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进入21世纪以来,随着市场经济与林业体制改革的不断深入发展,人们逐渐认识到林地的价值,林地流转也变得更加频繁。虽然林权改革使林农获得山林的经营权,但也失去了林业规模经营的优势。林农以户为单位,进行的是分散的小规模经营,若要面对大量的散户进行评估,目前的林地资产评估方法还不能适应这一发展的需求。因此,本文将批量评估方法引入林地资产评估,以县为单位建立林地资产批量评估的数据库,并确定林地资产批量评估模型,以达到降低评估成本,提高评估效率,加快评估速度,满足社会对林地资产评估的新要求。同时,批量评估方法的引入不仅拓展了林地资产评估在实践上的深度和广度,也加快了林地资源资产化的管理进程,对林地资产的价值起到了保障作用。本文首先探讨了影响林地价值的因素,最后确定立地质量,林分质量(包括林分蓄积、平均胸径、平均高),经济质量,林木市场价格,投资收益率等为林地资产评估模型的建模因子。利用收集到的南平市顺昌县森林资源调查数据,以及有关技术经济指标,运用林地期望价法,对符合要求的杉木小班进行林地资产价值的计算,并将这些数据作为顺昌县林地资产批量评估数据库。利用已成立的林地资产批量评估数据库,建立顺昌县杉木林地资源资产批量评估模型,分别运用多元线性回归以及BP神经网络技术对模型进行校准,最后确定模型,并利用测试样本对模型的精度进行检验。测试结果证明多元线性回归及BP神经网络都能够较准确地对县域的杉木林地资源资产进行评估,精度达到要求,并且相比之下BP神经网络所建立的模型精度要高于多元线性回归模型。此外,在分析静态的林地资产价值批量评估的基础上,对随着时间的变化而不断变化的影响林地价值的因子如:林木市场价格、林木生产成本、林木营林成本、投资收益率等的变化进行分析,并将其纳入评估模型的建模因子中,从而建立林地资产动态批量评估模型,以满足现实林地资产评估的需求。本文的创新之处在于:通过总结分析前人的研究成果,并结合实际情况,首次分析了“林地在用状态”因素对林地价值的影响,进一步完善了林地价值影响因子体系。此外,通过对批量评估与林地资源资产评估传统方法的研究,将批量评估首次应用于林地资源资产评估,构建了基于多元回归分析原理和神经网络原理的林地资产评估模型,其结果进一步完善了林地资产评估方法与理论体系,促进了林地资源资产化管理进程,亦拓宽了批量评估技术在林业领域中的应用与研究。