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随着移动互联网的迅速发展，多数居民可以借助智能手机接入互联网，进行随时随地的多媒体信息交流，从而形成了广泛互动的移动互联网环境。而网约车的出现正是基于传统电话约车方式在移动互联网下的演变。在移动互联网环境下，网约车平台可以帮助实现动态匹配出行者和网约车司机，有效解决了传统出租车在运营过程中信息不对称的问题，还可以满足出行者和司机的随时交流。由于网约车的迅速发展和推广，网约车已经成为很多城市居民日常生活的一部分。于此同时，网约车对居民出行行为也产生了一定程度的影响。
本文的主要内容是对上海居民在网约车影响下的出行行为进行分析和建模。为了探寻网约车对居民的出行行为的影响，本研究基于“回顾性调查法”设计了上海居民关于网约车出行情况的问卷，并针对上海网约车用户完成了网络问卷调查。依据问卷调查结果，本文对网约车的用户特征进行了描述统计分析，并将网约车出行信息与TransCAD搭建的上海路网数据进行了匹配。从网约车出行特征的角度，对出行的空间分布、出发时刻分布、网约车类型、使用频率、出行目的、同伴人数和拼车意愿进行了分析；考虑网约车对出行选择各个维度上的影响，对出行方式、出发时刻、同伴人数和目的地选择等维度的变化进行了分析。
基于网约车对出行选择维度的影响分析结果，网约车对出行行为影响最大的是出行方式的转变。为了进一步探究网约车影响下的出行方式选择的规律，本研究依据多项Logit模型理论针对非通勤出行建立了出行方式选择模型。网约车作为一种新型的出行方式被包括在该模型内，该模型可以帮助理解影响出行选择概率的关键因素及其选择原因。基于估算的网约车市场份额和选择方案抽样法理论，对网约车效用方程的常数项进行了调整，使之与市场份额相匹配。并对模型进行了弹性分析。除此之外，网约车还同时对出行方式和出发时间有一定程度的影响。因此本文对样本选择模型的相关理论进行了推导和归纳，并建立了Multinomial-Binary联合模型来探究网约车不可用的情景下出行方式变化和出发时刻提前意愿的关系；建立了离散连续模型来研究网约车不可用情景下出行方式变化和出发时刻提前量的关系。模型结果分别识别出了影响两种维度决策的主要因素，通过边际效应或弹性计算和分析，量化了各因素对选择概率的影响。本文还对选择性偏差的影响进行了相关分析。
本文的主要内容是对上海居民在网约车影响下的出行行为进行分析和建模。为了探寻网约车对居民的出行行为的影响，本研究基于“回顾性调查法”设计了上海居民关于网约车出行情况的问卷，并针对上海网约车用户完成了网络问卷调查。依据问卷调查结果，本文对网约车的用户特征进行了描述统计分析，并将网约车出行信息与TransCAD搭建的上海路网数据进行了匹配。从网约车出行特征的角度，对出行的空间分布、出发时刻分布、网约车类型、使用频率、出行目的、同伴人数和拼车意愿进行了分析；考虑网约车对出行选择各个维度上的影响，对出行方式、出发时刻、同伴人数和目的地选择等维度的变化进行了分析。
基于网约车对出行选择维度的影响分析结果，网约车对出行行为影响最大的是出行方式的转变。为了进一步探究网约车影响下的出行方式选择的规律，本研究依据多项Logit模型理论针对非通勤出行建立了出行方式选择模型。网约车作为一种新型的出行方式被包括在该模型内，该模型可以帮助理解影响出行选择概率的关键因素及其选择原因。基于估算的网约车市场份额和选择方案抽样法理论，对网约车效用方程的常数项进行了调整，使之与市场份额相匹配。并对模型进行了弹性分析。除此之外，网约车还同时对出行方式和出发时间有一定程度的影响。因此本文对样本选择模型的相关理论进行了推导和归纳，并建立了Multinomial-Binary联合模型来探究网约车不可用的情景下出行方式变化和出发时刻提前意愿的关系；建立了离散连续模型来研究网约车不可用情景下出行方式变化和出发时刻提前量的关系。模型结果分别识别出了影响两种维度决策的主要因素，通过边际效应或弹性计算和分析，量化了各因素对选择概率的影响。本文还对选择性偏差的影响进行了相关分析。