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    确定城市各地区 PM2.5 和 PM10 的浓度是研究最大的难点。广州市环保局依申请公开的51个空气质量自动监测站的2017年全年平均PM2.5浓度值和PM10浓度值仅存在于特定点上，没有覆盖整个区域。借鉴相关研究，由于样条函数插值法不需要预先估计空间结构或对其进行统计假设，只是进行局部区块的拟合，不会对其他区块造成额外的强烈震荡，且具有整体光滑性，研究采用样条函数法对广州市PM2.5和PM10的浓度进行插值，建立覆盖广州市整个市域的连续的空气质量数据库，并提取每个住宅所在点的空气质量数据栅格值作为住宅项目的空气质量数据(图1)。

    广州市二手房住宅的价格呈现从市中心向外围逐步递减的态势，符合阿隆索地租模型，且具有较为明显的空间差异。将9002个样本数据中的住宅价格距广州市中心 ( 天河体育中心 ) 的距离进行局部多项式拟合(图2)，可以发现住房价格呈现明显的递减曲线，但随着距离中心区越远，递减越缓慢，在距市中心0～8km(城市中心地区)的范围内，住宅价格随距市中心距离增大而下降得最快，由均价7万元/平方米下降到4万元/平方米；在距市中心8～15km(城市近郊地区)的范围内，住宅价格随距市中心距离增大而下降的幅度变缓；在距市中心15～20km(城市远郊地区)的范围内，住宅价格保持稳定，几乎不会随距市中心距离增大而下降。按五分位点分割每个街道的住宅均价，可以得到广州市中心城区二手房价格空间分异图(图3)。

    标准住宅是Hedonic模型中最具典型性的一簇住宅特征的虚拟组合，代表着市场中在售住宅的普遍水平，也可以认为是房地产市场中最具一般性和代表性的住宅。研究确定2017年12月广州市中心城区二手房市场一套标准住宅是：室厅个数为3.91个(三室一厅)，建筑面积为87.50m2，位于中间楼层，总层高为18.86m，建筑年龄为16.33年。

    研究表明，在交通区位特征方面，住宅样本到最近公交站点的平均距离为211.82m，符合以公共交通为导向的原则；到最近地铁站点的平均距离为923.72m，到最近购物商场的平均距离为242.36m，说明广州市中心城区的住宅样本交通较为便利；在邻里环境特征方面，住宅样本到最近公园的平均距离为345.55m，到最近医院的平均距离为1568.02m，到最近小学的平均距离为329.39m，到最近中学的平均距离为537.73m，说明中心城区公共设施配套良好。

    广州市的空气质量不容乐观。住宅样本的平均 PM2.5 浓度为35.57微克 /立方米，PM2.5浓度最大值是41.34微克/立方米、最小值是31.19微克/立方米；住宅样本的平均PM10浓度为58.31微克/立方米，PM10浓度最大值是84.88微克/立方米、最小值是42.34微克/立方米。根据世界卫生组织2005年版《空气质量准则》的标准，PM2.5年均浓度小于 10、PM10年均浓度小于20是安全值；当PM2.5年均浓度达到35微克/立方米、PM10年均浓度达到70微克/立方米时，人的死亡风险比在安全值的环境下约增加15%。可以看出，广州市住宅样本的 PM2.5 浓度、PM10浓度全部超过安全值。

    由图1可知，广州市PM2.5浓度和PM10浓度的区域分布不一致。广州市PM2.5浓度和PM10浓度的区域分布存在明显的差异。《2017年广州市环境质量状况公报》显示，PM2.5浓度相对较高的为荔湾区、海珠区等区域，PM10浓度相对较高的为黄埔区、荔湾区和白云区等区域。

    研究分别采用线性函数形式和半对数函数形式对模型进行OLS回归计算，将自变量按贡献率大小逐个加入回归方程，发现在95%的置信区间内17个变量都对住宅价格有显著影响。

    对比线性函数形式模型和半对数函数形式模型发现，半对数函数形式模型调整后