研究

理解社会生态系统的方法:基于地点的研究综述

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 定义搜索策略和预文档选择
  • 文件选择
  • 第一次筛选和编码
  • 二次筛选和文献分析
  • 数据分析
• 结果
  • 术语
  • SES研究空间的增长
  • 随着时间的推移期刊
  • SES研究的类型和规模
  • SES研究者和研究热点
  • SES调查课题
  • 方法
  • 处理复杂性特征的方法
• 讨论
  • SES研究发展迅速，但分布仍不均匀
  • SES研究主要是基于地方和区域尺度的研究
  • SES的研究集中在紧迫的可持续性问题上
  • 来自不同学科的许多不同方法为SES研究提供了信息
  • 社会经济系统的研究方法不同程度地解释了社会经济系统的基本特征
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

人类活动正在以前所未有和深刻的方式改变着人类赖以生存的生态系统(Rockström et al. 2009)。在快速变化和联系日益紧密的人类世时代(Rockström et al. 2009, Steffen et al. 2011)，我们面临的环境和社会挑战要求我们更好地理解生态系统和人类社会之间复杂而不断发展的联系(Rockström et al. 2009, Fischer et al. 2015)。社会生态系统(SES)的概念已成为理解现实世界系统中社会和环境交互作用之间的联系和反馈的关键概念和分析框架(Carpenter等人，2012年，Fischer等人，2015年，Colding和Barthel 2019年)。这一概念有助于提高人们对人类对生态系统依赖的认识(Díaz等人，2006,Summers等人，2012,Wu 2013)，改善了学科之间以及科学和社会之间的合作(Carpenter等人，2012)，增加了方法多元化，从而提高了对系统的理解(Levin等人，2013,Tengö等人，2014,Lade和Niiranen 2017, Preiser等人，2018)，并在主要政策框架和倡议中表现出来。例如“未来地球”(Rockström 2016)和“可持续发展目标”(Díaz et al. 2015)一个， Fischer et al. 2015)。近年来也出现了新的研究领域(Folke 2006)、建模方法(Schlüter等人，2012)和分析框架(Turner等人，2003,Janssen等人，2006,Collins等人，2011,Bodin和Tengö 2012, Schlüter等人，2019)。

尽管取得了进展，但SES研究仍然具有挑战性(Fischer等人2015年，Turner等人2016年，Haider等人2018年)。这一挑战的核心是认识到社会经济系统研究代表了一个新兴的“第三”空间，超越了社会和生态研究实践和学科的简单总和(Walker等人，2006年，Liu等人，2007年)一个， Folke et al. 2016)。在社会经济系统研究中使用的许多方法和途径不属于传统社会科学和自然科学的领域，也不属于任何单一的学科，因此，作为一个研究领域，社会经济系统缺乏自己连贯的方法论认同，而是强烈地依赖于方法多元化(Tengö et al. 2014, Folke et al. 2016)。身份的流动性在描述SES的多个术语中也很明显(例如，人-环境耦合系统，人-环境系统)，对SES是什么的不同定义(Herrero-Jáuregui et al. 2018, Colding和Barthel 2019)，以及学术文献中对SES的不同描述方式，从边界对象到桥梁学科(Hertz和Schlüter 2015)，到描述可以使用经验方法理解的真实认知系统(Becker 2012)。

尽管这一新兴研究领域存在着各种概念和方法上的歧义，但有足够的一致性，可以对这一研究领域的关键维度进行分析。所有的社会经济系统研究都有一个共同的命名法，即指定研究对象具有综合的社会和生态成分，这也反映在该领域的著名期刊的名称中。事实上，最近的几篇综述试图对SES领域进行此类分析(Binder等人，2013年，Turner等人，2016年，Herrero-Jáuregui等人，2018年，Partelow 2018年，Colding和Barthel 2019年)。从这些综述中可以清楚地看到，在过去20年里，经常与生态系统服务、可持续性科学和跨学科研究等概念一起研究的SES研究(Brandt等人，2013年，Turner II等人，2016年，Haider等人，2018年，Herrero-Jáuregui等人，2018年，Partelow 2018年)得到了发展(Droste等人，2018年，Herrero-Jáuregui等人，2018年，Colding和Barthel 2019年)。该领域的起源是基于地点的地方资源管理研究(Colding和Barthel 2019)，但其主要特征仍然是基于地点的研究，特别是在地方尺度上(Norberg和Cumming 2008, Becker 2012, Angelstam等人2013,Hertz和Schlüter 2015, Folke等人2016)。然而，也经常进行元方法/比较分析和框架开发(Partelow 2018)。事实上，现在有几个大型数据库用于收集案例研究进行元分析，例如SESMAD、SESGO、IFRI (Partelow 2018)。SES研究来自广泛的学科，包括环境、社会、农业、生物、地球和行星科学、计算机科学以及医学和人文学科(Colding和Barthel 2019年)。尽管社会经济系统研究的重点随着时间的推移略有转移(Droste等人，2018年，Herrero-Jáuregui等人，2018年)，但渔业、林业和流域等部门的适应性管理、治理、恢复和减贫研究一直很受欢迎(Droste等人，2018年，Herrero-Jáuregui等人，2018年，Partelow 2018年)。

因此，SES领域的图景开始出现，但SES概念仍处于过渡阶段(Herrero-Jáuregui等人，2018)，我们对该领域如何运作和发展的理解存在差距(Colding和Barthel 2019)。除了对SES缺乏广泛认可的定义(Herrero-Jáuregui等人，2018,Colding和Barthel 2019)，这种差距在很大程度上与该领域的方法论多元化有关(Partelow 2018)。方法多元化给综合和数据比较带来了挑战，部分原因是更难知道什么方法可以并且应该在研究中使用(Partelow 2018)。缺乏方法透明度阻碍了跨案例研究和框架的推广(Magliocca等人，2018年，Colding和Barthel 2019年)，对研究生和其他早期职业研究人员来说可能特别具有挑战性(Haider等人，2018年)。理解和询问在SES领域中使用的方法也很重要，因为所调查系统的性质。越来越多的人同意，SES可以被概念化为复杂适应系统(CAS) (Liu et al. 2007)b， Levin et al. 2013, Rogers et al. 2013, Folke et al. 2016, Preiser et al. 2018, Herrero-Jáuregui et al. 2018)，这对SES研究人员使用的方法和方法提出了要求(Preiser et al. 2018)，并要求对该领域使用的方法进行理解和询问。

因此，我们扩展了对社会经济地位研究领域发展的最近回顾，特别关注实证的、基于地点的社会经济地位研究中使用的方法。我们将方法定义为产生兴趣焦点的知识的编码方式，一种特定的信息生成实践(Pahl-Wostl等人，2013年，Stirling 2015年)。通过更清楚地了解SES研究人员在从事现实世界问题解决或基于解决方案的研究时所使用的方法范围，我们可以改进对SES研究作为一个研究领域的描述，也有助于指导新进入该领域的研究人员确定和选择适当的研究方法。

我们使用系统综述的方法对用于研究耦合社会和生态系统的不同术语进行了广泛的分析，并根据它们的类型对这些研究进行了描述，将基于地点的研究与概述“框架”和“综述”的研究区分开来。我们将重点放在基于地点的研究的一个子集上，然后确定了研究社会经济地位的期刊、机构和国家，以及它们是如何随时间变化的。在对SES研究进行了广泛的背景分析之后，我们确定了一套在基于地点的研究中使用的方法，并探索了它们最常寻求研究的主题或问题。我们对这些方法进行了分类总结，提供了一个类型学，可以作为SES研究中使用的方法范围的指南。

我们在本文中的定位集中在SES作为复杂自适应系统(CAS;刘等。2007b， Levin et al. 2013, Rogers et al. 2013, Folke et al. 2016, Preiser et al. 2018)。在这一领域，Preiser等人(2018)最近在向SES研究的内聚的、理论推导的定义(Schlüter等人2012年，Cumming 2014年，Bots等人2015年)方面取得了一些进展。他们提供了CAS的六个基本组织原则的类型学，这些原则描述了这些系统的各种特征和属性。这种类型学(表1)可用于识别和评估CAS对SES研究人员使用的方法的要求。因此，本文的最终目标是通过对不同方法类别如何很好地解释CAS的核心特性的探索性评估，将方法类别列表与CAS的这些基本原则联系起来。

方法

系统综述是基于综合的方法，它们的共同目标是通过对现有研究结果的严格分析构建新知识(Thorne et al. 2004)。无论其目的如何，系统评审都遵循严格的协议，以最大限度地提高透明度和可重复性，同时最小化偏差(Petticrew和Roberts 2006, Pullin和Stewart 2006, Pullin和Knight 2009, Gough等人2012)。系统审查过程可以总结为:制定问题，生成方案，系统选择，结果的批判性评估，数据提取，数据合成，报告和传播(Gough等，2012年)。

定义搜索策略和预文档选择

在将我们的研究置于导论中概述的概念框架中并定义我们的研究问题之后，我们在谷歌Scholar和Scopus数据库中进行了第一次探索性搜索。我们使用了“社会-生态”、“耦合的人类*”、“SES”、“CHANS”、“耦合的人类-环境*”和“与自然的社会关系”等搜索词。我们发现首字母缩略词“CHANS”和“SES”在我们的搜索结果中产生了很多噪音，随后我们从搜索中删除了它们。在这一探索阶段，我们发现了几个额外的术语，用于识别处理人与自然相互作用的研究，并将它们纳入了后续的搜索。在我们的系统综述中，最后使用的术语是:“社会-生态”、“社会-生态”、“人类-环境”、“情感生态学”、“社会-环境”、“社会-环境”、“人-自然关系”、“耦合的人类关系”、“人-地球关系”、“环境关系”、“人-环境关系”、“生态-社会”和“自然-社会关系”(附录1)。

文件选择

文档选择基于Scopus中的关键字搜索，仅限于标题、摘要和关键字。我们选择Scopus是因为其广泛的跨学科覆盖范围和作为进行元分析的标准化数据库的高认知度(Wagner et al. 2011)。我们的第一次搜索，使用上面的最后一个关键词搜索Scopus数据库中所有期刊的所有年份，得到了超过2万份文档。这包括来自心理健康、工程和信息技术文献的结果，它们与我们的研究无关。因此，我们去掉了关键词“青少年”、“男性”和“女性”、“中年”、“老年”和“儿童”的结果，因为这些与心理学中的社会生态批判理论有关，这与本文的SES重点不同。我们还将搜索范围限制在环境科学、社会科学、农业和生物科学、地球和行星科学、经济学、计量经济学和金融、能源、“多学科”和决策科学等学科领域。我们将环境教育排除在外，因为与健康和心理学文献的重叠产生了许多无关的研究。此外，我们还将搜索范围限制在期刊、书籍和丛书、英文出版物以及出版或出版的项目上。我们的最终搜索是在2015年7月22日进行的，结果有5222份文件。除了摘要和(索引和作者)关键词之外，我们还下载了发表年份、发表期刊、被引用次数以及作者所在的机构和地理位置。

第一次筛选和编码

下一步是筛选摘要，以确定是否纳入研究。我们对论文的特征如下:

• 综述:关于SES、理论概念和/或框架的论文综述;
• 框架:明确提出理解SES框架的论文;
• 框架和基于地点的:论文提出了一个框架，并利用这个框架分析了基于地点的系统;
• 理论:文章没有提出一个框架，但专注于理解对社会经济系统的思考的一个方面，或发展社会经济系统理论，而不专注于一个特定的基于地方的社会经济系统;
• 基于地点的文章:基于地点的社会经济地位的实证研究;
• 不相关:非常明显没有提及社会经济地位作为综合社会和生态系统的研究，与本研究的重点不相关，例如，关注心理社会生态理论的研究，在最初的搜索中没有被过滤掉。这些文章(124)在我们的审查中没有进一步考虑。删除这些文章使数据库的总记录达到5098条。

二次筛选和文献分析

在对摘要的第二次筛选中，我们只关注被分类为基于地点的文章(4479篇文章)的文档。在这4479篇文献中，37.4%的文献标题、摘要和关键词中有“社会-生态”一词，61.4%的文献全文中有“社会-生态”一词。为了保持分析的可管理性，我们随机选择了2000篇基于地点的文章，并阅读摘要、标题和关键词。对于每一篇文章，我们记录了所研究的社会经济地位的规模(地方、区域、国家、跨国和全球)，以及所使用的研究方法(可以从摘要和关键词中获得)。我们没有对那些不能从摘要中推断方法的文章进行分类(2000份调查文献中的293份)。这就留下了1707篇阅读和分类文章。Scopus记录了论文所属研究机构和所属研究人员的国家;因此，我们有了完整数据集的这些数据，即4479篇文章。然而，在数据子集(n = 1707)中，我们也记录了摘要中提到的国家名称和关键词，即研究发生的地点。

数据分析

经济社会地位研究的成长与类型

为了跟踪SES研究领域的发展，我们分析了所有SES出版物(n = 5098)在Scopus中相同学科的出版物总数中的增长比例。我们用Spearman-rank检验调查了年份和相关出版物之间关系的显著性，并使用变点分析(R包“变点”)和贝叶斯变点分析，以检测显著的拐点。我们使用卡方检验对历年不同类型的SES论文(即“理论”、“框架”、“基于地点的研究”、“综述”)进行统计分析，并对相同比例的零假设进行验证。

SES研究热点

从基于完整地点的数据集(n = 4479)中，我们使用与每篇研究论文相关的国家和机构的名称(用Scopus表示)来计算每个国家和研究机构在一段时间内出版的SES出版物的数量。我们根据每个国家的名义研究能力对这些总数进行加权(每个国家的大学数量在国际大学协会(IAU;http://www.whed.net/home.php)．我们使用方差分析检验比较了人均每年的平均研究产出。

为了确定SES研究热点，我们计算了在每个国家进行的基于地点的研究的数量(n = 1707)。我们在ArcGIS 10.5 (ESRI 2017)中使用原始频率和归一化频率创建了一个梯度热图，并考虑了表面积。国家按区域划分。在国家频率归一化后，数据呈正态分布，我们进行了单因素方差分析来检验区域之间的统计显著性。

随着时间的推移期刊的流行

为了评估发表SES研究的期刊随着时间的推移的发展，我们关注了五种最受欢迎的期刊。这里我们使用了完整的数据集(n = 5098)。我们记录了每个时间段(1990-1990年，2000-2008年，2009-2012年，2013-2015年)的总发文量占比。时间周期由变化点分析的结果决定。我们采用Kruskal-Wallis检验来分析期刊间SES平均年出版数量的差异。

社会经济地位研究中的主题

运用词云和作者关键词频率分析的方法，提取社会经济系统研究的主要课题。我们删除了关键字术语之间的所有空格(例如，“生态系统服务”变成了“生态系统服务”)，这样我们就可以使用R (v3.01)中的wordCloud包对术语(而不是单个单词)运行词云分析。我们提取了最常见的术语(见附录2)，从中我们构建了一个基于地点的SES研究主题列表。然后，我们搜索了所有4479个基于地点的研究的摘要和作者关键词，以获得这些术语在我们数据集中的研究摘要和关键词中使用的频率。最后，我们构建了一个2乘2的方法矩阵，突出了主要关联。

方法提取和分类

我们从2000篇基于地点的SES研究摘要中手动筛选了关键方法，其中1707篇提到了一种研究方法。摘要在提供的方法的数量和细节上有所不同，例如，一些会注意到他们使用了“建模”，而另一些则详细说明了他们使用的模型的类型。统计方法和数据收集尤其如此。在第一个实例中，我们按照抽象中列出的方法来列出方法。通过合并非常相似的方法，我们清理了结果方法列表(去除重复项后，有632个单独的方法)。我们还删除了我们认为更广泛的方法的“方法”，例如，弹性评估，适应性管理，跨学科。这个过程产生了一个包含311种方法的列表(参见附录3)。

我们将这311种方法归类为27个类别，或方法类型，并于2016年10月在斯德哥尔摩韧性中心举行的研讨会上对它们进行了验证和辩论。我们对方法进行分类的动机有两个:(1)摘要在它们所强调的方法类型中没有一致的详细描述;(2)很难对300多种方法进行有意义的分析，以达到我们提供该领域概览的目标。我们将每个方法划分为一个类别，尽管许多方法可以归入多个类别。分类是根据讲习班上的专家们对这些方法在社会经济系统研究中使用的看法，以及被认为具有类似功能的方法，或具有类似假设集的方法。有些类别只包含一到两种方法，例如，基于代理的建模，因为研讨会参与者觉得它们要么在SES研究中被广泛使用，要么完成了一种独特的功能。相反，其他类别，例如统计方法，方法多种多样，但没有被认为在社会经济地位研究中发挥独特作用，而使用这些方法的资源是现成的。最后一组类别的目的是为讨论在社会经济地位研究中使用的方法提供一个入口点，而不是作为可以或应该使用的方法的最终列表。

为了获得数据库中方法类别的频率，我们搜索了从2000篇文章子集中提取的311种方法的全部4479个基于地方的研究，并对每个记录所属的类别进行分类。我们可以用这种方式对2742篇基于地点的文章进行分类。因此，剩下的1737篇文章(38%)要么没有提及我们在搜索中检测到的方法，要么在它们的摘要中没有提及任何方法。因此，读者应该记住，在这项研究中确定的方法列表并不全面。

复杂自适应系统的特征和动力学

我们使用Preiser等人(2018)的CAS六项组织原则类型学(表1)，就每种方法类别对CAS关键组织原则的解释能力进行定性评估。所谓“帐户”，我们指的是一种方法的假设和应用在何种程度上允许他们研究系统，这些系统是由关系组成的，与上下文相关的，完全开放的，自适应的，动态的，并具有复杂的因果关系。我们选择这种类型学是基于Preiser等人(2018)对SES作为CAS的明确概念化。我们区分了“不考虑复杂性这一特征”的方法类别(0);“可以解释这种复杂性的特征，这取决于如何使用它”(1，有时);“可以解释这种复杂性的特征，并且通常以这样的方式使用”(2，大多数时候);并且“明确地解释了复杂性元素的构成方式”(3，总是)。在我们的分析中，我们考虑了不同类型的方法通常使用的方式，据我们所知。每个作者根据每个原则独立地对方法簇进行评分，然后讨论我们不同意的分数。基于我们的讨论，我们将分数简化为两类:“通常不考虑这个复杂性特征”(0)和“通常考虑这个复杂性特征”(x)。

结果

术语

在选定的检索词中，“自然-社会关系”(71.8%)、“社会-生态”(31.78%)、“人-环境*关系”(29.67%)、“社会-生态”(17.15%)、“社会-环境”(12.1%)和“耦合的人类*”(3.2%)是完整最终结果集中最常使用的检索词(n = 5098)。许多出版物包含不止一个这样的关键词。“人-环境关系”和“人类环境”在早些年似乎更受欢迎，而“社会-生态”、“社会-生态”和“自然-社会关系”在近年来更占主导地位(图1)。

SES研究空间的增长

我们的结果表明，相对于所有出版物随时间的增长，SES空间的出版物数量显著增加(斯皮尔曼秩相关，p < 0.01，ρ= 0.0823)。在1989 - 1990年、1999 - 2000年和2009 - 2010年之间发现了显著的变化点。单变化点分析显示，1999 - 2000年的变化是最显著的变化点(p < 0.05)。同样，贝叶斯变化点分析发现1989 - 1990年(prob = 0.99， χ²= 0.0003)、1999 - 2000年(prob = 0.952， χ²= 0.002)是最可能的变化点，2012 - 2013年(prob = 0.940， χ²= 0.002)是第三个变化点。第四个变化点(2008年至2009年)的后验概率为0.604(图2)。后验概率是贝叶斯统计中的一个术语，指的是在考虑相关证据后分配给命题的条件概率(Lee 2012)。

随着时间的推移期刊

我们确定了1234个发表关于SES论文的不同来源。排名前20位的期刊的发文量各占总发文量的0.63% - 7.73%，占总发文量的28.05%(图3a)。发文数中位数差异有统计学意义(χ²= 32.1302,DF = 4, p < 0.0001)生态和社会有明显更多的出版物(相比中记录， p < 0.0001，生态经济学， p = 0.019，全球环境变化， p = 001，环境管理杂志， p < 0.0001)。其他期刊之间无显著差异(图3b)。中记录而且全球环境变化2000年以前在社会经济科学领域发表的论文比例较高，而生态和社会自2000年以来，已成为发表SES研究的主要期刊(图3c)。

SES研究的类型和规模

发表论文类型差异有统计学意义(χ²= 6589.523,df = 3, p < 0.01)。在我们最终数据库中的5098篇论文中，71篇(1.39%)明确提出了框架，但没有将这些框架应用到真实的案例研究中，或者包括其他理论讨论。另有703篇(13.79%)论文提出了框架并将这些框架应用于基于地点的研究，3792篇(74.38%)论文关注基于地点的研究，532篇(10.44%)论文为综述。我们的研究结果表明，与区域(28%)、国家(11%)、多国(8%)和全球(6%)尺度(χ²= 2802.7,df = 4, p < 0.0001)相比，SES研究更多地关注于地方尺度(45%)。

SES研究者和研究热点

从出版物的原始数量来看，欧洲、北美和澳大利亚的机构对社会经济地位研究的贡献最大(图4a, b)，其中美国、加拿大、瑞典、澳大利亚、荷兰、德国、英国和南非是研究社会经济地位的机构数量特别多的国家。当按照全国高等教育机构的数量来规范机构论文数量时，肯尼亚、丹麦和新西兰也被列入热点国家。发表SES研究的机构的主要作者最常与斯德哥尔摩大学(199项研究)、亚利桑那州立大学(179项研究)、瓦赫宁根大学(97项研究)、詹姆斯库克大学(79项研究)和昆士兰大学(71项研究;表2)。

进行SES研究的机构集中在全球北部，而被调查的SES则分布在全球各地(图4c, d)。被研究的SES最常被报道位于美国(422)、中国(226)、澳大利亚(169)、印度(167)、加拿大(142)、巴西(134)和墨西哥(100)。单因素方差分析显示各地区间差异显著(F = 5.068, P < 0.001, df = 14;图5)，但事后Tukey检验显示，显著性差异多出现在岛屿地区与大陆地区之间，平均而言，大部分大陆地区之间不存在显著性差异。即使考虑到面积，加勒比群岛与大多数区域相比也没有得到充分的研究。平均归一化频率显著低于亚洲(diff = 0.146, p < 0.001)、中东(diff = 0.113, p < 0.039)、北美和中美洲(diff = 0.186, p < 0.001)、南美洲(diff = 0.125, p = 0.016)、南部非洲(diff = 0.136, p = 0.029)、西非(diff = 0.101, p = 0.045)和西欧和中欧(diff = 0.124, p < 0.001)。另一个研究较少的区域是大洋洲，与亚洲(差异= 0.101,p < 0.001)以及北部和中部相比，大洋洲的代表性明显不足 美国(diff = 0.142, p = 0.006)。与其他区域相比，代表人数明显不足的主要大陆区域是南极洲和南海岛屿(与北美和中美洲相比，差异= 0.191,p = 0.03)，以及中非(与北美和中美洲相比，差异= 0.159,p = 0.031)。

SES调查课题

单词云分析(图6a)在4479个基于地点的研究中提取了2198个使用超过5次的词汇(作者提供关键词)。随后，我们搜索了全部文章数据集(4479项研究)的所有摘要和关键词，以确定关键字。搜索完整的数据集，并结合一些关键术语(见附录2)，略微改变了关键术语的突出位置。结果表明，前20个术语在文献中使用频率差异显著(χ²= 5326.377,df = 25, p < 0.0001)。作者关键词中最常出现的词汇是“政策”(30.8%的出版物)、“贸易”(23.8%)、“保护”(22.3%)、“适应”(22.3%)、“土地利用变化”(21.9%)、“水”(20.2%)、“森林损失”(19.9%)、“可持续性”(18.8%)、“城市”(18.8%)和“治理和制度”(17.5%;图6b，附录2)。

方法

我们将311种方法(从附录3的632种初始列表中减少)分组为27个类别(图7)。使用频率(在2742项研究中)在类别之间存在显著差异(χ²= 4231.068,DF = 26, p值< 0.001)。空间绘图和分析(27.5%)、历史分析和重建(15.7%)、访谈(15.5%)、未来分析(13.3%)、参与式数据收集(11.9%)和影响分析(11.2%)是最常见的使用的方法类别(图7)。“历史概况和重建”、“未来分析”、“空间映射和分析”、“生计和脆弱性分析”、“影响分析”、“网络分析”、“参与式建模和规划”和“决策分析”是与20个最容易识别的焦点主题最频繁关联的类别(表3)。

处理复杂性特征的方法

表4显示了每种方法类别在解释复杂性的每个特征方面的得分情况，0(“0”)表示“通常不太好”，而“x”表示“通常很好”，以及每个评分决定的理由。我们将“未来分析”、“比较案例研究分析”、“行为分析”、“决策分析”、“博弈”、“系统范围分析”、“参与式建模与规划”、“状态与过渡分析”、“历史分析与重建”、“话语分析”和“促进对话”等方法归类为通常处理CAS所有六个特征的方法类别(平均分= 1)。而“统计分析”被认为是最不适合处理复杂性特征的。解决得最好的复杂性特征是“关系构成”，其次是“上下文”和“动态”，“适应性”，“复杂因果关系”和“完全开放”。

讨论

我们的研究从使用的术语、发表的期刊、研究的类型、研究的地点和作者、研究的主题和使用的方法等方面提供了对SES研究领域趋势的洞察。尽管最近已经发表了许多探讨类似问题的评论(Brandt等人2013,Droste等人2018,Herrero-Jáuregui等人2018,Partelow 2018, Colding和Barthel 2019)，但我们的分析具有特别广泛的视角，并通过方法“类别”或分类法列表特别关注SES领域使用的方法，还评估了它们在多大程度上占CAS的基本组织原则。在这里，我们讨论了从这些结果中得出的五个主要结论，以及它们对推进SES研究的意义。

SES研究发展迅速，但分布仍不均匀

与其他关于SES和相关领域的评论相似(Brandt et al. 2013, Herrero-Jáuregui et al. 2018, Colding and Barthel 2019)，我们注意到，相对于科学出版物的总体增长，在过去30年里，SES研究显著增加(图2)。就发表该研究的主要期刊的主题领域而言，SES研究明显跨越了社会科学和自然科学(图3)生态和社会已成为主流媒体，尤其是近年来(图3)。其主导地位可能部分归因于它是SES领域最早的开放获取、仅限在线的期刊之一。最近(由于分析的时间跨度没有反映在我们的结果中)，在SES领域已经建立了一些新的期刊，包括人与自然(英国生态学会),生态系统和人(Taylor & Francis)，以及一个地球(细胞出版社)。这些为SES领域的成熟提供了进一步的证据，并有可能扩大发表SES研究的核心期刊集。这种成熟或许也可以从对社会经济系统关键研究术语的分析中看出，该研究揭示了各种用于描述人类社会与自然环境之间相互作用关系的常用术语，目前似乎正在围绕“自然社会关系”、“社会-生态”和“社会-生态”等术语进行巩固(图1)。围绕关键术语和概念的巩固对新研究领域的发展至关重要(Guo et al. 2011)。

SES研究由少数机构主导，特别是瑞典斯德哥尔摩大学、美国亚利桑那州立大学、荷兰瓦赫宁根大学和澳大利亚詹姆斯库克大学。进行SES研究的前20家研究机构都位于全球北部(与Herrero-Jáuregui等人2018的结果相一致)，但所研究的SES在全球分布得更广(图4)。然而，地球上仍有很大一部分地区进行的SES相对较少(图5)。这些地区包括岛屿地区，如加勒比、印度洋岛屿、大洋洲和难以进入的地区，如南极洲。然而，一些人口稠密的地区也很少被研究，包括中非、东非、西非、东欧、中东和北非。其中几个区域正在经历人口迅速增长和环境变化，面临紧迫的可持续性问题，并日益影响着自然和社会关系的区域和全球变化。因此，更好地了解这些地区具体情况下的社会经济体系动态，为当地和区域与可持续性相关的政策和行动提供信息是一个优先事项。然而，令人鼓舞的是，拥有最多SES研究的一些地方包括南部非洲和亚洲，这些地区通常在环境和社会研究中没有得到很好的代表(Rodríguez-Pose 2006, Trimble和van Aarde 2012)。

SES研究主要是基于地方和区域尺度的研究

我们的研究结果表明在SES研究中新框架的频繁使用和发展。在评估的5098篇发表论文中，15.18%为框架论文，只有1.39%为纯理论论文。大部分(13.79%)提出的框架被应用于基于地点的系统，这也可能表明，术语“社会-生态”系统的普及可能受到明确基于地点的框架的影响(Colding和Barthel 2019)。尽管大量的框架研究可能表明社会经济地位研究仍处于发展阶段(与我们前面的观点相反)，但这些框架发展中强烈的基于地点的关注表明，为新的社会生态环境定制框架可能是社会经济地位研究的一个特征。Colding和Barthel(2019)断言，在SES研究中使用的许多框架都是三个核心框架的改编;Ostrom(2007, 2009)、Folke和Berkes(1998)和Berkes et al.(2003)以及鲁棒性框架(Anderies 2004, 2007)。这三种方法都有一个明确的基于cas的基础。

尽管CAS透镜绝不是概念化SES的唯一方法，但它已成为最受欢迎的方法(Herrero-Jáuregui et al. 2018, Preiser et al. 2018)。我们的时间轴分析显示，社会经济能力研究崛起的最重要拐点在1999年到2000年之间，这与1999年韧性联盟的成立(Folke 2006, Parker和Hackett 2012)以及他们的附属期刊的首次出版相一致生态和社会该杂志发表的SES研究比其他任何期刊都要多(图3)生态和社会主要依赖CAS和弹性作为关键指导框架(Herrero-Jáuregui等，2018年，Preiser等，2018年，Colding和Barthel 2019年)。因此，我们的结果与其他研究一致，这些研究强调了CAS框架在影响SES研究方面的主导地位(Herrero-Jáuregui等人，2018,Preiser等人，2018)。鉴于CAS的理论成熟度(Preiser et al. 2018)，我们认为，正如Preiser et al.(2018)所尝试的那样，将SES定义为CAS提供了迈向更普遍的SES定义的务实一步，而这一定义常常被该领域所缺失(Herrero-Jáuregui et al. 2018, Partelow 2018, Colding和Barthel 2019)。然而，这并不是说CAS思维足以支持SES研究，也不是说它排除了其他框架的使用和集成。

SES的研究集中在紧迫的可持续性问题上

我们研究中发现的关键词与相关综述中发现的关键词相似(Brandt等人2013,Capstick等人2015,Droste等人2018,Herrero-Jáuregui等人2018)，强调SES研究的重点是紧迫的可持续性问题，如气候变化、生物多样性丧失、生计、贫困、政策、土地利用变化、水以及社会和环境正义(图6)。我们的变化点分析显示，在1990年和2000年前后出现了显著的拐点。beplay竞技应对全球地球系统变化并朝着“生物圈的可持续发展”的目标迈进的呼吁(Clarke and Munn 1986, Keeble 1988)。2010年后出现的较小的热潮可能要归功于SES与更广泛的可持续性倡议(Herrero-Jáuregui等人，2018年)的整合，如可持续发展目标(SDGs)、未来地球倡议及其核心研究项目，如生态系统变化与社会计划(PECS)、生物多样性和生态系统服务政府间平台(IPBES)。

SES研究与社会问题的紧密结合(Turner etal . 2016)肯定需要开发更强大的科学-社会接口(Fischer etal . 2015, Tengö etal . 2017)，以指导研究、知识共同创造和决策(Turner etal . 2016)。然而，正如许多研究人员所认识到的那样，采用知识共同生产的方法来理解SES并支持政策和决策是非常困难的。除了与知识伙伴建立关系所需的时间外，特别是在跨学科团队中从多个知识平台寻求证据时(Tengö等人，2014,2017)，挑战还来自于SES研究领域固有的方法多元化(Turner等人，2016,Herrero-Jáuregui等人，2018,Preiser 2018)。此外，如果我们接受从多种知识传统中寻找证据(Tengö et al. 2014, Díaz et al. 2015a、b)代表了一种更合乎道德的理解SES的方法，我们必须认识到这样一个事实，即我们目前用于理解SES的许多学术知识都是在全球北方产生的(也参见Herrero-Jáuregui等人2018)。这突显出发展来自全球南方的学术声音的更普遍需求。

来自不同学科的许多不同方法为SES研究提供了信息

SES研究中使用了许多不同学科的方法，这也许是直观的，但我们的研究为这一说法提供了强有力的实证验证，并凭借我们的类型学，对该领域中使用的各种方法进行了概览。我们的研究确定了311种方法(从最初的632种方法中减少)，我们将它们分为27类或类型的方法，这些方法通常用于社会经济地位研究，为社会经济地位研究的方法多元化概念提供了实证支持。

在我们分析的基于地点的研究中，我们发现空间映射和分析、历史剖析和重建、访谈和未来分析是最常用的(图7)。这些方法的使用可能在一定程度上受到最常见的SES研究主题的驱动，包括政策、贸易、保护、适应和土地利用变化(图6b)，因为我们发现它们是用于调查这些主题的最常用方法(表3)。访谈和参与式数据收集比生态田野数据收集更常用(图7)，但这可能是因为生态田野数据收集方法通常没有在诸如评估土地利用变化的论文的摘要中阐明。经济和其他决策支持方法也得到了相当广泛的应用，包括影响分析、生计和脆弱性分析以及决策分析。这进一步支持了在社会经济系统研究中日益强调科学-政策界面和知识共同生产的重要性。相比之下，状态和转换分析、系统范围和游戏很少被使用。这些方法特别适合于对SES的研究(Schultz等人，2007年，Janssen等人，2010年，Provencher等人，2016年，Edwards等人，2019年)，但由于它们的类别包含的具体方法较少，在我们的数据集中可能没有得到很好的代表，这是我们研究的一个普遍限制。

我们跨越不同学科的方法类型学可以为早期职业研究者提供一些方向，以导航具有SES领域特征的方法多元化。对于新进入该领域的研究人员来说，一个关键的挑战是知道哪些方法可以用于调查特定的SES研究问题(Haider et al. 2018)。我们的方法类别列表为研究人员提供了他们可能在研究中使用的潜在工具的可管理的概述，并为围绕方法集成的学术参与提供了基础。

社会经济系统的研究方法不同程度地解释了社会经济系统的基本特征

为了深入了解SES研究中使用的方法在解释SES的CAS性质方面的适用性，作者使用了一种思维练习，将不同的方法类型学映射到由Preiser等人确定的CAS的六个组织原则(2018;这种方法有明显的局限性，最明显的是，我们的评估受到作者团队关于不同方法及其应用环境的知识的限制。然而，这项工作产生了若干见解，可以在今后关于社会经济地位研究性质的研究中加以探讨。

我们在综述中强调的一些方法，如网络分析和基于代理的建模，特别适合探索SES中的关系(Preiser et al. 2018)。网络分析和基于代理的建模在SES研究中被广泛使用(图7)，并提供了捕捉关系和连接的综合框架，可以帮助开发丰富的图片，并处理异质性和冗余(Janssen等人2006年，Bodin和Crona 2009年，An 2012年，Filatova等人2013年)。基于代理的建模和网络分析是面向过程的模型，它们依赖于分散控制和自动机来检测和创建紧急模式，因此能够很好地解释CAS的自适应和自生成组织能力。

一般来说，在社会经济地位研究中使用的方法对社会经济地位挑战的情境依赖性非常敏感，这可能得益于社会经济地位研究是从基于地方的地方规模研究中产生的概念(Colding和Barthel 2019)。在预测未来研究中使用的许多方法都善于使框架适应上下文，并特别关注预测适应和变化(Berkhout等人2002,Carpenter等人2006,Shaw等人2009,Sheppard等人2011)。这些方法以及其他收集了多种循证知识的参与性研究方法(Tengö等人，2014年)可以帮助建立观察者依赖的框架(Shirk等人，2012年)

尽管有相当数量的方法可以解释构成复杂系统的动态相互作用及其与环境的关系，但可能很难找到必要的数据在足够长的时间内进行分析。然而，在系统和动态建模等领域，有一个值得注意的传统是开发包含反馈循环的模型，即考虑慢变量和快变量(例如，Levin等人2013年，Lade和Niiranen 2017年)、非线性和不可预测性。Lade和Niiranen(2017)提出，尽管系统知识有限，但广义建模在参与性和研究环境中都是一种非常有前途的工具，可以发展基于过程的对SES动态的理解，但他们也承认存在需要克服的挑战。同样，Levin等人(2013)展示了SES的基本特征是如何成功地引入最优管理模型的(特别是在草原和珊瑚礁)，并强调了一些策略，如在可能的情况下分别建模快变量和慢变量，可以提高动态模型对SES作为CAS的现实的适用性。

关于当前的方法在应对社会经济体系极端开放方面有多好，证据不一。虽然参与式研究可以帮助建立观察者依赖的框架(Shirk等人，2012年)，这是很常见的，也有许多其他方法收集了多种基于证据的知识(Tengö等人，2014年)，但很少有方法能够真正解释可能对模型行为产生重要影响的未知变量。然而，随机建模方法和在多尺度下进行的研究提供了有前途的途径。

复杂的因果关系似乎是CAS的组织原则，也是各种方法最难以解决的问题。为了解释因果轨迹的非线性，并应对不良问题的出现和本质，我们需要能够收集大量数据的方法，需要能够探索不同轨迹含义的有意义的方法，需要跨尺度追踪因果关系的方法。尽管参与式叙述询问和对话研讨会等方法有助于突出非线性和跨尺度关系，但理解这些关系如何驱动因果关系或带来突发行为模式是一项极其复杂和数据密集型的任务(Levin et al. 2013)。

结论

在本文中，我们回顾了社会经济地位研究领域发展的几个维度，最值得注意的是通过实证社会经济地位研究中使用的方法来描述它。研究方法的多元性仍然是进行SES研究的最大挑战之一。我们的分类列表提供了SES研究中常用方法的一个可管理的概述，可以作为进入该领域的新研究人员的指南，也是提高方法透明度的第一步。我们的榜单也为该领域的未来发展提供了一个评估的机会，特别是在方法整合方面。通过作为CAS的SES的镜头来评估方法提供了第一个(如果有限的话)关于支撑SES研究和该领域使用的方法的理论和哲学之间对齐的视角。在SES研究中，需要对理解CAS不同元素的不同方法的适用性进行更多的实证评估，并且看到关于开发新方法以填补已确定的空白的研究将是有趣的。最后，本文重点介绍了SES中使用的方法，但研究在不同背景下的结合方式可能是该领域最有趣的地方。我们希望未来的研究人员将在我们工作的基础上，研究不同的方法在实践中如何结合，以达到不同的目的，以及形成我们的问题和方法的伦理和本体论背景。

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