季节调整方法的发展变迁与新趋势

第一篇：季节调整方法的发展变迁与新趋势

季节调整方法的发展变迁与新趋势

所谓季节调整，就是一个从时间序列中估计和剔除季节影响的过程，目的是更好地揭示季度或月度序列的特征或基本趋势。

一、引言

众所周知，当经济时间序列具有较强的季节影响时，不仅会掩盖其基本的、真实的客观规律，也会混淆经济发展中的非季节特征，给深入研究和解释经济现象及规律造成困难，甚至会误导决策者作出错误的决策。为了在宏观经济预警监测中，正确反映经济发展的基本趋势，测定经济周期的转折点，及时提供经济预警信息，就需要对反映经济现象的众多的经济时间序列进行季节调整。1905年，Yule提出4种影响经济时间序列的不可观测成分---趋势、周期、季节和不规则成分。1919年，Persons明确提出将这4个不可观测的成分构建成有机联系的模型，为经济时间序列的分解和季节调整模型的建立奠定了基础。季节调整的实质就是要把原始月度或季度时间序列(也称子年度数据)中隐含的受自然因素影响或社会历史因素影响的季节性因素加以剔除，即通过数学建模的方法，将时间序列分解为4种成分，把原始时间序列中隐含的季节性因素提取出来并予以剔除。通过季节调整，消除序列中的季节性影响，显现趋势和周期规律，使数据具有可比性;还能进行年化率测算，提高经济分析价值;也可以利用变化规律对时间序列的发展趋势进行预测和控制;最为重要的是，经过季节调整后的数据可以反映经济发展的瞬间变化。从宏观分析的角度看，通过季节调整，能够从经济总量中剔除季节影响，更清晰地揭示趋势和循环变动规律;从微观分析的角度看，季节调整的主要用途是通过对季节变化进行估计来制定生产计划和控制存货[1],可见，无论是在理论研究还是实践应用领域，季节调整都具有重大意义。

各国政府统计部门越来越重视对季节调整方法的理论与应用进行完善和创新研究，特别是近十几年来，为了及时监控重要的经济、金融指标，预测并掌握经济发展的基本趋势和经济周期的转折点，各国政府统计部门和金融机构加强了对季节调整的研究。目前，国际上主流的季节调整方法是美国普查局开发的X-12-ARIMA和西班牙银行开发、欧盟统计中心升级完善的TRAMO-SEATS.相比之下，我国普遍对季节调整的意义认识上存在不足，相关研究起步较晚，发展进程缓慢，理论研究和实践应用都缺乏系统性、组织性和专业性，加之可供季节调整的基础数据资料有限，导致我国的季节调整发展远落后于发达国家。因此，本文的研究旨在通过梳理季节调整方法的历史演变过程和深入分析当前季节调整发展新趋势，找出我国季节调整理论研究和实践应用方面存在的差距，提出我国开展季节调整的建议。

二、季节调整方法的历史演变

(一)传统季节调整方法回顾

时间序列成分分解的研究最早可以追溯到17世纪，直到1919年美国经济学家Persons确切地提出将时间序列分解为趋势成分、周期成分、季节成分及不规则成分，并在此基础上建模分析(Persons假定的季节分解模型为乘法模型),季节调整的思想才开始得到广泛传播。1931年，美国经济学家Frederick.R.Macaulay首先系统介绍了以移动平均法(MovingAverageMethod)为核心的全面的季节调整方法，该方法被学术界称为“经典时间序列分解”(ClassicalDecomposition)法，许多现代季节调整方法包括X-11-ARIMA都是在它的基础上发展起来的。

19世纪50年代早期，季节调整的发展主要体现在两大方面：其一是指数平滑技术的引进大大简化了在季节调整之前需进行的大量繁复的计算;其二是计算机的出现，大大节省了时间序列分解计算的时间，使得学者们可以开发更为精确、复杂的季节调整方法[2]

.20世纪80年代前，国际上广泛应用的X-11方法都是基于传统的经验平滑法。1954年，美国普查局在以往理论研究的基础上，将计算机用于季节调整，开发了被称之为“普查局I”(CensusImethod)的季节调整程序;1955年，美国普查局的Shiskin经过多次修正，开发了“普查局II”(CensusIImethod);此后，季节调整方法不断改进、迅速发展，1965年发展为X-11方法;此后很长一段时间，X-11方法都是国际上通用的季节调整标准方法。

X-11能得到广泛应用的原因在于：①能够估计、平滑和推断序列的趋势、季节成分;②具备处理不规则“极端”值的能力;③能够用精炼的非对称移动平均法处理时间序列终端附近的序列;④通过回归技术估计交易日季节影响;⑤同时提供了加法和乘法模型，用户可以根据具体需要进行自行选择，还可以自行定义移动平均模型[3].同时，X-11还提供了在各种移动平均方法及构成因素之间进行选择的方法和各种诊断。

然而，成熟的X-11方法依然存在不少缺陷：①统计理论支撑不足，本质上属于经验法则;②以移动平均为基础的X-11法有时会扭曲各种结构成分关系，减少序列两端的数据，且选择的移动平均项数越多，减少的数据越多，而末端的数据通常又具有丰富的信息价值，是预测的基础，同时趋势具有随机性，以传统方法为基础的X-11预测必然表现出较低的精确性;③存在过度调整问题，原因在于将随机性部分归于序列的其他结构;④在移动平均过程中，极端值包括季节极值被消除，极值往往意味着变化，蕴含着新信息，有必要对这些变动剧烈且具有随机性的观测值进行预测，而移动平均预测方法是确定性预测，对此无能为力;⑤重复的移动平均有时既无意义又不明智，且不具有向前回朔、向后扩展数据的能力[4][5].为克服X-11方法的缺陷，专家、学者们开始对其进行改进，寻求新的思路，掀起了研究现代季节调整方法的浪潮。

(二)现代季节调整方法的理论与实践

1.基于模型方法的出现

时间序列理论分析技术和计算机网络技术的不断完善为季节调整的发展提供了新的思路和技术支持。其中，Box和Jenkins对随机时间序列建立的ARIMA(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,自回归求和移动平均模型),成为基于模型的季节调整方法的基石。1980年，ARIMA模型由加拿大统计局的Dagum引入X-11,于是开发了X-11-ARIMA程序，实现了序列向前、向后扩展的能力;1988年，X-11-ARIMA升级为X-11-ARIMA88程序，完善了X-11-ARIMA程序的许多功能，其主要优势体现在[3]:①在季节调整之前，通过ARIMA模型实现了序列向前、向后拓展的能力，使得序列数据不因进行移动平均而减少，当缺失的数据得到补充或获得未来新的数据时，重估季节调整的修正值会显着减小，较小的修正值意味着模型及结果更稳定;②提供了更系统的季节调整模型的质量评估和诊断方法;③提供了直接调整和间接调整的诊断检验方法。此时，英国引入了基于ARIMA模型的SEATS(SignalExtractioninARIMATimeSeries---基于ARIMA模型的时间序列的信号提取)程序，是后来广泛应用于欧洲的TRAMO/SEATS方法的一部分。

20世纪90年代季节调整领域最大的发展是美国普查局季节调整首席研究员DavidFindley的研究成果X-12-ARIMA,主要基于X-11方法、X-11-ARIMA及X-11-ARIMA88方法，基本囊括了X-11-ARIMA最新版本的所有特性，还增加了许多季节调整的新功能，其最大改善在于，针对X-11-ARIMA88版本在ARIMA阶段建模方面的局限性及结果诊断能力的不足提出了更全面、更完善的方法。具体主要体现在以下4点[3]:①提供了直观的趋势、季节及不规则成分的分解结果选项卡，同时用户可以通过自定义窗口完成对交易日、节假日等季节效应的调整;②提供了新的用于对已建立的季节调整模型进行稳定性和质量诊断的方法;③在实施时间序列实际分解之前，通过预调整模块regARIMA(LinearRegressionModelwithARIMAtimeserieserrors,基于ARIMA误差的线性回归模型)增强了时间序列的ARIMA建模能力及模型选择能力，同时程序设置的选项也改善了回归系数的稳健性估计方法及诊断方法;④针对数据量大的时间序列，提供一个新的易于分批处理的用户界面。

尽管X-12-ARIMA程序无论是在数据处理、建模、诊断分析、输出结果方面都很完善，但仍有专家学者认为X-12-ARIMA是基于经验的方法，缺乏严格的统计理论基础。于是20世纪末，西班牙银行的VictorGómez和AgustinMaravall开发了基于模型的计算机程序，即目前欧洲许多国家和银行广泛应用的TRAMO/SEATS程序[6].TRAMO(TimeSeriesRegressionwithARIMANoise,MissingObservationsandOutliers---附带ARIMA噪声、缺省值和异常值的时间序列回归)为TRAMO/SEATS程序的另一个部分，其功能与X-12-ARIMA程序中的regARIMA预调整模块相似，主要用于在实施季节调整程序之前对原始数据进行预处理。作为目前主流的季节调整方法之一，TRAMO/SEATS拥有其独特的优势，和X-12-ARIMA相互融合，共同发展成为目前季节调整领域的最新成果X-13-ARIMA-SEATS.2.X-12-ARIMA、TRAMO/SEATS的基本流程及二者的比较

X-12-ARIMA程序可以分解为regARIMA和X-11两个子模块。regARIMA模块通过建立ARIMA模型，对时间序列进行预调整;X-11属于季节调整模块，分解得到各种成分。完整的程序处理可以分为建模、季节调整和诊断三个阶段，如图1所示。

regARIMA模块子程序属于整个季节调整过程的初始阶段，在执行框图中季节调整子模块之前进行，通过选定ARIMA的基本形式或自定义回归变量建立特定的ARIMA模型对原始(或根据需要变换的)时间序列进行预调整，提供向前回朔、向后拓展时间序列以及各种季节效应(如交易日等)的先验调整。

执行框图中心的增强版X-11程序，用于对经过预调整后的时间序列进行季节调整，分解得到各种成分，是整个季节调整程序的核心，不仅拥有传统X-11方法的所有功能，还吸收了各国专家学者们的意见不断加以改进完善。图1中诊断框图表示对季节调整后序列的综合诊断，主要从所选择模型的质量、稳定性和季节调整选项的有效性[1]等方面进行检验。

X-12-ARIMA程序的预调整模块(regARIMA)通过标准的模型识别、参数估计和模型检验三个步骤，建立相应的ARIMA模型，实现时间序列的向前、向后扩展。在X-12-ARIMA程序中，回归自变量主要包括各种离群值/异常值(outlier)以及与日历相关的影响因素等。能识别的离群值包括：离群值点AO(AdditiveOutlier)、水平漂移LS(LevelShift)、暂时变化TC(TemporaryChange)和斜坡效应RP(RampEffect),用户可以根据先验信息设定异常值的具体类型，也可以使用程序自动探测。日历效应是一类比较特殊的影响因素，通常与日历有关，常见的有交易日效应、闰年效应及移动假日效应等。由于这类因素的影响长期存在且具有一定的规律性(周期性),其影响与季节因素相似，会对趋势和经济周期的分析判断造成影响，因而通常把这些因素与季节影响同时考虑加以剔除。可以通过X-12-ARIMA程序的自定义或回归设定功能估计并消除日历效应及其他外生回归变量的影响。但遗憾的是，X-12-ARIMA的内置程序主要是针对西方国家的，例如移动假日只设置了复活节、劳动节和感恩节，对于中国的春节、端午节、中秋节等移动假日则没有提供直接计算程序。

TRAMO/SEATS的流程与X-12-ARIMA基本一致，也包括建模、季节调整和模型诊断三个阶段。首先，采用TRAMO程序对时间序列进行预调整，以消除确定性效应，如交易日效应、移动假日效应、离群值效应等。该模块与X-12-ARIMA程序中的regARIMA预调整模块功能相似，同样以ARIMA模型为基础进行建模，主要区别在于判断标准和具体方法的选择有所不同;并且，在此阶段TRAMO与X-12-ARIMA具有相似的模型诊断方法。预调整完成后，应用SEATS程序将预调整序列分解为趋势-循环、季节及不规则成分。SEATS是以Burmn、Hillmer和Tiao的研究结果为基础的，主要使用了信号提取技术，首先从能描述序列行为的ARIMA类型的时间序列模型中产生一个过滤器，再通过生成的过滤器来提取时间序列的各种成分因素，进而剔除季节效应[7].模型建立完成以后，TRAMO/SEATS程序还提供了各种图谱和统计检验方法对模型进行综合诊断，主要也是从质量和稳定性两方面考察。

X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS程序是目前各个国家和组织应用最为广泛的季节调整方法，二者各有优势。X-12-ARIMA的优越性在于它提供的regARIMA模块具有很强的适应性，可以用于各种时间序列的预调整，且能达到很好的调整效果;同时，X-12-ARIMA提供了一套完整的TRAMO/SEATS无法比拟的模型诊断方法，可以对模型质量、稳定性、历史修正、谱分解检验等进行诊断，并提供各种残差谱图形等，而SEATS程序主要是基于模型拟合检验和诊断，检验方法相对单一;另外，X-12-ARIMA程序可以用于对数据长度较短(即使含有较大异常值)的时间序列进行季节调整，能取得较好的效果。

TRAMO/SEATS程序的优势主要在于其自定义回归变量的灵活性，用户可以根据需要自定义各种回归因子，为解决我国的移动假日如春节等问题提供了很好的思路;同时，它操作相对简单，主观判断成分较少，使得调整结果更为客观;另外，TRAMO/SEATS程序能有效处理具有较大异常值且数据量较大的时间序列。

3.其他季节调整方法

(1)结构时间序列模型(StructuralTimeSeriesModel).结构时间序列模型是英国统计学家哈维(A.C.Harvey)等1989年在现代时间序列分析理论的基础上提出的[8].该模型采用状态空间模型的基本结构形式，将原始指标表达成各个组成成分的组合形式(常见的是加法和乘法形式),然后针对各个成分的特点分别建立模型;在算法上，该模型借助卡尔曼滤波这一严格的递推算法，对各成分分量分别进行最优估计、平滑和预测。相比X类模型，该方法具有更稳定的特征，尤其是对短期数据，具有更好的短期预测效果，是一种性能可靠的预测方法[2].正是由于结构时间序列在稳定性方面具有不可比拟的优势，使得该方法成为季节调整和预测强有力的新工具，受到了国内外的广泛关注。

(2)SABL法

SABL(SeasonalAdjustmentatBellLaboratories)法与X-11方法基本原理类似，由贝尔实验室开发完成。针对X-11线性过滤器易受外界异常值影响、具有不稳定性的缺陷，SABL首先采用基于M估计量的过滤器(非线性)对离群值进行过滤，然后再使用线性过滤器分解各种成分，以提高估计量的稳定性[2][8].在提高稳定性方面，X类方法吸取各种方法的优点，不断更新改进，而SABL法的发展几乎处于停滞状态。

(3)BV4法

BV4法是德国中央统计局采用的方法，属于确定性模型而非随机模型。该程序提供的人工选择的选项较少，使得计算结果具有可比性，但缺乏灵活性[8].(4)DAINTIES法

DAINTIES法是目前欧洲委员会官方使用的季节调整方法，与BV4类似，也是基于移动回归法的确定性模型，有提供固定的模型选择，操作比较简单。但该方法在季节调整过程中只采用非对称的过滤方法，导致各估计量发生周期性偏移，增加预测误差，尤其是趋势成分，因此，DAINTIES法未设置分解趋势成分的选项[2].相比X类方法，以上4种方法更新完善都较为缓慢，应用并不广泛，但可以看到，各种季节调整方法都有各自独特的优势，往往适用于具有某些特定特征的时间序列，对其他季节调整方法的发展与完善具有重要的借鉴意义。

4.季节调整方法的应用与实践

根据欧洲委员会调查，80%的被调查组织或部门有统一标准的季节调整程序，其中35%的组织公布完整的经季节调整时间序列[2].美国、英国、澳大利亚、加拿大等许多国家都通过统计机构网站同时公布经过季节调整和未经过季节调整的数据，公布数据涉及GDP、CPI、就业、工业、建筑业、外贸等各个领域，国家中央银行会定期公布重要的金融指标和经季节调整的数据;针对各个国家季节调整方法不统一而使得季节调整数据对比和汇总存在困难的问题，CMFB(金融、财政和支付统计平衡委员会)建立了一个联合工作小组，提出了一整套关于“季度国民账户主要总量调整”的建议，旨在纠正各个国家在季节调整方面的不一致;同时，世界各国(尤其是发达国家)也在不断开发、改进季节调整软件，如美国一直致力于更新X-程序，并积极吸收TRAMO/SEATS程序的优点，开发了目前的X-13A-S.欧洲统计中心结合X-12-ARIMA良好的适应性和TRAMO/SEATS的稳定性和高效性特点，合并了两种方法，开发了专门用于季节调整的软件Demetra,为用户提供了更方便的季节调整方法和更友好的输出界面。各国政府统计机构及银行组织还致力于普及季节调整的知识，加强人们对季节调整意义和方法的认识，并通过设立和更新专门的季节调整门户网站，介绍有关季节调整的研究意义、理论知识、操作方法、最新成果等，及时发布季节调整工作小组的各种研究报告及专家、学者的理论研究文章等，此外，还专门提供了FAQs栏目和交流平台，推广季节调整理论和应用研究;各国还纷纷出版有关季节调整的相关书籍，如欧洲统计中心的“季度国民账户手册”、西班牙政府统计机构(INE)的“国民季度账户的季节调整与信号提取”、欧洲中央银行(EBC)的“欧洲地区金融统计和HICP的季节调整”等，这些书籍的出版对世界各国开展季节调整项目具有重要的理论和实践指导意义。

三、季节调整方法发展新趋势

(一)X-13-ARIMA-SEATS

国际上季节调整领域的最新研究成果之一是由西班牙银行支持、美国普查局开发的X-13-ARIMA-SEATS(简称X-13A-S),该程序在X-12-ARIMA最新版本的基础上吸收了基于模型的TRAMO/SEATS程序的优点，使得用户在季节调整过程中能够在同一个界面同时使用X-11及SEATS两种季节调整程序，在此基础上还提供一系列通用的检验诊断方法，方便用户比较两种季节调整结果的优劣。目前使用的X-13A-S程序中的X-12-ARIMA是2007年5月美国普查局官网正式公布的0.3版本，而SEATS程序是2005年6月西班牙国家银行开发的SEATS版本。X-13A-S方法集合了基于经验和模型两种方法的优点，其主要特征为[9][10]:①应用regARIMA模块建立更精确的时间序列模型，并具有模型选择的能力;同时，提供一个辅助的GenHol程序，通过建立一个间隔期不恒定的假日模型，解决移动假日问题。②通过利用西班牙银行的VictorGómez和AgustínMaravall开发的SEATS程序建立基于模型的ARIMA季节调整模型，同时在同一个界面提供X-11的非参数调整方法[6].③通过设置选项提供多种检验季节调整模型质量和稳定性的诊断方法。④能够在一次运行中实现对多个时间序列进行有效的季节调整。⑤提供原始的、经过季节调整的以及不规则成分(残差)的谱图形。具体来说，X-13A-S程序相比X-12-ARIMA和TRAMO/SEATS程序在建模中的改进如下：

最新版本的 X-13A-S 程序提供了一个与 Kaiser和 Maravall(2002)提出的水平漂移离群值(SeasonalLevel Shift outlier)相一致的季节离群效应(SeasonalOutlier Effect),即在 regARIMA 模块中定义了一个新的季节离群效应回归选项，增加了暂时性水平漂移(TLS)离群值，同时提供了识别此类离群值的检验方法。

定义一个季节离群值起始时刻为 t0,则

其中，s 表示时间序列模型的季节调整周期(当时间序列为月度数据时，s = 12;为季度数据时，s = 4).从离群值的定义中可以看出，该回归项能捕获瞬间变化的季节效应。

2.脉冲及干预回归变量(Pulse and InterventionRegressors)

在 regARIMA 模块中引入了 TRAMO 程序中的脉冲回归变量。通过设置脉冲效应的起点和持续时间产生一个由 0 和 1 构成的线性回归元(持续区间内取值为1,其他为0),然后根据回归元的检验结果来判断脉冲效应。在脉冲程序中，利用如下模型来过滤脉冲效应：

其中，δs和 δ 分别为季节参数和非季节参数，L为滞后算子，Ls为季节滞后算子，s 为时间序列模型的季节调整周期(当时间序列为月度数据时，s =12;为季度数据时，s =4).3.约束存量交易日回归元(Constrained StockTrading Day Regressors)

其中，NWDt为第t月份(或季度)工作日的天数，NSSt为该月份(或季度)的周末天数。该模型潜在的约束条件是工作日(周一到周五)具有相同的经济效应，周末(周六、周日)具有相同的经济效应。从变量定义可以看出，该模型仅用一个变量就可以衡量工作日效应，相比之前对交易日回归元的设定方式，大大节约了模型自由度。

4.诊断(Diagnostics)

在模型诊断方面，X-13A-S 主要改进如下： 第一，对季节调整模型和结果诊断检验的计算方法进行了改进。以往的程序都是在时间序列数据趋于无穷大的假定下，利用无限长度的 Wiener-Kolmogorov滤子进行季节调整和诊断检验。而 X-13A-S 则根据Bell、Hillmer[11]和 McElroy[12]研究成果---信号提取矩阵理论，通过产生一个有限样本的基于模型的ARIMA 信号提取滤子及估计量的误差协方差进行诊断检验，解除了样本数据无限大的约束，提高了检验的精度与效率[13].第二，对平移区间检验和修正历史检验[9]方法进行了改进，方便用户比较分析 X-11 和 SEATS 两种季节调整方法的优劣，以选择更合适的季节调整模型。第三，改进了移动假日效应的检验方法，在对自定义移动假日回归效应进行显着性检验时，以往程序都是采用卡方统计量对所有移动假日效应做联合检验，而 X-13A-S 不仅给出了联合移动假日效应的显着性检验结果，也对单个移动假日效应进行了显着性检验。第四，在以往检验方法的基础上增加了基于模型的 F 统计量检验标准，用于检验原始序列的季节性是否稳定[14].(二)iMetrica

国际上季节调整程序的另一重大发展成果是iMetrica,该程序以独特的 GUI 为导向，通过运用许多不同类型的时间序列模型对数据进行仿真模拟[15].其主要特色在于可以很容易地实现基于模型和非模型方法的结合，从而用于预测、信号提取、比较嵌套模型与非嵌套模型等。另外，该程序还可以通过一个内置的数据划分器将样本数据有效地划分为样本内数据存储(用于实现模型与滤子的计算)和样本外数据存储(把新加入的数据应用到样本内数据存储中，从而进行稳定性及其他各种性质的检验),使得用户可以自由灵活地创造一个快速有效的试验台，实现信号提取和预测。最后，该程序还提供了丰富的计量分析工具，只需要通过点击命令就可以实现快速有效的计算，同时提供丰富的图形，不需要额外地设置一个数据输出文件和图形输出设备。iMetrica 软件环境主要包括 5 个交互模块用于建模、预测和信号提取等。

1.uSimX13 模块

主要用于对单变量数据建立 SARIMA(SeasonalAuto-regressive Integrated Moving-average)模型，并用X-13-ARIMA-SEATS 程序进行模拟，同时提供了自动检测离群值、交易日、假日效应的程序，并包括一套完整的模型对比工具和信号提取诊断方法。

2.BayesCronos 模块

通过 Bayesian 算法和模拟仿真，对多变量经济、金融时间序列进行信号提取和预测。主要特征在于包含了各种类型的模型，在参数估计方面，大多数模型都 采 用 贝 叶 斯 估 计 和 伪 极 大 似 然(Quasi-Maximum-Likelihood,QML)估计以提高参数估计精度。

3.MDFA 模块

通过建立 I-MDFA 和 ZPC 过滤模型对多元经济时间序列进行全面、直接的滤子分析。主要特征在于提供了一个集时效性、平滑性、精确控制性三大特点于一体的用户定制化的过滤器以防止模型过度拟合。同时，还包含了一个建立自适应过滤器的界面，旨在使过滤效果达到最优化、用户定制化、数据预测精准化等。

4.State Space Modeling 模块

用于对单变量经济时间序列样本数据建立成分ARIMA 模型及回归模型。其功能类似于 uSimX13模块，旨在建模与预测，但提供了比 uSimX13 功能更丰富的 SARIMA 模型，采用极大似然估计和卡尔曼滤波(Kalman Filter)进行估计与预测。

5.EMD 模块

该模块利用 Huang 等(1998)提出的三次样条曲线技术为时间序列的时频分析提供了一个时频分解环境，同时提供了原始的和经验分解的成分。这种经验分解技术将非线性和非稳定的时间序列分解为调幅和调频(AM-FM)成分，然后从调频成分中计算瞬时频率成分，同时生成所有成分(包括时频成分)的热图。

除了以上几个模块以外，iMetrica 还提供了一个数据控制模块，用于处理所有时间序列数据的输入与输出，该模块也提供了一系列模型专门用于模拟单变量和多变量的时间序列模型。iMetrica 的另一个特征是具有“学习”功能，通过数据模拟器学习掌握更多的时间序列建模功能。

通过比较分析 X-13A-S 与 iMetrica 程序，可以看出，两套程序均能充分实现季节调整功能，各有各的优势，且相互补充。在今后季节调整的理论与应用研究方面，也可以将二者结合起来分析，吸取各自的优点，综合判断。

(三)未来展望

在最新版本的基础上，X-13A-S 还将在以下几个方面继续完善：①提供更多的灵活设置单参数交易日变量(One Parameter Trading Day Regressor)的选项。②增加 regCMPNT 建模功能，并在 regCMPNT 模块中植入信号提取命令，直接从该程序中获得季节调整序列[16].③XML 结果输出方式，X-13A-S 工作小组目前已致力于研究如何实施 XML 以保存经季节调整时间序列、产生于季节调整过程的各种成分以及各种模型的诊断结果。④转化文件格式，使用更易于理解与应用的HTML 格式，使得用户能够用一般商业软件阅读有关 X-13A-S 的各种文件。⑤提供更标准的表格输出结果，并赋予每个表格相应的标签，方便用户使用。总的来说，未来 X-13A-S 的发展将越来越多地体现在应用与推广上，进一步完善其各种功能，使更多的人以更便捷的方式应用该程序。

第二篇：2009电子政务发展新趋势

2009年电子政务发展新趋势

一、2008年电子政务发展回顾

2008年是中国欢乐和艰辛同舟的一年也是中国愉悦和忧郁相厮相守的一年。律回春晖渐，万象始更新。回顾2008，瞻望2009，我国电子政务建设也是取得辉煌成绩和迎来更多挑战与机遇的一年。无论是我们成功举办了奥运会，战胜了百年一遇的特大雪灾,还是惊天地、泣鬼神的四川浪川抗震救灾所有这些成就伟业,所有这些历练磨难都与这些年来中国大力推动信息化和电子政务是分不开的。

在今年的雪灾和坟川大地震中，电子政务发挥了非常重要的作用。如果没有快捷的信息传递我们调动、组织的过程是不可想象的。甚至网友在网上也发挥了非常重要的作用,如最早月初在网上发布的西藏**，奥运火炬传递在许多国家受到阻挠事件中和地震以后,网民在网上所起的作用不仅震撼了世界也震撼了高层。应该说凝聚了我们国家的人心动员了全国的老百姓。特别是胡锦涛总书记专门在人民网跟网友在线交流，体现了党中央和国家最高领导对全国2.9亿网民的关怀和爱护。从这个意义上讲笔者同意很多学者的意见,即2008年我国社会信息化水平有了很大的提高，这与政府信息化水平不断往前推进密切相关。因此必须看到这来源于电子政务建设的先导作用,政府信息化带动了企业的信息化,带动了社会信息化,带动了老百姓和家庭个人信息化。中国作为一个发展中大国,在信息化的征程中正在取得实质性的进展。

2008年电子政务的一个突出特点，就是在大力推进服务型电子政务中取得了比较大的进展。各级各地在基本完成电子政务基础设施建设的基础上，抓住推进实施《政府信息公开条例》的大好时机,利用门户网站，开展网上报税,办理各类证件和各类网上办事,给居民和企业提供了诸多的方便。在各地蓬勃发展的平安城市建设中，通过安装全市重要地段、景点、地点的视频监控系统，不仅有效地调度交通缓解了客流量更大大降低了犯罪率、提高了破案率增加了市民的安全感。服务型电子政务应用到我们生活的各个领域，与这几年政府大力推进服务型电子政务密切相关。近来一些地方政府还充分利用电子政务,开展扶贫济困、扶

植中小企业解决融资、贷款、担保难的问题主动利用政府网站和业务系统,帮助厂商和客商牵线搭桥有效地缓解了国际金融海啸的影响。

二、2009年电子政务发展新趋势

展望2009年电子政务的发展将呈现以下4个方面的趋势与特点：

第一,在全球经济不景气,应付危机和困难的大背景下,电子政务建设也要过紧日子,要更加注重应用为本、重在服务的基本原则,走出一条低成本、重效益的发展道路。

我们一定通过推进电子政务建设，充分总结几年来成功的经验和失误、教训。电子政务建设不宜一味追求速度和投资规模，而应把重点放在应用的广度、深度和服务面的扩大和普及上来，切实提升老百姓对电子政务的满意度,使电子政务建设得到老百姓的认可。因此电子政务在2009年要过紧日子，精打细算开支，充分利用已有资源，更加注重降低成本，更加注重利用国产软硬件设备。第二,电子政务建设必须通过调整整体结构，全力服务于保发展、促就业问题的解决。

2009年，是我们深入贯彻落实党的七大精神，推进“十一五”规划顺利实施的关键一年，也是我们应对国际经济形势复杂变化，保持我国经济平稳较快发展的重要一年。我们正面临前所未有的机遇，也在面对前所未有的挑战。如何通过电子政务建设推进各项改革改善政府服务，创新体制机制,以至促进就业和引领工业化与信息化的融合是我们必须高度重视的课题。如何通过电子政务建设，进一步辅助宏观经济政策的调整，为实现保增长、扩内需、调结构、促改革、惠民生，继续保持国民经济平稳较快发展提供信息支撑，是电子政务应用系统建设中值得重视的问题。例如如何把正在建设中的“金宏”工程做得更好，发挥其在宏观调控中信息支撑和辅助决策的重大作用。再如，在世界经济衰退、出口型企业订单大量减少、企业面临困难的背景下，如何通过电子政务服务保增长？从政府来讲就是给企业提供非常良好的服务。电子政务要注重实效如何使政府利用电子政务系统帮助企业解决困难，摆脱困境，做好融资，提高整个社会就业的能力。这方面电子政务建设有很大的发展空间。又如,如何帮助政府监管好国家的4万亿扩大投资，确保资金能够管好用好，在利用政府信息化系统这方面也有很大的空间，通过科学决策和严格监管提升决策水平，最大可能地避免决策失误造成的浪费。所以明年要把电子政务应用放在更重要的位置，使其更卓有成效而不是一种形式。

第三,电子政务建设必须调整整体结构,更加注重资源整合。

目前，我国的计算机网络规模全球第一，宽带规模全球第二，上网人数全球第一，域名高达一千多万个，网站也达到几十万个。可以说在全国范围内电子政务基础设施大规模建设已经基本完成或初具规模的情况下，2009年电子政务建设更应该注重结构调整,彻底扭转“重硬轻软；重基础环境建设、轻信息资源开发；重视网站数量，忽视应用实效”的“三轻三重”倾向；同时，不仅关注内部应用，更要强调对外应，用政府如何利用系统给企业提供服务，给公众提供服务，我们需要这样的调整。例如，要更加重视利用已经建设的国家电子政务外网，要进一步推进公共服务多元化和公共服务平台的整合。向上是将大平台整合起来，向下是延伸服务，向城乡和不同的领域延伸服务。在技术上，应用系统的整合和拉动非常关键。今天从技术上来讲，Web2.0和SOA的架构为我们建设数据中心、快捷为百姓服务带来了可能，提高了双向互动和多元互动的效力。电子政务技术平台可以把多个应用系统集成在一起,达到系统的高效性和可靠性。虽然政府信息已通过政府网站实现公开,但是不管前台的功能有多强大，最终取决于后台的互联互通，其最核心的问题就是实现信息系统之间的互联互通。因此要加强办公资源的整合,建立起跨部门的综合业务系统，只有解决好条与块之间割裂的问题，才能更好地推动各部门信息的交换和应用。要通过整合，满足今天对电子政务越来越高的要求，使电子政务建设越来越符合际、更有实效,能够派上用场服务企业、服务民众有实际进展。

第四,确实落实政务信息公开条例,大力提升电子政务与广大公众的互动性，推进服务型政府建设。

《政府信息公开条例》的实施,为构建阳光型政府奠定了基础。《政府信息公开条例》首先给老百姓获得政府信息提供了制度上的保障。另外在不涉及国家机密的大原则下老百姓不仅可以直接获取政府信息而且可以满足更多的个人诉求。政府信息公开在全世界都是认同的公开是原则,不公开是例外。如果在大潮流下我们不实施政府信息公开,政府面临的压力就会越来越大。

各级政府都要按照《政府信息公开条例》,切实做好政务信息公开工作,满足广大公众对可公开政务信息的合理需求，这是服务型政府负责任的一种表现形式。在建设服务型政府的进程中，要认真通过网络倾听广大公、众的声音必须看到网民的声音在一定程度上代表了民意，要从网民声音中看到广大民众的智慧和爱国之心同时又要通过政务信息公开,引导网络舆情，各级政府官员,都要像中共中央政治局委员汪洋同志一样，有勇气、有胸怀直接与网民对话,欢迎网民对政府工作“灌水、拍砖”,大大缩短政府和各级官员与广大公众和网民的距离，使我们的政府和政府官员更加具有亲和力,从而提升各级政府的执政能力为企业、为百姓提供更方便的服务。

2009年可能是进入新世纪以来我国经济发展最为困难的一年，也是蕴含着重大机遇的一年。面对挑战和机遇，也是电子政务建设和应用可以发挥重大效用的机遇所在。电子政务能否为各级政府部门维护好经济发展的大局、维护好深化改革的大局、维护好社会稳定的大局，发挥应有的、不可替代的作用,值得认真探索、锐意创新、加倍努力。

古人云“器大者声必阂,志高者意必远”。我们完全相信，依靠各级政务部门的高度重视和加强领导，依靠广大从业者的共同努力,在新的一年里，我国电子政务建设一定能够扎实推进，积极创新，谱写高水平、有特色的新篇章！

第三篇：OA市场发展新趋势

OA市场发展新趋势

摘要：根据企业信息化发展的四个阶段“业务操作电子化”、“业务流程信息化”、“业务管理知识化”及“业务决策智能化”，将OA整个发展也分为“文件型OA”、“流程性OA”、“知识型OA”及“智能化OA”。文中重点剖析了OA每个阶段的发展特点和未来发展趋势。

关键字：OA、办公自动化、知识管理

以信息化来武装企业，目前已经是大势所趋。轧钢车间里工人通过自动控制系统来完成带钢的穿孔、轧制、卷曲等操作；办公室的员工借助电脑和网络高速地处理日常的业务；企业依靠ERP等应用系统来管理物料、处理订单。试想一下，如果硬盘坏掉、网络瘫痪、应用系统崩溃，无论对于个人还是企业，都是一场灾难，从这个侧面的确反映出人们对于信息系统的依赖程度。

联想集团曾经提出“企业信息化，从OA开始”，这句话可圈可点。所谓OA，即办公自动化（OfficeAutomation），是办公工作处理的自动化，它利用先进的技术，使人的各种办公业务活动逐步由各种设备、各种人机信息系统来协助完成，达到充分利用信息，提高工作效率和工作质量，提高生产率的目的。OA系统也是每个企业信息化初期就开始投入建设的基本系统。从C/S结构到B/S结构，从最初桌面办公软件的应用、收发邮件到后来公文流转、车辆管理、会议管理、网上审批等功能应用，OA已经是我们日常使用最多、最频繁的一个基本系统。

随着企业信息化的发展和成熟，目前很多企业的OA系统已经整合了越来越多的应用，日趋变得复杂，也远远超出了传统OA的范畴，集成了人、财、物、信息、知识等诸多企业的资源，逐步成为一个员工办公、中层管理、领导决策的知识协同的平台。而新一代的OA更是融合了协同、知识管理、门户等精髓，OA这棵“老树”开始绽放“新花”，脱胎换骨，重新焕发出新的光彩。因此我们也需要用发展的眼光来看待这种新的发展趋势。

一、企业信息化发展阶段

如上图所示，企业的信息化可以分为如下四个阶段：

第一阶段：业务操作电子化。电子化即将日常手工事务性工作转变为机器工作的过程；关注个体的工作行为，可以提高个体的工作效率。该阶段以财务电算化、生产制造自动化等为代表。

第二阶段：业务流程信息化。信息化即通过企业的管理重组和管理创新，结合IT优势固化业务流程；关注整个组织的流程，提升组织的效率。该阶段广泛开展流程梳理和信息化建设，例如ERP、CRM、SCM、BOSS系统建设等。

第三阶段：业务管理知识化。知识化即让合适的角色在合适的时间、合适的场景获取合适的知识和资源，系统推动企业管理生态的建立，对环境的变化作出灵活的反应，业务流程

持续改善，全面提升执行力，获得持久的竞争力。该阶段强调实现业务活动和管理活动的真正结合，以KM、协同、门户等为代表。

第四阶段：业务决策智能化。智能化即在企业的已有知识的基础之上，能够智能创造、挖掘新知识，用于业务决策、日常管理等，形成自组织、自学习、自进化的企业管理体制。该阶段中，人工智能、专家系统的思想将应用在企业管理领域中。

二、OA发展阶段

OA的发展其实是一个不断求新求变的过程，纵观OA的发展历程，是伴随着企业信息化发展的浪潮起伏。如上图所示，不同的信息化发展阶段也对应不同的OA发展阶段：

第一阶段：文件型OA（1980年～1999年）

我们对OA的初步认识实际上从上个世纪80年代开始。1985年全国召开了第一次办公自动化（OA）规划会议。那时计算机还是一个稀罕物，初步的办公自动化实际上从单机版的办公应用软件开始，例如WPS、MSOFFICE、Lotus1-2-3等软件，当时许多人把OA称为“无纸化办公”。该阶段主要关注个体的工作行为，主要提供文档电子化等服务，所以我们可以将该阶段称之为“文件型OA”。

到了90年代，由于网络经济的到来，政府和一些企业开始搭建网络、建立自己的邮件系统，并借助LotusNotes等平台做初步的应用开发，一些工作审批、流转也有了初步的雏形，OA的概念开始逐渐形成，但是似乎还没有形成专门做OA的软件厂商。毕竟，当时竞争还不充分，企业的管理比较粗放，软件市场也没有进行细分，而OA的成熟是市场竞争的产物，也只有随着竞争的加剧才能得到重视和振兴，因为竞争迫使企业加强内部管理，规范办公流程，提供工作效率。

第二阶段：流程性OA（2000年～2005年）

该阶段从最初的关注个体、以办公文件/档案管理为核心的文件型OA，到目前正在成为应用主流的流程性OA，它以工作流为中心，实现了公文流转、流程审批、文档管理、制度管理、会议管理、车辆管理、新闻发布等众多实用的功能。

在这个阶段，OA市场才真正兴起，一批专业的OA软件公司开始崭露头角，其中有蓝凌、慧点、合强、新思创、泛微、点击、红矾、凌科、京华、品高、奥尊、朝华、通达等。在2003年之后，更是出现数百家OA软件公司群雄逐鹿的局面，这一方面反映出市场需求的旺盛，OA系统做为基础的系统已经成为各家企业信息化建设的必选；另外一方面也反映出市场还没有完全成熟，鱼龙混杂、泥沙俱下的行情估计还会胶着一段时间，能够专注OA系统、不断升级产品、强调后期服务的OA厂家并不多。有的供应商可能是OEM其它OA的产品，有的可能直接从网上买一套源代码修改一下就发布了，而有的厂商直接干脆模仿一些知名公司的产品了事。这样造成了软件Bug不断、系统质量低下、知识产权存在隐患、低价恶性竞争、可拓展性不高等诸多问题。

第三阶段：知识型OA（2005年～2010年）

随着OA系统应用的逐步深入，企业的员工每天上班做得第一件事情可能就是登陆OA系统，收一下邮件、看看公司最新的新闻、处理自己今天需要待办的工作等。OA俨然成为一个日常工作的基础平台，企业已经不可离开它了。但是新的挑战又产生了：如何借助这个平台能够让员工合适的场景下，合适的时间里获取合适的知识？如何借助该平台来沉淀组织的最佳实践并传递到整个组织？这样可以大大节省员工查找知识的时间、减少不必要的重复劳动、提高工作的效率、沉淀组织的知识、提高组织的应变速度，并最终最大化提升组织及个体的产能，全面提升企业的管理。

随着客户这种需求的产生，OA发展也派生出全新的气象。以“知识管理”为思想、以“协同”为工作方式、以“门户”为技术手段，整合组织内的信息和资源发展出来的OA系统，即我们通常所说的“知识型OA”。其中一些企业如蓝凌、明基逐鹿、华炎、AMT等，也敏锐地洞察了这一趋势，将知识管理的思想融入来日常的办公协同平台软件中去（当然，知识管理更强调综合的因素，管理、文化、IT系统一个都不能少），同时整合进以团队协作和项目管理为目标的沟通协作软件工具，包括各种通信软件，如腾讯QQ、即时通信、VoIP等；实时会议包括电话会议、视频会议等；群组协作如工作流管理、群件、网络化项目管理；联系人管理以及相关的信息安全产品如信息加密、身份认证等。这时候OA系统已经不单单是我们日常协同办公的平台，更是一个企业或组织进行知识管理的基本平台；传统的OA系统全面蜕变成企业的管理支撑平台，担负起更加复杂、综合的作用：

ü 协同工作平台：通过实时通信、在线感知、团队协同等，将企业的传统垂直化组织模式转化为基于项目或任务的“扁平式管理”矩阵模式，使普通员工与管理层之间的距离缩小，提高企业工作人员协作能力，最大限度地释放人的创造力。

ü 知识管理平台：实现知识的沉淀、共享、学习、应用和创新，整个组织能够积累基于战略的核心知识资产，为高层管理提供决策支持和信息情报；业务部门能够结合流程开发出各种方法论和模板，通过基于业务的知识流按图索骥，提升执行力；员工能够根据自己的岗位随时随地使用自己或他人日常工作的积累，对工作做出指导与帮助、提升工作的绩效；ü 项目协作平台：通过为项目团队提供一个全方位的沟通、协作平台，提高多项目组的工作效率和质量，使项目成员可以在灵活的时间、地点对他人或事务的需求做出即时的响应。实现团队的通信、共享、管理和制订各种项目文档或日程安排，使项目或临时任务中交流想法、共享信息、协同完成任务变得更轻松。

ü 激情管理平台：从企业文化建设着手，提高员工工作激情，营造一个相互帮助、相互理解、相互激励、相互关心的共同工作氛围，从而稳定工作情绪，激发工作热情，形成一个共同的工作价值观，进而产生合力，实现共同目标。

ü 企业通信平台：建立企业范围内的电子邮件和网络通信系统，包括WebMail、网络会议、实时通讯、手机短信、WAP和传真自动收发，使企业内部通信与信息交流快捷流畅，并且与Internet邮件互通。

ü 信息发布平台：为企业的信息发布、交流提供一个有效的场所，使企业的规章制度、新闻简报、技术交流、公告事项及时传播，使企业员工能及时感知企业发展动态。

ü 行政办公平台：实现办公事务的自动化处理。通过公文流转改变了企业传统纸质公文办公模式，企业内外部的收发文、呈批件、文件审批、档案管理、报表传递、会议通知等均采用电子起草、传阅、审批、会签、签发、归档等电子化流转方式，真正实现无纸化办公。ü 信息集成平台：现代企业中已存在的MIS系统、ERP系统、财务系统等存储着企业一些经营管理业务数据，OA系统能把企业的业务数据集成到工作流系统中，使得系统界面统一、帐户统一，业务间通过流程进行紧密集成。

第四阶段：智能型OA（2010年～）

随着组织流程的固化和改进、知识的积累和应用、技术的创新和提升，最终OA系统将会脱胎换骨，全新的“智能型OA”成为未来的发展方向，该阶段OA更关注组织的决策效率，提供决策支持、知识挖掘、商业智能等服务。

可能它不叫OA，换为更能体现其价值的名称（例如“企业知识门户EKP”、“管理支撑平台MSS”等），这已经远远超出传统OA的范畴，转变成为企业的综合性管理支撑平台。传统的OA功能已经融进这个更大层面的工作平台框架中，有些功能可能在某些的模块还能体现出来，但更多是与其它功能模块一起，形成你中有我、我中有你、共同服务的混合体了。总体来看，未来OA的发展都会有如下几个明显特征：

1、门户导向：未来OA更加强调人性化，强调易用性、稳定性、开放性，强调人与人沟通、协做的便捷性，强调对于众多信息来源的整合，强调构建可以拓展的管理支撑平台框架，从而改变目前“人去找系统”的现状，实现“系统找人”的全新理念。

2、业务导向：加强与业务的关联，在基于企业战略和流程的大前提下，通过类似“门户”的技术对业务系统进行整合，使得ERP、CRM、PDC等系统中的结构化的数据通过门户能够在管理支撑系统中展现出来；使得业务流程和管理流程逐步整合，实现企业数字化、知识化、虚拟化。

3、知识驱动：以知识管理为核心理念，建立知识和角色的关联通道，让合适的角色在合适的场景、合适的时间里获取合适的知识，充分发掘和释放人的潜能，并真正让企业的数据、信息转变为一种能够指导人行为的能力。

原通用电气的CEO杰克.韦尔奇说：“一个组织机构获取知识以及将知识快速转化为行动的能力是其最终的竞争优势。”作为企业信息化、知识化基础平台，未来的OA系统应该为实现这个目标而发挥其重要的作用。

（完）

第四篇：职业发展新趋势

职业发展新趋势

新职业的出现和旧职业的淘汰

职业教育机械设计制造与其自动化陈天扬 10704

5古往今来，职业的兴衰和变迁以及社会人群在不同职业间的流动，总是反映社会的发展与潮流。职业的形成与人类社会分工的发展、产业结构的变迁、科学技术的进步、社会文明程度的提升和新的发明创新与消费水平是息息相关的。其实，由产业结构的更新换代而导致的职业形态，具有世界性，它标志着人类技术进步的普遍化的倾向。如今传统的手工艺技术已消失大半，凡与此相联系的职业或消亡、或仅为历史的痕迹而零星保留着，如铁匠、木匠等。

所谓新职业，根据劳动和社会保障部职业技能鉴定中心所下的定义，是指经济社会发展中已经存在一定规模的从业人员、具有相对独立成熟的职业技能，并且在《职业分类大典》中尚未收录的职业。

新职业的出现体现了中国社会生活的变化和进步。如最近几年动车兴起，带动了关于动车的一系列职业，有动车组司机、动车组机械师，以及其他新兴行业的出现与发展。据最新资料显示，第十一批职业有动车组司机、动车组机械师、燃气轮机运行值班员、加氢精制工、干法熄焦工、带温带压堵漏工、设备点检员、燃气具安装维修工；第十二批职业有皮革护理员、调味品品评师、混凝土泵工、机动车驾驶教练员、液化天然气操作工、煤气变压吸附制氢工、废热余压利用系统操作工、工程机械装配与调试工。

新职业体现了社会经济的新动向，代表了职场新风向，也预示了人才市场未来一段时间的需求走势。我们对近年来职业“新兵”来个群体扫描，不难发现，其中几大“族群”蕴藏着发展的新机遇

每多一种要求，就多一种供给；每多一种新职业，社会就可为我们多提供一项新服务。事实上，新生活滋生了新职业，新职业也在悄悄改变我们的生活。

劳动力市场中，行业的更替、职业的变迁，在社会的发展中从来就没有中断过，这是产业结构调整所必然带来的东西。事实上，存在就是合理的。随着我国社会的逐步转型、经济体制的日益转轨、宏观经济的快速发展、产业结构的升级换代、科技发展的日新月异、就业压力的不断倒逼以及对社会分工欠缺的必要补充和个人需求的多元化，五花八门的新行当自然应运而生，五光十色的新职业也随之粉墨登场。

分析最近两年诞生的新职业，不难发现，新职业带着鲜明的市场经济的色彩。在经济高速增长，产业结构产生重大变化的时候，目前已经发布的新职业，明确地体现出了职业结构发生的变化，“夕阳”职业逐步消失，“朝阳”职业纷至沓来。目前发布的新职业带有三大明显的特征:专业知识与操作技能相辅相成，“灰领”职业异军突起。这些新职业，主要集中在知识技能型人才和现代制造业“灰领”的领域内。这些新兴职业之所以走俏，与我国将重点开发制造业、IT产业、现代服务业的政策密切相关。绝大多数新职业都要求从业人员动脑与动手能力的统一。

这一现象反映出我国职业结构的变化与发达国家职业结构的变化规律是基本一致的，同时也说明我国新职业的研发工作基本上与我国产业结构调整的步伐保持一致。经过几十年的努力，我国正在发展成为一个制造业大国，但并不代表我国已经成为经济强国。要成为经济强国，不仅要成为制造业强国，而且还要成为现代服务业强国。这就需要为生产制造业打造一支庞大的高素质的管理、策划创意、设计、分析等领域的服务大军，以适应经济发展的新需要。

迅速发展的高科技产业、创意产业已经成为催生新职业的主要领域。新职业对中国经济的影响也不可小觑。一个新的职业背后往往就是一个新的专业化市场，新职业的出现，连带的是职业认证、职业培训、职业中介等市场的繁荣，甚至会形成相关行业的“产业军”。

新职业的产生，将成为就业的新风标，引导着就业风向。众所周知的原因，在职场中，人才流动分布的动向一直比较难以把握，而从新涌现的职业进行分析，则可以发现一些特点并把握重要动向，从而避免流动的盲目，使就业更加合理，人才流动逐渐有序。

与此同时，近年来，一些新职业正在悄然兴起。不过，补锅匠、剃头挑子等却从百姓的生活中渐渐消失。根据目前劳动部门公布的数据显示，十余年，已有近3000个老职业退出历史舞台。

生活日益丰富必然有更替。一些老职业在年轻白领的回忆中已经不再占有一席之地，当初弄堂口守着电话的阿姨，如今在手机泛滥的时代已不见踪影；原先校门口修钢笔的大爷，对着自己小孙子的水笔也无可奈何；最初肩挑手扛的脚夫，现在也穿一身搬场公司的制服坐进了货车里„„

1992年，原国家劳动部曾组织编制《中华人民共和国工种分类目录》，将当时我国近万个工种归并为46个大类的4700多个种类。但记者昨天从劳动部门获悉，截至目前，消失的老职业已达近3000种。

上海市职业培训研究发展中心主任助理魏斯涛告诉记者，根据最新颁布的国家职业大典和新职业增补本的统计，目前还有1915种职业。虽然那些耳熟能详的老职业消亡对市民来说多少有些难以接受，但这却是与百姓生活水平节节提高息息相关。老职业告别历史舞台，是上海高速发展，市民生活日益丰富的必然结果。在2005年新添加的77种新职业中，来自上海的就有21种。随着申城发展速度越来越快，职业结构变化频繁，旧职业被淘汰，新职业纷至沓来，这是不可逆转的历史潮流。

老职业并非只有消失的命运。魏斯涛表示，在消失的职业中，很多职业加入了新元素，变了一张面孔，所以让市民感觉陌生。比如，原先拉风箱点火炉打铁的铁匠职业，如今已被使用电脑操作的数控机床工取代；原先在别家帮忙干活的“保姆”职业，如今也升级为更专业的家政服务员。

事实上，老职业升级为新职业并非易事。劳动部门首先要根据就业市场的岗位需求、专业人才招聘网、新职业征集平台、企业和行业协会的信息，对老职业的发展倾向进行判断，同时分析新产生的相关岗位。然后，组织专家对新的相关岗位进行筛选和专项论证，最终确定其名称，开发制订相应的标准。试运行之后，一个旧职业的生命就重新焕发了青春，而这一过程需要一至二年的时间。

职业更替也是一件好事。社会环境在造就新职业的同时，迫使人们不得不打破长久以来的思维习惯。劳动者一生可能变换多种职业，要跟上时代发展的脚步，关键要不断掌握新技能，只有终身学习才是最佳选择。

总而言之，对于新职业的出现，我们应该及时发现把握机会，从新涌现的职业进行分析，则可以发现一些特点并把握重要动向，从而避免流动的盲目，使我们自己的个人就业更加合理而。而对于旧职业，也不能弃之敝履，如果人们对该职业的需求仍存在，也有它的意义所在。无论是新职业的兴起还是旧职业的发展，都代表这我国社会生活的变化和进步。我们应该正确以及冷静分析，从而做出明智的决定和选择，为个人就业添彩。

参考文献：

中国人力资源和社会保障部2008年05月28日 http://news.qq.com/a/20080528/003333.htm

上海市人力资源和社会保障局2009年11月25日

周文霞 《 人民论坛 》(2010年第7期)

新生活淘汰3000老职业新闻午报2006-06-13

第五篇：浅谈经济管理现代化和经济管理发展新趋势

浅谈经济管理现代化和经济管理发展新趋势

摘 要：目前伴随经济的飞速发展人们开始越来越重视经济管理，尤其是当前我国步入经济新常态这一关键历史时期，必须要求能够深入研究当前经济社会发展的特征，才可以快速和科学的把握当前经济管理的发展方向。本文首先阐述了经济管理现代化的发展现状，接着深入研究了当前我国经济条件下的经济管理现代化和发展的新趋势，希望能够在当前经济新常态下适应和提升经济管理现代化的效率。

关键词：经济管理；现代化；发展新趋势

伴随我国步入经济新常态这一现状要求我们必须要有先进的、现代化的经济管理手段和方法，而科学技术在这其中发挥着巨大的促进作用，尤其是目前随着信息化时代的到来，更需要我们依靠科学来持续的完善和提升经济管理水平，并从我国当前发展的实际出发来一步一步完成经济管理现代化。经济管理现代化

经济管理现代化的概念解释为让经济管理活动能够实现国际现代化发展的水平，进而可以让经济管理能够实行最优经济效益的目的。因此从某种角度来说经济管理现代化是目前科技进步的趋势，为了能够最大程度的适应经济新常态的特性必须要实现经济管理现代化。

（一）管理思想和组织现代化

经济在不断进步和繁荣的各个环节中管理思想和组织必须要能够跟上时代的发展。在各种情形下能够让管理活动不断适应经济发展的各种科学规律，需要从原则、思想、方式等多角度、多层次产生共鸣，能够让其不断实践到管理活动中。另一方面管理组织现代化必须要有大的宏观调控主体和微观管理组织这两个层面。随着时代的不断进步和发展需要管理组织能够依据科技的发展和生产力的提升而表现出新的特性。

（二）管理方式民主化，人员专业化

当前我国的经济环境良好非常适宜经济的发展，并且企业职工能够积极主动的去创造和创新，使得我国在经济新常态背景下经济依然在快速发展。而创造性和管理民主化是分不开的两方面，管理民主是当前我国经济发展的主要特征，其发挥的巨大作用能够在我国经济发展良性周期内实现管理现代化。管理人员专业化在一定程度上将直接影响到经济管理的现代化。所以管理人员必须要能够深入研究和了解相关的理论知识，能够具备经济管理现代化的各种专业知识和相应的管理经验，能够根据实际情况不断综合和融合各种经济理论、政策法规、规章制度、生产技术、管理经营等多方面的研究与分析，最后能够有效实现科学高效管理的目的。

（三）管理方法科学化，手段自动化

经济管理现代化要求在实施的过程中必须要进行科学化的管理，为了能够实现这一既定的目的需要把多种的经济指标融入到客观经济规律的程序化活动。而为了实现这一目标就需要不断的吸收和应用众多的科技成果来有效和直接的提升管理的科学性以及高效性。另一方面，管理手段在我国经济发展的过程中不断实现自动化，能够依据当前经济发展的形式和具体的问题使得在经济管理活动中能够应用到最为先进的信息技术手段、通信方法和自动化仪器等办法，完成对经济管理的高效、科学、合理的调控以及指挥，在一定程度上可以不断增强和提高管理工作的时效性。所以经济管理现代化所涉及到的所有环节和详细细节都是互相促进，并且存在着紧密联系不可分割的联系。经济管理发展的新趋势

目前我国步入经济新常态和信息技术高度发展的背景下，经济发展也逐步表现出新的形势，而经济管理发展也不断涌现出一些新的趋势，下面就这些趋势进行简单点的论述。

（一）由科学管理向人本管理发展的趋势

从当前经济发展的趋势来分析科学管理能够有效的弥补传统经济管理中存在的许多不足和漏洞，尤其是在科学管理方面更是取得了巨大的进步。可是随着当前经济管理的不断发展以及取得成功，科学管理中越来越缺乏人性化的管理成为老当前制约经济发展和管理不断进步的绊脚石，这一问题不解决会严重影响经济的顺利发展和经济管理现代化的实施。尤其是目前我国已经进入经济新常态使得企业必须要进行创造性的改变，科学管理必须要能够适应当前时代发展的规律和创造性劳动的需求。因此目前经济管理发展新趋势的首要表现就是要以人为中心的人本管理理论，需要将企业的文化理论发展作为当前发展的新举措。人本管理理论的提出使得经济发展过程中需要以人为本来进行各项管理工作，其中主要包括研究人的生理、心理和生活境况等多方面因素，应用科学合理的措施来满足员工的需求，进而调动他们在工作过程中的积极性以及主观能动性。

（二）实行民主化管理方式，实现决策重心下移

从很多企业组织结构扁平化发展能够发现其会造成决策重心的不断下移，经济在未来的发展过程中要完成管理目标和实现企业最值核心价值，是其必须要考虑的第一要务。企业要要应对复杂的、不受人为控制的发展环境，进行民主化管理方式和实施民主化决策，能够让企业在新形势下获得良好的经济效益和完成核心价值目标。结语

综上所述，经济管理现代化是时代发展和经济进步的大势所趋，要不断改变传统的不良陋习，提升经济管理现代化工作质量，并能够根据我国的国情来不断推进和实施管理科学化、现代化，不断优化经济管理渠道发挥经济管理的职能完成经济管理现代化的目标。

参考文献：

[1]马品静.经济管理现代化和经济管理发展新趋势[J].时代金融，2014（02）.