研究，是特别节目的一部分概念化、分析和支持管理:考察公民社会在环境治理中的作用

情境问题:组织、环境和社会因素对公民环境管理群体强度的影响

• 摘要
• 简介
  • 背景
• 方法
  • 研究区域城市:概述
  • 数据
  • 统计分析
• 结果
  • 空间数据的代表性
  • 统计模型
• 讨论
  • 城市管理工作的分布情况
  • 与组织变量的关系
  • 与社会经济变量的关系
  • 与环境变量的关系
  • 研究的局限性和未来研究的机会
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

情境问题:组织、环境和社会因素对公民环境管理群体强度的影响

介绍

公民环境管理组织积极保护、管理、监测、改造、倡导和教育他们社区的人们当地环境，包括土地、空气、水、有毒物质和能源问题(Fisher等，2012,Campbell等。在新闻)．美国城市中的这类群体在使命、年龄(Svendsen和Campbell 2008)和专业化程度(Fisher et al. 2012)方面的差异令人难以置信。一些管理组织在连接政府、企业和公民社会等不同部门的环境问题方面发挥了关键作用(Connolly等，2013,2014)。这种桥梁作用既可以改善也可以限制生态系统管理(Ernstson et al. 2008)。来自纽约市(NYC)的证据表明，公民环境管理团体的活动可能与土地使用和覆盖变化有关(Locke等，2014)，表明管理团体可以影响城市生态系统服务的数量和质量(Andersson等，2014)。更多地了解公民管理的地理位置可能会提示城市中发生的关键模式和过程。管理工作通常会直接降落在太空中，在特定的位置，使得像社区这样的城市单元成为合适的分析单元。通过基于访谈的研究，康诺利和同事(2014)已经表明，纽约市环境管理网络是按照地理位置和功能来组织的，例如，管理行动和行为的类型。然而，目前还不清楚哪些因素可以解释某一特定地区群体的扩散或缺乏:组织、社会经济和/或环境条件。尽管这些群体及其活动具有固有的社会空间性质，但城市公民环境管理的地理研究仍然不足。 Understanding what explains the abundance of groups in a neighborhood can help us understand how inequities in civic stewardship capacity are created, maintained, and potentially altered through strategic interventions.

跨城市或跨社区的研究可以确定超越单一空间单元的一般模式(Sampson 2008)。对管理地域的初步研究已经开始表明，城市环境管理群体的空间范围不同(Romolini et al. 2013)。管理职责的不均衡分配引发了对整个城市社区政府资源和公民能力分配的问题。通过关怀、研究和对特定场所的监测，了解管理小组工作的地方和社区背景，对公民管理的潜在环境结果有影响。研究城市环境管理的地理位置还可能为人类-环境相互作用和创新的理论提供信息，随着城市人口持续增长和对资源的关键需求的提出，这一点很重要(Locke and mcpherson 2018, Sanderson et al. 2018)。最后，探索团体工作的地方可能有助于确定城市中哪些地方最需要管理投资和组织的机会，以及其他类型的环境管理可以补充正在进行的公民努力。

在本文中，我们提出这样的问题:与城市环境管理相关的社区层面的组织、社会经济和环境特征是什么?我们检查管理活动领域，即，在巴尔的摩，马里兰州的团队工作;芝加哥,IL);纽约;和西雅图,佤邦。我们探索在四个城市和两个地理尺度上，参与公民环境管理活动的群体数量是否与这些变量一致相关。我们将管理活动区域定义为一个自我描述的空间活动区域，其中一个群体从事环境管理工作。

背景

公民及环保参与

除了保护环境之外，管理工作也是公民参与的一种形式。公民环境管理组织通常由志愿者组成;一些有正式成员和带薪工作人员。管理小组严重依赖公众成员和关键的组织伙伴来运作。公民参与度最高的城市拥有强大的企业存在、更多的公共空间、健康的社区身份、良好的政府、青年投资和动员手段(Engbers 2016)。在以往关于公民参与的研究中，人口规模一直与公民活动相关。较大的城市在联系官员、参加会议和投票方面的公众参与水平较低，志愿组织数量较多(Tavares和Carr 2013)。然而，城市规模受人口密度和增长率的调节，较高的人口密度会降低城市规模对投票的影响，并放大志愿组织的数量，而人口增长率的增加会抑制城市规模对志愿组织的影响(Tavares和Carr 2013)。

公民组织的组织特征

组织本身的特征也有可能影响群体工作的地点，从而影响社区的管理能力。组织年龄、税收状况和员工规模可以说明组织的正规化水平、资源和专业化程度(Hwang和Powell 2009, Fisher等人2012)。这些特征可能会影响组的容量，而组的容量可能会影响区域组工作的位置和规模。密度依赖，一个生态概念，已经被纳入组织理论，以了解多少组织可以发生在一个给定的位置(Hannan和Freeman 1989)，发现人口中组织的成立率和死亡率与人口中组织的数量呈正相关。

团队之间的合作和竞争也有可能影响在单一地点工作的团队数量。许多工作都集中在社会运动的社会空间方面(Nicholls 2009)，但城市景观的物理性质也可能为共享同一空间的公民环境团体之间的合作创造机会和障碍。两个组织之间的空间距离会影响群体一起工作的概率(Illenberger et al. 2013)。在新奥尔良、开普敦和凤凰城，Ernstson等人(2010)观察到，与其他组织相比，具有相似关注点的附近组织更容易相互合作。市民团体之间的竞争同时发生，这可能会限制睦邻合作。在巴尔的摩，社区协会很普遍，通常占据着小块领土;具有类似重点的社区团体的激增是竞争的结果(Meyer和Hyde 2004年)。

社区尺度的社会经济条件

城市内部的公民参与度也各不相同，这在一定程度上与社区社会经济条件的差异有关。当社区贫困受到控制时，参与自愿结社的人数因种族而异，非裔美国人参与人数多于白人和其他种族群体(Stoll 2001)。其他研究发现，就种族和收入多样性而言，同质社会的参与率更高(Costa和Kahn 2003, Tolsma等人2009,Rotolo和Wilson 2014)。无论房屋价值或居住在社区的时间如何，房主都比租房者更有可能成为志愿者，并且更喜欢他们的社区，长期居民也是如此(Rotolo et al. 2010)。在个人层面，更高的教育水平也与更高水平的志愿服务相关(Wilson 2012)。

特别是对于组织管理研究，Romolini等人(2016)指出需要通过空间视角分析管理网络。事实上，在具有空间回归的社区尺度上，Romolini等人(2013)发现了环境管理组织的数量、多样性和连系性与巴尔的摩白人居民比例之间的关系，但在西雅图没有。

当地的环境条件

城市绿地通常是在地方尺度上进行管理的，重点是管理单个站点的特征，而不是跨站点网络进行管理(Andersson等，2007,2014)。众所周知，城市中的公园和开放空间等环境特征在空间的分布和质量上各不相同。进入公园和绿地通常被认为是一个环境正义问题(Boone et al. 2009)。例如，在人口普查街区组尺度上，许多城市的树冠覆盖因种族、教育、房屋价值和家庭收入等社会经济特征而变化(Landry和Chakraborty 2009, Schwarz等人2015,Gerrish和Watkins 2018, Watkins和Gerrish 2018)。Sampson(2017)指出种族隔离和经济隔离的结合是美国城市空间不平等的核心社会特征，并将其与环境退化联系起来。政治生态学家也指出了城市社会中的这种不平等及其对生态资源分配不均的影响(Heynen 2003, Walker 2009)。

尽管了解公民社会在维持和改造城市自然环境的动态过程中所起的作用很重要，但公民环境管理团体与社区条件之间的联系仍有待研究。例如，Andersson等人(2014)指出，需要了解管理与生物多样性和生态系统服务变化之间的联系。然而，对群体意图和行动的某些方面进行了研究，发现了群体关注城市内哪些地方的变化。Romolini等人(2013)提出，在保护绿地(如保护)和城市棕地(如恢复)等棕色空间的群体之间存在潜在差异;这种类型也通过纽约市管理小组的定性访谈(Connolly et al. 2013, Locke et al. 2014)得到确认。同样，在瑞典，管理小组主要基于网站类型进行协作，相邻组之间的协调较少(Borgström等，2006年，Ernstson等，2010年)。在芝加哥，管理小组分别位于富人和穷人的社区，以及不同种族和民族的社区(Westphal et al. 2014)。

方法

研究区域城市:概述

本文研究的四个美国城市是:巴尔的摩(成立于1729年)、芝加哥(成立于1833年)、纽约市(成立于1624年)和西雅图(成立于1851年;我们选择这些城市是因为他们可用的公民管理组织数据与管理测绘和评估项目(STEW-MAP)。这些城市的人口动态随着时间的推移而变化，巴尔的摩的人口持续“稳步下降”，芝加哥的人口“缓慢复苏”，纽约和西雅图的人口“增长中断”(肖特和Mussman 2014)。由于缺乏可用数据，我们没有包括肖特和Mussman的“持续增长”类别中的城市，该类别主要包括美国南部和西部的城市。与这些人口趋势相关的是，研究区城市的土地利用形式不同。住房需求的增加正在降低芝加哥、西雅图和纽约的空置率(Mallach 2018)，尽管这些城市的空置地块数量和/或数量仍然很高(Kremer et al. 2013)。巴尔的摩的空置率持续居高不下，但也在积极将空置地块转变为公园和社区花园，作为城市项目的一部分(Mallach 2018)。每个城市都有其独特的绿地和发展历史，这影响了公园、社区花园和其他开放空间的空间分布、数量和规模。例如，纽约市的住房市场限制了社区花园的增加，而巴尔的摩则通过“收养计划”(adoption -a- lot)积极鼓励社区花园的增加。此外，随着时间的推移，在这些城市的发展中，美国范围内的运动，如城市美丽(大约19世纪90年代- 90年代)影响了研究地区城市中至少一些公园的设计(Wilson 1994)。

每个城市的绿地治理结构与绿地的建立和发展轨迹交织在一起。在芝加哥STEW-MAP调查时，芝加哥荒野是247个在大芝加哥地区从事志愿管理的组织的全面联盟(芝加哥区域生物多样性委员会，1999年)。纽约市、巴尔的摩和西雅图都是沿海城市，通过美国环保局发起的河口伙伴关系(纽约的港口和河口项目、巴尔的摩的切萨皮克湾项目和西雅图的普吉特湾伙伴关系)建立了公私伙伴关系，重点是协调水资源和滨水管理。此外，有些特定类型的治理结构在某些城市比其他城市更为突出。从20世纪80年代的中央公园保护协会(Central Park Conservancy)开始，纽约市为该市的许多公园颁布了公私合作的公园保护模式。最后，在每个城市，地方政府对绿地的管理可以集中或分散:在巴尔的摩，巴尔的摩休闲公园管理公园，巴尔的摩休闲公园和巴尔的摩住房管理城市的一些社区花园，行道树在当地社区团体的支持下由“树巴尔的摩”(一个市政府项目)管理;在芝加哥，芝加哥公园区管理公园和一些社区花园，而林业局管理行道树;在纽约市，公园和娱乐部门管理行道树、公园和花园;在西雅图，西雅图社区管理社区花园项目，西雅图公园和娱乐管理公园，西雅图交通部门管理行道树。

数据

公民环境管理组织的数量

我们收集了来自四个研究区域城市的stewart - map调查数据，这些城市都在五年的时间内参与了管家测绘和评估项目(steward - map)(表1，图1)。该调查收集了三个领域的管家群体数据:群体特征、管家网络和管家地理(Svendsen et al. 2016)。对于巴尔的摩、纽约和西雅图，通过整合来自当地合作伙伴联系名单和注册IRS数据集的多个潜在管理团体名单，对可能参与环境管理的非营利组织和社区团体制定了人口抽样框架。这些抽样框架的设计包括公民组织，而不仅仅是环境组织，他们也参与环境管理。因此，抽样框架包括社区发展组织、青年团体、教堂和许多其他主要组织焦点不是环境的公民组织(Svendsen et al. 2016)。该方法产生了一个代表城市环境管理团体核心网络的采样框架，该网络连接到整个城市的环境和自然资源管理社区(参见Fisher等人2012,Svendsen等人2016)。在芝加哥，采用了抽样框架和开放的、众包调查相结合的方法。考虑到抽样方法的差异，我们将芝加哥与其他三个城市的结果进行了比较保守的城市。先前公布的stewart - map调查回复率在组织研究的范围内(Hager等，2003;表2)。虽然芝加哥荒野地区成员的一个子集有49%的回应率，但没有完整的芝加哥数据集的回应率(Westphal et al. 2014)。

在STEW-MAP调查中，小组被问及他们在哪里工作，从而能够在地理信息系统(GIS)中构建反映小组活动区域或空间足迹的多边形(Wolf et al. 2013)。这与定义和分析个体活动空间的方式类似(Baek et al. 2015)。受访者提供了他们工作地点的描述或边界多边形，然后我们在ArcGIS 10.1 (ESRI 2012)中绘制了这些描述或边界多边形，并将其与调查反馈联系起来(Svendsen et al. 2016)。为了在各个城市中标准化，我们只包括在城市范围内运作的市民团体。对于每个群体的活动区域，最大限度地消解边界，使每个群体在将活动区域聚合到普查街区组和社区尺度时只捕获一次。

通过比较调查对象和非调查对象的办公地点和/或联系地址的空间分布，我们使用交叉L函数(双变量雷普利K的变异)评估了纽约和西雅图的调查响应的空间代表性。我们选择办公地点作为分析空间代表性的变量，因为一个群体的活动区域只对响应STEW-MAP调查的群体可用。我们在R 3.4.1中使用了spatstat包(Baddeley and Turner 2005, R Core Team 2017)。该方法确定两个点模式在空间上是聚集在一起的，是相互分散的，或没有统计上显著的空间关系。对于巴尔的摩，我们缺乏全调查抽样框架的空间数据，对于芝加哥，我们采用了抽样框架和开放调查相结合的方法，这限制了这种分析。

人口普查街区组和社区尺度的自变量

我们在ArcGIS 10.1 (ESRI 2012)中编译了人口普查街区组尺度上每个城市的数据集。我们为每个城市的街区群体选择了2007-2011年美国社区调查(ACS) TIGER特征课程，以与stewart - map调查时间相一致(表2)。我们假设了社区管理群体跨地理空间活动的邻里层面相关性之间的关系，借鉴了组织特征、社区层面的志愿服务、以及与绿色空间的社会经济关系(表3)。平均职业化指数是在人口普查街区组水平上通过将所有群体的职业化指数(1-5个人员和预算指数)与人口普查街区组重叠的活动领域取平均值来计算的。我们假设群体专业化可能会影响在给定区域工作的群体数量，因为拥有更多员工和预算的群体，即专业化程度较高的群体，有更多的资源来从事管理工作。群体关注的多样性是在人口普查街区群体层面计算的，计算方法是将每个领域的群体关注的不同类型(如青年、环境、社区发展)加在一起;单个小组可以从一个集合列表中识别多个病灶。因此，人口普查街区团体的不同关注点的市民团体的数量越多，就会导致团体关注点的多样性越多。我们假设在一个社区中，群体关注点的多样性可能与在那里工作的群体数量有关，但由于竞争和合作的冲突原因，我们没有假设这种关系的方向。具有类似使命的团队有合作共享劳动力、共同撰写拨款和共享知识的动机，但当资源有限时，他们也有竞争资金的动机(Staggenborg 1986)。由于教育、收入、民族和种族同质性已被证明会影响个人的志愿服务，我们假设这些变量可能与更多的管理小组有关。 We also hypothesized amount of greenspace available to steward is positively associated with number of stewardship groups, including measures of open space, overall tree canopy, and, inversely, impervious surface. Lacking a consistent measure for vacant lots across the four cities, we excluded this variable from analysis. Finally, we hypothesized presence of brownfields would be positively correlated with the abundance of stewardship activity areas, building upon previous qualitative research in NYC (Connolly et al. 2013, Locke et al. 2014). We included population density as a control variable.

为了评估我们的结果对空间尺度选择的敏感性，我们在更大的邻域尺度上进行了一组并行分析，应用了从城市各自规划部门获得的邻域多边形边界(表2)。通过区域加权重新聚合过程，块组属性被聚合到邻域边界(Reibel 2007)，产生了一组包含相同变量的更大但更少多边形的并行数据集。

统计分析

为了调查公民环境管理团体活动区域的数量与组织、社会经济和环境变量之间的相关性，我们拟合了基于计数的回归模型，并在人口普查块组水平上进行分析。我们运行双向逐步泊松模型，在R中的MASS包中使用AIC最小化技术来寻找更精简的模型(Venables和Ripley 2002)。AIC值最低的模型拟合为负二项模型。利用似然比检验，比较了泊松模型和负二项模型，并保留了更合适的模型。

我们还拟合具有相同变量的空间模型，以产生更窄的置信区间，并明确地纳入数据的空间性，在泊松模型和负二项模型的残差中检测到显著的空间自相关性。所有空间误差和滞后模型都使用R (Bivand and Piras 2015)中的spdep包运行。对于每个城市，我们应用拉格朗日乘数测试来选择延迟或错误规范(Anselin 2005)。为了评估多重共线性的潜在影响，我们计算了所有城市的泊松模型的方差膨胀因子(vif)。所有模型的vif均低于3.00，表明多重共线性的问题不太严重(Marquardt, 1970)。所有城市都选择了空间误差模型，除了芝加哥在邻近尺度上的空间滞后模型。然后，我们根据Troy等人(2016)计算边际效应的百分比，以便在每个城市的保留泊松模型和空间滞后/误差模型之间进行等效比较。

作为鲁棒性检验，我们在邻域水平上重新构建了保留的泊松模型和空间模型，以解决可修改面积单元问题(MAUP;奥彭肖1984)。然后，我们定性地比较了邻域尺度模型和更细尺度的人口普查块组模型。

结果

空间数据的代表性

通过进行1万次L交叉函数模拟，我们检查了纽约市和西雅图的受访者办公地点与非受访者办公地点的空间分布代表性。我们没有观察到受访者地址与非受访者地址在空间分布上的统计学差异(附录1)。我们没有对巴尔的摩或芝加哥进行这项分析，因此无法对这些城市的管理群体得出一般化的结论。

统计模型

总体而言，R²值表明邻域尺度模型解释了泊松模型更多的变异(表4)，而普查局街区群体尺度模型解释了空间模型更多的变异(表5)。对巴尔的摩、芝加哥和纽约最适合的模型是普查局街区群体空间滞后和/或误差模型，而对西雅图最适合的模型是邻域水平空间误差模型。总的来说，西雅图的模特比其他三个城市的模特更不适合。

泊松模型的系数在表4中以优势比的形式呈现，大于1的数字表示因变量正相关，小于1的数字表示负相关。为了比较泊松模型和空间模型的影响，我们提出了一个边际影响表，以连续变量自变量的单位变化和类别变量的类别变化导致的因变量变化百分比(组的数量)计算(表6)。

在四个城市中，通过逐步选择过程保留了不同的预测变量，在某些情况下，个体预测变量出现了不同的关系。这一结果在社会经济和环境变量中更为普遍。相比之下，组织变量与组的数量有很强的、相对一致的关系。在所有城市中，平均职业化指数与群体数量呈负相关;平均而言，群体越专业化，一个街区或社区的群体数量就越少。除了所有的巴尔的摩模型和芝加哥的邻里水平泊松模型外，群体焦点多样性与群体数量呈负相关。

其他自变量的结果因城市而异。例如，人口密度是芝加哥和西雅图的重要因素，而不是巴尔的摩和纽约。巴尔的摩和芝加哥的房价中值越高，群体就越多，但纽约的情况恰恰相反。在芝加哥，种族隔离程度越高，管理团队的数量就越高，但令人惊讶的是，在其他城市并不如此，尽管巴尔的摩和纽约也存在高度的种族隔离。在纽约，租房者数量越多的地区与管家群体数量就越相关，而其他城市则不然。搬进来的中位数年份与所有城市管理人员的数量无关。除了社区水平空间模型的房屋中值外，西雅图的社会经济数据与群体数量(无论是街区群体还是社区尺度)都不相关。

所有城市的模型都保留了环境特征，尽管不同城市的环境特征各不相同。在芝加哥，较低的不透水地表与较高的群体数量相关，而在巴尔的摩和西雅图则相反。在巴尔的摩、纽约和西雅图，更高比例的开放空间与更高数量的群体相关。纽约市是唯一一个棕地(污染地点)的存在与管理小组的数量呈正相关的城市。

讨论

我们对美国多个城市的管理活动领域进行了比较，扩展了Romolini等人(2013)的研究。我们发现了一些在城市中一致的模式:(1)管理活动区域在每个城市的分布是不平等的，(2)组织变量比任何环境或社会经济变量与管理群体数量的关联更强。所有保留的模式都包括专业化和群体焦点的多样性，与管理团队的数量有相对较强的关系。此外，所有保留的模型都保留了某些社会经济和环境变量，但其系数较弱，且社会经济和环境变量不同。这些结果对如何提高城市环境管理的公民能力具有启示意义，并表明理解组织格局是改变的关键。下面，我们讨论了这些发现的细微差别，并考虑了相对于更大的城市背景的城市特定模式。

城市管理工作的分布情况

在我们的四个城市中，我们发现公民管理组织的数量有高有低。管理群体的不均匀性暗示了城市空间管理的不均匀性，管理群体的不同能力，以及/或管理驱动因素的局部空间差异。将政府的努力纳入任何一个特定的城市，可能会揭示公民管理是政府努力的补充，还是取代政府的努力，或两者兼而有之。此外，如果某些管理团队的能力比其他团队更强，或者某个地区对护理的需求比其他地区低，那么该地区的管理团队数量可能会更少。了解当地的邻里历史可能有助于阐明这些关系。然而，在一个领域工作的管理小组的数量与管理能力之间的关系目前还没有得到很好的理解。即便如此，考虑到组织变量与群体数量的关联更强，我们的研究结果表明，城市的组织结构可能会强化这种管理分配不均的模式。

与组织变量的关系

到目前为止，观察到的最大的关联是与两个组织变量:平均职业化指数和群体焦点的多样性。这表明，在解释给定社区的群体数量时，组织格局可能比社会经济或环境特征更重要，这表明未来的工作应该专注于进一步揭示城市管理群体的跨组织方面。人口普查街区或社区的群体越少，这些群体就越专业化。这可能表明可能存在密度依赖，即更少但更高度专业化的群体能够有效管理社区资源。也可能是更专业化组织的政治动态限制了其他组织的可用空间，本质上是“排挤”其他群体。对一个社区的组织的时间和组织的历史进行分析，可以分析出哪些影响正在发生。

我们研究的另一个组织变量是一个社区内群体关注点的多样性，以了解这种多样性是否影响了在场群体的数量。结果是违反直觉的:在我们的三个研究领域中，管理小组在场的人越多，管理小组集体解决的话题问题就越少。我们为这种关系提供了两种可能的解释。拥有大量群组的社区可能包含分散的群组，因为资源竞争而专注于同一任务。此外，管理可能通过同构行为激发类似群体的发展(DiMaggio和Powell 1983)。巴尔的摩在我们的四个研究区域城市中是一个很有特色的城市，目前的格局与此相反。巴尔的摩当地与环境治理相关的问题可能有助于解释那里的结果为何不同。这些数据是在巴尔的摩通过第一个可持续发展计划两年后收集的，与此同时，巴尔的摩启动了联邦城市水域伙伴关系。这些倡议被高度宣传，并可能有助于鼓励在某些社区跨组织重点领域的协调管理工作。

与社会经济变量的关系

除了管理活动区域的大小和分布，我们还看到群体活动区域数量的关系随着社会和环境变量的变化而变化。但我们在四个城市中没有发现一致的模式，这表明这种关系是复杂的，而且是基于地点的。管理活动也可能部分受到地方法规和政策框架的推动。我们的四个城市都有独特的发展历史和不同的绿地分布和空间中的人。此外，每个城市的管理网络根据当地情况在这些地方发展起来。从管理网络结构中，我们知道并非所有组织都以相同的方式工作(参见Connolly et al. 2013, 2014)。桥梁组织允许小型的、基于地点的管理小组专业化，但仍然与网络的其余部分保持联系，这提出了网络结构如何影响群体活动区域的空间大小和分布的问题。将这种分析扩展到同时分析社交网络和空间活动区域，为理解这些互动提供了希望(参见Radil等人2010)。

在每个城市，不同的社会因素与公民管理团体的数量相关。人口密度只在人口密度更大的研究区域芝加哥和纽约模型中保留。然而，较小的系数大小表明，跨空间分布的群体数量可能与居住在一个地区的人口密度不相关。住房拥有率非常显著，在最大的城市，纽约和芝加哥，住房拥有率较小的地区在纽约有更多的管理小组，而在住房拥有率较高的地区在芝加哥有更多的小组。对于住房变量，纽约可能是一个异常，因为它的住房拥有率比美国任何其他城市都低。在泊松模型中，房屋价值是三个城市(巴尔的摩、芝加哥和西雅图)的一个因素，在西雅图，房屋价值越高，管理人员越多，而在巴尔的摩和芝加哥，房屋价值越低，管理人员越多，系数大小很小。然而，在空间模型中，只有西雅图在社区尺度上与较高的房屋价值之间的相关性仍然显著，这表明西雅图的住房和管家之间的关系比其他城市更强。在我们的研究中，西雅图是美国西部唯一一个近年来房价快速上涨的城市。

芝加哥是唯一一个在模型中保留了白人和非裔美国居民种族多样性的城市。在人口普查的街区群体尺度上，种族隔离程度越高的地区，管理群体的数量就越高，这表明白人或非洲裔美国人占主导地位的地区的群体数量越多。芝加哥有意种族隔离的历史由来已久，巴尔的摩和纽约也是如此(Massey 2008)。对每个城市的多个社区的管理进行定性分析可以进一步分析这个结果。

在任何一个城市，搬进来的平均年份和受过大学教育的百分比都不是显著的变量，这表明一个社区居民的流动与那里的公民管理组织的数量无关。与分析中的所有其他变量相比，移入年份的中位数分布具有较低的空间相关性，这可以解释这一结果。

与环境变量的关系

鉴于管理经常发生在绿色空间，我们期望看到更多的管理团体与更开放的空间。有三个城市(巴尔的摩、纽约和西雅图)的情况就是这样。芝加哥人口普查街区组的平均开放空间百分比是其他研究区域城市的一半(表1)，这可以解释不显著的关系。巴尔的摩、芝加哥和西雅图的不透水地表比例保持不变(表1)。在巴尔的摩和芝加哥，不透水地表越少，群体越多，而西雅图则相反。所有城市的模型都没有保留树冠的百分比，这与罗莫里尼等人(2013)对巴尔的摩和西雅图的结果形成了对比。这可能是因为我们的模型规范与Romolini等人(2013)不同:我们加入了额外的变量，并将基于计数的模型形式应用于逐步回归。每个城市的管理活动可能会对不同的情况作出反应。Boone等人(2010)发现，与当前的社会经济状况相比，历史社会经济遗产与景观状况的相关性更强。同样，目前的环境条件可能与过去的护理关系更密切，而不是与当前的护理关系更密切，在一个地区开始管理工作的动力可能与过去的条件关系更大，而不是当前的条件。

在纽约，棕地的存在被保留在人口普查街区组模型中，并在社区水平上显著。这表明，有棕地的社区更有可能有更多的管理小组。在纽约，有一些著名的棕地作为再开发的来源，导致了反对或限制再开发的公民活动的增加(Pearsall 2013)。先前的研究已经确定，管理小组可能在保护一些区域的同时恢复其他区域(Romolini et al. 2013)。不同的群体可能参与不同的活动，这可能会导致更多的群体在既有绿地又有棕地的社区中活动。

研究的局限性和未来研究的机会

这些不同城市之间的不同关系提出了进一步的问题，即管理小组在不同城市的使命和参与者是否不同。当地的管理团体通常包括某个地方的居民。与此同时，人口普查数据的一个已知局限性是，它关注的是人们居住的地方，而不一定是人们在白天呆在哪里(Goodchild和Janelle 1984)。商业区、公园和许多其他公共空间可能会得到管理，不是因为人们居住在这里，而是因为它们对城市居民来说是有价值的地方。

该研究在使用多边形进行空间分析时存在一定的局限性:可变面积单元问题(MAUP;奥彭肖1984)。我们的结果强调，一些关系在不同的尺度上保持稳定，但随着数据聚集到更高的尺度上，其他关系会发生变化。我们的方法的另一个限制是，这些活动区域是在特定城市工作的环境管理组织的人口子集。在纽约和西雅图，我们发现，基于办公地点，被抽样的群体在空间上具有代表性。对于巴尔的摩和芝加哥，我们目前缺乏抽样框架办公室位置的完整空间数据集(巴尔的摩)，或者使用了一种结合的方法(抽样框架和开放调查，芝加哥)，因此我们不能进行相同的分析，也不能假设组的活动区域映射代表管理小组在这两个城市的活动区域分布。

我们城市的社会经济和环境背景缺乏一致的模式，这要求我们考虑额外的方法和变量来调查管理小组和他们管理的环境之间的关系。在本文中，由于其相对简单，我们将注意力集中在作为因变量的管理小组的数量上。并不是所有的管理小组都关注树木或棕地，我们在各个城市都有一致的数据。他们还可以关注社区花园、空地、生态恢复、水质或可持续系统等。然而，组的数量是合适的变量来检查吗?管理团队的数量也可能与某一特定领域的团队的集体效能或管理能力相关。如何有效定义管理能力是一个重要的研究目标，需要充分了解一个群体对被管理资源的影响。Bennett等人(2018)将管理能力概念化为资产的组合，即文化、社会、金融、物质、人力和制度;未来的工作可以将这些措施纳入类似的社区层面的分析。

结论

考虑到美国几个城市复杂的空间异质性，这项研究旨在更好地了解公民环境管理团体的地理位置。我们发现这四个城市的组织关系相似，但社会经济和环境模式不同。在各个城市中，群体焦点的相似性和较低的专业化程度与社区中较高数量的群体相关。巴尔的摩是一个例外，在那里，群体关注点的多样性越高，群体数量就越多。我们的基本结论是，总体而言，管理团体的数量与每个城市在地方层面的社会和环境方面相关，但组织特征研究与社区工作的团体数量的关系最强。我们发现环境管理和城市地理之间有明确的关系;需要进一步的工作来解开组织格局以及它如何影响特定社区内群体的扩散。最后，本研究关注管理群体的数量;当考虑到与城市再开发和土地使用相关的管理能力和更本地化的社区管理历史时，关键的关系和联系可能会出现。

文献引用

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