研究

共同池资源系统中水资源的家庭异质性

• 摘要
• 简介
  • “生态学”在评估灌溉系统绩效中的作用
• 研究区域
  • 耦合基础设施系统:社区水利工程的物理人为基础设施特征
  • 耦合基础设施系统:社区水利工程的制度基础设施特征
• 数据和方法
  • 数据收集
  • 多层次回归模型
• 结果
• 讨论
  • 独联体内的因果关系
  • 信息交流以改善结果
  • 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

几十年来，森林、牧场、灌溉系统和渔业等共同资源的管理一直是学者们关注的焦点。最初的警告是对那些既非公有也非私有的cpr的资源枯竭(Gordon 1954, Scott 1955, Hardin 1968)。在20世纪80年代，许多案例研究证明了地方一级资源用户的自组织和集体管理CPRs的能力，从而挑战了早期学者的推测。尽管对于用户合作管理CPR的能力有深刻见解，但没有发现一套用于成功管理的一致规则(Ostrom 2005)。但是，综合的是8项基本的“设计原则”，使资源使用者能够在资源管理方面彼此建立信任并维持集体行动(Ostrom 1990年)。体现其中一些(但不一定是全部)特征的地方自然资源管理制度更有可能长期持续下去。

自从引入奥斯特罗姆的设计原则以来，许多诊断分析都使用这些原则来质疑不同社会生态系统(SESs;例如，Morrow和Hull 1996, Coop和Brunckhorst 1999, Tucker 1999, Basurto和Ostrom 2009, Dell 'Angelo et al. 2016)。鉴于在灌溉系统的头端和尾端成员之间实现水资源平等的挑战，灌溉系统特别依赖于健全的体制结构。我们将制度定义为一组个人实际使用的规则，这些规则用于组织重复性活动，产生影响这些个人和潜在他人的结果(Ostrom 1992)。为了证明制度的重要性，Ostrom和Gardner(1993)揭示，即使在物理基础设施是新的和设计良好的灌溉系统中，与基础设施不那么复杂但制度设计更好的系统相比，供水不平等可能更大。

尽管有效的水资源管理规则很重要，但一些人最近表示担心，对制度安排的持续关注遮蔽了技术和环境在产生资源成果方面的作用(Anderies等，2016年)。技术、环境、社会、经济和体制过程之间的相互联系是任何社会经济系统都必须考虑的重要因素，但灌溉系统需要特别注意技术特征(即供水基础设施)。例如，供水管线的维修频率、基础设施的年龄以及通过增加新的供水管线来扩大灌溉系统的占地面积的决定，都可能在供水方面发挥重要作用。因此，我们使用术语“耦合基础设施系统”(CIS)来表示我们的分析单元。CIS包括软的人为(制度)、物理的人为(技术)和自然的(例如生物物理元素)基础设施，通过明确承认一系列广泛的社会和物理元素，它有助于确定产生资源结果的相互关系，包括灌溉系统内的水输送(Anderies et al. 2016)。在本文中，我们将术语“CIS”视为“SES”的同义词。考虑到我们研究领域的基础设施重的性质，以及这个术语在构建我们的分析中的效用，这是战略性的。我们还使用术语“CIS”，以进一步警告不要对系统特征进行有利于其他特征的不充分处理，就像Anderies等人(2016)提出的警告一样。

在了解灌溉系统各成员之间的水输送和不对称时，倾向于依赖于汇集到系统内一级(如系统的头和尾端)或灌溉系统作为一个整体一级的水分配代理。例如，Lam(1996)通过成员自述的可用水情况，评估了多个尼泊尔灌溉系统的前端和尾部的供水情况。Cox和Ross(2011)利用灌溉系统层面的农业生产力，通过遥感图像测量，来评估促进充足供水的成员合作努力。虽然这些研究就特定治理安排所产生的全系统成果提供了有价值的见解，但业绩指标的汇总可能会忽略在更小范围内发生的动态，而依赖代理可能会破坏对真正正在调查的业绩指标的更充分了解，例如供水和公平。

在这项研究中，我们依赖于肯尼亚山北部和西北部斜坡上25个灌溉系统的家庭供水测量数据。这些测量用于了解cis的要素——即制度、技术(即物理分配水基础设施)和生物物理基础设施——如何以家庭平均供水率和家庭供水变异性的形式促进供水成果。我们这项研究的目标是调查与家庭供水有关的CIS性状，并考虑灌溉系统的家庭之间存在的供水不对称。为此，我们寻求解决以下研究问题:

1. CIS的要素如何影响小农灌溉系统的家庭供水成果?
2. 同一灌溉系统的各成员之间以及不同灌溉系统之间的供水量和供水可靠性有何不同?

通过使用明确收集的数据来了解供水结果，我们的结果得到的信息与灌溉系统内的水管理人员所缺乏的信息相同。决策者缺乏数据的原因既有经济方面的，也有技术方面的。许多灌溉系统管理人员鼓励农民参与和各自系统内的分区代表制，作为在缺乏直接供水测量的情况下促进公平结果的一项战略。我们将在讨论中探讨这些努力。在此之前，我们提供了关于生态在SES研究中的有限存在的背景信息，以及在评估灌溉系统性能时使用生态指标的必要性。然后，我们描述了研究领域以及我们的数据收集和统计分析的方法。然后，在进入最后的讨论之前，提出分析的结果。

“生态学”在评估灌溉系统绩效中的作用

对cpr的研究是一项具有挑战性的工作。评估这些系统的可持续性需要认识到跨越多个空间和时间尺度的线性和非线性系统反馈形式的复杂性(Berkes 2002, Young 2002)。诸如社会-生态系统框架(Ostrom 2007)等分析工具已经开发出来，以导航社会经济系统的复杂性。然而，社会经济系统框架以及更普遍的社会经济系统研究通常对其两个组成部分给予了不均衡的关注，社会组成部分和过程比生态领域获得了更多的关注(Epstein等人2013年，Vogt等人2015年)。Rissman和Gillon(2016:7)查阅了120篇SES文章，得出结论:“在SES研究中需要更好地整合生态学。”该系统综述还发现，在自变量-因变量联系的研究中，结果更常见的是一个社会指标，通常是一个社会经济变量。这可能是由于社会科学家在社会经济地位研究中的相对主导地位，以及普遍强调理解资源可用性如何影响人类决策和社会经济地位(Epstein等，2013年)。然而，这里需要注意的是，实际资源结果(如灌溉系统内的水分配公平)与作为绩效代理的因变量(如家庭收入)之间的差距越大，干预变量就越有可能扭曲对资源系统绩效的直接理解(Small and Svendsen 1990)。

为了重新调整SES研究中社会和生态要素之间的平衡，并避免在建立自变量-因变量联系的分析中由于变量间的介入而造成的误差，我们描述了几个用于评价灌溉系统的生态性能指标。在这项研究中，“生态”意味着包括环境和生态变量，这是SES文献中常见的分组。“绩效”一词指的是可以通过其公平性、效率或支持生计安全的能力来衡量的家庭一级成果(Berkes和Folke, 1994年)。土木工程研究集中在农村发展方面，广泛注意一系列系统内的供水问题。Molden和Gates(1990)为灌溉系统性能的几种衡量指标提供了定义。作者确定了充分性(即，在灌溉系统服务的区域内提供必要数量的水)、效率(即，通过确保供水量与需水量相等来节约用水)、可靠性(即，供水量与需水量之间的时间变异性)和公平性(即，供水量与需水量的空间变异性)作为灌溉系统性能的指标。依靠在不同时间和地点对水流的多次实地测量，作者随后将这些测量方法应用于评估斯里兰卡和埃及灌溉系统的性能。

在本研究中，我们使用家庭水平的水输送测量来评估水流量的可靠性(即水输送的变化)和水流量的充分性(即平均流量)。直接采用灌溉系统绩效的生态指标，减少了介入变量的可能性，使我们对影响肯尼亚山地区一系列灌溉系统输水的环境驱动因素的评估复杂化。

研究区域

研究地区的25个灌溉系统被称为社区水项目(CWPs)，位于上Ewaso Ng 'iro盆地的肯尼亚山北部和西北部斜坡上(图1)。在非常短的距离内，盆地内的条件发生了显著变化:从肯尼亚山山顶到研究区西北地区，降水显著减少，从最靠近山的CWPs到更下游的CWPs，生计实践从定居农业过渡到更专注于畜牧业的实践(McCord et al. 2015)。小农在种植作物时主要依靠降雨，但也使用其CWP提供的灌溉用水来补充降雨，延长生长季节，并跨越干旱期。流域人口从1960年的5万增长到2000年的50万(Ngigi et al. 2007)，这反过来减少了流域主要河流的流量(Liniger et al. 2005)。

耦合基础设施系统:社区水利工程的物理人为基础设施特征

所有水塘污水处理厂的水均来自研究区内的一条主要河流，或在某些情况下，从天然泉水取水。水冷处理厂通常位于距水源数公里的地方，依靠7.6-20.3厘米(3-8英寸)大小的聚氯乙烯(PVC)管道将水从水源输送到水冷处理厂的头部。一旦进入CWP，水要么被储存在一个大的水箱或水库中，要么通过组成灌溉系统分配线的PVC管道网络进行重力输送(图2)。然后，水从这些管道通过单个的家庭管线输送到每个宅基地;请注意，个别的家庭线没有显示在图2中。为了保持压力，CWP的分配管线是埋在地下的，并且直径范围很大。在缺水时期，CWP的水箱或水库储存的水经常被释放到家庭。这里调查的水分配网络不同于Lam(1996,1998)等研究中的灌溉系统，后者使用开放的、通常无衬里的沟渠来输送水。

各水煤站的人工基础设施特点差异很大(表1)。水煤站的年龄和配电网的数目就是其中两个例子。历史最悠久的净水计划成立于20世纪70年代初，并于1980年开始向其成员供水，而最年轻的净水计划成立于2008年，直到2011年才开始向其成员供水。老旧的抽水站内的水管可能更容易发生泄漏，导致住户的供水不太可靠，视乎输配电线路的维修水平而定。配电线路的数量从25条线路的复杂配置(图2所示的CWP)到单个的直导管，并在不同的点上固定住户。

耦合基础设施系统:社区水利工程的制度基础设施特征

上Ewaso Ng 'iro盆地以及整个肯尼亚的水管理是多层次的:水资源用户协会(WRUAs)监督子集水区的活动，并通常协调从单一河流或泉水的取水(见图1)，而CWPs管理其社区内的水业务。WRUA为特定子流域的CWPs们创建了一个论坛，以进行沟通、监测水的使用并解决冲突(Dell 'Angelo等人，2014年)。区域用水协调机构在干旱时期发挥着重要作用，因为它们协调其子集水区各水厂之间的用水配给计划，并确保社区只在预定的时间取水。干旱期通常发生在1月和2月，7月下旬到9月有较长一段时间。在一些次级集水区，WRUA人员定期巡视河岸区，以评估水位并防止过度取水。尽管WRUAs在水管理方面很重要，我们在这里的分析主要集中在社区一级的水管理，因此集中在CWP管理委员会设计的机构上。Baldwin等人(2016)对WRUAs给予了更详细的关注。

水处理系统的管理委员会通常由主席、副主席、秘书、司库和其他当选代表水处理系统特定部门的家庭的个人组成，负责设计确保家庭在旱季和雨季都能获得水的程序。在配电网上没有安装水表来提供流量读数的情况下，由于财务原因和管道中大量泥沙造成的阻碍，CWPs没有提供流量读数，管理委员会依靠地区代表报告家庭层面的供水问题(McCord等人，2016年)。所有25个水冷污水处理厂均由这些代表以某种形式将资料转交管理委员会，以确定维修工作的优先次序，并解决供水不良的问题，例如流量低或不可靠。系统维护通常由CWP的一名被称为管理员的有偿雇员执行。

除了依靠CWP特定分支机构的代表报告水资源问题外，管理委员会还制定了用水和成员规则，以应对集体行动的挑战，即由于个人和团体激励机制的不同而产生的困难。这些挑战可能采取拨款困境的形式，即个人过度使用水的决定减少了所有其他用户的可用性，或者提供困境，即个人可能选择免费乘车，而不是提供劳动力投入来维护系统的物理基础设施。为克服拨款困境而制定的规则包括规定在用水时允许和不允许的行为，以及规定违反商定的用水规则的惩罚。通过规定必须为基础设施维修提供劳动力的规律以及对不提供劳动力的惩罚，解决了供应困境。表2列出了其中几个机构。集体行动也可能受到灌溉系统成员的某些特征的挑战，例如一个庞大的、不同种类的成员对水问题特别不关心。我们在我们的统计分析中包括几个变量，如下所述，以解释这些障碍。

管理委员会制定的最后一条值得注意的规则解释了CWP成员在供水短缺时如何分配用水的过程。这通常包括一个循环计划，水可能只通过一个特定的管道一周一次或两次。例如，一个有三条主要线路(a、B和C)的CWP可能只允许在周一和周四向a线的成员供水，在周二和周五向B线的成员供水，在周三和周六向C线的成员供水，而在周日关闭所有线路，不允许向任何成员供水。CWP的管理员通常负责在轮换过程中打开和关闭线路。在会员人数较少的CWPs中，这样的轮换计划只在最干旱的月份进行，而会员人数较多的CWPs则全年强制轮换。

数据和方法

数据收集

用于评估家庭供水的数据收集于2013年5月底至2014年1月底的8个月内。这些数据分为四类:家庭调查、管理者调查、CWP制图和家庭水流量数据。

家庭调查数据

从2013年5月底至2013年9月初，我们对25个污水处理站的750名小农进行了住户调查。肯尼亚的普查人员小组进行了调查，美国的研究助理和研究生陪同进行了调查。在会员人数较多的水塘服务中心，调查对象尽可能不少于30个住户;而在会员人数较少(即少于60人)的水塘服务中心，抽样调查对象最少为50%的会员住户。调查时间约为45分钟，包括有关用水活动、农业做法、家庭和社区属性的问题(表3)。为了获得具有代表性的家庭样本，调查小组走访了每个CWP内所有主要分配线上的家庭。因此，如果CWP有三个主要行，枚举器将在这三行中进行分割。在沿着每条分布线抽样时，枚举员每三分之一的家庭就访问一次，以避免抽样家庭聚集在一起。在每次调查结束时，记录一个GPS点来定位响应。

家庭调查数据是我们用来构建多层次回归模型的家庭层面变量的主要数据源，该模型将在下面描述。

经理调查数据

对每个CWP的主席(有时是管理委员会的另一名成员)进行了调查，以了解社区的使用规则、社区资产(如储水罐和水库)和CWP面临的威胁，如干旱(表3)。此外，这些调查还提供了关于CWP物理基础设施组成的信息，如配电线路的大小和年龄。调查从2013年6月初到2013年9月初进行。

从管理人员调查中得到的数据被用于确定CWPs的年龄，最重要的是，为我们在多层模型中使用的制度变量的构建提供信息。

社区供水工程绘图

在2013年6月至8月的2个月内，绘制了每个CWP的分布线。使用高精度GPS装置记录管道位置。CWP的管理员协助绘制了地图，他指导了这一过程，并提供了有关管道直径的详细信息。

从这项工作中，我们获得了有关管道配电网的数量、总长度、管径和覆盖面积的信息，这些信息反映了以下多层回归模型中人为基础设施的物理变量。此外，测绘工作提供了地理空间信息，用于计算水经过的海拔梯度。

家庭用水流量数据

为了测量单个家庭的供水情况，从2013年7月到2014年1月底，在每个CWP的一个子集家庭中进行了流量测量。在规模较小的水渠抽水站，测量了10个住户，而在规模较大的水渠抽水站，测量了20个住户。参与水流测量的家庭也参与了家庭调查。在确定水流量样本的候选对象时，我们确保选择了CWP的头端、中端和尾端的家庭。

最初，测量供水的努力依赖于安装在单个家庭管线上的流量传感器;然而，管道中大量的沉积物导致水流被传感器阻碍。因此，通过记录装满一个18升桶所需的时间，每周进行一次离散流量测量。为了确保几周内的可比性，在所有其他家庭管道和水龙头都关闭后，使用同一条管道进行测量。总共测量了370户家庭的水量(表3);然而，由于后勤方面的挑战，我们不得不错开每个CWP流量测量活动的开始日期。这导致在一些CWPs内的家庭测量量比其他的要多。例如，在最后一个开始流量测量的CWP中，从2013年9月9日到2014年1月24日，对20个抽样家庭的每个家庭进行了总共21次的访问，而在第一个开始流量测量的CWP中，从2013年7月9日到2014年1月29日，对20个抽样家庭的每个家庭进行了总共28次的访问。

这些流量测量被用来构建多层次回归模型的因变量。此外，它们还为我们对水冷渠内和水冷渠间水不对称的调查提供了信息，我们在“结果”一节中对此进行了说明。

多层次回归模型

社区和家庭层面的数据均纳入多水平回归。由于下面指定的原因，我们在分析中没有包括WRUA级别的变量。本节总结了被认为会影响供水的社区和家庭层面的变量，然后描述了多级模型本身。

因变量:平均水流量和水流量变异性

构建了两个家庭层面的因变量:平均水量和水量变异性。这两个变量将有助于理解CWP内供水(研究问题1)和家庭用水不对称(研究问题2)的环境驱动因素。流量的可变性与“可靠性”性能度量有关，Molden和Gates(1990)将其描述为交付水量的时间均匀性。平均流速与同一研究中的“充分性”测量有松散的联系，但我们没有像Molden和Gates(1990)建议的那样将作物需水量纳入该测量。

我们通过计算每个抽样家庭在进行测量的总周数内的平均流量(以L/min为单位)来计算平均流速(如图3所示)。我们通过计算每个抽样家庭的水流量变异系数(CV)来评估流量的可变性。这是通过计算每个家庭在总测量周数上的流量标准差来实现的。然后用流量的标准差除以每户的平均流量，得到了每户的流量CV(图3)。这两种性能指标的描述性统计数据见表4。

自变量:供水结果的多层次耦合基础设施系统驱动因素

为了清晰起见，我们将CIS解释变量分为四类:物理的人工基础设施;机构基础设施;生物物理特征;包括集体行动障碍(表4)。在每个类别中，我们都指出了驱动因素是社区级变量(第2级)还是家庭级变量(第1级)。“制度基础设施”类别中的几个变量代表了总条件、总制裁或监测实体总数的总和。例如，水的使用可能由WRUA人员、CWP管理员和一个CWP中的每个配电线路的代表(三个监测实体)来监测，而另一个CWP可能只通过管理员(一个监测实体)来监测水的使用。Lam(1998)在对资源结果的研究中也采用了这种总和方法。对于这些求和变量，表4的注释部分列出了一些更常见的惩罚或成员资格标准。表4中列出的所有解释变量都包含在多层模型中，如下所述，除了“管道总长度(m)”。该变量被剔除，因为它与“面积覆盖(km²)”、“成员总数”和“配电网数量”高度相关。

自变量与水流结果之间的假设关系见表5。首先看一下“物理人造基础设施”类别中的变量，我们的预期受到Makurira等人(2007)等研究的影响，该研究发现，在他们的研究中，更大、更复杂的输水网络有更高的输水损失发生率。因此，那些表明水要经过很远的距离才能到达家庭(例如，“区域覆盖范围”或“从取水到家庭的距离”)或表明水要经过复杂的管道网络(例如，“配电网数量”)的变量预计会减缓平均水流量并增加水流量的变化性。CWP的年龄预计也会影响水流结果，较老的管网预计会有更高的泄漏发生率，导致平均水流变慢和增加变化。

根据当地条件精心制定并得到资源使用者同意的规则有望促进集体行动和有效管理(Lam 1998年)。由于每个被分析的CWPs都被赋予了自主设计自己规则的权利，我们假设，实施更多用水限制的治理机制将与更强的供水结果相关(即更高的平均水量和更低的流量变化率)，而较少的限制则意味着错失了组织水管理责任的机会，并因此减少了家庭层面的供水(表5)。这一假设依赖于这样一个假设:研究区域内的资源管理人员信息充分，愿意为其选民的最佳利益做出决策;我们试图通过变量“会议出席率”来获取成员关注的资源管理人员知识。水经理决定限制CWP的会员增长(即，对“会员变更”的“No”回应)被认为是对供水信息和对CWP用水需求的理解进行了精心权衡的结果。CWP决策者更好地获取和利用信息，以做出有关成员增长的艰难决策，预计将产生强有力的资源分配结果(例如，Agrawal和Gupta, 2005年)。采用湿季轮流用水时间表的水冷服务计划预计会降低家庭平均水量，增加家庭流量的变化，因为在一些水冷服务计划中，湿季轮流用水的需要意味着会员人数的增长超过了最佳水平。

这里应该指出的是，机构基础设施类别中的所有自变量都是由CWP管理人员作为“使用中的规则”向我们报告的。换句话说，根据管理人员的说法，这些规则是真正在实地执行的。我们在这里进行区分的原因是将这些规则与可能存在于纸面上但在实践中没有执行的正式实践区分开来。

生物物理驱动因素和水流结果之间的预期关系只是反映了在更陡的海拔梯度存在时资源提供将得到改善的预期(表5)。

最后，我们为“其他途径”类别内的变量提供了假设关系(表5)。由于与日益增加的协调和组织挑战有关，预计更多的成员将阻碍水的输送(哈丁1982年)，由于对信任和合作的挑战，预计更多的异质群体也将阻碍水的输送(奥斯特罗姆2005年)。越来越多的储水设备预计将导致家庭降低其用户群体的价值，因为水可以通过多种来源提供。在这一类别中，我们还包括了“居住年限”和“会议出席率”，这两个指标都旨在反映个人在CWP职责中的参与程度。经常参加社区会议的长期成员预计会更多地参与物理基础设施的修复和报告流量问题，因此预计会有更高的家庭流量率和更低的流量变化(Kopelman et al. 2002, Lockwood et al. 2010)。此外，参加多次会议的参与成员能够将有价值的CWP分支机构或区域信息传递给负责维护和维修决策的管理层(Ostrom和Gardner, 1993年)。

多层次模型描述

由于预测变量的层次性，建立了多水平回归模型。这些模型是普通最小二乘(OLS)回归的复杂类，但与OLS分析不同的是，多级回归允许检查分组数据的多层内部和多层之间的关系(Woltman et al. 2012)。在目前的分析中，存在两个层次级别:家庭(第1级)和CWPs(第2级)。由于两个原因，我们没有将wrua作为第三个级别包含在我们的模型中。首先，我们调查的家庭使用的25个CWPs位于5个区域用水管制区内;因此，在第三个层次内的群体数量可能只有5个，由于计数低，结果可能存在偏差(Kreft和de Leeuw 1998年，Maas和Hox 2007年)。第二，尽管WRUA在旱季制定了水共享计划，但表面上，一旦CWP从河里抽出水，它的作用就停止了。而且，由于WRUA的水共享时间表是不固定的(J. Mwangi，个人沟通)——也就是说，他们在一年中不会改变——WRUA对家庭一级供水的最终影响可能与CWP的作用相比是最小的。模型中的第一级因变量，平均水流和水流CV，都被记录为正态分布。

为了演示该模型，考虑式(1):

(1）

地点:

Y_ij=因变量测量我家庭嵌套在jth CWP;

β₀=拦截参数;

X₀=截距参数指示符;

β_p=捕获模型固定效应的家庭级参数;

γ_问=捕捉模型固定效应的CWP水平参数;

X_ijp=的p描述家庭特征的预测因子;

Z_金桥=的问描述CWP特征的预测因子;

u_j₀的随机效应j关于拦截的CWP;

u_{j - 1}的随机效应j斜坡上的第th CWP;

Z_j₀的指标jCWP的随机拦截;

Z_{j - 1}的指标jCWP的随机斜率;

e_ij的随机误差项我家庭嵌套在jCWP。

固定效应，或在组间不变的值，在家庭水平上用β捕获_p在CWP水平与γ_q。X_ijp和Z_金桥项分别代表家庭级和cwp级预测因子。随机效应，或在组间允许变化的值，被e_ij和你在CWP水平上_j₀和你_{j - 1}．

我们使用SAS的MIXED程序进行分析，并使用限制极大似然(REML)估计参数。REML方法已被证明能对随机效应产生更准确的估计(Twisk 2006)。给出了随机效应存在的协方差结构。我们尝试了几种协方差结构，并确定了“方差分量”结构。在构建多层次模型时，我们遵循了Raudenbush和Bryk(2002)的建议:我们最初将所有变量定义为固定的，然后将它们增量地添加到随机语句中，直到找到最佳拟合模型。我们使用SAS中的VIF选项对这些自变量配置进行多重共线性测试。所有VIF值均低于10，表明多重共线性不是问题。

结果

所有水冷滤水厂均致力为会员公平分配用水。对于许多水电厂来说，这是其结构中明确规定的核心目标，并假定每个接驳处都应接收相同数量的水。然而，表6说明了化学品处理厂内存在的不对称情况，以及实现公平分配极为困难的明确现实。这些结果有助于满足我们的第二个研究问题，该问题旨在了解社区内部和社区之间的供水差异。所有水渠抽水区至少有一个家庭的流量变异性(即水流CV)比水渠抽水区的平均变异性至少大一个标准差(表6表示某一特定水渠抽水区的所有调查家庭的平均变异性大于水渠抽水区的平均变异性的一个标准差)。换句话说，如果将一个标准偏差作为可接受的供水可靠性和不充分的供水可靠性之间的分界线，那么似乎没有一个CWP的供水一致性是所有成员都可接受的。就同一WRUA的CWPs的流量可靠性而言，似乎也没有明显的趋势。例如，南uki WRUA包括nan - cmp -3，它的样本家庭可靠性不足的百分比最小;然而，它也包括nan - cmp -5，其可靠性不足的家庭比例最大。我们认识到，通过比较家庭用水供应和家庭用水需求，可以进一步研究水的不对称，因为一些家庭，例如重度灌溉的家庭，将比其他家庭需要更多的水。 This was not analyzed in the current article because we were primarily interested in understanding the “supply” of water within CWPs, i.e., the drivers of water delivery and inequities in water delivery. We anticipate investigating water supply asymmetries alongside water demand in future analyses.

在平均流速方面，家庭也经历了一系列的结果(表6)。例如，面积57.6平方公里的CWP n -CWP-5的平均家庭流速为每分钟8升，而面积仅0.2平方公里的nau -CWP-1的平均流速为每分钟44升。与流量变异性一样，不仅CWPs之间，而且CWPs内部也存在流量不对称现象。在25个水冷滤水站中，只有6个水冷滤水站能以与水冷滤水站平均流量相差一个标准偏差的速度向所有住户供水。在两个水渠抽水站中，近三分之一的受访住户取水的速度低于水渠抽水站的平均流量一个标准差，而在另外11个水渠抽水站中，至少15%的住户取水速度低于水渠抽水站的平均流量一个标准差基准。

有证据明确表明，水煤站内部和水煤站之间的水分配是不均匀的，因此使用多级回归模型来了解驱动这些水输送结果的背景因素。此外，由于回归模型考虑到更广泛的独联体，而不是主要集中在体制结构上，并且使用家庭一级供水数据而不是依靠业绩指标来评估业绩，因此其结果旨在为共同资源池的资源文献中尚未提供的资源提供解释。这些多层次回归结果有助于满足我们的第一个研究问题，该问题试图了解CIS的元素如何影响水的输送。首先考察以平均家庭流量的对数为因变量的模型(表7)，向家庭提供足够数量的水以满足其农业需求的挑战与“物理人造基础设施”类别中的几个特征显著相关。位于较老旧的水冷渠辖下拥有较多配电网的住户，其平均家庭用水量似乎较高。这与我们在表5中提出的两个假设相矛盾，并表明一个CWP，如NN-CWP-5(1972年建立，有24条配电线路)，可能比一个CWP，如nguyen -CWP-5(2008年建立，有8条配电线路)，为其家庭提供更高的流量。与我们假设的关系一致，当水流经较短的距离和较陡的海拔梯度时，无论是从河流到CWP入口还是从CWP头端到宅基地(从“生物物理特征”类别来看，尽管仅在0.10水平显著)，家庭流速都较高。因此，位于nguyen - cwp -2系统基础设施末端(配电线路总长度:22,157米)的家庭平均经历的流量低于位于nguyen - cwp -3系统末端(总长度:834米)的家庭。

在“机构基础设施”类别内，显著的关系表明，在CWPs内，家庭水流量更高，从而允许成员增加，并对管道损坏实施较少的制裁。这两个协会与表5中的假设相反，表5预测，如果要分配水的家庭更少(即限制成员资格)，管理者愿意制定一系列制裁策略来打击非法活动，CWP的绩效将会提高。最后，在“集体行动/其他途径”类别中，成员总数与家庭流动率呈负相关。这种关系与我们的假设是一致的，即集体行动可能会受到更大的成员群体的挑战，从而导致较差的供水。

检验第二个多水平回归模型(表8)，该模型使用家庭流量CV的对数作为因变量，在“物理人工基础设施”类别中，只有一个变量是显著的:分配线路的数量。这种关联表明，在配电网较多的CWP内，家庭的可靠水量较低，这与我们从表5中的假设一致。因此，尽管根据先前的回归模型，位于多个水渠抽水站(例如NN-CWP-5)内的住户平均流量较高，但这些住户的供水可靠性可能较差。

在“机构基础设施”类别内，属于湿季轮用水及因未能缴付每月维护费而受到较轻制裁的水煤厂住户，其家庭水流量较可靠。这些关系挑战了我们提出的假设，并表明一个CWP中的家庭，如L-CWP-3，在湿润季节在成员之间循环供水，可能比一个从不循环供水的CWP中的家庭有更可靠的供水。此外，加入CWP需要满足更大的条件集，这似乎与更可靠的流量相关，在这种情况下，这与我们提出的假设一致(尽管该变量仅在0.10水平上显著)。

最后，关于“集体行动/其他途径”类别，更多样化的成员关系到更可靠的供水。这种关系再次挑战了我们提出的一个假设，该假设预期，一个群体的差异越大，个人就越难以集体解决拨款和供应困境，从而导致更不可靠的供水。在下一节中，我们将通过讨论潜在的因果关系，为这些结果提供额外的视角，这可能为一些令人困惑的关系提供解释。

的现实意义表7和8的预测变量,我们计算每个变量的边际效应估计增加一个标准差指标变量的影响(表9)。我们生产这些估计在类似的方式考克斯和罗斯(2011):每个预测变量的标准偏差从表4乘以系数来源于多层次回归(表7和8)估计边际效应。然后将这些值除以结果变量的标准差，计算结果变量的标准差在边际效应中所占的百分比。例如，在解释水流CV的模型中，配线数的边际效应为0.160(0.021 * 7.632)，代表了水流CV标准差(0.160 / 0.1782)的90%。表9表明，考虑到家庭流量的广泛范围，平均流量模型中预测变量的边际效应相当小。就水流CV而言，因变量标准差的百分比要大得多。这是由于流量特别可靠的家庭和流量特别不可靠的家庭之间的范围较窄造成的。尽管这两个模型在理解驱动供水结果的环境因素方面都很有价值，但表9表明，预测变量在解释水流量CV的变化方面比解释家庭平均水流量更有效。

讨论

耦合基础设施系统中的因果关系

在本研究中，我们从CIS的制度基础设施、物理人工基础设施和生物物理基础设施中查询元素，通过两个多层模型来评估资源配置，这有助于满足我们的第一个研究问题。通过包括制度、技术和生物物理特征，在解释与因果关系相关的结果时出现了一个挑战。在解释CPR研究中的因果关系问题时，Anderies等人(2016)回到了制度安排在解释资源结果中受到青睐的观点，他们继续指出，在某些情况下，这些制度特征的组合实际上可能是独联体内部动态的产物，而不是为补救不想要的资源结果而规定的治疗。换句话说，在某些情况下，制度基础设施需要被视为“从某种特定情况中产生的”，而不是“分配给”某种特定情况(Anderies et al. 2016: 508)。为了进一步证明这一点，我们利用回归模型返回的混杂关系之一。

早些时候，我们假设，在那些对破坏CWP管道实施较少制裁的cwwp内，家庭水流量会更低。我们的理由如下:更多的制裁将导致更合规的CWP成员，这将确保管道的完整性，并产生更好的性能结果，如更高的家庭流量。然而，我们的回归模型返回了相反的结果，表明破坏管道的惩罚越少，流量越高。然而，我们推测，这是一个反向因果关系的例子，CWP管理委员会决定减少制裁反映了委员会的理解，例如，物理的人造基础设施得到了很好的照顾，生物物理环境的因素不会阻碍水的输送。换句话说，有限的制裁并不会导致更高的流量;相反，因果路径是相反的:由于人工和生物物理基础设施的潜在适应性，使得管理委员会可以在不影响供水成果的情况下实施更少的制裁。Agrawal(2001)同样认识到，研究人员需要在基于cpr的案例研究中认识到反向因果关系，这些案例研究主要关注制度安排。在将我们的焦点扩展到制度基础设施之外时，我们的分析提供了对Agrawal(2001)和Anderies等人(2016)提出的因果关系问题的新理解。此外，从更广泛的CIS中包含元素有助于避免虚假相关谬误:当真正的关系与被忽略的变量有关时，错误地将特定结果与被研究变量联系起来。这就是把重点放在体制基础设施而忽视独联体其他要素的分析的风险。

信息交流以改善结果

对于水冷处理中心的管理委员会或全球任何不同的CPR用户群体来说，要了解哪些家庭的供水质量不佳，以及独联体在导致这一结果方面的贡献力量，需要提供家庭层面的信息。我们先前指出，财务和技术问题阻碍了在家庭供水管线上使用流量传感器。在没有这些测量设备的情况下，分公司或地区代表负责向其CWP管理委员会报告流量阻塞问题。这是一项重要的信息传递，旨在改善家庭供水。在回归模型中，我们加入了一个变量，表示一个家庭每年参加与水相关的会议的次数。在缺乏关于各分支机构代表及其职责的全面数据的情况下，我们认为这个变量将是一个适当的替代办法:特别关心与水有关问题的个人将更有可能向管理委员会报告这些问题，因此更有可能取得更好的流量结果。我们感到惊讶的是，考虑到知识转移的重要性，这个变量在两个回归模型中都是不显著的，因为它是在实地工作中向我们解释的。事实上，当管理委员会的一个小组被问及其全体会议的情况时，18个委员会中有15个委员会指出，在这些会议上，各支部的代表经常提出关于水量不足的抱怨。随后，从基层妇女工作委员会获得的章程和细则的审查显示，在14个基层妇女工作委员会中，有11个在其委员会中设有专门的职位，由负责传达选民关切的支部代表担任。

有可能，一个更好地针对分支机构代表和管理委员会之间关系的变量可以确定一种交换资料的信号。也可能是这样的，在会员总数和家庭流动率之间发现的显著关系中，这一信号被捕获了，它将会员CWPs较大的家庭与流动率较低的家庭联系在一起(见表7)。Agrawal和Goyal(2001)等研究表明，集体行动可能受到群体规模的挑战。在我们的分析中，较大的成员可能会使协调更加困难，阻碍成员之间的信任形成。各分支机构代表和水处理方案管理委员会之间的信息交流可能是协调困难造成水的不对称的领域之一。在这种情况下，我们可以预期，在一个有25个成员的CWP内，如n-CWP- 4的沟通要比在一个有800多个成员的CWP内，如n-CWP-2的沟通更加流畅。如果这是正确的，那么信息交换信号可以在成员规模和供水之间的关系中捕获。

供水方案管理委员会无法掌握家庭一级的供水数据，以及关于独联体各部门与供水之间的联系的资料有限，这表明，持续举行成员会议和与管理委员会密切沟通可能是解决供水不良结果的最有效战略。构成独联体的广泛内容似乎确实是反恐工作组会议上讨论的共同主题。8个CWP管理委员会表示，经常与其成员讨论人工基础设施的物理状况，每当决定增加新成员时，都会对配电线路的适宜性进行评估。在这些会议中讨论的主题包括物理基础设施的年龄和在特定分支上已经存在的配电线路的数量。在这些会议期间，体制基础设施也受到注意。例如，对旱季何时开始在配给线之间循环供水的评估严重影响农民的种植和收获决策。随着雨季的减少，通常会与CWP成员举行会议，以评估由更高治理级别(如集水区级别WRUA)提供的气候信息，以评估水循环规则集。最后，用户组成员之间以及这些成员与管理委员会之间的沟通似乎是这些会议的优先事项。除了个别人士在大会上报告他们对水流的关注外，用户也会对其他CWP成员的行动提出他们的关注。在管理委员会的18次采访中，有13次对其他成员的行为表示不满，例如某人过度用水或未能保持某条输电线良好维修，这些都是管理委员会在大会上的常见话题。 These channels for communication help to address collective action dilemmas when they arise and offer means by which water delivery concerns are addressed.

结论

管理一个复杂的资源系统依赖于关于CIS的大量信息。这项研究展示了供水与构成肯尼亚山地区25个水厂的物理、人为、制度和生物物理基础设施的一系列要素之间的关系。在描述这些关系时，我们讨论了因果关系问题以及信息共享在确保用户组成功方面的作用。就信息共享而言，这一行动的重要性可以总结如下:由于缺乏实时的家庭层面数据来评估CWP的表现，信息共享为成员提供了机会，以传达对流动不足者的关切，并解决他们可能存在的物理和机构基础设施状况的问题。

我们相信，这项研究对CPR文献以及更广泛的社会生态系统(SES)文献做出了一些重要贡献，我们围绕CISs重新定位了这些文献。首先，我们通过使用避免使用代理变量的家庭级数据对用户组性能进行了评估。在估计用户组性能时，我们认为这是很重要的，以避免由插入变量引起的并发症。其次，我们解决了SES文献中两个普遍提出的问题:生物物理元素的代表不足，以及在评估系统结果时赋予制度属性的重要性经常被夸大。最后，我们谈到在缺乏用于评估资源供应的复杂技术的情况下，通信和信息共享的重要性。因为它涉及到评估CPR用户群体的成功和失败的研究，这些贡献都是进一步研究和探究的成熟之处。

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