臺灣博碩士論文加值系統

金融商品不斷的推陳出新，市場上的金融商品愈來愈多元化，金控的成立，金融從業人員除了面對同業之競爭外，還需面對金控交叉行銷之壓力，保險從業人員也不例外，在面對政府開放各國保險公司來台設立分公司的競爭、多次的調降預定利率及2007年的金融海嘯的衝擊下，保險從業人員的行銷環境更加艱難，壽險公司在面對強大的市場競爭下，積極尋求具壽險行銷特質及專業職能的人才，除了人才的招募外，如何留住適任及對的人也是壽險公司重要的課題，業務員的高離職率，有礙於公司業務的發展，對公司形象是一大損傷，更不利於組織的經營及企業文化的塑造。
本研究以國內M壽險公司南區95年1月1日至95年12月31日新進業務人員為樣本，觀察其自進入公司後至98年6月30日止存活情形與性別、年齡、教育程度及區域等變數是否具顯著之影響。當存活期間出現設限而無法被忽視時，就必須採用存活分析法，本文實證研究結果發現以存活分析法中生命量表法及Kaplan-Meier來檢定性別、年齡、教育程度對新進業務員存活率均不具顯著影響，以生命量表法及Kaplan-Meier檢定區域變數檢定結果發現該變數是會影響新進業務員存活率。

New products have been creating and diversifying in the molder financial market. During the era of financial holding companies’ establishment, the “Financial Men” not only have more and more competition with the other ones, but also face the pressure of cross sales. And there is no exception to life insurance salesmen in this kind of condition. After opening market of Taiwanese insurance industry, frequently decreasing rate of policy, being on the impact of “Financial Tsunami” in year 2007, life insurance salesmen have worse and worse sales environment.
Under the massive competition of the other insurance companies, it is am important issue of life insurance companies that how to recruit and keep suitable salesmen, in addition to searching good marketing character and professional salesmen aggressively. High turnover rates is not only a block of sales development, great damage to the company image, but also disadvantage to run the organization and set up enterprise culture.
This study uses the data of the new recruits from southern branch of M life insurance companies from January 1, 2006 to December 31, 2006. Until June 30, 2009, this dissertation is to investigate whether new recruits’ survival rate is affected by the different variables, such as genders, ages, education levels, and areas. The results of this study find that the variables genders, age, and education levels do not have significant effect on the new recruits by using life table method and Kaplan-Meier. But this study finds that the variables of areas could influence significintly the survival rate of salesmen by using life table method and Kaplan-Meier.

目錄
摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 V
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
第一節 研究動機與目的 1
第二節 研究範圍與限制 4
第三節 研究架構與流程 5
第二章 文獻探討 7
第一節 存活及離職相關理論之探討 7
第二節 員工存活率相關文獻之探討 16
第三章 研究方法 19
第一節 描述性統計分析 19
第二節 交叉分析 20
第三節 獨立樣本T檢定 22
第四節 單因子變異數分析 23
第五節 存活分析 26
第六節 無母數方法估計存活函數 30
第四章 實證結果分析 34
第一節 資料來源與變數定義 34
第二節 描述性統計分析 37
第三節 交叉分析 38
第四節 獨立樣本T檢定 46
第五節 單因子變異數分析 47
第六節 LIFE-TABLE法存活曲線 53
第七節 KAPLAN-MEIER法存活曲線 67
第五章 結論與建議 75
第一節 結論 75
第二節 研究限制與建議 78
參考文獻 79
一、 中文文獻 79
二、 英文文獻 81


表目錄
表2-1　勞動市場變化的因素 8
表2-2　個人與組織關係影響離職的因素 10
表2-3 定著率相關文獻一覽表 16
表3-1 交叉分析表 20
表3-2 兩母體平均數的檢定統計量與自由度的公式表 22
表3-3 變異數分析(ANOVA)分析表 24
表3-4 存活分析中常見的統計差異 26
表4-1 變數定義說明 36
表4-2 描述性統計分析表 37
表4-3 性別與在職與否交叉統計分析表 38
表4-4 年齡與在職與否交叉統計分析表 40
表4-5 教育程度與在職與否交叉統計分析表 42
表4-6 區域與在職與否交叉統計分析表 44
表4-7 性別獨立樣本檢定 46
表4-8 年齡級距與存活時間ANOVA分析表 48
表4-9 年齡級距與存活時間變異數同質性檢定 48
表4-10 年齡級距多重比較表 49
表4-11 教育程度與存活時間ANOVA分析表 50
表4-12 區域與存活時間ANOVA分析表 51
表4-13 區域與存活時間變異數同質性檢定 51
表4-14 區域因子多重比較表 52
表4-15 性別變數生命表法統計量 53
表4-16 性別中位數存活時間 54
表4-17 性別存活函數檢定結果 55
表4-18 年齡變數生命表法統計量 56
表4-19 年齡中位數存活時間 58
表4-20 年齡存活函數檢定結果 59
表4-21 教育程度變數生命表法統計量 59
表4-22 教育程度中位數存活時間 61
表4-23 教育程度存活函數檢定結果 62
表4-24 區域變數生命表法統計量 63
表4-25 不同區域中位數存活時間 65
表4-26 區域存活函數檢定結果 66
表4-27 性別變數存活時間的平均數與中位數 67
表4-28 性別存活函數檢定結果 68
表4-29 年齡變數存活時間的平均數與中位數 69
表4-30 年齡存活函數檢定結果 69
表4-31 教育程度變數存活時間的平均數與中位數 71
表4-32 教育程度存活函數檢定結果 71
表4-33 區域變數存活時間的平均數與中位數 73
表4-34 區域存活函數檢定結果 74


圖目錄
圖1-1 研究流程圖 6
圖2-1 離職傾向模型 11
圖2-2 離職傾向模型 15
圖4-1 性別與在職與否交叉統計集群圖 39
圖4-2 年齡與在職與否交叉統計集群圖 41
圖4-3 教育程度與在職與否交叉統計集群圖 43
圖4-4 區域與在職與否交叉統計集群圖 45
圖4-5 性別存活函數曲線 55
圖4-6 年齡存活函數曲線 58
圖4-7 教育程度存活函數曲線 62
圖4-8 區域存活函數曲線 65
圖4-9 性別存活函數曲線 68
圖4-10 年齡存活函數曲線 70
圖4-11 教育程度存活函數曲線 72
圖4-12 區域存活函數曲線 74

一、中文文獻
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