ABSTRACT

This paper explores why certain IOs officially categorize their member-states while others do not. It also examines the specific problems that categorization mechanisms are intended to solve. Building on theories of rational design, I argue that categorization is intended to provide a solution to cooperation problems in IOs and assist in preventing possible defections of participating member-states. I hypothesize that categorization is more likely to be incorporated and employed in IOs with heterogeneous membership in terms of capabilities and/or preferences; in IOs that deal with issues characterized by high levels of uncertainty about the state of the world; and in IOs that require deep cooperation and therefore are highly institutionalized. To test these hypotheses, I created a new dataset on categorization, encompassing information on 156 IOs established between 1868 and 2015 and ranging across 12 issue-areas. A multivariate logistic regression with robust standard errors is used to estimate the empirical relationships between the variables. This study finds that IOs may consider categorization as a proper alternative to other solutions, such as exclusion, for problems that stem from divergent power distributions; it assists in lowering states’ uncertainties about the consequences of cooperation, as it clarifies current and future distribution of possible costs and benefits; and, it assists in minimizing the compliance costs of less powerful participant-states.

摘要

本文探讨了为什么某些IO正式将其成员国分类，而其他IO则没有。它还检查了分类机制要解决的特定问题。我认为，在合理设计的理论基础上，分类旨在为IO中的合作问题提供解决方案，并有助于防止参与成员国的可能背叛。我假设在功能和/或偏好方面，分类更可能被包含在具有不同成员资格的IO中并采用。在处理以世界状况的高度不确定性为特征的IO中；在需要深入合作并因此高度制度化的IO中。为了检验这些假设，我创建了一个新的分类数据集，涵盖1868年至2015年建立的156个IO的信息，涵盖12个发行区域。具有鲁棒标准误差的多元逻辑回归用于估计变量之间的经验关系。这项研究发现，对于因电源分配不同而产生的问题，IO可以将分类视为其他解决方案（例如排除）的适当替代方案。它阐明了当前和未来可能产生的成本和收益的分配情况，有助于降低各州对合作后果的不确定性；并且，它有助于最小化实力较弱的参与者国家的合规成本。具有鲁棒标准误差的多元逻辑回归用于估计变量之间的经验关系。这项研究发现，对于因电源分配不同而产生的问题，IO可以将分类视为其他解决方案（例如排除）的适当替代方案。它阐明了当前和未来可能产生的成本和收益的分配情况，有助于降低各州对合作后果的不确定性；并且，它有助于最小化实力较弱的参与者国家的合规成本。具有鲁棒标准误差的多元逻辑回归用于估计变量之间的经验关系。这项研究发现，对于因电源分配不同而产生的问题，IO可以将分类视为其他解决方案（例如排除）的适当替代方案。它阐明了当前和未来可能产生的成本和收益的分配情况，有助于降低各州对合作后果的不确定性；并且，它有助于最小化实力较弱的参与者国家的合规成本。因为它阐明了当前和未来可能产生的成本和收益的分配；并且，它有助于最小化实力较弱的参与者国家的合规成本。因为它阐明了当前和未来可能产生的成本和收益的分配；并且，它有助于最小化实力较弱的参与者国家的合规成本。