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席尔，C。林达尔，a。s。Cr�销。2015.集体行动与生态系统制度转变的风险:来自实验室实验的洞见。生态和社会 20.(1): 48。
http://dx.doi.org/10.5751/ES-07318-200148
集体行动与生态系统制度转变的风险:来自实验室实验的洞见
摘要
生态系统可能经历制度转变，这可能导致供应生态系统服务的可用性大幅减少。最近的研究表明，随着人类压力的增加，制度转变的频率和强度会增加，因此理解潜在的社会-生态动力学是至关重要的，特别是在生计严重依赖当地生态系统服务的情况下。在这种情况下，生态系统服务通常来自公共资源池。由于需要大量的换班前和换班后数据，预测制度转移的能力有限是公共资源池管理以及对个人和群体行为进行系统实证分析的主要挑战。不出所料，目前的知识大多基于理论模型。我们在实验室实验中检查了行为群体对潜在的内源性驱动的状态转移的反应。如果该组使用的公共池资源超过某个阈值水平，则其更新率将急剧下降。为了确定这种潜在转移的风险如何影响资源管理和集体行动，我们比较了四种实验处理，在这些处理中，各组面临的潜在转移具有不同的概率水平(0.1,0.5,0.9,1.0)。我们的结果表明，不同的概率水平并不会使人们更有可能开发超出其临界潜在阈值的资源。然而，当潜在转移的可能性是确定的或高的，人们似乎更倾向于最初同意一个共同的开发策略，这反过来是避免潜在转移的预测。 Moreover, risk appears to have a positive effect on collective action, but the magnitude of this effect is influenced by how risk and probabilities are communicated and perceived.介绍
越来越多的证据表明，不同规模的生态系统可以经历所谓的政权转移:系统结构和动态的大规模、突然和潜在的持续变化(Folke et al. 2004, Biggs et al. 2012)。这些转变可能对对人类福祉至关重要的生态系统服务产生重大影响(2005年千年生态系统评估，Stern 2007, Crépin等，2012)。此外，最近的研究表明，随着气候变化变得更加剧烈和其他人为力量来源变得更加尖锐，生态系统制度转变的频率和强度将会增加(Steffen et al. 2004，千年生态系统评估2005,Rockström et al. 2009beplay竞技)。人们越来越了解政权转移的驱动因素、它们对生态系统的影响，以及这些影响如何与人类福祉联系在一起(例如，见Scheffer等人2001年、Gordon等人2008年、Rocha等人2015年以及政权转移数据库，http://www.regimeshifts.org，以浏览个案研究概览)。然而，据我们所知，关于人们如何应对他们的行为可能导致生态系统制度转变、影响生态系统服务流动的可能性的实证研究在科学文献中很少得到关注。我们研究了与人类引起的生态系统制度转变相关的不确定性的作用，并对当地生态系统服务可用性产生负面影响。我们解决了以下研究问题:潜在内生驱动的不良生态系统制度转移的风险如何影响用户群体开发策略(资源管理)和集体行动?
当关键生态系统变量的值超过临界阈值时，就会发生制度转移，这可能是由于外部压力或如本研究中所述的内生过程。从一个状态到另一个状态的临界阈值往往与返回初始状态的临界阈值不同。这被称为迟滞现象，是维持新体制的内部反馈循环的结果，使转变难以逆转(Biggs等人，2012年)。我们将从当地生态系统到资源用户的服务流以及资源用户对生态系统的干预(包括资源使用和管理)概念化为一个耦合的社会-生态系统(Berkes和Folke 1998)。在生计严重依赖当地生态系统的资源流动和替代机会很少的情况下，认识和研究这些动态的社会-生态联系尤为重要。在这种情况下，政权更迭会威胁生计(Turner et al. 2003)。提供生态系统服务，例如鱼类或灌溉用水，往往来自所谓的共同池资源(CPRs;2009年Cardenas)。cpr具有非排他性和资源单位可减的特点;典型的例子包括渔业或灌溉系统(Ostrom 1990年)。 Therefore, we focused on a CPR management situation in which avoiding regime shifts depends on successful local collective action.
本研究中所考虑的生态系统制度转变是潜在的、内生的，只有群体行为，即过度开发，才能引发这种转变;它们是不受欢迎的，因为它们对常用和受管理的供应生态系统服务的可用性有负面影响。生态系统的动态有许多不确定性，因为它们是复杂的和适应性的(Levin 1998)。一般来说，生态系统动态的可预测性是有限的(Hastings and Wysham 2010)。由于迟滞，影响生态系统响应的因素的影响可能在两个不同的时间点上存在显著差异，这取决于之前的事件(Holling 1987, Wilson 2002)。评估阈值的存在和预测制度的变化通常与较大的不确定性相关(Scheffer et al. 2001)。近期已开发出及时检测制度转移的技术(例如，Biggs等人2009,Brock和Carpenter 2012, Lade和Gross 2012, Scheffer等人2012)，但尚不清楚这种早期预警信号是否出现得足够早，以实施管理行动并避免制度转移(Biggs等人2009)。生态的不确定性可以转化为依赖生态系统的资源使用者的风险。据我们所知，目前对生态系统制度变迁风险下的CPR管理机制的理解大多来自于理论模型。因此，本实证研究填补了一个重要的研究空白。
我们继续Lindahl等人(2012,2014)开始的经验工作，通过引入不确定性或更具体地说，风险，在潜在的内生驱动的生态系统制度转变时采取集体行动，因为这是制度转变的典型特征。Lindahl等人(2012,2014)通过比较两种实验处理，在实验上研究了处于共同困境中的用户群体如何对潜在的内生驱动的生态系统制度转移做出反应，一种是没有阈值的简单资源动态，即无阈值处理，另一种是资源更新率突然急剧下降，超过资源存量的临界阈值的资源动态，即阈值处理。他们发现，面对潜在政权转移的群体比面对简单资源动态的群体更有效地管理CPR。通过他们自己的行动达到一个关键阈值的威胁似乎触发了更有效的沟通，即达成协议，这导致了更强烈的合作承诺，更多的知识共享在团队中，并因此更有效的资源管理。
这一实证工作补充了近期经济学中关于生态系统制度转变下CPR管理的理论工作。Mäler等人(2003)证明，湖泊中潜在的制度转移的存在会使湖泊管理复杂化，而不合作可能引发不希望的制度转移。Crépin和Lindahl(2009)发现了潜在的制度转变可能导致普通草原过度开发或开发不足的例子。这些结果是从理论数学模型推导出来的，因此是基于理性假设的。例如，用户要么合作，要么不合作。当用户合作时，进一步假设资源得到了最优管理(所谓的群体理性)。当他们不合作时，每个用户制定一个管理计划，包括所有可能的游戏状态，并坚持这个计划，即遵循开环纳什策略。专注于最优管理的理论研究也表明，生态系统制度的转变导致了相当大的管理挑战(例如，Brock和Starrett 2003, Crépin 2003, 2007)。最佳监管可能取决于过去的行为，错误可能很难纠正(Levin et al. 2013)。然而，所有这些贡献都是基于对生态系统动态的充分了解和不确定性的假设。
Polasky等人(2011)研究了潜在内生驱动的制度转移对最优管理的影响，并提出在这种转移存在的情况下，在一定条件下，最优管理策略将是预防行动和减少收获压力以降低转移概率。然而，在共同困境中，资源用户做出单独的管理决策，而不是作为一个单一的决策单位。社会心理学的一些实验研究调查了在公共困境中的资源使用者对资源存量大小和/或再生率的不确定性(即所谓的环境不确定性)的反应(Messick et al. 1988)。关注资源存量大小不确定性的研究表明，随着资源池大小的不确定性增加，实验参与者(即受试者)对资源池的需求显著增加(Budescu et al. 1990, Rapoport et al. 1992, Gustafsson et al. 1999)。Hine和Gifford(1996)在一个框架实验中重复了这些结果，实验对象是一组管理了几个季节的渔业的受试者，同时也考虑了再生率的不确定性。该实验的动态性质，即过去的决策影响当前和未来的条件(路径依赖性)，与Budescu等人使用的重复单一试验博弈形成对比，并表明环境不确定性的影响可以扩展到动态和更现实的博弈中(Hine和Gifford 1996)。
关于公地困境的大量实验工作源于Ostrom(1990)关于公共公共关系治理的工作;参见Ostrom等人(1994)关于所谓的CPR基线游戏。这些CPR实验大多由实验经济学家和跨学科研究人员进行，通常关注困境的制度方面(Sturm和Weimann 2006)，从而忽略了潜在的相关生态系统特征。一个显著的例外是Walker和Gardner(1992)的工作，他们很早就超越了静态生态环境。他们扩展了CPR基线游戏，加入了路径依赖，这样过去的选择就会影响下一轮的CPR破坏概率，以调查这是如何影响资源管理效率的。他们发现，在大多数情况下，资源破坏是非常迅速的。
在这方面的研究中(Cárdenas 2009, Poteete et al. 2010)最近才考虑到生态复杂性，以便更好地近似复杂社会-生态系统的关键联系(Ostrom 2009, Anderies et al. 2011)。例如，Janssen等人(2010)和Janssen(2010)引入了空间和时间动力学，而Cardenas等人(2013)引入了内生驱动的资源动力学。Osés-Eraso等人(2008)比较了外源性，即环境，和内源性，即人为引起的资源稀缺;Moreno-Sánchez和马尔多纳多(2010)研究了对比的资源状态，即丰富与稀缺;Kimbrough和Vostroknutov(2013)确定了不同资源补充率的影响。Cardenas等人(2013)开发的、Castillo等人(2011)和Prediger等人(2011)在不同领域环境中使用的实验设计还包括空间变异性，因为受试者会做出两个二元决策，例如，一个是关于在哪里收获，另一个是关于收获多少。收获压力过大的地区会经历暂时的资源退化(没有消耗)，而扭转这种情况代价高昂。尽管作者没有明确说明，但这可以被解释为一种制度的转变。总的来说，这些研究表明管理不成功，因为两个地点的资源都退化了，没有恢复。然而，在某些情况下，Prediger等人发现，群体更谨慎地管理资源，以避免退化，他们将这一效应归因于受试者在现实中面临的文化和生态因素。 It is important to note that only three of the above-mentioned studies (Janssen 2010, Janssen et al. 2010, Moreno-Sánchez and Maldonado 2010) permitted communication in some treatments between subjects, and only the studies by Janssen and colleagues involved stochastic resource dynamics. To our knowledge, the present study is the first to focus on the factors that enable CPR users to maintain desirable ecological conditions under the risk of latent endogenously driven ecosystem regime shifts in a setting in which communication is allowed.
为了测试我们的研究问题，我们使用了一个框架实验室CPR实验，该实验扩展了Lindahl等人(2012)开发的设计。我们介绍了三种风险治疗方法，并与Lindahl等人的阈值治疗方法进行了比较。这使得我们能够在潜在的内在驱动的状态转移面前以四个不同的概率水平探索群体行为:0.1、0.5和0.9(风险治疗)和1.0(阈值治疗)。
实验设置
实验设计
我们的实验室实验包括一个CPR请求游戏(参见Budescu et al. 1992)。除了其动态性质和包含复杂的生态动态，即资源动态中的阈值和滞后效应，该游戏还有一些明显的特点，使其有别于其他CPR游戏:框架不是中性的，给受试者的任务和信息不是抽象的，而是类似于现场环境;也就是说，受试者被要求收集可再生资源的单位，而不是收集代币(见Harrison和List 2004年的实验分类)。此外，这可能是最显著的特点，受试者从一开始就可以在任何时候进行面对面的交流，而不是被限制在决策轮之后的交流阶段。讨论不受时间和内容的限制。受试者可以披露和/或讨论他们个人的收获率，并同意共同的开发策略。此外，为了接近无限的时间范围，受试者不知道游戏的确切回合数，只知道实验环节最多持续两个小时。Ostrom等人(1994)使用了类似的方法。这些选择源于我们尽可能接近模拟现场条件的意图。因为我们打算把这个实验设计带到这个领域，我们在这个应用中使用了笔和纸，而不是基于计算机的实验(Janssen et al. 2014)。 For a more detailed description of the design, see Lindahl et al. (2012).
在所有四个实验治疗中(见表1概述)，一组受试者进行了可再生CPR。不同处理之间唯一不同的方面是在CPR的资源动态中，各组面临阈值的概率水平(0.1,0.5,0.9,1.0)。继Schill(2012)之后，我们通过向风险处理中的受试者展示资源动态(使用图表和表格;附录1)的两个不同的场景(A和B;图1a, b)，并告知他们其中一个场景正在以给定的概率进行。受试者还被告知，该场景是通过抛硬币(0.5概率处理)或随机抽签(0.1和0.9概率处理)预先选定的。阈值处理(概率为1.0)的受试者仅呈现场景B的资源动态。
图1a显示了场景A的资源动态，这是逻辑增长函数的离散版本。这种情况只需要再生率的平稳变化，即没有阈值。场景B在资源动态中包含一个阈值(图1b)。如果库存规模从一轮到另一轮减少，例如，从20单位到19单位，再生率从7下降到1。由于迟滞效应，我们考虑了它，因为它经常发生在体制转移动力学中，这种减少不仅是剧烈的，而且是持久的。为了恢复7单位的回复率，资源库存需要重建到25单位或更多，也就是说，小组在5回合中无法收获任何东西(对比图1b中的黑色和灰色条)。
在所有处理中，各组开始时的资源存量最大可能为50个单位。在数轮测试中，他们提取了每个价值5瑞典克朗(≈0.50欧元/ 0.70美元)的资源股票单位。
实验的程序
该实验于2010年5月至2013年12月在瑞典斯德哥尔摩的瑞典皇家科学院进行，从斯德哥尔摩大学校园招募了307名受试者。每个受试者被随机分配到一个四人组，但当只有三个受试者出现时，我们还是进行了实验，测试了群体规模的影响。每个受试者只参加一次四种治疗中的一种。他们获得了150瑞典克朗(约合16欧元/ 22美元)的现金出场费，在实验结束时私下支付加上个人收入，在55瑞典克朗到248瑞典克朗之间变化，平均为176瑞典克朗(≈19欧元/ 26美元)。瑞典学生每次治疗的平均收入及其重要性信息见表2。我们收集了20组(73名受试者)进行阈值治疗，21组(77名受试者)进行高危治疗，23组(87名受试者)进行中危治疗，20组(70名受试者)进行低危治疗(见表1)。受试者池的一般特征见表2。
到达后，受试者围坐在一张桌子旁，签署了一份同意书，被告知最多两小时后会发生什么，并被给予阅读指导(见附录1)。之后，实验者与这组人一起演示了一个例子，并澄清了剩下的问题。
受试者被告知，他们每个人都代表一个虚构的资源使用者，他们和其他小组成员一起，可以共同使用可再生资源。他们被告知实验将最后几轮,每一轮他们个人,私人决定他们想收获多少单位和记录形式(见附件1),个人决策是匿名对象不允许互相展示他们写在表单上,但因为没有限制对沟通,他们可以口头披露个人收获率。
每一轮结束后，实验员计算小组的总收获量和要向小组公布的新库存数量。受试者知道，只要有收获的单位，实验就会继续进行几轮。在这种情况下，实验者在14轮之后让这组人停下来。在资源库存耗尽的情况下，如果团队的总收获超过了可用的资源库存规模，就会发生这种情况，那么游戏就会结束，并且在这一轮中支付给每个主体的报酬将基于每个主体在同一回合中团队总收获的份额(参见《说明》中的等式;附录1)。
实验结束后，受试者填写了一份问卷(见附录2)。除了常见的人口统计学问题(年龄、性别、国籍)外，他们还被问及是否认识小组中以前的某个人。他们还被要求在李克特五分制量表(李克特1932)上指出，他们在多大程度上不同意/不同意关于他们对资源动态的理解，以及关于从文献中得知的与共同困境中的合作相关的各种因素的陈述。李克特评分从1分(强烈不同意)到5分(强烈同意)。所选问卷变量见附录3表A3.1。实验者还在实验过程中做了笔记，例如，小组决定的利用策略或消耗的原因。
我们还进行了一个风险游戏，以探索受试者的风险偏好。我们进行了4次治疗，收集了253个观察结果(见附录4)。
制定假说
其中一组的动态CPR游戏的结果是几个备选方案之一。例如，群体可以合作，使其共同收益最大化，这是最优和最有效的结果。在这里，我们遵循Lindahl等人(2014)的方法，将效率作为实际联合收益的最大可能份额进行测量。如果小组在第一轮收获了25个资源库存单位，之后每一轮收获了9个单位(对应于最大可持续产量)，就会出现这种最优且有效的结果，前提是每个小组成员都认为游戏将以足够高的概率继续进行一轮。注意，这对所有的治疗都是正确的。如果由于某种原因库存下降到25个单位以下，最终再次获得大量收获的最佳策略是让资源恢复到34个单位，然后在随后的回合中收获9个单位(参见附录5中的表A5.1关于每库存规模的最佳索赔)。
另一个结果是另一个极端，即小组在某一时刻完全耗尽了资源。在这两个极端之间的潜在结果是，团队过度开发资源，甚至可能跨越潜在的阈值。在其他可能的结果中，总开发可能低于最佳开发水平。因此，我们将过度剥削或悲剧定义为超过最优剥削，反之亦然。如果团队过度开发资源，以至于他们越过了潜在的阈值，悲剧就会更加严重，因为再生率的下降是显著的和持续的。我们将这两种过度开采称为中度过度开采(种群规模为20-24)和严重过度开采(超过潜在阈值后)。请注意后一个定义中添加了形容词“潜能”，这是一个重要的区别，因为我们感兴趣的是，在不知道他们实际在玩什么场景的情况下，群体是否会冒险跨越潜能阈值。除阈值处理外，所有的实验都在越过潜在阈值时向被试揭示实验的实际情况，从而解决了治疗的不确定性。我们感兴趣的主要变量是群体是否越过了潜在的阈值。
继Lindahl等人(2014)之后，我们基于重复的博弈论方法制定了假设，以指导结果的分析。关于潜在的直觉和假设的证明，见附录6。
假设1
假设1认为阈值的概率越高，严重过度开发的情况越少。换句话说，我们预期跨越潜在阈值的群体更少。
如果群体充分利用沟通机会并进行合作，那么无论治疗如何，群体遵循最优的群体策略，不跨越潜在阈值是理性的。然而，合作群体是否真的表现出了这种类型的群体理性还有待商榷。我们将合作组定义为一个能够在整个实验中就其利用策略达成协议，并且所有小组成员都遵守协议的小组，即不存在欺骗行为。这意味着只有进行交流的群体才能被归类为合作群体。但是，它不包括一个合作组是否真正地最优地管理资源。此外，由于合作群体的所有成员都同意一种共同的剥削策略，我们预期个体收入之间的不平等(个体收入的基尼系数)会非常低。
假设2
假设2是合作的群体同样不可能跨越潜在的阈值。这一假设基于一个理论预测，即无论治疗方式如何，合作组都遵循最佳策略。这意味着我们期望合作组在CPR管理中同样有效，无论治疗方式如何。除了这一理论预测之外，验证这一假设也很有趣，因为Lindahl等人(2014)发现，合作群体的反应或多或少都是理性的，即，根据处理方式，合作群体的反应是最优的，面对简单资源动态(无阈值)的合作群体的效率低于面对阈值确定的资源动态的合作群体(如本研究中使用的阈值处理)。
我们的预测依赖于我们对研究对象的假设。我们的假设建立在一个预期效用框架上，在这个框架中，假设受试者的行为就好像他们能够正确分配和解释与不同相关结果相关的概率，并能够根据这些概率选择最大化他们的预期效用的行动。此外，我们假设我们的研究对象是风险中性的。假设我们的研究对象是风险厌恶者，与假设1相关的定量预测可能会发生变化(见附录6)。然而，定性预测是我们能够并且确实测量的，不会发生变化。如上所述，风险游戏可以用来探索受试者的风险偏好。
结果
风险博弈的结果显示，根据治疗的不同，71%-77%的受试者既不是极度厌恶风险的，也不是极度寻求风险的。因此，没有令人信服的证据来改变假设1的预测。
整体的收获模式和面对面的交流
图2显示了前14轮每组按处理(a-d)分组收获后和生长前资源存量的时间序列。四种处理的总体收获模式相对相似:在某些回合或整个游戏中，一些组未充分利用资源，即资源存量为>25单位;有些玩家在游戏的每一轮中都获得了25-29个单位的资源储备，这也是再生率最高的单位;少数群体对资源的过度开发，即资源存量规模为20-24单位。
如图2所示，一些组耗尽了资源存量:阈值处理1组，高风险处理4组，中等风险处理3组，低风险处理6组。在这14个耗尽案例中，有8个是一致发生的(见表3)，一个典型的原因是群体认为游戏很快就会结束(见附录3的表A3.2)。这个结果与其他CPR游戏不同，在其他游戏中，缺乏合作是资源存量耗尽最常见的解释。
虽然有面对面交流的机会，但研究对象并不总是利用它。事实上，其中一组在整个游戏过程中完全没有交流，另外四组在前几轮游戏中没有交谈。交流的主要话题是共同开发战略。其他不常被讨论的话题包括游戏何时结束，以及是否可以相信其他人会按照约定行事。从表格和实验者的笔记中，我们可以推断出80%的小组在第一轮中同意一个共同的收获策略;他们利用这个机会进行了沟通，这对达成协议是有效的。我们称这个变量为“第一轮小组协议”(参见表3各治疗的比例)。请注意，它只指在第一轮达成的协议，并不意味着每个人实际上都遵守了协议。统计分析和使用的所有变量见附录3。
开发超出了潜在的阈值
我们感兴趣的主要变量是群体是否越过了潜在的阈值，即严重的过度开发。我们发现阈值治疗组2例，高、中风险治疗组各6例，低风险治疗组8例处理组(见图2)。在22组中，有10组实际进行了场景B，其中3组将资源存量重建到更高的再生率，即逆转了制度转移。为了检验假设1(阈值的概率越高，严重过度开发的案例越少)，我们使用了以严重过度开发为因变量，以治疗假人为预测变量的逻辑回归(Maddala 1983)。为了排除由于治疗组的特征而不是阈值的概率水平造成治疗组之间差异的可能性，我们控制了组的规模、年龄、性别和国籍，即怪异指数。怪异指数测试了来自西方、受过教育、工业化、富裕、民主(怪异)国家的群体构成的影响(见Henrich et al. 2010;1 =所有的科目都很奇怪)。我们在分析中加入了这一对照，因为有证据表明，行为研究的结果在“非怪异”和“怪异”的受试者之间可能存在相当大的差异，后者是行为研究的标准受试者池(Henrich et al. 2010)。我们把欧洲人、北美人和澳大利亚人归类为怪异的对象。此外，我们还控制了小组是否在第一轮中就共同收获策略达成一致。表4显示了结果，表明没有治疗效果，即严重过度开采的案例数量不依赖于概率水平。因此，我们可以拒绝假设1。 We also tested whether the introduction of uncertainty, i.e., risk, per se affected whether groups crossed the potential threshold by pooling the risk treatments together and comparing them with the threshold, i.e., certain, treatment. This did not change the results. We found, however, that the likelihood of crossing the potential threshold was negatively related to group agreement in round one. More specifically, the predicted probability of crossing the potential threshold for a group with an agreement in round one (given that all other predictors are set to their mean value) was only 11%.
如图3所示，低危组合作9个，中危组合作17个，高危组合作9个，阈值治疗合作16个(相对比例见表3)。这些合作小组(注意，它们是由内在决定的)通过以下一种或多种方法实现了收入的平均分配:(1)每一轮的个人收获相等，或(2)轮流计划以保持个人总收入相等(参见表A3.2关于特定小组的信息)。正如预期的那样，这组成员的个人收入的基尼系数没有显著差异。为了检验假设2，我们比较了四种处理中合作组之间严重过度开发的案例。如图3所示，在阈值和高危治疗中，各合作组均未超过潜在阈值，中风险治疗有1个，低风险治疗有2个(比例见表3)。我们发现，正如预期的那样，合作组同样不太可能跨越潜在阈值(使用Fisher精确测试)，独立于治疗。因此，我们无法拒绝假设2。请注意，当合作组跨越潜在阈值时，这是一致发生的，就像合作耗尽一样。除了我们的理论结果之外，这一点也证明，在我们的环境中，合作可以被视为可持续资源管理的必要条件，但不是充分条件。
评估效率
在比较所有四种处理方法的平均效率时，我们发现了显著的差异(Kruskal-Wallis检验，p= 0.041)，这只是因为阈值与低风险治疗之间存在显著差异(经Bonferroni校正，p= 0.073)。表3显示了确切的数值，图4a比较了包括所有组在内的一段时间内的平均效率。仅考虑合作群体，我们再次发现显著差异(Kruskal-Wallis检验，p= 0.031)。这与我们对群体理性的预期相矛盾。因此，尽管合作群体之间在跨越潜在阈值方面没有差异，但他们在资源管理方面的效率并不相同。本例的显著差异还因为组间在阈值和低风险治疗方面存在显著差异，而低风险治疗的效率明显较低。此外，低风险和高风险治疗之间也出现了这种差异。在所有治疗中，合作组的平均效率都更高(图4b)，其中高危治疗的平均效率提高最为明显(从0.720到0.874;请注意，在对实验后问卷中自我报告值的资源动态的理解方面，考虑到所有组和仅合作组，我们没有发现处理之间的差异(见表3)。
图3提供了一些线索，表明高风险治疗组比低风险治疗组整体效率更高，似乎不是因为过度开发较少，而是因为不充分开发较少。皮尔逊卡方检验证实了这一点:在收割后资源存量超过29个单位的情况下，低风险处理的合作组明显比高风险处理的合作组(p= 0.000)。这表明在这种情况下应谨慎使用效率措施，因为它掩盖了一些影响，不允许区分开发不足和过度开发。特别是，后者可能导致灾难性的政权更迭，而剥削不足则不会。此外，对于风险处理，效率度量还包括不确定性解决后的轮数;因此，在这项决议之后，这些主体采取的任何行动都很难解释。出于这些原因，我们感兴趣的主要变量是这些群体是否越过了潜在的阈值。
探索避免体制转变的预测因子
以往的许多研究表明，合作对可持续资源管理具有积极作用，我们能够证实这一点。图5比较了合作组(b)和剩余的非合作组(a)在收获后的平均资源存量大小。很明显，与非合作组相比，合作组平均保持了高于潜在阈值的资源存量大小。皮尔逊卡方检验证实，只有合作的群体才会避免跨越潜在的阈值(p= 0.000)。此外，用于检验假设1的逻辑回归表明，第一轮的小组一致显著降低了跨越潜在阈值的可能性。因此，我们探索了最初沟通和合作的预测因素，这两者都是内在决定的。我们进行了两次logistic回归，每一次都使用了不同的因变量:第一轮，模型(1)表5;合作组，见表5模型(2)。除了治疗假人，我们还包括一个假人来控制组的大小和变量，以控制组中的年龄、性别和国籍(奇怪指数)。我们还控制了被试在实验前是否认识彼此，因为这可能会影响开始沟通和合作，特别是因为特定的沟通设计。如表5的模型(1b)所示，第一轮组一致的几率与阈值和高危治疗以及女性比例较高的组呈正相关。这些结果表明，阈值、高危治疗和性别构成并不是我们使用的第一个回归的良好对照，其中越过潜在阈值是因变量。请参见关于超出潜在阈值的开发的结果部分。我们进行了两阶段逻辑回归，在第一次回归中使用模型(1)回归的预测值(跨越潜在阈值)。我们发现，小组在第一轮的一致性仍然很显著，这表明阈值和高风险治疗，以及性别构成，对小组是否跨越潜在阈值有间接影响。如表5的模型(2b)所示，合作组的几率与阈值和中风险治疗呈正相关。
讨论
大量的经验证据(例如，Tversky和Kahneman 1974)表明，在复杂和不确定的决策问题中，如在我们的实验中，作为期望效用理论基础的假设是非常值得怀疑的。在这种情况下，决策者通常会违反预期效用最大化的原则，而依赖捷径或启发式，这有时是系统偏颇的(Tversky和Kahneman 1974)。经验认知研究表明，人们通常在解释概率方面存在问题。例如，人们倾向于系统性地高估小概率，而低估大概率和中等概率(Kahneman and Tversky 1979, Tversky and Kahneman 1992)。这种偏差可以解释为什么我们观察到在严重过度开采的低风险和高风险处理之间没有明显的差异，与我们的理论预测和合作群体数量相反。当然，另一个潜在的解释可能是我们独特的面对面交流设计。我们允许在游戏的所有阶段进行交流，实验对象围坐在一张桌子周围，可以互相看着对方的脸。我们发现，一旦一个群体就共同收获策略做出了决定，并遵循了几轮，个体就不会轻易打破这个群体协议。因此，对于严重过度开发和合作群体的高风险和低风险处理之间没有明显区别，我们也许不应该感到惊讶。这种设计特征也可以解释我们在所有四种治疗方法中发现的大量合作群体。
然而，我们特殊的面对面交流设计并不能解释为什么在更合作的群体中，中风险治疗(0.5)优于高风险治疗(0.9)。另一个常见的偏见可以解释为什么中等风险的处理脱颖而出:人们倾向于根据与相关例子的关联程度来判断概率。这被称为“可用性”(Tversky和Kahneman 1973)，这可能解释了为什么更容易记住的信息被分配了不成比例的高权重。回想一下，在中等风险处理中，阈值的概率被描述为抛硬币，这是一个大多数人都熟悉的过程，可以与之相关，可以在分配概率权重时作为参考。50/50的概率出现阈值的可能性非常大。相比之下，0.9(或0.1)的概率更难关联，也更难分配准确的概率权重。
我们发现高风险和低风险治疗在合作群体数量方面没有差异。然而，效率有差异;也就是说，群体理性并不成立。这并不是因为低风险处理导致了更多的过度开采，尽管这是可以预料的，因为在高风险处理中，偏离最佳策略的过度采伐方向的成本更高。相反，高危治疗组的合作组对资源的开发不足明显少于低风险治疗组。他们把自己的决定定在最可能的阈值上;也就是说，他们围绕着不越过潜在阈值的策略进行协调，使他们更有效率。这一结果(也许是违反直觉的)还表明，当存在内在驱动的灾难性制度转移的可能性时，效率可能不是资源管理的一个很好的衡量标准。我们的研究结果表明，在一定条件下，如合作和高风险，阈值可以作为一个焦点，帮助人们协调，从而保护他们所依赖的生态功能。这表明，进一步研究如何利用人们简化复杂问题的倾向，并围绕看似容易实现的解决方案进行协调，可能会有丰硕的成果(见谢林1960年关于焦点的论述)。 If the threshold is not known, a potential policy intervention could be to use safe minimum standards (Ciriacy-Wantrup 1952) as a signaling device.
一些实验研究(例如Messick et al. 1988, Budescu et al. 1990)表明，在公共困境中引入环境不确定性会导致更多的过度开发案例。我们的结果与这一发现相矛盾。那些关于环境不确定性的研究和引入内生驱动的资源动态的研究(例如，Prediger等人，2011年，Cardenas等人，2013年)不允许交流。之前的CPR研究表明，面对面的交流本身对于决定团队是否合作是很重要的(例如，Pretty 2003, Ostrom 2006)。在实验文献中也有大量的经验证据表明沟通对合作的积极影响(例如，Sally 1995和ballet 2009的文献综述)。Lindahl等人(2014)表明，作为合作基础的沟通(达成群体协议)的有效性可以内生于决策问题。我们可以支持这一发现，因为四种治疗在第一轮达成团体协议和合作时存在差异，有效沟通是必要条件。Lindahl et al.(2014)无法确定有效沟通的触发因素，无论是被人们视为威胁的潜在政权转移，还是复杂的决策问题。我们的结果支持威胁假设。事实上，尽管所有风险治疗的复杂性水平相似，但我们发现阈值和高风险治疗组比中风险和低风险治疗组在第一轮达成协议的群体明显更多; in the latter two, the risk, i.e., the threat of a latent regime shift, was lower. A potential regime shift is clearly associated with potential welfare losses and can be seen as a threat.
我们只关注风险情况;也就是说，所有可能的结果及其概率分布都是已知的。这种设定可以描述经过充分研究的生态系统的真实情况，在这种情况下，可以从类似系统的过去行为大致推断出未来发生制度转移的可能性。然而，现实生活中的许多情况并不那么清楚。例如，人们通常只能预测系统可能移位的范围(Biggs et al. 2012)，而且通常无法确定系统是否有可能的替代状态以及这些可能是什么。在这方面研究相对较好的珊瑚礁，甚至可以有两种以上的不同制度(Norström et al. 2009)。关于生态系统的信息严重缺乏，需要对环境不确定性不同方面的行为进行进一步研究。本研究的一个自然延伸是测试不确定阈值位置的影响。Barrett和Dannenberg(2012)对一个阈值公共产品博弈的实验研究表明，当巨大的福利损失处于危险之中时，阈值位置的不确定性会显著降低贡献水平。然而，他们使用的是一次性的游戏。 Future research could also study people’s behavior toward surprise, e.g., an unexpected drop in resource renewal rate, uncertainty about the size of the hysteresis, or other ecological features. For policy purposes, it might be relevant to explore whether, and how, the nonstandard motivations (biases) mentioned above play out in our experimental design. For example, we could extend the design to test the effect of how probabilities are presented to the subjects by using a 10-sided dice instead of a draw to determine the low- and high-risk treatment scenarios. We believe that rolling a dice is easier to understand and could therefore diminish the availability bias, which we hypothesized could be a potential cause of our counterintuitive results; e.g., medium risk produced more cooperation than high risk.
我们想强调的是，我们的研究结果来自以学生为研究对象的实验室实验，因此，我们在推广研究结果时应该谨慎。一种批评与这样一个事实有关:实验室实验的典型对象只代表了人类中非常有限的样本;例如，他们可以被称为“奇怪的”(见结果部分和Henrich et al. 2010)。然而，我们的研究对象是相对多样化的;大约三分之一的研究对象来自一个“不奇怪”的国家。然而，我们并没有发现怪异指数有影响，这可能是因为来瑞典留学的“非怪异”学生实际上可能有与“怪异”学生相似的背景，这可能会使我们的控制不令人满意。为了增加我们对结果的信心，下一步自然是将这种设计应用到实际中。正如Harrison和List(2004)所指出的，为了推断实验室之外的实验结果，有必要进行几种类型的实验。
结论
在这项实验研究中，我们探索了群体如何处理潜在的内生驱动的生态系统制度转移的不同概率水平，这种转移会对共同共享资源的可用性产生消极和持续的影响。我们发现，无论人们是否确定地面对这种潜在的转移，还是不同的风险水平(低、中、高)，都不会使他们更有可能开发超出其关键潜在阈值的资源。然而，如果潜在转移的可能性是确定的或高的，如果群体中有更多的女性，群体更倾向于最初同意一个共同的剥削策略，这反过来增加了避免潜在转移的可能性。此外，我们发现合作群体同样不太可能跨越潜在的阈值。风险水平也影响了小组管理资源的效率以及小组是否合作。面对确定性阈值或90%概率的合作小组表现得更好，产生更高的收益，并更可持续地管理资源。门槛的确定性和面对门槛的50%的几率也增加了合作的可能性。我们将这一结果，即中等风险比高风险产生更多的合作，归因于对游戏中用于呈现概率的两种方式可能不同的行为反应，即彩票和抛硬币。因此，在我们的CPR设置中，风险影响了个人和群体行为，并触发了某些行为，但触发特定行为反应(第一轮的群体协议和合作)的确切风险水平尚不明确，需要进一步探索。
根据研究结果，可以就如何支持弱势群体的决策提出一些建议，因为这些弱势群体的行为可能引发对其生计基础产生负面影响的生态系统制度转变。首先，应该沟通这种不希望发生的制度转变的可能性，特别是在实际风险很高或确定的情况下，因为我们发现，这种情况增加了用户群体早期参与如何管理CPR决策的可能性，这反过来是避免不希望发生的制度转变的预测因素。第二，应该促进长期的集体行动，因为这有可能防止潜在的政权更迭，也能在社会生态方面实现更可持续的资源管理。最后，不是评估准确的风险水平，而是需要清楚地思考如何沟通风险。我们发现，除了50/50的概率之外，人们可能难以把握其他的概率，而这些概率他们很容易想象，比如抛硬币。简而言之，风险水平、风险的传播方式和集体行动在防止资源开采等人类活动将生态系统推向不良状态方面发挥了作用。
致谢
我们感谢欧盟FP7北极临界点(ATP)项目(合同号226248)、欧盟FP7 ACCESS项目合同号265863)在“明天的海洋”、FORMAS super项目(合同号250-2010-145)、埃巴和斯文施瓦茨基金会、斯德哥尔摩韧性中心以及谢克尔和姆罗塔·贝耶尔基金会的财政支持。我们感谢来自三位匿名审稿人、本专题的客座编辑以及以下会议、研讨会和研讨会的与会者的评论:美国亚利桑那州坦佩市亚利桑那大学CSID研讨会(2013年3月);第20届EAERE会议，法国图卢兹(2013年6月);第20届Ulv—n大会，瑞典Ulv—n(2013年6月);瑞典乌姆大学经济系研讨会(2013年10月);和WOW5，印第安纳大学，布卢明顿，美国印第安纳州(2014年6月)。我们感谢Johanna Drie、Nikolina Oreskovic和Britt Stikvoort对实验的帮助，感谢Daniel Ospina-Medina、Mat欧萨欧(Piaggio)和Chandra Kiran进行了有价值的讨论。最后但同样重要的是，我们要感谢我们的实验参与者。本研究的一部分是作为第一作者的硕士论文开始的(Schill 2012)。
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