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1978-2010年，中国经济以年均9.92%的高速增长成功实现了经济起飞，基本完成工业化，并跻身中高收入国家行列。然而，“主要依靠资源等要素投入推动经济增长和规模扩张的粗放型发展方式是不可持续的”。
2008年全球金融危机爆发后，产能过剩、依赖外需及资源环境压力增大等问题陆续暴露。自2012年开始，中国的劳动力供给出现转折性变化，经济增速也开始出现明显下降；2014年中国正式步入“经济新常态”。党的十九大报告中更是明确提出：“……必须坚持质量第一、效率优先……推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革……”要实现动力变革和高质量发展，必须加快培育经济发展新动能、实现新旧动能转换，彻底改变以要素和投资规模驱动发展为主的经济增长模式。
从产业结构视角来看，新旧动能转换和动力变革表现为国民经济中主导产业更替和产业结构转换。根据库兹涅茨、罗斯托以及弗里曼等有关技术变革、产业结构和经济增长之间内在关联的主张，特定领域的重大技术变革将促进新兴产业快速成长，带来主导产业的接续更替，实现新旧动能转换（ 库兹涅茨 ，1989； 罗斯托 ，2001；Freeman and Perez，1988；Freeman，2002；Perez，2010）。这些主张本质上是在经济史学意义上，基于事后观察归纳总结的规律，能够为推动产业结构转换、培育经济新动能提供方向性指引。当前，全球新一轮科技革命正加速推进，与之对应的战略性新兴产业将成为经济发展新动能的主要方向。但是战略性新兴产业等领域内部的诸多细分行业在发展阶段、产业规模等方面存在很大差异，仅部分行业有望在短期内成为支撑宏观经济增长的新动能。对于宏观调控部门来说，识别出那些有望迅速成为经济新动能的细分行业，将有助于精准施策，加速经济新动能的培育，而这正是本文研究的现实意义所在。
如果能够获取战略性新兴产业等领域细分行业产值、增加值及其变化情况的连续数据，就会很容易识别出那些正在成为经济新动能的高成长细分行业。然而，现行的国民经济行业分类体系与战略性新兴产业分类标准不同，无法从产业层面上提供数据支持。为应对行业统计数据缺失的现实障碍，本文另辟蹊径，从微观企业数据入手，利用数据挖掘等实证工具，按照战略性新兴产业等领域的细分行业划分标准对微观企业所属产业领域进行重新分类。在此基础上，本文利用统计分析方法筛选出高成长企业，并通过高成长企业产业领域分布情况间接识别出经济新动能细分行业。最终的识别结果表明，高成长企业在战略性新兴产业各领域中均有分布，但2/3的企业集中在新一代信息技术领域，印证了新一轮科技革命中新一代信息技术的主导地位。而本文实证研究中数据挖掘（大数据分析）工具的运用，也可以说是利用微观数据分析中观及宏观问题的一种新尝试。