德尔菲法——意见可靠预测方法

叁歲伎倆 2021-12-11 12:45 852阅读 0赞

原文地址：[https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95][https_wiki.mbalib.com_wiki_E7_89_B9_E5_B0_94_E8_8F_B2_E6_B3_95]

**德尔菲法/得尔飞法(Delphi Method)**

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td> <h2>目录</h2> 
    <ul> 
     <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E7.9A.84.E7.AE.80.E4.BB.8B" rel="nofollow">1&nbsp;德尔菲法的简介</a> 
      <ul> 
       <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E7.9A.84.E8.B5.B7.E6.BA.90.E6.BC.94.E5.8F.98" rel="nofollow">1.1&nbsp;德尔菲法的起源演变</a></li> 
       <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E7.9A.84.E5.85.B8.E5.9E.8B.E7.89.B9.E5.BE.81" rel="nofollow">1.2&nbsp;德尔菲法的典型特征</a></li> 
      </ul></li> 
     <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E7.9A.84.E7.89.B9.E5.BE.81" rel="nofollow">2&nbsp;德尔菲法的特征</a></li> 
     <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E7.9A.84.E5.85.B7.E4.BD.93.E5.AE.9E.E6.96.BD.E6.AD.A5.E9.AA.A4" rel="nofollow">3&nbsp;德尔菲法的具体实施步骤</a> 
      <ul> 
       <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E5.AE.9E.E6.96.BD.E6.B3.A8.E6.84.8F.E4.BA.8B.E9.A1.B9" rel="nofollow">3.1&nbsp;德尔菲法实施注意事项</a></li> 
      </ul></li> 
     <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E7.9A.84.E5.BA.94.E7.94.A8" rel="nofollow">4&nbsp;德尔菲法的应用</a></li> 
     <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E7.9A.84.E4.BC.98.E7.BC.BA.E7.82.B9" rel="nofollow">5&nbsp;德尔菲法的优缺点</a></li> 
     <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E4.B8.8E.E5.85.B6.E4.BB.96.E5.86.B3.E7.AD.96.E6.B3.95.E7.9B.B8.E6.AF.94.E8.BE.83" rel="nofollow">6&nbsp;德尔菲法与其他决策法相比较</a></li> 
     <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E6.A1.88.E4.BE.8B.E5.88.86.E6.9E.90" rel="nofollow">7&nbsp;德尔菲法案例分析</a> 
      <ul> 
       <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E6.A1.88.E4.BE.8B.E4.B8.80.EF.BC.9A.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E5.BA.94.E7.94.A8.E6.A1.88.E5.88.97.07UNIQ41f6c2ae52bbebd2-nowiki-00000003-QINU1.07UNIQ41f6c2ae52bbebd2-nowiki-00000004-QINU" rel="nofollow">7.1&nbsp;案例一：德尔菲法应用案列[1]</a></li> 
       <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E6.A1.88.E4.BE.8B.E4.BA.8C.EF.BC.9A.E5.BE.B7.E5.B0.94.E8.8F.B2.E6.B3.95.E5.9C.A8.E4.BC.81.E4.B8.9A.E4.BA.BA.E5.8A.9B.E8.B5.84.E6.BA.90.E9.A2.84.E6.B5.8B.E4.B8.AD.E7.9A.84.E8.BF.90.E7.94.A8.07UNIQ41f6c2ae52bbebd2-nowiki-00000005-QINU2.07UNIQ41f6c2ae52bbebd2-nowiki-00000006-QINU" rel="nofollow">7.2&nbsp;案例二：德尔菲法在企业人力资源预测中的运用[2]</a></li> 
      </ul></li> 
     <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E7.9B.B8.E5.85.B3.E6.9D.A1.E7.9B.AE" rel="nofollow">8&nbsp;相关条目</a></li> 
     <li><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#.E5.8F.82.E8.80.83.E6.96.87.E7.8C.AE" rel="nofollow">9&nbsp;参考文献</a></li> 
    </ul></td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 德尔菲法的简介 ##

**德尔菲法**是在20世纪40年代由O．赫尔姆和N．达尔克首创，经过T．J．戈尔登和[兰德公司][Link 1]进一步发展而成的。德尔菲这一名称起源于古希腊有关太阳神阿波罗的神话。传说中阿波罗具有预见未来的能力。因此，这种预测方法被命名为**德尔菲法**。1946年，[兰德公司][Link 1]首次用这种方法用来进行预测，后来该方法被迅速广泛采用。

德尔菲法也称专家调查法，是一种采用通讯方式分别将所需解决的问题单独发送到各个专家手中，征询意见，然后回收汇总全部专家的意见，并整理出综合意见。随后将该综合意见和预测问题再分别反馈给专家，再次征询意见，各专家依据综合意见修改自己原有的意见，然后再汇总。这样多次反复，逐步取得比较一致的预测结果的决策方法。

德尔菲法依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。这种方法具有广泛的代表性，较为可靠。

### 德尔菲法的起源演变 ###

*  起源

德尔菲法是在20世纪40年代由赫尔默(Helmer)和戈登(Gordon)首创，1946年，美国兰德公司为避免集体讨论存在的屈从于权威或盲目服从多数的缺陷，首次用这种方法用来进行[定性预测][Link 2]，后来该方法被迅速广泛采用。20世纪中期，当美国政府执意发动朝鲜战争的时候，兰德公司又提交了一份预测报告，预告这场战争必败。政府完全没有采纳，结果一败涂地。从此以后，德尔菲法得到广泛认可。

德尔菲是古希腊地名。相传太阳神阿波罗(Apollo)在德尔菲杀死了一条巨蟒，成了德尔菲主人。在德尔菲有座阿波罗神殿，是一个预卜未来的神谕之地，于是人们就借用此名，作为这种方法的名字。

*  演变

德尔菲法最初产生于科技领域，后来逐渐被应用于任何领域的预测，如军事预测、[人口预测][Link 3]、医疗保健预测、经营和[需求预测][Link 4]、教育预测等。此外，还用来进行评价、决策、[管理沟通][Link 5]和规划工作。

### 德尔菲法的典型特征 ###

（1） 吸收专家参与预测，充分利用专家的经验和学识；

（2） 采用匿名或[背靠背][Link 6]的方式，能使每一位专家独立自由地作出自己的判断；

（3） 预测过程几轮反馈，使专家的意见逐渐趋同。

德尔菲法的这些特点使它成为一种最为有效的判断预测法。

## 德尔菲法的特征 ##

1.  资源利用的充分性。由于吸收不同的专家与预测，充分利用了专家的经验和学识；
2.  最终结论的[可靠性][Link 7]。由于采用匿名或背靠背的方式，能使每一位专家独立地做出自己的判断，不会受到其他繁杂因素的影响；
3.  最终结论的统一性。预测过程必须经过几轮的反馈，使专家的意见逐渐趋同。

正是由于德尔菲法具有以上这些特点，使它在诸多判断预测或决策手段中脱颖而出。这种方法的优点主要是简便易行，具有一定科学性和实用性，可以避免会议讨论时产生的害怕权威随声附和，或固执己见，或因顾虑情面不愿与他人意见冲突等弊病；同时也可以使大家发表的意见较快收敛，参加者也易接受结论，具有一定程度综合意见的客观性。

## 德尔菲法的具体实施步骤 ##

1.  组成专家小组。按照课题所需要的知识范围，确定专家。专家人数的多少，可根据预测课题的大小和涉及面的宽窄而定，一般不超过20人。
2.  向所有专家提出所要预测的问题及有关要求，并附上有关这个问题的所有背景材料，同时请专家提出还需要什么材料。然后，由专家做书面答复
3.  各个专家根据他们所收到的材料，提出自己的预测意见，并说明自己是怎样利用这些材料并提出预测值的。
4.  将各位专家第一次判断意见汇总，列成图表，进行对比，再分发给各位专家，让专家比较自己同他人的不同意见，修改自己的意见和判断。也可以把各位专家的意见加以整理，或请身份更高的其他专家加以评论，然后把这些意见再分送给各位专家，以便他们参考后修改自己的意见。
5.  将所有专家的修改意见收集起来，汇总，再次分发给各位专家，以便做第二次修改。逐轮收集意见并为专家反馈信息是德尔菲法的主要环节。收集意见和[信息反馈][Link 8]一般要经过三、四轮。在向专家进行反馈的时候，只给出各种意见，但并不说明发表各种意见的专家的具体姓名。这一过程重复进行，直到每一个专家不再改变自己的意见为止。
6.  对专家的意见进行综合处理。

### 德尔菲法实施注意事项 ###

① 由于专家组成成员之间存在身份和地位上的差别以及其他社会原因，有可能使其中一些人因不愿批评或否定其他人的观点而放弃自己的合理主张。要防止这类问题的出现，必须避免专家们面对面的集体讨论，而是由专家单独提出意见。

② 对专家的挑选应基于其对企业内外部情况的了解程度。专家可以是第一线的[管理人员][Link 9]，也可以是企业[高层管理人员][Link 10]和外请专家。例如，在估计未来企业对[劳动力需求][Link 11]时，企业可以挑选人事、[计划][Link 12]、[市场][Link 13]、[生产][Link 14]及销售部门的经理作为专家。

*  其他注意事项：

（1） 为专家提供充分的信息，使其有足够的根据做出判断。例如，为专家提供所收集的有关企业人员安排及经营趋势的历史资料和统计分析结果等等。

（2） 所提问的问题应是专家能够回答的问题。

（3） 允许专家粗略的估计数字，不要求精确。但可以要求专家说明预计数字的准确程度。

（4） 尽可能将过程简化，不问与预测无关的问题。

（5） 保证所有专家能够从同一角度去理解员工分类和其他有关定义。

（6） 向专家讲明预测对企业和下属单位的意义，以争取他们对德尔菲法的支持。

## 德尔菲法的应用 ##

如某书刊[经销商][Link 15]采用德尔菲法对某一专著[销售量][Link 16]进行预测。该经销商首先选择若干书店经理、书评家、读者、编审、[销售代表][Link 17]和海外公司经理组成专家小组。将该专著和一些相应的背景材料发给各位专家，要求大家给出该专著最低销售量、最可能销售量和最高销售量三个数字，同时说明自己作出判断的主要理由。将专家们的意见收集起来，归纳整理后返回给各位专家，然后要求专家们参考他人的意见对自己的预测重新考虑。专家们完成第一次预测并得到第一次预测的汇总结果以后，除书店经理B外，其他专家在第二次预测中都做了不同程度的修正。重复进行，在第三次预测中，大多数专家又一次修改了自己的看法。第四次预测时，所有专家都不再修改自己的意见。因此，专家意见收集过程在第四次以后停止。最终预测结果为最低销售量26万册，最高销售量60万册，最可能销售量46万册。

德尔菲法作为一种主观、定性的方法，不仅可以用于预测领域，而且可以广泛应用于各种[评价指标][Link 18]体系的建立和具体[指标][Link 19]的确定过程。

例如，我们在考虑一项[投资][Link 20][项目][Link 21]时，需要对该项目的[市场吸引力][Link 22]作出评价。我们可以列出同市场吸引力有关的若干因素，包括整体[市场规模][Link 23]、年[市场增长率][Link 24]、历史[毛利率][Link 25]、[竞争强度][Link 26]、对技术要求、对能源的要求、对环境的影响等。市场吸引力的这一综合指标就等于上述因素加权求和。每一个因素在构成[市场吸引力][Link 22]时的重要性即权重和该因素的得分，需要由管理人员的主观判断来确定。这时，我们同样可以采用德尔菲法。

## 德尔菲法的优缺点 ##

德尔菲法同常见的召集专家开会、通过集体讨论、得出一致预测意见的[专家会议法][Link 27]既有联系又有区别。德尔菲法能发挥专家会议法的优点，即

1.  能充分发挥各位专家的作用，集思广益，准确性高。
2.  能把各位专家意见的分歧点表达出来，取各家之长，避各家之短。

同时，德尔菲法又能避免[专家会议法][Link 27]的缺点：

1.  权威人士的意见影响他人的意见；
2.  有些专家碍于情面，不愿意发表与其他人不同的意见；
3.  出于自尊心而不愿意修改自己原来不全面的意见。

德尔菲法的主要缺点是**过程比较复杂，花费时间较长**。

## 德尔菲法与其他决策法相比较 ##

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%95%88%E6%9E%9C%E6%A0%87%E5%87%86" rel="nofollow">效果标准</a>/决策方法</td> 
   <td><a href="https://wiki.mbalib.com/w/index.php?title=%E4%BA%92%E5%8A%A8%E7%BE%A4%E4%BD%93%E6%B3%95&amp;action=edit" rel="nofollow">互动群体法</a></td> 
   <td><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E8%84%91%E5%8A%9B%E6%BF%80%E8%8D%A1%E6%B3%95" rel="nofollow">脑力激荡法</a></td> 
   <td><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%90%8D%E4%B9%89%E7%BE%A4%E4%BD%93%E6%B3%95" rel="nofollow">名义群体法</a></td> 
   <td><strong>德尔菲法</strong></td> 
   <td><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%94%B5%E5%AD%90%E4%BC%9A%E8%AE%AE%E6%B3%95" rel="nofollow">电子会议法</a></td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>观点的数量</td> 
   <td>低</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>观点的质量</td> 
   <td>低</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>社会压力</td> 
   <td>高</td> 
   <td>低</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>低</td> 
   <td>低</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E8%B4%A2%E5%8A%A1%E6%88%90%E6%9C%AC" rel="nofollow">财务成本</a></td> 
   <td>低</td> 
   <td>低</td> 
   <td>低</td> 
   <td>低</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>决策速度</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>低</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>任务导向</td> 
   <td>低</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>潜在的<a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E4%BA%BA%E9%99%85%E5%86%B2%E7%AA%81" rel="nofollow">人际冲突</a></td> 
   <td>高</td> 
   <td>低</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>低</td> 
   <td>低</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>成就感</td> 
   <td>从高到低</td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>高</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>对决策结果的承诺</td> 
   <td>高</td> 
   <td>不适用</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>低</td> 
   <td>中</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><a href="https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%BE%A4%E4%BD%93%E5%87%9D%E8%81%9A%E5%8A%9B" rel="nofollow">群体凝聚力</a></td> 
   <td>高</td> 
   <td>高</td> 
   <td>中等</td> 
   <td>低</td> 
   <td>低</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

互动群体法有助于增强群体内部的[凝聚力][Link 28]，[脑力激荡法][Link 29]可以使群体的压力降到最低，德尔菲法能使[人际冲突][Link 30]趋于最小，[电子会议法][Link 31]可以较快的处理各种观点。

## 德尔菲法案例分析 ##

### 案例一：德尔菲法应用案列[\[1\]][1] ###

某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有[相似产品][Link 32]出现，因此没有历史数据可以获得。公司需要对可能的销售量做出预测，以决定产量。于是该公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和[销售人员][Link 33]等8位专家，预测全年可能的销售量。8位专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所示。

<table> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <th colspan="1">专家编号</th> 
   <th colspan="3">第一次判断</th> 
   <th colspan="3">第二次判断</th> 
   <th colspan="3">第三次判断</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <th>&nbsp;</th> 
   <th>最低销售量</th> 
   <th>最可能销售量</th> 
   <th>最高销售量</th> 
   <th>最低销售量</th> 
   <th>最可能销售量</th> 
   <th>最高销售量</th> 
   <th>最低销售量</th> 
   <th>最可能销售量</th> 
   <th>最高销售量</th> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>1</td> 
   <td>150</td> 
   <td>750</td> 
   <td>900</td> 
   <td>600</td> 
   <td>750</td> 
   <td>900</td> 
   <td>550</td> 
   <td>750</td> 
   <td>900</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>2</td> 
   <td>200</td> 
   <td>450</td> 
   <td>600</td> 
   <td>300</td> 
   <td>500</td> 
   <td>650</td> 
   <td>400</td> 
   <td>500</td> 
   <td>650</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>3</td> 
   <td>400</td> 
   <td>600</td> 
   <td>800</td> 
   <td>500</td> 
   <td>700</td> 
   <td>800</td> 
   <td>500</td> 
   <td>700</td> 
   <td>800</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>4</td> 
   <td>750</td> 
   <td>900</td> 
   <td>1500</td> 
   <td>600</td> 
   <td>750</td> 
   <td>1500</td> 
   <td>500</td> 
   <td>600</td> 
   <td>1250</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>5</td> 
   <td>100</td> 
   <td>200</td> 
   <td>350</td> 
   <td>220</td> 
   <td>400</td> 
   <td>500</td> 
   <td>300</td> 
   <td>500</td> 
   <td>600</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>6</td> 
   <td>300</td> 
   <td>500</td> 
   <td>750</td> 
   <td>300</td> 
   <td>500</td> 
   <td>750</td> 
   <td>300</td> 
   <td>600</td> 
   <td>750</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>7</td> 
   <td>250</td> 
   <td>300</td> 
   <td>400</td> 
   <td>250</td> 
   <td>400</td> 
   <td>500</td> 
   <td>400</td> 
   <td>500</td> 
   <td>600</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>8</td> 
   <td>260</td> 
   <td>300</td> 
   <td>500</td> 
   <td>350</td> 
   <td>400</td> 
   <td>600</td> 
   <td>370</td> 
   <td>410</td> 
   <td>610</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td><strong>平均数</strong></td> 
   <td>345</td> 
   <td>500</td> 
   <td>725</td> 
   <td>390</td> 
   <td>550</td> 
   <td>775</td> 
   <td>415</td> 
   <td>570</td> 
   <td>770</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  平均值预测：

在预测时，最终一次判断是综合前几次的反馈做出的，因此在预测时一般以最后一次判断为主。则如果按照8位专家第三次判断的平均值计算，则预测这个新产品的平均销售量为：（415+570+770）/3=585

*  加权平均预测：

将最可能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为：570\*0.5+415\*0.2+770\*0.3=599

*  中位数预测：

用中位数计算，可将第三次判断按预测值高低排列如下：

最低销售量：

300 370 400 500 550

最可能销售量：

410 500 600 700 750

最高销售量：

600 610 650 750 800 900 1250

最高销售量的[中位数][Link 34]为第四项的数字，即750。

将可最能销售量、最低销售量和最高销售量分别按0.50、0.20和0.30的概率加权平均，则预测平均销售量为：

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

### 案例二：德尔菲法在企业人力资源预测中的运用[\[2\]][2] ###

国美公司专业生产电声产品，在20世纪80年代早期，国美凭借自己在行业内技术工艺的领先，迅速在国内市场上占据领先的地位，但由于国内[市场管理][Link 35]混乱，假冒产品大行其道，加上[三角债][Link 36]问题，使国美在20世纪80年代后期开始逐步放弃了国内市场，转而做[OEM][][出口][Link 37]。近些年，由于电声行业的整体需求加大，加之欧美企业关闭自己的生产厂转向[国内采购][Link 38]，使国美在近10年来得到快速发展，近年公司[销售额][Link 39]每年以平均26%的速度增长。截至2001年3月，公司[销售收入][Link 40]达28063万元，员工总数达2315人。

表1：近年来公司各部门人员变动情况(单位：万元；人)

[![Image:表1：近年来公司各部门人员变动情况.jpg][Image_1_.jpg]][Image_1_.jpg_Image_1_.jpg]

1997年来公司各部门人员变动情况如表1。国美公司内部[组织结构][Link 41]变动较频繁：

(1)成立综合办。1998年公司精简机构，将人事部后勤人员)人划出。2000年将总结办的网络管理人员6人[合并][Link 42][重组][Link 43]为综合办。

(2)撤消市场部。1999年公司将负责内销的13人调出，6人去了[总经办][Link 44]，7人去了物料部；2001年公司又将市场部剩余的22人并入物料部。

(3)扩大质管部。2000年公司将派往[供应商][Link 45]的[IQC][]和[QC][]人员13人划归质管部管理。

(4)[ERP][]的导入。2000年公司导入ERP，物料部10名打单员划入财务部管理。

**一、预测**

1、[统计方法][Link 46]的预测结果

本研究通过先后以销售总量(X1)、[销售总额][Link 47](X2)、[销售利润][Link 48](X3)、[出口创汇][Link 49](X4)为自变量对各部门人员变量进行回归。获取的数据为1997-2000年，采用的统计分析软件为[社会科学][Link 50]统计软件包(SPSS)和统计分析软件包(SAS)。通过计算机的处理和分析，得到以下回归方程：

(1)总经办人员预期数量：Y1=0.0085\*X1-0.0026\*X3-0.0065\*X4+9.151

(其中Y1为总经办人员预期数量，X1、X2、X3、X4分别为销售总量、销售总额、销售利润和出口创汇，下同)

(2)财务部人员预期数量：Y2=0.0189\*X1+0.007743\*X3-0.014\*X4-18.548

(3)市场部人员预期数量：Y3=0.008797\*X1-0.0027\*X3-0.0068\*X4+12.958

(4)物料部人员预期数量：Y4=0.02667\*X1-0.00039\*X3-0.013\*X4-25.39

(5)人事部人员预期数量：Y5=\*0.0045\*X1-0.0019\*X3-0.0032\*X4+4.716

(6)生产部人员预期数量：Y6=\*0.01794\*X1+0.0043\*X3-0.0087\*X4-22.759

(7)技术部人员预期数量：Y7=-0.0054\*X1+0.0026\*X3+0.0034\*X4+31.106

(8)质管部人员预期数量：Y8=0.00160\*X1+0.001818\*X3-0.0012\*X4+5.915

最后得出公司2001-2002的各部门人员需求预测数据（表2）：

表2：统计方法得出的2001-2002年各部门人员需求预测数据

[![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][Image_2_2001-2002_.jpg]][Image_2_2001-2002_.jpg_Image_2_2001-2002_.jpg]

国美公司各部门人员的历史数据变动性较大，利用[回归分析方法][Link 51]进行预测得出的结果显然与实际情况距离较远。因此公司决定采用德尔菲法进行预测。

2、德尔菲法预测过程与结果

首先，作预测筹划工作，包括：确定预测的课题及各预测项目：设立负责预测[组织工作][Link 52]的临时机构；选择若干名熟悉所预测课题的专家。2001年3月，公司选择了8位企业内部专家参与预测，包括正副[总经理][Link 53]4名，人事、物料、质管、[生产经理][Link 54]各一名，他们对企业运作和各部门人员结构都非常熟悉。然后公司召开了专家会议，明确了预测项目、进程和注意事项。

然后，由专家进行预测。公司把包含预测项目的预测及有关背景材料，包括公司组织架构及岗位编制图、1997年以来公司各部门变动与[人员流动][Link 55]图、公司未来2年发展规划、预测表等资料发给专家，由各位专家独立作出预测。

再后，进行统计与反馈。专家意见汇总后，对各专家意见进行统计分析，综合成新的预测表，并把它再分别寄送给各位专家，由专家们对新预测表作出第二轮判断或预测。如此反复，经过三轮，专家的意见趋于一致。

最后，表述预测结果。把经过几轮专家预测而形成的结果如下表：

[![Image:表3：国美公司2002年各部门人数预测.jpg][Image_3_2002_.jpg]][Image_3_2002_.jpg_Image_3_2002_.jpg]

预测结束时间为2001年4月，将当时的预测人数与2002年10月的实际人数比较，预测结果基本正确。

[![Image:表4：国美公司2002年各类人员人数预测.jpg][Image_4_2002_.jpg]][Image_4_2002_.jpg_Image_4_2002_.jpg]

在预测中，我们还对包括[产品开发][Link 56]人员、财务人员、市场专员、管工、管理人员、职能人员、技术人员等各类人员的2002需求情况进行了预测。从表4可看出，当时的预测人数与目前的实际人数也基本一致。

**二、讨论**

1、德尔菲法是目前企业[人力资源需求][Link 57][短期预测][Link 58]中使用最广、有效性最好的方法之一

[人力资源需求预测][Link 59]有两类不同方法：一种是[定量方法][Link 60]，一种是[定性方法][Link 61]。定量的方法包括[比率预测法][Link 62]和[统计分析法][Link 63]，这类方法往往合适于相对稳定的企业，而无法考虑企业业务策略和市场条件的变化。定性的方法主要有名义团体法和德尔菲法。

在国外企业实践中，不少公司喜欢用定量的方法进行预测，如采用[线性回归][Link 64]或多元回归方法，通过建立各种简单的或复杂的预测模型，将未来人员需求是与销售额等[经济指标][Link 65]的增加联系起来考虑。从美国企业来看，更多的公司喜欢采用定性的方法进行预测，如许多公司喜欢利用名义团体法，由[高层管理者][Link 66]和专家组成小组，围绕公司[业务战略][Link 67]、企业和行业销售状况、资本风险等因素的变化，通过开会来共同预测公司未来的人力需求情况。但由于担心缺乏衡量预测数据的客观标准，和与会者之间[人际关系][Link 68]、[群体压力][Link 69]等因素，许多大公司都喜欢采用德尔菲法!

[![Image:表5：德尔菲法与定量方法的比较.jpg][Image_5_.jpg]][Image_5_.jpg_Image_5_.jpg]

与定量方法相比，德尔菲法无疑是一种更适合当前大多数企业的预测方法。

首先，从内部组织因素来看，企业的组织业务、技术结构总是处于不断变动中，定量方法显然无法预测这种动态环境下人力资源需求趋势。

其次，从外部环境因素来看，目前企业的[市场环境][Link 70]和政策等因素也是在不断变化的，单纯用统计模型的方法，依据过去的一些数据来预测未来人力需求趋势，很难涵括各种复杂的变化因素。

第三，从有效性和准确的角度来讲，定量方法的准确性多数情况下也低于德尔菲法，卡尔科维奇(1972)指出：德尔菲法预测的购买者需求和实际雇佣人数之间的一致性，明显比回归分析所揭示的预测要准确。

2、使用德尔菲法应注意的问题

(1)尽量避免专家在预测中倾向性选择信息和冒险[心理效应][Link 71]。在本次预测的后两轮，从统计数据可以看出，不少专家有一种压低预测人数的倾向，不管是职能人员人数，还是技术人员人数，都预估得过低。因此，在预测的专家培训中，必须强调各自的独立判断；在预测过程中，应注意保密，避免人际压力的影响。最好的办法是由独立的机构而不是[人力资源][Link 72]部来汇总、处理信息。

(2)与名义团体法配套使用。德尔菲法的难点在于如何提出简单明了的问题，如何使专家对预测中涉及的各种概念和指标理解一致，以及如何将专家意见归纳总结。如果在预测前能对专家进行全面的培训，预测后再集中专家采用名义团体法进行讨论，最后达成一致意见，效果会更好。

## 相关条目 ##

*  [交锋式会议法][Link 73]

*  [头脑风暴法][Link 74]

*  [混合式会议法][Link 75]

*  [组合式会议法][Link 76]

## 参考文献 ##

1.  [↑][Link 77] [统计预测与决策（第二版） - 德尔菲法（上海财经大学教学课件）][-]
2.  [↑][Link 78] 刘善仕.德尔菲法在企业人力资源预测中的运用.企业经济.2003/02

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[OEM]: https://wiki.mbalib.com/wiki/OEM
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[IQC]: https://wiki.mbalib.com/wiki/IQC
[QC]: https://wiki.mbalib.com/wiki/QC
[ERP]: https://wiki.mbalib.com/wiki/ERP
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[Link 74]: https://wiki.mbalib.com/wiki/%E5%A4%B4%E8%84%91%E9%A3%8E%E6%9A%B4%E6%B3%95
[Link 75]: https://wiki.mbalib.com/wiki/%E6%B7%B7%E5%90%88%E5%BC%8F%E4%BC%9A%E8%AE%AE%E6%B3%95
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[Link 78]: https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%89%B9%E5%B0%94%E8%8F%B2%E6%B3%95#_ref-1