Динамическая модель равновесия фармацевтического рынка тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Динамическая модель равновесия фармацевтического рынка"

На правах рукописи

Фомин Алексей Владимирович

Динамическая модель равновесия фармацевтического рынка

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные методы

экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

15 АВГ 2013

Москва-2013

005532117

Работа выполнена в федеральном государственном автономном учреждении высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Научный руководитель: кандидат экономических наук,

доктор технических наук Акопов Андраник Сумбатович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, доцент

Бахтизин Альберт Рауфович,

ведущий научный сотрудник лаборатории ' экспериментальной экономики федерального государственного бюджетного учреждения науки «Центральный экономико-математический

институт Российской академии наук» (ЦЭМИ РАН)

Ведущая организация:

кандидат экономических наук, доцент Лычкина Наталья Николаевна, заместитель заведующего кафедрой по научной работе, доцент кафедры информационных систем федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего

профессионального образования «Государственный университет управления» (ГУУ)

федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Российской академии наук» (ВЦ РАН)

Защита состоится «26» сентября 2013 года в 14.00 на заседании диссертационного совета Д 212.048.02 в Национальном исследовательском университете "Высшая школа экономики" по адресу: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д.20, ауд. 309.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики".

Автореферат разослан «30» июля 2013 года

Ученый секретарь диссертационного совета, д.э.н., профессор

Нестерова Дарья Владимировна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования.

В последнее время в России активно применяется политика государственного регулирования фармацевтического рынка. С 2010 г. в качестве инструмента политики регулирования используется ограничение максимальных отпускных цен на препараты из устанавливаемого государством перечня жизненно-необходимых и важных лекарственных средств (далее -ЖНВЛС). Оценка эффективности проводимой политики является интересной и актуальной задачей.

Российский фармацевтический рынок характеризуется рядом проблем, связанных в основном с дефицитом важнейших (в том числе - входящих в перечень ЖНВЛС) лекарственных препаратов и необоснованно высокими темпами роста цен на соответствующую продукцию. Как показывает международный опыт регулирования фармацевтического рынка, существуют различные эффективные механизмы регулирования в этой сфере. Вместе с тем по ряду объективных и субъективных причин такие механизмы не могут быть в чистом виде применены для российского рынка. Поэтому необходима разработка собственных оригинальных подходов и моделей оценки эффективности ценового и неценового регулирования российского фармацевтического рынка. В данной работе представлен разработанный новый подход, основанный на построении агент-ориентированной экономической модели общего равновесия класса Computable General Equilibrium Models («вычислимых моделей общего равновесия», далее - CGE) для фармацевтического рынка. Агентами в данной работе являются государство, обобщенный потребитель, а также фирмы-производители лекарственных препаратов, поведение которых зависит от государственной политики в области регулирования рынка и действий других агентов.

Степень научной проработанности проблемы

В настоящее время одним из основных инструментов анализа влияния различных форм государственного регулирования на экономическую систему является подход, связанный с построением вычислимых моделей общего равновесия (ССЕ-моделей). Как правило, данный подход заключается в описании рассматриваемой экономической системы в виде системы нелинейных уравнений в соответствии с теорией общего равновесия Вальраса. Для решения системы применяется численный метод решения ССЕ-моделей, разработанный ранее Г. Скарфом. Основные принципы построения ССЕ-моделей и примеры их использования приведены в работах Л. Тейлора, Л. Йохансена, В. Леонтьева, В. Л. Макарова, И. Г. Поспелова, А. Харбергера и др.

Компьютерная реализация ССЕ-модели и алгоритма ее решения в данной работе опирается на методы имитационного моделирования и системной динамики. Среди основных работы в области системной динамики и имитационного моделирования можно выделить работы Дж. Форрестера, Дж. Стермана, У. Кима, Н. Н. Лычкиной, А. С. Акопова и др. Подробное описание применения методов системной динамики для моделирования динамики рыночного равновесия показано А. Скрабой. В частности, А. Скраба привёл паутинообразную модель рыночного равновесия к форме модели системной динамики. Дальнейшее развитие модели, приведенной в работе А. Скрабы, применительно к фармацевтическому рынку и с учётом особенностей поведения отдельных агентов-производителей лекарственных препаратов представлено в данной работе.

Принципы агент-ориентированного моделирования (далее - АОМ), а также построения гибридных агент-ориентированных ССЕ-моделей описаны в работах Р. Аксельрода, Н. Аннаби, А. Р. Бахтизина, Э. Бонабо, Д. Кокборна, Т. Рузерфорда, Дж. Эпстейна и др.

Основные особенности фармацевтического рынка и его государственного регулирования описаны в работах Р. Диксона, М. В. Авериной, С. Шуляка, Б. В. Чарчана, В. В. Уварова.

Цель исследования - разработка научно-обоснованных методов, моделей и инструментов' для моделирования динамики российского фармацевтического рынка и поведения основных рыночных агентов при различных сценариях государственного регулирования.

Основные задачи исследования включают:

1) разработку динамической агент-ориентированной модели равновесия фармацевтического рынка класса ССЕ, учитывающую возможные варианты государственной политики регулирования фармацевтического рынка и стратегий агентов - производителей лекарств;

2) проведение численных экспериментов с использованием разработанной модели равновесия фармацевтического рынка на реальных данных;

3) создание экономико-математического инструментария для анализа и прогнозирования влияния государственного регулирования фармацевтического рынка на основные рыночные показатели и поведение рыночных агентов;

4) формирование рекомендаций по выбору наилучшего сценария государственного регулирования фармацевтического рынка, обеспечивающего максимизацию доли агентов-производителей, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов.

Объектом исследования является российский фармацевтический рынок.

Предметом исследования являются методы, модели и информационные технологии, обеспечивающие формирование комплекса компьютерных динамических вычислимых моделей общего равновесия.

Методологической и теоретической основой исследования являются:

1) паутинообразная модель рыночного равновесия;

2) методы построения и решения вычислимых моделей общего равновесия (ССЕ);

3) методы системной динамики и имитационного моделирования;

4) методы агент-ориентированного моделирования;

5) работы российских и зарубежных авторов в области анализа эффективности государственного регулирования фармацевтического рынка.

Для решения поставленных в диссертационном исследовании задач применяется инструментарий CGE-моделирования, статистический анализ данных, теория вероятностей, методы системной динамики и имитационного моделирования.

Информационная база исследования. В качестве информационной базы для анализа и оценки финансового состояния предприятий были использованы результаты аудита продаж лекарственных препаратов в розничном, госпитальном и ДЛО сегменте за 5 лет, а также информация из государственного реестра предельных отпускных цен на лекарственные препараты. В качестве источника данных была использована база данных агентства IMS Health.

Научная новизна заключается в следующем:

1. Разработана новая агент-ориентированная многопродуктовая динамическая модель равновесия фармацевтического рынка класса CGE, представляющая собой модификацию паутинообразной модели равновесия в форме системной динамики применительно к фармацевтическому рынку и позволяющая прогнозировать основные показатели фармацевтического рынка для отдельных торговых наименований, регионов сбыта и производителей лекарственных препаратов с учётом государственного регулирования. Отличительной особенностью построенной модели является возможность учесть взаимное влияние агентов на их стратегию в различных рыночных условиях.

2. Впервые были получены количественные оценки эффективности различных методов государственного регулирования цен в применении к фармацевтическому рынку РФ при помощи проведенных численных

экспериментов с использованием разработанной динамической модели равновесия фармацевтического рынка".

3. Разработан и внедрен новый экономико-математический инструментарий, предназначенный для моделирования динамики цен, объемов продаж, а также поведения экономических агентов на фармацевтическом рынке, позволяющий учитывать специфичное для российского фармацевтического рынка государственное регулирование и оценивать его эффективность.

4. Впервые предложены рекомендации по выбору сценариев государственного регулирования российского фармацевтического рынка, направленных на повышение доли агентов-производителей, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов.

Теоретическое значение представленных в работе результатов состоит в разработке новой модификации паутинообразной модели равновесия, адаптированной к фармацевтическому рынку и позволяющей учитывать различные формы государственного регулирования фармацевтического рынка, а также оценивать их эффективность и влияние на поведение производителей лекарственных препаратов.

Практическая значимость исследования заключается в разработке комплексной информационной системы, позволяющей автоматизировать процесс анализа и прогнозирования основных показателей российского фармацевтического рынка, моделировать стратегии поведения основных агентов-производителей на фармацевтическом рынке, а также решать задачи поиска наилучшей политики государственного регулирования фармацевтического рынка на основании различных выбранных критериев оптимизации. Верификация модели, лежащей в основе информационной системы, включая тестирование качества прогноза модели и тестирование модели на устойчивость, проведена для 30 ООО лекарственных препаратов различных сегментов фармацевтического рынка в разрезе торговых наименований, производителей и регионов.

7

Результаты моделирования, полученные с помощью разработанной информационной системы, могут быть использованы:

1) менеджерами предприятий фармацевтической отрасли для прогнозирования основных показателей фармацевтического рынка и выбора наиболее подходящих стратегий деятельности предприятий;

2) лицами, принимающими решения о выборе политики государственного регулирования фармацевтического рынка для оценки вероятных последствий её введения;

3) потребителями лекарственных средств - для оптимизации затрат на их приобретения с учётом прогнозируемой цены на лекарственные препараты.

Апробация результатов исследования. Результаты исследования были представлены и получили положительные отзывы на следующих научных семинарах и конференциях:

1. Научный семинар академика РАН Макарова B.JL, ЦЭМИ РАН, 14 мая 2013 г.

2. Ежегодная научно-техническая конференция «Информационные технологии в экономике, бизнесе, управлении», г. Москва, 24 апреля 2012 г.

3. Ежегодная научно-практическая конференция "Экономика, социология, право: новые вызовы и перспективы", г. Москва, 29-30 марта 2013 г.

4. XI Международная научно-практической конференции «Экономические науки в России и за рубежом», г. Москва, 13 мая 2013 г.

5. II международная научно-практическая конференция «Innovation Information Technologies», г. Прага, 22-27 апреля 2013 г.

6. VII Международная школа-симпозиум "Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем" (АМУР-2013), г. Севастополь, 12-21 сентября 2013 г.

Публикации. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 4 работах общим объемом 1,75 п.л., 2 из них опубликованы в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ.

Структура диссертации. Диссертационное исследование составляют введение, три главы, заключение, "список использованной литературы и приложения.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Основным результатом работы является методологическая основа, на которой базируется новый подход к моделированию динамики основных показателей фармацевтического рынка с учётом различных внешних факторов и комплекс моделей для оценки эффективности государственного регулирования фармацевтического рынка и поиска их оптимальных параметров.

Во введении обосновывается актуальность диссертационного исследования, сформулированы цель, задачи, объект и предмет исследования, раскрыта научная новизна и содержание основных результатов исследования, а также их теоретическая и практическая значимость.

В первой главе приводится подробный обзор исследований по проблемам оценки эффективности государственного регулирования фармацевтического рынка, описана паутинообразная модель рыночного равновесия, а также основные методы построения моделей экономического равновесия:

1) теория общего экономического равновесия и методы построения ССЕ-моделей;

2) методы имитационного моделирования;

3) методы системной динамики;

4) методы агент-ориентированного моделирования.

Раздел 1.1 диссертации посвящен обзору основных характеристик российского фармацевтического рынка. Среди основных его особенностей выделены:

1) невысокая эластичность предложения по цене, связанная с низкими переменными издержками;

2) высокий уровень косвенных затрат - на исследования, сбыт и продвижение продукции на рынке;

3) высокая степень государственного регулирования рынка.

Далее показано, каким образом задачи анализа фармацевтического рынка, в том числе оценка эффективности его регулирования, могут быть решены с помощью инструментария вычислимых моделей общего равновесия (CGE-моделей).

В разделе 1.2 приведен обзор основных разделов теории экономического равновесия, включая модель Вальраса, модель Маршала, паутинообразную модель. Рассмотрен подход разработки и использования CGE-моделей для получения количественных оценок уровней цен и выпуска для нескольких секторов экономики.

Далее в разделе 1.3 приведено описание использованной в работе паутинообразной модели рыночного равновесия, подробно описанной в работе Иезекииля "Теорема Паутины" ("The Cobweb Theorem", 1938). В работе первоначальная модель, приведенная к форме модели системной динамики, была расширена для более адекватного отражения государственного регулирования фармацевтического рынка, стратегий и ожиданий агентов. Описание приведения паутинообразной модели рыночного равновесия к форме модели системной динамики приведено в разделе 1.5 диссертации.

В разделе 1.4 описан подход использования системно-динамических имитационных моделей для практической реализации модели равновесия. Приведены основные положения теории построения имитационных моделей, подробно рассмотрены особенности различных видов имитационных моделей -моделей системной динамики, агентных моделей.

Раздел 1.6 посвящен основным особенностям агент-ориентированного подхода к моделированию экономического равновесия. Мотивация поведения основных агентов разработанной модели описана в разделе 1.7.

В процессе анализа фармацевтического рынка было выявлено негативное влияние государственного регулирования, которое проявляется в негативном для потребителя поведении производителей лекарственных средств:

1) снижении доступности (уменьшение предложения) лекарственных препаратов, входящих в перечень ЖНВЛС;

2) отказе от сбыта ряда лекарственных препаратов в «невыгодных» для производителей регионах;

3) повышении цен на лекарственные препараты, не входящие в перечень ЖНВЛС, обусловленном стремлением производителей сохранить уровень прибыльности.

В связи с этим актуальной задачей является поиск форм государственного регулирования, при которых производители лекарственных препаратов (являющиеся агентами в данной работе) ведут себя благоприятным для потребителей образом - присутствуют в большом количестве регионов и реализуют лекарственные препараты различных ценовых диапазонов.

Вторая глава посвящена разработке агент-ориентированной динамической модели равновесия фармацевтического рынка. Разделы 2.1 - 2.5 посвящены выявлению основных факторов, влияющих на равновесие фармацевтического рынка, а также адаптации паутинообразной модели равновесия к фармацевтическому рынку и ее калибровке. Раздел 2.6 посвящен доработке модели с учётом государственного регулирования. Далее представлено формальное описание разработанной СвЕ-модели, приведенное в тексте диссертации в разделе 2.7. Модель представляет собой систему нелинейных уравнений, описывающих поведение агентов - производителей лекарственных препаратов.

В модели используются следующие обозначения: 1 = 1..1 - множество агентов- производителей лекарственных препаратов; Подмножество агентов, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов, обозначено как Аа.

/е Ас , если

>0, к=1..Кс,Кс > —

ЦК '

Г

где] = 1.Л - множество торговых наименований лекарственных препаратов; к = 1..К - множество регионов (федеральных округов); Ь - множество препаратов, включенных в перечень ЖНВЛС (] е ¿); I - непрерывное время;

товар (¡у;к) - лекарственный препарат ^торгового наименования препарата ого производителя в к-ом регионе;

РиФ) - цена ^торгового наименования препарата 1-ого производителя в к-ом регионе в момент времени I;

- количество товара ^торгового наименования препарата ¿-ого производителя в к-ом регионе, доступного на рынке в момент времени I; Оук(0 - спрос на товар (¿у;к) в момент времени г,

О (г) - величина дополнительного спроса на товар (¡у;к) в момент времени I,

переаллоцировано с других товаров, что обусловлено действиями агентов;

- величина дополнительного спроса на товар (1у;к), вызванного

изменением емкости рынка;

0"1]к(г) - величина дополнительного спроса на товар (1у;к), вызванного

введением возмещения стоимости лекарственных препаратов;

Р^к"АХ - максимальная, установленная государством цена на товар (1у;к) (для

препаратов, входящих в перечень ЖНВЛС); 5 (г) - предложение товара в момент времени 1;

_ 05ъем ВЬ1ПуСка лекарственных препаратов Ьым производителем, соответствующий его границе производственных возможностей; 5 )]к (г) - величина предложения товара (г,у,к) в момент времени I в ситуации

отсутствия действий агентов - государства и производителей;

12

Рукм1" - минимальная цена, по которой производитель I готов производить и продавать товар ] в регионе к; ^ Цк ' коэффициент эластичности спроса;

Е5~к - коэффициент эластичности предложения;

Я"7 - длительность периода изменения цены; Яс - длительность периода удовлетворения спроса;

- длительность периода производства; р°[,к (О " цена, при которой потребители готовы приобрести весь имеющийся запас препарата (¿у;к) в момент времени 1-1;

' количество товара (1у;к), которое потребители готовы приобрести по цене РцкЦ) в момент времени I;

^ук^ ~ изменение количества производимых товаров (1у;к) связанное с адаптацией агента к действиям других агентов;

Г',. - коэффициент влияния действий других агентов на предложение агента к отрицательный для агентов типа 1, положительный для агентов типа 2; ' веРоятность начать производство товара (¡у;к) для ¿-ого агента;

Р'у*0) -цена товара (1;_|';к) в момент времени I в ситуации отсутствия действий агентов - государства и производителей;

QL¡jk (0 " величина дефицита товара (1у;к), вызванного действиями агентов;

1}к~ коэффициент замещения спроса, вызванного действиями агентов (0..1); ^МО - рыночная доля ¡-ого производителя в к-ом регионе;

0 - рыночная доля ¡-ого производителя для j-oгo торгового наименования; " минимальная эффективная рыночная доля в регионе, при которой производитель готов осуществлять деятельность;

' минимальная эффективная рыночная доля для торгового наименования, при которой производитель готов осуществлять деятельность;

13

Основные предположения модели:

1. В состоянии отсутствия государственного регулирования и изменения стратегии агентов, спрос на товар (^уьк,) не зависит от спроса на товар Ог'Ог'.кг) для любых ¡¿к.

2. В случае если в результате действий агентов возникает дефицит

предложения товара Оу;к) - £)1. .. (г-1), то спрос на товар (¡¡уьк])

Уг1

переаллоцируется в дополнительный спрос Б'. ., (0 на товар ОгУг&г)-

3. Поведение агентов, заключающееся в выборе рыночных сегментов, определяется одной стратегией, присущей данном типу агентов Т1,и вероятностью И^.

4. Все цены агентов в модели являются реальными, то есть приведенными к базовому году. При проведении аналитики над моделью учитывается заданный уровень инфляции.

Основные уравнения модели приведены ниже.

Описание функций предложений спроса и предложения приведено в уравнениях 1-2. Стратегия агентов производителей определяется в уравнении 1:

^<0 =

о)'

ля

Уе/?

0,иначе

(1)

Корректировка стратегии агентов в зависимости от действий других агентов (дополнительное слагаемое функции предложения - ) описана ниже в уравнении 2 - данная величина подставляется в уравнение 1:

Л=1

I

I

ДГ=|'+1

^(О+луО+о^О+л^о

О'(Л

(3)

Вектор направления цены определен в уравнениях 3-4. Государственное ценовое регулирование для лекарств, входящих в перечень ЖВНЛС (] е Я) учтено в уравнении 4:

г^-ъ-р^-1)

я

РС

,если]£ Ь

Р1]ктх, если ]е Ь

(4)

6^(0

(5)

Объем доступного количества товара 2 ик(0, а также текущие значения спроса и предложения и <2*р(г) соответственно) определяются в

уравнениях 6-8:

(0]

(6) (7)

12 V (0 = о -1)+я» * 5 (г ■-1) (8)

Величина дополнительного спроса, вызванного государственным регулированием, приведена в уравнении 9:

У*

Предложение и цена при условии отсутствия государственного регулирования описаны в уравнениях 9-11:

5 \]к (о=а-^М'оЖ^* (Ю)

'¡¡к у'о>

(п)

Функции расчёта рыночных долей, влияющих на поведение агентов, приведены в уравнениях 11-12:

= ^ (12)

= (13)

При решении описанных выше уравнений должны быть выполнены следующие ограничения, описывающие границу производственных возможностей агентов:

, (14)

¡=1 *=1

Основной задачей государства является выбор такого сценария государственного регулирования фармацевтического рынка, при котором будет обеспечена максимальная доля агентов, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов:

Ц^->тах (15)

Динамика модели построена на изменениях объема лекарственных препаратов на рынке, описанном в уравнении 6, и динамики цен, описанном в уравнение 3.

Динамика объема лекарственных препаратов зависит от уровня спроса (уменьшение количества) и предложения (увеличение количества препаратов), которые в свою очередь зависят от уровня цен. Система находится в равновесном состоянии, когда количество товара, доступное на рынке (см. уравнение 6) равно количеству товара, которые потребители хотя приобрести по текущей цене (см. уравнение 5). В случае если эти показатели не совпадают,

применяется алгоритм установления равновесия, описанный в разделе 2.9 диссертации:

1. В момент времени I в соответствии с функцией спроса определяется ожидаемая равновесная цена Р° , по которой будет приобретено все доступное количество товара.

2. Для препаратов со свободным ценообразованием происходит постепенное изменение цены (в течение времени, определяемого параметром 11рс) до уровня ожидаемой равновесной цены Р°.

3. Новая цена в каждый следующий момент времени формирует новые величины спроса и предложения, которые в свою очередь влияют на доступное количество (2.

4. Для препаратов из перечня ЖНВЛС (и их заменителей) спрос меняется на величину 0*^(0 в соответствии с обратной связью, представленной на Рис. 1.

Если лекарственный препарат входит в перечень ЖВНЛС (] е тогда его цена не меняется, а остаётся равной заданной. При этом, когда спрос на данный препарат превышает предложение (которое не меняется из-за фиксированной цены), излишек спроса аллоцируется на другие препараты - £> (г), тем самым

оказывая влияние на уровень цен препаратов, не входящих в перечень ЖНВЛС.

Нелинейность модели обусловлена вероятностным распределением возможного поведения агентов. Все агенты в каждый период времени I корректируют своё предложение в зависимости от действий других агентов в соответствии со своей стратегией, вероятностью выбора сегмента ИЛ^, и типом

агента Т'^ Если Т1 [ =1, то агент увеличивает предложение лекарственного препарата ] в регионе к в пропорции, равной среднему увеличению предложения на рынке в предыдущем периоде.

При Г',=-1, агент сокращает предложение в той же пропорции. Данный тип агентов обозначается как агент второго типа.

При Г', = 0, предложение агента не зависит от действий других агентов. Данный тип агентов относится к третьему типу.

В каждом периоде времени агент принимает одно из трех возможных решений:

1. Отказ от производства товара (¡;_]';к). Агент отказывается от производства в случае, если на товар введено регулирование цен и его доля на рынке товара (1у';к) меньше минимально приемлемой доли ^ т!п.

2. Начало производства товара (адк). Агент может начать производство товара (го;к) с вероятностью \\>..к в случае, если товар (ду;к) не входит в

перечень ЖВНЛС и его производство соответствует стратегии для данного типа агентов Т'1.

3. Сохранение производства. В случае если товар (¡у;к) не входит в перечень ЖВНЛС, а агент в прошлом периоде уже производил данный товар, то его предложение в текущем периоде определяется уравнением 1 разработанной модели и зависит от уровня цен в предыдущем периоде.

Как показано в разделе 2.3 диссертации, с помощью тестирования на наличие причинно-следственной связи в работе была выявлена взаимосвязь введения государственного ценового регулирования на препараты из перечня ЖНВЛС и роста цен на остальные препараты. Данная зависимость изображена в виде следующей обратной связи:

Рис. 1. Уравновешивание рынков двух товаров-заменителей

18

Калибровка модели, описанная в разделе 2.5, была проведена с помощью методов статистики и имитационного моделирования:

1. Оценка коэффициентов эластичности функций спроса и предложения и Е!ук выполнена с помощью применения метода

наименьших квадратов к уравнениям 1 и 3.

2. Коэффициенты, определяющие динамику изменения цены Нрс определены путем оценки коэффициентов регрессионных уравнений с лаговыми членами, аналогичных уравнению 11.

3. Дальнейшие настройки модели проведены с помощью имитационных экспериментов в ходе итерационного процесса калибровки в системе имитационного моделирования.

Третья глава диссертационного исследования посвящена тестированию разработанной модели, а также разработке информационной системы на ее основе. В разделе 3.3 описана процедура апробации динамической модели на контрольной выборке, состоящей из 300 лекарственных препаратов по результатам их продаж в 2011 году. В разделе 3.1 приведено описание разработанной архитектуры информационной системы, позволяющей моделировать основные показатели фармацевтического рынка и искать наилучшие политики государственного регулирования с учётом различных критериев и ограничений.

Для тестирования, настройки и практического применения, разработанная модель была реализована в информационной системе, включающей в себя 4 уровня:

1.Уровень источников данных предназначен для хранения исходной информации и включает в себя два источника: базу «Аудит продаж лекарственных препаратов» и государственный реестр цен на жизненно-важные и необходимые лекарственные средств.

2. Уровень трансформации данных (хранилище данных) предназначен для представления данных в удобном для проведения анализ виде, т.н. схеме «звезда».

3. Уровень аналитических моделей включает в себя ряд аналитических инструментов, использованных для анализа и моделирования:

1) средство статистического анализа данных SPSS;

2) средство имитационного моделирования PowerSim;

3) OLAP-приложение для работы с большим выборками QlikView.

4. Уровень представления данных предназначен для представления результатов анализа в различных формах - текстовых файлах, таблицах БД, инструментальных панелей.

Компьютерная реализация CGE-модели была выполнена в среде имитационного моделирования PowerSim. Подробное описание реализации модели приведено в разделе 3.2 диссертации. Модель была наполнена статистикой по фармацевтическому рынку РФ. Каждый показатель модели рассчитан в разрезе 3 аналитических измерений:

1) торгового наименования (модель содержит более 30 000 различных торговых наименований);

2) производителя лекарственного препарата (модель содержит 50 крупнейших производителей, присутствующих на рынке РФ);

3) региона продажи препаратов (модель построена для 10 регионов, соответствующих федеральным округам РФ).

В рамках исследования реализованный программно-инструментальный комплекс был успешно применен для решения различных задач, включая:

1) тестирование разработанной динамической модели равновесия фармацевтического рынка;

2) прогнозирование основных показателей фармацевтического рынка с помощью разработанной модели при различных сценариях государственного регулирования (результаты приведены в разделе 3.5);

3) применение модели для нахождения сценария государственного регулирования, позволяющего добиться максимизации доли агентов, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов.

Описание процесса верификации модели приведено в разделе 3.3. В частности, были проведены следующие испытания:

1) проверка устойчивости модели при аномальных значениях исходных данных;

2) статистическое тестирование модели на неудачу предсказания;

3) статистическое тестирование модели на структурную устойчивость коэффициентов при прогнозе;

4) тестирование модели на стохастическую устойчивость результатов (метод Монте-Карло);

5) сравнение качества прогноза модели с другими моделями.

По результатам тестирования устойчивости модели, описанного в разделе 3.4, а также путем сравнения качества прогноза модели с качеством прогноза аналогичной регрессионной модели сделан вывод о преимуществе разработанной модели по сравнению со статистическими моделями.

Далее рассмотрен пример использования разработанной динамической модели равновесия фармацевтического рынка, приведенный в разделе 3.6. Для оценки поведения агентов использованы следующие метрики:

1) количество различных лекарственных препаратов, производимых агентов;

2) количество регионов присутствия агента;

3) средняя цена лекарственных препаратов, производимых агентом. Рассмотрим поведение агентов в период с 2013 по 2015 год. Для

моделирования динамики поведения агентов использована сегментная матрица следующего вида:

- по оси X определен средний уровень цен производителя;

- по оси У определено количество регионов присутствия производителя.

В работе проведено сравнение последствий реализации трех возможных сценариев государственного регулирования фармацевтического рынка:

21

1. «Мягкий» сценарий - перечень лекарственных препаратов, цены на которые регулируются, включает до 33% от общего числа доступных лекарственных препаратов на рынке.

2. «Жесткий» сценарий - перечень лекарственных препаратов, цены на которые регулируются, включает до 66% от общего числа доступных лекарственных препаратов на рынке.

3. «Предлагаемый» сценарий - вместо государственного регулирования цен внедряется программа возмещения стоимости лекарственных препаратов.

Фактическое распределение наиболее крупных агентов по сегментам в начале периода моделирования представлено на рис. 2:

Фактическое состояние агентов на 01.01.2013

10

9

8

ш

0

1 -7

о 7

з

I—

О- 6

о ш ь о 0) т г с; о

5 4 3 2 1 0

1 Сегмент 3 .......... Сегмент 4 Э..................................-...............

;

Сёгмент 1 Агейты Сегмент2 4ктКН1Ы-РНАРМА* О С1_АХ05М1ТНКШЕ- РНАРМ-СЕМТЕР* Ф ¿АЫОРМЛ/ЕЫТ15 ■О вТЛОА* УА1ЕЫТА 1

300

Средний уровень цен (Руб.)

Рис. 2. Положение агентов по состоянию на 01.01.2013

На Рис. 2-5 представлены четыре сегмента:

1) агенты, продающие лекарства по низкой цене в малом количестве регионов (сегмент 1);

2) агенты, продающие лекарства по высокой цене в малом количестве регионов (сегмент 2);

3) агенты, продающие лекарства по низкой цене в большом количестве регионах (сегмент 3);

4) агенты, продающие лекарства по высокой цене в большом количестве регионах (сегмент 4).

Далее представлены результаты моделирования положения агентов при различных сценариях государственного регулирования.

Рассчитанное состояние агентов на 01.01.2015 ("Жесткий" сценарий)

Сегмент 3

Сегмент 4

10 ■

9

8

т о

®

о 7 •

5

Агенты ^егмент^ .

АКШКНІІМ-РНАРМА* О Сэ ІАХО 8 МIТ-Н К к IN Е ■

РНАРШ-СЕЫТЕР^* -ф ЗАШРкАУЕМТІЗ ■©■ ЭТАОА* УАІ_ЕКТА

Сегмент 2

2 •

1 ■

0

100

300

1000

Средний уровень цен (Руб.)

Рис.3. Динамика агентов при "жестком" сценарии регулирования

Рассчитанное состояние агентов на 01.01.2015 ("Мягкий" сценарий)

Сегмент 3

10 9

8 •

m

0

1 7 •

!б •

о

m

и 5 -

ф

з-

§ 4 ■ о

3 -

2 .....

1 -

Сегмент 1

Сегмент 4

О

Агенты Сегмент 2.....................

^KRIKHIN-PHARMA* О GLAXOSMITHKLINE* •<Э? F^HARM-CENTER* Ф SANO F l-AVENT IS ■О ¿TADA* •ф/ VAL ENTA

100

300 1000

Средний уровень цен (Руб.) 100 300 1000

Рис. 4. Динамика агентов при "мягком" сценарии регулирования

Анализ Рис. 3 показывает, что при «жесткий» сценарий приводит к следующим последствиям:

1. «Жесткий» сценарий вынуждает производителей реализовывать продукцию более низких ценовых сегментов.

2. При «жестком сценарии» регулирования часть производителей полностью уходят с российского фармацевтического рынка.

3. При «жестком сценарии» моделирования все агенты сокращают своё присутствие в ряде регионов.

Анализ Рис. 4 показывает, что при «мягком» сценарии государственного регулирования, последствия существенно отличаются от «жесткого» сценария:

1. Сокращения присутствия агентов в регионах и на рынке в целом не происходит.

2.Некоторые агенты переходят в сегменты с более высокими ценами,

остальные агенты сохраняются свой ценовой уровень. На Рис. 5 представлены результаты моделирования альтернативного вида государственного регулирования - введения программы частичного возмещения стоимости лекарственных препаратов из перечня ЖНВЛС. Рассчитанное состояние агентов на 01.01.2015 ("Предлагаемый"сценарий)

Сегмент 3

10

9 8

со

0

1 7

!е

о

ш

и^ —

0) ■у

1 4 ........

о м

3

© о

Сегмент 1

2 .... 1 -0 -

Сегмент 4

Агенты Се™е"т2.............

•ф- АКЯ1КИ1Ы-РНАНМА*

-о- С1_АХОЗМ1ТНКиЫЕ*

RHARM-CENTER* «ф -ЗАМОР кАХ/ЕЫТГБ ■От ¿ТАРА* Ф УАЬЕЫТА ............

100

300

1000

Средний уровень цен (Руб.)

Рис. 5. Динамика агентов при «предлагаемом» сценарии регулирования

Предлагаемый вариант регулирования - введение программы возмещения стоимости лекарственных препаратов: он позволяет максимально увеличить долю агентов, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов. На Рис. 6 представлены 3 графика, отражающая динамику изменения доли агентов, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов, при различных сценариях государственного регулирования:

Расчитанная динамика изменения доли агентов, реализующих лекарственные препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов, при различных сценариях государственного регулирования в период с 2013 до 2015 г.

40%

60%

80%

"Предлагаемый" сценарии

'Мягкий" сценарий

'Жёсткий" сценарий

20%

0%

Период

Рис. 6. Динамика доли агентов, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов, при различных сценариях регулирования

Как видно из Рис. 6, предлагаемый в данной работе сценарий обеспечивает большее число агентов, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов, чем «жесткий» и «мягкий» сценарии на всём периоде моделирования. Следует отметить, что данный сценарий потребует дополнительных государственных расходов, расчётная величина которых оценена в разделе 3.16 диссертации. Тем не менее, позитивный опыт проведения аналогичной политики в европейских странах позволяет рассматривать данный сценарий как эффективный вариант государственного регулирования фармацевтического рынка.

В диссертационной работе получены следующие основные научные результаты и теоретические выводы:

1. Разработана агент-ориентированная динамическая модель равновесия фармацевтического рынка, относящаяся к классу вычислимых моделей общего равновесия. Модель расширяет существующую паутинообразную системно-динамическую модель равновесия возможностями анализа последствий

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

государственного регулирования, характерного для фармацевтического рынка и учёта его влияния на поведение агентов - производителей лекарственных препаратов.

2. С помощью разработанной модели проведены численные эксперименты на реальных данных о продажах фармацевтических препаратов в РФ в период с 2010 по 2012 годы. Проанализировано влияние государственного ценового регулирования на поведение производителей лекарственных препаратов (агентов модели). Результаты анализа показали, что введение государственного регулирования цен на препараты, входящие в перечень ЖНВЛС приводит к следующим негативным последствиям:

1) повышению цен на препараты, не входящие в перечень ЖВНЛС;

2) уходу некоторых ключевых игроков с ряда продуктовых и региональных рынков;

3) стремлению небольших и средних производителей к переходу в сегменты с более высокой ценой.

3. Реализована информационная система на основе разработанной модели, позволяющая:

1) собирать и интегрировать различные источники информации о фармацевтическом рынке, включая коммерческие базы данных аудита продаж и данные реестра предельных отпускных цен на лекарственные препараты;

2) рассчитывать статистические показатели российского фармацевтического рынка, а также прогнозировать поведение агентов в будущих периодах.

4. Сформированы рекомендации по выбору наилучшего сценария государственного регулирования фармацевтического рынка. В частности, показано, что введение программы возмещения стоимости лекарственных препаратов, позволяет снизить темпы роста цен, а также увеличить долю агентов, реализующих препараты различных ценовых сегментов во множестве регионов.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Работы, опубликованные автором в ведущих рецензируемых научных изданиях и журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:

1. Фомин A.B. Моделирование динамики фармацевтического рынка с учётом государственного регулирования // Аудит и финансовый анализ, 2012. — № 6. — С. 155-162. (0.85 п.л.) (в соавторстве с Акоповым A.C., вклад автора — 0.8)

2. Фомин A.B. Разработка динамической модели фармацевтического рынка для оценки эффективности государственного регулирования // Инновации и инвестиции, 2012. — № 3. — С. 110-114. (0.4 п.л.)

Другие работы опубликованные автором по теме диссертации:

3. Фомин A.B. Применение имитационной модели для оценки эффективности государственного регулирования российского фармацевтического рынка // Современные проблемы науки и образования, приложение "Экономические науки», 2012. — № б.— С. 11. (0.1 п.л.)

4. Фомин A.B. Моделирование динамики фармацевтического рынка с учетом государственного регулирования // В кн.: XII Инновационные информационные технологии: Материалы международной научно-практической конференции. В 4 томах. Том 4 /Гл. ред. С.У. Увайсов; Отв. ред. И.А. Иванов. Том. 4. М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2013. — С. 284-291. (0.4 п.л.)

Лицензия ЛР № 020832 от «15» октября 1993 г. Подписано в печать «19» июля 2013 г. Формат 60x84/16 Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1.

Тираж 100 экз. Заказ № У $Типография издательства НИУ ВШЭ, 125319, г. Москва, Кочновский пр-д., д. 3.