■趙晨曦 葉 青＊ 李云飛

（1.閩江學(xué)院地理與海洋學(xué)院，福州 350108；2.中信建設(shè)有限責(zé)任公司，北京 100020）

港口是各地交往聯(lián)系的關(guān)鍵樞紐，在經(jīng)濟(jì)全球化的背景下，港口在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的地位日益提升，針對港城關(guān)系研究的必要性也隨之增加。 2021年公布的《關(guān)于支持福州實(shí)施福建強(qiáng)省會戰(zhàn)略的若干意見》（以下簡稱《意見》）及《福州港總體規(guī)劃（2035 年）》均明確表明了福州港口建設(shè)的重要性，同時福州作為“21 世紀(jì)海上絲綢之路”的核心節(jié)點(diǎn)，福州港的建設(shè)自然成為重中之重。 在當(dāng)前的國內(nèi)國際大環(huán)境下，港城發(fā)展面臨新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，如何通過深入研究港城關(guān)系，憑借港口這一巨大資源優(yōu)勢，來達(dá)到推動腹地城市穩(wěn)步發(fā)展的目的，是個具有時代深度的、值得進(jìn)一步研究的課題。 現(xiàn)今國內(nèi)外學(xué)者對港城關(guān)系的研究大多采用定量分析法，如匡海波[1]利用關(guān)聯(lián)度模型證明了大連港與大連市經(jīng)濟(jì)發(fā)展間有密切聯(lián)系，且大連港日益成為大連市發(fā)展的核心動力；李譚等[2]采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型和復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型論證了遼寧省港口物流與腹地經(jīng)濟(jì)間存在協(xié)同發(fā)展關(guān)系；沈秦偉等[3]采用向量自回歸模型，以大連為例，證明了港口物流與城市經(jīng)濟(jì)存在很大的關(guān)聯(lián)度；李華等[4]利用灰色關(guān)聯(lián)模型分析了港口物流與城市經(jīng)濟(jì)三大產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)程度；溫文華[5]綜合運(yùn)用了港城復(fù)合系統(tǒng)和Panel Data模型論證了港城復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的一般規(guī)律；劉佳佳[6]則以廣州為例，運(yùn)用耦合協(xié)調(diào)模型進(jìn)行評價，證明了港口物流與城市經(jīng)濟(jì)二者的協(xié)調(diào)性。

由于針對福州港口物流與福州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)研究較少，本文借助福州市2000-2019 年的港口物流與城市經(jīng)濟(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用向量自回歸模型分析福州港口物流與福州城市經(jīng)濟(jì)變化間互動關(guān)系，并根據(jù)研究結(jié)果提出相應(yīng)的對策建議。

1 港口與城市互動作用的機(jī)理分析

1.1 港口對城市的推動作用

港口是其所在腹地城市經(jīng)濟(jì)的重要發(fā)展資源與關(guān)鍵發(fā)展優(yōu)勢。 港口承擔(dān)了重要的流通職能，為貨物的貿(mào)易、運(yùn)輸提供了不可忽視的便利；水路運(yùn)輸運(yùn)載量大、運(yùn)輸能力強(qiáng)，尤其是國際間的貨物運(yùn)輸，相較于空運(yùn)，水運(yùn)的運(yùn)輸成本更低，因此各地的經(jīng)濟(jì)交流也會隨著港口的發(fā)展進(jìn)一步深入。 同時，隨著港口的不斷發(fā)展，相關(guān)產(chǎn)業(yè)開始向港口所在位置集中，出現(xiàn)集聚效應(yīng)，相關(guān)產(chǎn)業(yè)與港口的聯(lián)系更加緊密，二者共同發(fā)展、共同進(jìn)步，從而共同推動了城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。 再者，港口的發(fā)展也增加了當(dāng)?shù)氐木蜆I(yè)需求，不僅是港口周邊的產(chǎn)業(yè)，由港口蓬勃發(fā)展而衍生出的相關(guān)產(chǎn)業(yè)更是如此，港口發(fā)展需要相關(guān)產(chǎn)業(yè)的支持，更需要人才的帶動，為港口建設(shè)添磚加瓦，才能更好地促進(jìn)港口發(fā)展，從而帶動城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

1.2 城市對港口的促進(jìn)作用

腹地城市是港口發(fā)展的支柱，城市的發(fā)展水平能極大程度上助力港口發(fā)展；腹地城市不僅為港口的發(fā)展提供了儲備空間，而且城市的各類基礎(chǔ)設(shè)施也是港口發(fā)展的強(qiáng)力保障。 腹地城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與運(yùn)輸?shù)呢浳镔Y源出入量成正比，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，對各類資源的需求量越大，同樣對各類資源的輸出交易量也越大，因此承擔(dān)兩地資源流通的樞紐就十分關(guān)鍵，水運(yùn)是常用的運(yùn)輸方式之一，港口設(shè)施的完善程度自然也會隨著流通需要的增加不斷提升，從而進(jìn)一步提升港口的地位。 同時，城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高， 各類產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平也位于前列，各類先進(jìn)技術(shù)與港口的融合建設(shè)會成為港口發(fā)展的重要動力。

2 模型簡介與指標(biāo)選取

2.1 模型簡介

向量自回歸模型能對具有一定統(tǒng)計性質(zhì)的時間序列進(jìn)行有效分析和預(yù)測，特別是對時間序列間具有相互聯(lián)系的預(yù)測。 該方法能夠分析出隨機(jī)擾動項(xiàng)的存在所造成的動態(tài)影響， 因此VAR 模型被廣泛用于經(jīng)濟(jì)相關(guān)問題的研究與預(yù)測中。

VAR（p）模型的表達(dá)式如下：

其中：Ys是k 維內(nèi)生變量向量，Xs是d 維外生變量向量，p 是滯后階數(shù)，A1，...，Ap是待估參數(shù)矩陣，B 是k×d 維矩陣待估參數(shù)矩陣；對于k 而言，其對應(yīng)維隨機(jī)擾動項(xiàng)是εs，s 為樣本個數(shù)。

2.2 指標(biāo)選取

一個規(guī)模較小且設(shè)定合理的VAR 模型所產(chǎn)生的預(yù)測結(jié)果，通常優(yōu)于較大規(guī)模的分析系統(tǒng)產(chǎn)生的預(yù)測結(jié)果，尤其是對短期預(yù)測更是如此，這主要是由于VAR 模型在進(jìn)行相關(guān)分析時， 只對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性有要求，沒有為了保證模型的可識別性而施加部分限制； 因此VAR 模型不適宜選取過多的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行分析，在建立評價體系時，既要選取城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與港口物流發(fā)展中最具代表性的相關(guān)指標(biāo)，也要考慮二者的自身特點(diǎn)與彼此聯(lián)系，以建立合理、可靠的分析模型。

港口物流的相關(guān)指標(biāo)應(yīng)盡可能完整地反映港口目前的發(fā)展規(guī)模與發(fā)展水平，港口作為貨運(yùn)的重要途徑之一，自然要將能夠準(zhǔn)確表達(dá)港口貨物裝卸水平的港口貨物吞吐量納入體現(xiàn)港口物流發(fā)展水平的指標(biāo)范疇，再加上當(dāng)前港口集裝箱物流運(yùn)輸體系的不斷發(fā)展，集裝箱運(yùn)輸成為了大多數(shù)港口物流運(yùn)輸選擇的主要手段， 集裝箱物流運(yùn)輸體系高效率、高效益的突出優(yōu)勢為港口物流運(yùn)輸帶來了極大的幫助，集裝箱吞吐量也成為體現(xiàn)港口物流發(fā)展水平的指標(biāo)之一。由于2009 年原福州港、寧德港的一體化管制政策，本文僅對原福州港港口物流與城市經(jīng)濟(jì)的互動關(guān)系進(jìn)行研究，僅采用原福州港的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不包括寧德港。 因此選取原福州港的集裝箱吞吐量與貨物吞吐量反映福州港港口物流發(fā)展水平。 城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則需要能夠體現(xiàn)城市宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)，故選取地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）來進(jìn)行研究，其對于反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的權(quán)威性已得到普遍認(rèn)可，是最能反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)；因此將福州市GDP 作為衡量城市經(jīng)濟(jì)水平的指標(biāo)。

本文選取研究期為2000-2019 年，數(shù)據(jù)源于《福州統(tǒng)計年鑒》（2001-2020）與《中國港口年鑒》（2001-2020）。 為了使數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，便于后續(xù)操作，運(yùn)用Eviews10.0 軟件將福州市GDP、福州市港口貨物吞吐量與福州市港口集裝箱吞吐量3 個變量進(jìn)行自然對數(shù)處理，并將其分別記為LNGDP、LNPT、LNCT，以便與原數(shù)據(jù)區(qū)分。

3 實(shí)證分析

3.1 單位根檢驗(yàn)——港口與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

建立VAR 模型的前提就是數(shù)據(jù)是平穩(wěn)序列，通過ADF 單位根檢驗(yàn)法對港口與經(jīng)濟(jì)的3 個指標(biāo)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表1 所示。

表1 各變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可以看出： 取對數(shù)后福州市GDP、福州港貨物吞吐量、集裝箱吞吐量的P 值均小于0.05，且t 統(tǒng)計量均小于1%、5%、及10%水平下的各臨界值，可以得出港口與經(jīng)濟(jì)的3 個變量序列中均拒絕存在單位根的假設(shè)，由此得到3 組數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)數(shù)據(jù)，滿足后續(xù)操作的條件。

3.2 VAR 模型建立——港口與經(jīng)濟(jì)間動態(tài)線性關(guān)系建立

確定序列的平穩(wěn)性后，建立VAR 模型，第一步是選取合適的滯后階數(shù)。 以AIC 與SC 的計算結(jié)果最小、*最多為判斷標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)最優(yōu)滯后階數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果，確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。 根據(jù)表2 可以看出當(dāng)滯后階數(shù)為3 時，其AIC 值為-10.70272，是最小的，SC 值為-9.232342，雖不是最小但僅高于滯后階數(shù)為1 時的SC 值，且最優(yōu)滯后階數(shù)為3 時，具有3 個*，由此可以將模型的最優(yōu)滯后階數(shù)暫定為3，再進(jìn)行模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)以確定結(jié)果。

表2 最優(yōu)滯后階數(shù)結(jié)果

模型穩(wěn)定性的檢驗(yàn)采用特征方程根檢驗(yàn)方法進(jìn)行判斷，滯后階數(shù)為3 時，由表3 的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出模型的9 個特征根倒數(shù)均小于1，由此說明了滯后階數(shù)為3 階的VAR 模型的穩(wěn)定性良好， 可據(jù)此建立VAR（3）模型作為后續(xù)分析步驟的基礎(chǔ)。

表3 AR 根檢驗(yàn)結(jié)果

利用Eviews10.0 軟件得到滯后三階的港口物流與城市經(jīng)濟(jì)VAR 模型如下：

LNGDP=1.2624×LNCT（-1）－0.3712×LNCT（-2）+0.5441×LNCT（-3）－0.1751×LNGDP（-1）－0.0484×LNGDP（-2）+0.2851×LNGDP（-3）－0.1317×LNPT（-1）－0.3043×LNPT（-2）-0.0780×LNPT（-3）+5.3066

（R2=0.995388 s.e.=0.054161 log L=32.98852）

LNPT=-2.8556×LNCT（-1）+1.6785×LNCT（-2）－1.7136×LNCT（-3）+3.0106×LNGDP（-1）－0.3640×LNGDP （-2）－0.5002×LNGDP （-3）－0.9476×LNPT（-1）+0.4979×LNPT（-2）－0.0084×LNPT（-3）－7.2514

（R2=0.991314 s.e.=0.057783 log L=31.88803）

LNCT=1.1236×LNCT（-1）－0.7799×LNCT（-2）+0.4358×LNCT（-3）－0.3592×LNGDP（-1）+0.4510×LNGDP（-2）－0.0363×LNGDP（-3）+0.1956×LNPT（-1）－0.0921×LNPT（-2）+0.0582×LNPT（-3）－0.6378

（R2=0.999357 s.e.=0.026015 log L=45.45445）

從模型的回歸統(tǒng)計量可以得到模型的擬合優(yōu)度R2分別為0.995388、0.991314 與0.999357，均接近1，可以判斷出3 個變量建立的VAR 模型均是合理且穩(wěn)定的。

3.3 Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)——港口與經(jīng)濟(jì)間因果關(guān)系檢驗(yàn)

為了確定福州市城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與港口物流間在短期內(nèi)存在必然的因果關(guān)系，利用Granger 因果檢驗(yàn)法進(jìn)行進(jìn)一步的探究。

當(dāng)原假設(shè)的P 值比0.05 小時即代表否定原假設(shè)，即變量間在短期內(nèi)具有因果關(guān)系，結(jié)合表4 中數(shù)據(jù)可看出：LNCT 不是LNGDP 的格蘭杰因果假設(shè)的原假設(shè)P 值為0.0011，小于0.05，LNGDP 不是LNPT的格蘭杰因果假設(shè)的原假設(shè)P 值為0.0435，小于0.05，均否定原假設(shè)。 由此得到：短期內(nèi)福州港口集裝箱吞吐量對福州市經(jīng)濟(jì)的變動存在顯著作用，同時福州經(jīng)濟(jì)的變動對福州港口貨物吞吐量的變動也具有顯著的影響。

表4 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

3.4 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)——港口與經(jīng)濟(jì)間協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

為了防止變量間的相互聯(lián)系僅為調(diào)查期間出現(xiàn)的偶然巧合，即偽回歸現(xiàn)象的出現(xiàn)，采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法對長時間尺度上的港口物流與城市經(jīng)濟(jì)間存在的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行分析。

當(dāng)P 值均小于0.05，且5%水平下臨界值均小于跡統(tǒng)計量時，代表否定原假設(shè)。 由表5 可得出：表中3 個假設(shè)均被否定，即福州城市經(jīng)濟(jì)與港口物流間具有3 個協(xié)整關(guān)系，說明福州市GDP、港口貨物吞吐量和集裝箱吞吐量之間具有長時間尺度上穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，由此可以看出福州城市經(jīng)濟(jì)與港口物流間在長時間尺度上互相具有顯著的影響。

表5 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

3.5 方差分解——港口與經(jīng)濟(jì)間變量影響程度分析

方差分解能夠得到要素間信息變化的貢獻(xiàn)程度，即能夠得到要素間的影響程度，以此分析出要素間影響的重要性。 圖1 顯示了各變量對GDP 的方差貢獻(xiàn)率，可以看出GDP 在第1 期對自身的貢獻(xiàn)率是100%，港口貨物吞吐量與集裝箱吞吐量對GDP的貢獻(xiàn)率為0，即第1 期時GDP 僅受自身影響，其他變量對其沒有任何影響。 隨后港口集裝箱吞吐量與貨物吞吐量對經(jīng)濟(jì)變化的貢獻(xiàn)率維持增長趨勢，約第6、7 期后基本保持穩(wěn)定， 經(jīng)30 期時分別達(dá)到了27.27%與7.98%，說明福州港口的集裝箱吞吐量對福州市經(jīng)濟(jì)變動的貢獻(xiàn)度高于福州港口貨物吞吐量對經(jīng)濟(jì)變動的貢獻(xiàn)度。

圖1 LNGDP、LNCT、LNPT 對LNGDP 的貢獻(xiàn)率

圖2 顯示了各變量對集裝箱吞吐量的方差貢獻(xiàn)率，可以看出第1 期港口貨物吞吐量對集裝箱吞吐量的貢獻(xiàn)率為0，GDP 的貢獻(xiàn)率為最高值73.78%； 隨后GDP 對集裝箱吞吐量的貢獻(xiàn)率開始下降，于第4 期達(dá)到最低值50.56%后，又逐漸上升再趨于平穩(wěn)，經(jīng)30 期后達(dá)到56.13%；貨物吞吐量于第4 期達(dá)到最高峰值26.26%后下降， 隨后保持平穩(wěn)，30 期后達(dá)到13.52%；可以看出福州市的經(jīng)濟(jì)變動對福州港口集裝箱貨物吞吐量的貢獻(xiàn)度較強(qiáng)，貨物吞吐量對集裝箱吞吐量的貢獻(xiàn)度較弱。

圖2 LNCT、LNGDP、LNPT 對LNCT 的貢獻(xiàn)率

圖3 顯示了各變量對貨物吞吐量的方差貢獻(xiàn)率，可以看出第1 期時GDP 對貨物吞吐量的貢獻(xiàn)率為0，集裝箱吞吐量的貢獻(xiàn)率為41.29%，隨后GDP的貢獻(xiàn)率逐漸上升，集裝箱吞吐量的貢獻(xiàn)率開始下降；到第3 期時，港口集裝箱吞吐量對貨物吞吐量的貢獻(xiàn)率大于GDP，但第3 期后集裝箱吞吐量的貢獻(xiàn)率基本保持平穩(wěn)，而GDP 的貢獻(xiàn)率于第4 期達(dá)到最大峰值32.80%，伴隨著微弱下降后保持穩(wěn)定。30 期后集裝箱吞吐量和GDP 對港口貨物吞吐量的貢獻(xiàn)率分別達(dá)到25.56%與31.38%， 因此福州經(jīng)濟(jì)變動對福州港口貨物吞吐量的貢獻(xiàn)度相較福州港口集裝箱吞吐量對貨物吞吐量的貢獻(xiàn)度差異不大，均為較強(qiáng)。

圖3 LNGDP、LNCT、LNPT 對LNPT 的貢獻(xiàn)率

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

基于福州市2000-2019 年的福州市經(jīng)濟(jì)與港口相關(guān)數(shù)據(jù)， 利用VAR 模型對福州港口物流與城市經(jīng)濟(jì)之間是否存在互動關(guān)系進(jìn)行研究， 結(jié)果表明：在短期內(nèi)，福州市港口集裝箱吞吐量對福州經(jīng)濟(jì)的變動存在顯著的影響作用，福州市經(jīng)濟(jì)的變動對福州港口貨物吞吐量的變動也具有顯著的影響作用；同時福州市GDP、福州港口集裝箱吞吐量與福州港口貨物吞吐量間在長時間尺度上具有穩(wěn)定的均衡關(guān)系，互相之間具有顯著影響；方差分解得到GDP 對港口集裝箱貨物吞吐量的貢獻(xiàn)度強(qiáng)，港口集裝箱吞吐量對港口貨物吞吐量的貢獻(xiàn)度較強(qiáng)。 因此，不論是在長期還是短期尺度上，均能夠得出福州港口物流與福州市經(jīng)濟(jì)間存在著較強(qiáng)的互動性。 由此可以看出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于港口物流的發(fā)展至關(guān)重要。 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不斷提升，城市首位度不斷上升，各地間的經(jīng)濟(jì)活動更趨頻繁，發(fā)展所需的資源需求增加， 港口作為重要的交通樞紐，港口的貨物吞吐量自然也會隨之增加，集裝箱吞吐量更是如此；同時經(jīng)濟(jì)發(fā)展也是提高港口物流基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)水平的重要保障，有利于港口物流智慧化、數(shù)字化、自動化發(fā)展，大大減少了集裝箱運(yùn)輸作業(yè)手續(xù)，有效提升港口的貨物裝卸效率，吸引更多的貨物流通，從而增加港口吞吐量，進(jìn)一步提升港口影響力，加強(qiáng)了腹地城市對外來資源、技術(shù)等的吸引力，推動城市經(jīng)濟(jì)不斷蓬勃發(fā)展。

此外，“十四五”規(guī)劃經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中對福州市GDP的預(yù)測結(jié)果為上升趨勢，2022 年的《福建省建設(shè)世界一流港口做大做強(qiáng)東南國際航運(yùn)中心工作方案（2021－2023 年）》 中對福州港的港口貨物吞吐量的預(yù)測結(jié)果也呈上升態(tài)勢， 這與本文的分析結(jié)果一致，可進(jìn)一步佐證福州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與福州港港口物流間存在互動關(guān)系，二者共同進(jìn)步，共同繁榮。

4.2 建議

4.2.1 建設(shè)模范福州港，發(fā)展經(jīng)濟(jì)新動力

前文的分析結(jié)果表明，港口物流與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展間存在互動關(guān)系，港口的發(fā)展會極大程度上推動城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 福州港在福建省內(nèi)需要與廈門港泉州港等競爭， 同時還要與臨近的長三角港口群、珠三角港口群等競爭，福州港的吸引力與其相比并不突出[7]。 為了提升福州港在全國的地位，應(yīng)加強(qiáng)福州港口的現(xiàn)代化建設(shè)，加強(qiáng)臨港工業(yè)區(qū)建設(shè)，提升相關(guān)產(chǎn)業(yè)配置，優(yōu)化港口基礎(chǔ)設(shè)施，提升福州港的服務(wù)水平、服務(wù)質(zhì)量、服務(wù)規(guī)模，打造模范福州港的形象，尤其是根據(jù)2021 年公布的《意見》及“3820”戰(zhàn)略工程的要求， 推進(jìn)福州國際大型深水港的建設(shè)，積極開設(shè)國際航線，強(qiáng)化福州港的樞紐地位，提升福州港的競爭力，通過福州港的模范形象，加強(qiáng)各地與福州市的經(jīng)濟(jì)貿(mào)易往來，通過輻射帶動作用提高福州市的綜合發(fā)展能力，推進(jìn)福州港與福州市經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展。

4.2.2 深化閩臺合作，強(qiáng)化福州港的海絲核心區(qū)建設(shè)地位

2010 年簽訂的《海峽兩岸經(jīng)濟(jì)合作框架協(xié)議》，以及福州市的地理區(qū)位優(yōu)勢、人文優(yōu)勢和政策優(yōu)勢等都有利于福州港與臺灣地區(qū)的合作。 且福建省公布的“十四五”規(guī)劃明確指出，應(yīng)加深兩岸各領(lǐng)域的融合，探索閩臺發(fā)展新道路，深化經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域、社會領(lǐng)域、文化領(lǐng)域等的多方融合建設(shè)，注重閩臺合作特色。 福建省第十三屆人民代表大會第六次會議上的政府工作報告指出，2021 年閩臺往來更趨頻繁，貿(mào)易額增長26.2%，并首次突破千億元，新增臺資企業(yè)1495 家，同比增長21.1%，由此可以看出閩臺發(fā)展前景良好，具有很大的發(fā)展空間。 根據(jù)福建省人民政府印發(fā)的《福建省沿海港口布局規(guī)劃》（2020-2023 年）可以看出，福州港是福州市乃至福建省與臺灣地區(qū)間重要的運(yùn)輸口岸，應(yīng)進(jìn)一步提升集裝箱物流運(yùn)輸體系發(fā)展水平，建立更為便利的物流通道，積極出臺相關(guān)政策吸引臺商投資，加強(qiáng)閩臺雙方資金、經(jīng)驗(yàn)及技術(shù)交流，增加閩臺貨運(yùn)航線，積極開放貨運(yùn)口岸，促進(jìn)兩地物質(zhì)交流。 同時借由福州港國際深水大港的規(guī)劃建設(shè)及相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施配套水平的提升，充分發(fā)揮福州市的地理優(yōu)勢，強(qiáng)化各地間的海上交往，增設(shè)國際航線，鞏固福州港在海上絲綢之路核心區(qū)中的地位，使福州成為海上絲綢之路的重要樞紐，提升福州市的綜合影響力。

4.2.3 推進(jìn)港口產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，凝聚發(fā)展新力量

2021 年福建省人民政府出臺的《福州都市圈發(fā)展規(guī)劃》方案中明確強(qiáng)調(diào)了港口、灣區(qū)的重要作用，尤其是“兩帶三灣區(qū)”的規(guī)劃強(qiáng)調(diào)了結(jié)合灣區(qū)構(gòu)筑濱海經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶，并利用沿海優(yōu)勢鞏固臨港工業(yè)區(qū)的建設(shè)，福州港現(xiàn)有的依托產(chǎn)業(yè)包括電子、機(jī)械、食品等，為福州港產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。 在“海上福州”規(guī)劃的背景下，福州市正在積極建設(shè)四大千億特色臨港產(chǎn)業(yè)基地，以冶金、鋼鐵和化工新材料等產(chǎn)業(yè)為主，旨在充分發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)集群的帶動作用， 應(yīng)合理規(guī)劃臨港產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)與布局，積極拓展產(chǎn)業(yè)類型，增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)特色，避免單一化、同一化的產(chǎn)業(yè)發(fā)展局面。 同時，“數(shù)字福州”政策的落實(shí)，有利于促進(jìn)臨港工業(yè)與數(shù)字平臺相結(jié)合，推動港口建設(shè)數(shù)字化發(fā)展，提高福州港信息化、自動化水平，加快建造無人集裝箱碼頭，推進(jìn)智慧港口建設(shè)，結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)，完善福州港港口物流服務(wù)體系，提高港口物流資源流動與利用，凝聚福州市經(jīng)濟(jì)發(fā)展新力量。