住宅租赁作为满足人居住需求的一种方式,其价格不仅反映市场上的供求情况,并且也是低收入人民生活质量的体现。租赁价格一方面是市场的重要信号调节这整个租赁市场的有效供应,过高或过低的住宅租售比将会带来不同的问题,过低将会使供给侧受到抑制;过高则会造成部分房东贪图租金,划分出不合规定的隔断房群租房从而使租客的潜在安全风险变大。另一方面为了实现人有所居的目标,出台合适的政策调节租赁价格成为相当重要的问题。而合肥市作为首批租赁试点城市,其如何调控租赁住宅价格对于后来者具有示范作用,需要谨慎对待。而目前对于租赁价格的研究较为稀少,且由于各地情况不同,需要具体情况具体分析,因此对合肥住宅租赁价格空间分异原因进行研究具有理论与实践意义。参考前人相关文献,本文构建一个以建筑特征因素、邻里特征因素、区位特征因素和租赁特征因素为一级指标的指标体系,共有二级指标21个。以合肥市为例,利用合肥市住房租赁交易服务平台上可以用爬虫获取到的租赁住房挂牌记录,用来研究影响的因素,利用高德地图编程接口获得了合肥市POI数据。使用ARCGIS软件将房屋数据点和区位特征数据点导入到合肥市市行政区划图上,建立合肥市租赁价格地图数据库。运用克里金插值法对合肥市住宅租赁价格的空间分布特征进行了分析,并分别利用普通最小二乘法和地理加权模型估计各个特征变量对租赁价格的影响。研究发现合肥市的住宅单位租赁价格的分布呈现两个特点:多核心,由内而外递减。与老城区、天鹅湖、滨湖新区三核心的距离越小,单位租赁价格越高,反之则低。其次,所研究区域中有三个区域的租赁价格明显高于周围区域,分别位于大蜀山附近、天鹅湖附近及中央商务区。而该三个区域中,天鹅湖的租赁价格最高。通过分布研究还发现合肥市住宅租赁价格呈正态分布并且小区租赁价格之间存在空间上的正自相关性。通过OLS模型回归筛选特征变量参加GWR模型回归。与OLS相比地理加权回归模型拟合较好。根据OLS模型的回归结果,总体上看绿化率、面积、与幼儿园距离与住宅租赁价格呈显著正相关,三甲医院距离、文娱设施、重点初级中学距离、大学距离、地铁站距离、写字楼距离、产业园距离、房龄、楼层比、朝向、支付方式与住宅租赁价格呈显著负相关,容积率、公园广场、风景名胜、小学、基层医疗点距离、重点高级中学距离、超市距离、公交车站距离等因素与住宅租赁价格相关性不显著;写字楼距离、重点初级中学距离、大学距离与住宅租赁价格呈现U字型变化,即先上升后下降。而GWR模型结果显示,上述解释变量中,建筑面积、住宅年龄没有随空间位置的变化而对住宅租赁价格的影响方向发生改变仅影响力大小发生改变,而其他变量对房价的影响在方向和大小上均存在空间差异。最后,根据研究结果结合合肥市的实际情况,提出了相应建议。图 20 表 10 参 53