研究

公共池资源系统内水资源的家庭层次异质性

• 摘要
• 简介
  • “生态”在评估灌溉系统性能中的作用
• 研究区域
  • 耦合基础设施系统:社区水利工程的物理人工基础设施特征
  • 耦合基础设施系统:社区水利工程的制度性基础设施特征
• 数据和方法
  • 数据收集
  • 多层次回归模型
• 结果
• 讨论
  • 独联体内部的因果关系
  • 信息交流以改善结果
  • 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

几十年来，森林、牧场、灌溉系统和渔业等公共资源的管理一直受到学者们的关注。对于那些既非公有也非私有的cpr，最初的警告是资源枯竭(Gordon 1954, Scott 1955, Hardin 1968)。在20世纪80年代，许多案例研究证明了地方层面的资源使用者具有自组织和集体管理cpr的能力，从而挑战了早期学者的猜测。虽然对用户一起工作管理CPR的能力有深刻的见解，但并没有发现一套用于成功管理案例的一致规则(Ostrom 2005)。然而，综合起来的是八个基本的“设计原则”，这些原则是资源使用者在彼此之间形成信任和维持资源管理中的集体行动的能力的基础(Ostrom 1990)。地方的自然资源治理体系体现了其中一些(但不一定是全部)特征，更有可能长期持续下去。

自从引入Ostrom的设计原则以来，许多诊断分析已经使用这些原则来查询不同社会生态系统(SESs;例如，Morrow和Hull 1996, Coop和Brunckhorst 1999, Tucker 1999, Basurto和Ostrom 2009, Dell’angelo et al. 2016)。灌溉系统尤其依赖于健全的制度结构，因为在系统的前端和尾部成员之间实现水资源公平是一项挑战。我们将制度定义为一组规则，这些规则实际上被一群个人用来组织重复的活动，这些活动产生的结果会影响这些个人，也可能影响其他人(Ostrom 1992)。奥斯特罗姆和加德纳(1993)证明了制度的重要性，他们指出，即使在物理基础设施是新的、设计良好的灌溉系统中，供水的不平等可能比基础设施不那么完善但制度设计更好的系统更严重。

尽管有效的水资源管理规则很重要，但一些人最近表示担心，对制度安排的持续关注已经超过了技术和环境在产生资源结果中的作用(Anderies等人，2016)。技术、环境、社会、经济和制度过程之间的相互联系在任何社会经济系统中都是重要的考虑因素，但灌溉系统需要特别注意技术特征(即供水基础设施)。例如，输水线路的维修频率，基础设施的老化，以及通过增加新的输水线路来扩大灌溉系统的足迹的决定，这些都可能在供水中发挥重要作用。因此，我们使用术语“耦合基础设施系统”(CIS)来表示我们的分析单元。CIS包括软的人造(机构)、物理的人造(技术)和自然(例如生物物理元素)基础设施，通过明确承认广泛的社会和物理元素，它有助于识别产生资源结果的相互关系，包括灌溉系统内的供水(Anderies等人，2016)。在本文中，我们将“CIS”视为“SES”的同义词。这是战略性的，考虑到我们研究领域的基础设施，以及这个术语在构建我们的分析中的效用。我们还使用了“CIS”一词，以进一步提醒人们不要对系统特征进行不充分的有利于他人的处理，就像Anderies等人(2016)提供的警告一样。

在理解供水和灌溉系统成员之间的不对称时，倾向于依赖聚集到系统内水平(如系统的头端和尾端)或整个灌溉系统水平的水分配代理。例如，Lam(1996)通过成员对水资源可得性的自我报告，评估了多个尼泊尔灌溉系统的首尾端供水。考克斯和罗斯(2011)利用遥感图像测量的农业生产率，在灌溉系统层面评估了成员在促进充足供水方面的合作努力。尽管这些研究就特定治理安排产生的全系统结果提供了有价值的见解，但绩效指标的集合可能会忽视发生在更细尺度上的动态，而对代理的依赖可能会破坏对真正被调查的绩效指标(如供水和公平)的更充分理解。

在这项研究中，我们依赖于肯尼亚山北部和西北部山坡上25个灌溉系统的供水的家庭水平测量。这些测量用于理解cis的要素，即制度、技术(即物理水分配基础设施)和生物物理基础设施，如何以家庭平均水供应率和家庭水供应的可变性的形式对水供应结果作出贡献。我们这项研究的目标是调查与家庭供水相关的CIS特征，并考虑属于灌溉系统的家庭之间存在的供水不对称。为此，我们寻求解决下列研究问题:

1. 独联体的要素如何影响小农经营的灌溉系统中的家庭供水结果?
2. 同一灌溉系统的成员之间，以及不同灌溉系统之间，供水的数量和可靠性有何不同?

通过使用明确收集的数据来了解供水结果，我们的结果是由灌溉系统内的水管理人员所提供的相同信息，不幸的是，这些信息大多缺乏。决策者缺乏所掌握的数据的原因既有财政方面的，也有技术方面的。许多灌溉系统管理者鼓励农民参与并在各自的系统中有分区代表权，以此作为一种战略，在没有直接测量供水的情况下促进公平的结果。我们将在讨论中探讨这些努力。在此之前，我们提供了SES研究中生态学的有限存在以及在评估灌溉系统性能时使用生态指标的必要性的背景信息。然后我们描述了研究区域以及我们的数据收集和统计分析的方法。然后，在进入最后的讨论之前，将给出分析的结果。

“生态”在评估灌溉系统性能中的作用

对cpr的研究是一项具有挑战性的工作。评估这些系统的可持续性需要认识到在多个空间和时间尺度上以线性和非线性系统反馈形式存在的复杂性(Berkes 2002, Young 2002)。诸如社会生态系统框架(Ostrom 2007)这样的分析工具已经被开发出来，以导航SES的复杂性。然而，SES框架以及更普遍的SES研究通常对其两个组成部分给予了不均衡的关注，社会组件和过程比生态领域得到了更多的关注(Epstein等人2013,Vogt等人2015)。Rissman和Gillon(2016:7)回顾了120篇SES文章，认为“在SES研究中需要更好地整合生态学”。该系统综述还发现，在自变量-因变量关联的研究中，更常见的结果是一个社会指标，通常是一个社会经济变量。这可能是由于社会科学家在社会经济地位研究中的相对主导地位，以及对了解资源可用性如何影响人类决策和社会经济地位的共同重视(Epstein et al. 2013)。然而，这里需要注意的是，实际资源结果(如灌溉系统内的水资源分配公平)与作为绩效代表的因变量(如家庭收入)之间的分离越大，就越有可能出现干预变量，从而扭曲对资源系统绩效的直接理解(Small and Svendsen, 1990)。

为了重新调整SES研究中的社会和生态要素之间的平衡，并避免在建立自变量-因变量联系的分析中由于干预变量造成的错误，我们描述了几个评价灌溉系统的生态绩效指标。在这项研究中，“生态”意味着包括环境变量和生态变量，这是在SES文献中常见的分组。“绩效”一词指的是可通过公平性、效率或支持生计安全的能力来衡量的家庭层面的结果(Berkes和Folke, 1994年)。土木工程研究集中在农村发展方面，广泛关注一系列系统内的供水问题。Molden和Gates(1990)为灌溉系统性能的几种衡量标准提供了定义。作者确定了充分性(即在灌溉系统服务的区域内提供必要数量的水)、效率(即通过确保供水与用水需求相等来保存水)、可靠性(即供水与需水量的时间变异性)和公平性(即:灌溉系统性能指标的空间变异性(与需水量相比的水量)。基于对不同时间和地点的水流的多次实地测量，作者随后应用这些措施评估了斯里兰卡和埃及灌溉系统的绩效。

在本研究中，我们使用家庭水平的供水测量来评估水流量的可靠性(即供水的变化)和水流量的充分性(即平均流速)。直接使用灌溉系统性能的生态指标降低了干预变量的可能性，使我们对影响肯尼亚山地区一系列灌溉系统供水的环境驱动因素的评估复杂化。

研究区域

这25个灌溉系统，在研究区域被称为社区供水项目(CWPs)，位于上埃瓦索·吴伊罗盆地的肯亚山的北部和西北部山坡上(图1)。在很短的距离内，流域内的条件发生了显著变化:从肯尼亚山顶到研究区域的西北部，降雨量急剧减少，而且，从离山最近的CWPs到更下游的CWPs，生计方式从定居农业转变为更专注于畜牧业(McCord et al. 2015)。小农在种植作物时主要依靠降雨，但利用CWP提供的灌溉用水来补充降雨、延长生长季节和跨越干旱期。流域人口从1960年的5万人增长到2000年的50万人(Ngigi等人，2007年)，这反过来又减少了流域主要河流的流量(Liniger等人，2005年)。

耦合基础设施系统:社区水利工程的物理人工基础设施特征

所有中央污水处理厂的水源均来自研究区内的一条主要河流，或在某些情况下来自天然泉水。CWPs通常位于离水源几公里远的地方，依靠7.6-20.3厘米(3-8英寸)的聚氯乙烯(PVC)管道将水从水源输送到CWPs头端。一旦进入CWP，水要么被储存在一个大水箱或水库中，要么通过聚氯乙烯管道网络重力输送，这些管道组成了灌溉系统的分配线路(图2)。然后，水从这些管道通过单独的家庭线路输送到每个宅基地;请注意，图2中没有显示单个家庭的曲线。为了保持压力，水煤浆的分布线是埋在地下的，并在直径范围内变化。在缺水时期，CWP水箱或蓄水池中的水经常被释放给家庭。这里调查的供水网络不同于Lam(1996, 1998)等研究中的灌溉系统，后者使用开放的、通常是无衬里的沟渠来运输水。

各个化学污水处理厂的人造基础设施的实际特点差别很大(表1)。化学污水处理厂的年代和输配电线的数目就是两个例子。最老的水电厂成立于20世纪70年代初，并于1980年开始向其成员供水，而最年轻的水电厂成立于2008年，直到2011年才开始向其成员供水。旧化水厂内的水管可能更容易漏水，导致住户流量不稳定，这视乎输配电线的维修程度而定。配电线路的数量从25条线路的复杂配置(这是图2所示的CWP)到一个单一的、直的管道，在不同的地方都有家庭连接。

耦合基础设施系统:社区水利工程的制度性基础设施特征

上埃瓦索o Ng’iro盆地以及整个肯尼亚的水治理是多层次的:水资源用户协会(wrua)负责监督子集水区的活动，并通常协调从单一河流或泉的取水(见图1)，而CWPs则负责管理其社区内的水业务。WRUA为特定子流域的CWPs创建了一个交流、监测用水和解决冲突的论坛(Dell’angelo et al. 2014)。在干旱时期，水资源管理机构发挥着重要的作用，它们负责协调各分集水区的水供应计划，并确保一个社区只在计划用水时用水。这些干燥期通常发生在1月和2月，以及7月下旬至9月的较长时期。在一些支流集水区，水资源保护协会的工作人员定期在河岸区巡逻，以评估水位，防止过量取水。尽管wrua在水管理方面很重要，但我们在这里的分析主要集中在社区层面的水管理，从而集中在CWP管理委员会设计的机构。Baldwin et al.(2016)对WRUAs给予了更详细的关注。

CWP的管理委员会通常由主席、副主席、秘书、财务和其他个人组成，他们代表属于CWP特定部分的家庭，负责设计程序，确保家庭在雨季和旱季都能获得水。由于没有安装在输水线上的水表来提供流量读数，而CWPs由于经济原因和管道中大量沉淀物导致的阻塞问题而没有提供流量读数，因此管理委员会依靠区域代表来报告家庭供水方面的问题(McCord et al. 2016)。所有25个化学废物处理中心均采用这些代表向管理委员会传递资料的方式，以确定维修工作的优先次序，并解决供水不畅的问题，例如水流量低或不可靠。系统维护通常由CWP的一名受薪雇员进行，即管理员。

除了依靠来自CWP特定分支机构的代表来报告对水的关注外，管理委员会还制定了用水和成员规则来应对集体行动的挑战，即由于个人和团体激励措施的差异而产生的困难。这些挑战可能以“占用困境”(个人过度用水的决定会降低其他所有用户的可用性)或“供应困境”(个人可能选择搭便车，而不是提供劳动力投入来维护系统的物理基础设施)的形式出现。为克服“占用困境”而制定的规则包括，在使用水时规定哪些行为是允许的，哪些是不允许的，以及规定了违反约定的用水规则的惩罚。解决这一条款困境的办法是，制定规则，规定为基础设施维修必须投入劳动的规律性，以及对不投入劳动的惩罚。表2列出了其中几个机构。集体行动也可能受到灌溉系统成员的某些特征的挑战，例如一个特别不参与水问题的大型、异质成员。我们在统计分析中包括了几个变量，如下所述，以解释这些障碍。

管理委员会制定的最后一条值得注意的规则解释了水资源短缺时在CWP成员之间配给制的过程。这通常涉及到一个轮换时间表，水可能只通过一个特定的管道一周或两次。例如，有a、B、C三条主要线路的CWP，通过关闭所有线路，只能在周一和周四给a线路的成员供水，周二和周五给B线路的成员供水，周三和周六给C线路的成员供水，周日不给成员供水。在轮换过程中，CWP的管理员通常负责打开和关闭管道。在会员人数较少的CWPs中，这种轮换计划只在最干旱的月份进行，而会员人数较多的CWPs则会全年轮换。

数据和方法

数据收集

用于评估家庭供水水平的数据收集于2013年5月底至2014年1月底的8个月期间。这些数据分为四类:家庭调查、管理人员调查、CWP制图和家庭水流数据。

家庭调查数据

2013年5月底至9月初，对25个CWPs的750名小农进行了住户调查。肯尼亚人口统计小组负责管理这些调查，并由美国研究助理和研究生陪同。在成员人数较多的CWPs中，在可能的情况下，会抽取至少30个住户进行调查;而在成员人数较少的CWPs中(即少于60个住户)，则会抽取至少50%的住户进行调查。调查持续时间约45分钟，包括有关用水活动、农业实践、家庭和社区属性的问题(表3)。为了获得具有代表性的家庭样本，调查队访问了每个CWP内所有主要分配线路沿线的家庭。因此，如果CWP有三个主要行，那么枚举员就会在这三个行中分开。在沿每条分布线抽样时，为了避免聚集抽样的住户，统计员走访了每三分之一的住户。在每次调查结束时，记录一个GPS点来定位响应。

住户调查数据是我们用于构建多层回归模型的住户级变量的主要数据源，该模型如下所示。

经理调查数据

每个CWP的主席，或者在某些情况下管理委员会的另一名成员接受了调查，以了解社区的使用规则和社区资产(例如储水罐和水库)，以及CWP面临的威胁，如干旱(表3)。此外，这些调查提供了有关CWP的物理基础设施构成的信息，如分配线路的大小和年龄。调查在2013年6月初至9月初进行。

来自管理者调查的数据被用来确定CWPs的年龄，最重要的是，为我们构建多层模型中使用的制度变量提供了信息。

社区水工程制图

绘制了2013年6月至8月2个月期间各水源地的分布曲线。使用高精度GPS装置记录管道位置。CWP的管理员指导了整个过程，并提供了有关管径的详细信息。

从这个练习中，我们获得了关于水煤厂分布线路的数量、总管长、管径和面积覆盖的信息，这些信息在下文描述的多层回归模型中解释了人为的物理基础设施变量。此外，测绘工作提供了地理空间信息，用于计算水所经过的海拔梯度。

家庭水流数据

为了测量每个家庭的供水情况，从2013年7月到2014年1月底，我们对每个CWP的一部分家庭进行了流量测量。小型化粪池的流量为10户，而大型化粪池的流量为20户。参与水流测量的家庭也参与了家庭调查。在确定流动样本的候选者时，我们确保选择了位于CWP前端、中间和尾部的住户。

最初测量供水的努力依靠安装在单个家庭电话线上的流量传感器;然而，管道中大量的泥沙导致水流被传感器阻塞。因此，通过记录填充18升桶所需的时间，每周进行一次离散流量测量。为了确保几周内的可比性，在所有其他家庭线路和水龙头都关闭后，从同一条线路进行测量。总共测量了370户家庭的水流量(表3);然而，由于物流方面的问题，我们不得不将每个CWP流量测量项目的开始日期错开。因此，部分化学废物处理中心的住户量度数字较其他单位为多。例如，在最后一个开始流量测量的采水区，从2013年9月9日到2014年1月24日，20个抽样家庭中的每一个在2013年7月9日到2014年1月29日期间共被访问了21次，而在第一个开始流量测量的采水区，20个抽样家庭的每一个在2013年7月9日到2014年1月29日共被访问了28次。

这些流量测量数据被用来构建多层次回归模型的因变量。此外，它们还告知了我们对CWPs内部和外部水不对称的调查，我们在结果部分对此进行了说明。

多层次回归模型

在社区和家庭水平的数据被纳入一个多层次回归。由于以下原因，我们在分析中没有包括WRUA级别的变量。本节总结了社区和家庭层面上被认为会影响供水的变量，然后描述了多层模型本身。

因变量:平均水流和水流变异性

构建了两个家庭水平因变量:平均水流量和水流量变异性。这两个变量都将有助于理解水源地供水的相关驱动因素(研究问题1)和水源地家庭用水不对称(研究问题2)。流量变异性与“可靠性”性能指标有关，Molden和Gates(1990)将其描述为供水量的时间均匀性。平均流量与来自同一研究的“充分性”的测量方法关系不大，但我们没有像Molden和Gates(1990)建议的那样，将作物的需水量纳入这一测量方法。

我们通过找到每个抽样家庭在测量的总周数内的平均流量(测量单位为L/min)来计算平均流量(示例见图3)。我们通过计算每个抽样家庭的水流量变化系数(CV)来评估流量变化率。这是通过计算每个家庭在总测量周数的流量标准差来完成的。然后将流量的标准差除以每个家庭的平均流量，这就提供了家庭水流量的CV(图3)。表4中找到了这两种性能指标的描述性统计数据。

自变量:供水结果的多级耦合基础设施系统驱动因素

为了清晰起见，我们将CIS的解释变量分为四类:有形的人造基础设施;机构基础设施;生物物理特征;和其他路径，包括集体行动障碍(表4)。在每个类别中，我们指出了驱动因素是社区级变量(第2级)还是家庭级变量(第1级)。“制度基础设施”类别中的几个变量代表了总条件、总制裁或监测实体总数的总和。例如，水的使用可以由WRUA人员、CWP管理员和一个CWP(三个监测实体)中每个分配线路的代表来监测，而另一个CWP只能通过管理员(一个监测实体)来监测水的使用。Lam(1998)在对资源成果的研究中也采用了这种总结方法。表4的注释部分列出了这些总和变量的一些更常见的惩罚或成员标准。表4所列的解释变量除“总管长(m)”外，均包含在多级模型中，如下所示。该变量与“面积覆盖(km²)”、“总成员数”和“分布线数量”高度相关，因此被剔除。

自变量与水流结果之间的假设关系见表5。首先看一下“人为物理基础设施”类别中的变量，我们的预期受到了Makurira等人(2007)等研究的影响，这些研究发现，在他们的研究中，更大、更复杂的配送网络有更高的输水损失发生率。因此，表明水将经过较长的距离到达家庭的变量(如“区域覆盖”或“到家庭的入口距离”)或水将穿过复杂的管道网络(如“输配电线的数量”)预计将减缓平均水流量并增加水流量变异性。CWP的年龄预计也会影响水流结果，较老的管道网络预计会有更高的泄漏发生率，导致平均水流变慢和变异性增加。

根据当地条件精心制定并经资源使用者同意的规则有望促进集体行动和有效的管理(Lam 1998)。由于每个被分析的CWPs都被赋予自主设计自己规则的自主权，我们假设，实施更多用水限制的治理机制将与更强的供水结果相关(即更高的平均水流量和更低的流量变化率)，而较少的限制则意味着错失了组织水资源管理责任的机会，因此会影响家庭供水(表5)。这一假设依赖于这样的假设:研究区域内的资源管理者具有良好的信息，并愿意做出符合其选民最佳利益的决策;我们试图通过变量“会议出席率”获取成员关注的资源管理器知识。水资源管理者抑制CWP会员增长的决定(即对“会员变更”的回答为“不”)被认为是对水资源供应信息和对CWP用水需求的理解进行了精心计算的权衡的产物。预计CWP决策者更好地获取和利用信息，以便就成员增长作出艰难的决定，从而产生强有力的资源分配结果(如Agrawal和Gupta 2005年)。采用湿季轮换用水计划的水电厂预计将降低家庭平均水流量，增加家庭流量变化率，因为在一些水电厂，在湿季轮换用水的需求意味着成员增长超过最佳水平。

这里应该指出的是，机构基础设施类别中的所有自变量都是由CWP管理者作为“正在使用的规则”报告给我们的。换句话说，在管理者看来，这些规则都是实实在在的。我们在这里进行区分的原因是将这些规则与正式的实践区分开来，后者可能存在于纸面上，但在实践中没有强制执行。

生物物理驱动因素与水流结果之间的预期关系仅仅反映了在更陡的海拔梯度存在时资源交付将会改善的预期(表5)。

最后，我们提供了“其他途径”类别中变量的假设关系(表5)。由于协调和组织挑战的增加，更大的成员被认为会阻碍供水(Hardin 1982)，更多的异种群体也被认为会阻碍供水，因为信任和合作的挑战(Ostrom 2005)。越来越多的水储存设备被认为会导致一个家庭贬低他们的用户群体，因为水可以通过多种来源提供。在这一类别中，我们还包括了“居住年限”和“出席会议”，这两项都是为了捕捉个人在CWP职责中的参与情况。经常参加社区会议的长期成员会更积极地参与实体基础设施的维修和流量问题的报告，因此家庭流量会更高，流量变异性更低(Kopelman等人2002年，Lockwood等人2010年)。此外，参加多次会议的参与的成员能够将有价值的CWP分支或区域信息传递给那些负责做出维护和修复决定的管理层(Ostrom和Gardner 1993年)。

多层次模型描述

由于预测变量的层次关系，多层回归模型被开发出来。这些模型是一种复杂的普通最小二乘(OLS)回归，但与OLS分析不同的是，多级回归允许检查多级分组数据内部和之间的关系(Woltman et al. 2012)。在目前的分析中，存在两个层次:住户(第1级)和CWPs(第2级)。我们没有在我们的模型中纳入WRUAs作为第三个层次，原因有二。首先，我们调查的25个化粪池位于5个用水中心;因此，在第三个层次内的组的数量将只有5个，由于低计数可能会使结果产生偏差(Kreft和de Leeuw 1998, Maas和Hox 2007)。第二，尽管WRUA在旱季制定了水资源共享计划，但表面上看，一旦CWP把水从河里抽走，它的作用就停止了。而且，由于水资源和水资源联合组织的水资源共享时间表不灵活(J. Mwangi，个人交流)——也就是说，它们在一年内不会改变——水资源和水资源联合组织对家庭供水的最终影响可能与水资源和水资源合作组织的作用相比微乎其微。模型中的一级因变量，平均水流量和水流量CV均被记录，以创建正态分布。

为了演示模型，考虑式(1):

(1）

地点:

Y_ij=因变量测量的我这个家庭嵌套在jth CWP;

β₀=拦截参数;

X₀=拦截参数的指示器;

β_p=捕捉模型固定效应的家庭层面参数;

γ_问= CWP水平参数捕捉模型的固定效应;

X_ijp=的p描述家庭特征的预测因子;

Z_金桥=的问预测因子描述CWP特征;

u_j₀的随机效果j截距上的CWP;

u_{j - 1}的随机效果j坡面水蚀系数;

Z_j₀=指示符j第CWP的随机截距;

Z_{j - 1}=指示符jCWP的随机斜率;

e_ij的随机误差项我这个家庭嵌套在jCWP。

固定的影响，或值不不同的组，在家庭水平被捕获的β_pγ在CWP水平_q。X_ijp和Z_金桥术语分别代表家庭水平和cwp水平的预测因素。随机效应，或允许在不同群体中变化的值，在家庭层面被e_ij在CWP层面与u_j₀和你_{j - 1}．

我们使用SAS的MIXED程序进行分析，并使用限制最大似然(REML)估计参数。REML方法已被证明能产生更准确的随机效应估计(Twisk 2006)。给出了随机效应的协方差结构。我们对几种协方差结构进行了实验，最终确定了“方差分量”结构。在构建多层次模型时，我们遵循了Raudenbush和Bryk(2002)的建议:我们首先将所有变量定义为固定的，然后逐渐将它们添加到随机语句中，直到我们找到最适合的模型。我们使用SAS中的VIF选项测试了这些自变量配置的多重共线性。所有VIF值均低于10，表明多重共线性不存在问题。

结果

所有污水处理中心都致力为会员分配公平的用水。对于许多CWPs来说，这是其章程中明确规定的一个核心目标，并且假定每个连接都应该接收相同数量的水。然而，表6显示了CWPs内部存在的不对称现象，以及实现公平分配极为困难的明确现实。这些结果有助于满足我们的第二个研究问题，即试图了解社区内部和社区之间供水的差异。所有CWPs中至少有一个家庭的流量变异性(即水流CV)比CWP的平均变异性至少大一个标准差(表6表示为某一CWPs中所有被调查家庭的平均变异性大于CWP平均变异性的一个标准差的百分比)。换句话说，如果将一个标准差作为供水可靠性可接受和不充分之间的临界值，那么似乎没有一个CWP以所有成员都可接受的一致性供水。在同一水处理设施的水流量的可靠性方面，似乎也没有一个明显的趋势。例如，南月市WRUA包括nano - cwp -3，它的可靠性不足的抽样家庭比例最小;然而，它也包括Nan-CWP-5，该地区的家庭可靠性不足的比例最大。我们承认，可以通过比较家庭用水供应和家庭用水需求来进一步调查水的不对称性，因为一些家庭，比如那些经常灌溉的家庭，会比其他人需要更多的水。 This was not analyzed in the current article because we were primarily interested in understanding the “supply” of water within CWPs, i.e., the drivers of water delivery and inequities in water delivery. We anticipate investigating water supply asymmetries alongside water demand in future analyses.

在平均流量方面，家庭也经历了一系列的结果(表6)。例如，NN-CWP-5(面积为57.6 km²)的家庭平均流量为8 L / min，而nau -CWP-1(面积仅为0.2 km²)的家庭平均流量为44 L / min。与流量变化一样，流量的不对称不仅存在于CWPs之间，而且存在于CWPs内部。在25间化水厂中，只有6间能以与平均化水厂流量相差一个标准差的速度为所有住户供水。在两个CWPs中，近三分之一的住户取水的速度比CWPs的平均流量低一个标准差;在另外11个CWPs中，至少有15%的住户取水速度低于一个标准差基准。

有证据清楚地表明，CWPs内部和之间的水分分布都是不均匀的，因此我们使用多层回归模型来理解驱动这些水分输送结果的背景因素。此外，回归模型考虑了更广泛的独联体(CIS)，而不是主要关注机构结构，使用家庭供水数据评估绩效，而不是依赖于绩效的代理，其结果旨在为公共资源文献中尚未提供的资源提供解释。这些多层次的回归结果有助于满足我们的第一个研究问题，该问题试图理解独联体的要素如何影响供水。首先考察以家庭平均流量的对数为因变量的模型(表7)，向家庭提供足够数量的水以满足其农业需求的挑战与“有形的人为基础设施”类别中的几个特征显著相关。在较旧的化粪池内、拥有较多输水管道的住户，家庭平均水流量似乎较高。这与我们从表5中提出的两个假设相矛盾，表明像NN-CWP-5(建立于1972年，有24条分配线)这样的CWP家庭可能比像ngue -CWP-5(建立于2008年，有8条分配线)这样的CWP家庭提供更高的家庭流量。与我们的假设关系一致的是，当水从河流流经较短的距离和较陡的海拔梯度时，家庭流量更高，无论是从河流到水源地，还是从水源地到家园(从“生物物理性状”类别，尽管仅在0.10水平上显著)。因此，位于ngue - cwp -2系统基础设施末端的家庭(配电线路总长度:22157米)的平均流量比位于ngue - cwp -3系统末端的家庭(总长度:834米)的低。

在“制度基础设施”类别中，重要的关系表明，在CWPs中，家庭水流量更高，允许成员增长，并对管道损坏实施更小的制裁。这两种关联与表5中的假设相矛盾，表5预测，如果供水的家庭数量减少(即限制成员数量)，并且管理者愿意制定一系列制裁策略来打击非法活动，那么CWP的绩效将会提高。最后，在“集体行动/其他途径”类别中，成员总数与家庭流动率呈负相关。这种关系与我们的假设是一致的，即集体行动可能会受到更大成员群体的挑战，从而导致更差的供水。

检验以家庭水流量CV的对数为因变量的第二层多元回归模型(表8)，在“物理人为基础设施”类别中，只有一个变量显著，即配电线路的数量。这种关联表明，在水煤厂内，输水线路越多的家庭，其可靠的水流量就越少，这与我们在表5中的假设一致。因此，尽管如之前的回归模型所示，在众多供水系统内(如NN-CWP-5)的住户平均流量更高，但向这些住户供水的可靠性可能更差。

在“制度性基础设施”类别中，属于污水处理厂的住户在雨季轮流用水，并因未能支付污水处理厂每月的维护费而受到较小的惩罚，他们的家庭水流量较可靠。这些关系对我们提出的假设提出了挑战，并表明像L-CWP-3这样在潮湿季节进行成员间水循环的家庭，可能比从未进行水循环的CWP家庭有更可靠的供水。此外，加入CWP需要满足的更大的一组条件似乎与更可靠的流量有关，在这种情况下，这与我们提出的假设一致(尽管该变量仅在0.10水平显著)。

最后，关于“集体行动/其他途径”类别，更多样化的成员与更可靠的供水联系在一起。这种关系再次挑战了我们提出的一个假设，即一个群体的差异越大，个体就越难以集体解决拨款和供应方面的困境，从而导致供水的可靠性降低。在下一节中，我们将通过讨论潜在的因果关系来提供对这些结果的额外视角，这可能会对一些混淆关系提供解释。

的现实意义表7和8的预测变量,我们计算每个变量的边际效应估计增加一个标准差指标变量的影响(表9)。我们生产这些估计在类似的方式考克斯和罗斯(2011):每个预测变量的标准偏差从表4乘以系数来源于多层次回归(表7和8)估计边际效应。然后将这些值除以结果变量的标准差，计算结果变量的标准差在边际效应范围内所占的百分比。例如，在解释水流量CV的模型中，分布线数量的边际效应为0.160(0.021 * 7.632)，代表了水流量CV标准差(0.160 / 0.1782)的90%。表9表明，考虑到家庭流量的大范围，平均流量模型中预测变量的边际效应非常小。在水流CV中，因变量标准差的百分比要大得多。这是因为流量特别可靠的家庭和流量特别不可靠的家庭之间的差异更小。尽管两种模型在理解驱动供水结果的上下文因素方面都很有价值，但表9表明预测变量比家庭平均水流量更能有效解释水流量CV的变化。

讨论

耦合基础设施系统中的因果关系

在本研究中，我们从独联体的制度基础设施、物理人为基础设施和生物物理基础设施中查询要素，通过两个多层次的模型来评估资源供应，这有助于满足我们的第一个研究问题。通过包括制度、技术和生物物理特征，在解释我们与因果关系问题相关的结果时出现了一个挑战。在解释CPR研究中的因果关系问题时，Anderies等人(2016)回到了制度安排在解释资源结果时受到青睐的观点，他们接着指出，在某些情况下，这些制度特征的组合实际上可能是独联体内部动态的产物，而不是为了补救不想要的资源结果而规定的治疗。换句话说，在某些情况下，制度基础设施需要被视为“源自”，而不是“分配”于某一特定情况(Anderies et al. 2016: 508)。为了进一步说明这一点，我们利用回归模型返回的混淆关系之一。

早些时候，我们假设，在对破坏CWP管道实施较少制裁的CWP内，家庭水流量会更低。我们这样做的理由是:更多的制裁将导致更合规的CWP成员，这将确保管道的完整性，并产生优越的性能结果，如更高的家庭流量。然而，我们的回归模型给出了相反的结果，表明流量越大，破坏管道的处罚越少。然而，我们推测，这是一个反向因果关系的例子，即CWP管理委员会决定减少制裁反映了委员会的理解，例如，物理人造基础设施得到了良好的照顾，生物物理环境的元素不会妨碍供水。换句话说，有限的制裁数量并没有导致更高的流量;相反，因果途径是相反的:人类和生物物理基础设施的潜在适应性使管理委员会能够在不影响供水结果的情况下实施更少的制裁，从而实现更高的流速。Agrawal(2001)同样认识到，在以cpr为基础的案例研究中，研究人员需要认识到反向因果关系，这些案例研究主要集中在制度安排上。为了将我们的关注点扩展到制度基础之外，我们的分析提供了对Agrawal(2001)和Anderies等人(2016)提出的因果关系问题的新理解。此外，纳入更广泛的CIS元素有助于避免虚假相关谬误:当真正的关系是与一个被忽略的变量时，错误地将一个特定的结果与一个研究变量联系起来。这就是把重点放在体制基础设施而忽视独联体其他部分的分析的风险。

信息交流以改善结果

对于cwcp的管理委员会(或全球任何不同的CPR用户团体)来说，要了解哪些家庭的供水质量较差，以及独联体的促成因素导致了这一结果，就需要家庭层面的信息。我们早先指出，财政和技术问题阻碍了在家庭输水线路上使用流量传感器。在没有这些测量设备的情况下，分支或区域代表负责向CWP管理委员会报告流体阻塞问题。这是一项旨在改善家庭供水的重要信息传递。在回归模型中，我们加入了一个变量，表示一个家庭在一年中参加与水有关的会议的次数。在缺乏关于分公司代表及其职责的全面数据的情况下，我们认为这个变量将是一个充分的替代方案:特别关心与水有关问题的个人更有可能向管理委员会报告这些问题，因此更有可能获得更好的流量结果。让我们惊讶的是，鉴于知识转移的重要性，这一变量在两种回归模型中都不显著，正如在实地调查中向我们解释的那样。事实上，当一些管理委员会被问及其股东大会的程序时，18个委员会中有15个表示，在这些会议上，分支代表经常提出关于水流量低的投诉。随后对从各委员会获得的细则和章程进行了审查，发现14个CWPs中有11个在其委员会中专门为负责转达选民关切事项的分支代表提供职位。

有可能，一个更好地针对分支机构代表和管理委员会之间关系的变量可能已经确定了一种信息交换信号。这一信号也可能在总成员规模和家庭流量之间发现的显著关系中被捕捉到，该关系将成员规模较大的CWPs中的家庭与较低的流量联系在一起(见表7)。Agrawal和Goyal(2001)等研究表明，集体行动可能会受到群体规模的挑战。在我们的分析中，较大的成员可能会使协调更加困难，并阻碍成员之间形成信任。各分部代表与CWP管理委员会之间的信息交流可能是协调困难导致水不对称的领域之一。在这方面，我们可以期望CWP内部的通信，如NN-CWP-4，它有25个成员，比CWP内部的通信，如Nan-CWP-2，它有800多个成员。如果这是真的，那么信息交换信号可能被捕获之间的关系成员大小和水输送。

CWP管理委员会无法掌握家庭一级的供水数据，以及独联体各要素与供水之间联系的资料有限，这表明，一致的成员会议和与管理委员会进行强有力的沟通可能是解决供水不良结果的最有效战略。组成独联体的广泛因素似乎确实是裁军谈判工作组会议上讨论的共同议题。8个CWP管理委员会指出，经常与其成员讨论实际的人工基础设施的状况，并且每当决定增加新成员时，都会对分配线路的适合性进行评估。在这些会议中讨论的主题包括物理基础设施的年龄和一个特定分支上已经存在的配电线路的数量。这些会议也注意到体制基础结构。例如，对旱季何时开始在分配线之间轮作供水的评估严重影响农民的种植和收获决策。随着雨季的消退，通常会与CWP成员举行会议，评估由更高级别的治理机构(如集水区级别的WRUA)提供的气候信息，以评估水轮作规则集。最后，用户组成员之间以及这些成员与管理委员会之间的沟通似乎是这些会议的优先事项。除了个人在这些大会上报告水流问题外，用户还将说明他们对其他CWP成员行动的担忧。在管理委员会的18次访谈中，有13次对其他成员的行为表示不满，比如个人过度用水或未能保持某条分配线路的良好维修，这些都被认为是他们的股东大会上的常见议题。 These channels for communication help to address collective action dilemmas when they arise and offer means by which water delivery concerns are addressed.

结论

管理一个复杂的资源系统依赖于大量关于独联体的信息。这项研究证明了供水与构成肯尼亚山区25个CWPs的人为、制度和生物物理基础设施的一系列元素之间的关系。在描述这些关系时，我们讨论了因果关系问题以及信息共享在确保用户组成功方面的作用。由于与信息共享有关，这一行动的重要性可以概括为:由于没有实时的家庭数据来评估CWP的表现，信息共享为成员提供了机会，以传达他们对流动不良的关注，并解决他们对物质和制度基础设施状况可能存在的问题。

我们认为，这项研究对CPR文献以及我们围绕CISs重新定位的更广泛的社会生态系统(SES)文献做出了几个重要贡献。首先，我们通过使用避免使用代理变量的家庭级数据，对用户组的性能进行了评估。在评估用户群体表现时，我们认为这是很重要的，以避免干预变量带来的复杂性。其次，我们解决了SES文献中两个常见的问题:生物物理元素被低估，以及在评估系统结果时赋予制度属性的重要性经常被夸大。最后，我们谈到在缺乏用于评估资源配置的复杂技术的情况下，通信和信息共享的重要性。由于它涉及到研究评估CPR用户组的成功和失败，每一个这些贡献都是成熟的进一步研究和询问。

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