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              如何看待藝術品市場數據
              作者:馬健  來源:  點擊數:4203  2020-04-14  字號: T|T

              按:在研究藝術品市場時,我們常常會使用一些數據,這些數據是否能真實的反映藝術品市場情況?西南文化產業智庫執行主任兼首席專家,西南民族大學旅游與歷史文化學院教授馬健通過對藝術品市場上幾個不同數據的分析,提出在使用藝術品市場數據時,應努力提高藝術品市場的數據質量,樹立正確的藝術品市場數據觀。 

                隨著全球藝術品市場的不斷創新與持續發展,關于藝術品市場的量化研究越來越多。但是,這些量化研究所涉及到的數據,究竟能否反映藝術品市場的真實情況呢?事實上,假如藝術品市場的參與者和研究者只看數據,而不了解數據背后的情況,那么,我們恐怕不僅不能通過藝術品市場的數據來量化描述藝術品市場的真實情況,而且很可能會得出荒唐的結論或荒謬的臆測。 

                藝術品的特殊性 

                從藝術品的數據特征來看,藝術品的特殊性主要體現在兩個方面:一是藝術品的異質性。雖然藝術品既包括原創作品,也包括有限復制品。但在藝術品市場上占有最重要地位的絕大多數藝術品都是原創作品。這些原創作品的最重要特征就是其具有非常強的異質性。既然每一件原創藝術品都是獨一無二的,那么,即使是同一位作者創作的不同藝術品,實際上也很難進行價格上的精確比較。二是交易價的或然性。 

                具體來說,第一,由于藝術品市場上“家鄉偏好”(Homebias)的普遍存在,同一作者的同一件作品在不同地點的交割能力存在著顯著的差異。這就是說,藝術品的交易價往往隨交易地點的不同而不同,并不符合經濟學中的“一價定律”(the Law of One Price)。第二,由于藝術品交易強烈依賴于營銷場景(Marketing Scene),因此,一件藝術品能否以及能夠以多高的價格售出,高度取決于經紀人、畫廊或拍賣公司的場景營銷水平,并同時受到諸多不確定性因素的影響。 

                名實不副的范圍 

                如果仔細比較各類藝術品市場指數和報告的話,我們會發現,針對同一時間段的不同指數和報告,其結論可能并不相同。而且,這種差異還并非由于數據分析師缺乏藝術品市場的專業知識或者采用了不合理的研究方法,而是因為這些藝術品市場指數和報告所涉及的“藝術品”概念并不相同,統計口徑也不一致。 

                舉例來說,根據巴塞爾藝術博覽會(Art Basel)與瑞銀集團(UBS)發布的《全球藝術品市場報告》(The Art Market 2019),2018年的全球藝術品市場銷售額為674億美元。根據全球藝術品市場信息網(Artprice.com)和雅昌藝術市場監測中心(AMMA)聯合發布的《2018年全球藝術市場年度報告》(The Art Market in 2018),2018年的全球純藝術品拍賣總成交額為155億美元。這種全球藝術品市場宏觀數據的差異是由于:前者的統計范圍既包括純藝術品,也包括裝飾性藝術品和古董。既涵蓋拍賣公司,也涵蓋畫廊、藝術博覽會和在線交易平臺。后者則只包括拍賣公司的純藝術品。 

                假如你想盡可能“夸張”地描述全球藝術品市場的規模,會選擇第一個數據,還是第二個數據呢?事實上,在很多文獻引用此類數據時,并不會詳加說明藝術品的涵蓋范圍和交易數據的采集范圍。 

                內在有偏的樣本 

                所謂內在有偏的樣本,即不是隨機抽取,不受概率支配,因而不能用于代表和推論總體的非概率樣本或非隨機樣本。 

                以全球藝術品市場信息網借鑒美國密歇根大學調查研究中心的密歇根消費者信心指數(Michigan Consumer Sentiment Index)的編制方法,從2008年初開始發布的藝術品市場信心指數(Art Market Confidence Index)為例,該指數通過對全球100多萬注冊會員發放在線問卷,就受訪者財務狀況、藝術品購買意向,以及受訪者對未來3個月經濟走勢的判斷和藝術品市場走勢的判斷進行作答,并以最新1000名受訪者的答案為依據進行計算,構建了藝術品市場信心指數。雖然從理論上講,“消費者信心指數上揚,代表著消費者有較強烈消費商品與服務意愿;消費者信心指數下滑,代表著消費意愿不強。”但問題是,該指數的受訪者樣本限定在了相比之下可能更具國際視野,外語水平更好,更樂于通過網絡獲取信息的全球藝術品市場信息網注冊會員。但這一群體顯然并不能完全代表藝術品市場的參與者,從而產生偏性樣本問題。 

                精心挑選的數據 

                為了應對藝術品的異質性所帶來的指數編制難題,梅建平和邁克爾·摩西(Michael Moses)借鑒標準普爾公司(Standard & Poor‘s)以獨戶住宅的重復交易數據為基礎,反映美國房價走勢的凱斯-席勒房價指數(Case-Shiller Home Prices Index)的編制方法,精心挑選了1810年以來,同一件藝術品在不同時間點交易的40000余對重復拍賣數據建立數學模型,構建了梅-摩藝術品指數(The Mei Moses Art Indices)。2016年10月,蘇富比(微博)拍賣行將其收購,并更名為蘇富比梅-摩指數(The Sotheby’s Mei Moses Indices)。同采用平均價格法(Average Price Method)編制的藝術品指數相比,采用重復交易法(Repeat Sales Regression)編制的指數,反映的是同一件藝術品的真實價格變動情況,而不是不同藝術品之間的大致價格變動趨勢。 

                但由于藝術品的交易頻率,尤其是西方藝術品市場的交易頻率遠不如房產活躍。因此,一方面,納入梅-摩藝術品指數范圍的藝術品只占全部拍賣交易的很小一部分,還有為數眾多的藝術品未能被納入統計范圍。另一方面,納入梅-摩藝術品指數范圍的藝術品往往是流動性相對比較強的藝術品,很多流動性不夠強的藝術品都被忽略了。采用這些精心挑選的相對高頻交易數據編制出的藝術品指數可能很容易高估藝術品市場的市場價和流動性。 

                未曾披露的信息 

                從第一個藝術品指數——蘇富比拍賣行與《泰晤士報》合作發布的泰晤士-蘇富比指數(Times-Sotheby‘s Index)開始,在藝術品指數的編制中,就有很多至關重要的信息是未曾披露的。例如,泰晤士-蘇富比指數就并未將流拍的交易數據剔除在外,而是統計在內。其結果就是,泰晤士-蘇富比指數所反映出的藝術品市場變動趨勢要比真實情況“樂觀得多”。 

                事實上,時任蘇富比拍賣行主席的皮特·威爾森(Peter Wilson)編制該指數的初衷,就是希望通過看似精確的藝術品指數傳遞諸如“藝術品可以輕松變現”、“藝術品是最熱門的投資”之類的信號。 

                此外,即使沒有流拍,最終是否付款,也是個未知數。根據中國拍賣行業協會文化藝術品拍賣專業委員會發布的《2017中國文物藝術品拍賣市場統計年報》,截至2018年5月15日,在納入統計口徑的310.52億元中國文物藝術品總成交額中,已完成結算的僅為153.22億元,結算比例為49.34%。換句話說,2017年上拍并看似成交的藝術品,截止下一年5月,都還有一半款項未能結清。但在編制藝術品指數的時候,可不管拍賣款項是否付清了。 

                可被操縱的變量 

                全球藝術品市場信息網采用特征價格法(Hedonic Regression),在對藝術品的基本特征進行回歸分析的基礎上,于2018年1月推出了Artprice100指數。該指數涵蓋了過去5年間在全球藝術品拍賣市場上排名前100位的所謂“藍籌”(Blue Chip)藝術家。除此之外,入選藝術家還要滿足關于流動性的基本要求。 

                2018年,在Artprice100指數的構成中,排名前三位的巴勃羅·畢加索(Pablo Picasso)、安迪·沃霍爾(Andy Warhol)和張大千的權重就分別高達7.4%、6.7%、4.7%。未能滿足相關經濟指標的藝術家將被無情地移出統計范圍。例如,在2018年的指數編制中,弗蘭西斯·培根(Francis Bacon)、皮特·蒙德里安(Piet Mondrian)、潘天壽、陸儼少就都被移出了統計范圍。 

                如果說Artprice100指數是一種“藝術家成份指數”,但它所挑選的藝術家又并非最具代表性的藝術家樣本,從而并不滿足“成份指數”關于代表性的基本要求。事實上,通過每年對藝術家變量的調整,Artprice100指數幾乎總是能夠代表全球藝術品市場當年表現最好的藝術家。然而,作為交易頻率很低的市場,這種調整除了常年反映全球藝術品市場的最好一面外,恐怕并沒有太多的參考價值。畢竟,藝術品投資不是“今年買、明年賣”的資本游戲。假如藝術品市場的參與者根據Artprice100指數的相關指標來“隨時調倉”,恐怕很快就會虧得血本無歸。 

                易被扭曲的信號 

                由于藝術品市場的交易量并不大,藝術品指數的更新實際上很難與藝術品市場完全同步。 

                假如在某個時間段,樣本藝術家只有一件作品通過公開拍賣的方式成交,這件作品顯然不一定能夠代表一位藝術家作品的整體走勢情況。那么,這樣的藝術品指數究竟能夠在多大程度上反映藝術品市場的真實走勢情況呢? 

                舉例來說,有一位藝術家曾經創作了一幅長13厘米,寬11厘米的微型山水畫《思抽有緒》。這件藝術品以15000元的價格起拍,以62720元的價格成交。這幅約0.1平方尺大小的藝術品使作者一舉成名:名列雅昌藝術市場監測中心當年發布的“當代國畫藝術家價格指數排名”第一位。 

                在此之前,中國藝術品拍賣市場上只出現過這位作者的3件作品,而雅昌藝術市場監測中心發布的個人指數正是根據這3次拍賣紀錄編制而成的。在這位藝術家自己創辦的網站上,曾刊登過一篇文章。文章寫道:這位藝術家將再接再厲,百尺竿頭更進一步,選擇時機,推出他的世界上最小的作品,開啟“平方厘米時代”——那樣,單價會到每平方尺上億元。從某種意義上講,這樣的“價格指數排名”和“每平方尺上億元”,也許恰好是說明藝術品指數局限性的最有力證據。 

                提高數據質量 樹立正確數據觀 

                對于藝術品的參與者和研究者而言,藝術品市場的量化研究更像是一把雙刃劍。一方面,以藝術品指數為代表的量化研究可能較為全面地反映藝術品市場的宏觀變化趨勢和整體發展軌跡。另一方面,藝術品指數,尤其是藝術家個體指數實際上很容易被利益相關者人為地操縱。 

                事實上,藝術品指數和報告的樣本來源很可能是非隨機的樣本。藝術品指數和報告的數據可能是被精心挑選過的。藝術品指數和報告的交易數據也可能并未真正發生。因此,藝術品市場的參與者和研究者必須以更為理性的態度對待我們所能看到的這些精確數據。為了更為科學、合理、有效地使用藝術品市場的數據,我們可以至少從兩個方面入手: 

                一是努力提高藝術品市場的數據質量。例如,由中國拍賣行業協會牽頭建立藝術品數據的二次發布機制,或者稱為動態調整機制。第一次發布是在藝術品拍賣后,此時發布的數據滿足的是人們對新聞性和時效性的需求。第二次發布則是在拍賣落槌的半年后或一年后,此時發布的數據滿足的是人們對準確性和真實性的需求。根據真實付款情況,對拍賣數據進行動態校正和重新發布。 

                二是樹立正確的藝術品市場數據觀。例如,由藝術品市場的參與者和研究者組織撰寫關于藝術品數據使用的科普文章,或者由藝術品數據的發布者編制藝術品數據使用手冊。坦率而客觀地指出使用藝術品市場數據及相關指數和報告的注意事項。提醒使用者注意,盡量避免扭曲的藝術品市場數據對人們的誤導。

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