制度与组织邻近性对森林景观恢复中利益相关者互动模式的影响机制研究——基于埃塞俄比亚和马达加斯加的实证分析

本研究针对森林景观恢复（FLR）中利益相关者参与不平衡的核心问题，通过社会网络分析（SNA）和指数随机图模型（ERGM），揭示了制度邻近性对埃塞俄比亚（知识驱动）和马达加斯加（资金驱动）FLR网络形成的决定性作用。研究发现两国网络存在显著差异：埃塞俄比亚呈现以研究机构为中心的包容性网络，而马达加斯加则形成国际非政府组织主导的集中式结构。该研究为优化全球FLR治理提供了关键证据，强调平衡知识传播与资金分配对实现可持续生态修复的重要性。

　　

在全球生态修复的浪潮中，森林景观恢复（FLR）已成为应对土地退化和生物多样性丧失的核心策略。然而，这一进程面临着一个关键矛盾：尽管多利益相关方参与被公认为FLR成功的基石，但实践中权力往往集中在少数机构手中，导致当地社区边缘化。埃塞俄比亚和马达加斯加作为非洲恢复承诺（AFR100）的重要成员国，分别承诺恢复1500万和400万公顷土地，却长期面临治理碎片化、资金短缺和利益冲突等挑战。更棘手的是，现有研究对驱动利益相关者协作的内在机制认知有限，特别是制度与组织邻近性如何塑造网络结构这一关键问题尚未破解。

德国国际合作机构（GIZ）资助的研究团队通过跨国的比较研究，首次系统揭示了FLR网络中隐藏的权力图谱。研究人员采用创新的Net-Map工具采集两国287个利益相关者的关系数据，结合社会网络分析（SNA）和指数随机图模型（ERGM）等前沿方法，解码了网络形成的深层规律。这项发表在《Environmental Science》上的研究，为理解FLR治理中的"马太效应"提供了决定性证据。

关键技术方法包括：1）使用Net-Map工具采集埃塞俄比亚202个和马达加斯加85个利益相关者的多维度关系数据；2）应用igraph软件包进行网络可视化与描述性分析；3）采用ERGM模型量化制度与组织邻近性对网络形成的影响；4）通过焦点小组讨论和半结构化访谈补充定性数据。

描述性网络特征
研究发现两国网络结构存在显著差异：埃塞俄比亚网络规模更大（202节点/333连接），但密度（0.02）低于马达加斯加（85节点/222连接，密度0.06）。政府实体在两国网络中占比最高（埃塞50%/马达35.3%），但核心驱动力截然不同——埃塞由研究机构/大学主导（度中心性6.16），马达加斯加则由国际非政府组织掌控（度中心性8.25）。

网络中心性与影响力
特征向量中心性分析显示，埃塞俄比亚的知识机构（0.209）和多边合作组织（0.148）构成影响力核心，而马达加斯加呈现国际非政府组织（0.427）的绝对优势。这种差异反映了两国FLR的驱动范式：埃塞形成"知识-政策"传导模式，马达加斯加则建立"资金-项目"执行体系。

ERGM模型结果
制度邻近性在两国均显著影响网络形成（埃塞β=0.656*/马达β=0.465*），但组织邻近性无统计学意义。埃塞网络更具包容性（本地社区连接几率1.010*），而马达加斯加仅政府（β=0.355）和国际非政府组织（β=1.921*）占据优势。两国均存在显著的聚类效应（GWESP：埃塞0.406*/马达1.731*）和反优先连接现象（GWD：埃塞-1.185*/马达-2.005*），表明网络同时存在"强强联合"和"弱弱相吸"的双重特征。

研究结论揭示了FLR治理的二元驱动模型：制度邻近性作为"隐形架构"塑造网络基础，而知识或资金的非对称分布决定网络演化路径。埃塞俄比亚的包容性网络得益于其强大的高等教育体系，形成知识扩散的"良性循环"；马达加斯加则因依赖外部资金，形成国际非政府组织主导的"中心-边缘"结构。值得注意的是，两国网络均表现出高度合作性（triadic closure效应显著），但集中化结构可能抑制创新——这一发现为"邻近性悖论"提供了新证据。

该研究的现实意义在于提出了FLR治理的"双轨优化"策略：在知识驱动型网络中需加强资金渠道建设（如建立生态修复基金），在资金驱动型网络中应强化本地能力建设（如设立社区科研岗位）。研究团队特别强调，单纯的资金投入或知识传播都不足以确保FLR成功，必须通过制度设计促进两类资源的耦合流动。这些发现为《联合国生态系统恢复十年》计划提供了关键的实施框架，也为发展中国家平衡生态修复与社区发展提供了范式参考。