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全国法院系统第二十八届学术讨论会三等奖之二
作者:柯抗抗  发布时间:2020-12-31 18:00:20 打印 字号: | |


司法精英与“计件工人”——

       法官工作量的统计学模型测算

 

                              柯抗抗



论文提要:

法官工作量这一问题直接关系到法官员额的测算、法官绩效评价和激励制度的完善,司法改革以来,很多学者都对法官工作量这一问题进行过研究,因为但是目前的研究仅仅出于定性分析阶段,除了列举法官的工作包括哪些具体内容之外,并没有给出可以用来统计和测算法官工作量的方法。在司法实践当中还存在着将办案量等同于法官工作量的做法,但在法官的日常工作中除了完成审判工作之外,还有承担相当的非审判工作,即使是单纯统计法官的审判工作量,也不能简单的以办案量作为其工作量,因为不同案件类型,不同审理程序的案件其所耗费的法官工作量均有所差异。为了较为准确的计算法官工作量,本文以统计学当中建立测算模型、计算加权值的测算方式为研究方法,结合发放调查问卷、查阅档案、随机抽样等实证分析的方法,试图构建法官工作量的测算模型。

在提出法官工作量的测算模型的基础上,本文还将该模型应用于实际问题当中。法官工作量的测算模型可以直接应用于测算法官员额、法官及审判团队工作的工作效率等实际问题,本文通过随机抽样调查的方法,进行数据提取和测算,将测算模型直接应用于实际问题,希望能够通过构建并应用法官工作量的测算模型,为建立和完善法官员额制度、法官绩效考核及激励评价制度提供一个更为新颖的分析工具。    

全文约10000字。

 


主要创新点

第一,采用统计学的研究方法,建立测算法官工作量的统计模型。对法官工作量的研究并不鲜见,但目前大多数的研究集中在定性分析的角度,较少采用定量分析的研究方法。本文结合统计学和经济学的数量建模的研究方法,构建出定量测算法官工作量的统计学模型,并以随机抽样调查和加权运算的方式进行数据计算,以此从更为具体和量化的角度测算法官工作量。

第二,将法官工作量的测算模型应用于法官员额测算和法官工作效率的比较。法官工作量的测算模型既是本文的研究成果,同时也是一种研究方法,以此为基础可以对法官员额数、法官工作效率等进行进一步更为准确的测算,为法官员额制度的完善和法官考核激励机制的建立提供全新的研究视角。

 

                              引言

随着司法改革在各地的推进,越来越多的地区已经完成了法官员额制度改革。众所周知,司法改革的目的是提升法官的尊荣感,打造一支精英化的法官职业队伍。但在司法改革后出现了这样一种现象,就是片面强调法官办案的数量,并以此作为评价员额法官的标准。甚至在一些地区,出现了要求员额法官签署承诺书,承诺每年需要审结案件达到一定数量,否则将退出法官员额的情况,如果没有达到承诺数量,则计件扣除工资。诚然,司法改革后应该对员额法官的办案任务有所要求,这样才能实现让审判精英回归一线的改革目标,但是法官不是简单的“司法搬运工”,不是单纯以案件数量多少评优劣的“司法计件工人”,单纯的将办理案件数量等同于法官的工作量是不严谨也不科学的。为了能够更为准确的测算法官工作量,让法官成为真正的司法精英,而不是“司法计件工人”,同时也为科学设置法官员额和完善法官评价激励制度奠定基础,本文将以统计学中数量建模、加权运算的方法为研究手段,结合法社会学当中随机抽样调查方法,试图建立起法官工作量测算的数量模型。

一、建模思路及难点

(一)建模思路

1.确保统计模型的真实性。真实性是对建立统计模型的一项基本要求,试想,如果构建出的统计模型与统计对象的实际情况完全相反,那么这样的统计模型不仅对解决实际问题完全无益,甚至会影响对统计对象的正确判断。因此,为了确保所建立的法官工作量测算模型的真实性,我们需深入法官的日常工作,做到如实反映法官工作的实际情况。

2.力求统计模型的简单化。统计模型中所包含的变量越少,模型就相对简单,那么利用统计模型进行测算的准确性和有效性就越高。但是,能够影响法官工作量的因素很多,也就是说与我们所要建立的法官工作量的测算模型相关的变量很多。因此,我们需要在建模过程中寻求到能够简化表达各个变量,降低模型复杂的方法。([1])

3.建模的基本思路。确保测算模型的真实性和简单性,要求我们在建模过程中需要深入到法官的日常工作当中去,分析法官日常工作特点,并从寻求建模的基本思路。

概括起来,法官的日常工作主要包括如下几个特点:首先,法官日常工作种类的多样化。法官日常工作并不单纯的仅包括审判工作,同时还包括非审判工作。审判工作当中还包括程序性的辅助性工作和实体性工作。不同类别的法官工作具有各自的特点和数据分布特征,因此针对不同类别的法官工作需要采用相适应的统计和测算方法。其次,案件类型对法官工作量发挥基础性影响。一般来说,案件类型直接关系到法官工作量的多少,某些类型案件,法官无需经过实地考察、评估鉴定以及多次开庭等程序,而且法律文书的撰写难度也较低,例如:审理行政非诉案件的工作量一般远少于审理机动车交通事故责任纠纷类案件的工作量。因此,一些法院在统计法官工作量和制定法官考核标准的时候,会对一些工作量明显较少的案件进行折算。最后,工作频数与法官工作量呈正相关关系。所谓的工作频数,指的是某项工作出现在法官日常工作中出现的次数,无论是审判工作还是非审判工作,该项工作出现的次数越多,就说明法官在这项工作上花费的工作量越大。

基于以上的分析,本文在建立法官工作量的数量模型的过程中将案件类型、工作任务、工作次数以及工作复杂性作为核算法官工作量的因变量。具体来说,将案件类型设为T,将工作任务设为A,将工作频数设为F,将工作复杂程度设为C,那么法官工作量的数量模型可以初步的表示为:

f(W)=(T,A,F,C)

其中,案件类型(T)是该模型的基础变量,只有以案件类型为基础才能对进行审判工作量的测算和比较,而工作任务(A)、工作频数(F)以及案件复杂程度(C)为该模型的内生变量,对模型的测算结果有直接的影响。

(二)建模难点

在建立法官工作量测算的模型过程中,存在着以下几个方面的难点:

1.案件复杂程度难以量化。在法官的实际工作当中,不同难易程度的案件对法官工作量的多少有非常直接的影响,对于那些复杂案件,法官可能需要多次实地调查、调查取证或者评估鉴定,而那些较为容易的案件,法官通过调解就可以结案,与复杂案件相比所耗费的工作量要少的多。以上不难看出,案件复杂程度可以用耗费时间来表示,但即使是同一类型的案件在耗费时间上也存在差异,比如同样是离婚案件,有的可能用10分钟就送达成功,而用的可能需要三个月的公告送达时间,如果简单的用单个案件的办理时间来表示案件复杂程度,则将偏离实际情况。

2.数据提取和计算量较大。在构建出法官工作量的测算模型之后,本文将应用这一模型进行实际测算,这其中涉及到大量的数据提取和计算工作。为此,一方面本文采用发放调查问卷、查阅档案等方式更为准确和科学的提取数据,另一方面,本文将采用一些测算技巧来减少数据运算量。例如法官工作量包括审判工作量和非审判工作量,如果对这两类工作均进行工作量的计算,那么数据提取量和计算量之大可想而知。为了简化工作,本文首先测算出样本法院的审判工作和非审判工作之间的比例,之后仅就审判工作量进行计算,最后根据比例推算出非审判工作量,以此达到简化计算量的目的。([2])

3.所选调查样本的代表性。本文在构建出测算模型之后,将利用抽查调查所提取的数据对测算模型进行实际应用,那么如何确保调查样本的代表性,这就成为另外一个难点问题。本文在选取样本的过程中,首先选取了基层法院作为样本选择的范围,因为根据最高人民法院网站上的数据显示,全国的3117各基层人民法院承担了近80%的审判工作,而在全国法官人数当中,基层法院法官人数也占近77%的比例,可见无论是从审判工作所占比重来说,还是从法官人数所占比重来说,与中级法院和高级法院相比,基层法院均占优势,因此本文选取基层法院为研究样本,这样能够获取更为丰富的样本数据。 在基层法院中,本文选取了G省Z市A基层法院作为研究样本,之所以选择A基层法院作为研究样本,是因为首先该法院涉及到的案件类型较为全面,其次该法院的法官无论是在年龄分布,还是在学历分布方面,均较为平均,不存在样本数据过于集中的情况,能够为抽样调查提供较好的条件。样本法院法官基本情况分布图如下:

 

样本法院法官基本情况分布表

性别

学历

从事审判工作年限

本科及以下

硕士及以上

5年以下

5年以上

19

11

16

14

12

18

 

二、法官工作量模型的要素分析

法官工作量模型的变量包括一个基础变量和三个内在变量,接下来,本文将对这四个构成要素进行逐一分析。

(一)案件类型

诚如前文所述,案件类型作为测算工作量的基础变量,不仅是对比不同类型案件之间工作量区别的基础,同时也是初步估算法官工作量的基础,例如当破产案件与离婚案件相比较之时,从案件类型我们就可以初步估计到办理破产案件的工作量要大于办理离婚案件的工作量。虽然这只是初步的估算,但作为基础变量,案件类型是我们构建法官工作量模型的重要一个要素。

(二)工作任务

在分析工作任务这一变量的过程中,本文将工作任务区分为审判工作和非审判工作两类,以此全面测算法官的工作任务量。

1.审判工作

从案件审理流程上来看无论是刑事案件还是民事案件,完整的审理流程包括:立案阶段、庭前准备阶段、审理阶段、判后阶段、执行阶段和信访阶段。为了准确统计各个办理阶段的审判工作,本文将从各个阶段的审判工作所耗费的时间着手,通过调查取样、观看庭审录像,对审判工作的阶段任务量进行精细化统计和计算。

2.非审判工作

在法官的日常工作中,除了审判工作,法官还肩负大量的非审判工作,其中包括与审判工作关系较为紧密的任务,例如学习培训、论文撰写等,另一部分是与审判工作关系不紧密的任务,例如社会普法、扶贫帮扶等活动。

(二)工作频数

工作频数指的是某项工作出现的次数,在法官的日常工作中,某项工作出现的次数越多,则该项工作的频数越高,相应的也就说明该法官需要更多的进行这项工作,承担了更多的工作量。可见,工作频数对法官的工作量大小有直接影响。本文将从审判工作和非审判工作两个角度去分析工作频数。

1.审判工作频数的计算

假设在某类案件中审判工作A分别出现(t1,t2,t3,...tn-1,tn)次,那么审判工作W的工作频数公式为:

Fn(A)=t1+t2+t3+...+tn-1+tn

例如,在某一交通事故案件当中,因当事人提出伤残等级鉴定,该案需要待鉴定结果做出后重新开庭,庭审这一审判工作就在这类案件的办理过程中多次出现,而将其出现的次数相加就得出庭审工作的频数。

2.非审判工作频数的计算

与审判工作频数的计算不同,非审判工作当中包括材料撰写、社区服务以及扶贫帮扶等随机出现的工作任务,对于这一类型的工作任务如果采用简答叠加的方法计算,将无法科学统计其频数,因此本文在计算非审判工作频数的过程中采用计算频率的方法。

假设某一非审判工作为U,在统计周期x内出现了y次,那么非审判工作U出现频率的计算方法为:

Fx(U)=y/x

与审判工作频数相类似,当某一非审判工作的频数越大,也就意味着法官更多的完成该工作,在该工作上耗费的时间和工作量越大。

(四)工作复杂性

关于工作复杂性的测算方式,笔者已经在前文中阐明,将通过计算某一工作所耗费的时间的方式进行测算,在测算过程中同样需要区分审判工作和非审判工作。

1.审判工作的复杂性测算

首先,我们将法官的工作时间设为T,将审判工作时间设为t1,将非审判工作时间设为t2,显然t2=T-t1

接着,我们不妨假设在某类案件中存在若干个审判工作,提取出其中某一单一审判工作的纵耗时(称为Ta),此后提取出该审判工作出现的频数(称为P),从而计算出该项审判工作的平均用时(称为AT),以公式表示如下:

f(AT)=Ta/P

以上通过三次数据提取,我们可以将审判工作的复杂性用平均用时的方式表示出来。

2.非审判工作的复杂性计算

对于非审判工作的复杂性,我们可以同样假设法官需要办理n项非审判工作,设为(x1,x2,x3…xn-1,xn),并统计出某一项非审判工作的总耗时(称为Tb),再计算出该项非审判工作出现的频数(称为M),从而计算出该项非审判工作的平均用时(称为BT),以公式表示如下:

f(BT)=Tb/M

 

三、法官工作量模型的建模过程

(一)各个变量对模型构成的作用

已知法官工作量的模型当中包括四个变量:案件类型、工作任务、工作频数和工作复杂性,这四个变量对构成模型发挥着不同的作用。

1.案件类型——数据测算对比的框架。作为基础变量,案件类型是我们进行法官工作量计算和比较的框架基础。这里所指的案件类型与法院内部的审判业务部门划分基本一致,目前法院内部大多以庭室为单位区分了不同的审判业务部门,一般包括刑事案件审判庭、民事案件审判庭和商事案件审判庭。不同类型案件的审判工作具有不同的特点,例如:刑事案件审理中很少出现诉讼保全这一审判工作,而民商事案件审理中则很少出现强制措施这一审判工作。因此案件类型直接影响着工作任务、工作频数和工作复杂性这三个变量。本文以这种案件类型划分作为基础变量,在进行数据提取计算和比较的过程中,均在同一业务部门范围内进行,以此确保数据计算和比较的准确性。

2.工作任务——数据提取的线索。在对工作任务这一变量进行分析的过程中,笔者对工作任务进行内部区分,包括审判工作任务和非审判工作任务。这种分析思路贯彻于工作频数和工作复杂性的分析当中,无论是计算工作频数还是工作复杂性,均需要在对工作任务进行区分的基础上进行,因为不同类型的工作任务具有不同的特点,这些不同的特点决定了在工作频数和工作复杂性的计算上应该采用不同的方法。此外,在进行数据提取的过程中,需要对工作任务进行阶段划分,并以此作为数据提取的节点。

3.工作频数和工作复杂性——模型构成及运算的要素。如前文所述,笔者将从工作用时的角度统计工作复杂性。不难发现当我们用工作平均用时来表示工作复杂性,就可能面临这样一个问题,每个单一工作出现的频数是不均衡的,相应的在工作总量当中每个单一工作所占的比重也不同,如果仅依据平均用时来统计工作复杂性就忽略了比重在统计测算中的影响。以审判工作为例,我们假设在10件机动车交通事故责任纠纷案件当中有3件进行了伤残鉴定,合计用时20天,如果采用平均数的计算方式,那么我们将会得出每一件机动车交通事故责任纠纷案件在伤残鉴定这一工作上耗时2天的结论。但实际上有7件案件根本没有进行这一工作。可见某一审判工作的次数分布并不均衡,并且次数在统计过程中发挥着权衡轻重的作用,在这种情况下需要进行权值计算。我们应该采用加权计算的方法,计算出各项工作用时的加权值,从而累加出法官工作量加权值。运用加权计算方法,首先要确定权数。所谓的权数指的就是在统计过程中,对各个变量具有权衡轻重作用的数值,在本文的统计当中,用工作用时表示工作复杂性这一变量,那么对工作用时具有权衡轻重作用的数值就是该项工作的工作频数。

综上,通过对变量的分析和转换,实际上我们建构法官工作量测算模型的思路已经非常清晰,案件类型作为基础变量,提供数据测算和对比的框架,工作任务作为因变量,提供提取数据的思路和线索,工作频数与工作复杂性作为因变量,用于变量之间的运算最终得出法官工作量的测算结果。通过将工作复杂性转化为工作用时,本文最终构建的法官工作量模型的测算结果是对工作频数和工作用时的加权计算得出的法官工作用时加权值。建模思路详见下图:

 

 

 

 

 

法官工作量统计模型构建思路图

(二)计算单一审判工作权值

我们首先将测算对象假设为某一类型案件当中的某一审判工作a,并统计出该审判工作的总用时,即Ta,同时统计出该审判工作出现的频数P,N件该类型案件中所有审判工作的总频数为Z,从而测算出该单一审判工作的权数,即工作频数,设为AF:

f(AF)=P/Z

AF即为对审判工作a的工作用时进行加权计算的的权数,设审判工作a的加权值为TV,则其计算函数如下:

f(TV)= Ta×AF

以上我们通过计算审判工作a的权数AF,进而得出该某一类型案件审判工作加权值的计算公式。

(二)计算某一类型案件审判工作权值

某一案件是由若干个单一的审判工作组成的,每一个单一审判工作权值相加即称为案件权值,设案件权值为CV,某类型案件当中共N项审判工作,其计算函数如下:

Fn(CV)=(Ta1×AF1+Ta2×AF2+......+Tan×AFn)

上述函数模型可以简化为:

(三)计算法官非审判工作权值进而加总法官工作量

计算出法官类型案件的审判工作加权值后通过比例运算计算出法官的非审判工作加权值,两项加总得出法官的工作总量。设法官的工作总量为W,审判工作量与非审判工作量在法官工作总量当中所占比例为a:b,法官审判工作权值为CV,法官的非审判工作权值为CY,二者之间的,则:

 

四、法官工作量模型的实际应用

在构建出法官工作量的测算模型后,为了验证该模型的准确性和可行性,接下来我们将与实际数据相集合,对测算模型进行实际应用。在司法实践当中,与法官工作量模型联系最为紧密的问题就是对法官员额的测算和法官工作效率的测算,本文将从这两个角度出发,对法官工作量测算模型进行实际的应用。

(一)模型数据的收集方法

为确保收集数据的准确性和客观性,本文在对模型数据进行收集的过程中采用了以下几种数据收集方法:

1.档案调查法。为准确统计审判工作各节点的用时,笔者在数据收集的过程中采用了档案调查方法,通过翻阅档案,计算节点时间的方式,统计出法官在各阶段完成各个审判工作的用时。虽然这一方法能够较为直观准确的采集数据,但也存在一个弊端,一些审判工作的用时无法在档案当中的体现,例如庭前调解、庭审时长等都是无法从档案当中提取数据的。

2.调查表法。为了弥补档案调查法的缺陷,同时也为了更直接的获取数据,笔者制作并发放了调查表,在调查表的制作过程中笔者坚持简化填写内容,准确搜集数据的准则,尽量制作出高效简便的调查表。具体来说,调查表中对审判工作和非审判工作进行了区分,在审判工作当中又根据法官的日常审判工作进行了细化,列举了常见的审判工作,包括送达材料、诉讼保全、接待当事人、评估鉴定等,在非审判工作当中也相应的列举了学习培训、材料撰写和参加会议等。同时,为了防止在法官的实际工作当中还存在未被列举的工作内容,调查表中还设计了其它自行填写的部分,法官填写实际工作名称和用时即可。为了减轻法官填写调查表的负担,法官只需要写明对应案件的案号,并在相应审判工作处标明用时即可。([3])

3.观看庭审录像。庭审工作是审判工作当中的重要环节,这一项工作的耗时是很难从档案材料当中统计出来,如果仅仅依靠法官填写调查表,也可能出现数据上的偏差,为此在搜集数据的过程中,笔者观看了相应案件的庭审录像,计算出庭审时间,以此作为测算的依据。

(二)模型数据的基本分析

1.调查对象的选取。在确定了数据收集方法之后,笔者采取随机抽样的方法,选取了调查对象。调查对象来自G省Z市A区基层法院,根据不同年龄层和不同的审判专业随机抽取了30名法官作为调查对象。为了确保数据提取的代表性和准确性,笔者对以上30名调查对象进行了为期20天的数据追踪,并做出了模型数据的基本分析。

2.模型数据的基本分析。在为期20天的统计周期当中,30名法官完成审判工作与非审判工作的总用时为229463分钟,其中完成审判工作的总用时为206517分钟,完成非审判工作的总用时为22946分钟,审判工作与非审判工作的比例约为9:1。其中审判工作用时的具体分布情况详见下表:

 

审判工作用时分布表(单位:分钟)

审判工作

刑庭

民一庭

民二庭

民三庭

立案庭

法庭

行政庭

任务总计

诉前保全

0

0

0

0

490

0

0

490

立案审查

0

0

0

0

1250

0

0

1250

送达文书

225

1850

1350

1270

0

0

370

5065

信息录入

570

1890

1130

820

760

310

470

5950

诉讼保全

0

1217

970

553

0

130

0

2870

先于执行

0

0

0

0

0

0

0

0

接待谈话

1030

5336

1685

1675

1145

1957

1185

14013

评估鉴定

0

1007

870

1970

0

320

0

4167

调查勘验

1060

2330

515

1530

0

920

0

6355

庭前调解

585

4728

1155

985

985

680

0

9118

庭前准备

4280

4768

1990

1215

173

1823

1190

15439

证据交换

0

270

90

140

0

123

0

623

对外协调

465

362

190

430

113

129

1300

2989

开庭审理

6750

8324

6686

8820

530

2530

1740

35380

请示汇报

475

680

328

353

259

138

261

2494

庭后调解

610

1475

337

725

126

536

0

3809

强制措施

720

0

0

0

0

0

0

720

撰写文书

18185

20478

9783

20335

880

7063

4550

81274

合议庭评议

645

760

330

560

116

397

356

3164

结案事项

428

680

360

539

160

276

339

2782

判后答疑

670

1025

731

870

576

498

109

4479

信访接待

0

0

0

0

1643

0

0

1643

突发事件

30

63

27

45

190

0

0

355

其他

1270

271

132

268

80

67

0

2088

庭室总计

37998

57514

28659

43103

9476

17897

11870

206517

 

综合以上统计图表,在审判工作当中所占比重最大的前7位审判工作分别为:撰写文书(39%)、开庭审理(17%)、庭前准备(7%)、接待谈话(7%)、庭前调解(4%)、调查勘验(3%)、信息录入(3%),其中除撰写文书和开庭审理这两项工作必须由法官主要负责外,其它比重较大的工作均可考虑由法官助理完成,可见司法改革后如果能够充分发挥法官助理的作用,将法官从大量的程序性事务当中解脱出来,那么法官的审判工作负担将会减少很多。

非审判工作的具体数据分布如下表:

通过上述比例图不难发现,在非审判工作当中占据比重较大的为政治学习(27%)、业务培训(25%)、撰写材料(21%)和院庭会议(11%)。政治学习工作的主要目的是为了保证法官的思想方向正确,业务培训则与审判工作更为紧密,能够提升法官业务水平,提升法官队伍的专业素养,撰写材料主要指的是法官要撰写调研材料、案例材料以及庭室内部的行政性材料,其中调研材料和案例材料等是对法官审判工作的总结和提升,因此也是重要的非审判工作内容。([4])

除以上三种对审判工作有积极影响的非审判工作以外,院庭会议也在非审判工作当中占据了较大比重,为了减少法官的工作负担,应尽量减少开长会、常开会的现象,多利用微信、手机短信等现代化的通讯方式进行任务传达和落实。

(三)工作量模型的具体应用——法官员额的测算

在建立起法官工作量模型之后,并完成抽样数据的提取和统计之后,笔者将把工作量模型应用于实际问题当中,以工作量模型为测算工具,对法官员额进行测算,以此验证工作量模型的可行性和准确性。从目前各个法院的时间情况来说,在法官内部一般都按照不同的审判领域划分各个庭室,以庭室为单位审理相应的类型案件,因此在对法官员额进行测算的过程中,我们可以首先从某一庭室入手,以此类推完成全院法官员额数的测算。接下来,笔者将以样本法院民事审判第一庭的数据为例进行测算:

首先,计算各项审判工作的权数,进而计算民事审判第一庭的审判工作权值,详见下表:

工作名称

审判工作用时(单位:分钟)

工作频数(权数)

工作用时加权值

(单位:分钟)

送达文书

1850

0.003

5.55

信息录入

1890

0.007

13.23

诉讼保全

1217

0.008

9.736

先于执行

0

0

0

接待谈话

5336

0.009

48.024

评估鉴定

1007

0.012

12.084

调查勘验

2330

0.02

46.6

庭前调解

4728

0.003

14.184

庭前准备

4768

0.005

23.84

证据交换

270

0.015

4.05

对外协调

362

0.013

4.706

开庭审理

8324

0.66

5493.84

请示汇报

680

0.019

12.92

庭后调解

1475

0.01

14.75

强制措施

0

0

0

撰写文书

20478

2.87

58771.86

合议庭评议

760

0.005

3.8

结案事项

680

0.005

3.4

判后答疑

1025

0.027

27.675

信访接待

0

0

0

突发事件

63

0.114

7.182

其他

271

0.001

0.271

合计



645170.3

根据对样本法院基本数据分析得出的结论,即审判工作与非审判工作之间的比例约为9:1,将数据带入本文构建的法官工作量测算模型中:

已知CV=645170.3(m),则样本法院民事审判第一庭在20天统计周期内的工作总量f(W)=(1+)×645170.3=716855.9(m)

最后扣除每位法官午休1小时的时间,每位法官每天有效的工作时间为7小时,全年工作时间为105420(m),则根据该庭的工作总量,可得出需要法官的人数为:([5])

716855.9(m)÷105420(m)≈6.8人

(四)工作量模型的具体应用——法官审判工作效率的测算

假设法官的工作效率为Y,则其测算公示可以表示为:

审判工作效率(Y)=­法官审判工作权值(CV)/案件数(n)

我们首先通过根据工作量模型,测算出样本法院民事审判第一庭两位法官的审判工作权值(CV),再分别处以两位法官的办理案件数后得出两位法官在处理单位案件的过程中所耗费的工作量,耗费工作量越少的法官,其工作效率越高。详细的模型测算步骤如下:

首先,我们从统计样本当中抽取出两位法官在20天统计周期当中各项审判工作用时以及权数,并测算出工作用时的加权值,详见下表:

法官A审判工作用时加权值计算表

工作名称

审判工作用时(单位:分钟)

工作频数(权数)

 

工作用时加权值

(单位:分钟)

送达文书

129

0.045

5.805

信息录入

139

0.017

2.363

诉讼保全

407

0.008

3.256

先于执行

0

0

0

接待谈话

520

0.081

42.12

评估鉴定

93

0.012

1.116

调查勘验

210

0.013

2.73

庭前调解

329

0.003

0.987

庭前准备

533

0.022

11.726

证据交换

83

0.015

1.245

对外协调

139

0.013

1.807

开庭审理

730

0.28

204.4

请示汇报

50

0.019

0.95

庭后调解

135

0.01

1.35

强制措施

0

0

0

撰写文书

760

0.35

266

合议庭评议

93

0.005

0.465

结案事项

85

0.005

0.425

判后答疑

135

0.027

3.645

信访接待

0

0

0

突发事件

39

0.074

2.886

其他

27

0.001

0.027

合计



553.303

法官B审判工作用时加权值计算表

工作名称

审判工作用时(单位:分钟)

工作频数(权数)

 

工作用时加权值

(单位:分钟)

送达文书

73

0.019

1.387

信息录入

62

0.017

1.054

诉讼保全

213

0.026

5.538

先于执行

0

0

0

接待谈话

392

0.031

12.152

评估鉴定

109

0.018

1.962

调查勘验

189

0.017

3.213

庭前调解

284

0.002

0.568

庭前准备

467

0.003

1.401

证据交换

43

0.001

0.043

对外协调

97

0.002

0.194

开庭审理

867

0.31

268.77

请示汇报

37

0.001

0.037

庭后调解

362

0.02

7.24

强制措施

0

0

0

撰写文书

829

0.46

381.34

合议庭评议

74

0.012

0.888

结案事项

34

0.003

0.102

判后答疑

115

0.026

2.99

信访接待

0

0

0

突发事件

26

0.031

0.806

其他

19

0.001

0.019

合计



689.704

在计算出两位法官的审判工作权数后,提取出该两位法官在统计周期内的办理案件数,法官A的办理案件数为53件,法官B的办理案件数为71件,则根据法官审判工作效率计算函数可知:

Ya=553.303(m)/53=10.44(m)

Yb=689.704(m)/71=9.85(m)

以上计算可知,法官A办理单位案件所用时间为10.44分钟,法官B办理单位案件所用时间为9.85分钟,法官B办理单位案件所用时间少于法官A办理单位案件所用时间,则法官B的审判工作效率更高。从法官B的审判工作用时加权值计算表中可以看出,法官B在程序性、辅助性工作上耗费的时间在总时间当中所占的比例较小,仅占审判工作总用时的56%,但是法官A在程序性、辅助性工作上耗费的时间比例则为63%。从样本实际情况来说,法官A与法官B暂时都未配备法官助理,但是法官B在与书记员的分工上更为明确,书记员承担了更多的辅助性和程序性工作,提高了法官B的审判工作效率。

结语

本文尝试对法官工作量这一核心概念进行统计学的建模测算,并将这一模型进行实践应用。可以说法官工作量的测算模型不仅能够应用于法官员额数测算、法官效率的测算等,同时还可以用于比较不同构成的审判团队之间的效率高低、制定法官考核指标等等。此外,随着司法改革的逐步完善,随着司法辅助人员队伍建设的逐步规范,我们还可以构建出法官助理工作量模型、书记员工作量模型等等,进而构建出审判团队工作量模型,以此从经济学、统计学的角度,以量化的方式为优化审判资源设置,提高审执工作效率提供借鉴。但是,我们也应该看到建立测算模型这一研究方法也存在不足,最突出的问题就是数据提取和测算的工作量和难度都很大,为此我们应该更为深入的进行交叉学科研究,积极利用经济学、统计学等研究方法,寻求更为简便有效的研究方法。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

附:法官工作量问卷调查表

 

表1:审判工作用时调查表

 

审判工作

刑庭

民一庭

民二庭

民三庭

立案庭

法庭

行政庭


诉前保全









立案审查









送达文书









信息录入









诉讼保全









先于执行









接待谈话









评估鉴定









调查勘验









庭前调解









庭前准备









证据交换









对外协调









开庭审理









请示汇报









庭后调解









强制措施









撰写文书









合议庭评议









结案事项









判后答疑









信访接待









突发事件









其他









 

 

表2:非审判工作用时调查表

 

非审判工作

刑庭

民一庭

民二庭

民三庭

立案庭

法庭

行政庭

政治学习








业务培训








撰写材料








普法宣传








志愿服务








院庭会议








其他








 



([1])徐哲:《应用统计学:经济与管理中的数据分析》,清华大学出版社,15-25页。

([2])徐哲:《应用统计学:经济与管理中的数据分析》,清华大学出版社,15-25页。

([3])屈向东:《以案定编与法官员额的模型测算》,载《现代法学》,2016年第3期,第160页。

([4])屈向东:《以案定编与法官员额的模型测算》,载《现代法学》,2016年第3期,第160页。

([5])屈向东:《以案定编与法官员额的模型测算》,载《现代法学》,2016年第3期,第160页。


 

 

 
责任编辑:李凌岩