研究

集体行动中的种族力量:泰米尔纳德邦的多样性、优势和灌溉

• 摘要
• 简介
• 背景
• 方法
• 结果
  • 对充分性和公平性的认知
  • 控制变量
  • 嵌入式种族不平等
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

在回顾不平等的作用时出现的一个主题是，成功的公地管理的问题不一定是基于自然资源本身的特征——就像早期的公地悲剧传统所认为的那样——而是更平淡的问题，即如何让人们合作。Bardhan和Dayton-Johnson 2000:17。

随着成功管理公共资源的反复记录，以及大量关于社区资源管理中的集体行动的文献(Ostrom 1990, 2007, Ostrom等人1992)，认为人口不可避免地消耗公共资源(Olson 1965, Hardin 1968)的理论已经失效。尽管已经发现许多因素有助于公共池资源管理中成功的集体行动(Feeny等，1990年)，但没有成熟的公共池管理理论存在(Agrawal, 2002年)。对生态和经济变量的过度关注(例如，见Varughese和Ostrom 2001年)使文化和民族力量的影响在共同资源文献中留下了一个理论空白。

进化人类学提供了一个清晰和适用的理论，它提出文化或种族群体的进化部分是作为解决集体行动问题的手段(Richerson and Boyd 2005)。心理学(Fiedler 1966)、人类学(Henrich et al. 2004)和经济学(Gintis et al. 2003)的合作证据支持了这一前提。这个理论假定族群进化为人类合作的天然容器。民族群体是通过文化传播的民族标记和与回报相关的、通常是合作的行为的共同进化而形成的(Efferson et al. 2008)。在一个文化或种族群体内，合作和行为是通过互惠和惩罚的力量来维持的(Fehr et al. 1997, Gintis 2000, Fehr and Gachter 2002, Nowak and Sigmund 2005, Habyarimana et al. 2007)。对文化群体内部合作的解释有助于解释多民族情景下的合作破裂。由于合作通常在有限群体内达到最高(Bernhard等人，2006年)，增加更多的种族群体会减少全球合作，并导致“种族中心均衡”，在这种均衡中，群体内的利他主义与群体间的对抗共同进化(Choi和Bowles, 2007年)。族群合作的进化理论应该很好地适用于基于社区的自然资源管理和小规模共同池资源系统的案例，这些在人类进化中很常见，在集体行动传统中也经常被研究。

民族多样性的消极合作效应已经在大范围内被观察到。区域研究表明，种族多样性损害了社会创造和维护公共产品的能力(Easterly et al. 1995, Alesina et al. 1999, Miguel and Gugerty 2005, Ruttan 2006, Baland et al. 2007)。这些区域研究提出了这样的问题:是什么文化和民族机制支配着大规模观察到的合作模式?民族群体数量的增加是否减少了个人层面上与环境有关的合作?

第二种不同的民族力量是民族主导。当不同的族群不仅在社会身份上存在差异，而且在文化强化的社会排名上也存在差异时，种族优势就会出现，在这种社会排名中，一个人的种族决定了一个人的阶级(Horowitz 2000)。科利尔(2001)认为，种族多样性的许多观察到的效应可以用种族群体之间的优势力量更好地解释。然而，事实证明，检验种族优势是困难的。因为最小的种族多样性是种族优势的前提，所以优势和多样性的合作效应同时发生。数学理论还暗示，种族多样性和优势地位可能紧密相连。社会分层与种族分化的共同进化模型表明，这两个因素在许多情况下是相互加强的(Henrich and Boyd 2008)。如果Henrich和Boyd模型具有代表性，那么在经济盈余地区，民族多样性和民族优势应该经常同时发生。Borgerhoff-Mulder等人(2009)发现，农业人口通过经济盈余积累物质财富的能力解释了为什么农业社会的经济不平等比园艺、觅食和工业社会更大。印度是一个在农业生产过剩的情况下，种族多样性和不平等几乎无处不在的地区。

印度的村庄灌溉系统已经得到了非常充分的研究，学者们发现，跨种姓关系对结果有显著差异。Wade(1987)对安得拉邦村庄灌溉系统的研究发现，较高的种姓同质性有利于灌溉系统的合作。Bardhan(2000)还发现，种姓同质性增加了泰米尔纳德邦灌溉系统中合作行为的可能性。巴德汉和韦德都将村庄的种姓同质性作为主要的理论变量，这是真正的种族多样性的一个相关但有限的度量标准。尽管大量的民族志和轶事证据表明基于种姓的等级制度和统治的重要性(例如，Dumont 1970)，但发表的关于种族统治对个人层面影响的定量证据并不存在。

尽管有充分的证据和理论表明，民族多样性和民族优势都可能在自然资源管理的一般合作和集体行动中发挥关键作用，但这两种民族力量中的一种或两种往往被忽视。本文的重点是考察种族多样性、种族优势及其对南印度传统灌溉系统合作和认知的影响。我将检验两个主要假设:(1)种族多样性的增加减少了社区合作和集体行动努力的认知(例如，Easterly et al. 1995, Miguel and Gugerty 2005);(2)种族优势还降低了合作和集体行动的认知(Collier 2001)。

背景

上帕拉尼山是20个农业村庄的所在地，规模从500到6000人不等，每个村庄有3到13个种姓群体。表1总结了六个研究村庄的传统村落地位，并概述了基于种姓的民族社会分层在村庄生活中的意义。在泰米尔纳德邦(曼古拜和伊鲁达亚姆2000年)和整个印度，对“仆人种姓”或达利特人(也被称为Harijans，贱民，或在册种姓/部落)的直接压迫很普遍。然而，仍然使用种姓制度来确定社会角色的传统村级机构越来越少。

传统的村庄灌溉系统是一个高度合作的企业，它与泰米尔纳德邦Ramnad和Sivaganga地区的其他灌溉系统有很大的相似之处(Mosse, 2006年)。在帕拉尼山，这种灌溉系统是村议会的正式组成部分。村长每年召开几次全村级会议，处理村里的事务。这些会议主要集中于节日的准备工作和公共工程项目，包括组织维护灌溉渠道和池塘的村庄工作日。

初步的民族志研究提供了这些灌溉系统的草图。村长任命了一些被称为“尼尔-尼克姆”的官方灌溉人员，他们负责监督1月至5月旱季的灌溉用水分配。neer-nikam负责维护灌溉渠道，监督水的分配，平息农民之间的冲突。当村庄蓄水池满时，neer-nikam分配水，并通过渠道网络依次为每个农民提供服务。在一些村庄，农民每英亩向neer-nikam支付少量的水费。农民灌溉的频率取决于村庄池塘的可用水量。我们感兴趣的是实际灌溉行为的变化和对灌溉系统成功和失败的看法。

方法

我们在2008年4月至6月间，对泰米尔纳德邦帕拉尼山地区6个村庄的农户进行了半结构化、按种姓分层的调查。我选择了6个具有传统公共灌溉系统的村庄，它们的规模、种姓数量和距离当地城市Kodaikanal的距离各不相同(附录1图1)。在每个村庄中，所有拥有10户或以上家庭的种姓都进行了次抽样，每个种姓群体至少调查了9户。村庄中有按种姓划分的社区，提供了有效的随机抽样。我计算了每个种姓的样本量，并在每个种族社区内随机抽样。最后的样本包括六个村庄的258户家庭。调查的七次迭代部分或全部进行了实地测试。每个问题都用英语和泰米尔语打印，泰米尔语文本经常被重新翻译，以确保准确性。调查由6名研究助理用泰米尔语进行口头管理，并用英语记录。在离开村庄之前，在调查记录的同一天，就解决了翻译中的歧义问题。

合作用工作日来衡量，也就是受访者去年据称参与的五种具体灌溉工作的天数总和。这些工作日的出勤都是自愿的，执行大多是口头的。搭便车的人仍然可以从一个运转正常的灌溉系统中获益。在具有强烈民族优势的社会环境中，如研究区域的主仆关系，合作可能是胁迫的结果。因此，有必要列入合作制度成功或失败的其他措施。个人的个人认知为合作选择背后的社会互动提供了衡量标准。我纳入了两个复合变量，用来衡量受访者对灌溉系统充分性和公平性的看法。充分性和公正性都是从五个独立调查问题中得出的综合指标，并显示出较高的项目信度(Cronbach 's a > 0.67)。响应变量详见表2。

表3中详细的预测变量被分解为个体和村庄级别的变量。个别变量包括标准的人口统计信息，如年龄、家庭规模、受教育年限、家庭财富、灌溉渠道的可及性，以及与种姓相关的信息，如以受访者的种姓(FRAC)和达利特身份(Dalit)代表的村庄人口比例。FRAC是一种类似于Wade(1987)和Bardhan(2000)使用的村级同质性措施的同质性措施，但FRAC是一种以受访者为中心的村级同质性措施，与种姓数量互为补充。DALIT变量是对被调查者达利特地位的二元个体测量，也是对种族优势的简明测量。村庄层面的变量包括种姓多样性的简单度量，即种姓的数量，村庄人口的控制，与区域城市的距离，以及村庄财富不平等的基尼系数。人们对经济不平等作为合作的驱动因素进行了充分研究。例如，Bardhan和Dayton-Johnson(2007)发现，在泰米尔纳德邦的灌溉系统中，土地持有不平等(用基尼系数衡量)的增加增加了与水有关的冲突，同样的作者还发现，经济不平等削弱了社会制裁和集体协议的执行(Bardhan和Dayton-Johnson, 2002)。我加入了WEALTHGINI变量来控制这种财富效应。

在任何人类住区中，人口规模和多样性总是相互关联的，因为个体的数量必然随着群体的数量而增加。这也是研究区域人口结构不可回避的特征。更大的村庄不一定更多样化，但更多样化的村庄总是更大。因为我在多样性梯度上对村庄进行了采样，我被迫也在人口梯度上进行了采样。研究设计试图通过使用准阶乘自然实验的三个变量的人口规模，距离城市，和种姓数解释这一点。为了更好地区分人口和种姓多样性的影响，我故意在样本中增加了一个较大的、多样性较低的村庄Mannavanur和一个较小的、多样性较高的村庄Vilpatti。这些努力提高了估计的准确性和可靠性。

自然地，成对的相关性显示了人口和种姓数量之间的强烈关联(0.89)。如果人口和种姓多样性都是理论意义上的变量，那么预测因子中的这种共线性就会成为一个问题。然而，人口只是作为一个必要和重要的控制变量。尽管如此，我计算了方差膨胀因子(VIF)作为每个回归的多重线性度量，并在表4中报告了每个回归的最大VIF。种姓多样性是所有回归中VIF最大的变量，但它从未达到Fox和Monette(1992)提出的10启发式水平，作为显著共线性的标志。此外，我为每个响应变量计算了群体调整的种姓多样性相关性，以测试在从CASTES和响应变量中去除LNPOP的影响后的剩余预测能力。结果收集在表4中。因为个体数量和群体数量之间存在自然共线性关系，我必须对人口和种姓数量进行建模，以恢复对种姓多样性影响的有用估计。

我使用分层多元回归来合并个人和村庄层面的预测变量，并使用村庄的随机效应来解释任何未测量的村庄层面的效应。我拟合了指数的二项回归和计数数据(工作日)的泊松族(负二项)回归。如果在完全随机效应模型中，村级方差接近于零(< 0.005)，则报告固定效应模型。我只讨论至少95%置信度的相关性。分析在R 2.9.2中计算。

结果

多元回归分析显示种族多样性的合作效应为负(假设1)。社区中种姓数量越多，志愿劳动对合作灌溉系统的贡献越少。这一证据支持了种族多样性减少合作的假设，并与文献中的发现相匹配。有趣的是，我没有发现任何证据表明，对灌溉系统的认知本身会受到种姓多样性的负面影响;相反，考虑到所有其他变量，对灌溉系统充分性的评价随着种姓多样性的增加而增加。

回归结果还发现了种族优势的消极合作效应的证据(假设2)。较大种姓群体中的个体更有可能合作，认为制度是公平的。达利特人不太可能认为这个制度是公平的。表5总结了假设1和假设2的支持情况，表4给出了拟合模型估计。

灌溉系统的合作(以工作日贡献来衡量)受到种姓多样性、村庄人口、种姓人口不对称和灌溉途径的强烈影响。工作时间随着种姓人数的增加而减少，这与预测和之前的研究结果一致。该模型估计，增加一个拥有10户或更多家庭的新种姓，将减少25%的平均工作日。工作时间也随着一个村庄内种姓同质性(FRAC)的增加而增加，例如，将一个人所属种姓的人数从零增加到村庄人口的50%，工作天数就会增加77%。在保持其他因素不变的情况下，一个村庄的人口增加1000户，这个变化相当于样本中最小和最大的村庄之间的差异，个人参加工作的天数将增加1.7倍(增长70%)。一个有渠道的农民，在其他条件相同的情况下，平均贡献的工作日数是没有渠道的农民贡献的150%。在模型中，距离与工作日呈负相关，因此距离区域人口中心增加20公里的距离也等于减少25%的工作日。其他影响要么在95%水平上不显著，要么影响量非常小。WEALTHGINI与工作日呈负相关，但影响非常微弱(0.27的WEALTHGINI变化只相当于工作日减少了1%)。图1给出了种姓多样性(CASTES)和种族中心同质性(FRAC)对志愿者工作日影响的模型估计。

对充分性和公平性的认知

对充分性和公平性的感知显示出非常明显的相关模式。充分性感知对CASTES和CHANNEL有显著而巨大的影响，而公平性感知与CASTES不相关，但与许多其他变量相关，包括DALIT。

灌溉充分性指数是5个yes/no回答的和，范围从0到5(平均值= 1.9,SD = 1.5)。66%的农民得分在2分或2分以下。CASTES、LNWEALTH和CHANNEL均与充分性呈正相关。在模型中，拥有CHANNEL连接的农民对充分性电池组中额外的问题回答“是”的可能性是没有CHANNEL连接的农民的2.6倍。增加额外的种姓相当于增加一个农民的充分性评分17%的几率。财富不平等的增加相当于样本村庄的最大变化^[1]再次获得充分性分数的几率只增加了1%。

公平是灌溉系统制度公平的五个二元响应变量的和。回答是双峰式的，34%的人给出了零分，51%的人给出了4分或5分的评价。作为人口上占主导地位的种姓的一员，人们对公平的感知被夸大了，但被达利特的身份破坏了。在程序公平问题上，拥有CHANNEL的农民额外回答“是”的几率是没有CHANNEL的农民的近30倍。保持其他因素不变，达利特人回答“是”的比率只有非达利特人的0.3倍。考虑到达利特和渠道的主要影响，有渠道的达利特代表另一个公平单位的几率是没有渠道的达利特的7倍。考虑到模型的拟合性，财富增加100万卢比，灌溉系统被评价为公平的可能性增加了5倍。一个家庭中多两个人，获得公平评级的几率就会增加36%。最后，FRAC(人口主导地位)0.5的变化对应着公平评级的几率增加了四倍。较弱的影响包括LNPOP、所有种姓、财富和距离。 Holding other effects constant, the model estimated that the odds of an additional unit score are 49% greater for a population with an additional 1000 households, and 46% greater for a village an additional 20 km from Kodaikanal, although 11% less for villages with an extra caste, and 3% less for an increase wealth inequality equivalent to the change from Palangi to Keelanavayal. Figure 2 presents the estimated effects of FRAC and CHANNEL on perceived fairness.

控制变量

在村一级的控制变量中，人口和距离都是重要的。人口增长与更多的志愿劳动和更高的公平评分相关。这种群体规模的积极效应与合作困境的标准博弈论框架相矛盾。在标准博弈论框架中，随着群体规模的增加，合作将变得更加难以实现。相反，这些结果表明，随着人口的增加，合作(工作日的贡献)和公平感会增加。这一发现与在更大的人群中更大的合作惩罚的强烈跨文化模式一致(Henrich et al. 2010)。距离Kodaikanal越远，灌溉项目的志愿工作越少，公平评分越高。距离的影响可能是由于文化接触的影响，没有包括在模型中。WEALTHGINI衡量不平等的方法，通常与响应变量密切相关，一直具有非常小的效应量(< 5%的变化)。

个体层面的控制变量，即年龄、受教育年限和家庭规模，很少是重要的预测变量，对响应变量的影响非常小。财富是感知灌溉公平的一个重要预测因子。拥有更多财富的农民更有可能认为灌溉系统是公平的，这表明存在贿赂的可能性。这个模式的例外是CHANNEL变量。进入灌溉渠道是参与灌溉系统的决定性指标，是所有响应变量的中心解释因素。有一个灌溉通道将改善灌溉系统的评价和参与。有渠道的农民为灌溉项目贡献了更多的劳动力，对灌溉系统的评价也更充分和公平。

嵌入式种族不平等

CHANNEL变量的隐藏重要性在于它与种姓边界的关系。通道在种姓群体之间的分布非常不均匀。尽管在我们的样本中，超过75%的非达利特人有渠道接入，但只有不到40%的达利特人有同样的特权。这种差异增加了一种可能性，即灌溉渠道的技术因素可能是由社会和种族力量产生的，可能包括种姓的多样性和优势。此外，由于村庄管理和灌溉的制度和传统在泰米尔纳德邦是共享的，而渠道网络是在一个等级组织的基于种姓的社会结构中创建的，渠道的分布本身可能是由村庄的社会因素决定的。

为了测试CHANNEL是否也可能部分由社会因素决定，我使用了Akaikie的多模型比较练习来检验CHANNEL所有权的最佳预测因素。赤池的信息准则(AIC)计算一组候选模型在解释相同数据时的相对拟合，这里是通道分布。该程序用Akaike权重对每个模型进行排序，权重之和为1。赤池权值最大的模型在候选模型集中均方误差最小。AICc变量还会对附加参数的模型进行惩罚，从而减少过拟合(Burnham和Anderson 2002)。五个候选逻辑回归模型使用了不同的变量组合。“基数”不包括预测因子，“村”只包括村一级的预测因子，“个体”只包括个体一级的变量，“所有”，所有变量，“不平等”只包括FRAC, DALIT, LNWEALTH和WEALTHGINI。使用df- penalty AICc对模型的预测准确性进行排名(表6)。

不等式为最佳拟合模型，Akaike权重为0.97。第二最佳拟合模型为个体，赤池权值为0.01。这一模型比较表明灌溉渠道的使用是不均衡的，财富、人口主导地位和达利特地位可能驱动渠道的使用。表7总结了不平等变量对获得渠道访问机会的影响。财富不平等的影响很小，WEALTHGINI的变化相当于从keelanav雅尔搬到Palangi，对应的是拥有渠道的机会减少2%。财富有很大的影响，超过10万卢比的收入使农民拥有渠道的可能性增加3.4倍。将一个种姓的人口优势增加到村庄人口的50%，拥有一个频道的几率就会增加一倍。最后，在其他条件相同的情况下，成为达利特会使一个人拥有频道的机会减少77%。值得注意的是，AIC程序没有高度重视包括CASTES在内的模型，这表明种姓多样性并不像达利特的地位、财富和种族人口不平等那样发挥决定性作用。

不平等的因素最好地解释了这六个村庄的人之间渠道的分布，影响了原三个模型中渠道效应的解释。与非社会经济力量的强大影响不同，我们必须将最初的海峡效应部分解释为社会效应本身，与财富和基于种姓的不平等有关。关于达利特生计性质的轶事证据进一步支持了这一解释。

对“你的种姓如何影响你?”，对该地区达利特村民的生活和地位提供了深刻的视角。基兰纳瓦雅村的一名达利特人在家中接受采访时提到，村里的司法系统非常严格。如果谁犯了错误，村长就会提出建议，如果建议不被采纳，他们就会挨打。这种反应并不罕见，但在采访过程中，一位邻居一直敦促这位农民不要讲述这些事实，因为他害怕被暴露和惩罚。另一位基兰纳瓦雅达利特人对他所在村庄的压迫表达了同样的沮丧。

我们必须到Kukkal(另一个村庄)去借或租设备，在这里没人愿意和我们分享。只有其他最高法院(达利特)会和我们交易劳动力，没有其他人。我们在这里受到非常恶劣的对待。任何问题都是高种姓人打败贱民的原因。

库布尔的一名达利特农民说，他不喜欢与灌溉系统有通道连接，因为他害怕来自高种姓的人的殴打。这些回答与典型的非达利特人的回答形成了鲜明的对比，“种姓不会给我们带来任何问题。”在许多情况下，非达利特人积极地指出自己的种姓等级，“我们是高种姓，所以我们在这里没有问题。”一位来自Poombarai的达利特农民说，高种姓限制了达利特人的教育，来自keelanav亚尔的达利特人也证实了这种模式。

有时高种姓的人对我们很不好。也就是说，我们在经济上依赖高种姓，政府没有给我们适当的支持，高种姓的人限制了SC(达利特人)的教育。

一位来自帕兰吉的达利特农民描述了对达利特人生活的各种各样的限制。

我们不允许在Podhu Kootam(村议会会议)上发言。村里的人不会向最高法院的人要钱来改善寺庙的工作。在这个村子里，SC的人没有土地灌溉。

这些摘录与那些属于强大种姓的个人的观点形成了强烈的对比，例如来自Poombarai的Manadiar人说:“我们共享水，但SC和ST(达利特人)是不被允许的。”

考虑到这些类型的报告，以及极少有新渠道被创建(没有受访者报告在20年前才创建了渠道)，一个可能的解释是，种姓驱动的不平等植根于渠道分配本身，而不是这些渠道提供的水分配，这一模式已被关于精英特权和水获取的定性民族志工作所发现(Mosse 2006)。达利特歧视的模型选择结果和调查证据支持假设2:民族主导损害集体行动努力。

讨论

这些结果表明，种族间关系的范围比以往对共同资源情景下集体行动的研究所观察到的更大。特别是，中心关注的三个变量CASTES、DALIT和FRAC描述了种族中心合作的三个维度，并清楚地说明了在现实世界的经济机构中，种族效应如何影响合作和集体行动。

首先，在回归分析中，种姓多样性(CASTES)的增加显著降低了合作，并与公平性的降低相关。尽管这一发现与发展经济学中关于种族多样性对公共产品影响的文献相似，但它是研究共同资源池(cpr)的集体行动的一个新结果。这些新结果不太可能是由于国家方案方案和公共产品对集体行动的要求有根本不同，因为这两个领域作为集体行动的场所非常相似。相反，可能是区域公共产品研究发现了种族多样性的影响，因为这种研究可以利用大量的人口，可能比CPR研究有更好的分辨率来检测种族影响，CPR研究往往涉及较少的人口。

人口优势形成了族群调节合作行为的第二个维度。人口优势指的是由被调查者自己的种姓群体(FRAC)所代表的村庄人口比例。我发现，随着人口主导地位的增强，灌溉领域的合作和公平感也在增强。个体合作随着群体数量的增加而减少，但随着群体规模的增加而增加，这符合民族心理学的预期(吉尔-怀特2001)，并对韦德等人的“文化同质性”结果提出了新的扭曲。具体来说，种族多样性，以及相反的种族同质性，是种姓数量和其相对规模的函数。在本文中，这两个维度被视为具有独立预测变量的独立方面，但生态学家将这两个维度正式整合在诸如香农指数(Shannon 1948)的指数中。香农指数从数学上综合了多样性的两个组成部分，群体数量(“丰富性”)和群体的大小平等(“均匀性”)。我的研究结果表明，这样一个经过适当校准的指数，可能为预测社会层面的合作努力提供一个非常有用的工具，因为它包含了两个维度。

种族中心合作的第三个方面是种族主导。种族主导或种族排名是一种状态，在这种状态下，地位、角色、财富和权力在种族群体之间不平等地分配(霍洛维茨，2000)。在当前的研究中，我将达利特地位(Dalit)作为歧视性种族不平等或种族主导的个体标记来衡量。种族主导地位很难被察觉，也很难衡量。在回归结果中，受压迫的贱民群体对合作灌溉系统充分性的评价与非贱民群体一样高，对灌溉项目的贡献与非贱民群体一样多。因此，即使在等级社会中，也很难通过调查工具来检测伦理支配的影响。然而，种族主导的证据来自灌溉渠道分布的分析，这表明灌溉渠道的分布本身可以部分解释种族不平等因素。从本质上说，富裕、属于人口众多的种姓，以及非达利特人的身份，使农民获得灌溉的可能性大大增加。种族优势的影响是很难察觉的，因为它们决定并嵌入到供水系统中，而不是像我预期的那样流经系统。

将这些结果扩展到实际应用是具有挑战性的，因为这些结果是新颖的，我们需要更多的案例研究来理解环境的影响。尽管如此，如果结果是有效的，帕拉尼山区的村庄可能能够提高对村庄灌溉网络的参与和认知，无论种姓，它们都可以平等地扩展到居民。其他村级合作机构的情况可能也是如此。然而，这些结果对于我们如何解决种族多样性的负面影响或减少种族不平等和优势地位没有多少指导意义。

结论

先前关于公共资源管理的研究几乎没有发现种族对集体行动影响的证据，而那些发现种族影响的研究通常将文化或种族影响视为单一维度，即同质性或“社会资本”。“然而，进化人类学提供了一个更为复杂的合作决定因素模型，我已经测量和分析了与人类学理论相关的三个独立的种族对合作的影响，即种族优势，以及种族多样性的两个维度，即群体数量和群体的相对规模。”

由于种姓制度具有独特的差别和等级制度，在印度可能比在其他社会更容易发现种族影响。尽管如此，印度种姓制度是种族认同的一个特例，而关于合作的人类学理论是非常普遍的，并表明这种机制在所有人口中都起作用。因此，在任何多民族地区，除了标准的社会经济预测因素外，还需要解决两个独立但相关的合作因素;(1)共同的社会认同的数量，随着群体数量的增加而减少，随着群体之间的人口倾斜而增加;(2)权力、地位、角色和财富方面的种族不平等。至少在某些情况下，这些因素可以与生态和经济驱动因素区分开来，并可能在决定各个社会和多尺度的社会结果方面具有很大影响。

许多问题依然存在。民族多样性或民族主导是否会导致合作减少?对这个问题的一个有力的和一般性的回答将有助于实际应用，因为它澄清了合作因素的首要重要性。能否建立这样的制度，使多民族社会不为多样化付出合作成本?能否建立制度，使种族差异不产生种族不平等，不导致种族主导的不公正和低效?这些问题只能通过严格的、定量的、跨文化的研究来解决。

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^[1]Keelanavayal(前20%最富有的人拥有总财富的60%)到Pallangi(前20%最富有的人拥有总财富的80%)。