中国物流与采购联合会、国家统计局服务业调查中心发布的2018年2月份的中国非制造业商务活动指数为54.4%,环比下降0.9个百分点。由于非制造业没有综合指数，通常以商务活动指数来反映非制造业经济的总体变化。
    本月，在中国非制造业PMI各单项指数中，存货和从业人员指数环比有所上升，升幅分别为1.1和0.2个百分点；新订单、新出口订单、在手订单、投入品价格、销售价格、供应商配送时间和业务活动预期指数环比有所下降，降幅在0.5-4.2个百分点之间。
    中国物流与采购联合会副会长蔡进认为: 2月份，受春节假期影响，建筑业和大宗商品批发业活动明显回调，使得非制造业商务活动指数较上月有所下降。服务业运行相对稳定，特别是节日消费相关行业表现突出，零售、住宿餐饮和旅游等相关行业指数明显回升。业务活动预期指数保持在61%以上的较高水平，表明企业对节后市场预期较为乐观。进入3月，随着假期的结束，建筑业和生产性服务业将会有所回升，非制造业有望延续稳健较快发展格局。本月房地产商务活动指数和新订单指数和销售价格指数均有不同程度回落，淡季特征明显。
    新订单指数下降。2018年2月，新订单指数为50.5%，环比下降1.4个百分点。分行业来看，建筑业新订单指数为49.5%；服务业新订单指数为50.7%。20个行业中，餐饮业、建筑安装装饰及其他建筑业、邮政业和土木工程建筑业等14个行业高于50%；装卸搬运及仓储业、房屋建筑业、房地产业、居民服务及修理业和道路运输业等6个行业低于50%。
    新出口订单指数显著下降。2018年2月，新出口订单指数为45.9%，环比下降4.2个百分点。分行业来看，建筑业新出口订单指数为51.7%；服务业新出口订单指数为44.9%。20个行业中，铁路运输业、航空运输业、房屋建筑业和道路运输业等5个行业高于50%；居民服务及修理业、生态保护环境冶理及公共设施管理业和邮政业等15个行业低于50%。
    投入品价格指数略有下降。2018年2月，投入品价格指数为53.2%，环比下降0.7个百分点。分行业来看，建筑业投入品价格指数为57.9%；服务业投入品价格指数为52.4%。20个行业中，餐饮业、航空运输业、土木工程建筑业、房屋建筑业、住宿业、建筑安装装饰及其他建筑业和租赁及商务服务业等19个行业高于50%；批发业低于50%。
    从业人员指数微幅上升。2018年2月，从业人员指数为49.6%，环比上升0.2个百分点。分行业来看，建筑业从业人员指数为53.5%；服务业从业人员指数为48.9%。20个行业中，建筑安装装饰及其他建筑业、航空运输业、生态保护环境冶理及公共设施管理业和土木工程建筑业等7个行业高于50%；道路运输业、房屋建筑业、邮政业、水上运输业和餐饮业等13个行业低于50%。
    业务活动预期指数高位小幅下降。2018年2月，业务活动预期指数为61.2%，环比下降0.5个百分点。分行业来看，建筑业业务活动预期指数为65.7%；服务业业务活动预期指数为60.4%。20个行业中，金融业、建筑安装装饰及其他建筑业、土木工程建筑业和电信广播电视和卫星传输服务业等12个行业高于60%；房地产业、住宿业、道路运输业和居民服务及修理业等8个行业低于60%。

    非制造业PMI说明
    1.指标解释
    中国非制造业PMI指标体系，由商务活动指数、新订单指数、新出口订单指数、在手订单指数、存货指数、投入品价格指数、销售价格指数、从业人员指数、供应商配送时间指数、业务活动预期指数等10个分类指数构成。由于没有合成的非制造业综合PMI指数，国际上通常用商务活动指数反映非制造业经济发展的总体变化情况，以50%作为经济强弱的分界点，高于50%时，反映非制造业经济扩张；低于50%，则反映非制造业经济收缩。

    2.调查范围
    涉及《国民经济行业分类》（GB/T4754-2011）中非制造业的31个行业大类，4000家调查样本。

    3.调查方法
    非制造业采购经理调查采用PPS（Probability Proportional to Size）抽样方法，以非制造业行业大类为层，行业样本量按其增加值占全部非制造业增加值的比重分配，层内样本使用与企业主营业务收入成比例的概率抽取。
    本调查由国家统计局直属调查队具体组织实施，利用国家统计联网直报系统对企业采购经理进行月度问卷调查。

    4.计算方法
    非制造业采购经理调查问卷涉及业务总量、新订单（业务需求）、出口、在手订单、存货、投入品价格、销售价格、从业人员、供应商配送时间、业务活动预期等10个问题。对每个问题分别计算扩散指数，即正向回答的企业个数百分比加上回答不变的百分比的一半。

    5.季节调整
    采购经理调查是一项月度调查，受季节因素影响，数据波动较大。现发布的非制造业PMI分类指数均为季节调整后的数据。