实证研究安全风险信息的透明度在中国上市医药企业基于ANP-DS方法

文摘

频繁爆发的药品安全事件构成巨大威胁公众健康和安全,而安全风险信息的透明度在医疗企业不容乐观。因此,本研究采用网络分析法(Dempster-Shafer方法)来构建一个透明的安全风险综合评价模型信息上市制药企业从政府监管的角度和上市制药企业。303 59305年数据的基础上,通过企业上市在中国生物医学领域,本研究进行了一项实证研究安全风险信息的透明度在中国上市医药企业。目前的研究发现安全风险信息的透明度在中国上市医药企业之间通常是“一般”和“较好”的,往往是“相对好。“然而,行政处罚信息,药品不良反应报告系统,生产过程需要持续改进。

1。介绍

从“梅花K”和“关目通”事件到长春昌盛疫苗事件,这些事件引起广泛关注医药行业(1,2),严重威胁公众的健康和安全3,4),从而影响政府公信力和社会和谐稳定5,6]。陈(7],Uthayakumar和Priyan [8,德Korne et al。9)认为,作为一个与人们的生活密切相关,健康和安全,药物有安全风险的任何部分的生产、运输、存储和使用。Applequist et al。10)和上市(11专注于研究和开发的药品和研究整个药品供应链的角度完整的生命周期的药物。他们发现风险,唯一的不确定性,在药品供应链和其他问题。因此,改善和加强安全风险信息的透明度上市制药企业迫在眉睫。

药品安全事件继续发生。戴维斯(12],nas [13,张14],侯赛因[15],和Darmadi Sodikin [16)进行了一系列的研究揭露暴发的原因。Ghorbel和Triki17)发现公司有一个良好的关系与利益相关者证明他们的行为是合法的。然而,该行业的特点是大量投资,高风险,工业化和长周期(18]。运营商使用消费者和企业之间的信息不对称来最大化利润,制造生产和产品检验记录,改变工艺参数和设备任意(19,20.]。陈等人。21)指出,企业家降低销售成本,以满足消费者需求和利润最大化自己的利益和消费者效用,因为道德因素和其他因素。同时,药品监管体系的缺陷,落后的组织概念和药物安全管理意识不足导致药品安全法规的缺失或缺乏(22]。因此,一些学者解释说,降低药品安全风险需要药品监管当局加强信息传播的形式和渠道,改善信息披露,监督和评价体系23]。

世界公共医学领域关注的现实信息透明度。现有的研究主要集中在药物信息的透明监管,制药行业链的透明度在所有方面,和参与的主题24- - - - - -26]。例如,维安et al。27)发现药品透明度联盟控制药品的采购,药品政策,和药物供应,建立相应的问责会员国促进药物信息的透明度。Kaynak et al。28)提出,加强药品监管过程的透明度等不道德的行为能解决腐败在制药行业链的各个方面。Formoso et al。29日)评估药物信息在八个欧洲国家的主要来源,发现卫生专业人员、决策者和公众的主要参与者是药品信息。布什曼和史密斯30.和诺里斯et al。31日)使用公司信息透明度为研究对象,分析了公司信息透明度的影响因素从政府和行业的角度。陈等人。32]介绍了食品安全风险的SIRS传染病模型考虑入口速度,正常的破产率,破产率、异常和其他食品企业的相关参数,和他们讨论,从理论上分析了这些相关因素的影响食品安全危机蔓延的风险。然而,只有很少的研究一直在进行上市制药企业安全风险信息的透明度,特别是定量信息披露与制药公司的特点。这些研究表明构造一个透明度的必要性为制药上市公司系统安全风险的信息,量化安全风险信息透明度的制药公司,提供一个有用的参考模型在制药行业安全风险的透明度,并保护公众健康和安全。

本研究使用前面的分析作为基础使用德尔菲法和网络网络分析法(ANP)建立一个指标体系来判断安全风险信息的透明度在医疗企业从政府监管的角度和上市制药企业。此外,本研究使用Dempster-Shafer证据理论(DS)作为基础使用超级决策和MATLAB来确定各项指标的权重。目前的研究方法使用59305年的数据来自303家企业列入中国生物医药行业的透明度水平进行实证研究中国上市医药公司的安全风险信息。

本文的其余部分组织如下。部分2描述了一个评价指标体系,用于安全风险信息的透明度在制药公司上市。部分3构建一个评价模型的基础上ANP-DS。部分4使用59305数据从303年在中国生物医药行业上市企业进行实证研究的透明度水平为中国上市医药公司安全风险信息。部分5讨论并分析了实证研究的结果。最后,部分6阐述了结论。

2。评价指标体系的建设

上市制药企业的利益相关者获得财务状况等信息,业务结果和公司以外的社会责任。操作员的动机、财政、环境和特点确定其安全风险信息的透明度(33- - - - - -35]。此外,国家力量上市企业向公众披露的信息,提高企业的透明度,安全风险。然而,上市公司披露的信息包括强制披露和自愿披露(36]。因此,本研究构建一个透明的安全风险指标体系信息上市制药公司从政府监督上市制药企业的角度探讨上市制药企业安全风险信息透明度。

2.1。政府监管信息透明度

政府审批方药物进入市场,制造商的有关法律、法规,监管药品安全的1,37]。Arnesano et al。38)解释说,政府监管的信息透明度的政府披露他们的政府在管理过程和管理的公共信息在部门或在指定的时间和频率。因此,提高政府监管的透明度信息药物可以有效地实现政府的透明度监管政府和政府和公众之间的信息,以及消除公众对药品安全的担忧。本研究使用文献和有关法律作为基地从四个方面分析信息透明度的政府监管:安全监察信息,安全采样信息,临床试验信息,和事故紧急信息。

2.1.1。安全监管信息

政府肩上的责任领导、指导、监督、协调、维护和指导制药在其行政区域监控药品安全问题在所有方面1]。根据现有的成就和文章72年,86年和87年的药品管理局中华人民共和国的法律,安全监察信息分为以下类型:监督重点,行政处罚、风险预警、监督声明,生产和经营许可目录,和媒体报道1,39]。

2.1.2。安全抽样信息

药品监管当局定期组织时间监测和采样的生物制品,包括疫苗。例如,市场流通的样本用于测试疫苗的质量(40减少药物的安全风险。根据现有的成就和文章24岁,64年和67年的药品管理局中华人民共和国的法律,安全抽样信息分为四个第三级指标:随机抽样检查信息,测试仪器信息,跟踪检查信息,和化学危险货物管理信息(41]。

2.1.3。临床试验信息

在药物释放到市场之前,相关数据和样本,如研究和开发方法、质量指标、药理和毒理学测试结果,必须报国务院药品监督管理机构。根据现有的研究和药物管理局第二十九条中华人民共和国的法律,从四个方面衡量临床试验信息,即开发方法信息,质量指标信息、药理毒理学实验结果信息,临床和临床前研究质量管理法规信息42,43]。

2.1.4。事故应急信息

药物事故应急和信息联动预警机制可以有效地预防、控制及时、正确地处理药品质量事故,保护公众身体健康和生命安全44]。根据相关文献和药物管理局第70条中华人民共和国的法律,事故应急信息分为四个第三级指标:过期产品回收系统,产品返回和召回制度,产品事故应急机制,药物不良反应报告系统(44,45]。

2.2。上市制药企业信息透明度

如果上市制药企业可以自律,那么他们可以有效地避免出现的问题产品,加强他们的发展。自律可以促进医药行业的健康发展良性循环,从而保护公众健康和安全(46]。根据相关文献和法律法规,上市制药企业的信息透明度分为五个二级指标:企业基本信息、产品信息,安全生产和销售信息,企业治理信息和财务信息(30.,46]。

2.2.1。企业基本信息

目前,制药行业有许多制造商。存在非法毒品市场,低水平重复建设;混乱的市场秩序;和消费者的单一访问企业信息渠道(47),严重影响基本的企业信息的透明度。因此,根据现有的研究和文章7日,14日,42岁和70年中华人民共和国药品管理法》的中国企业的基本信息分为四个第三级指标:药品生产许可证信息,药品经营许可信息,监事会成员的基本情况,和其他员工的完整性48,49]。

2.2.2。产品信息

鉴于出现新的销售渠道,如互联网、全球生产和分销渠道变得复杂。药物盗版者可以直接进入供应链销售产品,从而导致产品信息透明度的必要性(50]。根据现有的成就和31日第54,六十,61,62,和第6章药品管理局中华人民共和国的法律,产品信息分为四个第三级指标:药品标签和批准文号,药品广告信息,包装材料和容器信息,和药品采购检验、验收和保管信息(50,51]。

2.2.3。安全生产和销售信息

从研发到最终商业化生物制药的基础研究,试验生产,临床试验,大规模生产,市场化必须进行(42]。如果保证每一个环节,药品的质量可以符合标准,保护公众健康和安全,提高安全风险透明度。根据现有的成就和文章10、15、20、26日,56药品管理局法律的中华人民共和国,安全生产和销售信息分为四个第三级指标:生产过程和记录,设备信息,存储设施、购买和销售记录(42,52]。

2.2.4。企业治理信息

企业治理信息透明度的提高可以提高政府效率,纠正违反上市企业,提高行政行为的约束,减少代理成本(30.,53]。根据当前研究和药物管理局18条中华人民共和国的法律,公司治理框架,监事会的决策监督和性能,从六个方面分析了企业治理信息:企业治理框架,监事会的决策监督和性能,评估报告等财务和社会治理、高级主管的奖励和惩罚,其他利益相关者参与治理,和股票浓度(53]。

2.2.5。财务信息

上市公司的信息披露主要是指财务信息披露、操作,向公众和其他方面(在法定或约定的要求54,55]。当前的研究财务信息分为四个第三级指标:净资产收益率、资产负债率、经营性现金流、营业收入(gdp)的增长速度(54,55]。

正确的选择和评价指标的量化指标体系的建设的基础,也是相关的优点评价结果(56]。此外,系统的基本原理后,规范,和可测量的过程中,构建评价指标体系是必要的。因此,本研究综合使用德尔菲专家调查法来演示,提高最初构建指标体系。最后,一个形成指标体系,来评估安全风险信息的透明度水平在中国上市医药企业(表1给出了具体的指标体系)。特别是,德尔菲专家小组由21 pharmaceutical-related领域的专家(例如。,9professors engaged in food and drug safety management research, 5 food and drug safety government regulatory authorities, 3 listed pharmaceutical company executives, 2 newspaper reporters involved in drug safety issues, and 2 ordinary consumers).

3所示。评价模型

3.1。ANP-Based指标权重计算

网络分析法(ANP)是一个科学决策方法基于层次分析法(AHP) (57]。Nishizawa [58)认为,与层次分析法相比,ANP不仅考虑网络的层次结构,也考虑了指标之间的相互作用和约束。因此,ANP实际上可以描述复杂的决策问题。

在网络层次分析法,整个决策系统分为两个部分,即控制和网络层。控制层的决策标准是相互独立的,典型的AHP层次结构(58]。因此,每一个决策准则的权重可以通过传统的AHP方法。考虑到不同的网络层中的元素相互作用,形成交互式网络结构(58]。必要的步骤如下。步骤1:建立ANP的典型结构。首先,构建控制层次和定义决策目标和指导方针。此后,计算每个决策准则的重量相对于决定性的进球。最后,分析每个元素中的元素之间的交互集和建立一个网络的层次结构。第二步:构造一个supermatrix计算权重。让标准对应目标层G在控制层R₁,R₂、…R_N分别和元素集E₁,E₂、…E_N存在于网络层,而元素集E_我包含的元素E_我1,E_我2、…E_在,我= 1,2,…N。的元素R_年代在控制层为准绳和元素E_j1在元素集E_jsubcriterion。分析元素集合中每个元素的重要性E_j然后构造判断矩阵,得到归一化的特征向量 。也就是说,网络元素排序向量。与其他元素的排序向量,获得supermatrix和标记为 。步骤3:构建一个加权supermatrix:判断元素的重要性E₁,E₂,…E_N下的标准R_年代标准,按大小排序,规范化的行向量 。权重矩阵 ,构建加权supermatrix ANP在前面分析的基础 。步骤4:极端supermatrix 。的基础上构建一个加权supermatrix,我们稳定处理 。也就是说,计算限制相对排序向量: 。如果限制是收敛的,是独一无二的,那么网络层中的元素的相对排序准则层下的元素j是jth列 。也就是说,每个元素的重量值相对于最终目标。

3.2。评价模型对安全风险信息的透明度在上市制药企业基于DS

在评估,许多信息显示不同程度的模糊,和证据理论可以更好地描述的不确定性决策问题(59]。相比之下,Dempster-Shafer合成公式结合不同的可靠性函数,可以有效地整合决策者的意见(60]。因此,基于证据理论终于建立了综合评价模型。

3.2.1之上。评价指标权重和评价集

在本节中,该方法确定每个指标的权重是ANP和第三级指标的权重P,和由 , ,和 。层的重量值规范化使用的方法或(60,根据专家的偏好系数 ,调整的基本信任分布函数如下:

假设其评级 ,这意味着安全风险信息的透明度评估在中国上市医药企业是好的,相对较好,平均相对贫穷,贫穷。同时,评估价值每一个透明的水平预先设置的特点的基础上,信息透明度。

3.2.2。建筑基本可信度分配

证据理论表明,安全风险信息的透明度评估在中国上市医药企业不同层次的第三级指标被认为是最低的subproposition [59),和信心是直接分配给不同的性能水平的评估专家。如果有问专家评估安全风险信息透明度,然后 表明信心水平的专家信息透明度水平的指数 。最大的体重指数为每个索引设置是关键指数,而其他人则nonkey索引(60]。假设第三级指数最高的重量是下一级索引 ,和它的基本可信度分配如下: 在哪里代表一个完全未确定的基本可信度分配和偏好系数是专家吗关键的分指数在(61年),其值是(0.9,1)。此外,价值越大,越重要的关键分指数和nonkey分指数。

3.3。合成的ANP-DS计算结果

3.3.1。安全风险信息的透明度上市制药企业基于ANP-DS模型

第三级指数的基本可信度分配合成的基本可信度第三级指标通过问专家(s),它可以形成一个矩阵 ,而 , 。递归算法是用来避免交叉计算和合成的证据的基本可信度第三级指标通过专家(s) (61年]。假设第一个r专家(s)信息集 。的第一的基本可信度矩阵中的行 被分配为 。

3.3.2。计算透明度的信任水平的安全风险信息上市制药企业ANP-DS的基础上

每个等级的可靠性和可能性的透明度上市制药企业安全风险信息(59)如下:

方程(3)可以获得一个置信区间为每个评估水平 。根据置信区间,信任程度 。

特别是,表明,证据支持的不确定性信息的透明度 。最高的成绩各种评价级别对应的信任程度上市制药企业安全风险的综合评价信息透明度。

3.3.3。综合评估值计算安全风险信息透明度的上市制药企业基于ANP-DS模型

假设信息透明度的评估价值评估水平是 ,在第一级的透明度的评估价值指数可以获得的信息 : 。信息透明度的评估效果可以通过上述分析上市制药企业安全风险信息透明度。

4所示。实证研究在安全风险信息的透明度基于ANP-DS上市制药企业

4.1。建立评价模型

在构建评价指标体系,指标在标准层并不是相互独立的,尽管相互作用是明显的。例如,安全监察信息和事故应急信息交互。因此,评价指标的元素和元素的内部因素将不可避免地相互作用,而不是独立的。即指标体系中的指标之间的关系应该是一个网络的关系,而不是一个简单的层次关系(62年]。前面的分析和ANP模型的结构表明,本研究构建的网络结构评价模型(见图1为模型结构)。

4.2。指标权重的确定

的过程中使用ANP方法确定一个索引的重量是一样的层次分析法。判断对于每个索引根据专家的重要性是必要的,然后构造判断矩阵来确定各项指标的权重。为了确保指数权重的合理性,组成的一个专家小组11专家被邀请来判断每个指标的重要性。与此同时,我们开发了成对比较矩阵基于ANP模型(63年]。相对重要性值确定规模的1 - 957,63年,64年同等重要),其中1表示在两个元素之间和9表示一个元素的极端重要性相比,另一个(见表2)。在最近的研究中,使用回收利用德尔菲专家调查问卷中的数据,结合ANP的原则。每个索引的地方重量和全球重量计算通过超级决策软件。

4.2.1。准备内部独立的索引层的重量

ANP模型,1 - 9的缩放方法Saaty用于表示的因素的重要性,和区间数判断矩阵表示的(63年]。因为一个₁和一个₂是独立的指标,不需要考虑因素之间的互动,和特征向量方法可以用来确定指标权重。我们使用了三组数据德尔菲专家问卷调查,构建判断矩阵之间的两个一级指标,并得出一级指标的权重(见表3)。

4.2.2。一致性测试

CR≤0.1时,判断矩阵可以被认为具有满意的一致性。随机一致性比率是第一个测试,以确保施工的可靠性指标体系和专家评分的合理性。通过每个判断矩阵的一致性测试成绩表4,由专家评分系统已通过构造判断矩阵的一致性检验和满意的一致性在本章所构建的指标体系。科学性和合理性的判断矩阵也解释了在这一章获得的权重。

4.2.3。信度和效度检验

本研究进行了信度和效度测试,测试调查结果的可信度和有效性,如表所示5:

从表可以看出5克伦巴赫的alpha值政府监管和企业可靠性指数高于0.9,表明政府监管和企业信息的透明度指数测量具有良好的内部一致性和稳定性,可靠性好。KMO的有效性指数高于0.9,说明因子分析是合适的和效度高。

4.2.4。网络层指标集和每个索引的重量

网络层的索引和索引的集合并不是完全独立的,对对方有一定的影响。因此,在计算指标权重时,当地的重量和全球重量得到通过ANP方法严格按照网络层次结构。

首先,我们得到了当地Bi的重量区间判断矩阵由专家(见表6)。

减轻负担的数学,下面的计算是通过软件实现超级决策(65年]。在完成所有的成对比较矩阵,未加权的supermatrix建立相互关系的基础上,每个索引的Bi网络层(表7)。

然后,我们使用了“计算/加权超矩阵”命令在超级决策软件,获得了Bi评价指标的加权supermatrix上市制药企业安全风险信息的透明度(表8)。

最后,提高加权supermatrix限制权力,直到重量收敛和保持稳定,限制supermatrix将实现。与此同时,我们得到了全球Bi的重量。全球Ci的重量也可以通过相同的步骤。基于上述计算步骤,我们可以得到每个指标的比重透明度的上市制药企业安全风险信息(表9显示了每个指标的比重)。

4.3。样本和数据特征

当前的研究选择303家上市企业样本的生物医学领域的咨询Ruisi数据库。根据索引建立在前一节中,相应的评分标准是设计分为五类:“好”,“比较好”,“一般”,“相对贫困,”和“贫穷。”最后,评估标准的安全风险信息的透明度得分上市制药企业如下:满分100分;60、传递;0 30,可怜的;30 - 60,相对较差;60 - 75,一般;75 - 90年相对较好;和90 - 100年,很好。我们提供专业知识培训对于每个调查员收集样本信息客观、准确。我们修改和改善样品通过有效形式来确定最终的安全风险信息的透明的调查抽样形式上市制药企业。

根据数据收集形式开发,我们收集的数据通过网站2019年1月和2月的政府,企业,59305年获得中国证券监督管理委员会和相关数据安全风险信息透明度的上市制药企业。在这个研究中,样本分为7类根据企业所在地的经济区域。数据样本主要集中在北部和南部中国,共有172个样本,占样本总数的56.77%。与沿海发达地区相比,中国东北和西北的样本数据相对较小,企业的数量是样本容量的8.91%,低于10%。表10显示了数据特征。

4.4。综合评估值计算安全风险信息的透明度上市制药企业基于ANP-DS模型

根据指标的构成安全风险信息的透明度上市制药企业(见表1),11个专家从药品安全专家,市场监督管理部门和营销部门的生物医药上市企业被邀请来分析相关资料和数据。此外,专家们有信心上市医药公司的透明度评价指标的安全风险信息。

假设H={好(H₁),相对较好(H₂)、一般(H₃),相对较差(H₄)、差(H₅)}这一节中,选择模糊评价集和模糊评价的参考价值 。我们假设决策者的偏好系数α= 0.9,正常每一层的索引表9和归一化计算结果基于当地的重量计算显示在表11。

根据调查和统计结果的外部和内部索引,分别关于第三级专家给初始证据可信度指标安全风险信息的透明度在上市制药企业的讨论。初始可信度重量乘以相应第三级指标。也就是说,第三级指标的基本可信度计算结果获得(附录表3给出了具体的数据)。在DS合成过程中,目前的研究方法使用DS证据理论的评价写的步骤合成使用MATLAB程序,由于广泛的计算。使用这个程序,我们合成的基本可信度第三级指标和获得的初始可信度二级索引(特定的数据在附件表4),以同样的方式,第二级索引的基本可信度计算结果和初始可信度得到一级指标的计算结果(附录表5中给出具体数据和附录表6)。最后,我们使用编程过程合成结果的基本可信度的一级索引(附录表7提供了具体数据)并获得透明的可信度水平的安全风险信息上市制药企业(见表12)。

根据公式,综合评价结果的透明度在中国上市医药企业的安全风险信息如下:

安全风险信息的透明度在中国上市医药企业,由于0.60 < 0.7360 < 0.80,之间的透明度水平“一般”和“相对较好”,并倾向于“相对较好”。

5。实证结果

通过安全风险信息的透明度评估中国上市医药企业基于ANP-DS模型,我们发现安全风险信息的透明度的原因在中国上市医药企业如下。(1)在40指数来评估安全风险信息的透明度在中国上市医药企业,总共3指标水平的“较好”和“好”(表13)。

与其他指标相比,信息透明度的索引表13是0.8以上,“较好”和“好”。(2)在40指数来评估安全风险信息的透明度在中国上市医药企业,34个指标之间的水平“一般”和“较好”(表14)。 评估水平的索引表14在“一般”和“较好。“这些索引的问题的原因是第一缺乏合法的链接。现有的“药品监督管理局法律的中华人民共和国,“”规定的实施药品管理局中华人民共和国的法律,”和“管理规定药品质量监督抽样,”以及其他法律的规定,进一步提高中国药品安全法律体系。然而,在评审过程从生产到流通的药物,如果审计人员违反法律法规,那么处理的问题出具的审计及相关人负责企业没有相应的规定。制药企业的伦理缺乏。药物的批准是基于事实,由企业提交的申请材料和样品是准确和可靠的,但不能保证产品的质量。此外,企业直接篡改生产质量数据和建立生产和检验记录来降低成本,获得高的利润。政府监管是相当缺乏。机构负责审查和监督药品是复杂的,包括总局的药品评价中心、食品和药品检验和检测中心的管理,和中国的食品和药物测试机构。这种权力分散导致不一致的权力和责任分工,导致一个长期的“独立政府”在药品监管当局和导致的扩张药物事件。此外,当前药品监督是一种纯粹的形式。例如,当地拥有异常反应调查疾病预防控制机构,但该机构承担预防接种工作的数量。此外,第三方参与药品安全很低。制药企业的监督等因素影响政策和监管负担捕获和依赖政府。此外,消费者、媒体、和制药行业协会有一个弱的责任感,和政府的协调管理的情况,企业和第三方尚未形成。(3)在40指数来评估安全风险信息的透明度在中国上市医药企业、3索引级别之间的“相对贫困”和“一般”(表15)。

当前药物不良反应报告系统的设计是有缺陷的。报告方法是自发和nonmandatory和严重依赖主观判断和报告工作的记者。这些因素导致的低可用性药物不良反应病例在中国,严重影响药品安全的预警能力。此外,发现的过程、报告、验证、评估和风险控制的药品不良反应监测系统包括多个政党。例如,药品监管和卫生部门主管机关的监测和报告药品不良反应监测系统。然而,两个政府部门不是相互关联,同时在医疗机构的药品监管方面横切。药品监管当局需要寻求的意见卫生行政部门制定相关政策。管理部门是不同的;然而,他们的利益冲突,因此可以逃避他们的责任。

新版本的良好生产规范(GMP)引起了制药企业的要求的设备,生产环境和条件、生产流程、管理系统、和其他方面。这些需求可以帮助控制药品的质量和安全从源和确保安全,效率,和药品质量的均匀性。然而,完成认证后,一些制药厂商故意放松质量控制从工厂进口原材料到最终产品的成本降低,牺牲质量的药物,或违反和非法生产新GMP的要求。此外,生产过程通常不是秘密,和制药企业错误地国家的进程或故意提交注册过程不完整和模糊参数。此外,企业故意排除企业的质量管理的偏差的产品减少对GMP审查结果的影响,导致药物的实际生产过程隐藏这份过程,而不是被追踪当药品安全问题发生。

“行政处罚程序规定药品管理局”领域的药品监管在中国还没有准确定义的各种概念。在行政执法的过程中,不可避免的模糊区存在于应用程序的法律,和行政机关和行政之间的理解并不是同步的。的缺陷药品行政执法涉嫌犯罪案件传输系统导致某些消费者的行政处罚信息滞后。因此,这个指数的透明度很低。

6。结论

近年来,公众舆论的压力在中国制药行业依然很高,和企业的品牌和声誉严重受损。学者积极探索如何阻止漏洞,消除风险,保护公众健康和安全,提高安全风险信息的透明度,制药公司。本研究使用ANP-DS方法构建一个透明的安全风险综合评价模型信息上市制药企业从政府监管的角度和上市制药企业。基于59305年的数据通过获得303年中国生物医药行业上市公司,我们进行了一次实证研究中国上市医药企业的安全风险信息的透明度。研究结论如下。(1)整体安全风险信息的透明度水平在中国上市医药企业之间的“一般”和“较好”的,往往是“相对好。“整体透明度水平尚未达到“好”水平,继续存在一定差距。(2)政府监管的透明度之间的信息是“一般”和“相对较好”,但偏向“一般。”问题的主要原因是针对药物实践,空白和模糊领域继续存在在药品监管相关的法律法规。特别是,药物反应报告制度和行政处罚信息严重影响了政府监管信息的透明度。(3)上市制药企业信息的透明度之间的“一般”和“较好”的,往往是“相对好。“然而,在生产过程改进的余地和记录信息的企业仍在继续。

研究结果对管理有具体的参考意义上市制药企业和保护消费者权益。然而,本研究仅选择过去三年的数据,而没有充分考虑具体指标的持续影响的安全风险信息的透明度,制药公司上市。成功的研究可以提供特定的动态指数改善现有的指标体系,进行大样本的数据安全风险信息上市制药企业在中国近10年来,从而使结果越来越准确和可靠的。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(71971111和71971111号),人文和社会科学基金会中国教育部(19 yjazh086)、哲学和社会科学研究的主要项目在江苏省高校(2018号sjzdi063)、哲学和社会科学研究的主要项目在江苏省高校(2019号sjzda035),哲学社会科学的创新团队项目在江苏省高校(2017号zstd005),江苏省研究生创新研究与实践项目(没有。SJKY19_1064)。

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