研究，一部分的特别功能一个美丽的新世界:将人类福祉纳入保护之中

人类福祉的科学与政治:普吉特湾修复指标共同创造的案例研究

• 摘要
• 简介
  • 将幸福科学与社会公正政策相结合
  • 上下文
  • 一个概念模型
• 方法
  • 指标制定与评级
• 结果
  • 人类福祉指标的偏好因用户组而异
• 讨论
  • 社会公正的福祉指标
  • 政策驱动研究中的竞争价值
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

在关于[科学]利用的文献中，最持久的观察是，研究人员和使用者属于不同的群体，有着非常不同的价值观和意识形态，这些差异阻碍了利用．(拜尔和特里斯1982:608)

人类社区的福祉与地球生物物理环境的健康有着不可分割的联系(Yee等人，2012年;Biedenweg等人，2016年)。人类依靠自然获得物质、经济和文化利益(Daily 1997)，而全球的生态系统都受到人类活动的影响(Collins et al. 2011)。这种认识是“社会-生态系统”一词的基础(Ostrom 2009)。管理健康的社会生态系统的关键是有效地整合环境、经济和社会需求，结合科学的特殊性和社区决策的整体性(Yee etal . 2012)。

科学数据被广泛认为是监测和预测生态系统健康未来趋势和制定适当管理策略的关键组成部分(Yee等，2012年)。但是，虽然许多区域已经很好地确立了生态指标(例如，国家研究理事会2000年)，但关于养护的具体社会指标一直在辩论中。在过去的十年中，研究探索了不同利益相关者群体的自然环境管理对人类福祉的影响维度(例如，Donatuto等人2011年，Scott 2012年，Biedenweg等人2014年，Amberson等人2016年)。虽然似乎对相关的福祉的广泛类别(如经济、社会、文化和心理)有普遍的共识，但这些类别的可测量指标似乎与环境有关(Biedenweg 2017)。为了确保管理决定考虑到与生态系统的健康最密切相关或受管理行动影响的福祉方面，大多数资源管理机构将需要完成选择与其具体社会-生态系统问题有关的人类福祉指标的过程。

与大多数规划过程一样，选择指标的过程和标准容易产生偏差，可能会不公平地影响某些利益相关者群体(Norton 2015)。例如，历史上使用的主要社会指标是经济指标(Diener和Suh 1997)，如自然资源就业和GDP。尽管这些指标代表了许多人的价值观，但它们并不代表那些价值观和福祉依赖于非经济利益的人，如在自然环境中的审美机会和文化实践(Satterfield et al. 2013)。从公共机构获得资金的公共机构和组织，包括许多自然资源和养护团体，对其所有成员负责，根据定义，应关心在整个政策过程中利益的公平分配。此外，这种对社会正义的关注不仅履行了一种道德义务，而且对不同观点和利益的考虑也可以导致更大的管理成功(Ban et al. 2013)。

将幸福科学与社会公正政策相结合

在整个科学领域，一直有人呼吁将科学知识更好地融入政策制定，包括在决策时使用“最佳可用科学”(Sullivan et al. 2006, Rudd 2011, Sutherland 2011, Jenkins 2012, Young et al. 2014)。将科学知识融入政策的标准做法往往是线性的，保持信息创造者和信息用户之间的差距(Young et al. 2014)。然而，这种方法是有缺陷的，因为它忽略了这样一个事实:当共同创造时，知识往往更相关(Cash等人，2006)，政策过程包含了各种信息类型和相互竞争的价值观(Rose 2015)，科学信息往往不符合政策需求和时间表(Vogel等人，2007)。这些缺陷导致人们建议从事跨学科的双向互动，专注于建立人际关系，以满足科学和政策需求(Young et al. 2014)。特别是，研究人员建议科学家和决策者进行更多的“边界工作”(Rose 2015)，共同发展研究和政策，促进跨学科研究，鼓励决策者和科学家之间的长期对话，并将科学家嵌入决策机构(Jenkins et al. 2012, Young et al. 2014, Rose 2015)。

缺乏对科学数据的利用是一个普遍存在的问题，以至于管理领域的研究人员试图理解这一巨大的鸿沟(例如，Pelz 1978, Beyer和Trice 1982)。他们发现，政策决策涉及在具有不同价值观和过程的本质不同的群体中反复、有选择性地吸收信息，而科学信息是基于由选定的个人群体进行的结构化数据收集过程。这些不同方法和偏好的整合意味着重要的权衡，以产生“同时可信、合法和相关的知识”(Young et al. 2014:389)。我们认为，这对于产生能够导致社会公正决策的知识也是至关重要的。

在环境问题中考虑社会正义有多种理论基础(Schlosberg 2007, Edwards et al. 2016)。美国早期的理论侧重于在社会群体之间公平分配风险，这些群体通常会根据其社会阶层或种族受到不相称的影响(Schlosberg 2013, Martin et al. 2016)。最近，环境正义框架变得越来越多元化，正如Amartya Sen(1999)关于能力的基础性工作所表现的那样。这种概念化认为，正义超越了风险和利益的分配，将承认和参与纳入了一个过程(Edwards et al. 2016)。在这样做的过程中，它优先考虑个人过他们自己认为有价值的生活的能力。

尽管在司法文献中很少明确，但一些人认为，环境正义的能力方法本质上是关于保障个人和社区福祉(Edwards等，2016年)。幸福的理论基础可以在一些社会科学中找到。在经济学和发展领域，Sen(1999)将主观满意度、物质支持和实现自主生活的能力确定为幸福的三个关键组成部分。心理学文献将幸福划分为两个领域:享乐的，影响个人日常幸福的经历;以及euudaimonic，即允许社区“过上美好生活”的广泛组成部分(Kahneman et al. 2003)。幸福的享乐概念化可能更符合传统的基于公平的环境正义方法，而多元的环境正义结构可能更好地构建了幸福(Edwards et al. 2016)。人类学、地理学和社会学可能从更相关的意义上考虑幸福(White 2010)，在这些意义上，幸福是一个过程，而不是一种状态。在这种情况下，对幸福的衡量将更多地以定性和政治进程为基础，而不是以定量为基础的科学。

由于福祉与社会正义之间的根本联系，选择人类福祉指标为保护战略提供信息，为促进正义提供了许多机会。例如，科学家倾向于根据科学严谨的各个方面对潜在指标进行评级(Samhouri et al. 2009)，决策者可能更关心的是潜在指标是否为广大公众所理解，而公众成员可能会受到能够使他们个人日常幸福的因素的激励。使这些偏好透明的一种方法是使用标准来指导决策(Samhouri et al. 2009)。标准是代表做出选择的人的价值观的显式品质，例如指标是否在理论上合理或容易理解。

我们比较了当地利益相关者、社会科学家和地区决策者对人类福祉指标的偏好。我们将通过华盛顿州普吉特湾的一个案例研究来回答以下问题:在选择用于自然资源监测和目标设定的福祉指标时，利益相关者、科学和政策偏好的整合如何帮助我们整合当地、科学和政治优先事项?幸福指标的选择与社会公正有什么关系?

上下文

普吉特湾有超过400万人居住在12个县和19个部落，分布在4个海洋盆地(普吉特湾研究所2015年)。这个复杂的社会生态系统有一个州政府管理机构——普吉特湾伙伴关系(the Partnership)，负责协调普吉特湾从山顶到白顶的恢复工作，主要有6个目标(普吉特湾伙伴关系2014):

1. 健康的普吉特湾支撑着健康的人们。
2. 健康的普吉特湾维持着我们的生活质量。
3. 物种和生命之网欣欣向荣。
4. 生境得到保护和恢复。
5. 河流和小溪的流动水平支持人类、鱼类和野生动物。
6. 海洋和淡水是干净的。

该伙伴关系有三个管理和咨询机构:科学小组(SP)，这是一个由13名区域专家组成的跨学科小组，担任科学顾问;生态系统协调委员会(ECB)，由27名来自联邦、州、地方和部落政府、自然资源行业、商业和开发以及环保非政府组织(ngo)的不同利益相关方代表组成，担任利益相关方顾问;以及领导委员会，这是由总督委任的7名市民组成的委员会，负责作出行政决定。伙伴关系协调涉及城市、县、部落、私营公司、州和联邦机构以及学术和非营利组织。今后，“决策者”一词将同时适用于欧洲央行和LC。

2010年，该伙伴关系通过了21项“生命体征”，即由1个或多个指标和相关恢复目标组成的科学措施，以监测恢复状况并促进战略制定。这些初步指标主要集中于生态系统，即法规中的目标3到6，并负责随着时间的推移制定适当的人类健康和福祉指标(Wellman等人，2014年)。例如，水质指标包括鱼类有毒物质、海洋沉积物质量、淡水质量和海洋水质的指标;水量指标为夏季溪流流量;生境指标包括河口、洪泛平原、土地发展和土地覆盖变化、鳗草(目前)床和海岸装甲;物种和食物网指标包括鸟类、太平洋鲱鱼(Clupea pallasii)、虎鲸(Orcinus虎鲸)和奇努克鲑鱼(雄鱼tshawytscha)．我们描述了从制定理论上可靠、实际相关和社会公正的人类健康和福祉指标中获得的过程和教训。我们3位作者组成了核心团队，在3年多的时间里设计和实现了该项目。

一个概念模型

伙伴关系的任务是领导和协调普吉特湾的恢复，需要有坚实的科学理论应用基础，并对普吉特湾的社会生态系统有细致的了解，整合生物物理和社会组成部分，以实现与六项目标相关的生态系统成果(Harguth等，2015年)。与大多数自然资源管理机构一样，生态框架的制定，包括不同尺度、生物和生态系统的生态健康指标，得到了早期的关注。社交框架在几年后出现，但直到2015年还没有制定出具体的指标。此外，这两个框架，即社会-生态系统之间的联系是模糊的。因此，在制定社会指标以突出优先科学和管理行动之前，项目团队咨询了生物物理学和社会科学家以及机构工作人员和决策者，以开发一个专门针对普吉特湾的社会生态系统概念模型(图1)。

综合模型区分了普吉特湾恢复的两类目标，即与人类福祉有关的目标和与生物物理条件有关的目标，并阐明了生态系统的其他组成部分如何影响这些目标的实现。该模型的主要目的是演示人类福祉的递归性质。我们没有像《千年生态系统评估》(2005)中所述的那样，将其仅仅定义为生物条件的结果，而是将其定位为对生物环境产生积极和消极影响的人类行为的决定因素，同时也依赖于与生态系统服务和自然资源管理策略相关的收益和限制。我们相信这是社会生态系统中反馈循环的真实表现，因此是确保我们监控系统关键组成部分的关键步骤。无意中，在把幸福作为一种塑造行为的能力时，该模型也承认，没有幸福，我们就不可能有一个社会公正的社会生态系统。

为了定性分析该伙伴关系监控整个社会生态系统的能力，该伙伴关系现有21个生命体征，研究团队在他们要监控的概念模型的位置上添加了代表每个生命体征的彩色楔形(图2)。如果生命体征是该结构的直接度量，则将其放在一个形状上，如果生命体征是预测该结构的代理，则将其放在一个箭头上。在做这项工作的过程中，我们强调了我们已经怀疑的问题:人类的幸福状况没有被基于当时最好的生态科学和政治利益而采用的原始生命体征所解决。一些生命体征间接衡量人的幸福，但没有直接衡量人的幸福;人们提出了生活质量，但从未付诸实施。

方法

指标制定与评级

制定和采用指标的过程分三个阶段进行。首先，研究团队与来自三个当地流域的居民合作，以确定当地相关的人类福祉指标，并测试假设，即在不同的环境中，存在太多的可比性，无法找到共同的人类福祉指标(Biedenweg 2017)。各地社会生态环境差异较大;一个是城市中心，一个是农业产粮区，而第三个相对原始，有第二套房的房主和几代人的资源型社区。在每个区域，通过访谈、文献综述和利益攸关方研讨会制定了指标。我们定义这些指标的方法集中在享乐幸福感的心理建构上。具体来说，我们要求人们考虑他们的自然环境是如何促进他们的幸福的，这促使参与者思考他们个人的幸福状态。使用滚雪球抽样方法，要求受访者推荐与他们有非常不同的偏好的人，我们试图平衡不同社会群体在指标概念化的代表。

邀请利益攸关方根据他们在访谈中获得的关于人类福祉各个领域的专业知识参加讲习班;例如，来自环境和社区公共卫生部门以及以娱乐为基础的非政府组织的员工就身心健康领域提供了反馈;商会、农业推广、保护区和以自然资源为基础的产业的成员评价经济领域的指标;教会和社区组织的领导人也为社会和文化领域做出了贡献。部落成员被邀请参加所有小组。尽管我们承认这些个体中的每一个人都掌握了他们所分配领域之外的知识，但由于认知能力的限制，我们认为每个参与者在可用的时间内只能专注于一个群体。此外，参与者被邀请参加他们喜欢的任何一组，尽管大多数人选择在他们认为自己拥有最多数据驱动证据知识或丰富经验的组中工作。参与的利益相关者被要求根据相关性和重要性对提议的指标进行评级(表1)。我们将相关性定义为“对利益相关者有意义并代表管理优先事项”，而将重要性定义为“为现有的指标列表提供独特的附加价值，而不是多余的”。然后比较三个地区的结果指标的相似性。至少在两个区域，利益攸关方根据这些标准对23个指标进行了高度评价(表2)。

虽然讲习班的主要目标是确保指标的多样化代表，但正是在这一点上，我们认识到为所有利益攸关方发展一种合法的相互作用是不切实际的。例如，一些农村茶党成员拒绝参加会议，因为他们觉得会议的结构对他们构成了威胁。具体来说，他们不喜欢有四个推动者和一个要求他们推荐政府将度量的指标的过程。他们倾向于完全取消政府活动;因此，整个研究的重点并不符合他们的优先级。尽管如此，我们还是试图通过提出围绕信任和代表性的环境治理指标来代表他们和其他人的关注。

我们进程的第二阶段从指标制定转向采用。研究小组请伙伴关系决策者(欧洲央行和LC)对利益攸关方提供的23项指标进行评级。为了促进这一过程，相关标准是从普吉特湾和美国各地采用海洋生态指标时使用的更大的标准列表中选择的(Kurtz et al. 2001, Kershner et al. 2011;表1)。这些标准在征求答复之前已得到合作伙伴关系SP的批准。提议的指标通过在线调查发送给合作伙伴关系LC(7个)和欧洲央行(27个)的所有成员。在调查中，他们被要求对每个指标按照1到4的等级对其满足5个标准的能力进行评分。16名成员完成了评级。为了进行分析，收到2.5或更高平均答复的指标被认为是高候选指标。

此外，作为伙伴关系政策的一部分，要求外部社会科学家审查各项指标和整个过程，以确保使用现有的最佳科学。因此，我们对当地衍生的指标保持了并行的科学评估。对于社会科学家，我们从相同的原始列表(Kershner et al. 2011)中选择了11个与指标的理论和方法鲁棒性相关的标准。同样，这些标准在获得回应之前，由于其科学严谨性得到了伙伴关系SP的批准。三位在人类福祉和指标方面具有专长的社会科学家通过电子邮件发送了一份Excel电子表格，向他们提供了23个指标。受访者被要求根据11项标准，使用简单的是/否/不清楚量表对每个指标进行评级，然后提供对该指标的良好、临时或不适合的最终总体评级。被至少两名审稿人评为“好”的指标被认为是社会科学家的高候选指标。

来自当地利益相关者、区域决策者和外部社会科学家的反馈对于解决该地区关于科学严谨性、利益相关者价值观的代表性和政治可行性的各种关切至关重要。我们将这种跨学科的优先排序延续到第三阶段:指标的最终排名。由两名作者和外部社会科学家以及另外两名专门从事社区外联和协调工作的伙伴关系员工组成的特别工作组开会，根据社会科学和决策者的审查，选择最终采用的指标。之所以选择这个团队，是因为它了解人类福祉背后的科学、指标选择过程以及区域和地方层面伙伴关系的管理背景。为了使工作组的决策标准化，在听取了决策者和科学评审并考虑了如何最好地维护人类福祉指标的最终选择之后，在伙伴关系SP的建议下，制定了一套额外的标准(表3)。这些标准包括社会科学和决策者评审，但也考虑了指标对环境和管理变化的敏感性。通过专家引导确定指标的预期方向趋势，指标覆盖所有先前确定的人类福祉领域的能力，即经济、文化、心理、社会、身体和治理，以及指标之间缺乏冗余，以便最终的生命体征能够代表与普吉特湾有关的生态和人类健康的所有优先组成部分，而不重复计算任何结构。

结果

人类福祉指标的偏好因用户组而异

23个候选指标中有10个被至少2个社会科学审稿人评为“好”(表2)。另外8个指标被评为1个“好”和2个“临时”的组合。值得注意的是，没有一个指标被所有3个审稿人评为“好”，没有一个指标被超过1个审稿人评为“不适合”。因此，社会科学评论家们并没有就一套理想的幸福指标达成压倒性的共识。

此外，除了总体评分外，只有1名社会科学审稿人完成了对每个指标的11个标准的评估。第二名审稿人充分评估了指标的概念效度标准，即理论上合理、可预测和敏感、与人类福祉相关的标准，但没有评估其他标准。第三位审稿人只提供了每个指标的总体评级。大约1 / 8的对评定标准的回答是“不清楚的”，大概是因为长期收集此类数据的历史有限，因此科学家不确定检测变化的能力，一致度量结构，或确保指标可预测地响应管理实践的能力。这是由社会、文化和心理指标是最有可能获得不明确评分标准的事实所支持的;与身体健康、治理和经济活力等指标相比，这类指标很少得到检验和监测。也就是说，虽然个别标准被评为“不清楚”，但基于承认指标在概念上是重要的，值得用更多的数据来完善，整体指标的评级往往是“良好”或“临时”的。

来自决策者的结果有很大的不同。23项指标中有18项的平均得分较高(表2)。在用于评估每项指标的5项标准中，进展评估最常被评为低于2.5分(4分制)，除管理意识、空气质量天数、饮用水质量、安全和健康食品、以及以自然资源为基础的经济活动和失业(图3)。除失业外，在对人类福祉的重要性方面，所有指标的平均得分都在2.5以上，只有3个指标在与管理关切的相关性、沟通能力和与普吉特湾标准的相关性方面得分低于2.5:对社区的信任、环境的安全性和主观幸福感。这3项指标的较低评分影响了这4项指标的整体得分较低。此外，决策者普遍确认当地利益攸关方建议的指标的重要性，尽管似乎对这些指标能否评估实现管理目标的进展情况以及伙伴关系战略能否实际影响拟议的4个指标感到有些不安。

总结所有三组的趋势，所有幸福领域都有排名高的代表性指标，更多的指标从物理领域中选择和排名高(表2)。这可能是因为物理领域的指标，如饮用水质量和空气质量，作为客观指标更常用、理解和广泛尊重。尽管我们向参与者解释了主观和客观指标在确定人类福祉方面都是至关重要的，但整个过程中的定性评论表明，一些利益相关者和决策者对主观指标感到不适，因为他们认为它们不科学。此外，由于缺乏基于数据的证据，社会科学评论者不确定是否所有的主观指标都会因为生态或管理的变化而变化。

同样有趣的是，尽管社会科学评审员在他们的高评分中更有选择性(23个评分中有10个，而决策者的23个评分中有19个)，但只有4个评分不高的是社会科学家的高评分:安全感、主观幸福感、社区凝聚力和自然资源为基础的行业的失业率。这就是作者认为在培训和理解社会指标及其对幸福的可预测性方面的差异最为明显的地方。在社会科学领域，有证据表明，主观幸福感、安全感和社区凝聚力不仅是幸福感的预测因素，有时也是幸福感的定义。然而，决策者不太可能认为这些指标与政策相关。其中一些可能是因为缺乏对指标的理解;例如，社区凝聚力是一个相当科学的术语，它代表的是一种社会结构，在我们的日常词汇中并不普遍。同样，一些决策者表示，失业率不是一个重要的衡量标准，因为它似乎与就业相反。然而，心理学研究表明，失去现有的职位对一个人的幸福影响要比一开始就没有这种经历大得多。

最终采用的指标如表2所示，图4演示了这些指标在集成生态系统概念模型中的位置。图4与原始图2的不同之处在于，增加了直接衡量与普吉特湾自然环境有关的人类福祉的指标。福祉指标的选择过程将监测计划从关注人类健康和福祉的7个指标(图2)转移到11个(图4)。更重要的是，原来的7个指标只包括1个尚未开发的福祉直接指标，以及生态系统如何促进福祉或人类行为如何影响生态系统的其他代理(图2)。新采用的指标更加强调与自然环境相关的福祉的直接度量的多样性(图4)。

讨论

社会公正的福祉指标

在选择指标时，团队制定了一种策略，包括不同的利益相关者，并允许他们使用特定于他们的利益的标准。虽然不是这项工作的理论基础，也不是明确的过程目标，但该项目基本上遵循了多元化社会正义的三个方面:对不同利益相关者的认可、不同利益相关者的参与，以及承诺保护那些最不负责、最可能受决定影响的人(Edwards et al. 2016)。在围绕社会正义的对话中，专家们经常谈论“自下而上”的决策方法，即由当地利益相关者驱动，而不是“自上而下”的决策方法，即由更有权力的人驱动，他们假设自下而上的方法更具有社会性，因为它们尊重那些将从决策中受益或因决策而遭受伤害的人的观点(Schlosberg 2007)。在制定普吉特湾的人类福祉指标时，我们同时权衡了自下而上(即当地利益相关者)和自上而下(即科学家和决策者的偏好)。我们的数据表明，如果我们不这样做，我们就会有一套不同的指标。例如，如果我们只允许决策者选择指标，我们就不会有自然资源行业的主观幸福感或失业率指标，而这些指标被当地利益相关者和科学家认为很重要。如果我们完全依赖于社会科学的视角，我们将很少有目前与当地利益相关者和区域决策者对话的身体和心理指标。然而，决策者在他们的评估中很大程度上反映了涉众的情况，这一事实是令人困惑的，因为他们是在响应涉众的偏好，而不是在一个并行过程中对一组相同的指标提供反馈。

通过对原始和最终概念模型的分析，我们可以探索利益相关者驱动的指标与决策者驱动的指标之间的潜在偏差。尽管该伙伴关系的任务是为了人类和生态利益而恢复普吉特湾，但早期生命体征明显倾向于生态健康指标而非人类福祉指标(图2)。除了这在监测社会生态系统方面留下的空白外，它还可能加剧社会正义问题。生命体征被用来确定恢复策略;如果开发的策略只针对生态生命体征，如奇努干鲑鱼的数量，就有可能对人类社区造成不成比例的伤害，因为人类与鲑鱼之间存在多种互动。例如，如果决策者决定，增加奇努克鲑鱼数量的最佳策略是暂停奇努克鲑鱼的捕捞，那么与那些与奇努克鲑鱼没有任何福祉联系或只通过娱乐或经济利益与之联系的人相比，由于他们与奇努克鲑鱼的社会、文化、经济和心理联系，美国土著人口将遭受多得多的损失。

加强社会正义的首要步骤之一是确保所有相关利益攸关方都有机会参与制定决策。该项目在邀请代表各种价值观的个人方面投入了大量精力，包括印第安人、自然资源保护主义者、农业利益集团、经济开发商和政治茶党运动成员等。考虑到这些地方的观点不仅仅是为了确保利益和后果的公平分配，也是为了承认和包容道德和政治共同体中的个人(Schlosberg 2007, Martin et al. 2016)。影响社会公正的第二种方式是通过指标的最终选择。考虑到科学、地方和区域的偏好是一种更公正的过程的尝试。例如，这种关注导致了一个简短的协商，将其中一个生命体征命名为“地点感”，因为它具有向公众传达的能力，尽管并非所有这一生命体征的指标都符合“地点感”的学术定义。最后，如何收集和报告指标数据会影响到社会正义。虽然该项目尚未完成这一阶段，但我们已经概述了实现这一目标的社会公正机制，包括使用多模式调查工具，例如通过邮件和电子招聘进行的在线公开调查，以确保跨年龄组的代表性，并对部落社区进行亲自调查，并报告按不同利益攸关方群体分列的所有数据，而不是整体的区域手段。例如，在普吉特湾，农村居民和印第安人是与自然环境联系特别密切的一小部分人口，他们受到恢复战略的重大影响。如果我们只报告整个人口的幸福指数的平均趋势，我们可能会无意中隐藏这样一个事实，即这些群体正在受到负面影响，尽管其他人口正在蓬勃发展。

虽然我们明确地把所有利益相关方都包括进来，但仍然没有满足所有利益相关方的需求。例如，与茶党成员的会谈表明，尽管我们逐渐理解了他们与自然环境相关的偏好，但一旦这些偏好被转化为监测指标，我们就偏离了他们最重要的立场:自力更生和无政府。同样，也有许多人对参加讲习班或面谈的机会感到不舒服或感到没有能力参加。出于复制和及时性的目的，我们将我们的项目限制在这些工具上，但我们认识到，结果是我们的利益不一致。最后，虽然我们邀请了美国土著居民参加研讨会，但只有三个人接受。虽然这与普吉特湾的人口比例成正比，但我们认为，就对普吉特湾的实际依赖而言，这是不成比例的。因此，我们与一个独立但类似项目的科学家进行了交流，他确定了土著健康定义的度量标准，其中大多数与自然环境直接相关。向社会科学家和决策者提供的指标的措辞考虑到了土著项目的调查结果。总而言之，尽管它不太可能满足所有利益攸关方的需要，但有几个明确尝试这样做的机会。

政策驱动研究中的竞争价值

在做政策驱动研究的过程中，而不仅仅是与政策相关的研究，需要在整个项目中协调科学家、决策者和社区之间相互竞争的偏好。例如，研究团队必须兼顾社会科学的需要，以保持受访者的匿名性，以保护他们和数据的有效性，而决策者则重视基于透明度和信任的公众参与过程。例如，当决策者想要知道参与过程的社区成员的名字时，这种情况就会发生，表面上是为了通过他们对受访者的个人评估来验证结果。这是通过报告我们邀请的参与者的组织，而不是个人的名字来管理的。同样，确实有必要与伙伴关系的三个理事机构定期会晤，以确保人人都了解情况并有机会提供反馈意见。这需要大量的时间，学术界并不重视这一时间，但如果没有这一时间，采用过程的整个可行性以及最终使用所采用的指标为管理决定提供信息的工作将受到威胁。例如，由于研究团队的信息错误，一个关键的区域利益相关者不幸地没有被包括在整个过程中。经过三年的工作，一旦最终的指标被推荐采用，这个涉众看到了结果，并迅速拿起电话抗议这个过程及其结果。幸运的是，我们通过对话调解了局势。

最后，一些研究指出，社会科学和政策的不同优先级导致了不同的时间线和过程中的重点(Vogel et al. 2007, Young et al. 2014)。社会科学过程往往是缓慢和集中的，确保了最严格的研究设计和对结果的谨慎解释，而政策过程往往是对即时的公共需求作出反应，限制了精确具体的时间。这是一个罕见的项目，学术科学家和机构工作人员在整个研究和开发过程中一起工作。当科学家仔细规划和执行数据收集时，政策伙伴定期主导对话，讨论基于项目结果的数据收集的长期公共资金问题。由于该项目是根据实际的政治背景定义的，而且该主题对环境社会科学非常突出，因此我们的结果显然与所有合作伙伴相关。

结论

我们讨论了两个问题:(1)在选择幸福感指标时，我们如何整合地方、科学和政治优先事项?(2)福祉指标的选择与社会公正有什么关系?的方法而且结果为第一个问题提供一个基于普吉特湾恢复的例子。对于第二个问题，尽管不是明确的指导目标，但作者认为，普吉特湾福祉指标选择过程展示了促进环境正义的多元化方法。科学家、决策者和公众参与指标的确定和选择，使参与式方法符合能力框架。具体来说，不同的群体被认可并被要求参与。此外，对不同类型的度量标准的承诺，包括主观满意度的定量和定性度量;获得物质需求，如当地食品和经济利益;有意义地参与环境治理的能力为持续衡量幸福提供了基础，这种衡量方式与森对幸福的多元定义相一致。最后，在监测和解释福祉指标时，伙伴关系的工作人员计划对弱势群体的数据进行分解，确保以公平的方式报告福祉。也许无意中，伙伴关系福祉指标制定过程为以社会公正的方式将福祉纳入环境恢复提供了一个范例。也就是说，尽管在制定管理优先事项时保护个人权利是伙伴关系的目标，但当数据显示不同群体的偏好之间存在明显冲突时，仍不清楚将如何做出妥协。 The future endeavor of this team is to maintain transparency and pluralism throughout the restoration process.

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