长期以来，我国学术界主要在单个城市层面或国家总体层面研究房地产价格的影响因素、房地产泡沫的存在性和房地产价格的区域差异性，而往往忽略了从区域维度考虑房地产价格的互动关系。本研究采用广义空间面板数据模型、广义空间动态面板数据模型和时空动态面板数据模型并结合局部线性投影法，从各个角度分析了我国区域房价的互动关系以及影响因素。本论文丰富了该领域的研究方法，有助于房地产市场参与者更准确地把握房价趋势，并做出理性的消费与投资决策，也有助于政府制定房价调控的政策。　　本论文的具体内容包括:　　(1)利用全局空间自相关指标（Morans(Ⅰ)统计量）和局部空间自相关指标（Moran散点图、LISA指数）检验我国房价的空间自相关。结果显示，我国区域房价间存在空间自相关，且2002年以后，我国商品房平均销售价格的Morans(Ⅰ)值在数值上随时间而增大，P值不断减少，这说明我国商品房平均销售价格的空间自相关强度在不断增强。此外，结合Morans(Ⅰ)值、Moran散点图和LISA集聚图还发现不存在非典型地区。　　(2)采用1999-2009年的面板数据，运用广义空间面板数据模型分析全国范围，东、中、西部地区房价的空间相关和影响因素。结果表明，考虑了房价的空间自相关后，各区域房价的影响因素不尽相同，东部地区房价基本完全由空间因素决定，西部地区房价由供给和需求因素决定，而全国范围及中部地区房受两者共同影响，利率和汇率的变化对我国房价无显著影响。　　(3)采用2002第一季度至2010年第三季度我国房地产价格的省际面板数据，运用广义空间动态面板数据模型(GSDPD)分析了我国房地产价格的时空互动。研究结果表明，我国区域间房价存在空间滞后效应和时间滞后效应，且城镇居民可支配收入、信贷扩张、土地价格和本年度房屋竣工面积是影响我国房价的重要因素。此外，通过构建不同的空间加权矩阵发现，相邻地区之间房价的影响程度比其它不相邻地区之间房价的影响程度大，具有相似经济特征的地区间房价相互影响程度比经济特征不相似的地区间房价相互影响程度小。　　(4)为了分析我国区域房价的时空扩散效应，首先运用时空动态面板数据模型，考察2002年第一季度至2010年第三季度全国范围及东、中、西部地区区域房价的时空联动关系，然后利用局部线性投影法估计东、中、西部地区区域房价的空间脉冲响应系数。实证结果表明，全国范围及东、中部地区区域房价时间、空间滞后效应及时间、空间扩散效应显著存在。进一步比较发现，东部地区内各省区间房价相互影响程度最强，持续时间也最长，中、西部地区依次递减。最后利用时间个体效应时空动态面板数据模型进行稳健性检验，发现分析结果是可靠的。