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中国经济网@如何看待艺术品市场数据？( 二 )


精心挑选的数据
为了应对艺术品的异质性所带来的指数编制难题 ， 梅建平和迈克尔·摩西（Michael Moses）借鉴标准普尔公司（Standard & Poor's）以独户住宅的重复交易数据为基础 ， 反映美国房价走势的凯斯-席勒房价指数（Case-Shiller Home Prices Index）的编制方法 ， 精心挑选了1810年以来 ， 同一件艺术品在不同时间点交易的40000余对重复拍卖数据建立数学模型 ， 构建了梅-摩艺术品指数（The Mei Moses Art Indices） 。 2016年10月 ， 苏富比拍卖行将其收购 ， 并更名为苏富比梅-摩指数（The Sotheby's Mei Moses Indices） 。 同采用平均价格法（Average Price Method）编制的艺术品指数相比 ， 采用重复交易法（Repeat Sales Regression）编制的指数 ， 反映的是同一件艺术品的真实价格变动情况 ， 而不是不同艺术品之间的大致价格变动趋势 。
但由于艺术品的交易频率 ， 尤其是西方艺术品市场的交易频率远不如房产活跃 。 因此 ， 一方面 ， 纳入梅-摩艺术品指数范围的艺术品只占全部拍卖交易的很小一部分 ， 还有为数众多的艺术品未能被纳入统计范围 。 另一方面 ， 纳入梅-摩艺术品指数范围的艺术品往往是流动性相对比较强的艺术品 ， 很多流动性不够强的艺术品都被忽略了 。 采用这些精心挑选的相对高频交易数据编制出的艺术品指数可能很容易高估艺术品市场的市场价和流动性 。
未曾披露的信息
从第一个艺术品指数——苏富比拍卖行与《泰晤士报》合作发布的泰晤士-苏富比指数（Times-Sotheby's Index）开始 ， 在艺术品指数的编制中 ， 就有很多至关重要的信息是未曾披露的 。 例如 ， 泰晤士-苏富比指数就并未将流拍的交易数据剔除在外 ， 而是统计在内 。 其结果就是 ， 泰晤士-苏富比指数所反映出的艺术品市场变动趋势要比真实情况“乐观得多” 。
事实上 ， 时任苏富比拍卖行主席的皮特·威尔森（Peter Wilson）编制该指数的初衷 ， 就是希望通过看似精确的艺术品指数传递诸如“艺术品可以轻松变现”、“艺术品是最热门的投资”之类的信号 。
此外 ， 即使没有流拍 ， 最终是否付款 ， 也是个未知数 。 根据中国拍卖行业协会文化艺术品拍卖专业委员会发布的《2017中国文物艺术品拍卖市场统计年报》 ， 截至2018年5月15日 ， 在纳入统计口径的310.52亿元中国文物艺术品总成交额中 ， 已完成结算的仅为153.22亿元 ， 结算比例为49.34% 。 换句话说 ， 2017年上拍并看似成交的艺术品 ， 截止下一年5月 ， 都还有一半款项未能结清 。 但在编制艺术品指数的时候 ， 可不管拍卖款项是否付清了 。
可被操纵的变量
全球艺术品市场信息网采用特征价格法（Hedonic Regression） ， 在对艺术品的基本特征进行回归分析的基础上 ， 于2018年1月推出了Artprice100指数 。 该指数涵盖了过去5年间在全球艺术品拍卖市场上排名前100位的所谓“蓝筹”（Blue Chip）艺术家 。 除此之外 ， 入选艺术家还要满足关于流动性的基本要求 。
2018年 ， 在Artprice100指数的构成中 ， 排名前三位的巴勃罗·毕加索（Pablo Picasso）、安迪·沃霍尔（Andy Warhol）和张大千的权重就分别高达7.4%、6.7%、4.7% 。 未能满足相关经济指标的艺术家将被无情地移出统计范围 。 例如 ， 在2018年的指数编制中 ， 弗兰西斯·培根（Francis Bacon）、皮特·蒙德里安（Piet Mondrian）、潘天寿、陆俨少就都被移出了统计范围 。
如果说Artprice100指数是一种“艺术家成份指数” ， 但它所挑选的艺术家又并非最具代表性的艺术家样本 ， 从而并不满足“成份指数”关于代表性的基本要求 。 事实上 ， 通过每年对艺术家变量的调整 ， Artprice100指数几乎总是能够代表全球艺术品市场当年表现最好的艺术家 。 然而 ， 作为交易频率很低的市场 ， 这种调整除了常年反映全球艺术品市场的最好一面外 ， 恐怕并没有太多的参考价值 。 毕竟 ， 艺术品投资不是“今年买、明年卖”的资本游戏 。 假如艺术品市场的参与者根据Artprice100指数的相关指标来“随时调仓” ， 恐怕很快就会亏得血本无归 。


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