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Functional interrelations of governance elements and their effects on tropical deforestation - combining qualitative and quantitative approaches

dc.contributor.advisorGiessen, Lukas Prof. Dr.
dc.contributor.authorFischer, Richard
dc.date.accessioned2021-01-07T07:37:14Z
dc.date.available2021-01-07T07:37:14Z
dc.date.issued2021-01-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/21.11130/00-1735-0000-0005-1539-4
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-8374
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc634de
dc.titleFunctional interrelations of governance elements and their effects on tropical deforestation - combining qualitative and quantitative approachesde
dc.typedoctoralThesisde
dc.contributor.refereeGiessen, Lukas Prof. Dr.
dc.date.examination2020-11-20
dc.description.abstractgerDie Waldfläche nimmt v.a.in den Tropen weltweit weiter ab, obwohl sich die Nettoentwaldung verlangsamt hat. Die Entwaldung betrug in den 1990er Jahren 7,8 Mio ha pro Jahr und 4,7 Mio ha in den Jahren 2015 bis 2020. Governance gewinnt zunehmend Bedeutung als Maßnahme um den Entwaldungstrend in den Tropen zu stoppen und umzukehren. Dabei bleibt die sog. „good governance“ ein normatives, breit gefasstes und oftmals unspezifisches Konzept, das vielfältige Elemente und implizite Wertvorstellungen beinhaltet. Über die relative Bedeutung der einzelnen Governanceelemente ist wenig bekannt. Es fehlt an Wissen über ihre wechselseitigen Abhängigkeiten und zu Auswirkungen der einzelnen Governanceelemente auf Entwaldung. Bislang stützt sich die Forschung stark auf qualitative Ansätze. Die vorliegende Arbeit hat drei Ziele: (i) die Entwicklung und Umsetzung von qualitativ und quantitativ gemischten Methoden der Governanceforschung, (ii) die Analyse von funktionalen Beziehungen zwischen Governanceelementen mit quantitativen Daten, (iii) die Quantifizierung der Wirkung von Governanceelementen auf tropische Entwaldung. Im Rahmen der Studie wird eine Inhaltsanalyse mit quantitativer Bewertung als neue Methode entwickelt. Diese Methode wird in einer Literaturstudie angewendet, die sich auf 28 wissenschaftlich begutachtete Veröffentlichungen stützt. Bei der Methode werden Governanceelemente gemäß des Leitfadens des World Resource Institutes klassifiziert. Auswirkungen der einzelnen Elemente auf Entwaldung werden mittels einer Likertskala quantifiziert. Als zweite Methode werden im Rahmen der Studie harmonisierte Governanceerhebungen auf Landschaftsebene entwickelt. Die Methode wird in Forschungsgebieten in Ecuador, Sambia und den Philippinen auf einer Gesamtfläche von ca. 500 000 ha angewendet. Beide Methoden verbinden qualitative und quantitative Komponenten und sind auf operationaler Ebene einsetzbar. Hauptkomponentenanalysen (PCA) werden angewandt, um funktionalen Beziehungen zwischen Governanceelementen zu analysieren. Die Ergebnisse zeigen zwei Hauptmechanismen. Es wird erstens deutlich, dass alle Governanceelemente auf den ersten Achsen der PCAs gemeinsam positiv laden. Governanceelemente funktionieren somit synchron. Sie sind Ausdruck desselben zugrundeliegenden Mechanismus. Zweitens wird für die Daten der Literaturstudie gezeigt, dass sich „structure“ und „agency“ basierte Elemente auf speziellen Achsen der PCA sortieren. Die „structure“ und „agency“ relevanten Achsen der PCA erklären 38% der Varianz. Erstmalig wird damit die Funktion von Governance basierend auf empirischen Daten mit dem „structure - agency“ Konzept beschrieben. Allerdings wird dieser Mechanismus in den Daten aus den Projektlandschaften nicht sichtbar. Statt dessen sind hier länderspezifische Elemente von Bedeutung. Entwaldungseffekte werden mit den Governancedaten aus Ecuador und Sambia analysiert. Dazu werden multiple Regressionsanalysen eingesetzt. Entwaldung wird mit Satellitenbildern ermittelt und dient als Zielvariable. Daten zu Treibern der Entwaldung wurden in den Landschaften zusätzlich erfasst und dienen zusammen mit Governancedaten als erklärende Variablen. Je nach Modell und Datensatz können ca. 50% der Entwaldung statistisch erklärt werden. Direkte Treiber, wie Landwirtschaft und Infrastruktur erklärten die Hauptanteile der Entwaldung. Allerdings zeigt sich auch ein zusätzlicher positiver Effekt durch einzelne länderweise unterschiedliche Governanceelemente. Die Studie folgert, dass gemischte qualitative und quantitative Forschungsansätze in der Governanceforschung verstärkt angewendet werden sollten. Durch quantitative Transformation kann Wissen aus einer Vielzahl von Einzelveröffentlichungen generalisiert werden. Bestehende Studien werden dadurch neu in Wert gesetzt und sollten berücksichtigt werden bevor neue Feldforschung implementiert wird. Allerdings erfordern neue politische und wissenschaftliche Fragen auch neue Forschungsaktivitäten vor Ort. Diese sollten sich auf harmonisierte Ansätze stützen, so wie sie z.B. im Rahmen dieser Arbeit entwickelt und vorgestellt werden. Die synchrone Funktion der verschiedenen Governanceelemente liefert Erkenntnisse für Entwicklungsarbeit und –politik. Die einheitlich positiven Ladungen der Governanceelemente auf den Hauptachsen der PCAs legen nahe, dass sich Entwicklungsarbeit auf ausgewählte wichtige Elemente konzentrieren kann. In wieweit sich darüber hinaus Synergien zwischen den Elementen ergeben, muss weiter erforscht werden. Der „structure – agency“ Ansatz kann die Auswahl geeigneter Governanceelemente unterstützen. Die Studie zeigt, dass beide Aspekte wichtig sind und sich ergänzen. Der REDD+ Ansatz ist ein Beispiel dafür. Er zeigt, dass sowohl strukturbasierte Maßnahmen - im Rahmen der sog. „readiness“ Phase, als auch „agency“ basierte Anreize - durch ergebnisbasierte Zahlungen, erforderlich sind. Der „structure – agency“ Dualismus war nur auf der pan-tropischen Ebene der Literaturstudie sichtbar. Das kann darauf hindeuten, dass die Landschaftsebene nicht ausreicht, um alle Governanceaspekte zu bearbeiten. Governance muss stattdessen die internationale, die nationale und die lokalen Ebene berücksichtigen. Im Vergleich zu Governance Maßnahmen hatten direkte Entwaldungstreiber wie Landwirtschaft und Infrastrukturmaßnahmen stärkere Auswirkungen auf die Entwaldung. Governance Maßnahmen alleine können daher die direkten Treiber nicht kompensieren. Allerdings bleibt es fraglich, ob die Arbeit an direkten Treibern ohne begleitende Governance Maßnahmen erfolgreich sein kann. Im Gegensatz zum normativen „good governance“ Ansatz untersucht die analytische Studie Ursache - Wirkungszusammenhänge. Sie ist ergebnisorientiert. Maßnahmen, die auf solch einem Ansatz basieren, können sich auf gemeinsam vereinbarte Ziele stützen, anstatt auf implizite Wertvorstellungen. Dies kann Entwicklungszusammenarbeit erleichtern, denn v.a. informelle Wertvorstellungen unterscheiden sich oft zwischen unterschiedlichen Akteuren.de
dc.description.abstractengThe global rate of annual net forest loss has slowed from 7.8 mio hectares in the 1990s to 4.7 mio hectares between 2015 and 2020. Nevertheless, the area of the world’s forests continues to decrease specifically in the tropics. Improved governance has come into the focus as a means to help reversing trends of tropical deforestation. Yet, “good governance” remains a normative, broad and often unspecified concept consisting of a wide range of elements and implicit value judgements. Specific knowledge is missing on the relative importance of single governance elements, on their interdependencies and their specific effects on deforestation. Forest governance research to date has a strong focus on qualitative approaches. This study aims to (i) elaborate on and implement mixed methods for forest governance measurements, (ii) determine functional relationships between forest governance elements based on quantitative data, and to (iii) substantiate and quantify governance effects on tropical deforestation. The presented research develops a new method called quantitative content analysis with standardized scores. The method is applied in a literature review comprising 28 reviewed publications. This review classifies governance elements based on the framework of the World Resource Institute. It quantifies effects on deforestation for single elements by Likert scores. In addition, this study presents a harmonized landscape level governance assessment methodology which is developed and implemented in research areas covering approximately 500,000 hectares in Ecuador, Zambia and the Philippines. Both methods combine qualitative and quantitative approaches and are shown to be applicable and operational. In order to analyze functional relationships between governance elements, principal component analysis (PCA) is applied to all data sets. The results show two general main mechanisms. Firstly, there is a joint positive loading of governance elements on the first principal component for all data sets. Governance elements thus function synchronously. They are expressions of a similar underlying mechanism. Secondly, results show that for the review data structural and agency related governance elements are grouped on specific principal components. These components together describe 38% of the variation of governance elements. For the first time, governance functioning is described by these two aspects based on an empirical data set. However, for neither of the landscape level data sets such a functional structure - agency description is possible. Instead, country specific governance elements have major importance in the landscape level data sets. Effects of governance on deforestation are analyzed by multiple regression analysis for the data sets from Ecuador and Zambia. Deforestation rates are calculated based on satellite data and are used as target variable. In addition to governance elements, context data on deforestation drivers are assessed in the landscapes and used as explanatory variables. The different models explain approx. 50% of the variation in deforestation. Direct drivers such as agriculture and infrastructure explain largest shares of deforestation. However, an additional positive effect of single, country specific governance elements can be substantiated. The study concludes that for forest governance research mixed method approaches need stronger consideration. Data transformation into quantitative scores enables generalization of knowledge based on a multitude of case studies. Existing studies thus gain added value and should be considered before new field research is implemented. New policy requirements and research questions, however, will necessitate new field studies. These studies need to rely on harmonized approaches to which this study makes an important contribution. The synchronous function of different governance elements is encouraging for development work and policy. The joint positive loading of governance elements on the first principal components can motivate to concentrate on governance core features that are relevant in the specific context. Possible synergies between governance elements need to be further researched. The structure - agency approach can help to select relevant elements. The study shows that both, structure and agency aspects need to be considered. The REDD+ approach is a prominent example for this. Within REDD+, structural measures - in so-called readiness phases, as well as agency related incentives - through so-called results based payments need to complement each other. The structure - agency dualism only became visible within the pan tropical review data set. This can imply that the landscape level is not sufficient to tackle governance issues. Multilevel governance is obviously required spanning from international, to national and local levels. Direct deforestation drivers like agriculture and infrastructure had stronger effects on deforestation as compared to governance measures, which are regarded as underlying factor. A governance focus alone can thus not compensate effects of direct drivers. However, without governance measures work on direct drivers may not be successful. Compared to a normative “good” governance approach, the presented analytical approach explores causalities. It is outcome oriented. Based on such an approach, measures can rely on jointly agreed aims instead of input and value oriented principles. This can facilitate development work, because specifically the informal values often differ between actors.de
dc.contributor.coRefereePaul, Carola Prof. Dr.
dc.subject.engGovernancede
dc.subject.engDeforestationde
dc.subject.engPrincipal Component Analysisde
dc.subject.engMultiple linear regressionde
dc.subject.engEcuadorde
dc.subject.engZambiade
dc.subject.engThe Philippinesde
dc.subject.engForestde
dc.subject.engTropicsde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-21.11130/00-1735-0000-0005-1539-4-2
dc.affiliation.instituteFakultät für Forstwissenschaften und Waldökologiede
dc.subject.gokfullForstwirtschaft (PPN621305413)de
dc.identifier.ppn1744211205


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