中国区块链产业投资环境的省际差异及影响因素——基于2016-2018年31个省(市)数据的实证分析

王 倩,杜卓雅

(吉林大学 经济学院，吉林 长春 130012)

一、引言

支撑比特币的区块链最初被视为技术(1)Nakamoto S. Bitcoin: a peer-to-peer electronic cash system.https://bitcoin.org/files/bitcoin-paper/bitcoin_zh_cn.pdf.[2008]。伴随着区块链的多场景应用，其共识机制、智能合约与分布式记账的特性被广泛关注。区块链被称为赋予互联网信任的技术制度，成为支持数字经济发展的基础设施。中国在区块链发展上具有一定的领先优势，不仅阿里巴巴高居国际区块链专利申请的榜首，排名前十的企业中有五个来自中国。中国政府更是出台了系列文件探索区块链技术的应用落地措施，如《中国区块链技术和应用发展白皮书》(2016)、《“十三五”国家信息化规划》(2016)、《区块链信息服务管理规定》(2019)等。

目前，中国的区块链专利技术数量在国际领先，已经成为经济高质量发展与抢占高科技制高点的突破性领域，研究区块链的投资环境有利于进一步推动中国区块链创新。中国的经济金融发展具有显著的区域差异，一些省市如湖南、贵州、广州、宁波和北京等已率先制定区块链产业发展规划。因此，研究区块链产业投资环境的区域差异并分析其影响因素，有助于提高区块链产业发展的效率，助力数字化转型。

国内外学者对区块链的研究集中在区块链应用、智能合约、公司治理和监管沙盒等方面。区块链的金融应用，改变了金融基础设施(2)孙建钢：《区块链技术发展前瞻》，《中国金融》，2016年第8期。，基于区块链技术的数字货币对央行法定货币或金融稳定构成了重大风险(3)Nelson, Bill. Digital Currencies and Payments: Financial Stability and Monetary Policy Implications. Journal of Investing, 2019(3).。区块链在提高资本市场效率的同时，有助于创新金融领域的规则，重塑传统金融秩序(4)冯文芳，申风平：《区块链:对传统金融的颠覆》，《甘肃社会科学》，2017年第5期。。区块链中的智能合约创造了抗篡改合同的可能性，可成为契约领域新的信任载体(5)Moradinejad, R. The intelligent contract, new vector of trust in contractual relations: reality or dream?. CAHIERS DE DROIT, 2019(3).。区块链在保险业(6)王媛媛：《保险科技如何重塑保险业发展》，《金融经济学研究》，2019年第6期。、供应链(7)贺超，刘一锋：《融合区块链的新型供应链模式研究》，《管理现代化》,2020年第1期。、知识产权(8)黄武双，邱思宇：《论区块链技术在知识产权保护中的作用》，《南昌大学学报》(人文社会科学版)，2020年第2期。、精准扶贫(9)戚学祥. 《精准扶贫+区块链：应用优势与潜在挑战》，《理论与改革》，2019年第5期。、企业治理(10)孟韬，董政，关钰桥：《区块链技术驱动下的企业管理与创新》，《管理现代化》，2019年第4期。等领域的应用，创新了发展模式。但也有学者强调区块链会扰乱资本市场的监管结构(11)Brummer C. Disruptive technology and securities regulation. Fordham Law Review，2015(3).。对此，积极的观点认为在沙箱生态系统中监管技术和金融技术可同步作为中介，通过“智能技术”实现与双向监管机构的“实时”监控(12)Lee, You-Tay. Reengineering Korean Regulation System in Digital Era: From Synchronization of FinTech, RegTech, and Sandbox to Smart RegTech. Journal of Industrial Economics and Business，2019(5).。区块链技术可构建伞形监管沙盒，形成中国沙盒监管的基础设施，有效地利用监管资源促进科技创新(13)张红伟，陈小辉：《构建伞形监管沙盒促进中国金融科技创新是否可行》，《中国科技论坛》，2019年第10期。。

可见，学术界对区块链的研究主要聚焦于定性研究，涉及定义、应用领域、潜在风险及监管挑战等内容，少有学者从区块链产业投资环境角度研究促进其发展的具体路径。本文利用主成分分析法评估我国31个省(市)区块链投资环境，剖析其地区差异，以期推进区块链产业快速发展。

二、区块链产业投资环境评价指标体系

由于区块链产业对区域社会经济条件及政策扶持力度要求较高，自然资源依赖度较低，本文在参考王海芸等(14)王海芸，刘杨：《区域科技金融发展水平测度与分析》，《技术经济》，2019年第4期.、魏厦(15)魏厦：《河北省科技竞争力评价研究：基于主成分分析》，《调研世界》，2019年第6期。等文献的基础之上，从社会环境、经济环境、基础设施及政策支持方面对2016-2018年31个省(市)的区块链投资环境进行评价。

社会环境包括该省(市)的社会科研氛围、科技文化水平。本文选取R&D(研究与试验发展)经费投入、R&D人员全时当量、规模以上工业R&D项目数和区块链产业园数四个指标反映科技创新环境。经济环境主要是指一个地区的经济发展水平、经济结构、城镇化程度等因素，因此本文拟选取GDP和居民人均可支配收入反映经济整体运行状况，以第三产业占比反映地区的经济结构情况，以城镇化率反映该省份城镇化程度，以技术市场成交额反映地区技术市场的发展水平。基础设施是经济发展的必不可少的辅助设施，网络化和电子化是区块链发展的基础。选取互联网宽带接入端口安装数衡量地区信息化基础设施的完善程度，以每百人使用计算机数和互联网宽带接入用户数衡量该地区群众对互联网的接受程度。作为新兴产业，区块链的发展受政策的影响较大。选取地方区块链政策数体现政府对区块链产业发展的重视程度，以地方财政科技拨款体现财政对科技发展的经济支持。

区块链能够广泛应用于能源、金融、电信、保险等诸多领域，但无单独的统计。由于区块链产值的计算和统计难度较大，因此本文选取区块链专利数作为衡量各省(市)区块链发展水平的指标。具体指标体系如表1所示。

表1 区块链投资环境评价指标体系

三、区块链产业投资环境的评价与分析

(一) 评价模型选取及数据说明

虽然有大量的文献对国家整体或地区的投资环境进行评价，但学者对区块链的产业投资环境进行量化评估的文献较为鲜见。投资环境的好坏不仅影响投资效益的高低，更影响着产业发展。现有的投资环境评价指标体系主要基于各省(市)整体经济状况，而非某一具体领域。国内学者普遍的做法是将投资环境细分为经济环境、社会环境、基础设施和自然条件，用主成分分析法构建评价指标体系并评价(16)刘海飞，许金涛：《基于改进主成分的省域投资环境竞争力评价指标体系研究》，《经济问题》，2017年第3期。。 现有的投资环境评价文献主要包括主观赋权法和客观赋权法。主观赋权法如层次分析法，在构建指标体系之后，由专家对各因素赋权，确定各层次因素权重，得出最终评价值。但由于主观性较强，可能会出现误判，常用的客观赋权法是主成分分析法。主成分分析法主要是用综合指标解释多数指标信息，通过对数据降维得出各主成分贡献率，并构建模型得出最终评价值。

本文基于2016-2018年31个省(市)的面板数据，选取主成分分析法作为评价方法。区块链专利数据来源于incoPat全球专利数据库，区块链政策数来源于零壹智库&数字资产研究院联合发布《中国区块链政策普查报告2019》，区块链产业园数来源于互链脉搏&赛迪区块链研究院《2019年中国区块链产业园发展报告》，其余数据来源于国家统计局。

(二)主成分分析模型构建

1.原始数据的无量纲化处理

评价指标体系中有15维随机向量x = (X1,X2,...,Xp)T，原始数据样本阵包括31个省(市)3年的数据xi=( xi1,xi2,...,xip, x2*i1,x2*i2,...,x2*ip, x3*i1,x3*i2,...,x3*ip,)T，i=1,2,…,31，对样本阵进行无量纲化处理,计算出标准化阵Z。

2.KMO值与Bartlett球形检验

运用SPSS 24对标准化数据进行检验，当KMO值越接近于1，数据之间越具有强相关性，就越适合用主成分分析。当KMO值大于0.7时，通常认为数据是适用于主成分分析法。Bartlett球形检验用于检验相关阵中各变量间的相关性，判断如果相关阵是单位阵，则各变量独立，因子分析法无效，也就是无法从多维变量中提取公因子，Bartlett球性检验原假设是变量之间相互独立。

3.计算相关系数矩阵

相关系数矩阵R中第i行第j列的元素是i指标和j指标的相关系数rij，rij由标准化阵Z与自身转置ZT的乘积，并除以自由度n-1计算得出。具体计算过程如下：

为了得到样本相关矩阵的特征根，列出样本相关矩阵R的特征方程：

|R-λIp|=0

F1为主成分1,F2为主成分2,…，Fp称为主成分p。计算累计贡献率，得到最终评价值：

(三)主成分分析实证结果

KMO值与Bartlett球形检验结果如表2所示。KMO值为0.727，变量之间相关性较强，检验结果显示适用主成分分析；Bartlett球形检验p值为0.000<0.01，表示拒绝变量之间相互独立的原假设，KMO值与Bartlett球形检验结果均显示区块链投资环境分析适合采用主成分分析法。

表2 KMO值与Bartlett球形检验

首先，使用SPSS 24软件计算指标特征值，原则上按照特征值大于1提取，当累计贡献率达到85%以上即可。由表3可知，主成分1的方差贡献率为44.279%，主成分2的方差贡献率为25.017%，主成分3的方差贡献率为9.397%，主成分4的方差贡献率为6.712%，前4个主成分的累计贡献率为85.404%>85%，意味着前4个主成分可以概括15个初始指标85.404%的信息，因此选取4个主成分即可描述各省(市)区块链产业投资环境水平。

表3 总方差解释

对成分矩阵进行方差最大化旋转，使任何一个主成分只在少数变量上有高载荷，而在其他变量上的载荷几乎为0，这样每个省(市)的综合评价值就可以用少数主成分的线性组合表示，变量和成分之间的线性关系由成分得分矩阵概括，根据成分得分系数矩阵，得到主成分关于各变量的函数：

F1=0.021Z1+0.234Z2+0.171Z3+0.013Z4-0.061Z5+0.213Z6-0.054Z7+0.045Z8+0.004Z9

-0.145Z10+0.138Z11-0.083Z12+0.186Z13+0.195Z14-0.005Z15

(1)

F2=-0.064Z1+0.07Z2-0.017Z3+0.198Z4-0.05Z5+0.004Z6+0.226Z7+0.211Z8+0.203Z9

-0.089Z10+0.082Z11+0.231Z12-0.073Z13-0.049Z14+0.078Z15

(2)

F3=-0.516Z1-0.491Z2-0.016Z3-0.062Z4-0.073Z5-0.015Z6-0.053Z7-0.136Z8+0.042Z9

+0.031Z10+0.043Z11-0.004Z12+0.052Z13+0.05Z14+0.366Z15

(3)

F4=-0.029Z1-0.09Z2+0.031Z3+0.032Z4+0.573Z5-0.103Z6+0.013Z7-0.06Z8-0.106Z9

+0.729Z10-0.068Z11-0.038Z12-0.007Z13-0.057Z14-0.066Z15

(4)

根据各主成分方差贡献率，得到区块链产业投资环境评价函数：

F=44.279%F1+25.017%F2+9.397%F2+6.712%F2

(5)

将数据代入评价函数公式计算，得到2016-2018年各省(市)综合得分，如表4所示。

表4 各省(市)2016-2018年综合得分

从时间趋势来看，2016年最终得分高于平均水平的有11个省(市)，2017年和2018年分别为15个和10个。2016年31个省(市)的得分极差为1.87278562，远低于2017年的2.07344540和2018年的2.07820468。主要的原因在于，2016年我国区块链产业处于起步阶段，无论是从区块链产业园还是区块链专利数来看，各省数量都较少，因此各省(市)体现不出差距。但随着国家政策的号召和区块链技术的强大应用能力的逐渐显露，2017年和2018年区块链产业在我国得到较快的发展，各省(市)的重视程度不同，差距也逐渐显露出来。

从近三年综合得分来看，尽管具体排序有变，广东、北京、上海、江苏、浙江、山东6个省(市)的综合得分始终处于前6位，并且与剩余25个省(市)拉开明显差距，说明这6个省(市)具有较好的区块链产业投资环境，且都分布在我国东部沿海地区，经济发达，科研氛围浓厚。近三年尽管具体排序有变，但得分最低的7个省(市)始终为贵州、海南、宁夏、新疆、青海、甘肃和西藏，主要分布在我国西北和西南地区，也是我国经济较为落后的地区。总体来看超过2/3的省(市)低于全国平均值，可见，我国区块链产业投资环境在省际仍具有较大差距。

四、区块链产业投资环境的影响因素

(一)研究假设

投资环境受各种外部环境的综合影响。区块链作为高科技、创新型产业，对于创新型市场环境的依赖会更显著。

随着知识经济和数字化经济的深入发展，知识产权日益成为一个国家或地区发展的战略性资源和国际竞争力的核心要素，成为建设创新型国家和创新型省份的重要支撑。高标准的知识产权保护能够提高企业的市场优势，所以更能吸引企业投资入驻(17)Mansfield E. Intellectual Property Protection, Direct Investment and Technology Transfer: Germany, Japan and the USA. International Journal of Technology Management,2000(1).。而且只有高标准的知识产权保护制度才能保护其创新产出，从而防止被竞争对手剽窃，保持自身的市场竞争优势。尤其对于创新活动比重大的区块链产业来说，更完善的知识产权保护制度非常具有吸引力(18)Brenda B, Thijs L.J. Broekhuizen, Pedro de Faria. A dynamic view on secrecy management. Journal of Business Research， 2015(12).。使用提前期等产权保护机制可以提高企业的国际竞争优势，因此具有完善知识产权保护制度的地区更能吸引企业投资(19)Aurora A.C.Teixeira,C á tia Ferreira. Intellectual property rights and the com petitiveness of academic spin-offs. Journal of Innovation & Know ledge, 2019(3) .。通过对企业知识产权的保护，能降低企业的维权成本，促进地区制度建设，改善投资环境(20)万淑贞，葛顺奇：《中国知识产权保护的完善与外资高质量增长》，《国际经济合作》，2019年第5期。。

因此，提出假设H1：知识产权保护能够改善区块链投资环境。

灵活高效的市场机制能够激发企业的创新活力和发展动力，在区域范围内形成良好创新互动氛围，从而吸引高科技企业投资(21)党文娟，张宗益，康继军：《创新环境对促进我国区域创新能力的影响》，《中国软科学》，2008年第3期。。区块链产业对技术的要求较高，市场化程度不仅影响地区技术进步水平(22)周兴，张鹏：《市场化进程对技术进步与创新的影响：基于中国省级面板数据的实证分析》，《上海经济研究》，2014年第2期。，也影响了高新技术企业的创新水平(23)戴魁早，刘友金：《行业市场化进程与创新绩效：中国高技术产业的经验分析》，《数量经济技术经济研究》，2014年第9期。。市场化程度较低的地区往往面临着社会制度不完善的境况，企业间或通过关系资本来获取所需资源和融资渠道，但是关系资本在市场化程度较高的地区难以维系，意味着更加公平的市场环境更能吸引企业投资(24)郑军，林钟高，彭琳：《地区市场化进程、相对谈判能力与商业信用：来自中国制造业上市公司的经验证据》，《财经论丛》，2013年第5期。，市场化进程能够推动改善企业融资环境以及扩宽融资渠道(25)张鹏，施美程：《金融市场化，所有制差异与融资渠道：基于世界银行中国企业投资环境调查的实证分析》，《经济学家》，2016年第11期。。

因此，提出假设2：市场化程度高的地区区块链投资环境亦好。

区块链的发展离不开与世界的互联互通，经济开放最能体现一个地区与世界的交流程度。对外开放是提高地区创新能力的重要手段之一(26)胡园园，顾新：《创新环境和开放程度对区域科技创新产出的调节效应研究》，《统计与决策》，2015年第2期。，是民营企业营商环境改善的重要因素(27)史亚洲：《民营经济高质量发展的营商环境问题研究》，《人文杂志》，2019年第9期。。贸易进出口额作为体现经济开放度的重要指标(28)夏昕鸣等： 《“一带一路”沿线国家投资环境评价》，《经济地理》，2020年第1期。，对吸引企业在当地投资具有正向作用(29)宋万杰，陆相林，王显成：《河北省投资环境竞争力评价》，《统计与决策》，2016年第10期。。金融开放则能吸引外国投资，促进跨境资本流动(30)杨继梅，马洁，吕婕：《金融开放背景下金融发展对跨境资本流动的影响研究》，《国际金融研究》，2020年第4期。。

因此，提出假设3：经济开放有助于改善区块链投资环境。

(二)回归模型构建

根据上述研究假设，将各省市投资环境综合评价值作为被解释变量，选取知识产权保护指数、市场化程度、货物出口总额/GDP作为核心解释变量。选取区块链产业园数和区块链专利数作为控制变量，以控制各省市区块链发展水平的差异。基准回归模型如下：

Fit=β0+β1IPPIit+β2MPit+β3IEG/GDPit+β4BPit+β5BIPit+εit

(6)

其中，F是各省市投资环境的综合评价值，IPPI代表知识产权保护指数。MP代表市场化程度，用国有控股工业利润总额/规模以上工业利润总额表示，国有控股利润总额占比越大，当地市场化程度越低。IEG代表货物进出口额，BP代表区块链专利数，BIP代表区块链产业园数。i代表第i个省份，t代表年份，ε为残差项。

表5 变量描述性统计

知识产权保护指数数据来源于国家知识产权局知识产权发展研究中心编制的2016-2018年的《中国知识产权发展状况评价报告》，区块链产业园数来源于互链脉搏&赛迪区块链研究院《2019年中国区块链产业园发展报告》，其余指标数据来源于《中国统计年鉴》。

变量的描述性统计如表5所示，从描述性统计可见，各省(市)的区块链投资环境与发展水平存在显著差异，呈显著右偏高峰的非正态分布。

在全样本的基础上，将31个省(市)分为东部地区和非东部地区，分别对不同地区进行检验和回归，以明确区域差异。Hausman检验结果如表6所示，表明全样本、东部与非东部样本的均选择固定效应模型。

表6 Hausman检验结果

(三)回归结果

区块链投资环境影响因素的回归结果如表7所示：

表7 固定效应模型回归结果

实证结果显示，从全国来看，知识产权保护指数IPPI的系数为正，且均在1%的显著性水平下显著，代表知识产权保护制度的完善能够显著提高地区区块链投资环境的综合评价值，H1得到验证。市场化程度MP的系数为-0.2772，在1%的显著性水平下显著。市场化程度用国有控股工业利润总额/规模以上工业利润总额衡量。这说明，国有工业企业利润总额占比越低或非国有工业企业利润总额占比越高时，市场化程度越高，区块链产业投资环境综合评价值越高，H2得到验证。IEG/GDP的参数估计结果在1%的显著性水平下显著，且系数为正，说明对外开放可以改善投资环境，H3得到验证。区块链专利数BP和区块链产业园数BIP的系数均为正，且分别在1%和5%的显著性水平下显著。这说明，从全国来看，如果当地已有区块链企业进行投资入驻且具有一定的研发成果，可能会出于集聚效应吸引更多相关企业入驻，进一步提升当地的投资吸引力。

和全国样本的参数估计结果一致，东部地区的知识产权保护指数IPPI、对外开放水平IEG/GDP、区块链专利数BP和区块链产业园数BIP对地区投资环境具有正向且显著的影响，市场化程度MP则对地区投资环境具有负向且显著的影响。非东部地区的对外开放水平IEG/GDP的参数估计结果为负且不显著。这说明，非东部地区经济开放水平较低，未对区块链产业投资环境产生显著影响。非东部地区经济金融不发达，对外开放无法在市场机制不完善和监管机制不健全的地区发挥作用，反而容易受国际金融危机传染的影响(31)邓敏，蓝发钦： 《金融开放条件的成熟度评估:基于综合效益的门槛模型分析》，《经济研究》,2013年第12期。。非东部地区的区块链专利数BP和区块链产业园数BIP的参数估计结果均不显著，甚至区块链产业园数BIP的参数估计结果为负。区块链产业在我国刚刚起步，产业园多坐落于科技经济实力强的东部沿海地区，中西部的区块链专利产出也远远少于东部地区，中西部一部分省份甚至没有区块链产业园布局。这就造成非东部地区现有的区块链专利数BP和区块链产业园数BIP无法成为影响区块链产业投资环境评价值的显著因素。

(四)稳健性检验

为了进一步验证全国和东部、非东部地区区块链产业投资环境的影响因素，选取最小二乘法OLS和两阶段最小二乘法2SLS对基准模型进行稳健性检验，检验结果如表8所示。全国和东部地区的参数估计结果均显著，且和固定效应模型得出的结论一致，说明研究结果是稳健的。

表8 稳健性检验

五、结论及政策建议

(一)结论

本文在分析中国区块链产业发展特征基础之上，选取15个指标构建中国区块链产业投资环境评价指标体系，结合全局主成分分析法和回归分析模型，对2016-2018年中国31个省(市)的区块链产业投资环境进行评估，利用评价得分作为被解释变量，进一步分析区块链投资环境的影响因素。结果表明：

第一，区块链投资环境整体发展不均衡。2016-2018年最终评价得分均高于全国平均水准的省(市)数量有10个，超过2/3的省(市)低于全国平均值，而且2016-2018年得分极差逐年拉大，代表样本期间不同省(市)由于经济基础不同、政策倾斜程度有异，差距正在扩大，地域发展不平衡状况有可能进一步加剧。造成该趋势的主要原因在于各省市的重视程度不同，如广东、北京早在2016就发布政策鼓励区块链技术的发展，对区块链产业在落户奖励、培育支持、技术支持等方面进行详细的规定。而西藏、新疆和青海等地至今没有区块链扶持政策的出台，产业发展的侧重点仍在制造加工业部门。因此在广东、江苏、北京等省市经济基础、科研实力本身就优于其他省市的基础之上，政策支持下的广东等省市的区块链投资环境水平要远远高于其他省市。

第二，各省(市)竞争力格局较为稳定。从整体上来看，虽然2016-2018年得分极差逐年拉大，但是排名前6位和排名后7位的省(市)并没有改变，证明全国区块链产业投资环境竞争力格局较为稳定，预测未来一段时间也不会有大的变动，利于区块链企业在全国范围内选择布局地址。这可能是由于投资环境较好的省市经济基础和政策扶植能够相配合，政策扶持进一步增强其经济科研水平，经济科研底蕴有实力实现政策扶植目标，从而形成良性循环，因此各省(市)竞争力格局短期内不会发生较大变化。

第三，与我国经济发展格局相似，呈现“东优西劣”的阶梯分布。观察综合评价得分较高的省(市)均处于东部沿海地区，可能的原因在于这些省(市)经济基础雄厚，与国际先进科技接轨的优势明显，同时科学研究氛围较为浓厚，能够为区块链产业创造良好的投资环境。而中部、西部的优势和区块链投资环境吸引力依次递减，整体上和我国经济发展格局相似。

第四，从全国来看，三个假设均得到验证，知识产权保护、加快市场化进程均能显著改善地区区块链产业投资环境，对外开放也能够通过促进地区经济发展从而改善地区区块链产业投资环境。但由于存在地区分异性，东部地区的知识产权保护、贸易开放和控制变量的影响仍然是正向且显著的，市场化进程的影响也是负向且显著的。但是非东部地区的对外开放和控制变量区块链产业园数、区块链专利数的参数估计结果不显著，地区金融不发达市场机制不完善和监管机制不健全是造成该局面的主要原因。非东部地区的区块链产业发展薄弱，没有相关区块链产业园布局，因此这两个指标无法成为影响区块链产业投资环境评价值的显著因素。

(二)政策建议

第一，政府应有侧重的对区块链产业实施扶植，加大对知识产权的保护力度。目前我国政府出台了一系列的区块链扶植政策，但针对区块链的专项政策较少，只有北京、湖南、贵州、海南、江苏、河北六个省出台区块链专项发展政策，且仍处于探索阶段。针对此现状，政府要持续加大对区块链产业的扶植力度，通过对区块链产业实施优惠税率，设立扶植培育基金和落户奖励、人才引进奖励等措施改善地区投资环境，同时在探索中加强对区块链技术知识产权的保护，完善知识产权保护条例，构建区块链产业专利保护标准，促进地区区块链产业的发展。

第二，培育区块链产业聚集区，发挥优势省(市)带动作用。以广东为主体，培育珠江三角洲区块链产业聚集区，辐射广西、海南、江西等省；长江三角洲地区区块链的发展要以江苏、上海、浙江为主体，辐射河南、安徽、福建等省份；以北京和山东为核心，培育环渤海地区区块链聚集产业区，辐射辽宁、河北、天津、山西等省(市)；湘黔渝聚集区以湖南、四川为主体，辐射西部地区。区块链产业投资的主体和辐射地区要合理分工，形成完善的区块链上、中、下游产业链。

第三，加快市场化进程，促进区块链技术应用落地。良好的体制环境支持才能使企业逐渐形成适应市场竞争的机制。一味加大技术投入却不进行市场化制度改革限制了企业的自我发展能力。因此地方政府应该采取转变政府职能，实现政企分离，培育新市场等多种方法加快市场化改革，同时也应积极促进技术应用落地。我国区块链企业大多以底层技术的研究、信息数据的处理、解决方案的提供等为主，如何将区块链技术研究成果转化为实质性产出，是未来区块链产业需要攻克的难关之一。

第四，进一步扩大对外开放。区块链技术的发展是无国界的，且技术更新迭代快，需要不断与国际区块链公司进行深入的交流。从全球范围看，各国尤其是发达国家非常重视科技领域的对外开放，主要的科技创新高地往往也是国际创新资源集聚、学术交流活跃的高地。坚持自主创新并不等于闭门造车，应当坚持既独立自主又开放借鉴的原则，坚持扩大区块链产业对外开放，充分利用国际创新资源，开辟多元化合作渠道，促进地区区块链投资环境的改善。

第五，出台区块链标准规范，完善区块链监管体系。作为新兴产业之一，区块链产业尚未有统一的标准规范能对区块链的技术性能和效率、可扩展性、安全性等进行严格把关。因此，我国应加快制定区块链标准规范的步伐，为区块链应用落地提供法律依据，推动区块链产业市场规范化、标准化发展。