第五章 實證結果分析
第二節 以出險頻率定義風險的實證結果
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第二節 以出險頻率定義風險的實證結果
在第三人責任財損險全樣本中，我們發現，所有人、車特性對於出險頻 率，大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(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全樣本(表 5-2-1)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為 (0.0563***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在三人責任財損險市場 中，有訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
我們檢證訊息不對稱問題在通路與保險公司親疏關係上之差異性的關鍵，是 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 ∗ 𝑠𝑎𝑚𝑒的估計係數𝛽̂𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟∗𝑠𝑎𝑚𝑒𝑙𝑚，於模型四中發現，其估計結果統計 (-0.0235*)顯著的異於 0 且為負，表示與保險公司關係較為緊密之車商保代與僱 佣業務員通路，相較於與保險公司較為疏離之一般保經代與承攬業務員通路，
其逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題比較輕微(表 5-2-2)，本文的假說 2 成立。
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Intercept -3.5453*** <.0001 -1.2121*** <.0001times_hat 12.0411*** <.0001
n_ 0.0563*** <.0001
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Intercept -3.5009*** <.0001 -1.0812*** <.0001times_hat 3.5835*** <.0001
times_hat*same 7.0024*** <.0001
n_ 0.0775*** <.0001
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接續在第三人責任體傷險全樣本中，我們發現，所有人、車特性對於出險 機率，除年齡層外大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(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；中型車(veh_l) 、大型車(veh_m) 相較於小型車出險機率較低；都會區(city) 及台灣的中部地區 centra)無解釋能力、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。於第三人責任體傷險的全樣本(表 5-2-3)，𝛽̂𝑛𝑏𝑟為 (0.0501***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在三人責任體傷險市場 中，有訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
我們檢證訊息不對稱問題在通路與保險公司親疏關係上之差異性的關鍵，
是𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 ∗ 𝑠𝑎𝑚𝑒的估計係數𝛽̂𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟∗𝑠𝑎𝑚𝑒𝑙𝑚，於模型四中發現，其估計結果未 符合顯著(-0.0229 尾端機率值 0.2928，接近 70%信賴水準)的異於 0 且為負，表 示與保險公司關係較為緊密之車商保代與僱佣業務員通路，相較於與保險公司 較為疏離之一般保經代與承攬業務員通路，其逆選擇或道德風險訊息不對稱問 題比較輕微(表 5-2-4)，但未達顯著水準，於本文的假說 2 在此情況下並未獲得 支持。
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Intercept -4.6875*** <.0001 -0.6700*** <.0001times_hat 18.3406*** <.0001
n_ 0.0501*** <.0001
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Intercept -4.6587*** <.0001 -0.6074*** <.0001times_hat 18.4406*** <.0001
times_hat*same 0.0254 0.8894
n_ 0.0734*** 0.0003
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