研究

协同环境治理的效益和约束理论:实证研究的跨学科社会-生态网络方法

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 随机多级网络方法
  • 多层指数随机图模型(ERGM)的实证说明
• 结果
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

生态系统由跨越地理和时间尺度相互联系的众多物种和栖息地组成(例如，Christensen et al. 1996)。同样地，从本地资源使用者到在全球舞台上运作的参与者，通过全球化市场、各种类型的资源流动和移民，日益相互联系(Lambin和Meyfroidt 2011年)。这种社会和生态的相互联系通常超出单一的司法管辖区和组织等级，而全球变化很可能进一步增加这种相互联系的规模和量级(Hughes et al. 2013)。

因此，当代研究的一个中心假设是，在社会和生态联系日益紧密的世界中，需要整合跨多个尺度和辖区合作的治理安排来应对集体困境(Folke等人2005,Klijn和Skelcher 2007, Ansell和Gash 2008, Brondizio等人2009,Walker等人2009,Cosens 2013, McAllister等人2015。一个)．

基于这种对合作的普遍呼吁，我们认为，对于合作如何以及在什么条件下改善复杂和跨界生态系统的治理，做出更精确的断言是很重要的。否则，我们就有可能提出一般性建议，在越来越多的地方、区域和全球行为体之间加强合作;这种笼统的建议没有什么价值，甚至可能产生反效果，因为在其他办法更有效的情况下，大量资源可能最终花在制定合作安排上。相反，我们认为，有效的合作需要共同分析社会和生态的连通性。这需要了解参与者之间是否以及如何相互作用，以及这些多参与者合作能够解决哪些集体行动问题。同时，有效的合作需要了解生态系统的组成部分如何跨越不同的地理和司法边界相互作用。

不同的行为者在不同程度上受到这些制度和司法边界的限制。因此，从合作中获得的利益在很大程度上取决于社会经济和生态结构和过程如何协调一致，以实现良好的制度或社会生态匹配(Folke et al. 2007, Galaz et al. 2008, Munck af Rosenschöld et al. 2014, Dallimer and Strange 2015, Epstein et al. 2015)。实现良好的制度契合，需要设计治理结构，能够在适当的地理和功能尺度上解决环境问题(Cumming等人，2006年，Maciejewski等人，2015年)。因此，为了更好地理解如何实现有效的协作，我们需要发展具有经验信息的制度匹配理论，明确考虑社会-生态相互依赖的复杂模式。

我们的目标是解决这一差距，并帮助推进管理跨越不同社会边界的生态系统的有效合作安排的理论。为此，我们展示了如何将多层次社会网络随机建模的最新进展与新开发的社会生态系统(SES)建模方法集成在一起，该方法建立在网络概念化的基础上(Bodin和Tengö 2012)。随机建模方法扩展了被称为指数随机图模型(ERGM)的网络模型类别(例如，Lusher等人，2013年)，并使其能够将多个相互关联的网络分析为一个单一的多层网络，每个单独的网络代表多层网络的一个特定级别(Wang等人，2013年，Lazega和Snijders 2015年，Lomi等人，2016年)。我们展示了如何将这种方法集成应用于理论研究，在被管理生态系统中特定的生态相互依赖模式下，哪些协作关系结构可能是首选的。

我们的方法基于这样的观察:多层网络不仅表示不同层次的社会网络，而且还表示SES中众多相互关联的组件。我们将社会-生态系统解释为在社会和生态层面的两种节点之间的网络(图1)。社会节点是做出资源使用决策的参与者，可以代表个人、组织或其他社会实体。生态节点可以包括物种、生态群落或其他一些生态概念。在每一组节点中都有一些网络关系。例如，行动者(社会节点)可能通过交流或信任联系在一起，而在生态层面上，动物的移动可能连接跨地点的物种群落(生态节点)。

此外，行动者在生态系统的不同组成部分通常具有不同的利害关系和利益，这可以被概念化为特定行动者和特定生态资源之间的跨层次联系。跨层次的联系可能代表使用某种资源的行为者，比如当特定的渔民群体收获特定的鱼类时，或者受到资源条件的影响时，比如不同的城市受到海平面上升的影响时。社会和生态节点和联系的不同抽象是可行的，这取决于具体的背景和研究问题(Bodin和Tengö 2012)。

我们认为，多层次的社会生态网络视角是描述和分析社会经济系统中相互依赖的复杂模式的有力方法。这意味着从仅仅基于一组状态变量内的关系的模型转向强调不同系统实体(网络节点)之间的相互依赖(网络关系)的网络方法。这种转变与人们越来越多地认识到复杂自适应系统方法是更好地理解SESs的一种手段是一致的(Levin 1998, Yletyinen et al. 2016)。

将社会经济系统描述为社会-生态网络(如图1所示)本身并不能推进生态系统的协同治理理论。需要理论来确定网络的哪些结构特征可能导致更有效的协作治理。最近的研究表明，最小构建块方法如何允许对环境治理网络进行理论上的经验分析(Lubell等人，2014年，McAllister等人，2014年，2015年)b， Berardo 2014, Guerrero et al. 2015一个)，以及表示为社会生态网络的SES (Bodin和Tengö 2012, Bodin等人2014,Guerrero等人2015b)．用社会生态网络的术语来说，一个社会生态积木由最小的节点集(参与者和生态资源)和纽带(它们的相互依赖)组成，这些纽带捕获了理论上重要的配置(社会、生态和社会-生态相互依赖的模式)。SES构建模块方法旨在从理论上将这些模式与具体的治理过程和相关的治理挑战联系起来，并比较跨案例和上下文的社会生态网络结构。这种方法本质上是跨学科的，因为SES构建模块的意义建立在对社会和生态过程的理解之上。

图2通过展示一组SES构建块以及它们相关的治理挑战和机会的简要描述进一步解释了这种方法(另见Guerrero et al. 2015)b了解与不同SES构建块相关的治理挑战的更多示例)。所示的构建模块根据特定链接的有无而有所不同。换句话说，这些配置捕获了关于参与者和资源之间的某些链接如何在实现对不同治理挑战的有效响应时或多或少是可取的理论假设。这些SES构建块只是所有理论上可能的构建块中的一小部分。

该方法为开发和实证检验基于理论的跨学科假设提供了工具，这些假设涉及社会-生态相互依赖的不同模式如何与协作治理结果相关。理论和方法的结合意味着我们不仅可以假设有效协作结构的特定模式，而且可以根据经验数据检验这些主张。例如，如果被研究的SES被发现具有强烈的配置存在的特征，被假设为有利于有效的协作环境治理，人们就会期望SES显示这种协作有效性的证据，例如，良好的生态系统状况和不协调/不规范的资源使用和(过度)开发被保持在最低限度。这样，我们就可以为如何完成有效的环境治理协同安排提出理论。

方法

随机多级网络方法

研究社会生态网络的一个基本方法是计算不同的SES构建块在经验测量的网络中出现的频率，并将观察到的频率与来自简单随机零模型的网络分布的预期频率进行比较(Bodin和Tengö 2012, Bodin等人2014,Kininmonth等人2015)。这种类型的频率分析通常被称为条件均匀随机图检验，它基于任何节点之间存在均匀概率或联系的假设，尽管在我们的情况下，概率在每个节点集(即社会、生态或生态-社会)之间可能不同。理论推理用于锚定假设，即不同的构建模块是否会以相对于零模型的更高或更低的频率出现，即它们是被增强还是被抑制。例如，如果任何两个行为体在获取同一生态资源时都有合作的倾向，我们预计在社会生态网络中会看到许多封闭的公共池资源(CPR)三角形(图2)。这种三角形的频率，与用相同数量的节点和领带模拟的大量随机网络中这些三角形的频率相比，告诉我们经验观察的网络是否表现出参与者在提取资源时进行合作的倾向(Ostrom 1990)。因此，该方法隐含地将结构(即构件)与动态社会生态过程(例如，参与者共享资源以参与合作的趋势)联系起来。这种合作对管理的影响将取决于所调查的合作关系的具体性质。因此，准确的解释总是取决于理论框架和经验背景。然而，这种方法可以开始阐明协作模式和生态连接如何共同影响治理结果。

使用这种图比较方法来检查不同SES构建块的频率存在显著的经验局限性(Bodin等人，2014年)。例如，因为一个构建块可以包含另一个构建块的一个或多个嵌套实例，所以纠缠的构建块的计数不是独立的(Milo et al. 2002)。为了举例说明，图2中的开放生态系统三角形构成了开放和封闭四个循环的子结构。此外，如果没有基线测量，频率计数本身的价值是有限的。这样的基线测量将依赖于设计大量的随机网络。这是一个足够简单的模拟任务，但设计一个适当的随机零模型是一个实质性的理论挑战(例如，见Borgatti等人2009年的讨论)。这种限制可以通过使用多级ERGM来缓解(Wang et al. 2013)。

指数随机图模型基于关于网络依赖性的明确假设，并建立在通过研究较小配置的存在来分析较大网络的思想之上，这相当于我们定义的构建块。这些模型起源于空间统计，与统计力学中的模型相似，但最初是作为马尔可夫图模型引入的(Frank and Strauss 1986)。广泛的发展导致了更复杂的模型规范，可以可靠地再现观察到的社会网络中常见的许多结构特征(Snijders et al. 2006)。如所述，ergm最近被扩展到建模多级网络数据，即通过跨层关系相互连接的两层社交网络(Wang et al. 2013)。术语多级是有意选择的，因为它在概念上类似于多层模型，通常称为分层线性模型，尽管多级ERGM是专门为分析网络数据而开发的。进一步强调的是，尽管在概念上有相似之处，我们开发的多层网络模型不同于在单元内嵌套观察所定义的多层模型，如社区中的人或学校中的学生(见Raudenbush和Bryk 2002)。通过使用这种分层的网络抽象，社会生态网络将被表示为一个多层网络，社会系统和生态系统处于两个不同的层次，网络联系分别代表参与者协作、生态相互依赖和社会-生态相互作用(图1)。

多级ERGM分析的要点是，类似于回归中的多个预测器，可以同时考虑多个构建块，以检查在解释整个网络的结构时，哪些是最重要的。类似于回归分析，ERGM给每个被检查的构建块一个参数估计和一个标准误差。参数值的符号被解释为关联的构建块以及产生该构建块的底层过程是被增强还是被抑制。标准误差用于评估统计显著性。因此，那些参数与零没有显著差异的构建块将被解释为既没有增强也没有抑制。

然而，应该强调的是，ergm不是回归，最重要的是因为它们考虑到了网络公式中隐含的依赖性。回归假设独立的观察结果，因此不适用于网络结构的分析。指数随机图模型是通过参数化某些图配置来指定的，这相当于我们的构建块，隐含着网络中的某些内生结构过程(Lusher等人，2013年)。它们通常由基于模拟的估计程序(马尔可夫链蒙特卡罗最大似然估计- MCMCMLE)拟合，该程序将初始估计的模拟图分布与观察到的网络结构进行比较，然后调整参数估计，直到估计收敛。

当将多层ERGM与经验数据拟合时，目的是对解释网络结构所需的构建块做出经验推断:其他网络模式的频率可以被视为由重要构建块产生的结构的随机噪声外显现象。此外，社会节点或生态节点的属性都可以作为解释控制变量纳入模型。因此，节点属性可以用来区分不同的节点，例如，渔民和农民。因此，多级ERGM比简单的频率计数更适合于研究更复杂环境下的SES，在这种环境下，对节点相似度的假设很难证明。在其他情况下，一个层次上的节点属性甚至可能影响另一个层次上的网络联系(Wang et al. 2014)。因此，在社会生态环境中，多级ERGM有能力检查生态节点的特征，例如，是否更有可能鼓励参与者之间的合作或竞争。一般来说，多级方法的一个主要好处是增加了考虑不同层间网络相互依赖性的能力。总之，多级ERGM成为整个SES网络结构的简约统计模型。

多层指数随机图模型(ERGM)的实证说明

在本研究中，我们通过借鉴之前的一个实证案例研究来证明多级ERGM的好处，在该案例研究中，不同的部族(社会节点)管理着马达加斯加农业景观中的不同森林斑块(生态节点)(Bodin和Tengö 2012, Bodin等人，2014)。这个案例研究特别有趣，因为它代表了环境治理的一个相对成功的例子。尽管对土地和森林资源的需求不断增加，但森林斑块仍然保存得非常完好。当然，全面测试哪些构建块与有效的协作相关，需要在更多的案例中进行比较。然而，我们认为，该案例相对成功，使得它在说明该方法的潜力方面特别有用。

生态系统由森林斑块组成，面积从3公顷到90多公顷不等，分散在由小田地和牧场组成的农业景观中(图3)。生态链接表示通过种子在景观中的传播相互联系的森林斑块(Bodin等，2006年)。种子传播是在景观水平上维持这些森林斑块的关键过程。

氏族之间的社会联系代表着共同的祖先、延续几代的一致亲属关系和/或氏族之间的历史依赖关系。广泛的民族志田野调查和对代表部族的主要线人的访谈揭示了这些部族层面的关系，而不是诸如只有个人之间的联系;所有这些都对森林管理和获得森林服务有影响(Tengö等，2007年)。因此，我们把重点放在这些宗族一级的关系上，只考虑经评估具有影响森林管理潜力的强度和性质的联系。

社会节点和生态节点之间的联系由拥有和/或管理补丁的部落所代表，并通过一套禁忌规则来规范使用和访问。森林斑块作为埋葬和其他仪式的场所具有很强的文化重要性，而且还提供必要的生态系统服务，如微气候调节和作物授粉(Tengö et al. 2007)。这个案例与社会生态网络分析特别相关，因为治理实际上涉及到几个相互作用的参与者，他们都在管理景观的不同部分，但没有一个参与者对整个SES具有权威。

我们的分析集中在图2中列出的6个SES构建块集合上。这些研究探讨了与管理公共资源池相关的治理挑战，以及治理结构是否(或如何)与所管理生态系统的空间尺度相一致。因此，这些构建模块代表了关于SES结构特征的假设，这可能对环境治理很重要。需要进一步的理论和实证工作来更充分地解释主要的构建模块，因此这里提出的建议应该被视为与研究案例相关的初步建议。

结果

频率分析(Bodin和Tengö 2012, Bodin等人，2014)的结果如图4所示，以及来自多层ERGM的参数估计。最初的Bodin和Tengö(2012)频率分析使用了28种不同的统计检验，而后者的分析使用较少(Bodin et al. 2014)。我们只使用了所有这些构建模块的子样本。完整的ERGM是一个包含8个参数的简单模型，集中在最具理论意义的构建块(图2)和一些基本网络参数的附加效应(使用多元回归类比将其解释为控制变量，但要更深入地描述模型和构建块，请参阅附录1)。尽管八参数模型比之前的28个变量分析更简洁，但该模型的事后模拟表明，ERGM能很好地再现网络数据。这意味着与这8个参数化构建块相关的潜在过程充分解释了整个社会生态网络的观察结构。专注于一组理论上重要的构建模块的能力是ERGM方法的一个主要优势。

这两种分析的结果大致一致。与有利的社会生态结构相关的三个构建块中的两个(闭合的CPR三角形和闭合的生态系统三角形，见图2)被发现增强了，而第三个构建块(闭合的四循环)被发现被抑制了。增强意味着参与者按照特定的构建块配置自己的积极倾向，而抑制则意味着相反。因此，闭合CPR三角形的正参数估计(和频率计数)证明了共享森林斑块的部族倾向于合作。此外，封闭生态系统三角形的积极迹象表明，宗族有管理相互关联的森林斑块的倾向，这在宗族参与的管理活动和这些活动在规模上超越单个森林斑块的社会生态效应之间创建了更紧密的反馈循环。换句话说，它有助于内化生态外部性。

与不利的社会生态结构相关的两个构建块，即开放的CPR三角形和开放的生态系统三角形(图2)，要么被抑制，要么在ERGM的情况下，不需要捕捉社会生态网络结构。后者可以被解释为既没有被抑制也没有被增强(见附录1)。这两个构建块可以被视为与假定有利的构建块正交，封闭CPR和生态系统三角形，而这些被抑制或中性的事实进一步加强了上述推论。到目前为止，这些分析表明，社会生态系统的结构有利于有效地解决图2中列出的大多数治理挑战，因此，结果与观察结果相一致，即研究案例运行得相当好(这在以前的研究中已经深入讨论过，例如，Bodin和Tengö 2012, Bodin等人，2014)。

至于开放生态系统三角形(图2)，两种分析的结果有所不同。与在频率分析中看到的显著负面影响相比(图4)，不需要抑制假设的不利开放生态系统三角来充分拟合使用多级ERGM的数据。这种偏差说明了两种分析之间的重要差异。为了使用多级ERGM来拟合这些数据，我们不需要考虑任何(积极或消极的)趋势，即一个部落管理的补丁与其他不受该部落管理的补丁相连接(开放生态系统三角)。尽管氏族确实倾向于管理成对(或更大的群体)相互关联的斑块(即封闭生态系统三角形，图2)，但正如所述，没有反对或支持管理与许多其他斑块生态连接的森林斑块(开放生态系统三角形)的趋势。换句话说，由于缺乏这样的倾向，我们希望看到一些部落在开放生态系统三角形中配置自己的实例，尽管人们更倾向于封闭生态系统三角形。换句话说，如果观察到的宗族参与封闭生态系统三角形的倾向与强烈避免开放生态系统三角形的倾向相匹配，那么我们就不会看到开放生态系统三角形的例子，或者只会看到很少的例子。因此，ERGM的结果意味着，并非所有的生态相互依赖性都在单一部族的管辖之下(即，预计会发现开放的生态系统三角形)。这是一个关于社会过程的重要推论，在这种社会过程中，氏族被给予或获得对不同森林斑块的所有权或控制权的模式是基于这种社会过程的，而仅使用频率分析是无法得出这一结论的。它还说明了将假设有利的构建块的假设与假设不利的构建块的假设相结合的价值。

这与CPR三角形形成对比，在这两种分析中，消极开放CPR三角形参数是显著的，并且相对于其他估计较大。所以，这两种效果，针对开放的CPR三角形和封闭的CPR三角形，都是解释部落在管理共享森林斑块时如何配置自己的必要解释。将这一发现与开放和封闭生态系统三角形的发现联系起来，建议部落更多地集中精力管理联合使用的补丁(反映在CPR三角形中)，而不是考虑这些补丁(开放和封闭生态系统三角形)的互联性的管理。

当观察更复杂的四节点构建块(开放和封闭四循环，图2)时，同样的模式也很明显。ERGM和频率分析都表明封闭四循环被抑制了。因此，在氏族之间有一种倾向，即避免与管理着与自己的氏族相互关联的森林斑块的其他氏族合作。正如我们在图2中所指出的，这在管理相互关联的生态资源时是不利的，无论是在这个小尺度上，还是在更大的尺度上(Hughes et al. 2013, Treml et al. 2015)。从本质上说，我们的研究结果表明，对两个生态相互关联的组成部分拥有独立管辖权的两个行为体往往不会合作。这代表了一个不利的社会-生态适应的实例(参见Guerrero等人，2015年)b)．这在一定程度上反驳了我们的假设，即研究案例的相对成功可以用有利的SES构建块的普遍存在来解释。从原始的人类学数据中，我们知道在一个封闭的四循环中缺乏合作导致管理失败和具有高社会和财务成本的纠纷的实例(M. Tengö，未发表的数据)．然而，闭合四循环的相对缺失并不一定意味着SES注定要失败。相反，这种缺失表明部族之间有一种倾向，即不参与合作，而合作如果实现，可能会提高他们管理成对森林斑块之间生态连接的能力(参见Bergsten等人，2014年)。

与封闭四循环正交的构建块，即开放四循环(图2)，不必包含在ERGM中以充分表示网络(图4和附录1)。因此，开放四循环应被解释为既不抑制也不增强。考虑到这一点，我们得出结论，对于开放和封闭四循环构建块，频率分析和ERGM之间的差异相对较小。

讨论

跨学科的社会生态网络建模框架与最近发展起来的多层次ERGM方法相结合，为研究社会生态系统提供了新的和创新的途径。这可以大大增加我们对使协作自然资源治理或多或少有效的过程和结构的理解。我们的框架补充了其他研究方法，因为它明确地包含了一个复杂的适应系统视角，关注不同社会和生态实体之间的相互依赖模式。该框架建立在现有研究的基础上，在这些研究中，网络分析捕获了治理过程中复杂的相互依赖关系(Schneider等人2003年，Bodin和Crona 2009年，Lubell等人2014年，McAllister等人2014年，2015年bBerardo 2014)。

ERGM的一个主要优势是，它使实证分析能够专注于模型中有限的一组理论上重要的构建块，这些模型仍然捕捉到整个社会生态网络的基本结构特征(见附录1)。相比之下，描述性频率分析经常识别出许多偏离零模型的构建块(Bodin和Tengö 2012, Kininmonth等人，2015)，而这种复杂性，再加上不同构建模块之间潜在的纠缠，使得研究人员很难明确地识别潜在的关键社会生态过程。多层ERGM提供了一个关于构建块(图2)如何聚集以创建网络结构的简约模型，允许推断结构是否与一些精心选择的和理论上知情的过程一致。尽管ERGM没有显式地对动态过程建模，但它仍然允许对这些过程在网络中留下的结构指纹进行推断，以结构模式的形式。因此，它为研究人员提供了一种手段，以严格测试关于主要社会生态过程的假设，这些过程在研究的SES中占主导地位并支撑观察到的结构。研究多层次ergm纵向扩展的方法学工作也在进行中，以研究系统如何随着时间的推移而演变。

多级ERGM鼓励从过程或结构的简单假设开始的研究方法，当ERGM的收敛性足够时，这些假设可以被提炼或扩展。这种方法，即从简单开始并不断改进模型，在使用ERGM研究社会网络时通常被应用(例如，Robins等人，2011年)，并支持以交互的方式不断改进分析(见附录1)。此外，尽管我们只讨论两层网络(一个社会层和一个生态层)，但对可以同时研究的层数没有概念上的限制。虽然会增加计算复杂度。在某些情况下，可能需要社会和生态网络的几个层次来更充分地捕捉研究系统的决定性特征。

总之，多级ERGM增强了过去在系统级别分析SES构建块的方法:构建空模型的问题被回避了;不同构建模块的重叠特性以统计上严谨的方式处理;社会和生态系统内部和跨社会和生态系统之间的各种依赖关系可以一起或单独进行研究;并可将相关节点属性纳入解释因子。由于我们的研究系统具有相当高的同质性，因此没有明确考虑节点属性的合并。在其他更复杂的情况下，参与者和资源的异质性更加普遍，在分析中显式地考虑不同的节点属性可能是必要的。

考虑到越来越多的人对研究或倡导合作作为改善自然资源治理的手段感兴趣，我们认为，多级社会生态网络模型可以更精确地分析哪些参与者应该参与什么合作，围绕什么资源进行合作，从而最有效地解决当前的社会生态问题。这种方法不是简单地断言所有可能的行为者对之间的合作一定是好的，合作关系越多越好，而是可以用来开发明确和精确定义的、经经验检验的、理论驱动的假设，即行为者和生态资源之间的相互依赖的不同模式如何与不同合作安排的有效性相关。有了这些知识，就可以减少这样一种风险，即在开发低效且可能昂贵的协作关系时，关键的协作差距却被忽略了。因此，尽管需要更多的研究来确定社会-生态结构之间的什么关系对治理绩效是重要的(例如，图2)，但在一个日益相互联系和相互依存的世界中，这种方法对推进可持续发展科学领域有着巨大的希望。

虽然该方法可以有效地应用于理解单个案例，但它的优势可能在于能够进行多酶比较，从而得出更广义的结论，即哪些类型的SES构建模块(或缺乏模块)似乎始终与特定的SES结果相关，并将这些与特定的SES背景联系起来。这种比较工作也有助于突出社会经济体系结构之间的内在权衡、它们可以解决的问题类型以及它们可以实现的结果。社会生态系统不可能同时针对所有类型的治理挑战进行优化。但是，这种方法的比较使用可以识别社会生态网络，在一系列可能的挑战中促进良好的结果(参见Bodin和Crona 2009)。该方法支持这种多目标视角，以一种稳健和可处理的方式同时检查多个结构特征。同样，理解复杂的SES也可以从混合方法方法中受益(Young et al. 2006)，所提出的方法应该被视为对更广泛的SES理论和方法工具箱中其他工具的补充。

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