【数据概述】
本数据集记录了中国地级市层面共享单车进驻情况，适用于双重差分（DID）实证研究。
数据时间跨度：2016-2025年
数据区域范围：全国地级市（部分地区除外）
数据格式：Excel
数据整理：CNPD


【研究背景】
自2016年以ofo为代表的无桩共享单车进入城市以来，共享单车通过改善"最后一公里"
出行问题，逐步成为城市公共出行的重要组成部分。作为依托数字平台运行的新型出行
方式，共享单车通过提升城市出行可达性，降低居民通勤成本，对城市消费活动、空间
流动性与经济活力产生重要影响。


【数据来源与构造方法】
1. 行政区划依据：CNPD《2023年中华人民共和国县以上行政区划代码（规整版）》
2. 时间识别方法：
   - 系统检索地方主流媒体新闻报道
   - 查阅政府或相关主管部门官方公众号
   - 核查共享单车企业官方公众号、官方微博等公开信息
3. 判定标准：
   - 以企业在城市公共空间（地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等）
     首次投放并上线运营共享单车服务的时间为准
   - 仅在封闭或半封闭校园场景中的投放不作为城市层面进驻依据
   - 短期试点后因未完成审批备案被收回且未再投放的情形，视为未正式进驻





【共享单车定义】
包含范围：
  ✓ 无桩共享自行车
  ✓ 共享电动单车、电单车、电动车
  
不包含范围：
  ✗ 采用固定停靠桩模式的公共自行车系统


【覆盖品牌】
ofo、美团单车（原摩拜单车）、哈啰单车、青桔单车、永安行、松果出行、叮嗒出行、
小遛共享、人民出行、法瑞纳、酷游单车、小白单车、酷骑单车等


【数据指标说明】
1. 省级名称：省级行政区名称
2. 省份代码：省级行政区代码
3. 城市名称：地级市名称
4. 城市代码：地级市行政区划代码
5. 年份：观测年份（2016-2025）
6. 共享单车首次进驻年份：该城市首次出现共享单车投放运营的年份
7. Treat：处理组虚拟变量
   - 取值1：该城市在2016-2025年期间曾发生共享单车进驻
   - 取值0：该城市在样本期内未发生共享单车进驻
8. Time：时间虚拟变量
   - 对于已进驻城市：自首次进驻年份及之后年份取值为1，之前年份取值为0
   - 对于未进驻城市：始终取值为0
9. DID：双重差分交互项（Treat × Time）
   - 刻画城市在第t年是否已处于共享单车进驻状态
   - 用作DID模型的核心解释变量


【样本排除说明】
以下地区因缺乏可靠的进驻时间信息，未纳入样本范围：
  锡林郭勒盟、通化市、黑河市、湘西土家族苗族自治州、阿坝藏族羌族自治州、
  昌都市、陇南市、甘南藏族自治州、黄南藏族自治州、海南藏族自治州、
  果洛藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州、克孜勒苏柯尔克孜自治州、三沙市


以下地区根据多渠道核查，在样本期内未出现共享单车投放运营记录：
  绥化市、大兴安岭地区、山南市、那曲市、阿里地区


【参考文献】
[1] 陈勇吏,朱喜,李经,等.共享单车促进了居民消费吗?[J].经济学(季刊),2024,
    24(04):1139-1155. DOI:10.13821/j.cnki.ceq.2024.04.07.


[2] Cao, G., G.Z. Jin, X. Weng, and L.A. Zhou, "Market-Expanding or
    Market-Stealing? Competition with Network Effects in Bike-Sharing",
    The RAND Journal of Economics, 2021, 52(4), 778-814.