“两票制”对医药流通企业影响的定量分析——基于事件分析法

(上海海事大学 上海 200135)

引言

2016 年 4 月 21 日，国务院办公厅印发了《深化医药卫生体制改革 2016 年重点工作任务的通知》(以下简称《通知》)，提出要全面推进公立医院药品集中采购，优化药品购销秩序，压缩流通环节，综合医改试点省份要在全省范围内推行“两票制”。2016 年 12 月 26 日，国务院医改办等 8 部委联合发布《关于在公立医疗机构药品采购中推行“两票制”的实施意见(试行)》。2017 年 1 月 24 日，国务院办公厅《关于进一步改革完善药品生产流通使用政策的若干意见》(国办发〔2017〕13 号)明确指出，推行药品购销“两票制”，争取到 2018 年在全国推开。“两票制”是指在药品采购环节中，药品从生产企业到经销商开一次发票，从经销商到医疗机构再开一次发票，目的是通过压缩流通环节，减少药品从出厂到零售过程中的层层加价，使流通过程趋于简洁、透明，提高药品流通行业的集中度，并对“走票”、“过票”等不规范行为进行监管。医药流通企业处于药品供应链的中间环节，目前国家实施“两票制”已有一段时间，那么“两票制”的实施对医药流通企业到底产生了什么样的影响。事件分析法是研究特定的事件对企业价值产生的影响的一种实证分析方法。我选择了在沪深A股板块上市的医药流通企业，来研究两票制对其收益率的影响，从而能够从中知道两票制政策对中国医药流通企业产生的挑战，以及流通企业应如何面对这些挑战。

早期研究：自“两票制”颁发以来，国内学者在这方面的研究已有很多，吴晶晶、郑慧凌在《药品采购“两票制”背景下医药流通企业的发展》一文中提到“两票制”实施后医药流通企业面临的问题：行业集中度提高、运营成本上升、企业利润压缩、部分药品供给短缺、药价降低目标短期难以实现等问题。他们提出，为实现企业更好的生存与发展，医院药流通企业应该进行模式转型，加强基础建设，做好配套措施，提高医药流通行业的集中度。《“两票制”新政的振动效应》

认为，主营业务为“倒票”的上千家医药商业企业将关门倒闭，医药商业领域的并购重组浪潮正风起云涌。吴 君、张芳芳在《基于事件分析法的两票制对广东省医药制造业的影响分析》一文中首次对两票制政策对广东省医药制造业的影响进行了定量分析，结果表明，两票制政策的颁布给沪深A股板块上市的广东省医药制造业上市公司的市场价值带来了负向影响，且两票制制度的颁布对广东省医药制造业的影响是一个渐进的过程。国内学者多从定性角度来分析“两票制”对医药流通企业的影响，本文将首次利用事件分析法对这种影响做出定量分析。

一、事件分析法的基本原理

(一)事件分析法的定义

事件分析法是基于某个事件衡量其对企业影响的重要方法之一，被广泛应用于近代金融市场的实证研究中。事件分析法的主要目的，是在探讨当某一事件发生时，是否会引起股价的异常变动，即通过计算异常收益率来检验某事件发生是否对市场产生了影响。当市场为有效市场时，价格能够在短时间内对事件造成的影响做出反应，也可以对观测价格在一段时间内的变化来做出判断。事件分析法假设除所研究的事件外，事件窗口内不存在其他影响价格的事件发生，即使有事件发生，也并未对价格产生显著影响，并且事件对市场的影响可以通过异常收益率来检验。事件分析法的研究通常分为以下几个基本步骤：

1.确定事件和事件窗

进行事件研究的第一步就是对重要事件进行定义，并确定该事件涉及到的公司的股票价格进行考察的时期，这一时期称为“事件窗”(或事件期)。

2.选取研究样本

在定义了事件，并确定事件窗口的长度后，应当确定样本的选取标准，具体而言，即决定样本应选择哪些上市公司用来研究该事件所产生的影响，同时还要考虑到样本数据的可获得性与选样的偏差等因素。

3.估计正常收益率并计算非正常收益率

正常收益率是指假设在没有事件发生的情况下预计获得的收益。在事件分析法中，需要计算累积非正常收益率来评价某一事件对公司股价造成的影响。非正常收益率是实际收益率与正常收益率的差。

4.检验显著性

得到正常收益率和非正常收益率后，还要检验非正常收益的均值是否为0，即检验事件的影响是否是显著的。

5.解释实证结果

通过实证检验得到结果以后，对实证结果予以解释，分析结果并得出结论，判断该事件是否对市场造成了显著的影响。

(二)事件分析法的常见模型

1.市场模型(market model)

即假定市场收益与股票收益之间存在稳定的线性关系。

Rit=αi+βiRmt+εit

其中Rmt为市场收益率，εit假设为白噪声。

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随时间的改变而改变。

Rit=ui+ξit

其中ξit依然假设为白噪声。

二、实证分析

(一)事件和事件窗的确定

从2016年以来，国家总共颁发了三个文件，按时间顺序，分别将2016 年 4 月 21日，国务院办公厅印发的《深化医药卫生体制改革2016年重点工作任务的通知》(以下简称《通知》)，2016 年 12 月 26 日，国务院医改办等8部委联合发布的《关于在公立医疗机构药品采购中推行“两票制”的实施意见(试行)》，2017 年 1 月 24 日，国务院办公厅颁发的《关于进一步改革完善药品生产流通使用政策的若干意见》(国办发〔2017〕13 号)定义为事件一、事件二和事件三。并将政策颁布前后14个交易日[-14，14]，共29个交易日作为事件窗口，同时取政策颁布前60至前45个交易日[-60，-45]，共16个交易日作为估计窗口。

(二)样本的选择和数据来源

本文的样本选择为沪深A股板块医药流通企业上市公司。第一，因在沪深 A 股板块已经规定了公司规模等，可以有效剔除规模对股票价格变动的影响；第二，沪深A股上市的公司涵盖了中国主要医药流通企业，范围较全，其实证结果具有一定的普遍性。按照以上原则，最终选择了在沪深 A 股板块上市的 12 家公司为样本，本文采用 12 家沪深 A 股板块公司的股票以及沪深 A 股综指的收益率数据进行研究。其中，各公司 2016 年至 2017 年股价数据及沪深 A 股板综指来源于国泰君安数据库，股价收益率及沪深 A 股综指收益率数据通过国泰君安数据库的数据计算而来。

(三)模型的建立

本文将采用市场模型对事件窗内的非正常收益率进行计算，假设整个事件期内参数值α和β保持稳定，事件窗内个股预期收益率与市场收益率存在线性关系，以估计窗的数据为基础，以 OLS 建立单个样本之间的回归模型：

Rit=αi+βiRmt+εit,t=t1,…,tm;i=1,…,n

(2.1)

(四)实证结果与分析

通过以上的分析步骤，在Excel中处理数据并在Python软件中实现。图1是事件一(《深化医药卫生体制改革2016年重点工作任务》)的平均非正常常收益率(AR)和累积平均超非正常收益率(CAR)的波动情况。从图中可以看到政策颁布前14个交易日内和后14个交易日内，平均非正常收益率没有出现异常的波动，而累积平均非正常收益率存在稳定上涨的趋势，也没有出现波动性较大的情况，说明中国医药流通企业在这一时间段内收益较好，并且第一次的两票制政策并没有给医药流通企业带来显著性的影响。

图 1 事件一的平均非正常收益率和累计平均非正常收益率

图2是事件二2016 年 12 月 26 日，国务院医改办等8部委颁发的《关于在公立医疗机构药品采购中推行“两票制”的实施意见(试行)》的平均非正常常收益率(AR)和累积平均超非正常收益率(CAR)的波动情况。在事件窗口内，医药流通企业的平均非正常收益率有正有负，没有显著增大或者减小的趋势，但是明显的事件二发生后非正常收益率的波动比事件前的波动要大，而且累积非正常收益率波动性也增大了，说明事件二的发生对中国医药流通企业带来了一定的影响。

图2 事件二的平均非正常收益率和累计平均非正常收益率

图3是事件三2017 年 1 月 24 日，国务院办公厅颁发的《关于进一步改革完善药品生产流通使用政策的若干意见》的平均非正常收益率和累积平均非正常收益率的波动曲线。由图 3 可以看出，无论是平均非正常收益还是累计平均非正常收益率，在事件前其波动是比较大的，并且在事件后均有一个明显的下降过程，说明事件三的发生中国医药流通企业产生了显著的负面影响。

图 3 事件三的平均非正常收益率和累计平均非正常收益率

三、结论与建议

(一)结论

研究结果表明，“两票制”的确对中国的医药流通企业产生了一定的影响，并且随着制度的深入，影响也越来越大。在2017年1月24日国务院办公厅颁发《关于进一步改革完善药品生产流通使用政策的若干意见》确定正式实施“两票制”后，医药流通企业的平均收益率出现了显著下降的趋势并都是负的。“两票制”对医药流通企业的影响是一个渐进的过程。因为2016 年 4 月“两票制”政策第一次颁布，只是一个试行的方案，因此并未对医药流通企业产生什么影响。但是当 2016 年 12 月开始进一步的政策颁布，此时医药流通企业的股价已经有了负反馈，开始受到政策冲击。当 2017 年 1 月两票制政策的全面试行颁发后，企业的股价出现了显著性下降。这说明两票制政策的颁布使市场得到了一个负的反馈。

(二)建议

由于中国的医药流通企业整体呈现企业数量多、规模小、分布散、效益差的局面且药品采购流通环节较多，导致药品价格虚高，为了控制药价，规范医药流通市场，“两票制”的实施是大势所趋。而通过我的分析，两票制显然会对流通企业产生负面影响，会出现经营成本上升等等挑战，为了应对这些挑战，企业一可以进行模式转型，找到一种新的经营模式如药品配送或者电子商务模式，二可以优化重组，在此之前一定要加强基础建设，做好配套措施。