伴随着全球经济一体化进程,国内房地产市场逐步开放,人们对住宅的需求日益增大,房地产逐渐成为国民经济的支柱产业之一。近年来,中国各大城市的住宅价格（房价）持续走高,使得城市内部的住宅价格时空分异格局和影响因素机制成为房地产市场研究的焦点问题[1]。从宏观角度来看,住宅价格受政策调控、国家金融情况、人口流动以及土地供应等因素影响,各个省份或城市之间存在房价差异;从城市内部来看,受区位、交通、邻里以及建筑属性等因素分布差异的影响,住宅价格天然具备空间异质性的特征。本研究以2016～2019年西安市主城区商品住宅价格为研究对象,使用空间自相关和地统计分析方法,得到西安市住宅价格的空间自相关性和空间异质性特征,用格网化方法进行住宅价格及其变化率时空变化的可视化表达,得出西安市住宅价格的时空变化格局。最后依托社区特征、区位交通、周边配套和增值属性等四个维度,基于地理加权回归（GWR）模型,描述不同影响因素对住宅价格空间分异的贡献度。以期从时空角度探明西安市的商品住宅价格的过去与现状,挖掘影响房价动态变化的主要驱动因素,为未来西安市的房价的可持续发展作铺垫和支撑。主要结论如下:（1）从空间分异规律来看,西安市的住宅价格存在正向的空间相关性,其中高值集聚区主要出现在科技路与木塔寨、曲江池与大雁塔一带,低值集聚区域位于未央区、灞桥区和高陵区的交界地带以及主城区边缘。从变异分析结果来看,西安市住宅价格各向异性显著,超出3-6km范围的区域不具有空间自相关特性。2017年之后西安住宅价格的空间异质性不断增强。（2）从时间变化特征来看,2016年以前的西安市住宅价格总体呈现平稳甚至略有降低的走势。2016～2019年,西安市住宅价格经历了小幅上涨、大幅上扬以及稳中回调三个阶段。2017年以来,西安市住宅售租比大幅上涨并超过500。2018年西安市房价收入比超过8并继续上涨,标志西安市房地产市场已出现泡沫。（3）从空间变化特征来看,2016～2019年,西安市主城区内部的住宅价格两极分化越发显著,其中高新、曲江、城市运动公园三大组团的住宅平均价格最高且涨幅最大,总体呈高值区域“三足鼎立”,中低值间隔分布的基本格局。（4）从驱动因素来看,西安市住宅价格的空间异质性受市中心距离、最近地铁距离、新区规划、最近三甲医院距离、小学初中数量、物业费等因子影响最为显著。将四个维度横向对比,发现对住宅价格影响程度的排序为:区位交通>增值属性>周边配套>社区特征。另外,物业费、绿化率和最近公园距离对高新组团的住宅价格影响最大;房龄影响最强的区域分布在大明宫周边;最近地铁距离影响最强的区域为中轴线北段区（二号线钟楼到北客站区间）;商业中心影响最强的区域是曲江新区组团;市中心距离的影响随着距离增加而逐渐增大;商超和银行的影响显著性一般;小学初中数量影响最强的区域为城区东侧和西南角,表明该区域的义务教育资源的分布不平衡。本研究的创新点主要包括:1)本研究采用了更权威的数据源（禧泰房产大数据）,关注西安市房价变化最为显著的2016年～2019年,得到微观尺度的住宅价格时空变化规律和其驱动机制。从一定程度上减轻了前人研究数据量相对较少、住宅类型不全面的问题。2)关注住宅价格空间分布的异质性规律,使用500m*500的格网进行可视化表达,较大程度的减少空间插值平滑效果导致的住宅价格与实际情况不符的误差,另外通过计算历年住宅价格变化率,分析格网尺度的住宅价格时空变化格局。