西部大開發戰略對產業結構調整的影響研究

鄧 翔 袁 滿 李鳳鳴

(四川大學，四川 成都 610065)

一、引言

改革開放后，我國東西部地區的經濟相對差距不斷擴大。為縮小地區間經濟發展差距，促進區域間協調發展，2000年1月國務院成立了西部地區開發領導小組，開始實施西部大開發戰略。西部大開發戰略的目標是實現西部地區經濟又好又快發展，人民生活水平持續穩定提高，重點產業發展達到新水平。作為促進經濟高質量發展、縮小經濟發展差距的重要措施之一，產業結構調整對于釋放經濟動能具有重要作用。西部大開發戰略實施后，西部地區的經濟增長速度明顯加快，經濟增長質量穩步提高，各產業規模不斷擴大(鄧翔 等，2020)，但這是否表明西部大開發政策成功推動了西部地區產業結構優化升級呢？在西部地區快速發展的過程中，西部大開發戰略在產業結構調整中承擔了怎樣的角色，發揮了怎樣的作用也是學術界一直關注的問題(李國平 等，2011)。因此，深入分析西部大開發戰略對產業結構調整的動態效應，對新時代繼續做好西部大開發工作，加快形成西部大開發新格局和推動西部地區高質量發展具有重要的現實意義。

與本文研究問題密切相關的文獻主要有兩類：一類是產業結構調整的研究。表現為資源在不同產業中的重新配置會導致某些部門的產業增長快于其他部門，使得該產業的總量持續擴張，而其他產業或部門總量縮小，是經濟總量構成的長期變化(宋凌云 等，2013b)。產業結構調整包含兩個動態過程，即產業結構合理化和產業結構高度化(干春暉 等，2011)。其動力來源于市場和政府，強調市場作用的觀點認為產品需求和要素供給是引起產業結構調整的重要原因之一(Ngai et al.，2007；徐朝陽，2010)。但新結構經濟學強調政府在產業結構調整中的重要作用，政府可以通過合理利用財政政策、低利率和金融支持等多種手段引導產業結構調整(林毅夫 等，2010)。此外，政府補貼可以使微觀層面的產品、服務和生產要素的相對價格脫鉤，重新配置經濟體中的資源，從而推動產業結構調整(宋凌云 等，2013a)。

另一類是西部大開發對產業結構調整的影響研究，但沒有形成統一觀點。部分學者認為西部大開發對西部地區產業結構升級具有正向促進作用(白永秀 等，2019)，西部地區第二產業占比不斷下降，社會生產力不斷提升，對產業結構優化起到了促進作用(任保平 等，2019)。然而，張彥彥(2021)運用熵值法測度了1997—2017年我國30個省份產業升級指數，發現西部地區缺乏產業升級的物質支撐、技術支持和高質量人才，產業發展依然相對落后，產業升級能力較弱。同時，由于西部更多的是資源型特色產業，短期內附加值高的產業難以替代原有產業，第三產業發展水平相對較低(潘海嵐 等，2011)。袁航等(2018)運用1994—2015年地級市數據，借助傾向得分匹配的雙重差分法研究發現，西部大開發戰略不僅未能顯著促進西部地區產業結構升級，反而通過人力資本擠出效應、城市化阻礙效應等抑制了西部地區產業結構轉型。然而，由于樣本期間東部地區與中西部地區存在產業轉移(桑瑞聰 等，2014)，利用所有城市數據難以有效識別西部大開發對西部地區產業結構的影響；同時，已有文獻的分析并未滿足雙重差分法(Difference in Difference，DID)要求的平行趨勢假設，使得現有研究的結果難以說明西部大開發對產業結構調整的政策效果。

上述文獻之所以出現分歧，原因之一可能是未考慮產業轉移的影響，運用全國樣本進行實證分析難以識別西部大開發對產業結構調整的真正作用。并且，學術界多從省際的空間尺度考察西部大開發對產業結構調整的影響，鮮有運用地級市數據對其進行考察，難以準確識別西部大開發的凈效應。鑒于此，本文從理論上分析了西部大開發對西部地區產業結構調整的影響，結合中西部地區分界線49個城市1995—2016年的面板數據，采用產業結構合理化和高度化兩個指標衡量城市產業結構調整水平，運用雙重差分模型對西部大開發的產業結構調整效應進行評估。為更好地識別西部大開發對產業結構調整影響的凈效應，本文還進行了一系列穩健性檢驗，使結果更為可信。相較已有研究，本文邊際貢獻在于，從資源配置效率角度出發，梳理了西部大開發對西部地區產業結構調整的路徑。在此基礎上，運用我國中西部分界線附近地級市數據，從更小的空間尺度精確地考察了西部大開發的產業結構調整效應。

二、理論分析與研究假設

產業結構調整的本質是重新配置物質資源和勞動資源的過程，優化生產要素配置是產業結構升級的實質(Clark，1951)。區域政策通過引導資源在不同區域間重新配置，促進各地區產業協調發展，激發不同區域間的產業轉移，以此推動地區產業結構優化升級，但同時也可能帶來政策陷阱，造成政策效果的不確定性。

一方面，西部大開發對產業結構具有正向的“結構調整優化”效應。首先，西部大開發作為一項大型區域性經濟發展戰略，包含眾多優惠政策，不僅優化了西部地區外部融資環境，而且減輕了西部地區企業稅收負擔，提高了資金配置效率，在一定程度上優化了產業結構(魏后凱 等，2010)。西部大開發的實施還利用信息優勢差異將有限資源引導至效率更高的企業，提高了產業內部資源配置效率(宋凌云 等，2013b)。鼓勵西部地區發展具有靜態和動態比較優勢的產業，在有效推動西部地區經濟增長的同時促進產業結構合理化，特別是戰略產業結構的合理布局，推動西部地區產業結構優化升級(江世銀，2006；肖育才，2012)。其次，為加快西部地區傳統產業改造，引領產業創新方向，西部大開發提供了關稅優惠和進口環節增值稅優惠，促進先進技術使用以提高生產效率，培育區域優勢產業，推動西部地區產業結構不斷優化升級。再次，通過實施多項人才引進計劃，不僅有利于補充西部地區人力資本存量，還在一定程度上改善了西部地區人力資本結構，提高了人力資源配置效率，從而促進西部地區產業結構轉型升級。最后，自西部大開發戰略實施以來，西部地區公路、鐵路、機場建設水平大幅提升，不但促進了不同地區根據各自優勢進行產業分工(吳福象 等，2013)，而且有利于打破人口、資源等生產要素流動障礙，加速生產要素在西部地區聚集，形成地區優勢產業，帶動西部地區產業鏈發展，促進西部地區產業結構升級。

另一方面，西部大開發也可能產生負向的“轉型升級阻礙”效應。首先，過多的政府干預會扭曲市場作用，使得西部地區本就有限的資源無法實現最優配置，阻礙西部大開發政策效果的發揮。西部大開發的多項優惠政策雖然會吸引一定投資，但投資存在結構性問題，不利于西部地區產業結構調整(趙新宇 等，2021)。其次，由于西部大開發的稅收優惠政策執行期限較短，無法長期發揮對產業結構調整的激勵作用，使得不同地區生產資源大多流向投入少、周期短、利潤高的產業(魏后凱 等，2010；肖育才，2012)，不同地區產業發展趨于同質化，資源配置效率下降，阻礙了西部地區產業結構升級。再次，西部大開發雖然通過稅收優惠等政策鼓勵企業引進國外先進技術，但這會在一定程度上導致企業對引進技術產生依賴，長期而言會抑制企業自身創新能力，不利于西部地區產業結構升級。并且西部地區自然環境較中東部地區惡劣，經濟發展水平以及生活環境落后于發達地區，西部地區對高端人才的吸引力相對較弱，西部大開發出臺的人才引進計劃雖然在一定程度上緩解了西部地區人力資本數量問題，但對西部地區人力資本供給結構的改善作用效果微弱，從而約束了西部地區產業結構轉型升級。最后，由于在西部大開發中，基礎設施建設是實施的重點，傳統基礎設施支出會“擠出”私人投資，降低地區市場活力，還可能造成工業產能過剩，導致資源配置效率下降，阻礙地區產業結構優化升級(賈婷月 等，2021)。

基于上述分析，本文提出：

假說

:

假說

:

三、研究設計

(一)模型設計

本文采用雙重差分模型(DID)對西部大開發的產業結構調整效應進行初步評估。而雙重差分傾向得分匹配方法(PSM-DID)的核心則是在雙重差分模型基礎上，從控制組中找到某個截面單元，使其與處理組截面單元盡可能匹配。因此，首先對雙重差分模型進行簡要闡釋。

依據西部大開發實施的區域，可以將地級市分為處理組和控制組，其中處理組包括實施西部大開發的重慶、四川、云南、貴州、廣西、陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、西藏、內蒙古等十二個省市自治區，為控制產業轉移的溢出效應，將地理上緊鄰中西部地區分界線的西部地級及以上城市作為處理組(du=1)，緊鄰分界線以東的地級及以上城市作為控制組(du=0)。同時還設置西部大開發實施年份的時間虛擬變量(dt)，由于正式確立實施西部大開發的時間是1999年9月的十五屆四中全會，國務院正式成立西部大開發領導小組的時間為2000年1月，因此，學界普遍認為西部大開發實施的元年為2000年，故在2000年以前，dt=0，2000年以后，dt=1。基于雙重差分模型的西部大開發產業結構調整效應的基準回歸可設為：

(1)

(2)

式(1)和(2)中，Tl和Ts分別表示產業結構合理化和產業結構高度化指數；dt和du分別表示時間和地區虛擬變量，du×dt為其交互項；i和t分別表示第i個城市和第t年；X表示一系列控制變量；u表示個體截距項；ε表示隨機誤差項；β為一系列待估參數。各待估參數的經濟含義詳見表1。

表1 雙重差分模型中各估計參數的經濟含義

雙重差分傾向得分匹配的核心思想來源于匹配估計量，其基本思路為，從其他地區(控制組)里面尋找某個地級城市j，使之與西部地區(處理組)中的地級城市i的可觀測變量取值盡可能匹配，即x≈x。基于可忽略性假設，地級城市j和地級城市i進入處理組的概率相近，可以進行相互比較。因此，匹配估計量能解決西部地區和其它地區存在的不可觀測且隨時間不變的組間差異問題。現實中，x往往不是一個變量，而是一個多維變量，需要在高維空間內對其進行匹配。一般采用某函數f(x)將多維變量壓縮到一維，通過定義“馬氏距離”對其進行匹配，也稱為“馬氏匹配”。為此，統計學家Rosenbaum et al.(1983)提出使用傾向得分(Propensity Score)來度量距離，傾向得分取值在0到1之間。

(二)樣本選擇與數據說明

由于產業轉移等因素，處理組和控制組可能存在相互干擾。產業轉移的地區選擇沿著東部沿海發達地區向中西部地區進行(桑瑞聰 等，2014；劉紅光 等，2014)，而西部地區和中部地區分界線相鄰的城市之間相互干擾程度較低。因此，為更好地識別西部大開發對西部地區產業結構調整的效果，采用西部大開發分界線兩端的樣本進行實證檢驗。

本文基于西部大開發邊界線相鄰的49個地級市1995—2016年的面板數據對西部大開發的產業結構調整效應進行實證檢驗。一方面，數據主要來源于1996—2017年的《中國城市統計年鑒》、各省統計年鑒以及各城市統計公報，對于部分城市少量的缺失數據，采用線性插值法進行處理。在城市統計年鑒中，2013年人均地區生產總值數據為戶籍人口計算，與其它年份口徑不一致，本文采用2012年和2014年的均值對2013年人均地區生產總值進行近似代替。另一方面，數據起始于1995年，止于2016年，主要是基于三點考慮：一是數據獲取限制；二是1994年是中國分稅制改革的起點，分稅制對我國地區經濟發展的影響已被廣泛證實，從1995年開始，可以較好地避免因分稅制改革導致的估計誤差；三是在城市統計年鑒中，2017年的產業結構和地區生產總值數據為市轄區數據，與前些年統計口徑不一致，因此數據截止于2017年。

(三)變量設定

1.被解釋變量

參考多數學者的觀點(周振華，1990；干春暉 等，2011；韓永輝 等，2017)，以產業結構合理化指數(Tl)和產業結構高度化指數(Ts)作為被解釋變量，以此來衡量西部地區的產業結構調整水平。具體的測算方法為：

借鑒干春暉等(2011)的研究，運用泰爾指數衡量西部地區的產業結構合理化程度，因為該指數不僅考慮了產業的相對重要性，還能避免絕對值運算，同時保留結構偏離度的理論基礎和經濟含義，所以該方法對產業結構合理化程度的度量更加科學，計算公式如下：

(3)

式(3)中，i代表國民經濟中產業部門個數，在本文研究中，n=3，表示我國三次產業結構；Y和L分別代表該產業的產值和就業人數；Y/

Y代表產出結構，L/

L代表就業結構。經濟處于均衡狀態下，有TL=0，若泰爾指數不為0，則表明產業結構偏離了均衡狀態，產業結構不合理。

本文采用第三產業與第二產業的產值之比衡量產業結構高級化程度(Ts)。這種方法可以清楚地反映出經濟結構中服務業的比重，也可以反映產業結構的發展方向。如果TS值不斷增大，表示經濟中的服務業占比不斷提升，產業結構不斷向高級化演進。

2.虛擬變量

虛擬變量主要有兩個:一是衡量西部大開發政策實施時間的虛擬變量(dt)，西部大開發實施之前(2000年)為0，實施之后為1；二是衡量西部大開發實施區域的地區虛擬變量，受西部大開發政策優惠的地區為1，反之為0。二者交互項的系數即為西部大開發的政策效果。

3.控制變量

為控制其它因素的影響，本文選取了一系列控制變量。首先，產業結構的水平與經濟發展水平密切相關，以地區人均生產總值的自然對數(lnPergdp)對地區經濟發展水平進行控制；其次，政府規模(Gov)通過影響市場配置效率，也會對產業結構升級產生一定影響，以政府財政一般預算內支出占地區生產總值的比重加以衡量。此外，本文還對外商直接投資水平(FDI)、 固定資產投資水平(Inv)和人力資本水平(lnHC)等變量進行了控制。

各變量的具體說明見表2。

表2 變量說明

(四)描述性統計分析

表3列示了本文主要變量的描述性統計結果。產業結構合理化指數(Tl)均值為0.266，最大值為1.052，最小值為0，產業結構高度化指數(Ts)均值為1.008，最大值為4.111，最小值為0.149，表明不同城市的產業結構合理化和高度化程度存在較大差距。其他控制變量數據均在合理范圍內，不再贅述。

表3 變量的描述性統計

四、實證結果及穩健性分析

(一)基準回歸結果分析

本文采用雙重差分模型檢驗西部大開發戰略的產業結構調整效應，估計結果如表4所示。其中模型1和模型3中未加入控制變量，模型2和模型4為加入控制變量的估計結果。從表4中西部大開發產業結構調整效應的回歸系數(dt×du)來看，該參數在模型1和模型3中均為負，且在模型3中通過了1%的顯著性水平檢驗，表明西部大開發政策的實施對產業結構合理化的影響不顯著，而對產業結構高度化具有阻礙作用。模型2和模型4中加入控制變量后的結果與未加入控制變量的結果基本一致，說明西部大開發對西部地區產業結構的整體作用以轉型升級阻礙效應為主，本文假說1b得到驗證。由于控制變量的回歸結果與預期基本一致，本文不再一一闡述。

表4 西部大開發產業結構調整效應的雙重差分估計結果

為了檢驗雙重差分模型的共同趨勢假設，本文將西部大開發實施的2000年作為時間節點，以2000年前后三年作為政策實施年份，在基準模型中加入年份虛擬變量和處理組虛擬變量的交互項，以此驗證產業結構在西部大開發實施前后是否已經有明顯差異，根據表5可知，在西部大開發政策實施之前，年份虛擬變量和處理組虛擬變量的交互項均不顯著，表明二者在西部大開發實施前不存在顯著差異。而產業結構合理化指數在西部大開發政策實施之后第一年在5%的統計水平下顯著，而在后續兩年的系數不顯著。產業結構高度化指數在西部大開發政策實施后的第二年和第三年在5%的統計水平下顯著。可見，控制組和處理組滿足DID要求的共同趨勢假設。

表5 共同趨勢假設檢驗

(續表5)

(二)穩健性檢驗

1.雙重差分傾向得分匹配

為克服西部地區與其它地區產業結構變動趨勢的系統性差異，進一步采用雙重差分傾向得分匹配法進行穩健性檢驗。根據匹配結果，大多數觀測值都在共同取值范圍內。同時，為檢驗核密度匹配是否較好地平衡了數據，分別以產業結構合理化指數和產業結構高度化指數計算了匹配后的標準化偏差，樣本的匹配結果如表6所示。根據匹配結果，不論是以產業結構合理化指數作為處理變量，還是以產業結構高度化指數作為處理變量，大多數協變量的標準化偏差都小于10%，而且大多數協變量的t檢驗在10%的統計水平下顯著，不拒絕處理組與控制組無系統性差異的假設，表明樣本的匹配結果較好。

表6 雙重差分傾向得分匹配樣本

在上文匹配結果的基礎上再次進行雙重差分檢驗。由表7可以看出雙重差分傾向得分匹配的回歸結果與基準回歸結果基本一致，產業結構合理化指數的估計系數為負，且并不顯著，產業結構高度化指數的估計系數在1%的統計水平下顯著為負。由此表明，在樣本期間，西部大開發對西部地區產業結構合理化水平沒有顯著作用，對提高各產業間協調度和資源配置效率的作用不明顯，對西部地區產業結構高度化水平有明顯的阻礙效應，與上文結論保持一致。

表7 雙重差分傾向得分匹配結果

2.自助抽樣法檢驗

為進一步對上述結論進行檢驗，根據Bradley et al.(2017)的研究，采用自助抽樣法進行穩健性檢驗。具體而言，分別以產業結構合理化和高度化指數作為被解釋變量，為了排除偶然因素對回歸結果的影響(顧和軍 等，2021)，分別進行200、400、600、800、1000次自助抽樣匹配，將樣本隨機生成處理組和控制組，回歸結果見表8和表9。

表8 雙重差分傾向得分匹配穩健性檢驗：產業結構合理化

由表8可知，西部地區產業結構合理化的回歸系數(dt×du)均為負，但并不顯著，說明西部大開發對產業結構合理化沒有明顯作用，與基準回歸結果一致。由表9可知，西部地區產業結構高度化的回歸系數(dt×du)均為負，且均在5%的顯著性水平下通過了檢驗，表明西部大開發對西部地區產業結構高度化的發展具有阻礙作用，說明本文結果是穩健的。

表9 雙重差分傾向得分匹配穩健性檢驗：產業結構高度化

之所以出現上述結果，可能的原因在于：第一，實施西部大開發以來，中央對西部地區財政資金投入不斷增大，除一般性轉移支付外，專項補助資金的分配和建設國債資金也都偏向西部地區的某些行業，但地方政府在政績激勵下更多聚焦于短期經濟增長，經濟增長方式較為粗放，對優化產業協調水平的重視程度不夠，導致西部大開發對產業結構的優化作用較小。第二，西部大開發實施給西部地區帶來了多項優惠政策，使得中東部地區部分過剩或者淘汰的產業轉移至西部地區，整體上導致西部大開發阻礙了西部地區產業結構高度化。第三，在西部大開發的過程中，資源相對傾斜于基礎設施建設，如青藏鐵路、南水北調、西氣東輸、西電東送等，而基礎設施建設主要集中在第二產業，且基礎設施建設周期較長，對產業結構的影響較為滯后。因此，在樣本期間，西部大開發政策對西部地區的產業結構合理化提升沒有明顯作用，且對產業結構高度化提升有一定的阻礙作用。

3.動態效應分析

由于西部大開發戰略的效果可能具有滯后性，會隨著時間的推移不斷顯現，因此本文對西部大開發的動態效應進行檢驗。檢驗結果如表10所示，模型17和模型19未加入控制變量，模型18和模型20為加入控制變量后的回歸結果。從模型18看，在樣本期間，西部地區產業結構合理化的動態回歸系數均不顯著，這說明隨著時間的推移，西部大開發對西部地區產業結構合理化提升一直無顯著性影響。從模型20來看，西部大開發對西部地區產業結構高度化提升有一定的阻礙效應，但在不同階段的效應存在差異。在2001—2002年即西部大開發初期，西部大開發對產業結構高度化的作用以正向為主，這可能是因為基礎設施建設以及產業轉移等影響西部地區產業高度化的作用還較小，阻礙效應小于優化效應；隨著西部大開發政策的不斷推進，2003—2006年，西部大開發對西部地區產業結構高度化的作用系數變為負數，但并不顯著；進入2007—2013年，該階段西部大開發各項重點基礎設施建設進入高潮，西部大開發政策對西部地區產業高度化又表現出顯著的阻礙作用；在2014—2016年，西部大開發對產業結構高度化的作用再次表現為不顯著。這可能因為我國產業結構進入調整階段，西部大開發政策逐步重視產業結構優化升級，使得政策對西部地區產業結構高度化發展的阻礙作用逐漸減弱。這也證實了前文的假說，西部大開發對西部地區產業結構的調整優化效應不明顯。

表10 西部大開發產業結構調整的動態效應檢驗

4.更換被解釋變量

為使本文結論更具穩健性，本部分更換產業結構合理化和產業結構高度化的衡量方法。進一步采用韓永輝等(2017)的做法，根據要素投入結構和產出結構的耦合程度來衡量產業結構合理化，基于各產業部門的勞動生產率與各部門占GDP比重的乘積衡量產業結構高度化。具體而言，將產業結構合理化指標定義為下列形式：

(4)

式(4)中，Y為第i個產業產值，Y為GDP，L為第i個產業的勞動力數量，L為總的勞動力數量。該指標同時包含產業結構偏離度和不同產業重要程度的優點，且指標值越大，產業結構越合理，指標值越小，則產業結構越不合理。

產業結構高度化指標定義為：

(5)

式(5)中，Y為第i個產業第t年的產值，LP為第i個產業第t年的勞動生產率，LP為第i個產業在工業化完成時的勞動生產率。產業高度化指標越大，則產業結構高度化水平越高。

需要說明的是，LP的選擇參考劉偉等(2008)的做法，采用Chenery et al.(1986)提出的勞動生產率指標衡量工業化的起點和終點。具體而言，以1970年為基準，工業化起點的人均收入為140美元，工業化終點的人均收入為2100美元。根據世界銀行公布的美國CPI數據，1970年到2016年的換算乘數為6.18，將工業化起點和終點的人均收入分別轉化為865.2美元和12978美元，2016年世界銀行的發達國家人均收入為12736美元，與本文的差距很小，可以忽略。三次產業的勞動生產率指標均換算為2016年的人民幣計價，具體對應的勞動生產率標準見表11。LP的計算方式為：LP=Y/

L，其中L為第i個產業第t年的勞動力人數，在計算過程中，將各年的勞動生產率均換算為2016年計價。

表11 工業化進程對應勞動生產率標準

回歸結果如表12所示，模型21和模型22的回歸系數(dt×du)均為正數，但均不顯著，說明西部大開發對產業結構合理化的優化作用不明顯。同時該參數在模型23和模型24中均為負數，且均在10%的統計水平下顯著，說明西部大開發對產業結構高度化具有顯著的阻礙作用。這些結果與基準回歸相同，再次驗證了本文結論的穩健性。

表12 更換被解釋變量衡量方法后的雙重差分估計結果

五、結論與政策建議

本文從理論上分析了西部大開發對西部地區產業結構調整的影響，基于中西部地區分界線城市1995—2016年的面板數據，采用產業結構合理化和高度化指數對城市產業結構進行衡量，運用雙重差分模型對西部大開發的產業結構調整效應進行了評估，研究結果表明西部大開發對西部地區產業結構升級的推動效應并不明顯。從動態效應來看，西部大開發對西部地區產業結構合理化的影響不隨時間變化，但對產業結構高度化的影響在不同階段有所不同，西部大開發對西部地區產業結構高度化的負向影響隨實施時間的推移逐漸顯現，但近年來有所減弱，表明西部大開發對產業結構調整的轉型具有一定的動態效應。

本文政策啟示是：第一，破解阻礙影響產業結構轉型升級的制度束縛，優化營商環境，減少政府對資源配置的干預，積極發揮市場的作用，促進資源實現最優配置，推動西部地區產業結構升級。第二，提升西部大開發各項優惠政策的持續性，引導資源流向有利于長期保障西部地區產業結構升級的部門，確保西部大開發對資源配置效率的推動作用穩定發揮。同時，在保證西部地區基礎設施建設穩定推進的前提下，根據西部不同地區特色優勢產業，轉變經濟發展方式，合理利用政策鼓勵西部地區發展支柱性特色產業，促進西部地區產業鏈延伸，拉動西部地區產業結構優化升級。第三，加強西部地區“軟環境”建設，加大對具有創新能力和競爭優勢的新興產業支持力度，鼓勵西部地區自主創新研發；加強人才激勵機制建設，加大對高質量人才的收入補償力度，著力留住本土人才，同時吸引更多的外部人才建設西部，不斷改善西部地區人力資本結構，增強人力資源要素對西部地區產業結構升級的推動力。