研究

调整全球变化政策的关键概念:稳健性、弹性和可持续性

• 摘要
• 简介
• 调整的概念
• 连接政策科学的概念
  • 弹性和稳健性是一样的吗?
  • 例子和个案研究
• 前进
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

我们将这部作品献给埃莉诺·奥斯特罗姆，她是我们所有人的好朋友和合作者。她对可持续发展、恢复力和社会生态系统的健壮性等新兴知识领域产生了深远的影响。作为一名社会科学家，她将制度和治理的核心思想与自然系统的动力学联系起来。她将被深深怀念;我们可以稍感安慰的是，她的智慧遗产将指导未来几年的研究。

介绍

全球变化政策必须在全球系统关键驱动因素发生重大潜在变化的背景下，解决多个空间尺度、时间尺度和组织层次的问题。可持续性、恢复力和健壮性的概念在解决特定规模和组织级别的特定类型的问题方面都有优势，但没有一个涵盖了相关规模、级别和问题的全部范围。我们建议综合起来，它们可能会。我们的目的是澄清弹性、健壮性和可持续性之间的关系，并建议如何将它们结合起来，为全球变化政策的制定和实施提供一个框架。为此，我们关注在考虑如何在与资源治理相关的研究领域中使用这些术语时产生的问题和冲突，并强调目标设置(即选择绩效衡量标准)和实际政策实施关注点之间区别的重要性。最后，在理论和实证的帮助下，我们试图解决这些冲突，并建议如何将可持续性、弹性和稳健性结合起来，推动全球变化政策向前发展。

调整的概念

在学术文献中经过至少50年的发展，可持续性现在是一个主流概念。Lubin和Esty(2010)甚至定义了“可持续发展的必要性”，并将其与其他商业大趋势进行了比较。作者指出，大多数高管知道，他们必须应对可持续发展的挑战，或危及他们组织的竞争力，甚至生存。然而，很少有商人或其他读者对如何迎接这一挑战有清晰的认识。消费者现在面临着他们购买的许多产品上的可持续发展信息，但不能确定这些信息的含义(Golden et al. 2010, Tejeda-Cruz et al. 2010)。然而，企业和消费者的个人行动可能会推动与可持续发展和应对全球挑战相关的变化。这就提出了一个重要的问题:多个个人和公司基于可持续性考虑的自愿行动会如何影响它们所处的全球系统的属性?简单地说，个人的可持续性是否能增加全球的可持续性?

从表面上看，个人公民、公司、非政府组织(ngo)和政府旨在变得更可持续的行动应该在某种程度上有助于整个全球体系的可持续性;采取一些行动总比什么都不做要好。这一推理链存在两个问题。首先是一个简单的问题，即自愿的环保行为是否会产生实际影响。除了一些罕见的案例，如美国环境保护署(EPA)的33/50计划(Arora和Cason 1995, Khanna和Damon 1999)，有重要的经验证据(如Rivera和De Leon 2004, Pizer等人2011)和理论证据(如Segerson和Miceli 1998, Prakash和Potoski 2007)，自愿环境计划几乎没有影响。自愿性项目与所有环境问题的核心——集体行动问题有着相同的问题。更糟糕的是，这种自愿行动可能会让人误以为我们正在解决真正的可持续发展问题，并产生自满情绪，而实际上，我们什么都没有做。第二个问题更为微妙。即使自愿的环境行为确实在个人层面产生了真正的影响，反馈系统的基本特性表明，不能保证有效的亲环境行为，无论意图如何良好，将有助于系统层面的可持续性。正是这一事实要求我们清楚地理解学术意义上的可持续发展概念与弹性和稳健性之间的关系，以便引导可持续发展必要性所体现的行动的能量和热情。

考虑Lubin和Esty(2010)的建议，即企业主动参与可持续发展的必要性，并获得所谓的生态溢价。他们的意思是，公司应该专注于在合规和环境相关成本和风险管理方面超过竞争对手。企业还应采取广泛的战略，优化整个价值链的自然资源效率和风险管理。在这里，可持续发展的必要性只是大多数公司作为更普遍战略的一部分参与的许多活动之一:对冲个人风险。但这对全球体系意味着什么?在金融市场的案例中，Chichilnisky和Wu(2006)注意到，当个人和公司使用复杂的金融工具来管理风险时，相关合同义务的复杂性可以将个人风险转化为相关或集体风险，从而增加宏观经济的波动性。霍尔丹和梅(2011)阐述了个别银行旨在降低其风险的行为如何导致个别银行水平的冲击通过银行间贷款过程传播到银行系统。需要强调的是，复杂性并不是单个操作导致系统级别不稳定的必要因素。Beale等人(2011)表明，即使在只有两家银行的简单网络中，减少单个银行面临的风险和减少系统性风险之间也存在根本的紧张关系，这给银行监管机构带来了一个困难的两难境地。这与在开放获取制度中盛行的激励结构造成的基本紧张是相同的，这种激励结构将对个人有利的东西置于对系统有利的东西之上，从而导致过度使用不受管制的资源。 So could individual citizens, firms, NGOs, and governments acting “sustainably” actually reduce the sustainability of the global system? As we demonstrate below, this is a distinct possibility.

我们认为，要避免这种情况，需要仔细地将可持续性的概念与系统动力学的关键概念相结合，以理解个体行为在系统层面上的影响。认为个别行动会累积起来产生系统级别的可持续性是不够的，甚至是危险的。这其中有三个基本要素:(1)人类决策过程、资本存量(包括自然、人类和人为)和可持续性之间的关系的动态表征;(2)能够系统研究具有不确定性的非线性反馈系统的分析工具;(3)一个概念框架来连接(1)和(2)。幸运的是，第一个要素已经很好地发展了。长期以来，非常简单的生物经济模型一直被用来探索不可持续资源使用的基本组成部分:在没有有效治理的情况下，个人和群体福利之间的基本脱节(Gordon 1954)，以及即使有有效治理的情况下，对资本存量的跨时期估值的挑战(Clark 1973)。这些简单的模型已经被扩展到许多方向，现在构成了可持续性文献的重要部分。

虽然具有轻微非线性的简单确定性模型产生了足够复杂的动力学来研究可持续性问题的基本特征，但它们不足以设计解决方案。现实世界的系统不仅展示了复杂的非线性动力学，它们还展示了另一种复杂性:组成它们的交互元素的绝对数量。这种复杂性带来了深刻的不确定性，使决策在实践中非常困难。这一事实说明了第二种成分的必要性，和第一种成分一样，第二种成分也相当成熟。有一系列专门的、强大的工具来分析具有不确定性的非线性反馈系统(如鲁棒控制和生存能力理论)，补充了动力系统理论的基本工具(如稳定性和分岔分析)。我们缺少的是连接这些强大工具的第三个要素，这些工具主要用于分析具有严格界定边界的设计系统，以及各种开放的、自组织的系统。我们认为，弹性和稳健性提供了一套丰富的想法，从中建立一个框架，用于治理高度不确定的系统和应对可持续挑战。我们强调，我们不提倡通过整合弹性、健壮性和可持续性的思想来发展一个新的概念领域。相反，我们呼吁的是一种更为温和的做法:将一套丰富的现有想法谨慎地结合起来，用于实际的政策过程。

第一步是清楚地将可持续性作为一个目标，或者更准确地说，作为系统性能的度量，从与实现该目标相关的过程中区分出来，其中弹性和健壮性的概念变得很重要。例如，当可持续性作为形容词使用时，如在常用短语“可持续发展”中，可持续性有一个相对明确的内涵:与人类福利有关的东西在一定时间范围内得到维持或增加。还有一个自然的道德维度，涉及对这种福利如何在代内和代间分配的选择(Howarth和Norgaard 1990, Howarth 1995, 1997)。关于可持续性，有几个与消费和投资决策相关的精确定义a、b)．对可持续性概念的早期探索是基于经济增长模型背景下的动态资产配置问题，其中传统的决策集，包括对人工资本的消费和投资，被扩展到投资自然资本的选择(见Common和Perrings 1992年的优秀概述)。尽管有这些相当笼统而简明的描述，但20年前Common和Perrings(1992:7)指出的“关于[可持续性]的概念和操作内容的相当大的分歧”似乎仍然存在于我们今天。

在互联网上搜索“企业可持续发展”，就能找到促进企业可持续发展的既定目标的例子。这些措施包括改善产品安全性、提高能源效率、提高资源使用效率、与社区合作以改善健康和安全，以及减少温室气体排放。除了减少温室气体排放外，这些目标都没有明确地依赖于健全的管理原则之外的其他考虑因素，而且不清楚可持续性一词在这方面增加了什么含义。为了避免这种清晰度的缺乏，我们建议，与其试图将概念和操作内容归为可持续性一词，不如将其用于指一个分析框架，以指导与人类社会运作及其与环境互动方式相关的所有组织层面的行动。反过来，行动需要决策。因此，可持续性涉及对指导行动的决策框架的特定选择。

任何决策框架至少需要两个组成部分:明确定义的绩效衡量标准，以及对决策环境的理解，即决策如何转化为结果。可持续性绩效衡量强调代际、代际和物种间的公平。可持续发展决策情境的特征是:集体行动困境;多级决策过程与内生动力产生的多尺度环境系统复杂性、不确定性、强非线性的可能性、临界阈值和不可逆性。再进一步，如果我们将生态学(生物与其环境之间关系的研究)广义地解释为工业生态学(Ayres and Ayres 1996, Graedel and Allenby 2010)或医疗保健生态学(White et al. 1961, Knox 1978, White 1997, Dovey et al. 2003)中的人造成分，可持续性涉及到关于耦合社会-生态系统(SESs)的动力学知识的生成，以及创造性地应用这些知识来设计物理和治理基础设施，以符合集体确定的绩效衡量标准。我们认为，这种对可持续性的使用符合该术语的历史发展，将消除不必要的歧义，并将更好地服务于有意义的行动。

这样定义的绩效衡量和决策环境方面的可持续性之间的区别是非常重要的。在一个没有不确定性的世界中(即系统的动力学被完全理解)，在这个世界中不会出现集体行动的挑战(即，管理资源分配和集体行动的制度安排的建设、监测和执行可以以低成本实现)，可持续性可以简化为关于“美好生活”的机会如何在物种内部和跨物种的个体之间分配的规范性问题(Howarth 2007)。在这种情况下，采用普惠财富框架等正式工具(如Walker等人2010年、联合国大学国际人类发展计划和联合国环境规划署2012年)在几代人内和几代人之间公平分配生产能力是相对直接的。可持续发展科学的挑战是在与决策环境相关的问题上迅速增加，并在明确定义的层面上。例如，如果我们只添加可以用概率术语描述的不确定性，可持续性就解决了有关资源、服务和彩票公平分配(由上面列出的绩效衡量标准定义)的选择。显然，考虑到决策环境的其他特征，可持续性挑战迅速增加。也就是说，我们不仅必须解决确定业绩衡量标准和决策过程本身这一极其困难的问题，还必须解决充分确定决策环境的特征这一挑战。弹性和健壮性的概念正是对后者最有用的。

大多数人对弹性有一个直观的概念:承受冲击并继续发挥作用的能力，更一般地说，应对变化的能力(Walker et al. 2004, 2006)。在科学领域，弹性已经演变成一种知识框架，用于理解复杂系统如何随着时间的推移自我组织和变化。Carpenter和Brock(2008)将弹性描述为一个“广泛的、多面的、松散组织的概念集群，每一个都与转变和坚持的相互作用的某些方面有关。”理解这种相互作用以及人类-环境系统中强非线性、临界阈值和不可逆性的相关概念，显然对刻画可持续决策背景非常重要。在这方面，弹性是一个强有力的工具。

需要指出的是，弹性是一个系统层面的概念，它与可持续性不同，因为它不规范，也就是说，它不包括关于绩效衡量的具体选择:我们很少听说可持续独裁，但有弹性独裁。在决策中使用弹性概念需要增加绩效衡量标准。通常，绩效衡量是隐含的。例如，澳大利亚新南威尔士州的流域管理当局现在表示，他们的目标是“发展有复原力的社区和农业系统”(见http://www.nrc.nsw.gov.au/content/documents/Framework%20for%20CAPs2.pdf)．然而，从做出这些声明的背景来看，可持续绩效衡量是隐含的，发展复原力的目标是承认集水区是在可持续决策背景下运作的。恢复力研究人员已经认识到，需要针对特定的状态变化(例如，预警信号或功能多样性的具体措施;Elmqvist et al. 2003, Scheffer et al. 2009)。当“从什么到什么”是明确的，这被称为指定弹性。相比之下，一般弹性指的是更广泛的系统级属性，如建立和增加学习和适应能力的能力(Walker et al. 2009, Folke et al. 2010)。弹性视角有助于就广泛的投资类别提出建议，例如学习、适应和转型的能力，而不必过于具体地说明这在实践中实际意味着什么，即成本是多少，谁支付，谁受益等等。因此，尽管弹性思维为生活在一个复杂的世界提供了启发，但它的系统级性质限制了它在具体决策分析中的效用，至少在它目前的发展状态下是这样。

相比之下，健壮性明确地将系统的动态与性能度量联系起来。因此，它可以用来将有关复杂系统中持久性和转型性质的弹性思想与绩效衡量联系起来，并将可持续发展决策框架操作化。鲁棒性可能是这三个概念中定义最清楚的，衡量的是文献中使用的一致性或准确性。它通常与设计的系统或计算方法和算法有关:稳健的统计方法(Huber 1972, Huber和Ronchetti 2009)，稳健的控制系统(Bhattacharyya等人1995,Zhou和Doyle 1998)，或稳健的决策算法(Regan等人2005,Lempert等人2006)。在这些环境中，鲁棒性抓住了一些计算方法或系统(机械或生物物理)工作良好的想法，即使有关系统的可用信息是不完整或不完善的。换句话说，也许更准确地说，健壮性意味着当某些输入变化时，系统或算法的输出变化很小(Csete和Doyle 2002)。因为冲击是输入变化的具体例子，鲁棒性可以解释为输出对冲击的灵敏度降低;如果产出与系统的持续运作有关，则与稳健性和复原力有关。

我们关注在鲁棒控制文献和经济学中使用的鲁棒性。这里，“控制”一词不应解释为“命令和控制”。控制仅仅是插入系统的进程，它收集系统信息，以某种方式转换这些信息，并将其反馈给系统。因此，在人-环境系统的范围内，它们应被视为政策。与弹性一样，鲁棒控制涉及复杂反馈系统的动力学(Doyle et al. 1992, Anderies et al. 2007)，其中人类-环境系统就是一个例子。稳健性不同于弹性，至少在实践中，至少在四个方面:(1)分析始于对绩效衡量的精确定义;(2)系统不确定性的性质，从而精确定义系统边界;分析明确涉及(3)性能和稳健性之间的权衡，以及(4)对不同类型冲击的稳健性之间的权衡(Zhou和Doyle 1998)。这些概念贯穿于弹性文献(例如，Polasky et al. 2011)，但通常不像在鲁棒控制中那样被精确定义;例如，恢复力通常关注新奇的、不为人知的干扰。

这种精度允许使用鲁棒控制来解决参数不确定性(即，系统的动力学被完全理解，但我们不能测量或不知道某些参数)和动态不确定性(即，我们不完全理解系统的动力学)下的具体决策和设计问题。然而，这种精度必须明确地定义系统边界，这就限制了鲁棒控制处理学习、适应和转换的能力。指定弹性的概念，意味着对系统边界的更仔细的定义，接近于健壮性的概念。关于特定SESs的特定恢复力，已经有了几项严格的分析，这些分析是根据理想状态的吸引盆地的大小来衡量系统在其行为发生根本变化之前能够容忍的扰动的大小(Carpenter等人1999年，Anderies等人2002年，2006年，Anderies 2005年，Peterson等人2009年)。生存能力理论(Aubin 1991)在特定的弹性和鲁棒控制之间提供了一个有趣的联系，该联系最近被应用于可持续性问题(De Lara和Martinet 2009)。它是一种严格的方法，用于计算吸引的盆地，即所谓的“生存核心”，以获得理想的长期结果，并设计政策以确保系统保持在理想的盆地内。然而，我们不知道有任何研究对与保持特定弹性相关的权衡进行了精确的分析，或者有任何工具允许这样的分析(例如，从鲁棒控制的频率响应分析模拟)。由于它强调特定弹性和一般弹性的结合，弹性理论家有意不试图将所有的不确定性限定在一个特定的系统中。说到这里，重要的是要注意，一般弹性和指定弹性之间的区别，以及更一般的弹性和健壮性之间的区别，与系统边界定义的问题有关。通常可以重新定义系统边界，这样对于一个系统边界被认为是一般弹性的东西就变成了另一个系统边界定义的健壮性或者指定弹性。

将政策科学的概念联系起来

政策，在最广泛的意义上，是规则(制度，如Ostrom 1990, 2005)，将一个系统的信息(例如，生物物理信息，代理人的特征等)转化为反馈到系统的行动。也就是说，有效的策略向SESs添加了关于人类参与者必须、不必须或可能在给定的SES中其他变量的条件下采取的行动的反馈循环。这一点很关键:大部分(如果不是全部的话)SESs都是反馈系统。正是因为SESs的这个方面，弹性和健壮性才如此重要;他们强调了将反馈构建到复杂系统的困难挑战。

如上所述，任何决策/政策设计框架，其中可持续性是一个特殊的例子，至少需要两个组成部分:明确定义的绩效衡量;以及对决策环境的理解，即决策如何转化为结果。由于可持续发展决策环境的复杂性和不确定性，需要一套可持续发展科学工具，其中包括弹性和鲁棒性，以充分定义决策环境和可操作性的可持续发展政策设计框架。此外，由于绩效衡量的集体选择涉及复杂的伦理考虑和实际治理挑战，社会科学、历史和其他人文学科在可持续发展学术中发挥着关键作用。在本节的其余部分，我们将联系弹性和健壮性的概念，并讨论如何将它们用于服务于新兴的可持续发展科学领域(Clark 2007)。我们关注决策过程(即政策)的结果与受这些决策影响的自然系统之间的反馈所产生的动态(图1A)。我们不处理与决策过程本身相关的挑战。我们认识到，在许多现实世界的情况下，为集体决策过程制定有效的治理机制，让不同的利益相关者群体接受为合法的，可能比理解嵌入这些过程的社会-生态反馈系统更具有挑战性。我们也承认决策过程本身可能会影响反馈系统的动态。这些问题超出了本文的范围。 Here, we address how robustness and resilience ideas inform our understanding of essential features of feedback systems at the heart of sustainability decision-making contexts and how they may be used to help appropriately link decision processes across scales and levels of organization.

弹性和稳健性是一样的吗?

简短的回答是“是”和“不是”。弹性为理解复杂系统中的持久性和转化提供了广泛的科学基础(Carpenter和Brock 2008)。与弹性相关的思想包括自组织、强非线性、具有多个稳定吸引子的系统的管理策略(Perrings和Walker 1997年，Anderies等2002年，Janssen等2004年，Perrings和Walker 2004年)、状态转移(Scheffer等2001年，Folke等2004年)、路径依赖和不可逆性(Carpenter等1999年)、适应性和可转换性(Walker等2009年，Folke等2010年)。弹性概念既可以用来帮助定义短期决策的决策环境，也可以用来理解这种环境在较长时期内可能如何变化或转换。相比之下，鲁棒控制为不确定性条件下的短期到中期决策和政策设计问题提供了一个更狭窄的、系统的分析框架，给定的绩效指标和决策背景由反馈系统的基本理论提供。

这里，狭义的术语并不一定意味着健壮性嵌套在弹性之中。狭义而言，更确切地说，那些应用健壮性思想的人强烈强调与反馈系统相关的一般原则，通常要求比那些使用弹性概念的人更严格的问题规范。广义而言，鲁棒性侧重于在确定的不确定性范围内设计故障安全系统，而弹性则强调试图构建安全故障系统，该系统具有学习、自组织和适应变化的能力。在工程系统中使用多个冗余系统在某种程度上是一种内建适应。然而，对不断变化的条件并没有真正的适应(即随变化而发展)。这些备份子系统提供了与变更前完全相同的功能来维持系统。弹性将强调重叠冗余，子系统可以执行类似的功能，并在面对变更时略微修改更高级别的功能。通过这种方式，弹性系统可以学习、自我组织并随着变化而进化。因此，弹性系统比健壮系统更能适应更广泛的环境。然而，这种区别更多的是实践问题，而不是理论问题。

例如，考虑将SES作为反馈系统的简单表示(图1A)。对于这个系统来说，弹性(即在面对冲击时保持结构和功能的能力)和鲁棒性(即在组件或环境不确定的情况下保持特定特性)是非常相似的。根据包含在复杂动力系统中的过程(在控制文献中称为“被控对象”)和决策过程(在控制文献中称为“控制器”)，鲁棒性和恢复力的含义可以等价。例如，如果我们将适应性包括在内，即SES对不断变化的外部驱动因素和内部过程做出反应的能力，从而允许在当前的稳定域中发展(Folke et al. 2010)，如果我们选择特定的特征，即存在一定程度的有机复杂性(包括人类)，那么鲁棒性包括弹性和适应性。注意，Csete和Doyle(2002)将更改外部驱动程序作为环境，将更改内部进程作为模块和协议。最后，如果我们考虑到一组通常在较大时间尺度上运行的动态，我们就可以考虑弹性学者们所说的可转换性，以及Csete和Doyle(2002)所说的“可进化性”(进化是非常大时间尺度上的可转换性和较短时间尺度上的适应性的终极例子)。这些概念在理论上的区别只是包含了哪些动态(适应性和可转换性只是动态的一类)。然而，在实践中，在盒子中包含关于适应性和可转换性的动态是非常困难的。因此，鲁棒控制实践者根本不包括它们，鲁棒性成为弹性的特殊情况。

在这里，我们希望超越这些语义，将注意力集中在核心问题上:所有能够适应和转换的复杂系统都涉及复杂的监管反馈网络。这种调节反馈网络对于产生吸引力的盆地以及适应和转变的能力，即产生和保持复杂性是至关重要的。在某种程度上，稳健性关注的是内在隐藏的脆弱性，这些脆弱性对复杂的监管反馈网络至关重要，通常只有在失败时才会暴露出来。鲁棒性提供了一个系统的方法来探索这些系统中的鲁棒性-脆弱性权衡。从这一点出发，健壮性和弹性之间的一个关键联系是，建设适应和转型的能力会带来它自己的一套脆弱性!弹性理论家用不同的语言表达了类似的想法:系统中某个尺度上的转换，可能与系统模块的内在脆弱性有关，是在系统中其他尺度上保持弹性的必要部分(即，整个系统的鲁棒性;Folke et al. 2010)。

Csete和Doyle(2002)利用图1A所示的反馈系统的一个极其简单的线性例子来说明这一点。一种可视化这种基本权衡的方法是使用频率响应图(图1B)。x轴是扰动的频率(例如，天气冲击)，y轴是输出和输入振幅之比的对数。如果该测量值小于0，系统将降低冲击对输出的影响(即适应或衰减冲击)。如果是>，系统会放大冲击(也就是说，让事情变得更糟)。给出了两种不同策略的敏感性关系。对于频率< A的冲击，蓝色政策提供了一定的稳健性(弹性)。对于频率>a，这一策略放大了冲击。这是线性反馈系统的一个基本性质。减少冲击的频率敏感性<必然会导致成本增加的敏感性冲击频率> A,一个可以改变的政策(绿色)来提高系统的鲁棒性(弹性)都通过扩大它可以处理的频率范围(B点)和由多少他们变弱(蓝色下面的绿色政策是政策频率< B)。注意,绿色政策更敏感的冲击频率> B: it amplifies these shocks by a factor of 10 as opposed to 2 or 3 for the blue policy. This illustrates the fundamental cost of robustness: hidden fragilities. For any linear system, one can demonstrate that the integral of the log sensitivity function is zero, e.g., for the green curve (Fig. 1B), the area between the curve and zero to the left of point B exactly cancels the analogous area to the right of point B. This law (Bode 1945) has been referred to as conservation of fragility (Csete and Doyle 2002). Although this is a very simple example, it is very likely that this feature extends to more complex regulatory networks; any time a system becomes well adapted to a particular set of drivers (i.e., frequency of external shocks in the example), it entrains hidden fragilities.

例子和个案研究

上面的讨论是对一组非常复杂的现象的简明解释。然而，对于那些不熟悉控制理论思想的人来说，它不能提供太多的直觉。在这里，我们根据Csete和Doyle (2002;反馈图和数学细节见附录1)。这个系统可以代表一群决定下一季耕种多少土地的农民(一个在图A.1中)，根据当年的收成(y如图A.1所示)，以及他们是否达到或超过了目标收成。在作出种植决定后，收获会受到降雨量变化(d在图a . 1)。这里的反馈很简单:有关本年收成的信息被用来做出影响下一季土地耕作的决定(x的测量值y，与r；图a . 1)。在这一点上，强调反馈的力量是很重要的:在这个简单的系统中，只需要知道增加耕地可以提高产量，农民可以使用一个简单的反馈规则，在面对天气变化时，根据实际产量和目标产量之间的偏差(所谓的比例控制器)调整耕地，使其非常接近目标产量。没有必要进行更复杂的计划，比如估算来年的降雨量。此外，即使控制动态的参数变化很大，这个简单的反馈规则也会起作用(详见Csete和Doyle 2002)。换句话说，只需要对系统动力学有一个基本的了解，就可以插入一个反馈并驱动系统达到期望的输出。现在坏消息来了。正如我们下面所阐述的，这个简单的反馈规则必须随着时间的推移调整到特定的降雨变化模式，如果这种变化模式发生变化，就必然会表现得很差(一个隐藏的脆弱性)。理论上，用反馈控制系统是相对容易的;要理解脆弱之处则困难得多。

隐藏脆弱性的影响可以通过简单反馈系统的输出来说明(图2)。在这里，我们将期望的输出设置为5个单位，外部正弦扰动，振幅为2，周期为60(时间尺度是任意的，可以是天、周、月等)。我们说明了系统中一个参数的影响:增益。收益是衡量农民调整耕地面积的速度。我们展示了三个示例输出信号(图2A):红色表示农民对降雨变化没有响应，每年种植相同面积的情况，绿色表示农民中度响应，蓝色表示农民非常响应。如果农民总是在同一水平上耕种，只是接受天气对作物的影响，产量会在3到7个单位之间变化。如果他们在系统中施加某种程度的反馈控制，他们可以显著地减少这种波动。增益越高(即行动者反应越快)，输出波动越低。事实上，如果增益足够高，波动几乎可以完全消除。从历史上看，人类在这方面做得很好。

现在，让我们探索在系统中建立反馈以抑制环境变化的影响的隐藏成本。考虑这样一种情况，扰动状态暂时发生变化，在30个时间单位的周期内，频率增加了3倍(图2B)。在没有反馈的情况下，输出信号准确地跟随扰动，在3到7个单元之间变化，与扰动的频率无关。然而，有了反馈，更高频率的干扰被放大。当干扰频率从0到60较低(1/60)时，反馈抑制干扰，其变化范围从3-7减小到4-6(增益= 5，图2C)或减小到4.5-5.5(增益= 10，图2D)。如图1B中绿色曲线所示，该频率(1/60)在B点的左侧，因此灵敏度(变化范围)减小(对数灵敏度< 0)，当此期间扰动频率增加到1/20时t= 60到90时，反馈极大地放大了干扰对输出的影响。这是因为1/20在B点的右边(图1B)，这里的灵敏度是增加的(对数灵敏度> 0)。事实上，当增益为5(图2C)时，变化范围从大约2(输出在4到6之间变化)到8(输出在1到9之间变化)，当增益为10(图2D)时，变化范围是10(输出在0到10之间变化)。这个非常简单的例子说明了当我们试图通过引入反馈循环来控制一个给定系统时，其固有的脆弱性。

前面的示例说明了当外部驱动程序发生变化时，给定系统的脆弱性的表现形式。脆弱性也可以随着内生变化而产生。许多社会已经发展了制度和组织结构来应付动乱;灌溉系统就是典型的例子。在这种情况下，不管外部驱动因素是否改变，这些结构都会引入新的脆弱性。例如，Cifdaloz等人(2010)将稳健性方法应用于尼泊尔的Pumpa灌溉系统。他们使用Anderies等人(2004)的制度稳健性框架和动态建模来探索运河运营和水资源分配的制度安排的稳健性特征。这个系统由120户家庭组成，他们必须应对彭帕河水量和时间分布的变化。Cifdaloz等人(2010)发现，农民制定的制度安排经过了高度调整，能够显著增加水头冲刷、减少河流流量和河流流量的时间变化的稳定期。此外，他们还展示了由适应性规则组成的制度安排如何巧妙地考虑到公平和公平问题。

定性的个案研究资料表明，这些制度安排是根据系统的内部逻辑调整的。具体而言，他们关注的协调问题主要依赖于生物物理和社会环境因素，如运河的物理工作、系统规模、陡峭的地形和小的土地所有权，使农民能够在视觉上接近协调和监测，以及历史上的水权优先权，使连续轮换不发生冲突成为可能。这样的环境因素有助于解决许多集体行动问题，并使农业社区将精力集中在强有力的水和劳动力分配协调机制上。然而，由于当地环境为他们解决了一些问题，社区将没有动力发展机构来解决这些问题。Pumpa系统很可能容易受到外部干扰和系统之外的变化所带来的新的集体行动困境的影响，而超出了水和劳动力分配的问题。

虽然我们没有数据来确定Pumpa系统中是否暴露了这个漏洞，但其他的案例研究可以说明问题。在尼泊尔西部丹格地区的Chiregad灌溉系统中，政府仅基于工程考虑，就在一些农田中安装了一条水泥衬砌的新运河。新运河的选址没有考虑到产权问题，这引发了农民团体之间关于土地使用权的旧冲突，此前由于运河系统的建设方式已经解决了冲突(Shivakoti和Ostrom, 2002)。农民没有办法利用社会和制度机制来解决这一冲突。一旦生物物理环境被改变，这种社会脆弱性就暴露出来了。

另一个例子是政府和非政府组织采取分散干预行动，向地方系统注入财政资源，而不是集中资本投资，以促进发展。其理念是，当地社区对当地环境的更好理解将使社区，而不是一个中央机构，更好地利用资源。不幸的是，与当地环境和历史相适应的现有制度和社会结构往往没有能力，甚至可能阻止这种新资源的有效利用。现有的位置规则(如Ostrom et al. 1994)，即定义社区中角色的机构，可能会产生一群拥有不相称权力的精英，他们获取金融资源以供自己使用(Platteau 2004, Iversen et al. 2006, Dasgupta and Beard 2007, Fritzen 2007)。这一过程被称为精英俘获，降低了发展干预的有效性，并可能在社区内部产生冲突。在所有这些情况下，外部冲击都暴露了系统的脆弱性。

综上所述，这些案例表明，制度对当地环境(即系统的内部逻辑和稳定的扰动制度)的适应可能会削弱它们应对外部冲击和扰动制度变化的能力。一个关键的问题是，发展制度安排以应对外生的新干扰的动力是否可以人为地引入。这些制度会在多大程度上与现有制度相冲突?

前进

到目前为止，我们试图澄清可持续性、弹性和健壮性之间的关系。我们已经阐明了与每个概念相关的广泛原则，并通过一个具体的案例研究和一个理论示例更详细地探讨了健壮性概念。我们现在可以提出建议，如何将这些概念结合起来，以应对全球变化政策的挑战。鲁棒性提供了概念和工具，以发展对反馈系统的基本特性的详细理解与明确界定的边界。弹性提供了一个框架来思考多个系统如何在其特有的时间和空间尺度上运行，跨尺度相互作用。最后，这里定义的可持续性提供了一个框架，通过政策话语将对反馈系统的理解转化为有意义的行动。

我们强调，由于全球变化的本质，这些概念必须一致。在一个局部系统与其他系统没有联系或只有微弱联系的世界中，制度可以适应与局部生物物理和社会环境相关的稳定的内部结构和干扰制度。在这种情况下，鲁棒控制的思想足以理解给定系统应对干扰和系统固有脆弱性的能力。然而，随着当地系统通过全球变化在经济、社会和生态方面的联系变得更加紧密，它们受到内部结构的潜在变化和必须面对的干扰制度的影响。这一过程发生在更大的时间和空间尺度上，并跨越多个层次的组织，限制了鲁棒性思想的实际效用。弹性理论为解决多尺度和多层次的变化提供了思路，很好地补充了政策设计框架中的稳健性思想。我们建议，这一框架应包括以下两个关键因素。

首先，保留“可持续性”一词，以指一个指导行动的分析框架，由一个决策框架支持，其中绩效衡量和决策背景具有本文讨论的广义定义特征。可持续性仅仅定义了一个上层建筑，一个支撑人类社会与环境相互作用的框架。该论述的概念和操作实体是由各种学术学科提供的。需要付出相当大的努力来解决设计参与性决策过程的困难挑战，即治理制度和规范框架，以集体选择所有相关利益攸关方认为合法的绩效衡量标准。有了一个合理的绩效衡量标准，可持续性决策框架的运作需要对决策背景进行描述。可持续发展的框架是认识到一个运转的生物圈是经济和社会发展的先决条件(Folke et al. 2011)。

其次，弹性和鲁棒性思想可以在可持续性科学的更广泛的背景下使用，以帮助描述决策环境的重要方面。具体地说，这些概念可以互补地用于解决大致对应于三个时间尺度的三种类型挑战的问题。(1)以现有配置处理SESs中的不确定性和干扰，即保持现有的功能。这一挑战通常涉及较短的时间尺度(月到年)。(2)使现有系统逐渐适应新的不确定性和干扰类型，即对变化的环境进行持续的主动适应。这一挑战通常与中间时间尺度(年到几十年)有关。(3)当现有的SES无法维持时，向新的SES配置过渡或转换。这种转变是转向符合确定可持续性决策框架的绩效衡量标准的发展途径的必要条件。这一挑战通常涉及更长的时间尺度(几十年到几百年)。重要的是要注意，确定转换的时间范围需要一定的小心。 Transformation involves the creation of new stability landscapes and new basins of attraction (Folke et al. 2010). It is this process that may take decades. The final stage of transformation, the movement from one basin of attraction to another, can happen very rapidly (months to years) and may even come as a surprise.

根据我们之前的讨论，弹性的定义及其不同方面，例如，特定弹性与一般弹性，是依赖于规模的;短、中、长时间尺度的构成是依赖于系统的。时间尺度和系统边界的相对性质也影响系统鲁棒性的解释。因此，我们应该谨慎地解释不同类型的挑战及其相关时间尺度之间的关系。然而，对于目前人类社会所面临的一般问题，上面的分类是一个有用的起点。考虑到这一点，弹性和稳健性可以同时用于应对三个关键挑战。

挑战一(短期):在应对这些短期挑战方面，特定弹性和健壮性的概念大致相当。它们都可以用来研究系统在给定变化和不确定性的情况下保持一定范围输出的能力。恢复力的重点是吸引力流域的大小、阈值、状态变化，以及SESs通过影响吸引力流域的拓扑结构、避免阈值或在适当情况下主动跨越它们来管理它们的能力。鲁棒性侧重于反馈系统的基本原则、鲁棒政策的设计，以及与不同政策设计或治理结构相关的基本鲁棒性-脆弱性权衡，侧重于降低给定系统输出(如粮食生产)对明确定义的扰动和不确定性类别的敏感性。虽然两者都可以用于特定系统的政策设计，但健壮性和弹性可以同时用于理解健壮性-脆弱性权衡如何叠加。回顾我们在导言中提出的问题，即各组织各级个别行为者所采取的行动加起来是否能达到全球可持续性。这就转化为一个问题:当每个节点都是一个反馈系统，每个节点都有自己基本的鲁棒性-脆弱性权衡特性时，网络如何运行。作为网络的一部分，每个节点都会受到新的冲击;网络结构本身可能通过网络传播单个节点所经历的外生冲击，如银行的例子。考虑到与单个、孤立的反馈系统相关的动态复杂性(图2)，反馈系统网络的动态复杂性可以非常迅速地增加。 Thus, it is highly unlikely that uncoordinated actions of actors at different scales will scale up in a nice predictable way. The key lesson from resilience is that we need to understand the cross-scale implications of policies that operate at different scales for the system as a whole.

挑战二(中期):在此，Folke et al.(2010)从弹性理论中定义的适应性概念变得重要起来。它意味着有能力应付吸引盆地不断变化的几何形状，也许还能影响这种几何形状。健壮性工具不太适合这种情况。话虽如此，在适应性概念中，与调整反应相关的内在权衡并没有明确说明。稳健性可以在这方面做出贡献:当社会在一个盆地内适应时，动态就会发生变化。对于自适应路径上可能遇到的每一组动态，鲁棒性工具可以用于严格分析与该动态集相关的鲁棒性-脆弱性权衡。这种分析可能会影响下一个适应性调整，帮助社会做出选择，如何在遇到的每一组动态中导航稳健-脆弱的权衡。因此，鲁棒性分析是自适应过程中不可分割的一部分，它有助于在中期自适应路径上导航短期动态。另一方面，弹性强调对所有这些适应性路径可能是什么进行设想，从而为健壮性分析提供输入。稳健性和弹性思想的相对优势被用来应对多尺度和多层次的问题。

挑战III(长期):在这里，可转换性的概念变得很重要，即当当前系统变得站不住脚时，完全转换系统的能力(Walker et al. 2004, Folke et al. 2010)。然而，可转换性需要对某种更广泛、难以定义的适应能力进行持续投资。社会应该如何投资?在这种情况下，鲁棒性和弹性的想法可以结合为一个全面的学习计划。鲁棒性分析可以帮助揭示可能引发转换需求的隐藏脆弱性。这可以帮助指导学习工作，更好地理解这些脆弱性可能如何暴露，以及可能需要什么来应对它们，即，在哪里投资变革能力。弹性思想强调学习和协作过程，可用于为投资更一般的学习(更一般的保险)的决定提供信息，以保持社会更有效地应对未知变化和隐藏脆弱性的能力，并为变革性变化找到创新的新机制。

与任何政策一样，全球变化政策要求地方、城市、国家和国家集团建立在多个尺度上指导决策过程的机构。我们认为，本文所定义的可持续发展决策框架应该指导全球变化政策的制定。我们需要在组织的多个层次和规模上由多个行动者组织决策，共同选择符合可持续绩效标准的发展轨迹。当可持续性以这种方式被概念化时，包括人文学科、社会和自然科学、决策科学和工程在内的所有学科的重要性和各自的角色就变得清晰起来。可持续发展科学这一新兴领域旨在刻画可持续发展决策环境的特征，它围绕着一个核心研究项目组织起来，该项目专注于理解人类与环境系统之间相互作用产生的复杂动力学(Clark 2007)。弹性和鲁棒性理论很好地为这一努力作出了重大贡献。它们将关于复杂系统的前沿研究与这样一个实际问题联系起来:哪些相互依赖的机构和激励结构的集合能够最有效地产生社会能力，以管理和引导自然与社会之间的互动，走向更理想的发展路径。

推动全球变化政策向前发展，需要建立一个政策设计框架，围绕多个审慎决策过程构建，涉及在多个规模和组织层次上运作的广泛利益相关者。健壮性和弹性思想可以帮助告知这些决策过程应该如何跨组织的规模和级别联系起来。最后，弹性和稳健性理念将有助于形成一套工具，用于系统地应对政策挑战I-III，在全球范围内实施可持续发展的必要性。

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