近些年来随着资本和劳动力不断向中心城市聚集及住房总体需求旺盛,二手住宅市场发展愈成熟和完善,其价格的影响因素得到众多学者的广泛深入研究。在此背景下,本文对北京市二手住宅的特征变量体系及对应的特征价格进行了研究,为有各种需求偏好购房者的选择提供了指导,为政府制定政策、中介合理定价和房地产评估机构准确评估等提供了借鉴和参考意义,主要具体工作如下:(1)共选取17个特征变量,构建特征价格模型。本文选取北京市6大主城区5环以内2013年10月-2015年6月时间段内涵盖282个小区895个二手住宅样本,从建筑特征(5个变量)、邻里环境特征(6个变量)、区位特征(5个变量)和时间特征(1个变量)4方面异质性出发,共选取17个自变量与实际交易总价构建特征价格模型。(2)利用分位数回归估计模型得出各分位点系数变化曲线。本文研究了17个特征变量对北京市不同价位二手住宅的特征价格,利用分位数回归估计特征价格模型得出?=0.1、0.3、0.5、0.7和0.9五个分位点上的各变量系数表及各个分位点的系数变化图,并发现相对于小学而言,周边的初中学校对房价贡献更大;地铁、高速公路和公交站3个变量对高价房影响更大,创新性地提出相对于建筑特征和邻里特征,区位特征对二手住宅的价位差异更敏感。(3)将分位数回归与OLS(最小二乘法)回归结果作出对比。相对于OLS回归,利用分位数回归探究特征价格更具优越性与全面性,可以洞察特征属性对不同层次房价贡献的显著差异。