随着互联网经济的蓬勃发展,网约车已经成为了现代公共交通系统的重要组成部分。从乘客发送请求到驾驶员到达乘客接送点的时间被定义为等待时间,作为服务水平的衡量标准之一,等待时间可以反映出车辆服务的可达性。因此,通过对等待时间的空间分布及其影响因素研究,对确定低可达性和凸显交通不公平问题的位置具有重要的意义,这可以帮助政策制定者和网约车运营商提高网约车的服务水平和可达性。本文利用奥斯汀市网约车订单数据资料结合当地社会经济数据以及建成环境数据,通过分析城市网约车等待时间与社会人口经济和建成环境之间的关系,研究其在不同单元内的变化情况。分别考虑空间异质性和时空异质性建立网约车等待时间的地理加权回归模型（GWR）和时空地理加权回归模型（GTWR）,并且将估计参数的空间变化可视化。具体地,首先利用Python和GIS软件对研究区域的底图、基础数据进行修正、筛选和计算;其次,搭建地理加权回归模型探讨网约车等待时间的空间异质性,并将模型估计参数的空间变化可视化,深入分析各影响因素对局部区域网约车等待时间的影响。最后,针对订单数据产生时间和地点不同而存在的时间和空间异质性问题,提出时空地理加权回归模型分析不同影响因素随时空的变化规律。研究结果表明:1)时空地理加权回归模型的拟合结果优于全局回归模型和地理加权回归模型;2)等待时间具有明显的时间分布规律,早、晚高峰等待时间高于平峰,夜间等待时间低于白天;3)少数族裔比例、平均收入对早晚高峰等待时间都没有影响,说明奥斯汀当地网约车服务没有局限于白人及富人地区;4)家庭无车率对工作日早高峰的等待时间有负向影响,而对晚高峰没有影响;5)在道路密度高、靠近市中心的地区等待时间较短,网约车更容易进入这些地区,这一事实证明了适当的城市结构对于运输服务无障碍和效率的重要性;6)城市土地利用强度对等待时间没有显著影响,说明可持续和低强度的城市土地利用模式（例如,建设更多绿地）可能不会阻碍“共享经济”的发展;7)公共交通站点密度高的地区等待时间较短,并且网约车与公共交通服务覆盖区域相同均在市中心,这使得人们离开市中心容易而进入市中心困难,对于这一观察对政策制定者和监管者提出启示,加强网约车与公共交通之间的合作可以在整个城市之间提供一个更加平衡的网络。