掌握住房租赁市场时空演变特征和影响因素,有利于政府制定出合理有效的租赁住房政策、采取差异化的方式对住房租赁市场进行培育和监管。已有的研究较多地是分析住房租金的空间分异特征及其微观影响因素,较少的研究从时空角度综合定量地分析宏观和微观影响因素对住房租金的影响。因此,本文尝试以“时间变化—空间分异—时空演变—宏观影响因素—微观影响因素”为主线,对武汉市主城区住房租金时空演变特征及其影响因素进行研究。本文首先通过梳理国内外有关住房租金时空演变及其影响因素研究的理论、方法及观点,界定了租赁住房、住房租金和住房租金时空演变影响因素等基本概念,明确了以武汉市主城区为例,以区位理论、供需理论和特征价格理论为指导,通过时间序列分析、Arc GIS空间分析,构建租赁住房供给与需求模型、GWR模型和特征价格模型研究武汉市主城区住房租金的时空演变特征及其影响因素,介绍了研究区域的概况,收集整理了武汉市主城区2008年-2018年期间住房租金相关数据和2008年、2013年和2018年的住房租金样本数据。其次,运用时间序列分析、空间聚类分析、空间插值分析、空间自相关分析和重心迁移分析法从时间变化、空间分异及时空演变三个方面分析住房租金时空演变特征。结果表明,2008年至2018年期间,武汉市主城各区的住房租金水平以江汉区最高,汉阳区和青山区整体低于平均水平,其中以青山区住房租金水平最低,各区住房租金逐年增长,且增长趋势具有一定的相似性,但涨幅差异明显。主城区住房租金整体上呈现出由城市中心向周边递减的不规则圈层式的分布特征,住房租金较高的区域多集中于长江以南的城区,长江以北的城区住房租金较高的区域相对来说偏少。主城区住房租金具有局部的空间异质性,也存在一定的局部时空异质性。然后,基于宏观和微观影响因素两个视角,分别构建供给与需求模型、GWR模型和特征价格模型实证研究住房租金的影响因素。结果显示,在其它影响因素不变的情况下,宏观影响因素中城区常住人口每增加1万人则住房租金上升0.076145元/月/m~2,城镇居民年人均可支配收入每增加1万元则住房租金上升4.59元/月/m~2,人均地区生产总值每增加1万元则住房租金上升0.125057元/月/m~2,二手房价格增长率每增加1个百分点则住房租金降低0.03153元/月/m~2。微观影响因素中经纪人房源比个人房源住房租金平均增加12.14元/月/m~2,品牌公寓比经纪人房源住房租金平均增加12.14元/月/m~2;建筑面积每增加1m~2,住房租金平均减少0.53元/月/m~2;朝南租赁住房比其它朝向的租赁住房,住房租金平均增加0.71元/月/m~2;租赁住房距地铁站距离每增加1km,住房租金平均减少0.466元/月/m~2;租赁住房距商业中心的距离每增加1km,住房租金平均减少1.5元/月/m~2;装修程度、小区环境、教育配套和生活配套,其评定的分值每增加1,住房租金平均分别增加4.62元/月/m~2、0.08元/月/m~2、2.55元/月/m~2和1.41元/月/m~2。最后,基于住房租金时空演变特征分析和住房租金影响因素研究两大研究内容,从武汉市主城区住房租金的时间变化、空间分异、时空演变特征、宏观影响因素及微观影响因素五个方面对所做的研究进行了总结,并提出了在数据获取、租赁住房类型及来源对比分析、影响因素指标选取等方面的不足和对后期研究的展望。