案件权重测算的现状考察与机制重塑

宋仕超 孙子涵

最高人民法院在《关于深化司法责任制综合配套改革的实施意见》中提出，法官绩效考核采取量化为主的方式，采用加权测算等计算方法，合理设置权重比例。案件权重反映案件相对复杂程度，构建科学的案件权重测算机制，对于准确评估案件复杂程度，客观评价法官的案件工作量具有重要意义。对该问题的研究是当今中国司法系统理论研究供给与实践知识需求反差最大的领域之一，①参见程金华：《法院案件工作量测算的“中国方案”——司法大数据时代的探索方向》，载《法律适用》2020年第3期。而且相关研究成果实际应用到实践中的很少。②参见汪澜、邱素芳：《法官工作量测量——计量模型与四川经验》，载《上海交通大学学报》2019年第6期。现有的案件权重测算模式的测算要素有限、测算方法简单，不能准确反映案件复杂程度，造成测算结果的公信力不强。

一、案件权重测算机制运行图景

在司法改革进程中，为了更客观地测算案件复杂程度，评价审判工作，使各项审判工作具有量化意义上的可比性，各地法院探索了多种案件权重测算模式，典型模式有折抵模式、达标模式、类型化模式、大数据模式。①参见张萌：《审判案件权重系数“两步走”评估法之探析——以S省R市L区法院2018年审结的492件案件为样本》，载《司法体制综合配套改革与刑事审判问题研究——全国法院第30届学术讨论会获奖论文集（上）》，人民法院出版社2019年版，第418页。

（一）观察角度一：测算主体及测算平台

1.测算主体。四种测算模式的主体均是法院，由法院主导和实施测算工作，测算结果体现的是测算主体的意志和选择。法官作为被管理者，被动接受法院的测算，在测算工作中的参与度低，测算过程和结果没有充分体现法官的意志和选择。

2.测算平台。人工测算平台适用于测算简单的模式，软件测算平台适用于较为复杂的模式。运用传统人工测算平台的是折抵模式、达标模式，运用软件测算平台的是大数据测算模式。根据分类程度，类型化模式既可以选择人工测算平台，也可以选择软件测算平台。

（二）观察角度二：测算方法及测算基准

1.测算方法。折抵模式、达标模式、类型化模式的测算方法相似，即把某类案件设定为基准案件，其他案件均以该类案件为基准进行折抵。②参见程金华：《法院案件工作量测算的“中国方案”——司法大数据时代的探索方向》，载《法律适用》2020年第3期。不同之处是达标模式设定了目标数，类型化模式根据案件类型折抵。大数据模式选取固定的要素，借助软件和大数据分析技术测算案件。

2.测算基准。采用折抵方法测量案件权重，需要选择一类案件作为基准案件，折抵模式、达标模式、类型化模式的基准案件一般会选择简易案件，即适用简易程序的民事诉讼案件。由于测算方法不同，大数据模式不需要选择基准案件。

（三）观察角度三：测算内容及测算范围

1.测算内容。测算内容指的是影响案件复杂程度的要素，在折抵模式、达标模式、类型化模式中，要素种类不明确。大数据模式中，以上海法院的测算模式最为典型，要素种类明确，为实现不同案件的比较，选取的要素是各类案件均具备的要素，即庭审时间、笔录字数、审理天数、法律文书等。

2.测算范围。四种测算模式均考虑了对案件复杂程度有影响的因素，包括提升案件复杂的因素和降低案件复杂程度的因素，但纳入测算范围的要素数量存在差异。折抵模式、达标模式、类型化模式的测算范围不明确；大数据模式的测算范围明确，纳入测算的要素数量是有限的。

（四）观察角度四：测算依据及测算结果

1.测算依据。折抵模式、达标模式、类型化模式的测算较为粗放，测算要素的选择、折抵比例的确定并非依据量化所得，而是由测算主体综合考虑后确定；大数据模式的测算较为精细，各类要素的权重及最后的结果值均依据量化所得。

2.测算结果。折抵模式、达标模式、类型化模式中，折抵比例一旦确定，各类案件将固定适用该比例，即使影响案件复杂程度的因素出现变化也不会改变，除非测算主体改变原有的折抵比例。大数据模式同样如此，权重系数确定后，各类型案件将固定适用该测算结果，除非改变测算样本再次进行大数据测算。

（五）观察结论：案件权重测算机制运行失效

通过上述观察，可以得出现有案件权重测算模式存在的以下问题：

1.测算内容单一。案件的复杂程度受不特定因素影响，而且因素并不是恒定不变的，存在变化的可能性，然而四种模式的测算内容均较为单一，没有涵盖影响案件复杂程度的所有因素，同时在根据因素变化及时调整测算内容方面没有建立有效机制，即使大数据测算模式也是如此，选择的要素限定于庭审时间、笔录字数、审理天数、法律文书等，测算内容固定不变。

2.测算方法简单。折抵模式、达标模式、类型化模式的测算方法较为简单，无法充分考虑团队差异和案件差异。各审判团队受业务素质、人员组成等因素影响，工作质量、效率是不同的，适用同一个折抵比例对审判团队来说不公平。运用折抵方法测算，即使将案件类型细化到三级案由，该案由项下的不同案件之间也存在难易程度的差异。大数据模式以上海法院最为典型，没有充分考虑法院差异。

3.测算成本较高。即使是折抵测算模式和达标测算模式，也需要投入一定的人力、物力，随着案件数量的增多，测算成本只会越来越高。为了保证测算档次多样，案件的分类会更加多样，随着细化程度加深，测算成本会随之上升，在人员不足的大背景下，测算工作会成为一种负担。大数据测算需要借助软件系统，而研发软件的投入较大，很多基层法院凭一己之力难以实现。

4.测算效果较差。四种测算模式均在法院主导下进行，测算工作系单方面开展，体现的主要是法院管理层的意志和选择，法官在测算工作中的参与度较低，测算结果没有充分体现法官的意志和选择。受限于测算要素的有限和测算方法的简单，测算结果并不是基于所有影响因素所得，测算结果与法官的真实感受难免存在出入，这对测算结果的公信力造成损害。

二、以供需理论为视角的逻辑进路

影响案件复杂程度的因素具有多样性、可变性和抽象性特征，这与影响商品价格的因素相似，但价格能在供需关系作用下真实反映商品价值。如果让案件权重借助供需理论发挥类似于价格的功能，是否也能准确反映案件复杂程度？从供需关系、供需结构、供需平衡、供需变动四个维度，对供需理论模型下测算案件权重的机制进行理论解读。

（一）基于供需关系的逻辑推演

法院与法官的供需关系属性为我们借助供需理论模型构建新型测算机制提供了现实基础，法官作为供给方，供给的“产品”是工作量，法院作为需求方，借助法官提供的工作量完成工作目标。

在供需理论模型下，作为供给方的法官和需求方的法院均是理性的，双方作决策时会考虑边际收益与边际成本，当且仅当某种行为的边际收益大于边际成本时，才会决定采取这种行为。①参见[美]格里高利·昆曼：《经济学原理》，梁小民、梁砾译，北京大学出版社2015年版，第7页。将影响案件复杂程度的因素交由理性的供需双方共同选择和确定，能够最大限度涵盖影响案件复杂程度的各种因素，由此得出的测算结果更容易获得法官的认同。案件复杂程度是相对的，案件复杂程度提升表现为法官供给相对法院需求不足，案件复杂程度下降表现为法官供给相对法院需求过剩，随着地域、时间、对象的变化，案件复杂程度也会相对变化，从纵向来看，法院和法官对案件复杂程度的感知存在差异。例如，某类案件的法官供给工作量相对法院需求表现不足，虽然法官的感知没有变化，但是法院会评定该类案件复杂程度提升。从横向来看，同一个案件在不同法院、不同法官处，案件复杂程度也会有不同的感知。传统测算模式由法院单方设计，测算结果有可能出现悖论，即被测算为十分复杂的案件有可能是所有法官善于办理的案件，被测算为十分简单的案件有可能没有一位法官善于办理。案件的复杂程度交由供需双方共同评估，能够避免上述悖论的发生。

“供求定理”为供需双方共同评估案件权重提供耦合机制。根据供求定理，价格与需求正相关，与供给量负相关，任何一种物品的价格都会自发调整，使供给与需求达到平衡。在正常条件下，案件复杂程度越高，工作量越多，工作价值越大。案件权重正相关于法官工作量、工作价值，为我们借助供需理论模型使案件权重发挥价格功能提供可能。案件权重在具备价格功能后，法院可通过供求定理引导法官对供给优化调整，法官也可以通过供求定理对法院的引导做出选择和回应。例如，法院对某类案件评估后认为该类案件复杂程度提高，可以提升该类案件的权重值，让需求和供给处于不平衡状态，在供求定理作用下，法官在综合考量各种因素后，会逐渐提升该类案件的工作量，直至做出不再提升的选择。供需平衡下的案件权重是供需双方共同选择的结果，作为衡量案件复杂程度的结果值更具公信力。

（二）基于供需平衡的必要性分析

目前，法院工作量的供给和需求矛盾已经非常突出，①参见汪澜、邱素芳：《法官工作量测量——计量模型与四川经验》，载《上海交通大学学报》2019年第6期。随着法院收案量的逐年增加，法院对法官工作量的需求是逐年增加的。在每一位法官均尽职工作的情况下，每一名法官产出的最大工作量是确定且有限的，依此可以推理出，法院内部所有法官产出的最大工作量总和也是确定和有限的，这在一定程度上导致了法官工作量的稀缺性。如果法官供给的工作量等于法院需求的工作量，那么“人”与“案”之间会处于均衡状态。如果法院需求的工作量超出法官能够供给的工作量，就会出现我们常说的“人案矛盾”。“人案矛盾”表面上看是人与案件的矛盾，深层次上看是法官的供给与法院的需求之间的矛盾。

在法官供给量无法高速增长的情况下，优化存量结构具有重要意义。当供需达到平衡后，可以使法官的供给结构与法院的需求结构紧密契合，引导“生产要素”实现最优配置，进而提升法院司法的质量和效率，最终使“案多人少”转变为“人案均衡”。通过供需理论可以知道，供求平衡是合理配置社会资源的有效手段，有利于合理利用人力、物力、财力和自然资源，避免社会财富的浪费。②参见简新华：《中国社会主义市场经济体制的新探索》，载《广西财经学院学报》2019年第5期。同样，法官和法院之间的供求平衡，意味着各项工作的比例比较协调，法官总工作量按照法院工作需要按比例地分配于各类案件审判工作上，整个法官群体以合理的劳动耗费取得好的司法效果，而供求不平衡的任何一种状况的存在，都会给司法领域造成浪费和损失。

（三）基于供需结构的可行性分析

法官供给的工作量，以及法院需求的工作量，均呈现结构性特征，而且法官的供给结构和法院的需求结构是可变的。

供需双方呈现结构特征。法官供给的工作量因兴趣、精力、特长等因素，会呈结构性分布于不同的案件类型上。例如，某法官对审理婚姻家庭案件感兴趣，该法官的部分工作量会倾向性的投入到婚姻家庭案件的审理工作中，假设投入到婚姻家庭案件的工作量为10，法官个人的最大工作量为100，那么投入到婚姻家庭案件的工作量在该法官所有工作量中的结构性占比为10%。与法官供给的工作量呈现结构性相同，法院需求的工作量会因为收案类型、工作任务、岗位设置等因素，会呈结构性分布于不同工作领域。例如，法院一定时期内受理民间借贷纠纷案件所需的工作量为100，相同时期内法院受理的全部类型案件所需的工作量总和是10000，那么审理民间借贷纠纷案件所需工作量在该法院需求工作量总和中的结构性占比为1%。

供需结构是动态变化的。法官供给的工作量，以及法院需求的工作量的结构是可变的。法官供给的工作量结构会随着法官个人因素的改变而改变。例如，某法官在民事审判一庭工作，审理婚姻家庭纠纷案件的工作量在该法官总和工作量中的结构性占比为30%，后来因个人工作兴趣改变，通过专业选择不再审理该类案件，该类案件的工作量占比降为0；同样，法院需求的工作量结构会随着工作目标、专项任务等因素的变化而变化。例如，法院在短时间内受理的民间借贷纠纷案件数量大幅上升，那么法院对民间借贷纠纷案件的工作量需求会大幅提升，需求的工作量占比也会提升。假设，原来一定时期内法院对民间借贷纠纷案件需求的工作量为100，全部类型案件所需工作量总和为10000，可以计算出民间借贷纠纷案件工作量的结构性占比为1%，该类型案件收案数量短时间内大幅上升，需求的工作量提升至500，全部类型案件所需工作量总和提升至10400，可计算得出该类型案件所需工作量占比增加到4.8%。变化后的结构性占比相较于变化前的结构性占比多了3.8%。

（四）基于供需变动的量化冲突分析

在供需理论模型下，影响供需变动的要素也影响案件复杂程度，这些要素具有多样性、可变性、抽象性的特征，这与测算要素的选取、固定、量化存在冲突，这也是传统测算模式难以实现全要素动态测算的根本原因。

冲突一：要素多样性让要素选取存在困境。要素的多样性特征，让要素难以确定和选取。一是同类案件之间的影响要素不尽相同，法院系统以案由区分案件种类，案由相同并不意味着影响案件复杂程度的要素必然相同，以民间借贷纠纷为例，有的案件因为存在虚假诉讼而复杂，有的案件因为被告人数众多而复杂。二是各类案件之间的影响要素不同，以案件性质划分，可以将案件分为民事、刑事、行政、执行等案件。以民事诉讼案件和执行案件的比较为例，影响民事诉讼案件复杂程度的开庭时间、笔录页数、审理天数等因素，在执行案件中是不存在的。三是影响要素难以列举穷尽。只要是能够影响案件复杂程度的要素，都应当纳入到影响要素中来，但是要素要达到怎样的影响度，以及何种范围内的要素才能被认定为影响要素？在未明确界定的情况下，我们难以将影响要素列举穷尽。

冲突二：要素可变性让要素固定存在困境。测算要素的稳定，是保证全要素测算结果准确性的前提，但是在案件的审理过程中，影响案件复杂程度的要素并不是一成不变的，在数量和程度上存在变化的可能性。一是影响要素的数量可以变化，影响因素的数量存在增加或者减少的情形，以民事诉讼案件为例，原告提起诉讼后，被告应诉并提出反诉，提出反诉的情形属于要素数量的增加，如果被告在提出反诉后又撤回反诉，那么撤回反诉的情形属于要素数量的减少。二是要素的影响程度可以变化，要素的影响度存在提升或者降低的情形，以婚姻家庭纠纷为例，原、被告之间的对抗程度是影响案件复杂程度的因素之一，如果原、被告之间的对抗程度提升，那么案件复杂程度会随之提高，这种情况属于要素的影响度提升情形，如果原、被告之间的对抗程度降低，那么案件复杂程度会随之下降，这种情况属于要素的影响度降低情形。

冲突三：要素抽象性让要素量化存在困境。量化是用数量形式表示评价结果的方法，并非任何对象都能量化，只有“形式”才能被量化，承载量化并展现量化的只能是“形式”①赵磊：《“不能量化”证伪了劳动价值论吗?》，载《政治经济学评论》2017年第4期。，量化的前提是被量化的对象有适合以数量测算的外在形式。在影响案件复杂程度的要素中，存在适合以数量测算的要素，例如开庭时间、笔录页数、文书页数、审理天数等因素，时间、页数、天数均是适合以数量测算的外在形式，但是有相当部分的要素因其抽象性而没有适合以数量测算的外在形式。例如，在婚姻家庭纠纷中，影响案件复杂程度的因素有离婚合意、子女抚养、财产分割、过错损害赔偿等要素，这些要素均是抽象性的，难以找到适合以数量进行测算的可靠外在形式，抽象性的要素即使纳入测算要素，也难以量化出具体数值。

小结：法官和法院的供需关系属性，为我们精准评估案件权重提供了有效路径，即以供需理论为基础，充分发挥案件权重的“价格功能”，引导供给结构与需求结构契合，以供需平衡时的案件权重为衡量案件复杂程度的真实值。供需平衡下的案件权重由“无形的手”以“市场”方式决定，是供需双方在全部因素影响下的选择结果，更加贴近案件的真实复杂程度，克服了传统测算模式在全要素动态测算方面的困境。

三、以供需理论为基础的测算模型

基于供需理论构建动态的案件权重测算模型，需要在基准案件选择、初始权重值设置、权重值调整、权重值应用等方面构建具体方法，以此让案件权重在供需关系作用下，精准评估案件复杂程度，客观体现法官工作量。

（一）步骤一：基于“一般等价物”的“基准案件”选择

“一般等价物”在商品交换中反映和衡量其他一切商品的价值，发挥着价值尺度的作用。②参见张燕飞：《现代产权思想的变迁》，载《中国政法大学学报》2021年第3期。在供需理论模型下对案件复杂程度实现准确测算，也需要从各类案件中分离出一类案件作为基准案件，这类案件发挥“一般等价物”的作用，能够作为其他一切案件的统一表现形式，发挥“复杂尺度”的作用。这比单纯采用审理时间来评估案件权重更为合理，主要是因为个别办案时间至少受到以下三个因素的影响和干扰：第一，不同的主审法官审理案件的方式方法有好有差；第二，不同的主审法官审理案件的水平有高有低；第三，不同的主审法官审理案件的劳动有勤有懒。①参见张丰兰：《马克思总量货币理论及其时代价值》，载《当代经济研究》2013年第6期。如果以审理时间长短作为确定案件权重的依据，会容易出现一个问题，这种方式会让因不熟悉业务而导致审理时间较长的法官更容易获得高评价。

经济学中的“一般等价物”具有不易变质、易于分割和熔合、体积小而价值大、便于携带等自然属性，这些属性能够促进商品交换。测算案件权重所需的“一般等价物”应具有难易程度、工作量、工作耗时均相对固定的特征，有助于开展测算工作，保证测算尺度的准确。速裁案件的办案周期短、法律关系简单，在难易程度、工作量、工作耗时方面均相对固定，由其作为衡量案件难易程度的“一般等价物”具有天然优势。速裁案件的的“入口”和“出口”是确定的，“入口”是指速裁案件在立案环节就进行了繁简分流程序，选择那些当事人双方均能即时到庭的案件和事实清楚、争议不大的纠纷案件；“出口”是指速裁案件的审理期限相对明确，有的法院设置有固定的审理期限，到期未结的转入随机分案系统分流至普通团队。②参见杨维松：《破与立：法官绩效精准评价体系重构——以H法院“沭法币”精准称重工作量为中心》，载《山东法官培训学院学报》2019年第2期。

（二）步骤二：基于“边际成本”的“初始权重值”设定

在经济学中，边际成本指的是每一单位新增生产的产品带来的总成本的增量。经济活动中，生产者在支出成本的时候会考虑边际成本，让自己的投入获取最大的回报。需求侧的法院对案件初始权重值的设定，相当于“出价”，即需求方愿意付出多少成本去购买供给方的产品。虽然初始权重值是由法院自主决定，但是由于能够“支付”的总成本有限，法院需要基于需求侧的边际成本去综合衡量各方因素，然后再决定各类案件的初始值，一般会根据往年收案数量、年度工作目标、法官专业选择等因素进行初步测算。

速裁案件发挥“复杂尺度”作用，一般将速裁案件的案件权重设定为1分，审结一起速裁案件得1分，其他案件参照速裁案件设定初始权重值，如普通民事案件是3.5分，执行异议之诉、与公司有关的纠纷是5.5分，一般刑事案件7.5分。对于执行案件，如果执行模式为分段式执行，可将不同流程段的执结案件赋予不同分值，比如，速执阶段执行完毕的案件计5分，其他阶段执行完毕的案件计10分。法院也可以对个案“出价”，比如某法官调离后，其承办的某个案件无法继续审理，可将该案件设定初始权重值后由法官自由选择。设定的初始值需要被供给侧的法官评价，后续会有一个纠偏和平衡的过程。

（三）步骤三：基于“供需平衡”的权重值调整

法官基于需求侧因素对法院设定的初始权重值做出回应，法院基于法官的回应对权重值做出调整，回应和调整可能交替出现多次，法院和法官在供需关系作用下最终会对案件权重达成合意。案件的最终权重值设定为多少分，不是院领导决定，也不是考核部门决定，而是在法院、法官共同参与下确定。比如，在法官选择专业前，我们把一起普通民事案件的初始权重值设定为2分，如果只有少数几名法官选普通民事专业，供给相对于需求是不足的，说明权重分值低了，需要根据实际情况继续上调。适当上调后再让法官重新进行选择，直到选择这一专业的法官和案件量实现了均衡，说明案件权重基本合理。

供需平衡受多种因素影响，当团队数量、专业类型发生变化，案件权重也会随之变化。例如，法院内部的速裁团队从2个增加至3个，每年多分流1000起简易案件，也就意味着约1000起案件从普通民事案件变为速裁案件，权重值从之前的较高分值3.5分下调至1分，使全部案件的总分值大幅度缩水，更多简易案件被过滤，剩余案件的复杂程度整体提升，所以需要将普通民事案件的权重值适当上调，比如浮动调整至4.5分。

（四）步骤四：基于“理性人”的权重值应用

在供需理论中，供需双方均是理性的，“理性人”会尽最大努力去实现目标，而且这种努力系统而有目的。①参见[美]格里高利·昆曼：《经济学原理》，梁小民、梁砾译，北京大学出版社2015年版，第6页。同样，作为供给侧的法官也是理性的，让法官在供需关系中尽最大努力去实现目标，需要构建具有激励作用的权重值应用方法。

实行开放式积分评价。最高法院在《综合配套改革意见》中提出，考核要真正拉开档次、体现差别。可将案件权重与积分制结合，案件权重即是审判团队得分，评价结果直接以得分多少排名，不再划分优秀、良好、称职等固定档次，拉开考核差距。例如，审结1起普通民事案件得3.5分计算，一个月审结10起案件的团队和审结40起案件的团队，最后得分相差105分。根据审判质量、效率、效果指标的排名情况，给予一定比例的上浮和下调。

评价结果与奖励挂钩。最高法院在《综合配套改革意见》中提出，考核结果记入审判业绩档案，作为对法官奖惩、晋升、调整职务职级和工资、离岗培训、免职、降职、辞退的重要依据。可以将评价结果与干警职级、绩效工资、考勤管理、荣誉表彰、培训学习、经费保障六项激励措施挂钩。比如，与干警职级挂钩，体现在法官助理入额业绩分直接适用日常业绩考核得分、业绩考核排名靠前的干警优先晋级晋职；与绩效工资挂钩，按照个人所得分值计算出奖励性绩效工资数额；与考勤管理挂钩，体现在每月前30%的团队免考勤，中间50%的团队每日2次考勤，最后20%的团队每日4次考勤；与荣誉表彰挂钩，体现分值高的优先推荐申报；与培训学习挂钩，体现在优先安排业绩考核排名靠前的团队、部门、干警外出考察学习，参加专题业务培训；与经费保障挂钩，体现在靠前的团队获得更多的行政资源和办案经费保障。有了绩效考核，不同岗位干警的业绩就可以进行横向比较，不同人员薪酬的调整也可依据绩效考核结果来进行，这样不仅有利于从薪酬制度上将薪酬向业绩优秀者倾斜，而且有利于强化结果导向的引导作用。①参见杨维松：《破与立：法官绩效精准评价体系重构——以H法院“沭法币”精准称重工作量为中心》，载《山东法官培训学院学报》2019年第2期。

四、建立与测算相配套的供给侧环境

供需理论适用于充分竞争的环境，为法官提供自由、公平、平等的供给侧环境，是以供需理论测算案件权重的前提和保障，从法官工作特点分析，需要从人力资源、“生产资料”“生产关系”三个方面建立与测算机制配套的供给侧环境。

（一）自由维度：设置与测算机制配套的人力资源

通过法官专业自选、团队人员互选，让人力资源在自由的环境中充分流动，流动到最适合的岗位、最适合的团队，保障供给侧法官在专业选择和团队组建上能够公平竞争。

专业选择方面实行法官专业自选。法官根据自己的知识结构、专业特长自主选择审判专业。例如，每名员额法官可以选择两个大专业、每个大专业下限选两个小专业。大专业包括刑事、民事、商事、速裁、行政、破产和执行七个，刑事专业以一级案由确定小专业，民商事专业以二级案由确定小专业。执行专业设置上，可以根据执行权力性质和执行案件特点，将执行工作划分若干有机衔接的流程段，依据不同流程段分别设置速执、流程、精执、监执、终本维护五个流程段。法官还可以根据办案情况、考核导向等随时调整专业选择，以法官的专业选择实现审判专业化。

团队组建方面实行团队人员互选。在团队组建上，员额法官与法官助理、书记员实行双向自由互选，法院领导层不宜搞“拉郎配”。团队组建以后，如果认为不合适可以随时改变选择，法官可以申请法官助理、书记员“待岗”，法官助理、书记员也可以申请退出所在团队，重新选择。最终形成强强联合、优胜劣汰的局面。

（二）公平维度：设置与测算机制配套的“生产资料”

通过行政资源的动态引导、案件的智能化分配，让生产资料流动到最需要的团队，让人力资源和生产资料实现最佳配置，保障供给侧法官在生产资料方面公平竞争。

行政资源方面实行资源动态引导。在法官选择专业，干警选择岗位时，如果出现配比失衡的情形，通过行政资源和管理要素的调整进行合理引导，避免使用行政命令的方式直接进行调整或干预。如选择刑事专业的法官太多，而选择执行专业的法官太少，则要下调刑事案件权重，上调执行案件权重；针对干警不愿意到基层法庭工作的问题，对基层法庭团队每月上浮案件权重，还可以对评先树优名额、年终考核优秀比例等予以适当倾斜，以此引导法官专业选择和干警岗位选择，均衡配置审判资源。

案件分配方面实行智能化随机分案。案件是法院最大的“资源”，也是办案团队竞争的基本“生产资料”，所以，如何分案很重要。科学的分案制度，要有利于审判流程的顺畅运行，提高审判效率，要体现审判的专业化，让擅长类案的法官审理专业案件。①参见张星磊：《基层法院改革的“临沭模式”探评》，法律出版社2021年版，第29页。以分案制度改革为突破口，均衡分配案件这一最重要的审判资源，着力解决由谁来匹配法官的专业、由谁来均衡法官的工作量以及如何均衡等问题。②参见张星磊：《论法院分案模式的困境、反思与进路——以智能化分案模式为中心》，载《山东法官培训学院学报》2020年版第2期。依托智能分案系统实现公平分案，例如，为各类审判团队确定一段时期内的最大库存数，按照“专业优先、结出递补”的原则分案，当审判团队未结案件数低于最大库存数时，由系统根据设定程序自动分配案件。智能化随机分案制度，打破了由业务庭带来的分案割据，尊重了法官的专业选择、办案意愿和效率差异，实现了案件在全院所有团队之间的合理流动。

（三）平等维度：设置与测算机制配套的“生产关系”

通过团队主导审判流程、分管制改为统筹制、集约化设置派出法庭，构建扁平化、平行化的生产关系，让供给侧法官拥有平等的竞争主体资格。

审判流程方面，由团队主导审判流程。审判流程不再进行“条块分割”式的拆解，而是由以员额法官为核心的审判团队主导，案件于立案后当日分配至审判团队，由承办团队自主确定案件送达方式，根据案件难易程度和送达情况合理确定答辩期，自主排期开庭，由此也可以避免立案庭统一送达、统一排期带来的流程僵化、审理周期长等问题。

根据实际情况对派出法庭实行集约化管理。员额制改革前，有的派出法庭存在法官数量少的现象，甚至出现一人庭、二人庭的现象，员额制改革后，法官数量相较于以往变少，加剧了这一现象，难以满足办案需要，而且，派出法庭的员额法官通常仅办理辖区内案件，因辖区情况不同，案件数量、案件类型构成存在差异，法官难以通过专业选择办理擅长的案件，通过计算案件权重的方式对不同派出法庭的法官进行考核，也显失公平。随着经济社会的发展，交通较过去更加便利，这为辖区大小合适的法院提供了集约化管理派出法庭的条件。将派出法庭适度合并，实行法庭集约化管理，可以打破案件分配的壁垒，不同辖区的案件可以流动到最适合的法官手里，让案件分配更加均衡，提升司法的效率，有利于解决人员不足，保障乏力、人案矛盾的问题。①参见张星磊：《基层法院改革的“临沭模式”探评》，法律出版社2021年版，第15页。

行政管理方面，将分管制改为统筹制。院领导不再分管固定的庭室、部门或团队，而是统筹审判业务，案件分配到哪个团队就要统筹到哪个团队。比如，一个团队选择民事审判作为第一专业、刑事审判作为第二专业，该团队在审理民事案件时由统筹民事审判的院领导管理，在审理刑事案件时则由统筹刑事审判的院领导管理。院领导除程序性事项审批外，不再通过行政审批方式对案件质量把关，被动接受法官的办案咨询，通过“四类案件”监督、召开专业法官会议等形式促进类案裁判尺度统一。

结 语

案件复杂程度和供需理论中的商品价格相似，难以通过直接量化的手段测算。借助供需理论模型，可以让案件权重发挥引导功能，让法院、法官共同对案件权重作出合理评估。供需平衡下的案件权重是供需双方自由选择的结果，这种选择基于供需双方的多重考虑，最大限度囊括了影响案件复杂程度的各种因素，解决了传统测算模式的测算不准、公信力不强的问题。供需平衡有助于促进供给侧的结构优化，使法官的供给结构与法院的需求结构紧密契合，引导“生产要素”实现最优配置，进而提升法院司法的质量和效率，最终使“案多人少”转变为“人案均衡”。