黄河流域生态协同治理网络结构特征与形成机制

摘要 黄河流域生态保护和高质量发展战略指出了“共同抓好大保护，协同推进大治理”的重要方向。该研究利用文本分析方法厘清了2020—2022年黄河流域42个地级市/州间的生态协同治理关系，运用网络分析方法和指数随机图模型（ERGMs）识别了协同治理网络的结构特征及其形成机制。研究发现：①黄河流域生态协同治理网络呈现“少部分地级市独立治理、多数地级市/州域内紧密协同”的总体格局，并且上中下游协同结构差异明显；模块划分具有组织和地理邻近效应以及跨省溢出效应特征，同时各组团内部联系的紧密程度存在异质性。②黄河流域生态协同治理网络的形成显著受到传递效应、择优依附效应的影响；城市绿地面积更大的地级市/州对其他治理主体具有较强的协同吸引力；经济地理集中度和科技投入规模相似的地级市/州政府间也具有协同的倾向；地理邻近性、组织邻近性等属性特征是协同网络形成的重要外生驱动力。基于上述结论，该研究提出未来应细化治理政策来消除地级市/州跨省域协同障碍，增强协同治理网络传递性，发挥核心地级市/州的领导力；完善激励和补偿机制，缩小地级市/州发展差距；搭建跨省域地级市/州协同平台，减少行政分割对协同行为的约束，以促进黄河流域生态协同治理网络优化和改进。

关键词 黄河流域；生态保护；协同治理；治理网络；指数随机图模型（ERGMs）

中图分类号 X22 文献标志码 A 文章编号 1002-2104（2024）06-0161-12 DOI：10. 12062/cpre. 20231202

黄河是典型的跨界河流，黄河流域是中国重要的经济发展带和生态保护屏障。经过多年治理，黄河流域仍面临水资源匮乏、水体污染、水生态退化等问题［1］。2021年黄河流域水土流失面积25. 93万km2，占流域总面积的32. 62%；75％的退化草地和53％的沙化土地尚未得到功能性修复［2］，流域生态治理迫在眉睫。黄河流域生态问题作为典型的“公共事务顽疾”［3］，遭受破坏时不受行政区域限制，但府间协同治理又受司法管辖和行政边界的约束［4］。构建跨行政区协同治理模式、健全流域协同治理机制通常被视为避免割裂流域生态整体性、克服制度破碎化的一种有效手段［5］。2021年中共中央、国务院印发《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》（以下简称《纲要》），强调“黄河流域生态保护和高质量发展是重大国家战略，要共同抓好大保护，协同推进大治理”。《纲要》从国家宏观层面以中央权威“嵌入式介入”方式试图推动建立流域上中下游协同机制，逐步打破流域各地方政府与行政部门固守的条块分割、封闭性治理模式，促进多层级嵌入式协同与深度融合，形成协同治理网络。那么，这种自上而下行政推动的，基于法规、协议等正式机制形成的流域生态协同治理网络具有什么样的结构特征？协同网络形成的主要驱动力有哪些？这些问题的解答将有助于进一步完善流域府间协同治理机制，为落实黄河流域生态保护和高质量发展战略提供思路。

1 文献综述

由于利益相关者的多样性、行政辖区之间社会与生态过程的渗透性以及生物物理过程的跨尺度复杂动态，单一行动者或利益相关者往往无法独立解决流域生态治理挑战。因此，流域生态治理可以在一定程度上理解为多行动者合力解决共同挑战的集体行动问题［6］。与适应性治理、适应性合作管理等其他理论框架类似，协同治理强调在多组织层级上的多行动者（土地使用者、政府、保育实践者、研究机构等）的协同以更好地应对复杂生态挑战［7-8］。流域协同治理通过建立多元主体的沟通、协调和合作机制，促进知识整合、创新与扩散，帮助解决冲突、外部性与公共物品供给困境，并积极适应更高时空尺度衍生的社会或生态冲击［9-11］。Videira等［12］利用系统动力学构建参与式建模平台为流域治理协同政策设计提供开放和共享的语言，Margerum等［13］利用生态管理决策支持模型揭示流域协同治理的绩效以及面临的挑战。上述研究从实证角度探究了不同类型主体在流域生态协同治理中发挥的异质性作用及协同机制，但少有研究明确将流域生态协同治理视作多主体、多问题、多目标等要素耦合的系统，更鲜有将之量化为多要素构成并交互的治理网络。就黄河流域生态协同治理问题而言，当前仍缺乏对黄河流域生态协同治理网络结构特征的定量描述，更遑论实证检验驱动该治理网络形成的关键因素。

采用系统视角与网络分析方法，本研究着眼于系统考察黄河流域生态协同治理网络的整体、局部结构特征及其形成驱动机制。网络分析方法是一种解析复杂系统非线性关联结构的研究手段，已被广泛应用于研究国际贸易［14-15］、生态环境［9， 16-17］、社会资本［18］和社会学习［19］等多学科问题。该方法以网络形式呈现真实系统中的组成与联系，突破传统属性数据分析范式，能够准确识别和验证现实网络结构特征及其形成机制［20］。为检验现实网络的形成机制，Frank等［21］和Wasserman等［22］提出了指数随机图模型（exponential random graph models，ERGMs 或p*模型），该模型能够全面检验内生网络结构变量、外生节点属性变量和网络关系变量等因素对全局网络形成的作用。ERGMs将网络全局结构视为各种局部过程的结果；局部过程采用构型（building blocks，例如三角、星型等）及其属性表示，反映了潜在的网络关系非随机形成的过程。ERGMs采用概率函数推断各种构型相比于随机网络出现的可能性，从而估计局部过程对观测的全局网络结构的影响［23］。

本研究的边际贡献在于：①基于“协同关系”分析黄河流域生态协同治理网络的结构特征，打破已有研究仅定性分析流域局部或单一主体作用的局限性，明确量化并解构黄河流域生态协同治理的整体及局部关联模式；②不同于已有研究采用计量回归模型或QAP回归模型分别仅考虑属性变量或网络关系变量对协同关系形成的影响，本研究综合考虑几何加权边共享伙伴结构、几何加权度分布结构等内生网络结构变量，经济发展水平、经济地理集中度以及城市绿地面积等属性变量和地理、组织、支流共享邻近性等外生网络关系变量，采用ERGMs方法系统考察黄河流域生态协同治理网络形成的关键驱动因素。在国家深入推动黄河流域生态保护和高质量发展战略的背景下，研究发现将为优化流域生态治理体系、提升协同治理能力提供重要的决策参考。

2 理论分析与研究假设

2. 1 内生结构效应

网络关系具有内生依赖性，因为其可以自我组织形成模式促成关系的形成，这些模式常被称为内生结构效应［24］。在无向网络中，除基础的边效应（Edges）外，还包括传递效应、择优依附效应。

传递效应。传递性是指当网络中两个节点共享一个节点时，这两个节点间也倾向于产生联系［25］，通俗地讲就是“朋友的朋友可能也把我当作朋友”，往往以三角形结构来呈现［26］。传递性是网络中形成内聚子群体的主要动力源，其固有的互惠与信任规范是促成长期合作的重要润滑剂，尽管部分研究也指出过度内聚的子群体或网络破碎化也容易产生诸如族群疏离甚至对立冲突等问题，从而不利于更大尺度的集体行动问题的解决［27］。在无向网络中，传递性主要通过观察全三元子结构（由三条边构成的闭合三角形）的发生频率来实现，在传递性较强的网络中通常会引入几何加权边共享伙伴构型（Gwesp）代替全三元子结构［25］。

择优依附效应。择优依附是社会网络中行动者的一种行为趋势，指网络中的行动者更偏好与关系连接较多的少数“枢纽节点”建立联系的倾向［28］。该效应主要受两方面因素驱动：一是网络中整体度分布的不均匀［29］。不均匀的度分布通常会导致网络形成“核心-边缘”结构，拥有信息和资源等优势的中心行动者在网络中占据重要地位［30］。这种结构会加强其他行动者对中心行动者的选择倾向，从而促使形成向中心行动者集中的星型分布趋势［31］。二是网络中高度中心化行动者的影响力［32］。高度中心化行动者与网络中的更多行动者直接相连，具有更大的影响力，与其建立社会关系有助于获取资源、提升社会地位以及提高协同效果等，因而其被优先选择为合作对象的概率增大。本研究通过设置几何加权度分布构型（Gwdegree）和Nodecov（degree）两个变量，从网络整体度分布和节点度中心性两个角度全面捕捉择优依附效应［33-34］，同时解决仅纳入传递性结构统计项导致模型近似退化和收敛性的挑战［25］。

基于此，本研究提出黄河流域生态协同治理网络形成的内生驱动假设如下。

H1a：传递性驱动黄河流域生态协同治理网络的形成。

H1b：择优依附驱动黄河流域生态协同治理网络的形成。

2. 2 社会选择行为

社会选择行为反映了行动者属性变量对网络关系形成的影响，主要由“马太效应”和“同配效应”驱动［35-36］。

马太效应：即强者愈强效应。协同治理网络中行动者通过其经济影响力以及资源优势，吸引更多生态治理资源和行动者，从而建立起联系紧密的个体协同网络［35］。在黄河流域生态协同治理关系形成过程中，经济和生态治理能力越强的主体往往越能吸引更多行动者。经济发展水平在一定程度上决定行动者在网络中影响力和号召力；经济地理集中度越高越有助于流域生态正外部性（共享、匹配、学习等各类正向溢出）的发挥［37］；城市绿地面积反映了城市生态环境治理和生态修复能力［38］，绿地面积越大意味着越高的生态治理能力，对流域内其他城市开展生态修复工作起到示范作用。

同配效应：两个相似节点间更容易建立联结，因为相似性降低了发起合作的门槛［39］。与异质性行动者必须跨越沟通障碍或调和价值观、利益、能力冲突而实现合作相比，基于同质性更容易建立协同关系且易于维持［36］。在黄河流域生态协同治理网络中，经济地理集中度和科研投入相近的地级市/州可能具有相似的生态问题和生态改善需求［40］，拥有相似的流域生态环境监测、治理等资源［41］；经济发展水平相似则表明地区间具备相似的解决环境问题的财力。上述条件为地级市/州间建立协同关系提供基础。

基于此，本研究提出黄河流域生态协同治理网络形成的行动者属性驱动假设如下。

H2a：黄河流域协同治理网络呈现马太效应，即地级市/州人均GDP、经济地理集中度以及城市绿地面积正向影响流域生态协同治理网络的形成。

H2b：黄河流域协同治理网络呈现同配效应，即地级市/州人均GDP、经济地理集中度和科技投入的相似性促进黄河流域生态协同治理网络的形成。

2. 3 网络嵌入效应

相较于传统计量方法，ERGMs的一个突出优点是能将外生网络关系变量纳入分析模型中，以检验不同类型网络的相互依赖关系。本研究针对黄河流域地级市/州间复杂的邻近关系，从其嵌入的地理邻近性、组织邻近性和支流共享邻近性3类外生网络关系对生态协同治理网络形成的作用进行分析。

地理邻近性。根据地理学第一定律，相邻的事物关联更紧密，位置邻近更有利于建立网络联系［42］。流域治理主体在地理空间上邻近有助于降低沟通成本，为合作提供机会［43］。由于黄河流域生态环境问题存在空间渗透性特征，邻近地区往往相互干扰；为解决流域生态环境外部性问题，治理主体更倾向于与地理邻近的主体展开合作。地理临近性还能够以更低的成本共享生态治理的知识和技术，促进协同治理网络向更加稳定的结构演变［44］。基于此，本研究提出如下假设。

H3a：地理邻近性促进黄河流域生态协同治理网络的形成。

组织邻近性：通常表征为同一行动框架下主体之间规则或程序的共享程度，可以采用两种方式定义。一是指同一组织的行动者之间存在法律、规章制度、行为规范等方面的邻近性［45］；二是组织之间将先前协同合作经验作为组织邻近性的衡量标准［46］。在正式和非正式组织规则的约束下，同省域内的城市间更容易形成协同关系［47-48］。先前在其他领域有过合作经验的两个地级市/州，在进行流域协同治理时能够迅速接触，降低不确定性与减少机会主义的风险，从而增强协同治理能力。因此，本研究提出如下假设。

H3b：组织邻近性促进黄河流域生态协同治理网络的形成。

支流共享邻近性：指治理主体同处一条或几条支流的邻近关系，属于地理邻近性的一种特殊情况。地方政府作为理性选择的行动者，面临差异化的博弈环境，合作风险与交易成本成正比。处于同一支流的地级市/州若能达成一致的治理目标，能够有效降低流域治理的成本，从而促进协同合作［49］。因此，本研究提出如下假设。

H3c：支流共享邻近性能够促进黄河流域生态协同治理网络的形成。

综上，构建黄河流域生态协同治理网络形成机制的理论分析框架（图1）。