随着中国城市化进程的加速推进和我国城市住房制度的不断改革,我国的房地产市场在最近的十几年经历了快速的发展,当前住宅价格问题、住宅价格与住宅本身特征之间的关系已经成为学术界关注的焦点。众所周知,基于不同的社会经济地位、家庭地位以及活动的场所(如工作地点),购房者对住宅特定的结构、邻里特征、区位特征的需求是不同的。由于住宅的固定性以及异质性,可以预期必然会存在供给和需求之间的不平衡,这导致了房地产市场的住宅特征价格会呈现出空间异质性。城市住宅价格是城市居民、政府及房地产开发商关注的焦点,而正是各种住宅特征影响了住宅价格。分析住宅特征的隐含价格以及住宅隐含价格的空间异质性,有利于消费者选购区位合适、价格合理的住宅,有利于辅助房地产开发商准确地进行目标市场定位,有利于协助政府制定准确的城市发展规划等相关政策。本研究尝试以杭州市为例,通过分别构建特征价格模型、空间扩展模型和地理加权回归模型,结合GIS技术,来检验杭州住宅特征隐含价格的空间异质性,并总结其空间分异规律。本文的主要工作和结论有：(1)总结和归纳了住宅隐含价格空间分异的相关理论模型和实证研究进展。本文简要地回顾了特征价格理论的理论基础及其应用,系统地总结当前学术界关于住宅价格和住宅特征隐含价格的空间异质性研究的现状,并对当前研究住宅特征隐含价格的三种主要方法进行系统地阐述。(2)基于特征价格理论视角,结合杭州的客观实际,确定了模型的变量。本文将杭州市六大主城区作为研究区域,通过小区实地调研、房地产中介服务公司和互联网平台三大途径收集研究所需数据。在总结当前学者选择研究变量的经验后,同时结合本研究的实际需要,本文最终选取了包括建筑特征、邻里特征和区位特征的13个因素作为本研究的解释变量并对其进行量化和处理。(3)构建了传统特征价格模型、空间扩展模型以及地理加权回归模型,实证研究证明杭州市住宅隐含价格存在空间异质性,研究发现空间扩展模型能够判断大部分住宅特征的隐含价格的空间平稳性,但是由于其无法得到各样本点住宅特征的边际价格,从而无法确切地分析各住宅特征隐含价格的空间分布状况。而地理加权回归模型在给出各住宅特征隐含价格的同时,结合GIS技术,能够提供可视化的图形,从而可以更加清楚地揭示住宅特征隐含价格的空间异质性。(4)通过比较三类模型的结果,可以发现地理加权回归模型的估计效果优于空间扩展模型和传统特征价格模型。此外,空间扩展模型的估计效果要优于传统特征价格模型。这说明传统特征价格模型默认各住宅特征对住宅价格的影响在空间上是均质的存在不足。研究表明若想深入细致地分析住宅特征的隐含价格,必须借助地理加权回归模型来进行研究。