洞察力

适应性管理的新范式

• 摘要
• 简介
• 感知障碍
• 一种新的AM评估方法
  • 阶段1:适应性管理合适吗?
  • 第二阶段:适应性管理可行吗?
  • 阶段3:适应性管理成功了吗?
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

适应性管理(Holling 1978, Walters 1986)被提出作为面对不确定性的自然资源管理的一种方式。这种方法由C.S. Holling和Carl Walters开发，最初被称为适应性环境评估和管理(AEAM)，它强调识别关于自然资源动态的关键不确定性，并设计诊断性管理实验以减少这些不确定性(Walters 2007)。AM过程是一个学习周期，可以归结为六个阶段(图1)。除了这六个阶段，Holling和Walters还强调了管理机构之外的人在这一过程中的参与，以管理冲突和增加潜在管理解决方案的贡献(Holling 1978, Walters 1986)。这一强调承认了更广泛的社会结构，其中嵌入了管理，是适应性管理的一个元素，不断进化，产生了强调这一重点的相关概念(表1)。然而，减少生态不确定性仍然是AM的关键目标(Walters 2007)，而这一原始含义是本文的重点。

自适应管理(AM)在首次正式提出(Holling 1978, Walters 1986)四十年后仍然具有广泛的吸引力。然而，尽管其概念简单，但关于该方法究竟需要什么，在哪些管理环境中使用它是合适的，它的应用是可行的，以及它已成功应用的程度，人们仍然存在困惑(Rist等人，2013年)。一些人报告了在管理环境大、复杂和混乱的情况下取得的成功，而另一些人则声称该方法在处理相对简单的管理问题的小规模应用程序中是最可行的(Walters和Holling 1990, McConnaha和Paquet 1996, Johnson 1999, Simberloff 2009)。“适当性”、“有效性”和“成功”只是评估AM时经常互换使用的几个术语(Gregory等人，2006年，McFadden等人，2011年)。此外，什么被认为是构成“成功”的不同，一些作者指的是坚持周期性的AM过程，而另一些作者指的是减少不确定性。因此，尽管总体上不太清楚，但还是会出现一个一致的信息;AM是具有挑战性的实现和适用于自然资源管理问题的一个子集(Allen和Gunderson 2011)。

有许多关于AM的“失败”的评论，包括确定其应用的具体障碍(Moir和Block 2001年，Allan和Curtis 2005年，Walters 2007年，Allen等人2011年)。然而，考虑到对其使用的兴趣仍然存在，有必要澄清在讨论“障碍”或“失败”时究竟指的是什么。具体来说，需要澄清三个相关但不同的方面:1)是什么决定了AM作为一种减少生态不确定性的方法的合适性?(也就是说，实验是否代表着改善管理的可能机会?)2)是什么影响了它的可行性(即，它是否有可能做到，例如，不同的价值观和利益的参与者和社会的复杂性，政治，和制度背景下的管理嵌入?)3)AM在同样的背景下是成功的?(即，鉴于AM是适当的和可行的，它的应用是否导致了生态不确定性的减少和管理结果的改善，或者实验未能减少不确定性，可能是由于外部或不可预见的因素?)

我们首先概述了AM成功应用的一些已知障碍，并讨论了普通管理问题与AM固有问题的混淆是如何导致过度悲观的。然后，我们使用上面的三个问题来构建一个替代框架，以决定AM何时是合适的、可行的，并随后成功。这种结构进一步强调了一些突出的概括和误解，这些误解导致了对AM潜在角色的困惑。通过对AM使用边界的新视角，我们展示了为什么在一些早期讨论中出现的悲观情绪是没有根据的，这样做为思考AM在环境和自然资源管理中的作用提供了一个新的范式。

感知障碍

支持者和批评者都指出了应用AM的许多潜在障碍，包括特定的“病理”和失败的原因。这些障碍包括与管理规划和决策相关的障碍、管理实施中遇到的挑战以及随后的评估(表2)。例如，决策者规避风险，往往不愿投资于长期管理。在这种情况下，所需的行动或结果本身可能在经济或政治上代价高昂。因此，决策者继续进行小规模实验，错过了在管理和资源状态方面进行更有意义的改进的机会(Allen and Gunderson 2011)。

鉴于这些已确定的障碍，特定的环境被认为或多或少适合AM(例如，Gregory等人，2006年，Doremus等人，2011年)和AM应用的标准方案(例如，Gregory等人，2006年，Smith 2008年，Williams等人，2009年，Goodman和Sojda 2013年)。其中一些制定了AM实施的分类障碍，例如参与利益相关者的能力，对相关法律框架的适应性，或在模型中表示资源关系和管理影响的能力(Williams et al. 2009)。一些人认为，在给定的管理环境中，特定限制的感知积累表明AM是否可能成功实施(Gregory等人，2006年，Goodman和Sojda, 2013年，Williams等人，2009年)。因此，存在高度争议的风险，以扩展的时间或空间尺度为特征的管理问题，或高度的结构不确定性，已被判断为易导致AM应用不成功的可能性(表2)。

通过确定某些类别的管理问题被认为是较不适合AM的应用比其他，AM文献延续了几个潜在的反效果的观点。首先，AM在有限的情况下是合适的，而且它经常是不成功的。相反，AM的成功只应该在它的应用在管理环境中既合适又可行的情况下进行评估。其次，这种观点默认不确定性是整体实体。AM可能不适合解决所有的不确定性，然而，有争议的是，许多不确定性是有问题的，因为它们的复杂性是易于重新表述成组件和更易于管理的不确定性。第三，这种观点忽视了行为者(从小规模管理人员到政府管理机构)之间的巨大多样性，以及他们对差异极大的资源水平的相关获取。这样做，这种观点可能会基于对管理能力的不合理假设而排除AM的机会。在此基础上，我们提出了一个相对简单但可能改变范式的类比;AM适用于自然资源管理，正如科学方法适用于研究人员一样。从这个角度来看，与科学方法一样，AM的一些感知障碍可以被重新视为资源障碍，可以通过更创新的问题概念方法来解决。

下面，我们提出了一个替代框架，用于决定AM何时是合适的，可行的，随后成功的，建立在这个类比的影响之上，并概述了一种新的方法，用于决定AM是否可能在某种情况下有用，以及如何随后评估其应用程序。在讨论中，我们回到我们的科学类比，并将这两个见解结合在AM的新范式中。

一种新的am计算方法

我们的新方法包括三个后续阶段。在应用AM之前，我们首先需要考虑它是否适合手头的管理目标。其次，考虑到管理发生的更广泛的背景，它是否实际上可行。但适当性和可行性当然不能保证成功。因此，最后，即使AM是适当的和可行的，仍然有许多方法，AM的应用最终可能会失败。我们提供了一个基于制定不同问题层次结构的决策树，以指导管理人员通过这三个阶段(图2)。第一阶段具体处理AM作为减少生态不确定性的适当手段，第二阶段是AM在特定管理环境中的可行性，第三阶段是评估其应用的成功。依次讨论每个决策节点。

阶段1:适应性管理合适吗?

自然资源的适应性管理是有目的和明确地减少生态的不确定性，通过直接比较它们在实践中的表现来了解潜在的管理选择(Holling 1978, Walters 1986)。因此，对于AM来说是合适的，也就是说，对于它在特定的管理环境中是合适的或正确的，生态不确定性必须是管理的一个关键障碍，并且必须有可能通过实验来降低这种不确定性。

生态的不确定性与缺乏对正在管理的生态系统的知识有关，例如，关于感兴趣地区内的特定物种如何应对气候变化，或植物物种的收获方法如何影响其种群结构和密度。这被称为“认知不确定性”(Walker et al. 2003)或“不完全知识”(Brugnach et al. 2008);我们用生态不确定性这个标签。由于缺乏数据、数据不可靠、缺乏理论理解或普遍无知，生态不确定性可能存在。然而，在许多情况下，如果有足够的时间和资源，减少这种不确定性是有可能的(我们将在下面回到这一点)。

如果对资源动态和管理对这些动态的影响有足够的了解，生态的不确定性可能不是实现管理目标的主要障碍。如果它是相当具体的政治，社会或制度(规则和规范)的挑战，这代表了管理进步的最大障碍，一个人可能会得出结论，AM是不合适的-它没有被应用在正确的背景下，它的意图和其他方法可能更合适。例如，传统的资源管理方法，如历史上知情的“最佳实践”(Allan 2007)。然而，如果已经确定生态不确定性是一个关键障碍，那么我们必须考虑是否可以通过使用结构化实验来降低这种不确定性(图2)。

在某些情况下，实验可能是具有挑战性的，例如，需要对系统进行大规模的操作，从而无法进行复制，或者获得结果所需的时间以及因此进行学习所需的时间是令人望而却步的。在这种情况下，管理者应该考虑是否可以通过针对不同的或减少的不确定性组合的实验来解决不确定性。这涉及到一个解构管理挑战和所涉及的不确定性的过程(图2)。因此，如上所述，根据问题概念提供的灵活性，管理者需要考虑是否可以使用实验来减少确定的不确定性。

虽然一些作为有效管理障碍而存在的不确定性被认为过于复杂，无法用AM来解决，但这些不确定性并不是单一的实体。不确定性是任何系统的主观定义方面，因此很容易被重新解释和重新分类。这种重新解释和重新分类使一个不确定性被解构为其贡献的不确定性。例如，在渔业管理方面，种群评估的特点是高度不确定。围绕种群评估的全部不确定性可以分解为环境因素，其中包括自然死亡率、鱼类洄游模式和鱼类对渔具脆弱性的可变性。一旦这种不确定性的复合性质得到承认，很明显，某些类别的问题在默认情况下，或多或少不适合使用AM。如果生态不确定性是主要障碍，AM是合适的。

例如，与气候变化相关的不确beplay竞技定性很容易被描述为涉及外部和可变驱动因素的复杂问题，包括空间尺度和延迟反馈(例如，Ballantyne et al. 2012)。事实上，与气候变beplay竞技化相关的不确定性已被确定为特别可能不适合AM应用的不确定性(例如，Norgaard et al. 2009, Williams 2011)。保护区的管理者可能会错误地将气候变化相关的不确定性定性为不适合AM应用的范围。beplay竞技然而，当考虑使用AM时，不确定性的形式和性质必须成为出发点;而不是一个管理问题是否可以被分配到一个特定的类别，例如项目持续时间短，空间范围有限，或缺乏有争议的权衡(表2)。

第二阶段:适应性管理可行吗?

考虑到适当性，在进行之前必须考虑其他因素。管理资源的可用性，以及更广泛的社会、政治和管理制度背景的复杂性，将影响AM在特定背景下是否实际可行。

以减少不确定性为起点，很明显，应用AM的边界是由两个关键因素决定的:可用于管理的资源，以及关于问题概念(不确定性构建)的管理灵活性。资源可用性包括后勤支持、专业知识和可用的资金，以支持实验、分析和监测能力。虽然有可能减少不确定性，但这样做的好处可能会被执行所需实验的成本所超过，或者考虑到经理可以支配的资源，可能是不现实的(Doremus 2011, Williams et al. 2011)。我们使用术语资源包括而不是专门包括任何有形或无形的资产，这些资产是可用的，有助于在管理层取得成功的AM成果。因此，资源可能包括知识、资本、设备、土地、商誉或人员，特别是用于支持实验和学习的资源，以及支持实验和学习的总体框架。我们认为一个资源是可用的，如果管理人员有能力获得资源，而不牺牲其他必要的资源进行AM。然后，这就为在给定的时间周期或空间范围内可以有效地针对的不确定性的类型或数量设置了上限。然而，我们强调，虽然资源限制可能会限制应用范围，但它们并不绝对排除AM的使用。

继续上面的气候变化的例子，虽然资源限制将beplay竞技不可避免地排除这个经理的能力，以解决特定的气候变化相关的不确定性，正如资源限制限制了科学家回答特定的气候变化研究问题的能力，但仍然有足够的机会确定一个子集的相关不确定性，适合适当的AM应用领域。这是一个必要的结论，如果我们接受任何看似巨大的不确定性，提出了有效管理的障碍，实际上是一个复杂的不确定性。因此，尽管资源限制可能会阻止管理者使用AM来评估与气候变化相关的全面影响，例如，具有高保护价值的森林，但同一管理者可能能够使用AM来评估哪些树种最容易受到干旱、压力或最容易受到野火的影响。beplay竞技

虽然AM强烈关注减少不确定性，但关于资源管理的决策将完全基于提高科学理解和资源可用性的基础上，这是不可想象的;其他因素也会影响可行性。其中许多我们已经知道在AM管理环境中特别有影响力(例如，Lee 1999, Walters 2007, McFadden等人2011)。管理的社会、政治和制度背景在评估是否真的可能“做”AM方面起着主导作用。此外，减少不确定性的价值，一个关键方面，只能在利益相关者的价值观提供的背景下准确确定，以及如何将其转化为管理目标(Doremus 2011, Williams et al. 2011)。

利益相关者的参与可以很容易地促进更成功的AM结果，因为它可以在更广泛的管理过程中应用任何其他工具(Reed 2008)。此外，也许更具体的AM，它可能有助于减少生态的不确定性，从而可以贡献新的知识(Holling 1978)。然而，AM的中心目的是减少围绕驱动资源或系统动态的生物和生态关系结构的不确定性，从而改善决策。因此，评估AM是否适合于特定的管理环境必须特别关注这一点，而不是它实现其他目标的能力(例如，Stringer et al. 2006)。然后，人们可以问，鉴于管理环境的现实，AM是否可行，例如，制度碎片化、缺乏领导或利益相关者之间的冲突等问题可能表明，尽管适用于特定的管理目标，但AM是不可可行的(图2)。

阶段3:适应性管理成功了吗?

评估AM的第三个阶段涉及其实施后的性能。通过强调前面的两个层次，很明显，我们可以评估AM的应用是否成功，只有当它应用于适当和可行的管理示例时。如果一个人将一种方法应用于不恰当的环境中，对其成功的评估就不太可能有意义。通过明确这个需求，如果应用程序不成功，那么就有可能准确地将其归因于某些特定的因素或情况，或者更重要的是，归因于方法本身的一些基本因素。这样的澄清可以防止在讨论失败原因时混淆这些不同的问题。它允许AM作为一种减少不确定性的方法的局限性，与实施失败区分开来，例如由制度障碍或利益相关者冲突导致的失败，这些障碍通常是自然资源决策的障碍，而不是AM特有的(McFadden et al. 2011)。

例如，利益相关者的参与是AM实施的关键要素(图1)。然而，利益相关者的角色经常被定义不清，特别是在是否应该使用AM的问题上。对AM的评价应该独立于复杂的政策、社会和制度环境导致的一些失败，所有的管理方法都嵌入其中，但不幸的是，AM与这些环境联系特别密切。AM必须根据其帮助实现特定目标的能力进行评估，即减少生态不确定性(阶段1)，这是它的意图，而不是基于更广泛的参与或治理过程的失败或成功，其中可能适用。总而言之，有必要独立地考虑AM作为减少生态不确定性的一种手段的适当性，从其在特定管理环境中的可行性，以及最终作为一个过程的成功，通过它可以实现其他目标(例如，参与或民主)。

讨论

之前发现的AM的许多病理或障碍都被夸大了，或者实际上根本不是AM特有的，而是管理实施中普遍面临的挑战(Rist等人，2013年)。因此，在评估成功时，需要明确区分AM不适合特定管理目标的地方，或者它是不可行的，即，在更广泛的管理背景下，它不太可能工作，或者尽管是适当的和可行的，它仍然未能通过减少生态不确定性来改善管理结果。在管理框架内对实验价值的真实评估可以准确地做出，我们可以避免将不适当的应用案例与那些我们实际上有机会评估AM的案例混为一谈的风险。

我们认为AM适用于自然资源管理，就像科学方法适用于研究人员一样。当指出AM不适合大型复杂问题时，一些作者实际上是在说我们不能用实验来解决大型复杂问题;显然事实并非如此。通过具体定义要减少的不确定性的数量或类型，强调了潜在的权衡，日益复杂的管理问题只适用于AM，其中考虑的不确定性的数量或类型相应减少，可用资源相应增加。然后，在一些具有挑战性的管理环境中使用AM是可能的，但前提是(例如)目标是不确定性的一个不太复杂的方面，并且可能有大量的管理资源可用。这个问题或许可以用一种简单的权衡来表述;更复杂的自然资源问题可以通过减少目标不确定性的数量和/或通过增加专门用于解决问题的资源来处理。这是一种新范式的基础，它承认AM的实施没有绝对的障碍，但在问题概念的资源和管理灵活性方面有具体的限制。AM成为许多环境管理人员工具箱中潜在的有价值的工具。

因此，我们提出的AM评估方法为确定AM何时合适、可行以及随后评估其实施是否成功提供了一个明确的框架。这个框架受益于对我们批评过的障碍和失败的早期工作的反思，特别是通过帮助沿着决策树提供响应。表2中列出的一些障碍和病态对决策树是有帮助的考虑因素，而另一些则与更广泛的管理中遇到的挑战有关，而不是特定于AM。例如，缺乏领导力和信任经常被认为是失败的潜在病理或原因。在第一阶段，在许多情况下，这可能是掩盖生态不确定性的主要障碍;在第二阶段，它可能是更广泛背景的一部分，可能限制AM应用的可行性。相比之下，据报道在实施阶段遇到的其他障碍，例如进行实验的困难，可以清楚地看到，使用新框架可以解决。

结论

AM最初的设想主要是作为一种减少生态不确定性的手段，其附加目标是弥合科学家和管理人员之间的跨学科差距，并作为管理机构之外的人参与的工具。但是，自那以后，它越来越受到侧重于参与和体制失败的讨论的影响，并在某种程度上被这些讨论所吸收。因此，关于AM的适当性的问题变得有些混乱;AM技术能力的问题，以帮助达到预期的管理目标(通过减少生态的不确定性)已经与问题，例如，它的能力，导致更包容和民主的管理混合。这两个目标都很重要，但它们是不同的，必须认识到这一点，以便进一步评估和发展AM，以及自然资源管理中的其他方法。

任何管理工具的实现，AM只是其中之一，都发生在更广泛的管理框架中，本身嵌入在社会、政治和制度背景中。因此，关于执行的决定必须在更广泛的考虑范围内作出。管理和治理总是涉及权衡，即不同涉众目标之间的权衡，风险和生产力之间的权衡，或者短期和长期目标之间的权衡。因此，这种新的AM范式必须在改进的制度结构和治理流程的背景下设置，以便处理这些选择(表1)。在这方面，适应性管理和适应性治理都很有前途(Folke等人，2005年，Armitage等人，2009年)。但是，在这样做时，我们必须区分通过在管理中使用实验来减少生态不确定性的目标和更广泛的目标和过程，例如可持续性、参与或民主的目标和过程。因此，需要一种更结构化的方法来讨论AM的效用，其中所有管理发生的复杂政策、社会和制度环境的挑战不再与AM的适当性、可行性、成功或失败的评估混为一谈。

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