合成，一部分的特别功能通过教学推进社会生态研究:大范围的社会生态系统框架和设计原则

经验环境社会科学的基本指南

• 摘要
• 简介
• 研究项目的要素
  • 研究设计
  • 抽样
  • 测量
  • 分析
• 评价标准
  • 兴趣/实际意义
  • 可行性
  • 思考素养
  • 内部效度
  • 外部效度与泛化
  • 演绎效度与生态效度
  • 测量效度和信度
  • 统计有效性
• 标准之间的关系
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

实证环境社会科学是一种与社会生态系统研究和社会生态研究密切相关的社会科学，本文旨在为实证环境社会科学(ESS)的开展提供指导。它从实证主义的角度这样做，强调收集经验数据的目的是发现一组观察的规律。Castree等人(2014:765)指出，ESS“有两个目标:(1)系统地研究预设、规范、感知、偏好、关系、规则和制度，这些共同构成了人类如何评价和使用非人类世界;(2)根据一个或多个理想或必要目的的定义，识别和评估改变人类行为的方法。作为第二个目标的一部分，许多环境社会科学家与那些影响或受环境变化影响的人一起工作，而不仅仅是对他们进行研究。”

ESS是一个高度跨学科和参与性很强的研究领域，它融合了许多科学方法，包括制度分析、生态学、政治生态学、地理学和人类学，以及对复杂社会生态系统的研究。因此，ESS是一种高度多样化和跨学科的科学方法。这种多样性和许多ESS分析的探索性，虽然为相关研究人员提供了重要的好处，但在文献中留下了一些空白。一个主要的差距是，针对这一研究领域的标准教学材料很少。一些编辑过的文集和文章综合了基于社会科学的方法(Young et al. 2006, Moran 2010, Vacarro et al. 2010, Manfred et al. 2014)，关于社会科学方法的基础文献是大量的(例如，见King et al. 1994, George and Bennett 2005, Bernard 2011)。然而，迄今为止，这两种文献之间很少有整合，以提供实施ESS的综合标准。我的目标是通过提供与ESS文献紧密结合的研究规则来填补这一教学空白。方法概念的提出明确参考了ESS的例子，并伴随着对ESS文献中每个概念的普遍性和重要性的讨论。在ESS文献中非常普遍的概念和问题贯穿始终。

我并不是要对ESS或它所包含的不同方法和方法论进行详尽的论述。本文所整合的是ESS的一个特定子集和一组特定的方法论文献。它并没有综合所有与ess相关的文献。具体地说，我不涉及定量的社会生态建模和场景构建技术，它们是ESS文献中非常重要的部分，但在其他地方都得到了很多关注。我的主要目标是使初级环境社会科学家能够规划一个研究项目，并编写一个指导该项目的建议。

为了支持这篇论文的正文，我添加了几个附录。关键术语的定义见附录1。对于更基本的科学术语的回顾，例如，概念，变量，或理论，在整个论文和整个ESS中使用，读者应该参考附录2。

研究项目的要素

一个研究项目有四个主要的元素，需要发展和实施，以解决一个研究问题。这包括(1)研究设计，(2)用于目标观测的抽样方法，(3)用于收集所选观测数据的测量协议，以及(4)应用于收集数据的分析技术。对于感兴趣的读者，附录3描述了另一个重要元素，这是研究项目主要是归纳和演绎的程度。此外，附录4根据这里开发的术语总结了一个真实的ESS研究项目，以演示如何使用这些概念描述性地总结任何给定的项目。

研究设计

研究设计就是研究项目用来解决研究问题的设计。研究设计或研究类型的分类如下表所示:

1. 实验
   •1。真实的实验
   •1 b。准试验
2. 观察性研究
   •2 a。自然实验
   •2 b。相关性研究
   •2摄氏度。案例研究
   •2 d。嵌入式的案例研究
3. 合成的研究
   •3。文献综述
   •3 b。案例研究的荟萃分析
   •3 c。系统综述

研究设计之间最常见的区别是基于它们融入实验元素的程度(Bernard 2011)。从本质上讲，实验的定义是通过控制“对照组”和“治疗组”中其他变量的变化，分离出一个或极少数因素的影响。通过将观察结果随机分配到这两组中的一组，然后对治疗组进行治疗，实验主义者将该组和对照组之间的系统差异最小化，除了治疗的存在，这可能是对两组观察到的结果差异的唯一系统解释。通过限制替代解释可能威胁后续分析中的因果推论的可能性，这增加了它们的内部有效性(稍后讨论)。

在许多科学圈内，有很多关于实验的重要性的修辞，因为实验是确定自变量重要性的唯一完全有效的方法。然而，重要的是要观察到，他们的科学力量的来源也是他们的主要弱点的来源(Kauffman 2012)。实验在表征因果复杂性和交互效应方面相对较差。它们也通常在相对较短的时间框架内进行。因此，它们具有相对较低的生态效度，正如我稍后将讨论的那样，这代表着我们可以将他们的结果推广到现实世界的程度。

实验人员可以通过进行析因实验来增加复杂性，这实际上是在设计中引入额外的自变量或处理，以检查这些变量和主要处理变量之间的相互作用效应。这迅速增加了涉及的不同子群的数量。例如，不是有一个对照组和一个治疗组，而是有两个独立因素作为治疗的实验，需要包括一个组对每种治疗的每种可能的组合(存在或不存在)，或四个组。这样的设计很快就会变得昂贵和繁重，而且让它们模拟现实世界环境的复杂性是不太可能的。

最近，与ESS重叠的发展经济学领域发生了明显的实验性转变，其中最大胆的体现是麻省理工学院贫困行动实验室(http://www.povertyactionlab.org/)．这项研究的一个主要成果是采用新的农业技术和知识，而常用的处理方法包括各种金融手段和服务。在过去的几十年里，生态学领域在小尺度上也变得高度实验性(Sagarin and Pauchard 2012)。

ESS中的大多数分析都是非实验性的。试验性试验往往在实验室或小规模实地环境中进行，因为由于资源限制和所需要的社会变革在政治上根本不可行，大规模试验通常是站不住脚的。这种实验性ESS研究主要集中在人类行为和合作的决定因素上，因为这些影响环境条件(Ostrom 2006, Cox et al. 2009)。

当真正的实验不可行时，研究人员可能会转向准实验，这种实验本质上是将观察结果分配给治疗组或对照组的非随机实验。如果真实验和准实验都不可行，那么研究就可以转向观察研究。在这类研究中，“研究人员不会试图改变或操纵变量来测试它们的效果;他们只是在‘自然’的、未被改变的世界中观察或测量事物”(Remler and Ryzin 2011:355)。自然实验是实验研究和观察研究的交叉。一个自然实验利用了一些自然发生的处理方法，这些方法被“应用”于一个组，而不是另一个高度相似的组。这种自然发生的处理方法可以是环境政策，也可以是洪水和森林火灾等自然事件。

最后两个观察类别(相关性研究和案例研究)代表了ESS中绝大多数的数据导向分析。相关性研究涉及大量的观察结果，以保证对许多观察结果进行统计或定性的比较分析。相关性研究在ESS中很重要，因为它们能够促进交叉观察的泛化，尽管在大多数情况下，它们的分析单位都很小，如家庭，因此跨更大背景的泛化能力通常仍然有限(Poteete等人，2010年)。但也有例外(参见Gutiérrez等人。2011)。

相比之下，案例研究(1)只检查其主要分析单元的一个或几个“案例”或观察结果，(2)涉及多个观察单位/数据源，用于对每个案例进行推断，(3)通常涉及测量更多的变量，而不是观察结果，这种情况排除了统计分析，有利于定性分析。ESS传统上涉及许多案例研究(Lansing 1991, Ernst et al. 2013, Gilbert 2013, Kitamura和Clapp 2013)。ESS案例研究的独特之处在于，它们将某种社会生态系统作为分析单元，或研究案例。

当定性和定量方法相结合时，其结果通常被称为混合方法方法。更具体地说，相关性分析结合案例研究创建嵌入式案例研究分析(Yin 2014)。这两种研究设计的连接方式是基于现实的嵌套本质:由于社会和生物生活的层级嵌套，许多实体彼此之间以一对多的关系存在。个人生活在社区中，社区可能存在于更大的社会单位中，等等。因此，嵌入式案例研究可能涉及到案例级别的定性分析，但研究人员可能收集嵌套分析单元的足够多的观察数据，以保证在这个更细分的级别上进行统计分析。理想情况下，这些分析是互补的。例如，一个研究人员可能比较四片森林，但他/她可能通过收集树级数据来进行统计分析。如果研究人员在两个层次上收集了足够的数据(在本例中是足够的森林和树木)，他或她就可以在组织的两个层次上进行多层次的统计分析。嵌入式案例研究在ESS中非常常见，以特定社会生态系统为目标的项目通过收集数据和对嵌入该系统中的单元进行分析来检查该系统(Acheson 1975, Vogt等人2006,Ayers和Kittinger 2014, Snorek等人2014)。

最后，还有一些综合研究依赖于从现有分析中收集二手数据和信息，而不是收集自己的原始数据。原始数据还没有被任何人收集，需要由研究人员收集。二手数据已经存在了，至少以某种形式存在，尽管它们可能需要重新组织，例如，在研究者能够分析它们之前，通过一些内容分析，以某种方式进行整理。

综合研究设计最非正式的类型是简单的定性文献综述，试图总结一系列以前项目的发现。事实上，文献综述经常是大型项目的一部分，但也可以独立作为一种假设驱动型的研究活动(参见Biggs et al. 2012)。当它被系统化以实现其自身的形式分析时，它通常被称为案例研究元分析或系统审查。在某些领域，“元分析”一词特指多个统计研究的聚合，可以直接汇集定量数据，也可以汇集多个统计分析的结果，如汇集效应大小。在ESS中，它更倾向于通过内容分析编码过程从主要定性的案例研究中提取定量数据(Rudel 2008)。此类分析通常要么分析已发表研究中描述的案例(Cox et al. 2010, Evans et al. 2011, Cox 2014)一个)或使用研究本身作为分析单位(Geist和Lambin 2002)。

系统综述最初流行于公共卫生领域(http://www.cochrane.org/)，但最近已扩展到与ess相关的学科(http://www.environmentalevidence.org/；Pullin and Stewart 2006, Bilotta et al. 2014)。系统性综述包括对次级数据的分析，通过定性叙事分析或统计元分析(综合研究的定量数据)来探索特定干预措施的效果，以计算相关干预措施的总体效果估计。

抽样

抽样策略通常是从观察的种群中选择一个样本进行研究的过程，例如，森林中的树木。我们收集样本是因为我们通常没有时间或资源来收集整个感兴趣人群的数据。样本中观察到的数量被称为样本容量。如果我们确实收集了整个人口的详尽样本，这就叫做人口普查。否则，我们需要一个具有代表性的非穷尽性样本，或者具有反映更大群体总体特征的属性的样本。如果我们因为某种原因收集了一个有偏见的样本，这被称为抽样偏差，这意味着我们以某种方式系统地识别或选择了一种类型的观察，以抽样其他类型的人群。有偏见的样本不能代表更大的人群。

有几个维度可以用来区分不同类型的抽样策略和结果的样本类型。首先，样本可以(1)随机或非随机，(2)分层或非分层。分层样品可以按比例或非比例依次排列。这些区别创建了样本类型的基本类型学，如表1所示。随机样本就是随机的。这些被视为某种黄金标准，因为它们是确保样本能够代表更大群体的最佳方法。

然而，在实践中，我们经常因为以下原因而不追求随机样本:(1)因为缺乏抽样框架，或可获得的观测数据的定义明确的列表，(2)无法从随机选择的观测数据中收集数据，(3)我们正在对少量观测数据进行案例研究分析，(4)我们实际上不想要一个具有代表性的样本。最后一种情况经常发生在我们对关键线人进行采访时，我们针对选定的一组人，询问他们属于这个系统的一部分。

可以对样本进行分层，以考虑目标群体内的大量异质性。这一方法将种群按照具有特殊理论重要性的维度划分为不同的层次，如社会研究中的人口统计学特征，或生态学研究中的生物物理梯度，然后在每个类别中收集样本。分层样品可以按比例分层，也可以按非比例分层。比例样本是指在每个地层中收集到的观测数量与它们在更大的种群中的存在程度成正比的样本。

目的性样本是非随机和非分层的。这些都是由研究人员的判断所指导的，即用样本分析什么是最合适的观察结果。这种判断的一般标准包括:(1)某些人类被调查者所拥有的专业知识，在这种情况下，抽样方法被称为专家抽样;(2)总体观察的代表性;或相反地(3)特定案例或观察在总体中的偏差，如果要解释这种偏差的话。

有两类样本可以被认为是目的样本的子集:(1)滚雪球样本(2)便利性样本。滚雪球样本是通过非随机抽样过程产生的，其中初始观测值用于识别和访问后续观测值。这个程序是专门针对人类被试的观察，他们有能力识别其他潜在的采访被试。鉴于社交网络、信任和声誉在人际交往中的重要性，这种方法通常是获取许多远程应答者访问权的最可行或唯一可行的方法。当研究人员几乎完全根据观察结果的可用性或从中获取数据的方便性来选择观察结果时，就产生了便利样本。

最后，多阶段样本是选择一组初始观测值，然后对这些观测值进行多次测量，最终为每个原始观测值产生许多新的观测值。这可以通过两种基本方式实现:选择原始观测数据，然后在多个时间段对每个观测数据进行测量，以创建所谓的面板数据。面板数据可以进行横向和纵向比较。另一种情况发生在首先选择观察簇，然后对嵌套在这些簇中的观察应用第二种抽样技术时。这就是所谓的聚类抽样。集群可以是学校、城市或森林，或者是森林的一部分，在这种情况下，每个集群在空间上都是明确的，而嵌套的单元(比如树)将在集群中物理嵌套。在生态学中，这种方法被称为样带抽样(transect sampling)，簇称为样带(transsects)，它通常用于估计一个地区不同物种的丰度和分布。聚类抽样和分层抽样是相似的，它们都涉及到基于某种准则的总体的初始分解。一个主要的区别是，一般来说，所有的地层都要进行检查，而对集群则很少这样做。

测量

测量分为两个步骤(参见Adcock和Collier 2001，获得更广泛的讨论)。如图1所示。在第一步中，一个概念被操作化为一个变量并被分配一个特定的范围。在第二步中，通过数据收集方法和/或仪器测量该变量。操作化的一个必要部分是决定一个变量的测量水平。以下是一种常用的量表，用于对不同的测量级别进行分类。注意，我在这里将定性作为一个类别。

• 定性变量:对数据没有定量结构。允许的值是任何文本。
• 分类变量:将变量的可能值分为离散的、不能有意义地排序的类别(如红色、绿色)。
• 序数变量:将变量的可能值分为离散的类别，这些类别可以有意义地排序(例如，小，大)。值之间的绝对距离没有意义，即使顺序中隐含着差异。
• 时间间隔/比率变量:时间间隔变量可以采用数值，这些数值之间的距离具有一致的意义(例如，10pm是9pm之后的一个小时，而9pm也是8pm之后的一个小时)。比率变量与区间变量的区别在于它具有一个有意义的零值。为了有意义地使用这些变量，必须指定一个正在计算的计量单位(例如米、年)。

还需要注意的是，概念和变量之间并不一定是一对一的关系。事实上，对于一个给定的概念拥有多个变量，以确保分析的结果不是特定类型的操作化所特有的，这是很有用的。将一种衡量概念的方法与其他方法进行对比的过程被称为三角测量(Yin 2014)。ESS经常涉及非人类观察和人类观察，或受访者，产生客观数据vs.主观数据，每一个都可以用来检查另一个的有效性。例如，在森林管理研究中，通常使用客观和主观数据来衡量森林健康的概念。Nagendra和Ostrom(2011)表明，在某些情况下，它们对森林状况进行了可比的评估。

一旦概念被操作化，观察结果被取样，研究人员需要决定他或她将使用什么测量策略来对选定的观察结果进行测量。第一组这样的选项包括征求人类受试者对书面或口头问题的回答(见Fowler 2009年关于调查技术的讨论)。非正式访谈实际上并不是大多数人所理解的那种访谈，它本质上是研究人员在实地考察期间与人类被试进行的非正式对话。非结构化访谈也相当非正式，但实际上是访谈，被试者和研究者都这样理解。焦点小组有点像非结构化的访谈，但在小组环境中进行，同时有多个受访者。半结构化面试包括使用面试指南，以确保特定的主题被涵盖，特定的问题被提出。最后，结构化访谈是在书面问卷的帮助下完成的，研究人员根据受试者对问卷中问题的回答填写问卷。自我管理的调查就像问卷，但由受试者在研究者不在场的情况下填写。正如这个列表所表明的，在数据收集过程中，研究人员可能会施加一系列的形式，在研究设计中，研究人员面临着一个权衡的目标，即获得数据，在观察中有很高的概率是一致的，从而回答原始的研究问题，如果分析适当，和适应变化的环境随着项目进行的目标。

其次，参与式观察是指研究人员积极地参与到一个特定的系统中，以获得该特定系统的日常和微妙的因果复杂性的知识，这是很难用其他方法捕捉和概括的。它通常包括在研究地点的实地调查和大量的笔记。虽然Sagarin和Pauchard(2012)认为类似的方法对生态学学科至关重要，以补充更多的实验操作方法，但人类学家最常采用这种方法(见Bernard 2011)。

类似地，但较少直接参与和参与，直接观察可以对任何类型的受试者进行，它涉及到研究人员直接观察受试者的行为，通常是一个活的有机体，如果不是人的话。与参与观察相比，这通常被视为一种更定量的方法，其目的通常是计算特定行为的频率，或基于特定时间内所观察到的内容进行定量测量(Guest et al. 2012)。

直接观察可以由技术辅助，在这种情况下，研究人员还使用了亲自的仪器，这是使用技术设备来记录关于一个环境的数据，或从该环境中提取样本。这项技术可以是一个记录器或一个摄像机，或者在生物物理学家的情况下，它可以是任何范围的数据收集工具。最后，远程检测同样涉及到使用某些技术来收集数据，但不涉及或不需要研究人员在场。

分析

定性与定量分析

分析是根据一组数据进行描述并作出推论的过程。推断的意思是把数据和其他东西结合起来，比如一组假设或理论或更普遍的知识，并得出一个超越数据本身的结论。我们可以对不同类型的分析进行最基本的区分，即将它们分为定量分析和定性分析。定量分析主要与相关研究相关，它涉及定量(分类、顺序和区间/比率)变量之间的关系的检查，而定性分析不处理数值数据。一个定性分析^[1]通常作为案例研究的一部分进行，而是涉及从非数值数据源构建推断。

通过内容分析将定性数据转化为定量数据是可能的，相当数量的ESS学者已经进行了内容分析(Delgado et al. 2009)。有许多教科书(Neuendorf 2002)和软件包(Atlas。ti和NVivo)。重要的是，定性媒介不必是文本作为文本变量的形式，而可以是任何媒介，如视频或直接的亲身观察。除了内容分析之外，定量数据还可以用于生成其他定量数据，方法有两种:(1)将“较高”度量级别的变量转换为“较低”度量级别的变量，例如，从区间变量转换为序数变量;(2)计算平均值以总结观察集并生成新的、更简洁的数据集。

定量分析的类型

统计分析是许多科学领域的主要分析工具，它可能是ESS和相关学科中最常用的定量分析工具(Agrawal和Yadama 1997, Hayes 2006, Lorent et al. 2009, Persha和Blomley 2009, K.C. 2013)。统计分析以概率论为基础，主要涉及对数据集的计算应用(1)描述样本，(2)通过构建置信区间和进行假设检验对总体进行统计推断，(3)估计变量之间关联的大小。其中大部分是通过统计建模完成的。有许多介绍高级统计学的教科书和在线资源。最流行的统计软件包包括SPSS、SAS、JMP、Stata和R。

网络分析，最常见的是由ESS研究人员进行的社会网络分析(SNA;科恩等人，2012)，涉及节点网络的概念化由一系列链接连接(见Borgatti等人，2009年SNA实践的总结)。在ESS中，节点通常是社会行为者，如资源用户或管理人员，但情况并非如此。连接不同节点的链路通常根据其理论重要性来确定。联系的例子“包括参与者之间关于环境政策问题的日常互动(Schneider等，2003年)，关于自然资源的信息交流，渔具交换和社会支持活动(Bodin和Crona 2008年)，以及交换想法和资金(Lauber等，2008年)”(Cox, 2014年)b: 312)。有许多社交网络软件应用程序(如Ucinet)， R实际上包括几个网络分析包。

在ESS中，社交网络分析是增长最快的分析类型之一(Prell和Bodin 2011, Isaac et al. 2014)。然而，ESS中网络分析的一个主要限制是所需的数据收集的资源强度。这是因为网络分析通常需要从网络中的每个节点收集数据，这既不便宜也不容易，特别是当节点位于一个不是很小的远程社区中时。

地理信息系统(GIS)和遥感(RS)是一套硬件、软件和分析技术，旨在收集和分析空间环境数据，即描述具有空间坐标的观测数据。在基于实地工作的ESS中，这些技术通常由全球定位系统(GPS)单元来补充，以收集当地的空间数据(参见Brondizio和Roy Chowdhury(2010)对这些技术和技术在ESS中的应用的总结)。

GIS操作主要应用于基于矢量的数据，或表示为离散点、线和多边形的数据。最流行的GIS软件包是ArcGIS。“遥感”一词最准确地指的是对不同物体或陆地表面反射或发射的辐射的远程探测。这个过程产生了由单元格或像素组成的图像。然后将遥感操作应用于基于光栅的数据或图像，主要是以卫星图像的形式，例如通过陆地卫星计划和航空摄影。RS技术和操作被研究土地利用和土地覆盖变化的学者广泛使用(Lambin et al. 2001, Vogt et al. 2006)。在遥感技术的帮助下，许多无法通过其他方式轻易监测到的环境和自然资源可以经常进行可行的测量(Andersson et al. 2008)。考虑到空间数据可用性的爆炸式增长，这些工具在ESS中的重要性可能只会增加。一些常见的RS应用程序包括ERDAS IMAGINE、ENVI和IDRISI。

定性比较分析(QCA)是一种旨在比较中到少量观察数据的定量数据的方法，不强调通常的效应大小和占统计方法主导地位的正式假设检验。它比一般的统计方法更强调相互作用和因果必然性和充分性的条件。它主要由查尔斯·拉金(1987,2000)倡导。

QCA本质上是建立在必要性和充分性的概念上，并结合约翰·斯图亚特·密尔建立的因果逻辑。无需深入研究细节(这些细节很容易在网上找到)，这种逻辑使我们能够检查表2并得出结论:在表2所示的四个水产养殖场中，结果可以用使用罗非鱼作为主要鱼类来解释。这是因为(1)它是所有成功案例中存在的唯一潜在原因，这意味着没有其他原因是必要的，它是充分的;(2)它是所有不成功案例中不存在的唯一原因，这意味着没有其他原因是充分的，它是必要的。需要注意的是，尽管由于涉及的观察数量较少，因此不像统计分析那样严格，但这里的直觉被各行各业的人们有效地使用。Ragin的QCA方法从本质上阐述了Mill提出的逻辑，并被一些研究社会-生态关系的研究者使用(Rudel 2008, Basurto 2013, pahr - wostl和Knieper 2014)。

定性分析的类型

前面提到的每一种分析策略都依赖于分析定量数据，这些数据最终是通过将连续的世界分解成离散的块而产生的，并计算和测量这些块的特征，以便进行比较。无论何时这样做，一些信息和复杂性都不可避免地被掩盖或丢失。理想情况下，这种差距是纯定性分析的介入。

有几种类型的定性分析，ESS学者经常进行。这包括(1)厚描述，(2)叙事路径分析，(3)描述图2所示关系的定性模型，(4)一致性检验，(5)归纳理论。尽管我把它们描述为定性分析的类型，但每一种都经常与定量数据分析和数值方法相结合(反之亦然)。这些方法中的每一种也经常与其他方法一起使用。

厚描述是由Clifford Geertz(1973)推广的一种分析策略，他在定性ESS的发展中发挥了突出作用(Geertz 1959, 1980)。Denzin(1989:33)认为，与薄描述相比，厚描述具有以下功能:“(1)它提供行为的上下文;(2)陈述组织行为的意图和意义;(3)追溯行为的演变和发展;(4)它将动作呈现为可以解释的文本。单薄的描述只是报告事实，与意图或行为周围的环境无关。”某种形式的厚描述通常是ESS案例研究的中心部分。

ESS学者通常描述一个案例的生态或社会组成部分的历史发展，以及这些组成部分之间的关系。广泛使用这种方法的科学领域经常被称为环境史(Diamond 1997, 2005, Cronon 2011)。这类研究例证了案例研究的标准特征，特别是它们往往依赖于许多证据来源来支持它们所推广的理论。

ESS中流行的许多概念，如“路径依赖”，明显是时间和历史的。这反映在许多案例研究的重点在于揭示历史动态，进而从这些情况中推断出系统在未来可能采取的路径的未来场景。这些叙事路径分析经常将系统的历史分解成离散的时间块，并依靠科学框架从理论上说明这些时间段的特征及其之间的关系(Brown et al. 2013, Boonstra和de Boer 2014, Câmpeanu和Fazey 2014, Cody et al. 2015)。在这样的分析中，历史事件的累积影响和当前形势的路径依赖性往往被强调。在案例研究方法教材中(见George和Bennett 2005)，这被称为过程追踪，一些ESS学者已经开始将其作为分析策略(Fleischman 2014)。

更正式地说，科学家可以用定性模型来探索系统的结构。它们有许多名称，包括商品链的访问映射(Ribot 1998)、影响或逻辑模型、箭头图(Homer-Dixon 2010)、路径图(Fleischman 2014)、影响或链接图和因果循环图(Sendzimir et al. 2011)。定性模型通常表示为“框和箭头”图，每个这样的模型的共同点是，它将系统或过程分解为一组组成对象(框)和这些对象之间的有向关系(箭头)。事实上，在ESS文献中，作为对相关系统的理解的一种方式，此类模型无处不在，特别是在案例研究分析中(Neudoerffer等人2005年，Homer-Dixon 2010年，Alberti等人2011年，Österblom和Sumaila 2011年，Fazey等人2011年，Downing等人2014年)。这些对象可以采取各种形式，而且这些对象越来越多地与支持社会生态框架的社会生态系统的元素紧密联系在一起(见Villamayor-Tomas等人，2014年及其相关专刊)。定性模型的表示通常伴随着描述组件以及它们如何表示目标系统或过程中的重要动态的叙述。此类模型经常与本地资源用户和其他参与者合作开发，以探索目标系统中未来变化的场景(Marín等人2008,Delgado等人2009,Guimarães等人2013)。

定性工作也可以明确地进行比较。一些学者通过简单的非定量比较，非正式地对少量案例进行了定性比较，这些比较不试图正式地描述变量之间的关系。这可以通过表2所示的比较来实现，尽管不一定是为了建立必要性或充分性(Klooster 2000)。通过将正式的科学框架应用于不同的案例或一个案例中的不同时间段，也经常进行ESS的纵向和横向比较案例研究(Pahl-Wostl等人2013年，Barnett和Anderies 2014年)。

一些ESS案例研究将案例的结果与一个或多个理论进行比较，这些理论以一组变量的值配置的形式描述了预期结果(Fleischman 2014, Fleischman et al. 2014)。这被称为一致性测试(George and Bennett 2005)或“模式匹配”(Yin 2014)。这是一种检验案例研究的主要特征在多大程度上与理论为该案例生成的假设一致的方法。对于一些人来说，一个单一的案例并不能证实一个理论(但却能从波伯利的角度反驳它)，这已经是标准的智慧。一个理论能被单个案例研究支持的程度在很大程度上取决于该案例研究的结果是否能被其他理论解释。如果一个案例的性质与某一理论对它产生的期望高度一致，并且没有其他理论与该案例也一致，我们可以得出结论，除非用该理论解释，否则案例的结果是非常不可能的，这可以被视为支持该理论的有力证据。正如George和Bennett(2005:117)所说:“如果一个案例的解释更独特，或者它所预测的结果无法从现有的最佳竞争理论中得到，那么它就更有说服力。”这是通过对一个案例有完善的理论和许多独立的预测而实现的。预测越多，可能建立的一致性点就越多，在没有相关理论的情况下解释一个确定的案例的可能性就越小。“这一过程依赖于贝叶斯逻辑——新证据越独特、越出人意料，其确证力就越大”(George and Bennett 2005:219)。

最后，与理论检验的演绎过程(见附录2)相反的是归纳理论构建，或简单的理论化。这本质上是一个定性的过程，从一组数据推断出广义的，通常是因果关系，无论是定量的还是定性的。除了作为定量研究的重要组成部分外，这通常是通过单一和比较的案例研究来完成的，一般的模式是作者介绍一个理论，然后展示一个或多个实例来证明该理论(Holling and Meffe 1996, Scott 1998, Robbins 2000)。这里的一个标准观察是，用来归纳地发展一个理论的相同数据不能被用来通过刚才讨论过的某种一致过程来检验该理论。

评价标准

兴趣/实际意义

一个研究项目需要对特定的受众有一定的兴趣或重要性。通常情况下，这些观众是一群科学家，他们用大致相似的方法研究同一系列的研究问题。要使一个研究项目引起这样一个群体的兴趣，最常见的方法之一就是让它确定这个群体已经建立的知识中的一个特定差距。也可以考虑其他团体，例如环境从业人员或与研究人员签订了进行项目的合同的客户，如美国国际开发署。

可行性

可行性简单来说就是在考虑项目的研究者所拥有的可用资源的情况下，一个研究项目能够有效进行的程度。这些资源包括时间、金钱、设备、人力资本和技能。当然，可以为某一研究项目的目的开发和获得这些资源，但应避免对这种能力，特别是在短时间内做到这一点的能力作出不切实际的假设。

思考素养

研究和伦理考量之间的关系有一个非常长的历史，有时是曲折的。我不会在这里深入讨论这些问题，除了说，任何研究人员当然应该考虑他们提出的研究是否会不适当地伤害或置于风险、脆弱或丧失权力的人群。

内部效度

内部效度是作者做出的因果推论正确反映两个或多个变量之间因果关系的程度。在关于理解因果关系的最佳方法的讨论中，有两种视角占主导地位:一种是实验/比较视角，另一种是机械/非比较视角。前者认为因果关系主要是通过理想的实验控制比较来检测的，其次是通过控制较少的比较。按照这种思路，如果不将一个观察结果与其他观察结果进行比较，我们就无法衡量改变一个变量是否会影响其他变量的价值。这个问题经常以反事实的形式表达。反事实是一种可选场景，将已实现的场景与之进行比较，以评估在不同场景中发生变化的因果因素的重要性。我们对任何因素的因果意义的解释，关键取决于与所实现的情景相比较的最可能的反事实。在气候beplay竞技变化和与森林相关的政策中，这表现为需要建立政策的附加性(Angelsen 2008年)。最广泛地说，附加性是政策实施后的结果价值与政策未实施时的反事实情况下的价值之间的差异。

建立反事实依赖于找到代表主要情景的观察结果和反映替代情景的其他观察结果，而在非实验性观察研究中，我们只能通过横断面或纵向比较来做到这一点。例如，我们可能会问，再造林政策对森林覆盖有什么影响，为了纵向地这样做，我们将需要考虑到在执行该政策之前发生的再造林或砍伐森林的比率(这称为建立基线)。政策的效果将是这个利率和政策实施后某个时候的利率之间的差异。综上所述，从比较的角度，我们想提出以下问题作为建立因果推论的方法:

1. 原因和结果是相互变化的吗?
   • 1一个。对同一单位的重复观测之间是否可以进行时间上的比较?
   • 1 b。是否可以在不同的单位之间进行横向比较?
2. 规定的原因是否发生在结果之前(时间前因)?

从非比较的角度来看，我们主要关心的不是建立反事实，而是我们是否有一个理论/机械的解释，解释如何或为什么这样的共变会发生。这种观点遵循格言“相关性不等于因果关系”，并认为如果没有机制的概念，或者没有解释一个因素如何实际影响另一个因素的理论，我们就无法推断因果关系。

除了确定有效因果推理的来源之外，社会科学研究方法的文献已经建立了对这种推理的可能威胁。^[２]这种威胁主要有两种类型。第一个是，另一种叙述或故事可以解释我们在数据中发现的模式或协变。第二个来源是，数据可能不能说明全部情况，自变量(IV)对因变量(DV)的影响没有得到充分解释。

首先，两个变量之间的共变可能在两种主要情况下不支持其中一个导致另一个的推论。第一种解释是我们之前讨论过的:内生性，即假设的DV实际上导致IV改变的可能性，而不是相反。数据本身可能无法告诉我们两个变量之间的因果箭头指向哪个方向。

第二种威胁涉及虚假关系的来源，在这种情况下，两个变量之间的关联实际上并不表示因果关系，或者至少表示这种关系的强度。在没有效果的情况下推断效果是提交类型1错误的一个例子。第二类错误将涉及相反的情况:在确实存在关系的情况下推断缺乏关系。虚假关系的主要来源是一个混杂变量。当一个独立因素A被发现与一个从属因素B相关时，混淆就发生了，而实际上两者都是由第三个现象(混淆变量c)引起的。如图2的底部所示。例如，我们可能会发现，使用私有产权管理资源的社区比使用公共财产的社区生产力更高。然而，如果公共财产实际上是对高度环境和经济稀缺性的一种适应(Barbanell 2001)，那么可能是第三个变量，资源稀缺性，解释了在某些系统中两者的存在，并通过这样做解释了产权制度和生产力之间的联系。

最后的威胁是干预可能影响目标区域以外的所有领域，从而使因果推理复杂化(另见Lambin和Meyfroidt 2011)。首先，我们有治疗的扩散或溢出效应。这里的想法是，需要考虑到这些影响，以准确地总结干预的效果。这些术语都反映了一种正外部性，即干预对未处理单元的影响是正的，或一种负外部性，即影响是负的。

关于积极的影响，在海洋保护区的研究中，通常假设保护区内的生物群的好处可能溢出，或积极地造福于周边地区(McClanahan和Mangi 2000)。用来描述这种现象的另一个术语是扩散(“治疗的扩散”或“技术的扩散”)。这通常被用来描述一项技术的影响传播或使提供该技术的人以外的主体受益的潜力。历史上，这种方法最常用于农业技术的潜在传播(Hayami 1974)。例如，如果我们向肯尼亚的一群农民提供手机，他们可以用手机获取天气信息，那么他们的邻居也可能通过与他们交谈而从中受益。在这种情况下比较治疗组和对照组可能会导致我们低估手机的好处。从政策的角度来看，鼓励这些积极的外部性可能是可取的。然而，如果不进行分析，它们可能会导致研究人员低估一项政策的积极影响。

当然，新的技术和治理安排也可能产生负面的外部影响。这些可能只是负外部性，例如为农民提供新的农药技术会给其他没有得到这些技术的农民带来成本(Wilson和Tisdell, 2001年)。除此之外，“泄漏”一词也变得流行起来，它指的是在某一领域被禁止的行为或结果随后泄露到其他领域的情况。渗漏作为旨在通过防止森林砍伐来缓解气候变化的政策的可能结果被广泛讨论(Fahey et al. 2010)。beplay竞技通过防止一个地区的森林砍伐，这样的政策可能会增加在其他地区砍伐树木的动机。

最后，我们有Lambin和Meyfroidt(2011)所说的级联效应，或干预措施在干预计划之外的领域对结果产生的间接影响。这些与溢出效应类似，但不那么直接。一个突出的例子是，发达国家发展生物燃料往往通过提高农作物价格来刺激发展中国家的农业扩张，从而可能抵消增加生物燃料生产对减缓气候变化可能产生的大部分积极影响(Lapola等人，2010年)。beplay竞技

外部效度与泛化

外部效度是将研究结果推广到其他情境的能力，也可以称为归纳效度。我将讨论两种类型:(1)从样本到总体的泛化性，(2)从总体到其他总体的泛化性。

每一种方法都涉及到从一组观察结果到更大的一组观察结果的泛化。第一个是方法文本中最常讨论的，也是在中等到大n研究项目中获得代表性样本的共同愿望背后的动机。直觉告诉我们，如果我们想要讲一个关于总体的科学故事，而我们只能检验样本，那么我们希望能够将样本的发现推广到感兴趣的总体。

第二类外部效度是关于研究结果是否可以推广到主要研究人群以外的人群。一项研究可能从一个特定地区的几千名农民中抽取300名肯尼亚农民的样本，如果这是随机进行的，或者以一种具有代表性的方式有目的地进行，那么研究结果可能可以推广到几千人的更大的人口中。然而，我们仍然面临这样一个问题:这些发现是否适用于所有的肯尼亚农民，或者东非的所有农民。另一个例子来自于毒理学的研究，在该研究中，经常用老鼠做实验，以检验不同的物质是否毒性过大。对这种方法的一个可能的批评是，它可能缺乏从这些实验中研究的人群到我们可能更关心的人群(人类)的普遍性。

演绎效度与生态效度

接下来的两种效度涉及因果推断(内部效度)和泛化(外部效度)的结合。每一种结果至少部分来自于使因果推理复杂化的相互作用效应。第一种是我所说的演绎有效性。演绎不是将一个样本的发现应用到更大的群体或其他群体，而是将一个样本的发现应用到该样本的一个更小的样本或子群体。这个过程与其说是归纳的，不如说是演绎的过程，或者把一般的发现应用到具体的案例中。

交互效应是对演绎有效性的主要威胁。回到图2，如果IV是一种干预措施，而调节变量是我们样本中两组案例的区别特征，例如，低发展和高发展国家，那么我们不一定要对高发展和低发展两个地区应用相同的干预措施。基于样本水平的正效应假设政策在欠发达地区有效可能是演绎无效的，这样做有时被称为犯下生态谬误。

生态效度是一个研究项目的结果在何种程度上可以推广到相对不受控制的背景或环境。在ESS中，考虑到工作对解决社会环境问题的潜在适用性，对现实环境的普遍性是无价的。对实验工作来说，生态效度的缺乏尤其令人担忧，因为实验的定义与其他任何事情一样，都是通过施加高度控制来隔离某一特定因素对兴趣结果的影响。由于这种控制，实验结果在自然环境中可能不成立。例如，在农业研究中，实验非常流行，将高度相似的土地分成对照组和处理组，对其中一组进行处理，而不对另一组进行处理。这样做是为了实现实验目标，通过确保控制组和治疗组之间没有其他潜在的独立因素发生变化，分离出一个特定因素的重要性。

这种类型的实验控制可能会以将这些发现推广到控制较少的环境为代价，在这些环境中，许多变量可能与实验中包含的变量相互作用。实验的时间限制也会导致低普遍性。在这种情况下，很难建立持久关系，也很难确定短期关系在最初的干预结束后还能维持多久。例如，Hanna等人(2012)发现，当在现实环境中实施一段相当长的时间后，发展中国家改进的厨灶带来的效益远没有实验室研究预测的那么高。

测量效度和信度

测量效度指的是图1中描述的每个步骤(操作化和测量)的准确性。一个概念作为一个变量被操作化的协议决定了结果变量如何忠实地反映理论重要概念的含义。在第二步中，误差可能来自(1)数据收集仪器本身，无论是书面问卷还是记录环境数据的物理设备，或者(2)仪器的使用。

考虑到使用的概念的性质，ESS中概念的度量是棘手的。Young等人(2006)对这一问题进行了评论，特别是关于诸如可持续性和适应能力等因变量，这些都是系统随着时间推移所证明的概念。在衡量生态成果时，我们必须承认，一个地区的绝对值可能对一个地区的结果是差的，但对另一个地区的结果是好的，这取决于许多环境条件。因此，经常需要制定生态结果的指标，通过同一系统内以前的测量，或通过生态比较设置，按时间进行标准化。在这种情况下，DV变成了一个系统中不同时间点之间的比较，或者该系统与类似系统之间的比较。

可靠性一般指的是刚刚描述的第二步的一致性。这种测量通常是在数据收集仪器和/或协议的帮助下进行的。理想情况下，该协议的实现在不同的实现之间是高度一致或可靠的。对于涉及许多观测的研究来说，这一点尤为重要，因为如果没有这种可靠性，我们就无法确定对每个观测变量的测量实际上产生的是一致的和可比较的数据。

统计有效性

这种效度只适用于进行统计分析的项目。它有时与内在效度相混淆，但却截然不同。虽然内部效度处理的是因果推断，但统计结论效度处理的是关于实际数据的结论。例如，我们可以检查两个变量是否相互关联，并得出结论它们是相互关联的。这是一个我们应该关注其统计有效性的结论。这种相关性是否真的意味着两者之间的因果关系是一个单独的问题，这就是内部效度的问题。统计结论的有效性通常取决于统计方法和模型所作的重要假设的真实程度。统计分析的一个关键部分是测试任何此类假设的违反情况，并在可能的情况下进行纠正。

标准之间的关系

研究人员不应该把他或她的任务看作是最大化上面讨论的每一个标准，因为经常必须处理一些权衡。最明显的是，在项目的可行性和许多其他标准之间存在权衡，因为改进研究设计和实施通常涉及额外的费用。当考虑一种方法来改善一个研究项目的标准之一，研究人员应该考虑需要什么资源，这将对现有的资源有多大的要求。

另一个需要考虑的重要关系是内部效度和生态效度之间的关系。关于这种关系最流行的讨论之一将其描述为一种权衡，其原因如下:当我们应用越来越多的控制来最小化绝大多数变量的变化时，我们本质上通过控制替代解释来增加内部效度，但我们降低了生态效度。一个环境越受控制，它就越不可能代表现实世界的环境(降低生态效度)。此外，如果我们真的只允许一个独立因素变化，那么演绎效度可能也会受到威胁，因为我们无法探索其他因素可能与这个变量相互作用的程度，从而影响重要的结果。假设析因设计可以解释所有这些，但如果试图检查不止一两个交互效应，析因设计的实现可能会非常昂贵。

除了这种负相关外，当研究者增加测量效度、外部效度和统计效度时，内部效度通常也会增加。外部效度越高，样本在人群中的代表性就越强。如果一个因果推断是关于样本的，外部效度和内部效度几乎是一样的因为我们关注的是将这个因果推断推广到总体。测量效度支持内部效度，即如果我们不正确测量我们的概念，我们就不能做出有效的因果推论。最后，对于统计分析，我们所做的因果推论是建立在统计结论的基础上的，这些结论必须符合必要的统计假设。当我们进行推理统计时，就像我们通常做的那样，统计和外部效度之间也有类似的积极关系。

结论

我的目的不是在这里推广一种特定的实施ESS的方式。正如在引言中提到的，这一领域的标志之一是它的跨学科性。这被广泛认为是一种优势，因为ESS学者分析的复杂系统需要应用多种方法才能被科学地理解。与此同时，我相信这里提出的一些概念和问题是许多(如果不是大多数的话)ESS学者所面临的。这类学者必须决定，例如，在他们的研究中，在多大程度上强调演绎和归纳方法，并考虑这一决定的政治和实际影响。他们需要考虑他们在工作中所追求的科学价值(内部效度，外部效度)，以及他们是否需要在这两者之间进行权衡。高度多样化的ESS应该与系统地记录和记录这种多样性相兼容，这是这样的标识可能实现的目标之一。

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^[1]对于那些对定性研究和基于案例研究感兴趣的读者，请参阅George和Bennett(2005)和Tong等人(2007)。
^[２]参见Shadish等人(2002)的列表，该列表更倾向于实验主义的视角，将个人作为分析的主要单位。

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