第四章 實證結果與分析
第三節 敏感性分析
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實證模型二以OLS 迴歸結果做為研究分析。就模型解釋力而言，修正 後判定係數為 0.5410，F 值在 0.01 的水準下達到顯著性，表示再保險交易 盈餘釋放數（NI_RELEASE）與盈餘管理動機及其他財務面需求因子間有 一定程度關聯性。就四項自變數個別觀之，EARN、SMOOTH、DIST 及 TAX 與預期一致，皆呈負向關係，其中 EARN 及 SMOOTH 兩變數分別達 0.01 及0.05 顯著水準，支持本研究 H1b 及 H2b 假說，即產險公司為了跨愈兩大 盈餘門檻「盈餘數為零」及「盈餘變動數為零」，若當期盈餘數為負或當期 盈餘數較前期低時，產險公司透過再保險交易獲取較多之盈餘釋放數，以 達到盈餘管理目標。就四項控制變數個別觀之，僅EXP_R 與預期方向不一 致，呈不顯著之負向關係，餘三項控制變數（R、LOSS_R 及 SIZE）皆符 合預期方向，其中SIZE 達 0.05 顯著水準。SIZE 明顯與 NI_RELEASE 呈負 向關係，即規模愈小之公司其透過再保險交易獲得之盈餘釋放數愈大，而 在實證模型一中 SIZE 卻與 REIN 呈顯著正相關，然 NI_RELEASE 較強調 再保險交易對財務報表之影響面，亦即再保險財務面功能，而 REIN 則受 財務面及業務面兩方面功能互相影響。以實證結果而言，規模小之產險公 司有較高之再保險盈餘釋放數，但卻有較小之再保險交易量，表示其承作 每單位再保險交易可獲得較高之盈餘釋放量，亦即再保險之財務面功能對 於小規模產險公司較具重要。
第三節 敏感性分析
為更深入研究產險公司再保險交易量（REIN）及再保險交易盈餘釋放 數（NI_RELEASE）與盈餘管理動機四項變數及各控制變數間，本節採用 分量迴歸模型進一步探討，於不同高低區間之再保險交易量及再保險交易 盈餘釋放數分別對解釋變數之關係為何。分量迴歸模型可避免當分配出現 偏態或是出現極端值時，於給定不同分量下，觀察解釋變數對應變數影響 程度之變化，對樣本可進行更完整之分析。
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一、兩實證模型之分量迴歸結果分析
（一）實證模型一（應變數為REIN）
如表 4-10，低再保險量於Q（0.25）與當期盈餘數（EARN）呈顯著負 相關，與預期方向相符，支持資本市場動機跨越零門檻之假說 H1a，對於 已跨越門檻之產險公司較無承作高再保險量之動機。
在監理動機變數（DIST）方面，於 Q（0.05）、Q（0.25）、Q（0.75）
及Q（0.95）皆呈顯著正相關，與預期方向不符，顯示我國產險公司當保單 持有人盈餘與實收資本額 45%之距離愈小時，反而承作愈少再保險量，通 常當產險公司未達監理標準時，監理機關會限期辦理增資事宜，就最近兩 家被勒令停業案例來看，仍無法於期限內取得足夠資金而被接管，故通常 低於監理標準之距離愈遠，愈難取得資金援助，且當再保險交易被視為資 金融通之工具時，再保險人亦會評估產險公司財務狀況，作為是否承作其 再保險交易之決策。
在高再保險量Q（0.95）與稅負動機變數（TAX）呈現顯著負向關係，
與預期方向相符，支持本研究假說 H4a，當產險公司之稅負較低，其可承 作較多之再保險交易，用於達成其他動機目標或是業務面需求，而不擔心 課稅所得將被墊高，以致於課予過多之稅負成本。
就控制變數個別觀之，資金投資報酬率（R）於 Q（0.25）呈顯著正相 關，此與預期方向不符，顯示產險公司資金投資報酬率愈低，其再保險量 愈低，推測與國內投資或景氣環境有關，當投資市場獲利平均偏低，則產 險公司無動機承作過多再保險交易以取得資金。
而公司規模（SIZE）於 Q（0.75）及 Q（0.95）皆呈顯著負相關，與預 期方向相符，表示就業務面需求來看，規模愈大之產險公司其承保能量愈 強，愈能自行承擔承保風險，而減少再保險分出業務。
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SMOOTH(－) 0.0190 0.0009 0.0031 -0.0008 0.0038(1.0739) (0.19576 (1.0657) (-0.8900) (0.1427) DIST(－) 0.0165 0.0061 0.0032 0.0119 0.0292
(2.0674) ** (1.6651)* (0.5028) (1.9483)* (1.8571) * TAX(－) 0.0426 -0.0206 0.0030 -0.0354 -0.2719
(0.8123) (-0.6624) (0.0642) (-0.7202) (-2.5933) **
R(－) -0.1142 0.1752 0.1037 0.0852 0.4712 (-0.3876) (2.5254)** (1.3260) (0.7262) (1.5192) HERF(＋/－) 0.0426 0.0094 0.0386 0.0613 0.0818
(0.6934) (0.3109) (0.7866) (1.5392) (0.7092) LOSS_R(＋) 0.0135 -0.0239 0.0124 0.0279 -0.0589
(0.1185) (-0.8988) (0.2618) (0.8530) (-0.3348) SIZE(－) 0.0170 -0.0002 0.0007 -0.0100 -0.0329
(1.5875) (-0.0502) (0.1154) (-1.7587)* (-3.1336) ***
REINt_1 0.9289 0.9265 0.9006 0.9408 0.9649 (22.0063) *** (34.7899)*** (21.6094)*** (22.9789)*** (9.1462) ***
說明：1.括弧內為 t-value。
2.*、**與***分別表示達 10%、5%與 1%顯著水準。
（二）實證模型二（應變數為NI_RELEASE）
如表 4-11，當期盈餘數（EARN）於 Q（0.05）、Q（0.75）及 Q（0.95）
呈顯著負相關，與預期方向相符，支持假說 H1b，即產險公司為了跨越盈
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就控制變數個別觀之，損失率（LOSS_R）在 Q（0.25）、Q（0.5）及 Q
（0.75） 呈顯著正相關，與預期方向相符，即損失率愈大代表承保品質愈 差，產險公司將透過再保險交易獲取較高之盈餘釋放數，來緩和本業承保 業務之損失。
費用率（EXP_R）在 Q（0.5）及 Q（0.95）呈顯著正相關，與預期方 向相符，即費用率愈大表示產險公司在經營效率面較差，各項承保及經營 費用高，故為使該指標值下降，將透過再保險交易獲取較高之盈餘釋放數，
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惟在Q（0.05）呈顯著負相關，與預期方向不符。
在公司規模變數（SIZE）方面，在 Q（0.95）呈顯著負相關，與預期 方向相符，即規模較小之產險公司在業務量不大之情況下，易受市場及景 氣面影響，故若再保險交易獲取較高之盈餘釋放數，可穩定其盈餘狀況，
惟在Q（0.05）呈顯著正相關，與預期方向不符。
二、小結
本章panel data 迴歸模型及分量迴歸模型之結果，彙整如表 4-12。在實 證模型一中，分量迴歸在自變數EARN、DIST 及控制變數 R 與 FEM 實證 結果方向相符且呈顯著相關，唯一與FEM 實證結果方向不符且呈顯著相關 係在控制變數 SIZE 部分，但反而與本研究預期方向相符。在實證模型二 中，分量迴歸在自變數EARN、SMOOTH、TAX 及控制變數 LOSS_R、SIZE 與 FEM 實證結果方向相符且呈顯著相關，唯一與 FEM 實證結果方向不符 且呈顯著相關係在控制變數EXP_R 部分，但反而與本研究預期方向相符。
表 4-12 不同迴歸模型實證結果分析彙總表
模型 實證模型一 實證模型二
變數(預期方向) FEM 分量迴歸 OLS 分量迴歸 EARN(－) － － *** － *** － ***
SMOOTH(－) ＋ － ** － ***
DIST(－) ＋ ＋ ** －
TAX(－) － * － ** － － ***
R(－) ＋ ＋ ** －
HERF(＋/－) ＋
LOSS_R(＋) － ** ＋ ＋ ***
EXP_R(＋) － ＋ 3 **
SIZE(－) ＋ *** － *** － ** － 4 * 說明：1.分量迴歸部份僅顯示有顯著相關之部分。
2.*、**與***分別表示達 10%、5%與 1%顯著水準。
3.在分量 Q（0.5）及 Q（0.95）時呈顯著正相關，在 Q（0.05）時呈顯著負相關。
4.在分量 Q（0.95）時呈顯著負相關，在 Q（0.05）時呈顯著正相關。