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金融资产制定的市场价格-关于艺术品市场的研究

【摘要】:特征价格函数隐含的基本假设是,商品包含一组特征,消费者会分别对这些特征进行估价。如果可以收集到某种质量随着特征而变化的特定商品的价格数据,我们就能借助于特征价格函数估计出买家对每一个特征的支付意愿。然而,特征价格函数的缺点是,如果价格决定因素与市场需求或供给相关,它们就没有解释力了。在谨慎对待这一识别问题的前提下,我们可以考虑用特征价格函数来研究艺术品市场。

当代经济学家不像他们的19世纪同行一样认为艺术品价格是毫无规律性的,他们已经通过定量数据对艺术品价格规律性的问题进行了很多研究。主要借助于所谓的“特征价格函数”(hedonic price function),一些文化经济学家尝试去解释,为什么买者对艺术品这样的商品的需求精细化程度会超出粗略的供给与需求范畴。特征价格函数隐含的基本假设是,商品包含一组特征,消费者会分别对这些特征进行估价。如果可以收集到某种质量随着特征而变化的特定商品的价格数据,我们就能借助于特征价格函数估计出买家对每一个特征的支付意愿。特征价格函数在所有相关的特征中都能体现出商品的价格。对一件艺术作品来说,这种分析技术在原则上应该会使我们能够回答如下一些问题:相较于一幅较小的画,人们愿意为一幅较大的画额外支付多少?相较于一幅画在纸上的作品,人们愿意为一幅画在帆布上的作品多支付多少?相较于一幅由年轻艺术家绘制的作品,一位知名艺术家的作品价格会高出多少?相较于一幅在新开张画廊展出的作品,一幅在知名画廊出售的作品价格会高出多少?

然而,特征价格函数的缺点是,如果价格决定因素与市场需求或供给相关,它们就没有解释力了。例如,如果酒精度数较高的葡萄酒比较昂贵,那可能是因为消费者对高度酒这一属性出价更高,但也可能是因为高度酒对于供给者来说生产成本更高。换言之,对于艺术品而言,价格也既可以用与收藏者偏好有关的因素来识别,又可以用艺术家的成本因素来识别。在谨慎对待这一识别问题的前提下,我们可以考虑用特征价格函数来研究艺术品市场。少数几个研究已经用艺术品价格对一些特征变量做了回归分析,诸如作品尺寸、作品风格、创作技法、创作年代、艺术家声誉或艺术机构对其认可度,以及出售作品的画廊类型等。

首先,其他研究总是使用来自艺术品二级市场或再售市场的拍卖数据,而本书研究的则是艺术品一级市场,换言之,本书分析的价格是在一件作品第一次出售时制定的画廊价格。由于数据的可获得性有限,而且一级市场的透明度不够,经济学家到目前为止在很大程度上忽视了这个细分市场。然而,一级市场应该得到特别的关注,因为大多数艺术家在一开始并不拥有一个二级市场或再售市场。他们的作品在一级市场上出售后,再也没有重新出现在市场上。市场分析基于第一手的、最新的、最广泛的数据,包括荷兰的画廊价格和大量潜在价格决定因素,但本书没有得到纽约画廊价格的定量数据。本书的研究与以往研究的第二个不同点与方法论有关。迄今几乎所有的研究都基于最小二乘回归法来估计价格决定因素。