環境規制能否促進城市綠色創新?

鄒偉勇

(上海大學 經濟學院,上海 200444)

引 言

改革開放以來,我國快速推進工業化進程,取得了舉世矚目的成就。但經濟的快速增長也帶來了一定的環境污染,根據《2018年全球環境績效指數》,中國空氣質量在參評的180個國家和地區中位居倒數第4名,PM2.5等多項空氣質量指標與國際排放標準存在一定差距。聚焦生態環境保護、推動經濟社會可持續發展是中國式現代化應有之義。近年來,政府不斷完善環境政策,推進生態文明建設,努力將外延式增長轉變為內涵式增長。制定環境政策有利于改善生態環境,但監管也可能導致地方政府激勵扭曲。在以經濟增長為核心的“官員晉升”考核機制驅動下,地方政府為吸引資本和生產要素流入可能會降低環境標準,導致“逐底競爭”(劉華軍 等,2019)。在新發展理念指引下,各地方政府政績考核中納入了環境質量指標。綠色創新作為環境監管與可持續發展的重要銜接點,已成為經濟高質量發展的重要考量內容(余東華 等,2019)。有別于傳統創新,綠色創新是企業高質量發展的重要措施,通過綠色技術研發和綠色產品生產,企業可以獲得預期的環境和經濟效益(薄文廣 等,2018;張楠 等,2022)。

事實上,環境規制能否促進綠色創新仍存在不少爭議,主要有“制約論”和“波特假說”兩種觀點。以新古典學派為代表的“制約論”認為,環境規制會降低生產者競爭力,提高生產者經營成本,降低生產者積極參與綠色創新研發活動的概率。這種觀點也被稱為“合規成本理論”,不少學者圍繞該理論尋找了一系列的經驗證據(李青原 等,2020)。然而,“波特假說”創造性地提出,嚴格但合理的環境規制標準可以促進生產者創新。庇古稅、排污許可證等行政措施促使生產者內部化外部不經濟行為,產生“創新補償”效應以抵消合規成本影響,激勵生產者參與綠色創新研發活動(Porter et al,1995)。后續的研究中,有較多學者圍繞“波特假說”進行一系列的理論與經驗探索(王馨 等,2021)。那么,環境規制對綠色創新是否產生顯著影響?區域間存在異質性情況,環境政策如何因地制宜地實施?現有文獻對該問題的內在作用機制探討仍有不足之處,厘清上述問題,將為中國實施環境政策以促進綠色創新發展提供經驗啟示。

既有文獻為本研究奠定了理論基礎,并提供了邏輯起點。本文可能的邊際貢獻如下:一是囿于城市面板數據可得性問題,相關文獻較少地從城市層面進行探討。本文從城市的視角深入研究該問題,結合《政府工作報告》和國際專利分類清單等研究資料,科學衡量城市層面環境規制強度與綠色創新水平。二是以靜態模型作為基準模型,并運用動態模型考察研究結論的長期適用性,豐富現有文獻的經驗證據。選取合適的工具變量,緩解模型互為因果和遺漏變量導致的內生性問題;運用空間計量模型,考察環境規制的城市綠色創新效應是否具有空間溢出效應。進一步強化異質性探討,回答環境政策如何因地制宜實施的問題。三是現有文獻對該問題的內在機制研究仍有待深入討論,本研究通過引入傳導機制模型和調節機制模型,以人力資本作為傳導機制變量,市場化水平和財政研發支出作為調節機制變量,進一步完善機理分析。

一、研究機制與理論假說

環境規制有利于促進綠色創新,不僅源于創新補償效應可以抵消合規成本,還源于節約經營成本、維持市場競爭優勢和承擔社會責任。首先,在節約成本上,企業不遵守環境規制的代價是高昂的。為避免由于高強度環境規制引起經營成本的增加,企業傾向做出改變,參與綠色工藝改進和技術研發活動(李春發 等,2021)。其次,在市場競爭上,企業面臨環境法規的強制壓力、客戶和供應商等利益相關者的規范壓力以及維持其市場份額的競爭壓力等三類外部環境壓力(Cai et al,2018)。在壓力作用下,環境規制強度的提升將促使企業接受新思想,產品質量和環境績效得到提高,獲得市場競爭優勢。最后,在承擔社會責任上,企業為滿足消費者和政府的環保需求進行轉型,有利于企業獲得社會責任感,樹立良好的環保形象(趙愛武 等,2018)。

據此,提出本文理論假說1:環境規制可以提高城市綠色創新水平。

企業追求合規的行為取決于對外部知識的理解、吸收和商業化能力,而綠色創新行為增加組織靈活度以適應高強度的環境規制壓力(Leblebici et al,1991)。環境監管是影響企業綠色創新的重要因素,環境執法不嚴格的地方容易成為企業的排污天堂。根據“波特假說”與“制約論”,提升環境規制強度有利于倒逼企業選擇綠色創新策略,實現清潔生產,增強市場競爭力;而環境規制強度過大會產生較大的合規成本壓力,則不利于企業進行綠色創新(Wang et al,2019)。因此,環境政策實施的力度需要把握適度原則。高綠色創新水平城市的企業擁有更優的綠色吸收能力,有機會獲得政府給予更多的稅收優惠待遇。適度提升環境規制強度將激勵企業提高綠色創新投入,推動城市綠色轉型(王娟茹 等,2018)。低綠色創新水平城市的企業難以識別、評估和利用新的市場機會,適度寬松的環境規制能夠減少企業的合規成本,激發企業綠色創新活力,企業將更有意愿增加綠色創新投入,有利于城市綠色創新發展(Shen et al,2019)。

據此,提出本文理論假說2:在低環境規制強度城市和高綠色創新水平城市,適度提升環境規制強度有利于提升城市綠色創新水平。

在環境政策的壓力下,城市中的企業將主動采取創新措施應對環境挑戰。企業通過綠色績效管理和薪酬管理整合生產資源,培養內部員工和引進創新型人才,鼓勵員工產生新的想法和行動,有效提升組織人力資本水平(Ma et al,2019)。經過綠色培訓和教育的員工有助于生產中提高綠色供應鏈管理水平,降低組織經營成本。高人力資本水平城市傾向使用綠色技術,引導產業綠色轉型而有效地規避“資源詛咒”(潘楚林 等,2016)。高人力資本水平城市不僅有更強的技術吸引和擴散能力,還能推動新技術的應用和推廣,而且具備有利條件激勵人們接受環保理念和遵守環境法規(Bano et al,2018)。

據此,提出本文理論假說3:環境規制可以通過提升人力資本水平進而提高城市綠色創新水平。

市場機制能激發生產者的積極性,價格可以合理地反映資源稀缺性和產品供需情況,為生產配置提供合理指導。有效的市場促進跨區域競爭與合作,不僅能減少重復建設,還能通過兼并、收購和開拓新市場形成規模經濟(Chen et al,2021)。生產者“以新求生”離開舒適區并提供新技術和產品,通過提高綠色技術改善經營業績。以市場為基礎的環保制度,如排污費、環境補貼、排放交易等環境政策,可以很好地將環境污染外部性內部化。通過降低邊際污染治理成本,企業獲得更多污染減排的激勵補償(Liao,2018)。相反,在不健全的市場機制下,產權不明確容易導致尋租和機會主義等行為,不利于城市綠色創新水平提升(Pan et al,2019)。

據此,提出本文理論假說4:較高的市場化發展程度可以強化環境規制對城市綠色創新水平的促進作用。

綠色創新是一種主動型的投資方式,具有投資周期長、資源投入大的特征。由于市場需求波動、關鍵技術人才變動和資金供給不足等原因,企業往往承擔較大的綠色創新投入風險。若在綠色生產活動中付出努力但不能獲得相應回報,企業則缺乏綠色創新投入的動力。不健全的市場定價體系容易產生“搭便車”行為傾向,僅靠市場的調節作用不足以促使城市綠色創新水平達到社會最優(Wang et al,2018)。財政研發支出對生產部門的研發活動產生積極影響,高效的公共研發系統能夠更合理地運用私人研發資金,對城市綠色創新活動起著重要的作用。財政研發支出向市場發出信號,引導社會參與城市綠色創新活動,并為相關生產者緩解資金不足等問題,降低綠色研發成本和風險(Yi et al,2020)。

據此,提出本文理論假說5:較高的財政研發支出可以強化環境規制對城市綠色創新水平的促進作用。

二、研究設計

(一)模型構建

為考察環境規制對城市綠色創新水平的影響,本文構建如下基準回歸模型:

lnGIit=α1+β1lnREGit+δ1lnXit+ui+vt+εit

(1)

其中,lnGIit為被解釋變量,表示第i個城市t年的綠色創新水平。lnREGit為核心解釋變量,表示第i個城市t年的環境規制強度,β1為本研究關注核心解釋變量的估計系數。lnXit表示控制變量,本文選取人口密度水平、基礎設施建設、外商投資水平和金融發展水平等控制變量。μi和vt為個體和時間固定效應,εit為殘差項。

(二)指標選取

1.被解釋變量

城市綠色創新水平(lnGI)。綠色創新是指“無公害化”“少公害化”的綠色技術,通過節約資源、降低能耗和減少環境污染排放以達到改善環境質量的目標。2010年世界知識產權組織(WIPO)推出便于檢索環境友好型技術的國際專利分類綠色清單①,該檢索條目依據《聯合國氣候變化框架公約》對綠色專利申請數分為能源節約類、替代能源生產類、交通運輸類、廢棄物管理類、行政監管與設計類、核電類和農林類七類。本研究根據上述劃分依據,結合國家知識產權局專利分類號IPC信息進行匹配識別與核算,整理為衡量城市綠色創新水平的代理指標(陶峰 等,2021)。

2.核心解釋變量

環境規制強度(lnREG)。目前,學界主要采用治污投資成本、污染物排放強度、污染稅率和環保人員數等衡量環境規制強度。但上述方法僅反映政府治理環境的某方面,難以度量政府環境治理政策的全貌。為此,借鑒Chen等(2018)方法,選取各地級市《政府工作報告》中與環境相關詞匯頻數作為環境規制的代理變量。本研究采用Python軟件并手工整理地方政府工作報告中與環境相關的詞匯,檢索相關的詞頻有:生態、環保、環境保護、減排、排污、空氣、綠色、二氧化碳、污染、能耗、低碳、化學需氧量、二氧化硫、PM2.5、PM10等十五種。該指標具有更優的適用性,不僅很好地反映政府治理環境政策的全貌,還可以減少由于數據可得性問題的影響,降低傳統方法對環境規制強度測度偏誤。

圖1顯示2000—2019年環境詞頻數和綠色專利申請數的時序特征。環境詞頻數從2000年的287增長至2019年10464,年均增長率為25.12%。綠色專利申請數從2000年8058件增長至2019年的454224件,年均增長率為24.21%。環境相關詞頻數與城市綠色專利申請數具有相似的增長趨勢,呈正相關關系。隨著可持續發展理念深入人心,政府日益重視環保問題,環境規制強度的提升在一定程度上提升城市綠色創新水平。此外,環境詞頻數和綠色專利申請數在期末有增長放緩的跡象,可能的原因是:一是政府完善環境政策體系,適度提高環境規制強度有利于倒逼生產者參與綠色創新活動;二是我國逐步優化綠色專利結構,從重視專利數量向重視專利質量轉變。

圖1 環境詞頻數、綠色專利申請數的時序特征

3.機制變量

本文著重從人力資本的角度考察傳導機制,采用每萬在校大學生人數衡量人力資本(lnEdu)。從市場化水平和政府研發支出兩個角度考察調節機制。采用私營和個體就業人數占總就業人數衡量市場化水平(lnMar),采用人均財政科技支出衡量財政研發支出程度(lnPte)。

4.工具變量

本文運用工具變量法緩解模型內生性問題,分別采用環境規制均值(lnPREG)、降水量(lnRain)、空氣流通系數(lnVC)等作為環境規制的工具變量,工具變量的選擇依據詳見下文內生性分析部分。

5.控制變量

為更加準確評估環境規制的城市綠色創新效應,需要控制對城市綠色創新產生影響的因素。本文選取的控制變量如下:(1)人口密度水平(lnPop),用人口數除以行政區域面積衡量。(2)基礎設施建設(lnInstra),用公路里程衡量。(3)外商投資水平(lnFdi),根據匯率將實際利用外資Fdi換算成人民幣價格,再計算Fdi占GDP比重衡量。(4)金融發展水平(lnFin),用金融機構各項存貸款余額占GDP比重表示。

(三)數據來源

鑒于吐魯番市、林芝市等城市缺失數據,故將其從樣本剔除,最終選取2000—2019年中國285個城市共5700個樣本數據。其中,城市綠色專利申請數來源于國家知識產權局以及國際專利綠色分類清單的標準匹配得出;環境規制數據來源于各地方《政府工作報告》;工具變量中的降水量來源于中國氣象局氣象科學數據共享平臺;空氣流通系數基于歐洲天氣預報中心公布的ERA-Interim氣象數據庫。其余指標來自《中國城市統計年鑒》。此外,為減少數據異方差問題,樣本數據均取對數作處理;部分缺失值則采用移動平均法等方法補齊數據。表1所示為主要變量的描述性統計。

表1 主要變量描述性統計

三、回歸結果分析

(一)基準回歸

表2報告了基準回歸結果,(1)～(3)列為靜態面板模型,(4)～(6)列為納入滯后一期被解釋變量的動態面板模型,以檢驗研究結論是否具有長期穩健性。所有模型均引入城市和時間的固定效應。結果顯示:短期內,lnREG的估計系數分別為0.2330、0.1564和0.0193,且分別通過1%、5%和10%的顯著性水平檢驗。這意味著環境規制對城市綠色創新的促進作用在短期內是成立的。長期看,lnREG的估計系數分別為0.0802、0.0368和0.0171,且分別通過1%、1%和10%的顯著性水平檢驗,說明環境規制對城市綠色創新具有顯著持續的正向影響。無論是短期還是長期,環境規制始終有利于促進城市綠色創新發展,假說1得到了驗證。此外,L.lnGI的估計系數分別為0.7385、0.8941和0.5021,且均通過1%顯著性水平檢驗。這表明前期城市綠色創新水平對當期城市綠色創新水平具有顯著的促進作用,城市綠色創新呈現“滾雪球”的動態影響效應。

表2 基準回歸模型結果

(二)內生性檢驗

由于城市綠色創新水平也會影響地方政府環境政策的制定,計量模型存在互為因果導致的內生性問題。同時,模型也可能存在遺漏變量的問題,導致估計結果偏誤。借鑒Hering等(2014)的方法,本研究選取環境規制平均水平、降水量和空氣流通系數②作為環境規制的工具變量,以緩解模型內生性問題。在環境規制平均水平的選擇上,不同城市的環境規制平均值并不直接受到單個生產者行為影響,而環境規制的平均水平卻與解釋變量存在相關關系。降水量作為環境規制的工具變量,主要是由于降水有利于降低城市空氣污染程度,減少污染擴散蔓延;同時降水屬于自然現象,具有明顯的外生性,其對城市綠色創新的作用僅通過環境規制來實現?？諝饬魍ㄏ到y作為環境規制的工具變量,是源于空氣流通系數僅取決于區域的氣候條件等自然現象,空氣流通系數較低的城市傾向于執行嚴格的環境規制政策?？諝饬魍ㄏ禂党绊懎h境規制程度外,與城市綠色創新水平之間并不存在其他作用機制。因此,上述工具變量的選取均符合相關性與外生性假設要求。此外,由于環境規制平均值是截面數據形式,需要進一步處理成面板數據。借鑒Nunn等(2014)方法,本文引入每一年的時間虛擬變量與截面工具變量的交互項構建面板工具變量。

表3報告了兩階段最小二乘法的回歸結果。(1)～(3)列分別以環境規制平均值(lnPREG)、降水量(lnRain)和空氣流通系數(lnVC)等變量作為工具變量的回歸模型。結果顯示,LM統計量的P值均在1%顯著水平上拒絕“工具變量識別不足”的原假設;F統計量大于Stock-Yogo弱識別檢驗10%水平上的臨界值,說明工具變量構造是有效的。lnREG的估計系數分別為0.0831、0.0759和0.0710,且均通過5%的顯著性水平檢驗。這表明在降低模型內生性后,基準回歸結果仍然穩健。

表3 兩階段最小二乘法的估計結果

(三)空間效應檢驗

為加強模型穩健性的考察,并檢驗環境規制是否存在空間計量溢出效應,進一步利用空間模型進行分析?？臻g杜賓模型既考量自變量對因變量的影響情況,也考慮自變量對相鄰地區因變量的影響關系,因此選取空間杜賓模型具有一般性。Hausman檢驗結果在1%顯著水平下拒絕原假設,故選擇固定效應模型更優?？紤]到模型存在遺漏變量問題,因而選擇時間和空間雙固定效應模型,并納入滯后一期被解釋變量以考量動態影響。由于點回歸結果不足以全面評估空間溢出效應,可能導致估計偏誤,故本研究以空間杜賓分解模型作為分析重點。

空間模型分析之前,需要采用莫蘭指數對核心指標進行空間自相關檢驗。從結果可知③,除初始個別年份外,綠色創新、環境規制的全局莫蘭指數均通過了1%的置信水平檢驗,說明兩者整體空間關聯程度較高,可采用空間計量模型做進一步分析。表4報告了動態空間杜賓分解模型結果,其中,(1)～(3)列分別為直接效應模型、間接效應模型和總效應模型。結果顯示,(1)～(2)列lnREG的估計系數分別為0.0462和0.1743,且分別通過1%和5%顯著性水平檢驗。環境規制不僅顯著地促進本地綠色創新水平,而且顯著促進毗鄰地區的城市綠色創新水平,說明環境規制的城市綠色創新效應具有空間溢出作用。隨著生態文明建設逐步推進,政府在環境保護上戰略互動頻繁,有利于城市間綠色創新水平協同發展(李力 等,2021)。此外,模型空間滯后項ρ的估計系數為0.1587,且在1%顯著性水平下顯著。這說明城市綠色創新具有空間溢出效應,即城市綠色創新水平的提升,有利于帶動周邊城市綠色創新發展。

表4 動態空間杜賓分解模型結果

(四)異質性分析

不同城市環境規制強度和城市綠色創新水平存在異質性特征,需考察不同城市的環境規制強度對城市綠色創新水平影響的差異性。為驗證這種差異是否存在,本文以環境規制和城市綠色創新的樣本中位數為劃分依據,研究樣本分別劃分為高、低兩個等級環境規制強度與綠色創新水平。異質性檢驗結果如表5所示。結果顯示,從環境規制強度的分區來看,第(1)列lnREG的估計系數為-0.0028,但不顯著,表明在高環境規制強度城市中,保持適度寬松的環境規制強度有利于提升城市綠色創新水平。第(2)列lnREG的估計系數為0.0268,且通過10%顯著性檢驗。這說明在低環境規制強度城市,政府可以適當提升環境規制強度以促進城市綠色創新水平。從綠色創新水平的分區來看,第(3)列lnREG的估計系數為0.0272,且通過10%顯著性水平檢驗,說明在高綠色創新水平城市中,政府可以適當提升環境規制強度以促進城市綠色創新水平。第(4)列lnREG的估計系數為-0.0964,且通過1%顯著性水平檢驗,表明在低綠色創新水平城市中,保持適度寬松的環境規制強度有利于提升城市綠色創新水平。因此,上述研究結論為假說2提供經驗支持。

表5 異質性檢驗結果

四、進一步分析

為探析環境規制對城市綠色創新的影響機理,本文借鑒溫忠麟等(2014)構建的傳導機制和調節機制模型,識別環境規制對城市綠色創新的影響機理。機制模型構建如下:

Mit=α2+β2lnREGit+ρ2lnXit+ui+vt+εit

(2)

lnGIit=α3+ξ3lnGIit-1+β3lnREGit+ψ3Mit+ρ3lnXit+ui+vt+εit

(3)

lnGIit=α4+ξ4lnGIit-1+β4lnREGit+ω4Modit+ρ4lnXit+μi+νt+εit

(4)

lnGIit=α5+ξ5lnGIit-1+β5lnREGit+ω5Modit+η5lnREGit×Modit+ρ5lnXit+ui+vt+εit

(5)

傳導機制過程如模型(2)和模型(3)所示,調節機制過程為模型(4)和模型(5)所示。其中,Mit為傳導機制變量,本文選取人力資本(lnEduit)作為傳導機制變量;Modit為調節機制變量,本文選取市場化水平(lnMarit)和財政研發支出(lnPteit)作為調節機制變量。

(一)傳導機制檢驗

表6為人力資本的傳導機制模型結果。Sobel檢驗的穩健標準誤為0.1852,檢驗P值小于0.05,說明中介效應成立。第(1)列lnREG的估計系數為0.0236,且通過1%顯著性水平檢驗,說明提升環境規制強度可以提升人力資本水平。第(2)列lnEdu的估計系數為0.0558,且通過1%顯著性水平檢驗,說明提高人力資本水平有利于提升城市綠色創新水平。即人力資本是環境規制提升城市綠色創新水平的重要影響渠道,假說3得到檢驗。環境規制每提升1%個單位,人力資本提升0.0236%個單位,綠色創新提升0.0558%個單位,中介效應占比為7.7011%。環境規制強度趨嚴的條件下,企業更傾向于注重培養綠色創新型人才,人力資本水平的提高為促進城市綠色創新水平提供智力支持(楊明海 等,2021)。

表6 人力資本的傳導機制模型結果

(二)調節機制檢驗

表7報告市場化水平和財政研發支出的調節機制模型結果。第(1)列結果顯示,市場化水平估計系數為0.0782,且通過1%顯著性水平檢驗,說明提高市場化水平有利于提升城市綠色創新水平。第(2)列結果引入環境規制與市場化的交乘項,估計系數為0.0277,且通過1%顯著性水平檢驗,說明市場化水平具有顯著的正向調節作用,即較高的市場化程度強化了環境規制對城市綠色創新的促進作用,假說4得到了驗證。市場化水平高意味著產品市場和要素市場發育程度相對較高。在開放的經濟條件下,市場化程度越高越有利于優化城市資源配置效率,可以運用市場化手段來強化環境規制對城市綠色創新水平的促進作用。

表7 市場化水平和財政研發支出的調節機制模型結果

不少學者認為財政研發支出擠出了生產者投資,不利于提高城市綠色創新水平(王曉珍 等,2017)。但事實是否真的如此?本文進一步估計了財政研發支出在環境規制的綠色創新效應中的調節作用。表7第(3)列結果顯示,lnPte的估計系數為0.3090,且通過1%顯著性水平檢驗,說明財政研發支出有利于提升城市綠色創新水平。第(4)列結果引入環境規制與財政研發支出的交乘項,估計系數為0.0246,且通過1%顯著性水平檢驗,說明財政研發支出具有顯著的正向調節作用。較高的財政研發支出水平強化了環境規制對城市綠色創新水平的促進作用,假說5得到了驗證。政府為生產者提供財政研發補貼支持,如采購先進設備和技術,培養研發人員開展綠色創新活動,可以緩解生產者綠色創新研發的融資約束,有利于提升城市綠色創新水平。

五、結論和政策建議

基于2000—2019年中國285個地級市的面板數據,本文分析了環境規制對城市綠色創新的影響及其機制。研究發現:(1)環境規制對城市綠色創新水平具有顯著且持續的正向影響,該結果在工具變量法和空間杜賓分解模型的檢驗下仍具有穩健性。(2)由于不同城市其環境規制強度和城市綠色創新水平存在異質性特征,環境規制強度對城市綠色創新水平影響存在一定差異。在低環境規制強度城市和高綠色創新水平城市,適度提升環境規制強度有利于促進城市綠色創新。(3)機制檢驗發現,環境規制可以通過促進人力資本水平進而提升城市綠色創新水平;較高的市場化水平和財政研發支出程度可以強化環境規制對城市綠色創新水平的促進作用。

基于上述研究結果,本文提出以下政策建議:

第一,環境政策需要因地制宜,循序漸進。環境政策的落實需綜合考慮當地現實情況,根據城市發展模式、資源稟賦等特征,采取合適的環境規制政策。如在環境執法不嚴和綠色創新水平較高的城市應適度提升環境規制力度。

第二,培育綠色人力資本,激發綠色創新活力。加強綠色人力資本管理的頂層設計,重視綠色人力資本細分領域的均衡發展。加強城市勞動力的環境知識和技能培訓,利用數字化技術優化管理系統,提升綠色人力資本配置機制效率。

第三,有效市場和有為政府相結合。完善綠色技術要素市場成果轉化的機制,支持企業牽頭組建綠色創新聯合體,鼓勵大中小企業優化生產模式。政府加大對企業綠色攻關技術的研發投入支持,探索資助成果項目向發明人、中小企業轉讓和利益分配機制,強化財政研發支出對綠色創新引導的杠桿作用。

①http://www.wipo.int/classifications/ipc/en/est。

②空氣流通系數等于風速乘以邊界層高度。歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)的ERA-Interim數據庫提供了全球0.75°×0.75°網格(大約83平方公里) 的10米高度風速(si10) 和邊界層高度數據(blh)。

③由于篇幅原因,全局莫蘭指數結果留存備索,空間矩陣選取0-1矩陣。