Copyright notice

9 

D I V E R S I T Y   A N D   S T R U C T U R E D   I N T E R A C T I O N S  

gists, and others interested in how institutions affect the incentives con-

fronting individuals and their resultant behavior.

4 

During the time since 

this publication, the framework has been developed further

5 

and applied 

to analyze a diversity of empirical settings. These include: 

•  the study of land boards in Botswana (Wynne 1989); 

•  the impact of institutions on creating effective monitoring and evaluations 

in government development projects (Gordillo and Andersson 2004); 

•  the  incentives  of  operators  and  state  government  regarding  coal  roads  in 

Kentucky (Oakerson 1981); 

•  the evolution of coffee cooperatives in Cameroon (Walker 1998); 

•  the causes and effects of property-right changes among the Maasai of Kenya 

(Mwangi 2003); 

•  the performance of housing condominiums in Korea (J. Choe 1992); 

•  the regulation of the phone industry in the United States (Schaaf 1989); 

•  the  effect  of  rules  on  the  outcomes  of  common-pool  resource  settings 

throughout the world (Oakerson 1992; Blomquist 1992; E. Ostrom 1990, 

1992b; Agrawal 1999; Schlager 1994, 2004; Tang 1992; E. Ostrom, Gard-

ner, and Walker 1994; Lam 1998; de Castro 2000; Dolsˇak 2000; Futemma 

2000; Yandle 2001; Gibson, McKean, and Ostrom 2000); 

•  a comparison of nonprofit, for profit, and government day-care centers (Bus-

house 1999); 

•  the impact of decentralization on forest governance in Bolivia (Andersson 

2002, 2004); 

•  the evolution of banking reform in the United States (Polski 2003); and 

•  the effect of incentives on donor and recipient behavior related to interna-

tional aid (Gibson, Anderson et al. 2005). 

Our  confidence  in  the  usefulness  of  the  IAD  framework  has  grown 

steadily in light of the wide diversity of empirical settings where it has 

helped  colleagues  identify  the  key  variables  to  undertake  a  systematic 

analysis  of  the  structure  of  the  situations  that  individuals  faced  and 

how  rules,  the  nature  of  the  events  involved,  and  community  affected 

these situations over time. What is certainly true is that the number of 

specific  variables  involved  in  each  of  these  empirical  studies  is  very 

large. The specific values of variables involved in any one study (or one 

location in a study) differ from the specific values of variables involved in 

another study. 

The problem of many variables, and potentially few instances of any 

one combination of these variables, has been recognized by other scholars 

as one of the perplexing problems haunting systematic empirical testing 

of social science theories. James Coleman (1964, 516–19) referred to the 

development and testing of “sometimes true theories,” by which he meant 

that explanations were likely to hold under specific conditions and not 

---

10 

C H A P T E R   O N E  

under others. If a small number of conditions were identified, sometimes 

true theories would not present a major problem for the social sciences. 

Rigorous analysis of many important questions, however, does eventu-

ally require examining a large number of variables. Viewing macropoliti-

cal  orders  in  developed  Western  societies,  for  example,  Fritz  Scharpf 

(1997, 22) points out that the national institutional settings “known to 

affect policy processes can be described as being either unitary or federal, 

parliamentary or presidential, have two- or multi-party systems in which 

interactions are competitive or consociational, and with pluralist or neo-

corporatist systems of interest intermediation.” Each one of the five vari-

ables can exist in one or the other “setting” independently of the other 

four variables. And, to make it worse, there may be variables related to 

the particular policy area—such as banking, environmental policy, or edu-

cation—that  may  also  change.  “For  comparative  policy  research,  this 

means that the potential number of different constellations of situational 

and institutional factors will be extremely large—so large, in fact, that it 

is rather unlikely that exactly the same factor combination will appear in 

many  empirical  cases”  (23).  A  similar  level  of  complexity  exists  when 

analyzing factors affecting the performance of city-county consolidation 

efforts (Carr and Feiock 2004). 

Hammond and Butler (2003) have illustrated this problem clearly in 

their critique of the work of some institutional theorists who have made 

overly strong claims for the overarching differences between parliamen-

tary and presidential systems. Presidential systems—according to Burns 

(1963), Sundquist (1968), and Valenzuela (1993)—are thought to slow, if 

not halt, policy change and lead to obstruction, frustration, and deadlock 

interspersed with occasional bursts of change when a president faces both 

houses of Congress dominated by his own party. Hammond and Butler 

carefully analyze the interaction between rules and the preference profiles 

that may exist in five variations of institutional rules. They conclude “that 

considering institutional rules alone provides an inadequate guide to the 

behavior of any system” (Hammond and Butler 2003, 183). 

As Marwell and Oliver (1993, 25) put it, the “predictions that we can 

validly generate must be complex, interactive and conditional.” And, we 

can hope that some changes in a component are neutral—or have no im-

pact on outcomes—in at least some settings (as biologists are now learn-

ing  about  in  regard  to  genotypes;  see  Gavrilets  2003).  While  verifying 

the empirical warrantability of precise predictions has been the guiding 

standard  for  much  of  the  work  in  political  economy,  we  may  have  to 

be satisfied with an understanding of the complexity of structures and a 

capacity to expect a broad pattern of outcomes from a structure rather 

than  a  precise  point  prediction.  An  outcome  consistent  with  a  pattern 

---