随着我国城市现代化进程的不断推进与加快,北京、上海、广州、深圳等国内一线城市凭借其丰富的就业机遇,完善的城市基础设施以及丰富的物质文化生活吸引着许多的外来人员。由于这些一线城市的房价均处在较高的水平,远超普通工薪阶层的薪资水准,住房问题也因此而随之出现。住房问题既是经济问题,更是影响社会稳定,关系民生福祉的重要民生问题。在此种情形之下,为了能够解决自身的住房需求,租房成为了越来越多人的主要居住方式,而国内的住房租赁市场发展管理还不够完善,不足以应付人口涌入带来的强烈租房需求。为实现对城市住房租赁市场发展管理的优化和服务,能够做到对租房问题得以有效应对,城市住房租金的空间分异特征及影响因素研究也因此值得深入探讨。本文以广州市为研究区域,以住房租金为研究对象,利用贝壳租房网站中的2021年8月租赁住房数据,结合公共服务设施POI数据、交通数据等其他地理空间数据,研究住房租金的空间分异特征及影响因素。本文的主要研究内容及研究结论如下:（1）住房租金的探索及空间分异特征分析。运用地统计理论中的ESDA分析方法对住房租金进行探索性分析,发现住房租金基本上呈“正态”分布,且东西方向与南北方向均呈现为“倒U型”趋势,即住房租金从城市核心区向城市外围区逐渐递减的分布特点;从整体及区域两个方面研究住房租金的空间分异特征,发现住房租金在整体分布上呈现“扇形”模式的城市空间结构,且东部区域的住房租金要高于西部区域,南部区域的住房租金要高于北部区域;住房租金在区域分布上从高到低依次为越秀区、天河区、海珠区、荔湾区、黄埔区、白云区,它们的租金水平依次为75.93元/m~2、70.80元/m~2、62.20元/m~2、53.78元/m~2、52.32元/m~2、44.59元/m~2;根据住房租金的空间分布特点,发现住房租金空间分布存在问题,表现为租金水平结构不平衡和租赁群体空间分层现象。（2）基于特征价格模型对住房租金影响因素进行实证分析。在遵循因素选取的基本原则下构建住房租金影响因素体系,然后基于特征价格模型的三种函数模型进行住房租金与影响因素的拟合运算,发现与线性函数、半对数函数相比,对数函数的模型拟合效果最好;根据对数函数模型的回归结果,发现与住房租金显著相关的因素有10项,其中火车站距离、就业中心距离、市场距离、工厂距离与住房租金呈现正相关,CBD距离、地铁站距离、中学距离,购物中心距离,餐饮距离、公园距离与住房租金呈现负相关;与住房租金不存在显著相关性的因素有5项,分别为公交距离、小学距离、大学距离、景点距离以及三甲医院距离。（3）基于地理加权模型对住房租金影响因素进行实证分析。运用空间自相关分析方法,研究住房租金的空间关联性,发现住房租金具有空间正自相关,呈现为聚集状态;在特征价格模型分析基础上进一步研究住房租金的影响因素,发现相较于普通最小二乘法的特征价格模型而言,考虑了空间非平稳性的地理加权回归模型的拟合效果更好,表明广州市住房租金的影响因素在空间上存在分异;根据地理加权回归模型结果可以看出,各项影响因素的影响强度在空间上的变化并不相同,从而更好地解释广州市住房租金的空间分异现象。