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研究生:陳世顯
研究生(外文):CHEN, SHI-XIAN
論文名稱:以兩階段資料包絡分析法 -探討台灣壽險業之效率前緣
論文名稱(外文):A Study of Efficiency Frontiers for Life Insurance Industry in Taiwan-Using Data Envelopment Analysis
指導教授:李麗說李麗說引用關係
指導教授(外文):LEE, LI-YUEH
口試委員:李政隆謝家黎
口試委員(外文):LI, CHENG-LUNGHSIEH, CHIA-LI
口試日期:2017-06-22
學位類別:碩士
校院名稱:崑山科技大學
系所名稱:企業管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:176
中文關鍵詞:壽險業兩階段資料包絡法效率前緣差額變量標竿學習伙伴
外文關鍵詞:Life insurance industryTwo-stage Data Envelopment AnalysisEfficiency FrontierSlacksBenchmark Learning partners
相關次數:
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現今台灣壽險業市場非常競爭,對壽險業者願景而言,都希望能以最小投入追求企業產出效率利益最大化,然而如何達成此一願景,各學者之見解有很大的不同。本研究藉由兩階段DEA分析台灣壽險業2014年至2016年22家壽險公司之相對經營效率,第一階段以員工人數、負債及股東權益、固定資產及其他資產為投入變數;人壽保險保費收入、醫療保險保費收入及意外保險保費收入為中間變數;第二階段以第一階段的中間變數為投入變數;銀行存款、營業收入及投資報酬率為產出變數,探討22家壽險公司相對經營效率、學習標竿及仍待改善空間。

本研究以2014年至2016年共22家壽險公司,66筆決策單位(DMU)進行分析,資料來源為保險業資訊公開觀測站,在第一階段結果顯示19個DMU已達成強勢效率單位,並成為標竿學習對象,另有15個DMU為中緣效率單位、13個DMU為邊緣效率單位、19個為邊緣非效率單位,這些DMU都必須與強勢效率單位(標竿)進行學習,學習的方式可以在既有的產出減少投入,或在既有的投入增加產出。在第二階段結果顯示16個DMU已達成強勢效率單位,另有6個DMU為中緣效率單位、16個DMU為邊緣效率單位、28個為邊緣非效率單位,這些DMU也必須與強勢效率單位(標竿)進行學習,學習的方式與第一階段一樣。

第一階段結果顯示以國泰人壽、南山人壽、新光人壽、富邦人壽、三商美邦、康健人壽、友邦人壽及巴黎人壽在2014至2016年都呈現效率前緣。代表此階段其他落後的壽險公司都可以這些公司為標竿學習對象。第二階段結果顯示以中華郵政及安達人壽連續三年呈現效率前緣,表示其他壽險公司也可依此為標竿學習對象。本研究之結果可提供壽險公司經理人做為自我改善或標竿學習之依據,也可做為公司擬定部門策略規劃之參考。

Nowadays life insurance market in Taiwan is very competitive. Particularity for life insurance firms, to minimize the costs and to maximize the profits are the first priority. However, different scholars tend to handle this issue from different perspectives. This study adopted a Data Envelopment Analysis (DEA) to examine relative management efficiency, benchmark learning and slacks for 22 insurance firms in Taiwan in the period of 2014-2016. This study adopted a two-stage DEA approach. In the first stage, numbers of employees, debts and shareholders’ equity, fixed assets and other assets were selected as the input variables, while premium life insurance incomes, medical insurance incomes, and accident insurance incomes were used as the intermediate variables. In the second stage, those intermediate variables were used at the input variables, while bank deposits, sales revenues and return on investment(ROI) were selected at the output variables.

This research analyzes 22 life insurance companies with 66 Decision Making Units (DMU) in the period of 2014-2016. The data of this study was obtained from Insurance Information Disclosure Observatory. The outcome of the first stage shows that there are 19 Robustly Efficient Units (REUs) which are benchmark learning partners, 15 Median Efficient Units,13 Marginal Efficient Units (MEU), and 19 Marginal Inefficient Units (MIUs). The results of the second stage indicate that there are 16 REUs, 6 Median Efficient Units, 16 MEUs, and 28 MIUs. These MEUs and MIUs which are not REUs could either decrease input without changing outputs or increase output without changing the inputs to maximize profits by referring REUs.

The results of the first stage show that 8 companies are near the efficient frontier, including Cathay Life Insurance, Nan Shan Life Insurance, Shin Kong Life Insurance, Fubon Life Assurance, Mercuries Life Insurance, Cigna Taiwan Life Assurance, American International Assurance, and Cardif Assurance Vie from 2014 to 2016. The analyses of the second stage indicate that Life Insurance Division of Chunghwa Post and Chubb Life Insurance are in efficient frontier in three consecutive years. In other words, these companies can be benchmark learning partners for other in-efficient companies. The results of this research can provide reference for firm’s continuous improvements, benchmarking learning, and strategic planning.

摘要 i
Abstract ii
致謝 iv
目錄 v
表目錄 viii
圖目錄 xiv
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 6
第三節 研究流程與論文結構 7
第二章 文獻探討 8
第一節 台灣壽險業發展結構 8
一、台灣壽險產業的組織與商品結構 8
二、台灣壽險產業的業務概況 11
三、台灣壽險產業的財務概況 13
四、壽險產業在台灣的密集度 18
第二節 壽險組織的經營績效 19
一、何謂經營績效 19
二、管理經營績效之目的 19
、管理經營績效之目的 19
第三節 壽險業資料包絡法應用及績效文獻回顧 21
第三章 研究方法 26
第一節 資料包絡分析法 26
一、資料包絡法的基礎概念 26
二、資料包絡法的歷程演進 27
第二節 投入產出變數 32
一、投入變數 32
二、中間變數 32
三、產出變數 32
第三節 取樣方法 34
第四節 研究架構與程序 35
一、研究架構 35
二、研究程序 35
第五節 研究模型 37
一、第一階段研究模型 37
二、第二階段研究模型 37
第六節 資料分析方法 38
一、 DEA模式之選取 38
二、 DEA模式評估結果的分析方法 39
第四章 實證結果與分析 40
第一節 投入產出基本資料 40
第二節 第一階段之效率與差額變量分析 42
一、第一階段之效率分析 42
二、第一階段之投入產出差額變量分析 46
第三節 第二階段之效率與差額變量分析 50
一、第二階段之效率分析 50
二、第二階段之投入產出差額變量分析 54
第四節 個別壽險公司之相對效率分析 57
一、台銀2014年-2016年的效率情況 57
二、保誠人壽2014年-2016年的效率情況 62
三、國泰人壽2014年-2016年的效率情況 68
四、中國人壽2014年-2016年的效率情況 71
五、南山人壽2014年-2016年的效率情況 76
六、新光人壽2014年-2016年的效率情況 80
七、富邦人壽2014年-2016年的效率情況 84
八、三商美邦2014年-2016年的效率情況 87
九、朝陽人壽2014年-2016年的效率情況 91
十、遠雄人壽2014年-2016年的效率情況 97
十一、宏泰人壽2014年-2016年的效率情況 102
十二、安聯人壽2014年-2016年的效率情況 108
十三、中華郵政2014年-2016年的效率情況 113
十四、第一金人壽2014年-2016年的效率情況 117
十五、合作金庫2014年-2016年的效率情況 121
十六、保德信2014年-2016年的效率情況 126
十七、全球人壽2014年-2016年的效率情況 132
十八、元大人壽2014年-2016年的效率情況 136
十九、康健人壽2014年-2016年的效率情況 141
二十、友邦人壽2014年-2016年的效率情況 145
二十一、巴黎人壽2014年-2016年的效率情況 149
二十二、安達人壽2014年-2016年的效率情況 154
第五章 結論與建議 158
第一節 研究結論 158
第二節 管理意涵與貢獻 169
第三節 研究限制與未來建議 171
參考文獻 172

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