德爾菲法

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德爾菲法/得爾飛法(Delphi Method)

目錄

德爾菲法的簡介

  德爾菲法是在20世紀40年代由O.赫爾姆和N.達爾克首創,經過T.J.戈爾登和蘭德公司進一步發展而成的。德爾菲這一名稱起源於古希臘有關太陽神阿波羅的神話。傳說中阿波羅具有預見未來的能力。因此,這種預測方法被命名為德爾菲法。1946年,蘭德公司首次用這種方法用來進行預測,後來該方法被迅速廣泛採用。

  德爾菲法也稱專家調查法,是一種採用通訊方式分別將所需解決的問題單獨發送到各個專家手中,徵詢意見,然後回收彙總全部專家的意見,並整理出綜合意見。隨後將該綜合意見和預測問題再分別反饋給專家,再次徵詢意見,各專家依據綜合意見修改自己原有的意見,然後再彙總。這樣多次反覆,逐步取得比較一致的預測結果的決策方法。

  德爾菲法依據系統的程式,採用匿名發表意見的方式,即專家之間不得互相討論,不發生橫向聯繫,只能與調查人員發生關係,通過多輪次調查專家對問卷所提問題的看法,經過反覆徵詢、歸納、修改,最後彙總成專家基本一致的看法,作為預測的結果。這種方法具有廣泛的代表性,較為可靠。

德爾菲法的起源演變

  • 起源

  德爾菲法是在20世紀40年代由赫爾默(Helmer)和戈登(Gordon)首創,1946年,美國蘭德公司為避免集體討論存在的屈從於權威或盲目服從多數的缺陷,首次用這種方法用來進行定性預測,後來該方法被迅速廣泛採用。20世紀中期,當美國政府執意發動北韓戰爭的時候,蘭德公司又提交了一份預測報告,預告這場戰爭必敗。政府完全沒有採納,結果一敗塗地。從此以後,德爾菲法得到廣泛認可。

  德爾菲是古希臘地名。相傳太陽神阿波羅(Apollo)在德爾菲殺死了一條巨蟒,成了德爾菲主人。在德爾菲有座阿波羅神殿,是一個預卜未來的神諭之地,於是人們就借用此名,作為這種方法的名字。

  • 演變

  德爾菲法最初產生於科技領域,後來逐漸被應用於任何領域的預測,如軍事預測、人口預測、醫療保健預測、經營和需求預測、教育預測等。此外,還用來進行評價、決策、管理溝通和規劃工作。

德爾菲法的典型特征

  (1) 吸收專家參與預測,充分利用專家的經驗和學識;

  (2) 採用匿名或背靠背的方式,能使每一位專家獨立自由地作出自己的判斷;

  (3) 預測過程幾輪反饋,使專家的意見逐漸趨同。

  德爾菲法的這些特點使它成為一種最為有效的判斷預測法。

德爾菲法的特征

  1. 資源利用的充分性。由於吸收不同的專家與預測,充分利用了專家的經驗和學識;
  2. 最終結論的可靠性。由於採用匿名或背靠背的方式,能使每一位專家獨立地做出自己的判斷,不會受到其他繁雜因素的影響;
  3. 最終結論的統一性。預測過程必須經過幾輪的反饋,使專家的意見逐漸趨同。

  正是由於德爾菲法具有以上這些特點,使它在諸多判斷預測或決策手段中脫穎而出。這種方法的優點主要是簡便易行,具有一定科學性和實用性,可以避免會議討論時產生的害怕權威隨聲附和,或固執己見,或因顧慮情面不願與他人意見衝突等弊病;同時也可以使大家發表的意見較快收斂,參加者也易接受結論,具有一定程度綜合意見的客觀性。

德爾菲法的具體實施步驟

  1. 組成專家小組。按照課題所需要的知識範圍,確定專家。專家人數的多少,可根據預測課題的大小和涉及面的寬窄而定,一般不超過20人。
  2. 向所有專家提出所要預測的問題及有關要求,並附上有關這個問題的所有背景材料,同時請專家提出還需要什麼材料。然後,由專家做書面答覆
  3. 各個專家根據他們所收到的材料,提出自己的預測意見,並說明自己是怎樣利用這些材料並提出預測值的。
  4. 將各位專家第一次判斷意見彙總,列成圖表,進行對比,再分發給各位專家,讓專家比較自己同他人的不同意見,修改自己的意見和判斷。也可以把各位專家的意見加以整理,或請身份更高的其他專家加以評論,然後把這些意見再分送給各位專家,以便他們參考後修改自己的意見。
  5. 將所有專家的修改意見收集起來,彙總,再次分發給各位專家,以便做第二次修改。逐輪收集意見併為專家反饋信息是德爾菲法的主要環節。收集意見和信息反饋一般要經過三、四輪。在向專家進行反饋的時候,只給出各種意見,但並不說明發表各種意見的專家的具體姓名。這一過程重覆進行,直到每一個專家不再改變自己的意見為止。
  6. 對專家的意見進行綜合處理。

德爾菲法實施註意事項

  ① 由於專家組成成員之間存在身份和地位上的差別以及其他社會原因,有可能使其中一些人因不願批評或否定其他人的觀點而放棄自己的合理主張。要防止這類問題的出現,必須避免專家們面對面的集體討論,而是由專家單獨提出意見。

  ② 對專家的挑選應基於其對企業內外部情況的瞭解程度。專家可以是第一線的管理人員,也可以是企業高層管理人員和外請專家。例如,在估計未來企業對勞動力需求時,企業可以挑選人事、計劃市場生產及銷售部門的經理作為專家。

  • 其他註意事項:

  (1) 為專家提供充分的信息,使其有足夠的根據做出判斷。例如,為專家提供所收集的有關企業人員安排及經營趨勢的歷史資料和統計分析結果等等。

  (2) 所提問的問題應是專家能夠回答的問題。

  (3) 允許專家粗略的估計數字,不要求精確。但可以要求專家說明預計數字的準確程度。

  (4) 儘可能將過程簡化,不問與預測無關的問題。

  (5) 保證所有專家能夠從同一角度去理解員工分類和其他有關定義。

  (6) 向專家講明預測對企業和下屬單位的意義,以爭取他們對德爾菲法的支持。

德爾菲法的應用

  如某書刊經銷商採用德爾菲法對某一專著銷售量進行預測。該經銷商首先選擇若幹書店經理、書評家、讀者、編審、銷售代表和海外公司經理組成專家小組。將該專著和一些相應的背景材料發給各位專家,要求大家給出該專著最低銷售量、最可能銷售量和最高銷售量三個數字,同時說明自己作出判斷的主要理由。將專家們的意見收集起來,歸納整理後返回給各位專家,然後要求專家們參考他人的意見對自己的預測重新考慮。專家們完成第一次預測並得到第一次預測的彙總結果以後,除書店經理B外,其他專家在第二次預測中都做了不同程度的修正。重覆進行,在第三次預測中,大多數專家又一次修改了自己的看法。第四次預測時,所有專家都不再修改自己的意見。因此,專家意見收集過程在第四次以後停止。最終預測結果為最低銷售量26萬冊,最高銷售量60萬冊,最可能銷售量46萬冊。

  德爾菲法作為一種主觀、定性的方法,不僅可以用於預測領域,而且可以廣泛應用於各種評價指標體系的建立和具體指標的確定過程。

  例如,我們在考慮一項投資項目時,需要對該項目的市場吸引力作出評價。我們可以列出同市場吸引力有關的若幹因素,包括整體市場規模、年市場增長率、歷史毛利率競爭強度、對技術要求、對能源的要求、對環境的影響等。市場吸引力的這一綜合指標就等於上述因素加權求和。每一個因素在構成市場吸引力時的重要性即權重和該因素的得分,需要由管理人員的主觀判斷來確定。這時,我們同樣可以採用德爾菲法。

德爾菲法的優缺點

  德爾菲法同常見的召集專家開會、通過集體討論、得出一致預測意見的專家會議法既有聯繫又有區別。德爾菲法能發揮專家會議法的優點,即

  1. 能充分發揮各位專家的作用,集思廣益,準確性高。
  2. 能把各位專家意見的分歧點表達出來,取各家之長,避各家之短。

  同時,德爾菲法又能避免專家會議法的缺點:

  1. 權威人士的意見影響他人的意見;
  2. 有些專家礙於情面,不願意發表與其他人不同的意見;
  3. 出於自尊心而不願意修改自己原來不全面的意見。

  德爾菲法的主要缺點是過程比較複雜,花費時間較長

德爾菲法與其他決策法相比較

效果標準/決策方法互動群體法腦力激蕩法名義群體法德爾菲法電子會議法
觀點的數量中等
觀點的質量中等
社會壓力中等
財務成本
決策速度中等中等中等
任務導向
潛在的人際衝突中等
成就感從高到低中等
對決策結果的承諾不適用中等
群體凝聚力中等

互動群體法有助於增強群體內部的凝聚力腦力激蕩法可以使群體的壓力降到最低,德爾菲法能使人際衝突趨於最小,電子會議法可以較快的處理各種觀點。

德爾菲法案例分析

案例一:德爾菲法應用案列[1]

  某公司研製出一種新興產品,現在市場上還沒有相似產品出現,因此沒有歷史數據可以獲得。公司需要對可能的銷售量做出預測,以決定產量。於是該公司成立專家小組,並聘請業務經理、市場專家和銷售人員等8位專家,預測全年可能的銷售量。8位專家提出個人判斷,經過三次反饋得到結果如下表所示。

專家編號第一次判斷第二次判斷第三次判斷
最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量最低銷售量最可能銷售量最高銷售量
1150750900600750900550750900
2200450600300500650400500650
3400600800500700800500700800
4750900150060075015005006001250
5100200350220400500300500600
6300500750300500750300600750
7250300400250400500400500600
8260300500350400600370410610
平均數345500725390550775415570770
  • 平均值預測:

  在預測時,最終一次判斷是綜合前幾次的反饋做出的,因此在預測時一般以最後一次判斷為主。則如果按照8位專家第三次判斷的平均值計算,則預測這個新產品的平均銷售量為:(415+570+770)/3=585

  • 加權平均預測:

  將最可能銷售量、最低銷售量和最高銷售量分別按0.50、0.20和0.30的概率加權平均,則預測平均銷售量為:570*0.5+415*0.2+770*0.3=599

  • 中位數預測:

  用中位數計算,可將第三次判斷按預測值高低排列如下:

  最低銷售量:

  300 370 400 500 550

  最可能銷售量:

  410 500 600 700 750

  最高銷售量:

  600 610 650 750 800 900 1250

  最高銷售量的中位數為第四項的數字,即750。

  將可最能銷售量、最低銷售量和最高銷售量分別按0.50、0.20和0.30的概率加權平均,則預測平均銷售量為:

  600*0.5+400*0.2+750*0.3=695

案例二:德爾菲法在企業人力資源預測中的運用[2]

  國美公司專業生產電聲產品,在20世紀80年代早期,國美憑藉自己在行業內技術工藝的領先,迅速在國內市場上占據領先的地位,但由於國內市場管理混亂,假冒產品大行其道,加上三角債問題,使國美在20世紀80年代後期開始逐步放棄了國內市場,轉而做OEM出口。近些年,由於電聲行業的整體需求加大,加之歐美企業關閉自己的生產廠轉向國內採購,使國美在近10年來得到快速發展,近年公司銷售額每年以平均26%的速度增長。截至2001年3月,公司銷售收入達28063萬元,員工總數達2315人。

  表1:近年來公司各部門人員變動情況(單位:萬元;人)

Image:表1:近年来公司各部门人员变动情况.jpg

  1997年來公司各部門人員變動情況如表1。國美公司內部組織結構變動較頻繁:

  (1)成立綜合辦。1998年公司精簡機構,將人事部後勤人員)人划出。2000年將總結辦的網路管理人員6人合併重組為綜合辦。

  (2)撤消市場部。1999年公司將負責內銷的13人調出,6人去了總經辦,7人去了物料部;2001年公司又將市場部剩餘的22人併入物料部。

  (3)擴大質管部。2000年公司將派往供應商IQCQC人員13人劃歸質管部管理。

  (4)ERP的導入。2000年公司導入ERP,物料部10名打單員劃入財務部管理。

  一、預測

  1、統計方法的預測結果

  本研究通過先後以銷售總量(X1)、銷售總額(X2)、銷售利潤(X3)、出口創匯(X4)為自變數對各部門人員變數進行回歸。獲取的數據為1997-2000年,採用的統計分析軟體為社會科學統計軟體包(SPSS)和統計分析軟體包(SAS)。通過電腦的處理和分析,得到以下回歸方程:

  (1)總經辦人員預期數量:Y1=0.0085*X1-0.0026*X3-0.0065*X4+9.151

  (其中Y1為總經辦人員預期數量,X1、X2、X3、X4分別為銷售總量、銷售總額、銷售利潤和出口創匯,下同)

  (2)財務部人員預期數量:Y2=0.0189*X1+0.007743*X3-0.014*X4-18.548

  (3)市場部人員預期數量:Y3=0.008797*X1-0.0027*X3-0.0068*X4+12.958

  (4)物料部人員預期數量:Y4=0.02667*X1-0.00039*X3-0.013*X4-25.39

  (5)人事部人員預期數量:Y5=*0.0045*X1-0.0019*X3-0.0032*X4+4.716

  (6)生產部人員預期數量:Y6=*0.01794*X1+0.0043*X3-0.0087*X4-22.759

  (7)技術部人員預期數量:Y7=-0.0054*X1+0.0026*X3+0.0034*X4+31.106

  (8)質管部人員預期數量:Y8=0.00160*X1+0.001818*X3-0.0012*X4+5.915

  最後得出公司2001-2002的各部門人員需求預測數據(表2):

  表2:統計方法得出的2001-2002年各部門人員需求預測數據

Image:表2:统计方法得出的2001-2002年各部门人员需求预测数据.jpg

  國美公司各部門人員的歷史數據變動性較大,利用回歸分析方法進行預測得出的結果顯然與實際情況距離較遠。因此公司決定採用德爾菲法進行預測。

  2、德爾菲法預測過程與結果

  首先,作預測籌劃工作,包括:確定預測的課題及各預測項目:設立負責預測組織工作的臨時機構;選擇若幹名熟悉所預測課題的專家。2001年3月,公司選擇了8位企業內部專家參與預測,包括正副總經理4名,人事、物料、質管、生產經理各一名,他們對企業運作和各部門人員結構都非常熟悉。然後公司召開了專家會議,明確了預測項目、進程和註意事項。

  然後,由專家進行預測。公司把包含預測項目的預測及有關背景材料,包括公司組織架構及崗位編製圖、1997年以來公司各部門變動與人員流動圖、公司未來2年發展規劃、預測表等資料發給專家,由各位專家獨立作出預測。

  再後,進行統計與反饋。專家意見彙總後,對各專家意見進行統計分析,綜合成新的預測表,並把它再分別寄送給各位專家,由專家們對新預測表作出第二輪判斷或預測。如此反覆,經過三輪,專家的意見趨於一致。

  最後,表述預測結果。把經過幾輪專家預測而形成的結果如下表:

Image:表3:国美公司2002年各部门人数预测.jpg

  預測結束時間為2001年4月,將當時的預測人數與2002年10月的實際人數比較,預測結果基本正確。

Image:表4:国美公司2002年各类人员人数预测.jpg

  在預測中,我們還對包括產品開發人員、財務人員、市場專員、管工、管理人員、職能人員、技術人員等各類人員的2002需求情況進行了預測。從表4可看出,當時的預測人數與目前的實際人數也基本一致。

  二、討論

  1、德爾菲法是目前企業人力資源需求短期預測中使用最廣、有效性最好的方法之一

  人力資源需求預測有兩類不同方法:一種是定量方法,一種是定性方法。定量的方法包括比率預測法統計分析法,這類方法往往合適於相對穩定的企業,而無法考慮企業業務策略和市場條件的變化。定性的方法主要有名義團體法和德爾菲法。

  在國外企業實踐中,不少公司喜歡用定量的方法進行預測,如採用線性回歸或多元回歸方法,通過建立各種簡單的或複雜的預測模型,將未來人員需求是與銷售額等經濟指標的增加聯繫起來考慮。從美國企業來看,更多的公司喜歡採用定性的方法進行預測,如許多公司喜歡利用名義團體法,由高層管理者和專家組成小組,圍繞公司業務戰略、企業和行業銷售狀況、資本風險等因素的變化,通過開會來共同預測公司未來的人力需求情況。但由於擔心缺乏衡量預測數據的客觀標準,和與會者之間人際關係群體壓力等因素,許多大公司都喜歡採用德爾菲法!

Image:表5:德尔菲法与定量方法的比较.jpg

  與定量方法相比,德爾菲法無疑是一種更適合當前大多數企業的預測方法。

  首先,從內部組織因素來看,企業的組織業務、技術結構總是處於不斷變動中,定量方法顯然無法預測這種動態環境下人力資源需求趨勢。

  其次,從外部環境因素來看,目前企業的市場環境和政策等因素也是在不斷變化的,單純用統計模型的方法,依據過去的一些數據來預測未來人力需求趨勢,很難涵括各種複雜的變化因素。

  第三,從有效性和準確的角度來講,定量方法的準確性多數情況下也低於德爾菲法,卡爾科維奇(1972)指出:德爾菲法預測的購買者需求和實際雇佣人數之間的一致性,明顯比回歸分析所揭示的預測要準確。

  2、使用德爾菲法應註意的問題

  (1)儘量避免專家在預測中傾向性選擇信息和冒險心理效應。在本次預測的後兩輪,從統計數據可以看出,不少專家有一種壓低預測人數的傾向,不管是職能人員人數,還是技術人員人數,都預估得過低。因此,在預測的專家培訓中,必須強調各自的獨立判斷;在預測過程中,應註意保密,避免人際壓力的影響。最好的辦法是由獨立的機構而不是人力資源部來彙總、處理信息。

  (2)與名義團體法配套使用。德爾菲法的難點在於如何提出簡單明瞭的問題,如何使專家對預測中涉及的各種概念和指標理解一致,以及如何將專家意見歸納總結。如果在預測前能對專家進行全面的培訓,預測後再集中專家採用名義團體法進行討論,最後達成一致意見,效果會更好。

相關條目

參考文獻

  1. 統計預測與決策(第二版) - 德爾菲法(上海財經大學教學課件)
  2. 劉善仕.德爾菲法在企業人力資源預測中的運用.企業經濟.2003/02
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評論(共27條)

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222.240.198.* 在 2009年4月5日 21:57 發表

GOOD!

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219.139.255.* 在 2009年7月31日 13:28 發表

很好。

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58.41.120.* 在 2009年8月24日 14:06 發表

到那裡可以看到具體,詳細的案例。謝謝我的郵件puda_qi@hotmail.com

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222.130.196.* 在 2009年8月31日 22:19 發表

有沒有通過德爾菲進行招聘預測的實際案例或經驗探討,如果有誰能夠分享,麻煩使用jianlysmile@yahoo.com.cn

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58.254.92.* 在 2010年4月15日 15:45 發表

我也想要具體的案例,郵件地址renbingling@163.com,萬分感謝

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116.227.141.* 在 2010年4月28日 16:32 發表

企業即時通訊能夠幫助企業提高工作效率,降低溝通成本,提升企業形象。 UC官方網站:www.uceim.com

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tank (討論 | 貢獻) 在 2010年5月10日 21:32 發表

預測學很重要

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115.64.35.* 在 2010年6月16日 17:03 發表

cheers :):)

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小铸 (討論 | 貢獻) 在 2010年6月29日 15:18 發表

和我們上課的內容一樣!

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113.97.176.* 在 2010年7月25日 23:22 發表

將最可能銷售量、最低銷售量和最高銷售量分別按0.50、0.20和0.30的概率加權平均,則預測平均銷售量為:570*0.5+415*0.2+770*0.3=599 請問其中加權繫數 0.50 0.20 0.30 是如何設置?依據什麼設置的呢?謝謝

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222.82.250.* 在 2010年11月2日 16:26 發表

對於中國人來說太需要這樣的工作方式、方法。太缺了。這對大家來說都要學習進步和共贏。

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112.192.58.* 在 2010年12月27日 21:04 發表

希望能有更多的實例,非常感謝!郵箱:yjm0816@qq.com

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Dan (討論 | 貢獻) 在 2010年12月28日 10:49 發表

添加了案例~

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222.178.216.* 在 2011年1月15日 13:28 發表

嘖嘖,跟我們講的差不多......

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Bbqiao (討論 | 貢獻) 在 2011年11月8日 14:41 發表

還不錯,參考

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219.139.186.* 在 2011年12月4日 11:00 發表

到那裡可以看到具體,詳細的案例。謝謝我的郵件314768825@qq.com

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stanley (討論 | 貢獻) 在 2011年12月15日 00:50 發表

還不錯,參考

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oast (討論 | 貢獻) 在 2012年8月3日 17:01 發表

very good:)

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200.55.186.* 在 2012年10月4日 09:30 發表

113.97.176.* 在 2010年7月25日 23:22 發表

將最可能銷售量、最低銷售量和最高銷售量分別按0.50、0.20和0.30的概率加權平均,則預測平均銷售量為:570*0.5+415*0.2+770*0.3=599 請問其中加權繫數 0.50 0.20 0.30 是如何設置?依據什麼設置的呢?謝謝

目測~是根據11/24;6/24;7/24得出。24為第三次判斷總次數,11,6,7分別為小於等於400;大於400小於等於610;以及大於610的判斷次數。

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121.18.213.* 在 2012年12月16日 15:06 發表

很詳細,不錯。

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楊鎖榮 (討論 | 貢獻) 在 2013年1月21日 16:37 發表

謝謝 真的很不錯

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181.114.4.* 在 2013年6月26日 06:52 發表

nice~

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116.1.3.* 在 2014年3月29日 20:49 發表

聽說可以找到計劃的重要前提啊

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116.1.3.* 在 2014年3月29日 20:50 發表

116.1.3.* 在 2014年3月29日 20:49 發表

聽說可以找到計劃的重要前提啊

不會用啊

回複評論
180.159.162.* 在 2014年7月13日 22:21 發表

很有用,謝謝!

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Leihy爱学习 (討論 | 貢獻) 在 2017年6月1日 09:31 發表

老師問,這個方法要求匿名還是實名? 答案匿名

回複評論
雷霆领主杨永信 (討論 | 貢獻) 在 2017年6月28日 15:07 發表

說白了,就是一個沒有壓力的囚徒困境,不能交流,直抒胸臆。

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