第五章 實證結果分析
第四節 以出險頻率定義風險的實證結果(子樣本)
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第四節 以出險頻率定義風險的實證結果(子樣本)
在第三人責任財損險車商保代通路子樣本中，所有人、車特性對於出險頻 率，大都有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；年齡層愈 長(age2530、age3060、age6070、ageabv70)相較於年輕駕駛(18 歲以上、20 歲以 下)的出險機率較低；肇事記錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡愈低者 (cargae0~carage5 相較於車齡 5 年以上)出險機率愈高；小客車(sedan)相較於小 客貨車、中型車(veh_m)相較於小型車出險機率較高；大型車(veh_l) 相較於小 型車出險機率較低；都會區(city)相較於非都會區的出險機率高、台灣的北、南 (north、south)部地區相較於東部及離島地區的出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險頻率𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟之估計係數𝛽̂𝑛𝑏𝑟來分辨，於模型二中發現，若 𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為負，代表選擇 高保障契約愈不易出險。於第三人責任財損險的車商保代通路子樣本(表 5-4-1)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為(0.0561***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責 任財損險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的 假說 1 成立。
在第三人責任體傷險車商保代通路子樣本中，所有人、車特性對於出險頻 率，多有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；年齡層愈長 (age3060、age6070)相較於年輕駕駛(18 歲以上、20 歲以下)的出險機率較低；肇 事記錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡愈低者(cargae0~carage5 相較於 車齡 5 年以上)出險機率愈高；小客車(sedan)相較於小客貨車出險機率較高；大 型車(veh_l) 相較於小型車出險機率較低；台灣的北(north)部地區相較於東部及 離島地區的出險機率低、中(central)部地區相較於東部及離島地區的出險機率 高。
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而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險頻率𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟之估計係數𝛽̂𝑛𝑏𝑟來分辨，於模型二中發現，若 𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為負，代表選擇 高保障契約愈不易出險。於第三人責任體傷險的車商保代通路子樣本(表 5-4-2)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為(0.0521***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責 任體傷險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的 假說 1 成立。
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Intercept -3.3879*** <.0001 -1.3602*** <.0001times_hat 12.7606*** <.0001
n_ 0.0561*** <.0001
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Intercept -4.4968*** <.0001 -1.1633*** <.0001times_hat 33.1629*** <.0001
n_ 0.0521*** <.0001
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在第三人責任財損險僱佣業務員通路子樣本中，所有人、車特性對於出險 頻率，大都有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；年齡層 愈長(age3060、age6070)相較於年輕駕駛(18 歲以上、20 歲以下)的出險機率較 低；肇事記錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡愈低者(cargae0~carage5 相較於車齡 5 年以上)出險機率愈高；都會區(city)相較於非都會區的出險機率 高、台灣的北、南(north、south)部地區相較於東部及離島地區的出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險頻率𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟之估計係數𝛽̂𝑛𝑏𝑟來分辨，於模型二中發現第三人 責任財損險的僱佣業務員通路子樣本(表 5-4-3)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為(0.0566***)於 99%的信 賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任財損險市場中，有逆選擇或道德 風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
在第三人責任體傷險僱佣業務員子樣本中，所有人、車特性對於出險頻 率，多有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；肇事記錄愈 差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡愈低者(cargae1~carage5 相較於車齡 5 年以上)出險機率愈高；小客車(sedan)相較於小客貨車出險機率較高；大型車 (veh_l) 相較於小型車出險機率較低；台灣的北(north)部地區相較於東部及離島 地區的出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險頻率𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟之估計係數𝛽̂𝑛𝑏𝑟來分辨，於模型二中發現，若 𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為負，代表選擇 高保障契約愈不易出險。於第三人責任體傷險的僱佣業務員通路子樣本(表 5-4-4)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為(0.0460***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責 任體傷險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的 假說 1 成立。
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Intercept -3.6718*** <.0001 -0.8283*** <.0001times_hat 4.3972*** <.0001
n_ 0.0566*** <.0001
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Intercept -5.0823*** <.0001 -0.3869*** <.0001times_hat -1.1570 0.3871
n_ 0.0460*** 0.0006
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在第三人責任財損險一般保經代通路子樣本中，所有人、車特性對於出險 頻率，部份有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；肇事記 錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡 (carage5 相較於車齡 5 年以上)出 險機率愈高；小客車(sedan)相較於小客貨車出險機率較高；都會區(city)相較於 非都會區的出險機率高、台灣的北、南(north、south)部地區相較於東部及離島 地區的出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險頻率𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟之估計係數𝛽̂𝑛𝑏𝑟來分辨，於模型二中發現，若 𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為負，代表選擇 高保障契約愈不易出險。於第三人責任財損險的一般保經代通路子樣本(表 5-4-5)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為(0.0781***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責 任財損險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的 假說 1 成立。
在第三人責任體傷險一般保經代通路子樣本中，所有人、車特性對於出險 頻率，部份有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；肇事記 錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；台灣的北(north)部地區相較於東部及離 島地區的出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險頻率𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟之估計係數𝛽̂𝑛𝑏𝑟來分辨，於模型二中發現，若 𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為負，代表選擇 高保障契約愈不易出險。於第三人責任體傷險的一般保經代通路子樣本(表 5-4-6)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為(0.0558**)於 95%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任 體傷險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假 說 1 成立。
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Intercept -3.6260*** <.0001 -0.8054*** <.0001times_hat 11.4852*** <.0001
n_ 0.0781*** <.0001
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Intercept -3.9573*** <.0001 -0.2035 0.2564times_hat -1.3078 0.7484
n_ 0.0558** 0.0325
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在第三人責任財損險承攬業務員通路子樣本中，所有人、車特性對於出險 頻率，部份有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；肇事記 錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡 (cargae1、3、5 相較於車齡 5 年以 上)出險機率愈高；中型車(veh_m)相較於小型車出險機率較高；都會區(city)相 較於非都會區的出險機率高、台灣的南(south)部地區相較於東部及離島地區的 出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險頻率𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟之估計係數𝛽̂𝑛𝑏𝑟來分辨，於模型二中發現，若 𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為負，代表選擇 高保障契約愈不易出險。於第三人責任財損險的承攬業務員通路子樣本(表 5-4-7)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為(0.0826***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責 任財損險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的 假說 1 成立。
在第三人責任體傷險承攬業務員通路子樣本中，所有人、車特性對於出險 頻率，部份有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；肇事記 錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡 (cargae1、5 相較於車齡 5 年以上) 出險機率愈高；台灣北(north)部地區相較於東部及離島地區的出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險頻率𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟之估計係數𝛽̂𝑛𝑏𝑟來分辨，於模型二中發現，若 𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑛𝑏𝑟顯著為負，代表選擇 高保障契約愈不易出險。於第三人責任體傷險的承攬業務員通路子樣本(表 5-4-8)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為(0.1121***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責 任體傷險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的 假說 1 成立。
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Intercept -3.7653*** <.0001 -0.8485*** <.0001times_hat 7.7000*** <.0001
n_ 0.0826*** <.0001
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Intercept -5.7165*** <.0001 -0.5019*** 0.0005clm_hat 0.6799 0.8486
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