构建人事数据发展模型 完善专利审查人才梯队

2018年11月07日09:03  来源:中国知识产权报
 
原标题:构建人事数据发展模型 完善专利审查人才梯队

蔡广宁

当前,在我国深入实施知识产权战略、加快建设知识产权强国的大背景下,知识产权人才在其中的基础性、战略性和决定性作用日益凸显。作为知识产权人才队伍中的关键组成部分,专利审查人才队伍的建设近年来越来越受到业界的高度关注。

如何推动专利审查人才能力达到国际先进水平,并逐步确立我国专利审查的国际优势地位,是摆在我国知识产权事业发展面前的一道“必答题”。

近年来,我国的专利审查人才队伍由小到大、得到了快速发展,逐步构建起了四级专利审查人才体系,形成了一支数量较为充足、人员素质较高、总体较为稳定的专利审查队伍,有效消除了审查积压,提升了审查能力,为国家创新能力的提高、科学技术的进步、经济社会的发展做出了重要贡献。在此基础上,进一步加强专利审查人才队伍建设,对于提升我国专利审查综合实力、推动创新型国家建设、服务国家经济社会发展大局具有重要意义。

笔者认为,新形势下强化专利审查人才队伍建设的一个关键举措,在于要构建起一个数据翔实、决策准确的人事数据发展模型。现阶段,我们要不断完善系统接口,实现多系统整合,丰富数据结构,进行人事数据整理,挖掘数据内涵,构建发展模型,提高管理效能,从而为专利审查人才队伍的蓬勃发展保驾护航。

整合现有系统

随着数据技术的不断发展,通过整合更多的组织人事信息资源,实现对其中组织、岗位、人员、业务等全面的关联性分析,使各项人事决策将更加有数可考、有据可凭。

目前,国家知识产权局人力资源管理系统已涵盖了全局3000余人的人事基础信息,实现了人事业务、审批的在线办理;现有的中国专利电子审批系统整合了发明、实用新型、外观、复审无效等专利审查子系统以及受理、收费等初审流程审批子系统,实现了专利申请、审查、审批的在线及无纸化电子操作;培训综合管理系统则实现了培训需求的在线获取、培训课程的实时发布、学习进度的在线记录。此外,在公务员招录、学术研究等方面,国家知识产权局也构建了相关的管理子系统。

但上述系统、平台暂时并未实现较好的数据交换与衔接。在笔者看来,应将人力资源管理系统赋予广泛的数据交换接口,相关管理人员可从现有数据系统、平台中获取职工个人性格测试结果、专利审查审批数据、培训学习需求效果数据、论文课题研究成果数据等,这将会给人事统计带来更多的参考基础,不仅便于了解到职工的自然信息,更能掌握他们个人的工作信息、生活状况、能力情况等,从而形成更加丰富真实的立体感观,构成“以人为点,以点连线,结线成面”的信息管理与服务平台。

丰富数据结构

人事数据主要包括记录基础信息的自然数据、展现工作效果的效率数据、再现培训情况和研究成果的能力数据等。要想构建起翔实的人事数据发展模型,就要不断丰富上述3种数据结构,并据此进行进一步的人事数据整理。

自然数据主要是指那些能够真实反映职工自身素质的“个人信息”,就像记录一个职工“人事数据树”的树干和树枝。它将职工各方面的原始能力情况进行了如实的记录,如学历信息、行政职务信息、简历信息等等,这些数据能够真实反映劳动者的个人素质,给人事管理部门提供客观的参考。

效率数据主要指对职工工作效率进行量化分析的数据,就像是记录职工的“人事数据树”的树叶。它反映职工的动手与实践等工作能力与效率,如审查数量、审查种类、跨领域审查情况、审查质量等。这些数据能够让人事管理部门随时掌握专利审查人员的工作情况,科学地制定后续工作计划。

能力数据主要指对职工培训效果和研究成果进行记录的数据,就像是记录职工的“人事数据树”的果实。它反映着职工的培训效果以及研究能力,如培训考核分数、发表文章内容、参与课题研究成果、参与专利法及其实施细则、审查指南的修改情况等,这些数据能够让人事部门客观地掌握职工的学习、培训效果,有针对性的改进培训目标和内容,确定培养方向。

构建发展模型

传统的数据统计分析只能获得人事数据的表层信息(如平均年龄、平均工龄、男女比例、各个职务层次人员分布等),难以获得内在属性和隐含的信息(审查效率的提升因素、人员进步的激励方法、干部晋升的规划策略等等)。想要获得深层信息,就需要通过对大量的数据信息进行统计、分析、综合和推理,总结出相关内容的模式和内在规律,从中发现更深层次的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为,为人事管理者和决策者提供有效的支持。

例如,利用专利审查案源分析统计,可以得出各行业专利申请态势分析,结合电子审批系统审查速度以及案件积压情况,从而作为新进人员招聘专业领域和数量的重要参考指标,打好提前量;结合在线培训考核成绩和审查质量抽查结果,分析得出培训需求,评估培训课程教学效果,动态调整课程内容,做到有的放矢;基于人员流失情况,结合个人成长路径,分析流失原因,制定合理的激励机制,留住优秀人才;基于现有职工人数和干部队伍结构,结合干部晋升历史数据,构建干部发展模型,做好动态晋升压力预测,适时调整晋升策略,保证晋升通道的畅通和干部队伍的可持续发展;综合分析个人数据,标识职工突出特点,对现有人才进行聚类分析,形成干部的立体信息,选拔更加适合岗位需求的干部,实现精准的“人岗匹配”。

综上所述,人事数据在人事政策制定和人事管理工作方面的基础作用正日益凸显,人事数据的统计分析与挖掘也将在我国加快建设世界一流专利审查机构的过程中起到重要的支撑作用。笔者建议,国家知识产权局应倚重人事数据发展模型这一手段,进一步强化专利审查人才队伍的建设,不断提高专利审查质量和审查效率。

(责编:龚霏菲、王珩)