国内艺术品价格研究的困境与突破方向（艺术品收藏节目）

国内艺术品价格研究的困境与突破方向（艺术品收藏节目）

　　 艺术品价格研究是国内艺术品市场体系建设的重中之重，近年其内在决定因素与外部影响因素、评估体系与评估方法、指数与数据库应用研究方面都已取得长足进展，但由于艺术品价格构成因素复杂、艺术品价格数据质量偏低，面临评估体系缺失、研究结果偏误两大困境。

　　 艺术品价格研究的突破方向有三：一是通过市场生态思维拓展、多学科方法融合、全景数据整合，进行系统性突破；二是通过体现中国市场特色、挖掘中国传统智慧、着眼国家监管要求，进行现实性突破；三是通过客观指标与主观指标、大样本与小样本、成交价与估价、公开数据与非公开数据、自动采集与人工采集、量化模型与专家经验相结合，进行技术性突破。构建“政用产学研”协同平台，是实现艺术品价格研究三个方向突破的有效途径。

　　 ［关键词］艺术品价格；艺术品价值；艺术品市场；艺术品评估；“政用产学研”平台

　　 系统论的核心思想是将研究对象看作有机整体，并从整体出发研究系统中各要素的关联。目前艺术品价格研究的很多全局性问题尚未解决，长期受评估体系缺失问题困扰，其原因正是系统性不足。对此，可从市场的整体性、研究方法的融合性、数据的全面性三个维度进行系统性突破。

　　 市场生态思维是将市场看艺术品交易研究问题状的生态系统，从线性到全局洞悉市场系统的内在结构，洞悉市场要素间的相互联系和影响。在结构复杂的艺术品市场生态系统中，艺术品价格是多方主体互动的结果，一切价格数据都具有鲜活、旺盛的生命力。在艺术品价格研究中，对数据的采集、存储、处理、应用也应多向流动，形艺术品交易研究问题络。从更广阔的生态系统看，艺术品市场只是庞大艺术产业链中的一环，它在自我调节、自我进化的同时，不断与外部进行着信息与能量的交换。艺术品价格研究应该突破封闭的艺术品市场局限，将视野向外拓展至整个艺术产业维度。以艺术品市场生态思维建构艺术品价格研究体系，可以活化市场数据资源，形成综合的艺术品价格研究应用模式、路径和方法，从而提升整个艺术品市场的信息化程度、运行效率和治理水平。

　　 艺术品市场是艺术与经济融合的产物，艺术品价格是市场供需博弈的结果，不仅与艺术品本身属性有关，又与信息传播、交易者个性和社会心理等有关。所以，艺术品价格并不只是市场交易的记录，也是艺术传播动向、艺术市场心理趋向的标尺，继而成为判断市场走向的工具。近年，国内艺术品市场已由收藏拉动转变为投资拉动，艺术品被赋予很多金融功能，艺术品价格的金融属性显著增强。由此，艺术品价格研究必然会涉及艺术学、经济学、传播学、行为学等多个学科，但目前多数研究者受学科背景束缚，局限于艺术学或经济学思路，研究方法相对单一。只有以多学科视角，并整合调查研究、文献研究、个案研究、统计分析、大数据分析、数学建模等方法，积累跨学科研究经验，才能形成对艺术品价格更实质性的认识。

　　 目前的艺术品价格研究资料，多采自国内的艺术品交易研究问题、国外的Artnet、Artprice等艺术品数据库以及国内艺术品交易研究问题，以其保存的大量艺术品拍卖数据为主。除此之外，在京东、阿里以及国艺术品交易研究问题购平台，保存着大量的艺术品交易及相关数据，在国内外博物馆、档案馆以及大量历史文献中，保存着零散的海内外艺术品交易、艺术品流传、艺术品交流数据。这些被普遍忽视的现实和历史数据，都有待收集利用。将其挖掘整合盘活后，可以形成中国艺术品市场的全景数据集，以其为依据，可以构建出更为丰富可信的艺术品市场价格指数体系，构建出更适应艺术品鉴定、艺术品价格评估、艺术品财富管理、艺术品投资咨询等的估价体系。

　　 理论研究的根本目的是解决现实问题，国内艺术品价格研究没有自成体系，理论研究与现实脱节是原因之一。目前其面临的最重要现实问题，是如何应对艺术品市场的经济、文化、政策需求，可从其中国特性、传统文化智慧以及国家监管要求三个维度实现突破。

　　 由于欧美艺术品市场研究较早，特别是艺术品拍卖、投资等研究更为成熟，国内对其思想、理论照搬较多。但中国艺术品市场的交易主体、交易行为、交易品种、发展阶段、规范程度等有自己特性：其一，发展迅猛。虽起步于19年代初，但交易总额在2011年即以2100余亿元位居世界k22［］，此后一直位居世界前列。其二，秩序混乱。长期面临诚信机制建设缓慢，鉴定评估机制发育滞后，制假、贩假、假拍现象严重，监督管理体系不健全等问题［40］。其三，转型加速。近年由礼品市场向消费收藏市场转型，新科技融合加快，影响下线上交易活跃。艺术品价格研究应针对国内市场特性，充分发现并掌握其价格数据特征，形成能够解释中国市场结构、规律、状态和趋势的研究体系和方法。

　　 中国艺术品市场蕴涵着丰富的传统文化内涵，交易目的、定价方法、传承方式中的很多传统智慧保留至今，甚至成为当下市场的底层结构。比如，收藏者希望“子孙永以为宝”，定价方法上“法书约字以言价”“绘画以尺幅长短论价”，将“名位、品第、年成”作为绘画定价因素并以反映内容的“品第”为重，认为经典作品需经岁月去伪存真“久而后定”，强调“名价”与“品价”终会实现归一，讲究经营中“君子怀德，价必正”，等等［］。近年，中国艺术品市场逐渐由国际化回归本土化，艺术品价格研究挖掘传统智慧，可以从中发现一条隐含的价格主线，并使之成为观察中国艺术品市场本土性的重要依据。这也是形成艺术品价格研究中国学派的必由之路。

　　 艺术品的异质性、艺术品价值判断的主观性，使艺术品价格很容易与价值背离艺术品交易研究问题络化、金融化的中国艺术品市场，背离现象更为严重。为加强艺术品经营活动管理、规范经营行为，文化部于2016年公布了《艺术品交易研究问题》，所规定的明示担保制度、尽职调查制度、评估服务责任与义务中，都涉及价格问题。与艺术品市场相关的《艺术品交易研究问题》和《艺术品交易研究问题》中，也涉及艺术品价格。同时，艺术品市场作为文化产业的重要组成部分，在国家文化产业政策的大力鼓励和重点之列。艺术品价格研究应结合国家法规政策要求，为艺术品市场监管治理提供全面、系统、充分的依据。

　　 艺术品的异质性和艺术品交易者的差异性，使艺术品价格研究方法存在较大差异，特别是其价格评估的方法远比普通商品丰富。在研究中，可针对具体情况从指标设定、样本处理、价格形态选择、数据选取与采集、人机智能交互等方面进行技术性突破。

　　 客观艺术品价格指标主要来自艺术品自身和市场历史数据，能够反映静态的市场状况。主观艺术品价格指标主要来自交易者，包括其对艺术品的评价、对当前市场的态度、对未来市场的信心等，能够反映动态的艺术品市场趋向。随着艺术品消费的普及，消费者主观差异会日益凸显，在金融属性不断增强的投资型市场中，价格会日益倾向主观。针对目前艺术品价格研究主要集中于客观指标、对主观指标认识不足的状况，可将客观指标与主观指标结合，通过主观指标的客观化，限度解决艺术品价格研究中各要素间孤立的问题。将各类市场参与者的主观因素分解为特征变量并建立模型，可以对艺术品价格未来趋势有更精准的预测。

　　 通常统计数据量越大代表性越高，从抽样中得到的结论总会有偏差，比如观测数据来自同件作品的重复销售法代表性十分有限。艺术品的异质性使大样本显得更为重要，价格研究中增加样本量是一大趋势。不过，正因为艺术品差异性大、价格形成和构成复杂，样本越大，统计结果反而针对性越差。目前量化研究的通病是过于笼统和抽象，建立一个包括所有艺术家、所有流派、所有地域的价格指数，大而无用。折中方法是从大样本中选取代表性样本，比如在艺术家群体中选取有代表性的艺术家，在其作品中选取代表性作品。只有将庞杂的艺术品市场尽可能细分，再针对不同艺术品类、市场领域、交易者选取代表性样本，才能够对具体的市场实践起到指导作用。

　　 成交价格向来受艺术品价格研究者高度重视，特别是被画廊、艺博会、私下交易作为定价参考的拍卖成交价。但行为经济学大量实验证实，人们在市场中可获得的信息有限，其交易决策并非全部理性，交易行为具有很大不确定性。艺术品和交易者的异质性使成交价格经常很偶然，特别是在高端拍卖市场经常出现成交价大起大落。相对而言，拍卖行、画廊、经纪人的估价来自交易者之外的第三方，评估者会更理性地做出判断，更易于反映市场总体走势。实际上，艺术品估价和成交价是互为参照的产物，价格长期走势是理性估价和非理易双向调适的结果。通过适当途径采集并利用估价，特别是拍卖行估价，不仅可以获得更充足的研究数据，也能使成交价得到合理修正。

　　 拍卖交易数据公开、集中、容易获取，大部分艺术品价格研究建立在其基础上。但由于国内拍卖数据质量堪忧，拍卖价格有效性日益受到质疑，必须重视以往难以观测的不公开的画廊交易数据、艺术家直接销售数据、经纪人代理交易数据等。在采集非公开交易数据时，为防止交易者因技术欠缺而误报或因顾虑监管而瞒报，可通过建立共赢机制和保密机制形成激励。采用不公开数据能够弥补公开数据量的不足，增加数据的利用广度和整体有效性。公开数据与非公开数据结合实际是将非公开交易数据公开化，包含不公开交易数据的价格研究更接近市场的深层结构，研究结果能够更全面地反映市场行情。

　　 通过计算机爬虫技艺术品交易研究问题自动采集数据，可以尽可能多地采集到数据和数据指标，其数据体量大、成本低，将大数艺术品交易研究问题、人工智能充分结合后，可以为艺术品价格数据采集、研究、应用提供强大支撑。相反，人工采集效率低，但在采集时间、空间、方式、数量上有其灵活性，可以面向画廊、艺术家、经纪人等不公开市场，采集指标的设定可以更为细致，所获得的数据针对性更强、精准度更高。将自动采集与人工采集结合，可实现优势互补。在利用自动采集技术提高人工采集效率的同时，利用人工监测干预提高自动采集的稳定性和可靠性，从而快速获得大量针对性强、可信度高的数据。

　　 量化模型能够增加价格评估的快捷性和精准度，比如利用艺术品的尺幅、签名、主题、题材、材质、形制、展览、销售、创作时间、成交时间和地点等价格特征，完成价格回归统计。为了弥补量化模型无法照顾艺术品个体差异的不足，通常会将其与人工经验结合，比如对于难以被自动量化但最能体现艺术品差异的作品精彩程度，通常由模型估计出价格区间后再由专家根据精彩程度加以调整。该方法虽能充分体现专家的经验优势，但也可能使前期很多工作被遮蔽。对此，可由资深经营者、藏家或画家将数据库中的样本先按精彩程度归类，再据其建立更精细的量化模型。将数据分类处理前置，可使其他特征变量系数更为精准，量化结果更为客观。

　　 《艺术品交易研究问题》｜艺术金融，于曲折中前行-k22专访中国艺术经济研究院院长西沐