ІННОВАЦІЙНИЙ РОЗВИТОК ФАРМАЦЕВТИЧНОГО БІЗНЕСУ УКРАЇНИ: ЕКОНОМІЧНІ ТЕНДЕНЦІЇ ТА ЕКОСИСТЕМНІ ЧИННИКИ
DOI:
https://doi.org/10.32689/2523-4536/82-2Ключові слова:
фармацевтичний бізнес, інноваційний розвиток, фармацевтичний ринок, інноваційна екосистема, дослідження і розробки, відкриті інновації, прогнозування, експоненційне згладжуванняАнотація
Об’єктом дослідження є економічні процеси інноваційного розвитку фармацевтичного бізнесу України в умовах зміни ринкової місткості, структури попиту та посилення міжорганізаційної взаємодії. Проблема полягає у суперечності між номінальним зростанням аптечного ринку та скороченням фізичних обсягів реалізації лікарських засобів, що обмежує можливість трактувати збільшення виручки як достатню ознаку інноваційно зумовленого розвитку. На основі перевірюваних даних PharmXplorer компанії Proxima Research встановлено, що у 2021–2025 рр. обсяг роздрібного продажу лікарських засобів зріс із 110,56 до 171,74 млрд грн, або на 55,3 %, тоді як кількість реалізованих упаковок скоротилася з 1067,7 до 804,4 млн, або на 24,7 %, а середня вартість упаковки збільшилася на 106,2 %. Для середньострокового прогнозу застосовано демпфовану трендову модель експоненційного згладжування Еверетта Гарднера та Еда Маккензі. Базовий прогноз передбачає збільшення ринку до 221,9 млрд грн у 2030 р. із поступовим уповільненням річного темпу приросту до 2,8 %. Запропоновано трактувати екосистемну взаємодію фармацевтичних компаній, наукових установ, технологічних постачальників, інвесторів, регуляторів і системи охорони здоров’я як економічний механізм скорочення трансакційних витрат, розподілу ризику та прискорення комерціалізації інновацій. Практичне використання результатів можливе під час формування інноваційних портфелів, планування досліджень і розробок, партнерств та інвестиційних рішень фармацевтичних підприємств. Запропонований підхід дає змогу відокремити цінове розширення ринку від інноваційно зумовленого зростання та використовувати прогноз як базову траєкторію для сценарного планування.
Посилання
Adner, R. (2017). Ecosystem as structure: An actionable construct for strategy. Journal of Management, 43(1), 39–58. https://doi.org/10.1177/0149206316678451
Andriushchenko, K., & Marchuk, S. (2024). The impact of artificial intelligence on the transformation of enterprise business processes. Management and Business, 2(2), 18–31. https://doi.org/10.59214/mb/2.2024.18
Apteka.ua. (2024). Pharmacy sales based on the results of 2023. Apteka Online, 15 January 2024. https://www.apteka.ua/article/684747
Apteka.ua. (2025). Pharmacy sales based on the results of 2024. Apteka Online. https://www.apteka.ua/article/712849
Apteka.ua. (2026). Pharmacy sales based on the results of 2025. Apteka Online. https://www.apteka.ua/article/738341
Bettanti, A., Lanati, A., & Missoni, A. (2022). Biopharmaceutical innovation ecosystems: A stakeholder model and the case of Lombardy. The Journal of Technology Transfer, 47(6), 1948–1973. https://doi.org/10.1007/s10961-021-09890-1
Chen, W., Liu, X., Zhang, S., & Chen, S. (2023). Artificial intelligence for drug discovery: Resources, methods, and applications. Molecular Therapy – Nucleic Acids, 31, 691–702. https://doi.org/10.1016/j.omtn.2023.02.019
Chuang, L.-M., Lee, Y.-P., & Liu, T.-H. (2022). Towards sustainable business model innovation for the pharmaceutical industry. Sustainability, 14(18), 11760. https://doi.org/10.3390/su141811760
European Federation of Pharmaceutical Industries and Associations. (2025). The pharmaceutical industry in figures 2025. EFPIA. https://www.efpia.eu/media/uj0popel/the-pharmaceutical-industry-in-figures-2025.pdf
European Commission. (2020). Pharmaceutical strategy for Europe. COM(2020) 761 final. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:52020DC0761
Gardner, E. S., Jr., & McKenzie, E. (1985). Forecasting trends in time series. Management Science, 31(10), 1237–1246. https://doi.org/10.1287/mnsc.31.10.1237
Guan, X., Chen, L., Xia, Q., & Qin, Z. (2022). Innovation efficiency of Chinese pharmaceutical manufacturing industry from the perspective of innovation ecosystem. Sustainability, 14(20), 12993. https://doi.org/10.3390/su142012993
Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and practice (3rd ed.). OTexts. https://otexts.robjhyndman.com/fpp3/holt.html
IQVIA Institute for Human Data Science. (2024). The global use of medicines 2024: Outlook to 2028. IQVIA Institute. https://www.iqvia.com/insights/the-iqvia-institute/reports-and-publications/reports/the-global-use-of-medicines-2024-outlook-to-2028
Laermann-Nguyen, U., & Backfisch, M. (2021). Innovation crisis in the pharmaceutical industry? A survey. SN Business & Economics, 1, 164. https://doi.org/10.1007/s43546-021-00163-5
Miozza, M., Brunetta, F., & Appio, F. P. (2024). Digital transformation of the pharmaceutical industry: A future research agenda for management studies. Technological Forecasting and Social Change, 207, 123580. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123580
Mullowney, M. W., Duncan, K. R., Elsayed, S. S., et al. (2023). Artificial intelligence for natural product drug discovery. Nature Reviews Drug Discovery, 22, 895–916. https://doi.org/10.1038/s41573-023-00774-7
Thompson, D. C., & Bentzien, J. (2020). Crowdsourcing and open innovation in drug discovery: Recent contributions and future directions. Drug Discovery Today, 25(12), 2284–2293. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2020.09.020
Yeung, A. W. K., Atanasov, A. G., Sheridan, H., et al. (2021). Open innovation in medical and pharmaceutical research: A literature landscape analysis. Frontiers in Pharmacology, 11, 587526. https://doi.org/10.3389/fphar.2020.587526
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 О.І. Дацій, К.А. Андрющенко

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.








