住宅作为一种异质性商品,其价值除了受本身建筑特征决定以外,还会根据位置条件和外部环境产生很大的差异,住宅除了居住功能,往往还与教育、医疗、交通、生活便利等公共资源一切相关,因此探索城市公共品相关因素对房价的影响就具有现实与理论意义,本文通过理论与实证分析相结合的方法,以深圳市为例,从城市公共品对住宅价格的资本化效应和空间异质性的视角,分析我国地方城市公共品供给水平对住宅价格的影响,并结合现实发展情况,为政府合理配置地方公共品、调控房地产市场提供参考与建议。本文首先通过大量的文献分析,总结城市公共品对住宅价格的资本化效应和空间异质性的相关理论基础,运用Python爬虫技术收集深圳市在售房屋的挂牌价和基本房屋信息及坐标,选取深圳市地铁站、公交站、商场、银行、小学、中学、公园、医院共8类公共品兴趣点（POI）数据作为解释变量,运用探索性空间分析的方法探讨深圳市住房价格的空间聚集性。其次,基于总体空间集聚性的结果,构建特征价格（Hedonic）模型作为本研究的基准模型,对深圳市房价的影响因子进行初步的探讨。为进一步探讨住宅价格的空间异质性,运用ArcGIS 10.3软件构建地理加权回归（GWR）模型,就模型拟合效果与Hedonic模型进行对比,结合深圳的地理位置和实际情况对各类变量的影响机制进行讨论,从而提出针对深圳市公共资源的配置的合理建议。本文的主要结论包括:（1）通过探索性分析发现,深圳市房价存在较强的空间自相关性,受历史因素和地理环境影响,房屋聚集程度高,房价分级现象显著。整体而言,深圳市的住宅多数集中在西部的南山区、福田区,房屋的价格和聚集程度均呈现北部地区较低,南部地区较高的趋势。（2）构建特征价格模型,发现城市公共品中对房价影响效果从大到小依次为:地铁站、中学、商场、公园、医院。模型中建筑因素作为控制变量,其中绿化率和物业费对房价有正向作用,容积率对房价产生了负面作用。（3）构建地理加权回归模型,表明深圳市房价主要受到地铁站等交通基础设施的距离、到公园和商场等娱乐设施的距离、到中学等教育基础设施的距离、容积率、绿化率和物业费等要素的影响,通过与特征价格模型的对比表明GWR模型的解释效果更优。