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    新藥的定價與研發(fā)投入均衡的博弈

    2015-12-02 04:35:52曹劍濤
    上海管理科學(xué) 2015年1期
    關(guān)鍵詞:價格水平新藥效用

    曹劍濤 馬 進

    (1.上海商學(xué)院 管理學(xué)院,上海 201400; 2.上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟與管理學(xué)院 上海20052; 3.上海交通大學(xué) 公共衛(wèi)生學(xué)院,上海 200025)

    1 引言

    為了提高藥品的可及性,減少患者醫(yī)藥費用負擔(dān),我國實施基本藥物制度,對基本藥物實行“零”差率銷售,同時對普通藥品采取了不斷的降價措施;然而針對新藥,實行審批制,允許新藥單獨定價?;舅幬锏牧悴顑r、普通藥品的降價以及新藥的單獨定價同時存在的局面,帶來一些負面的影響。藥品生產(chǎn)企業(yè)為了逃避藥品降價,藥品降價后就停止生產(chǎn)降價的藥品,而將已經(jīng)降價的舊藥改變使用方法,或者改變次要成分,然后再申報新藥,爭取單獨定價。由于藥品審批部門本身是個行政單位,也存在著委托代理和尋租的問題;加上人力物力專業(yè)水平有限,所以審批流于形式,大量舊藥通過改頭換面變成了新藥。這樣,政府降價變成了一場貓鼠游戲,不但效果有限而且導(dǎo)致大量高價新藥出現(xiàn)、廉價舊藥停產(chǎn)。另外,新藥的高價格并沒有促進制藥業(yè)研發(fā)投入比重的提升。國內(nèi)的藥品研發(fā)投入水平,與歐、美、日等發(fā)達國家和地區(qū)相比,仍然存在極大的差距。2008年美國、日本、歐洲研發(fā)費用占GDP的百分比分別為2.76%、3.44%和1.90%;而同期中國藥品研發(fā)費用占GDP的1.34%。據(jù)有關(guān)資料,2010年全球研發(fā)投入最多的前3位公司研發(fā)投入情況:羅氏96.5億美元,輝瑞94億美元,諾華90.7億美元。對于中國這樣一個人口大國、世界第二大經(jīng)濟體,卻沒有一家本土藥業(yè)進入研發(fā)前列。

    因此,針對國內(nèi)新藥價格高和研發(fā)投入低的現(xiàn)狀,不得不提出兩個問題:要不要對新藥價格進行控制?如何控制新藥的價格?在衛(wèi)生經(jīng)濟學(xué)界普遍認(rèn)為,限價或管制對新藥的研發(fā)投入水平會產(chǎn)生負作用的影響。Danzon (2000)認(rèn)為,任何形式的藥品價格控制都會對藥品的創(chuàng)新與競爭產(chǎn)生消極影響。Vernon (2004)考查了藥品限價與投入的聯(lián)系,開創(chuàng)性的把限價對藥品投入的影響分解成期望獲益效應(yīng) (Expected-profitability effect) 和現(xiàn)金流效應(yīng) (Cash-flow effect),然后通過實證方法發(fā)現(xiàn):如果美國對藥品實行限價政策,那么藥品行業(yè)的研發(fā)投入將會下將23.4 -32.7個百分點,但是Vernon也承認(rèn)并沒有考慮到社會福利的情形。陳憲(2008)研究了我國藥品定價對新藥研發(fā)的影響,認(rèn)為從長遠看過低的藥品定價最終影響了制藥業(yè)的投資決策,使得研發(fā)資金相應(yīng)減少,但是他并沒有給予嚴(yán)密的理論論證或?qū)嵶C分析。韓鋒(2009)在陳憲的研究基礎(chǔ)上,通過實證分析認(rèn)為制藥企業(yè)產(chǎn)品價格和R&D經(jīng)費具有顯著地正相關(guān),并建議適當(dāng)?shù)靥岣卟糠值蛢r高效藥品的價格對我國制藥企業(yè)的發(fā)展是極為有利的。但是,由于藥品不同于普通商品,它是一種治療或預(yù)防疾病、滿足患者需求的特殊商品。藥品制造商知道藥品的生產(chǎn)成本,醫(yī)生知道藥品的療效,而患者對這一切幾乎一無所知,他們是藥品的被動接受者。為了減少信息不對稱給患者帶來的不利影響,藥價管制在許多國家普遍存在,例如,法國和意大利實行直接管制;德國和日本以社會保險的補貼方式實行間接管制;英國以間接的利潤控制方式進行管制。所以,本文將不再討論第一個問題,而是重點考慮如何管制新藥的價格。價格管制主要分為兩大類:PC(Price caps:價格直接管制)和RP(Reference pricing:通過調(diào)節(jié)補貼水平的指導(dǎo)價格)。由于國內(nèi)的醫(yī)療保險不統(tǒng)一、不健全,目前RP體系可操作性不強,因此本文將集中考慮直接價格管制——以政府主導(dǎo)對藥品進行定價。而且本文將試圖通過理論研究,分析政府對新藥的定價策略。

    本文的研究思路如下:(1)基于“研發(fā)風(fēng)險對市場需求帶來不確定影響”的假設(shè),本文將定義新藥研發(fā)時不確定的需求函數(shù),并由此構(gòu)建藥企的期望利潤函數(shù)、期望總效用函數(shù)以及期望社會福利函數(shù);(2)設(shè)計兩階段的博弈模型:第一階段政府對新藥定價,第二階段藥企遵循定價確定研發(fā)投入水平,進一步證明政府定價和藥企研發(fā)投入均衡的存在,并討論政府定價策略的有效性。

    2 基本假設(shè)

    2.1 研發(fā)的不研定性與新藥的市場需求函數(shù)

    假定研發(fā)風(fēng)險對市場需求帶來不確定影響。新藥開發(fā)投資大、風(fēng)險高。新藥在立項之前須經(jīng)過反復(fù)實驗,失敗率很高。立項后進入新藥評審時,失敗率也不低。新藥研究最終形成產(chǎn)品投放市場推廣失敗的例子也屢見不鮮。這充分說明新藥開發(fā)投資具有風(fēng)險投資性質(zhì)。所以,假定研發(fā)實際投入金額x,(x>0)可能會研發(fā)成功,也可能會失敗。假定成功的研發(fā)投入X是個隨機變量,且X服從指數(shù)分布,而且設(shè)定X的分布函數(shù)P{X≤x}=1-e-kx,k>0,也就是說,當(dāng)x≥X時藥企的研發(fā)成功了,而當(dāng)x

    假定忽略藥品流通的中間環(huán)節(jié),或者把整個藥品供應(yīng)鏈統(tǒng)稱藥企。對藥企而言,將面臨兩種價格需求函數(shù),其一新藥研究不成功的需求函數(shù)為0,其二新藥研發(fā)成功時的需求函數(shù)q=q(p)。假定新藥上市后的線性價格需求函數(shù)為q(p)=a-bp,其中a,b為正常數(shù),而且a有效的大,使得a-bp>0(由此0

    定義1: 新藥研發(fā)時不確定的銷售量函數(shù)

    因此,不難得出藥企研發(fā)新藥的期望銷量

    2.2 藥企的利潤函數(shù)與患者的效用函數(shù)

    假設(shè)不考慮研發(fā)以外的其他固定成本,而且假設(shè)新藥的單位可變成本為c。不失一般性,可以約定c等于1,也就是說價格p是平均單位成本c的倍數(shù),顯然價格的取值范圍為1

    假定使用一個單位藥品的效用u可以由一個單位新藥的功效S與價格p兩部分組成,即消費單位藥品的效用函數(shù)為u(S,p)=S-p,而且S是足夠大的正常數(shù),即S>>>p>1,使得u>0,很多國外文獻利用類似的形式描述患者的效用。顯然,藥品功效增大,患者效用增加;而藥品價格提升,患者效用減少。這就可以得到整個市場的期望總效用U為

    ② 質(zhì)量控制與結(jié)果判定:包括空白對照在內(nèi)的所有泳道均至少有一個條帶擴增,空白對照有IAC(1176bp)的擴增,其他檢測有目標(biāo)條帶和(或)IAC的擴增。表明所有PCR反應(yīng)均成立。各個檢測目標(biāo)對應(yīng)的條帶大小詳見說明書。

    由u>0,則U>0,因此比較容易得出10必要條件。

    2.3 政府主導(dǎo)的斯塔克博格模型

    假定政府完全了解藥企利潤以及患者效用的情況,而且政府與藥企之間共享信息,政府有能力對新藥做到科學(xué)定價。政府處于主導(dǎo)者地位,藥企處于跟隨者地位,政府與藥企之間存在兩個階段的博弈:第一階段,政府直接對新藥定價;第二階段,藥企是價格的接受者,根據(jù)政府的定價而確定研發(fā)策略。這就是斯塔克博格(Stacklberg)模型。

    3 基本模型

    政府在第一階段進行定價,目標(biāo)是為了實現(xiàn)患者總效用最大化;在第二階段,藥企根據(jù)定價確定研發(fā)投入額,以實現(xiàn)利潤最大化。可以利用倒推法解決這一博弈問題。對藥企而言,價格p是一個固定值。所以,藥企的優(yōu)化目標(biāo)及約束為

    為實現(xiàn)(5)式Eπ的最大化,由Eπ關(guān)于x的一階條件,可以得到

    根據(jù)(6)式,為確保x>0,則存在必要條件:k(p-1)(a-bp)>1。而且(6)式表達了,藥企的研發(fā)投入對政府定價的反應(yīng)函數(shù)。

    命題1:對于需求價格彈性較小的新藥,其價格水平提高,藥企研發(fā)投入增加;而對于價格彈性較大的新藥,價格水平增加到一定程度時,價格繼續(xù)上升將導(dǎo)致研發(fā)投入減少。

    由(7)可以看出,對于彈性較大的新藥,當(dāng)價格增加到一定程度時,價格繼續(xù)上升反而導(dǎo)致研發(fā)投入減少。因此命題1得證。

    仍然根據(jù)(6)式,很容易得到

    不難理解,當(dāng)ε>1時,新藥的價格水平提高時,研發(fā)投入增加的效果較為明顯;當(dāng)0<ε<1時,價格水平提高時,研發(fā)投入增加的效果不明顯;當(dāng)ε<0時,價格水平提高,研發(fā)投入反而減少。

    命題2:對于價格彈性較小的新藥,特別當(dāng)k(p-1)(a-bp)>e時(0<ε<1時),新藥價格水平提高,而研發(fā)投入的增加效果并不明顯。

    證明:由(5)式,也可以得到,

    因為1ε,則。因此,當(dāng)k(p-1)(a-bp)>ε時,0<ε<1。因此,可以得到命題2。

    命題1和命題2說明,對于彈性較小的新藥,雖然高價格水平有助于藥企研發(fā)投入的增加,但是政府對新藥的限價還是必要的,因為價格水平的提高對促進研發(fā)投入增加的敏感性不強。也就是說,在一定程度上,通過提高藥品價格來促進藥企增加研發(fā)投入的效果并不顯著。另外,對于彈性較大的新藥,由于“高價格”與“低研發(fā)”并存著,所以采取強制限價措施可以在一定程度上抑制這類偽新藥的投機性。

    分析過藥企的決策之后,再分析政府的決策。政府作為患者利益的嚴(yán)格守護者,目標(biāo)是U(p)的最大化,所以把(6)式代入(4)式,可以得到

    根據(jù)(10)式,U(p)關(guān)于p的一階和二階導(dǎo)數(shù)分別如下:

    由(12)式,可知當(dāng)S足夠大時,則,所以U(p)是關(guān)于p的凹函數(shù),故p(1,a/b)存在最大值。因此只要p滿足或k(p-1)2(2bp-bS-a)+S-1=0即可實現(xiàn)U(p)的優(yōu)化,所以斯塔克博格均衡(p*,x*)應(yīng)當(dāng)滿足

    方程組(13)表明,在政府僅考慮患者效用的情形下,只要S足夠大可以實現(xiàn)限價與研發(fā)投入的均衡。

    4 數(shù)值模擬

    表1 數(shù)值模擬及均衡解

    經(jīng)過理論分析,已經(jīng)證明這個模型的均衡解的存在。但是這里牽涉到了超越方程,所以無法找出解的顯性表達式。為了進一步演示和說明,機制設(shè)計科學(xué)性以及定價策略的合理性,在這里將進行合理賦值,以試算均衡解的存在。數(shù)值模擬過程如下:首先,由于S足夠大,統(tǒng)一取S=100;然后,變換k、a和b的不同取值;最后,利用軟件mathematic 7.0,使用FindRoot程序計算得出p*和p**相關(guān)近似值,然后代入(6)式可以得出x*的近似值。所得結(jié)果,參見表1。

    4 結(jié)論

    基于“研發(fā)風(fēng)險對市場需求帶來不確定影響”的假設(shè),本文構(gòu)建政府處于主導(dǎo)地位的兩階段博弈模型,而且討論了“政府單獨考慮患者總效用”情形,并證明兩種情形下博弈均衡的存在。理論分析結(jié)果表明,針對國內(nèi)新藥價格虛高和研發(fā)投入較低的現(xiàn)狀,以政府主導(dǎo)對新藥進行限價,無疑將是一個有效的策略選擇。因為價格彈性較小的新藥價格水平提高,有助于藥企研發(fā)投入的增加,但是研發(fā)投入增加的效果并不顯著;同時,價格彈性較小的新藥價格水平提高,反而導(dǎo)致研發(fā)投入減少。所以,政府主導(dǎo)的定價策略不僅可以優(yōu)化患者的效用,而且可以提高藥企的研發(fā)的效率,甚至可以打擊偽新藥的高價格、促進研發(fā)投入的提高。因為,對價格彈性的較小的新藥適當(dāng)?shù)靥嵘▋r水平,以此鼓勵研發(fā)的投入;同時對彈性過大的藥品實施強制限價,這在一定程度上可以抑制藥企變相以舊藥申報新藥現(xiàn)象,而且彈性過大的藥品價格下跌將有助于研發(fā)投入增加。

    總而言之,通過對新藥的限價,可以保證患者的效用,同時保證藥企的合理研發(fā)投入水平。因此,本文的研究,有助于為政府對審核新藥報價或直接對新藥定價提供策略建議。誠然,如果政府對藥企以及新藥的信息不充分,或者對患者效用的一無所知,政府對新研發(fā)藥品限價時理應(yīng)采取謹(jǐn)慎的態(tài)度,或者采用其他方式或策略對藥品進行合理限價。特別對高效的新研發(fā)藥物,政府應(yīng)當(dāng)放松或取消價格管制。同時,政府應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格審查和監(jiān)督新藥的申報流程,杜絕藥企以舊藥申報新藥、擾亂市場秩序現(xiàn)象發(fā)生,從而真正地減輕患者的負擔(dān),保證創(chuàng)新型藥企的利益,促進中國藥業(yè)的良性發(fā)展與進步。

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