中间品进口与中国企业创新——基于进口关联化、多样化与高度化的多维视角

郭 平，张凤云，秦开强

(1.南京财经大学金融学院，江苏 南京 210023；2.安徽科技学院财经学院，安徽 蚌埠 233000；3.云南大学经济学院，云南 昆明 650091)

一、引 言

中间品贸易是全球化生产的关键环节，是连接国内生产循环与国际贸易循环的重要纽带，业已成为跨国间技术溢出的主要途径。伴随世界经济格局的深刻调整，我国中间品进口贸易增速明显加快。2019年，中间品进口占进口总额的比重达到76%，成为我国对外贸易的鲜明特征。现有研究指出，作为获取知识溢出的重要贸易形式，中间品进口贸易能产生“进口中学习效应”[1]，对促进企业创新和生产率提升发挥了关键性作用[2]。因此，在构建“双循环”新发展格局的背景下，探究如何通过国际贸易大循环推动先进技术和高级生产要素引进，并使之转化为国内企业自身创新能力将具有重大意义。而如何紧抓中间品进口的战略机遇，深化进口范围、领域和层次则成为我国企业创新能力提高的迫在眉睫的现实问题。

然而，现有文献对中间品进口与企业创新之间的关系仍存在争议。“创新促进说”认为中间品贸易自由化有利于企业的技术获取，增进研发创新、提升企业产品附加值[3][4]。“创新抑制说”认为价值链低端锁定导致低质量的中间品进口，使企业难以获得知识溢出，进而陷入低加成率陷阱[5]。随着中间品进口成本下降，企业还偏向于“购买”而不是“创新”，从而形成“创新替代”的现象[6]。事实上，中国积极扩大进口并不是盲目增加进口规模。由于中间品内含知识的复杂性和异质性，中间品进口的知识溢出并非“自动发生”，其取决于企业获取中间品内含缄默知识的收益效应和成本效应，这两种效应的动态变化最终决定不同形式中间品进口的知识溢出效果。现有文献较少基于多维演化视角研究中间品进口特征，仅少量关注企业中间品进口在种类、范围及内嵌技术等方面的演变趋势[7][8]。深刻认识和比较不同形式的中间品进口演化对企业创新的影响仍是目前亟需探讨的问题，亦是破解中间品进口创新悖论之关键。

本文从中间品进口的关联化、多样化、高度化出发，分析三种演进路径下新知识在进口企业内部的溢出过程。研究结果发现：(1)中间品进口知识溢出的收益和成本与进口形式密切相关；(2)中间品进口关联化使企业获得与自身知识基础邻近的知识溢出且面临较低的吸收成本，对企业创新产生持续的正向作用；(3)中间品进口多样化带来的知识获取的收益效应随知识资源的分散化而递减，而知识吸收的成本效应随知识整合难度的增加而递增，导致中间品进口多样化与企业创新之间呈倒U型关系；(4)中间品进口高度化带来的知识获取的收益效应随中间品内嵌技术水平的提升而递增，而知识吸收的成本效应随进口高技术中间品的经验积累而递减，导致中间品进口高度化与企业创新之间呈正U型关系；(5)中间品进口关联化正向调节中间品进口多样化、高度化与企业创新之间的非线性关系，进一步强化两者对企业创新的正向影响。

与现有研究相比，本文的主要贡献体现在：第一，对中间品进口难以促进企业创新的进口“创新悖论”提供新的解释。不遵循产品关联化的中间品进口将显著弱化其创新效应，而过度的中间品进口多样化及在缺乏知识积累条件下的中间品进口高度化也不利于企业创新；第二，将产品空间理论的研究范围从“产品出口演化”拓展至“产品进口演化”。已有文献大多研究出口产品演化，鲜少刻画中间品进口演化过程[9]。本文基于产品空间理论的思想，将产品关联引入中间品进口，并从产品的关联化和非关联化的视角揭示中间品进口的知识溢出效应；第三，将中间品进口的“单一演化”维度延伸至“多维演化”维度。本文将中间品进口多样性、产品关联性及内嵌技术纳入统一的分析框架，并提出中间品进口关联化正向调节中间品进口多样化、高度化与企业创新之间的非线性关系，为我国创新进口方式提供新的思路。

二、理论分析

(一)中间品进口的演化形式与内涵

本文基于中间品进口关联化、多样化和高度化来揭示中间品进口多维演化的形式和内涵(见图1所示)。中间品进口关联化指企业进口与自身技术强关联的中间品，沿着自身产品空间进行特定性或专业化的知识获取，从而强化企业知识要素集聚，实现知识密集度提高。进口产品关联程度越高，表明不同进口产品间蕴含相似的潜在知识、技能，实现知识的一致性积累。中间品进口多样化指企业扩大进口中间品的产品种类或产品来源地。由于不同种类的产品中蕴含不同技术领域及不同行业门类的多样化知识，不同区域的产品中也包含不同经验、消费者偏好和市场信息等在内的区域特定资源，扩大进口中间品种类或产品来源地，将丰富企业自身产品生产范围，实现知识领域扩大。中间品进口高度化指企业更多进口内嵌技术水平较高的中间品。进口较高技术水平的中间品能加快基于技术势差的知识纵向溢出，以提升企业产品技术水平，实现企业知识基础的层级提升。

图1 中间品进口演化的形式和内涵

(二)中间品进口多维演化影响企业创新的机理分析

由于中间品内含知识的复杂性和异质性，中间品进口的知识溢出并非“自动发生”，其对企业创新的作用将由知识获取的收益效应和知识吸收的成本效应共同决定。基于此，本文从知识溢出的收益和成本两方面分析中间品进口多维演化对企业创新的影响机理。

1.中间品进口关联化影响企业创新。一方面，中间品进口知识溢出的收益效应随中间品进口关联度的提高而增加。当进口新产品与原有进口产品组合具有较强的关联性，企业将快速获取新进口产品的内含外部知识，增强中间品进口的知识溢出。另一方面，中间品进口知识溢出的成本效应随中间品进口关联度的提高而降低。当投入要素之间认知距离越近，不同产品间蕴含知识的重合度越高，则降低企业纵向拓展新知识的难度。因此，中间品进口关联化与企业创新将呈现正向关系。该正向关系可能存在两种情况：一是中间品进口关联化与企业创新之间存在线性正向关系；二是由于企业吸收知识能力提升会导致吸收成本的递减效应，中间品进口关联化与企业创新之间存在非线性递增关系。因此，本文提出假设1a：中间品进口关联化促进企业创新，二者存在线性的正向关系；假设1b：中间品进口关联化对企业创新的促进作用呈递增趋势。

2.中间品进口多样化影响企业创新。一方面，中间品进口多样化引致的知识获取的收益效应具有边际递减特征。随着进口中间品多样化的提升，企业通过中间品内含的多样化知识信息得到技术互补效应和知识共享效应[10][11]。与此同时，过度多样化导致企业资源投入过于分散，不利于知识的识别和利用，甚至因信息不对称、冗余资源过载而发生产出低效率和资源误置。另一方面，中间品进口多样化引致的知识吸收的成本效应具有递增特征。中间品种类增加扩大了新进口产品与原有产品间的差异性，提高知识整合成本、延长创新周期[12]。当中间品进口多样化处于较低水平时，知识多样化对企业创新带来的收益效应远大于成本效应；当中间品种类过多时，多样化带来较高的整合及协同成本，导致成本效应大于收益效应。因此，本文提出假设2：中间品进口多样化与企业创新之间呈倒U型关系，即起初企业创新随中间品进口多样化的提高而增强，越过倒U型拐点值时，进口多样化的进一步提高将抑制企业创新。

3.中间品进口高度化影响企业创新。一方面，中间品进口高度化引致的收益函数具有边际递增特征。技术差距理论认为企业与技术前沿的差距决定技术溢出的程度[13]。中间品进口高度化意味着企业更多进口高于自身技术水平的中间品，当进口中间品的技术水平相对于企业自身水平越高，知识溢出效应越明显。另一方面，中间品进口高度化引致的成本函数具有边际递减特征。一开始企业进口高于自身技术水平的中间品时，进口中间品蕴含的复杂先进技术导致较高的知识吸收成本，不利于企业消化吸收[14]。但随着企业进口高技术中间品的规模扩大，对先进知识的吸收能力不断增强，由于企业消化吸收能力的积累具有历时性和临界值效应，当中间品进口高度化达到一定程度后，企业吸收能力与中间品内嵌技术高度匹配，有助于企业获取中间品知识溢出[15]。由于中间品进口高度化对企业创新的影响是收益效应和成本效应的加总，当中间品进口高度化处于较低水平时，知识溢出并不充分，企业的吸收能力较低，因而知识吸收成本较高；当中间品进口高度化得到提升，其知识溢出效应愈发显著，企业吸收能力逐渐提高，进而降低了知识吸收成本。因此，本文提出假设3：中间品进口高度化与企业创新之间呈正U型关系，即起初企业创新随中间品进口高度化的提高而减弱，越过正U型拐点值时，进口高度化的进一步提升将促进企业创新。

(三)中间品进口关联化的调节作用

Frenken和Boschma(2007)首次提出相关多样化和不相关多样化，认为多样化虽然诱发交互学习和创新，但若不与企业知识基础形成高度关联，外部知识将难以被有效的吸收和转化[16]。产品关联性通过技术关联拉近了认知距离，不仅降低中间品进口多样化、高度化过程中产生的知识吸收成本，还增强知识间的互补效应，提高知识吸收收益。基于此，本文从“有关联的中间品进口多样化”和“有关联的中间品进口高度化”两种情形来揭示中间品进口关联化对中间品进口多样化、高度化与企业创新之间的非线性关系的调节作用。

情形1：有关联的中间品进口多样化。一方面，增进多样化的收益效应。通过相关技术的基础知识与科学原理的邻近，强化多样化中间品之间的互补性。另一方面，降低中间品进口多样化带来的知识整合及协同成本。由于中间品内含技术的关联性，进口企业较易整合知识，从而提高企业创新的产出和效率。随着企业中间品进口关联化提高，中间品进口多样化的知识收益效应递减趋势减弱，而其知识成本效应递增趋势也被弱化。这意味着企业能更长久保持中间品进口多样化对企业创新的正向影响，其倒U型拐点延迟到来(即拐点向右移动)。

情形2：有关联的中间品进口高度化。一方面，强化高端中间品进口对企业创新的知识纵向溢出效应，通过关联化提高企业对知识的吸收效率。另一方面，降低企业对高端中间品的吸收成本。由于新进口中间品与原有中间品之间的技术关联，企业对其知识存量比较熟悉，进而节约信息获取、知识匹配及知识整合的成本。随着企业中间品进口关联化提高，中间品进口高度化的知识收益效应递增趋势得到强化，而其知识成本效应递减趋势将加速实现。这意味着企业能更快地保持中间品进口高度化对企业创新的正向影响，其正U型拐点提早到来(即拐点向左移动)。

综上所述，本文提出如下的待验证假设4：中间品进口关联化对中间品进口多样化与企业创新之间的关系产生正向调节效应，即随着中间品进口关联化提升，中间品进口多样化与企业创新之间关系的倒U型拐点将向右移动；假设5：中间品进口关联化对中间品进口高度化与企业创新之间的关系产生正向调节效应，即随着中间品进口关联化提升，中间品进口高度化与企业创新之间关系的正U型拐点将向左移动。

三、指标测度与典型事实

(一)中间品进口关联化的测度

Hidalgo等(2007)将产品间关联性认为是两种产品同时进口的概率，反映了两种产品的生产需相同或相近的能力[17]。沿着这一思路，已有文献对产品关联的测度均采用条件概率，即φi，j=min{P(Vg，i>0|Vg，j>0)，P(Vg，j>0|Vg，i>0)}。其中，φi，j表示任意两种产品被同一企业进口的条件概率，g代表企业，i和j代表HS四位码进口产品。如果g企业i产品的进口额大于0，则Vg，i取值为1，否则为0。然而，条件概率不能说明二者间存在强关联性，其原因是条件概率只是反映进口j产品时进口i产品的发生概率，但无法体现进口j产品的条件下企业进口i产品概率的提升程度。因此，本文依据机器学习的强关联规则，通过提升度来定义产品之间的关联性。也就是说，比较企业单独进口i产品的概率与企业在进口j产品的条件下又进口i产品的概率，当后者大于前者时，则说明企业进口j产品确实提升了进口i产品的概率。具体公式如下：

(1)

当φi，j，ind>1时，则认为两种产品在技术上相关，否则不相关。ind表示制造业产业的指标，取值为13～37。进一步地，以产品关联指标作为权重，计算g企业层面的进口产品关联化指标Im_relg=∑i，j(importg，j×(φi，j，ind/∑jφi，j，ind))。其中，Im_relg表示g企业的中间品进口关联化指标，importg，j表示g企业关于j产品的进口规模。

(二)中间品进口多样化的测度

中间品进口多样化均沿着进口广延边际来定义。例如，“企业-HS产品编码”“HS产品编码-进口来源地”“企业-进口来源地”“企业-HS产品编码-进口来源地”等二维或三维数组组成的数对[18]。由于HS产品种类反映了企业配置中间品的能力，因此本文以“企业-HS产品编码-进口来源地”作为中间品进口多样性的代理变量。

(三)中间品进口高度化的测度

借鉴已有文献的思路，我们将中间品来源国的知识存量作为其溢出水平的替代变量[1]。该指标反映了中间品内含的知识存量和企业对不同技术水平中间品的进口额，能有效刻画中间品进口高度化中更多进口内嵌技术水平较高的中间品的经济内涵，其计算公式如下：

(2)

其中，Img，m，t表示g企业t年在m国的进口总额，GDPm，t表示m国t年的GDP，Sm，t表示m国t年的研发存量并利用永续盘存法来计算。其中，Sm，t=(1-δ)Sm，t-1+RDm，t，δ为研发资本的折旧率并取值为5%，RDm，t为m国t年的研发流量。

(四)中间品进口多维演化的特征事实

图2显示我国中间品进口演化趋势。从中间品进口关联化来看，其表现为先下降后上升，可能的原因是前期进口以扩展边际为主，进口企业为实现最优产出而不断转换进口产品，导致关联化下降。随着最终产品发展方向的确定及产业链进一步深化，中间品进口关联化程度得到提升。自2001年加入WTO以来，中间品进口多样化指标趋于稳定，这源于大多数企业进口中间品的种类和数量趋于稳定。自2006年起，中间品进口多样化程度进入缓慢提升阶段。伴随我国不断降低中间品进口成本和扩大国际贸易合作，中间品进口多样化程度持续得到提高。自2000年以来，贸易全球化助推中间品进口高度化，虽然在2005—2008年有所放缓，但全球金融危机后通过创新发展助力制造业转型升级，中间品进口高度化得到稳步提升。

图2 中间品进口演化趋势

四、研究设计

(一)数据来源

本文数据来源于2000—2011年中国工业企业数据库、中国海关贸易数据库及中国专利数据库。首先，删除中国工业企业数据库中企业编码缺失、成立年份不合理及不符合会计准则的样本；其次，剔除中国海关贸易数据库中贸易公司、加工贸易的样本；最后，按企业名称、邮政编码、电话号码后7位与法人代表姓名进行数据库匹配。本文保留2000—2011年持续进口的企业样本，以计算中间品进口演化指标。

(二)模型构建

为考察中间品进口关联化、多样化、高度化对企业创新的影响，我们构建如下的模型：

Innog，t=a0+a1Im_relg，t+Zg，t+γt+φi+λd+μg+εg，t

(3)

(4)

(5)

其中，下标g和t分别代表企业、年份，Innog，t表示企业创新并以发明专利申请的存量来衡量，Im_relg，t为中间品进口关联化指标，Im_divg，t为中间品进口多样化指标，Im_upgrg，t为中间品进口高度化指标，Zg，t为企业层面的控制变量，γt、φi和λd分别表示年份、行业和地区的固定效应，μg表示企业层面的固定效应，εg，t表示随机扰动项。

(三)变量定义

1.企业创新。本文采用发明专利申请的存量刻画企业创新，将发明授权存量、新产品产值作为替代变量进行稳健性检验。借鉴张杰(2015)的方法，专利存量的计算公式为patentg，j，t=(1-δ)patentg，j，t-1+publicg，j，t。其中，patentg，j，t表示g企业t年拥有专利j的存量，publicg，j，t指当年新增专利数量[19]，δ为专利折旧率并沿用Jaffe(1986)的研究而取值为0.15[20]。

2.中间品进口多维特征。这里，采用前文的中间品进口关联化、多样化和高度化指标。

表1 变量及其定义

五、实证检验与结果分析

(一)基准回归结果

表2的列(1)揭示中间品进口关联化对企业创新的影响，发现二者存在显著的正向关系。列(2)显示中间品进口关联化的二次项并不显著，说明中间品进口关联化与企业创新之间不存在非线性关系，即验证了假设1a。表2的列(5)表明中间品进口多样化与企业创新之间呈现倒U型关系，采用utest检验后发现极值点为3.5033且属于拒绝域[0.69，5.91]，即二者不存在单调或正U型的关系，即验证了假设2。表2的列(8)显示中间品进口高度化与企业创新之间呈现显著的正U型关系，采用utest检验后发现极值点为0.9007且属于拒绝域[-27.89，28.68]，拒绝单调或倒U型的原假设，即验证了假设3。此外，考虑到企业发明专利申请的零值问题，我们采用Tobit模型进行回归，避免选用受限数据导致的估计偏误。表2的列(3)、(6)、(9)结果证明了结论的稳健性。

表2 中间品进口演化对企业创新的影响

(二)稳健性检验

1.企业创新指标替换。表3的列(1)、(3)、(5)汇报了企业创新指标替换为发明授权存量的实证结果，列(2)、(4)、(6)汇报了企业创新指标替换为新产品产值的实证结果，均与基准回归结论相一致。

2.中间品进口多样化指标替换。借鉴Feenstra(1994)的方法，我们重新构建如下的多样化指标：

(6)

其中，I=It∩It-1表示t和(t-1)年进口产品集合的交集，pg，t、xg，t、diversityg，t分别表示g企业t年进口中间品的价格、数量、进口多样化指标，λg，r反映企业r年持续进口产品份额占当年中间品进口总份额的比值。如果diversityg，t>1，则认为进口产品种类增加，反之减少。表3的列(7)报告了中间品进口多样化替代指标的回归结果，发现中间品进口多样化与企业创新之间仍为倒U型关系。

3.中间品进口高度化指标替换。本文以研发费用占GDP的比重代替当年的研发流量，以国外研发存量减去我国的研发存量表示知识积累，通过永续盘存法计算研发存量，即Im_upgrg，t=∑m(Sm，t/GDPm，t)×Img，m，t。同时，采用年平均汇率进行平减后取对数，以此作为中间品进口高度化的替代变量。表3的列(8)显示，回归结果是稳健的。

表3 替换企业创新、中间品进口多样化及高度化指标的检验结果

4.内生性问题的处理。为避免中间品进口多维演化与企业创新之间存在的潜在反向因果关系而引发的内生性问题，借鉴Fisman和Svensson(2007)的方法并参考张晓莉和孙琪琪(2021)的研究，我们将构造的行业-省份层面均值作为中间品进口多维演化特征的工具变量[21][22]。表4的回归结果显示，在采用工具变量法后，结果依然稳健。其中，第一阶段结果显示工具变量的系数显著，满足相关性条件；第二阶段结果显示识别不足检验(Kleibergen-Paaprk LM)在1%的显著性水平上被拒绝，而弱识别检验显示Cragg-Donald Wald F值远大于10，拒绝弱工具变量假设。

六、中间品进口关联化的调节作用

为识别“有关联的中间品进口多样化”和“有关联的中间品进口高度化”两种情形下中间品进口关联化的调节作用，我们构建如下的基于中间品进口关联化的调节效应模型：

表4 内生性检验结果

a5Im_relg，t+Zg，t+γt+φi+λd+μg+εg，t

(7)

Im_relg，t+a5Im_relg，t+Zg，t+γt+φi+λd+μg+εg，t

(8)

(9)

从实证分析结果来看，表5的列(1)显示，中间品进口多样化的二次项与中间品进口关联化的交乘项显著。通过计算发现α1α4-α2α3>0，说明中间品进口关联化使倒U型曲线拐点向右移动，强化了中间品进口多样化对企业创新的促进作用，进而不利于企业创新的拐点延迟到来。列(2)显示，中间品进口高度化的二次项与中间品进口关联化的交乘项显著，表明中间品进口关联化确实能调节中间品进口高度化与企业创新之间的正U型关系。通过计算发现α1α4-α2α3<0，说明中间品进口高度化与企业创新之间的正U型曲线拐点向左移动，中间品进口关联化使中间品进口高度化促进企业创新的拐点提早到来，即强化了中间品进口高度化的创新效应。

表5 中间品进口关联化的调节效应

七、基于地区和企业生产率的异质性分析

影响缄默知识的溢出效应包括地理距离和技术距离两个方面。考虑到进口企业的地理集中有利于缄默知识吸收，而我国东部地区进口额占全国进口总额的2/3以上且具有丰富的中间品种类和密集技术关联及知识积累[23][24]。据此，我们将样本分为东部和中西部地区，构建地区虚拟变量并与中间品进口演化的一次项、二次项进行交乘，从而得到交互项Ⅰ和Ⅱ，通过观察交互项的显著性、系数及拐点移动来检验地区异质性。表6的列(1)结果显示，中间品进口关联化与东部地区的交互项显著为正，说明东部地区中间品进口关联化对企业创新的促进作用更强；列(2)的交互项在1%的水平上显著，说明地区差异显著影响中间品进口多样化与企业创新之间的关系。为分析地区差异如何影响倒U型曲线拐点移动方向，我们计算拐点变动公式(α1α4-α2α3)/(2α22+2α2α4)。列(2)的结果显示，中间品进口关联化将促进中间品进口多样化与企业创新之间的倒U型曲线拐点向右移动，表明东部地区进口集中帮助企业缓解中间品进口多样化的成本效应并增加其收益效应。同理，列(3)的结果显示，中间品进口关联化显著促进中间品进口高度化与企业创新之间的正U型曲线拐点向左移动，意味着地理集中快速提升中间品进口高度化的收益效应，提早跨越正U型拐点。此外，构建长三角地区的地理虚拟变量及其与中间品进口演化的交互项(结果如表6的列(4)—(6)所示)，发现是否处于长三角地区对中间品进口关联化与企业创新之间的关系并不产生影响，但使中间品进口多样化与企业创新之间的倒U型曲线拐点向右移动，中间品进口高度化与企业创新之间的正U型曲线拐点向左移动，与前文的结论一致。

同时，从企业的技术距离来看，一方面，企业生产率越靠近技术前沿，由技术差距缩小导致的溢出效应越少；另一方面，企业生产率越高，高知识积累使技术吸收成本较低，从而溢出效应增加，因此需从成本效应占优还是收益效应占优来讨论具体情况。本文将企业生产率与中间品进口多维演化的一次项、二次项进行交乘后分别得到交互项Ⅰ和Ⅱ，通过观察交互项的显著性、系数及拐点移动来检验生产率异质性。表6的列(7)结果显示，中间品进口关联化与企业生产率的交互项显著为负，说明对于高生产率企业，中间品进口关联化对企业创新的促进作用较弱，其可能的原因在于：高生产率企业获得的进口溢出效应减少，而高生产率带来的知识吸收成本下降并不明显，这与中间品进口关联化本身的低知识吸收成本特征有关。列(8)的交互项显著，说明企业生产率差异显著影响中间品进口多样化与企业创新之间的关系。而高生产率促进中间品进口多样化与企业创新之间的倒U型曲线拐点向右移动，表明高生产率帮助企业缓解中间品进口多样化带来的成本效应，其作用大于收益效应的递减效应。同理，列(9)的结果显示，高生产率显著促进中间品进口高度化与企业创新之间关系的正U型曲线拐点向左移动，意味着较高生产率快速降低中间品进口高度化的吸收成本，从而提早跨越中间品进口知识溢出的收益效应大于成本效应的正U型拐点。

表6 地区和企业生产率的异质性检验

八、结论与政策启示

坚持实施更大范围、更宽领域、更深层次的全方位对外开放是我国实现高水平对外开放的重要举措。在“双循环”新发展格局的背景下，通过多维度中间品进口形成“为创新而进口”的新贸易路径是实现企业创新能力提升的关键所在。本文的研究结果发现，中间品进口关联化对企业创新始终具有正向促进作用，而中间品进口多样化对企业创新的作用呈倒U型变化，中间品进口高度化对企业创新的作用呈正U型变化；从中间品进口关联化的调节效应来看，“有关联的中间品进口多样化”和“有关联的中间品进口高度化”更有利于企业创新，当进口企业的地理集中及生产率靠近技术前沿时，中间品进口多样化和高度化对企业创新的促进作用得到强化。

由此，我们得到如下的政策启示：其一，中间品进口企业应围绕自身核心知识基础进口中间品，注重在产业链上下游配置中间品，特别是重点进口影响整个产业链的关键核心技术的中间品；其二，避免盲目追求中间品进口多元化，鼓励企业在业务范围内实施多样化进口，重视多样化与关联化的有效结合，通过提高中间品进口的关联度以增强中间品进口多样化对企业创新的正向作用；其三，加快调整《鼓励进口技术和产品目录》，助推企业扩大先进技术设备、关键零部件进口，对世界科技前沿国家的中间品主动增加进口，促进中间品进口结构的高度化调整；其四，努力提升地区基础知识储备，加强基础研发力度，加快建设区域科研合作平台和专利储备库，推动企业对进口中间品内含知识的消化、吸收和改进。