작품의 비물리적 특성이 신진작가 미술품 가격에 미치는 영향 연구 = A Study on the Influence of Non-Physical Characteristics of Artworks on the Emerging Artists’ Artworks

국문 초록 (Abstract)

신진작가의 미술품 가격 결정에는 어려움이 따른다. 다수의 선행연구는 블루칩 작가를 중심으로 가격 결정요인을 분석하여, 신진작가의 특수성을 반영하는 데 한계가 있었다. 그러나 최근 연구는 작품제목, 작품설명과 같은 비물리적 특성에 주목하며 새로운 가격 결정요인임을 암식하고 있다. 다만 이러한 비물리적 특성이 작가의 명성이나 생존 여부로는 가늠할 수 없는 신진작가의 미술품 가격 결정요인으로서 유의미할 수 있으나, 이를 검토하기 위한 실증연구는 아직 시도된 바가 거의 없다. 따라서 본 연구의 목적은 작품의 비물리적 특성이 신진작가의 미술품 가격에 영향을 미치는지를 실증하는 데 있다. 분석을 위해 아트1, 한국 미술시장 정보시스템 및 소셜미디어 등으로부터 데이터를 수집하였으며, 작품가격에 영향을 미치는 변인이 무엇인지를 파악하기 위해 다중회귀분석과 의사결정나무 회귀모델 분석을 병행 시도하였다. 더 나아가 의사결정나무 회귀모델 분석의 결과를 구체적으로 설명하기 위해 SHAP 분석기법을 활용하였다. 분석 결과, 작품의 크기나 작가 특성과 같은 전통적인 요인 외에도 본 연구에서 제안하는 바 작품의 비물리적 특성이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 언어적 정보와 시각적 정보는 상호간 호출한다는 이중부호화이론에 의거하여, 작품의 비물리적 특성에서 나타나는 언어적 정보는 그 작품에 대한 시각적 회상과 해석에 영향을 주고, 이는 결국 그 작품에 대한 가치에 영향을 주는 것을 실증하였다. 이러한 결과는 신진작가의 미술품 가격 결정, 나아가 가격 형성을 위한 전략적 접근에 관한 학술적 및 실무적 시사점을 제공한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Pricing artworks by emerging artists poses significant challenges, as their unique characteristics often elude traditional pricing frameworks predominantly centered on blue-chip artists. While prior research has extensively analyzed price determinants focusing on physical attributes and artist reputation, it has largely overlooked the distinct factors relevant to emerging artists. Recent studies have highlighted the potential significance of non-physical attributes, such as artwork titles and descriptions, as novel price determinants. However, empirical validation of the influence of these attributes, particularly in the context of emerging artists, remains scarce. T his study aims to empirically investigate the impact of non-physical attributes on the pricing of artworks by emerging artists. To this end, data were collected from multiple sources, including Art1, the Korea Art Market Information System, and social media platforms. Analytical methods included multiple regression analysis and decision tree regression modeling to identify variables influencing artwork prices. Furthermore, SHAP (SHapley Additive exPlanations) analysis was employed to provide an in-depth interpretation of the decision tree regression results. The findings reveal that, in addition to traditional factors such as artwork size and artist-related characteristics, non-physical attributes significantly affect the pricing of artworks by emerging artists. Drawing on Dual Coding Theory, which underscores the interplay between linguistic and visual information, this study demonstrates that the linguistic information conveyed through non-physical attributes shapes the visual interpretation and recall of an artwork, ultimately influencing its valuation. These results offer valuable academic insights into the pricing mechanisms of emerging artists’ artworks and propose practical implications for developing strategic pricing approaches within the art market.