房屋是居民生活的必需品,其首要功能是居住。房子本身的建筑特性决定了房子的基本价值,但同样建筑规格的房子在不同的区位条件下价格差异巨大。房子除了居住功能,往往还与教育、医疗、交通、生活便利等资源绑定,因此探索相关因素对房价的影响就至关重要。本文以深圳市为例,利用链家网上可以用爬虫获取到的2018年二手房成交记录,整理获得了深圳市二手房成交一房一价数据,用来全面的研究影响深圳市房价的因素。本文利用高德地图编程接口获得了深圳市兴趣点数据,包含地铁站、公交站、商场、医院、小学、中学、公园、医院等8类可能影响房价的外在区位因素。利用ARCGIS 10.6软件将房屋数据点和区位特征数据点导入到深圳市地图上,建立深圳市房价地图数据库。结合已有文献的分析,提出假设,分别考虑交通、教育、医疗、商业、环境因素对房价的影响,并且通过含障碍的样条函数空间插值的方法,可以展示上述因素对房价影响在空间上的变化,结合实际分析原因。房价的空间分异即房价在不同区域空间分布具有差异性,也称为空间异质性。实证研究表明深圳市房价主要受到地铁站等交通基础设施的距离、到医院等医疗基础设施的距离、到中小学等教育基础设施的距离、建筑面积、房屋年龄等要素的影响。整体来看,与房价呈负相关的主要因素为到中学距离、到小学距离和到地铁距离,其余影响因素中到商场距离呈正相关,到医院距离空间分布差异较大,分别有50%左右的系数呈正相关或负相关。GWR(Geographically Weighted Regression,地理加权回归)模型结果显示,上述解释变量中,建筑面积、房屋年龄对房价影响在空间上分布上表现为方向一致、大小存在差异,其他变量对房价的影响在方向和大小上均存在空间差异。