“兩票制”對醫藥流通企業影響的定量分析
——基于事件分析法

(上海海事大學 上海 200135)

引言

2016 年 4 月 21 日，國務院辦公廳印發了《深化醫藥衛生體制改革 2016 年重點工作任務的通知》(以下簡稱《通知》)，提出要全面推進公立醫院藥品集中采購，優化藥品購銷秩序，壓縮流通環節，綜合醫改試點省份要在全省范圍內推行“兩票制”。2016 年 12 月 26 日，國務院醫改辦等 8 部委聯合發布《關于在公立醫療機構藥品采購中推行“兩票制”的實施意見(試行)》。2017 年 1 月 24 日，國務院辦公廳《關于進一步改革完善藥品生產流通使用政策的若干意見》(國辦發〔2017〕13 號)明確指出，推行藥品購銷“兩票制”，爭取到 2018 年在全國推開。“兩票制”是指在藥品采購環節中，藥品從生產企業到經銷商開一次發票，從經銷商到醫療機構再開一次發票，目的是通過壓縮流通環節，減少藥品從出廠到零售過程中的層層加價，使流通過程趨于簡潔、透明，提高藥品流通行業的集中度，并對“走票”、“過票”等不規范行為進行監管。醫藥流通企業處于藥品供應鏈的中間環節，目前國家實施“兩票制”已有一段時間，那么“兩票制”的實施對醫藥流通企業到底產生了什么樣的影響。事件分析法是研究特定的事件對企業價值產生的影響的一種實證分析方法。我選擇了在滬深A股板塊上市的醫藥流通企業，來研究兩票制對其收益率的影響，從而能夠從中知道兩票制政策對中國醫藥流通企業產生的挑戰，以及流通企業應如何面對這些挑戰。

早期研究：自“兩票制”頒發以來，國內學者在這方面的研究已有很多，吳晶晶、鄭慧凌在《藥品采購“兩票制”背景下醫藥流通企業的發展》一文中提到“兩票制”實施后醫藥流通企業面臨的問題：行業集中度提高、運營成本上升、企業利潤壓縮、部分藥品供給短缺、藥價降低目標短期難以實現等問題。他們提出，為實現企業更好的生存與發展，醫院藥流通企業應該進行模式轉型，加強基礎建設，做好配套措施，提高醫藥流通行業的集中度。《“兩票制”新政的振動效應》

認為，主營業務為“倒票”的上千家醫藥商業企業將關門倒閉，醫藥商業領域的并購重組浪潮正風起云涌。吳 君、張芳芳在《基于事件分析法的兩票制對廣東省醫藥制造業的影響分析》一文中首次對兩票制政策對廣東省醫藥制造業的影響進行了定量分析，結果表明，兩票制政策的頒布給滬深A股板塊上市的廣東省醫藥制造業上市公司的市場價值帶來了負向影響，且兩票制制度的頒布對廣東省醫藥制造業的影響是一個漸進的過程。國內學者多從定性角度來分析“兩票制”對醫藥流通企業的影響，本文將首次利用事件分析法對這種影響做出定量分析。

一、事件分析法的基本原理

(一)事件分析法的定義

事件分析法是基于某個事件衡量其對企業影響的重要方法之一，被廣泛應用于近代金融市場的實證研究中。事件分析法的主要目的，是在探討當某一事件發生時，是否會引起股價的異常變動，即通過計算異常收益率來檢驗某事件發生是否對市場產生了影響。當市場為有效市場時，價格能夠在短時間內對事件造成的影響做出反應，也可以對觀測價格在一段時間內的變化來做出判斷。事件分析法假設除所研究的事件外，事件窗口內不存在其他影響價格的事件發生，即使有事件發生，也并未對價格產生顯著影響，并且事件對市場的影響可以通過異常收益率來檢驗。事件分析法的研究通常分為以下幾個基本步驟：

1.確定事件和事件窗

進行事件研究的第一步就是對重要事件進行定義，并確定該事件涉及到的公司的股票價格進行考察的時期，這一時期稱為“事件窗”(或事件期)。

2.選取研究樣本

在定義了事件，并確定事件窗口的長度后，應當確定樣本的選取標準，具體而言，即決定樣本應選擇哪些上市公司用來研究該事件所產生的影響，同時還要考慮到樣本數據的可獲得性與選樣的偏差等因素。

3.估計正常收益率并計算非正常收益率

正常收益率是指假設在沒有事件發生的情況下預計獲得的收益。在事件分析法中，需要計算累積非正常收益率來評價某一事件對公司股價造成的影響。非正常收益率是實際收益率與正常收益率的差。

4.檢驗顯著性

得到正常收益率和非正常收益率后，還要檢驗非正常收益的均值是否為0，即檢驗事件的影響是否是顯著的。

5.解釋實證結果

通過實證檢驗得到結果以后，對實證結果予以解釋，分析結果并得出結論，判斷該事件是否對市場造成了顯著的影響。

(二)事件分析法的常見模型

1.市場模型(market model)

即假定市場收益與股票收益之間存在穩定的線性關系。

Rit=αi+βiRmt+εit

其中Rmt為市場收益率，εit假設為白噪聲。

2.常量均值模型(Constant Mean Return Model)

即假定某一股票的平均收益率不隨時間的改變而改變。

Rit=ui+ξit

其中ξit依然假設為白噪聲。

二、實證分析

(一)事件和事件窗的確定

從2016年以來，國家總共頒發了三個文件，按時間順序，分別將2016 年 4 月 21日，國務院辦公廳印發的《深化醫藥衛生體制改革2016年重點工作任務的通知》(以下簡稱《通知》)，2016 年 12 月 26 日，國務院醫改辦等8部委聯合發布的《關于在公立醫療機構藥品采購中推行“兩票制”的實施意見(試行)》，2017 年 1 月 24 日，國務院辦公廳頒發的《關于進一步改革完善藥品生產流通使用政策的若干意見》(國辦發〔2017〕13 號)定義為事件一、事件二和事件三。并將政策頒布前后14個交易日[-14，14]，共29個交易日作為事件窗口，同時取政策頒布前60至前45個交易日[-60，-45]，共16個交易日作為估計窗口。

(二)樣本的選擇和數據來源

本文的樣本選擇為滬深A股板塊醫藥流通企業上市公司。第一，因在滬深 A 股板塊已經規定了公司規模等，可以有效剔除規模對股票價格變動的影響；第二，滬深A股上市的公司涵蓋了中國主要醫藥流通企業，范圍較全，其實證結果具有一定的普遍性。按照以上原則，最終選擇了在滬深 A 股板塊上市的 12 家公司為樣本，本文采用 12 家滬深 A 股板塊公司的股票以及滬深 A 股綜指的收益率數據進行研究。其中，各公司 2016 年至 2017 年股價數據及滬深 A 股板綜指來源于國泰君安數據庫，股價收益率及滬深 A 股綜指收益率數據通過國泰君安數據庫的數據計算而來。

(三)模型的建立

本文將采用市場模型對事件窗內的非正常收益率進行計算，假設整個事件期內參數值α和β保持穩定，事件窗內個股預期收益率與市場收益率存在線性關系，以估計窗的數據為基礎，以 OLS 建立單個樣本之間的回歸模型：

Rit=αi+βiRmt+εit,t=t1,…,tm;i=1,…,n

(2.1)

(四)實證結果與分析

通過以上的分析步驟，在Excel中處理數據并在Python軟件中實現。圖1是事件一(《深化醫藥衛生體制改革2016年重點工作任務》)的平均非正常常收益率(AR)和累積平均超非正常收益率(CAR)的波動情況。從圖中可以看到政策頒布前14個交易日內和后14個交易日內，平均非正常收益率沒有出現異常的波動，而累積平均非正常收益率存在穩定上漲的趨勢，也沒有出現波動性較大的情況，說明中國醫藥流通企業在這一時間段內收益較好，并且第一次的兩票制政策并沒有給醫藥流通企業帶來顯著性的影響。

圖 1 事件一的平均非正常收益率和累計平均非正常收益率

圖2是事件二2016 年 12 月 26 日，國務院醫改辦等8部委頒發的《關于在公立醫療機構藥品采購中推行“兩票制”的實施意見(試行)》的平均非正常常收益率(AR)和累積平均超非正常收益率(CAR)的波動情況。在事件窗口內，醫藥流通企業的平均非正常收益率有正有負，沒有顯著增大或者減小的趨勢，但是明顯的事件二發生后非正常收益率的波動比事件前的波動要大，而且累積非正常收益率波動性也增大了，說明事件二的發生對中國醫藥流通企業帶來了一定的影響。

圖2 事件二的平均非正常收益率和累計平均非正常收益率

圖3是事件三2017 年 1 月 24 日，國務院辦公廳頒發的《關于進一步改革完善藥品生產流通使用政策的若干意見》的平均非正常收益率和累積平均非正常收益率的波動曲線。由圖 3 可以看出，無論是平均非正常收益還是累計平均非正常收益率，在事件前其波動是比較大的，并且在事件后均有一個明顯的下降過程，說明事件三的發生中國醫藥流通企業產生了顯著的負面影響。

圖 3 事件三的平均非正常收益率和累計平均非正常收益率

三、結論與建議

(一)結論

研究結果表明，“兩票制”的確對中國的醫藥流通企業產生了一定的影響，并且隨著制度的深入，影響也越來越大。在2017年1月24日國務院辦公廳頒發《關于進一步改革完善藥品生產流通使用政策的若干意見》確定正式實施“兩票制”后，醫藥流通企業的平均收益率出現了顯著下降的趨勢并都是負的。“兩票制”對醫藥流通企業的影響是一個漸進的過程。因為2016 年 4 月“兩票制”政策第一次頒布，只是一個試行的方案，因此并未對醫藥流通企業產生什么影響。但是當 2016 年 12 月開始進一步的政策頒布，此時醫藥流通企業的股價已經有了負反饋，開始受到政策沖擊。當 2017 年 1 月兩票制政策的全面試行頒發后，企業的股價出現了顯著性下降。這說明兩票制政策的頒布使市場得到了一個負的反饋。

(二)建議

由于中國的醫藥流通企業整體呈現企業數量多、規模小、分布散、效益差的局面且藥品采購流通環節較多，導致藥品價格虛高，為了控制藥價，規范醫藥流通市場，“兩票制”的實施是大勢所趨。而通過我的分析，兩票制顯然會對流通企業產生負面影響，會出現經營成本上升等等挑戰，為了應對這些挑戰，企業一可以進行模式轉型，找到一種新的經營模式如藥品配送或者電子商務模式，二可以優化重組，在此之前一定要加強基礎建設，做好配套措施。