住房问题一直是公众关注的焦点问题,随着城市化进程的深化和房地产业的不断发展,在城市新市民持续增多,商品住宅价格节节攀升的背景下,房屋租赁成为解决流动人口住房问题的重要方式。在住房租赁市场中,住宅租金是租房主体关注的核心因素,关系着租客的租住决策和日常生活。探索城市租金价格特征,识别租金影响因素,分析其强度和空间分布规律等研究具有重要的理论和现实意义。本文以住宅租金影响因素为研究对象,采用双模型,即基于全局回归的传统特征价格模型,以及考虑空间异质性的地理加权回归模型为研究的理论模型,以武汉市主城区的40675条租赁成交样点和2619个租赁成交小区数据为基础进行实证研究,分析城市住宅租金各项影响因素的强度及其空间分布规律。本文首先系统梳理和总结了国内外住房租金影响因素研究方法、理论模型和结论,并确定了影响城市住房租金的因素体系及因素内涵,在此基础上构建特征价格模型,运用SPSS数据分析软件,对模型进行拟合和运算,确定各因素影响的强度和范围;其次,在特征价格模型结论的基础上,进一步构建地理加权回归模型,对影响显著的因素进一步分析,采用ArcGIS10.2软件空间建模工具和SAM4.0软件GWR工具进行模型估计与检验,确定各变量在影响强度的空间变化和分布规律。研究表明,在全局回归的特征价格模型中,和线性形式相比,对数形式的模型拟合效果较好,系数显著且符号与作用预期一致的变量有10项,这10项因素是租金的显著影响因素,也是消费者在租房决策中着重考虑的因素,反映了租客在租房选择决策中的偏好。同时在全局回归的基础上,聚焦于探索影响因素强度的局部变化。通过采用地理加权回归模型进行测算,结果表明,地理加权回归模型在租金影响因素研究中比传统特征价格模型效果更好,表明武汉市住宅租金影响因素在空间上存在分异,不同的影响因素强度在空间上有不同的变化规律。