我國銀行從事銀行保險業務之合作策略分析 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學風險管理與保險研究所碩士學位論文 Graduate Institute of Commerce College of Risk Management and Insurance National Cheng-Chi University Master Thesis. 政治大我國銀行從事銀行保險業務之合作策略分析立. ‧ 國. 學. Analysis on the Business Strategies Performed by Domestic Banks in. ‧. Bancassurance. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v. 指導教授：彭金隆博士研究生：陳炫婷撰中華民國一百零一年六月.

(2) 摘要近年來，我國銀行保險蓬勃發展，成為我國壽險業最主要的銷售通路來源。過往以銀行保險為研究主題之文獻頗多，但甚少以量化方式探討彼此合作深淺關係的選擇與影響因素；兼且觀察實務界之發展，發現銀行於銀行保險之合作關係中，扮演了關鍵性之角色。因此本研究從銀行端之角度，借取市場集中度指標，以量化方式探討銀行與保險公司的業務合作緊密程度與影響因素。初步觀察 2006 年至 2009 年間雙方合作關係的增減，結果發現，我國近幾年. 政治大方法回歸模型來探討銀行從事銀行保險業務時，所採取之合作策略及影響因素為立來銀行與壽險公司之合作關係沒有呈現集中或分散之趨勢。接著本研究以最小平. ‧ 國. 學. 何，結果發現，以「合作廣度」而言，銀行分行數越少、為本土銀行、銀行保險市占率越低、用人費用越高、逾放比率越高之銀行皆傾向採取分散策略；從「合. ‧. 作深度」來看，銀行分行數越多、為外商銀行、隸屬於金控底下之銀行、銀行保. er. io. sit. y. Nat. 險市占率越高、用人費用越低與逾放比率越低之銀行皆傾向採取集中策略。接著，比較銀行與保險公司在合作策略之選擇上有何不同，結果發現，以資. n. al. Ch. i Un. v. 源的角度來檢視，當銀行資源越豐富(分行數越多)，越傾向採取集中策略；而壽. engchi. 險公司資源越豐富(資產規模越大)，越傾向採取分散策略。在公司型態方面，當銀行為外商銀行，則偏好採取集中策略；而外商壽險公司，則偏好採取分散策略；在市占率方面，銀行在之銀行保險之市占率越高，越傾向採取集中策略；而壽險公司之保費市占率越高，越傾向採取分散策略。值得注意的是，不論在銀行或是壽險公司之角度，當其隸屬於金控底下，皆偏好採取集中策略。最後，本文探討銀行與保險公司合作時，是否具備風險篩選之功能。採取壽險公司之保費收入標準差、風險性投資比率與槓桿比這三項變數，衡量壽險公司本身之風險性高低。結果未能發現銀行具有風險篩選之功能。.

(3) 目. 錄. 目錄............................................................................................................................. I 圖表目錄....................................................................................................................... III 第一章緒論............................................................................................................ 1 第一節研究動機............................................................................................ 1 第二節研究目的............................................................................................ 3 第三節研究流程............................................................................................ 4 第二章文獻回顧與研究假說................................................................................ 7 第一節銀行保險............................................................................................ 7 第二節策略聯盟............................................................................................ 9 第三節研究假說.......................................................................................... 13 第三章研究設計.................................................................................................. 17 第一節研究樣本.......................................................................................... 17. 政治大研究方法.......................................................................................... 18 立變數說明.......................................................................................... 19 ‧. ‧ 國. 學. 第二節第三節第四章實證結果分析.......................................................................................... 24 第一節敘述性統計分析.............................................................................. 24 第二節模型適用分析.................................................................................. 26 第三節合作策略變化.................................................................................. 29 第四節策略選取因素.................................................................................. 31 第五節銀行與壽險公司之合作策略比較.................................................. 35. sit. y. Nat. n. al. er. io. 第六節風險篩選功能.................................................................................. 40 第五章結論.......................................................................................................... 43 參考文獻...................................................................................................................... 45. Ch. engchi. i Un. v.

(4) 圖表目錄表 1-1、歷年壽險業初年度保費收入通路別金額比率統計表 ................................. 2 圖 1-1、研究流程圖 ..................................................................................................... 5 表 3-1、策略集中度指標說明 ................................................................................... 20 表 3-2、自變數說明 ................................................................................................... 23 表 4-1、OLS 迴歸模型基本統計量 ............................................................................ 25 表 4-2、OLS 迴歸模型相關係數表 ............................................................................ 26 表 4-3、變異數膨脹因子數值表 ............................................................................... 27 表 4-4、Durbin-Watson 數值表.................................................................................. 28 表 4-5、各集中度指標變化趨勢 ............................................................................... 29 表 4-6、Friedman test 結果 ........................................................................................ 30 表 4-7、樣本複迴歸結果 ........................................................................................... 33 表 4-8、研究假說與結果分析 ................................................................................... 34. 政治大表 4-9、銀行與壽險公司合作策略(合作家數)之比較表 ......................................... 38 立表 4-10、銀行與壽險公司合作策略(HHI)之比較表 ................................................. 39 ‧. ‧ 國. 學. 表 4-11、獨立 T 檢定之組別統計量 ......................................................................... 41 表 4-12、獨立樣本檢定 ............................................................................................. 42. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v.

(5) 第一章第一節. 緒論. 研究動機. 近年來全球金融市場在國際化、自由化的衝擊下，興起一波波策略聯盟、購併、合作等競爭策略，金融服務整合(Financial services integration)與跨業經營成為趨勢，其中又以銀行保險(Bancassurance)業務最為明顯。根據中華民國人壽保險商業同業公會(以下簡稱壽險公會)截至 2011 年 12 月底的統計資料顯示，壽險. 政治大 1-1)，占壽險業一半以上之銷售通路來源。立. 業初年度保費收入達 9175 億元，其中銀行保險通路貢獻了 55.38%的比重(見表. ‧ 國. 學. 銀行保險引入台灣市場初期，市占比大致維持在三成左右；2008 年在國際金融風暴肆虐下，我國銀行保經代通路之保費收入比重仍見成長(見表 1-1)；2009. ‧. 年更是超越傳統業務員通路，市占比高達 63.15 %，直至今日仍為壽險公司主要. y. Nat. io. sit. 的業務來源。2010 年由於金管會限制銀行保險通路銷售短年期利變型年金險，. n. al. er. 因此，造成 2011 年銀行保險通路市占比之下降。然而，觀察 2012 年一月至三月. Ch. i Un. v. 之統計資料，發現銀行保險通路占比例已回升，為 58.75%，足見銀行保險已成為壽險業界最重要之行銷管道。. engchi. 1.

(6) 表 1-1、歷年壽險業初年度保費收入通路別金額比率統計表單位：% 來源別. 壽險公司. 銀行保經代. 傳統保經代. 其他. 合計. 2005. 58.48. 37.54. 3.98. 0.01. 100. 2006. 60.14. 35.71. 4.12. 0.03. 100. 2007. 61.83. 34.41. 3.76. 0.00. 100. 2008. 49.18. 47.84. 2.98. 0.00. 100. 2009. 33.85. 63.15. 2.99. 0.00. 100. 2010. 32.10. 65.25. 2.65. 0.00. 100. 2011. 41.14. 55.38. 3.48. 0.00. 100. 2012 (一月至三月). 37.96. 政58.75治大3.29. 0.00. 100. 年度. 立. 資料來源：中華民國人壽保險商業同業公會. ‧ 國. 學. 隨著經濟環境及景氣的改變，我國銀行在傳統存放款業務的獲利不斷降低，. ‧. 為增強其競爭優勢，提供客戶一站購足(One-Stop Shopping)之服務，並提高無風險的手續費收入（如保險佣金收入）占總收益的比重，紛紛轉投資成立保險經紀. y. Nat. io. sit. 人或代理人之公司，積極拓展銀行保險業務。根據經濟部商業司之資料，本國銀. n. al. er. 行與外國銀行合計，多達三十四家有轉投資成立保險經紀人或代理人之公司，顯. Ch. i Un. v. 見各家銀行業者皆欲於銀行保險市場中佔有一席之地。. engchi. 鑒於銀行保險近幾年市場地位日益重要，且為異業結合之經營型態，相關的研究與文獻頗多，有銀行保險經營模式的探討(Gora, 1997; Asber, 1998; Panko, 2000)，或是分析雙方由淺至深的合作關係，如跨售協議、策略聯盟、合資模式 (Bergendahl, 1995; Staikouras, 2006)，以及分析銀行保險之經營績效、對風險與報酬之影響(Claessens, 2003; Fields, Fraser, and Kolari, 2005)。但對於銀行與壽險公司之間的合作深淺關係與業務合作的集中程度，少有著墨，因此本研究想針對此項議題加以研究。此外，觀察銀行保險實務界之發展，發現在銀行保險之合作關係中，銀行扮演了關鍵之角色。因此，本研究想從銀行端之角度，探討銀行從事銀 2.

(7) 行保險業務時，所採取之合作策略，並探討影響其合作策略的因素為何。. 第二節. 研究目的. 回顧過往研究，吳子璦(2011)曾以我國壽險公司銀行保險通路之集中度來探討保險公司的經營策略。不同於其研究，本研究從銀行的角度出發，探討我國銀行從事銀行保險業務之合作策略，及影響其合作策略選擇之因素為何。並且，比較壽險公司與銀行兩端，在合作策略之選擇上，有何異同?最後，探討銀行選擇合作壽險公司時，是否具備風險篩選之功能。以下為本研究之研究目的：. 政治大. 一. 分析我國銀行從事銀行保險業務的合作策略變化。. 立. ‧ 國. 學. 延續吳子璦(2011)對集中度指標之定義，以合作家數與以初年度保費收入基礎計算出的賀芬達指數(Herfindahl-Hirschman Index: HHI 指數)來衡量銀. ‧. 行從事銀行保險業務之合作策略，並觀察自 2006 年至 2009 年，合作策略之. Nat. er. io. sit. y. 選擇有無顯著的變化。. 二. 探討銀行從事銀行保險業務時，會影響其合作策略選擇之因素。. n. al. Ch. engchi. i Un. v. 本研究採迴歸方式，考慮銀行之資源、公司型態、是否屬於金控體系之下、在銀行保險市場之重要性、經營成本、財務健全度與業務品質，探討其從事銀行保險業務時之合作策略選取之影響。三. 比較銀行與保險公司在合作策略之選擇上有何不同?. 將過往文獻中，以我國壽險公司銀行保險通路之集中度來探討保險公司的經營策略(吳子璦，2011)與本研究之結果做一分析比較。希望在現今銀行保險蓬勃發展之時期，給予銀行及保險公司參考，進而發展出更適切之銀行保險合作策略。 3.

(8) 四. 探討銀行與保險公司合作時，是否具備風險篩選之功能?. 銀行為專業之金融機構，比起一般民眾，更具有風險意識。本研究欲了解，當銀行從事銀行保險業務時，在合作伙伴之選擇上，是否具備風險篩選之功能，而傾向與體質良好之壽險公司合作，以提供民眾優質之商品服務。. 第三節. 研究流程. 本研究之研究流程共可分為五章，各章節之內容概述如下，研究流程圖如圖 1-1 所示：. 立. 第一章緒論. 政治大. ‧ 國. 學. 本章共分為三小節，第一節為研究動機，從銀行保險市場發展中發現該主題. 第二節之研究目的，第三節則介紹研究流程。. Nat. sit. y. ‧. 日漸受到重視，提出本研究之引言。藉由觀察實務現象與閱讀相關文獻後，提出. er. io. 第二章文獻回顧與研究假說. al. n. iv n C 本章共分三小節，第一、二小節分別回顧銀行保險與策略聯盟之相關文獻， hengchi U. 並以此為基礎建構第三節之研究假說。第三章研究設計. 本章共分三小節，第一節說明樣本之選取標準以及來源；第二節為研究方法之說明，本研究以最小平方法(Ordinary Least Squares，OLS)探討銀行從事銀行保險業務時，會影響其合作策略選擇之因素為何，並以 Durbin-Watson 檢定方法、變異數膨脹因素法(VIF)檢驗模型。第三節針對所採用之研究變數逐一說明。. 4.

(9) 第四章實證結果分析本章共分六小節，第一節描述樣本之敘述統計量；第二節檢定模型是否適用；第三節依據研究目的一，分析我國銀行從事銀行保險業務的合作策略變化；第四節依據研究目的二，輔以最小平方法之分析結果，探討銀行從事銀行保險業務時，會影響其合作策略選擇之因素；第五節依據研究目的三，以本文之結論與過往文獻進行比較，探討銀行與保險公司在合作策略之選擇上有何不同；第六節依據研究目的四，以獨立 T 檢定之結果分析銀行與壽險公司合作時，是否具備風險篩選之功能。第五章結論. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. 本章依前述之研究目的，回答並說明本研究之結論與貢獻。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 5. i Un. v.

(10) 研究流程. 對照章節. 研究動機第一章. 建立研究目的. 文獻回顧. 銀行保險. 立. 第二章. 相關文獻. 學. ‧ 國. 相關文獻. 治政策略聯盟大. 研究假設. ‧ y. Nat. er. io. sit. 資料蒐集與整理. n. al. Ch 研究方法研究方法. engchi. i Un. v. 第三章. 第四章. 實證分析. 第五章. 結論與建議. 圖 1-1、研究流程圖. 6.

(11) 第二章第一節. 文獻回顧與研究假說. 銀行保險. 銀行保險在法國稱為 Bancassurance，在德國則稱為 Allfinanz，係指銀行與保險公司之間經由相互合作或融合等方式，在銀行裡除了經營本身的銀行業務外，另跨業提供保險業務的一種綜合式理財服務(Gora, 1997)。通常以直接承保、直接仲介(保險經紀人或保險代理人)或以轉投資保險公司或保險經紀人或保險代理人. 政治大. 方式來兼營保險業務(Strang, 1999)。. 立. 銀行與保險的融合對於雙方各有其利基存在，Staikouras(2006)認為銀行希望. ‧ 國. 學. 能夠在原有的顧客基礎之下，再創造出更多的收入價值，藉由銷售保險商品賺取佣金費用就成為可行的方式之一，而保險公司相較於原有的業務員通路外，銀行. ‧. 通路更可以降低通路成本，且銀行擁有較高知名度，有利於保險公司拓展客源，. y. Nat. io. sit. 但雙方的文化差異是合作的障礙。王寸久(2003)也指出，銀行與保險業者從事銀. n. al. er. 行保險各有不同的優勢，此優勢為雙方得以合作之原因。銀行業之優勢在於較佳. Ch. i Un. v. 之企業形象與良好之顧客關係、廣大之優良客戶資料庫、多樣化之選擇、擅長運. engchi. 用多重行銷通路、運用分行地利之便與員工素質較高；而壽險業擅於開發與設計壽險產品，且面對面推動式銷售、核保能力與管理長期資產等優勢，也讓銀行與壽險的異業結盟得以順利開展。在銀行與保險公司合作關係上，Bergendahl (1995)則將雙方的合作關係分成兩種模式，第一種是跨售協議(Cross‐selling Agreement)，銀行可以銷售一家或多家保險公司之商品，此種合作模式的優點是程序簡單(simple)與可互相銷售商品 (revertible)，並不影響雙方的股權結構，合作雙方仍保有各自的獨立性，缺點則是當合作關係不穩定時，銀行與保險公司容易有通路衝突的問題。第二種合作模 7.

(12) 式是合作關係較穩定的策略聯盟(Strategic Alliances)以及合資(Joint Ventures)，其中又以合資方式的關係最為穩固，可以讓銀行較專注於銷售特定險種之保險商品。在此種模式之下，雙方各司其職，保險公司負責商品設計，銀行則負責通路銷售，雙方策略一致，共同追求綜效之達成。Staikouras (2006)則認為銀行保險可以分成三種組織型態，第一種是水平聯盟(Horizontal Alliance)，銀行與保險公司為通路協議，保險商品經由銀行據點銷售，或是銀行將客戶介紹給合作的保險公司，當銀行較有市場力量(bank lead)時，可選擇與多家保險公司訂立通路協議，以多樣化其產品及品質，反之亦然，但合作關係的穩定需依靠雙方不斷的協商。第二種是垂直合資(Vertical Venture)，在此架構下保險公司為銀行的子公司，保險公司. 治政只專屬設計適合母銀行銷售的商品，反之，若銀行為保險公司之子公司，將只銷大立售母保險公司的保險商品。第三種是股權整合(Integrated Partnership)，銀行與保 ‧ 國. 學. 險公司隸屬於同一集團之下，相互利用集團資源銷售彼此的商品，集團會以利益. ‧. 最大化來做通盤考量，降低因為組織不同產生的對立問題。. Nat. sit. y. 綜合上述文獻，可發現銀行與壽險公司在雙方的合作模式上，通路協議不涉. n. al. er. io. 及股權結構之移轉，合作雙方須付出協商成本以化解通路衝突問題，是最不穩定. i Un. v. 的合作方式，並無專屬之概念，而合資經營方式最具成本效益，雙方可在同一目. Ch. engchi. 標下追求最大綜效，合作關係最為穩固。. 8.

(13) 第二節. 策略聯盟. 企業基於資源整合的效用以及伴隨而來的策略彈性，使得聯盟成為優於併購與直接投資的策略選擇(Baranson, 1990)；科技的迅速擴展及成本不斷地提升，策略聯盟已成為企業策略中不可或缺的一部分(Ohame, 1989)。由此可知，策略聯盟已成為企業經營組織中重要型態之一，而本研究是探討銀行與壽險公司從事銀行保險業務之合作策略研究，所以就以策略聯盟相關文獻作為本研究之依據。在策略聯盟合作模式的定義上，Hitt, Ireland and Hoskisson(1999)認為策略聯盟指的是公司之間(銀行業者與壽險公司)結合彼此的資源、能力和核心競爭力，. 政治大. 以尋求在設計、製造(壽險業)或產品、服務通路方面(銀行業)的相互利益。雙方. 立. 基於彼此互利合作關係，以策略聯盟的方式，運用資源互補觀點，以互利互惠的. ‧ 國. 學. 原則達成組織之策略性目標。. ‧. 由上述之論點，可知企業策略聯盟的主要動機，主要是基於企業各自擁有自. sit. y. Nat. 的專業能力及資源，為創造更佳的企業競爭力，採取與企業間之合作，彼此交換. n. al. er. io. 資源與分攤成本，以追求企業之最大的利益。林昌雄(2007)綜合整理，歸納出六大策略聯盟之動機，分述如下：一、資源互補. Ch. engchi. i Un. v. 策略聯盟主要動機為互補性資源，如：技術資訊管理行銷等資源的結合 (Porter and Fuller, 1986; Dyer and Singh, 1998)。在資源有限的情形下極少企業可以完全自給自足，而須與其他企業合作以取得相關資源或是取得關鍵性資源(Pfeffer and Salancik, 2003)。. 9.

(14) 二、提升經營績效 Griffin and Pustay(2002)指出每個進行策略聯盟的參與者的共同動機是提高自身利益。他們認為透過合作而達成目標是企業在市場取得優勢的最佳方式，其中所謂的利益除了有形的金錢利益，還包括提升無形的利益，如名譽等(Das and Teng, 2000)。三、降低經營風險公司欲經由策略聯盟來降低風險之出發點有所不同，有可能是因為需求不確. 政治大. 定而促使廠商進行結盟以分散風險，也有是因為公司無力獨自承擔投資機會所具. 立. 有之潛在風險，因而選擇進行結盟以降低風險(Harrigan, 1988; 譚天譯，2000 )。. ‧ 國. 學. Porter and Fuller (1986)認為策略聯盟之下，單一企業無須承擔所有風險，可減少投資不確定性對企業之影響。. ‧ sit. y. Nat. 四、擴大經濟規模. n. al. er. io. 規模經濟於任何價值活動均可能產生，當產業規模經濟效果顯著，企業又無. i Un. v. 法獨立負擔規模經濟效益時，企業唯有進行策略聯盟，擴大規模以降低平均成本，. Ch. engchi. 獲取重要成品和生產元素以改善競爭力，以達到產業規模經濟之效果。五、降低交易成本在交易成本觀點下，交易成本在交易行為發生時，將一同產生的資訊蒐集、條件談判等各方面的成本，若交易雙方很快便能訂出交易契約，便能有效減少交易成本，因此企業採行策略聯盟的主要原因是降低成本(吳思華，1990)。而且藉由策略聯盟也可於短時間內分擔固定成本並且能進一步縮短開發時間(Porter and Fuller, 1986; 王泰允，1992)。. 10.

(15) 六、提高市場佔有率： James(1985)認為隨著產業間競爭壓力的升高，科技的進步，造成產品生命週期縮短，而策略聯盟可加速新產品及製程的開發速度，使企業得以快速進入新市場，獲得大量的訂單，提高公司本身的市場佔有率。 Karen, Nigel, and David(2000)指出聯盟動機會促使企業去選擇特定的聯盟對象，並且適當的動機與聯盟夥伴可為聯盟帶來較佳的聯盟效益。Gulati(1998)和 David(1999)也提出適切的選擇聯盟夥伴會對聯盟的績效產生深遠的影響。在銀行業與壽險業策略聯盟過程中，由於各家公司所擁有的資源不同，規模及歷史亦有. 治政大所差異，唯有掌握關鍵成功因素，才能獲致成功。Geringer(1988)提出夥伴選擇立. 的準則：技術及資源的互補，是主要的選擇標準；彼此依賴的程度不宜過高或過. ‧ 國. 學. 低；必須確定未來的夥伴能有足夠的財務資源以維持合資事業的發展；若彼此相. ‧. 對規模較接近通常成功的機率較大；一個相容的夥伴理想上應該有類似的價值觀. sit. y. Nat. 與目標；夥伴間營運政策的相容；注意潛在的溝通障礙，例如國家、道德、文化. io. n. al. er. 的差異，包括語言與企業文化；相容的管理團隊；信任與承諾。. i Un. v. 綜上所述，我們可了解到，企業對聯盟夥伴的挑選經常基於互補性的需要，. Ch. engchi. 因此夥伴的選擇會影響到企業從聯盟中可獲得的技能、資源、與達成策略目標的能力，也是影響策略聯盟績效的一項重要變數(巫忠信，2003)。根據吳子璦(2011)之研究，發現壽險公司與銀行的合作關係，無論是在合作對象的數量上或是業務密切程度，各家壽險公司皆不相同。本研究希望能以銀行之角度，採用集中度指標了解我國銀行與壽險公司的合作關係，是屬於採取合作關係密切的集中策略或是合作關係較分散的分散策略，因此有必要先對集中策略與分散策略作解釋並闡述其優缺點，分別論述如下。. 11.

(16) 一、集中策略銀行與少數幾家壽險公司建立銷售合作關係或是將業務集中在少數幾家壽險公司上。這種形式的優勢是銀行與保險公司合作關係較為密切，保險公司會比較重視銀行的需求，因此保險公司願意提供較多的教育訓練與資源給銀行的行員，而銀行只銷售一家或少數保險公司產品時，產品線單純，行員可迅速開展業務(陳坤信，2003)，例如：合作金庫與法國巴黎人壽。二、分散策略：. 政治大. 銀行與多家壽險公司建立銷售合作關係，或將業務平均分散予各家壽險. 立. 公司。這種形式有利於保險公司多元化保險商品，提供消費者更多的消費選. ‧ 國. 學. 擇，也能降低合作關係破滅導致的銷售通路危機。但是壽險公司必須花更多成本在產品設計與人員訓練上，針對不同的銀行屬性去設計不同的商品，資. ‧. er. io. sit. Nat. 2006 至 2009 年皆與 20 家左右之壽險公司合作。. y. 源分散，銀行忠誠度相對不高，彼此合作關係較不穩定。例如：台新銀行於. al. 本研究採上述合作廣度與合作深度兩種觀點，分析集中度指標，以驗證我國. n. iv n C 銀行從事銀行保險業務之合作策略選擇。 h e n g對於集中策略之定義是以相對程度加以 chi U. 衡量，並不明確訂定集中度指數少於特定界定值為判斷標準，反之，分散策略亦同。. 12.

(17) 第三節. 研究假說. 綜合上述文獻，可發現銀行保險之合作深淺關係，會影響其經營績效 (Bergendahl, 1995; Staikouras, 2006)，而雙方合作策略與夥伴之選擇，又與其策略聯盟之動機有關(Karen, Nigel, and David, 2000)。這些動機影響著銀行從事銀行保險業務之合作策略，本研究依據吳子璦(2011)之推論，與上述文獻分從資源條件、公司特性與風險特性三方面歸納出本研究七個研究假說。. 一. 資源條件與策略選擇. 政治大吳子璦(2011)發現，壽險公司規模愈大，可享用之資源愈多，在銀行保險業立. ‧ 國. 學. 務上，不只對銀行愈有談判能力，也傾向與多家銀行合作，拓展通路。以此觀點套用至銀行端，本研究假定，當銀行本身之資源條件越豐富，在與壽險公司之合. ‧. 作關係上，也越具有優勢。一般而言，皆以資產、資本額代表公司資源的多寡，. sit. y. Nat. 但由於銀行業與壽險業之合作優勢在於可利用運用分行地利之便，行銷商品(王. n. al. er. io. 寸九，2003)。因此，本研究以銀行之分行數當作其規模及資源多寡之代理變數，較為貼切，並提出以下假說：. Ch. engchi. i Un. v. 假說一：銀行之資源多寡，會影響其合作策略之選擇。. 二. 公司特性與策略選擇吳子璦(2011)認為，公司型態的差異不只會影響其通路選取的決策，也會影響其銀行保險通路採取集中或分散策略。外商保險公司因為通路的多元性不如本土保險公司，因此特別著重在銀行保險通路上，並在此通路選擇較多的合作對象，以豐富其通路優勢。. 13.

(18) 此外，Geringer(1988)提出夥伴選擇的準則，認為合作夥伴間潛在的溝通障礙，例如國家、道德、文化的差異，包括語言與企業文化，皆會影響其策略聯盟之績效。因此，本研究推論，外商銀行與本國銀行，因為企業文化、公司特性之不同，在從事銀行保險業務時，與壽險公司的合作策略也會有所差異，因而提出下列假說：假說二：銀行為外商或本土型態，會影響其合作策略之選擇 Wu, Lin, & Lin (2010)發現銀行或是壽險公司皆傾向以金融控股公司模式來發展銀行保險，原因在於銀行可以產生營運綜效、風險分散以及節稅。此外，. 政治大. Staikouras (2006)發現，當銀行保險之組織型態為股權整合(Integrated Partnership). 立. 時，銀行與保險公司隸屬於同一集團之下，相互利用集團資源銷售彼此的商品，. ‧ 國. 學. 集團會以利益最大化來做通盤考量，降低因為組織不同產生的對立問題。據此，. ‧. 本研究推論隸屬於金控體系下之銀行採行的銀行保險合作策略，應與非金控體系下之銀行有所差異，因此提出下列假說：. y. Nat. n. al. er. io. sit. 假說三：銀行是否隸屬於金控體系下，會影響其合作策略之選擇. i Un. v. 林昌雄(2007)對企業進行策略聯盟之動機作進一步整理，發現提高其市場佔. Ch. engchi. 有率為其中一重要動機，因為依據市場力量理論假說(Market Power Theories)，市場占有率愈大的公司，愈有能力掌握市場定價，導致獲利能力與經營績效也會愈好。簡而言之，企業希望透過策略聯盟，提高其市場占有率，以取得良好之經營績效。以此概念推測，銀行在銀行保險市場上市占率之高低，也是影響其合作策略之變數。本研究以銀行從事銀行保險業務所獲之初年度保費，占整體銀行保險市場之比率為其市占率，並提出下列假說：假說四：銀行在銀行保險市占率之高低，會影響其合作策略之選擇 14.

(19) 吳思華(1990)提及，企業採行策略聯盟的主要動機為降低成本，因交易行為發生時，將一同產生資訊蒐集、條件談判等各方面的成本，若交易雙方很快便能訂出交易契約，便能有效減少交易成本。而且藉由策略聯盟也可於短時間內分擔固定成本並且能進一步縮短開發時間(Porter and Fuller, 1986; 王泰允，1992)。林昌雄(2007)在個案分析中提及，銀行從事銀行保險業務可降低公司的經營成本，因公司人員變化不大，多做了銀行保險業務所增加的人手不多，但增加的業績很不錯，所以相對地降低總公司的作業成本。本研究納入上述概念，認為銀行之經營成本，會影響其合作策略之選擇，並根據林昌雄(2007)對人力資源之善用，可降低公司之經營成本之結論，以用人費. 治政用此變數當作銀行經營費用之指標。大立假說五：銀行之經營成本，會影響其合作策略之選擇。 ‧ 國. 學. 三.. 風險特性與策略選擇. ‧ sit. y. Nat. 林昌雄(2007)認為，企業進行策略聯盟之一大動機為降低經營風險。公司欲. n. al. er. io. 經由策略聯盟來降低風險之出發點有所不同，有可能是因為需求不確定而促使廠. i Un. v. 商進行結盟以分散風險，也有是因為公司無力獨自承擔投資機會所具有之潛在風. Ch. engchi. 險，因而選擇進行結盟以降低風險(Harrigan, 1988; 譚天譯，2000)。Porter and Fuller (1986)也認為在策略聯盟下，單一企業無須承擔所有風險，可減少投資不確定性對企業之影響。企業之風險與其財務健全度有關。郭怡君(2009)發現，財務健全的公司，具有風險意識，會為了降低企業的營業風險而進行必要的避險措施。依此觀念推測，財務健全之銀行，在與壽險公司合作時，會為了降低營業風險而選擇合適之壽險公司、合適之合作策略，因此，推論銀行之財務健全度，會影響其合作策略之選擇。本研究以資本適足率為衡量銀行財務結構健全與否的指標，因銀行為維持健全營運，並防止風險性資產釀成重大損失，會藉由充足之自有資本，以應付非預 15.

(20) 期的債務(魏綺廷，2010)。根據上述論述，本研究將銀行本身之風險特質納入考量，並提出下列假說：假說六：銀行之財務健全度，會影響其合作策略之選擇。除了財務健全度之外，銀行之業務品質也會影響企業之經營風險。逾放比率為衡量銀行業務品質之重要指標，逾放嚴重的金融機構當金融風暴來臨時，流動性不足之系統性風險有一觸即發之可能，因此經營風險較高(李禮仲，2007)。承上所述，銀行之業務品質會影響其經營風險，而經營風險之高低也會影響其合作策略，當企業之經營風險較高時，在合作策略的選擇上可能會著重在降低經營風. 治政大險，因此，本研究提出下列假說：立. ‧. ‧ 國. 學. 假說七：銀行之業務品質，會影響其合作策略之選擇。. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 16. i Un. v.

(21) 第三章第一節. 研究設計. 研究樣本. 本研究選取 2006 年至 2009 年，轉投資設立保險經紀人及代理人公司之銀行。在樣本期間內，有五家銀行遭合併收購1，再扣除各項研究所需資料皆缺漏的台灣美國運通銀行、瑞士銀行與荷蘭銀行(現為澳盛銀行)，研究樣本為三十三家銀行。. 政治大符合樣本期間，導致該間公司的資料不足四年。基於上述資料限制，本研究予立. 研究樣本中，有九家銀行轉投資設立保險經紀人及代理人公司之時間未完全 2. ‧ 國. 學. 以扣除後，剩下四個年度三十三家銀行，共一百二十四個樣本。關於銀行相關之統計資料，如分行數、用人費用、資本適足率與逾放比率等，. ‧. 源自於行政院金融監督管理委員會銀行局出版之「金融業務統計輯要」；此外，. y. Nat. io. sit. 壽險公司參與銀行保險業務之統計資料，例如初年度保費收入及其相關比率，資. n. al. er. 料源自於保發中心與壽險公會。. 1. Ch. engchi. i Un. v. 2006 年建華商業銀行與台北國際商業銀行合併為永豐銀行；2007 年花旗銀行併購華僑銀行、渣打銀行併購新竹國際商業銀行、匯豐銀行收購中華商業銀行 2 中國信託金融控股公司、華泰商業銀行無 2006 年之資料；三信商業銀行、星展銀行、萬泰商業銀行無 2006 與 2007 年之資料 17.

(22) 第二節. 研究方法. 為檢測研究假說，本研究以實證模型探討，影響銀行從事銀行保險業務之合作策略的因素。並採用複迴歸模型(Multiple Linear Regression Model)，以最小平方法(Ordinary Least Squares，OLS)對各解釋變數進行參數估計，關係式如下： 𝑆𝐶𝑖𝑡 = 𝛽𝑡 + 𝛽1 𝐵𝑟𝑎𝑛𝑐ℎ𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑇𝑦𝑝𝑒𝑖𝑡 + 𝛽3 𝐹𝐻𝐶𝑖𝑡 + 𝛽4 𝑀𝑆𝑖𝑡 + 𝛽5 𝐿𝑛𝐸𝑋𝑃𝑖𝑡 + 𝛽6 𝐶𝐴𝑅𝑖𝑡 + 𝛽7 𝑁𝑃𝐿𝑅𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (1) 𝐻𝐻𝐼𝑖𝑡 = 𝛽𝑡 + 𝛽1 𝐵𝑟𝑎𝑛𝑐ℎ𝑖𝑡 + 𝛽2 𝑇𝑦𝑝𝑒𝑖𝑡 + 𝛽3 𝐹𝐻𝐶𝑖𝑡 + 𝛽4 𝑀𝑆𝑖𝑡 + 𝛽5 𝐿𝑛𝐸𝑋𝑃𝑖𝑡 +. 政治大. 𝛽6 𝐶𝐴𝑅𝑖𝑡 + 𝛽7 𝑁𝑃𝐿𝑅𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 (2). 立. ‧ 國. 學. 其中，𝑖 = 1,2, … … . ,N，為同一年度不同公司；. 𝑡 = 2006,2007,2008,2009，為研究樣本的年度；. ‧. 𝛽𝑡 ：表示截距項，為一常數，每家公司的截距項都相同；. y er. io. sit. Nat. i .i . d .. 𝜀𝑖𝑡 ：表示誤差項，且𝜀𝑖𝑡 ~ (0,𝜎𝜀2 )；. al. 在應變數方面，SC 為銀行合作之壽險公司家數，用以衡量銀行與保險公司. n. iv n C 之合作廣度；HHI 為與各合作壽險公司之初年度保費收入計算之 HHI 指數，用以 hengchi U 衡量銀行與保險公司之合作深度。在自變數方面，Branch 為公司分行數、Type 為公司型態是本土或外商之虛擬變數、FHC 為是否為金控子公司之虛擬變數、BMS 代表銀行在銀行保險市場上之市占率、LnEXP 為銀行之用人費用取自然對數、CAR 為銀行之資本適足率，NPLR 為銀行之逾放比率。為增加實證模型的精確性，本研究以 Durbin-Watson 檢定方法來檢查誤差項是否滿足獨立性之假設項，並使用變異數膨脹因素法(VIF)來檢測回歸模式中是否具有多重共線性，使本研究過程更加嚴謹。. 18.

(23) 第三節. 變數說明. 一. 應變數市場集中度(Market Concentration Rate)是對整個行業的市場結構集中程度的測量指標，它用來衡量企業的數目和相對規模的差異，是市場勢力的重要量化指標。根據 Schere and Ross (1990)之著作，一般衡量市場集中度的指標有下列五種：. 政治大 Gini Index（吉尼係數）與 Herfindahl-Hirschman Index（HHI 指數，或稱賀氏指數）。立. Lerner Index（勒那指數）、CRn（前 N 大集中度）、Lorenz Curve（羅倫茲曲線）、. ‧ 國. 學. 其中 CRn 與 HHI 是最常被用來測量產業市場集中情形的指標，因為前者計算方便，後者嚴謹可信。. ‧. 吳子璦(2011)使用壽險公司經由銀行保險通路的初年度保費收入，當作計算. y. Nat. io. sit. 集中度的基礎，分別計算其 HHI 指數以及 CRn 指數。由於影響市場集中度高低的. n. al. er. 因素主要有兩項，一是市場上的公司家數（N），一是公司初年度保費市場佔有. i Un. v. 率的分配狀況(σ2 )，因此將集中度指標分為「合作廣度」與「合作深度」兩個面. Ch. engchi. 向作探討。合作廣度指的是，銀行與壽險公司合作的家數多寡，當家數愈少，合作廣度愈小，表示其集中程度愈高；合作策略也愈傾向於集中策略，反之，則傾向為分散策略。合作深度指的是銀行與其合作的壽險公司之間初年度保費收入的分配程度，當借取市場集中度指標計算出的 HHI 指數以及 CRn 指數愈高時，表示壽險公司與少數幾家特定銀行之間的業務合作深度愈深，分配愈不平均，集中程度愈高，合作策略也愈傾向於集中策略，反之，則傾向為分散策略。. 19.

(24) 本研究仿效吳子璦(2011)之作法，以衡量合作廣度的合作家數(SC)，以及衡量合作深度的 HHI 指數作為應變數3，變數整理如下： (一)、. 合作家數(SC)：. 本研究以合作壽險公司家數衡量我國銀行與各家壽險公司合作的集中度，當銀行與壽險公司合作的家數愈少，合作廣度愈小，表示其策略集中程度愈高。 (二)、. HHI 指數(HHI)：. 2 HHI 指數的計算公式為HHI = ∑𝑁 𝑖=1(𝑆𝑖 ) ，其中Si 表示第 i 家公司市占率百分. 治政大比，因此 HHI 指數即是每家公司市占率百分比的平方加總。立 ‧ 國. 學. 應用至本研究上，𝑆𝑖 表示銀行由第 i 家壽險公司提供之商品所收取之初年度保費收入占該銀行銀保業務的比重，因此 HHI 指數即是每家壽險公司產品之初年. ‧. er. io. sit. Nat. 壽險公司合作的業務分配愈不平均，集中度愈高。. y. 度保費收入占單一銀行銀保業務百分比的平方加總。當該指數愈高，表示銀行與. n. a表l 3-1、策略集中度指標說明i v n Ch U i e h ngc 變數名稱變數意義合作廣度指標合作深度指標. 3. SC HHI. 銀行與壽險公司之合作家數每家壽險公司佔該銀行市占率百分比的平方加總. 在衡量合作深度之應變數上，本研究除了採用 HHI 指數，考慮到與銀行合作之全部壽險公司之市占率外，也曾採用 CR1/CR3 指數當作集中度指標，亦即與銀行合作市佔率第一大之壽險公司與前三大壽險公司市占率的比值，以凸顯合作關係是否集中於前幾家壽險公司。但結果和 HHI 指數大致相同，因此未將結果詳細列出。 20.

(25) 二. 自變數本研究以資源規模、公司特性與風險特性歸納出七個自變數，變數說明如下所示，亦可見表 3-2。 (一)、. 銀行分行數(Branch). 本研究以銀行之分行數來評估銀行資源多寡。當分行數越多，代表其通路越廣泛，市場力量愈大。Felgren (1985) 與 Todd and Murray (1988)發現，當銀行擁有較廣泛的分行網絡時，可以以較低的成本價格提供保險商品，具競爭優勢。王. 政治大. 健安(2002)與賴惠瑛(2001)也提出，銀行保險通路可利用分行地利之便，有助於. 立. 壽險之銷售。. ‧ 國. 學. 因此，本研究以銀行之分行數(Branch) 之多寡，作為銀行資源多寡之代理變. ‧. 數，並推估此變數將會影響銀行從事銀行保險業務之合作策略選擇。. y. Nat. io. sit. 公司型態(Type). n. al. er. (二)、. i Un. v. 本研究加入了虛擬變數以區別銀行之公司型態，Type=1 代表外商銀行，. Ch. engchi. Type=0 則為本土銀行。以此虛擬變數放入模型中作實證分析，並預期公司型態對策略選擇具有一定之影響。 (三)、. 金控公司(FHC). 本研究加入了虛擬變數以區別銀行是否為金控之子公司，FHC=1 代表銀行為金控子公司，FHC=0 則為非金控子公司，放入模型中作實證分析，以探討此變數對策略選擇之影響。. 21.

(26) (四)、. 銀行保險市場之市占率(BMS). 本研究以銀行從事銀行保險業務所獲之初年度保費，占整體銀行保險市場之比率為其市占率，並將此變數放入模型中，探討其對策略選擇之影響。. BMS =. (五)、. 個別銀行從事銀行保險業務所得之初年度保費所有銀行從事銀行保險業務之初年度保費總和. 用人費用(LnEXP). 本研究認為銀行之經營成本，會影響其合作策略之選擇，並根據林昌雄(2007). 治政大對人力資源之善用，可降低公司之經營成本之結論，以用人費用此變數當作銀行立. 經營費用之代理變數，其資料之選取來源為銀行損益表中營業支出項目下。但由. ‧ 國. 學. 於用人費用此變數之數字級距過大，為避免對模型結果造成影響，本研究將此變. y. Nat. io. sit. 資本適足率(CAR). er. (六)、. ‧. 數取自然對數。. al. 本研究以資本適足率為衡量銀行財務結構健全與否的指標，因銀行為維持健. n. iv n C 全營運，並防止風險性資產釀成重大損失，會藉由充足之自有資本，以應付非預 hengchi U. 期的債務(魏綺廷，2010)。根據銀行資本適足性管理辦法修正條文定義，資本適足率指合格自有資本除以風險性資產總額，可觀察銀行之風險承擔能力與財務能力是否健全。本研究將資本適足率納入模型中，並推測此變數會影響銀行合作策略之選擇。. 22.

(27) (七)、. 逾放比率(NPLR). 本研究以逾放比率為衡量銀行業務品質之重要指標。逾放比率為銀行逾期放款總額占整體放款金額的比率，銀行如果逾放比率過高，代表銀行對放款的管控不佳，經營的風險會因此加大。本研究以逾放比率代表銀行本身之風險性因子之一，並預期此變數將會影響其從事銀行保險業務之合作策略。表 3-2、自變數說明. 銀行分行數公司型態. 立. 變數定義各家銀行在台灣之分行總數治政 1 為外商公司；0 大為本土公司. 1 為金控子公司；0 為非金控子公司各家銀行銷售銀行保險之初年度保費市占率銀行損益表中營業支出項目，將其取自然對數合格自有資本占風險性資產總額的比率逾期放款總額占整體放款金額的比率. ‧. 是否為金控子公司銀行保險市場之市占率用人費用資本適足率逾放比率. 學. io. sit. y. Nat. n. al. er. Branch Type FHC BMS LnEXP CAR NPLR. 變數名稱. ‧ 國. 變數代號. Ch. engchi. 23. i Un. v.

(28) 第四章第一節. 實證結果分析. 敘述性統計分析. 本研究共採納 124 個樣本，各個變數之基本統計量如下表 4-1 所示。在應變數方面，雙方合作家數之平均值為 10 家左右，最小值為 1 家，出現於 2006 至 2009 年之玉山銀行、台北富邦商業銀行、國泰世華商業銀行與臺灣新光商業銀行，最大值則多達 21 家，出現在 2007 年與 2008 年之台新國際商業銀行。用以. 政治大年之聯邦商業銀行，最大值為 100%，出現於 2006 至 2009 年之玉山銀行、台北立. 表示合作深度之 HHI 指數，平均值為 45.05%，最小值為 14.11%，出現於 2008. ‧ 國. 學. 富邦商業銀行、國泰世華商業銀行與臺灣新光商業銀行。. 在自變數方面，分行數平均而言約有 95 家，最小值為 2006 年之渣打國際商. ‧. 業銀行，僅有 3 家；最大值出現在 2007 年與 2008 年的合作金庫，為 299 家。而. y. Nat. io. sit. 保費市占率是銀行經營銀行保險所收取之初年度保費收入與業界整體初年度保. n. al. er. 費收入之比重，整體市場之平均值為 3.26%，最小值為 2007 年的華泰商業銀行，. Ch. i Un. v. 僅 0. 12%；最大值為 2009 年的國泰世華銀行，為 22.10%。用人費用為銀行經營. engchi. 財富管理所耗費之成本，取完自然對數後，平均花費 15.03 千元，最小值為 2009 年之華泰商業銀行，最大值為 2009 年之中國信託商業銀行。資本適足率與逾放比率則可表示銀行本身體質是否健全，資本適足率最小值為 2006 年之臺中商業銀行，最大值為 2008 年之花旗(台灣)商業銀行。逾放比率最低則為 2009 年之台北富邦商業銀行，僅 0.53%，最高為 2006 年日盛商業銀行，為 5.36%。. 24.

(29) 表 4-1、OLS 迴歸模型基本統計量變數代號. 變數名稱. 樣本數. 平均值. 最小值. 最大值. 標準差. SC HHI Branch Type FHC BMS LnEXP CAR. 合作家數 HHI 指數分行數公司型態金控子公司市占率用人費用資本適足率. 124 124 124 124 124 124 124 124. 10.25 45.05% 94.78 0.11 0.38 3.26% 15.03 10.81%. 1 14.11% 3 0 0 0.12% 13.56 5.35%. 21 100% 299 1 1 22.10% 16.42 29.83%. 5.14 27.44% 60.40 0.32 0.49 4.31% 0.79 2.58%. NPLR. 逾放比率. 124. 1.91%. 0.53%. 5.36%. 0.94%. 註：用人費用之單位為千元。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 25. i Un. v.

(30) 第二節. 模型適用分析. 前述研究方法中已提到，本研究以最小平方法(OLS)作為實證模型。由於本研究之樣本期間為 2006 年至 2009 年，樣本資料為各家銀行之分行數、資本適足率、用人費用…等，囊括橫斷面與縱斷面之資料。為求研究之嚴謹性，本研究在實證分析前將先進行回歸分析之基本假設檢定，包括：. 一. 自變數之複共線性檢定(Multi-collinearity)：. 政治大費用(EXP)，為 0.770，具有顯著相關。變數間彼此呈高度相關性，代表本研究所立由下表 4-2 可發現，自變數間相關係數最大值出現在分行數(Branch)與用人. ‧ 國. 學. 使用之變數可能有共線性之問題存在。而合作家數(SC)與 HHI 指數之相關係數雖為 -0.735，但因兩者同為集中度指標，分屬不同迴歸模型之中，因此不會互相影. ‧ y. Nat. io. SC. HHI. 1 **. 1. *. .025. al. Branch. n. SC. sit. 表 4-2、OLS 迴歸模型相關係數表. HHI. -.735. Branch. -.188. Type. -.187. *. .297. FHC. -.084. .291. BMS. -.184. *. .319. LnEXP. -.061. .058. .770. CAR. .324. **. -.121. -.357. NPLR. *. .230. Ch. FHC. v ni. BMS. engchi U. LnEXP. CAR. NPLR. *. 1. **. -.303. **. .312. **. .448. -.175. Type. er. 響。. **. **. 1 **. -.279. 1. **. -.163. .558. **. **. -.032. .440. **. **. .036. -.154. **. -.330. .144. -.297. **. 1 **. .545. *. -.188. **. -.328. 1 **. -.331. **. -.418. 1 .506. **. 註一：SC 為合作家數；HHI 為 HHI 指數； Branch 為分行數；Type 為公司型態；FHC 為金控子公司；BMS 為銀行保險市占率；LnEXP 為用人費用取自然對數；CAR 為資本適足率；NPLR 為逾放比率。註二：*，**分別表示達雙尾 10%、5%顯著水準。 26. 1.

(31) 為求研究之嚴謹性，確定變數間有無共線性問題，將以變異數膨脹因子 (Variance Inflation Factor, VIF)對設定之模型進行各變數之間的共線性診斷。當 VIF 值愈小，表示該自變數與其他自變數間愈無相關性，共線性愈小，反之，當其值愈大，則該自變數與其他自變數間相關性愈大，共線性愈大，會使得迴歸分析結果產生偏誤。 1 VIF 的診斷方法為，若VIF(𝛽̂𝑖 ) = 1−𝑅2 > 10，即表示第 i 個預測變數即為共線 𝑖. 性變數，𝑅𝑖 是將第 i 個 X 變數當成效標 Y，其餘 X 變數對它進行預測所得之𝑅 2 值 (Maddala, 2001)，其中(1 − R2i )稱為容忍度(tolerance)。由表 4-3 可發現，VIF 最. 政治大. 大值出現在「用人費用」變數，為 4.131，所有變數之 VIF 值皆小於 10，故可推. 立. 論本研究之變數並無共線性問題，致使迴歸結果出現偏誤之疑慮。. ‧. ‧ 國. 學. FHC. 3.413. Ch. 1.336. e1.642 ngchi U. sit. y. al. 容忍度 (Tolerance). er. VIF. n. Type. io. Branch. Nat. 變數. 表 4-3、變異數膨脹因子數值表. v ni. 0.293 0.748 0.609. BMS. 1.720. 0.581. LnEXP. 4.131. 0.242. CAR. 1.439. 0.695. NPLR. 1.587. 0.630. 註：Branch 為分行數；Type 為公司型態；FHC 為金控子公司；BMS 為首年保費市占率； LnEXP 為用人費用取自然對數；CAR 為資本適足率；NPLR 為逾放比率。. 27.

(32) 二. 殘差項之獨立性檢定(Independency): Durbin-Watson 統計量可以用來檢測回歸分析中的殘差項是否存在自相關。如果 et 是 t 時段的殘差，那麼檢驗的統計量為: ∑𝑇𝑡=2(𝑒𝑡 −𝑒𝑡−1 ) DW = ∑𝑇𝑡=1 𝑒𝑡 2. 2. 利用相鄰殘差項間的總差異，來判斷殘差項是否相關或獨立。若 DW 值小時，表示殘差是正相關；若大時，表示負相關。當 DW 值愈接近 2 時，殘差項. 政治大. 間愈無相關；當 DW 值愈接近 0 時，殘差項間正相關愈強；當 DW 值愈接近 4 時，殘差項間負相關愈強。. 立. ‧ 國. 學. 由表 4-4 可發現，本研究三個模型之 Durbin-Watson 統計量皆趨近於 2，表示殘差項間無自相關，具有獨立性。. ‧. n. al. Durbin-Watson. Ch. 1.845. engchi. 28. sit. 1. er. io. Model. y. Nat. 表 4-4、Durbin-Watson 數值表. i Un. 2. v 1.873.

(33) 第三節. 合作策略變化. 依據研究目的一，本節分析我國銀行從事銀行保險業務的合作策略變化。由表 4-5 可發現，我國銀行從事銀行保險業務之合作策略的變化趨勢。銀行與各家壽險公司平均合作家數(SC)逐年上升至 2008 年達到最高峰，為 10.61 家，2009 年遞減至平均為 10.27 家。HHI 指數(HHI)由 2006 年之 47.40%到 2009 年為 43.93%。為了檢驗各指標之遞增或遞減現象是否有顯著差異，本研究採取無母數檢定中的 Friedman test 來驗證 2006 年至 2009 年的平均值有無差異，若結果為拒絕. 政治大進一步確認是哪個年度樣本平均數與其他年度樣本平均數造成此顯著差異。立. 虛無假設，需再輔以 Schaich and Hamerle(1984)提出之事後分析(post hoc analysis). SC. n. al. Ch. 9.64 10.40 10.61 10.27. engchi U. 29. y. 平均 HHI 指數. sit. io 2006 2007 2008 2009. 平均合作家數. er. Nat. 集中度年度. ‧. ‧ 國. 學表 4-5、各集中度指標變化趨勢. v ni. HHI. 47.40% 43.90% 45.23% 43.93%.

(34) 表 4-6、Friedman test 結果集中度. SC (rank). HHI (rank). 2.16 2.48 2.75 2.61 0.240 年平均指標. 2.70 2.38 2.43 2.50 0.761 年平均指標. 無顯著差異. 無顯著差異. 年度 2006 2007 2008 2009 p-value Interpretation. 註：SC 為合作家數；HHI 為 HHI 指數。. 政治大由表 4-6 的 Friedman test 檢驗結果可發現，平均合作家數(SC)、平均賀芬達立. ‧ 國. 學. 集中度(HHI)皆大於 0.05，表示在此兩個指標上，四年之平均變動情形並不顯著。意謂國內銀行在從事銀行保險業務時，在四年之中與壽險公司之合作關係，並沒. ‧. 有特別傾向採取擴展合作廣度的策略，或是加深合作深度之策略。. y. Nat. er. io. sit. 吳子璦(2011)從壽險公司的角度來看，發現綜合合作家數(SC)與以初年度保費計算出之 HHI 指數(HHI)此二種集中度指標的平均值來看，指標在 2008 年至. n. al. Ch. i Un. v. 2009 年這段時間有顯著變動情形，SC 值向下削減，HHI 值向上攀升，呈現壽險公司與銀行之合作集中度增加。. engchi. 綜合兩方之結果，可發現國內銀行保險業務中，壽險公司減少了與銀行的合作數量，採取限縮合作廣度的策略，並更加集中初年度保費收入來源，持續加深合作深度於主要業務合作對象上，整體走向更加集中之趨勢。而銀行端並沒有特殊之變化，集中度指標並沒有顯著的差異，表示銀行與壽險公司在合作策略的趨勢發展上，並未同步。. 30.

(35) 第四節. 策略選取因素. 依據研究目的二，本節探討銀行從事銀行保險業務時，會影響其合作策略選擇之因素，並以合作廣度與合作深度來衡量其策略之選擇。初步從回歸式之檢定結果中我們可以發現，兩個模型之 P-value 值皆小於 1%， Adjusted R2 的部分也都有超過 25%以上之解釋能力，表示本研究所採取之變數能有效解釋模型，使得模型具有顯著性。. 一. 合作廣度實證結果. 政治大本研究以「合作家數」衡量銀行與各家壽險公司之間的合作廣度關係，若係立. ‧ 國. 學. 數呈正向關係，則壽險公司與銀行合作策略愈趨分散，反之，則愈集中。表 4-7 複迴歸結果顯示，由資源條件與策略選擇來看，當銀行之分行數越多，談判力越. ‧. 高，合作家數會愈少，愈傾向採取集中策略，β= -4.287，二者呈顯著負向關係。. y. Nat. io. sit. 另外，從公司特性與策略選擇的角度來看，當銀行為外商銀行時，β= -3.593，. n. al. er. 會傾向減少合作家數，採集中的合作策略；當銀行之銀行保險市占率愈高，則愈. Ch. i Un. v. 傾向採取集中策略，β=-2.013；而銀行之用人費用越高時，則傾向採取分散策略，. engchi. β=4.665；另外，從風險特性與策略選擇的角度來看，銀行本身之逾放比率越高時，也越傾向採取分散策略，β=1.801。至於銀行是否隸屬於金控體系之下，與其本身之資本適足率，對於銀行之合作家數並無顯著影響。. 二. 合作深度實證結果本研究以「HHI 指數」衡量銀行與各家壽險公司之間的合作深度關係，若係數呈正向關係，則壽險公司與銀行合作策略愈趨集中，反之，則愈分散。. 31.

(36) 由表 4-7 複迴歸結果顯示，從資源條件與策略選擇的關係來看，公司之分行數越多，越傾向採取集中策略，與 HHI 指數呈顯著正相關性；從公司特性來看策略選擇，發現當銀行為外商體系時，會傾向在銀行保險通路上採取集中策略，與 HHI 指數呈顯著正相關性。當銀行隸屬於金控體系之下，也傾向採取集中策略，與 HHI 指數為顯著正相關，β值為 3.834，本研究推論當銀行為金控旗下子公司時，因資源共享與集中，可運用原有客戶資料進行內部交叉行銷，因此將與合作深度呈正向關係。最後，當銀行之銀行保險市占率越高時，則愈傾向採取集中策略，β值為正；而當其用人費用越高時，越傾向採取分散策略，β值為負。. 政治大. 此外，以銀行本身之風險特性衡量其合作策略時，發現當銀行本身所承受之. 立. 風險越高時，越傾向與多數壽險公司合作，其合作深度越低。以銀行之逾放比率. ‧ 國. 學. 為例，當逾放比率越高時，與 HHI 指數呈負向關係，β值為-1.784；然而，銀行之資本適足率與合作策略並未呈現顯著之相關性。. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 32. i Un. v.

(37) 表 4-7、樣本複迴歸結果應變數截距項. Branch. 分行數. Type. 公司型態. FHC. 金控子公司. HHI 指數. -3.972*** (0.000) -4.287*** (0.000). 4.573*** (0.000) 2.576** (0.011). -3.593*** (0.000). 4.507*** (0.000). -1.350. 3.834***. (0.180). (0.000). 銀保市占率. LnEXP. 用人費用. CAR. 資本適足率. 2.138 (0.135). NPLR. 逾放比率. 1.801* (0.075). ‧. -2.013** 政治 (0.047) 大. BMS. -1.784* (0.077). 6.533. y. Con. 合作家數. 8.807. n. al. 0.000 0.254. sit. io. P-value Adjusted R2. er. Nat. F值. 學. 4.665*** (0.000). ‧ 國. 立. i Un. v. 3.338*** (0.001) -4.090*** (0.000) -0.054 (0.957). 0.000 0.303. 註：括弧內為 p 值；*、**、***分別表 10%、5%、1%之顯著水準。. Ch. engchi. 本研究將集中度分為「合作廣度」與「合作深度」，分別驗證各項變數與集中度的關係，總結上述分析結果，整理成表 4-8。銀行之資源越多(分行數越多)，時，傾向採取集中策略，符合假說一「銀行之資源多寡，會影響其合作策略之選擇」；當銀行之公司型態為外商，傾向採取集中策略，也符合假說二「銀行為外商或本土型態，會影響其合作策略之選擇」；當銀行隸屬於金控子公司時，雖與代表合作廣度的合作家數無顯著相關，但在 HHI 指數中皆呈顯著正相關，表示其傾向採取集中策略，假說三「銀行是否隸屬於金控體系下，會影響其合作策略之選擇」成立；在銀行保險之市占率方面，當銀行之市占率越高，越傾向採取集中 33.

(38) 策略，假說四「銀行在銀行保險市占率之高低，會影響其合作策略之選擇」也成立；銀行之經營成本(用人費用)越高時，越傾向採取分散策略，符合假說五「銀行之經營成本，會影響其合作策略之選擇」；銀行之財務健全度(資本適足率)越高時，則未發現與合作廣度或合作深度間有明顯相關，假說六「銀行之財務健全度，會影響其合作策略之選擇」並不成立；最後，銀行之業務品質越差(逾放比率越高)時，則傾向採取分散策略，假說七「銀行之業務品質，會影響其合作策略之選擇」成立。表 4-8、研究假說與結果分析. -***. 假說二. 銀行為外商或本土型態，會影響其合作策略之選擇. -***. 假說三. 銀行是否隸屬於金控體系下，. 不顯著. al. n. 銀行在銀行保險市占率之高低，會影響其合作策略之選擇. Ch. v ni. -**. engchi U. 支持. +***. 支持. +***. 部分支持. +***. 支持. er. io. 假說四. +**. y. Nat. 會影響其合作策略之選擇. 假說檢測. ‧. ‧ 國. 銀行之資源多寡，會影響其合作策略之選擇. 學. 假說一. HHI 指數. sit. 立. 政治合作家數大. 假說五. 銀行之經營成本，會影響其合作策略之選擇。. +***. -***. 支持. 假說六. 銀行之財務健全度，會影響其合作策略之選擇。. 不顯著. 不顯著. 不支持. 假說七. 銀行之業務品質，會影響其合作策略之選擇。. +*. -*. 支持. 註：*、**、***分別表 10%、5%、1%之顯著水準。. 34.

(39) 第五節. 銀行與壽險公司之合作策略比較. 本節將探討，銀行與壽險公司在合作策略之選擇上有何不同，將吳子璦(2011) 以壽險公司為對象之研究與本研究之結果做一比較分析。此兩份研究之樣本期間皆為 2006 年至 2009 年，分別以壽險公司與銀行之角度，觀察其合作策略之選擇，並以集中度指標作為其合作策略選擇之標準。集中度指標分為「合作廣度」與「合作深度」，「合作廣度」以雙方合作家數的多寡來衡量，「合作深度」方面，吳子璦(2011)以初年度保費收入計算出的 HHI 指數與 CR3 指數作為指標，而本研究觀察樣本資料後，發現 HHI 指數與其他合作深度指標結果差異不大，因此僅列出 HHI 指數之結果。. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 吳子璦(2011) 依據文獻與理論，挑選了公司資產規模大小、是否為外商壽險公司、是否為金控子公司、保費市占率高低、涉入銀行保險程度高低以及外勤. ‧. 業務員比率六個變數作為影響壽險公司合作策略選擇之因素。實證結果發現，從. sit. y. Nat. 合作廣度來看，壽險公司資產規模愈大、為外商保險公司、不隸屬為金控子公司、. n. al. er. io. 保費市占率愈高，與涉入銀行保險程度愈深，愈傾向採取分散策略，與多家銀行. i Un. v. 保經代合作；從合作深度來看，如果壽險公司為本土保險公司、隸屬於金控子公. Ch. engchi. 司、保費市占率較低，則傾向與少數銀行合作，合作關係集中在少數銀行，合作深度較深。而本研究延續吳子璦(2011)之作法，依據文獻與理論挑選了銀行分行數、是否. 為外商銀行、是否為金控子公司、銀行保險市占率之高低、用人費用高低以及資本適足率、逾放比率七個變數來做檢測作為影響銀行合作策略選擇之因素。實證結果發現，以合作廣度來看，銀行分行數越少、為本土銀行、銀行保險市占率越低、用人費用越高、逾放比率越高之銀行，皆傾向採取分散策略，與多家壽險公司合作；從合作深度來看，銀行分行數越多、為外商銀行、隸屬於金控底下之銀行、銀行保險市占率越高、用人費用越低、逾放比率越低之銀行，則傾向採取集 35.

(40) 中策略，與壽險公司之合作深度較高。比較上述兩份研究，可發現在變數的選擇上大致雷同，除了經營性質之差異，使得少許變數並不一致。另外，參考林昌雄(2007)之結論，認為企業進行策略聯盟之一大動機為降低經營風險，因此在變數的選擇上多考量了風險之概念。納入銀行之資本適足率及逾放比率，當作銀行本身風險性之指標，以探討其策略聯盟時對合作策略選擇之影響。下表 4-9 與 4-10 分別為銀行與壽險公司合作廣度與合作深度之比較表，從表中我們可發現，銀行與保險公司在合作策略選擇上，大致上並不相同。從表. 治政大 4-9 中，我們發現資源越多的銀行，傾向採取集中策略，而資源越多的壽險公司立. 則傾向採取分散策略。本研究推論，因資源可表示銀行、壽險公司在市場上之談. ‧ 國. 學. 判力，當銀行談判力越高時，在合作上，可能會希望與少數體質佳之壽險公司合. ‧. 作，以維持品牌形象，並且，有效控制交易成本；而壽險公司由於仰賴銀行之通. y. sit. io. n. al. er. 爭優勢。. Nat. 路販售商品，因此，當其市場談判力越高時會希望與越多家銀行合作，以維持競. i Un. v. 在公司型態方面，外商銀行傾向採取集中策略，而外商壽險公司則傾向採取. Ch. engchi. 分散策略。本研究推論，由於銀行保險是由外國引進台灣，因此外商銀行對於銀行保險之業務，應比本國銀行更加專業，因此，在合作策略的選擇上，會傾向與少數、固定之壽險公司合作，以追求最大綜效。舉例而言，2007 年渣打銀行和保誠人壽策略聯盟，締結銀行保險策略合作夥伴關係。而外商壽險公司則因為通路的多元性不如本土壽險公司，因此特別著重在銀行保險通路上，並在此通路選擇較多的合作對象，以豐富其通路優勢(吳子璦，2011)。以是否隸屬於金控子公司之角度來檢視，銀行端並不顯著，而金控底下之壽險公司，則傾向採取集中策略。吳子璦(2011)認為金控體系下之壽險公司，例如 36.

(41) 國泰、富邦、新光…等，由於集團資源共享與集中，壽險產品可直接轉移至銀行通路銷售，有減少交易成本之利益，因此，合作家數較少。在保費市占率方面，銀行之銀行保險市占率越高，合作策略越為集中；而壽險公司之保費市占率越高，則越傾向分散策略。本文推論，銀行保險市占率高之銀行，由於發展此業務績效良好，具有較佳之合作經驗，因此傾向與少數合作關係穩定之壽險公司合作，以降低交易成本。而保費市占率高之壽險公司，在市場上具競爭力，不僅銀行十分願意與其合作，為維持良好銷售量，壽險公司也傾向與多家銀行通路合作，因此合作家數較為眾多。. 治政大從表 4-10 中，我們發現資源越多的銀行，傾向採取集中策略，而壽險公司立. 則沒有顯著結果。本研究延續先前推論，認為銀行資源越多、市場上之談判力越. ‧ 國. 學. 高，傾向與少數體質佳之壽險公司合作，以維持品牌形象並有效控制交易成本，. ‧. 因此合作關係集中於少數品質佳之壽險公司。以分行數最多之合作金庫為例，. y. sit. io. n. al. er. 壽險公司當中。. Nat. 2006 年至 2009 年樣本期間內，皆集中與富邦人壽合作，合作深度維持在前三大. i Un. v. 在公司型態方面，同表 4-9 所述，外商銀行傾向採取集中策略，而外商壽險. Ch. engchi. 公司則傾向採取分散策略。由合作廣度與合作深度都得到顯著之結果，可發現公司型態對銀行及壽險公司之合作策略選擇，具有關鍵之影響因素。以是否隸屬於金控子公司之角度來檢視，發現金控底下之銀行與壽險公司，在合作深度上皆傾向採取集中策略，且合作之主要對象為金控體系下之子公司，例如國泰、富邦、新光。以此與合作廣度做一比較，可發現金控底下之銀行雖未在合作家數上有顯著之合作策略，但在 HHI 指數可發現，其與集團內之壽險公司合作較為密切。而金控底下之壽險公司，較集中業務於金控旗下之銀行，推論原因為可運用原有客戶之資料進行內部交叉行銷，節省較多的交易成本。 37.

(42) 此外，在保費市占率方面，也與表 4-9 之結果相同，銀行之銀行保險市占率越高，合作策略越為集中；而壽險公司之保費市占率越高，則越傾向分散策略。因其變數在合作廣度與合作深度都得到顯著之結果，可推論保費市占率對銀行及壽險公司之合作策略選擇，具有關鍵之影響因素。至於其他變數，由於銀行與壽險公司經營性質的差異，變數選擇並不一致，因此無法直接比較。總體而言，本研究延續吳子璦(2011)之研究，完整比較出銀行與壽險公司在合作策略上之選擇有何異同，並在現今銀行保險蓬勃發展之時期，給予業界一參考指標。銀行與壽險公司除了可以此衡量自己的合作策略，也可觀. 政治大. 察對手在合作策略的選擇上有何考量，進而發展出更適切之銀行保險合作策略。. 立. 多→集中策略. 多→分散策略. 不顯著. Ch. 高→集中策略. 銀保涉入程度. engchi. 用人費用. 多→分散策略. 資本適足率. 不顯著. 逾放比率. 高→分散策略. 外勤人員比率. 4. y. er. al. 金控→集中策略. n. 保費市占率. 外商→分散策略. sit. 外商→集中策略. io. 金控子公司與否. 壽險公司合作策略4. Nat. 公司型態. 銀行合作策略. ‧. 資源多寡. 學. 變數. ‧ 國. 表 4-9、銀行與壽險公司合作策略(合作家數)之比較表. i Un. v. 高→分散策略高→分散策略. 不顯著. 資料來源為吳子璦(2011) 「我國壽險公司銀行保險通路之集中度經營策略分析」。 38.

(43) 表 4-10、銀行與壽險公司合作策略(HHI 指數)之比較表. 變數. 銀行合作策略. 壽險公司合作策略5. 資源多寡. 多→集中策略. 不顯著. 公司型態. 外商→集中策略. 外商→分散策略. 金控子公司與否. 金控→集中策略. 金控→集中策略. 保費市占率. 高→集中策略. 高→分散策略. 銀保涉入程度. 不顯著. 用人費用. 多→分散策略. 資本適足率. 不顯著. 逾放比率. 高→分散策略. ‧ 國. 學. 外勤人員比率. 立. 政治大不顯著. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 5. i Un. v. 資料來源為吳子璦(2011) 「我國壽險公司銀行保險通路之集中度經營策略分析」。 39.

(44) 第六節. 風險篩選功能. 根據研究目的四，本節將探討銀行與壽險公司合作時，是否具備風險篩選之功能。銀行為專業之金融機構，比起一般民眾，更具有風險意識，更加重視壽險公司之風險性。因此推測銀行於策略聯盟時，會集中與風險性較低之壽險公司合作，如此一來，透過銀行販賣壽險商品，對民眾而言，除了提供多樣化之服務之外，也替民眾篩選了體質較佳之壽險公司。為了檢測此推論，本研究採取壽險公司之保費收入標準差、風險性投資比率. 政治大標準差、風險性投資比率與槓桿比越高，則代表壽險公司本身的經營風險較高。立與槓桿比這三項變數，衡量壽險公司本身之風險性高低。當壽險公司之保費收入. ‧ 國. 學. 此外，為了探討銀行本身是否具備風險篩選之功能，將壽險公司分成兩群，. ‧. 第一群為與銀行合作深度有到達 CR3 之壽險公司6，與銀行之合作關係較為深入密集。第二群則與銀行合作深度未達 CR3 之壽險公司。並觀察此兩群壽險公司之. y. Nat. er. io. sit. 保費收入標準差、風險性投資比率與槓桿比有無差異。當與銀行合作深度較高之壽險公司(第一群)其保費收入標準差、風險性投資比率與槓桿比顯著低於與銀行. n. al. Ch. i Un. v. 合作深度未達到 CR3 之壽險公司(第二群)時，顯示銀行具有風險篩選之功能。. engchi. 資料期間為 2006 至 2009 年，共 114 個樣本。壽險公司每年度之保費收入標準差是以過去五年之保費收入作為計算基礎，風險性投資比率則為股票與不動產投資占總投資之比率，槓桿比則為負債占總資產之比率，其組別統計量如下表 4-11 顯示。. 6. 在銀行從事銀行保險業務中，賺取之初年度保費最高之前三家壽險公司。 40.

(45) 表 4-11、獨立 T 檢定之組別統計量分組. 個數. 平均數. 標準差. 保費收入標準差. 1. 70. 9068784.07. 15290721.18. 風險性投資比率. 2 1. 46 70. 4380737.49 0.0814. 4853364.46 0.0748. 槓桿比. 2 1. 46 70. 0.0722 0.9437. 0.0663 0.1126. 2. 46. 0.9497. 0.1453. 註：組別1代表與銀行合作深度有到達CR3之壽險公司，組別2代表與銀行合作深度未達 CR3之壽險公司。. 治政大之壽險公司其保費收入標準初步觀察表 4-11 發現，與銀行合作深度達 CR3 立. 差與風險性投資比率之平均數較高，與我們原先之預期並不相同，而槓桿比則沒. ‧ 國. 學. 有明顯差異。為檢測此兩組之平均數在統計上是否具有顯著差異，必須搭配. ‧. Levene 檢定與 T 檢定。. y. Nat. sit. 根據表 4-12 之結果顯示，在保費收入標準差方面，此兩群壽險公司之變異. n. al. er. io. 數有顯著之差異，因變異數檢定之顯著性為 0.007，小於 0.05，表示要從『不假. i Un. v. 設變異數相等』來解讀其資料。進一步以『不假設變異數相等』來解讀其資料，. Ch. engchi. 發現其 T 檢定之顯著性為 0.021，小於 0.05，因此，可確定與銀行合作深度有達 CR3 之壽險公司其保費收入標準差之平均數明顯高於與銀行合作深度未達 CR3 之壽險公司。而在風險性投資比率與槓桿比方面，由 Levene 檢定後可發現，兩群壽險公司之變異數無顯著之差異，因變異數檢定之顯著性分別為 0.089 與 0.082，大於 0.05。進一步以『假設變異數相等』來解讀其資料，發現其 T 檢定之顯著性分別為 0.500 與 0.803，皆大於 0.05，表示兩群壽險公司在風險性投資比率與槓桿比方面，平均數無顯著之差異。 41.

(46) 綜合上述三個變數，我們可發現，與銀行合作深度有達 CR3 之壽險公司其保費收入標準差之平均數明顯高於與銀行合作深度未達 CR3 之壽險公司。而在風險性投資比率與槓桿比方面，兩群壽險公司之平均數無顯著之差異。從上述檢定結果中，我們無法證明銀行具有風險篩選之功能。因此，當民眾透過銀行購買壽險商品時，仍要考慮壽險公司本身體質之健全度，以避免將來壽險公司無法履約之風險。表 4-12、獨立樣本檢定. F 檢定. P-value. 7.659. 0.007. 2.949. 0.089. 3.073. 0.082. n. al. er. io. 不假設變異數相等. Ch. sit. y. Nat. 槓桿比. T檢定. ‧. 風險性投資比率. 假設變異數相等不假設變異數相等假設變異數相等不假設變異數相等假設變異數相等. 平均數相等的. 學. 保費收入標準差. ‧ 國. 立. 變異數相等的政治 Levene 大檢定. engchi. 42. i Un. v. t. P-value. 2.029 2.347 0.677 0.694 -0.250. 0.045 0.021 0.500 0.489 0.803. -0.238. 0.813.

(47) 第五章結論鑒於國內銀行保險正處於蓬勃發展時期，且過往文獻討論壽險公司與銀行之間的合作關係，大都集中在通路協議、策略聯盟或是合資等合作模式上的優劣，甚少以量化方式探討彼此合作深淺關係的選擇與影響因素，僅吳子璦 (2011) 以我國壽險公司銀行保險通路之集中度來探討保險公司的經營策略。本研究以銀行角度出發，探討銀行與壽險公司之間的策略選擇並詳加分析其影響因素，並比較出銀行與壽險公司在合作策略上之選擇有何異同。. 政治大吳子璦 (2011)對集中度指標之定義，以銀行與壽險公司之合作家數的多寡代表立. 依據研究目的一，分析我國銀行從事銀行保險業務的合作策略變化。延續. ‧ 國. 學. 「合作廣度」，以初年度保費收入計算出的 HHI 指數代表「合作深度」，來做為集中度指標。針對 2006 年至 2009 年我國銀行從事銀行保險業務之合作策略變. ‧. 化作一觀察，發現樣本期間內各項平均集中度指標並無顯著變化，可知我國近. sit. y. Nat. 幾年來銀行與壽險公司之合作關係沒有呈現集中或分散之趨勢。反觀吳子璦. n. al. 經營銀行保險時，市場之趨勢並不一致。. Ch. engchi. er. io. (2011)發現壽險公司與銀行之合作策略走向集中模式，顯示銀行與壽險公司在. i Un. v. 另外，針對研究目的二，探討銀行從事銀行保險業務時，會影響其合作策略選擇之因素。依據文獻與理論挑選了銀行分行數、是否為外商銀行、是否為金控子公司、銀行保險市占率之高低、用人費用高低以及資本適足率、逾放比率等七個變數來做檢測。實證結果發現，以「合作廣度」而言，銀行分行數越少、為本土銀行、銀行保險市占率越低、用人費用越高、逾放比率越高之銀行皆傾向採取分散策略；從「合作深度」來看，銀行分行數越多、為外商銀行、隸屬於金控底下之銀行、銀行保險市占率越高、用人費用越低與逾放比率越低之銀行皆傾向採取集中策略；而銀行之資本適足率，則於「合作廣度」或「合作深度」中，皆未發現有顯著相關。 43.