原标题：4C 推荐

来源：周琦深、沈锡田等中国地质大学武汉珠宝学院

1。小克拉彩色黄钻的市场现状和研究意义

近几年，彩色钻石在国内外的珠宝市场迅速升温，无论是彩色钻石的拍卖市场还是零售市场都是如此。2017年4月5日在香港苏富比(微博)拍卖会上，一颗重59。60ct、颜色级别FancyVividPink（彩粉色）、净度级别FL（无暇）的粉色钻石拍卖出了7120万美元的高价。随着国民经济的增长，人们的收入水平也越来越高，越来越多的人将目光投向了彩色钻石。珠宝市场中经常交易的彩色钻石以黄色和棕褐色为主，而明亮的黄色钻石更具经济价值。黄色钻石是彩色系列钻石中最常见的颜色，以色调鲜艳，纯正的金黄色为上品，被称为“金丝雀黄”。相对于其他彩色钻石来说，黄色钻石的价格亲民，小克拉彩色黄钻亦是得到了珠宝市场的普遍欢迎和认可。

本次研究选取重量为0.20-0。91ct、切磨琢型为垫型的彩色黄钻，旨在分析珠宝市场一直讳莫如深的小克拉彩色黄钻价格，对其报价体系的探究有一定的基础性指导意义。

2。数据的来源和筛选

研究中采用的小克拉彩色黄钻报价数据来自于某中大型钻石批发公司提供的切工为垫型的1031颗彩色黄钻全球报价数据。其中钻石持有人来自印度、美国、英国、以色列、巴拉圭、中国内地、中国香港，阿拉伯联合酋长国等。数据中的垫型琢型又分为CushionModifiedBrilliant（改进理想垫型）和CushionModified（中等垫型），其中CushionModifiedBrilliant（改进理想垫型）琢型有954颗，CushionModified（中等垫型）有77颗；重量范围为0。22-4。31ct；净度级别为IF（内无暇级）-（I有瑕级），颜色级别分别是FancyYellow（彩色）、FancyDeepYellow（深彩黄色）、FancyIntenseYellow（浓彩黄色）、FancyVividYellow（艳彩黄色）；切工等级中对称性等级有Fair（一般）、Uood（好）、VaryUood（很好）、Excellent（极好）。

为了尽量排除区域性报价、琢型等无关变量对研究的影响，在后文研究中选取0.20-0。91ct的、琢型为CushionModifiedBrilliant（改进理想垫型），没有荧光的小克拉彩色黄钻。

这些小克拉彩色黄钻是统一由GIA进行

鉴定

并4C分级，大部分来自印度和中国香港，极少数来自以色列、美国、英国、巴拉圭。印度和中国香港小克拉彩色黄钻报价样本数据较多，从中选取了同级别报价中基本能代表平均水平的报价数据，合计样本数据量512个。

3.4C对小克拉彩色黄钻价格影响分析

遵从控制变量的原则，本文在研究4L对小克拉彩黄钻报价影响时，控制“4L”中一种等级变化，保持了其他变量相同或相近，进而进行单一的重量（克拉）或净度、颜色、切工变化对小克拉彩色黄钻报价影响分析。

3.1。重量（克拉）对小克拉黄钻价格的影响分析

对原始报价样本数据进行整理后发现，

目前国际珠宝零售市场上的彩色黄钻的重量较多集中在0。30-1。00ct，

因此选取了重量0。20-0。91ct、颜色级别彩黄色（FancyYellow）、净度级别VS（微瑕）、改进理想垫型（CushionModifiedBrilliant）、切工相同或相近（抛光和对称性相差不超过两个级别，大部分是一个级别或相同）的122个报价数据进行分析。

3.1.1线性回归分析

表1给出了评价模型的检验统计量。从该图中可以得到R、R‘、调整后的R’、标准估算的误差，及DW统计量。本实验中回归模型调整后的R‘是0.803，说明回归的拟合度非常高，DW值1.950，说明模型残差自相关问题基本可以忽略。从模型检验数据量可以看出该模型的契合度较高。

表2给出了方差分析的结果。由该表可以得到回归部分F值为495。421，相应的显著性是0，小于显著水平0。05，因此可以判断重量（克拉）对美元报价的影响非常显著。

表3给出的是线性回归模型的回归系数及相应的一些统计量。从该图中可以得到线性回归模型中的常数和重量（克拉）的系数分别为15。833和1765。536，重量（克拉）乘数很大。另外，线性回归模型中的常量和重量（克拉）的t值分别为0.337和22.258，相应的概率值为，这与表2方差分析的结果十分一致。

3.1.2散点图分析

通过观察图1中的散点分布状况及趋势线可以得出重量与美元报价存在明显的正相关关系。

即在小克拉彩色黄钻报价中，其他条件相同时，重量越大，美元报价越高。

3.2。净度对小克拉彩色黄钻价格的影响分析

对原始报价样本数据进行整理后发现，目前国际珠宝零售市场上重量在0。31-0。91ct，净度为SI（小瑕），VS（微瑕）、VVS（极微瑕），而高净度的IF（内无瑕），低净度的I（重瑕）很少见，FL（无暇级）几乎没有。在本次净度分析中选取了琢型为改进理想垫型（CushionModifiedBrilliant），重量为0.31-0.91ct，颜色为彩黄色（FancyYellow），切工相同或相近（抛光和对称性加起来相差不超过两个级别，大部分相差一个级别或相同级别），净度级别为IF（内无瑕）-I（重瑕）的119个报价数据进行了分析。

3。2。1线性回归分析

由于SPSS软件无法进行非数字变量的线性回归分析，为了便于数据的分析，后文中净度级别对报价影响的分析简化成了对净度级别等级差和价格增长倍率的数据分析，并把一个最小级别等级差（如VS1和VS2就是相差一个等级）作为等级差的最小单位，进而从侧面反映出净度对美元报价的影响（后文对颜色、切工的线性回归分析也是如此）。

表4给出了评价模型的检验统计量。从该表中可以得到R、R‘、调整后的R’、标准估算的误差，及DW统计量。本实验中回归模型调整后的R‘是0。252，说明回归的拟合度不高，DW值为1。250，说明模型残差自相关问题有一定的影响。从模型检验数据量可以看出该模型的契合度较差。

表5给出了方差分析的结果。由该表可以得到回归部分F值为33。942，相应的显著性是，小于显著水平0。05，因此可以判断净度等级差对价格增长倍率的影响非常显著。

表6给出线性回归模型的回归系数及相应的统计量。从该表中可以得到线性回归模型中的净度等级差和常数的系数分别为一0。095和0。178，净度等级差乘数很小。另外，线性回归模型中的净度等级差和常数t值分别为一0。977和5。826、相应的显著性为，这与表5方差分析的结果十分一致。

对净度等级差和价格增长倍率的线性回归分析发现，模型的回归拟合度不高，模型残差自相关问题也有一定的影响。但净度等级差对价格增长倍率的影响还是非常显著的。

笔者在分析净度等级差和对应的报价增长倍率变化时，仅仅控制了报价数据中“4C”中除了重量、颜色、切工三个变量相同，进行了净度等级差变化对价格的影响，忽略了小克拉彩色黄钻的报价其实受除“4C”以外的多种因素影响的。净度等级差不是等值差，这种不等值主要是由于净度等级的分级标准是非数据化、非量化的；其分级受钻石内部的净度状况、人为感知、外部环境及其他非规律因素影响较大。如钻石内部的内含物和外部瑕疵的大小、数量、位置不同，不同分级人、不同时间、不同光源对净度的判别有所差异。

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