服务接触视角下的高校专利信息服务研究

赵乃瑄 谢渝玥 鲍志彦

基金项目：江苏高校哲学社会科学研究重点项目“江苏高校‘双一流建设绩效评价研究”（项目编号：2018SJZDI126）。

作者简介：赵乃瑄（1967-），女，信息服务部部长，馆长，研究馆员，博士，研究方向：信息资源管理、知识产权分析与服务。谢渝玥（1996-），女，硕士研究生，研究方向：专利分析与服务。

通讯作者：鲍志彦（1979-），女，创新支持中心主任，副研究馆员，硕士，研究方向：专利分析与服务。

摘要：[目的/意义]在创新驱动发展战略的背景下，从服务接触视角，提取高校专利信息服务的质量要素，以期促进知识产权信息服务的高质量发展。[方法/过程]围绕高校专利信息服务的流程，从资源接触、人员接触和管理接触3个维度，提取出11个服务质量要素，设计并发放调查问卷，运用Kano模型和IPA分析法明确要素的类别以及提升的优先顺序。[结果/结论]对于优势要素和薄弱要素应采取不同的策略，可以从资源接触中的服务平台、管理接触中的服务反馈、人员接触中的业务能力3个方面重点进行提升。

关键词：服务接触;专利信息服务;Kano模型;IPA分析

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2020.11.011

〔中图分类号〕G25553〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2020）11-0107-09

Research on University Patent Information Service

from the Perspective of Service Encounter

——Elements and Promotion Strategies

Zhao Naixuan1Xie Yuyue2Bao Zhiyan1*

（1.Library，Nanjing Tech University，Nanjing 210009，China;

2.School of Economics and Management，Nanjing Tech University，Nanjing 210009，China）

Abstract：[Purpose/Significance]Under the background of innovation driven development strategy，from the perspective of service encounter，extract the quality elements of university patent information service，in order to promote the high-quality development of intellectual property information service.[Method/Process]Based on the process of patent information service in Colleges and universities，11 service quality elements were extracted from three dimensions of resource encounter，personnel encounter and management encounter，and questionnaires were designed and distributed.Kano model and IPA analysis were used to define the categories of elements and the priority of promotion.[Result/Conclusion]Different strategies should be adopted for the advantages and disadvantages，which can be improved from three aspects：service platform in resource encounter，service feedback in management encounter and business ability in personnel encounter.

Key words：service encounter;patent information service;Kano model;IPA analysis

专利信息服务是我国实施创新驱动发展战略和知识产权强国战略的重要组成部分，2020年2月新冠疫情期间，教育部、国家知识产权局、科技部联合印发的《关于提升高等学校专利质量促进转化运用的若干意见》（教科技〔2020〕1号）[1]明确将其作为推动高校科技创新和学科建设的重要支撑。2019年3月首批23家高校国家知识产权信息服务中心批准设立[2]。与发达国家相比，我国高校专利信息服务目前还处于起步与探索阶段[3]，存在着服务机制有待完善、服务内容需要进一步系统化[4]、服务人员技能需要提升[5]等问题，究其原因是高校专利信息服务质量尚需提高，方能满足创新驱动发展战略下的服务需求。

国内外对于高校专利信息服务质量的研究主要集中在以下3个方面：1）从服务人员角度研究服务质量提升策略，如Jenda C A[6]和慎金花等[7]通过网络调研认为服务人员的能力和素质会影响高校专利信息服务质量，可以通过对其培训和教育进行提升。2）从用户需求角度探究服务质量提升的方向，如Alfred Radauer L W[8]和刘宇等[9]分别基于中小企业和高校课题组用户在整个科研过程中对专利信息的需求构建了相应的服务质量提升模式;张善杰等[10]通过对企业的问卷调查归纳用户面向产业技术创新对高校专利信息服务的需求。3）通過具体实践案例探讨服务提升路径，如吴红等[11]以山东理工大学为例，探讨高校专利信息服务的定位及服务模式;冯君[12]通过文献和网络调研，借鉴美国PTRC高校图书馆的专利信息服务实践经验对我国高校提出服务启示等。由此可见，高校专利信息服务质量早已成为知识产权信息服务领域学者共同关注的话题，但已有的研究大多是从单一服务面（用户或服务人员或服务机构）角度探讨专利信息服务质量，尚未将服务各方作为一个整体进行建构和讨论。且目前以定性研究为主，定量研究相对少见，提升对策尚待研究。

服务接触是用户体验高校专利信息服务质量的必经环节，是用户对服务质量感知的直接来源[13]，也是服务质量形成的核心与关键[14]。高校在开展专利信息服务的过程中，只有把握好服务“接触点”，才能有针对性地创造更为有效的服务接触，更准确地把握高校专利信息服务质量提升的方向。

鉴于此，本文拟从服务接触视角出发，基于服务“接触点”，确定服务质量的影响要素，并运用Kano模型和IPA分析相结合的定量方法，围绕关键要素探讨服务质量提升策略，以期助力我国高校专利信息服务工作的高效开展。

1基于服务接触的高校专利信息服务质量要素确定

服务接触理论起源于20世纪80年代，是服务管理理论的核心内容之一，是衡量服务质量和提高顾客满意度的关键环节。服务接触狭义上就是顾客与服务人员面对面的互动[15-17]。Grove S J F R P[18]的服务剧场模型和Solomon M R S C F C[19]的角色理论为服务接触提供了理论基础，Carlzon J[20]、Jo B M[21]和范秀成[22]等国内外学者给出了广义的服务接触的界定，认为顾客在接受服务过程中所有的接触点都属于服务接触的范畴。随后，Bateson[23]在1985年提出了服务接触的三元模型，认为服务接触包括3个构成元素：顾客、与顾客接触的员工和服务组织，3个元素共同促进服务接触整个活动的完成，该理论已应用于快递等多个服务行业的服务质量影响因素研究[24-25]。

专利信息服务是由信息服务机构根据专利信息的特点和用户需求，对专利原始信息进行整理、加工、组织，形成排列有序、传递高效且具有参考价值的专利信息产品，并通过不同方式向用户传递和交流的一种专业信息活动，是当前最为重要的科技信息服务之一[26]，也是高校知识产权信息服务的主要形式。高校开展专利信息服务的机构大多设立在高校知识产权信息服务中心[27]，用户是高校知识产权信息服务中心的服务对象，在服务的整个过程中，用户与高校从事专利信息服务的人员以及知识产权信息服务中心的其他有形物之间发生了多层次和多方面的服务接触。因此，用户、高校从事专利信息服务的人员（以下简称“服务人员”）、高校知识产权信息服务中心（以下简称“服务中心”）3个元素构成了高校专利信息服务接触的三元模型。其中服务中心通过与服务人员的管理接触，赋予服务人员自主权，可以激发服务人员工作的积极性，提高服务人员的工作效率，从而提高了服务质量;服务中心为用户提供服务资源，通过资源接触，可以满足用户复杂多变的服务需求，进而提升用户满意度;用户与服务者之间的人员接触，感知和体验服务人员的服务，并通过与服务人员的不断反馈、沟通，准确全面地表达服务需求，进而完善促进服务人员服务水平的提升。由此使得用户、服务人员和服务中心3个元素之间构成了3类接触维度：管理接触、资源接触和人员接触，如图1所示。

通常，高校专利信息服务流程分为项目委托、项目受理、项目实施以及项目完成4个模块，如图2所示，图中的方框为流程中产生服务接触点的环节。在项目委托这一模块中，用户根据人员和机构资质选择服务中心，通过服务中心的线上（服务平台）或者线下（服务大厅）两种路径提出服务需求，并填写委托单，因此存在管理接触和资源接触;项目受理阶段主要是服务人员通过与用户的充分沟通交流，双方确定服务内容、服务方式，并订立委托合同，所以存在人员接触和管理接触;在项目实施过程中，服务人员需要发挥自身的业务能力，通过使用服务中心的服务工具，进行数据采集与分析并撰写报告，因此存在人员接触和资源接触;项目完成时，主要是服务中心向用户交付报告，并处理用户的反馈，所以存在管理接触。而用户对于服务质量的评价，其核心在于用户对服务流程中每个接触点所反映的服务质量要素的体验。

通过对上述服务流程中接触点内容的分解，结合文献梳理，可以发现服务流程、接触维度和服务质量要素之间存在着内在有机联系，具体如表1所示。

通过对服务质量要素的改进可以提升服务质量和用户满意度，但并非所有的要素对服务质量产生的影响都是一致的，不同类型的要素对服务质量的影响程度不同，因此需要对要素进行分类研究，从而便于更合理地确定服务质量提升的优先顺序。

2高校专利信息服务质量要素分类识别研究

Kano模型是由日本学者狩野纪昭在1984年提出的，其揭示了构成服务质量的要素与用户满意度之间的非线性关系，根据不同的服务质量要素对用户满意度的影响不同，将服务质量要素划分为5类：魅力要素（Attractive Quality Elements）、一元要素（One-dimensional Quality Elements）、必备要素（Must-be Quality Elements）、无差异要素（Indifferent Quality Elements）和逆向要素（Reverse Quality）。目前Kano模型被广泛应用于网络信息[30]和电子信息[39]等信息服务行业的服务质量要素研究中，专利信息服务作为信息服务研究的一个重要领域，利用Kano模型对其质量要素进行分类识别，可以更好地帮助高校有针对性地提升专利信息服务质量。

21问卷设计与数据收集

用户对服务质量的感知来源于用户满意度的评价，通过Kano调查问卷调查各要素的当前满意度，以表1中整理出的高校专利信息服务的11个要素具体内容为问项分别进行正反提问，以常用的Likert五级量表的5个评价级别（非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意）作为选项。而用户对服务质量要素满意度的评价还与用户对该要素重要度的判断亦有关[40]，因此在对要素进行Kano模型分析时同步设计了重要度调查问卷，以整理出的11个要素具体内容为问项进行提问，以“非常重要、重要、一般、不重要、非常不重要”5个评价类型作为选项。

调查问卷依托南京工业大学国家知识产权信息服务中心，面向在宁高校的师生和相关高新技术企业，于2020年2月采用线上和线下多种方式进行发放。两种调查问卷均发放200份，剔除无效问卷后，回收得到的有效问卷分别是175份和168份，有效率分别是875%和84%，被调查者的基本信息如表2所示。利用SPSS250統计软件中的Cronbachs α系数分别对两份问卷的数据进行信度的检测，其中Kano问卷的正向问题问卷Cronbachs α值为0825，反向问题问卷Cronbachs α值为0828，重要度问卷Cronbachs α值为0814，说明两份问卷可信度较高。效度方面，正向问题问卷、反向问题问卷以及重要度问卷的KMO值分别为0912、0924和0905，Bartlett球形检验均达到显著水平（sig<0001），符合统计学中效度检验指标要求。

22数据分析

221基于Kano模型的服务质量要素分类

利用Kano模型的要素分类方法[40]能够确定出高校专利信息服务每一个要素的Kano类别，具体如表3所示，其中A、O、M、I、R分别表示魅力要素、一元要素、必备要素、无差异要素、逆向要素的频数，Q表示存在问题的结果，即被调查者的回答自相矛盾的结果，而C1栏则表示通过要素分类法所确定的每个要素的Kano类别。

传统Kano模型采用最大频数确定服务质量要素类别的分类准则，相对来说较为主观，在待分类质量要素频数最大的类别没有显著优势的情况下，容易造成分类结果的不准确，因此通过计算总强度TS（Total Strength）和类别强度CS（Category Strength）两个指标[41]，可以进一步优化Kano模型，对各质量要素的Kano类别进行再次确认。其中TS反映的是用户是否对某质量要素满意，其计算方法为：TS=（M+O+A）/（M+O+A+I+R+Q）;而CS反映的是用户对各质量要素所属类别的认同程度，其计算方法为：CS=[max（M，O，A，I，R，Q）-second max（M，O，A，I，R，Q）]/（M+O+A+I+R+Q）。当某质量要素的TS大于等于06且CS小于006时，则认为该要素为混合类要素。表3中优化后的Kano类别的TS栏和CS栏的数值是各要素混合类计算的结果，C2栏是优化后各要素的Kano类别，其中H代表混合类要素，H后括号内的两个类别为混合类的主要组成。

通过本次调研可以发现：属于魅力要素的有沟通能力（f5）和服务反馈（f11），提升这类要素能在很大程度上提高用户满意度，是高校专利信息服务质量提升的重点;一元要素有人员资质（f2）和机构资质（f1），这类要素往往是用户明确要求的;必备要素有服务平台（f3），这类要素一直都是决定性的竞争因素;无差异要素有服务方式（f6）和服务团队（f9），是对用户满意度存在一定影响力的潜在要素，随着时间的变化有可能会转变成魅力要素，应予以重视。混合类要素是经优化后所得到的Kano类别划分不明显的要素，本次调研中混合类要素共有4项，分别是服务环境（f4）、服务内容（f7）、服务工具（f8）、业务能力（f10）。从传统的Kano类别来看，f4、f7、f8是一维要素，f10是无差异要素。对于混合类要素的管理，管理者应参考混合类的两个类别，并结合实际状况，按照具体情况具体分析后再进行相应的决策。

222基于IPA分析的服务质量要素优先序确定

IPA分析法被广泛应用于服务行业，根据被调查者对各质量要素的重要性和满意度的评价，在矩阵图中绘制其平均得分，划分形成四个象限，由此可以进一步明确各要素提升的优先顺序。根据两份问卷的调查结果，本文计算得出各要素当前满意度和感知重要度的均值和标准差的数值，结果如表4所示。

根据表4的数据，以当前满意度指标为横坐标轴，感知重要度指标为纵坐标轴，以两者的均值为象限划分点，在矩阵图中绘制各要素的平均得分，划分形成4个象限，如图3所示。其中，第一象限为保持绩效区，重要性和满意度都比较高，针对这一区域的策略是继续保持;第二象限为重点改进区，重要性较高但是满意度不高，所以此区域为提升用

户满意度的关键区域;第三象限为较低价值区，重要性和满意度都比较低，因此在资源有限的情况下可以考慮降低提升此区域的要素;第四象限为表现过度区，满意度较高但是重要性较低，可以通过提高用户感知将这一象限的要素提升到第一象限。

223服务质量要素优先序分析

由于保持绩效区和表现过度区的用户当前满意度相对较高，所以对于这两类要素应该采取保持策略，而重点改进区和较低价值区的用户当前满意度相对较低，应该对其加以改进提高。此外考虑到各要素的Kano类别，进而可得如下分析：

1）改进的优先权：机构资质（f1）、服务平台（f3）、沟通能力（f5）、业务能力（f10）、服务反馈（f11）处于重点改进区，服务环境（f4）、人员资质（f2）处于较低价值区，由于重点改进区的用户感知重要度大于较低价值区，因此重点改进区要素的改进优先权应大于较低价值区。在Kano分类中，必备质量要素拥有最高的优先权，f3属于该类要素

且当前满意度较低，所以必须重点改善;一元要素次之，f1、f2属于该类要素，它们是用户所期望的需求，与用户的满意度呈线性关系，f1处于重点改进区，所以改进优先权f1>f2;接着是魅力要素，f5和f11属于该类要素，但f11的当前满意度和感知重要度均低于f5，所以f11和f5具有相同的改进优先权;无差异要素的优先权最低。而对于混合类要素f10和f4，f10处于重点改进区，所以改进的优先权f10>f4，其中f10属于一元要素和无差异要素的混合，而f10的当前满意度高于且感知重要度低于魅力要素f5，因此改进优先权f5>f10;f4属于一元要素和魅力要素的混合，且f4的当前满意度和感知重要度都高于f2，因此改进优先权f4>f2。综上分析，改进策略的优先权为：f3（服务平台）>f1（机构资质）>f11（服务反馈），f5（沟通能力）>f10（业务能力）>f4（服务环境）>f2（人员资质）。

2）保持的优先权：由于保持绩效区的用户感知重要度大于表现过度区，因此保持绩效区要素的保持优先权应大于表现过度区。由图3可知，服务方式（f6）和服务内容（f7）处于保持绩效区，f7属于一元要素和必备要素的混合，f6属于无差异要素，因此按照优先权顺序f7>f6，但由于用户对这两个服务要素的满意度还比较高，所以可以继续保持。服务工具（f8）和服务团队（f9）处于表现过度区，虽然用户对这两个要素的感知重要程度比较低，但当前满意度还比较高，因此也可继续保持。f9属于无差异要素，f8属于一元要素和必备要素的混合，同上，优先权顺序为f8>f9。综上，保持策略的优先权为：f7（服务内容）>f6（服务方式）>f8（服务工具）>f9（服务团队）。

3研究结论与建议

31研究结论

研究发现，不同类别的专利信息服务质量要素对服务质量和用户满意度的影响程度存在差异，应采取不同的针对性策略。

1）维系优势要素，保持服务质量品质

通过以上研究不难发现，目前高校专利信息服务在服务内容、服务方式、服务团队和服务工具4个方面用户满意度比较高，丰富的信息资源和具有一定规模和专业能力的服务团队是高校专利信息服务开展的基础条件，高校需要持续保持在专利信息服务资源、信息分析工具及团队方面的投入和建设，以维持用户满意度、保证服务质量。

2）聚焦薄弱要素，突破服务质量提升瓶颈

从图3的IPA分析图中可以看出，处于第二象限重点改进区和第三象限较低价值区的要素共有7个，用户对这些要素的当前满意度较低，因此需要重点进行改进提升，尤其是机构资质、服务平台、沟通能力、业务能力、服务反馈这几个处于重点改进区的要素，它们是高校专利信息服务质量提升的最关键所在，着力改善这些要素可以取得事半功倍的效果。

32发展建议

《关于提升高等学校专利质量促进转化运用的若干意见》[1]中明确提出坚持质量优先要找准突破口，增强针对性，并贯穿高校知识产权创造、管理和运用全过程。专利信息服务作为高校知识产权工作的重要组成部分，亦需从全过程、关键环节和要素入手制定服务质量提升策略。

1）加强服务平台建设，优化资源接触维度

服务平台（f3）作为本研究中唯一的必备要素，是高校专利信息服务资源接触中的初始接触环节，担任着专利信息资源获取与整合的职责，对其进行重点提升将对服务质量提高发挥重要作用。随着新媒体时代的到来，尤其新冠疫情以来，各类线上服务需求普遍加强，服务平台作为服务开展重要窗口的作用越来越突出。高校的服务中心可以利用服务平台开设相关课程，普及专利信息素养教育，通过提高服务平台的便捷性，增加服务渠道的多样性等改进服务平台的活跃程度，提高平台的用户体验效果。如通过增加服务栏目，扩展服务信息等，更好地鼓励和方便用户利用线上服务平台完成项目的委托。同时充分利用服务平台已有的宣传功能，按照用户的使用习惯进行相关专利信息定制和服务推送，增加用户的持续使用意愿，形成一站式多层次的平台服务。还可以充分利用微信微博等社交媒体，建立用户、服务人员共同参与的线上讨论群，主动了解和明确用户的信息需求，方便服务人员及时分解需求和实施，通过讨论平台提高服务人员对用户需求理解的精准度，搭建高校与企事业单位之间的桥梁，从而强化服务平台的运行力量。

2）完善服务反馈机制，升级管理接触维度

服务反馈（f11）是高校专利信息服务整个流程以及管理接触的最后一个要素，往往容易被忽视，但如果守护好了这最后一道防线，服务质量将会大幅度提升。服务中心应重视服务反馈机制的完善，如设置专门的服务反馈热线或反馈邮箱，针对现存问题持续改进，做好服务的跟踪与闭环，将专利信息服务纳入科学化、规范化的管理轨道。通过建立反馈系统，将反馈内容及时存储下来，便于随时了解用户需求，并根据用户需求提供相应的反馈解决方式。还可以组建相应的反馈群组，方便用户之间的反馈交流。同时定期征集用户的反馈意见，为提出宝贵建议的用户提供一些小礼品或提供服务增值项目等，使用户更加积极地参与到服务反馈中，为专利信息服务管理奠定用户参与基础，进一步完善高校专利信息服务管理机制。

3）提高服務人员业务能力，拓展人员接触维度

业务能力（f10）是人员接触维度中唯一的混合类要素，处于IPA分析图的重点改进区，说明此要素目前是服务质量的薄弱环节，需要重点加以关注提高。目前高校拥有的服务人员，能够完成专利信息检索、查新、分析等基础工作，但在专利挖掘、专利战略布局、专利预警、专利导航、专利代理等方面的能力还比较欠缺，无法满足用户高层次的专利信息需求。高校可以组织有针对性的培训，不断提高服务人员的业务水平，通过在职培训或在职教育，完善服务人员的知识结构，鼓励服务人员考取相关的资格证书，尤其开设一些与国际接轨的课程，通过“引进来，走出去”的方式，对服务人员加强考核、统一部署，争取培养一批国际化复合型高端人才。由于专利信息服务是一项综合性的服务，还要注重培养服务人员的综合素质，包括情报研究能力、学习能力和创新能力等。服务人员需要在不断的实践中提升自身素质，依托校内优势学科开展服务，与相关院系科研团队保持密切的合作，将专利信息服务嵌入科技创新的全流程，基于不同科研阶段的不同需求，既能更好地提高服务人员的实战能力和服务水平，又能更好地满足用户的服务需求，从而形成一个系统性的服务格局。

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（责任编辑：郭沫含）