第二章 實證分析
第一節 變數之定義
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第二章 實證分析
第一節 變數之定義
一、本研究所蒐集到的資料項目共 16 項，茲分述之：
1. 投保年齡：被保險人於投保時的保險年齡。
2. 性別：被保險人之性別。
3. 職業等級：依被保險人的職業危險程度分為1 到 6 級，等級愈高代表危險 程度也愈高。
4. 住址：被保險人戶籍之所在地。
5. 繳別：被保險人繳費方式，分為年繳、半年繳、季繳與月繳。
6. 保額。
7. 保費：被保險人一年所需繳交的費用。
8. 要、被保險人之關係。
9. 批註：該保單是否有因為被保險人之身體狀況不佳，而被批註加費或除外 之項目。
10. 被保險人的親人是否有發生需要長期照護的狀況。
11. 家庭人數：與被保險人同住的家人數量。
12. 子女人數：被保險人的子女數量。
13. 婚姻狀況：被保險人的婚姻狀況。
14. 業務職級：招攬該被保險人業務的職級，依序為行銷專員、業務主任、業 務襄理、業務經理及處經理。
15. 教育程度：被保險人的教育程度：依序為無、國小、國中、高中、大學及 研究所。
16. 職業：被保險人實際的職業項目。
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二、被解釋變數
1. coverage：將被保險人所投保之保額，以萬元為單位，目的為縮減變數變 動範圍以利估計。
2. premium：將被保險人所繳保費取自然對數，目的為縮減變數變動範圍以 利估計。
3. price：以保費除以保額的值作為被解釋變數，其意義為被保險人要得到一 單位保額的保障，所需付出的代價。數值愈大代表被保險人願意付出的代 價愈多。
三、解釋變數
1. age：依紀錄的年齡分析，不做轉換。從風險認知的角度，年齡愈大者有較 高的風險意識，因此本研究期待與所有被解釋變數呈正相關。
2. gender：由於過往文獻較少研究性別與長照保險購買意願之關係，基於我 國男性身心障礙人數比率高於女性6，因此男性需要長期照顧的風險較高，
故將男性設為1，女性為 0，並期待與所有被解釋變數呈正相關。
3. level：依紀錄的職業等級分析，不做轉換。職業等級愈高危險程度愈大，
意味著風險較高，本文期待與所有被解釋變數呈正相關。
4. address：本研究利用被保險人住址，依照鄉鎮市區分，並根據 2016 年度綜 合所得稅申報核定統計專冊，統計各鄉鎮市所有報稅單位之中位數，依此 做為樣本之收入數值，再將收入數值取自然對數以縮減變數變動範圍，並 期待與所有被解釋變數呈正相關。
6 2018 年我國男性身心障礙比率為 5.62%，女性為 4.34%。（資料來源：國家發展委員會、衛生 福利部）
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5. pay：依保戶繳別分為年繳與非年繳兩類，年繳客戶通常是願意短時間支出 較大的金額，故將年繳設為1，非年繳設為 0，並期待與所有被解釋變數呈 正相關。
6. relationship：根據要、被保險人的關係，區分為本人與非本人。從風險認 知的角度，願意為自己投保長照險，具有較高的風險認知，故將本人設為 1，非本人設為 0，並期待與所有被解釋變數呈正相關。
7. note：從風險認知的角度，若被保險人有因為身體狀況而被批註加費或是 有除外項目，表示其認知自己體況不佳，風險較大，故將有批註設為1，
無為0，並期待與所有被解釋變數呈正相關。
8. case：從風險認知的角度，若被保險人身旁親友需要長期照護的服務，則 被保險人的風險認知較高，故將有設為1，無為 0，並期待與所有被解釋變 數呈正相關。
9. family：依紀錄的家庭人數分析，不做轉換，本研究傾向 Courbage 和 Roudaut（2008）的研究結果，期待與所有被解釋變數呈正相關。
10. kid_mar：根據被保險人的婚姻狀態與是否有子女做分類，分為單身且有子 女、已婚、單身且無子女三類，單身有子女設為2，已婚設為 1，單身無子 女設為0。此處假設也是延續 Courbage 和 Roudaut（2008）的研究結果，
期待與所有被解釋變數呈正相關。
11. sales：文獻指出，業務職級愈高，行銷績效愈好，故依職級將行銷專員設 為0、業務主任設為 1、業務襄理設為 2、業務經理設為 3、處經理設為 4，並期待與所有被解釋變數呈正相關。
12. education：從風險認知的角度，被保險人教育程度愈高，風險認知也較 高，因此依學歷將無設為0、國小設為 1、國中設為 2、高中設為 3、大學 設為4、研究所設為 5 並期待與所有被解釋變數呈正相關。
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13. job：紀錄被保險人的真實職業，再參考全球華人股份有限公司（1111 人力 銀行）公布的薪資公秤，作為該職業的平均收入，再將平均收入開四次方 根號，以降低變數的變動範圍。並期待收入與所有被解釋變數呈正相關。