《表5 正增长两组单因素方差分析》

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《基于保费视角的高管变更研究——以河南省寿险公司为例》

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为了进一步研究高管变更与业绩增长之间的关系，笔者首先使用单因素方差分析进行数据处理。35家发生高管变更的寿险公司中有25家实现了正增长，10家负增长，未发生高管变更的7家公司有5家实现正增长，2家负增长。正增长的公司共30家，负增长的公司仅12家。但仅凭此就断定变更人员更好，未免过于武断。那么实现正增长的公司按照变更人员数量的多寡而分成的两个群体之间是否有差异?将30家公司的正增长率输入SPSS20.0，同时以变更人数小于等于2为界，分成两组，变更人数0-2人命名第一组，变更人数3-21人命名第二组，然后剔除掉增长率大于100%的极端值如东吴人寿648.53%，华夏人寿248.14%等共8家公司（含阳光人寿增长率96.16%）剩余22家公司进入研究范畴，经检查数据服从正态分布（下同），其中第一组11家公司，第二组11家公司。两组描述性统计结果如表4所示。方差齐性检验结果为levene检验统计量1.096，P值0.308，通过了方差齐性的要求。单因素方差分析结果如表5所示，P值0.031小于0.05，可以认为实现正增长的公司按照变更人员数量的多寡而分成的两个群体之间是存在显著差异的。从表4的描述性统计可以看出，变更人数更少的第一组增长率均值为37.45%，变更人数更多的第二组增长率均值仅为18.45%，并且第一组的增长率较第二组相比更有可能达到一个更高的极大值。这说明同样是正增长的公司，变更人员仍需谨慎，变更人数少一些为佳。