我國人壽保險市場自1962年以來，隨著國民所得提升，經濟繁榮與自化、國際化等政策之影響，開放的腳步由內至外，由限制到全面開放，台灣壽險市場遂由封閉轉趨於開放競爭的市場。壽險市場除了面臨高度競爭之外，低利率環境所帶來的衝擊亦考驗著壽險公司的經營。因此，壽險公司究竟要採用何種競爭策略，強化經營體質，提高經營績效，進而創造更有利的競爭優勢，實為壽險公司的生存之道。而在擬定公司競爭策略時，必須先瞭解該公司在同業中的相對效率為何，那些公司值得學習，進而評估自己的優勢及劣勢。
本研究利用兩階段資料包絡分析法，衡量2003年台灣地區27家壽險公司的相對效率及規模效率。首先，將壽險業的生產過程分為行銷階段及獲利階段，分別加以評估。結果發現兩階段的衡量法較傳統的一階段衡量法，更能呈現壽險公司經營績效的內涵，可以看出各壽險公司在不同階段的優勢及劣勢。再以Malmquist生產力指數法評估23家壽險公司1996-2003年間效率變動情形。發現在行銷效率方面多數公司呈現成長之趨勢，但是在獲利效率方面全部受評公司皆呈衰退情形。最後，本研究為瞭解造成各壽險公司效率差異的原因，乃進一步就壽險公司的一些特性進行迴歸分析，以觀察這些特性是否會影響壽險公司的經營效率。

This dissertation employs two-stage data envelopment analysis (DEA) to measure the comparative and scale efficiency of 27 life insurance companies in 2003 in Taiwan. First, we divide life insurance production process into two stages, i.e. marketing stage and profit-making stage, and measure their efficiency separately. We find that two-stage DEA can provide more information and present the strength and weakness of respective life insurance company than that of traditional single-stage DEA. Next, we use the Malmquist DEA to measure the change of efficiency of 23 life insurance companies over the period 1996-2003, which can provide helpful information for the companies to plan their competitive strategy in the future. Finally, we further use tobit regression to analyze the key factor influenced by different factors. This finding can be provided for life insurance companies to select proper management strategies to enhance its operation efficiency.

第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究方法與步驟 2
第四節 研究範圍與限制 3
第五節 研究內容與架構 4
第二章 壽險業之產業概況 6
第一節 我國人壽保險市場概況 6
第二節 業務經營概況 9
第三節 財務經營概況 11
第四節 壽險業的生產過程 13
第三章 文獻回顧 15
第一節 保險業經營績效之相關文獻 15
第二節 多階段DEA相關文獻 23
第四章 研究方法 30
第一節 資料包絡分析法之模型理論 30
第二節 研究對象之篩選 38
第三節 投入產出變數之定義 39
第五章 實證結果與分析 43
第一節 單年度相對效率靜態分析 43
第二節 跨期相對效率動態分析 56
第三節 影響效率因素之分析 61
第四節 管理上的涵意 63


第六章 結論與建議 69
第一節 結論 69
第二節 建議 71
第三節 後續研究建議 72
參考文獻 73
附表 76
圖次
圖1-1 研究架構圖 5
圖2-1 台灣地區人身保險業家數 7
圖2-2 人身保險業保險給付年度比較表 10
圖2-3 人身保險業資產負債與業主權益年度比較表 11
圖2-4 2003年人身保險業資金運用分配圖 12
圖2-5 壽險業的生產活動 14
圖4-1 Farrell之效率衡量 31
圖4-2 產出面Malmquist生產力指數與產出距離函數 37
圖4-3 壽險業生產過程 39
圖5-1 兩階段效率差距與傳統一階段效率之比較 53
圖5-2 壽險公司行銷效率跨年度趨勢變動圖 60
圖5-3 壽險公司獲利效率跨年度趨勢變動圖 60
圖5-4 壽險公司經營績效管理決策圖 65
圖5-5 壽險公司行銷效率管理決策圖 66
圖5-6 壽險公司獲利效率管理決策圖 68

表次
表 2-1 2003年台灣地區壽險公司設之日期及市場規模相關訊息 8
表 2-2 壽險業資產占金融機構資產總額比率 9
表 2-3 人身保險業保費收入統計表 10
表 2-4 1999-2003年人身保險業各項資金運用分配表 12
表 3-1 保險業經營績效之相關文獻 25
表 3-2 多階段DEA相關文獻 29
表 4-1 投入產出變數 41
表 4-2 投入產出變數之相關係數 42
表 5-1 2003年台灣地區壽險公司之經營效率 44
表 5-2 2003年CCR模式下各壽險公司相對經營效率評估結果 46
表5-3 第一階段非有效率壽險公司各投入產出項之目標值與可改善空間 49
表5-4 第二階段非有效率壽險公司各投入產出項之目標值與可改善空間 51
表 5-5 行銷效率(第一階段)之規模效率與規模報酬分析 54
表 5-6 獲利效率(第二階段)之規模效率與規模報酬分析 55
表 5-7 1996-2003年各壽險公司行銷效率之跨期動態分析表 57
表 5-8 1996-2003年各壽險公司行銷效率之跨期動態分析表 58
表 5-9 效率變動與相對效率之相關性 59
表5-10 第一階段CCR效率水準差異之自變數與其係數估計值 62
表5-11 第二階段CCR效率水準差異之自變數與其係數估計值 62
表5-12 單一階段CCR效率水準差異之自變數與其係數估計值 63
附表 1 2003年靜態相對效率分析之投入產出統計資料 76
附表 2 1996年動態相對效率分析之投入產出統計資料 77
附表 3 2003年動態相對效率分析之投入產出統計資料 78

書籍：
1.高強、黃旭男、Toshiyuki Sueyoshi，「管理績效評估-資料包絡分析法」，華泰文化事業公司，民國九十二年。

期刊：
2.葉彩蓮、陳澤義，「壽險業資源使用效率之衡量」，台灣銀行季刊，第五十卷，第一期，323-341頁，民國八十九年。
3.張文武，保險業效率衡量方法之探討，保險專刊，第56輯，75-102頁，民國八十八年六月。
4.劉純之，「壽險公司經營效率評估--本國與外商公司的比較分析」，保險專刊，第37期，114-126頁，民國八十三年九月。
5.劉純之、李君屏，「經濟規模與壽險公司經營效率--兼論資料包絡分析法」，壽險季刊，第95期，19-28頁，民國八十四年三月。
6.黃旭男、吳國華，「台灣地區壽險業經營績效之衡量」，管理與系統，第8卷，第4期，401-420頁，民國九十年十月。
7.黃旭男、高棟梁，「台灣地區產險公司經營績效之研究－兩階段資料包絡分析法的應用」，2003中華決策科學研討會：21世紀企業管理決策之新思維論文集，元培科學技術學院經營管理研究所主辦，A-24:1-6頁，民國九十二年。

博碩士論文
8.李君屏，「壽險公司經營效率之衡量－資料包絡分析法之應用」，逢甲大學保險研究所碩士論文，民國八十三年六月。
9.吳國華，「台灣地區壽險業企業形象與經營績效之關係」，銘傳大學企業管理研究所碩士論文，民國八十八年六月。
10.紀琬琪，「台灣地區產險公司再保險經營績效之研究」，淡江大學保險經營研究所碩士論文，民國九十二年六月。
11.陳政良，「台灣地區壽險公司之效率分析－Malmquist生產力指數之應用」，逢甲大學保險學系碩士班碩士論文，民國九十年六月。
12.陳芳馨，「我國壽險業經營績效之研究－財務比率與資料包絡法之應用」，朝陽科技大學保險金融管理系碩士論文，民國九十二年。
13.陳禹廷，「我國產險業經營績效之研究－資料包絡分析法之應用」，朝陽科技大學保險金融管理系碩士論文，民國九十二年。
14.黃旭男，「資料包絡分析法使用程序之研究及其在非營利組織效率評估上之應用」，交通大學管理科學研究博士論文，民國九十二年。
15.蔡蕙鈺，「應用資料包絡分析法與主成分分析法在國內產物保險業經營效率分析之研究」，長庚大學企業管理研究所碩士論文，民國九十一年六月。
16.蔡蕙存，「以多元財務指標評估產險公司經績效之研究」，淡江大學保險經營研究所碩士論文，民國九十三年六月。
17.楊慧琦，「應用資料包絡法在台灣壽險業經營效率分析之研究」，朝陽科技大學財務金融系碩士論文，民國九十二年。
18.鄭秀娟，「台灣地區壽險業經營績效之研究」，銘傳大學管理科學研究所碩士論文，民國八十七年六月。

英文期刊：
19.Abad, C., S. A. Thore, and J. Laffarga, “Fundamental Analysis of Stocks by Two-stage DEA,” Managerial and Decision Economics, June 2004, Vol.25, pp 231–241.
20.Charnes, A., W. W. Cooper, and E. Rhodes , “Measuring the Efficiency of Decision Making Units,” European Journal of Operation Research, 1978, Vol.2, No.6, pp 429-444.
21.Chen, T. Y., “Determining the Comparative efficient units of insurance industries through DEA” Journal of Professional Services Marketing, 1999, Vol.18, No.2, pp 105-118.
22.Cummins, J. David, M. A. Weiss, and H. Zi, “Organizational Form and Efficiency：The Coexistence of Stock and Mutual Property-Liability Insurers,” Management Science, September 1999, Vol.45, No.9, pp 1254-1269.
23.Cummins, J. D., S. Tennyson, and M. A. Weiss, “Consolidation and Efficiency in the US Life Insurance Industry”, Journal of Banking and Finance, February 1999, Vol.23, pp 325-357.
24.Donni, O., and F. Fecher, “Efficiency and Productivity of the Insurance Industry in the OECD Countries,” The Geneva Papers on Risk and Insurance, July 1997, Vol.22, No.84, pp 523-535.
25.Färe, R., S. Grosskopf, M. Norris, and Z. Zhang, “Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Changes in Industrialised Countries”, American Economic Review, Mar 1994, Vol.84, No.1, pp 66-83.
26.Fecher, F., D. Kessler, and P. Pestieau, “Productive Performance of the French Insurance Industry,” The Journal of Productivity Analysis, 1993, Vol.4, pp 77-93.
27.Noulas, A. G., T. Hatzigayios, J. Lazaridis, and K. Lyroudi, “Non-parametric Production Frontier Approach to the Study of Efficiency of Non-Life Companies in Greece,” Journal of Financial Management and Analysis, 2001, Vol.14, No.1, pp 19-26.
28.Seiford, L. M. and J.Zhu, “Profitability and Marketability of the Top 55 U.S. Commercial Banks,” Management Science, September 1999, Vol.45, No.9, pp 1240-1288.
29.Sexton, T.R. and H. F. Lewis, “Two-Stage DEA: An Application to Major League Baseball,” Journal of Productivity Analysis, 2003, Vol.19, pp 227-249.
30.Zhu, J., “Multi-Factor Performance Measure Model with an Application to Fortune 500 Companies,” European Journal of Operational Research, 2000, Vol.123, No.1, pp 105-124.