用传统统计学方法探讨城市地价空间分布与变化的前提条件是用于分析的地价数据在统计上必须独立且均匀分布,但是地价数据在空间上一般存在一定的空间依赖关系(空间自相关),同时这些空间关系中也隐藏着某些有用的信息,分析这些隐藏信息可以挖掘城市地价模型在微观层面上的适用性.论文以南京市主城区作为研究区域,采用Moran’s I和Local Moran’s I系数来表示城市地价的空间自相关性特征,建立了城市地价影响因子的经典线性回归模型和空间自回归模型,并比较了这两种模型的分析结果.研究结果表明:南京市住宅、工业、商业地价均具有空间正相关性与空间集聚特征,住宅地价与工业地价的空间集聚特征较商业地价更为明显,且呈上升趋势.空间自回归模型的拟合度和解释能力要优于经典线性回归模型,且其残差的空间自相关性消失,但是其自变量的显著水平比经典线性回归模型低.