關于深化科技評價機制改革進一步做好科技創新分類評價工作的通知

各有關單位：

為貫徹落實中央《關于深化項目評審、人才評價、機構評估改革的意見》《國務院辦公廳關于完善科技成果評價機制的指導意見》以及本市《關于新時代深化科技體制改革加快推進全國科技創新中心建設的若干政策措施》等文件精神，我委圍繞科技評價機制改革主題，結合國內外有關經驗做法，組織高校、科研院所、科技型企業及新型研發機構等科技創新主體開展廣泛調研座談，整理形成了在項目評審、人才評價、機構評估、科技成果評價以及科研誠信、科技倫理方面的典型做法案例。

現予以印發，作為“破四唯”“立新標”，更好推進科技評價改革有關工作參考使用。

特此通知。

聯系人：李鴻立、李曉磊；聯系電話：010-55577797、010-55577893

北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會

2022年6月10日          

一、創新科研項目評審制度

1.以“選人”替代傳統的“競爭立項”

青年科研人員由于職稱低、論文積累少、課題主持經驗不足，在項目競爭中往往處于劣勢，獲得科研項目支持的機會較少。注重青年科研人才的發展潛力，通過“選人”定“項目”，替代傳統的立項評審，為青年科技人才快速成長提供平臺。

案例：北京某醫院為解決本領域青年研究人才申請項目時遇到的課題主持經驗不足、支持項目少等問題，啟動了青年人才培養計劃，通過勝任力、特質、科研活躍度等指標對高潛人才進行甄選，運用以需求為導向的培訓方式，建立適合青年人才發展的創新人才培養體系。

針對有潛力的青年后備和中青年骨干兩類人才設置培養計劃，申報人的條件包括定量和定性兩方面，定量條件包括年齡、學歷、學科發展、科研基礎；定性條件包括申報人的價值觀、職業素質、績效等。

該計劃旨在通過項目來培養人才：①以需求為導向，通過溝通提供各類培訓，包括科研項目管理、科研計劃、論文寫作、專業實驗操作等方面；②由臨床、科研雙導師組成的專業團隊指導實驗數據處理并幫助修改申請書；③設立科研專項基金支持開展科研課題研究；④每年3個月的帶薪全脫產科研實踐；⑤國外學習機會及人才晉升等優先申報。

培養計劃具體內容包括：①培養周期為三年；②三年評選一次；③每屆培養總人數不超過30人；④醫院、科室給予最大支持保障；⑤簽訂三方協議書，嚴格業績評估和獎勵。

目前已經資助兩批共40余人次，通過實施該項目，為青年科研人才創造性搭建了實踐平臺，提高了醫院臨床科研學術氛圍，培養了一批臨床科研復合型科技骨干人才，為本領域高層次人才培養提供了蓄水池。

2.開展科研項目全生命周期評價

科研項目的全生命周期包括立項、實施、驗收、成果推廣及其后續應用的全過程。開展各個環節的評價，尤其是重視追蹤評價，對于后續支持與新項目立項具有重要意義。

案例：某發達國家建立了重大研發計劃及項目的全過程評價，包括事前評審、事中評價、事后評價和追蹤評價。

事前評審是指針對研發項目的必要性、目標與路徑的合理性、預算資源的分配方案等開展的評價。事前評審的一個重要指標是研究目標，包括技術目標、產業目標和社會目標。事前評審主要對研發提案進行評價，包括研發構想、研發組織、經費使用計劃、團隊負責人及成員的研究基礎等。

事中評價是對據研發項目的推進情況和所處階段開展的評價，為項目的終止、暫停、變更等提供依據。一般以年度評價來實現，包括項目實施方的自我評價和管理層組織外部專家構成的評價委員會開展的外部評價兩個環節。年度評價重點圍繞項目的重要性、合理性、目標實現程度、制度建設與管理、產學研合作效果、預算執行等情況。

事后評價，也稱最終評價，與年度評價的評價重點相同，主要評價研發項目的目標達成情況、實用化與產業化目標的實現程度，以及對后續項目的促進作用等。

追蹤評價是指研發項目完成一段時間以后，針對項目產出的次要成果和產生的影響、之前評價的合理性等進行評價。按照項目相關管理要求，一般是在項目結束后1年、3年或5年進行追蹤評價，主要檢驗制度有效性、成果轉化、商業化情況等。追蹤評價包括事前準備調查、簡單追蹤調查、詳細追蹤調查和效果評價四個階段，事前準備調查階段要求準備項目結束后的各目標階段與時間表和項目期間的情況；簡單追蹤調查主要是對現狀的把握及了解成果的應用情況；詳細追蹤調查是詳細了解項目成果應用后的社會收益、經濟收益，以及成果轉化應用失敗的原因；效果評價是指對項目的效果、管理運營、戰略目標的設定等進行評價，并提出改善方案。

二、改進科技人才評價方式

3.以人才評價體系化改革推進“破五唯”

遵循人才成長規律，破除唯論文、唯帽子、唯職稱、唯學歷、唯獎項的不良傾向，突出品德、能力和業績評價導向，分類建立體現不同學科、不同崗位、不同層次、不同階段人才特點的評價機制，科學客觀公正評價人才，讓各類人才價值得到充分尊重和體現。

案例：北京地區某高校于2019年啟動實施了一項人才培育工程，推進人才評價遴選和培育體系建設，具體如下：

（1）人才工程設置個人和團隊兩種支持類型。個人包括講席教授（A、B類）、領軍教授（A、B類）、青年新星（A、B類）三檔六類崗位，團隊包括杰出科學家工作室、國家級創新團隊、高水平創新團隊和青年科學家創新團隊共四類。

（2）給予入選的個人和團隊提供“三全兩化”支持，即：全覆蓋、全方位、全過程和精準化、個性化發展支持。針對個人，賦予相應的學術推薦權并給予相應的職務或崗位聘任、薪酬、科研經費、研究生招生等支持政策；針對團隊，給予其在人才招聘、考核、管理等方面的自主權，以及團隊自主建設經費等一系列支持政策。

（3）系統化設計和探索，創新人才評價方式。在申報環節，取消量化申報條件，簡化審批表、業績填報信息和證明材料；在評審環節，引入校外同行評審，采取“小同行”匿名通訊評審，以高標準、嚴要求遴選評審專家；在內容上，實行代表作制度，為體現不同學科領域和不同類型研究的特色，可以論文、論著、專利、植物新品種、新獸藥、脫貧攻堅實踐案例、技術集成示范等多種形式的成果為代表作。

4.建立青年科技人才特殊晉升機制

青年人才是科技創新的中堅力量，正確培養使用青年人才，是快速提升科研競爭力的關鍵。針對優秀的青年人才，打破論資排輩、“唯資歷”等傳統用人模式，建立特殊的晉升機制，讓優秀的青年科研人才脫穎而出。

案例：某科研機構為破除“論資排輩”和“四唯”傾向，設立了針對40歲以下晉升研究員和35歲以下晉升副研究員的青年通道。符合“青年通道”條件的科研人員，可自主申報。對于暫不滿足學歷資歷條件，但在搶占科技制高點、突破關鍵核心技術等方面取得重要貢獻的優秀青年人才，可通過“不拘一格人才”方式進行申報。

（1）青年通道與常規通道評審先后開展，青年通道不占用常規通道的晉升指標。如果沒有通過青年通道評審的科研人員，仍然可以參加常規通道的評審，但需要滿足常規通道相應的任職資歷和業績條件。

（2）青年通道進行分類評價。根據申報人員的研究方向，分配到不同的專業組進行評審。在評審中，實行代表性成果評價，申報人員在匯報答辯中選取兩項以內的亮點成果進行展示，專業組重點評價申報人科研工作與所在創新團隊的匹配度、以及表現出來的科研創新能力、科研成果質量、對產業發展的實績等。同時，注意區分基礎研究、應用研究、軟科學研究的差異，基礎研究重點考察解決科學問題的原創能力、成果的科學價值和學術影響力；應用技術研究重點考察技術創新能力、取得的技術突破、對產業發展的實績等；軟科學研究要重點考察為國家相關領域發展開展戰略研究、提供政策咨詢等支撐能力和工作績效。

三、優化科研機構評估制度

5.探索“自評估+國際評估”模式開展綜合評估

隨著我國科學研究和技術創新水平的不斷提升，部分優勢領域已經接近國際前沿。針對開展基礎前沿研究的機構，探索自我評估與國際評估相結合的方式，是了解領域研究水平、促進機構國際化發展的有效途徑。

案例：北京某研發機構是北京市重點推進建設的新型研發機構之一，由北京市政府與多家科研機構聯合共建。為促進機構能力建設，快速提升發展水平，該機構實行理事會領導下的主任負責制，采用內部自評估和外部的國際評估相結合的方式，全面判斷機構研究能力和在領域內的國際地位，為未來發展指明方向。

該機構人員分為三類，包括自由探索類的科學家及研究員系列、匠人及其工程師系列和行政運行管理團隊。分別采取國際評估和以中心科學家（PI）為主的內部績效評估方式。通過內外結合的評估模式，確保機構保持國際化高水準的研究能力。

（1）外部評估：研究所和PI都是五年一個周期的評估方式，采取國際評估方式，設立了國際評估委員會，由領域內包括諾獎獲得者在內的國際頂尖科學家組成，研究領域涉及生理學、醫學、計算神經學、人工智能等。國際評估委員會評估實際是國際小同行專家的評議，從人才隊伍、平臺建設、科研水平、成果轉化、科研管理、國際化等六個方面進行評價。委員會每年召開一次咨詢交流會，為該機構提供指導意見和咨詢建議。該機構2019年引進的一位青年學者，作為獨立實驗室負責人，于2022年通過國際評估晉升為研究員。

（2）內部評估：充分體現科學家治所理念，每年由機構科學家對技術中心及工程師、行政人員的績效進行評估。旨在提高專業度，加強管理和輔助決策，提高效率。

6.內部考核注重科研任務導向的“團隊+個人”雙評價

現代科學研究和技術創新往往是多學科交叉融合，更多借助團隊的合作，科研團隊是開展科研活動的基本單元。探索“團隊+個人”的評價模式，以任務目標為牽引，賦予團隊更多的用人自主權，有利于最大化發揮團隊及每個成員的價值。

案例：北京地區某高校于2020年細化完善創新團隊培引機制，以“高舉高打、頭雁示范；協同創新、開放共享；卓越品牌、引領發展”理念為指導，面向校內外、海內外建立兩個層次團隊分類支持體系。以目標為導向，實施團隊考核與評價；五年為一個建設周期，采取“一團隊一方案精準支持”的方式，在政策、資源等方面給予長期穩定的支持和充分的自主權，充分激發團隊活力。在團隊建設及績效考核方面，有以下創新措施：

（1）團隊的基本教學科研任務由學院核定下達給團隊，團隊根據教育崗位基本要求進行任務二次分解。團隊帶頭人免除年度考核，團隊成員基本崗位職責考核結果通過依托二級單位上報學校，其他任務由團隊帶頭人根據目標自行擬定并組織考核；對于考核結果不合格的團隊成員，根據學校相關考核規定進行處理。團隊年終績效由依托單位團隊帶頭人進行分配。

（2）建設周期內，團隊每年需提交年度進展工作報告，三年進行中期考核。建設周期完成后，由團隊帶頭人向學校提交團隊建設總結報告。學校將對團隊建設成效進行評估、審計和考核，根據考核結果決定是否持續提供支持。

（3）給予團隊充分的自主權，團隊可自行確定研究系列崗位及博士后崗位招聘條件，單獨核撥招聘指標，學校審核通過后執行。建設周期內，創新中心可每2年推薦1-2名正（副）高級專業技術職務申報人，直接提交校高級專業技術職務評審委員會進行評審。

四、完善科技成果評價機制

7.推行“代表性成果”評價制度

“代表作”最初主要用于基礎研究形成的論文評價，隨著越來越多的科研機構在不同類型科技活動的人才評價、項目評審、獎勵評選等過程中使用代表作制度，“代表作”的內涵進一步拓寬，由最初的論文向專利、著作、項目報告、工程方案、教案、病歷、新產品等更多的形式拓展。評價實踐中具體采用哪種形式的代表性成果，由被評人根據實際情況確定。

案例：北京地區某高校自2019年起在教師職稱評審過程中推行“代表性成果”制度，具體操作如下：

（1）學校采用多樣性的代表性學術成果進行評價，對代表作的形式不做具體的界定，包括但不限于高水平論文、著作、新產品、新工藝、重大咨詢報告、發明專利、標準、科技獎勵等多種形式，由科研人員自己選擇成果類型。

（2）對代表性成果的評價重點是考查申請人的學術水平、創新成果和實際貢獻，突出其首創性、學術影響力及實際價值。

（3）對代表性成果的評價采取分類評價的方式，遴選領域內能夠真正評價成果的高水平小同行專家進行評價，委托第三方學術評審機構開展海內外同行專家評議，加大外送樣本的數量，注重同行評議結果的使用；同時建立學術復議制度，保證評審質量及學術評價的公信力。

8.將科技成果轉化業績納入職稱評審指標

把科技成果轉化績效作為核心要求，納入到高等院校、科研機構、國有企業創新能力評價，進一步提升高校院所和科研人員轉化科技成果的積極性、主動性。

案例：北京地區某高校為提升科研人員科技成果轉化的積極性和主動性，將科技成果轉化業績作為科研人員破格晉升職稱的重要依據。

該校某老師積極組織團隊開展科研攻關，解決了如何在高效率、低成本且滿足產品性能指標的條件下，加工制造出不同規格和型號工業機器人用RV減速器的技術難題，打破了國外的技術壟斷，并轉讓給北京某公司，投資建廠后，實現批量生產。

多年的研發過程中，該老師把工作重點放在工程技術攻關上，而非發表學術論文，學校充分考慮該老師在科技成果轉化工作中取得的突出業績，不以論文、獎項等指標為標準，重點考察該老師通過科技成果轉化創造的產值、利潤等經濟效益和吸納就業、節約資源、保護環境等社會效益，以及為國家工業機器人產業發展帶來的重要影響，最終通過專業技術職稱評審合規程序，將該老師破格晉升為教授職稱。

繼該老師后，越來越多科研人員通過技術轉化工作取得成績、獲得職稱晉升，在該高校形成了鮮明的政策導向和良好的示范效應，有力推動了全校科技成果轉化工作。

五、加強科研誠信與科技倫理體系建設

9.以宣傳培訓引導建立良好科研誠信氛圍

良好的學術環境與誠信氛圍，是培養優秀科技人才、激發科技工作者創新活力的重要基礎，也是科研誠信建設的重要內容。切實加強宣傳與教育，特別是在入職入學、職稱晉升、參與科技計劃項目等重要節點，開展科研誠信與倫理教育，能有效增強科研人員的誠信和倫理意識。

案例：北京地區某高校十分重視開展科研誠信、科技倫理的教育和宣傳，引導科技人員自覺踐行誠信原則，堅守科技倫理底線。主要做法包括：

（1）將科研誠信與科技倫理教育貫徹到教育教學。在學生中專門開設了“科學道德和學術誠信”、“工程倫理”等課程，引導學生建構世界圖景和學術圖景進行倫理意識啟蒙，提升文化自覺和責任意識,強化可持續發展理念下的負責任創新等倫理觀念。

（2）積極舉辦誠信與科技倫理交流會。該校舉辦了應對新媒體時代的技藝與倫理問題等交流會，并在院所、研究團隊等組織中積極舉辦會議，進行科研誠信及科技倫理宣傳與討論，促使科研人員把握科技尺度，推動科技向善發展。

（3）定期組織宣傳教育與討論活動。該校十分重視對新生及所有科技人員學術道德、科研誠信與科技倫理教育。生命科學、人工智能等醫工交叉學科的課題組會不定期舉辦前沿交叉學科倫理審查與管理相關講座與討論，培養和增強誠信與倫理意識，從根源上防止科技人員失信行為與違反科技倫理行為的產生。

10.強化規范和技術并重的科技倫理治理

加強對科技創新中倫理問題的前瞻研究，積極推動、參與國際科技倫理治理，重大議題研討與規則制定。人工智能涉及的數據安全、穩健性、算法公平等技術方面的問題，需要客觀評估和審慎對待不確定性，力求避免潛在的倫理風險。

案例：北京某科技公司作為人工智能領域的代表性企業，以“發展負責任的人工智能”為理念，高度重視并積極參與人工智能科技倫理治理工作。

（1）制定人工智能治理準則。該公司于2019年將企業的人工智能治理上升到企業發展戰略層面，在業界率先公布基于企業自身管理標準的《人工智能應用準則》。從正當性、人的監督、技術可靠性和安全性、公平和多樣性、問責和及時修正、數據安全與隱私保護六個維度，對人工智能正向有序發展作出明確規范，同時給出相應干預措施或指導意見，確保人工智能能夠在可控范圍內持續發展。基于《人工智能應用準則》，確定了內部業務執行過程中的《人工智能道德行為規范》，并努力將規范落實到公司運營、產研、客戶生態各個環節，應對人工智能應用面臨的倫理道德問題。

（2）制定數據與個人信息保護制度。該公司十分重視數據安全與個人信息保護，不斷通過技術創新與管理機制，強化用戶的個人信息安全。2018年以來，公司內部已制定并發布了數據治理與合規制度、流程規范，如《數據分類分級管理規范》、《員工信息安全守則》和《信息安全事件管理辦法》等。2020年6月，該公司取得了ISO/IEC 27701隱私信息管理體系相關認證，是國內率先通過ISO/IEC 27701的人工智能企業。

（3）設立人工智能道德委員會。為落實公司《人工智能應用準則》及《人工智能道德行為規范》，該公司成立了人工智能道德委員會，搭建了以人工智能治理研究院為核心的組織架構。人工智能道德委員會作為直接隸屬于董事會的組織，主要聚焦于研討、制定公司相關倫理道德治理的規章與管理機制，并對公司業務中涉及的重大倫理問題進行決議。人工智能治理研究院，希望以“長期主義的態度，理性的關注，深度的研究，建設性的討論和堅持不懈的行動”把人工智能治理工作做得更扎實。

（4）積極采用技術手段解決數據泄露問題。該公司率先研發了前端圖像脫敏方案，從數據源頭消除個人信息泄露風險，為保障行業可持續發展提供了技術思路。

11.重視弱勢群體醫學研究倫理審查

弱勢群體如兒童、老年人、殘疾人等需要社會確立完善制度保護其權益。如兒童屬于臨床醫學研究中的“弱勢人群受試者”，其臨床研究常會暴露在諸多不確定風險中，且成人相對成熟的倫理審查規范不適宜兒童臨床研究，因此建立和完善針對兒科人群臨床研究規范化、標準化的倫理審查指南、提升倫理審查效率十分必要。

案例：北京某醫院參考國內外倫理審查指導原則、規范、管理等文件，結合專家咨詢意見，從倫理委員會、研究者及其團隊資質、試驗方案、受試者受益、受試者風險、受試者招募、知情同意、知情同意過程、免除知情同意、隱私與保密十個維度出發，擬定了《涉及兒童的臨床研究倫理審查指南》（以下簡稱《指南》）。《指南》適用于涉及18周歲以下人群的研究活動，包括藥物臨床試驗、器械臨床試驗以及研究者發起的研究等。《指南》規定，開展臨床研究的機構應當具備相應資質與條件，研究項目已按要求完成藥物、器械臨床試驗或臨床研究項目備案，并在備案項目范圍內開展研究。《指南》中規定了一些針對兒童群體的臨床研究倫理審查要點。主要包括：研究機構倫理委員會的組織構架、制度、標準操作規程和相關資質；研究者及其團隊的資質與工作經驗；試驗性研究基礎；風險與受益評估中關注兒童生長發育與心理健康；注意受試兒童的隱私保護；尊重兒童本人的意愿等。