| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 信息技术飞速发展,中国已经进入移动信息社会 | 第11页 |
| 1.1.2 移动信息技术深刻影响着城市居民时空行为模式 | 第11-12页 |
| 1.1.3 居民通勤出行造成的交通拥堵问题日益突出 | 第12-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2.1 理论创新 | 第13页 |
| 1.2.2 实践指导 | 第13-14页 |
| 1.3 研究对象与方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1 相关概念界定 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究对象 | 第15页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容与框架 | 第16-19页 |
| 第二章 相关研究综述 | 第19-31页 |
| 2.1 国内外城市通勤研究进展 | 第19-23页 |
| 2.1.1 国内城市通勤研究 | 第19-22页 |
| 2.1.2 国外通勤行为研究 | 第22-23页 |
| 2.2 ICT与居民活动出行 | 第23-27页 |
| 2.2.1 ICT对居民出行行为的影响研究 | 第24-26页 |
| 2.2.2 基于ICT技术的居民时空行为研究数据的获取 | 第26-27页 |
| 2.3 ICT对居民出行行为的影响视角 | 第27-29页 |
| 2.3.1 信息获取的便捷性 | 第27-28页 |
| 2.3.2 打破时空制约性 | 第28页 |
| 2.3.3 行为破碎化 | 第28-29页 |
| 2.3.4 多任务性 | 第29页 |
| 2.4 研究述评 | 第29-31页 |
| 第三章 理论基础与数据来源 | 第31-39页 |
| 3.1 理论框架 | 第31-34页 |
| 3.1.1 基本理论 | 第31-33页 |
| 3.1.2 研究假设 | 第33-34页 |
| 3.2 研究区域与数据来源 | 第34-36页 |
| 3.2.1 研究区域概况 | 第34-35页 |
| 3.2.2 数据来源 | 第35-36页 |
| 3.3 基本数据统计 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 移动信息技术影响下的南京市居民通勤特征 | 第39-61页 |
| 4.1 居民通勤时空总体特征 | 第39-48页 |
| 4.1.1 居民通勤空间特征 | 第39-40页 |
| 4.1.2 分区通勤特征 | 第40-44页 |
| 4.1.3 南京市居民总体通勤特征 | 第44-48页 |
| 4.2 居民移动信息化水平测度 | 第48-52页 |
| 4.2.1 居民移动信息化水平指标体系 | 第48-50页 |
| 4.2.2 居民移动信息化综合水平 | 第50页 |
| 4.2.3 居民移动信息水平基本特征 | 第50-52页 |
| 4.3 不同移动信息化水平的居民社会群体的通勤特征 | 第52-58页 |
| 4.3.1 基于居民移动信息水平的居民属性聚类分析 | 第53-56页 |
| 4.3.2 居民通勤特征的社会群体分异 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-61页 |
| 第五章 基于结构方程模型的实证研究 | 第61-71页 |
| 5.1 结构方程模型构建 | 第61-65页 |
| 5.1.1 结构方程模型的基本原理 | 第61-62页 |
| 5.1.2 模型初步构建 | 第62-63页 |
| 5.1.3 模型变量选取 | 第63-65页 |
| 5.2 模型的拟合与修正 | 第65-66页 |
| 5.3 模型的路径分析与评价 | 第66-70页 |
| 5.3.1 移动信息技术与居民通勤关系路径分析 | 第67-69页 |
| 5.3.2 通勤特征之间的相互作用 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 结论与讨论 | 第71-75页 |
| 6.1 研究结论 | 第71-73页 |
| 6.2 措施与建议 | 第73-74页 |
| 6.3 不足与讨论 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 插图和附表目录 | 第83-85页 |
| 附录：调查问卷节选 | 第85-88页 |
