林芷琦 袁雪丹
（武汉大学董辅礽经济社会发展研究院 武汉 430018）
药品集中带量采购（以下简称“药品集采”或“集采”）是指将众多采购方的采购计划集中并整合，通过国家层面或区域联盟组织与药品生产企业及经销商进行价格谈判，以大批量的采购获得高质量、低价格的药品。在采购数量明确的情况下，中标企业可以更合理地安排生产和销售，控制和调整生产成本，从而提高药品的降价空间，切实减轻患者的经济负担，提高医保基金使用效率。
2019年1月，国务院办公厅印发《国家组织药品集中采购和使用试点方案》，首次从国家层面确立并开展药品集中带量采购工作，试点城市覆盖4 个直辖市及7 个省会城市或计划单列市。2019年9月，“4+7”集采进一步扩围，全国共有25 个省份开展跨区域联盟药品集中带量采购。截至2022年底，我国共开展了七批国家集中带量采购，三十多次地区联盟集中带量采购，此外还有个别省份和城市单独开展了药品集中带量采购。从药品降价情况来看，前五批国家集中带量采购的药品平均价格降幅超过50%，最高价格降幅分布在93%—98%之间。
由于药品种类繁多、覆盖地域范围广，国家集中带量采购中选药品的降价效应还会辐射到其他地区以及非中标药品，形成“波纹效应”[1]。从地域层面来看，周边城市乃至距离更远城市的不少患者会选择到试点城市购买集采药品从而享受价格优惠[2]。从政策内容来看，大多数试点城市要求未中选的药品品种也要进行梯度降价。例如，2018年上海规定在“4+7”集采中符合申报要求的同品种未中选的最高价药品，必须在上海市2017年中标价（或挂网价）的基础上，根据价差实现梯度降价后（以中选价托底）方可继续采购使用，价差较大的须进一步加大降价幅度。从市场自发调节的表现来看，中选品种对应的原研药、功能相近的同类非中选药品或未通过一致性评价的药品等类型药品会出于维护市场份额的目的自发降价。
目前，大多数关于药品集中带量采购的文献主要将研究视角聚焦于集采政策对药品价格的影响机理[1]、集采中选影响因素[3]、集采药品的具体降价表现[4,5]、集采前后医院药品费用变化[6,7]等方面。国家药品集采具有开展时间早、降价幅度大、影响范围广泛等特点，但较少有文献使用经济学模型针对药品集采相互之间的影响机制尤其是价格传导机制开展实证研究。本文采用OLS回归模型，探讨国家药品集采与地区联盟药品集采之间是否存在价格传导效应，即国家药品集采的降价情况对于地区联盟药品集采是否存在正向效应或负向效应，更加深入地理解集采政策内涵，以期为集采政策的完善提供理论依据。
2.1 OLS回归模型构建
本文通过构建OLS 回归模型，以2021年开展的地区联盟药品集采中选价格与基准价格的差值为被解释变量，以“4+7”集采扩围以及第二批至第五批国家药品集采中各地区对应的中选价格与基准价格（最高可申报价格）的平均差值作为核心解释变量，研究国家药品集采对于地区联盟药品集采是否存在价格传导效应。
考虑到不同药品的基准价格不一，且各地经济水平以及医疗卫生支出比重存在一定差异，上述因素可能会对药品集采的降价结果产生影响。为避免遗漏变量导致模型误差与内生性问题，在模型中加入以下控制变量：地区联盟药品集采的基准价格、人均GDP（计算公式为“地区生产总值”/“年末常住人口”）、医疗卫生支出占比（计算公式为“医疗卫生支出”/“一般预算支出”）。其中，人均GDP 的计量单位为万元。具体模型如下：
RPPRin=α0+β1NPPRi+β2RPBPin+β3GDPPCi+β4ADRi+β5CERi+ε
其中，α0是常数项，i 代表地区（省/直辖市/自治区）,n 代表药品序号。RPPRin表示地区联盟集采中地区i 的药品n 的中选价格与基准价格的差值（取正值），NPPRi表示地区i 的国家集采中选价格与基准价格的平均差值（取正值），RPBPin表示地区联盟中地区i 的药品n 的集采基准价格，GDPPCi表示地区i 的人均GDP，ADRi表示地区i 的老年人口抚养比，CERi表示地区i 的医疗卫生支出占比。β1—β5表示各解释变量的回归系数，ε 为误差项。
2.2 数据说明
基于公开数据的可得性与全面性，本文主要选取2019年至2021年的截面数据进行分析，数据来自国家统计局、各省/直辖市/自治区医保局官网、广东省药品交易中心、上海阳光医药采购网站、湖北省医药价格和招标采购管理服务网站。其中，国家集采选用“4+7”集采扩围到第五批集采的数据，其覆盖药品种类丰富，不同地区之间中选价格存在一定差异，且开展时间早于许多地区联盟。
据统计，2018年至2021年期间我国共计开展三十多次地区联盟药品集采，但公布药品中选价格与最高申报价格（即基准价格）详细数据的集采仅有四次，因此本文主要针对这四次地区联盟集采进行分析。具体包括：甘陕联盟针对基本医保药品目录内部分未过评药品开展的集采（共41 条价格数据）、湖北省牵头共19 省参与的中成药集采（共111 条价格数据）、河南省牵头共14 省参与的“降三高”药品集采（共105 条价格数据）以及广东牵头共13 省参与的阿莫西林等药品集采（共313 条价格数据）。
本文最终纳入观测值共7201个，主要变量的描述性统计结果如表1所示。由于未能获得广东联盟集采中个别厂家生产的盐酸莫西沙星氯化钠注射液与左乙拉西坦注射用浓溶液最终执行的中选价格，地区联盟集采价格差值的有效观测值为7165 个。此外，“4+7”集采扩围中福建省、河北省、重庆市并未参加，故“4+7”集采扩围各地平均价格差值的有效观测值为6763 个。
表1 样本变量的描述性统计结果
本文根据国家集采中选结果以及采购文件中规定的最高申报价格计算各地中选药品中选价格与基准价格之间的差值以及平均价格降幅，具体计算结果如表2、表3所示。“4+7”集采扩围的采购文件规定药品申报价不应高于“4+7 城市药品集中采购”中选药品按现行药品差比价规则折算后的价格，且原则上也不应高于本企业同品种2019年（截至7月31日）联盟地区省级集中采购最低价。本文暂以2019年开展的“4+7”集采扩围中选价格作为基准价格计算药品价格降幅，因此计算结果的整体降幅偏低，仅在20%左右。第二批至第五批国家集采则是根据官方采购文件中提供的最高申报价格作为基准进行计算。从具体地区的中选价格降幅情况来看，陕西省、海南省、湖北省、河南省、辽宁省、甘肃省、西藏自治区和内蒙古自治区的平均降幅较高，在五次国家集采中均有2 次—4 次位列所有地区的前五。此外，各地区对应的平均价格降幅最大值与最小值之间存在一定差距。在地区变量的选择上，由于新疆生产建设兵团未发布2021年及2022年统计年鉴，故本文仅采用新疆维吾尔自治区的相关数据。
表2 “4+7”集采扩围至第五批国家集采各地区价格平均下降值（元）
表3 “4+7”集采扩围至第五批国家集采各地区平均价格降幅
为了检验不同批次国家集采对地区联盟集采产生的价格传导效应，本文将上述模型的解释变量分别替换为“4+7”集采扩围、第二批国家集采、第三批国家集采、第四批国家集采和第五批国家集采对应的平均价格差值，并分别对应模型1、模型2、模型3、模型4、模型5。通过stata 16.0 软件进行VIF 分析，结果显示各模型的变量VIF 值及VIF 平均值均远小于10，变量之间不存在严重的多重共线性问题，适用于OLS 回归分析（见表4）。
表4 模型1至模型5的VIF结果
根据混合回归结果（见表5），各模型R²为0.67，拟合度较高，具有较高的解释水平。从回归系数来看，从“4+7”集采扩围至第五批国家集采期间的五次全国性药品集采均未对地区联盟集采产生显著的影响。地区联盟集采的基准价格是唯一显著的解释变量，该变量在1%的水平上显著，系数约为0.384。结合我国药品集采的政策规定可知，主要原因为集采药品竞价及最终中选均需要以给定的最高申报价格作为参考基准，在价格上不能高于该基准线，同时中选价格与基准价格之间的差异也不会超过100%。因此，二者之间具有显著的正向关系。
表5 OLS混合回归结果
在上文所构建的模型中，除集采相关价格数据以外，控制变量的选择主要考虑了地区经济水平与医疗卫生投入程度两个维度，采用人均GDP 与医疗卫生支出占比两个指标。为了进一步检验模型的稳健性，本文在原模型基础上加入老年人口抚养比作为新的控制变量，从地区人口结构层面进行控制。与模型1—模型5 相对应，新构建的模型为模型1＊、模型2＊、模型3＊、模型4＊、模型5＊。
对于药品集采而言，不同地区的经济发展水平、医疗支出占比以及人口年龄结构都可能对中选结果产生影响。例如，经济发达、医疗投入占比高的省份由于常住人口多以及医疗水平相对较高，可能会在药品集采价格谈判上更具优势。而老年人口抚养比较高的省份则可能面临较大的医疗负担，在特定领域的用药需求可能也更高。加入新控制变量后，VIF 结果显示各变量间不存在严重的多重共线性问题，可证明新构建的模型是可行的。回归结果显示（见表6、表7），地区联盟集采基准价格的回归系数显著为正，而国家集采平均价格差值的回归系数则不显著。据此，我们可基本判定国家药品集采对于地区联盟药品集采并不存在显著的价格传导效应。
表6 模型1＊至模型5＊的VIF结果
表7 稳健性分析结果
OLS 回归结果显示，国家集采与地区联盟集采之间基本不存在价格传导效应，但该结果或与药品集采自身的特点有较大关联。本文将对可能造成价格传导效应不显著的影响因素进行进一步分析。
5.1 国家集采与地区联盟集采的重合品种较少
一般而言，由国家主导开展的药品集采具有很强的政策指导意义，会对医药领域产生整体性的辐射影响。但如果将该种影响具体到集采价格层面，则可能更多反映在同种类型的药品上。由于我国人口基数大，医药市场广阔，民众常用药品品种繁多，因此不同批次的集采往往会覆盖不同品类的药品，以增强集采工作的普惠性。导致国家不同批次集采之间、国家集采与地区联盟集采、地区联盟集采之间的重合品种有限，难以进行各次集采之间的横向比较以及针对单个类型药品的深入纵向分析。
除国家集采之外，多数地区联盟集采并未在官方平台上公开详细的中选价格与最高申报价格。因此，考虑到集采数据的完整性及可得性，本文仅选取了2021年开展的四次地区联盟集采作为被解释变量进行研究分析。四次地区联盟集采的采购对象都存在明显差异，分别为基本医保目录中部分未过评仿制药（甘陕联盟）、中成药（湖北19 省联盟），“降三高”药品（河南14 省联盟）以及国家第一、三批集采于2021年底到期的阿莫西林等45 个药品（广东13 省联盟）。其中，甘陕联盟、河南14 省联盟的主要采购对象都不涉及原研药或通过一致性评价的仿制药。此外，仅有广东13 省联盟的采购品种与部分国采品种完全重合。
西药与中成药在药品性质及使用特点上都存在较大差异，二者在集采报价和竞价结果上的相互参考意义较弱。具体到药品品种层面，不同品种的药品在进行集采前的市场价格各不相同，例如，一盒阿托伐他汀钙片不超过100 元，而一支培美曲塞二钠注射剂则高达2000 元至3000 元，这导致它们在开展集采时的降价空间和幅度存在显著差异。
除此之外，由于本文模型中的被解释变量采用的是中选价格与基准价格的差值，所以同品种不同规格的药品也可能存在价格差值不一致的情况。由于价格数据并不适合进行标准化处理，因此往往难以对大量不同品种的药品进行横向对比分析。
5.2 国家集采与地区联盟集采的中选规则存在较大差异
从各地的药品集采文件来看，国家集采和地区联盟集采的中选规则具有一定差异。尽管国家药品集采具有重要的政策指导性作用，但各地仍然需要考虑当地的实际经济情况与具体药品需求，因此，各地集采政策的制定及执行上并不完全参照国家集采的竞价规则。
国家集采是按照“单位可比价”由低到高的顺序确定申报企业入围及供应地区的顺序，“单位可比价”最低的为第一顺位，次低的为第二顺位，依次类推确定其他顺位。“单位可比价”不高于同品种最低“单位可比价”的1.8 倍或“单位申报价”降幅不低于50%的企业纳入拟中选范围。
甘陕联盟、河南14 省联盟和湖北19 省联盟均采取综合评审及议价谈判结合的方式确定拟中选企业，中选规则更加全面及综合。综合评审方法充分考虑了企业报价、行业排名、医疗机构采购情况、药品质量评价、企业信用等多方面因素，而不仅仅是以最低价为中选标准。其中，甘陕联盟及湖北19 省联盟将与报价降幅相关的指标赋予60%的权重，而河南14 省仅赋予40%的权重。广东13 省联盟则是采用阶梯式降价方法设立中选规则，根据是否过评以及首年预采购总量占联盟地区采购期首年预采购总量的比例两个条件将采购药品划分为A/B/C 三个组别。在此基础上，先分别对A/B 采购单的药品开展竞价并确定拟中选产品，再将A/B 采购单的最低拟中选“单位可比价”作为参考标准，用以明确C 采购单入围企业的拟中选名单。
综合来看，即便部分地区联盟的总体规则相近，但在细化指标与权重的设置上仍然能够反映出对于竞价企业考核的不同侧重点，并不能一概而论。
5.3 国家集采与地区联盟集采的采购量级不同
药品集采的采购量大小在一定程度上反映了集采自身的定位和预期，同时还影响议价谈判的话语权、患者用药负担和医疗机构的经济运行等多个方面。对国家集采来说，其由于采购量庞大，在谈判议价时往往更具有优势，有利于更充分地发挥出以量换价的效果。集采结果落地后，药品采购总成本大幅下降，用药患者能有效减轻其经济负担，提高医保基金使用效率。
以西药中口服常释剂型药品的首年约定采购量计算基数为例，“4+7”集采扩围为67.1 亿，第二批国家集采为98.6 亿，第三批国家集采为112.3 亿，第四批国家集采为44.1 亿，第五批国家集采为25.4 亿。四次地区联盟集采中，广东13 省联盟由于是针对国家第一批和第三批集采的45 个药品进行续签，因此首年预采购量最高，为28.8 亿。河南14 省联盟的约定采购量计算基数为4.9 亿，甘陕联盟则只有0.07 亿。相较之下，国家集采的采购体量达到数十亿乃至百亿，而地区联盟集采的参与地区往往不超过20 个，采购量更是明显低于国家集采。
对比来看，国家集采与地区联盟集采在采购量上的差异很大，这意味着地区联盟在开展集采的时候不能完全照搬国家集采的经验，不仅需要因地制宜，还需要因量而异。因此，我们不能将这两类集采完全等同来看待，这也成为国家集采与地区联盟集采之间价格传导效应不显著的可能原因之一。
5.4 国家集采对地区联盟集采主要发挥指引导向作用
国家集采通过大规模带量的方式将药品采购价格压低，降低患者用药负担。同时，国家集采向社会各界表明了我国药品集采的政策导向，让居民能够感到国家对于减轻患者药品购买负担的决心。截至2022年底，我国已经开展了七批国家药品集采，涉及药品种类近300 种。随着2023年第八批国家集采的启动，我国药品集采工作呈现出稳中向好的态势。然而，在众多种类药品都被逐步纳入集采范围的情况下，未来如何开展更高质量的集采工作成为重要的关注点。可以预见，国家集采政策的不断调整与优化，势必会给地区联盟集采和单个地区集采带来重要的参考和指向作用，而不是单纯体现在价格降幅的传导上。
5.5 国家集采的价格传导效应或有可能体现在非中选品种上
在药品集采过程中，参与竞价的企业不在少数，但中选的数量却十分有限，而这部分落选的企业同样会受到集采结果的影响。国家集采中选结果落地后，未中选品种往往面临着新一轮的竞争。例如，药企想要继续正常挂网交易，需要进行价格联动或自主价格调整，否则可能面临被撤网的风险。
此外，被公立医院市场排除在外后，零售药店市场将成为这部分药品的重要销售渠道，通过低价来获取销量也是一种常用的手段。从这一角度来看，国家集采的价格传导效应也有可能在其他方面有所体现。
本文在研究的全面性与深入程度上主要存在以下不足。第一，截至目前我国已开展地区联盟药品集采超过三十次，但完整可得的公开数据较少。本文无法针对不同集采中同品种药品的降价情况进行全面深入的纵向分析。第二，理论上来讲，价格传导效应的施受主体并不唯一，本文主要聚焦于探究国家集采与地区联盟集采之间是否存在价格传导效应，并未就集采对于非中选药品的价格影响进行研究分析。
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