摘要：在过去20年间，全球范围内的快速城市化进程已成为一种显著趋势，尤其在新兴经济体和发展中国家，大规模的城市扩张催生了大量新建城市区域。然而，城市土地扩张的速度往往会超越城市社会经济发展的速度，导致新城区与旧城区之间形成不平衡。这种失衡使得许多新建城市区域在社会经
在过去20年间，全球范围内的快速城市化进程已成为一种显著趋势，尤其在新兴经济体和发展中国家，大规模的城市扩张催生了大量新建城市区域。然而，城市土地扩张的速度往往会超越城市社会经济发展的速度，导致新城区与旧城区之间形成不平衡。这种失衡使得许多新建城市区域在社会经济成熟度不足的情况下发展滞后，导致出现大量空置现象，这一现象被广泛称为“鬼城”。尽管“鬼城”现象在全球范围内具有普遍性，但其成因涉及复杂的社会经济因素，使得全球层面的量化研究仍然面临挑战。
本次我们为大家带来的是2022年全球8841个城市的鬼城指数数据集。该数据简称GloGCI。该数据集提供了全球8841个城市的“鬼城指数”(GCI值)以及442个被定义为“鬼城”的城市列表（GCI值前5%的城市）。具体到中国区域，该数据集提供了中国1992个城市的“鬼城指数”以及53个被定义为“鬼城”的城市列表。
该数据集是由清华大学龙瀛老师课题组于2025年2月27日发表在《
Habitat International
》期刊上的题为《Inferring ghost cities on the globe in newly developed urban areas based on urban vitality with multi-source data》的论文的最新研究，作者为张业成、涂唐奇、龙瀛。这一项研究基于城市活力理论，构建了一个整合多源数据的统一框架来衡量“鬼城指数”。城市活力采用路网、兴趣点和人口密度数据来衡量，涵盖城市发展过程中形态、功能和社会三个维度。同时，通过比较新城区和老城区的城市活力，利用城市活力理论在全球范围内量化了“鬼城指数”（GCI）。该数据集为全球8841个面积超过5平方公里的城市提供了“鬼城指数”，且定义了442个“鬼城”城市，提供了论文中的数据计算过程代码以及所有结果数据。该数据集为“鬼城”现象的国际比较提供了有力支持，为全球可持续城市化战略提供了科学依据，对实现联合国可持续发展目标具有重要意义。
01 数据展示
数据作者提供的数据资料包里面包括如下文件：
该资料包包括了数据和数据论文中的代码。数据的话是三个excel文件，其中：
① Total data in the paper.csv文件中记录了8841个城市的“鬼城指数”（GCI值）以及在基于城市活力理论框架中所计算获得的人口密度、道路网密度、POI密度等过程数据。另外，我们也将该数据转为了shp格式数据一起提供给大家。Csv文件如下图：
②All_the_ghost_cities'_distribution.csv 文件记录了这些被定义为“鬼城”的442个城市的经纬度-国家-州-城市等信息。另外，我们也将该数据转为了shp格式数据一起提供给大家。Csv文件如下图：
③Urban expansion and population growth.csv文件记录了论文为从不同角度理解GCI的分布，通过WorldPop数据计算了人口变化和土地扩张情况的记录表。这里不涉及“鬼城”分布及“鬼城指数”，故没有转化为空间数据。Csv文件如下图：
了解了数据详情，下面我们也来看一下数据论文中对于数据结果的展示！下面几张图展示了“鬼城”比例最高的前三个国家（美国、中国、意大利）的“鬼城指数”空间分布以及被定义为“鬼城”的城市分布：
02 数据的其他信息
数据来源：
该数据来源于figshare网站，网址为：
数据时间：
2022年
数据格式：
csv
空间范围：
全球8841个面积超过5平方公里的城市，及被定义为“鬼城”的442个城市（具体名单详见All the ghost cities‘ distribution.csv、Total data in the paper.csv）
数据大小：
11.2MB
数据引用：
Zhang, Yecheng; Tu, Tangqi; Long, Ying (2025). GloGCI-World Ghost Cities Index Ranking. figshare. Dataset. https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28248038.v2
论文引用：Zhang, Y., Tu, T., & Long, Y. (2025). Inferring ghost cities on the globe in newly developed urban areas based on urban vitality with multi-source data. Habitat International, 158, 103350. https://doi.org/10.1016/j.habitatint.2025.103350
如有数据使用需求请按照官方平台的要求进行引用，更多数据详情可以查看官网获悉！
03 数据获取
来源：立方数据学社