摘要:党的二十届四中全会强调,统筹国家战略科技力量建设,增强体系化攻关能力,培养造就更多高水平科学家。基于生涯资本理论视角,本文手工收集了2022—2024年全国重点实验室主任数据,运用动态QCA方法进行组态分析,探究实验室主任基础属性、人力资本、社会资本以及心理资本4个维度9个特征因素与关键核心技术突破的复杂因果关系。研究发现:单个因素均无法实现高水平关键核心技术突破;存在3种实现高水平关键核心技术突破实验室科学家人才画像,分别为制度赋能—权威驱动型、协作生态—知识溢流型和潜力激活—补偿跃迁型;在时间维度上,协作生态—知识溢流型实验室主任在2023年后表现出更强的稳健性与适应性;各组态间对比发现,实验室主任关系资本与职业属性间存在潜在替代关系;导致非高水平关键核心技术突破实验室科学家人才画像有4种;进一步地,通过机器学习方法对单一特征分析发现,存在于技术突破核心驱动层的因素包含结构资本、关系资本和前沿判断力;通过SHAP依赖图对单一指标影响模式分析发现,多数实验室主任特征要素与关键核心技术突破呈现出非线性关系。研究结果对完善全国重点实验室科学家的遴选与培养机制具有借鉴意义,对优化国家战略科技力量布局、推动关键核心技术攻关具有政策启示。