一、德尔菲法的概念
德尔菲法是60年代初美国兰德公司的专家们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而提出的一种定性预测的情报分析方法。它以匿名的方式通过几轮函询，征求专家们的意见，预测领导小组对每一轮意见都进行汇总整理，作为参考资料再发给每个专家，供他们分析判断，提出新的论证，如此多次反复，专家的意见日趋于一致，最后根据专家的综合意见，从而对评价对象作出评价的一种定量和定性相结合的预测、评价方法。
确定评价达到一致性或趋同性标准的几种方法：①专家组对某一问题认同的百分比；②在几轮咨询中，各轮专家采用的问题数量；③如果以1-5分进行评分，达到3分以上的问题被接受；④如果以1-3分打分，达到1分以上而且有至少51%的专家认同的问题；⑤如果至少有一定数量的专家不赞同某一问题，则要去除此问题。
德尔菲法主要通过专家的判断解决以下一些问题：①用常用的分析方法无法解决，必须通过集体主观判断做出决策的问题；②对同一问题每个人之间的体验和见解均不同时；③由于一些原因无法召开多次会议时；④个体之间对同一问题的观点差别太大，有必要采用匿名的方式达成共识；⑤作为一个专家会议的前奏，以提高会议的效率。
二、研究步骤
1、组建预测领导小组
2、选择专家根据研究主题的专业需要和对专家的熟悉程度，精通学科业务，10年以上的专业人员，有一定名望，同时选择一些边缘学科的专家。告知咨询时间和每轮需2-4周，征得其同意。专家的数量：一般 25人，且以15-50人为宜。建立专家库。
3、形成专家函询问卷
1）问卷前言。
2）问题。第一轮专家函询问卷多是通过文献查阅、问卷调查、专家半结构化访谈来形成的。第一轮问卷每一征询项后依重要程度设计四个选项（不可缺少、比较重要、可有可无、不需要），同时设计备注栏，请专家填上选择的依据和理由。
4、专家函询的经典四轮
第一轮：寄发给专家的征询表不带任何条框，只针对研究主题提出问题，由参加的专家不收任何干扰，发挥专家的自由联想优势，提供评估或预测事件的项目。第二轮：由领导小组对专家填写寄回的咨询表进行编写汇总整理，合并同类事件，排除次要事件，并作为第二轮征询表寄发给每位专家。要求专家对第二轮的征询表中所列的各个问题作出评价，评价的形式可以根据重要程度赋分或是赋予等级，并标明理由。
第三轮：根据第二轮修改后的专家征询表，专家再一次进行判断并进一步提出修改意见，并充分陈述理由。
第四轮：在第三轮的基础上，专家们再次进行判断和论证，或仍保留第三轮的意见，直到统计分析的结果显示专家的意见趋于一致，问卷的轮回即可结束。
5、结果统计分析处理
1）描述性分析：对专家的性别、年龄、职务、专业、从事专业年限等进行分析，便于说明评估专家水平与结果可信和可靠程度的联系。
2）专家的积极系数：以专家征询表的回收率来表示。
3）专家意见的集中程度：多以均数、满分频率、等级总和、选择率来表示。
4）专家意见的协调程度：以肯德尔协调系数大小和变异系数CV来表示。
5）专家权威程度：由专家自我评价或互相评价，Cr=（Ca+Cs）/2，专家权威程度关系到研究的预测精度，数值范围波动于0-0.95，一般认为专家的权威系数Cr 0.7为可接受信度，Cr>0.8表明专家对内容的选择有较大的把握。
德尔菲法的概述和步骤
（一）基本概念
德尔菲法是为了克服专家会议法的缺点而产生的一种专家预测方法。在预测过程中，专家彼此互不相识、互不往来，这就克服了在专家会议法中经常发生的专家们不能充分发表意见、权威人物的意见左右其他人的意见等弊病。各位专家能真正充分地发表自己的预测意见。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，只能与组织协调者发生关系，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。
（二）典型特征
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。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。（三）实施步骤
1．组成专家小组。应邀专家应对研究的主题具有广博的知识和深刻的了解，这样才能够提出正确的评价意见和有价值的判断。因此,选择专家是德尔菲法成败
的关键。德尔菲法拟选的专家一般是指在该领域从事10年以上技术工作的专业人员。专家的选择是由研究主体决定的，人数视研究项目的规模而定，一般情况下，专家人数以15～50人为宜。但对于一些重大问题,专家人数可适当扩大(100人以上)。如果选择的专家过少，可能由于应答率低而得不到结果或是得到的结果没有实际意义，但是选择专家过多，会使研究时间延长,同时研究花费的精力和物力也会相应增加。
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。
3. 轮回过程经典的德尔菲法一般分为四轮:
第一轮：寄发给专家的征询表不带任何条框,只针对研究主题提出问题，由参加的专家不受任何干扰，发挥专家的自由联想优势，提供评估或预测事件的项目。然后由领导小组对专家填写寄回的征咨表进行编写汇总整理，合并同类事件, 排除次要事件,并作为第二轮征询表寄发给每位专家。
第二轮：要求专家对第二轮的征询表中所列的各个问题作出评价，评价的形式可以是根据重要程度赋分或是赋予等级，并标明理由。领导小组根据再次返回来的征询表,对专家们的意见进行统计分析。
第三轮：根据第二轮修改后的专家征询表，专家再一次进行判断并进一步提出修改意见，并充分陈述理由。
第四轮：在第三轮的基础上,专家们再次进行判断和论证，或仍保留第三轮的意见。这个过程实际上是专家和领导小组的互动过程，直到统计分析的结果显示专家的意见趋于一致，问卷的轮回即可结束。
4﹒统计分析对专家的应答结果进行统计分析，应用常规的统计分析方法。
首先是对专家的性别、年龄、职务、专业及从事专业的年限等个人特征进行描述性的分析，以了解专家的基本情况，便于说明参加该项目评估、预测专家的水平与结果的可信和可靠程度的联系。
接下来主要统计的几个参数分别是专家的积极系数、专家意见的集中程度、专家意见的协调程度、专家的权威程度。专家的积极系数即专家征询表的回收率，其说明专家对该研究项目的关心程度。专家意见的集中程度，包括均数、满分频率、等级总和。专家意见的协调程度是一项重要的指标，通过计算可以判断专家对每一项指标的评价是否存在较大的分歧，或找出高度协调的专家和持异端意见的专家。专家的权威程度对评价的可靠性有很大的影响。
需要我们注意两点：
1.并不是所有被预测的事件都要经过四步。可能有的事件在第二步就达到统一，而不必在第三步中出现。
2．在第四步结束后，专家对各事件的预测也不一定都达到统一。不统一也可以用中位数和上下四分点来作结论。
（四）运用德尔菲法进行预测时应遵循的原则
1. 挑选的专家应有一定的代表性、权威性；
2．在进行预测之前，首先应取得参加者的支持，确保他们能认真地进行每一次预测，以提高预测的有效性。同时也要向组织高层说明预测的意义和作用，取得决策层和其他高级管理人员的支持；
3．问题表设计应该措辞准确，不能引起歧义，征询的问题一次不宜太多，不要问那些与预测目的无关的问题，列入征询的问题不应相互包含；所提的问题应是所有专家都能答复的问题，而且应尽可能保证所有专家都能从同一角度去理解；4．进行统计分析时，应该区别对待不同的问题，对于不同专家的权威性应给予不同权数而不是一概而论；
5．提供给专家的信息应该尽可能的充分，以便其作出判断；
6．只要求专家作出粗略的数字估计，而不要求十分精确。
7．问题要集中，要有针对性，不要过分分散，以便使各个事件构成一个有机整体，问题要按等级排队，先简单后复杂；先综合后局部。这样易引起专家回答问题的兴趣。
8．调查单位或领导小组意见不应强加于调查意见之中，要防止出现诱导现象，避免专家意见向领导小组靠拢，以至得出专家迎合领导小组观点的预测结果。9．避免组合事件。如果一个事件包括专家同意的和专家不同意的两个方面，专家将难以做出回答。
（五）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，也可以是企业高层管理人员和外请专家。例如，在估计未来企业对劳动力需求时，企业可以挑选人事、计划、市场、生产及销售部门的经理作为专家。
3. 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。
4. 所提问的问题应是专家能够回答的问题。
5 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。
6 尽可能将过程简化，不问与预测无关的问题。
7 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。
8. 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。（六）优缺点
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，或固执已见，或因顾虑情面不愿与他人意见冲突等弊病；同时也可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。
但缺点是由于专家一般时间紧，回答总是往往比较草率，同时由于决策主要依靠专家，因此归根到底仍属专家们的集体主观判断。此外，在选择合适的专家方面也较困难，征询意见的时间较长，对于快速决策难于使用等。尽管如此，本方法因简便可靠，仍不失为一种人们常用的有效的群体决策的方法。
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