第三章 研究方法與實證資料
第二節 資料來源與研究變數
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第二節 資料來源與研究變數
本研究取得資料時間：2008 年第 1 季到 2016 年第 3 季的季資料。主要解釋 變數為「海外債券」，來自 TEJ 資料庫揭露的「備供出售－金資－海外債券」，
以及「持至到期－金資－海外債券」兩者合計，即為海外債券的金額。海外債券 此科目在部分壽險公司有缺漏，而且資料期數至少須為兩期，才能使用追蹤資料 (Panel Data)估計。故刪除安聯人壽、中華郵政、康健人壽、環球瑞泰、安達人壽、
第一金人壽、匯豐人壽、蘇黎世人壽等八家公司，共計 25 家壽險公司納入樣本。
其他變數之資料來源為：金融監督管理委員會銀行局、中華民國人壽保險商業同 業公會、財團法人台北外匯市場發展基金會，以及國際贏家 DQ2 資料庫。研究 模型中使用之變數定義，說明如下：
一、 應變數
(一) 營運風險(VT)
本研究所使用之營運風險的衡量指標是獲利波動(Return Volatility)，
根據 de Haan and Poghosyan(2012)研究銀行獲利波動，其計算方式是取 過去 n 個月 ROA 標準差，n=4,8,12。本研究參考該文獻之方式取 n=4，
即 t-1 到 t-4 期 ROA 標準差對應到解釋變數作分析，然而取 t-1~t-4 意味 著今日之結果是受過去營運風險的影響，思考上較不直觀。所以本研究 另外再新增一個營運風險的指標，取 t 至 t+3 期的 ROA 標準差，代表今 日之結果(海外債券)如何改變壽險公司(未來)的風險。為了避免兩個營運 風險指標混淆，分別命名為：
VTA：t-1~t-4 期之 ROA 標準差
𝑉𝑇𝐴𝑖,𝑡 = √𝑇−11 ∑𝑇𝑠=1(𝑅𝑂𝐴𝑖,𝑡−𝑠−1𝑇∑𝑇𝑠=1𝑅𝑂𝐴𝑖,𝑡−𝑠)2，T=4
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VTB：t~t+3 期之 ROA 標準差
𝑉𝑇𝐵𝑖,𝑡 = √𝑇−11 ∑𝑇𝑠=0(𝑅𝑂𝐴𝑖,𝑡+𝑠−𝑇1∑𝑇𝑠=0𝑅𝑂𝐴𝑖,𝑡+𝑠)2，T=3
因為 VTA 之計算方法為第 t-1~t-4 期 ROA 標準差，VTB 為第 t~t+3 期的 ROA 標準差，兩者資料起訖時間略有不同。VTA 資料區間是 2009Q2 到 2016Q3；VTB 資料區間落在 2008Q2 到 2015Q4。
(二) 經營績效(ROA)
從過去研究國際化與廠商績效的文獻觀察，多數使用財務性指標，
包含資產報酬率(ROA)、股東權益報酬率(ROE)、純益率(ROS)或是淨 利…等。壽險業獲利來源為本業收益和投資收益，若僅以 ROS 評估壽險 公司之經營績效可能有所偏頗，會忽略投資債券、股票、不動產帶來的 收益。另外，壽險業特性是高槓桿，收取保費後大部分作為責任準備，
股東權益占總資產比率僅有 5%，倘若以 ROE 估計公司績效，因為分母 較小會使得數字呈現劇烈波動，恐有失真之虞。本研究為同時考慮壽險 業獲利和特性，以 ROA 作為衡量經營績效的指標，資料區間是 2008Q2 至 2016Q3，取自台灣經濟新報資料庫(TEJ)之「ROA(A)稅後息前%」：
ROA = [繼續營業單位損益 + 利息支出 ∗ (1 − 稅率)] ÷ 平均資產總額 ∗ 100%
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二、 解釋變數
(一) 前一期之應變數(LagVT)
本研究之樣本為不平衡追蹤資料，後續流程會考慮到個別公司特性，
進行固定效果或隨機效果的迴歸分析。並進一步將壽險公司行為上是否 有動態調整納入考量，即是前一期應變數會對當期應變數有影響。以下 說明兩個前一期之應變數 LagVTA、LagVTB：
𝐿𝑎𝑔𝑉𝑇𝐴𝑡 = 𝑉𝑇𝐴t−1 𝐿𝑎𝑔𝑉𝑇𝐵𝑡 = 𝑉𝑇𝐵t−1
(二) 海外債券(OB)
本研究欲以國外投資作為解釋變數，探討其與營運風險、經營績效 之線性或非線性關係。保險法最近兩次修正令保險業國外投資金額可占 資金 45%，以及國外板債券不列入投資限額，讓國外投資比例節節攀升。
2014 年到 2016 年間，國外投資占資金運用表的比率分別達到 50.25%、
57.59%、62.82%。本研究以海外債券作為國外投資的代理變數，基於以 下兩個理由：第一，雖然公開資訊並沒有揭露國外投資主要為何，但依 照壽險業為搭配資產與負債的存續期間，多數部位是債券，具備合理性；
第二，為研究上之限制，本研究欲擴大樣本數，但國外投資僅有年資料，
故以有季資料之海外債券作代表性指標。若是直接將海外債券金額放入 迴歸式，會造成資產愈大的公司，易持有愈多海外債券，產生估計偏誤。
因此公司規模是必須考量的重點，故採用兩個解釋變數 OBA(海外債券 金額取自然對數)、OBB(海外債券金額占總資產比例)，如下：
OBA = ln(海外債券金額)
OBB =海外債券金額 總資產
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三、 控制變數
本研究欲探討的是海外債券與壽險公司的關聯性，卻不能忽略仍有其他 財務變數、業務變數和總經變數，會間接影響到營運風險與經營績效，以下 列出八個控制變數，並加以說明：
(一) 金控公司(FH)
此變數為虛擬變數，金控公司=1。金融控股公司因具備資源共享、
集團跨售、服務一體化…等龐大優勢，比起非金控公司專注於壽險市場，
更能做到多元通路銷售，並間接影響到壽險公司的風險和績效。
(二) 本國公司(DM)
此變數為虛擬變數，本國公司=1。早期台灣壽險業開放外商設立分 公司、子公司，但長期以來經營策略有差異。本國公司挾帶幅員廣大的 業務員部隊、深入地方進行在地化扎根和拓點；外商公司主打銀行保險 通路或電話行銷…等，使獲利產生落差，相信也間接影響風險與績效。
(三) 負債權益比(DE)
DE＝總負債÷總股東權益。Gaver and Pottier (2005)衡量保險公司資 本多寡，其中一項即為負債權益比。壽險業屬於高槓桿產業，股東權益 占比都小於 10%，但是負債超過一定比例下，就有可能提高營運風險。
過去資料顯示，部分受到安定基金接管的壽險公司，甚至出現股東權益 為負值的情形。
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(四) 營業利益率(OPM)
OPM＝(營業利益÷營業收入淨額)*100%。財務指標除納入資本結構 以外，也將營業利益率此一獲利指標放進控制變數。能較直接地反映出 壽險公司的經營績效，以及是否影響到壽險公司的營運風險。
(五) 美元兌新台幣的波動度(UTV)
UTV＝美元兌新台幣在該季日資料的標準差，此控制變數專屬於
「營運風險」分析。根據人身保險業外匯價格變動準備金應注意事項，
台灣的壽險業自 2012 年 3 月實施提存外匯價格變動準備金，用意是防 止新台幣升值過於猛烈導致壽險公司海外部位投資虧損，進而造成獲利 下滑的緩衝。以 2017 年前四個月為例，新台幣就勁升 6.38%，使得整體 壽險業前四個月的淨匯損達到 837 億元。美元兌新台幣走勢，對於公司 整體營運風險、經營績效的影響效果十分巨大，本研究分析營運風險時，
搭配應變數(ROA 的波動度)放入美元兌新台幣的波動度。
(六) 美元兌新台幣的平均值(UT)
UT＝美元兌新台幣在該季日資料的平均值，此控制變數專屬「經營 績效」分析。如前所述，美元兌新台幣的變化確實影響壽險公司經營上 的難易度。UTV 是在應變數為營運風險時的控制變數；UT 則用於應變 數是經營績效下的控制變數，也是為符合與應變數(ROA)計算方式一致，
而採取不同變數。
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(七) 美國十年期公債殖利率的波動度(BYV)
UTV＝美國十年期公債殖利率在該季日資料的標準差，此控制變數 專屬於「營運風險」之分析。美國在 2016 年 11 月 8 日舉辦總統大選，
最終由共和黨的唐納川普取得較多選舉人票，當選第 58 屆總統。隨後，
美國十年期公債殖利率在五個月狂升 16.39%，台灣壽險業有近半資產為 國外投資，強勢表現讓收益率提升，也帶動壽險、金控公司股價。因此，
美國十年期公債殖利率應會影響到壽險公司的營運風險與績效，本研究 納入美國十年期公債殖利率的波動度，搭配 ROA 波動度計算之應變數。
(八) 美國十年期公債殖利率的平均值(BY)
BY＝美國十年期公債殖利率在該季日資料的平均值，此控制變數專 屬「經營績效」之分析。此變數的概念與美元兌新台幣相同，為搭配應 變數計算方式，將美國十年期公債殖利率的平均值，作為應變數為經營 績效時的控制變數。
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表 3-1 實證模型變數整理
變數類型 代號 變數定義 資料來源
應變數 VTA 第 t-1~t-4 期的 ROA 標準差 TEJ、自行整理 VTB 第 t~t+3 期的 ROA 標準差 TEJ、自行整理 ROA
[繼續營業單位損益+利息支 出*(1-稅率)]÷平均資產總額
*100%
TEJ 解釋變數 LagVTA 前一期之應變數 VTA TEJ、自行整理
LagVTB 前一期之應變數 VTB TEJ、自行整理 OBA ln(海外債券) TEJ、自行整理 (OBA)2 [ln(海外債券)]2 TEJ、自行整理 OBB 海外債券÷總資產 TEJ、自行整理 (OBB)2 (海外債券÷總資產)2 TEJ、自行整理 控制變數 FH 虛擬變數，金控公司=1 金管會銀行局
DM 虛擬變數，本國公司=1 中華民國人壽保險商業 同業公會
DE 總負債÷總股東權益 TEJ
OPM ( 營 業 利 益 ÷ 營 業 收 入 淨
額)*100% TEJ
UTV 美元兌新台幣在該季日資料 的標準差
財團法人台北外匯市場 發展基金會、自行整理 UT 美元兌新台幣在該季日資料
的平均值
財團法人台北外匯市場 發展基金會、自行整理 BYV 美國十年期公債殖利率在該
季日資料的標準差 DQ2、自行整理
BY 美國十年期公債殖利率在該
季日資料的平均值 DQ2、自行整理
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