原始研究的文章

前面。区块链,2023年1月19日
秒。区块链技术
卷5 - 2022 | https://doi.org/10.3389/fbloc.2022.1073499

非功能性测试Seller-buyer网络艺术是由优先关系

研究所逻辑、语言和计算(ILLC),阿姆斯特丹大学,荷兰阿姆斯特丹

加以标记(非功能性测试)最近飙升至主流关注通过允许数字资产的交换通过blockchains。非功能性测试也被艺术家通过销售数字艺术。非功能性测试的承诺之一是扩大参与艺术品市场,传统的封闭和不透明系统,维持一个更广泛和更多样化的艺术家和收藏家。这种效果的一个关键标志会消失或者至少减少seller-buyer优先关系的重要性,即艺术家强烈的成功依赖于赞助一个收集器。我们研究非功能性测试艺术seller-buyer网络考虑几个画廊和大量的近40000销售总量超过230美元。我们发现非功能性测试的艺术是一个高度集中的市场由几个成功的卖家甚至更少系统的买家。高浓度会同时呈现在销售的数量,体积更加强烈,在他们的定价。此外,我们表明,在更广泛的参与市场出现在非功能性测试的早期阶段艺术采用优惠关系主导市场增长期间,峰值和最近的下降。我们不断发现买家账户平均超过80%的购买对于一个给定的卖家。类似的趋势适用于买家和卖得最好。 We conclude that NFT art constitutes, at the present, a highly concentrated market driven by preferential seller-buyer ties.

1介绍

超过一半的全球视觉艺术市场的销售超过1美元,主要由所谓的“超高净值个人”中间层市场变薄,据说60%的画廊亏本运营(Deresiewicz 2020)。而艺术家和很高的期望,开始他们的职业生涯绝大多数不会让一个活生生的从他们的艺术实践(普拉特纳先生,1998)。在整个“好”2018年,五十艺术家占全球64%的拍卖,顶部- 500艺术家占总销售额的89% (ArtPrice 2019)。而艺术事业在很大程度上抵制系统性的实证研究,众所周知,在艺术的成功受到多方面的早期和自我强化的访问机会(Fraiberger et al ., 2018),紧密的社会网络(Giuffre 1999),甚至纯粹运气(Janosov et al ., 2020)。为什么如此?在异构的传统艺术品市场交易,主要是独特的产品(作品),与同样被收藏家买走异构的味道(Velthuis 2011)。因此,不确定性。卖家和买家都是处于劣势,而中介机构保留大量的代理(Gertsberg 2019)。这些包括经销商和画廊、拍卖行、专家、策展人、文化机构。他们匹配提供和需求通过减少信息不对称优势(阿克尔洛夫,1970)。似乎,连互联网已经扰乱了艺术品市场“瘀”(Velthuis 2012)。

这样的壮举的传统艺术市场大有在解释为什么许多艺术家和收藏家的追捧加以标记(非功能性测试):注册公共blockchains证书的真实性。非功能性测试的区块链技术带来承诺使截然不同,他的市场。

非功能性测试构成一个新的资产阶级解决一个重要问题:数字所有权。市场不能没有产权,运作和数字资产最难以捉摸的在这方面卡钦斯基公爵Kominers, 2021)。非功能性测试马上建立一个不可变的链的出处和数字对象的稀缺性。更重要的是,非功能性测试是可编程的,因此它们可以被赋予了确定性行为时创建或之后,以开放式的方式扩大他们的目的。例如,非功能性测试可以被编程产生版税最初的创造者在任何交易市场转售(泰普斯科特和泰2017)。从对非功能性测试的调查艺术家,这成为最欣赏创新(Braidotti et al ., 2021)。在2021年,非功能性测试迅速变成主流,广泛采用(墨菲和奥利弗,2021年;Nadini et al ., 2021)。

非功能性测试承诺解决许多开放的挑战:他们带来完全透明,因为所有事务公开存储在一个区块链,提供即时访问更好的流动性和价格发现。他们支持社会技术分散,中介机构的力量平衡转向演员(艺术家和收藏家),支持小说出现所有权和治理解决方案(埃文斯,2019)。的效果是可见的:非功能性测试市场SuperRare和ArtBlocks画廊主要销售费用的10% -15%,-3%和0%转售;比较平均30% - -70%的画廊和拍卖行传统艺术市场的20% (Towse Navarrete埃尔南德斯,2020年)。仅2021年一年SuperRare支付了约10美元的版税艺术家转售(来源cryptoart。io);比较传统零支付的拍卖行。这就是为什么许多观点非功能性测试作为构建块在互联网开放的和可持续的实现(阮,2021)。

艺术品市场与其他领域中介位置优势。例子包括集中的金融服务,社交媒体平台和科学出版社出版。艺术和收藏品市场最早采用非功能性测试,构成一个相对成熟的阶段,采用非功能性测试(Franceschet et al ., 2021)。这是可以移动的球员为非功能性测试和传统艺术市场事实上的非功能性测试艺术进入当代艺术资产类(Kinsella 2021)。非功能性测试的扩张在许多其它领域也展开,例如网络游戏(Fowler和Pirker 2021)。

在非功能性测试仍然存在相当大的怀疑,blockchains更广泛。的主要挑战源于:1)缺乏法律和监管框架的情况下在非功能性测试,让他们实际所有权不清楚在最好的情况下(Savelyev 2018);由于坚持平台集中(2)技术风险铁笔,2022)和矿业的环境成本(凯,2021);3)金融投机猖獗的可能负面影响,有时,非法实践(墨菲和奥利弗,2021年)。更重要的是,区块链技术和非功能性测试,是繁荣和萧条的周期可能会显著影响资产的价格和产品的长期发展。

事实上,我们知之甚少的潜在和实际非功能性测试的影响。实证研究在非功能性测试的社会、经济和文化的影响才刚刚开始(Nadini et al ., 2021;Vasan et al ., 2022)。我们知道一些关于如何使用非功能性测试实践中,是否提供社会和经济影响广泛的演员,所涉及的成本和风险。因此,科学和公共辩论往往相反的观点,对比与激进的支持者面临严厉的批评齐林格,2018;Lotti 2019;Joselit 2021)。数据的系统分析,完全可以通过公共blockchains其可用性,这样的讨论在事实至关重要。

这贡献关注关键关系在艺术市场:卖家和买家之间的一个,因此通常艺术家和收藏家。我们的目标是提供一个量化的非功能性测试概述艺术品市场从2020年至2021年的繁荣2022年萧条,通过镜头seller-buyer网络。我们问的主要问题是:非功能性测试收集的艺术是比美术较为多样化的买家,或者是否牢固的优先关系构成持久特性支持的艺术品市场即使公共blockchains。以前的工作表明,非功能性测试交易商倾向于专门在非功能性测试段和集合,和市场高度集中(Nadini et al ., 2021)。在考虑非功能性测试的艺术,初步证据表明重要的相似之处与传统艺术市场的系统性seller-buyer关系,粘稠的声誉影响,专业化和高程度的收集器(Vasan et al ., 2022)。

2相关工作

2.1 Blockchains

区块链是一个扩展,分布式数据库,用户存储和更新通过一个去中心化的协议(Narayanan et al ., 2016)。加密是用来避免篡改和伪造数据区块链商店。区块链的起源可以追溯到的工作哈伯和Stornetta (1991)如何创建防篡改数据。第一,流行的实现区块链是比特币(纳库姆托,2008):一个金融区块链专门致力于跟踪交易相关铸造和交换比特币加密货币。比特币引入了“工作证明”的概念作为其分散的协议(也称为“共识机制”)。区块链技术解决的最重要的问题是伟大的社会重要性:达成共识权威记录没有集中的机构和受信任的第三方。使用blockchains一直快速增长在过去的几年里,吸引了广泛的关注(赌场et al ., 2019;徐et al ., 2019)。区块链技术是创建一个空间实验小说形式的分散的组织、市场和协调系统(赖特和De菲利皮主持,2015年;Ølnes et al ., 2017)。一个关键的发展,在这方面,可编程blockchains的引入,能够记录各种各样的用户活动通过“聪明的合同。最著名的例子是Ethereum (Buterin 2013)。尽管区块链技术的兴趣的增长和采用,还有有限的循证研究其社会、经济、和文化影响,以及长期的潜力。

区块链技术的潜在应用在艺术一直备受期待的和讨论,主要从理论上或依赖限制定性研究(Sidorova 2019)。从业者考虑艺术”区块链至少讨论应用程序之一,然而,这项技术可能重创”(MacDonald-Korth et al ., 2018)。惠特克(2019)确定至少有三个转换由相应的区块链技术:1)“区块链模糊了营利或非营利的区别在艺术因为分散结构变化负责基础设施远离信任中央政府”等公共财产寄存器,或中介机构(例如,画廊和博物馆);2)“区块链改变艺术的所有权结构通过创建部分艺术品的所有权和稀缺性数字作品(。]这些潜在的共享价值结构扩展到转售版权和版权”;3)“区块链的共享价值结构推广新模式支持艺术本身。“事实上,区块链技术被用于各种各样的应用程序,使小说画廊和市场(王et al ., 2021)跟踪抢劫或有争议的文化遗产(惠特克et al ., 2021)。

艺术家经常看到blockchains可能意味着市场带来重新居中,在支持他们的创意过程中,可持续的和包容的前景(bolly 2015;心血来潮et al ., 2017),“艺术家的市场参与”(Potts和兰尼,2019)。

2.2加以标记和艺术

区块链的关键创新支撑这一愿景加以标记(非功能性测试)。艺术注册作为一个非功能性测试被称为罕见的数码艺术,加密艺术、区块链艺术或非功能性测试(贝利,2018;Franceschet et al ., 2021)(我们使用非功能性测试艺术中)。非功能性测试艺术可能被认为是数码艺术的一种形式(保罗,2016):非功能性测试作品经常使用数字媒体和不共享一组独特的美学。此外,非功能性测试的艺术是born-analog,数字化以注册为非功能性测试。非功能性测试的许多创新带来艺术的祖先早在区块链Monegraph等项目(冲刺2014),把(McConaghy et al ., 2017)和植物机器人(Okhaos,留言。)。非功能性测试用于贸易在一些资产,从收藏到虚拟土地;“艺术”部分非功能性测试一直是领先的一个到目前为止,平均价格上涨和卷(Nadini et al ., 2021)。2021年3月,非功能性测试了新闻由于Beeple”、:第一个5000天”出售,佳士得约6900万美元。这个销售第三登上顶级艺术家在世艺术家。超出了大型的宣传销售,非功能性测试现在被广泛应用于越来越多的生态系统由几个,小到大的市场。

来看看,让我们想象一下下面的场景,说明图1:一个艺术家创造了一个艺术作品,无论是出生数字(例如,数字雕塑或动画)或数字化(例如,街头艺术的照片或视频的性能)。这个艺术品是存储在一个计算机文件,因此它可以无休止地复制。可编程blockchains像Ethereum允许任何人来记录交易产生的交互与一段代码,称为“智能合同”(De菲利皮主持et al ., 2021)。通过与合适的智能交互的合同(例如,通过一个非功能性测试的市场如SuperRare OpenSea或通过创建自己的聪明的合同),艺术家可以为他们的艺术作品生成唯一证书。证书被称为“令牌”,作品通常包含一个引用的URL可以在线访问,艺术品的元数据,甚至重建所需的输入数据以编程方式(生成艺术一样,例如,ArtBlocks)。由于区块链,一个令牌是不变地记录下来通过事务,从而创建一个透明、可审计的和稀缺(即。,unique or limited-edition) certificate of authenticity for the artwork. The token is at first deposited in the artist’s wallet, it can then be exchanged and interacted with, for example traded, used to unlock collector-only rewards and showcased on social media.

图1

图1。说明一个非功能性测试的艺术市场是如何运作的。市场上的网站是一个接口的一个或多个智能合同区块链记录事件。的例子是“为自己”Osinachi, SuperRare。

2.3为什么许多艺术家和收藏家转向加以标记

非功能性测试的一个原因迅速成为流行艺术和收藏品市场的不满现状。艺术品市场支持与主文化创意商品的经济交换价值。在布迪厄的说法,艺术是一种物化文化资本货物(Throsby 1999)。艺术品市场解决的主要任务是定价的艺术品:不轻易完成了一个壮举鉴于其异质性和不同购买动机(Velthuis 2011;2014年芬德雷)。艺术品市场从在世艺术家获得供应,销售从他们的工作室,通过画廊和展览,从收藏家或机构在所有其他情况下。中介机构,如拍卖行、经销商和顾问是活跃的主要在二级市场转售(Khaire 2017)。艺术品市场有许多特点和突出的局限性,其中之一是,它严重缺乏透明度(Velthuis 2012):一些人认为信息不对称的存在是有限的艺术品市场效率的主要原因(大卫et al ., 2013;天,2014)。归因,出处,真实性,甚至版权作品往往是不清楚的,这发挥了重要作用,其最终定价(库珀,2018)。初级和二级市场之间的部门创建一个进一步的信息障碍,在一般的背景下难以估计的质量内在独特的商品(Gertsberg 2019),而且缺乏监管框架Mosna (2022)。更重要的是,在艺术品市场价格数据是出了名的缺乏,阻碍了系统研究艺术品的价格随着时间的推移和定价(范Miegroet et al ., 2019)。

这个结果是差异在买家和卖家的信息,将处于劣势和日益允许价格作为信号的质量(阿克尔洛夫,1970;普拉特纳先生,1998)。信息不对称和交易成本高的不确定性转化为介质,他们膨胀的专家判断的作用,在现有网络的嵌入性。在艺术市场上,强大,建立中介机构可以很容易地排斥任何减少访问信息(Gertsberg 2019)。因此,社交网络依赖个人和机构作为仲裁者品味和价值在许多文化和创意领域普及,远远超出了美术(Godart米尔斯,2009;埃伯斯和Wijnberg, 2010;威廉姆斯et al ., 2019;Juhasz et al ., 2020)。介质繁荣艺术市场信息不对称的(奖金和Ronte, 1997年;Wijnberg和宝石,2000;普林茨et al ., 2015;De Silva et al ., 2016),经常关注彼此达成共识(Kackovic Wijnberg, 2020)。

同时减少买方的不确定性,看门人频道稀缺资源数量有限的艺术家,艺术品市场提高巨星现象(Velthuis 2012)。“在这些市场回报不成比例的水平高度rank-dependent人才和利润。因此,少量的个人收入”的最大吸收部分(Gertsberg 2019)。这有一个艺术家的职业前景的直接结果。虽然工作条件在艺术品市场跨高方差连续从终身合同到自主创业(Hartog Kackovic, 2019),“绝大多数艺术家不享受,如果任何商业成功”(普拉特纳先生,1998)。未付或不稳定和non-art-related工作不仅是广泛(2016年麦克罗比,;达菲,2017),但也显示了社会阶级分层,年龄和职业阶段跨文化和创意产业(布鲁克et al ., 2020)、边缘化(希伯特和威尔逊,2013年)和替代复制机制(默克尔2019年)。

尽管近年来艺术市场已经改变的方向增加全球化、金融化、数字化(马利克和菲利普斯,2012年;Velthuis Coslor, 2012;Sidorova 2019;安德鲁说,2021),其潜在市场结构仍是静态的。甚至到目前为止,互联网已经影响有限Deresiewicz 2020),促使一些说,“在2022年,(艺术品市场)将像今天,或者,换句话说,就像一个半世纪前,当现代艺术以及其市场出生”(Velthuis 2012)。非功能性测试的快速成功艺术必须理解在“静态”的背景下,市场结构,操作通常缺乏透明度,提供小机会,大多数的艺术家和守门的显著优势。

2.4如何加以标记可能会改变艺术品市场

非功能性测试承诺解决几个挑战(贝尔斯基2021):真实性和产地是明确和公开可审核,获得流动性是简单和直接,价格完全透明,市场结构是灵活的和可定制的,非功能性测试数字原住民。结果已经实实在在的,例如在交易成本的大幅减少(Franceschet et al ., 2021;Towse Navarrete埃尔南德斯,2020年)。一个关键机会是找到更好的方法来维持艺术和创造性的职业,尤其是在他们一开始。非功能性测试可以支持社会影响投资针对艺术家(Grannemann和惠特克,2019年)和artist-friendly经济模型包括部分股权(惠特克,2018;惠特克和Kraussl, 2020)和艺术家版税(Schten 2017;van Haaften-Schick和惠特克,2021年)。事实上仅2021年非功能性测试销量总额约400亿美元(墨菲和奥利弗,2021年)。与艺术和古董市场规模在500亿年达到2020美元,自2018年以来下降了22%,27%和2019 (安德鲁说,2021)。

可以肯定的是,一些操作,法律和监管问题关于非功能性测试的使用保持开放的心态。非功能性测试的许多创新属性,而不是艺术作品本身,因此在某种程度上依赖非正式的社会契约。物理艺术品和非功能性测试之间的关系通常是不明,将缺乏法律和技术澄清时交换的艺术品与非功能性测试。进一步开放问题包括版权(Savelyev 2018),环境成本(凯,2021)、治理(Yermack 2017),平台集中(铁笔,2022)。回答或克服这些挑战将是重要的非功能性测试的采用和潜力。

2.5我们缺少什么?

非功能性测试的实际和潜在影响周围的话语在艺术往往是投机。一方面,批评家警告的风险进一步发展艺术的商品化和金融化的艺术实践(齐林格,2018)。对一些人来说,不太可能区块链技术将提供另一种不平等现象在艺术世界中,但它会,相反,加强现状(大梁Mignonneau, 2017)。非功能性测试也是一个投机的金融资产,这一点毋庸置疑,随着证实了越来越丰富的工作在他们的盈利能力,与其他资产价格评估,相关类(赌注,2021;道林,2021,b;Khezr和莫汉,2021年;Borri et al ., 2022;Kraussl Tugnetti, 2022;包和Roubaud, 2022);也有非法行为的迹象,像洗和洗钱交易(墨菲和奥利弗,2021年),尽管这些风险可能被夸大了(冯•韦希特尔et al ., 2022)。事实上,我们有理由保持谨慎:早期实证研究总体非功能性测试的市场展示机会,赢者通吃的结果没有什么不同浓度的传统艺术世界(Nadini et al ., 2021;Vasan et al ., 2022)。

同时,很难把潜在的非功能性测试功能可见性在艺术市场带来改变,如果只有他们满怀热情地采用的创造者,从根本上降低交易成本和提高透明度。创意设计的新的组织模式的艺术实践和市场通过blockchains才刚刚开始探索(Lotti 2019)。最成功的公司在非功能性测试市场创新利用非功能性测试的技术(例如,艺术家版税),并利用社区的用户,维护社区的参与,方便新员工培训(卡钦斯基公爵Kominers, 2021)。SuperRare就是一个例子,最早和最成功的非功能性测试的艺术市场,从一个民营公司为分散自治组织在2021年夏天,给社区早期部分控制通过美元的罕见的社会令牌。SuperRare现在共同由其创始人,资助者和社区通过股份的证明(SuperRare 2021)。事实是,非功能性测试允许开放的设计空间的市场逻辑,与每个市场采取不同的方法。例如,市场可能会使用固定的艺术家版税二次销售,或者允许调整他们喜欢的艺术家。在实践中,我们不知道是什么驱使非功能性测试的开发和应用,在促进市场设计是最成功的经济和社会都有益的结果,哪一个不是一个主要的负面影响,以及为什么。非功能性测试重演球体之间的冲突的文化和艺术领域的权力(布迪厄,1993;Throsby 1994;Hanquinet 2017),所以这一部小说平衡可能会出现。所有来自劳动力市场的证据告诉我们,“我们未来的经济将建在创造力和技术”(伊斯顿和Bakhshi, 2018)。许多文化和创造性的职业像新闻,广告,和沟通,极大地影响了参与式媒体文化(Deuze 2007;米勒,2020),大数据(博伊德和克劳福德,2012)和算法(Mittelstadt et al ., 2016;Ananny克劳福德,2018;铁路工人,2021):它现在可能的艺术。

3数据

鉴于本研究的重点,我们考虑一组为非功能性测试交易独特艺术画廊。收藏品和艺术下降,在ArtBlocks等范围。选中的画廊覆盖范围从大(例如,SuperRare)小(例如,卓拉)的销售价格及其体积。我们从OpenSea API,收集数据¹考虑所有可用的销售在一个画廊,2022年8月开始操作。

表1概述了从OpenSea六画廊和他们的销售数据。画廊可以有大量的事务(例如,Makersplace),一个高容量(例如,基础),(例如,SuperRare),或没有(例如,卓拉),让不同的组。这是和媒体销售平均价格,进一步证明了这一点,在画廊大大不同。整个数据集由近40 k销售在未来几年内从2018年开始,和定价总额超过237美元。每个价格在这个研究中给出了美元,当时汇率计算的销售。最后,我们注意到,不同的卖家和买家的数量很小,但在艺术市场不容忽视,5636卖家和超过10 k买家。强调是很重要的,每一个卖方或买方确定区块链地址:我们不要试图联系地址真实的个人。此外,并不是所有的卖家都是艺术家/创造者,而且不是所有买家持有人/收藏家:我们也没有试图区分主(第一次销售)和二级市场(销售)。非功能性测试的原因是不作价交易普遍存在艺术,很容易把一个令牌从一个地址到另一个地方。在缺乏可靠的方式建立一个个人的身份以外的地址,因此,区分初级和二级市场也不可能在一个可靠的方法。

表1

表1。每个画廊的数据集的概述。所有出售的值在转换的时候出售美元。

4的结果

在结果部分中,我们首先简要概述非功能性测试的艺术市场由我们之前讨论的数据表示。接下来,我们研究的浓度在卖家和买家市场。最后,我们探索优先关系和相对权重最高的卖家和买家在一对一的关系。

4.1市场概述

图2显示了非功能性测试的概述每个画廊的艺术品市场开始以来,代表的数据集,包括2022年8月。图2一个提供每月每个画廊和整体的销售数量,图2 b提供销售额(美元)。这个结果清楚地显示了非功能性测试的趋势近年来艺术。而在2020年,市场活跃的交易数量而言,他们的数量仍然非常低。2021年非功能性测试的艺术繁荣的一年,和更广泛的非功能性测试,即使市场推动了最大的画廊(例如,SuperRare)。我们目前在熊市时期自2022年初破产之后一个重要。本研究认为很长一段时间和多个市场周期的目的,评估市场集中度和优先关系是否也改变和适应整个市场动态。

图2

图2。非功能性测试艺术品市场概述。(一)销售的数量。(B)销量。

4.2市场集中度

我们接下来关注市场集中,通过调查顶部卖家和买家在多大程度上推动整体市场。首先,在表2的一部分,我们提供销售和定价体积controleld前10%的卖家和买家,分别。整个画面是一个高度集中的市场,即86%和92%的销售额是由10%的卖家和买家。周围的集中销售的数量不太明显,但仍然陡峭。这幅画在画廊有所变化,例如小画廊卓拉显示更少的浓度。

表2

表2。销售和体积分数(美元)控制的前10%的卖家(列1和2),和10%的买家(列3和4)。

补充这些发现我们也提供了洛伦茨曲线显示销售和购买的浓度。在这些洛伦茨曲线,卖家和买家从上到下排序(的市场活动),和销售或体积分数的控制是累计占。通过这种方式,很容易显示的市场份额占一定比例的用户。

图3显示销售的数量浓度(图3一)和销售定价卷(图3)。卖家上排序x轴,而销售他们控制的分数累计的y轴。黑色虚线可以用来找到10% - -90%和20% - -80%的交叉点上。销售交易的浓度确实不那么明显,卓拉,异步和基础显示更广泛市场的参与,和SuperRare Makersplace窄。然而定价与销售数量,非功能性测试艺术品市场陡峭的浓度明显显示。几乎所有画廊顶部卖家覆盖超过80%的销售量的10%,剩下的10%和20%,剩下80%的用户交易总额的10%,甚至更少。

图3

图3。非功能性测试艺术品市场销售的浓度。黑色虚线为10% - -90%和20% - -80%的十字路口,而红线表示完全平等。(一)销售的数量。(B)销量。

我们同样考虑购买图4购买的数量,为洛伦兹曲线(图4一)和他们的卷(图4 b)。而购买不太明显的浓度比销售,购买数量更为强大的浓度。在异步等画廊和KnownOrigin,前10%买家负责购买体积的90%以上,与SuperRare紧随其后。再次卓拉,在这种情况下,Makersplace不太集中。

图4

图4。非功能性测试艺术品市场购买浓度。黑色虚线为10% - -90%和20% - -80%的十字路口,而红线表示完全平等。(一)购买的数量。(B)购买体积。

我们的结果在非功能性测试艺术市场集中度回声先前的研究集中在整个非功能性测试市场。Nadini et al。(2021)发现交易员往往由非功能性测试集群形成紧密的专业类别。此外,在他们的研究中,“10%的交易员单独执行85%的所有事务和贸易至少一次97%的资产。”

4.3优惠关系

我们实施优惠关系作为主要seller-buyer定向关系。因此,并列一个卖家是他们的主要买家,优惠和类似的买家。然后我们关注多大优惠关系发挥作用的艺术市场非功能性测试。我们测量的影响通过情商。(1)。

p_{一个} = \frac{v_{一个, b}}{v_{一个}} (1)

p_一个表达了优惠领带的卖家一个,优惠买家b。优惠买家主要是定义为一个销售或体积。v_一个,b是销售一个来b。v可以代表销售数量或价格卷,然后呢v_一个或销量总数吗一个。p_一个因此,范围在0和1之间,这意味着所有购买一个是由b。相同的分数可以为买家和卖家优惠计算。这个优惠领带分数直接解释和补充了洛伦茨曲线上面所讨论的。

在表3我们展示在画廊和总体平均分数优惠,卖家和买家之间的区别。从这些结果我们可以立即意识到强烈的非功能性测试艺术是由优惠关系:整体卖家买家进行销售通过优惠关系乘以平均的82%,86%,买方对卖方的销售。销售数量更加集中在优先关系,分别为86%和89%。有趣的是,画廊最依赖优惠是卓拉的关系,至少成为市场集中。

表3

表3。平均优惠平局:销售和体积分数(美元)从卖方优惠买家(列1和2),和从买家卖家优惠(列3和4)。

接下来,我们给优惠的作用关系。图5关注卖家买家联系,图6在买方对卖方关系。数据显示优惠关系销售价格(左)和数量(右)。这些数据显示的趋势SuperRare,其他画廊,和整体。这是出于SuperRare在数据集的相对大小,有超过一半的整体销售和卷。此外,两个数字突出整体市场容量随着时间的推移,供参考。清晰和卖家和买家,也出现了类似的趋势。首先,SuperRare开始不集中画廊,有优惠联系大的还较少的主导作用。对于其他画廊,这并非如此,优惠关系始终发挥着主导作用。优惠的作用关系在SuperRare随着时间的增长,除了在第一市场繁荣在2021年初。我们可以推测,2021年的市场繁荣,最初导致多元化的关系,迅速整合到过于强大的优先关系一直以来主导市场的画廊。 The 2022 bust does not seem to have made an impact in this respect. Currently, all galleries have average preferential tie scores of over 90% in all respects.

图5

图5。卖家买家优先关系。整体市场容量,提供比较,各自的线是一样的图2 b。引导的95%置信区间。(一)销售的数量。(B)销量。

图6

图6。买方对卖方优惠关系。整体市场容量,提供比较,各自的线是一样的图2 b。引导的95%置信区间。(一)销售的数量。(B)销量。

我们的研究结果证实,扩大先前的研究。Nadini et al。(2021)显示“链接权重的分配(非功能性测试市场)是幂律分布的特征,与10%的买方-卖方对促成交易的总数剩下的90%。“非功能性测试的基础艺术画廊为重点,Vasan et al。(2022)发现艺术家收到一小群重复投资收藏者。这种影响尤其强烈成功的艺术家,他开车的大部分市场的体积。

5的结论

在这项工作中,我们考虑最近出现非功能性测试的艺术品市场,并调查其承诺带来更广泛的参与和多样性的艺术市场对卖家和买家都参与。这贡献开始努力位置非功能性测试艺术在艺术市场的大背景下通过一个扩展以前的工作的概述。传统艺术市场是出了名的不透明,难以访问,与陡峭的赢家通吃力学使大多数的艺术家和收藏家们很难从中受益。非功能性测试艺术市场有什么不同吗?答案是否定的。

我们组装一个大数据集的销售在6个非功能性测试艺术画廊,代表不同的细分市场,规模和数量。接下来,我们确认这些画廊遵循非功能性测试市场在最近的历史,特点是一个2020年的快速增长后,2021年的繁荣,在2022年破产。然后我们考虑市场集中度和显示,而画廊明显不同,上面的卖家和买家在很大程度上主导交易的定价销售和体积。最后,我们调查的角色优先关系随着时间的推移,发现与繁荣市场所有画廊聚集在一个非常高(超过90%)优惠领带得分,而在熊市时期依然存在。我们的结果证实并补充最近的工作在所有的非功能性测试的规模市场(Nadini et al ., 2021),在一个单一的非功能性测试的规模艺术画廊(Vasan et al ., 2022)。

虽然我们的研究结果是有用的澄清,非功能性测试艺术品市场从传统艺术市场没有出现不同市场集中度和优惠的作用关系,几个问题保持开放。最主要的可能是什么驱使市场集中度和优先关系。假设是炒作和投机,这是一个范围的一些富有的商人,至少在2021年非功能性测试市场的规模。第二个问题关注是否有非功能性测试市场设法保持更集中,更广泛的参与,如果是如何。这些问题构成了引人注目的未来工作的想法。

数据可用性声明

公开的数据集进行分析²。这些数据可以在这里找到:https://docs.opensea.io/reference/api-overview。

作者的贡献

作者证实了这项工作的唯一贡献者和已批准出版。

的利益冲突

在撰写本文时,作者是NiftyValue创始人之一(https://www.niftyvalue.com)³公司活跃在非功能性测试的业务定价和自动发现的艺术。

出版商的注意

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脚注

¹https:/ /docs.opensea.io /引用/api 概述。

²https:/ /www.niftyvalue.com。

³https:/ /docs.opensea.io /引用/api 概述。

引用

阿克尔洛夫,g . a . (1970)。“柠檬”市场:质量的不确定性和市场机制。问:j .经济学。84年,488 - 500。