恒 隆 研 究

【作者】張業成, 涂唐奇龍瀛^1*

清華大學建筑學院；清華大學恒隆房地產研究中心；清華大學生態規劃與綠色建筑教育部重點實驗室

【通訊作者郵箱】ylong@tsinghua.edu.cn

【原文信息】

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

內容導讀

過去20年的快速城市化進程導致許多新開發地區的社會經濟成熟度滯后，加劇了與舊城區的發展失衡，并催生了“鬼城”現象。然而，由于社會經濟因素的復雜性，全球范圍內對該現象的量化研究仍面臨挑戰。本研究基于城市活力理論，構建了一個整合多源數據的統一框架，用以衡量“鬼城指數”（GCI），并通過多維度數據驗證其有效性。研究首先從全球范圍內提取了8841個面積超過5 km2的自然城市，并依據開發時間將其劃分為新城區（2005年后開發）和舊城區（2005年前開發）。城市活力的測量采用路網、興趣點和人口密度數據，涵蓋形態、功能和社會三個維度。通過對比新舊城區的城市活力，本研究首次基于城市活力理論量化了全球鬼城指數。研究結果表明，新城區的平均活力僅為舊城區的7.69%。根據GCI排名，前5%（442個）的城市被定義為鬼城，這一結果與新聞媒體報道及局部區域研究結果相印證。本研究為全球可持續城市化戰略提供了科學依據，對實現聯合國可持續發展目標（SDGs）具有重要意義。

圖1.城研究框

研究背景

本研究主要從新建城市土地經營水平不足的角度研究鬼城。近年來，城市土地的快速擴張已成為全球范圍內的普遍趨勢，然而，城市社會經濟發展的速度未能與土地擴張保持同步。這種失衡導致許多新城區在較低的社會經濟水平下發展乏力，進而出現大量空置現象，形成所謂的“鬼城”。傳統意義上的“鬼城”通常指因資源枯竭或市場變遷等因素而被廢棄的城市區域。然而，隨著全球城市化進程的加速，“鬼城”一詞被賦予了新的內涵，特指因過度開發與規劃不當而導致新建城區空置率高、商業活動低迷、人口密度顯著不足的現象。Shepard將“鬼城”定義為“一種新的開發項目，其實際容量遠低于規劃容量，人口和企業數量顯著少于可用空間”。

在全球范圍內準確定義“鬼城”是一個復雜的過程，現有研究主要局限于局部尺度，探索了基于人口、企業、夜間燈光數據及便利設施等指標的識別與評估方法。然而，這些方法存在顯著局限性。一方面，基于人口或建筑環境指標的局部尺度分析通常通過設定閾值來界定“鬼城”，但這些閾值的選擇缺乏跨地理區域的一致性考量。由于不同地區的城市發展模式存在顯著差異，這種基于局部同質地理尺度的閾值難以適用于全球范圍的比較分析。另一方面，已有研究多集中于特定城市或主要國家（如美國和中國）的新城區，揭示了“鬼城”現象在這些地區的存在。然而，關于“鬼城”是否在全球范圍內廣泛存在，以及如何構建一種適用于全球尺度的識別與比較方法，仍是亟待解決的問題，尤其是在許多快速城市化的發展中國家。

本研究通過廣泛的文獻綜述深入探討了城市活力的具體維度，并提出新舊城區之間的相對活力差異為“鬼城”識別提供了量化基礎。城市活力是高質量城市生活的核心要素，其形成依賴于良好的城市形態、完善的城市功能以及充足的人類活動。城市活力不足的特征通常表現為次級功能有限、街區尺度偏大、街角空間不足、建筑年代單一以及人類活動強度較低等。這些概念最早由雅各布斯（Jacobs, 1961）和林奇（Lynch, 1984）提出并發展。雅各布斯強調了人類活動與生活空間之間的動態交互關系，指出城市活力是城市生活多樣性的直接體現。林奇則進一步提出，城市活力是衡量城市空間質量的關鍵指標，對滿足人類需求和支持物種生存的居住環境至關重要。基于上述理論框架，本研究將城市活力解構為三個核心維度——形態、功能和社會，并利用開放數據對每個維度進行了量化計算。

研究方法和數據

（1）研究范圍提取：本研究采用2018年和2005年的全球等級城市邊界（GHUB）和全球城市邊界（GUB）數據，以提取全球城市區域的空間分布。兩個數據集均基于廣泛認可的城市邊界定義和30米分辨率的全球人工不透水區域（GAIA）數據構建，其平均總體精度超過90%。研究中將新城區定義為2005年至2018年間開發的區域，而舊城區則定義為2005年之前或2005年開發的區域。鑒于城市土地隨時間變化的復雜性，采用了“將時間轉化為空間”的方法，以2018年城市邊界為基準空間分析單位，在同一城市內劃分新城區和舊城區，從而實現對不同建成年份區域的比較分析。通過數據清洗（詳見論文附件Supplementary Note 1、Supplementary Figure 1-2及Supplementary Table 1-3），最終保留了2018年的8841個自然城市作為研究基準，總覆蓋面積達750800平方公里。

圖2. 劃分城市區域的過程

（2）基于城市活力理論展開指標計算：首先計算并生成全球一致的路網、興趣點和人口的密度分布圖層。其次測量每個城市區域內各層的平均值。最后每個城市區域的活力通過下面的等式來衡量: V=M*F*S。其中V是活力；M是從形態維度的路網密度；F是從功能維度的興趣點密度；S是從社會維度的人口密度。結合全球每個城市新舊城區的活力值計算鬼城指數：GCI =1 /（Vnew / Vold* Vnew）。其中GCI是一個城市的鬼城指數；Vold是一個城市舊城區所有網格的平均活力；Vnew是一個城市新城區所有網格的平均活力。基于該指數對所有城市進行排名，以通過更高的指數值來識別鬼城。

（3）驗證活力理論選定指標的充分性和必要性（詳見論文附件Supplementary note 2和Supplementary Figure 3,4,5,6,7）：通過分析包括上述MFS三個維度、其余城市形態、城市生態特征與夜間燈光數據、GDP等數據之間的關聯，本研究驗證了MFS這三個指標在衡量城市活力方面的充分性和必要性。發現其它變量如耕地、森林、草地等生態特征以及其他的城市形態特征，不適合準確評價鬼城現象，而選用的三個維度指標呈現顯著的適用性。

（4）基于新聞媒體和相關研究結果進行驗證：首先，通過抓取谷歌關鍵詞，獲得了全球各個國家和地區的鬼城檢索詞的流行度排名，并將它們與結果進行了比較。其次，計算了不同年份所有自然城市的人口和土地擴張，從人口和土地變化角度解釋新舊城區的鬼城推斷的合理性。最后得到的結果和現有區域層面的實證研究結果進行了比較，重點給出了中國和美國的城市排名（詳見論文附件Supplementary Table 4,5,6）。

研究結果

）新舊城區之間的指標表明新城區中潛在的鬼城

根據鬼城的定義，鬼城指數（GCI）取決于新舊城區在路網密度、興趣點密度和人口密度上的差異。全球范圍內，新城區的興趣點密度顯著低于舊城區。在洲際層面，路網密度的差異相對較小，其中亞洲的差異最為顯著，尤其是中國新城區的大規模房地產開發導致路網密度相對較低。在國家層面，新舊城區之間的路網密度差異普遍較小，而興趣點密度的差異則更為明顯。非洲國家的新城區興趣點密度普遍較低，而歐洲國家則顯著較高。

圖3. 按全球和大洲尺度計算的全球城市新舊城區指標

圖4. 按國家尺度尺度計算的全球城市新舊城區指標

（2）不同層次的全球城市地區的活力

本研究從城市、國家、洲際和全球尺度比較了新城區的活力值。城市層面的分析顯示，高活力城市主要集中在歐洲、東亞、南美及部分熱帶地區（圖5）。盡管新舊城區的活力分布模式相似，但新城區的高活力點明顯較少。發達國家如美國的新舊城區活力差異較小，而發展中國家如印度和中國的差異則更為顯著。歐洲新舊城區的活力差異尤為突出，表明其發展模式與其他發達國家存在顯著不同。

圖5. 全球城市新舊城區的活力

圖6. 國家和洲際層面的新城區和舊城區活力

（3）全球鬼城指數的空間可視化

GCI值較高的城市主要分布在東歐、南歐、中國東北及美國部分地區，凸顯了鬼城現象的全球性。美國擁有較多的鬼城，而亞洲的鬼城數量相對較少。歐洲和非洲的鬼城比例較高。值得注意的是，部分城市盡管整體活力較高，但其GCI值也較高，表明新舊城區之間的活力差異顯著（圖7）。例如，北歐的GCI值遠低于東亞和南亞，而非洲城市的GCI值普遍較低，反映了城市發展的不平衡性。

圖7. 全球城市和國家的鬼城指數

）推斷鬼城在全球的分布

基于GCI值排名，本研究推斷出全球鬼城的分布情況。通過設定前5%8841個自然城市中的442個）為閾值，檢查高于各種GCI閾值的每個國家，其所有自然城市中已識別的鬼城的比例，重點關注了鬼城數量最多的前十個國家。美國、中國和意大利的新城區中鬼城數量最多（圖）。與現有研究一致，與現有的研究相一致，發現也強調了美國和中國鬼城現象存在空間分布情況（。美國的鬼城主要分布在中西部和東部沿海地區，而中國的鬼城則集中在東北和北方地區。這些發現表明，鬼城現象的強度和成因因國家而異。

圖8. 鬼城門檻選擇及鬼城數量最多的前十個國家

圖9. “鬼城”比例最高的前十個國家的“鬼城指數”空間分布

基于新聞媒體和相關局部區域研究結果進行驗證

為驗證GCI的準確性，本研究將計算結果與新聞媒體及現有研究進行對比。通過谷歌關鍵詞檢索，發現GCI結果與全球對鬼城的普遍認知高度一致，尤其是在美國、加拿大、意大利和俄羅斯等國家。盡管中國鬼城的檢索排名較低，這可能與谷歌的區域可用性有關。此外，本研究還與“標準排名”、Sh等人（2020年）、Pradamini Kumari（2019年）等研究進行了對比，結果在鬼城分布上表現出一致性（詳見論文附件Supplementary Table 4-6

）從人口和土地變化角度理解GCI的分布

基于WorldPop數據，本研究分析了人口變化與土地擴張的關系（圖）。結果顯示，1825個自然城市經歷了人口收縮，7016個城市經歷了人口增長。北美和亞洲的城市擴張速度最快，而南美和非洲的人口增長率高于土地擴張率，這解釋了這些地區GCI值較低的原因。相比之下，北美許多城市的人口擴張速度低于土地擴張速度，導致新城區鬼城現象顯著。

圖10. 全球8841個自然城市人口變化與土地擴張的關系

）通過夜間燈光數據來識別鬼城是否合理？

作為對微觀數據的補充，本研究參考了Jin等人（2017年）的方法，分析了夜間燈光數據。結果顯示，新城區與舊城區的夜間燈光亮度存在顯著差異，且這一差距在2012年至2021年間逐漸縮小。然而，由于分辨率限制，夜間燈光數據在直接識別鬼城方面的適用性較低，但其在驗證城市活力指標方面具有潛力（詳見論文附件）本文進一步測試了夜間燈光數據在驗證城市活力理論選定指標方面的能力11，圖12詳見論文附件

圖11. 夜間燈光數據在識別鬼城中的適用性

圖12. 利用VIIRS夜間燈光驗證城市活力使用的三個指標的必要性（充分性驗證詳見附件）

）新舊城區劃分的時間節點選擇

由于各城市的發展階段不同，為驗證2005年作為新舊城區劃分時間節點的合理性，本研究分析了1990年至今間隔城市邊界數據。結果顯示，2005年后全球城市面積增加了近一半，表明該時間節點的選擇有助于減少規模差異帶來的誤差。此外，根據城市規模和人均GDP將全球城市分為四類，發現不同發展水平的城市呈現出不同的GCI分布模式（詳見論文附件）。城市規模大但人均GDP 低的城市更傾向具有較高的GCI中國等發展中國家和美國等發達國家。GCI 較高、規模相對較小且人均 GDP 低的城市在非洲的發展中國家更為常見。GCI 較低、規模相對較小但人均 GDP 較高的城市大多位于歐洲國家。這些城市的空間發展更為均衡。

討論

本研究提出了一種基于開放數據的自下而上方法，首次對全球城市中的鬼城現象進行了系統性識別與分析。本研究克服了以往研究局限于局部范圍的不足，并在不同尺度上揭示了全球鬼城的分布模式。這種基于城市自身空間發展的比較顯示了跨越地理空間異質性的優勢。未來研究應進一步探討鬼城現象的成因、發展階段及關鍵閾值，并考慮全面研究城市生命周期的動態變化，以更全面和準確地理解鬼城現象及其對全球城市化的影響

本研究相關數據代碼參見：

https://doi.org/10.6084/m9.figshare.28248038

基金資助：這項工作得到了中國國家自然科學基金重大項目（項目號：62394335和62394331）、面上項目（項目號：52178044）的資助。

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