區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度空間分異及影響因素研究*

胡安琪，吉順權(quán)

(1.蘇州科技大學(xué) 圖書館，江蘇 蘇州 215009；2 蘇州城市學(xué)院 馬克思主義學(xué)院，江蘇 蘇州 215104)

互聯(lián)網(wǎng)時代，區(qū)塊鏈技術(shù)的重要性不言而喻，它正深刻影響著全球治理、經(jīng)濟發(fā)展、社會服務(wù)的運營理念、組織和業(yè)務(wù)模式。[1]“區(qū)塊鏈”這一概念是中本聰于2008年首次提出的[2]，并成為比特幣的核心組成部分。2016年是我國區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵年，區(qū)塊鏈被列為國家層面的戰(zhàn)略性新興前沿技術(shù)。2019年，習(xí)近平強調(diào)，要把區(qū)塊鏈作為核心技術(shù)自主創(chuàng)新的重要突破口，加快推動區(qū)塊鏈技術(shù)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。[3]由此，區(qū)塊鏈技術(shù)在我國的發(fā)展進一步提速。2020年4月，區(qū)塊鏈技術(shù)首次被國家納入新型基礎(chǔ)設(shè)施體系。此后，我國區(qū)塊鏈技術(shù)在創(chuàng)新研發(fā)、產(chǎn)業(yè)規(guī)模等方面取得飛速發(fā)展。

作為一種新興的去中心化基礎(chǔ)架構(gòu)與分布式計算范式，區(qū)塊鏈技術(shù)目前已引起各界的廣泛關(guān)注，相關(guān)學(xué)術(shù)研究在近幾年也呈指數(shù)級增長。國外區(qū)塊鏈研究始于2009年，其熱點主要集中在智能合約、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)安全與隱私保護等方面(1)參見Philipp Robert, Prause Gunnar, Gerlitz Laima, “Blockchain and smart contracts for entrepreneurial collaboration in maritime supply chains”, Transport and telecommunication journal, 2019, No. 4, pp. 365-378; Wattana Viriyasitavat, Xu Li Da, Bi Zhuming, et al, “Managing QoS of internet of things services using blockchain”, IEEE transactions on computational social systems, 2019, No. 6, pp. 1357-1368; Gai Keke, Wu Yulu, Zhu Liehuang, et al, “Privacy-preserving energy trading using consortium blockchain in smart grid”, IEEE transactions on industrial informatics, 2019, No. 6, pp. 3548-3558。。我國學(xué)者于2012年開始關(guān)注區(qū)塊鏈領(lǐng)域的相關(guān)研究，其熱點主要集中在互聯(lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)、人工智能、聯(lián)盟區(qū)塊鏈、圖書檔案及信息資源管理等領(lǐng)域(2)參見莊雷、趙翼飛《區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用模式與發(fā)展路徑研究》，《金融與經(jīng)濟》2019年第9期第33～38頁；張夢迪、高振記《區(qū)塊鏈技術(shù)在地質(zhì)大數(shù)據(jù)知識產(chǎn)權(quán)保護中的應(yīng)用探討》，《中國礦業(yè)》2019年第11期第9～14頁；賈忠偉、陸祖宏、范文勇等《基于互聯(lián)網(wǎng)+和人工智能技術(shù)的吸毒人員公共衛(wèi)生管理模式研究》，《系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)》2019年第4期第522～533頁；寧卓、李牧陽《基于聯(lián)盟區(qū)塊鏈的物流信息平臺LIP-Chain》，《計算機技術(shù)與發(fā)展》2019年第8期第190～194頁；張倩《區(qū)塊鏈技術(shù)對高校檔案信息管理方式創(chuàng)新的可行性探究》，《檔案與建設(shè)》2017年第12期第21～24頁。。

2020年以來，為加速推動區(qū)塊鏈的落地應(yīng)用，我國多地陸續(xù)出臺了關(guān)于區(qū)塊鏈專項扶持政策，重點聚焦在區(qū)塊鏈的技術(shù)布局、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、管理機制、應(yīng)用場景等方面。例如：江蘇加快區(qū)塊鏈技術(shù)的布局，區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)年均增速不低于15%；上海促進區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的研發(fā)，推動技術(shù)創(chuàng)新與金融創(chuàng)新融合發(fā)展；北京預(yù)計到2022年初步建成具有影響力的區(qū)塊鏈科技創(chuàng)新高地、創(chuàng)新人才高地、應(yīng)用示范高地和產(chǎn)業(yè)發(fā)展高地；湖南預(yù)計到2022年形成全省區(qū)塊鏈發(fā)展管理機制；成都力爭到2022年打造30個區(qū)塊鏈應(yīng)用示范場景；深圳、重慶支持探索區(qū)塊鏈等新技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用；青島重點建設(shè)“區(qū)塊鏈+政務(wù)”服務(wù)平臺。[4]

隨著區(qū)塊鏈理論研究的不斷深入，政策支持力度不斷增強，我國對區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展越來越重視，公眾對區(qū)塊鏈技術(shù)的關(guān)注、認(rèn)知也逐漸提升。公眾關(guān)注度作為一種重要資源，能夠在一定時間、一定資源范圍內(nèi)反映社會公眾的注意力分配和信息偏好。[5]對于一項新興技術(shù)，公眾關(guān)注度能夠反映公眾對其認(rèn)知度和認(rèn)可度，公眾關(guān)注度的提高有利于促進新興技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。然而，目前關(guān)于區(qū)塊鏈技術(shù)的公眾關(guān)注度研究相對較少。因此，本研究利用百度指數(shù)的區(qū)塊鏈技術(shù)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度，揭示我國除港澳臺地區(qū)以外的31個省(區(qū)、市)區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度的空間分布差異特征，分析其影響因素，以此挖掘推動區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的關(guān)鍵點。這對我國積極推進區(qū)塊鏈和經(jīng)濟社會融合發(fā)展、加快區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用落地具有重要的參考意義。

一、數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.數(shù)據(jù)來源

百度搜索是目前最受歡迎的搜索引擎，用戶滲透率達(dá)到90.9%[6]，在行業(yè)內(nèi)極具代表性。百度指數(shù)2006年正式推出數(shù)據(jù)分析功能模塊，按照一定規(guī)則加權(quán)和，可以反映關(guān)鍵詞某一時間段的用戶關(guān)注度。[7]雖然百度指數(shù)產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)由于近似算法問題可能無法反映具體信息，但其作為一種趨勢判斷或規(guī)律解讀仍具有參考價值。[8]基于此，本研究選取百度指數(shù)平臺作為主要數(shù)據(jù)來源。由于2016年之前的數(shù)據(jù)量較小，缺乏研究意義，所以筆者以2016—2020年為研究時間，以“區(qū)塊鏈”為關(guān)鍵詞，獲取31個省(區(qū)、市)用戶關(guān)注度數(shù)據(jù)，并按年進行統(tǒng)計，以此作為分析公眾關(guān)注度空間分布差異及影響因素的重要數(shù)據(jù)來源。除此之外，有關(guān)影響因素的分析還利用了《中國統(tǒng)計年鑒》 《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告》和中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫等數(shù)據(jù)，以及國家知識產(chǎn)權(quán)局開發(fā)的專利檢索和分析系統(tǒng)。

2.研究方法

(1)全局空間自相關(guān)分析

本研究利用全局莫蘭指數(shù)(Global Moran’s I)衡量區(qū)塊鏈技術(shù)的關(guān)注度是否存在空間聚集特性。Global Moran’s I是研究變量在同一分布區(qū)內(nèi)的觀測數(shù)據(jù)之間潛在的相互依賴性的一個重要指標(biāo)。具體計算公式為

(1)

(2)

其中，I為全局莫蘭指數(shù)，n為評價單元的數(shù)量，Zi是要素i的屬性與其平均值的偏差，Wij是要素i和j之間的空間權(quán)重，So是所有空間權(quán)重的聚合。I的取值范圍為-1～1：I>0表示正相關(guān)，表明區(qū)塊鏈技術(shù)的公眾關(guān)注度呈顯著的空間集聚分布，且越接近1，空間分布差異越??；I<0表示負(fù)相關(guān)，表明區(qū)塊鏈技術(shù)的公眾關(guān)注度呈顯著的空間離散分布，且越接近-1，空間分布差異越大；I=0表示不相關(guān)，表明區(qū)塊鏈技術(shù)的公眾關(guān)注度呈隨機分布狀態(tài)。

為了驗證I的有效性，通常采用Z值對其進行顯著性驗證，即

(3)

其中

E[I]=-1/(n-1)

(4)

V[I]=E[I2]-E[I]2

(5)

式中，ZI表示顯著性水平，E[I]為I的期望值，V[I]為I的方差。取95%的置信區(qū)間進行顯著性檢驗，即臨界值為1.65，當(dāng)Z的絕對值大于1.65時，表明區(qū)塊鏈技術(shù)的公眾關(guān)注度存在明顯的空間自相關(guān)特性。[9]

(2)局部空間自相關(guān)分析

局部空間自相關(guān)是描述一個空間單元與其鄰域的相關(guān)性，能表示每個局部單元服從全局總趨勢的程度，提示空間異質(zhì)[10]，同時識別不同空間位置上的高值簇與低值簇。根據(jù)局部莫蘭指數(shù)(Local Moran’s I)的大小，區(qū)域空間差異可分為高—高、高—低、低—低、低—高四類。其中，高—高和低—低表示公眾關(guān)注度的空間集聚性，高—低和低—高表示公眾關(guān)注度的空間差異性，這可以反映區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度在我國31個省(區(qū)、市)鄰接地區(qū)的相關(guān)性。

(3)嶺回歸分析

對某一因變量進行影響因素分析，最常用的方法是基于最小平方估計法(OLS)的多元回歸分析，其前提條件是各自變量之間必須相互獨立。然而，在實踐中各變量間會存在一定的相關(guān)性，產(chǎn)生多重共線性問題。[11]因此，該方法在分析多變量復(fù)雜關(guān)系時存在一定的局限性。而嶺回歸分析是一種改良的最小二乘估計法，允許回歸系數(shù)的有偏估計量存在，能夠有效解決多重共線性問題。采用這種方法可以通過允許小的誤差換取高于無偏估計量的精度，因此它接近真實值的可能性較大。[12]

二、實證分析

1.區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度空間分布差異

(1)全局空間分布特征

考察我國31個省(區(qū)、市)公眾對區(qū)塊鏈技術(shù)的關(guān)注度是否存在空間相關(guān)性，基于距離權(quán)重矩陣對變量進行全局空間相關(guān)性檢驗。表1顯示，2016年、2018年、2019年、2020年的觀測數(shù)據(jù)通過了顯著性檢驗，P值均小于0.1，Z值均大于1.65，Global Moran’s I顯著大于0，呈完全正相關(guān)，在地理空間上表現(xiàn)出顯著的集聚態(tài)勢。2017年的數(shù)據(jù)沒有通過顯著性檢驗，雖然Global Moran’s I大于0，但在空間上不具備明顯的集聚特征。

表1 2016—2020年區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度全局空間相關(guān)性檢驗

(2)局部空間分布特征

選取2016—2020年我國31個省(區(qū)、市)的區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度數(shù)據(jù)進行局部空間分析，構(gòu)建距離權(quán)重矩陣，通過LISA聚集圖進行可視化展示。表2顯示，呈正相關(guān)高—高集聚類型的主要有山東、江蘇、浙江、福建等地(集中在我國的中部和東部)，呈低—低類型的主要有新疆、西藏等地(集中在我國的西部)，呈負(fù)相關(guān)低—高類型的主要有江西、安徽等地，呈高—低類型的主要是四川地區(qū)。

(3)空間熱度分布特征

對區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度原始數(shù)據(jù)做系統(tǒng)聚類分析，在相對距離為2.5時將我國31個省(區(qū)、市)分為四類：公眾關(guān)注度最高的地區(qū)是北京、廣東，較高的是上海、浙江、江蘇，河北、湖南、湖北等中部地區(qū)關(guān)注度較低，西藏、青海等西部地區(qū)和內(nèi)蒙古等北部地區(qū)關(guān)注度最低。

2.區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度影響因素

(1)指標(biāo)選取

技術(shù)關(guān)注度在空間層面的影響因素指標(biāo)選擇目前還沒有形成統(tǒng)一的指標(biāo)體系。考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性和嚴(yán)謹(jǐn)性，以及指標(biāo)的全面性和質(zhì)量，筆者從社會人口統(tǒng)計特征、經(jīng)濟發(fā)展水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平、教育水平、科技水平、創(chuàng)新能力、產(chǎn)業(yè)規(guī)模等七個層面構(gòu)建指標(biāo)體系。其中，互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平選取互聯(lián)網(wǎng)普及率(X1)來衡量；社會人口統(tǒng)計特征選取年末人口數(shù)(X2)、中青年人口占比(X3)、失業(yè)率(X4)、性別比(X5)等指標(biāo)來衡量；經(jīng)濟發(fā)展水平選取人均GDP(X6)、地區(qū)GDP(X7)、外資投資總額(X8)、居民消費價格指數(shù)(X9)、公共預(yù)算收入(X10)、公共預(yù)算支出(X11)、二三產(chǎn)業(yè)占比(X12)等指標(biāo)來衡量；教育水平用人均受教育年限(X13)來衡量；科技水平選取科學(xué)技術(shù)支出(X14)、技術(shù)市場成交額(X15)、R&D經(jīng)費支出量(X16)、R&D人員全時當(dāng)量(X17)等指標(biāo)來衡量；產(chǎn)業(yè)規(guī)模選取區(qū)塊鏈企業(yè)數(shù)(X18)來衡量；創(chuàng)新能力選取區(qū)塊鏈論文數(shù)(X19)、區(qū)塊鏈專利數(shù)(X20)來衡量。

表2 2016—2020年區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度局部空間特征

(2)相關(guān)性分析

在進行嶺回歸分析前，先利用SPSS 21.0對20個自變量與因變量進行相關(guān)性分析(見表3)，提取有效自變量，并根據(jù)各自變量之間的強弱相關(guān)關(guān)系，判斷是否存在多重共線性問題。

從相關(guān)分析結(jié)果來看，互聯(lián)網(wǎng)普及率(X1)、人均GDP(X6)、地區(qū)GDP(X7)、外資投資總額(X8)、公共預(yù)算收入(X10)、公共預(yù)算支出(X11)、科學(xué)技術(shù)支出(X14)、技術(shù)市場成交額(X15)、R&D經(jīng)費支出量(X16)、R&D人員全時當(dāng)量(X17)、企業(yè)數(shù)(X18)、論文數(shù)(X19)、專利數(shù)(X20)等13個自變量呈現(xiàn)高度相關(guān)(在0.01水平上顯著相關(guān))。

表3 相關(guān)性分析(N=31)

將上述13個自變量和公眾關(guān)注度這一因變量建立函數(shù)方程

I=CX1aX6bX7cX8dX10eX11fX14gX15hX16i

X17jX18kX19lX20meu

其中，I為關(guān)注度，C為常數(shù)項，eu為隨機誤差，a、b、c、d、e、f、g、h、i、j、k、l、m是各變量的彈性參數(shù)。將函數(shù)關(guān)系式做自然對數(shù)轉(zhuǎn)換，得到標(biāo)準(zhǔn)logit回歸方程

lnI=lnC+alnX1+blnX6+clnX7+

dlnX8+elnX10+flnX11+glnX14+

hlnX15+ilnX16+jlnX17+klnX18+

llnX19+mlnX20+u

13個自變量之間呈現(xiàn)高度相關(guān)關(guān)系。運用SPSS 21.0進行l(wèi)ogistic回歸分析，模型擬合優(yōu)度很高，VIF值顯著大于臨界值，t值不顯著。

(3)嶺回歸分析

根據(jù)上述分析判斷自變量間存在多重共線性，采用嶺回歸分析對數(shù)據(jù)重新處理(見表4)。

表4 公眾關(guān)注度影響因素的嶺回歸結(jié)果

由圖1可見，當(dāng)K≥0.4，嶺跡曲線開始趨于平穩(wěn)，因此選取K=0.4時的嶺回歸系數(shù)帶入原假設(shè)回歸方程

lnI=0.088lnX1+0.047lnX6+0.077lnX7+

0.043lnX8+0.115lnX10+0.142lnX11+

0.088lnX14+0.117lnX15+0.024lnX16+

0.049lnX17+0.053lnX18+0.144lnX19+

0.149lnX20-1.09

此時回歸方程的R2為0.968，也就是說，當(dāng)K=0.4時，這13個自變量可以解釋公眾關(guān)注度96.8%的變異性。

圖1 公眾關(guān)注度影響因素的嶺跡圖

(4)分析結(jié)果

按照嶺回歸系數(shù)大小進行排序，區(qū)塊鏈專利數(shù)(X20)、區(qū)塊鏈論文數(shù)(X19)、公共預(yù)算支出(X11)、技術(shù)市場成交額(X15)、公共預(yù)算收入(X10)等5個自變量的嶺回歸系數(shù)相對較大，對因變量影響較大?；ヂ?lián)網(wǎng)普及率(X1)、科學(xué)技術(shù)支出(X14)、地區(qū)GDP(X7)、區(qū)塊鏈企業(yè)數(shù)(X18)、R&D人員全時當(dāng)量(X17)、人均GDP(X6)、外資投資總額(X8)、R&D經(jīng)費支出量(X16)等8個自變量的嶺回歸系數(shù)相對較小，對因變量影響較小。因此，影響區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度空間分布的主要因素包括區(qū)塊鏈技術(shù)的創(chuàng)新研究、應(yīng)用規(guī)模和資金投入三類。

首先，區(qū)塊鏈技術(shù)的創(chuàng)新研究。區(qū)塊鏈專利數(shù)是彈性系數(shù)最大的自變量，即區(qū)塊鏈專利數(shù)對公眾關(guān)注度影響最強，隨后是區(qū)塊鏈論文數(shù)，因為專利申請和論文產(chǎn)出是區(qū)域創(chuàng)新能力的集中體現(xiàn)。由此表明，創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力較強的地區(qū)對新興技術(shù)的關(guān)注度也會增強，兩者之間的正向影響關(guān)系最為顯著。由于創(chuàng)新是在現(xiàn)有知識、物質(zhì)基礎(chǔ)上進行的，基于某項技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用的前提就是對該項技術(shù)的全面搜索及了解，因此反向推斷能說明創(chuàng)新與關(guān)注度之間的正向影響關(guān)系。此外，創(chuàng)新是公眾主動接受新事物、努力探索新事物的表現(xiàn)。在此過程中，對新事物的大量關(guān)注行為是其最直接的體現(xiàn)。

其次，區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用規(guī)模。技術(shù)市場成交額是區(qū)域技術(shù)市場內(nèi)技術(shù)開發(fā)和技術(shù)服務(wù)合同成交額，能夠反映一個地區(qū)技術(shù)市場的活躍度，也能反映區(qū)域技術(shù)開發(fā)成熟度與應(yīng)用規(guī)模。區(qū)域技術(shù)市場蓬勃發(fā)展，科技實力不斷提高，社會公眾對新興技術(shù)的關(guān)注度會隨之增強，兩者之間的顯著影響關(guān)系在本研究中得到有力證實。

最后，區(qū)塊鏈技術(shù)的資金投入。公共預(yù)算收入規(guī)模在很大程度上決定了公共預(yù)算支出規(guī)模，兩者同時影響地區(qū)經(jīng)濟增長和社會發(fā)展，是區(qū)域整體經(jīng)濟實力的表現(xiàn)。由分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，政府財政實力較強的地區(qū)，社會公眾對新興技術(shù)的關(guān)注度會更高。這一現(xiàn)象與政府在新興技術(shù)上的宣傳與投入密切相關(guān)，區(qū)域財政實力強，在加大新興技術(shù)宣傳力度的同時，也會加大資金投入和產(chǎn)業(yè)布局。

三、研究結(jié)論與對策

筆者采用空間自相關(guān)分析、嶺回歸分析等方法實證研究了2016—2020年我國31個省(區(qū)、市)公眾對區(qū)塊鏈技術(shù)關(guān)注度的空間分布差異及影響因素。

首先，從全局空間自相關(guān)分析結(jié)果來看，2016年、2018年、2019年、2020年公眾對區(qū)塊鏈技術(shù)的關(guān)注度在地理空間上表現(xiàn)出顯著的聚集狀態(tài)。其中，2018年、2019年關(guān)注度集聚性有所增強，2020年開始出現(xiàn)回落。由此表明，隨著時間的推移，公眾對區(qū)塊鏈技術(shù)的認(rèn)知逐漸普及化和深化，區(qū)域間的差異性逐漸縮小。2017年公眾對區(qū)塊鏈技術(shù)的關(guān)注度在空間上沒有呈現(xiàn)顯著集聚狀態(tài)，這與地區(qū)政策推動力度和新聞宣傳力度等有關(guān)。

其次，從局部空間自相關(guān)分析結(jié)果來看，區(qū)塊鏈技術(shù)關(guān)注度較高且呈現(xiàn)集聚特征的省(區(qū)、市)主要分布在我國中部和東部地區(qū)，關(guān)注度較低且具有集聚特征的省(區(qū)、市)主要集中在我國西部地區(qū)。其中，江西、安徽等地的關(guān)注度雖然較低但被高值包圍，四川則是在關(guān)注度普遍較低的西部地區(qū)中唯一的高值，其他地區(qū)局部空間自相關(guān)性不顯著。

再次，從區(qū)域分布聚類分析結(jié)果來看，按照關(guān)注度由高到低分為四個層次，關(guān)注度較高的地區(qū)主要集中在我國的東部和中部，關(guān)注度較低的區(qū)域主要集中在我國的西部。由此可見，在關(guān)注度差異分布上，地區(qū)間差異較為顯著。

最后，不同省域公眾對區(qū)塊鏈技術(shù)關(guān)注度產(chǎn)生差異是受到經(jīng)濟、社會等因素的影響?；趲X回歸分析發(fā)現(xiàn)，區(qū)塊鏈技術(shù)的創(chuàng)新研究、應(yīng)用規(guī)模、資金投入是影響區(qū)塊鏈技術(shù)公眾關(guān)注度的三類主要因素。

公眾關(guān)注度能較好地印證新興技術(shù)的發(fā)展前景和應(yīng)用規(guī)模，公眾對新技術(shù)的關(guān)注差異逐漸縮小是新技術(shù)長遠(yuǎn)發(fā)展的前提基礎(chǔ)。只有在了解新技術(shù)關(guān)注度空間分布差異的基礎(chǔ)上，抓住關(guān)鍵影響因素，有針對性地推動區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，才能促進區(qū)塊鏈和經(jīng)濟社會大融合。

第一，推動區(qū)塊鏈技術(shù)創(chuàng)新研究。各地區(qū)應(yīng)通過政策支持、經(jīng)濟獎勵等方式，有效激勵區(qū)塊鏈技術(shù)的基礎(chǔ)研究，推動相關(guān)成果向?qū)嶋H應(yīng)用轉(zhuǎn)變，從而提升區(qū)塊鏈技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)出水平。同時，通過推動區(qū)塊鏈技術(shù)高速創(chuàng)新發(fā)展，帶動我國區(qū)塊鏈技術(shù)創(chuàng)新型人才培育，努力在區(qū)塊鏈技術(shù)人才培育上走向世界前列。

第二，加快區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用發(fā)展。區(qū)域間的技術(shù)資源開放共享與協(xié)同，能夠加快區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展。我國東部地區(qū)新興技術(shù)發(fā)展迅猛，具有得天獨厚的環(huán)境優(yōu)勢，可以對中西部地區(qū)進行幫扶；中西部地區(qū)則應(yīng)充分利用優(yōu)惠政策，加大對技術(shù)、人才的開發(fā)。同時，東部個別技術(shù)發(fā)展緩慢地區(qū)應(yīng)通過制度安排與模范區(qū)域開展協(xié)同發(fā)展，利用區(qū)位優(yōu)勢進行資源共享、產(chǎn)業(yè)合作，從而形成聯(lián)動可持續(xù)發(fā)展態(tài)勢，進一步加快區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展。

第三，加大區(qū)塊鏈技術(shù)經(jīng)濟投入。經(jīng)濟發(fā)展水平是影響技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。因此，要利用區(qū)塊鏈技術(shù)和實體經(jīng)濟的融合，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，提升經(jīng)濟效益，推動產(chǎn)業(yè)規(guī)?；黾雍罄m(xù)技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用儲備金。同時，在技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用上，要合理進行資金及人員投入，尤其是技術(shù)發(fā)展緩慢地區(qū)應(yīng)當(dāng)充分利用上級政府和其他區(qū)域政府的財政幫扶政策，通過經(jīng)濟手段促進區(qū)塊鏈技術(shù)的快速發(fā)展。