国家统计局服务业调查中心、中国物流与采购联合会发布的2026年9月份中国非制造业商务活动指数为50.2%,环比上升1.2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。
非制造业商务活动指数（经季节调整）
（%）50%=与上月比较无变化
分行业来看，建筑业商务活动指数为50.3%，环比上升3.4个百分点；服务业商务活动指数为50.2%，环比上升0.9个百分点。
本月，在中国非制造业PMI各单项指数中，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和业务活动预期指数均较上月有所上升，升幅在0.1-2.4个百分点之间。
中国物流与采购联合会副会长何辉认为：2026年9月份，随着“金九银十”传统生产建设旺季的到来，加上中秋、国庆双节临近，建筑业和服务业景气水平上升，带动非制造业供需景气趋升。非制造业商务活动指数重回扩张区间；新订单指数虽仍在50%以下，但较上月上升超2个百分点。供需趋升的传导效应有所显现，上下游价格联动上升，投入品价格指数和销售价格指数较上月均有上升，且均在50%以上。传统旺季来临叠加保交楼、存量房改造和城市更新相关活动加快推进带动建筑业景气水平较上月明显提升，建筑业商务活动指数升至50%以上，房屋建筑业景气水平较上月和去年同期均有明显上升。部分生产性服务业景气趋升，从侧面反映社会生产经营相关活动走势趋好。金融业商务活动指数升至55%以上；水上运输业商务活动指数升至60%以上；批发业商务活动指数虽仍在50%以下，但较上月上升超3个百分点。节日效应显现，部分消费相关需求有所启动。铁路运输、航空运输、景区服务业的新订单指数较上月均有明显上升，均升至54%以上。总体来看，9月非制造业景气水平有所提升，为四季度投资与消费相关需求的持续释放奠定较好基础。在资金加快落地、政策扶持加码和市场传统旺季等多因素共同驱动下，四季度非制造业继续平稳向好可期。
新订单指数为46.5%，环比上升2.4个百分点。分行业来看，建筑业新订单指数为45.7%，环比上升3.3个百分点；服务业新订单指数为46.7%，环比上升2.2个百分点。
投入品价格指数为52.5%，环比上升1.4个百分点。分行业来看，建筑业投入品价格指数为54%，环比上升2.8个百分点；服务业投入品价格指数为52.2%，环比上升1.1个百分点。
销售价格指数为50.3%，环比上升1个百分点。分行业来看，建筑业销售价格指数为48.5%，环比下降1.3个百分点；服务业销售价格指数为50.6%，环比上升1.4个百分点。
从业人员指数为45.9%，环比上升0.5个百分点。分行业来看，建筑业从业人员指数为44.3%，环比上升1.3个百分点；服务业从业人员指数为46.2%，环比上升0.4个百分点。
业务活动预期指数为55.5%，环比上升0.5个百分点。分行业来看，建筑业业务活动预期指数为55.4%，环比上升3.6个百分点；服务业业务活动预期指数为55.5%，环比持平。
新出口订单指数为48.5%，环比上升1.5个百分点。
在手订单指数为43.8%，环比上升1个百分点。
存货指数为46.3%，环比上升0.7个百分点。
供应商配送时间指数为51.3%，环比上升0.1个百分点。
非制造业PMI说明
1.指标解释
采购经理指数（PMI），是通过对企业采购经理的月度调查结果统计汇总、编制而成的指数，它涵盖了企业采购、生产、流通等各个环节，是国际上通用的监测宏观经济走势的先行性指数之一，具有较强的预测、预警作用。由于非制造业没有合成指数，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/T4754-2017）中非制造业的43个行业大类，4300家调查样本。
3.调查方法
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指标体系包括商务活动、新订单、新出口订单、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个分类指数。分类指数采用扩散指数计算方法，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。由于非制造业没有合成指数，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。
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。