在中国艺术品市场这一大的趋势下，中国艺术品市场的发展也出现了一条重要的主线：艺术品商品化、资产化、金融化、证券化(大众化)。在这条主线中，使艺术品成为一种商品(商品化)，到当下艺术品成为一种重要的投资产品(资产化)，到艺术品成为能够被金融体系接纳的一种资产(金融化)，再到平台和互联网相结合，进行艺术品的电子化交易，进行信托、基金等产品的创新设计，逐步实现了艺术品的证券化。证券化也就是实现艺术品大众化的一个重要过程，因为利用平台进行艺术品资产的证券化，使得艺术品的投资门槛降低了很多，投资者很容易进入到艺术品领域中，让更多缺少专业知识的投资人很便利、安全、低成本地开展投资活动。可以说，艺术金融是中国艺术品市场在艺术品商品化、资产化、金融化、证券化(大众化)的发展趋势下的必然产物。
在这一市场发展的趋势中，资产化是关键，金融化是核心。在资产化过程中，对资产的估值是关键，而估值的核心是定价。与此相对应，现有的传统性的资产估值的一些框架与方法，一般是在传统资产特性的基础上发展起来的，而艺术品资产的一些特殊的性质与特质，决定了以往的评估方式方法只能从一个或二个维度解决艺术品资产估值的一些问题，很难从全面有系统的层面来解决所有问题，而更全面系统、深入的艺术品资产评估的框架与方法，更多第需要在新的条件与高度上进行架构与创新。
一、中国艺术品资产估值的概念与内涵
(一)中国艺术品资产估值的概念
艺术品资产估值是指在研究艺术品价值形成的过程中，通过对艺术品价值构成及其状态的分析，总结归纳现实市场交易中影响艺术品价格的主要因素，在系统经验或经验数据的支持下，运用经验或是数据系统计算的理论、模型与方法，按照一定的标准规程对艺术品价格进行估算的过程。因此，可以得出艺术品估值的几个基本要点：
1.艺术品估值是在艺术品价值构成、形态等价值形成的分析基础上进行的;
2.艺术品估值需要相应的估算系统，经验的、数理科学的，或者两者兼有;
3.艺术品估值虽然具体表现为一个项目，但它却是一个过程。
(二)中国艺术品估值的内涵
艺术品资产估值的基本内涵，主要包括五个方面的内容：
一是艺术品估值是艺术品价值分析的结果;
二是艺术品估值需要系统经验或市场交易数据的支持;
三是艺术品估值是一个具体而不稳定的方法系统;
四是艺术品估值的结果需要评估与验证，并依据相应的法制或规范发布;
五是艺术品估值是一个系统的过程，它需要相应体系的导向与保障。
二、中国艺术品资产估值的一些特点
艺术品资产的估值之所以是一个更为特殊、更为专业的问题，其评估的方法创新的依据，除了资产评估的基本理论与原理之外，更多地是要面向艺术品资产的一些基本的特性。这些特性与特点，我们可以概括为以下八个方面：
(一)艺术品的价值构成是多元化、多层次的
从总体的分析角度来看，中国艺术品及其资源的价值构成可分为五大部分：物理价值、艺术价值、文化价值、历史价值与市场价值。要进行系统全面的艺术品估值研究与探索，就必须从这五个方面深入分析与认知。
(二)艺术品资产都是非标准化的
艺术品及其资源的特性，决定了艺术品资产的非标准化特质，而这种特质使得艺术品资产很难用标准化的度量单位去测度艺术品的价值。每个艺术品的具体价值，需要具体的研究、分析与评价。
(三)艺术品价值的形成依赖于价值发现
这是艺术品资产区别于别的资产形式的最大差别，然而价值发现是一个不断变化的过程，针对一件艺术作品，其价值在很多时候取决于我们对这件艺术品本身价值发现的能力和程度。比如，齐白石的扇面在六七十年前可能只卖百八十块钱，而当下的价格就会很高，造成这种价值评判的形成的原因，一般有两个方面：一是我们当时对齐白石艺术水准与艺术价值的认识还处在一个初级的状态;二是我们当时实现价值发现平台及购买力非常有限。然而今天，通过中国艺术品市场的发展以及我们对中国文化认知度的不断提升，齐白石的同样一幅扇面能够卖到几十万、几百万元，这种价值的变迁就取决于价值发现的能力，并且这是一个漫长的过程，在不同的历史阶段有不同的发现形式和发现重点，并不是发现一次就结束了。
(四)艺术品资产价值的计量复杂困难
艺术品资产价值的计量更复杂、更困难，这是基于艺术品非标性与依赖于价值发现的特点产生的，艺术品资源不像矿物资源，依靠单位价格与重量就能很容易的得出其价值，而必须要通过鉴定、评估等过程才能得出，而每一个过程都是非常复杂的劳动。
(五)艺术品资产具有很强的可复用性
在这里，艺术品资源的可复用性主要是指，其他的物理资源越开发越少，而艺术品及其资源与之相反，越利用越多，越开发其价值越显现，所以，艺术品资源本身内在的特性与通常我们所见到的资源特性是非常不同的。
(六)艺术品资源存在状态的复杂性
首先表现为“海量”，其次是其存在形态的多样化与存在类型的多元性，我们无法将艺术品及其资源集中起来，更难以在集中的状态下进行标准化的研究，这更加增加了艺术品资源系统化认知的难度。
(七)对艺术品及其资源的需求非常个性化，评价的取向更加多样化、多元化
不同的人在特定时空下对同一件艺术品的判断可能截然不同，这在传统物质资源的评价中是不可想象的。实际上，我们在传统经济学中所面对的、研究的资源对象与艺术品及其资源是完全不同的资产形式，从这一角度来看，我们实际上进入了一个必须要大力创新的发展通道。
(八)艺术品资产具有很强的环境友好性
艺术品资产的环境友好性是指，艺术品资源的开发利用对环境是友好的，不仅不破坏环境，还可以优化环境、净化环境等。
基于以上八个重要的特点，艺术品资产已经成为了一个专门的特种资产门类，并且在资产化过程中，其特性与专业性越来越凸显了出来。同时，基于这些独特的特点，艺术品资产的估值就显得更为复杂、困难，其支撑服务体系相应就需要更加完善、更加体系化。
三、中国艺术品资产估值需要的前提条件
以上的分析我们可以发现，艺术品资产最突出的就是非标特性、价值构成的多重特性、开发的增值特性及提升的发现特性等。面对艺术品及其资源的这些特性，我们在估值与定价过程中如何创新?这些创新又需要什么前提?可以说，在当下来讲，这是一个敏感而又困难的重大课题，但我们又必须面对。所以，在谈艺术品及其资源估值与定价的创新问题时，我们必须要掌握好其应有的前提。概括地讲，除了艺术品资源化、资源系统化这个前提之外，需要把握好以下四个前提：
(一)建立价值分析的理论架构
所谓价值分析，其中有三个突出的部分：首先是价值结构分析，即价值构成是什么。前几年我出版的《中国艺术品市场概论》中曾提到过价值结构，分为五个部分：一是物理价值，比如书画艺术品中的笔和墨(可以忽略不计)，以及玉器中玉的物理价值(价值非常高);二是艺术价值;三是文化价值;四是历史价值;五是市场价值。我们可以用这五个价值结构分析法来建构艺术品及其资源价值结构分析的理论架构。其次，是价值形态分析，可以说，价值形态分析是价值分析的关键、核心，因为它是中国艺术品价值的五构成理论面对不同艺术门类的具体化，包括要素、结构、系统、行为、环境等分析。这不仅仅是理论与实践的一种整合分析，更是定性与定量分析的一种整合，需要理论与方法论创新。第三是价值分析的体系与工具，即进行价值分析，还要有具体的体系与方法，否则，其理论架构就是不完善的。
(二)要有系统完整的市场数据
市场数据，其中最关键的是历史交易数据和远期交易数据。对于估值与定价，仅有价值分析的基础还是不够的，必须要有相应的数据支持。对数据的分析，从需求层面来看，主要包括两个方面：一是历史交易数据的支撑;二是远期交易数据的支撑。只有丰富与掌握了这些市场数据，艺术品及其资源的估值定价才可能得到保障。
(三)必须建立数据挖掘管理平台
数据不仅仅是一些具体或是抽象的数据，在海量的背后，隐含的是结构、规律与趋势。而对其进一步的挖掘与管理，需要相应的综合服务平台。主要解决两个问题：公信力与综合支撑问题。我们知道，平台有相应的平台机制，最核心的就是“三公”原则(公平、公正、公开)和在此基础上建立起来的公信力。一是以平台机制解决数据的透明度问题;二是以大数据、云服务及数据库等技术解决管理问题。
(四)必须要建构科学、实用的工具
最主要的工具就是模型与算法。在这一前提下中，我们要特别强调的是基于互联网应用的大数据技术及人工智能技术的不断成熟为我们提供了更多的可能性。由于艺术品市场运营中的一些具体情况与特征，建立相应的模型与算法对于估值定价创新的意义非常重大。这既要基于相关理论的深化发展，又寄希望市场信心程度提高带来更多的数据质量方面的支持。另外，新的技术，特别是大数据与人工智能的有效介入融合，会进一步推动艺术品及其资源的估值定价创新的深化发展与新领域的开辟。
四、中国艺术品资产估值的基本原则
如果从面上去分析，中国艺术品资产估值的原则有很多，但如果从更为具体的实操与落地层面去考察中国艺术品资产估值的原则，我们可以概括总结为以下几个方面：
(一)以需求为导向，实现有限目标重点突破
充分考虑现实发展的需要确定估值规模、层次，先选择实用、可操作的艺术门类或艺术家作为重要突破点。在设计思想、系统架构、采用技术、选用平台上，均应从细微处着手，以保证系统具有良好的稳定性。
(二)选择合适的估值计算方法
对于相同的样本数据，运用不同的估值计算方法得出的结果肯定有差异。目前，常用的艺术品估值计算方法是重复销售价格法和特征价格法。重复销售价格法是通过连续不断追踪同一件艺术品的多次交易数据来构建，运用精准的计算方法与科学的程序结构，预测艺术品市场的发展趋势。由于该方法要求的样本数据必须有较大的交易量，因此，建立如此大的交易样本数据需要很长时间的数据积累，该方法适用于拥有海量的样本数据。特征价格法不再局限于使用重复销售的价格数据，而是将所有的交易数据收集起来作为研究样本进行分析。因此，该方法对数据量的要求相对较小，易于实现。
(三)对样本数据进行必要的分析和处理
对样本数据进行前期分析处理极为必要。在运用特征价格法对艺术品估值之前，应最大可能地分析影响艺术品估值的主要因素。影响艺术品估值的因素主要包括以下两个方面：一是与艺术品本身相关的影响因素，主要涉及艺术品自身因素和与艺术品相关的附加因素两个方面。二是市场方面的影响因素，主要是指影响艺术品估值的市场环境因素，主要涉及宏观经济形势、艺术品市场行情、买家的基本情况三个方面。
(四)借助市场专家的经验知识
在对艺术品估值时，如果完全依靠于仪器、软件、数据库及数学模型进行评估分析，完全将人为因素剥离开来，单纯从数据的角度客观地进行估值并不现实，科学手段更多的时候是提供一种佐证，还无法代替专家做出最终的判断。因此，在对艺术品进行估值时，需借助市场专家的知识和经验，结合具体作品的个性化信息分析其价值，参照定量估值模型给出的价格以及价格置信区间，并结合历史市场数据进行改进和微调。
(五)统一规划、分步实施
在满足系统整体性能的前提下，统一整合利用已有设备和系统，设计应标准化、规范化。根据应用需求的不断发展，分步扩展和升级，保证各阶段的实施正常运行。
(六)建设量化研究基础设施，推动综合服务平台建设
在系统架构设计、系统软硬件平台选择以及应用系统基础设施开发时，应充分考虑安全需求，保障运行安全可靠。系统设计、开发、建设必须遵循国家已有或国际上主流的相关建设统一标准，确保系统互联互通和信息共享交换，推动综合服务平台建设。
五、中国艺术品估值的基本方法与路径选择
通过近几十年的发展，特别是近几年的不断创新整合，在传统资产估值基础上发展起来的基本方法，我们可以归纳为以下七类：
(一)艺术品估值的基本方法
1.市场比较法
利用市场上同样或类似标的(比如相同年代、相同类型的作品)近期交易价格，经过直接比较或类比分析估算标的价格区间，是国内目前常用的方法，也是技术上最成熟、最实用的估价方法。
2.成本加总法
是根据物品的生产成本或创作成本确定价格，将艺术品生产或创作价格的各个组成部分逐项合成，通过分别计算每一类费用要素来估算总成本费用的方法。
3.收益还原法
又称收益现值法、收益资本金化法，是通过估算被评估资产的未来预期收益并折算成现值，借以确定其价值的资产评估方法。从资产购买者的角度出发，购买一项资产所付的代价不应高于该项资产或具有相似风险因素的同类资产未来收益的现值。
收益现值法着眼于未来，主要考虑资产的未来收益和货币的时间价值。通常把收益法测算出的价值简称为收益价格。
4.专家咨询法
是对市场法的模拟，将专家设定为市场上潜在的购买者，利用其专业知识、经验、分析能力等对标的价值进行分析、判断，最终确定价格。
5.重复交易比照法
通过观察与对比同件艺术品不同时期的交易价格的变化，来把握艺术品市场价格的真实走势，通过比对、参照来确定艺术品的价格。
6.指标修正法
将若干影响书画价格的因素通过指标形式量化，以市场公开拍卖价格为依据，剔除赝品干扰，最后计算出估价。
7.特征价格法
又称Hedonic模型法和效用估价法，利用计量统计学方法，回归出各项特征所隐含的价格。通过咨询研究专家和资深人士，综合各变量的主观权重，最终，在艺术品的历史交易事实以及主观判断的基础上，得到有效的估价模型和合适的估价区间。
(二)艺术品估值的路径设计框架
面对新的艺术品资产的特性与发展的环境，特别是新科技融合的快速发展，我们需要新的评估的基础、框架及方法方面进行创新。也就是说，艺术品资产的估值需要在范式创新上有所突破。这种出现突破的思路，我们可以概括为以下几个层面：
1.艺术品资产估值的基本原理
对艺术品资产估值而言，一般来讲，经历了以下阶段：经验→经验集合→有限数据集合→大数据融合→基于大数据的人工智能融合。其中，艺术品资产估值的创新发展，就是要最大可能地归纳影响艺术品估值的主要因素，在此基础上总结艺术品估值的基本步骤，从而构建艺术品的估值模型。在现有数据下，依据“有限数据，有效应用”原则，选择合理有效的估值方法，将有力推进艺术品估值工作的开展，艺术品估值体系的架构逻辑如图所示。
▲图估值体系架构逻辑
2.艺术品估值的基本阶段
(1)数据分析+专家经验
(2)大数据+专家经验
(3)大数据+人工智能(如机器学习等)
3.艺术品估值方法
(1)初步的估值方法模型
依据“有限数据，有效应用”原则，实现一定范围的有效应用。依据在数据库系统采集的艺术家艺术品交易信息，构建初步的估值模型，如图所示。
▲图估值体系架构（起步）
(2)完善阶段估值方法模型
随着样本数量的增加，建立可比样本数据库，并拓展估值的时空范围和准确性，即可步入完善阶段，如图所示。当然，这只是条件的预估，具体还需观察样本数据的质量。
▲图估值体系架构（完善）
(3)智能阶段估值方法模型
通过数据积累与完善并基于数据挖掘的新知识，结合市场专家经验，应用机器学习技术实现人工智能估值，即可步入智能阶段，如图所示。此时的估值能力不论“时空”拓展还是准确度都将得到大幅提高。进入此阶段需要具有两个条件：一是样本有效数据不低于10万条当量级，并且可持续稳定增长;二是研究团队在模型估值领域应用步入稳定阶段，市场专家经验知识得到有效应用，可以建立基于数据的数学决策模型。
▲图估值体系架构（智能）
需要提醒的是，数据库的积累与完善、数据挖掘的新知识、市场专家经验知识的聚合是进阶到“智能”的必需要素，数据库积累的不仅是数据还有专业市场经验知识，这是建模和机器学习的基础和根本点。
六、结语
目前，关于艺术品资产估值的研究、探索及其实施，我认为做的非常不够，缺失很多，空白也不少。似乎理论界及实践界已进入或者是正在进入一个误区，那就是对艺术品资产估值的困境与障碍不深入，而过多地去