摘要：文章以第一、二批获批的60所高校知识产权信息服务中心为例，探析高校知识产权信息服务的考核体系构建。根据《高校知识产权信息服务中心建设实施办法（修订）》、结合首批23家高校知识产权信息服务中心工作报告，采用网络调研法、文献调研法构建基于“全流程”的知识产权信息服务5个维度21个指标的考核体系，利用层次分析法（AHP）量化指标权重，结合模糊综合评价法对华南农业大学知识产权信息服务中心工作进行实证检验。验证结果表明，以服务基础设施改善、流程制度搭建、人员经费投入、服务内容揭示、服务成效展示5个维度的评价考核体系能较好地反映中心服务质量，为高校知识产权信息服务质量考核提供借鉴。
关键词：图书馆，高校知识产权信息服务中心，绩效评价指标体系，层次分析法，模糊综合评价法
[基金项目：2023年广东省图书馆科研课题“高校图书馆信息服务绩效评价体系构建——以知识产权信息服务为例”（GDTK23030）]
一、引言
知识产权保护是创新的保障，也是创新的基本要素。近年来，国家出台一系列相关政策，强调知识产权信息服务的重要性和必要性，要求加强知识产权信息服务网点建立，推动知识产权信息服务，为创新提供服务[1]。高校图书馆是知识产权信息服务建设的重要网点，其具有数据资源和人才资源优势，更具备开展深化知识产权信息业务的条件，同时高质量知识产权信息服务，将在参与产学研协同创新、科研人员的知识产权信息素养培养教育等方面发挥作用[2-4]。因此国家知识产权局规划发展司联合教育部科技发展中心经调研出台修订《高校知识产权信息服务中心建设实施办法（修订）》（以下简称《办法》）[5]。根据《办法》指导思想，国家知识产权局联合教育部将遴选有条件的高校图书馆作为高校知识产权信息服务中心，开展知识产权信息服务工作。同时要求获批的高校知识产权信息服务中心接受监督、考核，以确保建设成效。
截至2023年1月已有四批共104所高校依托本校图书馆入选国家高校知识产权信息服务中心。根据《办法》规定，中心考核周期为五年。从2019年第一批高校知识产权信息服务中心遴选名单公示至今，首批高校知识产权信息服务中心工作临近考核，如何科学动态地考核评价将是未来工作的重点。
为更好评估高校知识产权信息服务中心服务质量、探讨服务成效，定义考核维度及标准，本文通过网络调查、走访了解第一、二批获批的60所高校知识产权信息服务中心运行情况，利用层次分析法构建5个维度21个指标绩效评价体系，并通过模糊综合评价法以华南农业大学知识产权信息服务中心的运营情况和服务成效为例，验证评价体系构建的合理性。
二、高校知识产权信息服务中心运营状况分析
本文以第一、二批获批的60所高校知识产权信息服务中心为例，通过问卷调研、实地走访了解服务基础设施，与相关负责人沟通了解知识产权信息服务开展情况[6]，综合《办法》要求的考核提交材料和各中心自评考核揭露的内容进行归纳，对60所高校知识产权信息服务中心披露的数据做统计分析[7-8]（统计数据截至2022年1月，详见表1）。
根据60所高校知识产权信息服务中心的披露及调研可以看到：
（1）人员经费投入方面：95%的高校购买了商业专利数据库，平均每个中心拥有3个商业数据库，其中DII、Innography是购买最多的商业专利数据库，但专门的服务管理平台，如服务预约平台、服务反馈的管理类平台较少。
（2）服务流程制度方面：50%的信息服务中心披露了业务工作流程，部分中心规章制度多参考本校管理机构拟定的规章，因此并未单独披露，已经披露的信息服务中心规章制度中平均每个中心有8条。
（3）服务项目方面：70%以上信息服务中心开展全流程服务[9]，尤其是知识产权咨询服务和专利文献检索服务开展率达到80%以上，其中清华大学、上海交通大学等第一批遴选中心已开展用户定题分析、专利数据挖掘布局等深层服务[10]，55%的信息服务中心探讨开展知识产权深层次服务，如结题知识产权布局服务等。
（4）业绩成果案例方面：55%的信息服务中心有优秀或典型案例报道，并且中山大学、南京农业大学等高校知识产权信息服务中心选送的案例入选为国家首批知识产权信息服务优秀案例。
（5）服务基础设施方面：在已披露的高校信息服务中心中，三成以上的中心尝试整合资源开展跨部门的协同办公。
三、构建高校知识产权信息服务绩效评价指标体系
著名的管理学家Peter.F.Drucher指出，没有评价就没有管理。邱均平等强调没有科学的评价就没有科学的管理，也没有科学的决策[11]。因此开展工作绩效评价工作，有利于促进知识产权信息服务发展。国外学者Juran、Sasser和Rossander等较早开展绩效考核评价，做基于人员绩效质量、设备质量、材料质量和契约精神等方面的服务绩效评估，认为这些方向将影响服务质量[12-14]。经典的SERVQUAL模型及其改进模型则建立从企业到顾客期望的期望感知模型，至今被广泛用于服务质量的评价中[15]。Kesharwani运用期望差异（ED）和需求差异模型（DD）对信息服务进行质量考核，发现改进的ED和DD模型评估效率高于传统的SERVQUAL模型[16]。可以看到，理论研究绩效考评中，针对信息服务的考评维度较少。在实际工作中，混合评价法评估图书馆工作绩效是目前主要的评估方法。混合评价法综合了图书馆员服务水平，做到定量化研究，Yim等利用混合评价法通过用户调查、焦点小组讨论、关键信息提供、工作人员访谈等数据搜集法，评价纳米比亚地区图书馆的服务成效，结果显示混合评价法可以全方位反映图书馆表现[17]。信息服务考核研究在欧美高校中已经开展。美国是高校专利服务开展较早的国家，欧洲的PATLIB则专门成立专利图书馆开展相关的专利检索、分析和培训工作，强调要满足客户的需求同时发现更好的知识产权权利及布局将为客户提供更优质的服务[18-19]。相比于发达国家，我国知识产权信息服务开展时间较短，关于其绩效的评价文献也较少。知识产权服务方兴未艾，目前存在服务意识薄弱、服务内容和对象单一等问题[20]。针对这些问题，部分高校开始探索服务改进，如厦门大学图书馆提出面向科研的知识产权信息服务框架，东北师范大学知识产权信息服务中心针对不同服务主体开展知识产权信息服务模式，南京工业大学图书馆挖掘大学科技园知识产权信息需求，开展多样化知识产权服务工作[2，21-22]。以上为部分高校信息服务中心在第一个考核周期开展的服务，根据《教育规划纲要》明确提出绩效评价任务，要求“改进管理模式，引入竞争机制，实行绩效评估，进行动态管理”[23]。高校知识产权信息服务中心的遴选工作是持续的动态过程，构建科学的评价体系对区域乃至整个高校知识产权信息服务的业务发展具有重要意义[8，24]。
（一）评价指标的设计筛选
1.“全流程”知识产权信息服务的评价维度选取说明
知识产权信息服务实施绩效评估需要科学地确定评估要素，以便设计系统的绩效评估指标体系[25]。“全流程”知识产权服务是基于高校知识产权创造、运用、保护、管理过程展开的信息服务，其服务内容涉及专利查新、专利申请、专利布局、专利转化等[26]。“全流程”知识产权信息服务贯穿科研管理和科技研究全过程，工作内容覆盖面广，因此从“全流程”知识产权信息服务角度出发，能更好地反映知识产权信息服务中心的服务情况。本文以此进行评价维度和指标选取。
在维度选取方面，充分参考高校知识产权信息服务中心建设实施办法中的考核要求[5]和首批23家遴选的高校信息服务中心工作运行报告（简称运营报告）[3]。根据《办法》和运营报告内容，高校信息服务中心应重点披露的相关信息包括中心概况、工作内容、政策支持情况、人员经费情况、典型案例、经验分享、未来规划、对高校知识产权信息服务工作宣传建议等内容。可以看到，考核维度涵盖信息服务中心从基础设施到运营以及未来重点的多个方向。知识产权服务的“全流程”化是重点披露的内容。因此本文参考考核办法和运营报告，将考核维度按服务方向纵向延伸，即将服务前期基础、服务中的内容及相关保障、服务后期成果情况合并整理为5个考核维度，分别为服务基础设施改善、流程制度搭建、人员经费投入、服务内容揭示和服务成效展示。其中服务基础设施改善重点关注信息服务中心硬件设施的改善情况、流程搭建、人员经费投入及服务内容揭示等服务运行的环节，此部分作为考核的关键。服务成效则是运营产出结果（见图1）。
2.确立分析指标
在指标选取中，结合实际工作和《办法》遴选细化指标，预选22个指标作为主要考核细分维度。主要基于如下考虑：
（1）在服务基础设施改善维度中，根据《办法》第二章第八条中心成立需搭建服务平台要求，第一、二批中心在服务基础设施改善上主要表现在网站平台建设和协同平台服务，因此在服务基础设施改善维度设立中心网站建立、硬件设备及网络运行和协同其他部门3个指标。
（2）在流程制度搭建维度中，根据《办法》第四章第十九条（三）要求提供知识产权信息服务政策支持情况，各中心在业务中的流程规范体现在规章制度建立、档案管理、业务实施流程3个指标。
（3）在人员经费投入维度中，根据《办法》第四章第十九条（四）要求人员经费投入情况披露，考虑到各中心经费主要用于知识产权信息分析工具的购买使用，因此主要涵盖自建数据库搭建、团队人员组成、专利数据库购买情况3个指标。
（4）在服务内容揭示维度中，根据60所高校信息服务中心网站披露和实地走访调研总结了从基础服务到深化服务的全流程服务内容，共10个指标。服务内容揭示是最直接反映服务质量的维度。
（5）在服务成效展示维度中，根据《办法》第四章第十九条（五）对于服务成效的宣传推广，主要体现在宣传推广和案例报告2个指标。
为更好地确定指标的科学性，邀请20位重点高校负责人及骨干工作人员作为专家团队，对预选指标设计进行审核。采用德尔非法进行指标筛选。按照积分原则，排除非必要指标。积分权重设置为：“非常重要”和“重要”权重均为0；“一般”权重为1；“不重要”权重为2；“非常不重要”权重为3。依据公式
计算积分，其中p表示频次，q表示权重。将打分的积分进行统计，得到=3.3，σ=2.7，标准差能反映一个数据集的离散程度，对高于平均值2个标准差指标剔除，而对平均值在2个标准差之内的指标保留[23]。由于特色服务指标在实际工作中存在难定义、难量化、难标准化等问题，且指标存在一定主观性，因此在专家调研打分中特色服务积分高于8.7，该指标被剔除。经讨论打分最终确立21个指标为本次绩效考核指标（见图2）。
（二）指标模型的构建
层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是一种定量与定性相结合的决策方法，通过将决策元素划分为目标层、准则层、决策层，将管理目标进行结构性的分析量化，其赋值结果具有较强的客观性[24]。因此，本文利用层次分析法对目标层、准则层及指标层进行分层处理，通过建立两两比较的判断矩阵，进行一致性检验[25]；根据评价指标层级结构中确定的上下层次之间的隶属关系，运用AHP1～9评价尺度，确定重要性标度（见表2），对服务绩效评价的21个指标（见图2）进行权重赋值[27]。利用模糊综合评价法对华南农业大学进行实证检验。
1.判别矩阵构建及权重的求解
根据指标体系，利用上述标度法，通过专家咨询法、问卷调查，选取本领域专家分别对指标的重要程度进行打分，对打分结果再进行内部讨论和归纳，得到两两判别矩阵，矩阵随机一致性小于0.1，即通过随机一致性检验。一级指标集合为B=｛B1，B2，B3，B4，B5｝分别表示服务基础设施改善、流程制度搭建、人员经费投入、服务内容揭示、服务成效展示，具体如下：
将矩阵A中每行的元素相乘，得到：
通过求解Mi的n次求解特征向量Wi，并进行特征向量归一化处理，得到权重：
计算判断矩阵A的最大特征值，并根据一致性指标CI进行一致性检验，得到CI=0.0590，平均随机一致性指标RI=1.12。计算得到随机一致性比率CR=0.0527＜0.10，因此认为判断矩阵构建合理。一级指标权重A=｛0.087，0.0977，0.2147，0.4034，0.2001｝，同理根据专家的评价结果确定二级指标各判别矩阵，并对一致性做检验。本文采用计算机MATLAB R
2020a
辅助计算，得出二级指标权重，
=｛0.2552，0.2809，0.4638｝，
=｛0.3325，0.1396，0.5278｝，
=｛0.2402，0.3732，0.3866｝，
=｛0.0819，0.0321，0.0255，0.1049，0.1292，0.2186，0.1330，0.1484，0.0454，0.0810｝，
=｛0.7500，0.2500｝（见表3）。
2.建立模糊综合评价模型
首先建立评价集，本文采用李克特5级量表，对于每一个指标设定5个评价级别，即V=[V1，V2，V3，V4，V5]=[优秀，良好，中等，合格，不合格]，并且赋值为V=[100，80，70，60，50]。其次采用德尔菲打分对二级指标进行评价，建立模糊关系矩阵：
其中m=5，表示5个评价等级，p=21，表示21个二级评价指标[28]。由于指标的模糊性，可以综合指标的打分次数，得出指标等级的隶属度，根据一级指标模糊向量
，模糊综合评级矩阵U与一级指标权重A相乘，综合评分标度得到最终的综合得分。
四、基于模糊层次分析法的华南农业大学知识产权信息服务中心服务绩效评价
为更好地检验模糊层次分析法在服务绩效评价模型的有效性，本文选取华南农业大学知识产权信息服务中心作为检验对象，对其开展的服务进行评价。
（一）检验对象确定及数据收集
华南农业大学为第二批遴选认定的高校知识产权信息服务中心（2020年），其专职服务人员为6位，制定完善相关业务流程制度9部；在自建库方面，承担广东省战略新兴产业中现代农业产业专利数据库的建设更新工作；开展的服务工作包括基础的知识产权培训宣传[29]和知识产权深层服务如专利申请评估、专利导航分析等，服务工作涵盖“全流程”知识产权信息服务的大部分内容，工作开展较为全面。其服务成果案例在广东省科学技术情报学会、广东省高等学校图书情报工作指导委员会中发布[30]。考虑其认定时间已至中后期且服务工作开展全面有一定产出案例推广，具有一定的代表意义。
为更好地模拟绩效考核过程，本次邀请15位高校知识产权信息服务中心的负责人根据二级考核指标对华南农业大学知识产权信息服务中心开展的工作进行评价打分。评价共分5个等级，分别为优秀、良好、中等、合格和不合格。根据评价结果，华南农业大学知识产权信息服务中心在规章制度建立、专利文献检索咨询和专利法律状态咨询3项工作中得到满分（15票优秀），在成果转化和知识产权分析评议工作分别出现3票和2票的中等级别投票，其余工作得分均集中在优秀和良好等级。
（二）模型拟合程度检验
利用模糊综合评判的方法对华南农业大学知识产权信息服务中心绩效进行实证检验。
1.评价指标隶属度计算
本次打分评价等级遵从李克特5级量表，且赋分值不变。综合15专家对华南农业大学服务指标的打分次数，得出该指标属于的评语等级的隶属度，取多位赞同该指标的评价等级的比重为隶属度（见表4），从而建立单因素模糊综合评判矩阵，计算结果如下：
服务基础设施改善B1对应模糊关系矩阵：
同理可得其他二级指标的模糊隶属度：
2.模糊综合评价得分
以服务基础设施改善B1指标为例，对应的权重是W11=[0.2552 0.2809 0.4638]；服务基础设施改善B1的评价向量为
。
同理可得：
流程制度搭建B2的评价向量
X2=（0.8054 0.1945 0.0000 0.0000 0.0000）
人员经费投入B3的评价向量
X3=（0.7662 0.2338 0.0000 0.0000 0.0000）
服务内容揭示B4的评价向量
X4=（0.8238 0.1405 0.0357 0.0000 0.0000）
服务成效展示B5的评价向量
X5=（0.8333 0.1667 0.0000 0.0000 0.0000）
整体评价向量
根据设定的5个评价级别的赋值V=[100，80，70，60，50]，整体评分值：
华南农业大学的整体评分值为95.9679，介于优秀与良好之间。用同样的方法计算出每个指标的评分值（见表5）。
（三）评价结果分析
从模糊层次分析法的计算结果中得出，在一级指标维度层面，重点考核的方向为服务内容揭示、人员经费投入和服务成效展示。其中服务内容揭示占比较大超过40%，其次是人员经费投入和服务成效展示维度的权重都超过20%。可以看出考核侧重服务过程中，中心运营投入情况，开展的服务内容、服务成效的推广情况。在二级指标中，专利申请前服务（b46）占比较高，为考核工作的重点。主要原因包括高校专利申请量较大，有一定专利评估需求；且专利申请前的审查工作与科技查新有相通之处，科技查新的标准规范在专利前置审查服务中有借鉴意义。因此，此项工作更易量化考察。在人员经费投入中，二级指标团队人员组成（b32）和专利数据库购买（b33）的情况是绩效评价的侧重点，人员和经费情况更能反映中心运行投入，运行顺利，则增加投入。宣传推广（b51）成效主要考察服务质量和认可程度，为其他中心工作树立典范。综上，华南农业大学知识产权信息服务中心在规章制度完善、专利文献检索、法律状态查询方面表现为优秀，基础性工作开展有规范流程且已在网站公示，但在促进成果转化方面参与较少，知识产权分析评议工作量不足，因此评分较低，后续工作有待提高。
五、结论
高校知识产权信息服务已开展一段时间，通过建立符合工作实际的评价体系进行评价考核是十分必要的。本文从“全流程”知识产权信息服务角度出发，提出服务基础设施改善、流程制度搭建、人员经费投入、服务内容揭示和服务成效展示5个考察维度，并将5个维度分别细化形成具体二级指标进行考核，应用层次分析法和模糊综合评价法，形成量化的考核指标体系，力求使考核体系更加科学、精准，满足考核要求。
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2023-08-29
].https://lib.scau.edu.cn/2021/0118/c
14237a
266798/page.htm.
作者简介：刘洋，华南农业大学图书馆，馆员，主要研究方向为专利信息分析、网络情报分析；刘锋，华南农业大学图书馆，副研究馆员，馆长，主要研究方向为图书情报；刘熙东，华南农业大学图书馆，副研究馆员，主要研究方向为专利信息分析。
