住宅价格是一种空间数据，其本身可能存在空间自相关。现有研究多从产品的异质性出发，构建特征价格模型进行分析。由于忽略了住宅的空间固定性，传统的特征价格模型假定住宅价格在空间分布上具有相互独立性，其得到的模型估计结果可能是有偏的（温海珍等，2011；陶云龙，2015）。随着空间计量经济学的发展，学者们将空间滞后模型和空间误差模型用于改进特征价格模型，从而获得更为合理的结果（Anselin，1988；Pace et al.，1997；Osland，2010）。然而，上述两种空间模型都假设在整个研究区域内，各影响因素对住宅价格的影响是固定不变的，这也就默认了影响住宅的隐含价格在城市内部具有空间平稳性。

现实中，由于自然资源禀赋、地理位置不同，同一因素对住房价格的影响在不同的空间位置上可能存在一定程度上的差异，在不同区域发生结构性变化，从而表现出不同的空间关系（龙莹，2010）。这说明某些住宅特征的隐含价格在空间上可能存在异质的现象。前面我们已对住宅隐含价格的空间异质性相关的三种处理方法进行了总结，发现只有少数学者从空间维度直接探索城市中心对住宅价格影响的空间异质性，此处我们做一简单归纳。

Coulson（1991）在特征价格线性模型中考虑了距离变量与方向虚拟变量的交互作用，以验证住宅价格梯度在空间上是否存在差异。不过作者发现，价格梯度在四个方向（东西南北）上并没有显著差异。Söderberg等（2001）对Stockholm公寓价格梯度进行了估计，在模型中采用到CBD距离及其和方向的交互变量。研究发现，公寓价格具有显著的负向价格梯度，在考虑方向变量后，城市中心对住宅价格的影响在四个方向是负的，其中东向的价格梯度绝对值最小，西向和南向的影响则不显著。Cameron（2006）采用极坐标，给出了可以顾及连续变化的方向效应的距离模型。国内方面，于璐等（2008）在单中心城市空间结构的假设下，对北京市住房价格构建了特征价格模型。研究结果显示，在传统的特征价格模型中纳入表示八个方向的虚拟变量，改进后的模型可显著提高解释能力，同时，城市中心对住房价格的影响在不同的空间区域具有显著的差异。(www.daowen.com)

由于数据难以获取等客观原因，关于城市中心演变对住宅价格影响的变化规律，国内学者还鲜有研究（温海珍等，2012）。本章将以杭州市为研究对象，基于西湖、武林广场、钱江新城的多中心视角，应用城市竞租理论和特征价格模型，定量测算城市中心对住宅价格的影响程度和影响范围，从而揭示快速城市化背景下城市中心演变对住宅价格空间结构的影响特征。