高校知识产权信息服务能力评价模型研究
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[摘 要]高校知识产权信息服务是近年来图书馆转型发展的重点方向，图书馆自身信息人才优势是提供知识产权信息服务的基础保障。如何为高效转化科研发展成果提供一系列知识产权服务，并提升服务能力的科学性、创造性，应成为高校研究的方向。
[关键词]知识产权信息服务;服务能力;模糊综合评价
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.14.089
[中图分类号]G258.6;G252 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2020）14-0-02
0 引 言
高校知识产权信息服务中心由教育部联合国家知识产权局组建，高校自主设立，一般设立在高校图书馆。2018年，经国家知识产权局、教育部遴选，于2019年3月确定了23所大学成立高校知识产权信息服务中心。高校图书馆应积极主动抓住发展转型机遇，发挥优势，为校内外提供全方位、多领域的知识产权信息服务。高校图书馆是科研创新的基地与摇篮，服务功能随着科创发展、用户需求的不断发展变化，逐渐从单一文献服务向多元化信息服务转变，职能包括学习支持服务、教学支持服务、知识文化服务等。目前，高校图书馆提供的知识产权信息服务包括以下几方面：①知识产权文献及数据情报的收集、整理、分析工作;②高校知识产权信息资源平台的搭建与维护工作;③为高校管理和决策提供知识产权领域的信息咨询服务;④为科研项目提供全周期的知识产权信息服务，如专利查新、专利分析、专利检索、专利咨询、专利预警等;⑤参与高校产学研协同创新，促进知识产权成果转化;⑥提供知识产权信息教育培训服务;⑦为政府及社会企事业单位提供知识产权信息参考咨询服务。
1 高校知识产权信息服务发展研究
国内学者对高校知识产权信息服务的研究多集中于机制、服务路径、服务模式等领域，研究面相对单一，对知识产权信息服务效能领域的探索较少。国外知识产权信息服务的研究也称为高校图书馆版权信息服务研究，系统比较成熟，版权信息服务文件类目名称全面，内容框架系统，版权馆员危机处理能力较强，值得我国高校图书馆深度学习。本文针对高校图书馆知识产权信息服务领域进行研究，研究结果如下：①研究形式具有无形性，各类知识产权信息服务的内容形式多样，统一分析较困难;②研究具有地域差异性。尽管国务院、国家知识产权局、教育部从2015年开始先后出台了一系列文件，但各地市各高校发展水平存在差异，服务效能领域应因地制宜，不断进行探索。
2 模糊综合评价模型的适用性
高校图书馆知识产权信息服务是一种综合性的信息服务，包括知识产权信息咨询检索、知识产权培训、知识产权分析、知识产权教育、知识产权援助等。不同的服务内容对应不同的服务能力，评价结果也不尽相同，如何建立科学合理的评价指标体系十分重要。模糊综合评价模型应用领域广泛，专家学者对该模型评价较高。模糊综合评价是层次分析法结合模糊数学演变而来的综合评价模型，也是定性与定量相结合的评价方式。本文结合高校知识产权信息服务自身特点，全面合理地对影响服务效能的因素进行分层，降低专家学者观点差异、主观意识差异等不可控因素的影响偏差，用模糊数学模型进行量化处理，使评价结果合理可信。
3 指标体系的构建原则
高校知识产权信息服务要适用所有相关方，主要由高校知识产权行政管理部门负责，同时还要由有专业资质的高校图书馆监督指导;服务最直接受益的主体，可以是校内师生也可以是校外政府、企事业单位。指标体系必须考虑各个相关方，要综合考虑在服务过程中涉及的影响因素以及指标体系构建原则。
3.1 全面性与客观性相结合原则
高校知识产权信息服务类别受到各种各样的因素影响，所以指标体系要全面且有客观代表性。全面性指在构建知识产权信息服务指标体系的过程中，从各个领域归类影响服务内容的各种因素，立足不同服务对象的实际需求。考虑政策环境也要分析图书馆自身技术水平等信息，全面综合研判。客观性原则指在指标的选取过程中，应从高校校内及校外切实需求和实际问題出发。
3.2 系统性与规范性相结合原则
系统性要求各级指标的组合要合理完整，具体是从目标层、准则层、措施层、指标层确定，评定标准对应每层指标内涵，一一对应评定，用这种方式得到的指标体系更加规范合理。知识产权信息服务对象涉及的层面较复杂，需要符合学校相关程序。
3.3 真实性与有效性相结合原则
指标体系的设定要适用不同的服务对象，这是由知识产权信息服务自身特征决定的，针对服务协同能力、服务创新能力等问题，要具有可判断力;同时要确保调研数据的有效性，指标的量化处理要真实有效地反映知识产权信息服务效能的预期价值。
4 模型构建步骤
4.1 搭建评价指标体系
在服务合作模式研究上，从校内协同和校外合作两个视角出发进行研究，并将对内开展的服务内容和对外开展的服务类型进行对比分析，总结4个二级服务指标，即“协同能力”“实现能力”“推广能力”和“保护能力”，再结合实际归纳总结提供知识产权信息服务的高校，分别得到对应的三级措施层指标。最终指标体系分别是目标层A、准则层B、措施层C。
4.2 构造判断矩阵
利用专家打分法，根据专家意见，分析下层指标对上层指标的重要性，两两指标间的相对重要性程度从1至9，共9个标度进行量化，标度越大，重要性程度越高，根据专家打分得到的两两因素的相对重要性可以得到矩阵。结合公式aij=Bi/Bj，计算出二级指标Bi较Bj的相对重要性数值，依次可得矩阵中的一个数值。 4.3 计算权重向量
二级指标较一级指标相对权重值的权重向量的计算公式如下所示。
（1）
W=[w1，w2，w3，…，wN]T，i=1，2，3，…，N（2）
4.4 一致性检验
一致性检验是为了客观上矫正由专家不同意见产生的对失误的认知以及片面性，也就意味着两两比较的矩阵结果与整体矩阵结果一致方可通过检验。首先，判断矩阵A的最大特征值λmax，其中n是矩阵阶数;其次，将得到的最大特征值代入公式计算一致性指标CI，公式如下所示。
（3）
（4）
CI值越小，一致性程度越高，然而不同阶数对判断矩阵的一致性也有影响，因此，仅从CI值确定一致性检验是不充分的，这时要消除阶数影响，引入修正系数RI。CI对应的RI值可以在表中查阅。代入公式可得一致性比率，如下所示。
（5）
当n≥3阶，CR≤0.1时，接受该判断矩阵的一致性;
CR>0.1时，该判断矩阵相对整体偏离了一致性，要重新调整矩阵直到一致。
模糊综合评价构建步骤如下：①构建评价对象的因素集U={u1，u2，…，um}，m指被评价对象因素指标的个数;②构建评价对象的评语集，设V={v1，v2，…，vn}，v1，v2，v3，…，vn分别表示等级差别的评价结果，一般为很好、较好、一般、不好或高、较高、中、较低、低类似的结语;③构建评价因素的权重集，设W={w1，w2，…，wm}是反映各级指标的重要性，这个权重值将直接影响最终的模糊综合评价结果，Wi代表第i个因素指标的权重;④构建模糊关系矩阵，依次对单因素进行模糊评价，判断矩阵如公式（6）所示;⑤进行模糊综合评价。用W矩阵模糊合成算子得到公式（7）。
（6）
（7）
B是模糊综合评价的结果量值，A是模糊权重的向量，R为综合评价模糊关系矩阵。
5 结 语
高校知识产权信息服务目前仍处于初级阶段，服务层次、服务目标、服务能力都需要进一步提高。图书馆作为高校信息服务及推广的核心部门，任务非常艰巨。在认识到自身优势的前提下，更应注重服务能力进一步提升，加强自我考核，从多方面、多领域提升服务效能。采用AHP-FCE模型能够对高校知识产权信息服务的实际效能进行定性与定量相结合的综合分析，评价结果更加科学性、可视化，评价思路更加具有导向性。高校知识产权信息服务能力评价模型的搭建为高校知识产权信息服务效能评价提供了一定的参考，有利于为高校提供更好的服务，这是本文研究的主要内容和目标。
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