洞察力

诊断跨多种情况的自适应管理

• 摘要
• 简介
• 适应性管理的诊断框架
  • 设置
  • 先行词
  • 过程
  • 结果
• 适应性管理操作方法与措施的诊断方法
  • 使用诊断框架收集的数据类型
  • 变量测量和验证
  • 潜力分析
• 反思与展望
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

经过近20年多样的适应性管理(ACM)研究，这一领域的研究正处于一个重要的节点，在了解的下一步需要协调努力。虽然有可能采用不同的方法，但一种诊断方法已被认为是实现这种协调的特别有前途的方法(Plummer et al. 2012, 2014)。诊断方法提供了一种在复杂情况下建立系统理解的方法(Meinzen-Dick 2007, Ostrom 2007, 2009, McGinnis和Ostrom 2014)。它提供了一套通用的“工具”来构建因果解释(McGinnis和Ostrom 2014)。我们将可操作的诊断方法作为ACM研究的一个新方向。具体来说，我们的目标是提出诊断框架的核心特征和维度，以便未来的ACM研究可以以系统和比较的方式进行。这就需要建立适应管理理论，以促进实践。

我们的见解来自一个多年研究项目，该项目试图制定这样一个框架，并在教科文组织的四个生物圈保护区试验该框架:两个在加拿大，两个在瑞典。在简要解释诊断方法的基本原理后，一个框架被设定为组织ACM的知识成主要变量，并提出基本的命名法。随后，我们概述了一套经过测试的方法和建立的措施，以适应管理，并提供了一种方法，使诊断方法在经验设置的数据收集操作。

ACM是如何走到十字路口的?适应性管理成为社会-生态系统治理的一种有前途的方法(Olsson等人2004年，Folke等人2005年，Armitage等人2007年)。它结合并构建了基于适应性生态系统的管理和协作(共同)管理。适应性管理被理解为“……灵活的、基于社区的资源管理系统，适合特定的地点和情况，并由不同规模的不同组织支持和合作”(Olsson et al. 2004:75)。从理论上讲，它能够更快、更恰当地响应系统变化，因为它利用了不同参与者的能力和能力，同时在“边做边学”的过程中不断改进实践。除了提供一套关于如何实现理想的环境治理的想法或处方(Huitema et al. 2009)， ACM是一种现实世界的现象。在它诞生以来的近20年里，出现了许多部分或完全类似ACM的倡议。特别引人注目的是ACM记录的各种情况(如林业、渔业、野生动物、水景、公园和保护区、气候变化、住区)和地理分布的多样性。beplay竞技

ACM的学术研究发展迅速，产生了许多有价值的见解。然而，一项系统的综述(参见Plummer et al. 2012)全面综合了这些见解，揭示了一个具有挑战性，但并非不寻常的问题，这是一个年轻和发展中的领域。也就是说，概念的不精确性和方法的不一致性限制了在不同环境下进行严格比较的能力，并排除了对ACM变量、实际结果和成功/失败之间的相互关系得出可靠的循证结果的可能性。因此，仍有几个重要的问题有待解决。什么在什么地方、什么条件下有效?哪些变量对ACM至关重要，它们与结果和成功的关系是什么(Huitema等人2009年，Plummer 2009年，Plummer等人2012年，fabicius和Currie 2015年)?ACM下改善结果(社会和生态)的承诺实现了吗?回答这些问题需要一个共同的概念框架，并在案例/研究中使用严格的方法来得出更强的因果推断，限制归纳中的错误，并最终开始发展理论(Plummer et al. 2012)。

适应性管理的诊断框架

社会-生态系统的复杂性限制了蓝图方法和管理灵丹妙药的效用(Holling and Meffe 1996, Cox 2011)。相反，诊断方法的使用已经成为一种策略，以更系统的方式考虑复杂性(Meinzen-Dick 2007, Ostrom 2007, 2009)。在社会生态系统的背景下，诊断类似于卫生专业人员查询症状，从而获得对复杂情况的理解:“一个[诊断]框架提供了基本的概念和术语词汇，可以用来构建理论所期望的各种因果解释。框架组织诊断性、描述性和规范性的调查”(McGinnis和Ostrom 2014:为什么是一个框架?节中,对位。1）.

Elinor Ostrom(2007)提出的诊断方法的概念与其对ACM过程的理解的潜力之间的联系已经被确认(例如，Plummer等人2012,Whaley和Weatherhead 2014, fabriius和Currie 2015)。特别是，一种诊断方法被提倡作为一种向前发展的方式，以具体和协调的方式综合ACM研究，最终为发展理论提供基础(Plummer et al. 2012)。Plummer等人(2014)提出了一个诊断框架，从概念上建立了主要变量，以供之前的学术研究考虑，并讨论了如何将其用于生物圈保护区的背景下，从而在这条道路上迈出了第一步。本着不断改进的精神，我们在本节中通过提供工作框架(图1)来构建该讨论文件，作为一个组织设备，并为ACM提供相应的通用命名。Ostrom(2007, 2009)的诊断方法和社会-生态系统框架的精神以重要的方式指导我们的思维(例如，系统的可分解性，嵌套概念图的开发)，但我们的重点是理解ACM，因此我们强调具体的前因、过程特征(即协作和学习)和结果。

在接下来的小节中，我们将从最广泛的概念级别出发，解包嵌套层中的变量。对每一个第一层和第二层变量进行简要描述，然后详细描述第三层变量(见表1)。ACM嵌套概念图的组织利用了Ostrom(2007, 2009)提出的效用和逻辑，其中更高层次的变量提供了一个组织框架，从其中可能发生更深入的调查，以及提供了一个机制，在更广泛的层次上测试变量之间和变量之间的关系。在我们具体的框架中，较高层次的变量提供了一个通用的命名法，以促进关于ACM知识的系统积累，较低层次的变量可以针对特定的ACM查询进行操作上的定制，同时，可以发展因果推断来开始构建关于ACM的一般理论。

为了简单起见，我们始终将研究对象称为ACM过程。然而，我们希望澄清的是，诊断方法并不局限于研究与ACM相似的预定义/确定的进程的特征。相反，一个主要的优点(正如我们在这里所争论的)是它能够促进跨案例实证调查，即ACM的不同关键特征(即变量)是否、如何以及在多大程度上相互关联以及与社会和生态结果相关。因此，我们的诊断方法将有望对那些不一定对ACM特别感兴趣，但对其他类似框架(例如，适应性治理，生物圈管理)感兴趣的学者有价值。

设置

诊断步骤以主要变量为键进行分析，并在确认它们嵌入的设置后发生。适应性管理适合于特定的地点和情况(Olsson et al. 2004, Armitage et al. 2009)，并且总是与它发生的环境有关。该设置告知诊断特定情况下的情况，并提供了跨站点比较的基础。需要注意制度背景、生物物理条件和社会-生态联系。

先行词

诊断首先搜索ACM过程的信号——参与者、活动和实践。前因直接关注表明ACM可能存在的环境。具有一定程度权力共享的决策级别的多种类型行动者之间的相互作用是ACM的基本属性(Folke等人2005,Berkes等人2007,Schultz等人2011)。活动包括在一个特定的地方，个人共同管理、治理和/或解决环境和资源挑战所做的实地工作。实践使人们注意到活动发生的方式和/或正式或非正式组织的习惯表现。

过程

前因是迭代和持续过程的象征。当参与者参与ACM时，一个独特的过程产生了，它将协作功能与适应性管理的学习方面结合起来并建立起来(Berkes等人2007年，Armitage等人2009年，Plummer等人2014年)。考虑过程属性是诊断ACM方法的第二步，特别是协作和学习的特征(图1)。

协作是资源管理和环境治理的一个主要叙事，大量案例提供了宝贵的见解，说明当多个行为体聚集在一起追求共同利益时所产生的机会。在ACM过程中，我们注意到协作的质量和结构。达成决定的过程的质量一再被发现调解关于参与资源和环境管理实证研究的主张(Reed 2008)。一些作品综合了在这一背景下构成质量过程的原则和属性(例如，Webler等人2001年，Lockwood等人2010年)，最近的一些作品(Sandström等人2014年，Birnbaum等人2015年)强调了与合法性相关的质量(例如，公开、审议、相互尊重、透明)。这些品质中的许多超越了不同类型的合作，但如果要有意义地考虑与过程的目标和结果相关的实证评估，就需要特殊性(Conley和Moote 2003)。在这方面，我们的诊断方法依据ACM和工艺参数的特征(Plummer和Armitage, 2007)，包括多元和联系、沟通和谈判以及交互决策的属性。协作的结构可以使用社会网络方法来理解，其中参与ACM的参与者通过协作关系彼此连接。网络措施在提供对ACM的洞察方面的潜力已经得到强调(Folke等人2005年，Plummer等人2012年)，包括网络随时间的变化(Baird等人2016年)。与ACM过程相关的网络属性包括社会凝聚力、行动者的异质性和集中化。

同样地，在共同应对复杂性和不确定性时，学习也是必不可少的因素。我们遵循Argyris和Schön(1974)的观点，将学习定义为当经验、想法和环境被共享时发生的迭代反思的社会过程。与组织相反，个人学习(Fazey et al. 2005)，然而学习发生的社会环境是必不可少的。因此，认识社会单位是很重要的，我们认为，在这里学习是“……认识的变化，它超越了个人，通过社会网络中行动者之间的社会互动，使其处于更广泛的社会单位或实践社区”(Reed等人2010:结论部分，第段)。1, Diduck 2010)。对认知，规范和关系学习的影响被考虑。小组或组织分析的社会单元的学习属性也值得考虑，并提请注意在何处从例程中纠正错误(单环)，发生价值和政策调整(双环)，以及修订治理规范和协议(三环)。

结果

ACM进程预计将产生结果，将其与之联系起来是诊断框架的一个重要方面(图1)。提供确凿证据，将决策与对生态系统和人类福祉的影响联系起来，对于加快可持续发展的势头至关重要(Guerry等人，2015)。该方法的第三步建立在Plummer和Armitage(2007)提出的基于弹性的ACM评估建议的基础上，并在诊断和跨站点比较中进行了讨论(Plummer et al. 2014)。ACM产生的结果相应地被视为结果和影响。结果是ACM过程中产生的产品(有形和无形的)。它们可能立即产生(一级)或间接产生(二级)(cf Innes和Booher 1999)。结果捕获ACM产生的结果，而效果则产生它们的结果。ACM在这方面的贡献是根据生态可持续性和人类生计来评价的。

虽然有许多方法可以将这个诊断框架进行操作，但我们将在下一节描述我们的数据收集和数据处理方法。

提出适应性管理操作方法和措施的诊断方法

我们紧密应用诊断框架(图1、表1)调查了加拿大和瑞典四个生物圈保护区的ACM案例。生物圈保护区是由联合国教育、科学及文化组织(教科文组织)指定为同时进行保护、发展和后勤支助的地点。它们被描述为“可持续发展的学习场所”(UNESCO 2008:5)，因此提供了ACM的特点展示的案例。虽然加拿大和瑞典的生物圈保护区没有正式的管理机构，但生物圈保护区通常只有一个管理者或协调员，并让多个、通常是不同的利益相关者参与一个地区的治理。我们使用混合方法收集数据。定量和定性方法提供了收集所有一级、二级和三级变量相关数据的机会，许多方法使用了多个一级变量的收集数据(见附录1的变量图，显示了诊断框架中仪器和变量之间的联系)。为收集与诊断框架中确定的变量有关的数据而开发的仪器在附录中提供，并在本节中提及。

每个案例都要求经理提供文件，以收集关于设置和前因的数据(特别是形成每个案例的活动)。通过桌面研究收集其他文件，包括与案例相关的政府文件和学术文献，以获得更广泛的背景了解。

一项社会生态调查(SEI)对管理者和他们认为参与治理的个人进行了调查。SEI是一个由Schultz等人(2007)开发的半结构化访谈工具，旨在捕捉管家群体中正在进行的活动以及参与的人，从而连接社会和生态系统，并明确考虑当地知识。在这个项目中，SEI被用来获取参与生物圈保护区治理的行动者的定性数据，包括参与的动机、他们参与的活动、生物圈保护区目标优先级的看法，以及对生物圈保护区一般的任何关注，从而提供主要与表1中设置和前因相关的第二层变量相关的数据(参见附录2)。受访者还被要求确定任何其他应纳入研究的个人。因此，除了管理人员提供的清单之外，还采用了滚雪球抽样策略。所有采访都是录音和转录的。

对每个案例中的关键人物进行了深度访谈。问题集中于获得关于环境(例如，案例的历史)和过程(例如，学习是如何发生的，机会是如何创造的，网络和它们是如何形成的，管理者用来克服挑战和取得成功的技能和策略)的见解(参见附录3)。所有采访都是录音和转录的。

对参与生物圈保护区治理的所有参与者进行了两次问卷调查:第一次是在研究开始时，第二次是在1.5年后，以捕捉随时间的变化和反馈。问卷包括李克特式开放式和封闭式问题的组合，以及一个社交网络部分，在那里受访者提供了关于他们与谁就生物圈保护区进行交流的信息(Plummer et al. 2014)。仪器收集了诊断框架中与前因、过程和结果等第一层变量相关的数据，并探究了其中的第二和第三层变量(图1，表1)。具体来说，它询问了对协作质量的感知(Plummer和Armitage 2007, Plummer等2014,Sandström等2014,Birnbaum等2015)、学习(Baird等2014,Plummer等2014)、结果(Plummer和Armitage 2007, Plummer等2014)、和影响(Plummer and Armitage 2007, Plummer et al. 2014)。第一份和第二份问卷工具非常相似，但有些问题被省略了，因为不需要纵向数据，有些问题被略微修改，以获取自第一份问卷以来的数据。量化数据导入SPSS 21 (IBM Inc.)。第一份问卷在附录4中。

所描述的仪器是用英语准备的，并翻译成瑞典语，在翻译中使用了尽可能相似的术语。所有仪器的定性反应导入NVivo 11 (QSR国际)进行编码。使用表1(附录5)中的第一级、第二级和第三级变量创建了一个广泛的代码本。该代码本用于对所有相关代码的所有文档和定性响应进行编码。瑞典研究人员使用英语密码本对瑞典人的回答进行了编码。瑞典语答复根据需要被翻译成英语以作进一步分析。

使用诊断框架收集的数据类型

定性和定量数据收集与表1中确定的变量，使用仪器描述。通过使用这种方法收集的数据的广度为测量和理解ACM及其所处的环境提供了机会。收集到的数据的深度(大多数情况下是第三级变量)允许详细检查感兴趣的特定变量。这类数据库对于ACM的一致性和系统性分析是必需的(Plummer et al. 2012)。诊断框架提供了创建和维护日益增长的案例研究数据数据库所需的架构，以响应这一需求，并为ACM提供了新的分析方法的机会。

变量测量和验证

表1和之前描述的每个变量的度量标准都被开发和测试。每一个(在第二层)都被简要描述。

定性数据

每个受访者在问卷的开放问题中确定了他们的主要工作和从属关系，并根据这些信息，利益相关者类型和水平，以及这些第三级变量的多样性，使用一个预设的潜在选项列表。在调查表的一个开放式问题中要求开展活动，并根据随后分析中使用的类型和频率进行编码。实践是通过定性数据编码从SEI和深度访谈中收集的。

定量数据

几个封闭问题探讨了表1所示的过程和结果变量。使用Cronbach 's alpha和探索性验证性因子分析将定量数据组装成验证和测试的第二和第三层变量的测量值。每个变量被确认为内部有效，因此可以作为其他研究的可靠措施。当然，我们也有机会使用类似的方法更深入地研究第三层变量(即识别并测试第四层变量)。社交网络数据以矩阵格式准备，并导入Ucinet 6 (Analytic Technologies Inc.)。从这些数据中获得了自我网络规模和多样性的衡量标准。问卷中与第三层变量对应的问题见附录4。

潜力分析

从健壮的数据收集中，可以开始发展对ACM的多层面理解。特别是，框架中变量的多层特性创建了一个平台，用于进行一系列分析。这可以是使用定性(例如，过程跟踪)或定量(例如，指数随机图建模)方法对单个变量的深入研究。重要的是，从收集到的数据中发展出来的验证措施也使关系分析成为可能。这些措施可以用于检查ACM中变量和反馈之间的关系(例如，通过结构方程建模方法)。这些例子代表了我们在自己的研究中采用的方法，表2提供了从中获得的见解总结。综合考虑，这些见解阐明了ACM原则的重要细微差别，并产生了与政策相关的发现(Plummer等人，未出版的手稿)．

所提供的示例分析只是分析收集到的数据的潜在方法的一个子集。由于数据库随着案例研究的更多数据的增加而增长，它为ACM研究的系统分析方法创造了大量机会。

反思与展望

ACM奖学金的状态是一个新兴的和快速增长的领域的奖学金。尽管Plummer等人(2012)提出了一些非常有价值的见解，但由于概念不精确和方法不一致，他们未能从ACM文献的系统综述中得出可靠的循证结果，并解决几个重要问题。这种不确定性通常会促使人们要求创新和/或创建新的框架——在这种特定的情况下，一种诊断方法被确定为ACM系统化分析的一种方法(Plummer et al. 2012, 2014)。

利用我们多年的研究项目来创建、测试和完善ACM的诊断方法，我们已经(1)制定了一个通用的框架和命名，以系统地比较ACM的经验(和类似的方法)，(2)提供了相应的方法和措施，以促进随着时间的推移在各种经验设置中的研究。提出的诊断方法和框架将推动ACM研究向新的方向发展。该框架克服了过去的不精确和不一致，使系统的知识积累和推导因果推论必不可少，而不牺牲灵活性。我们证明，使用该框架可以采用数据收集和分析的定量和定性方法，见解可以从个别研究中得出，也可以通过综合不同研究成果来确定。

我们多年来从对诊断方法的呼吁和建议转向试验和确立的努力中获得了一些关键的见解。首先，在诊断框架中设定的步骤促进了系统的询问，同时保持对上下文的意识和敏感性。事先商定一种既定的命名法并在调查的所有阶段都遵守它是至关重要的。该现象的共同命名(ACM)和变量层(设置、前因、过程属性、结果)作为概念锚，在实地调查和数据收集过程中经常重新访问。在更高的层次上识别变量以及它们的关系，使用框架，促进了变量内部和跨变量的分析。我们开发了变量的测量方法，随后进行了测试，并证实了与ACM(学习、协作)和社会和生态结果的主要过程变量相关的主要第一、第二和第三层变量的内部有效性。建立先验的方法和措施是必要的，因为它们使诊断框架可操作。考虑到更有基础的研究方法的显著好处，即参与者根据当地情况帮助确定措施的有效性，这确实造成了紧张。然而，预先确定的方法和措施允许在不同国家的多个案例中以稳健和一致的方式开展多年调查。这些措施尤其使案例之间的比较分析和涉及所有案例的总结性分析成为可能，以了解对ACM至关重要的具体变量以及各级变量之间的联系。

我们的经验也暴露了一些值得注意的挑战，这些挑战应该是可以预见的，但也是可以控制的。在各种情况下以一致的方式系统地研究ACM是诊断方法的核心。然而，这是一项具有挑战性的任务，需要持续的注意力和承诺。在不同的语境和不同的文化中工作，需要远远超越学术结构的表面，仔细考虑如何适当地或可能解释的想法和术语。即使尽最大的努力确保一致性，与人一起进行初级研究的现实情况对保持一致性的方法提出了持久的挑战。此外，诊断方法的实施使用了来自无数来源的多种方法，并产生了大量定性和定量数据。对数据组织的前瞻性思考和对数据管理的持续关注是至关重要的，以便对数据的处理将根据所提出的具体研究问题进行调整。例如，在ACM中使用通径分析建模因果关系时，一个变量的3到5个指标是很重要的(Plummer等人，未出版的手稿)．在这种情况下，选择适当的指标(例如，第三级变量代表第二级变量)是很重要的，需要在进行研究之前进行考虑。

在未来的发展中，我们提出的ACM诊断方法为在不同环境下进行严格的比较提供了基础，得出了强有力的循证研究结果，将行动与结果联系起来，并最终推进理论发展。该框架提供了深入研究特定变量的机会，建立对变量分层性质的理解，随着使用这种方法收集更多的数据，测试变量之间更微妙的联系的力量。我们提供了用于收集框架相关数据的工具(在附录中)，作为其他ACM工作的灵感，以促进跨案例比较，并继续建立这一领域的文献。诊断框架补充了其他类型的方法来研究ACM，并不是总是可取的或适当的。然而，它提供了一种手段，通过这种手段可以取得进展，以应对适应性管理的发展所面临的持续挑战。最后，如前所述，虽然我们的重点是ACM，但我们希望诊断框架的价值将扩展到那些不完全关注ACM本身，但在概念上类似，甚至部分重叠的协作自然资源管理/治理学术框架的学者。

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