伴随着一二线城市宏观经济的驱动和城镇化进程的影响,中国房地产市场正由增量扩张时代向存量优化时代迈进。近几年,存量住房租赁市场也随着政策扶持、人口流动和资本集聚等红利聚焦,逐渐被社会各界所重视。然而,现实中租赁住房却并未发挥其预期的作用来切实解决城市人口的居住问题,租赁需求与供给不匹配、租金价格不稳定、承租人权益难以保障等问题层出不穷。在此背景下,集中式长租公寓作为创新型住房租赁产品,在租赁市场中日益发挥着不可替代的作用,其租金价格及影响因素也成为社会各界关注与探讨的焦点。国内外相关文献研究表明,建筑面积、邻近商业距离、邻近交通站点距离、周边绿化设施等因素都会对房价或租金产生较为显著的影响。因此,论文通过选取上海新兴租赁物业——集中式长租公寓为研究对象,聚焦长租公寓租金价格的影响因素,线上收集爬取上海不同区位地段集中式长租公寓项目的数据信息,结合线下实地市场调研的结果,共梳理得到689条有效数据信息;依据特征价格理论、空间计量经济理论等相关理论基础,创新性引入公寓品牌市场影响力、租金支付方式等四种影响因素,将所有影响因素划分为四类,从建筑物业、邻里服务、区位环境、支付租约四个方面开展论证研究,建立线性、对数、半对数形式特征价格模型来探究不同影响因素对集中式长租公寓租金价格的影响程度及其显著性水平;在此基础上,验证出样本公寓租金在城市地理空间上存在的自相关效应、集聚效应等空间交互关系,构建空间滞后模型、空间误差模型和空间杜宾模型来预测估计公寓租金,剔除邻近公寓租金对目标公寓租金价格的影响,进一步探究空间范围内上海集中式长租公寓租金价格的影响因素及影响程度。最后,得出研究结论:（1）传统线性特征价格模型对上海长租公寓租金的拟合预测效果最优,建筑面积、装修程度、邻近地铁站点距离、租客租住满意度、公区设施配置情况等特征变量对公寓租金价格的预测解释效果较为显著;（2）借助莫兰散点图和租金空间趋势分布图对租金观测值的空间相关性进行检验,得出部分区位板块的公寓租金存在明显的空间自相关效应与集聚效应;（3）考虑到模型误差项空间效应的显著性水平,结合空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SLM）结果,创新性引入空间杜宾模型（SDM）对长租公寓租金价格进一步拟合预测,对比分析拟合优度（~2）、最大对数似然估计值（Log likelihood）、赤池信息准则（AIC）等判别标准,对比优选得出线性空间杜宾模型是预测解释能力最佳的模型形式。