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房地产业已经被认为是我国国民经济发展的龙头产业，住宅作为房地产的主要组成部分近年来已经成为讨论和研究的热点，特别是关于北京商品住宅的价格的讨论更是众说纷纭。 在北京住宅市场里，由于位置的差异，既有每平方米一千多元人民币的商品楼，也有每平方米一万多元人民币的普通住宅。如何量化位置对房价的影响？住宅是一种异质性的商品，区域位置是这种商品的关键特征变量之一，本文正是用HPM(Hedonic Pricing Method)结合多元回归的思路，用实证的办法来探索北京普通住宅价格的区域特征。 文章首先对HPM(Hedonic Pricing Method)结合多元回归的思路进行简介，然后对近年北京普通住宅市场情况进行综述，跟着对北京住宅关键特征变量进行剖析，最后收集2003年至2004年共814个楼盘的数据用SPSS软件进行处理，最终发现两个定价模型: 模型(Ⅰ)为:y=6777.751+3164.653x1+1147.136x2-920.197x3-1790.453x4-2686.385x5+690.277z1-174.988z2+591.167r1+240.927r2-1969.124r3-1367.910r4-1710.000r5-1774.628r6-2704.049r7-2330.917r8-2587.499r9-1686.641r10-1989.597r11-1479.551r12-1050323r13-1127.176r14-2169.587r15+318.222w1-510.954w2-449.184j1-452.936j2-189.560j3-29.297j4 模型(Ⅱ)为:y=103.818+0.187x1+0.074x2-0.063x3-0.135x4-0.274x5+0.050z1-0.007z2+0.043r1-0.001r2-0.119r3-0.086r4-0.130r5-0.190r6-0.341r7-0.250r8-0.340r9-0.179r10-0.214r11-0.144r12-0.076r13-0.094r14-0.241r15+0.030w1-0.055w2-0.024j1-0.061j2-0.008j3+0.005j4 模型(Ⅰ)是线形模型，主要是反映住宅特征对价格的绝对值加权贡献。模型(Ⅱ)是对数模型，主要是描述了住宅特征与价格的比例关系。 用2005年29个楼盘的数据对模型进行检验，证明两个模型在统计学上都有意义，比较P值，模型(Ⅱ)比模型(Ⅰ)更加显著。