近年来,我国商品房价格增速呈现上涨态势,其中“炒房”行为助长了这一房价发展趋势,为此我国提出“房住不炒”政策,且多地积极响应国家政策,迅速颁发多项房产政策,以此抑制房价的急剧上涨。作为二手房市场的上一级市场,新房对二手房市场的影响更为显著,研究新房价格对二手房价格的影响对现阶段我国房地产市场发展具有重要意义。因此,本文基于特征价格理论和空间计量理论,采用python爬虫技术从线上交易平台获取二手房样本以及楼盘开盘信息,并结合区域经济指标探究新房价格对二手房价格的溢出影响。首先本文梳理了国内外关于新房价格对二手房价格影响的相关研究成果,发现国内学者主要是以平均化的指标如房价指数等变量研究新房与二手房的互动影响,其只能反映城市或者地区之间新房与二手房的影响作用,为此,本文从城市内部房屋交易数据研究新房对二手房市场的影响机制,以2020年的合肥市新房和二手房市场为例,综合选取影响二手房价格的特征变量,新建新房与二手房空间上以同街道,时间上以同季度的匹配规则,分析了新房价格与二手房价格的空间分布上的相关性,建立特征价格模型和空间计量模型研究了新房价格对二手房价格的影响,并结合区域经济指标通过空间杜宾模型探究在行政区域上新房价格对二手房价格的空间溢出影响。研究结果表明:合肥市二手房以及新房之间存在集聚现象,新房价格对周边的二手房价格有显著的正向影响,周数差对二手房价格有着负向的影响,距离楼盘开盘时间越久的二手房交易受到周边楼盘的影响越小,周数差在新房价格对二手房价格的影响中起负向的调节作用,但是开盘价格会抑制周数差对二手房价格的负向影响。在区域层面上,二手房价格受到同区域和相邻区域的新房价格影响均为先抑制后促进的U型特征,空间效应分解后的新房价格对二手房价格的直接效应和间接效应也显著呈现U型特征,新房价格对邻近区域的二手房价格产生显著的外溢效应。综上,无论聚焦在微观个体,还是扩散到城市区域层面,新房价格均对二手房价格有着显著的溢出影响,因此加强对新房价格上涨的限制可有效控制二手房市场价格,从而实现“房住不炒”,可为房地产规划部门的政策制定提供理论依据。