研究

自下而上协同治理实现社会-生态契合:实证研究

• 摘要
• 简介
  • 理论背景:社会-生态契合、挑战与协同治理的潜在作用
• 方法
  • 分析框架
  • 研究区域及数据
  • Fitz-Stirling社会生态网络的特征与分析
  • 分析方法:多层指数随机图建模
• 结果
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

协作治理形式越来越被认为是解决环境问题的基本机制(Berkes 2009)。这一处方嵌入了对适应性治理和多中心治理具有高度影响力的研究(Ostrom et al. 1999, Folke et al. 2005, Armitage et al. 2009, Ostrom 2010)一个)．协作治理也被广泛应用于社会科学研究领域，也被称为网络治理，协作被认为是应对各种政策挑战的基本机制，包括与环境管理相关的政策挑战(例如，Ansell和Gash 2008, Provan和Kenis 2008, Klijn等人2010)。协作治理形式的好处包括更好地整合知识系统，更好地利用分布式资源，以及实现理解所管理的社会-生态系统复杂性所需的关键学习过程(Ostrom 1990, Walker等人2004,Armitage等人2008,Pahl-Wostl 2009, Armitage等人2012)。协作安排通常受益于大量的自组织，其中参与者可以决定他们参与什么活动，以及他们将与谁合作来实施政策和计划(Folke等，2005,Ostrom 2010)b)．因此，尽管协作治理通常被认为是一个被管理的过程(例如，Sørensen和Torfing 2006)，但它在很大程度上依赖于协作参与者积极寻求参与协作活动，以集体解决问题(Lubell 2013, Lubell et al. 2014)。

环境问题通常会延伸到大的地理区域，需要长时间的管理，从而产生复杂的社会-生态相互依赖模式(Galaz et al. 2008)。有人提出，为了有效地管理自然环境，治理系统必须符合或与生物物理系统的特征相一致(Young 2002, Brown 2003, Folke等人2007,Galaz等人2008)。这种情况不发生的程度被称为契合问题，也被称为制度契合。解决适应性问题将使治理安排能够处理生物物理环境的各种空间、时间和功能特征所固有的各种约束(例如，Cumming等人，2006年);然而，不这样做可能会降低环境管理的有效性和效率(Dallimer和Strange 2015)。我们使用“社会-生态适应”这个术语来反映将治理系统与生物物理系统的特征相结合所面临的挑战。

考虑到对协作治理形式的研究和适应问题的核心见解，一个强有力的案例正在出现，将协作作为实现社会-生态适应的手段。然而，一个尚未解决的问题是，自下而上产生的自组织协作安排是否能够实现足够的社会-生态匹配，或者实现社会-生态匹配是否需要以更自上而下的方式精心设计和协调的治理安排(Galaz et al. 2008)。来自当代案例研究的见解支持自下而上的协作方法(例如，Olsson等人2007年)，在适应性治理和多中心主义的话语中有令人信服的理论论点，支持自下而上的协作安排与实现良好社会生态匹配的能力之间的联系(Folke等人2005年，Ostrom 2010年)一个)．尽管自下而上的协作安排和社会-生态契合度之间的联系有强大的理论基础，但缺乏以明确和综合的方式使用社会和生态数据的详细实证调查(Cumming等人2010,Pelosi等人2010)。

我们使用一种经验的、跨学科的和定量的方法来探索协作治理形式在实现社会-生态适应方面的潜力。我们的方法结合了新的跨学科网络理论和方法论工具(Bodin and Tengo 2012, Bodin et al. 2014)和新的多层网络统计模型(Wang et al. 2013)。我们的案例研究采用了来自澳大利亚一项大规模保护行动的社会和生态数据，该数据捕捉了利益相关者参与的活动，这些活动在哪里开展，以及利益相关者与谁合作。我们首先假设了社会-生态网络配置的类型，这些类型代表了协作治理形式有助于实现社会-生态匹配的方式。然后，我们实证地检验了所观察到的涉众互动是否以及在多大程度上反映了这些网络配置。

理论背景:社会-生态契合、挑战与协同治理的潜在作用

拟合问题

有效管理环境变化的能力取决于治理系统适应或与生物物理系统特征相一致的程度(Young 2002, Folke 2007)。但是，这不是一项容易的任务，特别是对于涉及政治管辖范围的全球环境问题(例如，保护迁徙物种;Runge et al. 2014)或司法管辖区和政策部门(例如海洋和水管理;Sabatier 2005, Crowder et al. 2006);具有不确定和快速累积变化的特点(例如，入侵物种的管理;霍布斯2000);并表现出社会和生态系统之间的强烈相互作用(例如，土地利用变化;Lambin等人2001年)和时空尺度(例如，气候变化;beplay竞技Wilbanks and Kates 1999)。因此，应对这些全球挑战不仅需要众多参与者在大地理尺度上的参与，还需要多个尺度(局部、区域、超区域)和不同地理但生态相连的区域参与者的参与(Young 2002, Carlsson和Berkes 2005, Folke等2005,Brondizio等2009,Walker等2009,Ostrom 2010一个， Österblom和Bodin 2012)。它们之间的相互作用可以促进制定、改进和协调局部实施但具有全球影响的行动(例如，Meek 2013, Galaz等人2014)。然而，时间和资源成本与建立和维护协作安排有关。因此，协作安排可能会干扰有效处理环境问题的能力(Lazer和Friedman 2007, Visseren-Hamakers和Glasbergen 2007, Ansell和Gash 2008, Newig和Fritsch 2009, Aswani等人2013,Wyborn 2015)。因此，合作安排不能建立在每个人都应该与其他人合作的简单假设上(McAllister和Taylor 2015)。仔细考虑不同类型的合作安排的好处是很重要的。

在概念化社会-生态适应问题方面已经取得了重大进展，对这一主题的兴趣跨越了社会和自然科学(Young 2002, Cumming等人2006,Folke等人2007,Galaz等人2008,Young等人2008,Pelosi等人2010,Vatn和Vedeld 2012, Epstein等人2015)。一些研究从政策和制度的角度来探讨这一问题(例如，Ostrom 1990, Morrison 2007, Ekstrom和Young 2009, Nagendra和Ostrom 2012, Cosens 2013);其他人则专注于多方利益相关者治理过程(例如，Olsson等人2007年，Meek 2013年，Wyborn 2015年);和其他人通过管理的视角强调了这个问题，确定了管理行动不适合生物物理系统的实例(Hobbs等人1993年，Saunders和Briggs 2002年)。最近的一些研究与我们的研究类似，采取了结构化的方法，重点关注治理行为体和生物物理系统要素之间的相互作用(Bergsten等人2014,Bodin等人2014,Guerrero等人2015,Treml等人2015)。然而，尽管有这些最近的尝试，很少有关于适合问题的研究明确地将治理方法的理论和见解与使用实证数据管理的系统的特征联系起来。

生态健康的挑战

契合度问题源于生态系统和社会系统之间的联系和相互依赖的挑战(Galaz et al. 2008)。从社会-生态系统的角度来看，不同层次(地方、区域、超区域)的社会系统要素(治理系统、组织、资源使用者、公民社会)通过一系列行动与生态系统要素相互作用，这些行动包括与土地和资源使用相关的行动，以及与管理和保护相关的行动(Gunderson and Holling 2002, Liu et al. 2007)。随着环境问题的空间和/或时间尺度的增加，这些相互作用或缺乏相互作用可能会产生适合性挑战。我们介绍了从Galaz等人(2008)改编的三种类型的社会-生态适应挑战，以及协作治理方法可以解决它们的假设方式。

挑战1:生态资源共享管理

当两个或多个行为体对同一生物物理资源有兴趣或利害关系时，就会出现社会-生态匹配的挑战。独立于彼此的决定，可能导致过度开发资源或无效，即不协调的管理(Ostrom 1990, Berardo 2014)。这一治理挑战与跨越司法管辖区和国家边界的环境问题特别相关。例如，如果管理仅限于个别司法管辖区，而没有司法管辖区之间的协调，流域管理可能是无效的(Sabatier, 2005)。协同治理可以实现生物物理资源的管理，以便在多个参与者之间协调管理行动的规划和实施(例如，O’keefe和DeCelles 2013)。

挑战2:相互关联的生态资源管理

社会-生态契合度也与生物物理系统相互关联的本质有关(Galaz et al. 2008)。例如，当生态资源相互连接时，例如农场上的植被地块或沿着诸如yellowstone - yukon野生动物走廊的野生动物走廊(Chester, 2006年)，就会出现适当的挑战，但管理应对措施是孤立地应用于不同的生态资源。当生态资源相互依赖时，不利影响可以扩散到管理行为者的范围之外。这可能导致对干扰缺乏或不充分的响应，这可能导致生物物理变化的传播，即级联效应，或不可逆的生物物理转移，即阈值效应;一个例子是入侵物种的迅速扩散和河流系统中关键功能物种的耗尽，导致鱼类种群崩溃(Galaz et al. 2008)。从自然科学的角度来看，考虑到生物物理系统相互关联的本质，从而为环境问题的解决提供信息的必要性早已被认识到(Christensen等人1996年，Beger等人2010年)。越来越多的土地管理政策和地面项目寻求增强景观的功能连接性，以降低物种灭绝的风险(例如，Saura和Pascual-Hortal 2007)，解决入侵物种蔓延的速度(例如，Chades等人2011)，并保护相互依赖地区的保护价值(Martin等人2007,Iwamura等人2014)。值得注意的是，相互连接或跨界的生物物理系统已经被认为是调查环境治理和适合问题的一个重要考虑因素(Galaz等人2008年，Young等人2008年)。通过协同治理，管理一种生态资源所产生的溢出效应可以通过与直接体验这些溢出效应的其他管理邻近资源的参与者共享信息和专业知识反馈给管理参与者。因此，协作治理可以增加在互联系统管理中的行动和结果之间收紧反馈回路的机会，这有助于防止或处理突然的阈值行为或级联效应，并使系统级管理成本和收益的内部化成为可能。

挑战3:跨尺度管理，最大化空间尺度匹配

与规模相关的问题也会带来社会-生态适应性的挑战。规模的定义是有争议的，不同的社会科学和自然科学的解释不同(Sayre 2005, Higgins等人2012)。在本文中，我们关注的是空间尺度，并使用“尺度”一词来指不同生态和管理过程发生的空间维度，这些过程沿着从局部到广泛的生态和社会组织水平的连续体变化(Sayre 2005, Cash et al. 2006)。规模挑战的出现有很多原因。首先，环境问题的管理往往是在不同的空间尺度上规划的，从全球尺度到个别财产的尺度，而行动通常是在地方尺度上实施的(例如，农场围场;桑德斯和布里格斯，2002年)。其次，生物物理系统受到多个生态和人为过程的支撑和影响，这些过程在从纳米到数万公里的多个空间尺度上同时运作，观察到的主要模式和关系取决于观察的空间或时间尺度(Wiens 1989, Levin 1992, Poiani等人2000,Saunders和Briggs 2002, Cumming等人2015)。如果只对一个量表进行管理，就可能发生量表不匹配(Kearney et al. 2012, Cattarino et al. 2014)。例如，在广泛地区实施的大规模行动可能无法在地方层面产生积极影响(例如，Wilson 2006)。最小化尺度不匹配对于应对气候变化等问题很重要(Ostrom 2010)beplay竞技一个)，控制外来疾病(例如，McAllister等人2015)，并开展大规模的修复工作(例如，Guerrero等人2015)。通过协作治理，在地方、区域和超区域各级对应的多个规模上运作的不同行为体可以产生和共享所需的知识，以协调不同级别的威胁应对，并在最适当的规模上实施行动。

方法

分析框架

网络视角可以用来描述和分析社会-生态相互作用的不同模式(Janssen等人，2006):节点可以用来描述行动者和生态成分，纽带可以用来描述社会联系、生态联系和社会-生态联系，例如由于管理或资源使用而产生的联系。综上所述，这些不同类型的相互作用可以用来将社会-生态系统描述为社会-生态网络。Bodin和Tengo(2012)提出了一个分析社会-生态系统的框架，在该框架中，社会和社会-生态相互作用的特定模式以特定的网络配置为特征，这里称为构建模块，并可以在理论上与特定的治理挑战联系起来。使用这个框架，我们确定了与协作治理形式能够促进社会-生态适应增强的假设方式相一致的构建模块(图1)。我们扩展了这个构建模块方法，纳入了规模的考虑(Guerrero等人，2015)。

第一个社会-生态匹配的挑战涉及生态资源的共享管理或使用(例如，土地的地块)植被、集雨、物种;图1 a)。构建模块a1(图1)说明了这一点，其中两个红色节点(治理参与者)连接到同一个绿色节点(生态资源)，但彼此之间没有连接(即，它们不协作)。当参与者协作协调活动时，治理系统处理这一挑战的能力可能会增加，如图1中的构建块a2所示。

第二个社会-生态匹配挑战与相互关联的生态资源管理有关(图1B)。当一个行动者与另一个生态资源直接或间接相关的生态资源有利益关系，或者两个相互关联的生态资源由两个不同的行动者独立管理时，就会发生这种情况。这种情况可以用构建块b1和bb1来说明(图1)，两个绿色节点(生态资源)相互连接，但一个红色节点(治理参与者)只连接其中一个(图1中的b1)，或者两个相连的绿色节点(生态资源)各有一个相连的红色节点(治理参与者)，但这些红色节点之间不相互连接(即它们不协作;当治理主体参与管理每个连接的生态资源时，治理系统克服这一挑战的能力可能会提高(图1中的b2)。当管理两个连接的生态资源的主体进行协作时，治理能力也会提高(图1中的bb2)。

最后一种社会-生态适应挑战涉及生态过程尺度与管理尺度之间的匹配(图1C)。构建模块c1说明了这一点，其中两个红色节点(治理参与者)连接到一个绿色节点(生态资源)，与相同规模的管理相关联。当与不同管理规模相关的行为体相互协作，协调不同层次的行动时，治理系统克服这一挑战的能力可能会提高，从而提高他们共同应对关键的地方、区域和超区域生态动态的能力(图1中的模块c2;Cash和Moser 2000, Young等人2008,Guerrero等人2013)。

研究区域及数据

我们的案例研究区域，菲茨-斯特林，位于西澳大利亚。本案例研究区域面临着多个全球环境问题，其中包括过度砍伐、盐碱化、野火发生率、入侵物种的传播和持续，以及气候变化的复合和不确定影响。beplay竞技菲茨-斯特林位于世界34个全球生物多样性热点地区之一，覆盖面积超过24万公顷，其中大部分是私人农田(种植和放牧绵羊)，还有零星的植被，并被菲茨杰拉德河和斯特林山脉国家公园这两个保留在更广泛热点地区的最大的完整自然栖息地所包围。

Fitz-Stirling是Gondwana Link大型保护计划的一部分，该计划旨在恢复澳大利亚西南部1000多公里的生态连接(Bradby 2013)。该倡议的原则是提供场所，以促进和支持包括政府和非政府组织在内的不同行为体之间的合作。因此，Fitz-Stirling项目代表了一个自下而上的生物多样性保护协同治理的案例。它代表了一个独特的机会来研究一个有意创建的具有自底向上涉众交互模式的协作倡议。因此，研究结果不仅与自下而上的协作安排是否能够实现社会-生态契合的问题有关，而且与主要通过自组织建立的协作安排是否能够被有意创造的问题有关。这两个问题都有重大的政策影响。

在Fitz-Stirling地区开展保护和管理活动的15个行动者(组织)之间的合作互动数据来自25个半结构化访谈和组织对问卷的回应。参与者包括州和地方政府机构、自然资源管理团体、非政府组织、研究组织、私人组织和社区团体。获得的其他信息包括行动者对协作关系对地面活动绩效的影响的看法，以及行动者进行各种活动的地理位置，包括植被恢复、残余植被保护、火灾管理和入侵物种管理。行为者按利益等级编码为财产、分区域或超区域级别。目前的分析包括跨次区域和超区域尺度的相互作用(数据收集方法的完整描述见Guerrero等人，2015年)。

我们使用了Fitz-Stirling地区本地植被分布的公开数据。共鉴定出2000多个明显的植被群落，即生态资源群落。我们的调查方法要求受访者在地图上标出他们进行保护和管理活动的植被地块。为使该方法可行，采用0.5 km扩散阈值对植被包块进行聚类。之所以选择这个阈值，是因为许多鸟类和哺乳动物会经历500米范围内的任何两个地块，它们之间的连接都很好，因此可以有效地作为一个连贯的栖息地或“metapatch”(Sutherland et al. 2000, Zetterberg et al. 2010)。这导致了80个植被集群。

Fitz-Stirling社会生态网络的特征与分析

我们将行动者、植被群及其相互作用描述为一个社会-生态网络，行动者是社会节点，植被群是生态节点。在Fitz-Stirling区域进行关键活动时，社会联系的定义基于行动者之间的协作互动。这些相互作用包括恢复植被、入侵物种控制、牲畜管理、杂草管理、火灾管理、留出土地保护和土地使用规划活动。植被群之间的生态联系基于物种最大传播阈值1 km(图2)。最大传播距离对应于物种在不同栖息地之间传播时在大多数情况下无法穿越的距离。这个阈值最终是一个针对特定物种的衡量标准。然而，我们选择了1公里的阈值，因为这样我们就能够描述该景观中相当广泛的物种的连通性水平。所选择的阈值与许多鸟类物种以及几种哺乳动物和两栖动物物种相关(Sutherland等人2000年，Zetterberg等人2010年，Bergsten等人2013年)。然而，小型哺乳动物和昆虫物种需要更小的阈值，以更好地反映它们在整个景观中的扩散，而大型哺乳动物通常需要更大的阈值(Sutherland et al. 2000)。两个网络之间的相互作用，即社会-生态联系，表征了行动者对不同地点(植被群)进行保护活动的兴趣。由此产生的Fitz-Stirling社会-生态网络由15个社会节点和80个生态节点及其生态、社会和社会-生态联系组成。

利用新的统计网络方法，遵循我们的分析框架，我们分析了描述Fitz-Stirling社会-生态网络的数据，以测试构建模块的统计表征这从理论上描述了每一个社会-生态匹配的挑战。如果Fitz-Stirling守恒倡议所遵循的协作方法有能力解决我们分析框架中所列出的拟合挑战，我们将期望图1中的构建块a2、b2、bb2和c2在Fitz-Stirling网络数据中表现得比其他情况下所期望的更多。例如，对于与相互关联的生态资源管理相关的挑战，我们预计三角形(图1中的b2)或正方形(也称为4循环;Bb2)相对于网络中其他构建块结构的发生。

分析方法:多层指数随机图建模

我们将我们的分析框架与社会科学发展的方法论方法相结合。这种方法是一种名为指数随机图模型(ERGMs;Frank和Strauss (1986)， Wasserman和Pattison (1996)， Snijders等人(2006)。ergm将观测到的网络视为因变量，并可以帮助回答与小型网络配置(即构建模块)在解释网络时或多或少重要相关的问题(Lusher et al. 2012)。多级ergm (mlergm)指的是多级网络，其中两层网络通过跨级联系连接(Wang et al. 2013)。例如，可使用大规模资源评估模型来确定生态资源的联系方式是否会影响行为者相互联系的方式，即他们选择与谁合作，或者他们通过跨级别联系，即通过管理与生态资源联系的方式。这些多层次的网络可以包含多种网络配置，例如，连接的社会和生态节点的不同模式。

mlergm测试所选配置相对于网络中所有其他配置的分布的普遍性，并考虑嵌套配置，即当一个配置包含一个或多个其他配置时。通过这种方式，MLERGM方法比假定配置观察独立性的方法更有助于对所观察到的配置进行更精确的解释。与其他网络分析方法不同，mlergm同时评估大量网络配置，以确定选定(建模)的一组配置在解释社会-生态网络结构方面的相对重要性。统计上显著的参数值的符号表明了在网络中存在的相关配置的倾向。通过这种方式，mlergm建立在一种分析方法的基础上，在这种方法中，研究人员可以测试是否某些特定的、理论上相关的配置可以解释整个网络的观察结构。这一特性使其成为一个理想的分析工具，用于测试有关过程的假设，表达为产生所观察到的网络的特定配置(构建块)。除了网络配置之外，还可以将节点(生态资源或行动者)的属性纳入分析，以确定其是否具有显著的结构效应。例如，可以检验行为者的某一特定属性(例如某一管理规模)是否影响行为者与生态资源连接的方式(例如通过管理决策的类型)。

最近(Bodin et al. 2014)提出了将这种先进的统计网络方法与构建单元方法相结合来分析社会-生态系统。通过Fitz-Stirling案例研究，我们进一步阐述并首次应用这一新颖的研究方法来分析协作行动实现社会-生态契合的能力。虽然目前的软件开发阶段阻止我们在MLERGM模型中包括分析框架中的所有配置(图1中的构建模块c1)，但我们演示了社会-生态构建模块方法提供的理论基础如何指导对MLERGM输出的解释，以及这种解释如何导致对如何改善协作治理安排的结构以提高其社会-生态适应水平的宝贵见解。

结果

我们将MLERGM模型用于描述Fitz-Stirling社会-生态网络的数据，该网络包括图3所示的11种配置。其中六种配置(a-f)是基线配置，有助于解释整个社会-生态网络结构。这些配置对于为感兴趣的配置，即那些表明社会-生态匹配的配置(图3中的配置g-k)提供基线至关重要。配置c的参数估计在MLERGM中显著且为负。这表明Fitz-Stirling社会-生态网络包含的这些配置比其他偶然情况下所期望的要少，这意味着参与者不会优先选择一个已经被其他参与者管理的位置。配置d的显著性和正参数估计表明，与一般参与者相比，一些参与者倾向于在许多不同的地点进行活动。同样，构型e显著为正，表明参与者选择的位置往往与其他位置相连。相反，配置f的显著负参数估计表明参与者不倾向于与在不同位置工作的其他参与者协作。

图3中的其余配置与社会-生态匹配相关，并反映了我们的概念框架(图1)中描述的社会-生态构建模块。然而，MLERGM方法的一个关键特征是，可以通过同时考虑嵌套在其他配置中的结果来增强对结果的解释。因此，我们对与社会-生态匹配相关的配置的解释也考虑了已经讨论过的一些基线配置的结果。

配置关系到生态资源共享管理的适应性挑战。这个配置的参数估计是显著的和正的。同时考虑基线配置c的参数估计可以增强对这一结果的解释。这是因为配置c嵌套在配置g中。考虑配置c和g的参数估计表明，即使两个行动者不倾向于在同一位置工作(考虑到基线配置c的负参数估计)，当他们在同一位置工作时，即相同的生态资源，他们倾向于合作(给定组态g的正参数估计)。

配置与相互关联的生态资源管理的适当挑战有关。配置h的结果与基线配置e的结果一起考虑，表明参与者倾向于在与另一个位置相连的位置工作(给定配置e的显著性和正参数估计)，他们也有很强的倾向在这些其他位置工作(给定配置h的显著性和正参数估计)。配置i描述了两个参与者各自管理两个不同的情况，yet connected, ecological resources. The parameter for this configuration was significant and negative, suggesting that there are fewer of these configurations in the Fitz-Stirling social-ecological network data than would otherwise be expected by chance. This result considered together with the result for baseline configuration f implies that actors do not tend to collaborate with others working in different locations (given the parameter estimate of baseline configuration f) and are even less likely to do so when these locations are connected (given the parameter estimate for configuration i). From a governance perspective a negative parameter for configuration f can be seen as desirable, because spending time collaborating with other actors whose locations are not the same as your own is potentially inefficient. However, this result is less desirable when considering the result for configuration i, because when the locations are connected, collaboration between actors could improve the coordination of management activities, e.g., invasive species management, revegetation of areas to facilitate wildlife movement.

最后两个配置描述了在一个规模(配置k)或在不同规模(配置j)管理位置的情况。配置k的负重要参数估计表明，在同一规模管理的参与者倾向于避免管理相同的位置，超过了配置c所观察到的一般避免共享位置。相反，配置j的正的和显著的参数估计表明，在不同规模管理的参与者倾向于管理相同的位置，尽管避免共享位置的一般趋势仍然适用。这些结果表明，即使参与者倾向于避开由他人管理的地点，但如果另一个参与者的管理规模不同，这种倾向会降低。不幸的是，由于方法上的限制，我们无法测试在不同规模下管理的参与者是否倾向于合作(图1，配置c);然而，与共享资源的参与者合作的一般趋势仍然适用(图3，配置g)。

关于Fitz-Stirling演员对他们合作关系的看法的结果可以在附录1中找到。这些信息被用来帮助解释MLERGM结果。

讨论

我们整合社会和生态数据，评估保护行动应对与拟合问题相关的三个治理挑战的能力:(1)生态资源共享管理，(2)相互关联的生态资源管理，以避免阈值超过和级联效应，(3)跨尺度管理，以最大限度地实现空间尺度错配。我们发现，Fitz-Stirling守恒倡议的协作方法能够处理与图1中描述的契合度问题相关的一些(但不是所有)治理挑战。例如，当行动者管理相同的植被地块时，就会出现协作的趋势，但当管理相互连接的植被地块时就不会出现协作的趋势。这表明，该倡议能够协调特定地点的不同管理行动，即生态资源的共享管理，但不一定支持不同地点的协调管理行动，即相互关联的生态资源的管理。这一结果得到了Fitz-Stirling行为者关于协作关系对实地活动绩效影响的认知数据的支持。例如，83%的合作被认为交付了一些结果，非常好的结果，或者超出了在特定地点进行的特定活动的预期结果(附录1，图A1.1)。相反，缺乏沟通和协调是成功开展整个区域保护活动的重要障碍(附录1，图A1.2)。通过深入访谈获得的定性数据表明，当需要协调不同的管理行动以减少活动之间的不良反馈循环时，这尤其是个问题。例如，当消防管理策略不考虑在附近地点进行恢复植被活动时，就会对恢复植被的结果产生负面影响。同样，忽视消防管理计划的植被恢复计划会降低跨地点消防管理活动的有效性。

尽管我们无法测试与规模错配挑战直接相关的特定社会-生态网络配置(即，在不同规模管理的参与者是否倾向于合作;图1C)，我们发现在不同尺度上工作的行动者倾向于共享地点。我们还发现，当参与者共享一个位置时，他们通常倾向于合作。这些结果表明，菲茨-斯特林保护倡议正在促进跨尺度的协作管理。作为兔子和狐狸红牌计划一部分的入侵物种管理活动证明了这一发现，该计划涉及从区域协调员到当地土地所有者等不同利益相关者(Tulloch et al. 2014)。此外，Fitz-Stirling保护倡议之前的一项研究发现了跨尺度管理的证据(Guerrero et al. 2015)。然而，该研究没有考虑生态系统，只对治理系统进行跨尺度管理评价。通过考虑社会-生态相互依赖关系，我们能够评估治理结构如何与生态系统保持一致，以及生态资源之间的联系是否影响不同管理规模行动者之间的协作。

通过将定量社会生态网络分析的结果与通过访谈收集的定性数据联系起来，我们对拟合水平(观察到的协作关系结构和生态系统结构)与治理能力之间的假设关系提供了初步支持，以应对相关的拟合挑战(图1)。我们得出的结论是，菲茨-斯特林保护倡议的协作方法显示了应对与生态资源共享管理相关的拟合挑战的能力;然而，它缺乏能力来检测在特定地点应用的管理行动的影响，但影响到相连地点的结果。通过改善在连接地点工作的参与者之间的协作，应对这一挑战的能力可能会得到增强(图1，构建模块bb2)。这将增加检测行动和结果之间反馈回路的机会，从而增加治理系统对发生在所管理的生态资源之外的不利行动的影响作出反应的可能性，以避免超过阈值，并将级联效应最小化。我们并不声称在交互的协作模式和被管理的生物物理系统的结构之间实现对齐可以保证有效的管理，但这样的对齐是有效管理的先决条件。

总体而言，该实证研究结果支持了自组织协作安排的一定程度的协调可能是创建能够处理契合问题的治理系统所必需的观点。我们的框架捕获了Galaz等人(2008)确定的四种不适应类型中的三种，但可以扩展到分类、捕获和明确定义社会-生态网络条件下更大的适应挑战多样性。例如，多样化的社会-生态网络配置可用于理论分析，何时可以更好地构建治理安排，以应对时间不匹配的挑战(Cumming et al. 2006, Galaz et al. 2008)。时间维度可以通过将它们作为网络(即节点)的社会和生态组成部分的属性来获取。这样做将为未来的测试提供理论基础，并促进未来对拟合问题的时间维度的系统研究(Munck af Rosenschöld et al. 2014)。此外，该分析中使用的指数随机图建模软件仅限于社会-生态网络配置的一个子集。结合更复杂的社会-生态配置将允许以更全面的方式捕捉合适的挑战。例如，在某一特定规模上发生的威胁的影响可能与在不同规模上发生的同一威胁的影响显著不同(例如，大范围放牧与局部放牧对栖息地连通性的影响;catarino et al. 2014)。为了分析这些问题，研究人员要求配置描述不同的治理水平，以及不同管理和生态尺度之间的联系。 Ongoing development of analytical approaches is needed so that a wide diversity of fit challenges can be explored. The results of such analyses can then provide an evidence base for developing management recommendations to address this fit challenge.

我们的方法可以在不同的环境中复制和应用;因此，在其他领域和背景下进行类似的研究是可能的。此外，将此方法与治理过程的定性评估相结合，可以阐明其他因素如何影响协作形式的治理的有效性。例如，评估成本和协作障碍对使治理结构与生态系统相结合的能力的影响(例如，Wyborn 2015)，以及关系质量(Lauber等人2011)、关键个体的质量(Harrington等人2006,Keys等人2009,Shackleton等人2009)和其他方面(如权力失衡和信任问题)的影响(Adger等人2005，Hahn et al. 2006)，影响不同治理安排的有效性。虽然我们的结果是基于可靠的假设，如用于定义生态连接的距离阈值，结果对假设的细节是敏感的。尽管如此，我们的分析支持对一个重要应用问题的透明讨论，并允许我们彻底提出和进一步开发研究拟合问题的创新方法。

结论

尽管社会-生态契合度的概念已经相当成熟，但解决契合度问题的协作治理安排能力的实证研究仍处于起步阶段。我们扩展了最近提出的框架(Bodin和Tengo 2012)，并使用社会和生态数据来理论化与社会-生态系统管理相关的特定社会-生态适应挑战。我们对澳大利亚的大规模合作保护行动是否有解决这些挑战的倾向进行了实证检验。我们通过评估所研究的治理系统适合或符合生物物理系统特征的程度，证明了我们方法的适用性。我们的研究结果表明，观察到的合作安排能够解决与社会-生态适应相关的许多挑战。特别是，行动者能够在坚持实现社会-生态适应的基本原则的各种协作安排中配置自己。他们在很大程度上能够与其他参与者建立合作关系，与他们共享特定的生态资源(在这里，是景观中可区分的植被地块)，他们能够与其他在不同管理规模上操作的参与者合作。此外，它们往往利用生态上相互联系的生态资源，从而在更广泛的生态尺度上加强管理活动及其后果之间的反馈循环。然而，他们不太能够建立与不同生态资源之间的连通性相一致的合作。

我们的结果表明，自下而上的合作安排的建立可能会受益于某种程度上的自上而下的管理，以指导和促进合作的建立，更好地符合被管理生态系统生物物理特征固有的不同约束(参见网络管理，例如，Klijn等人2010)。这些发现与Galaz等人(2008)的“网络中的网络”命题产生了共鸣。他们提出，自组织网络可能需要被时间控制和协调，以应对生物物理系统的非线性行为。基本前提是，当社会和生态过程的影响跨尺度传播，超出自组织网络解决问题的能力时，这将是有益的。对于我们的研究区域，促进在生态相连地区工作的行动者之间的合作，可能会提高实地管理行动的有效性。

我们的研究提供了独特的跨学科实证证据，自下而上的协作方法的作用，以解决适合问题的治理。通过对社会和生态系统之间错综复杂的相互依赖网络的详细分析，我们展示了自组织协作安排的潜在价值和缺点。通过这种方式，我们帮助弥合了快速发展的、主要是理论性的关于不同合作安排如何能够应对环境挑战的主张与许多这些主张最终依赖的跨学科实证基础之间的重大差距。最后，我们的研究方法和结果为设计和评估合作安排的结构提供了巨大的潜力，从而可以改善环境项目有效性的前提条件。

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