医药行业方面有关论文例文,与医药销售行贿行为的博弈相关论文答辩开场白
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摘 要:近几年来“看病难、吃药贵”的问题在我国闹得是沸沸扬扬,为此许多专家学者都在研究这一现象,并试图找出解决的办法.本文在以前相关研究的基础之上利用博弈论模型分析这一现象,分析解决问题的方法.
关 键 词:行贿信息不对称合作博弈
一、背景分析
近年来,公众年均收入水平增长远远小于年医疗支出增长,医药支出占我国居民消费的比重很大.1994年开始的医疗制度改革至今已有17年,但仍有近半老百姓看不起病.造成这种局面的一个重要原因是医药行业非常严重的商业贿赂现象.医药行业的商业贿赂大大提高了医疗的成本,并最终转嫁到广大患者身上,揭露医药行业的商业贿赂问题,为最终解决医药行业商业贿赂问题提供理论依据,具有现实的社会指导意义.
以前学者们对这一问题的解决方式主要为出台政策尽最大可能限制医院从中谋取暴利,但是这些政策却被医院里面某些医生采取不同的措施规避了.而医药制造企业更是看准了这部分医生的心态,从而采取措施来捆绑医生与本厂的利益,从而使自己的企业生存发展.
二、模型分析
1.无干预的博弈行为
在抛开正常的医生营业收入之后,我们仅考虑药销行贿的部分利益.上述的情景当中,我们假设此种药品促销者给予的提成为r(1rs),此种药品的药销行贿后的超额销售额为R,那么医生与药销厂家代表的博弈行为可以用纳什均衡来分析,即:
该文来源:http://www.sxsky.net/zhengzhi/050832620.html
上表格表示的博弈只会有一种结果,那就是(行贿,受贿),即合作博弈(其中的1>r>0,R>0).可见,在没有外力影响下,药销行贿的现象只会越来越严重.而政府绝对不会听之任之.
2.政府干预后的博弈行为
假设政府的稽查成本为a,查处有药销行贿的罚款为f,政府查到药销行贿行为的概率为p,则药销行贿的博弈的收益矩阵为:
由上述模型可得:
(1)厂商最佳的行贿概率
在给定利益集团从事商业贿赂的概率p的情况下,政府会进行稽查的预期收益为:R1等于p(f-a)+(1-p)(-
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(2)政府核查的最优概率
在给定政府进行稽查的概率p1的情况下,医药厂家进行贿赂的预期收益为:R3等于p1(R-rRf)+(1-p1)(R-rR).利益集团不进行贿赂的预期收益为:R4等于0.当医药厂家进行贿赂和不进行贿赂的预期收益相同时,就得到在博弈均衡时,政府的稽查最优概率,既令R3等于R4,解方程后得:p1等于R(1-r)/f
(3)混合策略纳什均衡
由以上(1)和(2),我们可以得出所建立的博弈模型的混合策略纳什均衡是:{p等于a/f,p1等于R(1-r)/f}
三、模型的指导意义
模型地均衡表示利益集团将以最优的概率p进行商业贿赂,并获得相应的额外收益.如果利益集团选择p'>p进行商业贿赂,那么政府的最优选择就是稽查;反之,就是不进行稽查.如果利益集团选择p'等于p进行商业贿赂,那么政府的最优选择就是随机地选择稽查或者不稽查.
(1)利益集团的博弈策略
在以上模型的纳什均衡条件中,药品厂家选择从事商业贿赂的最优概率取决于a和f,其中贿赂活动的罚款是由法律法规的条文所规定的,可以视为固定的,因此只能改变a一个变量.由于药品厂商从事商业贿赂的最优概率同稽查成本a成正比,因此在医药行业药品厂商会千方百计地采取新的、更为隐秘的方式提高政府稽查的成本以获取最大的收益.具体来说,对于行贿者如医药代表在行贿时尽量做得很隐蔽,不留下任何证据,而是以送房、出国旅游等名义行贿;对于受贿者而言,在选择合作对象时,最重要的莫过于尽量与行贿者形成稳定合作关系,长期合作共谋,以减少被查处的概率.
(2)政府的博弈策略
政府是医药行业的规则制定者,同时又是监管者.但是政府的管理却有是非常有限的.有的人可能会说:政府的职责就是必须全力以赴稽查商业贿赂,即p1等于1.但是,实际上政府稽查商业贿赂是需要成本的,由于信息不对称,事先没有证据不可能去查处,同时也是很难查处的,一般发生了贿赂事件后才去稽查.在模型中,我们看到如果政府稽查商业贿赂行为的收益(f-a)非常低,政府缺乏稽查商业贿赂的动力.
政府要提高稽查效率,有以下多种方法:
(1)降低稽查成本.政府可以采用各种手段降低稽查成本,提高效率.
(2)提高对贿赂事件的处罚力度.政府可以加大对行贿受贿人员的处罚力度,对违法者实施严厉的法律制裁,有利于减少商业贿赂行为的发生.
(3)提高对贿赂事件的查处概率.政府可以采取措施提高稽查查处概率.例如,改善查处手段,对自首人员进行宽大处理,对检举人员进行重奖等,都是有效的方法,能够提高商业贿赂行为的查处概率.
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在今天我们确实仍然存在医疗方面的困难,因此本文有助于政府采取措施解决这一问题.
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