第四章 實證結果分析
第三節 實證結果
(2.02e-05)
* 3.32e-05 (2.03e-05) n2 -0.0022
lnasset -0.0020 (0.0207) d_group 0.0939
(0.0250)
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l rein_next（下一年度再保比例）、n1（天災房屋損失）、n2（天災 頻率）、n3（天災程度）、ln_asset（公司規模）、d_group（金控 成員）、hhi（業務集中度）、lev（保險財務槓桿）、liq（保險公 司流動性）、OLS（普通最小平方法）。
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（2）（3）中天災頻率、天災房屋損失、天災頻率分別有不顯著結果，
本研究認為可能的原因為普通最小平方法之模型並未加入時間因素考 量，使天災對於再保險需求的影響無法完整呈現。故接下來即以固定 或隨機模型分析。
二、 模型選取及實證結果
本研究分別以統計軟體SPSS 及 STATA 分析共線性及固定或隨機 效果之選取。模型（1）將三個天災變數放入方程式檢定，分析天災發 生對我國保險業之再保險行為決策之影響 ; 模型（2）放入天災房屋 損失變數，研究天災房屋損失對我國保險業之再保險比例之影響 ; 模 型（3）放入天災頻率變數，探討天災頻率對我國保險業之再保險需求 之影響 ; 模型（4）則放入天災程度之變數，探求天災程度對我國保 險業之再保險之影響。
依表 4-9 所示，四個模型皆符合共線性檢定且依據 Breusch and Pagan LM Test 檢定結果顯示 p 值相當顯著，則拒絕虛無假設（組間殘 差項之變異數為0），表示資料間存在隨機效果，在模型選擇上選取隨 機效果較佳（劉彩卿等，2014），本研究即以隨機效果模型分析。
表 4-9 Breusch and Pagan 拉式乘數檢定彙整
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
LM 檢定 1157.60 *** 1108.70 *** 1082.10 *** 1105.99 ***
註：
l *、**、***分別表示統計量達 10%、5%、1%之顯著水準。
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0.1937，表示此模型自變數變異約能解釋應變數 19%的變異。又如同 表所示，四個模型中針對變數聯合檢驗之Wald 檢定皆有顯著結果，表 (6.60e-06)*** 2.81e-05 (6.81e-06)
***
lnasset -0.0767 (0.0151)
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l rein_next（下一年度再保比例）、n1（天災房屋損失）、n2（天災 頻率）、n3（天災程度）、ln_asset（公司規模）、d_group（金控 成員）、hhi（業務集中度）、lev（保險財務槓桿）、liq（保險公 司流動性）、RE（隨機效果模型）。
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而天災頻率（n2）在模型（1）之結果不顯著，在模型（3）則有 顯著之負向結果。本研究推論模型（1）之結果代表相對於其他兩個天 災變數，天災頻率較不能顯示天災發生對於產險業之影響。而在模型
（3）中之顯著負向結果，亦即在天災頻率較頻繁或天災程度較嚴重 時，我國產險業之再保比例會下降，本研究推論可能的原因為國內外 再保險公司知悉台灣天災頻繁而減少再保險之供給。
又天災程度在模型（1）（3）中與我國產險公司下一年度再保險 比例有負向的顯著關係，亦即在天災事故所造成之損失幅度較嚴重 時，我國產險業之再保比例會上升。本研究推論原因有二：一為產險 公司若因當年度天災造成保險賠款增加，可能透過商品組合之調整或 增加其核保條件限制，而非透過提高再保比例分散風險。二之可能因 素為當產險公司的需求是增加的情況下可能導致再保的成本相對提 高，使得以相同的價格下產險公司能購買的再保險降低。
四、 控制變數實證分析
關於公司規模（lnasset），如表 4-10 所示與再保險分出皆呈現負 向顯著關係，亦即在公司規模較大時，我國產險業之再保比例會下 降，結果符合Adams et al.（2008）、詹芳書等（2015）、Chang et al.
（2016）、張永郎（2015）之結論：規模較小之保險公司，有較高之 破產成本，有較高之再保險需求。
保險公司流動性（liq）在本研究模型中為負向的顯著關係，符合 許永明等（2015）、Chang et al.（2016）之發現：保險公司若流動性 越低，有較少財務支援未來可能面臨的理賠狀況，故會提高下年度對
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再保險的依賴。
業務集中程度（hhi）與我國產險公司再保險行為決策亦為負向顯 著關係，與過往文獻與本研究推測不同。本研究推測可能的原因為高 業務集中度的公司，保險公司能專心經營其保險商品，故有較小的再 保險的需求。
而保險公司財務槓桿在模型（1）（2）（3）（4）皆為顯著負向 關係，亦即在保險公司財務槓桿較高時，我國產險業之再保比例會上 升，與過往文獻與本研究推測不同。本研究推測可能原因為高財務槓 桿之保險公司，可以透過提高核保要求或公司本身有其他因應之策 略，以降低其破產之風險。
最後如表 4-10，控制變數金控成員（d_group）在本研究模型中結 果皆不顯著，本研究認為此情況可能表示其他變數較金控成員更能解 釋產險公司之再保險需求。
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Ragin and Halek（2016）和 Lamm-Tennant and Weiss（1997）便指出在不完