起源

中国最具公信力的财新智库和全球领先的大数据公司BBD（数联铭品），通过长时间研究，制作出为中国未来的快速增长行业提供晴雨表的财智 BBD新经济指数，即新经济指数（New Economy Index, 简称NEI）。

新经济，顾名思义，是相对于传统经济或旧经济而言的，是中国未来新增长点所在。NEI估算新经济在整个经济中的重要性，即当中国经济每发生一块钱的产出时，有多少来自新经济。

NEI变化趋势反映了中国经济转型中，新经济相对于传统经济的活跃程度，是判断中国经济转型过程中新、旧经济彼此消长的重要指标。NEI建立在大数据的基础之上，通过浩繁的大数据挖掘和处理，尝试量化中国新经济活动现状，填补新经济统计和度量的空白。

包含内容

NEI包括了1个全国指数，4个维度，15个三级指标及每年8700万个事件的原始数据，共涉及节能与环保业、新一代信息技术与信息服务产业、生物医药产业、高端装备制造产业、新能源产业、新材料产业、新能源汽车产业、高新技术服务与研发业、金融服务与法律服务等9大行业，111个4位数代码行业，覆盖全国294个地级以上城市。

除国家总指数之外，NEI还包括各个城市的新经济发展排行榜，各行业的新经济发展排行榜，以及每个城市、每个行业内部的发展排行榜，以及详细研究报告等。

意义

传统制造业的PMI指数对行业的景气程度有着非常好的预判，政府和投资者可以根据该指数拟定下一步政策或投资策略。然而，对于“新经济”的现状和未来发展趋势，公开信息极为有限、透明度低。

对新经济的快速增长，无论是政府还是投资者，都往往显得后知后觉。对于制造业开始向外转移的一些特大城市来说，把控新经济的增长，研究本地区新经济的优势和劣势，都要求人们对新经济的发展状况有一个实时的掌握。NEI的出炉正是为此而来。

NEI的意义在于首次将大数据用于度量新经济在我国整个经济中的重要性，为即时、动态统计、刻画、预测我国新经济的发展变化提供了崭新视角。

构建方法

中国新经济指数的构成尤其需要注重劳动力和技术投入指标。在此基础上，NEI指标评价体系参考美国信息技术和创新基金会（ITIF）发布的《2014美国各州新经济指数》（2014 State New Economy Index）报告指标体系、硅谷指数（Silicon Valley Index）等国际知名新经济和创新指数体系，结合中国经济发展特点和数联铭品的数据优势制定了新经济指数的指标体系。

网络公开的大数据是NEI的基础数据。在制作NEI的过程中，使用了大量数据，包括企业网络上的公开招聘信息、新成立企业工商登记信息、风险投资数据、招标投标数据、三板上市数据、各类专利及专利转化数据等。为了获取准确、客观的新经济指数，详细讨论各类企业行为的季度趋势，不仅会收集指数发布当月的数据，还会向前回溯，积累更多的历史数据。

截止2016年2月，NEI所用的累计数据包括5200余万条招聘信息、270万条新企业登记信息、376万条招标/投标数据、2.8万条风险投资数据、5000余条三板上市数据、580万条专利登记数据、30万条专利转移数据，另外还包括用以计算城市人口流动信息的实时铁路出票量数据、机场航班流量数据。全部合计，原始数据储存总量已经超过了100G。为了计算2015年8月至2016年2月这半年的指数，产生的数据总量合计超过370G。

除了数据量庞大这一特点外，构建新经济指数的数据还具有较好的全国代表性。其中，企业登记、招投标、风险投资、三板上市、专利情况数据均为2015年七月以来全国所有可得数据。人口流动数据囊括了所有的航班信息、列车运行状况；200公里以上的长途客运周转量（人公里）和运输人次指标中，数据量占全国总数据量的74%。招聘数据也包括了多家重要招聘网站的完整信息，从一、二千元每月的低技术岗位到50000元每月的高技能岗位，覆盖全国各个行业。虽然有部分数据没有达到总体的规模，但是由于新经济指标的构建采用的是比例指标而不是绝对值，这些指标随样本数量多寡的变化很少。因此总体上，数据覆盖程度使构建全面反应我国新经济发展状况新经济指数成为可能。

权重确定

确定新经济的指标权重实际上等价于确定新经济行业各要素投入的产出弹性，实践中包括两种方案。

其一是经验数据法，即根据国际经验与历史经验首先判断各个投入成份的产出占比大小。根据数据，2014年中国第三产业的劳动者报酬占增加值比重约为47.2%，具体到行业，信息传输业的劳动者报酬占比为23.4%、科学研究业的劳动者报酬占比为49.7%。考虑到新经济行业是“以高质量劳动力为主要要素投入”的行业，将劳动者投入的权重定为接近上限的40%，对资本和技术则分别规定35%和25%的权重。同时，所有二级指标按简单算术平均合成相应一级指数。经验数据算法的优势在于我们将有一个具有理论框架的新经济指数，如果未来有新的指标，可以将这些新的指标纳入全要素生产率、劳动或者资本的一项中，进行内部权重微调。