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臺大管理論叢
第
27
卷第
2S
期
301
而
Fernández de Guevara et al. (2005)
利用
GDP
的成長率來衡量市場擴張的影響。本研
究參考
Fernández de Guevara et al. (2005)
，利用日本
2001
至
2012
年的
GDP
成長率作
為控制景氣循環的變數。
由於日本產險公司之市場壟斷力差異甚鉅，利用迴歸模型分析得到「平均」的效
果，可能無法完整分析，因此進一步分不同市場競爭程度之子樣本再進行分析。
本研究使用
2001
至
2012
年間日本產險公司的業務及財務資料。
Fernández de
Guevara et al. (2005)
及
Fernández de Guevara and Maudos (2007)
在使用類似的追蹤資料
估計分析時，出現內生性問題，例如：如市場競爭度越低，管理者可能會較不努力經
營公司，造成公司效率變低。因此，本文採用工具變數法進行估計，而再保險比例及
公司年齡作是本文選擇的工具變數
21
。
而在採用工具變數法後，發現內生性問題並不存在，因此本研究僅採追蹤資料迴
歸模型
22
。
Hausman test
結果顯示
H = 112.944
，在顯著水準為
1%
之下，拒絕虛無假設，
表示固定效果追蹤模型較隨機效果模型適合，因此本研究選取固定效果模型以分析
23
。
而由於同年度各公司之市場集中度變數均為同一數值，不適用同時加入時間效果的固
定效果模型，因此本研究採用只加入個別效果的一元固定效果模型以分析。
肆、研究資料與實證結果
一、敘述統計量說明
表
3
為回歸模型解釋變數之敘述統計量，並同時提供解釋變數對市場競爭度變數
(LI)
的預期影響。市場集中度於
2001
年為研究期間最低點，而後呈上升趨勢，平均值
為
0.155
。在效率變數方面，現技術效率
(TE)
平均值為
0.875
，表示產險公司平均使用
實際投入的
87.5%
即可製造現有的產出。進一步觀察技術效率值的逐年表現，發現
2008
年受到金融海嘯的影響，效率值持續下降，
2011
年日本發生關東大地震衝擊日
21
根據過去文獻，公司年齡及再保險比例均為影響效率變數的顯著因子：
Jovanovic (1982)
及
Alhassan and Biekpe (2015)
發現年齡大的公司效率較佳，
Barron, West, and Hannan (1994)
認為年齡
大的公司可能因為技術和成本管理較為過時而效率較差。
Mahlberg and Url (2003)
及
Alhassan and
Biekpe (2015)
認為核保能力會因為再保險比例的增加而改善，效率會提升。
22
當我們使用公司年齡及再保險比例為工具變數，來估計技術效率及利潤效率時，其
J-test
的
F
值
分別為
1.37
及
1.02
，
p
值為
0.2422
及
0.3139
，表示在使用此兩個工具變數時，檢定的結果都接受「沒
有過度識別」的虛無假設。而其
AR-test
值分別為
0.864
及
1.04
，
p
值為
0.2747
及
0.2323
，檢定的
結果為接受「非內生性變數」的虛無假設，表示此兩個工具變數在估計技術效率及利潤效率時，
本身也沒有內生性問題。經過
J-test
及
AR-test
檢定，認可此二變數為適當的工具變數來處理技術
效率及利潤效率可能的內生性問題時，發現
Durbin-Wu-Hausman
的檢定值分別為
0.1416
及
0.1048
（
p
值為
0.7804
及
0.8422
），表示技術效率及利潤效率在
(1)
式中，並沒有內生性問題的顧慮。
23
在檢驗追蹤資料模型與較最小平方法的適合度下，
F test
結果顯示
F = 5.629
，在顯著水準為
1%
之
下，拒絕虛無假設，表示固定效果追蹤模型較最小平方法模型適合。
LM test
結果顯示
LM =
664.917
，在顯著水準為
1%
之下，拒絕虛無假設，表示隨機效果模型優於最小平方法模型。