图1 数据集研发技术路线图
摘 要：珠宝拍卖是消费地理学面向中高端消费研究的一个独特视角。本研究系统整理苏富比和佳士得拍卖公司2014–2023年在全球的珠宝拍卖成交记录，融合地理数据处理技术与宝石学专业知识，通过文本数据处理、珠宝词典构建、珠宝品种识别与数据多维聚合等关键流程，研发得到全球珠宝拍卖时空分布数据集（2014–2023）。数据集的内容包括两个拍卖公司全球珠宝拍卖成交记录汇总的时空分布数据及其相关统计数据。数据分析结果显示，时间上，全球珠宝拍卖市场经历了从“量”到“质”的转型，形成了以无色钻石维系市场流动性、彩色钻石引领价值高度、传统彩色宝石提供稳定性支撑的三元结构；空间上，纽约、日内瓦与香港分别在交易活跃度与单位价值上占据领先地位，构成全球珠宝拍卖的核心三角；品种上，翡翠在香港的高度集中以及彩色钻石在日内瓦的价值溢价，揭示了地域文化与消费偏好对珠宝市场格局的深层塑造作用。本数据集的研发，填补了中高端消费领域精细化时空数据的空白，数据成果既可为消费地理学在分层消费领域的实证研究提供数据支撑，也可为全球珠宝产业优化供给结构、推动高质量发展提供参考。数据集的存储格式为.xlsx和.shp，由6个数据文件组成，数据量为56.3 KB（压缩为1个文件，44.6 KB）。
关键词：全球珠宝拍卖；消费地理学；宝石学；苏富比；佳士得
DOI: https://doi.org/10.3974/geodp.2026.02.06
CSTR: https://cstr.escience.org.cn/CSTR:20146.14.2026.02.06
数据可用性声明：本文关联实体数据集已在《全球变化数据仓储电子杂志（中英文）》出版，可获取：
https://doi.org/10.3974/geodb.2025.12.07.V1 或 https://cstr.escience.org.cn/CSTR:20146.11.2025.12.07.V1.
消费地理学是人文地理学的重要分支学科[1]。消费地理研究以消费实践为载体，深入剖析人地关系的复杂互动与演变。传统上，消费地理研究多聚焦于大众消费行为及其空间特征。随着中国社会经济持续发展，居民消费结构不断升级，呈现出超越大众消费层次的中高端化趋势。
珠宝作为一种兼具美丽、耐久、稀有性与工艺价值的特殊商品[2,3]，其消费行为本质上区别于一般大众消费。珠宝拍卖市场不仅是珠宝价值发现的重要机制[4–7]，也是反映中高端消费动向的典型场域，因而成为消费地理学面向中高端消费实践的一个独特视角。本研究通过系统整合全球珠宝拍卖成交记录信息，运用地理数据处理技术[8]，研发全球珠宝拍卖时空分布数据集，可为消费地理学的中高端消费研究提供代表性实证案例与数据基础。
《苏富比和佳士得全球珠宝拍卖时空分布数据集（2014–2023）》[9]的名称、作者、地理区域、数据年代、时间分辨率、数据集组成、数据出版与共享服务平台、数据共享政策等信息见表1。
| 条目 | 描述 |
|---|---|
| 数据集名称 | 苏富比和佳士得全球珠宝拍卖时空分布数据集（2014–2023） |
| 数据集短名 | GlobalJewelryAuctionResults2014–2023 |
| 作者信息 | 王雨晴，中国科学院地理科学与资源研究所，wangyuqing0725@igsnrr.ac.cn 陈洁，中国科学院地理科学与资源研究所，chenj@lreis.ac.cn |
| 地理区域 | 苏富比和佳士得在全球的6个珠宝拍卖城市（日内瓦、伦敦、巴黎、纽约、香港、迪拜） |
| 数据年代 | 2014–2023年 |
| 时间分辨率 | 年 |
| 数据格式 | .xlsx、.shp |
| 数据量 | 56.3 KB（压缩为1个文件，44.6 KB） |
| 数据集组成 | 苏富比和佳士得拍卖公司2014–2023年间在全球6个拍卖中心城市的珠宝拍卖成交记录汇总的时空分布数据及其相关统计数据 |
| 基金项目 | 中国科学院（XDB0740000） |
| 数据计算环境 | Python |
| 出版与共享服务平台 | 全球变化科学研究数据出版系统 http://www.geodoi.ac.cn |
| 地址 | 北京市朝阳区大屯路甲11号100101，中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 数据共享政策 | （1）“数据”以最便利的方式通过互联网系统免费向全社会开放，用户免费浏览、免费下载；（2）最终用户使用“数据”需要按照引用格式在参考文献或适当的位置标注数据来源；（3）增值服务用户或以任何形式散发和传播（包括通过计算机服务器）“数据”的用户需要与《全球变化数据学报》（中英文）编辑部签署书面协议，获得许可；（4）摘取“数据”中的部分记录创作新数据的作者需要遵循10%引用原则，即从本数据集中摘取的数据记录少于新数据集总记录量的10%，同时需要对摘取的数据记录标注数据来源[10] |
| 数据和论文检索系统 | DOI，CSTR，Crossref，DCI，CSCD，CNKI，SciEngine，WDS，GEOSS，PubScholar，CKRSC |
本数据集的原始数据来自全球艺术品拍卖市场中历史悠久、占据主导地位的两大国际拍卖公司——苏富比（Sotheby’s）与佳士得（Christie’s）的珠宝拍卖成交记录。具体地，本研究利用数据获取技术，从其官方网站公开发布的2014–2023年珠宝拍卖结果[11,12]中，系统采集了全球各个拍卖中心城市的珠宝拍卖成交记录。每条记录对应一件已成交珠宝拍品，包含成交时间、成交地点、名称、详情、估价、成交价、实物图片及鉴定证书等信息。据本研究统计，2014–2023年间，苏富比和佳士得拍卖公司在全球各个拍卖中心城市共举办225场珠宝专场拍卖，累计成交珠宝拍品61,894件，累计成交额达95.86亿美元。
基于上述原始数据，本研究融合地理数据处理技术与宝石学专业知识，设计苏富比和佳士得全球珠宝拍卖时空分布数据集的技术路线，如图1所示，主要包括文本数据处理、珠宝词典构建、珠宝品种识别与数据多维聚合4个关键步骤，最终实现从非结构化拍卖记录到标准化时空数据集的转化。
图1 数据集研发技术路线图
（1）文本数据处理
该步骤是为了将全球珠宝拍卖成交记录中的文本数据转换成结构化、标准化的文本数据表。首先，针对非结构化的文本数据，采用正则表达式，结构化地提取关键字段。然后，针对结构化的关键字段，进行相关的标准化处理。例如，将不同语种的文本统一翻译成英文。全球珠宝拍卖成交记录的语种除英文之外，还出现了中文、法语、意大利语等多个语种。针对不同语种的文本信息，研究采用百度翻译API，将其统一翻译为中文和英文，以确保文本数据在语种上的一致性。又如，将不同货币的价格统一换算成美元。全球珠宝拍卖成交记录中的估价和成交价中既有美元，又有港币、瑞士法郎、英镑等其他币种，研究根据拍品成交当日的国际汇率，将拍品的估价和成交价统一换算为美元（USD），以消除汇率波动及不同币种对价格统计的影响。
（2）珠宝词典构建
珠宝词典包含了各类常见珠宝玉石品种的名称。针对全球珠宝拍卖成交记录中的每件拍品，该步骤是为了建立将每件珠宝拍品映射到具体珠宝玉石品种的衡量标准。具体地，依据《系统宝石学》[2]、《珠宝首饰评估》[3]、《珠宝玉石 名称》（GB/T 16552—2017）[13]等宝石学领域权威教材和相关国家标准文件，分类整理形成珠宝词典。该词典包含了各类常见的珠宝玉石品种的基本名称、商贸名称的英文名和中文名，如表2所示。
| 英文名 | 中文名 | 英文名 | 中文名 |
|---|---|---|---|
| colored diamond | 彩色钻石 | morganite | 摩根石 |
| coloured diamond | 彩色钻石（英式拼写） | heliodor | 金色绿柱石 |
| champagne diamond | 香槟钻石 | maxixe beryl | 马希谢绿柱石 |
| cognac diamond | 干邑钻 | Cat’s eye | 猫眼石 |
| red diamond | 红钻 | hawk’s eye | 鹰眼石 |
| pink diamond | 粉钻 | colored stone | 彩色宝石 |
| orange diamond | 橙钻 | tanzanite | 坦桑石 |
| yellow diamond | 黄钻 | tsavorite | 沙弗莱石 |
| green diamond | 绿钻 | chrysoberyl | 金绿宝石 |
| blue diamond | 蓝钻 | corundum | 刚玉 |
| purple diamond | 紫钻 | diamond | 钻石 |
| violet diamond | 紫罗兰钻 | ruby | 红宝石 |
| brown diamond | 棕钻 | sapphire | 蓝宝石 |
| black diamond | 黑钻 | emerald | 祖母绿 |
| colored sapphire | 彩色蓝宝石 | opal | 欧泊 |
| coloured sapphire | 彩色蓝宝石（英式拼写） | tourmaline | 碧玺 |
| pink sapphire | 粉色蓝宝石 | spinel | 尖晶石 |
| orange sapphire | 橙色蓝宝石 | peridot | 橄榄石 |
| yellow sapphire | 黄色蓝宝石 | topaz | 托帕石 |
| green sapphire | 绿色蓝宝石 | garnet | 石榴石 |
| purple sapphire | 紫色蓝宝石 | jade | 玉 |
| padparadscha sapphire | 帕帕拉恰蓝宝石 | turquoise | 绿松石 |
| padparacha sapphire | 帕帕拉恰蓝宝石（常见拼写变体） | chalcedony | 玉髓 |
| white sapphire | 白色蓝宝石 | agate | 玛瑙 |
| white jade | 白玉 | malachite | 孔雀石 |
| celadon jade | 青玉 | amethyst | 紫水晶 |
| dark jade | 墨玉 | citrine | 黄水晶 |
| russet jade | 糖玉 | quartz | 石英 |
| yellow jade | 黄玉 | pearl | 珍珠 |
续表2
| 英文名 | 中文名 | 英文名 | 中文名 |
|---|---|---|---|
| nephrite | 软玉 | coral | 珊瑚 |
| jadeite | 翡翠 | amber | 琥珀 |
| green jade | 碧玉 | abalone | 鲍鱼壳 |
| greenish-white jade | 青白玉 | shell | 贝壳 |
| spinach-green jade | 菠菜绿玉 | ivory | 象牙 |
| mother of pearl | 珍珠母 | moonstone | 月光石 |
| rock crystal | 白水晶 | onyx | 缟玛瑙 |
| rose quartz | 粉水晶 | chrysoprase | 绿玉髓 |
| smoky quartz | 烟晶 | carnelian | 红玉髓 |
| green quartz | 绿水晶 | cubic zirconia | 立方氧化锆 |
| tiger's eye | 虎眼石 | lab diamond | 实验室培育钻石 |
| lapis lazuli | 青金石 | moissanite | 莫桑石 |
| alexandrite | 亚历山大变石 | synthetic ruby | 合成红宝石 |
| golden beryl | 金绿柱石 | synthetic sapphire | 合成蓝宝石 |
| green beryl | 绿绿柱石 | synthetic emerald | 合成祖母绿 |
| red beryl | 红绿柱石 | simulated diamond | 仿钻 |
| aquamarine | 海蓝宝石 |
（3）珠宝品种识别
该步骤是为了确定每件珠宝拍品对应的珠宝品种。若一件拍品上仅出现一个珠宝品种，则将该品种确定为该拍品对应的珠宝品种，例如，一枚绿色椭圆形弧面的翡翠吊坠，其对应珠宝品种可直接确定为翡翠。若一件拍品上出现了多个珠宝品种的组合，则需要根据各品种的主次来判断主要品种，并将主要品种确定为该拍品对应的珠宝品种，例如，一枚以一颗20克拉蓝宝石为主石、两颗1克拉无色钻石为配石、18k白金镶嵌的戒指，这件拍品上同时出现了蓝宝石和钻石，先依据主次关系将蓝宝石判断为主要珠宝品种，然后将该拍品对应珠宝品种确定为蓝宝石。技术上，针对珠宝拍品的文本数据表，遍历已构建的珠宝词典，采用最大正向匹配算法对每件拍品名称或详情进行分词处理，提取所有出现的珠宝品种词汇，并按照珠宝品种词汇的先后关系确定主要品种，进而标定该拍品对应的珠宝品种。
（4）数据多维聚合
经前述处理，已获得结构清晰、品种明确的全球珠宝拍卖成交记录，每条记录均包含时间、地点、价格与品种等关键属性。本步骤通过对这些记录按“时间-地点-品种”三维进行聚合，计算成交量、成交额与成交均价三项核心指标，最终生成《苏富比和佳士得全球珠宝拍卖时空分布数据集（2014–2023）》。该数据集时间跨度为10年，空间覆盖日内瓦、伦敦、巴黎、纽约、香港、迪拜全球6大珠宝拍卖中心城市，聚焦天然的无色钻石、彩色钻石、红宝石、蓝宝石、祖母绿、翡翠及珍珠7类代表性珠宝品种。数据显示，本数据集累计记录42,445件成交拍品，总金额89.39亿美元，所选7类珠宝的成交额占同期苏富比和佳士得珠宝总成交额的93.25%以上。这一高覆盖率表明，该数据集在保持简洁性的同时，有效捕捉了全球珠宝拍卖市场的核心交易特征，具备良好的代表性与应用潜力。
本数据集包含了苏富比和佳士得拍卖公司2014–2023年间在全球6个拍卖中心城市的珠宝拍卖成交记录汇总的时空分布数据及其相关统计数据，具体包括：（1）2个拍卖公司全球珠宝拍卖成交记录汇总的时空分布数据。时间跨度为2014–2023年，空间覆盖全球6个主要珠宝拍卖中心城市，拍卖的珠宝聚焦7类最具代表性的中高端珠宝品种。（2）与2014–2023年2个拍卖公司珠宝拍卖成交相关的统计数据：历年全球珠宝拍卖的成交规模，全球6个珠宝拍卖地点的成交规模，历年7大珠宝品种的成交量、成交额、成交均价，全球6个珠宝拍卖地点7大珠宝品种的成交量、成交额、成交均价。数据集存储格式为.xlsx和.shp。数据集中的字段说明如表3所示。
| 序号 | 字段 | 字段（英文） | 描述 |
|---|---|---|---|
| 1 | 拍卖年份 | Year | 2014–2023 |
| 2 | 拍卖地点 | Location | 日内瓦、伦敦等 |
| 3 | 拍卖地点（英文） | Location_1 | Geneva, London, etc. |
| 4 | 珠宝品种 | Category | 无色钻石、彩色钻石等 |
| 5 | 珠宝品种（英文） | Category_1 | White diamond, Colored diamond, etc. |
| 6 | 成交量（件） | Vol（units） | 如100 |
| 7 | 成交额（亿美元） | Val（100 million USD） | 如0.61 |
| 8 | 成交均价（万美元） | Avg（10 thousand USD） | 如49.87 |
| 9 | YYYY年成交量 | Y_[YYYY]_Vol | 字段如 Y_2019_Vol |
| 10 | YYYY年成交额 | Y_[YYYY]_Val | 字段如 Y_2019_Val |
| 11 | YYYY年成交均价 | Y_[YYYY]_Avg | 字段如 Y_2019_Avg |
| 12 | 珠宝品种成交量 | [Category]_Vol | 字段如 Jadeite_Vol |
| 13 | 珠宝品种成交额 | [Category]_Val | 字段如 Jadeite_Val |
| 14 | 珠宝品种成交均价 | [Category]_Avg | 字段如 Jadeite_Avg |
（1）成交规模
总体上，2014–2023年间，以2020年前后为重要转折点，全球珠宝拍卖市场规模呈现出先大幅回落、后逐步回升的态势（图2）。具体而言，成交量上，2014年成交达6,526件，为研究期内峰值，此后逐年下降，2020年出现断崖式下跌，较2019年缩减54.7%，2021年仅成交1,923件，为研究期内谷值，2023年虽回升至2,740件，也仅为2014年峰值水平的42.0%。成交额的走势与成交量近似，2014年以12.59亿美元位于研究期内最高点，随后同步回落，2020年以5.18亿美元位于研究期内最低点；2020年后明显回升，2023年成交额回升至9.58亿美元，较2020年最低点增长85.0%。成交均价呈现出与成交量、成交额明显不同的走势，2020年之前，在成交量、成交额大幅下滑的同时，成交均价基本保持稳定，维持在14.27–19.28万美元/件区间；2020年之后，在成交量、成交额逐步回升的同时，成交均价出现大幅抬升，2021年达36.90万美元/件，位于研究期内顶峰，较2014年增长81.2%。综合来看，2014–2023年全球珠宝拍卖市场经历了从规模驱动向价值驱动的深刻转型。以国际珠宝拍卖市场为代表的中高端珠宝消费需求日益凸显，中高端珠宝消费在总量收缩的背景下，展现出对高单价、高价值拍品的持续偏好，推动珠宝产业向精品化、高值化方向演进。
图2 苏富比和佳士得全球珠宝拍卖成交规模时序分布图
（2）品种结构
成交量上，2014–2023年间，无色钻石的成交量占比稳居第一，是成交量的核心品种，其余6个珠宝品种的成交量占比均不大，且基本保持稳定（图3）。成交额上，无色钻石的成交额占比靠前，始终维持在25%–38%；彩色钻石的成交额占比尤为突出，虽然其成交量远低于无色钻石，但是其成交额占比却与无色钻石相当，甚至在半数以上的年份超过了无色钻石。成交均价上，彩色钻石相对其他6个珠宝品种，其成交均价长期稳居高位，并与其他珠宝品种拉开差距（图4）。2022年，彩色钻石的成交均价高达166.84万美元/件，约为同期无色钻石成交均价的6.17倍。除钻石品种之外，值得一提的是，翡翠品种的成交均价呈现出明显提升的走势，其成交均价从2014年的21.61万美元/件翻倍升至2023年的45.01万美元/件，其涨幅超过其余珠宝品种。综合来看，2014–2023年全球珠宝拍卖市场形成无色钻石支撑流动性、彩色钻石主导价值、传统彩色宝石保障稳定性的核心格局。各品种在不同年份的占比变化，反映出珠宝拍卖市场在规模收缩过程中向高价值品种聚焦的转型趋势。
图3 苏富比和佳士得全球珠宝拍卖品种结构时序分布图
图4 苏富比和佳士得全球珠宝拍卖品种成交均价时序分布图
（1）成交规模
总体上，全球珠宝拍卖市场在空间上高度集聚，核心交易集中于纽约、日内瓦、香港、伦敦、巴黎及迪拜6个主要的珠宝拍卖中心城市（图5）。成交量上，纽约和伦敦位于第一梯队，其中，纽约是全球珠宝拍卖市场活跃度最高的地区，研究期内成交量达13,333件，位居第一；伦敦成交量为10,623件，位居第二。日内瓦和香港的成交量位于第二梯队，成交量规模介于5,000–10,000件。巴黎和迪拜的成交量位于第三梯队，成交量规模小于5,000件。成交额上，日内瓦的成交额为35.73亿美元，位居全球首位。纽约和香港位于第二梯队，成交额规模介于5–30亿美元。伦敦、巴黎、迪拜位列第三梯队，成交额规模均小于5亿美元。成交均价上，香港和日内瓦位居第一梯队，其中，香港的成交均价达38.84万美元/件，位居第一；日内瓦的成交均价为37.78万美元/件，位居第二。纽约位于第二梯队，成交均价为17.46万美元/件；伦敦、巴黎、迪拜仍位于第三梯队，成交均价小于5万美元/件。综合来看，世界范围内6大主要拍卖中心城市在成交量、成交额及成交均价上呈现出阶梯状的差异化表现，形成了清晰的全球珠宝拍卖空间格局，其中，日内瓦、香港、纽约成为全球珠宝拍卖的顶层交易中心，日内瓦与香港共同构成全球珠宝拍卖的价值高地，伦敦、巴黎、迪拜则是全球珠宝拍卖的次顶层交易中心，共同塑造了“高活跃度-高价值”双核驱动的全球珠宝拍卖空间格局。
图5 苏富比和佳士得全球珠宝拍卖成交规模空间分布图（参照审图号为GS(2016)1666号的标准地图制作）
（2）品种结构
总体上，全球6个主要的珠宝拍卖中心城市在主流的珠宝品种偏好上呈现明显的地域差异（图6）。从7大珠宝品种的成交量占比上看，日内瓦、香港、纽约各珠宝品种的成交量占比相对均衡，而伦敦、巴黎、迪拜则呈现以无色钻石成交为主、其他珠宝品种为辅的结构特征，无色钻石的成交量占比均超过50%。另外，翡翠这一珠宝品种在香港的成交量十分可观，2014–2023年间，其成交量达1,625件，占该城市7个珠宝品种总成交量的23.2%，占全球6个城市翡翠品种总成交量的79.8%。在成交额占比上，日内瓦、香港、纽约其彩色钻石的成交额占比凸显，分别为34.9%、33.5%、28.0%，与无色钻石成交额的规模相当。另外，香港的翡翠成交额占比为16.0%，其占比远超其他几个珠宝拍卖中心城市。成交均价的分布，在所有7个主流的珠宝品种上，均呈现出以日内瓦、香港、纽约为价值引领的地域特征（图7）。2014–2023年间，无色钻石、彩色钻石和珍珠在日内瓦实现了最高成交均价，而红宝石、蓝宝石、祖母绿、翡翠等珍稀的彩色宝石品种则在香港实现了最高成交均价。综合来看，全球6个主要的珠宝拍卖中心城市呈现出珠宝品种偏好的空间分布，其中，高品质的无色钻石、彩色钻石以及珍珠在日内瓦得到更高的价值认可，而翡翠、红宝石、蓝宝石、祖母绿则在香港具有更高的价值认可度，这种地域性价值认同差异，深刻映射出不同文化背景与市场偏好对珠宝品种价值的影响。
图6 苏富比和佳士得全球珠宝拍卖品种结构空间分布图（参照审图号为GS(2016)1666号的标准地图制作）
图7 苏富比和佳士得全球珠宝拍卖品种成交均价城市分异图
本研究基于苏富比和佳士得2014–2023年公开发布的全球珠宝拍卖数据，通过一系列标准化处理流程，成功构建了首个面向消费地理学研究的珠宝拍卖时空数据集。分析结果表明：在时间维度上，全球珠宝拍卖市场经历了从“量”到“质”的转型，形成了以无色钻石维系市场流动性、彩色钻石引领价值高度、传统彩色宝石提供稳定性支撑的三元结构；在空间维度上，纽约、日内瓦与香港分别在交易活跃度与单位价值上占据领先地位，构成全球珠宝拍卖的核心三角。值得注意的是，翡翠在香港的高度集中以及彩色钻石在日内瓦的价值溢价，揭示了地域文化与消费偏好对珠宝市场格局的深层塑造作用。本数据集的研发，不仅填补了中高端消费领域精细化时空数据的空白，也为理解全球珠宝消费的空间分异机制提供了新工具。在实践层面，其可为我国珠宝企业精准定位国际市场、优化产品结构、提升品牌价值提供决策支持，进而服务于产业转型升级与全球竞争力提升的战略目标。
本数据集目前仍存在一定局限性。一方面，本数据集的原始数据主要取自苏富比和佳士得两家国际拍卖公司，虽已极具代表性，但尚不能完全覆盖全球所有的珠宝拍卖中心城市。另一方面，本数据集的时间跨度为10年，对于揭示经济周期及国际政治等因素影响下的中高端消费的演变规律略显不足。未来，本数据集可从以下几个方面做进一步完善。首先，可增选其他国际上主流的珠宝拍卖公司以及区域上知名的珠宝拍卖公司的珠宝拍卖成交数据，以丰富全球珠宝拍卖中心城市的空间分布。然后，可扩充全球珠宝拍卖成交记录的覆盖时段，以支持更长时序的珠宝拍卖时空演变规律研究。最后，面向中高端珠宝消费研究，除珠宝拍卖数据之外，还可引入社会消费品零售数据、国际商品贸易数据等多种来源、不同层次的珠宝消费数据，以构建更立体、全面的全球珠宝消费数据体系，进而更好地服务于消费地理学研究以及各国珠宝产业发展。
作者分工：陈洁负责数据集研发的总体设计和论文修改；王雨晴负责数据集研发的具体实施和论文撰写。
利益冲突声明：本研究不存在研究者以及与公开研究成果有关的利益冲突。