自1998年开始，我国开始了全面住房市场化改革，房地产行业向货币化、商品化和市场化全面推进。房地产行业近二十年来也快速发展，在国民经济中的比重逐渐提高，逐渐成为我国国民经济的重要支柱产业。然而房地产的行业急剧扩张使得住房价格急速攀升，使得普通居民的购房压力剧增，房价的高涨引起了政府、社会以及学界的高度关注，住房价格已经成为政府宏观调控的重点。但是尽管国家屡屡出台严厉调控政策，调控结果却不尽如人意。这要求我们更为科学地去分析房地产行业。任何经济行为在地理空间上都存在或多或少的联系，然后以往的研究往往忽略各省市间住房价格可能存在的空间交互作用。本文通过引入空间权重矩阵对我国住房价格进行了空间计量分析。相比传统的计量模型，空间模型更适应区域数据特征，得到的实证结果也更为可信。结果表明我国的住房价格存在空间交互作用，空间依赖性在一定程度上起到决定住房价格的作用。通过对我国1998-2010年住房价格Moran’I指数的计算，我国省市间的住房价格存在显著的正相关关系，在空间分布上并不是随机散布的，存在必然的内在联系，表现在住房价格相对较高或者较低的省市在空间上趋于集群,并且绝大部分的省市及其邻近的住房价格存在高度的空间稳定性。同时，本文分别建立传统线性模型、空间滞后模型和空间误差模型来分析住房价格的空间依赖性，通过优劣分析最终确定建立空间滞后模型，在此基础上进一步的分析了住房价格的空间特性；通过建立地理加权回归模型主要分析城市化对住房价格的空间异质影响，并且结果表明地理加权回归模型同样优于传统线性模型，更贴近现实情况。住房价格的空间效应决定了我国对住房价格的调控应该从全国范围内统筹安排，仅仅从局部着手可能取得的效果并不明显。单纯的依靠本省市对住房价格的调控可能会适得其反。省市之间应该在国家调控的大框架下联手合作共同协调管理房地产市场，形成房地产市场的良性发展。