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我国住房一级市场的信息不完备程度较严重，家庭进行住房调整的隐性交易成本偏高，削弱了家庭住房消费能力。目前国内学术界尚无人对住房隐性交易成本问题进行系统研究。论文以北京市为例，对住房一级市场隐性交易成本进行理论和实证探析，弥补国内该领域系统研究的不足。理论研究方面，论文对住房隐性交易成本的概念范畴、构成类型与阻滞效应进行分析，重点探讨家庭住房搜寻行为与搜寻成本、社区邻里环境与家庭住房搬迁附着成本的影响机理，构建了分析住房隐性交易成本的理论框架。实证研究方面，论文对北京市住房一级市场家庭购房行为进行实地调研，获取研究数据，对以下内容进行深入分析：(1)信息渠道与家庭住房搜寻行为：统计分析购房家庭信息获取渠道及其特征、网络搜房频率与作用，构建识别网络信息影响家庭住房搜寻的结构方程(SEM)模型，比较原有房家庭和租房家庭网络搜房的效用差异。(2)家庭住房搜寻成本：构建表征家庭住房搜寻成本特征参数的Hedonic模型，采用最大似然估计(ML)方法，利用Matlab编程实现搜寻成本特征参数的估算，计算购房家庭的住房搜寻成本。(3)家庭住房搬迁附着成本：构建多元Logit和Probit居住满意度模型，分析有房家庭和租房家庭对于社区邻里环境影响其居住满意度的感知差异，评价不同收入水平的有房家庭和租房家庭社区邻里环境的附着效应及其住房搬迁附着成本。研究结果表明：(1)在家庭住房信息获取渠道中，网络搜房达62.48%。与原有房家庭相比，原租房家庭更倾向于利用网络进行住房搜寻，并能借助网络更大程度地提高住房搜寻频率、降低搜寻持时、减少实地看房时间。(2)购房家庭的住房搜寻成本占到住房交易价格的5.59%，通过住房搜寻只能弥补其信息劣势损失的57.33%。购房家庭作为信息劣势方，即便进行大范围的住房搜寻，也不能有效弥补市场信息不完备导致的损失。(3)低收入有房家庭住房搬迁附着成本较小，中高收入有房家庭住房搬迁附着成本增加(收入与邻里关系交叉项系数为0.141)。租房家庭社区邻里附着效应不明显，其住房搬迁附着成本很小，收入增加越明显的租房家庭，住房搬迁意愿越强烈(收入与邻里关系交叉项系数为-0.252)。通过对比分析比率佣金、固定量佣金和交付制度三种房地产经纪服务定价方式的效率，指出卖方代理固定量佣金服务模式对降低家庭隐性交易成本最有利。