研究變數

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第三章、 研究設計

本章主要分為三節，第一節將說明研究樣本之來源及其限制，第二節將介紹 本研究之變數，最後於第三節將介紹研究方法，其中包括研究流程以及建立研究 模型。

第一節、 研究樣本

本研究係以壽險業通訊處為研究對象，利用通訊處之業務數據或基本資料，

以量化研究方法找出影響壽險業通訊處成敗之關鍵因素。然而通訊處之業務數據 及某些基本資料並非公開資訊，無法於公開資訊揭露處獲得，因此在資料取得上 有諸多不易。有鑑於此，本研究仍希望選取代表性壽險公司之通訊處作為研究對 象，將其視為台灣壽險業通訊處之縮影，以推敲台灣壽險業通訊處之全貌，並找 出影響其成敗之關鍵因素。

本研究採用 K 人壽旗下通訊處作為研究對象，並利用 2010 年至 2012 年三個 年度，總共 678 筆資料，作為本研究之研究樣本。而 2013 年人 K 壽之通訊處數 量居全台壽險業前五名，且 2011 年之總保費收入逾 1000 億元新台幣。此外，K 人壽於台灣在地耕耘已逾二十年。因此，本研究認為 K 人壽具備代表性，故利用 旗下通訊處之資料作為研究樣本。

第二節、 研究變數

本研究係採用量化研究方法，找出影響通訊處成敗之關鍵因素，因此在此必

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須投入設定之解釋變數，並利用羅吉斯迴歸模型分析該解釋變數是否與通訊處之 成敗顯著相關。其中羅吉斯迴歸模型將於本章第四節詳細介紹。本節將對被解釋 變數進行說明，並參考第二章文獻探討設定相關之解釋變數，接著對解釋變數進 行說明。

一、被解釋變數

本研究之目的在於找出影響壽險業通訊處成敗之關鍵因素，而若將通訊處之 失敗定義為通訊處遭到裁撤將會面臨兩個問題。第一，即使某通訊處績效表現不 佳，實質上已達可裁撤之標準，但礙於通訊處為壽險公司之門面，倘若裁撤將對 該壽險公司形象造成傷害。因此，通訊處之裁撤與否不僅根據績效表現，亦有政 治考量介入，而此政治考量將是本研究無法掌握之外力因素。第二，以 K 人壽為 例，每年僅有 2%至 4%之通訊處會遭裁撤，若以此作為失敗標準在比例上尚嫌不 足，於統計上不易顯著。因此，本研究不以是否遭到裁撤作為通訊處是否失敗之 標準，而以 K 人壽之「P 專案」作為衡量通訊處是否失敗之標準。此被解釋變數 以 WRN 表示。「P 專案」為 K 人壽內部檢視外勤業務單位經營績效之評估專案，

該專案分為外勤業務單位之業績推動達成及組織增員達成兩個構面，評估外勤業 務單位於業績及組織之經營強度。若「P 專案」對某通訊處發出警訊，則表示該 通訊處已被列為觀察名單，即便該通訊處並不一定有直接裁撤之必要，而在此本 研究將被「P 專案」發出警訊之通訊處視為失敗之通訊處。本研究將被解釋變數 設定為二分類變數，當該通訊處失敗時，此被解釋變數為 1，當該通訊處無失敗 時，此被解釋變數為 0。

二、解釋變數

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(一) 通訊處業務員之人數 (Peo)

若將通訊處比擬為企業，呂維智(2002)指出企業的員工人數與利潤呈顯著正 相關；且壽險保單市場為一完全競爭市場，若壽險公司欲提高保費收入僅能增加 業務員人數，以求增加銷售數量。故本研究預期通訊處業務員之人數越多，該通 訊處越不易失敗。

(二) 通訊處業務員之平均職等 (Lev)

於洪裕琨(2003)、張振清(2004)以及林秋足(2003)之研究指出，具有高職等 的員工能為公司績效帶來正面效果。因此本研究預期通訊處業務員之平均職等越 高，該通訊處越不易失敗。

K 人壽將旗下通訊處除處經理外之業務人員分為區經理、高職等、中職等以 及低職等，而高職等為特優至特二之業務人員，中職等為特三至二等之業務人員，

低職等為三等以下之業務人員。本研究將計算出某通訊處之區經理人數占該通訊 處人數之比例，以及高職等人數比例、中職等人數比例與低職等人數比例，並且 各別給予 4、3、2、1 之權重，各比例乘以權重並加總即為該通訊處業務員之平 均職等。例如：A 通訊處有 5 名區經理、10 名高職等、15 名中職等以及 20 名低 職等業務人員，0.1*4+0.2*3+0.3*2+0.4*1=2 即為 A 通訊處業務員之平均職等。

(三) 通訊處業務員之平均年資 (Sin)

由於壽險商品之同質性高，因此若欲提高壽險商品之價值，僅能以業務員之 專業經驗增加其附加價值。由此可見，業務人員的經驗越高，壽險商品的附加價

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值越大，越容易促成成交，對於通訊處越有正面影響。但由於業務人員之經驗難 以觀察，因此本研究以年資作為衡量經驗之解釋變數，年資越高即經驗越高，而 預期通訊處業務員之平均年資越高，該通訊處越不易失敗。

K 人壽將旗下通訊處之業務人員分為高年資、中年資以及低年資業務人員，

而高年資為年資 17 年以上、中年資為年資 3 年以上 16 年以下、低年資為年資 2 年以下之業務人員。本研究將計算出某通訊處之高年資業務人員數占該通訊處人 數之比例，以及中年資人數比例與低年資人數比例，並且各別給予 3、2、1 之權 重，各比例乘以權重並加總即為該通訊處業務員之平均年資。例如：B 通訊處有 10 名高年資、15 名中年資及 25 名低年資業務人員，0.2*3+0.3*2+0.5*1=1.7 即 為該通訊處業務員之平均年資。

(四) 通訊處處經理學歷 (Deg)

林佳穎(2007)指出企業領導者的學經歷會影響其人格特質與領導能力，而人 格特質與領導能力又影響企業之組織文化。因此，通訊處處經理之學歷高低應會 影響該通訊處之文化與風氣，進而造成通訊處績效的不同。

本研究將處經理之學歷設為二分類變數，設定當處經理之學歷為大學以上時，

本解釋變數為 1，為其他時，本解釋變數為 0。

(五) 通訊處處經理年資 (SinMg)

王志翔(2009)指出幼稚園園長的年資與人格特質有顯著相關，以及人格特質 又與領導能力有顯著相關，因此間接推論幼稚園園長的年資與其領導能力相關。

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而幼稚園園長與通訊處處經理皆為領導人，因此本研究預期通訊處處經理之年資 高低與通訊處之成敗相關。

(六) 通訊處所在地 (Loc)

人購買壽險時會牽涉到個人的能力以及意願。由表 2-2 及表 2-3 可看出，於 2012 年世界上無論是壽險保費收入或 GDP 前六大國皆為美國、日本、英國、法 國、中國以及德國。因此推論 GDP 越高的地區，人民擁有越強的購買能力，因此 會付出越多的錢購買壽險。此外，陳棻煐(1997)指出人民教育程度越高越容易接 受保險，故推論人民平均教育程度越高的地區保費收入也會越高。

台灣面積不大，但各縣市間的發展仍有差距，其發展包括生產力以及平均教 育程度。因此，通訊處在選擇設立地點時，也等於選擇了潛在客戶的平均所得及 平均教育程度。但由於並無以縣市為單位之居民平均教育程度數據，因此本研究 以該縣市所擁有之大學間數作為衡量該縣市居民平均教育程度之標準。如表 3-1 及表 3-2 所示，台北市之居民生產力以及大學間數各位居全台第二名及第一名，

因此本研究認為台北市之居民較其他縣市居民有能力及意願購買壽險，因此預期 位於台北市之通訊處保費收入較高，且較不易失敗。本研究將通訊處所在地設為 二分類變數，當通訊處位於台北市時，本解釋變數為 1，位於其他縣市時，本解 釋變數為 0。

表 3-1、2011 年台灣各縣市生產力表 (單位：億美元)

縣市 生產力 排名 縣市 生產力 排名 新北市 827.1 1 新竹市 108.2 11 台北市 817.4 2 苗栗縣 100.5 12 高雄市 602.7 3 南投縣 93.6 13 台中市 496.8 4 嘉義縣 91.4 14

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