研究，部分特稿上欧洲的高自然价值农业系统

防止公共财产夏季牧场被遗弃的措施:来自联合拨款-供应游戏的实验证据

• 摘要
• 介绍
• 相关的实验工作
• 方法
  • 从现场到实验室参数
  • appropriation-provision游戏
  • 数据分析计划
• 结果
  • 对-à-vis字段数据进行汇总统计和验证
  • 治疗比较
  • 行为策略
  • 个体和治疗效果
• 讨论和结论
  • 限制和前景
• 对本文的回应
• 作者贡献的声明
• 致谢
• 数据可用性
• 文献引用

介绍

高自然价值农业系统(HNVFS)是通常具有边际经济价值和高生态价值的低强度放牧或作物生产系统。它们是与当地土壤、地形和其他环境条件相一致的持续综合耕作做法的结果，创造了具有丰富生物多样性和其他生态系统服务的斑块状和多样化的农业景观。许多HNVFS是山区广泛使用的自然和半自然草地，经常作为公共财产进行管理(Keenleyside等人2014年，O'Rourke等人2016年)。考虑到它们相对较低的农艺价值和当今的农业技术状况，这类边缘和阶梯放牧地是欧洲最容易被遗弃的农业景观之一(Verburg等人2010年，Plieninger和Bieling 2013年)。鉴于许多HNVFS的广泛生态和文化价值，对它们的支持一直是欧洲各地农业政策的一项关键任务。然而，尽管提供了大量有针对性的补贴，夏季牧场废弃和随后对以前耕种的景观进行造林的情况还是经常发生(Keenleyside等人，2010年)。尽管总体而言，关于欧洲农场废弃的生态后果的证据不一(Verburg和Overmars 2009)，但就高山夏季牧场而言，科学家们一致认为，土地废弃削弱了赋予高山农业景观的生态和文化价值(MacDonald等，2000)。

目前许多高山牧地的废弃和未充分利用，以及需要补贴它们的使用，最初似乎与哈丁对公地悲剧的预测形成鲜明对比(哈丁1968年)。事实上，许多欧洲案例正处于可能成为“反向公地悲剧”的早期阶段，即高价值景观被放牧并维持在(而非高于)维持栖息地质量和生物多样性所需的最佳水平以下。鉴于今天资源使用的减少，这些情况提出了几个关于当地设计的机构的最著名案例的适用性的问题——其中许多机构最初的设计是为了缓解过度使用，并成功地做到了这一点。现实世界中关于公共资源池(CPR)管理的文献是一个关于维持集体资源的成功和失败的混合故事(Burt 1964, Ostrom 1990, Baland and Platteau 1996, Dietz et al. 2003)。在组织这些混杂的结果时，人们发现，无论是实验研究还是实证研究都极大地促进了我们对制度特征如何以及哪些重要的理解。在该文献中，失败通常与资源消耗和污染有关，而不是与资源的逐渐废弃有关，就像瑞士夏季牧场的情况一样。似乎缺乏实证工作来调查驱动土地使用决策的载体，而这些决策又反过来导致公共财产土地的逐渐放弃。目前的研究着眼于解决这一研究空白。

我们的目的是通过实验确定在恢复HNV共有财产牧场的最佳使用和维护水平方面最有前途的决定因素和候选政策;我们的动机来自于我们之前在瑞士伯尔尼州格林德瓦尔德夏季牧场的工作(Baur et al. 2014, Baur and Nax 2018)。在这样做的过程中，我们深入研究了当前的事态，这已经成为CPR文献中第一批(可能也是最著名的)成功故事之一(Netting 1976, 1981)。我们将从现场数据到受控实验室实验的转变视为迈向实验性“实验室现场”框架的第一步。我们框架中固有的关键创新是我们对拨款和提供决策的建模，因为它们在制度上是相关联的，并且两者都影响资源的状态。我们这样做是因为，在我们的田间案例和瑞士(Stevenson 2005, Landolt和Haller 2015)和邻国(Casari 2007, Penker 2009, van Gils等人2014)的许多其他使用案例中，农民面临的制度要求他们按照送去放牧的牲畜数量(即，分配)的比例进行公共工作(即，供应)。相应地，在考虑到使用权分配的情况下，首先确定拨款水平。其次，根据个人和集体拨款水平，一些地方机构根据个人和集体拨款决定分配拨款职责。

拨款和拨款规则之间的一致性一直被认为是成功的地方治理机构的一个关键特征(Cox et al. 2010)。事实上，我们认为，当前的制度设置旨在减少拨款(通过与拨款职责的联系)，因此应根据减少的趋势进行批判性反思。手头有实验数据，我们调查了拨款和拨款行为是如何相互关联的，以及我们通过实验调整的相关比较静态数据(如禀赋、群体规模、机构和资源属性的变化)如何影响拨款和拨款决策。最后，我们将结果与最优拨款和拨款水平进行了比较，并确定了哪些实验变量(现在被解释为政策工具的候选变量)是最可持续的。这样做使我们能够确定有潜力的制度配置，这些配置可能抵消高山放牧公地的废弃趋势。我们的结果可以为未来的政策调查和随机对照试验(rct)提供信息，告诉他们应该首先测试众多政策选项中的哪一个。

本文的结构如下。第二部分回顾了关于耦合拨款-拨款行为的相关实验工作，第三部分描述了实验设计，特别是如何将实地案例转化为实验设置，以及如何进行实验。第四节介绍了实验结果，同时关注治疗效果和个体层面行为的决定因素。最后，我们讨论了我们的实验结果对瑞士HNV共有财产牧场治理的政策含义;这些结果自然对由拨款和供应的制度联系所治理的其他CPR系统的管理具有启示意义。

相关的实验工作

我们对相关学术工作的讨论仅限于关注联合拨款和供应问题的实验性和正式贡献。在早期的相关领域工作中，我们概述了制度框架(Baur和Binder 2013)、现实世界的行为决定因素(Baur等人2014)和用例的博弈论建模工作(Baur和Nax 2018)。所有这些工作都强调了对拨款-拨款决策进行联合调查的必要性。尽管我们对行为决定因素的实地研究具有外部有效性和相对较小的样本量的特点，但它们显然不能让我们测试各种政策如何影响决策。目前的研究是一个在线实验，因为我们打算研究大量的候选政策干预措施。

大多数关于CPR实验的相关实验文献将拨款和提供情况视为独立的或不相关的(就激励而言)顺序决策。基于Gordon的渔业模型(Gordon 1954)，开发了挪用游戏来模拟捕捞问题，在该游戏中，玩家从公共池中提取资源，从而减少可用盈余(Walker et al. 1990)。已有研究表明，玩家出于短期私利而过度挪用，进而可能导致公地悲剧(Gardner et al. 1990, Ostrom et al. 1994)。来自该领域的证据表明，合作结果是可能的，因此进一步的实验然后测试允许可持续资源使用的条件;他们的发现表明，通过沟通(即廉价谈话)或制裁不合作的同伴的可能性，悲剧可以被排除(Ostrom et al. 1992)。最近的研究表明，关于资源稀缺性(Osés-Eraso和Viladrich-Grau 2007, Blanco et al. 2017)或空间和时间资源可用性(Janssen et al. 2013)的信息有助于个人调整其占用行为，以防止资源耗尽。

反过来，供给问题通常被表现为一种公共产品游戏，玩家对普通股进行私人投资，以产生可再分配盈余。实验证据表明，如果没有适当的机制，如沟通(Isaac and Walker 1988)、惩罚(Fehr and Gächter 2002)或制裁(例如，Baldassarri and Grossman 2011)，公共产品就无法长期维持。这些工作表明，当有益的制度特征存在时，挪用和提供问题都可以集体解决。尽管有大量的CPR和公益游戏，但只有少数研究将两者联系起来。

在公共放牧的情况下，早期曾试图将联合拨款和供应情况正式化(de Janvry等人，1998年)。作者认为，在获取资源(即拨款问题)之前，需要建立一种资源(即供应问题)。基于比较静态，他们的正式调查结果表明，拨款(拨款)的质量取决于拨款(拨款)，从而表明这两种情况是高度相互依存的。来自对联合拨款-拨款情况的一线实验工作的发现表明，当收益结构相等时，拨款问题比拨款问题更有可能得到解决(Andreoni 1995, Cox et al. 2013, Gächter et al. 2017)。第二组联合拨款-拨款实验主要在实地进行，将拨款-拨款问题作为顺序决策进行了研究，其中首先需要通过慷慨的拨款贡献来建立资源，然后才能收获资源。第二组实验与问题的形式化(de Janvry等人1998年，Baur和Nax 2018年)和本文报告的实验更接近。主要发现是(i)个体愿意持续做出高水平的供给贡献，尽管由于不利地位而留下较少的资源可收获，(ii)较高拨款率的个体在供给阶段以较高的贡献进行补偿(Janssen et al. 2011, 2013, Falk et al. 2016)。这些发现表明，个体中存在一种“多拿，多付出”的机制，该机制导致了联合拨款-拨款情况下的行为一致性。然而，由于这些实验在拨款阶段使用了不对称定位，尚不清楚拨款-拨款一致性是否在不对称的情况下也成立。

我们的拨款-拨款实验不同于这些著作中的实验，特别是在决策顺序方面。在我们的实验中，玩家先拨款，再拨款;我们在模仿使用现有资源时遵循这个顺序——而不是像野外游戏中那样首先需要建立的资源。此外，这一顺序更接近于制度现实，即玩家决定送去放牧的动物数量，然后完成(或遗弃)他们的供应职责。

方法

从现场参数到实验室参数

我们引入了一个新的实验框架，将拨款与拨款决策联系起来。我们的实验设计反映了在瑞士格林德沃观察到的公共财产牧场使用的情况，我们在其他地方更详细地阐述了这一情况(鲍尔等人2014年，鲍尔和纳克斯2018年)。在决策和收益结构方面，我们做出了很大努力，以类似于田间设置的方式参数化我们的实验(图1)。

群体规模和禀赋

在该案例研究区域，126个活跃的农民组织成7个公司(即经营单位)，导致团队的平均规模为21个人。平均而言，每个农民拥有11.6个牲畜单位(LU)(即奶牛)。对于我们的基线情况，我们因此赋予玩家10个代币，并将他们分成20个小组。七家公司都有自己明确界定的放牧区域，以及相关的基础设施(例如，路径、供水系统和集体使用的围栏)，并通过供应活动进行维护。

拨款和提供

每年夏天，农民决定将多少牲畜送往公共夏季牧场(appropriation)放牧，或者将它们留在私有土地上(private option)(图1)。关于田间的挪用行为，我们观察到拨款水平为total endowment的87%，这意味着几乎10只动物中有9只在夏季被送往公共牧场。

作为从拨款中获得利益的回报，农民受地方治理的约束，必须参与供给活动，通过这些活动，他们加强了共同牧场和各自的基础设施;这种参与通常设定为夏季每1公顷8小时。之前的一项分析表明，平均而言，从夏季1lu产生的平均回报是每个夏季LU所需的提供工作(机会)成本的5倍(Baur et al. 2014)。因此，我们决定将机构拨备贡献要求设置为先前占用的代币的20%。关于领域的拨备，我们观察到，过度拨备是常见的;只有8%的拨备少于要求，而34%的拨备达到要求。大多数农民(52%)的供给量超过了要求，因此他们会以一定的固定比率得到补偿。少数农民(6%)免除了供给税，因为他们不合适。这种自我报告的供应行为通过由7家公司的看守执行的调查得到了验证(Baur et al. 2014)。总而言之，我们的领域背景构成了一种占主导地位的轻微拨款不足和严重过度提供的情况。

资源生产率

在地方尺度上，山谷中存在的牲畜总数(1460 LU)略超过承载力(1348 LU)(见Baur et al. 2014, Baur和Nax 2018)。考虑到平均拨款率为87%，总共有1270单位的牲畜被送往公地;这构成了一种轻度欠牧的情况(即低于承载能力/最优性6%)。我们通过将最优拨款水平设置为群体禀赋的80%，来考虑与牛相关的公共牧场的短缺。因此，当总禀赋的80%分配给公共池时，每一个被占用的代币，资源产生最高的回报。如果没有达到80%的最优条件，过度或不足的分配都会降低资源生产率，而且我们得到的80%的目标越远，生产率受到的负面影响就越大。曲线生产函数解释了过度放牧和不足放牧对资源的负面影响。为了捕捉供应义务对资源的影响，我们实现了一个线性生产函数，同时假设每个额外的令牌对资源的生产率具有相同的边际积极影响。(附录1提供了进一步的细节。)

回报

把一头牛送到夏季牧场和把它养在私人土地上的收益很难区分开来;据我们所知，不存在进一步的考虑。对于私人选择，也就是说，把牛养在牲口棚里，我们考虑的收益形式是U_p=米_p∗π_p。而平均日产奶量(米_p)每单位(含非泌乳动物)为9公斤，所得价格为(π_p)平均0.50瑞士法郎。因此，私人期权的平均收益是每天每单位4.50瑞士法郎。

来自公共池期权的收益为U_c= M_c∗π_c−F_c,在哪里米_c是每天0.8公斤，以夏季生产的奶酪的形式，平均价格达到(π_c每公斤18瑞士法郎。因此，净收益为每天每公升14.40瑞士法郎。从中，我们减去一笔费用F_c每天7瑞士法郎，这是付给牧民和奶酪制作者的劳动报酬。这样一来，对于公共池选项，农民每天每公顷平均可获得7.30瑞士法郎的收益。因此，公共和私人期权之间的收益比率约为1.6(即公共的7.30瑞士法郎，除以私人期权的4.50瑞士法郎)。在实验设置中，我们通过最初设置分配给token的收益为1(私有期权)，为1.5(公共池期权)来表示这个比例。

Appropriation-Provision游戏

我们对拨款决策建模，以便与自愿捐款游戏中的决策相似。也就是说，它被视为从某些个人禀赋(即将其放入公共池期权)中投资或不投资(即将其放入私人期权)的决定。公共池期权是把奶牛送到公共夏季牧场;私人选择是把牛养在牲口棚里。我们基于上述用例，使用来自田间的数值目标(如上所述)，实现了一个受控的在线实验。为此，我们实现了以下两阶段拨款-拨款博弈G (p, n)，我们首先介绍并分析研究了纳什均衡预测(Baur and Nax 2018)。这个博弈有两个阶段，如下文所述。

阶段1:拨款

在挪用阶段，各代理人我的人口N ={1，…,n} of individuals decides how many of their tokens (endowmentE)从他们可用的公共池中挪用(挪用)一个_我)。我们将拨款决定的向量表示为一个。自然地,一个_我∈[0E]。剩余代币(E−一个_我)被放在一个安全的外部选择中，产生恒定的1的回报。

阶段2:提供

在提供阶段，建议每个人提供(p_我向普通股转移。我们将供应决策的向量表示为p。提供建议p_我与所使用的代币成正比，也就是说，p_我=一个_我∗k,在那里k=基准0.2，一次处理0.4。因此，一个从公共池中占用8个代币的主体，将被要求在第二阶段回报投资1.6个代币，以提高公共池的生产率;玩家在不被告知总挪用情况的情况下决定自己的拨款。然后，在第二提供阶段投资的代币直接从个人层面的支付中扣除，转化率为1。因此，提供1个代币的成本C(p_我)，以确保公共池的生产力完全等于1个令牌的实际值。两个阶段打完后，收益(U_我)个人(我)是由私人和公共选项产生的。如前所述，对于放置在安全的私有选项中的每个令牌，主体将收到一个恒定的回报(v)归一化为1。

共同资金池的收益取决于个人的总体拨款和(昂贵的)拨款决定我自己(一个_我,p_我)，并由所有代理(= P_j∈N一个_j,P=P_j∈Np_j)。附录1的表1(在“生产力1”下)以初步的人均边际收益率作为整个拨款水平的函数来总结资源的生产力一个。注意资源特征的一个特征，根据它的任何偏差一个从MSY在总共160代币时，正或负，降低股票生产率。此外，附录1中的表A(在“生产率2”下)总结了作为整体供应水平的函数所获得的乘法生产率P。请注意，任何准备金贡献都会线性增加库存生产率;相应地，分配给公共池的每个令牌的总回报是生产率的乘积:

(1)

最终付款为个人我因此:

(2)

平衡的预测

由于这个博弈是一个顺序博弈，我们可以通过子博弈的完美度来获得纳什均衡预测(详情见Baur and Nax 2018)。相比于社会最优，即。,the levels that maximize resource productivity (see Append. 1)—the subgame perfect Nash equilibria for the parameters in our experiment are characterized by underappropriation and underprovision, resulting in suboptimal resource productivity.^[1]请注意，通过依赖拨款水平的拨款要求将这两个决策联系起来，对于获得这些预测至关重要，因为当作为独立的博弈进行研究时，纳什均衡预测是过度拨款和拨款不足。战略削减拨款以减少拨款义务是这里的关键:最初(准确地说)是将拨款适度调整到最优水平的想法，但今天它导致了低于最优的削减。这与拨款不足(甚至低于最佳水平)结合在一起，就像前面讨论的那样，造成了公地的逆悲剧。

治疗

受试者进行了两轮拨款拨款游戏。我们的拨款-拨款游戏的基线规格总是在第一轮进行;这个规范是按照前面讨论过的当前现实情况设计的。因此，所有玩家都被赋予了10枚代币，并随机分配到20人一组。他们找到了一个初始生产力为1.5的公共资源，而私有期权的生产力为1。如果玩家在第1阶段分配其禀赋的80%，在第2阶段，贡献其所占用的代币的建议20%，则该生产率可以保持。

第二轮，根据随机分配的处理，进行不同的游戏规格。只有在“对照”处理中，才会第二次玩基线规格，作为参考。播放的其他规格会改变所有相关参数(其他条件不变)，具体见表1。

表1中的前三个处理不同的用户属性，如群体大小和禀赋。“小”治疗测试的影响较小的操作组,而“富人”治疗测试增加养老;“小富”处理是指较大的禀赋农民以小群体经营的情况。“高产”处理测试用户在发现更高产的资源时的行为。表1中的最后三个处理测试了制度变革的影响。“要求”模拟了一种情况，即地方治理将每个拨款单位的拨备要求翻倍。在“胡萝卜”中，地方治理以50%的机会将过度提供者的报酬加倍，从而激励过度供给;在“大棒”中，地方治理以50%的机会将提供者的报酬均等减半，从而惩罚提供者不足。

数据采集和主题池

数据是通过苏黎世联邦理工学院的决策科学实验室收集的，使用的是亚马逊的土耳其机械和预先注册的受试者池。受试者收到了广泛的指导(附录2)。2018年4月4日，我们首先收集了100名受试者的样本，以测试我们在基线治疗中的实验设计。在通过检查我们已成功参数化设置以获得可比水平(如我们的实地研究)来控制数据质量并确认没有技术问题后，我们在第二天(2018年4月5日)又招募了700名受试者。共有800名参与者参加了基线治疗，在第二轮测试中，我们有104名参与者参加了不同的治疗。我们没有招募其他受试者，也没有运行其他参数化，因为我们在第一次参数化尝试中成功地复制了现场数据的总体水平，基于实际用例启发的数值。

与其他招生策略相比，这种方法的主要优势是我们能够以相对较低的成本招募许多受试者;我们需要一个大的受试者池，因为我们想测试很多治疗方法。缺点包括相对较低的风险和外部效度的问题，尽管我们没有理由怀疑通过大学实验室(来自学生受试者池)的最标准的替代抽样技术会产生更好的外部效度。我们认为，外部效度需要在未来的现场和随机对照试验研究中得到解决。

平均而言，每个受试者需要16分钟来完成游戏和随后的个人调查;每人获得约3.27美元，包括参与和测试分数奖励。研究对象是典型的“MTurkers”，也就是说，居住在美国的个人(没有观察到主要的地点集群)，他们习惯于参与这类任务，并信任实验室主持人按承诺支付。游戏结束后执行的个人调查结果显示，得到的样本性别相当平等，男性受试者(52%)的数量仅略高于女性受试者(48%)。研究对象相当年轻，中位年龄类别为25-34岁(43%)。他们的主要收入类别为25,000-49,999美元(35%)。单身人士(47%)多于已婚人士(46%)。研究对象似乎受过良好教育，54%的人拥有学士学位或更高学位。令人惊讶的是，大多数受试者(59%)认为自己是全职员工。总而言之，我们的样本包含了在教育、收入和就业方面比我们预期的更高地位的人。 In addition to the basic sociodemographic information we collected, we presented four statements (e.g., “Everybody should be responsible for his own economic success” and “It is important to give back to the community”) and asked for people's level of agreement on a five-point Likert scale. Furthermore, we provided statements to control for subject understanding (e.g., “The instructions were clear and easy to understand”), to which individuals also provided responses on a five-point Likert scale. Further details on the questions measuring people's experience with the game are found in Append. 3.

数据分析计划

我们的分析分三步进行。首先，我们在总体水平上为四个结果变量(即拨款、拨款、拨款-拨款相关性和资源生产率)提供描述性统计数据。其次，我们从比较结果变量的角度比较了治疗方法。为了测试治疗之间是否存在显著差异，我们进行了Kruskal-Wallis检验，然后是Dunn比较事后检验，根据秩和来确定哪些治疗之间实际上存在差异。由于数据分布的非正态性，我们采用了非参数检验。第三，我们分别为基线阶段和治疗阶段估计了拨款和供应行为的线性回归模型。这四个回归模型的目的是，一方面，探索哪些个体层面的因素决定挪用和提供行为，另一方面，控制观察到的治疗效果是内生的还是与群体星座有一定关系。为了探索个体水平决定因素，我们基于基线阶段的行为估计了模型，包括社会人口预测因子、规范、测验分数和控制受试者对游戏理解的变量。为了控制群体星座与实际治疗效果的对比，我们估计了治疗阶段的模型，使用相同的控制;我们还纳入了治疗的假人，以对照治疗作为参照。 The models were estimated with robust standard errors to address heteroscedasticity. For the estimates of the provision model, we omitted a few influential outliers to achieve the normal residuals distribution.

结果

汇总统计数据和验证-à-vis现场数据

实验中的拨款水平反映了我们在实地研究中观察到的情况。在实地环境中，拨款比最佳拨款低6%，而我们的基线治疗拨款仍然比最佳拨款低17%。拨款水平最高的处理(即“富裕”的处理产生的拨款水平仍然比最佳拨款水平低6%，与实地拨款水平完全对应。在较低的一端，“小”处理——测试了群体规模的减少——产生的拨款水平最小，水平低于最佳水平37%(见图2，左侧)。

与我们的实地案例类似，拨款水平一般超过了所需资金。尽管所有处理的拨款都低于最优，但拨款水平大致符合维持资源生产力所需的平均1.6令牌贡献(见图2，中)。举例来说，即使拨款水平低于最优水平，基线处理的结果恰恰是维持资源所需的拨款水平。(回想一下，拨款建议是以拨款为条件的。)类似地，在许多其他处理中，由于准备金贡献超过了每个玩家1.6个代币的阈值(即每组32个代币)，通过第二阶段的准备金贡献，股票的生产率提高了。关于处理，最高的供应水平触发了可能奖励过度供应的处理(即“胡萝卜”)。此外，捐赠的增加(“富有的”和“小富有的”)和初始资源生产率的增加(“富有的”)也导致了更高的供应水平。提供建议增加的处理(“有要求的”)确实导致了相对提供水平相当低，但从绝对值上看，它仍然明显高于其他处理。

基线处理的结果是资源生产率为0.98(见图2，右手);这表明，公共池的生产力无法维持，主要原因是资源占用不足。总的来说，三种处理方法导致资源生产率下降——对一些人来说，甚至降低到低于私人选择的水平。四种处理导致资源生产率超过因子1，这意味着它们将比私有选择提供更高的回报。显然，“高要求”的处理获得了最高的生产率，因为净供给更高。事实上，“高要求”处理似乎是唯一一种使资源的生产率相对于其初始状态有所提高的处理。

拨款和拨款之间的相关性相当强，具有皮尔逊相关系数r在所有规格中超过0.6(图3)。这些可靠的正相关表明拨款和拨款行为之间存在强大的一致性。考虑到非合作行为(即过度拨款和拨款不足)会导致较强的负相关系数，我们意外地发现，相对于拨款水平，捐款意愿较高。最重要的是，“小富”处理的相关性最高，这表明禀赋增加的小群体在满足拨款要求方面表现出更高的承诺。此外，我们发现，与基线相比，几乎所有的处理变化，包括“控制”，都导致拨款和拨款方面的一致性增加(见图3)。这一发现表明，拨款决策中的一致性可能会随着更多回合的进行而增加。

治疗比较

带纽带的Kruskal-Wallis检验结果显示，在结果变量方面，治疗方法存在显著差异。对于拨款，等级和的差异显著X²(8) = 19.37 (p= 0.013);提供X²(8) = 31.70 (p< 0.001)，总生产力与相等X²(8) = 1425.69 (p< 0.001)排名和的差异甚至更显著。

Dunn的事后检验允许我们根据等级和(表2)将处理聚到显著不同的组中。在拨款方面，拥有大禀赋的小组(“富有”)产生了最高的拨款水平，在这方面，它们与除“生产性”和“胡萝卜”外的所有其他处理显著不同。减少群体规模的处理(“小”)产生了最低的拨款水平，在这方面，与所有其他处理都有显著差异;其含义是，增加禀赋导致更高的拨款水平，而减少群体规模则减少拨款水平。“胡萝卜”组的拨款水平最高，其次是“富有”、“小富有”、“富有”、“有生产力”、“大棒”、“基线”和“控制”，所有这些都显示出级别总和显著高于“小”组。“小富”和“苛求”处理的供给水平也相当低，但与最好(“胡萝卜”)或最低(“小”)处理均无显著差异(表2)。

就拨款-拨款相关性而言，我们发现，群体规模较小、禀赋较大(即“小富”)的处理导致拨款和拨款水平之间的相关性最强;这种相关性明显强于其他任何一种处理。相关性最弱的是在基线处理(“基线”)和与增加禀赋的处理(“富有”)。

最后，CPR的总生产力几乎在所有治疗中都有显著差异。到目前为止，“苛刻”的总生产力最高，为1.92;这表明，相对于其初始状态，资源的状态是可以改善的。对于这种处理，所需经费的增加导致了较高的经费净额，并没有引发经费的重大流失。“丰富”和“胡萝卜”处理产生了第二高的CPR生产力水平。尽管不断增加的禀赋刺激了更高的拨款水平(如“富裕”)，过度提供的激励导致了供应活动的增加(如“胡萝卜”);这导致在这两种情况下，与基线、控制规范和私人选择相比，总生产力显著提高。“小”组的生产率下降最为明显，最终的总生产率为0.70;这里的暗示是，小群体中禀赋较低的个体倾向于减少CPR的使用，超过可持续水平。

行为策略

拨款不足似乎是拨款阶段最普遍的行为形式。在59%的决策中，拨款低于最优(图3中空心圆圈和空心三角形表示)，而41%的玩家挪用了80%或以上的天赋(图3中实心圆圈和实心三角形表示)。在拨款行为方面，我们发现97%的捐款符合或超过了拨款要求(图3中三角形表示)。因此，最常见的行为是拨款不足和超额拨款(57%)，其次是拨款过度和超额拨款(40%)。理论所暗示的典型自由骑手行为——即过度挪用和供应不足——仅在1%的玩家中被观察到，2%的玩家出现了挪用不足和供应不足的行为(见图4，空心圈和实心圈)。

个人和治疗效果

决策并不是由社会人口变量相关决定的:在基线模型中，只有年龄导致拨款略有增加。其他情境变量(如测试分数、经验、乐趣水平和规范)更显著地决定了行为(表3)。更高的测试分数(即测试对游戏理解的问题)与更高的拨款和供应水平相关，这表明对游戏的理解会引导人们投资潜在更有利可图但也更有风险的选项。此外，我们发现感知的复杂性和对游戏的理解会轻微影响供应决策，这表明对游戏的更好理解可能会略微增加拨款和供应活动。

然而，正如回归模型的标准化beta系数所示，规范(衡量自我与群体取向)似乎是最具影响力的决定因素。相应地，自我导向导致了拨款和拨款水平的降低，这表明自我导向的个体更倾向于安全的私人选择，而群体导向的个体倾向于风险更大的集体选择。据报道，经历过这类游戏的个体也表现出较低的拨款水平，这表明他们可能已经了解到，在公益贡献的情况下，应用自私的策略是有益的。有趣的是，较高的享受水平与增加拨款和拨款水平密切相关。

正如治疗阶段拨款模型所暗示的那样，我们发现，与控制治疗相比，被置于较小小组(“small”)中的个体拨款显著减少(即几乎减少1个令牌)。相比之下，拥有较大禀赋的个体(如“富”处理)增加了0.63个token的挪用。尽管在回归模型中，“富有”和“对照”之间的拨款差异仅仅是不显著的，但我们相信，禀赋的增加将引发更高的拨款水平(如在治疗比较中观察到的)，而且不仅仅与治疗之间潜在的受试者异质性有关。

关于provision，模型结果表明，两个处理，“胡萝卜”和“rich”，各自导致了provision贡献的显著增加，分别为0.5和0.3代币;这些发现与拨备水平的实际差异相对应。由于对治疗效果的模型估计在很大程度上与实际行为差异相符，我们确信，观察到的拨款和提供行为的变化确实归因于个人层面的禀赋和制度的模拟变化，而不是由于治疗组之间的受试者异质性偶然造成的。显然，这些模型未解释低水平所表明的大部分差异r²值;然而，模型的目的并不是寻找允许最充分的行为预测的个体属性，而是将治疗在触发行为改变方面的作用隔离开来——在这方面，模型的预测能力是相当无关紧要的。

讨论和结论

许多高自然价值农业系统(HNVFS)——特别是高山夏季放牧牧场——被当作公共资源来管理。在整个欧洲，这些公地已经从稀缺和容易过度使用的资源转变为经济效益边际的资源。尽管有农业补贴和保护措施(Bieling 2013)，但许多具有生态价值的放牧公地面临着未得到充分利用和被遗弃的风险。由于这些HNVFS共同产生了重要的栖息地、生物多样性和独特的文化景观，因此逐渐被废弃甚至崩溃需要采取对策。为此，以更高补贴水平为特色的传统农业政策不一定是最好的管理手段;事实上，基于当地的方法是更有前途的选择(Plieninger和Bieling 2013)。

当前的研究旨在寻找基于本地的治理方法，以更好地应对公共池资源(CPR)使用的减少。更具体地说，我们调查了当这两个决定在制度上相互关联时，拨款与供应行为之间的关系，以及什么样的制度适应可能导致更可持续的资源使用。因此，在一个对照实验中，我们从格林德沃的夏季牧场复制了瑞士阿尔卑斯山的田野案例。瑞士的夏季牧场是极具价值的生态农业景观的典型案例，它们只提供边际回报，因此越来越多地受到未充分利用和废弃的影响。在实地研究中，我们看到，利用不足与过度提供相结合的合作策略占主导地位。我们将实验参数化，使完全相同的行为策略也在我们的实验中占主导地位(在基线和对照治疗中)。我们的发现完全与单纯的博弈论预测相矛盾，博弈论预测是分别研究拨款和拨款，而不是预测过度拨款和拨款不足。然而，就拨款水平而言，我们的发现也与对组合顺序博弈(即拨款不足和拨款不足)获得的更复杂的预测相矛盾。这表明，在提供阶段的合作程度可能高于拨款阶段，这反过来表明，个人普遍存在一种责任感，愿意为维护一种资源做出贡献，并按比例补偿他们所提取的资源。这一推论与观察结果是一致的，即在与体制挂钩的拨款-拨款环境中，拨款贡献在某种程度上可能与拨款水平有关，在自愿捐款机制下也是如此(Andreoni 1995, Gächter等，2017)。 Furthermore, our findings confirmed that congruence between appropriation and provision rules is crucial to achieving sustainable CPR use—as highlighted in meta studies by Ostrom (1990) and Cox et al. (2010)—and to defining the properties of successful CPR governance.

关于拨款和拨款决策中观察到的变化——根据我们对-à-vis实地案例的实验变化——我们发现，更高的拨款水平与更大的拨款贡献相关，即使在没有拨款违约制裁的情况下也是如此。因此，政策应以刺激拨款和拨款为目标。在拨款方面，我们的分析结果表明，随着禀赋的增加(如“富裕”待遇)，个人倾向于更强烈地使用CPR。在供给方面，更强的激励(“胡萝卜”)和更高的供给要求(“要求”)是两种最有效的政策，“胡萝卜”优于“大棒”。强劲的拨款和净拨备水平随后表现为更高的生产率，“要求”实现了迄今为止最高的CPR生产率，其次是“胡萝卜”和“富裕”——两者仍然导致了远高于“基线”和“控制”规范的生产率。

限制和前景

我们认为，我们的研究结果代表了在确定制度适应候选者方面迈出的重要第一步，通过这些候选者，政府可以管理容易被遗弃的公共牧场。对于我们的格林德瓦尔德田野案例，我们确定了最自然的随机对照试验(RCT)，即在地方治理层面以增加供应要求为特征的干预措施。尽管我们试图立即从政策途径解释我们的研究结果，但我们相信，有经验依据的RCT是必要的下一步。尽管我们尽了最大努力将现场和实验室方法混合起来，但考虑到受试者池、利害关系的回报和在线实验的非现场性质的差异，现场和实验室之间仍然存在相当大的分歧。出于这个原因，我们没有花费额外的精力来收集数据，这些数据本来可以让我们更好地确定占用和提供行为的人际驱动因素:我们怀疑这里使用的主题池能否让我们对-à-vis领域中真实CPR用户的行为驱动因素做出概括。尽管如此，为了解决这个重要的问题，我们可以在真实的CPR用户身上重复实验，并伴随着更新的、更广泛的个人调查。

然而，在我们实验的基线情况下，我们成功地复制了现场的行为，我们分离出了最有希望的效果，其他条件不变——也就是“要求高”、“胡萝卜”和“富有”——从一个相对较长的候选名单中脱颖而出。限制我们研究的外部有效性的是我们实验的非重复性质;这为未来的实验研究提供了一种途径，通过它来测试在短期内确定的有前途的政策候选人是否也能在长期内带来更可持续的结果。我们希望，这样的工作将补充更多的应用工作，以确定有前途的制度适应，并抵消在格林德沃和欧洲其他地方放弃共同管理的高自然价值牧场的现象。

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^[1]我们通过使用来自Baur和Nax(2018)的(连续)模型的预测来近似我们的实验参数化的子博弈完美纳什均衡预测;我们验证了在我们的离散化设置中哪些动作剖面在数值上对应于均衡。

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