科技部補助專題研究計畫成果報告
期末報告
銀行保險業務對人壽保險業風險行為影響之研究
計 畫 類 別 ： 個別型計畫 計 畫 編 號 ： MOST 102-2410-H-004-051- 執 行 期 間 ： 102 年 08 月 01 日至 103 年 11 月 30 日 執 行 單 位 ： 國立政治大學風險管理與保險學系 計 畫 主 持 人 ： 彭金隆 計畫參與人員： 碩士班研究生-兼任助理人員：王渝 碩士班研究生-兼任助理人員：林沛瑩 碩士班研究生-兼任助理人員：張鐙蔚 碩士班研究生-兼任助理人員：紀宛庭 處 理 方 式 ： 1.公開資訊：本計畫可公開查詢 2.「本研究」是否已有嚴重損及公共利益之發現：否 3.「本報告」是否建議提供政府單位施政參考：否中 華 民 國 104 年 02 月 01 日
中 文 摘 要 ： 銀行保險的發展，已經成為壽險市場一個重要的趨勢，而且 成為影響壽險業經營的重要關鍵因素。本研究探討銀行保險 業務以及由銀行銷售保險商品型態，對壽險公司投資風險行 為的影響。本研究以 2006 至 2012 年台灣保險市場資料研究 發現，銀行保險業務與銷售商品確實會影響壽險公司投資風 險行為。銀行保險業務與投資風險間呈現顯著負相關，顯示 銀行保險業務的程度具有降低壽險公司投資風險的效果，此 外若考慮商品型態對於投資風險的影響時，則銀行不論銷售 附保證報酬商品與否，均與壽險公司的投資風險呈現顯著負 相關，實證結果支持投資風險降低假說。 中文關鍵詞： 銀行保險、風險行為、投資風險、人壽保險 英 文 摘 要 ：
英文關鍵詞： Bancassurance, Risk Taking, Investment Risk, Life Insurance
科技部補助專題研究計畫成果報告
（期末報告）
銀行保險業務對人壽保險業投資風險行為的影響
The Impacts of Bancassurance on Investment Risk Taking
Behavior of life Insurance Companies
計畫類別：●個別型計畫 □整合型計畫 計畫編號：MOST 102-2410-H-004-051 執行期間：102 年 08 月 01 日至 103 年 07 月 31 日 (延長至 103 年 11 月 30 日) 執行機構及系所：國立政治大學風險管理與保險學系 計畫主持人：彭金隆 計畫參與人員： 碩士班研究生-兼任助理 王 渝、 碩士班研究生-兼任助理 林沛瑩、 碩士班研究生-兼任助理 紀宛庭、 碩士班研究生-兼任助理 張鐙蔚。 期末報告處理方式： 1. 公開方式： ●非列管計畫亦不具下列情形，立即公開查詢 □涉及專利或其他智慧財產權，□一年□二年後可公開查詢 2.「本研究」是否已有嚴重損及公共利益之發現：●否 □是 3.「本報告」是否建議提供政府單位施政參考 ●否 □是， （請列舉提 供之單位；本部不經審議，依勾選逕予轉送）
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年
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月
3 0
日
I
銀行保險業務對人壽保險業投資風險行為的影響
The Impacts of Bancassurance on
Investment Risk Taking Behavior of life Insurance
Companies
摘要
銀行保險的發展，已經成為壽險市場一個重要的趨勢，而且成為影響壽險業經營 的重要關鍵因素。本研究探討銀行保險業務以及由銀行銷售保險商品型態，對壽 險公司投資風險行為的影響。本研究以 2006 至 2012 年台灣保險市場資料研究發 現，銀行保險業務與銷售商品確實會影響壽險公司投資風險行為。銀行保險業務 與投資風險間呈現顯著負相關，顯示銀行保險業務的程度具有降低壽險公司投資 風險的效果，此外若考慮商品型態對於投資風險的影響時，則銀行不論銷售附保 證報酬商品與否，均與壽險公司的投資風險呈現顯著負相關，實證結果支持投資 風險降低假說。 關鍵字 : 銀行保險、風險行為、 投資風險 、人壽保險1
1. 前言
近幾十年來，由於各國放寬對金融業的管制，導致保險公司與銀行之間彼 此業務整合日益密切，因此讓銀行保險(Bancassurance)成為許多國家人壽保險市 場最重要的行銷通路(Fiordelici and Ricci, 2011; Chen. et al, 2008)。例如根據 2012 年世界銀行的研究報告險顯示，法國的銀行保險通路市占率為 60%，而巴西更超 過 70%以上的銀行保險市占率(見表 1)。由於銀行保險通路主要銷售對象為銀行 現有客戶，且銷售人員主要亦為銀行的行員或理財人員，因此為在商品銷售上， 為配合銀行通路的特性，大都銷售與投資、儲蓄類似或是簡單與標準化的保險產 品，其中大多以投資型保險，以及具有高度儲蓄性質的保險商品為主，也讓儲蓄 型壽險與年金保險等，成為銀行保險通路最受歡迎的保險商品(Teunissen, 2008; The World Bank, 2012)。而保險公司為了吸引銀行客戶購買，以及增加銀行通路 的銷售意願，這些與儲蓄功能類似的保險保單，除了政府提供節稅的優惠外(如 法國)，更會提供比銀行定存利率更高的保證報酬率。 表 1 各國銀行保險通路市占率 國家 壽險業 產險業 巴西 77 12 智利 35 28 中國 48 n.a. 馬來西亞 32 7 泰國 31 10 摩洛哥 60 3 印度 7 35 匈牙利 20 n.a. 波蘭 43 4 法國 60
資料來源:The World Bank Policy Research Working Paper (2012)
會導致銀行保險著重銷售投資型保險以及儲蓄型商品的原因，除了上述原因 外，還有幾個主要因素，就是銀行提供了龐大的的需求，而保險公司也樂意提供 保險商品。就銀行來說，近十餘年來許多國家普遍面對持續的低利率環境，加上 經濟不佳政府大量注入資金，結果銀行資金過剩游資充斥，非常需要可以提高資 金消化的替代方案，因此提高銷售儲蓄型或投資型保單的意願。就銀行客戶來說， 銀行存款利率走低，自然會要尋求其他更高報酬的金融投資工具，因此對高於定
2 存利率的保險商品產生龐大需求。 其次，保險公司面對利率持續下跌，導致計算保費的預定利率不斷下調，讓 傳統長年期壽險保險費暴增而買氣下滑，保險公司為維持保費持續成長的榮景， 因此非常需要一些能帶來高保費收入的新業務來源，以維持市場保費收入之成長， 因此會設計這些「類定存保單」透過銀行大量銷售，以解決市場數字衰退的憂慮。 如此可讓客戶得到更高的報酬率，銀行可以去化多餘資金獲取佣金，保險公司又 可以讓業績亮麗，三者各自都能達到目的，這也是銀行保險業務，為何會偏重儲 蓄與投資理財型保單成長的主要原因。 過去研究壽險公司經營，商品類型會影響到公司的資產風險(Baranoff and Sager,2003)，保險公司透過銀行收取這類保費的同時，由於保費都附有高於一般 定存利率報酬的保證，文獻指出保險公司的清償能力與利率波動有顯著關係 (e.g. Brewer III, Carson, Elyasiani, Mansur and Scott, 2007)，例如 Browne, Carson, and Hoyt (1999) 發現壽險業的清償能力與長期利率間具有顯著的影響。此外有文獻 分析保險公司提供保證報酬對於他們承擔風險的影響 (e.g. Briys and de Varenne, 1997; Kling, Richter and Ruß, 2007)。銀行保險通路的發展，雖然已經成為壽險市 場的重要趨勢，並成為影響壽險產業的重要關鍵因素，但過去探討銀行保險通路 之文獻，大都聚焦在對壽險公司財務績效或效率的影響（Hwang and Gao, 2005; Fiordelisi and Ricci, 2011; 王儷玲等，2006; Chang et al., 2011），有關銀行保險通 路與業務，與保險業經營風險相關議題之探討，文獻似乎並沒有類似的探討。根 據文獻以及代理問題的觀點下，壽險公司可能因為市場競爭或經營者利益而提供 保證報酬，導致經營者採用更積極與冒險的投資策略而提高投資風險。但從實務 觀點，銀行所帶來的保費收入，雖然具保證報酬但相對是比較低的報酬率，因此 可能會產生下降整體資金成本的效果，進而降低投資風險。由於正反主張都有， 本研究主要目的就是在探討銀行保險業務，會對保險公司的投資風險行為(Risk Taking)產生何種影響? 本研究資料選擇 2006 年至 2012 年台灣壽險公司為研究對象，主要考量台灣 銀行保險市場具有一些特質，首先，台灣保險市場以保險滲透度與保險密度來看 是一個成熟保險市場，其次，台灣保險市場擁有非常多元的行銷通路，包括專屬 業務員、保險經紀人代理人、電話與直效行銷、以及銀行通路等，可以做到比較 好的對比。其次，在研究期間，台灣銀行保險市場發展快速從 2006 年市占約 30% 成長到 2009 年 65%以及 2012 年 55%，具有一定之變化性。 實證研究發現，銀行保險業務與投資風險間呈現顯著負相關，壽險公司當年
3 度銀行保險業務的涉入程度越高，壽險公司投資風險越低，顯示銀行保險業務的 程度具有降低壽險公司投資風險的效果，實證結果支持風險降低的假說。此外若 考慮商品型態對於投資風險的影響，則銀行通路銷售不論附保證報酬與否之商品 比重，均對壽險公司的投資風險呈現顯著負相關。本研究實證顯示，銀行保險業 務與銷售商品會影響壽險公司投資風險行為。 本研究具有以下幾項貢獻，首先，這應該是第一篇分析銀行保險通路對於壽 險公司風險行為的研究，補充了過去對於壽險通路與公司風險行為間文獻的不足。 其次，因為我們取得了獨特而且完整的資料，可以讓我們分析每家保險公司在銀 行通路銷售商品種類的細項資料，可以分析出銀行通路與銷售商品間的相互作用 效果，過去研究雖然提到商品類型可以影響風險(Baranoff and Sager,2003)，但本 研究同時分析通路與產品的影響，這也是過去文獻上所沒有的。 本研究結構如下，第二章將對文獻進行探討並提出相關研究假說，其次為研 究方法，說明資料以及實證模型，第四章為實證結果，最後為結論。
2. 文獻探討與假說
2.1 文獻探討 銀行保險(Bancassurance)是指保險公司以銀行為保險商品行銷通路的一種業 務行為，而且這種提供整合性融服務，也已經成為保險市場重要的趨勢(Benoist, 2002; Chang, Peng & Fan,2011)。Fiordelisi& Ricci(2011)指出過去有關銀行保險之 研究，大都以制度（如銀行保險的合作模式）探討居多(例如Hoschka &Tobias,1994; Bergendahl,1995; Van der Berghe and Verweire, 2001; Staikouras, 2006)，除此之外， 由於銀行保險涉及到銀行與保險的整合經營，因此許多研究探討銀行保險在併購 的行為，討論重點在於銀行與保險業務整合時有關風險分散的效果 (Boyd, Graham, and Hewitt,1993; Genetay and Molyneux,1998; Estrella ,2001; Fields, Fraser, Kolari, 2007)。大部分研究結果支持銀行介入其他非銀行業務（如保險）有助於 降低經營風險的假說。另外一個銀行保險相關的重要研究角度，是探討銀行保險業務對經營效率 之影響，有以銀行端探討銀行保險業務對銀行效率之影響(Fiordelisi & Ricci, 2011; Vander Vennet, 2002; McKillop et al.,1996)，也有以保險公司角度，探討銀行保險 業務對於保險公司效率之影響(Fiordelisi & Ricci, 2011; 王儷玲、彭金隆與張義宏， 2007)，這些研究發現保險公司參與銀行保險的程度與效率績效間具有一定的正
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向關係，但銀行則不明顯。另外Chang, Peng & Fan(2011)比較銀行保險通路效率 與傳統業務員通路效率，研究發現銀行通路之效率並未優於業務員通路。此外， 還有一些文獻探討銀行保險業務對於消費福利是否產生影響，發現這種組合銷售 金融商品的方式可以降低銷售費用(Okeahalam&Charles,2008)。有些文獻開始注 意到銀行保險通路與逆選擇及道德風險間的關係，例如Peng and Wang(2014)分析 銀行櫃檯行銷通路(OTC)與銀行電話行銷通路在資訊不對稱上效果上的差異。 由於人壽保險業大都採取高度槓桿經營，大部分資金來自於保單持有人 (policyholder)所繳交的保險費，因此在經營上，必須負擔必須滿足未來債務的償 付壓力(Chen et al.,2010)。因此許多文獻討論保險公司的風險行為，這些研究主 要分析那些因素會影響其風險行為，探討的因素包括保險公司的公司治理結構、 組織結構、經理人薪酬、產品類行與董監責任險購買行為等對其風險行為之影響 (Chen, et al, 2010; Lai and Lee, 2011; Staking and Babbel, 1995; Cummins and Sommer, 1996; Baranoff and Sager, 2003; Cheng, Elyasiani, and Jia, 2011)。例如Lai and Lee (2011) 探討保險公司組織結構(Organizational Structure)以及公司治理對 經營風險行為的影響，包括核保風險(Underwriting Risk)、槓桿風險(Leverage Risk)、 投資風險(Investment Risk)以及總風險(Total Risk)的影響，該研究發現股份制保險 公司(Stock Insurer)會更有動機承擔風險以增加股東財富，尤其當股東責任是有限 的，在為獲取更多獲利與盈餘的動機下面，會去從事更多的風險行為。
另外有關機構投資人持股對於抑制保險公司風險行為的研究也不少 (如 Staking and Babbei ,1995;Cummins and Sommer,1996;Baranoff and Sager,2003)，因 為許多文獻發現機構投資人(Institutional Investors)會對經理人產生監督的壓力， 因此具有降低風險與資本成本的功能(Cebenoyan, Cooperman, and Register, 1999)。 Cheng, Elyasiani, and Jia (2011)研究美國保險公司的機構投資人在風險行為上的 影響，由於美國過半數的保險公司的股份是機構投資人持有，研究顯示機構投資 人的介入，確實具有降低市場風險以及核保風險與投資風險行為，Cheng, Elyasiani and Jia (2011)的結論符合機構投資人具有監控保險公司風險行為的效 果，尤其是當機構投資人持股越集中時，監控的效果則越顯著。基於代理理論， 股東雖傾向於提供以股權為基礎的薪酬計畫，Milidonis& Stathopoulos(2011)分析 美國上市保險公司高階經理人薪酬結構與公司違約風險之關係後發現，長期下來， 以股權為基礎的薪酬並無法影響公司的風險，反而是以選擇權為基礎的薪酬會導 致更多的風險承擔行為。 Williamson (1988)指出，產品特性會影響公司的垂直整合決策，如果產品的
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不確定性高，會增加交易成本，使得該產品風險提高，則公司會採取垂直整合策 略。因此，Baranoff and Sager (2003)認為健康保險的風險性較壽險高。他們也指 出人身保險的團體保險與產險公司所經營的商業險雷同，屬於客製化商品，顧客 具有談判能力，因此風險較高。此外，經營單一險種的產險公司，因為產品集中 策略可以降低協調成本（Elango et al., 2008），且需仰賴經理人的判斷較低（Regan, 1997）以及管理效率較高（King, 1975），因此可以提升公司績效。王儷玲等（2006） 以台灣壽險業資料也發現，產品集中度愈高，公司規模效率愈佳。 但根據以上文文獻分析得知，現有銀行保險文獻比較少以銀行保險策略及產 品組合進行分析。再者也沒有直接分析銀行保險業務，對保險公司風險行為之影 響相關研究，本研究可以填補這個研究上的空隙。 2.2 研究假說 壽險公司透過銀行收取大量保費之後，到底對於壽險公司的投資行為產生何 種影響，本研究提出二個對立的假說。首先是「投資風險增加假說」。因為在壽 險公司的經營架構下，經營者(股東)與債權人(保戶)間具有的明顯的代理問題 (Chen et al.,2010)。當壽險公司大都採用高度槓桿經營時（例如台灣壽險平均業 主權益僅佔總資產的5％左右），大股東或是高階經理人可能會更有動機為了自 身的利益，而增加公司經營的風險(Saunders, Strock, and Travols 1990; Esty1998)。 根據代理理論的推論，壽險公司的大股東與經理人，極有可能會為本身的競爭利 益（如為搶佔市場佔有率取得更多保費收入而提高業績達成率，以獲取自身更多 的報酬等因素），而可能會提高壽險公司經營之風險，而更有動機去承擔更多的 風險。此外，當壽險公司為競爭而收取必須保證報酬率的保費收入時，他就必須 更積極承擔更大的風險;在此假說下假設保險公司若大量收取提供保證報酬的保 費，相較於收取不具有保證報酬的投資型商品保險費，自然會加重保險業在投資 與經營上的壓力。所以當銀行保險業務越多，因為銀行通路特性，會導致業務比 重越集中在這種附保證報酬的商品，其投資壓力必然也越大，除此之外，由於銀 行保險通路比重日益增加，導致保險公司對此銀行通路的依賴程度日益增加，相 對的在佣金或報酬的談判能力也就越低，因此在商品的保證報酬率上，可能會比 非銀行通路來的更高，進而更增加投資壓力，因此銀行保險業務可能增加保險公 司的投資風險。 但也有另外相反的看法，就是「投資風險降低假說」，這個假說下，假設銀 行保險業務很大部分是集中於投資型商品，因為投資型商品保險公司不用負擔投 資風險，因此銀行保險業務越多，可能會對保險公司之投資風險產生負向的影響。
6 即使銀行保險銷售具有保證利率之壽險與年金保險等商品，因為保證保酬主要是 跟銀行定存利率相比較，當銀行定存利率普遍接近無風險利率的低水準時(例如 2014年台灣各銀行一年期定存利率介於1.31-1.38%之間，銀行保險業務附有報酬 商品之報酬率約在1.5%-1.75%之間1 )，即使保單所附的保證報酬率比定存利率為 高，但是依舊是屬於較低的報酬率水準，相較於保險公司的投資能力與整體報酬 比率顯示，這些低保證報酬資金的加入，反而可以降低保險公司整體保單利率成 本，因而降低保險公司冒險投資的壓力。以台灣壽險公司為例，2013年占全市場 保費收入的75.01%的前七大壽險公司，在2011-2013年平均的投資報酬率為 3.56%2，在保單資金成本部分，由於過去壽險保單的預定利率較高，至2013年統 計資料顯示，台灣壽險業平均保單資金成本3.8%3。因此銀行通路主要銷售投資 型商品以及類定存商品，但不論銀行銷售投資型或附擔保證報酬之商品，加入這 些成本較便宜的新資金，可能產生了降低保險公司整體保單利率成本的效果，同 時也可能降低保險公司的投資風險。因此本研究將針對上述銀行保險業務對我國 壽險公司之風險行為的影響的兩個假說，進行實證分析。
3. 研究設計
3.1 資料 本研究資料來源中，有關各壽險公司銀行保險業務及相關銷售險種保費收入 資料，來自中華民國人壽保險商業同業公會，公會定期編制各壽險公司通路別保 費收入統計速報資料，有些來自保險事業發展中心各壽險公司業務統計資料。有 關各壽險公司各項風險指標之計算，則取自於保險事業發展中心壽險公司財務業 務統計資料。因為壽險公會蒐集通路別的保費收入的貣始年為2006年，所以本研 究期間自2006年至2012年，研究樣本公司為台灣壽險業全體樣本共29家。因為本 研究資料型態為Panel Data，所以先採用Hauseman Test檢驗迴歸模型適合Fixed Effect 或Random Effect，Hauseman Test結果未達到統計顯著水準，所以本研究 後續迴歸模型皆為Random Effect的結果。此外，為解決可能產生的內生性問題， 本文two stage least square(2SLS)處理被解釋變數及解釋變數間的內生性問題。3.2 實證模型 為檢驗銀行保險業務及產品對壽險公司風險之影響，本文二個基本的迴歸模 1 為估計之數值。 2 資料來源:保險事業發展中心 3 金管會副主委王儷玲 2014.11.3 在第 27 屆東亞保險會議（EAIC）演講內容。
7 型如下； it it it it it it it it it it e Foreign Cap turn HHI FHC Market Size Banc Risk 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Re ……….. (1) it it it it it it it it it it it e Foreign Cap turn HHI FHC Market Size roduct Banc Risk 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Re P ………(2) it Risk 為第i家壽險公司第t期之投資風險行為變數，本研究衡量投資風險的變 數主要參考Chen et.al(2010)、Baranoff and Sager(2002)與Elyasiani, and Jia (2011)， 根據RBC公式中風險因子換算各資產風險加權後的值為代理變數，Bancit為衡量壽 險公司銀行保險業務涉入程度，是各壽險公司銀行通路初年度保費占總初年度保 費的比率。Productit壽險公司銀行保險銷售各類商品銷售比率。本研究除將商品 分成投資型保單、人壽保險、年金保險、意外保險及健康保險五種外，還將其區 分為不負保證報酬商品(包括投資型保單、意外保險及健康保險)，以及負有保證 報酬商品(包括人壽保險及年金保險)比率進行分析。在控制變數部分，另參考 Chen et.al(2010)選擇公司規模(Size)、市場佔有率(Market)、是否為金控公司的子 公司(Holding)、是否為外商公司(Foreign)、產品集中度(HHI)、資產報酬率(Return) 及負債資產比率(CAP)當控制變數。相關變數之定義如表2。 表 2 變數定義 變數名稱 變數代號 變數定義 投資風險 Riskinvestment 各項投資資產調整風險因子後加權值4 銀行通路比率 Banca 銀行通路初年度保費收入/初年度總保費收入 銀行銷售負保證報 酬保費比重 Guarantbanca Banca＊(銀行通路銷售投資型壽險與年金保 單初年度保費收入/銀行通路初年度保費收 入) 銀行銷售不負保證 報酬保費比重 NonGuarantbanca Banca＊(銀行通路銷售投資型保單、健康及意 外初年度保費收入/銀行通路初年度保費收 入) 4 選取資產保險業資金運用表中各項資產，包括銀行存款、有價證券、不動產、放款、專案運 用及公共投資、國外投資、保險相關事業等項目。並以各項資產中所占比重最高之項目對應之 RBC 風險因子(risk factor)為該資產項之風險因子，再依資產規模加權算出整體資產風險指標。
8 總投資型保單比率 Investmenttotal 全體通路投資型保單初年度保費收入/初年度 總保費收入 總壽險比率 Lifetotal 全體通路壽險初年度保費收入/初年度總保費 收入 總年金險比率 Annuitytotal 全體通路年金保險初年度保費收入/初年度總 保費收入 總意外險比率 AD&Dtotal 全體通路意外險初年度保費收入/初年度總保 費收入 總健康險比率 Healthtotal 全體通路健康險初年度保費收入/初年度總保 費收入 公司規模 Size 資產總額取自然對數 新契約市場佔有率 Market 各家壽險公司初年度保費收入/全體壽險公司 初年度保費收入總額 槓桿比率 Cap 負債總額/資產總額 是否為金控公司 Holding 1為金控公司子公司，0為非金控公司的子公司 險種集中度 HHI 各險種保費收入的賀芬德指數 資產報酬率 Return 本期稅後淨利/資產總額 是否為外國公司 Foreign 1為外國公司，0為本國公司
4. 實證結果
4.1 敘述統計 本研究各變數敘述統計值呈現在表 3。從中可以發現，投資風險變數的平均 值為 0.04，平均屬中低度風險，同樣地最小值趨近於 0，代表有該公司幾乎都投 資在零風險的公債或銀行存款上，最大值為 14%。此外，從中也發現樣本公司中 銀行保險業務比重 Banca 的平均數為 0.57，表示在研究期間，全體壽險公司利用 銀行保險通路銷售保費平均超過 50%。但也有些公司未採用銀行保險公司，也有 公司 100%依賴銀行通路，銀行保險涉入程度大小呈現非常極端現象。表 3 中也 可以發現，壽險公司平均銷售 34%投資型保單、19%人壽保險、15%年金保險、 1%及 7%的意外保險及健康保險，不負擔保證報酬之投資型商品的平均值最高， 而附保證報酬的人壽保險與年金保險，二者平均加貣來約當投資型保單之比重。 表 3 敘述統計 變數名稱 變數代號 觀 察 值 平均數 標準差 最小值 最大值 投資風險 Riskinvestment 160 0.043 0.026 0 0.1409 銀行通路比率 Banca 147 0.571 0.312 0 1 銀行銷售附保證報酬保費比重 Guarantbanca 148 0.338 0.358 0 1 銀行銷售不附保證報酬保費比重 NonGuarantbanca 151 0.416 0.360 0 1 總投資型保單比率 Investmenttotal 151 0.338 0.356 0 1 壽險比率 Lifetotal 151 0.190 0.240 0 0.94 總年金險比率 Annuitytotal 148 0.151 0.265 0 0.990 總意外險比率 AD&Dtotal 164 0.013 0.032 0 0.230 總健康險比率 Healthtotal 164 0.072 0.115 0 0.660 公司規模 Size 163 18.504 1.737 12.500 22.010 險種集中度 HHI 164 0.188 0.255 0 0.980 資產報酬率 Return 164 -0.019 0.066 -0.660 0.020 槓桿比率 Cap 164 0.022 0.114 -0.390 0.640 新契約市場佔有率 Market 163 0.034 0.061 0 0.280 是否為金控公司 Holding 164 0.189 0.393 0 1 是否為外國公司 Foreign 164 0.433 0.497 0 1 此表為研究變數的敘述統計，包含觀察值、平均數、標準差、最小值與最大值。 本研究所採用變數彼此間的相關係數，呈現在表 4。從表 4 中可以發現，投 資風險和銀行保險比率呈現負相關，表示銀行保險比率愈高的公司，其投資風險 愈低，初步看貣來是支持投資風險降低假說。另外，投資風險和投資型保單比率、 壽險比率、年金保險比率及健康險比率等都呈現負相關，結果似乎與投資風險增 加假說不相符合，但這裡僅僅分析二變數之相關性，有必要進一步作探討。 4.2 投資風險迴歸分析結果 為進一步分析銀行保險與投資風險間之關係，本研究以隨機效果(random effect)的迴歸模型分析進行實證，投資風險迴歸結果呈現在表 5。從表 5 的模型 1 中，單獨檢測銀行保險通路比率(Banca)與投資風險(Riskinvestment)間關係，實證 結果呈現顯著負向關係(p<0.1)，表示銀行保險比重越高，投資風險也越低，實證 結果支持投資風險降低假說，此結果與 Baranoff and Sager (2003)相符，他們認為 經經紀人(broker)通路可以協助客戶監督保險公司的選擇較低資產風險。但因為 模型 1 僅僅檢測了銀行保險業務對投資風險的影響，但銀行保險通路所販售產品 別的比重不同，可能所代表的意義也不同，因此模型 2 與模型 3 目的在檢驗銀行 保險通路與銀行通路銷售商品二者，對投資風險的影響。 首先在模型 2 我們將銀行通路銷售負有保證收益之商品比率(指銀行銷售之 人壽保險加上年金保險佔總銀行保險通路保費之比率)，乘上銀行保險通路比率 (Banca)後為新變數 Guarantbanca，主要代表透過銀行通路銷售附保證報酬商品保
10 費佔該保險公司全體保費之比重，這樣可以更清楚區分銀行保險業務之屬性。如 果依照「投資風險資增加假說」，則這個變數應該與投資風險間呈現正向關係。 如果呈現顯著負向關係則傾向支持「投資風險降低假說」。其次，在模型 3 則依 照模型 2 的分析邏輯，只是檢測之變數改為透過銀行通路銷售不負保證報酬商品 保費佔該保險公司全體保費之比重(NonGuarantbanca) ，不負保證報酬商品保費 收入包括，銀行銷售之投資型商品加上健康險與意外保險保費收入。如果依照投 資風險降低假說，則這個變數應該與投資風險間呈現負向關係。 根 據 模 型 2 與 模 型 3 之 實 證 顯 示 ， 不 論 是 Guarantbanca 或 是 NonGuarantbanca 都與投資風險變數呈現顯著負向關係，代表當銀行通路銷售商 品不管有無負保證報酬，都對投資風險產生負向的影響，實證結果也進一步支持 銀行保險降低投資風險的假說。 表 6 三個模型主要都是針對銀行通路與產品保費結構，並未考慮到壽險公 司全體保費結構之影響，因此表 7 中模型 1 至模型 6 進一步檢驗銀行保險業務比 重以及公司全體險種比重對投資風險的影響，本研究將保險公司之總體新契約保 費區分為投資型、人壽、年金、健康與傷害五大類，模型 1 中同時將銀行保險通 路比重(Banca)與投資型、人壽、年金、健康與傷害險比重放入模型分析，模型 2 至模型 6 則是將各險種比率逐一放入模型檢測。實證結果發現，在模型 1 至模型 6 中，銀行保險通路比重(Banca)皆呈現顯著負相關，與表 5 實證結果相同。但保 險商品比率之變數部分，除模型 1 中傷害險比率與健康險比率分別呈現顯著正向 與負向關係外，其餘種類商品比率都沒有顯著之影響，特別是銀行保險販售較多 的投資型保單、人壽保險及年金保險。其中傷害險比率與健康險比率雖具有顯著 關係，但因比重相對較低，對整體影響較為有限。此外，考量銀行保險通路比重 變數(Banca)與投資風險間可能存在內生性問題，因此針對模型 1 採用 2SLS 加以 處理，結果表達於模型 7 中，結果與模型 1 相同。 根據以上實證分析顯示，本研究同時考量銀行保險通路比重(Banca)以銷售 商品類型對於投資風險(Riskinvestment)之影響，大部分的模型支持保險通路比重 (Banca)與投資風險(Riskinvestment)之負向關係，支持投資風險降低假說，銀行保 險業務比重越高，與投資風險越低，而且不論是否銷售負有保證報酬商品比重， 都與投資風險呈現負向關係。就控制變數而言，可以發現產品集中度愈高、公司 槓桿愈高者，投資風險愈低。此外，屬於金控集團的子公司，其投資風險愈高； 而本國公司的投資風險較外國公司高。
11
5. 結論
銀行保險通路的發展雖已經成為壽險市場的重要趨勢，並成為影響壽險業 的重要關鍵因素，因為銀行通路特性的影響，主要銷售之商品集中在投資型與負 保證報酬之壽險與年金保險，當壽險公司越來越依賴銀行通路銷售保險時，則壽 險公司之投資行為，勢必受到銀行通路與其銷售商品類型之影響。過去有關銀行 保險的研究雖然不少，但還未有以銀行通路以及其商品型態出發，探討與壽險公 司風險承擔間關係的文獻，因此本研究是第一篇分析銀行保險通路對於壽險公司 風險行為的研究，可補充文獻上的不足，也有助於釐清銀行銷售商品類型對風險 行為的影響。此外，本研究因為有銀行通路較完整商品明細資料，可以進一步分 析銀行通路與這個通路銷售商品種類的相互影響，這也是過去文獻上所沒有討論 的部分。 本研究針對前述問題提出兩個對立的假說，「投資風險增加假說」以及「投 資風險降低假說」。實證結果發現，壽險公司的銀行保險通路比率與投資風險間 呈現顯著負向關係，表示銀行保險比重越高投資風險也越低，實證結果支持「投 資風險降低假說」。另外在檢測銀行銷售商品類型對投資風險之影響部分，結果 發現銀行通路銷售沒有負保證報酬商品比率，以及有負保證報酬商品保費比率， 都對投資風險產生負向的影響，顯示壽險公司即使透過銀行多銷售附保證報酬商 品時，也不會進一步增加投資風險，因此實證結果也進一步支持銀行保險降低投 資風險的假說。 由於台灣過去長期處於低利率環境，壽險公司因為在 90 年代銷售許多高於 6%以上保證報酬的商品，因此產生所謂利差損問題，在這個前提背景下，銀行 保險通路的加入，根據上述研究結果發現，雖然銀行通路銷售許多負保證報酬商 品，但相對既有保單成本仍屬偏低，因此產生降低整體資金成本之效果。但未來 若不在這個情境下，是否仍有相同之結果?未來似乎可以用更長的實證期間加以 探討研究。12
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16
表4 投資風險與銀行通路及總商品類型相關係數
Riskinvestment Banca Investmenttotal Lifetotal Annuitytotal AD&Dtotal Healthtotal
Riskinvestment 1 -0.272** -0.543** -0.264** -0.518** -0.024 -0.177* Banca 1 0.148 -0.141 0.348** -0.134 -0.229** Investmenttotal 1 0.672** 0.747** -0.146 -0.111 Lifetotal 1 0.010 -0.065 0.121 Annuitytotal 1 -0.144 -0.258** AD&Dtotal 1 0.235** Healthtotal 1 Riskinvestment 為投資風險; Banca 為銀行保險通路比率; Investmenttotal 為總投資型保單比率; Lifetotal 為總壽險比率; Annuitytotal 為總年金險比率; AD&Dtotal 為總意外險比率; Healthtotal 為總健康險比率。
17 表 5 銀行保險比率與銀行通路銷售商品類型對投資風險迴歸結果 model (1) (2) (3) Intercep 0.066 (2.226) 0.092*** (2.882) 0.052** (2.169) Banca -0.011 * (-1.812) -0.003 (-0.343) -0.001 (-0.158) Guarantbanca -0.032 *** (-3.878) NonGuarantbanca -0.031 ** (-2.431) Size 0.0003 (-0.171) -0.002 (-1.044) 0.0004 (0.358) HHI -0.049 (-7.753) -0.024* (-1.898) -0.024*** (-2.693) Return -0.020 (-0.472) -0.019 (-0.421) 0.033 (1.036) Cap -0.045 (-1.909) -0.089*** (-2.650) -0.145*** (-5.884) Market -0.007 (-0.182) 0.006 (0.165) -0.028 (-1.052) Holding 0.012 ** (2.401) 0.012** (2.287) 0.014*** (4.036) Foreign -0.011 ** (-2.399) -0.010** (-2.174) -0.007** (-2.041) N 142 132 129 Log likelihood 368.099 344.501 375.413 被解釋變數為投資風險；解釋變數分別為 Banca(銀行通路比率)、Guarantbanca (銀行通路銷售附 保證報酬商品保費佔該保險公司全體保費之比重)、NonGuarantbanca (銀行通路銷售不附保證報酬 商品保費佔該保險公司全體保費之比重)、Size(公司規模)、HHI(產品集中度)、Return(資產報酬 率)、Market(新契約市場佔有率)、Cap(槓桿比率)、Holding 及 Foreign 分別為是否為金控公司及 是否為外國公司的虛擬變數。各變數第一列數值為迴歸係數估計值，第二列括號內的數值為 t 統 計量。 ***表統計顯著水準達 1%，**表統計顯著水準達 5%，*表統計顯著水準達 10%。
18 表 6 銀行保險比率與全體通路銷售商品類型對投資風險迴歸結果 model (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)2SLS Intercep 0.069 *** (2.822) 0.090*** (2.779) 0.090*** (2.771) 0.061** (2.432) 0.063** (2.125) 0.079** (2.554) 0.136*** (3.402) Banca -0.016 *** (-3.224) -0.015*** (-2.423) -0.013** (-1.994) -0.013*** (-2.681) -0.010* (-1.697) -0.014** (-2.186) -0.018** (-2.166) Investmenttotal -0.185 (-0.667) -0.018 (-1.529) 0.287 (0.627) Lifetotal 0.159 (0.573) 0.012 (1.377) -0.293 (-0.642) Annuitytotal 0.153 (0.551) -0.009 (-1.472) -0.294 (-0.646) AD&Dtotal 0.074 * (1.716) 0.028 (0.584) 0.097 (1.214) Healthtotal -0.029 ** (-2.047) -0.022 (-1.343) -0.030 (-1.381) Size 0.00003 (0.027) -0.001 (-0.750) -0.001 (-0.854) 0.0002 (0.197) -0.0002 (-0.105) -0.001 (-0.526) -0.004* (-1.825) HHI -0.014 (-1.101) -0.028 (-1.654) -0.057*** (-6.933) -0.045*** (-6.704) -0.048*** (-7.490) -0.050*** (-7.870) -0.049*** (-3.117) Return 0.030 (0.937) -0.026 (-0.576) -0.021 (-0.453) 0.031 (0.905) -0.022 (-0.531) -0.019 (-0.459) -0.044 (-0.852) Cap -0.127 *** (-4.992) -0.090*** (-2.651) -0.088** (-2.575) -0.133*** (-5.174) -0.046* (-1.952) -0.036 (-1.502) -0.070* (-1.748) Marke -0.030 (-1.139) 0.000 (-0.012) -0.003 (-0.072) -0.031 (-1.100) -0.007 (-0.197) -0.003 (-0.077) 0.029 (0.665) Holding 0.015 *** (4.292) 0.013** (2.588) 0.012** (2.375) 0.015*** (3.950) 0.012** (2.408) 0.012** (2.344) 0.013** (2.207) Foreign -0.007 ** (-1.995) -0.010** (-2.210) -0.012** (-2.515) -0.008** (-2.220) -0.011** (-2.453) -0.011** (-2.346) -0.012** (-2.164) N 129 132 132 129 142 142 106 Log ikelihood 375.69 342.64 342.58 369.46 368.23 368.97 291.344 被解釋變數為投資風險；解釋變數分別為 Banca(銀行通路比率)、Investmenttotal (總投資型保單比 率)、Lifetotal (總壽險比率)、Annuitytotal (總年金險比率)、AD&Dtotal (總意外險比率)、 Healthtotal (總健康險比率)、Size(公司規模)、HHI(產品集中度)、Return(資產報酬率)、 Market(新契約市場佔有率)、Cap(槓桿比率)、Holding 及 Foreign 分別為是否為金控公司及 是否為外國公司的虛擬變數。各變數第一列數值為迴歸係數估計值，第二列括號內的數值 為 t 統計量。***表統計顯著水準達 1%，**表統計顯著水準達 5%，*表統計顯著水準達 10%。
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科技部補助專題研究計畫成果報告自評表
請就研究內容與原計畫相符程度、達成預期目標情況、研究成果之學術或應用價 值（簡要敘述成果所代表之意義、價值、影響或進一步發展之可能性）、是否適 合在學術期刊發表或申請專利、主要發現（簡要敘述成果是否有嚴重損及公共利 益之發現）或其他有關價值等，作一綜合評估。1. 請就研究內容與原計畫相符程度、達成預期目標情況作一綜合評
估
● 達成目標 □ 未達成目標（請說明，以 100 字為限） □ 實驗失敗 □ 因故實驗中斷 □ 其他原因 說明：2. 研究成果在學術期刊發表或申請專利等情形：
論文：□已發表 ●未發表之文稿 □撰寫中 □無 專利：□已獲得 □申請中 ●無 技轉：□已技轉 □洽談中 ●無 其他：（以 100 字為限）3. 請依學術成就、技術創新、社會影響等方面，評估研究成果之學
術或應用價值（簡要敘述成果所代表之意義、價值、影響或進一步發
展之可能性），如已有嚴重損及公共利益之發現，請簡述可能損及之
相關程度（以 500 字為限）
過去有關銀行保險的研究雖然不少，但還未有以銀行通路以及其商品型態 出發，探討與壽險公司風險承擔間關係的文獻，因此本研究是第一篇分析銀行保 險通路對於壽險公司風險行為的研究，可補充文獻上的不足，也有助於釐清銀行 銷售商品類型對風險行為的影響。此外，本研究因為有銀行通路較完整商品明細ii 資料，可以進一步分析銀行通路與這個通路銷售商品種類的相互影響，這也是過 去文獻上所沒有討論的部分。 本研究針對前述問題提出兩個對立的假說，「投資風險增加假說」以及「投 資風險降低假說」。由於台灣過去長期處於低利率環境，壽險公司因為在 90 年代 銷售許多高於 6%以上保證報酬的商品，因此產生所謂利差損問題，在這個前提 背景下，銀行保險通路的加入，根據研究結果發現，雖然銀行通路銷售許多負保 證報酬商品，但相對既有保單成本仍屬偏低，因此產生降低整體資金成本之效果。 但未來若不在這個情境下，是否仍有相同之結果?未來似乎可以用更長的實證期 間加以探討研究。
科技部補助計畫衍生研發成果推廣資料表
日期:2015/01/29科技部補助計畫
計畫名稱: 銀行保險業務對人壽保險業風險行為影響之研究 計畫主持人: 彭金隆 計畫編號: 102-2410-H-004-051- 學門領域: 財務無研發成果推廣資料
102 年度專題研究計畫研究成果彙整表
計畫主持人：彭金隆 計畫編號：102-2410-H-004-051- 計畫名稱：銀行保險業務對人壽保險業風險行為影響之研究 量化 成果項目 實際已達成 數（被接受 或已發表） 預期總達成 數(含實際已 達成數) 本計畫實 際貢獻百 分比 單位 備 註 （ 質 化 說 明：如 數 個 計 畫 共 同 成 果、成 果 列 為 該 期 刊 之 封 面 故 事 ... 等） 期刊論文 0 0 100% 有 一 篇 撰 寫 中 之 論文未發表。 研究報告/技術報告 0 0 100% 研討會論文 0 0 100% 篇 論文著作 專書 0 0 100% 申請中件數 0 0 100% 專利 已獲得件數 0 0 100% 件 件數 0 0 100% 件 技術移轉 權利金 0 0 100% 千元 碩士生 4 4 100% 碩 士 班 兼 任 助 理 共四人：王渝、林 沛瑩、紀宛庭、張 鐙蔚。 博士生 0 0 100% 博士後研究員 0 0 100% 國內 參與計畫人力 （本國籍） 專任助理 0 0 100% 人次 期刊論文 0 0 100% 研究報告/技術報告 0 0 100% 研討會論文 0 0 100% 篇 論文著作 專書 0 0 100% 章/本 申請中件數 0 0 100% 專利 已獲得件數 0 0 100% 件 件數 0 0 100% 件 技術移轉 權利金 0 0 100% 千元 碩士生 0 0 100% 博士生 0 0 100% 博士後研究員 0 0 100% 國外 參與計畫人力 （外國籍） 專任助理 0 0 100% 人次其他成果
