Исследование определяет оптимальные условия и ошибки, влияющие на успех коллективных экологических действий

Ученые из Университета штата Мичиган (MSU) установили, что существует оптимальный размер группы для наиболее эффективных коллективных действий по защите окружающей среды. Они также выявили, как поведение участников может как улучшить плохую политику, так и снизить эффективность хорошей. Работа опубликована на этой неделе в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Исследование особенно важно в условиях растущей взаимозависимости мира для решения глобальных проблем, таких как изменение климата и охрана природы, где усилий одного человека или страны недостаточно. Ученые изучали, как группы в заповеднике Волон участвовали в масштабной китайской Программе охраны естественных лесов. Эта программа платит всем 1100 местным домохозяйствам за мониторинг леса для обеспечения запрета на вырубку. Поскольку именно местные жители часто вырубают деревья на дрова и строительство, их вовлечение считается лучшим способом восстановления лесного покрова в этом районе — биоразнообразном hotspot'е, являющемся домом для исчезающих больших панд.

Исследование впервые протестировало и количественно оценило нелинейную взаимосвязь, которую предполагала Элинор Остром, лауреат Нобелевской премии по экономике за анализ управления общими ресурсами. Ученые обнаружили, что в слишком больших группах "безбилетники" (free riders), уклоняющиеся от обязанностей, снижают эффективность. В слишком малых группах участники могут быть перегружены. Обе эти силы снижают результативность. Авторы нашли "золотую середину" — оптимальный размер группы, при котором леса Волон восстанавливались с наилучшей скоростью.

"Групповой размер имеет значение — и ответ находится посередине", — отметил Цзяньгуо "Джек" Лю, занимающий кафедру устойчивого развития Рэйчел Карсон в MSU. У Ву Яна, докторанта MSU, и его коллег получилось совместить аргументы сторонников как больших, так и малых групп, показав, что оба подхода могут быть верны до определенного предела.