随着中国城市化进程的加快,房地产市场在许多城市迅速发展,一些大城市的房价空间分化明显,这一课题引起了许多学者的关注,而昆明作为云南省的省会城市,了解其房地产的发展规律对于改善民生有着极其重要的意义。传统的研究模型忽略了住房的空间位置属性,认为住房价格在空间分布中是相互独立的,这样的假设可能会导致偏见。由于房价是空间数据的一种类型,其空间依赖性和异质性成为人们关注的焦点。本文以昆明二手房为研究对象,运用空间数据分析与建模技术,结合空间数据分析、统计分析、聚类分析、空间回归模型、地理加权回归模型和Kriging插值方法,研究昆明各区域的房价分布特征和影响因素特征分析。通过对昆明各区县的二手房价格的分析,得到了如下的结论:1.昆明市内的二手房房价整体存在着空间相关,同时通过局部空间自相关分析,发现“低-低”聚集主要分布在寻甸,富民,嵩明,石林,安宁,宜良等区域,“高-高”聚集主要分布在西山,五华,盘龙,官渡等区域。2.通过可视化分析发现昆明目前的二手房主要集中在五华,西山,官渡,盘龙和呈贡区域。3.通过相关性分析,发现小区的交通便利性、购物便利性、居住环境条件、生活设施条件、上学便利性是人们在购房时的主要考虑因素。4.通过kmeans聚类,并结合地理区位因素,当k=4时,得到的分类结果如下:五华,盘龙,官渡,呈贡,富民,嵩明属于一类,西山,安宁,晋宁属于第二类,宜良,石林属于第三类,禄劝,东川,属于第四类。当k=5时,得到的分类结果如下:五华,盘龙、官渡、呈贡、嵩明属于一类;禄劝、富民属于一类;西山、安宁、晋宁属于一类;宜良、石林属于一类;东川、寻甸属于一类。5.通过对昆明二手房房价采用普通线性回归模型,空间滞后模型,空间误差模型进行建模分析,得到了大型超市数,写字楼数,医院总数和三甲医院数对昆明市的二手房价格影响较大。同时比较后发现采用空间误差模型时模型拟合效果最优,且模型中空间回归系数α=0.79,通过了显著性检验,说明昆明的二手房价格具有很强的结构效应。6.通过对四大主城区和呈贡新区建立地理加权回归模型,发现各影响因素对房价的影响程度具有显著差异性,即不同区域的容积率,绿化率,小区管理费,距离小学的远近和距离地铁的远近等影响因素对房价具有不同的影响程度。