4.基本职业素养(B4)：C15到C17是基本职业素养(B4)的外在体现，基本职业素养投资额(C15)是指能够增加基本职业素养的培训和教育等的支出数额，这个数额不包括一般学历教育的费用。C16、C17的评分方法和C4和C5一样。

　　5.学习和创新能力(B5)：C18到C20为学习和创新能力(B5)的外在体现，其中创新奖项或表彰数量(C18)是指与创新有关的能够有证据、可计量的创新奖项或表彰的数量。C19、C20的评分方法和C4和C5一样。

　　表1 专业硕士人力资本评价指标体系

　　三、构建基于BP神经网络的人力资本评估流程

　　(一)BP神经网络的适用性分析

　　对于影响专业硕士人力资本价值的评估指标这一问题，由于涉及的评估指标很多，要测度指标体系和人力资本价值的关系，必须很好地研究各个评估指标之间的关系。传统的加权平均法和模糊判断法虽然能够描述这种复杂关系，但是精确度不够，要想提高精确度就要用具体的数学方程表达出来，而模拟函数的建立是困难的。BP神经网络可以摆脱人为因素和模糊随机性的影响，增加测算的客观性和准确性。

　　(二)评估步骤——实例分析

　　1.数据收集与处理：据表1设计调查问卷以获得二级和三级指标数据来进行质量评价和价值评估。为了保证数据来源的可靠性，样本专业硕士和目标专业硕士选择目标学校的四个在同一专业——工商管理专业的学生，为保护个人隐私，样本专业硕士使用甲、乙、丙为代号，目标专业硕士使用丁为代号。根据他们目前的收入情况和未来收益的合理估计，以当前人民币存款利率3.25%为折现系数，收益年限为法定退休年龄，计算得到甲、乙、丙的折现值。

　　2.BP神经网络的构建：把甲、乙、丙的人力资本价值评估指标的标准化数值作为人工神经网络的输入单元，将相应的人力资本价值评估值的标准化数据值作为输出单元，组成本案例的BP人工神经网络。利用MATLAB软件进行反复训练后，把目标专业硕士丁的各显性指标值作为新的输入向量代入经过学习训练好的神经网络模型，即可得出新的输出——目标专业硕士的人力资本价值，采用BP神经网络测算的数值与调查结果相比，误差为1.6%。

　　3.可靠性检验：为进一步验证经过学习训练好的BP神经网络模型能够正确地测算目标学校的专业硕士人力资本价值，继续采用调查问卷的方式对目标学校的20个在同一专业——工商管理专业，的已毕业学生进行调查，取得了他们的人力资本评估指标的原始数据，把20个样本的标准化评估指标数据输入训练好的BP神经网络中，分析发现模型的误差为1.8%，因此可以说经过学习训练好的BP神经网络模型能够合理地测算目标学校的专业硕士人力资本价值情况，模型是可靠的。

　　四、目标高校专业硕士的教育质量评价

　　(一) BP神经网络的链接权值矩阵

　　依据BP神经网络训练结果和训练步骤，得到输入层、隐含层、输出层这三个层之间的权值系数矩阵。表2为输入层与隐含层连接权值矩阵;表3为隐含层与输出层连接权值矩阵。输入层与隐含层连接权值矩阵给出了各三级指标对二级指标的影响权重。

　　表2 输入层与隐含层连接权值矩阵

　　表3 隐含层与输出层连接权值矩阵

　　(二)各级指标间的关系分析

　　1.关于应用实践能力(B1)：二级指标与专业相关的应用实践能力(B1)所包含的五个三级指标中，专业能力模拟培训时间(C1)、社会实践时间(C2)、专业技能考试通过种(C3)数、毕业高校评价(C4)都与专业相关的实践能力正相关，说明目标学校培养的专业硕士上述指标正常，对评价专业硕士与专业相关的实践能力有促进作用，目标学校专业硕士在这些方面表现良好。用人单位评价(C5)对与专业相关的实践能力的影响权值为负，说明企业对目标学校的专业硕士与专业相关的实践能力评价不高。目标学校应该与企业多沟通，发现其培养专业硕士与专业相关实践能力在哪些方面不能满足用人单位要求，改进其培养方式，提高学生的与专业相关的应用实践能力。

　　2.关于专业知识能力(B2)：二级指标专业知识能力(B2)所包含的五个三级指标中，本科阶段是否本专业学生(C7)、导师专业课辅导的时间(C8)、用人单位评价(C10)都与专业知识能力(B2)正相关，说明目标学校培养的专业硕士上述指标正常，本科阶段是否本专业学生(C7)、导师专业课辅导的时间(C8)都对评价专业知识能力有促进作用。专业课平均成绩(C6)、毕业高校评价(C9)对专业知识能力的影响权值为负，说明专业课平均成绩(C6)、毕业高校评价(C9)方面有所欠缺，也可能学校对其培养的专业硕士专业知识能力要求严格。

　　3.关于学术研究能力(B3)：二级指标学术研究能力(B3)所包含的四个三级指标中，是否核心期刊发表论文(C12)、是否参与课题研究(C13)都与学术研究能力正相关，说明目标学校培养的专业硕士上述指标正常。发表论文篇数(C11)、毕业论文质量(C14)对学术研究能力的影响权值为负，说明发表论文篇数(C11)、毕业论文质量(C14)方面有所欠缺。

　　4.关于基本职业素养(B4)：二级指标基本职业素养(B4)所包含的三个三级指标中，基本职业素养投资额(C15)、毕业高校评价(C16)、用人单位评价(C17)都与基本职业素养正相关，说明目标学校培养的专业硕士上述指标正常。具体来说，基本职业素养投资额(C15)指标状况良好，说明投资额满足基本职业素养培养要求。毕业高校评价(C16)和用人单位评价(C17)都对评价基本职业素养有促进作用，而非一个为正相关，另一个为负相关，说明高校和用人单位的看法是一致的，目标学校的专业硕士基本职业素养状况良好。

　　5.关于学习和创新能力(B5)：二级指标学习和创新能力(B5)所包含的三个三级指标中，创新奖项或表彰数量(C18)、用人单位评价(C19)都与学习创新能力正相关，说明目标学校培养的专业硕士上述指标正常。毕业高校评价(C20)对学习创新能力的影响权值为负。用人单位评价(C19)和毕业高校评价(C20)对学习创新能力的影响权值一正一负，有两个可能原因，一是学校比用人单位对专业硕士的创新能力有更严格的要求，另一原因是用人单位的环境比学校环境更有利于学习创新能力的提高。

　　6.关于人力资本价值(A)：表2为隐形指标对目标学校人力资本价值的影响程度。若为正，说明目标学校培养的专业硕士的隐形指标良好，若为负，说明目标学校培养的专业硕士的在该指标上存在缺陷，学校应加大对该指标的关注度，以提高该学校的专业硕士培养质量。结果显示，专业知识能力(B2)、学术研究能力(B3)、基本职业素养(B4)、学习和创新能力(B5)对专业硕士人力资本价值的影响为正，说明目标学校上述四类二级指标状况良好，而与专业相关的应用实践能力(B1)对专业硕士人力资本价值的影响为负，说明目标学校在对学生的与专业相关的应用实践能力培养方面还存在欠缺。

　　7.存在的问题：根据BP输出结果以及调查分析，发现我国专业硕士培养存在很多问题，最突出的问题是培养方法偏离专业硕士培养目标。具体表现在：

　　(1)一些高校专业硕士招生的时间并不长，培养经验不足，没有从专业硕士培养的目标出发，建立适当的培养模式，而是盲目效仿学术学位研究生培养模式;

　　(2)高校在专业硕士培养工作中缺乏必要的社会合作教育渠道，教师学术能力很强，但实践能力缺乏，导致专业硕士培养模式缺少了必须的实践教学环节;

　　(3)专业硕士培养质量保障体系的沟通互动机制缺乏，目前我国担负专业硕士培养工作的高校没有建立与政府、企业等专业硕士用人单位之间应有的完善的质量信息反馈、沟通和互动机制，也就更不能制定出必要的质量问题控制、反馈、纠正系统，使专业硕士教育质量缺乏保障，处于“闭门造车”的危险处境。

　　(4)专业硕士培养目标的偏离，由于没有建立正确的专业硕士培养质量观，这将导致高校专业硕士培养的输出即人才不能满足社会的要求，降低专业硕士人力资本价值。

　　五、建议

　　针对我国目前专业硕士培养方面存在的问题，提出以下三点改进对策：

　　(1)以创新应用能力培养为目标。专业硕士不仅要掌握坚实的基础理论和宽广的专业知识，以及解决实践问题的先进技术方法和现代技术手段，还要具有独立从事设计、实施，研究、开发、管理等应用实践能力。目标学校应加强与社会的沟通，建立与政府、企业等专业硕士用人单位之间应有的完善的质量信息反馈、沟通和互动机制，了解社会对专业硕士这种高层次应用人才的实际需求，确定符合社会需要和本专业特色的培养目标。同时，应加强对教师的实践能力培养，健全与社会的教育合作渠道，增加必要的实践教学环节。

　　(2)以人才培养为根本。专业硕士在制定培养方案的时候，不仅要适当增加实践教育环节，提高学生与实践相关的操作能力，而且要注重发挥专业硕士的个人才能和特长，使得专业硕士在满足基本培养方案课程要求同时，根据个人的实际情况，可对课程选择、科研与实践环节及学位论文选题等进行因人而因的不同的安排。

　　(3)以专业实践为特色。硕士专业硕士在学期间，必须保证不少于半年的专业实践时间，其中应届考取专业硕士的专业实践时间原则上不少于1年。目标学校的培养方案必须围绕本专业培养目标，课程内容应具有宽广性和综合性，突出实践应用能力和综合素质的培养，利用导师承担横向课题的载体作用，促进学生进入企业进行专业实践。教学过程中应发挥地域优势，积极开拓校外实践基地;利用学科资源优势，加强校内实践基地建设。