在十九大报告明确了“房住不炒”的背景下,一系列新政策的调整与出台使中国房地产行业发展也处于“新常态”之中。其中,规范土地交易市场尤为突出,如何客观的评估土地价格是其核心问题。地价问题,近年来在学术界引起了广泛的研究,专家学者试图构建出更加合理且有效的评估模型。国内的研究者,大多采用特征价格模型（Hedonic Price Model,HPM）,来分析影响土地价格的特征变量及其影响程度。但是,由于各个研究的数据样本之间是相互独立的个体作为该模型的假设前提条件之一,并且往往只考虑样本数据本身的属性,而忽视了各数据样本之间的客观存在的相互作用的空间效应,所以往往产生某些错误的评估结果和评估指标偏差。相比于国内研究,国外研究通过引入空间计量模型,有针对性地对样本数据之间的空间效应进行量化分析,取得了较为理想的地价评估模型。因此,本文在吸取国内较为成熟的特征价格理论基础上,引入空间特征价格模型,对影响土地价格特征因素进行分析,揭示造成影响的本质以及样本数据间的空间效应,以期得到理想的地价评估模型。首先,在地价评估中,特征变量的选取和量化,是本文的研究的难点之一。为了更合理且符合实际的选取特征因素,本文在总结广泛的国内外研究文献基础上,并咨询地价评估专家以及实务人员,最终选取了3大类12小类的特征变量。选取的特征变量从地区特点、周边特点以及自身特点三个方面进行分类,以求更有效的进行量化分析。其次,以重庆市主城区2014-2018年间出让的200宗住宅用地的相关数据为样本,运用ArcGIS中的探索性空间数据分析工具（ESDA）与泛克里金插值法对样本数据进行数据结构分析与空间自相关分析。此后,以特征价格模型为基础,利用Stata数据分析软件对特征变量进行回归分析。同时,引入SEM—空间误差模型,英文全称Spatial Error Model,SEM、SLM—空间滞后模型,英文全称Spatial Lag Model、SDM—空间面板德宾模型,英文全称Spatial Durbin Model,利用MATLAB数学软件进行空间效应分析和结果检验。最后,利用比率分析方法,对四种模型进行对比分析,选取对数据样本拥有最优解释能力的空间特征价格模型,用于分析影响重庆市住宅地价的特征因素以及空间效应。本文研究结论如下:（1）重庆市住宅用地价格的全局莫兰指数=0.24209;局部莫兰指数=0.278,均在10%的显著水平上通过了显著性检验。该结果表明重庆市住宅用地价格在空间分布上存在一定程度的空间效应,并存在“高-高聚集”和“低-低聚集”的现象（2）相较于其他评估模型。空间面板德宾模型对样本数据的解释能力最优,其不仅能较好地反映特征变量对地价的影响作用和程度,并且能够解析样本数据的空间效应作用,该模型的拟合度最高。（3）空间面板德宾模型（SDM）对于重庆市主城区住宅地价的分析,评估结果和评估误差都优于其他3种评估模型,其中以2018年评估结果为例,空间面板德宾模型（SDM）的精度比特征价格模型（HPM）、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）的精度分别高出8.52%、4.82%和2.93%,并且空间面板德宾模型（SDM）评估结果与2018年重庆市主城区住宅地价之间误差为3.06%,小于5%的误差允许范围。