住宅特有的区位属性，使得城市住宅价格存在明显的空间差异。房价的区域不均衡，直接影响着居民的居住区位选择。本研究以北京城区待售商品住宅小区为样本，基于ArcGIS空间分析方法，构建北京市住宅分布格局。为探寻居住区位相关的就业、交通、生活服务等用地功能的空间配置格局与城市空间结构的关系，基于ArcGIS空间分析方法和统计分析方法，探讨北京市住宅价格空间分异格局与各影响因素的空间关联性。研究中以主流房地产交易网站商品房报价资料为基础数据，共采集到2012年1月北京市城六区有效住宅小区样本7689个，对住宅样点进行空间化处理并建立住宅空间信息数据库。运用密度分析、空间插值等方法，分析北京市住宅空间分布特征与价格空间分异格局。核密度分布图显示:北京市住宅空间分布呈现显著的向心化与离心化并存现象，总体上以天安门为中心向周边呈衰减趋势，在地铁转换站点形成了多个集聚次中心，石景山、通州等次中心也已经初具规模。在此基础上，从区位属性、住宅属性、公共服务设施可达性、环境设施可达性四个方面选择主要解释变量，通过数字化处理，构建全局回归模型和地理加权回归模型，对住宅价格影响因素进行分析，探讨影响因素与北京住宅价格的关联关系，并对空间关联性进行定量分析与图形展示。结果表明:核心区与住宅价格关联性最为显著。同时，住宅价格与知名中小学的分布关联密切;而超市、医院、银行等公共服务设施已不是置业者选择住宅时的关注点。绿地、水景、山景与住宅价格存在一定程度关联。其中，山景和高绿化率对住宅价格增效明显;由于水质较差，北京城六区内河流与住宅价格存在负相关;污水处理以及丧葬场所等污染源与住宅价格也存在显著负相关。远离污染源、靠近宜人景观、低容积率、高绿化率，靠近核心区与知名学校是居民选择住宅的需求。研究通过分析住宅价格分异格局及与影响因素之间的关联性，为城市住宅空间结构的规划提供依据，为房地产决策与住宅布局提供决策参考;将区位因素纳入研究框架，验证了GWR模型的优越性，为学术研究提供参考价值;针对北京房产市场良莠不齐与置业者相对盲目的现状，为置业者提供了切实有效的择宅建议。