调解的。”在这两种文献中，对拟合理论的正式列举和具体说明与标准实践有很大的不同。

理论依赖于概念或变量。对SESs的研究并不缺乏弹性和稳健性等概念的定义(Holling 1973年，Carpenter等人2001年，Carlson和Doyle 2002年，Walker等人2004年，Levin和Lubchenko 2008年)。不幸的是，在就关键术语的最标准和公认的定义达成广泛共识方面没有取得很大进展，在不同术语之间的关系方面则更少。

缺乏这样的共同定义在一定程度上反映了一个事实，即没有一个特别完善的共同框架来研究SESs。相反，有很多，包括Gunderson和Holling(2002)的Panarchy概念，pahal - wostl(2009)提倡的基于学习的方法，Ostrom(2007)的诊断框架，Anderies等人(2004)的方法，Janssen等人(2006)的网络方法，Anderies等人(2007)提出的鲁棒控制框架。框架的作用是提供可以操作的概念，以便构建理论，这些理论假定了这些概念之间的因果关系(Ostrom 2005)。因此，没有一个共同的框架，概念的澄清和累积的理论生成是困难的。

此外，这些概念，以及利用它们将各种社会和生态变量相互联系起来并与结果联系起来的理论，往往是以文本和非正式的方式表述的。SESs理论大多用自然语言来表达，其优势在于，由于自然语言是复杂和模糊的，它可以描述一个同样复杂和不清楚的世界。然而，这是有代价的。就SES研究而言，我认为这种代价是自然语言理论的优势，不同的学者根据自己对所使用的术语和所描述的关系的经验，可以对这些理论进行不同的解释。这种差异可能会抑制有效的科学交流。此外，由于用自然语言表达理论有效地掩盖了用于产生这种理论的方法，这些方法的实际意义的特殊性可能被与它们交流的人所隐藏。

所有这一切都意味着，SESs的知识可能倾向于高度本地化于特定的科学家和特定的系统。因此，除了使适合的特定概念更有用之外，将适合的理论形式化，通过澄清理论陈述的意义，提供了改善科学家之间关于他们所使用的许多理论的交流的可能性。

形式化

形式化是将用自然语言或非正式语言表达的语句用正式语言表示的过程。正式语言是“一组基本表达式(例如，符号)和确定如何从基本表达式构造复杂表达式的构成规则”(Hinkel 2008:19)。两种常见的形式语言示例是统一建模语言和Web本体语言(OWL)。

我利用OWL的一些基本特征来形式化几个拟合理论。OWL构建在一个称为资源描述框架(RDF)的数据模型上。RDF以以下形式将所有数据表示为三元组:主题-谓词-对象。主题相当于传统电子表格中的行ID，而谓词是列名，对象是行和列相交处的单元格值。在被称为语义Web的运动中，RDF被提出作为更主要的数据模型(即关系数据库)的替代方案。由于基于RDF, OWL本身是用三元组表示的。

使用RDF和OWL以一种特定的方式形式化了知识领域。首先，它将世界构建为对象的类别，其中的成员称为个体。类之间可以有多个关系。^[1]最常见的是“is a”关系，其中一个类是另一个类的子类，然后称为超类。如果A类是B类的子类，而个体C是A类的成员，我们可以推断C也是B类的成员。这证明了一点，即任何OWL表达式的正式意义都相当于该表达式可以产生的推论(Allemang和Hendler 2008)。超类到子类是一对多的关系，一个超类有多个子类。子类也可以被赋予自己的子类来创建分类法。

每个OWL类都可以有许多赋值给它的属性，子类继承父类的属性。例如，如果我们把“生物多样性”的属性分配给一个我们称为“生态系统”的类别，那么生态系统的每一个子类(例如，陆地或水生)也将具有这个属性。OWL还允许用户枚举每个属性可以采用的可能值。

类之间的另一种非常常见的关系是“is a part of”关系，尽管它没有正式包含在OWL中(意味着它不能自动促进推断)，其中一个类是另一个类的组件。例如，叶子是树的一部分。

对拟合的概念应用形式化的方法

基本模式

已经开发了几种语法来表示OWL。我将通过与RDF的图表示法非常相似的图表来说明这种形式化，而不是给出形式化适合理论的实际语句。圆角矩形是类，规则矩形是类的单个成员，箭头表示关系。重要的是要知道，这些图在某种程度上是用于实现实际表达式的OWL语句的漫画。^[２]关于如何在OWL中表示它们的全部细节，在下面的讨论中可以略去。

在开始形式化之前，需要介绍和形式化前面提到的一个框架，该框架将作为表达几个适合性理论的基础。这是Ostrom(2007)提出的诊断框架。SES框架将SES分解为几个主要组件(资源系统、资源单元、治理系统和参与者)，如图1所示。将来，我们计划将“用户”组件重新标记为“参与者”，以泛化类。因此，在接下来的讨论中，我将使用这个术语。每个组件都与一组概念相关联，人们可以就这些概念提出几个问题。

为了用OWL形式化这个框架，我们将SES及其四个组件指定为一个OWL类。然后，我们创建关系“Has组件”，以指定SES与四个组件中的每个组件都具有“Has组件”关系。这与前面提到的“is part of”关系相反。然后我们将创建一个标记为“Variable”的类，它的每个子类都是一个变量。大多数变量可以获得的值将被指定为该变量的类的单个成员。例如，如果我们有一个变量，如“Actor mobility”，我们将为这个变量创建一个子类(在“variable”类下)，然后创建该类的标记为Low、Medium和High Actor mobility的单个成员。^［３］

最后，对所有相关变量执行此操作后，我们需要将每个变量与它所描述的组件关联起来。要做到这一点，就要在每个组件类(例如，资源系统)和与这些组件相关联的每个变量之间创建关系。图2演示了这个结构，使用参与者迁移变量作为一个说明性示例。如果这是表示数据，我们将有一个单独的SES，其中有一个单独的参与者组作为子组件，并且这个个体将被分配给参与者流动性的三个值之一。

在此基础上，用OWL将拟合理论形式化会出现一个问题，因为拟合是由各种SES组件及其属性如何相互作用产生结果来定义的，这是我们无法用仅描述主体和对象之间二元关系的单一三元模型来建模的。我们需要表达的不仅仅是简单的“制度适合环境”，这将使用适合作为两个阶级之间的关系，而不是作为一个阶级本身。然而，由于OWL是建立在RDF数据模型上的，因此只能通过谓词描述主题和对象之间的二进制关系。

幸运的是，这个问题有一个标准的解决方案^[4]可以用来建模任何n元关系(wheren图3显示了应用于拟合理论概念的方法。它将“适应度理论”作为一个类而不是两个类之间的关系来表现。我们需要用三种类型的关系来描述适合度理论。首先，拟合类理论与“变量”类的至少两个子类(其子类是变量)具有“使用”关系。这种关系将理论与它所使用的变量联系起来。

其次，拟合类理论与一个叫做“变量关联”的类只有一个“关联变量通过”的关系，这个我们也介绍过。变量关联描述了理论中涉及的变量如何相互作用产生感兴趣的结果。最后，拟合类理论与“结果”类只有一个“贡献”关系。这类描述了当自变量以一种特定的方式相互关联时，有助于产生的结果。“result”类也可以被认为是“Variable”类的子类。

适合度理论的例子

图4使用这种形式化方式来说明一个在许多环境治理文献中都表达过的理论(Hanna和Munasinghe 1995):如果治理系统的范围与它所治理的资源系统的范围在空间上一致，那么就可以鼓励可持续的资源管理。这个理论被标记为“范围匹配”，它是图3中“匹配理论”类的子类。

“范围匹配”与两个变量有“使用”关系:“治理系统范围”和“资源系统范围”。它所促成的成果被标记为“可持续资源管理”。这是一个结果变量的特殊值，我们可以称之为“资源管理可持续性”。因为理论中的变量对该变量的特定值有贡献，并且值被建模为变量类的单个成员，所以图中的矩形不是四舍五入的。这种情况与“高空间一致性”类似，这是一种变量关联的值，我们可以将其标记为“空间一致性”。用于建模这两种类型的关系(类到类vs.类到个体)的OWL语句略有不同。^［5］

这个理论背后的逻辑是双重的。首先，如果没有高度的空间一致性，当治理系统管辖范围之外的行动对资源系统产生不利影响时，空间外部性可能导致资源退化。第二，这种一致性可能有助于确保一套一致的制度适用于整个资源系统，该系统大概可以被认定为资源系统，因为在其边界内有相当程度的生物物理同质性，可以适用一套一致的管理安排。

这就是黄石到育空保育计划的动机。人们发现，在黄石国家公园发现的许多动物活动范围一直延伸到加拿大。因此，为了保护这些物种，必须实施一个涵盖这些范围的管理系统。否则，来自治理系统边界之外的外部性会破坏治理系统内部的保存工作。

拟合理论的第二个例子是关联变量的枚举值，而不是变量之间的一致性。这个理论被称为“时空匹配”。所涉及的三个变量如下:(1)“资源单位可变性”，即资源单位的属性;(2)“用户移动性”，用户组的属性，是一种行为者;(3)“社会边界”，这也是一组用户群体的属性。

结合这些变量的特定值的理论如图5所示，并且在之前的工作中已经建立(Niamir-Fuller 1998, Janssen et al. 2007)。在高资源单位可变性的条件下，用户组需要高度移动，以便在不同时间移动到资源更可用的不同地区。如果有模糊的社会边界，这是很容易的，这意味着可以在不同的用户组之间进行临时协商，以允许在特定条件下访问资源。变量关联已经从“一致”变成了“组合”，这意味着变量值的组合对结果有贡献。如果这些变量的每一个值都存在，它将帮助生成所指示的结果。

Niamir-Fuller(1998)考察了支持这一理论的非洲萨赫勒地区的畜牧制度。在这一领域，自然环境的“特点是低净初级生产力和生态系统结构和生产力在空间和时间上的高变异性”(Niamir-Fuller(1998:257)。目前的牧区系统已经采取了一些管理战略来应对这一问题，包括积极的环境监测和高水平的用户流动，以及一个灵活而重要的边界系统，确定哪些群体可以优先进入哪些地区。另一个群体进入一个群体的优先领域需要经过“灵活的谈判”(Niamir-Fuller(1998:264)。

这个例子也提出了一个问题:既然Niamir-Fuller(1998)认为环境监测是维持她观察到的系统的一个重要因素，那么环境监测是否应该包括在这个特定的理论中?对这个问题的一个简短的(虽然不是完整的)回答是，理论中包含的变量的一个有用的标准是，它们每个变量都应该与其他变量密切相关，以至于每个变量对因变量的影响都随着其他变量值的变化或存在或缺失而变化。环境监测已被发现在一系列系统中都很重要，而不仅仅是在那些时空资源可用性高的系统中(Cox et al. 2010)。它的功效没有被发现取决于该理论的其他变量。因此，在它自己的理论中规定它的重要性可能更合适，这可能不需要像我所定义的那样是一个适合的理论。

筑巢和陶斯鱼

最后一个示例在空间方面与前面两个示例相似。这里我们关注的是空间外部性和制度对当地生物物理环境的适当性，就像我们对第一个例子所做的那样。此外，我们还关注资源嵌套。正如Olson等人(2001)和其他许多人所证明的那样，环境中的生物物理特性的分布可以被分组到空间离散的单元中，这些单元又在几个层次上彼此嵌套。在每个空间离散单元内，与其他单元相比，生物物理特性是相对均匀的。在聚集度较低、空间单元较小的情况下，这种同质性变得更强。为了对这种模式进行概念化，Olson等人(2001)设想了一个陆地生态单元的嵌套系统，从生态区域开始，聚合到空间领域。

考虑到许多生物物理系统的这一特性，Brunckhorst等人(2006)提出了一种环境管理理论，指出治理机制自身应该是空间嵌套的，以反映空间生物物理单元的离散和嵌套特性。在这种情况下，前面描述的两个目标可能是有利的:机构可以适合当地同质的生物物理特性，空间外部性可以由连续的治理级别内部化。空间嵌套拟合理论如图6所示。变量关联为空间一致性，且该关联的值为高空间一致性，与空间范围匹配理论的值一致。这表明，治理在空间上嵌套的方式应该反映或与资源系统的自然空间嵌套一致。

证实这一理论的一个SES例子是新墨西哥北部陶斯山谷的水渠灌溉系统(Cox 2010)。水渠是指共享灌溉运河的农民社区。acequia的农民是西班牙殖民者的后代，他们从17年开始沿着格兰德河从现在的墨西哥移民过来^th世纪。他们把西班牙传统的灌溉制度牢记于心，并利用这些制度在覆盖新墨西哥北部大部分地区的高海拔沙漠环境中生存下来。Taos山谷几乎没有雨水，农民们主要依靠从附近的Sangre de Cristo山脉流出的融雪水为生。

陶斯河谷的水草有许多重要的方面，使它们能够存活几百年。水渠治理系统的一个重要特征是其嵌套质量，这反映了水渠维护的灌溉基础设施的嵌套质量。非常小的灌溉渠嵌套在更大的运河下面，它们通过灌溉水闸取水。这条较大的运河从另一条更大的运河中流出，或者直接从一条河流流出。在这个资源系统的每个空间层次上，往往都有一个新的管理单元，管理着运河或河流的更大范围。在其他传统灌溉系统中也发现了这种模式(Coward 1977)。

图7展示了陶斯河谷的一段地区的这种一致性。从图的顶部开始，每个连续的方框根据管理这片土地的治理单位和灌溉它的运河对灌溉土地进行了阴影。在最低的管理层面，个体农民管理他们自己的灌溉渠道和灌溉地块。个体层面的地块显示了明显的阴影，但相应的运河和水闸没有显示。在下一层，独立的水渠管理着这些独立的水渠取水的主渠。在一些水道中，实际上在这两者之间有一个中间层次，以更好地反映水文嵌套的程度。在最后一层，河谷这一段的水族被联合成一个单一的治理社区，通过正式的补偿协议或水共享协议来管理整条河流。

形式化和诊断

我在本文开头介绍的论点的第二部分是，形式化可以帮助诊断哪些制度安排和/或技术可能最有效地适合环境问题的重要方面。诊断过程通常以对特定系统提出的一系列问题的形式呈现(Young 2002, Berkes 2007, Ostrom 2007)。在进行诊断时，分析师需要帮助确定对哪些变量问哪些问题，因为如此多的变量是潜在相关的，而分析师可能没有资源来询问每个特定的变量。简单地说，一种形式化的方法可以帮助以一种对诊断医生有用的方式组织这些问题。这里讨论了三种方法。每种方法最终都依赖于一个开发良好的知识库，其中包含OWL语句和相应的个体级RDF数据。这反过来又取决于确定大量的SESs，以及除了我在这里讨论的少数例子之外的相当数量的适合理论。我相信这是一个现实的期望，这样的理论可以在一系列的SESs中被识别。

首先，使用正式语言可以通过超类及其子类的关系帮助实现诊断方法。这是一个分类练习。例如，我们可以创建SESs的子类或其组件。每个组件的每个后续子类，例如类a，代表一组诊断问题。例如，如果A类表示一个特定的资源系统是地下含水层，那么我们就需要提出专门与这类资源系统有关的问题，例如它是密闭的还是不密闭的。通过这种方式，指定SES的特定实例或组件(如资源系统)是否属于特定的子类，可以帮助分析人员探索与该类型系统最相关的问题。

其次，子成分关系也可以在诊断过程中发挥重要作用。如果一个类有一个子组件(例如SES及其组件)，这将导致需要根据该子组件类的属性、子类和后续子组件询问额外的一组问题。例如，我们可以明确指出，环境总量管制和交易机制(或就这一点而言，渔业配额制度)的两个子组成部分是排放或开采活动的初步限制，以及组织部分价值由限制创造的稀缺权利的产权安排。这样做提供了一个有益的结构，使考虑这些类型的制度安排的分析人员知道对所涉及的子组成部分提出问题(例如，建立了什么类型的产权)。

第三，分析人员可以利用适合度理论所包含的信息来指导对特定案例的诊断分析。如果分析师在案例中观察到一个变量，并掌握了一组合适的理论，他或她就可以询问这个变量与哪些理论有关。如果被查询，一个包含合适理论的形式化表达式的知识库可以返回涉及该变量的所有理论。由此，分析人员就会知道这些理论和它们相关的变量代表了他或她的案例中潜在的重要问题。

此外，分析师可以通过支持这些理论的案例与分析师所讨论的案例的相似程度来衡量这些理论的潜在相关性。这种相似性需要根据两个案例是否具有相同的关键变量值(如地理大小或所管理的资源类型)来进行评估。例如，如果一个分析人员注意到一个流域中存在空间生物物理嵌套，并且他或她的案例与其他流域管理案例非常相似，在这些案例中治理的空间嵌套已经成功地解决了这种生物物理嵌套，那么对于他或她的特殊案例，一个很好的问题就是治理系统是否存在相应的嵌套。

结论

我以两个密切相关的问题开始了这篇论文:(1)形式化的过程是否有助于使适合的概念对分析师更有用?(2)这种形式化是否有助于分析师进行诊断程序，以找出在特定情况下最适合的机构?我相信这两个问题的答案都是肯定的。揭开适合的概念其实是一个形式化一种特殊理论类型的过程:适合理论。这些理论中的每一个都与一组变量有关，这些变量相互作用导致了一个结果，至少在一定程度上独立于理论中未包含的其他因素。我相信这样一个形式化的过程有助于通过分解不同的适合理论来提高适合这个非常普遍的概念的效用。

形式化还有助于使诊断过程更加明确，而这个过程目前主要是在科学家和分析师的头脑中进行的。正如我前面所指出的，这种潜力需要一个完整的SESs知识基础和适合性理论，这是迄今为止还没有尝试过的。然而，如果进行了这样的研究，这个知识库不仅可以进行明确的社会生态诊断。它也代表了社会生态知识的更好组织。这个组织可以有额外的分类严谨性，并可以促进社会生态科学家之间的交流，超越特定的研究项目和团队竖井。如果做得好，它还可以增加SESs理论陈述的严谨性，并通过这样做，使我们朝着累积知识的方向前进，这是科学进步的标志。

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^[1]形式上，这种关系在OWL中称为属性。OWL有两种类型的属性:对象属性和数据属性。
^[２]例如，要将一个属性分配给一个类X, OWL实际上使用了几个三元组，这些三元组形式化了一个匿名超类的存在，类X被指定为一个子类。这个超类为其中的成员定义了一组需求，因此也为作为子类的类X定义了一组需求。其中一个需求可能是拥有一个特定的属性，该类X的每个成员都需要这个属性。这个结构称为限制，因为它将类X的(成员)限制为那些满足为新的匿名超类指定的条件的个体(遵循子类关系的含义)。
^［３］这遵循两种使用对象属性表示变量及其值的模式之一。看到http://www.w3.org/TR/swbp-specified-values/了解更多细节。对于具有许多数值的变量，将使用数据属性。
^[4]详情请参见http://www.w3.org/TR/2004/WD-swbp-n-aryRelationships-20040721/
^［5］从技术上讲，与类的关系使用owl:someValuesFrom限制类型，而与个人的关系使用owl:hasValue限制类型。