基于大數據技術的藝術品價值評估研究

■李 京

（陜西文化產權交易所有限公司，陜西西安 710061）

藝術品投資不僅能夠滿足人們對精神文化消費的需求，也能夠帶來可觀的投資回報。石陽和李曜（2013）利用2000-2011 年我國藝術品市場交易數據，研究發現市場整體名義年化收益率約為18.7%，遠遠高于股票和房地產的投資回報[1]。黨的十九屆五中全會提出到2035 年建成文化強國的愿景目標，并出臺了一系列促進文化藝術品市場發展的政策和舉措，極大推動了我國文化藝術品市場發展。然而，由于藝術品市場底層建設的長期缺失，我國藝術品價值評估仍然以專家意見為主，主觀經驗和道德風險極高，缺乏一套科學的價值評估體系，極大制約了藝術品市場健康發展。大數據技術的發展為藝術品價值評估提供了新的思路。因此，本文在對藝術品價值影響因素分析的基礎上，結合傳統資產價值評估方法和大數據技術，提出一套基于大數據技術的藝術品價值評估體系。

一、藝術品價值評估方法

目前，國內在藝術品價值評估方面研究仍停留在基礎理論階段，主要研究藝術品價格影響因素及提出一些可行的評估路徑。國外的研究主要針對藝術品市場指數的度量，通過市場指數研究成果可以總結出三類基本評估思路。一是平均價格法，核心思想是利用歷史數據計算單個藝術家或某一題材藝術品平均每平尺的價格。以書畫作品為例，平均價格是指在指定期限內單個藝術家作品成交總額與成交作品面積的比值（Stein,1977）[2]。平均價格法一個主要缺點是誤差較大，因為藝術家作品受環境、情緒、時間影響較大，單純加權平均很難給出準確的價格。二是重復銷售法，利用同一件藝術品重復銷售價格計算價格變化和收益率（Mei&Moses,2005）[3]。重復銷售法也有缺陷：首先是只有少數受市場歡迎的藝術品才有多次交易記錄，其適用范圍受到極大限制；其次藝術品交易頻率低，且拍賣地點和市場環境都會發生變化，影響最終計算準確度。三是特征價格法，主要分析藝術品本身特征要素對價格的影響。Anderson（1974）首先將特征模型引入藝術品市場，研究表明藝術品尺寸、題材等對價格具有顯著影響。特征價格模型的缺點是特征選擇偏好直接影響最終評估價格，容易產生設定誤差問題[4]。

黃雋（2018）[5]和楊偉暾（2020）[6]研究指出藝術品主要有以下幾個獨特特點：一是藝術品具有消費和投資雙重屬性；二是藝術品具有明顯的異質性，藝術品收藏很大程度上取決于個人愛好，傳統主流經濟學很難準確解釋市場投資行為；三是藝術品非標準化且投資門檻高，需要專業投資知識；四是藝術品流動性差且市場存在嚴重信息不對稱現象，導致交易成本較高且投資風險較大。由于藝術品特殊性，傳統的資產評估方法很難給出客觀、公正的市場價格。過去的研究結果也表明利用單一方法給出的藝術品評估價格誤差較大，很難反映藝術品真實價值。

二、藝術品價值評估體系的構建

通過對藝術品價格影響因素分析，并結合市場法、收益法、成本法等評估方法的基礎邏輯，本文構建了一套涵蓋藝術品特征要素、市場數據和專家估值的綜合評估體系，能夠更加科學的評估藝術品真實價值。

（一）特征要素估值

特征價格模型可以用來計量異質產品價格與特征之間關系，其基本思路是商品價值主要由本身屬性和特征決定的。特征價格模型的優點是考慮了影響藝術品價格波動的各種因素，且不局限于利用單幅作品價格去分析藝術品價值。特征價格模型廣泛應用于藝術品價值指數的計量及價值評估。根據特征價格模型，藝術品價格與藝術品特征要素之間關系可以表述為：其中為藝術品價格；為特征向量；分別為藝術家和藝術作品本身要素特征向量。①大量研究文獻表明藝術品價格主要受藝術家與藝術作品本身要素影響，因此本文選擇藝術家與藝術作品兩個方面作為特征要素模型的解釋變量。基本模型通常采用線性形式，利用最小二乘法（OLS）進行估值。即：

在其他條件不變情況下，對各藝術品特征向量求偏導可得到各元素特征價格系數：

在具體價值評估過程中，可以根據相應數據選擇不同函數形式，對數與半對數模型解釋力度較好，通過不斷驗證可以找到最具解釋力的模型。

（二）市場模型估值

傳統經濟學理論認為商品的均衡價格取決于供求關系的變化。有效市場理論也認為在完全有效市場，價格能夠反映資產的真實價值。在充分流通市場，市場價格一般就是資產的真實評估價值。雖然藝術品市場流動性較差，但是市場成交價格在一定程度上也能夠反映藝術品真實價值。借鑒市場法估值邏輯，選擇與估值對象相似的藝術品作為類比對象，計算出相似作品的每平尺價格，待估值藝術品價格就等于平均每平尺價格與作品尺幅的乘積。

（三）專家估值

由于藝術品投資專業度較高，專家估值一直是藝術品市場投資的重要參考。然而，專家估值最大的挑戰是專家個人經驗的準確性和道德風險。為了有效降低專家個體風險，在構建專家估值時隨機選擇多位專家，以專家給出的平均價格作為最終估值。

可以看出，上述所構建的藝術品價值評估體系結合了宏觀和微觀因素，綜合考慮了藝術家、藝術品本身、市場環境等各方面因素對藝術品價格的影響，能夠更加客觀地反映藝術品資產真實價值。更重要的是，利用大數據技術可以更加準確地分析各因素與藝術品價值之間的關系，通過算法優化不斷提升模型解釋力度，最終給出一個科學估值。

三、基于大數據技術的評估實施路徑

基于上文所提出的藝術品價值評估體系，利用大數據技術建立一套可操作的價值評估系統，在數據積累與算法優化的技術上，可以實現藝術品價值評估的科學化和自動化。藝術品大數據評估體系主要由三個步驟構成：數據獲取、要素挖掘和估值建模。

（一）數據獲取

數據獲取是進行藝術品價值評估的前提。數據主要有兩大類：一是歷史成交價格；二是藝術家及藝術品的特征數據。通過基礎數據的獲取，才能利用大數據技術分析藝術品價格與各特征要素之間的相關關系，從而開發相應算法和建立可解釋的評估模型。另一方面，市場評估模型也是建立在類似作品的歷史成交價格基礎上。數據來源主要是公開拍賣市場，通過搜集歷史拍賣成交價格及相應作品的基本信息，基礎數據庫就可以建立起來。但是，在數據庫建設方面，有兩個問題需要重點關注。一是源數據的準確性。由于我國藝術品拍賣市場機制不健全，小拍賣公司假拍現象比較常見，很多公開數據并不是真實成交數據，因此需要對數據來源進行甄別和篩選，盡量降低虛假數據帶來的評估誤差。因此，在數據來源上，主要以國內排名前二十的拍賣公司作為樣本，最大程度降低小拍賣公司的數據噪音。二是數據周期的完整性。我國藝術品市場仍處在發展初期，可獲取數據年限跨度較短，因此需要搜集盡可能多的基礎數據，才能客觀反映藝術品價格波動周期。結合我國藝術品市場發展歷程，至少應該選取2000 年以后的拍賣成交數據作為源數據，才能準確反映我國藝術品市場波動周期。

數據主要通過爬蟲、API 調用和購買方式獲取，并根據拍賣頻率進行實時更新，確保最新市場數據能夠及時錄入數據庫系統。除了二級拍賣市場公開數據，還需要宏觀經濟、金融市場等基礎數據，這些數據都可以從公開渠道獲得。源數據搜集完畢后，需要根據所構建的數據庫結構進行分類存儲。存儲路徑主要有兩個：一是根據單個藝術品進行存儲，建立歷史成交價格與藝術品基本特征要素之間的一一對應關系；二是根據市場指標進行存儲，把相同或相似藝術品相關信息進行歸類存儲。按照所構建體系存儲后，源數據就可以根據需求進行直接調用，并為估值提供支撐。

（二）要素挖掘

要素挖掘主要是分析藝術品價格與各特征要素之間的相關關系。根據所構建的評估體系，要素挖掘主要是分析藝術品價格與藝術品特征要素、市場要素之間的相關關系。參考過去研究成果，藝術家要素主要包括藝術家是否在世、藝術家地位、藝術家風格三個方面；藝術作品本身特征要素有尺幅、介質、題材、保存狀況、出版著錄、展覽記錄、鈐印、鑒藏印等方面。在確定各要素后，需要對要素進行賦值和數字轉化，這是要素挖掘的核心步驟。人工智能技術可以大大降低要素賦值的難度，利用所構建的邏輯關系通過算法優化可以建立一套科學的賦值體系并實現賦值的數字化轉換。這樣一來，就可以構建數理模型研究藝術品價格和各要素之間相關關系，找出對價格具有顯著影響的要素作為可解釋估值因子。

根據市場估值理論，藝術品價格還受到宏觀經濟等市場因素的影響，因此也需要分析市場因素與藝術品價格之間的相互關系。由于市場因素影響的廣泛性，一般在分析市場因素時，都是以單個藝術家作為對象，很少以單幅作品進行相關性分析。構建藝術家指數可以解決這一問題，通過計算藝術家在不同時期的平均成交價格作為個人指數，可以準確地量化藝術家作品價格波動與市場因素之間關系，從而得到市場因素的影響因子。

（三）估值建模

基于所建立的數據庫和要素分析，可以構建出可解釋的價值評估模型，給出藝術品的合理估值。特征要素模型需要在要素挖掘的基礎上進行不斷優化，尋找最佳模型。大數據分析的一個顯著優勢就是可以利用所積累的數據對各種模型不斷優化，利用所積累的數據進行迭代，選擇最優模型作為最終估值依據。市場模型核心是類比對象的選擇。由于數據庫已經存儲了大量歷史作品成交價格信息，并對每幅作品按照所建立的特征要素體系進行賦值。因此，針對一個藝術家，選擇要素賦值相同的藝術品作為類比對象就是最佳方法，可以極大降低人為選擇的主觀性誤差。在確定類比作品后，根據所構建的藝術家指數對不同時期的成交價格進行相應調整，就可以得出在評估時點的調整價格，最終以加權平均價格作為市場估值。專家估值采取隨機方法選擇專家，以不同專家估值的平均價格作為最終依據。這樣一來，三種不同模型的估值價格就可以確定下來，通過模型權重優化就可以給出最終估值。

四、結論及建議

本文在資產評估基礎理論及藝術品特征分析的基礎上，構建了一種基于大數據技術的藝術品價值評估體系。該體系以歷史成交數據為基礎，綜合考慮了藝術品特征要素、市場要素、專家要素等各方面對藝術品價格的影響。所構建的藝術品價值評估體系有效地克服了專家依賴所導致的主觀誤差和道德風險，能夠更加客觀地分析藝術品真實價值。大數據技術的應用也極大地簡化了評估體系的操作性，可以通過系統開發實現自動化評估功能，具有很強的實用性。為了更加客觀評估藝術品真實價值，未來需要在兩方面進行深入研究。一是設計更加合理的路線來研究藝術品價格波動的影響因素，深入分析個人情緒和市場環境對藝術品價格的影響機制；二是搜集更多藝術品市場的一手數據，包括畫廊和個人成交數據，獲得更多能反應市場真實情況的基礎數據，從而提高評估的準確性。