四川省《西部地区创新高地建设科技人才分类管理规范》DB51/T 3388-2026

本规范以科技人才所从事的科技活动类型为分类基准，建立以创新能力、质量、实效、贡献为导向的识别指标体系，规范识别流程，适用于四川省行政区域内发现、培养、引进、使用、选拔、表彰、激励各类科技人才的管理活动。从事不同科技活动类型的人才不作横向简单比较。

十类科技活动，四组差异化管理导向

本规范将科技活动划分为基础研究、应用研究、技术（产品）开发、工程设计、公益性研究、技术转移、科技创业、科学普及、科技服务、科技管理共10类。基础研究、应用研究、公益性研究突出原创导向和学术贡献；技术（产品）开发、工程设计突出技术突破、工程实现和应用价值；技术转移、科技创业突出市场价值和转化效益；科学普及、科技服务、科技管理突出社会效益与服务对象认可度。各类人才识别基础指标按附录B执行。

基础指标与特色指标并行

基础指标设创新能力、创新质量、创新实效、创新贡献4项一级指标，下分学习和研究能力、实验（试验）技术能力、创新创业能力、团队组织和协作能力、科技管理能力、科技活动质量、科技活动产出质量、科技活动产出应用情况、科技活动产出得到认可情况、产生的价值、科学共同体的参与度、获得奖励等二级指标。针对国防军工、医疗卫生、现代农业、高等教育等重点行业，欠发达地区等特殊区域，中央在川科研单位等重点单位设置特色指标：国防军工可用技术报告、设计文件替代论文专利标准；医疗卫生纳入诊疗指南、临床案例；现代农业注重种质资源、新品种与粮食安全支撑；高等教育计入教育教学、教材等要素；欠发达地区可设调整系数、降档对齐、服务年限加分；中央在川科研单位注重成果在川落地转化与地方人才引育。

五种识别方法与五阶段流程

识别流程包括启动、准备、实施、结果形成、档案管理5个阶段，按GB/T 44143执行。识别方法分为同行评议、标志性成果识别、市场反馈、用户评议、大数据技术分析5种，分别对应不同科技活动类型。同行评议专家组不少于7人且为单数，与被识别人员无利益冲突并恪守回避原则。大数据技术分析须符合《数据安全法》《个人信息保护法》《网络数据安全管理条例》等要求，落实数据分类分级保护、访问权限控制、数据脱敏。结果可采用定量计分、等级评定、积分画像等方式汇总；同时从事几种科技活动的人才，按活动占比或权重形成综合结果。识别结果作为人才引进、培养、使用、选拔、表彰、激励的参考依据，并建立动态调整机制。