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2025-03-19 01:21:00
それは、ダレン・フィルソン、カレン・ヴァン・ヌイス、ダリウス・ラクダワラ、ダナ・ゴールドマンによる新しいUSCホワイトペーパーのタイトルです。収益は新薬の開発をいくら促進しますか？」
イノベーションの弾力性は何ですか？
革新の変化の割合を測定します – 新薬の承認の流れ、または通常予想される収益の変化の割合によって引き起こされる割合の変化によって引き起こされます。
将来の収益。
実際には、重要なのは利益の変化ですが、将来の収益は将来の利益よりもはるかに観察可能で予測可能です。したがって、著者は、利益ではなく収益に関するイノベーションの弾力性に焦点を当てています。
将来の収益は、新薬開発の可能性にどの程度影響しますか？
すべての研究では、弾力性はプラスであると結論付けています。IE、収益の低下はR＆Dが少なくなりますが、推定は大きく異なります。しかし、米国の収益に関連する典型的な長期的な弾力性は0.25〜1.5の範囲内にあると主張しており、予想収益が10％減少するごとに、医薬品の革新が2.5％から15％少ないことを期待できます。
これらの推定値のばらつきを促進するものは何ですか？
重要な質問の1つは、なぜこれらの推定にこのような大きな範囲があるのかということです。確かに異なる研究デザインは重要です（以下を参照）。著者はまた、「研究された時間、価格の変化の規模、医薬品開発のコスト、価値ベースの価格設定の障壁、およびその他の市場要因」などの要因がすべて、イノベーションの弾力性の大きさに影響を与えると主張しています。
イノベーションの弾力性を推定するために、文献でどのような方法が使用されていますか？
- 断面：弾力性を推定するために、治療クラス（またはその他の分析単位）全体の収益の変動を活用します。たとえば、弾力性を推測するために、「高収益」と「低いrevenue」クラスを比較する場合があります [Examples: Lichtenberg (2005) and Civan and Maloney (2009)]。
- 総時系列：時間の経過とともに業界レベルの収益の変動を活用します [Example: Giaccotto, Santerre and Vernon (2005)]
- パネルデータがアプローチします：ドラッグクラスの「固定効果」を含め、クラスの特性に困難な違いと持続的な違いを取り除きます。本質的に、このアプローチアプローチは、クラス内のイノベーションの変化のドライバーとして、クラス内の収益の変化に焦点を当てています。これらの分析では、通常、市場のさまざまなセグメント間で収益の異なる変化を引き起こす「自然実験」の使用が必要です。自然実験の例には、将来の人口統計学的変化やメディケアパートDの出現が含まれます。 [Examples: Acemoglu and Linn (2004); Dubois et al. (2015); Blume-Kohout and Sood (2013)]
- パラメーター化された計算モデル（別名構造モデル）：企業の客観的機能、戦略セット、およびビジネス環境の機能を指定し、モデルに複数の企業が含まれる場合、モデルは通常、市場が平衡状態にあることを要求します。パラメーターは、現実世界のパラメーター（たとえば、平均R＆D費用）に一致し、モデル出力が実際の結果（例えば、新薬の平均流量）にも一致するように調整されます。 [Examples: Abbott and Vernon (2007); Filson (2012); Adams (2021)]
著者は、パネルがアプローチし、パラメーター化された計算モデルが好ましいと主張しています。
優先パネルまたは計算アプローチを使用した研究では、イノベーションの推定の個々の弾力性が到達しましたか？
著者は、私が以下に貼り付けた調査結果を要約する素敵なテーブルを持っています。
USCの同僚による素晴らしい仕事！私は確かにあなたが完全な記事を読むことをお勧めします ここ。
#医薬品革新の弾力性