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Einleitung:
Die Unternehmen BioNTech und Moderna haben mit den Covid-19-Impfstoffen zwischen 2020 und 2021 eine operative Gewinnmarge von 62% bzw. 72% erzielt, die somit weit über dem Industriedurchschnitt von ca. 25% liegt. Aus dieser hohen Gewinnmarge ergibt sich die Frage, welchen Einfluss die erfolgreiche Entwicklung von Covid-19-Arzneimitteln, d.h. Impfstoffen und/oder Therapeutika, auf Umsätze, Gewinne und Gewinnmargen innerhalb der pharmazeutischen Industrie insgesamt hat.
Methoden:
Datenbasis sind die Quartalsberichte der 30 weltweit umsatzstärksten pharmazeutischen Unternehmen sowie aller Unternehmen mit Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels durch die Zulasssungsbehörden in den USA (FDA) oder in der EU (EMA) zwischen Q1/2018 und Q2/2022. Als operativer Gewinn wird der Umsatz abzüglich Herstell-, Forschung- und Entwicklungs- (F&E) sowie Marketing-, Vertriebs- und Verwaltungskosten (MVV) definiert. Die Analyse erfolgte mit einem Difference-in-Difference-Modell mit multiplen Perioden. Die „Interventionsgruppe“ ist durch die erfolgreiche Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels definiert. BioNTech, Moderna und Novavax wurden aus der Stichprobe ausgeschlossen, da sie wegen fehlender Gewinne vor Einführung der Impfstoffe die Annahme paralleler Trends nicht erfüllen können. Boehringer-Ingelheim wurde ausgeschlossen, da die Firma die Finanzzahlen nicht geeignet veröffentlicht. Die Finanzzahlen der im Beobachtungszeitraum der aus den Firmen Pfizer und MSD ausgegliederten Tochterunternehmen wurden den Mutterkonzernen zugerechnet.
Ergebnisse:
Von 27 untersuchten Unternehmen haben 6 Therapeutika, 1 einen Impfstoff und 2 sowohl Therapeutika als auch Impfstoffe entwickelt. Diese Unternehmen gehören bis auf eine Ausnahme zu den umsatzstärkeren Unternehmen. Die erfolgreiche Zulassung eines Covid-19-Arzneimittels führte zu statistisch signifikant höheren Umsätzen je Quartal (+2,97 Mrd. US-$) und höheren operativen Gewinnen (0,72 Mrd. US-$). Produktions- und F&E-Kosten steigen im Gegensatz zu MVV-Kosten bei erfolgreicher Zulassung ebenfalls statistisch signifikant. Die Gewinnmarge fällt durch erfolgreiche Covid-19-Zulassungen leicht, aber nicht statistisch signifikant um 2,8% (p=0,299). Berücksichtigt man die Gruppen der Unternehmen mit erfolgreicher Zulassung eines Impfstoffes bzw. eines Therapeutikum getrennt, ändern sich die
Ergebnisse strukturell nicht.
Schlussfolgerung:
Umsatzstärkere Pharmaunternehmern waren erfolgreicher, Covid-19-Arzneimittel allein oder in Kooperation zu entwickeln. Wenngleich Umsätze und Gewinne in hohem Ausmaß durch die erfolgreiche Entwicklung von Covid-19-Arzneimitteln stiegen, zeigten sich keine überproportionalen Gewinnmargen.
Background
Pharmaceutical expenditure grow strongly in most health care systems. Especially high prices of new drugs are perceived to be driver of growth which might threaten the sustainability of financing drugs.
Objective
The study aims to analyse a) whether German health policies can achieve sustainable growth of pharmaceutical expenditure, and b) which therapeutic groups fasten and slow pharmaceutical growth based on price and/or volume effects.
Methods
Annual growth rates of pharmaceutical expenditure in the German social health insurance (SHI) between 2006 and 2018 are compared with indicators reflecting the ability to pay. Annual growth rate in therapeutic subgroups are analysed with respects to volume and price developments.
Results
Without policies to control pharmaceutical spending, annual growth rates are significantly higher than the growths of indicators of ability to pay. After accounting for the savings from health policy
measures, net pharmaceutical expenditure does not grow significantly faster than ability to pay. Policies mainly targeting generic drugs achieve threefold savings compared with policies targeting at patent-protected drugs, although the latter account for more than halve of the expenditure. A limited number of therapeutic subgroups with new drugs grow significantly faster than average expenditure, but this growths is counterbalanced by subgroups which in the end of their innovation cycle and a huge proportion of generic drugs.
Conclusion
The growths of net drug expenditure in the German SHI does not threaten the sustainability of financing health expenditure based on comprehensive policy measures and innovation cycle effects. Generics do contribute savings to a larger extent.
Key points for decision makers:
• Germany efficiently uses a comprehensive set of health policies to control drug expenditure in the social health insurance with limited impact on reimbursement.
• Net drug expenditure grow on annual rates which correlate to ability to pay and thus do not threaten sustainability of health care financing.
• Natural progress of innovation cycles together with targeted policies on patent-protected as well as generic drugs counterbalance exaggerated growth in areas with a high degree of innovation.
• Policies targeted mainly on generic drugs yield threefold savings compared with policies targeting on patent-protected drugs. This imbalance should be considered in potential refinements of drug policies.
Background: Since 2011, pharmaceutical companies have to proof the added benefit of new drugs in Germany. The benefit assessment is in relation to an “appropriate comparator therapy” (ACT) defined by the Federal Joint Committee (FJC). Based on the benefit assessment, a reimbursement price is negotiated. In order to proof added benefit, it is essential to provide evidence on patient-relevant outcomes from direct head-to-head comparisons with the ACT. Indirect treatment comparisons and evidence based on surrogate parameters are usually not sufficient. FJC often splits the indication into different subpopulations.
Objective: The objective was to analyse whether factors beyond the clinical evidence have influence on the benefit assessment of the FJC.
Methods: All benefit assessments between 2011 and 2015 were included in the analysis. The benefit for each drug was calculated by weighting the evidence grade, strength of evidence and size of subpopulations. Drugs were then clustered in high, low or no benefit. Univariate logistic regression was used to identify variables with potential influence (p<0.25). Those variables were included in a multivariate logistic regression model and variables with p>0.1 were excluded in a stepwise approach.
Results: The final multivariate logistic regression identified that following variables increase the chance of getting a higher benefit: pharmacologically innovative drug, drugs in disease areas with high unmet medical need, drugs in oncology or infectious diseases, and drugs for which the FJC can split the assessment into subpopulations.
Conclusions: The analysis identified variables beyond clinical evidence that influence the benefit assessment by the FJC and provided a better understanding of decision making by the FJC.