近年来，随着中国经济的不断发展，中国城市商品房价格也随之不断增长，尤其是在北上广深等超一线城市，房价更是屡创新高，而伴随着高房价的往往是居民生活成本及企业生产营运成本的升高，进而抑制城市居民的其它消费性行为或者企业的生产性投资行为，过高的房价甚至还会激化社会矛盾。因此，已有不少的学者进行了相关研究，无论是国内还是国外，都有较多相关文献探讨房地产价格背后的影响因素和影响机制。另外，除了房价问题成为经济学者近年来的研究热点外，产业集聚现象的逐步凸显也正在吸引着不少学者的注意，其中金融集聚现象尤为明显，而且不难发现经济越发达的地区金融业越密集，房价也越高，即金融业集聚度的高低与房价的高低存在一定的同步性，比如中国东部地区经济往往比较发达，金融相关企业落地较多，房价相较于中西部地区也较高。本文在此实践基础之上，使用纳入空间因素和时间因素的动态空间计量模型研究金融集聚对中国273个地级市商品房价格的影响。
　　本文以中国273个地级市为样本，选取2007-2016年各个地级市商品房平均售价、金融细分行业集聚度及其他控制变量的相关数据，其中金融细分行业主要包括银行、证券和保险业，以第二章的理论分析为基础，从资本、劳动力和土地价格三个角度分析金融集聚对房价产生影响的传导机理，并采用第四章的动态空间计量分析方法进行相关实证分析。在对动态空间计量模型的选择上，本文通过LM检验和稳健LM检验，LR检验和WALD检验得出动态空间杜宾模型是最适合的模型选择，该模型不仅考虑了因变量的空间溢出效应，而且考虑了误差项中的空间自相关性，是动态空间滞后模型和动态空间误差模型的一般形式。通过实证分析本文得出以下结论：首先，中国地级市商品房售价无论是在全国层面、东中部、高铁沿线还是长三角区域均具有空间正相关性；其次，在全国层面银行业和证券业是影响房价的两大重要因素，并呈现倒“U”型的直接效应；另外，在东部、中部和长三角区域证券业对当地房价产生重要影响，并对中部地级市房价呈现倒“U”型的直接效应；最后，在高铁沿线区域银行业和证券业是影响当地房价的两大重要因素，并且证券业集聚也对当地房价呈现倒“U”型影响。
　　最后根据实证分析的结论，本文提出了相关的政策建议，主要包括区域政府在调控房价时要注意保持与邻近区域政府实施政策的一致性，也可以通过提高金融业入驻门槛来调节金融集聚度进而达到调控房价的目的；或者通过给予一定的优惠政策吸引金融企业的入驻进而达到繁荣本地房地产市场的目的等等。