瑞典平行进口的直接和间接节省

背景

其目的是:i)量化瑞典禁止卖家给药店打折期间平行进口商品的直接和间接节省，ii)研究当卖家被允许给药店打折时，来自平行进口商品的竞争对目录价格的影响是否在绝对规模上变得更小。

方法

我们分析了禁止打折的61个月里3068种产品的月价格，以及允许打折的84个月里2504种产品的月价格。价格效应是使用动态模型估计的，该模型将落后的竞争对手数量转化为当前价值的有效和强有力的工具。

结果

在禁止折扣的情况下，平行进口药品的市场份额为16%，平均比当地采购的药品便宜9%，每年可直接节省2.31亿瑞典克朗(SEK)(2400万欧元)。此外，长期来看，平行进口使相同物质的产品价格平均降低了6%，每年可间接节省4.21亿瑞典克朗(合4400万欧元)。总的来说，平行进口使专利药品的成本降低了4%。在允许折扣的情况下，平行进口产品与本地采购产品的价差平均缩小至0.8%，本地采购产品的价差不再受到平行进口产品竞争的显著影响。

结论

当允许折扣时，平行进口商品通过降低目录价格节省的成本被药店通过秘密折扣节省的成本所取代。

为了实行第三级价格歧视，生产者可能会向低收入国家的批发商收取比高收入国家的批发商更少的费用。水货商利用这些价差，从低价国家购买产品，然后在未经专利权人授权的情况下，将产品卖给高价国家的批发商。欧洲经济区内允许平行贸易，以帮助实现创建单一市场的目标。

本文评估了瑞典在禁止药品销售商给药店折扣期间平行进口的节省。这种情况意味着官方标价是实际交易价格，这使我们能够量化总节省。我们还研究了当卖家被允许给药店折扣时，平行进口商品的竞争对目录价格的影响是否在绝对规模上变得更小。为了减少平行进口商品的市场份额，企业可能更倾向于提供折扣，而不是降低官方标价，这有几个原因。例如，较低的标价会减少其他国家的收入，这些国家使用瑞典的标价作为外部参考价格，^脚注1而且，在瑞典，当竞争减弱时，可能不允许在福利计划范围内提高标价。

通过获得平行进口产品的市场份额和相对价格的数据，可以很容易地计算出直接节省的成本。例如，West和Mahon以前就曾这样做过。2他报告说，2002年直接为瑞典节省了4.24亿瑞典克朗(以零售价格计算)。

西部和马洪[2]还展示了5-6年的价格变化图和比较，表明平行进口对价格有下行压力。然而，估计这种影响是困难的，因为本地采购产品的价格越高，平行进口的可能性就越大，从而使变量内生。为了解决这个内生性问题，Ganslandt和Maskus [3.]和Granlund和Köksal-Ayhan [4，5]使用汇率和药品的年龄作为衡量平行进口药品竞争的工具，并报告的点估计表明，来自平行进口药品的竞争使瑞典本地药品的价格降低了12%至21%。然而，这些手段可能以其他方式影响当地采购的药品的价格，而不是通过平行进口的存在产生偏见。例如，如果瑞典货币走强，生产商可以在瑞典降低名义价格，而不必在最高允许价格取决于瑞典价格以欧元计算的国家降价。

凡多罗斯和卡纳沃斯[6]而是使用了基于促进平行进口的政策数量和来源国与他们分析的四个目的地国(德国、瑞典、荷兰和英国)之间距离的工具。他们没有发现统计学上显著的价格效应，但由于标准误差较大，他们既不能否定价格效应大的前提。^脚注2Vandoros和Kanavos还分析了平行进口市场份额的影响-紧随Kanavos和Costa-Font [7卡纳沃斯和凡多洛斯[8但是，和之前的研究一样，他们没有发现统计学上显著的价格影响。Kanavos和Costa-Font的讨论人Christian Gollier提到了缺乏重要估计的一种可能解释，即“当地制造商实际上通过向分销商使用隐性折扣而不是降低标价来匹配进口商的价格”[6，第793页。

为了克服薄弱和潜在的内源性手段的问题，Granlund [9]使用了一个动态模型，允许竞争变量的滞后作为其当前值的工具。这种方法产生了足够多的强有力的工具，也用于研究密集边际的因果效应，即平行贸易商的数量和治疗性竞争对手的数量如何影响价格。Granlund [9]使用了本研究中使用的部分数据:2002年10月至2007年10月销售的片剂和胶囊的数据。在本研究中，我们估计了与Granlund[]相似的价格函数。9]，但也对2011年1月至2017年12月期间的所有行政形式进行了统计，并计算了平行进口带来的直接和间接节省。

所有瑞典居民都享有强制性和统一的药品福利计划。自2002年10月以来，替代品立法要求药房工作人员在有更便宜的替代品时通知消费者，除非开处方者否决了替代品，或者药剂师有理由认为患者会受到不利影响，例如，低成本替代品的包装患者会发现难以打开。瑞典医疗产品管理局将具有相同活性物质、强度和给药形式(如药片或口服液)和几乎相同包装大小的产品定义为替代品。^脚注3.如果消费者反对这种替代，或者选择使用除最便宜的替代品以外的替代品，他们将被收取全部增量成本。就平行进口而言，现有替代品的定义为有关药房的存货[10］．^脚注4

药品生产商和水货商可自行定价，但要纳入药品福利计划，必须按月提交价格t到药品福利署(PBAT - 2．PBA批准的价格不超过限价，限价等于现有可交换产品的最高价格，这意味着平行进口产品的价格可与本地产品一样高[11，12］．价格上限可能会阻止已经是替代品中最贵的产品的销售者提高价格，如果他们希望自己的产品仍在福利计划之内。这意味着，在事后被发现降价幅度过大的情况下，并不总能逆转。在2009年7月之前，生产商和平行进口商不允许提供低于PBA批准的价格的产品。也就是说，他们不允许给药店打折。

数据

本研究基于两个面板数据集，这些数据集是由IMS Sweden(现在是IQVIA的一部分)编译的药品销售数据集与包含每种药品详细信息的数据集合并获得的，这些数据集由Västerbotten县议会提供。^脚注5数据集中的观察值表示具有特定活性成分、强度、管理形式和包装尺寸的产品，由某个公司供应并在某个月份销售。数据集涵盖2002年10月至2007年10月和2011年1月至2017年12月期间在瑞典销售的所有处方药。没有使用2007年11月至2009年6月的数据，因为这段时间的价格可能受到折扣预期的影响。由于在福利计划中并不总是允许价格上涨，对于公司来说，在发现未来可能给药房折扣时，停止降低标价以应对竞争是合理的。通过这种方式，他们将有更高的标价，因此更有可能在这种做法合法化后给予折扣，而如果他们继续以较低的标价来应对竞争，直到折扣合法化。^脚注6我们还排除了2009年7月至2010年12月的数据，因为在此期间与折扣相关的商业模式可能仍处于快速发展阶段。由于缺乏专利到期的信息，我们将在瑞典销售的具有相同活性成分的仿制药(即相同的7位ATC代码)定义为非专利药品，并且在被指定为非专利的月份之前，药品都被包括在分析中。剔除非专利药品后，第一个和第二个数据集分别包含132008和101489个本地采购产品的观测值，以及31999和70540个平行进口产品的观测值。也就是说，平均每年，第一和第二数据集分别包含25969和14498个本地产品的观测值，以及6295和10077个平行进口产品的观测值。

价格影响估计和描述性统计

出于几个原因，当市场条件发生变化时，价格不可能立即调整到新的长期均衡。其中一个原因是治疗方案之间可能存在价格协调，这可能导致公司限制价格变化，以降低引发价格战的风险。14］．另一个原因是瑞典对药品的动态价格上限，这意味着一种药品的价格被提高到高于最昂贵的替代品的数字，可以被排除在药品福利计划之外。一家公司在接受竞争后，如果不确定新的最优价格是多少，可能会因为这个价格上限，发现逐渐降低价格是明智的，而不是更直接地降低价格，然后冒着如果发现降价幅度不必要大而无法调整价格的风险。基于这些原因，我们用动态模型估计价格效应。

首选规范是使用STATA包xtivreg2用两阶段最小二乘估计的，它被写成:

其中指数我，年代,t分别表示产品、物质和时间(以月为单位)。变量定义见表1在下面的文字中。因变量现况_它专利内本地产品的所有药店的采购价格是否为自然对数我月t．这个变量的第一个滞后，现况_我，t−1，作为解释变量，使模型具有动态性。

的变量D_PiSubstance_圣如果一个或多个平行进口产品与产品的物质相同，该指标是否取1我在瑞典卖出了多少t．D_PiE_它也是一个指标，但如果至少有一个平行进口产品可以与product交换，则仅取1的值我在瑞典卖了多少t．根据替代规则，可交换产品被定义为具有相同活性物质、给药形式、强度和几乎相同包装大小的药物。

的变量lnN_PiSubstance_圣被定义为销售相同物质产品的水货商数量的自然对数何时N_PiSubstance_圣严格为正，否则取0的值。的变量lnN_PiE_它对销售可交换产品的水货商数量有相应的定义。^脚注7因为1的自然对数是0，lnN_PiSubstance_圣而且lnN_PiE_它当销售相同物质的平行贸易商的数量和销售可交换产品的贸易商的数量分别从0变为1时，不要改变值。因此，对于的系数D_PiSubstance_圣而且D_PiE_它分别捕获同一物质和交换组内的第一个平行贸易商的影响，而系数为处理_PiSubstance_圣而且lnN_PiE_它捕获在严格正数量的水货商的变化的影响。

的变量D_Th_圣−处理_ThGen_圣包括这些是为了控制来自销售治疗替代品的公司的竞争，即用于相同或类似医疗诊断的含有其他药物的产品。D_Th_圣如果当月至少有一家其他公司销售了具有相同5位ATC代码的本地产品，则取1t．如果这些物质中至少有一种有通用版本的话D_ThGen_圣取1的值。的变量N_Th_它(不包括在规范中)被定义为具有相同的五位ATC代码和由产品卖家以外的公司销售的本地采购的药物的数量我在月t．处理_Th_它的自然对数是多少N_Th_它对于这个变量的严格正值，否则为0。最后,处理_ThGen定义为当该变量严格为正时存在通用版本的治疗方案的数量的自然对数，否则取0的值。

8个竞争变量都用他们的第一个滞后和lnQ_{年代，t−3}，是物质数量的自然对数年代每月售出t−3。^脚注8生产者有关于这些仪器的价值的良好信息，在结束时t−2，他们按月定价t．对于前八种工具，这样做的原因是每月在福利计划内可以销售的所有产品的价格t−1个在上半月公布t−2。因此，生产商可以观察到每个月有多少潜在的竞争对手t−1，并可以据此预测他们在一个月内将面临的竞争t．关于lnQ_{年代，t−3}， IMS/IQVIA已交付当月销售数据t−3向其客户报价时，从月t是集。在附录中讨论和分析了这些仪器的有效性。最后，月及产品固定效果(η_t而且μ_我)包含在规范中，并且允许误差项在物质内相关。

为了研究首选规范的功能形式是否限制太多，我们还估计了一个规范D_PiSubstance_圣，D_派_它，处理_PiSubstance_圣,处理_派_它分别用物质组和交换组内平行交易数量的十个指标变量代替。在本规范中，十个指标变量的滞后被用作工具，而不是D_PiSubstance_{年代，t−1}，D_派_我，t−1，处理_PiSubstance_{年代，t−1},处理_派_我，t−1；否则，规格与首选的规格相同。

描述性统计数据见表2．

表中列出了首选规格的估计结果3.，而模型检验、普通最小二乘回归结果和稳健性分析则在附录中给出。因变量(现况_我，t−1)表明价格对竞争变化的反应缓慢。用1减去的系数现况_我，t−1乘以100就会发现，在两个样本中，分别只有4%和8%的长期效果是立即实现的。

八个竞争变量的系数显示了它们的短期影响，而将它们除以1减去的系数现况_我，t−1产生长期影响。要获得以百分比计算的确切效果，请使用公式100∗[exp (B)−1]，其中B是感兴趣的系数估计或长期估计。

在第一个研究期间，对D_PiSubstance_圣而且现况_我，t−1说明第一个平行贸易商销售的产品具有相同的活性物质，但不能与产品交换我，降低了产品价格我短期下降0.17%，长期下降3.9%[≈0.17/(1-0.9568)]。如果水货商卖的是可交换的产品，那么D_派_它从长期来看，价格也下降了2.7%。额外的平行进口商只有在出售可交换产品时才会降价，但在这种情况下，效果也很小;如果可交换产品的卖家从1家增加到3家，从长期来看，价格会下降2.2%。

微分\ (d {lnP} _i ^ {\ ast} / dD \ _ {PiSubstance} _{圣}^ {\ ast} \)显示了面对来自至少一个销售相同物质的平行进口商的竞争的加权平均长期影响。^脚注9应用公式100∗[exp(−0.0601)−1]，其效果相当于第一个研究期间的价格下降了5.83%。相比之下，原始(未加权)平均价格降幅为5.47%。结果与Granlund关于片剂和胶囊的报道相似[9］．例如，Granlund估计，第一个同样销售可交换产品的平行贸易商的长期效应为- 7.0% [9]，而这里是- 6.5%。

表第3列3.显示在允许折扣的研究期间，来自平行进口的竞争对本地采购产品的目录价格没有显著影响。此外，与第一研究期相比，第二个研究期面临来自销售同一物质的至少一个平行进口商的竞争的加权平均影响在5%的水平上显著减小。

数字1表明当使用更灵活的规范，并为并行进口商的数量设置指标变量时，可以获得类似的结果。然而，对于禁止折扣的时期，当使用指标变量时，置信区间更大，这导致一些估计值在统计上与零没有显著差异。对于允许折扣的时期，最显著的差异是，销售具有相同活性物质的产品的五个水货商的指标变量显著不同于零，而使用首选规格则没有得到显著的估计。

关于治疗竞争的结果，在第一个研究期间没有统计上显著的价格影响。在第二个研究阶段，对D_Th_圣而且D_ThGen_圣暗示第一个治疗竞争对手没有显著的价格影响，但对处理_Th_它而且处理_ThGen_圣表明价格随着竞争者的增加而下降。

在没有平行进口的情况下，药品成本的计算方法是将所有产品(包括本地采购产品和平行进口产品)的销售数量乘以没有平行进口情况下本地采购产品的价格。^脚注10节省的是这个成本和实际成本之间的差额。节余的计算使用了2003年1月至2007年10月的数据(即第四次回归的第二阶段所使用的数据)，并分为一个直接部分和两个间接部分;一个是本地产品，另一个是平行进口产品。

直接节余是所有平行进口产品的总销售量乘以这些产品与当地采购的同类产品之间的价差。平行进口产品平均比本地采购产品便宜9%，按2017年价格计算，平均每年直接节省2.31亿瑞典克朗(2400万欧元)。^脚注11在允许折扣后，平行进口药品与本地采购药品的价差平均仅为0.8%。^脚注12

本地采购产品的间接节余是按本地采购产品的销售总值计算D_PiSubstance_圣= 1，乘以0.0619，以十进制形式表示，如果没有平行进口的竞争，这些产品将会贵多少。^脚注13据估计，每年平均节省2.6亿瑞典克朗(2700万欧元)。平行进口产品的间接节余被相应地计算，除了我们使用的销售价值，如果这些产品与本地采购的产品以相同的价格出售。据估计，平行进口每年平均间接节省1.61亿瑞典克朗(1700万欧元)。

节省的费用如图所示。2并汇总于表4．图的矩形。2说明了在没有平行进口竞争的情况下，专利处方药的年度支出估计有多大。对于没有面临平行进口竞争的本地产品，没有节省。其他两个类别的节余说明在图的右上角。总而言之，在允许折扣之前，平行进口药品估计每年节省6.52亿瑞典克朗(≈260 + 161 + 231)(6800万欧元)。这相当于在没有平行进口的情况下专利处方药预计成本166.19亿瑞典克朗的4%。

在表4，第2栏报告点估计，第3栏报告95%置信区间(95% CI)，仅反映来自平行进口竞争的估计价格影响的不确定性。最后一列报告了概率敏感性分析(PSA)中的ci，该分析还考虑了来自平行进口的竞争、市场份额和相对价格的可变性。这些ci在附录中有进一步的描述和讨论。

当折扣被禁止时，平行进口药品的市场份额为16%，平均比本地采购的药品便宜9%，这直接降低了专利药品1.4%的成本。此外，我们估计，从长期来看，平行进口将相同物质的产品的价格平均降低了6%。将此与面临平行进口竞争的份额相结合表明，总的来说，平行进口将专利药品的成本降低了4%。

平行进口竞争的价格效应估计远低于以往研究的报告[3.，4，5使用汇率等可能的内生工具。本研究中使用的动态模型的一个主要优点是，滞后因变量控制了以前的价格冲击，这使得竞争变量的滞后值成为当前值的有效工具。这提供了足够强大的工具来评估来自平行进口的竞争对广泛和密集边际的价格影响，并使用灵活的规格来做到这一点。动态模型的一个缺点是，在具有固定效应的模型中包含因变量的滞后会导致偏差[16］．如附录中所述，对于具有大量时间段的数据集，例如本研究中使用的数据集，这种偏差预计是非常小的。对于短时间的研究，研究人员可能不得不使用诸如阿雷利亚诺-邦德估计器[17，这反过来又会使我们很难找到强有力的竞争变量工具。

在禁止打折的时期，我们发现尽管置信区间很窄，但在统计上对价目表价格没有显著影响。这加强了一种猜想，即本地采购的产品卖家倾向于通过给药店折扣来与平行进口产品竞争，这是以前的研究[6，7，8没有发现打折合法时对标价有显著影响。使用折扣的一些好处是，折扣可以迅速恢复，而且不影响生产者在使用外部参考定价的国家所允许收取的最高价格[18］．

没有关于当地采购产品的卖家提供的折扣的估计，但水货商提供的折扣估计约为每年4.7亿瑞典克朗(4900万欧元)。^脚注14这是在改革前期间由于平行进口商品的价格低于当地同类商品(如果不是由于平行进口商品的竞争而降低价格的话)而造成的节省的CI范围内(点估计为3.93亿瑞典克朗)。可以想象，允许折扣对平行进口造成的总节省影响很小，但允许这些节省流向药房，而不是消费者和药品福利计划。以瑞典为例，政府可以很容易地将节省下来的钱从药店转移到消费者和药品福利计划中，方法是改变规定药店收取的价格与他们在没有折扣时支付的价目表价格之间应该有多高的公式。

从这项研究的结果，我们不能得出任何结论，是更可取的是允许或禁止专利药品的卖家给药店折扣，因为在两种情况下，平行进口造成的节省可能是同样大的。然而，结果清楚地表明，从目的国付款人的角度来看，继续允许平行进口是有益的。同样地，引入一些难以满足平行进口的规则——例如，瑞典政府调查表明，向药店销售药品的公司需要有大量的库存——将会代价高昂。从全球福利的角度来看，很难就平行贸易得出政策结论，因为消费者和保险的节省是以当地药品销售者收入减少为代价的。为了减少平行贸易的数量，这些卖家可能还会在低收入国家提高价格并推迟新药的上市，这可能会造成福利损失[22］．理论研究表明，允许药品平行贸易的总福利效应通常是模糊的，部分取决于国家定价规则的差异[23，24]、病人的偏好[23，25]及贸易公司的垂直整合[26］．

为研究生成的数据集可根据作者的合理要求提供，但数量数据未经IQVIA同意不得发布。

• 2022年12月14日

  对本文的更正已发表:https://doi.org/10.1186/s13561-022-00408-5

1. 一些国家采用国际参考定价，其中瑞典的价格影响生产商允许收取的最高价格。例如，奥地利、爱尔兰和瑞士的参考价格分别是瑞典和其他26、13和8个国家的平均价格[1］．

2. 凡多罗斯和卡纳沃斯[6]并没有讨论他们估计的大小，而是他们对指标变量的点估计pt表明平行进口的存在使本地采购产品的价格分别降低了81%和38%。这些数字是用公式100*[exp(β)-1]计算的。

3. 非麻醉品组的包装大小允许略有不同;例如，可以将30片的包装替换为28 - 32片的包装。对于被归类为麻醉药品的3%的观察品，需要完全相同的包装大小。平行进口产品通常与本地产品的包装尺寸完全相同。对于可与至少一种平行进口产品交换的本地产品，在第一个数据集中，85%的情况下所有平行进口替代品的包装尺寸完全相同，在第二个数据集中，这一比例为79%。本地获取的专利产品之间相互交换和共享替代品的情况非常罕见，但在第一个数据集中，本地获取的观测数据中有5%是这样，在第二个数据集中，这一比例为3%。

4. 对于非专利药品，卖家在瑞典宣布的当月最便宜的替代品被宣布为当月产品，该产品被认为在所有药店都能买到。换句话说，反对替代非专利药品的消费者必须支付处方产品与当月产品之间的价差，而不管药店是否有库存。因此，药店一般都备有当月的药品。

5. 请注意，后一项数据是针对瑞典所有可用的产品，而且产品的特性在全国范围内是相同的，因此本研究中没有使用区域数据。

6. 2008年1月，公众调查[13公布了允许药店打折的建议。一个由利益相关者组成的参考小组与调查有关，可能在调查结果公布前几个月就知道了最终建议。

7. 在第一个数据集中，382个观测数据没有用于回归，因为lnN_PiE_它无法定义，因为缺少至少一种具有相同物质、强度和给药形式的产品的包装尺寸信息。

8. 第一个数据集包括83%观测数据中定义的每日打盹信息，然后用于创建数量变量。对于其余的观察结果，我们使用每种产品销售的药丸数量的总和乘以每个药丸的强度。这就产生了与日剂量成比例的值，这就是使用变化所需要的lnQ_圣随着时间的推移，作为市场增长的代理。

9. 微分\ (d {lnP} _i ^ {\ ast} / dD \ _ {PiSubstance} _{圣}^ {\ ast} \)定义为(β₁+米₂β₂+米_3.β_3.+米₄β₄) /(1−θ)，其中米₂，米_3.,米₄的样本内加权均值是D_派_它，处理_PiSubstance_圣,处理_派_它，当D_PiSubstance_圣= 1。

10. 这意味着总数量(包括平行进口和本地采购的药物)假定不受价格影响。如果这一假设不成立，那么节省的费用只能被解释为在没有平行进口的情况下，药品销售数量将增加多少。相反，如果假设价格弹性为0.2%(如[15])，估计平行进口可减少本报告所述数字的80%。然而，在这种情况下，平行进口也会因使用的额外数量而导致消费者剩余。据Kanavos和Costa-Font报道[7]，对处方药需求弹性的估计范围在接近0到- 0.33之间。

11. 2017年，平均汇率为1欧元兑9.64瑞典克朗。在平行进口产品的观察中，有17%的产品在同月无法获得具有相同活性物质、给药形式、强度和包装尺寸的本地产品。因此，我们假设相对价格等于本月平行进口产品的加权平均相对价格。作为重量，我们使用平行进口产品的销售包装数量与本地采购产品的价格的乘积，即，如果平行进口产品以与本地采购产品相同的价格销售，它们将具有的销售价值。

12. 考虑到物质之间的相关性，价格差异的标准误差仅为0.3%，这意味着0.8%在统计学上与零有显著差异。

13. 0.0619的值是用公式C/(1 - C)计算的，其中C = 0.0583是由于来自至少一种平行进口产品的竞争而导致的加权平均长期价格下降，如前一节所述。该公式反映出，价格下降5.83%后，必须再上涨6.19%才能完全抵消。

14. 我们自己的计算基于[19，20.，21］．

15. 微分\ (d {lnP} _i ^ {\ ast} / dD \ _ {PiSubstance} _{圣}^ {\ ast} \)定义为(β₁+米₂β₂+米_3.β_3.+米₄β₄) /(1−θ)，其中米₂，米_3.,米₄的样本内加权均值是D_派_它，处理_PiSubstance_圣,处理_派_它，当D_PiSubstance_圣= 1。

置信区间:

置信区间

K-P rk LM:

Kleibergen-Paap rk LM统计量

PBA:

药品福利署

PSA值:

概率敏感性分析

克朗:

瑞典克朗

我非常感谢IMS瑞典/IQVIA和Västerbotten郡议会提供本文中使用的数据。我还要感谢瑞典竞争管理局(Swedish Competition Authority)的一项研究资助(资助号382/2018)。

代码的可用性

分析代码可按要求提供。

由Umea大学提供的开放获取资金。该研究得到了瑞典竞争管理局(资助号382/2018)的支持。在规定了研究目的和可能的方法的情况下，当局批准了一项申请，但除此之外，它对文章的发展没有任何影响。

作者及隶属关系

1. 瑞典Umeå大学经济系，Umeå

   大卫Granlund

相应的作者

对应到大卫Granlund．

伦理批准并同意参与

不适用。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

一个也没有。

出版商的注意

伟德体育在线施普林格自然对出版的地图和机构从属关系中的管辖权主张保持中立。

本文的原始版本进行了修改:作者报告了图1和图3中的错误。图1中的“2001”写错了，而不是2011;破折号" - "变成了问号" ?在图1和图3所有标题的两个地方。

附录

模型检验、OLS结果和稳健性分析

因为非平稳性会导致虚假的结果，所以我们使用ADF版本的fisher类型测试进行测试，如在STATA中的xtunitroot中实现的那样。该测试允许不平衡的面板与缺口面板和拒绝非平稳性现况_它两个样本都在1%的水平。我们纳入了面板均值和时间趋势，并对有滞后和无滞后的非平稳性进行了检验。

在两阶段最小二乘估计中使用的工具是有效的，包括因变量的滞后。这种滞后控制了以前的价格变化，这使得误差项只依赖于当前的价格冲击。因此，排除限制为文书问_{年代，t−3}之前的数量对当前的价格冲击没有影响，换句话说，问_{年代，t−3}不会对月份的价格产生任何额外影响吗t在控制了价格之后t−1。另外，如果水货商和治疗竞争对手无法预测本月的价格冲击t，因此不是ε_它他们决定本月活跃在瑞典市场t−1不能是的函数ε_它．因此，如果竞争对手无法预测本地产品的价格冲击，竞争变量的一个月滞后不应该是的函数ε_它因此是外生的。由于竞争变量的滞后性除了通过内生变量和因变量的滞后性外，不应该对因变量产生任何独立的影响，因此应该满足对竞争变量的排除限制。

然而，如果误差项是连续相关的，竞争对手可能能够预测本地产品的价格冲击。因此，我们使用Cumby和Huizinga提出的测试来测试到三阶的序列相关性[27］．对于本文提出的第一个估计，在5%的显著性水平下，拒绝二阶无序列相关性的原假设。尽管如此，Hansen J检验(报告在表3.)并没有否定这些工具是有效的，这表明序列相关性一定很小。竞争变量的第一个滞后将是无效工具，如果公司，当他们在月t−3决定每月是否有价格t−1，可预测月的误差项t．因为每个月的价格t−2以月为单位公布t−3，如果企业有关于第二阶或更高阶序列相关性的信息，则可以部分地做到这一点，但在这方面，第一阶序列相关性没有问题。使用一种广义线性模型对三阶以下的序列相关性进行估计，证实了二阶和三阶的序列相关性很小，尽管其中三个在统计上不同于零。在第一个和第二个数据集中，估计的相关性分别为0.03和−0.01之间ε_它而且ε_我，t−2，介于0.01和−0.02之间ε_它而且ε_我，t−3．

两者之间的相关性为0.03ε_它而且ε_我，t−2在美国，公司可以(如果他们有像这里展示的模型)预测3%的变化ε_它当做出影响竞争变量第一滞后值的决策时。这可能会导致一个小偏差。例如，基于蒙特卡罗模拟，Keele和Kelly [28当相关系数为0.10时，短期和长期效应的偏倚都小于1%。如果使用竞争变量的第二个滞后而不是第一个滞后作为工具，偏差会更小，因为ε_它不太相关ε_我，t−3而不是ε_我，t−2．表5而且6因此，报告使用竞争变量的第二滞后作为工具时获得的估计结果(规范IV 2)。使用第二滞后减少了观察数。因此，为了将仪器选择的直接影响与改变样品的影响分开，我们报告了对用于规格IV 2(规格IV 1 s2)的样品使用第一滞后所获得的结果。为了便于比较，表中列出了其他规范5而且6在相同的样本上也有估计。规格IV 2和IV 1 s2的结果相似，这表明仪器的选择对结果的影响很小，并证实可能的偏差很小。另外，与表的结果进行了比较3.表明使用略小的样本对结果没有重要影响。

规范IV 1 s2 cl5与规范IV 1 s2的区别仅在于允许误差项在治疗组内(即5位ATC组)而不是在物质内(即7位ATC组)进行相关。表5而且6结果表明，该聚类单元的选择具有鲁棒性。在第一个研究期间，大多数估计的标准误差在小数点后第四位之前是相同的。在第二个研究阶段，标准误差的变化稍微大一些，但没有改变平行进口对该时期目录价格没有显著影响的结论。

表5而且6还报告优选规格以及静态规格的普通最小二乘结果。没有报告静态规格的IV结果，因为我们缺乏在不包括滞后因变量时有效的工具。这是因为，如果没有滞后因变量，误差项是过去价格冲击的函数，这使得竞争对手数量的滞后变量作为工具无效。

至于第一个研究期的动态规范所获得的结果，当使用OLS时，平行进口竞争影响的负点估计值的负值变得略小。因此，估算为差值\ (d {lnP} _i ^ {\ ast} / dD \ _ {PiSubstance} _{圣}^ {\ ast} \)，显示了来自至少一个销售同一物质的平行进口商的竞争的加权平均长期影响，^脚注15当使用OLS时，绝对尺寸下降约1%。在第二个研究阶段，对D_PiSubstance_圣而且D_派_它当使用OLS代替IV时，变化相反，但这两个变量的估计值的总和几乎不受影响。

动态和静态OLS规范之间的差异较大。静态规范给出了非常积极的估计处理_派_它在这两个研究时期，表明反向因果关系(水货贸易者被吸引到高价格的交易集团)在这个变量中占主导地位。这表明静态OLS规范在此设置中不是有效规范。在静态规范中，衡量平行进口竞争的其他变量的估计值要么变得更正，要么比在动态规范中产生相同长期效应所需的估计值放大得更小。具体来说，负面估计被放大了小于1/(1−)θ),θ的参数。现况_我，t−1在动态规范中。因此，差异\ (d {lnP} _i ^ {\ ast} / dD \ _ {PiSubstance} _{圣}^ {\ ast} \)当使用静态OLS规范时，对两个研究周期都为正。总体而言，结果见表5表明包括滞后因变量(现况_我，t−1)减少了内生性问题，但测量潜在的内生性变量仍然很重要。

同时包括固定效应和因变量的滞后会导致偏差。幸运的是，滞后因变量(θ)在时间周期的数量上减少。根据Nickell [16]，表示参数的偏置限制θ当N趋于无穷时，可以近似为- (1 +θ)/(T−1)，其中N为固定效应数，T为固定时段数。此外,为θ= 0.9，当总方差的90%(95%)是由于固定效应时，Nerlove [29]发现偏差仅为上面所写的近似所暗示的偏差的40%(26%)。对于这两个样本，固定效应解释了总变异的93%和96%，产品被包括在分析中的时间周期的平均值分别为42和43。与θ-值分别为0.96和0.92，假设偏差为33%(=(40% + 26%)/2)和26%的- (1 +θ)/(T−1)。由于预期偏差的幅度很小，并且由于我们在使用一阶差分变换时无法测量解释变量，因此我们给出了来自估计的结果，其中我们没有考虑到这种小偏差。使用一阶差分变换和估计器，如Arellano-Bond估计器，给出的估计远不如所选的部分调整估计器健壮和精确。

为了研究首选规格的功能形式是否过于限制性，无法准确地捕捉专利内外治疗替代品数量的价格影响，我们还估计了其中的规格D_Th_圣，D_ThGen_圣，处理_Th_它,处理_ThGen_圣的12个指标变量代替N_Th_它而且N_ThGen_圣在第一个研究期和第二个研究期的17个指标变量。在这些规范中，指标变量的滞后被用作工具而不是D_Th_{年代，t−1}，D_ThGen_{年代，t−1}，处理_Th_我，t−1,处理_ThGen_{年代，t−1}．数字3.显示从这些规范中预测的治疗替代品数量的价格效应，以及从首选的半对数规范中预测的价格效应。预测是相似的，但是尽管首选规范的预测在图的范围内与零没有显著差异，但灵活的规范表明，当替代方案的数量非常多时，治疗替代方案的数量的价格效应在统计上是显著的;更准确地说，是指在第一个研究期间，专利内的治疗方案的数量为8种或更多，在第二个研究期间为7种或更多，以及在第二个研究期间，非专利治疗方案的数量超过5种。最后，没有在图表中显示的结果表明，对于灵活规格和首选规格，来自平行进口竞争的价格影响的估计几乎相同。

关于表中报告的置信区间的讨论4

表格4文中给出了节约的点估计和95%置信区间。如果人们知道:i)面临平行进口竞争的本地采购产品的销售价值，ii)这些产品面临的竞争程度，以及iii)平行进口的市场份额和相对价格，那么仅反映面临平行进口竞争的估计价格影响的不确定性的置信区间是相关的。然而，在此之前，这些变量也是未知的，因为它们取决于，除其他外，水货商和处方者的决定，药房政策和患者的偏好。因此，第4列展示了来自概率敏感性分析(PSA)的置信区间，该分析也解释了这些不确定性来源。

PSA是通过对因变量和描述平行进口竞争程度的变量以及数据中61个月中的一个月的滞后估计的分布进行10,000次独立提取来执行的。对于每个月以及接下来的11个月，计算了直接储蓄、描述来自平行进口竞争的四个变量的平均值(与销售额加权)以及平行进口的市场份额。这些数据连同从估计数分布中提取的数据一起用来计算每年节余的估计数。为了平衡使用每个月数据的预期次数，我们以循环的方式处理时间，例如，如果绘制了第61个月的数据，也使用前11个月的数据来计算12个月的值。

表第3列4给出了只说明估计不确定性的置信区间的可加性。例如，置信区间的和间接LS而且间接π等于的置信区间间接LS + PI，除了舍入效应，以及置信区间的宽度总储蓄而且间接LS + PI相等是因为直接储蓄不受估计不确定性的影响。这个性质并不适用于概率敏感性分析的置信区间。原因是某些变量的不确定性至少部分地抵消了。例如，平行进口市场份额的变化会影响两者的PSA置信区间间接LS而且间接π，但不影响PSA置信区间间接LS + PI．

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